于政森

【摘  要】2016年“930”楼市新政出台以来，北京、南昌、西安、重庆、南宁、长沙、贵阳、石家庄等多个城市先后推出限价、限购、限售、限贷政策。截至2018年9月，全国70个大中城市中，已有60多个推出限售政策。那么，限售政策是否有效抑制房价过快增长？围绕限售政策对我国大中城市住房价格的影响作用，论文采用定量研究方法，选取了70个大中城市月度统计数据，采用双重差分模型对限售政策的实施效果进行分析。实证结果表明，限售政策具有抑制房价的作用。

【Abstract】Since the introduction of the "930" new policy of real estate market in 2016， Beijing， Nanchang， Xi'an， Chongqing， Nanning， Changsha， Guiyang， Shijiazhuang and many other cities have successively launched the policies of price limit， purchase restriction， sales restriction and loan restriction. As of September 2018， more than 60 cities of China's 70 large and medium-sized cities have launched sales restriction policy. So， is the sales restriction policy effective in curbing excessive housing price growth？ Focusing on the impact and role of sales restriction policy on housing price in large and medium-sized cities in China， this paper adopts quantitative research method， selects monthly statistical data of 70 large and medium-sized cities， and adopts difference-in-differences model to analyze the implementation effect of the sales restriction policy. The empirical results show that the sales restriction policy has the role of curbing housing price.

【关键词】限售政策;双重差分模型;房地产

【Keywords】sales restriction policy; difference-in-differences model; real estate

【中图分类号】F293.31                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）12-0162-02

1 选题背景

2016年“930”楼市新政落地以来，北京、南昌、西安、重庆、南宁、长沙、贵阳、石家庄等多个城市先后推出了限价、限购、限售和限贷政策。截至2017年12月，全国已有超过50个城市实行限售政策，从成交均价来看，在2016年9月，全国百城房价为9607元/m2，环比增幅为2.1%，同比增幅为13.9%，而到了2018年7月，环比增幅下降到1.2%，同比增幅下降到8.6%，可以看出2018年收窄态势明显。限售政策是否有效抑制了大中城市住房价格快速上涨？“居者有其屋”的实现是构建和谐社会最重要的环节之一，因此，政策调控的合理性和有效性已成为现如今国家和人民关注的重点。

2 选题意义

房地产调控政策与房地产价格关系的研究已经成为近年来国内研究的热点。为了维持经济稳定，合理运用政策手段对房地产业施以操控，使其实现健康良性地发展，已成为现如今国家和政府关注的重点。从理论上看，我国“限售”政策与房价关系的研究有助于探索我国“限售”政策对房价的影响机理，分析我国“限售”政策对房价的影响特征，也可以丰富和完善“限售”政策与房价的实证研究文献。

3 文献综述

目前，大量的国内及国外研究文献对房地产限售和限購政策对房屋价格的影响进行研究。这些文献分别从定性、定量方面对该问题进行过深入的研究。

实证研究方面，钟庭军在2017年通过对限售政策进行实证分析，认为限售将使房地产交易难度增加，从而使持有成本增加，最终抑制房地产价格快速上升。黄昕、董兴、平新乔（2018）在《地方政府房地产限购限贷限售政策的效应评估》一文中，对限购、限售和限贷政策对房价影响分别进行定量研究。研究结果表明，限贷在三个政策中对抑制房价的效果最强，限售政策其次，限购政策实施的效果不及限贷和限售。同时，研究发现，提高首付比例、增加人均供地面积，都是非常有效的抑制房价的工具。

定性分析方面，张宏伟在2017年从投机客角度进行分析，认为限售有效地打击了投资性购房群体，抑制了投机性需求，从而从需求方面有效抑制了房价的快速上涨。荣晨、刘中显在2017年通过从购房者角度进行分析，认为限售对房屋交易中的弱势一方购房者不公平，并认为，政府应该对房企进行约束，采取限价而非限售政策。

4 房地产限售政策实施效果实证分析

本节主要运用双重差分模型、面板数据模型，主要数据均来自Wind数据库软件、Choice数据库和国家统计局网站。

4.1 模型设定

Ashenfelter和Card（1985）首次使用了双重差分模型（DID），目前该模型已经在计量经济学领域被广泛应用。DID模型的一般公式为：Yit=b0+b1*Tit+b2*Ait+b3*Tit*Ait+xit+ai+eit。

其中，Y代表解释变量;T代表虚拟变量时间，即政策实施时间;A代表组别，也是虚拟变量;T*A代表T和A的交叉项;X代表控制变量;a代表固定效应项;e代表残差项;i代表个体样本;t代表时间。

4.2 样本数据

本文统计了我国67个大中城市房价数据，通过筛选，根据数据可得性及完整性，筛选出实施限售政策的城市，以及相应的对照组，对照组为未实施限售住宅政策的城市，选取了以下城市作为样本，如表1所示。

4.3 变量选取

本文加入控制变量消费者价格指数CPI，土地出让金数额和房地产开发投资。

根据上文内容和文献综述，得到以下构建面板数据分析模型：Pit=b0+b1*Tt+b2*Ai+b3*Tt*Ai+CPIit+Investmentit+Landit+eit。

其中，Pit代表被解释变量为新建商品住宅价格指数，本文实证采用新建商品住宅价格指数环比增长率为被解释变量;Tt代表时间项;Ai代表政策项;CPI代表消费价格指数，本文采用CPI每月环比增长率;Land代表土地出让金月度环比增长率;Investment代表房地产投资额每月环比增长率;e代表随机误差项;i代表样本城市;t代表时期;Tt*Ai用DID表示，即交叉项。

4.4 实证结果

通过上文中数据选取和模型构建步骤，运用Stata软件，得出以下实证结果。

表2为三组限售样本回归结果，由于本文主要研究限售政策对房价的影响，因此，DID作为交叉项，是最重要的测评指标。在第一组中，DID系数为-0.46，t值为2.36，说明限售政策具有抑制房价上涨的作用，且回归结果显著。第二组中，DID系数为-0.06，t值为2.21，该系数说明，限售对抑制房价增长具有积极作用，且回归结果在置信水平90%上显著。第三组DID为-0.52，t值为3.27，同样证明了限售对房价的抑制效果。此外，三组面板回归模型中F检验的P值都为0.0000，说明模型整体显著，个别变量并不影响整体结果。此外，CPI在第一、二组中系数均为正，t检验显著，证明了CPI与房价间存在正相关性。

5 结论

本文选取了70个大中城市月度统计数据，对限售政策对房价影响分别进行了研究。实证结果表明，三个限售组均显示限售政策具有抑制房价的作用，本文结果与假设基本一致。

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