一線城市房價聯(lián)動研究

摘?要：一線城市房地產(chǎn)市場發(fā)達(dá)，房價水平普遍較高，由于受相同或相似的房地產(chǎn)市場周期變化和房價影響因素的共同作用，這些城市的房價之間必然存在一定的關(guān)聯(lián)。文章通過收集北、上、廣、深10年間125期新建商品住宅銷售價格指數(shù)，以VECM模型探討四個城市的房價聯(lián)動和傳導(dǎo)機制，發(fā)現(xiàn)四個城市存在明顯的協(xié)整關(guān)系，北京具有“政策市場”特質(zhì)、上海具有“外向型市場”特質(zhì)、廣州具有“內(nèi)需型市場”特質(zhì)、深圳具有“風(fēng)向標(biāo)市場”特質(zhì)。

關(guān)鍵詞：向量誤差修正模型；格蘭杰因果分析；脈沖響應(yīng)分析；方差分解

中圖分類號：F293.35文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2023）36-0022-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.36.022

1?引言

房地產(chǎn)具有較強的地域性，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)達(dá)程度與地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平息息相關(guān)。房地產(chǎn)的空間區(qū)位固定性使得其無法自由流通，所以供給、需求、價格都由當(dāng)?shù)厥袌鰶Q定，當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟環(huán)境、社會人口、公共政策及自然資源稟賦等都將決定該地區(qū)房地產(chǎn)產(chǎn)品的供給和發(fā)展，因此這種不可移動性和產(chǎn)品生產(chǎn)消費的地域性使得房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和周期波動不可避免地具有明顯的地域特征。另外，房地產(chǎn)產(chǎn)品的區(qū)域特性會對一個地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生較大的外部性，通過房地產(chǎn)的產(chǎn)出、投資、消費和價格來影響該地區(qū)的經(jīng)濟活動，反過來又影響該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展（梁云芳、高鐵梅，2007）[1]。

北京、上海、廣州、深圳分屬于不同的經(jīng)濟區(qū)域，擁有不同的房地產(chǎn)市場發(fā)展歷程，如果將城市經(jīng)濟學(xué)市場細(xì)分理論運用到更大空間層面上，在一個聯(lián)系緊密的經(jīng)濟體內(nèi)部，各個區(qū)域子市場的房價間會存在怎樣的相互關(guān)系？區(qū)域經(jīng)濟的一體化是否能帶來房地產(chǎn)市場周期變化的相關(guān)性和相似性？城市的房價之間有什么樣的聯(lián)系和傳導(dǎo)關(guān)系？

2?文獻(xiàn)綜述

有關(guān)地區(qū)間房價的聯(lián)動，英國學(xué)者最早做了大量的實證研究。Giussani和Hadjimatheou（1991）最早針對自20世紀(jì)80年代后半期英國南北方房價間呈現(xiàn)出的擴大趨勢，通過運用統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)方法探討南北區(qū)域間房價的差異，并驗證了連鎖效應(yīng)假說（Ripple-effect）[2]。Ashworth和Parker（1997）通過分析英國11個地區(qū)房價的決定因素和結(jié)構(gòu)，實證指出不同地區(qū)間房價存在著明顯結(jié)構(gòu)上的相似性，且除蘇格蘭和愛爾蘭，其余地區(qū)存在協(xié)整關(guān)系現(xiàn)象。然而在區(qū)域房價空間依賴性測試上，卻對連鎖反應(yīng)假設(shè)提出了懷疑[3]。其他研究還包括發(fā)現(xiàn)倫敦、柏林等中心城市的房屋價格往往領(lǐng)先于其他城市（Holmans，1990；Stevenson，2004）[4-5]。

除此之外，我國學(xué)者關(guān)注的區(qū)域或城市間房屋價格之間的相互聯(lián)系，也取得了相類似的結(jié)論。鄧世專（2013）以中國內(nèi)地15個典型城市的房屋銷售價格為研究對象，實證分析城市房價間的相關(guān)性和傳遞效果，發(fā)現(xiàn)廣、深、滬三地主導(dǎo)城市房價，且三者之間互為影響；而北京、杭州、福州、武漢、成都等城市房價對其相鄰城市房價影響比較顯著，主導(dǎo)區(qū)域內(nèi)房價[6]。田敏（2011）主要探討區(qū)域內(nèi)兩個城市的房價關(guān)系，分析廈門和泉州兩個城市1995—2009年的房價數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)廈門在兩市房地產(chǎn)市場中起先導(dǎo)作用，廈門房價對泉州有長期的影響，而泉州對廈門僅有短期影響[7]。中國臺灣市場也同樣存在區(qū)域房價之間的關(guān)聯(lián)性，Lee和Chien（2011）著重探討地區(qū)房價的穩(wěn)定性以及地區(qū)房價之間的長期關(guān)系，通過實證1993年第一季度到2009年第二季度五大區(qū)域城市房價的季度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相鄰區(qū)域之間存在關(guān)聯(lián)性，新北市、桃園-新竹、臺南-高雄三個地區(qū)對臺中存在單向因果關(guān)系[8]。

