辽宁省区域房地产价格空间差异性研究

袁建林

(辽宁工业大学 经济管理学院，辽宁 锦州 121001)

党的十九大详细阐述了房地产的发展政策，即房子是用来住的、不是用来炒的，并指出了房地产发展的战略——加快商品房供给多元性、房屋保障多渠道，采取租购并举，促进房地产的良性发展，建立稳定的住房供给制度，让民众住有所居，充分享受经济发展的红利。房地产与国民经济诸多行业具有较强的关联性，是国民经济的支柱和基础行业。对不同区域房地产价格差异性分析，可充分掌握区域房地产发展情况，拟合区域房地产发展失衡的鸿沟，不断促进房地产行业效率的提高，达成资源的有效配置，促进区域房地产发展的可持续性。

一、文献综述

通过近二十年的发展，我国房地产取得了令人瞩目的成绩，2020 年国内生产总值为1 015 986.2亿元，房地产业增加值为74 552.5 亿元，占2020年国内生产总值的7.35%。从辽宁省房地产发展情况来看，2020 年国内生产总值为25 115 亿元，房地产业增加值为1 431.6 亿元，占整个生产总值的近5.7%，房地产业已成为辽宁省经济发展的巨大引擎。同时，房地产业与家电、建筑、金融、服务等相关行业存在较高的关联性，基础性不容小觑。

基于房地产的支柱性、基础性地位及对整体经济的巨大贡献，国内外学者给予了房地产业高度关注。总结房地产研究，可归纳为三个方面：（1）房地产价格影响因素研究。影响房地产价格的因素较多，而大多数学者普遍认同土地、金融、人口、教育、收入等为其主要影响因子。除此之外，房产位置、城镇化、投机等，也无形中对房地产价格带来波动。（2）房地产泡沫化研究。从一定意义上来说，房地产泡沫化研究是房地产价格分析的升级版，当房地产价格严重背离其固有的价值时，房地产表现出泡沫化。2008 年的金融危机是房地产泡沫化所带来的恶果，而从我国房地产发展来看，由于宏观政策的调控，房地产泡沫化的表征轻微。（3）房地产周期性波动。房地产的发展，呈现出一定周期性规律，据相关学者的研究，房地产周期一般为四至五年。根据研究，自1996 年我国房地产商品化以来，经历了五次房地产周期性变化（见图1），房地产高低起伏的不稳定态势，制约了其可持续发展，也相应地影响到其他相关产业，拖累整体经济向好。

图1 商品房销售价格增速

总结房地产方面研究的内容发现，相关研究多采用平面数据对问题进行分析。平面数据的选取，对问题的研究分析有一定的说明力度，但不够透彻。房地产的发展带有一定的整体性，非一城一池之事，从区域整体角度研究其发展规律，能够更好地阐述其发展。针对区域房地产的发展，利用空间模型，完成数据的空间特征分析，能够全方位展示区域房地产价格的空间分布规律。郭金金、尹上岗、王洪强等[1-3]对城市住宅的空间差异特征做出了翔实的分析，立体地展现了城市住宅价格的演进。杨剩富等[4]利用空间回归模型讨论了湖北省地价分布差异性，通过研究得出，湖北省商业和住宅地价空间分布差异较大，有微弱的集聚分布特征。董纪昌等[5]考虑人口、经济、环境等多重因素，基于空间理论分析了我国2002 至2012 年房地产发展价格，得出我国区域房地产市场呈现出显著依赖性且增强趋势明显的结论。

本文针对辽宁省区域房地产价格的空间分布问题，立足于展示研究对象的地域特征，分析现象的区域空间整体差异，探求其发展的规律性，促进区域经济向好。

二、数据来源、指标体系与研究方法

（一）数据来源

本文主要针对辽宁省区域房地产的发展进行研究，所运用的数据，来源于《辽宁省统计年鉴》《辽宁省经济年鉴》及《中国统计年鉴》。

（二）指标体系

从房地产相关研究内容分析，房地产价格空间差异性的研究较少，所采用的指标体系较为分散。韩兆洲等[6]利用信息熵和因子分析的方法，从多个维度对房地产进行了深入分析，认为房地产价格表象性特征明显，应多角度展开探讨，判定房地产发展特征。贾海等[7]利用层次分析法从投资规模、价格水平、销售面积等方面对我国35 个大中城市房地产发展进行了深入的探讨，指出我国房地产市场差异性明显，应根据地区发展特色、自然禀赋差异化发展。尹上岗等[8]利用空间模型，针对南京市住宅价格的差异化做出了科学的分析，“一主三副”是南京市住宅价格分布的主要特征。

