房地产调控政策对绿色住宅供给的影响研究

庞旭成 刘洪玉

摘要：推动绿色住宅发展是房地产行业实现低碳转型、提高住房质量的重要途径，但近年房价的持续上涨促使政府陆续出台了多项旨在促进房地产市场平稳健康发展的调控政策，并基于这些政策逐渐形成了房地产调控长效机制方案。在调研获绿色住宅标识项目数量、梳理历年房地产调控政策的基础上，以面板负二项模型定量分析限购、限贷、限价和限售政策对绿色住宅供给数量的影响。结果表明，限贷和限价政策将会显著影响绿色住宅供给，而限购和限售政策的影响较不显著。建议政府优化和完善房地产调控政策以促进绿色住宅发展。

关键词：房地产;调控政策;绿色住宅;供给

中图分类号：F293.3 文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2021）06-0014-23 收稿日期：2021-04-25

1 研究背景

为应对气候变化这个全球共同面临的挑战，我国在“十四五”规划中主动提出了“碳中和”“碳达峰”承诺。建筑领域作为碳排放贡献最大的领域之一，加速推进其低碳转型，是实现碳排放中国自主贡献目标的重要工作。推进绿色住宅发展，既有利于实现低碳减排、可持续发展的建筑领域低碳转型目标，也有利于提高住宅建设的质量，有效提高健康居住水平和舒适度，更好满足居民对美好居住生活的需要，是未来住宅建设发展的重要趋势。

为促进绿色住宅建设，中央和地方政府陆续出台了许多激励和约束政策，包括给予容积率奖励、财政补贴、税收优惠、绿色金融支持，纳入政府审批绿色通道加速审批，将绿色住宅建设要求纳入土地出让条件等。

国内外绿色住宅的发展实践表明，绿色住宅开发建设中增加的成本，能够通过市场销售价格溢价得到补偿。但随着我国房地产市场的快速发展，住房价格快速攀升，诱发了越来越严厉的房地产调控，相关调控政策对住房市场价格和供求关系产生了较大影响。

限购、限贷、限价、限售等房地产调控政策是不是会影响房地产企业开发建设绿色住宅的积极性？是否可以通过完善相关房地产调控政策，既能增加绿色住宅供给、促进住宅建设低碳转型，又能维护房地产市场稳定，促进房地产市场持续健康发展？本文就上述问题进行理论和实证研究，并结合研究结论提出政策建议。

2 文献回顾与分析框架

2.1 影响企业供给绿色住宅的因素

企业在进行绿色住宅的开发决策时，绿色住宅的增量成本和增量收益都是必须考虑的。在绿色住宅发展初期，市场和相关技术都不甚成熟、消费者对于商品仍陌生，加之第一次开发绿色建筑企业需要更多时间与资金成本，以及承担研究创新、技术开发的风险（Jakob， 2006; Zhang et al.， 2011），因而产生了增量成本。绿色住宅所带来的增量收益则包含了像是由绿色住宅溢价所带来的开发收益、政府政策性经济补贴、企业声誉与形象提升等（Eichholtz et al.， 2016;Robinson et al.， 2016;张莉，2018）。对企业而言，在评估开发绿色住宅的增量收益超过增量成本后，企业才愿意进行投资开发（Jaffe et al.， 1994）。

开发绿色建筑也将面临风险，万欣和秦旋（2013）构建开发绿色建筑的风险清单，研究发现发生概率大的风险大致可分为两类，一是缺少绿色建筑经验造成的风险，另一类风险则是因绿色建筑特殊性造成的，像是项目绿色运行性能不符预期和绿色设计创新风险等。常丽燕和王恩茂（2016）则指出在企业开发决策时，因为缺乏经验而使投资分析有偏差及不能做到很好的绿色定位将带来投资风险，同时政府的行政和审批程序繁杂导致的风险也应注意。

