房价空间关联网络结构实证分析

• 作者: 方大春 裴梦迪
• 来源期刊: 上海经济研究
• 学科: 经济
• 关键词: 房价 空间关联 网络结构 影响因素 社会网络分析
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 金融稳定、安全与系统风险防范
• 页码范围: 63-73
• 页数: 11页
• 分类号: F830.59
• 语种: 中文

摘要

该文基于2005-2015年中国35个主要城市的房地产开发企业住宅商品房平均销售价格数据,利用社会网络分析方法对35个城市的房价空间关联网络结构特征进行研究.研究发现:从整体网络结构特征看,城市房价联动呈现显著的网络结构形态,网络密度和网络关联度呈现上升趋势,网络等级度处在较高水平,网络效率逐渐稳定;中心性分析结果显示,北京、上海、深圳、广州等城市中心度较高,处于网络中心位置,具有房价“引领”作用,全国房价空间关联网络中心性均值呈上升趋势,说明区域间房价关联程度逐步加强;北京、天津、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、济南、青岛等9个城市属于“双向溢出”板块,长春、哈尔滨、郑州、南昌、合肥、兰州、西宁、乌鲁木齐、重庆、西安、银川等11个城市构成“净溢出板块”,杭州、宁波、南京、武汉、厦门、上海等6个城市属于“经纪人”板块,深圳、广州、长沙、成都、福州、昆明、海口、贵阳、南宁等9个城市构成“净收益板块”;QAP分析结果显示,城市间空间邻接关系、人口数量、经济发展水平和产业结构差异对城市房价联动关系具有显著影响.房价空间关联的网络结构为房价调控政策制定和实施带来严峻挑战,同时也为房价跨城市协同调控创建有利条件.