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1、中国城镇化与房地产价格相关性研究综述中国城镇化与房地产价格相关性研究综述 【摘要】关于城镇化与房地产的研究一直是热点，学术界对其的讨论不断，尤其是对两者的相关性讨论，涉及多种分析方法建模方式，需要对城镇化有全面而深刻的理解，对于初入这个领域的学者有一定的难度。本文立足降低学术门槛，将阅读该领域文献前所需的基本知识与阅读后将会得到的基本认识完整详细的展现。全篇从研究现状、研究方法、主要结论三个方面进行梳理与总结，以期为今后的相关研究提供便利。 【关键词】城镇化；房地产；相关性；面板数据分析 A review of the research on the correlation between u
2、rbanization and real estate price in China Ke Aixin （1. Wuhan University of Technology School of Civil Engineering and Architecture， Hubei Wuhan xxxx） Abstract： The research on the urbanization and the real estate has been a hot topic in academic circles， especially the discussion on the corelation，
3、 involving a variety of analysis methods and models， as well as the need for a comprehensive and profound understanding of urbanization. There is a certain degree of difficulty for freshman. In order to solve this problem， it will present the basic knowledge required before you read and the rough co
4、mprehension. The article is developed in there part： research status， research methods and the main conclusion， hoping to provide convenience for future relevent researches. Key words： urbanization； real estate； relevance； panel data analysis 城鎮化是一个人口、土地、生活方式由农村向城市转变的过程。中国作为一个起步晚、人口基数大、时值第三次工业革命的国家面
5、临着诸多机遇与挑战。当前我国城镇化正处于高速发展阶段，但在直接拉动国民经济迅猛发展的同时，亦衍生出诸多发展不均衡产生的“城市病”，带来许多社会问题，继而阻碍了国民经济包括房地产业的发展。城镇化与房地产业的联系是显而易见的，而城镇化与房地产具体是怎么相互作用的就相对错综复杂，城镇化的不良发展必然会影响房地产发展，城镇化不当调控可能对房地产有更坏的影响，故我国城镇化与房地产价格的相关性研究弥足重要。学术界对此的分析角度、指标选取、方法种类五花八门，本文在此并对近五年的国内外相关文献进行梳理归类，方便其他学者们对这一领域的研究有一个初步了解。 1、现状分析 1.1城镇化相关问题的研究现状 我国城镇化
