土地因素对房价的时效影响实证分析--以南京市为例

研究目的:测算选择的土地相关因素对房价在时间上的领先或滞后作用.研究方法:时差相关性方法.研究结果:南京市土地市场影响房价的因素中,土地单价与土地出让面积领先于房价,土地出让金、土地开发面积与政策法律法规滞后于房价.研究结论:采用时差相关性分析的方法测算出南京市土地因素对房价领先或滞后的年限,最后提出具有针对性的政策建议.     

地价上涨是房价上涨的结果而非原因

●近几年来的房价持续快速上涨,是在长期实行住房实物福利分配制度导致住房短缺而社会又快速城镇化的背景下出现的。巨大的住房潜在需求,在居民收入不断增长和银行住房消费信贷的支持下,转变为强劲增长的住房有效需求,成为拉动房价持续快速上涨的决定性因素。●土地作为形成住房产品的一个生产要素,其市场需求由住房需求所引致,土地价格属于引致价格。近几年来,我国城市房地产用地价格上涨就是由房价快速上涨所直接引致的,实行土地“招拍挂”只不过真实地显化了这种土地市场价格。●房价的二元特征决定了土地资源越稀缺,人口密度越大,住房需求越强,房价就越高,地价占房价的比例也就必然越高;房价和地价的这种关系说明,不能脱离开住房产品的市场供求形势和房价来空谈地价。●只有先行完善住房供应和保障政策体系,才能围绕住房供应和保障政策确定的目标,跟进完善土地供应、土地价格、金融信贷、规划管理以及公共投资等方面的政策。     

经济法视野下的房价调控

近年来,我国房地产市场十分火热,房屋价格不断攀升。国务院及各部委、地方各级政府纷纷出台各种房地产调控政策,收到一些成效。但总的来说收效甚微,调控政策没有在根本上遏制住房价的上涨。我国房价居高不下是由于市场和体制多方面的原因,应当运用经济法来规范政府的行为,从而对房价进行宏观调控。我国的房价调控经济法律机制如今并不完善,应当完善相关制度来控制房价的不断增长。笔者从税收、金融以及土地财政方面提出一些抑制房价的建议。     

中国城市住宅价格的空间分化及其土地市场影响

研究目的:分析中国城市住房价格空间分化的新趋势、新格局与新特征,并定量探索土地市场因素对其分化的作用机制。研究方法:PDI分化指数分析、GIS空间分析、灰色关联分析。研究结果:中国城市住宅价格存在显著的空间分化现象,分化的主方向是一线城市与其他城市的等级性分化;住宅价格的空间差异格局呈现出行政等级性差异增强,空间集聚性分异减弱的新格局与新特征;土地市场包括的土地供给和土地成本因素同时决定了中国城市间住宅价格的空间分化,其中土地供给对三线城市的的影响更为显著;土地市场对不同等级城市的影响程度各异,整体来看,对一线城市房价增长的驱动最为明显。研究结论:2009年以来中国城市住宅价格的空间分化显著增强,并与土地市场因素密切相关,土地供给是核心影响因素。     

扭曲的房市

住房难的问题在今年第二季度继续攀升的房价面前进一步彰显。于是,不断有论者指责房地产商这个利益集团哄抬房价,严重扭曲国家调控政策,导致市场"调高了房价"。也有论者提出问题的根源在于垄断的市场:房地产开发许可制度是导致市场垄断的第一道门槛;现行土地出让政策是形成垄断的重要因素;房屋预售制度与税收制度也是造成垄断的一个重要因素。其中,对土地的垄断供应是根本。     

2013年土地科学研究重点进展评述及2014年展望 ——土地市场分报告

研究目的：呈现2013年国内外土地市场的研究进展,展望2014年的研究热点。研究方法：文献法。研究结果：2013年,国内外学者重点研究了土地市场的有效运行、土地市场的影响因素、地价波动、土地供应、土地市场与宏观经济关系、农地市场建设6个方面。研究结论：城乡一体化建设用地市场构建、农村土地流转市场的建立和完善、土地供应长效机制及其在宏观调控中的作用、政策因素对土地市场价格影响的定量研究,以及土地资源配置中市场“决定性”作用的制度保障等,将是2014年及未来土地市场领域的重点研究方向。     

