安徽省住房市场供求总量非均衡实证研究

20世纪90年代以来,安徽省住房市场经常处于非均衡状态。住房有效需求与城镇居民收入呈正相关,与住房销售价格也呈正相关;住房有效供给与商品住宅投资呈正相关,但与住房销售价格呈负相关。1998年以前,住房市场以有效供给过剩为主;1998年以后,住房市场以有效需求过剩为主,表现为需求过热。因此,安徽省房地产宏观调控,要从需求入手,引导居民理性购房,建立合理的住房消费模式。     

我国房地产市场非均衡特征及原因

本文针对我国房地产市场所表现出的非均衡状态,分析了其存在的若干特征,并对其进行了深刻的原因分析,指出致使我国房地产市场出现非均衡的原因包括供给方的垄断、公共物品的属性、我国传统的文化观念等。     

对上海市住房市场非均衡性的实证分析

本文首先通过理论分析表明,住房市场是一个非均衡的市场。随后把上海短期住房市场分为增量房和存量房两个市场,运用非均衡市场的供需函数模型对其进行了定量实证分析。结果表明住房市场的非均衡程度很高,因为上海住房市场中需求缺乏价格弹性,而对未来房价的预期使得投资需求的比重明显上升,同时供给的响应相对较慢,加之囤积土地现象的存在,加剧了住房市场非均衡的程度。     

住宅用地分析

以全国第二次土地调查中房地产用地专项调查数据为基础,重点研究房地产用地中的城镇住宅用地,通过现在分析,找出住宅用地的特点,挖掘住宅用地供地对满足居民住房和房地产业的影响,得出结论住宅用地供给足以满足城镇人口住房需求,高房价、高地价并非由住宅用地供应不足造成,最后给出建议。     

我国区域金融结构非均衡性分析

本文以金融市场和金融中介的区域信息为考察对象,对二元结构进行简要概括,并借鉴区域经济学相关理论,以区域金融发展的二元结构演进假说、区域金融发展的梯度推进假说以及区域金融发展极假说来阐释区域金融结构非均衡性的形成机制.     

2011年桂林市住宅市场发展情况分析

2011年在新国八条的影响下,桂林住宅市场价格整体高于上年,据统计数据显示,新建住宅价格比上年上涨5.9%,二手住宅价格比上年上涨1.9%,价格过快上涨势头得到遏制,市场供应不旺,商品房成交量大幅下跌。     

对上海市住房市场的实证非均衡分析

文章首先通过理论分析表明,住房市场是一个非均衡的市场。随后把上海短期住房市场分为增量房和存量房两个市场,运用非均衡市场的供需函数模型对其进行了定量实证分析。结果表明住房市场的非均衡程度很高,因为上海住房市场中需求缺乏价格弹性,而对未来房价的预期使得投资需求的     

70个大中城市住宅价格指数失真性分析

正1980年4月,邓小平提出出售公房,调整租金,鼓励个人建房买房的设想,拉开了住房制度改革的序幕,历经30多年的发展,从货币化分房开始到安居时代,再到投资时代进而投机时代,房地产市场经历了繁荣,也忍受了严寒。房地产商品,尤其是住宅商品价格变化受到社会各界的广泛关注,房价指数成为关注的焦点,一个能够反映真实市场价格变化的指数便成了学术界研究的热点。住宅价格指数是反映不同时期住宅价格水平变化趋势的指标,欧美房地产市场起步早,对房地产价格指数理论的研究也较深入,出现了如成本投入法、加权平均     

Agenda for the Housing Market

The housing market is the theme of the Reports to the 2008 Annual Meeting of the Royal Netherlands Economic Association. Current housing market policies in the Netherlands generate substantial welfare losses. The direct and indirect subsidies on housing distort the housing market, house moving behaviour, the labour market and the asset portfolio of households. The welfare loss is estimated at more than 6 billion euro per year. In addition, physical planning restrictions cost at least 3 billion euro per year, a price which is paid for the conservation of open space and nature, especially in the Green Heart of the Randstad. Developments on the housing market over the last fifteen years and the sizeable welfare losses from current policies are sufficient reason to develop an agenda for reform. The Reports suggest several elements for such an agenda, including a gradual reduction of housing subsidies in the owner–occupier sector as well as in the rental sector, an easier land policy to better meet the qualitative housing needs of the population, and an extension of the social tasks for the housing societies.      

