长三角中心区房价波动的涟漪效应分析

文 / 黄静 李凯

一、引言

自2018年长三角一体化上升为国家战略以来，在交通、医保、教育、政务、电力、产业等方面推出了一系列重要政策与举措，长三角一体化建设走向纵横协同的深度融合。区域融合步伐的加快，有利于城市之间资本、技术与人力等要素的合理流动，在拉动经济一体化发展的同时，各城市之间住房价格的动态关联也将越来越紧密。某个城市住房价格的上升或下降，随着时间推移逐渐传导到其他城市，带动其他城市住房价格波动，这种现象被称为涟漪效应。涟漪效应意味着房价波动会像水的波纹一样传导扩散到邻近地区，也被称为扩散效应。长三角一体化加速推进，中心区27城的房价联动呈现出怎样的涟漪效应？各城市在房价涟漪效应的传导网络中处于怎样的地位？这些问题值得关注。

二、文献综述

最先研究住房价格波动的涟漪效应研究先河的学者（Meen，1997）认为，人口流动、家庭资产配置、空间套利等因素皆可能导致不同区域或城市之间的房价具有关联而呈现出涟漪效应。有学者（Holmes & Grimes，2008）认为，不同区域的房价存在协整关系或格兰杰因果关系则意味着存在涟漪效应，虽然各个地区住房价格并不相等，但却随着时间的推移一起波动，具有长期均衡关系。

国外学者对房价涟漪效应的研究成果丰富，按研究范围可分为两种类型：城市之间的涟漪效应和城市内部不同区位之间的涟漪效应。不同城市不同时期住房市场发展阶段的差异，导致不同学者的研究结论也不尽相同。对美国48个州1975年至2008年季度房价联动的研究（Holmes et al.，2011），得出其具有涟漪效应的结论。针对欧盟区域间住房价格的研究（Vansteenkiste & Hiebert，2011），得出其具有有限的涟漪效应的结论。有学者（Kyriazakou &Panagiotidis，2017）研究了英国12个区域1983年至2012年的住房价格联动性，认为南部的房价比北部更具联动性。有学者（Holmes et al.，2017）分析了巴黎市20个区1991年至2014年的季度数据，发现城市内部超过50%的区与区之间的房价差长期趋于平稳，认为巴黎城市内部住房价格具有涟漪效应。另有学者（Abbott & De Vita.，2012）对伦敦市各区之间住房价格扩散的时间和空间效应进行研究，发现伦敦市内各区房价之间不存在明显的涟漪效应和收敛性。

随着我国区域经济一体化进程加快，区域之间的资本与人口流动加速，各区域房价的联系也越来越紧密，针对我国不同省市或城市之间房价联动性的研究越来越多。有学者（Gong et al.，2016）分析长江沿岸城市房价数据，发现房价涟漪效应由东到西逐渐减弱。有学者（王书斌等，2017）研究了一线城市与二、三线城市的房价涟漪效应，发现各区域性中心城市受一线城市涟漪效应的影响相比其他二、三线城市要大。有学者（Chien，2010）针对我国台湾地区三个城市间的房价涟漪效应进行检验，结果表明台北市房价波动并没有对高雄市产生涟漪效应，但台北市与其郊区台北县的房价之间存在双向关系，存在涟漪效应。

综上所述，研究房价涟漪效应，一般采用时间序列的单位根、协整、误差修正模型及格兰杰因果关系检验等计量方法进行实证研究，核心思想是若不同地区之间的房价存在协整关系或格兰杰因果关系，意味着随时间推移其房价一起波动，存在涟漪效应。学者们普遍认为，地理位置较优、经济状况较好、开放程度较高的城市处于空间关联网络的中心，对周边地区的房价表现出更强的影响力和控制力。本文基于长三角一体化中心区27城的数据，利用格兰杰因果关系检验和社会网络分析方法，分析长三角中心区27城房价涟漪效应的网络关系和传导层次。

三、涟漪效应实证分析

首先，确定各城市之间的房价关联关系，利用VAR模型中的格兰杰因果关系检验，来判断长三角各城市房价波动之间是否存在涟漪效应。在此基础上，利用社会网络分析方法，分析27城房价涟漪效应的网络关系和传导层次。

