2 文献综述 2.1 相关文献回顾 国外文献综述最早对于房价空间联动的研究来自于对英国房价 波纹效应 (Ripple effect) 的研究 波纹效应是指住房价格在空间上的传导具有一定的规律性, 某些区域的住房价格变动首先发生并如同水中波纹一样带动相邻区域的住房价格依次产生变动 波纹效应

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1 我国城市房地产价格波动的空间等级扩散研究 以一线城市为例 卫晓 ( 北京大学城市与环境学院 ) 摘要 : 本文重点关注我国城市房地产价格波动的空间扩散特征 结合文化扩散理论和经济学中的 示范效应, 提出并初步解释房地产价格波动的空间等级扩散假说, 认为房价波动的空间扩散存在按城市等级进行扩散的规律 然后, 以我国一线城市房地产价格 2001 年第四季度至 2010 年第四季度的时间序列为研究对象, 使用基于向量误差修正 (VEC) 模型的 Granger 因果检验和方差分解等计量方法, 对假说进行初步实证分析 Granger 因果检验结果表明, 北京市房价波动对上海 广州和深圳一线城市的房价波动均有显著的单向因果关系, 是一线城市房地产市场中处于重要地位的 核心城市 ; 而两临近区域 广州市和深圳市之间, 北京市和天津市之间的房价波动均不存在显著的双向因果关系 方差分解结果显示, 对于北京市房价波动贡献率情况看, 天津市和上海市的贡献率均很低, 反而南方的两个中心城市广州和深圳对北京房价的贡献相对较高 ; 上海市和深圳市房价波动影响, 主要来自身内部积累效应 ; 广州市房价波动, 自身和其他城市的贡献度份额比较均衡 实证结果初步证实了我国城市房地产价格波动空间等级扩散规律的存在 关键词 : 房地产价格等级扩散一线城市 1 引言 长期以来, 学术界对房地产价格的研究一直集中在单个城市层面或国家总体层面, 以研究房价的影响因素为主要目的, 即使有多个截面样本的研究, 往往也采用面板数据模型 ( Panel Data Model), 并假定跨区域的解释因素对房价具有相同的影响效果 然而, 从 20 世纪 80 年代初开始, 伴随着计量经济学理论尤其是协整理论的发展, 大批欧美学者逐步对区域房价互动关系产生兴趣 [1] 研究区域之间房地产价格的互动关系, 分析城市房价运行的因果特征和影响强度, 具有理论和实践的双重意义 一方面, 有助于认识房地产价格波动的空间传播规律, 另一方面, 可以通过 核心城市 房价变动, 对其他城市变动的趋势和强度进行预测, 从而优化房地产调控政策 1 / 16

2 2 文献综述 2.1 相关文献回顾 国外文献综述最早对于房价空间联动的研究来自于对英国房价 波纹效应 (Ripple effect) 的研究 波纹效应是指住房价格在空间上的传导具有一定的规律性, 某些区域的住房价格变动首先发生并如同水中波纹一样带动相邻区域的住房价格依次产生变动 波纹效应具有两个特征 : 第一, 不同区域的房价与大区域 ( 全国 ) 的房价之比或之差, 长期看是趋于平稳的 ; 第二, 对于核心城市房价的外生冲击, 会波及到周边城市, 且影响程度随距离衰减 (MacDonald & Taylor, 1993; Meen, 1999; Holmes &Grimes, 2008) 对于 波纹效应, 讨论的两个核心问题包括 : 第一, 波纹效应是否存在 ; 第二, 波纹效应产生的机制是什么 对于第一个问题, 多数学者的研究结果证实了在英国房地产价格的波纹效应是存在的 (MacDonald &Taylor, 1993; Meen, 1999; Cook, 2005; Holmes,2007; Holmes and Grimes, 2008), 区别只是方法上的改进与完善, 少数研究对波纹效应提出质疑, 如 Ashworth 和 Parker(1997) 建立区域房价的长期结构模型, 通过误差项的 LM 检验结果质疑了波纹效应的存在, 而 Cook(2003) 通过引入不对称单位根检验方法, 结束了此前关于波纹效应是否存在的争端, 他认为过去否认波纹效应存在的文献, 是因其未考虑各区域房价动态调整过程的不对称性 因此, 英国房地产价格的波纹效应的存在性基本得到证实, 计量方法的使用也不断趋于严谨与完善 对于其他地区, 也有关于波纹效应的研究, 比如 Chien (2010) 和 Lee and Chien(2011) 考察了台湾地区房地产价格的波纹效应, 均证实了除去台北地区, 其他地区的房价存在长期协整关系, 弱外生性检验显示其中三个地区之间的房价波动存在单项因果关系 而对于波纹效应的产生机制, 相关文献并非常少, 结论也未能达成一致 Ashworth 和 Parker(1997) 研究的重点虽然不在于揭示波纹效应的机制, 但是他通过构建英国不同区域房价决定机制的方程, 考虑了人均收入 机会成本 ( 利率 ) 新开工住房几个因素作为自变量, 通过 JJ 协整估计, 对比不同区域各项系数的异同, 最后从每个区域的短期 ECM 方程中提取误差, 用 LM 检验看是否有相关性, 得出对波纹效应的质疑 真正对波纹效应解释机制的研究来自 Meen(1999) 的文献, 他总结了以往研究中对波纹效应的行为经济学解释, 归纳了四点原因 :(1) 人口迁移 ;(2) 财富转移 ( 实质或来自于人口迁移, 或来自于空间套利 ); 2 / 16

