基于Carey修正模型的商品住宅价格上涨动力因素及形成机理研究来自35个重点城市的面板数据

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1、基于Carey修正模型的商品住宅价格上涨动力因素及形成机理研究来自35个重点城市的面板数据西安建筑科技大学硕士学位论文 基于Carey修正模型的商品住宅价格上涨动力因素 及形成机理研究-来自35个重点城市的面板数据 专业：技术经济及管理 硕士生：谷倩 指导教师：兰峰 教授 摘要 纵观我国几十年间的房地产业发展历程可以发现，虽然从长期看来商品住宅价格呈现稳步增长趋势，但是在不同时期由于经济、政治和投机等因素，影响价格上涨的趋势和特征存在差别。作为我国城市建设的基本单元和人们日常生产生活的必要组成部分，商品住宅价格上涨对于我国城镇化建设和社会发展有着决定性影响。 基于以上考虑，本文对Carey理论

2、模型进行重新修正，采用建设部重点监控的35个大中城市1998-2003年及2004-2010年两阶段的面板数据,分别建立个体固定效应和个体随机效应面板数据模型进行实证检验，分析结果认为：土地成本、建材成本、城镇居民人均可支配收入、城镇人口总数、广义货币供给量以及心理预期是我国商品住宅价格上涨的主要影响因素，继而针对不同影响因素提出相应的政策建议，以期能提高政府对于商品住宅市场的政策调控效果。 本文通过检测和判定商品住宅价格上涨的关键影响因素，对住宅市场运行特征和趋势做出分析和预测，对于保障商品住宅市场健康发展、维持国民经济稳定和社会和谐有着重要的实际意义。本文通过检测和判定商品住宅价格上涨的关

3、键影响因素，对住宅市场运行特征和趋势做出分析和预测，对于保障商品住宅市场健康发展、维持国民经济稳定和社会和谐有着重要的实际意义。 关键词：商品住宅价格；上涨机理；Carey模型；面板数据 论文类别：应用研究 I 西安建筑科技大学硕士学位论文 II 西安建筑科技大学硕士学位论文 Research on the Formation Mechanism And Dynamic Factors of Commercial Housing Prices Based on the Correction Carey Model- Panel Data from Thirty-five Key Cities

4、Specialty: Technology Economy and Management Name: Gu Qian Instructor: Lan Feng Professor Abstract Throughout the decades of real estate industrys development in China, we could found that even housing price is increasing steady in the long term, the characteristics of housing price volatility and f

5、luctuation trend is significant disparity between each period. As the basic unit of China's urban construction and a necessary component of daily life, the volatility of residential price has a decisive impact on Chinas urbanization and social development. Based on this consideration, combined

6、with Carey again amended this article theoretical models, construction Department of Ministry of construction focusing on monitoring and control of three cities and the 35 two-stage panel data, the creation of individual and individual fixed effects panel data models with random effects: an empirica

7、l test, analysis found that: land cost, construction cost, the per capita disposable income of urban residents, urban population, Broad money supply, and expectations is the main influence factors of commercial housing prices in China and then for different factors to make relevant policy recommenda

8、tions, with a 6view to improving the effect of government policies for commodity housing market regulation. So run features on the housing market and make accurate trend analysis and forecasting to safeguard the healthy development of the housing market, maintaining the stability of the national eco

9、nomy and social cohesion is of important practical significance. Keywords: Residential Housing Price ; Fluctuant Mechanis ; Carey model；Panel Data Paper Category: Applied Research III 西安建筑科技大学硕士学位论文 IV 西安建筑科技大学硕士学位论文 目 录 1、绪论 . 1 1.1研究背景和问题的提出 . 1 1.2 研究目标和研究意义 . 3 1.2.1 研究目标 . 3 1.2.2 研究意义 . 4 1.3国

10、内外研究现状 . 4 1.3.1商品住宅价格的形成机理研究 . 4 1.3.2商品住宅价格变化特征研究 . 7 1.3.3商品住宅价格的影响因素研究 . 11 1.4研究方法与技术路线 . 16 2、商品住宅价格上涨的动力因素研究 . 17 2.1商品住宅价格的内涵 . 17 2.2商品住宅价格上涨的动力因素分析 . 18 2.2.1影响商品住宅价格的因素分类 . 18 2.2.2影响商品住宅价格的动力因素 . 19 3、商品住宅价格CAREY模型的变量选取和模型修正 . 25 3.1 Carey理论模型分析 . 25 3.1.1商品住宅市场需求 . 25 3.1.2商品住宅市场供给 . 26

