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【摘要】本文对我国地方政府住房限购政策的实施机制进行了研究。理论分析表明：地方政府住房限购政策强度存在空间上的相互作用，即空间“邻近效应”。对某一地方政府而言，与其邻近区域地方政府的平均限购强度越高，那么该地方政府的限购强度也越高；另一方面，中央政府对地方政府限购单位奖励水平越高、地方政府单位限购成本越低，地方政府的限购强度越大。在此基础上，利用2011-2013年我国限购城市面板数据进行的实证检验表明，不同地方政府间的住房限购强度存在显着的正向“邻近效应”，该结论在考虑“邻近效应”不同计算方式和剔除一线城市样本后的稳健性检验中也是成立的。因此，地方政府间的“邻近效应”在我国住房限购政策实施中起到了重要作用。 copyright dedecms

【关键词】住房限购；邻近效应；地方政府

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一、引言

近年来，为了控制房价过快增长，自2010年起，我国在一些大中城市中实施了长达三年的住房限购政策。在此期间，全国共有48个城市出台了政策力度不一的限购措施，这也导致了我国房价在2014年出现了明显的下滑。随着各地限购令的逐渐解除，2015年我国房价又出现了明显反弹，这也使得限购政策的实施效果备受争议。另一方面，地方政府在限购政策的实施上也表现出了一些明显特点，从北京在2010年首先限购到各地纷纷响应，到2014年呼和浩特首先取消限购到除北京、上海、广州、深圳等城市外其他城市纷纷退出限购，我国地方政府在限购政策的实施上存在着明显的互动关系。因此，除了中央政府的行政命令外，我国地方政府住房限购政策的实施背后是否还隐藏着其他机制，回答这个问题对我们从深层次认识限购政策的得失具有重要现实意义。

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住房限购政策的最直接目的在于对房价与房地产交易活动进行调控，现有研究对住房限购政策的实施效果给予了很大关注，其研究结论基本上确认了此次限购抑制了房地产市场的过热趋势，但由于样本、指标选取上的差异，不同研究在具体的受影响指标与程度上并没有达成一致。王敏和黄滢（2013）基于全国70个大中城市样本的研究表明，限购政策对新建住宅价格影响不显着，对二手住宅价格的影响显着但程度有限；邹琳华、高波和赵奉军（2014）基于115个城市的研究发现，限购政策仅降低了房价的增长率；而陈通和张小宏（2012）利用90个重点城市的样本研究发现，限购政策在短期内对新建商品住房的房价和成交量都产生了显着负向影响。 织梦内容管理系统

另一方面，住房限购政策作为对市场的一种强硬行政干预手段，其实施的合理性也备受争议。一方面，住房限购作为强硬行政手段会破坏市场均衡，造成社会福利的损失（Glaeser and Luttmer，2003；冯科，2012）；此外，就实施效果来看，尽管在短期内住房限购政策可以抑制房价，但其退出后也可能导致房地产市场的“报复性反弹”，造成更大的市场波动（高辉清，2011）。另一方面，也有学者认为，住房限购政策作为抑制房地产投机需求过热的手段在我国目前国情下是合理的（王思锋等，2011；李稻葵，2011）。 织梦好，好织梦

此外，现实中经济个体活动的结果（例如就业、收入等）往往会受到空间上“邻近效应”（neighborhood effects）的影响（Durlauf，2004），具体到房地产市场，房价、居民住房需求等变量不仅取决于其所在的区位具体因素，还受到邻近区位因素的影响（Ioannides，2002；Rossi-Hansberg，2009；等），因而基于房地产调控目的的相关政策也会产生“邻近效应”。例如从分区制这一土地利用规划来看，Quigley和Rosenthal（2005）的研究表明，被分区制规划的地块会对周围邻近地块的价值产生影响，而Cho等（2012）的研究则发现未开发土地是否被重新分区的概率与周边地块的房价呈显着正相关。因此，从理论上看，住房限购政策作为一种房地产市场干预手段，也会存在类似的“邻近效应”。国内现有研究也注意到了房价空间相关性对住房限购政策实施效果的影响（余华义和石亦霏，2014），但在对住房限购决策机制的探讨上，现有研究重点探讨了中央与地方政府在我国房地产市场调控过程中的博弈问题（苏英、赵晓冬和周高仪，2013；黄新华和屈站，2014），而对“邻近效应”在地方政府限购政策实施中的作用关注不足。

