长三角一体化示范区的房价分异度研究

文/吴佳 江莉

一、引言

“长三角一体化战略”从概念提出到规划设计已经历了36年，在此期间，“长三角一体化”的概念也在不断变化，地理空间位置也在不断扩大。2018年习近平总书记将长三角区域一体化发展上升为国家战略后，长三角区域的发展在短时间内进一步提速。2019年7月，随着《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的发布，长三角生态绿色一体化发展示范区得以确立，中央明确，将江苏省苏州市吴江地区、浙江省嘉兴市嘉善地区和上海市青浦区划入示范区范围。

长三角区域与京津冀、粤港澳大湾区南北呼应，对我国区域协调发展、提高资源配置效率、提升区域竞争力具有重要战略意义。长三角城市群相较于珠三角城市群而言，政府行政协调成本较高，需要将纵向协调发展为横向协调。珠三角都市圈的9座城市，形成了自上而下的纵向协调机制。在地方行政割据的现实情况下，长三角城市群的各地方发展水平存在差异，政府治理理念迥异，如何从多中心的利益协调出发，通过协商治理，实现中心城市与周边城市、郊区的有机结合，成为都市圈治理的首要议题。在长三角区域发展过程中，中心城市上海如何突破土地资源的约束条件，增加土地杠杆，扩大城市空间生产面积，增加对周边区域的辐射能量？长三角的其他城市，如何通过与中心城市的接轨，改善发展过程中多头向外、经济生产与产业同构化的问题？这些都是长三角区域协同发展经济研究的重要内容。

不论是城市的发展，还是区域的发展，住房市场始终是其中的重要内容。前期，地方政府将土地作为地方政府的融资标的，通过销售房地产来收回政府投资偿还地方债务的模式，成为前期地方政府发展经济的重要途径。在金融政策激励、货币供给相对宽松的条件下，虚拟经济与房地产的结合助推了城市的扩张。然而，房地产市场对于区域经济发展具有重要影响作用，一方面，住房的居住属性对居民安居乐业、人才引进、激发区域创新活力形成了基本物质保障，另一方面，住房的投资属性对区域房地产市场的平稳运行、区域金融风险的防范具有重要意义。然而，长三角区域内的住房市场若长期处于发散状态，房价落差将会增加市场的投机行为，同时也不利于生产要素尤其是人力资本的流动。

当前，在长三角一体化示范区的建设过程中，如何避免区域房价落差成为“房价一体化”的导火索，如何将住房问题切实作为引进人才、促进劳动要素流动、探索土地要素高效利用的落实途径，成为了本文的研究起源。本文基于中心—外围理论，以长三角一体化示范区作为研究对象，回答了区域房价收敛还是发散的问题，结合市场与政府的视角，对区域房价差异的影响机制进行讨论。

二、理论基础：中心—外围理论

当前，中心—外围理论是研究城市群、都市圈与区域发展的重要基础。基于该理论，中心城市与周边区域的发展协同关系是随着两者之间的地理距离的变化而改变的。基于传统的区位理论和城市经济学理论，地理条件在经济集聚和城市的形成过程中都发挥了重要作用。

在美国19世纪水运商业的背景下，港口的交通枢纽作用形成了以港口城市为中心的经济圈。1816年，通过陆路将货物运输30英里的成本相当于将同样的货物运送到大洋彼岸，促进了底特律、纽约和芝加哥等城市的迅速发展。在城市的发展过程中，一些港口城市通过迭代发展利用其他产业，形成了新的区域增长极，另一些则开始没落。新经济地理学突破了地理条件对于区域经济发展的外在约束：只要存在规模报酬递增的情形，并且存在运输成本，区域经济在自我演进过程中就仍然会出现聚集。根据中心—外围理论，城市经济圈是由中心城市和外围城市所构成的，以中心城市为中心，带动外围城市的发展，形成一体化的发展模式。但是，在形成一体化发展模式之前，中心城市与外围城市之间存在着资源配置与经济发展速度不平衡的问题，可以表现为扩散效应（spread effect）和回荡效应（backwash effect）。其中，扩散效应表现为中心地区向周边区域辐射资源等方式，带动周边区域的发展，促进周边区域经济增长；回荡效应表现为中心城市存在自我强化的锁定效应，其历史地理位置优势导致了中心城市的规模效应，会吸引周边区域的生产要素资源集中，进一步加剧区域发展过程中的不平衡，中心城市的增长极作用进一步显化。

