華東地區(qū)住宅價(jià)格空間格局及其演化研究

秦 輝，王瑜煒

（1.浙江工業(yè)大學(xué) 經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，浙江 杭州 310023；2.浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地 技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)國(guó)際化研究中心，浙江 杭州 310023）

當(dāng)前，中國(guó)正處在高速城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的時(shí)期。但在國(guó)民經(jīng)濟(jì)大發(fā)展的圖景下，也存在著一些隱憂，其中之一，便是住宅價(jià)格的問題。通過調(diào)查我們發(fā)現(xiàn)：大到國(guó)家、小到市縣，不同區(qū)域的住宅價(jià)格是不盡一致的，進(jìn)一步地，其價(jià)格的發(fā)展變化趨勢(shì)也呈現(xiàn)很大差異。針對(duì)這一現(xiàn)象，不同學(xué)者開展了廣泛的研究。如方曉萍、丁四保[1]通過對(duì)我國(guó)35個(gè)大中城市房屋銷售價(jià)格指數(shù)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根和Granger因果檢驗(yàn)指出，中國(guó)城市居民的住房?jī)r(jià)格在經(jīng)濟(jì)地位最重要的城市之間存在波動(dòng)的傳遞。并且在水平與垂直方向上特征不一；而龐瑞秋等[2]則以長(zhǎng)春市為研究對(duì)象，通過GIS技術(shù)，指出長(zhǎng)春市住宅價(jià)格總體上“單中心多極核圈”曾分布的情況等等。而對(duì)于住宅價(jià)格變動(dòng)的原因，不同學(xué)者的觀點(diǎn)也不甚一致。如況偉大[3]認(rèn)為預(yù)期及其投機(jī)對(duì)中國(guó)城市房?jī)r(jià)波動(dòng)都具有較強(qiáng)的解釋力，收入作用大于開發(fā)成本，開發(fā)成本并非房?jī)r(jià)波動(dòng)的重要因素。就況偉大的觀點(diǎn)來(lái)看，大部分學(xué)者對(duì)于其在收入作用上的看法是認(rèn)同的[4-6]，但在開發(fā)成本上，學(xué)者之間的爭(zhēng)議較大。有相當(dāng)一部分學(xué)者強(qiáng)調(diào)了土地成本對(duì)于住宅價(jià)格波動(dòng)的重要作用[7-8]。

雖然，對(duì)于住宅價(jià)格局的研究較多，但其研究對(duì)象呈現(xiàn)兩極化現(xiàn)象，或是以省或全國(guó)的大型城市為基本研究單位，或是針對(duì)單個(gè)城市，中觀層面上的研究較為缺乏。基于此，本研究將搜集相關(guān)數(shù)據(jù)分析華東地區(qū)各個(gè)區(qū)域住宅價(jià)格空間格局的不同特征、演變情況，并闡述其發(fā)展變化的原因。以期為“因時(shí)而異、因地制宜”地改善華東地區(qū)的房?jī)r(jià)調(diào)控政策提供數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

（一）指標(biāo)界定及數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)資料來(lái)自于2006-2012年《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》、《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》，地圖數(shù)據(jù)來(lái)自于1∶500 000中國(guó)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。研究單元為華東地區(qū)79個(gè)地級(jí)市，時(shí)間序列是2005-2011年。

（二）研究方法

（1）標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)和變異系數(shù)。本研究將區(qū)域城市化水平劃分為絕對(duì)差距和相對(duì)差距，并使用標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)（S）和變異系數(shù)（V）來(lái)衡量區(qū)域之間的城市化水平的絕對(duì)和相對(duì)差距。

其中：Yi表示第i個(gè)區(qū)域的城市化水平，n代表區(qū)域數(shù)；Y0為n個(gè)研究單元的平均城市化水平。S值增大說(shuō)明相對(duì)差距增大，V值增大則是說(shuō)明絕對(duì)差距增大。

（2）ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析）方法。ESDA方法通過探討某位置上數(shù)量特征與其鄰近位置上的同一特征的相關(guān)程度，分析空間位置對(duì)于這一特征的影響。一般來(lái)說(shuō)，通常采用Moran’sI、Geary’sC等指數(shù)進(jìn)行度量。本文在全局層面選用Moran’sI指數(shù)[9]，其公式如下：

其中，N為研究對(duì)象的數(shù)目；Xi表示第i個(gè)空間位置上的觀測(cè)值；為Xi的平均值；W(i,j)是空間權(quán)重矩陣W；S0是空間權(quán)重矩陣W的所有元素之和。Moran’sI的取值范圍為（-1，1），0＜I＜1表示正的空間自相關(guān)，I=0表示不存在空間自相關(guān)，-1＜I＜0表示負(fù)的空間自相關(guān)。值越大表示空間分布的自相關(guān)性越大，即空間集聚分布。

