大中小城市协调发展推动房价体系趋于合理-市场-融房网-中国领先的房联网生态系统

大中小城市协调发展推动房价体系趋于合理

时间：2017年07月15日信息来源：中国证券报点击：次【收藏此文】【字体：大中小】

正在经历人类历史上最大规模的城市化快速推进进程，多中心、群网化的城市体系雏形初显。与此同时，近年来中国城市住房的金融属性不断增强，房地产投机行为突出，房价很大程度上偏离了经济与城市发展的基本面，热点大城市的房价泡沫较大，房价收入比持续增高；不同城市房价的关联性越发明显，房价波动的空间分化日益显著。将不同城市的房价视为一个有机整体，从房价体系的角度探讨城市房价的决定及其波动机制，对于完善城市体系的相关理论，实现转型升级，加强国际竞争力，具有重要的理论与现实意义。

　　一、何谓房价体系

　　房价体系是在一定空间范围内，各种不同性质、规模和类型城市的住房价格差异分布、相互联系及动态变化的关系。为了测度中国房价体系的空间层级结构，借鉴城市体系方法，首先根据引力模型，测算285个地级及以上城市房价两两之间的作用指数。然后根据作用指数构建房价引力指数与综合潜力秩数。房价引力指数是指房价体系中该城市对其他城市的作用指数之和，体现了该城市在房价体系中绝对位置。综合潜力秩数是指该城市对其他城市的作用程度之和，体现了该城市在房价体系中的相对位置。通过设定阈值，计算特定城市对其他284个目标城市的作用指数排名在阈值之上的数目，即为特定城市的综合潜力秩数。本文将阈值设定为5，即该城市对目标城市的引力指数排名在第5名及其以上，意味着该城市对某个城市的影响较大。若特定城市综合潜力秩数为n，表示该城市对其他城市的作用指数排名在第5名以上的数目为n。

　　我国城市体系的层级结构显著。一线城市综合作用指数与综合潜力秩数均位居前列，深圳与北京市的综合潜力秩数大幅度领先于其他城市，分别为110与96，是房价体系的南北两大国家级中心城市，上海市也以较大幅度领先于其他城市，其余城市是三大中心城市所在区域次中心城市或其他区域中心城市。

　　与此相对应，中国城市房价不仅形成体系而且具有中心性、联系性和变动性三大特征。中心性是指城市房价在房价水平的差异，体现出中心和边缘特征。联系性是指城市之间房价的相互影响。变动性是城市间房价受宏观经济、住房需求和住房供给等差异和共同的外部因素而产生的多样性变化。

　　二、房价体系中心性具有四大表现

　　中国285个地级及以上城市的房价体系呈尖塔形分布。即极少数高房价城市与其他城市房价差异巨大。中国城市房价呈现强烈的右偏态分布，如果将其逆时针90度旋转，则为尖塔形。房价最大值为深圳的33942.16元/平方米，是房价均值的6.41倍，中位数的7.69倍。

　　从绝对价格来看，中国城市房价体系具有多层次性。对中国285个地级及以上城市2015年商品房销售均价进行聚类分析，我国城市的房价从高到低可分为9个层次，样本数量依次增加。

　　中国房价体系具有集群化特征。城市房价在区域空间维度上高—高集聚与低—低集聚特征并存。利用中国285个地级及以上城市商品房均价数据，基于地理距离权重矩阵测算房价空间自相关Moran散点图。城市房价Moran指数值为正，在1%水平上显著，中国城市房价具有显著的空间自相关性。从散点图上各象限内城市散点的数量及密集度来看，大多数地级及以上城市(房价)处在第一象限(高—高集聚的区间)和第三象限(低—低集聚的区间)，整体上呈现了高房价城市被高房价城市所包围，低房价城市被低房价城市所包围的集群化特征。

　　全国层面上房价体系单中心性显著。根据房价—位序的关系，作为系数的幂指数估计值n大于1，表明城市体系内的城市房价差距明显，这意味着高等级城市的房价比齐普夫定律描述的更高，低等级城市的房价则相对高城市更低。2015年的我国地级及以上城市房价—位序关系的幂指数为2.230，较大程度偏离1，房价体系的单中心性显著。

