基于空间杜宾模型的住房价格影响因素分析

邓苏玲 欧国良

摘要：房价问题是公众关心的热点话题，也是城市治理的重要议题。利用2009-2017年105个城市的面板数据进行空间计量分析，从空间层面丰富房价影响因素的研究。结果表明房价具有显著的空间聚集性与地区异质性，呈现出东部地区房价高溢出效应与西部地区低集聚共存的局面;土地财政显著影响房价变化，且具有正向空间溢出效应;官员任期在抑制房价增长，稳控地方及周边房价方面具有积极意义;此外，市场供需因素对房价具有正向的溢出效应。总体而言，房价变化受到诸多因素影响，这些因素在空间层面上表现出显著的辐射和示范效应。

关键词：住房价格;土地财政;官员任期;空间计量;溢出效应

中图分类号：F293 文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2021）03-0016-25 收稿日期：2021-02-05

作者简介：邓苏玲，通讯作者，华中科技大学公共管理学院博士生。

欧国良，博士，副教授，深圳职业技术学院建筑与环境工程学院。

基金项目：国家自然科学基金面上项目“快速城镇化区域土地利用变化的生态环境效应与驱动机制研究”（42077432）。

1 引言

城市房价问题是公众关心的热点话题，高房价容易引发诸多城市治理问题，给政府治理带来巨大压力。近年来，城市房价显示出过快上涨的趋势，为了实现居民从“蜗居”转向“安居”，中央出台了一系列政策稳控房价。人们越来越注意到，影响房价的因素十分复杂，既有市场规律的调节，又有政府干预的影响，学术界对此也开展了许多富有见地的研究。本文亦将此作为研究主脉，从空间视角对房价影响因素进行深一步的探讨。

学者的研究表明房价上涨受市场供需、金融政策、财政分权等因素的驱动，除此之外，土地财政及地方官员对房价也有显著影响，尤其地方政府作为土地唯一的供给方，对土地拥有绝对的话语权。不管是对土地收入的长期依赖，还是为了弥补“引资竞争”中低价出让工业用地的损失，地方官员都有高价出让住宅用地的强烈动机。而土地价格与房价相互依存，双向联动，土地价格节节攀升，导致房价一路飙升，房价上涨进一步带动土地价格的上涨。中国特有的土地制度，使得政府成为垄断土地的唯一供应者，加之财政分权与GDP为标尺绩效考核的双重压力下，地方官员都有以土地换取巨额收入的强烈冲动和取得晋升锦标资格的内在动机，土地财政是影响房价稳控政策实施的阻碍因素。

已有研究基于晋升锦标赛对地方政府行为对房价的影响进行了初步探讨。王斌和高波（2011）通过实证研究发现晋升激励是房价上涨的主要因素，土地财政对房价具有抑制作用。朱英姿和许丹（2013）发现晋升压力促进了城市房价的增长，以GDP为标尺的考核机制激励了地方政府干预房地产市场。郭峰和胡军（2014）基于相同的理论考察了大中城市，得出了与朱英姿和许丹（2013）相同的结论，同时他们分析了官员任期与房价之间的复杂关系。赵凯和刘成坤（2018）同樣考察了大中城市2005-2015年的数据证实地方政府通过“价格”和“政策”的手段调控城市房价，同时探讨了“以地生财”的实现路径。曾国安和耿勇（2019）从“政企合谋”角度研究了35个大中城市市长信息与房价的关系，发现市长对城市房价的上涨具有显著的影响，尤其是本地晋升的市长，作用更加显著。

当前研究从多个角度分析房价高涨的原因，房价变动具有空间联动性，这种联动性说明房价上涨不是单个城市的变动，某个城市房价的上涨对邻近城市房价会起到示范作用。现有研究嫌少分析房价及影响因素空间辐射和示范作用以及城市之间房价影响因素的“示范性效应”或“策略性模仿”过程，且鲜少从官员的角度分析其对房价稳控实施的具体效果以及面临的制约因素。基于此，本文采用空间计量模型，运用2009-2017年105个城市面板数据，分析财政压力和晋升竞争下，官员特征、土地财政对城市住房价格的空间作用及内在机制，有助于理解我国住房价格背后的相关因素的作用。

