行政性干預政策對我國住房市場的影響

摘要：建立政策損失函數(shù)，采用DCC-GARCH模型實證分析國務院出臺的行政性干預政策對市場價量增速和波動率的影響。研究結果表明，我國住房市場價童波動聯(lián)動性具有時變性，成交量的波動性大于價格波動性，行政性的干預政策對住房市場價量增速和波動都有短期效果，對成交量的效果更明顯。雖然調控政策延續(xù)對住房市場波動性影響不大，大幅度調整調控政策力度和改變政策方向會增加市場波動。

關鍵詞：住房市場;波動性;DCC-MGARCH模型;行政性干預政策

中圖分類號：F292.35 文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2020）08-0028-37 收稿日期：2020-05-07

縱觀我國住房市場發(fā)展歷史，從單位福利分房到形成商品住房市場都離不開中央政府政策的引導和推動，中央不僅運用財政金融手段調節(jié)住房市場運行，還采取行政手段對住房市場進行直接干預。2013年以前，國務院頻繁發(fā)布房地產相關通知，涉及限購、限售、限貸、限價、限商、控制土地供應、控制供應住房結構等措施。這些政策文件旨在通過行政命令或指導的方式要求各級政府及相關部門采取措施控制住房交易量，從而實現(xiàn)調控房價的目標。

2013年以后，國務院不僅減少出臺住房市場調控政策數(shù)量，國務院的政府工作報告中提及房地產調控的頻率也大大降低。不少專家學者認為房地產市場調控開始去行政化，調控手段呈現(xiàn)新邏輯與新特點。由于住房市場干預政策主要關注房價，已有研究在評估政策效果時也局限于房價層面，忽略住房市場價格和交易量的聯(lián)動性，政策評估有失偏頗。

價格和交易量是住房市場的基礎變量，因此，本文從住房市場價量增速變化和波動率的兩個層面研究中央直接干預市場的行政性調控政策對全國住房市場的影響。本文圍繞穩(wěn)定市場價量的政策目標建立政策損失函數(shù)，設計了一個新的理論框架來評估相關政策。本文還考慮到房地產市場價量聯(lián)動性，采用動態(tài)條件相關（Dynamic ConditionalCorrelation）多元GARCH模型（DCC-MARCH）進行實證分析。而且，本文的研究不局限于一兩個政策事件，而是將2003-2013年期間中央連續(xù)出臺的重要政策放在一起研究，不僅可以清晰的描述中央政策邏輯脈絡，還能發(fā)現(xiàn)政策延續(xù)或轉換對于市場的影響。本文從一個新的角度探討和評估中央住房市場調控政策的績效，研究結果不僅為理解房地產調控政策內涵提供一個新思路，還為改進現(xiàn)有政策體系和提升未來政策效率提供有價值的信息。

1 文獻回顧

房地產市場作為我國經濟的重要支柱，其穩(wěn)定性對宏觀經濟的健康發(fā)展至關重要，房價一直是宏觀審慎政策的關注重點（王勇，2018）。研究顯示房地產市場價格波動對宏觀經濟具有非對稱影響，宏觀審慎政策對房價上漲的調控效果弱于房價下跌時期的調控效果（趙勝民和張瀚文，2018）。在技術沖擊下，宏觀審慎政策能大幅度減少房價波動幅度，在住房需求沖擊下的宏觀調控效率次之，而在貨幣政策沖擊下的調控效果最弱（方艷，2020）。由于貨幣政策對房價調控的不足，需要與宏觀審慎政策協(xié)調配合以實現(xiàn)對房價的結構性調控功能以及對房價波動的有效調控（羅娜和程方楠，2017）。然而，宏觀審慎政策的核心是從逆宏觀經濟周期的角度采取綜合性措施防范金融系統(tǒng)風險和維護金融穩(wěn)定，房價只是宏觀審慎政策的中介目標（何玉潔和趙勝民，2019）。

