深圳住房出售價格與租賃價格關系研究

鄭軍 于浩楠

摘要：深圳市目前房價租金比過高，不利于房地產市場的整體發展。深圳要發揮住房租賃市場的突出作用以及加快建立多主體供給的住房制度首先需要厘清房價與房租之間的相互影響機制。構建新房銷售價格、二手房銷售價格和住房租賃價格三元VAR模型實證分析了深圳房價與房租的相互關系。研究表明，深圳新房銷售價格單向沖擊影響住房租賃價格，二手房銷售價格與住房租賃價格互為因果關系雙向傳導。為完善深圳房地產市場健康發展長效機制，建議深圳市在保持新房市場穩定的同時也要規范二手房市場發展，此外也要對財稅調控政策進行改革優化。

關鍵詞：房屋銷售價格;住房租賃價格;VAR模型;脈沖響應分析

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2021）01-0016-26 收稿日期：2020-12-03

1 引言

2020年深圳經濟特區成立40周年，深圳作為粵港澳大灣區核心城市以及中央支持建設的中國特色社會主義先行示范區，在中共中央國務院《關于支持深圳建設中國特色社會主義先行示范區的意見》中明確提到要進一步完善保障性住房制度，突出發揮住房租賃市場在房地產整體市場中的作用。深圳要堅決貫徹“房住不炒”政策總基調，加快發展完善住房租賃市場，首先需要厘清房價與房租的相互傳導機制以及房屋銷售市場是如何沖擊住房租賃市場的。目前深圳出現新房銷售價格與二手房銷售價格“倒掛”現象，此外住房租賃市場中的房源主要為二手房，因此有必要將二手房價格納入整體房價中進行研究分析。

黨的十九大報告中明確提出堅持“房子是用來住的、不是用來炒的定位，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，讓全體人民住有所居。”為抑制房價過快增長，目前中央和地方政府主要調控手段以“限購”“限貸”“限價”等行政手段為主，但在房地產市場發展過程中存在調控政策與房價動態穩定相悖的現象，同時也應該看到國家決策層也在積極加快發展住房租賃市場等市場手段來緩解房屋供需錯配壓力。房地產市場作為一個有機的整體包括土地市場、新房市場、二手房市場、住房租賃市場等，目前深圳房價租金比過高反映房地產市場有巨大的泡沫，容易引發金融系統性風險，把握各子市場間的相互聯動對于穩定房價抑制房地產市場泡沫顯得尤為重要。深圳作為“先行示范區”理應在房地產調控市場化上做到先行先試，將好的方案推廣至全國以此來保持我國房地產市場平穩健康發展。

本文以下結構安排如下：對相關文獻的回顧與概述;對數據進行說明并構建三元向量自回歸（VAR）模型;通過脈沖響應函數以及方差分解實證分析房屋銷售價格與住房租賃價格的相互關系;穩健性檢驗以使本文研究結論更可靠;對全文進行總結并根據本文研究結論提出對深圳完善房地產市場健康發展長效機制的政策建議。

2 文獻綜述

2.1 房屋銷售價格與住房租賃價格

在現有文獻中從多角度分析了房屋銷售價格與房屋租賃價格之間關系，比如人均可支配收入、房地產調控政策以及傳統思想文化等。大部分學者研究認為房價影響房租，杜紅艷和馬永開（2009）通過對全國房屋銷售價格指數與房屋租賃價格指數時間序列實證分析得出在短期內房價與租金相互獨立、房價是租金變動的長期因素，鄭文娟（2011）研究得出在短期中城市住房價格和住房租金互為因果相互影響，在長期中住房價格顯著影響住房租金，但住房租金卻無法顯著影響住房價格。但也有部分學者研究認為房屋銷售市場與住房租賃市場更傾向于為雙重市場，崔娜娜等（2018）利用北京2006-2016年房價、房租數據研究得出北京市房屋銷售市場和住房租賃市場發展基本相對獨立，造成這種現象的原因主要為兩個市場服務的人群以及發育程度有所差異。

與此同時深圳市目前房價房租比過高，高波等（2013）認為居民人均可支配收入差距的擴大是造成城鎮房價房租比升高的主要因素，加快推進住房租賃市場發展是抑制房價房租比過高的重要措施。對于房租對房價的影響，陳思翀和陳英楠（2019）認為租金雖然也對北上廣深住房市場波動有影響但影響不如資金使用成本明顯。

