劉欣+柯善淦

摘要：為了探究武漢城市群商品房價(jià)格的變化規(guī)律及其價(jià)格的決定因素，促進(jìn)武漢城市群一體化建設(shè)。通過一般OLS模型初步確定商品房價(jià)格的主要影響因素，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用ESDA分析各地市之間是否存在顯著的空間差異，運(yùn)用空間杜賓模型分析空間因素影響下的商品房價(jià)格核心影響要素是土地價(jià)格和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并提出對應(yīng)措施。

關(guān)鍵詞：武漢城市群，商品房價(jià)格，ESDA，空間杜賓模型

中圖分類號：F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號：1001-9138-（2017）11-0003-10 收稿日期：2017-09-21

1 引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”階段，經(jīng)濟(jì)增長模式正面臨由要素粗放型驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的重要機(jī)遇期。新常態(tài)經(jīng)濟(jì)的目的是滿足人民日益增長的物質(zhì)文化需求，增強(qiáng)國民幸福感。而在當(dāng)前階段，房價(jià)是否合理，是否“居有其所”成為衡量居民是否幸福的重要指標(biāo)。因此，深刻理解影響房價(jià)的核心要素成為房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控，增強(qiáng)新常態(tài)下居民幸福感的重要方式。

既有文獻(xiàn)從價(jià)格預(yù)期、土地價(jià)格、信貸市場、利率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民收入、建設(shè)成本等多角度房價(jià)的影響因素進(jìn)行了全面分析。價(jià)格預(yù)期：況偉大（2010）對中國35個(gè)大中城市1996-2007年數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，預(yù)期對中國城市房價(jià)波動(dòng)的確具有較強(qiáng)解釋力。任榮榮（2008）對1999-2005年間35個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)分析得出，預(yù)期的重要作用在房價(jià)較高的城市表現(xiàn)最為突出，“未來價(jià)格會(huì)高漲”的預(yù)期會(huì)使居民對住房的需求過度膨脹。聶名華（2015）運(yùn)用面板門限模型基礎(chǔ)研究則發(fā)現(xiàn)，不同經(jīng)濟(jì)水平下預(yù)期對房價(jià)的影響具有非線性特征；適應(yīng)型預(yù)期對房價(jià)影響隨居民收入增長呈U型變化，不確定預(yù)期對房價(jià)影響隨收入增長率的上升而下降。土地價(jià)格：關(guān)于地價(jià)與房價(jià)的關(guān)系，國內(nèi)形成了多種方向不同的觀點(diǎn)，主要分為：地價(jià)決定房價(jià)、房價(jià)決定地價(jià)、房價(jià)地價(jià)關(guān)系不定論。嚴(yán)金海、劉琳采用四象限模型、格蘭杰因果檢驗(yàn)和誤差修正模型等分析方法研究得出，短期內(nèi)房價(jià)決定地價(jià)，長期內(nèi)二者互相影響。信貸規(guī)模：多數(shù)學(xué)者認(rèn)為銀行信貸與房價(jià)顯著正相關(guān)。陳志英（2013）利用格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)等方法分析得出，房地產(chǎn)信貸規(guī)模變動(dòng)是房價(jià)變動(dòng)的格蘭杰原因，金融過度支持是我國房價(jià)上漲的重要原因。鄧宏乾、高鐵梅等運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)法進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)我國住房有很強(qiáng)的投資屬性，住房信貸擴(kuò)張對房價(jià)上漲有促進(jìn)作用；信貸規(guī)模對東、西部地區(qū)影響都較大，而中部地區(qū)更多依賴于本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及需求因素，受信貸規(guī)模影響較小。利率：學(xué)者關(guān)于利率與房價(jià)關(guān)系的看法多數(shù)較為辯證。孔煜（2007）認(rèn)為，持續(xù)低利率在一定程度上是我國房價(jià)上漲的原因，但敏感程度較小，持續(xù)低利率引起的投機(jī)因素之影響不容忽視。余華義等通過理論分析認(rèn)為利率變化會(huì)同時(shí)對房屋供給與需求產(chǎn)生影響，房價(jià)變化取決于兩種影響的強(qiáng)弱比，中國近年來較低的實(shí)際利率刺激了房價(jià)上漲。經(jīng)濟(jì)基本面：研究者對此產(chǎn)生了三種不同觀點(diǎn)。第一種認(rèn)為有顯著影響，如段忠東（2007）綜合運(yùn)用相關(guān)性分析、協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解等實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，房價(jià)與產(chǎn)出之間存在正反饋?zhàn)饔脵C(jī)制，產(chǎn)出無論是短期還是長期都能顯著正向影響房價(jià)。第二種認(rèn)為沒有較大影響，如余華義（2010）發(fā)現(xiàn)，中國特殊的房地產(chǎn)政策導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)基本面對房價(jià)不具有穩(wěn)定的解釋關(guān)系。沈悅（2004）運(yùn)用混合樣本回歸以及添加城市、年度啞變量等分析方法研究發(fā)現(xiàn)，1998年以后經(jīng)濟(jì)基本面已經(jīng)無法很好的解釋各城市住宅價(jià)格的增長。第三種認(rèn)為該因素存在負(fù)影響，如孟慶斌（2014）將購房者、房產(chǎn)商與中央銀行納入統(tǒng)一模型研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增速提高雖在短期推高房價(jià)，但社會(huì)不滿會(huì)促使政府出臺(tái)政策抑制房價(jià)，反而使房價(jià)漲速變慢。居民收入：研究普遍認(rèn)為，人均可支配收入的增長與房價(jià)增長之間存在正相關(guān)關(guān)系。屠家華（2005）采用單位根檢驗(yàn)、EG兩步法和VAR模型對上海房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，人均可支配收入是中房上海綜合指數(shù)變動(dòng)的主要因素之一。蘇亞莉（2011）建立雙彈性面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證研究表明，城鎮(zhèn)居民可支配收入以及居民年末儲(chǔ)蓄額的增加會(huì)使房地產(chǎn)價(jià)格顯著上漲。商品房建設(shè)成本：呂品（2009）通過統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)量分析對生產(chǎn)成本構(gòu)成與房價(jià)的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)建筑成本的升高由生產(chǎn)要素市場和建筑品質(zhì)發(fā)展趨勢所決定，而房價(jià)增長在長期受到建筑成本提高的影響。鄒至莊（2010）從耐用消費(fèi)品需求與供給的標(biāo)準(zhǔn)理論出發(fā)，在聯(lián)立方程框架下估計(jì)城鎮(zhèn)住房的需求與供給方程，發(fā)現(xiàn)建筑成本的變化與人均收入變化一起決定了房價(jià)的整體趨勢。

