【房地产限购政策、公共服务对房价影响的实证研究10000字（论文）】

房地产限购政策、公共服务对房价影响的实证研究目录TOC\o"1-3"\h\u22826房地产限购政策、公共服务对房价影响的实证研究 1127411.1我国房地产限购政策的发展现状分析 2222991.2模型设定 5284381.3实证过程与结果 738081.3.1数据来源 7146571.3.2实证结果分析 866761.3.3稳健性分析 1182291.4房地产限购政策、公共服务对房价影响的实证研究 16314921.5小结 18近年来，我国的住房价格水平快速增长，这对社会和经济产生了深远的影响（Zheng等.，2016）。住房价格水平的不断上涨以及住房市场区域差异的不断扩大，已经影响了我国国民经济健康发展并带来了民生问题。为了促进住房市场和经济的可持续增长，我国中央政府综合利用行政手段、经济手段和法律手段对房地产市场进行了宏观调控。特别地，为有效控制我国快速上涨的房价水平，自2010年起我国中央和地方政府陆续出台了“史上最严”调控政策——房地产市场限购政策。该政策一经出台便受到了各界的关注和广泛讨论（Jia等.，2018；Li等.，2017；Du和Zhang，2015）。然而，现有研究中关于公共服务水平对限购政策实施效果影响的研究尚不足。特别地，以往研究仅仅研究限购政策对房价的直接影响（Lu等.，2021；Somerville等.，2020）。第二章的机理分析表明，限购政策的实施效果可能会受到该城市公共服务水平的影响。另外，第三章中结论表明公共服务对房地产市场有显著的直接影响。因此，除了关注限购政策对于房地产市场，特别是房价水平的直接影响之外，本章还将通过考虑限购政策与公共服务的关系，进一步来探究房地产限购政策对房价的影响。本章将为相关研究做出如下贡献。首先，许多研究调查了实施限购政策的影响，但较少研究讨论了限购政策取消的研究。本章通过研究实施和取消限购政策的影响，来追踪并考察限购政策的作用。这具有重要的政策含义，因为了解政策是否可持续对于在房地产市场中建立长效调控机制至关重要。其次，在方法上，为了保证结果的稳健性，本章综合使用最小二乘虚拟变量法、双重差分法、倾向匹配得分法研究房地产限购政策对房价的影响。另外，不同于现有研究，在考察限购政策对房地产市场的影响时，本章还充分地考虑了公共服务在其中的作用。1.1我国房地产限购政策的发展现状分析自1980年代中国市场化改革以来，房地产业经历了快速发展。根据我们前面章节对我国房地产市场发展阶段的分析可以看出，近年来我国房地产市场存在着房地产供求热，投机性需求和对房价的不断上涨的问题。这不仅影响了房地产行业的健康发展，还会进一步阻碍着我国经济和社会的发展。具体而言，首先，由于部分城市或地区的房地产市场的销售价格过于高，房地产市场过热，积累了一定的风险。特别地，很多房地产市场表现过热的城市往往也是优质公共服务较为集中的城市或地区，这些城市的公共服务资源会在一定程度上推动房价水平的上涨（郑思齐，2016），使得该地区或者城市房地产行业发展过热。第二，商品住宅价格过高对居民的消费有一定的挤出作用，会给民生和国民经济的发展带来负面的影响。第三，由于房地产市场表现热，大量的资本被吸引到了房地产市场，只有相对少量的资本流入实体经济领域，这阻碍了我国实体经济的发展，不利于经济的健康发展。最后，过高的商品住宅价格会导致我国贫富差距的扩大，也会加剧房地产市场区域发展不均衡和公共服务区域配置不均衡的问题，继而引发一系列社会问题，并阻碍社会的和谐与稳定。实际上，房价的过快增长已经成为中国的主要问题。为了限制住房市场中快速上涨的价格，我国政府推出了住房限购政策。2009年12月，国务院常务会议提出“国四条”，主要以增加供给、抑制投机、加强监管、推进保障房建设为主要内容，提出要遏制部分城市房价过快上涨的势头。2010年1月，国务院出台了《关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》（简称“国十条”）。随后，在2010年4月，被称为史上最严的“国十条”出台，要求房价过高城市进一步收紧住房信贷，允许地方政府采取临时性限购措施，要求加快研究制定房产税。为了更好地理解限购政策出台的北京，图1.1展示了是我国2009至2013年之间我国商品房销售额同比增长，这反映了房地产市场上的需求情况。如图1.1所示，2010年以前，我国商品房市场需求上涨较快，2009年第四季度全国和东中西部城市的商品房销售额较上一年的销售同比增长约为100%。