房地产价格影响因素的地区差异分析 ——以上海和重庆为例

论文摘要

1998年我国实行住房体制改革以来,我国的房地产消费需求获得巨大释放,房地产市场得到了极大的繁荣。房地产业作为国民经济的基础性、先导性和支柱性行业,一直以来都不缺乏关注。近年来我国部分地区房价持续飙升,这种被关注的程度逐步升温,2010年全年,政府先后实施了多项政策措施对房地产价格实施调控,但是收效甚微,房价全年依然达到7.2%的上涨幅度。而房地产价格的涨跌之所以受政府和老百姓如此关注,其原因是显然的。一方面,房地产业是国民经济的重要推动力,据统计,2010年全年的商品房成交额(其中包括了新房和二手房)超过5.3万亿元人民币,占全国GDP的14%,全年房地产开发投资总额为4.8亿元人民币,占固定资产投资总额的比例为17%。房地产还可以拉动其它行业的发展,如房地产业对钢铁行业、建材行业、家电行业的拉动作用是非常显著的；另一方面,房地产关系到民生问题,涉及到广大人民群众的切身利益,高房价不但大大加重了老百姓的负担,而且会一定程度上挤压下一期的消费,对经济增长产生抑制作用,最终还可能成为社会不稳定的重要因素。除此之外,房地产也一直是学术界关注的热点问题,国内外学者对房地产市场的理论和实证研究也已经相当充分。由于房地产市场本身是一个复杂的市场,房地产价格起伏不定,且影响其价格的因素可谓错综复杂。各个因素无论是在空间上还是时间上都存在一定的差异性,而本文的重点正是要研究房地产市场价格受经济因素影响的地区差异性。本文在结构上主要分为以下几个部分：第一部分,绪论部分。该部分主要提出了本文的研究背景、研究意义和后续的研究方法。在研究背景部分,本文认为近年来出现的房地产热和国家频频出台调控政策是对其研究的一个重要经济背景,同时结合近年来国内学者对房地产市场的研究状况,我们发现对引起国内房地产价格持续上涨的讨论已经相当充分,但是结合房地产本身具有的区域性,并且研究不同区域各个经济因素对房地产价格的影响的文献还相当少,因此,这也确定了本文的研究意义。在研究方法方面,本文采用理论探讨和实证研究相结合的形式进行全面分析。首先从房地产定义出发探讨了土地和住宅的价格形成理论,同时还引入房地产三部门模型,从理论上详细地探讨了区域经济增长对房价的影响,然后选择VAR模型(向量自回归模型)作为工具,对地区间各因素对房地产价格的影响进行研究。第二部分,文献综述。通过大量阅读与本文存在关联性的文献,并对其归类,可以归结为三类：第一类是单纯研究影响房地产价格影响因素的文献,因此仅从影响因素不同对此类文献进行分类的话大体可以分为经济因素类文献和非经济因素文献,经济因素类文献是指有关利率、收入、汇率、货币供应量等因素对房地产价格产生影响的文献。而非经济因素类的文献是指有关人口、社会心理、政策等因素对房地产价格产生影响的文献；第二类文献是在讨论房地产价格影响因素的基础上,对不同城市或地区分别讨论各个影响因素对房价的影响程度存在差异性的文章,这一类文献比较接近于本文的研究对象。第三类文献是与VAR模型相关的研究文献。文献综述最后我们得到启示,认为可以从引入西方房地产经典理论入手,然后结合我国目前房地产市场的现状,选取上海和重庆两个城市作为样本,对其进行实证研究。第三部分,房地产相关理论。从房地产本身的定义出发,先从土地价格决定理论入手,引入西方成熟的土地价格决定理论,并结合我国的实际情况对我国目前的地价形成机制进行理论上的探讨,其中包括了划拨、协议、招标和拍卖等形式下的土地价格形成。接下来我们将房地产价格决定理论一般化,从房地产的需求面和供给面分别对其讨论,其中住宅需求决定因素包括：价格、利率、家庭收入、预期、偏好和其它商品的价格；供给的决定因素包括：住宅价格和开发商的投资预期等。在此之后,我们结合本文的研究目的,加入区域产出市场和区域劳动力市场,运用经典模型讨论了区域产出市场、区域劳动力市场和区域房地产市场间的相互作用。第四部分,我国房地产行业的现状。本章意在理论联系实际,对全文起到过渡的作用。本文认为要对我国目前的房地产区域市场进行实证研究,那么必须结合我国目前房地产市场所处的现状,找出房地产市场上存在的种种问题,然后针对相对比较突出的几个问题进行分析,故在下文中也可以找出这种实证研究的依据。该部分我们认为我国房地产市场存在以下几个特点：一、房地产投资在固定资产投资总额中所占比重高并未曾见有见回落的趋势,这体现出房地产在国民经济中的经济地位；二、以上海和重庆两城市为例,比较两城市的历年房价收入比,由此反映出两地区房地产市场存在较大差异,再引入住房可支付性指数这一概念,把全国分为东、中、西三地区,比较这三个地区的住房支付能力,在本章的最后还提到我国房地产金融业存在的诸多问题,旨在与后文中引入利率、M2等宏观经济变量做实证研究相呼应。