長三角中心區房價波動的漣漪效應分析

文 / 黃靜 李凱

一、引言

自2018年長三角一體化上升為國家戰略以來，在交通、醫保、教育、政務、電力、產業等方面推出了一系列重要政策與舉措，長三角一體化建設走向縱橫協同的深度融合。區域融合步伐的加快，有利于城市之間資本、技術與人力等要素的合理流動，在拉動經濟一體化發展的同時，各城市之間住房價格的動態關聯也將越來越緊密。某個城市住房價格的上升或下降，隨著時間推移逐漸傳導到其他城市，帶動其他城市住房價格波動，這種現象被稱為漣漪效應。漣漪效應意味著房價波動會像水的波紋一樣傳導擴散到鄰近地區，也被稱為擴散效應。長三角一體化加速推進，中心區27城的房價聯動呈現出怎樣的漣漪效應？各城市在房價漣漪效應的傳導網絡中處于怎樣的地位？這些問題值得關注。

二、文獻綜述

最先研究住房價格波動的漣漪效應研究先河的學者（Meen，1997）認為，人口流動、家庭資產配置、空間套利等因素皆可能導致不同區域或城市之間的房價具有關聯而呈現出漣漪效應。有學者（Holmes & Grimes，2008）認為，不同區域的房價存在協整關系或格蘭杰因果關系則意味著存在漣漪效應，雖然各個地區住房價格并不相等，但卻隨著時間的推移一起波動，具有長期均衡關系。

國外學者對房價漣漪效應的研究成果豐富，按研究范圍可分為兩種類型：城市之間的漣漪效應和城市內部不同區位之間的漣漪效應。不同城市不同時期住房市場發展階段的差異，導致不同學者的研究結論也不盡相同。對美國48個州1975年至2008年季度房價聯動的研究（Holmes et al.，2011），得出其具有漣漪效應的結論。針對歐盟區域間住房價格的研究（Vansteenkiste & Hiebert，2011），得出其具有有限的漣漪效應的結論。有學者（Kyriazakou &Panagiotidis，2017）研究了英國12個區域1983年至2012年的住房價格聯動性，認為南部的房價比北部更具聯動性。有學者（Holmes et al.，2017）分析了巴黎市20個區1991年至2014年的季度數據，發現城市內部超過50%的區與區之間的房價差長期趨于平穩，認為巴黎城市內部住房價格具有漣漪效應。另有學者（Abbott & De Vita.，2012）對倫敦市各區之間住房價格擴散的時間和空間效應進行研究，發現倫敦市內各區房價之間不存在明顯的漣漪效應和收斂性。

隨著我國區域經濟一體化進程加快，區域之間的資本與人口流動加速，各區域房價的聯系也越來越緊密，針對我國不同省市或城市之間房價聯動性的研究越來越多。有學者（Gong et al.，2016）分析長江沿岸城市房價數據，發現房價漣漪效應由東到西逐漸減弱。有學者（王書斌等，2017）研究了一線城市與二、三線城市的房價漣漪效應，發現各區域性中心城市受一線城市漣漪效應的影響相比其他二、三線城市要大。有學者（Chien，2010）針對我國臺灣地區三個城市間的房價漣漪效應進行檢驗，結果表明臺北市房價波動并沒有對高雄市產生漣漪效應，但臺北市與其郊區臺北縣的房價之間存在雙向關系，存在漣漪效應。

綜上所述，研究房價漣漪效應，一般采用時間序列的單位根、協整、誤差修正模型及格蘭杰因果關系檢驗等計量方法進行實證研究，核心思想是若不同地區之間的房價存在協整關系或格蘭杰因果關系，意味著隨時間推移其房價一起波動，存在漣漪效應。學者們普遍認為，地理位置較優、經濟狀況較好、開放程度較高的城市處于空間關聯網絡的中心，對周邊地區的房價表現出更強的影響力和控制力。本文基于長三角一體化中心區27城的數據，利用格蘭杰因果關系檢驗和社會網絡分析方法，分析長三角中心區27城房價漣漪效應的網絡關系和傳導層次。

三、漣漪效應實證分析

首先，確定各城市之間的房價關聯關系，利用VAR模型中的格蘭杰因果關系檢驗，來判斷長三角各城市房價波動之間是否存在漣漪效應。在此基礎上，利用社會網絡分析方法，分析27城房價漣漪效應的網絡關系和傳導層次。

