房价之谜-第13部分
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住房私有化率为（1997年），有的人选择租房，97年亚洲金融危机使房屋价格大跌，到2001年住房私有化率为，近年来随着香港房地产价格回升，加上通关的便利和与内地的交流，吸引了大量香港人到深圳和广东沿海购房居住，住房私有化率有有所下降。国外其他国家房屋自有率一般保持在60—70％之间，且相对比较稳定，住宅租赁价格和购买价格保持合理的价值关系，随着经济的变化和市场价格的被动而被动。
目前我国大部分地区存在的问题是：一是整体上自有率偏高，超过了应有的经济水平和经济发展阶段。特别是，结合我国贫富差距，平均自有率就更高了，现在的情况是，有一部分人，有第二套住房、第三套住房，而有人没有房，自有率本身失真。二是租赁市场与购买市场结构失衡，房屋租赁价格和购买价格之间的关系不能反映应有的价值规律，相对于购买价格，租赁价格偏高，购买价格偏低，租不如买，特别是，近年来房价上涨速度远远超过租金的上涨速度，进一步刺激了购买需求。
另一方面，城市建设和住宅消费中超前消费和浪费严重。住房消费本来应遵循梯度变化规律，但是，目前在中国，这个规律受到了严重挑战，最近五、六年，在住房购买普遍讲求“一步到位”或“尽快到位”。许多年轻人本该租房子，但却在买房子，本该买一室的房子，实际买了两室、三室的房子，本该买80平方米的房子，结果买了120平方米的房子，很多未婚小业主，自己没有钱就靠家族支援，凑够了首付就申请贷款。过度消费还表现为购买并不很需要甚至根本不需要的第二套、第三套甚至第n套住宅，追求所谓“5＋2”生活方式，即城区一套用于工作，郊区一套用于休闲，条件好一点的还想有一套用于投资。
由于购买限制条件低，经济适用房同样存在过度消费和超前消费的现象。以北京市为例，2005年以前，在52个已建和在建的经济适用房项目中，平均户型面积为114平方米。2005年北京市成交的普通住宅单套建筑面积主力户型主要集中在81－160㎡/套的二居或三居，占总套数的％。经济适用房单套成交建筑面积主力户型主要集中在81－120㎡之间，占经济适用住房上报总套数的％。相对于北京市的经济发展水平，住房单套户型面积明显偏大，在造成资源的浪费的同时，加大了购房人的经济负担，同时真正适合中低收入的中小户型偏少，进一步加剧了市场的结构性矛盾。书包 网 。 想看书来
住房自有率高不高（2）
此外，城市公共设施建设和小区配套商业设施标准过高，求大、求全现象突出，向高档化发展，真正适合普通百姓的便民设施少。以北京为例，98年……2006年期间，建设的经济适用房户均面积为110平方米，回龙观、天通苑等经济适用房小区容积率低，土地资源集约化使用程度低，而在小区配套中却建设双语学校、网球场、高级会所等场所，并按照一户一车位配置了大量的地下汽车库。到2006年底，全市已建成的经济适用房配套的地下车库面积约300万平方米，这些面积70％左右都闲置，事实上，当前城市建设和住房建设中的一个突出问题是资源浪费严重，北京市已建成的居住区、城市管线、地铁等设施中的地下空间超过3000万平方米，完全可以盘活和利用。
过度消费在造成使用价值的浪费的同时，加大了城市基础设施和公用事业的压力，在各方面因素的综合作用下，居住环境日益恶化。过度消费和超前消费还导致了需求的膨胀，引起价格的上涨，而价格的上涨和房地产信贷的支持又刺激了投资性需求的膨胀，形成“财富效应”，形成“迟买不如早买”、“买小不如买大”的消费预期，并加剧了住房购买市场和租赁市场的价值关系背离，造成“租房不如买房”的现实。过度消费进一步加剧了住房需求膨胀，加重了居民的经济压力，同时积聚了金融风险。
必须认真反思20年来逐步形成的房地产业发展政策，以资源和环境的制约为前提，研究中国，特别是北京、上海等特大型城市，究竟应该保持怎样的城市化速度和城市化的发展水平？究竟应该如何确定未来城市建设模式和居民的住房消费模式，以及消费水平的评价指标？
建设部部长汪光焘在2005年9月28日召开的全国首次建设统计信息工作会议上就指出：“近年来，建设系统的统计信息已经成为国家管理和科学决策的重要基础信息，越来越成为国家宏观决策部门和建设部门了解情况、实施管理的必不可少的依据。”但他同时也指出了当前存在的一些问题：“指标设置不科学，指标陈旧、口径不一。现行报表中，缺少能够客观反映城乡一体化、经济与社会协调发展、资源节约和经济运行质量等具有新时期特色的指标。”
