// 本文作者 //
邵 磊，中央财经大学财政税务学院副教授
秦韶聪，中央财经大学财政税务学院博士研究生
任 强，中央财经大学财政税务学院教授，中国人民大学财税研究所兼职研究员
// 内容提要 //
2008年金融危机之后我国房价迎来一轮暴涨，对此，我国政府出台了一系列房价调控政策，其中，实施最早、最具代表性的需求侧调控政策就是住房限购。第二轮住房限购于2016年开启，与第一轮限购相比，无论在时间节点还是具体措施上都体现出因城施策的特征。笔者将因城施策背景下实行第二轮住房限购政策的25个城市作为样本城市，采用时间断点回归（RDiT）方法从有效性和异质性两个角度对第二轮住房限购政策进行评估。结果表明限购政策有效降低了房价增速。市场异质性方面，新房市场和中等面积住房市场的有效性最强。措施异质性方面，全域、存量式、限二手房、限外地人口、低可持有套数等措施是有效的。作者基于措施异质性构建的限购综合强度越高，政策有效性越强。城市异质性方面，中部城市以及土地财政依赖度高的城市房价增速下降最明显。
一、 引言
我国传统观念提倡“居者有其屋”，住宅对大多数人来说是一种刚性需求。然而，民众对住房投资及投机需求的狂热不仅推高了房价，也让住房成为很多人眼中“遥不可及”的事物，这一现象在大城市尤为明显。在制度层面，从“三三制”到租售结合再到住房公积金制度的一系列尝试之后，中国的住房制度逐步向商品化迈进，并在1998年彻底终结了住房实物分配，实现了市场主导。然而，仅仅依靠制度层面的改革并不能彻底解决住房价格问题。为了满足群众的住房需求，政府出台了一系列针对房地产市场的宏观调控政策。根据采取方式的不同，可以将房地产调控政策分为财政政策、货币政策和行政手段三种。常见的限制类政策，包括限购、限贷、限售以及限价等，它们分别从不同角度制约消费者的购房行为或开发商的购地行为，都属于行政手段的范畴。
为应对2008年国际金融危机，我国政府积极“救市”，房地产市场在2009年实现了复苏，房价从此迎来了长期的上涨。为了稳定房地产市场，国务院办公厅先后于2010年、2011年和2013年出台了房地产市场调控的相关通知，限购作为一项调控政策被包括在内。文件对限购的城市、套数、人群、区域都做出了明确规定。2010年4月30日，北京成为我国“限购第一城”。截至2011年，几乎所有一、二线城市都实行了限购。2014年，除“北上广深”以外的大部分城市先后解除了限购，第一轮限购宣告终结。第二轮限购自2016年起在各大城市开启，截至2019年上半年，我国共有40余个城市实行了限购。
本文以第二轮限购作为政策冲击，采用时间断点回归（RDiT）的方法考察限购政策的有效性和异质性。与第一轮自上而下统一调控的方式不同，第二轮限购无论在时间节点还是具体措施上都体现出因城施策的特征。从图1可以看出，2015年6月之前，不同城市的房价环比指数走势大致相同，而在这之后，不同城市在房价环比指数趋势上的差异逐渐显现出来，达到高点的时间并不一致，该差异性为因城施策提供了依据。在地方政府掌握政策制定与实施主动权的背景下，评估限购政策的有效性和异质性将为当前因城施策、因地制宜大环境下的房地产调控提供有益参考。
图1 不同级别城市房价环比指数趋势图
本文从房价增速的角度评估政策效应，研究结论表明：限购政策有效降低了房价增速以及房价上涨的加速度。限购政策的异质性体现在三个方面：（1）限购在不同住房市场的有效性不同。其中新房和中等面积住房分别是各自分类标准下受政策影响最大的。（2）限购效应具有措施异质性。在各项措施中，全域、存量式、限二手房、限外地人口、低可持有套数是有效的，但按面积区分并未达到理想的效果。基于措施异质性构建的限购综合强度越高，政策有效性越强。（3）限购效应具有城市异质性。东部和中部城市的房价增速显著降低；土地依赖度越高的城市，房价增速下降越明显。