行政性干預房地產市場的政策則將房價作為主要政策目標，是以限購、限價和限售等措施調控房價，此類政策具有政策工具簡單直接以及政策見效快的特點（賴詩攀，2015）.研究表明2011和2016年兩輪限購限貸令對房價的抑制作用（鄧柏峻等，2014;方興，2018），限售政策對房價上漲也有抑制作用（李森，2019）。還有一些研究限購令對某個城市房價的影響（朱怡，2016;潘慧峰和劉曦彤，2017），或是利用干預模型評估中央調控政策事件對全國住房市場量價的沖擊效應（鐘世和和曾小春，2015），這些研究發(fā)現(xiàn)直接干預市場的政策對抑制房價過快上漲有一定的作用，并在短期內有較強的沖擊效應，但是從長期來看這些政策不利于房地產市場穩(wěn)定。黃聽等（2018）通過比較我國大中城市的二手房住宅價格增速在初次采取限購、限售、限貸措施的前后以及取消限制性政策前后的房價增速變化，發(fā)現(xiàn)限售政策在政策實施后2-5個月產生顯著效果，但效果迅速消退。這些直接干預市場的行政性調控政策主要是為了實現(xiàn)防止房價泡沫破滅的短期目標，與穩(wěn)定市場的長期目標存在矛盾（鄭軍和胡蓉，2020）。

政府采取以限售、限購、限貸為主的干預政策的邏輯是住房市場交易量和價格之間存在正相關關系，可以通過抑制市場交易量來遏制房價增長。一些研究也表明房地產市場價量之間存在有條件性的正相關關系。例如，Ling和Mcallister（2009）采用面板數(shù)據VAR模型，發(fā)現(xiàn)英國的住房市場存在著隨著房價上漲的交易繁榮的“價格壓力”現(xiàn)象。Clayton等（2010）發(fā)現(xiàn)美國的城市房價下跌降低交易量，而房價上漲對交易量沒影響，房價與交易量的正向同步變動主要受外部沖擊影響。Lee等（2018）研究首爾和釜山住房市場的價量關系，發(fā)現(xiàn)價格引起交易量變化的因果關系較強而交易量引起價格變化的因果關系較弱。根據住房市場存量和流量理論，中國住房市場中新增住房的滯后效應使得市場處于非均衡狀態(tài)，住房價格和交易量同向波動（李文斌和宋斌，2009）。中國沿海城市采取的限購政策抑制了由價格變化引起交易量變化的因果關系（Ling等，2015）.在房地產需求沖擊下，房地產交易量比房價反應更迅速且波動劇烈，以打壓價格為目標而忽略成交量變化的房地產調控政策并不利于實現(xiàn)價量和諧的宏觀調控政策目標（岳意定和何穎媛，2013）。

由于我國住房市場的復雜性，在實施調控政策下交易量與價格聯(lián)動性并不確定，以調控房價為目標的干預政策是否能穩(wěn)定房價與交易量是一個亟需解答的重要問題。不少實證研究表明房價波動具有條件異方差性和時變性（Apergis和Payne，2019）。DCC-MGARCH模型不僅可以刻畫房價波動的條件異方差性，還可以描繪房價與其他因素之間的動態(tài)聯(lián)動性（Antonakakis等，2015），因此，本文采用DCC-MGARCH模型估計中國房地產市場價格與成交量的聯(lián)動性，并探討房地產市場調控政策對于房地產價格和成交量增速與波動的影響。

2 住房市場與調控政策

本文研究的對象為全國商品住宅銷售價格及銷售面積，樣本為1998年3月至2018年4月的月度數(shù)據，數(shù)據來源于國家統(tǒng)計局和中國房地產指數(shù)系統(tǒng)（CREIS）。國家統(tǒng)計局提供的原始數(shù)據為全商品住宅銷售量和銷售額的累積值，本文用同期銷售額除以銷售面積得到當期銷售價格。根據國家統(tǒng)計制度，為了消除春節(jié)日期不固定因素帶來的影響，增強數(shù)據的可比性，1-2月份房地產數(shù)據一起調查與發(fā)布，不單獨發(fā)布1月份當月數(shù)據。因此，商品住宅銷售量和銷售價格時間序列以每年2月至11月作為一個完整時間周期。在這20年期間，全國的商品住宅銷量和價格呈現(xiàn)持續(xù)上漲的趨勢。單月商品住宅銷售面積從1998年初的342萬平方米左上升到2018年初1.27億平方米，價格也從1876元/平方米左右上漲到8291元/平方米，價量分別增長了37倍和4倍，說明全國商品住宅市場處于繁榮發(fā)展的階段。

