開放程度對房價的影響
——基于省級空間面板研究

胡天麒

(上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 上海 201620)

一、緒論

(一)研究背景

2001年12月中國入世，標(biāo)志著中國的對外開放程度進(jìn)入了一個新的格局，這點(diǎn)也可從中國整體的外貿(mào)依存度在二十世紀(jì)初的飛速上升中可見一斑，從入世初38%的外貿(mào)依存度至2006年峰值的64%，如此大的提升并沒有耗去太多的時間。

另一方面，自從上世紀(jì)末的房地產(chǎn)改革以來，我國各地的房地產(chǎn)市場皆得到了大量的資金涌入，不可避免地常年推進(jìn)著各省市房價的上漲。以2015年除去臺灣后的各省市的房價為例，中國的高房價傾向于集中在沿海地區(qū)例如上海，廣東等地，而中西部地區(qū)的房價則均較低有著明顯的“東高西低”的趨勢。

(二)研究意義

房地產(chǎn)市場是如今我國重要市場之一，甚至某種程度上起到了資金“蓄水池”的作用，且該市場直接影響到我國的民生問題，無論從政府宏觀調(diào)控而言抑或是從人民的日常生活而言都是不可忽視的問題。而如今經(jīng)濟(jì)全球化前路未定，各國多邊的談判上時而有新的成果也時而有逆全球化的現(xiàn)象。因此，若能夠?qū)烧呗?lián)系起來，在開放的條件下考察房價的影響因素，理解外貿(mào)依存度與房價的關(guān)系，或許能夠?yàn)檎谥贫ǚ績r相關(guān)調(diào)控政策抑或是考慮經(jīng)濟(jì)全球化談判時提供一定的參考。

二、文獻(xiàn)綜述

以往對房價影響因素的研究不在少數(shù)，目前的文獻(xiàn)已經(jīng)指出例如收入水平(Smith，1982)，宏觀調(diào)控政策(沈悅，2011)，當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)化水平(鄧翔，2013)均是對房價產(chǎn)生影響的重要因素。而在如今經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，同樣應(yīng)當(dāng)考慮的是一國的開放程度對該國房價的影響。關(guān)于開放環(huán)境下的考察，Bardhan在2004年通過對不同國家的46個城市的房價進(jìn)行考察，得出了城市開放程度對當(dāng)?shù)胤孔庥酗@著的推動影響(Bardhan，2004)，中國學(xué)者鞠方在2016年驗(yàn)證了中國各省的貿(mào)易依存度同樣對當(dāng)?shù)氐姆績r有正向的影響(鞠方，2016)。此外也有學(xué)者使用不同的計(jì)量方法分別證實(shí)了中國存在著“巴拉薩-薩繆爾森“效應(yīng)(王松濤，2009；毛其淋，2010)。

三、理論介紹

(一)Balassa-Samuelson效應(yīng)模型

該模型的主要內(nèi)容是：在開放經(jīng)濟(jì)下，當(dāng)一國的貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率上升時，該部門的勞動工資也將上升，而在勞動力自由流動的假設(shè)下，為了確保貿(mào)易品部門與非貿(mào)易品部門的勞動力分配不產(chǎn)生不符合現(xiàn)實(shí)意義的角點(diǎn)解，非貿(mào)易品部門的勞動工資也將上升至同樣的高度。同時在考慮部門利益最大化問題后，該共同工資又應(yīng)當(dāng)?shù)扔诟鞑块T勞動力的邊際生產(chǎn)價值。考慮到隨著一國開放程度的加深或是外貿(mào)依存度的上升，無論是通過與外國相似企業(yè)的競爭抑或是通過外資的投入帶來的技術(shù)溢出的渠道，一國的非貿(mào)易品部門的生產(chǎn)率都將上升，且該速度將高于非貿(mào)易品部門生產(chǎn)率上升的速度。

