住房價(jià)格預(yù)期的鄰里傳導(dǎo)： 影響機(jī)制與實(shí)證分析

陳淑云 陳偉鴻

(1.華中師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院， 湖北 武漢 430079； 2.中共中山市委黨校， 廣東 中山 528403)

一、問題提出與文獻(xiàn)綜述

1998年我國住房貨幣化分配制度改革后，房地產(chǎn)市場快速發(fā)展，2000年以來全國商品住宅價(jià)格年均復(fù)合增長率約為8%，北京、上海、深圳等城市商品住宅價(jià)格年均復(fù)合增長率更是高達(dá)11%、12%和14%，遠(yuǎn)超同期經(jīng)濟(jì)增長速度(1)根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。。房價(jià)的快速上漲引起社會各界的高度關(guān)注，居民個(gè)體通過購買住房既實(shí)現(xiàn)了居住水平的提升又實(shí)現(xiàn)了家庭財(cái)富快速增值，這種通過自我強(qiáng)化學(xué)習(xí)或?qū)W習(xí)周圍人群的結(jié)果可能影響整個(gè)居民部門房價(jià)上漲預(yù)期的形成，進(jìn)而通過購買行為參與房地產(chǎn)市場。由此，居民個(gè)體對房價(jià)上漲的預(yù)期可能導(dǎo)致房價(jià)的非理性上漲，同時(shí)房價(jià)的持續(xù)非理性上漲又可能加劇居民個(gè)體對房價(jià)上漲的預(yù)期，進(jìn)而形成“螺旋式上漲”，加劇房價(jià)波動，最終影響經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定發(fā)展。為穩(wěn)定住房價(jià)格，過去20年間中央政府對房地產(chǎn)市場進(jìn)行了多輪調(diào)控，調(diào)控政策從早期的“緊縮銀根、緊縮地根”到中期的“土地、金融、限購”等組合拳，再到當(dāng)前的“房住不炒”的政策定位，以及“因城施策”的實(shí)施。從我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的政策思路的變化可以看出，我國房地產(chǎn)調(diào)控政策，逐步從粗放到精準(zhǔn)，從忽略調(diào)控政策的時(shí)滯反應(yīng)到針對房地產(chǎn)市場預(yù)期管理。2013年新“國五條”首次發(fā)出明確信號，即樓市的調(diào)控將由供求管理向預(yù)期管理轉(zhuǎn)變(2)參見《國務(wù)院辦公廳關(guān)于繼續(xù)做好房地產(chǎn)市場調(diào)控工作的通知》，2013年3月1日，http：//www.gov.cn/zwgk/2013-03/01/content＿2342885.htm，2021年7月8日。；2018年末住建部提出“穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房價(jià)、穩(wěn)預(yù)期”的工作目標(biāo)(3)參見《住房城鄉(xiāng)建設(shè)部強(qiáng)調(diào)：落實(shí)城市主體責(zé)任，確保實(shí)現(xiàn)穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房價(jià)、穩(wěn)預(yù)期目標(biāo)》，2020年8月28日，http：//www.gov.cn/xinwen/2020-08/28/content＿5538264.htm，2021年7月8日。；2021年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議再次提出要堅(jiān)持“房住不炒”的政策定位，同時(shí)提出要加強(qiáng)預(yù)期引導(dǎo)(4)參見《中央經(jīng)濟(jì)工作會議舉行 習(xí)近平李克強(qiáng)作重要講話》，2021年12月10日，http：//www.gov.cn/xinwen/2021-12/10/content＿5659796.htm，2021年12月11日。。由此可見，預(yù)期對我國房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展至關(guān)重要，特別是我國房地產(chǎn)市場以住宅市場為主，住宅市場中居民個(gè)體是住宅需求方，針對居民個(gè)體房價(jià)預(yù)期形成，研究房價(jià)預(yù)期在居民個(gè)體間如何傳導(dǎo)，進(jìn)而形成整個(gè)居民部門房價(jià)預(yù)期的共識，不僅有利于提高我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策的精準(zhǔn)度與有效性，而且有助于從學(xué)理上解釋“炒房”行為的底層邏輯。