用事实说话

近期,房价过快上涨成为社会广泛关注的焦点,而某些房地产开发商继“房价高是土地招拍挂制度造成”的鼓噪之后,又抛出房价高是“地荒”催生的所谓新论。剖析、辩明其中是非,堵住房地产市场的“乌鸦嘴”,以正视听,大有必要。所谓“地荒”说,其核心要点是,土地政策参与宏观调控,国家对土地实行了严管的政策,紧缩“地根”,形成了“地荒论”———所谓房地产用地供应不足,导致了房地产价格的大幅上涨。这种说法能否站住脚,且让事实来说话。2004年年初,针对固定资产投资增长势头过快、经济运行过热的苗头,国家提出了紧缩银根和调控土地市场、紧缩…     

基于Granger检验的地价与房价关系研究

研究目的:探讨地价与房价的因果关系。研究方法:实证研究法与计量经济学分析方法。研究结果:在短期,武汉市房价与地价互为因果,其中地价是房价的Granger原因的程度更大;在长期,房价与地价之间没有显著的因果关系。研究结论:在利用土地政策进行宏观调控时,宜多采用内生的政策工具;继续强化对土地投机的抑制政策,可相应减少政府用来“熨平市场”所需的土地储备量,以缓解土地储备资金不足之困。     

房价、地价与市场需求

市场需求决定房价涨落市场经济条件下价值规律起作用的各种因素中市场需求因素为首要因素,也就是说甲物品的市场需求旺盛,其价格就可能节节攀升;甲物品的市场需求低迷,则其价格就可能下降。房屋价格也不可能脱离这一基本规律。房屋的不可移动性更加突出了各个城市之间价格的差异,这个差异也证实了各个城市间对房屋市场需求的旺衰。当然市场需求决定价格的提前是市场的真实需求,而不是人为设置的虚假需求,而造成的虚拟繁荣。虚拟繁荣就会造制出泡沫经济。房屋的预测价决定土地价格我国土地制度改革的核心内容,就是使土地使用者在取得土地时力…     

供求关系对大都市商品住宅价格作用机理的分析--以南京市为例

研究目的以商品住宅价格水平及涨幅较为典型的南京市为例,探讨供求关系对商品住宅价格作用的机理.研究方法理论分析和实证分析相结合.研究结果土地供给、商品住宅投资与竣工面积等因素形成的商品住宅供给,与新增人口、城市拆改和改善居住条件等形成的商品住宅自住性需求和投资性需求比为0.48,供求矛盾是拉动南京市商品住宅价格上涨的根源.研究结论供求关系是房价变化的主要因素和决定因素,房地产价格形成主要遵循非价值价格理论,生产成本(地价等)只是房地产价格的构成要素,对房地产价格的作用是有限的.     

Effect of the housing purchase restriction policy on the Real Estate Market: Evidence from a typical suburb of Beijing,China

To curb excessive rises in housing prices, the government has instituted a series of macro-control measures in the real estate market. The housing purchase restriction (HPR) policy, one of the most severe policies, aims to curb a rapid rise in housing prices by excluding investment demand for housing. The real estate market of Langfang City was a particularly pertinent case because it is adjacent to Beijing, the capital of China. This study collected 11,597 sets of second-hand housing transaction data from five counties around Beijing in Langfang. A regression discontinuity design was then used to indicate that the HPR policy of Langfang did not significantly reduce the price of second-hand houses in the study area. In addition, the effect of the HPR policy on housing prices had an obvious spatial heterogeneity. Within 500 m of the buffer zone around Beijing, the implementation of the HPR policy significantly increased the price by 8.07 %. Within 1000 m of the buffer zone, the implementation of the policy increased the price by an average of 6.70 %. Although the HPR policy played a role in reducing the price further than 1000 m, it was not robust. Finally, the paper highlighted that the policy makers should pay attention to the heterogeneity and connection of different cities, balance the relationship between multiple stakeholders, and improve and implement relevant systems, including a real estate tax regime and land spatial planning regime.     

