冉珍梅 鐘堅

摘 ?要：利用中國35個大中城市2002—2016年地價、房價和物價等指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析地價、房價和物價的斂散性特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型，考察地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系。實證結(jié)果表明：（1）我國地價和房價之間存在雙向因果關(guān)系，且房價對地價的影響程度要高于地價對房價的影響。（2）地價和房價的相互作用程度和方向存在顯著的區(qū)域差異和時序差異。譬如，中低房價區(qū)域地價和房價同漲同跌，而高房價區(qū)域地價和房價此漲彼跌，且房價越高的地區(qū)，地價與房價之間的相互作用程度會越小越不顯著。（3）房價變動對物價具有正向作用，地價能通過房價的傳導(dǎo)機制影響物價。

關(guān)鍵詞：地價;房價;物價;面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型

作者簡介：冉珍梅，深圳大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士研究生，主要研究方向：區(qū)域經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟理論和家庭金融（E-mail：?ranmei276@qq.com）。鐘堅，深圳大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、經(jīng)濟學(xué)博士，主要研究方向：港澳臺經(jīng)濟、中文經(jīng)濟特區(qū)和宏觀經(jīng)濟理論（廣東 深圳 518061）。

基金項目：深圳大學(xué)研究生創(chuàng)新發(fā)展基金“全球視角下中國綠色全要素生產(chǎn)率的跨國溢出效應(yīng)研究”（PIDFP-RW2018010）。

中圖分類號：F293 ???文獻標(biāo)識碼：?A ???文章編號：1006-1398（2018）-06

一 引 ?言

改革開放以來，中國房地產(chǎn)業(yè)得到迅速發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)也成為中國經(jīng)濟的重要推動力。截至2016年底，中國全社會房地產(chǎn)業(yè)增加值約為48368億元，占GDP比重達6.5%。與此同時，中國房地產(chǎn)價格持續(xù)上漲，房價的瘋狂漲勢遠超一般人所能承受的經(jīng)濟能力，將近85%的家庭無法承受目前的高房價。巨大的生活負(fù)擔(dān)無疑會帶來嚴(yán)重的社會經(jīng)濟問題，為應(yīng)對這些狀況，政府及相關(guān)部門采取了一系列房價調(diào)控政策，但也并未達到明顯抑制房價上漲的效果。2016年中國住宅商品房平均銷售價格為7203元/平方米，相比上一年增加730元/平方米，增幅達11.3%。房價的不斷上漲引起了政策界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，尤其是房價持續(xù)上漲的原因以及高房價的外部效應(yīng)問題已成為學(xué)者們討論的熱點話題。

高房價的發(fā)生是一系列復(fù)雜因素共同作用的結(jié)果，包括收入水平、利率制度、人口統(tǒng)計特征、購房者信心和炒樓投機行為等。Ooi和Lee基于享樂評價法考察新加坡地價和房價的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)地價與住宅價格在長期內(nèi)存在正相關(guān)關(guān)系，地價的上漲往往能驅(qū)動房價的上升。就中國而言，中國高房價的始作俑者是否也是高地價？學(xué)者們對此進行了大量探討，但其研究結(jié)論不盡相同。宋勃和劉建江研究發(fā)現(xiàn)地價的大幅上漲必然會引起房價的大幅度提高。而與此相悖的是，張同龍基于1998-2009年中國房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)的實證研究，否定了“地價推漲房價”的觀點。同樣值得關(guān)注的是，房價快速上漲受外部因素作用的同時，又勢必會對外部經(jīng)濟造成難以估量的影響。尹中立指出房價是物價的重要推手，房價的大幅度飆升是物價上漲的關(guān)鍵因素之一。房價與生活、生產(chǎn)成本均有密切內(nèi)在聯(lián)系，能夠?qū)σ话阄飪r水平產(chǎn)生重要影響?，F(xiàn)如今，中國地價和房價居高不下，物價亦呈現(xiàn)暴漲態(tài)勢，2016年CPI同比增長2.0%，其中農(nóng)產(chǎn)品價格上漲3.4%，可見對中國地價、房價和物價的研究已迫在眉睫。那么，中國地價、房價和物價三者之間是否存在關(guān)聯(lián)，它們之間的關(guān)聯(lián)程度又有多大？這是本文待解決的關(guān)鍵問題。

