【房地产价格调控问题研究文献综述3400字】

房地产价格调控问题研究国内外文献综述1.1国外研究现状国外学者较早地开始研究商品住房价格问题，且研究更加深入和系统，文献众多，并取得了许多相关成果。17世纪末，土地价格和极差租金概念开始出现在人们的视野中，从而打开了房地产市场研究的帷幕。大量科学研究人员从不同角度和与之相关的土地资源对房地产进行分析。当时有两种主流思想被认可，一个是现代资本主义的土地经济理论，另一个是马克思代表的马克思主义土地经济理论。这些理论成果的出现为房地产市场发展的相关理论研究奠定了基础[1]。除了市场本身的自我调节之外，对商品房的调节还有政府的宏观调控。如YZhang等人在2015年利用我国2002年至2013年的省级数据研究了人口红利对房地产价格的影响。使用PVAR模型和脉冲响应函数（IRF）进行分析，研究表明，人口红利的变化可能会导致房地产价格的波动。人口红利不仅可以直接影响房价，而且可以在房地产贷款机构等中介机构的帮助下间接影响房价[2]。OhmanPeter和YazdanfarDarush在2018年的研究中探讨了银行贷款与房价之间的Granger因果关系。通过基于向量误差修正模型的Granger因果关系检验，分析了包含2005年9月至2013年10月的房屋价格、银行贷款、消费者价格指数和抵押贷款利率的月度时间序列数据，得出房贷利率高低可以改变房子的供需关系，即高房价与银行房贷存在一定关系[3]。Mohd、Jamil和Johari（2020）REF_Ref70103174\r\h[4]综合分析关于建模技术在房价预测上应用的文献，其中包括：人工神经网络、特征价格模型、模糊逻辑系统、支持向量机、线性回归、决策树、随机森林、偏最小二乘、多回归分析、空间分析、梯度提升、岭回归等等，并且分析和比较了这些模型的优点以及缺点。Robstad（2018）基于贝叶斯结构风险值模型，对货币和信贷政策与房价的相关性关系进行了研究，分析结果显示相较于信贷政策，货币政策对房价的影响更大，同时货币政策的影响微乎其微REF_Ref68114751\r\h[5]。SatishMohan和AlanHutson在2019年的研究中使用了统计分析方法来定量分析原油价格，消费物价指数（CPI），30年期抵押贷款利率（IR），失业率（UR）和道琼斯工业平均指数（DJIA）随着时间的推移，这五项主要宏观经济指标对房价的影响。此外，住房价格通过住房价格指数（HPI）进行衡量，并被视为会影响自身的变量。通过矢量自回归统计模型分析，使用美国纽约阿默斯特镇的实际房屋销售价格（1999-2008年）和宏观经济指标的时间序列数据（2000-2017年），得出30年期抵押贷款利率和住房价格指数对住房价格的影响在统计学上是显著的，抵押贷款利率影响最大，其次是失业率，其次是道琼斯工业平均指数和消费物价指数[6]。1.2国内研究现状与国外一些国家相比，我国房地产市场的研究起步较晚，理论研究的成果还相对较少。但是，它在过去十年中发展迅速，并取得了明显的进步。我国这个领域的大多数研究都集中在价格变化上。2013年，王敏和黄灌选择了我国大中城市商品房的相关纵向数据，构建了数据模型。他们从我国的宏观调控出发，在社会因素和经济状况保持不变的情况下，分析并研究了我国的商品房限购政策和房地产开发商要支付的房地产税对于房地产价格的影响。实证分析表明，商品住房的限购政策可以在实施初期有效地控制房价，但从长远来看，它并不能有效地控制房价；房地产税的征收也是如此，在短期内看起来可以降低我国的房地产价格，但对长期房价来说可能发挥的影响效果也并不明显[7]。在宏观方面的研究中，张世涵（2018）总结现有研究发现经济发展、居民收入、人口、城镇化、利率、货币供应量等指标水平越高，房价相对会越高[8]。在微观影响因素方面上，陈冠南和陈少晖（2020）通过收集多个OECD国家的房地产业样本，以实证分析的方式探索房地产税和房价之间关系，最终得出房地产税仅在短期内会对房价产生影响，而房地产税对房价的改变不存在长期效应[9]。李稳（2017）分析了房价影响因素，并且对房价影响因素进行分析和思考，阐述了当前房价影响因素之间的经济因素，文化因素。住房面积和人均收入对房地产价格影响进行深入研究。提出了改善房价问题的有效方法[10]。张明恒（2020）为调控我国房地产价格目前这种非理性上涨态势，我国相继采取了一系列措施，比如紧缩货币政策、土地政策、增收房地产税等措施，但实际效果并不理想。我国政府出台的房地产直接调控政策，如限购条件政策、住房保障政策、公积金政策、调节首付比例政策来对房地产市场进行调控[11]。缪萍萍（2018）以安徽省2010-2017年的季度数据为例，基于VAR模型，运用协整分析、因果检验、脉冲响应和方差分解等方法进行了实证分析。研究结果表明，长期以来，房价的波动对安徽省居民的消费产生了明显的财富效应，同时，可支配收入对消费具有正效应[12]。周亮锦等（2019）以1999-2017年的数据为基础，这些数据涵盖了我国35个大中城市，对导致房价造成波动的原因进行研究，研究对象分别是国家、区域。研究结果显示：房价预期对房地产价格有明显的促进作用，该结果适用于全国以及区域范围，同时相较于其他因素，大多数地区房价预期的影响力度更大REF_Ref68104801\r\h[13]。韩立彬和陆铭（2018）认为土地供给放松和收紧的城市相比，后者的房价上涨更快REF_Ref68104801\r\h[14]。