【摘要】：房地產(chǎn)作為關(guān)乎國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),其變化對中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。近年來,我國各城市的房價(jià)普遍上漲,房地產(chǎn)業(yè)占各城市的GDP比重也逐年提高,其過度發(fā)展的特征已經(jīng)十分明顯,房價(jià)上漲已成為嚴(yán)重的社會(huì)問題和經(jīng)濟(jì)問題。政府一方面加大房地產(chǎn)調(diào)控力度,抑制房價(jià)的過快上漲,另一方面擔(dān)心房地產(chǎn)泡沫一旦破滅,很可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),危害中國整體經(jīng)濟(jì)。同時(shí)也應(yīng)當(dāng)看到我國的城市發(fā)展階段不同,不同城市之間的房價(jià)差距顯著,東部沿海城市的房價(jià)是部分中西部城市的5倍左右,存在明顯的城市異質(zhì)性。城市房地產(chǎn)市場之間的差異需政府采取不同的宏觀調(diào)控政策,因地制宜地對房地產(chǎn)市場進(jìn)行結(jié)構(gòu)性調(diào)整,促進(jìn)各城市房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康的發(fā)展。 本文主要分析房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的城市異質(zhì)性,對全國35個(gè)大中城市的12年(1999年～2010年)面板數(shù)據(jù),使用各城市的商品房銷售價(jià)格和人均可支配收入雙指標(biāo),根據(jù)K-均值面板聚類方法將35個(gè)大中城市分成四類,即高房價(jià)高收入城市,高房價(jià)中收入城市,低房價(jià)中收入城市和低房價(jià)低收入城市。然后利用Muellbauer and murphy(1997)提出的房地產(chǎn)價(jià)格方程,選擇各城市的商品房銷售價(jià)格,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,人民幣貸款余額,3-5年貸款利率和人均銷售面積五個(gè)代表性變量對總樣本城市和各分類城市的12年(1999年-2010年)面板數(shù)據(jù)分別建立panel data不變參數(shù)模型。得出模型的估計(jì)結(jié)果,分析房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。然后同樣利用這5個(gè)代表性變量對總樣本城市和各分類城市分別建立面板向量自回歸(Pannel Vector Autoregression)模型,最后通過模型估計(jì)結(jié)果、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解分析房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。 兩個(gè)模型的實(shí)證結(jié)果清晰的表明：一方面房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在即相互制約又相互拉動(dòng)的正反饋效應(yīng),宏觀經(jīng)濟(jì)變量對房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)起著決定性作用。另一方面相同的宏觀經(jīng)濟(jì)因素對不同類別城市的房價(jià)波動(dòng)的影響大小存在較大差異,不同宏觀經(jīng)濟(jì)因素對房價(jià)波動(dòng)的解釋能力也有顯著差異,房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)存在明顯的城市異質(zhì)性。因此,政府在制定房地產(chǎn)調(diào)控政策時(shí)需考慮房地產(chǎn)市場的異質(zhì)性,需分類指導(dǎo)、因地制宜地采取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策對房地產(chǎn)市場進(jìn)行結(jié)構(gòu)性調(diào)整。
【學(xué)位授予單位】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F293.3;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2706269