住房投机与政策调控对房价波动的影响——基于中国40个重点城市的数据

构建住房需求结构、政策调控和价格的动态系统模型,依据2007-2021年40个重点城市季度数据,考量政策调控对于住房投机和房价波动实施效果。结果显示：住房投机推动了房价上涨,政府住房调控政策对房价波动影响差异显著;异质性分析显示,不同地区政策调控实施效果存在差异。鉴于此,应因城施策、分类指导,同时积极畅通房地产调控政策传导机制,提高传导效率,促进房地产市场平稳健康发展。     

房地产价格对城镇居民收入差距的影响研究——基于区际差异化市场比较

运用聚类分析方法和五等法计算六大类别不同代表省市的基尼系数,依据2002~2011年省市面板数据考量6个不同类别省市房地产价格对收入差距的影响。结果表明:我国不同类别省市的房价波动对基尼系数的变动呈现出一定的差异性与区域性;第一、三类地区房价波动对城镇居民收入差距产生显著影响;第二类地区房地产市场投资投机活动不如第一、三类城市活跃,房价波动幅度比较稳定;第四、五类地区房价波动对收入差距的影响程度次于第二类地区;第六类地区房价波动幅度小,对收入差距不足以产生显著影响。     

房价对城镇居民收入差距的影响研究

依据我国33个大中城市2000—2017年的面板数据构建动态面板模型,考量房价对城镇居民收入差距的影响及区域性差异。结果表明：房价上涨对于城镇居民收入差距扩大具有显著正向影响,且对东部城市的影响显著高于非东部城市,人均GDP、政府教育投入、城镇人口比重和第三产业比重也对城镇居民收入差距具有一定影响。鉴此,宜从税收政策、产业结构、政府教育投入及居住成本等方面合理控制城镇居民收入差距。     

基础设施建设对城市房地产市场的影响研究——基于高铁开通的自然实验

基于2003～2015年全国287个地级及以上城市的面板数据,利用连续时间双重差分法实证分析了高铁开通对城市房地产的影响,并运用倾向得分匹配双重差分法和安慰剂检验法进行了稳健性检验。研究结果表明:总体看,高铁开通对房价有显著的正向影响;分区域看,高铁开通对于东部地区城市和中心城市的房价无显著影响,而对中西部地区城市和非中心城市房价具有显著正向影响;从城市规模看,高铁开通对大城市房价无显著影响,对中、小城市房价有显著的正向影响;且高铁开通对房价平均净影响在3.4%～10.8%之间。房价波动影响房地产和信贷市场的稳定,政府有必要对房价进行宏观调控,且考虑不同城市房地产市场受到高铁开通影响程度不同,政府应当"因城施策,分类指导",使房价稳定在合理的区间,防范金融风险从房地产市场溢出。     

我国房地产市场的金融加速器效应检验

本文使用面板向量自回归模型(PVAR)对我国35个大中城市2003年到2009年期间房屋销售价格、信贷供给、真实利率、真实产出、人口等变量之间的互动关系进行了实证检验.脉冲响应函数显示,信贷供给对于房价变量的冲击具有显著的长期正向响应;而房价变量对于真实利率的冲击具有期限较长的显著负向响应,方差分解也得到了相似的结果.以上实证结果验证了以房地产价格波动机制为传导途径的金融加速器效应在我国城市信贷市场上是非常明显的.     

能源价格与房地产市场波动——来自中国地级市层面的经验证据北大核心

能源价格波动对宏观经济的冲击是学术界持续关注的热点问题,但鲜有文献关注到能源价格波动对房价的影响及其可能产生的金融风险.本文基于中国地级及以上城市数据,实证检验了能源价格波动对国内房地产市场价格波动的影响,并分析其影响机制和传导途径.结果表明,能源价格变化将显著影响国内房地产价格波动,且在大城市和超大城市表现得更加明显.能源价格一方面通过利率水平变化影响购房需求,另一方面通过住房建设成本影响房地产市场供给,从而导致房价波动.该结论经过一系列稳健性检验,结果依然成立.同时,这一影响具有非对称性,即能源价格上涨会导致房价波动加剧,但能源价格下跌的影响并不显著.本文不仅为房价形成机制提供新的视角,也丰富了能源与金融市场间相互联系的研究.     

