限购限贷政策下的武汉房地产市场:影响及走势分析

限购限贷政策下的武汉房地产市场：影响及走势分析

孟倩玥

【期刊名称】《《统计与管理》》

【年(卷),期】2019(000)004

【总页数】6页(P19-24)

【关键词】武汉房地产市场; 限购限贷政策; 误差修正模型; 房价

【作 者】孟倩玥

【作者单位】武汉大学 中国中部发展研究院 湖北 武汉 430072

【正文语种】中 文

【中图分类】F293.25

一、引 言

近年，武汉房地产市场出现了发展过热的问题，最显著的表现就是房地产价格短期

内快速上涨。根据中国指数研究院数据，从2009年3月到2017年3月，武汉市

住宅新房价格指数和武汉二手房销售价格指数分别上涨了184%和309%。20世

纪90年代世界银行专家黑马先生在进行中国住房制度改革研究时指出房价是否合

理应由房价收入比，即家庭年平均总收入与一套住房平均总价格之比来衡量，发展

中国家房价收入比在3至6倍为合理区间，房价收入比越高说明居民购房越难。

根据武汉市历年年鉴，按每户2个劳动力，以90平米房为标准，2011-2016年

武汉市每年的房价收入比均在10倍以上（2011-2016年每年房价收入比分别为

13、11.8、11.45、10.8、11.1、10.8），已经远远超出了3至6倍的合理区间，

这说明目前武汉房地产市场确实存在发展过热问题。

为了促进房价合理回归，2010年至2011年，中央政府陆续出台“国十条”“国

五条”“新国八条”等严厉的房地产调控政策，其中的限制性房地产调控措施，如

限购和限贷尤为引人关注。北京市政府率先响应中央精神，开启了限购限贷政策的

先河，之后全国各大中型城市也逐步加以贯彻和执行。武汉市人民政府于2011年

2月22日发布了武汉第一版限购令，其内容与“新国八条”一致。此限购政策一

直延续到2014年9月24日取消而告一段落。2016年10月2日，武汉市第二次

启用了住房限购限贷政策，标志着限购、限贷等系列限制性房地产政策正式于武汉

市施行。随后，武汉市住房保障和房屋管理局于2016年11月14日发布强化住

房限购限贷措施的通知。

鉴于此，本文利用2012年3月至2017年9月的武汉房地产市场的宏观数据，分

析限购限贷政策在武汉的实施是否对缓解武汉市房价快速上升产生作用，评估限购

限贷政策的实施效果，并在此基础上预估房地产价格走势，为未来房地产市场政府

的宏观调控决策提供参考。

二、文献综述与理论假设

由于房地产市场存在着由外部性、垄断和信息不对称导致的市场失灵，房地产市场

需要政府的调控（余建源，2009）[1]。本文主要对政府调控中有关限购限贷政策

的研究进行讨论。由于限购限贷政策为我国独有的房地产市场调控政策，国外学者

对该领域研究涉入较少，因此多为国内学者研究。

理论研究中，有一部分学者对限购限贷政策持否认态度，但也有学者研究认为限购

限贷政策是必要的。董少鹏（2016）[2]认为高房价是中国经济发展的必然产物，

通过政策手段控制房价不仅有一定的难度更有可能产生更大风险。要想解决房价高

和上涨过快问题，应首先从解决市场供需这个突出矛盾入手。许小年（2012）[3]