通過對現(xiàn)有研究文獻的梳理我們發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)外學(xué)者對于地價、房價和物價之間關(guān)系的研究絕大多數(shù)是以其中兩個對象進行探討，極少有學(xué)者將地價、房價和物價結(jié)合在一起來探討三者之間的互動關(guān)系。房地產(chǎn)市場調(diào)控的三大目標(biāo)“穩(wěn)地價、穩(wěn)房價和穩(wěn)預(yù)期”，最終的落腳點就是確保市場價格的穩(wěn)定，維護市場秩序。本文將三者結(jié)合在一起進行研究，更能全面地考察土地交易市場、房地產(chǎn)市場乃至整個商品市場之間的價格傳導(dǎo)過程。單一市場的價格調(diào)控政策的實施不僅能影響本市場，在很大程度上也能影響其他市場。同時考察地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系，能為不同市場之間調(diào)控政策的聯(lián)動配合，協(xié)調(diào)解決土地交易市場高地價，房地產(chǎn)市場高房價的調(diào)控問題，從而保持價格總水平基本穩(wěn)定，提供實證支撐。此外，考慮到地價、房價和物質(zhì)三者之間內(nèi)在的反饋機制，本文利用中國35個大中城市2002-2016年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含地價、房價和物價方程在內(nèi)的方程組，運用面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程估計方法，探討地價、房價和物價之間的互動關(guān)系，回歸結(jié)果更具穩(wěn)健性。本文余下內(nèi)容結(jié)構(gòu)為：第二部分是中國35個大中城市的地價、房價和物價的收斂性分析;第三部分是變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定;第四部分是實證結(jié)果與分析;第五部分是結(jié)論與政策建議。

二 中國35個大中城市的地價、房價和物價的收斂性分析

本文選取中國35個大中城市為研究樣本，由于這35個城市的地價、房價和物價存在顯著的區(qū)域差異性，為了判別中國城市區(qū)域市場的地價、房價和物價是否具有收斂性，且不同城市之間是否存在地價、房價和物價收斂俱樂部，從而揭示地價、房價和物價三者之間的變動趨勢，本文基于σ收斂、β收斂和俱樂部收斂的模型，考察中國35個大中城市地價、房價和物價的斂散性特征，進而分析我國35個大中城市的地價、房價和物價是否會趨于一致的穩(wěn)態(tài)值，以期為我國區(qū)域房地產(chǎn)市場以及土地交易市場的合理規(guī)劃提供理論依據(jù)。

（一）σ收斂

σ收斂是指不同經(jīng)濟體間某一變量值的標(biāo)準(zhǔn)差隨時間的推移而逐漸下降，用來反映該變量值的平均離散程度。本文基于標(biāo)準(zhǔn)差的估計方程理論，構(gòu)建地價、房價和物價的σ收斂模型，分析35個大中城市的地價、房價和物價的靜態(tài)差距。σ收斂檢驗方程為：

根據(jù)圖1中地價、房價和物價σ值的變動趨勢可知，隨著時間的推移，房價的σ值具有較為明顯的下降趨勢;物價σ值的變動幅度不是特別明顯;地價的σ值在2002—2010年期間有一定的上升趨勢，在2010—2016年才開始急劇下降。這意味著中國35個大中城市的房價在2002—2016年期間存在σ收斂，房價的離散程度正逐漸縮小，最終會達到一種穩(wěn)態(tài)水平。究其原因，我們認(rèn)為受外來沖擊的影響，某個區(qū)域房價會率先產(chǎn)生波動并隨時間的推移傳導(dǎo)至其它相鄰區(qū)域，最終形成區(qū)域房價的長期均衡。區(qū)域內(nèi)城市之間的傳染效應(yīng)和遷移效應(yīng)，會促使各城市的房價最終達到長期均衡狀態(tài)，即穩(wěn)態(tài)。Brandy認(rèn)為美國各州的房價存在顯著的空間擴散效應(yīng)，并且持續(xù)期非常長。我國學(xué)者張凌和田傳浩研究發(fā)現(xiàn)中國各地區(qū)之間存在弱的房價連鎖反應(yīng)現(xiàn)象，除華東以外各地區(qū)房價相對全國平均房價的偏離在長期存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。35個大中城市的物價在2002—2016年期間不存在明顯的σ收斂，物價至少在短時間內(nèi)達不到穩(wěn)態(tài)水平;35個大中城市的地價在2002—2010年期間呈現(xiàn)σ發(fā)散現(xiàn)象，各城市之間的地價差異極為顯著，但在2010年之后，各城市之間的地價差距在不斷縮小，最終有可能趨于一致的穩(wěn)態(tài)值。其原因可能在于，地區(qū)之間固有的絕對優(yōu)勢和比較優(yōu)勢的差異，導(dǎo)致各地區(qū)的商品價格和土地價格的離散程度難以縮小。例如，一個工業(yè)城市和一個農(nóng)業(yè)城市主要的供應(yīng)品和主要的消費品是明顯不同的，其供求關(guān)系決定的物價也勢必會有所不同，且這種差異短時間難以縮小。

