鞠方 白怡穎 許依玲

摘 要：根據(jù)2014年1月至2019年12月我國35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，運用雙重差分模型考量了“租購?fù)瑱?quán)”政策對房價的影響。結(jié)果顯示：“租購?fù)瑱?quán)”政策不僅能直接有效地抑制試點城市新建商品住房及二手住房房價的增長，還能通過降低房價上漲預(yù)期間接平抑房價增長速度，且該政策對不同屬性的住房市場及不同建筑面積的住房影響也不同。鑒此，應(yīng)繼續(xù)落實“租購?fù)瑱?quán)”政策，大力發(fā)展住房租賃市場，增加優(yōu)質(zhì)教育資源的供給。

關(guān)鍵詞： 房價;租購?fù)瑱?quán);雙重差分

中圖分類號：F299.23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ?文章編號：1003-7217（2021）05-0124-08

一、引 言

2017年7月，廣州成為率先出臺房地產(chǎn)市場租賃新政的試點城市，提出了“租購?fù)瑱?quán)”的概念，主張賦予符合條件的承租人子女享有就近入學(xué)等公共服務(wù)權(quán)益，以保障租購?fù)瑱?quán)，此后國內(nèi)多地也相繼出臺了“租購?fù)瑱?quán)”政策的試點方案。

已有文獻(xiàn)主要圍繞租賃市場現(xiàn)狀、租買市場間的關(guān)系展開討論。由于“租購?fù)瑱?quán)”政策的出臺時間較晚，數(shù)據(jù)較少，相關(guān)的理論研究充分，而實證研究不足。該政策的實施會對房價產(chǎn)生什么影響？其作用機(jī)理是什么？不同屬性的住房市場中，政策的影響效果又有何不同？現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮少對這些問題進(jìn)行識別和區(qū)分。

長期以來，我國住房市場租購結(jié)構(gòu)不合理，重購輕租已成常態(tài)，租賃市場發(fā)展規(guī)模較小，運行秩序規(guī)范缺失[1]，租賃住房發(fā)展和變化的空間集聚趨勢越來越強(qiáng)[2]。當(dāng)前，我國的住房租賃市場存在著環(huán)境型工具使用過溢、供給型政策工具結(jié)構(gòu)失衡、需求型政策使用不足、政策支持體系不健全、配套措施不完善等一系列問題[3，4]，缺乏統(tǒng)一有序的住房租賃市場給承租人帶來了諸多負(fù)面影響[5]。

究其原因，一些學(xué)者認(rèn)為住房租賃市場發(fā)育滯后，源于民眾對購房的強(qiáng)偏好，在租購的經(jīng)濟(jì)價值不對等的情況下，房價增值會進(jìn)一步推升購房需求[6]。此外，租房與購房權(quán)利的不對等使承租人無法享受到落戶、公共服務(wù)等相關(guān)資源[7]，從而會增強(qiáng)其購房動機(jī)，而租賃市場本身的不成熟，也使其難以吸引更多的金融支持[8]，由此而導(dǎo)致的有效供給不足又進(jìn)一步加劇了市場上的租售不平衡[9]。為緩解住房難題、促進(jìn)住房租賃市場的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，在宏觀層面，有學(xué)者主張以住房供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線[10]，由政府為住房租賃市場提供必要的服務(wù)和管理，增強(qiáng)扶持政策的協(xié)同性[11，12]，同時，也要注意減小中央政府的監(jiān)督成本，增大地方政府怠惰發(fā)展住房租賃市場的懲罰力度[13];在微觀層面，應(yīng)著重提高承租人的支付能力[14]，保證住房市場適當(dāng)?shù)目罩寐蔥15]。

