“住房-土地-财税-金融”四位一体房地产调控长效机制构建研究——基于DSII政策分析框架和ITS模型

叶剑平，李 嘉

(1. 中国人民大学 公共管理学院，北京 100872；2.北京大学 城市与环境学院，北京 100871)

在2016年的中央经济会议中，建立“房地产调控长效机制”被首次提出，并提出了“综合运用金融、土地、财税、投资、立法等手段”的具体操作方法，十九大报告明确提出了“房子是用来住的，不是用来炒的”定位，“加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度”的具体举措和“让全体人民住有所居”的根本目的。2017年12月8日，中央政治局会议召开会议分析研究2018年经济工作，会议明确提出了“加快住房制度改革和长效机制建设”。12月20日，中央经济会议再次强调“完善促进房地产市场平稳健康发展的长效机制，保持房地产市场调控政策连续性和稳定性，分清中央和地方事权，实行差别化调控。”一般认为，2003年是我国政府房地产市场宏观调控的开端。我国宏观调控政策，大体分为两个思路，一个是政府运用金融、财税政策的市场化调控手段，第二个是运用限购、限价、限卖的行政化调控手段，前者通过形成对于房地产市场的外生性冲击，遵循市场自发演化逻辑对于房地产市场形成间接的影响，即“诱致性影响”，后者则是通过强制性手段对房地产市场形成直接干预，即“强制性影响”[1]。经过近15年的探讨，中央和地方政府围绕房地产市场健康发展出台了一系列调控政策，并形成了多维度的调控体系。对这些政策进行系统梳理并对于其政策效果(短期的或长期的)进行分类分析，并由此尝试梳理出政策体系化调控的思路，对于构建市场调控长效机制是必要前提和准备。

一、我国住房政策系统的形成与研究框架

(一)住房市场政策调控体系的形成：住房-土地-财税-金融体系

1998年中国住房货币化改革正式启动，推行住房分配货币化，取代以住房实物分配和“国家-单位-个人”的租金分摊分配机制，使住房市场化程度进一步深化。然而，由于1998年金融危机影响及国家内需不足的基本情况，从1998年到2002年期间，此期间国家不断出现住房市场刺激政策，比如1999年2月中国人民银行《关于开展个人消费信贷的指导意见》，引入按揭机制；2000年利用住房公积金买房实行免税优惠；2002年3月调低5年以上存贷款基准利率等然而，无论是在“产量”还是在“价格”方面，中国住房市场在整体宏观层面并没有形成迅速起飞的过程。在这样的背景下，2003年8月12日，国家出台《关于促进房地产市场健康发展通知》(又称“18号文”)，将房地产业定位为国民经济发展的支柱产业，并且基于当时房地产市场供需结构性矛盾再次提出“住房市场健康”的概念，由此拉开了房地产市场(主要是住房市场)行政化调控的大幕，1998年至2003年期间(包括“18号文”发布及以后区间)，“住房市场健康”的政策调控点主要在于激发“市场力量”，激活住房市场化动能。在此背景下，2004年8月31日，“8·31”大限规定经营性土地必须采取“招标、拍卖和挂牌”方式出让，通过进行土地制度方面改革，引入土地使用竞价机制，加快土地供应市场化进程，引致房地产市场市场化程度进一步深入。中国房地产市场进入“量价齐放”的繁荣期(见图1)，在2004年前后甚至出现了短暂的市场过热情况，自此中国住房市场宏观调控也进入到了以“住房市场健康”为核心理念的调控新阶段。在这个阶段里，“住房市场健康调控”的理念主要在于：第一、控制过快增长的住房价格；第二、减缓被动性住房需求增长速度；第三、减少投资和投机性住房需求，调整住房供需结构；第四，基本维持住房市场供需状况均衡等。为了实现上述新的“健康目标”，2005年3月-2007年12月间，中国人民银行先后4次提高存贷款基准利率，并在2006年8月后连续7次加息，旨在促进住房市场“健康”发展。这也是中国公共部门运用货币政策进行住房市场行政化调控的开端。中国房地产市场在2008年-2009年期间终于迎来回调，全国住房销售面积甚至出现负增长(见图2)。然而，2009年全球性金融危机爆发，中国政府实行“4万亿救市计划”，并且提出了住房市场健康新主张：一是提高普通商品房供应，适当增加相关用地供应；二是加快差别化信贷支持力度；三是，大规模开发建设保障性住房；同时提出抑制投资性、投机性住房消费。然而，最后一点政策目标显然并不在公共部门政策制定者的政策目标序列前列，一是因为并没有实质性的政策措施，比如采取税收、首付比例等财政、金融政策抑制投资性、投机性消费，二是在之前若干年住房市场化程度深化的过程中，以住宅产业为主体的房地产产业已经成为了国民经济的重要支柱。在全球化金融危机背景下，避免外部负面冲击以及内需萧条影响的最有效政策选择，即是刺激房地产市场，其中，与城市居民或潜在居民居住需求最为紧密的住房市场更是首当其冲。同时，这也是改革开放以来首次以大规模货币发行作为刺激住房市场的开端。在此政策推进下，2009年住房市场无论在销售量还是在价格上都迅速增加(参见图2)，以住房市场为主体的房地产市场再次迎来繁荣期，增长率显著提高。随后，为了控制激增的住房价格和销售量，中国政府采取了控制二套房首付款的金融政策(2010年)，并在部分大城市推行被称为史上最严调控政策的“限购令”(2010年)，行政化调控手段直接作用于住房市场需求端，住房销售面积和住房价格增长速度降低，住房销售面积在2013年再次呈现出负增长。2013年后，随着全国住房市场“高库存”现象的出现，各地“限购”政策开始松动，部分城市逐渐取消。

图1 1986-2014年住房商品房销售面积及住房价格数据来源：《中国统计年鉴1985-2015》、《中国房地产统计年鉴2001-2015》

图2 2001-2014年住房商品房销售面积及住房价格增长率数据来源：《中国房地产统计年鉴2001-2015》

经过2003-2013年十年住房市场行政化调控，不仅使公共部门通过公共政策干预住房市场状况的机制逐渐常态化，更为主要的是，由此形成了以住房市场为核心政策实施对象，以住房市场健康为核心政策目标的住房政策调控体系。住房政策行政化调控主要通过三个市场、四个维度的政策实现，并由此形成立体化的住房政策调控体系，其一系列具体的住房市场相关政策也形成了立体的“住房政策束”。这三个市场分别为：住房市场、土地市场和资本市场，对应的四种维度则是直接作用于住房市场供给或需求端的住房政策，间接作用于住房市场的土地政策、财税政策和金融政策(见表1)。

