九，即竞争决定的价格，由于房地产市场的不完全性，造成市场信息的不对称， 特别是在开发公司获取土地的方式发生改变以后，商业性开发土地的获得必须通过公 开拍卖的方式，开发商在土地的报价中，必然要考虑竞争对手的报价，相对于其他获 取土地的方式(如划拨、协议出让等)最终土地的价格要高出许多。‘的大小主要取决 于地区房地产的熟化程度以及开发商对该块土地的预期。L5用公式可以表述为: L5=F(w，h)(3一6)
其中，w表示房地产的熟化程度;h表示开发商对土地收益的预期。 3.2.3我国房地产价格形成机制的相关结论
土地资源作为商品与其他商品不同。一般商品的价格是由价值决定的，并随着供 求关系的变化而上下波动;土地资源不是人类劳动的成果，不包含价值，其使用价值 在价格决定中起到重要作用，因为土地的用途不同，其收益就不同，价格差别很大。 土地价格是这样一笔资金，把它存入银行能带来与地租相等的利息。亦即土地价格是 土地在使用期间土地纯收益的现值之和。可见，预期的土地纯收益是土地价格形成的 基础，影响土地价格的其他因素决定了现实交易地价。与土地价格形成相关的因素有: 地租、利息率、土地使用权的出让期、土地供求状况、国家的法律法规的方针政策以 及政府的土地利用规划和区划制度。
正如房地产的概念所述，房地产包括房产和地产，相应的房地产的价格也包括房 价和地价，并且地价是房价的基础。城市中心的一幢破旧房屋能卖高价，并不是房屋 本身造价高，生产费用大，而是这幢房屋所处的区位好，土地带来的超额利润多的缘 故。由于土地的供给是有限的，特别是城市土地，这就导致了房地产在总体上是处于 供不应求的状态，价格供给弹性较小，供给曲线是接近于与横轴垂直的线(见图3一2)， 房地产的价格主要是由需求决定的。当城市均衡发展时，这种需求比较稳定，房地产 的价格也仅呈现平稳的不断上升的趋势;但当城市处于快速发展或大规模的城市改造 时，由于大量的人口涌入和大批的拆迁户，这种需求就会在短时间内急速膨胀，由于 供给有限，达到市场均衡的唯一手段就是房价上升(见图3一3)。由于房价短期快速上 升，房地产开发商往往受短期经济利益的驱使，大量投资于房地产的开发，但是由于 我国市场经济体制的不健全，房地产市场的退出机制比较滞后，最终结果往往会造成
房地产的大量积压，产生“房地产泡沫”在所难免。
这就说明，在房地产市场上，完全由市场机制作用的调节是远远不够的，必须有 政府进行宏观调控。政府的作用在于在总量和结构上控制房地产的供给量，而不直接 参与价格的形成。因此，我国的房地产价格形成机制的构造，应借鉴国外发达市场经
济国家的经验，根据我国国情，建立在政府的宏观调控下市场形成价格为主的房地产 价格形成机制。
3.3房地产开发的熟化度分析 3.3.1房地产开发熟化度概述
房地产开发熟化度可以对各个地区房地产业发展情况做定量的分析。通过适当的 区划，也可以对同一个城市的不同地区进行房地产开发的熟化度指标的计算，以分析 同一城市不同区位的房地产开发情况，以在土地的投标报价中占据先机。本节仅对我 国31个省市自治区进行房地产开发的熟化度计算(不包括香港、台湾、澳门)。 3.3.2房地产开发熟化度模型建立
房地产开发的熟化度模型如式3一示某省(市)房地产业发展熟化度; ai—表示某省(市)商品房投资额; 互—表示某省(市)所有建成区面积; n—表示我国大陆31个省市自治区。 河海大学硕士研究生论文厉增产右毋研穷 3.3.3实证分析
1.基础数据采集和整理
现以2001年我国各省区的房地产开发资料为基础进行计算(见表3一3) 表3一3，2001年我国各省市自治区房地产投资额和竣工面积表
7所示
:
式中:wi—表
2001一2002年，《中国房地产年度发居绪民告:宏观大势》2.数据计算(见表3一4): 表3一4，2001年我国各省市自治区房地产开发熟化度指标计算表
3.3.4结论
上述分析表明，我国各地区的房地产熟化度指标差距不是过于悬殊，说明我国房
地产的发展已经趋于理性，像上世纪90年代初房地产局部地区的过度“繁荣”己经成 为历史。不过，通过表34的分析还可以把我国房地产的发展划分为不同类型: 河海大学硕士研究生论文厉增产右毋研穷
1.快速发展区，主要特征为W)1.50，主要地区是上海、北京、广东等地，这也 与这些地区的经济发展水平相吻合，领导着全国的房地产发展方向;
2.较快发展区，主要特征为0.8延w 从上述分析可知，房地产熟化度只是一种相对性的量化指标，并不代表绝对的意 义。例如新疆、青海等地区的熟化度指标比安徽、重庆、四川等地的熟化度指标高， 但并不代表这些地区的房地产市场就比熟化度低的地区繁荣。不过通过这些指标的分 析，可以判断一个地区房地产的发展情况，为房地产定价及房地产估价提供一定的参 考作用。 3.4房地产价格指数预测 房地产估价首先要做的就是对房地产市场进行调查、分析和预测。房地产价格指 数的预测就是在市场调查的基础上，运用科学的方法，对影响房地产价格的各种因素 进行分析、预测并预见其发展趋势，从而为房地产估价提供依据。虽然影响房地产价 格因素很多，但其变动呈现出一定的规律性，根据某类房地产的历史资料，按时间顺 序排列，就可以反映出该类房地产价格的变化过程。通过统计分析，可以对未来一定 阶段的价格做出判断。影响预测精确度的因素，一是历史数据是否真实可靠，二是预 测方法是否科学、合理。目前，我国权威机构已定期发布各类房地产价格指数，这一 指数客观地反映了全国及某一地区某类房地产平均价格水平，无疑可以成为我们用于 预测未来价格的可靠依据。预测方法多种多样，灰色预测法是其中较科学、准确的一 种方法。灰预测一般指GM(1，1)模型，本部分将构造并检验该模型，并利用其预 测南京市二手房的价格指数。 3.4.1.GM(1，l)模型的构造 令x(O)为GM(1，1)建模序列， x(o)=(x(0)(l)，x(0)(2)，?，x(0)(n))， 令x(l)为x(0)的AGO序列， x(，)=(x(，)(一)，x(，)(2)，?，x(，)(n))， x(‘)(1)=x(o)(l); x“，(k)=艺x‘。，(m)k=(l，2，一n); 爪=l 由上述假定生成序列x(’，相应的微分方程为: 等一’)一(3一‘2， 式中·称“发展灰”，·称“内生控制灰”，设““待估参“向量，“=[:]，“ 用最小二乘法求解可得: 河海大学硕士研究生论文房君产甘毋砰男 d=(BrB)一，B丁玖(3一13) 其中 一1/2[x‘，，(l)+二‘，，(2) B二 一122[x‘，，(2)+二‘，，(3) x(0)(2) x(0)(3) 1...J，we.J 一1/Zlx‘，，(。一i)+二‘，，(。一2)}X(0)(n) 将(3一13)求得舀代入(3一12)，解微分方程，有: *(1)(，十，)一[x(。)(l)一川e一十竺 La」“ (3一14) 式(3一14)即为预测方程。