企业的内部特征也会影响绿色建筑的供给。陈佳艺（2019）指出企业组织特征中的总资产，即企业规模越大，越有可能供给更多的绿色建筑。而企业的经营绩效也会影响企业供给绿色建筑，像是较高的总营业收入让企业更有能力开发绿色建筑项目;高净资产负债率代表企业债务压力大，则企业越不可能开发绿色建筑;总资产周转率高则表明企业追求高周转，较不可能开发需要研发与实践时间的绿色建筑。

2.2 房地产调控政策对开发企业的影响

限购及限贷政策对于购房者的身份、购房数量及资金结构等有所限制，使市场上的需求下降，企业会因此倾向“捂盘惜售”，跨期调整住房供给量。然而，住房成交量下降、销售额减少、库存增加等将令企业的经营效率降低（姜翔程 等，2019）。李治国（2014）也指出在实行限购及限贷政策的情况下，房地产上市公司的运营资金周转受到影响、消费者预期被改变、企业偿债能力降低以及提升企業的开发成本，也将影响企业的经营盈利能力。

钟庭军（2017）指出，限售政策将提高房屋转让难度、贷款负担及房屋自身等相关成本，而具抑制房价的趋向。虽然限售政策通过限制持有房屋时长，达到降低投机型住房需求、稳定房价的目标，然而此类数量管制的手段却被认为影响价格的力量较弱，因为房地产开发企业的定价能力强势，所以宜使用限价政策直接对价格进行管制将更能发挥平抑房价的效果（刘中显和荣晨，2017）。

限价政策也可能影响企业的开发行为，限制了企业的营业利润，降低了企业开发投资的积极性，而在政策出台的城市也出现商品房销售面积和待售面积减少的情况（李思明和田润霖，2018）。

2.3 房地产调控政策影响企业供给绿色住宅的分析框架

姜翔程等（2019）研究发现，在限购政策的影响下，对于购房者的身份资质、购房数量以及社会保险或税赋缴纳证明做出限制，不仅弱化了住房的投资属性，也可能同时伤及真正有住房需求的刚需。限贷政策主要是对购房首付款的比例提出更高要求，实行差异化贷款利率。蔡明超等（2011）研究发现，居民对贷款首付比例的政策变化敏感，所以当政策实施后住房需求将改变，尤其改善性住房需求和投机型需求，将可能因为提高的购房成本而减少。限价政策主要是政府对于预售价格进行监管与价格指导，通过限制企业的定价自由度来影响其利润空间，同时企业也有可能出于利润考量会减少住宅供给（冯庆元和程民选，2018）。限售政策的出台则是为了打击短期炒作者这种暴利型资本，其策略是通过快进快出在短时间实现资本增值（钟庭军，2017），因此当政策规定买入后须经过一定时间后才能出售，将改变购房者预期，使追求快速资本周转的投机型需求减少。

对企业来说，绿色住宅所带来的溢价是企业所关注的，因为溢价能否覆盖绿色住宅设计建造的过程中的增量成本，对企业开发决策是非常重要的（Deng et al.，2014）。另外，企业在进行绿色住宅开发决策时，除了对成本收益的衡量，也将考虑其风险承担能力，毕竟绿色住宅作为一种新技术产品，研发过程和开发周期将带来风险与不确定性（Min et al.， 2006;吴文竞，2013）。但是绿色住宅作为一种有显著溢价且能提升居住质量的新产品，对于企业的增量收益及居民的吸引力也是企业进行开发决策时将纳入考虑的。

总之，房地产调控政策将改变房地产市场，影响企业供给绿色住宅的能力和意愿，影响途径如图1所示。调控政策对于房地产市场的影响：限购、限贷和限售政策将使需求减少，成交量下降而影响企业的经营绩效（途径①、③、⑤）;而限价政策也将压缩企业的利润空间而影响其盈利能力（途径⑦）。对于绿色住宅来说：限购和限售政策对消费者的购房套数和转让进行限制，考虑到绿色住宅的特性，可能改变消费者的选择偏好（途径②、⑥）;由于绿色住宅价格较高，限贷政策将使购买绿色住宅的成本更高，购买难度提升而需求受限（途径④）;绿色住宅有溢价的要求，而限价政策将使企业无法自由定价以享有其溢价，在这样的情况下企业开发绿色住宅意愿降低（途径⑧）。