現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及房價(jià)預(yù)期的研究相對豐富，主要的研究視角聚焦于兩個(gè)方面：一是從房地產(chǎn)供給視角或地方政府視角，研究房價(jià)預(yù)期對我國宏觀經(jīng)濟(jì)的影響以及與房地產(chǎn)調(diào)控之間的關(guān)系，代表性文獻(xiàn)有王頻、侯成琪建立DSGE模型并引入住房交易成本和住房價(jià)格加成的預(yù)期沖擊進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)政府的緊縮政策可能會因?yàn)楣婎A(yù)期到未來政府因宏觀經(jīng)濟(jì)下行轉(zhuǎn)而支持房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展而失效(5)參見王頻、侯成琪：《預(yù)期沖擊、房價(jià)波動與經(jīng)濟(jì)波動》，《經(jīng)濟(jì)研究》2017年第4期。；宋春合、吳福象構(gòu)建動態(tài)博弈模型對房價(jià)預(yù)期與政府關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)地方政府在房地產(chǎn)調(diào)控政策導(dǎo)致房價(jià)預(yù)期下行時(shí)會選擇進(jìn)行干預(yù)(6)參見宋春合、吳福象：《相機(jī)抉擇、房價(jià)預(yù)期與地方政府房地產(chǎn)市場干預(yù)》，《經(jīng)濟(jì)問題探索》2017年第1期。；孟慶斌、榮晨利用月度宏觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用向量自回歸模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)通貨膨脹預(yù)期會導(dǎo)致更多資金流入房地產(chǎn)行業(yè)，而房屋供給增加預(yù)期會引起房價(jià)下降(7)參見孟慶斌、榮晨：《宏觀經(jīng)濟(jì)因素對房地產(chǎn)價(jià)格的長短期影響》，《統(tǒng)計(jì)研究》2014年第6期。；李斌、張所地建立住房需求調(diào)控模型并利用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場參與者的預(yù)期會顯著影響國內(nèi)房地產(chǎn)市場調(diào)控政策效果(8)參見李斌、張所地：《預(yù)期視角下住房需求調(diào)控效果的城市差異研究》，《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2015年第4期。。二是房價(jià)預(yù)期對我國房地產(chǎn)市場波動的影響，代表性的文獻(xiàn)有楊柳等在DSGE模型框架下，研究技術(shù)、利率、通脹和借貸預(yù)期沖擊對房地產(chǎn)市場波動的影響(9)參見楊柳等：《預(yù)期沖擊與中國房地產(chǎn)市場波動異象》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2017年第1期。；庹永貴等同樣構(gòu)建DSGE模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)預(yù)期是引起房價(jià)變動的重要因素，而房價(jià)沖擊能夠解釋中國經(jīng)濟(jì)波動的三分之二(10)參見庹永貴等：《預(yù)期、房價(jià)沖擊與中國經(jīng)濟(jì)波動——基于貝葉斯估計(jì)的DSGE模型分析》，《系統(tǒng)工程》2018年第10期。；華昱基于一般均衡模型研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)期沖擊是導(dǎo)致房地產(chǎn)市場波動的主要因素，正向的預(yù)期沖擊會在短期內(nèi)提高房地產(chǎn)投資和房價(jià)(11)參見華昱：《預(yù)期沖擊、房地產(chǎn)部門波動與貨幣政策》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2018年第2期。。況偉大利用35個(gè)大中城市的宏觀面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)期及其投機(jī)較好地解釋了中國城市的房價(jià)波動(12)參見況偉大：《預(yù)期、投機(jī)與中國城市房價(jià)波動》，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第9期。。張煒構(gòu)建省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對房價(jià)的預(yù)期是當(dāng)下房地產(chǎn)泡沫膨脹的主要影響因素(13)參見張煒：《預(yù)期、貨幣政策與房地產(chǎn)泡沫——來自省際房地產(chǎn)市場的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年第8期。。

盡管說，現(xiàn)有文獻(xiàn)為研究我國房價(jià)預(yù)期提供了豐厚的研究基礎(chǔ)，但文獻(xiàn)研究主要立足于政府部門和企業(yè)部門研究房價(jià)預(yù)期對房地產(chǎn)市場波動或宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，其中涉及居民部門房價(jià)預(yù)期的研究，也只是基于宏觀數(shù)據(jù)對居民預(yù)期的一種反推或者基于一般均衡模型的假設(shè)。鐘春平、田敏指出要理解當(dāng)今中國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的爭議需加強(qiáng)居民部門預(yù)期形成的研究(14)參見鐘春平、田敏：《預(yù)期、有偏性預(yù)期及其形成機(jī)制：宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的進(jìn)展與爭議》，《經(jīng)濟(jì)研究》2015年第5期。?；诖?，本文試圖從鄰里互動視角，探究具有異質(zhì)性特征的居民個(gè)體在房地產(chǎn)市場中如何對房價(jià)上漲預(yù)期形成共識。具體而言，本文利用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，探索具有異質(zhì)性特征的居民個(gè)體對房價(jià)預(yù)期形成過程中的鄰里效應(yīng)，以期揭示我國居民房價(jià)預(yù)期形成的背后機(jī)制。

理論上講，鄰里效應(yīng)早已引起了學(xué)者們的關(guān)注，現(xiàn)有研究鄰里效應(yīng)的文獻(xiàn)主要集中于研究發(fā)現(xiàn)鄰里效應(yīng)在居民的認(rèn)知能力(15)參見孫倫軒：《中國城鎮(zhèn)青少年成長的鄰里效應(yīng)——基于“中國教育追蹤調(diào)查”的實(shí)證研究》，《青年研究》2018年第6期。、幸福感(16)參見劉斌等：《幸福感是否會傳染》，《世界經(jīng)濟(jì)》2012年第6期；J. Knight and R.Gunatilaka,“Is Happiness Infectious?,”Scottish Journal of Political Economy,vol.64,no.1,2016,pp.1-24.、股票參與(17)參見H. Hong, J. D. Kubik and Stein J.C.,“Social Interaction and Stock-Market Participation,” The Journal of Finance,vol.59,no.1,2004,pp.137-163.、家庭代際支持行為(18)參見陳光燕、司偉：《家庭代際經(jīng)濟(jì)支持存在鄰里效應(yīng)嗎？》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2020年第3期。、入學(xué)率和收入(19)參見R. Chetty and Hendren N.,“The Impacts of Neighborhoods on Intergenerational Mobility I: Childhood Exposure Effects,”The Quarterly Journal of Economics, vol.133,no.3, 2018,pp.1107-1162.、個(gè)體體型(20)參見李磊等：《肥胖會傳染嗎？》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2016年第2期。、個(gè)體貧

