房地產調控政策對綠色住宅供給的影響研究

龐旭成 劉洪玉

摘要：推動綠色住宅發展是房地產行業實現低碳轉型、提高住房質量的重要途徑，但近年房價的持續上漲促使政府陸續出臺了多項旨在促進房地產市場平穩健康發展的調控政策，并基于這些政策逐漸形成了房地產調控長效機制方案。在調研獲綠色住宅標識項目數量、梳理歷年房地產調控政策的基礎上，以面板負二項模型定量分析限購、限貸、限價和限售政策對綠色住宅供給數量的影響。結果表明，限貸和限價政策將會顯著影響綠色住宅供給，而限購和限售政策的影響較不顯著。建議政府優化和完善房地產調控政策以促進綠色住宅發展。

關鍵詞：房地產;調控政策;綠色住宅;供給

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2021）06-0014-23 收稿日期：2021-04-25

1 研究背景

為應對氣候變化這個全球共同面臨的挑戰，我國在“十四五”規劃中主動提出了“碳中和”“碳達峰”承諾。建筑領域作為碳排放貢獻最大的領域之一，加速推進其低碳轉型，是實現碳排放中國自主貢獻目標的重要工作。推進綠色住宅發展，既有利于實現低碳減排、可持續發展的建筑領域低碳轉型目標，也有利于提高住宅建設的質量，有效提高健康居住水平和舒適度，更好滿足居民對美好居住生活的需要，是未來住宅建設發展的重要趨勢。

為促進綠色住宅建設，中央和地方政府陸續出臺了許多激勵和約束政策，包括給予容積率獎勵、財政補貼、稅收優惠、綠色金融支持，納入政府審批綠色通道加速審批，將綠色住宅建設要求納入土地出讓條件等。

國內外綠色住宅的發展實踐表明，綠色住宅開發建設中增加的成本，能夠通過市場銷售價格溢價得到補償。但隨著我國房地產市場的快速發展，住房價格快速攀升，誘發了越來越嚴厲的房地產調控，相關調控政策對住房市場價格和供求關系產生了較大影響。

限購、限貸、限價、限售等房地產調控政策是不是會影響房地產企業開發建設綠色住宅的積極性？是否可以通過完善相關房地產調控政策，既能增加綠色住宅供給、促進住宅建設低碳轉型，又能維護房地產市場穩定，促進房地產市場持續健康發展？本文就上述問題進行理論和實證研究，并結合研究結論提出政策建議。

2 文獻回顧與分析框架

2.1 影響企業供給綠色住宅的因素

企業在進行綠色住宅的開發決策時，綠色住宅的增量成本和增量收益都是必須考慮的。在綠色住宅發展初期，市場和相關技術都不甚成熟、消費者對于商品仍陌生，加之第一次開發綠色建筑企業需要更多時間與資金成本，以及承擔研究創新、技術開發的風險（Jakob， 2006; Zhang et al.， 2011），因而產生了增量成本。綠色住宅所帶來的增量收益則包含了像是由綠色住宅溢價所帶來的開發收益、政府政策性經濟補貼、企業聲譽與形象提升等（Eichholtz et al.， 2016;Robinson et al.， 2016;張莉，2018）。對企業而言，在評估開發綠色住宅的增量收益超過增量成本后，企業才愿意進行投資開發（Jaffe et al.， 1994）。

開發綠色建筑也將面臨風險，萬欣和秦旋（2013）構建開發綠色建筑的風險清單，研究發現發生概率大的風險大致可分為兩類，一是缺少綠色建筑經驗造成的風險，另一類風險則是因綠色建筑特殊性造成的，像是項目綠色運行性能不符預期和綠色設計創新風險等。常麗燕和王恩茂（2016）則指出在企業開發決策時，因為缺乏經驗而使投資分析有偏差及不能做到很好的綠色定位將帶來投資風險，同時政府的行政和審批程序繁雜導致的風險也應注意。