3?研究方法

文章通過收集北、上、廣、深房價指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取國家統(tǒng)計局主要城市月度價格數(shù)據(jù)庫中新建商品住宅銷售價格指數(shù)（上月=100）指標(biāo)，對四個城市的房價聯(lián)動機制進(jìn)行探討，時間范圍從2013年1月到2023年5月共計125期數(shù)據(jù)。

模型的選取首先考慮建立向量自回歸模型（VAR），該模型不事先設(shè)定變量間的關(guān)系，所有的變量都視為模型內(nèi)生變量，每個變量都由基于自身的和其他變量的滯后項來解釋其演化過程，可以用來預(yù)測任一變量變動對所有變量的影響。然而，當(dāng)時間序列不符合平穩(wěn)性要求時，借由差分方式將扭曲變量間的關(guān)系，容易使模型產(chǎn)生偏誤，因此需借助誤差修正項以避免變量差分后長期均衡關(guān)系的遺漏。所謂誤差修正即在一個經(jīng)濟體系動態(tài)調(diào)整的過程中，若短期價格偏離長期均衡價格，則短期價格會向長期均衡價格調(diào)整和修正。依據(jù)格蘭杰表示法定理，協(xié)整關(guān)系必與向量誤差修正模型（VECM）對應(yīng)，使時間序列不會偏離長期均衡，而成為兼具短期動態(tài)調(diào)整及長期均衡之動態(tài)過程。

具體的研究流程如下：對四個城市的房價指數(shù)進(jìn)行ADF和PP單根檢定，通過協(xié)整分析后，配適VECM模型并進(jìn)一步應(yīng)用格蘭杰因果分析、脈沖響應(yīng)分析、方差分解等方法分析四城市房價的相關(guān)性。

4?實證研究

4.1?單根檢定

對四個城市的房價指數(shù)時間序列資料進(jìn)行單根檢定以判斷其穩(wěn)定性，表1結(jié)果顯示四地房價指數(shù)變量數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

4.2?協(xié)整分析

對四個城市價格指數(shù)變量序列進(jìn)行協(xié)整分析，如果存在協(xié)整關(guān)系則應(yīng)用VECM進(jìn)行后續(xù)分析，否則則建立VAR模型分析。通過協(xié)整分析，可以驗證變量是否存在長期均衡關(guān)系。利用VAR確定滯后期數(shù)，在5個評價指標(biāo)中有3個認(rèn)為滯后期應(yīng)為5，?表示VAR（5）估計的結(jié)果較為適宜，因此滯后期為5期。確定滯后期數(shù)之后，協(xié)整分析結(jié)果如表2所示，顯示在95%的置信水平下，Trace?Statistic均大于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，表明研究變量之間均有著協(xié)整關(guān)系，即四城房價指數(shù)之間有一個長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

4.3?格蘭杰因果分析

四個城市之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但能否構(gòu)成短期因果關(guān)系，即到底是自變量影響因變量，或是因變量影響自變量，還是兩者相互影響。通過格蘭杰因果檢定，發(fā)現(xiàn)在10%的置信水平下，四個城市之間存在格蘭杰因果關(guān)系，深圳的房價指數(shù)變動會引起北京和上海房價指數(shù)的變動，而北京的房價指數(shù)變動會引起上海和廣州的指數(shù)變動。

4.4?脈沖響應(yīng)分析

通過建立VECM模型預(yù)測一個變量的改變對整個系統(tǒng)中所有變量的影響，即進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖2所示。

對于北京來說，短期內(nèi)其他三個城市未預(yù)測的經(jīng)濟沖擊對北京房價走勢影響不大，半年后深圳開始對北京有明顯的正向影響，且影響力逐漸增大，廣州對北京的影響持續(xù)維持在10%左右。對于上海來說，短期內(nèi)北京的影響最大，但影響力持續(xù)下降，中長期深圳的影響力上升，廣州的影響依然維持在10%左右。而對于廣州、深圳來說，其他兩個城市的影響趨勢趨于一致，短期內(nèi)北京對廣州、深圳影響最大，中長期廣深之間相互影響。

