昆明市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究

浦天洋　鳳羽翚　陳超　程偉　史明艷　黃亮

摘 要：在對(duì)常用的房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系選擇方法及篩選指標(biāo)流程進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，采用2003—2012年的房地產(chǎn)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。先運(yùn)用頭腦風(fēng)暴法及類比法選擇出預(yù)警指標(biāo)，然后運(yùn)用主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重，最后建立昆明市房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)，并對(duì)各年昆明市房地產(chǎn)運(yùn)行情況進(jìn)行研判。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系；綜合模擬法；主成分分析

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）32-0089-03

引言

房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)是指通過實(shí)時(shí)處理房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)信息，能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確把握，并能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)未來的各種異常發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)先警報(bào)，從而對(duì)相關(guān)房地產(chǎn)業(yè)總體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況和局部變化做出準(zhǔn)確判斷，為相關(guān)群體做出正確決策提供支持作用的系統(tǒng)。

昆明市作為國家“橋頭堡戰(zhàn)略”的重要樞紐區(qū)域，是中國面向東南亞、南亞乃至中東、南歐、非洲的前沿和門戶，具有獨(dú)特區(qū)位優(yōu)勢(shì)，其房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到社會(huì)各界的高度關(guān)注，人們對(duì)當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)市場(chǎng)是否過熱、有無泡沫產(chǎn)生了眾多疑問。雖然很多學(xué)者以城市為例建立了大量預(yù)警系統(tǒng)，然而城市之間的內(nèi)部運(yùn)行情況大相徑庭，導(dǎo)致一個(gè)預(yù)警系統(tǒng)并非都適用于所有城市，每個(gè)城市都應(yīng)該有自己的預(yù)警系統(tǒng)。因此，對(duì)當(dāng)前昆明市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究有重要的理論和實(shí)踐意義。

一、房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

多年以來，國內(nèi)對(duì)于預(yù)警指標(biāo)體系的研究很多，各學(xué)者根據(jù)每個(gè)城市的特點(diǎn)，積累了各相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，從不同角度建立了指標(biāo)體系。

搜房研究院研制開發(fā)了中國房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)，并從1997年2季度起試發(fā)布房地產(chǎn)預(yù)警報(bào)告[1]。其預(yù)警指標(biāo)體系包括房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的外部相關(guān)影響因素和內(nèi)部相關(guān)指標(biāo)，被分為先導(dǎo)指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)三大類。

國房景氣指數(shù)也叫全國房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)綜合景氣指數(shù)，是國家統(tǒng)計(jì)局于1997年創(chuàng)建的。它以房地產(chǎn)市場(chǎng)周期波動(dòng)為基礎(chǔ)，從土地、市場(chǎng)和資金三個(gè)方面選擇8個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建合成指數(shù) [2]。

2007年，張泓銘、陳則明以房地產(chǎn)發(fā)展是否正常作為總體目標(biāo)選取了七大類指標(biāo)，且全部為相對(duì)指標(biāo)，來對(duì)中國城市房地產(chǎn)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)和構(gòu)建預(yù)警體系[3]。

2008年，費(fèi)真群采用時(shí)差相關(guān)分析法和主成分分析法求得警兆指標(biāo)體系及綜合預(yù)警指數(shù)，并運(yùn)用誤差理論的3方法對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)預(yù)警評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定，最終確立評(píng)價(jià)模型[4]。

2012年，劉子鈺基于聚類分析和德爾菲法篩選出4個(gè)板塊21個(gè)指標(biāo)構(gòu)成城市房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，并采用綜合模擬預(yù)警法對(duì)長(zhǎng)沙市房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究[5]。

二、房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)選擇及權(quán)重確定

房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)是房地產(chǎn)預(yù)警體系的核心，選擇和構(gòu)建一套合理的、實(shí)用的指標(biāo)體系來模擬房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，是建立房地產(chǎn)監(jiān)察預(yù)警系統(tǒng)的重要前提和基礎(chǔ)。

（一）指標(biāo)體系的選取

根據(jù)房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取原則，借鑒其他城市房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的選取標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r，主要從三方面選取指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系。第一方面是體現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)同國民經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)關(guān)系，反映房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是否與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展相協(xié)調(diào)。第二方面是體現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求關(guān)系，反映房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需平衡問題。第三方面是體現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的協(xié)調(diào)關(guān)系，反映房地產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否合理，監(jiān)測(cè)并預(yù)警房地產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)性矛盾問題。

