(河北工業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,天津 300401)

1 引言

高速鐵路作為我國“一帶一路”重點推廣對象,在國際上受到了廣泛的關注。隨著科技水平的不斷提高,高鐵的發(fā)展速度越來越快,客運服務體系也越來越完善。目前,我國已成為高鐵建設里程最長的國家。隨著2017年“復興號”的開通運行,北京到上海的運行時間縮短為4.5h,這一標志性事件使我國高鐵發(fā)展邁入了新的里程。

高鐵建設和開通不但完善和均衡了沿線城市的交通格局,而且對城市房地產價值也產生了重要影響。一方面,高鐵的快速發(fā)展帶動了沿線城市經(jīng)濟、旅游等方面的發(fā)展與變動,從而對房地產市場產生間接影響。汪建豐等運用有無的思想,分析了高鐵對沿線區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的推動作用,經(jīng)濟的快速發(fā)展勢必會帶動房地產行業(yè)變動[1]。另一方面,高鐵作為交通基礎設施的一部分,高鐵的發(fā)展和完善會對房地產價值產生較大的直接影響。高鐵對城市房價的影響已成為國內外爭相關注的焦點,受到了政府和研究者的高度重視。研究高鐵發(fā)展不同時期對房價的影響差異及其對不同規(guī)模、不同區(qū)域城市的影響差異,對政府來說有助于其及時準確地做出對房地產行業(yè)的調控政策;對購房者來說,有助于他們選擇更經(jīng)濟合適的購房時間與購房地點。

本文以石家莊—武漢高鐵(簡稱“石武高鐵”)沿線城市作為研究對象,重點考察了高鐵在建設期與開通期對沿線城市房價的影響差異,并從大、中、小城市規(guī)模差異及東部、中部地域差異進行了差異分析,以期為政府和購房者提供政策建議。

2 文獻綜述

目前有關高鐵對房價的影響研究數(shù)量較少,研究數(shù)據(jù)與研究方法上主要采用以下模型:①特征價格模型。該模型是現(xiàn)有文獻中研究高鐵對城市房價影響出現(xiàn)較早且常用的模型。Mcdonald、Andersson利用鐵路沿線的微觀數(shù)據(jù)對新高架線路附近居民住宅地價的變化進行了實證研究,認為高鐵提高了車站站點附近一定范圍內居民的用地價格[2,3];Haynes對京滬高鐵沿線的1016個社區(qū)運用特征價格模型對房屋產權的物理特性、周邊環(huán)境、區(qū)位可達性等進行控制的基礎上進行了實證研究[4]。②三重差分模型。張銘洪運用京滬高鐵沿線13個主要城市站點2005—2014年的微觀面板數(shù)據(jù)建立三重差分模型,實證分析了高鐵在不同建設時期對不同規(guī)模城市房價的影響[5]。③傾向得分匹配模型。陳立文運用全國地級市宏觀數(shù)據(jù),以2012年為政策施行點,實證分析了高鐵開通對城市住宅價格的平均影響效應,及其對不同類型城市的影響差異[6]。

研究結論上,由于研究數(shù)據(jù)、研究方法選擇的不同,得出的結論也存在顯著差異,主要表現(xiàn)在:①高鐵開通對城市房價有顯著的影響,對中小城市房價的影響更為顯著。Haynes研究發(fā)現(xiàn)京滬鐵路的開通對中小城市住房價格影響較大,對大型省會城市的影響可忽略不計[4];鄧敏慧采用特征價格模型,利用微觀數(shù)據(jù)研究了武廣高鐵的開通運行對周邊商品住宅價格的影響,結果顯示高鐵開通對研究對象沿線住宅價格時間效應的平均上漲幅度為21.65%[7];陳立文對全國地級市宏觀數(shù)據(jù)的研究顯示,高鐵開通對中小城市和中西部城市住宅價格影響顯著,對大城市和東部城市的影響較小[6]。②高鐵建設對城市房價有顯著的影響,高鐵開通對其他房價影響較小;高鐵建設對大城市房價影響顯著,對周邊小城市房價影響較小,張銘洪運用京滬鐵路沿線微觀數(shù)據(jù)進行的研究驗證了上述結論[5]。

總體來看,現(xiàn)有高鐵對房價影響的相關研究仍存在著一些問題,主要表現(xiàn)在:①研究方法選擇上,特征價格模型的異質性假設較難對實驗組和對照組的共同影響因素進行控制,尤其是導致實驗組與對照組的房價共同上漲,導致控制變量不足而產生誤差。②原始的雙重或三重差分模型很難準確地篩選對照組,難以控制對照組與實驗組之間的同質性要求,無法保證除高鐵外的其他因素相同;而傾向得分匹配法模型計算的為平均處理效應,較難確定該效應產生影響的具體時期。③研究內容上,大部分文獻只考慮了“高鐵開通”這一政策,從而進行高鐵開通對沿線城市住宅價格的影響研究。根據(jù)經(jīng)濟預期理論的研究,城市重要的基礎設施建設可能形成一定的房價預期效應。