在局域上將采用熱點(diǎn)分析方法[10]，相較于局域Moran’sI指數(shù)，這一方法能更為細(xì)致地測(cè)度局部空間自相關(guān)的特征，識(shí)別不同空間區(qū)域的高值簇與低值簇，即熱點(diǎn)區(qū)與冷點(diǎn)區(qū)的空間分布，計(jì)算公式為：

為了便于比較和分析，對(duì)G*i(d)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即：

其中，E(G*i)和 Var(G*i)分別是G*i的數(shù)學(xué)期望值和變異系數(shù)，Wij(d)是空間權(quán)重。如果Z(G*i)為正且顯著，表明位置i周圍的值相對(duì)較高（高于均值），屬高值空間集聚（熱點(diǎn)區(qū)），反之為負(fù)且顯著，則說(shuō)明位置i周圍的值低于均值，屬于低值空間聚集（冷點(diǎn)區(qū)）。

（3）重心計(jì)算。重心是描述空間分布的最簡(jiǎn)單的指標(biāo)之一，有幾何平均重心和加權(quán)平均重心兩種。本文采用城鎮(zhèn)建設(shè)用地經(jīng)濟(jì)密度的加權(quán)平均重心[11]來(lái)分析：

其中，N為空間對(duì)象市縣個(gè)數(shù)；Xi和Yi為第i個(gè)城市的重心坐標(biāo)；Wi為第i城市的住宅價(jià)格在全區(qū)域內(nèi)住宅價(jià)格加總所占比重；w、w為平均重心坐標(biāo)值。

二、區(qū)域住宅價(jià)格分異的總體特征

根據(jù)公式（1）、（2）、（3），可以求得標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)、變差系數(shù)Moran’sI指數(shù)。詳見表1。

表1 標(biāo)準(zhǔn)差、變差系數(shù)與Moran’s I值

根據(jù)表1，住宅價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)在0.11～0.32之間，浮動(dòng)范圍較大，且基本呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，且在08年之后，上升趨勢(shì)明顯加快，并在2010年達(dá)到頂點(diǎn)。年均增長(zhǎng)幅度達(dá)到16%。這說(shuō)明華東地區(qū)住宅價(jià)格水平相對(duì)差異基本保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但在2008年前后的增長(zhǎng)速度有較大差異。而根據(jù)變異系數(shù)的情況，華東地區(qū)住宅價(jià)格的絕對(duì)差異與相對(duì)差異保持統(tǒng)一態(tài)勢(shì)變化，但除了2011年，變化幅度明顯小于相對(duì)差異。2004-2008年，我國(guó)實(shí)行“雙穩(wěn)健”的財(cái)政政策和貨幣政策，在財(cái)政政策上，以2005為例，當(dāng)年財(cái)政預(yù)算赤字從3198億元下降到3000億元，財(cái)政赤字占GDP的比重將由2004年的2.5%減少到2005年的2%；長(zhǎng)期建設(shè)國(guó)債的發(fā)行額由1 100億元減少到800億元，減少了300億元。財(cái)政政策在總量上向中性回歸的過程中著力調(diào)整了支出結(jié)構(gòu)，加大了對(duì)于社會(huì)保障、教育、糧食保障等的支出。貨幣政策總體上也屬于穩(wěn)中偏緊型：提高存款準(zhǔn)備金率、實(shí)行差別準(zhǔn)備金制度、提高存貸款利率等靈活多樣的貨幣政策手段來(lái)適當(dāng)控制銀行信貸投放的規(guī)模和速度。因此變異系數(shù)降低。而2008-2010年，M2年平均增長(zhǎng)率達(dá)到22%，遠(yuǎn)高于2005-2007的17%。寬松的貨幣政策，導(dǎo)致大中型城市房?jī)r(jià)迅速上漲，區(qū)域之間相對(duì)差距擴(kuò)大，而由于資本的不平衡分配，絕對(duì)差異也相繼擴(kuò)大。而在2011年，由于宏觀調(diào)控政策逐步收緊，相對(duì)與絕對(duì)差距都有回調(diào)跡象。

三、區(qū)域住宅價(jià)格空間格局的演變

（一）住宅價(jià)格空間格局

由于住宅價(jià)格在這六年中經(jīng)歷了較大幅度的上升。因此，采用唯一的區(qū)間劃分顯然是不合適的。故本文采用了“以量定距”的劃分方法。確保每個(gè)區(qū)間內(nèi)地級(jí)市數(shù)目保持一致。