本文在總結(jié)多方研究后，采用頭腦風(fēng)暴法選出46個(gè)指標(biāo)，再根據(jù)專家意見及現(xiàn)實(shí)能夠搜集到的數(shù)據(jù)，幾輪反復(fù)后精選出3個(gè)板塊的16個(gè)有效指標(biāo)，具體指標(biāo)如表1。

表1 房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

（二）房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)權(quán)重的確定

由于每個(gè)指標(biāo)都在不同程度上反映了房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展和運(yùn)行情況，并且各個(gè)指標(biāo)之間都有一定的相關(guān)性，為了全面、系統(tǒng)地分析各指標(biāo)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響程度，必須考慮眾多影響因素，確定各指標(biāo)的影響權(quán)重。本研究主要采用主成分分析法對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定。

三、實(shí)證分析

本文采用SPSS軟件中的主成分分析法，分別對(duì)3個(gè)板塊內(nèi)包含的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，求得其權(quán)值，并根據(jù)分析得出的主成分與貢獻(xiàn)率的關(guān)系，計(jì)算房地產(chǎn)業(yè)同國民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系指數(shù)K1、房地產(chǎn)市場(chǎng)供求協(xié)調(diào)關(guān)系指數(shù)K2及房地產(chǎn)內(nèi)部結(jié)構(gòu)平衡指數(shù)K3。

（一）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

根據(jù)所選的16個(gè)指標(biāo)的度量單位不盡相同，而且數(shù)據(jù)量相差較大，所以要進(jìn)行度量單位的統(tǒng)一。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化方法有很多，本文根據(jù)指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行正太歸一化，即把所有指標(biāo)各年的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0點(diǎn)上下波動(dòng)的數(shù)值[6]。公式為：

X= （公式1）

其中，X為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，x為指標(biāo)原始數(shù)據(jù)，[x]為指標(biāo)的均值，S為指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。由于受到篇幅限制，就不逐一列出數(shù)據(jù)結(jié)果。

（二）板塊指標(biāo)權(quán)數(shù)求取及指數(shù)合成

根據(jù)上節(jié)計(jì)算出的各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，應(yīng)用SPSS進(jìn)行主成分分析，每個(gè)主成分的方差即特征根，它表示了對(duì)應(yīng)主成分對(duì)原有信息的描述多少。根據(jù)主成分分析法算得的各板塊指標(biāo)類別權(quán)重，能夠得出代表三大板塊的指數(shù)，但是需要將其整合成一個(gè)綜合指數(shù)來說明房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。這就需要確定各個(gè)板塊的權(quán)重，以便最終合成一個(gè)綜合指數(shù)。本文結(jié)合相關(guān)研究結(jié)論[7]，在咨詢了相關(guān)專家的意見后，根據(jù)城市級(jí)別的不同進(jìn)行區(qū)分，確定昆明地區(qū)各個(gè)板塊的權(quán)重劃分為：房地產(chǎn)業(yè)同國民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)關(guān)系指數(shù)K1的貢獻(xiàn)率為0.3，房地產(chǎn)市場(chǎng)供求協(xié)調(diào)關(guān)系指數(shù)K2的貢獻(xiàn)率為0.4，房地產(chǎn)內(nèi)部結(jié)構(gòu)平衡指數(shù)K3的貢獻(xiàn)率為0.3，K1、K2、K3的計(jì)算結(jié)果由上可得。綜合預(yù)警指數(shù)計(jì)算公式為：

K=0.3K1+0.4K2+0.3K3 （公式2）

根據(jù)上述計(jì)算公式，可以測(cè)算各年昆明市房地產(chǎn)業(yè)中和預(yù)警指數(shù)K，具體數(shù)值如表2所示。endprint

表 2 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)

（三）劃分預(yù)警區(qū)間

綜合模擬法是通過各預(yù)警指數(shù)來判斷房地產(chǎn)業(yè)所處的狀況，即判斷房地產(chǎn)是否處于健康狀態(tài)。預(yù)警界限的確定是否科學(xué)合理，直接決定了研究構(gòu)建的預(yù)警系統(tǒng)是否能夠客觀反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)。

預(yù)警界限是根據(jù)各預(yù)警指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律而確定的。本研究根據(jù)誤差理論，提出3σ方法來處理。

