这是用户在 2024-5-1 16:21 为 https://app.immersivetranslate.com/pdf-pro/2b8b6a2e-a24f-444e-bf59-5b99f7767f88 保存的双语快照页面,由 沉浸式翻译 提供双语支持。了解如何保存?
2024_05_01_3a0c46a882c816b5ef3bg


EAS6078 Project220233655.docx 启用匿名标记


提交日期: 31-Aug-2023 04:40AM (UTC+0100)

提交编号:212002852

文件名: EAS6078_Project-220233655.docx (741.77K)
 字数8618
 字符数48157


谢菲尔德大学东亚研究学院 MSC,东亚商务理学硕士 EAST03

 EAS6078 项目


中国房价上涨驱动因素研究

学生编号:220233655

项目导师克里斯蒂娜-马格
 字数

提交日期:2023 年 8 月 29 日
Mod  编号/标题  EAS6078 项目
Stud  ent Reg.编号 220233655
Diss  标题
中国房价上涨驱动因素研究
Deg
电子编码和标题

EASTo3 东亚商务理学硕士
Wor Count 6287
Date 29/08/2023
DECLARATION

提交本单元的评估作业,即表示我确认

- 我已阅读并理解《大学在教学中使用不正当手段的规定》。

http://www.shef.ac.uk/ssid/exams/plagiarism.html 的评估程序和

SEAS 参考文献指南 https://uspace.shef.ac.uk/docs/DOC-65447

- 所提交的作品完全是我自己的作品,以前从未在以下刊物中提交过

完成任何其他任务;

- 所有摘自其他来源的材料均已在原文中注明出处。
use;

- 任何引自他人作品的材料(无论有无细微改动)均已

明确注明为引文并适当致谢;

- 所使用的所有资料来源的完整书目信息均载于《参考文献列表》(第 1 页)。

工作结束;

- 我知道,剽窃--在不被承认的情况下使用他人作品中的材料--是一种不道德的行为。

或提交本人以外的作品,将被视为以下理由

本作业不及格,严重者将导致整个学位考试不及格。

我已确认在本论文中进行的研究是否需要伦理批准。

(任何涉及人类参与者的研究都需要进行伦理申请)

我有权获得特殊学习困难贴纸--即 "黄色贴纸"(参见指南)。

http://www.sheffield.ac.uk/ssid/disability/useful-info/yellow-stickers)

 目录


摘要 ..................................................................................................................................................3

第 1 章 导言导言 .............................................................................................................................4

第 2 章 文献综述文献综述 ..................................................................................................................5

2.1 中国房地产市场背景 .........................................................................................5

2.2 中国房价上涨的驱动因素............................................................................6

2.2.1 城市化....................................................................................................................6

2.2.2 经济增长.................................................................................................................7

2.2.3 政府政策 ..........................................................................................................8

2.2.4 社会文化观念 .............................................................................................9

第 3 章 方法方法 ......................................................................................................................11

3.1 研究设计......................................................................................................................11

3.2 研究方法的依据................................................................................................11

3.3 数据类型...................................................................................................................................12

3.4 数据收集 ............................................................................................................................12

3.5 限制 ..................................................................................................................................13

第 4 章 调查结果与讨论调查结果与讨论 .....................................................................................................14

第 5 章. 结论结论.......................................................................................................................... 20

参考文献................................................................................................................................................. 21

附录 ...............................................................................................................................................30

附录 I:...................................................................................................................................30

附录 II:...................................................................................................................................31

附录 III :.......................................................................................................................................32
 摘要

本项目旨在分析中国房价上涨的动因,为此选择了深圳和厦门作为具体案例进行综合比较研究。此外,通过分析一线城市和二线城市的不同区域、特点和发展进程,深入探讨城市化、经济增长、政府政策和社会文化观念等因素导致房价上涨的结果。本文通过详细的数据分析和案例研究,全面探讨了可能推动中国房价上涨的因素。

 致谢


我要感谢在我撰写这篇论文过程中给予我帮助的所有人。

我最衷心地感谢我的父母兰先生和蔡女士,感谢他们在我求学期间给予我金钱和精神上的支持。感谢你们的信任和鼓励,在我跨国求学的道路上给了我无尽的安全感,让我能够追求自己的梦想,爱你们。

其次,我要感谢我的导师克里斯蒂娜-马格(Christina Maags),感谢她在论文的各个阶段给予我的不断鼓励和指导。

最后,我要感谢我最喜欢的偶像白贤秉和李敏赫,他们的追梦精神一直激励着我,陪伴我度过了在异国他乡求学的所有艰难时刻,谢谢你们。

 第 1 章 导言导言


长期以来,中国的房价一直为世人所关注,房地产行业是中国经济发展的中坚力量。面对如此庞大的市场,房价的上涨引起了各界的关注。房价上涨不仅对经济发展提出了挑战,也对社会人民生活的发展产生了影响。因此,研究房价上涨的动因,对于了解中国房地产行业的市场机制,制定相关政策尤为重要。

本项目旨在调查中国房价上涨的原因。在本项目中,将回顾中国房地产市场的背景以及可能导致房价上涨的因素。然后分析本项目所使用的研究方法。下一步是利用两个不同级别城市的房价上涨趋势数据,从多个角度分析推动因素。研究过程中使用了大量数据和案例进行分析论证。深入分析了城市化如何推动房价上涨,探讨了经济增长对房价上涨的影响,以及政策政策在推动房价上涨中的作用和社会文化观念在其中的作用。最后,将对所讨论的因素进行总结。选择这一研究课题是基于对房地产市场的兴趣和对该行业快速发展原因的好奇。


第 2 章.文献综述


近年来,中国城市的住房市场出现了房价大幅上涨的现象,由此带来的各种经济和社会影响已成为国家发展中的一个重要问题。正因如此,一些政策制定者、研究人员和市场参与者开始关注了解这一现象背后的驱动因素。本文献综述旨在为研究人员全面分析中国房价上涨的主要原因。本章对影响房价上涨因素的现有文献进行了批判性回顾,包括以下两部分。第一部分简要介绍了中国房地产市场的背景。第二部分讨论了中国房价增长背后的驱动因素。第二部分的驱动因素主要从以下几个方面探讨房价上涨的原因:城市化、经济增长因素、政府政策因素和社会文化观念因素。