企業的內部特征也會影響綠色建筑的供給。陳佳藝（2019）指出企業組織特征中的總資產，即企業規模越大，越有可能供給更多的綠色建筑。而企業的經營績效也會影響企業供給綠色建筑，像是較高的總營業收入讓企業更有能力開發綠色建筑項目;高凈資產負債率代表企業債務壓力大，則企業越不可能開發綠色建筑;總資產周轉率高則表明企業追求高周轉，較不可能開發需要研發與實踐時間的綠色建筑。

2.2 房地產調控政策對開發企業的影響

限購及限貸政策對于購房者的身份、購房數量及資金結構等有所限制，使市場上的需求下降，企業會因此傾向“捂盤惜售”，跨期調整住房供給量。然而，住房成交量下降、銷售額減少、庫存增加等將令企業的經營效率降低（姜翔程 等，2019）。李治國（2014）也指出在實行限購及限貸政策的情況下，房地產上市公司的運營資金周轉受到影響、消費者預期被改變、企業償債能力降低以及提升企業的開發成本，也將影響企業的經營盈利能力。

鐘庭軍（2017）指出，限售政策將提高房屋轉讓難度、貸款負擔及房屋自身等相關成本，而具抑制房價的趨向。雖然限售政策通過限制持有房屋時長，達到降低投機型住房需求、穩定房價的目標，然而此類數量管制的手段卻被認為影響價格的力量較弱，因為房地產開發企業的定價能力強勢，所以宜使用限價政策直接對價格進行管制將更能發揮平抑房價的效果（劉中顯和榮晨，2017）。

限價政策也可能影響企業的開發行為，限制了企業的營業利潤，降低了企業開發投資的積極性，而在政策出臺的城市也出現商品房銷售面積和待售面積減少的情況（李思明和田潤霖，2018）。

2.3 房地產調控政策影響企業供給綠色住宅的分析框架

姜翔程等（2019）研究發現，在限購政策的影響下，對于購房者的身份資質、購房數量以及社會保險或稅賦繳納證明做出限制，不僅弱化了住房的投資屬性，也可能同時傷及真正有住房需求的剛需。限貸政策主要是對購房首付款的比例提出更高要求，實行差異化貸款利率。蔡明超等（2011）研究發現，居民對貸款首付比例的政策變化敏感，所以當政策實施后住房需求將改變，尤其改善性住房需求和投機型需求，將可能因為提高的購房成本而減少。限價政策主要是政府對于預售價格進行監管與價格指導，通過限制企業的定價自由度來影響其利潤空間，同時企業也有可能出于利潤考量會減少住宅供給（馮慶元和程民選，2018）。限售政策的出臺則是為了打擊短期炒作者這種暴利型資本，其策略是通過快進快出在短時間實現資本增值（鐘庭軍，2017），因此當政策規定買入后須經過一定時間后才能出售，將改變購房者預期，使追求快速資本周轉的投機型需求減少。

對企業來說，綠色住宅所帶來的溢價是企業所關注的，因為溢價能否覆蓋綠色住宅設計建造的過程中的增量成本，對企業開發決策是非常重要的（Deng et al.，2014）。另外，企業在進行綠色住宅開發決策時，除了對成本收益的衡量，也將考慮其風險承擔能力，畢竟綠色住宅作為一種新技術產品，研發過程和開發周期將帶來風險與不確定性（Min et al.， 2006;吳文競，2013）。但是綠色住宅作為一種有顯著溢價且能提升居住質量的新產品，對于企業的增量收益及居民的吸引力也是企業進行開發決策時將納入考慮的。

