高新区技术创新绩效对房地产业的影响研究

高新区的快速建设与发展,在高科技带动下取得突破性成就的同时,对房地产业产生了一系列的影响。研究选取具有代表性的22个高新技术产业开发区作为研究对象,运用空间计量分析技术,以描述高新区技术创新产出的7个指标为解释变量,分别以商业营业用房价格与写字楼用房价格为被解释变量,通过构建静态面板模型和动态面板模型,考察了高新区的技术创新绩效对房地产业的影响。研究表明,无论是办公楼用房还是写字楼用房,由于创新集聚效应及其马太效应,加之房地产价格调整的惯性作用,本期价格受上期价格影响,并且这种影响显著为正;对于高新区而言,总产值对区内房价影响显著,且表现为产值越高影响越大的顺周期性规律;科技收入占比对高新区的房价具有显著性的正向推动作用。     

中国房价与家庭消费关系的主导机制识别

运用中国家庭追踪调查数据（CFPS）,通过综合考察房产财富、房价、预期和未预期房价对不同年龄段有房和无房家庭消费的影响差异,对我国房价与家庭消费关系的主导机制进行系统的实证识别。研究发现：房价或房产财富与年轻家庭消费的正相关性,均显著大于中年和老年家庭;房价对有房和无房家庭消费的影响几乎无差异,与三个年龄段有房和无房家庭消费的影响也均无显著差异;未预期房价仅与年轻家庭消费显著正相关、且大于中年和老年家庭。上述发现拒绝财富效应和信贷约束效应的理论预测,支持共同因素效应的预期收入机制。研究结果表明,仅房价上涨对我国居民家庭消费的促进效应是有限的,未来预期收入增长才是房价和家庭消费关系的主导机制,是促进我国经济良性内循环的重要动力。     

基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国房地产价格影响因素分析

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省（区）2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均（BMA）方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。     

基于金融加速器效应的重庆房价波动研究

基于金融加速器效应对重庆房价波动进行研究.围绕金融市场、房地产市场和投资市场,分别构建模型以及Shapiro-Wilk检验,证明重庆市住房价格波动存在金融加速器效应.实证研究的结论显示:(1)重庆市住房市场金融加速器效应明显,住房的交易均价与金融机构贷款存在显著相关;(2)重庆市房价波动受房地产开发投资和重庆市固定投资影响明显;(3)重庆市房价波动受工资收入总额变量影响较大;(4) VAR模型进一步说明了在适应期预期条件下,居民当期储蓄的增加会推动房价上涨.     

房价对企业技术创新产出的成本效应与投资效应研究——基于A股上市公司数据的实证分析

文章将房价对企业创新水平的影响归结为"成本效应"及"投资效应"两种影响机制，并分析了房地产价格、房产性投资行为、房产性投资的深化以及企业技术创新产出之间的关系。文章的创新之处在于，将创新要素投入和创新管理水平作为中介变量，从理论和实证两方面检验房价和创新产出的关系。基于提出的理论观点利用A股上市公司数据，对研究假设进行了实证研究，得到如下结论：房价对企业技术创新水平的影响机制至少是通过"成本效应"与"投资效应"两条渠道实现的；房价对企业技术创新水平的"成本效应"是通过技术创新投入作为中介对技术创新成果产生影响；房价对企业技术创新水平的"投资效应"是通过技术创新管理水平作为中介对技术创新成果产生影响；未能证实房产性投资会挤压上市公司技术创新投入。文章的研究结论具有以下重要政策启示意义：应当重视房地产价格对企业技术创新产出的"成本效应"。在新旧动能转换的背景下，创新人才的稀缺性提高了其在劳动力市场的议价能力，作为生活必需品的房屋价格上涨，会导致创新人才的劳动力价格随之上涨，这势必加大企业技术创新投入的负担，影响企业的转型升级和长期发展质量；A股企业的房地产投资并未挤压技术创新投入，但降低了企业创新的效率。在政策上，应当制定相关技术创新效率的考察指标，促进骨干型企业重视其创新效率的提升。     

市场不确定性、购房者决策与房价

从代表性个人生命周期内的效用最大化出发,构建跨期最优化模型,说明影响购房者购房决策的预期因素。考虑到市场不确定性带来的预期冲击会影响购房决策,进一步以1999-2010年的省际面板数据进行实证分析,检验预期因素的不确定性对房价的影响。结论表明：收入不确定性与利率不确定性对房价没有显著影响;房价增长的不确定性对房价有影响,而且这种影响受信贷规模的限制,存在门限效应。因此要抑制房价过快上涨,一方面需要提高房地产市场的信息透明度,减轻市场不确定性的程度;另一方面需要适度控制信贷规模,减少不确定性对房价的促进作用。     

