基于系統(tǒng)動力學(xué)的城市群商品住房價格收斂性研究-以京津冀城市群重點城市為例

1、基于系統(tǒng)動力學(xué)的城市群商品住房價格收斂性研究以京津冀城市群重點城市為例摘要：利用系統(tǒng)動力學(xué)構(gòu)建城市群商品住房價格形成的仿真模型，并以京津冀城市群為例，選取北京、天津 和石家莊三個城市20022017年間城市經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)，利用Vensim軟件對模型進行模擬求解，研究區(qū)域住 房價格的收斂性。研究發(fā)現(xiàn)：模型具有較好的擬合度和穩(wěn)健性；經(jīng)過50次模擬，京津冀城市群城市住房價 格呈現(xiàn)俱樂部收斂特征為北京、天津隨著模擬次數(shù)增加趨于收斂，而石家莊始終呈現(xiàn)分化態(tài)勢。關(guān)鍵詞：系統(tǒng)動力學(xué)；房價；收斂性；京津冀城市群Research on Convergence of Commodity Housing Price

2、in Urban Agglomeration Based on System Dynamics： A Case Study of Key Cities in the Bejing-Tianjin-Hebei Urban AgglomerationAbstract： This paper establishes a theoretical model for the formation of commodity housing price in urban agglomeration by using system dynamics. Taking B eij ing-Tianj in-Hebe

3、i urban agglomeration as an example， selects the economic and social data of Beijing, Tianjin and Shijiazhuang from 2002 to 2017, uses Vensim to simulate the solution of the theoretical model，and studies the convergence of regional housing price. Results show that the model has good fitting degree a

4、nd robustness. After 50 simulations，the housing price of Beijing- Tianjin-Hebei urban agglomeration showed the characteristics of club convergenceBeijing and Tianjin tended to converge as the number of simulations increased，while Shijiazhuang always showed the trend of differentiation. Keywords： sys

5、tem dynamics； housing price； convergence； Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration1引言城市群區(qū)域內(nèi)城市之間空間接近，交通連接緊密， 經(jīng)濟聯(lián)系密切，構(gòu)成了復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng)。研究城市群經(jīng) 濟變量的變化問題，應(yīng)該從經(jīng)濟系統(tǒng)的視角出發(fā)，而城 市商品住房價格及其變化態(tài)勢是當前社會各界廣泛關(guān) 注的熱點問題之一。1998年住房市場化改革以來，我國城市商品住宅價 格持續(xù)波動性上漲，房地產(chǎn)業(yè)逐漸與城市經(jīng)濟緊密關(guān) 聯(lián)，長期來看，城市商品住宅價格通過經(jīng)濟變量的城市 間波動傳導(dǎo)機制，對城市群協(xié)調(diào)發(fā)展可能產(chǎn)生著重要的 影響。區(qū)域經(jīng)濟理論

6、認為，經(jīng)濟變量在區(qū)域內(nèi)往往存在 著收斂現(xiàn)象，如城市經(jīng)濟增長率呈現(xiàn)B收斂或b收斂。 國外大量實證研究表明，空間臨近城市間商品住房價格 存在不同程度的收斂現(xiàn)象，往往以“波紋效應(yīng)(Ripple Effect)的形式呈現(xiàn)。那么，在我國城市群區(qū)域內(nèi)，商品 住房價格是否也存在收斂性？收斂性狀況呈現(xiàn)什么樣特征？目前理論研究和實證分析都較為欠缺，亟需系統(tǒng) 而深入進行研究。2文獻綜述關(guān)于區(qū)域間住房價格收斂性的研究起步于20世 紀90年代。英國大倫敦地區(qū)房價領(lǐng)先-滯后波動變化受 到學(xué)者們的關(guān)注，利用Granger因果檢驗和協(xié)整理論， Macdonald(1993)和Alexander(1994)提出并驗證了 “波