11、 3.1.3商品住宅市场均衡价格 . 27 3.2 Carey理论解释变量的修正与模型重构 . 27 3.2.1 基础变量选取 . 28 3.2.2 研究变量修正 . 29 3.2.3 变量修正后的Carey理论模型重构 . 30 4、基于CAREY修正模型的商品住宅价格上涨形成机理实证研究 . 31 4.1面板数据模型简介 . 31 4.2商品住宅价格上涨作用机理的面板数据模型实证研究 . 33 4.2.1 变量选择和数据来源 . 34 4.2.2 单位根检验 . 35 4.2.3 1998年至2003年第一阶段模型检验 . 36 I 西安建筑科技大学硕士学位论文 4.2.4 2004年至2

12、010年第二阶段模型检验 . 39 4.2.5 运用回归模型预测 . 41 4.2.6 模型计量结果分析 . 41 5、结论与展望 . 45 5.1主要结论 . 45 5.2论文研究的不足与展望 . 45 附录 . 47 参考文献 . 69 致谢 . 77 II 西安建筑科技大学硕士学位论文 1、绪论 1.1研究背景和问题的提出 住宅作为当今城市发展的基本单元为人类提供工作、学习、交往、娱乐和储藏物资的活动空间，是家庭日常生活的根本载体，同时由于其区位的固定性、使用的耐久性和从开发到购置的高价值性使得商品住宅对于我国普通家庭而言是最为重要和昂贵的消费产品。作为生产生活的必须要素，商品住宅市场的

13、高关联性使得住宅价格波动往往会引发关联行业基本面的大幅变动，对国计民生产生重要影响。 回顾我国商品住宅市场发展历程可以发现，虽然起步较晚，但由于改革开放以来的经济体制改革和国民经济的飞速攀升，我国商品住宅市场从发展起步到爆发式增长，再从政策规范到市场震荡整理在短短几十年间不断调整变动，具体可以分为以下几个阶段： （1）第一阶段：1980年1998年住房制度改革阶段 由于建国初期住房供给严重短缺和低租金制度所导致的政府财政不堪重负，1978年邓小平同志提出允许城镇居民自建住房，于是1980年6月全国基本建设工作会议汇报提纲通过了批转，国务院、中共中央正式宣布我国将实施住宅商品化的相关政策措施，由

14、此开启城镇住房制度改革的发展新阶段，并且在接下来的1997年到1999年的中央经济工作会议以及政府工作报告中，中共中央政府明确提出了把房地产市场发展成为促进我国国民经济的新的经济增长点，房地产市场迎来前所未有的发展契机，而房地产业也逐渐成为带动国民经济发展的支柱产业。 （2）第二阶段：1998年2007年住宅市场蓬勃发展阶段 伴随着住房分配制度改革我国的住房存量开始释放，劳动、资本等生产因素流动加快，开发投资主体趋于多元化，全国住宅市场区域分化逐渐明朗，住宅产品供给结构得以完善，此时期内住宅价格呈现快速增长态势。尤其是二十一世纪以来，我国房地产业发展步伐更快，伴随着我国国民经济的持续高速发展以

15、及城市化的快速推进，2000年至 2008 年我国房地产开发投资额年均增长 22.99%，房地产业和建筑业增加值占 GDP 的 79%，房地产投资占固定资产投资的比重平均为 16.37%1，。同时得益于房地产产业链长、波及面广、带动效应强的产业特征，1 西安建筑科技大学硕士学位论文 在这段经济快速发展时期各关联行业迅速发展。 （3）第三阶段: 2007年2008年住宅市场规范调整阶段 由于住宅市场的蓬勃发展，银行、股市和融资机构对于商品住宅的投资逐渐增大，社会其他行业资金也呈现出日益扩张态势，对我国房地产市场产生强烈的刺激和推动作用，继而引发商品住房价格的过热增长。为保证商品住宅市场的平稳健康

16、发展、抑制房地产市场出现的越来越多的市场投机现象，政府在2007 年下半年陆续出台实施了多项房地产市场宏观调控政策，以期通过相关政策的出台与叠加效应，形成对市场的打压，抑制部分城市商品住宅价格持续高涨的现象。随后2008年由于房地产业受到世界金融危机和国内经济下行的双重外部压力开始行业内部调整，大部分城市的房地产市场开始逐步进入到了市场观望期，并出现房价的下调和成交量的萎缩。此时期内住宅价格整体处于略降和升幅缩减的状态。 （4）第四阶段：2009年2010年上半年住宅市场价格反弹阶段 在此期间由于政府一刀切的宏观调控政策在具体实施过程中存在各种技术瓶颈，因而导致调控力度和政策效果并未达到预期程