有學(xué)者認(rèn)為房地產(chǎn)市場的租購不平衡現(xiàn)象與居民住房租購方式的選擇有著莫大聯(lián)系。從個體層面講，消費者租買決策行為受就業(yè)狀況[16]、婚姻狀況[17]、家庭資產(chǎn)狀況[18]等多方面因素的影響，這些條件越好，居民越傾向于購房而不是租房;從宏觀層面講，房價收入比通常與購房負(fù)相關(guān)、與租房正相關(guān)[19]、租金收入比越高，居民越傾向于購房而不是租房[20]。此外，租買選擇差異也與租買效用差異、住房及其他金融投資增值預(yù)期有關(guān)[21]，有別于西方國家，我國的城市住房房權(quán)分布格局還受到戶籍制度因素的驅(qū)動[22]。

為抑制房價過快增長，促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)發(fā)展，現(xiàn)有研究提出了一些思考。在大城市中，住房租賃市場與銷售市場互為“替代市場”，出租住房可以看作是產(chǎn)權(quán)住房的“替代品”[11]，在實體經(jīng)濟(jì)中，產(chǎn)權(quán)市場價格和租賃市場價格為住房市場中相互影響的兩個內(nèi)生變量，租賃市場價格的變化能影響產(chǎn)權(quán)市場的價格變動，發(fā)展住房租賃市場會影響住房產(chǎn)權(quán)市場的價格及銷售量，因此，可以通過調(diào)控租賃市場的價格間接達(dá)到調(diào)控住房產(chǎn)權(quán)市場價格的目的[23-25]。同時，作為房地產(chǎn)市場的重要構(gòu)成部分，住房租賃市場存在缺陷往往會導(dǎo)致住房租買選擇機(jī)制的缺失[26]，進(jìn)而造成房價持續(xù)高漲，因此，培育完善的租買選擇機(jī)制也是解決我國住房市場難點問題的關(guān)鍵一步。實踐中，為保障和改善租房者權(quán)益，改變居民“重購輕租”的住房消費偏好，緩解購房需求，穩(wěn)定住房價格，讓住房回歸居住屬性[27]，多地政府相繼出臺了“租購?fù)瑱?quán)”政策試點改革方案，推動“租購并舉”住房制度建設(shè)進(jìn)程，改善租房者權(quán)益[28]，然而學(xué)界對政策效果卻褒貶不一。

因此，本文基于供求關(guān)系和房價預(yù)期的視角，探討了“租購?fù)瑱?quán)”政策對我國大中城市房價的影響機(jī)制，并基于雙重差分模型檢驗了政策對不同屬性住房市場的影響效果，以期為進(jìn)一步解決租購市場間發(fā)展的不平衡問題、促進(jìn)我國房地產(chǎn)市場的健康平穩(wěn)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

二、影響機(jī)制分析

（一）“租購?fù)瑱?quán)”政策通過引導(dǎo)住房供求關(guān)系對房價產(chǎn)生直接影響

同市場上其他交易商品的均衡價格一樣，我國房地產(chǎn)市場的價格也是由供求關(guān)系決定的，“租購?fù)瑱?quán)”政策通過引導(dǎo)住房買賣市場和租賃市場的供需關(guān)系，對房價產(chǎn)生影響。

短期來看，“租購?fù)瑱?quán)”政策能增強(qiáng)租房與購房間的可替代性，縮小租、購房者在公共服務(wù)資源獲取權(quán)上的鴻溝，改善我國住房市場長期存在的“租購分隔”的市場結(jié)構(gòu)，因此，在需求側(cè)，“租購?fù)瑱?quán)”政策能夠增加住房租賃需求，減少住房購買需求。而在供給側(cè)層面，由于短時間內(nèi)“租購?fù)瑱?quán)”政策難以影響房地產(chǎn)市場的供給，因此，可認(rèn)為是供給不變，在此條件下，政策的實施將引起購房需求的減少和租房需求的增加，從而導(dǎo)致房價下降、租金上升。其本質(zhì)上是通過住房租賃市場來緩解住房買賣市場的需求壓力，推動房地產(chǎn)市場內(nèi)部需求的轉(zhuǎn)換融通，從而平抑高漲的房價。但由于消費慣性的存在，住房消費觀念的轉(zhuǎn)變需要長時間的緩慢調(diào)整。

