四限政策下住宅市場價格波動研究
——以武漢市為例

熊曉雪, 李進濤

(湖北工業大學土木建筑與環境學院， 湖北 武漢 430068)

住宅市場價格波動幅度過大不僅對市場經濟活動產生危害，還容易引發一系列社會問題。近年來一些城市房價持續上漲，各地方政府為此出臺行政類調控政策可分為限購、限貸、限售和限價四類，即四限政策。限購和限貸政策作用于買方市場，從源頭降低市場投機需求，限售和限價政策作用于賣方市場，從渠道控制住房銷售，以此達到減小房價波動幅度的目的。從短期視角出發，確實解決了城市當下漲幅過大的問題；但從長期調控結果來看，在不同類別和力度的政策下，住宅價格呈現各異的波動情況，有的城市出現了越調越漲的現象。作為行政調控手段，四限政策調控住宅價格的效果一直以來備受關注。本文研究四限政策調控下武漢市住宅市場的價格波動情況，以期為提高政策效用的穩定性和科學性提供參考意見。

1 文獻綜述

影響住宅市場價格的因素較為復雜，國內關于房價波動研究主要集中在宏觀政策、人口、價格預期、貸款利率等。Lin等(2018)[1]研究表明人口流入與城市住房價格顯著正相關。周亮錦等(2019)[2]發現無論在全國還是區域中價格預期均對住宅價格有正向影響。吳佳(2019)[3]認為市場預期對上海市房地產價格存在正向影響。He和Wen(2017)[4]認為利率和人口增長沖擊是中國房價波動的兩個關鍵驅動因素。Yu和Chen(2018)[5]研究表明抵押貸款利率每上升1%，房價從5%降至17%。Jiang等(2018)[6]認為控制貸款供給在短期內更有效，控制貸款利率在長期內更有效。

四限政策屬于我國房地產宏觀調控中的行政手段，目前仍沒有相關理論和法律作為支撐，因此許多學者評估政策的有效性。一些學者認為四限政策作用效果顯著。鄧柏峻等(2014)[7]認為限購政策具有良好的調控效果，但具有一定的時滯性。鮑剛等(2019)[8]的結果表明限購政策對于海口房價的調控作用較好。笪可寧和楊賀貞(2020)[9]認為限購政策在一定時期內可以維持房價穩定。陳旭和趙新泉(2018)[10]的實證結果顯示限購限貸政策對房價調控作用明顯。

一些學者則認為政策效用不明顯。舒揚和陳鈴(2017)的結果證明限購政策抑制效果只持續了很短的時間[11]。黃昕等(2018)實證分析出限售政策能在短期內抑制房價增速，而限購政策效果較弱且時滯較長[12]。彭剛等(2018)認為“限購令”僅能夠在短期內抑制房價持續升高[13]。王超(2020)結論表明限購政策屬于短期內能夠產生顯著影響的手段，長期下會因為市場的變化而效果逐漸減弱[14]。方興(2018)發現第一輪限購政策可以抑制投機性需求，第二輪則較弱[15]。總之，學者們對于四限政策能否有效穩定房價的意見大相徑庭，結論的不同來源于實證數據和方法差異，還因房價波動的影響因素復雜與四限政策自身的多樣性和非連續性。

綜上所述，在研究國家宏觀調控政策對房價波動的影響中，以往學者研究內容多為單一因素或單一政策下對房價的影響作用，研究方法多采用面板數據模型和雙重差分法。對行政政策研究較少，且往往忽略系統內部復雜因素相互影響的關系。而系統動力學依據系統內在聯系和歷史數據建立仿真模型，具有處理高階次、非線性的復雜時變系統的能力，能解決以往研究中多個影響因素相互作用的局限性問題，對往年數據缺乏的問題也具有較強的包容性，是研究決策科學化和現代化的有力工具。本文運用系統動力學構建武漢市住宅系統，探究不同政策和力度下的市場價格波動反應。

2 價格波動影響因素

房地產價格具有地域性、異質性、政策性和趨升性等特點，是房地產資源合理配置最重要的調節機制。市場經濟條件下，房價及變化趨勢由供給和需求雙方博弈決定，反之房地產商品價格水平變化又引導了供求數量的調整。房地產在發展中常表現出經濟周期性波動的變化規律，經濟周期由內生因素和外生因素共同作用。內生因素指經濟體系本身的因素，包括市場供求矛盾、價格預期、投資和預期收益率。外生因素是對房地產經濟產生外部沖擊的影響因素，包括經濟因素、社會發展因素、城市發展因素、人口因素和政策因素。房價波動由多個因素相互交織互相影響形成。

3 數據來源及研究方法

3.1 數據來源

通過查閱《武漢市統計年鑒》《武漢市國民經濟和社會發展統計公報》、CRIC數據庫、CREIS數據庫等資料，采用武漢市2010-2020年國民經濟核算、人口、物價指數、土地開發等方面數據。

