大型体育赛事举办能够提升主办城市的房价吗?——基于2002—2018 年全运会举办城市的准自然实验

于林平，张全飞，马星晨

(1.山东财经大学 学报编辑部，山东 济南 250014；2.山东财经大学 工商管理学院，山东 济南 250014；3.山东财经大学 体育学院，山东 济南 250014)

一、引言

进入21 世纪，随着各国国力不断增强，每年举办的大型体育赛事越来越多，包括很多大规模的跨国体育活动，例如奥运会、冬奥会、亚运会、世界杯以及各种世界锦标赛等。我国也对体育赛事越来越重视，会定期举办大规模的全运会和城运会等，这些大型体育赛事深刻影响着主办城市的发展，对推动城市经济高质量发展具有不可忽视的作用。江小涓指出今后10 年乃至更长时间，中国体育产业将保持快速增长，在国民经济中的比重持续上升，成为支柱产业，并在全球竞争中有出色表现。

大型体育赛事的具体影响可以概括为有形和无形两个方面。在有形影响方面，大型体育赛事会直接推动主办城市的经济增长、投资和消费，增加出口需求和扩大就业，并可能直接影响主办城市的经济总值及产业结构；在无形影响方面，大型体育赛事深刻影响着主办城市的声誉、经济发展环境、开放程度以及国际形象。其中，在有形影响中大型体育赛事对当地房地产市场的影响不容忽视。例如北京自申办奥运会以来，城市房地产价格已经连续7 年以10%以上的速度增长。2007 年，北京奥运会之前，北京房地产的平均开盘价约为每平方米1.6 万元，但奥运会之后就涨到了每平方米3.5 万元。考虑到整个城市资产的潜在价值，这种增长所带来的社会财富的扩张是非常惊人的，远远超过当下价值。虽然体育赛事的举办只是房价上涨原因中的一个，但是大型运动会和房价之间的关系是不言而喻的。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

目前，学术界主要从以下三方面展开大型体育赛事的影响研究:

一是兴建体育设施的影响。Ahlfeldt 和Maennig发现三个体育场馆的建设将对城市空间和周边地区产生积极的影响，有助于贫困街区的振兴，尤其是在半径2 公里以内的区域；陈元欣等也从美国体育场馆的研究中发现，美国体育场馆的新建，可以促进其周边区域的土地使用效能提升、房产增值、人口的数量和质量提升，但这种影响呈现时间具有一定的长期性(滞后性)。

二是体育赛事对举办城市的影响。在城市国际化方面，周美芳等、陈林华和刘东锋认为举办大型国际体育赛事可以提高城市国际关注度，促进城市国际化进程；进一步潘春阳和廖捷研究发现，城市马拉松赛事的举办显著促进了FDI 的流入，并且这种“引资效应”在市场规模较大、政府财力较雄厚的举办城市更为明显。这些外资的流入可以增加用于投资的总体财政资源，缓解潜在的发展瓶颈，如储蓄和外汇短缺。通过缓解这些瓶颈和限制，外商直接投资能够促进当地的资本形成和经济增长。在城市经济发展方面，毛丰付等研究发现，举办大型赛事可促进当地GDP 增长、带动经济结构转型和第三产业发展。具体以马拉松、全运会为例，发现体育比赛有较强的经济、社会促进功能，有利于重塑城市形象，推动城市空间的合理化。而郭伟等也通过研究日本2020 年东京奥运会，发现举办奥运会能够对日本经济结构、经济效应的长期性发展具有积极作用。在城市韧性和民众幸福度方面，苑琳琳和李祥林从研究城市韧性和体育赛事的关系出发，发现城市韧性建设与体育赛事举办具有目标趋同、互为依据、互相渗透的关系，体育赛事举办与城市韧性建设的融合发展，能够有效提高资源利用效率及各部门协调与配合能力。王智慧分别在奥运会举办前、后对北京市居民进行调查，发现奥运会有效提升了北京市民的幸福指数。黄颖等进一步深入剖析了大型体育赛事影响举办地居民主观幸福感的机制路径。