我国碳排放权市场影响因素分析——以广州碳排放权交易所为例

立足我国当前碳排放权市场的发展状况,从碳排放权市场的规模与价格角度,分析我国碳排放权市场的影响因素。以广州市为样本,基于广州碳排放权交易所的相关数据,结合广州当地经济发展状况,研究发现能源价格、不同产业的GDP增长率与当年碳排放权分配制度是影响碳排放权市场的主要因素,并根据实证分析结果提出了尽快建立统一的碳交易市场、完善碳排放权分配方案与将区块链技术应用于碳交易市场的政策建议。     

大连市房地产开发资金来源与价格波动关系研究

基于大连市当前快速上涨的房价问题,根据大连市2004-2012年房地产开发资金来源与房地产价格数据,在利用ADF法对各个时间序列数据进行检验的基础上,运用Granger因果关系检验模型对大连市房地产开发资金来源变动与房价变动之间的因果关系进行分析,并运用灰色关联度方法对与房价有显著Granger因果关系的资金来源之间的关联度进行实证研究。研究结果显示:利用外资与房价的变化并没有直接的因果关系,大连市房地产是以其他资金来源为主,国内贷款和自筹资金对总的资金开发来源的影响处于同一水平。     

基于不同住房属性视角的土地供应规模对房价的影响

研究目的：基于住房消费品和投资品的双重属性视角分析住宅用地供应规模对房地产市场的差异化影响。研究 方法：理论分析、固定效应面板回归模型、门槛回归模型。研究结果：（1）上一年住宅用地供应面积增加 1% 可使当年 住房竣工面积显著增加 0.17%,弱于房地产投资资金对住房竣工面积所产生的 0.25% 的提升作用,该结果一定程度上 验证了住宅用地供应与住房供给之间存在生产函数渠道的影响路径;（2）基于实际房价与租金还原房价的偏离程度测 算,发现不同房地产市场投资热度下,住宅用地供应对房价影响存在双重门槛效应,门槛值分别为 2.05 和 2.92;（3）低 投资热度下,上一年住宅用地供应规模的增加可显著降低当年的房价,而高投资热度下则会起到推高房价的作用。研 究结论：住房作为消费品和投资品,存在不同的价格机制和供求规律。当住房市场以投资品属性为主导时,需求曲线 向上的刚性走势违反了一般的商品需求规律,供给曲线的右移将导致均衡价格越来越高。     

基于面板数据的省会城市居住地价的差异及成因研究

研究目的：基于2000 — 2006年面板数据,分析省会城市居住地价的差异、主要影响因子及其影响程度。研究方法：混合OLS估计方法、固定效应模型和随机效应模型。研究结果：（1）中国省会城市居住地价存在明显的时空差异,2005年及以后地价增长明显,且东部地区地价与中、西部地区的差距进一步拉大;（2）将城市间居住地价的影响因素分为全国宏观经济因素、区域整体差异因素和城市个体因素三个层面,并基于引致需求理论,构建更具实效性的城市居住地价影响因子体系;（3）建成区面积、城市人均GDP、国际旅游收入、2004年8月31日之后土地供应方式的重大转变（正向关系）和房地产开发投资（负向关系）对居住地价有显著影响。研究结论：面板数据模型是中国城市间地价问题定量分析的一个有效工具。     

中国土地投资函数的参数估计

研究目的:推导中国的土地投资函数,解析土地价格对投资的影响因子,并以北京、上海、宁波、广州、天津、沈阳6城市为样本进行地区影响分析。研究方法:计量经济法,模型分析法。研究结果:土地价格每上升1个百分点,工业投资就会下降0.00765个百分点。上海、宁波、广州、天津4个城市的医药、电子和食品制造业投资对土地价格变化最为敏感。研究结论:土地价格对工业投资有一定影响,工业投资对土地价格的弹性有明显的行业和地区特点。     