乌鲁木齐市住宅市场与外部环境协调状况分析

研究目的：分析乌鲁木齐市住宅市场与外部环境的协调状况,找出住宅市场内部及外部环境主要驱动因素;研究对象：乌鲁木齐市住宅市场系统与外部环境系统;研究方法：耦合关系模型;研究结论：乌鲁木齐市住宅市场与外部环境整体上处于低度协调状态,主要原因是乌鲁木齐市外部环境发展状况滞后于住宅市场发展状况;住宅市场内部驱动因素由大到小是住宅投资、住宅需求、住宅供给和住宅价格,外部环境内部驱动因素由大到小是经济环境、金融环境、政策环境和社会环境。     

住房需求和住房供给——基于多重多元回归、分位数回归方法

利用因子分析、多重多元回归和分位数回归方法研究了全国房地产行业的住房需求和住房供给,结果表明房价与住房需求和供给均呈正相关关系,并随着分位数的不同而变化,房价对住房需求的影响比对住房供给的影响大而显著等,并提出了一些建议,为有关部门制定相关政策提供依据。     

湛江市住宅需求的灰关联分析

住宅产业无论对整个房地产业,还是对其相关产业、人居环境和社会经济的影响都非常明显。本文运用灰关联的理论对影响湛江住宅需求的因素做关联分析,得出影响湛江住宅需求相关因素的主次关系。     

上海居民住房需求的收入弹性分析———基于家庭层面的微观分析

内容对居民住房需求行为的分析,尤其对住房需求收入弹性的估计,是我们分析住房市场现状及判断发展趋势的重要依据,也是住房政策制定的基础前提.但目前国内相关文献有限,以微观数据为基础的研究更少.本文以国家统计局统计调查队2007年对上海居民家庭的大样本抽样调查问卷为数据基础,运用两阶段模型来估计上海居民住房需求的收入弹性.两阶段模型,即指先通过对租买选择、住户持久收入的分析,再将由此得出的IMR比率(由住户的租买概率计算而得)引入住房需求模型,从而得出参数的估计值.我们发现,在住房市场中,对住房消费的主力人群———30-59岁的各个年龄组中,IMR均显著,说明上海居民租买选择与住房需求量是联合决策.在市场化住房市场中,我们估计的住房需求收入弹性,30-44岁年龄组为0.419,45-59岁年龄组为0.559,收入弹性随年龄上升而增大.同时本文也分析了市场化与非市场化住房市场需求弹性的差异,及租买选择如何随年龄而变化     

我国住房价格与租金背离的行为解释

马克思的地租理论及迪帕斯奎尔-惠顿模型(D-W模型),均认为房价与租金成正比关系。然而我国现实数据显示:房价与租金受各种因素的干扰而呈现出非正比的背离关系。房价与租金背离的缘由是土地制度导致市场供给短缺,体制转轨使得住房需求激增、居住文化加剧供需矛盾。而粮食安全问题、小产权房现象、宏观调控政策则强化了房价与租金的背离关系。为此,应继续大力发展开发业务,满足日益增长的购房需求,同时加强对租赁市场的培育。     

从内需的角度看当前住宅高价对经济发展的影响及对策分析

当前,内需不足已成为中国经济进一步发展的主要制约因素。同时,近年来国内各地区的住宅价格持续攀升,致使城市居民背上了沉重的财务负担。本文以经济发展及产业理论为指导,从内需的视角出发,对当前国内住宅高价对经济发展的影响进行了分析,并针对住宅市场的政策及措施进行了分析和探讨。     

基于面板数据的江苏省房价影响因素分析

近些年来,房价的快速上涨引起社会各界的广泛关注。江苏省作为中国的经济强省,各市房价近些年也快速上涨。为了分析江苏省不同地区房价的主要影响因素,基于2016-2020年江苏省13个地级市房价及其房价影响因素年度面板数据,使用dbscan聚类算法将江苏省房价聚类成为两大类地区,构建双固定效应面板模型对江苏省房价进行分区域分析。进一步考虑各区域房价可能存在的空间相关性,并构建相应的空间计量模型,对江苏省房价影响因素进行分析,最后给出相应的结论和建议。