3 (3) 空间套利 ;(4) 区域房价决定因素的异质性 在此基础上,Meen(1999) 通过构建全国性房价结构方程和各个区域房价的结构方程, 其中考虑了利率 人均收入 失业率等因素, 并将二者差分, 使用 SUR 方法估计了各个差分方程的系数, 特别是观察全国性变量对于地区房价影响的差别, 得出结论认为波纹效应是内生的, 来自于区域房地产市场结构的差异, 而非区域间因素的溢出效应 其他关于波纹效应的研究包括 :Chien(2010) 研究外生政权变动等经济环境变化对于波纹效应的影响 ;Luo, Liu 和 David(2007) 的研究表明, 澳大利亚八个首府城市在房价的空间扩散上呈现 模式 ; 最近的一项研究,Holly 等 (2011) 考察了英国房价传播的时空间模式, 构建了房价的扩散模型与时空冲击响应方程, 结论认为伦敦为主导房价变化的中心城市, 房价波动对邻近区域存在扩散效应, 而伦敦房价受到纽约的直接影响, 而非较邻近的巴黎 国内研究文献国内研究区域房地产价格互动的文献相对国外起步较晚, 文献数量也不多, 主要从全国 区域等几个层面, 研究房价的区域联动关系, 对于联动效应的机制解释尚显不足 在全国层面, 王松涛等 (2008) 运用 波纹效应 理论实证分析了我国 5 个主要区域城市房屋价格之间的联动关系, 结果显示, 虽然各城市房价的短期波动存在较大差异, 但从长期观察其房价运行却存在着此涨彼落的稳定关系 此外, 核心城市房价的利好消息对区域内其他城市房价并无一致性影响 [1] 黄飞雪等 (2009) 针对中国城市房屋销售价格是否存在关联的问题, 综合运用协整检验 误差修正模型 向量误差修正模型 脉冲响应分析及方差分解等方法分析了自 1999 年 1 季度至 2008 年 3 季度间中国副省级以上城市房屋销售价格的关联 [2] 在区域层面研究, 位志宇等 (2007) 运用相关的研究方法, 结合长三角地区不同行政区域房价的月度数据, 对上海 江苏和浙江这三个省 ( 直辖市 ) 的房价及其关联性进行了分析和验证, 结果表明, 上海通过自身 累积效应 不仅带动了上海房价的上升, 而且产生了较大的 溢出效应, 带动了浙江和江苏房价的增长, 江苏对浙江房价也有较强的溢出效应, 而江苏和浙江对上海房价上涨的贡献度均相对较弱 [3] ; 位志宇 (2007) 在长三角区域层面上, 基于城市视角, 对上海 杭州和南京的房屋销售价格的动态一致性进行了验证, 继而分析了这三座城市房屋销售价格具有动态一致性的现实基础, 计量分析结果表明, 这三座城市的房屋销售价格在自身的累积效应和房价溢出效应作用下表现出很强的联动效应, 任一城市可以 3 / 16

