住房限購政策對房價影響分析
——以武漢城市圈為例

張 桃, 李進濤

(湖北工業大學土木建筑與環境學院, 湖北 武漢 430068)

隨著房地產業發展,房價問題已成為影響國計民生的重大問題,限購政策也成為國民關注的熱點。限購政策是我國特有的對房地產市場進行宏觀調控的手段,政府先后出臺一系列限購政策,旨在抑制房價過快增長。截至2011年底,全國46個城市加入了限購行列。2011年2月,武漢市發布第一版限購令。2014-2015年間,為避免房地產過度開發導致房價暴跌,從而帶來社會隱患,部分城市相繼取消限購,武漢于2014年9月取消。限購政策取消使住宅市場再度回暖,2016年中央政府出臺“9·30新政”,截至2017年6月,全國49個城市啟用限購政策。2016年10月,武漢市第二次啟用住房限購政策。2017年9月,孝感成為湖北省除武漢外唯一限購的地級城市。住房限購政策背景下,房價波動值得關注。本文旨在研究住房限購政策對房價的影響,為后續政策制定提供參考。

1 文獻綜述

房價影響因素眾多且較為復雜,可分為自身因素和外部因素。自身因素主要包括房屋屬性、竣工面積等房屋本身因素,區域位置、交通狀況等城市規劃因素;外部因素主要包括經濟發展、居民收入等經濟因素,人口數量、人口結構等人口因素,房地產政策、稅收政策等政策因素等[1-5]。

葉阿忠等(2011)研究發現政策性因素對房價的影響力呈現出不斷上升的變化趨勢[6]。房地產市場對經濟有重要影響,因此對于房地產政策影響房價波動備受學者關注。安輝和王瑞東(2013)證實房地產調控政策是影響房價的重要因素[7]。限購政策是我國特有的對房地產市場進行宏觀調控的手段,許多學者對限購政策展開了研究。

學者們大多認為通過限購政策可以達到控制房價的目的。米晉宏和劉沖(2017)實證限購政策能顯著降低住房價格[8]。張明恒(2020)和徐亮(2020)研究顯示限購政策對房地產價格波動具有顯著抑制效果,是我國政府抑制房價的有效手段之一,對我國房地產市場穩定起發揮著至關重要的作用[9-10]。

針對限購政策,學者們不僅對其有效性進行了分析,還對其時效性也展開了研究。一些學者認為,限購政策應該長期堅持。孟楨超(2014)的研究表明,限購政策對房價的調控作用時間有限,需要建立長期機制來保障[11]。鄧柏峻等(2014)發現限購政策的抑制房價的效果具有時滯性,隨著時間推移調控效果越來越明顯[12]。潘慧峰和劉曦彤(2018)證實限購政策出臺后中長期效果才開始顯現[13]。

還有部分學者則認為不應該長期堅持限購政策。張建同等(2015)研究發現限購政策短期內有效,但隨著限購政策深入,抑制效果逐漸減弱[14]。方興(2018)和趙逸星(2020)研究證實限購政策在短期內能夠有效抑制房價,但是長期來看效果并不明顯,并非有效控制房價的長久之計[15-16]。

房價存在波紋效應,核心城市控制房價波動。Giussani和Hadjimatheou(1992)研究表明倫敦房價對英國其它區域房價具有一定影響[17]。王松濤等(2008)和許清心(2020)實證表明核心城市房價能引發其它城市房價的波動,對其他城市房價波動具有領先關系[18-19]。

限購政策具有顯著的空間溢出效應。代彥敏(2020)證實城市群的中心城市存在不同程度的政策溢出效應[20]。陳云飛(2020)證實限購政策具有顯著的空間溢出效應,且限購政策抑制非限購中小型城市房價效果比對限購城市房價抑制效果更顯著[21]。張偉文等(2021)發現更多鄰近城市實施住房限購政策會帶動當地房價上漲[22]。