另外，我們也不可忽視傳統婚姻觀念對房屋銷售市場和住房租賃市場的影響，婚姻匹配也影響著住房租購的選擇，進而影響購房或租房的需求，蔡宏波等（2019）研究得出傳統門當戶對家庭更傾向于選擇租房，深圳在推進住房租賃市場發展的同時不可忽略傳統思想對居民租購選擇的影響。

2.2 影響新房銷售價格的因素

通過上文梳理發現大部分學者認為住房租賃價格受到房屋銷售價格影響，只有保持房價的相對穩定，我們才可以使住房租賃市場平穩健康發展，為此需要明確影響房屋銷售價格的影響因素。我國房價在基本面主要是由供求決定，況偉大和李濤（2012）認為要穩定房價首先應該是調節房屋供需關系。此外深圳作為“移民”城市不可忽視流動人口對房屋銷售價格的影響，徐騰和姚洋（2018）結合普查數據和“百度遷徙”數據研究得出流動人口每增加1%將會導致房價上漲0.36%，并且得出房價對人口遷入的負反饋并不顯著，深圳需要增加房屋供給來滿足日益增長的房屋需求。

中央政治局會議明確指出，要引導利率下行，保持流動性合理充裕（整理自2020年3月27日中共中央政治局會議新聞稿）。馬勇和吳雪妍（2018）認為房地產信貸規模較高的地區銀行信貸對房價會產生更為顯著的影響，同時投資者情緒也起到了加速器的作用。當前我國企業尤其是中小企業普遍存在融資難融資貴問題，陳詩一和王祥（2016）通過建立包括房地產市場在內的多部門DSGE模型研究得出當社會融資成本較高時降低利率會使得房價顯著上升，倪鵬飛（2019）認為寬松的貨幣政策加大了大中小城市的住房價格分化，因此央行在引導利率下行時要防止信貸資金再次大規模流入房地產市場引起房價的非平穩變化。

對于財稅政策同樣不可忽視，目前我國各地方政府建設的保障性住房比如公租房、安居房資金來源大部分為財政資金。我國也明確提出要穩妥推進房產稅立法，駱永民和伍文中（2012）研究得出旨在對住房持有環節征稅的房產稅改革在長期可以有效降低房價，并且能發揮良好的自動穩定器功能以平抑房價變化所導致的宏觀經濟變動，在新時代下可以考慮對住房保有環節加大征稅，作為現有房地產市場長效調節機制的補充。我們在統籌經濟社會更好發展的同時應當在原有水平上投入更多的財政資金建設保障性住房，加快發展住房租賃市場，盧新海等（2015）認為當“限購”等調控手段逐漸退出市場調控時應該適當擴大保障性住房工程投資進而推動房地產市場結構化轉型。

二手房市場作為房地產市場的重要組成部分對新房銷售市場的影響不可忽視，祁神軍和張云波（2011）認為從長期看二手房的活躍交易在轉移部分新房需求的同時最終會進一步推動新房市場的發展，同時二手房市場也與住房租賃市場存在相互關系。我們也需要特別注意到國家調控政策也會對住房租賃價格產生影響，朱國鐘和顏色（2013）對住房調控政策進行效果分析得出調控政策通過抑制對商品房消費將住房需求轉化為租房需求，從而推高房租上漲，深圳加快發展住房租賃市場也需要考慮房地產調控政策的影響。

本文相對于已有文獻創新點在于：第一，通過構建三元VAR模型進而利用脈沖響應函數以及預測誤差的方差分解研究房價與房租之間的相互影響關系。第二，以中國特色社會主義先行示范區深圳市為研究對象，揭示深圳房地產市場下的房租與房價關系。

