城市行政级别、资源集聚能力与房价水平差异

贾春梅++葛扬

摘要：在严格的城市行政等级管理体制下，我国城市房价水平与城市的行政级别关系密切。城市行政级别通过影响城市的资源集聚能力和住房需求，进而影响住房价格。不同行政级别城市的资源集聚能力各异、住房需求不同，导致房价水平呈现较大的差异。但是，同一行政级别城市间的房价水平存在区域差异性。本文使用2005—2012年全国7O个大中城市市辖区的数据，建立面板模型，经验分析城市行政级别对商品住宅价格的影响。结果表明，城市行政级别差异是引致城市间房价水平差异的重要因素。为此，需要对不同类型城市实行分类指导，实施差别化的调控措施，缩小城市间的房价差异。

关键词：城市行政级别；资源集聚能力；房价水平差异；住房需求

中图分类号：F2933文献标识码：A

文章编号：1000176X（2015）10013107

一、引言

城镇住房市场化改革以来，我国各个城市的房价水平均呈现上涨态势，但是，目前不同城市的房价水平各不相同。以全国70个大中城市为例，2012年上海的房价最高，市辖区的商品住宅均价为24 030元/m2，牡丹江的房价最低，市辖区的商品住宅均价仅为3 500元/m2，上海房价是牡丹江房价的近七倍。再以同一区域内的城市为例，2012年南京市辖区商品住宅均价为16 400元/m2，而无锡为8 650元/m2，以上数据来源于相应年份相应城市的统计年鉴。

收稿日期：20150521

基金项目：国家社会科学基金青年项目“我国保障房有效供给激励机制研究”（13CJY038）；国家社会科学基金重点项目“《资本论》研究的研究”（12AJL001）；江苏省博士后科研资助基金“不对称信息下的保障房公平分配问题研究”（1301008C）；江苏省教育厅人文社会科学基金一般项目“不对称信息下的保障房配置效率研究”（2013SJD790014）

作者简介：贾春梅（1976-），女，山东单县人，讲师，南京大学应用经济学博士后流动站研究人员，主要从事房地产经济学研究。Email：jchmsky@naueducn

葛扬（1962-），男，江苏海安人，教授，博士生导师，主要从事房地产经济学研究。南京房价是无锡房价的近两倍。由此可见，城市间的房价水平差异现象不仅在全国范围内存在，而且在同一区域内也存在。

为什么城市间房价水平存在差异？从既有研究来看，很多文献探讨房价波动差异的原因，较少文献关注房价水平差异的原因。就城市房价波动差异原因的研究而言，以往文献几乎都在传统新古典经济学的供求理论框架内展开研究，认为经济发展水平[1-2]、居民收入水平[2]、城市环境、地方公共品供给、人口规模、租售比、信贷量和利率等货币政策 、土地价格和土地供应量等影响住房供求因素间的差异引致了房价波动差异。

那么，上述造成城市间房价波动差异的原因是否也是造成房价水平差异的原因呢？以经济发展水平差异这一因素为例，有些城市间的经济发展水平差异与房价水平差异是一致的，即经济发展水平相对较高的城市的房价水平也相对较高；经济发展水平相对较低的城市的房价水平也相对较低。就这些城市而言，经济发展水平差异因素或许可以部分地解释城市间的房价水平差异。然而，不少城市间存在着经济发展水平差异与房价水平差异不一致的现象，并且这种不一致现象在东、中和西部地区都存在。比如，在东部地区，南京的人均GDP低于无锡，但其房价却高于无锡；在中部地区，南昌的经济发展水平一直低于九江，但其房价却高于九江；在西部地区，南宁的经济发展水平一直低于柳州，但其房价却高于柳州。因而，经济发展水平差异因素难以解释南京与无锡、南昌与九江、南宁与柳州等城市间的房价水平差异。由此可见，影响房价波动差异的上述因素并不能很好地解释城市间的房价水平差异，城市间房价水平差异背后或许存在更为深层次的原因。

少数文献就城市间房价水平差异的原因展开了研究，黄燕芬和肖翔[3]认为，以划分城市行政层级为典型的一些不合理的中国式分权因素是引致城市间房价结构性差异的重要制度原因。但遗憾的是，上述研究仅仅从理论上分析了城市行政层级对房价的影响机理，并未提供系统科学的实证检验。

