住房限购政策扩散：内部诉求还是外部压力

刘 琼，职 朋，佴玲莉，张绍阳

（1.南京农业大学公共管理学院，江苏 南京 210095；2.江苏省国土资源研究中心，江苏 南京 210017；3.郑州轻工业大学政法学院，河南 郑州 450001）

1 引言

住房问题是重要的民生问题，房价事关民众福祉与社会安定，房价过快上涨不仅会降低社会生产和资源配置效率，还会加大贫富差距[1]，降低居民消费能力，更埋藏了金融危机的风险。2016—2017年中国城市房价迎来新一轮暴涨。2016年70个大中城市住宅价格累计上涨17.83%，为2010年以来历史最大涨幅，其中南京、苏州、合肥、厦门的房价涨幅超过40%，另有12座城市单季房价涨幅超过10%①数据来源于中国指数研究院发布的《中国房地产市场2016总结与2017趋势展望》。。2017年，一、二线城市受调控政策影响涨幅有所缓解，但三、四线城市房价近乎全线上涨，近半数城市涨幅超过20%②数据来源于中国指数研究院。。住房限购政策作为政府调控房地产市场“看得见的手”，被用来抑制房价过快上涨，促进房价理性回归[2]。截至2018年3月，全国共有46个城市实施了限购，有效地控制了房价上涨势头[3]。但值得注意的是，地方政府采纳限购政策的积极性并不高，往往表现为左顾右盼地拖延采纳，或者在土地市场上集中拍出一批土地以后再采纳，在限购条件上悄悄松绑，甚至采用人才落户等手段对限购政策进行消解。因此有必要全面探究住房限购政策扩散的影响因素，理解地方政府采纳该政策的内在机制，从而为更好地开展房地产调控服务。

作为一种行政性调控手段[3]，住房限购政策对房地产市场影响非常显著，自该政策实施以来学术界给予其极大的关注。大量研究从限购政策与房价波动的关系出发分析其绩效[4-6]，研究表明该政策能在短期内实现有效抑制房价的政策目标[5-6]，但长期可能会出现价高量低的局面[7]。此外，该政策的社会影响也值得关注，限购政策会影响离婚率[8]、人口城镇化[9]等，从而引起社会福利变化[10]。进一步地，针对限购政策绩效有限这一问题，研究指出其根源在于经济分权、政治集权体制下央地政府在房地产调控中存在较大利益差异[11]，导致地方政府通过限购区域、商品房类型、户型及套数等策略性执行限购政策[6]。因此，纵向的中央行政命令及监管[6]和横向的“邻近效应”[12]成为保证限购政策执行力的必要手段。总之，从长期来看，放眼于经济社会可持续发展全局，绝大部分研究认为住房限购政策并非长久之策[2，6，12]。按照政策过程阶段论，以上研究集中在政策执行和政策评估两个阶段，刻画了中国限购政策的制度环境、实施过程及政策绩效。目前还很少有研究关注政策制定阶段，尤其缺少对住房限购政策扩散的关注。20世纪90年代开始，关注政策制定的政策扩散研究日益受到重视，成为政策过程理论的重要分析框架[13-14]。开展住房限购政策扩散研究可以深入理解地方政府的政策采纳行为，进而更全面地理解住房限购政策。

鉴于此，本文在研究本轮住房限购政策扩散过程的基础上，采用事件史分析方法（EHA模型），从内部诉求和外部压力两方面探索其影响因素，从而明确中国住房限购政策扩散的主要机制。

