住房金融宏觀審慎政策有效性研究*
——基于房?jī)r(jià)分化特征

陳英楠 劉家銳 張智威 龔雅玲

（1.暨南大學(xué)金融系與金融研究所 廣東廣州 510632）

（2.中國(guó)人民銀行東莞市中心支行 廣東東莞 523000）

（3.中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行廣州市分行 廣東廣州 510180）

一、引 言

近年，國(guó)內(nèi)城市間房?jī)r(jià)變動(dòng)由之前的幅度相近變?yōu)槊黠@的“差異化增長(zhǎng)”。在房?jī)r(jià)變動(dòng)分化的背景下，為防范和化解來(lái)自住房市場(chǎng)的潛在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，政策當(dāng)局積極使用住房金融宏觀審慎政策（Housing Finance Macroprudential Policy，HMPP）調(diào)控住房市場(chǎng)①“住房金融宏觀審慎政策”一詞系沿用中國(guó)人民銀行2016年第四季度的《中國(guó)貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》在專(zhuān)欄4中的表述。，并強(qiáng)調(diào)地方政府的主體責(zé)任，注重通過(guò)“因城施策”干預(yù)房?jī)r(jià)波動(dòng)。那么，HMPP對(duì)房?jī)r(jià)的干預(yù)是否有效？在不同房?jī)r(jià)變動(dòng)特征的城市間住房市場(chǎng)，政策工具的調(diào)控效果是否存在差異？此外，不同的HMPP工具又存在怎樣的使用特征？

為回答上述問(wèn)題，首先，本文簡(jiǎn)要分析了國(guó)內(nèi)HMPP的工具箱和中介目標(biāo)?？芍?，工具箱中的常用工具為首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率，核心中介目標(biāo)之一為控制房?jī)r(jià)增速。其次，我們基于文本搜索法搜集整理了70個(gè)大中城市的HMPP數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)含城市間差異的首付比下限變化、全國(guó)統(tǒng)一的法定存款準(zhǔn)備金率變化以及反映兩者聯(lián)合作用的住房金融宏觀審慎政策指數(shù)（Housing Finance Macroprudential Policy Index，HMPPI）三個(gè)變量。進(jìn)一步地，在國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的70個(gè)大中城市新建商品住宅（下文簡(jiǎn)稱(chēng)70城新房）房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率分布下，本文利用HMPP數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析了各分位城市實(shí)施HMPP的特征。最后，基于上述討論，我們建立動(dòng)態(tài)面板分位數(shù)回歸模型，分析在不同房?jī)r(jià)變化分位下實(shí)施HMPP的有效性，并考察收緊和放松首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)的影響是否存在非對(duì)稱(chēng)性。

已有研究宏觀審慎政策對(duì)房?jī)r(jià)影響有效性的文獻(xiàn)，主要從單一經(jīng)濟(jì)體和跨國(guó)兩個(gè)層面進(jìn)行分析。關(guān)注單一經(jīng)濟(jì)體層面的代表性研究有：Igan和Kang（2011）研究韓國(guó)住房市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，貸款價(jià)值比上限和債務(wù)收入比上限對(duì)房?jī)r(jià)增速具有抑制作用，但對(duì)大都市圈城市和非大都市圈城市的影響顯著性不同，且收緊和放松工具的效果也存在差異。①首付比下限與貸款價(jià)值比上限（Loan to Value Ratio，LTV）的關(guān)系為兩者相加等于1，國(guó)內(nèi)政策使用主要稱(chēng)為首付款比例，而文獻(xiàn)中常稱(chēng)為貸款價(jià)值比上限。Avouyi-Dovi等（2014）基于住房和信貸市場(chǎng)供需框架考察法國(guó)宏觀審慎政策（如上調(diào)房貸利率、縮短貸款期限和收緊債務(wù)收入比上限）對(duì)房?jī)r(jià)的影響，結(jié)果表明宏觀審慎政策僅可有限地影響房?jī)r(jià)。Kelly等（2017）使用愛(ài)爾蘭居民家庭微觀數(shù)據(jù)分析得出，收緊貸款價(jià)值比上限能夠抑制房?jī)r(jià)增長(zhǎng)。由于中國(guó)香港實(shí)施貸款價(jià)值比上限調(diào)控房?jī)r(jià)的時(shí)間較長(zhǎng)，較多學(xué)者專(zhuān)門(mén)分析中國(guó)香港貸款價(jià)值比上限的有效性。例如，Wong等（2011）以及Ahuja和Naba（r2011）均發(fā)現(xiàn)收緊貸款價(jià)值比上限抑制中國(guó)香港房?jī)r(jià)上漲的效果顯著，而He（2014）認(rèn)為貸款價(jià)值比上限在限制中國(guó)香港家庭杠桿上是有效的，但對(duì)房?jī)r(jià)的影響似乎并不明顯。

