馬寧

摘要：在理論層面揭示城市化對房地產(chǎn)價格的影響機理后，以中國2001-2017年時序數(shù)據(jù)為研究樣本，建立了城市化與房地產(chǎn)價格變化之間的向量自回歸模型，實證研究了城市化對房地產(chǎn)價格的影響。結果表明：①城市化對房地產(chǎn)價格的影響集中體現(xiàn)在人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化對房地產(chǎn)價格變化的影響上。②人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格變化之間存在協(xié)整關系，即它們之間存在長期的均衡關系。③人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格之間均存在單項因果關系，人口城市化是房地產(chǎn)價格變化的格蘭杰原因，但是土地城市化和經(jīng)濟城市化不是房地產(chǎn)價格變化的原因。④中國房地產(chǎn)價格存在依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象，房地產(chǎn)價格的變動在很大程度上是受自身沖擊的影響。

關鍵詞：城市化;房地產(chǎn)價格;機理;向量自回歸

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：B

文章編號：1001-9138-（2019）01-0044-50 收稿日期：2018-12-20

1引言

房地產(chǎn)價格關乎民生，一直以來都廣受社會各界關注。在某搜索引擎上輸入“房價”，會顯示大量有關房地產(chǎn)價格的討論與思考，特別是現(xiàn)階段很多城市房地產(chǎn)價格高企且增長幅度較大，成為阻礙城鄉(xiāng)勞動力轉移的一個重要因素。

那么，是什么因素導致了房地產(chǎn)價格變動？李繼玲指出，城市化水平、房地產(chǎn)國內(nèi)貸款額和城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款余額是推動房地產(chǎn)價格上漲的重要因素。特別是城市化發(fā)展速度與質(zhì)量的不斷提升，給房地產(chǎn)價格波動造成了極大影響。張煒構建了城市化進程中不同類型城市房地產(chǎn)價格波動分析框架，并對城市化進程中房地產(chǎn)價格波動特征進行了系統(tǒng)審視。也有很多學者對城市化影響房地產(chǎn)價格變動做了大量實證探討。王文莉等研究發(fā)現(xiàn)，在一個國家或地區(qū)的城市化進程中，城市化速度與房價租金比成正相關的關系。吳振華等認為，城市化的持續(xù)推進和住房市場的貨幣化改革促使城市住房需求得到集中性釋放，進而推動房地產(chǎn)價格上漲。王鶴等以中國2000-2012年地級市數(shù)據(jù)為研究樣本，利用動態(tài)空間杜賓模型實證探討了城市化對房地產(chǎn)價格變動的直接效應和間接效應。羅良文以中國大陸（市、自治區(qū)）2004-2012年數(shù)據(jù)為基礎，利用面板數(shù)據(jù)回歸模型實證分析了區(qū)域城市化發(fā)展差異對房地產(chǎn)價格的影響。總體而言，這些成果對于把握城市化與房地產(chǎn)價格變動之間的關系提供了豐富的文獻支撐，但是現(xiàn)有關于城市化影響房地產(chǎn)價格的文獻多側重于實證研究，缺乏理論層面對二者作用機理的探討，研究的系統(tǒng)性還有待加強?；诖耍疚囊灾袊?001-2017年時序數(shù)據(jù)為樣本，首先在理論層面揭示了城市化影響房地產(chǎn)價格的作用機理，并以此為基礎，通過向量自回歸（Vector Auto-Regression，VAR）方法實證分析了城市化對房地產(chǎn)價格的影響方向與程度，研究結果對新發(fā)展常態(tài)下城市發(fā)展政策與房地產(chǎn)管控策略制定具有一定的參考價值。

2理論分析：城市化如何影響房地產(chǎn)價格

城市化是一個復雜的系統(tǒng)工程。城市化發(fā)展水平的提高不僅表現(xiàn)為城市人口的增長，往往還伴隨著城市土地面積的擴展、經(jīng)濟發(fā)展方式的轉變。城市化實際上是由人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化相互作用形成的統(tǒng)一體?；诖?，本文將分別從人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化三個方面探討其對房地產(chǎn)價格的影響機理。

