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不同地區(qū)房價的影響因素存在差異, 為有效調(diào)控房價, 除了國家實施統(tǒng)一的政策外, 因地施策也是重要的調(diào)控措施。本文利用因子分析法將房價影響因素分為四大類, 即需求、供給、成本、收入, 并引入投機、市場預(yù)期因素, 在此基礎(chǔ)上建立面板回歸模型來分析六大因素對房價的影響, 衡量地方監(jiān)管政策對房價的調(diào)控效果。研究表明:限貸政策對一、二線城市房價具有抑制效果;限購政策能有效調(diào)控一、二、三線城市住宅價格, 且具有時滯效應(yīng);限價政策僅對二線城市有效, 對一、三線城市調(diào)控效果不顯著。研究還發(fā)現(xiàn):從東、中、西部城市看, 限貸政策對東部具有延遲效應(yīng), 需要兩期的傳導(dǎo)時間;限購政策能抑制東、中、西部房價的上漲;限價政策對中部的調(diào)控在第四期才產(chǎn)生效果, 東、西部的限價政策效果不顯著。

　　關(guān)鍵詞：　房地產(chǎn)價格; 限貸政策; 監(jiān)管效果; 時滯效應(yīng);

　　一、引言與文獻(xiàn)綜述

　　近年來, 房地產(chǎn)價格的快速上漲, 促使中央政府和地方政府出臺了許多嚴(yán)監(jiān)管措施, 為典型的監(jiān)管是限貸、限購和限價政策。然而, 隨著嚴(yán)厲的三限政策出臺, 各地房價上漲的勢頭并沒有得到有效遏制, 由此本文提出問題:各城市的房價變動的主要影響因素是什么?地方政府三限調(diào)控政策對住房價格的監(jiān)管是否有顯著的效果?系統(tǒng)回答上述問題為本文的研究動機。

　　引發(fā)房地產(chǎn)價格變動的因素有很多, 如收入、銀行信貸、土地價格、人口數(shù)量以及供需等。Favara&Imbs (2015) 認(rèn)為住房款對房價有正向作用, 即在信貸擴張的同時, 房價也會隨之上漲, 且上漲速度會加快。劉佳等 (2017) 以內(nèi)蒙古12個盟市為研究對象, 將12個盟市劃分為東、中、西三個區(qū)域, 并對三個區(qū)域的房地產(chǎn)價格影響因素開展了差異性研究, 結(jié)果表明, 地方GDP對西部房地產(chǎn)價格的影響大, 其次是中部, 不顯著的是東部。黃妍妮等 (2017) 認(rèn)為土地財政在房地產(chǎn)市場調(diào)控中占據(jù)了重要地位, 其構(gòu)建面板聯(lián)立方程模型檢驗了土地財政與房地產(chǎn)價格波動的關(guān)系, 結(jié)果顯示, 土地財政與房價存在正向的非線性關(guān)系。劉曉莉 (2018) 認(rèn)為土地價格、房地產(chǎn)投資過熱會導(dǎo)致住宅價格上漲。郭娜和吳敬 (2016) 認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)的改變是房地產(chǎn)價格變動的關(guān)鍵因素, 這些學(xué)者從總體上對我國房價變動原因進(jìn)行了分析, 但很少針對各大中城市房價變動原因的差異性進(jìn)行研究。

