區(qū)域房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展空間溢出效應(yīng)研究

曹澤，沈蓉，許銀汝

(安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 合肥 230601)

0 引言

我國實施住房制度改革，開啟住宅商品化后，房地產(chǎn)行業(yè)30 多年來快速發(fā)展，已成為金融經(jīng)濟(jì)不可或缺的一部分。同時，房地產(chǎn)行業(yè)由于各區(qū)域發(fā)展速度不同，處于嚴(yán)重不平衡狀態(tài)。李巧波[1]研究發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展明顯較快，如北京等一線城市，中西部地區(qū)房地產(chǎn)發(fā)展相對較慢，房地產(chǎn)市場因區(qū)域不同而存在的影響已經(jīng)不可忽略。鑒于此，首先研究房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的區(qū)域空間效應(yīng)，判斷區(qū)域特性是否決定房地產(chǎn)市場的發(fā)展。其次分析出現(xiàn)此現(xiàn)象的因素，比較各影響因素對房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的影響程度具有重要意義。

對于房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展空間效應(yīng)的現(xiàn)象，近年來已有學(xué)者進(jìn)行了研究。他們分別從房地產(chǎn)投資、房地產(chǎn)價格及房地產(chǎn)稅等角度進(jìn)行分析。針對房地產(chǎn)投資，江康奇、李錦然等[2]研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資自身通過了顯著性檢驗，且房地產(chǎn)投資具有正向的自相關(guān)性。這一研究驗證了從投資角度房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展具有空間溢出效應(yīng)。張屹山[3]研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資具有較強(qiáng)的跨區(qū)域相關(guān)性，房地產(chǎn)投資的空間效應(yīng)具有在經(jīng)濟(jì)水平均衡地區(qū)，其呈正向作用，相鄰但是經(jīng)濟(jì)水平差異性大的地區(qū)呈現(xiàn)抑制作用的特點。張洪，全詩凡[4]認(rèn)為房地產(chǎn)投資不只促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長，也能推動其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，并對70 個大中城市分東、中、西部三個區(qū)域分別進(jìn)行本地效應(yīng)檢驗和空間效應(yīng)檢驗，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的檢驗均顯著，房地產(chǎn)投資不僅會影響本地經(jīng)濟(jì)增長，還具有空間效應(yīng)，越是經(jīng)濟(jì)實力強(qiáng)的地區(qū)，影響周圍地區(qū)發(fā)展越明顯。

也有學(xué)者從房地產(chǎn)價格角度進(jìn)行研究。劉志平[5]從城市住房價格的角度研究各個城市之間空間相關(guān)性，結(jié)果顯示空間相關(guān)性顯著，且隨著時間推移空間相關(guān)性在增強(qiáng)。張煒[6]通過構(gòu)造三種不同的空間權(quán)重矩陣進(jìn)行檢驗分析，研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格確實存在空間效應(yīng)，并且不同省域之間呈現(xiàn)發(fā)散的特點，整體溢出趨勢是增長的。

在研究方法上，部分學(xué)者已經(jīng)突破了早期學(xué)者的定性分析，引入空間因素。如張凌[7]收集了35個大中城市從自相關(guān)和空間相關(guān)兩方面展開，構(gòu)建了協(xié)整誤差修正模型研究房價連鎖反應(yīng)，并通過協(xié)整關(guān)系檢驗和格蘭杰因果檢驗考慮不同城市房價之間是否存在空間交互作用。王松濤[8]等學(xué)者將我國城市劃分為五個區(qū)域，引入Johansen 協(xié)整關(guān)系檢驗、多變量因果關(guān)系檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)研究檢驗不同城市房價之間的波動關(guān)系，最后運用格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)一線城市的當(dāng)前發(fā)展能反映出其他城市的發(fā)展趨勢。

綜上所述，在變量上，已有文獻(xiàn)從房地產(chǎn)價格和投資角度研究空間效應(yīng)，但少有學(xué)者從房地產(chǎn)地區(qū)生產(chǎn)總值角度考慮分析。因此，本文引入房地產(chǎn)地區(qū)生產(chǎn)總值作為觀察房地產(chǎn)發(fā)展情況的指標(biāo)。在方法上，雖有學(xué)者考慮了空間因素，但側(cè)重點還是研究時間維度上的因果關(guān)系。本文采用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，考慮了不同省級區(qū)域之間的空間效應(yīng)，更全面地進(jìn)行分析。