2 政策扩散理论与研究假设

2.1 政策扩散理论

政策扩散，是指一项政策方案从一个地区传输到另一个地区，并被新政策主体采纳和推行的过程[15]。政策扩散的研究始于美国社会学家WALKER在1969年发表的《美国各州之间创新的扩散》，首次研究了政策在州之间的扩散现象[16]。其后政治学、经济学领域也开始关注公共政策扩散问题[17]，对扩散特征、影响因素和机制[14]等展开深入研究。政策扩散的传播总体呈现出“S”型曲线特征，在空间上则表现出“邻近效应”[18]。1990年，BERRY & BERRY首次将事件史分析方法（EHA模型）引入公共政策扩散领域，将政策扩散的内部因素和外部因素整合起来，成为探索政策扩散影响因素与机制的基本研究范式[19]。内部因素包括某一区域的经济、政治、公众需求和官员特征等，外部因素则对应实现机制，包括来自上级垂直方向上的强制压力以及水平方向上同级政府带来的竞争、学习压力[20]。从扩散机制上看，政策扩散主要通过学习、竞争、模仿和强制[21]机制得以实现。

与西方联邦制和民主选举制度基础上的政策扩散[22]相比，中国单一制政治体制下政策扩散的影响因素和机制有自己的特点。财政收入、GDP增长等经济因素[23]，城市行政级别、官员的年龄、任期以及政治流动等政治因素[15，17，24]往往在政策扩散中发挥重要的作用，而公众需求很少像西方那样在扩散中发挥作用[25]。中国绝大多数政策扩散遵循“地方政府创新—上级采纳—推广实行”的路径[18]，同西方以学习、竞争、模仿机制为主不同，强制机制是中国公共政策扩散的主导机制[25]。此外，研究还发现央地政府在扩散过程中存在明显的互动性和动态性[22]，政策扩散过程也是二者的博弈过程，这种博弈可以显著影响政策创新或扩散的效应[26]。与大部分地方创新政策的扩散不同，住房限购政策作为一种“中央压力型”政策，央地间的博弈尤其激烈，因此关注住房限购政策的扩散机制，可以更好地理解中国公共政策扩散机制。

2.2 住房限购政策扩散：中央决策下的地方采纳

面对近年来中国房价的过快上涨，中央政府进行房地产调控的首要任务是扼制房价过快上涨[27]。为此，中央政府先后动用了金融、财政、土地等政策手段开展调控，但效果却并不理想[28]。正是在这一背景下，作为行政手段的住房限购政策担负起有效遏制需求、快速稳定房价的任务。2010年4月，国务院下发的《关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》（“新国十条”）中指出：“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。”到2011年底全国共有47座城市采纳了住房限购政策。2014年开始，各城市在房地产去库存背景下陆续取消限购政策。由于房价上涨过快，被中央政府两次绝迹，苏州于2016年8月率先采纳限购。到2016年底，总共有17个城市采纳了该政策。2016月12月中央工作经济会议提出“房子是用来住的，不是用来炒的”后，住房限购政策扩散明显加快。截至2018年1季度，除去未解除限购的“北上广深”4城，全国有42个城市在本轮房地产调控中实施了限购。

从时间轴看，此轮限购政策的扩散整体上符合政策扩散的“S”型曲线（图1），其中2016年第4季度到2017年第2季度为采纳高峰期。但是，42个城市的采纳时点有明显差异，同一级别、同一区域的城市间也存在明显差异（表1），因此需要对此深入分析，探寻住房限购政策的扩散机制。

图1 住房限购政策的扩散曲线Fig.1 The diffusion curve of housing purchase restriction policy

表1 采纳住房限购政策城市的特征Tab.1 Characteristics of cities adopting housing purchase restriction policy

2.3 研究假设

根据以上分析，本文从地方内部诉求和外部压力关系两个方面构建住房限购政策的影响因素。

2.3.1 内部诉求

（1）地方政府的利益诉求。中央政府采纳住房限购政策的利益目标是有效遏制房价快速上涨。而在财政分权、政治集权的体制背景下，地方政府并不真正担忧高房价，高房价背后的房地产投资、库存及受此影响的地方财政收入等才是其采纳政策关心的因素。

