房地产开发的分类精选(九篇)

第1篇：房地产开发的分类范文

1.1指标选取

某个特定区域房地产市场价格影响因素较多，涉及到社会、经济、政策、法律制度等多方面。但从经济学角度分析，影响区域房地产市场价格最主要的因素可以概括为区域房地产市场供给和需求水平。因此，本文根据《安徽省2012年统计年鉴》和2011年安徽省各城市国民经济和社会发展统计公报数据，选取2011年安徽省16个地级市24个与房地产市场相关数据①，分别是：房地产开发企业情况、房地产开发投资总额、房地产开发企业个数、房地产开发建设房屋建筑面积、商品房销售面积、商品房销售额、商品房平均销售价格、住宅销售平均价格、施工房屋面积、竣工房屋面积、本年新开工面积、本年完成开发土地面积、地区GDP、人均GDP、城镇居民人均住房建筑面积、家庭年总收入水平、城镇居民人均可支配收入、家庭消费总支出、人均消费性支出、CPI指数、平均工资水平、城镇居民家庭恩格尔系数、城镇化水平、年末城镇总人口数。在上述24个指标中，依据房地产市场价格由供给和需求决定加以筛选，经过筛选后，留下13个用于系统聚类分析的指标，具体包括：人均GDP、商品房平均销售价格、城镇居民人均住房建筑面积、城镇居民家庭可支配收入、人均消费性支出、CPI指数、平均工资水平、城镇居民家庭恩格尔系数、城镇化水平、商品房销售面积、房地产开发投资总额、住宅投资和商品住宅销售面积。

1.2选取指标的说明

X1—人均GDP（元/人）：反映了一个地区经济发展水平、经济实力和社会富裕程度。GDP常常被看成显示一个国家或地区经济状况的一个重要指标，较高的人均GDP反映出一个国家或地区具有较高的经济发展水平和经济实力，也往往是人口比较聚集的地区，对于住房的需求也比较大。同时，房地产业、房地产市场和地区国民经济有很强的相关性，人均GDP也是房地产业和房地产市场发展状况的反应。因此，人均GDP是影响地区房价水平的一个重要因素。X2—商品房平均销售价格（元/m2）：是对房地产市场进行归类的最重要指标，本文主要是依据不同城市商品房价格平均价格水平的差异程度进行聚类，找出同类内部的共同之处，不同类之间的差别。因此商品房价格水平是分类的一个重要指标。本文中商品房价格水平指标采用的是各个城市商品房平均价格水平。X3—城镇居民人均住房建筑面积（m2/人）：是城镇居民家庭已经投入使用的居住总面积除以常住居民总人数，反映了家庭常住居民对消费性住房产品的需求量大小，直接影响到城市住宅房地产市场的需求。X4—城镇居民人均可支配收入(元/人)：可以反映一个地区城镇居民的购买力和对区域房地产市场价格承受能力，也反映出居民消费房地产商品的购买能力。人们都能接受这样的概念：收入水平高的城市，房地产市场活跃度较高。因此，选择城镇居民家庭可支配收入作为分析的变量非常有必要。X5—人均消费性支出(元/人)：反映了一个地区的生活成本，人们首先必须生存，满足基本的生活需要才可能考虑购买住房和投资需求，因此人均消费支出对于影响房地产市场的需求也是一个重要的因素。X6—CPI指数（%）：反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况。CPI指数反映一个地区的价格变化情况，当然其中也包含房地产市场价格变化，所以在进行房地产市场分类时需要考虑CPI指数。X7—平均工资水平(元/人)：反映了一个地区的劳动报酬率大小，可以与房地产价格水平相比较，用以反映房地产价格和收入的偏离程度，可以影响区域房地产市场需求。X8—城镇居民家庭恩格尔系数（%）：是居民家庭食品消费支出占家庭消费总支出的比重，可以反映出居民家庭消费结构，恩格尔系数高低也可以体现出居民家庭对房地产商品需求大小，所以划分房地产市场需要考虑到恩格尔系数。X9—城镇化水平（%）：反映的是人口向城镇聚集的过程和聚集程度，用城镇人口占全部人口的百分比表示，是区域经济社会发展进步的主要反映和重要标志，间接反映了城镇人口增加对房地产商品的需求量大小，也会影响房地产市场的供给和需求。X10—商品房销售面积（m2）：包括住宅、办公楼、营业用房和其他房屋的销售面积。X11—房地产开发投资总额（亿元）：反映区域房地产投资水平和供给能力，直接决定了区域房地产市场供给。X12—住宅投资（亿元）：反映区域房地产市场当年住宅投资的水平和供给量，直接决定了住宅房地产供给水平。X13—商品住宅销售面积（万m2）：当年销售的房屋中所销售的商品住宅面积。将上述筛选后确定的13个指标归类如表1。

2数据来源

本文所用数据主要是根据《安徽省2012年统计年鉴》及2011年安徽省各城市国民经济和社会发展统计公报上公布数据，经过作者适当计算得到。指标选取时参考了于洪芹、陈伟、彭向、郑大川、徐琍、王宁等学者使用的房地产市场分类分析指标体系。

3系统聚类分析及结果

3.1系统聚类分析原理

系统聚类分析也称为分层聚类法（HierarchicalCluster），是聚类分析中应用最广泛的一种方法。其基本原理是：开始将样品（或变量）各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最相近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的类加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直到所有样品（或变量）合并为一类为止。系统聚类分析的前提条件是没有事先设定样品（或变量）的分类标准，而它的关键在于计算样品（或变量）之间的“亲疏程度”，也就是样品（或变量）之间的差异程度，这可以通过计算距离来实现。假设共有n个样品（或变量），第一步将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有n类，第二步根据所确定的样品（或变量）“距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其他的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n—1类，第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类。为了直观地反映上述的系统聚类过程，可以把整个分类系统绘成一张谱系图来体现。本文中聚类分析距离的计算采用的是平方欧式距离（SquaredEuclideanDistance）计算个体之间的距离，用组间平均链锁（Between—groupslinkages）距离来计算个体与小类及小类之间的距离。平方欧式距离是两个个体（x,y）之间所有指标变量之差的平方和，数学定义为：其中，xi代表个体x第i个变量的值；yi代表个体y第i个变量的值；k代表所有的变量数目。组间平均链锁距离是指该个体与小类中各个个体距离的平均值，数学定义为：其中，是小类外的个体；Y代表小类，其中包含k个个体；Yi代表小类中第i个个体。

3.2系统聚类分析结果

运用SPSS19.0统计分析软件中的系统聚类分析对安徽省16个地级市的房地产市场价格分类进行聚类分析，得到系统聚类分析树状图（图1）、聚类解（表2）。由图1和表2可以分析出，3类、4类、5类群集解间距较大，结合安徽省16个地级市房地产市场实际情况，笔者认为安徽省16个地市房地产市场合理的区域聚类解取6群集解较为合理，从而得到区域分类结果（表3）。

4结果分析

由表5，结合安徽省16个地级市房地产业及房地产市场发展的实际情况加以分析，可得到以下结论：

4.1A类地区包括合肥市和芜湖市。合肥市和芜湖市作为安徽省经济发展的核心增长极，是皖江城市带承接产业转移示范区的“双核”，是承接长三角地区产业转移的主要地区，在综合经济实力、市场优势、投资规模等方面都占有绝对优势，同时作为安徽省推进城镇化的重点区域，一直以来在省内其房地产业和房地产市场发展较为发达，地区房地产市场价格水平也高于其他地区。其中，省会城市合肥市是皖江城市带承接产业转移示范区、合芜蚌自主创新综合试验区、合肥经济圈的中心城市，加之近年来合肥市积极融入长三角经济圈，上述一系列有利外部环境均为合肥市房地产业加快发展、房地产市场进一步繁荣赢得了得天独厚的机遇。被誉为“长江十大港口”之一的芜湖市，是皖江城市带上的核心城市，同时又是皖南区域经济贸易中心，一直以来综合经济实力较强，在对外开放程度、产业效益、城市规模等方面优势明显，该市房地产市场繁荣程度一直在省内处于较高水平，加之近年来随着芜湖市作为安徽省重点旅游、商贸城市的进一步开发、开放，该市房地产市场需求量较大，进一步刺激了该市房地产市场的发展。

4.2B类地区铜陵市。该市属于安徽省重要的资源型城市，区域集聚和辐射能力较强，人口密度较大，加之优越的沿江地理位置，积极吸引各种经济要素在空间上流动，为该地区房地产业的发展创造了优越条件，促进了该市房地产市场的繁荣，使得该地区房地产市场价格水平一直比较高。