（二）β收斂

β收斂是指不同經(jīng)濟體間某一變量值的年均增長率與初始值之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即初始值較高的經(jīng)濟體該變量的增長速度要低于初始值較低的經(jīng)濟體。就本文而言，若35個大中城市的地價、房價和物價的年均增長率與初始值之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，則表明地價、房價和物價增長存在β收斂，反之存在β發(fā)散。β收斂檢驗?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

由表1可知，回歸參數(shù)β_地價和β_物價在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，β_房價在10%的顯著性水平下顯著為負(fù)，這說明中國35個大中城市的地價、房價和物價均在一定的顯著性水平下存在β收斂。換言之，中國35個大中城市中地價、房價和物價水平較低的城市，其地價、房價和物價的上漲幅度要比那些地價、房價和物價水平較高的城市大得多，地價、房價和物價最終會趨于一種穩(wěn)態(tài)水平。當(dāng)房價、地價和物價達到一定水平以后，其可增長的空間會越來越窄，這也就是為什么房地產(chǎn)廠商們愿意到二三線城市進行地產(chǎn)投資，而不選擇一線城市的原因。一方面是一線城市的競爭更大，但更多的是一線城市市場趨于飽和，其可挖掘的潛在市場以及可利用的資源（如土地）要比二三線城市要少。正因如此，地價、房價和物價水平較低的城市，其地價、房價和物價的增長要比那些地價、房價和物價水平較高的城市快得多。

（三）俱樂部收斂

Galor認(rèn)為俱樂部收斂是指在初期經(jīng)濟發(fā)展水平接近的經(jīng)濟集團，其各自內(nèi)部的經(jīng)濟系統(tǒng)之間，在結(jié)構(gòu)特征相近的前提下趨于收斂。為考察地價、房價和物價的俱樂部收斂情況，我們在模型（2）的基礎(chǔ)上，引入虛擬變量的概念，將35個大中城市按2002—2016年的住宅商品房平均銷售價格的平均值的高低劃分為低房價區(qū)域（Ⅰ區(qū)）、中等房價區(qū)域（Ⅱ區(qū)）和高房價區(qū)域（Ⅲ區(qū)）三個區(qū)域集團，探討這三個區(qū)域集團各自內(nèi)部的城市之間地價、房價和物價收斂情況。俱樂部收斂檢驗?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

由表2可知，在地價增長的俱樂部收斂性檢驗中，地價的回歸參數(shù)β值在1%的顯著性水平下為負(fù)，但λ₁和λ₂的回歸系數(shù)并不顯著。這表明中國35個大中城市的地價增長不存在俱樂部收斂，低房價區(qū)域、中等房價區(qū)域和高房價區(qū)域各自內(nèi)部的地價呈現(xiàn)一定的發(fā)散現(xiàn)象，并且區(qū)域之間地價的差距也比較大。在房價增長的俱樂部收斂性檢驗中，房價的回歸參數(shù)β值在1%的顯著性水平下為負(fù)，且相應(yīng)虛擬變量的回歸參數(shù)λ₁和λ₂的也在1%的顯著性水平下顯著不為零。這表明中國35個大中城市的房價增長存在俱樂部收斂，低房價區(qū)域、中等房價區(qū)域和高房價區(qū)域各自內(nèi)部的房價增長呈現(xiàn)明顯的收斂現(xiàn)象。在物價增長的俱樂部收斂性檢驗中，物價的回歸參數(shù)β值以及λ₁的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，但λ₂的回歸系數(shù)并不顯著。這意味著中國35個大中城市的物價增長整體上不存在俱樂部收斂，但相比于高房價區(qū)域而言，中低房價區(qū)域內(nèi)部的物價增長具有一定的收斂現(xiàn)象。

以上收斂性檢驗結(jié)果表明：中國35個大中城市的房價存在σ收斂、β收斂和俱樂部收斂，即無論從哪方面看，各城市市場的房價最終都會達到一種穩(wěn)態(tài)水平。中國35個大中城市的地價和物價整體上只存在明顯的β收斂，即高地價和物價區(qū)域的地價和物價的增長速度要小于低地價和物價區(qū)域，從而使得中國35個大中城市的地價和物價趨于一致，最終達到穩(wěn)態(tài)值。但是，中國35個大中城市的地價和物價的σ收斂和俱樂部收斂的特征在不同的時間段和不同區(qū)域內(nèi)部存在明顯的差異，比如說，在2002—2010年期間，各城市的地價屬于σ發(fā)散，而在2010—2016年期間，各城市的地價屬于σ收斂。因此，本文利用中國35個大中城市2002—2016年的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，實證分析地價、房價和物價的互動關(guān)系時，須針對不同區(qū)域（低房價區(qū)域、中等房價區(qū)域和高房價區(qū)域）樣本數(shù)據(jù)以及不同時段（2002—2010年和2010—2016年）樣本數(shù)據(jù)分別進行面板數(shù)據(jù)的聯(lián)立方程模型估計，全面考察中國地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系。

