房地产限购政策的有效性及外部性评估
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摘要
为了抑制房价过快上涨,需求侧的房地产宏观调控是中国现阶段的重点,限购是最常用的政策工具之一,其影响受到大众和学术界的关注。虽然限购政策的有效性已有不少学者关注,但结论尚不一致,且缺乏对限购政策外部性影响的经验研究。因此,本文基于房地产销售与租赁市场和土地市场的日度交易微观数据,利用双重差分模型更准确地评估了限购政策抑制房价的有效性,并进一步将各市场领域的关联性纳入分析框架,探究了限购政策对房地产租赁市场与土地市场的外部性效应。实证结果表明,限购使房价下降10.12%,大于以往研究的估计结果;限购使房租上升25.09%,住宅地价下降9.08%,但对工业和商业地价没有显著影响。倾向得分匹配等一系列稳健性检验和反事实分析均显示实证结果的可靠性。限购政策的外部性表明,该政策不利于改善实际住房需求者的福利,且可能引发地方政府的"软性抵抗",未来的工作重点应在加强地方税体系建设基础上不断深化土地和房地产的供给侧改革。
To curb the soaring housing prices, the Chinese government has been focusing on macro-control of real estate on the demand side. The Home Purchase Restriction(HPR) policy is one of the most commonly used policy tools, and its influence has attracted wide attention from the public and the academia as well. Although many scholars have studied the effectiveness of the home purchase restriction policy, there is no universal conclusion and empirical research on the externalities of this policy is scarce. Based on the daily transaction data of the real estate sales and rental market and the land market, this paper uses the difference-in-differences model to evaluate the effectiveness of the HPR more accurately, further includes the association of different markets into the analytical framework, and explores the externalities the HPR policy has on the real estate rental market and the land market. The empirical results show that the HPR policy lowers the house price by 10.12%, higher than the estimated results of previous studies, drives up the rent by 25.09% while lowers the residential land price by 9.08%, with no significant impact on industrial and commercial land prices. The results of Propensity Score Matching analysis, other robustness tests and counterfactual analysis all back up the reliability of the empirical results. The externalities of the HPR policy indicate that the policy is not conducive to the welfare of people with rigid housing demand, and may trigger the "soft resistance" of local governments. Therefore, the government should focus on how to promote the supply-side structural reform of the land market and real estate market while strengthening the local taxation system.
To curb the soaring housing prices, the Chinese government has been focusing on macro-control of real estate on the demand side. The Home Purchase Restriction(HPR) policy is one of the most commonly used policy tools, and its influence has attracted wide attention from the public and the academia as well. Although many scholars have studied the effectiveness of the home purchase restriction policy, there is no universal conclusion and empirical research on the externalities of this policy is scarce. Based on the daily transaction data of the real estate sales and rental market and the land market, this paper uses the difference-in-differences model to evaluate the effectiveness of the HPR more accurately, further includes the association of different markets into the analytical framework, and explores the externalities the HPR policy has on the real estate rental market and the land market. The empirical results show that the HPR policy lowers the house price by 10.12%, higher than the estimated results of previous studies, drives up the rent by 25.09% while lowers the residential land price by 9.08%, with no significant impact on industrial and commercial land prices. The results of Propensity Score Matching analysis, other robustness tests and counterfactual analysis all back up the reliability of the empirical results. The externalities of the HPR policy indicate that the policy is not conducive to the welfare of people with rigid housing demand, and may trigger the "soft resistance" of local governments. Therefore, the government should focus on how to promote the supply-side structural reform of the land market and real estate market while strengthening the local taxation system.