4.3C类地区。包括沿江的马鞍山、安庆市、池州市，淮河以北的的淮南市、蚌埠市、淮北市和皖南的黄山市和宣城市。该地区在空间布局上自南到北分布贯穿了整个安徽省，房地产市场发展水平相对来说处于同一层次。其中，马鞍山、安庆市、池州市、黄山市、宣城市是皖江城市带承接产业转移示范区重要的组成部分，加之2011年由黄山市、池州市、宣城市及安庆市的部分地区组成的皖南国际旅游文化示范区正式设立，为该类地区房地产业和房地产市场的发展带来了机遇。自2010年以来，随着皖江城市带承接产业转移示范区建设的推进、皖南国际旅游文化示范区建设取得积极成效，促进了上述地区房地产产业规模不断扩大、房地产市场主体逐步壮大、房地产项目建设不断加快、房地产市场发展环境不断优化的良好现状，房地产市场价格水平总体而言稳中有升。另外，淮北市、淮南市和蚌埠市是安徽省“两淮一蚌”城市经济群的重要组成部分，近年来随着该区域基础设施建设不断加快，产业布局不断优化、产业集聚大力推进及城镇化步伐不断加快，该地区房地产业发展态势良好，房地产市场价格表现出“小步上扬”趋势。

4.4D类地区滁州市。该地区地处安徽省最东部，紧邻长三角，属于南京一小时都市圈城市群，是安徽东向发展的“最前沿”区域，地理位置极其优越。近年来，该市优越的地理位置有力地促进了房地产业发展，房地产开发投资逐年增加，有力推动了该地区房地产市场整体发展速度和水平，房地产市场呈现“产销”两旺的局面。另外，滁州市自2008年以来启动了“大滁城”建设，城镇化水平不断加快，大批农村人口将涌入城市，加之近年来的“返乡置业”潮都直接增加了房地产市场的需求，为该市房地产业带来巨大市场潜力，房地产市场价格水平在全省处于中上档次水平。

4.5E类地区包括阜阳市、亳州市和六安市。该类地区城镇化水平较低，区域经济综合实力相对较弱较弱,主要是由于在全省的地理位置上不占优势，导致该区域房地产业发展速度较慢，房地产市场生产要素缺乏,房地产投资能力有限，市场需求较为冷淡,加之金融业支撑不足,直接影响了该地区房地产市场投资、开发与供给,导致房地产投资额少、供给少、需求不足，造成整个房地产市场投资信心不足、发展相对落后，房地产市场价格水平整体表现较低。

4.6F类地区宿州市。该地区在地理位置上位于安徽省最北部，本地区经济实力较弱，人均生产总值和基础设施水平均比较低，加之一直以来缺乏房地产市场生产要素，供给少、需求不足，房地产业发展缺乏提升的动力，从而直接影响了房地产业吸引资源集聚的能力和房地产市场发展的水平，导致房地产市场价格水平在安徽省处于最低档次。

5结论

本文采用多元统计分析中的系统聚类分析方法，对安徽省16个地级市房地产市场进行区域划分归类，共划分为6个地区。划分的结果与安徽省各个市房地产市场发展的实际情况基本相吻合。依据该分析结果，可以针对不同地区房地产业和房地产市场发展的现状，在分析该地区房地产市场发展的优势、劣势、机遇、挑战（SWOT）的基础之上，深入分析影响房地产市场价格水平的综合因素、家庭因素、企业因素，并据此结合各地区社会经济发展战略及目标，采取促进各区域房地产业及房地产市场发展的有效措施与对策，从而为各地区房地产业的宏观调控、促进房地产市场可持续发展提供依据。

第2篇：房地产开发的分类范文

国家统计局最新测算结果表明：2003年12月份，“国房景气指数”为106.19，处于景气空间。与2003年11月份相比下降0.26点，与2002年12月份相比上升2.01点。表明2003年房地产开发业总体景气水平明显上扬。全年“国房景气指数”的基本走势是“高开低走”，由年初的最高点109点，经过6、7两个月小幅反弹，最后回落到106点的景气水平。反映出全国房地产开发市场总体趋势由年初的过快发展逐步回落到年底相对平稳发展的过程。

全年“国房景气指数”呈现“高开低走”的政策背景是：2003年，针对年初房地产开发投资，特别是到位资金过快增长的趋势以及为应对非典疫情产生的影响，国家有关部门相继出台了清理整顿开发区，规范银行贷款发放等宏观调控政策，尤其是国务院《关于促进房地产市场持续、健康发展的通知》（国发[2003]18号），确定了房地产业支柱产业地位，并采取了一系列措施促进了房地产市场的持续、健康发展。

全年“国房景气指数”明显上扬的数据特征是：房地产开发投资增速高于上年，投资规模超过1万亿元；银行贷款增势强劲，企业拖欠工程款增速有所加快；土地开发面积增速不减，面积超过2亿平方米；新开工面积增速加快，占施工面积的比重达到46.5％；商品房平均销售价格稳中有升，局部地区增幅过快；商品房空置面积虽增速明显回落，但总量仍在增加。

主要分类指数走势

与上年12月份相比，2003年12月“国房景气指数”所属的8个分类指数全面上扬（空置面积分类指数表现为下降），其中新开工面积、土地转让收入、资金来源、空置面积等分类指数是带动“国房景气指数”高于上年水平的主要原因。

1、新开工面积分类指数

2003年12月，新开工面积分类指数为109.36，比11月份上升0.63点，比上年同月上升3.35点。全年各月分类指数明显上扬，基本保持在107点，明显高于上年同期水平。表明全年新开工项目增势明显，房地产开发企业对市场预期看好。全国商品房新开工面积突破5亿平方米，达到5.43亿平方米，增长28.5％，增长幅度比上年增加10.9个百分点。分地区看，海南、广西、陕西、河北和等地区新开工面积增长速度超过50％。其中，海南商品房新开工面积增长84.5％，是增速最快的地区。

2、竣工面积分类指数

2003年12月，房屋竣工面积分类指数为106.27，比11月份下降2.45点，比上年同月上升0.72点。全年房屋竣工面积分类指数由于季节规律递减，但总体走势高于上年，尤其是第四季度升幅明显增加。

全年房屋竣工面积达3.25亿平方米，增长21.5％，增长幅度比上年增加2.7个百分点。

分物业看，竣工商品住宅为2.66亿平方米，增长18％，占全部竣工面积的比重达到81.8％；办公楼竣工面积为971万平方米，增长9％；商业营业用房竣工面积为3571万平方米，增长28.1％。

3、本年资金来源分类指数

2003年12月，本年资金来源分类指数为108.20，比11月份上升0.87点，比上年同月上升2.46点。

全年本年资金来源分类指数持续走高。其中，7月份达到108.89，为全年最高点，此后尽管略有回落，但仍稳定在107点以上的较高水平。

全年全国房地产到位资金累计为1.31万亿元，增长37.6％，增长幅度比上年增加7.4个百分点，是1995年以来的最高增幅。其中，国内贷款为3125亿元，增长45.4％，增幅增加14.3个百分点；企业自筹资金3758亿元，增长38.1％；定金及预收款5085亿元，增长38.1％；利用外资184亿元，增长17.9％。同时，企业拖欠工程款明显增加，达到1057亿元，同比增长22.2％，增幅比上年增加8.8个百分点。

4、房地产开发投资分类指数

2003年12月，房地产开发投资分类指数为107.11，比11月份上升0.24点，比上年同月上升1.43点。全年房地产开发投资规模跃上新台阶，累计完成房地产开发投资突破1万亿元，增长29.7％，也是1995年以来的最高增幅。其中，商品住宅完成投资为6782亿元，增长28.6％；办公楼和商业营业用房投资分别为509亿元和1277亿元，增长更为强劲，增速分别为34.2％和37.6％。但经济适用房的比重有所下降。全年完成经济适用房投资617亿元，仅增长8％，远低于商品住宅的增长速度，经济适用房投资占全部房地产开发投资的比重为6.1％，增幅比上年减少1.3个百分点。分地区看，海南、江西、宁夏、安徽和陕西的增速超过60％，是房地产开发投资增长最快的地区。

5、土地开发面积分类指数

2003年12月，土地开发面积分类指数为110.31，比11月份下降4.22点，比上年同月上升0.24点。全年分类指数也呈高开低走态势，3月份指数达到123.63，是2001年4月份以来的最高点，此后各月基本保持回落态势，年底降幅较大。反映出国家围绕清理开发区出台的整顿土地市场秩序的政策措施，起到了一定的作用。全年完成土地开发面积超过2亿平方米，增长20.2％。完成土地购置面积3.7亿平方米，增长21.5％，增幅比上年回落18.8个百分点。

6、商品房销售价格分类指数

2003年12月，商品房平均销售价格分类指数为97.47，比11月份下降0.15点，比上年同月上升0.61点。全年商品房销售价格分类指数波动幅度明显减缓，有7个月的分类指数在97点左右波动，整体水平略高于上年。

表明旺盛的需求和主要原材料涨价推动成本增加等成为带动平均销售价格稳中趋涨的主要因素。全年商品房平均销售价格为2379元/平方米，增长3.8％，增幅比上年增加0.9个百分点。其中，商品住宅销售价格为2212元/平方米，增长3.9％；办公楼平均销售价格为4293元/平方米，下降1.4％；商业营业用房3739元/平方米，增长4.5％。分地区看，上海、江西、山西的增速超过20％，是房价上涨最快的地区，上海市的平均房价达到5118元/平方米，增长24.2％，首次超过北京成为全国房价最贵的省份城市。全国有10个地区平均房价负增长，5个地区集中在西部。