目前，我国建设主管部门主要统计报表包括：《物业管理统计基层表》、《住房置业担保统计基层表》、《经济适用房建设统计基层表》、《房地产中介服务统计基层表》、《房屋概况》表、《房屋权属登记情况》表、《房地产交易情况》表、《住房公积金缴存使用情况》表、《房改及住房保障政策落实情况》表、《城市房屋拆迁情况》表。
目前，国家统计局的房地产开发统计基层标准表主要包括以下几类指标：（1）投资额和新增固定资产投资指标：商品房建设投资额、土地开发投资额、住宅投资额等；（2）土地购置和开发指标：本年完成开发土地面积、待开发土地面积、本年购置土地面积；（3）资金来源指标：资金来源总计，国家预算内资金、国内贷款、债券、利用外资、自筹资金、其他资金来源等；（4）城镇居民家庭人口、收入、支出指标：城镇家庭人口、城镇家庭总收入、城镇家庭可支配收入、城镇家庭总支出、城镇家庭消费性支出；（5）房屋建设类：新开工房屋面积、施工房屋面积、竣工房屋面积等等；（6）销售指标：商品房销售额、商品房销售价格、商品房销售面积等等。（7）成本指标：竣工房屋造价。 txt小说上传分享
住房自有率高不高（3）
为了正确认识评价住宅产业的现状与预测发展趋势，住宅统计数据收集和整理是一项重要的基础工作，其中住宅统计指标和指标体系的设计是中心和关键环节。住宅产业的统计工作1994年才列入国家统计体系，还只是以房地产开发统计来反映，资料不全面、不细致。对住宅产业进行分析和评价的大部分历史统计资料无从获得，只能从房地产开发统计和建筑业统计资料中将有关住宅的部分按一定的比例关系进行估算，这必然影响到测评结果的科学性。
而各大城市在统计数据的计算和发布上口径不一往往让居民不知道信谁。2006年3月21日，国家发改委、国家统计局发布了70个大中城市房屋销售价格指数，指出1~2月，北京新建商品住房同质楼盘销售价格分别比去年同期上涨了和。而3月22日，北京市建委和市统计局等部门联合向社会发布北京市2006年1~2月房地产市场运行情况，却指出北京市商品住宅预售交易平均价格为6776元∕平方米，同比上涨了997元∕平方米，1~2月，全市商品住宅预售交易价同比上涨1。和1的两个相关甚远的数据同时出现在业内引起了轩然大波。至于哪个数据更可靠，两家单位各有各的理由。
这一事件的直接结果是导致了中国统计数据发布制度的规范，国家统计局要求各地实行联合发布房地产数据的制度。2007年7月5日召开的“北京市部门统计工作会议”上，北京市统计局再次重申“联合发布房价数据”的规定。经统计部门协调，官方将只发布按照指数法（按同质可比原则选取样本计算）计算的房价，其他单位计算房价时必须注明调查范围、时点等口径。北京市建委、市统计局、市规划委、市发改委等部门也联合建立了《北京市房地产综合统计制度》，房地产数据的发布将更加规范。
国家统计局在08年1月召开的全国统计工作会议上提出，08年国家统计局将对房地产价格统计进行改革，加强和改进关系到民生的统计。首先，统一所调查的城市辖区或企业项目统计范围；其次，合并和规范一些指标的设置，比如经济适用房严格说不属于由市场供求来决定价格的商品住宅范畴，因而将归类为保障性住房而不是商品住宅来统计；最后，房价采价方法将取消上年同期样本的调查，只采集上期、本期的样品房的价格，使统计数据更能及时反映房价的变化。在收入统计上，国家统计局将建立城镇在私营单位工作的工人工资的统计，并探索构建城乡一体化的住户收支调查指标体系。
《21世纪经济报道》2008年10月10日揭露了一个惊人的现象，北京市房地产数据的“地下交易”每年交易额在6亿元以上。 北京市房地产交易数据每天都会在北京市房地产交易管理网上公布，而且每天更新，为什么房地产公司不从官方公开信息去获得数据，而要花重金从地下“黑市”购买数据呢？
据业内人士说，北京房地产交易管理网“外网”上的数据有限，不具备“研究性”。而且外网数据有一些查询障碍，例如不能查过期楼盘项目情况，更不能得到一段时间内的综合数据，房地产交易管理网上的数据是由各个楼盘自己上报，而各个楼盘上报数据的时间和统计范围都不统一，另外房地产交易管理网往往仅发布套数、成交均价等基础数据，也不能全面反映市场情况。也正因为地方房地产数据被分别垄断，这些地方原始数据提供方虽然掌握着垄断资源，但却对各自区域外的市场一无所知。房地产开发企业普遍更喜欢更详细、真实的数据，而不是用一个抽样等统计办法算出来的平均值。