表1 2003-2017年主要房地产调控政策

(二)住房市场调控的对象和动力机制：一个可行的分析框架

1.调控的对象维度： “市场失灵”与“政府失灵”并存的需求-供给调控方向(Demand-Supply Regulation Dimension)

通过前文综述中国住房改革的实施路径，特别是2003年以后中国住房市场行政化调控，我们可知，公共部门逐渐形成了一个较为完善的设计“三个市场，四个维度”的“住房政策束”。对于“住房政策束”的效果，很多学者通过不同评估方法进行了评估，有学者认为2003年以后的住房政策对于控制住房市场价格上涨态势，维持住房市场基本均衡等政策目标存在偏差[2]，也有学者则从公共经济学的“市场失灵”和“政府失灵”理论出发分析住房市场行政化调控中存在着“政策失灵”现象[3]，另外有学者在分析具体政策时得出类似结果，但认为土地招拍挂制度的实施对于中西部地区影响显著，对于其他地区则影响不显著[4]。

无论研究侧重点及研究结论有何不同，上述研究都验证了“市场失灵”与“政府失灵”现象在住房市场中同时存在[5]。从公共经济学角度来说，完全竞争市场存续的“必要条件”不存在就会使经济在短期偏离均衡状态，进而造成经济与社会不公。而这种市场的不完备是普遍存在的，因此政府介入到这种“失灵”的经济体中，并且对于存在较为严重的“市场失灵”的情况是合理的[6]。中国住房市场在2003年后连续出现比较大的波动(2004年前后与2008年前后)，出现“市场失灵”状况。这与住房产品和住房市场的本质属性以及市场变化所造成的结构性矛盾是分不开的。至于造成这种“市场失灵”的原因，已经有学者从市场供给和需求两方面对之进行了系统化的论述，提出了“需求放大效应”和“供给受限效应”。

首先，随着住房市场自发演化，供需两端“市场力量”逐渐强大，一方面，从供给方角度，城市，特别是大城市的住房开发企业逐渐实现了相应资源的垄断——比如土地要素、生产要素、政治资源等，这种要素的“集中化趋势”加速推进了住房市场卖方垄断程度，进而形成了城市开发商企业的寡头化分配格局，扭曲了住房市场均衡产出：只要通过“非市场化”方式从中国土地“垄断厂商”——地方政府中拿到土地，即可在低于市场均衡产出的水平制定价格，这种“二次垄断”过程不仅为两级供给厂商提供了高额垄断利润，而且通过高于均衡价格的垄断价格将市场的福利损失转嫁给了需求端，同时包括消费性需求和投资性需求，并囿于住房市场自身特性(区域性、外部性等)形成供需结构固化；另一方面，快速城镇化过程和持续的以城市经济增长为主要驱动力的经济增长“创造”了大量住房“刚性需求”，并成为市场供给端“最坚实的支撑力”。同时，伴随着宏观经济的变化以及整个国家战略层面的转变，比如全球化金融危机的爆发和后金融危机的经济萧条状况带来的国内市场结构性矛盾以及中国政府推动的新型城镇化过程，以及住房产品本质价值保持、社会保障等功能存在，更加固化了这种“刚性”。

2. 调控政策的动力机制维度：强制性变迁和诱致性变迁(Imposed-Induced Institutional Changes Dimension)

调控政策的作用对象(供给端还是需求端)是调控政策效果分析的重要维度，已有研究已经证明了存在“市场失灵”与“政府失灵”并存的情况。然而，另一方面，调控政策效果分析还应包括其深层的动力机制问题。

制度变迁理论认为，制度变迁过程可以大体分为两个类别，即强制性制度变迁过程(Imposed Institutional Changes)和诱致性制度变迁过程(Induced Institutional Changes)。前者是指市场力量自发演化形成的制度变迁过程；后者则是由政府运用公权力强制推行的制度变迁过程。同时，制度本身的具备公共品属性(非排他性和非竞争性)，具备边际报酬递增的性质[1，7-8]，由此会带来“搭便车”和“道德风险问题”。一种制度变迁到另外一种制度则伴随着“转形成本”和“物理成本”(North D，1990)，如果制度转型的边际成本大于边际报酬，那么制度变迁过程将不会发生，而往往这种条件是十分苛刻的，因此在制度演变中广泛存在着“制度依赖”。虽然我们一般认为，政府政策造成的全部制度变迁都应算作强制性制度变迁过程，但是，住房市场的特性决定了住房政策调控的特征不可能通过单一的、直接作用于住房市场的强制性政策全部实现。因此，我们把“间接”作用于住房市场的，通过诱发其市场内部量自发遵循市场机制的政策类型归于“诱致性”的住房公共政策类型。

3. DSII政策分析框架的构建

通过前文对于住房市场政策沿革过程的梳理，我们可以看出，中国住房市场的制度变迁过程中伴随着强制性变迁和诱致性变迁的交替过程。因此，我们可以在住房市场政策目标的方向性维度上再加上一个维度，即“制度变迁的动力维度”。在这个维度上，我们延续制度变迁理论的分析框架，将制度变迁过程分为强制性变迁过程和诱致性变迁过程。强制性政策变迁过程和诱致性政策变迁过程作用于住房市场供给和需求两侧。于是，我们将调控政策的对象维度和动力机制维度综合起来，可以得到住房市场的调控政策空间，“供需两侧-强制性诱致性制度变迁动力”(Demand-Supply-Imposed-Induced )政策分析框架，即DSII政策分析框架(图3)。

图3 住房市场政策和制度变化分析框架

二、文献综述

(一)传统政策效果评价方法——一个述评

住房市场健康发展与住房政策系统之间的良性互动关系是重要组成，并且在住房市场和宏观经济发展中起到越来越重要的作用。对于公共政策效果的科学评价成为衡量政策系统与住房市场之间协调程度的必要组成部分，同时也是住房市场整体健康不可分割的部分。对于公共政策实施效果进行评价国内外学者学者已经形成一些比较成熟的范式和技术手段。Dunn W(2010)[9]提出了政策评价中效果、效率、充足性、公平性、回应性和过程性的六个评价原则，并提出了针对整个政策过程的分析范式。