7、紋效應(yīng)”的存在。Alexander & Barrow(1994)采 用協(xié)整檢驗方法，首先判定房價序列是平穩(wěn)還是趨勢 平穩(wěn)，然后使用去除趨勢的VAR模型，發(fā)現(xiàn)英國房價 呈現(xiàn)顯著收斂性。自此，關(guān)于住房價格收斂性的研究如 雨后春筍般涌出。Kim(2012)基于美國大都市區(qū)面板 數(shù)據(jù)，通過聚類分析發(fā)現(xiàn)房價具有多重空間均衡特征， 呈現(xiàn)俱樂部收斂效應(yīng)，但在國家層面的收斂不顯著。美 國學(xué)者Brady(2011)通過空間向量自回歸(SpVAR)并 計算脈沖響應(yīng)函數(shù)(SIRF)，從美國各州19752011年 間的住宅數(shù)據(jù)獲得了空間擴散(Spatial Diffusion)的證 據(jù)。Jiang (2014)基于澳

8、大利亞8個地區(qū)建筑價格指數(shù)， 利用空間自相關(guān)和收斂性發(fā)現(xiàn)城市間房價存在“波紋 效應(yīng)”。我國學(xué)者也進行了一定的研究。張春苗(2015)通 過空間計量經(jīng)濟模型和逐步回歸對珠三角地區(qū)9個重點 城市2004年至2014年的年度商品住宅平均銷售價格進 行實證研究，得出珠三角城市間住宅價格存在相互影 響、相互作用的空間聯(lián)動性，即珠三角城市群住宅價格 存在顯著的“波紋效應(yīng)張大永等(2015)基于2008年 8月到2013年8月我國城市房價數(shù)據(jù)采用面板門限自回歸 模型并結(jié)合自舉模擬技術(shù)對房價收斂性進行檢驗，結(jié)論 是在無明顯外部沖擊的條件下房價整體呈現(xiàn)收斂態(tài)勢。 安勇和王拉娣(2015)利用Phil-lips和

9、Sul提出的logt收 斂檢驗及聚類算法對我國35個大中型城市進行考察，但 未發(fā)現(xiàn)我國東、中、西部地區(qū)城市房價存在收斂性。從以上研究可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者利用計量經(jīng)濟模 型來證實商品住房價格的收斂性，集中于挖掘變量的 當期值與滯后值之間的關(guān)系，取得了一定的成果，但 缺乏從經(jīng)濟系統(tǒng)角度的證明。而系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamic)能彌補這一不足，有助于闡釋房價在城市 群區(qū)域內(nèi)隨時間的演化關(guān)系。鑒于此，本文以城市群 商品住房作為研究對象，歸納城市群中主-次城市間 的共生競合因素和城市內(nèi)的住房波動影響因素，利用 系統(tǒng)動力學(xué)的方法建立城市商品住宅價格決定模型， 通過聯(lián)立多個子系統(tǒng)仿真探究城市間房價的

10、收斂性 狀況。3理論模型構(gòu)建隨著我國城市群戰(zhàn)略的持續(xù)推進，城市間人口遷 移、技術(shù)外溢、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和房地產(chǎn)套利投資等區(qū)域互動 機制共同作用，城市群住房價格將會產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)。隨 著城市群區(qū)域一體化程度進一步提升，最終使得住房價 格趨于收斂，這一變化機理如圖1所示。在城市群視角下，城市間房價構(gòu)成相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜 動態(tài)系統(tǒng)，利用常規(guī)的數(shù)學(xué)方法難以對其合理描述與求 解。系統(tǒng)動力學(xué)在研究復(fù)雜系統(tǒng)的互動演化優(yōu)勢顯著， 不僅可以清晰地展示出系統(tǒng)內(nèi)部的因果關(guān)系，還可以通 過Vensim軟件模擬求解，從而探究不同條件下的系統(tǒng)演 化的路徑。3.1系統(tǒng)的邊界城市群至少應(yīng)包含三個以上城市，其中至少包含一 個核心城市，其他可