根據(jù)圖1，對(duì)2005年、2008年、2011年住宅價(jià)格分布格局的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)：山東省住宅價(jià)格的“極化”現(xiàn)象非常明顯。雖然大部分市的住宅價(jià)格仍有所上漲，但從相對(duì)量上看，其增長(zhǎng)幅度明顯是較慢的，這導(dǎo)致山東省大部分區(qū)域在2011年成為最低值區(qū)域。而同時(shí)：濟(jì)南、青島二市卻始終保持著中高水平的住宅價(jià)格，表明山東地區(qū)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)呈現(xiàn)“點(diǎn)”模式，與山東省形成鮮明對(duì)比的是長(zhǎng)三角地區(qū)。我們發(fā)現(xiàn)：這一地區(qū)的住宅價(jià)格增長(zhǎng)有明顯“面”增長(zhǎng)現(xiàn)象，區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地級(jí)市保持著較高的住宅價(jià)格，甚至，第一梯隊(duì)的市還有所增多。這暗示著這一地區(qū)的擴(kuò)散效應(yīng)可能是較為明顯的。另外，福建、江西、安徽三省也呈現(xiàn)一種面增長(zhǎng)的狀態(tài)，但與長(zhǎng)三角地區(qū)并不完全一致。福建省在2008-2011年階段，其住宅價(jià)格的空間格局并未有所改變，反而在2005-2008年期間，格局變化較大。這暗示著，對(duì)于福建省來(lái)說(shuō)，流動(dòng)性過剩作為系統(tǒng)性因素雖然能夠提高其絕對(duì)住宅價(jià)格，但并不能改變其省內(nèi)各個(gè)地區(qū)的相對(duì)差距。江西省與安徽省基本保持空間格局穩(wěn)定。但注意到，這兩省的住宅價(jià)格格局都呈現(xiàn)單點(diǎn)高，周邊值低的狀態(tài)，其區(qū)別于山東的是：山東“極點(diǎn)”周邊地區(qū)的增長(zhǎng)是弱于平均增長(zhǎng)速度的，而這兩省則與平均速度一致。

圖1 華東地區(qū)住宅價(jià)格水平空間布局

（二）住宅價(jià)格收入比空間格局

為了對(duì)住宅價(jià)格的合理性做出評(píng)判，必須同時(shí)考慮居民的購(gòu)買力水平。因此，本文以“住宅價(jià)格/人均可支配收入”來(lái)考量居民購(gòu)買力對(duì)于住宅價(jià)格的容忍度。本文首先對(duì)各地區(qū)采用自然間斷法分組，發(fā)現(xiàn)在各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，分組策略都極為近似，因此，本文將各個(gè)階段的分組策略統(tǒng)一為：0.1～0.15、0.15～0.20、0.20～0.30、0.30～0.45、0.45～0.75。如圖2，縱向來(lái)看，2005-2008年，全華東地區(qū)，住宅價(jià)格收入比都呈現(xiàn)出變小的趨勢(shì)（幾乎全域都降了一個(gè)層次），也就意味著居民的收入增長(zhǎng)速度快于住宅價(jià)格增長(zhǎng)速度，而2008-2011年，住宅價(jià)格收入比則呈現(xiàn)增大的走向，這表明居民的收入增長(zhǎng)速度慢于住宅價(jià)格增長(zhǎng)速度，同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)2011年相較于2005年，江蘇東部、北部地區(qū)，安徽北部，山東南部地區(qū)以及浙南閩北地區(qū)價(jià)格收入比都上升了一個(gè)層次，可見，2005-2008年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)紅利被2008-2011年的住宅價(jià)格過快上漲消耗殆盡，住宅價(jià)格重新進(jìn)入快速上升通道。橫向來(lái)看，華東地區(qū)的住宅價(jià)格收入比呈現(xiàn)以長(zhǎng)江三角洲為核心，而逐層衰減的態(tài)勢(shì)。但相對(duì)而言，這種衰減在安徽、福建相對(duì)較低，而江西則較為明顯。另外，即使在長(zhǎng)三角內(nèi)部，也有不同的層級(jí)：杭州、溫州、上海屬于第一層級(jí)；寧波、金華、麗水屬于第二層級(jí)；蘇南、浙江省其他地級(jí)市屬于第三層級(jí)，蘇北屬第四層級(jí)。