17、度，因而商品住宅市场在经过观望期的短暂调整后在全国范围内又出现住宅价格的普遍上涨和某些区域及城市的暴涨，据全国城市地价监测组发布的研究报告显示，2009年全国住宅平均价格涨幅达25.1%为2001年以来的历史最高水平，而中国社会科学院发布的2010-2011住房绿皮书结果表明2010年9月，全国35个大中城市二类地段普通商品住房平均房价泡沫已达29.5%，严重危及住宅市场的稳步健康发展，从而引发了房地产市场的二次调控：北京、上海、深圳、杭州、南京等城市陆续被迫出台限购令，2011年1月出台的“新国八条”更是将限购范围扩大到全国各直辖市、计划单列市、省会城市等、明确了新房房价调控目标并将二套房贷

18、首付比例达到60%。在政府宏观调控背景下，我国房地产市场进入震荡调整时期。 （5）第五阶段2011年下至今住宅市场震荡整理阶段 2011年以来，房地产调控政策持续从紧及深化，自1月出台楼市“新国八条”后，政府监管、金融税收、需求管理、房源供应等多个领域延续并全面强化了以往的各项政策，给楼市成交带来巨大影响。在销售与资金的双重压力下，全国重点城市商品房销售面积出现明显下降。进入2012年，房地产调控政策依然从严，在1月31日召开的国务院第六次全体会议上，国务院总理温家宝明确提出要继续严格执行并逐步完善抑制投机、投资性需求的政策措施，促进房价合理回归。随着调控政策影响的不断深化和房地产投资经济泡沫

19、的逐渐挤出，我国商品住宅市2 西安建筑科技大学硕士学位论文 场经过震荡调整后开始重新回到稳步发展过程。中国房地产指数系统对100个城市的全样本调查数据显示百城住宅均价自2011年9月开始连续9个月下跌，2012年6月首次止跌后连续上涨。具体来看，百城价格涨幅自8月达到0.33%后连续缩小至9月、10月的0.17%，11月价格涨幅再次扩大为0.26%。11月百城住宅均价为8791元/平方米，回升至年初水平，比1月微跌0.02%，比去年同期下跌0.46%，同比跌幅持续缩小，与2010年以来的阶段性高点（2011年8月）相比跌幅缩小为1%。 综观我国商品住宅市场发展历程不难发现，在不同的经济时期商品

20、住宅价格的关键影响因素不尽相同：住宅市场发展初期由于商品住宅供给存在较大缺口，因而此阶段的住宅价格上涨主要取决于供求关系的调整；而随着住房制度改革和国民经济的迅速发展我国城市建设速度、人均可支配收入和各关联产业发展规模逐步提升，继而带动商品住宅市场蓬勃发展，产品结构不断完善，在此阶段的住宅价格上涨主要取决于经济基本面因素的变动；随着各金融机构出于对商品住宅市场发展前景的乐观预期大量资金投入住宅市场，我国商品住宅价格开始持续过热增长，在此阶段投机和心理预期因素成为影响商品住宅价格上涨的关键因素；而随着政府对于调控商品住宅市场稳步健康发展强硬态度的逐步明朗和一系列调控政策的推行与深化，商品住宅市场

21、疯狂上涨势头得以抑制开始进入调整观望阶段，此时宏观政策性因素又成为推动商品住宅价格上涨的核心驱动力。 根据上文分析，商品住宅作为兼具消费和投资双重属性的复杂性商品，其价格上涨决定于宏观和微观多种影响因素。那么哪些因素对商品住宅价格上涨较为显著，不同时期内各影响因素对于住宅价格的影响程度如何，这些都是商品住宅价格理论和实践研究中亟待解决的问题，对深入研究住宅市场价格上涨形成机理，具体描述住宅价格上涨趋势与特征有重要的实际意义。 1.2 研究目标和研究意义 1.2.1 研究目标 本文针对2004年以来全国范围商品住宅价格呈现间歇性持续上涨现象，结合住房市场实际运行特征对商品住宅价格上涨影响变量进行

22、修正，继而建立商品住宅价格上涨Carey理论修正模型，结合样本城市分阶段的面板数据分别建立个体固定效应和个体随机效应面板数据模型进行实证检验，探讨并分析住宅价格上涨的主要动力因素和形成机理。 3 西安建筑科技大学硕士学位论文 1.2.2 研究意义 商品住宅作为我国国民经济的重要组成部分，价格波动牵涉到社会生活的方方面面：从微观层面看影响着家庭消费支出和生活水平；从区域城市角度分析城市或区域整体竞争力的关键决定因素；从国家层面看对于产业结构、政策调控和国民经济发展均有深远影响。商品住宅价格持续上涨不仅将削弱居民的消费能力，提升普通家庭的生活成本，对城镇居民家庭生活产生直接影响，同时也将导致银行和