根據(jù)房地產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行情況，可以將房地產(chǎn)市場(chǎng)劃分為過冷、微冷、正常、微熱和過熱5種狀態(tài)。根據(jù)以上的分析，我們將μ-2σ、μ-σ、μ+σ和μ+2σ作為警界區(qū)間的分界點(diǎn)，這樣就把警界區(qū)間劃分為五大警界區(qū)間。根據(jù)該劃分方法，結(jié)合上節(jié)測(cè)算的昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)，可劃分其預(yù)警區(qū)間，具體如表3所示。

表3 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)警度的劃分

（四）昆明市房地產(chǎn)預(yù)警結(jié)果分析

根據(jù)劃分的預(yù)警區(qū)間及計(jì)算得出的各項(xiàng)綜合指數(shù)值，可以得到各年綜合指數(shù)的預(yù)警結(jié)果。如表4所示。

表4 昆明市房地產(chǎn)業(yè)綜合警度值

從表4來看，昆明市的房地產(chǎn)市場(chǎng)演變與宏觀經(jīng)濟(jì)、國家政策緊密相連，且在大部分年限是處于健康狀況的。2003—2004年，受宏觀環(huán)境的影響，昆明市房地產(chǎn)投資額在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額占比大幅上升，從而促進(jìn)了昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，且在2004年出現(xiàn)微熱的情況。隨后，國務(wù)院及相關(guān)部門出臺(tái)的一系列規(guī)范房地產(chǎn)的政策措施在穩(wěn)定房地產(chǎn)投資、保持房地產(chǎn)平穩(wěn)健康發(fā)展方面起到了一定的作用，使得昆明市房地產(chǎn)業(yè)趨于正常。然而，受國外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，導(dǎo)致國內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)并不景氣，從而影響了昆明市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。雖然處于正常階段，但也可以看出，房地產(chǎn)業(yè)正在走下坡路。在此情況下，國家于2008年11月出臺(tái)了在2009—2010年兩年內(nèi)向市場(chǎng)上注資4萬億人民幣的計(jì)劃，來抗擊此次經(jīng)濟(jì)危機(jī)。由此刺激了我國房地產(chǎn)市場(chǎng)投資，推動(dòng)了房地產(chǎn)行業(yè)加速發(fā)展。2011年5月，《國務(wù)院關(guān)于支持云南省加快建設(shè)面向西南開放重要橋頭堡的意見》提出把昆明建成面向東南亞、南亞的區(qū)域性金融中心。受此政策利好的影響，從2011年至2012年，商品住房新開工面積大幅增長(zhǎng)，使得房地產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，由微冷走向微熱。從政策環(huán)境上看，2011年1月18日發(fā)布了昆明版的《關(guān)于在昆明市執(zhí)行商品住房限購政策的通告》，對(duì)昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展起到了一定的限制作用，2012年該指標(biāo)值有所下降。

四、結(jié)論

本文主要采用客觀分析的方法來構(gòu)建房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，以昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)為例，對(duì)其進(jìn)行了綜合預(yù)警。其實(shí)證結(jié)果表明，昆明市大部分年限處于正常水平，然而，部分年份的房地產(chǎn)市場(chǎng)仍出現(xiàn)微冷或微熱的情況，這警惕我們要對(duì)當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)加以關(guān)注。

該預(yù)警指標(biāo)體系僅是采用綜合模擬法來構(gòu)建，其結(jié)果有一定的指導(dǎo)意義，但其效果還有待新的檢驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 搜房研究院.中國房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)：理論與實(shí)踐[M].北京：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2001.

[2] 張紅.房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)學(xué)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005：316-317.

[3] 張泓銘，陳則明.中國城市房地產(chǎn)發(fā)展評(píng)價(jià)和預(yù)警體系研究——綜合模擬法的方法及其應(yīng)用[J].中國房地產(chǎn)研究，2007，（4）：14.

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[6] 凌鑫.西安市房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)證研究[D].西安：西北大學(xué)，2007：40.

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[責(zé)任編輯 柯 黎]endprint

表 2 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)

（三）劃分預(yù)警區(qū)間

綜合模擬法是通過各預(yù)警指數(shù)來判斷房地產(chǎn)業(yè)所處的狀況，即判斷房地產(chǎn)是否處于健康狀態(tài)。預(yù)警界限的確定是否科學(xué)合理，直接決定了研究構(gòu)建的預(yù)警系統(tǒng)是否能夠客觀反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)。

預(yù)警界限是根據(jù)各預(yù)警指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律而確定的。本研究根據(jù)誤差理論，提出3σ方法來處理。

