基礎設施建設對城市房地產市場的影響研究
——基于高鐵開通的自然實驗

■范紅忠，胡耀文

基于2003～2015年全國287個地級及以上城市的面板數據，利用連續時間雙重差分法實證分析了高鐵開通對城市房地產的影響，并運用傾向得分匹配雙重差分法和安慰劑檢驗法進行了穩健性檢驗。研究結果表明：總體看，高鐵開通對房價有顯著的正向影響；分區域看，高鐵開通對于東部地區城市和中心城市的房價無顯著影響，而對中西部地區城市和非中心城市房價具有顯著正向影響；從城市規模看，高鐵開通對大城市房價無顯著影響，對中、小城市房價有顯著的正向影響；且高鐵開通對房價平均凈影響在3.4%～10.8%之間。房價波動影響房地產和信貸市場的穩定，政府有必要對房價進行宏觀調控，且考慮不同城市房地產市場受到高鐵開通影響程度不同，政府應當“因城施策，分類指導”，使房價穩定在合理的區間，防范金融風險從房地產市場溢出。

一、引言與文獻綜述

自1998年取消福利分房制度以來，房地產行業的快速發展備受關注。2016年房價出現暴漲，中央政府陸續出臺“限購”“限貸”政策來穩定房地產市場和金融市場，但房價仍然居高不下，購房難、買不起房等已成為嚴重的社會問題。此外，房地產因同時具備消費品和投資品的特性，使之成為居民財富的主要儲存形式和居民資產配置的重要組成部分。回顧20年以來房地產政策變化，房地產對經濟與資本市場影響深遠，正所謂“房地產是周期之母”，恒大首席經濟學家任澤平也曾提出“十次危機九次房地產”的觀點。2008年美國次貸危機從本質上看是房地產泡沫危機，可見房地產市場與金融市場緊密相關。事實上，房地產的發展也與交通基礎設施建設密切相關（李菁等，2018），而近年來中國交通基礎設施的縮影當屬高鐵建設。根據國務院2016年7月頒布的《中長期鐵路網規劃》，預計到2020年中國高鐵營運里程將達到3萬公里，覆蓋80%以上大城市，鏈接全國主要城市群。隨著城市間高鐵網絡的建設，各城市高鐵站點周邊配套基礎設施的建設和“城市新區”的興起帶動了房地產行業的發展，高鐵建設對城市經濟發展及房地產市場會產生怎樣的影響是本文關注的焦點問題。

正如業內廣為流行的分析框架認為“房地產長期看人口、中期看土地、短期看金融”。金融政策（如利率、信貸、首付比）是各國對房地產市場調控最為顯著的政策工具。同樣，當房地產市場價格波動亦會促使政府調整金融政策來穩定市場。從文獻看，盧建新和盧明安（2014）通過構建SVAR模型證實了房價波動與金融市場存在聯動關系。黃文等（2018）和秦建成等（2017）發現住房價格波動會對信貸市場產生影響，且存在金融加速器效應。從土地財政看，宮汝凱（2015）發現地方政府面臨的財政制約推動了房價的持續上漲。從人口角度看，何鑫等（2017）發現凈流入人口越多的地區，房地產市場價格上漲越快。

高鐵作為重要的交通基礎設施，大大縮短了不同城市之間的時空距離，將原本相互分割的市場緊密聯系在一起，促進了生產要素、資金和人口的快速流動，使城市之間的經濟影響更為密切。目前，關于高鐵等交通基礎設施的研究主要集中在對經濟增長的影響，而對城市房地產關注較少。在對經濟增長的研究方面，關于高鐵對經濟增長的影響也存在較大爭議。一方面，部分學者認為高鐵建設促進了城市經濟增長，Ahlfeldt&Feddersen（2018）和王雨飛等（2016）發現高鐵對區域經濟增長具有明顯的推動作用。Chen&Silva（2013）也從交通成本視角研究發現，高鐵建設會直接降低交通成本增加收入和促進地區就業和投資，間接促進地區收入增長。另一方面，部分學者認為高鐵開通促進了中心城市的經濟增長，但對中小城市經濟增長具有負向影響。Preston&Wall（2008）和Hall（2009）認為高速鐵路建設促進了區域中心城市的集聚，降低了沿途中小城市的經濟增長率。董艷梅和朱英明（2016）也發現高鐵建設確實擴大了東部大型高鐵城市與非高鐵城市之間的工資、就業水平和經濟增長差距，并對中西部的中小城市的經濟增長有負向影響。此外，少數學者研究了交通基礎設施對房價的影響。范子英等（2018）和王岳龍（2015）分別從理論和實證上研究地鐵開通對房價的影響，發現地鐵開通顯著的促進了房價上漲。

