摘要：采用事件研究法檢驗了2010—2011年間國務院的綜合性房地產調控政策對全國商品房交易市場的調控效果。以“國十一條”、“國十條”、“國五條”、“新國八條”為典型獨立事件，通過測算國內40個大中城市商品房成交面積的日度數據序列異常收益率，經比較分析得出結論：由于各地居民提前形成政策調整的適應性預期，歷次房地產調控政策效果并不顯著；更重要的是，房地產調控政策效果在東、中、西部地區商品房交易市場表現出了顯著的區域差異性，建議國家在現有的全國性統一政策基礎上制定具體的差別化調控政策，以期延長政策效果釋放期。
關鍵詞：綜合性房地產調控政策；區域差異；事件研究法
中圖分類號：F293.3文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2014）18-0217-10
一、引言及文獻評述
房地產市場過熱已經成為中國宏觀經濟“十一五”末期面臨的一大難題，商品房交易狀況也成為居民關注的重要問題。國務院聯合人民銀行、財政部等多個中央部委不斷推出日趨嚴厲的調控政策，以市場化手段和行政手段雙管齊下來抑制房地產泡沫，然而并非每次政策都能收到預期效果。
由于房地產市場是反映經濟周期波動的重要先行指標，而住房作為居民資產的主要保有形式也已成為宏觀經濟的要素之一，房地產市場與宏觀因素的關系正成為新興的熱點問題。房地產投資是總需求的組成部分，同時房價變動也會對投資和消費具有重要的財富效應（Matteo and Raoul，2008）[1]，因此國外學者們重點關注的領域是基于利率渠道、信貸渠道和財富效應渠道來詮釋房地產市場在貨幣政策傳導機制中的作用（Hasan and Taghavi，2002）[2]，也有學者直接分析各類貨幣政策工具對某國房地產價格的影響及其效果，這類貨幣政策既包括數量型工具（如貨幣供應量、信貸規模等；Matteo，2000）[3]，也包括價格型工具（利率、準備金率；Aoki et.al.，2004）[4]，采用的技術方法均以時間序列模型為主。Hasan and Taghavi（2002）[2]就通過方差分解發現在長期內英國的貨幣政策對居民住房投資具有顯著影響，但20世紀80年代的一系列金融自由化政策顯著地降低了貨幣政策對居民住房投資的作用效果。為此，Matteo and Raoul（2008）[1]以同樣的方法檢驗了芬蘭、德國、挪威和英國房地產市場的情形，確認了貨幣政策主要通過銀行借貸渠道對房地產價格產生影響。然而，銀行信貸規模與房地產價格存在相互作用關系的論斷難卻以獲得一致性的經驗支持（Collyns and Senhadji，2002；Gerlach and Peng，2003；Hofmann，2003）[5~7]。另有一批學者從房地產異質性的特征出發，都得出了無差別的貨幣政策對國內各地房地產市場作用效果存在區域差異這一結論（Michael and Scott，2001；Vansteenkiste，2006；Negro and Otrok，2007）[8~10]。
相較之下，國內學者對該問題的研究受制于中國房地產市場的發展水平而顯得滯后。絕大多數學者都區分了貨幣政策的類型，使用的技術手段都屬于動態方法（如時間序列方法），部分學者使用了靜態方法（如聯立方程、面板模型），由此得出的結論也存在明顯分化。近年來，學者們逐漸開始運用事件研究法探討政府宏觀政策對房地產市場的影響。馬君潞和武岳（2008）[11]針對中央各部委在2002年1月1日至2007年9月30日期間出臺的20項房地產行政調控政策進行分析，結論是行政調控對房地產上市木雕公司具有負的股東財富效應。曹國華和喻震（2011）[12]檢驗了1999年4季度至2010年3季度中國政府的行政調控政策和利率政策效果，結果發現連續加息的貨幣政策比行政直接調控政策效果更好。郭琨等（2012）[13]證實了“京十二條”房地產行政調控政策對首都期房和現房交易額確實具有顯著影響，并且其效果強于全國性調控政策。當然，中國房地產市場也存在明顯的地區非均衡性（姜春海，2005）[14]，因此各項調控政策在不同地區、不同級別城市之間應當也存在差異性（Peng and Yiu，2008；余華義，2010；魏瑋和王洪衛，2010）[15~17]。不過，目前這方面的研究成果仍較少。