与以往研究相比，本文的主要创新点包括：（1）将时间断点回归方法应用到房地产调控政策的研究中。以往对房地产调控政策的实证分析以倍差法为主，但房价走势的城市异质性较大，导致平行趋势假设较难满足，且房地产调控政策出台频繁，这些都造成倍差法的适用性较差。因此，本文选择采用断点回归方法，用来更好地识别在不同时点推出的不同限购措施的政策效应。相比Sun等（2017）学者使用该方法对北京市限购政策的研究，本文的样本包含25个城市，能够得到更具普适性的结果。（2）评估限购对房价增速的影响。以往文献在评估限购政策有效性时集中在对房价的影响上，本文借助房价环比指数评估了限购对房价增速的影响，即限购能否有效抑制房价过快上涨。（3）限购效应的措施异质性分析。第二轮限购政策具有明显的因城施策特征，本文从多个维度对限购政策进行分类，并对各类措施的有效性进行评估，使本文结论更具针对性和操作性，为地方政府的政策选择提供参考。
二、文献综述
在行政手段的调控政策中，“限购”最早得到实施，也因此得到了较多的研究。为了使限购政策能够在实践中发挥更大更好的作用，对限购政策的实施效果进行估计是必要的。
稳定房价是出台限购政策的最直接目的。因此，考察限购对房价的影响是分析政策有效性的主要维度。王博永和杨欣（2014）结合大数据，利用搜索指数对比了不同房地产政策的调控效果，发现行政调控是各种调控手段中最直接有效的。乔坤元（2012）、邓柏峻等（2014）以及方兴（2018）利用城市面板数据，采用倍差法探讨了限购政策对房价的影响，得出了实行限购政策能够抑制房价上涨的结论。其中，方兴（2018）同时考察了第一轮和第二轮限购政策的效应，发现第二轮限购政策的效果相对较弱，这里的效应均为每轮政策的平均效应。廖奇云等（2018）基于断点回归的分析方法，发现短期内限购政策的实施效果在不同城市不尽相同，既存在房价下跌的城市，也存在房价上涨的城市。黄昕等（2018）通过比较各项调控政策发现限购政策效果相对较弱，政策出台14个月后才能显著地抑制房价增速，限购强度提高1档，房价增速只能降低0.5个百分点。韩永辉等（2016）结合城市经济学，构建了带“限购令”政策约束条件的单中心双环城市住房市场模型，并分析了城市规模异质性对政策效应的影响，发现中小城市房价的下降幅度大于大城市。刘江涛等（2012）建立一个住房市场模型，发现限购能够降低房价，但是降低的幅度与市场对政策不确定的预期紧密相关。
此外，也有一些学者的研究发现限购在降低房价方面作用有限。王敏和黄滢（2013）建立局部均衡模型，发现限购政策能降低房价，但是效果不显著，仅仅对二手住宅市场有轻微政策效果。张德荣和郑晓婷（2013）在倍差法框架内通过动态面板模型GMM来评估政策效应，得到了相似的结论。郭文伟（2016）基于单位根右侧ADF泡沫检验方法动态测度房价泡沫，结果显示，限购政策未能有效抑制房地产市场泡沫。余永泽和张少辉（2017）认为限购政策虽然抑制了过高的房地产投资，但是并未显著影响房价。
除了利用城市面板数据进行研究以外，Sun等（2016）利用微观二手房交易数据，采用断点回归方法分析了北京市实施限购的政策效应，发现限购导致了二手房出售量和价格的双双降低，但对房屋租赁市场无显著影响。Du和Zhang（2015）采用合成控制法发现限购使北京市房价年增长率降低了7.69%。