中国的财政体制改革给予地方政府财政管理和支配权力的同时也导致其财权与事权的不对等，形成地方财政缺口。地方政府一直积极寻求扩大自身财政收入来源，由于土地是其控制的核心资源，地方越来越频繁地从土地出让中回笼巨大的财富弥补其财政缺口[6]，并形成了“以地谋发展”的模式[29]。但是限购政策在打击购房者需求的同时也会改变开发商预期，影响其对住宅用地开发的需求，进而影响地方政府的土地出让金收入，可能会扩大地方政府的财政收支缺口。

H1：地方政府的财政收支缺口越大，采纳限购政策的可能性越低。

长期以来，中国经济增长主要依靠投资拉动。房地产开发投资不仅在固定资产投资中占比高、对经济增长有显著贡献，而且还能够带动上下游多个产业的发展，已经成为拉动地方政府经济增长的主要动力[30]。因此，地方政府可能顾虑该政策的采纳会降低房地产开发商的投资收益预期，减少房地产开发投资行为，进而影响地方经济的增速。在现行的以GDP为核心的考核体系下，地方官员会担心本地区因限购在政绩考核中处于劣势，因此作为地方主要决策者的地方官员往往没有动力采纳住房限购政策。

H2：房地产开发投资占固定资产比重越高，地方政府采纳房地产限购政策的可能性越低。

房地产去库存是本轮房地产调控的重要内容，高库存造成房地产业及其他相关行业投资下降，不仅会制约国民经济的健康发展甚至引发金融危机的风险，还会加大地方财政收支缺口，使其债务偿付能力大大下降。而限购政策会直接打击需求，因此地方政府不愿意在库存高企的情况下执行限购政策，加剧房地产市场的供应过剩问题。

H3：商品房库存的去化周期越长，地方政策采纳住房限购政策的可能性越低。

在房地产调控的过程中，地方政府对房价增长的心态是矛盾的。既希望通过房价增长改变消费者预期，提升短期需求、增加市场热度，从而提升地价、推高财政收入和经济增长，又害怕房价上涨过快受到中央政府瞩目，因“枪打出头鸟”而被中央政府约谈[31]。比较有代表性的一个例子是，2016年苏州因房价增速过快，半年内被两次约谈，其后率先采纳了住房限购政策，成为本轮调控中最早实施限购的城市。所以当某个城市房价增速特别快时，地方可能会为了规避中央政府惩罚而积极采纳限购政策。

H4：房价增速越快，地方政府采纳限购政策的可能性越高。

（2）公众需求。住房问题是重要的民生问题，关乎着民众福祉和百姓生活的幸福。随着中国城市化进程的加快和生活水平的提高，城市住房需求持续增加。在收入增速有限的情况下，房价增速过快让百姓住房需求难以得到满足。国际上通常使用房价收入比指标来衡量住房支付能力[32]，房价收入比过高严重影响居民的购买能力。近年来，绝大多数城市住房价格上涨速度远远超过了普通家庭收入的增长速度，大量中低收入家庭面临买房难的问题。因此，房价收入比越大的城市，越需要地方政府通过限购政策来稳定房价与市场预期、提高住房福利水平与公众生活幸福程度。

H5：房价收入比越高的城市，越有可能采纳限购政策。

2.3.2 外部压力

（1）中央自上而下的强制压力。中国中央政府与地方政府之间存在命令与服从的关系，中央政府可以通过行政指令推动地方政府的采纳行为。同时因中国政府官员的职位任免主要取决于上级政府的偏好，因此政府官员在采纳政策时往往表现出明显的“眼睛向上”倾向[25]，当中央政府传递出对某项政策的支持时，政府官员会更积极地采纳该政策。在房地产调控中，中央政府既可以通过出台正式文件如“国八条”“国十条”等直接要求地方政府采纳限购政策，也可以通过非正式的手段比如通过中央领导人的讲话、重要会议产生的精神等发出某些政策意向性较强的政治信号。这些对地方政府而言都是一种强制性的压力，地方政府不得不重视并开展相应的行动。