基于四象限模型的国外热钱对房地产价格的影响分析

随着金融危机的发生,国外投资者的投资方向逐渐发生了改变。鉴于对我国经济迅速发展和人民币升值的预期,大量国外热钱涌入我国,对国内资产价格,尤其是房地产价格产生了巨大的推动,也导致了一定程度上的泡沫化。文章通过运用四象限模型,定性分析了热钱涌入对于国内房价的影响。     

货币政策对区域住房市场价格 的动态影响力研究 ———基于 Ｒ形聚类与状态空间模型的实证检验

运用R型系统聚类法将我国划分为高、中、低房价地区,通过建立状态空间模型和运用卡尔曼滤波解法,对比分析了历年货币政策变化对区域房价的动态影响。实证结果表明:贷款规模对房价的影响力较大且区域差别显著,而实际利率对房价的影响力较小,也有一定的区域差异。针对我国房地产市场局部过热且高房价有向全国扩散的态势,应该根据货币政策工具对区域房价影响的特点,从以往的以价格手段调控为主,转变为以数量手段调控为主、价格手段为辅,才能使房地产市场调控取得预期效果。     

“限购令”对西安房地产市场的影响趋势分析

“限购令”政策的出台会对西安房地产市场产生重要影响。在短期内,“限购令”政策会使得普通住宅的成交量和价格都发生大幅度的下跌,而使高端住宅的成交量和价格发生上涨,但房地产的均价不会发生多大发生变化,房价的上涨速度会减慢;在长期中,“限购令”会对房地产投机行为有抑制作用,将使得普通住宅的价格下降,高端住宅的价格上涨,两者的成交量均会发生变化;“限购令”同时也会促使商业楼房、小产权房、郊区楼房价格的上升。     

土地价格、房地产开发投资对房价影响的实证分析

针对土地价格、房地产开发投资对房价的影响,依据2000—2010年间的中国居住用途土地价格、房地产开发投资完成额和商品房价格的年度数据,运用协整检验和误差修正模型进行了实证研究。结果表明:我国的房地产价格与土地价格、房地产开发投资额之间存在长期稳定的均衡关系;土地价格是房价变动的促进因素,而房地产开发投资额变动对房价的影响更为显著。     

新房房价收入比的实证研究

房地产价格的快速上涨已成为我国经济平稳运行的突出问题。新房价格与居民家庭收入之间存在着一定关联。通过ECM模型可以对我国1994至2007年的新建商品住宅的真实价格和家庭的真实收入进行回归分析,结果表明真实价格对长期均衡的调整力度很大,而且新房房价收入比的＂均衡值＂是非平稳序列,即新房房价收入比随着收入的提高,其变化幅度越来越大。     

房地产价格促进地方财政增收的实证研究

基于国家统计局2000~2019年的年度数据，从地方政府财政收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和CPI等几个层面来探讨商品房房价波动对于地方政府财政收入的影响。通过建立向量自回归模型，我们发现，房价对地方财政收入有显著影响，一定范围内房地产价格的上涨能够有效带动地方财政收入增长。据此，有针对性地提出相应政策建议，以缓解地方财政困难，实现房地产市场可持续发展。     

基于供求关系的房价波动分析

基于1999—2017年中国35个大中城市的面板数据,构建基于供求关系的面板回归模型,从国家和区域两个层面对造成房价波动的原因进行探究。结果表明:价格预期在全国和区域模型中均对房价有显著的正向影响,且在大多数地区,其影响力大于其他因素;人口对房价有正向影响,但只在北部沿海、东部沿海和南部沿海显著;收入对南部沿海、黄河中游和西南地区的房价均有显著的正向影响,而在北部沿海、东部沿海、长江中游、西北地区和东北地区,该因素对房价的影响并不显著;除全国和西南、西北地区外,房屋造价作为成本因素对绝大多数地区的房价有正向影响;信贷的可获得性作为政策因素对房价有正向影响,除南部沿海和黄河中游外,在其他区域均显著;住宅开发投资与住宅价格呈负相关关系,但其只在少数经济发达地区显著。因此,未来对房地产市场的调控应根据区域房价波动影响因素的不同区别对待,因地制宜。     

我国房价上涨影响因素分析

针对我国房地产价格自2001年以来出现的不断大幅上涨的现实,从房地产行业外和行业内两方面分析了房价上涨的多重因素.针对影响房地产价格快速上涨的诸多因素,从行政手段、法律手段、经济手段等方面给出几点建议,对房价调控进行研究.     

