基于ELES模型的‘限购’和‘限贷’政策效果分析

通过将住房"限购令"分离为"限购"和"限贷"两种房地产调控政策,建立了基于扩展线性支出系统的城镇居民住房需求模型.理论分析和实证考察了这两种政策各自对城市居民住房及其它消费决策的影响.研究发现,"限贷"政策总会对居民的住房以及其它消费产生影响,而"限购"政策仅在收入房价比高于某个阈值时方生效.通过对一线、二线和三线城市居民的消费倾向参数进行估算,发现2010年时"限购"政策仅对我国二线城市有效,对于一线以及绝大部分三线城市都无效,而2016年时"限购"政策对大部分一线、二线城市均未生效.据此,指出对于房地产市场的调控不应一刀切,而应采取"因城施策"和"因时施策"的策略.     

基于时空分析模型的城市房地产政策区域扩散效应

以全国7个行政区域的114个城市为样本,分别选取不同区域的7个主导城市作为政策受力点进行政策冲击的区域扩散实验。研究以时空扩散模型和事件分析法为基础,模拟主导城市的重要房地产政策的冲击作用在本区域的扩散效应,最后提出有针对性的政策策略。研究结果表明:(1)东北区域政策作用力主要向北部城市扩散,应该以刺激性消费政策为主;(2)西北区域扩散范围不大,应慎用限购政策;(3)西南区域扩散范围主要集中在三个城市,房产税政策扩散效果明显;(4)京津冀地区受北京政策的影响并不大;(5)华中地区政策扩散范围较广,公积金类政策扩散性最强,但应慎用限购政策;(6)华东地区政策影响幅度明显,但扩散范围较小,限购类政策扩散最强;(7)华南地区政策影响的地理范围较广,但幅度不大,限购类政策最有效。     

基础设施与城乡房价、房租:基于贝叶斯模型平均的微观研究

本文基于中国劳动力动态调查（CLDS）数据，采用贝叶斯模型平均法（BMA）实证考察了基础设施对我国城乡住宅价格和租金的影响.实证结果表明：交通、通讯和能源三类基础设施均是房价的重要影响因素，但交通基础设施对房租的影响不显著；房价的决定因素要比房租的决定因素多.从城乡异质性分析来看，三类基础设施对城市房价房租均有重要作用，但是通讯基础设施对农村房价不显著，交通、通讯基础设施对农村房租不显著.基础设施建设可以提高服务业就业比例，两者共同促进了城乡房价、城市房租的增长；而完善的基础设施加大了人口的流动性，促进了城市和农村的房价水平，但人口密度并不是影响房租的有效机制.在考虑内生性、变换不同的模型先验概率和不同的参数先验概率情况下，本文得到的实证结果始终是稳健的.本文深化了基础设施与房价房租互动关系的研究，为促进我国房地产市场的健康发展提供了不同的思路和政策建议.     

土地价格、房地产信贷规模与房价的相互影响与均衡关系

房地产业的发展高度依赖银行信贷支持和土地供应。因此,土地出让政策和房地产信贷规模和房价之间可能存在相互影响的均衡关系。笔者选用从2000年第1季度至2013年第1季度我国房屋销售价格、房地产信贷规模和土地交易价格三个变量的时间序列数据,构造了反应三个变量短期和长期关系的向量误差修正模型,进行脉冲响应分析与方差分解分析,着重探讨了住宅销售价格、房地产信贷规模和土地交易价格三者的互动关系。结论表明:土地价格、银行信贷规模(房地产企业国内贷款余额与购房贷款余额)对住宅价格存在显著的长期稳定的影响。其中,土地价格对房价的影响略高于信贷规模对房价的影响。因此,政府在调控房价中应组合运用的土地政策与信贷政策,有效抑制房价过度波动。     

“房住不炒”政策的股市溢出效应——包含房产要素的动态均衡模型与资产定价研究EI北大核心CSCDCSSCI

“房住不炒”奠定了我国房地产市场长期调控政策的重要基调,而房地产发展与金融市场关系密切,金融危机和波动关联事件导致“房住不炒”股市溢出效应受到关注.本文将房产要素区别于传统资本要素,构建家庭和企业作为代理人的一般均衡资产定价模型,通过家庭对房地产偏好变化冲击来推导分析“房住不炒”政策对企业股票回报的影响及作用机制.仿真模拟发现,在受到“房住不炒”冲击后房产价格增速下降,资本收益增长幅度小于房产收益下降幅度,导致企业股权收益下降,“房住不炒”政策抑制企业股价.此外,本文构建企业房产资产权重函数,采用短期事件分析法和双重差分法开展实证检验,发现“房住不炒”政策对企业股票短期和长期回报均有较为显著的抑制作用.政府对房市发出负向信号后,企业房产资产权重每增加1%,企业股票日度回报下跌:1.04%,年度回报下跌约13%.本文最后对“房住不炒”政策对股票市场影响效应及风险敞口提出政策建议.     

