中国住宅价格周期及其影响因素研究:基于全国与省市的视角
- ISBN:9787802576759
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:24cm
- 页数:140
- 出版时间:2014-08-01
- 条形码:9787802576759 ; 978-7-80257-675-9
本书特色
住宅及房地产业作为宏观经济的基础性、先导性产业,不仅关乎国计民生,而且能在很大程度上反映和影响整个经济的发展状态。从国际来看,自20世纪90年代日本房地产泡沫,至2007年美国次贷危机,再至2008年全球金融危机,这些宏观经济事件都与住宅市场的扩张和收缩存在密切的关系。从国内来看,自1998年国家取消福利分房制度开放住宅市场以来,住宅价格整体上呈上涨趋势,局部上则有迅速上升或下降的波动趋势。为了促进住宅市场与经济的协调发展,国家实施了一系列的宏观调控政策。然而,政府实施调控政策的背景是住宅价格上涨,对上涨现象背后所隐含的住宅周期阶段和阶段性影响因素并不明晰。此外,目前国内相关研究多是从分析住宅价格波动的影响因素出发研究住宅价格周期波动的影响因素,直接以住宅价格影响因素为自变量,以住宅价格周期为因变量,探索二者之间关系的研究较少。然而住宅价格周期有不同的阶段,在不同的阶段相关因素的影响方向和影响系数存在差异,而且全国层面和各个省份层面在影响因素方面也存在不同,因此直接以住宅价格周期阶段为因变量来研究全国及各省份住宅价格周期影响因素具有重要的理论指导意义和现实意义。 基于中国住宅市场的现实情况和国内外研究现状,在相关理论的支撑下,本书选取全国及31个省市2000年**季度至2012年第四季度的住宅销售价格指标,通过hpfilter选项对平减和季节调整后的数据进行h-p滤波处理,去除时间序列的趋势项,得到波动项,进而根据三角图法划分全国及各省份的住宅价格周期为{扩张期,正常期,收缩期},并分析相应的周期特征,从而得出影响因素研究模型的因变量。然后选取经济基本面、住宅市场和货币市场三个构面的指标作为自变量,运用eviews软件进行二项probit模型回归,根据回归结果对住宅价格周期不同阶段进行归纳分析,得出在全国的层面上住宅价格收缩期影响显著的因素是住宅市场本身和利率,并且住宅市场本身的因素影响大于经济基本面因素;而在住宅价格的扩张期,对其影响显著的因素较多,需要采取综合措施抑制住宅市场的扩张。在省份的层面上,需要根据收缩期和扩张期及具体情况采取不同的措施。根据住宅价格周期类型和住宅市场状况将全国及各省份划分为不同的省市群,分析不同省市群的住宅价格周期影响因素规律,检验实证假说,从而可以为政府制定分区域的宏观调控政策和企业进行分省份住宅开发投资决策提供理论支撑和建议。
内容简介
住宅及房地产业作为宏观经济的基础性、先导性产业,不仅关乎国计民生,而且能在很大程度上反映和影响整个经济的发展状态。从国际来看,自20世纪90年代日本房地产泡沫,至2007年美国次贷危机,再至2008年全球金融危机,这些宏观经济事件都与住宅市场的扩张和收缩存在密切的关系。从国内来看,自1998年国家取消福利分房制度开放住宅市场以来,住宅价格整体上呈上涨趋势,局部上则有迅速上升或下降的波动趋势。为了促进住宅市场与经济的协调发展,国家实施了一系列的宏观调控政策。然而,政府实施调控政策的背景是住宅价格上涨,对上涨现象背后所隐含的住宅周期阶段和阶段性影响因素并不明晰。此外,目前国内相关研究多是从分析住宅价格波动的影响因素出发研究住宅价格周期波动的影响因素,直接以住宅价格影响因素为自变量,以住宅价格周期为因变量,探索二者之间关系的研究较少。然而住宅价格周期有不同的阶段,在不同的阶段相关因素的影响方向和影响系数存在差异,而且全国层面和各个省份层面在影响因素方面也存在不同,因此直接以住宅价格周期阶段为因变量来研究全国及各省份住宅价格周期影响因素具有重要的理论指导意义和现实意义。 基于中国住宅市场的现实情况和国内外研究现状,在相关理论的支撑下,本书选取全国及31个省市2000年**季度至2012年第四季度的住宅销售价格指标,通过hpfilter选项对平减和季节调整后的数据进行H-P滤波处理,去除时间序列的趋势项,得到波动项,进而根据三角图法划分全国及各省份的住宅价格周期为{扩张期,正常期,收缩期},并分析相应的周期特征,从而得出影响因素研究模型的因变量。然后选取经济基本面、住宅市场和货币市场三个构面的指标作为自变量,运用Eviews软件进行二项Probit模型回归,根据回归结果对住宅价格周期不同阶段进行归纳分析,得出在全国的层面上住宅价格收缩期影响显著的因素是住宅市场本身和利率,并且住宅市场本身的因素影响大于经济基本面因素;而在住宅价格的扩张期,对其影响显著的因素较多,需要采取综合措施抑制住宅市场的扩张。在省份的层面上,需要根据收缩期和扩张期及具体情况采取不同的措施。根据住宅价格周期类型和住宅市场状况将全国及各省份划分为不同的省市群,分析不同省市群的住宅价格周期影响因素规律,检验实证假说,从而可以为政府制定分区域的宏观调控政策和企业进行分省份住宅开发投资决策提供理论支撑和建议。