4 依据其余两座城市房价的变动和贡献度来预估自己的房价走势, 同时表明区域内不同城市的房价变动具有生态共生性 [4] ; 陈章喜等 (2010) 从珠三角地区不同城市房价联动的现实基础出发, 运用相关的计量分析方法, 对珠三角典型城市广州 深圳和东莞 年房价的动态一致性及相互关联程度进行实证分析, 结果显示, 三个城市的房价变动有共同趋势, 在三个城市之间, 房价变动的关联程度有强弱之分 [5] ; 张淑莲等 (2011) 利用协整分析 Granger 因果关系检验 基于 VEC 模型的广义脉冲响应函数等方法对环渤海区域七城市房价变化的动态关系进行实证分析, 结果表明, 各城市房价之间存在长期稳定的均衡关系, 并具有明显的互动影响关系, 沈阳 北京和石家庄均对其他城市的房价变化有显著的引导作用 短期内各城市房价波动受自身影响强度较大, 具有较强的惯性 [6] 2.2 本文创新之处 总体来讲, 目前国内对房价的区域互动效应研究集中在地理临近的区域层面, 比如对环渤海 长三角和珠三角的研究都是建立在房价波动对相邻区域有影响的基础上 笔者目前尚未发现有文献针对同一等级城市之间的房价传递效应进行研究, 因此本文以一线城市为例, 在理论分析基础上, 提出房价波动等级扩散假说, 使用计量方法对五个一线城市 ( 包括准一线城市 ) 之间房价波动情况的关联性进行实证研究 3 研究方法与数据说明 3.1 研究方法 本文采用理论分析与实证研究结合的方法, 结合波纹效应 文化地理学中文化扩散理论和经济学中的 示范效应 对房价变动的区域传播现象进行理论分析, 在此基础上提出房地产价格波动等级扩散假说, 进而通过基于向量误差修正 (VEC) 模型的 Granger 因果检验和方差分解等计量方法, 对假说进行初步检验 3.2 数据说明 本文主要使用的北京市 (BJ) 上海市(SH) 天津市(TJ) 广州市(GZ) 和深圳市 (SZ) 五个一线城市 ( 其中, 天津市为准一线城市 ) 的房地产销售价格指数数据, 时间序列取 2002 年第四季度至 2010 年第四季度 数据来源为 WIND 数据库, 使用 Eviews5.0 软件进行计量分析 五个城市房地产销售价格的时间序列图如图 1 所示, 总体看来, 五个城市房地产销售价格的变动趋势非常接近 为了避免季节性因素的影响, 采用移动平均法去除季节趋势, 得 4 / 16

5 到下面五个序列 BJSA, SHSA, TJSA, GZSA 和 SZSA, 后面的计量分析均是基于去除趋势后 的序列进行分析 BJ SH TJ GZ SZ 图 1 五个一线城市房地产销售价格变动趋势 ( 资料来源 : 基于 Eviews5.0 软件作图 ) 4 理论分析 4.1 文化扩散理论与波纹效应 在文化地理学中, 将文化的空间传播现象分为扩展扩散和迁移扩散, 其中迁移扩散分为传染扩散 等级扩散和刺激扩散 [7] 如果将该理论与房价波动的空间传递现象联系起来, 可以认为 波纹效应 属于房价波动现象在空间上的传染扩散, 其特点为在房价传导模式在空间上的连续性, 意味着空间距离是影响房价波动传播的重要因素, 即远离房价波动 核心城市 地区受到核心地区房价波动辐射作用比临近地区要弱 4.2 房价波动的空间等级扩散假说 而笔者认为, 房地产价格波动的空间传播可能更接近于等级扩散的特点, 即在等级扩散中, 两个城市的邻近程度, 不仅仅取决于它们的空间距离的远近, 更取决于城市的总体经济实力 基础设施完备程度以及城市在区域组织中的地位的相似度 因此, 房价的等级扩散不是按地理邻近性 而是按城市等级进行扩散, 房价波动从 核心城市 向四周的扩展, 最先可能接受者的空间分布不具有连续性 举例来讲, 北京市房地产价格如果表现为增加变化趋 5 / 16

