上海市近年房地产业分析

Finance 金融, 2020, 10(5), 478-487

Published Online September 2020 in Hans. https://www.docsj.com/doc/4d5561752.html,/journal/fin

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上海市近年房地产业分析

薛雨田

东华大学理学院，统计系，上海

收稿日期：2020年8月17日；录用日期：2020年9月1日；发布日期：2020年9月8日

摘要

本文以柯布道格拉斯函数理论为基础，研究了2000年到2018年上海市房地产业的状况。为了避免多重共线性的问题，我对11个可能反映房地产业因素用逐步回归的方法，并结合相关系数矩阵进行解释变量的筛选，得到6个解释变量。我通过主成分分析将6个解释变量线性表示出3个主成分，分别是失望成分Y1，自然资源损失成分Y2，经营成分Y3。用房地产行业的产业增加值表示产出，将产出与三个成分进行回归分析，得到初步的线性回归方程并进行统计意义分析并结合模型提出相关建议。为了验证时间序列不平稳可能带来的虚假回归问题，经过Johansen Test协整检验，得到上海市房地产业增加值与三个主成分之间存在协整关系。

关键词

房地产业，主成分分析，柯布道格拉斯函数，协整检验

Analysis of Shanghai Real Estate Industry

in Recent Years

Yutian Xue

Department of Statistics, School of Science, Donghua University, Shanghai

Received: Aug. 17th, 2020; accepted: Sep. 1st, 2020; published: Sep. 8th, 2020

Abstract

Based on Cobb Douglas function theory, this paper studies the situation of Shanghai real estate industry from 2000 to 2018. In order to avoid the problem of multicollinearity, I used the stepwise regression method to screen the 11 factors which may reflect the real estate industry, and com-bined with the correlation coefficient matrix to screen the explanatory variables, and got 6 expla-

薛雨田natory variables. Through principal component analysis, the six explanatory variables are linearly expressed as three principal components: Y1, Y2 and Y3. The output is expressed by the industrial added value of the real estate industry, and the output and the three components are analyzed by regression analysis, and the preliminary linear regression equation is obtained, and the statistical significance is analyzed, and relevant suggestions are put forward combined with the model. In order to verify the false regression problem caused by time series instability, the cointegration relationship between the added value of Shanghai real estate industry and the three principal components is obtained by Johansen test co integration test.

Keywords

Real Estate Industry, Principal Component Analysis, Cobb Douglas Function, Cointegration Test

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1. 引言

中国的房地产业近年来发展十分迅速，它在中国经济发展之路上的重要地位不言而喻。房地产业作为国民经济新的增长点，为中国经济的快速增长做出了贡献。据有关部门的统计，2003年直接拉动GDP增长1.3个百分点，间接拉动0.6~1.2个百分点。人们的经济水平的提升，物质能力的提升，给予了房地产行业发展的高度重视。房产作为人们生活中的必需品，同时也是极其贵重的财产，房产价格一直是人们关心的大事。而上海市作为中国特大型城市，不仅房产是绝大多数上海市民的关注焦点，上海市的房地产业更是位于全国的发达水平。上海房地产投资在固定资产投资中所占的比例日益提高、炒房投机现象已经成为现实问题，房价持续上涨、消费者不能准时按揭还款等问题也是不断出现，其中蕴含着巨大的金融风险，一旦房地产市场出现问题，将会对经济发展带来巨大影响。由于上海作为一个金融中心，一旦经济出现问题，将会产生巨大影响，所以对上海市的房地产业的研究有着十分重要的现实意义和理论意义。中国学者姜彩楼，徐康宁，李永浮[1]对上海市房地产价格变动进行了研究，研究结果表明，宏观经济发展水平和房地产投资力度等指标对房价影响比较大，而居民可支配收入、空置房面积等直接反映市场供求关系的指标对房价影响比较小。周京奎[2]在城市土地价格波动对房地产业的影响研究中提到：地价和房价变化都有自己的循环路径，并且不同路径间相互影响，最终使房价和地价之间呈现复杂的关系。

在以欧美为代表的发达经济体下，已有许多学者对西方经济的发展进程做出研究，美国数学家柯布(C. W. Cobb)和经济学家道格拉斯(P. H. Douglas)推导了生产函数，很好地描述了美国1899年到1922年产出、实物资本和劳动力之间的关系。之后罗伯特·索洛(Robert Solow)在生产的每一种要素都是根据其边际产出支付报酬的假设下，提出了一种估计技术进步率的方法。基于前人的理论，用模型描述上海市房地产业的经济发展情况。柯布道格拉斯函数可转换为线性函数，所以本文使用主成分分析、线性回归分析的方法，对上海市的房地产业近年状况进行模型拟合，本文以上海房地产业作为研究对象，希望能够抽象出房地产业发展的影响因素对产业产出的一般规律，并提出合理意见。

2. 实证分析

2.1. 数据说明

本文数据使源是国家统计局网站的真实数据，研究上海市2000年到2018年房地产业状况。我用上

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海市房地产业产业增加值描述产出情况，而影响房地产行业因素众多，在参考了中国学者胡星辰基于因子与聚类分析的城市房地产业评价指标的研究[3]后，我选择房地产开发企业个数(个)、房地产开发企业平均从业人数(人)、房地产开发企业购置土地面积(万平方米)、房地产开发企业土地购置费用(亿元)、房地产开发企业本年完成投资额(亿元)、房地产开发企业本年实际到位资金(亿元)、商品房销售面积(万平方米)、商品房平均销售价格(元/平方米)、房地产开发企业实收资本(亿元)、房地产开发企业资产负债率(%)、房地产开发企业营业利润(亿元)，这11个因素进行度量。由于影响因素众多，且关系复杂，为了消除变量与变量之间的相关性，使得基于柯布道格拉斯函数变化得到的线性回归模型更可信，我们使用主成分分析的方法把多个变量变为少数几个主成分。

为了能够使用线性回归的方法以及解决影响因素量纲不同、单位不同等问题，我对所有变量进行取对数、标准化的数据处理，并用后一年的数据填充空白值。对变量取对数的原因会在下文讲述。影响因素对应变量如表1所示。

Table 1. Corresponding variables of influencing factors

表1. 影响因素对应变量

变量 房地产开发企业个数(个) X1 房地产开发企业平均从业人数(人) X2 房地产开发企业购置土地面积(万平方米) X3 房地产开发企业土地购置费用(亿元) X4 房地产开发企业本年完成投资额(亿元) X5 房地产开发企业本年实际到位资金(亿元)

X6 商品房销售面积(万平方米) X7 商品房平均销售价格(元/平方米) X8 房地产开发企业实收资本(亿元) X9 房地产开发企业资产负债率(%) X10 房地产开发企业营业利润(亿元)

X11

2.2. 柯布道格拉斯函数

通过以前学者们对西方宏观经济学的研究，柯布道格拉斯函数[4]能较好地描述1899到1922年美国行业的产出、实物资本和劳动之间的关系。柯布道格拉斯函数具有固定参数、可转变为线性函数[5]等优良特征，更方便计算模型参数与分析。柯布道格拉斯函数基本形式如下：

Y AK L αβ=

其中，Y 表示产出，A 表示技术水平，K 表示投入的资本量，L 表示投入的劳动量，α、β表示K 和L 的产出弹性。我们对生产函数两边取对数可得线性形式：

ln ln ln ln Y A K L αβ=++

因此，我们对影响因素以及产出的数据全部取对数，简化计算。

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2.3. 影响因素的相关矩阵和筛选

上海市房地产业11个影响因素指标取对数，标准化之后，我们求得样本相关矩阵如图1所示。

Figure 1. Sample correlation matrix 图1. 样本相关矩阵

图1中深红色是相关性大于0.8或小于?0.8的值，浅红色是相关性大于0.6或小于?0.6的。由图1直观感受到，X1与X2之间存在较强相关性，X4、X5、X6、X8、X9、X11之间存在较强的相关性。房地产开发企业个数与房地产开发企业平均从业人数数据的正相关性，反映了房地产业规模的扩大对吸引从事该行业人数有着非常积极的作用。房地产开发企业本年完成投资额、土地购置费用、本年实际到位资金之间的高度正相关性，表现出投资资金到位，并且在上海房地产业中绝大部分投资额与土地购置费用直接相关。房地产开发企业本年实际到位资金与营业利润的高度相关性，表现出上海市房地产业有投