3 數據說明與VAR模型構建

3.1 變量選取與數據來源

本文從中國指數研究院選取深圳市2005年12月至2019年12月的每月新房銷售價格指數、租賃價格指數、二手房銷售價格指數，各指數走勢如圖1所示。

中國指數研究院在編制新房銷售價格指數時每期數據來源于房天下機構人員收集所在城市的項目報價、規模信息等，數據來源可靠。指數計算采用模型為：

其中It為t期價格指數，It-1為t-1期價格指數，為t期物業價格，為t-1期物業價格， 為上期建筑面積。此模型在考慮房屋面積對房屋整體售價影響的同時，可以充分反映當期價格與上期價格的變動趨勢，更具合理性。住房租賃價格指數和二手房銷售價格指數計算模型與新房銷售價格指數模型計算類似。以上3種價格指數可以反映新房銷售價格、住房租賃價格、二手房銷售價格的變化幅度大小與價格走勢，能夠分別作為新房市場、住房租賃市場、二手房市場較好的代理變量。

從深圳市統計局匯總編制了財稅收入房產稅指數，從深圳市住房和建設局匯總編制了保障性住房指數，從中經網統計數據庫選取編制了銀行間債券質押式回購交易加權平均利率（7天）指數（以下簡稱利率指數），具體變量名稱說明見表1。為使本文所選用的各指數在計算方法上具有一致性，在計算編制房產稅指數、保障性住房指數、利率指數時與新房銷售價格指數采用相同思想。以保障性住房指數為例，采用模型如下：

其中It為t期保障性住房指數，It-1為t-1期保障性住房指數，Nt為t期保障性住房數量，Nt-1為t-1期保障性住房數量。

為了更好地消除各變量之間的異方差影響，從而更好地反映各變量之間的線性變化趨勢以及使回歸結果中各變量系數的意義更為明確，本文對表1中所列指數均做自然對數處理，下文各變量記號均表示經過自然對數處理后的數據。

3.2 向量自回歸模型（VAR模型）

向量自回歸模型（Vector Autoregression，簡記VAR）是Sims在1980年所提出的，是對自回歸模型的推廣與應用。VAR模型可以對多變量時間序列進行高效準確分析，VAR系統內每個變量可以為內生變量也可以為外生變量，每個內生變量受到自身滯后項的影響，同時也有可能受到其他變量當期或滯后期的影響。

本文研究對象新房銷售價格指數、住房租賃價格指數、二手房銷售價格指數同屬于房地產市場下的價格指數，可以視為房地產市場的內生變量。因此以上述3種指數作為內生變量構建三元VAR系統分析深圳市新房價格、房租、二手房價格之間的聯動傳染，相比于其他模型具有可行性與優越性。綜上，構建HSI、HRI、SSI變量VAR模型如下：

3.3 平穩性檢驗

構建VAR模型前，需要對時間序列進行平穩性檢驗。在進行時間序列平穩性檢驗時通常使用DF檢驗、ADF檢驗、PP檢驗、KPSS檢驗等方法。本文使用ADF檢驗方法對序列進行平穩性檢驗，整理檢驗結果見表2。原序列均存在單位根為非平穩序列，在進行一階差分后均為平穩序列且在1%水平上顯著，故HSI、HRI、SSI為1階單整序列，可以進行VAR模型估計。

此外，估計VAR模型還需進行滯后階數的確定。VAR模型滯后階數的選擇通常依據信息準則比如AIC、HQIC、SBIC來確定。我們需要更多的滯后階數來反映模型的動態特征，但更高的滯后階數會使參數估計量上升從而損失較多樣本容量，同時滯后階數的選擇應保證隨機擾動項為白噪聲序列即不存在自相關性。本文綜合信息準則AIC值最小以及殘差無自相關性原則，最終確定滯后階數為9。進一步圖2顯示此滯后9階的VAR模型為穩定平穩過程，可以利用此VAR模型進行HSI、HRI、SSI之間的正交化脈沖響應分析以及方差分解分析。

4 實證研究

4.1 格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果檢驗在計量經濟學中用于變量之間的因果關系檢驗，即確定因果關系是從x到y或是從y到x，抑或是雙向因果關系。對于時間序列模型：

檢驗原假設“H0：β1=…=βp = 0”，即x的過去值對預測y的值沒有幫助。倘若拒絕原假設，則稱x是y的“格蘭杰原因”（Granger cause）。HSI、HRI、SSI格蘭杰因果檢驗結果見表3。從格蘭杰因果檢驗顯著性結果來看，住房租賃價格指數過去值不能解釋新房銷售價格指數，但新房銷售價格指數過去值可以解釋住房租賃價格指數，此結果可以表明目前深圳市的住房租賃價格不能傳導至新房銷售價格，深圳市住房租賃市場與新房銷售市場之間是單向傳導關系。深圳市的住房租賃價格指數與二手房銷售價格指數互為格蘭杰因果關系，同時深圳市的新房銷售價格指數與二手房價格指數也互為格蘭杰因果關系。