長期來看，“租購?fù)瑱?quán)”政策會繼續(xù)對房地產(chǎn)市場的需求側(cè)產(chǎn)生影響，消費者的租購選擇偏好發(fā)生轉(zhuǎn)變，租房或成其長期選擇，從而導(dǎo)致住房租賃需求進(jìn)一步增加，購房需求進(jìn)一步減少。從供給側(cè)看，政策的實行能重新分配住房租賃和住房銷售間的利潤，從而改變目前房地產(chǎn)市場的投資模式，提高投資者和房地產(chǎn)開發(fā)商對住房租賃市場的發(fā)展信心、增加其對住房租賃領(lǐng)域的投資開發(fā)力度，從而增加租賃房源的供應(yīng)量。最后，通過緩解住房市場結(jié)構(gòu)性失衡的矛盾，抑制房價過快增長。

（二）“租購?fù)瑱?quán)”政策通過調(diào)整消費者和投資者預(yù)期對房價產(chǎn)生間接影響

預(yù)期是房價變動的重要影響因素[29，30]，“租購?fù)瑱?quán)”政策的出臺會對房價預(yù)期產(chǎn)生影響，從而間接影響房價的變化。

“租購?fù)瑱?quán)”政策的出臺，使綁定在住房產(chǎn)權(quán)上的公共資源獲取權(quán)有了松動的趨勢，從而使有購房需求的群體對未來形成合理的預(yù)期：滿足條件的、有購房需求的群體，若能通過“租購?fù)瑱?quán)”政策取得購房才能獲得的權(quán)益，則會選擇租房代替購房，否則會根據(jù)自己的實際情況選擇購房或觀望;在不滿足條件的、有購房需求的群體中，需求較迫切者可能會選擇當(dāng)期購房，其他需求者則會根據(jù)自己的實際情況選擇購房或觀望?！白赓?fù)瑱?quán)”政策的出臺有可能使消費者減少購房需求，增加租房需求，進(jìn)而使過快增長的房價得以遏制。

此外，“租購?fù)瑱?quán)”政策也能通過影響投資者預(yù)期對房價產(chǎn)生作用。房地產(chǎn)市場上的投資者會基于該政策而對未來形成合理預(yù)期：有投資意向的投資者對住房銷售市場的投資回報下降，風(fēng)險增加，從而轉(zhuǎn)向投資其他風(fēng)險回報率更高的項目;已投資房地產(chǎn)的投資者，則會預(yù)期該政策將引起租賃需求增加、租金上漲，因此，重視長期回報的投資者會傾向于持有住房，并在合適的時點將房產(chǎn)投入租賃領(lǐng)域，由此導(dǎo)致租賃房源供給增加，間接抑制房價增長;重視短期收益的投資者更傾向于拋售房產(chǎn)，從而導(dǎo)致銷售房源供應(yīng)量增加，并直接引起房價下降。然而，投資者預(yù)期主要取決于政府是否明確限制租金上漲，若政府限制租金上漲，則投資者更傾向于拋售房產(chǎn)，否則會繼續(xù)持有。目前，我國對租金上漲的態(tài)度并不明確，投資者預(yù)期租金會進(jìn)一步上漲，因此更傾向于持有房產(chǎn)來獲取收益。

三、實證研究

（一）估計方法和變量選取

要研究“租購?fù)瑱?quán)”政策對房價的影響，可以對比該市在“租購?fù)瑱?quán)”政策實施前后房價的變動情況，然而，在“租購?fù)瑱?quán)”政策實施前后，該市房價還有可能受到其他因素的影響，此外，同一時期的其他政策也有可能影響當(dāng)?shù)胤績r。因此，需要采取雙重差分方法對“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響進(jìn)行科學(xué)評估。