通過梳理文獻發現，目前雖有不少文獻分別研究了高鐵建設的經濟效應和影響房地產行業發展的相關因素，但鮮有學者結合以上兩點來探討高鐵開通對城市房價的凈影響。從理論上解釋高鐵開通對房地產市場的影響機制主要有三方面：一是高鐵開通會帶動城市新區及配套基礎設施建設，從而會直接促進房地產投資進而促進城市房價上漲（張銘洪等，2017）。二是高鐵建設會促進城市土地價格上漲（周玉龍等，2018），而土地價格上漲將會直接導致城市房價上漲。同時，地方政府的財政收入主要來自土地財政，地方政府追求土地財政的行為會導致城市地價上漲，也會進一步推動城市房價上漲（宮汝凱，2015；湯玉剛等，2016）。三是高鐵開通帶來的區域可達性提升，會吸引周邊相對不發達地區勞動力的流入，提高勞動力參與度，促進高鐵城市的就業水平（董艷梅和朱英明，2016）。同時，高鐵站點的運營會促進城市基礎設施的不斷完善，良好的居住環境也會不斷促進人口流動，而人口的流動對城市房價具有顯著的影響，不少學者從理論上論證了人口流動對房價的影響機制，并從實證上發現凈流入人口越多的地區，房價上漲越快（李嘉楠等，2017；白極星等，2016）。本文在從理論上分析高鐵開通對房價的影響后，進一步從實證角度運用連續時間雙重差分法將高鐵開通這一沖擊對城市房價的凈影響量化出來，并從城市異質性角度探討高鐵開通對于城市房價是否存在差異性影響。

本文的主要貢獻在于：首先，本文使用雙重差分法科學合理地評估了高速鐵路開通對于城市房價的影響，進一步拓展了關于高鐵經濟效應的影響研究。其次，關于城市房地產業發展的影響因素現有研究主要集中在財政政策、土地財政等，而并沒有涉及到當前最引人矚目的高鐵建設，本文的研究豐富了房地產行業發展的外部影響因素研究。最后，本文系統考察了在不同地區、城市規模以及行政等級等異質性條件下高鐵開通對于房地產行業發展的影響，可以得到更為詳實的研究結論和啟示，也為因地制宜的政策制定提供了借鑒意義。

二、研究設計與數據說明

（一）連續時間雙重差分法模型設定

本文研究的主要目的在于檢驗高鐵建設對城市房地產價格的凈影響，并基于研究結論提出相關政策建議。雙重差分法廣泛用于政策評估，故本文選擇利用高鐵開通的準實驗和雙重差分法來檢驗高鐵開通對城市房價的影響，這也是目前很多學者研究政策影響普遍使用的方法之一。在使用雙重差分法前，先設定處理組和對照組，本文選取開通高速鐵路的城市作為處理組，未開通高速鐵路的城市作為對照組。因為不同城市開通高鐵的年份不完全相同，故傳統雙重差分法模型無法研究這種處理組時間不統一的情況，故對傳統雙重差分法進行改進，構建連續時間的雙重差分法，這種做法也得到文獻支撐（羅知等，2015）。連續雙重時間差分法設定下：

其中，下標i表示城市個體，t指代年度。其中：HP為城市商品房平均銷售價格；GAOTIE為核心解釋變量，即城市高鐵是否開通，若當年開通高速鐵路則取值為1，否則取值為0；Xit為城市層面相關的控制變量；λi城市個體固定效應，μt為時間固定效應，εit為隨機擾動項。β是雙重差分中關注的參數，β＞0表明高速鐵路開通對房價有正向的影響，β＜0表明高速鐵路開通對房價有負向的影響，且因為雙重差分法可以反映政策沖擊的凈影響，β參數可以反映高鐵開通對于城市房價的凈影響。