这反映了2009年底我国房地产市场的需求较热，也表明当时进行房地产市场价格的调控是十分有必要的。2010年房地产限购政策之后（图中红线表示），全国层面和东中西部城市，商品房销售额增长均快速回落，这表明受到限购政策的影响，我国商品房市场需求急剧下降，直到2013年第四季度都保持在60%以下的同比增长。与限购政策实施之前相比，限购政策之后房地产市场的需求产生了明显的滑落。由于需求的下降，也将进一步影响房价。同时，图1.1表明东中西部城市受到限购政策影响后商品房销售情况的变动存在一定差异。其中东部城市的商品房销售的同比增长在限购政策出台后的下降最为明显，同比增速小于-30%；而中西部地区在限购政策后商品房销售的增速下降程度相对较小。图1.SEQ图4.\*ARABIC12009-2013年我国商品房销售额同比增长情况Figure1.1Year-on-yeargrowthrateofthesalesofcommercialhousing(2009–2013)数据来源：国家统计局具体来看，为了响应“国十条”中提出的限购措施，2010年4月30日，北京市率先提出了房地产市场限购政策的细则。9月29日，住房城乡建设部、国土资源部、监察部等部委联合出台了《对各地进一步贯彻落实国务院坚决遏制部分城市房价过快上涨通知提出四项要求》。事实上，自北京市率先推出限购政策以后，截止2010年，各地纷纷响应房地产限购的方针，推出了本地版本的房地产市场限购政策。实行限购政策的城市如表1.1所示。表1.SEQ表4.\*ARABIC1限购城市和限购时间Table1.1CitieswithHPRandthetimeofimplementation城市实施时间城市实施时间城市实施时间北京2010.05长春2011.01沈阳2011.03天津2010.10昆明2011.01乌鲁木齐2011.03广州2010.10合肥2011.01温州2011.03深圳2010.10南昌2011.01佛山2011.03大连2010.10石家庄2011.02海口2011.03上海2010.10南宁2011.02苏州2011.03南京2010.10成都2011.02金华2011.03表1.1限购城市和限购时间（续）Table1.1CitieswithHPRandthetimeofimplementation城市实施时间城市实施时间城市实施时间杭州2010.10哈尔滨2011.02三亚2011.03宁波2010.10贵阳2011.02呼和浩特2011.04福州2010.10西安2011.02绍兴2011.04厦门2010.10西宁2011.02徐州2011.05舟山2010.10银川2011.02台州2011.08兰州2010.11济南2011.02衢州2011.09郑州2011.01青岛2011.02中山2011.11武汉2011.01无锡2011.02珠海2011.11太原2011.01长沙2011.03数据来源：作者根据各城市政府网站公告整理在具体实施的过程中，各城市根据自身的特点，对限购政策的具体准则进行了不同的规定。总的来看，房地产限购政策可以归纳为三种：一是通过限制购房资格，对购房准入进行限制。例如，对购房者的年龄、资格等方面提出要求。二是限制购房数量。三是限制住房贷款。例如，许多地方暂停对多套房家庭提供贷款或者对首付比例和贷款利率提出相应的要求。房地产限购政策的实施引发了不少争议和讨论。随着经济形势的变化和房地产市场的变化，2014年开始，许多城市逐渐放松了限购政策，从呼和浩特开始，2014年中有32个城市正式宣布放松或者取消了限购政策。取消限购政策的城市和时间如表1.2所示。表1.SEQ表4.\*ARABIC2取消限购城市和取消限购时间Table1.2CitiesremovingHPRandthetimeofremoval城市实施时间城市实施时间城市实施时间呼和浩特2011.06合肥2011.08西安2011.09济南2011.07太原2011.08大连2011.09成都2011.07长沙2011.08兰州2011.09海口2011.07郑州2011.08西宁2011.09长春2011.07昆明2011.08沈阳2011.09表1.2取消限购城市和限购时间（续）Table1.2CitiesremovingHPRandthetimeofremoval城市实施时间城市实施时间城市实施时间温州2011.07厦门2011.08南京2011.09宁波2011.07南昌2011.08福州2011.09石家庄2011.07哈尔滨2011.08武汉2011.09海口2011.07银川2011.08南宁2011.10徐州2011.08杭州2011.08三亚2011.10青岛2011.08无锡2011.08天津2011.10金华2011.08贵阳2011.09乌鲁木齐2011.10数据来源：作者根据各城市政府网站公告整理随后，在短暂的放松和取消限购政策后，2016年开始，多数城市开始启动了第二轮限购政策，在第二轮限购政策的实施中，加入了许多新的城市。