　　目前國家層面應(yīng)對房價快速上漲的措施總體有貨幣政策和財政政策, 而各城市調(diào)控房價的具體措施有限購、限貸、限價等。學(xué)者們也從這兩個角度對房價的監(jiān)管效果開展研究。例如:在貨幣政策與財政政策上, Wiley&Sons (2013) 建立動態(tài)結(jié)構(gòu)面板模型分析了貨幣政策對房價的影響, 其認(rèn)為貨幣政策對房價幾乎沒有影響;韓克勇和阮素梅 (2017) 將指標(biāo)法與模型法結(jié)合, 研究了貨幣政策與財政政策對房地產(chǎn)價格的作用, 結(jié)果顯示, 貨幣供應(yīng)量的增加、利率降低以及財政支出增加、土地財政均會推動或?qū)е路康禺a(chǎn)價格變動;Vandenbussche (2015) 檢驗了歐洲中、東以及東南部房價調(diào)控政策的實施效果, 結(jié)果表明資本充足率、限貸政策以及對外國資本的流動性約束對房價抑制作用是有效的。還有一些學(xué)者從限購、限貸的視角對房地產(chǎn)價格的調(diào)控效果做了分析。褚超孚和鄭景齡 (2012) 通過實證分析, 發(fā)現(xiàn)限購政策要實施一一年半后, 才會對房價產(chǎn)生抑制效果, 而由于各城市之間的異質(zhì)性, 限購政策在不同城市間的效果也存在明顯差異, 其還表示, 僅依賴限購政策, 無法保證房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展。Hilber&Vermeulen (2014) 認(rèn)為監(jiān)管約束對房價收入彈性有正向影響, 土地的性對房價收入彈性的正向作用主要局限于高度城市化地區(qū)。黃昕等 (2018) 對熱點城市房價進(jìn)行了分析, 結(jié)果表明限購限售限貸政策均有滯后效應(yīng)。劉江濤等 (2013) 認(rèn)為, 限購政策對當(dāng)前房價存在降低作用, 但長期看, 房價走勢與限購政策的執(zhí)行期限、執(zhí)行力度有關(guān)。如果限購政策在短期內(nèi)取消, 則取消限購時市場會出現(xiàn)房價陡然升高。Du&Zhang (2014) 研究了房產(chǎn)稅與限購政策對北京、重慶、上海的影響, 其表示限購政策能降低北京的房價增長率, 房產(chǎn)稅會降低重慶的房價增長率, 而房產(chǎn)稅對上海的房價增長率沒有影響。35

　　綜上所述, 很少有學(xué)者研究“三限”政策對35個大中城市房價的調(diào)控效果。鑒于此, 本文建立面板回歸模型按兩種分類方法將35個大中城市分為三大類研究房價影響因素的差異性, 以及限貸、限購、限價政策對各城市的監(jiān)管效果, 以期對提出的“因城施策”的調(diào)控策略提供參考。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:先, 以往文獻(xiàn)都是選取具有代表性變量來分析變量對房價的影響, 這種變量選取方法容易遺漏解釋變量, 導(dǎo)致解釋變量的內(nèi)生性, 故而為避免過多解釋變量帶來多重共線性問題, 本文使用因子分析法將房價的影響因素分類后再引入模型進(jìn)行實證分析。其次, 聚焦地方政府出臺的三限政策對房價的調(diào)控效果進(jìn)行實證研究。再者, 本文在限貸政策中虛擬變量的引用上, 沒有使用傳統(tǒng)方法, 而是將不同比例分別令其為1～5, 這種方法減少了虛擬變量個數(shù), 簡化了模型。

　　二、模型設(shè)定與變量選取

　　(一) 模型設(shè)定

　　本文著重分析各地區(qū)收入、住宅供求及成本對各地區(qū)房價的影響。由于35個大中城市的收入、房價以及房價調(diào)控政策存在較大差異, 為反映這種地區(qū)差異, 衡量房價調(diào)控政策的監(jiān)管效果, 本文以35個大中城市為橫截面單位, 運用因子分析法將房價影響因素分類, 在此基礎(chǔ)上運用面板回歸分析來研究各因子對房價的影響以及調(diào)控政策對房價的監(jiān)管效果。具體變量包括:HPit表示i城市t時期住宅價格;Incomeit表示各城市收入狀況、Supplyit表示各城市住宅供給;Demandit表示各城市住宅需求;Costit表示各城市住宅成本;LCit表示各城市限貸政策;LPit表示各城市限購政策;PLit表示各城市限價政策;Indexit表示國房景氣指數(shù);αi表示橫截面異質(zhì)的固定效應(yīng)。這樣, 模型設(shè)定為:

　　(二) 變量選取

　　基于數(shù)據(jù)可得性, 對于房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù), 本文采用的是來自Wind數(shù)據(jù)庫和各城市房地產(chǎn)年報的商品住宅價格的月度數(shù)據(jù)來代表35個大中城市的房地產(chǎn)價格。同時, 將每個季度的數(shù)據(jù)做簡單算術(shù)平均得到當(dāng)季數(shù)據(jù), 并對住宅價格的季度數(shù)據(jù)取對數(shù)參與建模分析。研究窗口為2008年一季度～2017年四季度, 共40個樣本數(shù)據(jù)。在房地產(chǎn)價格的影響因素的指標(biāo)選取上, 本文主要從各城市經(jīng)濟狀況、市場供給、需求、房地產(chǎn)成本、投機和市場預(yù)期方面來選取房地產(chǎn)價格的影響指標(biāo), 選取14個指標(biāo)構(gòu)建35個大中城市住房價格綜合評價指標(biāo)。為衡量房地產(chǎn)價格調(diào)控政策的有效性, 本文選取各城市的限購、限貸、限價政策為變量。

　　1. 經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r。

　　采用35個大中城市的國內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP) 以及各城市居民可支配收入 (PDI) 的季度數(shù)據(jù)來衡量經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r, 數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

　　2. 市場供給與需求狀況。

　　采用35個大中城市商品住宅竣工面積 (JG) , 住宅完成投資額 (Invest) 、土地交易數(shù)量 (Quantity) 、土地成交面積 (Carea) 、住宅施工面積 (SGarea) 和住宅新開工面積 (KGarea) 反映商品住宅的供給現(xiàn)狀, 以及各城市的常住人口數(shù)量 (PP) 、住宅銷售額 (Sales) 和住宅銷售面積 (Salesarea) 衡量商品住宅的需求。數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

　　3. 房地產(chǎn)成本。

　　選取每單位土地樓面均價 (DJ) 衡量房地產(chǎn)的土地購買成本。數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

　　4. 投機、預(yù)期因素。

　　引入國房景氣指數(shù) (Index) 度量投機與預(yù)期因素。其中, 國房景氣指數(shù)是綜合反映房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展景氣狀況的總體指數(shù), 其從土地、資金、開發(fā)量、市場需求等角度刻畫房地產(chǎn)行業(yè)基本運行狀況、波動幅度和預(yù)測未來趨勢。因此, 國房景氣指數(shù)能很好反映房地產(chǎn)價格的預(yù)期狀況以及市場的投機需求。數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)。

　　5. 房地產(chǎn)調(diào)控政策。

　　采用各城市二套房付比例和限購政策、限價政策。本文引入虛擬變量LC代表限貸政策。其中, LC=1～5, 分別表示二套房付比例不低于20%、30%、40%、50%、60%。將實施限購政策記為“1”, 不實施限購政策記為“0”, 用虛擬變量LP表示是否實施限購政策。將實施限價政策記為“1”, 不實施限價政策記為“0”, 用虛擬變量PL表示是否實施限價政策。

　　三、房地產(chǎn)價格影響因素的實證分析

　　(一) 房地產(chǎn)價格影響因素的提取方法

　　由于不同指標(biāo)對35個大中城市住房價格的影響存在差異, 故而為了更清晰地反映35個大中城市住房價格影響因素上的差異, 抓住各地區(qū)房價的主要影響因素, 本文引入因子分析法抽取房價共同影響因子, 并借鑒鄭兵云 (2008) 的方法將多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為現(xiàn)有軟件能處理的數(shù)據(jù)類型。因子分析結(jié)果得到的KMO等于0.813, 大于0.5。此外, Bartlett的球形檢驗的顯著性水平為0.000, 表明房價影響因素指標(biāo)之間是相互獨立的假設(shè)不成立, 說明所選擇的指標(biāo)之間存在較高的相關(guān)性。因此, 這些指標(biāo)適合做因子分析。