　　欠发达城市群内房价单中心性较强，成熟城市群房价中心性稍弱。各个城市群内幂指数估计值普遍大于1，各城市群内部房价高的城市与房价低的城市的差距较大。成熟的城市群其房价体系中心性稍弱，2015年珠三角城市群的幂指数估计值仅为1.15。

　　三、房价体系的联系性具有四大效应

　　房价体系的联系性表现为区域内城市的扩散效应、虹吸效应与区域内城市的传染效应与迁移效应。

　　区域内房价的扩散效应在发达地区内(城市群)城市间比较明显。扩散效应指一个区域中心城市房价上涨，会带动周边城市房价上涨。在沪苏浙皖大长三角地区，上海对周边城市房价有重要影响。格兰杰因果检验发现，上海市房价变动是南京市、杭州市和合肥市房价变动的格兰杰原因，表明上海市房价是该地区房价本文扩散的传导源。此外，南京市的房价波动对合肥和杭州房价具有先涨带动后涨的波纹状扩散影响。京津冀城市群与珠三角城市群内也存在较为显著的扩散效应。

　　区域内房价的虹吸效应在单中心城市群内相对突出。虹吸效应指一个区域内中心城市房价上涨，对周边城市产生负面影响。以城市群为区域空间分析单元，基于2016年4月至2017年3月的数据发现，在部分单核集聚特征明显的城市群内，中心城市房价存在虹吸效应，即中心城市房价大涨，周边城市房价增幅被抑制而缓慢上涨，甚至出现负增长。在石家庄城市群、中原城市群、武汉城市群、长株潭城市群、南宁城市群和成渝城市群内，首位城市(区域中心城市)房价大涨，而其余城市房价增幅相对较小。这些地区城市间房价变动存在非同步性以及中心城市大涨抑制了周边城市房价的上涨，表明域内首位城市房价对周边城市房价形成了明显的虹吸效应。

　　2015年以来，我国三大城市群的中心城市的房价增幅此起彼伏，传染效应显著。传染效应指一个区域中心城市房价上涨，引起另一个区域城市中心城市房价上涨。深圳的房价变动是上海市房价变动的格兰杰原因，上海市房价变动是北京市房价变动的格兰杰原因，但深圳市房价变动并不是北京市房价变动的格兰杰原因。三大中心城市间房价经历着由南向北的传染过程，区域中心城市间房价的联系存在领先—滞后传染关系，以及直接或间接的扩散影响。

　　从区域间城市，房价的迁移效应表现比较突出的是东北地区部分城市和海南的部分城市间。迁移效应指一个区域中心城市房价上涨，对另一个区域城市中心城市房价产生负面影响。在2016年1月-2017年2月的样本期内，作为许多东北人的迁移目的地，海南省的三亚和海口的房价同比涨幅保持持续增加态势，但东北地区像丹东、牡丹江和锦州等人口净流出城市房价增速保持相对平稳或下降，特别是锦州的房价在2016年2月和10月出现了连续下降。

　　四、房价体系的变动性

　　从城市分化向城市群分化演变

　　一二三四线城市间房价分化持续加剧，一线城市房价中心性强化。2001年以来，中国地级以上城市不同等级间城市房价差距逐年增大。一线城市增幅加速，二、三、四线城市商品房增幅趋缓。与此同时，2005年-2015年，深圳市综合潜力秩数由71上升至110，北京市综合潜力秩数由53上升至96，上海由32上升至51，我国房价体系三大中心城市对其他城市的作用不断增强。

