關(guān)于金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)業(yè)影響的思考—以烏海市為例
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[摘要]論文以2010年國家的金融調(diào)控政策對烏海市房地產(chǎn)業(yè)的影響為實例，建立住宅銷售量的多元線性回歸模型，并利用最小二乘法進行回歸，然后對模型進行修正，分析結(jié)果得出結(jié)論。通過對實證研究的結(jié)論和我國房地產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀，針對房地產(chǎn)企業(yè)提出了七條措施，希望可以使得房地產(chǎn)企業(yè)能夠在新一輪的金融調(diào)控中，實現(xiàn)快速、健康、穩(wěn)定和可持續(xù)的發(fā)展。
論文關(guān)鍵詞：金融調(diào)控,房地產(chǎn),實證研究,措施建議
為研究國家金融調(diào)控對房地產(chǎn)業(yè)的影響，我們把國務(wù)院，中央銀行等有關(guān)機構(gòu)出臺的針對房地產(chǎn)市場的金融調(diào)控政策抽象為一個0—1虛擬變量，即政策事件變量。根據(jù)房地產(chǎn)市場和房地產(chǎn)實際開發(fā)步驟，建立某一地區(qū)、一段時間內(nèi)的住宅房屋成交量即銷售量的多元線性總體回歸模型，如下：
其中
為截距，
為隨機誤差項，
表示當前觀測的期數(shù)。
、
、
和
是偏回歸系數(shù)，它們體現(xiàn)了各解釋變量在單獨變化單位量時對
的均值的“凈”影響，如偏回歸系數(shù)
度量了在其他解釋變量（
,
和
,
,
）保持不變的情況下，
每變化一個單位時，的均值
的變化。
為銷售量，即為某一地區(qū)、一段時間內(nèi)銷售住宅房屋的總戶數(shù)。它反映了這一地區(qū)、這段時間內(nèi)的住宅房屋的成交情況，也就直接體現(xiàn)了該地區(qū)房地產(chǎn)市場整體的景氣程度，是我們能直接認識到的變量，模型中作為被解釋變量出現(xiàn)。
為房價收入比，即每戶住房總價與每戶家庭年總收入之比。其用于衡量房價是否處于居民收入能夠支撐的合理水平，直接反映出房價水平與廣大居民的自住需求相匹配的程度，直接關(guān)系到廣大民眾的安居樂業(yè)。
為預銷售面積，即告報期末已竣工的可供銷售的住宅房屋建筑面積中，尚未出售的部分，以及已簽訂預售合同的正在建設(shè)的住宅房屋面積。包括以前年度竣工和本期竣工的住宅房屋面積，但不包括報告期末已竣工的拆遷還建、統(tǒng)建代建、公共配套建筑、房地產(chǎn)公司自用房等不可銷售的住宅房屋面積。直接反應了房地產(chǎn)市場上可供銷售的住宅房屋情況。
為拆遷戶數(shù)，即根據(jù)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展規(guī)劃、土地利用總體規(guī)劃、城鄉(xiāng)規(guī)劃和專項規(guī)劃，將保障性安居工程建設(shè)、舊城區(qū)改建，納入市、縣級國民經(jīng)濟和社會發(fā)展年度計劃需要，房屋征收部門委托房屋征收實施單位依法拆除建設(shè)用地范圍內(nèi)的住宅房
屋的總戶數(shù)。
為政策事件變量，代表了國務(wù)院對房地產(chǎn)市場金融調(diào)控的政策事件，它是一個0－1虛擬變量，在事件發(fā)生時為1，否則為0。該變量構(gòu)成的政策事件項作為解釋變量是本文重點要研究的對象。
二、樣本區(qū)間選取及數(shù)據(jù)處理
國務(wù)院于2010年一年之內(nèi)連續(xù)三次對房地產(chǎn)市場出臺金融調(diào)控政策，（見表1），其力度較大，次數(shù)較頻繁，而且在近幾年的金融調(diào)控歷程中也較為典型，具有典型的研究意義，故本文以2010年為例研究國家的金融調(diào)控對房地產(chǎn)業(yè)的影響。
表1 2010年國務(wù)院金融調(diào)控政策
時間
國務(wù)院出臺或轉(zhuǎn)發(fā)文件名稱
政策文件的主要內(nèi)容
2010年1月7日
國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展的通知
差別化信貸，二套房首付需40%；差別化住房稅收政策
2010年4月17日
國務(wù)院關(guān)于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知
遏制房價快速上漲，打擊投機行為，提高首付門檻
2010年9月29日
財政部國家稅務(wù)總局關(guān)于調(diào)整房地產(chǎn)交易環(huán)節(jié)契稅個人所得稅優(yōu)惠政策的通知