由于本研究的关注时间段集中在第一轮限购政策的实施和取消，因此，本研究将不再对第二轮限购政策进行过多讨论。1.2模型设定本章采用分析政策影响的文献中广泛应用的双重差分法（Difference-in-Difference，DID），对房地产限购政策对房价的影响进行实证研究。具体的模型构建过程如下：根据城市是否已实施房地产限购政策，首先将所有城市分为对照组和处理组，实施这个政策的城市为处理组，未实施限购政策的城市为控制组。基于对处理组和对照组跨时间（即政策实施前后）的结果变量差异的考察和分析，我们可以估计房地产限购政策对房价水平的影响。本章节的基准模型设定如下：yit（1.SEQ(\*ARABIC1）其中yit是时间t城市i的房价指数，Treat是一个虚拟变量，如果城市属于处理组，则等于1；如果城市在对照组中，Treart的值则等于0。Post表示时间是否在限购实施之前。在实施之前，Post等于0，而在实施之后，Post取值为1。Zit是控制变量的向量，用来控制城市层面的与房价水平相关的重要变量。式（1.1）中，我们最为关心的是DID方法需要平行的趋势假设，这意味着与没有实施限购政策的对照组相比，处理组的因变量应具有共同的趋势。但是，由于城市的经济发展和住房市场发展差异很大，因此很在本研究的分析中，该假设条件很难得到满足，这可能导致DID方法的估算值不一致。因此，本章将引入区域层面的差异来尽量解决这一问题。具体来看，除了利用政策实施前后和是否为处理组的差异，本章还通过使用区域差异，引入了一系列代表不同区域的哑变量，将基准公式（1.1）扩展为公式（1.2）。yβ（1.2）其他设定与基准模型一致，唯一的区别在于加入了Regionj哑变量。如果城市属于特定的一类城市(例如东部、中部、和西部城市)，该值为1，否则则为0。在分析中，将有三个区域指标，它们是Region_Eastern，其值为1表示城市位于东部地区；如果城市位于中部地区，则Region_Central等于1；如果位城市位于西部地区，则Region_Western等于1。在公式（1.2）中，β1.3实证过程与结果1.3.1数据来源本章节所使用的实证数据来自于中华人民共和国国家统计局，各城市统计局，以及自然资源部。在样本选择方面，由于数据的可得性问题，本节将样本限制在中国的70个主要城市，并从样本中排除了大理市，因为大理的主要变量中有许多缺失值。从时间跨度来看，为了研究房地产限购对房价的影响，本研究重点研究了实施房地产限购后的前两年和之后三年的时间，总共包括五年的时间。本章最终的分析样本包括2009年第一季度至2013年第四季度的我国69个大中城市。表1.SEQ表4.\*ARABIC3变量说明Table1.3Variables变量名称定义单位HP_new新建商品住宅价格指数%HP_sec二手房价格指数%LP(log)住宅用地价格元/平方米GDP(log)国民生产总值元数据来源：国家统计局，各个城市统计局，自然资源部表1.4按组列出了关键变量的描述性统计信息，比较了房地产限购政策之前（2009第一季度至2010第二季度）和房地产限购政策之后（2010第三季度至2013第四季度）的描述性统计数据。表1.4根据时间以及城市是否实施了限购政策将所有城市分为了两类：第一类为处理组城市，包括在研究的期间内实施限购政策的城市；另一类是对照组城市，包括在本章节研究期间内没有实施限购政策的城市。表1.4中的A栏显示了房地产限购政策之前的统计值，B栏显示了房地产限购政策之后的统计值。表1.4显示，在房价和宏观经济发展方面，处理组优于对照组。另一方面，通过对比样本城市限购政策实施时间前后的表现，可以发现样本中所有城市的宏观经济状况从2009年到2013年均有所发展。与此同时，处理组中新建房屋的价格增长率从第一时期的5.22％下降到了限购政策实施之后的1.17％。对照组从3.24％增加到3.63％。