三是对举办城市的房地产发展趋势和住宅价格的影响。在房产价格方面，Kontokosta通过研究发现，奥运会对主办城市的房价影响有负面效应和正面效应。Kavetsos通过特征价格模型，计算了伦敦2012 年奥运会中标对当地房价的影响。杨建荣运用事件研究的方法对1994—2010 年的世界杯及奥运会赛事的有关住房价格数据分析表明:世界杯对住房资产的影响比奥运会对住房资产的影响大，并且世界杯对住房的累积平均异常收益影响是正的，而奥运会对该项影响是负的。在进一步分析房价变动具体原因方面，与大部分文献认为体育赛事促进房价的观点不同，姚永玲和汤学兵通过数据分析认为，中国正处于快速城市化阶段，城市人口的快速增长将对住房产生巨大需求，奥运因素仅是强化了宏观经济周期影响房地产价格的波动幅度，而不会改变其周期波动的趋势。

通过梳理以往文献发现，国内和国外学者很少有关于大型体育赛事尤其是全运会对房价影响的文献，而大多数相关研究都集中在大型体育赛事对城市经济和房地产市场的影响上。在研究初期，为了说明大型体育赛事也是影响住房价格的重要因素以及预测举办前后的房价走势，许多学者从理论和实践相结合的角度，探讨了大型体育赛事对房价的影响。随着研究的深入，部分学者开始使用价格特征模型、双重差分模型等计算大型赛事对房价的定量影响。但是在之前的研究中还存在一些不足。例如，国外专家已经对大型体育赛事对主办城市房价的影响进行了多次实证分析，并且得出了这种影响的大小，由此提出了与之对应的政策建议。但是，很少有学者详细探究大型体育赛事对房价的影响机制是什么。另外，中国的国家形势和经济发展模式也不一样，国外的一些研究结论和经验可能不适用于中国这个大环境下。总之，大型体育赛事对房价的影响和具体机制有待进一步研究。

(二)研究假设

举办大型体育赛事的积极意义不仅直接刺激城市经济和城市空间结构，而且对城市功能、生态环境、竞争力以及其他方面都有着深远的影响。因此，国际上的共识是大型体育赛事有利于推进城市发展。中国经济建设正处于快速发展时期，随着国家经济政策和投资结构的调整，城市化进程加快，为中国房地产市场提供了前所未有的发展契机。任何一个城市或地区的房地产市场的巨大波动都会影响到整个国家的经济发展，在这样的经济环境下，大型比赛对主办城市房价的影响会更大。另外，李海等、师博和任保平都认为全运会有较强的经济、社会促进功能。基于以上分析，本文提出有待检验的假设1:

H1:全运会的举办对主办城市的房价有正相关的作用，能够推动城市房价增长。

根据经济学原理，在其他条件不变的情况下，如果商品房的供给增加，会使得房价下降。因此，与房屋密切相关的土地是影响房价的重要因素，如果土地供给成本增大，会导致房价上涨。宫汝凯研究表明，我国地价和地方政府的土地财政规模对各城镇房价具有显著的正向影响。并且梁云芳和高铁梅发现各类供给因素中，土地交易价格的变动，对住宅价格的变动有较大的同向影响。基于此，本文提出有待检验的假设2:

H2:全运会的举办提高了土地价格，进而导致了房价的上涨。

根据经济的需求法则:在其他条件不变的情况下，市场上需求量的增加，会引起均衡价格上涨。而房地产市场的需求主要受潜在住房消费者的数量影响，如果城市总人口增加，则潜在住房消费者数量增加，导致房价上涨。况伟大通过实证分析发现，人口增长较快的城市其房价增长也较快。李嘉楠等发现外来人口占比更高的城市房价更高。基于此，本文提出有待检验的假设3:

H3:全运会的举办增加了城市人口数量，进而导致了房价的上涨。

消费者购买房屋的关键在于房屋所在城市的宜居程度，主要是取决于城市的基建水平。一个城市的基建水平越高，那么它的城市基础设施建设越完善，城市配套建设越成熟，对于消费者的吸引力也就越大。许光建等研究认为，城市基础设施、教育、医疗卫生等公共服务的投入在一定程度上和房价呈正向变动关系，基础设施等支出在一定程度上决定着房价的变化。基于此，本文提出有待检验的假设4:

