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        限購政策對房價的影響研究
        ——以南昌市為例

        2020-09-08 10:20:32張赟
        大陸橋視野 2020年8期
        關(guān)鍵詞:模型

        文/張赟

        一、引言

        房價漲跌關(guān)乎民生大事,自2008年起,我國房價持續(xù)暴漲。為抑制房地產(chǎn)泡沫,政府于2010年開始,采取了一系列宏觀調(diào)控政策,以期我國房地產(chǎn)市場重新回到“房住不炒”這一正確定位。其中限購政策可謂輻射全國,至2011年1月,中國已有24個城市出臺“限購令”,對已擁有住房的家庭新購住房套數(shù)進行限制。那么,此政策是否真正抑制了房價的飛速上漲?其政策效果如何?為進一步探究此問題,本文參照實證檢驗中較為流行的方法,以二線城市南昌市為例,利用微觀房地產(chǎn)數(shù)據(jù),構(gòu)建雙重差分模型,得出限購政策對房價影響的凈效應(yīng)。以期為相關(guān)部門進一步完善房地產(chǎn)調(diào)控政策提供一定理論依據(jù)。

        二、理論假設(shè)

        受限購政策的影響,短期內(nèi)投機性炒房需求被嚴格限制,剛性住房需求由于居民預(yù)期的改變也發(fā)生一定改變。在如此嚴格的調(diào)控政策之下,消費者預(yù)期未來一段時間內(nèi)房價將下跌,那么,其對房屋的短期需求也會下降,而房屋供給彈性較小,房屋庫存無法在短期消化,故房屋供給短時間內(nèi)不發(fā)生變化,由此房價下跌。

        基于以上分析,本文提出假設(shè):限購政策在短期內(nèi)有效。

        三、研究設(shè)計

        (一)數(shù)據(jù)來源

        南昌市住房調(diào)控政策幾經(jīng)波動,2017年3月出臺了最嚴限購令,故本文以2017年3月為分界點,搜集2016年6月至2018年1月南昌市各小區(qū)樓盤價格數(shù)據(jù),構(gòu)建面板數(shù)據(jù)庫,同時手動補充小區(qū)的個體特征,包括小區(qū)周圍1.5公里內(nèi)公交站臺數(shù)量;2公里內(nèi)小學(xué)數(shù)量、中學(xué)數(shù)量;以及距市中心的距離,以上數(shù)據(jù)均通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲從各房地產(chǎn)網(wǎng)頁中爬取所得。

        (二)定義變量

        被解釋變量:各小區(qū)房價(Hprice)。

        解釋變量:根據(jù)雙重差分模型,設(shè)立政策虛擬變量di和時間虛擬變量dt。政策實施地di取1,未實行政策區(qū)域di取0;政策實施前dt取0,政策實施后dt取1。

        控制變量:不同小區(qū)房價有所差異,主要是受小區(qū)的個體特征影響,故本文為提高模型有效性,將描述小區(qū)個體特征的四個變量作為控制變量引入方程,具體包括:小區(qū)距市中心距離(dc)、小區(qū)2公里內(nèi)小學(xué)數(shù)量(ps)、中學(xué)數(shù)量(ms)以及小區(qū)周圍1.5公里內(nèi)公交站臺數(shù)量(bus)。

        (三)建立模型

        為探討假設(shè)的正確性,本文采用雙重差分模型。該模型的基本原理是借助自然實驗的思想,通過巧妙地設(shè)定控制組和對照組,在控制其他因素的前提下比較控制組和對照組之間的差異,從而考察政策效果。其基本公式為:

        yit代表不同時間地點的被解釋變量,Dt和Dt分別為代表時間和政策的虛擬變量,DtDi為其交互項。政策實施前Dt取0,政策實施后Dt取值為1。政策實施地Di取1,非政策實施地Dt取0,政策實施后兩地的差異為β2+β3,考慮到政策實施前對照組與實驗組之間就存在一定差異β2,故扣除政策實施前的兩地差異,得到政策實施的凈效應(yīng)β3,即虛擬變量交互項的系數(shù)。為提高模型的有效性,本文引入四個控制變量,故最終模型為:

        交互項系數(shù)β3即為我們所關(guān)注的系數(shù),β3的正負反映了限購政策對房價的影響方向,其p值反映限購政策的效果是否顯著。

        四、實證分析

        由回歸結(jié)果可知,交互項系數(shù)為負,即限購政策在一定程度上可以降低房價,但5%顯著性水平下的p值大于0.05,故限購政策的調(diào)控效果并不顯著。就控制變量來看,小區(qū)距市中心的距離、小區(qū)周圍2公里內(nèi)的小學(xué)數(shù)量、中學(xué)數(shù)量以及小區(qū)周圍1.5公里內(nèi)的公交站臺數(shù)量會顯著影響小區(qū)價格,小區(qū)離市中心越近、小區(qū)周圍的公交站臺數(shù)量、小學(xué)數(shù)量越多、中學(xué)數(shù)量越多,小區(qū)價格越高,這一結(jié)果符合常理。

        五、穩(wěn)健性檢驗

        雙重差分模型運用的關(guān)鍵一點在于控制組與對照組在政策實施之前具有相似的變化趨勢,即具有平行趨勢。若二者在政策實施前具備平行趨勢,則可認為政策實施后兩地的房價差異在扣除了初始差異之后即為限購政策對房價產(chǎn)生的凈效應(yīng)。反之,則對交互項系數(shù)的有效性存疑。因此,為檢驗?zāi)P徒Y(jié)果的有效性,本文分別繪制2016年6月至2018年1月南昌市范圍內(nèi)實施了限購政策的樓盤(實驗組)與未實施限購政策的樓盤(對照組)的價格走勢圖,進行平行趨勢檢驗。結(jié)果顯示:在2017年3月政策實施之前,南昌市范圍內(nèi)實驗組與對照組的房價走勢大致相同,而在2017年3月政策實施之后,實驗組的房價走勢相比于對照組陡然上升,故認為本文模型中的實驗組與對照組具備平行趨勢,即雙重差分模型的使用是合理的,由此可以認為雙重差分模型所得結(jié)果是穩(wěn)健的,即有理由相信限購政策的實施并未顯著抑制當?shù)胤績r。

        六、結(jié)論

        本文搜集了南昌市各樓盤的微觀數(shù)據(jù),建立雙重差分模型,研究限購政策對房價的影響,同時運用CT圖進行了穩(wěn)健性檢驗,實證結(jié)果顯示:

        第一,限購政策對房價有平抑作用。

        第二,政策的調(diào)控效果并不顯著。

        對此結(jié)果,本文認為限購政策通過影響商品房的供需關(guān)系來影響房屋價格,短期內(nèi)商品房的供給彈性較低,故房屋供給大體保持不變,而限購政策嚴格限制了炒房性需求,同時影響居民的房屋價格預(yù)期,在一定程度上降低了居民的購房需求,因此使得房價有一定程度的下降。但由于房價所受影響因素眾多,尤其以高居不下的地價為首,地方政府依靠土地財政來維持收支平衡,地價高居不下,地產(chǎn)商的建房成本無法降低,故房價也無法通過簡單的限購政策得到有效平抑,其調(diào)控作用被削弱。因此為抑制我國房價不正常增長,最重要的是解決其內(nèi)源性問題,限購政策僅僅抑制了投機性需求,但對房屋供給方并不產(chǎn)生影響,房屋建造成本得不到降低,故很難有效下調(diào)當?shù)胤績r。

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