两组之间实施限购政策前后的差异可能是由于实施房地产限购政策所致。因此，本章节接下来的分析中需要严谨的实证策略识别限购政策对于房地产市场的影响。表1.SEQ表4.\*ARABIC4指标描述性统计Table1.4Descriptivestatistics变量控制组处理组N平均值标准差N平均值标准差A.限购政策实施前(2009:Q1to2010:Q2)HP_new1803.2391.2972345.2218.993HP_sec1802.1781.1812341.4476.955表1.4指标描述性统计（续）Table1.4Descriptivestatistics变量控制组处理组N平均值标准差N平均值标准差LogLP1327.1700.4952228.0860.839LogGDP1801.8290.6702345.6080.906B.限购政策实施后(2010:Q3to2013:Q4)HP_new4203.6273.6065461.1686.499HP_sec4202.0753.2835462.1885.132LogLP3077.3620.5115188.3380.827LogGDP4205.2110.6575465.9820.8761.3.2实证结果分析表1.5分别报告了房地产限购政策对新住房市场和二手住房市场中房价的短期和长期影响。本章中房地产限购政策的短期影响限定在2009年第一季度到2012年第四季度之间。不同于传统的经济学中关于长期影响的定义，由于限购政策实施的时间并没有很长，因此本章中所关注的长期影响是相比较短期影响而言的。本章所指的的长期影响是指房地产限购政策在2009年第一季度至2013年第四季度之间对房地产市场价格的影响。表1.5中前四列报告了房地产限购政策对新建房屋价格指数的影响。列（1-2）展示了短期效应，列（3-4）则汇报了长期效应。在第（1）列仅考虑了房地产限购政策的影响。在第（2）列中包括了其他控制变量。第（5-8）列报告了房地产限购政策对二手房市场的影响。表1.5显示，房地产限购政策导致了新住房市场中房价指数的下降。该发现与一些现有的关于限购政策效果的文献是一致的（Jia等.，2018；Li等.，2017；Du和Zhang，2015）。引入控制变量后，实证结果是稳健的。此外，研究结果还表明，无论短期还是长期，这种影响都是显著的。但是，通过对比短期和长期的结果，可以发现房地产限购政策对新建房屋价格指数的长期影响已逐渐减弱。这可能是由于一些城市在几个月后放宽了房地产限购政策的事实所致。除了对新建商品房价格的影响显著之外，第（5-8）列显示，房地产限购政策对也会显著抑制二手房的价格指数。这个结论与陈淑云等（2019）不同，他们认为限购政策仅仅对于新建住宅价格的上涨，却对二手住宅没有显著影响。而本研究则发现与新房市场相比，限购政策对二手房市场仍存在显著影响，只是影响相对较小。通过实证分析限购政策对房价的影响，本章节验证了假设H2a，结果表明限购政策会抑制房价水平，特别是在短期内。表1.SEQ表4.\*ARABIC5限购政策对房价指数影响实证结果Table1.5EmpiricalresultsofHPR’simpactsonhousepriceindex变量新建商品住宅价格指数二手商品住宅价格指数短期(2009:Q1至2012:Q4)长期(2009:Q1至2013:Q4)短期(2009:Q1至2012:Q4)长期(2009:Q1至2013:Q4)Post-0.167-2.899***0.389-1.377***-0.231-2.115***-0.102-3.168***(0.578)(0.442)(0.530)(0.394)(0.472)(0.396)(0.427)(0.343)Post*Treat-1.873**-1.480***-1.442**-1.187***-2.704***-0.953**-2.156***-0.699**(0.769)(0.422)(0.705)(0.391)(0.628)(0.381)(0.568)(0.342)LnLP0.6741.609***1.926**1.924***(0.877)(0.616)(0.787)(0.539)LagHP0.853***0.885***0.794***0.828***(0.0183)(0.0162)(0.0195)(0.0171)LnGDP1.796*7.170***-0.07051.000***(0.973)(0.725)(0.872)(0.634)Constant1.359***-12.34*1.359***-48.83***3.460***-12.53**3.460***-31.67***(0.301)(6.968)(0.292)(1.759)(0.246)(6.212)(0.236)(1.132)N1,1048841,3801,1201,1048841,3801,120R-squared0.0150.7480.0040.7480.0470.7110.0270.715注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001实证结果表明，房地产限购政策导致房价增长下降。