H6：中央政府有关房地产调控行政命令的出台会增加地方政府采纳住房限购政策的可能性。

（2）同级政府间的横向竞争压力。除了纵向的垂直关系外，地方政府也面临着横向压力[18]。一般而言，地方政府会将同级政府作为竞争对手[26]，持续观察和学习其他城市的政策，以维持或提高经济绩效和政治资本[20]，进而赢得竞争优势或者避免由于政策缺位处于竞争劣势。如在公共基础设施供给、公共服务提升等领域，地方政府采纳某一项政策的动因是为了提升本区域在经济社会发展竞赛中的竞争力，这种“争先式”的压力使地方政府采纳行为具有自发性。

但在房地产调控中，地方政府面临的同级政府间横向压力更多的是一种“恐后式”压力。中央政府清楚住房限购政策扩散的困难性，其会通过“巡视”“督察”“专项治理”等手段监督地方政府落实调控情况，督促房价上涨过快城市尽快采纳限购，对那些落实不力的城市及主管官员还会以“约谈”“问责”等方式进行惩罚，从而形成对其他地区的震慑作用。地方政府在房地产调控中会观望、权衡，一旦有类似城市采纳限购政策，其他城市必然会担心自己落后、不积极而受到中央关注，甚至被约谈、问责。例如，在本轮调控中，武汉作为副省级城市在2016年9月1日首先采纳限购政策，随后厦门、杭州、南京三个同级城市分别于同月5日、19日、26日采纳住房限购政策。

H7：对于某一城市而言，同一行政级别内采纳限购政策的城市数量越多，该城市采纳该政策的可能性越大。

3 研究方法

3.1 变量测量及数据来源

虽然城市对住房限购政策的采纳行为可以具体到月份，但是考虑经济社会数据的可得性，本文所有变量均按季度统计。

（1）被解释变量。本文将被解释变量设置为“采纳”，即某一城市i在特定季度t采纳住房限购政策的概率，它以一个二分虚拟变量测量：如果城市i在季度t采纳了住房限购政策，那么因变量“采纳”就被编码为1；此前的所有季度则因未采纳限购政策而编码为0。

（2）解释变量。根据2.3提出的研究假设，综合考虑科学性和可得性，分别选择相应的指标作为解释变量，各指标测量方法和数据来源如表2。此外，本文还设置了GDP增速、金融机构存款余额、人口净流入量、城市行政级别4个表征城市经济社会特征的指标作为控制变量。考虑地方政府在进行政策采纳决策时往往会依据上一季度的经济社会统计数据进行判断，因此本文对部分社会经济统计指标进行滞后一期处理，包括财政收支比、房地产开发投资占比、房价增速、房价收入比、GDP增速和金融机构存款余额（表2）。

3.2 模型选择

本文采用事件史分析模型来验证以上研究假设。事件史分析模型是通过评估某一政府在特定时间内采纳政策的概率来识别可能影响因素的一种方法，对探索影响事件发生概率的因素具有很强的适用性，是政策创新扩散影响因素与机制的基本研究范式[19]。

事件史分析模型中的“事件”被定义为一个时间代表一种变化，或者从一种状态转变到另一种状态，比如政府没有采纳限购政策（状态1）到政府采纳了限购政策（状态2）的一种转变就可以成为一个事件。在事件史分析方法中的一个重要概念是“风险集”，在离散时间模型中 ，被解释变量被称为“风险率 ”，通常被称为概率，即个体在特定时间经历“事件”的概率。在这里，风险率被假定由一系列的解释变量所决定。当然，风险率作为概率，无法直接观察。因而事件史分析中的被解释变量是一个虚拟变量，在个体经历“事件”时取值为1，未经历“事件”时取值为 0。这个变量的二分性质让logit模型成为优先采用的估测方法。本文中的理论假设可以被融合进以下离散时间事件史模型中：

