“船大好擋浪，浪大造大船”*
——基于貨幣政策影響房地產企業資本結構的視角

（安徽工業大學商學院 安徽馬鞍山 243002）

一、引 言

盡管央行為實現貨幣政策關注產出缺口與通脹、宏觀審慎監管關注包含房價在內的金融穩定的長期目標而自2016 年首次提出雙支柱調控框架，但都無法回避貨幣政策變動對房地產市場產生沖擊的基本事實（布蘭查德等，2013）。近年來形成的共識是，貨幣政策調整很難達到公眾和中央政府穩房價的預期，繼而導致貨幣政策調整和房價持續上漲陷入循環交替的尷尬境地。

為何貨幣政策未能在房地產市場產生預期調控效果？微觀房企在供給端的一個表現值得關注：不同規模房企應對貨幣政策調整的市場行為存在較大差異。數據分析發現，大型房地產企業基于融資規模和融資能力的互動支撐而更能靈活運用貨幣政策，具體表現為大型房企擁有相對更高的籌資現金流凈額，且呈逐年遞增趨勢，而小規模企業的籌資現金流凈額則呈遞減趨勢（如圖1 所示）。進一步地，前十大房企資產總額占比呈穩步增長趨勢，且資產規模占比已超過50%（如圖2 所示），大型房地產企業具備更強的融資能力和盈利能力，使得其即便面對貨幣政策調控，也可以“不差錢”。然而，隨著大規模企業籌資現金流凈額增多，小規模企業的資金源被明顯“擠占”，進而出現房企“強者越強，強者恒強”的單一生態。比如從市場集中度來看，前十大房地產企業銷售金額與銷售面積均呈逐年遞增趨勢，行業集中度不斷增長，大規模企業的資源調動能力逐步增強、占據的市場份額越來越大，行業壟斷程度加強，兩極分化局面顯現（如圖3、圖4 所示）。產業結構理論認為，集中度高、規模大的企業在宏觀政策變更期間能利用較靈活的市場行為熨平潛在風險，并能借市場“洗牌”效應繼續穩固既有市場地位，該理論同樣適用于解釋以資本為支撐的房地產業。那么，貨幣政策未能在房地產市場起到預期的調控效果是否與房企的規模差異性及其應對政策干預的市場行為有關？或者說，“大船”是否能在政策調控中成功“破浪”，“大浪”又是否能造“大船”是明晰貨幣政策能否通過動搖房企“銀根”，繼而沖擊房地產市場的待證命題。

需要強調的是，資本結構反映了房企的“銀根”，它既能界定企業的償債和再融資能力，也能影響企業融資成本從而改變資金收益率。據此，本文試圖從房企資本結構視角研究貨幣政策對房企融資行為的調控效果，并注重對不同規模房企的差異性影響，進而探討貨幣政策對房地產市場調控的有效性。該研究既為政府從供給端調控房地產市場提供理論依據，也為建立健全房地產市場長效管理機制給出指導。

圖1 房企規模與籌資現金流凈額

圖2 前十大房企資產總額占比

圖3 房地產行業銷售金額與市場集中度

圖4 房地產行業銷售面積與市場集中度

二、文獻綜述

現有文獻中，直接從房地產上市公司資本結構的供給視角研究貨幣政策與房地產市場內在關聯的文獻還較為稀少，但從宏觀視角或需求層面對此展開的分析及相關研究能為我們提供間接啟示和豐富參考。

關于貨幣政策對房地產市場產生的影響，較早的研究側重于判定貨幣政策是否會對房地產市場變動產生影響及差異性政策工具的實施效果。無論是理論分析還是實證研究，學界對此并未形成一致的結論。部分研究認為信貸、利率等貨幣政策工具皆能夠顯著影響房地產價格，如銀行信貸規模擴大對房價的上漲具有明顯的推動作用，而住房信貸政策對房價上漲則具有較好的平抑作用（孟憲春等，2017）。當然，也有學者研究得出利率對房地產價格的調控效應不顯著的相異觀點（顧海峰和張元姣，2014）。事實上，不同經濟環境下的差異性政策工具未必皆會對房地產市場產生影響。不僅如此，差異性貨幣政策工具亦會導致調控效果呈現異質性，比如數量型貨幣政策會通過約束貸款規模，進而降低房地產市場購房需求的路徑顯著影響房價上漲，特別是在東部地區一二線城市（余華義和黃燕芬，2015），而價格型貨幣政策則對房價波動并不敏感（譚政勛和王聰，2015）。