（1）人口城市化對房地產(chǎn)價格的影響。人口城市化是城市化的直接表現(xiàn)形式之一，是農(nóng)村人口不斷向城市區(qū)域集聚的過程。在其他條件不變的情況下，人口城市化水平的提升會直接增加房地產(chǎn)市場需求，改變房地產(chǎn)市場供需結構，對房地產(chǎn)交易市場和租賃市場的價格都會產(chǎn)生一定影響。與此同時，人口城市化發(fā)展所導致的人口集聚給房地產(chǎn)開發(fā)及相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了充足的人力資源保障，間接影響房地產(chǎn)價格。

（2）土地城市化對房地產(chǎn)價格的影響。土地城市化是指農(nóng)用地向城市用地轉變的過程，它不僅為人口城市化和經(jīng)濟城市化提供空間支持，還通過規(guī)模效應與結構效應對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生影響。一方面，土地城市化的發(fā)展直接表現(xiàn)為城市建設用地面積的擴大，在目前中國社會經(jīng)濟發(fā)展階段，這些新增城市建設用地大多通過房地產(chǎn)投資來實現(xiàn)，而房地產(chǎn)投資規(guī)模的變化勢必會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生影響。另一方面，土地城市化往往伴隨著產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整與變化，而這些都會進一步傳導到房地產(chǎn)業(yè)的開發(fā)布局上，影響房地產(chǎn)投資結構與價格。

（3）經(jīng)濟城市化對房地產(chǎn)價格的影響。經(jīng)濟城市化是資本、技術等生產(chǎn)要素向城市流動的過程，不僅為城市發(fā)展提供了物質(zhì)基礎與動力，對房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與房地產(chǎn)價格也會造成較大影響?？傮w來看，房地產(chǎn)業(yè)屬于資金密集型產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟城市化水平的提升不僅可以為房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供較好的經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，而且可以為房地產(chǎn)開發(fā)投資提供直接的資金支持與保障，夯實房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎，也會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生一定的傳導效應。

3研究方法

3.1變量選擇

參照已有研究成果，本文分別用城鎮(zhèn)人口占總人口比重表征人口城市化（PU）水平，用建成區(qū)面積占地區(qū)總面積的比重表征土地城市化（LU）水平，用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表征經(jīng)濟城市化（EU）水平。而對于房地產(chǎn)價格（REP），則用商品房平均銷售價格表示。

3.2模型設定

向量自回歸是目前理論界探討特定變量之間相互關系時較具代表性的方法。VAR模型把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構造模型，從而將單個變量自回歸模型推廣到由多元時間序列組成的“向量”自回歸模型。通過VAR模型可以預測和分析系統(tǒng)變量受到隨機擾動沖擊后所產(chǎn)生的反應程度的大小、正負及持續(xù)時間。其矩陣表達式為：

式中，a、b為參數(shù)。u為隨機擾動項，Y為內(nèi)生變量，X為外生變量。t、p分別表示當期時間和的滯后期。r為X的滯后期。

本文將根據(jù)VAR模型的基本原理，建立由人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格組成的雙變量VAR模型，就城市化對房地產(chǎn)價格的影響開展實證分析。主要包括以下6個基本步驟：①數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗;②VAR模型的建立;⑧協(xié)整關系檢驗;④格蘭杰因果關系檢驗;⑤脈沖響應分析;⑥方差分解分析。

3.3數(shù)據(jù)來源與處理

本文所利用到的人口城市化、經(jīng)濟城市化和房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)來源于2018年《中國統(tǒng)計年鑒》，土地城市化數(shù)據(jù)則通過《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》（2001-2017）相關數(shù)據(jù)整理、計算而來。為消除異方差、異常值和不同量綱對研究結果可能產(chǎn)生的負面影響，分別對PU、LU、EU和REP進行對數(shù)化處理，處理后變量名稱分別為InPU、InLU、InEU和InREP。數(shù)據(jù)處理主要借助Eview9.0軟件實現(xiàn)。

4結果分析

4.1單位根檢驗

單位根檢驗是預防時間序列數(shù)據(jù)“偽回歸”的基礎性工作。Eviews 9.0軟件提供了六種方法對變量的單位根進行檢驗，如ERS檢驗、PP檢驗、ADF檢驗等。其中又以ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗方法應用最為廣泛。本文也主要采用ADF方法對變量進行單位根檢驗，具體結果如表1所示。從表I可以看到，InREP、InPU、InLU和InEU的ADF統(tǒng)計值均大于10%的置信水平下的臨界值，不能拒絕原假設。即原始序列InREP、InPU、InEU和InLU存在單位根，是非平穩(wěn)的。而對InREP、InPU、InLU和InEU進行一階差分后，它們分別在1%、5%、10%和5%的顯著性水平下拒絕原假設，即序列InREP、InPU、InLU和InEU都是一階單整序列，滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