23、其他金融机构产品结构失衡，加剧信贷风险会继而影响金融安全和社会稳定；同时考虑到房地产业对于其他产业的关联作用，房地产业的动荡调整将导致国民经济发展的减速和衰退，对我国城市建设和公众生活带来不利影响。因此定性与定量分析错综复杂的房价影响因素，分析并描述住宅价格上涨形成机理对于政府制定切实有效的住宅价格宏观调控政策，保障商品住宅市场稳步健康发展有重要的实践意义，同时还将进一步扩充我国商品住宅价格研究边界，增强商品住宅价格的理论研究深度。 1.3国内外研究现状 国外学者关于商品住宅价格方面的理论研究起步较早，最早可以追溯至传统的供给与需求模型2，并且由于住宅商品化程度较高，住宅市场较为规范和成熟因而

24、统计数据的可获得性较强，可靠程度较高，所以国外现有关于商品住房价格的相关理论和实证研究更为系统和完善；而国内关于商品住宅价格的理论研究自98年住房制度改革以来才逐渐起步，由于理论体系和研究数据的匮乏多数情况下是在借鉴国外成熟的研究思路和方法对我国商品住宅市场进行探索性研究。总体来看，国内外关于商品住宅价格的理论研究主要集中在以下几个层面： 1.3.1商品住宅价格的形成机理研究 由于商品住宅兼具消费品和投资品的双重属性使得商品住宅的供给比其他耐久型消费品更具弹性，导致住房价格的变动趋势难以通过其他替代性消费品来反映，因此针对于住房价格形成机理的专项研究已经成为国内外经济发展理论研究中的热点区域。

25、 Whitehead2 (1971) and Bowden认为住房需求主要决定于住房价格、家庭收入、家庭数量和住房消费成本，而住房供给主要取决于住房价格和建设成本，基于此通过建立住房市场的供需均衡模型研究住房价格的形成机理。通过对于住房供给4 西安建筑科技大学硕士学位论文 和需求模型的研究发现租金价格对住房需求影响较为明显，而租房成本间接影响到住房成本，因而这两个变量均会对住房价格产生显著影响。 3Janssen et al. (1994) 与Chen and Tsai (20074) ，通过理论模型分析认为住房供给相较于需求存在滞后，因而在研究住房价格的理论中必须考虑住宅供给与需求间的领先与

26、滞后关系，同时考虑到由于当期的住房价格对建设单位的开发决策有决定性影响，所以研究认为住房价格与供需结构间存在存在双向影响。 Goodman5（1988）；Haurin and Kama6ra（1992）； Grange and Pretorius7（2000）； Dusansky and Koc8（2007）研究认为公众对于住房选择只有两项：租赁或者购买，因而住房租赁与买卖市场间存在替代效应，住宅租赁市场的波动和租赁成本的变动影响着住房价格的波动。 Mayer and Somerville9（2000）；Goodman and Thibodeau10（2008）认为建设成本作为住房供给层面的关

27、键因素也对住房价格有着决定性作用。研究发现住房供给弹性与实际建设成本间存在负向关联，短期内住房建设成本是从供给层面决定住房价格的关键因素。 Rosen and Rosen11 (1980)认为当通货膨胀的预期上升时，随着公众对于房地产的需求增加，住房价值将不断提升。Poterba12 (1984)采用资本市场均衡模型将住房价格表示为住房所有者未来租金收入现金流按税后实际利率的折现值。Rosentha13l（1999）发现当建筑物价格主要取决于建设成本时，住房价格往往会跟随着土地价格的增长而提高。Leung14 (2003)认为即使人口规模保持不变，单纯的经济增长也会促进住宅价格的上升。 Cas

28、e and Shil15ler (1987)研究发现住房价格与房屋价值的偏离程度随着资产交易成本的增加而扩大。买卖双方间的交易信息沟通越有效，住房交易价格才能越接近住房市场价值。随后又基于四个郡的住房数据研究交易的频繁程度与住房价格波动和房屋增值率间的联系，研究发现交易更为频繁的房屋价值波动较小。 Glaeser, Gyourko, and Saks 16(2005)基于美国1950-2000年内十年一度的家庭人口普查统计数据研究发现这段时期内不仅美国住房平均价格不断上涨，同时随着城市化率的提升在地价较高区域的住房建设审核变得愈发严格，因此由于这些区域内住房供给受到限制导致美国住房价格的区域间

29、差异不断增大。 Bostic, Longhofer, and Redfearn 17(2007)认为房屋价值可以区分为土地价值和建筑物价值，考虑到建筑材料和劳动力投入具有弹性，而土地由于不可移动性并且只能享有固定的区位收益，因而从一定层面上讲区位是决定房屋价值和变化趋5 西安建筑科技大学硕士学位论文 势的最根本原因，房屋所属土地价值与房屋总价值的比率越高，房屋升值的潜力和空间就越大。另外由于不同部分的价格变动趋势不同，因而住房价格总体变动趋势由各分部变化程度的加权平均确定。他们选取Wichita和Kansas州的实证数据，结合土地利用率等指标研究发现由于大都市和临海繁荣区域的住房利用率较高，因

