房价波动、银行信贷与经济增长

运用联立方程模型、面板分析技术及省际面板数据研究发现,我国房价波动、银行信贷与经济增长之间具有紧密的联系.分区域的实证研究结果显示:各地区房价的上涨与金融支持有关,过度的金融支持使东中部地区的房价偏离了经济基本面;中西部地区房价的上涨对银行信贷的扩张有显著影响,而经济增长是各地区促进银行信贷扩张的共同因素.此外,房价的上涨与银行信贷的扩张共同促进了我国各区域经济的繁荣.     

信贷约束、房价与居民消费率——基于面板门槛模型的研究

本文在考虑经济互动关系中内在非线性结构前提下,从信贷约束角度探讨了房价波动对消费的影响机制,并基于我国31个省级区域的面板数据利用Hansen门槛模型进行实证分析,研究发现:总体上我国的房价上涨会抑制消费。我们进一步论证这一现象与广大居民仍面临着较多信贷约束有直接关系。本文同时发现,房价的这种负面影响会随着信贷约束的放松程度而发生非线性的变化。     

产业集聚对中国房地产价格影响的实证研究

中国房地产价格持续上涨的成因一直是学界研究的热点。产业集聚作为市场经济活动的必然现象,是否会对房地产价格产生影响?以中国35个大中城市2000~2016年的数据为样本,构建静态面板模型和动态面板模型实证检验产业集聚对房地产价格的影响。研究表明,产业集聚对房地产价格具有显著的正向影响;进一步研究发现,人口集聚和土地成本是产业集聚影响房地产价格的重要中介,即产业集聚能够通过人口集聚和土地价格上涨来推动房价上涨。基于研究结论,为保证我国房地产市场健康发展,应采取促进区域均衡协调发展、多渠道保障城市新流入人口住房和加快土地市场改革等政策措施。     

收入差距、信贷约束与房价变动

本文通过构建一个异质性代理人模型,刻画了收入差距通过信贷渠道影响房价的作用机制。研究表明,收入差距的缩小提升了低收入者的收入占比,使该类人群获得了更多的外部融资进行购房,由此产生了两方面效应:(1)信贷约束放松降低了住房流动性溢价,从而对房价产生负向影响;(2)收入上涨增加了住房边际效用较高的低收入者对房价正向影响的权重,从而使住房需求上升的效应抵消了此前的负向影响,最终促进房价上涨。通过对1970-2017年44个国家的进一步分析发现,相比于高收入者收入的下降,低收入者收入占比的上升在放松信贷约束和提升房价方面具有更显著的作用。据此本文认为:一方面要通过增加住房供给来化解城市化率提升与高房价之间的内在矛盾;另一方面,在经济增速放缓的时期,缩小收入差距,推动以“人”为核心的高质量城市化,并引导信贷资源向低收入群体倾斜是当前促进国内大循环、稳定社会融资规模和房地产市场的重要手段。     

房价波动、金融稳定与最优宏观审慎政策

本文通过构建包含家庭住房抵押借款摩擦和银行贷款摩擦的动态随机一般均衡模型,重点考察了异质性冲击下房价波动对金融稳定的影响。研究发现,房价上涨会导致银行风险溢价及杠杆率显著上升,进而加剧金融体系的内在不稳定。为降低房价波动及维护金融稳定,选取两类宏观审慎政策工具进行逆周期调控实验,结果表明,在住房需求冲击下,金融管理部门应选取贷款价值比政策,且应对房贷积极调控,而对房价进行中性调控。在最终产品部门生产率冲击、房地产部门生产率冲击及跨期偏好冲击下,应选取资本充足率政策,但对房贷和房价调控力度的把握则存在差异。本研究为厘清房价波动对金融稳定的动态传导机制,以及金融管理部门如何选取宏观审慎政策工具以稳定房价并降低系统性金融风险提供了启示。     

收入差异下的住房财富效应分化——基于283个地级市数据和CHFS家庭微观数据的实证分析

本文将收入分配结构因素纳入LC-PIH模型,试图从收入分层角度寻找我国住房市场弱财富效应的根源。基于283个地级市的面板数据和CHFS家庭微观调查数据的实证研究表明:房价对消费的影响具有门限特征,中等收入城市的住房财富效应最为明显;收入作用下的家庭住房财富效应也呈现倒U形。总体上,我国住房财富效应较弱源于收入的结构性差异,中等收入群体比重偏低可能导致房价上涨对消费的促进作用被低收入阶层和高收入阶层的挤出作用抵消。     

