房价泡沫测度及其相依结构分析——以49个大中城市为例

房地产行业是我国经济的重要组成部分,监测房价泡沫是防范房地产市场风险、进而防范化解金融风险的关键措施。文章采用GSADF检验和BSADF检验对我国49个大中城市的房地产价格泡沫进行识别,基于Moran's I指数和R-Vine Copula模型分析城市间房价泡沫的空间自相关性和相依结构。研究发现,我国房地产市场存在房价泡沫,具有高度的空间自相关性以及地理区位和城市层面的聚集特征;一线城市和新一线城市房价泡沫峰值高、持续期长,部分三线城市存在房价泡沫;城市之间房价泡沫具有显著的相依性,存在房价同涨同跌的趋势。文章结论有助于地方政府及时监测房价泡沫及其空间溢出效应,对防范房地产市场风险具有重要意义。

房价泡沫是实现共同富裕道路上的“绊脚石”吗?——基于中国90个大中城市的实证检验

本文从资产泡沫视角分析共同富裕的影响因素和相应的影响机理,并以中国90个大中城市为样本,测度国内城市的共同富裕水平和房价泡沫程度,实证分析城市房价泡沫与共同富裕之间的关系。研究结果表明:第一,房价泡沫抑制了共同富裕水平的提高,“绊脚石”效应具体表现为房价泡沫削弱共享发展程度,弱化经济增长与共享发展程度之间的固有关联性和协调性;第二,房价泡沫通过压抑创新活动、加剧房地产金融化两个渠道阻碍共同富裕的实现进程;第三,房价泡沫对共同富裕的负向影响在经济规模较小的城市最为强烈。为实现共同富裕,要摆脱房价泡沫带来的“财富幻觉”,坚持“房住不炒”政策导向,完善因城施策的调控机制,遏制房价泡沫化,降低房价泡沫对创新资源的挤出效应,防止房地产过度金融化。

房价泡沫化对城市经济高质量发展的影响研究——兼论科技创新的调节效应

文章选取2005-2020年我国35个大中城市的面板数据,探讨了房价泡沫化对城市经济高质量发展的影响机制。研究发现:房价泡沫化显著阻碍了城市经济高质量发展;科技创新有效缓解房价泡沫化对城市经济高质量发展的负向影响;科技创新对房价泡沫化与经济高质量发展的影响关系的调节作用有明显的区域差异性。最后,提出加大科技创新支出、因地制宜制定房地产调控政策的政策建议。

金融杠杆率、房价泡沫与金融稳定性

基于房地产预期均衡价格增长率模型对中国城市房价泡沫进行科学测度,并在理论分析的基础上,以2000~2018年中国35个大中城市的面板数据为样本,利用系统矩估计方法和PVAR模型探究金融杠杆率、城市房价泡沫与金融稳定3者间的动态关系。研究结果表明:金融杠杆与房价泡沫存在相互促进的自增强联动效应,二者的攀升均不利于保持金融稳定;相对于房价泡沫膨胀,泡沫缩小对金融稳定性的冲击更强。因此,中国现阶段应积极稳妥地逐步降低金融杠杆率,精准微调地挤出房地产价格泡沫,合理抑制金融杠杆与房价泡沫之间的相互刺激,谨防调控政策实施中的“双向失调”风险。

中国区域房价泡沫测度及空间传染性研究——基于2001-2005年35个大中城市面板数据的实证分析

本文以我国城市房地产价格泡沫为研究对象，利用2001-2005年全国35个大中城市的面板数据对各城市房地产价格泡沫大小进行测算以及对区域间房价泡沫的传染性进行研究。在适应性预期的框架下对各大中城市的房价泡沫测算的结果显示，城市房价泡沫大小与房价的高低并不存在必然联系。另外，利用CD检验统计量对各区域城市间的房价泡沫的相关性进行检验认为，房价泡沫在区域间以及区域内城市之间存在传染，东部地区城市间传染性最强，而西部地区城市与北部地区城市之间的传染性不显著；同时，本文也对各地区城市间房价泡沫的传染态势进行了分析。

北京房价泡沫变动趋向及影响因素

本文通过采用单位根与协整分析方法,研究了北京房价泡沫的变动趋势及影响因素,结果表明汇改对北京的房价泡沫形成起到了推动作用:汇改前,房价与经济基本面变量之间存在长期均衡关系,泡沫不存在;汇改后,房价泡沫产生,受到紧缩性政策和人民币升值预期变化和外资进入的影响,泡沫程度呈现出"横S型"的变动趋势。

