经济文化上都存在的密切的关系, 但目前关于京津冀地区房地产市场的研究较少本论文正是基于此对三地住宅市场进行了实证分析, 参考国外的相关研究思路, 主要讨论以下三个问题 :1) 京津冀三地在地理上相近, 可看作是一个区域住房市场, 从长期看房价是否具有趋同性 ;2) 北京作为京津冀地区最大的中心城

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侗周
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1 区域中心城市的房价联动性研究以京津冀都市圈为例侯懿珊, 冯长春 ( 北京大学不动产研究鉴定中心, 北京 ) 摘要 : 本文从人文地理空间结构和区域一体化的视角出发, 以区域中心城市为区域内经济联系的主要节点, 研究其房价的内在联系和交互作用首先选取京津冀都市圈为研究区域, 北京天津和石家庄为拟研究的中心城市, 接着对其房屋销售价格的动态一致性进行测度, 最后验证这三座城市的房价在自身的累积效应和房价溢出效应作用下表现出一定的联动效应并分析了这三座城市房价共生变化的现实基础本文提出了区域中心城市之间的房价变动具有共生联动性, 说明城市可以依据区域内其他中心城市房价的变动和贡献度来预估自己的房价走势, 具有一定的现实意义关键词 : 中心城市 ; 京津冀 ; 房价联动 1 引言哈格特 (P.Haggett)1965 年出版的人文地理的区位分析一书中提出了人文地理研究的空间形式由节点 (nodes) 层次(hierarchies) 网络或渠道(net-worksor channels) 流 (flows) 面(surface) 五部分组成, 并形成空间过程刘再兴 (1997) 认为 : 构成现代区域空间结构, 必须具备三要素 : 节点, 即各类城镇 ; 域面, 即节点的吸引范围 ; 网络, 由劳动力商品技术资金信息流等流动网和交通运输网所组成政策制度一体化交通设施一体化等促进了地区经济一体化的高速发展, 一个地区的经济条件变化引发的经济波动将通过各种途径传递到另一个地区这使得地区间经济高度关联, 房地产市场联系越来越密切, 从而为各个城市之间的房价联动提供了前提基础当某些城市或地区产生房价波动时, 这种波动会像水中波纹一样, 带动着其它相关的城市或相邻地区的房价依次发生变动, 这种现象被称为房价波动的波纹效应波纹效应体现房价波动在空间上传导的连续性在城市房价的互动关系研究中, 波纹理论占据着重要位置, 该理论更确切地描述了房价波动传导在空间上具有一定的规律性涟漪效应指在一个房价波动的关联结构中, 由于各个城市之间从经济到文化等多个方面有着密切的联系, 一个城市的房价波动影响到一个或多个城市的房价波动, 而这些被影响的城市又会继续影响到其它相关城市的房价波动的持续性现象在这个关联结构中, 存在中心节点城市关联在一起的中心节点城市房价间有着稳定的长期关系, 房地产市场彼此融合, 房价波动呈现出相近的发展趋势环渤海经济圈作为我国三大经济圈之一, 具有独特的发展优势, 有望成为继长江三角洲珠江三角洲之后的中国第三个高增长经济区域京津冀都市圈由于拥有北京天津两个超级大城市, 所以在全国的位置举足轻重京津冀地区不仅具有极大的发展潜力, 而且还应该是环渤海经济圈的核心近年来, 由于经济的整体快速增长, 京津冀地区的房地产市场发展也极为迅速, 尤其是关于北京房地产市场的泡沫之争不绝于耳天津滨海新区和河北曹妃甸开发区的建立也都大力推动了津冀两地房地产市场的快速发展虽然三地地缘相近, 在政治