在上述研究的基础上，笔者认为，经济发展水平、居民收入水平、城市环境、地方公共品供给、人口规模、租售比和土地价格等因素或许在一定程度上导致了部分城市间的房价水平差异，但是这些影响住房供求因素均属于城市间房价水平差异的表面原因，其背后隐藏着更深层次的原因。城市间房价水平差异的深层次原因在于城市资源集聚能力差异，而城市资源集聚能力差异的最主要原因在于城市的行政级别不同，当然，城市所处于的经济地理区位不同也是引致城市资源集聚能力差异的因素之一。为了证实城市间房价水平差异的根源，本文主要进行了以下三方面的工作：其一，在研究内容上，梳理不同行政级别城市资源集聚能力影响房价水平差异的作用机制，并发掘其中的传导渠道。其二，在研究视角上，不同于大多数从地域角度展开的研究（东中西三大区域），也不同于从城市规模角度展开的研究（一线、二线、三线、四线城市），本文从城市行政级别角度展开研究，考察主要由城市行政级别引致的资源集聚能力差异所造成的房价水平差异。其三，在研究样本上，本文使用具有代表性的70个大中城市经验数据进行分析。

二、城市行政级别引致房价差异的典型事实

按照城市行政级别的划分标准，目前，我国的658个设市城市被划分为4个等级：直辖市、副省级市、地级市和县级市。以70个大中城市为例，70个大中城市中有4个直辖市、15个副省级市、50个地级市和1个县级市（详情如表1所示）。不同行政级别城市的房价水平差异较大，并且，同一行政级别城市间的房价水平存在区域差异性。

1在全国范围内，城市的行政级别越高，其住房均价越高

以70个大中城市为例，根据住宅均价进行计算可以得到，2012年，直辖市的住宅均价为20 486元/m2，副省级市的住宅均价为12 079元/m2，地级市的住宅均价为6 930元/m2，县级市的住宅均价为3 892元/m2。由此可见，不同行政级别城市的房价差异很大。直辖市的住宅均价高于副省级市的住宅均价，副省级市的住宅均价高于地级市的住宅均价，地级市的住宅均价高于县级市的住宅均价。城市的行政级别越高，其住宅均价也越高；城市的行政级别越低，其住宅均价也越低。

2在一个区域内，城市的行政级别越高，其住宅均价也越高

70个大中城市中，32个城市属于东部地区、20个城市属于中部地区，18个城市属于西部地区。按照国发[2000]33号文件标准，北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南属于东部地区；山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南属于中部地区；重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古属于西部地区。就每个区域内部而言，房价差异的城市行政级别效应仍然存在。在东部地区的32个城市中，直辖市的住宅均价为24 853元/m2，副省级市的住宅均价为12 959元/m2，地级市的住宅均价为7 687元/m2。在中部地区的20个城市中，副省级市的住宅均价为11 679元/m2，地级市的住宅均价为5 796元/m2。副省级市的住宅均价远高于地级市的住宅均价。在西部地区的18个城市中，副省级市的住宅均价为8 278元/m2，地级市的住宅均价为6 257元/m2，县级市的住宅均价为3 892元/m2。由此可见，在同一区域范围内，不同行政级别城市的住宅均价呈现明显差异，同样存在直辖市的房价高于副省级市的房价，副省级市的房价高于地级市的房价，地级市的房价高于县级市的房价的现象。换言之，随着城市行政级别的逐级增加，住宅均价依次增高，行政级别越高，城市的住宅均价也越高，行政级别越低，城市的住宅均价也越低。

3房价水平的区域差异性

值得一提的是，在处于不同区域的城市之间，房价差异的城市行政级别效应不存在，房价水平存在区域差异性。其一，对比东部地区和西部地区城市的住宅均价可知，东部地区的直辖市、副省级市乃至地级市的住宅均价均高于西部地区的直辖市的住宅均价。其二，对比东部地区和中部地区城市的住宅均价可知，东部地区地级市的住宅均价均高于中部地区副省级市、地级市的住宅均价。其三，对比中部地区和西部地区城市的住宅均价可知，中部地区副省级市的住宅均价高于西部地区直辖市、副省级市以及地级市的住宅均价（如表2所示）。