房价波动与社会福利——基于内生化企业进入的研究

本文建立了一个两部门DSGE模型,模型中引入房地产部门,分析了在企业自由进入情况下,房价波动如何影响新企业的进入以及社会福利。研究发现,外部冲击导致的房价波动通过改变企业进入成本,对企业的进入决策产生影响,进而改变商品的多样性和总产出,对社会福利造成影响。不同冲击对社会福利的影响大小与房价对企业进入成本的传递程度和房地产部门占经济中的比重直接相关,特别是当房价对企业进入成本的传递程度较大时,非房地产部门的技术进步冲击不但没有带来非房地产部门企业数目的增加,反而是加剧了非房地产部门的垄断程度,降低了社会福利。最后,本文通过1998到2010年中国35个大中城市面板数据的实证研究对理论模型中房价影响企业进入行为的机制进行了验证。     

官员晋升压力、金融市场化与房价增长

本文以我国34个大中城市为样本,研究了地方官员晋升压力、金融市场化水平对我国房地产价格的影响。我们发现地方官员的晋升压力对其辖区内主要城市房价的增长有正向作用,金融市场化程度与房价增长呈倒U型关系。另外,在政府资源控制力强的城市中,晋升压力对房价增长的促进作用和金融市场化对房价增长的抑制作用都更加明显。我们的研究表明,地方官员以GDP增长为核心的考核机制导致地方政府有干预房地产市场的激励,地方政府对于经济资源的控制为这种干预创造了条件。     

基于Markov切换模型的采购经理指数波动特征研究

论文引入Markov切换模型探讨中国PMI指数波动的持续性、波动幅度以及波动频率等特征.对此,首先通过ADF方法和JB统计量检验PMI时间序列的平稳性和非对称性,随后通过CUSUM方法检验得到时间序列不存在结构变点特征,采取极大似然估计方法确定Markov切换模型的相关参数.结果得到,PMI时间序列的低波动性持续的时间最长,进而得到波动形态的切换主要集中于中等波动和高等波动之间;并且PMI时间序列的波动存在明显的"聚集波动"和"分段波动"现象.最后,加入其他经济体PMI指数进行对比分析得到,中国PMI指数除了受到自身影响外,还会受到其他经济体的PMI指数的影响,而美国PMI指数对中国PMI指数的影响最为显著.     

人民币汇率变化与我国房价波动-动动态传导机制与经验数据

目前汇率与房价之间关系的研究还不多。本文梳理了汇率变化对房价波动的传导机制,构建了汇率变化与房价波动的动态理论模型,进一步论述了汇率与房价的相互关系。在此基础上,引入利率、货币供应量等宏观指标,通过构造MVGARCH-BEKK模型和变参数模型,实证检验了我国汇率变化与房价波动的相互关系,结果发现:在房价上涨期间,汇率对房价增速的影响远超过利率和M2对房价增速的影响,这可能间接说明了国外资本或国内准备投资国外的资本,对国内房价增长产生了显著的“助推剂”作用。     

经济集聚、人口流动与住宅价格空间溢出效应研究

基于省级面板数据,利用空间计量模型考量经济集聚、人口流动和住宅价格间的空间溢出效应关系.结果发现:中国省际住宅价格间存在着显著的正向空间相关性,即某一地区住宅价格的波动会受到周边地区或经济特征类似地区住宅价格波动的影响;人口流动在经济集聚和房价的关系中发挥着中介作用;经济集聚与住宅价格在空间上存在着显著的相关关系,经济集聚不仅会推高集聚中心住宅价格,还会通过"虹吸效应"和"涓滴效应"对周边住宅价格产生影响,而经济集聚对周边住宅价格的影响取决于人口净流入率的大小.     

房价、城市规模与工资性收入差距——基于中国32个大中城市面板数据的实证检验

基于中国32个大中城市面板数据,拓展Matlack和Vigdor的模型,考量房价、城市规模与工资性收入差距之间的关系。结果表明：房价上涨会引起以基尼系数衡量的工资性收入差距缩小,但当城市规模处于较大水平时,房价上涨又会拉大工资性收入差距;城市规模扩大会显著缩小工资性收入差距,但当城市房价已处于较高水平时,城市规模的继续扩张则会拉大工资性收入差距。     

我国商品房价格地区差异的分析及启示

近年来,随着房地产市场的快速发展,商品房价格持续快速上涨,房价成为政府和民众高度关注的一个问题。然而,商品房价格呈现明显的地区差异。文章以商品房价格运行理论为基础,分析了商品房价格的现状,通过建立商品房价格影响因素的实证模型分析地区差异的影响。提出在国家调控房地产市场和商品房价格的过程中,不仅局限于金融政策、财税政策、土地政策等,更要从根本上统筹安排,注重实施资源的均衡配置和差异化的调控政策,推进地区之间、城乡之间的一体化发展战略。     

