政府搬遷對(duì)于遷入地房價(jià)的影響①
——基于Hedonic 模型和江西省政府搬遷的實(shí)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(huì)城市南昌不斷發(fā)展，交通擁堵、住房緊張等“大城市病”逐漸暴露。 在老城區(qū)發(fā)展接近飽和的現(xiàn)實(shí)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(xié))搬遷紅角洲新址，這毫無疑問地帶動(dòng)了九龍湖新區(qū)這一距政府最近且享受政府全力支持的地區(qū)的發(fā)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(qū)的房價(jià)變動(dòng)，從而更準(zhǔn)確地找出穩(wěn)定該地區(qū)房價(jià)的策略，為政府宏觀調(diào)控提供相應(yīng)依據(jù)，為購房者提供足夠的決策基礎(chǔ)。

二、政府搬遷對(duì)遷入地的影響分析

(一)需求方面

需求方面的影響集中表現(xiàn)為：第一，隨著政府的搬遷，大量的服務(wù)業(yè)企業(yè)的遷入會(huì)改變新區(qū)的產(chǎn)業(yè)布局，第三產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)凸顯；第二，大量外來人口和舊城區(qū)人口將涌入新區(qū)，新區(qū)人口密度、人員流動(dòng)性都會(huì)大幅增加；第三，新區(qū)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(qū)學(xué)校資源、醫(yī)療資源等公共服務(wù)的日益完善，作為城市副中心的新區(qū)的住房需求預(yù)計(jì)將會(huì)逐漸呈現(xiàn)上升狀態(tài)。

此外，南昌出于九龍湖新區(qū)開發(fā)的需要，放寬了新區(qū)的商品房限購政策。 目前南昌限購條件規(guī)定，擁有南昌戶籍的居民或是3年內(nèi)在南昌市全市范圍內(nèi)連續(xù)繳納2年以上個(gè)人所得稅或城鎮(zhèn)社會(huì)保險(xiǎn)的外來人員在九龍湖區(qū)域不限購。這無疑導(dǎo)致投資需求持續(xù)旺盛。

(二)供給方面

從供給方面看，政府搬遷帶動(dòng)了房地產(chǎn)建設(shè)的步伐。 但由于地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目完成尚需時(shí)日，而需求端持續(xù)旺盛，因此九龍湖新區(qū)的房價(jià)很有可能會(huì)向南昌核心城區(qū)水平看齊，價(jià)格上漲空間較大。

三、樣本選取與處理

九龍湖片區(qū)，作為南昌市開發(fā)較晚的重點(diǎn)區(qū)域，地鐵2號(hào)線聯(lián)通全區(qū)，交通通達(dá)度較高；房產(chǎn)以近五年開發(fā)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(jià)格數(shù)據(jù)基本可以忽略當(dāng)?shù)丶韧鶜v史和軌道交通的影響。

本文選取了南昌紅谷灘區(qū)九龍湖片區(qū)的普通二手住宅數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計(jì)樣本，包括地址、建造時(shí)間和每平方米二手房價(jià)格。 統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2019年12月31日。 之后，根據(jù)Haversine公式計(jì)算出小區(qū)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(diǎn)的緯度；Δλ表示兩點(diǎn)經(jīng)度的差值。

考慮到南昌西站這一高鐵站對(duì)于周邊房價(jià)的影響，為確?；貧w分析的準(zhǔn)確性，根據(jù)趙玉卿(2018)等人的結(jié)論，我們剔除了距離南昌西站直線距離2 公里以內(nèi)的數(shù)據(jù)。

四、實(shí)證分析

(一)模型建立

本文選擇采用Hedonic 模型進(jìn)行量化分析。 為了之后更好地進(jìn)行彈性分析，故采用全對(duì)數(shù)模型：

目前世界各國在分析波磨對(duì)車輛通過的影響時(shí)，主要采用三維彈性體滾動(dòng)接觸理論來進(jìn)行蠕滑計(jì)算并分析車輛的動(dòng)力學(xué)性能。其中精度最好、使用最多的是荷蘭學(xué)者Kalker創(chuàng)立的三維彈性體非線性滾動(dòng)接觸理論，但是由于Kalker在分析時(shí)做了幾個(gè)方面的假設(shè)，其中最重要的一條假設(shè)就是整個(gè)滾動(dòng)過程是穩(wěn)態(tài)的，因此其具有局限性。在穩(wěn)態(tài)滾動(dòng)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(dòng)過程中，接觸斑的形狀、大小產(chǎn)生較大變化，從而導(dǎo)致蠕滑率、法向力、切向力隨時(shí)間變化發(fā)生較大的改變，這種情況就是非穩(wěn)態(tài)滾動(dòng)接觸。