从结论来看，已有文献对限购政策有效性的评估结论不一，尚未达成共识。首先，从研究对象看，对限购政策的有效性分析主要集中在第一轮限购政策上，由于第二轮限购从2016年才开始实施，上述研究中，只有方兴（2015）考察了第二轮限购对房价的影响。其次，已有文献将限购政策当作一个整体，评估限购在各实施城市的平均效应，并未对限购政策下具体措施的有效性作出进一步分析。因此，因城施策背景下限购政策的有效性和异质性仍未得到充分和准确的分析。
三、实证分析设计
（一）政策背景
2015年的“330新政”以及年末的化解房地产库存战略后，全国楼市逐步回暖，并在2016年迎来了房价的又一轮上涨。面对房价过快上涨，各地也开始出台一系列调控措施，限购就是在这一背景下重启的。
与大多数实行第一轮限购的城市不同，“北上广深”自限购开启后就没有中断，虽然会有限购细则的改变，但并没有经历先终结再重启这一过程。剩余城市中，苏州是第一个重启限购的城市，于2016年8月11日开始实施第二轮限购，此后，陆续有新的城市加入这一行列中来，限购城市名单逐步增加。截至2019年上半年，据不完全统计，有40余个城市实行了住房限购。
第二轮限购并未采取中央统筹的“一刀切”方式，地方政府在政策制定中有更大的自主权。地方政府有权决定是否实施限购、何时实施限购以及限购的具体措施，实现了由统一管理到因城施策的转变。
一个城市实施限购并不意味着城市内的所有住房交易都会受到政策限制，是否受到限购的影响与多项政策细节有关。本文按区域、时点、交易市场和面积将限购范围进行区分，图2展示了限购具体措施的分类。
图2 住房限购政策细节
首先，区域可分为全域与非全域两种，非全域通常包括中心城区和市区两类。与区域相关的两项措施是限购区域以及衡量已有住房套数的区域。限购区域是指一个城市内受到限购管制的区域，这一标准从不动产所在地对限购作出了更加细致的规定。与限购区域类似，对于购房者已有住房的数量统计也存在区域划分的问题，即非市区或中心城区的已有住房是否被包括在内。从当前实施限购的城市来看，全域限购并不常见，更多城市选择市区或者城区作为限购区域。
其次，根据购房时点可分为存量式限购和增量式限购。存量式限购以购房者已经持有的住房套数作为是否限购的标准，增量式限购只计算政策实施后新发生的交易套数，而不考虑实施前购房者持有的房屋数量。大部分城市实施存量式限购，成都和西安则采用了限制新购一套住房的增量式限制标准。
再次，按照住房交易市场可将住房分为新房和二手房。所有限购城市都会限制新房交易，是否限制二手房则因城市而异，因此，在此区分标准下，是否限制二手房交易是我们关注的主要差异。
最后，还可以按住房面积大小进行分类。大部分城市的限购并不区分住房面积，即无论住房面积多大，满足条件均要限购，但也有例外。福州、厦门只限制144平方米及以下房屋的交易，郑州只限制180平方米以下房屋的交易。所以，是否限购大面积住房是我们关注的主要差异。
存量式限购还可以进一步展开，本地人口和外地人口在存量认定以及是否限购二手房上存在差异，这一关系将存量式限购与两种类别区分联系起来。在所有限购城市，外地户籍人口的交易行为都会受到限制，而本地户籍人口的交易行为是否受限则因城而异。上述差异为我们考察限购政策不同措施的有效性和异质性提供了政策条件。
（二）识别策略
本文采用时间断点回归（Regression Discontinuityin Time，以下简称“RDiT”）的方法识别政策效应。与传统断点回归（Regression Discontinuity，以下简称“RD”）方法不同，RDiT将时间作为配置变量，判断结果变量是否在受到政策冲击的时间点发生了跳跃，以此来研究干预变量和结果变量之间的因果联系。这一方法在公共经济学（如研究交通政策对汽车使用的影响，Gallego等，2013）、城市经济学（如研究公共交通对道路畅通度的影响，Anderson，2014）、环境经济学（如研究汽油成分管制政策对空气质量的影响，Auffhammer等，2011）等学科皆有应用。