11、為節(jié)點城市。進行系統(tǒng)建模的時候， 不能將城市群所有城市納入模型之中，本文選擇1個核 心城市和2個節(jié)點城市納入系統(tǒng)。這一系統(tǒng)基本能代表 城市群的主要特征，本文的研究中將城市群的城市邊界 設(shè)定為三個城市構(gòu)成的系統(tǒng)。圖1城市群區(qū)域經(jīng)濟、房地產(chǎn)業(yè)互動的機理此外，由于影響房地產(chǎn)市場和住房價格的變量眾 多，為便于本文研究，遵循主流學(xué)者的研究慣例，忽略掉 部分非主要變量，僅將影響住房市場和住房價格的核心 變量，如土地供應(yīng)、人口變化、城市GDP以及一些政策 性外生變量等納入研究。3.2模型主要變量列表基于前文的分析，本文將影響城市群商品住宅價格 的變量按照狀態(tài)變量，常量，速率變量和輔助變量進行 分類，變量列表

12、見表1。表1城市群商品住宅價格系統(tǒng)動力學(xué)模型的變量類型名稱類型名稱備注狀態(tài) 變量人口常量房地產(chǎn)投資GDPGDP自然增長率房價速率 變量人口增長城市群內(nèi)外外來人口、自 然出生影響常量出生率人口流出城市群內(nèi)人口轉(zhuǎn)移、自然 死亡影響死亡率房價變化量受多方因素影響容積率GDP變化量城市群內(nèi)城市經(jīng)濟影響過 于復(fù)雜，抽象為直接影響外來人口輔助 變量需求受政策影響，買房人群隨 房價波動土地價格供給土地政策求供比稅收政策開發(fā)商意愿貸款政策房價收入比按揭政策需求買房人數(shù)房地產(chǎn)政策房價影響因子以成本為基礎(chǔ)，受需求影響3.3模型的因果關(guān)系圖與流圖在前文分析的基礎(chǔ)上，分別從單個城市和城市群的 角度，利用系統(tǒng)動力學(xué)軟件

13、Vensim構(gòu)建城市群商品住宅 價格形成的因果關(guān)系圖和互動變化流圖，分別如圖2、圖 3所示。根據(jù)單一城市存量流量圖，匯總為城市群整體存 量流量圖。4模擬分析模擬分析時，限于數(shù)據(jù)的可得性，選取京津冀城市 群的重點城市（北京、天津和石家莊）的實際數(shù)據(jù)對模 型進行求解。4.1數(shù)據(jù)來源選取20002017年北京、天津兩個主副增長極和石 家莊節(jié)點城市，共計三個城市房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)、GDP、人 口總量等城市國民經(jīng)濟數(shù)據(jù)等作為樣本，數(shù)據(jù)來源為 20002017年三個城市的統(tǒng)計年鑒和國民經(jīng)濟和 社會發(fā)展統(tǒng)計公報。4.2模型擬合效果研究不對變量做特定約束假設(shè)，利用系統(tǒng)動力學(xué)軟件 Vensim對模型進行了模擬求解，

14、20002017年間的結(jié) 果如圖4和圖5所示,三個城市模擬GDP與真實GDP誤差 均不超過5%,表明模型的擬合效果較好,可以進行住房 價格收斂性研究和政策調(diào)整的效果模擬分析。4.3住房價格收斂性研究基于上述模型模擬50次，得到2050年三個城市住房 價格的變化關(guān)系，從中可以得到價格收斂性結(jié)果，如圖 6所示。可以看出2050年三個城市的住房價格呈現(xiàn)典型 的俱樂部收斂形態(tài)，而非整體收斂：其中，北京和天津 兩個主副核心城市房價趨于收斂，而石家莊呈現(xiàn)顯著的 分化。城市GDP供給人均GDP群內(nèi)城樓面地價按揭政策房價人口總量開發(fā)商 意愿房地產(chǎn) 投資自然人口 增長率人均可支 配收入經(jīng)濟增 長量經(jīng)濟增 長率房