在城镇化水平提高的过程中，不同城市所构成的区域发展格局也将受到向心力与离心力的作用。其中，向心力是本地市场效应（home-market effcet）的作用体现——中心城市的市场容量较大，存在交通运输成本的情况下，距离中心城市的距离越近，交通运输成本越低，随着生产规模的扩大，在存在规模效应的前提下，区域发展水平也将得到提高。离心力包含了两个方面的内容：在拥挤效应的作用下，距离中心城市的距离越近，市场竞争越激烈，资源要素的价格也会被抬高，例如土地和租金；在人力资本流动要素不完全的条件下，一部分从事农业生产的劳动力要素流动意愿不强，或者是由于中心城市周边区域的生产生活成本较高，或者是由于生产技能条件的约束，该部分留在本地的人群将会形成远离中心城区的生活圈。区域内部的梯度流动也确实存在：在长三角区域内，上海以外区域的劳动力要素虽然流入中心城市区域，但是创造的劳动附加值较低，区域生活成本高，地方政府公共资源的供给存在约束，各因素综合作用下，这部分劳动力要素始终处于流动的状态。当前，长三角区域内相当比例的外来劳动力要素仅将上海作为工作地点，而非最终的生活地点，流动性较强。

因此，在向心力与离心力的作用过程中，区域内部将会形成中心—外围结构。在一个城市的区域中，与中心城市距离和当地市场潜力之间会呈现“∽型”关系。随着周边区域与中心城市距离的增加，向心力开始发挥主导作用，市场潜力将会下降；随着距离与运输成本的上升，离心力开始发挥主要作用，市场潜力将会上升；当距离超过临界值，市场潜力将会回落。长三角城市群层次相当分明，形成了以上海为中心，以南京、杭州、合肥为次中心的城市群，其区域空间格局的演化也符合上述作用机理。上海作为中心城市，周边区域与上海的边界相交存在着“城市蔓延”（urban sprawl）现象，即由于地方政府割据与强竞争制度，在发展过程中各城市的交界处通常表现为城市的过度空间增长与低密度分布、低密度开发，土地使用效率较低。距离上海一定距离的南京、杭州、合肥这些省会城市，由于经济规模体量与政治经济地位的优势，形成了长三角城市群的次中心。其他城市的生产要素资源将会向中心城市与次中心城市进一步聚焦，并且以向心力为主导，市场潜力与市场吸引力将会降低。

图1 城市群区域格局的中心—外围理论示意图

三、长三角区域房价分异度的测算

关于长三角房地产市场方面的研究，主要围绕长三角区域对房地产市场的影响、城镇化与房地产业协调发展等内容展开，涉及区域房价分异度的研究不多。关于长三角区域一体化房价分异，宋伟轩和刘春卉（2018）以长三角135个区县作为研究对象，通过逐步回归和地理加权回归分析，发现各区域经济发展水平、公共服务资源和从业者质量对房价分异度影响显著。郝前进和陈杰（2007）用长三角16个城市的房地产市场数据，从房地产市场的需求视角，研究需求差异对长三角城市间住房价格差异的影响，结果发现城市的居民人均收入和非农人口比例的差异对住房需求的差异影响显著，进而形成了长三角区域房地产市场的价格差异。江苏苏州吴江地区、浙江嘉兴嘉善地区和上海青浦地区，是长三角一体化示范区的先行启动片区，两省一市的交接地带探索如何避免城市蔓延，实现区域协同发展，具有重要的政策实验意义。住房作为城市发展的载体，是区域内人才流动的基本生活保障，在现实情形下，三地房价存在显著差异，青浦区作为上海的一部分，房价明显高于另两个区域，该差异程度将进一步加剧，还是有所收敛？下文将采用房价分异度对该区域进行测度。