本文在現(xiàn)有研究基礎上,主要進行了以下拓展研究:①在研究方法上,選用雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID),與現(xiàn)有研究相比,增強了研究組間的同質性,降低了實驗組和對照組之間的差異。②在研究內容上,選用石武高鐵線路沿線城市2005—2016年的面板數(shù)據(jù)為研究對象,更加細化地分析了高鐵在高鐵建設與高鐵開通兩個不同時期對城市房價的影響,以及不同時期對不同規(guī)模的城市和不同區(qū)域的城市的影響差異。

3 研究設計

3.1 模型設計

在理想的隨機試驗中,可隨機分配某一政策給某些個體而構成實驗組,但在現(xiàn)實中很難控制其他條件不會改變。即使不對實驗組做任何處理,實驗組也會隨著時間變化而發(fā)生改變。徐若飛利用雙重差分法對高鐵建設不同時期的影響效應進行了分析[8],考慮到對建設高鐵城市的選擇并不是隨機的,且差分法要求實驗組和對照組的發(fā)展趨勢等盡量相同,僅僅使用差分法在處理過程中可能會存在一定的誤差,因此真正的政策實施效應是實驗組處理前后的變化減去實驗組未受處理自身前后的變化。雙重差分傾向得分匹配法能很好地解決這個問題。傾向得分匹配法可估計每一個體實行政策的概率,依據(jù)這一概率對實驗組和對照組進行匹配,可很好地滿足差分法所需要的共同趨勢假設。已有多位學者開始運用兩種方法相結合進行學術研究,董艷梅運用雙重差分傾向得分匹配法分析了高鐵對就業(yè)的影響效應[9]。本文選用雙重差分傾向得分匹配法對高鐵建設與開通這一政策的影響效應進行分析。

虛擬變量TREAT表示政策施行;TREAT=0表示未開通高鐵的對照組，TREAT=1表示開通高鐵的實驗組。本文分別選定2008年為高鐵建設階段的政策施行期,2012年為高鐵開通的政策施行期。

(1)

式中,Controlit為其他控制變量;εit為誤差項,主要觀測交互項treatit·yearit前的系數(shù)α3的顯著性。若α3顯著,說明高鐵開通對城市住宅價格是有影響的。

3.2 變量設計

主要是:①城市住宅價格。根據(jù)相關住宅價格研究變量的選用[10],本文選用各地級市的年平均住宅價格(HP)作為被解釋變量。②高速鐵路建設與開通。根據(jù)已有的研究,將高速鐵路建設、開通(TREAT)分別作為虛擬變量,高速鐵路建設或開通前TREAT分別取值為0,高速鐵路建設或開通當年與以后年份的TREAT分別取值為1。③控制變量。根據(jù)已有相關研究,本文選取人均GDP、城市固定資產投資、儲蓄存款、5年期以上貸款利率、人口、房地產開發(fā)投資、公共財政支出、市轄區(qū)建成區(qū)面積作為控制變量,各變量定義及來源見表1。

表1 被解釋變量和控制變量定義及來源

3.3 樣本數(shù)據(jù)選取及初步分析

石武高鐵于于2008年開始建設,2012年正式開通。本文將石武高鐵沿線的13個地級市站點城市作為實驗組,參考俞敏基于空間相鄰的樣本之間差異性較小假設[11],在河北、河南、湖北、湖南、山東、山西、安徽7個省份找出截止到2016年12月份沒有任何高鐵經(jīng)過的地級市共27個地級市作為對照組,實驗組與對照組城市見表2。剔除變量數(shù)據(jù)缺失的樣本,獲得2005—2016年12期平衡面板數(shù)據(jù)。本文選用的數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行網(wǎng)站及《中國城市統(tǒng)計年鑒》。本文所有數(shù)據(jù)分析是在Stata12.0中完成的。

表2 實驗組與對照組城市

4 實證結果與分析

4.1 匹配變量篩選

本文的主要目標是利用雙重差分傾向得分匹配法(DID-PSM)進行研究,該組數(shù)據(jù)匹配所選取的變量見表3,對樣本數(shù)據(jù)進行l(wèi)ogit回歸的結果見表3。從表3可見,除儲蓄存款(SAVINGS)外,其他變量均較顯著,說明該數(shù)據(jù)集適用傾向得分匹配法,并篩選出除儲蓄存款以外的其余變量作為傾向得分匹配變量。