暫停發(fā)放三套住房貸款；首購首付3成，二套房首付款5成，利率不低于基準利率的1.1倍；房產(chǎn)稅改革
資料來源：國務(wù)院出臺的“國十一條”，“新國十條”和財政部出臺的“9.29新政”。
烏海市礦產(chǎn)資源豐富，是內(nèi)蒙古自治區(qū)西部的新興工業(yè)城市，經(jīng)濟發(fā)展水平已位居自治區(qū)前列。其總面積1754平方公里，人口50萬，有漢、蒙、回、滿等25個民族，是西部大開發(fā)以來，率先在國內(nèi)實施城鄉(xiāng)一體化改革、實行城鄉(xiāng)單一戶籍制度的城市之一。故本文以烏海市為例研究金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)業(yè)的影響。
根據(jù)烏海市政府工作報告公布的數(shù)據(jù)，2010年烏海市城鎮(zhèn)居民平均年收入為18835元，并且依據(jù)實際情況，本文以平均每套住宅一戶家庭三口人計算。首先我們利用表2中的數(shù)據(jù)計算房價收入比，所用到的公式如下所示：
表2. 2010年烏海市住宅銷售情況
時間
2010年
多層住宅銷售面積(㎡)
高層住宅銷售面積(㎡)
多層住宅(套)
高層住宅(套)
高層住宅單價(元／㎡)
多層住宅單價(元／㎡)
1月
40436.84
22365.25
404
207
3255.9
2593
2月
10900.55
10968.68
100
96
3215.4
2727.3
3月
26276.17
40610.42
238
374
3167.1
2564.8
4月
37835.97
44898.73
344
406
3156.4
2536.3
5月
25807.75
49115.16
247
451
3180.2
2565.5
6月
14805.96
63251.9
135
526
3246.9
2984.8
7月
32814.42
87072.43
334
680
3205.4
2139
8月
24726.53
41566.02
236
372
3380.6
3174.5
9月
25045.16
51858.2
232
454
3466.3
2918.6
10月
34583.8
36368.31
301
314
3523.4
3110.8
11月
44657.81
49979.77
403
470
3744.6
3171.2
12月
140592.69
99619.02
1414
921
3654.1
2166.3
資料來源：烏海市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會和烏海市房地產(chǎn)業(yè)協(xié)會共同主辦的雜志《烏海房地產(chǎn)》，2010年第三期[6]，2010年第四期[7]和2011年第一期[8]。
我們以一個月為一期，根據(jù)表1中的調(diào)控政策，可以得到
，其它期的政策事件變量值為0。根據(jù)模型計算每期的的政策事件項
，以及其他解釋變量的數(shù)據(jù)見表3。
表3 2010年金融調(diào)控背景下烏海市房地產(chǎn)業(yè)整體情況
時間
銷售量(套)
房價收入比
預售面積(㎡)
拆遷戶數(shù)(套)
政策事件
2010年1月
611
5.146242829
34364.57
146
1
2010年2月
196
5.868883166
7053.37
21
1
2010年3月
612
5.668142677
20794.84
1396
1
2010年4月
750
5.608511862
95200.77
985
2
2010年5月
698
5.6390226
31089.77
978
2
2010年6月
661
6.681840066
148906.94
1073
2
2010年7月
1014
6.096264744
167253.67
3245
2
2010年8月
608
6.374973125
42238.46
981
2
2010年9月
686
6.523143225
214898.58
649
2
2010年10月
615
6.783294622
45580.32
279
3
2010年11月
873
6.66492314
35994.51
121
3
2010年12月
2335
5.067363846
303539.49
104
3
資料來源：烏海市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會和烏海市房地產(chǎn)業(yè)協(xié)會共同主辦的雜志《烏海房地產(chǎn)》，2010年第三期[6]，2010年第四期[7]和2011年第一期[8]。
三、模型回歸結(jié)果
本文用Excel對上述多元線性樣本回歸模型進行最小二乘法的擬合回歸，根據(jù)表3.中的數(shù)據(jù)得到的主要回歸結(jié)果如表4，表5，以及表6所示。
表4 回歸統(tǒng)計表
回歸統(tǒng)計
Multiple R
0.961191551
R Square