认为限购和限贷政策限制了消费者自由购买的权利，同时也侵犯了企业的自主经营

权。抑制房价过快上涨的根本性措施是增加供给，尤其是增加土地、楼盘的供应。

但李频（2011）[4]指出那些提出靠限购限贷抑制房价过快上涨没用、根本要从解

决供需矛盾入手的人忽视了不动产是不可能异地调运投放市场的特殊性，并且目前

我国众多投机者将购房作为资金保值、增值及盈利的手段，房地产市场的原本功能

已被严重扭曲，他认为限购限贷是当前市场调控的必然选择。

实证研究中，赵荣（2016）[5]以上一轮限购限贷的46个城市房地产市场数据为

样本，分析限购限贷时长及房价、成交量的变化情况，最终得出限购限贷政策在短

期内对房价有一定的抑制作用，房价将在限购限贷实施后的12-18个月左右出现

低谷，但之后仍然会上涨，并可能产生新高的结论。刘尧（2012）[6]对上海的限

购令问题做了实证分析，得出房地产限购令可以遏制房价快速上涨，但不宜被长期

坚持等结论。

武汉市限购限贷政策实施后，武汉市房价趋于平稳，根据武汉市统计局数据，

2017年9月武汉市新建商品住宅价格环比下降0.1%。限购限贷政策实施限制了

市场上房地产的交易流动，提高炒房者购房成本，减少房地产需求从而抑制房价的

上升，以达到促进房价合理回归的结果。基于以上理论分析，本文提出如下研究假

设：限购限贷政策对于武汉房地产市场价格具有显著的负相关影响。

三、计量模型与数据

（一）模型设定

由于房地产价格在很大程度上受地区经济发展状况影响，且房地产市场供给缺少弹

性，在受到政策等特殊因素影响时短期内可能会出现过激变化，导致现实中的价格

远远偏离长期的均衡价格，误差修正模型（Error Correction Model）主要解决

了传统经济模型通常关注变量之间的“长期均衡”关系，而实际经济数据却大多由

“非均衡过程”产生的矛盾。利用误差修正模型，可以在建模时用数据的动态非均

衡过程去逼近理论中所描述的长期均衡过程。

考虑一阶自回归分布滞后模型，记为：

其中:式两端取期望得

因此有

（4）式集中反映了yt与xt的长期均衡关系，其中k1度量了这种关系的大小和方

向。

对（1）式进行移项整理后可得

（6）式即为误差修正模型，其中是误差修正项，记为Ecm。同时，该式说明短期

波动Δyt是由Δxt和误差修正项Ecm决定的。一般情况下β1＜1，则当时，误差

修正的效果为负，从而使Δyt减小，反之亦然。这种负反馈机制反映了变量从短

期不均衡状态转向长期均衡状态的变化过程。

（二）变量选择

房价的变动不仅受到政策因素的影响，还受到宏观经济、供需因素等多方面作用

（刘尧，2012）[6]。本文在构建误差修正模型时，除了研究政策因素，还将从房

地产市场供给和需求两方面对其它影响房价变动的因素加以考虑，以全面分析房价

波动的内在机理。在回归模型中，本文选取中国指数研究院发布的武汉城市综合指

数作为模型的被解释变量yt，该住房价格指数数据来自城市的项目报价、规模等

信息，能够反映房地产市场价格波动情况，并且数据具有纵向可比性和可获得性。

城市住宅、写字楼、商铺等分物业指数的计算公式如下：

其中和分别是t和t-1期的价格指数，P为物业价格，

A为当期建筑面积。城市综合指数由该城市的住宅、写字楼、商铺三类物业的指数

加权平均得出，权重分别为0.75、0.15、0.1，该计算模型与方法来源于中国指数

研究院。

政策变量方面，本文将限购限贷政策作为模型的主要解释变量之一。考虑到武汉版

限购限贷政策还随其他的房地产调控政策一起发布，包括加强保障性住房建设和管

理、执行差别化的住房信贷政策等内容，想要研究限购限贷的政策效果，必须控制

其他政策对房地产市场的影响。加强保障房建设与管理于2013年5月由武汉市政

府发布，差别化的住房信贷政策是2016年8月武汉市房管局和国土规划局联合制

定的措施，本文将它们作为控制变量。预估限购限贷政策变量系数为负。

房地产需求方面，本文选取城镇居民人均可支配收入、实际利率和销售面积作为影

响房地产需求的变量。多数研究表明居民人均可支配收入与房地产价格呈现出正相

关关系（屠佳华和张洁，2005）[7]，故本文选取武汉城镇居民可支配收入进入模

型，预计该变量系数为正。实际贷款利率可以通过市场需求来影响房地产价格（金

虎斌，2012）[8]，具体地说，若实际利率为负，人们手中的货币购买力下降，他

们将更愿意将资金投入房地产市场进行保值增值，使得房地产价格上涨。本文以每

