Kop杰拉德
范文一：GDP对房地产的影响分析
? 6? 1 近年来, 随着中国经济的迅速增长和自身 实力的不 断提高,国内生产总值(下称 GDP ) 已逐渐成为政府官员、 经济学家、企业家 以及普通百姓越来越关注的宏观经济指 标。 在刚刚结束的两会上, GDP 更是成为代表和 委员们热 议的话题。 ? 6? 1 2008年底,在纪念改革开放 30周年大 会上, **主席说, “ 从 1978年到 2007年,我 国 GDP 由 3645亿元增长到 24.95万亿,年均 实际增长 9.8%,是 同期世界经济年均增长 率的 3倍多,我国经济总量上升为 世界第 四 ” 。 ? 6? 1 2009年 3月 5日, **总理在政府 工作报 告中说, “2008年我国 GDP 已经超过 30万亿 元, 同比增长 9%” 。 ? 6? 1 国家统计局改革开放 30年系列报 告显示, 中国经济总量占世界经济的份额已从 1978 年的 1.8%提高到 2007年的 6%。 ? 6? 1 根据美国中情局 (CIA ) 的初步预测, 2008 年全球 GDP 总量为 60万亿美元,按此 计算, 中国所占份额上升到 7%。 ? 6? 1 目前, 全球金融 危机愈演愈烈,世界各国 GDP 大幅缩水,有的国家甚至呈 现负增长, 我国实体经济也受到不同程度的冲击。 2008年我国 GDP 同比增长 9%。 2009年,政府 制定了 8%左右 的目标,但很多国际专业机 构大多预测更有可能低于 8%。 ? 6? 1 GDP的下滑,导致老百姓的日常生活受到了 直接影 响,首先是股票、房产等财产性收 入急剧缩水;其次,各 类大中小企业纷纷 裁员或是减薪,使得老百姓的就业和薪
酬 受到影响;再加上对未来一两年内的收入 预期有所下 降,老百姓纷纷捂紧了自己的 钱袋子,日常开销更加谨慎。 总之,普通 民众越来越感觉到 GDP 与自己的生活息息相 关。 GDP 既不遥远,也不神秘。 ? 6? 1 如今报刊、杂志、 网络等各种媒体关于 GDP 的报道,更是汗牛充栋。大家关 注的焦点 从 GDP 增速,到 “ 唯 GDP” 考核官员政绩的 弊端, 再到改进 GDP 指标等的意见, 众说纷 纭, 莫衷一是。 ? 6? 1 那么 GDP 的内涵是什么,如何计算?如何反 映宏观经济运 行情况?中国 GDP 与世界发达 国家的差距在哪里? GDP 应 该怎样合理应用? GDP 与集团业务有何关系?这些问题都 需要 我们认真地加以研究和探讨。 国内生产总值(Gross Domestic Product,简 称 GDP )是按市场价格计 算的一个 国家或地区的 所有常住单位在一定时 期内(一般为一年、 一 个季度、一个月)所生 产的社会最终产品的总 量。 是 用货币计量的市场价格总和,是对 “ 最终产品 ” 价值量的计 量, GDP 只计算 “ 最终产品 ” 而 不包括中间产品。 GDP 是价 值量 指标 名义 GDP 是指一定时间内所生产的产品和劳务 的总 量乘以 “ 货币价格 ” 。 名义 GDP 增长率=实际 GDP 增 长率 +通货膨胀率。 GDP 平减指数 =名义 GDP/实际 GDP 名 义与实际 GDP 常住单位是指在一国经济领土内具有经济利 益中心并持续经营或居住 1年以上的单位或 个人。 常住单 位 ? 6? 1 1.创始人是威廉 ·配第 (1623-1687) 。 ? 6? 1 于
1676年完成的《政治算术》一书,在这部书中, 他利用实 际资料,运用数字、重量和尺度等统计 方法对英国、法国 和荷兰三国的国情国力,作了 系统的数量对比分析,从而 为统计学的形成和发 展奠定了方法论基础。因此马克思说:“ 威 廉 ·配第 —— 政治经济学之父,在某种程度上也 是统计 学的创始人 ” 。 ? 6? 1 2.西蒙 ·史密斯 ·库兹涅茨(Simon Smith Kuznets)。 ? 6? 1 1934年,由库兹涅茨领导的专 家小组,提 出了一套统一的国民账户体系。这个体系 被认 为是 GDP 的原形。在向美国国会提交的 第一份国民账户报 告中,库兹涅茨提出并 规范了 GDP 概念和计算方法,提出 了国民收 入及其组成部分的定义和计算方法,被经 济学家 们誉为
GDP 指标。至此, GDP 作为国 民经济核算指标在世界范围 内广泛应用起 来。 增加值=劳动者报酬 增加值=劳动者 报酬 +生产税净额 +固定 资产折旧 +营业盈余 增加值=总 产出 增加值=总产出 -中间投入 增加值=最终消费支出 增 加值=最终消费支出 +资本形成总额 + 货物和服务的净出口 额 生产法 收入法 支出法 ? 6? 1 增加值=总产出 -中间投 入 ? 6? 1 总产出是指一个国家(或地区)的常住单 位在 一定时期内生产的或提供的所有货物 和服务产品的总价 值,即产品市场价格乘 以产品或服务的数量,它反映了常 住单位 的生产规模。 ? 6? 1 中间投入则是指常住单位在 生产货物或提 供服务的过程中,因生产所需消耗和使用 的 所有非固定资产货物和服务的价值。 ? 6? 1 从总产品中扣 除中间投入,剩下的便是常 住单位在本期生产过程中创造 的新增价值 和固定资产的转移价值统称增加值。 ? 6? 1 增加值=劳动者报酬 +生产税净额 +固定资 产折旧 +营业盈 余 ? 6? 1 公式中右边的 4个项目,分别反映了参与 GDP 初次分配的劳动力、政府、固定资本投 入和企业 4个因素 各自在 GDP 初次分配中的 所得份额, 4项合计便等于常住 单位增加值。 ? 6? 1 (1)劳动者报酬是指劳动者因从事 生产活动所获 得的全部报酬; ? 6? 1 (2)生产税净额是 指各种生产单位向政府缴纳的 生产税减去政府对企业的生 产补贴以后的净值; ? 6? 1 (3)固定生产折旧反映了全
社会固定资产在当期 生产中向 GDP 转移的价值量; ? 6? 1 (4)营业盈余是指企业从事生产经营活动所获得 的利润。 它等于企业的营业利润加上补贴。 ? 6? 1 GDP=最终消费 支出 +资本形成总额 +货物和 服务的净出口额 ? 6? 1 (1) 最终消费支出 :是指本国的常住单位 为满足物质、文化和精 神生活的需要,从 本国经济领土和国外购买的货物和服务 的 支出,不包括非常住单位在本国经济领土 内的消费支 出。最终消费分为居民消费和 政府消费两部分; ? 6? 1 (2)资本形成总额:指常住单位在一定时 期内对固定资产 和存货的投资支出合计, 包括固定资本形成总额和存货增 加两部分; ? 6? 1 (3)货物和服务的净出口额:指货物 和服 务出口额减进口额的差额。 ? 6? 1 生产法与收入法 对企业和产业部门逐一进 行计算,层层汇总得到最终的 GDP , 工作量 大; 支出法是间接推算 GDP , 工作量小, 但 不 如前两者准确。生产法 GDP =收入法 GDP =支出法 GDP±统计误差。 ? 6? 1 我国实际统计工作中,第一、第二产业 采 用生产法核算,第三产业采用收入法核算。 ? 6? 1 新 中国成立以来,我国国民经济核算经历 了三个阶段:MPS 体系的建立和发展阶段, MPS 体系与 SNA 体系并存阶段, SNA 体系全面 核算阶段。 ? 6? 1 在高度集中的计划经济 体制下,我国长期 以来国民经济核算体系是采用 “ 物质产品 平衡表 ” 体系 (System of Materal Product Balance,简称
MPS) 。 ? 6? 1 改革开放以来, 我国经济体制和经济运行 机 制发生了重大变化,为适应社会主义市 场经济发展需要, 国民经济核算体系从 1993年开始采用 “ 国民收入核算 ” 体系 , 又 称 “ 国民经济账户 ” 体系 (System of National Accounts,简 称 SNA), 它是以西 方经济理论为依据 , 将 GDP 作为核算国民 经 济活动的核心指标。 中国 中国 GDP GDP三个核算阶段:三个核算阶段:? 6? 1 1.MPS核算阶段 (1952年 -1984年) ? 6? 1 这个阶段我国国民经济核算主要是借鉴和 学习前 苏联经验,采用 “MPS” 核算体系。 ? 6? 1 “MPS” 核算体系, 只核算物质产品生产和生产性 劳务,相应地,社会产品只 是从事生产物质产品 的部门和提供生产性劳务部门的生产 成果。所以, “MPS” 把工业、农业、建筑业、货物运输业和 商 业通称为五大物质生产部门,并将这五大物质生 产部门 的生产活动成果作为 “MPS” 的社会产品价 值核算的内容。 至 于其他部门如文化教育、医疗 卫生、公用事业、生活服务 等, 由于不生产物质 产品, 被称为非物质生产部门。 ? 6? 1 (1)社会总产值:五大生产部门:工、农、建、 运输和商 业,前三者约占 80%。它并非全社会总 产值,很难反映国 民经济全貌。 ? 6? 1 (2)工农业总产值:社会总产品价 值=C+V+M=C1+C2+V+M;(其中:C1:生产部门资料 价值 C2:消费部门资料价值 V :劳动者报酬 M :剩余价 值) ? 6? 1 GDP=C1+V+M ? 6? 1 随着改革开放的深入,
经济全球化程度不 断加深,继续采用 MPS 核算体系已经不 能满 足我国宏观经济管理工作的需要。在这种 情况下,为 了与国际社会接轨,在继续开 展 MPS 核算的同时,开始逐 步研究和开展 SNA 核算工作。 ? 6? 1 从 1984年起, 国务 院成立了专门机构,组 织领导新国民经济核算体系的研究 设计工 作。 1985年, 开始 SNA 体系的国内生产总值 核算; 1987年,开始编制 SNA 体系投入产出 表; 1992年,开始 编制 SNA 体系的资金流量 表。 ? 6? 1 (1)国民生产总 值 (Gross national product, 简称 GNP) 它是指一个国家或地 区 所有国民在一定时期内运用生产要素所生 产的全部最 终产品 (包括产品和劳务 ) 的市 场价值的总和(其与 GDP 的 些微差别在后面 介绍)。 ? 6? 1 (2)国民生产净值 (Net national product,简称 NNP) 它是指一国以当年价格 (或不变 价格 ) 计算的一年内用于销售的一 切产品和劳务价值总和减 去生产过程中消 耗掉的资本余下的部分 , 即是一定时期内新 创造的价值。它是 GNP 减去折旧费以后的余 额,表示经济 社会在补偿了资本存量损耗 以后所生产的净产品总值。 ? 6? 1 (3)国民收入 (National income,简称 NI) 它是指一 国生产要素在一定时期内提供服 务所获得的报酬总和 , 即工 资、利息、租金 和利润的总和。 ? 6? 1 (4)个人收入 (Personal income,简称 PI) 它是指一国在一定时期内个人所 得的收入 的总和。 ? 6? 1 (5)个人可支配收入 (Personal
disposable income,简称 PDI) 它是指一国 一定时期内个人可 以支配的全部收入。 ? 6? 1 从二十世纪 90年代起,苏联 解体, 东欧巨 变, 经济全球化步伐加快 , 实行市场经济体 制 的国家越来越多 , 各国国民经济核算制度 越来越向 SNA 集中 和靠拢。中国从 1993年起, 取消了 “MPS” 的国民收入核算 体系, 正式 开始运用 SNA 体系对国民经济进行核算。 4.GDP 4.GDP 取代 取代 GNP GNP ? 6? 1 与 GDP 相比, GNP 无法 准确地度量一国范围 内的经济发展情况。 ? 6? 1 随着跨 国公司的发展和国际经济联系的日 益加强,这种弊端越来 越突出, 利用 GDP 取 代 GNP 的呼声越来越高。 ? 6? 1 1993年,联合国对 1968年颁布的《国民账 户体系(SNA )》进 行全面修订,并要求各 国统一使用 GDP 指标。 ? 6? 1 我 国从 1992年开始率先放弃 GNP ,改用 GDP 。 GDP GDP与 与 GNP GNP的关系 的关系 ? 6? 1 GDP与 GNP 都是核算 社会生产成果和反映宏 观经济的总量指标。 ? 6? 1 但因 计算口径不同,二者又有区别。 GDP 是 领土的概念, GNP 是国民的概念; GDP 是生 产增加值的概念, GNP 是生产要 素产生收入 的概念。 ? 6? 1 在经济封闭的国家或地区, GDP 等于 GNP ; 在经济开放的国家或地区, GDP 与 GNP 会 有 一些差别。 ? 6? 1 GDP=GNP+付给国外的要素收入 -来自国外 的要素收入 ? 6? 1 =GNP-来自国外的要素收入 净额 ? 6? 1 改革开放以来,随着外商投资增加,从 1992
年开始至今,我国 GDP 数值就大于 GNP , 也就是国外要素 收入净额为负,表明外国 从我国赚取的利润超过我国从其 他国家赚 取的利润,我国在国际分工中处于相对弱 势地 位,主要还是依靠劳动力资源优势。 ? 6? 1 近年来,我国 综合国力增强,自主创新不 断增加 , 实施了 “ 走出去 ” 战略 , 对 外投资 大幅增加, GDP 与 GNP 的负差在逐步缩小。 ? 6? 1 (1) 中国 GDP 数据历次修订 ? 6? 1 两次重大补充:1986年 -1988年、 1988年 - 1991年分别对改革开放后的 1978年 至 1984 年数据和改革开放前的 1952年至 1977年数 据进 行了调整,主要是补充非物质生产部 门增加值数据,使之 符合 GDP 核算要求; ? 6? 1 一次重大调整:1994年,在 首次第三产业 普查后对 1978年至 1993年 16个年度的数 据 进行一次重大调整,调整内容包括第三产业 中各产业部 门增加值的调整和 GDP 总量的调 整,最终消费的调整和支 出法 GDP 总量的调 整; ? 6? 1 三次重大修正:第一次修 订是年度数据修 正, 1994年 GDP 增长率由 11.8%调整到 12.6%; 第二次修订是针对 “ 非典 ” 对服务业的影 响,对 2003年第二季度和上半年 GDP 数据进 行了修订; 第三次修 订是 2004年第一次经 济普查后对各项经济指标的全面修 订。 ? 6? 1 (2)中国 GDP 数据发布程序 ? 6? 1 2003年,国家统计局发布了《关于我国 GDP 核算和数据发布制 度的改革》,进一步规 范了我国 GDP 数据发布程序,提高