武漢城市群，又稱武漢“1+8”城市圈、“大武漢都會(huì)圈”，是指以中部最大城市武漢為圓心，覆蓋黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、仙桃、潛江、天門等周邊8個(gè)大中型城市所組成的城市群。武漢為城市圈中心城市，黃石為城市圈副中心城市。武漢城市圈的建設(shè)，涉及工業(yè)、交通、教育、金融、旅游等諸多領(lǐng)域。面積不到湖北省三分之一的武漢城市圈，集中了全省一半以上的人口、六成以上的GDP總量，是中國中部最大的城市組團(tuán)之一。它不僅是湖北經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域，也是中部崛起的重要戰(zhàn)略支點(diǎn)，是武漢重返國家中心城市的重要舉措。武漢城市群作為我國十三五期間《長江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》的重要區(qū)域，肩負(fù)著經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，讓居民共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的重要使命。在武漢城市群處于快速城市化過程中，房地產(chǎn)市場特別是房價(jià)對武漢城市群的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。因此，本文通過2000-2014年武漢城市群9個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，建立計(jì)量模型，分析影響房價(jià)的核心因素；并運(yùn)用ESDA和空間杜賓模型，將空間要素引入計(jì)量模型，更精確分析房價(jià)的影響要素。

2 研究方法

2.1 ESDA

探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）旨在揭示對象的空間分布，識(shí)別非典型空間位置（空間離群點(diǎn)），發(fā)現(xiàn)空間關(guān)聯(lián)模式，提出不同空間體制及其他形式的空間不穩(wěn)定性。ESDA的核心內(nèi)容是通過全局空間自相關(guān)分析和局域空間自相關(guān)分析對空間關(guān)聯(lián)模式（趨同或異質(zhì)）進(jìn)行度量與檢驗(yàn)，其中全局指標(biāo)反映的是某種屬性值在整個(gè)研究區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)模式，而局域指標(biāo)用于反映一個(gè)區(qū)域單元上的某種屬性值與鄰近區(qū)域單元上同一屬性值的相關(guān)程度。全局Morans I 統(tǒng)計(jì)量是一種總體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，僅反映在研究區(qū)域內(nèi)，相似屬性的平均聚集程度。當(dāng)需要進(jìn)一步識(shí)別不同類型的空間聚集模式，即是高值單元的聚集或是低值單元的聚集；哪個(gè)單元對于全局空間自相關(guān)的貢獻(xiàn)更大；以及在多大程度上空間自相關(guān)的全局評估掩蓋了反常的局部狀況或小范圍的局部不穩(wěn)定性時(shí)，就必須應(yīng)用局部空間自相關(guān)分析。其計(jì)算公式如下：endprint