政府搬迁是房价上涨的推手吗?——来自微观住房交易数据的证据

近年来政府机关的搬迁现象越来越常见.本文利用2007-2018年微观住房交易数据,通过DID模型分析了政府搬迁对中国住房价格的影响及其作用机制.研究结果表明:政府搬迁对该城市整体的住房价格有显著的负面影响;政府的搬迁行为推高了政府迁入区与迁出区的房价,降低了城市中与搬迁不相关区域的房价;通过机制分析发现,政府搬迁吸引了常住人口的流入,促进了房地产开发,进而推动了迁入区房价的上涨;通过差异性检验发现,政府搬迁对中户型住房和毛坯房的价格影响相对较大;通过时间趋势检验发现,政府搬迁对房价的影响具有显著的"时间效应",随着时间的推移,政府搬迁对迁入区与迁出区房价的正向影响逐年增大,对其它城区住房价格的负向影响逐渐减小,并最终转为正向影响.     

为清洁空气买单?空气质量对我国房地产价格的影响研究

自2013年中国国家环境保护部开始检测PM2.5指数以来,空气质量对国民经济的影响日益受到重视.雾霾现象已经蔓延到全国各地,其是否会影响房地产价格?本研究基于我国280个地级市2002-2016年的数据,运用空间计量模型实证检验了空气质量对房地产价格的影响,并分别从不同时期及不同区域层面进行了异质性分析.研究得出,房价和PM2.5浓度在全国的分布存在空间聚集效应.从全国范围看,空气质量会对房价产生负向作用,PM2.5浓度每上升1个单位,造成房价下降0.37%.不同时间阶段空气质量都对房价存在影响,但在宏观调控加强时,空气质量的影响效果会被削弱.从区域层面看,经济发展水平的差异会影响空气质量对房价的作用效果,经济越发达的地区空气质量对房价的影响越强.     

房地产泡沫检验的Switching AR模型

为检验理性泡沫，在放宽Norden的switching regression模型假设的基础上，提出了更为有效的switching autoregressive（AR）模型，并给出模型参数的估计方法以及泡沫检验方法. 运用2001年初到2011年末我国直辖市的房价数据构建该模型，实证分析表明：该模型比switching regression更有效；北京和上海的房价泡沫显著，天津和重庆的房价泡沫不明显；泡沫处于生 存状态的概率走势图表明，政府出台的房地产调控政策将北京的房价泡沫 挤出，但上海的泡沫未受影响. 此外，提出的switching AR模型也可用于检验其他资产价格中的regime switching泡沫.     

老龄化对房价的影响机制:基于中国的实证研究

随着我国逐渐步入深度老龄化社会,老龄化对房地产市场的影响将日益凸显.本研究系统分析了老龄化影响房地产价格的理论机制,识别与筛选出关键传导渠道,并基于我国31省市数据,采用面板模型及门限面板等计量模型进行验证.实证结果表明:老龄化对房价存在直接的负向影响,且在预期、人口规模、城镇化率、人均可支配收入促进房价增长的机制中存在负向调节作用;同时,经济发展及城镇化会在一定程度上缓解老龄化对房价的负向影响.老龄化对房价的负向影响是否胜过其他因素对房价的正向影响取决于我国目前所处的经济发展水平及城镇化水平.     

城市房价为何不同:公共服务对房价的影响

本文研究城市基本公共服务差异对住房市场的影响,实证考察城市基本公共服务在住房市场发展中的作用及其影响机制.本研究基于2006-2014年我国29个大中城市的基本公共服务数据,采用熵值法计算出各城市每年的基本公共服务指数,并运用面板回归模型实证分析了城市的基本公共服务对商品住宅销售价格的影响.研究发现,医疗资源对住房市场的影响十分显著,对于一线城市更是如此,医疗资源的集中是引起一线城市商品住宅销售价格上涨的重要因素.本研究的政策含义在于,合理统筹医疗、教育等资源,推动区域基本公共服务均等化,有利于促进我国住房市场健康发展,有利于构建住房市场以及房地产市场长效调控机制.同时,统筹城市公共服务和制定房地产调控政策应做到因地制宜、因城施策.     