(二)空間計(jì)量模型

單單從各省房價數(shù)據(jù)來看，我國的房價存在著較為明顯的集聚現(xiàn)象。相鄰省之間的房價往往存在相互拉動的關(guān)系，該關(guān)系的來源可能來源如下：首先某些高房價城市可能促生“跨省通勤“從而提升鄰省城市的房價，這種現(xiàn)象可能集中出現(xiàn)于北京上海等一線城市周圍，例如如今便存在在江蘇省與上海市之間通勤的現(xiàn)象。其次，對于房地產(chǎn)市場的“做多”也可能造成資本涌入相鄰低房價城市從而提高其價格，當(dāng)一地房價較高且因?yàn)榫用裣M(fèi)能力或政策管制而難以繼續(xù)上升時，資本可能會期望炒熱周邊房地產(chǎn)市場從而在未來獲利，這樣也會提高周圍省市的房價。最后，在原高房價城市受到拆遷影響的人口獲得的拆遷費(fèi)往往不可能使其繼續(xù)在同樣的地段購置新房，因此這批人往往會前往更偏遠(yuǎn)的地方，這種現(xiàn)象也可能造成跨省的移民。因此在考察某省房價時，同樣需要引入了空間相關(guān)性，從而做到在控制鄰省影響的條件下更準(zhǔn)確地分析特定因素對于房價的影響程度。

四、數(shù)據(jù)來源

本文選取了2000年至2017年中國除去臺灣的31個省的歷年出售的商品房平均價格作為當(dāng)年的房價。以外貿(mào)依存度作為衡量開放程度的指標(biāo)，外貿(mào)依存度則通過總進(jìn)出口額與GDP的比值得到，在計(jì)算該比值的時候考慮了每一年的匯率變化。為了在開放條件下全面地考慮房價的影響因素，除了開放程度這一重要自變量，同樣需要其他以往文獻(xiàn)所公認(rèn)的影響因素，本文選取了各個省的城鎮(zhèn)人口比例代表該地區(qū)的城市化率，用了歷年的各省房屋竣工面積作為衡量房地產(chǎn)市場供給側(cè)的情況。其中數(shù)據(jù)來源于EPS中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，國家統(tǒng)計(jì)局分省年度數(shù)據(jù)與國泰安數(shù)據(jù)庫。

五、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)空間權(quán)重矩陣與Moran檢驗(yàn)

雖然有了相關(guān)的理論解釋說明相鄰省市之間的房價存在互相影響的現(xiàn)象，但若要使用空間計(jì)量模型，還需要使用Moran檢驗(yàn)確認(rèn)所關(guān)注的變量是否真的存在空間相關(guān)性。本文中所使用的空間權(quán)重矩陣為反地理距離權(quán)重矩陣。將所有與目標(biāo)省有公共邊的省市視作與其相鄰，例外為海南島，在本文中將其設(shè)定為與廣東省相連。根據(jù)目標(biāo)省與其相鄰的各省的距離的倒數(shù)作為權(quán)重建立矩陣，各省市之間的距離通過計(jì)算兩者幾何中心的距離得到。

在得到標(biāo)準(zhǔn)化后的反地理距離空間權(quán)重矩陣后，使用該矩陣并對每年的中國各省市房價的橫截面數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Moran檢驗(yàn)，可得知中國的各省市房價在21世紀(jì)內(nèi)均維持著較強(qiáng)的空間相關(guān)性。

(二)傳統(tǒng)回歸模型

首先，我們對該面板數(shù)據(jù)直接使用經(jīng)典計(jì)量回歸模型，結(jié)合所收集到的數(shù)據(jù)，本文使用的基礎(chǔ)回歸公式如下，其中HP代表房屋的平均出售單價，t代表外貿(mào)依存度，F(xiàn)代表房屋的竣工面積，r代表城市化率。

對于面板數(shù)據(jù)需要考慮使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，使用Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示p值小于2.2e-16，因此拒絕使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)而使用固定效應(yīng)模型。