　　為了能較好反映原有變量的信息, 本文采用主成分法, 根據(jù)方差累積貢獻(xiàn)率來確定公因子個數(shù), 選取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到90%以上的各公因子, 從終結(jié)果中提取了4個公共因子, 累積解釋率達(dá)到97.1%。本文采用大方差正交旋轉(zhuǎn)變換, 使各變量在某個因子上產(chǎn)生高載荷值, 在其余因子上產(chǎn)生較低載荷值。旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣結(jié)果如表1所示。其中:因子1在lnPP (人口數(shù)量) 、lnSales (住宅銷售額) 、lnSalesarea (住宅銷售面積) 3個變量的載荷值較大, 這三個指標(biāo)都反映了商品住宅的需求狀況, 故將其命名為需求因子;因子2在lnJG (住宅竣工面積) 、lnInvest (住宅完成投資額) 、Quantity (土地交易數(shù)量) 、Carea (土地成交面積) 、SGarea (住宅施工面積) 、KGarea (住宅新開工面積) 上的載荷值很大, 在其他變量上的值都很小, 這個變量反映了城市商品住宅的供給, 故將其命名為供給因子;因子3在lnDJ (土地價格) 上的載荷值很大, 故將其命名為成本因子;因子4在lnGDP (地區(qū)生產(chǎn)總值) 、lnPDI (居民人均可支配收入) 上的載荷值很大, 這兩個指標(biāo)是反映城市經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的主要變量, 故將該因子命名為收入因子。

　　表1 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

　　(二) 實證結(jié)果分析

　　為分析35個大中城市房價影響因素的差異性以及監(jiān)管政策對35個大中城市房價調(diào)控效果, 本文用兩種分類方式將35個大中城市劃分為三類, 分類結(jié)果如表2所示, 并據(jù)此分別對三類城市進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析。

　　表2 35個大中城市分類

　　表3 固定效應(yīng)實證結(jié)果

　　注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著, 括號內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

　　固定效應(yīng)實證結(jié)果 (表3) 表明:一, 一、二、三線城市住宅需求的系數(shù)均為正, 且系數(shù)值顯著, 表明一、二、三線城市市場需求對商品住宅價格有顯著的正效應(yīng), 市場需求會推動住宅價格上漲。其中, 二線城市需求系數(shù)值大于1, 說明二線城市住宅價格受需求的影響較大, 二線城市房價相對一、三線城市來說, 其對需求較敏感。第二, 一、二、三線城市住宅供給的系數(shù)值均為負(fù), 且P值小于5%, 表明市場上房地產(chǎn)供給可以適當(dāng)降低商品住宅價格。第三, 一、二、三線城市住宅成本的系數(shù)均為負(fù), 二、三線城市成本系數(shù)在1%的水平上顯著, 而一線城市系數(shù)不顯著, 表明住宅成本對二、三線城市的房價具有推動作用, 成本對一線城市房價的影響不顯著。第四, 一線城市收入的系數(shù)為正, 且P值小于0.01, 表明收入對住宅價格有正效應(yīng), 二、三城市的收入系數(shù)值為負(fù), 僅二線城市在1%的水平下顯著, 表明收入對二線城市住宅價格有負(fù)效應(yīng)。第五, 一、二、三線城市投機、預(yù)期因素的系數(shù)值均為正, 且在1%的水平上顯著, 表明市場投機需求與預(yù)期會推動各城市住宅價格上漲。第六, 一線城市限貸政策滯后一期的系數(shù)為負(fù), 且在10%的水平上顯著, 但系數(shù)值很小, 說明限貸政策具有延遲效應(yīng), 其對住宅價格有輕微的抑制作用;二線城市的限貸政策滯后二期的系數(shù)值為負(fù), 系數(shù)值相對一線城市較大, 說明限貸政策對二線城市房價具有時滯效應(yīng), 限貸政策的效果需要經(jīng)過兩期才實現(xiàn)傳導(dǎo), 其對二線城市房價的上揚有一定的抑制效果;三線城市限貸政策系數(shù)值均不顯著, 表明限貸政策對三線城市的房價調(diào)控沒有顯著效果。第七, 一線城市限購政策當(dāng)期以及滯后一期的系數(shù)值均為負(fù), 且滯后一期的系數(shù)值顯著大于當(dāng)期的系數(shù)值, 表明一線城市限購政策在政策實施后的第二期效果更佳;二線城市限購政策滯后一期的系數(shù)為負(fù), 且P值小于0.01, 表明限購政策對二線城市房價的實施效果需要有一期的傳導(dǎo)時間;三線城市限購政策滯后二期的系數(shù)值為負(fù), 且在1%的水平上顯著, 說明限購政策的實施要在第二期才對房價起到抑制作用。第八, 一線城市限價政策的系數(shù)值均不顯著;二線城市限價政策滯后三期的系數(shù)值為負(fù), 且在10%的水平上顯著, 表明限價政策對二線城市住宅價格有滯后效應(yīng);三線城市限價政策滯后一期的系數(shù)值為負(fù), 但不顯著, 表明限價政策僅對二線城市房價有顯著調(diào)控效果, 對一三線城市房價調(diào)控效果不明顯。