房价泡沫中的地方因素及应对措施

本文分析了我国目前房价泡沫存在的根源,对其中引起房价泡沫的地方因素作了重点阐述,在此基础上,对如何协调中央与地方利益以挤压房价泡沫提出了相关的应对措施。

基于我国居民家庭资产选择偏好的房价泡沫测定

我国居民特殊的资产偏好决定了当前我国资产市场的发展状况及资产价格体系,在资产价格形成的研究中忽略资产选择偏好因素必将导致错误的判断。本文按实物资产与金融资产的两分法,分别选择房产和股票资产作为实物资产与金融资产的代表,依据偏好显示性判断理论探讨了我国居民家庭房产与股票资产的偏好特征,构建我国居民家庭在房产与股票资产选择中的无差异曲线,推导了含资产选择偏好的房产市场与股票市场需求函数,并专门就我国房地产市场均衡价格水平的决定进行了规范分析。在此基础上,结合我国34个大城市房地产市场的相关数据对我国房产价格泡沫进行了实证分析与测算,同时考察了7个典型城市的房产价格泡沫度,最后针对我国房地产市场泡沫问题提出了相应的政策建议。

长三角城市群房价泡沫测度及空间传染效应

本文选取长三角13个城市2007~2015年间的面板数据,运用静态面板模型对房地产价格泡沫进行测度和研究,并使用GMM估计法对房价泡沫的空间传染性进行研究。结果表明,长三角各城市的房地产价格均不同程度出现了泡沫,并且各年间泡沫比例波动较大;各城市的房地产价格泡沫存在空间上的相关性,某个城市的房价变动,会对其他城市的房价造成影响。抑制房价泡沫要推动房地产行业供给侧结构性改革、建立抑制房价上涨的长效机制以及因地制宜地采取措施,防止房价泡沫扩散。

信贷驱动、博傻投机与房价泡沫骑乘

在信息不对称框架下建立了信贷驱动的房价泡沫骑乘模型,探讨影响投资者博傻投机和房价泡沫骑乘的主要因素并形成相关理论命题.在此基础上,基于22国1975年-2017年季度面板数据,运用GSADF技术估计房价泡沫并使用IV-Probit两步法和面板VAR模型实证分析了信贷-房价正反馈、异质信念、货币政策和宏观审慎监管对房价泡沫的影响及其具体传导机制.主要结论有:1)信贷-房价正反馈、投资者对银行的风险转移动机、投资者异质信念、低利率环境和宏观审慎信贷监管放松是影响投资者博傻投机和骑乘房价泡沫的主要因素;2)信贷和房价的正反馈会显著增加房价泡沫的发生概率且这一效应在经济繁荣时期尤为明显;3)投资者信念异质性越强,房价泡沫发生的概率越大;4)紧缩性货币政策和宏观审慎监管可分别通过遏制房价过快上涨和调节家庭部门信贷扩张进而抑制房价泡沫.“双支柱”政策对房价泡沫的调控效果在发展中国家要好于发达国家.

地方政府发展工具有限、非理性投机与城市房价泡沫变动

测算发现,中国一线城市和部分东部沿海中心城市存在明显的房价泡沫,但中西部城市的房价泡沫程度并不高。分解房价泡沫成分,非理性泡沫成分占比很大,这与房地产市场信息不对称、投资者认知偏差以及政府调控政策的不确定性有着密切的关系。从地方政府发展工具有限角度解释房价泡沫的生成机制,体现为地方政府在发展本地经济方面高度依赖土地财政和土地融资,降低了土地供给弹性,从而起到了助推房价泡沫生成的作用。在新型城市化和经济新常态背景下解决中国城市房价泡沫问题,应当避免大城市化,促进产业和人口向中小城市转移,推动城市群发展,同时应实行分城市差异化的房地产政策,而不宜全国"一刀切"。

基于PSO-FCM方法的我国大中城市房价泡沫研究

研究采用PSO-FCM方法对我国大中城市房价泡沫进行分析。首先引用房地产市场局部均衡模型对房价泡沫进行测度;其次,立足房价泡沫测度结果对模糊C均值算法(FCM)和粒子群模糊聚类算法(PSO-FCM)进行比较;最后根据PSO-FCM方法对房价泡沫指标的聚类分析发现各城市房价泡沫特征存在较大差异,样本城市房价泡沫可归结为五种类型。

中国十大城市房价泡沫相依结构及其传导机制研究

本文通过构建基于右侧单位根检验的房价泡沫监测方法来动态刻画中国十大城市(北京、上海、广州、深圳、天津、杭州、南京、武汉、重庆、成都)的一、二手住宅市场在2005—2016年期间的价格泡沫演化过程。在此基础上,采用R-Vine Copula模型来刻画十大城市房价泡沫之间复杂相依结构及其相依性,进而通过格兰杰因果检验分析各城市房价泡沫的传导机制。研究结果表明:在整个研究时期内,十大城市的一、二手住宅市场均显著存在多个周期性泡沫,总体上,一手住宅价格泡沫程度要比二手住宅价格泡沫严重;同样,一线城市房价泡沫比二线城市房价泡沫严重,且已向部分重点二线城市蔓延。一手住宅市场显示出明显的房价泡沫区域聚集和城市层级聚集特征,但二手住宅市场并不具有这些特征。各城市房价泡沫之间普遍存在非对称的上下尾相依结构和泡沫传导机制。深圳、天津、南京和成都引领着一手住宅价格泡沫,而北京和杭州则在一手房价格泡沫传导路径中起到重要中介作用;上海、深圳和杭州引领着二手住宅价格泡沫,而武汉在二手房价格泡沫传导路径中起到重要的中介作用。

