多层线性模型在房地产市场发展研究中的应用

目前国内对多层线性的应用研究多集中在教育、心理学领域。本文利用此方法实证研究了2000-2004年我国64座城市住房价格增长趋势的个体差异，并对影响04年房价和房价增长速度的因素进行了分析。结果表明城市经济基本面水平变量对城市的房价及房地产市场的发展存在显著影响。     

住房空置率对房价的影响——基于35个重点城市的面板数据

住房价格一直是政府与百姓都密切关注的问题,同时高房价下的高空置率也一直普遍存在,引发众多关注,但是当前空置率是否抑制了房价的上涨有待研究。为此,本文以2007—2016年中国35个重点城市的商品房销售均价为研究对象,通过构建固定影响变系数模型,分析住房空置率及控制变量对房价波动的影响。结果表明：空置率是引起中国城市房价波动的主要因素,空置率的上升一定程度上会抑制房价的上涨;同时房价还受到其他因素的影响,土地出让价格上涨是推动房价上涨的重要因素,人均收入对房价有一定影响,建成区人口密度对房价影响存在分化。不同规模城市的房价波动存在较大差异,主要受到空置率的影响,一线城市、二线发达城市、三线城市空置率对房价的负效应较大;三线城市土地出让价格对房价的作用不显著,一线城市人口过密对房价产生向上推力。总结而言,空置率是抑制房价上涨的主要因素,也是造成不同规模城市房价波动差异的主要原因。     

环境对城市房价影响研究述评与展望

居民对居住环境的重视和生活品质的提高,以及城市环境资源的供给不足与分布不均,加剧了环境对城市房价空间差异的影响。探索环境对房价的影响机制,有助于改善环境资源的空间配置,加快宜居城市建设,对提高城市竞争力和新型城镇化水平具有重要意义。本文简略梳理了环境对房价影响涉及的几个理论视角,系统总结了环境对房价空间差异的正面、负面和综合性影响研究进展,并对该领域的研究作出初步的展望和思考。研究表明：国际上较为系统地分析了环境对房价的综合性影响,主要从水污染、噪声污染、固废污染和电磁污染等4个方面测度了环境对房价的负面效应;关注环境与住房的属性特征和环境景观可达性对房价的作用。国内相关研究起步较晚,主要考察环境景观对房价的溢价效应;相关研究存在研究系统性不足,研究方法较单一,研究深度不够等问题。建议未来关于环境对房价的效应研究需完善系统性的分析框架;研究方法上应该考虑数学模型与行为分析验证的结合;研究内容上重视人的“环境心理感受”及其在房价上的反馈,加强环境对房价低值区的影响研究,关注中小城市和欠发达城市房价空间差异及其环境影响分析,重视环境、住户、房价相结合的微观机制研究。     

高铁背景下房价上涨对劳动力空间错配的影响

基于中国282个城市2004～2016年面板数据,采用系统GMM-DID方法探究了房价上涨、高铁开通对劳动力空间错配的影响。研究结果表明:房价上涨与劳动力空间错配呈现出U型关系,而高铁负向调节房价对劳动力空间错配的影响,即开通高铁的城市,房价对劳动力错配的影响较小。中间机制结果表明:高铁通过提高城市间的就业可达性,创造了职住分离的条件,从而能缓解高房价带来的劳动力空间错配。异质性分析表明,高铁对房价与劳动力错配之间关系的调节作用在人口规模大的城市更显著。     

物业税、供求弹性与房价

本文在住房流量-存量模型基础上,考察了物业税、供求弹性对房价的影响.本文理论模型表明,当需求弹性小于零时,提高物业税将导致房价下降;当需求弹性大于零时,若供给弹性大于需求弹性,提高物业税将导致房价下降;若供给弹性小于需求弹性,提高物业税将导致房价上升.通过对1996-2008年全国33个大中城市住房市场数据的实证分析发现,物业税对房价影响为负,对房价上涨有一定的抑制作用;供给对房价的影响大于物业税和需求,在开征物业税和调控需求特别是控制投资和投机性需求的同时,应更注重增加供给;经济增长对房价影响显著,表明房价随经济增长具有上涨趋势,要加强时经济增长较快城市房价的调控;地理位置对房价变动影响显著,政府更应关注东部和中部城市房价的上涨.     