本文采用断点回归的方法主要出于以下两点考虑：（1）在政策效应的估计方法中，倍差法要求满足平行趋势条件，但城市间房价的趋势差异巨大，这也恰是因城施策的重要原因，实际应用中很难在短期内找到符合平行趋势的实验组与对照组，导致这一条件常常无法满足。这种情况下，断点回归方法提供了评估政策效应的新思路。（2）针对房地产市场的宏观调控政策层出不穷，诸如限贷、限售、限价等，它们都会对房地产市场价格产生影响，从中如何准确分辨出限购的政策效应是关键。断点回归考察的是断点附近的政策效应，在本文中，即限购政策实施时间点前后的变化。由于各项政策的实施时间并不一致，采用断点回归方法能够有效规避其他政策因素对结果的干扰。
时间变量是均匀分布的，因此配置变量的分布频率不会发生变化，断点附近的样本量相对较少，这是RDiT区别于传统RD之处。为了评估政策效应，通常需要拓宽时间长度以获得足够的样本量。这就导致距离政策冲击时间点相对较远的观测值也被包括进来，与时间相关的其他因素可能会造成估计结果的偏误。因此，协变量的加入在RDiT中显得更为重要。
各城市实施限购政策的时间不一，对此，本文以各城市政策开始实施的当月作为基准点，允许各城市之间存在差异，并在此基础上计算出各时间点与基准点的时间间隔，基准点之前为负值，基准点之后为正值，重新生成一串时间序列，每个样本城市都有独特的时间序列。
图3以新房为例，展示了新房价格环比指数在政策实施前后的分布图。从图中我们可以得到三个主要发现。首先，虽然各城市实施限购政策的时间点不一，但是总体来看，各地都是在房价上涨势头较强时出台的政策。虚线代表政策出台时间点，此时房价环比指数位于高位（月环比增速达到约2%），反映出因城施策下各地能够恰当地选择政策出台的时点。样本城市中，厦门和昆明分别是最早和最晚实施第二轮限购的城市，它们的政策出台时间分别是2016年9月和2018年7月，相差了21个月。如果使用同一限购时点，会造成一些城市实施过早，另一些城市实施过晚，难以有效发挥政策效应。其次，限购政策实施后，房价环比指数出现了一个明显向下的断点。虽然指数值依然大于100，但是增速明显下降，结束了房价的过快上涨。最后，政策实施后，房价环比指数曲线的斜率变小，这表明限购不仅显著降低了房价增速，还在一定时期内扭转了房价上涨不断加速的趋势。
图3 限购政策实施前后新房价格环比指数分布图
（三）模型设置与数据说明
具体模型设置与数据说明略。
四、实证研究结果
（一）限购政策的有效性
通过分析基准回归的结果，得到关于限购政策有效性的基本结论。首先，限购显著降低了房价增速，其次，限购有效扭转了房价上涨不断加速的趋势。因此，限购不仅能在短期内发挥作用，还具有长期有效性。
（二）限购效应的市场异质性
根据产权交易市场的不同，住房市场可以分为新房市场和二手房市场。新房与二手房对比，无论是整体市场还是不同面积的市场，限购对新房价格增速的影响都比对二手房影响更大。在房价增速变化率方面，新房和二手房都有明显下降，但新房的降幅更大。这主要是由于一些城市并未对二手房实施限购，即二手房的平均限购强度更弱，因此有效性稍弱。是否限购二手房是影响二手房价格增速的主要因素，也说明了新房和二手房市场具有较强的分割性。