H4:全运会的举办提高了基础设施建设支出，进而导致了房价的上涨。

三、数据来源和研究设计

(一)样本选择

首先，在房屋销售价格方面，本文选择地级市商品住宅房屋价格作为初始样本。其次，确定样本观测时间为2002—2018 年，获得由289 个城市组成的4 569 个样本。最终利用所选取的2002—2018 年地级市房价的面板数据进行实证研究，数据主要来源于CEIC 和国泰安。

(二)变量定义

1.房价()

首先，为了剔除物价变动对房价的影响，本文使用省级CPI 指数对地级市房价进行平减，其中省级CPI 指数以2002 年为基期。然后对平减后的房价进行百分比处理(除以100，减小回归系数)。

2.全运会举办()

借鉴李启航等双重差分处理方法，首先分别生成对照组和实验组，然后利用全运会发生时间生成发生前后的虚拟变量，最终两者进行交互生成双重差分解释变量。

3.居民收入(ln)

借鉴梁云芳和高铁梅的研究，用人均GDP 代表居民收入，并取对数处理。

4.市场交易量(ln)

用每年各市商品房销售面积代替，并取对数处理。

此外，借鉴已有研究，本文另外选择了地级市GDP(ln)、市场交易额(ln)、社会固定资产再生水平(ln)、环境治理水平(ln)作为控制变量。各变量处理方法见表1。

表1 变量说明及处理

(三)计量模型

为了检验全运会举办城市房价影响，可以通过比较举办城市前后房价的变化，以此来判断全运会举办是否对房价有促进作用。但是单差分法得出的结论可能是不准确的，因为还有其他因素会影响地区房价。这些因素无疑都会对地区房价上涨或下跌产生重要的作用，并最终影响评价结果。而运用单差分法时不能将这种差异考虑在内，从而可能高估全运会对举办地房价增长的作用，因此运用双重差分方法来评价全运会举办对城市房价增长的作用更为科学。

在本文的时间区间中，截至2018 年先后举办了4 次全运会，分别是第十届全运会、第十一届全运会、第十二届全运会和第十三届全运会，这为我们提供了一个良好的“准自然实验”来采用双重差分方法。具体来说，样本中南京市、济南市、沈阳市、天津市4 个地区就构成了实验组，其余构成对照组。通过构建双向固定效应和聚类稳健标准误模型，检验全运会对举办地房价增长的净效应，见式(1):

其中，Y是被解释变量，和表示第个城市和第年，是模型常数项，policy是双重差分，是一系列地级市层面的控制变量，γ是时间固定效应， μ是城市个体固定效应， ε表示残差项。在式(1)中，是核心估计系数，表示全运会对主办城市房价的净影响。如果为正，说明全运会举办有利于主办城市房价提高，反之，则存在抑制作用。

四、实证检验与结果分析

(一)变量描述性统计

本文主要变量的描述性统计见表2，可知无异常值的出现。核心被解释变量是房价，标准差21.44，说明不同地区的房价差距较大。不同地区的GDP、固定资产投资额等差距较大。

表2 主要变量描述性统计

(二)基准回归结果

根据式(1)，将全运会举办对城市房价的影响进行面板数据时间和城市个体双重固定效应模型估计，并且聚类标准误到城市层面，全运会举办的基准模型估计结果如表3 所示，随着ln、ln、ln和ln控制变量的添加，t 值逐渐增大，添加最后一个控制变量后，结果在1%的水平下显著为正，即全运会确实显著促进了举办城市房价的增长，H1 成立。

表3 基准回归结果

(三)稳健性检验

1.平行趋势检验

双重差分最重要的部分就是平行趋势检验，即实验组和对照组在政策发生之前必须是没有差异的，如果不能通过平行趋势检验，其双重差分也就失去了意义。基于此，我们设置了平行趋势假设检验，分析政策发生之前和政策发生之后实验组和对照组的差异。基本思路为:第一，生成时间变量，即距离政策发生之时的时间长度，发生之前长度为负，发生之后长度为正；第二，生成实验组，分别将不同时间长度并且举办全运会的城市设置为1，其他为0，生成了几个实验组变量；第三，对实验组变量进行基准回归，提取每一年的回归系数，并生成如图1 所示图像。横轴表示全运会举办的前后年份，0 代表全运会开办时间，纵轴代表各期回归系数百分比，虚线代表95%置信区间，实线代表回归系数百分比。由图1 可知，在95%的置信水平下，对照组和实验组在全运会举办之前没有显著差异，满足双重差分平行性假设。

