Cross‐city spillovers in Chinese housing markets: From a city network perspective

Cross‐city spillovers among housing markets are usually modelled by the classical spatial autoregressive models, which usually suffer from identification problems in practice. This paper investigates the cross‐city house price spillovers arising from city network externalities wherein a city's...

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Veröffentlicht in:Papers in regional science 2020-08, Vol.99 (4), p.1065-1085
Hauptverfasser: Gong, Yunlong, Haan, Jan, Boelhouwer, Peter
Format: Artikel
Sprache:eng
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creator Gong, Yunlong
Haan, Jan
Boelhouwer, Peter
description Cross‐city spillovers among housing markets are usually modelled by the classical spatial autoregressive models, which usually suffer from identification problems in practice. This paper investigates the cross‐city house price spillovers arising from city network externalities wherein a city's connections with other cities in the urban network create the external house price premium through productivity and amenity gains. Using a cross‐sectional data set for an urban system in eastern China, we present significant evidence for positive network spillovers by the application of spatial lag of X model and spatial Durbin error model. Besides, common shocks are also proved to be responsible for cross‐city dependence of house prices. Resumen Los spillovers entre ciudades para los mercados de la vivienda se suelen modelizar mediante los modelos clásicos de autorregresión espacial, que en la práctica suelen sufrir problemas de identificación. Este artículo investiga los spillovers del precio de la vivienda entre las ciudades que se derivan de las externalidades de la red de ciudades, en las que las conexiones de una ciudad con otras ciudades de la red urbana crean la prima externa del precio de la vivienda mediante el aumento de la productividad y servicios. Utilizando un conjunto de datos transversales para un sistema urbano en el este de China, se presentan pruebas significativas de los spillovers positivos de la red mediante la aplicación del desfase espacial del modelo X y el modelo espacial de error de Durbin. Además, se demuestra que las perturbaciones comunes son también responsables de la dependencia entre ciudades de los precios de la vivienda. 抄録 住宅市場間の都市間のスピルオーバーは、通例、古典的な空間的自己回帰モデルでモデル化されるが、大抵は実用すると同定問題が発生する。都市ネットワークにおける都市と都市のつながりは生産性とアメニティの利益を介して外部住宅価格プレミアム生み出すが、本稿では、その都市ネットワークの外部性から生じる都市間の住宅価格スピルオーバーを検討する。中国東部の都市システムから得られた横断的データセットを使用し、Xモデルの空間ラグモデルおよび空間ダービン誤差モデルを用いてネットワークの正のスピルオーバー有意に示すエビデンスを提示する。さらに、都市間の住宅価格依存性がショックの原因であることが判明した。
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This paper investigates the cross‐city house price spillovers arising from city network externalities wherein a city's connections with other cities in the urban network create the external house price premium through productivity and amenity gains. Using a cross‐sectional data set for an urban system in eastern China, we present significant evidence for positive network spillovers by the application of spatial lag of X model and spatial Durbin error model. Besides, common shocks are also proved to be responsible for cross‐city dependence of house prices. Resumen Los spillovers entre ciudades para los mercados de la vivienda se suelen modelizar mediante los modelos clásicos de autorregresión espacial, que en la práctica suelen sufrir problemas de identificación. Este artículo investiga los spillovers del precio de la vivienda entre las ciudades que se derivan de las externalidades de la red de ciudades, en las que las conexiones de una ciudad con otras ciudades de la red urbana crean la prima externa del precio de la vivienda mediante el aumento de la productividad y servicios. Utilizando un conjunto de datos transversales para un sistema urbano en el este de China, se presentan pruebas significativas de los spillovers positivos de la red mediante la aplicación del desfase espacial del modelo X y el modelo espacial de error de Durbin. Además, se demuestra que las perturbaciones comunes son también responsables de la dependencia entre ciudades de los precios de la vivienda. 抄録 住宅市場間の都市間のスピルオーバーは、通例、古典的な空間的自己回帰モデルでモデル化されるが、大抵は実用すると同定問題が発生する。都市ネットワークにおける都市と都市のつながりは生産性とアメニティの利益を介して外部住宅価格プレミアム生み出すが、本稿では、その都市ネットワークの外部性から生じる都市間の住宅価格スピルオーバーを検討する。中国東部の都市システムから得られた横断的データセットを使用し、Xモデルの空間ラグモデルおよび空間ダービン誤差モデルを用いてネットワークの正のスピルオーバー有意に示すエビデンスを提示する。さらに、都市間の住宅価格依存性がショックの原因であることが判明した。</description><identifier>ISSN: 1056-8190</identifier><identifier>EISSN: 1435-5957</identifier><identifier>DOI: 10.1111/pirs.12512</identifier><language>eng</language><publisher>Urbana: Blackwell Publishing Ltd</publisher><subject>Autoregressive models ; China ; Cities ; city network externalities ; Externality ; house prices ; Housing ; Housing market ; Prices ; Productivity ; spatial econometrics ; spillovers</subject><ispartof>Papers in regional science, 2020-08, Vol.99 (4), p.1065-1085</ispartof><rights>2020 The Author(s). 