2 经济文化上都存在的密切的关系, 但目前关于京津冀地区房地产市场的研究较少本论文正是基于此对三地住宅市场进行了实证分析, 参考国外的相关研究思路, 主要讨论以下三个问题 :1) 京津冀三地在地理上相近, 可看作是一个区域住房市场, 从长期看房价是否具有趋同性 ;2) 北京作为京津冀地区最大的中心城市节点, 其房地产市场是否也处于中心地位, 能对其他节点城市天津和石家庄产生影响 ;3) 短期看, 三地区房价波动是具有一定的相关性, 还是相互独立 2 研究方法与模型 2.1 Johansen 协整关系检验如果一些经济指标被系统地联系在一起, 从长远看这些变量应具有均衡关系, 协整可以视为这种均衡关系的统计表示 Johnsen 在 1988 年及在 1990 年与 Juselius 提出了以向量自回归 (VAR) 模型为基础的检验方法, 是进行多变量协整检验较好的方法首先建立 VAR(p) 模型 : 其中,yt yt-1 yt-k 都是非平稳的 I(l) 变量 ;xt 是一个确定的 a 维外生向量, 代表趋势项常数项等确定性项 ;εt 是 k 维扰动向量经过差分变换, 可得 : 其中,yt 表示 n l 维的一阶单整时间序列, 例如城市住宅价格序列 :Γi Π 是 n n 维的系数矩阵如果系数矩阵 Π 没有满秩, 即 R(Π)=r<n, 则说明多个时间序列存在着协整关系 2.2 Granger 因果关系检验在经济变量中, 有些变量存在着显著的影响关系例如, 一个变量的变化能够引起另一个变量的变化关于因果关系的检验, 在计量经济学中常用的方法就是 1969 年由 Granger 提出的因果检验 (Granger causality tests) Granger 借助时间序列的关系来界定因果关系, 提出了因果关系的计量经济学定义如果 y 能用于估计另一个数量 x, 就可以认为 y 可以 Granger 引起 x 对于变量 x 和 y 的平稳序列, 如果变量 x 和 y 之间不存在着协整关系, 直接使用向量自回归 (VAR) 模型来检验 Granger 因果关系 ; 如果 x 和 y 之间存在协整关系, 则要使用向量误差修正 (VEC) 模型来检验两者的 Granger 因果关系需要指出的是, 只有当检验结果对滞后长度具有较低的敏感性时, 所得的关于 Granger 因果检验的结论才有较高的可信度, 所以在进行因果关系检验时需要选择不同的滞后阶数分别进行检验, 以验证检验结果的敏感性为了完成 Granger 检验, 假设一个特殊的自回归 k( 或 p) 阶滞后方程, 并用普通最小二乘法 (OLs) 来估计 :

3 用 Waldх 2 或者 Wald F 统计量来检验不存在 Granger 因果关系的零假设 : 如果 х 2 和 F 统计量比一定置信度下的临界值大, 就拒绝 Y 不是 x 的因零假设 ( 对于方程 (3 一 3)), 即 Y 是 X 的因如果 Y 与 X 都是一阶单整且两者之间存在着协整关系, 必须用误差修正模型 (ECM) 来进行因果关系的检验其中, 其中, 这里 ECMi,t-1(i=1,2) 是误差修正项 Φ1 和 Φ2 均为调整系数, 它们之间必然有一个不为 0 在这两个方程中, 所有项都是 0 阶稳定序列因为在 ECM 中 Φ1 和 Φ2 不可能同时为零, 所以在 Y 和 X 之间至少存在着一个长期的因果关系方向, 可以用 t 检验来检验 Φ1 或 Φ2 的显著性在本文的研究中, 用 ADF 方法来检验变量的单整阶数, 用 Johansen 协整检验方法来检验变量之间是否存在协整关系 2.3 脉冲响应函数在 VAR 模型中, 某一变量在 t 时刻发生扰动时, 会通过变量之间的动态联系, 对 t 时刻以后的各变量产生一连串的连锁变动效应脉冲响应函数可以描述系统对于单位冲击的动态反映, 通过对动态反应的分析可以进一步判断变量间存在的互动关系将一个 p 阶向量自回归方程记为 VAR(p): 其中 Yt 是由内生变量组成的 n 维向量,c 为常数向量,Φi(i=1,2,,p) 是系数矩阵, εt 是 n 维误差向量若 Yt 是一平稳随机过程, 则 εt 是白噪声的一个向量推广, 其中 Ω 是一个 nхn 对称正定矩阵利用楚列斯基分解, 可以将原误差向量 εt 变成标准的向量白噪 wt: φip 的第 i 行第 j 列元素表示系统中第 i 个变量对第 j 个变量的一个标准误差的正交化冲击的 i 期脉冲响应由此可计算出系统中一个变量对另一个变量的脉冲响应函数, 比较其不同滞后期的脉冲响应, 可以判断不同变量受到冲击效果的大小