3.2 研究方法

本文對住宅價格波動影響因素進行分析，運用系統動力學模型以武漢市為研究對象構建住宅市場系統，通過調控指標變量的實驗得到價格波動結果。系統動力學模型研究系統內部結構，適用于處理長期性和要求精度不高的社會經濟問題。研究方法是建立仿真模型——因果關系圖→系統流圖→構造方程式→進行仿真試驗→驗證模型的有效性→運用于實際問題。

4 模型仿真及結果分析

4.1 系統構建及仿真

4.1.1系統邊界確定以武漢市為研究對象，選取2010-2020年的時間邊界，仿真步長設定為1年。系統由需求子系統、供給子系統和價格子系統組成。

4.1.2因果關系圖和系統流圖根據前文所述，構建住宅市場價格波動的因果關系圖，如圖1所示。

圖1 住宅市場因果關系圖

相關因果反饋回路如下：

1)人口數量對住宅價格的影響

人口數量+→家庭數量+→消費型需求+→住房需求+→住房供求比-→住房價格+→人口數量-(正反饋回路)

人口數量增加導致住房剛性需求增加，住房需求通過供求比引發房價上漲，抑制家庭生育意愿，從而抑制人口數量。

2)GDP總量對住宅價格的影響

GDP總量+→人均GDP+→人均可支配收入+→家庭可支配收入+→房價收入比-→購買力水平+→消費性需求+→住房需求+→住房供求比-→住房價格+→GDP總量+(正反饋回路)。

GDP總量上漲意味著家庭可支配收入上漲，引起房價收入比下降，購買力水平提高增加了住房需求，需求增加引發住房價格上漲，進而提高GDP總量。

3)住宅價格對投資型住房需求的影響

住宅價格+→消費者預期+→投資型住房需求+→住房需求+→供求比-→供求比影響因子-→住房價格+(正反饋回路)。

住宅價格上漲使投資型消費者對市場價格上漲的預期更加強烈，引發投資型需求增加，使得住宅價格上漲。

4)住宅價格對消費型需求的影響

住宅價格+→房價收入比+→購買力水平-→消費型需求-→住宅需求-→供求比+→供求比影響因子-→住宅價格-(負反饋回路)。

住宅價格上漲導致家庭購買力水平下降，消費型需求下降，從而引起住宅價格降低。

5)購買力水平對住房價格的影響

購買力水平+→住房需求+→供求比-→住房價格+→房價收入比+→購買力水平-(負反饋回路)。

家庭購買力水平增加導致住房需求增加，通過影響供求關系引起住房價格上漲，而房價收入比上漲的同時導致家庭購買力水平下降。

6)住宅開發投資額對住房價格的影響

住宅開發投資額+→新開工面積+→施工面積+→新竣工面積+→銷售面積+→住宅供給量+→銷售價格-→開發商價格預期-→住宅開發投資額-(負反饋回路)

住宅開發投資額越高，竣工面積越多，預售面積增多，故住宅供給量增加，供給增加引起價格降低，開發商對投資住宅市場將更加謹慎，減少開發投資額。

7)住宅開發投資額+→住宅價格+→開發商價格預期+→開發商投資意愿+→住宅開發投資額+(正反饋回路)

住宅開發投資額提高，一定程度上提高了開發成本，房價上漲這一結果使得開發商更愿意高價拿地進入市場，故增加了住宅投資額。

根據上述因果關系和影響因素可量化程度，建立系統流圖如圖2所示。

圖2 住宅市場系統流圖

4.1.3參數的確定及方程式的構建通過查閱《武漢市統計年鑒》《武漢市國民經濟和社會發展統計公報》、CRIC數據庫、CREIS數據庫等資料，采用武漢市2010-2020年的國民經濟核算、人口、物價指數、土地開發等方面相關數據。根據歷史數據和回歸分析確定相關數值及函數。模型將2010年的數據作為初始值，構建參數及相關方程式如表1所示。

表1 部分參數及變量方程式

4.1.4模型有效性檢驗

1)表達正確性檢驗 對系統所有變量初始值賦值及構建方程式后，運用軟件的Check Model和Units check功能反復調試模型，檢查相關因果關系、量綱及方程式的準確性。

2)真實性檢驗 模型試運行成功后，進行模型真實性檢驗。取模型中部分變量的仿真值與實際值對比，相對誤差不超過10 %可認為模型真實有效。檢驗結果如表2所示。

表2 GDP總量、人口總量及住宅價格有效性檢驗

住宅價格最大誤差為2017年的0.073，可能是因為武漢市于2016年底重啟限購政策并擴大了限購范圍，政策執行前大部分庫存已被消化且開發投資減少，導致一時供給小于需求。2020年誤差值較大的原因是武漢市正處于新冠疫情爆發初期和快速發展期，市場經濟受到沖擊。