7、商品房空置面积分类指数

第3篇：房地产开发的分类范文

关键词：房地产价格波动；区域差异；panel data模型

中图分类号：F293.32 文献标识码：A

收录日期：2015年7月2日

一、引言

一个国家或者地区的宏观经济与房地产市场发展之间具有很强的关联性。宏观经济发展良好会带动房地产市场的繁荣，而房地产市场的繁荣将会促进国民经济的健康发展。因而研究房地产价格的波动成因及其在地区之间的差异性对于我国的经济发展、社会健康持续有着重要的意义。

房地产市场稳定发展可以通过房地产价格的稳定性来衡量。房地产具有多重属性，因而其价格的影响因素有很多。作为耐用消费品，其价格受到供给量、需求量以及市场结构的影响。作为资产，房地产价格上升反而促动需求的进一步旺盛。作为生产要素价格，受到宏观经济形势、产业发展状况以及技术更新、产业周期等因素的共同影响；作为一种投机品，资金快速进出、购买行为频繁、价格波动频繁。房地产具有多重属性，因而其价格受到多重因素的影响，很难通过一个因素的调节得到整个市场房地产价格趋向平稳与合理。

我国土地辽阔、人口众多。各地区拥有不同的资源禀赋、文化差异、政策导向、消费习惯等特点，各个地区经济发展水平也具有明显差异。房地产为一种地理位置不可移动的商品，也具有典型的地域差异性。具体表现在房地产的价格、房屋的建筑材料、房屋的成本，等等。因而分析不同地区房地产价格波动的成因以及地区之间房地产价格波动的差异性具有重要的意义，国外学者对房地产价格波动的区域差异进行了比较研究。Ortalo-Magn和Rady（2004）分析了英格兰和威尔士住宅交易量与宏观经济波动之间的关系，认为住宅需求的波动是市场交易量变化的关键因素。沈悦、刘洪玉（2004）基于panel data模型对中国14个城市住宅价格与经济基本面的关系进行了实证研究，结果表明：城市经济基本面的当前信息和历史信息都可以部分解释住宅价格水平或者变化率，而这种解释存在显著的城市影响特征。周京奎（2005）认为住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系，住宅价格极大地偏离长期均衡值，市场出现非理性繁荣，必须引起政府和产业部门的充分重视。高铁梅（2007）采用的panel data模型讨论了房价区域波动的区域差异。信贷规模对房地产价格波动的影响大，且地区间的差异也大；实际利率对各区域影响差异不大，且影响较小；人均GDP对房价影响比较大，房价的预期变量在东部地区对房价的短期波动有较大影响。

本文以房地产价格为因变量，人均GDP、房地产开发企业竣工房屋造价CO、房地产开发企业主营业务税金及附加TA、房地产开发企业自筹资金SF作为自变量，建立房地产价格的双对数模型。不同类型的房地产价格对自变量的反应程度是不一致的，所以本文对房地产价格进行了细分，分别以商品房平均销售价格、住宅商品房平均销售价格、别墅、高档公寓平均销售价格、公楼商品房平均销售价格分别作为因变量进行了统计分析，另外将全国分为三类地区进行了对比研究，因而具有重要的实际意义与理论意义。

二、模型以及数据初步处理

房地产价格的波动受到多重因素的影响，本文选取了相对重要、具有研究价值的因素进行了分析。建立了2000～2013年全国31个省、直辖市、自治区的panel data模型，以人均GDP、房地产开发企业竣工房屋造价CO、房地产开发企业主营业务税金及附加TA、房地产开发企业自筹资金SF作为自变量，房地产的平均销售价格：商品房平均销售价格AP、住宅商品房平均销售价格HAP，别墅、高档公寓平均销售价格VAP，办公楼商品房平均销售价格OAP分别作为因变量。

本文以2011～2013年三年人均GDP排名划分，（人均GDP用当年的地区生产总值除以年常住人口获得）将我国划分为三类地区，第一类地区主要集中在东南沿海。比较特殊的是内蒙古自治区，因近些年经济发展迅速，人均GDP已经排到前列，所以也分在了第一类地区；第二类地区主要是中部地区；第三类地区主要是西部地区，比较特殊的是海南省与福建省。

通过对数据的分析，可以得出以下结论：第一，三类地区之间房地产价格差异比较大。以东部地区为主的第一类地区目前的房地产价格已经达到每平方米10，000元以上，2013年最高为北京市18，553元/平方米，而第三类地区最低为甘肃省：3，886元/平方米；第二，总体上而言，人均GDP较高的省份房地产价格较高，但这只是一种趋势，由于其他因素的影响最终房地产价格呈现的地区性与人均GDP呈现的地区性有一定的差异性。

三、结论及分析

对序列做平稳性检验。结果表明原序列不是平稳序列，取对数之后仍然不是平稳序列。但是，对数的一阶差分是平稳序列。进一步检验对数模型做回归之后的残差为平稳序列，因而可以知道在长期内变量之间存在方程（1）所示的协整关系，从而建立起全国房地产价格波动的panel data模型：

lnPit■=？茁0+？茁1lnagdpit+？茁2lncoit+？茁3lnsfit+？茁4lntait+uit （i=1，2，…，31；t=1，2，…，14） （1）

第4篇：房地产开发的分类范文

一、正确界定“联建”、“参建”的定义

“联建”形式早在五十年代和七十年就已出现，在一些城市以国家、集体、个人共同出资建房的方式来解决职工住房问题和进行旧房改造。“参建”形式则出现在八十年代。而今的“联建”、“参建”则出现在房地产开发活动中，由于联建、参建的目的主要是为追求可观的商业利润，其主体范围已无任何限制，合作或合资条件也不限于以无偿划拨方式取得的土地使用权，从而出现了联建、参建方式为名转让土地使用权，以联建、参建方式为名预售房屋，以联建、参建方式为名非法融资等违法和不规范现象，这些种种不规范现象则阻碍了我国房地产市场的正常发展，也给房屋联建合同纠纷的处理带来难度。面对这些以联建、参建方式订立的内容各不相同的合同，如何界定其性质，则有必要首先界定联建、参建的含义。

我国《房地产管理法》第27条“依法取得的土地使用权，可以依照本法和有关法律、行政法规的规定，作价人股，合资、合作开发经营房地产”的规定，确认了房屋联建这一形式的合法性。从字义上理解，“联建”应是联合建造的意思，强调的是联合、共同的含义，而“参建”则是参与建造的意思，强调主辅关系。从合同的角度上理解，“联建”应是指两个或两个以上的主体以协议的方式就房屋的建造开发约定共同负责立项和工程施工，并按照比例享受权利、承担一定义务的联合开发形式。而“参建”是指一方以投资的形式参与主建后的房屋建设开发，并以协议的方式约定享受一定的权利，承担一定义务的联合开发形式。从法律的角度上理解，本人认为，“联建”的正确含义应是具有房地产开发经营资格的法人，在双方依法共同取得土地使用权房地产开发的情况下，以入股、合资、合作等形式共同开发经营房地产的联合形式。而“参建”应属联建的一种具体表现形式。

“联建”、“参建”虽然都是商品房开发的一种联合建房形式，但二者却存在明显的区别：一是在房屋联建形式上，合同的主体双方必须是共同取得土地使用权，共同办理房屋建设立项即共同取得联合建房审批手续，共同进行施工建设；而参建合同的主体只有一方取得土地使用权和建房审批手续，另一方则以投资等其它方式参与房屋的建设。二是联建合同的主体双方在开发同一项目中，没有时间的先后，而参建合同的主体是一方参与到另一方已经立项的项目中，往往是主建方开发在先，参建方参与在后。在房地产开发领域中，由于对联建和参建的含义模糊不清，“参建”大多是以联建的形式表现在合同中，二者基本上是视同同一概念在使用，没有人去将二者加以区分，有的将这两种不同的联合形式统称为“合建”。

二、区分房屋联建的主要类型及其法律性质

在房地产联合开发领域中，由于存在许多不规范的操作，联建的类型则多种多样，正确区分其类型则有利于判断其法律性质，确认合同的效力。现就几种常见类型的联建合同及其法律性质分析如下：

第一、双方共同提供建设用地，共同出资，共同办理建房审批手续，共同负责建设施工，房屋竣工后，双方按照合同的约定共同取得或分别取得竣工房屋的产权，在此种类型合同中，因为规划许可证是以双方的名义取得，根据建设部《关于城镇房屋所有权登记中几个涉及政策性问题的原则意见》的有关规定，双方可以按照合同的约定或投资的比例取得竣工房屋的产权，办理产权登记。

从此类合同的具体权利义务内容可以看出，这类合同的主体双方是为共同的事业而共同出资、共同经营、共享利益、共担风险，这种房屋联建行为实质上是一种经济合作行为，其权利义务关系类似民事法律关系中的合伙关系。联建合同，应认定为房屋合建合同。

第二、一方提供建设用地，另一方出资，双方办理了土地出让及合建审批手续，共同负责建设施工，双方按照合同约定的投资比例共享利益，共担风险。此类合同因符合房地产经营开发的法定条件，则属典型的房屋联合开发形式。