1 計量模型、評價指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

空間效應(yīng)是傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)存在的明顯差異。顧名思義，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中空間效應(yīng)含義是判斷影響因素的空間影響程度。根據(jù)空間效應(yīng)的特點，分為空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性。前者是指研究對象在空間單元上與相鄰的空間單元格上對某種特征或者屬性相互依賴的程度?？臻g相關(guān)性一般表現(xiàn)研究對象聚集和分散的程度。而空間異質(zhì)性是描述空間單元上而引發(fā)出不同的對象之間的非均一性。在建立模型時，應(yīng)先考慮數(shù)據(jù)是否具有空間相關(guān)性的特征。而判斷這一特征是否存在需要檢驗分析，若檢驗結(jié)果顯著，則再使用空間計量模型進(jìn)行研究。

1.1 計量模型

1.1.1 Moran's I 統(tǒng)計量

Moran's I 統(tǒng)計量是帕克·莫蘭在1950 年提出，它用來表示空間上是否存在相關(guān)性。其全局Moran's I 值公式如式(1)：

標(biāo)準(zhǔn)化的Moran’s I 統(tǒng)計量為：

Moran's I 統(tǒng)計量最終會被規(guī)劃為[-1，1]之間，Moran's I 大于0，說明此變量具有空間正相關(guān)性，Moran's I 值越大，則此變量的空間相關(guān)性越明顯。該值為0 時，說明此變量不具備相關(guān)性。Moran's I小于0 時，說明此變量相關(guān)性為負(fù)，Moran's I 值越小，則此變量的空間差異性越明顯。

1.1.2 空間誤差模型(SEM)

空間誤差模型(SEM)表達(dá)式為：

式(3)中ε 為隨機(jī)誤差項向量，λ 為n×1 階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ 為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量，該模型經(jīng)濟(jì)意義在于探究空間影響的高階效應(yīng)。本文采用的模型構(gòu)造形式如式(4)：

其中，β1、β2、β3、β4是空間自回歸系數(shù)，反應(yīng)了溢出效應(yīng)程度。lnX1是自變量房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)，lnX2是自變量商品房銷售價格，lnX3是自變量房地產(chǎn)開發(fā)投資額，lnX4是自變量貨物進(jìn)出口總額。

1.2 評價指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

本文研究的是房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況、房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展區(qū)域相關(guān)性以及影響因素。通過參考已有的文獻(xiàn)，引用劉超[6]、孫凱[7]等學(xué)者的研究成果，將房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值(用Y 表示)作為評價房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo)，房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)(用X1表示)、商品房銷售價格(用X2表示)、房地產(chǎn)開發(fā)投資額(用X3表示)、貨物進(jìn)出口總額(用X4表示)、作為評價影響因素的指標(biāo)。本文選取31 個省級行政區(qū)域2007-2017 年11 年間的數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析。為了保證數(shù)據(jù)的可用性以及研究結(jié)果真實可靠，數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計局和《中國統(tǒng)計年鑒》。

2 實證分析

2.1 房地產(chǎn)發(fā)展情況的空間自相關(guān)檢驗

本文為了研究房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展空間溢出效應(yīng)，利用GeoDa 軟件對31 個省級行政區(qū)域2007-2017年11 年間的房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值變量省域空間效應(yīng)進(jìn)行了空間自相關(guān)Moran’s I 指數(shù)計算，研究結(jié)果見表2。

通過Moran’s I 值顯示每一年的P 值均顯著，2007-2017 年房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值通過了5%的顯著性水平檢驗，2010-2014 年房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值通過了1%的顯著性水平檢驗。由局部Moran’s I 值顯示房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值存在著空間自相關(guān)。Moran’s I 值均大于0 小于1，說明房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值存在顯著的正空間自相關(guān)，相關(guān)性在2007-2010 年逐漸增強(qiáng)，2011 年到2017 年緩慢降低，總體呈現(xiàn)增加趨勢。出現(xiàn)這一現(xiàn)象原因可能與2011 年房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展環(huán)境有關(guān)。一方面，國際金融危機(jī)的深度影響仍在繼續(xù)，全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇腳步緩慢。同時，對我國的房地產(chǎn)行業(yè)的增長影響巨大，導(dǎo)致房地產(chǎn)行業(yè)增速下降。另一方面，我國中央政府嚴(yán)格調(diào)控房地產(chǎn)市場，利用政策保持房地產(chǎn)行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展，在政策的影響下，我國房地產(chǎn)行業(yè)呈現(xiàn)回落趨勢。本文將房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值作為評價房地產(chǎn)發(fā)展情況的指標(biāo)并通過了檢驗。換而言之，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展在區(qū)域間并不是隨機(jī)分布的，而是存在空間集聚現(xiàn)象。地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展能夠影響相鄰地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展。這一理論很好地解釋了發(fā)達(dá)地區(qū)周邊城市的房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展會受其房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展趨勢的影響。