（一）基于格兰杰因果检验的涟漪效应分析

以长三角一体化中心区27座城市为研究范围①，采用2017年1月至2019年12月27城的新建商品房月度平均销售价格数据，来实证检验2017-2019这三年27城之间房价联动的涟漪效应。为了减少异方差的影响，对各城市的每月平均房价取对数。为了满足格兰杰因果关系检验对变量平稳性的要求，对数据进行单位根检验，依据SIC准则确定滞后阶，结果显示，27城新建商品房平均房价对数时间序列均不平稳，对其进行一阶差分后均平稳。因此，本文最终采用27城新建商品房月度平均销售价格对数值的一阶差分，即对27城的房价增长率进行涟漪效应检验。

利用VAR模型中的格兰杰因果关系检验，来判断各城市房价波动之间是否存在涟漪效应。当城市i的房价增长率是城市j房价增长率的格兰杰原因时，表明城市i的房价波动带动了城市j的房价波动，意味着城市i房价上涨率的前期变化能有效地解释城市j房价上涨率的变化，即城市i的房价波动对城市j的房价波动产生了涟漪效应。

27个城市的房价增长率两两配对，共702组配对关系，分别进行格兰杰因果关系检验。利用AIC对最优时滞进行选择，以5%为显著水平，如果城市i房价增长率是城市j房价增长率的格兰杰原因，则第i行第j列赋值1，否则，第i行第j列赋值0。在702组关系中，共有189个1，占比26.9%。可见，长三角中心区各城市房价在空间上是普遍联系的，具有涟漪效应。

（二）基于中心性的涟漪效应网络特性分析

进一步地，通过社会网络分析方法把27城房价涟漪效应的网络关系和传导层次呈现出来。结果如图1所示。

在社会网络分析的空间关联网络中，每个点代表一个城市，每条有向线段代表各城市之间的房价联动影响方向。以每个城市为一个结点，当城市i的房价增长率是城市j房价增长率的格兰杰原因时，表明城市i的房价波动带动了城市j的房价波动，在网络图中，城市i的结点与城市j的结点之间存在一条带方向的网络联结线，并且箭头指向城市j。

图1 房价涟漪效应的社会网络分析图

运用社会网络中的点出度、点入度及度数中心度，来测度某城市在房价关联网络中与其他城市的关联程度。其中，点出度与点入度分别用来反映房价涟漪效应中的溢出关联关系数与受益关联关系数，度数中心度是反映网络中各城市在网络中作用和地位的指标，一个城市在网络中越处于中心的位置，该城市在整个关联网络中影响力越大，结果如表1所示。

表1房价涟漪效应的出入度统计

从图1和表1可以看出，合肥市的出度最大，高达16，表明其新建商品房房价波动的影响力波及其他16个城市，意味着2017-2019年这三年长三角中心区27城中合肥市的住房价格具有最强的带动作用，房地产交易最活跃，成为整个长三角房价联动涟漪效应的“中心源”。2017-2019年，上海、南京及杭州等城市在严格的房地产调控政策的影响下，房价保持相对稳定，在此轮涟漪效应中表现并不突出。相对而言，在因城施策调控政策影响下，二线城市合肥的房价涨幅最大。合肥作为长三角城市经济协调省会城市、长江中游城市群副中心城市，同时也是全国唯一的科技创新型试点城市，经济体量增长较快，人口导入量持续增加，导致楼市供不应求，房地产交易较活跃，这在一定程度可以解释其房价近三年的影响力。宁波市不仅出度较大，入度也达到13，在整个长三角中处于最高的行列，意味着其房价容易受到其他城市影响，这可能与其特有的地理位置、商贸流通及人口流速有一定关系，因此在某种意义上说，宁波市新建商品房房价波动易受长三角其他城市的影响。

马鞍山出度为0，属于影响力最弱的城市。马鞍山处于长三角东部，远离中心城市，同时与其他城市相比，经济欠发达，因此新建商品房房价影响力较弱。温州市入度为0，属于最不受长三角其他城市影响的城市。由于温州新房供给量过剩，且投资需求后劲不足，房价不易受到其他城市影响。而扬州市出度入度均很低，在房价影响方面属于相对独立的城市，尽管地理位置优于长三角其他一些城市，然而经济发展过慢，产业结构单一，房地产交易量较小，因而新建商品价格波动的影响力小。