第三、一方提供建设用地，以自己的名义取得了建房审批手续，另一方出资，并负责建设施工。双方按合同约定的比例分别取得竣工房屋的产权。这种房屋联建方式较为常见，主要发生在有地无钱和有钱无地的双方之间。

在此类合同中，另一方是以投资方式参与一方的房地产开发，因规划工程许可证等建房审批手续系一方领取，根据有关法律规定，这种方式实质上是一种房地产转让行为，房屋产权应首先归持有建房审批手续的一方享有，只有一方在办理了房屋权登记后，才能根据合同的约定将房屋产权转移于另一方。而根据我国《房地产管理法》第41条“房地产转让时，土地使用权出让合同载明的权利义务随之转移的规定，一方在向另一方转移房屋产权时，该房屋所占土地使用权也随之转移。因此，此类合同不仅具有房屋转让的性质，且具有土地使用权有偿转让的性质。

第四、一方提供建设用地和资金，以自己的名义领取建房审批手续，自行负责建设施工，另一方只是按照约定的单价和面积提供一定的资金，房屋竣工后，一方按合同的约定给另一方特定的房屋产权或高额回报。这种联建方式也较为常见。享有土地使用权的一方，在建房资金不足时，往往采取这种参建方式，吸引另一企业带资参与“共同开发”，由于参建投资方取得特定房屋产权或高额回报是以不承担任何经济风险为前提的，且又有未办理合建审批手续，没有建房开发资格，未实际从事建房及房地产开发活动，因此，这种参建形式实质上是一种非法融资行为。

从另一角度而言，此类参建合同，它是以另一方支付一方资金。在房屋竣工后取得特定房屋产权和土地使用权为内容的，也就是说，另一方之所以取得房屋产权及土地使用权，就是因为其支付了一定的资金。因此，此类房屋参建合同，实质上也是一种房屋转让预售合同。

总之，房屋联建的形式多种多样，但无论是何种形式的房屋联建，都应根据合同的内容，正确把握其法律特征，确认其法律性质，只有这样，才能正确判断合同的效力。

三、房屋联建合同法律效力的认定

联建形式在房地产开发活动中，暴露出许多不规范操作形式，常见的有合同主体不具有房地产开发经营资格，以联建、参建的名义非法融资、非法转让土地使用权、非法预售商品房等等。只有正确的认定合同的效力，才能依法保护合同当事人的合法权益，才能引导房地产市场向规范有序、健康、成热方面发展。

房屋联建合同虽不同合同法意义上的合同形式，但确认其合同的效力，同样应依据合同法的相关规定，同时，由于房屋联建合同又具有其特定法律性质，确认其法律效力则应依据房地产管理法律、法规。上述不同类型

的房屋联建合同，那些属有效合同。本人认为可从以下方面审查其合同的法律效力：

第一、审查合同主体资格是否合法。

我国《房地产管理法》第29条及最高人民法院《关于审理房地产管理法施行前房地产开发经营案件若干问题的解答》均规定了“从事房地产开发的经营者，应当是具备企业法人条件、经工商行政管理部门，登记并发给营业执照的房地产开发企业”。“不具备房地产开发经营资格的企业与他人签订以房地产开发经营为内容的合同，一般应认定无效”，《城市房地产开发管理暂行办法》第19条也明确规定，以取得的土地使用权作价入股，合资、合作开发经营房地产的，“合资、合作双方应当在项目确定后，依法设立房地产开发企业”，从而以法律形式确定了以房地产开发为目的房屋联建合同的主体必须具备房地产开发经营资格。然而，在常见s9一方出地，另一方出资的房屋联建、参建合同中，不具备这一主体资格的却较为普遍，如何认定其合同主体资格的合法性，是否一概而论为无效合同呢？本人认为，应将合同主体进行房屋联建的目的只是为了单位自用，并按有关规定办理了土地使用权转让及房屋所有权转移手续的。就不应以合同的主体不具备房地产开发经营资格为由，确认合同无效，而应根据该合同的法律性质认定为房地产转让合同，并以房地产转让合同来确认双方的权利义务。反之，如果房屋联建行为是为了房地产经营，获取高额利润，作为合同主体的一方不具备房地产开发经营资格的，应认定该房屋联建合同无效。

第二、审查联建合同的形式是否具备房地产开发的条件。

我国法律、法规虽没有就房屋联建应具备的条件作出专门的规定，但由于房屋联建同属房地产建设开发的范围，确认房屋联建应具备的条件则同样应依据房地产开发的相关法律、法规。

我国《城市房地产开发管理暂行办法》第5条规定，“房地产开发项目，应当根据城市规划、年度建设用地计划和市场需求确定，并经批准立项”这一规定明确了任何房地产开发项目都应办理审批手续，房屋联建也不应例外。而由于房屋联建合同因涉及土地使用权的问题，它是一种土地使用权有偿转让的特殊形式。依据审批和变更，而直接影响其合同的法律效力，未办理上述手续的将直接导致合同的无效。在上述房屋联建类型中，凡是未办理合建审批手续及土地使用权变更手续的联建合同，都应确认为无效合同。

第三、审查联建合同是否合法。

房屋联建虽是一种特殊的房地产开发形式，但房屋联建合同同样也应符合一般合同的生效条件，合同中约定的权利义务也应遵循公平、诚实信用等原则。上述所列第四种房屋联建类型即：一方以联建、参建名义，只投入资金，获取高额回报，而不参与项目审批、建设，不与主建方共同承担开发风险的联建合同，就是因双方这种权利义务的约定，实质是一种非法融资与非法预售房屋的方式，它不仅违反公平原则，而且损害了国家的利益。因此，从合同内容合法性的角度分析，同样应确认其为无效合同。

第5篇：房地产开发的分类范文

关键词：房地产信贷风险

银行对房地产信贷过程

一、地产开发阶段。承担土地一级开发的有土地储备中心、土地出让单位、项目公司以及土地出资（合作）者。这三类单位都有银行贷款介入，他们的还贷资金又主要来源于土地转让。

二、房地产开发阶段。房地产开发企业的资金来源主要来源于自筹资金、国内贷款、外资、债券及其他。房地产开发企业取得贷款后，将部分资金支付给地产一级开发商，这也使银行对地产开发阶段的贷款收回。房地产开发企业通常将工程分为“一期”、“二期”、“三期”等，启动项目后着力开发“一期”，在取得销售许可证等“五证”齐全后预售商品房，获得预售收入并用该资金开发“二期”，实现循环开发，值得注意的是预售收入大部分来源于个人住房贷款。规模较大房地产开发企业，一般都针对一房地产项目开发而设立项目公司，各项目公司的母公司实际控制着资金运作和管理。由于各项目公司的开发周期不一样，母公司可将项目间的资金“调剂”使用。在房地产企业启动项目和开发资金中的“自筹资金”有一部分就来源于这类关联企业，而关联企业的资金中有相当部分来自于银行贷款，所以房地产项目容易出现关联交易风险。建筑安装企业代垫款是房地产开发企业“其他”资金来源的组成部分。建筑安装企业代垫资金现象很普遍，由于建筑安装企业的行业特点和积累有限，因此，它们的代垫款多来自于银行贷款。

三、房地产销售阶段。银行向购房者提供按揭贷款等服务，房地产开发企业将取得的销售收入支付建筑安装企业的代垫资金和对项目开发贷款进行还贷，银行通过回收购房者还贷资金实现整个房地产信贷资金的“回笼”。

银行房地产信贷风险揭示

结合以上银行对房地产信贷过程，我们分析银行可能遇到风险如下：

1.项目合法有效性风险。由于房地产和其他行业差异，他既有房地产企业（借款主体）的资质管理，这是保留行政审批的项目，还有项目本身的合法有效性，大部分项目都是保留行政审批的，尤其是进行规划的审批很普遍，所以政策性风险容易凸显，这体现在房地产项目的地产一级开发阶段和项目开发阶段，这类风险发生最为显著的是工业园区的房地产开发项目。

2.市场风险。房地产项目的市场定位往往成为市场风险的主要决定因素，其中价格和当地对该同类项目的供需情况是衡量的主要参考指标，这类风险主要体现在银行对项目的审贷初期和房地产项目的销售阶段，易受该行业经济“泡沫”的影响，海南的房地产“泡沫”的破灭至今让人记忆深刻。

3.项目质量风险。由于房地产项目按揭时间较长，容易滋生许多不确定性风险因素。项目的工程建设质量相对容易监控，而项目的选址、项目类型、物业配备等将会在长时间影响项目质量，从而给银行带来相应的信贷风险。这类风险体现在房地产工程项目建设管理和项目的周围经济环境上。

4.道德风险。道德风险通常出现在房地产企业和银行自身两个方面。房地产开发企业的骗贷行为主要有两种：一是企业通过关联企业资金串用简单开发项目工程，取得银行巨额贷款后携款走人；二是在房地产销售阶段，房地产企业伪造按揭合同，骗取银行贷款。银行方面主要体现在内部人对信贷资金的寻租行为和腐败行为上，信贷参与人在取得承诺发放信贷资金取得“租金”或收受贿赂后故意放松对房地产项目的审贷力度和标准或对该工程项目的贷后管理上，从而滋生相应的风险。

