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[期刊] 价格理论与实践
[作者]
范百灵
城镇化对我国社会经济健康发展具有重要作用。城镇化也是影响我国房地产市场运行的重要因素。本文以我国31个省市为研究对象,采用2008-2019年的数据实证分析城镇化对房价的影响,结果显示:在全国、东部、西部地区,产业城镇化与房价呈显著的正相关,表明产业结构的调整升级有效促进了房价上涨;在东部和中部地区,人口城镇化对房价的正向推动力十分明显,反映出近年来东中部地区的人口红利推动房价上涨;在东北地区,城镇化对房价的影响微弱,房价上涨更多依靠内生因素如GDP的拉升。本文的研究结论有助于为我国以人为核心的新型城镇化的稳步推进、房地产市场的健康运行以及二者的协调发展提供政策思路。
关键词：
城镇化 房地产市场 房价 区域差异性
[期刊] 经济经纬
[作者]
周建军 刘奎兵 郑娇 傅贻忙
厘清人口结构影响住房价格的内在机理有助于科学分析房价和准确预测房价走势。基于此,选取2004—2016年的省级面板数据,运用面板数据模型分别从全国层面与区域层面实证检验人口结构对住房价格的影响。研究发现,从全国层面来看,少儿抚养比与房价变动的方向相反,但老年抚养比与房价正相关,且高等教育比例越高,住宅价格越高。此外,城镇化率在一定时期内推动了房价的上涨,流动人口对于房价的影响也十分显著,人口流出将抑制房价上涨,而人口流入将拉升房价,"移民"现象使得中国房地产面临着控房价和去库存的双重压力。从区域层面来看,人口结构因素对各区域住房价格的影响呈现出明显的差异性,在经济较为发达的东部地区,人口结构因素会显著影响房价,而在经济发展相对缓慢的中西部地区,人口结构因素对于房价的影响并不显著,房价上涨更多是由于经济普遍性的周期发展带来的个人收入提高所致。
关键词：
人口结构 住宅价格 区域差异性
[期刊] 价格月刊
[作者]
罗孝玲 王慧琳
选取1998年～2016年全国30个省份文教卫类公共服务支出数据,运用聚类分析方法,按房价水平将30省份划分为不同的三类地区,并从政府公共支出中的文教卫支出视角研究其对房价影响的区域性差异。结果表明,政府文教卫类公共服务供给增加对各区域的房价均具有显著的正向促进作用,且无论是以传统东中西部为标准的地域划分,还是以房价维度进行的区域划分,政府支出对房价的影响均存在一定的区域差异性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
任伟 陈立文 陈琦
人力资本是我国经济实现高质量发展的关键要素,其对经济的影响不仅体现在产业结构和创新驱动上,也体现在住房需求上。本文建立面板向量自回归模型和面板门槛效应模型,实证研究人力资本区域差异性对商品房价格的影响。结果显示:人力资本规模、结构与商品房价格之间存在着显著的相关性。人力资本结构对房价的负向影响要强于人力资本规模;人力资本结构对房价的影响是非线性的,存在收入水平的门槛效应。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
樊锦霞 叶莉 张玉梅
在传统生命周期理论和持久收入假说的基础上,通过放松理性人和完全信息假设,引入非完美预期与其导致的不确定性,可以从行为经济学的心理预期与财富幻觉的角度分析其对消费的作用机理,并结合效用理论,建立涵盖上述因素的非完全预期生命周期模型。将该模型运用于中国房地产市场,针对2000—2016年31个省区面板数据,实证研究房价波动的非完美预期以及其导致的不确定性对消费的影响。结果显示,东部和中部地区居民的非完美预期对其消费具有显著抑制作用,西部地区居民的非完美预期对其消费具有促进作用;不确定性对居民消费具有抑制作用,中部地区最强,东部地区次之,西部地区最弱。由此提出因地制宜调控房价、合理引导预期、降低不确定性的政策建议。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李娇 梁桂宝 袁晨
新城镇化建设与房地产去库存一直是社会关注的热点。本文选取70个大中城市2007-2016年的面板数据,检验了房价的空间关联性,就新城镇化下房地产去库存对房地产价格影响的区域差异建立了空间面板数据模型。分析显示:各地房地产价格整体上具有正向空间相互依赖性,局部空间以类聚性为主,异质性为辅。新城镇化下房地产去库存对于各地房价也具有空间依赖性,但影响并不一致,对一二线城市房价稳定呈现的是负面影响,对三四线城市房价稳定则并不固定。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李娇 梁桂宝 袁晨
新城镇化建设与房地产去库存一直是社会关注的热点。本文选取70个大中城市2007-2016年的面板数据,检验了房价的空间关联性,就新城镇化下房地产去库存对房地产价格影响的区域差异建立了空间面板数据模型。分析显示:各地房地产价格整体上具有正向空间相互依赖性,局部空间以类聚性为主,异质性为辅。新城镇化下房地产去库存对于各地房价也具有空间依赖性,但影响并不一致,对一二线城市房价稳定呈现的是负面影响,对三四线城市房价稳定则并不固定。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
刘佶鹏
