□文/王 禎

（三亞市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司 海南·三亞）

［提要］2005～2015年間我國大部分城市住房價(jià)格高漲，同時(shí)空氣質(zhì)量問題被廣泛討論，城市人居環(huán)境問題越來越受到關(guān)注。本文使用我國79個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5濃度這一空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過回歸模型構(gòu)建研究以PM2.5數(shù)據(jù)為代表的空氣質(zhì)量因素對(duì)城市住房價(jià)格的影響，并提出政策建議。

隨著我國工業(yè)化和城市化的快速推進(jìn)，空氣質(zhì)量問題受到廣泛關(guān)注。2013年，我國99.6%的人口所處環(huán)境的PM2.5濃度超過世界衛(wèi)生組織劃定的不影響人體健康的最高限度?？諝馕廴緦?duì)我國居民健康造成嚴(yán)重威脅，并對(duì)城市發(fā)展產(chǎn)生巨大的影響，也是導(dǎo)致霧霾發(fā)生的主要因素之一。

2016年以來，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)“房子是用來住的”的定位，未來的中國城市住房將更加強(qiáng)化房子的居住屬性。居住才是房子的本質(zhì)，因此也更加強(qiáng)調(diào)住房的宜居性及居住環(huán)境，其次才是其商品屬性，房產(chǎn)的價(jià)值投資是建立在有人愿意居住的前提下。在霧霾的影響下，當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)高房價(jià)無法帶來真正好的居住環(huán)境時(shí)，勢(shì)必會(huì)對(duì)居住地及購房意愿產(chǎn)生影響，從而影響城市住房價(jià)格。

一、文獻(xiàn)綜述

空氣質(zhì)量能影響城市房價(jià)的理論依據(jù)來自城市間居住環(huán)境的差異將資本化地體現(xiàn)為房價(jià)的差異，這一結(jié)論成立的前提是居民可以“用腳投票”——自由選擇居住地。我國自20世紀(jì)80年代以來，人口流動(dòng)持續(xù)活躍，不斷推進(jìn)的戶籍制度改革使得戶口對(duì)于勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的約束逐步減小，90年代開始全面展開的城鎮(zhèn)住房制度改革使房地產(chǎn)市場(chǎng)已充分發(fā)育成熟，這些市場(chǎng)化的力量都推動(dòng)著城市間房地產(chǎn)市場(chǎng)走向整合，使得地區(qū)間房價(jià)差異能反映居民對(duì)于居住環(huán)境的支付意愿。

合理估算空氣質(zhì)量的外溢價(jià)值也一直是城市治理、公共管理、公共經(jīng)濟(jì)學(xué)以及環(huán)境保護(hù)政策制定的一個(gè)重要議題。最初，經(jīng)典的hedonic特征價(jià)格模型主要用于識(shí)別住房屬性的隱含價(jià)值。后來，研究人員逐漸擴(kuò)大了研究范圍，確定空氣污染/空氣質(zhì)量與住房房價(jià)之間的關(guān)系，即研究空氣污染資本化問題對(duì)房價(jià)的影響。近年來，隨著環(huán)境問題日益受到廣泛關(guān)注，國內(nèi)外對(duì)空氣污染影響評(píng)估的文獻(xiàn)大量涌現(xiàn)。Au和Henderson（2006）研究了霧霾污染可以通過城市化進(jìn)程來影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。陳永偉和陳立中（2012）通過青島市的數(shù)據(jù)研究了青島市空氣質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。研究發(fā)現(xiàn)，空氣污染指數(shù)每降低一個(gè)單位，房價(jià)相應(yīng)增長1.74%，換算成彈性值為1.356。周夢(mèng)天和王之（2018）研究了2012年至2015年我國各城市PM2.5空氣質(zhì)量信息公開對(duì)城市房價(jià)的影響，研究發(fā)現(xiàn)對(duì)PM2.5關(guān)注度越高的城市房價(jià)受到的影響越大，集中統(tǒng)一發(fā)布和城市單獨(dú)發(fā)布這兩種公開方式對(duì)不同城市影響效果存在差異，信息公開對(duì)地區(qū)房價(jià)存在長期穩(wěn)定的影響。