2 影响机制分析

自1994年分税制改革以后，“吃饭财政”已是常态，“以地生财”成为政府缓解财政压力的无奈之举。政府通过“招拍挂”的方式出让土地，获取高额的土地出让金。由于建设用地供应总量有限，地方政府通过“饿地政策”抬高地价，与此同时，房地产商在高额利润诱导下不断刷新地价新高，“地王”频出，不断高涨的土地价格提高了房地产商开发成本，房地产商将这些成本通过高房价转嫁给消费者，形成政府高价售地——房地产商高价竞拍——地价上涨——房价上涨的恶性循环。学者的研究证实了土地财政对房价的促进作用以及土地财政依赖与房价之间具有相互反馈的作用。

同时，土地出让收入是地方政府基础设施建设投入的主要资金来源，政府出让土地所获得的收入进行基础设施建设，基本建设支出与官员晋升呈正相关。在这个过程中，政府不仅通过出让土地获取财政收入进行基础设施建设，也通过房地产业拉动经济，从而完成GDP为标尺的绩效考核，获取晋升机会。事实上，政府行为是官员行为的外在表现，在民主集中制体制下，政府行为更多地反映地方官员的内在动机，而地方官员干预经济主要受到晋升锦标赛的激励，目前存在这样一种共识，获取晋升机会最有效的方式就是取得较突出的经济效益。房地产业作为地方经济的支柱产业，无论是从财政收入还是经济绩效的角度，较高的房价都符合地方官员对经济效益的追求。除此之外，房地产商有强烈的动机获取优质土地资源，从而加剧了对土地资源的竞争，地方政府也可以获得更高的出让价格和固定资产投资，土地成为地方官员与地产企业联系紧密的关键因素。地方政府可以获得土地收入并促进经济发展，开发商企业可以获得稀缺的土地资源获取高额的利润回报。

地方政府在房价稳控中扮演重要角色，地方政府行为其实是官员动机的体现，而官员的行为又与任期、调任、学历等因素高度相关，地方官员受晋升激励的影响存在异质性。官员越年轻，任期越长，越容易受到晋升竞争的激励影响。Guo（2007）研究发现县级领导的任期太长或者太短都不利于晋升，年龄越大的官员追求的经济目标越低。官员个体的异质性促使其选择不同，基于此，本文认为官员的异质性致使其对房价的行为不同。异地调任和任期较短的官员，其追求土地收入和高房价的动力会增强，而年龄较大、学历相对较低、任期长的官员，晋升激励的作用较弱。

3 城市住房价格空间自相关分析

3.1 各城市住房价格总体格局及演变

为了研究105个城市的住房价格总体和分区域变动趋势，本文分别计算了105个城市总体以及东中西部地区城市住房价格平均值和增长率，如图1所示。从房价均值的总体趋势来看，房价呈增长趋势，先大幅上涨、缓慢上涨再大幅上涨的趋势。2009-2010年房价上涨较快，2008年全球经济危机造成了经济的大萧条，国内房价受到严重影响，金融危机过后房价经历了快速上涨，2011年以后房价上涨幅度减缓，2010年出台的限购令对抑制房价过快上涨产生了滞后作用，2013年国家针对二手房交易的税收政策，对抑制房价上涨起到了一定作用。直到2015年，房价又开始了新一轮上涨，2014年“央五条”政策的出台以及2015年降低首付比例、限购政策放松等一系列政策，刺激了房价快速上涨。分区域来看，住房价格区域差异明显，西部地区住房价格远低于其他地区，而东部地区住房价格远高于其他地区，超出是西部地区房价的一倍。东部与中部房价的变化趋势与总体趋势一致，反映出对政策调控敏感，受到政策调控的影响较大，而西部地区一致呈现较平稳的上涨趋势，受政策调控的影响较小。