4 3 京津冀都市圈的实证检验 3.1 研究对象的选取在传统的区域与城市分析之中, 增长中心 ( 节点 ) 往往承担着整个空间结构系统的增长极作用各级城镇社会经济实力及职能的空间的不同往往会导致各级节点在功能上和规模上的空间差异在整个节点体系中, 中心城市处于这个等级体系的顶点, 成为区域一体化的主要联系点中心城市 ( 节点 ) 在区域城市网络中的经济联系最为紧密, 它们之间的房价联动性应当更为明显在具体区域的选取上, 由于已有对区域房价联动的研究多集中在长三角珠三角等区域一体化水平较高的地区, 而京津冀地区作为新兴的区域一体化经济区具有独特的政治经济一体化特点, 因此本研究选取京津冀都市圈为研究区域研究对象为其中心城市北京天津和石家庄 3.2 数据来源与处理房地产价格指数是动态描述一定区域内商业住宅和工业等不同分类房地产价格以及市场总体价格平均变动方向和程度的相对数比较常见的全国范围的房地产价格指数有全国 70 个大中城市房地产价格指数戴德梁行指数伟业指数中原城市指数等, 地方指数有上房 50 指数西安 40 指数郑州 40 指数武房指数国泰指数和大连今朝指数等十余种指数本研究选取国家统计局编制的全国 70 个大中城市房地产价格指数作为研究数据来源, 主要使用的是北京市 (BJ) 天津市(TJ) 石家庄(SJ) 三个城市的房地产销售价格指数数据, 时间序列取 2001 年第四季度末月至 2010 年第四季度末月数据来源为 WIND 数据库, 使用 Eviews6.0 软件进行计量分析 3.3 实证结果数据的序列平稳性检验

图 2 北京天津石家庄三市房地产销售价格指数变动趋势图 2 显示了北京天津和石家庄三个城市在 2000 年 12 月到 2010 年 12 月的房地产销售价格指数走势总体看来, 京津冀地区三个中心城市的房地产销售价格指数的变动趋势非常接近从表 2 的检验结果我们看到价格走势不是平稳数据, 这从图 2 上可直观看到, 而价格指数的一阶差分是平稳数据, 故可以进行数据的协整性分析

5 图 2 北京天津石家庄三市房地产销售价格指数变动趋势图 2 显示了北京天津和石家庄三个城市在 2000 年 12 月到 2010 年 12 月的房地产销售价格指数走势总体看来, 京津冀地区三个中心城市的房地产销售价格指数的变动趋势非常接近从表 2 的检验结果我们看到价格走势不是平稳数据, 这从图 2 上可直观看到, 而价格指数的一阶差分是平稳数据, 故可以进行数据的协整性分析有截距项及趋势项无截距项及趋势项表 2 京津石房地产销售价格指数平稳性检验房地产销售价格指数一阶差分 t- 统计量 p- 值 t- 统计量 p- 值北京 *** 天津 *** 石家庄 *** 北京 *** 天津 *** 石家庄 *** 注 :*** 表示在 1% 的显著性水平下显著 Johansen 协整关系检验依据 AIC 和 SIC 信息准则来确定最佳滞后阶数, 并利用 LM 检验残差序列不存在自相关性, 利用 Jarque-Bera 检验残差呈现正态性, 利用 White 异方差检验不存在异方差, 确定滞后阶数为 1, 协整方程中既无截距项也无趋势项的模型为最合适的协整检验模型协整检验结果见表 3 表 3 各变量序列 Johansen 协整关系检验结果 0.05 Hypothesized Trace Eigenvalue Critical Prob. Max-Eigen 0.05 Critical No. of CE(s) Statistic Statistic Value Value Prob. None At most

At most 2 0.41 51.32 60.06 0.2196 22.97 30.44 0.3169 At most 3 0.31 28.35 40.17 0.4454 16.09 24.16 0.