通過梳理文獻可以看到：首先，在研究側重點上，很少有學者關注貨幣政策對各地房地產市場調控效果所存在的區域差異性；其次，在政策類型的劃分上，以討論貨幣金融政策居多，較少關注綜合性調控政策的影響，由于主要的幾次綜合性房地產調控政策既包含了行政性措施，又包含了貨幣性措施，而實證手段往往難以將每種類型的調控政策效果明確剝離開來，研究綜合性調控政策的效果顯得更有價值；另外，在研究方法上，事件研究法的運用還有待深入。因此，本文將采用事件研究法對近三年來國務院頒布的最為嚴厲的四次綜合性房地產調控政策效果進行全面實證分析，所關注的市場類型為商品房交易市場。主要解決以下問題：第一，2010—2011年中國綜合性房地產調控政策對國內不同地域的商品房市場能否產生顯著的政策效果？第二，這些調控政策的效果是否存著在區域差異性，且差異性的表現如何？本文將嘗試作出如下貢獻：一是將樣本范圍擴展至全國主要城市，并以高頻率的日數據進行實證；二是首次運用事件研究法來探討中國綜合性房地產調控政策對各地區商品房市場作用效果的差異性。
二、計量方法與模型
本文將遵循國外學術界普遍采用的事件研究法進行研究。該方法是根據某一事件發生前后的統計數據，采用特定技術測度該事件影響的一種定量分析方法（干杏娣等，2007）[18]。其原理在于，如果市場是理性的，那么某事件的影響就會迅速反映在資產價格上，因而可以通過觀測一段相對短暫時期內的價格表現來衡量該事件的經濟影響（劉紅忠，2003）[19]。
（一）事件定義
2010—2011年間，“限購”、“限價”已經成為抑制房地產市場泡沫的主旋律，國務院及相關部委連續出臺了二十余次各類綜合性調控政策，越來越多的城市進入了嚴控的行列，而調控政策也逐步由模糊到具體，由單一到多元，由寬松到嚴厲（邱強，2011）[20]。本文從中篩選出國務院主持發布的四次綜合性房控政策作為典型的獨立事件，分別是2010年1月10日的“國十一條”、2010年4月17日的“國十條”、2010年9月29日的“國五條”和2011年1月26日的“新國八條”，后文將分別研究這四次事件的有效性。
（二）數據及其處理
1.事件日、事件窗口和估計窗口。根據上文對事件的定義，此處將事件日確定為國務院綜合性房地產調控政策文件正式對外發布之日。事件窗口和估計窗口長度的選取參考了曹國華和喻震（2011）[12]、郭琨等（2012）[13]的研究結論，將事件窗口設定為房地產調控政策公布前后各40天，（-20，20），時間長度為41天；估計窗口設定為房地產調控政策公布前60天至前21天，共40天。①
2.數據來源及樣本選取。本文以商品房成交面積作為房地產市場交易狀況的代理指標，數據來源于CEIC數據庫。總樣本區間為2009年7月1日至2011年6月30日，共730天，該段時間內國務院及相關部委連續出臺多項嚴厲的房地產調控政策，是最嚴厲的調控時期。總樣本中覆蓋了國內40個大中城市商品房成交面積的日度數據，共有29 200個數據。根據事件日的數量將總樣本劃分為4組樣本，將每組樣本事件窗口期和估計期內有效數據不足41個和40個的城市剔除，每個樣本的數據容量在1 600以上。由于樣本數據量龐大，故采用Excel軟件的VBA程序設計完成實證過程。
關鍵詞：綜合性房地產調控政策；區域差異；事件研究法
中圖分類號：F293.3文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2014）18-0217-10
一、引言及文獻評述
房地產市場過熱已經成為中國宏觀經濟“十一五”末期面臨的一大難題，商品房交易狀況也成為居民關注的重要問題。國務院聯合人民銀行、財政部等多個中央部委不斷推出日趨嚴厲的調控政策，以市場化手段和行政手段雙管齊下來抑制房地產泡沫，然而并非每次政策都能收到預期效果。
由于房地產市場是反映經濟周期波動的重要先行指標，而住房作為居民資產的主要保有形式也已成為宏觀經濟的要素之一，房地產市場與宏觀因素的關系正成為新興的熱點問題。房地產投資是總需求的組成部分，同時房價變動也會對投資和消費具有重要的財富效應（Matteo and Raoul，2008）[1]，因此國外學者們重點關注的領域是基于利率渠道、信貸渠道和財富效應渠道來詮釋房地產市場在貨幣政策傳導機制中的作用（Hasan and Taghavi，2002）[2]，也有學者直接分析各類貨幣政策工具對某國房地產價格的影響及其效果，這類貨幣政策既包括數量型工具（如貨幣供應量、信貸規模等；Matteo，2000）[3]，也包括價格型工具（利率、準備金率；Aoki et.al.，2004）[4]，采用的技術方法均以時間序列模型為主。Hasan and Taghavi（2002）[2]就通過方差分解發現在長期內英國的貨幣政策對居民住房投資具有顯著影響，但20世紀80年代的一系列金融自由化政策顯著地降低了貨幣政策對居民住房投資的作用效果。為此，Matteo and Raoul（2008）[1]以同樣的方法檢驗了芬蘭、德國、挪威和英國房地產市場的情形，確認了貨幣政策主要通過銀行借貸渠道對房地產價格產生影響。然而，銀行信貸規模與房地產價格存在相互作用關系的論斷難卻以獲得一致性的經驗支持（Collyns and Senhadji，2002；Gerlach and Peng，2003；Hofmann，2003）[5~7]。另有一批學者從房地產異質性的特征出發，都得出了無差別的貨幣政策對國內各地房地產市場作用效果存在區域差異這一結論（Michael and Scott，2001；Vansteenkiste，2006；Negro and Otrok，2007）[8~10]。