咸宁市房地产市场投机行为度研究

随着国家房地产调控政策的不断发展,一线城市的房价出现了明显的控制,但是二、三线城市由于有滞后效应及增速不快等多方面影响,未有明显的回落迹象,是否由于二、三线城市房价涨幅不大还是由于市场的投机行为导致这种现象的发生呢?通过以湖北咸宁房价为研究对象,对三线城市房价进行分析是否有投机行为影响房价。     

房价对企业创新的影响———基于创新投入与人才政策视角

通过对2008-2017年全国35个大中型城市商品房价格数据与中国A股上市公司发布的专利数据进行匹配,基于创新投入与人才政策视角,重新审视房价对企业创新数量与质量的影响及机制。研究发现,房价上涨对企业非发明专利授权量不存在明显影响,但却能显著促进其发明专利授权量和专利授权总量,在考虑遗漏变量、互为因果等内生性问题后,这一结论依然稳健。异质性分析结果表明,房价上涨显著促进了高新技术企业与非国有企业的创新产出;房价对一线城市企业创新具有一定的先促进后抑制的倒U型影响,对其他城市企业创新则具有一定的先抑制后促进的正U型影响。机制分析结果表明,房价上涨带来的成本效应并不会挤出企业对发明专利创新的研发投入,反而房价带来的成本上涨迫使企业增加核心技术创新投入以继续保持较高的市场竞争力;人才政策强化了非一线城市房价对企业创新的促进作用,但该调节效应在一线城市并不显著。据此,提出相关对策建议。     

高房价对北京经济发展的负面影响及对策

北京住宅价格问题一直受到全国的关注.尤其是2004年以后北京房价年均增速达到30%以上,2006～2007年甚至达到60%以上,过高的房价对北京经济的发展、社会的稳定都造成很大影响.通过对北京市房地产市场的研究,分析了房价过高对北京经济发展的影响,提出稳定房价的几点对策.     

中国城市土地供应制度对房价、地价的影响研究

本文通过从城市土地供应制度与地价关系、地价与房价关系、土地供应对房价影响的“政府主导”三方面对国内外相关文献进行梳理,为研究土地供应制度与房价、地价间关系提供理论指导。     

基于多目标规划的合理房价模型探讨

影响房地产价格的因素,有土地使用制度、人口因素、经济发展状况、财政金融政策等的一般因素,本文以房地产价格(主要以住宅价格)为研究对象,以数据挖掘为基础建立房价预测模型,其次用灰理论深入分析并确定了影响房价的主要因素和各自权重,经过分析,确定出影响房价的四个主要因素分别是房地产投资、人均年收入、人口密度、年贷款利率,对房价影响的权重分别是(0.276,0.253,0.244,0.227),然后根据各个因素建立多目标优化房价系统分析合理房价,通过对广州市房地产价格进行定性和定量的研究,得出广州商品房单位房价的合理区间为[6324.6,12694.1],并揭示了其内在的运行机制及提出相关建议。     

基于房价收入比的中国城市住宅不动产泡沫测度研究

基于永久性收入理论,引入家庭可支配预期收入增长率,构建了家庭对房产的可支付模型,推导出房价收入比的动态泡沫临界值区间,利用2002~2013年数据对中国36个城市不动产市场价格泡沫进行实证研究。分析得出以下结论:本地居民可支配收入增长率对房价收入比泡沫临界值具有重要影响,并呈正相关,实证分析表明中国城市动态临界值区间是6.33~11.62,城市住宅不动产市场呈结构性泡沫;城市住宅不动产市场价格泡沫存在由东部向中西部、一线城市向二、三线城市间的传导,2012年开始,部分二、三线城市出现去泡沫化现象。     

老龄化、城镇化与房地产价格研究——基于PVAR模型的分析

基于30个省(市、自治区)2000年～2018年的面板数据构建了PVAR模型,实证分析了老龄化、城镇化与房价间的互动关系,研究发现:老龄化对房价有负向影响;而城镇化对房价有显著正向影响;反过来,房价对城镇化有负向影响,老龄化对城镇化无显著影响;而老龄化主要受自身因素影响,与房价、城镇化影响不显著。     

产业结构对城市房价影响的空间溢出效应研究

在对中国35个大中城市历年产业结构合理化和高度化测度的基础上,构建空间Durbin面板数据模型进行实证分析,揭示城市产业结构特征对房价影响的作用机理。结果表明:产业结构合理化和高度化程度的提升会对城市房价产生正向影响作用,而对周边城市房价具有抑制作用。根据实证结果从加强统筹规划与城市之间协作,因城施策,合理实现产业结构转移等方面提出了相应政策建议。     

