CNDD-0148 中国70个大中城市房屋销售价格指数及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 数据名称: 房屋销售价格指数

▪ 数据编号：0147

▪ 数据层级：城市层面

▪ 数据范围：2008.11-2023.9

▪ 样本数量：35,186  条

▪ 数据来源：国家统计局

▪ 数据说明：CNDD中国城市层面房屋销售价格指数数据统计了我国70个大中城市房屋销售价格指数、新房、二手房住宅价格指数等情况，具体包括房屋销售价格指数、新建住宅价格指数、新建商品住宅价格指数、二手住宅价格指数、90平方米及以下新建住宅价格指数、90平方米及以下新建普通住宅价格指数、90平方米及以下新建商品住宅价格指数、90-144平方米新建商品住宅价格指数、144平方米以上新建商品住宅价格指数、90平方米及以下二手住宅格指数、90-144平方米二手住宅价格指数、144平方米以上二手住宅价格指数等变量。数据提供.dta和.xlxs两种格式。

▪ 数据维度：月度数据

▪ 综合评价：国家统计局统一编制各类住宅销售价格指数。采用国际通行的链式拉氏公式，编制定基住宅销售价格指数序列。对比基期5年调整一次，现行对比基期为2015年。新建住宅分设置保障性住房和新建商品住宅2个类别，新建商品住宅类下设90平方米及以下、90-144平方米、144平方米以上3个基本分类。新建住宅销售价格指数每月编制一次。1.分别计算各城市各基本分类（含保障性住房）月度环比指数。基本步骤包括：一是计算各项目各基本分类本月与上月的平均价格，通过将各项目各基本分类本月和上月的销售金额与销售面积相比得到。二是计算各项目各基本分类的月度环比指数，为各项目各基本分类本月平均价格与上月平均价格之比。三是计算全市各基本分类月度环比指数，分别利用月度销售面积和金额作为权数计算两个加权平均数后再简单平均得出。2.分别计算各城市各基本分类（含保障性住房）以上月度环比指数。基本步骤包括：一是通过链式拉氏公式计算各基本分类月度环比指数；二是再利用房屋销售额为权数，加权计算新建商品住宅月度定基指数；三是利用本月定基指数除以上月定基指数，得出本月新建商品住宅月度环比指数；四是综合保障性住房月度环比指数，计算出新建住宅月度定基指数。五是利用本月新建住宅定基指数除以上月定基指数，得到本月新建住宅月度环比指数。3.由月度定基指数再计算同比指数。二手住宅设置90平方米及以下、90-144平方米、144平方米以上3个基本分类。二手住宅销售价格指数每月编制一次。方法同新建住宅销售价格指数编制方法。

CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★☆ 

▪ 稀缺度：★★★☆☆ 

▪ 新颖度：★★★☆☆

▪ 总体级别：10颗星

✔  常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔  新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

     

03 数据概览    

 

  

  04 相关前沿文献速递  

▪ 文献来源：

张方.经济政策不确定性与房价波动——来自70个大中城市的证据[J].经济研究参考,2022(01):81-90+104.

▪ 文献内容：

经济政策调整及由此带来的不确定性对房地产市场带来了一定的冲击。本文通过对 2006 ～ 2018 年 70 个大中城市的房价指数进行面板协整和面板格兰杰因果检验后发现，经济政策不确定性与新建住宅和二手房价格均存在长期协整关系和因果关系。PVAR模型的回归结果显示，经济政策不确定性对新建住宅和二手房价格产生抑制作用，之后房价即出现反弹。脉冲响应分析显示，经济政策不确定性对新建住宅价格产生持续抑制作用，对二手房价格的影响则使其先抑后扬。由此可见，政府在通过调整经济政策影响房地产市场时，应充分考虑政策影响的异质性和时效性，在合理预期内针对不同城市调整相应政策。