0.923889197
Adjusted R Square
0.880397309
標準誤差
179.3762861
觀測值
12
回歸結(jié)果中擬合優(yōu)度
，調(diào)整后
說明模型中銷售量與各解釋變量總體有一定的線性關(guān)系。
表5 方差分析表
df
SS
MS
F
Significance F
回歸分析
4
2734019.953
683504.9881
21.24279375
0.00051496
殘差
7
225230.9641
32175.85201
—
—
總計
11
2959250.917
—
—
—
我們從方差分析表中可以看到F值為21.242793，總體的P=0.0005＜0.001，故置信度在99.90%以上，因此模型總體是顯著的。
表6 回歸參數(shù)表
Coefficients
標準誤差
t Stat
P-value
Intercept
2720.782336
581.1487119
4.681731681
0.002256245
價格收入比
-504.8767963
107.049594
-4.716288755
0.002166908
預售面積(㎡)
0.002440281
0.000716178
3.407364434
0.011328367
拆遷戶數(shù)(套)
0.032317394
0.065228886
0.495446046
0.635458219
政策事件
429.2243121
97.47308907
4.40351605
0.003143421
從回歸參數(shù)表中我們看到政策事件項的
，且P=0.0031＜0.01，故政策事件項在
水平上顯著，即置信度達到99%。圖1為政策事件項的殘差圖。政策事件項的偏回歸系數(shù)
，其符號是正的，說明金融調(diào)控政策在其出臺到之后持續(xù)的整個階段中對住宅銷售量有顯著的促進作用。也就是說，如果將金融調(diào)控出臺的那期開始累積它對房地產(chǎn)業(yè)的影響，得到的回歸結(jié)果是沒有對房地產(chǎn)市場起到抑制作用，這與金融調(diào)控的本來目的是相違背的。根據(jù)這一情況，以及政策和市場的其他實際情況，我們在后面將對上述模型進行修正。
圖1 政策事件殘差圖
四、模型的修正
從上述模型的結(jié)果分析中我們知道，國家的金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)市場影響的有效性是有期限的，并且考慮到國務(wù)院金融調(diào)控政策從出臺到對房地產(chǎn)市場起作用的傳導過程中的時滯性，例如中國人民銀行根據(jù)國務(wù)院的金融調(diào)控出臺貨幣政策（見表7）的時滯性，我們對上述模型進行修正。
表7 2010年中央銀行出臺貨幣政策
日期
政府機構(gòu)
貨幣政策類別
出臺政策
2010年1月12日
中國人民銀行
緊縮性貨幣政策
大型金融機構(gòu)法定存款準備金率從15.5%提高50個基點
2010年2月12日
中國人民銀行
緊縮性貨幣政策
大型金融機構(gòu)法定存款準備金率從16%提升50個基點
2010年5月3日
中國人民銀行
緊縮性貨幣政策
金融機構(gòu)法定存款準備金率從16.5%提升50個基點
2010年10月20日
中國人民銀行
緊縮性貨幣政策
人民幣存款基準利率和貸款基準利率各提高25個基點
2010年11月16日
中國人民銀行
緊縮性貨幣政策
大型和中小型金融機構(gòu)法定存款準備金率分別從17%和13.5%提升50個基點
資料來源：中國人民銀行發(fā)布的《2010年中國貨幣政策大事記》。
并且由圖2我們也可以看出，國務(wù)院出臺的金融調(diào)控政策對住宅銷售量的影響一般只有兩到三個月的時間，而我們?nèi)砸砸粋�月為一期，對上述模型中政策事件項的形式進行修正，修正后模型中變量的意義均不變（要求模型中出現(xiàn)的
、
、
均有意義）：
滯后兩期模型：
滯后三期模型：
圖2 烏海市2010年住宅銷售情況折線圖
政策變量的值保持不變，仍然是
，其它期的政策事件變量值為0。利用修正后的模型重新計算每期的政策事件項的值，以及其他解釋變量的數(shù)據(jù)如表8所示。
表8 2010年金融調(diào)控背景下烏海市房地產(chǎn)業(yè)整體情況
時間
銷售量(套)
房價收入比
預售面積(㎡)
拆遷戶數(shù)(套)
政策事件
2010年1月
611
5.146242829
34364.57
146
1
2010年2月
196
5.868883166
7053.37
21
1
2010年3月
612
5.668142677
20794.84
1396
0
2010年4月
750
5.608511862
95200.77
985
1
2010年5月
698
5.6390226
31089.77
978
1
2010年6月
661
6.681840066
148906.94
1073
1
2010年7月
1014
6.096264744
