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        中部地區(qū)典型城市房價動力機制探析

        2017-08-26 02:33:50郝奕博王志軒杜常青錢晶
        經(jīng)濟師 2017年6期
        關(guān)鍵詞:動力機制VAR模型實證分析

        郝奕博+王志軒+杜常青+錢晶

        摘 要:文章以南昌市為例,探究中部典型城市背后的房價動力機制?;谀喜?010年至2016年季度數(shù)據(jù)建立VAR模型,通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果分析了地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、房屋竣工面積和人均可支配收入對南昌房價的影響,歸納出房價的動力機制。研究表明:南昌市房地產(chǎn)市場存在一定程度的泡沫;預(yù)期對南昌市房價高企起著主要的作用;人均可支配收入的增加帶動了有效需求,拉動了房價的上漲;供給一端對于房價的作用只占到20%,并沒有充分發(fā)揮調(diào)控作用;地區(qū)生產(chǎn)總值——人均可支配收入——房地產(chǎn)開發(fā)投資——預(yù)期,這條動力機制路徑十分通暢且對典型城市房價的解釋力很強。

        關(guān)鍵詞:房價 VAR模型 動力機制 實證分析 建議

        中圖分類號:F293.3 文獻標(biāo)識碼:A

        文章編號:1004-4914(2017)06-284-03

        一、引言

        房價上漲趨勢逐漸從一線城市向二三線城市蔓延,中部地區(qū)許多城市經(jīng)濟發(fā)展水平不高、收入有限,但是房價上漲仍然迅猛。合肥市房價從2016年2月開始直線拉升,僅半年時間增速位居全國第一,南昌市房價從2016年連續(xù)增長11個月,均價從8000元直接突破萬元大關(guān)。房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成,與國民生計息息相關(guān),傳統(tǒng)的房價理論難以解釋上述現(xiàn)象,因此探求其動力機制,對于房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展有著及其重要的意義。

        二、南昌市房價動力機制實證分析

        (一)指標(biāo)的選取

        本文基于基本的經(jīng)濟學(xué)原理,從供給和需求兩個方面入手,選取了五個經(jīng)濟指標(biāo),供給方:房屋竣工面積(FSC)、房地產(chǎn)開發(fā)投資額(REEIC),固定資產(chǎn)投資總額(FIC)。需求方:地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP),居民人均可支配收入(PCDI)。上述因素的選取考慮到地區(qū)的特殊性,一些變量如:利率、貨幣供應(yīng)量等由國家統(tǒng)一調(diào)控,對各個地區(qū)影響相同,不予考慮。相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于各地市統(tǒng)計局、統(tǒng)計年鑒以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫等權(quán)威機構(gòu),受限于數(shù)據(jù)的可得性,實證數(shù)據(jù)統(tǒng)一精確到季度。

        (二)實證檢驗

        1.平穩(wěn)性檢驗。

        下面利用ADF根檢驗對南昌市PRICE、GDP、PCDI、FIC、FSC、REEIC的數(shù)據(jù)進行檢驗,具體結(jié)果見表1。(△置于某變量前表明該變量經(jīng)過了一階差分,如變量PRICE的一階差分表示為△PRICE)

        結(jié)果表明:在10%的顯著性水平下,南昌市所有數(shù)據(jù)一階差分后平穩(wěn),通過了平穩(wěn)性檢驗。

        2.協(xié)整檢驗。

        利用Johanson的檢驗方法對南昌市指標(biāo)間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗。結(jié)果如表2所示。

        由上表可以看出,南昌市數(shù)據(jù)至少存在兩對協(xié)整關(guān)系。

        (三)VAR模型的建立

        根據(jù)AIC和SC取值最小的準(zhǔn)則,結(jié)合擁有的數(shù)據(jù)量,經(jīng)過多次嘗試,最終將變量滯后期數(shù)確定為2。回歸結(jié)果如下:

        上述是以矩陣方程的形式建立的VAR模型,將內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的2期滯后值來構(gòu)建函數(shù),將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型,根據(jù)上述方程來進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析以及方差分解分析。

        模型建立完成后,需要對模型進行穩(wěn)定性檢驗,本文采用AR根檢驗來檢驗?zāi)P偷姆€(wěn)定性,結(jié)果如圖1所示:

        所有數(shù)據(jù)落在單位圓內(nèi),所以模型穩(wěn)定。

        (四)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

        從圖2可以看出,當(dāng)本期給房價(PRICE)一個正向的自身沖擊后,房價(PRICE)立即上升450個單位,持續(xù)大約為1期,第2期開始呈現(xiàn)負(fù)響應(yīng),第4期達(dá)到最大負(fù)響應(yīng)后逐漸收斂。表明預(yù)期對于房價(PRICE)影響顯著。

