房价调控政策评价作用影响效果论文（共4篇）

房价调控政策评价作用影响效果论文〔共4篇〕第1篇：浅谈房地产税收政策调控房价的影响效果当前，房地产市场发展的同时，房价也随之上涨，一定水平上增长了人们的住房压力，提升了人们的住房成本，同时，影响房地产市场的有序运行。现如今，房价调控已成为人们关注的焦点。房地产税收种类多样，利用该政策施行房价调控，对影响效果展开分析具有主要的探究意义。1、房地产税收政策基本概述1.1基本特点首先，抑制需求。为购房者提供首套优惠、旧房增长税费的购房政策。其次，流转环节和保有环节的税重情况相反，前者较重、后者相对较轻。最后，政策目的、税务种类、税率制订等方面不平衡。1.2房价影响因素影响房价变化的因素较多，因素总结后，重要分为下面几类。成本角度：重要是稅费和地价两种；供应需求角度：住房构造、区域位置、经济情况、金融环境、宏观调控、人口、租赁以及购房心理等因素。房价影响因素根据现有理论以及理论结果，又可被分为三类。一是区域因素，它重要指交通、城市绿化、基础设备完善度等；二是一般因素，详细指经济水平、物价水平、人口数量、居民收入水平、房产投资等；三是个别因素，指的是地形、建筑构造、建筑面积、设备等。根据发展情况的不同，这三种因素间能相互转化、实时调整[1]。2、房地产税收政策调控房价的影响效果分析2.1实证分析2.1.1模型构建本文运用DFSR这一模型研究房地产税收政策与房价之间的关系。模型中包括驱动力、响应以及状况三个指标，其中与这三个指标相对应的分别是房价变动因素、房地产市场状况和房地产税收政策。根据模型三指标间的关系分析房地产税收政策与房价之间的关系[2]。2.1.2研究方法首先，将模型中应用的数据通过公式进行标准化处理。然后，将指标变量进行主成分分析，实现变量的降维处理。详细步骤为：原始数据标准化、断定指标相关性、明确成分个数、构成表达式、获取综合评估数值。最后，获取数据。数据来自国家统计、、中国房地产指数系统和上海财务于2007到2012年之间的数据。2.1.3综合指标确定状况属于单一指标，响应也属于单一指标，驱动力由五种不同因素构成，因而，确定综合指标时，驱动力指标符合评价标准。利用SPSS18.0对上述数据驱动力指标进行主成分分析，系数均大于0.2，数据知足因子分析。2.1.4研究结果分析驱动力指数增大或减小，代表房价因素对房价推动作用加强或减弱；相应指数升高或者降低，代表房地产税收政策调控能力的加强和减弱；状况指数增加或者减少，代表房价涨幅的高和低。房地产税收政策是影响房价变动的重要因素。驱动力指数与状况指数之间的关系：响应指数变换幅度较大时，其余二者呈上升、稳定的变化趋势。从中能够看出，当房地产税收政策干涉较弱时，房价受区域因素和一般因素影响明显。状况指数稳定发展阶段，响应指数波动明显，这说明政策的调控作用不是无效的[3]。响应指数与状况指数之间的关系：二者间的变化存在差别性。政策强力调控下，房价变化显著。与此同时，房地产税收政策存在时滞性，不能随房价变化及时进行政策调整。响应指数最高数值出现后，状况指数的最低值才会出现，从中能够看出，房地产税收政接应经历一段时间，能力完成计划目的，因而，房地产税收政策在发展中应坚持实时性。2.2政策建议房地产税的种类多样，不同税种在影响方向和影响水平等方面存在差别性。改革现有的房地产税收政策具有需要性。现如今，我们国家房地产市场以信贷或者土地的形式进行调整控制，税收仅占次要地位，税收失衡、压力较大现象重要源于税种及税率的非合理性设置，一定水平上晦气于房地产资源的合理分配。2.2.1完善房产税负构造房产税统一化管理和征集，将土地增值税、城市房地产税、现行或持有阶段的房产税等进行税种合并。耕地占用税、城建维护税等税种适当取消，同时，购房者全部缴纳的房地产税费变化为逐年缴纳，这不仅能提升房屋销售数量，还能减轻购房者的税费压力。2.2.2规范行业收费标注首先，取缔不合理、不受法律保卫的收费。其次，根据税费类型有针对性的施行税费改革。然后，尚未彰显行为的效劳收费或者产品收费变化为经营性收费，规范性管理。最后，留有少量证照性、补偿性收费，根据管理标准有效管理。