本文通过计算2013-2018年长三角的房价泰尔指数（Theil index），利用Matlab 2017，说明区域内房价分异与极化的现状问题。泰尔指数可用于测算基于总体区域差异分解的不同空间尺度的内、外部差异，故本文采用该指数来测算该区域房价分异的程度。泰尔指数的公式如下：

式（1）中，T为泰尔指数，n为区域内城市的数量，xi为第i个城市的住宅价格，µ为住宅价格的平均值。由于该指数符合洛伦兹准则的异质性原则，可以将其进行分解，分为组间和组别内部的分异测度。具体分解公式如下所示：

式（2）中，Tb为组间差距，Tw为组内差距，K为研究区域所划分的不同组别的数量，每组中城市个数为gk，nk为第k组中城市的数量，xk为第k组中各城市房价之和，yk为所有城市的房价之和。

根据数据可得性，本文采用青浦区（青浦区北部板块、青浦区新城板块、徐泾板块、赵巷板块、朱家角板块）、吴江区（吴江区老城、震泽镇、同里）与嘉善县的商品住宅价格数据，数据来源于中指院与安居客，计算结果如表1所示。房价泰尔指数表明，长三角示范区的区域整体分异强度从2013年的0.064上升为2018年的0.1306，表明近年来，该区域内的房价分化强度水平呈现波动性上升。

表1 2013-2018年青浦区、吴江区、嘉善县房价差异度分解

进一步将泰尔指数进行分解，发现组间贡献率逐步上升，表明三个区域的房地产市场的区域收敛性在减弱，区域房价分化日益明显。从绝对值来看，三个区域之间的房价差异贡献度可以解释泰尔指数的50%-60%。从各个区域内部的城市贡献率来看，嘉善县的样本城市仅1个，因此组内贡献率为0，2018年青浦区的组内贡献率达到了0.29，高于吴江区的组内贡献率。此外，从时间维度看，青浦区对于区域房价的组内贡献率于2014年开始呈现减小趋势，从0.5918下降到0.2907。

四、影响房价分异度的作用机制分析

经济社会发展的高水平协调、高质量均衡，是一体化示范区发展的应有之义。一体化是多个区域增加开发密度、缩短联系距离、减少相互分割的过程，在市场资源配置作用下，一体化区域内部将随着交通网络通达性的日益完善而缩短空间距离，行政壁垒的消除将会进一步削弱要素流动，区域居民将趋同。长三角一体化将会通过首位城市效应，对周边区域形成辐射效应，拉动区域经济发展，而区域经济的发展也将对区域的房地产市场造成影响。本文将通过分析经济社会发展对区域房地产市场的影响，进一步从市场和政府两个视角，分析经济社会发展因素对房价分异度的作用机制。

（一）经济社会发展对区域房地产市场的影响

近年来，房地产市场中的房价涨落呈现出以都市圈为基本单元的特点。城市价值决定城市房价，城市价值在不同城市间的差异性可以直接体现在城市的经济社会发展上，进而体现在城市的房价水平上。同时，区域房地产市场价格存在“涟漪效应”，区域内首位城市的高房价将会通过交流、人口迁移、信息流、预期和套利空间等渠道，扩散到相邻区域。长三角是我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的地区之一，该区域的经济发展基本面是房地产市场价格的重要解释因素。鉴于此，下文将从经济资源、公共服务供给与人口规模三个方面对区域房地产市场的影响进行理论分析。

1.经济协同发展强化房地产市场的支撑。随着一体化示范区的建设，经济协同度将增加，区域经济活力被进一步激发，良好的经济发展势头将形成区域房地产市场发展的重要支撑力量，降低区域房地产市场的风险水平。