總之，房地產調控政策將改變房地產市場，影響企業供給綠色住宅的能力和意愿，影響途徑如圖1所示。調控政策對于房地產市場的影響：限購、限貸和限售政策將使需求減少，成交量下降而影響企業的經營績效（途徑①、③、⑤）;而限價政策也將壓縮企業的利潤空間而影響其盈利能力（途徑⑦）。對于綠色住宅來說：限購和限售政策對消費者的購房套數和轉讓進行限制，考慮到綠色住宅的特性，可能改變消費者的選擇偏好（途徑②、⑥）;由于綠色住宅價格較高，限貸政策將使購買綠色住宅的成本更高，購買難度提升而需求受限（途徑④）;綠色住宅有溢價的要求，而限價政策將使企業無法自由定價以享有其溢價，在這樣的情況下企業開發綠色住宅意愿降低（途徑⑧）。

3 數據與模型設定

3.1 數據來源與變量說明

在綠色建筑項目數據的部分，由于在2015年10月21日后，住建部不再統一對綠色建筑進行認證和公告，認證權限下放至地方的城鄉建設管理部門以及有關評價機構。因此，后續根據地方的相關綠色建筑標識項目公告，結合住建部科技與產業化發展中心、城市科學研究會綠色建筑研究中心以及地方相關評審機構的項目認證信息，補充城市的綠色住宅項目。公告內容基本包含項目名稱、建筑類型、標識類型、標識星級等內容，考慮到其他變量的獲取難易度，最終選取2010年至2019年90個城市住宅類型的項目，并排除保障性住房等政策性住房項目，作為本研究后續實證分析的主要被解釋變量，并進一步依據樣本的標識類型和標識星級進行分析，包含綠色住宅數量（GN）、低星級（一星級）綠色住宅數量（L.GN）、高星級（二和三星級）綠色住宅數量（H.GN）、設計標識綠色住宅數量（D.GN）及運行標識綠色住宅數量（O.GN）。

在政策方面，則是利用北大法寶數據庫（www.pkulaw.cn）及中國知網法律數據庫（www.cnki.net）搜索房地產市場相關的調控政策，包含地方性法規、地方政府規章、地方規范性文件。首先是先梳理中央歷年頒布的政策，并找出90個城市中有引用該條的相關政策。之后再針對各城市進行關鍵字檢索，最后則是利用百度、各省份或城市政府的官網，進行搜尋補充，時間自2008年至2019年共656項。從這些政策中，將限購、限貸、限價、限售的相關條文提取并進行分類，可分為4大類、11小類，具體類別和政策內容如表1及附表所示。

政策取值部分，限購政策（HP_BUY）根據2011年《國務院辦公廳關于進一步做好房地產市場調控工作有關問題的通知》，對限制本市戶籍居民最多2套，非本市戶籍居民最多1套且有稅收與保險繳納證明要求，取值為1;限貸政策 （HP_LOAN）同樣根據上述政策，購買第二套房時其首付款比例不得低于60%，取值為1。

限價政策（HP_PRICE）為政府對于商品住房價格的干預，一類是對于價格備案的監管，要求企業為住房定價備案時，需經過政府審核;另一類則是對于備案價格的指導，需按照一定標準進行定價。因此，本研究對要服從政府預售價格指導，以及預售價格備案應依照同質可比價格的規則進行備案的政策，取值為1。

2016年12月中旬，中央經濟工作會議提出“房子是用來住的，不是用來炒的”的定位，之后習近平總書記在中央財經領導小組第十四次會議也指出“要準確把握住房的居住屬性”。因此，在2017年各地開始新一輪的調控政策，限售政策（HP_SELL）也在此時出臺，限制購買的住房須持有一定年限方可轉讓。因此，本研究采不論區域及對象，至少有2年以上的限售年限，取值為1。