4.2 脈沖響應分析

進一步利用VAR模型計算脈沖響應函數，以用來評估在其他條件不變的情況下當系統內部某一變量受到沖擊后會對該變量及其他變量產生怎樣的動態影響。在實證分析中通常做法為匯報正交化脈沖響應圖（未正交化的脈沖響應函數無法厘清各變量沖擊的單獨影響，不具有分析意義）以便直觀分析出外部沖擊所造成的動態影響。正交化的脈沖響應函數依賴于變量的次序排列，本文在此處通過格蘭杰因果檢驗以及交叉相關系數確定變量次序為D_HSI、D_SSI、D_HRI。正交化脈沖響應圖如圖3所示。通過正交化脈沖響應圖，我們可以清晰看到某一外部沖擊對各變量的影響。住房租賃價格受到沖擊不會對新房銷售價格造成沖擊，但住房租賃價格受到沖擊會對二手房銷售價格造成短期正向沖擊，隨后沖擊影響逐漸消失。新房銷售價格受到沖擊會對住房租賃價格造成短期動態影響但隨后影響逐漸消失，此外新房銷售價格受到沖擊會在短期內對二手房銷售價格有正向沖擊且沖擊強度較大，但在隨后沖擊的影響也逐漸消失。外部對二手房銷售價格的沖擊會短暫對住房租賃價格造成正向影響，同時也會對新房銷售價格造成短暫的正向影響，但對住房租賃價格與新房銷售價格的影響在長期都逐漸趨近于零。通過脈沖響應函數圖可以明確新房銷售市場與住房租賃市場為單向傳導即新房銷售市場單向沖擊住房租賃市場，這也與格蘭杰因果檢驗結果相一致。新房銷售市場對二手房銷售市場的影響通過住房租賃市場作為中間傳導市場放大影響。住房租賃市場由于不能動態影響新房銷售市場，所以住房租賃市場對二手房市場的影響不能疊加新房銷售市場對二手房銷售市場的影響。

4.3 預測誤差的方差分解

VAR模型的主要用途之一便是預測，在進行參數估計后可以得到向前一期的預測。方差分解計算了某一個變量外部的正交化沖擊對另一個變量預測值均方誤差的貢獻大小，這是在進行完正交化脈沖相應函數分析后度量某一個變量對另一個變量影響的又一種方法。在進行此部分方差分解分析時，沿用上文D_HSI、D_SSI、D_HRI的變量次序，預測方差分解如圖4所示。

從圖4中可以看出，對新房銷售價格向前一期進行預測，其預測方差全部來自于其自身，隨著向前預測的期數逐步增加新房銷售價格的預測方差有部分來自于二手房銷售價格，來自于住房租賃價格的部分幾乎仍為0。這表明新房銷售價格在未來短期內主要是受自身價格的影響，長期內會受二手房銷售價格的影響，但住房租賃價格始終無法影響新房銷售價格，這與前文新房銷售價格單向沖擊住房租賃價格的結果相一致。

對住房租賃價格做向前一期的預測，其預測方差有92%來自于自身，剩下來自于新房銷售價格和住房租賃價格，向前作二十期預測時，其預測方差來自于二手房銷售價格的部分顯著上升而來自于新房銷售價格的部分則相對保持平穩，這表明住房租賃價格在未來更多的是受到二手房銷售價格的影響。此外，對二手房銷售價格向前一期進行預測，其預測方差87%來自于自身影響，13%來自于新房銷售價格的影響;對二手房銷售價格向前作二十期預測，其預測方差66%來自于自身，24%來自于新房銷售價格，10%來自于住房租賃市場。

4.4 OLS線性回歸

前述內容已通過構建VAR模型對新房銷售價格指數、住房租賃價格指數、二手房銷售價格指數進行脈沖響應函數分析以及方差分解分析并得出新房銷售價格單向傳導沖擊住房租賃價格，但VAR模型更傾向于對變量未來值的預測。為此，需要通過構建線性回歸模型精確評估房屋銷售價格包括新房銷售價格與二手房銷售價格對住房租賃價格的影響，使用OLS法進行回歸分析。

