摘要:随着城市化进程的推进,不少城市进行了“撤县设区”和“城区合并”等行政区划调整。已有研究主要探讨行政区划调整的类型、推动力及其对城市化、经济发展和城镇体系的影响,鲜有研究分析行政区划调整对房价变化的影响。本文基于1999~2013年280多个地级市和2009~2016年上海市19个区的房价面板数据,采用合成控制法检验撤县设区和城区合并对房价的影响。研究发现,对于特大城市,撤县设区对城市房价有正向影响;对于一般的地级市,撤县设区短期内会减缓城市房价的增速;此外,城区合并对被合并城区的房价有推动作用。本文的研究结论对地方政府的房价政策制定有参考意义;本文的研究方法能够被应用到对其他事件影响的评估研究。
载于《地理研究》2017年第5期,王丰龙、张传勇。
1. 引言
行政区划是事关国家政治、经济、社会发展全局和长治久安的重大战略问题。行政区划调整往往具有长期深远的影响。现有研究探讨了行政区划调整对城市化、经济增长和城市群结构等的影响,但是很少涉及对住房价格的影响。
2. 理论框架
结合现有研究文献,我们认为行政区划调整主要通过4个机制影响商品房的价格(如图1)——土地出让、基础设施投资、房价预期和人口迁移。其中,前两者为供给因素,后两者为需求因素。不过,行政区划调整对不同空间尺度房价的影响有所不同。
以撤县(市)设区为例,被撤并县(市)和整个地级市房价变化方向可能不一致。总的来说,行政区划调整后被撤并县(市)的房价应该会上升。首先,由于被撤并县(市)土地出让价格多低于原地级市地价,因此土地市场整合后,被撤并县(市)的地价会上升,进而带动房价上升。其次,撤县(市)设区后,出于区域整合发展考虑,被撤并县(市)的基础设施和公共服务投资往往会增加,这会改善房地产的区位条件,从而促进房价上升。再次,撤县(市)设区后,人们往往预期被撤并县(市)房价将走高,这种预期会推动房价增长。最后,撤县(市)设区往往带动大量人口迁入被撤并县(市),迁入的移民会通过增加住房需求推高房价。
不过,撤县(市)设区后整个城市的房价变动方向难以确定。从用地供给角度看,撤县(市)设区后土地供应量增加,这一方面会降低新开发房地产的成本,另一方面会通过价格信号的扩散效应带动在售房地产价格降低[30],因此整个城市房价增长势头应该减缓。但是,一方面由于房地产市场存在“易涨难跌”的刚性和“买涨不买跌”等非理性特征,另一方面由于新开发住房的规格往往较已有住房不断增高,因此撤县(市)设区后整个城市的房价也可能提高。更重要的是,行政区划调整对房价的影响可能因城市级别和经济发展水平而不同。
3. 实证结果
已有对行政区划调整效应的研究主要采用直接比较法或倍差法,这两种方法由于人为选定了对照组,因此存在案例选取的主观性问题。本研究采用哈佛大学Abadie教授和南加州大学萧政教授等提出的合成控制法(Synthetic Control Method),采用数据驱动方法构造对照组,减少主观选择偏差。合成控制法的结果显示,合成城市和考察城市行政区划调整前的房价及其预测变量(包括市辖区建成区面积、城市人均GDP、城市总人口以及市辖区人均道路拥有量)非常相似,说明合成控制法较好地拟合了两个城市在行政区划调整之前的特征,合成的区划调整后房价能够反映如果没有发生行政区划调整的房价变化,合成房价与实际房价之差适用于估计行政区划调整对房价的影响。拟合结果显示,对于省会城市和特大城市,撤县设区对全市房价具有正向影响;对于一般的地级市,撤县设区会短期内减缓房价的增速;对于一线城市,城区合并能够拉高被合并城区的房价。上述结果通过了稳健性检验。
图1 合成房价与实际房价对比
4. 结论与启示
本文的研究结果说明,行政区划调整是房价上涨的重要推手。由于房价存在刚性,区划调整虽然客观上增加了土地供应和房地产开发,但是往往通过刺激市场形成房价上涨的预期而实际造成房价的上涨。上涨的房价反过来拉高了地价和房地产交易税费,进而增加了地方政府的财政收入,支撑了地方政府的基础设施投入。这部分解释了为何很多城市都积极进行行政区划调整。不过,本文的研究结论显示,城市规模和发展水平对区划调整的效果有很大影响——特大城市区划调整后房价有明显增长,而一般的地级市的房价增速有所减缓。因此,地方(尤其是一般的地级市)政府不能盲目通过行政区划调整助推房价来维持土地财政,而应该渐进推进适合其发展水平的城市空间扩张方案。
本文所采用的合成控制法通过从那些未受事件影响的样本中选择最为接近的几个合成一个最贴近处理组的“反事实”对照组,可以很好地控制个体效应和时间趋势,得到比基于直接比较或双重差分法更接近实际的影响评估和更加可靠的研究结论。这种方法为评估事件影响提供了一种很好的思路,可以被用于评估诸如“一带一路”、奥运会和人口调控效应等诸多政策或事件的效应。
本文得到国家自然科学基金项目 (41601144,41371147,41271165,41130747);十三五国家重点研发计划研究专项(2016YFC0502701)资助。