　　房价体系越来具有城市群特征。首先，城市群与非城市群房价间房价差距增大。2001年以来，中国城市群房价均值与非城市群内房价同步增长，其房价差距逐年增大。其次，不同级别城市群房价分化显著，一线城市群房价与二线城市群房价差距逐步增大。按照城市群的发展、发育状况以及在世界、全国和区域层面上的定位，课题组将中国城市群划分为一线、二线、三线和四线城市群。在3个一线城市群与7个二线城市群中，一线城市群房价均值(珠三角城市群、长三角城市群、京津冀城市群)总体领先于二线城市群房价均值(海峡西岸城市群除外)，表明这三大城市群内城市房价水平普遍较高，且保持连续攀升态势。其他城市群的增长趋势不一，城市群房地产市场区域分化趋于明朗。最后，一线城市群内房价差距开始降低，二、三线城市群内房价差距有所增大。幂指数估计值与城市城市群内城市房价差距成正比，幂指数下降意味着城市群内的房价趋于收敛，反之亦然。中国一线城市群内房价—位序的幂指数低于二、三线城市群的幂指数，且逐年降低，这说明中国成熟城市群的群内房价趋于收敛，不同级别城市群内房价分化加剧。

　　五、房价体系由城市体系因素决定

　　由于中国城市房地产市场的特殊性，其供给面受土地供应等因素限制，供给弹性较小，主要受需求面影响。城市体系的基本决定因素为人口规模，人口规模与增速是房地产市场需求的基础，所以城市体系对房价体系有重大影响，房价体系的多层次与集群化，正是中国多层次、集群化的城市体系在房价体系上的投影。

　　房价体系与城市体系总体上具有一致性。首先，房价与人口、经济密度基本同步分化。中国地级及以上城市房价与常住人口、地均GDP的变化趋势高度一致，均值同步提高，标准差逐年增大，变异系数有所增大，人口规模对房价有较大影响。其次，城市规模引力指数与房价引力指数存在显著的正相关关系。根据引力模型计算了两两城市之间可达性指数，然后根据285个地级及以上城市两两之间的可达性矩阵，计算出每个城市与全国其他284个城市的空间相互作用总和，是为城市规模引力指数。

　　房价体系与城市体系具有相似性。首先，房价体系与城市体系都具有多层次性，但前者层级更多。房价体系可分为8个层次，前4个层次样本较少，只有13个。房价体系可分为9个层次，前5个层次样本较少，只有11个。其次，房价体系与城市体系都具有集群化的特征。从城市人口空间自相关与城市房价空间相关图可以看出，两者都具有高高—低低的集群特征。

　　六、部分城市房价体系偏离合理水平

　　住房需求是驱动楼市发展的最主要动力，包括消费性需求(自住性、改善型)、投资性需求、投机性需求的释放或短期叠加会对住房市场产生重要影响。而以套利、炒作为主的投资投机性住房需求具有短期内迅速涌入楼市的特点，催高楼市虚火，导致房价体系超出合理体系的水平。

　　多数三线以上城市的房价收入比超过合理水平。按照世界银行对全世界房价与收入关系的经验标准，房价收入比为3-6较为合理。利用2015年数据研究发现：在全国104个一、二、三线城市中，房价收入比在6以上的城市为58个，占比55.8%，其中处于6-9区间的有45个，9以上的样本有13个，表明一些城市的房地产泡沫比较严重。

　　房价体系不同城市体系，分布更为陡峭，单中心性显著。从全国地级及以上城市房价与常住人口分布来看，房价呈现出的右偏态性弱于常住人口，同时其众数的概率密度小于常住人口，这意味着其分布更为集中。

　　房价体系影响城市的规模体系和功能体系。房价体系的变动相对于城市体系存在一定的独立性，并通过生活成本效应与收入效应影响城市内部居民的效用水平、产业规模以及城市间的要素流动等途径对城市体系产生反作用。房价升高可能挤出低技能劳动力，提高劳动力素质，促进城市功能提升，对人口产生一定吸引力，但也有可能导致居住成本上升，使得人口流失、功能弱化。房价体系对城市体系的反作用存在滞后性，故使用房价对数一阶滞后考察两者关系。房价对数一阶滞后对常住人口对数的影响为倒U型曲线的前半段，即两者存在正相关关系，但随着房价的升高，对人口规模的促进作用逐步减弱。