2014年1月至2019年12月間，在本文35個大中城市的樣本中，有10個城市先后出臺了“租購?fù)瑱?quán)”政策的相關(guān)文件，分別為北京、沈陽、南京、杭州、合肥、鄭州、武漢、廣州、深圳、成都，構(gòu)成了處理組，其余25個城市為天津、石家莊、太原、呼和浩特、大連、長春、哈爾濱、上海、寧波、福州、廈門、南昌、濟(jì)南、青島、長沙、南寧、?？凇⒅貞c、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊，構(gòu)成控制組（廈門和上海雖是試點城市，但在此期間沒有相關(guān)政策發(fā)布，歸入控制組）。用變量Eqright.it表示i城市t時是否實施了“租購?fù)瑱?quán)”政策，政策在該城市實施的當(dāng)月和此后各月取值為1，否則為0。構(gòu)造雙重差分模型如下：

Y.it=α.0+α.1Eqright.it+α.2X.it+μ.i+λ.t+ε.it（1）

其中，i表示城市，t表示月份，被解釋變量Y.it為同比房價指數(shù)，包括不同屬性、不同面積的房價指數(shù)，按屬性可分為新建商品住宅與二手住宅，按建筑面積可以劃分為90 m2以下、90～144 m2、144 m2以上三個面積類型;X.it代表其他控制變量;μ.i代表個體固定效應(yīng);λ.t代表時間固定效應(yīng);ε.it是隨機(jī)擾動項，α.1反映了“租購?fù)瑱?quán)”政策對“房價增長率”的凈影響，若政策確實能夠抑制房價增長，則α.1的系數(shù)應(yīng)顯著為負(fù)。

（二）數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計

1.數(shù)據(jù)來源。我國“租購?fù)瑱?quán)”政策出臺的時間最早在2017年7月，本文選取了2014年1月至2019年12月我國35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，絕大部分城市“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施都處于這段時期內(nèi)。本文數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、各市統(tǒng)計局官網(wǎng)、東方財富網(wǎng)、中國房價行情網(wǎng)站及中國人民銀行官網(wǎng)，“租購?fù)瑱?quán)”政策已發(fā)布的城市、發(fā)布日期及具體文件從政府部門網(wǎng)站以及新聞媒體報道中整理得到①。

2.變量選取。為了估量“租購?fù)瑱?quán)”政策對房價的影響效果，同時考慮到內(nèi)生性問題可能會導(dǎo)致的估計偏誤，本文選取同比房價指數(shù)作為被解釋變量，即以上年同月為基期的房價增長率，包括不同屬性、不同面積的房價指數(shù)②。核心解釋變量為“租購?fù)瑱?quán)”政策的虛擬變量Eqright.it。為了控制其他因素的影響，本文選取了一系列控制變量，包括：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（inc），因為收入水平會影響房價;上海證券交易所股票價格指數(shù)（stock），因為房產(chǎn)具有消費與投資的雙重屬性，基于替代效應(yīng)，資本市場的收益情況對房地產(chǎn)市場的影響至關(guān)重要;房價預(yù)期hpe，根據(jù)理性預(yù)期理論，市場是有效的，購房者能夠利用充分有效的信息對未來房價作出合理判斷，因此本文采用當(dāng)期的房價增長率表示房價預(yù)期;廣義貨幣供給量m.2，因為該指標(biāo)能夠影響社會信貸規(guī)模及流動性，進(jìn)而影響居民的投資及需求;地區(qū)生產(chǎn)總值（gdp）。本文使用季度數(shù)據(jù)，除以3處理為月度數(shù)據(jù)。變量的含義和描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、上海證券交易所股票價格指數(shù)、廣義貨幣供給量和地區(qū)生產(chǎn)總值均采用以2014年為基期的定基CPI指數(shù)進(jìn)行平減并取對數(shù)的形式。

