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[期刊] 统计与决策
[作者]
邓翔 孔红枚
文章选取我国安徽、江西、山西、河南、湖北、湖南中部六省1998-2010年房价与城市化率等数据,运用动态面板数据的GMM估计方法实证分析了城市化率对房价的影响。研究显示:城市化水平深入推动住房价格的上涨,上一年的房价对当期房价有正影响;把握城市化进程,实行稳健的可持续战略,有助于抑制房价的非理性上涨。
关键词：
城市化率 房价 动态面板模型 GMM方法
[期刊] 财贸经济
[作者]
张亚丽 梁云芳 高铁梅
本文在跨期优化选择模型中根据住房和消费品的边际替代率条件得出房价决定模型,使用动态面板广义矩进行建模。得出结论:预期人均实际收入和预期房地产收益率是房价持续快速上涨及波动的主要因素。该模型可以解释我国房价自1999年以来的快速上涨以及2004年房价增长的拐点和2007年房价增长的拐点。高房价城市房价的预期收入弹性大于1,因此高房价城市房价出现了非理性增长,房地产市场存在泡沫。中等房价城市房价的预期收入弹性小于1,低房价城市预期收入对房价没有显著的影响,因此中等房价城市、特别是低房价城市房价增长较为理性。
[期刊] 南方经济
[作者]
任木荣 刘波
城市化水平与住房价格的动态经济模型表明,城市化速度的上升会导致房价的迅速上涨;基于省际面板数据的实证研究也发现各地区房价对城市化率的弹性均为正值,表明城市化水平对房价具有正的积极影响。因此,应实行地区差异化的房地产业发展规划与城市规划,尊重经济规律,确立切实可行的房地产宏观调控目标,实行稳健的可持续的城市化战略,通过这些措施促进中国房地产业与城市化协调发展。
关键词：
房价 城市化 面板数据
[期刊] 软科学
[作者]
李斌 张所地 武斌
在ＤＳＳＷ模型基础上建立了包含４类异质交易者预期的房价模型，采用Ｍａｔｌａｂ软件模拟分析了异质交易者的重要行为参数对房价的叠加影响，并运用动态面板数据模型定量刻画了２００１年１月至２０１２年１２月间中国３０个省（市、自治区）市场参与者的理性预期对房价的影响效应。结果显示：当不同类型预期发生叠加时，它们对房价的合力影响在方向和强度上都是不同的；预期在不同时段对房价的影响效果是动态变化的；地价、造价、利率对房价的影响有随时间逐渐减弱的趋势；人口因素对房价的作用不显著。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
胡定核 朱沙
本文基于资产定价理论和2000-2012年我国省际面板数据,构建动态面板模型,采用两步系统GMM估计方法,实证剖析房地产税负对我国房地产价格变动的影响效应。研究发现:房地产税负对我国房价变动的影响具有税收和资本化双重效应,且两者是相互抵消关系;综合两种效应表明房地产税收对房价变动的净影响效应显著为负,证明了近几年我国政府一直致力于房产税改革、调控房地产市场的实践逻辑。应注重发挥房地产税负的双重效应,通过深入推进房地产税改革和合理调整公共支出结构来实现对房地产市场的适度调控。
关键词：
房地产税负 房价 影响机制 动态面板模型
[期刊] 财经研究
[作者]
骆永民
文章从线性和非线性两个角度分析了中国城市化进程对房价的影响。通过对各省历年房价和城市化的核密度估计空间分布分析,发现城市化和房价之间存在明显的正相关性,并且各省份的城市化和房价水平存在"双峰"分布特征和空间相关性。这说明在分析城市化对房价的影响时应考虑可能的门限效应和空间溢出效应这两种非线性关系。据此,文章基于中国30个省份1998-2009年的面板数据,使用普通面板回归、空间面板回归、门限面板回归和平滑门限面板回归这四种模型进行分析发现,城市化水平对本地区和相邻地区的房价均具有显著的促进作用,且在经济增长水平较高、人力资本集聚的地区,城市化对房价的促进作用更加显著。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
曾燕妮 王森 韩铭辉 张浩
本文通过构建包含房价和地价在内的空间面板联立方程模型，利用2009～2016年中国286个地市的数据，构建空间面板联立方程模型，以研究房价和地价的空间自相关性和空间溢出效应。实证结果表明：房价与地价之间的空间互动作用明显，房价不但受到当地地价的影响还会受到周边城市房价的影响；而城市地价也会受到当地房价引起的引致需求影响，并且受到周边城市地价的影响。分区域来看，地价对房价的作用强度在东、中、西部地区依次下降，房价对地价作用强度呈现出相反的趋势。而从价格的溢出效应来看，无论是房价还是地价，西部地区的价格溢出效应都最为明显，表明相对于东、中部地区，西部地区城市在房价和地价上都更会受到周围城市的影响。
关键词：
房价 地价 涟漪效应 空间面板联立模型
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张所地 范新英
