中国区域房价联动度测度及其影响因素分析-基于35个大中城市面板数据的研究

中国区域房价联动度测度及其影响因素分析——基于35个大中城市面板数据的研究中国区域房价联动度测度及其影响因素分析——基于35个大中城市面板数据的研究引言：中国经济的快速增长和城市化进程的加快，使得房地产市场成为中国经济的重要组成部分。随着中国经济的发展，房地产市场的区域联动关系越来越显著。如何测度中国不同城市房价的联动度以及影响这种联动度的因素成为研究房地产市场的重要问题。本文基于35个大中城市的面板数据，旨在测度中国区域房价的联动度，并分析影响这种联动度的因素。一、中国区域房价联动度测度方法本文采用VAR模型和Granger因果关系检验方法来测度中国区域房价的联动度。VAR模型是一种多变量时间序列模型，可以同时估计多个变量之间的动态关系。通过VAR模型，我们可以得到各个城市房价之间的联动关系，并计算其联动程度。基于VAR模型估计结果，我们可以利用Granger因果关系检验方法进一步验证各个城市间是否存在房价联动关系。二、中国区域房价联动度的测度结果实证结果显示，中国各个城市的房价呈现出明显的联动特征。以整体房价水平测度联动度，我们可以得到不同城市之间的联动系数。例如，上海和北京的房价联动系数较高，说明两个城市的房价变动具有高度一致性。而一线城市和二线城市之间的房价联动性相对较低，说明一线城市和二线城市之间的房价变动相对独立。此外，我们还可以通过分析房价变动的方差-协方差矩阵，来进一步测度不同城市之间的房价联动度。三、中国区域房价联动度的影响因素分析3.1经济因素：经济因素是影响房价联动度的重要因素之一。经济发展水平、城市化水平和人口规模等因素都对不同城市房价的联动度产生影响。经济发展水平高的城市往往具有更高的房价联动度，因为经济发展水平高的城市往往具有更强的吸引力，吸引更多的人口和资金流入。而城市化水平和人口规模也会影响房价联动度，因为城市化程度和人口规模越高，城市之间的联系越紧密，房价联动度也会增加。3.2政策因素：政策因素在中国房地产市场中起着重要作用。政府的宏观调控政策会直接影响不同城市的房价联动度。例如，调控政策的紧缩会抑制房价的上涨，并减少不同城市之间的房价联动性。而松动的调控政策则会促进房价上涨，并增加不同城市之间的房价联动性。3.3土地供应和土地限制政策：土地供应和土地限制政策也会影响不同城市之间的房价联动度。土地供应不足会导致房价上涨，增加不同城市之间的房价联动性。而土地限制政策则会减少土地供应，抑制房价上涨，减少不同城市之间的房价联动性。四、结论本文通过VAR模型和Granger因果关系检验方法，测度中国不同城市房价的联动度，并分析了影响房价联动度的因素。实证结果显示，中国各个城市的房价具有明显的联动特征，不同城市之间的房价变动具有高度的一致性。经济因素、政策因素以及土地供应和土地限制政策等都对不同城市房价的联动度产生重要影响。本研究对于理解中国房地产市场的联动关系，以及指导相关政策的制定具有一定的参考价值。参考文献：[1]何建国.中国大中城市房价联动性研究:基于PVARM-MS模型的实证分析[J].经济地理,2020(06):87-104.[2]梅凤娇,何波.基于VAR模型的中国大中城市房地产价格时空格局演化及影响因素研究[J].吉林大学学报(地球科学版),2018(05):147