引文
1.邓柏峻、李仲飞、张浩:《限购政策对房价的调控有效吗》,《统计研究》2014年第31期。
2.范子英:《为买房而离婚——基于住房限购政策的研究》,《世界经济文汇》2016年第4期。
3.冯科、何理:《中国房地产市场“限购政策”研究——基于反需求函数的理论与经验分析》,《经济学动态》2012年第2期。
4.韩永辉、黄亮雄、邹建华:《房地产“限购令”政策效果研究》,《经济管理》2014年第4期。
5.刘江涛、张波、黄志刚:《限购政策与房价的动态变化》,《经济学动态》2012年第3期。
6.乔坤元:《住房限购令真的起作用了吗?——来自中国70大中城市的证据》,《经济与管理研究》2012年第12期。
7.汤韵、梁若冰:《限购为何无法控制房价——来自婚姻市场的解释》,《经济学动态》2016年第11期。
8.陶然、陆曦、苏福兵、汪晖:《地区竞争格局演变下的中国转轨:财政激励和发展模式反思》,《经济研究》2009年第7期。
9.王敏、黄滢:《限购和房产税对房价的影响:基于长期动态均衡的分析》,《世界经济》2013年第1期。
10.王小鲁、樊纲、余静文:《中国分省份市场化指数报告(2016)》,社会科学文献出版社2017年版。
11.王媛、杨广亮:《为经济增长而干预:地方政府的土地出让策略分析》,《管理世界》2016年第5期。
12.杨其静、卓品、杨继东:《工业用地出让与引资质量底线竞争——基于2007—2011年中国地级市面板数据的经验研究》,《管理世界》2014年第11期。
13.余泳泽、张少辉:《城市房价、限购政策与技术创新》,《中国工业经济》2017年第6期。
14.张德荣、郑晓婷:《“限购令”是抑制房价上涨的有效政策工具吗?——基于70个大中城市的实证研究》,《数量经济技术经济研究》2013年第11期。
15.张清源、苏国灿、梁若冰:《增加土地供给能否有效抑制房价上涨——利用“撤县设区”的准实验研究》,《财贸经济》2018年第4期。
16.赵文哲、杨继东:《地方政府财政缺口与土地出让方式——基于地方政府与国有企业互利行为的解释》,《管理世界》2015年第4期。
17.朱国钟、颜色:《住房市场调控新政能够实现“居者有其屋”吗?——一个动态一般均衡的理论分析》,《经济学(季刊)》2013年第1期。
18.Besley,T., & Case, A., Unnatural Experiments? Estimating the Incidence of Endogenous Policies. Economic Journal, Vol.110, No.467, 2000, pp.672-694.
19.Cai,H.,Henderson, J.V., & Zhang, Q., China’s Land Market Auctions: Evidence of Corruption?. Rand Journal of Economics, Vol.44, No.3, 2013, pp.488-521.
20.Cao,J.,Huang,B., & Lai,R.N.,On the Effectiveness of Housing Purchase Restriction Policy in China: a Difference in difference approach. SSRN Working Paper, No.2584275, 2015.
21.Chetty, R., Looney, A., & Kroft, K., Salience and Taxation: Theory and Evidence. American Economic Review, Vol.99, No.4, 2009, pp.1145-1177.
22.Ferrara,E.L.,Chong, A., & Duryea, S., Soap Operas and Fertility: Evidence from Brazil. American Economic Journal Applied Economics, Vol.4, No.4, 2012, pp.1-31.
23.Li, P., Lu, Y., &Wang, J., Does Flattening Government Improve Economic Performance?. Evidence from China. Journal of Development Economics, Vol.123, 2016, pp.18-37.
24.Sun, W., Zheng, S., Geltner, D. M., & Wang, R., The Housing Market Effects of Local Home Purchase Restrictions: Evidence from Beijing. Journal of Real Estate Finance & Economics, 2017, Vol.55, No.3, pp.1-25.