三 變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和有效性，以及中國房價問題主要出現(xiàn)在城市，本文選取中國35個大中城市2002—2016年的時間跨度數(shù)據(jù)進行研究。選擇35個大中城市也是許多文獻常選的樣本，樣本選擇的一致性也便于實證發(fā)現(xiàn)的橫向比較。選取的變量及其數(shù)據(jù)來源情況見表3。

1.內(nèi)生變量

設(shè)定三個內(nèi)生變量：（1）地價（Land Prices，簡寫為LP）。地價是指土地買賣雙方的交易價格。目前，由于我國土地不得直接買賣，因此所謂的地價僅僅是出讓或轉(zhuǎn)讓土地使用權(quán)的價格，而非直接買賣土地所有權(quán)的價格。本文在此以土地交易價格指數(shù)（上年價格=100）來反映城市的地價水平。（2）房價（House Prices，簡寫為HP）。本文選取新建住宅銷售價格指數(shù)（上年價格=100）作為房價的衡量指標(biāo)。住宅銷售價格指數(shù)是一定時期住宅銷售價格變動程度和趨勢的相對數(shù)，該指標(biāo)排除了房屋質(zhì)量、地理位置等因素的干擾，反映的是由住宅供求關(guān)系和成本波動等因素帶來的房價變動。（3）物價（Commodity Prices，簡寫為CP）。居民消費價格指數(shù)是反映居民購買消費商品和服務(wù)的價格水平變動的重要指標(biāo)。因此，本文在此以居民消費價格指數(shù)（上年價格=100）來反映城市的物價水平。

2.外生變量

鑒于實證模型設(shè)定的需要，本文設(shè)定以下外生變量：（1）財政收入（Fiscal Revenue，簡寫為FR）。地方政府財政收入與土地招拍掛密切相關(guān)，土地出讓是緩解地方政府財政缺口的重要手段。Deng等人研究發(fā)現(xiàn)，地方政府財政缺口壓力越大，土地出讓價格會越高。換言之，當(dāng)?shù)胤秸斦杖胂陆禃r，為了緩解財政壓力，地方政府出讓的土地價格會有所上漲。因此，本文將財政收入作為影響地價的因素納入到地價的方程之中。（2）工資收入（Wage Income，簡寫為WI）。工資收入水平反映的是某一區(qū)域在一定時間內(nèi)勞動者平均收入的高低程度。工資上漲是成本推動型通貨膨脹的重要影響因素，王建華和李紅濤利用1999—2010年間中國省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，工資上漲確實會在一定程度上推高物價水平。因此，本文將工資收入作為影響物價的因素納入到物價的方程之中，其中各城市的工資收入水平是以在崗職工平均工資來衡量的。（3）房地產(chǎn)住宅投資（Real Estate House Investment，簡寫為RI）。理論上而言，房地產(chǎn)住宅投資規(guī)模增加，房地產(chǎn)市場的住宅供給量便會隨之增加，從而導(dǎo)致住宅價格下跌。因此，本文將房地產(chǎn)住宅投資作為影響房價的供給因素納入到房價方程之中。（4）人口規(guī)模（Population Scale，簡寫為PS）。房價的影響因素除供給面的因素外，還包括需求面的影響因素。一般而言，城市人口規(guī)模擴大，房地產(chǎn)市場的房屋需求量便會隨之增加，進而導(dǎo)致房屋價格上漲。因此，本文將人口規(guī)模作為影響房價的需求因素納入到房價方程之中。

3.數(shù)據(jù)來源

三個內(nèi)生變量的數(shù)據(jù)來源為：房價（HP）和物價（CP）的直接指標(biāo)或替代指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來自于國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（2002—2016）;地價（LP）2002—2010年的數(shù)據(jù)來自于國研網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，2011—2016年的數(shù)據(jù)來自于中指數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。四個外生變量的數(shù)據(jù)來源為：財政收入（FR）、工資收入（WI）、房地產(chǎn)住宅投資（RI）和人口規(guī)模（PS）的直接指標(biāo)或替代指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來源于中華人民共和國國家統(tǒng)計局（官網(wǎng)網(wǎng)址為：http：//www.stats.gov.cn/）（2002—2016）。