控制變量的部分，參考張莉（2018）的研究，選取對綠色住宅供給有影響的變量。首先是最直接影響的“綠色建筑激勵政策”，依照激勵內容將其分為5類，分別為土地規劃和出讓要求（GBP_LAND）、財政補貼、配套費減免、信貸優惠、稅收優惠（GBP_SUBSIDY）、項目加速審批、優先報獎（GBP_PROJECT）、對企業資質評審的獎勵（GBP_QUALIFY）及對消費者的補貼（GBP_DEMAND）。再分別從氣候條件、教育和經濟發展水平三個方面控制可能對綠色住宅溢價和綠色住宅供給的影響。包含各城市平均每年需要制冷的天數（COOLING_DAYS）和需要采暖的天數（HEATING_DAYS），以及冬季是否供暖（HEATING），教育（EDU）則選取各城市的平均受教育年限，因其可能影響居民的環保意識，最后則是以人均國內生產總值（GDPPC）度量與經濟發展水平相關的居住舒適度。另外，為控制城市房地產發展規模影響，引入商品住宅開發投資完成額（INV）以及人口（POP）作為解釋變量如表2所示。

3.2 計量模型設定（面板負二項回歸模型）

本研究采用的被解釋變量為“綠色建筑評價標識的數量”，屬于計數型變量，采用計數模型進行量化分析，如泊松回歸模型或是負二項回歸模型。然而泊松回歸模型之局限在于其假設“均等分散”，即方差與期望相等。但本研究中的被解釋變量之方差明顯大于期望，存在過度分散，通常處理方法是在條件期望函數的對數表達式中加入一項隨機變量（陳強，2014）：

ln λi = x'i β + εi ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中隨機變量εi表示條件期望函數中的不可觀測部分或個體的異質性。由方程（1）可得：

λi = exp （x'i β）·exp （εi） ?uiυi ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中ui ?exp （x'i β）為xi的確定性函數，而

ui ?exp （εi）>0仍為隨機變量。

而負二項回歸模型中，其離散隨機變量Y的隨機分布率為：

（3）

可證明其條件期望仍為E （Yi | xi） = ui = exp （x'i β），而條件方差為Var （Yi | xi） = ui + ?>ui = E （Yi | xi） ，其條件方差大于條件期望。因此負二項回歸適用存在過度分散的數據，最終構建以下模型：

（4）

其中εit為殘差項。

4 實證分析

依照3.2的設定，利用面板負二項回歸進行實證分析，并在被解釋變量全部綠色住宅數量（GN）之外，引入低星級綠色住宅數量（L.GN）、高星級綠色住宅數量（H.GN）、設計標識綠色住宅數量（D.GN）以及運行標識綠色住宅數量（O.GN）進行異質性分析。其中由于多數的綠色住宅取得的認證為設計標識，約占樣本總數的96%，故實證結果與全部綠色住宅數量（GN）的模型相似。另一方面，取得運行標識的實為少數，均值僅0.249，更有多個城市未曾有取得運行標識的綠色住宅項目，因此樣本量較少，而面板負二項模型無法解決被解釋變量存在大量0的情況，所以實證結果可能有所偏誤，運行標識綠色住宅數量（O.GN）的模型解釋能力有限如表3所示。

4.1 限貸政策對綠色住宅供給影響

實證結果顯示，限貸政策（HP_LOAN）對綠色住宅數量有顯著的負向影響。對全部綠色住宅數量（GN）、低星級綠色住宅數量（L.GN）及設計評價的綠色住宅數量（D.GN）均在5%的水平下顯著，但對于高星級綠色住宅數量（H.GN）的影響不顯著。

限貸政策提高了二套房首付款比例，購房時對自有資金有很高的要求，對于造成改善性住房需求和投機型需求財務壓力很大。不僅改變了住房市場上的交易量，而且導致企業的盈利能力減弱、資金流動周轉受阻，而不愿開發需要研究創新、承擔更多風險的綠色住宅。