从经济基本面来看，一体化示范区存在明显的经济发展梯度，江苏、浙江的县域经济发展活力水平明显较高。近年来，随着产业承接，吴江区城镇居民人均可支配收入和人均GDP增长速度较快。产业结构是区域房地产市场建设的关键因素。在产业层面，长三角一体化战略将会形成区域内城市之间的产业差异化竞争格局，加剧区域产业竞争，经济实力雄厚的区域通常在产业转移和结构优化方面具有先发优势。此外，发达的交通网络促进了区域内城市之间的产业联系，产业层级的联系又会强化房地产市场的关联性。

长三角城市群的发展将会促进区域内生产要素的流动、高端生产要素的聚集，预计将会进一步强化上海地区的增长极，提高上海经济发展水平。同时，基于溢出效应，其他区域的经济发展水平也将会提升，形成区域房地产市场发展的基本面支撑。此外，城市被赋予高战略地位，将会提高经济发展质量，通过经济发展与房地产行业的协同发展，减少房价上涨带来的金融风险。随着一体化示范区的推进，由于江苏、浙江的县域经济活力较强，区域的发展将会形成网格化的地产布局，促进区域县级市房地产市场的快速发展。

2.公共服务供给影响房地产市场的消费预期。在我国，住房蕴含了社会公共资源的价值，区域政府公共服务供给的质量和可持续性，成为影响区域房地产市场消费者预期的重要因素。随着一体化示范区的建设，资源共享、要素流通、城市发展一体化，会对周边城市房地产市场的发展形成积极的促进作用。

地方政府的财政支付能力决定了区域公共资源的水平及可持续性，一般公共预算收入是政府公共服务供给的重要财力保障。财政赤字率水平会通过土地财政传导到房价，考虑到央地分权背景下地方政府官员面临的政绩压力，强化财政赤字率水平会对房价起正向促进作用。同时，城市基础设施和区域特征将会影响住宅价格，在那些具备独特且不可替代的城市设施的“明星城市”中，住房供给的稀缺性将会推高住宅价格。

同时，基于消费者心理预期，房地产市场存在“买涨不买跌”的现象，住房配套设施可以通过学校、医疗等设施圈定社会福利传递的规模，且随着距离的增加，社会政策效应将减弱。因此，区域的社会资源提供能力会影响居民对公共服务的获取和使用，社会资源充裕的区域，房地产的市场价值也相应较高。

3.人口结构优化增加区域房地产市场的需求。人口是区域经济社会活动的基础，人口带来的居住需求成为区域房地产市场发展的持续动力。长三角一体化示范区的建设，将优化区域的年龄结构，增强区域人口活力。此外，青浦区人均占用的教育资源更为充裕，随着长三角一体化示范区的推进，其教育资源有望对吴江区、嘉善区形成“溢出效应”。

人口是一切经济社会活动的基础，人口带来的居住需求更是房地产业发展的根基。区域人口规模的增加提升经济潜在增长率，居民收入快速增长、消费升级会带动住房需求。人口年龄、学历结构的优化将会带来区域购房需求和投资的高增长，同时区域的高储蓄率将会提高资金流动性，进而促进房价水平的上升。有学者提出，城市房价将会影响劳动者的效用，过高的区域房价将会阻碍该区域的人口流入。同样地，有学者通过实证研究发现，城市的高房价将会削弱一定程度的劳动力流动，导致城市服务业聚集的劳动力供给不足的问题。此外，区域劳动人口的流入，将会提高区域产业聚集度，优化当地的产业结构。

长三角一体化的推进对人口增量有长期影响。通过产业导入人口，可优化区域人口年龄结构、学历结构，促进区域范围内人口流动，区域各城市之间将会由于“溢出效应”形成房地产市场的一体化。人口将持续向长三角一体化示范区的核心区域聚集。产业人口流入、区域人口活力的提高，将对区域置业需求产生直接影响。随着长三角一体化示范区的推进，该区域的人口年龄结构有望得到进一步优化，加之户籍制度的改革，教育资源的不均衡现象也有望得到缓解。

