我国城市规模与房价相关关系的实证研究

摘要：房地产市场属于区域性市场，中国城市的房地产价格受诸多因素的影响，本文探讨的是城市规模与房地产价格的相关关系。文章选取2002~2005年东、中、西35个典型大中城市的数据为研究样本，采用Panel Data模型进一步研究全国范围以及不同人口规模城市的房地产价格与城市规模之间的相关关系。

关键词：城市规模；Panel Data模型；房价

作者简介:张洪（1958-），男，四川成都人，云南财经大学城市管理与资源环境学院院长，硕士研究生导师，研究方向：城市经济与房地产。

中图分类号：F293.3文献标识码：A文章编号：1672-3309（2008）05-0005-04

最近几年, 我国的城市房地产行业飞速发展,在诸多因素的影响下，全国范围内的房价呈现出整体增长趋势，少数规模较大的城市引涨着中国的房价。原因在于：规模较大的城市，会产生明显的聚集效应，这将会给当地的房地产市场发展带来外部经济效应，对住宅的消费需求增加，也促使这个城市的房地产价格上涨。然而，房地产发展的外部性也包括外部不经济，城市规模不断扩大，人口密度必然增大，由于土地面积的限制，这就造成了拥挤成本，规模效应被拥挤成本的增加而抵消。由于拥挤而造成物价和房地产价格普遍上升，因此要限制部分城市房价的上涨也要限制城市规模的不断扩大。

一、文献回顾及理论基础

国内文献认为，城市规模就是指城市的大小，它涵盖经济规模、人口规模和用地规模3种涵义。经济规模是指城市中聚集的物质与经济要素的数量；人口规模是指城市人口的数量；用地规模是指城市建成区的土地面积。一定的经济规模吸纳着一定的人口规模，而一定的人口规模又要求有一定的土地规模。三者相互作用，互为因果。国内外对房价影响因素的研究有很多，其中很多经济因素均反映城市规模，相关的研究文献有：国外Bartik(1991)最早提出，房价增长直接受人口和就业增长的影响，并指出，这些动力因素对房价的影响程度是不同的；Poterba(1991)最早提出，收入对房价上涨影响最为显著；中国社科院高晓惠认为（2003），人口因素对房价的影响主要表现在人口数量、人口流动情况、人口结构和家庭规模；李琳和李园(2005)认为，城市人口规模的扩大会促使房价上涨；郭金兴（2005）认为，不同地区的房地产价格取决于当地人口数量和经济规模等。

要研究城市经济与房地产市场的关系的理论基础源于区域经济增长的三部门模型。该模型将区域经济分为3个市场：产出市场、劳动力市场和房地产市场。在完全市场经济条件下，区域经济增长的程度和速度是决定房地产市场发展的决定因素。

从市场角度看，推进区域经济发展的主要因素有两个:对该区域产品的需求和该区域生产要素的供给。城市规模与房地产关系的理论框架如下：

二、房价与城市规模相关关系的实证分析

（一）指标选取和数据描述

本文考察的35个大中城市包括我国大陆地区的30个省会城市和直辖市以及大连、青岛、宁波、厦门、深圳5个计划单列市。

本文主要的被解释变量即为城市住宅的平均销售价格，根据城市规模的三层含义，选用以下指标作为解释变量带入模型中:

（1）人口规模：本文选取市区非农业人口作为衡量指标。

（2）建设用地规模：选用建成区面积反映各个城市的建设用地开发规模。

（3）经济发展规模：选取年底居民储蓄余额、GDP以及居民的人均可支配收入作为城市经济规模的衡量指标。

本文使用的数据是二维的，因“Panel Data模型”能同时利用时间序列数据和横截面数据，并有效控制由于观察值的个体特征而造成的样本内部非均衡性问题，故而采用该模型。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市年鉴》，时间跨度为2002-2005年4个年份。为了消除数据的异方差性，文章中对数据求对数，后进入模型进行数据分析。此外，在进行面板数据处理中，为了消除模型存在的自相关性，取因变量的滞后变量进入模型。因此，本文最终采用的计量经济模型为：

lny=ϑ＋β1 ln renkou+β2 ln gdp+β3 ln shouru+β4 ln sav+β5 ln area+β6 ln touzi+β7 ln xs+ar（n）+ε

(变量定义：renkou:市区非农业人口,shouru:人均可支配收入，sav：居民储蓄余额，area：建成区面积，touzi:房地产投资，xs:房地产年均销售面积，ar(n):房价的滞后变量，n=1，2)

（二）35个城市总体分析

1.数据特征描述。将35个城市的各个选取的经济指标进行简单的数据处理，得出的数据特征如下表：

从上面数据特征表看，全国2005年房地产价格的平均水平为3197.51元/平方米，标准差为1436.45元/平方米，说明房价在全国范围内存在较大的区域性差异。房价最高的是深圳市，每平米6996元，最低的是呼和浩特市，每平米1541元，仅为深圳的1/5。

从城市的人口规模上看，我国大中城市平均人口为278万人，市区非农业人口过800万的为上海、北京，其房价约为各城市平均价格的2倍，但如深圳、大连、厦门等城市人口低于平均水平，但其房价平均为平均水平的1.6倍，这也说明人口规模与房地产价格的关系没有很强的规律性。