在空氣質(zhì)量與城市治理方面，我國諸多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究，主要集中在區(qū)域和城市空氣質(zhì)量治理、空氣質(zhì)量治理措施、空氣質(zhì)量與城市治理公共政策研究等方面。譚明華（2009）從珠江三角洲區(qū)域背景出發(fā)，提出政府在霧霾的治理中必須起主導(dǎo)作用。周濤和汝小龍（2012）通過對(duì)北京霧霾天氣現(xiàn)象研究發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)排放源已經(jīng)成為北京市城市污染的重要源頭。北京霧霾天氣的治理關(guān)鍵在于加強(qiáng)機(jī)動(dòng)車污染防治?？荡烘煤屠钚l(wèi)東（2016）認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將有助于提高霧霾治理的效率。通過大數(shù)據(jù)手段，可以對(duì)霧霾情況進(jìn)行監(jiān)控、預(yù)測(cè)，減少城市霧霾現(xiàn)象的發(fā)生。石慶玲等（2016）從“政治性藍(lán)天”角度研究指出，在政治敏感時(shí)期，地方政府有更大的激勵(lì)加大環(huán)境保護(hù)力度，營造一種暫時(shí)性的“政治性藍(lán)天”，同時(shí)這是以政治事件過后更嚴(yán)重的報(bào)復(fù)性污染為代價(jià)的。因此，應(yīng)變運(yùn)動(dòng)式治霾為常態(tài)監(jiān)管。在環(huán)境保護(hù)執(zhí)法上，使環(huán)境保護(hù)走上常態(tài)化軌道。

學(xué)者們?cè)诳諝赓|(zhì)量與城市住房價(jià)格研究、空氣質(zhì)量與城市環(huán)境治理方面做了大量的探索?？偟膩砜?，空氣質(zhì)量及空氣污染數(shù)據(jù)構(gòu)成現(xiàn)有研究難點(diǎn)。現(xiàn)有研究大多數(shù)關(guān)注如二氧化碳、二氧化硫、PM10等污染物，而對(duì)于空氣質(zhì)量霧霾污染的根源PM2.5的探討相對(duì)較少。現(xiàn)有研究多以省級(jí)層面分析以及以城市、區(qū)域的自身?xiàng)l件為依據(jù)對(duì)空氣質(zhì)量與城市治理建言獻(xiàn)策，對(duì)空氣質(zhì)量與城市治理的建議也以宏觀政策角度為主，缺少具體的治理舉措，涉及的方面較為寬泛、籠統(tǒng)。

綜上，本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：在PM2.5數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用2005～2015年共11年的79個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5濃度數(shù)據(jù)，有利于從城市角度考察影響空氣質(zhì)量的PM2.5對(duì)中國城市住房價(jià)格的影響。同時(shí)，基于量化研究，從公共政策、區(qū)域協(xié)同、空間規(guī)劃等議題出發(fā)，提出建議對(duì)策，進(jìn)一步豐富相關(guān)研究。

二、數(shù)據(jù)說明與模型建構(gòu)

（一）數(shù)據(jù)與變量

1、數(shù)據(jù)來源與處理。本文采用的數(shù)據(jù)為2005～2015年79個(gè)直轄市與地級(jí)市住房價(jià)格、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。其中，79個(gè)大中城市住房價(jià)格數(shù)據(jù)來源為同花順iFinD中的商品房住宅銷售價(jià)格數(shù)據(jù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源為相應(yīng)的城市統(tǒng)計(jì)年鑒，PM2.5數(shù)據(jù)來源于哥倫比亞大學(xué)發(fā)布的分年度世界PM2.5密度圖數(shù)據(jù)。本文的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為2005～2015年間全國79個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)。

2、變量定義與解釋。本文的被解釋變量采用各直轄市與地級(jí)市的年度平均住房銷售價(jià)格的對(duì)數(shù)值（lnhp）。關(guān)鍵解釋變量采用PM2.5的對(duì)數(shù)值（lnpm）表示空氣環(huán)境質(zhì)量?？刂谱兞恐饕ǔ鞘械慕?jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量、人口變量、就業(yè)、用地相關(guān)的變量，以及綠地、軌道交通、醫(yī)療和文化類公共服務(wù)變量。為了減小異方差的影響，對(duì)每萬人醫(yī)院衛(wèi)生院床位數(shù)、每萬人學(xué)校數(shù)量、每萬人住宅供地面積、人口密度、外商實(shí)際投資額進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

本文所涉及變量的具體名稱和統(tǒng)計(jì)描述見表1。（表1）

表1 描述性統(tǒng)計(jì)一覽表

（二）實(shí)證模型。本文構(gòu)建如下回歸模型：

其中，下標(biāo)i和t分別表示城市以及年度。lnyhpit為城市i第t年房價(jià)的對(duì)數(shù)，為了減小異方差的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。α0為截距項(xiàng)，α1為空氣質(zhì)量的估計(jì)系數(shù)，PM2.5為樣本城市的空氣質(zhì)量情況，α2為各控制變量的回歸系數(shù)集合，為各控制變量，μit為城市的虛擬變量，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