总之，跨区域而言，在同一行政级别的城市之间，东部地区城市的住宅均价高于中部地区城市的住宅均价，更高于西部地区城市的住宅均价；甚至东部地区中行政级别较低城市的住宅均价也高于中部地区和西部地区行政级别较高城市的住宅均价。如此看来，城市房价水平存在区域差异性，城市所属的区域也是影响城市间房价水平差异的一个因素。

通过以上分析，我们不难发现，无论从全国范围看，还是从每个区域内部看，住宅价均与城市的行政级别关系密切，住宅均价存在明显的城市行政级别差异效应，不同行政级别城市的住宅均价出现梯度差异性，城市的行政级别越高，房价也越高；城市的行政级别较低，房价也相对较低。但是，对处于不同区域的城市进行比较，可以发现房价差异的城市行政级别效应不存在，房价水平存在区域差异性，即城市所属的区域也是影响城市房价差异的一个因素。

三、城市行政级别引致的资源集聚能力影响房价差异的理论分析

在西方发达国家，无论城市规模大小，城市地位皆平等，城市之间不存在行政上的隶属关系，经济管理权限也几乎不存在差异。比如，美国拥有19 000多个规模各异的自治体，但这些自治体的行政级别几乎没有差异。除了首都巴黎之外，法国的4 000多座城市在行政机构设置上近似，享受的权限也几乎无异。加拿大拥有的2 100多个城市行政区彼此独立，不存在行政上的隶属关系[4]。有别于国外城市的行政等级趋同，我国城市实行的是严格的层级化行政管理体制，1983年之后，为了集中优势资源发展行政级别较高的城市，然后“先富带后富”，带动行政级别较低城市的发展，我国相继确定重庆等14个城市为计划单列市，享受省级政府的经济管理权限。1993年中央决定除重庆、深圳、大连、青岛、宁波和厦门6城市继续保留计划单列外，其他省会城市不再实行计划单列。1994年，中央决定将广州等16个城市的行政级别定为副省级，在国民经济和社会发展规划上享受省级政府的权限。1997年重庆恢复为直辖市。自此以后，中国层级化的城市行政管理体系基本定型，即所有建制城市被划分为4个级别：直辖市、副省级市、地级市和县级市[9]。此外，按照国发[2000]33号文件标准，所有建制城市分别属于东部地区、中部地区和西部地区。总而言之，无论城市行政级别，还是城市所属的区域，均影响城市的资源集聚能力，进而影响住房需求，最终引致住房价格水平差异。从这个层面上说，城市间房价水平差异的根源在于城市的资源集聚能力的差异。

1城市的行政级别引致资源集聚能力差异

城市的资源集聚能力包括行政资源集聚能力、经济资源集聚能力、公共资源集聚能力和人力资源集聚能力四个方面，城市行政级别与城市所属的区域影响城市的资源集聚能力，进而影响城市的人口集聚能力。

（1）行政资源集聚能力差异

在中央集权的政府治理架构下，地方政府行政级别高低与其享有的行政权力大小正相关，政治权力资源配置按照行政级别由高到低的顺序逐级向下递减，何种行政级别的地方政府将获得与其行政级别相匹配的行政权力。具体而言，其一，行政级别高的城市往往能够享受更多领域、更高层次的政策优惠，在集聚支撑城市发展的关键性资源方面拥有更强的吸引力和谈判力，在公共资源配置上占据优势，能够集聚更多的行政资源。比如，城市行政级别越高，单位土地获得的建设资金越多，城市基础设施的水平也越高。其二，行政级别较高的城市拥有更多的发展机会。比如，更有可能申请到奥运会、世博会、亚运会和青奥会等经济或体育活动，带动城市基础设施建设与经济的快速发展。其三，行政级别高的城市往往享有立法权，在不与法律、行政法规和地方性法规相抵触的前提下，可以制定有利于地方发展的规章。相反，行政级别较低的城市无法享受多领域、高层次的政策优惠，在行政资源配置上处于劣势，行政资源集聚能力较低。

（2）经济资源集聚能力差异

行政资源的分布态势决定市场资源的集聚态势。其一，在中央集权的政府治理体制下，中央政府控制着大部分经济资源，行政级别越高的城市从中央政府那里获得资源越多。其二，较高行政级别的城市在财政资源配置上占据主导地位，在财政收入、预算支出上拥有更大空间。其三，较高行政级别的城市凭借总部经济、产业集聚等优势能够吸引更多的资本投入。其四，较高行政级别的城市能够集聚更多的企业，拥有更多的就业机会，吸引大量人口涌入。与之相反，行政级别较低的城市的财政、金融、产业等经济资源集聚能力较弱。