事实上，如果没有一个公开、透明的房地产数据披露体制，则人们对市场的判断根本不具有可取性，而仅仅依靠政府部门采取的宏观调控政策，没有购买者的预期判断相配合，房地产调控政策很难取得实效。
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面板数据模型选择
一般而言，面板数据模型的误差项由两部分组成，一部分是与个体观察单位有关的，它概括了所有影响被解释变量，但不随时间变化的因素，因此，面板数据模型也常常被成为非观测效应模型；另外一部分概括了因截面因时间而变化的不可观测因素，通常被成为特异性误差或特异扰动项（事实上这第二部分误差还可分成两部分，一部分是不因截面变化但随时间变化的非观测因素对应的误差项Vt，这一部分一般大家的处理办法是通过在模型中引入时间虚拟变量来加以剥离和控制，另一部分才是因截面因时间而变化的不可观测因素。不过一般计量经济学的面板数据分析中都主要讨论两部分，在更高级一点的统计学或计量经济学中会讨论误差分量模型，它一般讨论三部分误差）。
非观测效应模型一般根据非观测效应的不同假设可分为固定效应模型和随机效应模型。传统上，大家都习惯这样分类：如果把非观测效应看做是各个截面或个体特有的可估计参数，并且不随时间而变化，则模型为固定效应模型；如果把非观测效应看作随机变量，并且符合一个特定的分布，则模型为随机效应模型。
在实际研究中经常采用的Panel data回归模型（或TS/CS （Time Series /Cross Series）模型）是固定效应模型（fixed effect model；FEM）和随机效应模型（random effect model；REM）。在实证研究中一般通过对数据的Hau*an检验以确定是选用固定效应模型还是随机效应模型。在模型中；如果模型中的系数 为确定性变量；即模型中省略因素对个体差异的影响是固定不变的；则模型为固定效应模型。如果 为随机变量；即模型中省略因素对不同个体的影响是随机的；则模型为随机效应模型。
因此使用面板数据，主要有三种模型可供选择，即OLS模型、固定效应（Fixed Effects，FE）模型和随机效应（Random Effects，FE）模型。利用F检验识别使用OLS模型还是FE模型； 再利用LM 检验（lagrangian multiplier test）识别使用OLS模型还是RE 模型，最后用Hau*an 检验使用RE 模型还是FE模型。本文所有的模型全部过程用Givewin2软件 或者EVIEWS5软件完成。
首先；对模型进行选择。利用检验来确定是选择固定效应模型还是随机效应模型其检验的统计量为：W= ，其中 是固定效应模型的估计结果； 是随机效应模型的估计结果，而∑是两种估计量协方差矩阵之差，即：∑=Var（ ）…Var（ ）；实际上Hau*an检验是一种Wald统计量；它渐进服从自由度为k的 分布；其中k为模型中解释变量的个数。在给定显著性水平 下；若W《 ；则采用随机效应模型；否则；采用固定效应模型。从理论上讲；若仅以样本自身效应为条件进行推论；宜采用固定效应模型；如果欲以样本对总体效应进行推论；则应采用随机效应模型。一般情况下；对于住宅产业来说；居民对房子的消费倾向在短时间内保持了相对的稳定；具有时间的一致性。因此，本文利用软件Givewin2 和Eviews5来计算检验的值；并且根据其判别规则选择固定效应模型。其次；在参数不随时间变化的情况下；对截距和斜率参数的两种假设的情况下进行检验。
当横截面的单位是总体的所有单位时，固定效应模型是一个合理的模型。如果横截面单位是随机地抽自一个大的总体，则使用随机效应模型较为合适。本文是对全国所有省市的住房供给进行分析，为了控制不同省份的个体特征，本文主要采用固定效应模型。
中国城镇住房价格变化特征
从总体上看，1991—2006年，中国城镇住房销售平均价格保持平稳上涨，出现了两个上涨周期，第一个周期是1992…1993年，第二个周期是2003年以后，第二上涨周期从时间上明显拉长；从结构上看，1998年以来，经济适用房销售平�
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