根据对房地产发展的指标体系的梳理及对房地产发展因素的影响分析，其指标体系因研究问题、目的等不同而有所差异。依据科学性、可行性及全面性的指标体系选取原则，并借鉴吴清婷、龙威等成果[9-10]，同时咨询房地产相关专家，建立反映辽宁省区域房地产发展差异性的指标体系，详见表1。

表1 指标及其含义

（三）研究方法

1.空间回归模型

为衡量区域房地产价格空间发展水平的差异性，利用空间理论完成其回归方程模型的构建，其空间回归模型公式为：

其中：yi是因变量，xik是自变量，ak为回归系数，ε为随机误差，服从正态分布。

2.空间自相关差异分析模型

全局空间自相关模型可准确衡量辽宁省区域房地产价格的空间差异性。如果其值趋近于±1，说明区域空间差异性较小；否则表明区域房地产价格空间差异明显。辽宁省各不同区域房地产差异性公式Moran’s I 如下。

其中，I 为辽宁省各不同区域房地产的空间差异性；

xi为辽宁省各不同区域房地产价格；

Wij为空间权重矩阵。

3.空间局域差异分析模型

对辽宁省各不同区域房地产价格空间自相关系详细地分析，仅能说明区域房地产价格差异的平均程度。为了全面反映区域房地产价格空间差异的变化趋势，可利用局域模型对其进行分析，其计算公式如下。

空间局域模型中Moran 散点图含义为：①高－高，空间差异较小，房地产价格均较高；②高－低，空间差异较大，其自身价格较高，但周边房地产价格较低；③低－低，空间差异较小，房地产价格均较低；④低－高，空间差异较大，其自身房地产价格较低，但周边房地产价格较高。

4.空间聚类模型

假设区域中有n个不同地区，现将其分为k个群体，记G1,G2,…,Gk,则：

其中：Dp表示地区i与j位置距离；

Dq表示地区i与j属性距离。

现将Dp与Dq合并，则D为：

根据式（6）可将辽宁省各不同区域房地产价格进行归类，研究辽宁省区域房地产价格的差异性，掌握辽宁省区域房地产价格空间特征。

三、辽宁省各不同区域房地产价格差异性分析

（一）辽宁省各不同区域房地产价格回归分析

根据构建的辽宁省房地产价格空间回归模型，利用所得数据，通过Geoda 软件完成辽宁省房地产价格空间回归方程参数估计，得到结果如表2所示。根据辽宁省房地产价格空间回归方程参数检验表（见表3），方程F值为24.10，其概率值小于0.000 1，通过显著性检验，说明方程回归效果明显。从其方程参数的检验来看（见表2），方程的t值满足要求。此外，各不同变量VIF值均小于10，说明不存在多重共线性问题。

表2 参数估计

表3 GWR 模型的F 检验

从所得到的辽宁省区域房地产价格回归结果来看，对辽宁省房地产价格影响最大的为房地产投资额，从回归方程来看，每增加1 个单位的房地产投资，价格将增长260.51 倍。随着城市化进程的加快，城市规模不断扩张，各种投资持续增加，房地产投资额度持续增长，房地产价格不断攀升。另从房地产价格与销售面积的相关关系来看，其系数为-10.71，表明销售面积的增长，对房价的上涨有抑制作用，每增加1 个单位的销售面积，房价降低10.71 个单位。

如果条件允许，可适当增加房地产供给量，保持房地产供需平衡，促进行业发展的可持续性；其次人口因素对房地产价格的影响，每增加1 个单位的人口规模，价格将上涨183.41 倍。房地产的基本属性是满足居民的生活所需，因而随着人口规模的不断增长，房地产的需求将会不断增长，从经济学的角度讲，需求增长必然拉动供给的增加，在房地产供给一定的条件下，供给小于需求时，房地产价格必然上涨。