式中，N表示研究區(qū)域的空間單元數(shù)量，wij表示空間權(quán)重，xi和xj分別是空間i和j的屬性，是屬性的平均值。Moran's I 的取值范圍為[-1，1]，值越接近于1表明空間正相關(guān)性越強(qiáng)（相似的屬性集聚在一起，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰）；值越接近于-1表明空間負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)（相異的屬性集聚在一起，即高值與低值相鄰、低值與高值相鄰）；值等于0，表明空間單元屬性呈隨機(jī)分布，不存在空間自相關(guān)性。

LISA是用來進(jìn)一步衡量觀測單元屬性和其周邊單元之間相近（正相關(guān)）或差異（負(fù)相關(guān)）程度及其顯著性的重要指標(biāo)，優(yōu)勢在于可對每個(gè)觀測單元周圍的局部空間集聚的顯著性進(jìn)行評估，揭示對全局聯(lián)系影響較大的單元。

2.2 空間杜賓模型

2.2.1 空間權(quán)重矩陣的選擇

計(jì)量模型進(jìn)行空間分析時(shí)需要構(gòu)建空間權(quán)重W來表達(dá)區(qū)域范圍內(nèi)各個(gè)城市之間在空間位置上的臨近關(guān)系。主要有兩種策略，二進(jìn)制策略：某個(gè)要素要么是鄰域-1，要么不是-0。例如：固定距離、K最近鄰域、Delaunay三角測量、鄰接或空間、時(shí)間窗口；權(quán)重策略：鄰近要素有不同量級的影響，并通過計(jì)算權(quán)重來反映該變化。例如：反距離或無差別的區(qū)域。本文采用較為簡便的二進(jìn)制策略。

2.2.2 空間杜賓模型與空間溢出效應(yīng)

當(dāng)對區(qū)域樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行空間回歸建模的時(shí)候，由于普通最小二乘回歸模型的擾動(dòng)項(xiàng)中存在空間相關(guān)性以及處理區(qū)域樣本數(shù)據(jù)時(shí)，一些模型中的解釋變量的協(xié)方差不為零對的解釋變量容易被忽略掉，因此需要使用空間杜賓模型（SDM）?？臻g計(jì)量模型主要分為空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）。Anselin還引入了空間杜賓模型（SDM），相比前者，這一類模型刻畫了解釋變量之間的空間關(guān)系及相互作用。空間杜賓模型（SDM）實(shí)質(zhì)上是加入了空間滯后變量而增強(qiáng)了的SAR模型，即：

式中是一個(gè)可變的解釋變量矩陣，是用以度量相鄰區(qū)域的解釋變量對因變量y的邊際影響的參數(shù)向量，所得到的是反映相鄰區(qū)域平均觀測值的空間滯后解釋變量。

空間回歸模型能夠深入探究不同地區(qū)觀察值之間復(fù)雜的空間依賴關(guān)系，對參數(shù)的估計(jì)包含了關(guān)于研究地區(qū)之間關(guān)系的信息。任何一個(gè)地區(qū)解釋變量的改變將會(huì)影響該地區(qū)本身，我們可稱之為直接效應(yīng)，在影響該地區(qū)本身的同時(shí)也會(huì)潛在地影響其他地區(qū)，稱之為間接效應(yīng)（溢出效應(yīng)）?？臻g回歸模型通過將鄰近區(qū)域信息引入而擴(kuò)展了信息集合。根據(jù)James Lesage等的研究結(jié)論，由于SDM模型中引入了和WX考慮了其他地區(qū)的因變量及解釋，因此可以得出SDM模型中存在著一個(gè)地區(qū)解釋變量的變化會(huì)潛在地影響其他地區(qū)因變量的邏輯結(jié)論。對于直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的計(jì)算方法，Lesage采用了以下計(jì)算公式：