表3 logit回歸結果

注:*p<0.5; **p<0.1; ***p<0.05。

4.2 數(shù)據(jù)平衡性檢驗

檢驗傾向得分匹配后,測定是否使各變量在實驗組與對照組之間變得均衡。匹配后各變量平衡性檢驗結果見表4。從表4可知,進行匹配后,所有協(xié)變量的均值在實驗組與對照組之間不存在顯著差異,說明此數(shù)據(jù)集適用雙重差分PSM法,并且匹配后的數(shù)據(jù)較平衡。

表4 變量平衡性檢驗結果

注:*p<0.5; **p<0.1; ***p<0.05。

4.3 雙重差分PSM實證結果分析

不同時效階段差異分析:雙重差分PSM采用diff命令在stata12.0中進行處理。由表5可見,在較好控制各影響因素的條件下,高鐵建設對房價的影響凈效應為0.274,并且在5%水平上顯著,說明高鐵在建設期就已經(jīng)對城市的房價造成了顯著的影響。產生這種情況的原因，一方面是高鐵建設作為一項政策決定,一旦開工建設,高鐵所經(jīng)站點城市就基本不會再發(fā)生變動,所以各房地產商便在建設期就抓住機會搶先進駐站點城市,房地產商的大量進入直接導致了城市地價上升,競爭力較小的房地產商便會被市場淘汰,且在這一時期各房地產商項目并未完成。另一方面,高鐵建設會導致考慮在該城市買房的消費者提前購房,需求量大增,房價激漲。而在較好控制各影響因素的條件下,高鐵開通帶來的影響凈差異僅為0.007,且該影響并不顯著。在高鐵開通時期,各房地產商在高鐵建設期就已經(jīng)搶占市場,房價已經(jīng)提高到較高的水平,所以高鐵開通這一政策并未對城市房價造成顯著的影響。

表5 雙重差分PSM實證分析結果

注:*p<0.5;**p<0.1;***p<0.05。

城市規(guī)模差異性分析:本文參照相關文獻,選用《第一財經(jīng)周刊》的城市規(guī)模大小分類標準對城市規(guī)模大小進行了劃分[6]。其中,大城市為石家莊、鄭州、武漢,中等城市為邢臺、邯鄲、安陽,小城市為鶴壁、新鄉(xiāng)、許昌、漯河、駐馬店、信陽、孝感。本文對各類城市分組進行了匹配分析，結果見表6。

表6 不同規(guī)模城市雙重差分PSM實證分析結果

注:*p<0.5; **p<0.1; ***p<0.05。

由表6可見:①在高鐵建設期,高鐵建設這一政策效應的影響對沿線大城市、中等城市、小城市的房價都造成了較顯著的影響,推動了沿線城市房價提升,這與全樣本實驗的結果相符。相對于大城市而言,高鐵建設對中小城市房價的影響在5%水平上顯著,產生這種結果的原因可能是:在高鐵建設期,大城市的發(fā)展已經(jīng)逐漸趨于飽和,地價較高,投資預期利潤較低,房地產商進入壁壘較高,但也有一部實力雄厚的房地產商進入,競爭較激烈,所以對大城市房價產生了一定的提升作用。對中小城市而言,進入壁壘較低、成本較低,各房地產商抓住機遇,在建設期開始進行房產建設,為后期經(jīng)濟的發(fā)展打下基礎,從而導致中小城市房價迅速上漲。②在高鐵開通期,由表6可見高鐵開通這一政策并沒有對沿線城市房價產生顯著的影響,特別是對中小城市反而有負向影響。產生這種結果的原因可能是：高鐵建設期各房地產商爭相進入,到高鐵開通時期,各房地產項目紛紛進入竣工期,雖然高鐵開通會帶動需求量增多,但前期房地產商大量進入,市場供給量大幅增多,大城市發(fā)展較快,所以仍然會對房價產生較大的影響,導致房價小幅度上升;中小城市發(fā)展較慢,雖然需求量較大,但是市場供大于求,從而導致中小城市房價下跌。

5 城市區(qū)域差異性分析

按照文獻慣例,劃分各省份城市,其中東部省份城市有石家莊、邢臺、邯鄲,中部城市有安陽、鄭州、武漢、鶴壁、新鄉(xiāng)、許昌、漯河、駐馬店、信陽、孝感。本文對區(qū)域城市分組進行了匹配分析,分析結果見表7。