（二）模型設(shè)定

聯(lián)立方程模型最早是由挪威奧斯陸大學(xué)的Haavelmo于1943年提出的，是由多個相互聯(lián)系的單一方程組成的方程組，能夠較為全面地反映經(jīng)濟系統(tǒng)的運行規(guī)律。與單一方程模型在對各經(jīng)濟變量之間的關(guān)系進行估計時忽視各變量之間的內(nèi)生性及雙向因果關(guān)系相比較，采用聯(lián)立方程模型則更能有效地避免研究變量之間可能存在的內(nèi)生性和相互作用關(guān)系導(dǎo)致的模型估計結(jié)果出現(xiàn)偏差，以得到一致性估計結(jié)果。就本文而言，理論上地價、房價和物價三者之間存在雙向推動關(guān)系，地價推高房價，房價亦可能拉高地價。因此，本文采用聯(lián)立方程模型相比于單一方程模型要更合適，回歸模型更具較強的穩(wěn)健性。鑒于此，本文借鑒Bhatia以及Peng和Wheaton?的研究思路，構(gòu)建包含地價、房價和物價的面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型，考察地價、房價和物價三者之間的內(nèi)在作用機制?？紤]到地價、房價和物價的滯后效應(yīng)的影響，我們在模型中加入了相應(yīng)變量的滯后項。同時，為避免工資收入、房地產(chǎn)住宅投資、人口規(guī)模和財政收入的過度異常波動的影響，本文對該四個變量進行對數(shù)處理。構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型為：

四 實證結(jié)果與分析

（一）實證過程與結(jié)果

根據(jù)聯(lián)立方程模型識別的階條件和秩條件可知，面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型為過度識別，可以對總體參數(shù)進行估計。對于過度識別的聯(lián)立方程模型可以采用兩階段最小二乘法（2SLS）和三階段最小二乘法（3SLS）。但是，相比于單一方程估計法的2SLS，3SLS是將所有方程作為一個整體進行估計，能夠消除不同方程誤差項之間可能存在的相關(guān)性。鑒于此，為提高估計結(jié)果的有效性，本文采用三階段最小二乘法（3SLS）來估計模型。此外，考慮到不同區(qū)域（低房價區(qū)域、中等房價區(qū)域和高房價區(qū)域）和不同時段（2002-2010年和2010-2016年）地價、房價和物價之間的收斂特征的差異性，本文對總體樣本數(shù)據(jù)、分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)和分時段樣本數(shù)據(jù)分別進行3SLS估計，詳細(xì)探討總體、不同區(qū)域和不同時期我國地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系。

（1）總體樣本數(shù)據(jù)的估計結(jié)果

總體樣本數(shù)據(jù)的聯(lián)立方程估計結(jié)果如表4所示。由表4的結(jié)果可知，土地價格對房價的影響系數(shù)為正，且在10%的顯著性水平下顯著;同時房價對地價的影響系數(shù)也為正，且在5%的顯著性水平下顯著。這意味著地價和房價存在雙向因果關(guān)系，地價每增加1%，房價將上漲約0.0573%，反之，房價每增加1%，地價將上漲約0.1079%。究其原因可能在于，一方面土地價格上漲增加了房地產(chǎn)開發(fā)成本，從而拉高房價;另一方面房價的高漲使得房地產(chǎn)開發(fā)有利可圖，從而拉高其對土地的需求量，進行導(dǎo)致地價上漲，最終的結(jié)果就是出現(xiàn)高房價和高地價共存的局面。但是，相比于地價對房價的影響，房價對地價的影響程度要更大，且更加顯著。房價對物價的影響在5%的顯著性水平下顯著為正，當(dāng)房價增加1%時，不僅地價會同時上漲，物價也會上漲0.0347%。最后值得注意的是，無論是地價、房價，還是物價均會受到前期地價、房價和物價的顯著影響，但其影響的程度和方向不盡相同。當(dāng)期的地價和房價會受到過去兩期的正向影響，即當(dāng)?shù)貎r和房價上漲時，意味著近兩年內(nèi)的地價和房價均會有所上升，上升幅度分別為0.4772個單位和0.1853個單位，短期內(nèi)地價和房價不會下跌。與此相反的是，當(dāng)物價上漲時，意味著未來兩年的物價會有所下跌，下跌幅度為0.2741個單位。究其原因可能是，物價的快速上漲，促進了居民的預(yù)防性儲蓄，提高了居民負(fù)收入效應(yīng)，從而對消費產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，進而在一定程度上緩解了物價的上漲趨勢。

（2）分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)的估計結(jié)果

本文按照35個大中城市2002—2016年平均房價高低，將35個大中城市劃分為低房價區(qū)域、中等房價區(qū)域和高房價區(qū)域三個區(qū)域組，進一步考察不同區(qū)域地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系。估計結(jié)果如表5所示：