4.2 仿真結果分析

根據政策和相關因素可量化程度，本文選取購房數量、首付比例和貸款利率、限售年限、限售價格五個變量的調控來描述政策對系統的影響。情景方案均從2012年開始施加，類型分為基準情景、收緊政策和寬松政策情景。

4.2.1單一政策實驗分析

1)限購政策 對限購政策設置情景一：限制購房數量為1；情景二：限制購房數量為3，其他指標均不變。

由圖3仿真結果得到：實施更寬松的限購政策時，住房價格呈上升趨勢，嚴格限制購房數量時，住宅價格趨于穩定。究其原因可能是住房的投資性需求的抑制和釋放。當抑制需求時，在通貨膨脹的經濟環境下，住宅價格仍保持一定程度增長但趨于穩定，此時市場完全由理想化的供需關系決定；當需求釋放時，投資者更傾向于投資住宅市場尋求資產保值。也印證了限購政策具有良好的調控效果，且具有一定的時滯性，與鄧柏峻等[7]的研究結論一致。

圖3 限購政策情景下住宅價格波動

2)限貸政策 住宅的剛性需求彈性較小，一定范圍內的貸款利率和首付比例變化對其作用不大，因此本文考慮限貸政策下二套房投資者需求變化情況。在初始政策基礎上對限貸政策設置情景一：首付比例減少10%，貸款利率下調20%；情景二：首付比例增加10%，貸款利率上浮20%。

由圖4仿真結果知：當采取緊縮的限貸政策時，能有效地減緩市場價格增長幅度，而寬松政策會帶動房價上漲。在緊縮政策下住宅價格偏離程度高于寬松政策的偏離程度，且調控結果具有明顯的時滯性。這表明長期采用緊縮的差別化限貸政策對于控制住房價格有明顯的作用，但施行政策的幾年時間內，不會對住宅價格產生較大影響，原因可能是政策施行幾年內投資者的資金仍較為充足，購房后本金及利息支出較多，投資意愿逐漸減弱。

圖4 限貸政策情景下住宅價格波動

3)限售政策 Current：無限售年限；情景一：限售年限為1年；情景二：限售年限為3年。

從圖5中可以看出限售年限對于武漢市住宅市場的影響較小，無法實現對武漢市住宅市場價格的調控。主要原因是投資性需求者一般持有資產在5年左右，由于住宅價格的上漲增加了消費者和開發商預期，加之租金每年上漲利潤可觀，投資者更傾向于長期持有資產進入租賃市場獲取收益，并非在3年內進行資產變賣活動。這與劉中顯[16]等的研究結論：“限售政策影響價格的能力較弱，建議用其他政策代替限售政策”的結論較接近。

圖5 限售政策情景下住宅價格波動

4)限價政策 Current：無限價；情景一：控制價格增長不超過8%。

由圖6看出限制市場價格增長不超過8%時，對市場價格的影響較小。可能原因是武漢市在2011年正式出臺商品住房限購令，2014年解除政策后于2016年又重啟政策，近十年來價格增長率超過8%的年份為2011、2015-2019，其余年份房價平均增長率僅達到4.13%，因此限價政策對于武漢市住宅市場的影響較小。

圖6 限價政策情景下住宅價格波動

4.2.2綜合政策實驗分析由上述結果可知限購限貸政策對房價的影響顯著，因此本文考慮綜合試驗方案一：限制購房數量為2，二套房住宅商業貸款利率5.13%，首付比為40%；方案二：限制購房數量為3，二套房住宅商業貸款利率下調20%，首付比減少10%；方案三：限制購房數量為1，二套房住宅商業貸款上浮20%，首付比增加10%。

與圖3、4相較，圖7曲線偏離基準情形的程度更大，即相較于單一政策調控結果，限購政策和限貸政策綜合調控效果更好，能有效調控市場價格，明顯減緩價格增長趨勢。原因可能是綜合政策的疊加效應及邊際遞減效應得到改善。

圖7 綜合政策情景下住宅價格波動

5 結論

在分析影響房價波動因素的理論基礎上，構建了四限政策下住宅市場系統動力學模型，主要結論為：住宅價格受到限購和限貸政策影響較為顯著，限價政策次之，受到限售政策影響較弱。在調控限貸政策過程中，發現貸款利率的提高對住宅價格的影響較小，而首付比例的改變對住宅市場的影響程度更大。相較于單一政策的情景方案，限購和限貸政策的綜合調控更能有效抑制房價上漲。政策施行后的效應具有滯后性，滯后時間為一年左右，但影響程度將隨著實施時間增加而逐步增強。