从技术手段上，现有的住房政策评价主要可以分为三种类型：一是利用相关指标对于住房政策实施绩效进行判断，这其中又可分为运用单一指标(比如增长贡献率、住房收入比等)对于住房政策实施前后的变化进行定性分析[10]；以及通过构建综合指标评价体系对于某一特定住房政策效果进行评价。此种类型往往依赖于住房专家的主观认知水平进行定性判断，而对于政策评价的客观性要求则并不高。第二种类型则是利用传统的计量分析，运用回归方程对被解释变量受政策因素的影响进行估计，最传统的办法是选取与政策有关的代理变量，比如相关法律数量等加入政策性有学者运用此方法实证了通过限制住房供给的土地政策间接影响房价的作用机理[11]，但是此种方法对于统计数据要求非常高。另外一种运用加入政策实施前后的“哑变量”的办法，对于回归方程进行估计[12-13]，但是此种方法无法剔除同时期其他政策影响及住房变量自身变动影响，因而也有一定局限性；为了解决这个问题，有学者利用“双重差分法”，消除除政策因素之外其他变量影响，将政策前后进行比较[14]；为了解决差分变量与解释变量的内生性问题，有学者运用一阶差分作为工具变量，运用GMM估计方法只关注政策变量的影响[15]。然而其估计虽然是一致估计，但是有效性却仍然是弱有偏的。并且在运用面板数据时无法剔除掉城市差异对于回归结果的影响[16]。除了上述两种计量方法，“断点回归估计”方法目前被越来越广泛应用于政策绩效评估中。该方法从理念上讲公共政策与研究对象系统视为“自然实验室”或“准自然实验”[17-18]，并将政策实施前后过程分为类似于“实验组”和“对照组”，并运用数据专注于对受政策外生冲击前后的被解释变量的“跳跃效应”进行估计，进而弱化了其他影响因素的影响。若结合住房市场本身的特点，此种方法更适用于住房政策效果的评价中。

(二)住房市场政策特点及ITS方法

住房市场自身具备的特点再加上传统的政策评价方法的局限性极大影响了住房市场政策效果评价的客观性、有效性和精度。2003年以后，住房市场调控政策密集，且许多政策呈现出连续性(比如“8·31大限”后的土地政策、2010-2011年间连续加息调整以及提高首付款比例政策)，中国公共部门在试图构建一种相对稳定的住房政策约束和制度环境。在这样的背景下，一些“突然性”的、“跳跃性”的住房政策(比如“限购令”、2006年突然利率调整以及“4万亿救市计划”等)发布的影响会显著区别于连续性住房政策的影响，若能够将其他政策影响和其他宏观经济变量、住房市场变量因素剔除，只关注于这些“突发性”政策的影响，那么对于研究住房政策系统与住房市场本身的协调作用，进而判断公共政策对于住房市场健康发展的影响显著性和显著程度是非常有必要的。

基于住房市场及其政策的上述特点，断点回归为测度“突发性”住房政策影响提供了行之有效的计量手段。“断点”思想起源于上世界50年代[19]，并在不断的理论和实践完善中，形成了较为成熟的计量手段[20]。其主要原理是通过检验被解释变量在临界值前后对于处置效应的概率进而判断此变量的变化显著程度，这个临界值即由外生性冲击决定。公共政策的实施可以类比于“实验过程”，但并不是完全的“实验”，其诸多变量无法估计和控制，因此，断点回归的思想有助于避免参数估计的内生性问题[18,20]。

目前断点回归方法已经被应用于房地产公共政策评估中。李昱璇(2015)[22]通过设定断点回归方程，并利用LSDV方法对于全国29个城市限购令的效果进行评价，结果发现各地限购令的实施对限制房价快速上升的效果是不显著的，信贷政策效果显著的，且存在地区差异。对于住房领域的其他政策效果评价提供了技术性方案。邓国营(2010)[23]则是通过构建断点回归估计模型对于中央政府利率政策调整对于房地产市场需求者的贷款期限选择的影响等问题进行了估计，发现结果是显著的，并且对于非系统性因素，包括地震、电厂迁入等外生性冲击对于住房市场影响也进行了检验。然而由于其数据选取主要为成都市微观数据，因此对于公共政策在全国范围内的效果的可行性并没有进行扩展讨论。无论如何，上述研究为房地产政策评估技术提供了借鉴价值。

然而，由于我国行政管理制度原因，中央政府是住房政策最高权威机构，住房政策的发布通过行政管道逐级落实到地方上，因此住房政策的评估应当体现政策束宽度和时空的广度，这与实际中我国住房政策系统与住房市场的真实关系比较吻合。而且，传统的运用面板数据进行断点回归方法是通过设置Dummy变量简单将政策实施前后的系统变化简单一分为二，比较“一般化”，对于城市内部政策实施时点的差异性则辨识力不够，比如，北京市最早由2010年5月开始实施“限购政策”，而在其他城市(比如天津市、杭州市等)则在2011年才开始实施，因此需要区别对待。除此之外，单纯对某一特定住房政策或者对于某一具体城市的住房政策效果，并不能充分代表住房市场国家宏观调控视野下的住房市场政策影响。本研究关注的是与住房持续健康发展紧密相关的“公共政策束”下的各重要政策外生性冲击的影响，同时在研究区域上也是面向于全国各大城市。为了有针对性地解决上述问题，并补充传统基于面板数据进行断点回归的不足，ITS方法对于政策效果的评估提供了有力技术支撑。ITS方法将传统时间序列分为“政策实施前”、“政策实施后”以及“政策实施整个时序”三个分组[24]。其特点是：第一，通过对“政策实施前(后)”两个分组序列重新编号，并与被解释变量的变化趋势同时拟合，参照两者与被解释变量变化趋势的“差异”，这个差异即为“政策影响”；第二，通过设置“政策实施整个时序”这个控制变量，相当于设置了“实验组”的“空白组”，因此ITS被称为是“最强的准自然实验方法”[24-26]，并且特别适用于大样本状态下，对于“政策实施后”的主体行为或市场行为完全不可控制点的系统[27]。

三、“住房-土地-财税-金融”政策分析与实证设计

促进住房市场稳定，是住房市场调控长效机制的主要目标。围绕该目标，我国形成了既包含直接作用于住房市场的狭义上的住房政策，又包含了间接作用于住房市场的土地、财税和金融政策等配套住房政策，两方面共同组成了具有中国特色的、多维度的、广义的住房政策调控体系。从政策的实施目标(或对象)以及政策作用的动力机制维度来看，我们将上述广义的住房政策调控体系纳入到DSII分析框架下进行分析，可以对于上述政策做如下分类：直接作用于住房市场的狭义住房政策为“需求端-强制性”住房政策维度(Demand-Imposed Dimension)；间接作用于住房市场供给侧的土地政策、财税政策为“供给端-诱致性”住房政策维度(Supply-Induced Dimension)；间接作用于住房市场需求端的金融政策为“需求端-强制性”(Demand-Inposed Dimension)住房政策维度。下文将基于DSII政策分析框架对不同住房政策维度的典型政策进行实证研究并在此框架下对于政策效果的评估结果进行归纳。