2.1 中国房地产市场背景


研究中国房价上涨背后的驱动力,需要了解中国城市住房的历史背景和发展趋势。本节将简要介绍住房市场的演变和趋势。中国的住房市场不同于其他国家的住房市场,其特殊性在于它经历了四个不同的发展阶段,即不存在、早期发展、扩张和国家控制的政策干预(Du 和 Zhang,2015 年)。在城市地区,1949 年中华人民共和国成立初期,中国的住房市场并不存在,住房被归类为社会福利的一部分,由国家机构或工作单位(国有企业)提供。另一方面,在农村地区,居民在国家分配或村里直接给予的土地上建造自己的房屋,他们没有自由买卖房屋的权利。因此,在建国初期,不存在所谓的住房可负担性,城市住房完全由国家控制(Li、Qin 和 Wu,2020 年)。然而,这种情况在 1988 年发生了逆转,当时国家政府颁布了一部宪法,规定职工不再享有单位提供的住房,而是将住房福利纳入工资,帮助他们在市场上购买住房。住房从最初的国有化逐步走向私有化(参见 Du 和 Zhang、

2015; Fu, Tse and Zhou, 2000; Wu, Yi and Clark, 2022)。这一法律提出了中国的住房可负担性问题,随着从雇主和工作单位获得住房的途径变得不存在,私人住房的比例增加,少数人需要购买住房,以便在城市工作的同时获得居住地,这使中国的私人市场达到了顶峰。这标志着中国现代完整住房市场的开始和公共住房体系的终结(Ding,2018)。中国的住房市场摆脱了最初的国家福利制度,逐渐转向住房商品化进程,20 世纪 90 年代末房地产行业的自由化更是推波助澜,引发了房价的大幅上涨。

然而,2008 年中国政府在全球金融危机期间采取了一系列财政政策,房地产行业面临着另一个挑战,因为在此之前中国房地产市场已经经历了很长一段时间的快速增长,政府担心这种增长会导致 "房地产泡沫 "危机。双重打压之后,中国房价下跌(Zhang、Hua 和 Zhao,2012)。另外,从 2019 年底开始,中国房价受到新型冠状病毒爆发的冲击,在疫情严重的地区,房地产交易活动受到限制,供应在一定程度上受到抑制,这可能会再次导致房价上涨,尤其是在一线城市(刘和唐,2021 年)。上述历史概述为下文理解中国房价上涨的驱动因素提供了基础。


2.2 中国房价上涨的动因


以往的文献对房价上涨的原因进行了大量研究。关于中国城市房价上涨的研究发现了几个驱动因素,本节将分四个部分介绍影响房价上涨的驱动因素。

 2.2.1 城市化


首先,城市化进程中人口迁移导致的人口增长和住房供应都会影响房价上涨(Wu、Gyourko 和 Deng,2016)。城市化是中国经济快速增长和人口迁移的主要原因,这严重影响了中国的房价。


人口增长带来的住房需求加剧了这一问题。人口增长增加了住房需求,尤其是在城市地区。此外,人口增长和人口迁移往往伴随着城市化,Wang(2023 年)发现,在过去几十年中,中国经历了国内人口迁移的激增,主要是从农村向城市地区迁移。随着农村人口流入城市,城市地区的住房需求也随之增加,从而对房价产生了无形的影响。大多数农民工进城是为了寻求更好的经济和就业机会,这给当地制造业带来了繁荣,从而潜移默化地增加了房价上涨的压力(Fischer,2023 年)。Liu 等人(2022 年)认为,城市化有助于当地人才和资源的集聚,城市化过程中,农村劳动力进城找工作,导致住房需求增加,从而推高房价。另一方面,关于房价上涨的因素也有新的观点。Kim、Phang 和 Wachter(2012)提出了住房弹性的新理论,认为住房弹性是指房价对住房供求变化的敏感度,它影响着房价的波动和调整速度。Howard 和 Liebersohn(2021 年)也指出,'在住房供应缺乏弹性的地区居住的需求增加了',住房弹性城市的补贴对房价和租金产生了重大影响。在这方面,Molloy、Nathanson 和 Paciorek(2022 年)对住房供求进行了总结,认为由于中国消费者对住房的需求增加,房租和房价都出现了疯狂上涨,但由于供过于求,供应受到了限制,房价和房租也出现了上涨。

 2.2.2 经济增长


此外,经济增长也会促进房价上涨, 和 Qian(2022)认为,城市的地方经济增长和集聚是房价水平的结果,但反过来也会对房价产生影响。Chen、Hardin 和 Hu(2020)证实,拥有房屋所有权的房主具有更高的消费倾向。特别是,对于一些投资者来说,他们的房产所有权可以转让和出售,从而使他们的净资产增加,进而增加对高价值商品和服务的消费,产生财富效应(Turner 和 Luea,2009 年;Li 等人,2022 年;Andreu,2021 年)。这种财富效应更像是一种循环,因为投资者可以利用这些收入进行再投资,即使是在高端房地产投资市场,这种投资行为同时促进了消费和收入的增长,而消费和收入的增长又反过来促进了投资者的投资行为(Turner 和 Luea,2009 年;Li 等人,2022 年;Andreu,2021 年)。


房地产投资需求进一步推高了房价(Davidoff,2006 年)。此外,经济增长伴随着就业增长。特别是在具有发展前景的发达城市,对产品、服务和技术的需求更大,从而吸引潜在的创业者进入该行业,利用高增长的创业机会创造利润(Fu,2020)。因此,它吸引了许多高端人才加入城市的劳动力市场,为城市带来经济增长(Chen、Hu 和 Lin,2019)。Lin 等人(2022 年)的研究表明,尤其是应届大学毕业生,他们更愿意留在毕业城市,因为他们毕业的城市一般是经济较发达的地区,基础设施和公共服务较完善,城市经济也较发达。这是因为他们毕业的城市一般经济比较发达,基础设施和公共服务比较完善,就业前景比较广阔。因此,就业需求的增加会带来城市经济收入的增加,进而推动房价上涨。