陈林锋、杨伟杰、徐晓伦、郝秀兰（2018）REF_Ref70103093\r\h[15]以浙江省的10个城市为研究对象，选取了7个指标，通过建立多元线性回归模型，得出结论：人均生产总值是影响房价最为主要的因素。任梓铭（2019）REF_Ref70103231\r\h[16]首先建立非线性回归模型并通过灰色预测模型，一步一步在先前的模型中添加变量，优化所建立模型，最终对北京市各个区的房价进行了精准地预测。郑永坤和刘春（2018）REF_Ref70103247\r\h[17]采用ARIMA模型，通过广州市2013年-2016年每个月的房价来进行预测，并利用2017年1月-2017年8月的房价来计算该模型的预测精度，并且使用滚动预测的方法来改进该模型。最后得出结论：使用滚动预测的方法改进的ARIMA模型对房价进行预测更为合理和精确，可以进行推广。2019年，陈继东从宏观和微观两个方面入手，宏观指标包括GDP（国内生产总值）、制造业采购经理人指数、无风险利率和M2变动率。微观指标包括商品房代理销售存量、房地产开工量、商品房存销比、人均可支配收入、收入比和销租比。使用蒙特卡洛方法对样本数据进行采样并对数据执行线性回归分析。房地产开工量，存销比和租售比是影响商品住宅价格短期波动的因素，宏观经济运作和流动性与商品房价格呈现出的相关性较强[18]。2019年，戴正本收集了1995年至2016年的安徽省房地产数据，并对其进行了多元回归。选择的解释变量是地区生产总值，住宅销售面积和城镇人口面积。通过实证研究，发现这三个变量与房屋售价呈正相关[19]。国内对商品房价格的影响因素研究主要是从商品房涉及的主体层次出发，包括的主要是消费者，房地产开发商和政府这三个主体。在此基础上，一些学者还将结合住房本身的特点，如空间固定性、耐久性、投资属性等，对住房市场进行更深入的探讨，试图寻求到影响中国住房价格变化的因素。1.3研究现状评述综上，国内外的许多学者对影响房地产价格因素已经有了很深入的研究，这为本文研究开展提供了很大帮助，但就目前而言，我国房地产行业的发展还不是特别成熟，一系列问题层出不穷：房价上涨过快、投资增幅过高、结构不合理、供求不平衡等等。我们知道无论是人民、企业还是政府都对房价的预测及影响房价的因素格外关注，所以能否准确预测房价对房地产的研究相当关键。于此，本文将在国内学者研究的基础上，以南通市为例，通过灰色预测模型对影响商品房价格的因素进行回归分析，希望找到影响南通市房价波动的真正原因，为制定调控房价政策做出贡献。参考文献：[1]K.W.Chau,BryanD.MacGregor,GregoryM.Schwann.PricediscoveryintheHongKongrealestatemarket[J].JournalofPropertyResearch,2001,18(3).[2]YZhang,HuangTing,LiuHuangjin.Dynamicrelationshipbetweenrealestatepricesandinflationrate[P].,2015.[3]ÖhmanPeter,YazdanfarDarush.BanklendingandhousingpricesinSweden[J].InternationalJournalofHousingMarketsandAnalysis.2018,11(3):498-519.[4]MohdT,JamilNS,JohariN,etal.AnOverviewofRealEstateModellingTechniquesforHousePricePrediction[J].ChartingaSustainableFutureofASEANinBusinessandSocialSciences,2020:321-338.[5]ØrjanRobstad.Houseprices,creditandtheeffectofmonetarypolicyinNorway:evidencefromstructuralVARmodels[J].EmpiricalEconomics,2018,54(2).[6]SatishMohan,AlanHutson,IanMacDonald,ChungChunLin.Impactofmacroeconomicindicatorsonhousingprices[J].InternationalJournalofHousingMarketsandAnalysis.2019,12(6):1055-1071.[7]王敏，黄滢.限购和房产税对房价的影响——基于长期动态均衡的分析[J]．世界经济，2013，（01）：141-159.[8]张世涵.宏观因素对我国房地产价格影响分析[J].中国房地产,2018(24):38-50.[9]陈冠南,陈少晖.开征房产税与抑制房地产价格波动的相关性研究——以7个OECD国家为实证样本[J].福建论坛(人文社会科学版),2020(07):78-88.[10]李稳.房地产价格影响因素实证分析[D].对外经济贸易大学,2017.[11]张明恒.我国城市房地产政策与价格波动的关系研究[D].曲阜师范大学,2020.[12]缪萍萍.安徽省房价波动对城镇居民消费影响分析[D].安徽财经大学,2018.[13]周亮锦,夏恩君,魏星.基于供求关系的房价波动分析[J].北京理工大学学报：社会科学版,2019,21(6):10.[14]韩立彬,陆铭.供需错配:解开中国房价分化之谜[J].世界经济,2018,41(10):126-149.[15]陈林锋,杨伟杰,徐晓伦,郝秀兰.基于多元线性回归的城市商品房价格预测[J].电脑知识与技术,201