（一）基于格蘭杰因果檢驗的漣漪效應分析

以長三角一體化中心區27座城市為研究范圍①，采用2017年1月至2019年12月27城的新建商品房月度平均銷售價格數據，來實證檢驗2017-2019這三年27城之間房價聯動的漣漪效應。為了減少異方差的影響，對各城市的每月平均房價取對數。為了滿足格蘭杰因果關系檢驗對變量平穩性的要求，對數據進行單位根檢驗，依據SIC準則確定滯后階，結果顯示，27城新建商品房平均房價對數時間序列均不平穩，對其進行一階差分后均平穩。因此，本文最終采用27城新建商品房月度平均銷售價格對數值的一階差分，即對27城的房價增長率進行漣漪效應檢驗。

利用VAR模型中的格蘭杰因果關系檢驗，來判斷各城市房價波動之間是否存在漣漪效應。當城市i的房價增長率是城市j房價增長率的格蘭杰原因時，表明城市i的房價波動帶動了城市j的房價波動，意味著城市i房價上漲率的前期變化能有效地解釋城市j房價上漲率的變化，即城市i的房價波動對城市j的房價波動產生了漣漪效應。

27個城市的房價增長率兩兩配對，共702組配對關系，分別進行格蘭杰因果關系檢驗。利用AIC對最優時滯進行選擇，以5%為顯著水平，如果城市i房價增長率是城市j房價增長率的格蘭杰原因，則第i行第j列賦值1，否則，第i行第j列賦值0。在702組關系中，共有189個1，占比26.9%。可見，長三角中心區各城市房價在空間上是普遍聯系的，具有漣漪效應。

（二）基于中心性的漣漪效應網絡特性分析

進一步地，通過社會網絡分析方法把27城房價漣漪效應的網絡關系和傳導層次呈現出來。結果如圖1所示。

在社會網絡分析的空間關聯網絡中，每個點代表一個城市，每條有向線段代表各城市之間的房價聯動影響方向。以每個城市為一個結點，當城市i的房價增長率是城市j房價增長率的格蘭杰原因時，表明城市i的房價波動帶動了城市j的房價波動，在網絡圖中，城市i的結點與城市j的結點之間存在一條帶方向的網絡聯結線，并且箭頭指向城市j。

圖1 房價漣漪效應的社會網絡分析圖

運用社會網絡中的點出度、點入度及度數中心度，來測度某城市在房價關聯網絡中與其他城市的關聯程度。其中，點出度與點入度分別用來反映房價漣漪效應中的溢出關聯關系數與受益關聯關系數，度數中心度是反映網絡中各城市在網絡中作用和地位的指標，一個城市在網絡中越處于中心的位置，該城市在整個關聯網絡中影響力越大，結果如表1所示。

表1房價漣漪效應的出入度統計

從圖1和表1可以看出，合肥市的出度最大，高達16，表明其新建商品房房價波動的影響力波及其他16個城市，意味著2017-2019年這三年長三角中心區27城中合肥市的住房價格具有最強的帶動作用，房地產交易最活躍，成為整個長三角房價聯動漣漪效應的“中心源”。2017-2019年，上海、南京及杭州等城市在嚴格的房地產調控政策的影響下，房價保持相對穩定，在此輪漣漪效應中表現并不突出。相對而言，在因城施策調控政策影響下，二線城市合肥的房價漲幅最大。合肥作為長三角城市經濟協調省會城市、長江中游城市群副中心城市，同時也是全國唯一的科技創新型試點城市，經濟體量增長較快，人口導入量持續增加，導致樓市供不應求，房地產交易較活躍，這在一定程度可以解釋其房價近三年的影響力。寧波市不僅出度較大，入度也達到13，在整個長三角中處于最高的行列，意味著其房價容易受到其他城市影響，這可能與其特有的地理位置、商貿流通及人口流速有一定關系，因此在某種意義上說，寧波市新建商品房房價波動易受長三角其他城市的影響。

馬鞍山出度為0，屬于影響力最弱的城市。馬鞍山處于長三角東部，遠離中心城市，同時與其他城市相比，經濟欠發達，因此新建商品房房價影響力較弱。溫州市入度為0，屬于最不受長三角其他城市影響的城市。由于溫州新房供給量過剩，且投資需求后勁不足，房價不易受到其他城市影響。而揚州市出度入度均很低，在房價影響方面屬于相對獨立的城市，盡管地理位置優于長三角其他一些城市，然而經濟發展過慢，產業結構單一，房地產交易量較小，因而新建商品價格波動的影響力小。