表2 变量及其测量方法Tab.2 Variables and the measurement methods

式（1）中：pi,t是一个地方政府i在季度t决定采纳限购政策的概率；pi,t/（1 -pi,t）是优势；logit（pi,t）是取对数后的优势，整个过程被称为logit转换；公式中等号右边的变量除常数项β0外，其他变量涉及11个具体的解释变量。

4 实证分析

4.1 描述性统计分析

按照以上变量测量标准，搜集本轮限购的42个城市数据，最终得到28个限购城市的完整数据②由于两轮限购的城市并不完全相同，同时考虑事件史分析模型无法体现“政策采纳—政策终止—政策再次采纳”的过程，因此出于数据可得性和模型适用性，本文只对第二轮限购的政策扩散过程进行研究。。各变量的描述性统计结果（表3）显示：地方政府的财政收支比均值为0.69，说明大部分采纳住房限购政策的城市在地方财政中仍然存在明显的缺口；房地产开发投资占比的均值为0.28，说明大部分城市房地产开发投资占固定资产的比重并不高，只有个别城市（如三亚）房地产开发投资占比较高，达到0.71，这主要是由三亚旅游型城市特点决定的；而房价收入比的均值为14.28，最大值达到了29.55，最小值也有7.16，说明限购城市普通居民收入与房价差距非常大，购房压力很大。此外，各变量之间的多重共线性检验结果显示方差膨胀因子（VIF）值均小于10，可以认定变量之间不存在多重共线性问题。

4.2 回归结果分析

表4报告了基于Logit的事件史分析结果，模型的R2、Wald检验结果表明模型的拟合优度较好。此外，表中还报告了各解释变量的回归系数、稳健性标准误以及统计显著性。

（1）内部诉求。首先，财政收支比、房价增速2个指标会显著影响地方政府对住房限购政策的采纳。其中，房价增速的显著性最高，在5%的水平上显著；财政收支比的显著性略低于房价增速，在10%的水平上显著。同本文预期相同，财政收支比会正向影响地方政府的采纳行为，假设H1得以验证；房价增速对地方政府的采纳行为产生显著的正向影响，假设H4得以验证。

表3 变量的描述性统计结果Tab.3 Descriptive statistics of variables

其次，房地产开发投资占比对政策采纳的影响是负向的但未能通过显著性检验，假设H2未得到支持。这可能是由于本文选择的28个限购城市多为经济发展水平较高、产业发展相对均衡的城市，房地产开发投资占全社会固定资产投资的比例普遍不高导致的。对这些城市而言，住房限购政策采纳对城市的固定资产投资总额及经济增长的影响有限，所以地方政府在决定是否采纳限购政策时并不将其作为主要考虑因素。房地产库存对政策采纳产生负向影响但不显著，假设H3未得到验证。这可能是由于28个限购城市在本文研究时间段内已经实现了去库存，表3的“库存去化周期”这一指标的均值为3.28，表明28个限购城市在本文研究时段内大多数已经不存在库存忧虑，部分城市因商品房销售量大增甚至面临库存不足。此外，房价收入比同样未能通过显著性检验，假设H5也未得到支持。房价收入比不会影响地方政府对住房限购政策的采纳，说明地方政府在采纳限购政策时并未将公众需求作为考虑因素，这也与国内其他领域公共政策扩散的研究结论[21，33]相同。

表4 基于logit回归的事件史分析结果Tab.4 Event history analysis results based on logit regression

综上，从内部诉求来看，考虑到目前各地普遍存在财政收支缺口的压力，地方政府很难有采纳住房限购政策的积极性。

（2）外部压力。中央政府的纵向强制压力和同级政府间的横向竞争压力均对地方政府的采纳行为产生了显著的正向影响，并且在1%的水平上显著，假设H6、H7得到有力支持。进一步分析发生比，二者对地方政府采纳概率的影响效果十分接近，中央政府每新增发布一项政策文件（或传递出一个新的政策信号），地方政府对限购政策的采纳概率会提高5倍；每增加一个同级别城市采纳限购政策，本级地方政府的采纳概率也会提高约5倍。这可能是因为“恐后式”的横向压力本质上来源于中央强制压力，与中央强制压力的大小直接相关。中央针对房地产调控发出的纵向强制压力越大，说明中央越重视，地方在采纳限购过程中“恐后式”的横向竞争压力也越大。