表7 不同區(qū)域城市雙重差分PSM實證分析結果

注:*p<0.5; **p<0.1; ***p<0.05。

由表7可見:①在高鐵建設期,高鐵建設的政策效應對東中部城市的房價都產生了較顯著的影響；對東部城市而言,高鐵建設對中部城市房價的影響更大,凈影響效應系數(shù)為0.145,且在5%水平上顯著,準R2為0.347,具有一定的說服性。產生這種結果的原因可能是:在高鐵建設期,東部城市自身的發(fā)展已經(jīng)較快,地價較高,各房地產商考慮利潤最大化原則,選擇進入的多為實力雄厚的房地產商,競爭相對較小,且發(fā)展較快的城市房地產商進入壁壘較高,所以對東部城市影響的顯著性較小,僅在10%水平上顯著。而對中部城市,在高鐵建設期,城市發(fā)展較緩慢,城市房地產行業(yè)進入壁壘較低,成本較低,預期收益較高,各房地產商抓住機遇,除實力雄厚的房地產商外,各規(guī)模較小的房地產商也可以輕松進入,在建設期開始進行房產建設,為后期高鐵開通時迅速獲得收益,從而導致中部城市房價迅速上漲。②在高鐵開通期,高鐵開通的政策并沒有對東部、中部城市房價產生顯著的影響。這可能是因為在高鐵建設期各房地產商爭相進入,到高鐵開通時期,各房地產項目進入竣工期,雖然高鐵開通會帶動需求量的增多,但由于前期房地產商大量的進入,市場供給量已趨于飽和,從而對東部城市房價的影響并不顯著;對中部城市來說,除個別發(fā)展較快的省會城市外,其他城市都為發(fā)展較慢的中小城市,市場供給量過于飽和導致市場供過于求,從而在一定程度上導致中部城市房價下跌。

6 結論與建議

6.1 結論

本文利用石武高鐵沿線城市數(shù)據(jù),運用雙重差分傾向得分匹配法對高鐵建設與高鐵開通兩個不同時效的影響效應進行了對比分析,并對不同時效在不同規(guī)模城市、不同區(qū)域城市間的影響差異進行了實證分析,由實證分析結果可得出:①高鐵建設效應在5%水平上顯著提高了沿線城市房價。因為在高鐵建設期,高鐵建設決策的可變性較小,各大房地產商在建設期便進駐高鐵建設城市搶占建設用地,導致地價上升,房價上漲;而在高鐵開通時期,各房地產商已經(jīng)搶占市場,房價已經(jīng)大幅上漲,所以高鐵開通這一政策并沒有對城市房價造成顯著的影響。②在城市規(guī)模方面,大城市、中等城市、小城市房地產市場發(fā)展現(xiàn)狀的差異,導致高鐵效應對大城市、中等城市、小城市房價的影響也產生了顯著的差異。高鐵建設效應對大城市、中等城市、小城市房價均有顯著的影響,且對中小城市房價的影響更為顯著,但高鐵開通效應并沒有對沿線城市房價產生顯著影響。③在城市區(qū)域方面,由于東中部城市的發(fā)展水平有一定差異,高鐵建設效應對東部城市和中部城市房價的影響也產生了較顯著的差異。相對于東部城市而言,高鐵建設對中部城市房價的影響更顯著,而高鐵開通效應對東中部城市房價均未產生顯著影響。

6.2 建議

根據(jù)本文實證分析所得出的結論,本文提出以下建議:①對政府相關管控者而論,考慮到高鐵對房價的影響是在建設期,所以政府在高鐵建設的同時應根據(jù)實際情況制定相關的房地產行業(yè)政策和土地建設政策來預防房地產行業(yè)的激烈競爭造成的房價的提升;在高鐵開通時,房地產行業(yè)供大于求，售房競爭非常激烈,應考慮制定相關的調控政策,防止惡性競爭事件的發(fā)生;針對高鐵對房價的影響在大城市、中等城市、小城市及東部、中部城市間有顯著的差異性,應當因地制宜地在不同時期針對城市差異制定相應的房地產行業(yè)政策,在高鐵建設期需要一定的政策來穩(wěn)定房價,控制其激烈增長,并且更要關注中小城市和中部城市房地產行業(yè)的健康發(fā)展。②對購房者來說,根據(jù)城市高鐵發(fā)展期對房價的不同影響,購房者應在城市即將進入高鐵建設期選擇購房,以避免在高鐵建設期房價高速增長而帶來損失;若城市已經(jīng)開通高鐵,則購房者在決策時可較少考慮高鐵對房價帶來的影響,針對自己想要購房城市的發(fā)展規(guī)模及所屬地域更好地分析房價的發(fā)展趨勢,從而做出最優(yōu)決策。