根據(jù)回歸結(jié)果，可以得知首先地區(qū)的房屋竣工面積在兩種模型下都對房價有顯著的正效應(yīng)，這點(diǎn)可能是因?yàn)椋含F(xiàn)實(shí)中的房地產(chǎn)市場并不是一個理想化的僅靠供需變化就能解釋的市場，尤其是在近期的中國，對房地產(chǎn)價格的管制以及對項(xiàng)目開工的限額在不少城市都是十分常見的，因此竣工面積增加的某一年，更有可能是房地產(chǎn)市場管控放松的某一年，而在管控放松的同時，房價反而更有可能失去約束而上升。此外值得注意的是，當(dāng)在考慮固定效應(yīng)模型的時候，開放程度一階的影響變得并不顯著。

(三)空間回歸模型

常見的空間計(jì)量回歸模型有空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)，前者將空間相關(guān)性體現(xiàn)在某地區(qū)的行為對其相鄰地區(qū)的影響并將其作為一種新的“自變量”納入回歸方程，而后者則將該影響納入殘差擾動項(xiàng)以表示地區(qū)間的相互影響。

在進(jìn)行進(jìn)一步考察前，仍需要進(jìn)行空間Hausman檢驗(yàn)考察是否需要使用固定效應(yīng)的空間計(jì)量模型，通過檢驗(yàn)可知無論使用什么空間模型，Hausman檢驗(yàn)全部拒絕原假設(shè)，因此在下文的回歸中將要使用固定效應(yīng)空間回歸模型。

關(guān)于空間滯后模型與空間誤差模型的選取，本文參考了Anselin于2004年提出的空間回歸模型選擇規(guī)則：先進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗(yàn)滯后模型與誤差模型是否都與普通OLS模型顯著不同，若均不同則使用穩(wěn)健的拉格朗日乘子檢驗(yàn)，并選取統(tǒng)計(jì)量更大的那一模型。

該檢驗(yàn)結(jié)果顯示，雖然空間滯后與空間誤差兩者相對于經(jīng)典的OLS回歸均是有效的，但是通過穩(wěn)健檢驗(yàn)后，可知空間滯后模型的LM統(tǒng)計(jì)量更為顯著，該回歸下結(jié)果如下表所示：

表 個體固定效應(yīng)空間滯后模型回歸結(jié)果

由上表所示，在考慮了房價的空間相關(guān)性后，外貿(mào)依存度對房價存在著“倒U型”的影響：當(dāng)早期外貿(mào)依存度上升時，貿(mào)易部門的勞動力的邊際產(chǎn)出將會上升，因此由于模型需要工資處處相等，房價將會隨著均衡工資的上升而上升，而當(dāng)外貿(mào)依存度進(jìn)一步上升時，考慮到此時有限的資金將會更多地流入貿(mào)易部門，缺少資金的房地產(chǎn)市場將會給所有人一個“不景氣”的預(yù)期，則此時房價反而有可能開始下降。正如上文所述，相鄰省市除了房價會對目標(biāo)省的房價產(chǎn)生作用外，其他的自變量同樣可能對目標(biāo)省的房地產(chǎn)市場產(chǎn)生替代或者互補(bǔ)的效應(yīng)，例如相鄰省市的城市化發(fā)展是否同樣會提高目標(biāo)省的房價為了同時考慮這些問題，回歸模型中同樣可以考慮自變量的滯后項(xiàng)，如下所示：

在空間杜賓模型下外貿(mào)依存度對房價的影響符號依然不變且顯著(圖表省略)，因此也進(jìn)一步驗(yàn)證了先前的空間滯后模型的可靠性。

六、結(jié)論

本文在考慮應(yīng)變量空間相關(guān)性的情況下，運(yùn)用2000年至2017年31省房價的面板數(shù)據(jù)考察了各省外貿(mào)依存度或開放程度與房價的關(guān)系，得出了前者對后者存在倒U型的影響：即最初外貿(mào)依存度上升時，由于Balassa-Samuelson效應(yīng)存在，房價將會上升，而若外貿(mào)依存度繼續(xù)上升，則由于大眾與企業(yè)對于房地產(chǎn)市場漸漸出現(xiàn)蕭條的預(yù)期從而反而會對房價有著反向的作用。