(一)住房政策对住房市场的影响分析——以“限购令”为例

1.“限购令”政策目标及对住房市场的影响机制

2009年国家实行扩张性货币政策(“4万亿”救市计划)后，流动性迅速进入住房领域，并且带来了住房价格和销售量的迅速上涨，并且呈现出“失控”的趋势。在这样的背景下，2010年4月17日，《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》，即“新国十条”出台，从中央政府宏观调控层面再度提出了“住房市场健康”的概念，并首次提出了“限购”的概念：一是在部分房价高涨且涨速较快城市，对于购买第三套及以上住房的城市居民“暂停发放”，二是对不能提供社会保险缴纳证明或1年以上纳税证明的非本地居民住房贷款“暂停发放”，旨在打击全国范围内的住房投机性需求，其中还原则性地提出“地方人民政府可根据实际情况，采取临时性措施，在一定时期内限定购房套数”，为全国范围内最严住房调控政策的出台奠定了基调。

为了“响应中央政府的号召”，同年4月17日，北京市政府首先发布“国十条实施细则”，“细则”中规定：从同年5月1日起，北京家庭只能购买一套商品房，暂停已经拥有两套住房的本市居民购买第三套房等，住房调控进入到数量调控阶段，并被业界称为“限购令”。继北京出台“限购令”之后，全国各主要城市相继出台限购令，截止到2011年初，第一批限购城市达到46个，覆盖全国所有省会城市、直辖市和经济特区。虽然，各地方政府在“限购令”的实施细则上略有细微差别，但是，“限制一套房居民只能购买一套住房；暂停二套房居民购买住房”等是政策主要内容。另外，除了“限购”住房数量之外，还有城市对于贷款数量也进行限制，比如上海。

“限购令”的出台是中国政府首次对于住房市场的需求端进行“强制性变迁”调控行为，其政策目的在于打击投资性和投机性住房需求，并形成制度化的住房需求机制，旨在使住房价格回归长期理性价位。其政策作用的影响机理主要是：通过强制性限制住房市场偏离均衡位置的过剩需求，使住房产品产量(或成交量)回归到均衡价格上下波动的合理区间，并由此使需求曲线向下移动，降低住房价格回归长期均衡价格。从经济学意义上说，主要产生两种效应：一是对于投资性和投机性需求的“挤出效应”和“预期效应”的复合效应(需求端)：一方面降低需求端的价位支撑，使住房需求回归到理性需求或普通消费需求；另一方面，“限购令”的出台同时给市场上发出了一种“信号”——市场处于相对供不应求的状态，供给的相对稀缺促使部分投资者或投机者进一步进入市场“等候”限购松绑时机买进物业，进而进一步增加了需求端潜在的价位支撑，需求端的复合效应取决于“挤出效应”和“预期效应”的相对大小；另外一种则是间接影响市场供给侧开发商的住房供应“相对紧缺效应”(主要在一二线城市)和“相对过剩效应”(主要在三四线城市)的复合效应：一方面使开发商调整住房产品产量，在边际成本曲线上寻找新的定价位置，并由此逐渐降低新增住房供应，造成市场供应“相对紧缺”的状况，这点在实施限购的一二线城市尤为明显；另一方面则是将土地购置和投资方向转向并不限购的三四线城市，进而扩大该地区住房供应，并造成市场供应的“相对过剩”，供给端的复合效应取决于“相对紧缺效应”和“相对过剩效应”的复合结果。需求、供给端两方面复合效应叠加的结果则是“限购令”政策的实施效果。这种复合作用结果如何则需要进一步的实证研究加以检验。

2.模型设定

(1)数据来源及赋值

我们选取《中国城市统计年鉴2003-2013年》35城市面板数据和《中国统计年鉴2000-2016年房地产开发情况》月度时序数据。通过查阅相关政策文件，我们可得，北京市是最早实施“限购令”的城市，截止到2011年3月，35城市均已实施限购令，其中有14个城市于2011年后实施(见表2)。

因此，我们根据“限购令”实施开始时间，将ITS模型中的time,XiangouPolicy和time_after变量进行赋值(表3)。2010年和2011年分别开始实施“限购”的城市在time_after赋值的初始起点有区别，2010年开始实施限购城市从2010年起设置为1，2011年开始实施限购城市从2011年起设置为1。

表2 “限购令”实施城市及实施时间

数据来源：根据互联网信息搜集整理，注：粗体为35大城市

表3 估计方程变量赋值表(以2010年实施限购令城市为例)

通过观察2001-2015年月度数据，我们发现，限购令后，住房销售额斜率没有降低，反而有所提高(见图4)；而住房销售面积斜率则有所降低(见图5)。因此，我们利用ITS模型对“限购令”对于住房销售面积，住房销售额和住房价格的影响进行进一步检验。

图4 限购令实施前后住房销售额变化，数据来源：中国统计局网

图5 限购令实施前后住房销售面积变化

(2)估计模型

根据前文6.2.1所述“限购令”对于住房市场影响机理，以及ITS模型设定形式，我们设定如下估计模型：

(1)“‘限购令’-住房销售面积”ITS估计模型

(1)

(2)“‘限购令’-住房销售面积增长率”ITS估计模型

(2)

(3)“‘限购令’-住房销售额”ITS估计模型

lnHRi,t=η0+η1timei,t+η2XiangouPolicyi,t+η3time_afteri,t+χt(3)+ei,t(3)

(3)

(4)“‘限购令’-住房销售额增长率”ITS估计模型

(4)

(5)“‘限购令’-住房价格”ITS估计模型

(5)

(6)“‘限购令’-住房价格增长率”ITS估计模型

(6)

上述模型中，HPi,t为住房价格，HSi,t为住房销售面积，HRi,t为销售额，为了消除异方差性和量纲因素影响，我们分别对上述变量取ln处理，并对之进行一阶差分，取得其增长率数据。timei,t表示整个研究区间生成的参照序列，XiangouPolicyi,t表示实施限购令实施前后的dummy变量，time_afteri,t生成的参照序列。χt表示“时间效应”,ei,t为随机误差项。因为从直观上看，因变量受估计方程右端“时间效应”影响，而非“个体效应”，同时我们研究关注的问题也是“限购令”对于不同城市在时间维度上的影响状况，因此初始选择随机效应模型。在实际估计过程中，经过hauman-test印证了我们的判断。