了 GDP 核 算的透明度。按规定,季度或年度 GDP 核算 和 数据发布程序按初步核算、初步核实和 最终核实三个步骤 进行。 公布和修订次数 季度 年度 初步核算 季后 20日 次 年 1月 20日 初步核实 季后 110日 次年 9月 最终核实 次 年年底 次年年底 ? 6? 1 经济结构是指国民经济中各个组 成部分在 总体中所占的比重。经济结构是不断发展 变化 的。从农业、畜牧业、林业开始,又 发展为机器大工业, 后者又发展起来了服 务业。这就涉及到了三次产业的划分。 1. 1.三次产业划分:三次产业划分:? 6? 1 1935年,英 国经济学家费希尔在《安全与 进步的冲突》一书中首先提 出来的 , 他将第 三产业与国民经济中从事物质生产活动的 农业和工业相区别;其划分的标准就是第 三产业不生产具 体物品, 只产生服务效用。 1957年英国经济学家科林 ·克拉 克把国民 经济产业结构划分为三大部门。 2. 2.分类方法 分 类方法 ? 6? 1 大致上有三种分类。 ? 6? 1 第一种是澳新 分类法。 采矿业为第一产业。 ? 6? 1 第二种是日本分类法, 第二产业为矿业、 建筑业、制造业。自来水、电力、蒸汽、 热水、煤气为第三产业。 ? 6? 1 第三种是美国分类法,第 二产业中包括矿 业、 制造业、 建筑业、 电力、 煤气、 自来 水 和运输业、 通讯业。 ? 6? 1 1985年中国开始引入三次产业 概念后,基 本上是采用美国分类法,不同的是将第二 产业 中的运输业和通讯业放在第三产业中。 ? 6? 1 1.划分标准
? 6? 1 第一产业是农业(包括林、牧、渔业等); ? 6? 1 第二产业是工业(包括采掘业、制造业、 自来水业、电力、 蒸汽、热水、煤气)和 建筑业; ? 6? 1 第三产业包括除 第一、二产业以外的其他 行业,具体包括 :交通运输、仓储 和邮政业 及金融保险等服务业。 ? 6? 1 三个产业增加值 合计即为一国 GDP 总量。 ? 6? 1 我国在 1985年划分办法 中将第三产业划分 为两个部分四个层次。 ? 6? 1 两个部 门主要是 :流通部门和服务部门。 ? 6? 1 四个层次主要是:? 6? 1 (1)为流通服务的部门:交通运输、仓储 和邮政 等; ? 6? 1 (2) 为生产和生活服务的部门:金融保险、 信 息咨询等; ? 6? 1 (3)为提高科学文化水平和居民素质 服务 的部门:教育科研、医疗卫生、旅游、体 育保健、广 播电视等; ? 6? 1 (4)为社会公共需要服务的部门:国 家机 关、社会团体等。 ? 6? 1 2002年在修订的《国民经 济行业分类》 (GB/T4754— 2002)国家标准的基础上,对 原三 次产业的划分范围进行了调整,制定了新的《三 次产 业划分规定》。 ? 6? 1 新的三次产业划分规定不再对第三 产业划分层次。 并对门类、大类、中类和小类进行了调整, 新行 业为包括农林牧渔业、制造业、房地产业、金融 业等 20个门类, 95个大类, 396个中类, 913个小 类。 ? 6? 1 从世界主要发达国家经济发展趋势来看, 经济越发达,第 三产业发展水平越高,占 GDP 的比重也越大,在国际竞争
中就能掌握 更大话语权。 主要原因是:? 6? 1 1.第三产业 比重日趋扩大,是一国产业结 构升级的客观趋势,是经济 发展中的必然 过程。 ? 6? 1 一国在不同的经济发展阶段, 推动国民经 济发展的动力也不一样。当国家处于极端 贫 困,寻求温饱阶段时,主要靠农业推动, 即第一产业; ? 6? 1 当国家经济发展处于低水平阶段, 物质产 品成为社 会大众主要的消费对象时,主要 靠工业推动; ? 6? 1 当 国民经济持续高速发展后,居民生活质 量明显提高,居民 将其收入用来购买发展 型和享受型服务产品时,主要推动 力就是 第三产业。 2. 2.是各国提高国际竞争力的需要。 是 各国提高国际竞争力的需要。 ? 6? 1 由于第三产业主要是 处在产业分工的上游, 具有附加值高的特点,各国为提高 国际竞 争力,掌控话语权,进入 21世纪后,积极 推动产 品研制开发、信息咨询、生产管理、 金融保险、证券服务、 市场营销、售后服 务等第三产业的发展,以促进国家经济 效 率的提高和提升国际竞争力。 75.30% 72.40% 71.50% 68.10% 55.10% 40.10% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 美国 法国 台湾 日本 韩国 中国 07年,我国第三 产业比重是 40.1%, 与 发达国家相比, 比重偏低。 07年主要发达国家第三产业比 重情况 ? 6? 1 目前发展中国家第三产业发展相对滞后, 在国际市场上竞争力不强。我国近年来第 三产业获得长足
发展,占 GDP 比重逐年提高。 但比重远低于发达国家,也 远低于世界平 均水平,经济结构不够合理。 ? 6? 1 2008年我国第三产业比重是 40.1%,与发 达国家相比,比重偏 低。 1952年这一比重 仅为 28.6%、 1978年降至 23.9%, 二十世 纪 90年代至今, 第三产业占 GDP 的比重都在 30% -40%之间。 ? 6? 1 因此,必须大力发展我国的第三产业, 这 不仅是国家经济发展的客观规律,也是提 高国际竞争力 的需要。 ? 6? 1 目前国际上主要有国际货币基金组织、世 界银行和美国中情局三家权威机构统计与 发布世界各国 GDP 数据并作出比较。 ? 6? 1 每年这三大机构均采用国际 汇率法 (Market Exchange Rate,简称 MER )和购 买力平 价法(Theory of Purchasing Power Parity,简称 PPP )来公 布世界各国 GDP 总量及排名情况。 ? 6? 1 其中利用 MER 计算的各国 GDP 排名更为重要, PPP 法多用于理论研究。 ? 6? 1 我们在下文中所引述的数据均来自上述三 大机构。 国家 2008年 2007年 排名 GDP (亿美元) 排名 GDP (亿 美元) 美国 1 143300 1 139800 日本 2 48440 2 44000 中 国 3 42220 4 30100 德国 4 38180 3 32800 法国 5 29780 6 25200 英国 6 27870 5 25700 意大利 7 23990 7 20900 俄罗斯 8 17570 10 11400 西班牙 9 16830 8 14100 巴西 10 16650 12 9340 台湾 26 3932 20 3980 香港 38 2238 36 2050 2007年和 2008年世界主要国家 GDP 排名(MER )
? 6? 1 上表中, 2008年美国和日本仍然排在前两 名,中 国首次超过德国, 排在第三。 中、 德两国 GDP 差距在扩大, 双方的差距从 2007 年的 2700亿美元扩大到 2008年的 4040亿美 元。 主要是由于中国经济实质增长、 通货 膨胀和 人民币升值的三重影响,使以美元 计价的名义 GDP 大幅增 长 25%,而德国增长 16%。俄罗斯排名上升了 2位,主要 是受原 油价格高涨的影响。 2007 2007年世界主要国家 年 世界主要国家 GDP GDP排名 (排名 (PPP PPP) ) 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 美 国 中 国 日 本 印 度 德 国 英 国 俄 罗 斯 法 国 巴 西 意 大 利 台 湾 香 港 国际货币基金组织 CIA 两机构认 为中印 汇率被低估,故 排名飙升。 ? 6? 1 如上图,两家 机构统计的数据有一定差异, 主要是 PPP 计算公式不同。 与 MER 相比,按 照 PPP 计算, 2007年中国排名超过日本, 排 在第二位,而印度的排名也大大提升,排 在第四位。他 们认为中国、印度两国官方 汇率大大低估了其本国货币的 实际购买力。 因此,中国、印度两国按照实际购买力折 算 的 GDP 排名大幅提升。 2007 2007年世界主要国家人均 年 世界主要国家人均 GDP GDP排名 排名 国家 MER PPP 排 名 人均 GDP (美元) 排名 人均 GDP (美元) 美国 11 45845 8 45845 日本 22 34312 24 33577 中国 105 2461 99 5292 德国 19 40415 23 34181 法国 18 41511 25 33188 英国
12 45845 22 35134 意大利 20 35872 27 30448 俄罗斯 54 9075 52 14692 西班牙 25 32067 29 30120 巴西 64 6938 70 9356 香港 - 29650 - 41994 台湾 37 16606 28 30126 人均 GDP3000美元以 上 人均 GDP800-3000美元 人均 GDP800美元以下 高收入国家 中等和中低收入国家 低收 入国家 ? 6? 1 按照 MER 计算, 2007年我国人均 GDP2461美 元,排在 105位,处在中等和中低等收入国 家水平。人 均 GDP 与美、日、英、法等发达 国家有相当的差距,美国 人均 GDP 是中国的 18.6倍、日本是中国的 13.9倍。据初 步推 算, 2008年中国人均 GDP 已达到 3000美元。 ? 6? 1 按照 PPP 法计算,我国人均 GDP 为 5292美元, 比 MER 计 算的 2461美元,增加了 370%。但 相对于美国、日本等发 达国家仍有很大差 距。 ? 6? 1 从上述分析可以看出,尽 管我国 GDP 总量排 在世界第三位, 但由于我国人口多 (2007 年是 13.2亿,占世界(67亿) 19.7%), 人均 GDP 与发 达国家有相当的差距,还远未 达到发达国家水平。 二、中 国 二、 中国 GDP GDP情况 情况 ? 6? 1 1.十八世纪以来中 国 GDP 的地位 ? 6? 1 选取 1750年、 1830年、 1900年、 1945年和 2008年五个年代, 来分析中国 GDP 的变化及 地 位。 ((11)) 1750 1750年(清乾隆十五年) 年(清乾 隆十五年) ? 6? 1 居世界首位 ? 6? 1 此时中国封建社会 处在鼎盛时期,史称 “ 康乾盛世 ” 。当时中国 GDP 占世界份
额为 32%,居世界首位。其次是印度,占 24%。 英、法、 德、俄、意五国占 17%,但当时英、 法两国人均 GDP 高于 中国。当时中国人口约 22500万人。 ((22) ) 1830 1830年(清道光十年) 年(清道光十年) ? 6? 1 有所下降, 但仍居世界首位。 ? 6? 1 鸦片战争爆发前十年。中国国力 已渐衰落。 中国 GDP 下降 3个百分点, 占世界份额为 29%, 仍居世界首位。 英、 法、 德、 俄、 意五国 上升 12个百分点, 达 29%,与中国持平(其 中英国 GDP 达 9.5%)。印度已 沦为殖民地国 家, GDP 急剧下降 7个百分点, 占 17%。 1850 年,中国人口总数为 42500万人。 ((33)) 1900 1900年(清光绪二十六年) 年(清光绪二十六年) ? 6? 1 跌 入谷底。 ? 6? 1 八国联军侵华时代。此时中国 GDP 只占 世界 6%,下降了 23个百分点。印度占 1.7%。英、 法、 德、 俄、 意五国已占 54.5%(英 18.5%、 法 6.8%、 德 17.9%、 俄 8.8%、意 2.5%)。美 国后来居上,占 23.6%,居首位。 日本明治 维新后, 国力渐强, GDP 攀升至 2.4%。 1900 年, 中国人口 32167万人。 ((44)) 1945 1945年(二次世 界大战结束 年(二次世界大战结束)) ? 6? 1 历史最低。 ? 6? 1 二次世界大战对交战各国带来了极为惨重的损失。 中国历时 8年抗战,国力跌至历史最低点。 GDP 仅 占世界 4%。英、法、德、意、日和前苏联国力也 遭到破坏,直到 1950年,英、法、德、意、日和 前苏联的 GDP 总和只有
