中国房价存在涟漪效应吗?

数量经济研究TheJournalofQuantitativeEconomics

2020年2020

第11卷 第2期Vol.11 No.2

中国房价存在涟漪效应吗?

———基于70个城市的分析

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张 浩 韩铭辉

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摘要:本文基于概率论框架,使用一种非参数的定向预测技术,构建PT检验统计量,

通过使用70个城市2005年7月～2017年12月的月度数据,从时间和空间两个维度全

面考察我国重点城市房价变动的涟漪效应。研究发现,中国70个城市之间的房价变动

存在显著的涟漪效应。不管是使用70个城市作为研究对象,还是使用分区域城市作为

研究对象,城市间距离与涟漪效应的大小有负相关关系,即城市间距离越近,涟漪效

应越显著;涟漪效应在周期内不同阶段存在不同表现,与房价下行时期相比,城市之

间房价变动的涟漪效应在房价上行时期更为显著。

关键词:房价 涟漪效应 70城

中图分类号:F293.35 文献标识码:A

IsThereaRippleEffectinChina’sHousingPrices?

—BasedontheAnalysisof70Cities

ZhangHao HanMinghui

Abstract:Basedontheprobabilitytheoryframework,thispaperusesanon-parametricdirec-

tionalpredictiontechniquetoconstructPTteststatistics.WiththemonthlydatafromJuly2005

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[基金项目]本文受到国家自然科学基金项目“人口结构变化对城镇居民住房需求的冲击:影响机理与实

证检验”(71603061)、教育部人文社会科学青年基金项目“复杂信息环境中金融泡沫的演变机理探析与

实证检验”(17YJCZH248)、广东省自然科学基金面上项目“房地产金融风险传导机制与预警防范研究”

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[作者简介]张浩(1983-),男,广东省珠江青年学者,广东外语外贸大学金融学院副教授,广东华南

(2019A1515011649)的联合资助。

财富管理中心研究基地研究员,硕士研究生导师,主要研究方向为房地产金融。韩铭辉(1994-),男,

广东外语外贸大学金融学院硕士研究生,主要研究方向为房地产金融。

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数量经济研究

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toDecember2017,thispapercomprehensivelyexaminestherippleeffectofhousingpricesin

nificantrippleeffectonhousepricechangesamong70citiesinChina.Regardlessofwhether70

keycitiesinChinafromtwodimensionsoftimeandspace.Theresultsshowthatthereisasig-

citiesareusedasresearchobjectsorsub-regionalcitiesareusedasresearchobjects,thedis-

tancebetweencitiesandthesizeoftherippleeffectarenegativelycorrelated.Thatistosay,

er.Therippleeffecthasdifferentperformancesatdifferentstagesofthecycle.Comparedwith

ryphase.

Keywords:HousePrice RippleEffect 70Cities

thecloserthedistancebetweencities,themoresignificanttherippleeffectbetweeneachoth-

therecessionstage,therippleeffectofurbanhousepricesismoresignificantduringtherecove-