环境规制政策与公共健康——基于环境污染的中介效应检验

为了探究环境规制政策对于环境污染及公共健康的影响,本文基于我国1978至2013年颁布的976条环境规制政策,利用从政策属性力度、政策内容力度两个维度对我国环境规制政策进行量化的数据,构建了针对环境规制政策效果的计量模型,通过将中介效应检验方法引入环境健康经济学分析,检验了环境污染对环境规制政策与公共健康的中介效应.研究结果表明:环境规制政策对公共健康具有促进作用;我国总体的环境规制政策对于防治环境污染产生了一定程度的积极效果;环境规制政策通过对环境污染显著的部分中介效应进而对公共健康产生了促进作用.本研究基于总体环境规制政策文献量化角度考察的"政策-环境-健康"三维动态关系结果,阐明了环境规制政策、环境污染以及公共健康三者的影响传输路径,对于有效评估环境规制政策效果,保障环境质量以及公共健康的可持续提升具有理论借鉴价值.     

基于时空模型的区域房地产价格扩散效应研究

文章通过研究区域房价的扩散效应来把握我国区域房地产市场的波动规律.采用价格扩散模型及时空脉冲响应函数对全国30个省市自治区2001M1-2014M12的房价进行实证,重点考察了北京、上海、海南和浙江四个主导区域房价变动对所有区域房价的影响,结果表明:1)北京房价变动的影响,主要是向华北、西南和西北地区扩散;上海房价变动的影响,主要是向华东、西南、华北和华中地区扩散;海南房价变动的影响范围较小,主要是向华东地区扩散;浙江房价变动的影响,主要是向华东、西南、西北地区扩散.2)目前对区域房价的直接调控可能比通过别的区域房价来影响的间接调控更有效;即使海南区域房地产泡沫破灭,短期内也不一定能引发全国性的房地产市场危机.3)在调控方面,对北京的房价调控应是持续性的,对上海、海南的房价调控可以是阶段性的,而对浙江房价的调控应该谨慎.     

开发时滞在房价上涨中的中介效应研究

因开发时滞已成为限制房屋供应效率的核心因素,受国内土地杠杆不断提升现象启发,我们试图验证两者的作用机制.我们首先利用实物期权模型,建立更贴近实际的二重随机微分方程,定量测算土地杠杆和开发时滞的非线性交互机制.局部均衡模型显示,在市场预期稳定的情况下,土地开发周期主要由土地杠杆(即土地价值与房屋价值的比例)决定.2002-2015年全国31个省域的面板数据回归结果显示,在有效控制人口密度等外部因素的影响后,平均来看,土地杠杆每提高100个百分点,当年开发时滞提高20个百分点.在经过时间趋势、外生事件冲击和地区位置等稳健性检验后,这一结论仍然成立.继而,建立三阶段中介效应模型,计算得到整体的中介效应为46%,但随着土地杠杆的提升,相较于时滞的间接途径,直接成本效应已成为影响房价的主要途径.而在此过程中,开发时滞对房价的影响始终是相对稳定且显著的.同时,土地杠杆存在类似的加速器效应,即随着从较低状态提高到较高状态,土地杠杆对房屋价格的正向溢出效应更强,作用力度提高约80%.上述研究证实,忽视土地杠杆过高对房地产市场的负面作用、单纯从需求端控制房价可能是不足的,凸显了从土地供给端进行结构性改革的重要性,需要将管理开发时滞纳入房地产调控整体政策框架中.     

环境规制与城市制造业转型升级——基于产业结构绿色转型和企业技术升级双视角分析

本文以“十一五”期间全国主要污染物排放总量控制计划作为准自然实验,利用工业企业数据库和《中国城市统计年鉴》的数据,分别构建了企业、行业和城市层面的数据样本,运用双重差分法,基于城市制造业产业结构绿色转型和企业技术升级两个角度,探究环境规制对城市制造业转型升级的影响,并进一步考察环境规制的具体作用渠道.研究发现:该环境规制政策显著推动了城市制造业转型升级,随着环境规制强度的增加,城市制造业产业清洁度和企业生产率相比政策实施前都得到显著提升.并且,短期内环境规制政策主要是通过调整生产性要素投入对制造业产业清洁度产生影响,尚未形成行业创新驱动.同时,企业技术升级主要依赖于政府补贴的增加,尚未观察到企业创新和资金筹措的变化.本研究对厘清环境规制政策效果,提升城市环境规制执行的内在激励,促进我国制造业高质量发展有一定的参考价值.     

住房市场泡沫识别的超指数膨胀模型——以京沪各区县房价为例

近年来我国房价不断攀升,京沪房屋平均销售价格始终位居全国前两位,目前京沪房价仍处于上升通道,人们愈加关心京沪房地产市场是否存在泡沫.基于京沪各区县二手房交易价的周均价数据,本文构建了房价泡沫检测与识别的均值回复随机平稳终结模型,并估计了房价泡沫的膨胀强度和泡沫破灭的临界时距.利用它对京沪区县2007年12月至2015年10月的投机泡沫实证分析表明,该模型能够有效地检验京沪区县住房市场泡沫的存在性,识别29个区县泡沫膨胀强度和积累的稳定性大小,模型对于房价下跌有很好的预警效果.最后,本文利用该模型的实证结果指出,当前京沪各区县的房地产市场存在不同程度的投机泡沫.     