值得指出的是，針對(duì)國(guó)內(nèi)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)尚不多見(jiàn)。②除經(jīng)驗(yàn)研究外，國(guó)內(nèi)基于DSGE模型進(jìn)行研究的代表文獻(xiàn)有方意（2016）、黃志剛和許偉（2017）等。廖岷等（2014）分析得出貸款價(jià)值比上限和杠桿率要求對(duì)房?jī)r(jià)具有明顯的遏制效果。荊中博和方意（2018）研究2005年9月至2017年12月貸款價(jià)值比上限和法定存款準(zhǔn)備金率的有效性發(fā)現(xiàn)，兩種政策工具以房?jī)r(jià)增速作為靶向目標(biāo)，對(duì)房?jī)r(jià)增速均有顯著的調(diào)控作用。何玉潔和趙勝民（2019）指出含貸款價(jià)值比上限和法定存款準(zhǔn)備金率在內(nèi)的房地產(chǎn)審慎監(jiān)管政策對(duì)房?jī)r(jià)在中長(zhǎng)期有明顯的抑制作用。少數(shù)學(xué)者關(guān)注省級(jí)或城市層面的工具有效性。Wang和Sun（2013）基于2000—2011年國(guó)內(nèi)31個(gè)省份、自治區(qū)及直轄市171家銀行的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，法定存款準(zhǔn)備金率與信貸、房?jī)r(jià)均具有較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且與房?jī)r(jià)的負(fù)相關(guān)關(guān)系更為顯著，尤其體現(xiàn)在東部地區(qū)。Ding等（2017）采用2005—2016年國(guó)內(nèi)70個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，二套房首付比下限能夠顯著抑制房?jī)r(jià)增長(zhǎng)，而且在一線(xiàn)城市的實(shí)施效果更為明顯。

綜上，基于單一經(jīng)濟(jì)體層面的多數(shù)經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明，宏觀審慎政策能夠抑制住房市場(chǎng)繁榮，貸款價(jià)值比上限和法定存款準(zhǔn)備金率對(duì)房?jī)r(jià)增速具有較為顯著的影響。但是，正如上文所指出，關(guān)于國(guó)內(nèi)HMPP有效性的經(jīng)驗(yàn)研究并不多見(jiàn)，而且以往研究主要關(guān)注全國(guó)或省級(jí)層面，鮮有如Ding等（2017）從更微觀的層面進(jìn)行的研究。本文與Ding等（2017）均關(guān)注城市層面，但與他們的差異在于，我們是在考慮房?jī)r(jià)增長(zhǎng)差異性情況下研究HMPP對(duì)城市間房?jī)r(jià)的影響，以反映近年來(lái)城市間房?jī)r(jià)分化明顯、政策當(dāng)局強(qiáng)調(diào)“因城施策”使用宏觀審慎政策調(diào)控房?jī)r(jià)的客觀現(xiàn)實(shí)。而且，我們?cè)诳紤]城市間房?jī)r(jià)增長(zhǎng)差異性時(shí)，并不是簡(jiǎn)單地以分線(xiàn)城市（如一線(xiàn)、二線(xiàn)等）或地理特征（如東部、中部等）來(lái)作區(qū)分，而是根據(jù)各城市房?jī)r(jià)的實(shí)際增速差異進(jìn)行分位數(shù)回歸。此外，已有文獻(xiàn)多基于年度或季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，本文使用更高頻率的月度數(shù)據(jù)，能夠更好地反映出政策的干預(yù)效果。因此，在已有的單一經(jīng)濟(jì)體經(jīng)驗(yàn)研究基礎(chǔ)上，本文的貢獻(xiàn)在于：一是基于文本搜索法自行搜集整理了含城市間差異的首付比下限變化的HMPP數(shù)據(jù)庫(kù)，采用月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，補(bǔ)充了國(guó)內(nèi)城市層面HMPP工具實(shí)施效果的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；二是使用體現(xiàn)城市間房?jī)r(jià)分布差異的動(dòng)態(tài)面板分位數(shù)回歸模型，首次實(shí)現(xiàn)觀察不同類(lèi)型HMPP工具在不同房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率城市間的實(shí)施效果。

本文以下部分的結(jié)構(gòu)安排為：第二節(jié)簡(jiǎn)要分析HMPP的工具箱和中介目標(biāo)，并描述房?jī)r(jià)分化背景下HMPP的實(shí)施現(xiàn)狀；第三節(jié)構(gòu)建計(jì)量模型并說(shuō)明數(shù)據(jù)；第四節(jié)報(bào)告經(jīng)驗(yàn)結(jié)果；最后進(jìn)行小結(jié)。

二、房?jī)r(jià)分化背景下的住房金融宏觀審慎政策實(shí)施現(xiàn)狀

（一）住房金融宏觀審慎政策的工具箱及中介目標(biāo)

在城市間房?jī)r(jià)增速分化的背景下①因篇幅所限，本文省略了基于70城新房?jī)r(jià)格對(duì)國(guó)內(nèi)城市間房?jī)r(jià)增速分化現(xiàn)象的刻畫(huà)，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)本篇論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。，中國(guó)人民銀行于2016年正式提出對(duì)住房市場(chǎng)實(shí)行宏觀審慎管理。②2016年6月，中國(guó)人民銀行上?？偛柯氏仍谏虾Ｊ邪l(fā)布房地產(chǎn)金融宏觀審慎管理框架。2016年第三、第四季度的《中國(guó)貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》相繼強(qiáng)調(diào)強(qiáng)化住房金融宏觀審慎管理。作為宏觀審慎政策框架的重要組成部分，我國(guó)HMPP的主要工具有：首付比下限、債務(wù)收入比上限、法定存款準(zhǔn)備金率、資本充足率和貸款限制等。其中，首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率的調(diào)整頻率較高，屬于HMPP的常用工具。首付比下限被專(zhuān)門(mén)運(yùn)用于調(diào)控住房信貸市場(chǎng)（中國(guó)人民銀行，2017）。法定存款準(zhǔn)備金率是傳統(tǒng)的貨幣政策工具，并不具備專(zhuān)門(mén)的宏觀審慎目的（Kuttner和Shim，2016），但由于其在限制信貸增長(zhǎng)和提供流動(dòng)性緩沖方面具有逆周期調(diào)節(jié)作用（Lim等，2011），大多數(shù)文獻(xiàn)將其視為宏觀審慎政策工具，可作為調(diào)控住房市場(chǎng)的一般性HMPP工具。