因此，与现有研究相比，本文的改进与创新之处主要体现在：（1）考虑了地方政府之间在空间上的相互作用，即“邻近效应”对地方政府限购政策的影响。现有研究大都从中央与地方政府博弈等角度分析了我国住房限购政策的实施机制，但忽视了不同地方政府限购强度在空间上的相互作用，本文对此进行了理论分析并利用我国限购城市样本进行了实证检验。（2）在实证研究中定量地测度了地方政府限购强度。目前基于住房限购政策的定量研究大都基于离散选择模型，这种处理方式忽视了现实中不同限购城市在政策实施强度上的差异，本文实证研究则通过构建指标体系对不同地方政府的限购强度进行了定量测度，考虑了这种政策异质性，因而实证结果更可靠。

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二、研究框架

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本部分首先对“邻近效应”在地方政府住房限购政策实施中的作用机制进行了理论分析，在此基础上构建了本文的实证模型，下面进行具体介绍。

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（一）理论分析 本文来自织梦

在我国住房限购政策的实施上，存在两方面的博弈。（1）中央与地方政府间的博弈。中央政府实施住房限购的主要目的在于维护房地产市场平稳发展、促进整体产业结构优化和增加居民福利。对地方政府而言，在目前我国的财税与政绩考核体系下，地方政府所在行政区域的公共服务、居民福利和官员升迁等状况都与本地的经济增长业绩密切相关1、而住房限购政策的实施会对地方政府的土地财政收入、经济增长等在短期内带来负面影响，因而地方政府在住房限购政策的实施上会权衡自身利益得失，从而产生中央与地方政府在住房限购上的博弈。（2）地方政府问的博弈。在空间上相互邻近的区域在产品、要素流动方面往往更加方便，因而某一区域采取的经济政策在影响自身区域的同时，也会通过产品、要素流动影响到邻近区域。就住房限购政策来看，限购政策会对当地房地产市场的发展产生负向冲击，因此，如果某一区域地方政府采取的限购强度高于邻近区域，这将会使得住房投资者和消费者流向限购强度较低的邻近区域，从而产生住房限购政策实施中的“邻近效应”，并导致采取较高限购强度的地方政府所在区域利益受损2、下面进一步构建理论模型进行分析。

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假设经济中存在N个地方政府，其中地方政府i所在区域与其他N-1个地方政府所在区域相互邻近，且地方政府i住房限购政策的实施强度为Ri。这里我们用一个连续变量来衡量地方政府住房限购强度，这意味着不同地方政府在具体住房限购政策实施上存在差异，这与现实情况也是一致的。此外，假定地方政府住房限购政策实施强度R。i≥0，即当Ri＞0时，意味着地方政府实施了住房限购政策；当Ri=0时则表明地方政府没有实施住房限购政策。因此，地方政府i实施住房限购的净收益为：

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上式中πi为地方政府实施限购政策的净收益，pi为中央政府对地方政府实施住房限购政策的单位奖励，ci则为地方政府实施住房限购政策的单位成本，（Ri-R）Ri则为由于“邻近效应”存在导致的地方政府外部性成本（或收益）。本文假定pi＞ci，即在不考虑“邻近效应”对地方政府限购成本的影响下，地方政府总能从执行住房限购政策中获取正的净收益。 织梦内容管理系统

具体来看，由于地方政府间“邻近效应”的存在，地方政府执行住房限购政策的成本可以分为两部分：（1）根据地方政府限购政策执行绝对水平产生的成本ciRi，可以发现，地方政府执行限购政策的强度越大，其产生的成本越大。（2）根据地方政府执行限购政策相对水平产生的外部性成本（或收益）（Ri-R）Ri。由式（1）可以发现，某一地方政府限购强度比与其相邻的其他地方政府平均限购强度越大，该地方政府就越会产生额外的成本；反之，则越会获得额外的收益。进一步看，由地方政府净收益最大化的一阶条件可以得到： copyright dedecms