但是，由于各城市房价的显着差异，它可能会违反通用趋势假设并产生有偏差的估计。为了解决这个问题，本节中将基于公式（1.2）分析。表1.6和表1.7中展示了回归结果。其中，第（1-2）列显示了房地产限购政策对东部地区房价的影响，第（3-4）列显示了对中部城市的影响，第（5-6）列显示了对西部城市的影响。结果表明，房地产限购政策对新建房屋价格和二手房屋价格具有类似的影响。但是，房地产限购政策的影响在不同地区之间有所不同。列（1-2）表明，与中西部城市相比，房地产限购政策对东部城市的净影响更大。相应地，第（6）列表明房地产限购政策在西部城市的影响更小。表1.SEQ表4.\*ARABIC6限购政策对房价指数影响实证结果：分区域Table1.6EmpiricalresultsofHPR’simpactsonhousepriceindex:byregion变量东部城市中部城市西部城市(1)(2)(3)(4)(5)(6)Post-0.146-2.888***-0.342-2.955***-0.0653-2.751***(0.766)(0.543)(0.767)(0.528)(0.621)(0.451)Post*Treat-0.392-0.179-2.331**-1.809***-2.184***-1.922***(1.084)(0.583)(0.960)(0.539)(0.843)(0.455)Post*Region-0.04800.1990.4060.165-0.760-1.099(1.164)(0.664)(1.165)(0.669)(1.702)(1.159)Post*Region*Treat-2.613*-2.472***2.3411.4491.7832.656**(1.548)(0.838)(1.674)(0.896)(2.115)(1.315)控制变量无是无是无是N1,1048841,1048841,104884R-squared0.0220.7540.0210.7510.0160.750注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001表1.SEQ表4.\*ARABIC7限购政策对二手房价指数影响实证结果：分区域Table1.7EmpiricalresultsofHPR’simpactsonseond-handhousepriceindex:byregion变量东部城市中部城市西部城市(1)(2)(3)(4)(5)(6)Post-0.271-2.034***-0.413-2.187***-0.0850-2.027***(0.625)(0.487)(0.627)(0.472)(0.507)(0.407)Post*Treat-1.204-0.0407-2.968***-1.276***-3.218***-1.177***(0.884)(0.525)(0.785)(0.483)(0.688)(0.413)Post*Region0.09330.01830.4210.194-1.093-0.639(0.950)(0.596)(0.953)(0.598)(1.389)(1.042)Post*Region*Treat-2.681**-1.738**1.5141.429*2.888*1.375(1.263)(0.753)(1.369)(0.801)(1.726)(1.183)控制变量无是无是无是N1,1048841,1048841,104884R-squared0.0550.7160.0500.7140.0500.712注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001房地产限购政策影响不同的一个主要原因是，供需双方在不同城市之间存在差异。