本章研究得出以下结论：1、截至2009年,上海市全年的房价收入比约为16倍,远远高于重庆的全年7倍；2、全国各地区(即东、中、西三地区综合)自2000年以来住房可支付能力呈现逐年恶化的趋势,而东部地区恶化趋势尤为明显,反映出东部地区家庭承受的还款压力较大；3、我国房地产行业内部的融资渠道不够通畅。第五部分,全面分析了影响房地产价格的因素,创新性地将影响我国房地产价格的因素归结为以下三大类：经济因素、社会因素和其它因素。经济因素主要涵盖了可以量化的经济指标类因素,包括：居民收入水平、物价水平、利率、货币供应量等。社会因素包括：人口、城市化、社会心理等。其它因素指的是除了经济因素和社会因素这两类以外的其它因素,本文中提到了物理因素、环境因素、行政因素等。该部分对影响我国房地产市场价格的因素进行一定深度的探讨,但依然是从定性层面上进行分析,而通过以上分类,也为我们第六部分的定量研究做了铺垫。第六部分,实证研究。通过以上分析,我们对影响房价变动的几个经济因素进行定量研究,选取上海和重庆两个城市作为样本。先对其进行单位根检验,发现以上数据在进行一阶差分后都平稳了,其中两个城市的实际利率、人均可支配收入、房价指数、M2、地价之间均存在协整关系,由此我们建立了VAR模型,并对重庆和上海两个市场房地产价格的影响因素做出了详尽的对比。本文在第七部分得出结论：①就人均可支配收入因素而言,其在上海对房价的影响要弱于重庆；②上海市土地价格变动对上海市房价产生的冲击要强于重庆市土地价格变动对重庆市房价产生的冲击；③利率和货币供应量变动对房价产生的冲击,在上海要强于重庆,同时在该部分我们还分析了得到以上结论的原因,并对这些结论进行探讨。最后,在结论的基础上我们试探性地给出了两条政策建议：1)对于经济发达地区,应该更多采用货币政策工具和土地政策工具对房价进行宏观调控,同时考虑到货币政策工具本身存在一定的时滞作用,中央银行在动用政策工具到产生调控效果间隔时间较长,因此中央银行应该密切关注北京、上海等一线城市房价的走向,研究和跟踪以上发达经济地区房价变化,当以上地区房价出现过快上涨或者下跌的时候,应该有针对性地实施调控,还可以尽量采用货币政策与土地、财政政策相结合的方式,避免地方政府的短期行为。2)对于经济欠发达地区,可以尽量考虑使用收入政策进行调控,要防止收入在短期内出现过快上涨而引发的房地产泡沫。因此,政策当局在提高居民收入和稳定房价之间存在一定的矛盾,此时,可以通过大量建设经济适用房和廉租房来补贴低收入人群,这也正是近年来重庆市在城市开发和建设中比较关注的。除此之外,还可以通过转移支付、税收等财政政策工具对房地产市场进行调控,比如在交易环节,对高端住宅征收房产税,这也一定程度上证明了我国于2011年1月将上海和重庆两地作为试点城市开征差别化房产税的合理性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1. 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究方法
• 2. 文献综述
• 2.1 有关房地产价格影响因素的文献
• 2.2 研究房地产市场区域差异性的文献
• 2.3 有关VAR方法的文献
• 2.4 文献综述对本文的启示
• 3. 房地产相关理论
• 3.1 房地产的概念
• 3.2 土地的价格决定理论
• 3.2.1 土地价格的本质
• 3.2.2 我国房地产中的地价形成
• 3.3 住宅价格决定理论
• 3.3.1 住宅市场需求决定因素
• 3.3.2 住宅市场供给及其决定因素
• 3.4 区域经济对房地产市场价格的影响
• 4. 我国房地产市场现状
• 4.1 房地产在国民经济中的地位高
• 4.2 房地产市场区域差异性大
• 4.3 房价可支付能力地区差异性较大
• 4.4 房地产金融业滞后
• 5. 影响我国房地产价格的因素
• 5.1 经济因素
• 5.1.1 物价水平
• 5.1.2 居民收入水平
• 5.1.3 利率水平
• 5.1.4 货币供应量
• 5.1.5 土地价格
• 5.2 社会因素
• 5.2.1 城市化
• 5.2.2 社会心理
• 5.2.3 人口因素
• 5.3 其它因素
• 5.3.1 行政因素
• 5.3.2 区位因素
• 5.3.3 环境因素
• 5.4 房地产价格影响因素的特点
• 6. 实证部分
• 6.1 数据前期处理
• 6.2 VAR模型介绍
• 6.3 单位根检验
• 6.4 VAR模型建立与协整检验
• 6.5 脉冲响应函数分析和方差分解
• 6.5.1 脉冲响应函数分析
• 6.5.2 方差分解
• 7. 结论、建议和不足
• 7.1 结论
• 7.2 政策建议
• 7.3 不足之处
• 参考文献
• 后记
• 致谢