3 模型框架

3.1 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)前文文獻(xiàn)分析，本文的研究目的在于分析影響武漢城市群房價(jià)的核心因素，并進(jìn)一步通過ESDA-GWR分析框架，分析引入空間地理因素后，影響武漢城市群房價(jià)的要素。因此，本文首先設(shè)定一般OLS模型如下：

式（7）中，表示i市地t年的房地產(chǎn)平均價(jià)格，表示常數(shù)，表示影響房地產(chǎn)價(jià)格的核心要素集，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。根據(jù)以上文獻(xiàn)分析，Z變量集中包括的變量包括X1：GDP，X2：GDP增長率（gdp_growth），X3：土地價(jià)格（land_price），X4：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（industrial_structure），X5：居住用地面積（residential_land），X6：利率（interest_rate），X7：可支配收入（diposable_income），X8：人口自然增長率（population_growth）。

本文應(yīng)用Eviews8.0軟件來估計(jì)面板數(shù)據(jù)回歸模型。根據(jù)面板數(shù)據(jù)的特征，在回歸模型設(shè)定的有效性上，本文需要檢驗(yàn)混合估計(jì)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的有效性。根據(jù)Baltagi和Woodridge等人的研究可知，對于混合估計(jì)模型和固定效應(yīng)模型，可以使用F檢驗(yàn)來判別其有效性；對于混合模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，可以使用LM檢驗(yàn)判別其有效性；對于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，用Hausman檢驗(yàn)來判斷其適用性。一般在面板數(shù)據(jù)形式的選擇方法上，學(xué)者們先采用F檢驗(yàn)決定選用混合模型還是固定效應(yīng)模型，然后用Hausman確定應(yīng)該選用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。本文進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)，F(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果表明（P=0.0000），在混合回歸和固定回歸之間應(yīng)該選擇固定回歸，本文最終選擇固定效應(yīng)模型如表1所示。

OLS回歸結(jié)果顯示，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）與房價(jià)在95%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.1327；經(jīng)濟(jì)增長速度（GDP增長率）與房價(jià)在99%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.0792；土地價(jià)格與房價(jià)在99%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.5466，說明在武漢城市群當(dāng)前背景下，房地產(chǎn)價(jià)格主要受到土地價(jià)格的影響；二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）與房地產(chǎn)價(jià)格在90%置信度水平無顯著關(guān)系；已有居住面積與房地產(chǎn)價(jià)格在99%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.2769；利率與房地產(chǎn)價(jià)格在99%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為-0.0387，說明利率越高，房地產(chǎn)價(jià)格越低，這可以從高利率導(dǎo)致房地產(chǎn)部門和消費(fèi)者購房成本提高，導(dǎo)致消費(fèi)需求得到抑制的角度加以解釋；居民可支配收入與房價(jià)在99%置信度顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.2342；人口自然增長率與房地產(chǎn)價(jià)格在90%置信度下不顯著，這可能與人口增長對房地產(chǎn)價(jià)格的影響存在一定的時(shí)間滯后性有關(guān)。

基于ESDA方法，對武漢城市群2000年和2015年進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析，分別計(jì)算武漢城市群該年度房價(jià)的莫蘭指數(shù)（Morans I）并進(jìn)行LISA分析，如表2所示。結(jié)果證明武漢城市群房價(jià)存在顯著地空間異質(zhì)性。2000年Morans I為0.2066，2015年Morans I為0.3142，說明房價(jià)的集聚性有增強(qiáng)趨勢。endprint