3500亿美元, 尚不及美国。 (美国 GDP 已达 3810亿美元) 。 1945年, 中国人口 总数 45000万人。 ? 6? 1 新中国成立 后,国力逐渐恢复,后经历 “ ** ” 浩劫,国力再遭毁灭性破 坏。 ((55)改革开放至今 )改革开放至今 ? 6? 1 1978年,我国 GDP 为 3645亿元,在世界主要 国家中位居第 10位。 人均国民总收入仅 190 美元, 位居全世界最不发达的低 收入国家 行列。改革开放以来,中国综合实力不断 增强。 GDP 排名不断攀升,由历史低点上升 到世界前列。 2008年 实现 GDP 总额 300670亿 元,占世界 7%。居世界第三位。 2. 2.改革开放 改革开放 30 30年来中国 年来中国 GDP GDP有关情况 有关情况 3645 4546 9016 18668 60794 99215 183217 249530 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 1978 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2007 1978年至 2007年中国 GDP 总量情况(亿元) ? 6? 1 30年来, 我国 GDP 居世界的位次由 1978年第 10位上升到 2007年 的第 4位,仅次于美国、 日本和德国。 ? 6? 1 根据国际 货币基金组织统计折合成美元, 我国 2007年 GDP 为 32801亿美元,相当于美 国的 23.7%,日本的 74.9%,德国的 99.5%, 分别比 1978年提高 17.2、 59.7和 78.9个百 分点。 与此同时, 经济总量占世界经济的 份额也有明显上升, 1978年为 1.8%, 2007 年提高到 6%。 1978 1978年年 --2007 2007年人均 年人均 GDP GDP情况(元) 情况(元) 381
463 858 1644 5046 7858 14053 18934 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 1978 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2007 ? 6? 1 人均 GDP 在由 1978年的 381元上升到 1987年 的 1112元后, 1992年达 到 2311元, 2003年 超过万元大关, 达到 10542元, 到 2007年又 迅速攀升至 18934元, 扣除价格因素, 2007 年比 1978年增长近 10倍,年均增长 8.6%。 3. 中国 2008年 GDP 情 况 GDP 总值 (亿元) 第一产业 第二产业 第三产业 GDP 总值 300670 34000 146183 120487 比重 (%) 100% 11.3% 48.6% 40.1% 增长 速度 (%) 9% 5.5% 9.3% 9.5% ? 6? 1 2008年我国实现 GDP300670亿元,较 2007年 增 长 9%。 2008年我国 GDP 增长主要是第二 产业和第三产业 增加值增长较快,贡献较 大。根据美国中情局(CIA )的预 测, 2008 年全球 GDP 总量为 60万亿美元,中国所占份 额 为 7%。 第三产业 40% 第二产业 49% 第一产业 11% 2008 2008年年 GDP GDP总量前十个省份排名及其增长率 情况(亿元) 总量前十个省份排名及其增长率情况(亿元) 排名 地区 08年 07年 07年 增长率 08年 增长率 1 广东 35696 30673 14.50% 10.10% 2 山东 31072 25887 14.30% 12.10% 3 江苏 29956 25560 14.80% 12.50% 4 浙江 21486 18638 14.50% 10.10% 5 河南 18200 15058 14.40% 12.10% 6 河北 16000 13863 12.90% 10.10% 7
上海 13698 12001 13.30% 9.70% 8 辽宁 13455 11021 14.50% 13.10% 9 四川 12506 10505 14.20% 9.50% 10 湖北 11330 9991 14.50% 13.40% ? 6? 1 与 2007年排名 相比,湖北省替代了福建省,进入 前 10名。其他 1-9位排 名均没有变化。 ? 6? 1 与 2007年相比,增长率均有所回 落,增长率平均 下降约 3%左右,反映了 2008年下半年金 融危机对 各省市经济发展的影响。 ? 6? 1 其中:下降幅 度最大四川省,为 4.7%,主要是地 震灾害的影响;其次是 广东和浙江两省,均为 4.4 %;上海市降幅达到 3.6%,说 明出口贸易下降对 其影响较大。 2008 2008年中国主要城 市 年中国主要城市 GDP GDP总量 总量 ((单位:亿元 单位:亿元 )) 排名 城市 2008年 2007年 1 上海 13698 12001 2 北京 10488 9006 3 广州 8215 7050 4 深圳 7806 6765 5 苏州 6701 5796 6 天津 6354 5018 7 重庆 5096 4111 8 杭州 4781 4103 9 佛山 4300 3588 10 宁波 3964 3433 2008 2008年中国主要城市人均 年中国主要城市人均 GDP( GDP(单位:元 单位:元 )) 排名 城市 2008年 1 深 圳 89800 2 苏州 82728 3 广州 81233 4 上海 74596 5 佛山 72975 6 宁波 69997 7 北京 65246 8 大连 63980 9 杭州 60414 10 青岛 58251 ? 6? 1 上海、北京、广州是中 国经济发展水平最高的城 市, GDP 反映了它们的经济实力。 ? 6? 1 在上述十大城市中, 深圳人均 GDP 排名第一, 苏州、
广州分列二、三位。除北京、大连和青岛三个城 辖市外, 其他城市均在 “ 长三角 ” 和 “ 珠三角 ” 地区, “ 长三角 ” 和 “ 珠三 角 ” 地区整体经济实 力强, 人民生活比较富裕。 ? 6? 1 2008年 “ 珠三角 ” 地区人均 GDP 为 9019美元以上, 已达到中等发 达国家水平。 GDP ? 6? 1 在目前中国整个 GDP 中,主要 以第二产业为 主,服务业、房地产业和金融业等第三产 业 比重逐年增加,第一产业的比重逐年下 降。 2008年第一产 业比重为 11.3%,第二 产业比重 48.6%,第三产业比重为 40.1%, 分别较 2007年下降了 0.4个百分点、上升了 0.5个百分点、上升了 0.6个百分点。 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 第二产业 第 三产业 第一产业 ? 6? 1 改革开放以来,三次产业在调整 中均得到 长足发展,农业基础地位不断强化,工业 实现持 续快速发展,服务业迅速发展壮大。 1978-2008年,第一、 第二和第三产业增加 值年均分别增长 4.6%、 11.4%和 10.8%。 ? 6? 1 三次产业增加值在 GDP 中所占的比例由 1978 年的 28.2:47.9:23.9调整为 2008年的 11.3:48.6:40.1。 ? 6? 1 外贸依存度是指一国对贸易的依 赖程度。 一般采用外贸整体依存度和出口依存度等 指标反 映。 ? 6? 1 外贸总体依存度=(进口总额 +出口总额) /GDP×100% ? 6? 1 出口贸易依存度=出口总额
/GDP×100% 年度 进出口 总额 出口额 外贸整体 依存度 出口 依存度 2000 4743 2492 43.80% 24.20% 2001 5097 2661 43.90% 22.90% 2002 6207 3255 50.10% 26.30% 2003 8510 4382 62.00% 31.90% 2004 11547 5394 70.00% 32.70% 2005 14221 7620 63.00% 34.00% 2006 17607 9691 66.00% 36.00% 2007 21738 12180 72.00% 40.00% 2008 25615 14285 60.67% 33.83% 单位:亿美元 2008年我国外贸整体依存度为 60.67%, 出口依存度为 33.83%。 2008年我国进出口总额 25615亿美元, 较 2007年增加了 3877亿美元,增长了 17.8%, 较 2007年增速放 缓(2007年增幅为 23.5 %)。 其中:出口产品主要以机 电类产品为主 (8229亿美元) , 占出口贸易总额 (14285 亿 美元) 57%;进口产品主要以机电产品 (5387亿美元)和 高新技术产品(3419亿 美元)为主,合计占进口贸易总额 77%。 2008年,欧盟、美国、香港、日本和东盟 为我国 主要贸易出口国,占出口总额的比 重分别为 20.5%、 17.7%、 13.3%、 8%和 7.9%; 日本、欧盟、东盟、韩国 和台湾为我国主 要进口国,比重 13.3%、 11.7%、 10.3%、 9.9%和 9.1%。 ? 6? 1 2008年我国进出口贸易总额 2.56万亿美元, 位居世界第三位,仅次于美国、德国; ? 6? 1 其中, 出口额为 1.4万亿美元, 仅次于德国, 位居世界第二 位。 ? 6? 1 一直以来, 我国 GDP 主要是依靠 “ 投资 ” 和 “ 出
口 ” 。外贸依存度高,居世界之首。 从 2002年以来,我国 外贸整体依存度就超 过了 50%, 2008年达 60.67%, 较 2007年有 所下降。 2009年 3月 3日,《环球》杂志问 卷调查 显示, 有 90%的专家认为 “ 外贸依存 度过高 ” 是 2009年中国 经济面临的最大风 险之一。 年度 投资 消费 净出口 GDP 年 增长率 2003年 6.4% 3.5% 0.1% 10.0% 2004年 5.6% 3.9% 0.6% 10.1% 2005年 3.9% 4.0% 2.5% 10.4% 2006年 4.6% 4.3% 2.2% 11.1% 2007年 4.3% 4.4% 2.7% 11.4% 2008年 4.2% 4.0% 0.8% 9.0% ? 6? 1 上表 可以看出, “ 投资 ” 在整个 GDP 增长中 占有绝对比重, “ 消费 ” 比重较平稳, “ 净 出口 ” 比重变化大, 2005年 -2007年比重 陡 然增加, 2008年受金融危机影响, “ 净出口 ” 比重又迅速 下降。 ? 6? 1 在 2008年 GDP 增长 9%, 其中:投资占 4.2%, 消费占 4.0%, 净出口占 0.8%。 与 2007年相 比, 投资增长 略有放缓,受金融危机影响, 净出口对 GDP 的贡献最低, 已基本耗尽。 ? 6? 1 2009年 3月 5日, **总理在政府 工作报 告中指出, “2009年国民经济和社会发展 主要预期 目标是:国内生产总值增长 8%左 右 ? 6? 7? 6? 7” ? 6? 1 然而,从拉动中国经济的 “ 三架马车 ”— — 投资、消费和出口 来看,受金融危机影 响, 2009年中国经济增长形势不容乐 观, 实现 GDP8%左右的增长率任务艰巨。 3月 13 日与中 外记者见面会上, **总理也坦 言 “ 保八有难度 ” 。 ((11) )
2009 2009年 “ 出口 ” 受金融危机的影响,放 年 “ 出口 ” 受金融 危机的影响,放 缓已成定局。 缓已成定局。 ? 6? 1 受金 融危机的影响,全球经济进入了衰退, 特别是美、欧、日 等发达经济体的出口急 剧下降,受此影响,中国从 2008年 11月份 开始,外贸进出口就出现了负增长, 11月 份下降 9%, 12月份下降 11%, 2009年 1月份 下降 29%,二月 份下降 24.9%。据专家预测, 2009年我国全年进出口贸易 额预计将下降 20%左右。 ? 6? 1 由于我国外贸依存度较 高, 2008年贸易整 体依存度为 60.67%,出口依存度高达 33.83%。 “ 出口 ” 放缓使 2009年我国 GDP 的增长面临较大 风险。出口放缓的溢出效 应很可能在国内投资、就业和消 费上持续 反映出来, 导致内需的收缩。 因此, 扩大 内需 (扩 大投资或刺激消费)成为当务之 急; ? 6? 1 (2)国家提 出了 4万亿元投资拉动内需计 划,能对经济增长起短期促 进作用。 ? 6? 1 在 4万亿投资计划中,将近 40%用于基 础设 施建设。 基建项目大多具有投资期长, 见 效慢等特点。 项 目 金 额 比 重 铁路、机场等基建项目 15000 37.50% 地震灾区重建 10000 25.00% 住房保障工程 4000 10.00% 技改等项目 3700 9.25% 农村民生工程 3700 9.25% 节能 减排、生态工程 2100 5.25% 教育、卫生等社会事业 1500 3.75% 4万亿投资计划分布(亿元) ? 6? 1 (3)目前, 由于我国居民收入水平低,消 费能力本来就弱,加之我国
