企业管理视角下我国大中城市商品住宅价格长期形成机理研究

来源: www.sblunwen.com 作者:vicky 发布时间:2019-10-10 论文字数:40577字
论文编号: sb2019091611303027795 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
本文是一篇企业管理论文,本文通过相关理论分析并建立固定效应、PVAR 模型,将静态和动态研究相结合,全面科学地探究商品住宅价格的长期形成机理,力求推动商品住宅价格长期形成研究的
本文是一篇企业管理论文,本文分析我国大中城市商品住宅价格长期形成因素,探究商品住宅价格的长期形成机理,对于在长期中稳定商品住宅价格,建立我国住宅产业健康稳定发展的长效机制具有重要意义。

1  绪论

1.1  研究背景与研究意义
1.1.1  研究背景
2004 年我国对经营性建设用地全面实行“招拍挂”,房地产业经历了黄金时代的快速发展,如今已成为我国国民经济的支柱产业。2016 年,房地产业增加值在 GDP 中的占比为 6.68%;2017 年,房地产市场规模高达 108941.02 亿元,我国 300 个大中城市的土地成交地价款总计 4.1 万亿元。作为我国经济的重要增长点,房地产业在对 GDP 增长产生巨大推力的同时,在改善人民生活水平、加快城市化进程、推动其他产业发展等方面也发挥着不可忽视的作用。
伴随着房地产市场的日益繁荣,房地产价格也呈现总体上涨态势。在 2000-2017 年间,全国商品房销售均价从 2112 元/m2上升到 7900 元/m2。作为关乎民生的住宅产业,其全国销售均价也从 2000 年的 1948 元/m2上升到 2017 年的 7620 元/m2,2018 年 3 月全国商品住宅销售均价上涨至 8427 元/ m2,北京、上海、广州和深圳成交均价更是高达 35301 元/m2。由此可见,在大中城市尤其是特大城市,商品住宅虽为生活必需品,但其价格远超居民支付能力。
为抑制房价过快上涨趋势,政府陆续出台调控政策。从 2016 年 10 月份开始,房地产市场开启新一轮的调控,并且调控力度不断加大。2018 年 5 月,住建部也颁布《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》,提出要坚持“因地制宜”、“精准施策”,确保房地产市场平稳健康发展,以求抑制非理性需求,扩大并落实“有效供给”。“因城施策”等精准调控可能短期内有一定效果,但未从根本上解决房价上涨问题,也未有效促成房地产市场平稳健康发展长效机制的建立。
商品住宅产业的发展对我国国民经济有着举足轻重的作用,合理的商品住宅价格是构建宜居城市的一个重要指标[1],是“房住不炒”的核心目标,也是保障住宅市场健康稳定的基础。研究我国商品住宅价格的长期显著形成因素,进而探索大中城市商品住宅价格的长期形成机理,为稳定商品住宅价格,推动商品住宅市场健康发展长效机制的建立具有积极意义。
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1.2  研究方法
研究目标的实现依赖于有效的研究方法。本文主要采用文献研究、归纳与演绎、固定效应模型、PVAR 模型等方法进行研究分析。
(1)文献研究
通过网络阅读与房地产相关的国内外文献,本文逐一消化、吸收商品住宅价格影响因素方面的研究成果,并结合我国商品住宅市场发展现状进行深度分析,提出我国大中城市商品住宅价格的长期形成机理。
(2)归纳与演绎
归纳是通过对特例的分析来引出普遍结论,而演绎是由一般原理推演出特殊情况。两者相互影响,演绎以归纳为基础,归纳以演绎为指导。本文通过对国内外房地产价格相关理论和影响因素的梳理,结合我国大中城市商品住宅市场的发展现状,归纳总结出我国大中城市商品住宅价格的长期形成因素和指标体系。最后在研究我国大中城市商品住宅价格形成机理的基础上,对全国商品住宅价格的长期形成提供借鉴。
(3)固定效应模型
影响商品住宅价格的因素较多,加上很多因素不能直接量化或者观测,因此在进行商品住宅价格长期形成实证分析时,本文采用 35 个大中城市 2002-2017 年商品住宅价格及其长期形成因素间的三维面板数据,构建固定效应模型。这样一方面可以消除遗漏变量对实证结果的影响,另一方面也能降低对时间序列长度的要求,确保实证结果更加稳健。
(4)PVAR 模型
本文在构建固定效应模型得出商品住宅价格静态形成机理的基础上,为充分考虑各显著因素的滞后性影响,又进一步构建 PVAR 动态面板模型,进而分析各长期显著因素对商品住宅价格的滞后性动态作用;将静态和动态分析相结合更准确地刻画商品住宅价格的长期形成机理。
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2  文献综述及理论基础