表2 房價漣漪效應的城市影響力

接下來，基于社會網絡分析中的塊模型方法，依據各城市在漣漪效應中的角色，來分析房價漣漪效應中各城市房價聯動的傳遞層次，結果如表3所示。把27個城市劃分為四個類型的板塊：一是雙向溢出板塊，該板塊的成員既接收其他板塊的聯系，同時也發出聯系，板塊內部成員的聯系也相對較多，是整個漣漪效應的“中心源”，充當“發動機”的作用；二是經紀人板塊，該板塊成員同時接收和發送外部聯系，與其他板塊成員之間的聯系較多，板塊內部成員之間的聯系較少，在房價漣漪效應中發揮橋梁作用；三是凈溢出板塊，該板塊對其他板塊發出的聯系明顯多于接受其他板塊對該板塊發出的聯系，在房價漣漪效應中起“凈溢出”的拉動作用；四是凈受益板塊，該板塊成員接收來自板塊外部的聯系相對較多，在房價漣漪效應中為“凈受益”的被拉動型。

從表3可以看出， 處于漣漪效應“中心源”的雙向溢出板塊，表現突出的二線城市合肥、嘉興、蘇州和無錫。2016年下半年房地產市場調控加強，2017年房地產市場普遍降溫，2018年和2019年“房住不炒”主基調未變，各地繼續堅持調控力度不放松，一線城市房地產市場處于總體穩定狀態，二線城市人才新政效果顯現，房地產市場總體表現要好于一線城市，三線城市中表現亮眼的屬蕪湖、湖州和紹興，在此輪市場周期中受益于棚戶區改造政策，2016-2017年房價上漲幅度大，與其他城市聯動程度高，進入雙向溢出板塊。其他三線城市普遍處于被帶動凈受益板塊，二線城市中溫州和揚州相對獨立，房價與其它城市關聯性不強。

表3 房價漣漪效應關聯板塊劃分

四、總結

長三角一體化建設加速了區域融合，城市之間住房價格波動的動態聯動具有明顯的漣漪效應特征。在2017-2019年的這一輪市場周期中，在三、四線城市棚戶區改造以及因城施策房地產調控收緊的背景下，長三角中心區27城的房價漣漪效應呈現出以下特點：其一，二線城市合肥、嘉興、蘇州、無錫的房價波動為漣漪效應的“中心源”，其中合肥市的房地產價格波動帶動作用最強，起著“發動機”的作用。其二，三線城市中表現亮眼的屬蕪湖、湖州和紹興，在此輪市場周期中受益于棚戶區改造政策，與其他城市聯動程度高，處于漣漪效應網絡關系中的雙向溢出板塊。其三，作為長三角區域的核心城市上海，在此輪市場周期中，受制于嚴厲的房地產調控收緊政策，房價保持穩定，在漣漪效應傳導網絡中拉動了10個城市的房價波動，但表現不如合肥、嘉興、蘇州、寧波、無錫等二線城市突出。其四，寧波房價波動與其他城市關聯性強，最易受影響且房價波動性強，在漣漪網絡中發揮了“橋梁”作用。其五，馬鞍山處于漣漪的最末端，房價受其他9個城市的影響，但影響別的城市的能力最弱，溫州房價波動不受任何其他城市的影響，揚州房價波動相對獨立，與其他城市聯動程度最低。

長三角城市群具有經濟基礎好、人口流動性強、產業基礎扎實、交通便利等優勢，未來房地產市場適用一體化的開發將更加可能。借助上海作為龍頭的核心帶動作用和區域中心城市的輻射帶動作用，將共同推動南京都市圈、杭州都市圈、合肥都市圈、蘇錫常都市圈、寧波都市圈的同城化發展。未來長三角都市圈內的房地產資源會更加均衡化，房地產市場聯動將更加明顯。未來長三角一體化的發展目標是建設世界性的城市群，不是單極的，而是多極的。每一個城市無論大小，都是城市群網絡中的一個重要節點，城市唯一性的特征將會逐步淡化，每一城市節點都是不可缺少的。因此，未來長三角中心區的房價聯動將更加緊密，房價漣漪效應在不同時期將呈現出不同的特點，值得持續關注。

注釋

①2019年12月1日國務院正式發布《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，以上海市，江蘇省南京、無錫、常州、蘇州、南通、揚州、鎮江、鹽城、泰州，浙江省杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺州，安徽省合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城27個城市為中心區。