没有使用需求就没有投资需求

本文澄清了房屋空置率无法客观衡量的原因,并解释了使用需求与投资需求的关系,指出投资需求实则基于使用需求,二者不应被对立。任何试图通过价格管制来区分或打击投资需求的政策都将扭曲市场。

课堂回顾:
你好,今天我来给你谈谈,投资需求和使用需求之间的关系。很多人在这个问题上犯了糊涂,于是错误理解了房地产价格波动的根源。你要是理解了投资需求和使用需求之间的关系,就不会犯这个糊涂了。
我们在前面两节课讲过,很多人对房屋服务有一个误解,以为房屋服务是一个标准品,每个人、每个家庭有一套,好像问题就解决了。实际上它不是一个标准品,是一种综合的服务,所以它不能通过政府大规模的廉价提供来解决问题。
很多人以为,我们不让那些有钱人多买,剩下的房子就可以给穷人了。其实你想想,在远远没轮到你以前,房屋的供应可能就已经减少了,而每个人他们都有不同的对策,去争抢市场上稀缺的房屋。
1.空置率不可能客观衡量与计算
和刚才这种定向的、用行政的办法来分配住房的想法一脉相承的,就是所谓“控制空置率”的想法。
很多人喜欢举空置率的例子,说市场上很多房子是空置的,咱们要收空置率税,谁空置了房子,咱们就惩罚他,要让他多交税,那么人们就不敢囤积房子了。
这种说法,也是太过简单地把房屋看作是一种标准品的想法而产生的。实际上你想想,空置率怎么算?我有两套各50平方米的房子,我自己住当中的一套,那么你可以说另外一套50平方米的房子是空置的,你惩罚我。但是如果倒过来,我有一套一百平方米的房子呢?我一个人住呢?里面有两个洗手间,有一个洗手间我长期不用,这算不算空置?你能算出来吗?你能探测出来吗?你能惩罚我吗?不能。
实际上你能明白,如果我有两套50平方米的房子,当我不需要的时候,当市场上的价格合适的时候,我把其中一套租出去的可能性,远远大于我把一百平方米的房子里面的一间房租出去的可能性。
所以很有可能,拥有两套小房子的人,比拥有一套大房子的人,对市场有效配置住房资源的贡献要更大。但如果要实施空置率税,惩罚那些有空置的房子的人,那么效果就会适得其反。
当然,如果政府真的要对我那一套50平方米的房子征税的话,我也有很多对策。
你怎么证明那套房子是空置的?你看水表吗?还是看电表?不管你看的是水表还是电表,我都很容易雇人定期去开开水龙头开开电闸,让里面的电表动一动,让里面的水表动一动。
所以除了平添一种新的职业,像遛狗一样遛房以外,空置率税起不到任何实际的效果,它只会扭曲市场对房型设计的实际需求。
2.任何价格管制都不可能成功
当然,我们要从这个故事里面去提取一些更抽象的原则:
实际上任何类似的价格管制都是不能成功的,从这一点上我们还能够得到更多的启发,就是凡是政府要进行价格管制的地方,人们就总有不同的对策,绕过他们的管制。
比方说,你要锁定每个家庭一套房,那么人们就在什么叫“一套”这个概念上面下功夫。如果你要限定一只手表不能超过多少钱,人们就会在有多少根指针,有没有表带,有没有旋钮等等这些指标上面做文章。
如果你说一台手术不能超过多少钱,人们就在什么叫一台手术上面做文章,手术以外,诊断、检验、麻醉、药物、手术台的费用可以另算。
如果你说学费不能超过多少钱,那学校就可以把教育服务切割为学分费、服装费、伙食费等等不同的费用。这是我们在实施任何一种价格管制的时候,就应该预想到的人们的合理反应。
3.使用需求是投资需求的基础
跟打击空置率相关的另外一个概念,就是要打击“投资需求”,要区分“使用需求”和“投资需求”。
现在市场上有一种普遍的观点,说你看房屋空置,人们为什么买了房放在那啊?是因为他们想投资,他们自己不实际使用。所以曾经就有过一位学者,她提出了一个想法,她说我们要积极地去满足实际的需求,而同时要打击投资的需求。
她的建议是,在那些非常好的地段批出一些地来,专门用来修建廉租房,让有实际需求的人住上这些好房子,而在那些偏远的地方批出一些没人要的地来,供那些喜欢炒房的人、喜欢投资人去投资。你说这个想法可笑不可笑。
如果是这样,我们政府就可以往天上一指,说月亮——喜欢炒房的人,你们去投资月亮,你们在那炒吧。好的地段,我们用来修廉租房。这可能吗?这种把使用需求和投资需求区分开来,甚至对立起来的看法是不合理的。实际上所有的投资需求,都是以实际使用需求为基础的。没有实际使用的需求,就不会有投资需求。给你块烂地,你会去炒吗?当然不会。出高价做投资,到底是怎么回事?出高价做投资,是人们表达不同意见的一个和平、有效的办法。一幢房子放在那里值不值一块钱?所有的人都认为它值一块钱,那没有不同意见;值不值两块钱?大部分人都觉得它值两块钱,那这也不是表达不同意见的办法;到最后这房子值不值一千块钱?有两个人同意,这房子值一千块钱,这时候,他们之间还要再进一步表达不同的意见,它值不值一千零一块钱?到最后,只有一个人认为这房子值一千零一块钱,那么他胜利了。他花一千零一块钱来表达他跟所有其他人不同的看法。对还是不对,我们走着瞧,看下一回合市场的价格是多少。但不管怎么样,他用自己的真金白银表达了他不同的看法。到明年这个时候、到后年这个时候,市场就会告诉人们,他到底是正确的还是错误的。这就是投资。如果我们硬要把使用需求和投资需求区分开来,对立起来的话,就不会有人投资,就不会产生满足未来市场需求的供给。这样长远来说,我们的居住条件会变得更差,而不会变得更好。所以,凡是那些打击投资需求的政策,不为投资开绿灯的政策,最终也满足不了使用需求。
课堂小结
今天我跟你澄清了两个容易让人混淆的概念。是空置率,我要说明的是,我们不可能客观地去衡量或者计算所谓的房屋空置率,因为房屋是一种综合的服务。使用需求和投资需求之间没有本质的区别,不应该把它们对立起来。任何投资需求都是建立在使用需求的基础之上的。
课后思考
今天我留给你的思考题是:投资和投机有什么不同?

