УДК 332.72:330.43(510)
DOI: 10.36871/26189976.2026.04-2.016
Авторы
Ян Цзинмэй,
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Андрей Александрович Зайцев,
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Екатерина Алексеевна Власова,
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Сантк-Петербург, Россия
Аннотация
В настоящем исследовании используются панельные данные по 70 крупным и средним городам Китая за 2012–2024 гг. С помощью модели с лаговыми переменными и робастных стандартных ошибок с кластеризацией по провинциям проверяется, насколько хорошо макроэкономические показатели провинций могут прогнозировать цены на городское жильё. Исследование показало следующее: (1) темпы роста ВРП с лагом в один период имеют значимый положительный прогностический эффект на текущий рост цен на жильё в городах; этот результат остаётся устойчивым при использовании стандартных ошибок, кластеризованных на уровне провинций; (2) прогностическая способность роста населения, инвестиций и доходов на уровне провинции является статистически незначимой; (3) после устранения высокой мультиколлинеарности между макроэкономическими переменными базовая множественная регрессия подтвердила, что только темпы роста ВРП обладают очень надёжной прогностической способностью. Настоящее исследование показывает, что темпы роста ВРП являются эффективным макроэкономическим сигналом для прогнозирования изменения цен на городское жильё. Это подтверждает теоретическую гипотезу «якоря ожиданий».
Ключевые слова
цены на вторичное жильё
валовой региональный продукт
ВРП
прогностическая способность
лаговые переменные
панельные данные
Финансирование. Результаты получены
при финансовой поддержке Российской
Федерации в лице Министерства науки
и высшего образования в процессе
реализации проекта «Управление
устойчивым развитием промышленных
структур в рамках концепции вода
— энергия — продовольствие»
(соглашение № 075-15-2024-673).
Список литературы
[1] Верединский С. Ю., Макаров В. В., Слуцкий М. Г. Цифровые платформы для разработки и реализации инновационных проектов вуза // Журнал правовых и экономических исследований. 2021. № 1. С. 105–110.
[2] Дмитриев Н. Д., Родионов Д. Г., Жильцов С. А. Оптимизация управленческих процессов в электроэнергетике на основе математического моделирования // Kant. 2021. № 1 (38). С. 18–23.
[3] Жогова Е. В., Зайцев А. А., Родионов Д. Г. Инструментальные методы оценки региональной промышленной политики // Российский экономический интернетжурнал. 2019. № 2. С. 35.
[4] Родионов Д. Г., Зайцев А. А., Дмитриев Н. Д. Стресс-тестирование в промышленном производстве: моделирование барьера устойчивости // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 11–1. С. 119–130.
[5] Стародубов Д. О., Макаров В. В. Управление инновационным развитием корпоративных структур в целях обеспечения их конкурентоспособности // Журнал правовых и экономических исследований. 2020. № 1. С. 88–93.
[6] Cameron A. C., Gelbach J. B., Miller D. L. (2011) Robust inference with multiway clustering. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 29, No. 2, pp. 238–249.
[7] Chang J., Wang Y., Xiong W. (2026) Price and volume divergence in China’s real estate markets: The role of local governments. Review of Financial Studies, Vol. 39, No. 2, pp. 343–386.
[8] Chen K., Wen Y. (2017) The great housing boom of China. American Economic Journal: Macroeconomics, Vol. 9, No. 2, pp. 73–114.
[9] Chen M., Chen T. (2023) Land finance, infrastructure investment and housing prices in China. Plos one, Vol. 18, No. 10, pp. e0292259.
[10] Fan J., Liu Y., Qiu H., Zhang K. (2022) Spatial heterogeneity of internal migration in China: The role of economic, social and environmental characteristics. Plos One, Vol. 17, No. 11, pp. e0276992.
[11] Fan W., He Y., Hao L., Wu F. (2024) Do high house prices promote the development of China’s real economy? Empirical evidence based on the decomposition of real estate price. Plos one, Vol. 19, No. 1, pp. e0295311.
[12] Fang H., Gu Q., Xiong W., Zhou L. A. (2016) Demystifying the Chinese housing boom. NBER Macroeconomics Annual, Vol. 30, No. 1, pp. 105–166.
[13] Garriga C., Hedlund A., Tang Y., Wang P. (2024) Was China’s housing boom a bubble? Federal Reserve Bank of St. Louis Review, Vol. 106, No. 14, pp. 1–15.
[14] Glaeser E., Huang W., Ma Y., Shleifer A. (2017) A real estate boom with Chinese characteristics. Journal of Economic Perspectives, Vol. 31, No. 1, pp. 93–116.
[15] Glaeser E. L., Nathanson C. G. (2017) An extrapolative model of house price dynamics. Journal of Financial Economics, Vol. 126, No. 1, pp. 147–170.
[16] Jiang S., Miao J., Zhang Y. (2022) China’s housing bubble, infrastructure investment, and economic growth. International Economic Review, Vol. 63, No. 3, pp. 1189–1237.
[17] Liu Y., Gao H., Cai J., Lu Y., Fan Z. (2022) Urbanization path, housing price and land finance: International experience and China’s facts. Land Use Policy, Vol. 113, pp. 105866.
[18] Mian A., Sufi A. (2018) Finance and business cycles: The credit-driven household demand channel. Journal of Economic Perspectives, Vol. 32, No. 3, pp. 31–58.
[19] Spence M. (1973) Job market signaling. Quarterly Journal of Economics, Vol. 87, No. 3, pp. 355–374.
[20] Sun Q., Javeed S. A., Tang Y., Feng Y. (2024) The impact of housing prices and land financing on economic growth: Evidence from Chinese 277 cities at the prefecture level and above. Plos one, Vol. 19, No. 4, pp. e0302631.