困(21)參見解堊、宋顏群：《社區(qū)鄰里效應(yīng)對個(gè)人貧困的影響有多大》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2020年第2期。等諸多方面的存在性。這些研究揭示了個(gè)體在認(rèn)知、行為和決策等方面都存在顯著鄰里效應(yīng)。其實(shí)，居民對房價(jià)的預(yù)期很大程度上也可以認(rèn)為是一種認(rèn)知活動，既有理性的認(rèn)知又包含感性的成分，與上述活動一樣可能因?yàn)槭艿缴磉吶巳旱挠绊懚嬖卩徖镄?yīng)。事實(shí)上，由于中國特有的緊密型文化和集體主義的影響，中國人更容易受到他人觀點(diǎn)的影響(22)參見C.S. Eun, L. Wang and S. C. Xiao,“Culture and R2，”Journal of Financial Economics,vol.115,no.2,2015,pp.283-303.。遺憾的是，現(xiàn)有研究鄰里效應(yīng)的文獻(xiàn)幾乎沒有關(guān)注到房價(jià)預(yù)期中鄰里效應(yīng)的作用。本文的邊際貢獻(xiàn)主要有兩個(gè)方面：一是研究視角相對獨(dú)特，本文從微觀視角研究居民個(gè)體房價(jià)預(yù)期形成過程中的鄰里效應(yīng)，揭示我國居民對房價(jià)上漲共識形成的背后機(jī)理，有利于我國房地產(chǎn)市場長效機(jī)制的構(gòu)建。二是本文以具有全國代表性的大型微觀入戶調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)證分析，得到的房價(jià)預(yù)期變量來自于每一個(gè)受訪者的自主回答，彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)以宏觀數(shù)據(jù)反推得到理性預(yù)期和適應(yīng)性預(yù)期，缺乏微觀數(shù)據(jù)支持的遺憾，可進(jìn)一步提高對房價(jià)預(yù)期研究的真實(shí)性和準(zhǔn)確性。

本文余下部分安排如下：第二部分為影響機(jī)制與研究假說；第三部分為鄰里效應(yīng)的識別、變量界定及實(shí)證模型設(shè)定；第四部分為實(shí)證結(jié)果分析，驗(yàn)證了鄰里效應(yīng)的存在性，進(jìn)行了拓展研究和穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分為結(jié)論與政策建議。

二、影響機(jī)制與研究假設(shè)

(一)鄰里效應(yīng)與房價(jià)預(yù)期

個(gè)體房價(jià)預(yù)期作為個(gè)體對于未來房價(jià)變動的一種預(yù)判，是在一定的理念指導(dǎo)之下完成的，這些理念必將影響個(gè)體認(rèn)知，最終形成房價(jià)的預(yù)期觀點(diǎn)。從群體影響的社會心理學(xué)角度來看，在一個(gè)群體中，通過長時(shí)間的互動行為，群體成員的思想和觀念會逐漸趨同。已有研究表明，由于人的社會性，不僅個(gè)體的行為會受到他人的影響，其感受、思想和觀點(diǎn)也會受到身邊群體的顯著影響。Lux指出，社會互動是影響個(gè)體意見形成的重要因素(23)參見T. Lux,“Rational Forecasts or Social Opinion Dynamics? Identification of Interaction Effects in a Business Climate Survey,”Journal of Economic Behavior and Organization,vol.72,no.2,2009,pp.638-655.，而社會互動正是產(chǎn)生鄰里效應(yīng)的基礎(chǔ)和來源，這也意味著鄰里效應(yīng)與個(gè)體意見形成有著千絲萬縷的關(guān)系。Burnside等認(rèn)為行為者的觀念會在互動中相互傳染，進(jìn)而促進(jìn)預(yù)期的轉(zhuǎn)換(24)參見Craig Burnside, Martin Eichenbaum and Sergio Rebelo, “Understanding Booms and Busts in Housing Markets,” Journal of Political Economy,vol.124,no.4,2016,pp.1088-1147.。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)并未直接探索人們房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)，但都已從情緒、偏好和意見形成、預(yù)期傳染等不同角度說明社會互動對于個(gè)體的觀點(diǎn)和預(yù)期的形成有一定的影響。事實(shí)上，人們對房價(jià)的預(yù)期作為一種預(yù)測活動，既有著理性的認(rèn)知又包含感性的成分，與上述文獻(xiàn)所提到的情緒、偏好和意見形成、預(yù)期傳染等一樣極有可能因?yàn)槭艿缴磉吶巳旱挠绊懚嬖卩徖镄?yīng)。因此，本文推測人們對房價(jià)的預(yù)期會受到同一社區(qū)居民房價(jià)預(yù)期的影響，并據(jù)此提出假說1：

假說1：個(gè)體的房價(jià)預(yù)期存在正向鄰里效應(yīng)。

(二)認(rèn)知能力的異質(zhì)性

認(rèn)知能力不同的人看待問題的方法和角度也不同，其獨(dú)立思考的能力可能存在差異，故而社會互動對不同認(rèn)知能力的個(gè)體預(yù)期形成的影響也可能存在著一定的差異。已有的研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體的認(rèn)知能力與其理性程度有聯(lián)系(25)參見N. Hanaki,N. Jacquemet,Luchini Stéphane,et al.,“Cognitive Ability and the Effect of Strategic Uncertainty,”Theory and Decision,vol.81,no.1,2016,pp.101-121.，認(rèn)知能力越強(qiáng)的個(gè)體越容易形成相對獨(dú)立的觀點(diǎn)，越不容易受到其他感性或非理性因素的影響。認(rèn)知能力的高低會影響個(gè)體的預(yù)期策略的選擇(26)參見宗計(jì)川等：《交易者認(rèn)知能力與金融資產(chǎn)價(jià)格泡沫：一個(gè)實(shí)驗(yàn)研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2017年第6期。，認(rèn)知能力高的個(gè)體更為理性，也更難以茍同一些錯(cuò)誤觀點(diǎn)(27)參見F. D’Acunto,D. Hoang,M.Paloviita,et al., “IQ,Expectations, and Choice,” NBER Working Paper No. 25496,2019.，認(rèn)知能力更高的個(gè)體在接受信息和理解信息時(shí)可能存在差異，故而認(rèn)知能力可能與個(gè)體預(yù)期的形成有所關(guān)聯(lián)，認(rèn)知能力的提升可能提高個(gè)體思維獨(dú)立性，使個(gè)體更趨向于依靠自身已有認(rèn)知形成自己的觀點(diǎn)和預(yù)期，而盡量少受他人觀點(diǎn)的影響。因此，當(dāng)研究者在考察房價(jià)預(yù)期中鄰里效應(yīng)的時(shí)候，應(yīng)考慮個(gè)體認(rèn)知能力的異質(zhì)性導(dǎo)致房價(jià)預(yù)期鄰里效應(yīng)的差異。由以上分析，本文推測個(gè)體認(rèn)知能力的提升會抑制個(gè)體對房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)，據(jù)此提出假說2：