OLS法的回歸基本思想是通過構造函數使得所有殘差和取最小，從而實現最優線性函數匹配。在滿足線性回歸模型的基本假設下，最小二乘估計量具有無偏性與有效性（最小方差性）的特性，這使得OLS法可以給出在統計意義上較好的參數擬合結果。OLS估計法的無偏性與有效性結合起來，使得按照同樣的置信度，OLS估計量的置信區間最小，最集中于真實值周圍。

由前文格蘭杰因果檢驗以及脈沖響應函數分析，新房銷售市場與二手房銷售市場互為因果存在雙向傳導關系，另一方面通過檢驗方差膨脹因子（VIF）值為29.75大于10，認為新房銷售價格指數與二手房銷售價格指數存在共線性，所以此處精確評估新房銷售價格對住房租賃市場的影響，在穩健性檢驗時評估二手房銷售價格對住房租賃市場的影響。分別以2005年12月至2019年12月（以下稱樣本1）和2017年1月至2019年12月（以下稱樣本2）為時間跨度進行OLS回歸，回歸結果如表4和表5。

選用樣本1是為總體評估深圳市新房銷售價格對住房租賃價格的影響，選用樣本2是為突出黨的十九大后深圳市新房銷售價格對住房租賃價格的影響。從表4來看，整體上當期新房銷售價格指數上漲1%會造成住房租賃價格指數上漲0.694%，上期新房銷售價格指數對本期住房租賃價格指數的影響為0.688。從表5來看，2017年之后當期新房銷售價格指數上漲1%會造成住房租賃價格指數上漲1.22%，上期新房銷售價格指數對本期住房租賃價格指數的影響為1.03。通過比較表4與表5，新房銷售市場對住房租賃市場的影響彈性由0.694提高到1.22，這從側面表明黨的十九大提出“房住不炒”以及“租購并舉”后，對深圳新房銷售市場一個沖擊將會對住房租賃市場造成一個較為強烈的反應。

5 穩健性檢驗

穩健性檢驗是要對回歸結果排除樣本的偶然估計現象，以便使得實證分析所得結論更可行。本文在此部分通過替換變量、沖擊變量以及改變計量方法分別進行穩健性檢驗。替換變量是用二手房銷售價格指數替換新房銷售價格指數，由于新房銷售價格與二手房銷售價格互為格蘭杰因果且兩個市場雙向傳導，所以可以認為二手房銷售價格在一定程度上可以替代新房銷售價格的作用。沖擊變量指增加變量房產稅指數、利率指數、保障性住房指數，由于利率指數是由貨幣政策影響，而貨幣政策在我國一定程度上是由國家決策層決定具有外生性，所以可以作為控制變量沖擊新房銷售價格指數。同時引入工具變量使用GMM法重新進行線性回歸，工具變量為房產稅指數、保障性住房指數，由于現行房產稅、保障性住房建設基本由財稅政策決定，保障性住房建設工程資金大部分來源于財政資金，并且財稅政策同樣由決策層決定可以看作外生變量，所以可以將房產稅指數、保障性住房指數作為新房銷售價格的工具變量。此外，也通過OLS法評估金融政策、財稅政策各外部沖擊對新房銷售價格、住房租賃價格、二手房銷售價格的影響。