但是，全國商品住宅銷售價格和成交量增長態(tài)勢并不平穩(wěn)，價量增長波動劇烈。表1為1998一2018年全國商品住宅價量同比增長描述性統(tǒng)計數(shù)據。整個市場的成交量同比增長最高時在2005年8月達到71%，最低點出現(xiàn)在2008年12月，同比減少21%，極值差為92.4%。整個時期的價量同比增長峰度值大于3，表明我國住房市場增長率呈現(xiàn)尖峰厚尾的情況。通過比較標準差、極值差、峰度值，可以看出成交量同比增長的波動性大于價格同比增長的波動性。從變量描述統(tǒng)計量可以看出，住房市場價量同比增長的時間序列并不服從標準正態(tài)分布，且從時間序列變化圖中可以看出其波動具有一定的聚集性（見圖1）.

圖I為住房市場價量增速的時間序列圖，折線上的黑點標明了國務院出臺重大住房市場調控政策的時間點，可以看出，我國住房市場的價量增長在國務院出臺調控政策前后短期內一般都會出現(xiàn)轉折性變化。圖中陰影高亮部分為國務院頻繁出臺行政性政策直接干預市場的時期。表1還分別列出了不同時期的統(tǒng)計數(shù)據，行政性政策密集出臺的2003-2013年期間相對于其他兩個時期，住房市場價量波動幅度更大。

行政性調控政策是指行政機構直接干預市場機制從而改變企業(yè)或消費者決策行為的措施手段（黃伯平，2011）。國務院作為我國最高行政機關，在2003-2013年期間發(fā)布了10份有關房地產市場的通知或意見，以行政手段督促各級地方政府以及相關部委做好房地產市場調控工作（見表2）。這些政策文件將房價作為主要政策目標，并提出一些具體的措施，體現(xiàn)了通過直接干預房地產交易抑制房價的政策邏輯。

3 模型框架

本文參考常用于評估宏觀經濟調控政策的損失函數(shù)，設計了一個新的模型框架對直接干預住房市場的調控政策績效進行評估。當中央政府設定政策目標為“住房市場穩(wěn)定”，其選擇的政策工具將最小化以下?lián)p失函數(shù)：

其中，方程（1）中P_t和Q_t分別表示實際房價與住房成交量增長，P_t^*和Q_t^*分別表示中央政府對房地產市場中價量增長設定的目標值。（pt -P：尸與（Q_t-Q_t^*）²表示住房市場實際增長對中央政府政策目標的偏離，這兩項越大則住房市場發(fā)展與政府預期目標偏離越大，表示損失越大，干預政策績效越差。在這里，假設政府設定的政策目標值為市場長期均衡，則V_pt=（P_t-P_t^*）²與V_Qt=（Q_t-Q_t^*）²可以看成是當前住房市場狀態(tài)對長期均衡的偏離，即可分別代表房價與交易量波動率。

λ_t表示中央政府在平抑房價波動與住房交易量波動之間的權衡系數(shù)，其隨時間發(fā)生變化，當住房市場或宏觀經濟隨著時間變化處于不同的狀態(tài)時，中央政府對住房市場指標波動所帶來的損失的評估也在發(fā)生改變;λ_t大小反映了中央政府調控政策目標的取向，λ_t越大表明中央政府越關注房價波動的情況，反之則更關注住房市場交易量的波動。

