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。     

货币供应量、地价与房价关系的再检验——以陕西为例

利用1998-2010年陕西省的时间序列数据,对陕西省范围内的房价与地价及货币供应量之间的关系进行了再检验。检验结果表明,地价与房价之间有显著的互为因果关系,货币供应量对房价与地价也有显著的影响,地价对房价起到了重要的推动作用,房价引起的引致需求也拉动了地价的上涨,政府在抑制房价和地价的过程中,除了出台相关的限制措施外,也应当控制货币发行量。     

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。     

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.     

1998-2006年我国房价与地价关系的实证分析

以1999年到2006年的土地季度价格指数和房地产季度价格指数为样本,运用协整检验和回归分析等方法,从实证方面对中国房价与地价关系进行研究.结果表明,短期内房价决定地价,剧烈波动的地价对房价有一定影响,在长期内两者相互影响.并提出一些政策建议.     

时变视角下房价对制造业投资影响的再审视

在相对宽松的货币政策环境下,近些年房价飞速上涨。房价的快速上涨导致很多资金投向房地产业,而没有投向制造业,对制造业产生的这一影响是中国经济发展所面临的问题之一。在分析了相关影响路径后,使用带有随机波动项的时变参数向量自回归模型,针对房价波动对制造业投资的影响进行了实证分析。实证结果表明,房价上涨对制造业投资存在显著的负向影响,房价冲击带来的这一负向影响在1年左右达到最大,且随着时间的推移,房价波动越剧烈,这种负向影响越明显;企业在股票市场的融资并没有流入制造业,而是更多地去追逐房地产市场的高收益;扩张性货币政策带来的房价上涨导致货币政策对制造业投资的调节作用失效。基于研究结论,建议控制房价预期,减少经济增长对房地产的依赖,推动经济转型带动实体经济发展。     

中国房地产价格上涨的供求原因及对策

房地产市场健康发展与国家经济平稳发展以及居民个人利益关系密切。近年来,房价不断上涨已成为全国关注的焦点。2010年以来,政府出台一系列的政策,力图对不断上涨的房价进行调控。首先探讨中国房价的现状,然后从房地产市场供求两方面分析中国房价上升的原因,并提出相应的对策。     

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。     

房地产价格波动：投资效应、 财富效应与通货膨胀效应

为了探究我国房价波动的宏观经济效应,基于2005年7月至2016年11月70个大中城市的月度数据,从投资效应、财富效应和通货膨胀效应3个维度构建ARDL模型,以研究我国房价波动对经济增长、国民消费和物价水平的影响。结果发现,短期来看,房价会通过财富效应侵蚀当期消费;经市场充分消化后,长期来看,房价会带来消费回升;房价波动与社会总投资规模之间没有长期稳定的关系。鉴于此,从强实抑虚、规范房地产业发展、促进经济持续增长等角度提出相关建议。     

城乡居民收入差距对房价影响研究——基于省级动态面板的SYS-GMM分析

我国区域经济发展存在不平衡性,因此系统分析收入差距对房价的影响应从全国层面和区域层面分别进行。从全国和区域层面来看,收入差距对房价均有正向影响,但因区域经济发展水平不同而呈现多样化的外部特征：收入差距对东部发达地区房价影响更大、对中西部欠发达地区影响较小;此外,东部发达地区房价受经济社会发展水平的影响更显著,中西部欠发达地区房价则受成本的影响更显著。2004—2017年30个省级面板数据的实证研究验证了上述理论假说。     

中国住房价格变化对居民消费的影响研究

住房价格持续快速上涨与居民消费需求增长缓慢是转型期中国经济社会发展面临的两个突出难题。微观分析表明,房价变化对消费的财富效应和担保效应对于不同群体是不一样的,并受到金融环境的约束。决定房价变化对全社会居民消费影响的关键因素包括人均住房资产量及其分布结构、住房价格变化的性质、金融制度安排和社会文化因素。以1999-2009年我国35个大中城市的面板数据进行的实证检验的研究发现:(1)房价上涨通过财富效应和担保效应对居民消费产生正向影响,通过收入效应产生负向影响,总效应方向具有不确定性;(2)1998年我国城镇住房制度改革以来房价的长期上涨所带来的房产升值对城镇居民消费具有促进作用,并呈现出效应大小与经济发达程度正相关的区域差异特征;(3)近5年我国房价的持续加速上涨强化了房产对消费的挤出效应,削弱了住房财富效应,在住房和金融市场相对落后的经济欠发达地区财富效应的减弱幅度更大。     