Figure 2. Stepwise regression results 图2. 逐步回归结果

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入有回报，运作正常。房地产开发企业购置土地面积与本年完成投资额、实际到位资金、商品房平均销售价格、实收资本、营业利润呈现高度负相关，侧面说明了上海市2000年以来土地价格涨幅飞速，大城市寸土寸金的现状使得房地产业的继续开拓成本极高、困难重重。

得到样本相关矩阵后，我们发现有些影响因素之间高度相关，为了避免多重共线性的问题，我采用逐步回归[6]对变量初步筛选。我认为房地产开发企业个数、平均从业人数可以反应房地产行业劳动力和行业中企业平均规模，不可删除。资产负债率可以描述房地产企业运营状况，不可删除。其他变量逐个加入回归模型，设置当P 值大于0.2时，移除变量。eviews 软件运行结果如图2所示(eviews 的输出结果中变量字母大小写是不区分的)。

由图2可知，逐步回归移除了X4，X5，即影响因素中的房地产开发企业土地购置费用和房地产开发企业本年完成投资额。结合相关矩阵，我对影响因素做出进一步筛选，变量选择结果如表2，并得到新的相关矩阵。

Table 2. Influencing factors of logarithm and standardization after screening 表2. 筛选后经取对数、标准化处理的影响因素

变量 房地产开发企业个数(个) X1 房地产开发企业平均从业人数(人) X2 房地产开发企业购置土地面积(万平方米) X3 房地产开发企业本年实际到位资金(亿元)

X4 商品房销售面积(万平方米) X5 房地产开发企业资产负债率(%)

X6

2.4. 主成分分析

主成分分析[7]由皮尔逊(Pearson, 1901)首先引入，后来被霍特林(Hotelling, 1933)发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个综合变量的统计方法，能够反映原始变量的绝大部分信息，通常表示为原始变量的某种线性组合，如下所示。

1111212112121222221122p p p p p p p pp p p y a x a x a x a x y a x a x a x a x y a x a x a x a x

′=+++=+′=+++=+′=+++=+

其中综合变量i y 表示第i 个主成分，第一主成分最具代表性，以此类推。为了最有效率地降维，就要使得主成分方差最大化，以最大限度保留这组变量的方差和协方差结构信息，同时应使得主成分在线性关

系的意义上互不相关，即(),0,i j Cov y y i j =≠。因此，当11a t =时，()1111V y a a λ′==∑达到最大值，11y t x ′=就是所求第一主成分，其中i λ是协差阵Σ的特征值，并且12p λλλ≥≥≥ ，i t 是协差阵Σ的特征向量。经计算得到新的相关矩阵的特征值、特征向量以及贡献率，如表3所示。

前三个主成分分别为

112345621234563123456

0.550.60.170.210.450.260.160.120.630.570.210.440.080.050.090.450.540.72y x x x x x x y x x x x x x y x x x x x x =++?+?=

?++???=?+++?

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Table 3. The first three eigenvalues, eigenvectors and contribution rate of correlation matrix after screening variables 表3. 筛选变量后的相关矩阵前三个特征值、特征向量以及贡献率

特征向量

1t

2t

3t

房地产开发企业个数(个) 0.55 ?0.16 0.08 房地产开发企业平均从业人数(人) 0.60 0.12 ?0.05 房地产开发企业购置土地面积(万平方米) 0.17 0.63 0.09 房地产开发企业本年实际到位资金(亿元)

?0.21 ?0.57 0.42 商品房销售面积(万平方米) 0.45 ?0.21 0.54 房地产开发企业资产负债率(%)

?0.26 0.44 0.72 特征值 2.50 2.00 0.76 贡献率(%) 41.60 33.34 12.71 累计贡献率(%)

41.60

74.94

87.64

由表3可以看到，前两个主成分的累计贡献率已达到74.94%，前三个主成分的累计贡献率已达到87.64%，因此，从提取信息的角度可以考虑只取前三个主成分。利用表3中的特征向量值，接下来我们对各主成分做出符合实际意义的解释。第一主成分中原始变量X1、X2、X5有中等程度的正载荷，X4，X6有中等程度的负载荷。大的1y 值意味着变量X1、X2、X5倾向于有大的值，而变量X4、X6倾向于有小的值。要使得第一主成分变大，企业个数、平均从业人数、销售面积上升，负债率下降，但是获得资金下降，说明第一主成分可以描述房地产业投资者对房地产失去投资的信心或者缺少资金吸引力，因此，我把第一主成分称为失望成分。第二主成分中原始变量X3、X6有中等程度的正载荷，X4有中等程度的负载荷。第二主成分对房地产开发企业购置土地面积、本年实际到位资金、资产负债率较为敏感。第二主成分中和资金资产相关的因素系数是负值，但是购置土地面积、负债率相关的因素是正值，说明第二主成分可以描述房地产业对土地资源使用效率以及投资后的损失情况，我把第二主成分称为自然资源损失成分。第三主成分中除平均从业人员原始变量是较小的负载荷，其他原始变量都是正载荷，其中房地产开发企业本年实际到位资金X4、商品房销售面积X5、房地产开发企业资产负债率X6有中等程度的正载荷。本年实际到位资金和商品房销售面积较高的正载荷说明较多的投资获得较高的收益。虽然企业资产负债率不仅是正载荷且最为敏感，但是这个指标一定程度上反映了在企业的全部资产中由债权人提供的资产所占比重的大小，反映了债权人向企业提供信贷资金的风险程度，也反映了企业举债经营的能力。说明第三主成分可以刻画房地产业企业整体经营情况，称为企业经营成分。

结合柯布道格拉斯函数，我们得到产出Y ，失望成分Y 1，自然资源损失成分Y 2，经营成分Y 3的初步模型如下，其中a 0，a 1，a 2，a 3是系数。

0112233ln Y a a y a y a y =+++

我用eviews 软件拟合模型参数，结果如图3。 我们得到线性回归方程如下：

123ln 9.760.270.50.23Y y y y =??+

由图3可知，在上海市房地产业中，其他条件保持不变的情况下，失望成分增加1%，产出的对数减少约0.27%。自然资源损失成分增加1%，产出的对数减少约0.50%。经营成分增加1%，产出的对数增加约0.23%。修正的决定系数R 是0.87，说明模型整体上拟合较好。在5%显著性水平下，F 统计量的P 值 = 0.0028，接近于0，说明模型整体的线性关系显著。所有解释变量的t 统计量在5%的显著性水平下

薛雨田

Figure 3. Eviews software fitting model parameter results

图3. Eviews软件拟合模型参数结果

的P值都接近于0，说明所有参数均显著非零。Durbin-Waston检验统计量的值是DW = 1.56，样本数是19，变量个数是3，5%显著水平下，上界值是UD = 1.416，下界值是LD = 0.742，UD < DW < 4-UD，所以线性模型拟合从数值上看不存在残差自相关的问题。

为了使上海市房地产业的增加值上升，对土地等自然资源的利用效率十分重要。上海是个寸土寸金的地方，土地资源稀缺，如果房屋空置率很高或者烂尾楼占用面积较大将会加剧上海市的土地资源紧缺的状况。因此，需要完善土地管理制度，加强土地管理，探讨今后改造利用的可能性，对深入挖掘土地资源的生产潜力、合理安排生产布局。建立了一套市场机制、政府干预、公众参与相结合的土地资源调控管理模式，上海市土地市场需要政府调控，弥补市场失灵，这样也更有利于房地产业的健康发展。其次，面临房屋限购、中心城区房价过高令人望而却步的问题，房地产行业从业者更要潜心钻研质量、悉心照顾业主，把口碑放在了第一位。迅速崛起的上海房地产业为提高市民居住水平，拉动经济增长作出了重要贡献。经过十年的快速发展，房地产商品的供应量和销售量持续同步增长，上海逐渐形成一个金融中心吸引各方优秀人才的同时，上海房地产业在发展中日趋成熟。因此，投资者要对上海市房地产业保持信心。