基于VaR模型房价泡沫引发GDP风险管理方法研究

提出度量GDP运行风险的方法,度量房地产泡沫引发的GDP运行风险,通过对英国、挪威、中国香港、日本以及中国上海的实证分析,结果表明:房地产市场泡沫在不引发金融危机的情况下对宏观经济造成的意外波动风险持续两年之久,而一旦泡沫破裂引发金融危机所造成的经济损失是巨大的。因此,本文支持对房地产价格泡沫采取积极的货币政策。

中国房价泡沫的城市差异与扩散特征

文章利用中国99个样本城市的数据,借助上确界单位根检验及其拓展——SADF检验和GSADF检验的方法,系统研究了中国城市房地产市场是否存在房价泡沫以及房价泡沫的扩散特征。结果发现:中国一、二线城市普遍存在房价泡沫,三、四线城市大多不存在房价泡沫;各个城市房价泡沫的持续期存在明显差异,同一规模的城市房价泡沫特征也不尽相同;京津冀、长三角和珠三角的一线城市房地产市场处于长期维持泡沫的状态,且其刚性和投机需求向周边三四线城市外溢,形成了区域性泡沫;不同区域都有特定的房价“泡沫源”。

异质预期演化与我国房价泡沫的形成

本文基于演化金融方法,将房地产市场投资者预期分为稳健型预期(投资策略是根据基本面投资)和风险型预期(投资策略是追涨杀跌)两类,同时投资者会根据市场环境调整自身预期,在此基础上测度了不同类型预期在我国房价泡沫形成中的作用,并进一步区分了不同城市房价泡沫的类型。研究表明:尽管稳健型预期对房价泡沫存在显著抑制效应,但风险型预期的放大效应在房价泡沫形成中起了主导作用;此外,东部地区城市房价泡沫主要属于强风险型预期与强稳健型预期型,中西部地区城市房价泡沫则主要属于弱稳健型预期型。

基于区制转移模型的房价泡沫实证研究

目前,单位根与协整检验法在房地产泡沫的研究中应用最为广泛,但这种方法存在一定缺陷。本文利用区制转移模型,对2001-2009年上海市房地产价格泡沫进行实证研究,结论表明上海房地产市场上非理性的狂热跟风行为并不是价格泡沫的形成原因,而是由人们对未来房地产投资收益的理性预期所引发,是一种理性价格泡沫。

中国房价泡沫规模及发展趋势

中国房地产市场已积累起大量泡沫,并由一线城市快速向二、三线城市蔓延。形成目前局面的背后推手是地方政府基于商业用地批租制度的"土地财政"利益。为最大限度攫取这块利益,地方政府不仅极力抬升地价,为了保证高地价具有可持续性,还和其他利益相关者一起拉升房价,从而导致房价和地价螺旋上升——结果则是房地产泡沫越吹越大。同时,在地方政府的持续干预下,价格机制也失去了自动回转功能,从而使房价泡沫失去了释放通道,于是房价居高不下很可能成为一个长期趋势。因此,要想解决中国的高房价问题,就必须形成地方政府退出机制。在退出方式上,应通过设计某种制度来切断地方政府推涨地价和房价的利益链条。

防范房价泡沫化风险的对策研究:“疏堵结合”的新思路

为了防范新一轮房价泡沫化风险,央行和银保监会于2020年12月31日联合发布了《关于建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知》,对各类银行的房地产贷款占比和个人住房贷款占比设定了上限。本文认为,《通知》与已有监管措施的本质是相同的,那就是设法“堵住”企业部门和居民部门资金流向房地产的通道,进而从总量上管控房地产部门的信贷规模。但是,以往多轮房价调控实践经验表明,只靠“堵”难以有效防范资金流向房地产,居民部门和企业部门会设法规避监管,持续不断地将更多资金投入到房地产领域,而实体经济投资回报率偏低才是资金“脱实向虚”的关键,只“堵”不“疏”无法解决根本问题。有鉴于此,秉持“疏堵结合”的新思路,才能够促进房地产市场平稳发展:一方面,通过《通知》所出台的房地产贷款集中度管理等宏观审慎监管以及完善房价考核机制等措施“堵住”资金违规流向房地产的通道;另一方面,尽快“疏通”实体经济面临的发展障碍,提高实体经济投资回报率,从根本上提高实体经济对资金的吸引力,这样才能彻底扭转资金“脱实向虚”的局面。

我国房价泡沫测度的理论模型构建与实证

房价过高形成泡沫是当今社会普遍认同的观点,但如何衡量房价的泡沫及程度是一个颇有争议的问题。文章采用全国35个大中城市1999—2016年的面板数据,并构建适应性预期均衡新模型,实证得出房价泡沫由租金增长率、人口增长率、CPI增长率、建设成本增长率、土地价格增长率、上涨预期、适应性调整等因素组成,特别是租金与人口的因素尤为重要,从而验证当前我国发展租赁市场与"乡村振兴"将有利于降低租金与人口的数量,从而有助于消除或减小我国城市房价泡沫的现象。