167253.67
3245
0
2010年8月
608
6.374973125
42238.46
981
0
2010年9月
686
6.523143225
214898.58
649
0
2010年10月
615
6.783294622
45580.32
279
1
2010年11月
873
6.66492314
35994.51
121
1
2010年12月
2335
5.067363846
303539.49
104
0
資料來源：烏海市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會和烏海市房地產(chǎn)業(yè)協(xié)會共同主辦的雜志《烏海房地產(chǎn)》，2010年第三期[6]，2010年第四期[7]和2011年第一期[8]。
對修正后的多元線性樣本回歸模型仍用Excel進行最小二乘法擬合回歸，根據(jù)表8中的數(shù)據(jù)得到的主要回歸結(jié)果如表9，表10，以及表11所示。
表9 回歸統(tǒng)計表
回歸統(tǒng)計
Multiple R
0.93322932
R Square
0.870916964
Adjusted R Square
0.797155229
標準誤差
233.6019488
觀測值
12
修正后模型回歸結(jié)果中擬合優(yōu)度
，調(diào)整后
說明模型中銷售量與各解釋變量的總體有一定的線性關(guān)系，但較之前的模型線性關(guān)系有些變?nèi)酢?br>
表10 方差分析表
df
SS
MS
F
Significance F
回歸分析
4
2577261.823
644315.4558
11.807165
0.003128276
殘差
7
381989.0933
54569.87048
—
—
總計
11
2959250.917
—
—
—
但是我們從修正后模型的方差分析表中可以看到F值為11.807165，而且總體的P=0.003＜0.005，故置信度仍在99.50%以上，因此修正后的模型總體仍然顯著。
表11 回歸參數(shù)表
Coefficients
標準誤差
t Stat
P-value
Intercept
2209.835709
730.5192104
3.025020667
0.019249385
房價收入比
-235.0590661
119.3916234
-1.968807018
0.089648674
預售面積(㎡)
0.003935888
0.000776866
5.066366194
0.001452979
拆遷戶數(shù)(套)
-0.141666427
0.084774566
-1.671095877
0.138626424
政策事件
-429.5054647
146.7949955
-2.925886288
0.022153592
從修正后模型回歸參數(shù)表我們看到政策事件項的
，且P=0.022＜0.05，故政策事件項在
水平上顯著，即置信度達到95%。圖3.為政策事件項的殘差圖。政策事件項的偏回歸系數(shù)
，其符號是負的，說明金融調(diào)控政策在出臺到之后兩期或三期的時間內(nèi)對住宅銷售量有顯著的抑制作用，這與金融調(diào)控的本意相一致。說明了金融調(diào)控對房地產(chǎn)業(yè)有階段性的抑制作用，即階段性的打壓了房地產(chǎn)業(yè)的持續(xù)增長的趨勢。政府在一定程度上實現(xiàn)了金融調(diào)控政策的政策目標，對房地產(chǎn)市場的快速增長起到了一定的抑制作用。
圖3 政策事件殘差圖
五、實證結(jié)論
通過上述對我國2010年金融調(diào)控政策對烏海市房地產(chǎn)業(yè)影響的實證研究的數(shù)據(jù)回歸分析，我們可以得到以下幾條結(jié)論：
�。ㄒ唬o論是修正前的模型還是修正后的模型，都反映出國家的金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)銷售量的影響是顯著的，而房地產(chǎn)銷售量直接反應了房地產(chǎn)市場的景氣程度，所以國家的金融調(diào)控政策是有效的，且對房地產(chǎn)市場具有顯著的影響。
�。ǘ┯尚拚暗哪Ｐ椭姓呤录椀钠貧w系數(shù)符號與依據(jù)實際情況預期的符號相反，可以得出國家的金融調(diào)控政策的出臺對房地產(chǎn)市場的影響并不是持續(xù)且可累積的。
（三）修正后的模型考慮了調(diào)控政策的時滯性和銷售量折線圖的實際情況，其回歸結(jié)果反映出每次的金融調(diào)控政策的出臺都對房地產(chǎn)市場起到了顯著的抑制作用，但是這樣的抑制作用具有短期性的特點，一般只能延續(xù)兩到三個月的時間。也就是說國家出臺的金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)市場起到的抑制作用具有階段性的特點，其效用時間一般為兩到三個月。