綜上所述,學者們對限購政策的有效性和時效性有不同的看法;房價存在波紋效應,核心城市控制房價波動,限購政策也存在溢出效應,當核心城市房價受到限購政策影響后,其周邊城市房價也會隨之發生變動。對已實施的限購政策進行科學的、有效的評估能夠為政策制定者提供更加直觀可靠的認識,為后續政策制定提供參考。

2 數據與研究方法

2.1 研究對象

本文以“1+8”武漢城市圈作為研究對象,該城市圈以武漢為圓心,覆蓋黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、仙桃、天門、潛江等8個城市。本文將房地產價格、居民消費價格指數、房地產開發投資額、財政收入、財政支出和是否存在限購政策納入統一的復雜動態系統,研究住房限購政策對房地產價格的影響。

2.2 數據來源及選取

本文所采用的數據來源于CREIS數據庫及湖北省統計局。本文研究數據的時間選取跨度是2010年至2019年,數據頻率為月度數據,既包括2011年開始的第一輪限購期,也包括2016年開始的第二輪限購期。

其中,限購政策用虛擬變量來表示,該月份是否存在限購政策作為變量,若有限購記為“1”,沒有限購記為“0”。由于仙桃市及潛江市的數據嚴重缺失,因此只能剔除樣本。數據的描述性統計見表1。

表1 數據的描述性統計

2.3 研究方法

在模型的選擇上,由于每一個變量都會對其它變量產生影響,故所有變量均為內生變量,且本文研究數據為城市面板數據,因此本文以面板向量自回歸(panel vector autoregression,PVAR)模型作為本文的研究方法。PVAR模型同時具備面板數據模型的特征和向量自回歸模型的優點,能夠真實描述各變量之間的關系、分析某一變量對其他變量的影響程度,研究多個變量間的動態影響關系。本文構建面板向量自回歸模型探究住房限購政策對房地產價格的動態影響關系及影響程度,模型如下:

其中,i=1,2,…,7,表示武漢城市圈各城市,t= 2010,2011,…,2019,表示年份,p為滯后階數;α0表示截距項向量,αj表示系數估計結果;yi,t表示第i個城市在第t年的內生變量,yi,t-j為內生變量的j階滯后項;γi為個體效應,表示武漢城市圈各城市之間的變量差異,θt表示時間效應,反映變量隨時間變化的特點;εi,t表示隨機誤差項。

3 實證結果及分析

3.1 平穩性檢驗

在構建PVAR模型前,有必要對模型進行平穩性檢驗,克服單個時間序列的單位根檢驗造成的的小樣本偏差。其中,住房限購政策為虛擬變量,不需要驗證其平穩性。本文采用的檢驗方法是ADF檢驗法,檢驗結果均拒絕了原假設,即不存在單位根,表明所有變量都是平穩變量,這符合模型對變量平穩性的要求。平穩性檢驗結果如表2所示。

3.2 模型滯后階數的選擇

由平穩性檢驗可知可以構建PVAR模型。在構建PVAR模型前,必須首先確定PVAR模型的最優滯后階數。通過MAIC、MBIC及MQIC信息準則,本文選取適合該模型的最優滯后階數。當選擇滯后1期時,MBIC、MAIC及MQIC信息準則均達到最小,因此最優滯后階數選擇1階,應當考慮內生變量滯后一期變量。模型滯后階數的選擇結果如表3所示。

表3 模型滯后階數的選擇

3.3 穩定性檢驗

本文采用AR Roots Graph檢驗法,進一步檢驗了PVAR模型的穩定性。如果全部的點都在單位圓中,則表示PVAR模型是平穩的,反之則表示模型是不平穩的,需重新設定。本文通過AR Roots Graph檢驗方法對PVAR模型進行穩定性檢驗,其檢驗結果如圖1所示,所有的點均在單位圓中,這代表PVAR模型是穩定的,可以進一步分析。

圖1 穩定性檢驗

3.4 脈沖響應

本文將房地產價格、居民消費價格指數、房地產開發投資額、財政收入、財政支出和是否存在限購政策納入統一的復雜動態系統,研究住房限購政策對房地產價格的的影響。為了說明這一復雜動態系統對房地產價格的影響,進一步對PVAR模型進行了脈沖響應函數分析。圖中縱坐標表示沖擊對響應變量的影響程度,橫坐標代表滯后期階數,展示的是時間間隔。