（三）基本檢驗

1.單位根檢驗。為避免偽回歸問題，本文采用ADF-fisher方法進(jìn)行面板單位根檢驗。原序列中只有房價預(yù)期hpe、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（inc）、上海證券交易所股票價格指數(shù)（stock）、廣義貨幣供給量m.2和地區(qū)生產(chǎn)總值（gdp）通過了單位根檢驗，拒絕存在單位根的原假設(shè)，而其他變量的水平值均未通過該檢驗，這表明它們都存在單位根，但所有經(jīng)濟(jì)變量一階差分的單位根檢驗的P值均小于0.01，這說明原序列一階單整且平穩(wěn)。

2.協(xié)整檢驗。為驗證核心解釋變量與被解釋變量間是否存在長期均衡關(guān)系，本文采用Pedroni檢驗、Westerlund檢驗和Kao檢驗等方法檢驗“租購?fù)瑱?quán)”政策與房價間的協(xié)整關(guān)系，表2中的結(jié)果均拒絕了“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，也即一階單整的時間序列間存在著顯著的長期協(xié)整關(guān)系。

3.平行趨勢檢驗。為使結(jié)果更加穩(wěn)健，本文借鑒Autor（2003）的方法，通過改變“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施時間，進(jìn)行反事實檢驗。除了“租購?fù)瑱?quán)”這一政策的影響外，房價的下降可能還受到了同一時期其他政策或隨機(jī)性因素的影響，這些因素可能會導(dǎo)致前文的結(jié)論不成立。因此，為排除此種影響，需要考察在“租購?fù)瑱?quán)”政策實行前后試點城市與非試點城市在房價增長率上的變動趨勢是否一致，模型設(shè)定如下：

Y.it=α.0+∑-4≤k≤5，k≠0β.kEqrightk.it+α.2X.it+μ.i+

λ.t+ε.it（2）

k代表樣本城市“租購?fù)瑱?quán)”政策出臺前后的月份數(shù)，其他變量的含義不變。若該市當(dāng)月份出臺了“租購?fù)瑱?quán)”政策的相關(guān)文件③，則k=0（回歸中不含k=0）;若當(dāng)月為政策相關(guān)文件頒布后的一個月，則k取值為1，以此類推;若當(dāng)月為政策相關(guān)文件頒布前的一個月，則k取值為-1，以此類推。本文假設(shè)各地區(qū)推行“租購?fù)瑱?quán)”政策的時間提前一至四個月，若此時回歸系數(shù)β.k顯著為負(fù)，則說明當(dāng)?shù)胤績r的下降可能源于其他因素，而非受“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響;若此時回歸系數(shù)β.k不顯著，則說明當(dāng)?shù)胤績r的下降是由“租購?fù)瑱?quán)”政策的沖擊引起的。圖1和圖2反映了“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施對新建商品住宅和二手住宅房價增長率的影響④，可以看出，在處理前的4期，每個時期的β.k值均與0無顯著差異，說明“租購?fù)瑱?quán)”政策試點城市與非試點城市的房價增長率滿足“平行趨勢假定”，即“租購?fù)瑱?quán)”政策實行后房價增長率的變化是由“租購?fù)瑱?quán)”政策引起的，滿足雙重差分模型的平行趨勢假設(shè)前提。在處理后的5期，每個時期的β.k值均小于0，表明“租購?fù)瑱?quán)”政策施行后的幾期仍對當(dāng)?shù)胤績r具有抑制作用。

（四）“租購?fù)瑱?quán)”政策的試點效果

表3反映了不同屬性的住房實施“租購?fù)瑱?quán)”政策的初步估計結(jié)果。第（1）列、第（2）列的被解釋變量是新建商品住宅的房價增長率，第（3）列、第（4）列的被解釋變量是二手住宅的房價增長率。其中，第（1）列和第（3）列未加入控制變量，第（2）列和第（4）列則加入了控制變量。結(jié)果表明，無論是否加入控制變量，“租購?fù)瑱?quán)”政策都對新建商品住宅的房價增長率和二手住宅的房價增長率有顯著的負(fù)向影響，這說明“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施有利于抑制新建