图1 平行趋势假设检验

2.倾向得分匹配——双重差分(PSM-DID)估计

基准模型回归中，考虑到可能存在人为主观选择所导致的评估偏误，也为了克服举办全运会的城市与其他城市在变动趋势上的系统性差异，本文选用倾向得分匹配双重差分方法来降低估计偏误，对基准模型的回归结果进行稳健性检验。借鉴张治栋和赵必武做法:首先，利用Logit 模型计算出样本城市的倾向得分值；其次，根据倾向得分值利用PSM 方法寻找到与实验组相近的对照组城市；最后，利用双重差分法进行回归估计。剔除不符合匹配条件样本后，具体结果见表4。可以看出，对房价的正向效应仍然显著，与基准模型的回归结果相比较，可以看出回归系数以及显著性没有明显变化，进一步验证了基准模型回归结果的稳健性。

表4 PSM-DID 估计结果

3.安慰剂检验

在理想情况下，当我们的政策不受不可观测因素的影响，即政策完全外生时，利用OLS 估计可以得到系数的一致估计量1 。但是，在现实生活中，我们的政策会受到各种可观测因素和不可观测因素的影响，而我们又无法穷尽所有的控制变量，从而导致结果可能有偏差。当直接手段不可取时，为了验证基准回归结果的稳健性，我们只能通过间接手段。本文借鉴周茂等，随机生成解释变量进行700 次回归，估计系数的核密度分布图如图2 所示。其中，垂直虚线是正确的回归系数2.57，水平虚线是显著性水平10%。结果表明，估计系数分布在零的附近，且服从正态分布，垂直虚线其右侧面积约为0.049，说明随机生成解释变量在95%的置信水平下对于房价没有任何影响，并且P 值大部分大于0.1，即在10%的水平上不显著，符合安慰剂检验的预期。

图2 核密度分布图

4.剔除样本回归

表5 剔除样本回归结果

5.高维固定效应

为了进一步严格控制遗漏变量带来的全运会举办和城市房价的虚假关联，本文在现有城市个体固定效应和时间固定效应的基础上，采用高维固定效应模型进行稳健性检验。在模型中又进一步控制了城市和时间的交互项，估计全运会的举办对城市房价的影响，添加交互固定效应，将单个值删除后，回归结果见表6。回归结果在1%水平下显著呈现正向作用，即全运会提高了城市的房价。

表6 高维固定效应

(四)异质性分析

1.行政等级异质性

表7 第(2)～(4)列，报告了城市行政级别不同，全运会举办对城市房价的影响不同。结果表明，全运会的举办对非直辖市有显著的促进作用，而对直辖市则没有显著影响。其可能原因是，中央政府直接控制直辖市，其在全国政治、经济、文化等各个领域都发挥着重要作用。因此政府对于房地产的行业监管比较严格，房价不易出现较大变动。

表7 直辖市和非直辖市异质性分析

2.地理区域异质性

表8 南方城市和北方城市异质性分析

(五)机制分析

本文基于供求关系视角，探讨全运会对主办城市房价影响的机制路径。具体机制路径见图3。从供给因素分析，土地是重要的供给要素，土地价格的变化将直接影响到房价的变化；从需求因素分析，人口数量是不可忽略的因素，房屋的生产是以人为中心的，人才是最终的消费者，人口数量的变化无疑与房价息息相关；从基建因素分析，政府大力开展基础设施建设，增加了城市的宜居性，无形之中提高了住宅的附加价值，潜在增加了消费者对房屋的消费欲望，增大了消费者需求，影响了房价的变化。

图3 全运会举办影响房价的机制路径

1.供给因素

全运会的举办提高了土地价格，进而导致了房价的上涨。为了验证假设，我们构建了以下模型，见式(2):