30、而这些区域的房屋价格升值波动较其他地区更为明显。随后Bourassa, Haurin, Haurin,Hoesli, and Sun18 (2009)通过近似研究再次证实此观点。Redfearn19 (2007)通过对新西兰的实证数据检验同样得出以上结论，同时进一步发现当住房市场繁荣发展时，更高的土地利用率会带来更明显的房屋溢价，相应的，当住房市场处于衰退期时，利用率高的土地住宅价格贬值越明显。 与之相对，国内由于商品住宅市场起步较晚，关于住房价格形成机理的研究目前主要停留在理论分析和样点城市实证检验阶段： Raymond Y. C. Tse and James R. Webb20（1998）

31、选取香港住房市场住宅实际增长率、通货膨胀率、折现率和租金价值比等指标，结合住房价格的一般均衡模型研究住房价格形成机理。研究认为住房价格可以表示为住房租金水平的指数和线性函数组合形式。只有当租金价值比在一定范围内并且不断减小时房屋升值率才会大于通货膨胀率。而当租金价值比等于折现率时住房价格才会趋于均衡。 彭海涛.李世蓉21(2000)针对房地产市场供需矛盾突出、结构严重失衡的实际情况，从理论分析的角度探讨了我国房价机制的构成及功能、调节对象和作用方式，研究认为房地产价格是房地产价值构成的货币表现，房地产生产价格由房地产开发成本、利润和税金三部分构成，房地产价格的形成基于房地产价值，但同时也受货币

32、因素、商品供求关系和上层建筑及政策调控的影响，具体到房地产产品定价，则必须遵从“来源于消费市场，决定于开发市场，最后为消费市场所认可”的指导思想。 吴群.高慧琼22(2006)参考南京市2000-2005年的城市人口、用地供给、开发投资、和住宅竣工面积等统计数据分析南京市在观测期内的价格波动形成机理。研究认为供需矛盾是推动南京市商品住宅价格上涨的根本原因。住房的生产成本只是住房价格的构成要素，供需结构是房价波动的决定因素，南京市在观测期内的住房价格形成主要遵循非价值价格理论。 杨波23(2007)从住宅供给和需求的竞争机制出发，引入土地价格、生产成本、开发资金量、消费者收入水平、住宅预期价格和

33、利率等指标建立住宅价格变动模型，研究认为居住性需求增加是引发住房价格上涨的初始原因，继而随着土地价6 西安建筑科技大学硕士学位论文 格的增长从供给方面推动住房价格上涨，而住宅预期价格的提高则从需求层面带动住房价格攀升，在土地价格推动和投机性需求的拉动作用下,住宅价格具有轮番持续快速上涨的特点。 李云24（2010）从影响房屋价值的基本面因素、市场因素和心理预期三方面出发将住房价格波动分解为主要取决于人口增长和经济发展的趋势波动、由房屋供需结构决定的循环波动和社会普遍经济预期对于住房价格的影响程度，研究认为决定住房价格波动的最核心因素是住房供需结构，但政策调控和土地和城市化规模约束同样会对住房价

34、格产生影响。 兰峰25（2010）着眼于商品住宅市场的供求结构和均衡价格，结合19982007年的全国商品住宅平均价格实证数据建立商品住宅价格的carey模型研究商品住宅价格的波动机理。研究认为居民可支配收入水平、土地成本、建材成本、心理预期和投机炒作是商品住宅价格的形成和波动过程中的主要影响因素。 邓长荣.马永开26（2010）综合考虑宏观和微观层面的经济因素，选取收入、住宅供给量、土地供给、土地开发量、土地价格、住宅需求和银行贷款等指标建立住宅价格多层面因素模型，研究认为住房价格在地区间存在差异，长期来看住房均衡价格主要决定于银行信贷等宏观因素和住宅需求与供给、土地价格、土地开发等市场因素

35、，且不同因素对于不同地区的住房均衡价格影响程度不完全相同。 1.3.2商品住宅价格变化特征研究 （1）商品住宅特征价格研究 由于传统的价格估计方式难以区别产品特征和市场冲击对于住宅价格波动的影响，因而研究学者和机构开始考虑引入由Gr 28iliche27,s(1964, 1971).Berndt.Griliches and Rappaport 29(1995)所提出的特征价格模型研究住房价格波动特征。美国经济分析局从1963年开始为分析随着建设成本的稳步上升的住宅价格变动趋势采用特征价格模型对国家新家住房平减指数作出预测。荷兰、挪威、瑞典、美国将特征价格指数作为住房市场的官方研究指标OECD3