        從圖3可以看出,固定資產(chǎn)投資(FIC)對于房價(PRICE)的影響比較顯著,1單位固定資產(chǎn)投資(FIC)對房價(PRICE)的正沖擊不會使房價(PRICE)立即變化,2期后房價(PRICE)上漲100個單位,然后逐漸回落,第4期出現(xiàn)反轉(zhuǎn),房價(PRICE)下跌,第5期下跌到最低點,持續(xù)2期,逐漸收斂于原點,帶來的正負(fù)效應(yīng)均呈現(xiàn)減弱—加強—減弱。表明房價(PRICE)對于固定資產(chǎn)投資(FIC)的響應(yīng)滯后。

        從圖4可以看出,房價(PRICE)對房屋竣工面積(FSC)的響應(yīng)也很顯著,1單位房屋竣工面積(FSC)的沖擊,使房價(PRICE)當(dāng)期下降20個單位;第2期出現(xiàn)反轉(zhuǎn),第2.5期達(dá)到最大正響應(yīng),上升約50個單位,然后開始下降,第3期下降到負(fù)值,呈現(xiàn)3期的負(fù)響應(yīng)。隨著脈沖的減弱,最終收斂于水平坐標(biāo)軸。由于正響應(yīng)的時間短、效果弱,所以不把它看作主要影響,總體來看,房屋竣工面積(FSC)對房價呈現(xiàn)出負(fù)的效應(yīng)。

        從圖5可以看出,給房價(PRICE)一個正向的地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)沖擊,由于傳導(dǎo)的滯后效應(yīng),房價(PRICE)不會立即變化,開始從0逐步上升,最高達(dá)到50個單位,上升趨勢持續(xù)2期,第3期逐步回歸到坐標(biāo)軸??傮w來看,地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)對于房價(PRICE)的影響均是正向的。結(jié)合圖6看,給地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)一個正向的房價(PRICE)沖擊,房價(PRICE)上升約25個單位,由上文可知受房價(PRICE)的沖擊,地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)同時也上漲50個單位,因此,可以粗略估計出房價增長率/GDP增長率大約為2,由此可以看出南昌市房價(PRICE)存在一定程度的泡沫。

        從圖7可以看出,1單位的人均可支配收入(PCDI)的正向沖擊,使房價(PRICE)從0開始逐步上升,1期后上升150個單位,達(dá)到最高點。隨著沖擊效應(yīng)的減弱逐漸回落到0點,整個過程持續(xù)約4期。整體來看,人均可支配收入(PCDI)對房價(PRICE)的影響十分迅猛,1期就將房價(PRICE)推向最高點,且在很長的時間內(nèi)持續(xù),并始終呈現(xiàn)正向影響。

        從圖8可以看出,給房價(PRICE)一個正向的房地產(chǎn)開發(fā)投資額(REEIC)沖擊,房價(PRICE)逐步上升,第2期達(dá)到最高點,上漲50個單位,然后逐漸回落,第3期回落到原點,繼續(xù)下行,至第4期下行至最低點,然后慢慢回升至原點。這一過程表明:房地產(chǎn)開發(fā)投資額在短期內(nèi)對于房價(PRICE)有著正向的影響,使房價(PRICE)上漲,長期來看,由于供需關(guān)系的改變,最終對房價(PRICE)呈現(xiàn)負(fù)向影響。

        (五)方差分解分析

        表3第1行表示預(yù)測期數(shù),第1列表示各變量對于房價變化的貢獻度,每列相加為結(jié)果為100%,表3可以精確的描述每1期每個變量對于房價(PRICE)的貢獻程度。圖9是房價(PRICE)的方差分解圖。

        由圖9可知,南昌市房價(PRICE)快速上漲的原因中,房價(PRICE)自身的影響占據(jù)了最大的比重,其次是人均可支配收入(PCDI),接下來是房屋竣工面積(FSC)和固定資產(chǎn)投資(FIC),地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)和房地產(chǎn)開發(fā)投資額(REEIC)對房價(PRICE)的影響未能發(fā)揮出應(yīng)有的作用,影響程度均未超過5%。結(jié)合表3分析,房價(PRICE)對于自身的影響整體上呈現(xiàn)下降的趨勢,雖然在第3期和第4期有短暫的上漲,但是幅度很小,不占主導(dǎo)地位,且前期下降十分迅速,隨著期數(shù)的推移,下降的趨勢逐漸減弱。

        人均可支配收入(PCDI)對于房價(PRICE)的影響比較穩(wěn)定,除第二期大幅上升至29%外,其余影響在26%左右徘徊,說明人均可支配收入(PCDI)對南昌房價(PRICE)的貢獻穩(wěn)定且有力。

        房屋竣工面積(FSC)和房地產(chǎn)開發(fā)投資額(FIC)對于房價(PRICE)的影響是雙重的,一方面增加房屋供給,使房價(PRICE)降低,另一方面,促進宏觀經(jīng)濟發(fā)展,帶動房價(PRICE)上升。結(jié)合圖3、圖4的脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出,房地產(chǎn)開發(fā)投資額(FIC)和房屋竣工面積(FSC)對于房價(PRICE)的整體效應(yīng)是負(fù)向的,對于抑制房價(PRICE)有著積極的作用,但是由于各自的貢獻度不大(FSC為16%,F(xiàn)IC為7%),所以未能對房價(PRICE)高企起到很好的抑制作用。