商品住房和二手住宅房價的上漲趨勢，且在加入控制變量后，“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響效果增強(qiáng)，這可以從兩方面進(jìn)行解釋：一方面，“租購?fù)瑱?quán)”政策能夠增強(qiáng)租房與購房間的替代性，打破“租購分隔”的市場結(jié)構(gòu)，因此，租、購房者在公共服務(wù)資源獲取上的差異縮小，消費者的租購選擇偏好發(fā)生變化，從而導(dǎo)致房價下降;另一方面，“租購?fù)瑱?quán)”政策能夠影響住房租、購市場間的利潤分配格局，使房地產(chǎn)企業(yè)降低商品房開發(fā)投資熱情，改變原有的“重售輕租”投資模式，投資者對房價的預(yù)期下降將帶來房價的下降。進(jìn)一步比較回歸結(jié)果可知，“租購?fù)瑱?quán)”政策對新建商品住房房價的抑制作用大于其對二手住房房價的抑制作用。

在不同建筑面積的住宅中，“租購?fù)瑱?quán)”政策的效果也有所不同，表4和5分別顯示了“租購?fù)瑱?quán)”政策對不同建筑面積的新建商品住宅和二手住房房價的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在新建商品住房中，90～144 m2的中等建筑面積商品房（pmc）的房價受到政策的沖擊最大，而90 m2以下的小戶型新建商品住房（plc）受到的政策沖擊相較小一些。這可以從住房需求的角度來解釋，市場上消費者的剛需房以小戶型新建商品住房為主，因此，小戶型新建商品住房抵抗沖擊的能力更強(qiáng)，而144 m2以上的新房（phc）通常更受房地產(chǎn)投資者的青睞，也是消費者改善性住房需求的最佳選擇，因此，所受影響相對較小。“租購?fù)瑱?quán)”政策出臺后，刺激了居民的租賃住房需求，而90～144 m2的中等面積新建商品住房的需求受到?jīng)_擊是最容易的。而在二手住房中，90 m2以下的小面積二手住房（pls）受“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響最大，這可能是由于90 m2以下的小面積二手住房中包含了大量的學(xué)區(qū)房，由于“租購?fù)瑱?quán)”政策在一定程度上解決了租房者子女的教育問題，因此，該面積的二手住房的購房需求下降，租房需求上升，房價因此下跌?？偟膩砜?，“租購?fù)瑱?quán)”政策對不同建筑面積的新建商品住房和二手住房的影響都十分顯著，能夠有效調(diào)控高漲的房價及高熱的房地產(chǎn)買賣市場。

（五）安慰劑檢驗

為進(jìn)一步檢驗結(jié)論的可靠性，需要考慮“租購?fù)瑱?quán)”政策實施后實驗組和控制組的變化是否源自同期其他政策，而非“租購?fù)瑱?quán)”政策，此外，考慮到由于數(shù)據(jù)收集所限，可能存在一些目前不可觀測的城市層面的特征從而造成估計的偏誤，因此，本文試圖通過安慰劑檢驗方法，檢驗關(guān)鍵變量對被解釋變量的影響機(jī)制是否具有排他性，可能存在的遺漏的城市非觀測特征對估計結(jié)果有無干擾。安慰劑檢驗的關(guān)鍵思路就是虛構(gòu)實驗組或者虛構(gòu)政策試點時間后重新進(jìn)行估計，若在隨機(jī)虛構(gòu)模型下，估計量的回歸結(jié)果依然顯著，則原模型估計結(jié)果很有可能是有偏誤的，模型被解釋變量的變動很有可能是受到了其他政策改革或者隨機(jī)性因素的影響。本文根據(jù)式（1）計算出Eqright.it系數(shù)的估計值.1的表達(dá)式如下：