6 At most At most 上述协整关系检验结果显示, 迹统计量在 5% 的置信水平上拒绝了协整个数最多为 1 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 0 的假设, 表明七个变量之间至少存在一个协整关系, 即七个城市的房价之间确实保持着长期稳定的均衡关系 Granger 因果关系检验根据协整分析结果, 首先建立三个城市房屋销售价格指数的 VEC( 1) 模型经检验, 模型全部根的倒数值均在单位圆内, 分别利用 LM 自相关检验 White 异方差检验以及正态性检验对各估计方程进行残差检验, 结果显示各方程残差序列不存在自相关和异方差, 均满足正态性, 说明模型是稳定的且不存在设定偏差, 基于该模型基础上的各项分析都是稳定有效的得出基于 VEC 模型的 Granger 因果检验结果, 如表 4 表 4 各变量序列 Granger 因果关系检验结果原假设 х2 值 P 值 SJ 不是 BJ 的 Granger 原因 ** BJ 不是 SJ 的 Granger 原因 *** SJ 不是 TJ 的 Granger 原因 *** TJ 不是 SJ 的 Granger 原因 ** BJ 不是 TJ 的 Granger 原因 *** TJ 不是 BJ 的 Granger 原因 4.482** 注 :*** 和 ** 分别表示在 1% 和 5% 的显著水平上拒绝原假设结果显示, 在 5% 的显著水平下, 北京与石家庄天津与石家庄的房屋销售价格指数存在显著的双向因果关系, 它们的房价具有统计意义上的相互影响关系而北京对天津有显著的单向因果关系, 说明北京的房价波动有助于预测天津的房价总体来看, 北京和石家庄对天津的房价变化有显著的引导作用, 而天津的房价更容易受到其他城市的影响而发生波动, 由此得出京津冀都市圈中心城市节点间房价变化的传递路径如图 3 所示图 3 京津冀都市圈中心城市节点房价联动情况示意图广义脉冲响应函数通过脉冲响应函数分析, 在 eviews 中得出三个城市房地产销售价格指数的脉冲响应函数曲线可以看出北京的房价波动对自身一个单位标准差的冲击反应比较敏感, 反应强度经由系统快速增加, 至第 3 季度增加到初始值的 2 倍达到最大值, 之后反应强度快速下降 ; 初期反应不明显, 随后强度快速增加, 北京对天津的冲击反应并不明显不论是短期还是长期, 北京自身的影响强度最大, 石家庄次之, 天津的影响强度最小总体来看, 短期内北京的房价波动主要受其自身影响, 影响时滞为 2 个季度 ; 从中长期来看, 石家庄对北京的房价波动有

较显著的滞后影响, 影响时滞为 6 个季度短期内北京和石家庄都对天津的房价波动产生了较显著的影响, 影响时滞分别为 2 个和 1 个季度 ; 长期来看北京影响较大, 高于天津自身的影响北京对石家庄房价波动的影响时滞为 2 个季度, 影响强度大于石家庄自身, 天津对石家庄的影响强度不大图 4 京津石房屋销售价格指数的脉冲响应函数曲线 4 结论通过上述的实证分析,

而北京对天津的房价存在显著的单向影响, 说明天津更容易受到区域其他中心城市的影响而发生波动总体来说, 京津冀地区各中心城市节点的房价变化表现出较强的联动效应, 一个城市可以根据其他相关城市房价的波动及其影响强度来预测自己的房价走势 3 北京的房价波动无论是在短期还是在长期, 都主要受自身影响, 虽然其他城市的房价变动有一定的滞后效应, 但影响强度相对不大

这是由于北京天津和石家庄居民收入水平的提高外来人口的增加城镇化水平的提高, 使得住房的需求加大, 房价的提高表现为累积效应而北京对天津和石家庄的房屋销售价格的贡献率在第 7 期以后都超过了他们自身的累积效应, 可知北京的房屋销售价格的上升带动了天津和石家庄房屋销售价格的分别提高总之, 北京房屋销售价格的上升通过自我累计效应不仅带动了北京的房屋销售价格的上升, 而且产生较大的