(二)土地政策对住房市场的影响分析——以“831大限”为例

1.“831大限”政策目标及对住房市场的影响机制

1988年《宪法》修正案规定“土地的使用权可以依照法律的规定转让”。同年12月，《土地管理法》修改议案提出“国家依法实行国有土地有偿使用制度”。1990年《中华人民共和国城镇国有土地使用权出让和转让暂行条例》允许比较成熟的城市先行开展城镇国有土地使用权出让和转让试点。1994年，《中华人民共和国城市房地产管理法》中规定了，国有土地使用权出让可以采取“拍卖、招标或协议方式”。2002年5月国土资源部出台《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》，国有土地使用权市场化使用机制制度化过程完成。然而，2002年《规定》出台后，在2003年进行的国土资源专项监察工作中发现，虽然国有土地出让中“招拍挂”所占比例提高，但是地方政府“政治干预”土地出让情况仍然存在。在这样的背景下，2004年3月，国土资源部和监察部联合发布《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》，从法律层面正式规定了同年8月31日后，经营性土地必须以“招标、拍卖和挂牌”方式进行出让。由此，城市国有土地出让方式制度化路径已经完成。“8·31 大限”政策标志着带有计划经济特色的土地协议出让成为历史。“市场竞价机制”引入到土地出让过程中，使得土地市场化交易的制度化正式完成。

“8·31 大限”对于住房市场的影响是通过间接影响土地市场决定的。通过引入“竞价机制”，其直接影响是，在土地供给相对短缺的情况下，土地价格会由于竞价因素趋向于短缺状况下的均衡价位，由此带来土地价格上涨，进而推升住房价格中包含的土地购置成本；除了土地价格实际上涨之外，“预期因素”也会对于土地需求端产生影响[3]，土地价格预期上调将会减少土地需求，进而引致住房供给降低，长期来看同样会加剧住房价格上涨。但是，住房价格本身具有长期上涨趋势，而且2004年前后由于中国政府推动住房市场“健康发展”，因此，市场已经出现了繁荣状况，那么如何剥离住房价格本身的上涨因素[16]，进而准确评价土地政策对于住房市场健康发展的影响是我们关注的问题。

2.模型设定

(1)数据来源

因为“831大限”是“按照全国一盘棋”执行的，且不同于“限购令”，具有“立即执行”的政策执行刚性要求，因此，此处选择全国数据并在设置哑变量时选择统一政策时点是合适的。本研究数据来源为《中国国土资源统计年鉴1998-2013年》年度数据、中国经济和社会科学发展统计年鉴中的月度数据，因为月度数据中，每年一月份数据缺失，我们取前年12月和当年1月份的平均值。为了剔除了价格影响，本研究对价格数据根据1998年的价格指数进行了平减。另外需要特别说明的是，本研究选取全国土地平均价格，即用土地出让总价款除以当年全国土地出让面积。本研究关注的是“在整个中国土地市场视域下”，“831大限”对于整体宏观土地市场的影响状况，而且“831大限”本身就是由中央政府强制性向全国“无差别”推行的政策，因此采用全国平均地价指标此处是适用的。理论上，取平均值会消除区域之间的差异性，但是对于整体时间趋势下的走势影响却是无影响的，而政策导致的市场趋势变化才是我们关注的。同理，住房价格平均值亦然，只不过住房的资本品属性在2003年后越发显现，价格波动性更大，因此我们选择月度数据进行分析。在后面小节中对于财政政策和金融政策的分析中，我们对于数据也同样遵循上述原则，故将不再赘述。

通过描述全国土地均价散点图(见图6)，我们发现“831大限”后较之“831大限”之前，土地平均价格趋势有明显上升的趋势。同样，住房平均销售价格则出现了明显反转趋势，由2004年前的下降趋势转为上升(见图7)。但是，“831大限”对这种趋势影响显著性如何？以及在多大程度上影响了这种趋势变化，需要进一步检验。

图6 “831大限”前后全国土地平均价格变动

图7 “831大限”前后全国住房平均价格变动

(2)需要验证的假说

假说一：土地价格存在长期上涨趋势。

假说二：“831大限”对于促进土地价格增长趋势影响显著。

假说三：住房价格存在长期上涨趋势。

假说四：“831大限”对于促进住房价格上升趋势影响显著。

(3)估计模型

为验证上述假说，我们设定如下估计方程。

a.“831大限”对于土地价格估计方程

LPt=β0+β1timet+β2831Policyt+β3time_aftert+et

(7)

(8)

其中，LPt为土地平均价格，dlnLPt为土地平均价格增长率，timet，831policyt和timeaftert分别为赋值数列(同“限购令”政策检验模型)。

b.“831大限”对于住房价格估计方程

lnHPt=β0(9)+β1(9)time2t+β2(9)831Policy2t+β3(9)time_after2t+et(9)

(9)

其中，HPt为土地平均价格，dlnHPt为土地平均价格增长率，timet，831policyt和timeaftert分别为赋值数列。

(三)财税政策对住房市场的影响分析——以“4万亿救市计划”为例

1.“4万亿救市计划”政策目标及对住房市场的影响机制

2008年全球性的金融危机爆发，并且由此带来全球性的经济衰退。在此背景下，中国政府于2008年底宣布“4万亿投资计划”，向经济体注入流动性，并将该政策实施目标定位于进行基础设施建设、保障性住房建设、农业补贴和社会保障等领域。然而，流动性进入实体经济后，并不首先以政策制定者的逻辑进行，而是以“市场的逻辑”进行，流动性必然优先进入到投资回报率高、投资风险成本低的领域。随着2003年后住房市场的持续性繁荣，住宅产业成为宏观经济的支柱产业，住房产品的投资品属性被不断加强并放大，若遵循“市场的逻辑”，住房市场应当属于投资回报率高、投资风险小(不动产的保值增值特点)而进行优先投资的部门。若按照此逻辑，大规模流动性涌入住房市场，必然带来住房价格虚拟程度增加，同时增加住房价格看涨预期，推高房价。这是“扩张性财政政策”对于住房市场的影响。

需要特别说明的是，本文意义上的财税政策概念范围更广，包含财政政策。从长期来看，扩张性的财政政策并不利于住房市场发展，甚至不利于整体经济发展，不应当作为“长效机制”纳入到住房调控体系中。但是通过上文梳理我国住房政策的演变历程发现，扩张性财政政策已经成为住房市场调控的“常效机制”，并且还在不断被运用。因此，在整个财税政策体系中，较之旨在对住房市场进行“边际调整”的契税、营业税改革政策，以及尚未出台的房产税政策，其对市场影响更为显著和深远，其对于住房市场的政策影响究竟如何在长期政策实践和理论研究上都值得引起特殊重视。