2.1  国内外文献综述
2.1.1  房地产价格形成因素
(1)单方面形成因素的探索
起初,国内外研究学者关于房地产价格的研究主要集中于对单方面影响因素的探索,Breedon(1993)等[2]-[7]国外学者分别就土地供给、人口结构、投机行为、货币政策等方面展开研究。Peng、Wheaton(1994)[8]采用 1965-1990 年香港的房地产数据,对土地供给与房价之间的关系展开研究,发现土地供给的变动对房价有很大影响。Green 和 Hendershott(1996)[9]研究了人口结构对房地产需求及价格的作用机制。Abraham 和 Hendershott(1995)[10],Case 和 Shiller(1989)[11],Ito 和 Iwaisako(1995)[12]等都发现房地产市场中的投机因素对房价的变动有着显著影响。Del、Otrok(2005)[13]运用 VAR 模型研究了房价和货币政策之间的相互关系。Chen 等(2011)[14]通过研究房改时期(1995-2005)的人口状况及城市化进程对房价的作用机制,研究发现流动人口能显著影响房价的波动。
国内基于房地产价格影响因素的研究起步虽晚,但在人口因素、基础设施和公共投资、房价的空间分异等方面也取得了较为显著的进展。
在人口因素方面。吴迪(2018)[15]基于我国 35 个大中城市 2005-2015 的面板数据,通过构建经济计量模型研究我国人口流动与房价波动的关联效应,研究发现在其他因素不变的情况下,流入人口占比高的城市房价就会更高,并且人口流入规模对东部沿海城市的房价推动作用最明显,对中部城市房价具有正向作用,而对西部城市房价的影响不显著。戴云飞(2017)[16]运用回归分析模型,实证分析了 2001-2014 年合肥市人口指标和房价之间的关系,证实了人口规模、年龄、性别等人口特征都对房价有明显的影响。
在基础设施和公共投资方面。冯长春等(2011)[17]利用 193 个样本,运用多元回归分析表明:轨道交通状况对沿线房价的影响最大,并随着与轨道交通距离的增大,房价逐渐下降。王文军,黄丽(2012)[18]利用 2010 年全国 35 个大中城市的截面数据,从基础设施、人文环境和生态环境等三个维度,研究公共投资对房价的不同影响,结果表明公共投资各变量对房价具有不同程度的影响,并有着资本化效应。
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2.2  理论基础
2.2.1  生产价格理论
马克思以劳动价值论为基础,对剩余价值、剩余价值率、利润、利润率间的关系进行深入剖析,并就如何形成平均利润率进行论述,进而提出生产价格理论[76]-[77]。在提出平均利润率之后,生产价格的具体构成才有规范性论述,它主要表示为成本价格和平均利润率的加总。以下为生产价格理论形成的具体原理:
(1)资本转化为成本价格。在进行商品生产时,商品的生产成本包括所需生产资料的价值 C 和社会必要劳动,又可表示为生产该商品所需的必要劳动时间价值 V 和剩余劳动价值 M 的总和。C+V 构成成本价格 K,而 M 则被生产该商品的资本家占有。
(2)剩余价值转化为利润。成本价格 K 包括资本家所有投入的总和,而剩余价值 M 则自然而然变为利润 P,因此该商品的价值=成本 K+利润 P。
(3)各部门利润平均化。各部门的分工和效率不同,部门间资本的转变条件不同,那么利润水平也存在一定差别。逐利性又使得资本从利润较低的部门向利润较高的部门流动,最后便形成了各部门的平均利润。
(4)价值转化为生产价格。有了平均利润的概念,那么生产价格便为成本价格和平均利润之和
生产价格理论放在商品住宅市场中时,商品住宅价值中的 C+V,是价格的重要成分。根据上述生产价格理论,住宅价格成本理应能反映该城市大多数开发商对住宅的开发成本。最终价格中的 M 是利润和税金的总和,是本行业成本利润率、税率的平均水平。因此在商品住宅市场,商品住宅价格  =  平均成本+税金+平均利润。
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3  我国商品住宅市场的发展 .................................... 17
3.1  房地产市场发展阶段 .......................... 17
3.1.1  房地产市场前期探索(1978-1997) ............................ 17
3.1.2  福利分房全面终结,住房货币化开始(1998-2003) ................. 18
4  商品住宅价格长期形成的理论分析 ................................... 26
4.1  商品住宅价格长期形成因素 ............................... 26
4.1  商品住宅价格长期形成因素 .............................. 26
4.1.1  需求层面 ................................ 26
4.1.2  供给层面 ....................... 27
5  商品住宅价格长期形成机理静态实证分析 ........................................ 32
5.1  变量选择与数据说明 ..................................... 32
5.1.1  变量选择 ................................. 32
5.1.2  数据说明 ...................... 34