表1 變量名稱及解釋

SPSS 的回歸結(jié)果如表2 和表3 所示：

表2 模型匯總

表3 回歸系數(shù)

這表明均價(jià)P—t與距離s呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與增價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系。 簡化得

(二)彈性分析

以上分析表明，隨著時(shí)間的推移，政府搬遷對(duì)房價(jià)的正面效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)。 由于均價(jià)P—0的計(jì)算全部來自建造時(shí)間為2019年的二手房，本文將這些數(shù)據(jù)等價(jià)于2019年的新房價(jià)格數(shù)據(jù)。 顯然，P—0，P—t都是江西省政府搬遷以來關(guān)于時(shí)間t的函數(shù)，且距離s對(duì)于每一個(gè)樣本固定，與時(shí)間無關(guān)。 因此，在(1)式兩側(cè)對(duì)時(shí)間和距離分別求偏導(dǎo)數(shù)可得，新房價(jià)格每上漲(下跌)1%，建造時(shí)間最早的二手房價(jià)格隨之上漲(下跌)約1.5%；建造時(shí)間最早的二手房每與江西省政府距離遠(yuǎn)(近)1%，其價(jià)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(qū)域內(nèi)，房價(jià)數(shù)據(jù)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(jià)格數(shù)據(jù)而沒有進(jìn)行深入分析；文章僅分析了普通住宅，沒有對(duì)商業(yè)樓開展研究；采用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的數(shù)據(jù)而不是實(shí)際成交價(jià)格，存在著信息不對(duì)稱現(xiàn)象；忽略房產(chǎn)之間的構(gòu)造差異等。 而且，對(duì)于其他同樣存在政府搬遷現(xiàn)象的城市，該模型的擬合效果仍待檢驗(yàn)。

六、結(jié)語及政策建議

本文運(yùn)用SPSS 計(jì)量軟件與Hedonic 模型，對(duì)南昌九龍湖新區(qū)的二手房價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，分析政府搬遷對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的影響。 結(jié)果表明，該區(qū)域自江西省政府搬遷以來，已經(jīng)建造t年的二手房均價(jià)與該小區(qū)與省政府的距離呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與新房均價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系。 而且得出新房價(jià)格每上漲(下跌)1%，建造時(shí)間最早的二手房價(jià)格隨之上漲(下跌)約1.5%；建造時(shí)間最早的二手房每與江西省政府距離遠(yuǎn)(近)1%，其價(jià)格下降(上升)約0.4%的結(jié)論。 這也從側(cè)面反映出當(dāng)?shù)囟址績r(jià)格與新房價(jià)格存在著聯(lián)動(dòng)機(jī)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(qū)二手房、新房短期內(nèi)交易量可能面臨顯著下降，但疫情過后很可能會(huì)迎來該地區(qū)房產(chǎn)交易的“小陽春”。 根據(jù)實(shí)證結(jié)果，當(dāng)前九龍湖區(qū)域的新房開始進(jìn)入集中交付階段，預(yù)計(jì)九龍湖新區(qū)的房價(jià)未來上漲趨勢(shì)較強(qiáng)。 從房屋交易的需求側(cè)來看，由于九龍湖新區(qū)采取不限購政策，且2019年的二手房在成交房中占相當(dāng)?shù)谋壤?，可以看出房價(jià)上漲主要是投資性需求而非消費(fèi)性自主需求引起。 基于此，政府應(yīng)落實(shí)“房住不炒”的定位，出臺(tái)相應(yīng)措施，將房價(jià)控制在穩(wěn)定可控的范圍內(nèi)，保證本地區(qū)戶籍人口的基本需求。