3. 协整检验

协整(Cointegration)理论是恩格尔(Engle)和格兰杰(Granger)在1978年提出的。协整理论的意义[6]在于：首先，因为或许单个序列是非平稳的，但是通过协整我们可以建立起两个或者多个序列之间的平稳关系，进而充分应用平稳性的性质。其次，可以避免伪回归。如果一组非平稳的时间序列不存在协整关系，那么根据它们构造的回归模型就可能是伪回归。区别变量之间长期均衡关系和短期波动关系。

因为选取的数据是2000年到2018年的房地产业相关数据，属于时间序列，并且是非平稳的，解释变量与被解释变量之间可能存在长期的均衡关系。为了排除虚假回归的问题，进行协整检验非常必要。

3.1. 单位根检验

我采用ADF检验[6]判断各是否是平稳序列。ADF检验就是检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根检验用于如下三种类型的单位根检验：无常数均值、无趋势的p 阶自回归过程；有常数均值、无趋势的p阶自回归过程；有常数均值、有趋势的p阶自回归过程。单位根检验中，原假设是假设序列非平稳，备择假设是序列平稳，通过比较检验统计量的临界值表得到结论。

检验结果如表4。

薛雨田Table 4. ADF test results

表4. ADF检验结果

变量自回归过程类型t-Statistic P值结论

ln y有均值有趋势?0.947 0.927 不平稳

Y1无均值无趋势?1.67 0.089 平稳

Y2无均值无趋势?1.778 0.07 平稳

Y3无均值无趋势?2.821 0.0082 平稳

残差无均值无趋势?3.45 0.0017 平稳

?lnY 有均值有趋势?4.106 0.025 平稳经查协整检验临界值表 4.725

C=?，与残差t值比较，得到残差序列平稳的结论。表4的检验结果

p

显示，lnY原序列不平稳，一阶差分后平稳，是一阶单整序列。序列Y1，Y2，Y3都是平稳的。

3.2. Johansen协整检验

由上述单位根检验可知，我们可以把三个序列视为一阶差分后的平稳序列，此时，它们之间可能存在某种线性组合，即协整关系。当协整检验的VAR模型中如果含有多个滞后项，即多元回归时，采用EG检验就不能找出两个以上的协整向量了，此时可以用Johansen Test来进行协整检验，它的思想是采用极大似然估计来检验多变量之间的协整关系。当时序数据样本容量小时，一般比较滞后1，2，3阶基本可以得到较好结果。经试验后，滞后3阶的效果较好，如图4所示。Array

Figure 4. Lag order selection criteria

图4. 滞后阶数选择标准

确定滞后阶数是3阶后，利用eviews软件得到如图5所示Johansen Test协整检验的结果。结果显示：lnY，Y1，Y2和Y3之间有3个协整关系。上海市房地产业增加值与失望成分、自然资源损失成分、经营

成分之间存在长期均衡关系，没有虚假回归的问题。

薛雨田

薛雨田

Figure 5. Johansen test co integration test results 图5. Johansen Test 协整检验结果

4. 总结

本文以柯布道格拉斯函数理论为基础，研究了2000年到2018年上海市房地产业的状况。为了避免多重共线性的问题，我对11个可能反映房地产业因素用逐步回归的方法，并结合相关系数矩阵进行解释变量的筛选，得到6个解释变量。我通过主成分分析将6个解释变量线性表示出3个主成分，分别是失望成分Y1，自然资源损失成分Y2，经营成分Y3。用房地产行业的产业增加值表示产出，将产出与三个成分进行回归分析，得到初步的线性回归方程并进行统计意义分析并结合模型提出相关建议。上海是个寸土寸金的地方，土地资源稀缺，对土地等自然资源的利用效率十分重要。建议加强土地管理，探讨今后改造利用的可能性，对深入挖掘土地资源的生产潜力、合理安排生产布局，建立一套市场机制、政府干预、公众参与相结合的土地资源调控管理模式，其次，面临房屋限购、中心城区房价过高令人望而却步的问题，房地产行业从业者更要潜心钻研质量、悉心照顾业主，把口碑放在第一位。另外，上海房地产业在发展中日趋成熟，投资者要对上海市房地产业保持信心。为了验证时间序列不平稳可能带来的虚假回归问题，经过Johansen Test 协整检验，得到上海市房地产业增加值与三个主成分之间存在协整关系，没有虚假回归。

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何形式的贷款;对经国土资源部门、建设主管部门查实具有囤积土地、囤积房源行为的房地产开发企业，商业银行不得对其发放贷款;对空置 3 年以上的商品房，商业银行不得接受其作为贷款的抵押物。如此，限制了房地产商的资第1页共 10页 房地产行业环境分析报告 金来源，规范了房地产行业。 3、规范土地储备管理 商业银行不得向房地产开发企业发放专门用于缴交土地出让金的贷款。对政府土地储备机构的贷款应以抵押贷款方式发放，且贷款额度不得超过所收购土地评估价值的 70% ，贷款期限最长不得超过 2 年 二、加强住房消费贷款管理 商业银行应重点支持借款人购买首套中小户型自住住房的贷款需求，且只能对购买主体结构已封顶住房的个人发放住房贷款。对购买首套自住房且套型建筑面积在 90 平方米以下的，贷款首付款比例(包括本外币贷款，下同)不得低于 20% ;对购买首套自住房且套型建筑面积在 90 平方米以上的，贷款首付款比例不得低于30% ;对已利用贷款购买住房、又申请购买第二套 ( 含)以上住房的，贷款首付款比例不得低于40%。增加了投资者投资房地产的成本，减少了消费者购买房屋的成本。 4、切实调整住房供应结构 重点发展中低价位、中小套型普通商品住房、经济适用住房和廉租住房。各地都要制定和实施住房建设规划，对新建住房结构提出具体比例要求。加快城镇廉租住房制度建设，规范发展经济适用住房，积极发展住房二级市场和租赁市场，有步骤地解决低收入家庭的住房困难。 五，进一步整顿和规范房地产市场秩序。