市场参与者预期与商品住宅价格的动态关系研究

能否科学揭示预期与房价的关系是行业健康、调控有效、决策正确的关键。建立实证计量模型后,联合运用面板数据模型、面板聚类法等分别从时间、空间变化角度对2001—2015年中国30个省(市、自治区)市场参与者预期与商品住宅价格的内在关系进行数量刻画与纵横比较,主要从时间维度、空间维度剖析了预期与房价内在联系的演化过程与地区分异规律,为房价波动、地区间房价差异、调控低效等现象给出了新的解释。结果表明：从时间维看,预期与房价的关系在4个阶段中是动态变化的,随着时间的推移,预期对房价的刺激作用不断加强;房价在4个阶段的主要影响因素是不同的。从空间维看,预期对1—4 类地区的正向影响力度存在差异,大体上表现出随房价水平的下降反而加强的趋势;宏观政策对4类地区的调控效果存在差异。     

区域经济基本面与住房价格波动——1999-2008年东、中、西部地区房价动力因素的经验研究

本文基于住房价格决定的＂存量—流量＂理论分析框架,运用面板数据模型实证检验了1999-2008年间中国东、中、西三大地区经济基本面因素对住房价格波动的影响。研究结果表明,经济基本面对住房价格波动的影响具有显著的区域差异性和阶段差异性。区域住房价格波动具有较强的自相关特征,以2003年为时界点以来的住房价格历史信息对现期房价波动具有更大的解释力度,住房价格上涨已经脱离了区域经济基本面的动力支撑,预期和投机因素加剧了房价的波动,区域住房价格泡沫化趋势非常明显。     

人口老龄化、房价与住房空置率的影响研究

利用2007-2018年30个省级行政区（除西藏外）的面板数据,在分析人口老龄化、房价以及住房空置率三者传导机制的基础上,实证研究人口老龄化和房价对住房空置率的影响。结果表明：在全国层面上,人口老龄化和房价均对住房空置率有正向影响;在区域层面上,中部地区人口老龄化对住房空置率的影响最大,各区域房价对住房空置率的影响均为正向影响;中介效应表明,房价确实是人口老龄化影响住房空置率的中间桥梁。     

中国房地产市场发展非均衡与商品房价格因素分析

本文从分析我国房地产市场的供求失衡出发,将我国房价构成要素进行分解,对我国房地产市场的非均衡与商品房价格偏高的原因进行了理论分析。结果发现:土地成本、税费、超额利润和过高的管理费用(主要指高管薪酬)是推动住房价格走高,造成房地产市场非均衡的主要因素。只有对以上四个方面的因素进行控制,才能降低并稳定房价。     

金融市场与住房价格波动的联动关系——基于SVAR模型的实证分析

构建SVAR模型分析了金融市场与房价波动之间的联动关系。金融市场可以分解为信贷市场、股票市场、外汇市场等,实证结果表明:房价与信贷增额之间的反应最为显著,两者具有自我强化的循环作用;房价与股价、汇率、国际资本净流入、利差之间在短期内具有正向响应关系,在长期内影响则逐渐趋于平稳;信贷增额、股价、汇率对房价波动的贡献度较大,除自身影响外,房价波动是其他变量波动的最大贡献者。     

我国住宅销量和价格的主要影响因素——住宅市场宏观调控政策效果分析

结合10年来国家住宅市场宏观调控政策,采用单位根检验、联立方程模型和三阶段最小二乘法(3SLS),对我国2001年1季度至2010年4季度的宏观经济、住宅市场、土地市场数据进行了分析。结果发现,住宅销量的主要影响因素依次是住宅价格、广义货币供应量、土地供应量、城镇居民人均可支配收入、住宅竣工面积;住宅价格的主要影响因素依次是GDP、住宅土地价格、二手房价格;CPI不是推高房价的主要因素;行政手段和财政政策对住宅价格的调控是有效的,但效果不强(弹性-0.011),而货币政策对住宅销量的调控效果很强(弹性2.965)。建议住宅市场调控政策以货币政策为主,目标定位为区域住宅价格和销量增长率与区域GDP增长率相适应。     

存款准备金率调整对我国房价的影响研究

运用2005年1月至2017年3月期间30个省/市/自治区的月度面板数据,构建存款准备金率与房价的PVAR模型,并进行单位根检验、格兰杰检验、脉冲响应分析和方差分解等实证分析,旨在探索存款准备金率调整对我国房价的影响。研究发现：存款准备金率对我国房价的调控效果并不明显,且存在较长的时滞性,一般需要半年左右才能对我国房价产生较好的调控效果。此外,存款准备金率对房价的调控效果存在显著的区域差异,当给定存款准备金率标准冲击,西部地区的反应幅度最为剧烈,效果持续时间最长;而中部、东部地区的反应程度较小,效果持续时间较短。