確定SAR或SEM哪個(gè)模型更合適時(shí)需要采用非空間面板數(shù)據(jù)模型且使用拉格朗日乘數(shù)（LM）對其結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)如表2所示。在上述空間效應(yīng)面板的基礎(chǔ)上，需要計(jì)算LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量以判斷SAR或者SEM模型是否能夠更合理擬合樣本數(shù)據(jù)特征。值得注意的是，控件交互項(xiàng)式的LM檢驗(yàn)應(yīng)該在固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上求得，而且時(shí)間固定效應(yīng)和空間固定效應(yīng)并不一定存在，所以需要在混合估計(jì)模型、空間固定效應(yīng)模型、時(shí)間固定效應(yīng)模型以及空間和時(shí)間雙固定效應(yīng)模型中的基礎(chǔ)上分別進(jìn)行LM統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)。我們可知當(dāng)采用傳統(tǒng)的LM檢驗(yàn)和穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)時(shí)，時(shí)間固定效應(yīng)的四個(gè)結(jié)果均拒絕了分別在5%和1%的顯著水平上沒有空間被解釋變量的原假設(shè)和沒有空間自相關(guān)誤差項(xiàng)的原假設(shè)。這表明SLM和SEM兩個(gè)模型同時(shí)成立。接下來應(yīng)該判定SLM、SEM與SDM模型之間的關(guān)系，根據(jù)J.PaulElhorst的提議，可以依據(jù)假設(shè)H01：θ=0和H0：θ+：ρβ=0進(jìn)行判斷。第一個(gè)假設(shè)用來檢驗(yàn)SDM模型能否簡化為SLM模型，第二個(gè)假設(shè)用來檢驗(yàn)SDM模型能否簡化為SEM模型。根據(jù)表3，空間滯后和空間誤差的Wald和LR檢驗(yàn)?zāi)芫芙^SDM模型能簡化SLM和SEM模型的假設(shè)。這說明，我們必須拒絕空間誤差模型和空間滯后模型而采用空間杜賓模型。

因此，根據(jù)式7可以構(gòu)建如下所示的SDM模型：

3.2 研究結(jié)果

表4顯示了武漢城市群房地產(chǎn)價(jià)格空間杜賓模型檢驗(yàn)結(jié)果。宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）與房價(jià)在99%置信度下顯著相關(guān)，總效應(yīng)為0.296，直接效應(yīng)為0.3151，溢出效應(yīng)為-0.0195；經(jīng)濟(jì)增長速度（GDP增長率）與房價(jià)在99%置信度下顯著相關(guān)，總效應(yīng)為0.044，直接效應(yīng)為0.0836，溢出效應(yīng)為-0.04；土地價(jià)格與房價(jià)在99%置信度下顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.5021，直接效應(yīng)為0.5322，溢出效應(yīng)為-0.0301，說明在武漢城市群當(dāng)前背景下，再次證明房地產(chǎn)價(jià)格主要受到土地價(jià)格的影響；二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）與房地產(chǎn)價(jià)格在90%置信度水平具有顯著關(guān)系，總效應(yīng)為0.084；已有居住面積（居住面積）與房地產(chǎn)價(jià)格在99%置信度下顯著相關(guān)，總效應(yīng)為0.3111，直接效應(yīng)為0.1966，間接效應(yīng)為0.1145；利率與房地產(chǎn)價(jià)格在95%置信度下顯著相關(guān)，總效應(yīng)為-0.0426，直接效應(yīng)為-0.0232，間接效應(yīng)為-0.0194，說明利率越高，房地產(chǎn)價(jià)格越低，這可以從高利率導(dǎo)致房地產(chǎn)部門和消費(fèi)者購房成本提高，導(dǎo)致消費(fèi)需求得到抑制的角度加以解釋；居民可支配收入與房價(jià)在99%置信度顯著相關(guān)，彈性系數(shù)為0.2576；人口自然增長率與房地產(chǎn)價(jià)格在90%置信度下不顯著，這可能與人口增長對房地產(chǎn)價(jià)格的影響存在一定的時(shí)間滯后性有關(guān)。

4 研究總結(jié)

本文建立房價(jià)的影響因素指標(biāo)體系，運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析和空間杜賓模型，對影響房地產(chǎn)價(jià)格因素的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)進(jìn)行了測量，結(jié)果表明：

（1）當(dāng)前武漢城市群房價(jià)的主要影響因素是土地價(jià)格。住房問題不僅僅是個(gè)經(jīng)濟(jì)問題，而且是一個(gè)社會(huì)問題。房價(jià)上漲的根源在于地價(jià)上漲，我們知道，近年來，地價(jià)的漲幅遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了房價(jià)，地價(jià)上漲在直接帶動(dòng)房價(jià)上漲的同時(shí)，在土地上種植的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格自然也水漲船高（這看起來有些荒誕，但卻是內(nèi)在的聯(lián)系）。同時(shí)，比價(jià)復(fù)歸并不僅僅局限于房價(jià)與糧價(jià)之間，住房建設(shè)與50多個(gè)行業(yè)密切相關(guān)，比價(jià)復(fù)歸也存在于房價(jià)與鋼筋、水泥等行業(yè)之間，在房價(jià)快速上漲的情況下，同樣會(huì)拉動(dòng)這些商品價(jià)格的報(bào)復(fù)性上漲，進(jìn)而，又帶動(dòng)起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格的上漲，導(dǎo)致農(nóng)民種糧成本直線上升。另外，高房價(jià)帶動(dòng)地價(jià)上漲，高地價(jià)加劇地方政府拍賣土地的沖動(dòng)，導(dǎo)致大量耕地被違法占用，耕地面積的減少必然推動(dòng)糧價(jià)的上漲。武漢城市群的城市化進(jìn)程離不開房地產(chǎn)市場，未來地方政府應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格調(diào)控供地價(jià)格，實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。