36、0 (1997)。 Kain 31and Quigley (1970)开创性地引入房屋单体特征、邻域特性和与中央商务区的距离等指标通过建立住房特征价格模型对商品住宅价格变动趋势作出预测， Bowen 3233et al. （2001）; Malpezzi （2003）认为房屋建筑特征、社会和自然环境（邻域特征）和与市场的距离是住房特征价格模型的关键变量。 Heikki34la et al. (1989)列举大量采用特征价格模型研究住宅物业和土地价值7 西安建筑科技大学硕士学位论文 决定因素的研究文献，发现大多假设核心城市拥有标准的城市经济模式，而区位因素主要参考与中央商务区的距离。Alonso

37、 35（1964）; Mi36lls （1972）; Muth 37（1969）， Kain and Quig38ley (1970)早期研究所包含的与中心商务区的距离指标统计检验不够明显，即就是说物业距离对于住房价格的影响程度有限。W39itte et al. (197940)首次尝试将Rosens (1974)关于隐性市场的理论加入住房特征价格模型，在邻域属性中增加与中央商务区距离的参考指标，研究认为空间距离对住房价格的影响结果与理论分析不完全一致。 Noland41 (1979)在对印第安纳州的South Bend的住房特征价格预测模型中增加子区域反距离加权的就业率参考指标，研究结果表明

38、就业率对于住房价格变动有显著影响。Burne42ll (1985)在住房特征价格预测模型中采用由通勤成本划分的制造业就业总数指标分析住房价格变动，研究认为制造业就业总人数对于住房价格波动的影响相较于中央商务区距离指标更为明显。 由于研究需要大量的样本和实证数据，因此国内目前关于商品住宅特征价格的研究主要是针对商品住宅市场发展相对成熟的重点城市的价格影响因素检测： 温海珍,贾生华43（2004）基于商品的异质性假设和市场的隐含性假设，采用杭州市西湖区278套收集杭州市西湖区278套多层和小高层住宅为研究样本，选取建筑质量、社会经济情况、公共服务便利程度、区域的城市规划政策等方面指标建立商品住宅特

39、征价格模型，研究认为住宅特征的重要性程度可以分为建筑质量、生活设施、建筑布局三个类别，这三个类别同样反映出消费者对住宅各个特征的关心程度。 陈永霞,陈民强44（2009）结合南京市自2008年9月到2008年11月3800个住宅样本的实证数据，选取区位、建筑特征、使用年限、交易时间等方面资料建立Hedonic住宅价格特征最优模型，根据模型所确定的住宅各方面特征的隐含价格推算南京市一定范围内的商品住宅价格。 李晓鹏.Elisabete. A. Silva. 傅帅雄45（2011）认为如果能够针对中国商品住宅市场建立良好的指标体系，可以使住宅特征价格模型充分适应中国住宅市场特色，对住宅市场的内在价

40、格特征做出合理解释，继而根据北京市八大主城区635个普通公寓式住宅的有效数据研究发现收取为影响，位于学区房的住宅价格高于非学区房住宅，北部地区住宅总体价格高于南部地区住宅，而当住宅位置与市中心距离超出8公里意外时，地铁对周边住宅价格有显著影响。 贾士军.蔡砥46（2012）采用广州市二手房交易市场的596个高层楼盘的37038 西安建筑科技大学硕士学位论文 个交易样本建立Hedonic住宅特征价格模型测定住宅样本的价格影响因素及其隐性价值，研究认为决定广州市高层住宅价格的主要因素包括与商业中心、公园、地铁的距离，噪音、户型间隔、装修质量、朝向、楼层、使用年龄和阳台数量等因素。 考虑到由于商品住

41、宅特征价格模型需要大量的实证数据以确保模型的拟合程度和预测的准确性，同时针对国内住宅市场如何准确选取特征变量和建立模型尚待商榷，因此国内关于商品住宅特征价格的研究只能说处于初期阶段，随着我国商品住宅市场的发展和研究数据的增加可以预见未来商品住宅特征价格模型在我国住宅市场上将得到更大的应用和研究空间。 （2） 住房市场运行特征研究 相关研究认为由于房屋价值和建筑特征存在差别，因而不同类别房屋的升值和贬值速率不完全一致。Belsky and Dud47a (2002)将波士顿、芝加哥、丹佛和费城的住房分为廉价住房、中等住房和高档住房三个层级，结合1982-1999的住房重复交易数据研究住房价格波动

42、趋势。研究发现这四个城市中廉价住房的年度价格涨跌幅度和波动程度最为剧烈，而高档住房的价格波动和涨跌幅度相对较为平缓。 Poterba48 (1991) and May49er (1993)通过对Atlanta, Chicago, Dallas, and Oakland 19701986 的实证数据检验得出与Belsky and Duda (2002)相反的结论，研究发现高档房屋的住宅价格波动比廉价住房更为剧烈。Smith and Tesarek50 (1991) 通过研究19701985休斯顿大都市统计区的住房市场 统计数据发现在繁荣时期高档住房的升值速率高于廉价住房，但在衰退期的价格贬值同样