6、开始晚，起点低，挑战大，但发展迅猛。自1949年至20XX年我国城镇化率由7.3%提高至54.77%，高速发展阶段平均每年增长5.8%，但相比于开始更早发展更久的美国（82.4%）等国我们还有很远的路要走。尽管如此，近年由于过度追求经济快速发展，城镇发展出现很多弊病。对于我国城镇化现状20XX年李克强表示数据的水分很大，去掉水分只有36%。 1.1.1国内相关研究 关于城镇化的研究首先涉及到指标体系的构建。目前我国官方的城镇化发展水平判断标准采用“人口城镇化”标准，即：城镇人口与总人口的比值。这个标准足以满足一般性的比较的精确度，但对于更细致的研究例如相关性比较就显得相对粗略。自20XX年以后
7、，不同于以前的人口城镇化、土地城镇化、产业城镇化3个经典指标，出现新型城镇化指标的探讨，普遍认同细分出二级指标的方法。 近年关于何为新型城镇化、如何发展新型城镇化的讨论成为热点。姚士谋【1】（20XX）指出新型城镇化是一个重大区域经济发展命题，应基于中心城市带动与辐射区域发展理论与空间经济网络布局理论，做到三个转型。 1.1.2国外相关研究 由于国外城镇化进程早于我们100年完成，相关理论研究在时间上比我们早许多，有深度与影响力的研究也出现的很早。且由于中国新型城镇化近些年才出现，在国际前沿研究中，除了一些报道型的论述外，相关深度研究成果尚不多见，然而对中国城市化问题的研究仍具有一定的借鉴意义
8、，比如Yuzhe Wu【2】（20XX）认为以“低工业”为基础的城镇化推进模式引发的问题如广泛的土地利用和过高的房价严重危害了维持和平行动与社会发展，另外GDP的绩效评估官员制度严重阻碍了发展的新城市化。Yongtao Tan【3】（20XX）结合内容分析与社会网络分析方法，对中国可持续城市化150个最佳实践进行了综合性研究，指出环境管理是实现中国城市可持续发展的最重要任务。 1.2房地产相关问题的研究现状 我国房地产业在国民经济中扮演的角色越发重要，已是国民经济的支柱产业之一。对房地产价格方面的研究即广且深，包括房价与宏观经济的关系、房价周期与波动、房价影响因素的研究等，其中房价影响因素的研
9、究与本课题相关最大。周艳慧【4】（20XX）表示近两年房价趋于稳定，GDP、土地价格、货币供应量、人民币新增贷款对房地产价格影响为正，城镇居民人均可支配收入和房地产开发投资额为负，且GDP影响最大，土地价格与房地产价格作用是相互的。范莉丽【5】（20XX）认为我国房地产价格表现出明显的区域差异性，这些差异体现在区域内省际差异大小，与当地的经济发展水平的匹配程度、房地产短期长期价格变动影响因素等，认为应该采取差异化信贷政策并正确引导人口流动以促进房地产市场协调发展。 1.3城镇化与房地产价格相关性的研究现状 1.3.1横向上比较 因为方法的大同小异，房地产市场发展的指标无非是平均商品房價格或平均
10、商品房销售面积，学者们往往在城镇化指标选取上做文章，根据不同的写作角度可分为四类：宏观型（或实用型），微观型，纠偏型，探索型。 宏观型，往往针对一个省或全国构建指标做宏观上的相关性分析，并计算相对变动百分点等，有直接的使用价值，但无过度个人观点。比如，徐飘【6】（20XX）对重庆城镇化率与平均商品房销售价格建立了一套新型城镇化水平指标体系验证了相关性，并运用BP神经网络模型进行了房地产价格的预测。 微观型，指集中于城镇化的一个小的方面具体分析，得出的结论对于其他的微观的研究更具参考价值。比如李永乐【7】（20XX）在房地产价格与土地城镇化：传导机制与实证研究中集中于对土地城镇化的研究。 纠偏型
11、，指发现别人指标或方法使用的错误、因素考虑的不充分做指明并纠正。比如周文兴【8】（20XX）指出以往研究往往忽略了住房价格的时间滞后效应，并且均暗含地区之间的住房价格是相互独立的假定，没有考虑住房价格可能存在的空间依赖性和异质性。 探索型，指经实证分析后计算发现理论与实证结果的偏差做原因的探索寻找。比如韩正龙【9】（20XX）发现城镇化率每提高1个百分点，房地产价格仅相应变动0.13个百分点，只能解释房地产价格上涨的2% ，理论和实证研究有巨大差异。作者猜测是人口城镇化被低估，于是选取区域收入差异作为工具变量解决影响，验证，得出城乡居民收入差距大导致城镇化水平提高的结论，且提出人口城镇化影响房