伴随着老龄化对我国经济社会发展挑战的出现,探讨老龄化对住房价格的影响具有现实意义。本文运用2000-2019年我国省级面板数据进行实证分析后发现:在全国层面,人口老龄化已经成为影响我国商住房价格波动的因素;在区域层面,人口老龄化对商住房价格的影响表现出显著的区域差异性。发达区域人口老龄化对商住房价格具有显著的负向影响,次发达区域人口老龄化与商住房价格并无显著关联性,而在发展中区域,人口老龄化对商住房价格有着显著的正向影响。寄希望本文的研究能为政府相关部门研判老龄化对房价的影响提供参考。
关键词：
人口老龄化 房价 区域差异
[期刊] 现代管理科学
[作者]
梁作鹏 葛扬 贾春梅
房价持续上涨对江苏各区域居民消费均产生了挤出作用,但是挤出程度存在明显差异。苏中地区房价上涨对居民消费的挤出作用最大;苏南地区房价上涨对居民消费的挤出作用居中;苏北地区房价上涨对居民消费的挤出作用最小。造成三大区域上述差异的原因在于:房价压力不同、居民住房自有率不同,边际消费倾向不同以及房地产市场发育程度不同。因此,为了扩大居民消费,促进经济增长,需要分类调控以抑制房价过快上涨、促进三大区域协调发展、完善住房租赁市场,培育"先租后买"观念等。
关键词：
房价 居民消费 区域差异 住房自有率
[期刊] 开发研究
[作者]
王保乾 陈盼
运用协同理论、灰色系统理论和耦合协调度模型对江苏省城镇化与住房市场协同度进行研究。首先将2006—2015年江苏省的城镇化和住房市场数据进行灰色系统序参数化处理,然后将其代入城镇化与住房市场耦合协调度模型,分析发现:在江苏省层面,住房市场发展水平高于城镇化水平,十年间两系统由"中度失调"转变为"高度协调";另一方面,苏南、苏中、苏北城镇化与住房市场的发展水平间协调度存在显著区域性差异。基于此,提出促进城镇化与住房市场协同发展的对策,使两者最大效益促进区域经济发展。
[期刊] 开发研究
[作者]
王保乾 陈盼
运用协同理论、灰色系统理论和耦合协调度模型对江苏省城镇化与住房市场协同度进行研究。首先将2006—2015年江苏省的城镇化和住房市场数据进行灰色系统序参数化处理,然后将其代入城镇化与住房市场耦合协调度模型,分析发现:在江苏省层面,住房市场发展水平高于城镇化水平,十年间两系统由"中度失调"转变为"高度协调";另一方面,苏南、苏中、苏北城镇化与住房市场的发展水平间协调度存在显著区域性差异。基于此,提出促进城镇化与住房市场协同发展的对策,使两者最大效益促进区域经济发展。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
鞠方 林辉叶 周建军
利用2002～2011年30个省市面板数据分析土地出让收入、地方财政支出对我国房价影响的区域差异性。研究结果表明,东中西部三个区域的土地出让收入与地方财政支出对房价的影响均存在不同程度的时滞效应;短期内土地出让收入与地方财政支出对房价的作用效果并无显著的区域差异性,但就长期发展趋势来看,东部与西部地区仍以地方财政支出影响为主,而中部地区的情况却出现了逆转,土地出让收入对房价的刺激作用要显著大于财政支出。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王旭 李俊杰 李明宝 张赢丹
随着房地产市场供给侧结构性改革的推进,房地产市场渐趋平稳。本文研究人口城镇化与经济发展质量对郑州市房价的影响,选择郑州市城镇常住人口比重、郑州市经济发展质量的综合得分、郑州市住宅商品房平均价格作为三个变量建立向量自回归模型进行实证分析。研究表明:人口城镇化水平与经济发展质量均会对郑州市房价产生影响,前者的影响程度较小,后者的影响程度较为显著。提高人口城镇化水平,会对郑州市的房价产生长期的积极影响,促进郑州市的房价上涨;提高郑州市经济发展质量,前期会促进房价上涨,但经过短期的过渡之后反而会对郑州市房价产生长期的抑制作用。
[期刊] 城市问题
[作者]
李妍 薛俭
选取了中国31个省市1990-2012年的城镇化率、人均GDP、就业人数、社会固定资产投资额等指标,基于面板数据的扩展生产函数模型,运用面板数据单位根检验、协整检验、Hausman检验等一系列计量方法,对城镇化率与经济增长效应的地区差异性进行了多维度的实证分析。分析显示,中国城镇化水平对经济增长整体上保持了高度正相关性,且区域间存在明显差异性。提出了对解决区域协调性发展问题的相关政策建议。
关键词：
城镇化 经济增长 面板数据模型 区域差异
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张炜
随着我国城镇化进程的加快,房地产价格呈现持续且快速的增长态势,区域间的房产价格逐渐表现出区域差异化的特点。为了全面深入分析各区域房地产价格差异化的主要影响因素,本文将具有不同分异特性的区域按照一线城市与二、三线城市进行划分,构建了两维度整体分析框架,提出采用随机森林法进行异常点度量和特征变量选取,设计不同类城市房地产价格差异化影响因素的Logistic回归模型,对影响方式和影响程度进行深入的定量分析。结果表明在所选择的24个分析变量中影响显著的有11个因素。研究结果为我国城镇化进程中探究房价差异化的影响因素,引导房地产市场健康发展,提供了新的分析方法与实际指导作用。
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