面对我国房地产业如火如萘的发展，房地产经济研究的数量分析工具迫切需要系统梳理。本书运用经济分析法探讨了房地产经济的运行规律，提出X平方分布模型是对中国住房需求量预测的准确描述，为住房政策目标提供结构数据。并分析了房地产周期，房地产泡沫，房地产税收，房地产金融等内容。预测、规划、调控方能与时俱进。

序(1)

前言(1)

第一章房地产统计指标体系(1)

一、平均数、中位数、众数的含义(1)

二、建筑面积、居住面积、使用面积的含义(3)

三、中国房地产开发经营统计基层报表制度(7)

四、中美住宅与房地产投资开发统计体系比较(9)

第二章房地产市场供求动态模型（20)

一、蛛网模型（20)

二、闲置一过度需求模型(21)

三、价格一租金模型（23)

四、费尔一杰斐非均衡模型(27)

五、绝对非均衡模型(28)

第三章城市布局动态规律（35)

一、对城市空间布局的研究(35)

二、对居住空间演变的研究(36)

第四章房地产周期规律（41)

一、宏观经济的周期研究(41)

二、房地产周期的研究(42)

三、房地产周期的解释(44)

四、经济周期的景气分析(45)

五、经济周期的谱分析(47)

第五章房地产泡沫(51)

一、房地产泡沫、房地产热、房地产景气的含义(51)

二、房地产泡沫形成的原因(53)

三、房地产泡沫模型(55)

四、房地产泡沫测度(57)

第六章房地产经济系统仿真(59)

一、四象限房地产系统(59)

二、基于Madab系统仿真模型(61)

第七章住房面积的概率分布规律(69)

一、住房面积概率分布的非正态性(69)

二、住房面积x2分布假设检验(72)

三、住房面积x2分布与历史数据的比较(75)

四、住房面积x2分布是住房商品化的体现(76)

第八章住宅发展演变规律(80)

一、世界各国住宅产业发展的一般规律(80)

二、美、日等国住宅产业发展阶段简述(82)

三、住宅占有演进的定量描述(86)

第九章居住水平的细化描述(89)

一、总量指标体系(90)

二、结构指标体系(92)

第十章住房层次结构动态分析(94)

一、中国的住房分层次供应体系(94)

二、住房层次的动态调整(97)

三、住房贫困保障线的确定(100)

第十一章住房需求的长期动态预测(103)

一、常用预测方法(103)

二、长期新建量的动态预测(105)

三、长期分档次的动态预测(108)

四、长期淘汰量的动态预测(110)

五、住房淘汰量的理论计算(111)

第十二章住房政策动态(114)

一、各国住宅政策的演变(114)

二、住房市场的变化的历史潮流(121)

三、我国住房政策概况(123)

四、x2分布对房地产政策的启示(132)

第十三章房地产税收动态(136)

一、我国房地产有相关税收的标准(136)

二、税种选择的原则(144)

三、“重保有，轻交易”的原则(147)

四、租税费的选择(148)

五、房地产中的税费调整问题(153)

第十四章房地产金融动态(162)

一、授人以鱼，不如授人以渔(162)

二、各国住房金融政策模式比较(165)

三、税收减免的扶持(166)

四、政府担保的扶持(168)

五、住房公积金的探讨(169)

六、房地产信托(REITs)的探讨(172)

参考文献(178)

房地产周期的解释

一类有关房地产周期成因的解释将房地产市场的波动归因于开发商的“短视”，从开发商做出决策到项目竣工存在着一定的“时滞”，开发商往往在市场景气(如需求上升、价格上涨)的时候做出项目投资决策；而当项目竣工时，市场条件已经改变(需求下降)，众多开发商的集体行为导致了高空置率的出现。这类解释虽有一定道理，但并不符合普遍的事实。上述原因难以解释普遍的市场衰退现象。

另一类解释把目光投向了资本市场，认为是信贷机构的“纵容”和“恐惧”行为导致了房地产的周期波动，即：当市场景气，开发商向银行争取贷款时，银行无一例外地予以贷款；而当市场开始衰退，有的开发商无法按时清偿贷款时，信贷机构又出于“恐惧”心理而全面收缩房地产信贷，造成大量开发项目运转停滞，从而造成了房地产市场的大幅波动。这类解释与开发商短视的解释异曲同工。

Pyhrr和Born(1994)将经济周期中的基本变量和房地产价值联系起来进行研究，考察了价格水平波动、通胀水平波动和房地产生命周期等变量对房地产收益和价值的影响，从而确立了基本经济变量在房地产周期模型中的地位。