圖2 華東地區(qū)住宅價(jià)格收入比空間布局

（三）華東地區(qū)住宅價(jià)格空間重心演變

對(duì)空間信息提取得到的各個(gè)地級(jí)市重心坐標(biāo)，通過住宅價(jià)格水平進(jìn)行加權(quán)處理得出華東地區(qū)以及各省的區(qū)域住宅價(jià)格空間重心位置變化圖景。從重心的移動(dòng)方向來(lái)看，雖然華東地區(qū)的住宅價(jià)格重心位置一直位于宣城境內(nèi)，但具體位置已逐漸向東南方向移動(dòng)，這一傾向在2008年之后尤其明顯。這證明了前述“長(zhǎng)江三角洲是住宅價(jià)格增長(zhǎng)核心”的論斷。另外，雖然大多數(shù)省都呈現(xiàn)向長(zhǎng)江三角洲聚集的現(xiàn)象，但每個(gè)省的表現(xiàn)不盡一致。福建省，其主要位移方向是北方，但可以發(fā)現(xiàn)，這一趨勢(shì)在2007年以后才完全確立，2005-2006年經(jīng)歷了一個(gè)重心南移的過程；江西省，整體向南方移動(dòng)，但在2006-2009年，重心在東南—西北來(lái)回波動(dòng)；安徽省，主要向西南方向移動(dòng)，但在2007-2008年，向東北方向發(fā)生較大偏移，并在2010-2011有向西北方向移動(dòng)趨勢(shì)。山東省，主要位移方向是東西，但在2005-2007年，首先向東南移動(dòng)，2007-2008向西北大幅回調(diào)。江蘇省，重心基本在東北、西南來(lái)回移動(dòng)，其中2005-2006年與2010-2011年出現(xiàn)較大的北向偏移，而2008-2010年則出現(xiàn)較大的南向偏移；浙江省，重心基本往南移動(dòng)，但2007-2009年南移速度明顯加快，2009-2010年重心向西北方向移動(dòng)較多，2010-2011年向東南方向回調(diào)。

雖然從重心偏移來(lái)看，大部分都有向核心增長(zhǎng)區(qū)域偏移的態(tài)勢(shì)。但每個(gè)省的位移都有其特點(diǎn)。除了擴(kuò)散效應(yīng)外，其原因基本可以歸結(jié)為三類：區(qū)域發(fā)展階段差異；區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略差異；市場(chǎng)環(huán)境差異。具體來(lái)看，福建的偏移是來(lái)自于廈漳泉經(jīng)濟(jì)圈與福州經(jīng)濟(jì)圈階段性的不平衡發(fā)展；江西省則是由于其南部地區(qū)正處于農(nóng)業(yè)化社會(huì)向工業(yè)化社會(huì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，對(duì)于流動(dòng)性的增長(zhǎng)較為敏感；安徽省內(nèi)淮河南部地區(qū)正處在擴(kuò)張期，而傳統(tǒng)的沿淮河城市群則進(jìn)入發(fā)展瓶頸期，這邊間接導(dǎo)致了住房?jī)r(jià)格重心的偏移；山東省則是由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)的發(fā)生，削弱了環(huán)渤海區(qū)域的競(jìng)爭(zhēng)力；江蘇省則是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的沿河城市帶被沿江城市帶取代；浙江省則由于其本身的外向性以及良好的市場(chǎng)機(jī)制，南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)逐步改善。

四、華東地區(qū)住宅價(jià)格熱點(diǎn)分析

為驗(yàn)證前文的推斷，分析是否存在局部空間集聚，哪個(gè)區(qū)域單元對(duì)于全局空間自相關(guān)的貢獻(xiàn)更大，以及Moran’sI的全局評(píng)估在多大程度上掩蓋了局部不穩(wěn)定，我們分別計(jì)算2005、2008、2011年各市域住宅價(jià)格水平的局域空間關(guān)聯(lián)系數(shù)Getis-Ord Gi*，并利用ArcGis軟件將其具象化，選擇Jenks最佳自然斷點(diǎn)法對(duì)每個(gè)年份的局域統(tǒng)計(jì)量Gi*從高到低分成4類，依次為熱點(diǎn)、次熱、次冷、冷點(diǎn)區(qū)，生成華東地區(qū)空間格局的熱點(diǎn)演化圖，以便考察其集聚熱點(diǎn)區(qū)域的變化情況，如圖3所示。

圖3 華東地區(qū)住宅價(jià)格熱點(diǎn)分析

整體上，2005以來(lái)，住宅價(jià)格熱點(diǎn)區(qū)域基本保持相對(duì)穩(wěn)定。熱點(diǎn)主要分布在以上海為核心的蘇州-上海-嘉興城市圈、寧波城市圈、杭州城市圈、金華-義烏城市圈以及溫州城市圈。這說(shuō)明相對(duì)于整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)乃至全國(guó)，這四個(gè)區(qū)域都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，同時(shí)流動(dòng)資本較豐富的區(qū)域。對(duì)于整個(gè)區(qū)域的住宅價(jià)格水平有著標(biāo)桿性的作用。而江西、山東南部與安徽北部地區(qū)大多屬于低值簇，為華東區(qū)域住宅價(jià)格的冷點(diǎn)區(qū)域，研究期間內(nèi)，在全區(qū)的地位沒有實(shí)質(zhì)性的改變。