=α.1+γcovEqright.it，ε.it∣Xvar（Eqright.it∣X）（3）

X表示控制變量，若γ=0，說明檢驗的原模型估計結(jié)果不受非觀測因素干擾，即.1是無偏的。由于不能直接對γ=0成立與否進(jìn)行檢驗，故本文選用一個在理論上不會影響被解釋變量Y.it（即α.1=1）的其他變量對Eqright.it進(jìn)行替代，在此基礎(chǔ)上，若能估計出.1的值為零，則γ=0成立。該檢驗過程使得住房“租購?fù)瑱?quán)”政策對特定城市的沖擊變得隨機(jī)，重復(fù)這個隨機(jī)過程若干次，住房“租購?fù)瑱?quán)”政策的沖擊將不再影響被解釋變量Y.it，在模型中表現(xiàn)為αrandom.1=0。本文重復(fù)了200次隨機(jī)過程，隨機(jī)處理估計出的200個random.1的分布如圖3所示，系數(shù)估計值random.1都集中分布在0的附近，γ=0成立得證，因此，原模型估計結(jié)果不受非觀測因素的干擾，即原模型的估計結(jié)果是穩(wěn)健的，即政策實施時點之后實驗組和控制組的變化的確源自“租購?fù)瑱?quán)”政策。

（六）影響機(jī)制檢驗

為檢驗“租購?fù)瑱?quán)”政策能否通過降低房價預(yù)期來抑制房價增長，本文設(shè)定如下模型來檢驗中介效應(yīng)是否存在：

pc=α.1+CEqright+∑f.iK.i+μ.1 （4）

hpe=α.2+aEqright+∑f.iK.i+μ.2（5）

ps=α.3+C′Eqright+bhpe+∑f.iK.i+μ.3（6）

因變量選取房價同比增長率（pc）和（ps），自變量選取政策虛擬變量交互項（Eqright），中介變量是房價預(yù)期（hpe）;控制變量K的含義同式（1）中的X（K不含房價預(yù)期）。

中介效應(yīng)檢驗結(jié)果見表6和表7，由第（1）列可知，“租購?fù)瑱?quán)”政策對房價預(yù)期的影響顯著為負(fù)，具備中介效應(yīng)檢驗的條件，而房價預(yù)期對房價同比增長率的影響顯著為正，表明“租購?fù)瑱?quán)”政策、房價預(yù)期與房價增長率之間存在部分中介效應(yīng)，

即“租購?fù)瑱?quán)”政策不僅能夠直接抑制房價增長，還能通過降低房價預(yù)期平抑房價增長。這是因為“租購?fù)瑱?quán)”政策能夠降低消費者的購房需求、增加其租房需求，同時，打擊投機(jī)行為、增加投資者對租賃住房的投資，從而降低房價預(yù)期。此外，“租購?fù)瑱?quán)”政策也會降低房產(chǎn)開發(fā)商的商品房投資熱情，房價預(yù)期會隨著房產(chǎn)商的預(yù)期而進(jìn)一步降低，房價上漲預(yù)期的下降會對高漲的房價產(chǎn)生抑制作用。

四、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

將各市“租購?fù)瑱?quán)”政策試點文件的相繼出臺視作一個準(zhǔn)自然實驗，利用2014年1月至2019年12月我國35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建雙重差分模型，估計了“租購?fù)瑱?quán)”政策對房價的影響效果。研究發(fā)現(xiàn)：首先，“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施能直接且顯著地抑制試點城市新建商品住房及二手住房房價的增長;其次，“租購?fù)瑱?quán)”政策對新建商品住房房價的抑制作用略大于其對二手住房房價的抑制作用;此外，對不同建筑面積的住房，“租購?fù)瑱?quán)”政策的實施效果存在差異：其中，新建商品住房中90～144 m2的中等面積住房受“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響最大，二手住房中90 m2以下的小面積住房受“租購?fù)瑱?quán)”政策的影響最大;最后，中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果表明，“租購?fù)瑱?quán)”政策也會通過降低房價上漲預(yù)期間接平抑房價增長速度。