　　七、房价体系对中国经济转型升级的影响

　　经济转型升级是指经济发展形态与方式的转化提升。转型升级的过程就是经济竞争力提升的过程，从形式上是指经济形态的高级化、多元化、新型化和正常化，从内容上是
指需求结构、产业结构和要素结构的改进和提升。转型升级向其他事物发展一样有自身发展的规律，分为前期积累、中期发展与后期扩散，即孕育期、极化期、扩散期。一个国家不同区域和产业的转型升级进程会有所不同，会经历由趋同向分化，再由分化向趋同的过程，其转型升级的速度也将经历缓慢推进—加速推进—减速推进的过程。

　　中国正处在转型升级的极化期，即少数中心城市正在聚集周边的资源要素加速推进转型升级，并导致与周边和全国整体区域的分化。深圳等个别城市和产业已经实现转型突破，中国的高铁、航天、电商等成为新兴产业的领跑者，但城市转型升级长期步履蹒跚。由于集中力量办大事的规模优势，大国有条件实现转型升级的突破，但必须防止和打破转型升级的“极化” 陷阱。事实上，转型升级需要条件和动力的双引擎，但是现实中条件往往是一把双刃剑。其中，房价体系就是一把非常锋利的双刃剑。

　　房价体系至少从两个方面影响转型升级和竞争力提升的机制。第一，房价通过成本渠道影响经济的转型和升级；第二，房价通过投资渠道影响经济的转型和升级。当房价在一定范围内和在一定增幅内，其有利于吸引资本、倒逼创新、挤出低端产业，房价可能是转型升级的杠杆。当房价低于一定范围与增幅，将不利于吸引资本、挤出低端产业，房价高于一定范围与增幅，将不利于引导资金投入创新、吸引高端人才与要素。在这两种情况下，房价体系将是转型升级的陷阱。

　　为了定量分析房价体系与转型升级关系，本文构建经济高级化指数，分析不同城市房价对转型升级的不同影响。经济高级化指数(产业结构升级)包括关键产业从业人员占比、地均GDP、全社会固定资产投资占GDP比重(逆向)、专利授权数。这四个指标依次反映了产业素质、城市土地利用效率、需求结构、城市主体创新能力。鉴于我们研究的转型升级主要是指要素驱动向创新驱动的转型，选择的样本主要是中国的一、二、三线城市。

　　根据已有经验与研究，本文将房价收入比划分为4个区间，低于4为较低区间、4-6为合理区间、6-9为较高区间、大于9为过高区间。同时将经济高级化指数三等分为三个区间：高、中、低。绘制经济高级化指数与房价收入比散点图，观察样本城市分布，可以将之划分为8个分组。

　　依据分组结果，考察不同组样本城市经济高级化指数四个指标的具体方位，对城市房价泡沫与结构转型做进一步分析。

　　第一组城市经济高级化程度高，但房价过高，威胁转型升级。该组城市包括深圳、北京、上海。深圳、北京和上海的经济高级化指数与房价收入比排名均位居前列。该组城市在每百人高新技术产业劳动力数、地均GDP、全社会固定资产占比、专利授权数四个指标上，均位于前列。这些城市产业素质好，土地利用效率高，需求结构合理，创新能力强。一线城市作为中国经济中心与创新中心，固然房价收入比过高，存在房价泡沫，但其经济增速、收入增长预期与创新能力等因素有效支撑了房价预期。

　　第二组城市经济高级化程度中，但房价过高，不利转型升级。该组城市包括广州、杭州、厦门与珠海。这4个城市的房价综合潜力秩数较高。其经济高级化指数位居第4-15名，属于第二阶梯，房价收入比为第4-8名，相对于其经济高级化指数更高，存在房价泡沫。该组城市的4个指标大多处于较好区间，但低于第一组城市，其中厦门与广州四个指标均较好，杭州除地均GDP，广州除专利申请外，其他三个指标也都处于较好区间。该组城市经济高级化指数较高，但存在某个方面的短板，与房价收入比脱节，存在相当程度的房价泡沫。

　　第三组城市经济高级化程度低，房价过高，损害转型升级。该组城市包括温州、福州、汕头、太原、舟山与海口。这些城市的四个指标至多有一个处于较好区间，房价泡沫阻碍了城市转型升级，房地产市场存在相当程度的风险。