（二）辽宁省各不同区域房地产价格全局空间自相关分析

根据资料所得数据，利用Geoda 软件完成辽宁省区域房地产价格的空间自相关分析，分析结果见图2。

图2 辽宁省各不同区域房地产价格Moran’s I 指数

如图2 所示，辽宁省各不同地区房地产价格总体呈现出负向空间自相关特性，其全局Moran’s I为-0.170 4，说明辽宁省各不同房地产价格呈发散趋势，表明各不同地区房地产发展呈非均衡的态势，具有一定的差异性，提示各不同地区可依据地区特色，因地制宜，发展适合本地居民需求的产业固态，满足居民的房地产需求。

辽宁省区域房地产价格Randomization 检验图结果（见图3），其P-Value的值为0.318 0，其Z值大于-0.50，表明辽宁省各不同区域房地产价格不存在自相关性，集聚趋势不明显。

图3 辽宁省各不同区域房地产价格Randomization 检验图

（三）辽宁省各不同区域房地产价格局部空间自相关分析

根据Geoda 完成Std Deviation 分析，结果显示，辽宁省有10 个城市的房地产价格位于［3 350，5 590］区间，说明辽宁省房地产价格在4 470 元/m2，而高于平均价格的城市有四个，平均价格大于10 000元/m2的城市只有一个，其房地产价格分布呈现出金字塔形。

利用Geoda 软件完成，得出辽宁省各不同城市房地产价格局部自相关结果，辽宁省房地产局部LISA Moran’s I 指数为-0.165 0（见图4），说明辽宁省各不同城市房地产价格呈现发散的趋势，表明辽宁省各不同城市房地产互不影响，彼此间并不存在依存关系。

图4 辽宁省各不同区域房地产价格LISA Moran' s I 指数

辽宁省各不同区域房地产价格Randomization结果（见图5），其正态检验P-Value值为0.476，其Z值小于0.5，表示辽宁省局部房地产价格并不存在自相关性，集聚趋势不明显。

图5 辽宁省各不同区域房地产价格Randomization 检验图

辽宁省各不同区域房地产价格的LISA 聚类结果表明，辽宁省各不同地区房地产价格空间差异明显。辽宁省区域房地产价格聚类结果分析（具体见表4）：沈阳市位于HL 高低象限。阜新市、营口市处于LH 低高象限，具有一定的空间集聚特征。锦州市处于LL 低低象限，具有较强的区域异质性。没有城市处于HH 高高象限，说明区域总体空间差异较突出。有10 个城市的房地产价格并无明显的空间集聚特征。

表4 辽宁省各不同区域房地产价格LISA 分析结果

辽宁省各不同区域房地产价格四分位结果表明，辽宁省区域房地产价格较高的地区主要集中在沈阳、大连及丹东等三个不同区域。根据辽宁省各不同区域房地产价格变异特征结果（见图5），可得出辽宁省各不同区域房地产价格集聚的显著性。从图中可以看出，房地产价格在沈阳、大连及丹东等三个不同区域的集聚性较显著。

（四）辽宁省各不同区域房地产价格集聚分析

根据相关房地产数据，利用聚类分析方法得到辽宁省各不同地区房地产价格聚类结果（如表5 所示）。从聚类结果来看，根据半R2统计量、R2统计量、伪F统计量、伪T2统计量，可将辽宁省房地产价格分为两个层次。

表5 辽宁省各不同区域房地产价格集聚结果

根据辽宁省各不同地区房地产空间集聚（如图6 所示），辽宁省房地产可归为两个层次。大连、沈阳为第一类，其他十二个城市为第二层次。而在第二层次中，如果分类，还可划分为两类，第一类中包括鞍山、朝阳、丹东、营口、抚顺、铁岭、本溪。第二类中包括锦州、阜新、辽阳、葫芦岛、盘锦。

