有關(guān)市場供求關(guān)系論文
供求關(guān)系是市場運行的基礎(chǔ),且其運行狀態(tài)對于市場規(guī)模與潛力具有重要意義。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的有關(guān)市場供求關(guān)系論文，供大家參考。
有關(guān)市場供求關(guān)系論文范文一：從市場供求關(guān)系理論看中國房地產(chǎn)市場
【摘 要】住房問題是關(guān)乎國計民生的大事，影響著老百姓的生活成本和幸福感;但是，近年來，中國房價居高不下，完全超出老百姓可以承受的程度，剛畢業(yè)的大學(xué)生更是在北京這種高房價的城市過著蝸居的生活。對于房價高的各種評論不絕于耳，到底誰應(yīng)該對高房價負(fù)責(zé)，人們也是眾說紛紜。在此背景下，本文僅從微觀經(jīng)濟學(xué)中的市場供求關(guān)系理論的角度來對此問題加以分析，剖析高房價背后隱藏的經(jīng)濟本質(zhì)，并提出改進(jìn)措施。
【關(guān)鍵詞】房價;供求;稅收
近年來，高房價一直困擾著不少人，也給人們的生活帶來不少的煩惱，即便國家出臺各種政策來抑制房價，但都沒有起到明顯效果。房屋空置率高和百姓居無住所成為當(dāng)前面臨的嚴(yán)峻問題，兩者的矛盾發(fā)人深省。本文就是從房地產(chǎn)市場面臨的現(xiàn)狀出發(fā)去發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象背后的本質(zhì)，從而為健全房地產(chǎn)市場提出自己的建議。
一、房地產(chǎn)市場現(xiàn)狀
隨著國家政策的出臺，通過控制房價、調(diào)整住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)、信貸控制等措施，對于土地和房屋的開發(fā)投資增速在放緩，但是供需矛盾仍將繼續(xù)存在，房地產(chǎn)價格仍然呈現(xiàn)上升趨勢。
目前我國國民經(jīng)濟高速發(fā)展，居民收入也在持續(xù)增加，但是房價的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過居民收入的增長速度;房地產(chǎn)市場商品房空置率很高，房價過高;房地產(chǎn)市場融資結(jié)構(gòu)單一，過度依賴銀行貸款。
二、基于供求理論的分析
微觀經(jīng)濟學(xué)中的市場供求理論認(rèn)為，當(dāng)商品的供給等于需求時，市場達(dá)到均衡，從而得到的就是均衡數(shù)量和均衡價格，在此情況下，實現(xiàn)帕累托效率。但現(xiàn)在的高房價主要由供需不平衡所致，下面就分別從需求和供給兩方面加以分析。
首先，住房需求方面。住房可以看成是一種普通商品，即隨著市場價格的上升需求量下降。需求曲線如圖一所示：
從微觀經(jīng)濟學(xué)的角度看，房地產(chǎn)市場的需求主要由自主性即剛性需求、投資和投機需求組成。但隨著政府調(diào)控力度的加大，比如限購令的實施、提高首付比例、取消貸款優(yōu)惠政策等，來最大限度地抑制投資和投機需求。如今，這些舉措取得了較為顯著的效果，房地產(chǎn)市場的投資和投機需求得到基本遏制，因而，剛性需求基本覆蓋整個住房需求。并且隨著居民收入水平的提高，以及中國人對于產(chǎn)權(quán)的偏好，使得對于住房的需求較高，并且在缺乏彈性的情況下，對購房者來說并不是一件有利的事情，在下面的分析中讀者可以知道為什么對于購房者來說不利。此時的需求曲線如圖二所示：
其次，住房供給方面。由于住房是普通商品，隨著價格的上升供給也會隨之增加;雖然在短期內(nèi)供給數(shù)量是固定的，但長期來看，隨著價格上升以及土地資源的國家壟斷性和投資商的投資慣性使得住房供給也是呈現(xiàn)上升趨勢，但增速在放緩?；镜墓┙o曲線如圖三所示：
根據(jù)圖二和圖三，我們得到住房市場的均衡價格P1和均衡數(shù)量Q1。如圖四：
三、高房價的原因
1.供給角度