4.2VAR模型構建

在正式構建VAR模型之前，先利用Eviews 9.0軟件確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。表2反映的是不同準則下的滯后階數(shù)結果。帶“*”表示該準則下所應選取的最佳滯后期數(shù)。

從表2可以清楚地看到，除了對數(shù)似然值準則外，其他準則均認為滯后階數(shù)為2時，VAR模型最理想，即VAR（2）最有效。通過VAR（2）模型的平穩(wěn)性檢驗結果顯示，VAR（2）模型全部特征根在單位圓曲線內(nèi)（見圖1），說明該模型是一個平穩(wěn)系統(tǒng)，可以進行脈沖響應和預測方差分析。

4.3協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗主要用來描述變量之間的長期均衡關系。Engle-Cranger兩步法和Johansen特征根跡檢驗法是目前理論界檢驗變量間協(xié)整關系較為常用的方法。其中，前者適用于兩變量模型的檢驗，后者主要用于進行多變量的檢驗。因此，本文采用Johansen特征根跡檢驗法對變量間的協(xié)整關系進行檢驗，如表3所示。

從表3可知，變量InREP和InPU、InLU、InEU之間存在協(xié)整關系，最大特征值檢驗和跡統(tǒng)計量檢驗均表明在5%的顯著性下，至少存在3個協(xié)整關系。從這個角度來看，InREP和InPU、InLU、InEU之間存在長期均衡關系，這與前文的理論分析基本一致。

4.4格蘭杰因果關系檢驗

由4.3可知，房地產(chǎn)價格與人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化之間存在長期均衡關系，但是它們之間是否存在實踐上的因果作用關系還有待進一步驗證。本文選取滯后階數(shù)為2，對人口城市化（InPU）、土地城市化（InLU）、經(jīng)濟城市化（InEU）與房地產(chǎn)價格（InREP）之間的關系進行了格蘭杰因果檢驗，具體結果如表4所示。

由表4可知，對于“InPU不是InREP的格蘭杰原因”這一假設，對應的概率值為0.0653，拒絕了原假設，即InPU是InREP的格蘭杰原因。同樣地，格蘭杰因果檢驗也拒絕了原假設“InREP不是InLU的格蘭杰原因”和“InREP不是InEU的格蘭杰原因”。即“InREP是InLU和InEU的格蘭杰原因”。但是，對于原假設“InREP不是InPU的格蘭杰原因”、“InLU不是InREP的格蘭杰原因”和“InEU不是InREP的格蘭杰原因”，發(fā)生的概率分別為0.6565、0.1347和0.3651，均接受了原假設。從這個層面來看，人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格之間均存在單項因果關系，人口城市化是房地產(chǎn)價格變化的格蘭杰原因，但是土地城市化和經(jīng)濟城市化則不是房地產(chǎn)價格變化的原因。

4.5脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)能夠直觀地刻畫出不同變量之間的動態(tài)交互作用。其基本思路是分析模型受到某種沖擊時，隨機擾動項的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前和未來取值的影響軌跡。本文分別借助Eviews 9.0軟件給出了基于VAR模型的房地產(chǎn)價格與人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化之間相互沖擊的動態(tài)響應和累積響應過程（見圖2-圖5）。其中，橫軸為滯后階數(shù)，本文取10（年），縱軸為響應強度。中間實線為脈沖響應函數(shù)的計算值，兩條虛線從上到下分別表示正負兩倍的標準差偏離度。