其中，Land表示城市在时的土地价格，土地价格数据来源于CEIC。剔除缺失样本后，式(2)回归估计结果见表9。结果表明，全运会的举办提高了土地价格，导致了房价的上涨。随着一系列控制变量的加入，将标准误聚类到城市层面，相关系数一直稳定在正向结果，H2 成立。

表9 土地价格对全运会的回归估计结果

2.需求因素

全运会举办增加了城市的人口数量，进而导致了城市房价的上涨。为了验证以上假设，我们构建了以下模型，见式(3):

其中People表示城市在时的人口数量，人口数量数据来源于国泰安，式(3)回归估计结果见表10。结果表明，全运会的举办增加了人口数量，导致了房价的上涨。随着一系列控制变量和固定效应的加入，将标准误聚类到城市层面，相关系数一直稳定在正向结果，H3 成立。

表10 人口数量对全运会的回归估计结果

续表10

全运会举办增大了城市的基础设施建设支出，进而导致了城市房价的上涨。为了验证所提假设，本文构建以下模型，见式(4):

本文利用基础设施建设支出衡量城市的基建水平，其中Jctz表示城市在时的城市基础设施建设支出，数据来源于2002—2018 年《中国城市统计年鉴》。式(4)的回归结果见表11，结果表明，全运会的举办增加了基础设施建设投资额，其有利于城市基础设施的不断完善，使得城市的形象越来越好，进而会导致房价的上涨。随着一系列控制变量的加入，最后将标准误聚类到城市层面，相关系数一直稳定在正向结果，H4 成立。

表11 基础设施建设支出对全运会的回归估计结果

五、结论与建议

(一)研究结论

本文利用所选取的2002—2018 年地级市房价的面板数据进行实证研究，通过对地级市房价、地区生产总值和固定资产投资额等的分析发现:(1)全运会的举办对主办城市的房价有正相关的作用，能够推动地区房价增长。(2)城市土地面积总是相对有限，人员的净流入增加了土地资源的稀缺性，导致供应商的地价上涨，进而导致了房价的上涨。(3)全运会的举办吸引了大量的人口，促进了人员的流入，从而增大了对住房的需求，引起了房价上涨。(4)全运会的举办促使政府增大了基础设施建设的投资，进一步提高了城市的宜居性，增大了消费者在城市居住的附加价值，消费者对房屋的需求扩大。

(二)政策建议

第一，合理控制土地价格。土地价格对于房价有着显著的正向相关性，全运会在一定程度上推动了土地价格的上涨，但土地价格的恶性上涨极大地损害了人们的利益。因此，政府应该有调控的规制土地价格上涨，设置土地合理的上限价格。政府不仅要确保必要的财政收入，还要平衡利益相关者之间的关系，推动住宅商贸用地供给由“价格优先”转变为促进市场互补、土地利用、保障民生的多功能经营目标。

第二，留住人才，稳定房价。习近平总书记指出“发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力”。全运会的举办为城市带来了大量的人口，把其中的人才留住是地方城市进一步发展的契机。针对此，地方政府应进一步提高人才优惠措施。首先，进一步放宽落户条件，针对不同人才设置不同的优惠条件，让人才“居有定所”；其次，针对愿意留下来的人才提供各种补贴，如购房补贴、税收减免、科研补助等，让人才“居有保障”；最后，为人才的配偶、子女等亲属提供良好的居住环境和教育环境等，让人才“居无顾虑”。然而，引进人才不是目的，凝聚智慧，建设城市是目标，留住人才，用好人才是关键。地方城市要结合自身优势，“栽好梧桐树，引来金凤凰”，充分发挥人才的最大价值，借助人才合理规划住宅建设，稳定房价，更加健康有序的推动城市发展。

第三，增加基础设施建设投入。城市的基础设施建设投资与民生息息相关，在当前国家对民生越来越重视的背景下，地方政府应该进一步增大对教育、交通、卫生等公共服务基础设施的投资，打造新时代宜居型城市，改革城市形象，提高消费者对城市住宅的投资信心。改革开放以来，沿海地区经济不断发展，一条重要的经验就是进行大规模的社会基础设施建设。完善的基础设施不仅有利于吸引人才落户，更有利于突破城市发展瓶颈，抵消房价上涨的危害，促进城市经济发展。