本研究中的多数东部城市（如上海、南京等）房地产市场较为发达，房地产市场上存在着一定数量的投资性者；与之相反，对于中西部地区来说，购房者更多是出自刚需而非投资行为。因此，由于限购政策同时对贷款等方面做出了规定（Li和Xu，2016），这在一定程度上降低了购房市场上投资者的预期收益，因而对东部地区的房价水平产生了更明显的抑制作用。1.3.3稳健性分析本节通过选用不同的研究样本和研究方法等，进行稳健性分析。首先，由于本研究中处理组中的不同城市实施了限购政策的具体时间点不相同,因此本小节对样本进行限制，仅保留2009年第一季度到2010年第一季度，以及2011年第三季度到2012年第四季度的数据。通过对选定的时间段进行基于公式（1.1）进行DID分析，以此来排除不同城市实施限购政策的时间不同带来的干扰。表1.8报告了使用该样本的考察的房地产限购政策对房价的影响。表1.8Post*Treat的系数均显著为负，表明稳健性检验的研究结果与本章基准分析一致，即限购政策能显著抑制房价上涨。表1.SEQ表4.\*ARABIC8限购政策对房价指数影响的稳健性检验：选定时期Table1.8RobustnesstestresultsofHPR’simpactonhousepriceindex(1)变量(1)(2)(3)(4)Post-1.329***-3.131***-2.641***-7.654***(0.499)(0.618)(0.462)(0.780)Post*Treat-1.840***-1.254*-1.225**-1.057**(0.664)(0.693)(0.512)(0.486)LnLP6.491***3.962***2.672***(1.377)(1.022)(0.983)LagHP0.907***0.889***(0.0407)(0.0386)LnGDP12.33***(1.587)N759649590590R-squared0.0800.1130.5780.621注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001由于本节基准模型中加入了房价之后项，因此本节考虑时间长度大于观测个体的动态面板数据模型，进行稳健性分析。基于这种类型的数据特点，本节使用最小二乘虚拟变量模型（LSDV）的偏差校正方法来获得一致的估计量，使用LSDV模型的估计可以作为基准回归的稳健性检验，结果如表1.9所示。表1.9表明，使用LSDV模型的估计结果与基准模型的结论一致，表明实施房地产限购政策对新建商品住宅、二手商品住宅价格均产生了负面影响。表1.SEQ表4.\*ARABIC9限购政策对房价指数影响的稳健性检验：Biased-correctionLSDVTable1.9RobustnesstestresultsofHPR’simpactonhousepriceindex(2)变量新建商品住宅价格指数二手商品住宅价格指数短期(2009:Q1至2012:Q4)长期(2009:Q1至2013:Q4)短期(2009:Q1至2012:Q4)长期(2009:Q1至2013:Q4)LagHP0.887***0.911***0.888***0.948***0.853***0.859***0.851***0.893***(0.0238)(0.0228)(0.0213)(0.0218)(0.0294)(0.0264)(0.0250)(0.0232)Post-1.957***-3.134***-1.265***-1.630***-1.574***-2.235***-1.129***-3.247***(0.373)(0.359)(0.315)(0.424)(0.316)(0.322)(0.266)(0.363)Post*Treat-1.853***-1.341***-1.492***-1.025**-1.144***-0.885**-0.907**-0.672(0.481)(0.506)(0.437)(0.496)(0.414)(0.445)(0.370)(0.434)LnLP0.3691.0191.725**1.491***(0.867)(0.679)(0.761)(0.560)LnGDP3.186***8.045***1.0641.743***(0.901)(0.756)(0.800)(0.646)N1,0358841,3111,1201,0358841,3111,120注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001尽管分析表明，房地产限购政策可以有效抑制房价的快速上涨，但自2014年以来，大多数城市都放宽或取消了限购政策，然而，现有文献中对限购政策取消的影响讨论的较少。