2. 模型设定

(1)数据来源

本研究数据来源为《中国国土资源统计年鉴1998-2013年》年度数据、中国经济和社会科学发展统计年鉴中的月度数据，因为月度数据中，每年一月份数据缺失，我们取前年12月和当年1月份的平均值。为了剔除了价格影响，本研究对价格数据根据1998年的价格指数进行了平减。

由上文分析可知，“4万亿投资计划”目标主要在于增加公共投资领域、公共投资增加会带来私人投资的减少(比如住房投资等)。那么是否真的出现这样的政策效果？从散点图(见图8)可以看出，4万亿投资计划后，住房投资斜率有明显增加。若进行更进一步分析，如果过剩的流动性进入住房领域提高了住房投资水平，那么是否同样也助推了住房价格？

从散点图9来看，在“4万亿投资计划”之后，住房价格斜率虽较之前有所增长，但是幅度有限。因此，需要对此政策效果进一步检验。

(2)需要验证的假说

假说一：“4万亿投资计划”导致了部分流动性进入住房领域，导致住房投资增加。

假说二：如果假设一成立，那么这种过剩流动性进入住房领域，是否由此推高了住房价格？

图8 “4万亿投资刺激计划”前后全国住房投资变动

图9 “4万亿投资刺激计划”前后全国住房平均价格变动

(3)估计模型

为验证上述假说，我们设定如下估计方程。

a.“4万亿投资计划”对住房投资影响估计方程

lnHIt=β0(10)+β1(10)time3t+β2(10)ESPPolicy3t+β3(10)time_after3t+et(10)

(10)

b.“4万亿投资计划”对住房价格影响估计方程

lnHPt=β0(11)+β1(11)time3t+β2(11)ESPPolicy3t+β3(11)time_after3t+etY(11)

(11)

模型中，HIt为住房投资变量，HPt为住房价格变量，time3t，ESPPolicyt，time_after3t为政策实施前中后影响的赋值序列。为了消除住房投资和住房价格数列非平稳的影响，以及去量纲化，对两个数列进行了ln变换。

(四)金融政策对住房市场的影响分析——以“提高二套房首付比例”为例

1.“加息”和“提高二套房首付”政策目标及对住房市场的影响机制

2010年 1 月 7日，国务院发布《关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》(又称“国十一条”)； 该政策中“健康发展”的内涵继续扩大，“保障性住房供应”和“普通商品房”供应政策正式纳入到“健康”范畴，并将上述两项措施提升到地方政府责任的高度，可以说这是“市场失灵”下中国政府利用其自身“政治制度”的效率优势积极干预市场的重要举措。除此主要措施之外，还包括加快中低价位、中小套型普通商品住房建设，提高土地供应量和供应效率是提高住房市场“供给端”健康程度等具体措施。在需求端，则采用提高二套房首付比例(至40%)。配合上述主要调控政策同步加大金融机构房地产信贷的风险管控，防止“热钱”涌入住房市场；在土地政策方面，则是严厉打击炒地行为等。另外值得一提的是，2010年1月至2011年6月，中国人民银行连续12次上调存款准备金率，从2010年10月10日到2011年4月6日，连续四次加息。2011年1月，“新国八条”发布，将二套房首付提高到60%。从作用激励来看，无论是“加息”还是“提高二套房首付”，都是“打压房价”，本研究将之认为是“打压房价组合拳”。就其作用机理来看，是通过增加住房融资成本，抑制住房需求，特别是投资性和投机性需求，从而降低房价。

基于DSII政策分析框架，上述系列金融政策属于作用于需求端的强制性调控政策维度(Demand-Imposed Dimension)。从住房政策长效机制的大框架来看，其政策目标和作用效果主要集中于短期，而非长期。然而，长效机制是内涵丰富，兼顾短期、长期作用效果的多维度政策系统，特别是金融政策的加入在感官上对于住房市场的影响极大，作为较之上述三种调控措施较晚引入住房市场调控的政策维度，甚至在其他政策效果复合作用下表现出更为特殊的作用效果。本研究选定该种政策非连续发布的特定时点对其政策实施效果进行实证检验。

2. 模型设定

(1)数据来源

本研究数据来源为《中国国土资源统计年鉴1998-2013年》年度数据、中国经济和社会科学发展统计年鉴中的月度数据，因为月度数据中，每年一月份数据缺失，我们取前年12月和当年1月份的平均值。为了剔除了价格影响，本研究对价格数据根据1998年的价格指数进行了平减。

由上文分析可知，金融政策的“打压房价组合拳”的政策初衷为抑制房价。从散点图10看，在“打压房价组合拳”之后，住房价格趋势线斜率较政策实施前反而有所增加。对于这一系列金融政策对于住房价格影响需要进一步检验。

(2)需要验证的假说

假说一：住房价格存在长期上涨趋势。

假说二： 2010年下半年到2011年1月份，旨在抑制住房价格快速上涨的系列金融政策确实起到了抑制房价的作用。

(3)估计模型

为验证上述假说，我们设定如下估计方程。

lnHPt=β0(12)+β1(12)time4t+β2(12)FMPolicy4t+β3(12)time_after4t+et(12)

(12)

模型中,HPt为住房价格变量，time4t，ESPPolicy4t，time_after4t为政策实施前中后影响的赋值序列。为了消除住房投资和住房价格数列非平稳的影响，以及去量纲化，对两个数列进行了ln变换。