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Este artículo investiga los spillovers del precio de la vivienda entre las ciudades que se derivan de las externalidades de la red de ciudades, en las que las conexiones de una ciudad con otras ciudades de la red urbana crean la prima externa del precio de la vivienda mediante el aumento de la productividad y servicios. Utilizando un conjunto de datos transversales para un sistema urbano en el este de China, se presentan pruebas significativas de los spillovers positivos de la red mediante la aplicación del desfase espacial del modelo X y el modelo espacial de error de Durbin. Además, se demuestra que las perturbaciones comunes son también responsables de la dependencia entre ciudades de los precios de la vivienda. 抄録 住宅市場間の都市間のスピルオーバーは、通例、古典的な空間的自己回帰モデルでモデル化されるが、大抵は実用すると同定問題が発生する。都市ネットワークにおける都市と都市のつながりは生産性とアメニティの利益を介して外部住宅価格プレミアム生み出すが、本稿では、その都市ネットワークの外部性から生じる都市間の住宅価格スピルオーバーを検討する。中国東部の都市システムから得られた横断的データセットを使用し、Xモデルの空間ラグモデルおよび空間ダービン誤差モデルを用いてネットワークの正のスピルオーバー有意に示すエビデンスを提示する。さらに、都市間の住宅価格依存性がショックの原因であることが判明した。</description><subject>Autoregressive models</subject><subject>China</subject><subject>Cities</subject><subject>city network externalities</subject><subject>Externality</subject><subject>house prices</subject><subject>Housing</subject><subject>Housing market</subject><subject>Prices</subject><subject>Productivity</subject><subject>spatial econometrics</subject><subject>spillovers</subject><issn>1056-8190</issn><issn>1435-5957</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2020</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNp9kE1OwzAQhS0EEqWw4QSW2CGl-CdObHYooqVSJRCFtZW4DnWbxsFOW3XHETgjJ8FpWDObGWm-N6P3ALjGaIRD3TXG-REmDJMTMMAxZRETLD0NM2JJxLFA5-DC-xVCKIlFPADzzFnvf76-lWkP0DemquxOOw9NDbOlqbXXcGm33tQfcJO7tW79PRw7u4E5PEpq3e6tW8MmiBqtWrPTl-CszCuvr_76ELyPH9-yp2j2PJlmD7NI0RSRSCCWEoIV5yXTPC1irgrBu0HwBRZUJQkXpMhpTFIUtrwkGKWUMFqUWpcLOgQ3_d3G2c-t9q1c2a2rw0tJYiISyrmggbrtKdU5dbqUjTPBykFiJLvQZBeaPIYWYNzDe1Ppwz-kfJm-znvNL-HCb80</recordid><startdate>202008</startdate><enddate>202008</enddate><creator>Gong, Yunlong</creator><creator>Haan, Jan</creator><creator>Boelhouwer, Peter</creator><general>Blackwell Publishing Ltd</general><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><scope>7ST</scope><scope>8BJ</scope><scope>C1K</scope><scope>FQK</scope><scope>JBE</scope><scope>SOI</scope><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-7008-3089</orcidid></search><sort><creationdate>202008</creationdate><title>Cross‐city spillovers in Chinese housing markets: From a city network perspective</title><author>Gong, Yunlong ; Haan, Jan ; Boelhouwer, Peter</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c3702-9057221c88f5e87b48cb9887b498d193c66892ba34270b488f21073253bfeefd3</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2020</creationdate><topic>Autoregressive models</topic><topic>China</topic><topic>Cities</topic><topic>city network externalities</topic><topic>Externality</topic><topic>house prices</topic><topic>Housing</topic><topic>Housing market</topic><topic>Prices</topic><topic>Productivity</topic><topic>spatial econometrics</topic><topic>spillovers</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Gong, Yunlong</creatorcontrib><creatorcontrib>Haan, Jan</creatorcontrib><creatorcontrib>Boelhouwer, Peter</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><collection>Environment Abstracts</collection><collection>International Bibliography of the Social Sciences (IBSS)</collection><collection>Environmental Sciences and Pollution Management</collection><collection>International Bibliography of the Social Sciences</collection><collection>International Bibliography of the Social Sciences</collection><collection>Environment Abstracts</collection><jtitle>Papers in regional science</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Gong, Yunlong</au><au>Haan, Jan</au><au>Boelhouwer, Peter</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Cross‐city spillovers in Chinese housing markets: From a city network perspective</atitle><jtitle>Papers in regional science</jtitle><date>2020-08</date><risdate>2020</risdate><volume>99</volume><issue>4</issue><spage>1065</spage><epage>1085</epage><pages>1065-1085</pages><issn>1056-8190</issn><eissn>1435-5957</eissn><abstract>Cross‐city spillovers among housing markets are usually modelled by the classical spatial autoregressive models, which usually suffer from identification problems in practice. This paper investigates the cross‐city house price spillovers arising from city network externalities wherein a city's connections with other cities in the urban network create the external house price premium through productivity and amenity gains. Using a cross‐sectional data set for an urban system in eastern China, we present significant evidence for positive network spillovers by the application of spatial lag of X model and spatial Durbin error model. Besides, common shocks are also proved to be responsible for cross‐city dependence of house prices. Resumen Los spillovers entre ciudades para los mercados de la vivienda se suelen modelizar mediante los modelos clásicos de autorregresión espacial, que en la práctica suelen sufrir problemas de identificación. 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