城市价值要素对房价贡献度研究

摘 要：城市价值是一个整体概念，从某种意义上说城市价值就是指一个城市的能力，包括可持续发展能力、竞争能力、管理能力以及基础实力等方面。文章选取了生活质量、经济发展质量、收入水平等城市价值要素，采用我国35个大中心城市1999年～2009年数据对房地产价格进行拟合分析，结果表明，从地理分布上二线城市生活质量对房价水平的贡献度超过一线城市，而一线城市的经济发展质量对房价贡献度超过二线城市；从时间维度上，对1999年、2003年以及2009年的数据进行分析，发现城市生活质量对房价的贡献度水平在不断增加，相比经济发展质量对房价水平贡献度去不断降低，而收入水平则将趋于稳定。

关键词：城市价值；房地产价格；生活质量；经济发展质量；收入水平

【Abstract】City value is a holistic concept, in a certain sense， the city value refers to the capacity of a city, including the capacity for sustainable development, competitiveness, management capacity and infrastructure capabilities and so on. This paper selects the quality of life, environmental quality, economic development level, income level and the quality of educational and cultural，adopting the data of 2000, 2002 and 2005 of China's 35 major cities to fit real estate prices analysis, the results showed that and quality of life, environmental quality, economic development level and the quality of education and culture for real estate prices have shown an increasing trend year by year, while the impact of income level on house prices shows a downward trend. In other words, when residents choose a city, the preferences for the quality of life and environmental quality is greater than income levels, even though the city has a high price level, which also explains why the house price to income ratio is so high.

【Key words】city value, housing price, quality of life, economy quality, income level

一、引言

近年来，全国各地房地产市场发展无论从数量还是质量上都取得了较快发展。2008年完成房地产开发投资30580亿元，同比增长20.9%，完成土地开发面积2.6亿平方米，房地产销售额达到24071亿元1。与此同时，房地产价格随着房地产市场的发展迅速上涨，根据北京市统计数据显示，2010年5月份新开盘的楼盘均价达到22000元/平方米2。理论上，房地产价格过高或者过低增长都是房地产市场非健康发展的表现。那么，房地产价格上涨的内在原因究竟是什么呢？国内外学者对房价上涨的原因进行了大量分析研究，有些学者认为，房地产价格的上涨来源于材料、劳动力、土地、炒作以及金融政策等等。这部分学者有周晓东、文启湘3(2007), 姜玉砚、段燕临4（2009）等；另一些学者则持不同态度，认为房地产首先作为一种商品，遵循一般商品价格围绕价值上下波动的内在规律，房地产价格围绕其价值波动，一个城市的发展决定了该城市房价水平。王志纲认为，城市价值决定房地产价格，房地产价格上涨是城市价值转移的结果5。任宏分析四大直辖市房价认为，重庆市随着政治、经济以及文化地位的提高，城市价值将逐渐体现出来，从而决定了重庆市房地产具有很大的价格上涨空间6。

美国学者Roback7（1982）建立了劳动力市场与住房市场互动理论模型。其理论假设建立在劳动力市场高度流动性的前提下，劳动者可以选择在不同城市间居住，并且更加注重城市生活质量以及经济增长质量等因素。劳动者在不同城市间流动形成了对不同城市的偏好，从而决定城市间房地产价格的差异水平。劳动者选择不同城市居住，其房地产溢价部分可以被认为劳动者所缴纳的“建设赞助费”。劳动者不能改变一个城市的现状，但却可以选择城市，这就是所谓的“用脚投票”。