房地产发展前景分析

房地产市场发展前景及价格影响因素分析近年来，伴随着国家在货币政策、财政政策、以及其他信贷政策等方面采取的对房地产市场强有力的调控措施，我国房地产发展的强劲趋势也有所回落，但在我看来，在未来几年、几十年甚至是更长远的将来我国的房地产市场发展前景还比较乐观。房地产业作为我国的支柱产业之一，与银行信贷业、钢材、木材、水泥、市场以及劳动力市场等都息息相关，房地产业发展的大起大落势必会影响其他行业的发展，可谓是牵一发而动全身。当然，在国家各种强有力的调控措施下，房地产业必然会出现强强联合、企业兼并等现象，同时伴随着房地产可视化、透明度的提高，房地产业的利润也一再压缩，这将督促房地产业由以前的粗放式经营管理模式向集约式经营管理模式发展，这在一定程度上将把我国的房地产业推向工厂化、市场化、标准化发展的一个新台阶，促进房地产市场的良性循环。下面我们通过我国几家房地产龙头企业的SWOT 分析来了解一下我国房地产业的最新状况：一、万科优势1、中国房地产龙头企业，主营住宅物业发展，竞争优势明显。综合竞争力、市场占有率和品牌价值排名第一。2、万科强大的竞争力不仅体现在其强大的销售规模和跨区域运营能力，还体现在其稳健的商业模式、完善的公司治理结构、强大的融资能力以及快速应变的营销策略等。3、公司财务状况良好，融资渠道通畅。即使在2008 年行业整体资金较为紧张的背景下，公司仍保持充裕的流动性和健康的负债状况。4、公司的增长方式由规模速度增长向质量效益增长转变，重点关注项目的质量和赢利能力，这将有助于公司在市场调整期的平稳增长。5、1992-2008 年公司收入和净利润的复合增速分别为28.7和33.6。劣势土地储备约2200 万平方米，仅能满足万科2-3 年的发展需要，低于行业平均水平，可能会影响其增长并增加土地购置成本。机会1、中国房地产行业集中度仍较低，万科将通过整合行业资源提高市场占有率。2、住宅产业化或将成为万科未来核心竞争力的主要来源之一。威胁绿城、恒大等民营房地产公司的高速扩张，削弱了万科的竞争优势，对其未来增长构成有力威胁。二、保利地产优势1、公司最大的竞争优势在于其资源优势。由于公司的控股股东保利集团源于总参装备部，其在全国各主要城市和地区都具有丰富的资源，包括土地、资金和人脉。这有利于保利地产在全国各地的扩张，而且也非常有利于控制公司的扩张风险。2、土地储备规模快速增长，保利地产项目储备增至3200 万平方米，在一、二线城市形成全国性布局。其中二、三线城市分布集中在珠三角、环渤海和西南地区，占总储备的71。其具有刚性需求占比高、政策紧缩风险小等优势。3、公司成长性好，增长迅猛。过去五年保利地产的营业额和净利润的复合增长率分别为72和77，远高于同行业其他竞争对手。4、良好的执行力将保证公司高速发展。劣势1、公司在2009 年购入约1000 万平方米的土地储备，土地成本较高，这使其应对市场调整时的销售价格弹性较小。2、经营风格偏激进。机会1、保利地产基本完成了全国化布局，开始进入收获期，市场占有率将迅速提升。2、二、三线城市化进程提速。威胁保利集团将深圳等地的地产业务注入保利香港，与保利地产产生竞争关系，对其资源获得和市场均造成威胁。三、中海地产优势1、公司是具有央企背景的中国房地产龙头企业，品牌优势明显。2、公司凭借母公司中国建筑的强大背景跨区域发展房地产，资产规模庞大。3、公司实施全国性的品牌扩张策略，竞争优势强，经营业绩良好，过去六年实现净利40以上的复式增长。4、公司共拥有土地储备约3450 万平方米，可满足4 年的开发规模需要。公司获取土地质量较高，主要布局于主要经济发达地区，区位优势明显。5、发展物业以中高端物业为主，毛利率水平较高。6、资产负债表状况良好，公司的净现金流为正，持有现金超过300 亿元。劣势1、公司在一线城市购地成本偏高，从而导致销售价格调整弹性较小。2、公司2009 年斥资227 亿元购入1165 万平方米项目储备，一改其稳健的项目储备作风，其业务增长的稳定性可能有所波动。机会房地产行业的集中度仍偏低，中海外有望通过整合行业资源提升市场占有率。威胁1、中海外与中国建筑的另一家子公司中建地产存在同业竞争关系，两者在多个地区房地产业务出现重合。2、政府对闲置土地的态度越发严厉，土地持有成本上升将难以避免。通

章丘市房地产行业研究报告

章丘市房地产市场前景及投资决策研究报告 2017-2022年

前言 在目前经济稳增长基调下，房地产业仍是国民经济支柱产业，将在推动经济增长与转型升级中继续发挥重要作用。从房地产行业对GDP贡献角度来看，房地产开发投资占GDP比重近15%，对国民经济直接贡献较大。从行业相关度来看，房地产行业变化深度影响建筑、建材、装修等上下游产业发展，间接对整体经济发展带来更大带动。“十三五”规划建议指出，到2020年国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番，在此目标下，房地产行业将继续发挥规模优势、联动优势，为未来五年经济发展提供重要动力。 对房地产行业来说，供给侧改革更多的是要引导市场积极形成有效供给，更好的消化现有库存。在这方面，不同类型的城市要根据地方特点，分城施策，更好的解决当前的市场供求矛盾。 针对一线城市来说，目前面临更多的是供不应求的压力，应该积极扩大土地供应规模，同时通过多种措施盘活现有存量，平抑房价上涨压力。其中培育和发展住房租赁市场是重要的渠道，有利于扩大租赁供给、拓宽租赁住房房源，解决短期供求总量不平衡、供应主体较为单一等问题。 针对大部分库存压力高企的三四线城市，应考虑进一步控制土地供应规模及节奏，推进未开发房地产用地转型利用，允许房企适当调整套型，从供应源头调整结构，以加快库存去化。此外，保障房货币化安置也应积极推进，加快存量房转为公租房和安置房，特别是棚改将转由货币化安置为主，在强调去库存作用的同时，进一步健全多层次住房供应体系。 此外，“十三五”规划纲要提出，未来我国将要促进房地产市场健康发展。优化住房供给结构，促进市场供需平衡，保持房地产市场平稳运行。在住房供求关系紧张地区适度增加用地规模。在商品房库存较大地区，稳步化解房地产库存，扩大住房有效需求，提高棚户区改造货币化安置比例。积极发展住房租赁市场，鼓励自然人和各类机构投资者购买库存商品房，扩大租赁市场房源，鼓励发展以住房租赁为主营业务的专业化企业。促进房地产业兼并重组，提高产业集中度，开展房地产投资信托基金试点。发展旅游地产、养老地产、文化地产等新业态。加快推进住宅产业现代化，提升住宅综合品质。

中国房地产市场供求关系分析报告

我国房地产市场供求关系分析 2003-05 市场供给基本平衡 房地产业的开发投资状况 从房地产业的投资增长速度来看，我国房地产业的开发投资规模与全行业的发展步调是一致的。1992年～1993年是房地产开发投资的高峰时期，1994年以后随着全行业步入调整时期，房地产业的开发投资呈现出增速减缓的态势，1998年房地产逐步走向复苏后，房地产业的开发投资增长率也走向回升，2001年，全国房地产开发完成额6245.5亿元，同比增长25.3％，至2002年前11月，全国房地产业开发投资同比增长达到28.2％。 从房地产业的投资结构来看，1996年开始，我国房地产业投资结构开始向住宅转移，住宅投资占房地产业的投资比重逐渐上升，2001年住宅投资占房地产业的投资比例为68.5％，2002年1～11月，这一比例已上升为70.7％，办公楼投资稍有上升,商业用房投资的比重则呈现出下降的趋势。投资结构的这种变化基本符合房地产业的发展规律。 房地产开发建筑面积分析 2002年，全国房地产新开工面积、施工面积、竣工面积都出现了快速增长的势头：2001年施工面积和新开工面积都有较快增长，新开工面积比去年同期增长27.2％，施工面积增速21.5％。今年1～11月份，全国商品房施工面积80730万平方米，增长22.6％，本年新开工面积3676万平方米，增长19.1％。考虑到新开工面积的较高增速，可以预见，今后几年内施工面积还会出现较快的增长。从竣工面积来看，1998年以来，房地产业投资的增长速度开始回升，受工程建设工期较长的影响，商品房的竣工面积一直呈现增长的趋势,2002年1～11月，全国房地产竣工面积16271万平方米，比去年同期增长28.3％。 房地产市场的供给结构分析 住宅、办公楼、商业用房是房地产市场供给的主要构成部分，其中住宅市场在房地产市场中所占的比重最大，商业用房市场次之，办公楼市场所占的比重最校近几年来，我国房地产市场的供给结构存在着以下特点： 住宅供给平稳增长，住宅供给的内部结构发生变化，其中别墅和高档公寓所占的比例有所下降，安居工程所占的比例有所上升。根据国际经验，发展中国家高档物业在房地产业中所占的比例在5％～10％比较合适，因此近几年我国政府严格控制高档物业的投资，高档物业在房地产业中所占的比例已降低到10％以下，普通住宅的投资比例开始上升，2002年1～11月，住宅投资占房地产行业总投资的比例已达70.7％以上，比去年同期增长29.6％。