2.2.3调整税基，降低税率即对持有环节和让渡环节进行合理的税基调整，以此实现评估价值合理化。与此同时，适当降低房地产税率。充足结合实际营业税等税种的税率，实现房产余值1.5%左右税率的合理调整[4]。结论：综上所述，房价变动受较多因素影响，该模型分析房地产税收政策调控房价的影响效果，存在数据不足等缺点，影响模型的结果。通过丰富数据资料、延长时间范围，能获得相对全面的影响效果。同时，有利于房地产税收政策不断优化、调整。梁鹏第2篇：房产税改革对调控房价作用的探究1引言和文献综述近年来，随着人口的增长，房源供给的稀缺，造成房价居高不下，这已经成为了社会的焦点问题，降低房价成为广阔人民的普遍诉求。税收是调控宏观经济的主要手段，但是随着经济的发展，社会的进步，本来的房产税已经不能知足这一需求，在这里背景下，房产税改革势在必行。2010年5月末，批准和公布了〔2010年深化经济体制改革重点工作意见〕，其中明确了要逐步推进房产税改革的思路。2011年1月27日，上海市人民印发了〔上海市开展对部分个人住房征收房产税试点的暂行办法〕，同日，重庆市人民发布了〔重庆市人民关于进行对部分个人住房征收房产税改革试点的暂行办法〕和〔重庆市个人住房房产税征收管理施行细则〕，自此拉开了中国房产税改革的序幕。自从2011年上海、重庆进行房产税改革以来已经有5年之久，在这5年之中，不少学者对房产税改革在不同的角度进行分析，提出了自己的见解。郭宏宝〔2011〕在〔房产税改革目的三种主流观点评析〕中提到，房产税改革目的都仅仅是一定条件下的优选，中国房地产市场的现实与观点要求的环境可能相去甚远，因而，没有相应的体制性改革，任何一种主张恐怕都只能是一种奢望。[1]骆永民和伍文中〔2012〕提出：旨在对住房持有环节征税的房产税改革在长期能够有效降低房价，而且能发挥良好的自动稳定器功能以平抑房价变化所导致的宏观经济的波动。[2]刘伟〔2014〕基于地方财务收入的视角得出结论：房产税改革方案的从新设计以及既有数据导入测算，房产税在地方税收收入和财务收入中的比重明显上升，对地方税收收入和财务收入的实际影响明显加大，能为地方提供长期稳定的收入来源，有作为地方主体税种的较大潜力，有利于地方本能机能的实现。[3]不同学者对房产税改革见仁见智，通过对大量文献的整理，得出结论，房产税的作用重要具体表现出为三点：增长地方财务收入、调控房价和实现收入分配的公平。当前大多数的文章都是从宏观上对房产税进行研究，为了愈加深切进入细致地对房产税进行分析，本文选取了广阔人民最关心的问题——房价问题进行研究。当前上海、重庆房产税改革到底能不能真正起到调控房价的作用？试点的改革又会对全国的房价产生如何的影响？下面我们利用实证分析法进行详细的研究。2房产税改革对房价影响的现在状况21房产税改革对上海房价影响根据表1中的数据进行分析，整体上来说，2006—2014年间上海的房价呈现不断上升趋势，但是相对于年来说，房价的增加率却是忽高忽低，没有明显的规律。2006—2010年，是上海房产税改革的之前的5年，固然房价明显上升，但是其增加率最低的时候为-199%，最高的时候为5668%，可谓是大起大落。而2011—2014年，是进行房地产改革之后的四年，这四年间，房价仍然呈现增加趋势，但是其增長率的极差有所减小，排除市场因素的作用，房产税对于房价只起到了稍微调控作用，但是仍然没有对房价不断上涨的趋势有所改变。22房产税改革对重庆房价的影响表2的数据相对表1的数据显示得更为有规律一些，我们能够很明显地看出从2006—2010年，重庆房价的增加率呈现一个相对较高的水平，但是到2011年以后，房价的增加率逐年下降，从2012年的731%下降到2014年的-090%，排除市场的因素，固然房产税改革减缓了房价的增加速度，但是房价还是处于不断上涨的趋势。23上海、重庆房产税改革办法的比照分析根据表1和表2的分析，我们能够看出，上海和重庆试点房产税改革固然没有在根本上解决房价不断上涨问题，但是在抑制房价上都起到了一定的积极作用。