25.Wu, J., Deng, Y., & Liu, H., House Price Index Construction in the Nascent Housing Market: the Case of China. Journal of Real Estate Finance & Economics
(1)详见《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》(国办发[2010]4号)。
(2)详见《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》(国发[2010]10号)。
(3)在各城市限购政策的文件中,非本市户籍居民家庭的购房限制性条件通常与在本地纳税、社保缴纳情况挂钩。如未能提供符合相应条件的社会保障缴纳证明或者纳税证明,将不允许在本市范围内购房。
(4)其中,土地来源包括现有建设用地和新增建设用地;供地方式包括划拨、协议、招标、拍卖、挂牌和其他方式;土地级别划分为1～18级;周边的便利程度由地块与肯德基或麦当劳(任何一处门店)之间的最近距离来度量,距离越近代表便利程度越高。
(5)房地产销售与租赁市场的日度交易微观数据记载有逐条交易的成交价格、住宅面积、小区名称、地理位置、成交日期、小区绿化率与容积率等详细信息。此外,本文样本期的选择是由于,部分限购城市在2014年开始放松或取消限购令,因此为避免对限购令影响结果的低估,将不采用2014年及其后的数据。
(6)由于房地产销售交易数据和房地产租赁交易数据的来源均为“搜房网”,两个数据中的逐条交易信息基本相同,因此二者的数据优势也大体一致。
(7)中国土地市场网:http://www.landchina.com/。土地交易数据的公开可得受益于2006年8月1日起开始实行的《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规范(试行)》,其明确要求市县级政府土地主管部门必须在“中国土地市场网”上事先公布任何一宗国有土地使用权的出让计划,并且事后也须公示各宗土地的出让结果。因此我们有机会获取得到此后逐条土地出让结果的详细信息,包括供地的区县政府、地块坐落、面积、土地用途、土地等级、出让方式、土地成交价格等信息。
(8)由于匹配变量在区县层面缺失严重,因此选择在城市层面实现PSM匹配。
(9)《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》(国办发[2011]1号)要求,“各直辖市、计划单列市、省会城市和房价过高、上涨过快的城市,在一定时期内,要从严制定和执行住房限购措施”。因此,住宅价格、房价增长率以及城市的行政级别是限购实施与否的三个最重要依据,但限购名单已基本包括所有的直辖市、计划单列市和省会城市。
(10)其中,地理位置用城市地理中心所在的经纬度衡量,地形则用城市的平均海拔与坡度衡量。上述匹配变量中,城市层面的经济变量数据来源于《中国城市统计年鉴》,地理信息变量中的城市经纬度、海拔与坡度变量的数据则基于“谷歌地球”(Google Earth)提供的中国高程地形图(Digital Elevation Model,DEM),借助Arcgis软件提取所得。
(11)匹配变量的平行条件假设检验结果备查。
(12)三幅安慰剂检验的图示备查。
(13)分经济地区回归中的被解释变量包括房价、房租以及分土地出让方式的土地价格,为使回归结果的呈现更为简洁明了,因此表7对实证结果在布局上进行了调整。
(14)包括上海、厦门、宁波、台州、衢州、珠海等在内的东部地区均规定,要求非本市户籍家庭须提供自购房之日起前2年内在本市累计缴纳1年以上个人所得税证明或社会保险缴纳证明;而中西部地区均只规定,要求非本市户籍家庭须提供在本市累计缴纳1年以上个人所得税证明或社会保险缴纳证明,对纳税或社保缴纳所在期间未能进一步做出要求。此外,北京更作出规定,要求非本市户籍居民家庭须提供本市有效暂住证和连续5年(含)以上在本市缴纳社会保险或个人所得税缴纳证明,从而大幅延长缴纳年限(京政办发[2011]8号)。
(15)为促进土地出让制度的规范和完善,1990年国务院《城镇国有土地使用权出让和转让暂行条例》(国务院令第55号)明确规定了土地出让可以采取包括协议、招标和拍卖在内的三种方式并细化了相应的具体程序步骤。此后,2002年5月的《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》(国土资源部11号令)将挂牌方式纳入土地公开出让范围,也作为土地市场化出让改革启动的标志。
2.范子英:《为买房而离婚——基于住房限购政策的研究》,《世界经济文汇》2016年第4期。