相較之下，國內學者對該問題的研究受制于中國房地產市場的發展水平而顯得滯后。絕大多數學者都區分了貨幣政策的類型，使用的技術手段都屬于動態方法（如時間序列方法），部分學者使用了靜態方法（如聯立方程、面板模型），由此得出的結論也存在明顯分化。近年來，學者們逐漸開始運用事件研究法探討政府宏觀政策對房地產市場的影響。馬君潞和武岳（2008）[11]針對中央各部委在2002年1月1日至2007年9月30日期間出臺的20項房地產行政調控政策進行分析，結論是行政調控對房地產上市木雕公司具有負的股東財富效應。曹國華和喻震（2011）[12]檢驗了1999年4季度至2010年3季度中國政府的行政調控政策和利率政策效果，結果發現連續加息的貨幣政策比行政直接調控政策效果更好。郭琨等（2012）[13]證實了“京十二條”房地產行政調控政策對首都期房和現房交易額確實具有顯著影響，并且其效果強于全國性調控政策。當然，中國房地產市場也存在明顯的地區非均衡性（姜春海，2005）[14]，因此各項調控政策在不同地區、不同級別城市之間應當也存在差異性（Peng and Yiu，2008；余華義，2010；魏瑋和王洪衛，2010）[15~17]。不過，目前這方面的研究成果仍較少。
通過梳理文獻可以看到：首先，在研究側重點上，很少有學者關注貨幣政策對各地房地產市場調控效果所存在的區域差異性；其次，在政策類型的劃分上，以討論貨幣金融政策居多，較少關注綜合性調控政策的影響，由于主要的幾次綜合性房地產調控政策既包含了行政性措施，又包含了貨幣性措施，而實證手段往往難以將每種類型的調控政策效果明確剝離開來，研究綜合性調控政策的效果顯得更有價值；另外，在研究方法上，事件研究法的運用還有待深入。因此，本文將采用事件研究法對近三年來國務院頒布的最為嚴厲的四次綜合性房地產調控政策效果進行全面實證分析，所關注的市場類型為商品房交易市場。主要解決以下問題：第一，2010—2011年中國綜合性房地產調控政策對國內不同地域的商品房市場能否產生顯著的政策效果？第二，這些調控政策的效果是否存著在區域差異性，且差異性的表現如何？本文將嘗試作出如下貢獻：一是將樣本范圍擴展至全國主要城市，并以高頻率的日數據進行實證；二是首次運用事件研究法來探討中國綜合性房地產調控政策對各地區商品房市場作用效果的差異性。
二、計量方法與模型
本文將遵循國外學術界普遍采用的事件研究法進行研究。該方法是根據某一事件發生前后的統計數據，采用特定技術測度該事件影響的一種定量分析方法（干杏娣等，2007）[18]。其原理在于，如果市場是理性的，那么某事件的影響就會迅速反映在資產價格上，因而可以通過觀測一段相對短暫時期內的價格表現來衡量該事件的經濟影響（劉紅忠，2003）[19]。
（一）事件定義
2010—2011年間，“限購”、“限價”已經成為抑制房地產市場泡沫的主旋律，國務院及相關部委連續出臺了二十余次各類綜合性調控政策，越來越多的城市進入了嚴控的行列，而調控政策也逐步由模糊到具體，由單一到多元，由寬松到嚴厲（邱強，2011）[20]。本文從中篩選出國務院主持發布的四次綜合性房控政策作為典型的獨立事件，分別是2010年1月10日的“國十一條”、2010年4月17日的“國十條”、2010年9月29日的“國五條”和2011年1月26日的“新國八條”，后文將分別研究這四次事件的有效性。
（二）數據及其處理
1.事件日、事件窗口和估計窗口。根據上文對事件的定義，此處將事件日確定為國務院綜合性房地產調控政策文件正式對外發布之日。事件窗口和估計窗口長度的選取參考了曹國華和喻震（2011）[12]、郭琨等（2012）[13]的研究結論，將事件窗口設定為房地產調控政策公布前后各40天，（-20，20），時間長度為41天；估計窗口設定為房地產調控政策公布前60天至前21天，共40天。①
2.數據來源及樣本選取。本文以商品房成交面積作為房地產市場交易狀況的代理指標，數據來源于CEIC數據庫。總樣本區間為2009年7月1日至2011年6月30日，共730天，該段時間內國務院及相關部委連續出臺多項嚴厲的房地產調控政策，是最嚴厲的調控時期。總樣本中覆蓋了國內40個大中城市商品房成交面積的日度數據，共有29 200個數據。根據事件日的數量將總樣本劃分為4組樣本，將每組樣本事件窗口期和估計期內有效數據不足41個和40個的城市剔除，每個樣本的數據容量在1 600以上。由于樣本數據量龐大，故采用Excel軟件的VBA程序設計完成實證過程。