　　固定效應(yīng)實證結(jié)果 (表4) 表明:一, 東、中、西部住宅需求的系數(shù)均為正且在1%的水平上顯著, 表明東、中、西部市場需求均對商品住宅價格有顯著的正效應(yīng)。其中, 東部需求系數(shù)值大, 即住宅需求對商品住宅價格上漲的推動較大。第二, 東、中、西部住宅供給的系數(shù)值均為負(fù), 且系數(shù)值均在1%的水平上顯著, 表明市場上房地產(chǎn)供給可以適當(dāng)降低商品住宅價格, 東部的供給系數(shù)值較大, 表明市場供給的增加對東部城市房價降低作用更顯著。第三, 東、中、西部住宅成本的系數(shù)均為正, 且P值小于1%。其中, 中部系數(shù)值大, 東部次之, 西部小, 說明成本的增加會推動房地產(chǎn)價格上漲, 中部成本的增加對房價的推動作用更大。第四, 東、中、西部收入的系數(shù)均小于0, 且P值遠(yuǎn)大于10%, 表明東、中、西部收入對住宅價格負(fù)效應(yīng)不顯著, 東、中、西部經(jīng)濟水平的發(fā)展對房價的抑制作用不顯著。第五, 市場投機需求與預(yù)期對東中西部城市房價均起著推動作用。第六, 東部限貸政策滯后二期的系數(shù)值為負(fù), 且P值小于0.01, 說明限貸政策對東、中部城市住宅價格起到了抑制作用, 只是政策效果需要二期的時間傳導(dǎo);中、西部限貸政策在滯后三期系數(shù)值為負(fù), 但均未通過10%的顯著水平, 表明限貸政策對中、西部調(diào)控效果不顯著。第七, 東、中、西部限購政策均在滯后一期的系數(shù)為負(fù), 且在5%的水平下顯著, 表明限購政策對東、中、西部商品住宅價格有降低作用且具有時滯效應(yīng), 其效果需要一期的時間傳導(dǎo)。第八, 東、西部限價政策效果不顯著, 而中部限價政策滯后三期的系數(shù)值為負(fù), 且系數(shù)值顯著, 說明限價政策對中部城市住宅價格起到了調(diào)控作用。

　　表4 固定效應(yīng)實證結(jié)果

　　(三) 穩(wěn)健性檢驗

　　為了進(jìn)一步檢驗前文中實證結(jié)果的可靠性, 本文以住宅價格 (HP) 為被解釋變量, 對回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗, 結(jié)果如表5所示。

