【正文】 近的關系 特征進行詳細的刻畫。本文從 35 個大中城市中選擇了部分城市為研究樣本， 在我國區(qū)域經(jīng)濟增長極布局和地理臨近的前提下， 將樣本 城市劃分為東部（長三角）地區(qū)、北部（環(huán)渤海）地區(qū)、南部（珠三角）地區(qū)、中部（華中五市）地區(qū)。 我國各地區(qū)經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結構不同，房地產(chǎn)市場的發(fā)展程度和規(guī)模存在差異，以及不同區(qū)域居民的微觀行為的差別，造成房地產(chǎn)市場基本面和供給、需求的區(qū)域差異，對于同一宏觀變量的反應很可能表現(xiàn)出速度和強度的差異，導致區(qū)域房價的波動差異。這樣，人口因素只是單方面推動發(fā)達地區(qū)房價的上漲，對于縮小 發(fā)達地區(qū) 和 落后地區(qū) 房價的 “擴散”現(xiàn)象還不明顯 6。 然而我國學者認為財富效應不一定能帶動消費。 況偉大考察了預期和投機對房價影響 ， 發(fā)現(xiàn)不同城市購房者的投機性需求很容易受到 區(qū)位 相鄰、經(jīng)濟發(fā)展相近、房地產(chǎn)市場發(fā)達等城市的房價波動影響，對本地區(qū)的房價波動做出預期 13。 （一）全域空間自相關 檢驗區(qū)域經(jīng)濟變量的空間自相關性是否存在，最常用的是 Moran’s I指數(shù)。 （一） 空間滯后模型（ spatial lag model， SLM） 空間滯后模型 主要是探討各變量在一地區(qū)是否有擴散現(xiàn)象（溢出效應）。 一個 P 階滯后的向量自回歸模型 VAR（ p）的數(shù)學表達式 為 ： 11t t p t p t t??? ? ??? ? ? ?y A y A y B X ε （ ） 其中： yt 是 k 維內生變量向量， Xt 是 d 維外生變量向量， p 是滯后階數(shù)，樣本個數(shù)為 t。一般而言，空間計量經(jīng)濟模型有兩個識別來源 ——空間依賴（ Spatial Dependence）和空間異質（ Spatial Heterogeneity）。 衡量地理臨近聯(lián)系的方法通常有基于鄰近標準 ijW 和基于距離標準 ()ijWd兩種主要方式，分別如下： 1 當區(qū)域 i 和區(qū)域 j 相鄰 0 當區(qū)域 i 和區(qū)域 j 不相鄰 1 當區(qū)域 i 和區(qū)域 j 在距離 d 之內 0 當區(qū)域 i 和區(qū)域 j 在距離 d 之 外 Anselin（ 2021）介紹 了一種基于距離標準的 K 值最鄰近空間矩陣（ KNearest Neighbor Spatial Weights）。 11 Oikarinen, Elias, 2021, “The Diffusion Of Housing Price Movement From Center To Surrounding Areas”, Journal of Housing Research, 15, 432453 12 Pollakowski, . and Traci , 1997, “Housing Price Diffusion Pattern at Different Aggregation Levels: An Examination of Housing Market Efficiency”, Journal of Housing Research, 8, 107124. 第二章 我國城市住房價格擴散效應的特征和原因 22 （五）其他因素 此外，最近很多學者從行為金融學角度研究了房價的空間傳遞效應。 7 Downs, A., 1993, ”Real Estate and Long Wave Cycles”, National Real Estate Investor, June 8 梁云芳、高鐵梅， 2021： 《中國房地產(chǎn)價格波動區(qū)域差異的實證分析》，《經(jīng)濟研究》第 8 期。 Rady 分析了英格蘭和威爾士人口結構變化對住房交易量的影響，結論認為人口遷移導致住宅需求的波動是市場交易量變化的關鍵因素 。相對而言，中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和收入水平均落后于東部沿海地區(qū)，投資和消費均不足，產(chǎn)業(yè)結構較低級，房地產(chǎn)市場起步落后于東部發(fā)達地區(qū)。 第四節(jié) 本文預期創(chuàng)新點 將住房價格研究視角深入到城市房價互動關系層面，參考和改進了國內外研究房價擴散效應的方法，通過構建向量自回歸模型分析了我國區(qū)域城市房價的擴散效應，明確了擴散的路徑及其程度和強度。