社会保障体系 不完善,人们有后顾之忧,不得不为将来 和 后代储蓄,普遍减少或推迟当前消费。 经济危机更加重了 这一情形。 ? 6? 1 保持中国经济平稳增长,不仅对中国至 关 重要,对世界经济增长也举足轻重。 ? 6? 1 2008年中 国经济增速 9%,为全球增长贡献 了 22%。 ? 6? 1 据联 合国报告指出, 2009年中国经济增长 对世界的贡献将占到 一半以上。 ? 6? 1 集团公司从事贸易、房地产、文化和资 源 四项主业,按照经济结构产业划分,主要 是第三产业, 还部分涉猎第二产业和第一 产业。 产 业 公 司 第一产业 保利实业、高明宝力农牧公司、内伶仃岛 果树种植 第二产 业 其中:建筑业 保利建设、富利建安 湖北保利建设等公 司 制造业 保利星、江西药业、辽宁特种车辆制造厂 采矿 业 星辰煤焦化、铁新煤矿、思普瑞等公司 第三产业 其中:贸易 科技公司 房地产 保利地产、保利香港等公司 文化 保利文化 金融 保利财务公司 ? 6? 1 2008年集团第一、 第 二产业增加值合计约 4 亿元, 占集团比重为 5%? 6? 1 第 三产业增加值 71.05亿元, 占比 95%。 ? 6? 1 表明集团公 司经营业务按照经济结构划分, 主要是第三产业。 年度 营 业 盈余 生产税 净额 固定资产 折旧 劳动者 报酬 增加 值 贡献度 ? 6? 8 2001 0.91 0.69 0.64 0.92 3.16 0.029 2002 1.02 0.72 0.71 0.97 3.42 0.028 2003 2.81 1.49 1.67 1.67 7.64 0.06 2004 5.35 1.67 1.37 2.21 10.6 0.07 2005
10.05 2.53 1.19 2.29 16.06 0.088 2006 13.75 4.04 1.48 3.48 22.75 0.108 2007 23.82 15.14 2.1 4.81 45.87 0.186 2008 42.08 23.58 2.17 7.22 75.05 0.25 ? 6? 1 近年来,保 利集团对国家 GDP 的贡献不断增 加,从 2001年的 3.16亿 增加到 2008年的 75.05亿,年均增长 22.6%,远远高于同 期 国家 GDP 的平均增长率,占国家 GDP 的比重 也逐年增 加, 2008年达到万分之 2.5。 ? 6? 1 同期,集团合并税前 利润从 2001年的 1.64 亿上升到 2008年的 48.7亿,在央 企中排名 从 2003年 190户的第 54位上升到 2008年 141 户 的第 28位; ? 6? 1 上缴税金由 2001年的 1.36亿增加到 2007年 的 29亿,排名全国企业集团第 79位,预计 2008年上缴税金超过 35亿元。 ? 6? 1 这期间,由于整个国家 经济处在上升周期, 保利集团公司抓住这一有利时机,明 确发 展战略、确立四项主业,特别是坚持做大 做强房地产 主业,充分利用境内外资本市 场放大资本规模,加大直接 投资力度, 07 年、 08年两年完成直接投资 574亿元,实现 收入 374亿元,实现增加值 120亿元,取得 了良好的经济 效益。 ? 6? 1 同时贸易、 文化和能源业务也获得了长足 发 展,经济效益和社会效益显著。 集团增加值构成分析 集团 增加值构成分析 年度 营业 盈余 生产税 净额 固定资产 折旧 劳动者 报酬 增加值 2001 28.80% 21.84% 20.25% 29.11% 100% 2002 29.82% 21.05% 20.76% 28.36%
100% 2003 36.78% 19.50% 21.86% 21.86% 100% 2004 50.47% 15.75% 12.92% 20.85% 100% 2005 62.58% 15.75% 7.41% 14.26% 100% 2006 60.44% 17.76% 6.51% 15.30% 100% 2007 51.93% 33.01% 4.58% 10.49% 100% 2008 56.07% 31.42% 2.89% 9.62% 100% ? 6? 1 从增加值构成来看, 2001-2003年营业盈余、 劳动 者报酬、 生产税净额和固定资产折旧 比重都在 20%-30%之 间。 ? 6? 1 从 2004年 -2008年,集团公司经营业务飞速
范文二：区位对房地产的影响
区位对房价的影响
一个地区房地产的价格是由众多因素交互影响而形成的，是房地产所在地区的自然、经济、社会、行政
等因素综合影响的结果。区位因素对房地产价格影响尤深。但是一直以来，人们对房价的一般因素关注较
多，而忽略了区位因素。 区位是指一事物 与其他事物之间的空间位置关系，可分为自然区位、经济及社会性文化区位等。一般来说
房屋因其在市场上的价格也有差别，并且由于决定区位的的条件在民展变化着，房价也会随区位的变化而
改变。
房地产因利用方式的不同，分成不同种类的。住宅区主要讲求便利舒适，工业区主要重视运输条件等。把
握影响房地产价格水平基本的影响因素，从而可以准确地评估或预测房地产价格。可见对影响房价的区位
因素进行分析，有实际的意义。
我国房地产业界逐步开始了这方面的探索。北京大视野社会性经济调查有限公司房地产待业研究咨询部曾
对房地产的住宅市场做一项调查。调查结果显示，68.5℅购房者将交通配套放在了首位,同时也有18.2℅的
购房乾认为交通配套是居住区域比较重要的配套设施.除此之外，购房者对医务配套、教育文化配套和商业
配套的关注程度 也较高，所占的比例分别为51.7℅、45.3℅、36.9℅。
但是，对其他配套如自然景观、园林景观、娱乐配套、商务配套的关注程度并不很高，这表明，在有限的
经济支出条件下，购房者会对重要的配套设施多投入，不重要的配套设施少投入或者不投入。
下面将重点讨论分析对居住类房地产发挥主要影响的区位因素。
交通条件与房价的关系
社会是因为信息、物流、能源和人员的流动而存在，交通条件是衡量地理位置好坏的重要指标，是影响区
位因素的主要方面。北京师范大学土地研究中心蒋立红、张洁2004年所作的“居民购房意向调查”也显示，
70.8℅的居民将“交通便捷”作为继“住房价格”后列第二位考虑的因素。交通方便，是经济资源和社会
才文资源易于汇聚之处，能刺激服务业和商业的发展，会吸引大量置业人口，强化该地区社会性经济文化
发展的活力，促进房地产价值的提升。
1． 距离市中心的距离（主要是指时间距离）对房价的影响
城市对居住者引力最大之处，来源于城市功能最集中和完善的城市 中心（有的城市只有一个中心，有的城
市有多个中心）一般来说，在距离市中心的等距的同心圆上的不同的房地产，有大致相当的价格水平。距
城市中心的距离可以用窨距离度量，也可用到达的时间来度量。通常到市中心的距离越短、交能设施越完
善，居民对其综合评价就会越高，因此房地产价值也会越高。北京的情况，就明显地表现出了这一特征，
不守在实际情况中，因自然条件和社会性发展及历史文化等影响，不会再现出标准同心圆。据统计，徐州
市二环以内的普通商品房价格一般在每平方米8000—12000元左右，但是北二环、三环之间是每平方米7000
元左右，但是北三环、东三环、西三环的房价在每平方米7500——8000元基础；四环以内是每平方米6000
——7000元，北四环不低于每平方米6500元；四环之外也在此500元以上。
2． 对外交通条件对房价的影响
交通条件的完善，可以带动相关区域的发展，有利于区域的升值，从非凡带动房地产产业的蓬勃发展。以
北京的“第五商圈”核心区木樨园为例：在城市间公路方面；在主要干线方面，包括京沪、京九、京原、
丰沙和京秦、京承、京包；在航空运输方面，有南苑机场，47条航线通往26个大城市。正是这些有利的
对外交通条件，吸引了一批“嗅觉敏感”的开发商进驻这一区域，住宅的开始和商圈的日渐形成，提升的
这一地域房价。
基础设施配套与房价的关系
完善的、现代化程度 较高的基础设施为居民的生活带来方便，房地产的价值自然提高。
1． 生活保障设施对房价的影响
基础设施包括供水、供电、供热、燃气和排水等，另外还有生活垃圾的处理能力。基础设施配套完善的过
程就是房地产的升值过程。房地产所在的区位如果靠近水源丰富的地区或者能与城市大的供水管网连接，
污水和生活垃圾得到及时有效的疏浚和处理，有热电厂能够集中供气，那么居民对这类房地产的综合评价
就高，房价自然容易上扬。
随着人们对外交往和联系的日益广泛和深入，邮政和通讯等设施也日益受到置业者的关注。邮政和通讯设施完善成为吸引商业、服务业和居民的重要因素。
2． 文体设施对房价的影响
文体设施包括文化教育、医疗卫生、体育娱乐等基础设施的配套。调查中购房者对医务配套、教育文化配套的关注程序分别为51.7℅和45.3℅.
(1) 教育对房价的影响
教育环境对房地产有着积极的推动作用,可以间接拉动房产有着积极的推动作用,可以间接拉动房地产产业的步伐,深圳特区报地产部和“搜房网”联合进行了一次“教育地产网上调查”活动,一周内有634人参与调查.结果表明,有73.2℅的人希望小区或附近有一个配套的名校;15.8℅的人将学校视为买房子的决定因素.对发展商来说,在楼盘硬件越来越同质化的今天,教育概念成了楼盘的一个卖点,有助于销售.教育设施的配套好或者临近知名学校,不仅增加了房地产的人文色彩,还大大提高了房地产的附加值,使得房地产的价格提高。
(2) 医疗卫生设施对房价的影响
小区有完善的医疗设施或者临按时完成大型的医院,方便人们就医,会抬升房价.例如北京昌平立水桥地区,医疗设施非常欠缺,所以目前此地的房价较低..如果在社区建立二级或二级以下的医院,人们的就医条件得到改善,房价自然会有较大的增值.相反,万柳及其周边地区在医疗配套设施方面因为拥有海演医院、西苑中医院、四季青医院等，成为了中关村人理想的安居之所，成为北京的高价位住宅区。
（3）体育娱乐设施对房价的影响
临近大型文化体育设施对房地产的品质有提升的作用。随着人们生活水平的提高，对于运动、健身、休闲的要求越来越高，因此小区临近或配套必要的体育设施，对提升房地产的品质是非常有帮助的。复合地产的另外一个成功模式，是体育与地产的结合。
但是体育设施的建设必须考虑适当的规模。规模要与稳定的消费群体的数量相匹配，才能保证可持续发展。因此水社区可以考虑大规模，小社区就不能搞大规模。而且，无论大小，有条件的，要考虑与社会资源的整合。
地区的繁华程度与房价的关系
商业的繁华程度是反映社会财富聚集度和社会信息、物资与人员聚集程度 ，反映城市功能的秣指标。如果商业的聚集程度高和服务项目齐全的话，对顾客的吸引力就大，带来的收益和利润也高，所以距离城市商业中心越近的房地产，价格越高；另外，高档公寓、写字楼向商业中心区域集中之后，对整个城市的功能布局都有好处，而且形成相对集中的效应，对促进这个区域的房地产发展，增进它的吸引力都有很大的作用。
环境与房价的关系
环境因素可引起房地产开发成本的上涨，造成房地产价格上升；同时，由于需求扩大及收入增加使人们对于环境因素日益重视，人们对于高品质住宅较高价格的接受程度也随之上升。因此上这两种作用力的相互影响下，高价格、高品质住宅与环境质量呈现正相关关系。
1． 社会环境
社会环境主要反映在房地产周围的社会治安程序、主要聚居群体、日常社会性交流以及各种文化娱乐活动等方面。任何阶层的居民都倾向于选择靠近市政、周边居民素质较高、社会治安良好的住宅区，因此这类地区的房价会有所增涨。
社会治安程度也是一个重要因素。有着良好的防卫设施的房地产项目，使居民享受到归属感，价格自然高。 居民的社属性对房地产价格也有影响。居民在购房时尽量选择接按时完成相同社会群体的住宅区。高收入职业群体多居住位条件较好的住宅区，所以这点区域的房地产价格比较高，反过来这样的社会聚居又提升了房地产的区位价值，进而提升了房地产的区位价值，进而提升房地产的价值。
2． 环境污染
环境污染与房价是一个负的对应关系。以北京为例，北京的东南地区受盛行的西北东南风的影响，空气质
量比其它地区要差，因而房地产价格也较低。对于记工员项目来说，影响其价格的环境污染因素除了大气和水体之外，还有噪音，这些环境污染严重影响了居民的身心健康，降低其生活质量，如果不下大力气治理的话，房价必然下降。
3． 景观环境
在同一城市中，不同区域或者地段的空气清新、水源洁净、绿化程度等都是不同的；在大型公园旁开发楼盘，或在具有一定规模的社区内建造公园，这已成为近年来国内高档住宅开始的一个定律。最具代表性的例子就是上海浦东的世纪公园，在它还没有建成以前，其周边的房价比较一般；在世纪公园建成后，这里的房价一路飚升。
总之，房地产价格对区位有极端2极端性。房地产开发项目的区位直接影响开发高的经济效益，影响居民的满足程度 。交通便利、商业繁华、配套设施齐的地段人体和就高。地理位置的这种还与消费者的的消费偏好有重要关系。实际上，一些稀缺地段的价位之所以居高不下，往往是由于需求方的竞价效应，而开发商的垄断性利润也正是由供需双方这种关系的转变事业来的。考虑到这些因素，国家应当对此类垄断性地段的级差收益采取有效的平抑机制，以直辖市房地产业内的盈利水平和减少不同地段获利水平的巨大差异。 结语
随着住房市场由卖方市场转为买方市场，从消费者的角度来确定房价已越来越受到重视。消费者所关注的因素，几乎皆属区位因素。买一个物有所值的房地产，区位分析的重要性越来越凸显。反过来，房地产开发商必须充分考虑这些因素，充分利用和改良项目的区条件，才能使房地产开发与居民消费需求良好吻合，获得好的效益，并最终促进房地产市场的良性发展。
范文三：中国房地产对GDP的影响
队员5：颜好，10690235
近十年房地产对中国GDP 增速的定量评估
摘要
近十年以来经济增长首次破8，不能否认GDP 增速与房地产市场是有一定关联的，探讨和研究房地产投资与GDP 之间的规律具有重要意义，本文研究房地产对中国GDP 的增速问题，利用统计回归模型进行定量分析，结合MATLAB,SPASS进行拟合，从不同角度分别建立以下四个模型：
模型一:线性回归模型，根据中国统计年鉴发布的相关数据进行线性拟合，我们可以得出二者的线性关系m 1=8m 2+57306,说明了房地产开发投资总
额每增加1个单位，GDP总值增加8个单位.