2.2.3 政府政策


此外,政府出台的一些政策也会影响房价的上涨。不同类型的政府政策对中国房价有不同的动态影响,其中土地政策和货币政策值得探讨( 。土地改革政策在影响房价方面发挥着重要作用,Wu、Gyourko 和 Deng(2012 年)指出,房价上涨的最根本原因是土地价格的上涨。由于中国城市土地市场的特点是国家控制,土地配额由中央政府控制,土地供应结构由地方政府控制,这些土地配额和土地供应结构的行为将通过土地价格对房价产生影响(Fan 等,2021 年)。房价的构成要素是地价、建筑成本和税费,显然,土地购买价格的上涨会对房价的上涨产生影响(Jiang 和 Qiu,2022)。此外,Tan、Tang 和 Meng(2022)的研究中提到货币政策是影响房价的最重要因素之一,不同国家的货币政策对房价的反应不同,他们同意 Su 等人(2018)的观点,即在中国政府货币和财政政策中,货币供应过剩造成房价上涨。对货币政策的研究伴随着各国监管制度的差异,因此 Lu、Li 和 Yang(2023 年)就货币政策不确定性对房价的影响提出了两个假设


这两个假说都证实,当货币政策不确定性上升时,住房供应量将下降,房价随之上涨。


2.2.4 社会文化观念


另一方面,社会因素在房价上涨中扮演着重要角色。有数据证明,由于房改以来,中国的初婚率不断下降,初婚年龄不断上升,造成了一种婚姻延迟现象(Wrenn、Yi 和 Zhang,2019)。然而,在中国人的传统观念中,住房是一件非常重要的事情, 和 Wang(2020)调查了住房所有权与家庭组建之间的关系,他们发现,在中国的婚姻市场上,住房所有权是年轻人选择是否结婚的前提条件。此外,在有未婚男性的家庭中,由于中国传统婚姻文化要求男性在婚前必须有固定住所,就其父母而言,他们有义务帮助子女购房,以获得婚姻市场的竞争(Wei、Zhang 和 Liu,2017)。因此,这种婚姻市场竞争会导致住房需求增加,进而推高房价。此外,延迟结婚效应在中国大城市受教育程度较高的男性和女性中更为明显,这降低了他们的生育意愿,最终导致生育率下降(Zhao, Chen and , 2023)。延迟生育影响了出生率和人口结构,导致家庭规模缩小,加剧了中国的人口老龄化问题。为解决老龄化问题,中国政府于 2016 年出台了鼓励生育的 "全面二孩政策"(UTCP),自政策实施以来,出生人数增加了 1 万人(Yin, Liu and Wang, 2023)。Park 等人(2021 年)的研究表明,房地产价格与教育质量呈正相关关系,父母希望为子女提供优质的学校教育,从而推动了对学区房的巨大需求,进而推高了房地产价格。这反过来又促进了房地产价格的上涨。

总之,现有文献对中国城市房价上涨的驱动因素和影响进行了研究。虽然从先前的文献中获得了一些知识,但仍有一些研究空白需要进一步解决。这些空白包括回顾中国不同城市之间的差异对房价上涨的影响,以填补研究空白。本项目将通过案例研究的方法,在进一步研究中讨论这些问题。

 第 3 章方法论


本项目的前一部分对与本研究相关的学术内容进行了详细的文献综述。此外,该部分还深入分析了与本课题相关的研究内容和已发表的学术论文,从而论证了对本项目要研究的课题进行分析探索的必要性。下面这一章的目的是讨论和回顾为开展本项目研究而制定的研究方法。本章主要分为五节,第 3.1 节阐述了课题设计的研究方案。在第 3.2 节中,解释了本项目中使用的研究方法,以说明采用这种方法的理由,换句话说,也就是使用这种方法的原因。第 3.3 节和第 3.4 节简要回顾了数据类型和收集数据的方法。最后,在第 3.5 节中,探讨了研究中所使用方法的局限性和潜在偏差。

 3.1 研究设计


根据前一章可知,本项目的研究目标是对中国房地产行业繁荣的驱动因素进行研究和分析。本研究课题是要解决一个方向性很强的问题,探讨推动中国房价上涨的因素。这是因为房价上涨的原因是多方面的,受到多种因素的影响。因此,本项目将采用混合方法,结合案例研究和二手数据来分析该主题。由于中国城市的地区差异和多样性,使用二手数据分析中国房地产行业市场将能更好地全面了解房价上涨的驱动因素。例如,本研究将以中国的一线城市和二线城市为案例,并使用一些官方数据为研究提供可靠的证据。这两种方法的结合将为研究人员提供更广阔的视角来研究与中国房价相关的问题。


3.2 研究方法的依据


Sardana 等人(2023 年)认为,定性研究侧重于文字和定义,而定量研究侧重于数字和图表。解释


福尼尔(Fournier,2022 年)指出了定性研究和定量研究的区别:定性研究是一种评估非数字数据的方法,用于理解概念和主观意见,包括案例研究、人种学、访谈等;定量研究是一种研究数据的方法,包括问卷调查、实验、观察和结构化访谈。本项目采用的方法是定性研究和定量研究相结合,使用案例研究和二手数据的混合研究方法。由于本项目的研究目标是分析中国房价上涨的因素,因此采用案例研究和二手数据的定性和定量混合方法更有可能对课题进行深入分析和细分。田口(2018)也赞同混合法研究的方法,他/她同意 Tashakkori 和 Teddlie(2003 年,第 15 页)的观点,即混合法可以得到其他研究方法无法回答的课题的答案,还可以根据结果推断出更有力的结论。因此,定性和定量方法的结合可以让研究人员探索更有效、更复杂的现象,这对本项目的研究课题更有用。