从住房面积来看，中等面积住房受到的政策影响最大。个体间的消费偏好存在差异，一般来讲，刚需或首套购房者会偏向购买小面积的住房，而以投资或投机为目的的购房者更倾向于购买大面积的住房，由于限购政策主要抑制的是投资和投机需求，因此对小面积住房的价格增速影响较小。对比中等面积和大面积住房，在套数约束下，同样是挤占一个购房指标，投资需求会转向价值更高的大面积住房，因此大面积住房的价格增速降幅小于中等面积住房。
（三）限购效应的措施异质性
按区域、时点、人口、套数、交易市场、面积、政策综合强度七类进行措施异质性的分析，发现结果如下：按区域、时点、人口以及套数和市场区分都能起到针对性的效果，在各自标准下，全域、存量式、限外地人口、低可持有套数、限二手房都是地方政府在实施限购时的有力工具，但按面积区分并未对房价增速产生显著的差异化影响。随着限购综合强度的提高，限购政策对房价增速的抑制作用越强，限购强度提高一个标准差，房价增速下降1.77%。
（四）限购效应的城市异质性
分别按城市所在地区和土地财政依赖度进行分类，实证结果分析如下：东部地区房价增速下跌了1.15%，中部地区房价增速下跌了1.19%，下降幅度略有增加，但是西部地区房价增速并无显著变化。在土地财政依赖度高的城市，人均住房持有量更多，因此受到限购政策的影响也越大。
（五）稳健性检验
本文分别从模型设定、带宽设置、土地财政依赖度三个方面进行稳健性检验，回归结果与基准回归结果基本一致。
五、结论
本文通过评估第二轮限购政策的有效性和异质性，最终得出了以下四条主要结论：
（一）限购政策具备抑制房价增速和房价上涨加速度的双重有效性
限购政策既有短期效应，也有长期效应，在显著降低房价增速的同时，还降低了房价上涨的加速度，在抑制房价方面是显著有效的。
（二）限购效应具有市场异质性
首先，新房比二手房价格增速下降明显。其次，中等面积住房比小面积和大面积住房价格增速下降明显，主要由于小面积住房的客群主要为刚需购房者，受政策影响较小，同时在套数约束下，投机需求会转向价值更高的大面积住房，因此，大面积住房的价格增速降幅较低。
（三）限购效应具有措施异质性
在各项措施中，全域、存量式、限外地人口、低可持有套数、限二手房是有效的，但是按面积区分并未达到理想的效果。从中可以得出，限制外地人口的交易行为是稳定房价的关键，在此基础上再对持有量和二手房做出进一步的规定。综合来看，限购强度越高，对房价增速的抑制作用越大。
（四）限购效应具有城市异质性
在各区域城市中，东、中部城市房价增速下降明显，西部城市并未受到政策的显著影响；土地财政依赖度高的城市，受限购影响的程度更明显。出现城市异质性的原因是各地住房市场中投机需求占比存在差异。本文的研究结论肯定了第二轮住房限购政策的有效性。由于城市间存在固有差异，各地的住房市场呈现出不同的特征，相比于“一刀切”，因城施策是更为科学的调控方式。因城施策的大背景下，地方政府的信息优势得到充分发挥，在政策制定和实施中拥有更大的自主权和灵活性，因此也出现了更加丰富的调控手段。但是政策有效性的实现并非各种措施的简单堆砌，地方政府要结合当地的实际情况，针对性地制定具体措施，通过调控措施最优化实现政策效果最大化。
未来，“房住不炒”依然是我们长期坚持的主基调，“稳定性”是住房市场调控的主题。为了让住房市场回归理性，实现长期稳定，应继续贯彻因城施策，以当地政府的信息优势带动政策适应性，将政策适应性转化为政策有效性，通过抑制不合理需求，达到稳定住房市场的目的。
// 文章来源 //
邵磊,秦韶聪,任强. 因城施策背景下住房限购政策的有效性和异质性——基于RDiT方法的实证分析[J]. 中央财经大学学报,2021,(11):117-128.