假說2：個(gè)體認(rèn)知能力的提升削弱了房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)。

(三)信息渠道的異質(zhì)性

伴隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，信息媒體技術(shù)日益發(fā)達(dá)，從報(bào)紙期刊到電視傳媒，再到如今飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)，人們獲取信息的渠道變得更加寬廣。尤其是互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用極大地降低了信息的搜尋成本，使得人們獲取信息更加方便快捷(28)參見胡倫、陸遷：《貧困地區(qū)農(nóng)戶互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)使用的增收效應(yīng)》，《改革》2019年第2期。。人們獲取信息不再單單依賴于人與人之間的面對面交流，快捷方便的電視傳媒、固定互聯(lián)網(wǎng)乃至更為便捷的移動互聯(lián)網(wǎng)也能給人們的信息獲取帶來幫助，居民從互聯(lián)網(wǎng)上能獲取關(guān)于房地產(chǎn)市場發(fā)展?fàn)顩r的信息。因此，本文推測信息獲取渠道會對居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)的強(qiáng)弱產(chǎn)生影響，并據(jù)此提出假說3：

假說3：信息渠道的拓展會削弱房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)與實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心和美國密歇根大學(xué)社會研究中心等機(jī)構(gòu)進(jìn)行的大型全國性微觀入戶調(diào)查數(shù)據(jù)“中國家庭追蹤調(diào)查”(China Family Panel Studies，CFPS)(29)參見http：//www.isss.pku.edu.cn/cfps/download.。該調(diào)查涵蓋了從個(gè)體到家庭再到社區(qū)三大層面的微觀數(shù)據(jù)，旨在探索中國社會、經(jīng)濟(jì)、人口等諸多方面的變遷。中國家庭追蹤調(diào)查共有以少兒、成人、家庭和社區(qū)為主體的四種問卷類型，目的是了解個(gè)體狀況、家庭狀況以及社區(qū)環(huán)境，該數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的全國代表性，較好地反映了中國的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?fàn)顩r。由于在中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)中，只有2014年數(shù)據(jù)中有房價(jià)預(yù)期變量，符合本文研究主題，且2014年是中國房價(jià)上漲的一個(gè)重要中間節(jié)點(diǎn)——房價(jià)由2014年之前快速上漲轉(zhuǎn)入2014年停滯微跌階段，而后開啟新一輪上漲。由此可知，2014年的數(shù)據(jù)正好給研究我國住房價(jià)格的預(yù)期傳導(dǎo)提供最佳的時(shí)間窗口，因此本文選取2014年數(shù)據(jù)作為研究樣本，在剔除缺失值和異常值之后，本文研究的有效樣本為6642個(gè)。

(二)鄰里效應(yīng)的識別

Manski認(rèn)為在社會互動中，造成個(gè)體與群體之間行為共同變化的機(jī)制有內(nèi)生效應(yīng)、情景影響和關(guān)聯(lián)效應(yīng)。當(dāng)個(gè)體受到群體行為或思想的影響時(shí)，可以認(rèn)為個(gè)體所受的影響為內(nèi)生效應(yīng)；當(dāng)個(gè)體受到群體的其他外部特征(如群體平均年齡、群體平均受教育年限等)影響時(shí)，可以認(rèn)為這種影響是外生效應(yīng)，也稱為情景影響；當(dāng)個(gè)體由于某些共同偏好或類似的特征而與其他個(gè)體成為鄰里群體時(shí)，譬如有共同偏好的人或有相似預(yù)期的人居住在同一個(gè)社區(qū)，則稱之為關(guān)聯(lián)效應(yīng)(30)參見C. F. Manski,“Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem,”The Review of Economic Studies,vol.60,no.3,1993,pp.531-542.。在內(nèi)生效應(yīng)、情景影響和關(guān)聯(lián)效應(yīng)三者中，只有內(nèi)生效應(yīng)才是本文所研究的鄰里效應(yīng)，而情景影響和關(guān)聯(lián)效應(yīng)可能會對本文鄰里效應(yīng)的判斷帶來干擾，造成估計(jì)上的偏誤。除此之外，反射性問題也是造成鄰里效應(yīng)判斷困難的一大因素，反射性是指個(gè)體受其他群體成員影響的同時(shí)，也在影響著其他群體成員，因此，被解釋變量與解釋變量之間可能存在著反向因果的關(guān)系。故而，具體到本文的研究中，不可以簡單地認(rèn)為是社區(qū)鄰里個(gè)體對于房價(jià)預(yù)期的觀念和意見決定了個(gè)體對房價(jià)的預(yù)期。在本文實(shí)證過程中，只有有效排除，或者盡量控制關(guān)聯(lián)效應(yīng)、情景效應(yīng)和反射性的影響，才能得到可信的鄰里效應(yīng)。

An指出，工具變量法是解決鄰里效應(yīng)識別困難的一種有效方法(31)參見An Weihua,“Instrumental Variables Estimates of Peer Effects in Social Networks,”Social Science Research,vol.50,2015,pp.382-394.。工具變量法能在一定程度上解決反射性和遺漏變量等問題，Li等便是利用村莊鄰里個(gè)體中第一胎為男孩的家庭占總體比例作為工具變量來識別學(xué)生輟學(xué)的鄰里效應(yīng)(32)參見Q. Li, W. Zang and L. An,“Peer Effects and School Dropout in Rural China,”China Economic Review, vol.27,no.27,2013, pp.238-248.。因此，對于情境影響和關(guān)聯(lián)效應(yīng)所帶來的混淆問題和反射性問題，本文將通過工具變量法同時(shí)控制社區(qū)固定效應(yīng)、控制社區(qū)外部特征的方法來克服。此外，由于人們可能由于某些相似的特征而入住同一社區(qū)導(dǎo)致存在聚居的群分效應(yīng)，或者由于在同一城市面臨相同的房地產(chǎn)調(diào)控政策而存在同城效應(yīng)，本文均作了相關(guān)檢驗(yàn)。而對于本文要考察的鄰里效應(yīng)，借鑒已有研究的做法，將同社區(qū)群體中其他居民對于房價(jià)的預(yù)期的平均值(即將自身除外)作為核心解釋變量鄰里效應(yīng)，進(jìn)而考察鄰里效應(yīng)對居民房價(jià)預(yù)期的影響。