式（2）给出了地方政府i限购强度针对其邻近区域平均限购强度的反应函数，根据上式，我们可以得到以下结论：

（1）若与地方政府i相互邻近区域的地方政府平均限购强度较大，那么地方政府i的最优应对策略也是增大自身的限购强度，即

（2）地方政府实施限购政策的边际成本ci越大，地方政府的限购强度越低；另一方面，中央政府在地方政府执行限购政策时给予的单位奖励pi越大，地方政府的限购强度也越大。

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（二）实证模型设计 织梦内容管理系统

本部分构建实证模型对理论分析的结论进行检验。根据式（2），地方政府i的住房限购强度Ri是邻近地方政府平均限购强度地方政府限购边际成本ci与中央政府边际奖励pi的函数，具体如下所示： 织梦内容管理系统

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其中，是相互邻近地方政府限购强度的平均水平，在给定每个区域地方政府的限购强度后，可以由式计算得到。下面进一步分析中央政府给予地方政府i的单位奖励pi与地方政府限购单位成本ci的决定因素。从中央政府限购政策的目的来看，其最重要的目标在于控制房价过快增长与房地产开发投资过热现象，因而中央政府对地方政府的单位奖励大小取决于地方政府限购政策在调控房价与房地产开发投资活动的效果，效果越好，中央政府给予地方政府的单位奖励越大。因此，pi可以表示为以下因素的函数：

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在式（4）中，hpi表示地方政府限购政策在房价上的调控效果，该值越大表明调控效果越好，中央政府给予地方政府的单位奖励pi也越大；hii则表示地方政府限购政策在房地产开发投资活动上的调控效果，该值越大表明调控效果也越好，中央政府给予地方政府的单位奖励pi也会越大。此外，式（4）中还引入了城市行政级别虚拟变量ranki，这主要是因为行政级别较高的大城市限购政策对经济社会影响更大、更广泛，中央政府对行政级别较高城市限购政策的执行更为重视，从而可能会给予更高的奖励，为了控制这种潜在因素的影响，本文在式（4）中引入了变量ranki。

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另一方面，从地方政府的限购政策单位成本ci来看，地方政府主要包括两方面的成本：（1）与财政收入相关的直接成本。住房限购政策的实施会直接减少地方政府与房地产业直接相关的税收、土地出让收入等。（2）与GDP增长相关的间接成本。房地产业的发展与其他产业也存在关联效应，因此住房限购政策的实施也会通过房地产业的关联效应对整体GDP增长产生负面影响，这是其间接成本。因此，地方政府限购政策单位成本ci可以表示为以下因素的函数： copyright dedecms

在式（5）中，gov表示地方政府限购政策导致的与财政收入相关的成本，gdp表示地方政府限购政策导致的与GDP相关的成本，地方政府的限购成本越高，地方政府的限购强度也越低。 copyright dedecms

将式（4）与式（5）带入式（3）中可以得到地方政府i限购强度的函数为：

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假定式（6）是线性函数，并将式（6）两边对非虚拟变量取对数可以构建如下面板数据计量模型：

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在式（7）中，Rit为被解释变量，是衡量城市i在年度t限购强度的连续变量，下文将会就其计算过程进行详细说明。在解释变量中，Rit为与城市i相邻的其他城市平均限购强度，根据前面的理论分析，该值越大，地方政府的限购强度会越大，其计算过程下文也会进行详细说明。从中央政府单位奖励水平相关变量来看，ranki为城市i的行政级别的虚拟变量，本文将所有城市分为两个类别，当城市i为直辖市时，ranki=1；当城市i为省会城市或计划单列市时，ranki=0，即城市行政级别越高，数值越大。hpit用城市i限购政策实施前的房价与限购政策实施期间每年房价的比值来表示，该值越大（即限购政策实施期间房价下降越明显），表明该年度限购政策房价调控的效果越好。hiit用城市i限购政策实施前的房地产开发投资额与限购政策实施期间每年房地开发投资的比值来表示，该值越大，表明限购政策对房地产开发投资活动的调控效果越好。另一方面，在成本相关解释变量中，govit用地方政府所在区域限购政策实施期前财政收入与限购政策实施期间每年财政收入的比值来表示，该值越大（即财政收入在住房限购政策实施期间出现了明显下降），表明该年度限购政策导致的与财政收入相关的成本越大，地方政府的限购强度会越低。gdpit用地方政府所在区域限购政策实施前的GDP与限购政策实施期间每年财政收入的比值来表示，该值越大，表明限购政策导致的与GDP相关的成本越大，地方政府的限购强度也会越低。