 3.3 数据类型


在本项目中,为了分析和探讨中国房价上涨的原因,参考了与房价走势相关的历史研究,并对比了中国一线城市和二线城市的房价上涨数据。为了更准确地分析数据结果,对与房价内涵相关的概念进行了梳理,因此这些数据属于次要数据。

 3.4 数据收集


由于本项目的研究课题是中国房价增长的驱动因素,如上一节所述,我们将有针对性地抽取中国具有代表性的一线和二线城市,以比较房价增长驱动因素的差异。案例选择的标准将包括房价趋势、经济发展水平、城市化进程、城市化进程、城市化进程、城市化进程、城市化进程和城市化进程。


我们将从政府报告、统计数据库、研究文章以及一些可靠的网站和其他媒体来源等各种来源收集二级数据。二手数据将从多种来源收集,如政府报告、统计数据库、研究文章和一些可靠的网站及其他媒体来源。这些数据将为项目提供住房市场价格趋势、相关政策文件和一些公共信息,从而使研究数据收集方法的设计更加全面客观。

 3.5 局限性


不过,本项目的研究方法也存在一些局限性。首先,对于可能具有时间敏感性和政策时效性的二手数据调查中与房价上涨驱动因素相关的因素,数据来源的可用性和可靠性可能会带来挑战,并可能为后续研究带来空白。此外,由于本项目是针对中国这一特定国家的调查,而本项目的研究人员目前在英国工作,因此由于地点和时间问题,无法前往中国对一手数据进行实地调查,只能从以往的案例和资料来源中获取数据。最后,由于本项目的调查者是学生,没有学过统计学,因此无法对研究课题的相关因素变量进行线性分析,限制了对数据的研究深度,这将在今后的研究中加以改进。


第 4 章.研究结果与讨论


总体而言,本章侧重于案例研究和一些二手数据。案例研究主要以广东深圳和福建厦门为例,展示了中国一线城市和二线城市的房价上涨趋势。深圳在中国城市等级体系中被规划为一线城市,而厦门则被划分为二线城市(Slater,2018)。这些数据用于分析这种上升趋势的原因所在,并比较它们之间的异同。

Wang 和 Hou(2021 年)指出,中国的房地产价格在过去十年中持续快速增长。根据 Chen(2021)的研究,深圳是中国一线城市中房地产市场蓬勃发展最为突出的城市,而厦门房价的飙升近年来也一直是人们讨论的话题。深圳的趋势高于北京和上海,厦门紧随其后(具体趋势数据见附录 I)。

在分析中国房价上涨的驱动因素时,这里将分析城市化因素。有证据表明,流动人口会影响住房需求和供应,进而影响房价(Glaeser、Gyourko 和 Saiz,2008 年)。然而,就中国而言,人口迁移更多发生在城市层面,城市层面的人口流动将不可避免地影响住房需求,进而进一步影响房地产市场。在分析人口迁移与房地产价格之间的关系时,需要提及的一点是中国城市化的发展。中国的城市化发展在很大程度上是由政府推动的,是一种保持城市高水平发展的方式,促使低发展水平地区的人口向高发展水平地区流动,从而引发更大的住房需求。先说深圳,它位于中国珠江三角洲地区,是中国经济最活跃的城市之一,发展较早。根据《深圳2016年统计年鉴》,2015年间深圳无城镇户口流动人口达到783万人,流动人口数量的激增导致深圳人口增加,为深圳提供了大量廉价劳动力,这也是深圳城市化经济快速发展的原因之一(Wei and Ewing,2018)。另一方面,厦门也是一座位于中国南部地区的沿海城市,也是最早开放的条约港口城市之一,与深圳有着相同的经济发展时期。根据 Macrotrends(n.d.)的数据,2023 年厦门现有人口将达到 3935 万,比上年增长 。Fang 等人(2020 年)在研究厦门人口变化动态时指出,由厦门市人民政府主办的金砖国家会议将于 2023 年在厦门举行。

2017年的厦门对当时的人口变化产生了重要影响。对此,Wang、Hui 和 Sun(2017)在研究中不仅调查了深圳的流动人口,还调查了厦门的非本地居民比例,结果均显示非本地居民比例与城市房价呈正相关关系(见附录二:人口迁移与房价的关系)。Kim(2020)指出,自 2013 年中央城镇化工作会议以来,深圳已经实现了阶段性的城镇化。这是因为在城市发展的同时,相应的城市基础设施和公共服务也得到了发展,如交通、教育、就业和医疗。这些都提高了居民的生活水平,增加了对宜居城市的需求,更吸引了大量人口涌入,尤其是外来人口和移民,他们愿意支付更高的价格来享受城市带来的便利和福利。城市化人口的期望将促使他们决定投资住房,并尽早拥有自己的住房。正如附录二中的数据所示,深圳的外来人口比例接近 ,厦门的外来人口比例超过 60%,因此,无论是一线城市还是二线城市,生活质量的提高和需求的增长都导致了人口从欠发达地区向发达地区、从小城镇向大中城市的普遍流动。这种流动伴随着一个地区人口的增长,进而导致住房需求的大幅增加,而需求的增加相对于供应的不足又推动了房价的上涨。正是这种供需错配导致了中国房价的攀升。

此外,由于经济增长被认为是中国城市房价上涨的重要因素。Agnew和Lyons(2018)的研究表明,在一个地区新增约1000个就业岗位后的两年内,该地区的月租金会比之前高出 ,而房价则至少比之前高出 。这表明,就业机会的创造会导致工作岗位数量的增加。这表明,就业岗位的增加导致了房价的上涨。其根本原因在于就业机会的增加带来收入的增加,从而导致在住房等资产上的支出水平提高。根据深圳的平均工资调查,深圳的人均工资中位数为 26,500 元人民币,尽管最低工资起点为 7,330 元人民币,技能型和高学历毕业生的收入比初级工人和低学历毕业生高出 (Salaryexplorer,2023 年)。这意味着深圳的人均收入并不低, ,高于这一工资中位数,处于中国的中上水平。


