不可置信和动态不一致——基于房地产税费政策博弈的视角

通过建立地方政府与中央级政府在房地产税费政策方面的动态博弈模型及其对模型的分析,得出当前我国房地产税费政策存在“不可置信”和“动态不一致性”的问题。试图从一个新的角度揭示我国房地产行业中税费问题的根源及其治理的政策取向。     

可置信承诺与产权的关系——以俄罗斯为例

没有人会质疑有保障的产权对经济发展的重要性.本文使用两组来自俄罗斯公司管理层的原始调查数据,评价了影响产权安全的制度因素、社会因素和政治因素.大多数管理者认为,在处理同私人部门之间的纠纷时,国家仲裁法庭可以起到作用,但是很少有管理者指望在其与政府官员发生冲突时这些法庭也能够保护他们的权利.不过,这些管理者相信,国家仲裁法庭能够约束政府官员的投资冲动,甚至控制政府机构的可视效能.因而,加强对政府部门的控制可以增强产权的安全性并提升国家能力.这些结论深化了对诸如国家在经济活动中的角色、有保障的产权的起源、国家能力的本质、非正式制度的重要性和法律改革程序等问题的理解.     

期权式合约、可置信承诺与订单农业的自我履约机制

本文把期权式合约的思想引进订单农业,分析订单农业的自我履约机制.期权式舍约可以使农户的收益"下有保底、上不封顶",从而有效地降低农户的违约风险.但是这种绩效的前提是企业做出的承诺必须是可王信的.通过向农户进行专用性投资.企业可以显著地提高自身承诺的可置信程度,从而建立"互相锁定"的关系,促进签约双方形成有效的自我履约机制.     

财务战略、可置信承诺与专用性资产投资的信号作用

本文依据企业契约论的观点,将财务战略视作企业为实现战略目标而与要素所有者缔结的一种内生性不完备财务契约集,企业财务战略的实施受制于战略性财务契约缔结和履行的实际状态,具有状态依存特征。研究发现,企业财务战略的可实现性能够通过专用性资产的投资规模进行信号传递和解读,事前较大规模的专用性资产投资不仅能增强财务契约的可置信性,提高缔约效率,而且有助于财务战略的稳定性贯彻。     

差异化预期、政策调控与房价波动——基于中国35个大中城市的实证研究

文章在住房存量调整模型的基础上,基于住房供给方为理性预期、需求方为适应性预期的假设条件,建立了包含差异化预期和政策调控的住房市场均衡模型,然后以中国35个大中城市为样本,利用线性模型和门槛模型实证检验了预期和政策调控对房价波动的影响.研究发现,预期对房价波动具有显著影响,上一期房价增量的提升对本期房价增量具有显著的抑制效应.研究还表明,政府的房地产调控政策对房价波动存在明显的门槛效应:当房价增幅放缓时,土地供应的放宽会拉升房价,反之则土地政策效果减弱.随着房价增幅的提升,货币政策对房价的作用增大.保障房政策对房价的影响随房价增幅与居民可支配收入增幅的动态变化而表现出三种不同的结果.     

货币政策透明度、政策博弈与预期管理

货币政策的制定、实施和传导是中央银行与市场利益各相关方博弈的动态传导过程,预期是其中的关键.通过构建包含预期管理的货币政策博弈模型,可以研究中央银行实施预期管理的宏观效应、预期引导和货币政策主动性.预期管理可以降低通胀水平和波动幅度,货币政策透明度与预期引导效果正相关,信息披露的准确程度直接影响中央银行政策的主动性.因此,中央银行应重视对货币政策操作的事前沟通和事后解释,探索实施通胀目标制,赋予中央银行更高的独立性,并应提高中央银行对经济形势的判断和预测水平.     

探析我国房地产信贷政策对房地产行业的影响

人们在解决温饱后的第一件事是安居问题.这是房地产行业受到高度关注的原因和政府政策引导的重点行业.住房成为一项保值投资,房贷的出现使越来越多的资金流入并繁荣了房地产市场,但同时又使房地产市场加大了供求失衡,房价越来越高.为此,政府出台了一系列房地产信贷政策.能否有效调控房地产行业,尚待事实证明.     

房地产价格与通货膨胀预期

文章通过构建房地产均衡市场模型,在风险中性的假设前提下,利用无套利均衡定价原理,发展了从房地产价格波动中分离出市场通货膨胀预期的新方法.在此基础上,通过对中国房地产市场的实证研究发现,房地产预期收益率与通货膨胀预期之间确实存在稳定的函数关系.最后,文章提出将房地产价格纳入到居住类消费价格指数中去以减少货币政策认识时滞的政策建议.     