6 势, 那么最先受到影响的可能不是距离北京最近的廊坊市 保定市和张家口市, 甚至天津市, 而是同属于一线城市的上海市 广州市和深圳市 ; 然后再向准一线城市天津市 二线城市南 京 杭州 青岛 大连 宁波等传播, 继而再向三线城市, 四线城市扩散, 我们可以将此现 象称之为房价波动的空间等级扩散假说 笔者认为, 使用经济学理论中消费行为和投资行为的 示范效应 可以对该现象进行解 释 一些经济学家认为, 人们的消费行为不但受收入水平的影响, 而且受其他人 主要是 那些收入与其相近的人 消费行为的影响 [8] 将 示范效应 应用于房地产市场, 我们知 道, 房地产具有投资品和消费品的双重属性, 如果将住房视为投资品来进行考虑, 某一城市 购房者的投机性需求很容易受到经济发展相近 房地产市场发达程度相当的城市的房价波动 影响, 从而对本地区的房价波动做出预期, 由此表现出房价波动的空间等级扩散现象 5 实证分析与结果 在实证分析部分, 文章选取五个一线城市 ( 包括准一线城市 ) 房地产价格指数的时间序 列数据, 使用如下的计量方法进行分析, 从而对房地产价格波动的空间等级扩散现象进行初 步检验 5.1 序列平稳性检验 首先, 为了避免 伪回归, 需要对去除季节性趋势后的序列 BJSA, SHSA, TJSA, GZSA, SZSA 进行平稳性检验 这里选择 ADF 方法进行单位根检验, 对于检验类型的选择, 以时 间为自变量, 价格指数为因变量, 对各序列分别进行一元线性回归, 通过 t 检验结果判断斜 率和截距是否和零有显著性差距, 由此判断检验方程中是否包含常数项或者时间趋势项, 最 大滞后选择 lag=8, 根据施瓦茨准则 (Schwarz information criterion)sc 值选择出最佳的滞 后阶数 检验结果如表 1 所示 变量 检验类型 (C,T,L) ADF 检验值 表 1 序列平稳性检验 各显著性水平下的临界值 1% 5% 10% 检验结果 BJSA (1,0,1) 平稳 ** SHSA (1,0,1) 非平稳 TJSA (1,0,1) 平稳 *** GZSA (1,0,1) 非平稳 SZSA (1,0,1) 平稳 *** ΔBJSA (0,0,1) 平稳 *** ΔSHSA (0,0,0) 平稳 ** 6 / 16

7 ΔTJSA (0,0,1) 平稳 *** ΔGZSA (0,0,0) 平稳 ** ΔSZSA (0,0,2) 平稳 *** 注 : 表中 Δ 表示一阶差分 ; 检验形式 (C,T,L) 中的 C T L 分别表示单位根方程中所包 括的常数项 时间趋势项和滞后阶数 ; * ** *** 分别表示 10% 5% 1% 的 显著性水平 平稳性检验结果显示,SHSA 和 GZSA 序列非平稳, 而五个序列的差分序列均为平稳序 列, 即五个序列均为一阶单整序列 I(1) 5.2 协整检验 通过 ADF 平稳性检验, 我们发现五个一线城市的房地产价格指数序列不都是平稳序列, 但不平稳序列之间也可能存在长期的稳定关系, 因此, 引入协整的概念对两个变量的之间的 长期关系进行考察 协整关系的基本思想是, 如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳 的, 但他们的某种线性组合即表现出平稳性, 则这些变量之间存在长期的均衡关系 对于两 个以上时间序列变量, 最常用的方法是 Johansen 协整检验, 也被称为 JJ(Johansen-Juselius) 检验, 是由 Johansen 和 Juselius 共同出的在 VAR 模型基础上对回归系数进行协整检验的方 法 [9] 通过上一节的平稳性检验, 表明五个序列均为一阶单整序列, 满足协整检验条件, 因 此进行如下协整检验 滞后阶数选择 为了选择最优滞后阶数, 使用针对 VAR 模型的滞后阶数标准 (Lag Length Criteria) 进 行参数比较, 对于六个检验, 其中似然比对数 (LogL) 显示,Lag=3 时对应值最小, 表明 拟合效果最好, 其他五个参数检验,SC 检验显示 Lag=1 为最佳滞后阶数,LR 显示 Lag=2 为最佳滞后阶数, 其余三个参数 (FPE, AIC 和 HQ) 都表明,Lag=3 为最佳滞后阶数 因此, VAR 模型滞后阶数选择 Lag=3, 相应的 VEC 模型的滞后阶数选择 Lag=2 表 2 最优滞后阶数选择 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA * * * * * 注 :* 表示根据标准选择的最佳滞后阶数 ( 每种检验均为 5% 显著性水平 ) LR(sequential modified LR test statistic) 修正序列的 LR 检验统计量 ; FPE( Final prediction error) 表示最终预测误差 ; AIC( Akaike information criterion) 表示赤池准则 ; SC(Schwarz information criterion) 表示施瓦茨准则 ; 7 / 16