(三)變量與實(shí)證模型

借鑒Li等、Nie等和晏艷陽等研究(33)參見Q. Li, W. Zang and L. An,“Peer Effects and School Dropout in Rural China,”China Economic Review, vol.27,no.27,2013, pp.238-248；P. Nie, A. Sousa-Poza and X. He,“Peer Effects on Childhood and Adolescent Obesity in China,”China Economic Review,vol.35,no.12, 2015,pp.47-69；晏艷陽等：《鄰里效應(yīng)對家庭社會捐贈活動的影響——來自中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》2017年第2期。以社區(qū)(居委會或者村落)為單位考察居民鄰里效應(yīng)的做法，本文同樣將居住在同一個(gè)社區(qū)(居委會或者村落)的居民視為同一個(gè)鄰里群體，因此，本文核心解釋變量鄰里效應(yīng)的計(jì)算方式便是去除個(gè)體i及其家庭成員后其所在社區(qū)k內(nèi)其他個(gè)體的房價(jià)預(yù)期平均值(34)之所以在去除個(gè)體i后還要將其家庭成員同時(shí)排除在外，是因?yàn)榭紤]到家庭成員之間有著很強(qiáng)的互動，如果將家庭成員計(jì)算在內(nèi)，很有可能會由于家庭成員之間的互動而遮掩了社區(qū)成員的互動，從而使得估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤。。因此，鄰里效應(yīng)計(jì)算的數(shù)學(xué)公式如下：

(1)

(2)

回歸方程(2)中的系數(shù)的顯著性水平與其大小是本文最為關(guān)注的變量。如果α1通過了顯著性檢驗(yàn)，則證實(shí)鄰里效應(yīng)在居民房價(jià)預(yù)期中的存在性，相反，如果α1沒能通過顯著性檢驗(yàn)，則說明居民房價(jià)預(yù)期不存在鄰里效應(yīng)，或者說這種鄰里效應(yīng)很弱。α1的絕對值越大，代表鄰里效應(yīng)的邊際影響越強(qiáng)，說明居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)越大，反之，如果α1的絕對值越小，則可以認(rèn)為居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)越小。本文的被解釋變量居民房價(jià)預(yù)期來自問卷中居民對未來房價(jià)的看法，認(rèn)為房價(jià)將“大幅上升”賦值為5，“小幅上升”賦值為4，“基本不變”賦值為3，“小幅下降”賦值為2，“大幅下降”賦值為1。在對其他可能影響因素進(jìn)行控制時(shí)，一方面，本文控制了可能影響居民個(gè)人房價(jià)預(yù)期的一系列變量，主要為居民的個(gè)人背景特征，在居民的個(gè)人背景特征中，本文選取了居民的年齡、性別(女性賦值為0，男性賦值為1)，收入水平(最低25%賦值為1，中下25%賦值為2，中上25%賦值為3，最高25%賦值為4)，受教育程度(按照居民的受教育年限從0到22年，未上過學(xué)記為0，上過學(xué)的以實(shí)際受教育年限記錄)，傳統(tǒng)觀念(對“人至少得生一個(gè)兒子”這種說法的認(rèn)同度，認(rèn)同度由低到高分別賦值1，2，3，4，5)。另一方面，為了控制外生效應(yīng)，本文還構(gòu)建了社區(qū)群體的一系列群體特征變量并加以控制，每個(gè)群體特征變量的生成方式與鄰里效應(yīng)類似，為社區(qū)k內(nèi)除個(gè)體i及其家庭成員之外所有個(gè)體該特征的平均值(如群體年齡特征變量，就是社區(qū)k中除了個(gè)體i之外所有個(gè)體的年齡平均值)。依照這樣的方法，本文分別生成社區(qū)平均年齡特征變量，社區(qū)平均性別特征變量、社區(qū)平均收入水平特征變量、社區(qū)平均受教育程度變量和社區(qū)平均傳統(tǒng)觀念特征變量這5個(gè)社區(qū)群體特征變量。此外，本文還控制了社區(qū)固定效應(yīng)和社區(qū)城鄉(xiāng)特征(鄉(xiāng)村賦值為0，城市賦值為1)。本文被解釋變量、核心解釋變量和控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為了驗(yàn)證居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)是否顯著，本文首先對上文回歸方程(2)進(jìn)行多元線性回歸，基準(zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2呈現(xiàn)的是核心解釋變量鄰里效應(yīng)以及各個(gè)控制變量的邊際估計(jì)結(jié)果和相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤。本文采用逐步回歸的方式，首先在第(1)列回歸中只加入核心解釋變量鄰里效應(yīng)，然后在第(2)、(3)、(4)列分別加入居民背景特征、社區(qū)群體特征和社區(qū)固定效應(yīng)與社區(qū)城鄉(xiāng)類型。從表2的回歸結(jié)果可以看到，在(1)、(2)、(3)、(4)列的回歸結(jié)果中，鄰里效應(yīng)這一變量的系數(shù)分別為0.695、0.687、0.656、0.650，均在1%水平上顯著為正。也就是說，在逐步控制個(gè)體背景特征、社區(qū)群體特征和社區(qū)固定效應(yīng)與社區(qū)城鄉(xiāng)類型之后，鄰里效應(yīng)始終保持顯著為正，這就證實(shí)了群體平均房價(jià)預(yù)期與個(gè)體房價(jià)預(yù)期的同向變動關(guān)系，表明居民房價(jià)預(yù)期存在著正向鄰里效應(yīng)，初步驗(yàn)證了本文的假說1。