3 数据与模型设定

3.1 数据来源与变量说明

在绿色建筑项目数据的部分，由于在2015年10月21日后，住建部不再统一对绿色建筑进行认证和公告，认证权限下放至地方的城乡建设管理部门以及有关评价机构。因此，后续根据地方的相关绿色建筑标识项目公告，结合住建部科技与产业化发展中心、城市科学研究会绿色建筑研究中心以及地方相关评审机构的项目认证信息，补充城市的绿色住宅项目。公告内容基本包含项目名称、建筑类型、标识类型、标识星级等内容，考虑到其他变量的获取难易度，最终选取2010年至2019年90个城市住宅类型的项目，并排除保障性住房等政策性住房项目，作为本研究后续实证分析的主要被解释变量，并进一步依据样本的标识类型和标识星级进行分析，包含绿色住宅数量（GN）、低星级（一星级）绿色住宅数量（L.GN）、高星级（二和三星级）绿色住宅数量（H.GN）、设计标识绿色住宅数量（D.GN）及运行标识绿色住宅数量（O.GN）。

在政策方面，则是利用北大法宝数据库（www.pkulaw.cn）及中国知网法律数据库（www.cnki.net）搜索房地产市场相关的调控政策，包含地方性法规、地方政府规章、地方规范性文件。首先是先梳理中央历年颁布的政策，并找出90个城市中有引用该条的相关政策。之后再针对各城市进行关键字检索，最后则是利用百度、各省份或城市政府的官网，进行搜寻补充，时间自2008年至2019年共656项。从这些政策中，将限购、限贷、限价、限售的相关条文提取并进行分类，可分为4大类、11小类，具体类别和政策内容如表1及附表所示。

政策取值部分，限购政策（HP_BUY）根据2011年《国务院办公厅关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》，对限制本市户籍居民最多2套，非本市户籍居民最多1套且有税收与保险缴纳证明要求，取值为1;限贷政策 （HP_LOAN）同样根据上述政策，购买第二套房时其首付款比例不得低于60%，取值为1。

限价政策（HP_PRICE）为政府对于商品住房价格的干预，一类是对于价格备案的监管，要求企业为住房定价备案时，需经过政府审核;另一类则是对于备案价格的指导，需按照一定标准进行定价。因此，本研究对要服从政府预售价格指导，以及预售价格备案应依照同质可比价格的规则进行备案的政策，取值为1。

2016年12月中旬，中央经济工作会议提出“房子是用来住的，不是用来炒的”的定位，之后习近平总书记在中央财经领导小组第十四次会议也指出“要准确把握住房的居住属性”。因此，在2017年各地开始新一轮的调控政策，限售政策（HP_SELL）也在此时出台，限制购买的住房须持有一定年限方可转让。因此，本研究采不论区域及对象，至少有2年以上的限售年限，取值为1。

控制变量的部分，参考张莉（2018）的研究，选取对绿色住宅供给有影响的变量。首先是最直接影响的“绿色建筑激励政策”，依照激励内容将其分为5类，分别为土地规划和出让要求（GBP_LAND）、财政补贴、配套费减免、信贷优惠、税收优惠（GBP_SUBSIDY）、項目加速审批、优先报奖（GBP_PROJECT）、对企业资质评审的奖励（GBP_QUALIFY）及对消费者的补贴（GBP_DEMAND）。再分别从气候条件、教育和经济发展水平三个方面控制可能对绿色住宅溢价和绿色住宅供给的影响。包含各城市平均每年需要制冷的天数（COOLING_DAYS）和需要采暖的天数（HEATING_DAYS），以及冬季是否供暖（HEATING），教育（EDU）则选取各城市的平均受教育年限，因其可能影响居民的环保意识，最后则是以人均国内生产总值（GDPPC）度量与经济发展水平相关的居住舒适度。另外，为控制城市房地产发展规模影响，引入商品住宅开发投资完成额（INV）以及人口（POP）作为解释变量如表2所示。