目前在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中，暫未形成關(guān)于HMPP中介目標(biāo)的統(tǒng)一意見(jiàn)。以CGFS（2012）、ESRB（2014）和IMF（2014）為代表的文獻(xiàn)較為詳細(xì)地分析了不同HMPP工具的傳導(dǎo)機(jī)制，為歸納總結(jié)中介目標(biāo)提供了理論基礎(chǔ)。具體而言，HMPP工具可分為三類(lèi)：資產(chǎn)類(lèi)、流動(dòng)類(lèi)和資本類(lèi)。在我國(guó)HMPP的常用工具中，首付比下限屬于資產(chǎn)類(lèi)工具，主要以信貸需求方（購(gòu)房者）為調(diào)控對(duì)象，該類(lèi)工具影響房?jī)r(jià)的主要傳導(dǎo)途徑如圖1所示。當(dāng)提高首付比下限時(shí)，一是能夠通過(guò)信貸渠道限制特定購(gòu)房者的資金可獲得性，控制銀行機(jī)構(gòu)信貸數(shù)量，從而降低信貸驅(qū)動(dòng)的住房需求和房?jī)r(jià)，二是可通過(guò)預(yù)期渠道減弱購(gòu)房者的投機(jī)動(dòng)機(jī)和引導(dǎo)銀行機(jī)構(gòu)去杠桿，以實(shí)現(xiàn)降低住房需求和房?jī)r(jià)的目的。此外，提高首付比下限還可能通過(guò)作用于韌性（Resilience）渠道和反違約渠道等其他渠道，即提高購(gòu)房者應(yīng)對(duì)房?jī)r(jià)下跌沖擊的緩沖能力以及違約成本，降低購(gòu)房者的違約概率和銀行機(jī)構(gòu)的違約損失率，進(jìn)而影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。

圖1 資產(chǎn)類(lèi)宏觀審慎政策工具影響房?jī)r(jià)的主要傳導(dǎo)機(jī)制

而國(guó)內(nèi)另一種常用工具法定存款準(zhǔn)備金率則屬于流動(dòng)類(lèi)工具，主要以信貸供給方（商業(yè)銀行）為調(diào)控對(duì)象。如圖2所示，當(dāng)提高法定存款準(zhǔn)備金率時(shí)，一方面能夠引導(dǎo)銀行機(jī)構(gòu)調(diào)整融資成本和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，在信貸渠道上減少信貸供給量，進(jìn)而降低住房需求和房?jī)r(jià)。另一方面，通過(guò)預(yù)期渠道改變銀行機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理和購(gòu)房者的投資決策，能夠間接地影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。同時(shí)，與首付比下限相似，還可能通過(guò)韌性渠道，即提高銀行機(jī)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)沖擊的流動(dòng)性緩沖，最終影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。值得一提的是，通過(guò)不同的傳導(dǎo)渠道，上述兩種政策工具最終都能提高金融體系的韌性，即具有應(yīng)對(duì)住房市場(chǎng)衰退等不利沖擊的損失吸收能力。

圖2 流動(dòng)類(lèi)宏觀審慎政策工具影響房?jī)r(jià)的主要傳導(dǎo)機(jī)制

綜上所述，HMPP常用工具主要通過(guò)住房信貸供需與市場(chǎng)預(yù)期等傳導(dǎo)渠道影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。而且，多數(shù)文獻(xiàn)在研究政策有效性時(shí)選擇將房?jī)r(jià)增速作為宏觀審慎政策的盯住目標(biāo)。因此，控制房?jī)r(jià)增速可作為HMPP常用工具的中介目標(biāo)之一。

（二）城市間房?jī)r(jià)增速分布與首付比下限調(diào)控

為了解首付比下限在房?jī)r(jià)分化背景下的具體實(shí)施情況，如表1所示，我們對(duì)2011年至2017年間70城的首付比下限變動(dòng)次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并分析了不同分位點(diǎn)下首付比下限總體、收緊和放松調(diào)整次數(shù)的特征。

一方面，就各分位城市的政策傾向而言，在低房?jī)r(jià)增速分位的城市（如0.10分位），政策放松的次數(shù)要多于收緊的次數(shù)，其比例接近3∶1；在高房?jī)r(jià)增速分位的城市（如0.90分位），政策收緊的次數(shù)要多于放松的次數(shù)，其比例接近1.55∶1。另一方面，就各分位城市的調(diào)控頻率而言，城均首付比下限變動(dòng)顯示，在房?jī)r(jià)增速較快的城市，政策實(shí)施更頻繁。在房?jī)r(jià)增速處于低分位的城市，2011年至2017年內(nèi)平均每個(gè)城市實(shí)施政策4.83次；房?jī)r(jià)增速處于高分位的城市，在同時(shí)期內(nèi)平均每個(gè)城市實(shí)施政策6.38次?？梢?jiàn)，國(guó)內(nèi)各城市首付比下限的調(diào)整方向和頻率會(huì)因各城市房?jī)r(jià)增速的分化而存在差異。