固然两个试点都进行房产税改革，但是相对于上海来说，重庆房产税改革对于抑制房价作用表现得更为明显一点，排除两个城市市场作用机制的影响，笔者从两地改革方案中进行比照分析，如表3所示。表3上海、重庆房产税改革方案比较基本要素1上海方案1重庆方案征税对象1本市居民：新购第二套及以上住房；非本市居民；新购住房11本市：独栋商品住宅和新购的高档住房2对“三无〞〔无户籍、无工作、无企业〕的个人新购第二套及以上的普通住房试点范围1全部行政区域，含17个辖区及1个县1江北区、渝中区、沙坪坝区等主城九区计税根据1按应税住房交易价格的70%计算缴纳1暂按房产交易价格征税，条件成熟时，以评估价值征税纳税人1应税住房产权所有人1应税住房产权所有人税率104%和06%两档105%、1%和12%三档应纳税额1应纳税额=新购住房应税面积×新购住房单价×相应税率×70%1应纳税额=应税建筑面积×建筑面积交易单价×相应档次税率减免标准1人均60平方米1以户为单位，原有独栋住宅为180平方米，新购高档住房标准为100平方米税收用处1用于保障住房建设等方面的支出1用于公租房的建设和维护资料部分内容截取自刘伟的硕士学位论文〔基于地方财务收入视角的房产税改革——以重庆市房产税改革试点为例〕。在征税对象方面，上海方案着重于普通住房，对于本市居民新购第二套及以上住房和非本市居民新购住房进行征税，而对房产税施行之前的存房量没有相关办法。也就能够这样理解，无论你在政策出台之前，拥有多少套住房都不予征税，只是对于新购的住房进行征税，笔者以为这一办法违犯税收公平原则，并没有对住房保有方面进行征税，具有一定的不合理性。支付能力原则要求根据纳税人的负担能力分担税收，即在给定的税收总收入下，每个纳税人应根据其支付能力纳税。[4]在重庆改革方案中充足具体表现出论文这一原则，对本市独栋商品住宅和新购的高档住宅进行征税，着重点在高档住房上面，而且对改革之前保有的本市独栋商品住宅也进行了征税，与上海相比，重庆的改革方案更着重于加重高档住房的税收，有利于调节收入分配，促进收入的分配公平。在试点范围、计税根据、纳税人方面，上海和重庆改革方案的观点大致一样，下面我们分析税率。两个试点都采取比例税率的方式，上海试点只要采用04%和06%两档，而重庆地区采取的是05%、1%和12%三档税率，重庆市房产税改革试点方案与上海相比来说是渐进的，三档累进制税率，按套数、住房面积来确定适用税率。打击的对象直接是高档住房，对普通住房则是完全放开的。这样既知足对于普通住房的刚性需求，又能够避免由于免税政策而购买多套住房。在减免标准方面，上海市采取的标准是人均60平方米，而重庆采用以户为单位，原有独栋住宅为180平方米，新住高档住房标准为100平方米，这一免税政策既能够使改善住房条件的人负担不会太重，可以以在一定水平上弥补免税政策的漏洞。当然，两者方案中也都存在不足的地方，例如固然重庆方案有对高档房存房量方面进行征税，但是征税范围不够广，试点方案一出台，其他省份就会发现这方面的漏洞，在房产税没有推广到全国之前，对住房进行购买，以在将来减少房产税的征收，造成试点以外部分地区的房价在短期内不降反增，给房产税改革带来很大的压力。在计税根据方面，上海和重庆都采取交易价格作为计税根据，房产税应该对房产的真正价值进行征税，但是交易价格受买卖双方的影响很大，还有就是成交以后房产的价值是随着市场变化而波动的，而当时交易价格已经不能反映当下房产的全面价值。对于税收用处的规定，固然两者都提出用于保障性住房方面的建设，但是多少用于建设，如何用于建设，都没有详细的施行细则，假如没有详细的方案作为指点，在将来很有可能会存在财务资金的越位、缺位问题，使得房产税获得的税收没有得到充足的利用。综上所述，上海、重庆的房产税改革固然在一定水平上抑制了房价的过快增加，但是房价上涨的趋势仍然还在延续，问题没有从根本上得到解决。改革方案中也的确存在不少漏洞，我们国家在完善房产税改革、优化财税体系构造方面仍然有很长的路要走。3房产税改革的详细政策性建议31保障住房供应，从根本上解决房价上涨问题我们国家房产资源的稀缺性是造成我们国家房价不断上涨的根本原因。