在進行穩健性檢驗時，各變量時間跨度均選擇為2017年1月至2019年12月。檢驗結果見表6。

由表6可以得出，前文新房銷售價格對住房租賃價格的單向影響可以通過穩健性檢驗。用二手房價格指數替換新房銷售價格指數后二手房價格對住房租賃價格依然為正向影響，在1%水平上顯著且系數與表4中新房銷售價格指數對住房租賃價格指數彈性影響系數基本一致。在加入利率的外部沖擊后，新房銷售價格指數對住房租賃價格的彈性影響為1.237，與在沒有沖擊下的彈性影響1.220基本一致。表6中GMM模型（3）在引入工具變量后新房銷售價格指數也同樣在5%的顯著水平上影響為正，在剔除內生性影響后系數有所增大。保障性住房指數對住房租賃價格有正向輕微影響0.0481，考慮到政府加大公租房供應以及提出“租購并舉”會盤活住房租賃市場，引導低收入群體由購房轉向租房減少生活成本，造成住房租賃價格的輕微上漲。同時新房市場與二手房市場雙向傳導也可以通過穩健性檢驗，新房銷售價格對二手房銷售價格的影響為1.605是強沖擊，二手房銷售價格對新房銷售價格的影響為0.232強度較弱，這也與正交化脈沖響應函數分析結果相一致，新房銷售價格對二手房銷售價格的沖擊影響大于二手房銷售價格對新房銷售價格的沖擊影響。利率的降低反而會使新房銷售價格的上漲，但對二手房銷售價格的影響有限。同時應該從檢驗結果（6）和（8）中看到，除了利率對新房銷售價格的影響能通過顯著性檢驗外，房產稅指數、保障性住房指數對新房銷售價格以及二手房銷售價格的影響均不能通過顯著性影響。這需要我們警惕反思現行的房產稅稅收政策以及加大力度建設的保障性住房能否真正實現“房住不炒、住有所居”。

6 結論與政策建議

本文從中國指數研究院獲取新房銷售價格指數、住房租賃價格指數、二手房銷售價格指數，從深圳市統計局獲取編制房產稅指數、中經網統計數據庫獲取編制利率指數、深圳市住房和建設局獲取編制保障性住房指數，通過VAR模型以及多元線性回歸研究得出：深圳新房銷售價格單向沖擊影響住房租賃價格，其主要影響機理為新房銷售價格沖擊影響二手房銷售價格，進而以二手房銷售價格為中間傳導媒介沖擊影響住房租賃價格，深圳加快住房租賃市場健康發展并建立租購并舉的住房制度前提是要保持房屋銷售價格的穩定。

以2005年12月至2019年12月的數據評估具體影響為新房銷售價格指數每上漲1%將會引起住房租賃價格指數上漲0.694%，以近3年2017年1月至2019年12月的數據評估具體影響為新房銷售價格指數每上漲1%將會引起住房租賃價格指數上漲1.22%。新房銷售價格與二手房銷售價格互為因果關系雙向傳導，且新房價格上漲會對二手房價格造成一個強沖擊，新房銷售價格指數每上漲1%將會引起二手房銷售價格上漲1.605%，二手房價格指數上漲1%將會引起新房銷售價格指數上漲0.232%。此外，貨幣政策指標利率指數下降將會引起新房銷售價格指數上漲，但反映財稅政策的房產稅指數與保障性住房指數未能達到預期的政策效果，對房地產市場沒有顯著影響。

為更好地貫徹中央政治局“房子是用來住的，不是用來炒的”的定位以及“因城施策”的基本要求，本文根據研究結論對完善深圳房地產市場健康發展長效機制，提出以下建議：

第一，深圳要繼續保持新房銷售價格的平穩變化。只有在深圳新房銷售價格得到穩定后，才可以更好地發揮住房租賃市場在房地產市場中的作用。深圳可以深化與粵港澳大灣區內其他城市的聯動發展，擴大土地供給以此來滿足深圳市不斷增長的購房需求，進而穩定房價發展住房租賃市場。

第二，深圳要規范二手房市場的健康發展。二手房銷售市場作為新房銷售市場與住房租賃市場之間的關鍵傳導媒介，二手房市場的健康發展對于發揮住房租賃市場的作用尤為重要。深圳可以深入探索租售同權，減少居民對中心城區二手房尤其是“學區房”以及其他需求并以此將部分需求引導至租賃市場，提高居民參與租賃市場的積極性，更有利于住房租賃市場的發展。

第三，深圳要探索房地產市場調控政策的改革。現行保障性住房及房產稅政策未能對深圳房地產市場產生預期的調控效果。深圳要創新保障性住房供給機制，考慮由政府直接供給保障性住房轉向政府購買保障性住房。另一方面對于房產稅，深圳針對房地產市場的稅收政策應該是動態的，此外也應該建立健全稅收輔助制度，比如房屋市場估價制度，在納稅時采取市場價格。

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作者簡介：鄭軍，經濟學博士，廣東財經大學金融學院講師。

于浩楠，廣東財經大學金融學院碩士研究生。

基金項目：國家社會科學基金項目“多主體供給下我國住房租售價格演化機理與協同型調控政策研究”（18BJY062）。