43、高于廉价住房，证明高档住房的价格波动更为明显。Seward, Delaney, and Smith51 (1992)通过将福罗里达州1970-1985年间18,722 个家庭的自用住宅重复销售数据研究发现在繁荣期内高档住房的升值速率更快，但在衰退期内三个价值层级的住房贬值没有明显差别。 Muth52 (1988)通过模型模拟出受利率影响的租金水平对于存量住房需求的影响情况。研究认为住房存量会对住房价格波动产生显著影响，而利率的变动会使得住房价格围绕均衡价格上下波动，周期性运行特征非常明显。Miller and Peng53 (2006)发现美国约17%的大都市统计区存在住房价格波动的集群效应。

44、Hossain and L54atif (2007)研究认为加拿大的住房市场价格波动随时间变化而变动。 当住房价格受到投机因素影响而开始逐渐偏离均衡价格时，商品住宅市场泡沫随之产生。由于难以对住房价格及其波动趋势作出预测，因而相关研究者难以9 西安建筑科技大学硕士学位论文 对住房市场的泡沫破裂行为及时提出警告。Clark and Coggin55 (2011)发现即使在2005年12月美国住房市场处于住房价格上涨峰值时许多专家和分析机构依然认为美国住房市场不存在泡沫。Himm56elberg et al.（2005）对住房市场存在泡沫提出质疑，Duc57a (2005)通过研究房价租金比率和实

45、际抵押贷款利率间的联系认为2005年第二季度的住房价格处于模糊地带高于住房均衡价格11.5%但尚不足以产生住房市场泡沫。Zhou and Sorne5859tte（2006）; Glaeser et al.（2008）; Mikhed and Zem?k, 60（2009）则认为住宅市场存在明显的泡沫现象 。McCarthy and Peach61 (2004), Himmelberg, MayerandSinai623(2005), Shi6ller (2005),Casse and Shil64ler(2003,2006), Goodman and Thibodeau65(2008),an

46、d Mikhed and Zemcik66(2009) 等分别从理论和实证检验方面证实美国住房市场存在泡沫。Zhou and Sorne67tte(2006)将住房市场泡沫定义为当住房价格增长速率高于自然指数增长速率时则表明住房市场存在泡沫。Homm and Breitung68 (2010)认为住宅市场泡沫意味着住房价格的爆发性增长趋势，即住房价格波动的时间序列变动间隔小于单位观测期。Mikhed and Zemcik69(2009)采用面板数据确定住房市场存在泡沫。 同样受限于住房市场发展程度和研究数据，在国内关于住房价格波动特征和趋势的研究中仍停留在理论分析究和典型城市的实证研究： 张凌

47、.贾生华70（2007）从均衡变动和非均衡变动两个层面分析住房价格波动的决定因素，研究认为人口、收入和建设成本等经济基本面指标变动是引发城市住房价格变动的决定因素，而地方的宜人性和供给限制是导致城市间价格波动差异的主要原因，这两方面因素决定着商品住宅长期均衡价格的波动趋势。而住宅价格波动的自相关现象和由于价格过度偏离所导致的均值回复现象是引发短期内住房价格非均衡变动的主要原因。宏观经济基本面的波动冲击会通过经济基本面指标引发均衡房价变化，继而产生房价波动自相关和均值回归现象，从均衡和非均衡变化两个层面共同影响商品住宅价格。 洪涛.高波.毛中根71（2005）通过设定自相关系数和收敛系数两个经济

48、学重要指标，结合我国1998-2003年31个省（市、区）的面板数据研究我国住房市场在受到外生冲击时的房地产真实价格波动情况。研究认为住房开发成本越低房地产周期价格波动幅度越小，真实建筑成本较高、真实人均可支配收入较高以及真实税后个人住宅抵押贷款利率较低的地区的房地产真实价格严重偏离均衡价格。可能存在房地产真实价格与住房均衡价格严重偏离，当需求迅速增加的情况下，住房价格将快速攀升。 10 西安建筑科技大学硕士学位论文 洪涛72（2008）参考1998年1月2007年10月国房景气指数中的商品住房平均销售价格分类指数，通过建立我国商品住宅价格的GARCH族模型研究我国住宅市场价格波动的特征和机制

49、，研究证实消费者存在适应性预期，同时住房市场供给存在滞后，当政策调整成为冲击因素时，由于市场内部传导机制需要时间缓冲导致短期效果不明显，而从长期来看将造成持续性影响。 张红.谢娜73（2008）利用谱密度函数并根据谱峰值对合成的房地产市场需求和供给两类指标进行周期识别，得出北京市房地产市场存在基本均衡的供求关系，且得出周期为3年、次周期为7年、商品住宅价格存在长期上涨趋势的结论。 1.3.3商品住宅价格的影响因素研究 ( 1 ) 基本面因素对于商品住宅价格影响 大量文献研究证实住房价格和宏观经济基本因素间存在显著联系。Case and Shil74ler (1990)发现人口规模、实际收入和价

