产业集聚对房价上涨影响机制的经验分析

张 晶

（山西林业职业技术学院 山西 太原 030009）

一、引言

我国各个地区过高的房价不仅仅带动了当地土地价格的上升，并且还会进一步提升相关企业的运营成本，对于市场中的资本投资没有积极影响，此外过高的房价还会抑制居民的消费，进一步加剧贫富两极分化的状况，进而引发社会矛盾，降低人民的幸福感。国内很多专业学者对影响房价的因素都有过针对性的研究，其中研究的主要方向为供给与需求方面，供给与需求将会在很大程度上影响房价的变动。笔者在文章的论述中所讲解则是关注度较少的领域，城市的产业集聚对房价上涨影响机制。在实际的数据中心非常多的证据显示，产业与房价之间有着非常明显的关联性。通过具体的数据我们可以分析出这样一个结果：房价较高的城市普遍存在着产业集聚较高的情况，不过这部分城市产业结构较为单一，普遍为第二产业。但是因为受到经济发展规律的影响，这部分城市在实际的经济发展的过程中容易出现大规模的经济波动的状况。产业结构的发展不合理状况，导致人们出现大规模的囤房情况，房产成为了人们投资以及保值的产品，这种情况的出现进一步导致我国房产经济的不合理发展。针对这种情况，笔者将会在文章的论述中分析产业集聚给房价带来的影响，并且分析产业集聚给相邻城市房价带来的影响，从这两个方面入手。此外，文章论述中尝试使用产业集聚视角来分析我国的房价上涨的原因，来进一步分析我国房价变动的规律，进一步为相关部门提供平衡房价的政策，以期能够促进我国的房地产行业健康稳定的发展，持续为我国的发展注入强劲动力。

二、产业集聚与房价：指标测算与影响机制

（一）产业集聚水平测度

通常来说一个地区的经济活动的密度就可以代表本地区的产业集聚程度，并且现阶段所使用的产业集聚衡量的标准并没有明确的规定，笔者将会使用经济活动的密度来衡量作为标杆来衡量一个地区的产业集聚程度，公式简称为K公式。具体的公式如下图所示：

在这个公式中E（ij）系数是代表了j区域的i系数，E（i）则是全国区域内的i指标，L（j）系数则是代表了j区域内城区建设的面积。使用这个公式进行计算将会在很大程度上降低因为面积差异而导致出现的计算误差。

在现阶段关于产业集聚的相关研究中，对于产业集聚最常用到的就是HHI指数，在下文的论述中简称H指数。H指数是衡量一个地区内的产业集聚程度的重要指标。具体的公式如下图所示：

在这个公式中x系数为本地区该产业市场的总体规模，X（j）则是在该产业中特定j企业的产业规模，Z（j）系数则是特定j企业的产业规模在整个市场中的比重。用通过该公示进行精确的计算可以进一步分析该地区产业集聚情况并且分析企业分布状况。H指数在实际的应用过程中变得范围应当是0-1之间，如果H指数无限趋近于0，那么则表示该地区的产业集聚的规模较小；如果H指数无线趋近于1，那么则说明该地区的产业集聚程度较高。为了能够更好地衡量一个地区的产业集聚的水平，文章的数据均来自于2006—2016年《中国城市统计年鉴》，在实际的计算过程中笔者使用K指数以及H指数分别就城市就业以及城市集聚两个角度入手分析房价涨价的原因。文章将从以上两个指标来衡量一个地区的产业集聚的程度，进一步提升计算的针对性以及准确性，使文章的论述将会更加具有说服性。

（二）产业集聚对房价的影响机制

从微观的角度来看待产业集聚对房地产的影响，是因为我国的产业结构过于单一，工业企业在进行投资时投资渠道较为匮乏，这就导致非常多的投资型企业以及工业企业将资金注入到回报率比较高的房地产产业中，这进一步造成了房地产市场持续火爆状况的出现。截止到2013年我国对房地产行业的投资达86013．38亿元人民币，占全国固定资产的总额的五分之一左右，相较于2000年投资数额增长了11倍。从宏观角度来观察产业集聚对房价涨幅的影响，是产业集聚带来的了大量的就业岗位、带动了相关地区的经济增长并且加快了城市基础设施建设，但是供需不平等的情况加快了房价的上涨。文章将会详细分析产业集聚与房价之间的关系，为我国进一步平衡房价提供借鉴，并且促进我国房地产行业健康稳定的发展。