表1 城市間房?jī)r(jià)增速分布與首付比下限調(diào)控次數(shù)

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）模型設(shè)定

基于前文的分析，并且考慮到房?jī)r(jià)變動(dòng)具有一定的慣性，本文選擇構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板分位數(shù)回歸模型以評(píng)估房?jī)r(jià)分化背景下HMPP的有效性。參考Ahuja和Nabar（2011）、Nier等（2012）、Kuttner和Shim（2016）、Cerutti等（2017）與Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）等文獻(xiàn)的做法，并結(jié)合國(guó)內(nèi)城市層面數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率作為被解釋變量，HMPP為核心解釋變量，房?jī)r(jià)變動(dòng)滯后1期、實(shí)際貸款利率與住宅竣工面積增速為控制變量。由于解釋變量包含因變量的滯后1期以及城市間可能存在的不可觀測(cè)的固定效應(yīng)，因此我們使用Antonio和Galvao（2011）提出的包含固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板分位數(shù)回歸方法進(jìn)行估計(jì)，具體形式為：

式（1）中，i表示城市，t表示時(shí)期，k表示滯后期數(shù)（k=1,2,…,m）①增加一期滯后會(huì)減少估計(jì)模型系數(shù)3個(gè)自由度，對(duì)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算造成影響。同時(shí)，對(duì)包含滯后3期以上的模型進(jìn)行估計(jì)發(fā)現(xiàn)，政策變量系數(shù)絕對(duì)值變小，顯著性明顯降低，表明政策效果在3期之后產(chǎn)生衰減，而本文主要討論實(shí)施政策后的最大影響。綜上，本文考慮最大滯后階數(shù)為3期，即m=3。，αi為城市個(gè)體固定效應(yīng)。被解釋變量為新房實(shí)際價(jià)格定基指數(shù)的對(duì)數(shù)一階差分（Δlnpi,t），反映新房的價(jià)格增長(zhǎng)率；核心解釋變量為住房金融宏觀審慎政策（HMPPi,t-k），包括首付比下限（dp）、法定存款準(zhǔn)備金率（rrr）及住房金融宏觀審慎政策指數(shù)（HMPPI）；控制變量包括新房?jī)r(jià)格增長(zhǎng)率的滯后1期（Δlnpi,t-1），以及影響住房市場(chǎng)需求和供給的兩個(gè)方面：在需求側(cè)有實(shí)際貸款利率（ri,t-k），代表貨幣政策立場(chǎng)；在供給側(cè)有住宅竣工面積的對(duì)數(shù)一階差分（Δlnareai,t-k），反映住宅竣工面積增速。

本文運(yùn)用以上計(jì)量模型考察HMPP對(duì)房?jī)r(jià)的影響情況，一是分析HMPP對(duì)各分位城市房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的調(diào)控效果，以了解HMPP的總體有效性；二是比較收緊與放松首付比下限對(duì)各分位城市房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的作用情況，以探究HMPP的干預(yù)效果是否具有非對(duì)稱(chēng)性。①在樣本區(qū)間內(nèi)，法定存款準(zhǔn)備金率共收緊6次（集中在2011年上半年，每月上調(diào)0.5%），放松8次。若考察政策非對(duì)稱(chēng)性效果，這將導(dǎo)致：一是觀測(cè)點(diǎn)過(guò)少，數(shù)據(jù)反映信息過(guò)少；二是包含多個(gè)滯后期的自變量數(shù)據(jù)分布過(guò)于集中，自變量矩陣不可逆而無(wú)法估計(jì)參數(shù)。進(jìn)而，根據(jù)HMPPI的構(gòu)造規(guī)則，若無(wú)法討論法定存款準(zhǔn)備金率的非對(duì)稱(chēng)性，也就無(wú)須討論HMPPI的非對(duì)稱(chēng)性。

值得指出的是，為解決變量之間可能存在的內(nèi)生性，考慮到解決內(nèi)生性問(wèn)題的一個(gè)有效方法是選擇變量的滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行回歸，我們將三個(gè)HMPP變量和兩個(gè)控制變量的滯后1—3期作為自變量放入回歸模型以消除當(dāng)期可能存在的相互影響。同時(shí)，這樣的設(shè)置也考慮到政策的作用效果可能具有一定的滯后性。進(jìn)一步地，我們使用Hausman檢驗(yàn)評(píng)估三個(gè)政策變量dp、rrr、HMPPI以及兩個(gè)控制變量滯后3期的內(nèi)生性，檢驗(yàn)結(jié)果均接受原假設(shè)，表明各變量的內(nèi)生性較小，不會(huì)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)造成過(guò)大的影響。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文使用2011年1月至2017年12月70個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)分析HMPP的有效性。

1.被解釋變量（Δlnpi,t）

被解釋變量為新房實(shí)際價(jià)格增速。首先，我們使用來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的70城新房?jī)r(jià)格定基指數(shù)除以以2010年為基期的全國(guó)CPI定基指數(shù)，得到新房實(shí)際價(jià)格定基指數(shù)。其次，對(duì)新房實(shí)際價(jià)格定基指數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)一階差分，得到新房實(shí)際價(jià)格增速。

2.核心解釋變量②因篇幅所限，本文省略了關(guān)于首付比下限調(diào)整信息的搜集過(guò)程和賦值規(guī)則、法定存款準(zhǔn)備金率的賦值規(guī)則以及HMPPI的計(jì)算方法的具體說(shuō)明，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。