15、價收 入比人口增 長量人均可支配收入人口流出群內(nèi)城群外城市城每建安成本 開發(fā)政策給比稅收政策 土地政策樓面地價彳貸款F率/容臂土矗格房價 / 購買能力圖2城市商品住宅價格形成的因果關(guān)系按揭政策人口人口流出人口增長死亡率其它城市房價人均GDP房價變化量需求求供比GDPGDP變化量稅收政策容積率土地政策其它城市:土地價格開發(fā)商供給需求買 房人數(shù)房價影 響因子人均可支 配收入城市房地 產(chǎn)政策房價收 入比出生率外來人口GDP自然 、.主增長率 房地產(chǎn)投資 -一矗地& 建安題圖3城市群城市商品住房價格互動變化流圖4.4調(diào)整政策對收斂性的影響4.4.1核心城市執(zhí)行嚴格的限制區(qū)域人口自由遷入作為京津冀城市群

16、的核心城市，北京為了落實一體 化發(fā)展戰(zhàn)略的部署，持續(xù)推進人口疏解，執(zhí)行了嚴苛的 人口自由遷入限制政策。這一政策的延續(xù)實施，對城市 群房價收斂性可能會帶來什么影響？本文通過調(diào)整前 文模型中人口流動變量，模擬上述政策，并進行50次模 擬，結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯龃藭r京津冀城市群商品住 房價格的收斂性被破壞，北京和天津的價格趨于分化， 而石家莊的分化程度更加顯著。2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Time(Year)2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Time（Year）2000 2002 20

17、04 2006 2008 2010 2012 2014 2016Time(Year)2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Time（Year）北京房價模擬1 北京房價實際天津房價模擬2 天津房價實際 5石家莊房價模擬 3石家莊房價實際 6-北京房價模擬 1- 北京房價實際4天津房價模擬22天津房價實際T5-石家莊房價模擬 3石家莊房價實際-6&天津房價 一2222圖6京津冀城市群商品住房系統(tǒng)模擬結(jié)果（50次模擬）圖5系統(tǒng)動力學(xué)模型模擬結(jié)果（房價）天津房價圖7住房系統(tǒng)模擬結(jié)果（限制區(qū)域人口自由遷入）4.4.2加大核心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，優(yōu)化節(jié)點城市產(chǎn)業(yè)

18、結(jié)構(gòu)京津冀城市群在進行人口疏解的同時，對區(qū)域產(chǎn) 業(yè)結(jié)構(gòu)也進行了優(yōu)化調(diào)整，明確了非首都功能產(chǎn)業(yè)。區(qū) 域經(jīng)濟理論認為，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將會帶來城市GDP的 持續(xù)提升，城市的稅收收入，以及人均可支配收入的提 高。那么這一政策的影響效果又會如何呢？在模型中通 過調(diào)整節(jié)點城市的GDP、人均可支配收入以及稅收政策 等變量，并進行50次模擬，結(jié)果如圖8所示。此時，北京 和天津兩個核心城市收斂性繼續(xù)維持，節(jié)點城市石家莊 房價加速向核心城市水平靠近，分化程度得到顯著緩 解。這一結(jié)論從房價的角度表明產(chǎn)業(yè)調(diào)整和優(yōu)化對區(qū)域 一體化發(fā)展有著重要的促進作用。過制定區(qū)域調(diào)控政策，抑制核心城市的虹吸效應(yīng)，提 高城市群整體經(jīng)濟發(fā)展水平，長遠來看，不能形成單極 發(fā)展。中心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移能使得區(qū)域房價區(qū)域收斂，應(yīng)進 一步加大產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與結(jié)構(gòu)優(yōu)化，避免城市間的經(jīng)濟差異 過大帶來的房價差異過大的問題,建議城市群統(tǒng)一布局 空間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而經(jīng)過復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng)傳到后，使得 區(qū)域房價和產(chǎn)業(yè)相匹配。北京房價 一111一石家莊房價 T33天津房價 一2222圖8住房系統(tǒng)模擬結(jié)果（優(yōu)化節(jié)點城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）本文基于系統(tǒng)動力學(xué)建立城市群房價系統(tǒng)，以京津 冀重點城市為例，對城市群的房價收斂性進行了模擬研 究，現(xiàn)有條件下京津冀城市群間房價最