特殊自然地物对城市住宅地价和房价的影响——以武汉市为例

揭示微观影响因素对城市住宅地价和房价的影响作用关系,是提高城市地价和房价预测水平,有效进行土地和房地产市场宏观调控的基础工作。本文采用地理加权回归模型(GWR)定量测度与分析特殊自然地物湖、江、山体对城市住宅地价和房价的影响及其空间分异特征,并尝试根据影响因素作用的差异解释住宅地价和房价空间分布特征形成的部分原因。结果表明:(1)住宅地价和房价与各自然地物之间呈现空间非平稳的影响作用关系;(2)湖对住宅地价和房价的平均边际价值分别为0.11元/m2、0.52元/m2,江均为0.15元/m2;在区域分布上,住宅地价和房价高值区受湖和江的影响更显著,面积较大的湖泊(如东湖)因受周边商服繁华程度、供给能力等因素影响对住宅地价和房价的作用存在各向异性;城市的山体或因坡度小、分布零散及周边特殊用地结构如黄鹤楼等保护性建筑限制了区域土地的商业开发,使其对住宅地价和房价影响作用不显著;(3)住宅地价与房价受湖影响的作用变化趋势并未呈现空间一致性,而是切合了区域住宅地价和房价的价格走势,且变化幅度与价格高低呈正相关;住宅地价和房价受江影响的边际作用力大小差别不大,空间上表现为梯度和圈层两种不同的变化趋势。     

中国房地产价格区域差异实证研究

由于经济基础不同,国内房地产市场发展很不平衡,房价在各地区间呈现显著的差异性,故仅以全国为单位去分析房价是有失偏颇的.本文应用1999—2013年全国29个省市的面板数据,分东部、中部和西部分别进行实证研究,试图找出我国房地产价格波动的区域差异,结果表明,西部地区房价依赖人均收入水平的程度最高,说明西部房价很大程度上依赖于经济水平的发展.中部地区房价受银行信贷的影响最大,超过了人均收入和土地价格对该地区房价的影响,说明正在向中部地区蔓延的的金融行业发展势头正盛,有效的刺激了房地产市场供给和需求.东部地区房价受人均收入的影响最大,可能是由于较高的收入水平导致一部分投资投机需求出现,导致房价非理性增长.     

中国普通住宅房价与地价关系的理论及实证研究

准确把握房价与地价关系是政府宏观调控房地产市场的基础。本文在归纳概括已有研究的基础上,对影响房价与地价的市场属性、预期因素进行深入分析,提出土地市场与住房市场的价格信号传导机制假说,构建了一个解释房价与地价关系的机理模型,即开发商根据住房销售市场状况及未来的房地产开发价值的预期,调整其在土地出让市场上的竞价行为;当期土地市场上的变化又会引起该地块开发后房地产价格及该地块所在区域内房价的变动。在此基础上,本文利用全国和部分城市2002年-2009年普通住宅销售指数与土地交易价格指数的季度数据,进行房价与地价的Granger因果关系检验。全国层面的数据检验结果显示:短期内,房价与地价有双向影响,房价对地价影响更为显著;长期内,房价是地价的Granger因,而不是相反。总之,在不完全竞争市场中,地价作为房价成本构成之一,是房价上涨的一个重要但非决定性因素;而以土地为生产要素的引致需求决定着地价受预期房价的影响更大。这一研究结论得到部分大中城市数据检验结果的支持,这说明本文所揭示的房价与地价关系是在一定范围内存在的。     

基于因子分析法的房价影响因素分析 ——以河南省房地产市场为例

以河南省为例,采用因子分析法,研究了房地产供求、地区经济发展及人居环境对房价的影响,结果显示:各因素与房价存在正相关关系,其中房地产市场供求与地区经济运行状况是影响房价的主要因素,人居环境是影响房价的次要因素;此外,三种因素能够形成交互效应,对房价产生进一步影响.基于此,为房地产市场持续健康发展,针对各影响因素提出了相...     

公共服务供给与房价关系的非线性门限效应

基于Tiebout理论,采用构建基础理论模型及面板门限回归方法,检验城市公共服务供给水平对房价变动的影响。结果表明,公共服务供给与房价之间存在显著的非线性门限关系,随着公共服务供给水平的增加,其对房价影响也逐步增大,城市间公共资源配置失衡是造成一些城市房价分化的主要原因。据此提出房地产市场调控是一个系统工程,应探索与公共服务水平挂钩的房地产税收政策、财政转移支付政策等。     

经济增长、银行信贷与住宅价格波动——基于35个大中城市异质面板的实证分析

从经济增长与银行信贷交互作用的视角建立住宅价格波动理论模型,利用1999²010年35个大中城市的异质面板经验解析了三者关联。结果发现:经济增长和银行信贷对住宅价格波动均有影响,但效果不同,取决于二者博弈,即实质在于调整经济增长和控制银行信贷的力度配合。在房价中等的城市中经济增长放缓对价格下降影响更大,在房价较高和较低的城市中限制信贷效应更明显。     

市场预期对房价的作用研究——基于DSSW模型和动态面板数据模型的分析

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。