此外，以企業開發決策的角度，綠色住宅為品質較高的新產品且有顯著溢價，所以目標客群為有較強的財務能力或是有改善性住房需求的消費者。然而在政府出臺限貸政策后，提升了消費者購買能力的要求，對有能力購買溢價更高的高星級綠色住宅消費者來說，或許依然能滿足其首付款要求，即對高星級綠色住宅需求影響有限。因此，限貸政策（HP_LOAN）對高星級綠色住宅數量（H.GN）的影響較不顯著。反而對于財務能力沒那么強、只能購買低星級綠色住宅的消費者來說，企業可能認知到限貸政策將影響此部分需求的財務能力而改變低星級綠色住宅的供給，所以限貸政策（HP_LOAN）的影響體現在低星級綠色住宅數量（L.GN）。

4.2 限價政策對綠色住宅供給的影響

限價政策（HP_PRICE）的影響則僅對全部綠色住宅數量（GN）、高星級綠色住宅數量（H.GN）及設計評價的綠色住宅數量數量（D.GN）在10%的水平下顯著為負。

究其政策內容，主要為政府對于預售價格的干預，為引導房地產企業理性定價，對預售方案報價過高、房價漲幅較快且不接受國土房管部門指導的商品住宅項目，則要求重新備案或暫不核發預售許可證并暫停其網上簽約。另外，備案價格的定價過程，部分城市多以前期交易價格或周邊同類型在售商品住房平均交易價格為標準，要求申報的新建商品住房平均銷售價格不得高于該標準，對于明顯超出者則實施必要的價格指導、暫緩核發預售許可證并要求重新申報。因此當企業開發綠色住宅，卻不能自由定價以取得應有的綠色住宅溢價，將降低企業的開發意愿，畢竟房地產開發企業在評估開發綠色建筑的增量收益超過增量成本后，企業才愿意進行投資開發（Jaffe et al.， 1994）。其中，為滿足高星級的綠色建筑標準，高星級綠色住宅相較于低星級綠色住宅需付出更多的增量成本（孫大明和邵文晞，2010）。因此，當溢價被壓縮，企業便更加不愿意開發增量成本較高的高星級綠色住宅，限價政策（HP_PRICE）主要對高星級綠色住宅數量（H.GN）有負向影響。

4.3 限購和限售政策影響綠色住宅供給較不顯著

限購政策（HP_BUY）對消費者的購房資格和套數進行限制，導致一部分需求受到影響。但是，不論有無該城市戶籍的居民，基本上都還能購買一套，主要是限制了已擁有住房的居民再添購。對于企業來說，開發綠色住宅能提升企業競爭力和建立品牌形象（Lyon et al.， 2013;Zhang et al.，2011），同時綠色住宅能為居民提供更加健康舒適的居住環境（張莉，2018），也有益于企業從競爭中脫穎而出。因此，限購政策（HP_BUY）對綠色住宅供給數量的影響較不顯著。

限售政策（HP_SELL）目的為打擊投資需求，限制消費者在取得住房后需經一定年限方可轉讓，減少了投機需求。對于真正的住房需求者來說，或許綠色住宅是兼具健康舒適與保值的選擇，而令企業可能愿意開發綠色住宅以求市場上的突破。但整體來說限售政策（HP_SELL）對綠色住宅供給數量的影響較不顯著。

5 結論與建議

5.1 結論

上述研究結果表明，限貸政策對于低星級綠色住宅供給的影響比較顯著，而限價政策對于綠色住宅供給的影響則體現在高星級的綠色住宅。限購和限售政策則對綠色住宅供給的影響較不顯著。研究結果可對政府制定房地產調控政策時，兼顧提升住宅質量并達到可持續發展的目標，提供決策參考和制定依據。

5.2 政策建議

（1）細化限貸政策，鼓勵綠色消費行為。限貸政策的出臺提高了消費者的自有資金要求，而綠色住宅存在的溢價將使消費者有更大的財務壓力，而不愿購買綠色住宅。因此為維護綠色住宅發展，建議將限貸政策進一步細化，對于購買綠色住宅的消費者，上浮其貸款成數，或是提供利率上的支持，有效引導綠色住宅需求，使綠色消費行為的成本降低。同時讓企業對綠色住宅的需求有更樂觀的預期，而愿意開發更多的綠色住宅，有助于人居環境品質的提升與建筑業的低碳轉型。