从房价的增长率来看，呈现先快速下降、再缓慢下降后小幅波动的趋势。2009年是房价快速增长时期，多数城市增速超过100%，这是2008年经济危机之后房地产市场复苏的表现，房价呈现井喷式上涨。2009-2012年房价增速一直下降，2012年是房价增速的分水岭，之后房价增幅表现出稳中有变、升降交替的走势，这说明政府的调控政策在抑制房价快速上涨中起到了关键作用，但是2016年房价增幅再次出现较大波动，说明住房市场的稳定具有初步性，尚未形成持续平稳趋势。

3.2 空间关联特征

为了研究房价之间是否具有空间关联性，本文计算了2009-2017年房价的Moran's指数，如图2所示。全局Moran's I为正，且P值显著，说明城市住房价格具有空间集聚性，即住房价格比较高的城市聚集在一起，住房价格低的城市聚集在一起。全局Moran's I呈现“W”型走势，2012年为最高值。2009-2012年，全局Moran's I先降后升，主要原因可能是由于东部与中西部地区的房地产市场的分化逐渐拉大导致的。2012年之后Moran's I指数逐渐下降，表明空间集聚性逐渐降低，该时间段内房价主要受地区房价调控政策的影响较大，本地和邻近城市房价的影响减弱。2015年以后，房价管制政策逐步放松，房地产市场管制减弱，房价的空间集聚性增强，Moran's I上升。

从莫兰（Moran）散点图可以看出房价具有局部关联性，如图3、图4所示，莫兰散点图四个象限分别表示高高（HH）、LH （低高）、低低（LL）和高低（HL）聚集。其中，上海、南京、无锡、杭州、寧波等城市始终处于第一象限，表示出自身房价比较高且周边地区房价也很高的集聚特征;长沙、合肥、南昌、太原市、淄博等城市始终位于第二象限，表示邻近高房价城市，但自身房价水平较低;重庆、西安、兰州、西宁、银川等城市始终处于第三象限，说明自身房价水平低，邻近城市得房价水平也不高;处于第四象限的城市北京、天津、成都、济南、武汉等城市属于高低集聚地区，属于自身房价水平较高，周边地区房价水平较低。可以看出，具有房价高溢出效应城市主要集中在东部沿海地区，而西部地区城市表现出低集聚性。这一特征在研究期间具有稳定性，部分城市表现出异质性，比如深圳，从2009年的高低聚集发展到2017年的高高聚集，说明深圳地区高房价对周边地区的房价具有溢出效应，带动周边房价上涨。沈阳、南宁2009年位于第四象限，2017年位于第三象限，反映出这两个城市房价对周边城市房价作用不突出。综上所述，城市房价表现出局部聚集特征，房价的变动除了受邻近城市房价的影响，也会受其他因素的影响，影响房价的具体机制还需要进一步深入分析。

4 数据来源、模型设定与实证分析

4.1 变量选取及数据说明

从官员特征、土地财政的角度分析影响房价的因素，房价数据是商品房住房价格，以住宅销售价格均值作为房价的基准变量。主要解释变量是土地财政和官员任期，土地财政选择土地出让收入作为基准变量，与众多学者的选择一致。对官员任期的收集，按照郭峰和胡军（2004）等的做法，官员任期满6个月按1年算，不足五月不计入数据。由于市委书记调任实际时间都按月份计算，由于官员上任时间存在差异，若官员的上任日期在1-6月，官员仍记录当年，6月以后上任官员记录在下一年的数据中。除此之外，还收集了官员个体数据主要包括市委书记学历、市委书记是否异地调任、市委书记年龄。学历按照官员实际学历进行分类，大专及本科学历记为1，硕士学历为2，博士学历为3，年龄则为样本当年的实际年龄。

