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基于省际面板数据的房地产市场非均衡实证分析

来源:网络收集 时间:2026-09-19
导读: 本文从25个省际数据出发,通过建立3个不同特征的面板模型,考察房地产价格对房地产市场非均衡的影响及其省际差异。由于行业本身特征与公共政策的时滞效应,未来控制的方向在于正确引导消费者对价格的理性预期,建立与完善经济预警机制. 基于省际面板数据的房地产

本文从25个省际数据出发,通过建立3个不同特征的面板模型,考察房地产价格对房地产市场非均衡的影响及其省际差异。由于行业本身特征与公共政策的时滞效应,未来控制的方向在于正确引导消费者对价格的理性预期,建立与完善经济预警机制.

基于省际面板数据的房地产市场非均衡实证分析

基于省际面板数据的房地产市场非均衡实证分析石薇 田一淋 z,(.海立信会计学院工商管理学院, 1上上海 203; 2上海申银万国证券股份有限公司投资银行总部, 043 .上海 20 3 ) 00 1摘要:本 ̄A 2个省际数据出发,通过建立3 k5个不同特征的面板模型,考察房地产价格对房地产市场非均衡的影响及

其省际差异。由于行业本身特征与公共政策的时滞效应,未来控制的方向在于正确引导消费者对价格的理性预期,建立与完善经济预警机制。关键词:非均衡;面板数据;预期

中图分类号:F 2 24

文献标识码:A

文章编号:10— 9 X(0 9)3 0 1— 3 042 2 20 0- 070

引言

二、基于省际数据的面板实证分析

瓦尔拉斯均衡认为市场体系中的所有市场可以通过价格运动而使供求达到均衡,而非均衡理论认为,由于市场竞争的不

1方法说明与变量解释 .非均衡理论认为,市场总量的非均衡表现为市场未被出清,

完全性、交易成本的存在、信息的非对称性和预期的不确定性等原因,市场价格以刚性或粘性出现,缺乏弹性,因此,价格

市场上有效供给与有效需求不一致,市场上存在超额供给或超额需求。当存在超额需求时,供给方不会被迫去生产愿意生产之外的量;当存在超额供给时,买者不会被迫去购买愿意购买之外的量。影响房地产供求的因素与指标相对较多,为考察房

调节机制的作用是有限的,现实经济中存在着非均衡常态,表现为局部市场的供求不平衡、宏观层次上的资源非充分利用、 资源的短缺等。房地产本身特有的空间不可移动性、异质性决定了其易于产生非均衡倾向。目前我国的房地产市场机制不完善,市场失灵、信息不对称和价格刚性致使我国房地产市场呈现出典型的非均衡状态。与快速增长的国民经济和迅速升级的产业结构的要求相比,我国房地产市场非均衡已成为制约市场发展的突出矛盾。房地产市场非均衡以房价上升和供给结构性过剩为典型特征,各省际与城市的房地产市场发达水平的不同加大了其非均衡度的地域分异。 目前,将非均衡理论与中国具体国情相结合的房地产非均衡研究主要集中于房地产市场的总量、价格的非均衡,如:季朗超 (0 5运用B

ret18 ) 20 ) ukt 9 8非均衡交易函数模型,通过房地 (产开发投资、商品房销售面积、商品房销售额与商品房竣工面积四个变量的N S L的非线性迭带回归来计算总量非均衡度;童

价波动对房地产市场总量非均衡的影响程度,本文根据现行的统计数据指标体系,对相关因素进行简化,选取了具有代表性的三个指标:住宅市场平均销售价格 (P、销售面积 (o) s) s与人均年可支配收入 (N ) IC。

销售面积(Q) s衡量了市场实际供给或需求量。价格是引起有效供给与有效需求变动的重要影响因素,平均销售价格越高, 则有效供给水平越高,有效需求水平越低,越易于产生总量非

均衡倾向;因此采用住宅市场平均销售价格 (e来衡量价格变 s)动所引起的房地产市场有效供给水平与有效需求水平的相对变动。由于s观察到的仅是各期交易量 Q,无法直接获得同期商 Q t品有效供给量和有效需求量的数据,而人均年可支配收入是影响有效需求的重要因素,因此,采用人均年可支配收入 (N I C)来衡量房地产有效需求水平。人均年可支配收入越高,则住房消费的有效需求越大。

光毅等 (o 8 ̄ 2o )

建立半参数回归模型和扩展的半参数回归模

型,对中国的房地产价格非均衡进行实证分析。笔者认为:①房地产市场非均衡表现为总量、价格的非均衡,而价格的非均衡与

考虑房地产市场非均衡性的省际差异,模型使用包含各省际地域范围的面板数据,面板数据指在时间序列上取多个截面, 在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据,即是把

总量非均衡是相互影响的,房价非均衡通过影响有效供需引起

总量非均衡度的变化;②基于中国国情,房地产市场非均衡程度应考虑其地域分异。基于以上考虑,本文通过2个省际面板 5数据,通过建立面板模型考察房价变动对总量非均衡程度的影响,并充分考虑这种影响的区域差异性,提出了政策建议。收稿日期:2 0— 4 0 090— 2

截面和时间序列数据融合在一起。同时尽可能地减少由于截面数据造成的异方差影响,选择可行的广义最小二乘法( L ) G S估计。 数据来源于《中国统计年》( 9 5 2 0年 ) 19— 0 7,地域范围包括:北京、天津、河北、陕西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、

作者简介:石薇( 90 ) 1 8一,女,湖北人,讲师,士,主要从事产业经济,房地产经济研究;博 田一淋(9 0,女,广东人,博士,主要从事房地产金融研究。 1 8一)

1 7

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