中央政府要實現(xiàn)住房市場穩(wěn)定的根本問題是根據過去和當前的市場狀況以及政策傳導機制等信息選擇政策工具，以盡量減少政策損失。根據（Svensson，1999）的模型，政策傳導機制可以采用狀態(tài)空間形式的線性模型來表示。一個n維狀態(tài)向量，這里主要是指住房市場價格和成交量的增速，對每個指標取100倍的對數(shù)同比差素的一個n維向量;I_kt代表中央政府在t時期采取了調控政策。中央政府對于房地產市場的政策干預具有一定的持續(xù)性，其對應的表達式為：

中央政府根據市場實際運行狀況及其與政策目標的偏離程度來不斷調整政策工具，使市場盡量不要過大地偏離預定軌道。公式（3）代表中央政府在T_i時期發(fā)布的政策k持續(xù)有效，直到Tx+r時期中央政府調整政策，執(zhí)行新政k+1，舊政策失效。政策變量的參數(shù)系數(shù)b_k代表了調控政策對于住房市場發(fā)展水平的干預程度，為本文實證研究的主要考察對象之一。

住房市場與其他金融市場類似，其波動往往表現(xiàn)出異方差特性，GARCH模型可較好的擬合具有尖峰厚尾性的金融序列數(shù)據（沈悅等，2016）。同時，住房市場變量，如價格與銷量，存在的相互影響的相關關系，于是公式（2）可用多元GARCH模型來描述。在進一步假設住房市場變量波動聯(lián)動性隨時間變動后，則公式（2）可用DCC-MGARCH模型表達式具體描述住房市場價格與交易量的均值與方差以及價格與交易量之間的動態(tài)相關性：

公式（4）-（5）是GARCH模型的殘差項表達式。其中，φ_t為截至t期所有可能獲得的信息集合;H_t1/2是時變條件協(xié)方差矩陣的喬列斯基因子，其具體表達式為公式（6）D_t為條件方差矩陣：

條件方差矩陣中的σ_i，t²為第i個變量的一元GARCH模型里的條件方差，表達式為：

擴展到多元GARCH，條件相關系數(shù)（DCC）矩陣為公式（8）中的R_t;公式（9）為動態(tài)協(xié)方差矩陣：

在這里，為了考察住房市場調控政策對于住房市場波動的影響，表達式（7）z_i，t中包含了代表中央調控政策實施的變量I_k，t，其系數(shù)參數(shù)γ_k為本文實證研究對象。DCC-MGARCH模型采用最大似然估計法來估計參數(shù)向量。

4 實證結果

首先，本文對我國住房市場價格和交易量變化率序列進行ADF檢驗，結果顯示價格增速和成交量增速的ADF檢驗值分別為-5.325和-4.348，均小于其1%顯著水平下ADF檢驗的臨界值，因此，兩個變量均為平穩(wěn)序列。

其次，本文采用DCC-GARCH模型估計的住房市場價量波動的時變相關系數(shù)，并標注了行政性干預政策的頒布時間點?？梢钥吹皆?003-2005年期間剛開始實行行政性干預政策時，住房市場的價格與交易量波動方向是不一致的，說明市場可能存在“政策不適應”的情況，行政性干預政策無法通過抑制市場交易量來抑制房價上漲。2005年后，住房市場的價格與交易量波動高度正相關，表明后期的行政性干預政策對市場的影響與政策預期相符合，一方面可能是因為市場對政策信息進行了充分的吸納，另一方面也可能是因為行政性干預政策的管理與執(zhí)行質量有所提高，市場進人政策適應期。

