【房住不炒政策下房地產市場若干問題研究文獻綜述4800字】

PAGE2房住不炒政策下房地產市場若干問題研究國內外文獻綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u131711引言 192172調控政策與居民消費 1298293宏觀政策對房地產市場價格的影響分析研究 2216023.1國外研究現(xiàn)狀 2227223.2國內研究現(xiàn)狀 322316參考文獻 41引言2015年以來，中國大陸房價逐步走高，接連攀升。到2016年，各地房地產市場溫度過熱，多個城市房價出現(xiàn)暴漲。根據國家統(tǒng)計局數據，截至2016年5月，70個大中城市新建商品住宅和二手住宅價格環(huán)比上漲的城市分別有60個和49個。2016年底，中央經濟工作會議上首次提出“房子是用來住的，不是用來炒的”，這次會議為此后長期房地產市場的發(fā)展奠定了基調。2017年，全國各地區(qū)均相應出臺配套政策，包括限制購房者資格、限制購房者信貸、限制交易稅、限制房地產企業(yè)融資、限制土地出讓行為、限制出售交易、限制購房價格等。直到2020年，黨中央在多個場合數次重申“房住不炒”，剝離房屋的金融屬性，回歸居住本位，全國各地房價出現(xiàn)全面回落，房市大幅降溫。2017年是中國出臺住房調控政策最集中的年份。在“因城施策、因地制宜”的調控原則指導下，全國約有超過100座縣級以上城市出臺250次以上地方性調控政策，力度空前，調控效果比以往任何一年都顯著。2017年可以說是全國樓市的“分水嶺”，中央和地方的調控政策有力地扭轉了全國房地產市場過熱局面，抑制了消費者的資產上漲預期。當全國房價得到控制之后，房產價值會降低，房價增速放緩，貸款成本提高，購房者的“只漲不跌”心理預期開始動搖，那么居民的購房行為會發(fā)生變化。那么本應用于買房的支出可能會用于其他生活開支，而房貸支出則可能擠壓其他生活開支。2017年大規(guī)模住房限購令會怎樣影響家庭消費？住房限購令對家庭消費的影響路徑又是怎么樣的？未來房地產企業(yè)將走向融資渠道和發(fā)展方向多元化的道路，新形勢下如何察覺風險因素，適應外部發(fā)展環(huán)境以及應對可能存在的財務風險將是房地產企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要問題。2調控政策與居民消費住房調控政策是一種行政力量干預市場的重要措施，調控政策具有強制性和歧視性。調控目的是為了維護房地產市場健康平穩(wěn)發(fā)展，打擊炒房行為，降低居民金融風險等。學者對此展開了多方論述，如莫家穎等（2015）根據中國家庭金融調查2011年的數據，實證研究表明，限購令的實施對于購房行為的確存在負向影響，但與限購政策預期目標不一致的是，限購政策對于限購范圍內家庭購房行為的影響并不顯著，而對于非限購范圍內家庭購房行為的影響顯著。限購政策對于首次購房負向影響顯著，但對于投資性購房需求影響并不顯著。范子英等（2015）利用2011年房產稅試點政策作為自然實驗，采用倍差法（Difference-in-difference,DID）首先估計了房產稅對不同類型住房價格的影響，進而估計房價對試點城市的居民儲蓄率的影響，發(fā)現(xiàn)房產稅對住房市場產生了結構效應，由于2011年的改革對不同類型的住房設定了不同的免稅方案，因此在大面積住房價格下降的同時，試點城市小面積住房價格反而上升；這種結構效應對不同收入群體的居民儲蓄行為產生了不同的影響，對此他發(fā)現(xiàn)試點城市低收入階層的儲蓄率因此增加了0.9個百分點，并且還發(fā)現(xiàn)低收入群體主要是通過壓縮衣著和交通通信支出，來提高其儲蓄率水平。朱國鐘（2013）建立了一個基于生命周期的動態(tài)模型，綜合了人口年齡結構、市場摩擦、收入和房價預期等因素。通過對模型進行數值模擬，發(fā)現(xiàn)如果房價能夠永久增長，那么家庭資產增值會促進國民消費的增長，即“財富效應”。但是由于房價上漲無法永久持續(xù)，家庭為了購房和償還貸款壓縮消費，從而造成“房奴效應”。利用中國城市人口結構數據進一步發(fā)現(xiàn)，由于在現(xiàn)實中房價的迅速上漲具有不可持續(xù)性，國民消費因而受到明顯抑制。馮科等（2012）參考H.YounKim（1997）的基于數量的反需求函數體系，并結合房地產市場的特點重新構建了反需求函數；然后在福利分析的基礎上，應用幾乎理性需求函數，并結合2007～2011年全國、北京、上海的經驗數據，定量分析了房地產限購政策對其他消費市場的影響以及產生的社會福利變化。