根據(jù)前文的理論分析，空氣質(zhì)量的改善對(duì)房價(jià)有正向資本化效應(yīng)，反言之，PM2.5會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)胤績r(jià)有負(fù)向資本化效應(yīng)。但考慮到不同等級(jí)城市的特征和居民的居住意愿，是否均顯著為負(fù)卻無法確定，有待檢驗(yàn)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）區(qū)域整體性回歸。表2為PM2.5對(duì)房價(jià)影響的回歸結(jié)果。第（1）列中只加入了PM2.5數(shù)據(jù)，第（2）列～（7）列逐步加入了各控制變量。具體地，第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入了人均可支配收入；第（3）列在第（2）列的基礎(chǔ)上加入了反映公共服務(wù)特征的變量，包括醫(yī)院衛(wèi)生院每萬人床位數(shù)、每萬人學(xué)校數(shù)量；第（4）列在第（3）列的基礎(chǔ)上加入了反映地區(qū)土地供應(yīng)變量的每萬人住宅供地面積；第（5）列在第（4）列的基礎(chǔ)上加入了軌道交通是否運(yùn)營變量；第（6）列在第（5）列的基礎(chǔ)上加入了地區(qū)人口密度；第（7）列在第（6）列的基礎(chǔ)上加入了第三產(chǎn)業(yè)占比、失業(yè)率、外商實(shí)際投資額。（表2）

從表2的第（1）列～（7）列回歸中可以看出，PM2.5對(duì)房價(jià)具有顯著的負(fù)向影響，且均在1%的水平下顯著，加入控制變量對(duì)PM2.5的顯著性影響不大，回歸結(jié)果是穩(wěn)健的?；貧w結(jié)果表明，PM2.5每增加1%，房價(jià)會(huì)降低約0.16%，這說明我國居民對(duì)PM2.5的含量反應(yīng)較為敏感，PM2.5造成的空氣質(zhì)量對(duì)房價(jià)具有顯著的負(fù)向資本化效應(yīng)，空氣質(zhì)量的確會(huì)影響居民的居住選擇，空氣質(zhì)量與房價(jià)有著反方向的變動(dòng)。

表2 空氣質(zhì)量對(duì)房價(jià)的影響回歸結(jié)果一覽表

控制變量方面，在給定其他條件不變的情況下，人均可支配收入對(duì)房價(jià)具有正向影響，且均在1%的水平下顯著，這表明人均可支配收入越高，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，房價(jià)越高；在公共服務(wù)特征變量方面，醫(yī)院衛(wèi)生院每萬人床位數(shù)的回歸系數(shù)約為0.17，對(duì)房價(jià)具有正向影響，每萬人學(xué)校數(shù)量的回歸系數(shù)約為-0.22，對(duì)房價(jià)具有負(fù)向影響，且均在1%的水平下顯著，這與理論預(yù)期是相符的，公共服務(wù)越好的城市，房價(jià)影響的顯著性越高。同時(shí)，醫(yī)療資源越好，房價(jià)越高；學(xué)校越多，公共教育均等化越好，有利于降低房價(jià)；在土地供應(yīng)方面，每萬人住宅供地面積的回歸系數(shù)約為0.02，且均在1%的水平下顯著，對(duì)房價(jià)具有顯著的正向影響，原因是在當(dāng)前快速城鎮(zhèn)化過程中，城市空間規(guī)模發(fā)展越快，城市發(fā)展動(dòng)力和活力越強(qiáng)，房價(jià)越高；在公共交通方面，軌道交通的回歸系數(shù)約為-0.17，對(duì)房價(jià)具有負(fù)向影響，說明公共交通越好，公共交通均等化程度越高，有利于降低房價(jià)。人口密度的回歸系數(shù)約為0.07，對(duì)房價(jià)具有正向影響，說明人口密度越大，土地供應(yīng)和房屋供應(yīng)越緊張，住房需求越大，房價(jià)越高；第三產(chǎn)業(yè)占比的回歸系數(shù)約為0.36，且在5%的水平下顯著；失業(yè)率和外商實(shí)際投資額的統(tǒng)計(jì)結(jié)果不顯著，說明服務(wù)業(yè)比重越高的城市，城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高，住房的資本化效應(yīng)更加明顯，房價(jià)也越高。

（二）區(qū)域異質(zhì)性回歸。一二三四線城市樓市發(fā)展分化是近年來我國房地產(chǎn)市場(chǎng)的一個(gè)重要特征。根據(jù)第一財(cái)經(jīng)新一線城市研究所公布的2019中國城市等級(jí)名單公布的中國地級(jí)及以上城市分級(jí)名單，本文將樣本中的一線和二線城市劃分為一組，將三線和四線城市劃分為一組進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性回歸檢驗(yàn)，結(jié)果顯示PM2.5對(duì)房價(jià)均具有顯著的負(fù)向影響，空氣質(zhì)量的確會(huì)影響城市房價(jià)。