8 HQ: 表示 Hannan-Quinn 准则 Johansen 协整检验在选择最优滞后阶数的基础上, 进行 Johansen 检验, 有五种情形 : 第一种, 原始数据序列没有确定趋势 (None), 协整方程没有截距项 ; 第二种, 原始数据序列没有确定趋势 (None), 协整方差有截距项 ; 第三种, 原始数据序列有确定的线性趋势 (Linear), 协整方程只有截距项 ; 第四种, 原始数据序列有确定的线性趋势 (Linear), 协整方程有确定的线性趋势 (Trend); 第五种, 原始序列有二次趋势, 协整方差只有线性趋势 根据对原始序列的拟合结果, 可以确定原始序列有线性趋势, 排除第一种和第二种情形 ; 对于第五种情形, 根据钟志威等 (2008), 由于所估计的模型含有二次趋势项, 已有知识还没有估计这种模型所需的极限理论, 此外二次趋势项的加入虽然能够很好地提高样本内的预测, 但对于样本外推预测却很有可能得出错误的结论, 因此在实践中很少用到第五种情形 [10] 因此, 下面通过建立协整方程的 Log likelihood 检验对比, 在三四两种情形下做出选择 表 3 五种情形下 Johansen 协整检验结果 原始数据序列 : 无趋势无趋势线性趋势线性趋势二次趋势 协整方程检验类型 无截距有截距项有截距项有截距项有截距项无趋势无趋势无趋势线性趋势线性趋势 迹 (Trace) 检验 最大特征值 (Max-Eig) 检验 注 : 基于 MacKinnon-Haug-Michelis (1999) 的临界值, 在 5% 显著性水平下的检验 协整方程 1 表 4 两种方法建立协整方程的 Log likelihood 检验对比 原始数据序列线性趋势线性趋势 协整方程检验类型 有截距项 无趋势 有截距项 线性趋势 对数似然比 (Log likelihood) 根据四个协整方程的对数似然比的对比 ( 如表 4 所示 ), 发现第四种情形拟合的协整方 程效果较好, 因此下面基于第四种情形进行协整关系检验 表 5 非约束协整关系的特征根 (Trace) 检验 协整方程数量假设 (Hypothesized No. of CE(s)) 特征值 (Eigenvalue) 迹统计量 (Trace Statistic) 5% 水平下的临界值 P 值 ** 8 / 16

9 不存在协整关系 * 最多存在 1 个协整关系 * 最多存在 2 个协整关系 * 最多存在 3 个协整关系 最多存在 4 个协整关系 注 : * 表示在 0.05 显著性水平下拒绝假设 ;**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values 协整方程数量假设 (Hypothesized No. of CE(s)) 表 6 非约束协整关系的最大特征值检验结果 特征值 (Eigenvalue) 最大特征值统计量 (Max-Eigen Statistic) 5% 水平下的 临界值 不存在协整关系 * 接影响, 二是长期均衡关系的调整, 表明在北京房价波动偏离长期均衡时, 将在 t-1 期以 9 / 16 P 值 ** 最多存在 1 个协整关系 * 最多存在 2 个协整关系 * 最多存在 3 个协整关系 * 最多存在 4 个协整关系 注 : * 表示在 0.05 显著性水平下拒绝假设 ;**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values 协整关系检验结果显示 ( 表 5 表 6), 迹统计量在 5% 的置信水平上拒绝了协整个数最 多为 3 的原假设, 最大特征值统计量在 1% 的置信水平上拒绝了协整个数为 4 的假设, 表明 五个变量之间至少存在 3 个协整关系, 即五个城市的房价之间确实保持着长期稳定的均衡关 系 5.3 基于 VEC 模型的 Granger 因果检验 建立 VEC 模型 向量误差修正模 (VEC) 模型是带有协整约束的向量自回归 (VAR) 模型 根据张大维 (2010), 只有在变量间存在协整关系时才可以构建 VEC 模型, 多用于具有协整关系的非平 稳时间序列建模 [9] 建立 VEC 模型需要对协整关系进行设定, 对协整关系个数的设定, 根据上一节, 选择 3 个协整关系, 对于协整方程的类型的选择, 根据 Johansen 协整检验节检验结果选 择第四种, 原始数据序列有确定的线性趋势 (Linear), 协整方程有确定的线性趋势 (Trend) 这里使用 VEC 建模结果的检验参数, 对其进行进一步验证, 如表 7 所示, 基于第四种协整 方程的各项参数拟合效果最好 建立 VEC 方程如表 8 所示 误差修正模型显示, 以被解释变量 BJSA 为例, 北京房价的波动由两部分引起, 一部分 由北京 上海 天津 广州和深圳的一阶滞后和二阶滞后的差分项对北京房价短期波动的直