要从根本上解决房价上涨问题，就要增长房產资源的供应，使得房子成为人们生活的保障品，而不是成为投机者赚取利益的商品。这方面，我们能够借鉴德国的经历体验，德国经济从来没有以土地为纲，也从未将房地产业作为“支柱产业〞，而是仅将其视为主要的民生需求与刚性需求。[5]其重要是通过严厉打击房地产商和打破房屋垄断，规定福利房比例和鼓励自建房办法做到的，但是基于我们国家土地国有和房地产业已经成为我们国家支柱产业的不争事实，我们国家如今能做到的也就是提供福利住房。当然，上海和重庆试点都对这方面进行了牵涉，但是其中的规定还不够细致和详尽。地方应当编制具体的财务预算对公租房、廉租房等保障性住房投入的数量，对所花费的财务资金进行具体的规定，而且能够施行以租代买的方式，缓解广阔居民的购房压力。32对存房量进行征税，促进税收公平前文已经分析到，上海和重庆试点方案中都存在的缺陷就是对存房量没有进行广泛的征税，笔者以为这也是房产税改革试点中存在的最大的弊端。在短期来看会造成试点以外房价的上涨，在长期来看会造成税收不公平，纳税人抗税情绪越来越严重。在试点向全国推广的经过中，为了避免用力过猛，能够采取重庆那种渐进式改革方法，先对高档住房存房量进行征税，然后逐步扩展到中档住房和普通住房。这样不只充足具体表现出税收支付原则，而且还能够给不同等级的房屋持有人一个纳税缓冲期。33改变以交易价格为主的征收形式在重庆试点的方案规定计税根据是暂按房产交易价格进行征税，条件成熟时，以评估价格进行征税。可见在试点地区，已经提早意识到根据房产交易价格征税存在的弊端，但是由于时间因素、技术条件、税收政策等多方面的因素的限制，只能临时根据交易价格进行征税，所以建立和完善房地产价值评估机制已经成为燃眉之急。我们应该秉承着房产价值评估机构和房产税征管机构相分离的原则，以避免出现偷税、漏税现象。房产价值评估机构能够由税务机构原有系统进行改革，再参加一些土地资源管理局相关人员和社会团体中的一些专业人士成立。评估员必需持有房地产估价师资格证能力上岗，而且要承受职业培训和后续教育。根据上海、重庆房产税改革试点方案中暴露的缺点笔者提出了详细的建议。在中国人的传统观念中，有房才有家。希望在以后房产税改革中，房价能够得到有效的调控，广阔人民的住房需求能够得到知足，使我们国家财税体制改革登上一个新的台阶。王希瑞等第3篇：关于中国房价调控政策的有效性分析一、问题的提出居高不下的房价已成为当下中国一个严重的社会问题，遭到社会各界的广泛关注。针对这一问题，先后出台各种相关办法①，以控制房价过快上涨的势头，然而房价仍然逐年上涨、居高不下②，我们不禁要问，的这一系列房地产调控政策是有效的么？限制政策调控效果又是哪一些呢？同时住房作为一种特殊的商品，兼具“消费品〞和“投资品〞两种属性，而且在中国特殊的制度背景下，住房价格又和土地价格严密联络，而后者恰是地方一个主要的财务收入来源。这一系列原因都大大增长了中国住房价格构成机制的复杂性。为了排除各种影响因素的干扰，本文以一次详细的房地产调控政策——2005年出台的“国八条〞作为分析对象，基于2002-2012年全国35个大中城市住房价格的面板数据，对房地产调控政策的有效性进行了实证检验。在这里基础上，我们还对抑制中国房价调控政策有效性的原因作了进一步分析。现有关于中国房价的决定因素与调控机制的研究，重要表现为下面三个方面：一是地方的土地财务因素。王岳龙等[1]和周彬等[2]以为，随着地方越来越依靠“土地财务〞，房价的逐步攀升也引起地价的上升，地价的上升又会引起房价的进一步上涨。固然力图通过扩大住房供应与抑制住房投资性需求两方面来抑制住房价格的急速攀升，然而依靠土地财务的地方，即便增长住房供应也有可能导致公众支付意愿的下降。张涛等[3]以为随着增长土地供应以及公共设备供应，以财务收入最大化为目的的地方能够利用购房者关于公共设备价值判定的差别，最终使得房产价格跨越其内在价值。二是与地方基本经济社会因素的变化有关。比方说，有些研究从人口构造变化讨论房价上升背后的深条理的、基本的人口和经济因素。管制政策力图在短期内抑制房价的快速上升，然而，中国人口构造中少年人口抚养比例的提升则会从整体上提升住房需求进而推动房价的上涨[4]。