在低房價區(qū)域，土地價格每增加1%，房價將隨之上漲0.38%;反之，房價每增加1%，地價將隨之上漲0.44%，且均在1%的顯著性水平下顯著。同時，房價每上漲1%，又會引起物價在5%的顯著性水平下增加0.07%。由此可知，低房價區(qū)域的土地價格每增加1%，通過房價的上漲傳導(dǎo)機制，可以導(dǎo)致該區(qū)域物價水平上漲0.03%。

在中等房價區(qū)域，土地價格每增加1%，房價將隨之上漲0.15%;反之，房價每增加1%，地價將隨之上漲0.23%，且均在5%的顯著性水平下顯著。同時，房價每上漲1%，又會引起物價增加0.04%，但并不顯著。由此可知，中等房價區(qū)域的土地價格每增加1%，通過房價的上漲傳導(dǎo)機制，可以導(dǎo)致該區(qū)域物價水平上漲0.006%。

在高房價區(qū)域，地價和房價存在反方向的雙向因果關(guān)系，即當(dāng)?shù)貎r增加1%時，房價在10%的顯著性水平下下跌0.10%;反之，當(dāng)房價增加1%時，地價將隨之下跌0.12%，但不顯著。同時，房價每下降1%，又會引起物價下跌0.01%，但并不顯著。由此可知，高房價區(qū)域的土地價格每增加1%，通過房價的傳導(dǎo)機制，可以引起物價下跌0.001%。

因此，從以上結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，地價和房價之間的雙向因果關(guān)系在中低房價區(qū)域和高房價區(qū)域恰恰相反。在中低房價區(qū)域，地價和房價屬于同跌同漲的雙向因果關(guān)系，高地價會促進高房價，高房價亦會推動高地價。但值得注意的是，低房價區(qū)域內(nèi)地價和房價之間的相互作用程度要比中等房價區(qū)域更大更顯著，且房價對地價的影響程度要大于地價對房價的影響。在高房價區(qū)域，地價和房價屬于此跌彼漲，此漲彼跌的雙向因果關(guān)系，高地價會抑制房價的上漲，高房價亦會限制地價的上漲，但其作用效果不是很顯著。此外，無論是在哪個區(qū)域，房價對物價的影響都為正，只是住房價格越高的區(qū)域，房價對物價的影響程度會越小，且越不顯著?？傃灾貎r、房價和物價之間的相互作用在不同的區(qū)域內(nèi)存在較為明顯的差異，三者之間的作用關(guān)系不能一概而論。

（3）分時段總體樣本數(shù)據(jù)的估計結(jié)果

根據(jù)前文中國35個大中城市地價、房價和物價的收斂性分析結(jié)果可知，2010年之前各城市的地價呈現(xiàn)σ發(fā)散現(xiàn)象，而在2010年之后才有了一定的收斂趨勢。此外，2010年之前我國房價不斷持續(xù)高漲，2010年中央政府出臺了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策，從抑制需求、增加供給、加強監(jiān)管等方面對房地產(chǎn)市場進行全方位調(diào)控，進而抑制房價過快上漲。增加住房供給無疑又沖擊了土地市場，引發(fā)北京等熱點城市頻現(xiàn)“地王”。因此，本文以2010年為分割點，將樣本期2002—2016年劃分為2002—2010年和2010—2016年兩個時段進行實證檢驗，以考察地價、房價和物價三者之間互動關(guān)系的時序差異。估計結(jié)果如表6所示：

由表6的估計結(jié)果可知，在2002—2016年期間，我國地價和房價之間的作用關(guān)系存在明顯的時序差異，而房價與物價之間的作用關(guān)系并無太大改變，其影響系數(shù)僅由0.0187降為0.0126，變動幅度不到0.01。2002—2010年期間，地價對房價的影響系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為正（0.1581），且房價對地價的影響系數(shù)也在1%的顯著性水平下顯著為正（0.9213）;2010-2016年期間，地價對房價的影響系數(shù)在10%的顯著性水平下顯著為負(fù)（-0.1795），且房價對地價的影響系數(shù)也在10%的顯著性水平顯著為負(fù)（-0.0667）。

（二）結(jié)果分析與討論

通過上述面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型的實證結(jié)果，我們可以看出：地價與房價之間存在雙向因果關(guān)系，房價與物價之間存在正相關(guān)關(guān)系，地價在一定程度上能夠通過房價的傳導(dǎo)機制對物價造成影響。相比于地價對房價的影響，房價對地價的影響程度要更大更為顯著。此外，不同區(qū)域和不同時段內(nèi)地價、房價和物價三者之間的作用程度和方向亦存在顯著差異。