        宏觀地看,影響南昌市房價的各因素中,需求一端(PRICE、GDP、PCDI)起到主要作用,占比約80%,供給一端(FSC、FIC、REEIC)作用明顯不足,只占比20%。供給和需求嚴(yán)重失衡,造成南昌房價持續(xù)走高。

        三、結(jié)論及相關(guān)建議

        (一)實證研究結(jié)論

        基于南昌市2010年到2016年的季度數(shù)據(jù),本文對南昌市房價的驅(qū)動因素及動力機制進行了研究,發(fā)現(xiàn)南昌市房地產(chǎn)存在一定程度的泡沫;預(yù)期對南昌市房價起著決定性的作用,其影響不存在滯后性;人均可支配收入的快速增長刺激了有效需求,拉動南昌房價快速上漲;供給側(cè)(FIC、FSC、REEIC)對于南昌房價的影響程度很小并且存在滯后效應(yīng),對于房價的抑制未能充分發(fā)揮作用。

        南昌房價動力機制如圖10所示,地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)的增長加速了人均可支配收入(PCDI)的增長,使更多人產(chǎn)生購房需求,加速了固定資產(chǎn)投資(FIC)和房地產(chǎn)開發(fā)投資(REEIC)增加了房屋竣工面積(FSC),促進了房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展;房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展又帶動了GDP的增長,形成一個良性循環(huán)。但是如果過分追求高GDP而不重視發(fā)展質(zhì)量,盲目投資房地產(chǎn)市場,引起經(jīng)濟過熱,房地產(chǎn)市場泡沫化,造成房價的非理性高預(yù)期,實際價格遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過消費者的購買力,形成一個惡性循環(huán),這將會嚴(yán)重?fù)p害市場經(jīng)濟的發(fā)展。通過上述的研究我們發(fā)現(xiàn)南昌市房價與其經(jīng)濟發(fā)展水平不相符,房地產(chǎn)市場存在一定程度的泡沫化,導(dǎo)致一定程度的惡性循環(huán),最終推高了南昌市的房價。

        (二)相關(guān)建議

        高房價抑制了多數(shù)普通勞動者的剛性需求和改善性需求,加重了以居住為目的的購房者的經(jīng)濟壓力,壓縮了其他產(chǎn)業(yè)的市場空間,阻礙了國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)體系的協(xié)調(diào)發(fā)展,削弱了中國經(jīng)濟競爭力,為此提出如下調(diào)控建議:

        1.限購限貸抑制投機性需求,通過限購限貸限制炒房團的擴張勢頭。過快的GDP增長造成投機性需求增大,通過限購能夠有效抑制過剩需求,通過限貸抑制過剩需求下對于購房資金的需求。

        2.基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)均等化,完善老城區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加強新老城區(qū)中心鏈接。有效緩解老城區(qū)居民進一步購房的需求。

        3.加強“衛(wèi)星城”的城鎮(zhèn)建設(shè),使得周邊城鎮(zhèn)地區(qū)發(fā)展同樣有所改觀,使得落后城鎮(zhèn)有一定發(fā)展,減少城市涌入人口,減緩住房需求。

        4.投資保障性住房建設(shè),優(yōu)化商品房供應(yīng)結(jié)構(gòu)。增加保障性住房的建設(shè)不僅能夠提高市場供房量,同時也能夠提高南昌市低薪階層的住房占有率,提高社會福利水平。

        5.優(yōu)化房地產(chǎn)稅費結(jié)構(gòu),我國對于房地產(chǎn)市場的稅收實行的是印花稅和個人所得稅,對于自用房沒有房產(chǎn)稅。由于稅收制度方面的不足,給一些投機者造成了投機的機會,嚴(yán)重地擾亂了房地產(chǎn)的供求關(guān)系,造成房價居高不下。

        參考文獻:

        [1] 羅鵬飛.導(dǎo)致房價波動的經(jīng)濟因素——基于VAR模型的實證分析[J].九江學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版),2012(4)

        [2] 肖磊.房價影響因素與地區(qū)房價差異分析——基于30個省會城市的截面數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)論,2011(35)

        [3] 張弛.中國一二三線城市房價影響因素分析[J].現(xiàn)代商業(yè),2016(5)

        [4] 陳芳.影響城市商品房價格因素的實證分析——基于武漢市數(shù)據(jù)[J].湖北文理學(xué)院學(xué)報,2016(8)

        [5] 牛雪賈.基于VAR模型對商品房價格影響因素的實證分析——以上海市房價為例[J].科技與產(chǎn)業(yè),2016(6)

        [6] 羅潔.中國一線城市房價傳導(dǎo)機制研究——基于VAR模型的實證分析[J].商2015(47)

        (作者單位:南昌大學(xué) 江西南昌 330031)

        (作者簡介:{1}南昌大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院大三學(xué)生;{2}南昌大學(xué)前湖學(xué)院大二學(xué)生;{3}南昌大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院大三學(xué)生;{4}南昌大學(xué)前湖學(xué)院大三學(xué)生。)

        (責(zé)編:賈偉)

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