APP下载

地区差异下的城镇化水平对房价水平的影响研究

2019-10-12彭志胜

巢湖学院学报 2019年4期
关键词:城镇化率房价城镇化

彭志胜 王 研

(安徽建筑大学 经济与管理学院,安徽 合肥 230601)

一、引言

改革开放40年来,我国经济已成功跃居世界第二大经济体,成为全球经济增长的主要贡献者①中国日报总编辑周树春在2018第22期《求是》杂志中发表文章《让世界读懂新时代中国》提到的中国国际地位。。其中,城镇化的不断推进也发挥着重要作用。我国自改革开放以来城镇化率从1978年的17.92%,发展到1985年的 23.71%,1995年的29.04%,2000年的36.22%,2011年达到51.27%,首次超过50%,2017年已达到58.52%②国家统计局发布《中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报》显示,2017年末全国大陆总人口139008万人,其中城镇常住人口81347万人,占总人口比重(常住人口城市化率)为58.52%。,从2000年到2017年上涨了1.62倍。而我国房价已经从2000年以来的1948元涨到了2017年的7624元①数据来源于国家统计局,受数据资料可得性,房价的变化是以2000年为起始。,房价上涨了3.91倍。图1显示,从2000年以来房价的变化率与城镇化率的变化率基本保持一致。但可以看出房价的上涨速度要高于城镇化率的上涨速度,且地区差异性较大。合肥和宁波在2015年城镇化率突破70%,虽然两个城市城镇化率差距小,但房价水平却相差3000元;而济南和南昌房价水平差距不大,城镇化率却相差15%。通过数据简单分析可以看出,城镇化水平对房价水平是有影响的,但是地区差异大。因此研究城镇化水平对房价水平的影响程度以及地区差异的影响因素,从而达到在提高城镇化水平的同时稳定房价水平,具有现实意义。

图1 改革开放以来我国的城市化率与房价变化率趋势图

二、文献综述

在梳理文献时发现,目前的研究都集中在城镇化与房价和房价的地区差异性两个方面。

(一)城镇化与房价的关系

关于城镇化与房价的关系的研究很多,以实证分析为主,观点基本一致。一些学者研究发现城镇化水平的提高会促进房价的上升。如:Jim和Chen利用我国31个省市1995—2005年的面板数据展开分析,结果显示:城镇化率的提高将会带动房价不断上涨[1]。张延、张静利用中国30个省市2005—2014年的数据实证分析发现城镇化率与房价具有显著的正相关关系,李继玲的研究结果支持前述结论[2-3]。张洋子、张淑娟采用不同的城镇化衡量方法(人口城镇化、经济城镇化和土地城镇化)实证分析发现城镇化与房价的变动呈现显著的正相关关系,不同地区存在差异[4]。李娇等将70个大中城市划分为一、二、三、四线城市,实证结果表明城镇化对区域房价影响呈现空间差异化[5]。张缓缓、曹宗平、王凯风则认为城镇化会在影响房价的同时对城乡收入差距产生影响从而使这种差距反过来影响房价[6]。另一些学者研究发现房价上升会抑制城镇化的发展。如:李斌、董昕指出购房、用房的制度门槛和房价会阻碍人口迁移、令城镇化进程放缓[7]。Plantinga等认为高房价会通过增加迁移成本来抑制城镇化[8]。孙焱林通过中国59个大中城市面板数据的PVAR分析发现,城镇化水平对提高房价产生影响较小,但房价过高会对城镇化产生负向影响[9]。

(二)区域差异与房价

大量研究表明房价水平受区域差异的影响。范新英通过建立动态面板数据进而分析我国房价的波动受空间差异的影响,得出东南沿海地区发达城市收入对房价的影响较大;中西部地区城市经济发展对房价的影响表现更为明显[10]。范莉丽、郭沛等采用不同权重的泰尔指数法测算出不同区域的房价存在差异,且区域内部不同地区房价也存在明显差异(东部和西部地区省际差异较大)[11]。朱丽夏基于中东西三个区域分析房价受区域差异的影响得出,从短期看,购房者对于未来房价的预期会影响房价的变动,但中东西三个区域房价预期所受的影响因素不同,而从长期看,对房价影响最为显著的是城镇人口数,城市越大,城镇人口数越多,则房价越高[12]。李娇、梁桂宝、袁晨利用70个大中城市2007—2016年的数据实证研究发现房价具有空间依赖性,房价高的地区周边地区房价相对也较高,反之亦然[5]。黄映红、陈瑞利用30个省的数据实证研究发现住房的供求关系对房价的变动产生显著影响,且东西部地区差异性很大[13]。