　　表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

　　注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

　　結(jié)果顯示:一、二、三線城市穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與前文實證結(jié)果基本一致。一、二、三線城市的住宅銷售面積與住房價格的相關(guān)系數(shù)均為正, 驗證了大中城市市場需求與住房價格的正相關(guān)關(guān)系, 表明35個大中城市的住宅需求會促使住宅價格上漲。一、二、三線城市竣工面積與住房價格的系數(shù)值均為負(fù), 驗證了市場供給與住宅價格負(fù)相關(guān)的關(guān)系。三類城市的土地價格與住房價格的相關(guān)系數(shù)均為正, 而一線城市的系數(shù)值不顯著, 表明一線城市的成本與住宅價格的關(guān)系在統(tǒng)計上不顯著, 二、三線城市成本對住宅價格有推動作用。一線城市居民可支配收入與住房價格的相關(guān)系數(shù)為1.19, 且在1%的水平上顯著, 驗證了一線城市收入與住房價格的正相關(guān)關(guān)系, 表明一線城市收入水平提高的同時, 住房價格也隨之上漲。二、三線城市GDP的系數(shù)值均為負(fù), 驗證了二、三線城市收入與房價負(fù)相關(guān)關(guān)系, 表明二、三線城市經(jīng)濟發(fā)展水平的提高可以降低住宅價格, 對住宅價格上漲趨勢有一定抑制作用。一、二、三線城市市場預(yù)期與投機的系數(shù)值均為正, 這與前文的市場投機預(yù)期因素會推動房價上漲的結(jié)論相一致。一線城市限貸政策滯后一期的相關(guān)系數(shù)為-0.058, 且在5%的水平上顯著, 驗證了一線城市限貸政策的實施一定程度上會抑制住宅價格的上漲。二線城市的限貸政策具有滯后效應(yīng), 驗證了二線城市限貸政策對住宅價格有調(diào)控效果, 三線城市限貸政策效果不顯著, 這與前文結(jié)論相符。35個大中城市的限購政策均有滯后效應(yīng), 驗證了一、二、三線城市限貸政策對房價調(diào)控具有延遲效應(yīng)。二線城市限價政策具有時滯效應(yīng), 而一、三線城市限價政策的調(diào)控效果不顯著, 驗證了上文結(jié)論。

　　東、中、西部城市實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。東、中、西城市的住宅銷售面積與住房價格的相關(guān)系數(shù)均為正, 驗證了大中城市市場需求與住房價格的正相關(guān)關(guān)系, 表明35個大中城市的住宅需求會促使住宅價格上漲。東、中、西城市竣工面積與住房價格的系數(shù)值均為負(fù), 且在1%的水平上顯著, 驗證了市場供給與住宅價格負(fù)相關(guān)的關(guān)系, 且供給對住宅價格的作用在東部城市顯著。三類城市的土地價格與住房價格的相關(guān)系數(shù)均為正, 且在1%的水平下顯著, 表明東、中、西部城市成本對住宅價格的影響微弱, 驗證了實證結(jié)果。東部城市可支配收入系數(shù)值為正, 驗證了收入的增加會推動?xùn)|部城市房價上揚, 中、西部城市可支配收入系數(shù)值為負(fù), 表明中、西部收入的增加可以適當(dāng)?shù)囊种谱≌瑑r格, 這與前文結(jié)果相符。東、中、西部的市場投機、預(yù)期系數(shù)值均大于零且顯著, 驗證了市場預(yù)期會推動住宅價格上漲。東、中、西部城市限貸政策的實施效果均需一定的傳導(dǎo)時間, 驗證了東、中、西部城市限貸政策的實施一定程度上會抑制住宅價格上漲。東、中、西部城市的限購政策滯后一期的系數(shù)值均為負(fù), 說明政策實施需要一段時間才能起效, 這與前文結(jié)論一致。東、中、西部限價政策系數(shù)值不顯著, 驗證了前文結(jié)果。

　　四、研究與政策建議

　　(一) 研究結(jié)論

　　本文研究發(fā)現(xiàn):從一、二、三線城市看, 一, 一線城市的收入、住宅需求、市場投機、預(yù)期會推動一線城市住宅價格上漲, 而市場住宅供給可以抑制一線城市住宅價格上漲, 成本對一線城市房價推動作用不顯著, 并且一線城市價格上漲的主推力是住宅需求, 而抑制該類城市住宅價格的主力軍是市場住宅供給;三限政策中, 限貸、限購政策達(dá)到了降低房價的政策效果, 且限購政策的對房價的影響較大, 而限價政策的調(diào)控效果不顯著。第二, 二線城市的住宅需求、成本、市場投機、預(yù)期對二線城市住宅價格有著推動作用, 而二線城市的收入狀況 (經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r) 、市場住宅供給可以抑制二線城市住宅價格上漲;限貸、限購、限價政策的政策效果具有延遲效應(yīng)。第三, 三線城市住宅需求、成本、市場預(yù)期、投機因素會推動一線城市住宅價格上漲, 而市場收入、住宅供給可以抑制三線城市住宅價格上漲;三限政策中, 限購政策均具有時滯效應(yīng), 限貸與限價政策對三線城市房價的調(diào)控效果與預(yù)期有差異。