5.技术性风险。指房地产信贷业务中因缺乏必要的审贷、监控、财务、法律、专业技术及资讯和技能的支持而形成的风险因素。例如，上海曾发生的购房者利用转按揭设置的漏洞，通过不断自买自卖抬高房价，从中取得巨额价差后放弃房产实现套利，给银行带来很大损失。

6.经济风险。主要是房地产上游行业的风险传导，例如原材料价格的上涨将会将大房地产开发的经营成本，甚至推动房价的上涨，给市场带来许多不确定性。此外，国民经济总量的发展和人们消费水平都将影响到房地产的需求市场。由于房地产的行业特性，其受经济环境的影响因素较多。

7.政策性风险。对房地产而言，其政策性风险主要指货币政策、财政政策、政府对房地产的产业政策等其他相关政策的影响。对此，我们在以下分析中揭示。

当前政策影响以及银行信贷面临的风险

一、“国八点”的出台和地方政府的相应政策措施，对地方政府的利益取向及相关人员在土地审批的寻租行为遭到打击，它的直接影响是，基于房地产开发的土地供应总量减少，供应结构向中低档楼市开发倾斜，对开发商囤积土地的压力在加大政策压力，政府将减少城市拆迁总量。房地产开发向中低档商品房转移，购房者对中档商品房持币观望，中档商品房将出现价格下降压力甚至可能出现市场风险，银行对中档商品房信贷风险加大。由于政府对地产开发关注力度的加大，部分房地产开发项目合法有效性风险凸现，银行已投入的信贷资产可能产生损失。

第6篇：房地产开发的分类范文

关键词：金融；房地产；调控；区域差异

2004年以来，金融杠杆与行政手段、财税手段、土地手段一道共同参与对房地产业进行宏观调控，虽然取得了一定进展，但从总体上看，效果远不尽如人意。

一、金融杠杆参与房地产宏观调控效果评价

在本轮国家对房地产市场的宏观调控中，金融调控手段不断在强化。自2004年10月至2007年9月不到三年内，央行已经连续9次加息，仅2007年就5次加息。为抑制经济运行中过多的流动性，自2006年7月到2007年11月，央行曾先后12次上调存款准备金率，将存款准备金率由8%调升至13.5%。2007年9月27日，央行与银监会又联合下发了《关于加强商业性房地产信贷管理的通知》（银发[2007]359号，下称“359号文”）。文件对申购第二套（含）以上住房的，作出了严格的规定。如此频繁的金融调控措施，但效果并不理想，主要表现在如下几个方面：

（一）房地产投资继续升温

自1998年以来，我国完成房地产开发投资年均增长都在20%以上。2007年1

—9月份，全国完成房地产开发投资16814亿元，同比增长30.3％，比上年同期加快6个百分点，比全部固定资产投资高4.6个百分点；1—9月份，全国房地产开发企业资金来源为25379亿元，增长37.9%。上述数据说明房地产开发投资仍然在高位运行，温度不断攀升。

（二）房价居高不下

近几年来，我国许多城市的房价都翻了一番。2007年房屋销售价格继续较快上涨，部分地区房价涨幅居高不下。2007年11月全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨10.5%，涨幅比上月高1.0个百分点；环比上涨0.8%，涨幅比上月低0.8个百分点。新建商品住房销售价格同比上涨12.2%，涨幅比上月高1.6个百分点；环比上涨1.0%，涨幅比上月低0.9个百分点。深圳已经连续21个月同比涨幅超过10%，其中10月份为21.1%；北京连续18个月同比涨幅超过8%，10月份达到17.8%。

（三）房贷风险加大

我国商业银行发放的个人住房消费贷款快速增长。从1998年的3106亿元增加到2007年上半年的25720亿元，占同期人民币贷款余额的比重从3.3%上升到10%左右，年均增速超过40%。

9月末，全国商业性房地产贷款余额4.62万亿元，比年初增加9410亿元，同比增长29.6%，增速比上年同期快5.2个百分点。其中，房地产开发贷款余额1.76万亿元，比年初增加3491亿元，同比增长26.9%，增速比上年同期降低2个百分点；购房贷款余额2.86万亿元，比年初增加5924亿元，同比增长31.4%，增速比上年同期提高13.5个百分点。

个人住房消费贷款违约风险已有攀升趋势。据19家银行的不完全统计，个人住房消费贷款中，违约客户高达18万户；工行、中行、建行2006年末个人住房不良贷款已接近200亿元。

上述情况说明，当前我国房地产市场存在着严重的问题，滋生着一定泡沫。虽然形势总体发展状况还是可控的，但是如果房地产投资、房价继续高涨下去，泡沫的风险就会逐步加大，加之我国流动性过剩的格局并没有发生根本变化，当前银行体系流动性过剩形势依旧严峻。因此，对房地产市场宏观调控的任务仍然十分紧迫而艰巨。

二、金融杠杆参与房地产宏观调控失灵的成因分析

尽管金融杠杆频频出手，但房地产市场的形势仍然不见根本好转，金融杠杆参与房地产宏观调控，甚至处于失灵状态。究其原因，大体上有客观原因和主观原因两种情况。

从客观上看，第一，由于城市化发展迅速，商品房供不应求；第二，货币流通严重过剩；第三，世界性的资产重新定价潮流影响。上述三个因素推动着我国房价不断走向高处。除掉上述客观原因外，主观原因有以下几点：

（一）对房地产业宏观调控往往处于两难境地

房地产业已经成为我国国民经济的重要支柱产业，在国民经济的发展中，占据了举足轻重的重要地位。房地产业贷款，在我国银行信贷占据了很大的比重。房地产业的这样一个重要地位，使得决策者进行宏观调控时，往往会处于投鼠忌器的两难境地。这有点像妈妈惩戒犯错误的孩子，打轻了孩子不当回事；打重了，又怕伤害了孩子的身体。房地产业宏观调控一直处于这样两难之中：下手轻了往往不起作用；但是下手重了，又怕伤害了房地产业的发展，甚至损害整个国民经济，这个尺度非常难以把握。近期“359号文件”就是一个例证：出台了“359号文件”，但看到一些城市的剧烈反应，又不忍心下重手，导致市场仍对其中的“第二套房”如何认定争论不休，政策难以执行，调控效果也就不了了之。

（二）地方利益的制衡

在我国绝大多数城市中，房地产业都是地方经济的支柱型产业。土地出让金收入和房地产开发交易的税收收入，是各个城市地方财政的主要进项。有专家曾做了初步测算，房地产业的收入约占全国多数城市地方财政收入的51%。因此有人又把城市财政直称为“土地财政”。如果在房地产宏观调控中，严格执行国家的相关政策，就可能严重损伤地方财政的财源。这是绝大多数地方政府所不愿意看到的，也是他们对宏观调控措施执行不利的最根本的内在因素。

（三）地方银行的消极抵制

房地产贷款，一直是各商业银行的重要贷款，个人房贷一直被银行业视为“优质蛋糕”。以交行为例，2007年以来虽然在不断地压缩开发性贷款，但是却在谨慎扩展个人房贷，先后推出了“安居贷”个人住房贷款以及“轻松安居贷”个人住房循环贷款产品。建行是房贷的龙头银行，按照其披露的2007年中报数据，其个人贷款平均余额由2006年6月30日的48906亿元，增加至2007年6月30日的6337亿元。“高利润、低风险”的个人房贷是各家商业银行争抢的业务，面对“房贷新政”的实施，各商业银行的态度并不积极。

“359号文件”出台以来，各类银行谁也不愿明确制定严格的“第二套房”细则，生怕因自己的细则过严而导致优质客户的流失。结果是调控政策所伸出的拳头“高高举起，轻轻落下”，调控功能大多被化解了。

（四）房地产宏观调控指导理念的“一刀切”

当前我国正处于社会主义的初级阶段，区域经济发展的不平衡是一个最基本的特点。由于历史及多种原因，各区域之间的经济发展水平差距相当悬殊。各项经济政策只有充分地考虑到这一现实，才会是有效的政策，才能达到预期的目的。我国房地产宏观调控失灵的一个重要原因，在于宏观调控指导理念上过多地强调政策的全国统一性，往往忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性。

