我国高房价驱动力及其治理策略——基于35个大中城市面板数据的实证研究
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上海财经大学学报 2012 年 第 14 卷第 06 期, 页码：84 - 91
摘要
参考文献
摘要
文章基于35个大中城市2003-2010年面板数据对我国高房价驱动因素进行了分析。文章认为,驱动我国房价上涨的主要因素既包括需求和供给方面,也包括地方政府政策方面。其中需求因素是房价上涨的主要驱动力。地方政府也是房价上涨的重要驱动力量,但其影响因素与需求因素相比相对较弱。供给因素对房价的影响最弱。在需求因素中,驱动房价变化的最主要因素是以人均可支配收入表示的购买力增强。在地方政府因素中,驱动房价上涨的力量主要是地方政府对土地财政的依赖。
[1]张双长,李稻葵.“二次房改”的财政基础分析—基于土地财政与房地产价格关系的视角[J].财政研究,2010,(7).
[2]高兴波,张前荣.2011年动产与不动产价格走势研判[J].管理世界,2011,(9).
[3]梁若冰,汤韵.地方公共品供给中的Tiebout模型:基于中国城市房价的经验研究[J].世界经济,2008,(10).
[4]沈悦,刘洪玉.住房价格与经济基本面:1995-2002年中国14城市的实证研究[J].经济研究,2004,(6).
[5]屠家华,张洁.什么推动了房价的上涨—来自上海房地产市场的证据[J].世界经济,2005,(5).
[6]徐建炜,徐奇渊,何帆.房价上涨背后的人口结构因素:国际经验与中国证据[J].世界经济,2012,(1).
[7]王岳龙.地价对房价影响程度区域差异的实证分析—来自国土资源部楼盘调查数据的证据[J].南方经济,2011,(3).
[8]况伟大.房地产税、市场结构与房价[J].经济理论与经济管理,2012,(1).
[9]秋风.政府的本分[M].江苏:江苏文艺出版社,2010.
①在分析供给因素与住宅价格关系上,我们讨论了多个维度的影响,除了文中的成本维度,还包括住宅空置率和以开发商个数衡量的市场竞争程度,但发现他们与新建住宅价格的相关系数都没有超过0.5。
②相对水平指各省市历年对应指标绝对量与6年来的平均值之比。其中,违法犯罪频率和程度分别用违法犯罪宗数、违法犯罪涉案面积衡量(参照梁若冰:财政分权下的晋升激励、部门利益与土地违法,2009)。
③lgr与ltf相关系数为0.47,lgr与lp2相关系数为0.48,lp2与ltf相关系数为0.69。
④根据陈强《高级计量经济学及Stata应用》,按照时间维度T和横截面维度n的大小关系,把面板数据分为长、短面板两类。T小n大,为“短面板”;否则为“长面板”。
[2]高兴波,张前荣.2011年动产与不动产价格走势研判[J].管理世界,2011,(9).
[3]梁若冰,汤韵.地方公共品供给中的Tiebout模型:基于中国城市房价的经验研究[J].世界经济,2008,(10).
[4]沈悦,刘洪玉.住房价格与经济基本面:1995-2002年中国14城市的实证研究[J].经济研究,2004,(6).
[5]屠家华,张洁.什么推动了房价的上涨—来自上海房地产市场的证据[J].世界经济,2005,(5).
[6]徐建炜,徐奇渊,何帆.房价上涨背后的人口结构因素:国际经验与中国证据[J].世界经济,2012,(1).
[7]王岳龙.地价对房价影响程度区域差异的实证分析—来自国土资源部楼盘调查数据的证据[J].南方经济,2011,(3).
[8]况伟大.房地产税、市场结构与房价[J].经济理论与经济管理,2012,(1).
[9]秋风.政府的本分[M].江苏:江苏文艺出版社,2010.
①在分析供给因素与住宅价格关系上,我们讨论了多个维度的影响,除了文中的成本维度,还包括住宅空置率和以开发商个数衡量的市场竞争程度,但发现他们与新建住宅价格的相关系数都没有超过0.5。
②相对水平指各省市历年对应指标绝对量与6年来的平均值之比。其中,违法犯罪频率和程度分别用违法犯罪宗数、违法犯罪涉案面积衡量(参照梁若冰:财政分权下的晋升激励、部门利益与土地违法,2009)。
③lgr与ltf相关系数为0.47,lgr与lp2相关系数为0.48,lp2与ltf相关系数为0.69。
④根据陈强《高级计量经济学及Stata应用》,按照时间维度T和横截面维度n的大小关系,把面板数据分为长、短面板两类。T小n大,为“短面板”;否则为“长面板”。
引用本文
白文周. 我国高房价驱动力及其治理策略——基于35个大中城市面板数据的实证研究[J]. 上海财经大学学报, 2012, 14(6): 84–91.
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