12、地产市场的三种方式。 从研究角度上看，主要在土地供应与区域差异上： 土地供应方面，白忠菊【10】（20XX）在城市快速扩张的大背景下，系统地研究了土地供应对房价及其波动的影响，认为调控房价必须从控制供需入手通过完善土地供应市场机制等来实现对房价的调控。Yilin Dong【18】（20XX）考察了中国城市土地供给对房屋市场的影响，发现自然资源较少的城市价格涨幅较大，认为中国的土地利用分配被认为是房价和数量变化的准外生性，政府决定不会改变中国地理限制对房价的影响。 区域差异方面，李永乐【7】（20XX）认为不同区域商品房价格对土地城镇化影响不同，中部最大，西部次之，东部最小。Bo Zang【11
13、】（20XX）认为城市房价上涨对东部地区的定居点决策有负面影响，对中部有正面影响，对西部不具有统计意义，表明福建消费效应与农村城市移民的预期财富效应的关系复合预期。 1.3.2国内纵向上比较 对城镇化的分析角度逐步补充完善：20XX年4月王文婷用面板数据分析法直接证明了城镇化与房地产市场需求之间的相关性。同年6月曾江辉加入通货膨胀考虑。20XX年周文兴【8】指出以往时间滞后效应的忽略与错误的假设。20XX年韩正龙【9】指出人口城镇化被低估。 对城镇化的描述因国家政策方针的影响变得更全面更科学：20XX年以前，对城镇化指标的划分往往是人口城镇化、土地城镇化、产业城镇化或者经济城镇化、基础设施城镇
14、化等；而20XX年以后，开始出现一级二级指标，城镇化指标多大20多个。 对城镇化的指标选取的数量也在增加：20XX高汝岭【12】选取了城镇化有关的四组数据。20XX董芳【13】选取5个影响城市住宅价格的城市化指标体系：经济城市化，人口城市化，基础设施城市化，区域城市体系完善程度指标和生活方式城市化进行定性定量分析，并从中选取13个二级指标进行回归分析。20XX成良琴【20】选取14个指标体系进行相关性分析。 1.3.3国外相关研究 国外文献直接研究城镇化与房价关系的较少，大多是这个大方向或与其他交叉方向下的小切入点额研究。比如Bo Zang【11】（20XX）聚焦城乡移民，他将房价变量引入生命
15、周期理论函数并提出两个假设，发现住房价格通过福利消散效应和预期财富效应影响定居决策，进而影响城镇化进程。Gavin Shatkin【15】（20XX）从政治经济学角度比较了雅加达，重庆和加尔各答房地产政策，认为亚洲国家制定新的房地产政策，试图利用城市化进程来扩大国家政权。 也有华人华裔学者在海外研究中国城镇化与房地产价格相关性这个课题，比如Haizhen Wen【16】（20XX）收集杭州六个行政区作为研究区建立了传统的hedonic价格模型和空间模型分析，认为城市中心对房价的影响逐渐增加，城市发展具有历史惯性，城市规划政策和市场力量推动了多中心城市杭州发展。 2、关于相关研究方法与数据 该方
16、向的研究核心是相关性研究，即回归分析。数据来源是中国统计年鉴、房地产年鉴等。学者们的研究方法看似很多，其实本质基本都是面板数据分析，概括来说是：从各类统计年鉴中提取历年数据，在SPSS上使用主成分分析法降维，再建立面板数据模型，在EVIEWS上进行面板数据分析。 主成分分析法运用在多元回归中，剔除众多指标中影响较小或相似的变量的干扰与累赘，重组出一组数量适中、综合反映能力强的综合变量。例如徐飘【6】（20XX）在建立新型城镇化指标分析其与重庆房地产关系时将8个变量降4个变量，大大减少了计算的难度与工作量；面板数据是既在时间上又在截面两个维度上一起取得的二维数据；其分析步骤与内容包括检验数据的平稳性（单位根检验法），非平稳序列的因果关系检验（协整检验），根据数据特点（F检验、Hausman检验）分类使用混合估计模型等三类模型，矫正异方差效应。 3、主要结论 学者们的研究在某些方面有一致的结论： 1.城镇化与房地产价格的作用是相互的； 2.二者的相关性有空间差异，就东中西划分来说呈阶梯变化，普遍认为正相关性东部最大、中部次之。西部最小。也有其他角度的结论比如李永乐【7】（20XX）商品房价格对土地城镇化影响中部最大，西部次之，东部最小。不同角度精度分析结果有所不同，不做赘述； 6