Roback建立的模型为后来学者研究奠定了基础。Edward L. Glaeser, Jed Kolko，Albert Saiz8（2000）认为具有较高经济发展水平和生活质量的城市会吸引较多的高技能劳动者，同时具有较高的房价水平。Stuart A. Gabriel，Joe P. Mattey，William L. Wascher9（2003）等分析了1980～1990年十年间美国不同城市的经济发展水平、居民生活质量、劳动率以及房价变化情况，认为无论在静态横向分析还是动态纵向分析，城市居民生活质量以及经济发展水平都显著影响房价水平。LONG Fenjie，GUO Ming，ZHENG Siqi10（2006）等认为城市工资水平的提高与生活质量的改善影响着住房需求以及住房WTP（Willing-to-Pay for housing）的增加，生活质量以及工资水平可以解释房价变动。Mark C.Berger, Glenn C.Blomquist, Klara Sabirianova Peter11 (2008)等以俄罗斯各城市为研究对象，认为劳动者在气候、环境条件、种族冲突、犯罪率以及健康条件所付出的成本应该在住房条件等获得补偿；生活质量很大程度上决定其住房选择，而这一关联度在靠近西欧温带气候城市更加明显。生活质量决定了居民向某一城市的迁移，从而认为居民更注重城市价值。

以上分析可以看到，学者大多把注意力集中在城市居民生活质量方面，而城市价值不单单局限于城市生活质量。应该说城市价值是一个整体概念，除生活质量外，经济发展水平、工资水平等等都同时在影响着城市价值。城市价值决定房地产价格，但是其要素对房地产价格影响结果是不同的，文章基于这样一种思想阐述城市价值要素对房地产价格的影响。

二、基于面板数据的城市价值对房价影响实证分析

城市价值是城市的特有属性，从本质上说它是城市人类劳动创造的历史文化、建筑风情等的一种积淀，反映了城市区别于其他城市的优点，是城市生存的内在精神。文章在分析过程中，充分参考专家意见12的基础上，筛选了15项可统计指标，并赋予权重划分为经济质量（economy）、生活质量（life）、收入状况（income），分别研究这三项指标对房地产价格的影响程度。对于房地产价格（price）指标来说，本文选择了城市年房地产实际销售额与实际销售面积的比值作为房地产价格，即房地产价格=房地产销售额／房地产销售面积。

文章所选指标的数据均来自中国统计年鉴、各城市统计年鉴，中国城市发展年鉴以及中国房地产发展年鉴等。同时参考了各城市的城市经济与社会发展公报以及国务院发展研究中心信息网站（www.省略/DRCNET.Channel.Web/）。本文采用多元回归模型进行实证分析，选择了中国35个大中型城市的横向与纵向数据，并对数据进行了二次处理；同时，笔者对各要素进行打分13，这样便于统计经济质量、生活质量的分值。

房地产市场在我国的发展，呈现出明显的城市特征。不同城市的房价水平差异较大，具体表现在一线城市（北京、上海、广州及深圳）的房价明显高于二线城市（如长沙、天津、重庆等）。因此，本文在分析过程中，首先拟合出生活质量、经济质量以及收入状况对房价影响的35个城市的方程，并在此基础上，分别拟合一线城市、二线城市的方程。最后选取最近十年中的三年对比三个要素对房价贡献度的变化。

文章所处理数据为面板数据。在进行数据拟合之前，我们首先分析其走势。利用Eviews5.0，得到图3.1如下所示：

根据图2.1，我们分析，房地产价格曲线、经济质量曲线、生活质量曲线以及工资水平曲线具有较高的一致性，为我们以下分析提供了直观的印象。

（一）三十五个大中心城市数回归分析

本为采用1999年～2009年中国35个大中心城市的数据进行分析，由于涉及到时间序列数据，李子奈14认为即使非平稳的时间序列也往往具有相同的变化趋势，可能造成虚假回归或者伪回归（spurious regression）现象，因此必须对时间序列进行平稳性检验，我们一般采用单位根检验来验证其平稳性。在检验面板单位根时，最常用的有LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher五种方法。其中LLC检验与Breintung检验方法原假设是存在普通单位根，其他方法原假设是存在有效单位根过程。本文采用两种单位根检验方法，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则说明该时间序列是平稳的，反之则不平稳。采用Eviews5.0进行分析，检验结果如下：

一般来说，如果变量间服从同阶单整，那么就可以对数据进行协整检验。本文所选指标，在置信度水平为1%的情况下，满足同阶单整的条件，因此，可以对数据进行协整检验。首先，我们对回归方程系数进行二阶段最小二乘法(TSLS-Two- Stage Least Squares(and AR))估计。结果如下：