　　從東、中、西部城市看, 一, 東部城市的收入、住宅需求、成本、市場投機、預(yù)期會推動?xùn)|部城市住宅價格上漲, 而市場住宅供給可以抑制東部城市住宅價格上漲, 東部城市價格上漲的主推力是住宅需求, 而抑制該類城市住宅價格的主力軍是市場住宅供給;三限政策中, 限貸、限購政策達(dá)到了降低房價的政策效果。第二, 中部城市的住宅需求、成本、市場預(yù)期會推動住宅價格上漲, 而市場住宅供給、收入可以抑制中部城市住宅價格上漲, 需求的系數(shù)值大于供給的系數(shù)值;三限政策中, 限購、限價政策達(dá)到了降低房價的政策效果, 且均具有時滯效應(yīng)。第三, 西部城市的住宅需求、成本、市場預(yù)期與投機因素會推動西部城市住宅價格上漲, 而市場住宅供給、收入可以抑制西部城市住宅價格上漲;“三限”政策中, 限購政策對房價調(diào)控有效。

　　(二) 政策建議

　　對于一、二、三線城市來說, 需合理引導(dǎo)一線城市住房的投資性需求, 完善土地供給機制并優(yōu)化土地財政, 限貸、限購政策可以繼續(xù)實施, 可以考慮取消抑制需求的行政調(diào)控措施 (限價政策) 。其中, 二線城市需要實施長期、穩(wěn)定且連續(xù)的限貸、限購政策, 但二線城市的經(jīng)濟發(fā)展水平提高、供給增加可以降低房地產(chǎn)價格, 故而為保持住房價格在合理的區(qū)間波動, 不僅應(yīng)改變以抑制住房需求為主的調(diào)控方式, 還應(yīng)改善住房供給, 加快二線城市經(jīng)濟發(fā)展速度, 并正確引導(dǎo)人們的投資觀念, 緩解住房有效供給不足現(xiàn)象。三線城市的住宅需求是住宅價格上漲的主要推手, 而供給和收入水平會降低房價, 故而限購政策長期是有效的, 短期對房價的影響不顯著, 應(yīng)延長限購政策執(zhí)行時間, 而限貸、限價政策效果不顯著, 可以適當(dāng)取消限價政策。實證結(jié)果表明經(jīng)濟發(fā)展水平在一定程度上能控制房價過快上漲, 故而需大力發(fā)展三線城市的經(jīng)濟, 使住房價格與經(jīng)濟發(fā)展水平同步上漲, 使人們的收入與住房需求對等, 從而推動住房市場穩(wěn)健運行。

　　對于東、中、西部城市來說, 需合理引導(dǎo)住房需求, 改善住房供給, 增加居民的投資渠道, 抑制住房市場的投機性需求。同時, 還應(yīng)完善土地供給機制, 優(yōu)化土地財政, 推進(jìn)財政體系改革, 使地方政府不再過度依賴土地財政, 降低地價, 進(jìn)而降低房價。中、西部城市的收入增加一定程度上會抑制房地產(chǎn)價格, 應(yīng)加快經(jīng)濟發(fā)展速度。而東部收入的增加會推動房價上漲, 可能是因為人們收入水平提高刺激了住房需求。三限政策中, 限貸政策在東部城市可以繼續(xù)實施, 限購在東中西部需要長期實施, 而東、西部可以考慮取消限價政策, 轉(zhuǎn)而采取更加市場化的調(diào)控措施來抑制房價的上漲。