通過估計我國城市住房需求的收入彈性，本文得出初步的推斷：我國城市住房較高（在分析期1998-2007年）的收入彈性也意味住房具有超過普通消費品的投資屬性�？刂谱》績r格，以避免房地產(chǎn)過分繁榮導(dǎo)致的社會資源配置失當(dāng)，其關(guān)鍵是區(qū)分住房的投資性需求及消費性（自�。┬枨蟆１疚牡膭�(chuàng)新之處在于從消費者的利潤最大化及顯示偏好等行為約束的基礎(chǔ)上，利用代數(shù)推導(dǎo)得到替代的間接效用函數(shù)建立模型進(jìn)行研究，估計出我國主要城市住房的消費需求及投資性需求，并與美國九個樣本城市，經(jīng)濟合作組織（OECD）主要國家情況進(jìn)行橫向及時間序列上的縱向?qū)Ρ取ξ覈饕鞘械淖》渴袌鐾顿Y及消費狀況進(jìn)行判斷，對解決由于住房投資性及消費性需求等數(shù)據(jù)的較難獲得導(dǎo)致的研究困難是一個探索。 數(shù)量分析結(jié)果表明，2006年后我國35個大中城市住房非居住需求的投資需求上升。從住房基本發(fā)展要求來說，對于滿足居住性需求的目標(biāo)有所偏離，2005年前消費需求不斷增加的趨勢有所改變。對比OECD國家及美國九個樣本城市不同年份的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國城市住房的投資需求比例比OECD部分國家差異并不是很大。比美國平均水平我國城市住房的投資需求比例偏大，尤其是2006年后我國住房投資需求比例“不斷上升趨勢”是其他國家及美國的城市少見的。 從收益的角度考慮，住房風(fēng)險溢價的投資屬性（資本利得）及消費屬性（租息率）分解表明，我國的2006年后住房投資需求上升同時資本利得占住房風(fēng)險溢價比例較高的情況似乎說明住房投資屬性明顯。 事件研究表明，政府改變利率的住房調(diào)控政策在某種意義上是“順周期”的，即：政府通過利率來防漲，市場反而漲，政府想防過冷的跌，市場反而跌。這種“順周期”現(xiàn)象是住房投資屬性的一個重要表現(xiàn)。通過世界杯，奧運會大型體育賽事舉辦城市或國家的分析發(fā)現(xiàn)，大型體育賽事對住房累積平均異常收益更可能產(chǎn)生一個正的趨勢一致的影響。 住房作為一個具有投資屬性的產(chǎn)品，從抗通脹及貸款便利性可以解釋一部分溢價來源。 從政策上說，要避免盯住住房價格或相關(guān)指數(shù)進(jìn)行調(diào)控。應(yīng)適當(dāng)關(guān)注住房的投資屬性及消費屬性并從控制住房投資需求入手。建立高效和合理的投資市場，提供安全和豐富的投資品種，為普通消費者提供豐富和安全性較好的投資選擇。以避免由于缺乏安全的投資選擇及投資品種而對住房的投資需求過于旺盛，導(dǎo)致住房價格投資性的上漲。在住房的交易、房屋貸款、房屋保有等環(huán)節(jié)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)，包括設(shè)計有關(guān)稅收等，以控制投資需求。
【學(xué)位單位】：中國社會科學(xué)院研究生院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：F224;F293.3
【部分圖文】：

CHANGSHA_ZP 0.795728 0.804245 0.989411 0.3233GUANGZHOU_ZP -0.211747 1.219393 -0.17365 0.8623SHENZHEN_ZP 1.317135 1.508157 0.873341 0.3832NANNING_ZP 1.893025 1.247828 1.517055 0.1304HAIKOU_ZP -0.252451 0.616392 -0.409562 0.6824CHONGQING_ZP 0.605175 0.323039 1.873379 0.0621CHENGDU_ZP -0.521785 0.765517 -0.681612 0.496GUIYANG_ZP 0.42735 0.404947 1.055323 0.2922KUNMING_ZP 1.290924 0.423956 3.044948 0.0025XIAN_ZP -0.518852 0.290463 -1.786295 0.0751LANZHOU_ZP 0.515107 0.320486 1.607269 0.1091XINING_ZP 1.371214 0.324874 4.22076 0YINCHUAN_ZP 0.884587 0.390606 2.264654 0.0243URUMICHI_ZP 0.447415 0.360843 1.239915 0.216R-squared 0.992557 時間: 1999 2008Adjusted R-squared 0.990723 截面觀察城市 : 35F-statistic 541.156 匯總的觀察數(shù): 350其中帶*系數(shù)估計值以 95%的置信度不等于 0，帶**系數(shù)估計值以 80%的置信度不等于 0。

圖 4-3 35 個城市投資性需求系數(shù)及消費需求系數(shù)下面是不同年份模型估計的投資系數(shù)及消費系數(shù)。表 4-5 不同年份住房消費及投資系數(shù)估計估計方法: Pooled EGLS (Cross-section weights)消費系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 T 統(tǒng)計量 投資系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 T 統(tǒng)計量1999 0.422333* 0.115689 3.65058 0.638387* 0.115977 5.5044282000 0.548185* 0.050575 10.839 0.542656* 0.052142 10.407232001 0.597815* 0.082658 7.23242 0.496264* 0.085727 5.7888542002 0.737689* 0.128757 5.7293 0.346165* 0.127696 2.7108432003 0.85024* 0.16905 5.02952 0.268625** 0.16472 1.63082004 0.851314* 0.14944 5.696692 0.297357* 0.142167 2.0916012005 1.198502* 0.23663 5.064875 -0.081584 0.229764 -0.3550782006 0.777173* 0.187497 4.144983 0.337116* 0.185039 1.8218642007 0.858936* 0.185942 4.619386 0.274403** 0.181363 1.5130022008 0.732709* 0.1971 3.717448 0.407974* 0.19398 2.103171其中帶*系數(shù)估計值以 95%的置信度不等于 0，帶**系數(shù)估計值以 85%的置信度不等于 0。

BondSHENZHEN -0.219725 1.785108 -0.123088 0.9022BondNANNING 1.216632 1.129159 1.077468 0.2825BondHAIKOU -0.587156 1.05066 -0.558845 0.5769BondCHONGQING -0.141498 0.322362 -0.438942 0.6612BondCHENGDU -0.46634 0.582015 -0.801251 0.4239BondGUIYANG 0.033457 0.319033 0.10487 0.9166BondKUNMING -0.987103* 0.494972 -1.994259 0.0474BondXIAN 0.204671 0.202386 1.01129 0.313BondLANZHOU -0.013943 0.27921 -0.049936 0.9602BondXINING 0.672521 0.551907 1.218541 0.2244BondYINCHUAN -1.37982** 0.968421 -1.424814 0.1557BondURUMICHI -0.072817 0.422309 -0.172426 0.8633R-squared 0.994371 時間 : 2000 2008Adjusted R-squared 0.991583 截面觀察城市 : 35F-statistic 356.6722 匯總的觀察數(shù): 315其中帶*系數(shù)估計值以 95%的置信度不等于 0，帶* *系數(shù)估計值以 80%的置信度不等于0。
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本文編號：2876990