住房价格、房屋购买与中国家庭杠杆率

本文基于中国家庭追踪调查的微观数据以及相匹配的城市层面的住房价格数据,从住房购买需求的角度,给出了一个近年来家庭杠杆率急剧上升的解释。利用中国家庭追踪调查的微观数据探讨了房价上涨对家庭杠杆率的作用机制以及潜在影响。结果表明,住房价格的快速上涨推动了家庭杠杆率的急剧攀升,从数量上看,房价每上涨1倍,样本期间的家庭贷款数额将会增长288.1%,家庭杠杆率将上升39.2%,而此部分贷款的增加主要来源于银行贷款而非私人借贷,由房价导致的家庭借贷数额和杠杆率的上升大概占到购房家庭总体借贷数额和杠杆率上升的90%左右。机制分析表明,住房价格的快速上涨刺激了家庭必需型和投资型住房需求,并提高了家庭的借贷意愿和风险偏好。分样本的探讨发现,这一效应对于非农户口家户以及有配偶和子女家户的影响更为明显。     

Correlated leverage and its ramifications

This paper develops a theory in which housing prices, the capital structures of banks (mortgage lenders) and the capital structures of mortgage borrowers are all endogenously determined in equilibrium. There are four main results. First, leverage is a “positively correlated” phenomenon in that high leverage among borrowers is positively correlated with high leverage among banks, and higher house prices lead to higher leverage for both. The intuition is that first-time homebuyers with fixed wealth endowments must borrow more to buy more expensive homes, whereas higher current house prices rationally imply higher expected future house prices and therefore higher collateral values on bank loans, inducing banks to be more highly levered. Second, higher bank leverage leads to greater house price volatility in response to shocks to fundamental house values. Third, a bank’s exposure to credit risk depends not only on its own leverage but also on the leverage decisions of other banks. Fourth, positive fundamental shocks to house prices dilute financial intermediation by reducing banks’ pre-lending screening, and this reduction in bank screening further increases house prices. Empirical and policy implications of the analysis are drawn out, and empirical evidence is provided for the first two main results. The key policy implications are that greater geographic diversification by banks, tying mortgage tax exemptions to the duration of home ownership, and increasing bank capital requirements when borrower leverage is high can help reduce house price volatility.     

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。     

Population Structure and Housing Prices: Evidence from Chinese Provincial Panel Data

This study analyzes the relationship between the proportion of the economically active population aged 15–64 to total population and housing prices. A panel of 31 provinces in China from 2002 to 2014 is used in our analysis. We find empirical evidence that the impact of the population structure on housing-price growth increases as the population growth rates rise. This observation suggests that, to understand provincial housing price movements in China, one should consider the ratio of working-age population to total population in a province. The main policy implication is that Chinese policymakers need to ensure a moderated population growth to effectively promote stability in housing prices and the economy.     

我国居民杠杆率现状及影响因素研究

近年来,我国居民部门杠杆率的快速上升引起社会各界关注。本文使用货币信贷和城镇储户调查数据,对我国居民部门杠杆率和偿债能力现状进行了分析,并运用各省住户贷款数据计算各省的居民杠杆率,使用面板数据模型对居民杠杆率上升的原因进行了实证分析。结果表明,房价的快速上涨和住房销售的增长都对居民部门杠杆率的上升有显著正向影响,其中房价上涨的影响程度更大。此外,金融发展水平和老年人抚养比对居民杠杆率有正向影响,少年人抚养比对居民杠杆率有负向影响。     

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。     

我国居民杠杆率现状及影响因素研究

近年来,我国居民部门杠杆率的快速上升引起社会各界关注。本文使用货币信贷和城镇储户调查数据,对我国居民部门杠杆率和偿债能力现状进行了分析,并运用各省住户贷款数据计算各省的居民杠杆率,使用面板数据模型对居民杠杆率上升的原因进行了实证分析。结果表明,房价的快速上涨和住房销售的增长都对居民部门杠杆率的上升有显著正向影响,其中房价上涨的影响程度更大。此外,金融发展水平和老年人抚养比对居民杠杆率有正向影响,少年人抚养比对居民杠杆率有负向影响。     

Home-Purchase Limits and Housing Prices: Evidence from China

Home-purchase limits, introduced by China’s central government in April 2010 and afterward implemented by the local governments of major cities successively, were usually regarded as the most stringent policy instruments regulating over-heated Chinese housing markets over recent years. Our study attempts to investigate the effects of the home-purchase limits based on the micro data of resale housing transactions between January 2008 and December 2011 in Guangzhou city, one of the largest cities in mainland China. Our regression results show that, while the central government’s notice negatively affects housing prices, the localized home-purchase limit measures have positive effects on housing prices in Guangzhou, which deviate far from the expectations the policy makers might have. We also find that the effects of the policies are significantly stronger for the housing units of high-rise building (or with big size) relative to those without elevators (or with small size). We provide the explanation from the aspects of policy uncertainty and redevelopment option embodied in the housing.     