然后，本文將公式（3）中的政策變量分別加入市場變量的均值公式（2），然后將政策變量分別加入條件方差公式（7），采用DCC-MGARCH模型估計2003-2013年期間國務院頒布的行政性調控政策對市場變量增速的影響。根據政策損失函數(shù)，調控政策應盡量減少住房市場變量的波動率，從而減少政策損失。當政策變量的系數(shù)為顯著負值則表明調控政策顯著減少市場波動方差，實現(xiàn)穩(wěn)定市場的目標。出于簡化分析的需要，本文主要采用DCC-MGARCH（1，1）模型估計參數(shù)。當DCC-MGARCH的方差公式變量過多時，估計過程容易無法收斂，因此，本文將一個時期的政策變量同時分別加入價格與成交量的方差公式，并采用DCC-MGARCH模型（1，1）進行估計。表3和表4分別是加入政策變量的模型均值方程和方差方程估計結果。結果顯示，中央政府實施的直接干預市場政策后，市場價量增速和波動率變化不盡相同。

2003年8月國務院發(fā)布“國發(fā)[2003]18號”文件，明確表示發(fā)展商品住宅市場來滿足多數(shù)家庭的住房消費需求，并對搞活住房二級市場提出指導性措施。18號文件發(fā)布后，住房價格增速以及價量波動率沒有明顯變化，成交量顯著增長18.6%。

2005年3月國務院發(fā)布“國辦發(fā)明電（2005）8號”文件將穩(wěn)定房價提高到政治任務高度，并于5月轉發(fā)建設部等七部門意見將宏觀政策細化為操作措施，提出住房銷售價和套型面積等控制性要求，嚴查土地轉讓和房地產信貸違規(guī)，并對個人購買住房不足2年的轉賣交易全額征收營業(yè)稅。根據模型估計結果，這項政策頒布后市場價量顯著增長，成交量波動率顯著提升4%。圖1也顯示2005年的政策頒布后6個月內，交易量同比增長出現(xiàn)了兩個歷史高位峰值?？梢姡撜卟]有遏制房價上漲趨勢，也沒有穩(wěn)定市場交易量。其原因可能有以下三個：（1）從國務院發(fā)布行政通知到地方政府實際執(zhí)行政策之間有時間差，一些購房者會在地方政策落實前進行房屋交易;（2）一些購房者預期二手商品房供應量由于此項政策可能會減少時，反而更傾向于盡快購房;（3）由于商品住宅價格剛性上漲，投資性購房者預期房產收益增長將超過持有住房成本，在政策的刺激下反而增加投資購房并囤房惜售。

由于2005年的調控房價政策效果不明顯，2006年5月國務院發(fā)布“國辦發(fā)（2005）26號”文件將常務會議提出的六條樓市調控新政（“國六條，）細化為巧條細則（“國十五條”）。這些政策提出新開工面積的房屋90平方米以下房屋占比必須高于70%，減緩城鎮(zhèn)房屋拆遷速度來控制被動住房需求，將免征營業(yè)稅的房屋轉手交易年限從2年延長至5年，并限定個人購房貸款首付比例不得低于30%。“國十五條”頒布后，住房市場成交量同比下降8.5%，價格同比上漲的趨勢也不再顯著。

2007年8月國務院發(fā)布“國發(fā)（2007）24號”限制交易未滿5年的經濟適用房二次交易。政策頒布后，住房價格和成交量同比分別下降了4.7%和17.1%?？梢?，擴大范圍的限制性政策確實能減緩住房市場價量增長。另外，市場對于持續(xù)收緊的調控政策并沒有表現(xiàn)出明顯的波動增加。

2008年，由于受到美國金融危機沖擊，我國房地產市場出現(xiàn)了連續(xù)多個月的價量齊跌。12月，國務院發(fā)布“國辦發(fā)[2008]131號”并暫停根據購房年限征收住房交易營業(yè)稅政策。隨后，住房市場的價格與成交量分別同比上漲了12.3%和27.5%，住房市場調控政策轉向寬松后短期內市場價量增速迅速反彈。這種反彈也體現(xiàn)在交易量波動性明顯增加。

2010年1月國務院連續(xù)出臺的“國辦發(fā)[2010）4號”（“國十一條”）和“國發(fā)[2010]10號”（“國十條”）重新對住房市場交易進行限購和限貸，具體措施包括規(guī)定二套住房貸款首付比例不得少于40%，停止第三套住房貸款，限制非本地居民購房，并嚴查土地和商品住房交易中的違規(guī)行為。政策發(fā)布后，房價與交易量分別下降2.6%和2.9%，但波動率無顯著變化。