（二）政策建議

根據(jù)以上結(jié)論和啟示，本文提出以下政策建議：第一，繼續(xù)貫徹落實“租購?fù)瑱?quán)”政策。試點城市的經(jīng)驗表明，“租購?fù)瑱?quán)”政策確實能夠有效緩解房價上漲壓力，因此，必須繼續(xù)貫徹和實施，給租房者打下強(qiáng)心劑，為住房租賃市場的長遠(yuǎn)發(fā)展指明方向;第二，繼續(xù)深入推進(jìn)戶籍制度改革。進(jìn)一步解除公共服務(wù)資源獲取權(quán)、房屋產(chǎn)權(quán)與戶籍間的捆綁關(guān)系，逐步減小戶籍的城鄉(xiāng)差異，實現(xiàn)改革成果全民共享;第三，增加基礎(chǔ)公共服務(wù)資源、尤其是教育資源的供給。教育資源的不均衡和優(yōu)質(zhì)教育資源的不充分是政策推行的重大阻礙，因此，要提高優(yōu)質(zhì)公共服務(wù)資源，尤其是優(yōu)質(zhì)教育資源的供給能力以及供給均衡性，最大限度地減少租房者和購房者在子女教育資源上的分配不均。第四，增加租賃房源供應(yīng)。加快推動住房租賃市場的建設(shè)，增加優(yōu)質(zhì)租賃房源的供應(yīng)，同時嚴(yán)厲打擊炒房行為，引導(dǎo)公眾對房價形成合理預(yù)期，改善政策對房價的調(diào)控效果。

注釋：

① 因篇幅所限，整理的文件未呈現(xiàn)。如有需要，可聯(lián)系作者。

② 包括新建商品住宅的房價增長率（pc）， 90 m2以下（plc）、90-144 m2（pmc）、144 m2以上（phc）的新建商品住房的房價增長率，以及二手住房的房價增長率（ps）， 90 m2以下（pls）、90～144 m2（pms）、144 m2以上（phs）的二手住房的房價增長率。

③ 對晚于當(dāng)月25號出臺的城市，將其事件月下延一個月，僅沈陽、杭州。

④ 因篇幅所限，部分平行趨勢檢驗結(jié)果省略。如有需要，可聯(lián)系作者。

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（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

Research on the Impact of the Policy of "Equal Rights for? Rent and

Purchase" on the Housing Prices of Large and Medium Cities in China

JU Fang， BAI? Yiying， XU? Yiling

（School of Business，Xiangtan University，Xiangtan， Hunan 411105，China）

Abstract：This paper uses the panel data of 35 large and medium-sized cities in China from January 2014 to December 2019 to study the impact of the policy of "Equal Rights for Rent and Purchase" on housing prices by using the dual difference method. Research shows that： The policy of "Equal Rights for Rent and Purchase" can not only directly and effectively restrain the growth of housing prices of newly-built commercial housing and second-hand housing in pilot cities， but also indirectly stabilize the growth rate of housing prices by reducing the expected price increase. And for the housing market of different attributes and houses of different construction area， the impact of this policy is also different. In view of this， we should continue to implement the "rental and purchase equal rights" policy， vigorously develop the housing rental market， and increase the supply of high-quality educational resources.

Key words：housing prices; Equal Rights for Rent and Purchase; dual difference method

收稿日期： 2021-01-23

基金項目： ?國家自然科學(xué)基金面上項目（71873117）、湖南省自然科學(xué)基金面上項目（2019JJ40285）、湖南省教育廳重點項目（20A493）

作者簡介： 鞠 方（1975—），女，江蘇泰興人，湘潭大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)。