政府管制与房价持续上升

本文认为房价持续上升的原因是政府对房地产市场的资本进入限制.消费者对住房的需求旺盛,拉高了房价,房地产公司的利润丰厚.问题是房地产公司为什么能一直保持丰厚的利润?其原因就是政府对房地产市场的资本进入限制所造成的房地产市场的垄断.本文比较了都存在信息不对称性的家庭装修市场和房地产市场不同的市场结构,不同的发展结果.最终得出结论:只有房地产市场的激励竞争才能解决房价持续上涨的根本问题,所以在强化政府这只看得见的手的作用的同时,不要抑制了市场这只看不见的手的作用.     

中国房地产存在问题及发展分析

当前,房地产热是全国上下都在关心的热点话题.前一段时间,国家先后出台了一系列政策对房地产市场进行调控,加上国际金融风暴的影响,各地房价有所下降,但依然偏高.时当前的房价高问题,要从市场经济的角度去分析、去思考,找出问题的症结,采取针对性的措施予以解决.在房地产市场升温的过程中,除了存在市场这只"无形之手"的基本作用外,地方政府这只"有形之手"更为重要.由于地方政府担任贯彻落实中央宏观调控政策和规范房地产市场秩序方面的重要职能,地方政府成为推动房地产升温、拉动房价上涨的主要因素之一.     

中国的土地财政与房地产价格波动——基于国际比较的实证分析

住房商品化以来中国经历了两轮房地产价格加速上涨,而最近这一轮引起了社会的广泛关注。很多人认为地价是推高房价的主要原因。本文构建了土地供应限制下的房地产市场均衡模型。模型表明房地产市场的真实逻辑是房价决定地价,而非地价决定房价。推动房价飞速上涨,致使房价脱离真实供求因素的根本原因不是地价,而是土地财政。土地财政导致地方政府对房地产市场过分依赖,从而有动力利用各种政策支持高房价,这就降低了房地产投机的风险,刺激了房地产市场中的投机需求,推高了房价。通过国际比较分析,我们发现中国的房地产投机明显超过了不依赖土地财政的经济发达国家。这表明房价调控政策必须与财政体制改革相结合才能够从根本上解决中国的房地产投机问题。     

房地产市场形势分析及预测

房地产业关联度高，带动力强，是我国国民经济的支柱产业，从某种意义上可谓是“国民经济的晴雨表”。前几年，在多种因素作用下，呈现“井喷式”发展，房价的快速飙升，带动国内投资快速增长，导致房地产开发不断从资本市场获得更多的钱来“圈地”。当房地产开发商圈到更多的地之后，房地产企业又以垄断性定价来进一步推高房价，并以不同的方式让产品推后出售。以便把利润赚到极至。其行为的根源在于钱是从投资者或银行获得。土地是国有的，政府又对房地产市场的价格隐性担保．如果市场出现问题，其面临的风险相当一部分将由投资者以及整个社会承担。意识到行业“超速”带来的危害，为推动市场健康发展，     

当前房价上涨与我国金融市场的关系

自2002年来，中国的房地产业进入了新一轮快速成长期，整个行业规模迅速扩大，随之而来的是房价的不断攀升。除了供求失衡、建设成本增加、地方政府的开发热情外，利率、银行及股市也对房价的高企起到了推波助澜的作用。本文试图从房地产市场与金融间的互动关系，来对当前房价普遍上涨的现象进行解读。     

控制房地产市场风险 保持房地产业长期繁荣

近年来,全国商品房价格上涨过快。抑制房地产价格的过快增长,积极培育大众房地产市场,是当前政府加强与改善宏观调控的重要目标。现阶段房地产市场具有不完全市场经济的特性,开发商与地方政府行为不规范,是房地产市场局部扭曲与出现部分泡沫的主要原因。在各地高房价下隐藏着程度不同的风险形势下,抑制房地产贷款强劲增长态势,限制炒房,压缩暴利,是控制房地产风险与信贷风险的重要措施。房价涨幅过快的城市,应采取有效措施促使房价稳中有降。尊重市场经济规律,保持房地产业的长期繁荣。     

我国房地产价格异常波动及其治理

住房是关系民生的重大问题，近些年来房价的急速上涨已成为笼罩在大众心头的巨大阴影，成为全民热议的话题。同时，房地产市场逐渐成为国民经济的支柱产业，对经济和金融稳定的重要性愈加突出。政府对房地产市场尤为重视，中央和地方政府纷纷出台政策调控房价，但每次调控带来短暂下跌之后，都会迎来新一轮更加猛烈、报复性的上涨。本文从高房份产生的原因，房价波动的影响及对策三个方面进行讨论。     