The value of risk in real estate markets

In this article we test the urban asset pricing model of Capozza and Sick (1988) and focus on the empirical dimensions of the effects of risk on urban land prices. The effects of systematic and unsystematic risk are distinguished in the model which incorporates the value of the option to convert land to urban uses into the pricing of urban real estate. We find the value of systematic risk in our Canadian urban areas to be negative and highly statistically significant. We find that approximately 2.5 percent of the value of houses in our sample arises from systematic risk. In our sample, unsystematic risk is a larger proportion of total risk than systematic risk. Therefore, most of the effect of total risk may be ascribed to unsystematic risk. The effect of total risk on land prices is illustrated through the irreversibility premia estimates. These premia vary greatly in size and statistical significance. Thus, the effect of unsystematic risk is highly city specific. In the two regions where the irreversibility premia are statistically significant, it accounts for 22 percent and 53 percent of the average housing price; thus, unsystematic risk can be a very important determinant of housing prices.These results highlight the importance of risk in determining urban land prices. The value of the option to convert land to urban uses imparts considerable value to developed land and must be considered when evaluating interurban area price differences.     

干得好不如嫁得好?——房价变动与居民婚姻观念研究

房价的快速上涨是近年来我国经济中的重要现象,对宏观经济增长乃至微观个人的观念与行为都产生了重大的影响,但尚未有研究系统考察房价变化对居民婚姻观念的影响。房价上涨反映了对未来预期的不确定性,这种不确定性势必会影响到人们对工作与婚姻的权衡。本文基于中国综合社会调查(CGSS)2010和2015年数据,详细考察了房价变动对人们在工作与婚姻之间权衡的影响,用人们对“干得好不如嫁得好”的看法来衡量工作与婚姻的权衡。研究结果表明,房价涨幅越高,居民对“干得好不如嫁得好”的认同感越高,且这种现象主要体现在女性群体中。异质性分析表明,女性、未婚女性、已婚女性、女性流动人口、城镇户籍女性以及拥有女儿数量越多的人在工作与婚姻的权衡中更倾向于通过婚姻来抵御未来预期不确定性产生的风险。房价上涨主要通过财富效应和预算约束效应对人们在工作与婚姻之间的权衡产生影响。     

城市环境特征品质与中国房地产价格的区域差异

从城市环境特征角度研究中国房地产价格的区间差异,在Roback理论模型基础上提出了估计中国城市消费者和厂商环境特征品质价值的计量方法,并对我国所有地级及以上城市进行了截面分析.消费者环境特征品质方程估计结果显示:自然环境对我国居民效用水平的影响类似于其对美国居民的影响,工业污染严重地损害了居民的福利水平,但是,公共服务水平对我国居民效用水平的影响并不显著.厂商生产性环境特征品质方程的估计结果则表明,城市间交通条件、工业集聚以及生产性服务都对厂商有显著的价值.     

房价与产业结构升级间存在合理区间吗?——基于高级化与合理化双重视角

依据长三角41个地级市2008—2019年平衡面板数据，运用IV-GMM方法，系统考察房价对产业结构升级的影响及作用机制。结果表明：房价与产业结构高级化与合理化间存在合理区间，城市科技创新水平和基础设施水平是房价影响产业结构升级的作用机制。异质性分析显示，房价对产业结构合理化的影响在不同层级城市间存在差异性。鉴于此，地方政府应在房价与产业结构升级的合理区间内，因势利导，因城施策，实施房地产宏观调控措施，助推产业结构升级。     

A Dynamic Model of the Housing Market: The Role of Vacancies

While the hedonic property value model and recently developed computable general equilibrium urban models assume the housing market is in equilibrium, recent years have witnessed extreme circumstances such as large changes in housing prices, high levels of mortgage default, and high levels of foreclosure that bring into question this assumption. This highlights the need for a better understanding of the dynamics of the housing market and the mechanisms that drive and sustain periods of disequilibrium. In this analysis, I develop a dynamic model of the housing market where vacancies naturally arise as the error correction mechanism. I estimate this model using annual U.S. panel data at the MSA level for 1990–2011. The results show that when there is excess demand, prices rise when vacancies fall but prices do not fall when there is excess supply and vacancies rise. This is consistent with the belief that prices are sticky downwards and hence prolong housing downturns. On the other hand, when there is excess supply, there is a relatively stronger decline in new housing in response to a rise in vacancies and much less of a new housing reaction when there is excess demand and vacancies fall. Furthermore, when I allow for a structural shift in the housing market brought on by the Great Recession (2006–2011), I find that the housing market became more responsive on both sides – excess supply and demand – during this period.     

Trading Frictions and House Price Dynamics

We model liquidity in housing markets. The model provides a simple characterization for the joint process of prices, sales, and inventory. We compare the implications of the model to certain properties of housing markets. The model can generate the large price changes and the positive correlation between prices and sales that we see in the data. Unlike the data, prices are negatively autocorrelated and high inventory predicts price appreciation. We investigate several amendments to the model. Informational frictions show promise.