四、实证结果及政策意义

(一)“限购令”效果实证结果及政策意义

从“限购令”ITS模型运行结果看(见表4)，有如下几点发现：

第一，“限购令”最直接的影响是住房销售面积。从model6-1的结果看，“限购令”对于35城市销售面积有显著影响，表现在：(1)“限购令”后，住房面积随时间变化趋势在1%显著性水平上呈现负相关性；(2)“限购令”之后，住房面积增长率随在1%水平上呈现相关性，政策实施前，其与时间变化趋势不显著；(3)“限购令”政策本身带来-0.13的住房销售面积趋势变动，并在5%显著水平上显著；政策本身带来住房销售面积增长率-0.22的斜率变化，并在1%显著水平上显著。“限购令”在2003-2013年区间内，对于35实施限购城市住房销售面积的负向政策效果还是非常显著的。第二，“限购令”对于住房销售额的影响比较复杂。因为住房销售额包含了预售额和即期销售额，因此与住房销售面积和住房平均价格之间并不相关。根据Model3和Model4，“限购令”对于抑制住房销售额增长率有显著作用，带来-0.235593的趋势变动，但是对于抑制住房销售额作用并不显著。第三，“限购令”对于抑制住房价格上升效果显著，但是对于抑制住房价格增长率效果并不显著。根据Model6-5和Model6-6，有以下几点发现：(1)“限购令”对于抑制住房价格上升即期的政策效果显著，但是并没有“迅速”带来住房价格的下降趋势(0.110)；(2)“限购令”实施后(time_after)，住房价格趋势翻转(-0.060)，且下降趋势显著；(3)“限购令”对于住房价格增长率即期效果并不显著，但是同样是在实施后(time_after)，住房价格增长率较之前上升趋势开始反转(-0.047)，且这种下降趋势显著。

图10 “房价组合拳”前后全国住房投资变动

VariableModel 1HSi,tModel 2HSi,t增长率Model 3HRi,tModel 4HRi,t增长率Model 5HPi,tModel 6HPi,t增长率timei,t0.1476247***(15.01)-0.005171(-0.43)0.2872832***(30.47)0.0066089(0.55)0.137718***(38.04)0.0044179(1.02)XiangouPolicyi,t-0.1303865**(-1.93)-0.2246551***(-3.34)-0.0372764(-0.58)-0.235593***(-3.46)0.110157***(4.44)0.0352475( 1.44)time_afteri,t-0.0929162***(-3.87)0.0645942***(2.76)-0.1453128***(-6.31)0.025281(1.07)-0.0597715***(-6.76)-0.0465134***(-5.49)

注：括号内为t值，***表示1%显著性水平，**表示5%显著性水平，*表示10%显著性水平。

上述实证结果蕴含着若干政策意义。“限购令”在当期对于降低住房销售面积，住房销售面积增长率和抑制住房价格上涨的作用是显著的，但是对于抑制或者降低住房价格增长率和住房销售额效果并不显著。然而，另一方面，从政策实施后的效果来看，“限购令”对于降低住房价格增长率是有长期作用的。因此，“限购令”通过“产量数量”的方式打击“住房投资”或“住房投机”行为的政策效果整体上是显著的，虽然在降低住房价格增长率上当期并没有显著性效果，但是在长期趋势中却有体现，因此，若假定存在长期“控制住房价格上涨”的政策目标，“限购令”政策是需要持续进行的。

(二)“八三一大限”政策实证结果及政策意义

1.“831大限”对于土地价格影响检验结果

第一，从长期趋势来看，土地价格随着时间趋势有明显上涨趋势(47.71)，此处验证了假说一。第二，“831大限”对于土地价格上升的影响并不显著，甚至在“831大限”立即执行后出现了土地价格下降。对于这点，之前相关研究提供了一种解释：房地产开发商已经先于“土地招拍挂831大限”前完成了与地方政府的土地出让行为，即对于即期执行的“新土地取得机制”已经有所预期，因此不会马上形成市场反应。对于“新政策”的引入，甚至会带来某种“观望”，进而影响市场行为。另一方面，对于2005年出现的土地价格下降，我们也不能排除各级土地市场打破完全垄断后，由垄断价格向市场均衡价格回归的可能，这一变化是上述作用与“新引入”的市场竞价机制、“新政策”引致的市场预期变动因素综合作用的结果。特别的，在一个市场化程度并不完备(相较于城市住房市场)的土地市场(如果可以被称为“市场”的话)来说，价格机制的形成本身存在时滞，这又对土地市场价格的变动产生了负向作用。第三，从政策实施后的长期反应来看(time_after)，则呈现显著上涨趋势(53.71)，而且，其上涨趋势要大于政策实施前的。这也再次验证了假说一。

表5 “831大限”对土地价格影响检验结果

2. “831大限”对于住房价格影响检验结果

第一，住房价格随时间存在长期上涨趋势，验证了假说一。第二，“831大限”对于土地市场影响并不显著，但是，对于住房市场影响是显著的(1%显著性水平)，而且对住房价格的上升影响为正向的。这一方面是由于住房市场价格本身随着时间长期上升，处在上升通道(假说一)；另一方面，由于住房的资产属性，土地市场“竞价机制”的涌入进一步加速了住房市场价格上涨预期，因此客观上促进了住房市场产量和价格均衡向上移动。第三，政策实施后，其政策影响显著，同样对于住房市场价格长期上升有促进作用。如前文所述，从“831大限”政策目标的设定来看，其旨在引入更加市场化的机制引导土地要素的需求供给结构。然而对比其对于土地市场的政策影响可知，在土地一级市场仍然被供应者垄断的大前提下，(城市)土地要素的相对短缺状态依然存在，这必然带来实际价格高于完全竞争市场下的均衡价格，并进而直接影响住房市场价格。另一方面，随着中央政府从政策层面启动住房市场的发展，城市住房需求不断扩张。城市住房市场是市场化程度更完全的市场，对于住房市场价格的变动，比起土地市场主体有关土地市场价格变动存在更高的敏感性，并且可以迅速预期到。因此，新政策的引入对于市场化程度不高的市场——土地市场价格预期和市场价格的影响可能并不显著，但是对于住房市场价格预期和市场价格的影响是非常显著的。

表6 “831大限”对住房价格影响检验结果

值得一提的是，通过上文检验结果可知：“831大限”对于住房市场的影响要大于土地市场影响。“831大限”其本身政策目的旨在引入市场机制，规避掉之前协议出让中存在的“信息严重不对称”、“垄断”造成的“寻租”等非市场行为。虽然其引入“竞价机制”将会带来土地价格上涨的政策效果是不显著的，但是从长期来看，会带来土地价格的上升是显著的。另外一方面，因为土地市场价格长期上升必然会加大住房边际成本，并提升住房价格预期水平，因此，“831大限”对于促进住房价格上升的作用是明显的，并且对于住房价格的长期上涨趋势有推动作用，即使这种边际贡献是有限的(只有1%的增长)。由上述分析可知，“831大限”对于住房市场影响整体显著，这与王岳龙(2012)[3]对于东中西部四大城市的研究结果是一致的。对比“831大限”对于土地市场和住房市场影响的不同实证结果，我们也对土地市场和住房市场之间的关系有新的认识，即相较于市场化程度有限的土地市场主体，市场化程度更高的住房市场主体对于影响土地价格变动进而间接影响住房市场的土地政策变动(属于诱致类政策)更加敏感。无论如何，“831大限”不止是土地市场化的一个标志性事件，同样也是土地政策有效参与调控住房市场的开端，并且对住房市场长期作用效果是显著的。

