房价体系：中国转型升级的杠杆与陷阱

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中国正在经历人类历史上最大规模的快速城市化进程，一个多中心、网络化的城市体系的雏形已经初具规模。与此同时，近年来，我国城市住宅的金融属性不断增强，房地产投机现象日益突出。房价在很大程度上偏离了经济和城市发展的基本面。热点城市房价泡沫大，房价收入比持续上升；不同城市房价的相关性越来越明显，空房价波动的差异性也越来越明显。将不同城市的房价视为一个有机整体，从房价体系的角度探讨城市房价的决定和波动机制，对于完善城市体系相关理论，实现转型升级，增强国际竞争力具有重要的理论和现实意义。

本报告的理论分析强调了住房价格体系对中国转型升级的两种可能影响:一方面，当住房价格体系与城镇体系的关系在合理范围内时，住房价格体系能够促进空资源的合理配置，特别是提高高质量、高技能劳动力的集中度，从而在中国转型升级中发挥杠杆作用；另一方面，当住房价格体系与城镇体系的关系处于不合理的范围时，由此产生的高生活成本、收入差距扩大等因素不利于经济转型升级，成为中国转型升级的陷阱。现实中，住房价格体系在中国转型升级中的作用取决于住房价格体系的合理区间分布和变动。

一.导言

经济转型升级是指经济发展模式和方式的转型升级。转型升级的过程就是提高经济竞争力的过程。转型升级是指经济形态在形式上的升级、多样化、新化和规范化，在内容上的需求结构、产业结构和要素结构的改善和提升。转型升级随着其他事物的发展有其自身的变化规律，一般分为早期积累、中期发展和后期扩散，即孕育期、极化期和扩张期。就一个国家的不同地区和产业而言，这些不同地区的转型升级是不同的，将经历从趋同到分化的过程。在从分化到融合的过程中，转型升级的速度也将经历缓慢推进、加速和减速的过程。

总的来说，中国正处于转型升级的两极分化时期，即少数中心城市聚集周边资源要素加速转型升级，导致与周边地区乃至全国的分化。中国深圳等一些城市和行业在转型中取得了突破。中国的高铁、航空航天和电子商务已经成为新兴产业的领导者，但中国的城市转型和升级长期以来一直步履蹒跚。由于专注于做大事的规模优势，大国有条件实现转型升级的突破，但必须防止和打破转型升级的“两极分化”陷阱。事实上，转型升级需要条件和动力的双引擎，但在现实中，条件往往是一把双刃剑。其中，住房价格体系是一把非常锋利的双刃剑。

住房价格体系是空.一定范围内不同性质、规模和类型的各城市住房价格的差异分布、相互关系和动态变化之间的关系为了衡量中国住房价格体系的空水平结构，借鉴城镇体系方法，首先根据引力模型，计算了285个地级及以上城市之间的互动指数。然后，根据作用指数，构建了房价引力指数和综合潜力排名数。房价引力指数是指城市在房价体系中对其他城市的功能指标的总和，反映了城市在房价体系中的绝对地位。综合潜力排名数是指城市对其他城市贡献的总和，反映了城市在住房价格体系中的相对地位。影响程度与特定城市对目标城市的影响指数在目标城市的284个影响指数中的排名有关。通过设定阈值，计算特定城市对排名在阈值以上的其他284个目标城市的影响指数，即该特定城市的综合潜力排名。本文将阈值设置为5，即城市对目标城市的引力指数排名第五及以上，这意味着城市对某个城市有很大的影响。如果某个城市的综合潜力排名数为n，则表明该城市的角色指数在其他城市中排名第五以上的数字为n。

综合潜力排名数的计算结果见下表。一线城市的综合行动指数和综合潜力排名都在前列。就综合潜力而言，深圳和北京排在其他城市之前，它们是住房价格体系中的两个全国中心城市。上海也在很大程度上领先于其他城市，而其他城市都是三大中心城市所在区域的次中心城市或其他区域性中心城市，等级结构显著。综合行动指数与综合潜力排名的相关性逐渐减弱，中部、西部和东北地区中心城市的综合行动指数明显低于东部中心城市，如哈尔滨、长春和昆明。中国近期城镇住房价格状况与测算结果一致(见下图)，住房价格体系具有中心性、关联性和变动性。

表1中国住房价格体系

城市

房价引力指数

综合潜在秩数

指数

等级

指数

等级

深圳

1

1

110

1

北京

0.553

3

96

2

上海

0.625

2

51

3

广州

0.548

4

34

4

广东省

0.469

6

27

5

南京

0.406

7

23

6

杭州

0.493

5

23

7

郑州

0.219

30

19

8

石家庄

0.209

33

18

9

天津

0.264

18

16

10

三亚

0.236

26

16

11

武汉

0.252

20

15

12

哈尔滨

0.069

202

15

13

山西省

0.187

42

14

14

厦门

0.404

8

14

15

西安

0.153

55

13

16

沈阳

0.133

73

13

17

吉林省

0.089

161

12

18

东莞

0.350

10

12

19

成都

0.130

77

11

20

佛山

0.339

11

11

21

长沙

0.158

52

11

22

济南

0.218

31

11

24

昆明

0.098

133

10

25