从城市的经济规模上看，按2005年GDP和年底储蓄余额统计，上海、北京、深圳、广州是经济规模最大的城市，4个城市的平均房价为6224.25元/平方米，是35个城市平均水平的1.95倍，经济规模最小的5个城市为西宁、银川、海口、贵阳、呼和浩特，房地产价格平均为1926元/平米，为城市平均水平的0.6倍，说明经济规模与房地产价格存在较明显的相关性。

从城市的土地利用规模上看，城市的大规模基本建设与房价的上涨存在紧密的互动关系，这几年房价涨得快的城市，无一例外是正在大搞城市建设的地方。从2005年数据上看，同样是北京、上海、广州、深圳4个城市的建成区面积最大，房价也最高，与房价的相关系数为0.732，说明城市规模的扩张与房价上涨存在显著相关性。

总之，从全国范围来看，城市规模为城市房价增长的关键因素，为了验证规模不同的城市商品住宅价格的影响因素有何差异，以下将通过把城市按人口规模分为4类，深入分析城市规模与房地产价格之间的相关性特点。

2.城市分类分析。对于城市规模的分类，国际上有不同的标准，我国是按照城市市区非农人口规模分组，本节也利用市区非农业人口规模进行分类，将35个城市分做4类，分类结果见下表：

分别对4类城市进行面板数据的回归分析，得出：

1.第一类城市模拟回归方程结果显示，人口规模在400万以上的城市房价与城市经济规模相关性较为显著，具体是受GDP、人均可支配收入、房价滞后一期正相关，与居民年末储蓄余额呈负相关。

2.第二类城市模拟回归方程显示，人口在200万-400万之间的城市房价主要受房地产投资、个人可支配收入以及自身的滞后一期显著相关。

3.第三类城市模拟回归方程显示，人口在100万-200万，房价与房地产投资、个人可支配收入正相关，与房价的滞后一期正相关，与其滞后2期呈现负相关。

4.第四类城市模拟回归方程显示，35个城市中100万以下的城市数量最少，代表性较弱，从数据的分析上看，该类城市的房价与投资、销售呈正相关，与储蓄呈负相关。

三、结论及建议

经上述数据分析，从35个城市总体情况来看，只有城市人口规模与房价之间没有显著的相关性（相关系数0.566），但是城市建设规模以及经济发展程度与住宅价格相关系数分别为0.732、0.838，相关性较为明显，可以说明城市规模是房地产市场发展的关键因素。但是通过将35个城市按人口规模进行分类，数据分析结果表明，对于不同规模的城市，经济规模和购买能力是影响各地房地产价格的重要因素。

从理论上讲，人口规模扩大促使城市用地规模扩张，对房地产的需求随之增加，房地产价格自然上涨，但是人口及建成区面积均没能进入4类城市的回归模型，主要是因为目前人口的流动性增强，各城市统计的户籍人口数量与实际的常住人口有差距，而对房地产的需求是由当地全部从事各类活动的常住人口数量决定的；此外建成区面积相近的城市，由于区域分布不同，房价也会相差甚远，但是对单个城市房价影响因素的研究，建成区面积每年的递增代表城市的扩张程度，是一个不可或缺的研究对象。

综上所述，在代表城市规模的众多指标中，经济规模成为影响城市房地产市场发展的最关键因素，其中包括GDP、储蓄、房地产投资、房地产销售面积、个人可支配收入等指标，鉴于此，提出如下建议：

1.严格控制大城市规模。对于人口规模不同的城市，房价上涨的因素各有不同。因此促进城市房地产市场的健康发展也要因地制宜。对于人口规模在400万以上的超大城市，房地产市场体系较为成熟，但存在的问题是，人口不断聚集、城市快速扩张会进一步加重“城市病”，此外，人口越多，住房供需缺口也越大，而且受地价的影响，越是人口密集的市区，房价越高，住房问题也越难解决。因此对这些城市要严格控制城市建设规模，促使房地产市场健康良性发展。

2.正确进行投资引导。对于人口规模在400万以下的城市共同的特点是：房价与投资具有显著的相关性，这说明中国大多城市存在房地产投资过热现象，促使房价上涨过快。因此政府要正确进行投资引导，可以鼓励城市扩大中低价商品房和经济适用房的建设规模，满足普通市民改善居住条件的愿望。此外，压缩高档住宅的用地供给，将房地产投资引入科学理性的轨道。

3.发展区域经济。对于分布在西部，人口规模在100万以下的城市，房价与个人可支配收入相关性较弱，说明该类城市居民的住房购买力不强，因此对于此类城市应是积极发展城市经济，提高低收入家庭的购房能力，激活房地产市场，带动区域经济发展。

4.信息透明，规范交易环境。加强市场监管和信息化建设，建立公开、透明、规范的房地产市场交易环境。通过全面、及时、准确地向房地产开发商和消费者提供市场信息，避免对房价的投机炒作行为，引导市场理性发展。

参考文献：

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［4］ 高铁梅.计量经济分析方法与建模［M］.清华大学出版社，2006.

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