陈斌开等[5]以为人口构造变化会导致住房需求构造的改变，并会在长时期引起住房供应以及住房需求的显著变化，这些引发住房供需构造的深条理因素将宏观房价调整政策短期的无效性。随着诸如人均收入以及家庭可支配收入等的增加，居民对于住房的需求将出现上升，来自地区性房地产市场的证据支持这一观点[6]。除此之外，从整体上来看，随着城镇化的推进以及农民工进城等，人们对于商业住宅的需求也将不断攀升。诸如人口构造、家庭可支配收入、城镇化以及农民工进城等经济基本面因素及其变化等会引发住房需求的上升趋势[7-9]，房价调控政策一旦很难减弱这些趋势性力量对于住房价格上涨的影响，就很难获得预期的效果。三是住房的投资性或是投机性需求。住房作为一项资产，对住房的需求与利率和信贷之间亲密相关。理论上而言，住房作为一项资产，利率的上升有助于抑制房价。除此之外，房地产银行信贷扩张会刺激对住房的消费需求和投机需求，进而推升房价。然而，有关实证研究发现，提升利率的宏观调控政策并没有起到有效抑制房价急速上升的效果[10-12]。研究以为，由于我们国家的利率市场化进程较为缓慢，利率作为资产价格在配置资源上的成效还有待强化，结果是通过利率手段对房地产市场进行调整的效果并不显著。综合上述，虽然众多研究从理论与实证、微观机制与宏观视角分析了导致房价上涨的相关因素，然而，现有关于住房价格的经历体验研究，都只是在某种水平上揭示出房屋价格与上涨相关因素的相关关系。然而，实际经过中既能够是地方土地财务鼓励推动了住房价格的上涨，可以能土地价格的上涨实际上是由住房价格的不断上涨推动的。究其原因，重要是由于住房既能够是人们消费的对象又能够是人们投资的对象，那些影响人们消费选择以及投资选择的众多因素进而能够对住房价格产生影响。本文的研究则试图通过一项详细的外生政策冲击以检验和辨别其中的因果关系。二、数据来源和变量设计本文实证经过中采取的数据绝大部分来自〔中国房地产统计年鉴〕〔2003-2013〕以及〔中国城市统计年鉴〕〔2003-2013〕。本文选取〔中国房地产统计年鉴〕中35个大中城市2002-2012年的对数化住房平均销售价格作为被解释变量，而且选取〔中国城市统计年鉴〕〔2003-2013〕中相关的衡量35个大中城市经济和社会发展水平的数据作为对数化房价水平的解释变量。在关于35个大中城市住房价格面板数据固定效应回归模型中，本文将人均财务收入〔该城市的地方财务预算内收入与年末总人口之比，千元〕、全市人均〔千元〕、市辖区人均〔千元〕、全市职工年平均工资水平〔千元〕、市辖区职工平均工资水平〔千元〕、人均储蓄〔千元〕、人均储蓄的增加率〔%〕、商品房空置率〔空置住宅与新开工住宅之比〕〔%〕、城市绿化状态〔%〕、房企资产负债率〔%〕、城市建设用地占市辖区面积之比〔%〕、地方财务收入在国内生产总值中的占比〔%〕、房地产开发投资占全市固定资产投资之比〔%〕以及城镇居民失业率〔%〕等引入固定效应回归方程。除此之外，本文将“国八条〞的颁布作为一个政策冲击的哑变量，策略是将“国八条〞颁布之前的年份定义为0，将2005年及之后的年份定义为1③。在之前众多关于房价影响因素的跨地区面板回归的实证研究中，商品房空置率要么被研究者们忽略，要么缺乏对其进行深切进入的解释。在房地产市场，商品房空置率的上升或是下降具有两个相反的含义[13]。一方面，商品房空置率的上升可能意味着经济不景气以及资产失业；另一方面，商品房空置率的上升可以能意味着经济前景太好，由于开发商预期住房需求会增加，所以未雨绸缪多盖新楼盘，结果导致商品房空置率上升。本文在解释变量中引入商品房空置率，目的是分析住房供应方的预期能否影响住房价格的上涨及其背后的传导机制。在面板回归中，常用的方法是固定效应以及随机效应模型。固定效应模型一般假设这些观察不到的地区个体特征与所含的变量相关。就本文的实证研究而言，利用固定效应进行回归能够较为有效地处理遗漏变量问题。在本文的固定效应模型回归中，城市所在地理位置、政治文化地位以及经济地位等与包括的解释变量相关，而且在本文考察的时期内，这些城市的地理位置、年均温度湿度以及政治经济地位等并未发生明显的变化。