首先，房地產(chǎn)開發(fā)商對于房屋的供給量在下降。原因表現(xiàn)在：首先，房地產(chǎn)市場是個寡頭壟斷的市場，供應(yīng)商為了實現(xiàn)壟斷利潤的最大化會減少房屋數(shù)量的供給，加之購房者對于住房需求的彈性缺乏使得供應(yīng)商的“陰謀”得逞;其次，隨著國家限購令的出臺，一方面遏制了需求者對于住房的投資和投機需求，但是另一方面也會使得供應(yīng)商試圖減少新住房的供給來維持原有的價格，二手房的供給量也在下降。
其次，建造住房成本的上升，主要體現(xiàn)在土地成本增加上;還有住房供給結(jié)構(gòu)不合理和供給的戶均面積不斷擴大也是房價上漲的原因。
因為壟斷是房地產(chǎn)價格居高不下的根本原因，那么本文主要將住房供應(yīng)量減少歸咎與壟斷，再加上購房者對于住房的剛性需求，可以從圖中看出為什么房價會提高。如圖，P1是上文分析的市場的均衡價格，隨著供應(yīng)量的減少，供給曲線向上移動，使得均衡數(shù)量和均衡價格變?yōu)镼2和P2，P2>P1;但是，房屋供應(yīng)商憑借其壟斷地位，不會將其所擁有的全部房屋出售出去，而僅僅出售Q3數(shù)量的房屋，并且在需求不變的情況下實現(xiàn)其利潤的最大化。價格的上升就會給購房者傳遞一個信號，使得購房者認(rèn)為房地產(chǎn)市場前景良好，就會高估其市場價值，產(chǎn)生很大的房地產(chǎn)市場泡沫，一旦泡沫破裂將會產(chǎn)生不可想象的后果。
2.從政府的稅收政策角度
在圖五所反映的市場供求條件下，國家在上海、重慶試點征收房產(chǎn)稅會將稅負(fù)大部分轉(zhuǎn)移給購房者，這對于購房者來說不利，對房地產(chǎn)開發(fā)商來說并沒有起到很好的遏制作用，從圖六中可以看出由于需求曲線的價格彈性較小，征收房產(chǎn)稅對需求的影響不會太大，但是會減少供應(yīng)商的房屋供應(yīng)量，也就是圖中需求曲線的繼續(xù)上移，此時的均衡價格是P4，即為購買者支付的價格，圖中的P5，即為房地產(chǎn)開發(fā)商收到的價格。很明顯，(P4-P2)>(P2-P5)，涵義是征收房產(chǎn)稅，使得購房者多支出的數(shù)額多于開發(fā)商少得到的數(shù)額;并且由于供給量的減少還存在著凈損失，這都是市場低效率的表現(xiàn)。因此，本文認(rèn)為國家試點征收房產(chǎn)稅，雖然能在一定程度上起到減少供應(yīng)商壟斷利潤的作用，但是相比起來，購房者受到的限制會更大，只能減少需求者的投資和投機的需求，但是自住需求的剛性現(xiàn)狀使得購房者稅負(fù)更重，不能很好的解決房地產(chǎn)市場的供需矛盾。
四、建議
本文認(rèn)為，通過房地產(chǎn)市場供需兩方面的分析可以看出，房價居高不下的原因在于整個房地產(chǎn)市場需求和供給不均衡，存在著矛盾。在住宅需求剛性的限制下，如何做才能有效解決供需矛盾實現(xiàn)房價能合理體現(xiàn)房屋價值，讓人們有房可住，也是當(dāng)下很多學(xué)者在討論的問題。國家也在出臺一系列措施，比如上文提到的限購令、抬高首付比例、取消貸款優(yōu)惠政策、房產(chǎn)稅等流轉(zhuǎn)費用的增加等都在一定程度上穩(wěn)定了房價，但背后也存在著隱患。本文認(rèn)為，在中國這種現(xiàn)實情況下，有效的緩解市場供需矛盾的一個措施是建立合理的房地產(chǎn)供給結(jié)構(gòu)，建立一個社會保障性住房體系和市場化的商品房運作體系并行的細(xì)分化的房產(chǎn)供應(yīng)市場。
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有關(guān)市場供求關(guān)系論文范文二：福建省房地產(chǎn)市場供求關(guān)系的計量研究
[摘 要] 房地產(chǎn)是一種稀缺資源,既是生產(chǎn)要素,又是生活必需品,還是投資品。它對我國國內(nèi)生產(chǎn)總值有重要影響。文章應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)原理和房地產(chǎn)市場供求理論，建立福建省房地產(chǎn)市場供求的計量經(jīng)濟聯(lián)立方程模型，并對模型進(jìn)行動態(tài)模擬檢驗，以確定模型的有效性和預(yù)測能力。
一、 引 言