What Drives Housing Markets: Fundamentals or Bubbles?

This study applies the dynamic Gordon growth model which is in the circumstance of rational bubbles to decompose log price-rent ratio into three parts, i.e., rational bubbles, discounted expected future rent growth rates and discounted expected future returns. The latter two terms represent housing fundamentals. The magnitudes of the components of price-rent ratio’s variance are estimated to distinguish the relative impact of the three parts on housing prices. Using time series data from the housing markets in the four largest cities in China (1991:Q1–2011:Q1 for Shanghai, Guangzhou and Shenzhen; 1993:Q2–2011:Q1 for Beijing), this paper presents a number of empirical findings: (a) the variance of rational bubbles is much larger than the variance of price-rent ratio, and rational bubbles contribute more fluctuations directly to price-rent ratio than the expected returns or the expected rent growth rates do; (b) the covariance between rational bubbles and expected returns or expected rent growth rates is also large; (c) the positive covariance of rational bubbles and expected returns implies that high expected returns coexist with bubbles, which differs from previous findings that lower expected returns drive asset prices; (d) the negative covariance of rational bubbles and expected rent growth rates indicates that the larger the bubbles are, the lower the expected rent growth rates are; (e) the positive covariance of expected returns and expected rent growth rates reveals under-reaction of the housing markets to rents.     

基于面板分位数回归的住宅价格影响因素分析

采用面板分位数回归方法,以全国35个大中城市为样本,利用2006—2015年的数据,对影响住宅价格的因素进行研究。结果表明：土地价格、人均储蓄余额、在岗职工平均工资、人口密度、空气质量对住宅价格有正向影响,每亿人医院或卫生院数量对住宅价格有负向影响;并且不同分位数水平下各影响因素的作用大小具有明显差异。研究结论对不同城市依据自身特征采取相应的调控政策具有一定的参考价值。     

住房财富对中国城镇家庭消费的影响

在构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局下,把握扩大内需这一战略基点,激发居民消费潜力,是推动经济高质量发展的关键之一。住房已经成为中国家庭财富的重要组成部分,一方面可通过财富效应促进家庭消费,另一方面也可能由于“房奴效应”降低家庭消费。因此,住房财富对家庭消费的影响方向并不确定。本文基于2013-2019年中国家庭金融调查数据,研究了住房财富对家庭消费的影响,并检验了住房财富影响家庭消费的可能渠道。研究发现,住房财富对城镇家庭消费有显著促进作用,并显著改善了家庭消费结构,住房资产具有财富效应。进一步研究发现,住房财富能够缓解流动性约束,从而提高家庭消费水平。异质性分析表明,住房财富对不同类型的消费具有不同的促进作用,不同地区和拥有住房数量的差别均会对住房财富产生不同影响。根据本文研究,在控制风险的前提下,可发挥既有住房财富对平滑家庭消费的积极作用,促进家庭消费增长,改善家庭消费结构,进一步推进家庭消费升级。     

城镇化质量、房价对产业结构升级的影响研究

：基于2004-2018年中国 31个省市区面板数据,运用面板回归模型和中介效应模型,考量城镇化质量、房价对产业结构升级的影响。结果表明：提升城镇化质量推动了产业结构升级,且西部作用更显著;全国、东部和西部房价上涨推动产业结构升级,在城镇化质量对产业结构升级的影响中,房价中介效应分别为22.5%、22.6%和19.3%,中部房价上涨抑制了产业结构升级。鉴此,应全面提升城镇化质量、加速产城融合进程、建立差异化的房价调控机制等。     

中国住房市场波动的影响因素研究——基于租金收益率的方差分解

基于资产定价的视角,本文通过将标准的动态戈登增长模型和传统的住房使用成本模型相结合,建立了一个关于住房市场租金收益率的动态住房使用成本模型。该模型将租金收益率分解为购房的预期资金成本、预期购房相对于租房的风险溢价和预期未来租金增长率三个部分的现值之和。进一步,本文将该模型应用于京沪广深四大城市的季度数据,并使用方差分解方法来考察国内住房市场动态波动的影响因素及其相对重要性。本文结果表明,资金成本变动在四大城市的住房市场波动中为最重要的影响因素,而租金在住房市场波动中虽然存在着一定的影响作用,但并不如资金成本显著。此外,本文还发现,不能直接观测得到的购房相对于租房的风险溢价也是影响国内住房市场的一个不可忽视的重要因素。值得注意的是,近年四大城市居民租房面临的风险相对于购房正日益上升。