城市房价联动的网络结构特征及其影_省略_69个大中城市月度数据的经验考察_陈明华.pdf

2016 1 年第 期 2016 1 年第 期 城市房价联动的网络结构特征及其影响因素 ——— 69 基于中国 个大中城市月度数据的经验考察 * 陈明华 刘华军 孙亚男 何礼伟 : 、 摘 要 全面认识城市房价联动的网络结构特征对于提高房价调控政策的精准性 构建跨区域 。 2011 1 2015 2 69 房价协同调控机制具有重要的理论意义和应用价值 文章基于 年 月至 年 月中国 个 50 ， ( SNA) 大中城市 个月的新建商品住宅销售价格同比指数 利用社会网络分析 方法实证考察了城 。 : 、 ， ， 市房价联动的网络结构特征及其影响因素 研究发现 一 从整体网络结构特征看 样本考察期内 ， 、 。 、 ， 中国城市房价联动呈现显著的网络结构形态 且通达性好 稳定性高 二 中心性分析结果显示 上 、 、 、 ， ， “ ” 。 、 海 广州 深圳 北京等城市中心度较高 处于网络中心位置 具有房价 引领 作用 三 块模 ， 9 ， “ ” 。 17 型分析结果显示 北京等 个城市属于净溢出板块 在网络中扮演 引导 角色 长沙等 个城市 ， “ ” ; 25 ， 属于经纪人板块 在网络中扮演 桥梁 角色 北海等 个城市属于双向溢出板块 在网络中扮演 、 “ ” ; 18 ， “ ” 。 内 外部双向 引导 角色 九江等 个城市属于净受益板块 在网络中扮演 跟随 角色 此 ， “ ”、“ ” 。 、QAP ， 、 外 板块的 俱乐部效应 梯度效应 显著 四 分析结果显示 城市间人口数量 经济发 、 、 。 展水平 工资收入水平 金融发展水平和产业结构差异对城市间房价联动关系具有显著影响 基于上 述结论文章得出了中国城市房价协同调控的政策启示。 : QAP 关键词 城市房价联动 格兰杰因果关系检验 社会网络分析