3.2 计量模型设定（面板负二项回归模型）

本研究采用的被解释变量为“绿色建筑评价标识的数量”，属于计数型变量，采用计数模型进行量化分析，如泊松回归模型或是负二项回归模型。然而泊松回归模型之局限在于其假设“均等分散”，即方差与期望相等。但本研究中的被解释变量之方差明显大于期望，存在过度分散，通常处理方法是在条件期望函数的对数表达式中加入一项随机变量（陈强，2014）：

ln λi = x'i β + εi                                               （1）

其中随机变量εi表示条件期望函数中的不可观测部分或个体的异质性。由方程（1）可得：

λi = exp （x'i β）·exp （εi）  uiυi                     （2）

其中ui  exp （x'i β）为xi的确定性函数，而

ui  exp （εi）>0仍为随机变量。

而负二项回归模型中，其离散随机变量Y的随机分布率为：

（3）

可证明其条件期望仍为E （Yi | xi） = ui = exp （x'i β），而条件方差为Var （Yi | xi） = ui +  >ui = E （Yi | xi） ，其条件方差大于条件期望。因此负二项回归适用存在过度分散的数据，最终构建以下模型：

（4）

其中εit为残差项。

4 实证分析

依照3.2的设定，利用面板负二项回归进行实证分析，并在被解释变量全部绿色住宅数量（GN）之外，引入低星级绿色住宅数量（L.GN）、高星级绿色住宅数量（H.GN）、设计标识绿色住宅数量（D.GN）以及运行标识绿色住宅数量（O.GN）进行异质性分析。其中由于多数的绿色住宅取得的认证为设计标识，约占样本总数的96%，故实证结果与全部绿色住宅数量（GN）的模型相似。另一方面，取得运行标识的实为少数，均值仅0.249，更有多个城市未曾有取得运行标识的绿色住宅项目，因此样本量较少，而面板负二项模型无法解决被解释变量存在大量0的情况，所以实证结果可能有所偏误，运行标识绿色住宅数量（O.GN）的模型解释能力有限如表3所示。

4.1 限贷政策对绿色住宅供给影响

实证结果显示，限贷政策（HP_LOAN）对绿色住宅数量有显著的负向影响。对全部绿色住宅数量（GN）、低星级绿色住宅数量（L.GN）及设计评价的绿色住宅数量（D.GN）均在5%的水平下显著，但对于高星级绿色住宅数量（H.GN）的影响不显著。

限贷政策提高了二套房首付款比例，购房时对自有资金有很高的要求，对于造成改善性住房需求和投机型需求财务压力很大。不仅改变了住房市场上的交易量，而且导致企业的盈利能力减弱、资金流动周转受阻，而不愿开发需要研究创新、承担更多风险的绿色住宅。

此外，以企业开发决策的角度，绿色住宅为品质较高的新产品且有显著溢价，所以目标客群为有较强的财务能力或是有改善性住房需求的消费者。然而在政府出台限贷政策后，提升了消费者购买能力的要求，对有能力购买溢价更高的高星级绿色住宅消费者来说，或许依然能满足其首付款要求，即对高星级绿色住宅需求影响有限。因此，限贷政策（HP_LOAN）对高星级绿色住宅数量（H.GN）的影响较不显著。反而对于财务能力没那么强、只能购买低星级绿色住宅的消费者来说，企业可能认知到限贷政策将影响此部分需求的财务能力而改变低星级绿色住宅的供给，所以限贷政策（HP_LOAN）的影响体现在低星级绿色住宅数量（L.GN）。

4.2 限价政策对绿色住宅供给的影响

限价政策（HP_PRICE）的影响则仅对全部绿色住宅数量（GN）、高星级绿色住宅数量（H.GN）及设计评价的绿色住宅数量数量（D.GN）在10%的水平下显著为负。

