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中国城市商品住宅价格：统计方法与变化规律 摘要：住房价格问题是当前我国各级政府和社会各界最关注的热点之一，这也突显了在我国住房市场中实现高质量住房价格统计的重要性。本文首先从理论和实证两个角度分析了三种主流住房价格统计方法在我国新建商品住宅市场中的适用性，指出当前我国住房价格统计中主要使用的非同质性方法（“商品房平均价格”）和样本匹配方法（“70个大中城市房地产价格指数”）均可能存在对住房价格真实涨幅的系统性低估，特征价格法则更有可能实现对新建商品住宅价格走势的准确反映。基于这一认识，本文利用特征价格法和全样本真实交易数据，首次计算得到35个大中城市2006年至2010年间新建商品住宅同质性价格指数。统计结果显示，这一期间各主要城市——尤其是若干东部地区热点城市持续处于住房价格快速上涨过程中，且这种上涨已经明显脱离了经济社会基本面的支撑，需要特别警惕可能由此引发的住房价格泡沫和居民住房支付能力不足等问题。 关键词：住房价格指数；特征价格法；中国 中图分类号：f293.3 一、引言 以住房价格问题为核心的住房市场问题，已经成为当前影响我国宏观经济稳定发展与社会和谐最关键的因素之一。多个城市出现的住房价格持续大幅上涨，以及由此引发的居民住房支付能力不足、住房价格泡沫累积、住房金融风险加大等社会和经济问题不仅引起了全社会的空前关注，也引发了政府对住房市场的密集干预。与此同时，国内外学者也纷纷引入各种理论和计量分析工具，尝试对住房价格上涨原因做出解读，进而为相关调控政策制定提供依据。 任何围绕住房价格问题的分析、研究和调控政策制定，无疑都需要以对住房价格水平和走势的准确把握为前提。作为我国的官方统计机构，国家统计局自20世纪90年代起就持续开展主要城市房地产价格调查统计工作，现已形成 “商品房平均价格”（以下简称“平均价格”）和“70个大中城市房地产价格指数”（以下简称“70指数”）两大房地产价格指标体系，并均以新建商品住宅价格指标作为其核心。但是，近年来这两项统计指标的真实性、准确性屡屡受到学术界和公众的质疑与批评。首先，这两项统计数据本身即存在巨大差异。以北京、上海、广州、深圳四个传统一线城市2005年3季度至2010年2季度间①新建商品住宅价格走势为例（图1），“平均价格”给出的年均名义增长率分别为25.8%、13.1%、15.6%和13.9%，而“70指数”则仅为10.5%、3.1%、6.4%和5.2%，不足前者的一半。这种统计数据 “打架”现象显然使得数据使用者无所适从。其次，也是更为重要的，这两项指标被普遍认为明显偏离公众对住房市场运行状况的感知，特别是被怀疑存在对住房价格上涨幅度的严重低估。尤其是“70指数”，消除通货膨胀影响后前述四个城市在2005年3季度至2010年2季度间的新建商品住宅价格年均涨幅分别仅为8.5%、0.5%、3.7%和2.4%——显然很难将其与“住房价格问题”联系在一起。2010年初的“1.5%”事件②，更是将上述批评和质疑推向了顶峰。 在此背景下，进一步改进住房价格统计指标，实现对住房价格——尤其是当前最受关注的新建商品住宅价格水平及其变化轨迹的及时、真实、准确度量，为政府管理和调控决策提供科学依据，并为相关分析和研究提供高质量数据基础，成为当前我国房地产经济学界和统计学界研究者共同面临的重要任务。作为一种尝试，本文以住房价格统计方法为关注重点，通过理论和实证分析证明特征价格法是我国新建商品住宅价格统计最适宜的方法，并利用全样本真实交易数据，在国内首次开展了覆盖全部35个大中城市的同质性新建商品住宅价格指数编制，以期能够实现对当前我国住房市场运行状况——尤其是所存在的住房价格问题有一个更准确认识。 二、我国新建商品住宅价格统计方法的理论分析 概括而言，住房价格统计主要涉及两个关键性技术问题，即基础数据源选择和价格统计指标编制方法（以下简称“价格统计方法”）设计。其中，基础数据源选择基本遵循统计指标编制的一般原则，即在一定的可行性条件约束下，满足真实性、准确性、全面性和及时性等基本要求（吴璟、刘洪玉，2007）。基于这一原则，全样本真实住房交易数据被公认为住房价格统计的理想基础数据源。同时，随着2004年以来各主要城市房地产市场信息系统的逐步建立完善，此类数据目前在我国也已经具备了良好的可获得性。因此，以真实交易数据取代开发企业填报数据或抽样调查数据，已经成为当前我国住房价格统计在基础数据源选择方面的总体趋势，并已经被明确列入2011年2月国家统计局发布的新版《住宅销售价格统计调查方案》中。 相比之下，住房价格统计方法设计则更为复杂和困难，也远未达成共识。住房和住房市场所固有的空间固定性、高度耐久性、高度异质性、交易不频繁性和非集中性等特点，使得住房价格统计不能简单套用普通商品和金融资产价格统计的一