此外，在限购政策前房价、房地产开发投资额、财政收入、GDP的选择上，为了避免单一年份异常值带来的影响，本文使用2007-2009年每个城市三年相应指标的均值来衡量每个城市限购前的水平。根据前面的理论分析，可以预期β1、β2、β3、β4＞0，β5、β6＜0。 织梦内容管理系统

本文样本为2011—2013年我国34个大中城市的面板数据3、数据根据历年《中国城市统计年鉴》、国家统计局数据库整理得到，所有的价格变量都用CPI平减为以2006年为基期，解释变量的描述性统计如表1所示。 dedecms.com

三、实证结果分析 织梦好，好织梦

本部分首先介绍了住房限购强度的测度，在此基础上进一步介绍了“邻近效应”的测度，最后对计量回归模型的结果进行了分析。 织梦内容管理系统

（一）住房限购强度的测度 copyright dedecms

如何定量测度不同地方政府限购强度是本文实证检验的关键。具体来看，地方政府住房限购政策的强度差异体现在两方面：（1）住房限购政策实施时间长度的强度差异。这是最基本的限购政策实施强度指标。在假定不同地方政府政策基本内容相同的情况下，住房限购政策实施的时间越长，其限购强度越大。该指标可以通过不同地方政府限购政策的起止时间得到，本文据此计算到了截止到每年12月31日的2011-2013年历年地方政府的住房限购时间强度。（2）考虑限购时间与政策基本内容的综合强度差异。该指标的计算需要结合不同地方政府限购政策的具体实施内容来确定。本文按照不同地方政府住房限购政策的具体内容，将住房限购政策内容分为基本政策与附加政策两类，具体如表2所示。其中基本政策是限购政策的基本组成部分，不同基本政策间具有可加性；而附加政策则是依附于基本政策而存在，对基本政策的作用具有放大效应。

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在根据表2计算得到的不同城市限购政策指标得分的基础上，可以构造不同城市住房限购综合强度指标如下：

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在式（8）中，Rit为城市i在时期t的限购综合强度得分4、，其中Ai、Bi与Si分别为表2中计算得到的指标得分，Tit则为截止到时期t城市i限购政策实施的时间长度。需要说明的是，由于附加限购政策对每一项基本限购政策都有影响，因此是以乘积的形式来进入式（8）的，在限购基本相同的情况下，附加政策越严格，限购综合强度越大。表3以2014年为例报告了34个实施限购政策城市的综合强度测算结果。

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从表3中可以发现，限购综合强度最高的是福州，而北京、上海、广州、深圳是限购政策实施时间最长的城市，其政策综合强度并不是最高的，这主要是由于这四个城市在限购基本政策指标Bi上的得分较低导致的，这四个城市只是采取了政策力度最小的停贷政策。此外，长沙、呼和浩特等城市的限购综合得分较低，这主要由于这两个城市在限购基本政策与附加政策上的得分都较低导致的，例如呼和浩特的限购时间在所有样本城市中是最短的，长沙仅针对市辖区内90平米（含）以下住房实施限购，呼和浩特则是在市辖区内采取了相对温和的停贷措施。

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（二）住房限购政策“邻近效应”的测度

1.基于地理距离的“邻近效应”指标构造

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在得到住房限购强度指标后，我们可以进一步构造住房限购政策“邻近效应”的指标。根据定义，邻近效应取决于与限购城市相邻的其他城市平均限购强度水平，据此我们构造如下指标：

在式（9）中，Ri表示城市i的邻近效应，参数dij表示城市i与城市j是否邻近的虚拟变量，如果城市i所在省份与城市j所在的省份相同或者相邻，那么dij=1；反之，dij=0。因此，式（9）实际上计算了与城市i地理上相邻近城市限购强度的算术平均值。由于限购强度可以分别用时间强度与综合强度两个指标来衡量，因此也有两种计算方式。表4给出了利用限购综合强度指标计算得到的邻近效应的值，由于2014年除北京、上海、广州、深圳外其他城市都退出了住房限购政策，这使得仅从2014年看R与的相关性不强，而事实上，在整个样本期内，两者的相关系数达到了0.5903。 织梦内容管理系统