图6 辽宁省各不同区域房地产价格集聚图

（五）辽宁省各不同区域房地产价格差异性特征

根据辽宁省各不同区域房地产价格空间相关性及发展水平聚类结果，辽宁省14 个地级城市房地产价格存在一定的差异，即具有异质性特征。沈阳、大连房地产价格较高，其处于辽宁省各不同区域房地产价格的领跑者地位，属于一类地区，与其他地区存在着明显的差距，其房地产价格表明了这两个城市在经济发展、房地产销售、投资、教育、人口等方面与其他城市存在较大差异。辽宁省其他十二个城市，房地产价格差别界限不显著。如果按照一定的标准进一步进行细化，可将鞍山、朝阳、丹东、营口归为一类，抚顺、铁岭、本溪可归为一类，锦州、阜新、辽阳、葫芦岛、盘锦可划为一体，但其差异性弱化。

辽宁省各不同区域房地产价格空间相关性表明，其房地产价格呈现发散态势。辽宁省各地区房地产价格空间相关性结果，清晰地表明各不同地区房地产价格的关联性较弱，说明各不同地区房地产业发展有其自身的特点，呈现多样化、差异化趋势。而局部辽宁省各不同区域房地产价格空间相关性结果显示，在局部具有较高房地产价格的地区存在一定的关联性，需要思考由于价格的联动效应对地区房地产发展带来负面影响，导致区域发展出现一定的停滞。

四、结论与建议

利用空间统计理论，通过对辽宁省各不同城市房地产价格空间差异性的研究，结合辽宁省房地产价格的空间异质性结果，表明辽宁省各不同城市房地产发展存在明显的差别性，各城市可结合自身自然禀赋，因地制宜，对地区房地产业进行特色发展，协调区域发展策略，增进辽宁省区域经济竞争力。

第一，辽宁省区域城市房地产价格呈现极化性趋势，价格呈发散态势。

辽宁省城市房地产价格的自相关分析（见图5）结果表明，辽宁省区域房地产价格呈现出显著性差异，具有发散的态势，各不同地区的房地产价格有一定的区别，有关联，但强度较弱。据此，各不同地区可根据地区的自然禀赋，因地制宜，发展适合地区特色的房地产业之路。

各地区资源的差异性，决定了房地产发展措施的不同，各地区可施政于长处，稳定区域房地产价格。对于沿海地区，由于地理位置上的便利，可充分发挥其优势，发展与海洋环境相关联的房地产业，提高区域民生的获得感。

第二，以沈阳、大连两城市为中心，形成房地产价格高地，其他城市房地产价格差异弱化。

辽宁省各不同城市房地产价格的空间聚类结果表明，沈阳、大连居于辽宁省房地产发展的榜首，而其他城市只能望其项背。鉴于此，建立以沈阳、大连为城市发展标杆，以这两个城市为依托，充分发挥区域行业的示范作用，融合其他区域发展特色，协调发展，促进辽宁省整体经济的改善。

充分发挥沈阳、大连两城市房地产发展的领跑带动作用，并充分进行延展，影响周边地区房地产发展。首先，经济上互助。沈阳、大连处于区域经济中的中心地位，以此进行产业经济上的输出及延伸，互助互帮，带动周边地区房地产业发展，增加居民对房地产业的满意感。其次，实行差异化发展战略。由于沈阳、大连的经济发展强劲，可统筹规划，协调周边地区房地产业发展，形成双赢。最后，携手前行，优势互补。作为区域整体的构成部分，相互补充，优势互助。辽宁省各不同地区的房地产业各有特色，沈阳、大连两城市可与其相邻城市相携手，共同促进，达到房地产发展的双赢态势。

第三，辽宁省区域房地产价格彼此关联性较弱，呈现出多样化格局。

在辽宁省区域房地产差异性分析中，可看出辽宁省区域房地产价格彼此关联性较弱。整体来看，辽宁省区域房地产的发展具有多层性、复杂化的特点，既有强势发展的沈阳、大连两地区，也有呈现平稳发展的其他城市，两者相互呼应，满足了居民多层次消费需求。从辽宁省区域房地产价格空间局部结果来看，既有相互关联，亦有分散化趋势。以沈阳、大连为中心，个别区域有着聚集效应，这为相邻近城市行业发展提供了绝佳的选择。同时，辽宁省区域中城市房地产发展独立性业态更清晰，相互有着完全的差异。