北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
年
摇
第
6
期
摇 摇
表
3摇
排名前
10
的大中城市竞争力指标
城市 城市竞争力 经济发展竞争力 基础设施竞争力 对外开放竞争力 生态环境竞争力 所属区域 排名
上海
7郾 495 743
2郾 539 169
2郾 258 817
2郾 591 899
0郾 105 859
东部
1
北京
5郾 929 349
2郾 344 033
1郾 570 501
1郾 765 229
0郾 249 584
东部
2
广州
2郾 786 156
0郾 995 292
0郾 592 698
1郾 214 153
- 0郾 015 990
东部
3
深圳
2郾 690 994
0郾 226 349
0郾 409 829
2郾 023 369
0郾 031 446
东部
4
天津
2郾 016 333
0郾 655 411
0郾 432 704
0郾 748 707
0郾 179 510
东部
5
杭州
1郾 133 623
0郾 329 267
0郾 132 812
0郾 229 839
0郾 441 706
东部
6
重庆
1郾 081 253
0郾 579 552
0郾 464 657
- 0郾 177 330
0郾 214 376
西部
7
南京
0郾 621 693
0郾 221 219
0郾 033 028
0郾 110 755
0郾 256 692
东部
8
青岛
0郾 320 076
0郾 044 360
- 0郾 056 520
0郾 293 927
0郾 038 311
东部
9
武汉
0郾 315 520
0郾 163 727
0郾 284 188
- 0郾 097 060
- 0郾 035 340
中部
10
图
1摇 2002
—
2012
年城市竞争力区域发展趋势图
四
、
城市竞争力对房地产价格影响的分析
(
一
)
数据描述性统计分析
在用面板数据模型进行实证分析之前
,
需要
对所用数据进行了统计性分析
。
描述性统计如表
4
所示
。
由图
2 ~
图
6
城市竞争力
、
经济发展竞争力
、
基础设施竞争力
、
对外开放竞争力和生态环境竞
争力与房地产价格的相关关系散点图可以发现
,
摇 摇
表
4摇
样本数据描述
变量
样本数 均值 标准差 最大值
最小值
房地产价格对数
(
lnhp
)
385
8郾 332 179
0郾 559 669
9郾 968 813
7郾 288 928
城市综合竞争力
(
power
)
385
0郾 000 127
2郾 112 752
9郾 632 907
- 2郾 556 990
经济发展竞争力
(
ep
)
385
0郾 000 000
0郾 731 296
2郾 857 265
- 1郾 091 340
基础设施竞争力
(
jp
)
385
0郾 000 000
0郾 610 665
3郾 179 580
- 0郾 941 440
对外开放竞争力
(
op
)
385
0郾 000 000
0郾 788 421
3郾 177 386
- 0郾 629 360
生态环境竞争力
(
sp
)
385
0郾 000 127
0郾 394 048
1郾 232 084
- 1郾 320 750
总人口对数
(
lnpop
)
385
6郾 332 830
0郾 708 496
7郾 987 864
4郾 160 444
房地产销售面积对数
(
lnarea
)
385
6郾 348 198
0郾 882 126
8郾 419 250
3郾 859 059
实际利率
(
rate
)
385
3郾 571 688
2郾 098 383
8郾 430 000
- 10郾 780 000
信贷供给
(
loan
)
385
26郾 130 990
3郾 650 916 35郾 051 500
20郾 029 000
房地产价格与城市竞争力
、
经济发展竞争力
、
基础
设施竞争力
、
对外开放竞争力和生态环境竞争力
表现出正向的相关关系
,
因此可以预期城市竞争
力
、
经济发展竞争力
、
基础设施竞争力
、
对外开放
竞争力和生态环境竞争力的回归系数为正
,
其中
生态环境竞争力对房地产价格的影响最小
。
另
外
,
观察散点图可以发现
,
散点图出现下部发散的
现象
,
当各竞争力和房地产价格处于的较低水平
时
,
数据的收敛性较差
,
可能会对实证模型回归结
果的显著性产生影响
。
(
二
)
面板单位根检验
由于面板数据包含时间序列数据
,
因此与时
间序列数据相似
,
为了避免出现虚假回归的情况
,
需要对面板数据进行单位根检验
,
判断其平稳性
。
·801·