10 (-0.406) 的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态, 但对于 t-2 期, 误差修正项的系数为正, 说明序列如果在 t-2 期的短期波动偏离长期均衡, 那么不存在相应的机制将其拉回均衡状态, 不存在误差修正机制, 系统处于非稳定状态 表 7 两种方法建立 VEC 模型对比 原始数据序列线性趋势线性趋势 协整方程检验类型 有截距项 有截距项 无趋势 线性趋势 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 表 8 VEC 模型 误差修正 D(BJSA) D(SHSA) D(TJSA) D(GZSA) D(SZSA) CointEq [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] CointEq [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(BJSA(-1)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(BJSA(-2)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(SHSA(-1)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(SHSA(-2)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(TJSA(-1)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] D(TJSA(-2)) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] 10 / 16

11 D(GZSA(-1)) D(GZSA(-2)) D(SZSA(-1)) D(SZSA(-2)) C [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion 注 :1 ( ) 内为标准位差, [ ] 为 t 统计量 ;2CointEq1 CointEq2, 表示误差修正项 ;3D( ) 表示差分项 基于 VEC 模型的 Granger 因果检验 协整关系检验结果虽然显示了北京 上海 天津 广州和深圳五个一线城市的房价变动 存在共同趋势, 但这仅仅是从整体层面来分析的, 至于五个地区的房价相互之间的关系如何, 是否存在因果关系, 则需要进一步分析 本文采用了基于 VEC 模型的格兰杰 (Granger) 因果关系检验法进行检验, 检验结果如 表 9 所示, 将因果关系绘制如图 2 所示 结果显示, 北京市房价波动对上海 广州和深圳 一线城市的房价波动均有显著的单向因果关系, 即北京市房价波动会引起上海市 广州市和 深圳市房价的波动, 因此我们可以将北京市确定为一线城市房地产市场中处于重要地位的 11 / 16

12 核心城市 ; 天津市 广州市和深圳市的房价波动对上海市房价波动也存在显著的单向因 果关系 ; 而两临近区域 广州市和深圳市之间, 北京市和天津市之间的房价波动均不存在 显著的双向因果关系 表 9 一线城市之间 Granger 因果关系检验 原假设 卡方值 自由度 检验结果 SHSA 不是 BJSA 的原因 不能拒绝 TJSA 不是 BJSA 的原因 不能拒绝 GZSA 不是 BJSA 的原因 不能拒绝 SZSA 不是 BJSA 的原因 不能拒绝 BJSA 不是 SHSA 的原因 拒绝 *** TJSA 不是 SHSA 的原因 拒绝 *** GZSA 不是 SHSA 的原因 拒绝 *** SZSA 不是 SHSA 的原因 拒绝 *** BJSA 不是 TJSA 的原因 不能拒绝 SHSA 不是 TJSA 的原因 不能拒绝 GZSA 不是 TJSA 的原因 不能拒绝 SZSA 不是 TJSA 的原因 不能拒绝 BJSA 不是 GZSA 的原因 拒绝 ** SHSA 不是 GZSA 的原因 不能拒绝 TJSA 不是 GZSA 的原因 不能拒绝 SZSA 不是 GZSA 的原因 不能拒绝 BJSA 不是 SZSA 的原因 拒绝 ** SHSA 不是 SZSA 的原因 不能拒绝 TJSA 不是 SZSA 的原因 不能拒绝 GZSA 不是 SZSA 的原因 不能拒绝 注 : ** *** 分别表示 5% 1% 的显著性水平 图 2 一线城市房价波动传导路径图 ( 资料来源 : 笔者自绘 ) 注 : 图中 表示房价波动影响因果关系, 如北京市房价波动是上海市房价波动的原因, 而反 12 / 16