（1）首付比下限（dp）

我們使用文本搜索法搜集整理了2011年至2017年間70個(gè)大中城市首付比下限的調(diào)整信息，然后根據(jù)設(shè)定的規(guī)則對(duì)調(diào)整信息進(jìn)行虛擬變量賦值，形成首付比下限調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)。首付比下限調(diào)整信息數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行官網(wǎng)、原中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)官網(wǎng)、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部官網(wǎng)以及中國(guó)政府網(wǎng)公布的政策文件/公告等。

關(guān)于政策變量的賦值，借鑒Mcdonald（2015）、Kuttner和Shim（2016）、Cerutti等（2017）、Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）、荊中博和方意（2018）以及何玉潔和趙勝民（2019）等的做法，我們將收緊首付比下限賦值為1，放松賦值為-1，保持不變賦值為0。進(jìn)一步地，為了比較收緊和放松首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)的干預(yù)在影響程度上是否存在差異，我們將首付比下限分為收緊與放松兩個(gè)子樣本，研究收緊效果時(shí)，收緊首付比下限賦值為1，否則為0；研究放松效果時(shí)，放松首付比下限賦值為1，否則為0。

（2）法定存款準(zhǔn)備金率（rrr）

本文以樣本區(qū)間內(nèi)中國(guó)人民銀行公布的歷次大型金融機(jī)構(gòu)法定存款準(zhǔn)備金率變動(dòng)為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊，變量的賦值方法與首付比下限相同。

（3）住房金融宏觀審慎政策指數(shù)（HMPPI）

由于我國(guó)首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率的實(shí)施頻率較高，考慮兩個(gè)常用工具的聯(lián)合作用能夠體現(xiàn)HMPP的整體變動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源的干預(yù)效果（Zhang和Zoli，2016）。因此，借鑒Zhang和Zoli（2016）、Cerutti等（2017）、Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）以及何玉潔和趙勝民（2019）等的做法，我們通過(guò)加總首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率的虛擬變量值得到HMPP指數(shù)（HMPPI），即HMPPI=首付比下限虛擬變量+法定存款準(zhǔn)備金率虛擬變量。

3.控制變量①我們?cè)谠O(shè)定模型時(shí)，一方面盡量將住房供給側(cè)與需求側(cè)的因素都納入考慮，另一方面對(duì)于變量選擇的一個(gè)關(guān)鍵約束是數(shù)據(jù)可得性。由于月度頻率數(shù)據(jù)匱乏，加上考慮70個(gè)城市，控制變量可選擇的余地更加受限。我們遵循以上原則最終選擇住宅竣工面積、利率作為影響房?jī)r(jià)的住房市場(chǎng)供求變量。

（1）住宅竣工面積當(dāng)月值增速（Δlnareai,t-k）

月度住宅竣工面積累計(jì)值數(shù)據(jù)來(lái)源于CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)，其中39城可以直接得到，剩余31城以城市所在省份的住宅竣工面積作為替代。我們將一年內(nèi)月度竣工面積增量不大于0的觀測(cè)點(diǎn)判定為異常點(diǎn)并進(jìn)行補(bǔ)全。此外，還將得到的竣工面積當(dāng)月值進(jìn)行12個(gè)月移動(dòng)平均來(lái)消除季節(jié)性影響，對(duì)移動(dòng)平均后的當(dāng)月值做對(duì)數(shù)一階差分得到竣工面積增速。

（2）實(shí)際貸款利率（ri,t-k）

首先，利用樣本區(qū)間內(nèi)中國(guó)人民銀行公布的歷年5年期以上貸款基準(zhǔn)利率，根據(jù)實(shí)際使用天數(shù)加權(quán)得到年平均利率（R）。其次，基于公式(1+i)12=1+R，反推得出名義月度平均貸款利率。最后，基于實(shí)際利率（r）=名義月度利率（i）-CPI環(huán)比增長(zhǎng)率，得到各市實(shí)際月度貸款利率。

4.變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2為變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，各變量的波動(dòng)幅度不大，主要原因是月度頻率數(shù)據(jù)波動(dòng)較小。就平均水平而言，月度新房實(shí)際價(jià)格增長(zhǎng)率為0.07%，月度實(shí)際貸款利率為0.31%，月度住宅竣工面積增長(zhǎng)率為0.02%。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、經(jīng)驗(yàn)結(jié)果

考慮到不同調(diào)控政策在不同分位城市的傳導(dǎo)時(shí)滯不一，我們估計(jì)了首付比下限、法定存款準(zhǔn)備金率和HMPPI在各分位滯后1期至滯后3期的系數(shù)。其中，主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)顯著且系數(shù)絕對(duì)值最大期的結(jié)果，重點(diǎn)考察政策實(shí)施后的最大影響。

（一）住房金融宏觀審慎政策的總體影響

1.首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)增速的總體影響

表3反映首付比下限政策對(duì)5個(gè)分位房?jī)r(jià)增速的作用效果。結(jié)果顯示，各分位絕對(duì)值最大的系數(shù)均在 1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，表明首付比下限對(duì)所有分位的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)均具有明顯的抑制作用。不同的是，在低分位城市，首付比下限的遏制作用隨時(shí)間逐漸減弱，而高分位城市該規(guī)律并不明顯。