針對貨幣政策通過何種路徑影響房地產市場的文獻極大豐富了該問題的研究深度，許多學者從不同的機制路徑出發對該問題進行了研究。短期內，限購政策對房地產價格具有顯著的影響，可以減少人們的投機需求，進而減少市場購房期望（朱國鐘和顏色，2014），提高貸款首付比例、稅收政策變動等路徑選擇也會降低居民購房需求，抑制房價上漲。還有研究發現利率工具可以有效抑制房價波動，且“房價之謎”不復存在（沈悅等，2011），但也有學者指出，長期來看，中央銀行的利率政策在抑制房價上是無效的（況偉大，2010；陳創練和戴明曉，2018）。另一方面，不少學者試圖從供給端對此展開思考，發現提高當期利率能夠抑制土地購置面積，而且在不考慮土地供給限制的情況下，擴大土地供給相比抑制住房需求更能調控房價（易斌，2015）。也有學者從微觀企業角度來研究房地產市場的政策調控效果，認為貨幣政策會顯著影響房地產企業的“銀根”（王先柱和金葉龍，2013）、企業的成長性、持有現金流、盈利能力和營運能力等（蔡衛星等，2015；王朝陽等，2018）。顯然，正向貨幣政策會通過外部融資溢價下降、勞動力成本上升以及銀行的貸款意愿上升的路徑驅動房價上漲（陳詩一和王祥，2016）。隨著該領域研究的深入，不少學者聚焦到貨幣政策是否對不同規模房地產企業行為具有異質性影響的問題上，且側重于從兩個方向進行研究：一是風險抵御能力，比如中小企業的信貸約束緊、融資難，易受到宏觀經濟沖擊（張成思和劉貫春，2018），而大規模企業信貸約束寬松，在貨幣緊縮時能夠有效調整債務結構，從而能夠抵御宏觀經濟政策和環境的負面沖擊（馬文超和胡思玥，2012）；二是融資門檻，融資約束大的上市公司在資本結構調整速度上具有更強的波動性，且在寬松的政策環境下，過高或過低的融資約束都會減緩企業的短期資本結構調整速度（閔亮和沈悅，2011；潛力和胡援成，2015）。可以發現，貨幣政策是否對不同規模房地產企業行為產生差異性影響這一問題的關鍵在于房地產上市公司的資本結構差異。

上述成果對深化認識貨幣政策變動對房地產市場的影響無疑具有重要的理論價值和參考意義，但仍可從以下方面做出拓展和豐富：一是研究貨幣政策影響房地產市場的相關文獻側重于宏觀層面的需求端分析，鮮有從微觀視角的供給端展開探討；二是少有研究針對貨幣政策與房地產市場互動產生的“船大好擋浪，浪大造大船”效應，進而分析貨幣政策如何通過刺激企業融資行為來影響房地產市場；三是可以利用房地產上市公司財務報表數據，更加聚焦地把握房地產企業層面指標體系，這對揭開房地產企業融資行為的“黑箱”，進而豐富貨幣政策影響房地產市場的路徑機制研究意義重大。

三、樣本選擇與研究設計

（一）數據和樣本

本文選取A 股房地產上市企業的年度數據作為樣本數據，時間范圍為2008 年至2017年。在這個樣本區間內，我國出臺了一系列房地產調控政策，既有寬松的調控政策又有緊縮的調控政策，這為更加準確、全面地探討宏觀經濟政策與房地產企業資本結構之間的關系提供了現實基礎。在樣本處理方面，不考慮ST或PT企業，并剔除數據缺失嚴重的企業，最終得到127 家上市樣本企業。在數據方面，我們依據黃繼承等（2016）、王朝陽等（2018）對數據處理的方法，對相關變量進行1%和99%的winsorize 處理，以減少異常值的影響，并對部分缺漏值使用移動平均法進行補全。數據主要來源于Wind 和CSMAR數據庫。

（二）實證模型設定

1.企業資本結構動態調整

在實踐中，企業在經營活動中會不斷朝其最優資本結構水平趨近。但由于企業內部特征因素以及調整成本的存在，企業資本結構很難達到最優水平，從而導致企業實際資本結構與最優水平存在一定的偏離，而企業也只能部分調整其資本結構。本文根據Flannery和Rangan（2006）的研究，構建一個基準部分調整模型來描述企業資本結構動態調整過程：