城市。根据一家房地产咨询公司的数据(Chen,2021 年),近年来深圳的平均住宅抵押贷款利率为 ,这也是深圳房价不断攀升的原因之一,深圳不断推出新的优惠吸引高收入者购买有投资回报的资产。与厦门相比,由于近期服务业和旅游业的蓬勃发展,2021 年的数据显示,厦门家庭人均可支配收入约为人民币 34,193 元,同比增长 ,人均消费支出同比增长 (《中国日报》,2021 年)。厦门市房地产业协会的数据显示,2023 年第一季度厦门市新建商品房成交 15,390 套,其中一手住宅成交 6,321 套(厦房网,2023 年)。深圳和厦门成交率的上升也说明人们有足够的收入和消费能力来购买房产,而购房需求的增加直接导致了房价的上涨。因此,当收入增加时,他们的可支配收入可以用于消费。收入水平的提高促使人们在日常消费上花费更多,购买更多的商品和服务,甚至进行投资,从而提高整体消费水平。收入和消费水平的提高也意味着人们对住房的需求增加,从而推动房价上涨。可以说,经济增长伴随着更多的工作岗位,从而提高了人们的收入水平,这反过来又推动了消费者购买行为和资产需求的增加,导致房价持续上涨。

政府政策在中国房价上涨中发挥了重要作用。首先,由于中国的住房制度在 20 世纪 90 年代将土地使用商品化,导致了土地改革。Quigley 和 Rosenthal(2005 年)认为,土地使用规则为社区提供了更加便利、价格更高的设施,但对增长和分区的限制也会减缓扩张速度,降低住房密度,最终导致房价上涨。因此,中国城市出现了一个新名词--城中村。城中村被定义为中国公共土地上的城市化遗留问题,是中国土地开发过程中不平衡且未被收集的空间(Hao 等,2013 年)。顾名思义,城中村一般由人口密集的老旧建筑组成,因此城中村的拆除和重现会导致周边房价的变化。本文探讨的两个城市在这方面是相同的,因为深圳和厦门都存在城中村。Tian 等人(2020)发现,由于深圳和厦门的经济差距,两地城中村的面积和人口密度存在差异。


但总体而言,城中村模式占 2013 年厦门市住房总量的一半以上(Tong 等人,2020 年)。总体而言,城中村模式占厦门总用地的 ,占总人口的 ,由于金砖会议的召开,厦门城中村房价从2008年的9749元/平方米上涨到2017年的34333元/平方米 。因此,在城市土地的使用上,城中村改造拆迁可能会导致周边房价上涨。此外,如果一些城中村位于城市核心区域,经济繁荣或交通便利,城中村所在区域的价值可能会提升,进而对周边房价产生上涨压力。

此外,Ahearne 等人(2005 年)指出,在世界各国,房地产价格上涨之前通常会有一段宽松的货币政策时期。货币政策影响房价的解释是通过利率水平,其中还包括信贷成本、贴现率和资本流动等方面(Gnan,2021 年)。在中国,由于大多数银行都是国有银行,因此货币政策对资产价格的影响很大,尤其是在中国的支柱产业--房地产行业,央行的宽松货币政策对房价增长的影响更大(Xu 和 Chen,2012)。政府通过实施降息等宽松货币政策,资金通过各种渠道流入房地产市场,最终导致房地产的快速发展。深圳商报》记者走访发现,深圳大部分银行的房贷也有所下调,首套房贷款利率从 降至 ,二套房贷款利率从 降至 (Xie,2022)。在厦门,银行也响应国家政策,降低了利率,首套房贷利率降至 4%,比之前下降了 30 个基点(乐居,2022 年)。从这些数据中可以得出结论,货币政策中的利率调控对一线和二线城市房价的上涨都做出了反应。利率下降减少了住房贷款的利息支出,提高了购房者的购买力,刺激了购房需求,从而推高房价。

最后,本文将探讨大多数人没有注意到的社会文化观念对房价的影响,魏、张和刘(2017)对住房与婚姻的关系进行了调查研究,调查数据显示, ,母亲表示不同意女儿嫁给没有住房的男人;同时,由于社会规范行为,已婚夫妇通常与他们的子女居住在一起。


而不是女方的父母(Gao、Alessie 和 Angelini,2023 年)。因此,在中国,住房在婚姻市场中占有非常重要的地位;与储蓄等其他形式的财富相比,拥有住房是一种财富的体现,能吸引更多的异性选择,同时,也给有儿子的家庭造成了住房负担,从而推高房价,以增加婚姻市场的竞争,使他们迫切希望拥有一套更大、更贵的住房。此外,男女结婚生子后,为了给子女提供更好的教育资源,他们会在优质学区(学区房)购房,这也间接推高了周边的房价(Wang and Li,2022;Jin,Wang and Huang,2023)。因此,家长对名校的选择推动了周边房价的上涨,他们愿意为名校支付高价(陈和李,2023)。本文主要关注学区房的价格数据,首先是深圳的学区房,深圳的优质教育资源主要集中在福田、南山、罗湖等区,这些区域发展较早,各种设施资源齐全,房产交易活跃。对学校规模、学生人数、升学率的关注,决定了他们对学区房的选择,也助推了名校周边学区房的价格(见附录四:学区房溢价数据)。同样,厦门的主要分区分为内区和外区,内区的资源、风景和经济发展都优于外区。因此,优质学区集中在内区,内区的学区房价格也因此快速上涨。由于厦门的学校教育是按照住房的地段来分配的,很多家长为了争夺优质的教育资源,选择在内侧片区购房,因为只有业主的子女才能在特定的学区入学, ,居民为了获得教育资源而产生购房行为(Li 等,2023)。因此,从结婚行为中产生的后续行为,即住房的选择要考虑社会文化对教育资源的看法,优质学区的房产更受大多数夫妇的青睐,如果他们都在同一地区购买房产,可能会导致该地区的住房需求增加,进而推动房价上涨。