2011年，國務院發(fā)布“國辦發(fā)[2011]1號”進一步升級住房市場調控政策，將二套住房貸款首付比例提高到60%，并要求各地政府制定新建住房價格控制目標，以“限房價”的方式供應中低價普通商品住房用地。這項政策發(fā)布后，住房市場價量顯著下跌，跌幅分別為2.6%和18%，成交量的波動性也略有降低。

2013年2月，國務院發(fā)“國辦發(fā)[2013]17號”在2011年調控政策的基礎上將住房限購區(qū)域和住房類型擴大。此項政策頒布后，市場價量增速沒有明顯變化，但是波動率明顯下降。2013年3月中央政府換屆后，國務院沒有再發(fā)布過直接干預市場的全國性住房市場調控政策。住房市場調控從由國務院主導的行政手段主導轉向由市場手段主導，調控的核心思路也從采取直接干預市場，追求短期控制房價的思路轉變?yōu)榻⑾到y(tǒng)調控市場的長效機制。

5 討論與結論

本文重點研究2003-2013年期間出臺的行政性干預政策對市場價量增速和波動率的影響。本文針對現(xiàn)有研究存在的不足，建立政策損失函數(shù)，在考慮市場價量聯(lián)動的基礎上采用DCC-GARCH模型進行實證研究，評估政策績效。

研究結果表明，我國住房市場成交量的波動性大于價格波動性，國務院行政性干預政策以遏制和穩(wěn)定住房價格的為主要目標，成交量波動沒有得到充分重視。2005年首次出臺的行政性限售政策并沒有降低住房市場的價量增速，且市場交易量波動性增加。隨后2006年和2007年出臺的更嚴厲的限制性政策明顯降低市場價量增速。2008年在忽然取消限購和限貸政策后，住房市場價量增速迅速反彈，同時伴隨市場的波動性增加。2010年和2011年，恢復限制性政策后，住房市場價量再次減速。可見，中央政府采取統(tǒng)一的行政性干預政策會產生立竿見影的短期效果。另一方面，雖然具有延續(xù)性的調控政策對住房市場波動影響不大，大幅度的調整政策方向將增加市場波動，與中央政府追求市場穩(wěn)定的目標不相符。2013年之后，新一屆政府轉換了住房市場調控思路，從中央行政性管制向各地區(qū)因地制宜差異化調控的思路轉變，并以結構性綜合改革來引導住房市場的發(fā)展，市場的波動性有所下降。

最后，由于我國房地產市場與我國的復雜國情關系密切，不能僅局限于從經濟學視角來理解我國房地產市場現(xiàn)象和政策，必須從多角度出發(fā)結合多種方法來挖掘和分析房地產政策內涵和評價政策績效。公共政策領域的“間斷一平衡”理論也將政策決策過程中問題界定和議程設定這兩個政策因素作為影響政策的重要因素。根據這個理論，范廣垠（2010）認為我國房地產政策已經超出產業(yè)經濟問題成為宏觀政治問題，當就業(yè)、金融風險、拉動經濟等問題被作為政策議題的中心時，房地產調控政策的目標和手段不僅僅針對解決房地產市場本身的問題，政府需要同時考慮多個問題進行決策。因此，中央政府在制定政策時，需要權衡多方面的問題。今后的研究將在控制宏觀經濟、資本市場以及制度環(huán)境等條件下，更深入地探討不同類型的市場調控政策對市場增長和穩(wěn)定性的影響。

