中國正在經歷人類歷史上最大規模的城市化快速推進進程，多中心、群網化的城市體系雛形初顯。與此同時，近年來中國城市住房的金融屬性不斷增強，房地產投機行為突出，房價很大程度上偏離了經濟與城市發展的基本面，熱點大城市的房價泡沫較大，房價收入比持續增高；不同城市房價的關聯性越發明顯，房價波動的空間分化日益顯著。將不同城市的房價視為一個有機整體，從房價體系的角度探討城市房價的決定及其波動機制，對于完善城市體系的相關理論，實現轉型升級，加強國際競爭力，具有重要的理論與現實意義。
一、何謂房價體系
房價體系是在一定空間范圍內，各種不同性質、規模和類型城市的住房價格差異分布、相互聯系及動態變化的關系。為了測度中國房價體系的空間層級結構，借鑒城市體系方法，首先根據引力模型，測算285個地級及以上城市房價兩兩之間的作用指數。然后根據作用指數構建房價引力指數與綜合潛力秩數。房價引力指數是指房價體系中該城市對其他城市的作用指數之和，體現了該城市在房價體系中絕對位置。綜合潛力秩數是指該城市對其他城市的作用程度之和，體現了該城市在房價體系中的相對位置。通過設定閾值，計算特定城市對其他284個目標城市的作用指數排名在閾值之上的數目，即為特定城市的綜合潛力秩數。本文將閾值設定為5，即該城市對目標城市的引力指數排名在第5名及其以上，意味著該城市對某個城市的影響較大。若特定城市綜合潛力秩數為n，表示該城市對其他城市的作用指數排名在第5名以上的數目為n。
我國城市體系的層級結構顯著。一線城市綜合作用指數與綜合潛力秩數均位居前列，深圳與北京市的綜合潛力秩數大幅度領先于其他城市，分別為110與96，是房價體系的南北兩大國家級中心城市，上海市也以較大幅度領先于其他城市，其余城市是三大中心城市所在區域次中心城市或其他區域中心城市。
與此相對應，中國城市房價不僅形成體系而且具有中心性、聯系性和變動性三大特征。中心性是指城市房價在房價水平的差異，體現出中心和邊緣特征。聯系性是指城市之間房價的相互影響。變動性是城市間房價受宏觀經濟、住房需求和住房供給等差異和共同的外部因素而產生的多樣性變化。
二、房價體系中心性具有四大表現
中國285個地級及以上城市的房價體系呈尖塔形分布。即極少數高房價城市與其他城市房價差異巨大。中國城市房價呈現強烈的右偏態分布，如果將其逆時針90度旋轉，則為尖塔形。房價最大值為深圳的33942.16元/平方米，是房價均值的6.41倍，中位數的7.69倍。
從絕對價格來看，中國城市房價體系具有多層次性。對中國285個地級及以上城市2015年商品房銷售均價進行聚類分析，我國城市的房價從高到低可分為9個層次，樣本數量依次增加。
中國房價體系具有集群化特征。城市房價在區域空間維度上高—高集聚與低—低集聚特征并存。利用中國285個地級及以上城市商品房均價數據，基于地理距離權重矩陣測算房價空間自相關Moran散點圖。城市房價Moran指數值為正，在1%水平上顯著，中國城市房價具有顯著的空間自相關性。從散點圖上各象限內城市散點的數量及密集度來看，大多數地級及以上城市（房價）處在第一象限（高—高集聚的區間）和第三象限（低—低集聚的區間），整體上呈現了高房價城市被高房價城市所包圍，低房價城市被低房價城市所包圍的集群化特征。
全國層面上房價體系單中心性顯著。根據房價—位序的關系，作為系數的冪指數估計值n大于1，表明城市體系內的城市房價差距明顯，這意味著高等級城市的房價比齊普夫定律描述的更高，低等級城市的房價則相對高城市更低。2015年的我國地級及以上城市房價—位序關系的冪指數為2.230，較大程度偏離1，房價體系的單中心性顯著。