总体而言,深圳和厦门作为一、二线城市,在房价上涨的驱动因素方面有一些相似之处。这两个城市作为中国条约港口城市中的沿海地区,城市化进程更快,经济更发达,社会文化意识形态更先进,吸引了大量的


经济增长带来了更多的就业机会和经济活动,导致住房需求增加,进而推动房价上涨。但也存在一些微妙的差异。与一线城市相比,二线城市的经济发展潜力更大,二线城市一些特定产业的发展势头会吸引更多企业和人才,从而引发住房需求增加,推动房价上涨。一、二线城市在房地产市场调控方面的政府政策也可能存在差异。由于两个城市在土地规划和管理上的差异,以及在财政管理上的差异,这将导致一二线城市之间房价的上涨。

 第 5 章结论


通过对深圳和厦门两个具体案例的研究,可以得出结论:城市化、经济增长、政府政策和社会文化观念是影响房价上涨的关键因素。这些因素包括城市化带来的人口增长和迁移;经济增长带来的就业、收入和消费;土地改革政策和货币政策;以及为获取优质资源而造成房价上涨压力的社会文化因素。不过,本研究也有局限性,即在这些驱动因素对房价上涨产生影响的同时,也要关注房价上涨反过来对这些驱动因素的影响。此外,在分析这些因素的过程中,我们可以发现,房价的上涨实际上都归因于一个原因,那就是住房需求的增加、住房供应的限制以及供过于求导致了房价的上涨。换句话说,房价上涨实际上是市场供求动态失衡造成的。一般来说,一线城市和二线城市的驱动因素是相同的,但需要特别注意的是,不同城市的特点和发展可能会导致驱动因素的差异。总之,中国城市房价上涨是由多种因素相互作用造成的。了解房价上涨的动因,有助于市场调整房地产政策,保持市场的可持续性。

 参考资料


Agnew, K. and Lyons, R. (2018)《就业对房价的影响:爱尔兰外国直接投资的详细证据",《区域科学与城市经济学》,70(2)。doi: http://dx.doi.org/10.1016/1.regsciurbeco.2018.01.011

Ahearne, A. G. et al. (2005) 'House Prices and Monetary Policy:A Cross-Country Study", International Finance Discussion Papers.见 https://www.federalreserve.gov/econres/ifdp/house-prices-and-monetary-policy-a-crosscountry-study.htm(访问日期:2023 年 6 月 14 日)。

Andreu, E. S. (2021) 'Housing and household consumption:对财富和抵押效应的调查",《住房经济学杂志》,54。doi: https://doi.org/10.1016/1.jhe.2021.101786

Chen, F. (2021) ASIA TIMES.网址: https://asiatimes.com/2021/06/shenzhenshome-prices-soaring-up-and-up/ (访问日期:2023 年 6 月 9 日)。

Chen, J. and Li, R. (2023) 'Pay for elite private schools or pay for higher housing prices?来自外生政策冲击的证据》,《住房经济学期刊》,60。doi: https://doi.org/10.1016/j.jhe.2023.101934

Chen, J., Hardin, W. III. and Hu, M. (2020) 'Housing, Wealth, Income and Consumption:中国与房屋所有权异质性》,《房地产经济学》,48(2),第 373-405 页。doi: https://doi.org/10.1111/1540-6229.12245

中国日报》(2021 年),上半年厦门人平均收入居福建之首。网址:https://govt.chinadaily.com.cn/s/202107/26/WS611b7f5e498e6a12c1204830/xiamenpeoples-average-income-tops-fujian-in-h1.html(访问日期:2023 年 6 月 13 日)。

Davidoff, T. (2006) 'Labor income, housing prices, and homeownership', Journal of Urban Economics, 59(2), pp.

Ding, Y. (2018) 'Housing prices and population dynamics in urban China', Pacific Economic Review, 24(1), pp.

Du, Z. and Zhang, L. (2015) 'Home-purchase restriction, property tax and housing price in China:反事实分析》,《计量经济学杂志》,188(2),第 558-568 页。doi: https://doi.org/10.1016/1.jeconom.2015.03.018

Fan, J. et al. (2021) 'Impact of land quota and land supply structure on China's housing prices:基于土地配额政策调整的准自然实验》,《土地利用政策》,106。doi: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105452

Fang, L. et al. (2020) 'Data-driven framework for delineating urban population dynamic patterns:中国厦门岛案例研究",《可持续城市与社会》,62。doi: https://doi.org/10.1016/.scs.2020.102365

Fischer, T. (2023),《中国的空间不平等和住房问题》,《城市经济学杂志》,134。doi: https://doi.org/10.1016/j.jue.2023.103532

Fu, W. (2020) 'Spatial mobility and opportunity-driven entrepreneurship: the evidence from China labor-force dynamics survey', The Journal of Technology Transfer, 45(0), pp.

Fu, Y., Tse, D. K. and Zhou, N. (2000) 'Housing Choice Behavior of Urban Workers in China's Transition to a Housing Market', Journal of Urban Economics, 47(1), pp.

Gao, Y., Alessie, R. and Angelini, V. (2023) 'Parental housing wealth and children's marriage prospects in China-evidence from CHARLS', Review of Economics of the Household, 21, pp. Doi: https://doi.org/10.1007/s11150-022-09608-8.

Gnan, E. (2021) Monetary policy and housing markets: interactions and side effects.见 https://oecdecoscope.blog/2021/06/25/monetary-policy-and-housing-marketsinteractions-and-side-effects/ (访问日期:2023 年 6 月 14 日)。

Hao, P. et al. (2013) 'Spatial Analyses of the Urban Village Development Process in Shenzhen, China', International Journal of Urban Regional Research, 37(6), pp.

