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社会网络视域下房价波动溢出效应及影响因素分析

社会网络视域下房价波动溢出效应及影响因素分析

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作者：米玉蓉山西财经大学

学位级别：硕士

房价波动一直以来都是社会各界人士关注的焦点。不仅因为房价关系到了国家经济的整体发展,更因为住房是关系到人们切身利益的大事。近年来,我国城市住房价格波动相对明显。从2015年起,全国大部分城市房价整体呈上升趋势。随着经济一体... 详细信息

房价波动一直以来都是社会各界人士关注的焦点。不仅因为房价关系到了国家经济的整体发展,更因为住房是关系到人们切身利益的大事。近年来,我国城市住房价格波动相对明显。从2015年起,全国大部分城市房价整体呈上升趋势。随着经济一体化进程的推进,人口迁移、要素流动日趋频繁,地区之间的联系越来越紧密,城市间房价波动存在一定的空间关联性。当某个地区房价上涨,会传染到其他城市,最终以燎原之势造成整个国家乃至世界的房价波动。城市间房价波动呈现出明显的溢出效应,形成了多线程、复杂的网络结构。因此,明晰城市间房价波动的溢出关系及风险来源,有助于各级政府制定有效的房地产宏观调控政策,防范房地产市场风险冲击,实现跨区域房价协同调控。本文选取了2011年1月-2022年11月的新建商品住宅价格指数,利用TVP-VAR模型和广义预测误差方差分解测度了我国35个大中城市房地产市场房价波动的溢出指数,分析了我国城市房价波动溢出效应的特征。随后,基于测度的溢出指数构建了房价波动溢出有向网络,依次分析了房价波动溢出网络的整体、个体、局部特征,并利用QAP相关分析和QAP回归分析识别了房价波动溢出的关键驱动因素。基于上述实证分析,得出以下结论:第一,我国35个大中城市间房价波动存在明显的空间溢出效应。房价波动平均溢出水平较高的城市,溢入水平也相对较高。但房价波动平均溢出水平较低城市的溢入水平差异相对较大。不同等级、不同区域的城市间房价溢出水平也存在差异。第二,房价波动溢出有向网络整体关系紧密,城市间房价相互影响。从中心度结果来看,北京、广州、南昌、青岛、长沙等城市的度数中心度、中间中心度、接近中心度都较高,位于我国城市房价溢出网络中的中心位置,发挥着重要作用。而海口等城市的中心度较低,处于网络中的边缘位置。从块模型分析结果来看,可以将我国35个大中城市划分为4大板块。其中,北京、天津、石家庄、武汉、长沙、广州、福州、南昌、成都、青岛等10个城市为净受益板块,厦门、上海、杭州、合肥、宁波、兰州、深圳、济南、郑州、南京等10个城市为双向溢出板块,哈尔滨、太原、西安、呼和浩特、南宁、长春、乌鲁木齐、大连、贵阳、西宁等10个城市为净溢出板块,海口、昆明、沈阳、银川、重庆等5个城市为经纪人板块。第三,城市间房价波动溢出关系与城市间的人口数量的差异正相关,与人均GDP差异、金融机构存贷款之和占GDP比重差异、地理距离的差异负相关。基于上述结论,本文为各地政府制定有效宏观调控政策,实现跨区域房价协同调控提出以下建议:第一,在制定房地产宏观调控政策时,既要考虑本地房地产市场特征,也要将城市间房地产的传导路径和作用机制纳入分析框架,从而降低其他城市房价波动对本地区住房政策实施效果的影响。第二,提出差异化的调控政策,避免出现“一刀切”的现象。第三,推动区域经济协调全面发展。第四,建立健全的房地产风险预警机制和信息披露机制。

关键词：房价波动溢出效应 TVP-VAR-DY模型社会网络分析

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