6  商品住宅价格长期形成机理动态实证分析

6.1  模型选择与构建
6.1.1  模型选择
Sims 教授在 1980 年提出向量自回归模型(VAR)[87]。该模型以数据的统计性质为基础,将经济体系中的变量视为所有变量滞后项的函数,进而联立方程组来探讨变量间的互动关系。它不仅克服了联立方程模型无法确定外生、内生变量的不足,而且也是对多个相关变量进行分析预测,最容易操作的模型之一。其数学表达式如下:

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7  结论及展望

7.1  研究结论
合理的商品住宅价格是构建宜居城市的重要指标,是实现“房住不炒”的核心目标,也是保障商品住宅市场健康平稳发展的基础。本文结合我国大中城市商品住宅市场的发展,在分析商品住宅价格长期形成因素的基础上,提出我国大中城市商品住宅价格长期形成机理的理论框架;运用我国 35 个大中城市 2002-2017 年的面板数据,构建多元线性回归模型,分析我国大中城市商品住宅价格的长期显著形成因素,刻画我国大中城市商品住宅价格的长期静态形成机理;同时为考虑各长期显著因素的滞后性对商品住宅价格波动的动态影响,弥补静态回归分析的不足,本文进一步构建 PVAR 动态面板模型,并将商品住宅价格本身的滞后性影响考虑其中,进而探究我国大中城市商品住宅价格的长期动态形成机理。综合静态和动态研究分析,本文主要得到以下结论:
(1)商品住宅价格长期形成因素。在我国大中城市商品住宅市场的长期发展中,人均 GDP、货币供应量、土地成交价格、城市人口数、住宅施工面积等 5 个因素,对商品住宅价格的长期形成作用显著,其中需求层面的因素为人均 GDP、城市人口数,供给层面的因素为土地成交价格、住宅施工面积,金融层面的因素为货币供应量。
(2)商品住宅价格长期形成机理。若不考虑各长期形成因素的滞后性影响,商品住宅价格的长期静态形成机理为:货币供应量、人均 GDP、城市人口数、土地成交价格等因素对商品住宅价格的作用显著为正,而住宅施工面积对商品住宅价格的作用显著为负;并且,它们对当期商品住宅价格的影响程度排序依次为:货币供应量(0.295)>  城市人口数(0.254)>  人均 GDP(0.178)>  土地成交价格(0.124)>  住宅施工面积(-0.095)。考虑到各长期形成因素的滞后性对商品住宅价格的动态影响,并将商品住宅价格本身的滞后性考虑其中,得到商品住宅价格的长期动态形成机理:商品住宅价格本身、人均 GDP、货币供应量、土地成交价格、城市人口数等因素的增加或升高均对商品住宅价格的上涨有显著的推动作用,住宅施工面积的增大则能有效抑制商品住宅价格的上涨。各因素的滞后性对商品住宅价格波动的贡献度从大到小依次为:商品住宅价格本身 45%,货币供应量 16.8%,人均 GDP 14.2%,城市人口数 9.8%,土地成交价格 7.2%,住宅施工面积 7%。可见在长期中,除商品住宅价格自身的滞后性影响外,货币供应量的不断增加是商品住宅价格上涨的首要因素,由人均 GDP 提高导致的购买力提升、城市人口增加带来的购房需求增长等需求因素是商品住宅价格上涨的根本动力,在此基础上土地资源的有限性、土地供给的无弹性等供给因素又助推了商品住宅价格的进一步上涨。
参考文献(略)

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