而在随机效应回归中，一般假设观察不到的个体效应与模型已经包括的解释变量无关。三、基本回归分析本文的基本回归方程如下：注：括号内为对应系数估计值的稳健标准误差，***，**，*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。在模型〔3〕，本文还参加全市职工平均工资水平以及人均储蓄，系数估计值分别为0.00002〔0.000002〕和0.0030〔0.0024〕，括号内为标准差，下同。在模型〔4〕，本文还参加市辖区平均工资水平，系数估计值为0.00003〔0.000001〕。在模型〔5〕中，本文还参加市辖区人均作为解释变量，系数估计值为0.0073〔0.0024〕，在1%的显著性水平上。在模型〔6〕中，本文还参加地方财务收入占的比重作为解释变量，系数估计值为0.0365〔0.0115〕，在1%的显著性水平上，为了制表的考虑，本文并没有在表格中报告结果。从回归结果中我们能够发现，在各列回归之中“国八条〞政策哑变量的估计系数均在1%的水平上显著为正，说明的宏观调控政策不仅没有抑制房价的上升趋势，以至还推动了房价的上涨。对于其他控制变量而言，无论是全市的人均还是市辖区人均，对于住房价格都具有显著的正向影响。除此之外，地方财务收入占的比重每增长一个单位，能够使得住房价格提升3.65%。在包括人均财务收入的所有固定效应回归模型，估计系数有时为正有时为负，这可能跟模型〔1〕、〔2〕和〔3〕中解释变量过少有关。当增长更多可能影响住房价格的因素之后，不管是人均财务收入〔模型〔5〕〕还是地方财务收入占的比重〔模型〔6〕〕，这两个解释变量与住房价格呈现出显著的正相关，而且都在1%的水平上显著。失业率与人均储蓄的增加率与住房价格负相关，不外统计上并不显著。从人均储蓄增加率来看，房价上升很可能引发居民对住房资产的投资需求，进而在一定水平上对储蓄产生抑制造用。商品房空置率系数显著为负，这意味着商品房供应的增长在一定水平上能够抑制房价的快速上涨。不外，从其估计系数来看，这一抑制造用可能很难抵消其他因素对房价的推动作用。综合以上对于回归结果的分析，我们以为，房价调控政策无效的原因重要表现为三个重要方面：第一个方面是财务分权视角下地方的土地财务鼓励，即便通过相关办法增长住房供应以及抑制住房的投资性需求，地方仍然存在很强烈的卖地鼓励，在控制土地供应增量的前提下，与“国八条〞颁布之前相比，有限的土地供应将推动土地价格的上升，这进而又会推动房价上涨。第二个方面则是人口构造变动将在较长的时期内在地引发住房需求的上升，结果是，房价调控政策很难改变房价上涨的趋势性变化。除此之外，随着家庭可支配收入的增加，对于住房的消费需求和投资需求也会上升。诸如人口构造以及家庭收入等是推动房价变动的深条理力量，很有可能将导致房价调控政策达不到预期的效果。第三个方面则是关于利率和信贷可得性与住房价格之间的联络。住房自己是一项资产，利率与信贷可得性与这一资产的价格之间的关系特别复杂。理论上而言，资产投资不仅取决于其实际的回报率〔真实利率〕而且取决于预期的投资回报率〔利率预期〕，提升利率以及约束商业银行房地产信贷在改变实际回报率的同时也影响到了投资者预期，假如房价调控政策对住房消费者以及投资者的预期不能产生实际影响，同样会导致政策自己的无效性。针对这些问题，本文将在稳健性检验部分作进一步的分析和验证。四、稳健性检验关于面板数据固定效应的检验首先是豪斯曼检验，本文豪斯曼检验的结果以为，能够回绝“随机效应〞的原假设，采用固定效应模型具有一定的合理性。对于时间效应而言，由于固定效应估计量相当于每一个截面的组内估计量，所以，时间效应是平均意义上的结果，对于固定效应模型自己不会产生太大的影响。不外，即便固定效应的模型设定不存在问题，仍然不能说回归自己是具有充足说服力的。在众多牵涉到哑变量的回归方程中〔无论是在多元回归、面板数据还是在受限因变量回归模型中〕，一个常用的办法是引入哑变量与数值变量以及哑变量与解释变量的交互项针对原模型进行更为细致的检验。因而，本文在稳健性检验中把“国八条〞已经颁布的年数引入回归方程。