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利用限购政策冷却房地产市场：市场内部分析
摘要
为了应对由于房价快速上涨所导致的住房支付能力不断恶化，一些政府出台了税收或限制措施，以减少非居民对本地住宅房产的需求。我们研究了2010—2011年中国地方政府对个人可购买住房数量的限制措施的有效性。在实施这些限制措施的痛时，我们利用开发商对新建筑单元的销售，并在城市差异内进行开发，以确定它们对价格和交易量的影响。除了这些对需求的直接影响外，我们还利用地方政府向开发商拍卖土地的数据，确定了这些政策对供应的影响。我们的研究结果表明，在短期内，与没有限制措施的地区相比，对非业主居住者购买的限制显著降低了其约40%的购买水平。这些影响会随着时间逐渐减弱。然而在政策出台后，限制地区和非限制低区的房价并没有相对的变化。结果是由最终用户的需求产生的，而非通过土地市场和开发商后续的供应反应产生的，因为在引入限制购买的地区与没有限制购买的地区之间，土地拍卖的数目或支付的地价并无相对改变。
1.介绍
由于房价上涨而导致住房支付能力急剧恶化，一些城市的当地居民将怒火对准了非居民购买住宅房地产的行为。在这种情况下，他们认为外部资本流入住宅房地产是造成当地房价与当地收入差距不断扩大的主要原因。他们的愤怒被最近的理论工作所支持:非居民购买者为获得资本增值或储存财富而不是为自己日常居住或从日常居住者赚取租金收入而购买住宅房地产所带来的资本流入,可能会导致当地的房价和租金上涨以反映更大的资产市场并且导致其与当地劳动力市场偏离。作为回应，澳大利亚、加拿大、香港、以色列和新加坡政府都对非居民购买者征收了更高的购房税。英国和纽约已经调整了对非居民业主的税收待遇。在瑞士，可供投资者购买的单位数量受到限制。2018年夏天，新西兰对外国投资住宅房地产实施了严格限制。类似的担忧在2010年底和2011年初的中国也出现过，当时正值全球金融危机后扩张性政策带来的全国性房地产热潮。除了当地居民对住房支付能力的担忧外，中国中央政府也在担心资产价格泡沫的问题。此外，与上述国家不同，中国的主要针对的是国内的资本流动，而不是国际的资本流动。除了影响抵押贷款利率、抵押贷款承销标准和获得抵押贷款信贷的谨慎性的宏观调控外，中国政府还指示地方政府限制每户可购买的房产数量。这些限制措施针对的是投资者，根据他们的居住身份，禁止买家购买第二套或第三套房产。
在这篇论文中，我们测试了限购措施在稳定房地产市场、降低资产泡沫风险和提高支付能力方面的有效性。与对所有重要城市实施并适用于所有买方类型的谨慎性的宏观调控政策不同，限购令的制定各不相同:一些城市根本没有出台限购令，而另一些城市实施的限购令因城市内不同地区而异。我们利用中国市场紧缩政策带来的城市内部的变化来评估限制投资者需求在冷却房地产市场和减缓房价快速上涨方面是否成功。我们的认识来自于标准的DiD方法，我们开发的差异存在于城市内的不同地区，存在于有购买限制的地区和没有购买限制的地区的新开发项目之间。
本文得出贡献在于认识到政府为稳定房地产市场而采取的行动的效果来自于两个方面:一是实现数据与识别策略的更好匹配，二是利用地方政府土地拍卖的数据进行供给方面的估计。与其他工作相比,我们能够在一个相当细致的地理程度上执行DID测试, 伴随着对个人发展所固有的影响，从一个城市内的开发商从事销售活动开发新项目的不同街区之间的变化获取认知。这使我们能够更好地规避来自非随机处理的偏见问题，因为住房市场条件和政策行动是内生性的，这种内生性发生在现有文献中对住房市场干预的跨国或跨城市分析中。我们认为，与该选择(实施限制)相关的任何未观察到的模式，在城市之间可能比在城市内部更为尖锐，因为后者共享相同的住房和劳动力市场。我们的方法仍然存在非随机处理和组间差异的问题，因为是否对区域实施限制与该区域到市中心的距离有关。虽然我们不认为这是对DID假设的严重违反，但我们的发现经受住了各种检验，这加强了我们的主张，即我们的方法更符合DID方法固有的非随机性的必要假设。
这项工作与该领域其他工作的第二个不同之处在于，我们能够测试供给效应。土地供应数据反映了地方政府和开发商的行为，可用于评估公寓单元市场的价格和成交量效应。土地拍卖数据使我们能够测试开发人员是否减少了土地的竞标,是否符合需求将长期下降的预期,或者是否地方政府减少了土地的数量和他们投入到市场上的潜在的可建造面积，在这种情况下,当地的政策目标可以与国家重点相匹配。两者都能让我们更清楚地确定，公寓市场的结果是否反映了需求的变化，或者是否也存在供应方面的作用。