个月的“五年以上人民币贷款利率”和历月的CPI环比之差作为实际利率的代替

变量加入模型，预计该变量系数为负。房屋销售面积也是影响市场需求的主要变量，

但是由于其具有明显的内生性，所以本文采用一阶滞后项来一定程度消除内生性带

来的影响，预计该系数为正。另外失业率也常被用作表示市场需求的指标之一（白

霜，2008）[9]，但由于我国统计的失业率为城镇登记失业率，与真实失业率有较

大出入，在本文中不选择使用。

房地产供给方面，本文选择了房地产开发投资额占社会固定资产投资的比重作为代

表房地产投资额的影响变量加入模型，这样既保证了与房地产投资较高的相关系数，

又具备对其他行业投资的外生性（刘尧，2012）[6]，预计该系数为负。竣工面积

也是影响市场供给的重要变量，其与销售面积相同，具有明显的内生性，所以本文

也采用一阶滞后项来一定程度消除内生性带来的影响，预计其系数为负。另外在诸

多海外文献中，房地产开发成本被视为影响房价的一大因素。但国内学者研究发现

开发成本对房地产价格旳解释力并不显著（沈悦和刘洪玉，2004）[10]。原因可

能是中国房地产市场是明显寡头垄断市场且投机气氛浓厚，开发成本很难对房价进

行解释，故在本文没有选择使用房地产开发成本作为变量。

（三）数据来源及变量描述性统计

表1：变量定义及来源变量符号 变量含义 计算方法与数据来源Ph 武汉城市综合

指数 中国指数研究院网站Inc 城镇人均可支配收入 武汉市统计局网站RInt 实际

利率 央行、国家统计局网站Salesarea 销售面积 武汉市房地产市场信息网

InvestRatio 房地产投资占社会固定资产投资比例 武汉市统计局网站

Completearea 竣工面积 武汉市统计局网站D1 武汉限购限贷政策 以2016年10

月为时间节点，之前取0，之后取1 D2 差别化住房信贷政策 以2016年9月为时

间节点，之前取0，之后取1 D3 加强保障房建设 以2013年5月为时间节点，之

前取0，之后取1

本文选取2012年3月至2017年9月武汉房地产市场运行的月度数据，并且所有

的数据都经过季节调整，除了实际利率、房地产投资占社会固定资产投资比例、政

策因素这几个外生变量以外，其余变量都进行了对数化处理，使其最大程度消除异

方差的影响。本文使用的数据处理工具为Eviews6。表1列出了本文所使用变量

的基本信息。

图1：季节性处理后的武汉城市综合指数

图1给出了因变量经过季节性处理后的数据图，可以看出武汉的房地产市场价格

从2012年3月起就一直处于波动上涨时期，其中2016年以来上涨速度最块，一

年内指数上涨了12%，武汉市政府于2016年10月重启了限购限贷政策，这使得

2016年末房价指数有轻微下行，2017年以来武汉房价增长放缓。表2列出了上

述部分变量的描述性统计。

表2：部分变量的描述性统计( ) InvestRatio RInt均值 7.2104 9.0489 12.9720

14.3079 0.3350 5.6694中位数 7.1891 9.0641 13.0753 14.3356 0.3324 5.9016

最大值 7.3744 9.2970 14.3710 14.9816 0.4416 6.9500最小值 7.0817 8.7477

10.3544 13.7797 0.2380 3.6131方差 0.0900 0.1638 0.6802 0.2956 0.0305

0.8446 Ph L(Inc) LCompletearea() LSalesarea

四、计量结果及分析

（一）房地产价格的长期决定模型

从上述变量的描述性统计结果可以看出有的变量具有明显的周期和趋势，所以先对

除政策虚拟变量外的其余变量进行单位根检验，保证数据时间序列的平稳性。

检验可知，InvestRatio、L(Completearea )是平稳序列，L(Ph)、L(Inc)、

RInt、L(Salesarea)为一阶差分后平稳，接下来使用EG两步法继续检验。

表3：单位根检验结果注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表在1%，5%，10%水平下

显著。变量 平稳 一阶差分后平稳L(Ph) -4.0826**L(Inc) -5.7472***RInt -

16.0249***L(Salesarea) -9.2393***InvestRatio -7.2679***LCompletearea )