（二）经济社会发展对房价分异度的作用机理

在城市住房市场化背景下，房地产价格是城市土地和住房供需关系的货币表现，实质上反映了一个城市对各类市场资源的综合配置。资源持续流入的地区将会形成房价上涨的动力，反之，资源持续导出的地区房价支撑力将会减弱。市场和政府是决定城市资源配置的两股基本力量，一般而言，市场在经济资源和人力资源方面发挥了决定性的配置作用，政府则主要发挥公共服务供给的职能，同时通过行政手段，对人口流动产生重要影响。

随着长三角一体化示范区经济的协同发展，区域竞争力增强，经济发展质量的提高将会抑制房价分异度的增加。随着一体化区域内部资源要素流动加快，生产要素禀赋结构将会发生变化，各区域将通过优化生产要素结构，提高要素生产率，实现经济增长，对房地产市场的发展形成基本面支撑，促进房地产市场在价格方面实现“俱乐部收敛”。

从资源配置的效率与公平视角来看，通常市场配置作用更强调效率，政府调控手段更注重社会性、公平性。随着预算收入的增加，区域政府提供公共服务的能力也将进一步增强，自身的偏好性表现也将更为明显，当地居民也会通过房屋区位的选择实现“用脚投票”，进一步加剧区域之间的房价分异程度。

在人口流动方面，市场与政府将会形成合力，前者通过市场条件形成要素价格，实现劳动力市场的供需平衡，后者通过人才引进政策、制度创新消弭要素流动壁垒，增强区域整体对人口的吸引力。区域人口的增加，尤其是人口流入数量的增长，将会增加区域住房产品类型的多元化需求，促进区域房价分异度的增加。

图2 一体化对房地产市场的作用机制

基于上文的理论分析可以发现，随着长三角区域一体化的发展，经济增长质量的提高将会抑制区域房价分异度，公共服务供给与人口流入增加将会扩大区域房价分异度。通过制度改革创新，发挥政府协调作用，提高公共服务供给的协同化水平，满足流入人口多样化的住房需求，协调公共服务供给，将会成为一体化示范区房价分异度减小、实现区域房地产市场“俱乐部收敛”的关键因素。鉴于此，下文将对长三角一体化示范区的房价分异度进行测算，并且对其影响因素进行实证分析，以检验理论分析的合理性。

五、模型构建与变量选择

（一）模型构建

基于区域经济社会发展水平对区域房价分异度的影响机制，本文构建模型，具体如下所示：

区域房价分异度=F（经济，公共服务供给，人口）

由于对不同区县进行了观察取值，本文采用面板模型，对各区县社会经济发展水平与长三角一体化示范区的房价分异度进行测度，并采用Hausman检验选择固定效应或者随机效应模型。基于检验结果，由于p值为0.000，强烈拒绝原假设条件，因此本文使用面板随机效应模型进行估计。

（二）变量选择与数据来源

基于上文模型，本文采用如下公式，对一体化示范区的房价分异度及影响因素进行测度。

式（3）、（4）中的被解释变量Theil、Theili分别表示一体化示范区的房价分异度指数以及青浦、吴江、嘉善三个地方的组间房价分异度指数。数据来源于上文计算结果。

在被解释变量方面，pgdp表示人均GDP，ind1表示第三产业占GDP的比重，ind2表示规模以上工业总产值，pub表示一般公共预算收入，popi表示各区域的人口总量，pop1表示各区域的户籍人口数量。其中，人均GDP衡量了区域经济发展水平的整体情况，第三产业占比则衡量了区域产业结构特征，规模以上工业总产值衡量了区域规模工业企业的运行情况。结合数据可得性，本文采用上述三个指标刻画区域经济情况。一般公共预算收入被用于测度区域地方政府的财政收入，反映区域公共服务能力的资金保障力量，本文采用该指标测度区域的公共服务水平。此外，各区域的人口总量与户籍人口数量用来测度区域的人口规模。以上数据来源于2013-2017年上海市青浦区、苏州市吴江区、嘉兴市嘉善县统计年鉴。

关于各区县的地方范围，结合数据可得性与完整性，本文选择青浦区徐泾镇、朱家角镇、赵巷镇、华新镇、重固镇、金泽镇、白鹤镇，吴江区黎里镇、平望镇、七都镇、太湖新政、吴江开发区同理镇、震泽镇，嘉善县西塘镇、干窑镇、大云镇、天凝镇、姚庄镇、陶庄镇。