東部沿海區(qū)域住宅價(jià)格水平明顯高于內(nèi)陸地區(qū)，熱點(diǎn)區(qū)域明顯分布于上海-寧波-溫州經(jīng)濟(jì)帶上，這說(shuō)明外向型經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)往往住宅價(jià)格水平也會(huì)相對(duì)較高。同時(shí)，2008年，沿海經(jīng)濟(jì)帶有明顯的擴(kuò)張勢(shì)頭，溫州的“熱度”甚至跨省傳導(dǎo)到寧德市，而2011年，在世界經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)總體向好的背景下，華東地區(qū)繼續(xù)延續(xù)2008年的狀況，并且從整個(gè)華東地區(qū)“半邊熱半邊冷”的情況后，住宅價(jià)格的熱度還有集中的趨勢(shì)。

在總體格局保持相對(duì)穩(wěn)定的情況下，各種類型的區(qū)域也在經(jīng)濟(jì)逐步發(fā)展的背景下發(fā)生了一定的變化。熱點(diǎn)區(qū)域與冷點(diǎn)區(qū)域的數(shù)量都經(jīng)歷了先增后減的過程，而住宅價(jià)格高值簇的比重由2005年的14.1%上升到2008年的15.4%，之后反彈下降為2011年的12.7%。經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域呈現(xiàn)出倒“U”型變化趨勢(shì)。

從熱點(diǎn)區(qū)域來(lái)看，3個(gè)時(shí)間點(diǎn)始終處于高值簇內(nèi)的只有八個(gè)市：蘇州市、上海市、嘉興市、金華市、紹興市、臺(tái)州市、寧波市、溫州市。3個(gè)年份始終處于低值簇內(nèi)的包括了除了撫州市與九江市之外的江西其他市。安徽南部的池州市、安慶市、六安市。以及安徽北部、山東南部的大部分地區(qū)。可以看到，從2005年到2008年，山東的東營(yíng)、濟(jì)南、淄博、菏澤等市都從次冷點(diǎn)區(qū)域變成冷點(diǎn)區(qū)域，而煙臺(tái)與青島也從次熱點(diǎn)區(qū)域變?yōu)榇卫潼c(diǎn)區(qū)域，并且在2011年山東西部地區(qū)繼續(xù)“冷卻”，這表明，自2005年之后，整體上，山東省住宅價(jià)格的增長(zhǎng)速度一直低于華東其他地區(qū)。與這一現(xiàn)象類似的是蘇南的泰州與南通兩市，其中較為明顯的是南通市，直接從2005年的熱點(diǎn)區(qū)域變成2008年的次冷點(diǎn)區(qū)域。

五、華東地區(qū)住宅價(jià)格變動(dòng)機(jī)制分析

（一）模型的構(gòu)建與選擇

住宅價(jià)格受諸多政治、經(jīng)濟(jì)因素影響。理論界對(duì)其也有不同的闡述與分析。部分學(xué)者依照傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，強(qiáng)調(diào)供需因素對(duì)于房?jī)r(jià)。于麗琦[12]就通過實(shí)證分析得出儲(chǔ)蓄對(duì)于居民住房購(gòu)買力有較為顯著影響的結(jié)論，而任超群[13]、王岳龍[14]等則指出土地價(jià)格等供給因素會(huì)深度影響住宅價(jià)格走勢(shì)。另一種觀點(diǎn)注重分析貨幣供應(yīng)對(duì)于房?jī)r(jià)趨勢(shì)的影響。如王錦瑜[15]對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)與銀行貸款的實(shí)證分析表明，房?jī)r(jià)構(gòu)成了銀行貸款的單向Granger原因。張中華[16]則指出貨幣政策會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)沖擊效果等等。綜合相關(guān)文獻(xiàn)，本文對(duì)于住宅價(jià)格變動(dòng)機(jī)制的分析主要考慮一下幾個(gè)因素：一是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；二是區(qū)域貨幣供給；三是住房的供給與需求；四是住宅的建造成本；五是家庭收入。為此，我們選取人均GDP（GDP），銀行人民幣貸款（DEBT），商品房本年竣工面積（BUSQ），銷售面積（SALE），單位竣工面積房地產(chǎn)開發(fā)投資額（COST）以及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（INC）六個(gè)指標(biāo)對(duì)華東地區(qū)的住宅價(jià)格變化機(jī)制進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析。

面板數(shù)據(jù)的一般形式為：

為了同時(shí)闡述環(huán)境影響中空間與實(shí)踐變化造成的影響，面板數(shù)據(jù)模型一般可分為三類：變系數(shù)模型、變截距模型與混合模型，出于模型簡(jiǎn)易型的考慮，這里主要在變截距模型與混合模型中選取分析。本文采用黃毅、張學(xué)文[17]的方法判別使用哪種模型——構(gòu)造如下統(tǒng)計(jì)量：