表2 基準(zhǔn)回歸

這種正向的鄰里效應(yīng)意味著居民在形成自己的房價(jià)預(yù)期時(shí)，不僅僅受到自身背景特征等客觀條件的影響，也受到鄰里預(yù)期的同方向影響。同一社區(qū)其他居民對于房價(jià)上漲的預(yù)期越高，相應(yīng)個(gè)體對于房價(jià)預(yù)期上漲的觀念也越強(qiáng)，這種鄰里效應(yīng)顯然不利于房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。一方面，在房價(jià)上漲時(shí)期，居民對房價(jià)上漲的預(yù)期較高，并通過鄰里效應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)這種預(yù)期，可能引發(fā)不理性的房地產(chǎn)市場投資或投機(jī)，加劇房地產(chǎn)市場價(jià)格波動。另一方面，倘若有一天房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)較大跌幅，居民對房地產(chǎn)預(yù)期開始趨于悲觀，這種鄰里效應(yīng)又會進(jìn)一步加強(qiáng)居民對于房價(jià)的下行預(yù)期，可能引致房產(chǎn)的群體性拋售，造成房地產(chǎn)市場的動蕩和危機(jī)。因此，對于居民房價(jià)預(yù)期形成過程中的鄰里效應(yīng)，應(yīng)該引起足夠的重視。只有處理好這種鄰里效應(yīng)，才能更好地進(jìn)行預(yù)期管理，穩(wěn)定居民對于房價(jià)的預(yù)期，促進(jìn)房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。

從第(4)列控制變量的結(jié)果來看，年齡變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明隨著年齡的增長，對房價(jià)的預(yù)期是下降的，這可能是因?yàn)殡S著年齡增長，人們也變得越來越保守，相比之下，年輕人看漲的心理更加強(qiáng)烈。性別變量的系數(shù)為負(fù)但是沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明女性相較于男性可能對房價(jià)預(yù)期更高，但這種結(jié)論不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性。收入水平變量的系數(shù)顯著為負(fù)，說明收入水平越高的居民對房價(jià)預(yù)期越低，這可能是因?yàn)槭杖胨礁叩木用窀鼮樽孕牛瑢τ诜績r(jià)沒有太多的恐慌，故而其房價(jià)預(yù)期也相對較低。受教育程度變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明受教育程度越高的居民，對房價(jià)預(yù)期越低，這可能是因?yàn)槭芙逃潭仍礁撸用裨絻A向于理性思維，更加愿意相信房價(jià)會回歸到合理的位置。傳統(tǒng)觀念的系數(shù)為正，且通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明傳統(tǒng)觀念越強(qiáng)的居民對房價(jià)的看漲預(yù)期越強(qiáng)。而對于群體特征變量，社區(qū)平均年齡變量和社區(qū)平均受教育程度變量這兩個(gè)變量的系數(shù)估計(jì)均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明兩個(gè)外生變量整體上對于居民房價(jià)預(yù)期的影響比較小，社區(qū)平均性別變量、社區(qū)平均收入變量、社區(qū)平均傳統(tǒng)觀念變量等三個(gè)外生變量顯著為正，說明這三個(gè)變量對居民房價(jià)預(yù)期有顯著正向影響。

(二)認(rèn)知能力的異質(zhì)性分析

為了檢驗(yàn)不同認(rèn)知能力居民的房價(jià)預(yù)期受鄰里預(yù)期影響的差異，驗(yàn)證本文的假說2，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步根據(jù)個(gè)體認(rèn)知能力的高低進(jìn)行分組，在中國家庭追蹤調(diào)查2014年的調(diào)查數(shù)據(jù)中，有專門對受訪者的詞組題測試和數(shù)學(xué)題測試，測試完成之后，根據(jù)回答的正確率，受訪者會得到一個(gè)分?jǐn)?shù)，這個(gè)分?jǐn)?shù)是一個(gè)對于受訪者認(rèn)知能力比較客觀公正準(zhǔn)確的評價(jià)。因此，本文將受訪者的詞組題得分和數(shù)學(xué)題得分的加總作為其認(rèn)知能力的指標(biāo)，由于數(shù)學(xué)題得分和詞組題得分各自代表居民不同維度上的認(rèn)知能力，因此，由二者加總得到的指標(biāo)能更加全面地代表居民的認(rèn)知能力。其中，詞組題的得分區(qū)間為0—34分，數(shù)學(xué)題的得分區(qū)間為0—24分，在將這兩個(gè)得分加總之后，得到本文的認(rèn)知能力指標(biāo)的得分范圍是0—58分。由于認(rèn)知能力高低是相對而言的，本文將認(rèn)知能力指標(biāo)得分依據(jù)中位數(shù)分為高低兩組，使得高低兩組人數(shù)盡可能接近。根據(jù)這樣的劃分方式，其中認(rèn)知能力得分為0—33分的為低認(rèn)知能力組，樣本量為3273個(gè)，占總樣本的比重為49.28%，得分為34—58分的為高認(rèn)知能力組，樣本量為3369個(gè)，占總樣本的比重為50.72%。由此形成一個(gè)認(rèn)知能力的二值變量，高認(rèn)知能力組賦值為1，低認(rèn)知能力組賦值為0。從表3第(1)、(2)列的回歸結(jié)果可以看到，交叉項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明了認(rèn)知能力的提高能削弱居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)，這就驗(yàn)證了本文的假說2。