“国八条〞这一房地产市场调控新政是在2005年1月份颁布，那么就2006年而言，这一变量的值就为2，相应地，对于2007而言，这一数值就为3。对于2005年之前而言，这一值就为0。引入这一数值变量的目的是把它作为衡量政策冲击对住房价格的连续影响。除此之外，为了控制其他政策的影响，本文分别将“国六条〞〔2006年房地产行业新政〕和2009年颁布的“国四条〞作为政策哑变量引入了回归方程。引入这一计量方程的目的是想讨论，随着时间推移，来自房地产市场新政能否会能有效抑制住房价格的快速上升？这就取决于γ的正负及其统计上的显著性了。对于一般的政策哑变量0、1这两数值的设定而言，其忽略了政策冲击自己的连续性。理论上来说，真正起作用的宏观调控政策不仅应该能直接影响名义变量，而且应该影响到公众关于相关名义变量的预期。从这一意义上来说，仅仅从0、1哑变量的设定来分析“国八条〞政策能否有效地抑制了房价的快速上升是不够的。除此之外，本文还将引入哑变量与人均财务收入或地方财务收入占比重、商品房空置率等穿插项，进一步检验政策冲击对房价的影响。在基本回归模型中，引入单独的哑变量仅仅改变回归结果的截距项，而引入解释变量与哑变量的交互项后，能够分析“国八条〞政策颁布前后，控制变量与被解释变量之间的相关性能否会出现显著的改变以及住房价格的变动在多大水平上与哑变量的变动有关。其中，pc是人均，在基本回归方程中，人均实际上包括在协变量中。比方基本回归方程〔1〕即描绘叙述了人均与住房价格之间的关系，固定效应回归结果表示清楚，人均与住房价格存在显著的正相关。不外，在基本回归方程〔1〕中，并不能确定房价调控政策颁布前后，人均与被解释变量之间的关系能否会出现根本的改变。在引入穿插项后〔在2005年及2005年后，Dt=1，在2005年前，Dt=0〕，则能够发现人均与住房价格在“国八条〞政策颁布前后截面上的斜率能否出现明显变化。稳健性检验表示清楚，不管是衡量房价调控政策的哑变量，还是地方财务收入占的比重或者人均，与房价还是呈现出显著的正相关，这些结果与基本回归方程的结论是一致的。商品房空置率与房价之间存在负相关，与基本回归方程的结果较为类似，“国八条〞政策的哑变量与“国八条〞政策之后的年份交互项的估计系数显著为正，这表示清楚即便在考虑到政策的作用时间的情况下，调控政策也很难获得预期的效果。在引入“国八条〞政策哑变量与人均的交互项这一检验模型中，虽然哑变量与解释变量交互项的估计系数为负，不外，其绝对值远远小于人均的估计系数，而且其在统计上也并不显著。财务收入占比重的变化与住房价格的正相关关系，在一定水平上刻画了地方财务鼓励与商业住房价格上涨存在的关系。除此之外，稳健性检验表示清楚，人口增加率、人均储蓄增加率以及失业率与住房价格之间的统计关系与基本回归方程所刻画的相一致。在我们国家众多政策的颁布及履行方面，一个常见的现象是“上有政策、下有对策〞。更多是从战略角度出发来制订房价调控政策，而地方在调控当地房价经过中将遭受更为现实的财务收入减少的问题。考虑到地方财务鼓励背后存在较为复杂的动因以及人均财务收入、地方财务收入占比重与人均、失业率等之间可能存在的相关性问题，本文进一步引入衡量地方财务鼓励的工具变量。无论是人均财务收入还是地方预算内收入占的比重，都与地方扩大财务收入来源这一鼓励亲密相关。本文引入2002-2012年全国35个大中城市当年该市长已经履职的年数这一新的数据，而且把它作为衡量地方财务鼓励的代理变量。本文此处关注的是，相比“国八条〞房价调控政策之前，地方政策土地财务鼓励能否可能在“国八条〞政策颁布之后出现明显的改变？当下，许多地方又特别依靠土地财务。房价的攀升既有利于相关产业的发展，又有利于地方财务的增收。市长作为当地的一把手，对当地的经济建设和社会发展发挥着较为主要的作用。假设地方土地财务鼓励的确是导致住房价格上涨的一个主要因素，假如经济增加是当地市长政绩考核指标的话，这将意味着市长在履新之后将会很快启动通过土地为地方财务创收这一形式，而土地财务将推动房价的快速上涨。与此一样，随着任职年份的增长，市长履职的年数将与土地价格呈现出正相关④。