其中：S2、S3分別為變截距模型與混合模型的殘差平方和。F服從自由度為（N-1，NT-N-1）的F分布。

（二）面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果

如表2所示，在通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，首先對(duì)個(gè)體效應(yīng)模型與時(shí)期效應(yīng)模型分別進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)時(shí)期效應(yīng)的Hausman值為30.777，而個(gè)體效應(yīng)的Hausman值為32.875，二者的檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕了隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè)，所以時(shí)期與個(gè)體效應(yīng)均應(yīng)采用固定效應(yīng)來(lái)衡量。繼而獲取固定效應(yīng)下的殘差平方和，以及混合效應(yīng)下的殘差平方和，以對(duì)F值進(jìn)行檢驗(yàn)。發(fā)現(xiàn)在個(gè)體模型與時(shí)期模型下，F(xiàn)值分別為9.013與3.530，均拒絕混合模型的設(shè)置，因此我們個(gè)體效應(yīng)與時(shí)期效應(yīng)均采用變截距固定效應(yīng)模型。合并兩種模型，得到本文采用的雙固定效應(yīng)模型，其結(jié)構(gòu)如下：

據(jù)此，利用Eviews7.0，使用LS法，對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下，值得注意的是，由于αi*與γt的理論意義并不明顯，且占據(jù)篇幅較大，本文去除了相關(guān)內(nèi)容，而為了有所比較，本文同時(shí)匯報(bào)了混合效應(yīng)模型。

表2 面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果

首先判斷模型是否合理。可以發(fā)現(xiàn)，模型的R2達(dá)到0.902，而調(diào)整R2也高達(dá)0.883，顯示模型對(duì)于實(shí)際觀測(cè)值具有較好的擬合程度，F(xiàn)=47.182，通過了1%置信水平的檢驗(yàn)，DW值為1.652，不存在殘差自相關(guān)。進(jìn)一步觀察變量系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，人均GDP與單位竣工面積房地產(chǎn)開發(fā)投資額的系數(shù)值都相對(duì)較小，且未通過顯著性檢驗(yàn)，對(duì)比混合效應(yīng)模型的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，建造成本并不是住宅價(jià)格的主要影響因素，而人均GDP在混合效應(yīng)模型下是顯著的，且P值變動(dòng)較大，這表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是形成時(shí)期差異與個(gè)體差異的主要原因，且其對(duì)住宅價(jià)格的影響主要就是通過二者來(lái)體現(xiàn)。而人均可支配收入、商品房銷售量、金融機(jī)構(gòu)貸款、房屋竣工面積都顯著影響住宅價(jià)格，并均通過1%置信水平檢驗(yàn)。其中，人均可支配收入在混合模型中系數(shù)值最大，達(dá)到0.332，在變截距模型中則有所下降，但仍保持較高水平，這表明華東地區(qū)居民收入的快速增長(zhǎng)是促成住宅價(jià)格上漲的重要因素。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)貸款在兩個(gè)模型中的顯著正向作用表明它也是不容忽視的住宅價(jià)格催漲因素。而房屋竣工面積在變截距模型中對(duì)于住宅價(jià)格貢獻(xiàn)最大，其貢獻(xiàn)率達(dá)到33.5%，在混合模型中卻只有10.5%，可見，房屋供給量的增加是與住宅價(jià)格同向增長(zhǎng)的，且當(dāng)排除一定量的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異因素后，這種增長(zhǎng)的共向性表現(xiàn)得更為明顯，另一個(gè)值得注意的現(xiàn)象是，商品房銷售量對(duì)于住宅價(jià)格呈現(xiàn)極其顯著的反向作用。這兩個(gè)現(xiàn)象表面上看是違背一般經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律的，但這恰恰反映了中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)語(yǔ)境下的“吊詭”情景。本文認(rèn)為，這至少反映了我國(guó)房產(chǎn)市場(chǎng)的兩大亂相。第一，投機(jī)需求過重，市場(chǎng)呈現(xiàn)“非理性繁榮”，地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目缺乏審慎的可行性分析，將開發(fā)收益過度寄托于未來(lái)經(jīng)濟(jì)規(guī)模與投機(jī)需求的擴(kuò)張，整個(gè)市場(chǎng)逐步演化成一個(gè)巨大的“龐氏騙局”；第二，對(duì)于地產(chǎn)調(diào)控嚴(yán)重依賴于行政手段。在銷售量快速增長(zhǎng)的情況下，一般而言，必然伴隨著住宅價(jià)格的快速上漲，但從樣本期間來(lái)看，當(dāng)市場(chǎng)呈現(xiàn)這種勢(shì)頭時(shí)，政府通過各種行政手段抑制了這種增長(zhǎng)，但政府往往無(wú)法長(zhǎng)久貫徹這一政策。因此，在調(diào)控期間，居民對(duì)于住宅價(jià)格的市場(chǎng)預(yù)期還是增長(zhǎng)的。最終導(dǎo)致了供需效應(yīng)的反向結(jié)果。