表3 首付比下限政策對(duì)房?jī)r(jià)增速的影響

進(jìn)一步地，比較各分位系數(shù)絕對(duì)值的大小發(fā)現(xiàn)，首付比下限的作用效果隨著房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率分位的提高而逐漸下降，最大的系數(shù)絕對(duì)值從0.10分位城市的0.0061下降到0.90分位城市的0.0019，表明從低分位城市到高分位城市，每調(diào)控一次導(dǎo)致房?jī)r(jià)增速變動(dòng)從0.61個(gè)百分點(diǎn)下降到0.19個(gè)百分點(diǎn)，累計(jì)下降幅度達(dá)69%，且對(duì)于高分位城市最大影響對(duì)應(yīng)的滯后期從滯后1期變?yōu)闇?期，最顯著的干預(yù)效果推遲了一個(gè)月。也就是說(shuō)，相比于低分位的城市，高分位城市實(shí)施首付比下限政策后，政策反應(yīng)速度較慢，對(duì)房?jī)r(jià)造成的影響較小。

對(duì)應(yīng)表1和資產(chǎn)類(lèi)工具的傳導(dǎo)機(jī)制（見(jiàn)圖1），我們認(rèn)為首付比下限效果從低分位至高分位逐漸減弱的現(xiàn)象可能可以解釋為：首付比下限為資產(chǎn)類(lèi)工具，主要以信貸需求方（購(gòu)房者）為調(diào)控對(duì)象，通過(guò)作用于信貸和預(yù)期等渠道影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。提高首付比下限會(huì)限制購(gòu)房者的信貸可得性，增加首付款金額。當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期較為一致時(shí)，在高房?jī)r(jià)增速的城市①大于0.90分位房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的城市為：鄭州、合肥、北京、南京、廣州、上海、廈門(mén)和深圳。，購(gòu)房者家庭財(cái)富總量較大，對(duì)于首付款增加的承受能力較強(qiáng)，信貸可得性下降較難對(duì)其形成資金約束。而對(duì)于低房?jī)r(jià)增速的城市①小于0.10分位房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的城市為：溫州、錦州、丹東、包頭、唐山和牡丹江。，居民的收入相對(duì)較低、財(cái)富積累相對(duì)不足，信貸可得性約束的影響較強(qiáng)，上調(diào)首付比下限降低了購(gòu)房者的杠桿比率，使得購(gòu)房者暫緩或減少購(gòu)買(mǎi)需求，進(jìn)而導(dǎo)致房?jī)r(jià)增速放緩。

2.法定存款準(zhǔn)備金率對(duì)房?jī)r(jià)增速的總體影響

法定存款準(zhǔn)備金率政策對(duì)不同分位房?jī)r(jià)增速的作用效果同樣存在差異。由表4可知，每個(gè)分位點(diǎn)上都存在 1%水平下顯著為負(fù)的估計(jì)系數(shù)，說(shuō)明法定存款準(zhǔn)備金率對(duì)房?jī)r(jià)增速同樣具有顯著的抑制作用。但與首付比下限不同的是，在高分位城市，法定存款準(zhǔn)備金率的遏制作用隨時(shí)間逐漸減弱，而低分位城市該規(guī)律并不明顯。

表4 法定存款準(zhǔn)備金政策對(duì)房?jī)r(jià)增速的影響

在分位特征上，從低分位到高分位，收緊一次法定存款準(zhǔn)備金率會(huì)使房?jī)r(jià)增速下降0.24至0.39個(gè)百分點(diǎn)，政策效果隨著房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率分位的提高而趨于增大，累計(jì)上升幅度超過(guò)62%，且最顯著的干預(yù)效果提早兩個(gè)月。也就是說(shuō)，相比于低分位城市，高分位城市實(shí)施法定存款準(zhǔn)備金政策后，政策反應(yīng)速度較快，對(duì)房?jī)r(jià)造成的影響較大。值得指出的是，該結(jié)果恰好與首付比下限的影響效果相反。

針對(duì)上述結(jié)果，基于流動(dòng)類(lèi)工具的傳導(dǎo)機(jī)制（見(jiàn)圖2），本文嘗試?yán)斫鉃?，法定存款?zhǔn)備金率為流動(dòng)類(lèi)工具，主要以信貸供給方（商業(yè)銀行）為調(diào)控對(duì)象，同樣通過(guò)作用于信貸和預(yù)期等渠道影響房?jī)r(jià)變動(dòng)。緊縮的法定存款準(zhǔn)備金率政策將導(dǎo)致商業(yè)銀行面臨流動(dòng)性短缺，進(jìn)而導(dǎo)致信貸供給下降。當(dāng)市場(chǎng)預(yù)期較為相近時(shí)，在高房?jī)r(jià)增速城市的購(gòu)房者的財(cái)富積累程度較高②從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，高房?jī)r(jià)增速城市一般為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高城市。例如，本文大于0.90分位房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的城市除了鄭州和合肥屬于中部地區(qū)外，其他城市均屬于東部地區(qū)。小于0.10分位房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的城市除了溫州、唐山屬于東部地區(qū)外，其他均屬于西部或東北地區(qū)。根據(jù)甘犁等（2013）的調(diào)查，東部地區(qū)家庭戶(hù)均總資產(chǎn)約是中部地區(qū)的7倍，約是西部地區(qū)的8倍。因此，在一定程度上可以認(rèn)為，高房?jī)r(jià)增速城市的家庭財(cái)富積累程度較高。，首付比下限對(duì)其購(gòu)房需求的限制力度較小，而信貸量需求較大。因此，限制購(gòu)房者需求的主要為信貸資金的充足程度，即商業(yè)銀行的信貸供給。而商業(yè)銀行信貸資金與法定存款準(zhǔn)備金率存在較大關(guān)聯(lián)性，因此法定存款準(zhǔn)備金率在高分位城市的影響更大。舉個(gè)具體的例子，假設(shè)在高房?jī)r(jià)增速城市，一套價(jià)格為1 000萬(wàn)元的住房，在首付比下限為30%的條件下，購(gòu)房者需要支付300萬(wàn)元首付款，并可向銀行機(jī)構(gòu)借款700萬(wàn)元。在低房?jī)r(jià)增速城市，住房?jī)r(jià)格相對(duì)較低，一套500萬(wàn)元的住房在30%最低首付比下需要支付150萬(wàn)元首付款，并可向銀行借款350萬(wàn)元。但是，歸因于在高房?jī)r(jià)增速城市的購(gòu)房者的財(cái)富積累程度較高，住房購(gòu)買(mǎi)能力較強(qiáng)，高房?jī)r(jià)增速城市的300萬(wàn)元首付款相較低房?jī)r(jià)增速城市的150萬(wàn)元首付款而言更易承受，首付比下限的影響更小。而對(duì)于來(lái)自銀行的住房貸款，由于700萬(wàn)元相對(duì)350萬(wàn)元金額絕對(duì)值更大，對(duì)于高房?jī)r(jià)增速城市購(gòu)房者而言，較高的信貸資金需求導(dǎo)致銀行需要更寬松的流動(dòng)性，因此法定存款準(zhǔn)備金率的影響更大。

