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原文信息：

Zhao, Y., Yang, Y., Zhang, N. Flood shocks, heterogeneous risk exposure, and housing market dynamics in China. Journal of Development Economics, 2026, 178: 103581.

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引言

在全球气候变化背景下，洪水已成为影响范围最广、经济损失最严重的自然灾害之一。世界银行数据显示，全球超 18 亿人生活在洪水高风险区域，而中国作为受洪水影响最严重的国家之一，不仅承担了全球 21% 的重大洪水事件、33% 的洪水经济损失，还面临着 22% 的全球洪水暴露人口压力。

另一方面，对于中国家庭而言，住房是最核心的资产——住宅物业占家庭总资产比重超60%，房地产市场的稳定直接关系到经济安全与民生福祉。然而，以往研究多聚焦于发达国家洪水对房地产市场的整体影响，却忽视了发展中国家内部 “风险暴露异质性” 带来的差异化效应：同一城市内，低海拔区域与高海拔区域的住房市场，在洪水冲击下是否会呈现截然不同的反应？这种差异又会如何影响居民福利与政策制定？

本文作者通过整合中国121个城市的住房交易数据、高精度地理环境信息与洪水灾害统计，首次揭示了洪水冲击下中国住房市场的 “内部分化” 机制，为理解气候风险对资产市场的微观影响提供了全新视角。作者发现：洪水冲击下住房市场呈显著 “海拔分化”：低海拔区域房价跌 6.9%、交易量降 12.5%，高海拔区域房价涨 8.1%、交易量稳定；此分化源于买家向安全区转移、卖家行为两极化（低海拔抛房、高海拔惜售）。洪水还引发溢出效应，且导致的住房市场福利损失是直接损失的18倍，95% 由买家承担，而防洪问责、海绵城市等政策可缓解冲击。

背景

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为何聚焦中国住房市场的 “风险异质性”？ 中国的住房市场与洪水风险特征，使其成为研究该问题的理想场景，主要原因有三：

第一，高风险与高资产依赖叠加。中国年均洪水经济损失达 270 亿美元，占全国灾害损失的 50% 以上；同时，房地产占家庭资产比重超 60%，是居民财富的核心载体，洪水对住房市场的冲击会直接转化为家庭财富波动。

第二，显著的城市内部地形差异。 中国超 50% 的城市地形起伏度超过 100 米。同一行政区内，低海拔区域的洪水淹没风险可能是高海拔区域的数倍。这种微观地理差异，为识别 “风险暴露异质性” 的影响提供了天然条件。

第三，房地产市场结构的独特性。中国二手房市场占比逐年提升，北京、上海等大城市二手房交易占比已超 60%。与受政策调控较严的新房市场不同，二手房价格更能反映市场供需的真实反应，是观察洪水冲击的 “理想窗口”。

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数据

住房交易数据：涵盖2013-2021年中国121个城市的400多万套二手房交易记录，包括成交价格、面积、挂牌时间、小区位置等微观信息，可精确到小区-月份层面。描述性统计结果显示，洪水高发区与非洪水区的住房特征存在显著差异，如洪水高发区的每平米房价均值为2.08万元，显著低于非洪水区的3.56万元，这也印证了风险差异对资产价格的潜在影响。

洪水灾害数据：来自中国股票市场与会计研究数据库（CSMAR），记录了 2014-2020年每起洪水的发生时间、影响区县及直接经济损失，并通过卫星影像与权威媒体报道交叉验证，确保灾害范围的准确性。

地理环境数据：采用NASA 30米分辨率的数字高程模型（ASTER GDEM V3），计算每个住宅小区在其所在区县内的 “相对海拔”（即该小区海拔在区县内的分位数），以此衡量洪水风险暴露程度 —— 相对海拔越低，洪水淹没风险越高。

实证结果

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4.1 计量模型

为了因果识别洪水冲击对住房市场的异质性效应，研究团队采用了 “三重交互堆叠事件设计”（stacked triple-interaction design），具体如下：