除此之外，本文还选择了影响房价的市场供需因素作为控制变量，用住宅用地供应和居住用地地面地价分别反映土地的供给需求情况，当年房地产开发投资总额和城镇居民可支配收入分别反映住宅市场的供给需求情况。前面研究表明房价具有空间关联性特征，仅采用经典的估计方法会出现偏差，无法估量房价的空间相互作用，因此采用空间计量模型进行估计。

本文数据为105个城市2009-2017年的面板数据，数据主要来自于《中国国土资源统计年鉴》《中国国土资源年鉴》以及各省、各市统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报。同时利用人均GDP指数和人均消费者价格指数对人均GDP、住宅用地地面地价水平、商品房住宅价格、当年房地产投资开发总额、城镇居民可支配收入等名义变量调整为实际变量。官员数据主要来自于来自各城市政府网站、人民网地方领导资料库以及公开网站。

4.2 空间模型设定

在财政激励和晋升激励下，官员具有追逐土地收入和高房价的强烈动机，因此本文假设官员特征、土地财政对房价具有重要影响，基于理论分析，本文建立如下模型，为了减少异方差和量纲影响，模型对非比例变量进行对数处理：

lnyit= α+β1lnlfit+β2git+β3lnzit+ρWijyit+μ1Wijlfit+μ2Wijgzit+μ3Wijlnzit+εit                                                （1）

其中，lny表示住房价格;ρWy表示相邻城市住房价格对本城市住房价格的影响，其中W表示空间权重矩阵，表示城市之间的经济地理关系，空间权重本文选择的是空间经济地理矩阵。ρ则表示空间相关系数，X代表解释变量，β为解释变量的系数矩阵;θWx表示相邻城市解释变量由于空间溢出效应对本城市住房价格的影响，θ则表示影响的系数值。α为常数项，μit是随机误差项。

4.3 模型检验结果分析

本文采用Stata15.0进行计量分析，为了确定空间面板模型的具体类型，需要进行空间相关性检验和空间模型选择。首先根据LM和R-LM统计量检验是否满足空间计量关系，检验结果（LM spatial error=310.031，R-LM spatial error=313.578;LM spatial lag=35.718，R-LM spatial lag=30.265） P值均在1%的水平下显著，说明存在显著空间关联性，与前文Morans I检验结果一致，且三种模型都适用。为了进一步检验空间杜宾模型（SDM）是否能简化成SEM或SAR模型，需进行Wald检验和LR统计量检验，检验结果（Wald （SEM）=21.20，Wald （SAR） =31.87;LR （SEM） =25.09，LR （SAR） =16.31） P值显著，表示SDM模型更加适用本文分析，且不能退化为SEM或SAR模型。同时根据hausman检验和效应检验结果P值在1%水平下显著，故选择时间空间双固定的空间杜宾模型。

模型估计的结果，如表1所示。由于计算方式原因致使空间杜宾模型的系数解释力不强，需要解释的是直接效应和间接效应，来观察各因素对房价的空间作用。而空间计量模型只能说明各城市之间的空间关系，不能深入反映各变量对房价的作用，为进一步说明官员特征、土地财政对房价的影响，本文采用两阶段最小二乘法对面板数据进行估计，检验结果见表1。表1中可以看出，土地财政、官员个体特征对房价的作用显著，土地财政对房价有正向促进作用，土地财政收入越高，住房销售价格也越高。任期对房价具有显著的负向作用，说明任期越长，房价稳控效果越好。任期每增加1%，房价将降低0.011%。官员特征对房价的作用也比较显著，其中，异地调任对房价具有显著的正向影响，与曾国安和耿勇（2019）的研究结果相反。官员特征里面年龄跟教育水平对房价的影响不显著，余泳泽和杨晓章等（2017）也发现官员学历对经济发展的作用不明显。其他控制变量住房用地价格、住房用地供应、房地产开发投资额、城镇居民可支配收入均在1%的显著水平下对房价具有促进作用，与学者们的研究一致，说明供需因素是影响房价的重要因素。