三、数据、模型和估计方法

文章的数据主要来源于2006—2016年近十年来我国主要城市的产业集聚的数据，并以此为基础进行与房价关系的分析，具体的数据主要来源于：首先商品房相关的销售价格数据主要来源于《中国区域经济统计年鉴》，该资料提供了2006—2016年近十年间各个地市级别的商品房销售价格以及面积，根据相关的数据可以推测出各个地区的名义住房价格；此外产业集聚的数据主要来自于《中国城市统计年鉴》以及《中国统计年鉴》。

（一）面板数据模型

首先笔者根据以下公式测算产业集聚对房价上涨的影响：

在这个公式中，i系数代表目标城市，β0和ε，分别为截距项以及随机扰动项，β2和β1是各项的待估参数，Agglomeration则是代表着i目标城市的产业集聚水平，x将会控制区域内的其他变量。在表1中列举了各项变量的实际情况以及变量的计算方法。

被解释的变量一般都存在两种情况，首先是2006—2016各个城市之间的商品房的平均价格，其次是2006—2016年各个城市的房价收入比。这两种变量具有一定的经济学效益，不过在实际的应用中具有一定的差异。除了公式中所提及的四种产业集聚的核心变量能够对房价的涨幅产生影响之外，在实际的分析过程中还会加入城镇地区的失业率状况、二氧化硫的排放状况、城镇地区的教育资源对比、城镇地区的医疗资源对比、城镇地区的公共资源数量与总人口的比较以及该地区绿化水平的比较等变量等等。伴随着我国现阶段经济快速发展相对应的城市化水平也在不断的提升，城市人口在不断增加的情况下对住房数量的要求也在不断的攀升，需求的增加将会进一步导致城市房价的快速上涨，并且城市的快速发展也变相推动了房地产市场的繁荣发展。在文章的需求计算中将会以城镇登记失业人口除以总人口估算城镇住房需求的总量。城镇登记失业人口的总数将会在很大程度上影响城市住房的总需求量，如果该城市存在着大量的失业人口那么将会导致该地区的住房需求总量出现下降的情况，将会对房价的上涨呈现抑制的状况。笔者并且根据实际情况将城市的基本特征当做变量之一，能够通过其他变量的变化来实现对城市房价的精准化预测，尽可能考虑到影响房价的所有因素。这其中的变量包含有城市地区的污染状况、教育资源的比重、医疗资源的比重、基础设施建设以及公共资源的比重、人口密度条件、城市绿化情况等等，这些因素都会对城市房价起到一定的影响。详细的变量计算方法如上文表1所示。在下文的表2给出了各种影响城市房价变量的具体描述性统计结果示意图。

根据表格2中所示的各项数据，在下文的分析过程中将会进行针对性的数字化研究，不单单是城市地区就业H指数、城市地区产业集聚H指数以及城镇失业率状况，还将会带入其他变量进行分析与研究。

三、实证结果及分析

静态面板回归模型将会成为相关数据分析的关键，并且在这个过程中利用实证方法探讨我国城市地区产业集聚情况与房价涨幅之间的关系。第一步首先利用静态面板回归模型对固定效应以及随机效应进行估计分析，其次通过霍斯曼检验，结果显示选择固定效应将会更加具有实证性，详细的检验结果均通过表3列举出来。在基础回归计算的过程中，将会使用就业集聚以及产业集聚两个角度作为核心变量来解释房价产生浮动的原因。所得到的结果也是从产业集聚方面入手，找到产业集聚影响房价的原因，并且为稳定的产业集聚规模将会带动房地产行业的稳定发展的理论提供一定的数据基础。