可见，无论是中央政府发出的纵向强制压力还是地方政府间“恐后式”的横向竞争压力都会提高地方政府采纳住房限购政策的概率，说明强制机制和竞争机制都对住房限购政策扩散产生强大的促进作用，但显然在这种“中央决策型”政策的扩散中，强制机制是竞争机制的根源，因此强制机制才是住房限购政策扩散的主导机制。

表5 稳健性检验结果Tab.5 The result of robustness test

（3）控制变量。在4项控制变量中，GDP增速、金融机构存款余额和行政级别这三个变量会对限购政策采纳产生显著正向影响。其中，GDP增速和城市行政级别的显著性较高，在1%的水平上显著，而金融机构存款余额的显著性略低于前两者，在5%的水平上显著。这是因为经济发展水平越高、资本存量越多、行政级别越高的城市，往往是房价水平越高、房价增长越快的城市，房地产调控面临的外部压力越大，这些城市的地方政府越有可能采纳限购。人口净流入量与限购政策的采纳没有显著关系，这可能是因为当前中国城市房地产价格主要受到货币金融政策的影响，人口流动虽然从长期看能在一定程度上影响城市房地产市场，但在短期内难以显著影响房地产价格增速。

4.3 稳健性检验

从以上回归结果可知，中央行政命令是影响住房限购政策扩散的重要因素，但中央行政命令有不同发布主体，其压力大小和时间效力存在差异，因此需要进行稳健性检验。首先，本部分将“中央行政命令”用当季值表示，并对其进行滞后一期处理，拟合结果为模型二；其次，将“中央行政命令”分为“中央部委发布的行政命令”和“中共中央、国务院、全国人大、全国政协发布的行政命令”，分别用累计值和当季值并滞后一期处理放入模型，拟合结果为模型三、四。从表5可见，与原回归结果模型一相比，模型二、三、四的拟合优度及各项自变量的显著性和方向基本无变化，说明模型结果是比较稳健的。

5 结论与政策启示

本文采用事件史分析模型分析本轮住房限购政策在全国28个城市的扩散过程，探究住房限购政策扩散影响因素和主要机制，研究发现：

地方政府自身利益诉求显著影响住房限购政策扩散，财政收支缺口越大、房价增速越缓慢的城市采纳住房限购政策的概率越低。考虑目前地方政府普遍存在财政收支缺口，地方政府很难有采纳住房限购政策的积极性。

中央政府发出的纵向强制压力和同级城市间“恐后式”横向竞争压力都会显著推动住房限购政策扩散，强制机制和竞争机制都发挥了作用，但是由于强制机制是竞争机制产生的根源，因此强制机制才是中国住房限购政策扩散的主导机制。

以上结果表明，作为一种“中央压力型政策”，住房限购政策面临着很高的扩散行政成本和执行偏差概率。首先，地方政府面临自身利益诉求和外部压力的矛盾，只有当后者显著大于前者，政策扩散才有可能实现。因此中央政府必须运用强制机制，如通过“督察”“专项治理”“约谈”“问责”等手段直接督促地方政府，并通过以上手段推动城市间横向竞争、间接发挥督促作用。其次，地方政府在执行过程中必然会因自身利益驱动出现执行偏差，甚至采用落户、人才引进等变通政策进行化解，中央政府调控目标难以实现。这就决定了住房限购政策无法成为中国房地产调控的长效机制，中央政府应该在强制性的政策工具之外，从住房供应体制改革、财税体制改革等方面构建房地产调控的长效机制，促使房地产市场的平稳、健康运行。