房地产市场，崩盘？拐点？

近来的几个动向，让房地产市场备受瞩目，议论纷纷。一是，今年的政府工作报告没提“房价”，而是首次提出“针对不同城市情况分类调控”。这是自2005年以来，除去2009年，第一次未提“房价”。而这个时间节点正是市场对新一届中央政府如何调控房地产市场最为期盼的时候。     

美国次贷危机对我国房地产市场的影响

美国次贷危机给处于经济高位运行的中国敲响了警钟。研究美国次级债市场现状，分析其对我国传统房地产宏观调控理论挑战和造成国际短期资本从中国房地产市场撤离等影响，总结经验和教训，提出我国政府应该从信用监管、实现商业银行资产证券化、稳定房价等方面进行改进，这对于保障我国金融市场及房地产市场的健康发展大有裨益。     

房地产价格的跨区域相关研究——基于澳门与珠海的实证

在对澳门和珠海两地经济发展阶段与产业结构进行比较分析的基础上,对两地房地产市场进行实证分析,结果表明：珠海房地产市场受到澳门影响较大;澳门与珠海房屋均价具有极强的正相关关系,即澳门房价每增长1美元,珠海房价增长0．262904美元,两者之间的滞后时期大约是1年;澳门与珠海房屋均价之间的差距将逐渐缩小,这是由于澳门房地产资本和投机资本将加速进入交通成本极低的珠海市场所致。     

制约房地产业发展的因素及对策分析——以青岛为例

随着城市化进程的不断加速,房地产的价格日益高涨,出现了过高的房价与消费者过低的收入问的矛盾.产生这一矛盾的根源是政府的行政体制改革远远落后于经济体制改革.分税制改革直接导致中央与地方财权与事权的不统一,财政收入大部分流向中央.为增加地方财政收入,地方政府凭借其在土地市场的垄断而与房地产开发商的合谋,提高土地的拍卖价格,通过土地财政来增加地方收入.而投机者的大量入市,客观上增加了对房地产的需求,使得房地产的价格加速上涨.要遏制房价过快增长的势头,需在严格调控投机者入市、严格控制异地买房,建立全国统一和完善的住房信息统计系统方面做进一步的努力,房地产问题还是一个经济结构调整的问题,它需要进一步完善政府的财政税收体制,从制度上制约房价的进一步上涨.     

市场情绪如何影响城市房价

基于行为金融学理论建立了房地产情绪指数影响房价的模型，借鉴Baker and Wurgler（2006）提出的构建资本市场投资者情绪指数的方法，从供需两方选取合适的情绪指标；同时，运用大数据方法，选取百度指数作为情绪指标，运用主成分分析法构建了我国35个大中城市房地产市场的情绪指数，实证研究了市场情绪对房地产价格的影响。另外，还测度不同区域房地产市场情绪指数，通过实证分析横向对比东部和中西部城市市场情绪对房价的影响程度。实证结果表明，市场情绪对房地产价格有着显著的正向影响；市场情绪对房地产价格的正向影响呈现区域异质性，东部地区市场情绪对房地产价格的正向影响强于中西部地区。     

我国资产价格波动与货币政策关系研究

随着金融自由化的逐步推进,资本市场存量日益增大.这既体现了金融深化程度的提高,又意味着货币供应与国民经济主要指标之间稳定性的弱化.资产价格对货币政策的制订和执行会产生深刻的影响.其中股价、房价等资产价格在货币政策传导机制中扮演的角色越来越重要.本文从实证角度出发,通过构建VAR模型检验我国资产价格对货币政策的反应以及资产价格对货币政策目标的影响,发现资产价格、货币政策及货币政策目标间存在长期协整关系,资产价格对产出有正向冲击作用,股市显著影响通货膨胀,但房地产市场对通货膨胀推动作用不明显,资产价格受货币政策的冲击影响显著,其中股市对货币政策冲击的反应明显大于房地产市场.     

我国房地产市场调控政策影响力度评估与未来取向研究

面对房地产市场过热和房价上涨过快的现象,我国政府出台了一系列房地产市场调控政策,而且逐渐趋向频繁和严厉,表达了我国政府调控房地产市场的决心和信心。影响我国房地产市场价格的因素主要有基本消费性需求、改善性需求、投资性需求、投机性需求等四个方面,其中后两者是引发房价过快增长的重要因素。目前,我国房地产市场泡沫程度不一,对此应高度重视,严加调控,并认真执行,加强监管,如此才能使我国房地产调控政策切实收到实效。     

异质性预期、投资者行为与房价波动：上海和广州的双城记?