3.冯科、何理:《中国房地产市场“限购政策”研究——基于反需求函数的理论与经验分析》,《经济学动态》2012年第2期。
4.韩永辉、黄亮雄、邹建华:《房地产“限购令”政策效果研究》,《经济管理》2014年第4期。
5.刘江涛、张波、黄志刚:《限购政策与房价的动态变化》,《经济学动态》2012年第3期。
6.乔坤元:《住房限购令真的起作用了吗?——来自中国70大中城市的证据》,《经济与管理研究》2012年第12期。
7.汤韵、梁若冰:《限购为何无法控制房价——来自婚姻市场的解释》,《经济学动态》2016年第11期。
8.陶然、陆曦、苏福兵、汪晖:《地区竞争格局演变下的中国转轨:财政激励和发展模式反思》,《经济研究》2009年第7期。
9.王敏、黄滢:《限购和房产税对房价的影响:基于长期动态均衡的分析》,《世界经济》2013年第1期。
10.王小鲁、樊纲、余静文:《中国分省份市场化指数报告(2016)》,社会科学文献出版社2017年版。
11.王媛、杨广亮:《为经济增长而干预:地方政府的土地出让策略分析》,《管理世界》2016年第5期。
12.杨其静、卓品、杨继东:《工业用地出让与引资质量底线竞争——基于2007—2011年中国地级市面板数据的经验研究》,《管理世界》2014年第11期。
13.余泳泽、张少辉:《城市房价、限购政策与技术创新》,《中国工业经济》2017年第6期。
14.张德荣、郑晓婷:《“限购令”是抑制房价上涨的有效政策工具吗?——基于70个大中城市的实证研究》,《数量经济技术经济研究》2013年第11期。
15.张清源、苏国灿、梁若冰:《增加土地供给能否有效抑制房价上涨——利用“撤县设区”的准实验研究》,《财贸经济》2018年第4期。
16.赵文哲、杨继东:《地方政府财政缺口与土地出让方式——基于地方政府与国有企业互利行为的解释》,《管理世界》2015年第4期。
17.朱国钟、颜色:《住房市场调控新政能够实现“居者有其屋”吗?——一个动态一般均衡的理论分析》,《经济学(季刊)》2013年第1期。
18.Besley,T., & Case, A., Unnatural Experiments? Estimating the Incidence of Endogenous Policies. Economic Journal, Vol.110, No.467, 2000, pp.672-694.
19.Cai,H.,Henderson, J.V., & Zhang, Q., China’s Land Market Auctions: Evidence of Corruption?. Rand Journal of Economics, Vol.44, No.3, 2013, pp.488-521.
20.Cao,J.,Huang,B., & Lai,R.N.,On the Effectiveness of Housing Purchase Restriction Policy in China: a Difference in difference approach. SSRN Working Paper, No.2584275, 2015.
21.Chetty, R., Looney, A., & Kroft, K., Salience and Taxation: Theory and Evidence. American Economic Review, Vol.99, No.4, 2009, pp.1145-1177.
22.Ferrara,E.L.,Chong, A., & Duryea, S., Soap Operas and Fertility: Evidence from Brazil. American Economic Journal Applied Economics, Vol.4, No.4, 2012, pp.1-31.
23.Li, P., Lu, Y., &Wang, J., Does Flattening Government Improve Economic Performance?. Evidence from China. Journal of Development Economics, Vol.123, 2016, pp.18-37.
24.Sun, W., Zheng, S., Geltner, D. M., & Wang, R., The Housing Market Effects of Local Home Purchase Restrictions: Evidence from Beijing. Journal of Real Estate Finance & Economics, 2017, Vol.55, No.3, pp.1-25.