3.4.1住房限購政策的脈沖響應分析在“1+8”武漢城市圈內,住房限購政策對房地產價格影響的脈沖響應如圖2所示。

圖2 住房限購政策對房地產價格脈沖響應

圖2顯示限購政策對房價產生了持續性影響。整體上看,限購政策的出臺在短期內對房價有顯著的抑制作用,但其影響效應隨著時間的推移逐漸減弱。在住房限購政策的沖擊下,房價在第一年受到負向影響,很快達到影響最大幅度,第二年影響迅速減弱,隨后開始緩慢下降并接近平穩,影響作用逐漸減弱。由該脈沖響應圖可以看出,限購政策的出臺導致房地產價格大幅下跌,這意味著限購政策達到顯著控制的效果,住房限購政策的實施能夠迅速遏制房地產價格的快速上漲,但隨著時間推移,這種影響慢慢減弱,限購政策的實施可以迅速抑制房價的快速上漲,但影響會隨著時間的推移而逐漸減弱。這一結果與張建同等(2015)、方興(2018)和趙逸星(2020)的研究結論相互印證[14-16]。這是因為住房限購政策的實施導致了住房市場的火熱程度迅速降低,因此能夠促進房地產價格的下降。在政策實行期間,購房者的購房資格受到一定限制,由于購房數量得到控制,住房限購政策起到了抑制房價的作用。

住房限購政策對武漢城市圈各城市房地產價格的脈沖響應如圖3。圖3反映了武漢市住房限購政策對房地產價格的沖擊影響。從脈沖響應圖可以看出,武漢市房地產價格總體上呈現出上升趨勢,但房地產價格的增長速度有所不同。武漢的第一次限購從出臺到取消,共持續了近4年時間,整體來看,調控期間房價輕微上漲,在啟動限購的前兩年里調控效果明顯,說明了武漢市第一輪住房限購政策達到了控制房價的效果,短期效果更為顯著。隨后兩年,武漢市取消了住房限購政策,房價快速上漲。隨著第二輪限購政策的發力,房價上漲速度相對減緩,在啟動限購的前兩年里調控效果明顯,表明武漢市住房限購政策的短期效果更為顯著。這表明,住房限購政策在初期能夠迅速抑制房價暴漲,但隨著時間的推移,住房限購政策抑制效果逐漸衰弱。

圖3 住房限購政策對房地產價格的脈沖響應

圖3反映了孝感市住房限購政策對房地產價格的沖擊影響。由脈沖響應圖可以看出,孝感市房地產價格總體上也呈現出向上增長的趨勢。前四年內房地產價格微微上漲,從第五年開始房價快速上漲;在住房限購政策的實施期間,房價上漲速度相對減緩,限購的前兩年里調控效果明顯。這表明,住房限購政策的實施在短期內能夠使房地產價格的快速上升得到有效控制,但抑制效果逐漸衰弱。孝感市房價波動總體狀況與武漢市十分類似,說明住房限購政策產生溢出效應,對武漢的限購政策不僅會影響武漢市房價,也會影響武漢市周邊城市的房價,這也印證了Giussani和Hadjimatheou(1992)、王松濤等(2008)和許清心(2020)等關于核心城市引發其它城市房價波動的研究[18-19]。

圖3反映了黃石、鄂州、黃岡、咸寧、天門市在住房限購政策影響下對房價的沖擊。在住房限購政策的的沖擊下,房地產價格迅速大幅下降,在第一年受到負向影響達到最大幅度,第二年影響快速減弱,隨后開始緩慢下降并接近平穩。這表明住房限購政策存在溢出效應,限購政策不僅會影響限購城市房價,也會影響周邊沒有實行限購政策城市的房價,限購政策通過波紋效應抑制沒有實行限購政策的中小型城市房價的效果比限購政策對限購城市房價的抑制效果更加顯著,這與陳云飛(2020)的研究結論一致[21]。這是由于執行限購的城市大多為一些經濟較為發達的城市或一省省會,這些城市普遍更受人民歡迎,當這些城市的房價得到抑制往往會吸引更多的外來人口流入,而沒有實行限購政策的中小型城市則不具備此方面的優勢,故房價下降更為明顯。