（二）變量選擇和數據說明

本文數據主要來自《中國區域統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國國土資源統計年鑒》以及國家統計局網站和Wind數據庫。被解釋變量為商品房平均銷售價格HP，由于無法獲得所在城市房價的準確數據，本文僅根據《中國區域統計年鑒》《中國城市統計年鑒》中地級及以上城市的商品房銷售額和商品房銷售面積計算，得出各個地級及以上城市的房價數據，數據觀測期間為2003～2015年，并以2002年為基期運用各城市地區消費者價格指數進行平減，以去除價格變化產生的影響。考慮到部分城市統計數據缺失和行政區劃分調整，最終選取287個地級市為基礎樣本。

核心解釋變量高鐵開通（GAOTIE）數據由筆者整理得出，根據《中長期鐵路網規劃（2008）》以及高鐵網等網站整理從2003～2015年中國各地級及以上城市高鐵開通線路及通車時間，借鑒一般政策實施年份的定義方法，如果在當年6月30日之前開通高鐵，定義為當年開通，如果在6月30日之后開通，算作下一年份開通高鐵。

考慮到擁有高鐵的大部分地級市，其高鐵站點大多離主城區較遠，故控制變量選取的數據口徑均是全市區統計口徑的數據，控制變量主要包括地方政府土地財政收入（LANDFIN）、人均GDP（RJGDP）用于控制城市的經濟水平、人口密度（DENSITY）用于反映城市人口集聚水平、外商實際使用投資額（FDI）用于反映城市對外開放程度、第三產業增加值占GDP比重（SGDPD）和規模以上工業企業數量（FIRM）用于反映城市產業結構情況，每萬人擁有的公共汽車數量（BUS）和城市人均擁有道路面積（ROAD）用于控制城市交通條件。對于控制變量中涉及貨幣單位的變量如LANDFIN、RJGDP、FDI均采用地區消費者價格指數進行平減。在實際回歸中為減輕異方差的影響，對HP、LANDFIN、RJGDP、DENSITY、FDI、SGDPD、FIRM、BUS、ROAD 均進行對數處理。

各變量描述性統計如表1所示。

表1 變量的描述性統計

三、實證結果分析

（一）高鐵開通對城市房價的總體回歸結果

為了檢驗高鐵開通總體上是否影響了城市房價水平，表2反映了高鐵開通對城市房價的全樣本和分組回歸結果。表2中列（1）和列（2）反映了高鐵開通總體上對城市房價的凈影響。在控制年度和城市固定效應的同時不加入其他控制變量時，高鐵開通變量（GAOTIE）的回歸系數為3.4%，且在5%的顯著性水平下顯著，表明高鐵開通總體上對房價的凈影響為3.4%；在加入控制變量后，列（2）結果表明在1%的顯著性水平下顯著，GAOTIE回歸系數為9.6%，即城市高鐵開通對城市房價的凈影響為9.6%。從列（1）和列（2）的回歸結果可知，高鐵開通對于城市房價具有顯著影響，且平均凈影響在3.4%～9.6%左右。

在控制變量方面，lnLANDFIN的回歸系數顯著為正，表明地方政府土地財政收入越高，城市房價上漲越快。lnRJGDP的回歸系數顯著為正，表明城市人均GDP越高，城市房價越高。lnDENSITY的回歸系數顯著為正，表明城市人口密度越大，房價上漲越快，即表明城市的集聚經濟一定程度的促進了城市房價上漲。lnFDI的回歸系數為負但不顯著，表明城市的對外開放水平對城市房價上漲的抑制作用并未顯現。SGDPD的回歸系數顯著為正，說明第三產業增加值占比越高對城市房價的促進作用越大。lnFIRM的回歸系數顯著為正，表明城市的規模以上企業數量較多對城市房價具有促進作用。lnBUS和lnROAD的回歸系數都為正，但只有lnROAD系數顯著，表明城市交通基礎設施對房價具有促進作用。控制變量的回歸結果與現有研究的結論基本一致。