25.Wu, J., Deng, Y., & Liu, H., House Price Index Construction in the Nascent Housing Market: the Case of China. Journal of Real Estate Finance & Economics
(1)详见《国务院办公厅关于促进房地产市场平稳健康发展的通知》(国办发[2010]4号)。
(2)详见《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》(国发[2010]10号)。
(3)在各城市限购政策的文件中,非本市户籍居民家庭的购房限制性条件通常与在本地纳税、社保缴纳情况挂钩。如未能提供符合相应条件的社会保障缴纳证明或者纳税证明,将不允许在本市范围内购房。
(4)其中,土地来源包括现有建设用地和新增建设用地;供地方式包括划拨、协议、招标、拍卖、挂牌和其他方式;土地级别划分为1～18级;周边的便利程度由地块与肯德基或麦当劳(任何一处门店)之间的最近距离来度量,距离越近代表便利程度越高。
(5)房地产销售与租赁市场的日度交易微观数据记载有逐条交易的成交价格、住宅面积、小区名称、地理位置、成交日期、小区绿化率与容积率等详细信息。此外,本文样本期的选择是由于,部分限购城市在2014年开始放松或取消限购令,因此为避免对限购令影响结果的低估,将不采用2014年及其后的数据。
(6)由于房地产销售交易数据和房地产租赁交易数据的来源均为“搜房网”,两个数据中的逐条交易信息基本相同,因此二者的数据优势也大体一致。
(7)中国土地市场网:http://www.landchina.com/。土地交易数据的公开可得受益于2006年8月1日起开始实行的《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规范(试行)》,其明确要求市县级政府土地主管部门必须在“中国土地市场网”上事先公布任何一宗国有土地使用权的出让计划,并且事后也须公示各宗土地的出让结果。因此我们有机会获取得到此后逐条土地出让结果的详细信息,包括供地的区县政府、地块坐落、面积、土地用途、土地等级、出让方式、土地成交价格等信息。
(8)由于匹配变量在区县层面缺失严重,因此选择在城市层面实现PSM匹配。
(9)《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》(国办发[2011]1号)要求,“各直辖市、计划单列市、省会城市和房价过高、上涨过快的城市,在一定时期内,要从严制定和执行住房限购措施”。因此,住宅价格、房价增长率以及城市的行政级别是限购实施与否的三个最重要依据,但限购名单已基本包括所有的直辖市、计划单列市和省会城市。
(10)其中,地理位置用城市地理中心所在的经纬度衡量,地形则用城市的平均海拔与坡度衡量。上述匹配变量中,城市层面的经济变量数据来源于《中国城市统计年鉴》,地理信息变量中的城市经纬度、海拔与坡度变量的数据则基于“谷歌地球”(Google Earth)提供的中国高程地形图(Digital Elevation Model,DEM),借助Arcgis软件提取所得。
(11)匹配变量的平行条件假设检验结果备查。
(12)三幅安慰剂检验的图示备查。
(13)分经济地区回归中的被解释变量包括房价、房租以及分土地出让方式的土地价格,为使回归结果的呈现更为简洁明了,因此表7对实证结果在布局上进行了调整。
(14)包括上海、厦门、宁波、台州、衢州、珠海等在内的东部地区均规定,要求非本市户籍家庭须提供自购房之日起前2年内在本市累计缴纳1年以上个人所得税证明或社会保险缴纳证明;而中西部地区均只规定,要求非本市户籍家庭须提供在本市累计缴纳1年以上个人所得税证明或社会保险缴纳证明,对纳税或社保缴纳所在期间未能进一步做出要求。此外,北京更作出规定,要求非本市户籍居民家庭须提供本市有效暂住证和连续5年(含)以上在本市缴纳社会保险或个人所得税缴纳证明,从而大幅延长缴纳年限(京政办发[2011]8号)。
(15)为促进土地出让制度的规范和完善,1990年国务院《城镇国有土地使用权出让和转让暂行条例》(国务院令第55号)明确规定了土地出让可以采取包括协议、招标和拍卖在内的三种方式并细化了相应的具体程序步骤。此后,2002年5月的《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》(国土资源部11号令)将挂牌方式纳入土地公开出让范围,也作为土地市场化出让改革启动的标志。
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