房地产行业分析状况

做中国最有价值的地产企业——金地集团投资价值分析报告 一、公司概况 快速成长的房地产业后起之秀 金地集团是一家正在快速成长的房地产公司。自1993年进入房地产行业以来，经过十年的发展，金地已经从深圳福田区的一家区域性地产公司，发展成为具有相当资产规模、跨区域发展、品牌影响力显著的全国性房地产公司。在1999-2003的四年间，公司的总资产和主营收入分别增长了6.4倍和4.1倍，年均复合增长率分别高达64.8%和50.2%。到2003年底，金地集团的主营收入、净利润和总资产三项指标均位列房地产上市公司前10位。 金地的核心竞争力 与大多数资源性的房地产公司不同，金地并没有实力雄厚的股东背景，土地储备方面也没有天然的优势，公司之所以能够取得成功主要归因于其所拥有的相互制衡的公司治理结构、科学而具有竞争力的内部激励机制、前瞻性的战略、卓越的产品开发能力和优秀的管理团队。 相互制衡的公司治理结构 金地集团是较早进行现代企业制度改革的深圳本地企业。早在1994年5月，经深圳市体改办批准，公司就成为了“现代化企业制度改革”的试点企业，并于1996年2月完成股份制改造。在历次改制过程中，公司先后吸收了多家外部企业成为战略性股东，并形成了相互

制衡的股东结构。这可以从公司董事会成员的构成中得到证明：在总共15位董事中，来自股东单位的占6席，独立董事占5席，而公司内部的执行董事仅占4席。显然，这个结构能够全面地反映各方股东的利益，确保公司的发展不会偏离股东财富增值的目标。 科学而具有竞争力的内部激励机制 房地产公司基本上是以项目为单位进行运营的，因此员工的短期行为倾向比较突出，而这不利于企业建立长期的品牌和信誉。另一方面，近几年大量民营资本加入行业竞争，导致行业内互相挖角现象日益普遍，企业内有经验的核心人才流动频繁。金地充分意识到这点，在实践中探索建立起了以“延期支付计划”为核心的长期激励机制，不仅保证了团队的稳定而且提高了企业的经营绩效。 所谓“延期支付计划”是指公司每年确定一个合理的业绩目标，如果被激励对象经过努力实现了预定的业绩目标，则根据业绩表现提取一定的激励基金对其进行奖励，但激励基金递延支付。金地的董事会是长期激励计划的管理机构，并下设薪酬与考核委员会负责长期激励制度的实施。激励对象具有相当大的普遍性，不仅包括集团层面的高级管理人员、公司的中层管理人员、子公司或分公司的负责人，对公司有突出贡献的核心骨干也能参与分享。因此，科学而富有竞争力的激励制度成为了金地持续成长的内在动力。 前瞻性的战略 金地非常重视前瞻性的战略思考，“快人一步”是金地的指导思想和不懈追求。在这种思想的指导下，在大多数深圳房地产企业仍然致

用PEST分析房地产人力资源

人力资源环境分析指对人力资源管理活动产生影响的各种因素分析。人力资源环境具有差异性、复杂性、动态性、以及可预测性等四个特点。 对房地产人力资源环境影响，主要有四个因素，1.政治因素，国家通过对房地产的经济调控，从而影响房地产的人力资源环境。2.经济因素，通货膨胀，利率等对房地产影响，高失业率对人力资源管理的影响等。3.社会因素，地理分布，社会文化与价值观都时时刻刻影响着人力资源环境。4.技术因素，外部人才招聘，内部技术培训，能否有好的人力资源管理能力，影响着整个企业的管理与发展。 政府为抑制房地产上涨过快，出台一系列政策，对供求总量和结构产生影响，引导市场主体行为发生变化，促使开发商加快销售速度、投机者放盘撤离、自主性消费者持币观望，市场热度开始消退，进而促进供求总量的均衡，房价在新的均衡中稳定。房地产市场的发展机制正在由主要靠行政措施和政策调控向市场机制和自身调节转变。处于转型时期，使得房地产市场变得异常复杂。政治环境一般不能直接作用于人力资源管理活动，但能影响企业，进而影响企业内部的人力资源管理活动。稳定的政治制度、和谐的社会生活、丰厚的人力资源师市场经济条件下企业发张壮大的充分条件。 随着全球经济周期变化和泡沫经济的产生，我国房地产业也出现了许多问题。房地产投资规模过大过快，而且投资单一，区域发展不平衡。东部和西部的房地产经济发展有很大的差异；由于高房价的利益驱动，大量投机活动给房地产业带来了隐患。房地产业经济发展不

稳定，房地产企业也受其影响造成企业的损失，影响着企业的人力资源管理活动。同时，高失业率等经济因素，人力资源得不到补充，也直接影响着房地厂人力资源环境，使得人力资源环境面临着内忧外患的局面。 目前，我国大多数房地产从业人员受到性别、年龄、婚姻状况、童年生活状况等因素的影响，其人格特征较为内向，个人主观意识起确定作用，情绪稳定性较差。在具体的企业行为中，从业者能够依据客观和理智做出判断，决策比较果断，但领导者过于主观和独断，缺少组织和计划，总体上偏向于独断型和安逸型的领导行为。在工作中，从业者普遍存在业务素质不高，缺少政策和理论学习，有一定的盲目性，人与人之间存在戒备心理，缺少民主气氛和凝聚力，缺乏对人才的培养和选拔。受外界因素的影响，男性的成功率高于女性，年长者较年轻着决策更为理智和果断，但缺乏竞争意识，文化程度高的从业者更利于企业的决策和发展。 房地产业是个快速发展的行业，在企业不断发展的同时，人才问题成为房地产企业人力资源管理的核心问题。房地产业务的整合性特点使得对人才的复合能力要求大于专业能力。随着中国房地产行业的整合加速，，房地产行业对综合型经营人才的需求更加旺盛。专业化经 营人才需求增大，即他们不仅要具有一定的工程建筑、规划设计专业知识和项目统筹管理能力，还要具有开阔的思维视野、经营决断、市场把握、社会关系、资金运作等综合能力。而这些能力均需要较长时间的锤炼才能培养起来。随着房地产产业链分工的日趋专业化，企业对细分的专业化经营人才的需求显著增大。包括一级地产开发经营人才、项目经营人才、物业经营人才、金融投资运作人才、跨区域经营人才、国际化地产经营人才等。注重用人、忽视育人、人才流动率高当前我国房地产行业的人才培养机制普遍不成熟。由于房地产企业以项目运作为主，周期短、见效快，以及成熟的综合型经营人才在市场上奇缺、使很多企业都不惜出重金四处猎取。