欠發達城市群內房價單中心性較強，成熟城市群房價中心性稍弱。各個城市群內冪指數估計值普遍大于1，各城市群內部房價高的城市與房價低的城市的差距較大。成熟的城市群其房價體系中心性稍弱，2015年珠三角城市群的冪指數估計值僅為1.15。
三、房價體系的聯系性具有四大效應
房價體系的聯系性表現為區域內城市的擴散效應、虹吸效應與區域內城市的傳染效應與遷移效應。
區域內房價的擴散效應在發達地區內（城市群）城市間比較明顯。擴散效應指一個區域中心城市房價上漲，會帶動周邊城市房價上漲。在滬蘇浙皖大長三角地區，上海對周邊城市房價有重要影響。格蘭杰因果檢驗發現，上海市房價變動是南京市、杭州市和合肥市房價變動的格蘭杰原因，表明上海市房價是該地區房價本文擴散的傳導源。此外，南京市的房價波動對合肥和杭州房價具有先漲帶動后漲的波紋狀擴散影響。京津冀城市群與珠三角城市群內也存在較為顯著的擴散效應。
區域內房價的虹吸效應在單中心城市群內相對突出。虹吸效應指一個區域內中心城市房價上漲，對周邊城市產生負面影響。以城市群為區域空間分析單元，基于2016年4月至2017年3月的數據發現，在部分單核集聚特征明顯的城市群內，中心城市房價存在虹吸效應，即中心城市房價大漲，周邊城市房價增幅被抑制而緩慢上漲，甚至出現負增長。在石家莊城市群、中原城市群、武漢城市群、長株潭城市群、南寧城市群和成渝城市群內，首位城市（區域中心城市）房價大漲，而其余城市房價增幅相對較小。這些地區城市間房價變動存在非同步性以及中心城市大漲抑制了周邊城市房價的上漲，表明域內首位城市房價對周邊城市房價形成了明顯的虹吸效應。
2015年以來，我國三大城市群的中心城市的房價增幅此起彼伏，傳染效應顯著。傳染效應指一個區域中心城市房價上漲，引起另一個區域城市中心城市房價上漲。深圳的房價變動是上海市房價變動的格蘭杰原因，上海市房價變動是北京市房價變動的格蘭杰原因，但深圳市房價變動并不是北京市房價變動的格蘭杰原因。三大中心城市間房價經歷著由南向北的傳染過程，區域中心城市間房價的聯系存在領先—滯后傳染關系，以及直接或間接的擴散影響。
從區域間城市，房價的遷移效應表現比較突出的是東北地區部分城市和海南的部分城市間。遷移效應指一個區域中心城市房價上漲，對另一個區域城市中心城市房價產生負面影響。在2016年1月-2017年2月的樣本期內，作為許多東北人的遷移目的地，海南省的三亞和海口的房價同比漲幅保持持續增加態勢，但東北地區像丹東、牡丹江和錦州等人口凈流出城市房價增速保持相對平穩或下降，特別是錦州的房價在2016年2月和10月出現了連續下降。
四、房價體系的變動性
從城市分化向城市群分化演變
一二三四線城市間房價分化持續加劇，一線城市房價中心性強化。2001年以來，中國地級以上城市不同等級間城市房價差距逐年增大。一線城市增幅加速，二、三、四線城市商品房增幅趨緩。與此同時，2005年-2015年，深圳市綜合潛力秩數由71上升至110，北京市綜合潛力秩數由53上升至96，上海由32上升至51，我國房價體系三大中心城市對其他城市的作用不斷增強。
房價體系越來具有城市群特征。首先，城市群與非城市群房價間房價差距增大。2001年以來，中國城市群房價均值與非城市群內房價同步增長，其房價差距逐年增大。其次，不同級別城市群房價分化顯著，一線城市群房價與二線城市群房價差距逐步增大。按照城市群的發展、發育狀況以及在世界、全國和區域層面上的定位，課題組將中國城市群劃分為一線、二線、三線和四線城市群。在3個一線城市群與7個二線城市群中，一線城市群房價均值（珠三角城市群、長三角城市群、京津冀城市群）總體領先于二線城市群房價均值（海峽西岸城市群除外），表明這三大城市群內城市房價水平普遍較高，且保持連續攀升態勢。