（1）總體上，地價和房價之間存在正向的雙向因果關(guān)系，且房價對地價的影響程度要高于地價對房價的影響。土地市場與房地產(chǎn)市場息息相關(guān)，房屋的建成離不開土地這塊基石。由此可想而知，房價和地價之間勢必會有所關(guān)聯(lián)。當(dāng)土地價格上漲時，房屋的建設(shè)成本會上升，從而導(dǎo)致房地產(chǎn)廠商們的投資熱情下降，房屋供給量減少，進而引起房屋價格上漲。反之，當(dāng)房屋價格上漲時，房地產(chǎn)廠商們會普遍認(rèn)為投資房地產(chǎn)業(yè)將有利可圖，其對土地的需求量會增加，從而引起土地價格進一步上漲。但需要指出的是，房價每增加1%，地價將上漲約0.1079%，而地價每增加1%時，房價僅上漲約0.0573%，其約占房價對地價影響的1/2。

（2）在中低房價區(qū)域和高房價區(qū)域，地價和房價之間的雙向因果關(guān)系恰恰相反，且房價越高的區(qū)域，地價與房價之間的相互作用程度會越小越不顯著。在中低房價區(qū)域，地價和房價屬于同跌同漲的雙向因果關(guān)系，高地價會促進高房價，高房價亦會推動高地價。在高房價區(qū)域，地價和房價屬于此跌彼漲，此漲彼跌的雙向因果關(guān)系，高地價會抑制房價的上漲，高房價亦會限制地價的上漲。究其主要原因，我們認(rèn)為，一方面在中低房價區(qū)域（如重慶和武漢），房地產(chǎn)市場屬于供給約束型市場，因土地價格變動所引起的房屋供給量變化給房地產(chǎn)市場價格造成的影響很大，但隨著地價和房價逐漸上漲，并趨于飽和，房地產(chǎn)市場逐漸轉(zhuǎn)向需求約束型市場，因土地價格變動所引起的房屋供給量變化對房價的影響將會隨之減小。另一方面在房價高漲的一線城市（如北京和深圳），由于前期的炒樓投機行為等一系列因素造成房地產(chǎn)價格漲勢過快，房價基本趨于飽和，房地產(chǎn)市場的供給遠大于實際需求，房地產(chǎn)市場中無房但又買不起房的人逐漸增多，房屋空置率較大。此時，土地價格的上漲并不能減少市場中已有房屋庫存量，反而會因高房屋空置率、低房屋購買率以及房價抑制調(diào)控政策等原因，致使房價下跌，已確保房地產(chǎn)市場穩(wěn)定。

（3）地價和房價之間的雙向因果關(guān)系存在明顯的時序差異。2002—2010年期間，地價上升會導(dǎo)致房價上漲，反之，房價上升又會導(dǎo)致地價上漲。但是，2010—2016年期間，地價上升會導(dǎo)致房價下跌，反之，房價上升又會導(dǎo)致地價下跌。2010年絕對是中國房地產(chǎn)市場和土地市場形勢翻新的一年，一系列的調(diào)控政策在此之后層出不窮。“國十一條”從“調(diào)結(jié)構(gòu)、抑投機、控風(fēng)險、明責(zé)任”四個方面，正式確定了2010年中國房地產(chǎn)政策基調(diào)和架構(gòu)。由此可以認(rèn)為，2010年之前，地價和房價之間的互動關(guān)系主要受市場化的供求變動決定價格的機制作用，地價上漲，導(dǎo)致房屋建設(shè)成本上升，房屋供給量減少，房價上漲。反之，房價上漲，導(dǎo)致土地需求量增加，土地價格上漲。2010年之后，為抑制地價和房價的持續(xù)增長態(tài)勢，政府及相關(guān)部門采取一系列的調(diào)控政策對土地市場和房地產(chǎn)市場進行監(jiān)控，同時限制地市和樓市的投機行為。因此，此階段的地市和樓市的價格波動主要受政府干預(yù)的影響，當(dāng)某市場的價格上漲時，政府及有關(guān)部門會預(yù)計另一市的價格會有所上升——供求價格論，從而對另一市施加更嚴(yán)格的抑制價格上漲的措施，進而導(dǎo)致該市價格下降。