模型二：计量经济模型,用拟合的方法建立我国GDP总值和房产开发投资总值的计量经济模型,选择我国房地产开发总值和前一年的GDP作为释放变量，当年GDP作为被释放变量。通过线性拟合得出变量之间的线性关系为m 1=
5.381m 2+0.382m 3+36280.359,从式子中我们可以得出房地产开发投
资总值每增加1个单位,GDP总值增加5.831个单位，而前一年GDP值每增加一个单位GDP总值增加0.382个单位。说明房地产开发投资的总额对当年GDP的影响明显高于前一年GDP的基数对当年GDP的影响。
关键字：统计回归模型、定量估计、GDP、房地产开发投资总值
一、问题重述
1.1问题涉及的概念房地产业是指从事房地产开发、经营、管理和服务等经济实体所组成的产业部门。
惯例上各国把房地产业作为一个独立的产业部门划入第三产业。近年来，在经济全球化的影响下，我国经济的快速发展，其中房地产行业的发展也迎来了自己的春天。国内生产总值（即GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。房地产业作为我国经济结构中主要的组成部分，在促进GDP 增长中发挥着越来越重要的作用。1.2涉及材料背景,如今的中国房地产市场，不单单是经济问题，更是个政治问题，其中有欧债问题,美国经济上升乏力等外部因素，也是中国经济自身发展到一定阶段的必然结果.我们要对各种内部矛盾进行自我调整,把房地产投资这种粗放扩张的经济增长转变为以技术进步为主的经济增长。
2012年1月，国家统计局公布2011年重要经济数据,其中GDP 增长
9.2%，基符合预期。2012年3月，**作政府工作报告时提出，2012年国内生产总值预期增长7.5%。是中国GDP 预期增长目标八年来首次低于8%。
1.2. 请你运用数学建模的方法，利用互联网数据，从某一侧面就房地产对中国GDP 增速的影响建立数学模型，对其进行定量评估.
二、问题分析
2.1. 问题的定性和定量
为了方便分析出房地产对中国GDP 增速的影响效果，就需要利用数学建模的方法对其进行定性和定量的分析。本文在评估房地产对中国GDP 的影响时，正是运用了这种方法。通过四个不同的角度，分别建立模型。第一个角度是研究房地产投资总值与GDP 总值的关系系数，比较房地产投资增速与GDP 总值的关系。第二个角度是研究房地产开发投资总值和前一年GDP 总值对今年GDP 总值的贡献。第三个角度是研究房地产开发投资总值同比增长数与GDP 总值同比增长数之间的关系，进而研究房地产投资总值的增长率与GDP 增长率的关系。第四个角度是研究房地产开发投资同比增长率每年上升（或下降）的百分点和GDP 增长率每年上升（或下降）的百分点之间的关系，通过这种关系我们得出房地产开发投资同比增长率每年上升（或下降）的百分点对DP 增长率每年上升（或下降）的百分点的影响。
2.2研究的意义:
投资与GDP 的关系是房地产发展与国民经济总量关系中的一个重要问题，探讨和研究房地产投资与GDP 之间的规律性，对于我们认识和把握房地产业与国民经济总量的规律性具有重要意义。近十几年来，我国GDP 能保持一个高水平的增长势头，扩大投资需求是首要拉动因素之一。其中房地产投资的增长起到了重要的作用。以2000年为例，全年完成固定资产投资32619亿元，增长9.3%，其中房地产完成投资4902亿元，增长19.5%；仅占固定资产投资总规模15%的房地产投资在全部固定资产投资增量中占到了30%。全部固定资产投资增加的9.3个点中，2.7个点是房地产投资拉动的。2000年GDP 增长8.3%，从支出法角度看，投资对GDP 的贡献率为41.94%，拉动GDP 增幅3.3个点。其中，房地产投资一直以20%以上的增幅增长是功不可没的。
三、模型假设
1.假设从网上查的数据都是可靠的；
2.在模型中不考虑商家炒作对房地产价格的影响；
3.忽略经济危机对GDP 的影响；
4.不考虑其他国家经济对我国的影响；
5.忽略外来投资者对房地产价格的影响；
6.房屋价格是在完全市场经济条件下确定的；
7.不考虑消费、投资、政府购买等因素对GDP 的影响；
四、符号假设
m 1代表国内GDP 总值；
m 2表示房地产投资总额；
m 3代表前一年的GDP 总值；
五、模型建立与求解
5.1模型建立与求解
模型一：线性回归模型
5.11通过资料查找数据得到国民生产总值与房地产开发投资总值表（表1）
表1国民生产总值与房地产开发投资总值表
年份GDP 总值m 1(亿元)房地产开发投资总值m 2(亿元)
1997年78973.13178
1998年84402.33614
1999年89677.14103
2000年99214.94900
2001年109655.26300
2002年120332.77900
2003年135822.810154
2004年159878.313158
2005年183084.815921
2006年211923.819264
2007年249130.625289
2008年300670.130580
2009年343464.736232
如表1数据所示我们用SPSS 做散点图
图1国民生产总值与房地产开发投资总值散点图
5.12模型求解
用线性回归模型，根据中国统计年鉴发布的相关数据对国民生产总值与房地产开发投资总值之间的关系进行线性拟合，假设二者的线性关系为
m 1=a*m 2+b(a,b为常数系数）（1）
5.13用MATLAB软件编程求解
5.131源程序
m 1=[317836144103490063007900101541315815921192042528930580
36232];
m 2=[78973.184402.389677.199214.9109655.2120332.7135822.8
159878.3183084.8211923.8249130.6300670.1343464.7];
a=polyfit(m 1, m 2,1)
z=polyval(a,m 1);
plot(m 1, m 2, 'r+', m 1,z, 'r' )
5.132用MATLAB软件编程运行得到国民生产总值与房地产开发投资总值线性相关关系
图（图2）
图2国民生产总值与房地产开发投资总值线性相关关系图
由图1及数据可知国民生产总值与房地产开发投资总值线性相关关系，可以根据用MATLAB软件编程运算结果得到：m 1=8*m2+57306
5.14模型检验，结果分析
我们从回归分析标准化残差图（图3）和回归分析标准化残PP标准图（图4），可以看出GDP的回归系数显著，常系数检验不太显著，但不影响模型使用。模型的经济意义是：房地产开发投资总值每增长1个单位，GDP值增加8个单位。
图3回归分析标准化残差图图4回归分析标准化残PP标准图模型二：计量经济模型
5.2用拟合的方法建立我国GDP 总值和房产开发投资总值的计量经济模型，选择我国房地产开发总值和前一年的GDP 作为释放变量，当年GDP 作为被释放变量。
5.21根据相关数据用拟合的方法建立我国当年GDP 总值和房地产开发投资总值和上一年国民生产总值，假设三者的线性关系为
m 1=k*m 2+t*m 3+c(k,t,c均为常数系数）（2）
5.22通过资料查找数据得到国民生产总值与房地产开发投资总值计量表（表2）
表2国民生产总值与房地产开发投资总值计量表
GDP 总值房地产开发投资前一年GDP 总值
年份m 1(亿元)总值m 2(亿元)m 3(亿元)
1997年78973.1317871176.6
1998年84402.3361478973.1
1999年89677.1410384402.3
2000年99214.9490089677.1
2001年109655.2630099214.9
2002年120332.77900109655.2
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年135822.8159878.3183084.8211923.8249130.6300670.1343464.710154131581592119264252893058036232120332.7135822.8159878.3183084.8211923.8249130.6300670.1
5.23选取1997年到2009年的统计数据为样本观测值，从表2中我们用spss软件分别做线性、对数、三次拟合、指数、Logistic图象得到当年国民生产总值与房地产开发投资总值的关系图（图5）和用spss软件分别做线性、对数、Logistic图象得到当年国民生产总值与上一年国民生产总值的关系图（图6）
图5当年国民生产总值与房地产开发投资总值的关系图
图6当年国民生产总值与上一年国民生产总值的关系图
从图5和图6中我们分别分析当年国民生产总值与房地产开发投资总值的关系和当年国民生产总值与上一年国民生产总值的关系大致成线性关系，说明了房地产开发投资总值和上一年国民生产总值同时影响年国民生产总值。可以根据用拟合的方法建立我国GDP 总值和房产开发投资总值的计量经济模型结果得到：m 1=5.381*m2+0.382*m3+36280.359
六、模型检验
我们对这几个模型进行分别检验：
模型一：我们得出了GDP总值与房地产开发投资总值之间的线性关系：m 1=8m 2+57306我们把2010年的房地产开发投资总值m 2=48264代入可以得：
437177. 8?×100%=9.8%，由于国家
397883.0的调控数据与实际值有些偏
m 1=437177. 8，差，但在允许误差范围之内.
则C =397983.
模型二：选择当地房地产开发总值和前一年的GDP 作为释放变量，选择当年GDP 作为被释放变量。通过线性拟合得出变量之间的线性关系为：m 1=
5.381*m2+0.382*m3+36280.359
m =5.381m 2+0.382m 3+
136280.359，把
m =427192.
15，则C =
397983.02010年的m 2=48264, m 3=343464.7得：×100%=7.3%，与实际值有一定的差距，但较模型一相比精度进一步提高。
七、模型的评价与推广
7.1模型一的优点：
1.模型一重点考虑房地产投资总值对GDP 总值的影响，运用所学的MATLAB 知识，制作出GDP 总值和房地产投资总值的散点图，最终分析得出GDP 总值与房地产投资总值成一次线性关系，采用回归模型以及线性拟合的方法得出了相关的线性系数。得到的公式精确度足够高，可以应用于实际。
2.该模型简单易懂，使数据分析容易操作，方便人们接受和决策，具有一定的广泛性。
7.2模型二的优点：
1.在模型一中的基础上，我们把前一年的GDP 总值作为基数，分别分析房地产投资总值与前一年GDP 总值对今年GDP 总值的影响，利用SPSS 建立三者之间的计量经济模型，进一步得出三者之间的线性关系。
2.对模型二进行了相关性分析,另外采用对比的方法来刻画影响力的程度, 方法科学严谨。
7.3模型的不足
因为数据搜集不到位，考虑因素不全面。由于影响GDP 的因素有很多，我们无法对其利用此模型进行长远预测，只能大致看出房地产投资总额对GDP 总值的影响。
7.4模型的推广
影响GDP增速的因素是多种多样的，运用数学建模的方法去分析房地产投资总值对GDP增速影响是一种简洁有效的方式，这种方式可以推广到其他影响GDP增长的因素上去。例如：投资、消费、政府购买、进出口等因素。
八、参考文献
[1]姜启源、谢金星、叶俊，数学模型（第三版），北京：高等教育出版社，
2003年.