其中，MDRi,t、分別表示企業i在t年末的實際資本結構和目標資本結構。于是，MDRi,t-MDRi,t-1就表示企業資本結構的實際調整幅度。λ為調整系數，表示在一個年度內企業資本結構向其目標資本結構調整的進度完成情況，即平均每年完成向目標資本結構調整進度的比例為λ。若λ大于且趨向于1，表明調整成本低于偏離目標時所帶來的損失，也表明調整后所獲得的收益高于調整成本，且在當期可以實現目標資本結構。若λ趨向于0，則表明企業不調整資本結構。若調整系數λ在0 和1 之間，則表明企業部分調整資本結構。δ表示隨機干擾項。

由于目標資本結構無法直接獲取，依據Flannery 和Rangan（2006）的設定，選擇能夠反映負債融資成本及收益的變量并設定企業目標資本結構函數：

其中，Xi,t-1表示上一年末企業的特征變量，如企業規模、抵押能力、非債務稅盾、盈利能力等；β為參數。將模型（2）代入模型（1），整理后得到：

從而將模型（1）調整為可以進行參數估計的模型，并通過模型（3）對企業資本結構進行估計。為了進一步研究貨幣政策對資本結構調整的影響，將貨幣政策表征變量引入部分調整模型（3）中，即：

其中，變量Policy表示貨幣政策的表征變量。

2.企業異質性的設定

房地產企業的融資行為受多種因素的影響，如外部融資環境、企業自身財務特征等。為進一步研究貨幣政策對房地產企業的異質性影響，本文借鑒曾海艦和蘇冬蔚（2010）的雙重差分方法（DID），從企業規模、融資約束兩個角度來分析貨幣政策對房地產企業的異質性影響。其中，企業規模依據中型綜指的劃分方法①中型綜指的劃分方法來源于上海證券交易所與中證指數有限公司發布的《上證中型企業綜合指數編制方案》。，按照總股本、總資產與營業收入等指標劃分為大型企業、中型企業與小型企業，并且將同時滿足資產總額大于等于25億元、營業收入大于等于15 億元和總股本大于等于4 億股的上市企業定義為大型企業。本文將樣本企業劃分為大型企業與小型企業，其中大型企業有62 家，小型企業有65 家，且當企業屬于大規模時賦值為1，屬于小規模時賦值為0。

對于企業融資約束程度的劃分，我們參考于蔚等（2012）的設定，融資約束程度高的企業一般具有兩個特點：一是有較多的資金留存比例；二是有較高的成長性（Korajczyk和Levy，2003）。因此，我們將不支付股利且成長性較高的房地產企業作為融資約束程度高的企業。借鑒楊興全等（2016）的做法，我們以托賓Q 值衡量企業成長性，并將托賓Q值高于平均水平的企業定義為具有較好成長性的企業。

于是，考慮到企業的異質性，我們將貨幣政策影響資本結構的模型調整為：

其中，雙重差分變量DIDi=MDRi,t-1×Policy為滯后一期的資產負債率和貨幣政策表征變量的交乘項。參數χ用來衡量貨幣政策對大型房企資本結構的影響。則（5）式可寫成：

這時，企業資本結構的調整速度可以表示為λ'=λ-χPolicy。一般情況下，Policy對資本結構產生正向影響。如果χ＜ 0，則說明資本結構的調整速度會隨著貨幣政策的促進而上升，反之亦然。

（三）變量的設定

1.資本結構變量

現有研究中，通常以企業的市場負債比率（market debt ratio）作為資本結構的表征變量。本文研究上市房地產企業資本結構與貨幣政策之間的關系，充分考慮房地產行業影響因素，并選取符合房地產行業特殊性的資本結構代理變量，以減少研究偏差。我們發現，企業資產市值不僅可以很好地反映企業經營能力，也可以側面反映該企業未來負債能力，屬于一個綜合性指標。因此，本文分別選取以下指標來度量企業資本結構：

（1）依據王朝陽等（2018）對資本結構衡量的方法，我們將資本結構設定為：MDR1=總負債/總資產市值×100%，其中總資產市值等于股權價值與總負債之和。同時參照于蔚等（2012）的方法，企業股權價值=收盤價×流通股數+每股凈資產×非流通股數。

