少子老龄化与中国房价波动的动态传递——基于1999-2013年省际面板数据的VAR模型分析

分析了我国人口少子老龄化的现状,基于1999—2013年省际面板数据构建了房价的向量自回归(VAR)模型,选取少儿及老年抚养比两个人口子结构为影响因子,采用面板协整检验、脉冲响应分析等方法,探讨了少子化与老龄化对房价的动态影响及区域差异。研究表明,人口年龄结构变化对房价波动具有显著的动态传递效应。     

外来人口对城市房价的影响研究——基于省级城市面板数据的实证分析

对于城市而言,房地产业在改善居住环境、增加财政收入、创造就业机会以及吸引人才上具有巨大的积极推动作用。然而,随着经济的快速发展以及人口的大量涌入,房地产业的发展也遇到了房价上涨过高过快等诸多问题。本文结合省级城市经济特点,从人口流动的角度分析了外来人口的涌入对城市房价的影响,并给出合理的政策建议。本文选取省级城市2005年至2015年的人口和房地产等经济数据建立面板模型进行实证分析以研究外来人口的流入是否导致了城市房价的上涨;结果表明外来人口的确在一定程度上推动了城市房价的上涨。对此本文从缩小地区发展差距、平衡资源配置以及改革户籍制度等方面提出政策建议来降低外来人口对房价的影响。     

房价与地价互动关系的区域性差异研究

我国地域幅员辽阔,房价与地价的关系错综复杂.选取2003年～2015年35个大中城市居住用地地面均价作为地价水平的衡量指标,基于聚类分析将35个城市分为三个区域,通过构建面板回归分析和格兰杰因果检验来分析房价与地价互动关系的区域性差异.结果表明,地价对房价在各地区均有正向影响,但影响程度存在差异.一类地区影响程度最大,三类地区次之,二类地区最小.此外,一类地区房价对地价具有持续性影响.     

财政分权、房价与城乡收入差距--基于中国省际面板数据的实证分析

基于1999－2012年31个省际面板数据,采用面板向量自回归模型,实证考察了财政分权、房价和城乡收入差距三者之间的相互关系。研究结果表明：财政分权对房价的上涨和城乡收入差距的扩大均具有促进作用,且对两者的影响具有区域差异,具体表现为：财政分权对东部地区房价上涨的影响要大于对中西部地区的影响,财政分权对城乡收入差距扩大的影响由东部地区向西部地区依次递减;房价和城乡收入差距之间的相互影响具有区域差异性。     

我国不同城市房价与地价关系的实证研究

选择全国主要城市2000年第三季度到2007年第三季度的房屋销售价格指数和平均土地交易价格指数。通过Granger因果检验,在房价和地价的短期和长期的关系的基础上,利用面板数据模型对我国不同地区房价指数与地价指数的关系进行了实证研究,并对其影响因素进行分析,为政府制定合理的土地管理政策和区域差别性房地产市场调控政策提供理论依据。     

我国不同城市房价与地价关系的实证研究

选择全国主要城市2000年第三季度到2007年第三季度的房屋销售价格指数和平均土地交易价格指数。通过Granger因果检验,在房价和地价的短期和长期的关系的基础上,利用面板数据模型对我国不同地区房价指数与地价指数的关系进行了实证研究,并对其影响因素进行分析,为政府制定合理的土地管理政策和区域差别性房地产市场调控政策提供理论依据。     

房价上涨会影响居民社会地位的主观评价吗?

构建模型阐释房价变动对主观地位评价的影响,并基于2010-2016年中国家庭追踪调查面板数据,使用面板有序Probit模型分析房价上涨的影响路径.结果表明:高房价会导致居民主观地位评价下降,且对于男性、农户和城镇居民的影响更强;婚姻匹配和相对消费都是房价影响主观地位评价的重要渠道.     

房地产税收、公共服务供给与房价——基于省际面板数据的实证分析

利用中国大陆1998—2009年的省际面板数据研究地方房地产税负、公共服务供给与房价间的关系,结果表明:在整体层面,房地产持有税、交易税与房价显著负相关,而公共支出强度与公共服务水平则与房价显著正相关,并且公共服务正资本化效果大于房地产税负的负资本化效果,人均收入水平与人口密度同样与房价正相关;在区域层面,东部地区房地产税负对房价的影响较大,而在中西部地区,人均收入水平与人口密度则是影响房价的最重要因素。     

市场预期与房价关系研究——基于房地产市场异质有限理性预期的实证分析

房地产市场预期对房价波动有重要影响。本文将不同的有限理性预期模式纳入到住房价格决定模型之中,综合比较了各种有限理性预期模式与住房价格决定及其波动之间的关系,并利用35个大中城市2002-2010年的动态面板数据进行了实证检验,研究发现房价预期是房价决定及其波动的重要因素。     

性别失衡会对房价产生影响吗——来自我国省际面板的分析

本文从人口性别比角度分析中国房价不断上涨的现象,利用我国2001-2015年的省级面板数据进行计量检验。研究结果表明,人口性别比失衡是我国房价持续上涨的重要原因,它通过增加婚姻市场中的竞争压力提高人们的购房欲望,推动房价上涨。由于人口结构存在稳固性,而我国少儿人口性别比失衡情况更为严重,因此将导致在未来20年中婚姻市场上性别比的持续上升。据此,本文提出四点政策建议:一要改革和调整现有的土地政策;二要提高女性社会地位;三要加大对性别选择的管制;四要完善保障性住房政策以及租房政策。     

长江三角洲地区人口入迁及城市化的区域经济因素分析:基于面板数据的研究

以"人口迁移和人口就地非农化是中国城市化两种并行不悖的实现形式"为立论,运用面板数据模型方法,从人口入迁和人口非农化两个角度对影响中国长江三角洲地区城市化的区域经济因素做了分析.第二和第三产业产值比重对推动长三角地区城市化进程的作用显著;工资水平是影响长三角地区人口入迁的最重要因素;人均GDP虽然对长三角地区人口非农化的作用显著,但对人口入迁的作用是不确定的;外商直接投资和对外贸易依存度等开放经济因素对长三角地区城市化的作用非常有限.     