目录
序 言 2
书目摘要 4
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 现状与理论的差距 1
1.1.2 研究理论与研究方法的支持 5
1.2 研究意义 8
1.2.1 宏观层面 8
1.2.2 微观层面 8
1.3 研究目的和假说 9
1.3.1 研究目的 9
1.3.2 研究假说 9
1.4 研究内容 10
1.5 研究方法 11
1.5.1 h-p滤波法 11
1.5.2 三角图法 12
1.5.3 probit模型回归 13
1.5.4 系统聚类分析法 14
1.6 研究概念界定 15
1.6.1 不动产 15
1.6.2 房地产 15
1.6.3 住宅 15
1.6.4 房地产周期 16
1.6.5 住宅价格周期 17
1.6.6 房价收入比 18
1.7 研究框架 19
第2章 国内外研究综述 20
2.1 国外房地产及住宅周期研究历程 20
2.1.1 周期的识别和解释 20
2.1.2 周期划分方法研究 23
2.1.3 周期影响因素研究 26
2.1.4 周期景气循环研究 27
2.1.5 房地产及住宅泡沫研究 27
2.2 国内房地产及住宅周期研究动态 28
2.2.1 周期的识别和解释 28
2.2.2 周期划分方法研究 30
2.2.3 周期影响因素研究 31
2.2.4 周期景气循环研究 31
2.2.5 房地产及住宅泡沫研究 32
2.3 研究综述小结 33
第3章 住宅价格周期及其影响因素研究的理论基础 36
3.1 相关理论归纳 36
3.1.1 创新理论 36
3.1.2 政治周期理论 37
3.1.3 投资过度理论 39
3.1.4 心理理论 40
3.1.5 纯货币理论 41
3.1.6 实际周期理论 41
3.2 理论基础构建 42
3.2.1 住宅价格周期理论分析 42
3.2.2 住宅价格周期影响因素理论构建 43
第4章 住宅价格周期及其影响因素研究设计 46
4.1 住宅价格周期研究设计 46
4.2 住宅价格周期影响因素研究设计 46
4.2.1 研究因变量 47
4.2.2 研究自变量 47
4.2.3 实证假说 49
4.2.4 时间序列平稳性检验 49
4.2.5 模型建构 53
4.2.6 系统聚类 55
第5章 住宅价格周期辨别和特征分析 56
5.1 数据描述与统计分析 56
5.2 住宅价格周期的辨别 60
5.2.1 住宅价格h-p滤波结果及周期波动项 60
5.2.2 住宅价格周期的识别 69
5.3 住宅价格周期的归类 74
5.4 住宅价格周期特征及对比分析 75
5.4.1 全国及各省份住宅价格周期特征 75
5.4.2 周期特征对比分析 79
第6章 住宅价格周期影响因素实证分析 81
6.1 数据描述与统计分析 81
6.1.1 利率 81
6.1.2 住宅成交面积与住宅竣工面积 82
6.1.3 人均可支配收入与广义货币供给 87
6.2 住宅价格周期影响因素实证结果及分析 90
6.2.1 收缩期实证结果及分析 90
6.2.2 扩张期实证结果及分析 93
6.3 住宅价格周期影响因素实证结果分类 97
6.3.1 收缩期影响因素分类 97
6.3.2 扩张期影响因素分类 101
第7章 住宅价格周期及其影响因素分析 105
7.1 房价收入比与住宅市场 105
7.1.1 住宅价格与收入之间的均衡关系 105
7.1.2 房价收入比衡量住宅市场的构架 107
7.2 依据房价收入比的省市聚类 108
7.3 省市群的划分 109
7.4 结合周期分类和房价收入比聚类的归纳分析 110
第8章 研究结论、创新点与研究展望 112
8.1 研究结论 112
8.2 研究创新点 113
8.3 研究展望 114
参考文献 115
后 记 123
作者简介
赵茜宇:汉族,河南周口市人,中国人民大学公共管理学院土地管理系博士,中原经济区博士生研究会会长。主要研究领域为房地产周期、住宅价格波动、土地经济与政策、土地整理。参与“中关村国家自主创新示范区核心区土地优化利用研究”、“北京市东二环交通商务区十一五发展评价与十二五规划预测”、“基于土地发展权的农村居民点整理利益分配理论与实践研究”等社会科学基金、自然科学基金项目十余项,发表学术论文数篇。曾获“周诚经济学奖——不动产经济学奖一等奖”。
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