表3 認(rèn)知能力的異質(zhì)性分析

(三)信息渠道的影響檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)信息渠道對于居民房價(jià)預(yù)期鄰里效應(yīng)的異質(zhì)性，本文選取了兩種比較常見的信息獲取渠道，分別為互聯(lián)網(wǎng)和電視，這是因?yàn)殡S著科技的飛速發(fā)展，人們獲取信息的手段日益豐富，傳統(tǒng)的信息獲取方式逐漸被淘汰，電視傳媒和互聯(lián)網(wǎng)在人們的信息獲取活動中扮演著主要的角色，因此選取這二者來考察信息渠道的影響具有合理性。問卷中分別詢問受訪者“互聯(lián)網(wǎng)作為信息渠道的重要程度”、“電視作為信息渠道的重要程度”，受訪者回答分別為1—5分，分值越大代表越重要，本文將得分為1—3分的回答歸類為低信息渠道使用組，將得分為4—5分的樣本歸類為高信息渠道使用組。從表4互聯(lián)網(wǎng)渠道的回歸結(jié)果可以看到，交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這說明互聯(lián)網(wǎng)的使用顯著削弱了居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)。正如本文文獻(xiàn)綜述中提及的，居民從互聯(lián)網(wǎng)上能獲取關(guān)于房地產(chǎn)市場發(fā)展?fàn)顩r的信息，鄰里效應(yīng)很有可能因?yàn)槭艿交ヂ?lián)網(wǎng)信息渠道的沖擊而削弱了。從表4電視渠道回歸結(jié)果可以看到，交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)并不顯著，說明電視信息渠道并未起到削弱居民房價(jià)預(yù)期鄰里效應(yīng)的作用?？梢钥闯觯ヂ?lián)網(wǎng)對于鄰里效應(yīng)的削弱作用要遠(yuǎn)大于電視，可見，互聯(lián)網(wǎng)的信息替代能力更強(qiáng)。這也是與現(xiàn)實(shí)吻合的，互聯(lián)網(wǎng)由于其便捷高速高效的特征，與其他信息渠道相對比有著巨大的優(yōu)勢，正在成為人們獲取信息的最重要方式。

表4 信息渠道的影響檢驗(yàn)

(四)拓展分析

為了進(jìn)一步考察鄰里效應(yīng)的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步考察了房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)在不同居住地和不同年齡的居民之間的差異。關(guān)于城鄉(xiāng)分組，本文直接按照居民的居住地城鄉(xiāng)類型進(jìn)行分組。而對于年齡不同的居民，本文將40歲以下(含40歲)的居民定義為低齡居民組，40歲以上的居民定義為大齡居民組。按照以上定義分類進(jìn)行分樣本回歸，得到結(jié)果如表5所示，從表5第(1)、(2)列回歸結(jié)果可以看到，農(nóng)村居民鄰里效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.740，城市居民鄰里效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.640，均顯著為正。從表5第(3)、(4)列回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)可以看到，低齡居民組鄰里效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.598，大齡居民組鄰里效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為0.675，均顯著為正。上述結(jié)論驗(yàn)證了鄰里效應(yīng)在不同性別和年齡組的居民中均穩(wěn)健存在。

表5 不同居住類型與年齡組穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法

由于多元線性回歸無法有效地解決鄰里效應(yīng)識別中可能存在的反射性問題和關(guān)聯(lián)效應(yīng)，可能使得本文回歸結(jié)果存在偏誤，因此，需要尋找合適的計(jì)量方法加以檢驗(yàn)。本文所選取的工具變量為社區(qū)居民的家庭總房產(chǎn)價(jià)值的平均值(相應(yīng)個(gè)體及家庭成員除外)，選取的理由是，家庭總房產(chǎn)價(jià)值影響著居民對于房產(chǎn)的認(rèn)知和預(yù)期。因此，群體家庭總房產(chǎn)價(jià)值的平均值(相應(yīng)個(gè)體及家庭成員除外)會對群體平均房價(jià)預(yù)期(相應(yīng)個(gè)體及家庭成員除外)造成一定的影響，但由于該變量未將相應(yīng)家庭納入計(jì)算范圍之內(nèi)，故而該變量不太可能對相應(yīng)家庭的房價(jià)預(yù)期產(chǎn)生直接的影響。本文工具變量為群體家庭(相應(yīng)個(gè)體及家庭成員除外)總房產(chǎn)價(jià)值的平均值，單位為“萬元”。

工具變量的回歸結(jié)果如表6所示，可以看到，在第(1)、(2)、(3)、(4)列的回歸結(jié)果中，弱工具變量的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為115.80、113.01、24.54、18.20，均大于經(jīng)驗(yàn)值10，這就驗(yàn)證了本文所選取工具變量的有效性。在第(1)、(2)、(3)、(4)列的回歸中，鄰里效應(yīng)系數(shù)的估計(jì)值分別為0.961、1.159、1.041、1.061，均通過5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，均顯著為正，說明在利用工具變量解決反射性問題和關(guān)聯(lián)效應(yīng)之后，個(gè)體房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)依然顯著為正，這進(jìn)一步支持了本文的假說1。

表6 工具變量回歸結(jié)果

2.考慮社區(qū)群分效應(yīng)和同城效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

雖然工具變量法解決了鄰里效應(yīng)識別中可能存在的反射性問題和關(guān)聯(lián)效應(yīng)，但仍避免不了其他一些不可觀測因素的影響。如社區(qū)居住決策中的群分效應(yīng)，即具有相近特征的家庭會入住同一社區(qū)，那么這部分群體可能本來就存在相近的房價(jià)預(yù)期，故而存在選擇性偏差的問題。為考察此類偏誤對本文結(jié)論的影響，借鑒余麗甜等的思路(35)參見余麗甜、詹宇波：《家庭教育支出存在鄰里效應(yīng)嗎？》，《財(cái)經(jīng)研究》2018年第8期。，本文的做法是對入住社區(qū)時(shí)間較短的家庭子樣本進(jìn)行回歸。因?yàn)樾氯胱〉木用衽c鄰居相對而言更陌生，故而其社區(qū)鄰里互動也少，房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)在這部分人身上應(yīng)該是比較弱，不顯著的。如果顯著，則說明房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)是受社區(qū)群分效應(yīng)的影響，本文結(jié)果是有偏誤的。如果不顯著，則說明本文結(jié)論受群分效應(yīng)影響很小。