由上述計量模型理論可知，房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值通過了空間效應(yīng)，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展存在空間自相關(guān)性。一般模型已經(jīng)不能準(zhǔn)確地對房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行分析，下面則采用空間計量經(jīng)濟(jì)模型對房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行統(tǒng)計檢驗。

表1 2007-2017年31個省級區(qū)域房地產(chǎn)發(fā)展情況研究變量表

表2 2007-2017年31個省級行政區(qū)域房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值的Moran’sI

2.2 空間回歸模型分析

2.2.1 LM 檢驗分析

空間計量模型分為空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)等。本文通過Matlab 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行LM 檢驗，選擇最優(yōu)模型研究分析導(dǎo)致這種現(xiàn)象的影響因素。由表3 可知，本文分別計算出房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況的拉格朗日乘數(shù)滯后項(LMLAG)和拉格朗日誤差項(LMERR)統(tǒng)計值。LMLAG 用于檢驗SLM，LMERR 用于檢驗SEM。由房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況LM 檢驗統(tǒng)計結(jié)果顯示可知穩(wěn)健滯后項(R-LMLAG)和穩(wěn)健誤差項(R-LMERR)均通過了1% 顯著性水平檢驗，LMERR 通過了5% 顯著性水平檢驗，LMERR 較LMLAG 在統(tǒng)計值上顯著。通過上文的描述結(jié)果顯示，本文更適合采用空間誤差模型(SEM)。下面將進(jìn)一步進(jìn)行空間計量模型的分析。

表3 2007-2017年31個省級區(qū)域房地產(chǎn)發(fā)展情況LM檢驗

2.2.2 空間誤差模型檢驗分析

(1)在建立最后的檢驗?zāi)Ｐ颓?，本文先對隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)進(jìn)行判斷，檢驗結(jié)果見表4。通過Hausman 檢驗結(jié)果顯示統(tǒng)計量通過了5%的顯著性水平檢驗，接受“固定效應(yīng)模型有效”的選擇假設(shè)。因此，應(yīng)選擇空間固定效應(yīng)SEM。本文同時也對SEM 做了固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的回歸檢驗，發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)統(tǒng)計值要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)統(tǒng)計值。

(2)回歸結(jié)果顯示，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展影響因素空間誤差模型的擬合優(yōu)度為0.9351，修正后的擬合優(yōu)度為0.7471。兩個擬合優(yōu)度值均說明模型的總體擬合效果很好，此空間計量模型是合理的。上文選擇的X1、X2、X3、X4四個變量能夠很好地解釋房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值，即房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的情況能夠得到很好地分析。

(3)回歸結(jié)果中的rho 值成功的驗證了前文Y的空間自相關(guān)檢驗，其值說明房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值存在正的空間自相關(guān)性。即房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展存在空間溢出效應(yīng)，地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展與相鄰地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展具有相互影響的特征。因此，本文已不再適合傳統(tǒng)的回歸模型去分析房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況及影響因素。

(4)通過自變量中的統(tǒng)計值顯示，X1、X3和X4的統(tǒng)計值均通過了1%的顯著性水平檢驗，且房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)和貨物進(jìn)出口總額的回歸系數(shù)為正，說明房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)和貨物進(jìn)出口總額對房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的影響呈現(xiàn)促進(jìn)作用。即房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)每提高1 倍，就會使該地區(qū)的房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值增加0.0098%，貨物進(jìn)出口總額每提高1倍，就會使該地區(qū)的房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值增加0.2729%。反之亦然?？傮w說明一個地區(qū)房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)和貨物進(jìn)出口總額的增加或減少，會在一定程度的影響這個地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展。對于貨物進(jìn)出口總額，前文說明為衡量一個地區(qū)的對外開放程度。在經(jīng)濟(jì)全球化推動下，地區(qū)自身的發(fā)展能力也是作為房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的重要影響因素之一。區(qū)域的自身發(fā)展能力強(qiáng)對房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展具有支持作用。通過回歸結(jié)果可知，一個地區(qū)的自身的發(fā)展能力較大程度的影響房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展。