經(jīng)過十余年的發(fā)展，福建省住宅市場的供應(yīng)與需求總量都出現(xiàn)了明顯的增長，產(chǎn)品類型也不斷推陳出新。
“十五” 期間，全省房地產(chǎn)開發(fā)完成投資 1 854. 73 億元，是 “九五” 時期的 2. 2 倍，增幅比城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資高 3. 0 個百分點，占城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資 27. 5% ，比 “九五” 時期提高了 5. 8 個百分點;5 年累計竣工房屋面積 6 079. 75 萬平方米，銷售面積 6 472. 94 萬平方米，分別比 “九五” 增長1. 2 倍和 1.5 倍;銷售額 1 577. 46 億元，比 “九五”增長 2.0 倍。
盡管近兩年，國家一再出臺控制房地產(chǎn)投資規(guī)模、 平抑房價的各項宏觀調(diào)控政策，福建省房地產(chǎn)投資仍然保持強勁勢頭。根據(jù)福建省統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)顯示，2006 年福建省房地產(chǎn)開發(fā)投資787136 億元，增長 45. 7%。其中，商品住宅開發(fā)投資 511. 68 億元，增長 40. 7% ，占房地產(chǎn)開發(fā)投資的 65. 0%，居主導(dǎo)地位。
商品住宅的銷售量達(dá)到2021. 69 萬平方米，商品房空置面積持續(xù)下降，全年下降 30.19%。在空置商品房類型中，商業(yè)營業(yè)用房占 46. 6%，商品住宅占 28. 5%。2006 年福州、廈門、泉州三市房屋銷售價格分別上漲 6. 7%、 7%和5. 8% ，高房價的趨勢沒有得到抑制。房價持續(xù)地走高，從根本上講，是由供求關(guān)系決定的。究竟是什么因素影響著福建省的商品房的供給與需求? 目前的房地產(chǎn)市場是否已經(jīng)出現(xiàn)泡沫?為了弄清這些問題，需要通過歷史數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型幫助我們了解房地產(chǎn)供求關(guān)系的影響因素以及影響程度。本文利用 1997 年到 2005 年的數(shù)據(jù)建立供求的模型，對福建省住宅市場供給需求關(guān)系等內(nèi)容進(jìn)行分析研究，并對近幾年的供求平衡的偏離程度進(jìn)行分析。
建立的供求模型是以商品房的供求為例的。
一般來講，影響房地產(chǎn)需求變化的因素較多，主要有:房地產(chǎn)價格、 國民收入水平、 城市人口、城市化水平、 經(jīng)濟政策、 預(yù)期等，而本文主要考慮國民收入以及價格對需求的影響。影響房地產(chǎn)供給變化的因素也有很多，本文主要是考慮上期房地產(chǎn)需求以及價格，房產(chǎn)投資對供給的影響。
二、 模型設(shè)計
(一)模型結(jié)構(gòu)建立一個能反映房地產(chǎn)供求關(guān)系的計量經(jīng)濟聯(lián)立方程模型，共選取了 2 個內(nèi)生變量、 1 個滯后變量和3個外生變量，變量之間的關(guān)系如圖 1 所示。
(二)模型的變量說明根據(jù)圖1 中具體的經(jīng)濟關(guān)系，并充分考慮圖中各變量歷史資料的可獲取、 確定模型的變量。
1. 內(nèi)生變量Y1—— —商品房本年銷售面積;單位：萬平方米Y2—— —商品房本年施工面積;單位：萬平方米根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性，采用商品房本年銷售面積來表示市場需求。用每年施工面積來表示市場供給量。
2. 內(nèi)生滯后變量Y1-1—— —商品房本年銷售面積前一期值;單位：億元由經(jīng)驗可得知前一期市場需求會影響房產(chǎn)市場供給。
3. 外生變量X1—— —商品房本年銷售價格;單位：元 / 平方米X2—— —房地產(chǎn)企業(yè)的總投資;單位：億元119X3—— —居民消費水平;單位：元 /人