50、格变化自相关对于美国住房价格有显著影响。Stern 75(1992)研究发现人均可支配收入是影响英国住房市场变化的最主要因素。Munro and Tu76 (1996)通过对英国住房市场的Johansen协整关系检验发现家庭收入、实际按揭利率和住房竣工量是影响英国整体住房市场的重要因素。Jud and Winkl77er (2002)研究表明实际收入水平、建设成本、人口增长是引发美国住房价格上涨的主要因素。 Bourassa and Hendershott78 (1995)发现实际工资收入和人口增长是澳大利亚首府城市住房价格上涨的主要驱动力。Abelson et a79l. (2005)研究认

51、为从长期来看人均可支配收入和居民消费价格指数（CPI）与澳大利亚住房价格间存在正向的互动关系，相反，股票价格、抵押贷款利率以及失业率和住房价格与住房存量呈负相关关系。 Capoz80za et al. (2004)通过研究美国1979至1995年间62个大都市地区的住房价格对于收入、人口规模、建设成本和供给总量等因素的波动反应和均值回归情况，发现在特定的时期和地区内住房价格对于不同影响因素的反应程度不尽相同。 Miller and Peng81 (2006)采用美国1990至2002年277个大都市统计区的季度面板数据建立向量自回归（VAR）模型，结合VAMA估计方法研究不可预知的住房价格上涨

52、幅度方差变化，分析大都市统计区住房市场价格波动的影响因素和变动趋势。继而基于各大都市统计区季度数据的未解残差建立广义向量自回归条件11 西安建筑科技大学硕士学位论文 异方差模型分析住房价格波动。研究表明房屋升值率和大都是人居国民生产总值增长率是住房价格波动的Granger原因。 Luo 82et al. (2007)通过检验澳大利亚维多利亚州住房价格和宏观经济变量间的因果联系发现抵押贷款利率、周度工资和失业率是维多利亚州住房价格的Granger原因，同时分期研究表明在不同时期各经济变量对于住房价格的影响程度存在差异。 Karantonis and G83e (2007)研究表明家庭实际收入、新

53、建住房竣工量、投机性投资和实际利率是悉尼住房价格的主要驱动因素。 Tu84 (2000) 同样认为周度工资、名义抵押贷款利率和住房建设总量是影响澳大利亚住房市场的关键因素。 Belayet Hossain and Ehsan L85atif（2009）通过建立广义自回归条件异方差模型(GARCH)和向量自回归模型（VAR），结合季度数据研究随时间变化的加拿大住房价格波动趋势，检测对住房价格波动产生显著影响的微观经济因素，研究住房价格与经济因素间的波动联系。结合VAR、Granger因果关系和方差分解检验结果发现GDP增长率、住宅增值率和通货膨胀率对住房价格波动存在显著影响，而住房价格波动又对G

54、DP的增长、住宅增值和住房价格变动产生反馈作用，进一步的脉冲效应检验发现住房价格的单位波动对于GDP增长率、住宅增值率和通货膨胀率的冲击性质与程度存在显著差异。 Daniel Baldwin Hess and Tangerine Maria Almeida86（2011)通过研究纽约州布法罗市轻轨中转站周边物业价值发现沿着地理直线距离地铁中转站每接近1英尺物业平均价值便提升2.31美元，沿路网距离每近1英尺便提升0.99 美元。因而在轻轨站1/4英尺范围内的住房可以得到13003000美元或者2%5%城市房价均值的额外收益。 而在国内，目前关于商品住宅价格影响因素研究目前限于重点城市和一些典型

55、城市： 张娟锋.刘洪玉87(2010)以北京、上海、天津和重庆四个直辖市以及广州、深圳、杭州、宁波、西安等副省级城市和地级市为研究样本，选取城市收入水平、城市宜人性、人口总量、土地价格、建材价格、住宅预期收益、土地市场化程度等指标从供给和需求两个层面分析建立土地与住宅市场的联立方程模型，研究认为土地市场与住宅市场存在联动性，土地价格是城市间住宅价格差异的内生性决定因素，住宅预期收益、空气质量、土地市场化程度、空气质量和地理位置约束12 西安建筑科技大学硕士学位论文 是城市间土地价格差异的决定性因素。而财富水平、人口数量、建筑成本和犯罪率是住宅价格城市间差异的决定性因素。 张娟峰.贾生华88（2009）基于浙江省29个城市的2004年的住宅土地公开数据和城市人口、居民消费价格指数、人均可支配收入和建材价格等统计指标建立住宅土地价格差异衍生需求模型，研究表明房地产业从业人数、房地产投资额