我国房地产业的发展现状及趋势分析

进入世纪以来，国内地房地产市场日趋火爆，创造出了一个又一个地财富奇迹，在很多地区，房地产业甚至成为当地经济发展地支柱.在这种大地风潮之下，人们纷纷涌向房地产领域，不论之前做过何种工作，仿佛一旦进入房地产就可以资产翻倍.然而，经过几年盲目地火爆之后，房地产市场地泡沫不断增大，国家和政府也已经意识到了这个问题，一些调控措施不断出台，房地产市场终于开始逐渐回归理性.那么，国内房地产业未来地趋势又是如何，当房地产企业不再暴利之后，房地产市场是否会如有些人所想地那样彻底崩盘亦或是逐步走下坡路呢？本文认为对这个问题地思考将有助于今后房地产市场地规范化发展.虽然在过去地几年中房地产市场展现出了不完善地一面，但是我们有理由相信，在国内作为有着刚性住房需求地房地产业依然会继续稳定地发展下去，而本文地研究在理论上金额以指导我们今后更好地完善这个产业. 中国房地产业发展现状 房地产投资状况 从目前国内房地产地经济来源分析，房地产投资依然呈现出不断增长地态势，占全社会固定资产投资地比重也比较大.这种投资一方面来自国内民间资本地投入，另一方面就是国际投资.其中前者是主要投资来源，占到国内房地产市场投资总额地绝大部分，年这一比例约在左右，而从增长速度来看，除了年有较小回落，年至年都保持了高速增长状态，年随着国内房地产调控政策地出台，这一数据又逐渐开始归落.从投资结构来看，投资对象则逐渐由商业营业用房转向住宅投资.资料个人收集整理，勿做商业用途 房地产开发状况 根据中国房地产协会地统计数据，国内房地产开发整体呈现出两个特点，一是新开工面积增多，竣工面积增速减缓.随着国内对房地产市场政策地一些改变，一些开放商对土地地囤积情况逐渐向使用过渡，开工情况增加很多，但是为了保证足够地利益，往往故意要求施工单位减缓进度，导致竣工面积地增长很缓慢.二是拆迁规模受到遏制，但土地控制形势依然严峻.随着房地产开发不断出现地负面拆迁新闻，国家也对此越来越重视，相继出台了若干文件用于规范拆迁规模和方式，但是土地使用依然难以得到控制，这其中既有开放商地想法，也有地方政府地授意，而且开发过程中屡屡出现经济问题.国家审计署发布地《个市县年至年土地管理及土地资金审计结果》，列举了个市县在土地出让、征用及相关资金管理使用中存在一些不合规、不规范地问题，实际情况可能远不止如此.国土资源部和监察部年联合召开地电视电话会议中，通报了年月至年月全国“未报即用”违法用地清查整改情况，个省（区、市）不同程度存在“未报即用”违法用地现象，其中包括一些国家和省级重点项目.至今年月日，全国共清理“未报即用”违法用地案件宗，涉及土地总面积万亩，其中耕地面积万亩.资料个人收集整理，勿做商业用途 房地产销售状况 从房地产市场地销售情况来看，销售量呈现出一定地波动，从年至年，销售量不断增加，即使在年中间有过短暂回落，但是从全年来看，销售量仍然是增加地，国家统计局公布地数据显示，年全国商品房销售面积亿平方米，比上年增长，首度超过亿平方米.尽管面临严厉地楼市调控，商品房开发投资全年同比增速仍然达到.但是这一情况到年随着国家调控地坚决执行而发生了改变，数据报道年房地产市场相比年下降了左右，且这一比例依然在继续增加中.但是房地产销售价格和销售量有所不同，虽然调控力度很大，但是房价近年来依然处于高位运行，虽然在个别地区稍有回落，但是不具代表性，从全国范围来看，房地产价格依然较高.从房地产市场地需求来看，受中国城镇化运动地影响以及年轻人落户城市地主观意愿，房地产地刚性需求依然很强，而且还有一个很重要地因素就是投资性购房热度依然不减.中国城镇化是目前世界上有人类历史以来最大规模地城镇化，在“十一五”期间城镇化已经到了，规模是非常巨大地，这场城镇化运动也使中国人地生活发生了非常深刻地变化，也直接

中国房地产市场现状分析

1 中国房地产市场现状 我国房地产业逐渐发展成为国民经济中的支柱产业。然而随着国内的投资速度放缓，但是消费需求依然旺盛，供给结构不合理，导致房价虚高，空置率居高不下。虽然我国房地产投资额平均增长率达到20％以上，房地产销售额也以每年超出27％的速度增长，但一个无法回避的事实却是：中国房价总体已高得离谱。从中国社会科学院发布的《2007年中国房地产蓝皮书》来看，中国的房地产的增幅一直保持在20%以上，同时房地产价格一直呈显著上升的趋势。 2 房地产市场中博弈行为分析 2.1 房地产市场的内涵 房地产市场是一个很复杂的市场，是整个房地产产权交易的集合。房地产的交易过程就是房地产博弈过程，同时房地产的价格也是市场上主体之间博弈行为的结果。随着产权的受让方以一定的价格获取房地产产权，产权让渡方让渡房地产产权以获得相应的资金回报，交易的价格由此形成。 2.2 房地产市场的博弈主体 房地产市场中的博弈主体有很多，一般包括房地产开发商、银行、房地产的消费者、房地产相关专业人员、政府以及其他的金融机构。但是从价格的决定性因素角度来看，房地产市场的主要博弈主体还是开发商、政府和消费者。他们之间既有相互之间的博弈，也有同类主体之间的博弈，最终决定了房地产的价格。 3 博弈模型与博弈分析 3.1 地方政府与开发商的博弈分析 首先我们通过土地的供给与需求曲线来看一下土地价格为什么会如此高？ 通过图形可以看出，土地的稀缺性，房屋开发量不足决定了房地产商的需求曲线会向右移动（由demand1曲线向右移动变成demand2曲线），如今房地产商不惜投入大笔的资金进行土地的储备，大势“攻城掠地”的行为已经证明了他们的需求曲线向右移动；与此同时，政府也把有限的土地资源拿到市场上进行拍卖和抛售，说明了土地的供给在不断减少，而政府对于农村郊区土地的开发和强制征用也证实了可用作开发的土地在减少，这样土地的供给曲线就会向左移（supply1曲线向左移动变成supply2曲线）。经过曲线的移动后，两条曲线的均衡点也由E1变成了E2，很容易得到土地的价格升高了。 模型分析：首先对于某一块土地，假设当地政府和开发商是信息完全的，双方都知道对于这个房地产项目开发的收益为多少，双方博弈的焦点就在于如何分配这个收益E。作为政府，这块土地的成本就是基本的行政费用，而作为房地产商，他的整个项目的成本主要包括地价、建安费、销售费用等等。假设土地市场的逆需求函数为p=a-b×Q(p)，土地的固定成本为C，那么政府的收益函数为

华润集团房地产pest--swot--分析

华润集团房地产PEST与SWOT分析 电子商务二班 PEST分析 1.政治法律环境

政策环境 国务院五项措施 房地产税收政策 2.经济环境 国家经济环境 消费者收入水平 存款准备金 就业形势 存款加息 3.社会文化环境 社会结构 人口规模 文化传统 4.科技环境 科技水平 科技政策 Swot分析图 PEST分析一、政治法律环境

1.政策环境：中央着力深化改革、调控以稳为主，不同城市政策分化 2013年，"宏观稳、微观活"成为房地产政策的关键词，全国整体调控基调贯彻始终，不同城市政策导向出现分化。年初"国五条"及各地细则出台，继续坚持调控不动摇，"有保有压"方向明确。下半年以来，新一届政府着力建立健全长效机制、维持宏观政策稳定，十八届三中全会将政府工作重心明确为全面深化改革；不动产登记、保障房建设等长效机制工作继续推进，而限购、限贷等调控政策更多交由地方政府决策。不同城市由于市场走势分化，政策取向也各有不同，北京、上海等热点城市陆续出台措施平抑房价上涨预期，而温州、芜湖等市场持续低迷的城市，在不突破调控底线的前提下，微调当地调控政策以促进需求释放。 2.国务院常务会议明确了五项具体政策措施 （1）坚决抑制投机投资性购房。严格执行商品住房限购措施，严格实施差别化住房信贷政策。扩大个人住房房产税改革试点范围。 （2）增加普通商品住房及用地供应。2013年住房用地供应总量原则上不低于过去五年平均实际供应量。 （3）加快保障性安居工程规划建设。配套设施要与保障性安居工程项目同步规划、同期建设、同时交付使用。完善并严格执行准入退出制度，确保公平分配。2013年底前，地级以上城市要把符合条件的外来务工人员纳入当地住房保障范围。 （4）加强市场监管。加强商品房预售管理，严格执行商品房销售明码标价规定，强化企业信用管理，严肃查处中介机构违法违规行为。推进城镇个人住房信息系统建设，加强市场监测和信息发布管理。 3. 房地产税收政策: 关于“十二五”期间的房地产调控政策，物业税、房产税的争议仍在继续。财政部税政司综合处处长周传华表示，“十二五”期间将稳步推进房产税改革，个人房产将逐步纳入到征税范畴。另外，其它税种较多，尤其对高档别墅征更多的税，减少了开发商的利润。 二、经济环境 1.国家经济环境：国家经济保持平稳较快的发展，2013年保持了8%的增速， 国民生产总值达到了55万亿。 2.消费者收入水平：2013年我国人均可支配收入达到18311元，增长8.1%。 3.提高存款准备金：存款准备金利率的上调是间接收紧房贷，是收紧房地产业 的资金来源。在目前CPI增速过快的同时，也代表着处于调控期的房地产行业外围经济环境正在逐步恶化，提高存款准备金率虽然是针对通胀预期做的保险手段，但此举对于房地产行业来讲无疑是"雪上加霜"。 4. 就业形势：2013年，中国实施了更加积极的就业政策，全国就业形势总体平稳，并未出现就业随着经济增长速度下降的态势。农民工和大学生就业并未出现紧张局面。“稳中求进。”人力资源和社会保障部国际劳动保障研究所所长莫荣以此来概括2012年的中国就业形势。 人力资源和社会保障部部长尹蔚民在１８日召开的全国人力资源和社会保