房屋价格对居民消费的影响 ——基于面板数据的实证分析

近些年来,国家的经济规模与人均GDP不断攀升,房产成为了家庭财富的一个重要组成部分,房价的波动也成为人们关注的焦点.本文基于美国50个州2014-2017年的经济发展状况、消费和房地产市场的面板数据,使用固定效应模型分析房价的变动对居民消费的影响.研究发现,在财富效应和抵押品效应作用下,房价上涨提高了居民的资产价值和信...     

基于灰色关联度的房价影响因素分析

房价与普通民众息息相关,它受各地国内生产总值、国民收入、市场需求,供给等因素影响,在允许政府适当调控政策下,本文针对15个城市房价的影响因素进行了分析,并对未来几年的房价利用数学模型进行了预测。我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用MATLAB、R、EXCEL等软件进行编程,利用GM(1,1)模型来预测房价,结果显示这15个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。     

东南亚贸易总量及贸易结构分析

为了探讨影响东南亚国家贸易总量差异的影响因素以及贸易结构的不同及影响因素,本文采集了东南亚各国2002至2012年的贸易额以及影响贸易额的相关变量的面板数据,通过面板数据回归以及简单回归,得到了人均GDP增长率、人均实际GDP、人口、实际利率等近十个自变量对进出口总量的精确影响,并对东南亚各国的进出口总量进行了预测拟合,而且从贸易结构对每个国家进行了具体分析。     

基于主成分分析对地产商业价格影响因素的研究

为了分析房价影响因素,本文首先借鉴历史文献中的影响因素进行回归分析,其次使用主成分分析方法消除多重共线性对模型的干扰。对数据进行平稳性检验、协整检验,并使用Eviews软件构建回归模型。影响房价因素主要是地区生产总值、全社会固定资产投资、城市人口密度和城镇居民人均可支配收入,最后结合模型对主要影响因素进行经济层面的分析并提出减缓房价上升的建议。     

房价影响因素及空间溢出性研究 ——基于空间杜宾模型的实证分析

房价一直作为国家发展研究的重要方向。选取我国31个省市房价及其影响变量的面板数据,分析房价之间是否存在空间溢出性以及相关变量对房价的影响。通过计算我国房价的莫兰指数,检验房价的空间相关性并画出2009年的莫兰散点图,然后建立具有个体固定效应的空间面板杜宾模型,分析房价之间是否存在空间溢出性以及相关变量对房价的影响。研究结果表明:空间距离对我国房价的空间溢出具有显著影响,我国各地区房价之间存在一定的区域联动性。城镇化率和人民币贷款总额的提升不仅会对当地房价产生正效应,而且会带动相邻省市房价上涨,这也将导致房价产生空间溢出效应。     

土地财政对房价影响的实证研究

通过对中国35个主要大中城市2005-2015年的面板数据进行分析,以土地财政依赖度作为模型分析的关键变量,研究其对当地房价的影响。研究结果表明:土地财政对房价的影响在5%水平下显著为正,而且土地财政依赖度每增加1%,房价将上涨0.068%,并提出改变地方政府融资渠道;减小地方财政收入缺口等政策建议。     

我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析

本文通过建立住房价格影响因素模型,利用2000-2009年10年间我国33个城市面板数据来实证检验我国住房价格高涨的影响因素,并利用因素贡献度方法衡量各影响因素对房价的影响程度,在此基础上分析提高房地产调控政策有效性、实现住房价格平稳的途径。结果表明,从全国范围来看,人口和收入增长是影响住房价格最重要的因素;土地市场的"紧平衡"和住房总量中保障房比重过低使我国住房市场呈现出结构性失调的特征;此外,一定程度上存在的投资投机行为也是住房价格上涨的原因。本文据此提出相应的调控建议。     

金融发展对房价上涨的门槛效应研究

利用中国35个大中城市2003年～2013年的数据,基于面板门槛模型,探究金融发展对房价上涨的影响.研究结果表明:金融发展在总体上推动了房价上涨;金融发展与房价上涨之间存在非线性关系,具有显著的门槛效应;随着金融发展水平的提高,它对于房价上涨的弹性系数从0.14降至0.08.根据研究结果,从金融发展角度提出相关建设性意见,力求对房价过快上涨问题建言献策.     

房地产价格影响因素及其地区差异分析

文章从房地产消费品与投资品的两重属性入手,将影响房地产价格的因素分为需求方因素、供给方因素,采用2013年全国31个省(自治州)的截面数据,对影响房地产价格的因素进行OLS定量分析,发现供给和需求是影响房价最主要的因素。随后引入虚拟变量,考察东、中、西部地区房价是否存在差异,结果发现中、西部房价并无明显差异,而东部与中、西部间房价差异明显。