綜上脈沖響應分析結果可知,第一,住房限購政策在初期能夠快速抑制房價的快速上漲,但隨著時間的推移,住房限購政策抑制效果逐漸衰弱;第二,住房限購政策產生溢出效應,限購政策下“核心城市”房價變動能引發其它城市房價波動,限購政策不僅會影響當地房價,也會影響周邊城市房價,不僅會影響限購城市房價,也會影響沒有實行限購政策城市房價。

3.4.2其他變量的脈沖響應分析其他變量對房地產價格的脈沖響應如圖4。圖4a反映的是居民消費價格指數的沖擊對房地產價格的影響。由該脈沖響應圖可知。居民消費價格指數對房地產價格產生負向影響,且影響效果先大后小,在第一年受到負向影響幅度最大,緊接著第二年影響快速減弱,隨后開始緩慢下降,慢慢趨向于橫軸并且繼續保持負相關影響,影響作用逐漸降低。這表明居民消費價格指數的提高能夠在短期內使房地產價格下跌,使實際房價得到控制。

(a)居民消費價格指數

(d)財政支出

圖4b反映的是房地產開發投資額的沖擊對房地產價格的影響。該脈沖響應圖展示了房地產開發投資額對房地產價格的正向沖擊在第一年的正向影響幅度最大,隨后逐漸減少,從第四年開始趨于平穩,影響效果逐步減弱。房地產開發投資額的增加會增強房地產市場的流動性,而資金的流入會導致房地產市場的非理性繁榮,最終造成房價上漲。

圖4c反映的是財政收入的沖擊對房地產價格的影響。該脈沖應圖展示出對于財政收入沖擊,房地產價格有明顯的負向反應,造成房價下跌。在第一年負向影響達到最大,隨后影響快速減弱,在第三年回落到0值后變成正值,即房地產價格有了正向反應,第四年開始趨于平穩,慢慢趨向于橫軸,正向影響效果逐步減弱。由此可以得出,財政收入的增加在短期內能夠使房地產價格下跌,使實際房價得到控制。

圖4d反映的是財政支出的沖擊對房地產價格的影響。由該脈沖響應圖可知,財政支出的沖擊會使房地產價格不斷上漲。受到財政支出沖擊的影響,房地產價格會有所上升,在第一年達到峰值,而后開始逐步回落,到第四年后保持較為平穩的狀態,影響作用慢慢衰退。由此可以得出,財政支出的增加可以迅速促進房地產價格的上升,并導致房地產價格保持在較高的水平。

綜上可知,在短期內,居民消費價格指數和財政收入的沖擊對房價產生負向影響,房地產開發投資額和財政支出的沖擊對房價產生正向影響。

4 結論

本文利用面板向量自回歸模型和脈沖響應,探討住房限購政策對房地產價格的影響。結果表明,住房限購政策的出臺在短期內對抑制房地產價格上漲起到了一定作用,但其影響效應隨著時間的推移逐漸衰弱;住房限購政策存在溢出效應,限購政策下核心城市房價變動會引發其它城市房價波動。

基于上述研究分析,本文對住房限購政策提出以下建議。第一,理智看待住房限購政策抑制房價的效果。住房限購政策的出臺在短期內對抑制房地產價格上漲起到了一定作用,但只能作為短時間內快速抑制房價上漲的過渡性政策。第二,謹慎對待住房限購政策的溢出效應。限購政策下核心城市房價變動會引發其它城市房價波動。執行限購的城市不僅應該考慮本地房地產業發展狀況,也應適度考慮周邊城市房地產業發展。第三,從房價各影響因素尋求相應方法政策共同作用來抑制房價。住房限購政策在一定程度上能夠抑制房價快速上漲,但房價所受影響因素眾多,應當從多個房價影響因素提出相應的方法政策共同作用來抑制房價上漲。