[2]姜启源、张立平、何青、高立，数学实验（第二版），北京：高等教育出
版社，2006年.
[3]章文波、陈红艳，实用数据统计分析及SPSS12.0应用（第一版），北京：人民邮电出版社，2006年.
[4]刘爱玉，SPSS基础教程，上海：上海人民出版社2007年.
[5]统计局，2012中国统计年鉴，北京：中国统计出版社，2012年.
范文四：中国房地产对GDP的影响
队员 1:李奇恩, 10690220队员 2:刘 千, 10690251 队员 3:陈中华, 10690205队员 4:陈雪姣, 10690204队员 5:颜 好, 10690235
近十年房地产对中国 GDP 增速的定量评估
摘 要
近十年以来经济增长首次破 8,不能否认 GDP 增速与房地产市场是有 一定关联的, 探讨和研究房地产投资与 GDP 之间的规律具有重要意义 , 本 文研究房地产对中国 GDP 的增速问题,利用统计回归模型进行定量分析 , 结合 MATLAB,SPASS进行拟合,从不同角度分别建立以下四个模型:
模型一 :线性回归模型,根据中国统计年鉴发布的相关数据进行线性拟合 , 我们可以得出二者的线性关系 m 1 = 8m 2+ 57306 ,说明了房地产开发投资总 额每增加 1个单位, GDP 总值增加 8个单位 .
模型二:计量经济模型 , 用拟合的方法建立我国 GDP总值和房产开发投资总 值的计量经济模型 , 选择我国房地产开发总值和前一年的 GDP 作为释放变量, 当年 GDP 作为被释放变量。通过线性拟合得出变量之间的线性关系为 m 1 = 5 .381m 2 + 0 .382m 3 + 36280.359 ,从式子中我们 可以得出房地产开发投 资总值每增加 1个单位 ,GDP 总值增加 5.831个单位, 而前一年 GDP 值每增加一 个单位 GDP 总值增加 0.382个单位。 说明房地产开发投资的总额对当年 GDP 的 影响明显高于前一年 GDP 的基数对当年 GDP 的影响。
关键字:统计回归模型、 定量估计、 GDP 、房地产开发投资总值
一、问题重述
1.1问题涉及的概念 房地产业是指从事房地产开发、经营、管理和服务等 经济实体所组成的产业部门 。
惯例上各国把房地产业作为一个独立的产业部门划入第三产业 。近年来, 在经济全球化 的影响下,我国经济的快速发展 ,其中房地产行业的发展也 迎来了自己的春天 。国内生产总值(即 GDP)是指在一定时期内(一个季度 或一年 ) ,一个国家或地区的经济中所生 产出的全部最终产品和劳务的价 值 ,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标 。房地产 业作为我国经济 结构中主要的组成部分, 在促进 GDP 增长中发挥着越来越重要的作用 。 1.2 涉及材料背景 , 如今的中国房地产市场,不单单是经济问题,更是个政治问 题,其中有欧债问题 ,美国经济上升乏力等外部因素 ,也是中国经济自身 发展到一定阶段的必然结果 . 我们要对各种内部矛盾进行自我调整 , 把房地 产投资这种粗放扩张的经济增长转变为以技术进步为主的经济增长。
2012年 1月,国家统计局公布 2011 年重要经济数据 , 其中 GDP 增长 9.2% ,基符合预期。 2012年 3月,**作政府工作报告时提出, 2012 年国内生产总值预期增 长 7.5%。是中国 GDP 预期增长目标八年来首次低 于 8%。
1.2. 请你运用数学建模的方法 ,利用互联网数据,从某一侧面就房地产对 中国 GDP 增速 的影响建立数学模型,对其进行定量评估 .
二、问题分析
2.1. 问题的定性和定量
为了方便分析出房地产对中国 GDP 增速的影响效果,就需要利用数学建模 的方法对 其进行定性和定量的分析 。本文在评估房地产对中国 GDP 的影 响时,正是运用了这种方 法。通过四个不同的角度 ,分别建立模型。第 一个角度是研究房地产投资总值与 GDP 总 值的关系系数,比较房地产投 资增速与 GDP 总值的关系。第二个角度是研究房地产开发 投资总值和前 一年 GDP 总值对今年 GDP 总值的贡献。第三个角度是研究房地产开发投 资 总值同比增长数与 GDP 总值同比增长数之间的关系 ,进而研究房地产 投资总值的增长率 与 GDP 增长率的关系。第四个角度是研究房地产开发 投资同比增长率每年上升 (或下降) 的百分点和 GDP 增长率每年上升 (或 下降)的百分点之间的关系 ,通过这种关系我们得 出房地产开发投资同 比增长率每年上升(或下降)的百分点对 DP 增长率每年上升(或 下降) 的百分点的影响。
2.2研究的意义 :
投资与 GDP 的关系是房地产发展与国民经济总量关系中的一个重要问 题 ,探讨和研 究房地产投资与 GDP 之间的规律性,对于我们认识和把握 房地产业与国民经济总量的规 律性具有重要意义。近十几年来,我国 GDP 能保持一个高水平的增长势头 ,扩大投资需 求是首要拉动因素之一。其 中房地产投资的增长起到了重要的作用。以 2000 年为例, 全年完成固定 资产投资 32619 亿元,增长 9.3%,其中房地产完成投资 4902 亿元,增 长 19.5%;仅占固定资产投资总规模 15%的房地产投资在全部固定资产投 资增量中占到 了 30%。全部固定资产投资增加的 9.3 个点中, 2.7 个点 是房地产投资拉动的 。 2000 年 GDP 增长 8.3%,从支出法角度看,投资 对 GDP 的贡献率为 41.94%,拉动 GDP 增幅 3.3 个点。 其中,房地产投 资一直以 20%以上的增幅增长是功不可没的。
三、模型假设
1. 假设从网上查的数据都是可靠的;
2. 在模型中不考虑商家炒作对房地产价格的影响;
3. 忽略经济危机对 GDP 的影响;
4. 不考虑其他国家经济对我国的影响;
5. 忽略外来投资者对房地产价格的影响;
6. 房屋价格是在完全市场经济条件下确定的;
7. 不考虑消费、投资、政府购买等因素对 GDP 的影响;
四、符号假设
m 1代表国内 GDP 总值;
m 2表示房地产投资总额;
m 3代表前一年的 GDP 总值;
五、模型建立与求解
5.1模型建立与求解
模型一:线性回归模型
5.11通过资料查找数据得到国民生产总值与 房地产开发投资总值 表(表 1) 表 1 国民生产总值与 房地产开发投资总值 表
年份 GDP 总值 m 1(亿元 ) 房地产开发投资总值 m 2 (亿元 ) 1997年 78973.13178
1998年 84402.33614
1999年 89677.14103
2000年 99214.94900
2001年 109655.26300
2002年 120332.77900
2003年 135822.810154
2004年 159878.313158
2005年 183084.815921
2006年 211923.819264
2007年 249130.625289
2008年 300670.130580
2009年 343464.736232
如表 1数据所示我们用 SPSS 做散点图
图 1国民生产总值与 房地产开发投资总值 散点图
5.12模型求解
用线性回归模型,根据中国统计年鉴发布的相关数据对国民生产总值与 房地 产开发投资总值之间的关系 进行线性拟合,假设二者的线性关系为
m 1 = a*m 2+ b(a,b为常数系数) (1)
5.13用 MATLAB 软件编程求解
5.131源程序
m 1=[3178 3614 4103 4900 6300 7900 10154 13158 15921 19204 25289 30580 36232 ];
m 2=[78973.1 84402.3 89677.1 99214.9 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 183084.8 211923.8 249130.6 300670.1 343464.7];
a=polyfit(m 1, m 2,1)
z=polyval(a,m 1);
plot(m 1, m 2, 'r+', m 1,z, 'r' )
5.132用 MATLAB 软件编程运行得到国民生产总值与 房地产开发投资总值线性相 关关系 图(图 2
)
图 2 国民生产总值与 房地产开发投资总值线性相关关系 图
由图 1及数据可知国民生产总值与 房地产开发投资总值线性相关关系,可以根据 用 MATLAB 软件编程 运算结果得到: m1= 8*m 2+57306
5.14模型检验,结果分析
我们从回归分析标准化残差图(图 3)和回归分析标准化残 PP 标准图(图 4) , 可以看出 GDP 的回归系数显著,常系数检验不太显著,但不影响模 型使用。 模型的经济意义是:房地产开发投资总值每增长 1 个单位, GDP 值增加 8个单位。
图 3 回归分析标准化残差图 图 4 回归分析标准化残 PP 标准图
模型二:计量经济模型
5.2用拟合的方法建立我国 GDP 总值和房产开发投资总值的计量经济模型, 选择我国房地产开发总值和前一年的 GDP 作为释放变量, 当年 GDP 作为被释 放变量。
5.21根据相关数据用拟合的方法建立我国当年 GDP 总值和 房地产开发投资总 值 和 上一 年国民生产总值,假设三者的线性关系为
m1 = k*m 2+t*m 3+c(k,t,c均为常数系数) (2) 5.22通过资料查找数据得到国民生产总值与 房地产开发投资总值 计量表 (表 2) 表 2 国民生产总值与 房地产开发投资总值 计量表
年份
GDP 总值
m 1(亿元 )
房地产开发投资
总值 m 2 (亿元 )
前一年 GDP 总值 m 3(亿元 )
1997年 78973.1317871176.6 1998年 84402.3361478973.1 1999年 89677.1410384402.3 2000年 99214.9490089677.1 2001年 109655.2630099214.9 2002年 120332.77900109655.2
2003年 135822.810154120332.7
2004年 159878.313158135822.8
2005年 183084.815921159878.3
2006年 211923.819264183084.8
2007年 249130.625289211923.8
2008年 300670.130580249130.6
2009年 343464.736232300670.1
5.23选取 1997年到 2009年的统计数据为样本观测值,从表 2中我们用 spss 软 件分别做线性、对数、三次拟合、指数、 Logistic 图象得到当年国民生产总 值与 房地产开发投资总值 的关系图(图 5)和用 spss 软件分别做线性、对数、 Logistic 图象得到当年国民生产总值与 上一 年国民生产总值的关系图 (图 6)
图 5 当年国民生产总值与 房地产开发投资总值 的关系图
图 6 当年国民生产总值与 上一 年国民生产总值的关系图
从图 5和图 6中我们分别分析当年国民生产总值与 房地产开发投资总值 的关系 和当年国民生产总值与 上一 年国民生产总值的关系大致成线性关系, 说明了 房地产开发投资总值 和 上一 年国民生产总值同时影响年国民生产总值。 可以根 据 用拟合的方法建立我国 GDP 总值和房产开发投资总值的计量经济模型 结 果得到: m1= 5.381*m2+0.382*m3+36280.359
六、模型检验
我们对这几个模型进行分别检验:
模型一:我们得出了 GDP 总值与房地产开发投资总值之间的线性关系:m 1= 8m 2+57306我们把 2010年的房地产开发投资总值 m2=48264代入可以 得:
m 1=437177. 8
则 C =
× 100% = 9 .8 % ,由于国家 的 调控 数据 与实 际 值 有些 偏 差,但在允许误差范围之内 . 397983.