-7.4675***(

EG两步法的第一步是建立同阶平稳变量的OSL方程，得到残差序列。考虑城市综

合指数上一期可能对本期产生影响，所以在模型中加入了其一阶滞后项。考虑到异

方差性可能产生的影响，本文使用White法检验与修正异方差问题。各变量对房

地产价格指数解释能力见下表4。

表4：变量对房地产价格指数解释能力变量 1 2 3 4 5 6 7 8 LInc( )t

0.0095(1.1889)-0.0346***(-4.0131)

注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表在1%，5%，10%水平下显著，括号内为t值。

RInt -0.0022*(-1.9483)0.0327***(7.4180)InvestRatiot 0.0066 (0.3787)

0.0390**(2.1255)L(Completearea)t-1 0.0001 (0.1290) -0.0003(-

0.3429)0.0009(0.6873)LSalesarea( )t-1 0.0192***(5.7260)D2-0.0022(-

0.9868) 0.0034 (1.2325)D3-0.0006(-

0.2317)0.0075**(2.6581)0.01268***(4.5779)LP(h)t-1 D1-0.0050(-1.5410)-

0.0047(-1.5719)0.0052*(1.8499)-0.0058*(-1.8572)-0.0061**(-2.0647)-

0.0042***(-2.6729)-0.0064*(-1.7745)0.4663**(2.1422)AdjustedR 2 0.9966

0.9967 0.9976 0.9965 0.9965 0.9965 0.9965 0.9979

1.0134***(45.1184)1.0114***(63.1726)0.9460***(57.7961)1.0309***(70.5570)

1.0325***(79.8137)1.03418***(72.3977)1.0355***(53.3074)0.9111***(28.382

7)Intercept -0.1768(-1.6155)-0.0647(-0.5432)0.1177(1.4423)-0.219511**(-

2.1568)-0.230484**(-2.4795)-0.2409**(-2.3519)-0.2502*(-1.8126)