我國由于房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展時間不長，缺乏相關長度和種類的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對于房地產(chǎn)的研究還不夠豐富，且主要圍繞價格波動的影響因素、變化趨勢預測以及是否存在泡沫等問題。兩個結果共同說明了臨近的空間價格擴散只存在于本地或大都市區(qū)域層面。同時 發(fā)現(xiàn)， 在赫爾辛基大都市區(qū)（ HMA）內，周邊地區(qū)房價變動 也 是市中心房價變動的格蘭杰原因，存在一定程度的反饋效應。 Meen(1999)認為區(qū)域房價差異可以分解成三個組成部分：（ 1）所有區(qū)域的共同波動；（ 2）回歸量的差異，反映不同地區(qū)間的經(jīng)濟增長差異；（ 3）區(qū)域住房市場的 結構差異，表現(xiàn)為空間系數(shù)異質性?？臻g依賴方法通過將每個截面單元和其“鄰居”聯(lián)系起來的方法建立截面相關關系，空間自回歸和空間誤差模型是處理空間依賴的主要方法。 1王松濤， 2021：《中國住房市場政府干預的原理與效果評價》，清華大學出版社。 macro controls should give full consideration to the regional real estate market, and use tax, finance, industrial policy and other means to avoid a “one size fits all” approach which ignored the regional differences。 到底應該如何正確規(guī)范和引導房地產(chǎn)市場的發(fā)展， 是政府亟需解決一道難題 。 關 鍵 詞 ：住房價格 擴散效應 空間計量經(jīng)濟 向量自回歸模型 目錄 Abstract With the acceleration of china’s economic development and urbanization, china’s real estate developed fast. It took an increasing proportion of the national economy and became one of the important pillar industries of our country in promoting economic growth, adjusting the industrial structure and absorbing the social employment. However, the rapid development of china’s real estate market has caused a series of problems, especially the irrational housing prices in some cities has a serious impact on residents’ living standard. And how to properly regulate and guide the development of the real estate market, it’s an urgent problem faced by the government. Housing price has always been the core issue of real estate market research. Sorting out the interrelation between cities is essential for the regulation of the real estate market. There were a large number of researches on the impact factors and fluctuation characteristics of China’s housing prices , but researches on the impact factors of housing prices has been limited to the single market of countries, provinces level while neglect the interactive relationship of urban markets. Whether there was socalled ripple effect, and how the transmission mechanism, extent and intensity it behaved, it remained unknown. This paper will examine perspective into the interactive aspects of urban housing prices and explore the “ripple effect “by using selected cities of china. The structure of this paper is anized as below: Firstly, I reviewed the literature on the theoretical and empirical ripple effect research。