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2024年11月24日
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一周樓事:北上廣深房價漲逾20% 萬科被曝無證售房
時間:2013-12-21 13:20:15  來源:中國新聞網 

   中新網12月21日電 本周,國家統計局公布了2013年11月份70個大中城市房價變動情況,一線城市北上廣深房價連續3月同比漲逾20%。其中,廣州房價數據還出現了“打架”現象。央行的調查顯示,66.5%的居民認為房價高,32.5%的居民預期“上漲”。在任志強看來,買車搖號的城市房價還得漲。在高房價的誘惑下,萬科、碧桂園這樣的房企大鱷也不惜鋌而走險無證售房。

  12月16日 深圳特區報:萬科、碧桂園因無證售房被記入“黑名單”

  繼上周曝光碧桂園無證售房行為后,武漢市房管局日前再對一房企大鱷進行處罰,將武漢萬科萬威房地產開發有限公司無預售證違規銷售行為記入開發企業不良信用檔案,并予以公示。

  今年“十一”期間,有購房者參加武漢萬科金域藍灣樓盤認購會,發現在售的兩棟樓盤并未取得預售許可證,于是向房管部門舉報。隨后,武漢房管部門進行了調查核實。

  在此之前,碧桂園生態城在國慶期間集中開盤時,也存在將沒有取得商品房預售許可證的8號樓夾雜在其他樓盤中“搭售”的行為。

    12月17日 證券日報:任志強稱“買車搖號的城市房價還得漲”

    “我認為中國房地產業沒有泡沫。”在12月16日舉行的2014網易經濟學家年會上,華遠地產董事長任志強這樣表示。而對于未來的房價走勢,向來快人快語的“任大炮”認為,只要是買房限購、買車搖號的城市,未來的房價還會繼續全面上漲。

  任志強稱,最近很多城市的汽車都要限號出現了,買車也要搖號了,這說明什么呢?“說明這些城市的房價得漲,不漲它限號干嘛,沒人去了就不用限號了,政府不撤銷限購政策就是告訴你供不應求,供過于求的時候政府還拼命鼓勵你買呢,怎么會限購呢。”

  此外,對于一線城市的房價,任志強認為,“政府為什么要嚴格控制大城市戶籍不讓外地人進來,而中小城市就可以進呢?意思是中小城市房子便宜你去那兒買房子,大城市房子貴你別來,這其實就是用房價當門檻。”

    中國國家統計局18日發布消息稱,2013年11月份,中國70個大中城市中,有69個城市房價較去年同期上漲,1個城市房價同比下降。其中,“北上廣深”(北京、上海、廣州和深圳)房價11月份繼續領跑全國,分別同比上漲21.1%、21.9%、20.9%和21.0%。自2013年9月起,上述4個城市房價同比漲幅已經連續3個月超過20%。

  不過,雖然中國樓市目前依然在“高燒”之中,但房價漲勢出現了一些放緩的跡象。據統計,11月份,中國70個大中城市房價環比平均漲幅為0.6%,比10月份的環比平均漲幅收窄0.1個百分點。

    12月18日 中新網:樓市持續高燒 北上廣深房價連續3月漲逾20%

    國家統計局城市司高級統計師劉建偉指出,上述變化得益于前期房價上漲較快城市進一步加大了房地產市場調控力度,提高了二套房交易成本,增加了保障性住房供應。國務院常務會議整合不動產登記職責、建立不動產統一登記制度的決定,有助于穩定市場預期,市場交易有所降溫。

    12月19日 中新網:央行調查稱“66.5%居民認為房價高”

  2013年第4季度,中國人民銀行在全國50個城市進行了2萬戶城鎮儲戶問卷調查。調查顯示,66.5%的居民認為目前房價“高,難以接受”,比上季降低1.1 個百分點,31.1%的居民認為目前房價“可以接受”,2.4%的居民認為“令人滿意”。其中,一、二線城市居民的高房價感受有所緩解,分別有73.8%和61.8%的居民認為房價高,較上季分別回落3.2 和3.1個百分點。

  對下季房價,32.5%的居民預期“上漲”,47.2%的居民預期“基本不變”,7.5%的居民預期“下降”,12.8%的居民“看不準”。未來3 個月內準備出手購房的居民占比為13.2%,與上季持平,是1999 年以來的較低值。

    12月20日 人民日報:廣州房價數據“打架” 統計局說漲房管局說降

  國家統計局18日公布消息,廣東省廣州市房價同比漲幅達20.9%,環比上漲0.8%。而同一天,廣州市國土房管局公布的房價數據,環比大降10.6%,當月成交均價同比下降7.1%。同一城市的房價統計,為何出現截然不同的結果?難道嚴肅的統計數據可以當成兒戲?

  按照廣州市國土房管局的說法,兩者都真實,數據差異主要源于統計方式不同。暨南大學管理學院教授胡剛說,廣州的統計方法是算術平均法,將總成交房價除以總成交面積,算出單位房價;而國家統計局則是指數計算法,追蹤同一物業不同時期的價格變化,進行加權計算得出房價數據。

  “數據的權威性來自統計的真實性,關系到政府公信力,不能當成兒戲。”胡剛說。專家建議,地方政府應根據城市的區域、房屋的類型等分別發布數據,讓公眾真實感受到房地產市場的變化,使房價數據更具參考價值,避免因為數據矛盾引發市場誤判。


   

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