六、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)開放水平、地方特征等存在差異，也就導(dǎo)致其住宅價(jià)格水平呈現(xiàn)不同的時(shí)空特征。本文采用區(qū)域差異統(tǒng)計(jì)分析方法定量分析華東地區(qū)地級(jí)市住宅價(jià)格水平的時(shí)空分宜特征和相關(guān)性，并利用面板數(shù)據(jù)闡述住宅價(jià)格的形成機(jī)制。

研究發(fā)現(xiàn)，華東地區(qū)的相對(duì)差異與絕對(duì)差異都呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，且在2008年前后增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)較大差異。另外，總體上，華東地區(qū)的住宅價(jià)格水平呈現(xiàn)明顯的空間自相關(guān)關(guān)系，但從Moran’s I指數(shù)來(lái)看，華東地區(qū)區(qū)域內(nèi)部的空間相關(guān)性在減弱。在局部空間自相關(guān)方面，江西、安徽北部、山東南部等地區(qū)表現(xiàn)為低值聚集；而上海以及浙江大部分地區(qū)呈現(xiàn)高值聚集。另外，局域的空間自相關(guān)性以上海經(jīng)濟(jì)圈、金華-義烏經(jīng)濟(jì)圈、寧波經(jīng)濟(jì)圈與溫州經(jīng)濟(jì)圈四塊熱點(diǎn)區(qū)域?yàn)閮?nèi)核，向周邊地區(qū)逐層衰減。從住宅價(jià)格收入比看，2005-2008年，區(qū)域內(nèi)部居民收入增長(zhǎng)速度快于住宅價(jià)格水平增長(zhǎng)，但2008-2011年，住宅價(jià)格水平增長(zhǎng)速度快于居民收入增長(zhǎng)速度，將住宅價(jià)格與可支配收入比的空間格局重新拉回2005年的水平。而從橫向上來(lái)看，住宅價(jià)格收入比的空間格局基本與住宅價(jià)格的空間格局一致。在重心偏移方面，大部分都有向核心增長(zhǎng)區(qū)域偏移的態(tài)勢(shì)。但每個(gè)省的位移都有其特點(diǎn)。其原因基本可以歸結(jié)為三類：區(qū)域發(fā)展階段存在差異，區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略存在差異，市場(chǎng)環(huán)境的變化。

從變化機(jī)制來(lái)看，人均可支配收入、商品房銷售量、金融機(jī)構(gòu)貸款、房屋竣工面積都顯著影響住宅價(jià)格。其中，商品房銷售量對(duì)住宅價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響，其他產(chǎn)生正向影響。而人均GDP和單位竣工面積房地產(chǎn)投資額都未能產(chǎn)生顯著影響。

（二）政策啟示

根據(jù)前文分析，各省住宅價(jià)格格局及其演變情況都各有其特點(diǎn)，都依托于各省的自然、經(jīng)濟(jì)、政治背景。因此任何房?jī)r(jià)調(diào)控政策都應(yīng)綜合考慮目的性、針對(duì)性與時(shí)效性。基于這一要求，本文提出房?jī)r(jià)調(diào)控政策建議如下。

（1）以住房?jī)r(jià)格收入比為準(zhǔn)繩，強(qiáng)調(diào)政府調(diào)控的目的性。調(diào)整地方政府現(xiàn)有的單純針對(duì)房?jī)r(jià)，而不區(qū)分地區(qū)之間購(gòu)買力差距的思維。強(qiáng)調(diào)居民購(gòu)買力水平對(duì)于房?jī)r(jià)高低的評(píng)判作用。以“調(diào)節(jié)房?jī)r(jià)水平”和“健全以稅收、社會(huì)保障、轉(zhuǎn)移支付為主要手段的再分配調(diào)節(jié)機(jī)制”的相關(guān)政策為契機(jī)，將穩(wěn)定房?jī)r(jià)水平與提高居民收入結(jié)合起來(lái)，通過經(jīng)濟(jì)手段，引導(dǎo)區(qū)域內(nèi)部流動(dòng)性轉(zhuǎn)向新興制造業(yè)、服務(wù)業(yè)。進(jìn)而優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整區(qū)域發(fā)展路徑。

