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了解地产、房产前沿资讯，帮助我们掌握更多的地产、房产知识，不论是在生活当中还是在工作当中相信都会有所帮助的，如果各位小伙伴们感兴趣的话，小编接下来就为大家推荐一篇关于地产、房产方面的文章给大家吧，小编今天要分享的文章为中国社科院报告房价只涨不跌的时代已经过去，希望各位小伙伴能够喜欢哦。
2020年12月1日，中国社会科学院财经战略研究院住房大数据项目组发布《中国住房大数据分析报告（2020）——城市房价预警与房企品牌价值测度》。该报告同时也是国家自然科学基金面上项目 “基于互联网大数据和重复交易法的中国城市住房价格指数编制研究” 及中国社科院国情调研重大项目“房地产调控政策及其效果”阶段性成果。报告发布因城施策背景下的城市房价涨跌预警(2020)。
报告认为，在因城施策的政策背景下，各城市房地产市场的差异化将成为常态。新冠疫情的出现，加速了房地产市场大分化时代的来临。市场差异化有利于避免房地产市场系统性风险的发生。在大分化时代，单纯宏观分析工具难以有效判断区域房地产市场走势，房价局部大涨大跌风险将成为防范房地产市场风险的重点。
报告指出，房价只涨不跌的时代已经过去。局部房价下跌监测预警，将成为市场监测预警的重要方面。
年度房价跌幅监测表明,受住房市场自身理性回归因素及疫情的冲击，部分城市2020年度房价出现一定程度的下跌。据纬房指数同比监测，从2019年10月到2020年10月，9城市年度跌幅均在5%以上，最高年度跌幅为9%。其中包含二线城市1个，三四线城市8个。分区域看，包含北部湾城市2个，环京城市2个，大湾区城市1个，山东半岛城市2个、西南城市1个。
由于一定范围波动为市场常态，多数下跌城市房价变动仍属于稳中有降的范围。
距历史最高点房价调整幅度监测表明,如果将时间维度拉长，可以发现，与历史高点相比，部分城市已经出现了较深幅度房价调整。
据纬房指数监测，从各城市历史高点至2020年10月，20个城市距最高点房价调整幅度均在在10%以上，其中9城市距最高点房价调整幅度均在15%以上，最高城市下调幅度达46.9%。调整幅度在15%以上9个城市中，包含一线城市1个，二线城市4个，三四线城市4个。分区域看，包含京津冀城市4个，北部湾城市1个，大湾区城市1个，山东半岛城市2个，滇西城市1个。调整幅度在10%以上20个城市中，包含京津冀城市6个，北部湾城市3个，山东半岛城市3个，大湾区城市2个，成渝城市群城市2个，中部城市2个，滇西城市1个，黔中城市1个。
其中1个环京城市房价距最高点接近腰斩，另有1个京津冀城市、1个山东半岛城市距最高点跌幅超过二成。考虑到这些城市在房价下跌前曾经有过快速上涨，其房价下跌属于理性回归的范围。
从各城市房价由涨转跌的时点看，这些城市房价阶段性拐点出现分别存在两类情形：
一类是2017年上半年前后，以京津冀城市为代表，主要为2017年上半年一二线城市房地产调控加码所引发，到目前已经调整了约3年半；
另一类是2018年下半年前后，以三四线城市为主，主要为货币化棚改退潮所引发，到目前已经调整了约二年半。
从下跌时点看，这些城市在疫情开始前，房价就已经阶段性见顶。房价下跌不完全是因受疫情冲击的影响。
报告认为,虽然平稳运行为房地产政策的重要目标，但一定范围的波动也是市场运行的常态。房价下跌的原因较为复杂，既可能有宏观大环境因素，也可能有城市自身供给过剩的原因。
为更准确识别房价异常涨跌情况，进而给出科学预警信号，报告基于房价空间传导机制、区域房价相互作用机理和人工智能模型算法，对一二线城市房价下跌情形进行识别。
根据房价异常下跌程度测算结果显示，4个二线城市房价可能存在一定异常下跌情形，其房价偏离短期正常房价的比率分别为-4.91%、-3.94%、-3.30%、-2.76%，居各城市前列。其中包含环渤海城市3个，中部城市1个。
年度房价涨幅监测表明,2020年，尽管受到疫情的冲击，在部分城市房价下跌同时，仍有部分城市房价出现较快上涨。据纬房指数同比监测，从2019年10月到2020年10月， 9城市居样本城市年度涨幅前列，年涨幅在10%以上。其中包含一线城市1个，二线城市3个，三四线城市5个。分区域看，包含大湾区城市2个，京津冀城市1个，长三角城市3个，西北城市1个，苏北城市3个。
这些城市中，有些城市2016年以来已经历过一波上涨，目前出现第二波上涨。有些城市仍属于2016年以来第一波上涨的余波或补涨。
房价历史高点监测表明,城市房地产市场分化较为严重，在个别城市房价距最高点腰斩的同时，纬房指数显示，样本城市中，另有30个城市房价可能已超过2018年1月以来的高点。其中包含一线城市1个，二线城市5个，三四线城市24个。
同样上述城市中，有些城市出现2016年以来第二波上涨，有些城市仍属于第一波上涨的余波或补涨。
报告认为,房价上涨的原因同样较为复杂，既可能有宏观大环境因素，也可能有城市自身供给不足的原因，还有可能是城市经济基本面出现了重大利好。另外还有一种相对较快上涨的情况难以被直接识别，如相关联的同类城市房价均较快下跌，但该城市房价微涨。
为更准确识别房价异常涨跌情况，进而给出科学预警信号，报告基于房价空间传导机制、区域房价相互作用机理和人工智能模型算法，对一二线城市房价上涨情形进行识别。
房价异常上涨程度测算显示，4个城市房价偏离短期正常房价的比率在7%以上，其中最高城市偏离比率在20%以上，居于各城市前列，可能存在异常上涨。其中包括一线城市1个，二线城市3个。分区域看包含大湾区城市2个，长三角城市1个，西南城市1个。
11个一二线城市房价偏离短期正常房价在3%以上的城市，这些城市可能存在程度不等的异常上涨情形（包含相对异常上涨）。其中包含长三角城市5个，大湾区城市2个，西南城市2个，西北城市1个，海峡西岸城市1个。对这些城市房价上涨状况有必要加以更多关注，必要时预先采取合理措施。
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