سنجش هم‌زمانی چرخه‌های تجاری مسکن و نااطمینانی اقتصادی در خوشه‌های استانی ایران

نوع مقاله : علمی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه اقتصاد، واحد الیگودرز، دانشگاه آزاد اسلامی، الیگودرز، ایران

2 دانشیار، گروه اقتصاد، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران

3 استادیار، گروه ریاضی، واحد الیگودرز، دانشگاه آزاد اسلامی، الیگودرز، ایران

10.22080/mrl.2026.30839.2224

چکیده

مسئله اصلی این پژوهش، واکاوی خلاء موجود در تبیین اثرات غیرخطی و نامتقارن «نااطمینانی سیاست اقتصادی» بر شکل‌گیری رژیم‌های «رونق و رکود» مسکن، با تأکید بر نقش تعیین‌کننده ناهمگونی‌های ساختاری و فضایی در استان‌های کشور است. بدین منظور، براساس داده‌های سالانه تبدیل‌شده به فصلی با بهره‌گیری از الگوریتم حفظ‌کننده شکل از سال ۱۳۸۶ تا ۱۴۰۲، پس از محاسبه شاخص بهینه نااطمینانی، استان‌ها با الگوریتم تقسیم داده‌ها به K خوشه در خوشه‌های همگن طبقه‌بندی شده و الگوی هم‌زمانی چرخه‌ها با رویکرد «پانل مارکوف سوئیچینگ» مورد سنجش قرار گرفت. یافته‌ها حاکی از آن است که هم‌زمانی چرخه‌های تجاری با نااطمینانی، پدیده‌ای یکنواخت نیست بلکه تابعی از «سلسله ‌مراتب انتقال فضایی شوک‌ها» و «آستانه تحمل بازار» در جغرافیای مختلف است. در حالی که پایتخت به عنوان پیشران بازار، حساسیت آنی و هم‌زمانی بالایی را با تکانه‌های نااطمینانی تجربه می‌کند، کلان‌شهرهای پیرامونی درگیر «اینرسی رکودی» شدید بوده و تنها در صورت وقوع شکست‌های ساختاری و سرریز انتظارات تورمی، با چرخه‌های ملی هم‌گرا می‌شوند. در مقابل، استان‌های کمتر توسعه‌یافته رفتاری «گسسته» و واکنشی صرفاً در برابر ابرشوک‌های فراتر از حد آستانه نشان داده و نواحی میانی کشور نیز الگوی رونق ناپایدار و رابطه‌ای غیرسیستماتیک را به نمایش گذاشتند؛ نتایجی که اثبات می‌کند سیاست‌های واحد ملی بدون در نظر گرفتن سلسله‌مراتب توسعه و مکانیزم‌های انتقال متفاوت در استان‌ها، فاقد کارایی لازم است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Measuring the Synchronization of Housing Business Cycles and Economic Uncertainty in Iran’s Provincial Clusters

نویسندگان [English]

  • alireza golpayegani 1
  • Gholamali Haji 2
  • muhammad Khorsand Zak 3
1 Ph.D. Candidate, Department of Economics, Al.C., Islamic Azad University, Aligudarz, Iran
2 Associate Professor, Department of Economics, Ar.C., Islamic Azad University, Arak, Iran
3 Assistant Professor, Department of Mathematics, Al.C., Aligudarz Islamic Azad University, Aligudarz, Iran
چکیده [English]

The central problem addressed in this study is the examination of the existing gap in explicating the nonlinear and asymmetric effects of economic policy uncertainty on the formation of housing “boom–bust” regimes, with particular emphasis on the decisive role of structural and spatial heterogeneity across the provinces of the country. To this end, based on annual data converted into quarterly series using a shape-preserving interpolation algorithm for the period 2007–2023, an optimal uncertainty index was first computed. Subsequently, provinces were classified into homogeneous clusters through the K-Means algorithm, and the synchronicity of cycles was assessed using the Markov Switching Panel (MS-Panel) approach. The findings reveal that the synchronization of business cycles with uncertainty is not uniform; rather, it is contingent upon the spatial hierarchy of shock transmission and the market tolerance threshold across different geographies. While the capital city, as the leading driver of the housing market, exhibits immediate sensitivity and high synchronicity with uncertainty shocks, surrounding metropolitan areas are characterized by pronounced “recessionary inertia,” converging with national cycles only in the event of structural breaks and spillovers of inflationary expectations. In contrast, less-developed provinces display a “discrete” pattern, reacting solely to mega-shocks that exceed critical thresholds, whereas the central regions of the country demonstrate unstable boom patterns and non-systematic relationships. These results substantiate the argument that uniform national policies, when implemented without accounting for the hierarchy of development and differentiated transmission mechanisms across provinces, lack the requisite effectiveness.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Economic Policy Uncertainty
  • Housing Market
  • Business Cycle Synchronization
  • Panel Markov Switching
  • Provincial Clustering