（2）房地產開發企業很大一部分資金來自預收賬款，其占比約為23.1%，且預收賬款在會計結轉處理后，直接變為企業收入，而不會增加企業的負債壓力。因此，在計算房地產企業實際負債率時，去除預收賬款部分可能更為合理。因此，我們使用調整后的資產負債率：MDR2=（總負債-預收賬款）（/總資產市值-預收賬款）×100%，衡量房地產這一特定行業的實際負債水平。

（3）由于有息債務可以給企業帶來稅盾效應，我們根據黃繼承等（2016）衡量資本結構水平的方法，將其設定為：MDR3=有息債務/總資產市值×100%，衡量企業從銀行和債券市場獲得的債務資金比重。其中，有息債務=短期借款+長期借款+一年內到期的非流動負債+應付債券。

為了緩解內生性問題，在實證分析中使用公司賬面負債比率（book debt ratio，BDR）作為市場負債比率的工具變量，其中依據馬文超和胡思玥（2012）的方法將公司賬面負債比率定義為BDR1=總負債/總資產賬面值×100%，并結合調整后的資產負債率設定BDR2=（總負債-預收賬款）/（總資產賬面值-預收賬款）×100%，同時依據黃繼承等（2016）衡量資產負債率的方法，使用BDR3=有息債務/總資產賬面值×100%衡量資本結構，將BDR1、BDR2、BDR3 分別作為MDR1、MDR2、MDR3 的工具變量。

2.企業特征變量

本文主要選取以下變量來刻畫目標資本結構，如表1 所示。

表1 特征變量度量方法

（1）企業規模（LnTA）：使用資產總額的自然對數來表示。大規模企業具有多元化經營模式，能有效地通過內部調節使用資金，同時憑借其較高的信用水平具有更強的融資能力和風險承載能力，能夠比小規模企業承擔更多的負債。于是，預期企業規模對資本結構的影響為正。

（2）抵押能力（FA）：采用企業固定資產與總資產的比值來衡量。固定資產具有很強的擔保能力，在一定程度上可以提高企業信用水平，使企業獲取更多的借債。于是，預期企業抵押能力與資本結構存在正相關的關系。

（3）非債務稅盾（NDTS）：采用累計折舊值與總資產比值來表示。企業經常通過舉債產生債務稅盾來避免或減少企業稅負，而企業的固定資產折舊、無形資產攤銷及待攤費用攤銷等非負債類費用同樣具有抵稅作用，可以在一定程度上降低通過舉債而產生的債務稅盾效應。于是，預期非負債類稅盾與資本結構之間存在負相關關系。

（4）盈利能力（Profit）：采用企業利潤總額與總資產的比值來衡量。企業的盈利越高，就能夠運用越多的現金流來解決企業融資問題，從而降低負債水平。但根據權衡理論，在充足資金的保證下，企業更傾向于提高負債水平，更好地利用稅盾效應減少稅收成本。

（5）資產流動性（CR）：采用流動資產與流動負債的比值來度量。資產流動性主要反映企業資產迅速變現能力，可以較好地衡量企業的償債能力。

（6）財務赤字（FD）：財務赤字所體現的現金流缺口影響企業進入資本市場融資的交易成本，進而影響資本結構調整。當財務赤字較大時，企業主要通過外部融資來彌補赤字，以避免過高的財務赤字成本和資本結構偏離導致企業價值大幅度下降。

3.貨幣政策變量

參考鐘凱等（2016），本文采用“貨幣政策感受指數”中貨幣政策適度水平（Policy）作為貨幣政策的代理變量。貨幣政策適度水平表明銀行家對貨幣政策較為直觀的看法，在一定程度上能夠反映為銀行的信貸決策，這對房地產企業資金融通具有重要的意義。由于中國人民銀行按季度發布貨幣政策適度水平，本文使用每年四個季度的平均值作為年度指數。如果該指數大于50%，表明貨幣政策處于寬松期，反之則處于緊縮期。

四、實證研究

（一）描述性統計

本文主要變量的描述性統計結果如表2 所示。從資本結構度量值MDR1 可以看出，企業資產負債率最大值為0.9691，最小值為0.0177，兩者之間差距較大，這與企業特質有關。為了觀察不同企業特質下資產負債率的差異，我們將企業年度平均負債率按照企業規模和融資約束程度進行分組比較②因篇幅所限，本文省略了資產負債率分組趨勢變化圖，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。，發現不同規模的企業具有相同的資產負債率變化趨勢，但大規模企業相對具有更高的資產負債率。相對于小規模企業而言，大規模企業的資本結構調整更加迅速且調整幅度更大，表明大規模企業具有更好的資本結構調整能力。此外，融資約束低的企業也比融資約束高的企業擁有更高的資產負債率。