根據(jù)房地產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行情況，可以將房地產(chǎn)市場(chǎng)劃分為過冷、微冷、正常、微熱和過熱5種狀態(tài)。根據(jù)以上的分析，我們將μ-2σ、μ-σ、μ+σ和μ+2σ作為警界區(qū)間的分界點(diǎn)，這樣就把警界區(qū)間劃分為五大警界區(qū)間。根據(jù)該劃分方法，結(jié)合上節(jié)測(cè)算的昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)，可劃分其預(yù)警區(qū)間，具體如表3所示。

表3 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)警度的劃分

（四）昆明市房地產(chǎn)預(yù)警結(jié)果分析

根據(jù)劃分的預(yù)警區(qū)間及計(jì)算得出的各項(xiàng)綜合指數(shù)值，可以得到各年綜合指數(shù)的預(yù)警結(jié)果。如表4所示。

表4 昆明市房地產(chǎn)業(yè)綜合警度值

從表4來看，昆明市的房地產(chǎn)市場(chǎng)演變與宏觀經(jīng)濟(jì)、國家政策緊密相連，且在大部分年限是處于健康狀況的。2003—2004年，受宏觀環(huán)境的影響，昆明市房地產(chǎn)投資額在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額占比大幅上升，從而促進(jìn)了昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，且在2004年出現(xiàn)微熱的情況。隨后，國務(wù)院及相關(guān)部門出臺(tái)的一系列規(guī)范房地產(chǎn)的政策措施在穩(wěn)定房地產(chǎn)投資、保持房地產(chǎn)平穩(wěn)健康發(fā)展方面起到了一定的作用，使得昆明市房地產(chǎn)業(yè)趨于正常。然而，受國外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，導(dǎo)致國內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)并不景氣，從而影響了昆明市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。雖然處于正常階段，但也可以看出，房地產(chǎn)業(yè)正在走下坡路。在此情況下，國家于2008年11月出臺(tái)了在2009—2010年兩年內(nèi)向市場(chǎng)上注資4萬億人民幣的計(jì)劃，來抗擊此次經(jīng)濟(jì)危機(jī)。由此刺激了我國房地產(chǎn)市場(chǎng)投資，推動(dòng)了房地產(chǎn)行業(yè)加速發(fā)展。2011年5月，《國務(wù)院關(guān)于支持云南省加快建設(shè)面向西南開放重要橋頭堡的意見》提出把昆明建成面向東南亞、南亞的區(qū)域性金融中心。受此政策利好的影響，從2011年至2012年，商品住房新開工面積大幅增長(zhǎng)，使得房地產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，由微冷走向微熱。從政策環(huán)境上看，2011年1月18日發(fā)布了昆明版的《關(guān)于在昆明市執(zhí)行商品住房限購政策的通告》，對(duì)昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展起到了一定的限制作用，2012年該指標(biāo)值有所下降。

四、結(jié)論

本文主要采用客觀分析的方法來構(gòu)建房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，以昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)為例，對(duì)其進(jìn)行了綜合預(yù)警。其實(shí)證結(jié)果表明，昆明市大部分年限處于正常水平，然而，部分年份的房地產(chǎn)市場(chǎng)仍出現(xiàn)微冷或微熱的情況，這警惕我們要對(duì)當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)加以關(guān)注。

該預(yù)警指標(biāo)體系僅是采用綜合模擬法來構(gòu)建，其結(jié)果有一定的指導(dǎo)意義，但其效果還有待新的檢驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 張泓銘，陳則明.中國城市房地產(chǎn)發(fā)展評(píng)價(jià)和預(yù)警體系研究——綜合模擬法的方法及其應(yīng)用[J].中國房地產(chǎn)研究，2007，（4）：14.

[4] 費(fèi)真群.成都市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究[D].成都：成都師范大學(xué)，2008，（6）.

[5] 劉子鈺.基于綜合模擬的城市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建與實(shí)證分析[D].湘潭：湘潭大學(xué)，2012.

[6] 凌鑫.西安市房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)證研究[D].西安：西北大學(xué)，2007：40.

[7] 石巖.天津房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫預(yù)警及政策研究[D].天津：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)，2008：24.