　　第四组城市经济高级化程度中，但房价稍高，驱动转型升级。该组城市包括济南、南京、成都、宁波、苏州、绍兴与佛山。这些城市中在四个指标上，南京均处于较好区间，但低于第一组城市，其他城市则均有两到三个指标处于较好区间。总体来看，经济高级化指数居中，在具体指标方面存在短板，虽然这些城市房价收入比较高，但与经济高级化指数并未脱节，房价驱动了这些城市的转型升级。

　　第五组城市经济高级化程度较低，但房价稍高，抑制转型升级。该组城市包括38个样本，在104个样本中占比36.5%，以武汉、重庆、青岛、石家庄等为代表。这些城市在四个具体指标上，除部分有两个指标处于较好区间外，多只有一个或零个处于较好区间。这些城市的房地产市场存在一定泡沫，与结构转型有一定程度的脱节，抑制了转型升级。

　　第六组城市经济高级化程度中，但房价不高，放缓转型升级。该组城市有天津、东莞、中山与大庆。这四个城市的经济高级化程度居中，在四个具体指标上，均有两、三个指标处于较好区间。房价收入比较处于合理区间，房价不高，可能放缓了这些城市的转型升级。

　　第七组城市经济高级化程度较低，但房价不高，驱动转型升级。该组城市包括42个样本城市，多为三线城市，占总样本40.4%。这些城市在四个具体指标上大多处于较差区间，只有个别城市在某个指标上处于平均值附近水平。其转型升级动力不足，与房价收入比较低有一定关系。

　　第八组城市经济高级化程度低，但房价较低，不利转型升级。该组城市包括来宾、克拉玛依与临沂。这些城市的房价收入比低于合理水平，经济高级化程度低，四个具体指标均处于较差区间。过低的房价不利于这些城市的转型升级。

　　从分组分析结果来看，转型升级与房价收入比的对应关系可以分为两个类型。第一、二、四、七、八组中，经济高级化指数与房价泡沫存在较强的正相关关系，较高的房价与房价收入比对结构转型有一定的促进作用，较低的房价收入比在一定程度上阻碍了结构转型升级。在第三、五、六组中，经济高级化指数与房价收入比出现了错配，第三、五组中样本城市较高的房价阻碍了其结构转型升级。

　　八、实现房价与收入的同步增长

　　在以上分析基础上，本文认为政府有能力把控当前房价体系，其调控的原则应为“利用杠杆，跨越陷阱，促进转型升级”，总的目标为“趋向均衡，即城市房价应与当前房价收入比相对应，城市间房价差距应与城市间收入与未来预期收益差距相匹配，实现房价与收入的同步增长”。具体有以下政策建议：

　　第一，完善和培育我国多中心群网化的城市体系，通过大中小城市(镇)的协调发展，促使房价体系趋于合理，促进城市转型升级。具体采取重点发展城市群体系、放开对大城市的限制、因地制宜区别发展小城镇、构建多尺度的多中心以及促进城市空间和功能体系的网络化等措施。

　　第二，利用市场调节供求，促进各城市房价合理促进各城市转型升级。在需求方面，抑制投机和投资，让住房回归居住属性。严格抑制针对普通商品住房的投资投机，控制住房投资投机的金融杠杆；适当收紧房贷利率优惠政策，提高住房使用成本，抑制投机性需求。在供给方面，提高土地供给弹性，加大土地供应结构调整的力度，适应真实的住房需求，使价格始终在合理区间，促进城市转型升级。

　　第三，因城施策和协同联动的房价体系调控，使其趋于合理，发挥对经济转型升级的促进作用。优化要素空间配置，协调公共服务平衡发展，推进基本公共服务均等化。发挥城市体系功能，增强中心城市辐射带动功能,促进协调发展。建立以人口基本面为导向的分类城市住房调控体系，有效预防投资性需求跨区域轮动所引发的潜在市场风险。

( 编辑：沈旦莹 )

文章热词：城市协调房价