（四）依據(jù)銷售量的折線圖和修正后的模型，我們可以直觀的看出，金融調(diào)控政策的一次次出臺阻斷了房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長的趨勢，使房屋成交量呈現(xiàn)出周期性降低和反彈的增長趨勢，也就是使房地產(chǎn)市場出現(xiàn)周期性的萎縮和快速增長的形勢。
六、房地產(chǎn)企業(yè)應對金融調(diào)控政策的建議
通過上文中對我國2010年金融調(diào)控政策對烏海市房地產(chǎn)業(yè)影響的實證研究，我們知道了現(xiàn)階段的金融調(diào)控對房地產(chǎn)業(yè)的持續(xù)快速發(fā)展起到了階段性的抑制作用，為了使得房地產(chǎn)企業(yè)能夠在新一輪的金融調(diào)控中，實現(xiàn)快速、健康、穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展，針對房地產(chǎn)企業(yè)提出如下幾條建議。
�。ㄒ唬┮�(guī)避投資風險
房地產(chǎn)企業(yè)應提高房地產(chǎn)投資風險管理效率，高度重視可行性研究，確保投資決策的正確性，降低土地及樓盤建設(shè)等的開發(fā)成本，加強對投資環(huán)境的預測，選擇最佳投資區(qū)位，如選擇土地價格相對較低、房屋價格相對較高、人口較集中、人均收入相對較高的區(qū)位開發(fā)。并且要十分注重科學合理規(guī)劃，如合理提高容積率，即提高項目用地范圍內(nèi)地上總建筑面積與項目總用地面積的比率，從而有效的規(guī)避投資風險，維持房地產(chǎn)市場的供求平衡。
�。ǘ┨岣呔b修房屋的比例
房地產(chǎn)企業(yè)應積極響應國家及省市級政府建設(shè)廳的要求，提高精裝修房屋的比例。首先，精裝修的房屋可以縮短客戶從買房到入住的周期，降低客戶裝修成本；其次，房地產(chǎn)企業(yè)可以利用其專業(yè)知識，挑選合格的裝修單位，從而提高裝修質(zhì)量；再次，統(tǒng)一裝修提高了裝修材料的利用率，從而減少了裝修材料對環(huán)境的污染；最后，精裝修房屋可以使房地產(chǎn)企業(yè)獲得二次增值利潤，有利于企業(yè)向住宅產(chǎn)業(yè)化邁進，達到規(guī)模經(jīng)營的目的。
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通過比價采購和大宗集中采購的方式采購大批量的鋼筋、水泥等建筑原材料，并加強施工時的材料管理，杜絕材料失竊、過量消耗等造成的損失和浪費。制定先進的施工方案，采用新工藝、新技術(shù)、新材料，有效降低工程的建筑成本，并節(jié)約施工過程中的現(xiàn)場管理費用，提高管理效率，通過科學的管理方法和手段，降低成本，提高房屋質(zhì)量，爭創(chuàng)優(yōu)質(zhì)工程。
（四）建設(shè)環(huán)保節(jié)能型房屋
房地產(chǎn)企業(yè)應該在建筑實施的過程中，依據(jù)DBJ04—2l6—1999《民用建筑節(jié)能設(shè)計標準》和JGJ26—2010《嚴寒和寒冷地區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計標準》中關(guān)于居住建筑采暖部分的要求，嚴格控制單項建筑維護結(jié)構(gòu)，如提高外墻、外窗、屋頂?shù)鹊谋馗魺嶂笜�。并且加強綠色能源的利用，如太陽能和風能等，不斷提高建筑環(huán)保節(jié)能水平。從而不僅能降低住宅日常維護開支，延長建筑使用壽命，還可以得到國家對使用環(huán)保節(jié)能材料房屋建設(shè)的政策補貼，進一步降低成本。
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中央財政和各級地方財政預計要投入1.3萬億元來完成“十二五規(guī)劃綱要”中提出的新建保障性住房3600萬套的目標。2010年9月，財政部發(fā)布通知，明確對公租房建設(shè)用地及建成后占地免征城鎮(zhèn)土地使用稅，對公租房經(jīng)營管理單位建造公租房涉及的印花稅予以免征，從而降低了房地產(chǎn)開發(fā)商進行公租房建設(shè)的成本，又由于實行的是政府統(tǒng)一回購公租房，也在很大程度上降低了開發(fā)商的投資風險。財政部發(fā)布消息表示，2013年除繼續(xù)提供財政資金扶持保障性住房建設(shè)外，還將通過減免稅收的方式保證保障性住房建設(shè)。因此，房地產(chǎn)企業(yè)要抓住政府加大保障性住房建設(shè)的黃金期，積極爭取更多的保障性住房的建設(shè)，以及更多的國家政策支持，為我國保障性住房的建設(shè)做出貢獻。
（六）及早辦理產(chǎn)權(quán)登記手續(xù)