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表 2 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)

（三）劃分預(yù)警區(qū)間

綜合模擬法是通過各預(yù)警指數(shù)來判斷房地產(chǎn)業(yè)所處的狀況，即判斷房地產(chǎn)是否處于健康狀態(tài)。預(yù)警界限的確定是否科學(xué)合理，直接決定了研究構(gòu)建的預(yù)警系統(tǒng)是否能夠客觀反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)。

預(yù)警界限是根據(jù)各預(yù)警指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律而確定的。本研究根據(jù)誤差理論，提出3σ方法來處理。

根據(jù)房地產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行情況，可以將房地產(chǎn)市場(chǎng)劃分為過冷、微冷、正常、微熱和過熱5種狀態(tài)。根據(jù)以上的分析，我們將μ-2σ、μ-σ、μ+σ和μ+2σ作為警界區(qū)間的分界點(diǎn)，這樣就把警界區(qū)間劃分為五大警界區(qū)間。根據(jù)該劃分方法，結(jié)合上節(jié)測(cè)算的昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)，可劃分其預(yù)警區(qū)間，具體如表3所示。

表3 昆明市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)警度的劃分

（四）昆明市房地產(chǎn)預(yù)警結(jié)果分析

根據(jù)劃分的預(yù)警區(qū)間及計(jì)算得出的各項(xiàng)綜合指數(shù)值，可以得到各年綜合指數(shù)的預(yù)警結(jié)果。如表4所示。

表4 昆明市房地產(chǎn)業(yè)綜合警度值

從表4來看，昆明市的房地產(chǎn)市場(chǎng)演變與宏觀經(jīng)濟(jì)、國家政策緊密相連，且在大部分年限是處于健康狀況的。2003—2004年，受宏觀環(huán)境的影響，昆明市房地產(chǎn)投資額在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額占比大幅上升，從而促進(jìn)了昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，且在2004年出現(xiàn)微熱的情況。隨后，國務(wù)院及相關(guān)部門出臺(tái)的一系列規(guī)范房地產(chǎn)的政策措施在穩(wěn)定房地產(chǎn)投資、保持房地產(chǎn)平穩(wěn)健康發(fā)展方面起到了一定的作用，使得昆明市房地產(chǎn)業(yè)趨于正常。然而，受國外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，導(dǎo)致國內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)并不景氣，從而影響了昆明市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。雖然處于正常階段，但也可以看出，房地產(chǎn)業(yè)正在走下坡路。在此情況下，國家于2008年11月出臺(tái)了在2009—2010年兩年內(nèi)向市場(chǎng)上注資4萬億人民幣的計(jì)劃，來抗擊此次經(jīng)濟(jì)危機(jī)。由此刺激了我國房地產(chǎn)市場(chǎng)投資，推動(dòng)了房地產(chǎn)行業(yè)加速發(fā)展。2011年5月，《國務(wù)院關(guān)于支持云南省加快建設(shè)面向西南開放重要橋頭堡的意見》提出把昆明建成面向東南亞、南亞的區(qū)域性金融中心。受此政策利好的影響，從2011年至2012年，商品住房新開工面積大幅增長(zhǎng)，使得房地產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，由微冷走向微熱。從政策環(huán)境上看，2011年1月18日發(fā)布了昆明版的《關(guān)于在昆明市執(zhí)行商品住房限購政策的通告》，對(duì)昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展起到了一定的限制作用，2012年該指標(biāo)值有所下降。

四、結(jié)論

本文主要采用客觀分析的方法來構(gòu)建房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，以昆明市房地產(chǎn)市場(chǎng)為例，對(duì)其進(jìn)行了綜合預(yù)警。其實(shí)證結(jié)果表明，昆明市大部分年限處于正常水平，然而，部分年份的房地產(chǎn)市場(chǎng)仍出現(xiàn)微冷或微熱的情況，這警惕我們要對(duì)當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)加以關(guān)注。

該預(yù)警指標(biāo)體系僅是采用綜合模擬法來構(gòu)建，其結(jié)果有一定的指導(dǎo)意義，但其效果還有待新的檢驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 搜房研究院.中國房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)：理論與實(shí)踐[M].北京：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2001.

[2] 張紅.房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)學(xué)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005：316-317.

[3] 張泓銘，陳則明.中國城市房地產(chǎn)發(fā)展評(píng)價(jià)和預(yù)警體系研究——綜合模擬法的方法及其應(yīng)用[J].中國房地產(chǎn)研究，2007，（4）：14.

[4] 費(fèi)真群.成都市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究[D].成都：成都師范大學(xué)，2008，（6）.

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[6] 凌鑫.西安市房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)證研究[D].西安：西北大學(xué)，2007：40.

[7] 石巖.天津房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫預(yù)警及政策研究[D].天津：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)，2008：24.

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