模型二:选择当地房地产开发总值和前一年的 GDP 作为释放变量,选择当 年 GDP 作为被释放变量。通过线性拟合得出变量之间的线性关系为:m 1= 5.381*m2+0.382*m3+36280.359
m 1 = 5 .381m 2+ 0 .382m 3+
36280.359 ,把
2010 年的 m 2 = 48264, m 3 = 343464.7 得:
m 1 =
5 ,则 C =
427192. 5 ? × 100% = 7 .3 %,与实际值 有一定的差距 ,但 较模型一 相比精度进一步提高。 397983.0
七、模型的评价与推广
7.1 模型一的优点:
1. 模型一重点考虑房地产投资总值对 GDP 总值的影响, 运用所学的 MATLAB 知识,制作出 GDP 总值和房地产投资总值的散点图,最终分析得出 GDP 总 值与房地产投资总值成一次线性关系, 采用回归模型以及线性拟合的方法得 出了相关的线性系数。得到的公式精确度足够高,可以应用于实际。
2. 该模型简单易懂,使数据分析容易操作 ,方便人们接受和决策 ,具有一 定的广泛性。
7.2 模型二的优点:
1. 在模型一中的基础上 ,我们把前一年的 GDP 总值作为基数,分别分析房 地产投资 总值与前一年 GDP 总值对今年 GDP 总值的影响,利用 SPSS 建 立三者之间的计量经济模 型,进一步得出三者之间的线性关系。
2. 对模型二进行了相关性分析 , 另外采用对比的方法来刻画影响力的程度 ,方法科学严谨。
7.3模型的不足
因为数据搜集不到位 , 考虑因素不全面。 由于影响 GDP 的因素有很多, 我们无法对其利用此模型进行长远预测,只能大致看出房地产投资总额对 GDP 总值的影响。
7.4模型的推广
影响 GDP 增速的因素是多种多样的 , 运用数学建模的方法去分析房地产 投资总值 对 GDP 增速影响是一种简洁有效的方式, 这种方式可以推广到其他 影响 GDP 增长的因素上去。例如:投资、消费、政府购买、进出口等因素。
八、参考文献
[1]姜启源、谢金星、叶俊,数学模型(第三版 ) ,北京:高等教育出版社, 2003 年 .
[2]姜启源、张立平、何青、高立,数学实验(第二版) ,北京:高等教育出 版社, 2006 年 .
[3]章文波、陈红艳,实用数据统计分析及 SPSS12.0 应用(第一版) ,北 京:人民邮电 出版社, 2006 年 .
[4]刘爱玉, SPSS 基础教程,上海:上海人民出版社 2007 年 .
[5]统计局, 2012 中国统计年鉴,北京:中国统计出版社, 2012 年 .
范文五：人口对房地产的影响
2013年世联房地产市场研究系列之五
人口对房地产的影响
深圳世联地产顾问股份有限公司 集团市场研究部
2013-05-27
特别声明
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1
美日人口与房地产市场的关系
2
中国人口与房地产市场的关系
1
美日人口与房地产市场关系
人口结构变化影响美住房需求的长期趋势
房地产表现：虽然2012年美国新建住房成交同比大幅增长，但该值仍 是1963年以来的低位，与此相应，美国新建住房待售也在低位运行
美国新建住房成交处于1963年以来低位
新建住房销售（千套） 1400 同比增长（%，右轴） 60.0% 50.0% 1200 40.0% 1000 30.0% 20.0% 800 10.0% 300 600 0.0% -10.0% 400 -20.0% -20.0% -30.0% 200 -40.0% 0 -50.0% 1963 1970 1977 1984 1991 1998 2005 2012 0 1963 1971 1979 1987 1995 2003 2011 100 -30.0% -40.0% 200 0.0% -10.0% 400 20.0% 10.0% 500 30.0% 600
美国新建住房库存处于低位
新建住房待售（千套） 同比增长（%，右轴） 50.0% 40.0%
数据来源：Wind，世联研究
房地产表现：从历史数据看，美国新建住房平均售价在经历经济调整后 均会呈现快速反弹。2012年房价同比增长9.1%，重新步入上升通道
美国新建住房平均售价次贷危机后有所反弹
美国新建住房平均售价（美元/套） 350000 2007-2008年次贷危机 （ The subprime mortgage crisis ） 300000
250000 1991年商业地产投资过剩 （ Over investment ）
200000
150000
1981年世界经济危机：滞涨 （Stagflation）
100000
50000
0 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 数据来源：Wind，世联研究
100
200
300
400
500
600
700
800
900
0 1950 1952 1954 1956 1958 1960 1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
数据来源：Wind，世联研究
美国住宅投资高位回落
房地产表现：受美国新建住房成交回落影响，美国住宅投资减速
固定资产投资:私人和政府:住宅（10亿美元）
房地产表现：与历史数据相比，当前美国新开工处于低位，但开始反弹
美国新开工面积维持在低位
已开工的新建私人住宅（千套，左轴） 2500 同比增长 80.0%
60.0% 2000 40.0% 1500
20.0%
1000
0.0%
-20.0% 500 -40.0%
0 1959 1963 1967 1971 1975 1979 1983 1987 1991 1995 1999 2003 2007 2011
-60.0%
数据来源：Wind，世联研究
房地产表现：从历史数据看，美国房屋空置率和出租空置率均处于高位 ，2012年下降后，2013年一季度有所反弹，空置率重回2%以上
美国房屋空置率仍处于较高位置
出租空置率（%） 12 房屋空置率（%，右轴） 3.5
10
3.0
2.5 8 2.0 6 1.5 4 1.0 2
0.5
0 1956 1959 1962 1966 1969 1972 1975 1979 1982 1985 1988 1992 1995 1998 2001 2005 2008 2011
0.0
数据来源：Wind，世联研究
人口因素对美国房地产市场产生长期趋势性影响
美国房地产市场收缩主要是由住房市场需求萎缩导致，而市场需求的决定因素则是人口总 量和人口结构的变化，人口因素对房地产市场将会产生长期趋势性的影响。 p自然增长率：美国生育率从1990年代初开始进入下降通道。2012年美
人口总量变化
国人口为3.14亿人，过去十年美国人口增长9.1%，为1940年以来的最低增 幅。 人口的82%。外来移民是美国人口增长的重要因素之一，然而过去十年来的 两次经济衰退使得美国人对移民态度转变进一步降低了海外移民的速度。
p移民增长率：当前美国人口增长主要来自移民及移民的出生率，占增加
住房市场 需求主要 影响因素
人口结构变化
生的美国人，他们是美国历史上人数最多的一代，约有7700万人，占美国成 年人的35%。这批人当前也已到了传统退休年龄65岁，继续工作可能性较 低，这一代婴儿潮未来的住房消费支出将明显减少。 率将长期维持低位，到2030年，美国婴儿潮一代都将超过65岁，那时近乎 20%的美国居民超过65岁；2050年，这一年龄组的人数还会翻一番，从 2008年的3870万增至8850万，生育率的下降和人口老龄化的加速将使美国 住房总需求产生影响。
p第一批“婴儿潮”退休：这批“婴儿潮”是指在1946年至1964年间出
p生育率降低和人口老龄化：据美国人口统计局预测，美国的婴儿出生
影响因素1：人口总量变化。美国人口增速2012年底为0.72%，处于50 年代以来最低，而生育率则持续维持在低位
美国人口增速处于50年代以来最低
总人口（万人） 35000 同比增速（%，右轴） 2.5% 4.00 3.50 2.0% 3.00 25000 1.5% 2.50 2.00 15000 1.0% 1.50 1.00 0.5% 5000 0.50 0.00 1960 1966 1972 1978 1984 1990 1996 2002 2008
美国生育率长期维持在低位
美国:总生育率(每名妇女生育数)
30000
20000
10000
0 1950 1958 1966 1974 1982 1990 1998 2006 数据来源：UN，世联研究
0.0%
影响因素2：海外移民速度趋缓。外来移民是美国人口增长的重要因素 之一，两次经济衰退降低了海外移民的速度
美国净移民人数下降
900 800 700 600 40% 500 20% 400 0% 300 200 100 0 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 -20% -40% -60% 净移民人数（万人） 同比增长（%，右轴） 100% 80% 60%
数据来源：Wind，世联研究
影响因素3：“婴儿潮”退休。第一批“婴儿潮” 已到退休年龄65岁， 美国劳动力增速持续下降。当前适龄购房人口仍然处在高位
美国购房适龄人口增速维持在低位
9000 8000 7000 0.03 6000 5000 4000 3000 0 2000 1000 0 1900 1907 1914 1921 1928 1935 1942 1949 1956 1963 1970 1977 1984 1991 1998 2005 数据来源：UN，世联研究 -0.01 0.02 美国购房适龄人口（25-44岁，万人） 同比增速（%，右轴） 0.05
0.04
0.01
-0.02
人口结构与房地产：随着美国抚养比的筑底期间，美国的新开工见顶回 落，固定资产投资/GDP比值也随之回落
美国新开工和抚养比
已开工的新建私人住宅（千套，左轴） 2500 抚养比(<15 &="" 65+)/(15-64)="" 70.0%="">
美国投资和人口结构走势
总抚养比(<15 &="" 65+)/(15-64)（左轴）="" 固定资产投资/gdp="" 23.0%="">
2000
65.0%
65.0%
21.0% 20.0% 19.0%
60.0% 1500 55.0% 1000 50.0% 500
60.0%
55.0%
18.0% 17.0%
50.0%
16.0% 15.0% 14.0%
45.0%
45.0%
0 1959 1963 1967 1971 1975 1979 1983 1987 1991 1995 1999 2003 2007 2011 2015 2019
40.0%
40.0% 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
13.0%
数据来源：UN，Wind，世联研究
人口结构变化影响日本住房需求的长期趋势
房地产表现：日本房地产市场在泡沫破裂以后开始下行。无论是公签约 户数还是新屋开工户数，均呈现下降的趋势
日本新建公寓楼签约户数
80000 60000 40000 20000 0 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 日本新建公寓楼:初月签约户数:首都圈 日本新建公寓楼:初月签约户数:近畿圈
200 150 100 50 0 1988 1990 1992 1994 1996
日本新屋开工户数
日本新屋开工户数（万）
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
数据来源：Wind，世联研究
房地产表现：日本房地产市场自1955年以来已经历四轮完整的市场周 期，而各类土地价格变动在不同历史时期年增长率存在明显差异
日本各类土地价格变动率
商业 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% -10.0% -20.0% 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 1955-1965 1966-1975 1976-1985 住宅 工业 1986-1993
?1955-1965，日本工业投资兴起拉 动工业用地价格上涨； ?1966-1985，日本投资导向转向消 费导向，从而住宅用地价格大幅增 长； ?1986-1993，商业地产大发展带动 了商业用地价格攀升。
工业用地
住宅用地
住宅用地
商业用地
数据来源：Wind，世联研究
日本人口变化：总人口在近年来持续放缓，而适龄购房人口在80年代 高位平台回落，90年代房地产泡沫破裂
150
日本人口增速处于下降趋势
日本总人口(百万) 同比增长（%，右轴）
20.0% 15.0%
100
10.0% 5.0% 0.0%
50
0 1920 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
-5.0%
日本购房适龄人口变化情况
日本购房适龄人口（25-44岁,千人）
2010
数据来源：Wind，世联研究
人口结构与房地产：从历史数据看，日本两次“人口红利”曾为经济增 长提供契机，房地产市场快速发展
日本房价指数与抚养比关系
日本房价指数（左轴） 180 抚养比(<15 &="" 65+)/(15-64)="" 80.0%="" 75.0%="" 160="" 70.0%="" 140="" 65.0%="" 120="" 60.0%="" 55.0%="" 100="" 50.0%="" 80="" 45.0%="" 60="" 1955="" 1959="" 1963="" 1967="" 1971="" 1975="" 1979="" 1983="" 1987="" 1991="" 1995="" 1999="" 2003="" 2007="">
?二战后的“婴儿潮”使日本抚养比在上世纪 五六十年代经历了一次快速下降； ?日本经济在1970年实现 “V”型反转。抚养 比下行趋势出现转折； ?1974年石油危机，日本通胀从之前的5％跃 升至20.8％。在高房价、高通胀和经济衰退的 影响下，人口出现“逆流”，房价下跌。在抚 养比继续缓慢攀升的上世纪70年代后半期，日 本的经济增长下降了一个台阶。 ?80年代，日本迎来了一次短暂的抚养比下行 周期和经济繁荣，房价、地价快速上涨； ?1991年海湾战争期间，正值抚养比的长期拐 点，日本通胀从1986年的不到1％连续攀升至 将近3％的近20年高点。随着经济衰退预期的 兑现和紧缩的货币政策，日本房地产泡沫破 裂，城市人口再次出现“逆流”； ?随后，日本抚养比进入长期的攀升阶段，伴 随老龄化和通货紧缩，经济增速也下降到1％ ~2%。房价也陷入长期下行趋势。
数据来源：Wind，世联研究
人口结构与房地产：房地产新开工与抚养比关联度很高。上世纪九十年 代初，日本抚养比迈入长期拐点后，新屋开工呈现下降的趋势
房屋开工与抚养比的关系
180 日本新屋开工户数（万户，左轴） 总抚养比 (<15 &="" 65+)/(15-64)="">
160
70.0%
140
60.0%
120
50.0%
100
40.0%
80
30.0%
60 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020
20.0%
数据来源：UN，日本统计局，世联研究
2
中国人口与房地产市场关系