（三）变量统计特征

本文对人均GDP、一般公共预算收入、规模以上工业总产值、总人口、户籍人口这些变量采用对数值处理，变量统计特征如表2所示。结果表明，各地区之间的经济社会发展情况存在差异性，其中人均GDP的标准差值最大，达到了4.39，表明上述各区域的经济水平存在显著差异。同时，一般公共预算收入的标准差值也较大，达到了1.16，表明上述各区域公共服务供给的财力保障力度存在差异特征。总体上，各变量的统计特征反映的区域差异性情况与现实情况符合程度较高。

表2 变量统计特征

六、实证结果分析

本文采用固定效应面板模型，对一体化示范区的房价分异度及影响因素进行研究，结果如表3所示。为了分别测度各区域的经济社会发展水平对区域整体房价与青浦、吴江、嘉善三地之间的房价差异的影响，本文分别将泰尔指数与组间贡献率作为被解释变量。其中，列（1）、（2）为泰尔指数的影响因素计量模型，列（3）、（4）为组间贡献率的影响因素计量模型。

表3 固定效应面板模型结果

区域经济发展是导致区域住宅价格的重要因素，随着经济发展水平的提高，各区域之间的房地产价格差异程度将会进一步减小。列（2）中人均GDP的变量系数为-0.0028，且通过了1%的显著性水平检验，表明人均GDP每增加1%，整个区域的房价差异程度将会降低0.0028%。列（4）中人均GDP的变量系数为-0.0203，且通过了1%的显著性水平检验，表明人均GDP每增加1%，各区域内部的房价差异程度将会降低0.0203%。第三产业占GDP比重的变量系数均为正值，但是并未通过显著性水平检验，可能是由于上述三个区域的第三产业占比程度相对国内其他区域均处于较高水平，第三产业比重的增加对于房价差异度的影响并不显著。在后期发展过程中，更多地应当考虑通过优化第三产业各行业的发展布局，形成差异化竞争格局，避免同质化竞争。此外，列（2）中规模以上工业总产值的变量系数为-0.0173，且通过了5%的显著性水平检验，表明地方大型工业企业的产值每增加1%，整个区域的房价差异程度将会降低0.0173%。列（4）中规模以上工业总产值的变量系数为-0.0949，且通过了10%的显著性水平检验，表明地方大型工业企业的产值每增加1%，各区域内部的房价差异程度将会降低0.0949%。

公共服务供给能力的差异将会影响区域房地产价格的分化程度，各区域公共预算收入的增加，将会强化房地产市场的价格分化程度。列（2）中一般公共预算收入的变量系数为0.0719，且通过了1%的显著性水平检验，表明地方政府财政收入每增加1%，整个区域的房价差异程度将会增加0.0719%。列（4）中一般公共预算收入的变量系数为0.459，且通过了1%的显著性水平检验，表明地方政府财政收入每增加1%，各区域内部的房价差异程度将会增加0.459%。对此可以理解为，随着区域财政收入水平的提高，地方政府对于公共服务供给的财力保障程度加强，各区域将会结合居民生活习惯特征，提供针对性强、具有差异性的公共服务。同样地，各区域的居民也将会通过“用脚投票”的方式，选择与自己需求匹配度较高的区域居住生活。住房市场上，住房消费者的购房区位选择，进一步强化了各区域之间房地产市场的价格差异程度。