對于社區(qū)入住時(shí)間的衡量來自于問卷問題“您家現(xiàn)在居住的這所房子是哪一年買的或建的？”，本文將回答“2012年”之后的居民定義為新入住居民，這部分居民的社區(qū)入住時(shí)間小于2年；將回答為“2012年”及以前的居民定義為長住居民，這些居民的社區(qū)入住時(shí)間大于等于兩年。由表7的回歸結(jié)果可以看到，第(1)列新入住居民的鄰里效應(yīng)并不顯著，而第(2)列長住居民的鄰里效應(yīng)顯著為正。這說明本文結(jié)論受群分效應(yīng)影響很小，群分效應(yīng)不影響本文主要結(jié)論。

除了上述社區(qū)居住決策的群分效應(yīng)，本文還可能存在的影響因素是由于相同社區(qū)居民在同一城市，所面臨的房地產(chǎn)市場和房地產(chǎn)政策相同而導(dǎo)致房價(jià)預(yù)期趨于一致，而使得其房價(jià)預(yù)期之間存在關(guān)聯(lián)性，這可能導(dǎo)致本文結(jié)果有偏誤。為解決這個(gè)問題，本文將核心解釋變量鄰里效應(yīng)中的“同一社區(qū)鄰里其他居民房價(jià)預(yù)期的平均值”替換為“同一縣區(qū)不同社區(qū)的其他居民房價(jià)預(yù)期的平均值”。如果上述構(gòu)造的偽鄰里效應(yīng)回歸結(jié)果顯著，則說明同城效應(yīng)存在，影響了本文結(jié)論；如果不顯著，則說明同城效應(yīng)對本文的主要結(jié)論影響很小。第(3)列回歸結(jié)果顯示，鄰里效應(yīng)回歸系數(shù)不顯著，說明同城效應(yīng)影響很小，支持了本文結(jié)論。

五、結(jié)論與政策建議

基于大型全國性微觀調(diào)查數(shù)據(jù)中國家庭追蹤調(diào)查，本文實(shí)證研究了居民房價(jià)預(yù)期中的鄰里效應(yīng)。研究結(jié)果表明，居民對房價(jià)的預(yù)期存在著顯著的鄰里效應(yīng)，且這種效應(yīng)呈同向變動。在考察認(rèn)知能力的異質(zhì)性之后，發(fā)現(xiàn)隨著居民認(rèn)知能力的提升，其房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)減弱，說明認(rèn)知能力的提升能讓居民的房價(jià)預(yù)期更為獨(dú)立和理性。隨著居民信息獲取渠道的拓展，其房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)下降，在所有的信息渠道中，互聯(lián)網(wǎng)的作用最大。本文回歸結(jié)果通過多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中提到要防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)，防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)就包括防范化解房地產(chǎn)市場金融風(fēng)險(xiǎn)。鄰里效應(yīng)對居民房價(jià)預(yù)期造成影響的結(jié)論，可以為預(yù)期管理政策提供參考，做好預(yù)期管理，有利于防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)。在分析居民預(yù)期和進(jìn)行預(yù)期管理政策制定的時(shí)候，如果忽略社區(qū)互動的鄰里效應(yīng)對于居民自身預(yù)期的影響，不利于政策的科學(xué)性、合理性和全面性?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出以下政策建議：

一是鑒于居民房價(jià)預(yù)期中的社區(qū)鄰里效應(yīng)，同時(shí)考慮到認(rèn)知能力提升能削弱這種影響，政府可以考慮加強(qiáng)社區(qū)層面的房地產(chǎn)相關(guān)金融知識的宣傳和教育，組織開辦房地產(chǎn)專家講座，開展房地產(chǎn)知識競賽，提升居民對于房地產(chǎn)知識的全面性理解和認(rèn)知，防止投機(jī)熱情或恐慌的情緒在同社區(qū)群體之間蔓延，穩(wěn)定居民對于房價(jià)的預(yù)期，增強(qiáng)居民的理性認(rèn)知，抑制投機(jī)，促進(jìn)房地產(chǎn)市場穩(wěn)定健康發(fā)展。二是考慮到信息渠道的拓寬可以削弱居民房價(jià)預(yù)期的鄰里效應(yīng)，政府應(yīng)該利用這種削弱作用，讓各種信息渠道盡量為居民提供理性客觀準(zhǔn)確的信息。這就要求政府監(jiān)督管控好各種信息傳媒上新聞信息的真實(shí)性和可靠性，監(jiān)管好各類為了吸引受眾眼球或者利用受眾心理而鼓吹房價(jià)、鼓吹投機(jī)之類的新聞，同時(shí)政府也要監(jiān)管各類散播危機(jī)爆發(fā)謠言之類的容易引起恐慌心理的標(biāo)題黨新聞。鑒于互聯(lián)網(wǎng)在各種信息渠道中的重要作用，加快各種對于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的監(jiān)督和清潔，打擊標(biāo)題黨和某些為吸引受眾眼球而夸大其詞的劣質(zhì)新聞，監(jiān)督好各種公眾號新聞等，是穩(wěn)定居民對房價(jià)的預(yù)期的有效手段。深入了解居民房價(jià)預(yù)期的形成，有的放矢進(jìn)行預(yù)期管理，才有利于建立房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展長效機(jī)制，促進(jìn)房地產(chǎn)市場健康長遠(yuǎn)發(fā)展。