13 之不然 5.4 方差分解 Johansen 协整检验可以说明不同地区的房价是否存在协整关系,Granger 因果关系可以说明城市之间房价波动的因果关系, 但却都不能证明这五个城市相互之间房价的影响程度如何 因此, 有必要对五个城市的房价做进一步分析, 以确定哪个城市的房价变动对这个地区的房价走势的影响力最强以及五个城市的房价之间相互作用程度, 本文根据 VEC 模型进行方差分解分析, 将五个城市的房价分别表述成该城市与其它四个城市的房价指数线性函数 方差分解结果如图 3 所示 根据房价波动最后的稳定状态, 将房价的波动期分成 10 期, 并且依据五个城市对自身以及对其它四个一线城市房价变动的贡献程度, 从内部的累积效应和外部的溢出效应两个角度进行分析 内部累积效应上海市和深圳市房价的波动受到自身影响比较大, 上海市房价贡献度主要受自身影响, 在第一期达到 90%, 之后也逐渐下降,5 期以后基本保持稳定, 贡献度下降到 50% 的水平 ; 深圳市房价波动第一期自身贡献度约为 50%, 后期变化不明显, 经过缓慢上下波动之后, 10 期时的贡献度仍处于约 50% 的水平 北京市和天津市过去房价对未来房价贡献度变化比较相像, 都是第一期自身贡献率高, 而后迅速下降至 10% 或以下 对于广州市来讲, 自身贡献度也不是很高, 初期只有 30% 左右, 经过 2 期的突然上升 ( 达到 40% 左右的水平 ), 而后下降, 到 10 期下降到 20% 的水平 外部溢出效应对于北京市房价波动贡献率情况看, 天津市和上海市的贡献率均很低, 均处于 5% 左右的水平, 随着滞后期增加, 贡献度变化也不大, 反而南方的两个中心城市广州和深圳对北京房价的贡献, 由第一期零贡献, 迅速在 4-5 期内上升, 并分别维持在 40% 和 50% 的水平上 对于上海市房价, 如上面分析所述, 影响主要为自身内部积累效应, 其他城市房价波动对上海市房价波动影响有限 天津市房价变动初期主要为自身影响, 但是后期自身影响显著下降, 北京市房价影响的作用逐渐上升, 深圳市的影响也有所上升, 二者贡献均达到 40% 左右水平 深圳市房价主要受自身影响, 广州影响次之, 其他三个城市对其房价波动贡献水平较低, 且方差贡献随滞后期增加, 波动不大 对于广州市来讲, 自身和其他城市的贡献度份额比较均衡 13 / 16

14 100 Variance Decomposition of BJSA 100 Variance Decomposition of SHSA BJSA SHSA TJSA GZSA SZSA BJSA SHSA TJSA GZSA SZSA 70 Variance Decomposition of TJSA 50 Variance Decomposition of GZSA BJSA SHSA TJSA GZSA SZSA BJSA SHSA TJSA GZSA SZSA 70 Variance Decomposition of SZSA BJSA SHSA TJSA GZSA SZSA 6 结论与讨论 6.1 主要结论 图 3 一线城市的方差分解 ( 资料来源 : 基于 Eviews5.0 软件作图 ) 本文以我国一线城市房地产价格为例, 通过理论分析和实证研究, 得出以下主要结论 14 / 16