Howard, G. and Liebersohn, J. (2021) 'Why is the rent so darn high?在住房供应缺乏弹性的城市中,日益增长的居住需求的作用》,《城市经济学杂志》,第 124 期。doi: https://doi.org/10.1016/j.jue.2021.103369

Hu, F. and Qian, J. (2022)《房价对中国城市创业的影响:创业动机是否重要?创业动机重要吗?",《城市》,131。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104045

Hu, M. and Wang, X. (2020) 'Homeownership and household formation: no homeownership, no marriage?', Journal of Housing and the Built Environment, 35, pp. doi: https://doi.org/10.1007/s10901-019-09724-5.
Hu, Z. (2022) 'Six types of government policies and housing prices in China', Economic Modelling, 108. doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2022.105764

Jiang, Y. and Qiu, L. (2022) 'Empirical study on the influencing factors of housing price Based on cross-section data of 31 provinces and cities in China', Procedia Computer Science, 199, pp.

Jin, Z., Wang, X. and Huang, B. (2023) 'The enrolment reform of schools and housing price:来自中国上海的经验证据",《国际经济与金融评论》,第 84 期,第 262-273 页。doi: https://doi.org/10.1016/.i.iref.2022.11.024

Kim, H. (2020) Carolina Planning.Available at: https://carolinaangles.com/2020/01/21/understanding-urbanization-and-globalization-inshenzhen-china/ (Accessed: 09 June 2023).

Kim, K., Phang, S. and Wachter, S. (2012) 'Supply Elasticity of Housing', International Encyclopedia of Housing and Home, pp.

乐居(2022)最新确认!厦门首套房贷利率降至4.1%!多家银行已执行。网址:https://xm.leju.com/news/2022-0825/08136968359618863241274.shtml(访问日期:2023 年 6 月 14 日)。

Li, K., Qin, Y. and Wu, J. (2020) 'Recent housing affordability in urban China:综合概述》,《中国经济评论》,59。doi: https://doi.org/10.1016/1.chieco.2019.101362

Li, Y. et al. (2022) 'Effect of increasing the rental housing supply on house prices:来自中国大中城市的证据",《土地利用政策》,123。doi: https://doi.org/10.1016/1.landusepol.2022.106420

Li, Y. et al. (2023) 'The effects of jobs, amenities, and locations on housing submarkets in Xiamen City, China', Journal of Housing and the Built Environment, 38, pp.

Lin, X. et al. (2022) 'Spatial-temporal effects of urban housing prices on job location choice of college graduates:来自中国城市的证据",《城市》,126。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103690

Liu, Y. and Tang, Y. (2021) 'Epidemic shocks and housing price responses:来自中国城市住宅小区的证据",《区域科学与城市经济》,89。doi: https://doi.org/10.1016/1.regsciurbeco.2021.103695

Liu, Y. et al. (2022) 'Urbanization path, housing price and land finance:国际经验与中国实情",《土地利用政策》,113。doi: https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105866

Lu, Y., Li, J. and Yang, H. (2023) 'Time-varying impacts of monetary policy uncertainty on China's housing market', Economic Modelling, doi: https://doi.org/10.1016/1.econmod.2022.106081

Machin, S. (2011) 'Houses and schools:通过住房市场评估学校质量",《劳动经济学》,18(6),第 723-729 页。doi: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2011.05.005

Macrotrends (n. d.) 中国厦门市都会区人口 1950-2023。见 https://www.macrotrends.net/cities/20720/xiamen/population(访问日期:2023 年 6 月 12 日)。

Molloy, R., Nathanson, C. and Paciorek, A. (2022) 'Housing supply and affordability:Evidence from rents, housing consumption and household location", Journal of Urban Economics, 129. doi: https://doi.org/10.1016/j.jue.2022.103427

Park, H. et al. (2021) 'Does school choice program affect local housing prices?区际择校计划与区内择校计划",《城市》,115。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103237

Quigley, J. M. and Rosenthal, L. A. (2005) 'The Effects of Land Use Regulation on the Price of Housing:What Do We Know?我们能学到什么?",《城市景观》,8(1),第 69-137 页。doi: https://www.jstor.org/stable/20868572

Salaryexplorer (2023)《2023 年深圳平均工资》。网址: http://www.salaryexplorer.com/salary-survey.php?loc=3023&loctype (访问日期:2023 年 6 月 13 日)。

Song, B., Li, Y. and Yan, Y. (2017)《大众差异视角下的学区房溢价水平研究--以深圳为例》,第二十届建设管理与房地产发展国际研讨会论文集。doi: https://doi.org/10.1007/978-981-10-0855-9 55

Su, C. et al. (2018)《房价、货币供应量和短期国际资本两个序列之间存在显著联系吗?- 来自中国的证据",《数字信号处理》,83,第 148-156 页。doi: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2018.08.017

Tan, Z., Tang, Q. and Meng, J. (2022) 'The effect of monetary policy on China's housing prices before and after 2017:DSGE 模型的动态分析》,《土地利用政策》,113。doi: https://doi.org/10.1016/.landusepol.2021.105927

Tian, L. et al. (2020) 'A systems approach to enabling affordable housing for migrants through upgrading Chengzhongcun:厦门案例",《城市》,105。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2018.11.017

Tong, D. et al. (2020) 'Migrant housing choices from a social capital perspective:中国深圳案例",《国际人居》,96。doi: https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2019.102082

Turner, T. M. and Luea, H. (2009) 'Homeownership, wealth accumulation and income status', Journal of Housing Economics, 18(2), pp.

Wang, J. and Li, G. (2022) 'Pursuing educational equality and divergence in the housing market:教育平等政策如何影响上海房价?",《城市》,131。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104001

Wang, X., Hui, E. and Sun, J. (2017) 'Population migration, urbanization and housing prices:来自中国城市的证据》,《国际人居》,66,第 49-56 页。doi: https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2017.05.010

Wang, Y. (2023)《中国城市外来务工人员的住房成本负担、住房所有权和自我健康评价:居住时间的混杂效应",《城市》,133。doi: https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104128

Wei, S., Zhang, X. and Liu, Y. (2017) 'Home ownership as status competition:Some theory and evidence", Journal of Development Economics, 127, pp.169-186. doi: https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2016.12.001

Wei, S., Zhang, X. and Liu, Y. (2017) 'Home ownership as status competition:一些理论与证据》,《发展经济学杂志》,127 期,第 169-186 页。doi: https://doi.org/10.1016/.jdeveco.2016.12.001

Wei, Y. and Ewing, R. (2018) 'Urban expansion, sprawl and inequality', Landscape and Urban Planning, 117, pp.