3.HMPPI對(duì)房?jī)r(jià)增速的總體影響

表5反映HMPPI對(duì)各分位房?jī)r(jià)增速的影響效果。同樣，每個(gè)分位點(diǎn)上都存在1%水平下顯著為負(fù)的估計(jì)系數(shù)，說(shuō)明HMPPI能夠顯著減緩房?jī)r(jià)增速。HMPPI的分位特征類(lèi)似于法定存款準(zhǔn)備金率的結(jié)果。一方面，收緊一次HMPPI會(huì)使房?jī)r(jià)增速下降0.12至0.28個(gè)百分點(diǎn)；另一方面，HMPPI的效果由低房?jī)r(jià)增速城市到高房?jī)r(jià)增速城市趨于增大，且時(shí)滯減少，表明房?jī)r(jià)增速對(duì)政策實(shí)施的反應(yīng)速度變快。值得注意的是，觀察系數(shù)絕對(duì)值大小發(fā)現(xiàn)，處于0.10分位、0.50分位與0.75分位的HMPPI的最優(yōu)估計(jì)系數(shù)既小于首付比下限，也小于法定存款準(zhǔn)備金率，且在剩余分位上，HMPPI的最優(yōu)估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值均不是三者中最大。

表5 HMPPI對(duì)房?jī)r(jià)增速的影響

由前文可知，在構(gòu)造HMPPI變量時(shí)，首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率兩個(gè)變量被同等看待，且二者對(duì)房?jī)r(jià)增速的影響同向，均為顯著抑制。按我們的預(yù)期，二者合成的HMPPI影響效果應(yīng)該能大于單項(xiàng)政策的影響效果。但由回歸結(jié)果可見(jiàn)，HMPPI政策變量的分位估計(jì)系數(shù)與首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率相比并不是最大的，與Cerutti等（2017）以及Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）等文獻(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果類(lèi)似。我們認(rèn)為，這在一定程度上反映兩種常用工具在干預(yù)房?jī)r(jià)上可能并不具有明顯的協(xié)同促進(jìn)作用。

（二）首付比下限的非對(duì)稱(chēng)性分析

從表6可以發(fā)現(xiàn)，收緊首付比下限能顯著減緩房?jī)r(jià)增速的上升，放松首付比下限能顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。具體而言，收緊一次首付比下限，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率大約下跌0.23至1.1個(gè)百分點(diǎn)；放松一次會(huì)使房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率較上期大約上升0.25至0.57個(gè)百分點(diǎn)。對(duì)比收緊和放松的效果發(fā)現(xiàn)，首付比下限政策在干預(yù)新房?jī)r(jià)格上存在非對(duì)稱(chēng)性，收緊的干預(yù)強(qiáng)度總體上大于放松。該結(jié)論與已有文獻(xiàn)如Igan和Kang（2011）、Kuttner和Shim（2016）、楊昊龍等（2017）與葉歡（2018）等總體保持一致。在0.50與0.75分位點(diǎn)，放松的影響效果更強(qiáng)，其余分位收緊的效果要強(qiáng)于放松24%到93%不等。這種非對(duì)稱(chēng)性效果在0.75分位最小，在越接近極端的分位（如0.10分位和0.90分位）表現(xiàn)越明顯。如在0.10分位下，收緊的干預(yù)效果約是放松的一倍。進(jìn)一步地，結(jié)合分位數(shù)觀察政策影響效果可得，從低分位城市到高分位城市，放松首付比下限的影響效果具有與總體首付比下限同樣的下降趨勢(shì)，而收緊首付比下限的趨勢(shì)性并不十分明顯。因此，首付比下限政策實(shí)施效果的非對(duì)稱(chēng)性可能對(duì)相關(guān)部門(mén)操作政策提出更高的要求。