研究結果顯示，房地產限購政策會破壞其他消費市場的均衡；限購政策下的剛性、改善性和投資性房地產需求者均面臨福利損失，但全國、北京、上海的福利損失結構因房地產需求類型而異?？偠灾?，當居民總購買力不變，在房地產市場消費需求受限時，購買力可能會流向其他市場，會增加其他生活消費，釋放一部分原本被購房擠壓的購買力，因此調控政策可能促進居民日常消費。但另一種可能性也是存在的：即住房限購令可能會抑制居民消費。原因是當住房限購令出臺之后，居民觀察到房價上漲得到抑制，認為能夠買房的希望增加了，便會為了買房而儲蓄，從而減少了消費，得出住房限購令消費產生一定抑制作用的結論。3宏觀政策對房地產市場價格的影響分析研究3.1國外研究現(xiàn)狀在對美國房地產投資市場中關于宏觀政策的主要區(qū)域影響和效應分析方面，F(xiàn)ratantoni等（2001）通過對代理VAR模型方法（HAVAR）的研究結果發(fā)現(xiàn)，宏觀政策對房地產市場和投資的區(qū)域效應影響之間存在著明顯的主要區(qū)域效應差異。Fraser等（2013）通過使用代理SVAR模型的方法來分析和考察美國宏觀政策對美國西澳大利亞各行政州房地產投資市場的區(qū)域影響，其研究結果顯示：美國宏觀政策在澳大利亞昆士蘭和美國西澳大利亞投資中所發(fā)揮的重要作用與其他國家和地區(qū)的作用存在顯著不同。LynnDJ（2010）也分別利用1999年至2004年的房地產市場統(tǒng)計數據對于美國各個地區(qū)宏觀政策的預測性和區(qū)域效應情況展開了深入的研究，其中的分析結果表明在某些國家和地區(qū)在執(zhí)行所遭受的緊縮性宏觀貨幣政策時所受到的區(qū)域效應影響明顯地要強于其他的地區(qū)。因此，他們充分提出美國貨幣政策的區(qū)域效應情況具有較強的預測性，能夠有效地結合其相應措施有效地進行經濟綜合管理。已有研究均初步地發(fā)現(xiàn)了美國宏觀政策對于影響房價的其他區(qū)域政策波動因素效應產生影響的可能性存在。然而，政策大幅波動的因素只是影響房地產金融市場政策波動價格眾多的決定性政策波動因素的一個。例如，SaF（2010）和HigginsD（2017）通過長期的研究充分利用了VAR自回歸的理論模型，證明了寬松的新興市場貨幣政策在美國/澳大利亞并不是1986-2004年間影響整個各區(qū)域房價大幅變動的主要具有決定性的因素，即各州的政策房價大幅變動主要的因素是通過該國家和地區(qū)各州與其他政策波動因素之間產生交互作用的。同樣，BrueggemanWB（2010）也通過長期的研究充分利用了美國全局自回歸的理論模型，得出了與他們相同的長期研究結論。因此，需要建立一套理論模型體系來深入研究美國宏觀政策對房地產市場價格的決定性影響，并在其中引入影響房地產價格的各個因素才能實現(xiàn)宏觀政策對房價影響的良好預測與估計。3.2國內研究現(xiàn)狀考慮到當前我國正在長期處于新舊經濟動能的轉換重要時期，貨幣政策與抑制房價的區(qū)域性關系實際上具有獨特的數學規(guī)律。一方面，張品一（2020）經過多年的實證理論研究后分析發(fā)現(xiàn)：其他貨幣的價格和流動性對于我國抑制房價的影響較大，且實際的加息和負利率政策是導致我國房價難以持續(xù)地上漲的主要貨幣政策原因。他們還認為在貨幣政策抑制我國房價難以持續(xù)上漲的方面，價格型的貨幣政策比對其他貨幣價格和供應量的流動性控制的效果更優(yōu)，加息和負利率能有效地抑制價格型和我國東部地區(qū)房價的上漲。另一方面，王超（2022）對價格型宏觀政策與房地產開發(fā)市場的區(qū)域性關系，使用了全局經濟向量自回歸的模型，來重點地考察在當前的我國東、中、西部房地產開發(fā)市場中價格型宏觀政策的區(qū)域性和差異。研究人員發(fā)現(xiàn)緊縮性貨幣的供應量對宏觀政策具有優(yōu)于其他利率決策工具的異質化效果，即房地產投資市場對于宏觀政策的反應對于區(qū)域性利率差異變化的反應更為敏感，而緊縮性利率的異質性變動雖然也可能會對房地產開發(fā)市場宏觀政策產生一些異質化的效果，但是緊縮性的貨幣對東部房地產開發(fā)市場的效果最好。鄭淑霞等（2021）則是結合全國30個地區(qū)（西藏除外）2013—2019年的面板數據，采用空間滯后模型，實證研究影子銀行、土地價格和兩者的交互項對我國各地區(qū)房價的影響并分解溢出效應.結果表明：兩者與本地區(qū)和相鄰地區(qū)的房價皆呈現(xiàn)正相關關系，影子銀行通過助推地價從而促進房價上漲；地區(qū)房價具有較強的空間依賴性；控制變量中，人均收入水平與本地區(qū)和相鄰地區(qū)的房價呈同向變化；財政支出對本地區(qū)和相鄰地區(qū)的房價分別呈現(xiàn)出正面和負面的影響；房地產投資和表內信貸僅對本地區(qū)房價具有正向影響.