如何規(guī)劃房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展 方向 ，協(xié)調區(qū)域 城市 間 的住 房價 格 ，保證人民的 “ 安居 ” ，是政府亟需解決一道難題 。同時，在短期波動和空間作用層面，估計結果顯示滯后階數(shù)和短期波動存在相當程度的異質性。 Cook（ 2021）應用 不對稱調整過程對協(xié)整檢驗方法進行了改進，糾正了傳統(tǒng)協(xié)整檢驗方法的缺陷 —— 假定都以相同的速率調整回均衡，對 英國 13 個地區(qū)房價數(shù)據(jù)進行兩兩配對檢驗，發(fā)現(xiàn) 房價 調整回均衡表現(xiàn)出明顯的不對稱， 且 協(xié)整數(shù)量和顯著性上都比 之前學者 的研究明顯增大， 這與 Meen（ 1999）的發(fā)現(xiàn)類似。 Holly等（ 2021） 在動態(tài)系統(tǒng)中研究了對時間和空間沖擊的擴散。住房需求上漲的地區(qū)房價先上漲，結果其他地區(qū)的建筑工人供給下降，工資將提高。另一方面，從時間序列角度看，各地區(qū)房價波動存在先后關系：沿海地 區(qū)住房價格領先上漲，并帶動內陸地區(qū)二、三線城市的房價的上漲。 第四章進行我國住房價格擴散效應的實證分析：（ 1） 住房價格的空間效應分析： 首先 ， 采用 Moran’s I指數(shù)研究住房價格的全域自相關性；其次，用 Moran散點圖 和 LISA 顯著性地 圖研究局域自相關性；最后 ，運用 空間回歸模型，引入外生變量， 分時段分析 房價 的 空間擴散特征（溢出效應） 。 三、區(qū)域城市房價長期趨勢分析 圖 東部地區(qū)房價長期趨勢 圖 北部地區(qū)房價長期趨勢 第二章 我國城市住房價格擴散效應的特征和原因 17 圖 南部地區(qū)房價長期走勢 圖 中部地區(qū)房價長期走勢 圖 為我國東部、北部、南部和中部的區(qū)域房價的長期走勢，雖然部分地區(qū)內的城市房價差距逐漸拉大，但是，整體上看，區(qū)域內城市房價的長期走勢保持一致，表明區(qū)域房價長期受周邊城市的制約，是擴散效應存在的證據(jù)（ Meen,1999）。但是地區(qū)之間經(jīng)濟、文化的聯(lián)系日益密 切，區(qū)際交通的飛速發(fā)展，均增強城市房價的相互關聯(lián)。 梁云芳、高鐵梅發(fā)現(xiàn)中國房地產(chǎn)價格波動有明顯的區(qū)域 差異 ：信貸規(guī)模對東、西部地區(qū)房價的短期和長期 影響都比較大， 而對 中部地區(qū)較小 8。 Oikarinen（ 2021） 假設市場上同時存在知情的和不知情的行為人。 第三章 住房價格擴散效應的理論方法與模型構建 23 第三章 住房價格擴散效應的理論方法與模型構建 第一節(jié) 空間計量經(jīng)濟學分析 傳統(tǒng)的 回歸 理論是建立在 “ 獨立觀測 ” 及 經(jīng)濟空間“ 均質性 ” 的假定的基礎上 的 ，但是 這種 獨立 、均質 的觀測值在現(xiàn)實生活中并不是普遍存在的（ Cetis，1997） ， 人們普遍認為，距離較近的 經(jīng)濟 變量之間會有更強的相關性 。 第三章 住房價格擴散效應的理論方法與模型構建 25 （二）局域空間自相關 Moran’s I是全域空間自相關的統(tǒng)計量，并不能解釋局部空間上的自相關關系。參數(shù) ? 為 自變量 X 對因變量 y 的影響 系數(shù) 。 鑒于空間回歸模型由于自變量的內生性， 如果采用傳統(tǒng)的 OLS 回歸 ，系數(shù)估計值會有偏或者無效，需要通過 IV、 ML 或 GLS、 GMM 等其他方法來進行估計。 Moran 散點圖顯示了單個地區(qū) 被解釋變量值 與 其相鄰的 地區(qū)的關系 ?？臻g統(tǒng)計和空間計量方法正是克服傳統(tǒng)計量經(jīng)濟理論的缺陷，將地理位置和空間交互和因素考慮 進 來，研究經(jīng)濟變量空間聯(lián)系 的 理論和方法。市場上知情的行為人越多，價格對經(jīng)濟沖擊完全反應的速度越快。 （三） 財富效應 住宅是大多數(shù)家庭最重要的資產(chǎn)，區(qū)域間長期的房價差異可能導致財富分配的扭曲，由此造成的“財富效應”能夠在一定程度上增強相對較遠區(qū)域的因果聯(lián)系。這里從人口遷移、結構差異、財富效應和信息不對稱以及行為