參考文獻：

1.王勇.宏觀審慎政策調控住房市場的有效性研究.當代財經.2018.03

2.趙勝民 張瀚文.我國宏觀審慎政策與貨幣政策的協(xié)調問題研究——基于房價波動的非對稱性影響.國際金融研究.2018.07

3.方艷.宏觀審慎政策對房價的調控效應研究.福建金融.2020.01

4.羅娜 程方楠.房價波動的宏觀審慎政策與貨幣政策協(xié)調效應分析——基于新凱恩斯主義的DSGE模型.國際金融研究.2017.01

5.何玉潔 趙勝民.房地產審慎監(jiān)管的有效性及與貨幣政策協(xié)調性分析——基于中國2002-2017年數(shù)據的實證研究.當代經濟科學.2019.01

6.賴詩攀.中國房地產政策十年變遷研究.華僑大學學報（哲學社會科學版）.2015.01

7.鄧柏峻 李仲飛 張浩.限購政策對房價的調控有效嗎.統(tǒng)計研究.2014.11

8.方興.中國房地產限購政策能夠有效抑制房價上漲嗎——基于70個大中城市的實證研究.財經科學.2018.01

9.李森.我國住房限售政策能夠有效抑制房價上漲么？——基于100個城市的實證研究.投資研究.2019.02

10.朱怡.南京市住房限購令的政策績效評估研究，土地經濟研究.2016.01

11.潘慧峰 劉曦彤.限購政策對房地產價格及供求的調控效果研究——以北京市為例.價格理論與實踐.2017.08

12.鐘世和 曾小春.政策調整對我國房價的沖擊效應研究——基于小波多分辨率分析與干預分析模型.審計與經濟研究.2015.02

13.黃昕 董興 平新喬.地方政府房地產限購限貸限售政策的效應評估.改革.2018.05

14.鄭軍 胡蓉.調控政策與房價動態(tài)穩(wěn)定的理論與現(xiàn)實悖論.海南金融.2020.01

15.Ling，D C，Mcallister，G M，Dynamics of Asset Pric-es and Transaction Activity in Illiquid Markets：the Case ofPrivate Commercial Real Estate.The Journal of Real EstateFinance&Economics.2009.39.03

16.Clayton，J，Miller，N&Peng，L，Price-volume Correla-tion in the Housing Market：Causality and Co-movements.Journal of Real Estate Finance&Economics.2010.01

17.Lee，Youngsoo，Lee&Jongpil，Causality and Predict-ability of Price-Volume in Housing Market一Evidence fromSeoul and Busan Housing Markets.Sh Urban Research&Insight.2018.08

18.李文斌 宋斌.住房價格與交易量的關系：基于動態(tài)存量一流量模型的解釋.城市發(fā)展研究.2009.03

19.Ling，Zhang，Eddie，Chi-Man，Hui，Haizhen&Wen，Housing Price一volume Dynamics under the Regulation Pol-icy：Difference between Chinese Coastal and Inland Cities.Habitat Internationa1.2015.47

20.岳意定 何穎媛.房地產需求沖擊對價格和交易量的影響研究——兼論價量和諧的宏觀調控政策.湖南科技大學學報（社會科學版）.2013.03

21.Apergis，N，Payne，J E，Modeling the time varyingvolatility of housing returns：Further evidence from the U.S.metropolitan condominium markets.Review of FinancialEconomics 2019.38.01

22.Antonakakis，N，Gupta，R&Andre，C，DynamicCo-movements between Economic Policy Uncertainty andHousing Market Returns.Journal of Real Estate PortfolioManagement.2015.21

23.黃伯平.行政手段參與宏觀調控：實質、特征與原因.中國行政管理.2011.10

24.Svensson，L E 0.Price Stability as a Target for Mon-etary Policy：Defining and Maintaining Price Stability.NBERWorking Paper No.7276.1999

25.沈悅 戴士偉 陳餛.房價過度波動的系統(tǒng)性風險溢出效應測度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型.中央財經大學學報.2016.03

26.范廣垠.我國房地產政策宏觀分析的模型與方法——以1998一2009年房地產政策為例.同濟大學學報社會科學版.2010.01

作者簡介：蘇志，首都經濟貿易大學國際經濟管理學院副教授。

基金項目：本文獲得國家自然科學基金青年項目（71704114）的資助。