國家統計局１８日公布消息說(shuō)，廣州房?jì)r(jià)同比高達２０.９％，環(huán)比上漲０.８％。而同一天廣州市國土房管局公布的消息說(shuō)，房?jì)r(jià)環(huán)比大降１０.６％，當月成交均價(jià)同比下降７.１％。
同一城市的房?jì)r(jià)統計，為何出現截然不同的結果？記者就此問(wèn)題進(jìn)行了追蹤調查。
根據《７０個(gè)大中城市住宅銷(xiāo)售價(jià)格變動(dòng)情況》的解釋說(shuō)明，國家統計局調查的方法是“新建住宅銷(xiāo)售價(jià)格、面積、金額等資料直接采用當地房地產(chǎn)管理部門(mén)的網(wǎng)簽數據”。
按照廣州市國土房管局的說(shuō)法，兩者都真實(shí)，數據差異主要源于統計方式不同。
暨南大學(xué)管理學(xué)院教授胡剛說(shuō)，廣州的統計方法是算術(shù)平均法，將總成交房?jì)r(jià)除以總成交面積，算出單位房?jì)r(jià)；而國家統計局則是指數計算法，追蹤同一物業(yè)不同時(shí)期的價(jià)格變化進(jìn)行加權計算得出房?jì)r(jià)數據。
據分析，將平均房?jì)r(jià)幾萬(wàn)元的中心區和幾千元的郊區合在一起計算平均數，這種統計對于判斷房地產(chǎn)市場(chǎng)“沒(méi)什么實(shí)用價(jià)值”；而國家統計局的統計方法比較科學(xué)，更能體現房地產(chǎn)市場(chǎng)的變化。
作為經(jīng)濟發(fā)達、市場(chǎng)化程度高的廣州市，為何選擇如此的統計方式？專(zhuān)家指出，采用指數算法，只要房?jì)r(jià)上漲，統計結果一定上漲；而采用算術(shù)平均法，只要政府控制中心區高價(jià)住宅的成交，房?jì)r(jià)數據可能出現“結構性下降”。
今年４月，廣州出臺政策，由政府對住房?jì)r(jià)格進(jìn)行“指導”，“高于政府指導價(jià)的住宅不得銷(xiāo)售”，下半年，一些開(kāi)發(fā)商表示，中心區的高價(jià)住宅很難拿到預售證，而郊區的低價(jià)住宅則容易拿到預售證。
業(yè)內人士指出，變換統計方法，并不能改變房?jì)r(jià)過(guò)高的狀況。如此統計，有“忽悠”之嫌。
為了統計數據“明顯下降”，除了在統計方法上“做文章”，還可以讓“胖子”和“瘦子”在一起稱(chēng)體重。
記者注意到，今年１０月開(kāi)始，廣州市將位于遠郊的從化和增城兩個(gè)縣級市納入廣州市的房?jì)r(jià)統計，而此前的房?jì)r(jià)統計并不包括這兩個(gè)縣級市。
目前，這兩個(gè)縣級市的平均房?jì)r(jià)每平方米不足萬(wàn)元，而廣州市核心區的平均房?jì)r(jià)每平方米四五萬(wàn)元，將兩地納入房?jì)r(jià)統計的“創(chuàng )新方法”，其結果顯而易見(jiàn)，廣州房?jì)r(jià)轉瞬之間從“大漲”變?yōu)椤按蠼怠薄?/P>
記者調查發(fā)現，廣州一些樓盤(pán)與年初相比上漲３０％以上，如海珠區一處二手房，去年買(mǎi)入、今年賣(mài)出，房?jì)r(jià)已經(jīng)從兩萬(wàn)元出頭上漲到三萬(wàn)元以上。
廣州市購房者毛女士對記者說(shuō)，不久前她看上白云區一處１３０平方米的住宅，約定成交價(jià)格是每平方米２．３萬(wàn)元，但開(kāi)發(fā)商１１月底突然打來(lái)電話(huà)，政府緊急下了通知，成交價(jià)不能高于１．９萬(wàn)元，否則不能網(wǎng)簽。
所以毛女士必須簽每平方米１．９萬(wàn)元的“合同”供國土房管局備案計入房?jì)r(jià)統計，但多出來(lái)的每平方米４０００元差價(jià)必須提前交現款。這樣一來(lái)，毛女士首付相當于多出了５０多萬(wàn)元，無(wú)法籌措這筆巨款，結果只好放棄了這套住房。
“政府光想著(zhù)完成調控目標，開(kāi)發(fā)商一分錢(qián)也不少賺，最后還是我們這些剛需買(mǎi)單�！泵咳缡钦f(shuō)。
“數據互相矛盾，很容易產(chǎn)生誤導�！敝袊康禺a(chǎn)數據研究院執行院長(cháng)陳晟認為，當前房地產(chǎn)成交均價(jià)“數據打架”的矛盾，不僅讓政府難以有效判斷，而且會(huì )讓一些喜歡“以數據說(shuō)話(huà)”的人擾亂市場(chǎng)預期。
專(zhuān)家建議，地方政府發(fā)布房?jì)r(jià)數據，應該根據城市的區域、房屋的類(lèi)型等分別發(fā)布數據，讓公眾真實(shí)感受到房地產(chǎn)市場(chǎng)的變化，使房?jì)r(jià)數據更具參考價(jià)值，避免因為數據矛盾引發(fā)市場(chǎng)誤判。
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