表2 變量描述性統計

（二）實證分析

1.資本結構動態調整

在實踐中，企業會不斷調整實際資本結構，以趨于目標資本結構。針對我國房地產上市企業而言，是否也存在實際資本結構向最優水平調整的現象？為了驗證這一現象，我們參考Flannery 和Rangan（2006）、Faulkender 等（2012）的研究做法，將目標資本結構和資本結構調整速度同時進行估計（黃繼承等，2016）。首先，對資本結構模型（3）中參數β進行估計，再將向量β代入模型（2）中得到目標資本結構。然后將樣本企業每期目標資本結構與實際資本結構的差值按大小分為四組，并取其平均值與中位數，再分析企業下一期賬面負債率的變化，進而觀察企業資本結構的調整情況。如圖5 所示，當企業在t-1 期目標負債率與實際負債率差值為正（過低負債）時，其在t期會增加實際負債率以趨近于目標值；在過度負債時，下一期會減少企業負債率。由此可知，房地產上市企業的實際資本結構確實存在向最優水平調整的趨勢，這為本文的后續研究奠定了基礎。

圖5 下一期實際資本結構的變化

2.貨幣政策與資本結構調整

表3 顯示了貨幣政策影響下資本結構調整的參數估計結果以及穩健性檢驗結果。根據表3，貨幣政策表征變量的系數都顯著為正，這表明貨幣政策對企業資本結構的動態調整具有顯著的影響，且其影響具有滯后性。這也體現了在貨幣政策調控下，企業會及時做出資本結構調整，優化融資結構，不斷提升市場競爭力。而且在寬松的貨幣政策調控下，房地產上市企業具有較低的負債成本，傾向于通過提高負債水平來獲得更多的融資資金，進而提高企業經營利潤。

對比估計結果發現，MDR2的系數為0.499，小于MDR1 的系數，說明房地產企業總負債和總資產分別減去預收賬款后得到的實際負債率對貨幣政策的敏感性降低，去除預收賬款的企業具有更快的資本結構調整速度，又由公式（3）可知，1-λ=0.499，即λ=0.501，則其調整速度平均可達到50.1%，且預收賬款對房地產企業經營存在顯著的影響。MDR3 滯后一期的系數為 0.431，均低于MDR1 和MDR2的系數，即調整速度λ=0.569，具有較快的資本結構調整速度，且在寬松的政策下企業可以從銀行獲得較多的貸款資金。對于企業特征變量而言，盈利能力、企業規模、抵押能力、財務赤字正向影響資本結構，而非債務稅盾和現金流對資本結構具有負向的影響，這與預期基本一致。

表3 基本參數估計結果

3.不同特質企業的資本結構調整情況

表4 顯示了貨幣政策對不同規模企業的影響。如表4 所示，DID(MDRi,t-1×Policy)的系數在5%或1%的水平上顯著為負，表明貨幣政策對資本結構動態調整具有顯著的影響，且寬松的貨幣政策顯著地增加了房地產上市企業的債務水平，結果與表3 中相同。且表4中大規模企業的MDR1、MDR2、MDR3 的系數均小于小規模企業，表明在貨幣政策寬松期，規模較大的房地產企業相對更快地調整其資本結構。由于大規模企業具有多種融資渠道且融資能力強，具有更強的擔保能力與風險分散能力，其資本結構的調整能力更強；而小規模的房地產企業資金鏈較短且融資能力不足，其資本結構的調整能力較弱。

表4 貨幣政策對不同規模企業影響結果

表5 顯示了貨幣政策對不同融資約束企業的影響。在貨幣政策調控下，融資約束程度不同的企業在資本結構調整方面存在顯著的差異。表中低融資約束企業的MDR1、MDR2、MDR3的系數也均小于高融資約束的企業，說明當貨幣政策寬松時，房地產上市企業發展水平不斷提高，但由于融資約束較大的企業的融資渠道單一，更容易受融資成本的影響。而融資約束低的企業具有較低的融資成本，融資能力更強，所以這類房地產企業在貨幣政策調控下資本結構調整能力更強。