经济政策不确定性、资产可逆性与固定资产投资

本文利用2012年139部门国民经济投入产出表测算行业资产可逆性,并依据证监会行业分类匹配至非金融类A股上市公司,进而考察资产可逆性如何影响经济政策不确定性与固定资产投资的关系。考虑到资产可逆性与项目投资失败时的清算价值正相关,本文从经济政策不确定性上升会增加项目投资收益率波动的视角构建理论分析框架,并利用2007—2017年季度数据对理论假说进行实证检验。结果表明,随着所处行业的资产可逆性提升,经济政策不确定性对企业固定资产投资的抑制作用被弱化,且该效应在融资约束严重的企业更为凸显。特别地,在控制经济周期特征、投资机会和抵押担保效应后,上述研究结论依旧成立。此外,考虑到模型内生性、经济政策不确定性和资产可逆性的度量方式、行业匹配度及模型设定形式等问题,系列稳健性测试均证实资产可逆性这一传导渠道的重要性。本文结论表明,资产处置成本是企业投资决策的重要决定因素。     

房地产业“营改增”政策解析及风险防范

房地产业纳入营改增范围后,对房地产业生产经营产生巨大的影响。对房地产业营改增政策进行正确解析,进而准确把握并防范营改增带来的涉税风险对于房地产企业至关重要。根据国家税务总局2016年第18号公告《房地产开发企业销售自行开发的房地产项目增值税征收管理暂行办法》,对房地产业适用的增值税政策进行了解读,进而提出相应的涉税风险防范举措。     

我国房地产税收政策问题研究

近年来,在我国房地产开发投资增长强劲,房地产行业发展迅猛的同时,与其密切相关的房地产税收绝对量增长也较快．2005年我国第三产业中税收增长最快的行业是房地产业,实现税收1798．65亿元,增长31.3％。但是我们发现,房地产业税收额占整个财政收入的比重始终维持在44％左右,这与该行业的迅速崛起状况大不协调。有分析认为,房地产行业是当前我国偷逃税收最严重的行业之一,这与税务部门征收工作监管力度的有待强化和完善有一定关系,却从根本上暴露出我国现行房地产税收政策的诸多不合理之处。     

论房地产业暴利动机的宏观危害性及政策建议

根据马克思剩余价值率论,厂商暴利的获取源于厂商对员工过多剩余劳动时间的无偿占有,而厂商以外的社会经济环境仅是厂商赖以实现这种占有的条件。其实,在劳力市场规范、竞争的情况下,人们更应注意厂商暴利的社会性。厂商的暴利会使厂商的经济行为具有社会强夺性,即以相对过少的社会付出获取相对过多的社会财富支配能力。厂商暴利会扩大社会经济的虚拟性,即扩大社会产值与社会物质财富之间的差异。我国房地产行业的高回报率,已使整个宏观经济存在着巨大的泡沫危险,损害着社会经济的进一步健康发展。对此,政府应及时采取有效的管制措施,逐渐改变各地方政府的土地财政局面,使房地产行业发展逐步回归正常和理性。     

我国房地产价格影响因素的实证分析——兼论当前房地产调控政策

本文采用2002年1季度至2011年3季度的经济数据构建向量自回归(VAR)模型,实证分析了影响我国房地产价格的主要因素,并重点研究房地产宏观调控政策对房地产价格的影响。研究结果表明:我国经济基本面已经很难解释当前房地产价格的走势,房地产调控政策成为影响我国房地产价格的重要因素。其中,土地政策和保障房政策对房地产价格的影响虽然存在一定时滞,但对房地产价格的影响是长期的且效果明显;货币政策和信贷政策对房地产价格的影响相对较小,存款准备金率的调整是最有效的货币政策工具。     

The Impacts of Land and Real Estate Price Fluctuations on Financial Stability: Evidence from China

We construct a provincial financial stability index, and use panel vector autoregression to construct a model for empirical testing. We find that local governments' reliance on land grant premiums amplifies the impact on financial stability. In addition, the relationship between the real estate market and the financial system allows real estate price fluctuations to significantly affect market participants, further impacting financial system stability. Finally, in the eastern region, land price fluctuations have a less adverse impact on financial stability, while in other regions, rising commodity real estate prices are the biggest threat to financial stability.     

Impact Fees and Real Estate Prices: Evidence from 35 Chinese Cities

Local governments often charge developers impact fees to finance local public goods. This has been practiced in Chinese cities for more than two decades; however, no empirical studies have tested the effect of impact fees on real estate prices. Using a panel data set for 35 large- and medium-sized cities from 1998 to 2008, we find that impact fees lead to a significant increase in real estate prices. For a given city, an increase in impact fees by one yuan leads to an increase of about 5 yuan in the price of newly-built housing; a 1% increase in impact fees leads to an increase of 5 percentage points in the housing price index and 7 percentage points in the land price index.