房价波动不仅影响到人们的居住质量和生活水平,也关系着国民经济的健康发展和社会的和谐稳定。探讨房价波动的主要影响因素,一直是理论界和实务界关注的热点问题。在构建收入、利率对房价的影响机制模型的基础上,选取35个大中城市1999-2011年的样本数据,利用面板分位数回归模型进行了实证分析。结果表明,我国大中城市房价主要由收入拉动而非成本推动,收入是影响房价上涨的主要因素,利率变动对房价影响不显著;不同分位数水平下各影响因素作用大小具有明显差异,房价水平越高的城市,房价受收入影响作用越大,而受成本、人均GDP等因素影响程度越小。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定参考价值。
关键词：
面板分位数 收入 利率 房价
[期刊] 经济学家
[作者]
陈国进 李威 周洁
本文基于生命周期理论探讨了人口结构变迁对房价的影响。我们首先模拟代表性家庭对房屋资产投资与消费的经济行为建立代际交叠模型,然后使用中国1999—2011年的省际数据进行动态面板GMM估计。结果表明,少儿抚养比下降是造成我国房价持续上涨的人口结构因素;此外,由于老年人存在"利他动机",老年抚养比上升也是目前推动房价上涨的动力,但这一动力将随着老龄化程度的加重而减弱并逆转。我国的老龄化趋势使得青年人口减少、老年人口增加,将造成房屋的供需关系发生反转。从人口结构角度看,未来我国房价不再具备快速上涨的基础,将面临持续增强的下行压力。
[期刊] 金融研究
[作者]
邹瑾 于焘华 王大波
本文通过结构性视角,由面板协整检验证明了人口老龄化对房价波动存在长期影响,继以面板误差修正模型讨论了人口结构影响房价波动的区域差别、原因及政策建议。实证结果显示:储蓄、住房需求多元化和家庭结构是造成老年人群推动房价上涨的主要原因,但未来人口老龄化能否引起房价的长期下降,取决于青年人群对住房需求的实现能力;人口老龄化对房价的影响存在区域差异,预示着部分区域房价或已脱离实际面、青年人群的购买力与高房价间矛盾日蹙。从减缓人口老龄化对我国房地产乃至社会经济发展可能带来冲击的角度来看,应及早以前瞻性政策应对。
关键词：
人口结构 房价 面板协整 区域差异
[期刊] 当代财经
[作者]
张立新 秦俊武
在人口城市化变量的基础上,尝试将空间城市化和资本城市化变量引入分析框架,利用1998-2012年省际面板数据建立动态面板模型,并运用系统GMM估计方法,对城市化影响下的房地产开发投资区域配置及其差异进行了实证研究。研究结果表明:从全国层面来看,在控制其他影响因素后,空间城市化和资本城市化对房地产开发投资的影响远大于人口城市化。基于区域层面的估计结果再次表明,人口城市化并不足以主导房地产开发投资区域配置的现实格局,取而代之的是空间城市化和资本城市化对房地产开发投资的区域配置及其结构演变有着至关重要的作用,这在一定程度上纠正了当前对人口城市化作用的不当认识。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李峰峰 刘辉煌 吴伟
文章通过使用门槛面板模型检验经济发展、城市化和城乡居民相对收入和绝对收入差距的非线性关系,结果发现城市化对城乡收入差距的影响表现出区间效应,在经济发展水平较低时,城市化对城乡相对收入差距的影响并不显著,而当经济发展超过一定阶段,城市化有助于缩小城乡相对收入差距;但是城市化对于城乡绝对收入差距的影响都为正,只是随着经济发展居民收入水平提高,其影响强度会下降。
关键词：
城乡收入差距 城市化 面板门槛模型
[期刊] 经济经纬
[作者]
张琳 盛秀婷
笔者在对人口红利与经济增长关系的理论分析基础上,基于2000年~2012年省级面板数据,采用面板门槛回归技术,以城市化为门槛变量,对人口红利与经济增长的门槛效应进行了检验。结果表明,人口红利与经济增长之间存在显著的三门槛效应。在城市化的任一门槛区间,人口红利对经济增长均具有显著的促进作用;随着城市化水平的提高,人口红利对经济增长的促进作用会显著增强。最后,笔者从城市化的视角就如何发挥人口红利在经济增长中的重要作用提出了相关的政策建议。
关键词：
人口红利 城市化 经济增长 门槛回归
[期刊] 上海财经大学学报
[作者]
黄静 王洪卫
本文建立30个城市面板误差修正模型,对"8.31土地大限"前后房价与地价的面板Granger因果关系进行检验和比较,分析土地供给方式对房价的影响。文章的主要结论是:(1)房价的历史信息(1年内)对土地价格影响显著,开发商依据房价预期进行土地价值估值的预期效应显著存在;(2)长期来看,土地招拍挂制度的实施使得住房市场和土地市场的联动性加强,房价上涨拉高了地价,但房价上涨却不能由地价上涨来解释。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
王敏
房价高增长背景下,大量企业流向房地产行业会产生资金挤出效应,同时房贷产生的负债效应会对消费产生挤出效应,是否这两种效应会对商贸流通业发展效率产生影响?本文基于1997-2016年省级面板数据,利用面板随机前沿模型实证检验高房价对商贸流通业发展效率的影响,及其对商贸流通业发展效率的影响。本文结论表明,高房价显著增加了商贸流通业发展无效率,进而降低了商贸流通业发展效率。分地区估计结果表明,东中部地区高房价显著降低了商贸流通业发展效率,而西部地区高房价对商贸流通业发展效率的影响不显著,其主要原因在于区域房价增长幅度存在较大差异。
关键词：
高房价 商贸流通业发展效率 面板随机前沿
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