表5 貨幣政策對不同融資約束程度企業影響結果

從表4 和表5 我們可以看出：首先，對規模大、融資約束低的企業而言，變量DID系數基本和規模小、融資約束高的企業的方向保持一致，這說明貨幣政策對規模不同或融資約束程度不同的企業都具有顯著的影響；其次，規模大、融資約束低的企業中DID系數的絕對值均小于規模小、融資約束高的企業的絕對值，表明貨幣政策對規模小、融資約束高的企業的資本結構速度調整的影響程度更大。從而在貨幣政策調控下，大規模、融資約束低的企業比規模小、融資約束高的企業具有更好的資本結構調整能力，可以更快速地進行資本結構調整。由于我們使用不同方法度量企業資本結構，且經過表3、表4 和表5 實證結果對比發現，本文實證結果具有穩健性。

4.進一步討論

根據表4 和表5 的估計結果，不難解釋前面的發現，貨幣政策對房地產企業資本結構會產生異質性的影響。相對于小型房企，大型房企受到貨幣政策沖擊的影響較小，具有更強的資本結構調整能力。且近幾年上市房企財務數據顯示（如圖1 和圖2 所示），大型房企擁有相對更高的籌資現金流凈額，且資產規模占比也已超過50%，具備更強的融資能力與政策沖擊承受能力，呈現出“船大好擋浪”的現象。在宏觀調控政策的沖擊下，大規模企業受到政策調控影響較小，而小規模企業受到政策沖擊較大，使得房地產市場集中度不斷提高，導致行業壟斷程度不斷加強。具體表現為：大型房企的市場集中度較高，具有一定的市場壟斷程度，其政策沖擊抵御能力更強；而小型房企則可能被兼并重組甚至退出市場，這又進一步促使房地產行業集中度與市場壟斷程度的提高，使得大企業越來越大、小企業越來越小，產生“浪大造大船”的現象。由此可見，房地產市場確實存在“船大好擋浪，浪大造大船”的效應，這勢必將削弱房地產市場的貨幣政策調控效果，也造成我國貨幣政策不斷出臺、房價不斷上漲這種亦步亦趨的現象。

五、結論與啟示

基于房地產企業資本結構的視角，本文度量了貨幣政策對房地產企業調控的效果，并注重貨幣政策對大型房企和小型房企之間的差異性影響。本文的研究為房地產企業在應對貨幣政策調控時如何優化資本結構提供了理論參考，也有助于政府進一步明晰貨幣政策從房地產供給端調控的機制和路徑。主要研究結論為：

第一，貨幣政策調控能夠促進房地產上市企業資本結構的優化，凸顯貨幣政策的政策效應。在貨幣政策調控下，貨幣政策會影響企業融資成本，使企業不斷調整資本結構并趨近其最優水平，實現企業價值最大化。第二，貨幣政策對房地產企業具有異質性調控效果，呈現“船大好擋浪”的效應。在貨幣政策調控下，相對于規模小、融資約束高的房企而言，規模大、融資約束低的房地產上市企業具有更快的資本結構調整速度、更強的政策沖擊承受能力。第三，貨幣政策調控能夠增強大型房企的壟斷競爭優勢，產生“浪大造大船”的現象。在貨幣政策調控下，優勝劣汰的市場競爭機制更容易促使大型房企形成市場競爭力，增強房地產行業的市場集中度。

基于上述研究，本文提出以下針對性政策建議：第一，加強房地產市場“供需兼顧”，提升政策調控效果。例如，通過“限購、限貸、租購并舉”、建立房地產稅等政策引導消費者理性消費，同時優化房地產企業金融監管措施，推進房地產企業去庫存管理，加快消化空置房，動態調整房地產企業開發項目審批管理制度要求，促使政策調控的房地產市場供求平衡。第二，加強異質性房企分類指導，加快大型房企向城市綜合服務商轉型。例如，實行大型房地產企業名單管理政策，規范其市場競爭行為，推行反壟斷審查常態化，并推動大型房地產企業產業服務發展與金融創新，加速企業的轉型升級，適應新時代城市發展需求。同時，需要扶持指導小型的房地產企業，引導小而精的產品開發、靈而活的管理模式、專而細的市場運營、實而新的配套設施，培育差異化住房開發市場主體。第三，加強房地產市場政策競爭中性審查，建立房地產市場長效管理機制。例如，制定房地產市場政策競爭中性原則，加強異質性房地產企業靶向性的審查機制和程序、審查標準、社會監督、責任追究等，完善房地產金融政策調控，優化房地產市場長效管理機制，促進房地產市場平穩健康發展。