其他城市群的增長趨勢不一，城市群房地產市場區域分化趨于明朗。最后，一線城市群內房價差距開始降低，二、三線城市群內房價差距有所增大。冪指數估計值與城市城市群內城市房價差距成正比，冪指數下降意味著城市群內的房價趨于收斂，反之亦然。中國一線城市群內房價—位序的冪指數低于二、三線城市群的冪指數，且逐年降低，這說明中國成熟城市群的群內房價趨于收斂，不同級別城市群內房價分化加劇。
五、房價體系由城市體系因素決定
由于中國城市房地產市場的特殊性，其供給面受土地供應等因素限制，供給彈性較小，主要受需求面影響。城市體系的基本決定因素為人口規模，人口規模與增速是房地產市場需求的基礎，所以城市體系對房價體系有重大影響，房價體系的多層次與集群化，正是中國多層次、集群化的城市體系在房價體系上的投影。
房價體系與城市體系總體上具有一致性。首先，房價與人口、經濟密度基本同步分化。中國地級及以上城市房價與常住人口、地均GDP的變化趨勢高度一致，均值同步提高，標準差逐年增大，變異系數有所增大，人口規模對房價有較大影響。其次，城市規模引力指數與房價引力指數存在顯著的正相關關系。根據引力模型計算了兩兩城市之間可達性指數，然后根據285個地級及以上城市兩兩之間的可達性矩陣，計算出每個城市與全國其他284個城市的空間相互作用總和，是為城市規模引力指數。
房價體系與城市體系具有相似性。首先，房價體系與城市體系都具有多層次性，但前者層級更多。房價體系可分為8個層次，前4個層次樣本較少，只有13個。房價體系可分為9個層次，前5個層次樣本較少，只有11個。其次，房價體系與城市體系都具有集群化的特征。從城市人口空間自相關與城市房價空間相關圖可以看出，兩者都具有高高—低低的集群特征。
六、部分城市房價體系偏離合理水平
住房需求是驅動樓市發展的最主要動力，包括消費性需求（自住性、改善型）、投資性需求、投機性需求的釋放或短期疊加會對住房市場產生重要影響。而以套利、炒作為主的投資投機性住房需求具有短期內迅速涌入樓市的特點，催高樓市虛火，導致房價體系超出合理體系的水平。
多數三線以上城市的房價收入比超過合理水平。按照世界銀行對全世界房價與收入關系的經驗標準，房價收入比為3-6較為合理。利用2015年數據研究發現：在全國104個一、二、三線城市中，房價收入比在6以上的城市為58個，占比55.8%，其中處于6-9區間的有45個，9以上的樣本有13個，表明一些城市的房地產泡沫比較嚴重。
房價體系不同城市體系，分布更為陡峭，單中心性顯著。從全國地級及以上城市房價與常住人口分布來看，房價呈現出的右偏態性弱于常住人口，同時其眾數的概率密度小于常住人口，這意味著其分布更為集中。
房價體系影響城市的規模體系和功能體系。房價體系的變動相對于城市體系存在一定的獨立性，并通過生活成本效應與收入效應影響城市內部居民的效用水平、產業規模以及城市間的要素流動等途徑對城市體系產生反作用。房價升高可能擠出低技能勞動力，提高勞動力素質，促進城市功能提升，對人口產生一定吸引力，但也有可能導致居住成本上升，使得人口流失、功能弱化。房價體系對城市體系的反作用存在滯后性，故使用房價對數一階滯后考察兩者關系。房價對數一階滯后對常住人口對數的影響為倒U型曲線的前半段，即兩者存在正相關關系，但隨著房價的升高，對人口規模的促進作用逐步減弱。
七、房價體系對中國經濟轉型升級的影響
