政府搬遷對于遷入地房價的影響①
——基于Hedonic 模型和江西省政府搬遷的實證研究

劉 禹，甘雨新，羅景耀，李 琳，秦志偉，馮文偉

一、引言

近年來，隨著江西省省會城市南昌不斷發展，交通擁堵、住房緊張等“大城市病”逐漸暴露。 在老城區發展接近飽和的現實壓力下，2015年11月，江西省委四套班子(省人大、省委、省政府、省政協)搬遷紅角洲新址，這毫無疑問地帶動了九龍湖新區這一距政府最近且享受政府全力支持的地區的發展，也很大程度上影響了購房者的決策。 因此，有必要深入研究該地區的房價變動，從而更準確地找出穩定該地區房價的策略，為政府宏觀調控提供相應依據，為購房者提供足夠的決策基礎。

二、政府搬遷對遷入地的影響分析

(一)需求方面

需求方面的影響集中表現為：第一，隨著政府的搬遷，大量的服務業企業的遷入會改變新區的產業布局，第三產業優勢凸顯；第二，大量外來人口和舊城區人口將涌入新區，新區人口密度、人員流動性都會大幅增加；第三，新區作為政府搬遷的首選之地，必將是先成型的城市副中心。 隨著新區學校資源、醫療資源等公共服務的日益完善，作為城市副中心的新區的住房需求預計將會逐漸呈現上升狀態。

此外，南昌出于九龍湖新區開發的需要，放寬了新區的商品房限購政策。 目前南昌限購條件規定，擁有南昌戶籍的居民或是3年內在南昌市全市范圍內連續繳納2年以上個人所得稅或城鎮社會保險的外來人員在九龍湖區域不限購。這無疑導致投資需求持續旺盛。

(二)供給方面

從供給方面看，政府搬遷帶動了房地產建設的步伐。 但由于地產開發項目完成尚需時日，而需求端持續旺盛，因此九龍湖新區的房價很有可能會向南昌核心城區水平看齊，價格上漲空間較大。

三、樣本選取與處理

九龍湖片區，作為南昌市開發較晚的重點區域，地鐵2號線聯通全區，交通通達度較高；房產以近五年開發的為主，且明顯受到南昌西站的建成和省政府搬遷的影響，因此獲取到的二手房價格數據基本可以忽略當地既往歷史和軌道交通的影響。

本文選取了南昌紅谷灘區九龍湖片區的普通二手住宅數據作為統計樣本，包括地址、建造時間和每平方米二手房價格。 統計時間為2019年12月31日。 之后，根據Haversine公式計算出小區地址和江西省政府之間的直線距離。

其中，haver sin(θ)為地球半徑，取平均值6371km；φ1，φ2 表示兩點的緯度；Δλ表示兩點經度的差值。

考慮到南昌西站這一高鐵站對于周邊房價的影響，為確保回歸分析的準確性，根據趙玉卿(2018)等人的結論，我們剔除了距離南昌西站直線距離2 公里以內的數據。

四、實證分析

(一)模型建立

本文選擇采用Hedonic 模型進行量化分析。 為了之后更好地進行彈性分析，故采用全對數模型：

目前世界各國在分析波磨對車輛通過的影響時，主要采用三維彈性體滾動接觸理論來進行蠕滑計算并分析車輛的動力學性能。其中精度最好、使用最多的是荷蘭學者Kalker創立的三維彈性體非線性滾動接觸理論，但是由于Kalker在分析時做了幾個方面的假設，其中最重要的一條假設就是整個滾動過程是穩態的，因此其具有局限性。在穩態滾動接觸的過程中，接觸斑的形狀、大小保持不變，因此蠕滑率、法向力、切向力也保持不變。但如果在滾動過程中，接觸斑的形狀、大小產生較大變化，從而導致蠕滑率、法向力、切向力隨時間變化發生較大的改變，這種情況就是非穩態滾動接觸。

表1 變量名稱及解釋

SPSS 的回歸結果如表2 和表3 所示：

表2 模型匯總

表3 回歸系數

這表明均價P—t與距離s呈負相關關系，與增價呈正相關關系。 簡化得

(二)彈性分析

以上分析表明，隨著時間的推移，政府搬遷對房價的正面效應逐漸顯現。 由于均價P—0的計算全部來自建造時間為2019年的二手房，本文將這些數據等價于2019年的新房價格數據。 顯然，P—0，P—t都是江西省政府搬遷以來關于時間t的函數，且距離s對于每一個樣本固定，與時間無關。 因此，在(1)式兩側對時間和距離分別求偏導數可得，新房價格每上漲(下跌)1%，建造時間最早的二手房價格隨之上漲(下跌)約1.5%；建造時間最早的二手房每與江西省政府距離遠(近)1%，其價格下降(上升)約0.4%。

五、研究不足之處

本文的不足之處有：由于南昌西站也處在九龍湖區域內，房價數據不可避免受到高鐵站的影響，本文只是剔除了南昌西站方圓2 公里的二手房價格數據而沒有進行深入分析；文章僅分析了普通住宅，沒有對商業樓開展研究；采用網絡平臺的數據而不是實際成交價格，存在著信息不對稱現象；忽略房產之間的構造差異等。 而且，對于其他同樣存在政府搬遷現象的城市，該模型的擬合效果仍待檢驗。

六、結語及政策建議

本文運用SPSS 計量軟件與Hedonic 模型，對南昌九龍湖新區的二手房價格數據進行定量分析，分析政府搬遷對于房地產價格的影響。 結果表明，該區域自江西省政府搬遷以來，已經建造t年的二手房均價與該小區與省政府的距離呈負相關關系，與新房均價呈正相關關系。 而且得出新房價格每上漲(下跌)1%，建造時間最早的二手房價格隨之上漲(下跌)約1.5%；建造時間最早的二手房每與江西省政府距離遠(近)1%，其價格下降(上升)約0.4%的結論。 這也從側面反映出當地二手房價格與新房價格存在著聯動機制。

2020年第一季度，由于全國受到新型冠狀病毒肺炎疫情影響，九龍湖新區二手房、新房短期內交易量可能面臨顯著下降，但疫情過后很可能會迎來該地區房產交易的“小陽春”。 根據實證結果，當前九龍湖區域的新房開始進入集中交付階段，預計九龍湖新區的房價未來上漲趨勢較強。 從房屋交易的需求側來看，由于九龍湖新區采取不限購政策，且2019年的二手房在成交房中占相當的比例，可以看出房價上漲主要是投資性需求而非消費性自主需求引起。 基于此，政府應落實“房住不炒”的定位，出臺相應措施，將房價控制在穩定可控的范圍內，保證本地區戶籍人口的基本需求。