2.基于GDP加权的“邻近效应”指标构造

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在式（9）中“邻近效应”指标的构造仅考虑了与城市i地理上相邻近城市限购强度的算术平均值，这忽略了地方政府所在区域经济发展水平等方面异质性的影响。例如，两个同样与城市i邻近的城市，GDP总量大的城市比GDP总量小的城市对城市i的影响要更大。为了考虑这种情况，本文借鉴引力模型的设定，将城市间的GDP作为权重引入到“邻近效应”计算中，因此式（9）可以被进一步拓展为： 内容来自dedecms

在式（10）中gdpi与gdpj分别表示城市i与城市j的GDP，式（10）实际上是以相邻两个区域的GDP为权重，计算了与城市i地理上相邻近城市限购强度的加权平均值，这一指标可以控制不同城市在经济总量方面的异质性。同样，式（10）也可以分别用时间强度与综合强度两个指标来衡量。表5进一步给出了基于式（9）与式（10）计算的邻近效应指标与城市限购强度间的相关系数矩阵。 copyright dedecms

由表5的相关系数矩阵来看，限购时间强度与综合强度的相关系数为0.6975，同时基于不同方法计算的“邻近效应”指标也都是高度相关的，说明本文实证指标的一致性较好；此外，无论是限购时间强度还是综合强度指标，都与不同“邻近效应”指标呈现出了较高的正相关性，这与理论模型预期是一致的。

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（三）回归结果分析 织梦内容管理系统

在得到不同城市限购强度与“邻近效应”的指标值后，本文进一步根据式（7）构建回归模型来检验“邻近效应”对地方政府限购强度的影响。 内容来自dedecms

表6报告了基于地理距离计算的“邻近效应”对限购强度影响的检验结果，其中模型1的被解释变量是限购时间强度，而模型2的被解释变量是限购综合强度。具体来看，无论是采用限购时间强度还是综合强度来衡量地方政府限购强度，邻近效应都与限购强度在1％的统计水平上显着正相关，这与本文理论分析的结论是一致的，即某一城市限购强度必须与其周边邻近城市的平均限购强度同向变动，这样才能最大程度上减少由于“邻近效应”存在导致的外部性成本。 织梦好，好织梦

从其他控制变量来看，在影响中央政府对地方政府奖励大小的变量中，城市行政级别高、房价与房地产开发投资活动调控效果都与住房限购强度显着正相关，这也与理论分析的结论一致。同时，在影响住房限购成本的相关变量中，住房限购GDP相关成本与住房限购强度显着负相关，这表明住房限购导致的与GDP相关成本越高，地方政府的住房限购强度会越低。值得注意的是，在成本相关变量中与财政收入相关成本尽管与住房限购强度呈负相关，但在统计上是不显着的，造成这一结果的原因可能在于地方政府可以通过其他方面的财政收入来弥补由于房地产业带来的财政收入减少部分，另外，地方政府也可以通过调整财政支出的形式来增强对财政收入减少的承受能力。 织梦内容管理系统

表7进一步报告了根据式（10）基于GDP加权计算的“邻近效应”对地方政府限购强度影响的检验结果，其中模型3与模型4的被解释变量分别是限购时间强度与限购综合强度。具体来看，在考虑了区域间GDP的异质性后，模型3与模型4的估计结果显示“邻近效应”对限购强度的影响仍然在1％的统计水平上显着为正，即某一地方政府周边区域限购强度的增加会提高该地方政府的限购强度水平，这也进一步证实了本文理论分析结论；此外，其他控制变量的结果与表6也是相同的。

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另一方面，现实中地方政府的限购强度与限购政策在开始后和结束前的一些源于地方政府管理程序上面的时间差异有关5、，因而本文进一步剔除了北京、上海、广州、深圳在2014年仍然坚持限购的一线城市对本文结论进行稳健性检验。表8中的模型5与模型6分别是在模型1与模型2基础上剔除北京、上海、广州、深圳4个城市样本后的结果。结果显示，邻近效应仍然显着为正，这也表明上文实证检验结果是稳健的。