15 第一, 笔者结合文化扩散理论和经济学中的示范效应, 提出并初步解释房地产价格波动的空间等级扩散假说, 并通过实证分析初步证明我国一线城市房地产价格空间等级扩散规律的存在 第二, 基于向量误差修正 (VEC) 模型的 Granger 因果检验结果表明, 北京市房价波动对上海 广州和深圳一线城市的房价波动均有显著的单向因果关系, 而两临近区域 广州市和深圳市之间, 北京市和天津市之间的房价波动均不存在显著的双向因果关系 第三, 方差分解结果显示, 对于北京市房价波动, 天津市和上海市的贡献率均很低, 反而南方的两个中心城市广州和深圳对北京房价的贡献相对较高 ; 上海市和深圳市的房价波动影响, 主要来自身内部积累效应 天津市房价变动初期主要为自身影响, 但是后期自身影响显著下降, 北京市房价影响的作用逐渐上升 广州市房价波动, 自身和其他城市的贡献度份额比较均衡 6.2 讨论 本研究存在如下待改进之处 : 第一, 本文的主要目的在于以一线城市为例, 初步揭示房价波动在空间上等级扩散现象的存在性, 而对于该现象机制, 并非本文研究重点, 文章第四节仅从经济直觉上提出一些不成熟的见解 对于房价空间扩散机制是否存在, 机理如何, 还有待于未来通过构建区域房价影响因素的方程加以深入研究 第二, 在实证检验部分, 还可过半生命周期检验, 城市中心测算等方法进一步考察房价空间传播究竟是遵循波纹效应还是等级传播的规律, 对与房价波动在同一等级和不同等级之间传播进行对比分析与深入研究 ; 参考文献 [1] 王松涛, 杨赞, 刘洪玉. 我国区域市场城市房价互动关系的实证研究. 财经问题研究, 2008(06). [2] 黄飞雪, 周筠, 李志洁等. 基于协整和向量误差修正模型的中国主要城市房价的联动效应研究. 中大管理研究,2009(02). [3] 位志宇, 杨忠直. 长三角房价走势的趋同性研究. 南京师大学报 ( 社会科学版 ),2007(03). [4] 位志宇, 杨忠直. 长三角房价变化的生态共生性研究 基于上海 杭州和南京的实证. 当代经济管理,2007(02). [5] 陈章喜, 黄准. 珠三角经济区房地产价格互动关系研究 以广州 深圳 东莞为例. 南方 15 / 16

16 金融,2010(04). [6] 张淑莲, 张红兵, 王琴. 环渤海区域房地产价格波动传递机制的实证研究. 河北大学学报 ( 哲学社会科学版 ),2011(03). [7] 王恩涌等. 人文地理学. 北京 : 高等教育出版社,2000. [8] 高鸿业等. 西方经济学 : 宏观部分 ( 第 4 版 ). 北京 : 中国人民大学出版社,2007. [9] 张大维等. EViews 数据统计与分析教程. 北京 : 清华大学出版社,2010. [10] 钟志威, 雷钦礼. Johansen 和 Juselius 协整检验应注意的几个问题. 统计与信息论坛,2008(10). [11] MacDonald, R. and Taylor, M. (1993) Regional house prices in Britain: long-run relationships and short-run dynamics, Scottish Journal of Political Economy, 40, pp [12] Meen, G. (1999) Regionalhouse prices and the ripple effect: a new interpretation, Housing Studies, 14, [13]Holmes, M. J. and Grimes, A. (2008) Is there long-run convergence among regional house prices in the UK?, Urban Studies, 45(8), pp [14] Cook, S. (2005) Regional house price behaviour in the UK: application of a joint testing procedure, Physica A, 345, pp [15] Holmes, M. J. (2007) How convergence are regional house prices in the United Kingdom? Some new evidence from panel data unit root testing, Journal of Economic and Social Research, 9 (1), 1 17 [16] John Ashworth, Simon C. Parker. Modeling regional house prices in the UK[J].Scottish Journal of Political Economy, 1997, 44(3): [17] Cook, S. (2003) The convergence of regional house prices in the UK, Urban Studies, 40(11), pp [18] Chien, M. S. (2010) Structural breaks and the convergence of regional house prices, Journal of Real Estate Finance and Economics, 40(1), pp [19]Chen Pei-Fen; Chien Mei-Se; Lee Chien-Chiang.(2011),Dynamic modeling of regional house price diffusion in Taiwan, Journal of Housing Economics,20(4), [20] LUO Zhenqiang,Chunlu LIU and David Picken. (2007) Housing price diffusion pattern of Australia's state capital cities[j].international Journal of Strategic Property Management, 11(4): [21] Sean Holly, M. Hashem Pesaran and Takashi Yamagata(2011). The spatial and temporal diffusion of house price. [J].Journal of Urban Economics, 69(1): / 16

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