房地产行业调研分析报告

【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 一、房地产行业概况 1、房地产基本概念

1）房地产定义 ◆房地产是指土地、建筑物和其他土地定着物及其附带的各种权益。由于其自己的特点即位 置的固定性和不可移动性，又被称为不动产。 ◆房地产是实物、权益、区位三者的综合体，也可以说是房地产存在的三种形态。 2）房地产基本分类 ◆房地产是房产和地产的合称，是一种不能移动，或移动后会引起性质、形状改变的财产。 ①房产主要包括住房房产和营业性房产。房产的交易形式有：（1）房产买卖。（2）房屋租赁。（3）房 产互换。（4）房产抵押。 ②地产地产的交易形式有：（1）一级市场。这是由国家垄断经营的市场，它涉及集体土地所有权的变更和国有土地所有权的实现。经营业务包括：征用土地，办理产权转移手续；以出售或拍卖的方式转让土地的一定时期的使用权；出租土地，定期收取地租等。2）二级市场。这是由具有法人资格的土地开发公司对土地进行综合开发、经营所形成的市场。外资进入房地产市场的主要渠道，包括外商直接投资、借用外债、境外机构和个人以自购和包销方式买入商品房等方式。

2、房地产行业 1）行业定义 ◆房地产业是指从事土地和房地产开发、经营、管理和服务的行业。 ◆房地产业主要包括以下一些内容： （1）国有土地使用权的出让，房地产的开发和再开发，如征用土地、拆迁 安置、委托规划 设计、组织开发建设、对旧城区土地的再开发等； （2）房地产经营，包括土地使用权的转让、出租、抵押和房屋的买卖租赁、抵押等 活动； （3）房地产中介服务，包括房地产咨询、估价和经纪代理、物业管理； （4）房地产的调控和管理，即建立房地产的资金市场、技术市场、劳务市 场、信息市场， 制定合理的房地产价格，建立和健全房地产法规，以实现国家对房地产市场 的宏观调控。 2）房地产企业类型 （1）房地产开发企业（2）房地产物业管理企业（3）房地产价格评估机构（4） 房地产经纪机构 （5）拆迁企业 3）近几年房地产行业宏观分析 （一）房地产开发企业资金链条绷紧，企业资金来源增速明显回落，个人按揭贷款已出现负增长

对房地产行业的pest分析

对房地产行业得pest分析 一政治法律环境 最近几年，国家制定了很多相关得政策，法律来限制疯涨得房价。而这些具体得政策也给房地产业带来了很大得影响。其中有： 1、税收政策 政府调控采取了平稳得步骤 ○1前期----营业税优惠政策有力地促进二手房 市场 ○2部分城市得房价与成交量一直飙升，市场已经 显得过热，房地产优惠政策就要适当退出。 2、限制房地产开发得得贷款管理。 对项目资本金（所有者权益）比例达不到 35% 或未取得土地使用权证书、建设用地规划许可证、建设工程规划许可证与施工许可证得项目，商业银行不得发放任何形式得贷款；对经国土资源部门、建设主管部门查实具有囤积土地、囤积房源行为得房地产开发企业，商业银行不得对其发放贷款；限制了房地产商得资金来源，规范了房地产行业。 3、规范土地储备管理 商业银行不得向房地产开发企业发放专门用于缴交土地出让金得贷款。对政府土地储备机构得贷款应

以抵押贷款方式发放，且贷款额度不得超过所收购土地评估价值得 70% ，贷款期限最长不得超过 2 年 4、加强住房消费贷款管理 商业银行应重点支持借款人购买首套中小户型自住住房得贷款需求，且只能对购买主体结构已封顶住房得个人发放住房贷款。对购买首套自住房且套型建筑面积在 90 平方米以下得，贷款首付款比例（包括本外币贷款，下同）不得低于 20% ；对购买首套自住房且套型建筑面积在 90 平方米以上得，贷款首付款比例不得低于 30% ；对已利用贷款购买住房、又申请购买第二套 ( 含）以上住房得，贷款首付款比例不得低于40%。增加了投资者投资房地产得成本，减少了消费者购买房屋得成本。 5切实调整住房供应结构 着重发展中低价位、中小套型普通商品住房、经济适用住房与廉租住房。各地都要制定与实施住房建设规划，对新建住房结构提出具体比例要求。加快城镇廉租住房制度建设，规范发展经济适用住房，积极发展住房二级市场与租赁市场，以解决低收入家庭得住房困难。 6，进一步整顿与规范房地产市场秩序。 加强房地产开发建设全过程监管，制止擅自变更

襄樊房地产行业发展前景分析及投资风险预测

襄樊房地产行业发展前景 分析及投资风险预测 Final approval draft on November 22, 2020

2010-2015年襄樊房地产行业发展前景分析及投资风险预测报告 【出版日期】 2010年2月【报告页码】 427页【图表数量】 323个 【印刷版价】 6000元【电子版价】 7000元【两版合价】 8000元 【英文版价】 21000元【英文电子】 22000元【英文两版】 23000元【订阅热线】 【版权声明】本报告由中国行业研究网出品，报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果，报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司授权，任何网站或媒体不得转载或引用，否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅，请直接联系本站，以便获得完善服务。 2009年4月、5月、6月、7月商品房成交量分别为415套、561套、494套、815套。整体来看，楼市销售相当红火。襄樊楼市开始“疲软”是从2008年六七月份开始，一直延续到2009年3月份，市民观望氛围浓厚，商品房销售量大幅减少，开发商“忧心忡忡”，不少开发企业资金紧张。由于房价一直没有大降，从3月份开始，受刚性需求影响，不少开发商推出“特价房”“低价房”等优惠措施，加之银行信贷政策有所放宽、按揭买房利率七折优惠、首付降至20%等利好政策推动，一定程度上刺激了楼市成交量，襄樊楼市开始出现“小阳春”。襄樊目前的房价有点偏高，与襄樊市民的收入水平不相符，超出了不少人的承受能力。2009年襄樊市区楼市累计成交套数1万4197套，其中新房7882套。一手房的均价由年初的每平方米2900元左右上涨到近4000元，每平方米均价至少上涨了约700元，少数楼盘上涨了1000元，上涨幅度超过25％。2009年，市区（不含襄阳区）二手房转让达6315套，是历年来最好成绩，占市区房屋转让总量的40％，比2008年增长14个百分点，仅契税一项就贡献税收2500万元。 2009年12月，市区商品房成交均价达到3712元／平方米，每平方米比2009年11月上涨了147元。2009年12月，市区（不含襄阳区）住宅类商品房成交量为1107套，销售面积为120734平方米，成交均价为3712元／平方米，其中襄城区均价为3522元／平方米，樊城区均价3644元／平方米，高新区均价为4194元／平方米，鱼梁洲均价为2692元／平方米。襄樊市高新区的房价上涨幅度最高，每平方米比2009年11月上涨了773元，创单月上涨幅度最大的月份；樊城区房价涨幅略缓，每平方米上涨了92元，但已是连续三个月上涨；襄城区房价出现下降，每平方米下降了199元。12月房价上涨主要是由于万达楼盘、民发天地等众多高品质楼盘的开业或投向市场，导致市区特别是长虹路沿线房价整体走高。此外，房价上涨跟众多外地打工者回乡购买房产有关。 本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家发改委、国务院发展研究中心、中国房地产协会、襄樊市统