(5)房地產(chǎn)開發(fā)投資額統(tǒng)計值通過了1%顯著性水平檢驗，回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)。說明房地產(chǎn)開發(fā)投資額對房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展影響呈負(fù)的趨勢，房地產(chǎn)開發(fā)投資額每增加1 倍，該地區(qū)的房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值減少0.2190%。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能與房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)中供需關(guān)系有關(guān)。房地產(chǎn)市場需求率不斷地增加，將會引起更多投資進(jìn)入房地產(chǎn)市場。與此同時，房地產(chǎn)市場的供給率將會慢慢增長，直到需求率等于供給率。接下來便是收縮階段，需求率達(dá)到一定程度開始下降，而房地產(chǎn)市場的投資還在增長，供給持續(xù)增長，但居民的購房熱潮在慢慢下降，最后將使得房地產(chǎn)市場進(jìn)入衰退階段。此時的房地產(chǎn)行業(yè)整體發(fā)展并不會給房地產(chǎn)開發(fā)投資額的增加帶來房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值的增加。由表4 可知，商品房銷售價格的統(tǒng)計值未通過顯著性檢驗，說明商品房銷售價格對房地產(chǎn)發(fā)展不存在影響。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能是商品房的銷售價格的高低并不影響當(dāng)時居民對房地產(chǎn)行業(yè)的需求量。

(6)通過上文的描述，X1、X3和X4這三個變量均對房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值有著不同程度的影響，即影響著房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展?；貧w結(jié)果中顯示這三個影響因素對房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展影響程度從小到大排序為X1＜X3＜X4，即一個地區(qū)的貨物進(jìn)出口總額能夠較大程度影響房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展。

3 結(jié)論

本文用房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值作為評價房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo)，房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)、商品房銷售價格、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、貨物進(jìn)出口總額作為評價影響因素的指標(biāo)。通過31 個省級行政區(qū)域2007-2017 年的面板數(shù)據(jù)對我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了空間溢出效應(yīng)和影響因素的分析。又通過Moran’s I 指數(shù)值發(fā)現(xiàn)我國房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值存在空間自相關(guān)性，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展具有空間集聚的特征。利用空間計量模型研究結(jié)果顯示：①我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展存在區(qū)域集聚現(xiàn)象，即地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展與相鄰地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展具有相互促進(jìn)作用。房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展本身具有空間效應(yīng)。②房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和貨物進(jìn)出口總額均對房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展有一定程度的影響，房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)和貨物進(jìn)出口總額對房地產(chǎn)發(fā)展呈現(xiàn)正向作用，房地產(chǎn)開發(fā)投資額對房地產(chǎn)發(fā)展呈現(xiàn)抑制作用。貨物進(jìn)出總額能較大程度地影響房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展。商品房銷售價格對房地產(chǎn)行業(yè)地區(qū)生產(chǎn)總值影響不顯著，對房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展影響不明顯。

表4 2007-2017年31個省級行政區(qū)域房地產(chǎn)發(fā)展影響因素的回歸結(jié)果

基于以上研究，已驗證房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展具有空間溢出效應(yīng)。因此，基于本文研究的意義提出相關(guān)建議：

(1)為了維護(hù)房地產(chǎn)行業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展，政府在調(diào)整房地產(chǎn)市場發(fā)展時應(yīng)該考慮房地產(chǎn)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，利用這一特點，對發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市等的房地產(chǎn)市場調(diào)控提出更優(yōu)的發(fā)展政策。使得各個城市房地產(chǎn)市場得以均衡、平等和健康的發(fā)展。在制定房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展目標(biāo)時，應(yīng)考慮房地產(chǎn)發(fā)展具有空間聯(lián)動因素，周邊城市的房地產(chǎn)發(fā)展能相互影響，應(yīng)均衡全面、因地制宜，考慮每個區(qū)域不同情況，分區(qū)域制定房地產(chǎn)供應(yīng)的相關(guān)政策，更大程度地規(guī)避發(fā)展中的風(fēng)險，使得房地產(chǎn)行業(yè)長遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展。

(2)政府應(yīng)該定期研究房地產(chǎn)行業(yè)及房地產(chǎn)市場情況，嚴(yán)格控制房地產(chǎn)從業(yè)人員數(shù)同時，著重控制房地產(chǎn)開發(fā)投資額和貨物進(jìn)出口總額等的因素對房地產(chǎn)行業(yè)的影響，及時把握市場風(fēng)向，做好宏觀調(diào)控，讓房地產(chǎn)行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。