区域人口规模与户籍人口比例对区域房地产市场存在影响。区域人口规模的增加，将会强化区域房价的差异程度，其中户籍人口是房地产市场中需求较为稳定的群体，该类人群规模的增加，将会降低区域房价的差异程度。列（2）中总人口的变量系数为0.108，且通过了1%的显著性水平检验，表明区域人口总量每增加1%，整个区域的房价差异程度将会增加0.108%。列（4）中总人口的变量系数为0.765，且通过了1%的显著性水平检验，表明区域人口总量每增加1%，各区域内部的房价差异程度将会增加0.765%。同时，户籍人口数量的变量系数为负，且未通过显著性水平检验，反映了户籍人口是住宅市场交易中需求较为稳定的群体，随着该群体数量的增加，各区域房地产市场的分异程度将会降低。上述结果综合反映了流动人口规模的增加会对区域房价分异度形成强化作用。对此可以理解为，区域人口规模的增加会提高经济潜在增长率，居民收入快速增长、消费升级会带动住房需求。流动人口相较于本地居民，住房需求弹性较大，住房区位选择会强化各区域之间的房价差异程度。该现象也与地方政府一般公共预算收入的增加造成各区域房价差异增强的机制相似。

七、结论与政策建议

随着一体化示范区的顶层设计业已明晰，建设“一体化”和“高质量”示范区的过程中，在坚持“房住不炒”的前提下，形成示范区内高质量居住条件的有效供给，促进区域房地产市场的平稳健康发展，成为示范区建设的重要内容。区域经济社会发展水平的差异化也体现在各区域的房价差异上，住宅市场中开发商与消费者的“用脚投票”也将进一步强化区域之间与区域内部的房价分化程度。

对此，本文采用固定面板效应模型，选择2013-2017年示范区内的两区一县19个镇的数据，对示范区房价分异程度及影响因素进行实证分析。结果发现：其一，2013-2018年，示范区的房价整体分异度呈现波动性上升，示范区内的青浦区、吴江区与嘉善区之间的房价差异度也呈现加剧态势，但是各区的组内差异度整体上呈现降低趋势。其二，区域经济发展是导致区域住宅价格差异的重要因素，随着经济发展水平的提高，各区域之间的房地产价格差异程度将会进一步减小。其三，公共服务供给能力的差异将会影响区域房地产价格的分化程度，各区域公共预算收入的增加，将会强化房地产市场的价格分化程度。其四，区域人口规模与户籍人口比例对区域房地产市场存在影响，区域人口规模的增加，将会强化区域房价的差异程度，其中户籍人口是房地产市场中需求较为稳定的群体，该类人群规模的增加，将会降低区域房价的差异程度。

上述结论表明，示范区房价分异度较高，区域经济水平的提高、公共服务能力的协同强化、满足区域人口多样性的住房需求，将会有利于房地产市场的平稳发展。通过建立区域协同发展的房地产市场，切实提高区域内居民的居住质量，减少利用区域房价落差的投机炒作行为，可为示范区高质量发展保驾护航。对此，本文提出以下政策建议，以期为示范区房地产市场的发展提供有益思考。

第一，形成区域发展合力，提高经济发展质量。面对国内经济下行压力较大的宏观环境，应当避免短期内依赖基建投资推高区域经济指标。示范区建设前期，建议加强市场调研，对标世界级城市群，结合示范区内两区一县的经济现状及产业发展特征，凝聚区域发展力量，增强整体竞争力，形成辐射效应，拉动更大范围的区域经济高质量发展。

第二，协同区域公共服务，消弭要素流动壁垒。前期，长三角区域范围内已经展开医保异地结算、稀缺教育资源设立分校等，积极尝试长三角范围内的区域公共服务流动，减少生产要素的流动壁垒。示范区建设过程中，建议加强区域公共服务协同能力，构建多中心的利益协调与共商共享机制。积极利用物联网、云计算、大数据等促进各区域信息数据共享，提高智慧城市管理水平，实现示范区内政务网的互联互通，提升示范区内居民交通出行、医疗与教育资源共享的便捷程度。

第三，发挥市场主导力量，满足人才住房需求。坚持“房住不炒”，通过发挥市场主导资源配置的作用，针对示范区内产业发展布局对不同类型人才的需求，推出多样化的住房类型，满足区域内人口住房需求。进一步完善区域内人才住房、租房补奖政策，为各区、各镇引进人才提供政策法规依据，积极发挥企业在人才引进中的主导作用。通过丰富住房类型，完善区域配套规划，促进示范区内职住平衡，形成住房的有效供给，切实提高区域内居民居住质量。