（2）實行差異化限價政策，對綠色住宅價格容有彈性。對于企業開發綠色住宅來說，需要在價格層面取得溢價覆蓋其增量成本，當企業未能自由訂定滿足要求利潤的價格時，便會降低開發綠色住宅的意愿。因此，政府需更有彈性地監管預售價格，并在價格指導時區分綠色住宅與一般住宅，具體措施如對于不同星級的綠色住宅，允許高于周邊可比項目的價格一定比例，或必須依據其增量成本、合理利潤等因素確定其價格，容許其溢價的存在，方能在保證住房價格合理的同時兼顧綠色住宅的長期發展。

參考文獻：

1.Jakob M. Marginal costs and co-benefits of energy efficiency investments：The case of the Swiss residential sector.Energy Policy.2006.34（2）

2.Zhang X， Shen L， Wu Y. Green strategy for gaining competitive advantage in housing development： a China study.Journal of Cleaner Production.2011.19（2）

3.Eichholtz P， Kok N， Quigley J M. Ecological Responsiveness and Corporate Real Estate.Business & Society.2016.55（3）

4.Robinson S， Simons R， Lee E， et al. Demand for Green Buildings： Office Tenants' Stated Willingness-to-Pay for Green Features.The Journal of Real Estate Research.2016.38（3）

5.張莉.中國城市綠色住宅發展的動力機制研究.清華大學.2018

6.Jaffe A B， Stavins R N.The energy paradox and the diffusion of conservation technology.Resource and Energy Economics.1994.16（2）

7.萬欣 秦旋.基于實證研究的綠色建筑項目風險識別與評估.建筑科學.2013.29（02）

8.常麗燕 王恩茂.綠色建筑決策風險研究.工程管理學報.2016.30（02）

9.陳佳藝.房地產開發企業綠色建筑供給研究.清華大學.2019

10.姜翔程 季萌茜 謝小爽.新一輪限購政策對我國房地產企業經營效率影響研究.上海經濟.

2019.03

11.李治國.“限購政策”對房地產市場經營效率影響有效性研究——基于上市公司的數據.中央財經大學學報.2014.12

12.鐘庭軍.論住房限售政策本質及效力.城鄉建設.2017.22

13.劉中顯 榮晨.房地產市場調控長效機制的建立與完善.宏觀經濟研究.2017.12

14.李思明 田潤霖.房價“雙限”政策效果評價與政策調整.產業組織評論.2018.12（04）

15.蔡明超 黃徐星 趙戴怡.房地產市場反周期宏觀調控政策績效的微觀分析.經濟研究.2011.46（S1）

16.馮慶元 程民選.限價政策下的公共領域問題及對策——基于剛需自住購房者利益保障的視角.宏觀經濟管理.2018.12

17.Deng Y，Wu J.Economic returns to residential green building investment：The developers' perspective [J].Regional Science and Urban Economics.2014.47（7）

18.Min S， Kalwani M U， Robinson W T. Market Pioneer and Early Follower Survival Risks： A Contingency Analysis of Really New versus Incrementally New Product-Markets.Journal of Marketing.2006.70（1）

19.吳文競.開發商視角下綠色住宅增量投資風險評估與應對策略研究.浙江大學.2013

20.陳強.高級計量經濟學及Stata應用.高等教育出版社.2014

21.孫大明 邵文晞.當前中國綠色建筑增量成本統計研究.動感（生態城市與綠色建筑）.2010.04

22.Lyon T， Lu Y， Shi X， et al. How do investors respond to Green Company Awards in China？.Ecological Economics.2013.94

作者簡介：龐旭成，清華大學建設管理系，碩士研究生。

劉洪玉，清華大學建設管理系，教授/博士生導師。