首先需要解释房价水平，在文章的论述中不仅仅分析了相关产业集聚的数据特征，并且从城市就业H指数、城市产业集聚H指数以及城镇地区的失业人口比重之后，将其他影响到房价的因素进行了数字化的统计与计算。在上文表3通过第一列到第四列的实际情况的分析结果显示，产业集聚的规模将会在很大程度上影响到房价的变化。第一列以及第二列分分别是城市就业K指数与城市就业H指数对该地区房价产生影响的结果，第三列以及第四列则是核心解释变量的计算结果其分别是地区集聚产值K指数与H指数。从相关的回归计算结果来看，以上四个指数均显示为正指数，这也说明该地区的产业集聚的水平越高，相对应的房价也会越高。除此之外，城镇失业率将会在很大程度上决定该地区的住房需求水平，在实际的计算过程中对于房价有非常明显的下行压力。如果一个城市存在着失业率较高的状况，那么在整个市场中对于住房的需求量将会呈现显著下降的状况，从而带动房价出现下降的状况。除此之外还有非常多的因素能够影响到城市房产价格比如说城市环境等等，与房地产之间有着明显的正相关联系，城市的环境越高那么价格也会越高。除此之外城市地区的教育资源水平、公共医疗水平、公共资源水平也和房价呈现出正相关的联系。在这其中教育资源水平的影响最为显著，教育资源较多的城市，相对应的购房需求量就会呈现出显著上升的情况，特别是一些城市出现了学区房的状况，这将会导致该片区域住房价格出现显著上升的状况。公共资源的水平也和房价呈现正相关的趋势。但是人均绿化程度的上升则会导致该地区建筑土地供给不足，从而导致住房数量减少价格上升的状况。除此之外市区的人口密度对于房价的影响并不明显。

四、结论与建议

笔者在文章的论述中从就业以及产业集聚方面入手分析了房价上涨的原因，并且进行了针对性静态面板回归模型的构建，计算中所使用的数据均来自于2006—2016年近十年间城市房价变动数据，详细地分析了各个地区产业集聚对于房产价格的影响。通过实际的计算可以得出：产业集聚中最为重要的两个方面就是就业集聚以及产业集聚，对这两个方面在很大程度上会对房价产生显著影响。除此之外，城镇失业人口与房价之间呈现出负相关的联系；城市环境的相关特征也对房价产生的负影响；教育资源比重、医疗资源比重、公共资源以及基础设施建设比重对城市的房价产生了正相关的联系。除此之外，通过对相关数据的分析与研究，笔者发现城市如果存在着大规模的产业集聚情况那么将会带动周边城市房价产生上涨情况，总体呈现出明显的正空间联系，该地区城市房价的变动不仅仅会受到该城市的产业集聚规模的影响，与此同时还会遭受到周边城市的影响与产业集聚辐射。就现阶段我国的经济发展水平来看，我国相关的产业结构模式较为单一，地区之间存在着明显的不对等发展，为此必须要进行积极地产业转型，但是在实际的开展过程中经济转型的任务非常的困难。尤其是一些城市是以第二产业作为经济支柱并且有着明显资源导向，这部分城市企业在市场中的投资环境较为单一，往往会把大部分的资金注入到房地产行业。房地产业的畸形发展已经影响到人民的日常生活，抑制人们的消费，强化了社会的贫富差距，激化了社会阶层之间的矛盾，不利于我国健康可持续发展。针对此种情况，对产业结构进行调整成为了现阶段降低房地产热度的主要方法之一。从宏观的角度来看，国家应当注重重点城市的产业转型以及产业布局，对市场环境进行积极地引导，进一步推动我国各个产业积极稳定发展，并且建立合理的经济发展制度保证自身的稳定可持续发展。除此之外，我国的经济发展存在着非常明显的差异性，东部地区的发展速度远远高于两部地区。在进行产业转移时要根据实际情况打造扶持政策，弥补东西部之间的经济发展的差距，维持我国各个地区的经济正常发展，进而实现房地产市场的健康发展，稳定房价。