（4）無論是總體，還是不同區(qū)域，亦或是不同時段，房價對物價的影響都為正，地價亦能通過房價傳導(dǎo)機制對物價帶來相應(yīng)的影響，但影響的程度和方向會有所不同。房地產(chǎn)行業(yè)與其他行業(yè)之間存在重要且復(fù)雜的投入產(chǎn)出關(guān)系，房價的變動勢必會對其他相關(guān)行業(yè)的成本產(chǎn)生顯著影響，并最終影響這些行業(yè)生產(chǎn)的最終商品的價格，進而影響一般物價水平。此外，土地作為生產(chǎn)的關(guān)鍵要素之一，其價格的變動也會影響最終商品的成交價格，進而影響一般物價水平。

五 結(jié)論與政策建議

本文利用中國35個大中城市2002—2016年地價、房價和物價等指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析地價、房價和物價的斂散性特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)聯(lián)立方程模型，考察地價、房價和物價三者之間的互動關(guān)系。主要結(jié)論包括以下幾個方面：

1. 我國35個大中城市的房價趨于收斂態(tài)勢，且中低房價區(qū)域的房價增長速度要快于高房價區(qū)域，從而促使各城市的房價最終達到一種穩(wěn)態(tài)水平。然而，地價和物價的收斂趨勢則不是特別明顯和順暢，尤其是地價。在2010年之前地價呈現(xiàn)σ發(fā)散現(xiàn)象，2010年之后各城市之間的地價差距才逐漸縮小。這可能與近年來我國城市一體化和交通一體化的發(fā)展有關(guān)，城市之間的合并以及城市交通網(wǎng)的便利打破了地區(qū)間固有的比較優(yōu)勢和絕對優(yōu)勢的差距。
2. 總體上而言，我國35個大中城市的地價和房價之間存在正向的雙向因果關(guān)系，高地價會推高房價，同時房價的上漲又會進一步拉高地價。這就好比是，土地是原材料，房屋是產(chǎn)品，在市場化機制作用下，產(chǎn)品價格的上漲會拉高原材料價格，而原材料價格的上漲必將推高產(chǎn)品價格。但是，它們之間的這種關(guān)系一旦受到政府政策的嚴(yán)格干預(yù)，就會發(fā)生轉(zhuǎn)變。例如，當(dāng)房地產(chǎn)市場的價格上漲時，政府及有關(guān)部門會預(yù)計土地交易市場的價格會有所上升——供求價格論，從而對土地交易市場施加更嚴(yán)格的抑制價格上漲的措施，進而導(dǎo)致該市價格下降。因此，政府及有關(guān)部門的調(diào)控政策對于降低地價和房價是不可或缺的，但需要從兩個市場全面均衡考量。
3. 房價的變動對物價具有正向促進作用，地價亦能通過房價的傳導(dǎo)機制影響物價。房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與人們的生活息息相關(guān)，一方面房價的上漲會導(dǎo)致居民的消費成本和勞動力成本增加，從而迫使工資水平提升，物價上漲;另一方面房價的上漲會導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)成本增加，從而促使商品價格上漲。

本文的政策啟示在于，地價、房價和物價三者之間存在顯著的互動關(guān)系，地價、房價和物價的調(diào)控政策在一定程度上既可以直接影響各自的調(diào)控目標(biāo)，又可以間接作用于其他的調(diào)控目標(biāo)。比如說，為了確保物價穩(wěn)定，中央銀行既可以通過利率政策直接調(diào)控物價，也可以通過房價和地價的調(diào)控政策間接的影響物價水平?，F(xiàn)階段，我國政府及有關(guān)部門想要擺脫如今高地價、高房價和高物價的三高局面，僅僅考慮各自市場或各自內(nèi)部政策的制定和實施，是遠遠不夠的，必須要將土地市場調(diào)控政策、房地產(chǎn)市場調(diào)控政策和央行通脹政策進行系統(tǒng)性的協(xié)調(diào)整合，已確保地價、房價和物價的持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展，才有可能達到抑制地價和房價，降低物價水平的調(diào)控目標(biāo)。同時，價格調(diào)控政策的制定和實施應(yīng)該充分考慮地域差異和時序差異。由于不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、居民消費習(xí)慣、人口統(tǒng)計特征、土地交易市場和房地產(chǎn)市場都存在較大差異，且不同時段上，市場經(jīng)濟處于不同的發(fā)展周期階段，面臨的經(jīng)濟形勢迥異，從而導(dǎo)致地價、房價和物價的發(fā)展趨勢，以及三者之間的相關(guān)作用方向和程度存在顯著的地域和時序差異。因此，中央政府在制定相關(guān)政策時，需要統(tǒng)籌全局，充分考慮到國家政策的時空效應(yīng)，因時因地的靈活制定或調(diào)整地價、房價和物價的調(diào)控政策，以確保我國土地市場、房地產(chǎn)市場和物價水平的健康持續(xù)發(fā)展。

【責(zé)任編輯 ?吳應(yīng)望】