（3）公共资源集聚能力差异

较高行政级别的城市由于经济资源集聚能力较强，在公共服务支出、公共服务机构和公共服务水平等方面往往拥有更大的优势，拥有更多的优质公共资源，如重点中小学、高等院校、三甲医院和轨道交通等。较高行政级别的城市具有更大的财力投入在公共交通、公共绿化、生活垃圾处理和生活污水处理等公共服务方面，使得城市更加宜居。相反，较低行政级别的城市的公共资源质量不高，重点中小学、高等院校、三甲医院、轨道交通等优质公共资源较少，公共交通、公共绿化、生活垃圾处理、生活污水处理等公共服务水平较低，城市的宜居性较差。

（4）人力资源集聚能力差异

不同行政级别的城市拥有强弱不等的人力资源集聚能力。市场选择效应引致产业向行政级别较高的城市集聚，优质的企、事业单位向行政级别较高城市集中，较高行政级别的城市的就业机会、就业岗位、职业发展机会较多，创业的机会和可能性较大，工资水平相对较高，对优秀人才的吸引力较大。同时，较高行政级别的城市的公共服务水平较高，城市的宜居性较好，对优秀人才的吸引力较大。与之不同，较低行政级别的城市的就业机会、就业岗位、职业发展机会较少，创业的机会和可能性较小，工资水平相对较低，公共服务水平较低，城市的宜居性较差，对优秀人才的吸引力较小。

（5）资源集聚能力的城市行政级别效应具有区域差异性

改革开放以来，我国城市经济发展呈现明显的地区特征，东中西部的城市形成梯度发展态势，从而造就了处于不同地区的城市具有不同的资源集聚能力。东部地区凭借区位优势，率先开放发展，交通较为便捷，运输成本与交易费用较低，产品的市场竞争力较大，地域性资源集聚效应较大。同时，通过较多的行政或经济上的优惠政策、较多的投资机会、良好的创业与就业环境，吸引到更大规模的FDI，从而导致经济资源集聚能力、公共资源集聚能力和人力资源集聚能力较强。相比之下，中西部城市发育明显不足，相关资源尤其是人力资源相继流入东部地区，经济资源集聚能力、公共资源集聚能力和人力资源集聚能力均相对较弱。

2城市间的资源集聚能力差异引致房价水平差异

（1）城市间的资源集聚能力差异引致人口集聚能力差异

优质的行政资源、经济资源、公共资源和人力资源由行政级别较低城市向行政级别较高城市集聚。与行政级别较低的城市相比，行政级别较高城市的产业和人口集聚能力较强。于是，不同行政级别城市的人口集聚能力出现明显分化，行政级别较高城市的人口净流入较多，行政级别较低城市的人口净流入较少，甚至是人口净流出。总之，城市的行政级别不同，分享体制内与体制外的各种优质资源的机会与优势不同，人口集聚能力也不同。

（2）人口集聚能力差异和居民收入差异引致住房有效需求差异

一方面，行政级别较高城市的优质的公共资源、更多的发展机会和更舒适的生活环境引致更多人口流入；另一方面，一般而言，行政级别较高城市的居民人均可支配收入也相对较高，因而，居民的住房购买力相对较强，住房有效需求过旺。相比较而言，劣质的行政资源条件难以集聚经济资源、公共服务资源以及人力资源，加之居民人均可支配收入也相对较低，住房购买力相对较弱，住房有效需求乏力。因而，不同行政级别城市的住房有效需求出现明显分化。

（3）住房有效需求差异引致房价水平差异

在不同行政级别的城市间，住房有效需求的分化导致房价水平的分化。相对于住房供给而言，行政级别较高城市的住房有效需求相对过旺，行政级别较低城市的住房有效需求相对不足。较强的人力资源集聚能力引致较大的住房有效需求，较大的住房有效需求支撑了较高行政级别城市的高房价。相反，较弱的人力资源集聚能力可能导致住房有效需求的相对不足，住房有效需求的相对不足，引致了较低行政级别城市的低房价。

总之，本文将上述作用机理归纳为城市行政级别通过影响城市资源集聚能力、进而影响住房有效需求，最终影响城市的房价水平。不同行政级别城市资源集聚能力不同，住房有效需求不同，不同行政级别城市房价呈现出较大的差异。