通过文献的梳理,得出现有研究存在一定的局限性:第一,既有文献在划分区域以30个省市或者东中西部为主,划分不够准确,影响结果的可靠性。第二,既有文献大多未剔除宏观经济政策、风俗习惯等因素对房价影响。本文拟在以下方面进行改进:第一,将70个大中城市划分为东中西以及东北四个区域①2011年国家统计局网站颁布的关于《东西中部和东北地区划分方法》。,划分更为准确,结果更为可靠。第二,增加时间虚拟变量,利用固定效应面板回归模型分析不同区域城镇化水平对房价影响,可以剔除宏观经济政策、风俗习惯等因素的影响,结果更为科学、合理。

三、实证分析

(一)数据与变量

1.数据的选取与城市的划分

为研究不同区域城镇化水平对房价的影响,本文收集70个大中城市2014—2017的面板数据,数据来源于各省市以及国家统计年鉴。

为分析区域的差异性,将70个大中城市划分为东中西以及东北四个区域:

东部地区(共29个市):北京,天津,无锡,扬州,徐州,温州,金华,上海,南京,杭州,宁波,福州,厦门,三亚,石家庄,唐山,秦皇岛,广州,深圳,济南,青岛,湛江,韶关,海口,泉州,烟台,济宁,惠州,泸州。

中部地区:(共16个市):合肥,蚌埠,安庆,太原,南昌,洛阳,平顶山,郑州,武汉,宜昌,襄阳,岳阳,常德,长沙,九江,赣州。

西部地区(共17个市):呼和浩特,包头,南宁,桂林,北海,重庆,成都,南充,贵阳,遵义,昆明,大理,西安,兰州,西宁,银川,乌鲁木齐。

东北地区(共8个市):沈阳,大连,丹东,锦州,长春,吉林,哈尔滨,牡丹江。

2.变量的选取

被解释变量:房价指数(取对数)。采用住宅销售价格指数作为房价指数的指标,是综合反映住宅商品价格水平总体变化趋势和变化幅度的相对数,中国住宅销售价格指数由70个大中城市的新建住宅销售价格指数和二手住宅销售价格指数组成。数据一般根据月度的环比指数编制,且对比基期为5年,文章因数据的可比较性,换算成以2010年为基期的数值。因本文研究的是70个大中城市城镇化率对房价的影响,故选择住宅销售价格指数作为被解释变量。

解释变量:城镇化水平即城镇化率。城镇化率一般有三种计算方式:一种是人口城镇化,第二种是土地城镇化(城市建成区面积/总面积),第三种是经济城镇化。本文选择以地区城镇常住人口数/总常住人口数表示的人口城镇化率来代表城镇化水平。这也是大多数研究所采用的指标。

控制变量:以房地产开发投资总额(取对数)解释房地产业的发展;居民消费价格指数(取对数)是反映一定时期内居民消费价格的变动趋势,是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果,因此用来表示地区的消费水平;预期房价即滞后一期的房价来观察消费者行为对房价水平是否产生影响。具体见表1。

表1 描述性统计

从表1可以看出,城镇化率的差异很大,最大值是最小值的一倍多,房地产投资额在最值上的差距就更加明显;对于居民消费价格指数与房价指数,可以看出以2010年为基准的消费价格指数明显上升,但上升幅度稳定,而对于房价指数来说,房价有升有跌,其中涨幅最高达200%以上,房价变化明显。

文章选取的是面板数据,因此,为了剔除时间上的因素与地区上的差异,我们添加了时间与地区的虚拟变量。

(二)模型建立

对数据进行Hausman检验,结果表明固定效应模型比随机效应模型好,因此建立固定效应模型如下:

其中:y代表房价指数;α代表常数项;r是城镇化率;X代表着其他控制变量:房地产投资总额(inv)、居民消费价格指数(CPI)以及预期房价;ε代表着残差项;i代表城市、t代表时期。

考虑到地区差异和时间因素对房价产生影响,添加地区虚拟变量C*以及时间虚拟变量REG*(以2014年为基准),其中包括C1东部、C2西部、C3中部、C0东北(基准)。因此对式(1)进行修正,建立以下面板回归模型:

其中,j代表控制变量个数。地区虚拟变量里j范围在1—3和时间虚拟变量里j范围在2—4。

(三)实证结果

利用70个大中城市2014—2017年相关数据并采用式(2)模型根据回归,得出结果如表2:

表2 实证结果

1.全样本回归结果

由表2第二列可知,房价水平的变动与城镇化水平呈现显著的正相关关系,回归系数为0.0439,达到10%的显著性水平,表明城镇化水平每上升1个百分点,房价指数上升0.0439%。从区域差异看,相较于基准的东北地区,东部地区和中部地区的房价明显高于东北地区,而西部地区的房价低于东北地区,但没有东部地区和中部地区显著性水平高。

房地产开发投资总额和前一期的房价都对当期房价呈现显著的正向影响,尤其房价预期对房价水平影响更为显著,房价预期对房价水平的影响系数为1.103,达到1%的显著性水平,表明预期房价变化1个百分点,房价水平正向增长1.103%。同时发现居民的消费价格对房价水平影响并不显著。

在考虑时间虚拟变量的因素时,可以看出,相较于2014年基期,2015年房价水平是在1%的显著性水平下下降的。这与2015年大力开展住房租赁政策有关,而在2016年和2017年房价水平分别在1%和5%的显著性水平下增长。这是因为在“去库存”的影响以及供给侧结构性改革、买房公积金政策的鼓励下房价水平开始回升。

2.分地区回归结果

由表2第三列可以看出,东部地区房价水平的变动与城镇化水平呈现显著的正相关关系,回归系数为0.198,达到1%的显著性水平,表面城镇化水平每上升1个百分点,房价指数上升0.198%。房价预期对房价水平的影响也呈现显著的正相关关系,系数为1.087。而房地产开发投资总额和居民消费价格指数对房价水平的影响并不显著。剔除时间因素的影响可以看出,2015年东部地区房价水平在1%的显著性水平下呈现负向变动,而2016和2017年均呈现正向变动。其中,2016年在1%的显著性水平下正相关。

由表2第四列可以看出,中部地区房价水平的变动受城镇化水平影响并不显著,这是因为东部地区的溢出效应导致的。而房地产开发投资总额和房价预期均在1%的显著性水平下对房价水平产生正向影响。剔除时间因素看,2015年房价水平呈现显著的下降趋势,而2016年和2017年都呈现上升趋势,其中,2017年在10%的显著性水平下上升。

由表2第五列可以看出,西部地区的房价水平受城镇化水平的影响是显著的,但却在10%的显著性水平下呈现负相关关系。主要是因为西部地区基础设施的不完善以及经济发展速度缓慢,导致人口虽然从农村移向城市,房价水平却没什么显著变化。但是房地产开发投资总额和房价预期却对房价水平产生显著的正向影响。剔除时间因素的影响可以看出,西部地区在2015和2016年房价整体水平呈现下降趋势,反而在2017年在1%的显著性水平下呈现上升趋势。这是因为相关的房地产政策(增加房地产税)在2015年颁布,相较于东中部地区而言,西部地区的反应时间要更长些。

由表2第六列可以看出,东北地区的房价水平受城镇化水平的影响是不显著的,除了预期房价对房价水平产生了显著的正相关关系,其他因素对房价水平均未产生显著影响。这与东北地区城镇化水平偏低以及城市相对较少有关。剔除时间因素的影响可以看出东北地区2015—2016年房价呈现显著的下降趋势。而在2017年上升,但上升趋势不明显。

