【摘 要】
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本文基于2007—2017年42个大中城市的季度数据,放宽住宅基础价值模型的常数参数设定,利用改进后的模型提高测度城市房价泡沫的准确度;立足房价泡沫测度结果,将有向无环图(GAP
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本文基于2007—2017年42个大中城市的季度数据,放宽住宅基础价值模型的常数参数设定,利用改进后的模型提高测度城市房价泡沫的准确度;立足房价泡沫测度结果,将有向无环图(GAP)与结构向量自回归(SVAR)模型结合,刻画房价泡沫传染的路径与强度,探究房价泡沫传染网络并利用QAP回归模型考察房价泡沫传染效应的影响因素。研究结果显示:中国房价泡沫水平上升速度较快,2007—2017年样本城市平均房价泡沫水平由20%上升至28.8%,9个城市超过40%;在房价泡沫快速集聚的背后,城市间房价泡沫传染效应发挥着重要作用,可解释房价泡沫水平的48.5%;进一步分析发现,房价泡沫传染整体呈现"由东至西"、局部呈现"由中心向外辐射"的空间特征。不同城市在房价泡沫传染过程中分别扮演"领导者"、"跟随者"、"经纪人"、"双向引导者"和"独行侠"的角色,多条房价泡沫传染路径构成复杂的网络结构;结果证实了城市房价泡沫传染的"波纹效应理论",即地理意义上的空间"近邻"关系会促进不同区域间的房价泡沫传染;值得关注的是,经济发展的协动性、人口流动与信息传递等非地理因素也会加剧城市间房价泡沫传染,这对房价宏观整体把控和城市间差异化调控具有重要启示。
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