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。     

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。     

房地产价格影响因素分析:基于中国各省市的面板数据的实证研究

本文应用1999-2006年全国31个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。影响房价的因素众多,笔者主要选取了供给方、需求方、地方政府以及一些主要的货币政策变量进行理论分析,并结合中国房地产的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,而地方政府对房价的影响也不可忽视,而供给方和货币政策的相关变量对房价影响相对较小,其中名义利率对房价不具有显著影响,而实际利率影响较显著。依据笔者的实证结论,本文提供了一些相应的对房价调控的政策建议。     

中国中部六省城镇居民消费水平的分析—基于2002—2014年面板数据的研究

近年来,随着外贸出口的下降和国家扩大内需政策的实施,居民消费的重要性日益凸显。基于中国中部六省在2002—2014年间的面板数据,结合中国中部六省的消费现状,建立消费函数计量模型,并采用固定效应模型和随机效应模型进行实证分析和Hausman检验。研究发现,中国中部六省城镇居民收入、居民失业情况以及居民前一期的消费习惯对当期消费水平均存在影响。据此提出扩大中国中部地区消费的政策建议,以进一步扩大国内消费,从而使中国中部地区成为国民经济持续增长的又一引擎。     

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。     

外商直接投资对中部六省产业结构调整的影响

随着经济全球化的发展,现代国际投资特别是外商直接投资(FDI)已经成为影响一国或地区产业结构变动的重要因素。文章通过分析我国中部六省产业结构现状和演进过程以及FDI在中部六省三次产业的分布特征,采用面板数据重点对1987-2004年间产业结构的合理性,特别是FDI与促进产业结构调整变动的关联性进行了实证分析,借助回归模型估计检验了FDI对三次产业的贡献度并对二者之间的因果关系作了格兰杰(Granger)检验,最后就如何利用FDI更好地推动中部六省产业结构升级问题展开讨论,提出相关建议。     

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。     

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。     

基于ARIMA模型的中部地区经济人口承载力研究——兼论承接沿海产业转移能力

目前,沿海产业向中西部地区转移已成国家关注的重大问题,而中部地区经济承载力问题是科学承接和布局沿海产业转移的基本依据.本文利用中部六省1978-2010年的三次产业就业人数数据,建立时间序列ARIMA模型,对各省2011-2015年就业人数进行预测,以此反映中部地区未来经济人口承载规模,并与广东省三产就业人数进行对比分析,得出以下几点结论:(1)中部六省经济人口承载规模差异显著;(2)中部六省经济发展能力差异显著;(3)中部六省经济人口承载力相对较弱,阻滞了产业大规模转移;(4)中部地区经济人口承载规模尚有很大提升空间.     

“省直管县”对中小企业影响的实证分析

利用双重差分法研究“省直管县”财政体制改革对中小企业绩效的影响,发现在控制了地区年末金融机构贷款余额、地区劳动力增长率、地区城镇职工平均工资、人均生产总值后,“省直管县”的政策改革效果并不显著,城镇职工平均工资的系数显著为正。而其他变量像地区年末金融机构贷款余额、地区劳动力增长率、人均生产总值后的估计系数并不显著。劳动力因素和地区市场规模并不显著影响中小企业的发展,更重要的是回归分析表明中小企业面,临的“资金难”问题可能并不是影响中小企业发展的重要因素,新增加居民消费和购买力则会显著促进中小企业增长。     

去杠杆背景下房地产信托对房价的影响研究

基于2006年1月—2017年12月的全国月度数据,运用SVAR模型、脉冲响应和反事实模拟检验了去杠杆背景下房地产信托对货币政策调控和房价的影响,并且基于2007年—2016年全国68家信托公司的集合类房地产信托数据分析了房地产信托对房价区域差异化的影响。结果发现：房地产信托规模的增加导致银行间借贷成本上升;房地产信托的增长弱化了房价和房地产投资对紧缩型货币政策的响应程度;房地产信托对房价有正向的作用,且在东部地区影响最为显著。因此,应有效平衡房地产金融风险防范与房地产金融创新,促进信托公司快速转型,使得信托公司做到真正服务实体经济。     