宏观调控政策对房价的影响

房地产的发展曾经为我国经济发展做出过巨大贡献,但是,由于各种原因房价持续上升,影响经济的正常发展,影响了居民的消费行为。当前,政府正在采用经济手段、行政手段及法律手段加以调控,稳定房价。利用金融政策对房价进行调整的主要手段是调整利率和货币的投放。通过调整利率,改变人们的预期,进而改变房价的走势。近期人民币贷款利率上调,贷款政策变化,预示着人民币存贷款利率在今后一段时间内仍有上涨的可能。如果存贷款利率调整幅度大于房地产价格涨幅,必然导致投资购房的回报减少。开发商也会因为贷款利率增加,提高房地产开发的融资成本,使开发商面临融资风险,房屋供应量相应萎缩。另外,贷款利率上升,通过贷款购房的业主每月实际还贷额也要相应增加,这将直接影响到购房者的还贷预期和生活质量,进而降低人们通过信贷支持购买住房的支付能力,同时抑制了投资性与消费性购房的需求。在金融政策发挥实效的情况下,需求与供给同时减少,房价将趋于稳定。     

中国家庭债务与房价之间的自增强效应——基于全面FGLS回归和分位数回归的实证分析

利用2008—2015年间22个样本城市的数据,构造房价收入比指标,构建面板固定效应模型,并采用全面可行广义最小二乘法（FGLS）和分位数回归的方法,考察了家庭债务与房价之间自增强效应及其作用渠道。研究发现：样本城市的家庭债务与房价之间存在较明显的自增强效应。房价上涨通过抵押效应和财富效应渠道带来家庭债务规模的扩大,且财富效应渠道的解释力度更大;家庭债务规模的扩大通过资产负债表效应和预期效应渠道推动了房价进一步上涨,且资产负债表效应渠道的解释力度更大。因此,政府应实施因城而异的差别化调控政策,保障房地产市场和信用市场的平稳发展。     

房价波动、银行信贷与产业升级——基于银行信贷中介效应检验及区域差异对比分析

房价波动是影响产业升级的重要因素。阐述房价暴涨通过银行信贷中介效应传导机制对产业升级产生抑制作用,并基于全国大中城市2007-2016年面板数据,采用动态面板模型系统GMM估计法检验房价波动通过银行信贷中介效应机制影响产业升级。研究结果表明:第一,大中城市的房价过快上涨对产业升级产生负效应;第二,大中城市的房价过快上涨会增加房地产银行信贷需求,挤出了支持技术创新、产业升级的银行资金,从而抑制产业升级;第三,通过区域差异对比分析,东部大中城市银行信贷对房价波动与高新产业关系发挥中介效应,房价上涨通过吸收银行信贷挤出高新产业发展资金;中部大中城市房价上涨通过吸收银行信贷挤出第三产业发展资金;银行信贷没有对西部城市的房价波动与产业升级发挥中介效应。     

房价上涨是否推迟了初婚年龄？—基于CGSS数据的实证分析

“房价”与“婚姻”是大众热议的民生问题。构建婚姻决策理论模型,探讨房价对结婚率的影响,基于中国综合社会调查（CGSS）数据,考察房价上涨对居民初婚年龄的影响。结果表明：房价每上涨1%,居民的平均初婚年龄增加1.108岁;房价上涨对女性初婚年龄的推迟效应大于男性,对城镇地区居民初婚年龄的推迟效应大于农村地区居民,对经济欠发达地区居民初婚年龄的推迟效应大于发达地区居民;家庭经济水平对农村地区男性的初婚年龄有显著负向影响,个体受教育程度对欠发达地区居民的初婚年龄有显著负向影响。     

南京市房地产价格与人民币汇率的协整关系分析

利用1997～2008年人民币实际有效汇率和南京市房地产价格建立了误差修正模型,通过格兰杰因果检验方法对人民币汇率与南京市房价的关系进了实证检验。结果表明：人民币升值是南京市房价上涨的格兰杰原因,且人民币汇率变动对南京市房价的影响存在滞后效应。现阶段保持人民币汇率相对稳定,控制因人民币升值预期而进入中国的国际游资过度流入房地产市场,将有利于保持我国房地产市场的稳定。