基于此，提出在全面深化改革的形勢下，考慮多元利益群體，從土地供給、金融監(jiān)管和推動區(qū)域協(xié)調發(fā)展等方面著力，以促進住房市場長效機制發(fā)展.朱潤梅等（2020）基于我國30個省市數據建立VAR模型，結合脈沖響應函數考察房價在貨幣供給、利率和信貸規(guī)模沖擊下的非對稱性影響，并深入地探索了我國的貨幣政策在東、中和西部地區(qū)對房價的拉動效果的影響和差異性。通過研究結果發(fā)現(xiàn)貨幣政策對于我國的東部地區(qū)房價表現(xiàn)出相對區(qū)域差異的直接影響，同時也認為通過信貸緊縮能夠有效抑制房價的上漲，而公開市場操作和利率等手段對調控房價效果甚微。同樣從對房價市場供求關系的復雜性角度考慮出發(fā)，張中華等人（2013）則是通過建立了VECM脈沖響應模型，結合脈沖響應分析的方法可以用來深入地研究當前的宏觀政策以及在宏觀經濟形勢的沖擊條件下對我國當前房價的對供求動態(tài)和對脈沖的反應，發(fā)現(xiàn)當前的貨幣和信貸對于我國房價的短期效果影響一般都是正向的。具體而言，在短期經濟增長過程中的貨幣供應量的效果在短期可能會逐漸地減弱和增強，而長期的供應量效果則逐漸地減弱。同時當前貨幣的信貸和供應量對于我國房價的長期效果影響也同樣可能一般是正向的，對于我國房價的短期影響不僅效果可能遠遠強于當前貨幣的信貸和供應量的利率，而且效果也可能在長期具有較強的長期制約作用；貨幣信貸和利率對于我國房價的長期效果影響，在短期內的可能效果一般是正面的，而長期則效果可能一般是負面的，且短期的效果也可能在長期具有1-2年的短期延遲。基于以上三個新的貨幣政策脈沖響應分析工具的綜合作用特點，他們一致地認為三個貨幣政策分析工具應該把三個新的貨幣政策分析工具很好地組合在一起來進行綜合使用?？偠灾康禺a業(yè)作為我國國民經濟的主導產業(yè)之一，其自身的和諧及可持續(xù)發(fā)展對我國經濟的穩(wěn)定發(fā)展而言有著極為重要的意義。然而在近些年來，房地產業(yè)的火熱使得越來越多的企業(yè)投入其中，且又因經濟、政策、區(qū)位、人口等各方面的因素使得房地產市場的價格始終居高不下，并呈現(xiàn)出逐年增長的態(tài)勢，特別是在目前社會階段，高昂的房價已然是對我國的經濟健康發(fā)展產生嚴重的影響，對社會而言亦是弊大于利，且不合理的市場競爭及房價漲幅只會給人們帶來更大的生活及工作壓力，其影響因素方面，亦是包括生產總值、市場供需、收入消費水平以及住房公積金等多種組成部分，且不同因素亦是會對房地產市場的價格產生不同影響，個別因素之間往往還會存在一定的聯(lián)系，如人口數量的變化往往會作用于市場進而影響供需的比例調節(jié)。也正因此，為了促進東全國房地產業(yè)的健康發(fā)展，就勢必需要對房地產市場價格的漲幅進一步加以控制。參考文獻[1]莫家穎,弋代春.限購政策對中國住房消費性與投資性需求的影響研究[J].投資研究,2015,34(10):110-123.[2]范子英,劉甲炎.為買房而儲蓄——兼論房產稅改革的收入分配效應[J].管理世界,2015,(05):18-27+187.[3]顏色，朱國鐘.“房奴效應”還是“財富效應”?——房價上漲對國民消費影響的一個理論分析[J].管理世界，2013,(03):34-47.[4]馮科,何理.中國房地產市場“限購政策”研究——基于反需求函數的理論與經驗分析[J].經濟學動態(tài),2012,(02):53-60.[5]Fratantoni,MC.Homeownership,committedexpenditurerisk,andthestockholdingpuzzle.[J].OxfordEconomicPapers,2001.[6]HughesF,MossA.Listedrealestateasadiversifier[J].Professionalinvestor,2013,23(3):24-28.[7]LynnDJ,WangT.EmergingMarketRealEstateInvestment(InvestinginChina,India,andBrazil)||FundamentalsofRealEstateInvestment[J].2010,10.1002/9781118267448:1-11.[8]SaF,WieladekT.Monetarypolicy,capitalinflowsandthehousingboom[J].BankofEnglandworkingpapers,2010.[9]Pen