本节接下来估算房地产限购政策取消对房地产市场的影响。为了考察取消限购政策对房地产市场的影响，本节利用2012年第一季度至2016年第二季度的数据，并基于公式（1.1）估计了房地产限购政策的取消产生的影响。表1.10和表1.11分别采用了不同的估计方法研究了取消房地产限购政策对住房市场的影响。结果显示，没有证据表明取消房地产政策会推动新建住房市场和二手房市场的房价上涨。这可能是由于多种原因。首先，房地产限购政策受到部分城市执行不力等影响，长期的执行效果于力度已有所减弱。这与本章节基准模型的分析一致，说明长期来看房地产限购政策的影响逐渐减弱。因此本研究认为取消限购政策并不会直接快速地作用到住房市场价格上。这与文章主要假设H2a并不矛盾。表1.SEQ表4.\*ARABIC10限购政策对房价指数影响的稳健性检验：取消限购政策Table1.10RobustnesstestresultsofHPR’simpactonhousepriceindex(3)变量新建商品住宅价格指数二手商品住宅价格指数(1)(2)(1)(2)Post-5.726***-0.714-2.896***0.0687(0.438)(0.443)(0.381)(0.343)Post*Treat1.131*0.2360.672-0.0968(0.615)(0.412)(0.535)(0.344)N1,1739441,173944R-squared0.2050.7420.0780.725注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001表1.SEQ表4.\*ARABIC11限购政策对房价指数影响的稳健性检验：取消限购政策（Biased-correctionLSDV）Table1.11RobustnesstestresultsofHPR’simpactonhousepriceindex(3):Biased-correctionLSDV变量新建商品住宅价格指数二手商品住宅价格指数(1)(2)(1)(2)LagHP1.018***1.015***1.053***1.058***(0.0160)(0.0214)(0.0118)(0.0157)Post-0.437*-0.6420.006750.0132(0.257)(0.413)(0.193)(0.333)Post*Treat0.01890.107-0.229-0.250(0.407)(0.440)(0.322)(0.359)N1,1049441,104944注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001最后，在基准DID模型的分析中，DID估计可能会产生偏差。首先，房地产限购政策在我们的研究中不是自然实验。相反，它具有潜在的选择偏差问题，因为实施房地产限购政策的城市都是住房市场更为活跃的大中城市。此外，实证模型中还无法解决处理组和对照组的一些不可观察的特征。为了解决我们DID估计有偏的问题，本研究还将使用倾向得分匹配方法和DID相结合对于DID基准模型的分析进行稳健性检验。表1.12报告了倾向得分匹配方法-DID方法中Logit回归的估计结果。其中因变量是城市是否属于处理组，自变量是控制变量，包括LogLP，LagHP，LogPGDP（人均GDP）和LogINC。表1.SEQ表4.\*ARABIC12Logit模型回归结果Table1.12Estimationresultsoflogitregression变量Logit系数LnLP1.895***(0.194)LagHP0.067***(0.022)LnPGDP3.224***(0.361)LnINC-5.400***(0.654)Constant-2.002(3.037)N830表1.SEQ表4.