引 言

当前,我国经济正处于新旧动能转换的关键时期,国际经济政治格局不断调整,中国

“防范化解重大风险”是三个攻坚战之首,其中“防控金融风险”更是重中之重。

金融体系面临着复杂的形势。从国内总体房价角度看,随着国内“去杠杆”进程的不

断推进,房价受到了明显冲击;从分区域房价角度看,三四线城市房价受其邻近一二

线城市的影响,呈现上涨的趋势,区域分化特征明显。对此,各地贯彻落实党中央、

国务院决策部署,分类调控,因城施策,坚持政策连续性和稳定性,加快建立长效机

制,以保持房地产市场平稳运行。但在金融市场深度和广度不断增加的情况下,短期

资本在房地产市场频繁地流入流出,使金融市场波动迅速扩散,对总体经济的影响力

不断增大(HollyandJones,2004),而且区域之间房价变动的溢出效应会导致金融系统

性风险(ZhangandFan,2019)。此外,房地产价格可以在信贷状况影响下对经济增长

起推动作用(刘金全、孙玉祥和毕振豫,2019)。因此,在此背景下,亟须研究区域之

间房价变动的联动性和涟漪效应,从而全面把握区域之间房价变动特征,打好防范和

化解金融风险攻坚战,维持经济健康稳步发展。

以往不同城市或地区之间房价的联动性研究集中于协整方法或空间计量方法,本

文使用一种非参数的定向预测技术,关注某地区房价的变化方向被另一个地区房价正

确预测的可能性,即考察区域之间房价在给定时期是否同时上涨或下降,以探讨区域

之间房价变动的涟漪效应。研究发现,一是无论是使用70个城市整体作为研究对象,

还是使用分区域的城市作为研究对象,各城市房价与中心城市之间房价变动基本存在

一定的涟漪效应,且效应大小和距离之间有明显的负相关关系;二是考虑房地产行业

周期内的涟漪效应,除了东北地区外,在房价上行时期,城市间房价变动的一致性关

系更加密切,较房价下行时期,城市间房价变动的涟漪效应更为显著。本文的创新主

要体现为:一方面扩展了研究房价变动涟漪效应的方法,采用非参数的定向预测技术,

分析房地产市场在不同时期的不同表现,探究在不同经济背景下,房价变动的涟漪效应

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中国房价存在涟漪效应吗?

的异质性;另一方面考虑到房价的空间特征,分区域研究房价变动的涟漪效应,并就区

域房价领先城市的影响力度及其对其他城市的影响进行了分析,从而更加丰富了以往实

证研究。

本文其余部分安排如下:首先是文献综述;其次是数据来源与周期判定;再次是

模型的构建;最后是实证分析及结论。

1 文献综述

关于区域住房价格变动溢出效应的研究,最早起源于英国,Granger(1969)最先

发现伦敦的房价变动先于英国的其他地区,并把伦敦看作房价变动的“预报器”。随

后,Holmans(1990)对这个现象进行深入研究,发现房价首先在以伦敦为主的南部地

区发生变化,逐渐影响整个英国房价走势,并将其定义为房价变动的“涟漪效应”

(RippleEffect)———房地产市场价格中由核心区域的变动对其他区域的变动产生传导

效应的长期关系。它是目前研究区域和城市住房价格相互关系和价格传导形式的核心

理论。

目前涟漪效应的相关研究方法主要集中为时间序列方法和空间计量方法两大类。

Alexander和Barrow(1994)使用格兰杰因果检验,发现英国房价的变动确实存在一个

berg和Stock(1996)的GLS-Dickey-Fuller单位根检验和Kwiatkowski、Phillips和

son和Morley(2018)使用ARDL边界检验以及ECM方法分别考察了区域之间房价的长

Balcilar、Beyene和Gupta等(2013),Lean和Smyth(2013)以及Blake和Gharleghi

(2018)采用时间序列模型分别对台湾、美国、南非、马来西亚、悉尼的房价进行研

Schmidt等(1992)的KPSS检验方法,更好地证明了涟漪效应的存在。Hudson、Hud-

统的Dickey-Fuller检验方法,他使用了更为复杂的方法———联合使用Elliott、Rothen-

对于前者,Giussani和Hadjimatheou(1991)、MacDonald和Taylor(1993)以及

从南到北的因果关系。Cook(2005a)认为涟漪效应可能与检验的方法有关,相对于传

期和短期关系,均发现房价变动存在涟漪效应。Lee和Chien(2011),Payne(2012),

究,发现五个地区的房价变动均存在涟漪效应。张凌(2008)的研究结果表明中国房

地产市场也存在多中心格局的房价溢出效应,且该溢出效应的方向大多是从沿海城市

到内陆城市。

对于后者,自Giussani和Hadjimatheou(1992)提出房价变动的涟漪效应可能是由

区域间的迁徙造成的起,学者们开始采用空间计量经济学的框架研究房价变动的涟漪

效应。Meen(1996)首次把空间计量经济学引入房价分析,发现英国房地产市场的价

格具有显著的空间相关性。Gray(2012)使用空间计量分析技术对英格兰和威尔士11

个地区的房价进行实证分析,发现英国房价变动存在溢出效应,但传导路径与Holmans

建立空间面板模型对各国之间房价的溢出效应进行实证分析,发现当存在跨国银行整

合时,各国之间存在显著的房价溢出效应。

(1990)以及Alexander和Barrow(1994)的研究结论不同。Milcheva和Zhu(2015)