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四、结论与启示

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本文对我国地方政府住房限购政策的实施机制进行了研究。首先，理论分析表明：（1）地方政府在住房限购政策强度上存在空间相互作用，即“邻近效应”。对某一地方政府而言，与其相互邻近区域地方政府的平均限购强度越高，那么该地方政府的限购强度也越高。（2）中央政府对地方政府限购单位奖励水平越高、地方政府单位限购成本越低，地方政府的限购强度越大。在此基础上，本文利用2011-2013年我国34个实施限购政策的大中城市样本对理论模型结论进行了实证检验，在采用不同方式定量衡量地方政府限购强度与“邻近效应”后，实证研究表明：（1）不同地方政府间的住房限购强度存在显着的正向“邻近效应”；（2）在影响中央政府对地方政府限购单位奖励水平的因素中，地方政府行政级别越高，限购政策对房价与房地产开发活动的调控效果越好，地方政府的限购强度越高；而在影响地方政府限购成本的因素中，GDP相关成本与地方政府限购强度呈显着负相关，而财政收入相关成本尽管与地方政府限购强度负相关，但在统计上是不显着的。此外，在进一步剔除一线城市样本的稳健性检验中本文结论也是成立的。本研究对进一步优化我国房地产市场调控手段、促进我国房地产市场的健康发展具有以下政策启示。

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第一，关注地方政府问的相互作用对住房限购政策实施效果的影响。根据本文研究，地方政府限购强度与其邻近区域地方政府的平均限购强度呈显着正相关，“邻近效应”的存在对中央政府限购政策目标的实现既有有利的一面，也有不利的一面：有利的一面在于中央政府可以通过重点监督某几个主要城市的限购政策执行效果来保证其限购强度，进而利用“邻近效应”的“以点带面”实现全国范围内城市住房限购强度保持在较高水平，这可以在最大程度上节约中央政府政策监督成本的同时保证政策实施效果；另一方面，不利一面在于如果某几个城市采用“阳奉阴违”的方式降低住房限购强度，也会通过“邻近效应”引起全国大范围住房限购强度的降低，由于信息不对称会导致中央政府很难完全监督每一个地方政府的限购行为，在这种情况下中央政府难以实现其限购政策的目标。 织梦好，好织梦

第二，住房限购政策作为一种长时间的房地产市场调控手段应该慎用。首先，在现实中住房限购政策的实施效果是难以完全保证的，而且在现实中地方政府间的“邻近效应”也会导致最终的限购实施效果偏离政策制定者的最初目标。其次，限购政策这种“治标不治本”的政策在长期内对房地产市场的调控力度有限，在我国目前财税体制与政绩考核体制下，地方政府总是存在降低住房限购政策的动机，2015年我国房价的反弹也说明了这一点。此外，限购政策作为一种强制的行政干预手段，其实施成本也是巨大的。因此，限购政策在长期内的使用应该更加慎重。 织梦内容管理系统

注释：

1、需要说明的是，近年来我国地方政府绩效考核体系在原有以经济指标为主导的基础上，开始更加注重与经济社会全面发展相关的指标（张毅和刘传哲，2006）。但鉴于目前地方政府财政收入对房地产依赖过大的现状仍未得到实质性改观，因而本文在探讨地方政府绩效考核体系时仍然主要以经济指标为准。

2、例如，在本文样本中，某个城市的房地产开发投资额与其邻近城市的平均限购天数呈正相关（相关系数为0.45），这表明该城市可以从周边城市更严格的住房限购政策中获益，因而这种效应一定程度上是存在的。 织梦内容管理系统

3、我国35个大中城市中除重庆外都实施了住房限购政策，重庆在2011年实施的房产税试点本身已经包含了房地产市场调控的作用，但由于与其他城市政策不具有可比性，因此本文样本没有包括重庆。此外，之所以选取34个大中城市的样本而不是所有48个限购城市，主要是为了保证计算邻近效应时指标的可比性，例如地级市间的邻近效应与副省级城市间的邻近效应可能不具有可比性，对其加总会造成很大偏差。

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4、注意每个城市在每年都有一个限购强度得分。 dedecms.com

5、感谢匿名审稿人指出这一点。

参考文献：

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[1]陈通，张小宏.限购措施对新建商品住房市场的量价影响研究[J].广东社会科学，2012（6）：53-60. dedecms.com

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[3]高辉清.住房限购政策可逐步完善为长期政策[J].发展研究，2011（4）：80-82.

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[10]张毅，刘传哲.地方政府绩效考核现状及对策[J].徐州工程学院学报，2006（10）：1-4.

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