我们发现数量限制对交易量有实质性的直接影响，但对房地产价格的影响与零效应在统计学上没有不同。在实行限购令后的6个月内，限购区内的交易量相对于非限购区内的交易量下降了40%以上。随着时间的推移，这种差异的幅度会缩小，12个月窗口期为30%，两年窗口期为24%。相比之下，在我们的数据中，这两个地区政策前后房价变化的差异在统计上与任何时期都没有什么不同。如果我们将地区作为一个整体进行比较，如果我们使用边界不连续方法，并将样本限制在限制区和非限制区边界两侧3公里范围内的开发项目，那么测试结果是可靠的。在对使用无对照日期和地区边界进行时间和地点方面的伪造测试，没有产生什么结果，这支持了数量限制是造成交易量差异的原因的论点。与我们的结果相比，使用跨城市模板的研究发现了更高的数量效应，并发现有限制的城市的住宅房地产价格与没有限制的城市相比下降了10%以上。结果表明，这可能反映了限制处理的非随机分配问题。
土地供应测试对土地拍卖价格和数量没有显示出统计学上的不同，在土地拍卖和可建设区域的数量上、在有限购政策和无限购政策的区域、在实施前和实施后等方面都没有什么不同。总体而言，与非限购区相比，政策出台后限购区开发商对土地的出价没有变化，地方政府拍卖的地块数量也没有显示出任何相对差异。这与对购买限制的不供应政策是一致的。
我们可以模糊地断定，某些地区的限购令降低了全市范围内的总体活动。在使用DID方法时，我们确定了相关的变化，因此，需求可能只是在完全抵消数量的情况下，从受限制的地区转移到不受限制的地区。这里有一个净的负时间效应，通常会使我们能够确定总体效应。然而，由于全市范围内更高的首付要求和更高的利率是与地区特定的购房限制同时实施的，我们不能排除信用限制渠道的综合负面影响。在限制区进行的开发项目，由于地理位置的原因，其交易量会下降，但对于非限制区的开发项目来说，这些项目既是更好的替代品，也是更糟糕的替代品，因此总体交易量的下降仍是合理的。
对于在供应数量没有下降的情况下出现价格变化的情况，有许多可能的行为解释。如果开发商期望在不久的将来放松限制，同时他们的持有成本较低，那么他们就没有动力降价，而不是等到限制解除后需求复苏就降价。一个相关的解释是开发商的损失厌恶行为。需求限制后的土地拍卖市场的强度，与损失厌恶理论相比，更符合上述第一种解释。更广泛地说，这一结果确实表明，在房地产需求激增的情况下，旨在限制需求的政策在解决支付能力挑战的中短期内可能不会取得成功，但会大幅减少市场活动。
本文其余部分的结构如下。第二部分简要总结了中国的住房政策，重点介绍了政府在2010年和2011年推出的一系列旨在稳定中国住宅房地产市场的措施。第三节是关于减缓住房市场政策的文献综述，包括中国和其他地方的宏观审慎监管和数量限制。在第四节中，我们将描述这里使用的数据以及测试效果的识别策略。最后，在第五节中，我们展示了在不同地理水平上的价格和数量效应的结果，以及对稳健性的伪造和无对照测试。第六部分是本文的结论。
2.中国房地产市场干预措施
2010年和2011年初，在中国房地产市场经历了一段快速增长时期后，政府出台了一系列措施为房地产市场降温。在世界金融危机之后，中国在2008年11月宣布了一项总额近6000亿美元的投资计划，作为经济刺激计划的先导。一些人指出，这种刺激和相关的流动性增加推动了随后的房地产繁荣:Wu等人(2014)估计，2004年至2012年间，中国主要城市的实际地价上涨了五倍。媒体报道称，投资者拥有公寓的高投资流纯粹是作为财富的储存:一些人估计，高达30%的新公寓被购买并空置。在危机后的刺激政策下，房价快速上涨、投资量激增、新开工率变高，这些因素最终导致中国中央政府出台了旨在控制房地产市场的措施。国务院发布了两项指令，“十项国家规定”(2010年4月17日生效)和“八项国家规定”(2011年1月26日生效)。这些措施包括调整住房公积金(HPF)承保，以降低购买超过90平方米住房的最高贷款价值比(LTV)。提高商业银行贷款最低首付比例，提高抵押贷款最低利率。最后，通过限制个人购买房产的数量来直接限制对住宅房地产的投资。虽然这些是中央的指示，但执行的决定留给较低的各级政府，由省级政府将中央政府的信息转交给市级和较低的各级政府。然后由地方政府根据当地经济情况自行制定这些政策并确定时间线。
这些政策的执行因管辖范围的不同而有很大的差异。首先，即使是在所有城市实施的融资政策，也因实施日期的不同而有所不同:2010年5月1日在北京实施，2011年3月31日在合肥实施。与LTV规则和利率的变化不同，购房限制并不是统一实施的，它限制根据户口(一个人的官方城市户口身份)进行的购房。例如，广州允许有户口的人购买额外的住房，但禁止非居民购买，上海只允许双方再购买一套住房，许多其他城市限制居民只能住两个单位，非居民只能住一个单位。此外，并非所有城市都实施了限购措施，而在实施限购措施的城市中，有些城市并没有在市或县的所有地区统一实施限购措施。我们在分析中使用的是后者，即对一些地区实施限制而对另一些地区不实施限制的城市。我们研究的是在标准DiD识别策略中实施限制之前和之后这些组之间的差异。