究其政策内容，主要为政府对于预售价格的干预，为引导房地产企业理性定价，对预售方案报价过高、房价涨幅较快且不接受国土房管部门指导的商品住宅项目，则要求重新备案或暂不核发预售许可证并暂停其网上签约。另外，备案价格的定价过程，部分城市多以前期交易价格或周边同类型在售商品住房平均交易价格为标准，要求申报的新建商品住房平均销售价格不得高于该标准，对于明显超出者则实施必要的价格指导、暂缓核发预售许可证并要求重新申报。因此当企业开发绿色住宅，却不能自由定价以取得应有的绿色住宅溢价，将降低企业的开发意愿，毕竟房地产开发企业在评估开发绿色建筑的增量收益超过增量成本后，企业才愿意进行投资开发（Jaffe et al.， 1994）。其中，为满足高星级的绿色建筑标准，高星级绿色住宅相较于低星级绿色住宅需付出更多的增量成本（孙大明和邵文晞，2010）。因此，当溢价被压缩，企业便更加不愿意开发增量成本较高的高星级绿色住宅，限价政策（HP_PRICE）主要对高星级绿色住宅数量（H.GN）有负向影响。

4.3 限购和限售政策影响绿色住宅供给较不显著

限购政策（HP_BUY）对消费者的购房资格和套数进行限制，导致一部分需求受到影响。但是，不论有无该城市户籍的居民，基本上都还能购买一套，主要是限制了已拥有住房的居民再添购。对于企业来说，开发绿色住宅能提升企业竞争力和建立品牌形象（Lyon et al.， 2013;Zhang et al.，2011），同时绿色住宅能为居民提供更加健康舒适的居住环境（张莉，2018），也有益于企业从竞争中脱颖而出。因此，限购政策（HP_BUY）对绿色住宅供给数量的影响较不显著。

限售政策（HP_SELL）目的为打击投资需求，限制消费者在取得住房后需经一定年限方可轉让，减少了投机需求。对于真正的住房需求者来说，或许绿色住宅是兼具健康舒适与保值的选择，而令企业可能愿意开发绿色住宅以求市场上的突破。但整体来说限售政策（HP_SELL）对绿色住宅供给数量的影响较不显著。

5 结论与建议

5.1 结论

上述研究结果表明，限贷政策对于低星级绿色住宅供给的影响比较显著，而限价政策对于绿色住宅供给的影响则体现在高星级的绿色住宅。限购和限售政策则对绿色住宅供给的影响较不显著。研究结果可对政府制定房地产调控政策时，兼顾提升住宅质量并达到可持续发展的目标，提供决策参考和制定依据。

5.2 政策建议

（1）细化限贷政策，鼓励绿色消费行为。限贷政策的出台提高了消费者的自有资金要求，而绿色住宅存在的溢价将使消费者有更大的财务压力，而不愿购买绿色住宅。因此为维护绿色住宅发展，建议将限贷政策进一步细化，对于购买绿色住宅的消费者，上浮其贷款成数，或是提供利率上的支持，有效引导绿色住宅需求，使绿色消费行为的成本降低。同时让企业对绿色住宅的需求有更乐观的预期，而愿意开发更多的绿色住宅，有助于人居环境品质的提升与建筑业的低碳转型。

（2）实行差异化限价政策，对绿色住宅价格容有弹性。对于企业开发绿色住宅来说，需要在价格层面取得溢价覆盖其增量成本，当企业未能自由订定满足要求利润的价格时，便会降低开发绿色住宅的意愿。因此，政府需更有弹性地监管预售价格，并在价格指导时区分绿色住宅与一般住宅，具体措施如对于不同星级的绿色住宅，允许高于周边可比项目的价格一定比例，或必须依据其增量成本、合理利润等因素确定其价格，容许其溢价的存在，方能在保证住房价格合理的同时兼顾绿色住宅的长期发展。

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作者简介：庞旭成，清华大学建设管理系，硕士研究生。

刘洪玉，清华大学建设管理系，教授/博士生导师。