7 较显著的滞后影响, 影响时滞为 6 个季度短期内北京和石家庄都对天津的房价波动产生了较显著的影响, 影响时滞分别为 2 个和 1 个季度 ; 长期来看北京影响较大, 高于天津自身的影响北京对石家庄房价波动的影响时滞为 2 个季度, 影响强度大于石家庄自身, 天津对石家庄的影响强度不大图 4 京津石房屋销售价格指数的脉冲响应函数曲线 4 结论通过上述的实证分析, 我们可以对文章开头提出的问题作出如下回答 : 1 京津冀地区三个中心城市节点之间的房价存在长期稳定的均衡关系, 某个城市房价的短期波动只是暂时的过程, 长期来看不会脱离均衡关系而形成独立的发展态势 2 京津冀地区中心城市节点的房价波动具有明显的相互影响关系其中, 北京与石家庄石家庄与天津之间都分别存在着显著的交互影响, 说明北京和石家庄对天津的房价波动都起着较强的引导作用而北京对天津的房价存在显著的单向影响, 说明天津更容易受到区域其他中心城市的影响而发生波动总体来说, 京津冀地区各中心城市节点的房价变化表现出较强的联动效应, 一个城市可以根据其他相关城市房价的波动及其影响强度来预测自己的房价走势 3 北京的房价波动无论是在短期还是在长期, 都主要受自身影响, 虽然其他城市的房价变动有一定的滞后效应, 但影响强度相对不大而石家庄和天津的房价波动短期受自身影响较大, 长期来看北京的影响效应明显超过其自身这说明, 京津冀地区各中心城市节点的房价波动具有较强的惯性, 某城市房价的自身走势对其未来发展态势具有决定性作用, 而来自于其他城市房价的短期波动影响作用有限 4 分析京津冀地区中心城市节点间房价波动的相互影响情况, 北京的房屋销售价格的波动主要是受到自身的影响比较大, 而天津和石家庄短期内也受到自身的显著影响这是由于北京天津和石家庄居民收入水平的提高外来人口的增加城镇化水平的提高, 使得住房的需求加大, 房价的提高表现为累积效应而北京对天津和石家庄的房屋销售价格的贡献率在第 7 期以后都超过了他们自身的累积效应, 可知北京的房屋销售价格的上升带动了天津和石家庄房屋销售价格的分别提高总之, 北京房屋销售价格的上升通过自我累计效应不仅带动了北京的房屋销售价格的上升, 而且产生较大的溢出效应, 带动了天津和石家庄的房屋销售价格的增长由于交通的便利政策和要素市场的逐步一致性, 使得购房者将居住性需求或投机性需求在北京天津和石家庄之间从一线城市向二线城市转移, 表现为溢出效应, 结果北京天津和石家庄的房屋销售价格均出现上升趋势 5 对比已有的长三角珠三角城市间房价联动情况, 可以看出 : 虽然京津冀在经济发展水平和经济发展模式上不同于东南沿海地区, 且具有独特的行政特性 ( 北京为首都 ), 其区域中心城市节点间的房价联动现象仍十分显著由此, 我们可以认识到在区域经济一体化

8 的大背景下, 区域城市间的房地产价格联动现象并不收到经济发展水平的限制, 而更多的是与各个城市间的经济联系有关北京天津和石家庄作为京津冀地区的三大中心城市节点, 在经济交通和政策方面的一体化优势相当明显, 从而构成了它们之间房价联动的现实基础参考文献 [1] Meen.G.. Regional House Prices and the Ripple Effect: A New Interpretation[J]. Housing Studies,1999,14(6): [2] Cook.S and C.Thomas. An Alternative Approach to Examining the Ripple Effect in UK House Prices[J]. Applied Economies Letters,2003,10(13): [3] Cook.S. Regional House Price Behavior in the UK: Application of A Joint Testing Procedure[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2005,345(3-4): [4] LUO Zhenqiang, Chunlu LIU and David Picken. Housing price diffusion pattern of Australia s state capital cities[j]. International Journal of Strategic Property Management,2007,11(4): [5] John Ashworth, Simon C. Parker. Modeling regional house prices in the UK[J]. Scottish Journal of Political Economy,1997,44(3): [6] Stein J.C. Price and trading volume in the housing market: a model with down payment Effects [J]. Quarterly Journal of Economics,1995,110(2): [7] T.Bunnell, P.A.Barter, S.Morshidi. Kuala LumPur metropolitan area: a globalizing city-region[j]. Cities,2002, 19(5): [8] Jorg Schonharting, Alexander Schlnidt, Andre Frank, Stefanie Bremer. Towards the multimodal transport of People and freight: interconnective networks in the RheinRuhr Metropolis[J]. Journal of Transport Geography, 2003(11): [9] Kenneth E Corey. Intelligent corridors: outcomes of electronic space policies[j]. Journal of Urban Technology, 2000,7(2):1-2. [10] 甄峰, 曹小曙, 姚亦锋. 信息时代区域空间结构构成要素分析 [J]. 人文地理,2004,19(5): [11] 沈悦, 刘洪玉. 住宅价格与经济基本面 : 年中国 14 城市的实证研究 [J]. 经济研究,2004,(6): [12] 周京奎. 房地产价格波动与投机行为对中国 14 个城市的实证研究 [J]. 当代经济科学,2005,(4): [13] 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). [14] 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). [15] 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. 南方金融,2010(04).

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

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 100871) 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,