（2）以住房?jī)r(jià)格區(qū)域熱點(diǎn)監(jiān)控機(jī)制為抓手，突出政府調(diào)控的針對(duì)性。區(qū)域熱點(diǎn)在區(qū)域內(nèi)部對(duì)于住房?jī)r(jià)格反應(yīng)最為敏感，最容易成為區(qū)域住房?jī)r(jià)格的“增長(zhǎng)極”，根據(jù)本文的方法，可以滾動(dòng)地獲取區(qū)域熱點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上，建立熱點(diǎn)地區(qū)的監(jiān)控機(jī)制。對(duì)于熱點(diǎn)地區(qū)的房?jī)r(jià)變動(dòng)情況予以更細(xì)致、更全面的觀察（精確到各個(gè)地產(chǎn)區(qū)塊的各項(xiàng)交易細(xì)節(jié)），了解其房?jī)r(jià)提高的階段性原因，有助于對(duì)其房?jī)r(jià)進(jìn)行適度調(diào)控，同時(shí)對(duì)于合理應(yīng)對(duì)擴(kuò)散效應(yīng)帶來(lái)的周邊地區(qū)的房?jī)r(jià)上漲有指導(dǎo)意義。

（3）以住房?jī)r(jià)格預(yù)調(diào)控機(jī)制為切入點(diǎn)，提升政府調(diào)控的時(shí)效性。通過前文我們認(rèn)識(shí)到，華東地區(qū)相對(duì)差異變動(dòng)的主要來(lái)源是省級(jí)相對(duì)差異的變動(dòng)。也就是說(shuō)在省內(nèi)部，各個(gè)地區(qū)之間的相對(duì)差異水平是較為穩(wěn)定的。那么，地方政府可以在此基礎(chǔ)上建立房?jī)r(jià)調(diào)控政策的自適應(yīng)體系——根據(jù)周邊城市的房?jī)r(jià)水平設(shè)定引入經(jīng)濟(jì)手段的閥值，在周邊地區(qū)房?jī)r(jià)過高時(shí)，自動(dòng)采取區(qū)域內(nèi)部的緊縮政策。避免在房?jī)r(jià)水平已進(jìn)入高點(diǎn)的時(shí)候再采用行政手段打壓。

[1]方曉萍，丁四保.中國(guó)城市住房?jī)r(jià)格的地理擴(kuò)散及其區(qū)域外部性問題[J].地理科學(xué)，2012（2）：143-148.

[2]龐瑞秋，趙梓渝，王唯，等.住房制度改革以來(lái)長(zhǎng)春市新建住宅的空間布局研究[J].地理科學(xué)，2013（4）：435-442.

[3]況偉大.預(yù)期、投機(jī)與中國(guó)城市房?jī)r(jià)波動(dòng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（9）：67-78.

[4]孫靜.影響中國(guó)城際房?jī)r(jià)差異的因素分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（11）：138-140.

[5]喬林，孔淑紅.我國(guó)不同發(fā)展層次城市房?jī)r(jià)影響因素的差異分析及對(duì)策研究[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2012（5）：210-212.

[6]湯慶園，徐偉，艾福利.基于地理加權(quán)回歸的上海市房?jī)r(jià)空間分異及其影響因子研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2012（2）：52-58.

[7]李勇剛，張鵬.土地出讓與房?jī)r(jià)的互動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)影響研究[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（3）：91-96.

[8]曾國(guó)安，張河水.中國(guó)城市土地價(jià)格與商品房?jī)r(jià)格關(guān)系的檢驗(yàn)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2013（6）：19-25.

[9]Anselin L，Bera A K，F(xiàn)lorax R，et al.Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence[J].Regional Science and Urban Economics，1996，6（1）：77-104

[10]李紅，丁嵩，劉光柱.邊緣省區(qū)縣域經(jīng)濟(jì)差異的空間格局演化分析——以廣西為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2012（7）：30-36.

[11]王海燕，濮勵(lì)杰，張健，等.城鎮(zhèn)建設(shè)用地經(jīng)濟(jì)密度時(shí)空分異的實(shí)證分析[J].中國(guó)土地科學(xué)，2012（4）：47-53.

[12]于麗琦.基于儲(chǔ)蓄和可貸資金角度的城市居民住宅購(gòu)買力研究[J].建筑經(jīng)濟(jì)，2010（4）：36-38.

[13]任超群，顧杰，張娟鋒，等.土地出讓價(jià)格信號(hào)引起的房?jī)r(jià)變化時(shí)空擴(kuò)散效應(yīng)[J].地理研究，2013（6）：1121-1131.

[14]王岳龍，武鵬.房?jī)r(jià)與地價(jià)關(guān)系的再檢驗(yàn)——來(lái)自中國(guó)28個(gè)省的面板數(shù)據(jù)[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2009（4）：131-143.

[15]王錦瑜.我國(guó)房產(chǎn)價(jià)格與銀行貸款、GDP的實(shí)證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（3）：3-5.

[16]張中華，林眾，雷鵬.貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)沖擊效果研究——基于供求關(guān)系視角[J].經(jīng)濟(jì)問題，2013（2）：4-8.

[17]黃毅，張學(xué)文.種業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效與非主營(yíng)業(yè)務(wù)的關(guān)系[J].經(jīng)濟(jì)地理，2012（8）：108-112.