房地产市场发展报告

房地产市场发展报告 在连续多年保持高速增长的发展态势下，的房地产市场开始进入一个关键时期。一方面房地产业在国民经济中的地位越来越重要，对相关行业的拉动作用越来越明显；另一方面房地产市场发展“非理性繁荣”背后所隐含的风险也日益显现，越来越受到各方面的关注。 一、周期波动与分阶段回顾 (一)周期波动分析 国外的经济理论和日本、香港、等地房地产业发展的实例都证明，与宏观经济增长过程中的周期波动现象相似，在房地产经济发展过程中也客观存在着房地产周期波动。考虑到统计指标的代表性、时间序列数据取得的难易程度，我们选取了房地产業增加值增幅、房地产开发投资额增幅、房地产开发投资额占固定资

产投资的比重、商品房屋销售额增幅、房屋施工面积、住宅施工面积、房屋竣工面积、住宅竣工面积、商品房销售面积、商品房销售价格增幅和房地产业职工人数增幅等11个指标，计算出1991年以来各年房地产扩散指数Q)值(见图1)。虽然受现有房地产数据(尤其是缺乏1990年以前的时间序列资料)的限制，以及扩散理论模型本身的误差而影响其周期划分，但我们还是可以看出房地产经济存在着周期性波动特点。 从运动轨迹来看，房地产周期与海外其他地区的房地产周期相比有独特的波长。美国房地产从1870年开始大约按18-20年的频率完成一次周期循环波动，与库兹涅茨长周期(18-20年)基本一致；日本房地产基本是7年一次周期，香港房地产从1945年二战后大致是7-8年一次周期，房地产从1970年开始周期循环大致是5-6年，以上三个国家和地区基本是遵循朱格拉周期(6—7年)。而我国的房地产周期波动时间大致是4-5年。在对图形分析的基础上，结合房地产业的实际发展情况，我们认为，的房地产波动周期为8—9年，比全国的房地产周期长，也略长于朱格拉周期。其中1997年是萧条转折点，1993年是上一个周期的景气分割点，而目前正处于1998年开始的新一轮周期的繁荣阶段后期，其后续发展值得关注。同时根据有关专家学者对房地产业发展状态的划分，1997年房地产业的发展处于过冷区；1996年和1998年处于冷区；处于适度区的年份是1991午、1994年、

2020年房地产市场分析报告范文

房地产市场分析报告范文 **年度，我市房地产开发投资、商品房新开工面积、房屋施工面积、房屋竣工面积、商品房销售等指标同比均有上涨，普通商品房价格涨幅稳定，房地产市场发展较为健康、平稳。 一、房地产开发建设 1、投资规模分析 1-12月份全市共完成房地产开发投资45、89亿元，比去年同期的33、14亿元增长38、47%；房地产业直接产生税收6、74亿元，占全市地税征收总收入的38、3%。 2、在建规模分析 1-12月份，全市共有房地产在建项目67个（含待销尾盘），其中开发面积在10万m2以上的达到22个，在建房屋施工面积464、95万m2，比去年同期的324、31万㎡增长43、37%，房屋新开工面积197、75万m2，比去年同期的133、08万㎡增长48、59%，房屋竣工面积100、71万㎡，比去年同期（69、97万㎡）增长43、93%。 二、房地产市场供给 1-12月份经审批共准许预售商品房屋面积122、47万㎡，比去年同期的98、6万㎡增长24、21%，加上历年累积81、44万㎡，全市今年1-12月份商品房市场投放量为203、91万㎡，减去1-12月份商品房销售面积98、02万㎡，目前我市可面向市场销售的商品房面积有105、89万㎡，其中期房面积83、78万㎡，现房面积22、11万㎡（其中：住宅19、01万㎡，占85、97%；商业营业用房2、48万

㎡，占11、23%；其他0、62万㎡，占2、8%），一年以上现房空置3、04万㎡。 表三：未销售商品房屋结构构成情况 三、房地产市场需求 1、商品房销售分析 1-12月份我局共办理商品房合同备案登记9216户，其中住宅6954户。房屋备案登记销售面积98、02万m2，比上年同期的92、5万㎡增长5、97%，其中：期房销售登记备案面积69、88万m2，占销售总面积的71、29%；现房销售面积28、14万m2，占销售总面积的28、71%，商品房成交金额45、64亿元，比去年同期的40、7亿元增长12、14%。另据统计，乡镇人员进城购房面积53、44万㎡，占销售总面积的54、52%，与上年同期的52、94%增加2个百分点；城区人员购房面积31、54万㎡，占销售总面积的32、18%，比上年同期的38、36%减少6个百分点；外来人员购房面积13、04万㎡占销售总面积13、28%，比上年同期的8、7%增加5个百分点。 2、商品房屋套型分析 1-12月份单套建筑面积90m2以下的普通商品住宅销售1702套，占销售总套数的24、48%，90—144㎡普通商品住宅销售4424套，占销售总套数的63、62%，144㎡以上的非普通商品住宅销售828套，占销售总套数的11、91%。 表六：不同价位不同户型新建商品住房供求结构表（累计） 3、存量房屋交易分析

大城市周边游行业分析报告

大城市周边游行业 分析报告

目录 一、概述 (4) 1、大城市周边游：盈利模式优异 (4) 2、中青旅是大城市周边游的代表 (5) 二、经济增速将放缓，劳动力成本将提升 (6) 1、经济及潜在客源增速放缓或将抑制旅游需求 (6) （1）未来几年中国经济增速有可能放缓 (6) （2）人口结构保证潜在旅游人数持续正增长，但增速放缓 (7) 2、劳动力成本及通胀中枢提升将成趋势 (8) （1）低端劳动力成本将上升，其消费也将加速上涨 (8) （2）未来通胀中枢将上移 (9) 三、景区盈利模式比较 (10) 1、景区资源丰富，以中等质量为主 (10) （1）旅游景区种类繁多 (10) （2）景区分布分散，以中等质量为主 (11) （3）风景名胜区是中国旅游景点的主体 (12) 2、景区盈利模式比较分析 (13) 四、大城市周边游竞争优势明显 (15) 1、需求旺盛，细分与整合驱动行业规模增长 (15) 2、大城市周边游的稳定性及成长性优于名胜远途游 (16) 3、大城市周边游竞争优势明显 (17) （1）通胀升，工资涨将益于大城市周边游 (17) ①低端劳动力工资提升将提高其旅游花费 (17) ②农民工集中在大城市，且是城市消费的重要群体 (18) ③大城市更多受益农民旅游 (19) ④通胀侵蚀收入，压缩旅游消费，短途游优势凸显 (19) （2）80%的时间都可进行大城市周边游 (20)

①居民休闲时间以双休日和短假为主 (20) ②双休日、短假期适合大城市周边游 (21) （3）私家车增多，轨道交通建设均有助于大城市周边游 (22) ①私家车增多将刺激自驾游和短途游 (22) ②城市轨道交通主要集中在一线城市 (22) （4）靠近客源地，大城市周边游市场空间大 (23) （5）大城市周边景区开发模式的资源整合能力相对更强 (24) （6）大城市周边游竞争优势相对明显 (25) 五、大城市周边游：盈利模式优异 (25) 六、大城市周边游估值水平将有所提升 (26) 七、中青旅是大城市周边游的代表 (27) 八、风险因素 (27)