\*ARABIC13匹配前后平均处理效应比较分析Table1.13ComparisonsofATTs(byRadiusMatching)VariableSampleTreatgroupControlgroupATTt-valueLnLPPre-matching8.14897.18470.9641.67***Post-matching7.5067.5933-0.087-0.27LagHPPre-matching1.32251.30950.0130.02Post-matching0.911111.825-0.914-0.56LnPGDPPre-matching10.69710.2520.4451.06***Post-matching10.410.3560.0440.18LnINCPre-matching8.4818.28750.1943.20***Post-matching8.34868.3743-0.026-0.22表1.13显示了基于半径匹配方法的平均处理效应。匹配后可以检验对照组和处理组之间是否存在系统性差异。结果表明，匹配后处理组和控制组中所有变量的差异在统计上都是不显著的，说明匹配后这些变量之间没有系统上的区别。图1.2显示了匹配前后处理组和对照组的核密度图。如图1.2（a）所示，处理组和对照组在匹配之前的密度函数之间存在系统性差异。这意味着简单地比较处理组和对照组之间的差异将导致结果有偏差。匹配后，如图1.2（b）所示，两条曲线彼此更相似，这意味着处理组和对照组之间的协变量特征更接近处理组。基于匹配过后的数据，表1.14报告了房地产限购政策影响的PSM-DID估计。结果表明，房地产限购政策对房价的影响估计为-1.2，且在5％的水平上是显着的。这说明，引入PSM后，房地产限购政策对房价增长的影响仍然很大。这意味着房地产限购政策的实施会对房价增长产生负面影响。因此，基准DID模型中得到的关于限购政策会抑制房价上涨的结论是稳健的。(a)(b)图1.SEQ图4.\*ARABIC2对照组和处理组的核密度函数图图（a）为匹配前的倾向得分核密度图。图（b）表示匹配后的倾向得分核密度图。图（a）为匹配前的倾向得分核密度图。图（b）表示匹配后的倾向得分核密度图。Figure1.2Kerneldensitydistributionofpropensityscorebetweentreatmentgroupandtreatmentgroup表1.SEQ表4.\*ARABIC14限购政策对新建住宅价格指数影响的稳健型检验Table1.14ImpactsofHPRonnewly-builthousepriceindexVariableHPS.E.|t|P>|t|Diff(T-C)Before0.7900.3282.410.016**Diff(T-C)After-0.4100.4520.910.364Diff-in-Diff-1.2000.5582.150.032**1.4房地产限购政策、公共服务对房价影响的实证研究根据前面的机理分析可知限购政策会直接影响房地产价格，但是对于不同公共服务水平的城市，限购政策对房价的影响可能有异质性。因此，本节结合房地产相关政策与公共服务，考察了房地产限购和公共服务对房价的影响。本小节主要关注限购政策影响房价的异质作用。具体来说，本节在DID的基础模型（1.1）上加入了DID项与高公共服务水平哑变量的交互项Post*Treat*Publicservice。该交互项系数的含义是，与低公共服务水平的城市相比，对高服务水平的城市而言，限购政策对房价的影响是否不同。本研究通过比较该城市的公共服务水平与所有城市的公共服务水平的中位数，来决定该城市是否属于高公共服务水平的城市。在实证分析中，为了避免受到反向因果关系的影响，本研究选取了2009年公共服务水平的数据。表1.15和表1.16分析汇报了固定效应模型下限购政策与公共服务对新建住宅价格以及二手住宅价格指数的影响。结果表明，对于医疗水平和教育水平而言，所有三次交互项系数均不显著，表明限购政策并不会通过和这两项公共服务相互作用影响房价。这意味着限购政策对住房价格的影响，不受到医疗公共服务水平和教育公共服务水平的影响，即我们的H2b假设并不成立。这也说明限购政策作为短期比较有效的房地产调控政策而言，仅仅会直接作用到房地产价格，而不会通过影响其他以房地产价格相关的基本因素对房地产市场进行调节。考虑到我国房地产调控建设长效机制的一个重要目标，是为了让房价回归正常水平，并使其由基本影响因素决定，因此本研究认为限购政策并不应被纳入到我国房地产市场长效调控机制中，它只能作为一种短期有效的且仅仅直接作用于房价水平的调控政策而存在。表1.SEQ表4.\*ARABIC15限购政策、公共服务对新建住宅价格指数影响实证结果Table1.15EmpiricalresultsofHPRandpublicservices’impactonthenewlybuilthouse