表6 首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)增速的非對(duì)稱(chēng)性分析

五、結(jié)論性評(píng)述

針對(duì)我國(guó)城市房?jī)r(jià)過(guò)快上漲以及城市間房?jī)r(jià)變動(dòng)出現(xiàn)分化的現(xiàn)狀，國(guó)內(nèi)政策當(dāng)局積極實(shí)施HMPP干預(yù)住房市場(chǎng)。本文旨在探究房?jī)r(jià)分化背景下我國(guó)HMPP常用工具，即首付比下限、法定存款準(zhǔn)備金率以及兩者的聯(lián)合作用對(duì)房?jī)r(jià)的干預(yù)效果，得出的主要結(jié)論如下：

第一，首付比下限、法定存款準(zhǔn)備金率以及兩者的聯(lián)合作用（HMPPI），均對(duì)房?jī)r(jià)增速具有顯著的抑制作用。具體而言，首付比下限對(duì)低房?jī)r(jià)增速城市的抑制作用更大且更為迅速；而法定存款準(zhǔn)備金率、HMPPI則對(duì)高房?jī)r(jià)增速的城市影響更大、更快。對(duì)此，我們理解為，首付比下限主要調(diào)控住房市場(chǎng)的需求方，也就是信貸資金市場(chǎng)的需求方。由于在高房?jī)r(jià)增速城市的購(gòu)房者財(cái)富積累程度較高，因此首付比下限變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的影響不如低房?jī)r(jià)增速城市。相反，在房?jī)r(jià)增速較快城市，購(gòu)房者需求的主要約束來(lái)自于信貸資金數(shù)量供給而非首付款。同時(shí)，在信貸資金市場(chǎng)上，巨大的信貸需求量使得資金市場(chǎng)趨于賣(mài)方市場(chǎng)，信貸的供給方——商業(yè)銀行能夠?qū)⒎ǘù婵顪?zhǔn)備金率的變動(dòng)充分反應(yīng)到信貸資金數(shù)量供給上，進(jìn)而影響到購(gòu)房者需求。因此，法定存款準(zhǔn)備金率的影響在房?jī)r(jià)增速較快城市更為顯著。

第二，首付比下限與法定存款準(zhǔn)備金率的聯(lián)合作用（HMPPI）對(duì)房?jī)r(jià)的干預(yù)效果并未強(qiáng)于單項(xiàng)政策。在聯(lián)合作用的分位特征上，HMPPI的干預(yù)效果主要受到法定存款準(zhǔn)備金率的影響，其在各分位估計(jì)系數(shù)的大小以及滯后期都與法定存款準(zhǔn)備金率相似。在聯(lián)合作用的強(qiáng)弱特征方面，首付比下限和法定存款準(zhǔn)備金率兩種常用工具在干預(yù)房?jī)r(jià)上可能并不具有明顯的協(xié)同促進(jìn)作用。

第三，首付比下限在收緊和放松兩個(gè)方向上對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)的影響存在非對(duì)稱(chēng)性。在同一房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率分位的城市，收緊首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用和放松首付比下限對(duì)房?jī)r(jià)的刺激作用出現(xiàn)非對(duì)稱(chēng)性，并且這種差異在極端房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率分位（如0.10分位和0.90分位）體現(xiàn)得更加明顯。

綜上所述，本文的政策含義為，一是堅(jiān)持“因城施策”的住房市場(chǎng)調(diào)控思路，進(jìn)一步落實(shí)地方政府主體責(zé)任有助于完善房地產(chǎn)長(zhǎng)效管理機(jī)制，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展。二是不同城市應(yīng)根據(jù)房?jī)r(jià)增速選擇合適的政策調(diào)控工具。對(duì)于房?jī)r(jià)增速較慢的城市，地方政府應(yīng)優(yōu)先使用首付比下限干預(yù)房?jī)r(jià)；對(duì)于房?jī)r(jià)增速較快的城市，地方金融監(jiān)管部門(mén)如中國(guó)人民銀行分支行、銀保監(jiān)分局應(yīng)優(yōu)先使用傳導(dǎo)機(jī)制類(lèi)似于法定存款準(zhǔn)備金率的流動(dòng)類(lèi)工具來(lái)調(diào)節(jié)金融機(jī)構(gòu)的信貸供給以影響房?jī)r(jià)。三是實(shí)施HMPP時(shí)應(yīng)考量各個(gè)工具的干預(yù)特點(diǎn)。地方政府通過(guò)調(diào)整HMPP調(diào)控房?jī)r(jià)時(shí)，需要充分考慮同一政策工具相反方向?qū)嵤r(shí)的非對(duì)稱(chēng)性、不同工具的生效時(shí)滯以及共同實(shí)施時(shí)的協(xié)調(diào)問(wèn)題，以免造成政策效果的相互抵消。

值得指出的是，由于受到現(xiàn)有數(shù)據(jù)的約束，使用城市月度頻率數(shù)據(jù)研究國(guó)內(nèi)HMPP有效性存在一定的局限，比如在選擇模型控制變量時(shí)受到限制。此外，本文只討論了HMPP工具間的搭配使用問(wèn)題，并未研究貨幣政策、財(cái)政政策、行政干預(yù)等政策工具與HMPP工具之間搭配實(shí)施的效果，且對(duì)經(jīng)驗(yàn)結(jié)果的解釋只做了嘗試性的討論，如發(fā)現(xiàn)了HMPP在各分位城市實(shí)施效果的差異性。對(duì)于不同類(lèi)型政策間的搭配實(shí)施效果，以及相關(guān)結(jié)果出現(xiàn)的原因，仍然需要進(jìn)一步的研究。