我国600余个城市的房地产业发展是极不平衡的，大体上可以分为五种类型：第一类区域是发达地区，包括上海、北京、广州、深圳。这些城市房地产市场投资炒房比例很大，外资进入量大，房价很高，涨幅很快。第二类区域是比较发达地区，如东莞、珠海、杭州、南京、苏州、宁波、温州、福州、厦门、天津、大连等地区。他们集中在以珠三角和长三角地区为主的东部沿海地区，房地产市场相对比较活跃，投资炒房比例较大，外资进入量比较大，房价相对比较高，涨幅较快。第三类区域是发展中地区，俗称二线城市，如武汉、重庆、成都、沈阳、长春、哈尔滨、西安、郑州、南宁、太原、兰州、乌鲁木齐、银川等中部、东北、西南、西北地区的城市。它们的特点多是房地产市场启动相对较晚，近几年来房地产市场得以较快发展，居民自住性购房占市场主导地位，房价运行相对比较平稳。第四类区域是刚启动地区，主要体现在中部、东北、西南、西北地区的一些省属城市。它们的房地产市场化水平不高，地价较低、房价也比较低。第五类区域是滞后地区，除东南沿海个别县级市，全国绝大多数的县级城市房地产业处于刚刚起步阶段，房地产市场启动相对滞后，房价较低。由于忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性，实施全国统一的调控政策，结果出现了该调控的没能很好调控，不该调控的也跟着调控的结果，导致有病者吃药的剂量不足，没病的也得跟着吃药。在第一、二类地区，一旦房地产市场稍有下挫，调控政策就立即出现折扣现象。迄今为止，很难有一项宏观政策能够一贯到底。

综上所述，可以看出：其一，与房地产宏观调控失灵的主客观原因相比，外因是条件，内因是根据，主观原因应该是主导的；其二，房地产宏观调控失灵的主观原因中，忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性，这是最主要的原因。

三、实施区域差异的金融调控政策建议

依据当前我国房地产业发展的风险状况和金融杠杆失灵的成因分析，为破解金融杠杆参与房地产宏观调控的两难境地，笔者提出如下的金融政策建议：根据我国房地产业发展不平衡的实际状况，建议实施考虑区域差异的宏观调控措施，即按照各个区域房地产业发展处于不同历史阶段、当前存在的问题以及宏观调控的任务，因地制宜，实行有差异的金融调控措施。

对第一类地区和第二类地区，它们是宏观调控的主要对象，因此，应该采取相对比较严厉的金融措施。例如，第二套住房的首付应该严格按照以家庭为单位进行界定，无论是国内银行还是外资银行都应该执行统一的从严调控的标准。利用严格的金融杠杆，从严控制上述地区的炒房风潮，囤地风潮，下大决心保证房价的平稳运行。

对于第三类地区（往往俗称为第二线地区），房地产市场虽然也有一些这样或那样的问题，但问题多是苗头性的，所以对这类地区宏观调控政策应当适当放宽。例如，本次“房贷新政”中，第二套住房可以界定为按个人为单位。通过宏观调控措施，对这类地区起到警示作用，既促使当地的房地产业得以健康发展，又防止过热和房价过快上涨的弊端产生。

对于第四类和第五类地区，由于其房地产业刚刚起动，甚至是启动不足，因此应该对它们采取扶持和支持的态度，所以宏观调控中，对这类地区应该是网开一面。例如，“房贷新政”中，第二套住房的规定在上述地区可以不实行；甚至对于该类地区的购房贷款的首付款比例采取更加优惠的政策，以鼓励和支持第四类和第五类房地产业的快速发展。

房地产业和地方经济的关系有一个递减规律在起作用。房地产业是一个基础性和先导性产业，在一个城市经济发展的不同阶段有着不同的作用。当一个城市经济处于腾飞的初期阶段，房地产业是地方经济的支柱型产业，房地产业收入是各个城市地方财政的主要收入。但是，随着城市经济的不断发展，房地产业的地位和重要性逐渐发生变化，呈现递减形态，其支柱型产业地位会逐步由其他产业取而代之。这一规律在广州、深圳和上海都有明显的体现。因此，在对房地产业宏观调控中，实施区域差异调控政策，不会对一、二类区域经济产生大的不良影响。

总之，采用上述区域差异政策，有压有保，既可以防止房地产市场大起大落，房价无限制地攀升，化解房地产业的风险，同时又促使后进地区的房地产业发展，促进地方经济的平稳、健康、快速增长。区域差异政策有利于缩小全国各个区域经济差距，从而解决决策层和管理层对房地产业宏观调控的两难境地，可以把房地产业对国民经济发展带来的风险降到最低点，使其对国民经济的推动作用扩大到最大程度，确保国民经济平稳、健康地快速运行。

【参考文献】

[1]吴晓灵.流动性过剩与金融市场风险.中国金融，2007年19期.

第7篇：房地产开发的分类范文

关键词: 房地产项目；风险分析；风险控制

Abstract: This paper begins with a brief analysis of the project, the project risk, project risk management, and real estate development project risk concept, characteristics and related theory; then in a detailed analysis on the basis of the risk factors of the real estate development projects, the establishment of the risk identification model and use-the model from the external environmental factors, internal constraints and development process factors fully identify investment risks of real estate development projects to determine the list of project investment risk, qualitative analysis and the various types of risk; Next breakeven analysis, sensitivity analysis and fuzzy mathematical theory and analytic hierarchy comprehensive analysis method, the real estate development projects to identify the risk factors for quantitative analysis; final results of the analysis of the risk of real estate development projects, the choice available to the project risk control strategies and methods, and provides a theoretical basis for the risk, risks in the real estate development process.Keywords: real estate project risk analysis, risk control

中图分类号: F293.3 文献标识码:A文章编号：2095-2104（2012）

1、引言

随着近年来我国房地产项目管理经验与教训的积累，房地产开发商已经逐渐意识到只有做好房地产项目的风险管理，确立有针对性的风险管理目标，并在项目实施过程中对各类风险进行良好的辨识、解析与管理，才能使房地产项目真正地得到系统、全面而有效的风险管理，反过来就能促使房地产开放单位的综合管理水平得到大幅度的增强。同时，房地产开发项目资金投入量大，项目实施周期普遍较长，在项目开发建设过程中可能遇到多种风险因素。做好房地产开发项目风险识别，提前采取风险防范措施，对于开发项目的成功至关重要。

2、房地产开发项目风险

2.1 房地产开发项目风险的分类

从房地产开发的产业特点看，房地产开发项目投资风险表现出具有个别性、复杂性、全面性、不确定性等特征。房地产开发项目由于地域不同、项目类别不同，不同类别的项目具有各自不同的风险；即使同类的开发项目，因为项目的市场定位、决策系统、风险偏好、规划和施工技术等各不相同，项目所可能遇到的风险也各不相同。常用的分类方法包括以下五种:

2.1.1纯粹风险和投机风险

纯粹风险是当风险因素发生后，只会单纯给开发项目带来损失或损害的风险因素；投机风险既可能给项目带来损失、但处理和应对得当，也可能给项目投资带来额外利润的风险因素。

2.1.2自然风险和人为风险

自然风险是由于自然力的作用带来的项目投资风险因素；人为风险是由人的活动带来的风险因素。

2.1.3静态风险和动态风险

静态风险是指在既定的社会政治经济环境情况下，由于自然力的不规则变动和人们的错误判断、错误行为所导致的风险，主要是指自然灾害和意外事故带来风险。静态风险可能造成的后果主要是经济上的损失，而不会因此获得意外的收益。动态风险是由于项目实施方式、生产或管理技术变动所导致的风险，是指与社会变动有关的风险，主要是社会经济、政治以及技术、组织机构发生变动而产生的风险。动态风险可能引起的后果是双重的，既可能给投资者带来经济上的损失，也可能带来额外收益。

2.1.4系统风险和非系统风险

系统风险是指由于房地产市场宏观因素变化而导致全部或同类开发项目报酬率整体变化，对于单个房地产项目而言，这类风险可能被预测，但不能被分散或消除；非系统风险是某一特定原因对某一特定的房地产投资项目报酬率造成影响的可能性，是特定的房地产项目所可能面临的风险，对于某个或某类开发项目而言，通过采取积极的应对措施，能够有效降低并有可能完全消除这类风险。本文认为，对于房地产开发项目而言，系统风险和非系统风险的分类方法能够综合整理并细化各类风险因素，并能够以此为基础，对项目风险进一步进行定性和定量分析。因此，本文后面章节将主要采取这一类分析方法。

2.2 房地产开发项目风险的特征

房地产开发项目投资风险与项目自身的特点有紧密关系，这也决定了房地产开发项目的风险具有自身的特征。

2.2.1个别性

房地产开发项目投资具有差异性，每个项目都有不同的区位，这种空间位置的差异性决定了世界上没有两个完全相同的开发项目，加上项目投资者、开发建设时间、项目设计方案、施工技术和建筑材料等都不会完全相同，从而使每个项目面临的风险各不相同。因此，在房地产开发项目风险识别时需要突出这种个别性。

2.2.2复杂性

房地产开发项目能否顺利实施要受到土地条件、规划条件、资金管理、施工条件、市场条件、宏观政策等多种因素的综合影响，开发项目所面临的风险具有综合性和复杂性。

第8篇：房地产开发的分类范文

关键词：房地产开发，投资决策，熵权系数，优化模型

Abstract

Based on investment decision problem of mix-type real estate,an optimazi-tion model with entropy coefficients is proposed in this paper and is applied to a real investment decision problem.

Key words:real estate,investment decision,entropy coefficients,optimazition model.