四、经验检验

城市行政级别引致的资源集聚能力影响房价差异的作用机理是否正确需要计量结果的检验，为此，本文选取2005—2012年我国70个大中城市市辖区的面板数据，经验检验城市行政级别对房价的影响。

1计量模型和变量设定

根据以上分析，我们构建如下的计量模型：

LnHPi，t=α+Level+βXi，t+East+Midd+δt+ηi+εi，t（1）

其中，被解释变量为住宅销售价格（HP），住宅销售价格=住宅销售额/住宅销售面积。主要解释变量为城市的行政级别，使用Level这一虚拟变量进行度量，设直辖市和副省级城市为1，地级市和县级市为0。为了考察区位因素对房价的影响，以西部为基准，加入东部（East）和中部（Midd）两个虚拟变量。Xi，t是一组控制变量，包括人均城市生产总值（PGRP）、城镇居民人均可支配收入（Y）、城市产业构成（第三产业产值/总产值）（D）、户籍总人口（P）、普通高校人数（SchoolP）、百万人拥有公共汽车数（Bus）和住宅投资额（T）。δt表示时间非观测效应，ηi表示个体非观测效应。εi，t为其他可能起作用但没有被模型捕捉到的因素。下标i代表城市，t代表时间。为了平滑数据，对城市人均生产总值、城镇居民人均可支配收入、户籍总人口、普通高校人数、百万人拥有公共汽车数和住宅投资额这几个变量取自然对数。

2数据说明与统计性描述

考虑到各项数据的可获得性，本文所选数据的样本时间为2005—2012年，样本范围是我国70个大中城市市辖区（不包括市辖县）。2005—2009年城市市辖区的住宅销售额、住宅销售面积来自《中国城市（镇）生活与价格年鉴》，2010—2012年数据来自中国知网《中国经济社会发展数据库》。其中，住宅是包括了别墅、高档公寓、经济适用房和普通商品住宅等在内的主要商品住宅。

户籍总人口、人均GRP、第三产业产值占当地GRP比重、普通高校在校学生数、每万人拥有公共汽车数和住宅投资完成额均来自相应年份的《中国城市统计年鉴》（2006—2013年）。城镇居民人均可支配收入来自相应年份《中国城市（镇）生活与价格年鉴》。为了消除通货膨胀的影响，本文以2004年为基年，采用各城市的CPI将模型中所有价值型变量（房价、人均生产总值、居民收入、住宅投资额等）转化为实际变量。表3提供了主要变量的描述性统计。

3结果及解释

以下将对城市行政级别对房价差异的影响进行实证研究。首先，我们进行静态分析。其次，我们加入滞后一期的房价水平（反映预期因素）将静态模型拓展为动态模型，并运用动态面板数据的GMM估计方法消除可能存在的识别性误差。

（1）消除多重共线性

为了解决控制变量之间的多重共线性问题，我们采用逐步回归的办法予以解决。首先，分别做LnHP对P、PGRP、D、Y、SchoolP、Bus、T的一元回归，检验结果如表4所示。第三产业占比D不显著，因而被剔除。

其次，按R2的大小排序，为：LnY、LnPGRP、LnT、LnSchoolP、LnP、LnBus。以LnY为基础，顺次加入其他滞后一期的变量逐步回归，加入住宅投资额LnT（-1）进行检验，t检验显著，予以保留；继续加入居民人均生产总值LnPGRP（-1）进行检验，t检验不显著，予以剔除；继续加入每万人拥有公共汽车LnBus（-1）进行检验，t检验显著，予以保留；继续加入户籍总人口LnP（-1）进行检验，t检验显著，予以保留；继续加入高校学生数LnSchoolP（-1）进行检验，t检验不显著，予以剔除；继续加入第三产业占比LnD（-1）进行检验，t检验不显著，予以剔除。由此可见，得到人均生产总值、高校学生人数和第三产业占比这3个变量不显著被依次剔除，剔除不显著的变量，剩余的变量包括居民人均可支配收入、住宅投资额、每万人拥有的公共汽车数和户籍总人口。

（2）消除内生性

直接对模型（1）进行最小二乘法和固定效应模型估计，可能会产生联立性、遗漏变量和测量误差等内生性问题。为了克服内生性问题，我们将对虚拟变量之外的所有控制变量取滞后一期作为其代理变量进行估计。