基于TEIl＠I方法论的房价预测方法

以汪寿阳等(2005)提出的TEI@I方法论为指导,提出房价预测的研究框架.根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先基于粗糙集理论对114个影响房价的指标进行筛选,采用时差相关分析得到先行指标,分别建立回归模型和灰色模型预测季度房价,最后用小波神经网络进行误差校正,得到2006年4季度和2007年1季度全国商品房销售价格将分别同比增长6.88%和6.64%.由于房地产投资是预测房价的重要指标,文中以"国八条"为例用标准事件分析法分析政策对房地产投资的影响,得到"国八条"对房地产投资和房价上涨均有显著的抑制作用.     

金融发展、空间效应与房地产库存——理论解释与实证检验

利用2004～2016年省际面板数据建立空间面板模型,检验了金融发展规模、金融发展结构和金融发展效率对房地产库存的影响。研究结果表明:近年来,我国房地产市场空间关联效应增强,房地产库存全国范围存在显著正空间自相关。金融发展规模对房地产库存的影响不显著,金融发展结构与金融发展效率都对房地产库存的影响显著。其中,金融发展结构与房地产库存正相关,通过空间溢出效应强化这种相关关系。金融发展效率与房地产库存负相关,通过空间溢出效应弱化了对房地产库存的影响。除此之外,进一步考察了房价和市场化指数对房地产库存的影响,发现房价对房地产库存有显著的抑制作用,市场化指数则对房地产库存有显著的促进作用,并都通过空间溢出效应强化了对房地产库存的影响。     

房价波动对制造型企业投资行为的差异化影响——市场条件和企业所有权视角

基于2002～2017年30个省、自治区和直辖市的沪深A股制造业上市公司的面板数据,分析了金融市场和住房市场在房价波动对制造型企业投资行为影响中的门槛效应,根据已识别出的门槛值进行分组回归,比较了不同金融市场和住房市场条件组合下房价波动对制造型企业投资行为的影响;分析了房价波动对不同所有权性质的制造型企业投资行为的影响。研究发现,房价上涨对制造型企业主营业务投资的挤出效应显著;随着金融市场发展程度的提高,房价上涨带来的挤出效应呈现先增加后降低的趋势;住房市场越不健康,房价上涨对制造型企业主营业务投资的挤出效应越强。金融市场发展水平在房价上涨对制造型企业主营业务投资挤出效应中的抑制作用需建立在住房市场健康的条件之上。房价波动更容易影响非国有制造型企业的投资策略。"央企退出房地产业"政策颁布后,效果略有成效,但并未达到预期的理想水平。最后,提出了促进住房市场健康发展和完善金融市场体系的政策建议。     

基于脉冲响应的区域经济政策实施效果评价

本文以上海市为实证对象,通过构建政策变量对经济效果变量的脉冲响应函数模型,揭示了国家重大区域规划政策对上海市经济发展的影响.通过构建政策变量对经济效果变量的脉冲响应函数模型,揭示了同一政策在不同宏观经济背景下的作用效果,弥补了现有研究忽略宏观背景对政策效果影响的不足.通过分解脉冲响应函数模型的残差,刻画政策变量的残差变化一个单位标准差后,政策变量与效果变量的共同波动对效果变量的影响.实证表明:在经济紧缩期,扩大中央固定资产投资对上海后10年的总体影响显著好于经济繁荣期.因此,择机选择政策变量的投入力度对区域经济发展尤为重要.     

气候变化如何影响城市经济绿色增长:作用机制与南北差异

气候变化深刻影响着人类的生存和发展,也为经济发展方式转变和城市化进程提供了重大机遇.基于2003–2018年我国284个地级市的面板数据,本文系统考察了气候变化对城市经济绿色增长的影响效果、作用机制与南北差异.研究发现,气候变化可能会对我国南北方城市的经济绿色增长产生更大差异.相对于6°C～12°C基准气温区间,气温上升显著降低了城市绿色全要素生产率,且这种消极作用对南方城市更为明显;与之相反,气温下降则促进了城市经济绿色增长,主要体现在北方城市.机制检验表明,城市建设面积扩大不会加剧高温的负面影响,但提高绿化覆盖率可以显著降低高温对城市经济绿色增长的抑制作用,低温对城市经济绿色增长的正向作用会随着能源消费量的增加而下降.此外,气候变化对城市经济绿色增长的影响会在未来中长期持续加深,特别是基于高化石能源消耗发展路径的预测,南方城市的经济绿色增长会受到更大冲击.本文的研究为评估气候变化在城市尺度的经济影响提供了新证据,也为应对气候变化、促进城市绿色发展和区域协调发展提供了有益的政策启示.