經濟轉型升級是指經濟發展形態與方式的轉化提升。轉型升級的過程就是經濟競爭力提升的過程，從形式上是指經濟形態的高級化、多元化、新型化和正常化，從內容上是指需求結構、產業結構和要素結構的改進和提升。轉型升級向其他事物發展一樣有自身發展的規律，分為前期積累、中期發展與后期擴散，即孕育期、極化期、擴散期。一個國家不同區域和產業的轉型升級進程會有所不同，會經歷由趨同向分化，再由分化向趨同的過程，其轉型升級的速度也將經歷緩慢推進—加速推進—減速推進的過程。
中國正處在轉型升級的極化期，即少數中心城市正在聚集周邊的資源要素加速推進轉型升級，并導致與周邊和全國整體區域的分化。深圳等個別城市和產業已經實現轉型突破，中國的高鐵、航天、電商等成為新興產業的領跑者，但城市轉型升級長期步履蹣跚。由于集中力量辦大事的規模優勢，大國有條件實現轉型升級的突破，但必須防止和打破轉型升級的“極化” 陷阱。事實上，轉型升級需要條件和動力的雙引擎，但是現實中條件往往是一把雙刃劍。其中，房價體系就是一把非常鋒利的雙刃劍。
房價體系至少從兩個方面影響轉型升級和競爭力提升的機制。第一，房價通過成本渠道影響經濟的轉型和升級；第二，房價通過投資渠道影響經濟的轉型和升級。當房價在一定范圍內和在一定增幅內，其有利于吸引資本、倒逼創新、擠出低端產業，房價可能是轉型升級的杠桿。當房價低于一定范圍與增幅，將不利于吸引資本、擠出低端產業，房價高于一定范圍與增幅，將不利于引導資金投入創新、吸引高端人才與要素。在這兩種情況下，房價體系將是轉型升級的陷阱。
為了定量分析房價體系與轉型升級關系，本文構建經濟高級化指數，分析不同城市房價對轉型升級的不同影響。經濟高級化指數（產業結構升級）包括關鍵產業從業人員占比、地均GDP、全社會固定資產投資占GDP比重（逆向）、專利授權數。這四個指標依次反映了產業素質、城市土地利用效率、需求結構、城市主體創新能力。鑒于我們研究的轉型升級主要是指要素驅動向創新驅動的轉型，選擇的樣本主要是中國的一、二、三線城市。
根據已有經驗與研究，本文將房價收入比劃分為4個區間，低于4為較低區間、4-6為合理區間、6-9為較高區間、大于9為過高區間。同時將經濟高級化指數三等分為三個區間：高、中、低。繪制經濟高級化指數與房價收入比散點圖，觀察樣本城市分布，可以將之劃分為8個分組。
依據分組結果，考察不同組樣本城市經濟高級化指數四個指標的具體方位，對城市房價泡沫與結構轉型做進一步分析。
第一組城市經濟高級化程度高，但房價過高，威脅轉型升級。該組城市包括深圳、北京、上海。深圳、北京和上海的經濟高級化指數與房價收入比排名均位居前列。該組城市在每百人高新技術產業勞動力數、地均GDP、全社會固定資產占比、專利授權數四個指標上，均位于前列。這些城市產業素質好，土地利用效率高，需求結構合理，創新能力強。一線城市作為中國經濟中心與創新中心，固然房價收入比過高，存在房價泡沫，但其經濟增速、收入增長預期與創新能力等因素有效支撐了房價預期。
第二組城市經濟高級化程度中，但房價過高，不利轉型升級。該組城市包括廣州、杭州、廈門與珠海。這4個城市的房價綜合潛力秩數較高。其經濟高級化指數位居第4-15名，屬于第二階梯，房價收入比為第4-8名，相對于其經濟高級化指數更高，存在房價泡沫。該組城市的4個指標大多處于較好區間，但低于第一組城市，其中廈門與廣州四個指標均較好，杭州除地均GDP，廣州除專利申請外，其他三個指標也都處于較好區間。該組城市經濟高級化指數較高，但存在某個方面的短板，與房價收入比脫節，存在相當程度的房價泡沫。
第三組城市經濟高級化程度低，房價過高，損害轉型升級。該組城市包括溫州、福州、汕頭、太原、舟山與海口。這些城市的四個指標至多有一個處于較好區間，房價泡沫阻礙了城市轉型升級，房地產市場存在相當程度的風險。
