城市房价联动的网络结构特征及其影响因素——基于中国69个大中城市月度数据的经验考察

发布时间：2017-08-19 08:13

  本文关键词：城市房价联动的网络结构特征及其影响因素——基于中国69个大中城市月度数据的经验考察

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【摘要】：全面认识城市房价联动的网络结构特征对于提高房价调控政策的精准性、构建跨区域房价协同调控机制具有重要的理论意义和应用价值。文章基于2011年1月至2015年2月中国69个大中城市50个月的新建商品住宅销售价格同比指数,利用社会网络分析(SNA)方法实证考察了城市房价联动的网络结构特征及其影响因素。研究发现:一、从整体网络结构特征看,样本考察期内,中国城市房价联动呈现显著的网络结构形态,且通达性好、稳定性高。二、中心性分析结果显示,上海、广州、深圳、北京等城市中心度较高,处于网络中心位置,具有房价"引领"作用。三、块模型分析结果显示,北京等9个城市属于净溢出板块,在网络中扮演"引导"角色。长沙等17个城市属于经纪人板块,在网络中扮演"桥梁"角色;北海等25个城市属于双向溢出板块,在网络中扮演内、外部双向"引导"角色;九江等18个城市属于净受益板块,在网络中扮演"跟随"角色。此外,板块的"俱乐部效应"、"梯度效应"显著。四、QAP分析结果显示,城市间人口数量、经济发展水平、工资收入水平、金融发展水平和产业结构差异对城市间房价联动关系具有显著影响。基于上述结论文章得出了中国城市房价协同调控的政策启示。
【作者单位】： 山东财经大学经济学院;山东财经大学工商管理学院;
【关键词】： 城市房价联动 格兰杰因果关系检验 社会网络分析 QAP
【基金】：国家自然科学基金青年项目(71303139) 国家社会科学基金青年项目(15CGL041) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC790011) 山东省自然科学基金项目(ZR2013GQ004) 山东省社会科学规划研究项目(14CJJJ33,12DGLJ09) 山东省高等学校人文社会科学研究项目(J15WG09)的资助
【分类号】：F299.23
【正文快照】： 一、引言1998年以来,我国房地产业迅猛发展,对国民经济增长起到了重要的拉动作用(张清勇和年猛,2012;王鹤等,2014)。但与此同时,各地商品住宅价格不断攀升,呈现一定空间联动性(洪*陈明华,山东财经大学经济学院,E-mail:minghua_chen@163.com,通讯地址:山东省济南市舜耕路40号山

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本文编号：699605