一、引言

房地产是人类生产和生活的一个基本要素，房地产业是国民经济的先导性、基础性产业。由于房地产所独有的保值性、增值性等特性，房地产开发已成为我国众多投资商所关注的热点。另一方面，房地产开发所具有的投资大、投资回收期长等特点也使其伴随较高的风险。目前，在我国房地产开发投资领域，还存在着由于投资决策不当而造成较大经济损失的现象。因此，需要从理论和实践上对房地产开发投资决策方法进行研究与探索。

本文针对具有广泛实际背景的混合型房地产开发投资项目的决策方法进行研究，提出对开发项目进行多准则综合评价的熵权系数优化模型，并将模型具体应用于一个实际的房地产开发项目。

二、混合型房地产开发项目的熵权评价方法

混合型房地产开发项目，是指在同一个开发地块上同时开发两种以上建筑类型的项目。如在城市房地产开发中经常需要同时规划商业、住宅、办公等多种建筑类型。由于每一种建筑类型的投资收益往往具有较大差异，所以，在对整个地块的投资决策中，需对各种建筑类型分别进行计算、分析，而对每一种建筑类型的评价，又往往需要从多个角度去进行。因此，混合型房地产开发项目的投资评价是一个多准则、多方案的综合评价问题。

以往的类似问题的研究，多采用主观确定权重的方法，如AHP方法等。本文根据混合型房地产开发项目的特点，提出将主观判断与项目客观情况相结合确定权重的熵权方法。

熵(Entropy)的概念源于热力学，后由香农引入信息论，现已在工程技术、社会经济等领域得到更多的应用。熵是系统状态不确定性的一种度量。当系统可能处于几种不同状态，每种状态出现的概率为pi(i=1,…，n)时，该系统的熵定义为

其中0≤pi≤1,。由熵的定义可看出，当

即等概的情形时，E取得最大值为

Emax=lnn，

这一性质称为熵的极值性。本文利用熵的概念来衡量某一评价指标对房地产开发项目投资效果的影响程度。

设已选定评价房地产开发项目的指标共n个，房地产开发的建筑类型共m种。m种类型对应于n个指标的指标值构成评价指标值矩阵

R=(rij)m×n

记R中每列的最优值为r*j,即

记rij与r*j的接近程度为

对Dij进行归一化处理，记

定义第j评价指标的熵值为

其中,j=1,…，n，则由熵的极值性可知，的值越接近相等时，熵Ej的值就越大，当的值完全相等时，Ej达到最大，为

Emax=lnm。

不难看出，指标j的熵Ej越大，说明各建筑类型在该指标上的取值与该指标最优值间的差异程度越相近。如果决策者认为差异程度越小的指标越重要(因为这时从熵的观点看，指标的不确定性大)，则可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重。反之，如果决策者认为差异程度越大的指标越重要(因为从统计学的角度看，认为偏差大的指标更能反映各方案的差异)，则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重。这里不妨采用后一种观点，即认为差异越大的指标越重要。记

对1-ej归一化，便得到指标j的客观权重为

易见，0≤θj≤1,,j=1,…，n。

θj的确定取决于房地产开发项目中各建筑类型的固有信息，因此称之为客观权重。同一评价指标j，在不同的开发项目上可能有不同的客观权重θj。为了全面反映评价指标的重要性，再考虑决策者的经验判断力，即将决策者对各指标给出的主观权重w1,…,wn与客观权重相结合，最终确定各指标的权重为

对于第i建筑类型，记

其中d*j为dij(i=1,…，m)中的最优值，则si较大的建筑类型的综合评价效益较高。

三、房地产开发投资决策的熵权系数优化模型

在对每一种建筑类型进行熵权评价的基础之上，可以熵权评价值作为效益系数，进一步对整个开发地块上各建筑类型开发面积的规划进行优化。

设m种建筑类型的建筑面积分别人x1,…，xm，则可建立优化模型如下：

目标函数

maxz=s1x1+…+smxm,

其中si为第i种建筑类型的单位效益，取为熵权评价值，z为总收益。

约束条件

(1)投资额约束

c1x1+…+cmxm≤c，

其中ci为第i种建筑类型的单位面积成本，c为投资总额上限。

(2)各类型建筑面积约束

MIi≤xi≤MAi,i=1,…，m，

其中MIi和MAi分别为第i种建筑面积的下、上限。

(3)总土地面积约束

其中ni为第i种建筑类型的层高，M为总土地面积，γi为第i种建筑的土地使用率。土地使用率指在房地产开发项目总平面图中，房地产占用土地面积与整个项目总土地面积的比率。

(4)土地使用率约束

γIi≤γi≤γAi,

其中γIi和γAi分别为第i类建筑土地使用率的下、上限。

(5)非负约束

xi≥0,i=1,…，m.

还可以根据实际情况对模型进行调整，如增加或减少约束等。模型可利用线性规划计算软件求解。

四、应用实例

本文提出的记地产开发投资决策熵权系数优化模型，已经被应用于郑州市某房地产开发项目的决策分析。该项目开发时间为1996年，开发地点位于郑州市紫荆山商业区，属于一级三档地段，面积为10000平方米。根据项目实际情况，确实可选的开发类型为办公楼、商业楼和住宅楼三种。评价指标主要考虑技术经济指标，如投资回收期、投资收益率、净现值(FNPV)、总投资现值(FPW)、内部收益率(FIRR)等。其它方面的评价指标，如环境因素和无形收益等将另行考虑。

经过测算首先确定出评价指标值矩阵如表1，由此再计算出各指标的熵权信息如表2。

表1

指标建筑类型 单位面积

利润 单位面积

成本 投资回收

期 单位面积

FPW 投资收益

率 单位面积

FNPV FIRR

办公建筑 3209.16 1672.77 4.03 2504.92 31.4 1528.35 14.1

商业建筑 3766.58 2321.57 4.22 339.85 21.5 1354.97 16.3

住宅建筑 228.56 1394.71 1.56 1394.71 10.2 893.85 28.4

表2

指标熵权信息 单位面

积利润

单位面

积成本

投资回

收期

单位面

积

FPW 投资收

益率

单位面

积

FNPV FIRR

合计

ej 0.622 0.981 0.876 0.998 0.938 0.918 0.691 6.024

θj 0.387 0.019 0.127 0.02 0.064 0.804 0.316 1

Wj 0.15 0.15 0.1 0.25 0.15 0.15 0.05 1

λj 0.498 0.024 0.109 0.043 0.082 0.108 0.136 1

最后基于熵权计算出各建筑类型的熵权系数为S1=0.694,S2=0.54,S3=0.9。

该项目要求第一年投资额不超过3000万元，商业建筑面积不少于2000平方米。记X1，X2，X3分别表示办公楼、商业、住宅型建筑面积，根据项目情况建立优化模型如下：

五、结语

本文提出的熵权系数优化模型，具有一些十分有实际意义的特点。如(1)在确定评价指标权重时，综合考虑了主观与客观两方面的因素，从而使其更具科学性；(2)本优化模型既体现了多准则决策，又可以利用线性规划的软件方便地进行计算。

本优化模型已被应用于对郑州市多个房地产开发项目进行优化分析，并在此基础上结合AHP等其它方法进行方案排序，取得了较好的应用效果。

参考文献

第9篇：房地产开发的分类范文

在本轮国家对房地产市场的宏观调控中，金融调控手段不断在强化。自2004年10月至2007年9月不到三年内，央行已经连续9次加息，仅2007年就5次加息。为抑制经济运行中过多的流动性，自2006年7月到2007年11月，央行曾先后12次上调存款准备金率，将存款准备金率由8%调升至13.5%。2007年9月27日，央行与银监会又联合下发了《关于加强商业性房地产信贷管理的通知》（银发[2007]359号，下称“359号文”）。文件对申购第二套（含）以上住房的，作出了严格的规定。如此频繁的金融调控措施，但效果并不理想，主要表现在如下几个方面：

（一）房地产投资继续升温

自1998年以来，我国完成房地产开发投资年均增长都在20%以上。2007年1

—9月份，全国完成房地产开发投资16814亿元，同比增长30.3％，比上年同期加快6个百分点，比全部固定资产投资高4.6个百分点；1—9月份，全国房地产开发企业资金来源为25379亿元，增长37.9%。上述数据说明房地产开发投资仍然在高位运行，温度不断攀升。

（二）房价居高不下

近几年来，我国许多城市的房价都翻了一番。2007年房屋销售价格继续较快上涨，部分地区房价涨幅居高不下。2007年11月全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨10.5%，涨幅比上月高1.0个百分点；环比上涨0.8%，涨幅比上月低0.8个百分点。新建商品住房销售价格同比上涨12.2%，涨幅比上月高1.6个百分点；环比上涨1.0%，涨幅比上月低0.9个百分点。深圳已经连续21个月同比涨幅超过10%，其中10月份为21.1%；北京连续18个月同比涨幅超过8%，10月份达到17.8%。

（三）房贷风险加大

我国商业银行发放的个人住房消费贷款快速增长。从1998年的3106亿元增加到2007年上半年的25720亿元，占同期人民币贷款余额的比重从3.3%上升到10%左右，年均增速超过40%。