Land economic rent computation for urban planning and fiscal purposes

This article proposes an innovative methodology to compute economic rents of land designed to current or potential offices uses. It consists in the establishment of a cause-and-effect relation between offices’ price levels and correspondent levels of land rent, considering the main factors that influence property prices, the ones that guide public and private activities’ location decisions and the inter-dependencies between land and real estate property markets. The rationale subjacent to this research is that land economic rent is determined by the difference between offices market price and a set of costs correspondent to land acquisition, planning and building processes, and a profit margin. An assessment of surplus values is provided in order to compute it as the difference between total land market value (land economic rent plus economic return on land use) and correspondent tributary patrimonial-value according to legal valuation proceedings (settled on property law). In order to reach these goals, variables that exert influence on urban planning and municipal management were identified, an urban management information system was designed and implemented, and an integrated and interactive model to support decisions in urban planning – concerning real estate offices and land prices and characteristics – was developed. These tools were applied as a case study to Oporto city (Portugal). They embody updating functionalities, setting up as an on-going support to policies of municipal land use management (particularly applied to offices uses). A proposal is made to integrate similar models in territorial plans as valuation tools to support better approaches to assess the impact of planning decisions on real estate and land values, thus informing a more equitable, efficient and local-based tax basis. Implications of this analysis for urban planning and fiscal settings are proposed.     

基于机器学习方法的城市社区尺度商铺租金空间布局分析

研究目的：通过引入机器学习方法,利用地理时空大数据研究精细尺度的商铺租金分布,以弥补传统基于计量模型的租金分析中样本量不足、要素量化方式主观、模型形式僵化等问题。研究方法：研究利用网络爬虫技术获取相关时空大数据,随后采用密度制图、空间句法分析等量化相关指标,并通过LASSO模型筛选影响因子,最后采用机器学习方法对社区尺度商铺租金进行空间布局分析。研究结果：基于机器学习方法的广州市中心城区社区尺度商铺租金布局分析能较好拟合估计值和观测值,其分析结果显示广州市中心城区中荔湾区、越秀区、天河区和海珠区各自形成了成熟的高租金核心,商铺租金从高值区域向外逐渐下降。研究结论：该研究方法可以应用于房租、房价空间分布估计等领域,研究成果可作为基准地价更新、城市异值空间发现等的参考。     

Forecasting real estate prices in Germany: the role of consumer confidence

The aim of the paper is to analyse the forecasting ability of various potential predictors for real estate prices in Germany over the short term. In the wake of the financial crisis, real estate prices in Germany started to increase markedly and still did so by the end of 2013. Despite a number of fundamental reasons, e.g. favourable lending conditions and Germany’s rapid return to economic growth, this provoked a discussion on whether consumers have too gloomy expectations regarding real estate prices in future. To capture the role of expectations for predicting real estate prices, in our forecast evaluation, we put special emphasis on various components of consumer confidence. Using single indicator models, we find that households’ perceived financial situations as well as their intended consumption/saving plans serve as valuable real estate price predictors.     

Spatial and temporal impacts on building depreciation

This article explores the relationship between new housing and the existing housing stock in terms of an urban market value hierarchy, considering the importance of the concept of depreciation, as influenced by three factors: the age, location and quality of the building. Based on a sample from the Almond area of Madrid City Centre, the research considers many variables and applies an adapted appraisal approach termed differential depreciation to analyse the evidence of real estate values and the influence of spatial and temporal location factors. The study of the role of depreciation in the value of housing used in this research provides researchers with objective criteria on the functioning of the urban land market. This shows that the relationship between depreciation and the need for renovation is not linear, but instead follows identifiable patterns linked to the era of construction rather than solely the age of the building.