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系統識別號 U0002-2806201113081800
中文論文名稱 中國大陸房價、所得與CPI關係之實證檢驗
英文論文名稱 A Study on House Price, Income, and CPI: Empirical Evidence from China
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 產業經濟學系碩士班
系所名稱(英) Department of Industrial Economics
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 鍾茹欣
研究生英文姓名 Ju-Hsin Chung
學號 698540092
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-06-15
論文頁數 49頁
口試委員 指導教授-洪鳴丰
委員-陳明園
委員-林佩蒨
委員-洪鳴丰
中文關鍵字 房價  所得  消費者物價指數  追蹤資料向量自我迴歸模型 
英文關鍵字 HousePrice  Income  CPI  PVARModel 
學科別分類 學科別社會科學經濟學
中文摘要 住房需求不只是滿足生活所提供的服務,另一方面,住房資產也常被視為具保值與投資功能的耐久財。中國大陸自1998年住房改革後,房地產業已然成為中國經濟發展中最為活躍行業之一。而中國房市急速的發展與房價的連年漲勢,各界學者紛紛對其房價的合理性抱持質疑的態度,因此房價的影響因素著實成為關注焦點。一般認為,房價變動和一國的經濟成長與通貨膨脹有關,故本文進行中國大陸房價、所得與CPI關係的實證檢驗。不同於以往文獻,在資料上,本文使用中國大陸中大城市而非省份或全國的追蹤資料進行分析,以改善中國大陸城鄉差距巨大易造成的資料偏誤問題,以及小樣本分析易產生的估計偏誤問題;我們並將中國大陸官方統計資料作適當的變數處理與序列轉換,以獲取正確的時間序列資料進行分析。研究樣本為中國35個中大城市自1998年第一季至2007年第四季的資料。本文進一步運用追蹤資料向量自我迴歸(Panel Vector Autoregressions)的計量方法進行實證估計,主要實證結果如下:
一、中國城市的房價、所得與CPI三者間,所得變數相對於房價與CPI而言,是較為外生的變數。
二、內陸地區城市的房價波動受所得因素影響最大,城市居民收入的成長,造成住房需求變動,進而對房價產生影響。沿海地區城市的房價波動則以前期房價為其主要因素,可見近幾年來,投資者與投機客對房市的炒作,以及對房價的預期效果,是促使沿海地區房價不斷攀升的主因。
三、內陸地區城市的物價變動受所得變動影響最深,該區城市的經濟成長是促使其物價攀升的主要原因。長期來看,沿海地區城市物價變動的主因則是房價變動,因此中國政府若欲透過房價調控來抑制物價過於膨脹,其房價政策應針對沿海地區執行較能平抑物價。
英文摘要 Since China's housing reformation in 1998, the real estate has become one of the most active industries in China. Its rapid development and increasing house prices have resulted in the critique of the reasonableness of housing price, however. The study on what factors influencing the house prices becomes a main issue. In this thesis, we conduct the research regarding the relationship among house price, income, and CPI in China. There are some contributions to the literature. In the aspect of data manipulation, we apply the city-level data instead of province- or nation-level data. By so doing, we prevent the measurement error resulted from the big rural-urban disparity in China. We also deal with data appropriately to obtain the correct time series data for analysis. In addition, the data used in this study contains 35 Chinese cities for the period of time from 1998Q1 to 2007Q4. The form of panel data could improve the estimate bias of using small samples. We then use the panel vector autoregressive method to estimate. The main findings of this research are as follows:
1. Among the three variables of urban housing price, income, and CPI in China, income variable is the most exogenous one.
2. In the inland cities, the income factor affects the housing price mostly. Urban income growth will cause the change of housing demand, and thus brings an impact on prices. In the coastal cities, previous housing price fluctuations are the main factors that affect the housing price. The speculation in housing market and the expected effect on house prices have caused housing price kept arising in the past few years.
3. The income influences the commodity price volatility mostly in inland cities. The city's economic growth promotes the rise of CPI. In the coastal cities, however, it is the housing price that mainly influences the commodity price volatility. Therefore, if the China government wants to curb the over-inflated commodity prices through housing price regulation, it should focus the implementation of this policy on coastal areas much more.
論文目次 目錄
第一章 緒論................................................1
第一節 研究動機與目的......................................1
第二節 研究架構與流程......................................4
第二章 文獻回顧............................................6
第一節 探討房屋價格與總體經濟基本面關係之相關文獻..........6
第二節 探討房屋價格與通貨膨脹關係之相關研究...............10
第三節 探討通貨膨脹與實質所得關係之相關文獻...............13
第四節 小結...............................................14
第三章 實證模型與資料處理.................................15
第一節 實證方法與模型設定.................................15
第二節 變數說明與資料處理.................................17
第四章 實證結果與分析.....................................25
第一節 相關變數的追蹤資料單根檢定.........................25
第二節 追蹤資料向量自我迴歸模型...........................27
第三節 衝擊反應函數.......................................35
第四節 預測誤差變異數分解.................................41
第五章 結論與建議.........................................44
參考文獻..................................................46

表目錄
表3-1 房屋銷售價格指數的資料來源表........................18
表3-2 個人可支配所得的資料來源表..........................19
表3-3 消費者物價指數的資料來源表..........................20
表3-4 相關變數的資料來源總表..............................21
表3-5 中國35個中大城市之變數的敘述統計與相關係數..........24
表4-1 追蹤資料單根檢定之結果..............................27
表4-2 中國35個中大城市之最適落後期數選取..................28
表4-3 中國沿海地區城市之最適落後期數選取..................28
表4-4 中國內陸地區城市之最適落後期數選取..................28
表4-5 中國35個中大城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....31
表4-6 中國沿海地區城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....33
表4-7 中國內陸地區城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....34
表4-8 房價之預測誤差變異數分解............................43
表4-9 每人平均所得之預測誤差變異數分解....................43
表4-10 物價之預測誤差變異數分解...........................43

圖目錄
圖1-1 全中國房地產投資規模與經濟貢獻比重...................3
圖1-2 全中國城市平均房價...................................3
圖1-3 全國的通貨膨脹率、房價成長率與經濟成長率.............3
圖1-4 研究流程圖...........................................5
圖3-1 相關變數之趨勢圖....................................22
圖4-1 房價受其變數本身、所得與物價非預期性衝擊的反應......39
圖4-2 所得受其變數本身、房價與物價非預期性衝擊的反應......39
圖4-3 物價受其變數本身、房價與所得非預期性衝擊的反應......40
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