房地產(chǎn)企業(yè)應縮短房屋建設(shè)周期，及早辦理產(chǎn)權(quán)登記手續(xù)，即取得土地證、房產(chǎn)證等，通過產(chǎn)權(quán)抵押，向商業(yè)銀行融通資金，防止資金鏈發(fā)生斷裂，從而可以繼續(xù)進行下一輪的投資。這就避免了房地產(chǎn)企業(yè)因資金運轉(zhuǎn)不周而向民間高利貸款的風險，通過降低向民間高利融資成本，進一步降低企業(yè)經(jīng)營風險，保持企業(yè)良好的信用記錄，提高企業(yè)的競爭力。
（七）合理調(diào)整房價
房地產(chǎn)企業(yè)要時時注意分析國家金融調(diào)控及貨幣、稅收、財政、土地等的新政策，規(guī)避政策風險，并且要善于爭取政策優(yōu)惠。把握市場脈搏，根據(jù)市場和政策的變動合理調(diào)整房屋價格，實行“一房一價”的科學、合理、誠信的標價方式，爭取團體和優(yōu)質(zhì)客戶，并通過商業(yè)銀行給買房者辦理按揭貸款，吸引更多的客戶，增加企業(yè)的流動資金，使企業(yè)的資金得以融通，降低企業(yè)的流動性風險。
七、結(jié)論
本文建立了住宅房屋的銷售量關(guān)于房價收入比、預售面積、拆遷戶數(shù)和政策事件為解釋變量的多元線性回歸模型，以2010年金融調(diào)控背景下的烏海市房地產(chǎn)市場為例，對模型利用Excel做最小二乘擬合回歸，并對模型進行了修正得到的結(jié)論是：
（一）金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)市場的影響是顯著的。
（二）金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)市場的影響不是持續(xù)且可累積的。
（三）金融調(diào)控政策對房地產(chǎn)市場起到的抑制作用具有階段性的特點，一般為兩到三個月的時間。
�。ㄋ模┙鹑谡{(diào)控政策的出臺，使房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)出周期性萎縮和反彈增長的趨勢。
本文還根據(jù)烏海市房地產(chǎn)市場實證分析的結(jié)論，給出了房地產(chǎn)企業(yè)在金融調(diào)控背景下保持自身快速、健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展的幾條建議，如：規(guī)避投資風險，提高精裝修房屋比例，合理降低建筑成本，建設(shè)環(huán)保節(jié)能型房屋，爭取保障性住房建設(shè)，及早辦理產(chǎn)權(quán)登記手續(xù)，合理調(diào)整房價。
參考文獻
[1]Hasan, Mohammad S, Taghavi and Majid.Residential investment, macroeconomic activity and financial deregulation in the UK: an empirical investigation[J]. Journal of Economics and Business,2002, (54):447-462.
[2]Charles Collyns and Abdelhak Senhadji.Lending Boom, Real estate Bubbles and the Asian crisis[J]. IMF Working Paper,2002.
[3]Goodhart C ,Hofmann Boris.House prices and the macroeconomy: Implications for banking and price stability. New York:Oxford University Press,2007:89-114.
[4]劉華偉.房地產(chǎn)市場中的信息不對稱問題[J].中國房地信息,2002, (11):16-17.
[5]張濤,龔六堂,卜永祥.資產(chǎn)回報、住房按揭貸款與房地產(chǎn)均衡價格[J].金融研究，2006, (02):01-11.
[6]粱云芳,高鐵梅.中國房地產(chǎn)價格波動區(qū)域差異的實證分析[J].經(jīng)濟研究,2007 , (08).
[7]向宇、袁錦芝.我國房地產(chǎn)價格與金融機構(gòu)信貸關(guān)系的實證分析[J].四川大學學報，2010, (4):109-114.
[8]尹中立.房地產(chǎn)調(diào)控為何效果不彰[DB/OL].
http://wh.focus.cn/news/2010-12-23/1142530.html,2010-12-23.
[9]訾平.市場分析[J].烏海房地產(chǎn),2010,第三期:19-22.
[10]訾平.市場分析[J].烏海房地產(chǎn),2010,第四期:12-26.
[11]徐清.行業(yè)動態(tài)[J].烏海房地產(chǎn),2011,第一期:22-29.