在直接效应方面，土地财政、任期、住宅地价、房地产开发投资金额、城镇居民可支配收入对房价具有显著影响，如表2所示。在其他因素不变的条件下，土地财政每增加1%，房价随之增加0.0002%。土地财政促进了房价上涨，与王斌和高波（2011）认为土地财政抑制房价的观点相反。地方官员对土地财政依赖度较强，土地出让价格越高越符合地方官员的期待，房地产商为了保证自己的利益不受损，会将高昂的土地成本转嫁给购房者。任期每增加1%，房价下降0.0042%，这可能是因为地方官员任期越长，其在特定地区的政策一致性比较容易得到保证，房价调控措施的实施效果也更加容易充分发挥出来。住房用地價格对房价具有正向的促进作用，居住用地地价上涨，房地产开发的成本增加，促进房价的直接上涨。房地产开发投资额对房价具有显著的正向作用，房地产开发投资额每增加1%，房价上涨0.074%，房地产开发投资额越高，说明房地产市场利润空间大，开发商的投资积极性高，从而推升房价。同时，城镇居民可支配收入对房价具有促进作用，收入水平增加代表消费者的支付能力上升，需求拉动作用下，带动房价上涨。其中，住宅用地供应对房价的作用不显著，说明住宅价格对房价空间作用效果不明显。

间接效应方面。土地财政对邻近城市的房价具有显著的正向溢出效应，在经济考核目标的作用下，土地财政收入的增加会促进邻近城市采取同样的手段，通过出让土地获取收入，增加开发商拿地成本，促进邻近城市的房价上涨。官员学历对邻近城市房价具有负溢出效应，居民对高学历的官员更加信赖，学历高带来自身人力资本的提高，在竞争晋升中更有优势，而这种优势增加了邻近城市官员的压力，在抑制房价过快上涨的大背景政策下，邻近城市官员积极响应中央政策，加大稳控房价的政策执行力度，增强城市吸引力，促使邻近城市的房价下降。其他的官员特征中，官员任期、年龄和异地调入表现出负向的溢出效应趋势，但在统计学意义上不显著。居住用地地价对房价具有显著的正向溢出作用，招商引资政策为低价出让工业用地，为弥补地价出让工业用地的损失，地方官员会显著提高住房用地价格，居住用地地价大量提升，增加房地产开发成本，房地产商则通过成本转移等策略进一步推升房价，对邻近城市起到了“示范”效应，促进邻近城市房价住宅价格上涨。同时住宅用地供应对邻近城市房价具有正向空间溢出作用，从供需的角度看，增加住宅用地供应，住房价格应该下降。但是土地市场属于寡头垄断，在城市建设用地总量控制的前提下，政府对住宅用地供应有限，土地资源的稀缺性致使开发商疯狂拿地，本地房地产市场热度较高，这种效应会促进邻近城市采取相同的政策手段，从而促进了邻近城市的房价上涨。城镇居民可支配收入对房价具有正向溢出效应，房地产具有较强的保值增值功能，居民收入水平的提高也增加了居民到邻近城市购房的支付能力，购房需求的增加会促使邻近城市居民产生住房供不应求的恐慌，从而刺激邻近城市房地产市场的供需状态。

4.4 异质性检验

地区之间经济发展水平差距较大，考虑到城市之间存在异质性，本文将105个城市分成东部地区、中部地区与西部地区3组做进一步检验，观察不同城市地区土地财政、官员特征对房价的影响有何不同。从表3中可以看出，两阶段最小二乘法的回归的结果跟前文检验结果较一致，土地财政对房价有促进作用，任期持续性对稳控房价有积极影响，居住用地地价、住宅用地供应、房地产开发投资额和城镇居民可支配收入对房价有正向促进作用。但是地区之间存在明显的差异，相比于其他地区，年龄、学历等官员特征在西部地区对房价的作用均比较显著，说明与东中部地区相比，官员特征因素更容易影响西部地区的房价。