▪ 模型设计和变量说明

选取中国 70 个大中城市新建商品住宅价格指数 ( HPI) 和二手商品住宅价格指数( HPI2) 的月度数据分别作为因变量，区间为 2006 年 1 月至 2018 年 12 月，数据来自国家统计局网站。 同时，为了研究 EPU 对不同城市群房价波动的影响，依据相关批复，将 70 个大中城市分为 14 个国家级城市群 ( 见表 1) 。

1. 面板协整检验 

数据序列的平稳性只是避免伪回归的必要条件，此外还需要用协整检验判断变量之间是否存在长期的稳定关系。面板协整的检验方法已从最初的同质面板检验和异质面板检验发展为包含结构突变的面板检验。Kao ( 1999) 和 Pedroni ( 1999，2004) 最早提出了以 E-G 两步法的回归残差为基础的协整检验方法。随后，Westerhund ( 2005) 则提出了允许面板协整回归模型的常数项和趋势项存在多个结构突变点的 LM 检验。三种方法均要求协整变量本身之间不存在协整关系。Kao( 1999) 和 Pedroni ( 1999，2004) 采用了 DF 检验、ADF 检验和 PP 检验; Westerlund ( 2005) 使用了 VR 检验，以检验误差项是否平稳。 

2. 面板格兰杰因果检验 

格兰杰因果关系检验 ( Engle ＆ Granger，1987) 是检验平稳时间序列经济变量之间因果关系常用的一种计量经济学方法，其基本理论是: X 是否引起 Y，Y 能在多大程度上被过去的 X 所解释，加入 X 的滞后值是否显著并提高对 Y 的解释程度。在时间序列的协整分析中，如果协整关系存在，就可以建立误差修正模型，估计变量间的格兰杰因果关系。面板数据中的因果检验同样是建立在以时间序列为基础的格兰杰因果关系检验思想基础之上的。由于本文采用多个城市数据作为样本，考虑到各地市之间存在的区域差异 ( 即面板异质性) ，以及地市相互影响关系 ( 即截面相关性) ，故采用 Dumitrescu 和 Hurlin ( 2012) 提出的一种全新的面板格兰杰因果检验方法，该方法能够在因果关系检验中有效处理面板数据存在的异质性和截面相关性的影响。当统计量大于标准正态分布临界值时，则拒绝原假设，说明存在因果关系; 反之则接受原假设，即不存在因果关系。 

3. 面板向量自回归 ( PVAR) 模型 

PVAR 模型与 VAR 模型类似，假设所有变量都具有内生性，因此使用 PVAR 模型可以忽略内生性问题，这使得 PVAR 模型被广泛应用于各类宏观经济问题分析中 ( Ramey ＆ Shapiro，1998) 。PVAR 模型有三个特点: 第一，所有的内生变量在每个单元都有滞后项，称为 “动态共生性”; 第二，误差项在不同单元之间相关，称为 “静态共生性”; 第三，公式中的截距、斜率和误差项的方差在不同单元之间不同，称为 “横截面的异质性”。从某种程度上说，PVAR 模型与存在动态和静态共生性的大规模的 VAR 模型相似，不同之处在于横截面的异质性引入了误差项的协方差矩阵( Canova ＆ Ciccarelli，2013) 。在我国，PVAR 模型多用于研究经济增长的相关实证分析 ( 陈晓玲和张毅，2017; 王允和杜萌，2015; 游士兵和蔡远飞，2017) ，鲜有将其用于分析房价波动的实证研究。

05 其他相关文献

[1]何赛琦,金升平,陈家清.新建普通住宅房价指数面板数据模型构建及应用[J].统计与决策,2023,39(09):63-67.

[2]梁秋霞,陈汉清,宋翠竹.房价异常波动与防范系统性金融风险关系的理论研究[J].价格理论与实践,2021(03):62-65. 

[3]刘绍涛,张协奎.租购并举、房价变动与住房市场发展[J].当代财经,2020(03):3-15.

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