P= -0.06115 + 0.128*E + 0.722*L + 0.392*I （2）

-8.88791.997511.57029.7042

R2=0.812447Adjusted R2=0.810970P（F-statistic）=0.000000

其中，P、E、L、I分别代表房地产价格，经济质量，生活质量以及收入水平，下同。进一步，我们对残差ecmt进行单位根检验，检验结果如下：

结果表明，残差项ecmt为平稳序列，进而我们认为房地产价格（P）与经济质量（E）、生活质量（L）以及收入水平（I）存在协整关系。

（二）一线城市与二线城市回归分析

接下来我们将分别对一线城市（北京、上海、广州以及深圳）及二线城市（天津、重庆、长沙等）进行分析16。同样，我们在做回归分析之前要进行分别进行单位根检验与协整检验。由于篇幅有限，将在此省略检验结果，但是检验结果表明为平稳序列。利用Eviews5.0结果如下：

一线城市回归分析结果：

P= -0.275 + 1.252*E + 0.483*L + 0.417*I（3）

-6.67321.61837.5702 1.0276

R2=0.878014Adjusted R2=0.825734P (F-statistic)=0.001400

二线城市回归分析结果：

P= -0.002 - 0.019*E + 0.570*L + 0.180*I（4）

-0.1243-2.23428.2432 2.4206

R2=0.874712Adjusted R2=0.821017P (F-statistic)=0.001540

通过对式（3）与式（4）分析，我们可以看出：首先对于经济发展质量的贡献度而言，一线城市的贡献度超过二线城市；其次对生活质量而言，二线城市的生活质量对房价水平的贡献度高于一线城市；而对于收入水平而言，一线城市收入水平对房价贡献度也超过二线城市。

（三）特征年份数据回归分析

本节分别选取1999年、 2003年2009年进行分析。由于本节所做回归不涉及时间序列，因此不需做单位根检验以及协整检验，利用Eviews5.0分析，回归方程如下：

1999年回归方程：

P= -0.041 + 0.156*E + 0.627*L + 0.452*I（5）

-2.2304 -1.17163.4831 2.2245

R2=0.794452Adjusted R2=0.774561P (F-statistic)=0.000000

2003年回归方程：

P= -0.02 + 0.240*E + 0.489*L + 0.204*I（6）

-1.851969 1.266195 3.4865121.511932

R2=0.773554Adjusted R2=0.751640P (F-statistic)=0.000000

2009年回归方程：

P= -0.122 - 0.085*E + 1.275*L + 0.434*I（7）

-1.5955571.3016653.4515041.559615

R2=0.728742Adjusted R2=0.702491P (F-statistic)=0.000000

通过以上分析，我们可以看出，经济发展质量对房价水平的贡献度大小经历由低到高，随之由高到低的过程；生活质量对房价贡献度大小则先降低后增加，；收入水平同样经历由大到小随后由小到大的过程，2009年贡献度水平与1999年相仿。

三、结论

实证研究表明，城市价值要素对房地产价格影响不同。从地域方面分析，一线城市经济发展质量与工资水平对房地产价格贡献度较为明显，而二线城市生活质量方面具有明显优势；从时间序列分析，排除全国性恐慌因素影响，城市价值中经济发展对房价贡献度处于降低态势，而生活质量对房价贡献度则处于上升态势，工资水平对房价影响变化不大。

文章实证研究对我国目前房地产市场发展也具有某些启示：⑴城市价值在房地产价格重估中发挥重要作用，城市价值决定房地产价格，房地产价格增长来源于城市价值，因此，我们应探讨是否向开发商收取城市价值导致的房价上涨部分资金，从而加大对基础设施建设、教育文化事业等的投入，进一步促进城市价值提升。⑵城市价值对政府行为也有一定意义。地方政府过分注重GDP增长，而忽略了城市作为一个整体存在的现实，事实上，加大对环境、生态以及教育投入可以促进城市价值，城市价值提升进一步可以促进经济增长，也是一个良性循环。因此，政府应该从GDP思想中解放出来，重新审视城市发展。⑶城市价值对房地产价格影响不是绝对的。避免过分透支城市价值，房地产价格过高、过快发展，容易透支当前城市价值，而出现房地产泡沫现象。⑷由于城市价值决定房地产价值，而城市价值具有差异性，一线城市和二线城市具有不同的发展特征，即使二线城市内部也不尽然相同，这就要求政府根据各城市的具体情况进行房地产价格的管控。