根据表4看出，直接效应方面，任期、居住用地地价和房地产开发投资额对房价具有直接效应，除此之外，土地财政对中部地区房价作用更显著。年龄、学历对西部地区房价的作用显著。间接效应方面，东部地区居住用地地价、住宅用地供应和城镇居民可支配收入对房价具有空间溢出效应，中部地区城镇居民可支配收入具有正向溢出效应，西部地区年龄、学历、住宅用地供应和居民可支配收入的空间溢出作用较显著。

可见，影响房价波动的因素在各地区表现出一定的共性，土地财政、官员任期、官员个体特征以及供需因素是影响房价的重要因素。但是地区之间也存在一定的差异，直接效应中，任期对东部和中部地区作用更显著，说明东中部地区，晋升竞争更加激烈。年龄和学历对西部地区作用显著，表明西部地区官员本身的特质受到更多关注。西部城市官员特征的空间溢出效应更加显著，年龄、学历均具有显著的溢出效应，个人特征是官员能否获取晋升资格的关键因素，这种效应在西部地区更加突出，受到其他西部城市官员的密切关注。同时住宅用地供应的正向溢出效应在东部和西部地区显著，说明在城市土地依赖度高，居住用地出让带来的高额收入也使其他城市竞相效仿。

5 结论及政策启示

不断高企的房价背后是诸多因素的共同作用，本文运用2009-2017年105個城市面板数据。从土地财政、官员任期的角度，采用空间杜宾模型，分析了房价难以调控的原因。研究结果表明：（1）房价表现出较强的空间集聚性，集聚性强弱随着时间的推移而发生变化。东部沿海地区城市的房价表现出显著的空间溢出效应，表现为自身房价高且周边地区房价也很高的聚集特征。西部地区城市表现出低聚集性，自身房价低且周边地区房价也很低。（2）土地财政扩张提高了开放商拿地成本，开放商通过成本转移的策略带来了房价上涨。在经济考核目标的作用下，邻近城市也会选择类似的方式，从而影响周边城市的房价。（3）官员特征对房价的影响具有差异性。官员任期越长，在抑制房价增长稳控房价方面具有显著作用，年龄教育水平等特征对房价影响不显著。这种行为存在地区异质性，东中部城市房价受到任期的影响更大，作用更加显著。（4）市场性因素对房价的作用显著，居住用地地价、住宅用地供应、房地产开发投资、城镇居民可支配收入对房价均有正向促进作用，其中居住用地地价、房地产开发投资、城镇居民可支配收入具有正向溢出效应。

实证检验的结果显示房价变化受到诸多因素影响，这些因素在空间层面上表现出显著的辐射和示范效应。一方面土地财政有利于缓解地方政府的财政压力，为地方公共事业建设提供财力支持，特别是经济不发达资源无优势地区，但是这也间接推动了房价成本的提高。另一方面，在经济晋升激励下地方官员被迫追求经济增长，在有限任期内土地财政与高房价带来的巨额收益有助于实现经济考核目标，同时这种行为具有示范带动效应，这也在一定程度上制约房价稳控的力度。

本文分析了影响房价的深层次原因，基于此，从以下几个方面提出建议。首先，降低土地依赖，努力破解“以地生财”困局。深化财政体制改革，严防地方官员行为被土地财政引导，影响房地产市场及由此引发的连锁反应。另一方面要求地方政府提高土地利用集约节约意识，优化土地的供给侧改革，逐渐消除地方对土地出让收入的依赖，为房地产市场及经济运行创造良好的环境。其次，晋升激励机制改革，当前以经济增长为导向的晋升激励促使地方官员的行为具有短期化倾向，改变当前的绩效考核指标，可以通过试点的方式适当增加部分地区民生建设考核比重，对周边地区起到带头示范作用，使地方政府更多的关注民生问题。最后，增加保障性住房的供给，缓解住房供给不足。保障性住房供给既能满足居民的住房需求，也从一定程度缓解房地产市场紧张的供给关系，对稳定社会和谐，促进经济平稳发展具有重要作用。

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