其中，在一二線城市和三四線城市中，控制變量方面，在給定其他條件不變的情況下，與一二線城市相比，三四線城市醫(yī)院衛(wèi)生院每萬人床位數(shù)對(duì)房價(jià)的影響更為顯著，對(duì)房價(jià)具有正向影響，醫(yī)療資源越好的三四線城市，房價(jià)越高；一二線城市由于普遍具有較好的醫(yī)療資源，因此對(duì)房價(jià)的影響不顯著；在一二線城市和三四線城市中，學(xué)校數(shù)量均對(duì)房價(jià)具有負(fù)向影響，且均在1%的水平下顯著，說明不管是在一二線城市還是三四線城市中，隨著公共教育均等化水平的提高，更加有利于降低房價(jià)；在一二線城市和三四線城市中，住宅土地供應(yīng)對(duì)房價(jià)具有正向影響，且在一二線城市中更為顯著，說明隨著土地供應(yīng)的增加，城市空間規(guī)模的擴(kuò)大，更能夠推高房價(jià)。在公共交通方面，一二線城市對(duì)房價(jià)具有負(fù)向影響，且在1%的水平下顯著，說明在一二線城市公共交通越好，公共交通均等化程度越高，有利于降低房價(jià)。在三四線城市，軌道交通對(duì)房價(jià)的影響不顯著。在三四線城市，人口密度對(duì)房價(jià)具有顯著正向影響，且在1%的水平下顯著，說明在三四線城市，人口密度、人口數(shù)量越大房價(jià)越高，人口增加對(duì)三四線城市的房價(jià)提升有較大影響；同時(shí)，在一二線城市由于人口密度本身較高，相對(duì)來說對(duì)房價(jià)的影響不顯著。第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)一二線城市房價(jià)具有正向影響，在1%的水平下顯著，說明在一二線城市中第三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)的城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能級(jí)更高，房價(jià)越高。第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)三四線城市房價(jià)的影響不顯著，這也與三四線城市第三產(chǎn)業(yè)占比普遍不高有一定關(guān)系。（表3）

表3 空氣質(zhì)量對(duì)不同等級(jí)城市房價(jià)的影響回歸結(jié)果一覽表

四、政策建議

本文采用全國79個(gè)地級(jí)及以上城市2005～2015年的面板數(shù)據(jù)，通過回歸模型構(gòu)建研究了以PM2.5數(shù)據(jù)為代表的空氣質(zhì)量因素對(duì)城市住房價(jià)格的影響。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一個(gè)城市的PM2.5含量增加對(duì)房價(jià)有顯著的負(fù)影響。此外，本文還通過地級(jí)及以上城市的等級(jí)劃分，研究了一二線城市和三四城市PM2.5對(duì)房價(jià)的影響，通過區(qū)域異質(zhì)性回歸，結(jié)果顯示PM2.5對(duì)一二線城市和三四城市房價(jià)均具有顯著的負(fù)向影響。

基于以上結(jié)論，本研究提出以下治理對(duì)策建議：首先，完善頂層設(shè)計(jì)，優(yōu)化環(huán)境治理體系。中央政府應(yīng)進(jìn)一步通過地方政府政績考核制度改革，將環(huán)境質(zhì)量水平納入考核體系、加強(qiáng)環(huán)境信息公開、鼓勵(lì)公眾參與環(huán)境質(zhì)量監(jiān)督等措施轉(zhuǎn)變政府環(huán)境重視度，促進(jìn)環(huán)境治理水平提升。其次，促進(jìn)區(qū)域政府合作和協(xié)同一體化治理。由于空氣質(zhì)量的形成、傳播具有流動(dòng)性和廣泛性，因此空間環(huán)境質(zhì)量的改善需要區(qū)域城市間的合作，建立地區(qū)間空氣質(zhì)量聯(lián)防聯(lián)控治理體系，共同謀劃和實(shí)施環(huán)境治理方案，通過統(tǒng)一的協(xié)同法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)化地區(qū)間的協(xié)調(diào)與合作。最后，加強(qiáng)空間發(fā)展和住房規(guī)劃，促進(jìn)人居環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。通過城市空間結(jié)構(gòu)的改善和產(chǎn)業(yè)用地布局優(yōu)化，減少重污染性產(chǎn)業(yè)的引入；強(qiáng)化城市風(fēng)道、綠廊的作用，通過調(diào)整城市道路走向、設(shè)置生態(tài)綠色走廊、控制建筑物高度以及順應(yīng)城市常年主導(dǎo)風(fēng)向等措施，保證城市主風(fēng)道，提高城市環(huán)境容量，減少空氣污染對(duì)住宅用地的干擾，促進(jìn)宜居城市的規(guī)劃和發(fā)展。