住房价格中的投资属性与消费属性研究

发布时间：2020-11-09 21:28

　　 通过估计我国城市住房需求的收入弹性，本文得出初步的推断：我国城市住房较高（在分析期1998-2007年）的收入弹性也意味住房具有超过普通消费品的投资属性。控制住房价格，以避免房地产过分繁荣导致的社会资源配置失当，其关键是区分住房的投资性需求及消费性（自住）需求。本文的创新之处在于从消费者的利润最大化及显示偏好等行为约束的基础上，利用代数推导得到替代的间接效用函数建立模型进行研究，估计出我国主要城市住房的消费需求及投资性需求，并与美国九个样本城市，经济合作组织（OECD）主要国家情况进行横向及时间序列上的纵向对比。对我国主要城市的住房市场投资及消费状况进行判断，对解决由于住房投资性及消费性需求等数据的较难获得导致的研究困难是一个探索。 数量分析结果表明，2006年后我国35个大中城市住房非居住需求的投资需求上升。从住房基本发展要求来说，对于满足居住性需求的目标有所偏离，2005年前消费需求不断增加的趋势有所改变。对比OECD国家及美国九个样本城市不同年份的数据发现，我国城市住房的投资需求比例比OECD部分国家差异并不是很大。比美国平均水平我国城市住房的投资需求比例偏大，尤其是2006年后我国住房投资需求比例“不断上升趋势”是其他国家及美国的城市少见的。 从收益的角度考虑，住房风险溢价的投资属性（资本利得）及消费属性（租息率）分解表明，我国的2006年后住房投资需求上升同时资本利得占住房风险溢价比例较高的情况似乎说明住房投资属性明显。 事件研究表明，政府改变利率的住房调控政策在某种意义上是“顺周期”的，即：政府通过利率来防涨，市场反而涨，政府想防过冷的跌，市场反而跌。这种“顺周期”现象是住房投资属性的一个重要表现。通过世界杯，奥运会大型体育赛事举办城市或国家的分析发现，大型体育赛事对住房累积平均异常收益更可能产生一个正的趋势一致的影响。 住房作为一个具有投资属性的产品，从抗通胀及贷款便利性可以解释一部分溢价来源。 从政策上说，要避免盯住住房价格或相关指数进行调控。应适当关注住房的投资属性及消费属性并从控制住房投资需求入手。建立高效和合理的投资市场，提供安全和丰富的投资品种，为普通消费者提供丰富和安全性较好的投资选择。以避免由于缺乏安全的投资选择及投资品种而对住房的投资需求过于旺盛，导致住房价格投资性的上涨。在住房的交易、房屋贷款、房屋保有等环节进行适当调节，包括设计有关税收等，以控制投资需求。
【学位单位】：中国社会科学院研究生院
【学位级别】：博士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F224;F293.3
【部分图文】：

CHANGSHA_ZP 0.795728 0.804245 0.989411 0.3233GUANGZHOU_ZP -0.211747 1.219393 -0.17365 0.8623SHENZHEN_ZP 1.317135 1.508157 0.873341 0.3832NANNING_ZP 1.893025 1.247828 1.517055 0.1304HAIKOU_ZP -0.252451 0.616392 -0.409562 0.6824CHONGQING_ZP 0.605175 0.323039 1.873379 0.0621CHENGDU_ZP -0.521785 0.765517 -0.681612 0.496GUIYANG_ZP 0.42735 0.404947 1.055323 0.2922KUNMING_ZP 1.290924 0.423956 3.044948 0.0025XIAN_ZP -0.518852 0.290463 -1.786295 0.0751LANZHOU_ZP 0.515107 0.320486 1.607269 0.1091XINING_ZP 1.371214 0.324874 4.22076 0YINCHUAN_ZP 0.884587 0.390606 2.264654 0.0243URUMICHI_ZP 0.447415 0.360843 1.239915 0.216R-squared 0.992557 时间: 1999 2008Adjusted R-squared 0.990723 截面观察城市 : 35F-statistic 541.156 汇总的观察数: 350其中带*系数估计值以 95%的置信度不等于 0，带**系数估计值以 80%的置信度不等于 0。

图 4-3 35 个城市投资性需求系数及消费需求系数下面是不同年份模型估计的投资系数及消费系数。表 4-5 不同年份住房消费及投资系数估计估计方法: Pooled EGLS (Cross-section weights)消费系数 标准差 T 统计量 投资系数 标准差 T 统计量1999 0.422333* 0.115689 3.65058 0.638387* 0.115977 5.5044282000 0.548185* 0.050575 10.839 0.542656* 0.052142 10.407232001 0.597815* 0.082658 7.23242 0.496264* 0.085727 5.7888542002 0.737689* 0.128757 5.7293 0.346165* 0.127696 2.7108432003 0.85024* 0.16905 5.02952 0.268625** 0.16472 1.63082004 0.851314* 0.14944 5.696692 0.297357* 0.142167 2.0916012005 1.198502* 0.23663 5.064875 -0.081584 0.229764 -0.3550782006 0.777173* 0.187497 4.144983 0.337116* 0.185039 1.8218642007 0.858936* 0.185942 4.619386 0.274403** 0.181363 1.5130022008 0.732709* 0.1971 3.717448 0.407974* 0.19398 2.103171其中带*系数估计值以 95%的置信度不等于 0，带**系数估计值以 85%的置信度不等于 0。

BondSHENZHEN -0.219725 1.785108 -0.123088 0.9022BondNANNING 1.216632 1.129159 1.077468 0.2825BondHAIKOU -0.587156 1.05066 -0.558845 0.5769BondCHONGQING -0.141498 0.322362 -0.438942 0.6612BondCHENGDU -0.46634 0.582015 -0.801251 0.4239BondGUIYANG 0.033457 0.319033 0.10487 0.9166BondKUNMING -0.987103* 0.494972 -1.994259 0.0474BondXIAN 0.204671 0.202386 1.01129 0.313BondLANZHOU -0.013943 0.27921 -0.049936 0.9602BondXINING 0.672521 0.551907 1.218541 0.2244BondYINCHUAN -1.37982** 0.968421 -1.424814 0.1557BondURUMICHI -0.072817 0.422309 -0.172426 0.8633R-squared 0.994371 时间 : 2000 2008Adjusted R-squared 0.991583 截面观察城市 : 35F-statistic 356.6722 汇总的观察数: 315其中带*系数估计值以 95%的置信度不等于 0，带* *系数估计值以 80%的置信度不等于0。
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本文编号：2876990