表2 高鐵開通對城市房價的全樣本和分組回歸結果

由于我國目前東部、中部和西部地區經濟發展水平存在較大的差異，交通基礎設施完善水平也存在較大差距，為更好的檢驗高鐵開通對城市房價的凈影響，通過分組來控制不同區域內其他基礎設施帶來的影響。通過設定東部、中部和西部三個虛擬變量，將全樣本分為三個子樣本，根據所處區域劃分，樣本中各地區城市情況為：東部地區城市共有101個城市，中部地區城市有101個，西部地區城市有85個。表2中的列（3）～（5）分別是東部地區城市、中部地區城市和西部地區城市的回歸結果。列（3）中高鐵開通（GAOTIE）的回歸系數不顯著，表明對同處于東部地區的城市來說，高鐵開通對城市房價無顯著影響，這可能是由于東部地區城市交通等基礎設施比較完善所致。列（4）中高鐵開通（GAOTIE）的回歸系數5.5%，且在5%的顯著性水平下顯著，表明中部地區的城市開通高鐵對城市房價的凈影響為5.5%。列（5）為西部地區城市的回歸結果，其中高鐵開通（GAOTIE）的回歸系數5.8%，表明西部地區開通高鐵對房價的凈影響為5.8%。從列（3）～（5）的回歸結果可以發現，在控制了不同區域的差異性后，對于交通等基礎設施較為發達的東部地區城市來說，高鐵開通對于東部地區城市房價的影響不顯著，而對交通等基礎設施相對落后的中西部地區來說，高鐵開通對城市房價具有顯著的正向影響。可見，目前東部、中部和西部地區的交通基礎設施發展水平存在較大差距，為實現區域協調發展，國家更應該對中西部地區的交通基礎設施布局投入更大的力度，來促進區域經濟協調發展。

（二）基于城市異質性視角，高鐵開通對城市房價的影響

由于我國城市數量眾多，城市發展水平差異性較大，故而為了更好的反映高鐵建設對于城市房價的影響，本文基于城市異質性視角，分別從城市規模和行政地位兩個角度來探討高鐵開通對城市房價的影響。借鑒現有文獻對城市規模的劃分，將城市全年常住人口超過200萬的城市定義為大城市，城市全年常住人口介于100萬～200萬之間定義為中等城市，城市全年常住人口小于100萬的定義為小城市。按照劃分標準，大城市數量有39個，中等城市數量75個，小城市數量173個。城市行政地位的劃分為中心城市和非中心城市，中心城市為每個省份的省會城市和直轄市，其余為非中心城市。

表3中列（1）～（3）分別表示大、中、小城市的回歸結果。其中：列（1）中大城市GAOTIE的回歸系數不顯著，表明高鐵開通對大城市房價的影響并未體現出來，這可能與大城市交通基礎設施相對完善，經濟發展水平較高有關；列（2）為中等規模城市回歸結果，GAOTIE的回歸系數為7.8%，且在10%的顯著性水平下顯著，表明高鐵開通對中等規模城市房價的凈影響為7.8%；列（3）為小城市的回歸結果，GAOTIE的回歸系數為10.8%，且在1%的顯著性水平下顯著，表明高鐵開通對小城市房價的凈影響為10.8%，且高鐵開通對于城市常住人口規模超過200萬的大城市房價無顯著影響，對常住人口低于200萬的中小城市的房價凈影響在7.8%～10.8%。列（4）檢驗了高鐵建設對中心城市房價的影響，回歸結果顯示高鐵建設對中心大城市的房價影響不顯著。列（5）回歸結果表明高鐵開通對非中心城市房價具有顯著影響，且平均影響為9.0%。從中可以看出，從行政地位看，高鐵開通對中心城市與非中心城市房價影響存在較大差異，這與前文結論也一致，主要原因可能與中心城市和非中心城市經濟發展水平差異有關。