中部六省能源产品出口与经济增长分析

利用中部六省2002‐2012年的能源产品出口额与GDP等相关数据,计算各省能源出口产品经济贡献率,建立面板数据模型,对各省能源产品出口同经济增长间的相关关系进行分析。所得结论：中部六省能源产品出口额占GDP的比重呈下降趋势,与全国同期水平间的差距不断缩小;中部六省能源产品出口对经济有带动作用但并不显著;各省间的能源出口产品经济贡献率差异渐小,但对经济的带动效果不尽相同。针对分析提出转变能源出口观念、加强彼此能源合作、寻求经济增长新方式等建议。     

信贷与房价： 首套房贷款利率对我国房价的影响

银行信贷作为房地产行业的主要融资来源,利率政策成为中国房地产市场去杠杆、防泡沫的主要工具之一。本文基于中国35个主要城市贷款利率的月度面板数据,研究发现首套房贷款利率的变动能够有效解释房地产价格的变动。另外,利率对房价的作用在城市层面具有明显的异质性,利率政策在敏感性较强的城市具有更强的调控效果。在2017年3月“最严”房市政策后,高利率城市房价对房贷款利率的变动更加敏感。本文的发现为利率调控政策来落实中央“房住不炒”要求提供了坚实的实证依据。     

货币政策、所有制结构与上市公司银行贷款

以沪深A股上市公司2003—2006年的数据作为研究样本,实证检验了货币政策、所有制结构与上市公司银行贷款的关系。研究发现,相对于国有上市公司、民营上市公司的贷款比率受货币政策影响更大。货币政策对公司长期贷款比率有正向影响,其中货币政策对国有上市公司长期贷款比例影响不显著,而对民营上市公司长期贷款比率影响显著。在我国金融、法制等制度不够完善的条件下,货币政策变化对不同所有制企业的影响是不同的。政府在货币政策调控时,应注重对民营企业贷款的影响。     

新疆南北疆区域经济差异的影响因素——基于Panel数据的实证研究

区域经济差异是多种因素综合作用的结果。以新疆维吾尔自治区1997—2009年的面板数据为基础,对新疆南北区域经济发展的影响因素进行了实证分析。研究结果表明,政策因素、工业化程度、人力资本和投资因素对新疆区域经济差异的形成均具有显著的影响,但这些因素对新疆南疆地区和北疆地区具有不同的影响方式和影响作用,其中财政收入和全社会固定资产投资对南疆地区经济增长的拉动作用较大,而工业生产总值、外贸进出口总额和劳动力数量对北疆地区经济增长作用明显。基于此,本文提出了缩小新疆南北疆区域经济差异的政策建议。     

基于区域差异的房地产价格波动成因分析

利用2003～2008年我国各省市自治区的面板数据,研究各地区房价波动的成因。结果如下:从全国范围来看,宏观经济的快速发展、地价的上升、一般物价水平上涨是推动全国房价上涨的主要原因。其中,东部地区房价的波动很大程度上受土地价格的影响;一般物价水平的上升是中西部地区房价上涨的重要原因;同时,西部地区房价的上升还受地价的影响。     

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。     

中国房地产市场集中度及其对房价的影响实证

在对市场集中度传统测算方法改进的基础上,针对房地产区域性特点对其市场集中度重新测算,并将市场集中度作为影响房价的变量,采用30个省份的面板数据,实证分析市场集中度对房价的影响,结果发现市场集中度对房价有显著正向影响。提出政府分区域调控房地产业的发展,并监督企业滥用市场力量的建议。     

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。     

人口老龄化对我国住房消费的影响分析

基于2005-2016年我国30个省市自治区的面板数据,运用单位根检验、Hausman检验和固定效应模型实证分析人口老龄化对住房消费的影响,并分别对我国东中西部地区进行了分区域的实证检验以探讨此种影响的区域性特征。研究发现：人口老龄化对我国住房消费有显著的拉动作用,同时住宅供应面积、地区生产总值对住房消费也有显著正向影响。此外,人口老龄化对住房消费的影响存在显著的区域差异：对东部地区表现为显著正向作用,西部地区则显著为负,而对中部地区影响不显著。