（3）回归结果及解释

我们对计量模型（1）使用随机效应模型进行回归，并通过Hausman检验来判断采用固定效应还是随机效应，检验结果表明，固定效应模型比随机效应模型更加有效。同时，又使用F值来检验固定效应模型的适用性，检验结果表明，在1%的显著水平上拒绝原假设。因此，本文列出使用个体固定效应模型的回归结果如表5所示。

首先，模型1的回归结果及解释

表6给出了因变量为房价自然对数的估计结果，模型1、2用固定效应模型进行了估计。从模型（1）的估计结果可以看出，城市行政级别这一虚拟变量系数在1%显著性水平上为04817，说明城市行政级别对房价有显著的正向影响。城市间的房价差异部分地由城市行政级别所引致。这一估计结果验证了我们之前的理论分析。

东部地区虚拟变量East的系数显示城市的地理区位特征对房价差异产生了显著影响，且随着城市地理区位向东部过渡，房价出现显著的增长，东部地区的房价高于西部地区的房价；中部地区虚拟变量Midd的系数显示城市的地理区位特征对房价的影响为正，但不显著。同时，由East和Midd的估计系数的大小可以看出，城市的地理区位对东部地区房价的影响大于对中部地区房价的影响。这就解释了作为直辖市的重庆因为属于西部地区，其房价高于西部地区的行政级别相对较低的城市房价，但却不高于中东部地区的部分城市的房价水平。

其次，模型2的回归结果及解释

为了检验模型（1）的稳健性，我们在模型（1）的基础上加入上述通过检验而保留下来的控制变量，其中包括居民人均可支配收入、住宅投资额、户籍总人口和每万人拥有的公共汽车数四个变量构建模型（2）。从模型（2）回归结果看，在1%显著水平下，城市行政级别这一虚拟变量系数为01602，仍然可以得出“城市行政级别对房价差异有显著的正向影响”的结论。

城镇居民人均可支配收入的系数为06152，且通过了l%的显著性检验，即居民人均可支配收入增加1%，房价将上涨06152。居民人均可支配收入决定了居民的住房可支付能力。居民人均可支配收入越高，居民的住房可支付能力越强，住房需求越大，在住房供给一定的情况下，住房价格越高。住宅投资额的系数在显著性水平为1%的情况下为01153，住宅投资额增加1%，房价将上涨01153%。直辖市、副省级城市这些行政级别高的城市过度聚集的行政资源、经济资源和教育资源引致了人力资源的集聚，相对于住房供给而言，住房需求过旺，房价上涨压力较大；而地级市、县级市这些行政级别较低的城市，市场规模较小，产业支撑小，人口聚集程度低，住房消化困难，导致住房相对过剩，房价陷入停滞或下跌。至于处于东部地区的天津市作为四大直辖市之一，为何其房价远低于同处于东部地区的北京和上海。笔者认为其原因在于，其一，资源集聚能力偏低[5]。天津与北京同属于直辖市，天津在地理位置上紧靠北京。北京资源集聚能力非常强，天津的很大一部分行政资源、经济资源和人力资源被吸引到了北京，因而，天津的资源集聚能力相对较弱。常爱华[5]借助加权变差系数和增量分析方法，从土地、人口和经济三个变量分析了东部8个省市的科技资源聚集能力。2013年，天津的R&D人员数为520万，远低于北京的1918万人、上海的1329万人；天津的R&D经费为178万元，远低于北京的669万元、上海的423万元；天津的高技术产业增加值为1 901万元，远低于北京的2 757万元、上海的5 557万元；天津的发明专利授权量为1 889项，远低于北京的9 157项、上海的5 997项。因而，天津的科技资源集聚能力低于北京和上海。其二，居民人均可支配收入相对较低。2013年天津的居民人均可支配收入为32 658元，而北京为40 321元、上海为43 581元。因而，天津居民的住房购买力相对较弱，相应的住房有效需求也相对较弱。

户籍总人口在10%的显著性水平上为00792，户籍总人口对房价差异有着较为显著的负向影响。户籍总人口增加1个百分点，房价下降00792%个百分点。住宅的最主要用途是居住，因此，人口净流入，尤其是有效的人口净流入影响房价水平。人口净流入对应的是常住人口净增量，而有效人口净流入对应的是户籍人口净增量。愿意、并且能够在城市中落户的人口，这可能构成一个城市持续的住房购买力。因而，户籍总人口差异引致了城市间房价的差异。