表3 基于城市異質性視角，高鐵開通對城市房價的回歸結果

四、穩健性檢驗

1.傾向得分匹配檢驗。雙重差分法的使用具有較強的假定條件：第一，要具備的前提是“處理組”和“控制組”滿足“平行性趨勢”條件，即具有類似的特征和發展趨勢；第二，政策沖擊要足夠外生，即高鐵開通對每個城市來說是外生，每個城市是否會開通高鐵與該城市的經濟發展水平和其他特征不相關，不存在選擇性偏誤。針對雙重差分法估計過程中可能出現的問題，采用傾向得分匹配法（PSM）能夠顯著降低選擇性偏誤。為此，本文利用傾向得分匹配1∶1抽樣的形式來構建控制組，然后再使用匹配樣本進行回歸，檢驗估計結果的準確性。表4中列（1）為傾向得分匹配雙重差分法的回歸結果。從回歸結果可以看出，高鐵的回歸系數為7.1%，且在1%的顯著性水平下顯著，這與前文結果一直，表明結論具有穩健性。

表4 高鐵開通與房價的穩健性檢驗

2.安慰劑檢驗。為了進一步檢驗結論的可靠性，采用安慰劑檢驗法來檢驗，通過構建“偽高鐵開通”變量（GAOTIE2），將原樣本高鐵開通時間提前一年替換原來的解釋變量（GAOTIE），如果構建的“偽高鐵開通”變量的回歸系數顯著，說明還存在其他不可觀測因素影響，無法證實高鐵凈影響的可靠性；如果“偽高鐵開通”變量的回歸系數不顯著，則表明前文的結論具有穩健性。從列（2）的回歸結果來看，GAOTIE2的系數不顯著，說明高鐵開通對城市房價的凈影響結論具有穩健性。

3.更換被解釋變量。考慮到城市房價的構成具有復雜性，城市房價不僅僅指商品房銷售價格，還有住宅銷售價格以及其他寫字樓的銷售價格。因此通過替換被解釋變量來進一步檢驗，將商品房平均銷售價格替換為住宅平均銷售價格，看高鐵的影響是否仍然存在。表5中列（3）為替換被解釋變量后的回歸結果，回歸結果表明高鐵開通對住宅商品房銷售影響同樣存在，高鐵開通對城市房價的影響具有普遍性，可見結論具有很強的穩健性。

五、結論與政策啟示

本文從高鐵開通這一自然準實驗的角度研究城市房地產，運用2003～2015年全國287個地級及以上的城市面板數據，采用連續時間的雙重差分法進行實證研究并經過穩健性檢驗得出主要結論有：高鐵建設總體上帶動了城市房價的上漲；通過分組回歸結果發現，對于同處東部地區的城市，高鐵開通對城市房價無顯著影響；對于同處中部地區的城市，開通高鐵對城市房價的凈影響為5.5%；對于同處于西部地區的城市，開通高鐵對城市房價的凈影響為5.8%；基于城市人口規模視角發現，高鐵開通對于常住人口超過200萬的大城市房價無顯著影響，對常住人口低于200萬的中、小城市的房價的凈影響在7.8%～10.7%之間；從行政地位來看，中心城市的房價受高鐵開通的影響不顯著，而非中心城市的房價受高鐵開通的凈影響為9.0%，進一步驗證了高鐵開通對經濟發展水平不同的城市影響具有差異性。

通過本文研究結論可得以下啟示：第一，大力發展中小城市基礎設施建設，促進大中小城市協調發展。通過研究結論發展高鐵開通對不同城市規模的房地產價格存在較大差異，反映出我國城市發展的不均衡，為緩解大城市的房價、人口壓力，應當大力發展中小城市基礎設施，科學布局高鐵站點，有效帶動中小城市的經濟發展，促進我國大中小城市趨于均衡發展。第二，房價持續上漲有可能對信貸市場產生影響（盧建新和盧明安，2014），為保證房地產和金融市場穩定，政府有必要對房地產市場實施宏觀調控，使房價穩定在合理區間，避免發生房地產資產泡沫危機。第三，房地產政策須“因城施策，分類指導”，防范金融風險從房地產市場溢出。考慮到高鐵對不同城市房價影響差異，須有針對性的對不同城市制定相應政策調控房價，高鐵開通對中小城市房價上漲促進作用較為顯著，因此需要重點防范中小城市房地產市場發生金融風險，嚴控信貸資金流入房地產市場，保持房地產和金融市場穩定。