随着经济理论工具的发展，新的工具被引入房地产周期分析之中。Grenadier利用期权定价理论研究了房地产市场持续低谷的原因。他认为，需求不确定性、物业改善成本和建筑工程的时滞是房地产周期的主要成因。在他看来，开发商并不是短视的，他们之所以会在市场景气时大量开发是出于上述三个成因而采取的最优决策。Clinloy(1996)将房地产出租率定义为空置率和预期新建房地产吸纳率的函数。当经济中出现房地产超额需求时，空置率减少，租金上升超过了开发商原来的预期，新的开发项目全面启动，从而导致了房地产市场的过热以及其后的过冷。

在房地产周期成因的研究中，有一类特殊的文献以房地产泡沫为研究对象。其代表是Robert H．edelstein和JearlMichel Paul(1999)。他们利用土地价格预期模型解释了日本20世纪90年代初遭遇的房地产泡沫破裂，认为产生并打破泡沫的主要原因是低利率、国际资本流动、严格的土地利用限制、优惠房地产投资的税收政策和无弹性的土地供给。上述基本的经济条件导致了过高的土地价格预期，引发了房地产投资过热，最终形成了脆弱的泡沫，当意外冲击发生时(土地利用限制弱化)，泡沫破裂。

在对1985～1994年全球房地产周期波动的解释中，Bertrand(1996)分析了形成周期的国际因素和国内因素，认为国际资本流动(日本的对外投资)、各国资本市场自由化、金融管制的放松、扭曲的财政政策和土地利用制度是全球房地产周期波动以及泡沫崩溃的主要原因。

综上所述，房地产周期的成因可分为两类，即基本经济条件和预期。P44-45

数学语言“微言大义”，具有简洁精确、抽象规范的特征，并由此导致其描述的通用性；数量分析已经成为经济管理等领域研究中不可或缺的工具和语言。

改革开放以来，中国的房地产研究随着产业的发展取得了较大的成绩，数量分析方法也逐步运用到房地产研究中去，但尚未成为主流。这种局面。不仅给房地产研究的中外交流带来不便，也使我们难以理解和借鉴国外成熟的房地产理论和方法；更影响到对中国房地产理论和实际问题研究的质量。比如，这些年来对于中国房地产发展的评价、预测、预警等，由于缺乏社会公认的、严密的、模式化的数量方法，以至于对于如何进行市场调节、产业调控等问题的认识上存在很大的争论；再比如，仅仅一个反映房地产价格涨幅的指数，因为没有统一的编制方法和可靠的结论。给政府、市场主体和社会了解房地产带来诸多不便。看来，在中国房地产的研究中，数量分析方法理应作为重要的问题予以高度的重视。

陈则明博士的《房地产经济动态分析方法》一书。正是适应这种需要应运而生。该书是以他的博士论文《住房占有规律》的核心观点为基础，结合他在上海社会科学院房地产业研究中心3年来参与“中国房地产市场评价体系”和“房地产价格指数方法”等多项研究中运用数量分析方法获得的成果和心得，并借鉴了国际的经验和方法综合研究而成。

值得引起注意的是，在该书中作者否定了人们通常认为住房分布的对称规律，提出了中国的x2分布规律。这种分布模型至少是对中国住房分布更为准确的一种描述，具有广泛的应用前景。以此模型可以量化研究住房占有的结构．方便进行住房需求量和淘汰量的预测，为住房政策目标提供结构指标，对住房相关政策和科学决策提供理论依据。作者的探索给出了一个新的思维角度，其发现有可能发展为新的理论框架甚至体系。当然，这需要在以后的岁月中得到检验、修正和完善。

该书涉及到房地产经济中的一些前沿专题，虽篇幅较短，但包含了一些应予重视的独到见解。其内容反映作者对中国房地产现状有比较清晰的认识，也对中国房地产的未来有比较清醒的预见。

房地产业和房地产市场在中国的成熟还有一个漫长的过程，理论的发展还有巨大的空间。动态的社会现象，需要动态的分析方法。房地产的许多奥秘等待着我们共同去挖掘。读完此书的感觉是“不过瘾”。例如，“房地产泡沫”、“房地产周期”等重大问题，作者还未提出一个科学的研判体系。作者仅对这些专题做了归纳，对进一步研究提供了入口。

任重而道远。人们期待作者在未来的岁月中，有更多更好的研究成果提供给社会，并在房地产数量分析方法上作出更多的贡献。作为一个年长者和同事，我对此抱有充分的信心。