（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響武漢城市群房價(jià)的另外一個(gè)重要因素。影響房價(jià)的因素主要是國家、地區(qū)或城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)增長狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)情況、居民收入水平、財(cái)政收支、金融狀況等，這些因素會(huì)影響房地產(chǎn)市場的總體供求。通常來講，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、經(jīng)濟(jì)增長越快、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理、就業(yè)率、收入水平和水平越高，財(cái)政收入越多、金融形勢越好，房地產(chǎn)市場需求就越大，房價(jià)總體水平也越高。反之，房價(jià)總體水平越低。因此，要想實(shí)現(xiàn)武漢城市群的健康穩(wěn)定發(fā)展，提高居民幸福感，必須在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，提高居民收入，控制房價(jià)收入比。

參考文獻(xiàn)：

1.況偉大.預(yù)期、投機(jī)與中國城市房價(jià)波動(dòng).經(jīng)濟(jì)研究.2010.09

2.任榮榮 鄭思齊 龍奮杰.預(yù)期對房價(jià)的作用機(jī)制：對35個(gè)大中城市的實(shí)證研究.經(jīng)濟(jì)問題探索.2008.01

3.聶名華 武建新 路暢.經(jīng)濟(jì)發(fā)展、房價(jià)預(yù)期與門限效應(yīng).經(jīng)濟(jì)問題探索.2015.11

4.包宗華.怎樣看待我國的住房價(jià)格.理論探索與爭鳴.2004.01

5.鄭光輝.房價(jià)與地價(jià)因果關(guān)系實(shí)例分析.理論探討.2004.11

6.高曉慧.地價(jià)和房價(jià)的基本關(guān)系.中外房地產(chǎn)導(dǎo)報(bào).2001.06

7.嚴(yán)金海.中國的房價(jià)與地價(jià)：理論、實(shí)證和政策分析.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究.2006.01

8.陳志英 韓振國 鄧欣.信貸、房價(jià)波動(dòng)與銀行穩(wěn)定關(guān)系的實(shí)證研究.理論探索.2013.02

9.鄧宏乾 賈傅麟.地價(jià)、信貸與房價(jià)的關(guān)聯(lián)性研究.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）.2012.05

10.梁云芳 高鐵梅.中國房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)區(qū)域差異的實(shí)證分析.經(jīng)濟(jì)研究.2007.08

11.余華義 陳東.中國地價(jià)、利率與房價(jià)的關(guān)聯(lián)性研究.經(jīng)濟(jì)評論.2009.04

12.況偉大.利率對房價(jià)的影響.世界經(jīng)濟(jì).2010.04

13.黃忠華 吳次芳 杜雪君.中國房價(jià)、利率與宏觀經(jīng)濟(jì)互動(dòng)實(shí)證研究.中國土地科學(xué).2008.07

作者簡介：

劉欣，華中科技大學(xué)新聞與信息傳播學(xué)院研究生，研究方向?yàn)槊浇榻?jīng)濟(jì)學(xué)、新聞史。

柯善淦，華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院博士生，研究方向?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)學(xué)、房地產(chǎn)管理、海外耕地投資。

Abstract：In order to understand the change rule and determining factors of commercial housing prices in Wuhan-Centered city clusters，promoting the construction of the integration course of urban agglomeration，this article initially determines main influencing factors by means of general OLS model.And on this base we use ESDA analysis to study whether there are significant spatial difference between cities.Furthermore，by using the Spatial Dubin Model，we come the conclusion that core factors of commercial housing prices are land price and economic development level.Creative measure and advice is provided correspondingly.

Keywords：Wuhan-Centered city clusters，Commercial housing prices，ESDA，Spatial Dubin model

李求軍/責(zé)任編輯endprint