房地产市场中存在大量的投资者,其市场行为会使房价出现大幅的波动,从而引起市场不稳定。文章在引入投资者异质性预期假设的基础上,构建了包含房地产消费者、投资者、供给者在内的房地产市场均衡模型,分析了房地产市场中基本面型投资者和趋势型投资者的异质性行为对房价变动的影响,并利用上海和广州两个一线城市的实际数据进行了对比分析。研究结果表明：在房地产市场中,两类投资者对于未来房价不同的预期以及投资行为会引起房价的变动;上海投资者的行为整体上会使上海的房价始终处于不断上涨的趋势中,而广州投资者的行为会随着投资策略的转变而使静态下的“整体上推动房价趋势型变化”转变为“整体上将房价‘拉回’基本面价格”;房地产市场中的投资者占比会显著影响房价的变动趋势,当基本面型投资者占比上升时,房价偏离度和房价变动率降低,而当这类投资者占比达到峰值时,房价会出现拐点;投资者之间的策略转换速度也会通过引起基本面型投资者占比的变化,引起房价的频繁波动,而且策略转换速度越快,房价波动越频繁。     

Space-time approach to commercial property prices valuation

There exists three ways of approaching real estate prices: the cost approach, the market data approach and the income capitalization approach. In this article, we propose an improvement of the market data approach that takes into account the spatial component. In particular, we propose a modified market data approach based on interpolation, being the structure of the spatial correlation between the prices of properties the main factor to obtain the weights. Interpolation methods have been widely used for estimating real estate prices, but they do not take into account the structure of their spatial dependence. Although this drawback is overcome by kriged estimation, in the case of the prices of commercial properties, they do not provide good estimates because the scarceness of the market information. This is why auxiliary information is needed and cokriging methods are used to obtain estimates that are more accurate. The aim of this article is the comparison of cokriged estimation of premises prices in two different temporal moments in the emblematic old part of Toledo city (Spain), using housing prices as an auxiliary random function due to their strong correlation with the main one. Cokriging, kriging and inverse distance weighting results are compared.     

内生货币体系下房价波动对货币供求的冲击

在内生货币体系下,房价上涨导致我国内生货币扩张的途径主要有两条:一是基于房地产抵押信贷需求膨胀引致的商业银行内生货币供给的扩张;二是被房价持续上涨及人民币升值预期所吸引的外汇流入导致央行大量基础货币的被动投放。这样会对货币供应量目标有效性带来影响。因此应将房地产市场监测数据列入当前货币供应量调控的参照指标。     

Fundamental Determinants of Real Estate Prices: A Panel Study of German Regions

This paper aims at establishing empirical facts on the fundamental determinants of real estate prices. It contributes to the literature by analysing a unique panel dataset covering a wide range of real estate market data and other economic variables for nearly 100 German cities. Several robust fundamental determinants are identified, among them the supply-side factors of construction activity and housing stock as well as the demand-side factors of apartment rents, market size, age structure, local infrastructure and rental prices. Results suggest that these factors are robustly linked to fundamental real estate prices and thus can be used to detect misalignments of market prices.     

不确定性条件下的房地产价格决定:随机模型和经验分析

本文通过构造一个随机最优控制模型,分析了不确定性环境下房地产价格的决定因素。理论结果与经验证据显示,房地产价格受按揭贷款额度、按揭贷款利率、居民财富等多种因素的影响。我们还检验了近年来央行为抑制房地产价格上涨过快所实施加息政策的效果。实证结论表明,抵押贷款利率对房地产价格的影响虽然具有统计显著性,但是它缺乏经济显著性。在短期内,抵押贷款利率工具对控制房价的实际作用不明显,我国最近几年来央行所颁布的加息政策缺乏预期的效果。另外,由于居民适应性预期的作用,房地产价格自身的变动冲击是导致房地产价格上涨的主要因素,居民收入虽然也在一定程度上导致了房地产价格的上涨,但是其作用较小。     

我国房地产业的金融负外部性考察

房地产业有明显的金融属性,其虚拟化易导致泡沫化。本文对长期以来所认为的房地产业是国民经济的支柱产业、房价上升的财富效应提出质疑,认为当前房地产业的迅猛发展、高房价的获益小于其带来的社会成本,即房地产市场在追求利润最大化过程中对社会造成福利损失,其经济绩效是局部、片面的,而社会成本是全局性的,此即房地产业金融负外部性效应。房地产业金融负外部性表现在全局性的社会成本,这主要有拉动通货膨胀、对实体经济的挤出效应、银行危机的外部成本、侵占耕地的代际成本、伦理代价、社会不稳定等,这些都是房地产业的成本外溢或成本社会化,是社会福利的纯损失。政府应当在降低房地产金融负外部性中扮演重要角色,通过控制房价与合理调控缓解负外部性影响。