(三)模型結(jié)構(gòu)方程式根據(jù)圖1，構(gòu)造模型的結(jié)構(gòu)式如下：y1=c(1)*log(x1)+c(2)*x3 (1)y2=c(3)*x1+c(4)*x2+C(5)*y1(-1) (2)方程(1)反映房地產(chǎn)市場需求的形成，它與銷售價格以及居民消費水平有關(guān)。方程(2)反映房地產(chǎn)市場供給的形成，它與銷售價格、房地產(chǎn)市場投資額以及前一期房地產(chǎn)市場需求有關(guān)。
三、 模型的參數(shù)估計及檢驗
(一)數(shù)據(jù)來源本模型參數(shù)估計采用時間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來自 2007 年 《福建省統(tǒng)計年鑒》 ，樣本區(qū)間為 1997～2005 年。數(shù)據(jù)處理與模型計算采用的是 Excel2000和 Eviews3.1 軟件。(二)參數(shù)估計利用 Eviews3.1 軟件對模型采用二階段最小平方法(2SLS)進(jìn)行參數(shù)估計，參數(shù)估計結(jié)果如下：
(三)模型檢驗本模型估計出來的參數(shù)所反映的經(jīng)濟意義與經(jīng)濟理論和實踐相符;在 0.05 顯著性水平下本模型各方程均能通過顯著性檢驗;各方程的擬合優(yōu)度均大于 0.97;估計參數(shù)在 0.05 顯著性水平下能夠通過參數(shù)的顯著性檢驗。
上述結(jié)論表明，本模型的參數(shù)估計結(jié)果在經(jīng)濟意義和統(tǒng)計意義上均具有一定的可信度。
四、 歷史模擬和事后預(yù)測
(一)內(nèi)生變量歷史值與模擬值為了檢驗?zāi)Ｐ陀糜谀M分析的可靠性，本文運用上述模型對樣本期數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，并進(jìn)行事后120預(yù)測，通過計算內(nèi)生變量 1997~2005 年模擬值與實際值的相對誤差來考察模型的預(yù)測能力。計算結(jié)果見表 1。根據(jù)表 1 的數(shù)據(jù)顯示，絕大部分誤差均小于5%，模擬效果良好。 其中 Y2 的模擬誤差相對于 Y1來說較好。在 2004 年的 Y1 值內(nèi)生變量模擬值及相對誤差表曾一度達(dá)到 11%，這是由于 2004 的Y1 值的缺失，應(yīng)用插值法來得到一個估計值。 這本來就存在著些許誤差，結(jié)果導(dǎo)致了模擬值和實際值的相對誤差達(dá)到 11%。這是由于數(shù)據(jù)不全造成的.
二)均值相對誤差(MPE)均值相對誤差(MPE)表示被解釋變量在樣本期間每個時期的模擬值 R(t)和 實際值 W(t)的平均相對離差，可用于測度事后預(yù)測向上或向下偏倚的程度。均值相對誤差(MPE)越接近于零，模型預(yù)測的上下偏倚程度越好。表 2 中顯示,各項均值相對誤差(MPE)接近于零，表明此模型的系統(tǒng)誤差較小，模型的預(yù)測性能較好.
三)均方根相對誤差(RMSPE)均方根相對誤差(RMSPE)表示被解釋變量在樣本期間每個時期的模擬值與實際值之間的絕對對應(yīng)程度，主要用于評價模擬值序列與實際值序列的總體擬合度.
從表 3 可見，各項均方根相對誤差(RMSPE)均較小，表明模擬值和實際值的平均偏離程度小，該模型的總體擬合很好。五、 結(jié) 論本文所建立的福建省房地產(chǎn)市場供需的計量經(jīng)濟模型，經(jīng)過參數(shù)估計表明參數(shù)估計結(jié)果在經(jīng)濟意義和統(tǒng)計意義上均具有較強的可信度。經(jīng)過動態(tài)模擬檢驗，各項檢驗結(jié)果都非常理想，表明此模型能比較準(zhǔn)確地模擬福建省房地產(chǎn)供需在樣本期間的動態(tài)變化。因此，該模型系統(tǒng)具有較好的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力。
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有關(guān)市場供求關(guān)系論文相關(guān)論文：
1.淺談市場營銷論文