由于以下数据部分给出的原因，我们使用了来自成都、广州、合肥和青岛四个城市的新单元开发商的销售数据。这些城市为我们提供了城市类型、限购实施日期和城市内部地理位置的变化。广州是一线城市，其他城市都是二线城市。市政府在2010年10月至2011年3月期间分别出台了相关政策。在这四个城市中，至少有两个地区对居民和非居民购房者没有数量限制。每个城市的数量限制的细节、引进时间和地区分配在附录表A1中提供。这些限制，包括全市范围内的融资限制和按地区划分的购房限制，在这四个城市都是一样的。我们观察到的城市之间唯一的差异是实施日期。
3.文献综述
本文探讨的根本问题是“外部”资本流动对本地房地产的影响，研究抑制这些流动的政策效果。国外需求理论模型(Chao and Yu,2015)或更普遍的非居民需求理论模型(Favilukis和Van Nieuwerburgh, 2017)的研究表明，这些流入当地房地产市场的资金是通过高房价而不是收入增长，进一步恶化了人们的支付能力。相比之下，使用跨国资本流动(以经常账户赤字衡量)和房价的实证研究是混合的:Aizenman和Jinjarak(2009)和Sa等人(2011)发现资本账户和房价通胀之间存在正相关关系，但Jinjarak和Sheffrin(2011)没有发现。利用城市层面和城市内部数据，更成功地证明了资本流入与房价通胀之间的关系。Cvijanovic et al.(2015)、Sa(2016)、Badarinza和Ramadorai(2018)以及Pavlov和Somerville(2017)等论文都发现了资本流入与住宅房地产价格上涨之间存在关联的证据。
我们的论文研究了通过房地产市场干预直接限制的有效性而不是像谨慎性的宏观政策那样以更广泛的信贷渠道机制为目标的房地产市场干预。中国的限购措施针对的是国内投资，收紧了对非本地投资需求的限制。因此，它们在目标上与其他国家试图通过征税减少非居民需求的政策相似。利用中国的数据来评估限制住房需求的政策是有吸引力的，因为这些政策在不同地区的执行情况各不相同。
有一些英文论文研究了中国限购的影响。几乎所有这些工作都使用了城市面板和DID方法，比较了有限制和没有限制的城市，以及限制实施之前和之后的城市。对于这些论文来说，挑战在于治理应用的非随机性。个别城市的政府决定是否实施这些限制:这些限制强调了中国更大、经济上更重要、发展更快的城市。虽然没有官方的等级制度，但中国城市通常是按等级排列的，这种划分反映了它们在经济和政治上的重要性。以《南华早报》为例——30个一线和二线城市中有29个实施了限购措施，137个三线城市中有相当数量的城市没有实施限购措施。因此，DID的处理本质上是将经过处理的更“重要”的城市与未经处理的不那么重要的城市进行比较。
一些城市间小组对这些限制的分析使用了不同的战略来处理这一识别问题。Cao等人(2015)引入趋势前变量，并采用Donald和Lang(2007)的两阶段方法进行DID估计。他们发现，限购政策在限购城市和非限购城市实施后的四个季度里，使房价下降了18%，销售量下降了60%。为了解决城市间未观察到的差异问题，Yan和Ouyang(2018)使用打分的方法匹配定义更有限但更好匹配的处理和对照组。结果是四个城市根据人均GDP和人口限制了四个控制城市。它们的回归解释能力有限。然而，在限制城市中，房价的平均差异似乎是20%的相对下降。同样，Du和Zhang(2015)在2010年5月和2011年11月期间，基于没有采取限购措施的小城市，构建了一个北京的复制品。他们将北京的物价上涨与复制品进行了比较，发现限制措施实施后，北京的物价涨幅比复制品预测的要低7.5个百分点。总体而言，对中国限购措施的城市间分析发现，限购措施对房价的影响大于谨慎性的宏观政策研究，但在所有的情况下，成交量的降幅都远远大于房价的降幅。
关于中国境外非居民与国外购买限制和税收的文献非常少。Hilber和Schoni(2016)研究了2013年1月瑞士禁止在选定的瑞士城市建造第二套住房的限制。使用DID方法，他们发现禁令导致第二套住房价格上涨(未来供应减少)，但受影响地区的主要住房价格下降了1
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