每万人拥有的公共汽车数量的系数为01089，且通过1%的显著性水平检验，每万人拥有的公共汽车数量每增加1%，房价将上涨01089%。行政级别较高的城市拥有较多的就业岗位、较好的医疗卫生和教育条件，人口集聚力较强，对住房市场产生了的旺盛需求。加入控制变量之后，East和Midd的系数显示城市地理区位特征对房价的影响没有发生本质的变化。

最后，模型3的回归结果及解释

滞后期的内生变量与当期值有较强的相关性，通过当期值对房价产生影响，而当期的房价对前一期的内生变量则没有影响。因此，模型（3）采用滞后期工具变量策略，对所有控制变量取滞后一期作为其代理变量进行估计。从模型（3）的估计结果看，其变量的估计系数与显著性与模型（2）相似，城市行政级别的估计系数在1%水平上显著为正，表明城市行政级别对房价差异有显著的正向影响。

五、结论

在目前中国严格的层级化行政管理体制下，房价与城市的行政级别关系密切，不同行政级别城市的房价分化较大。城市行政级别通过影响城市资源集聚能力和住房有效需求，进而影响城市房价。不同行政级别城市的资源集聚能力不同，住房有效需求不同，因而导致不同行政级别城市的房价呈现较大差异。但是，同一行政级别城市间的房价水平存在区域差异性。本文使用2005—2012年全国70个大中城市市辖区数据，建立面板模型对城市行政级别与商品住宅价格之间的关系进行经验分析。结果表明，城市行政级别差异是导致城市间房价差异的重要因素。对所有控制变量取滞后一期作为其代理变量进行估计后，估计结果依然是稳健的。

2政策建议

本文的研究结论具有明显的政策启示。

第一，对不同类型的城市实行分类指导、采取差别化的调控措施。目前我国住房市场正处于动态调整过程中，不同行政等级城市的房价发生分化。无论何种行政级别的城市住宅投资额均呈现逐年增加的趋势，然而行政级别较高的城市对所有资源的集聚能力都相对较强，居民的住房购买力较大，住宅可以快速地被消化，因而，直辖市或副省级市等行政级别较高城市的房价依然有较大的上行压力。相比较而言，行政级别较低的城市对所有资源的集聚能力（吸附能力）有限，居民的住房购买力较弱，住房有效需求较少，住宅供给相对过多，住宅供给量无法快速被消化，致使地级市或县级市等行政级别较低城市出现了房价停滞或下跌。因此，应该因地制宜地制定更具针对性的差异化的房地产调控政策。

第二，合理配置公共资源，培育较低行政级别城市的住房需求。其一，通过市场规律或行政引导，促进城市发展资源的公平配置。按照基本公共服务均等化的要求，通过公共财政支出、金融支持、制度创新等政策引导教育、医疗等公共资源配置向行政级别较低城市倾斜，增强其资源集聚能力。其二，改善行政级别较低城市的公共交通。逐步建设快速铁路、高速公路或轻轨以连接不同行政级别的城市，带动行政级别较低城市的发展。在行政级别较低城市中，加快构建以公共交通为主体的城市机动化出行系统，积极发展快速公共汽车等大容量地面公共交通系统，科学有序推进通勤高效、交通便捷的快速交通运输网络，提高城市的宜居度，培育较低行政级别城市的住房需求。

第三，大力发展城市群（或“大都市圈”），缓解较高行政级别城市的房价压力，缩小城市间的房价差距。所谓的“大都市圈”或“城市群”，就是以某一城市为中心，紧密联合周边城市的城市综合体。在推进新型城镇化背景下，需要优化提升东部地区城市群、培育发展中西部地区城市群。加大行政级别较低城市的对内对外开放程度，有序承接行政级别较高城市的产业转移，并集聚创新要素，依托优势资源发展特色产业，壮大现代产业体系，增强城市群内行政级别较低城市的人口经济集聚能力，承接大城市转移的功能，有利于劳动力在行政级别较低的城市获得满意的发展机会和收入，缓解大量人口涌入大城市带来的住房需求过旺的压力。

参考文献：

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（责任编辑：刘艳）