(三)“4万亿刺激计划”政策实证结果及政策意义

1.“4万亿投资计划”对住房投资影响实证结果

从“4万亿刺激计划”ITS模型10运行结果(见表7)，可以得出如下结论：

第一，“4万亿投资计划”对于增加住房投资效果在5%的显著性水平上显著(带来10%上升)。验证了假设一。第二，从长期趋势看，住房投资呈现上涨趋势。第三，从“4万亿投资计划”后对于住房投资长期趋势的影响看，住房投资增长率会降低，即住房投资增长虽然会持续增长，但是增长速度会有所降低(-0.008)。

表7 “4万亿投资计划”对住房投资影响检验结果

2.“4万亿投资计划”对住房价格影响实证结果

从“4万亿刺激计划”ITS模型11运行结果(见表8)，可以得出如下结论：

第一，“4万亿投资计划”对于增加住房价格效果在1%的显著性水平上显著(带来15%上升)。验证了假设二。第二，从长期趋势看，住房价格呈现上涨趋势。第三，从“4万亿投资计划”后对于住房价格长期趋势的影响看，住房价格增长率会降低(-0.001)，即住房投资增长虽然会持续增长，但是速度会有所降低。

表8 “4万亿投资计划”对住房价格影响检验结果

综合上文计量检验结果可知，“4万亿投资计划”在短期内确实对于住房投资增加有显著作用，对于住房价格短期增长也有促进作用。“4万亿救市计划”旨在通过增加公共投资拉动后金融危机时代出现下滑趋势的整体经济。然而，释放的流动性却在住房市场“兴风作浪”，带来了住房市场自2006年后的又一轮繁荣。由此可见，财政政策对于住房市场调控影响是显著的。但是，这种正向的影响对于住房市场的健康发展是不利的。第一，其带来了房地产市场“迅速繁荣”——产量和价格迅速升高，这是与住房市场自身演化规律相悖的；第二，这与公共政策对于住房市场“维持长期市场均衡”和“控制住房价格”的长期调控预期相悖的；第三，这种政策变动将本应该进入公共投资领域的相当一部分流动性涌入到房地产投资领域，负面影响了宏观经济的调控效果，与其政策初衷也是相悖的。因此，“4万亿投资计划”对于住房市场健康发展的影响是负面的。

(四)“加息”和“提高二套房首付”政策实证结果及政策意义

从“加息”和“提高二套房首付”ITS模型12运行结果来看(见表9)，我们可以得到如下结果：

表9 2010-2011年系列金融政策对住房价格影响检验结果

第一，住房价格存在长期上涨趋势(time4)，且趋势非常显著。第二，系列金融政策效果并不显著(p=0.649)，并没有起到抑制房价增长的政策效果。第三，但是在政策实施后的长期时间里，住房增长率会出现下降(10%显著性水平)，但是程度有限(-0.001)，而这种住房增长率下降在多大程度上可以被金融政策解释仍然存有疑问。

结合上文“连续加息”和“提高二套房首付”等金融政策对于住房市场的作用机理来看，上述实证结果有如下显著的政策内涵：在2010-2011年住房市场处于“繁荣期”阶段时，上述抑制住房价格调控政策效果是不显著的。由此可以看出，伴随着住房市场的“繁荣”，市场需求方提供了刚性支撑，全国层面平均水平的住房购买能力持续旺盛，并且对于连续型的、作用于住房需求端的政策已经能够形成“理性预期”，这进一步显著降低了该类政策对于市场的外生冲击。同时，这也验证了旨在从住房市场需求端“控制”住房需求的调控政策难度之大。

五、结论与政策意义

本文系统梳理了住房市场政策调控体系的形成过程，并归纳出“住房-土地-财政-金融”四位一体的公共政策体系。并基于制度变迁理论框架和中国住房市场政策调控实践基础上提出了“供给-需求-强制性-诱致性调控四象限”(DSII)分析框架。在此分析框架下，运用间断时间回归方法(ITS)对于“四位一体”住房政策束对于住房市场供需两端的作用效果和长期影响进行了实证检验。实证结果发现：(1)以“限购令”为例的住房政策对于住房市场销售面积、住房销售面积等影响是显著的，虽然对于降低住房价格增长率上在当期并没有显著性效果，但是在长期趋势中却是显著的；(2)以“831大限”为例的土地政策对于土地市场价格影响并不显著，但是对于住房市场价格上涨影响是显著的；(3)以“四万亿投资计划”为例的财政性政策对于住房市场投资和住房价格上升影响是显著的，但是却不利于住房持续健康发展；(4)以“加息”和“提高二套房首付”为例的金融政策对于抑制住房市场价格的影响却并不显著。如果放到之前提到的“四象限”分析框架中，我们还会进一步发现：(1)作用于住房市场需求端的“强制性调控”过程(“2010-2011年抑制房价组合拳”)在短期内往往政策效果并不显著，这也在一定程度上体现了在经历了近40年发展后中国城市住房市场力量的强大；(2)通过“诱致性调控”引致住房市场达到政策效果的政策体系逐渐形成，主要包括土地政策、财政政策和金融政策等，其中作用于住房市场供给端的土地政策(“831大限”)和财政政策(“四万亿投资计划”)政策效果长期来看是非常显著的，但是作用于需求端的金融政策(“加息”和“提高二套房首付”)政策效果长期来看却是不显著的(如下图11)。

图11 住房市场政策和制度变化分析框架下的政策效果

在我国房地产市场发展不断深化，国家明确提出建立“房地产调控长效机制”时，本研究结果具有明确的政策意义。第一，对于“限购令”等直接作用于市场需求侧的强制性政策，短期内效果或许并不显著，市场需要有预期调整时间，但是在长期来看应当坚持，提供一个长期调控的稳定预期对于政策目标的实现意义重大；第二，对于作用于市场供给端的诱致性政策，如土地政策和财政政策，政策效果在短期和长期效果明显，土地要素市场以及财政政策的结构性变化对于住房市场的影响是深远的，因此，住房市场长效机制的构建显著依赖于土地和财税政策变化，土地制度和财税政策长效机制的构建同样重要；第三，作用于需求端的以金融政策为主体的诱致性政策短期影响并不明显，长期效果未知。随着住房产品金融属性的增加，住房市场运行规律将逐渐体现资本市场特征，构建配套金融政策对于住房市场长效机制亟待深入研究。