由圖2可知，來自自身的沖擊對房地產(chǎn)價格的正向效應非常顯著。這種效應在第1期時達到最大，響應值為0.043448，隨后迅速回落，第2期為-0.001305。第3期又有小幅反彈，隨后便一直在0值以上低位變動。從表3可以看到，面對人口城市化的一個標準差沖擊，房地產(chǎn)價格第1期無響應，第2期和第3期的響應強度逐年升高，響應值分別為0.006030和0.008998。第3期以后，響應強度有所回落。但是總體來看，從第1期開始，人口城市化的一個正交化沖擊對房地產(chǎn)價格變化產(chǎn)生正向影響，且這種影響具有持續(xù)性，這與前文格蘭杰因果檢驗的結論較為一致。從圖4可以看到，面對土地城市化的一個標準差沖擊，房地產(chǎn)價格在第1期的響應強度為0，隨后表現(xiàn)出持續(xù)波動并最終收斂于0的發(fā)展態(tài)勢。在整個分析期內(nèi)，房地產(chǎn)價格對土地城市化響應的波動性較大。從房地產(chǎn)價格對經(jīng)濟城市化一個標準化沖擊的響應軌跡來看（見圖5），房地產(chǎn)價格前4期的響應較為顯著，出現(xiàn)先下降后持續(xù)上升的波動，且波動幅度較大。響應值在第4期達到峰值0.001157后又迅速回落為負值。而且可以看到，除了第4期為正響應外，其余期數(shù)的響應值均為0或負值。

4.6方差分解

脈沖響應函數(shù)能夠很簡明地反映出一個內(nèi)生變量沖擊對其他變量產(chǎn)生的影響，而反差分解則可以揭示每一個結構沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻程度。以InREP為被解釋變量而形成的反差分解結果如表5所示。

由表5可知，在第1期，InREP變動對InREP變動的解釋力度為100%。這意味著中國房地產(chǎn)價格的變動主要是受自身沖擊的影響，房地產(chǎn)價格存在依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象。這一結果與脈沖響應函數(shù)基本一致，但是其貢獻率表現(xiàn)出逐年下降趨勢。到第10期時，InREP變動的86.42%可以由InREP的變動解釋。人口城市化對房地產(chǎn)價格變化的貢獻持續(xù)上升，由第1期的0.00%增加至第10期的7.73%。土地城市化的貢獻則呈波動上升態(tài)勢，最大為第6期的5.68%，最小為第1期的0.00%。經(jīng)濟城市化的貢獻雖然從第2期開始表現(xiàn)出積極效應，但是貢獻度較低，每期的貢獻率均不到1%。

5結論與討論

本文在理論層面揭示城市化對房地產(chǎn)價格的影響機理后，以中國2001-2017年時序數(shù)據(jù)為研究樣本，建立了城市化與房地產(chǎn)價格變化之間的VAR模型，通過單位根檢驗、協(xié)整檢驗、脈沖響應分析等過程實證研究了城市化對房地產(chǎn)價格的影響。得到以下結論與啟示：

（1）城市化是城市人口增長、城市土地面積擴展和經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的綜合過程，其對房地產(chǎn)價格的影響也可進一步分解為人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化對房地產(chǎn)價格變化的影響。

（2）人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格變化之間存在協(xié)整關系。這一結論與目前已有的很多文獻一致，意味著中國房地產(chǎn)價格變動與人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化之間存在一種相互影響、相互促進的關系。

（3）人口城市化、土地城市化、經(jīng)濟城市化與房地產(chǎn)價格變化之間均存在單項因果關系。人口城市化是房地產(chǎn)價格變化的格蘭杰原因，但是房地產(chǎn)價格變化不是人口城市化的格蘭杰原因。土地城市化和經(jīng)濟城市化不是房地產(chǎn)價格變化的格蘭杰原因，但是房地產(chǎn)價格變化是土地城市化和經(jīng)濟城市化的格蘭杰原因。

（4）中國房地產(chǎn)價格存在依賴自身慣性發(fā)展的情況。從脈沖響應函數(shù)結果來看，來自自身的沖擊對房地產(chǎn)價格的正向效應非常顯著。而且從方差分解結果來看，房地產(chǎn)價格自身的變動對房地產(chǎn)價格變動的解釋力度最大，與脈沖響應函數(shù)反映的內(nèi)容一致，人口城市化、土地城市化和經(jīng)濟城市化的貢獻度則相對較低。

（5）本文盡管從理論和實證層面系統(tǒng)揭示了城市化對房地產(chǎn)價格的作用機制與特征，但是并沒有將區(qū)域異質(zhì)性這一現(xiàn)實特征納入到分析框架中，缺乏對這種作用機制區(qū)域差異性的探討，沒有提出如何利用它們之間的作用關系設計出協(xié)同發(fā)展的路徑與策略，這些都是后續(xù)研究的重點內(nèi)容與方向。