不外，需要警觉的是，市长任期与地方财务鼓励可以能呈现出反向的关系。对于那些任期较短的市长来说，其履职的年份较短是由于很快就转入更高层次的领导岗位，比方说由市长转为市委书记〔对于样本中的35个大中城市而言，这些市委书记要么是政治局委员，要么是省委常委〕，经济增加并不能作为政绩考核指标，其对于地方土地财务鼓励并不会表现出强烈的偏好。相反，这些具有远大政治前途的市长们主导的政策布置将更有可能与国家抑制房价快速上涨的政策坚持高度一致。为了考察市长履职的年数与政策哑变量交互项对住房价格的交互影响，本文引入下面计量模型对土地财务鼓励导致住房价格快速上涨这一问题进行更为深切进入的检验：其中，T为市长履职的年数。本文的计算方法是，对于那些从2002年开始上任的市长，其在2002对应的履职年数为1年，对于那些在2002年之前开始的市长〔比方说2001年，其在2002年履职的年数为2年〕。对于代理市长，计算方法是，其刚开始履职代理的年数同样记为1年。比方说某市长在2001年开始代理市长，在2002年的人代会上正式中选，则其在2002年的履职年数为2年，以此类推。如此计算在实际中也许会导致出现一系列问题。比方说有的市长从2001年12月份开始代理市长，到次年3月份人代会召开时，他实际上履职的时间半年就不到。不外，本文实证重点是分析房价调控政策的有效性问题。即便市长履职的年数与住房价格之间的统计关系〔即θ〕不明确，仍然能够分析履职年数与国八条政策哑变量的交互项对住房价格的影响〔γ1〕。利用上述模型，固定效应模型中允许出现不同的截距及斜率，进而能够检验模型自己的稳健性。哑变量的估计系数〔γ0〕与基本固定效应回归模型的结果一致，引入“国八条〞房价调控政策哑变量与市长履职年数交互项的稳健性检验结果表示清楚，市长履职的年数与房价之间正相关。对于θ的估计结果表示清楚，市长履职的年数越长，房价上涨的幅度越大。不外，在考虑市长履职年数与“国八条〞政策哑变量的交互项后，这一系数显著为负。在2005年之前，Dt=0，能够不考虑房价调控政策冲击对房地产市场的影响，此时市长履职年数与房价之间的协相关系数为θ。在2005年及2005年之后，Dt=1，〔θ+γ1〕则是市长履职年数与房价之间的协相关系数，对于表3中的模型〔1〕、〔2〕、〔3〕和〔4〕而言，这一系数小于零，分别为-0.0022、-0.0020、-0.0100以及-0.0139，其绝对值无一例外地小于地方财务收入占比重与房价之间的协相关系数〔拜见表2〕。从这一角度来看，在房价调控政策颁布之后，即便地方能够抑制土地财务鼓励，对于房价的上涨也只能产生稍微的影响，并不会从根本上抑制房价上涨的趋势。五、结束语为了检验房价调控政策的有效性问题，本文以一次详细的房地产调控政策——2005年出台的“国八条〞作为分析对象，基于2002-2012年全国35个大中城市住房价格的面板数据，实证检验了此次房地产价格调控的政策效果问题。研究结果表示清楚，“国八条〞房价调控政策并没有显著地抑制中国房价的上涨趋势。其原因在于，来自于住房的需求层面以及供应层面的众多因素对房价都有显著的影响，同时由于政策还会影响消费者的预期，而对于住房价格的预期也会影响房价的上涨或下跌。这一切都使得诸如“国八条〞这样的房价调控政策很难改变住房价格的微观决定机制以及住房购买者和投资者的预期等，进而导致房价调控政策很难获得实际的效果，房价快速上涨趋势并没有出现根本的逆转。同时，地方由于土地财务原因此在房价调控政策中采用的策略性行为，也会显著地影响房价调控的政策效果。为了进一步完善我们国家房地产市场的价格调控机制，抑制房价的过快上涨，我们能够从三个方面下手：第一，规范地方土地出让收入的使用方式，改革城市建设资金融资方式，从根本上减少地方对土地财务的依靠水平。第二，应该协调中国大中小各类规模城市的共同发展，构成人口在大中小城市的科学布局，避免使人口过度集中于中国的一、二线城市，以致给当地带来过大的购房负担。第三，适当增长居民住房的土地供应，十分是进一步发展城市保障性住房和廉租房项目，以缓解人民大众关于生活性住房的刚性需求。蔡正喆