第四組城市經濟高級化程度中，但房價稍高，驅動轉型升級。該組城市包括濟南、南京、成都、寧波、蘇州、紹興與佛山。這些城市中在四個指標上，南京均處于較好區間，但低于第一組城市，其他城市則均有兩到三個指標處于較好區間。總體來看，經濟高級化指數居中，在具體指標方面存在短板，雖然這些城市房價收入比較高，但與經濟高級化指數并未脫節，房價驅動了這些城市的轉型升級。
第五組城市經濟高級化程度較低，但房價稍高，抑制轉型升級。該組城市包括38個樣本，在104個樣本中占比36.5%，以武漢、重慶、青島、石家莊等為代表。這些城市在四個具體指標上，除部分有兩個指標處于較好區間外，多只有一個或零個處于較好區間。這些城市的房地產市場存在一定泡沫，與結構轉型有一定程度的脫節，抑制了轉型升級。
第六組城市經濟高級化程度中，但房價不高，放緩轉型升級。該組城市有天津、東莞、中山與大慶。這四個城市的經濟高級化程度居中，在四個具體指標上，均有兩、三個指標處于較好區間。房價收入比較處于合理區間，房價不高，可能放緩了這些城市的轉型升級。
第七組城市經濟高級化程度較低，但房價不高，驅動轉型升級。該組城市包括42個樣本城市，多為三線城市，占總樣本40.4%。這些城市在四個具體指標上大多處于較差區間，只有個別城市在某個指標上處于平均值附近水平。其轉型升級動力不足，與房價收入比較低有一定關系。
第八組城市經濟高級化程度低，但房價較低，不利轉型升級。該組城市包括來賓、克拉瑪依與臨沂。這些城市的房價收入比低于合理水平，經濟高級化程度低，四個具體指標均處于較差區間。過低的房價不利于這些城市的轉型升級。
從分組分析結果來看，轉型升級與房價收入比的對應關系可以分為兩個類型。第一、二、四、七、八組中，經濟高級化指數與房價泡沫存在較強的正相關關系，較高的房價與房價收入比對結構轉型有一定的促進作用，較低的房價收入比在一定程度上阻礙了結構轉型升級。在第三、五、六組中，經濟高級化指數與房價收入比出現了錯配，第三、五組中樣本城市較高的房價阻礙了其結構轉型升級。
八、實現房價與收入的同步增長
在以上分析基礎上，本文認為政府有能力把控當前房價體系，其調控的原則應為“利用杠桿，跨越陷阱，促進轉型升級”，總的目標為“趨向均衡，即城市房價應與當前房價收入比相對應，城市間房價差距應與城市間收入與未來預期收益差距相匹配，實現房價與收入的同步增長”。具體有以下政策建議：
第一，完善和培育我國多中心群網化的城市體系，通過大中小城市（鎮）的協調發展，促使房價體系趨于合理，促進城市轉型升級。具體采取重點發展城市群體系、放開對大城市的限制、因地制宜區別發展小城鎮、構建多尺度的多中心以及促進城市空間和功能體系的網絡化等措施。
第二，利用市場調節供求，促進各城市房價合理促進各城市轉型升級。在需求方面，抑制投機和投資，讓住房回歸居住屬性。嚴格抑制針對普通商品住房的投資投機，控制住房投資投機的金融杠桿；適當收緊房貸利率優惠政策，提高住房使用成本，抑制投機性需求。在供給方面，提高土地供給彈性，加大土地供應結構調整的力度，適應真實的住房需求，使價格始終在合理區間，促進城市轉型升級。
第三，因城施策和協同聯動的房價體系調控，使其趨于合理，發揮對經濟轉型升級的促進作用。優化要素空間配置，協調公共服務平衡發展，推進基本公共服務均等化。發揮城市體系功能，增強中心城市輻射帶動功能,促進協調發展。建立以人口基本面為導向的分類城市住房調控體系，有效預防投資性需求跨區域輪動所引發的潛在市場風險。
（作者倪鵬飛 王海波 丁如曦 曹清峰 單位：中國社會科學院財經戰略研究院《中國城市競爭力報告》課題組）