圖2?四城市脈沖響應(yīng)分析

資料來源：EViews生成。

4.5?方差分解

除脈沖響應(yīng)外，VAR?的實證研究也多利用預(yù)測誤差方差分解來分析觀察各變量的預(yù)測誤差被自我變動解釋的程度以及被其他變量解釋的程度?；谒⒌腣ECM模型和蒙特卡洛100次模擬對四個變量進(jìn)行方差分解。由圖3觀察各變量價格波動受自身影響的累積效應(yīng)可以明顯看出，上海的開放程度遠(yuǎn)超其他三個城市，與外資的緊密聯(lián)系使得房價受外界因素的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于自身，而北京、深圳在10期后依然保持在80%，反映了自身市場的穩(wěn)定性和成熟性不易受到外界的影響。廣州則在一定程度上既受外界的影響，同時自身的市場價格也具有一定的支撐。

5?研究結(jié)論

北、上、廣、深作為中國四大一線城市，受到人口、土地、城市化、金融政策、投資需求等共性因素和城市定位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟外向性、房地產(chǎn)市場發(fā)展程度等個性因素的共同作用，各個城市房價之間必然存在著一定的關(guān)聯(lián)。文章從房價指數(shù)的變動入手，實證分析四大一線城市的房地產(chǎn)市場的特質(zhì)以及相互間房價的交互影響及傳導(dǎo)機制，取得了以下研究結(jié)論。

（1）北京：“政策市場”特質(zhì)。相對來說北京是最穩(wěn)定成熟的市場，房價波動較小；具有一定的引領(lǐng)和帶動作用，與其他一線城市的房價關(guān)聯(lián)性也最強，但強烈的內(nèi)生性特征使自身受其他一線城市影響較小。

（2）上海：“外向型市場”特質(zhì)。外向型的經(jīng)濟導(dǎo)致上海的房地產(chǎn)市場存在一定的波動性，房價受外界因素的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于自身。與其他三個一線城市也存在一定的關(guān)聯(lián)，上海的房價變動會領(lǐng)先于廣州，短期內(nèi)受北京的影響最大，中長期深圳的影響力上升。

（3）廣州：“內(nèi)需型市場”特質(zhì)。廣州市場在一定程度上既受其他一線城市的影響，同時也具有自身的穩(wěn)定性支撐，所以房價波動小。在所有一線城市中，廣州的房價指數(shù)最為滯后，短期內(nèi)北京對廣州、深圳影響最大，中長期廣深之間相互影響。

（4）深圳：“風(fēng)向標(biāo)市場”特質(zhì)。深圳房價波動最大，也領(lǐng)先于其他各一線城市，深圳對其他城市的影響大于其他城市對深圳的影響，相對不易受到外界的影響。

（5）北、上、廣、深四城房價指數(shù)整體之間存在協(xié)整關(guān)系，可以達(dá)到一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

文章從房價指數(shù)出發(fā)，為預(yù)測區(qū)域內(nèi)房價的變動、共同應(yīng)對可能出現(xiàn)的市場波動提供了一種具有現(xiàn)實意義的手段。但需要指出，僅就指數(shù)本身的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行研究，并未納入其他可能影響房地產(chǎn)價格變動的各種因素，在一定程度上缺乏經(jīng)濟學(xué)理論的支撐，后續(xù)研究中可以考慮納入影響房價變動的各種宏觀經(jīng)濟的各種變量，以面板數(shù)據(jù)模型來實證研究各個城市之間的房價關(guān)聯(lián)性，預(yù)期將取得更加可信的實證結(jié)果。

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［作者簡介］楊郁卓（1989—），男，漢族，廣東廣州人，供職于科學(xué)城（廣州）城市更新集團有限公司，臺北大學(xué)不動產(chǎn)與城鄉(xiāng)環(huán)境系法學(xué)碩士，中山大學(xué)人類學(xué)系歷史學(xué)學(xué)士，中級經(jīng)濟師?（房地產(chǎn)經(jīng)濟）、助理會計師、房地產(chǎn)估價師、資產(chǎn)評估師、咨詢工程師（投資）、項目管理專業(yè)認(rèn)證（PMP），研究方向：房地產(chǎn)經(jīng)濟、房地產(chǎn)公共政策、城市更新、價值評估。