【参考文献】

1、 郑思齐，曹洋，刘洪玉等. 城市价值在住房价格中的显性化及其政策含义[J]. 城市发展研究，2008（01）

2、 赵蕾，傅鸿源.创意地产与城市发展――以重庆为例[J].价值工程，2008（11）

3、任宏、温招、林光明等；“城市价值决定房价”论证分析及宏观调控建议[J].建筑经济，2007（8）

4、Joke Luttik. The value of trees，water and open space as reflected by house prices in the Netherlands. Landscape and Urban Planning, 48（2000）161-167

5、Mark C.Berger, Glenn C.Blomquist, Klara Sabirianova Peter. Compensating differentials in emerging labor and housing markets: Estimates of quality of life in Russian cities. Journal of Urban Economics, 63(2008)25-55

6、Jennifer Roback. Wages, Rents and the Quality of Life. Journal of Political Economy, 1982,vol.90,no.6

中国统计年鉴编委会.2009年中国统计年鉴[M].中国统计出版社，2009年9月

2 北京市网易房地产网站（bj.house.省略/）

3 周晓东、文启湘. 房地产行业价格因素分析及实证研究[J]. 经济经纬, 2007(05)

4 姜玉砚、段燕临. 影响房地产价格的四大因素[J].中国房地产，2009（04）

5 王志纲.战略为王博客（blog.省略/wzg）

6 搜房网专访：任宏：城市形象提升促重庆房价上涨（esf.cq.省略/newsecond/news/2914719.htm）

7 Jennifer Roback. Wages, Rents and the Quality of Life. Journal of Political Economy, 1982,vol.90,no.6

8 Edward L. Glaeser, Jed Kolko，Albert Saiz. Consumer city. Journal of Economic Geography 1:27-50 (2001)

9 Stuart A. Gabriel，Joe P. Mattey，William L. Wascher. Compensating differentials and evolution in the quality-of-life among U.S. states. Regional Science and Urban Economics 33 (2003) 619649

10 LONG Fenjie，GUO Ming，ZHENG Siqi. Estimating the Willingness-to-Pay Urban Housing in Chinese Cities [J].TsingHua Science and Technology, 2006(6):360-366

11 Mark C.Berger, Glenn C.Blomquist, Klara Sabirianova Peter. Compensating differentials in emerging labor and housing markets: Estimates of quality of life in Russian cities. Journal of Urban Economics, 63(2008)25-55主要采用调查问卷形式；所选指标在来自于专家学者的意见基础上采用主成分分析方法，筛选出对城市价值影响较为显著地指标，并按照指标属性同时参考Roback理论基础上对其分类，得出经济质量、生活质量以及收入状况三个层次的指标。

12 笔者将指标的的最大数值定为1，将指标的最小数值定为0，中间数值依次为0～1之间的数字。计算公式为指标数字值大小=（指标数值-指标最小数值）/（指标最大数值-指标最小数值）

13 李子奈. 高等计量经济学[J]. 北京：清华大学出版社，2002

14 计算结果保留三位小数，下同

15 目前我国学者普遍将京、沪、广、深四城市作为一线城市看待，而将其他直辖市、单列市以及省会城市作为二线城市，本文也采用此种分类方法。

王林，男，1969.5，四川仁寿人，重庆大学建设管理与房地产学院副教授，经济学博士，博士后，硕士生导师，研究方向：不确定性理论、预警理论与危机管理研究。

2 林斌，男，1986.06，河南商丘人，重庆大学建设管理与房地产学院硕士研究生，研究方向：房地产经济学与房地产政策

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