四、结论与建议

(一)结论

1.总体角度

通过实证分析可以得出,总体而言,城镇化水平的变动对房价水平变动呈现出正向的显著影响。房地产开发投资总额与预期房价同样对房价水平产生显著的正向影响。这是因为根据需求供给理论得知,价格越高,生产者越愿意投入生产,而房地产开发商在商品房买卖里扮演的就是生产者,当房价趋于高水平的情况下,房地产开发投资总额增加,使得房价进一步上升;对于预期房价,人们认为房价将会在未来上升,从而现阶段会大力购买房屋。因此,更加促进了房价水平的上涨。剔除了时间因素来看,2015年房价水平普遍下降,而在2016—2017年逐渐上升。这是因为2015年出台的房地产税的政策在以后年度产生影响,而对于当期的反响并不显著,以及大力发展住房租赁业务使得2015年房价相较于2014年度不升反降。

2.区域角度

从区域角度看,在不同区域的房价水平所受影响因素不同。

东部地区城市较多、靠近沿海,经济更为发达、人口更为众多,城镇化水平对房价水平的影响更为显著。而且因为东部地区城镇化建设相对其他地区更加完善,溢出效应明显,导致房价水平受城镇化水平影响更为显著。而对于房地产投资来说,东部地区市场相对稳定,趋于饱和,因此房地产投资总额对房价影响并不显著。

对于中部地区和东北地区,城镇化率对房价的影响效果不显著,从图2可以看出主要是因为城镇化水平还没有达到一个水平从而刺激房价水平的上升。但通过实证分析我们可以看出,房地产投资总额对中部地区影响显著,主要是因为中部离发达地区距离近,居民在发达地区上班,因为买不起房,退而求其次选择距离靠近的中部地区,因此加大对房地产开发投资力度,从而促成房价的上升。

对于西部地区,可以从图2看出,西部地区的城镇化率明显攀升,在2017年超越东部地区,但不难发现,在剔除了时间因素的影响下,2015年西部地区房价的水平是下降的,而到了2017年房价水平呈现显著的增长趋势。这与国家推进西部大开发战略到了加速发展阶段离不开关系。

图2 地区城镇化变化趋势

(二)建议

1.加强房地产业“供给侧”结构性改革

加大房地产业“去库存”的发展力度,但需要调节商品房的供需均衡,稳健房价。尤其对于中部地区和东北地区,需要通过提高常住人口的城镇化率和深化住房体系与制度来消除房地产“库存量”,鼓励农民工进城扩大需求,优化供给。同时对于地区人口分布也需要均衡,不能将人口都聚集在东部地区,需要提高中部与东北地区的城镇化率,发挥人口红利的影响,并鼓励城市人才引进计划的实施。对于房地产业应根据地区的不同制定不同的销售策略,对于各地限购政策也需要适时放宽。

2.注重区域的差异性

不同地区房价的影响因素是不同的,政府和房地产企业需要根据地区房价所受因素的影响因地制宜的设计方案来稳定房价,这样既能稳定房价又能突出地方的特色。对于不同地区的房价水平也应缩小其差异,其中不仅包括城乡的差距,还应包括城市间的差距,中西部与东部的房价要与实际的城镇化率相匹配的同时,也要缩小城镇化率的差异。同时,要对居民消费心理进行引导,当期房价水平的稳定能够对未来房价水平产生显著影响,因此应注意对房产的投机行为,减少因投机心理带来的房价攀升。

3.走新型城镇化道路

新型城镇化道路能够给地区带来溢出效应,加强基础设施建设能够促使周边居民集聚,促进地区的融合、缩小城乡收入差距、完善城乡一体化建设、深化土地制度改革,因此走中国特色的新型城镇化道路,能够实现城市的高质量发展,有了高质量的发展的城市,新型城镇化道路才能走得长远,房价才能稳定,人民的生活才更加美好,才能更好地解决我国现阶段的主要矛盾,国民才能过上美好幸福的生活。

猜你喜欢

城镇化率房价城镇化
两大手段!深圳土地“扩权”定了,房价还会再涨?
河南省县域城镇化率影响因素分析以及空间分异性研究
防范未然 “稳房价”更要“稳房租”
家乡的城镇化
去库存的根本途径还在于降房价
2016房价“涨”声响起
安徽省生态足迹与城镇化率关系实证研究
坚持“三为主” 推进城镇化
基于Logistic模型的县域城镇化率及其推进预测
——以济南市平阴县为例
加快推进以人为本的新型城镇化