房地产市场表现：从历史数据看，我国商品房销售在经历了几波快速 增长后，2009年以后，增速逐渐回落
商品房销售面积增速走弱
120000 商品房销售面积(万平米) 同比增长（%，右轴） 60% 50% 100000 40% 80000 30% 60000 20% 10% 40000 0% 20000 -10% 0 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 -20%
数据来源：Wind，世联研究
房地产市场表现：1998年以后，我国房地产经过多轮调控，短期内起 到了一些效果，但长期来看，因供求失衡，房价呈现快速上涨态势
我国新建住房销售均价不断增长
商品房均价（元/平米） 7000 住宅均价（元/平米） 2010至今，扩大供给，抑制需求， 开启史上最严的五轮调控 2008-2010年初，调控政策转向，市场需 求快速反弹导致供求失衡，房价快速上涨 2005-2007年初，抑制需求是调控主基 调。金融危机冲击使08年房市量价齐跌 2002-2004，严控土地供应和开 发商信贷。供给减少导致房价上涨 1998-2002，政策支持住房 市场化，市场供需快速启动 2000
6000
5000
4000
3000
1000
0 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011
数据来源：Wind，世联研究
房地产市场表现：销售带动房地产开发投资和土地购置面积快速增长， 近年来受调控影响，土地购置面积在08年和12年负增长
房地产开发投资增速2010年来持续下降
房地产开发投资完成额累计值（亿元） 80000 70000 60000 50000 20.0% 40000 15.0% 30000 20000 10000 0 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 数据来源：Wind，世联研究 10.0% 累计同比（%，右轴） 35.0% 50000 45000 30.0% 40000 25.0% 30.0% 35000 30000 25000 20000 15000 -10.0% 10000 5.0% 5000 0.0% 0 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 -20.0% -30.0% 20.0% 10.0% 0.0%
购置土地面积负增长
本年购置土地面积累计值（万平米） 累计同比（%，右轴） 50.0% 40.0%
房地产市场表现：2012年房屋新开工面积负增长
2012年房屋新开工面积同比负增长
房屋新开工面积累计同比（%） 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% -10.0% -20.0% -30.0% 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
数据来源：Wind，世联研究
国内房地产市场需求主要来源于：城镇化需求、改善性需求、拆迁需 求、家庭裂变需求、婚房需求、人口自然增长需求等
住房需求的几个方面： p城镇化需求。即人口从农村迁徙到城镇带来的新增住房需求。未来城镇化进程仍将 为房地产市场创造巨大需求。 p改善性需求。即随着收入提高，城镇人均住房面积增加带来的改善性住房需求。 p拆迁需求。即随着时间推移，存量住房由于不能满足居住需求或城市发展规划等而 不得不进行的拆迁重建，以此形成的需求。 p家庭裂变。当前家庭规模以二、三、四人户为主, 其中一人户、二人户逐年增加。 空巢、丁克、单身等正构成家庭新结构，并带来新需求。 p婚房需求。因80年代出生人口较多，最近几年来我国婚房需求将保持高位。
住房需求 p人口自然增长。即总人口增加带来的住房需求。虽然我国人口自然增长率已处于下 四个方面 行态势，但仍处于人口红利期，居住需求依然存在。
城镇化需求：我国城镇化进程仍处于快速推进阶段，按照发达国家的 经验，在城镇化超过70%之前，我国住房建设规模将保持快速增长
p城镇化进程是影响住房新建规模的一个重要因素，在城镇化进程加快时，住房建设投资规模呈现持续快速 增长的态势。如日本在1955~1972年间，住房建设量年均增速为12%，1972年新建住房占当年住房存量的比例超 过6%。这一期间，日本城镇化率从56%增加到72%左右，城镇化率年均增加超过1个百分点； p我国2011年城镇化率为51.27%，离发达国家还有很大的差距。随着未来10-20年我国城镇化的快速推进，由农 民转至城镇的人口，依然会创造很大的购房需求。
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1949 1953 1957 1961 1965 1969 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 数据来源：Wind，世联研究 82.4%
中国的城市化水平跟发达国家相比还有很大差距
中国 日本 美国 91.30%
中国城镇化，推动 住房建设快速增长
51.27%
改善性需求：我国人均住房面积逐渐提高，将释放一定程度的改善性 需求
2012年底，城镇和农村人均住房面积32.9平方米、37.1平方米，分别比2007年增加2.8平方米和5.5平方 米。随着居民收入水平的提高，预计人均居住面积也将持续增加。但从目前政策鼓励中小户型的导 向来看，居住面积的增加可能将受到抑制。
我国城镇人均住房建筑面积稳步提高
城镇人均住房建筑面积(平方米) 40.0 36.2 35.0 29.7 30.0 25.7 25.0 24.5 20.0 15.0 10.0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 21.0 25.3 26.5 27.2 27.9 26.4 27.8 28.5 30.1 30.7 31.6 32.4 33.6 34.1 32.7 32.9 农村人均住房面积(平方米) 37.1
30.6
31.3
31.6
注：人均住房建筑面积（平方米/人）＝实有住宅建筑总面积/居住人口 数据来源：Wind，世联研究
拆迁需求：2000年以前的住房平均楼龄都在15年以上，同时，超过五 成房源是非市场化建造，功能配套不完善，未来拆迁愿望迫切
超过六成的城镇家庭住在2000年以前的住房中
40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 1.0% 0.0% 1949年以前 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 自建住房 数据来源：统计局，世联研究 购买商品房 购买经济适用房购买原公有住房 租赁公有住房 租赁商品房 其他 39.8% 31.5% 26.4% 14.1% 5.7%4.1% 18.3% 12.9% 6.8% 2.4% 18.8% 11.0% 4.4% 4.1% 1950-1959年 1960-1969年 1970-1979年 1980-1989年 1990-1999年 2000-2010年 0.8% 1.6% 19.0% 2010年按照建成年代划分的城镇居民家庭住房状况 37.9% 34.4%
5.3%
2010年城镇家庭户住房产权结构变化
2005年 2010年
家庭裂变：当前家庭规模以二、三、四人户为主, 其中一人户、二人户 逐年增加。空巢、丁克、单身等正构成家庭新结构，并带来新需求
我国家庭规模变动情况
2011 2009 2008 2007 2006 2005 2004 0% 14.0% 10.0% 8.9% 8.9% 9.1% 10.7% 7.8% 10% 一人户 26.0% 25.0% 24.6% 24.4% 24.2% 24.5% 19.6% 20% 30% 31.4% 40% 50% 60% 二人户 三人户 四人户 27.7% 五人户及以上 16.9% 19.6% 21.0% 20.9% 20.0% 19.2% 21.8% 70% 80% 15.4% 16.0% 15.1% 15.4% 16.0% 15.8% 19.3% 90% 100% 29.4% 30.4% 30.4% 30.7% 29.8%
2004年家庭户规模
7.8%
2011年家庭户规模
15.4% 14.0%
19.3% 19.6%
一人户 7.8% 二人户 19.6% 三人户 31.4%
14.0% 26.0% 27.7% 16.9% 15.4%
一人户 二人户 16.9% 三人户 四人户 五人户及以上 27.7% 26.0%
21.8%
四人户 21.8% 五人户及以上19.3%
31.4% 数据来源：统计局，世联研究
婚房需求：2012年我国结婚登记1297.1万对，同比小幅增长。因80年 代婴儿潮出生人口较多，我国最近几年婚房需求保持在高位
4000 3000 2000 1000 0 1949 1953 1957 1961 1965 1969 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 1500
我国出生人口呈现下降趋势
60婴儿潮
出生人口（百万人）
80婴儿潮
全国登记结婚对数处于高位，但增速下降
登记结婚对数（单位：万对） 同比增长（%，右轴）
20% 15%
1000
10% 5%
500
0% -5%
0 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 数据来源：Wind，世联研究
-10%
人口增长一：总人口-中国人口增长率持续下降，预计将在2030年前后 达到人口零增长。期间，年龄段的变化会带来产品需求的差异
我国人口出生率和自然增长率80年代后趋势性下降
总人口（万人） 出生高峰 1954~1957 首置：1985~1988 二次：1996~1999 160000 140000 120000 100000 80000 20 60000 40000 20000 0 1949 1953 1957 1961 1965 1969 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 数据来源：Wind，世联研究 15 10 5 0 出生高峰 1962~1969 首置：1993~2000 二次：2004~2011 出生率（‰） 自然增长率（‰） 出生高峰 1980~1989 首置：2011~2020 二次：2022~2031 45 40 35 30 25
人口增长二：购房适龄人口-我国适龄购房人口目前保持在高位运行，随 后会逐年减少，城镇化将抵消部分影响
中国适龄购房人口在高位平台运行
购房适龄人口（百万） 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 1950年 1956年 1962年 1968年 1974年 1980年 1986年 1992年 1998年 2004年 2010年 2016年 2022年 2028年 2034年 2040年 2046年
中国和日本购房适龄人口对比（百万）
中国 日本（右轴） 40 35 30 350 25 20 15 10 100 5% 0% 50 0 1950年 1955年 1960年 1965年 1970年 1975年 1980年 1985年 1990年 1995年 2000年 2005年 2010年 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 2050年 5 0
占总人口比例（右轴，%） 40% 500 35% 30% 450 400
25% 300 20% 250 15% 10% 200 150
数据来源：UN，世联研究
人口增长：老龄化-未来我国人口红利期会衰退，老龄化进程也正在加 快，因此养老地产将进入加速发展阶段
我国人口红利期将逐步缩短
儿童抚养比 （<15） 15-64)="" 90%="" 80%="" 70%="" 60%="" 50%="" 40%="" 30%="" 20%="" 10%="" 0%="" 1950="" 1956="" 1962="" 1968="" 1974="" 1980="" 1986="" 1992="" 1998="" 2004="" 2010="" 2016="" 2022="" 2028="" 2034="" 2040="" 2046="" 2014年="" 数据来源：un，世联研究="" 2034年="" 老年抚养比（65+）/(15-64)="" 总抚养比=""><15 &="">
2014年我国总抚养比 将达到最低值37.38%
2034年我国总抚养比 将超过临界值50%， 达到50.36%
人口红利期
人口结构与房地产：中国人口抚养比快速下降时，投资率和房屋新开工 明显上升。2011年或许将成为中国新开工面积的拐点
中国投资和人口结构走势
总抚养比 (<15 &="" 65+)/(15-64)="" 90.0%="" 80.0%="" 70.0%="" 60.0%="" 50.0%="" 25.0%="" 40.0%="" 20.0%="" 30.0%="" 20.0%="" 10.0%="" 0.0%="" 1952="" 1957="" 1962="" 1967="" 1972="" 1977="" 1982="" 1987="" 1992="" 1997="" 2002="" 2007="" 2012="" 2017="" 15.0%="" 10.0%="" 5.0%="" 0.0%="" 0.00="" 1999="" 2001="" 2003="" 2005="" 2007="" 2009="" 2011="" 2013="" 2015="" 2017="" 2019="" 0.0%="" 5.00="" 10.00="" 20.0%="" 30.0%="" 固定资本形成总额/gdp（左轴）="" 50.0%="" 45.0%="" 40.0%="" 35.0%="" 30.0%="" 15.00="" 20.00="" 50.0%="">
房屋开工和抚养比的关系
房屋新开工面积（亿平米，左轴） 总抚养比 (<15 &="" 65+)/(15-64)="">
40.0%
10.0%
数据来源：Wind，世联研究
世联研究认为，人口年龄结构将影响房地产市场发展的长期趋势。
1、我国住房需求目前仍然旺盛。除了城镇化为房地产带来一定的新增需 求外，人口自然增长、拆迁、家庭裂变、婚房需求等也将在一定程度上 支撑当前的房屋销售。 2、从美国、日本人口和房地产市场的关系来看，新开工面积的拐点通常 在人口抚养比附近，我们相信中国的新开工面积或许在2011年见顶，从 而宣告中国房地产进入下半场。 3、从人口的角度来看，中国经济当前固定资产投资里房地产贡献的天花 板将逐步来临，“去地产化”的经济转型正在进行当中。
世联地产成立于1993年，是国内最早从事房地产专业咨询的服务机构。2007年，世联地产整体改制，成立深圳世联地产顾问股份有限公司。2009年8
月28日，世联地产在深圳证券交易所成功挂牌上市，成为首家登陆A股的房地产综合服务提供商。经过18年的发展，世联地产现已成为全国性的房地产市 场服务提供商。至今，世联地产拥有29家分支机构，已为全国200多个城市的客户、超过3000个房地产项目提供了高品质的房地产综合服务。
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