9月末，全国商业性房地产贷款余额4.62万亿元，比年初增加9410亿元，同比增长29.6%，增速比上年同期快5.2个百分点。其中，房地产开发贷款余额1.76万亿元，比年初增加3491亿元，同比增长26.9%，增速比上年同期降低2个百分点；购房贷款余额2.86万亿元，比年初增加5924亿元，同比增长31.4%，增速比上年同期提高13.5个百分点。

个人住房消费贷款违约风险已有攀升趋势。据19家银行的不完全统计，个人住房消费贷款中，违约客户高达18万户；工行、中行、建行2006年末个人住房不良贷款已接近200亿元。

上述情况说明，当前我国房地产市场存在着严重的问题，滋生着一定泡沫。虽然形势总体发展状况还是可控的，但是如果房地产投资、房价继续高涨下去，泡沫的风险就会逐步加大，加之我国流动性过剩的格局并没有发生根本变化，当前银行体系流动性过剩形势依旧严峻。因此，对房地产市场宏观调控的任务仍然十分紧迫而艰巨。

二、金融杠杆参与房地产宏观调控失灵的成因分析

尽管金融杠杆频频出手，但房地产市场的形势仍然不见根本好转，金融杠杆参与房地产宏观调控，甚至处于失灵状态。究其原因，大体上有客观原因和主观原因两种情况。

从客观上看，第一，由于城市化发展迅速，商品房供不应求；第二，货币流通严重过剩；第三，世界性的资产重新定价潮流影响。上述三个因素推动着我国房价不断走向高处。除掉上述客观原因外，主观原因有以下几点：

（一）对房地产业宏观调控往往处于两难境地

房地产业已经成为我国国民经济的重要支柱产业，在国民经济的发展中，占据了举足轻重的重要地位。房地产业贷款，在我国银行信贷占据了很大的比重。房地产业的这样一个重要地位，使得决策者进行宏观调控时，往往会处于投鼠忌器的两难境地。这有点像妈妈惩戒犯错误的孩子，打轻了孩子不当回事；打重了，又怕伤害了孩子的身体。房地产业宏观调控一直处于这样两难之中：下手轻了往往不起作用；但是下手重了，又怕伤害了房地产业的发展，甚至损害整个国民经济，这个尺度非常难以把握。近期“359号文件”就是一个例证：出台了“359号文件”，但看到一些城市的剧烈反应，又不忍心下重手，导致市场仍对其中的“第二套房”如何认定争论不休，政策难以执行，调控效果也就不了了之。

（二）地方利益的制衡

在我国绝大多数城市中，房地产业都是地方经济的支柱型产业。土地出让金收入和房地产开发交易的税收收入，是各个城市地方财政的主要进项。有专家曾做了初步测算，房地产业的收入约占全国多数城市地方财政收入的51%。因此有人又把城市财政直称为“土地财政”。如果在房地产宏观调控中，严格执行国家的相关政策，就可能严重损伤地方财政的财源。这是绝大多数地方政府所不愿意看到的，也是他们对宏观调控措施执行不利的最根本的内在因素。

（三）地方银行的消极抵制

房地产贷款，一直是各商业银行的重要贷款，个人房贷一直被银行业视为“优质蛋糕”。以交行为例，2007年以来虽然在不断地压缩开发性贷款，但是却在谨慎扩展个人房贷，先后推出了“安居贷”个人住房贷款以及“轻松安居贷”个人住房循环贷款产品。建行是房贷的龙头银行，按照其披露的2007年中报数据，其个人贷款平均余额由2006年6月30日的48906亿元，增加至2007年6月30日的6337亿元。“高利润、低风险”的个人房贷是各家商业银行争抢的业务，面对“房贷新政”的实施，各商业银行的态度并不积极。

“359号文件”出台以来，各类银行谁也不愿明确制定严格的“第二套房”细则，生怕因自己的细则过严而导致优质客户的流失。结果是调控政策所伸出的拳头“高高举起，轻轻落下”，调控功能大多被化解了。

（四）房地产宏观调控指导理念的“一刀切”

当前我国正处于社会主义的初级阶段，区域经济发展的不平衡是一个最基本的特点。由于历史及多种原因，各区域之间的经济发展水平差距相当悬殊。各项经济政策只有充分地考虑到这一现实，才会是有效的政策，才能达到预期的目的。我国房地产宏观调控失灵的一个重要原因，在于宏观调控指导理念上过多地强调政策的全国统一性，往往忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性。

我国600余个城市的房地产业发展是极不平衡的，大体上可以分为五种类型：第一类区域是发达地区，包括上海、北京、广州、深圳。这些城市房地产市场投资炒房比例很大，外资进入量大，房价很高，涨幅很快。第二类区域是比较发达地区，如东莞、珠海、杭州、南京、苏州、宁波、温州、福州、厦门、天津、大连等地区。他们集中在以珠三角和长三角地区为主的东部沿海地区，房地产市场相对比较活跃，投资炒房比例较大，外资进入量比较大，房价相对比较高，涨幅较快。第三类区域是发展中地区，俗称二线城市，如武汉、重庆、成都、沈阳、长春、哈尔滨、西安、郑州、南宁、太原、兰州、乌鲁木齐、银川等中部、东北、西南、西北地区的城市。它们的特点多是房地产市场启动相对较晚，近几年来房地产市场得以较快发展，居民自住性购房占市场主导地位，房价运行相对比较平稳。第四类区域是刚启动地区，主要体现在中部、东北、西南、西北地区的一些省属城市。它们的房地产市场化水平不高，地价较低、房价也比较低。第五类区域是滞后地区，除东南沿海个别县级市，全国绝大多数的县级城市房地产业处于刚刚起步阶段，房地产市场启动相对滞后，房价较低。由于忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性，实施全国统一的调控政策，结果出现了该调控的没能很好调控，不该调控的也跟着调控的结果，导致有病者吃药的剂量不足，没病的也得跟着吃药。在第一、二类地区，一旦房地产市场稍有下挫，调控政策就立即出现折扣现象。迄今为止，很难有一项宏观政策能够一贯到底。

综上所述，可以看出：其一，与房地产宏观调控失灵的主客观原因相比，外因是条件，内因是根据，主观原因应该是主导的；其二，房地产宏观调控失灵的主观原因中，忽略了区域经济发展的不平衡性和差异性，这是最主要的原因。

三、实施区域差异的金融调控政策建议

依据当前我国房地产业发展的风险状况和金融杠杆失灵的成因分析，为破解金融杠杆参与房地产宏观调控的两难境地，笔者提出如下的金融政策建议：根据我国房地产业发展不平衡的实际状况，建议实施考虑区域差异的宏观调控措施，即按照各个区域房地产业发展处于不同历史阶段、当前存在的问题以及宏观调控的任务，因地制宜，实行有差异的金融调控措施。

对第一类地区和第二类地区，它们是宏观调控的主要对象，因此，应该采取相对比较严厉的金融措施。例如，第二套住房的首付应该严格按照以家庭为单位进行界定，无论是国内银行还是外资银行都应该执行统一的从严调控的标准。利用严格的金融杠杆，从严控制上述地区的炒房风潮，囤地风潮，下大决心保证房价的平稳运行。

对于第三类地区（往往俗称为第二线地区），房地产市场虽然也有一些这样或那样的问题，但问题多是苗头性的，所以对这类地区宏观调控政策应当适当放宽。例如，本次“房贷新政”中，第二套住房可以界定为按个人为单位。通过宏观调控措施，对这类地区起到警示作用，既促使当地的房地产业得以健康发展，又防止过热和房价过快上涨的弊端产生。

对于第四类和第五类地区，由于其房地产业刚刚起动，甚至是启动不足，因此应该对它们采取扶持和支持的态度，所以宏观调控中，对这类地区应该是网开一面。例如，“房贷新政”中，第二套住房的规定在上述地区可以不实行；甚至对于该类地区的购房贷款的首付款比例采取更加优惠的政策，以鼓励和支持第四类和第五类房地产业的快速发展。

房地产业和地方经济的关系有一个递减规律在起作用。房地产业是一个基础性和先导性产业，在一个城市经济发展的不同阶段有着不同的作用。当一个城市经济处于腾飞的初期阶段，房地产业是地方经济的支柱型产业，房地产业收入是各个城市地方财政的主要收入。但是，随着城市经济的不断发展，房地产业的地位和重要性逐渐发生变化，呈现递减形态，其支柱型产业地位会逐步由其他产业取而代之。这一规律在广州、深圳和上海都有明显的体现。因此，在对房地产业宏观调控中，实施区域差异调控政策，不会对一、二类区域经济产生大的不良影响。

总之，采用上述区域差异政策，有压有保，既可以防止房地产市场大起大落，房价无限制地攀升，化解房地产业的风险，同时又促使后进地区的房地产业发展，促进地方经济的平稳、健康、快速增长。区域差异政策有利于缩小全国各个区域经济差距，从而解决决策层和管理层对房地产业宏观调控的两难境地，可以把房地产业对国民经济发展带来的风险降到最低点，使其对国民经济的推动作用扩大到最大程度，确保国民经济平稳、健康地快速运行。

【参考文献】

[1]吴晓灵.流动性过剩与金融市场风险.中国金融，2007年19期.