Wrenn, D., Yi, J. and Zhang, B. (2019) 'House prices and marriage entry in China', Regional Science and Urban Economics, 74, pp.
Wu, D., Yi, D. and Clark, W. (2022) 'Unpacking the housing cost-income gap in transitional China', Cities, 129. doi: https://doi.org/10.1016/1.cities.2022.103837
Wu, J., Gyourko, J. and Deng, Y. (2012) 'Evaluating conditions in major Chinese housing markets', Regional Science and Urban Economics, 42(3), pp.531-543. doi: https://doi.org/10.1016/.regsciurbeco.2011.03.003

Wu, J., Gyourko, J. and Deng, Y. (2016) 'Evaluating the risk of Chinese housing markets:我们知道什么和需要知道什么》,《中国经济评论》,39,第 91-114 页。doi: https://doi.org/10.1016/1.chieco.2016.03.008

Xie, H. (2022) 深圳本地银行执行最新的 LPR 利率 首套住房抵押贷款利率降至 .网址:https://www.sznews.com/news/content/202208/24/content 25327897.htm (访问日期:2023 年 6 月 14 日)。

厦房网(2023)【一季度成交】一季度厦门一手住宅成交6321套,成交面积约65万方:28

http://news.xmhouse.com/News/esfpd/esfzx/202304/t20230402 749015.htm(访问日期:2023 年 6 月 13 日)。

Xu, X. and Chen, T. (2012) 'The effect of monetary policy on real estate price growth in China', Pacific-Basin Finance Journal, 20(1), pp.

Yin, Z., Liu, J. and Wang, Y. (2023) 'Fertility policy and stock market participation:来自中国普遍二孩政策的证据》,《国际金融分析评论》,86。doi: https://doi.org/10.1016/1.irfa.2022.102475
Zhan, P., Ma, X. and Li, S. (2021) 'Migration, population aging, and income inequality in China', Journal of Asian Economics, 76. doi: https://doi.org/10.1016/i.asieco.2021.101351

Zhang, Y., Hua, X. and Zhao, L. (2012) 'Exploring determinants of housing prices:1999-2010年中国经验案例研究》,《经济建模》,29(6),第2349-2361页。doi: https://doi.org/10.1016/1.econmod.2012.06.025

Zhao, C., Chen, B. and Li, X. (2023) 'Rising Housing prices and marriage delays in China:来自城市土地交易政策的证据",《城市》,135。doi: https://doi.org/10.1016/.cities.2023.104214
 附录

附录 :2021 年中国 35 个大中城市住宅销售价格。

(资料来源:https://www.statista.com/statistics/243404/sale-price-of-residential-realestate-in-china/)

附录 II:2010 年中国人口迁移与房价。

(资料来源:《人口迁移、城市化与住房价格》:来自中国城市的证据)

附录 III:深圳学区房溢价率的回归结果。

解释变量(保险费率)
(1) (2) (3)
FE RE
OLS
egression

商品房价格变化率
 小区规模

每个家庭的停车位
Plot ratio
-0.0307
 绿化覆盖率

基准地价差异
-0.000
-0.000
-0.000

初中入学率的差异
 ES&CS 之间的学校
 建筑年代
-0.004

学校与学校之间的距离差异
ES&CS

ES&CS 在民意调查评分方面的差异
0.000
0.001

之间的师生比例差异
ES&CS
-3.736
-1.467

高等职业教师比例的差异
 ES&CS 之间

学生人均占地面积
ES&CS

ES 和CS 之间的排名差异
Constant
336 336 336
 组内 R2 0.52 0.672 0.467

(注:(1)括号中的数字代表标准误差;***代表 显著水平; 代表 显著水平; 代表 显著水平。

(2) ES 和 CS 分别代表精英小学和普通小学。

(3) FE 和 RE 分别代表固定效应和随机效应)。

(资料来源:《群众差异视角下的学区房溢价水平研究--以深圳为例》)


EAS6078 项目--220233655.docx

 一般性评论
 导言
 结论 -D
 分析 -D
 证据 -D
 结构 -D
 书面英语 -D
 引用 -D


这项工作的优势


这是一篇非常优秀的作品,达到了本单元案例研究的要求。研究问题明确,重点突出。结构清晰易懂。引言阐述了明确的研究目的和目标。文献综述全面、相关。你从现有研究中提炼出适当的分析框架,并在数据分析中有效使用。

您使用了大量资料,分析了两个案例研究城市房价上涨的动因。讨论深入而周到。

参考文献在书目中的格式保持一致。


通过以下方式改进您的工作


第 5 页关于 1988 年住房分配的内容有误。当时,职工仍可从所在单位获得住房分配,而住房分配已于 1998 年结束。

第 18 页关于城中村房价的讨论令人困惑,因为城中村的土地属于集体所有,不应该有


城中村房产的正规住房市场。


成绩的意义

PGT
 学生 39

如果您对自己的反馈或分数有疑问,欢迎您联系模块组织者进行澄清,例如在他们的反馈/咨询时间。

通过 MUSE 的反馈门户存储和跟踪您的反馈,网址是 https://feedbackportal.shef.ac.uk/
YC
 主持人高清

评论:总的来说,我同意第一位评卷人的评分和反馈意见(更多意见请参见审核电子表格)。
 第 1 页
 第 2 页
 第 3 页
 第 4 页
 第 5 页
 第 6 页
 第 7 页
 第 8 页
 第 9 页
 第 10 页
 第 11 页
 第 12 页
 第 13 页
 第 14 页
 第 15 页
 第 16 页
 第 17 页
 第 18 页
 第 19 页
 第 20 页
 第 21 页
 第 22 页
 第 23 页
 第 24 页
 第 25 页
 第 26 页
 第 27 页
 第 28 页
 第 29 页
 第 30 页
 第 31 页
 第 32 页
 第 33 页