表2 房价涟漪效应的城市影响力

接下来，基于社会网络分析中的块模型方法，依据各城市在涟漪效应中的角色，来分析房价涟漪效应中各城市房价联动的传递层次，结果如表3所示。把27个城市划分为四个类型的板块：一是双向溢出板块，该板块的成员既接收其他板块的联系，同时也发出联系，板块内部成员的联系也相对较多，是整个涟漪效应的“中心源”，充当“发动机”的作用；二是经纪人板块，该板块成员同时接收和发送外部联系，与其他板块成员之间的联系较多，板块内部成员之间的联系较少，在房价涟漪效应中发挥桥梁作用；三是净溢出板块，该板块对其他板块发出的联系明显多于接受其他板块对该板块发出的联系，在房价涟漪效应中起“净溢出”的拉动作用；四是净受益板块，该板块成员接收来自板块外部的联系相对较多，在房价涟漪效应中为“净受益”的被拉动型。

从表3可以看出， 处于涟漪效应“中心源”的双向溢出板块，表现突出的二线城市合肥、嘉兴、苏州和无锡。2016年下半年房地产市场调控加强，2017年房地产市场普遍降温，2018年和2019年“房住不炒”主基调未变，各地继续坚持调控力度不放松，一线城市房地产市场处于总体稳定状态，二线城市人才新政效果显现，房地产市场总体表现要好于一线城市，三线城市中表现亮眼的属芜湖、湖州和绍兴，在此轮市场周期中受益于棚户区改造政策，2016-2017年房价上涨幅度大，与其他城市联动程度高，进入双向溢出板块。其他三线城市普遍处于被带动净受益板块，二线城市中温州和扬州相对独立，房价与其它城市关联性不强。

表3 房价涟漪效应关联板块划分

四、总结

长三角一体化建设加速了区域融合，城市之间住房价格波动的动态联动具有明显的涟漪效应特征。在2017-2019年的这一轮市场周期中，在三、四线城市棚户区改造以及因城施策房地产调控收紧的背景下，长三角中心区27城的房价涟漪效应呈现出以下特点：其一，二线城市合肥、嘉兴、苏州、无锡的房价波动为涟漪效应的“中心源”，其中合肥市的房地产价格波动带动作用最强，起着“发动机”的作用。其二，三线城市中表现亮眼的属芜湖、湖州和绍兴，在此轮市场周期中受益于棚户区改造政策，与其他城市联动程度高，处于涟漪效应网络关系中的双向溢出板块。其三，作为长三角区域的核心城市上海，在此轮市场周期中，受制于严厉的房地产调控收紧政策，房价保持稳定，在涟漪效应传导网络中拉动了10个城市的房价波动，但表现不如合肥、嘉兴、苏州、宁波、无锡等二线城市突出。其四，宁波房价波动与其他城市关联性强，最易受影响且房价波动性强，在涟漪网络中发挥了“桥梁”作用。其五，马鞍山处于涟漪的最末端，房价受其他9个城市的影响，但影响别的城市的能力最弱，温州房价波动不受任何其他城市的影响，扬州房价波动相对独立，与其他城市联动程度最低。

长三角城市群具有经济基础好、人口流动性强、产业基础扎实、交通便利等优势，未来房地产市场适用一体化的开发将更加可能。借助上海作为龙头的核心带动作用和区域中心城市的辐射带动作用，将共同推动南京都市圈、杭州都市圈、合肥都市圈、苏锡常都市圈、宁波都市圈的同城化发展。未来长三角都市圈内的房地产资源会更加均衡化，房地产市场联动将更加明显。未来长三角一体化的发展目标是建设世界性的城市群，不是单极的，而是多极的。每一个城市无论大小，都是城市群网络中的一个重要节点，城市唯一性的特征将会逐步淡化，每一城市节点都是不可缺少的。因此，未来长三角中心区的房价联动将更加紧密，房价涟漪效应在不同时期将呈现出不同的特点，值得持续关注。

注释

①2019年12月1日国务院正式发布《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，以上海市，江苏省南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、盐城、泰州，浙江省杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城27个城市为中心区。