其中，i,j,d,t分别代表事件数据集、住宅小区、区县与年月；Y为小区平均每平米房价；Treat*Post虚拟变量，受洪水影响的区县在洪水后的时期等于1；Q为小区在区县内的海拔分位数（q=1,2,3,4)；W为区县层面气象地理变量；Z为小区特征变量。

4.2 基准结果

研究通过实证分析，揭示了在洪水影响的区县内，住房价格呈现显著的 “海拔梯度差异”，颠覆了 “洪水仅导致房价整体下跌” 的传统认知：

在低海拔区域：洪水后房价显著下跌 6.9%，主要因洪水直接淹没导致资产贬值，买家风险预期上升，愿意支付的价格降低。

在高海拔区域：洪水后房价显著上涨8.1%，原因是风险厌恶型买家将需求转移至 “安全区域”，推高了高海拔住房的 “安全溢价”。

在整体市场：由于高低海拔区域的价格变动相互抵消，洪水对区县整体房价的平均影响接近零，这也解释了为何以往研究容易忽视 “内部分化”。

此外，作者还分析了洪水对二手房交易量的影响，发现低海拔萎缩，高海拔稳定，进一步印证了市场的 “选择性调整”。整体而言，洪水后区县月均交易量下降 6.8%；分海拔分位数看，低海拔区域下降 12.5%；2 分位数区域下降 11.2%；而 3-4 分位数区域的交易量变化不显著。

4.3 机制分析

这种分化源于供需两端的协同调整，形成了清晰的 “空间排序” 机制：

需求端：买家向安全区域转移。洪水后，低海拔区域的线上看房量下降 9.3%、线下带看量下降 5.5%；而高海拔区域的线上看房量上升 8.7%、线下带看量上升 7.4%，表明买家主动规避高风险区域。

供给端：卖家行为的 “两极分化”。低海拔区域的房源挂牌量增加 19.9%；高海拔区域的房源挂牌量减少 30.5%，挂牌价上涨 10.1%，远超成交价 8.1% 的涨幅，体现卖家对 “安全溢价” 的预期。

4.4 进一步分析

研究并未止步于市场反应，还进一步探讨了洪水冲击的溢出效应与福利损失。作者发现，洪水冲击导致的需求转移，会产生显著的空间溢出效应，但仅发生在 “从未洪水的区域”。另外，研究发现洪水对住房市场的福利影响远超直接经济损失：洪水导致的住房市场福利损失是洪水直接经济损失的18倍。并且，福利损失的95%由买家承担。

4.5 如何缓解洪水对住房市场的冲击？

研究还评估了三类政府干预措施的效果，为应对气候风险提供了实证依据：防洪问责制、海绵城市试点、灾害保险制度。研究发现，这些政策都显著降低了居民的灾后损失预期。

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结论

本文的核心贡献在于，首次揭示了洪水冲击下住房市场的 “内部分化” 机制：风险暴露的异质性（相对海拔）导致房价、交易量、供需行为呈现 “冰火两重天”，而这种分化带来的福利损失远大于洪水直接破坏。

对于发展中国家而言，这一研究的启示尤为重要：在防洪资源有限的情况下，政策不应仅关注整体市场稳定，更需针对低海拔高风险区域”制定精准措施——如强制洪水风险披露、为低收入买家提供购房补贴、完善灾害保险制度等，以减少风险对弱势群体的冲击。

 Abstract 

This paper analyzes the economic consequences of flood shocks on housing markets in China. By combining detailed housing transaction records with granular geospatial-environmental information, we document robust evidence of heterogeneous impacts of flooding within local housing markets. Specifically, transaction prices and volumes decline in low-lying areas, while prices increase but volumes remain stable in high-elevation areas. These asymmetric responses are largely attributable to the risk-averse location choices of buyers and the shifts in the geographic composition of sellers’ listings. Furthermore, we find evidence of spillovers, with unmet local demand flowing into adjacent safer markets. A conservative welfare estimation indicates that flood-induced welfare losses from housing markets are considerable—18 times greater than the direct economic damages—and are borne almost entirely by buyers. Our findings also highlight the crucial role of government intervention in mitigating post-disaster market inefficiencies and facilitating a more balanced spatial distribution of welfare.

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