不同等级城市房地产价格影响因素分析——基于35个大中城市的面板数据

 2022-01-17 11:01

论文总字数:20640字

目 录

摘要......................................................1

Abstract..................................................2

1引言.....................................................3

1.1选题背景和研究意义 3

1.2文献综述 3

1.2.1国外研究现状 3

1.2.2国内研究现状 4

2我国房价的状况 5

2.1我国房价的走势 5

2.2我国房价的区域差异 6

2.3我国房价与收入比的情况 8

3我国房价影响因素实证分析 9

3.1影响房价的基本因素 9

3.1.1 人口密度....................................................... 9

3.1.2 平均可支配收入................................................. 9

3.1.3 土地成交价格................................................... 9

3.2数据来源及说明 9

3.3实证分析过程及结果 10

3.3.1 面板数据的单位根检验.......................................... 10

3.3.2 面板数据的协整检验............................................ 11

3.3.3 面板数据模型的估计............................................ 11

3.4结论................................................................. 16

4对策建议 16

4.1一线城市的对策 16

4.2二线城市的对策 16

4.3 三线城市的对策.......................................................17

4.4 全国的对策...........................................................17

5 结语................................................... 17

参考文献 17

致谢..................................................... 19

不同等级城市房地产价格影响因素分析

——基于35个大中城市的面板数据

高妍妍

,China

Abstract: In recent years, the high price of real estate and rising speed have become a social problem that can not be ignored. The population density, the average disposable income from the perspective of demand impact on real estate prices, land prices and investment in real estate development is the impact on the real estate price from the angle of supply. The panel data model shows that, on the whole, per capita income change is the most important factor affecting the change of real estate prices. But in first-tier cities real estate prices are the major factors affecting the price of land transactions, changes are the major factors affecting income per capita in the second tier city real estate prices; on the three line of the city real estate price is the most influential factors affecting the investment in real estate development. Therefore, different cities should start with the main influencing factors when controlling the price of real estate.

Key words: Real estate price; population density; land transaction price; average disposable income

1引言

1.1选题背景和研究意义

房地产在人们的日常生活中占有十分重要的地位,它不仅仅为人们提供安居乐业的场所,而且也是一种十分重要的投资渠道。到了21世纪随着房地产市场的市场化改革的深入以及城镇化率的不断提高,人们对房地产的需求强度在不断提高,而与此同时房地产价格大幅度上涨成为中国房地产市场留给人们最深刻的印象。以2015年我国35个大中城市的房地产价格与收入比的情况为例,深圳市的房地产价格收入比达到了23.2,位居第一位,呼和浩特的房地产价格收入比最低,为4.6;而根据世界银行发布的报告,一个区域的房地产价格收入比在1.8到5.5之间算是正常的水平,如果超出此范围,房地产价格就算是不太合理。根据世界银行的这个标准,我国的35个大中城市的房地产价格收入比绝大多数都已经高于这个区间,从这意义上说我国房地产价格水平确实挺高。有不少低收入阶层面对高昂的房地产价格难以实现自己的住房梦,也有不少人因为购买了房产而背负上沉重的债务负担。对于房地产价格上涨的影响因素,人们展开了激烈的讨论。与此同时,政府部门也在不断地研究造成房地产价格上涨的原因,其目的是通过掌握其中的影响因素,来实现对房地产市场的有效调控。在这种背景下,研究房地产价格上涨的影响因素就成为了一项非常有现实意义的课题。因此本文就以此为选题,探讨我国房地产价格的影响因素。

本选题的研究具有很强的现实意义。首先它有利于我们对房地产价格的未来走势做出比较理性的判断,从而指导人们在房地产市场上进行合理的投资。其次,这一选题有助于我们掌握房地产价格的真正影响因素,为政府有关部门出台调控房地产市场的政策提供一定的参考。

1.2文献综述

很多研究人员对房地产价格影响因素做了比较系统的探究,近年来的研究成果主要有下面一些:

1.2.1国外文献综述

国外学者在研究这个问题时有不少人采用的是多元线性回归的技术。Bojan Grum, Darja Kobe Govekar(2016)以希腊、法国、波兰、挪威等国的相关数据为基础,运用多元线性回归模型,考察失业率、国内生产总值、工业产生总值以及文环境要素对于房低价产价格的影响,结果表明这些国家的房地产价格受文化环境因素的影响最大。Yumi Saita, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe(2016)对日本和美国的的房地产价格与老龄化程度、土地价格的影响因素进行实证分析,结果发现在日本随着人口抚养比的提升,房地产价格也在逐步走高,同时日本的房地产价格与土地价格的相关性非常强;而在美国房地产价格与人口抚养比的关系则不够显著,但与土地价格的正相关关系比较明显。Philipp an de Meulen,  Martin Micheli(2014)在分析预测各种潜在因素对房地产价格影响的过程中,发现贷款利率和消费者对房地产价格的预期是十分关键的影响因素。

也有的外国学者运用面板数据分析法对这个问题进行研究。Hassan Fereidouni Gholipour(2014)等学者认为近二十年来,在大多数经济合作与发展组织(OECD)国家,房地产行业的外国直接投资(FDI)增长了,他们运用1995至2008年间的经合组织国家的数据,采用面板协整技术研究FDI与房地差价格之间的相互关系,实证结果表明,外商直接投资在房地产并不造成资产价格升值。

还有学者采用相关分析法进行研究。DanielChan-Wei Tsai(2012)选取了从台中的256个样本数据和高雄市121个样本数据,采用采用方差秩Kruskal Wallis单向分析、Wilcoxon秩和检验、Spearman等级相关系数等方法,发现商业性房地产价格的影响因素众多,其中最关键的影响因素就是当地的土地价格,另外政府的各种政策的影响也是不可忽视的。

1.2.1国内文献综述

国内学者在研究过程中的方法也是多种多样的。

有的学者采用的是多元线性回归分析方法。成惠茹(2016)以2000年到2014年我国房地产价格和货币供给量的月度数据为基础,从货币因素角度研究房地产价格的变动,其最终结论是货币因素的影响具有两面性:国家如果采取扩张型货币政策,那么房地产价格上涨就会立竿见影;而国家如果实行紧缩性货币政策,房地产价格几乎不受影响。郭文伟(2017)认为近十年来我国的房地产价格一直都存在泡沫,这些泡沫在不同的年份有不同的程度,而造成泡沫的最根本的原因就是货币量的超额投放。杨剩富,胡守庚等学者(2016)认为房地产价格影响最大的因素是江河湖泊、绿化面积、交通设施、金融服务等自然环境因素和人文环境因素,其他的因素都是次要的。

有的学者采用动态调整模型进行探讨。范允奇,王艺明(2014)运用动态调整模型对不同区域的房地产价格影响因素进行探讨,认为土地价格、经济增长对于各区域的房地产价格的影响是最大的,而人口对其影响不够显著,另外在房地产价格的变动中存在很强的惯性。党光远,杨涛(2014)以河北省唐山市为例对房地产价格走势进行了动态调整分析,结果表明,从供给的角度来看,土地价格是最重要的推动因素,而从需求角度而言,银行的按揭贷款则是十分明显的拉动因素。

还有的学者将灰色关联度方法运用近来进行研究。常飞,范婷(2015)以灰色关联度方法做基础,认为影响房价变动的因素是众多的,在这些因素中比较强烈的有居民收入、人均GDP、人口密度、房地产开发面积这几个,这些因素的影响依次由强到弱。

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