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的PSO-PNN混合模型项目,旨在通过粒子群优化算法(PSO)优化概率神经网络(PNN)的关键参数(如平滑因子),从而提升数据分类预测的精度与泛化能力。文章阐述了项目背景、目标与意义,分析了在高维复杂数据、样本不均衡、噪声干扰等挑战下的解决方案,并系统介绍了整体架构,包括数据预处理、PSO优化模块、PNN分类模型、适应度函数设计、并行计算优化及性能评估等核心组成部分。文中还提供了关键代码示例,展示了从数据标准化、模型构建到优化训练和性能评估的完整流程。; 适合人群:具备一定Python编程和机器学习基础,从事数据分析、智能算法研究或工程应用的研发人员、研究生及算法爱好者;尤其适合希望深入了解智能优化算法与神经网络融合应用的中级学习者。; 使用场景及目标:①解决PNN模型依赖人工调参的问题,实现平滑因子的自动优化;②提升复杂、高维、小样本或不均衡数据下的分类准确率;③应用于金融风控、医疗诊断、工业故障检测等高精度分类场景;④学习PSO与PNN协同机制及其工程实现方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与理论描述同步实践,重点关注适应度函数设计、PSO参数配置与交叉验证的集成,调试时注意收敛性与过拟合控制,以深入掌握该复合模型的优化逻辑与应用技巧。
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