其中，RInt、L(Completearea)t-1、D2变量t检验不显著，剔除这三个变量后

得到的表5的回归结果：

表5：模型变量对房地产价格指数解释能力注：＊＊＊、＊＊、＊分别代表在1%，

5%，10%水平下显著，括号内为t值。( )t-1 D1 D3 0.4596*** 0.9164*** -

0.0346*** 0.0368*** 0.0307*** 0.0145*** 0.0072***(3.0241) (35.049) (-

4.2296) (2.2638) (7.8513) (3.6076) (3.0618)DW=1.5242 F=538 4.7520

R2=0.9981 LM(1 3.5908 Intercept LP(h)t-1 LInc( )t InvestRatiot

LSalesarea)=LM(2 3.6171)= AdjustedR 0.9980 2=

由表5得到下式：

上表中F值表示模型的整体显著性，F值为5384.752，表明模型在1%水平上显

著。LM(1)和LM(2)分别检验了残差项一阶和二阶的自相关性，不能拒绝原假设，

所以回归方程的残差项不存在一阶、二阶自相关。接下来可以进行EG两步法的第

二步，估计上述方程的残差序列的平稳性。经检验残差序列的ADF值为-

6.391335，在1%水平上显著，说明残差序 列 平 稳。 所 以， 变 量 L(Ph)t、

L(Inc)t、 RInt、L(Salesarea)t-1存在协整关系。

从每个变量角度分析：

1、政策变量。限购限贷政策（）D1实施后，在控制了其他变量的基础上，模型

中房地产价格指数上升了约1.45%，在1%水平上显著。这表明限购限贷政策目前

未能遏制房价上涨，但值得一提的是，如果以截止到2016年12月的数据进行相

同方法的回归，也就是限购限贷政策实行刚3个月时，限购限贷政策引起的房价

上涨幅度为2%。限于篇幅，本文没有给出截止到2016年12月数据模型的具体

回归过程，其采用方法与变量本文使用一致，其中限购限贷政策变量系数为

0.020166，在1%水平上显著。可以看到，1.45%的房价指数上涨幅度与政策刚开

始实施时的房价增长速度相比已经降低了0.55%，所以限购限贷政策起到了缓解

房价增长速度的作用。考虑到限购限贷政策在本文选的样本中仅实施不到一年，使

房价下行的政策效果可能需要更长的时间才能显现。其次，加强保障房建设的政策

（）D3实施也还未能起到降低房价的效果，该政策的实施使房地产价格指数上升

了约0.7%，并在1%的水平上显著，推测其原因在于该计划实施期长，可能还需

要更长的时间才能表现出来。最后，差别化的住房信贷政策（）D2对房地产市场

无明显影响，表现为其系数在统计意义上不显著。

2、房地产价格指数的滞后期（LP(h)t-1）。在控制了其他因素后，若上期房价

上涨1%，本期房价大约会上涨0.92%，该回归系数显著且远大于其它变量的系数，

说明市场预期对房价有着非常重要的影响。这也从另一个角度告诉我们：房地产市

场调控的关键在于管理消费者预期。

3、城镇居民人均可支配收入（LInc( )t）。城镇居民人均可支配收入每增加1%，

房价指数将降低约0.03%，在1%水平上显著。这个结论与我们预期有偏差，不过

该系数本身对房地产价格指数解释能力偏弱，可以说明当前武汉房地产市场已经很

大程度地偏离了基本面，出现泡沫。前文中武汉近年来稳定在10倍以上的房价收

入比也证明了这一点。

4、房地产投资占社会固定资产投资比例（InvestRatiot）。该比例每增加1%，

房价上涨约0.04%，在5%的水平上显著，这也是与我们预期不符的。一般我们认

为房地产投资的增加增大了未来房地产的供给，从而使房价下降，但是模型显示房

地产投资占比的增加导致了房地产价格的上涨，本文将此解释为武汉房地产市场过

热的投机需求和供给本身不足造成。投机者不断炒高房价，导致房地产市场的供应

增加，但是即使增加供给当前房地产市场中的房屋还是不能满足市场的需求，这就

造成了房地产投资增加，人们对房地产价格预期反而更高。

5、上期销售面积（L(S alesarea)t-1）每单位的增加将导致房价指数增加0.03%，

在1%水平上显著。这可以理解为房地产销售面积不断增加体现了房地产市场需求

的旺盛，导致人们对房地产市场持有较高预期，导致本期房价上升。上期竣工面积

（L(Completearea)t-1）未能对房地产价格产生明显影响，表现为其系数的不

显著。这也可以说明从房地产供需角度看，需求对于消费者预期的影响更为明显。

6、实际利率（RInt）对房价指数的影响在统计学意义上不显著，表现为其系数不

显著。

（二）房地产价格的短期波动模型

上文通过EG两步法检验了变量间的长期协整关系，为了验证长期均衡关系是否在

短期内成立，我们将协整的残差项作为误差修正项Ecm，利用Ecm与其余变量在

短期内的波动建立误差修正模型。

表6：各变量对房地产价格指数短期内波动解释能力注：＊＊＊、＊＊、＊分别代

表在1%，5%，10%水平下显著，括号内为t值。Intercept ΔLP(h)t-1

ΔLInc( )t ΔInvestRatiot ΔLSalesarea( )t-1 Ecmt-1 0.0001 0.9812*** -

0.0035 0.0132 0.0136* -0.6668***(0.1153) (7.5613) (-0.2622) (1.6023)

(1.8854) (-3.1320)DW=2.0486 F=12.5968 R2=0.5163 LM(1 0.1108)=LM(2

3.6193)= AdjustedR 0.4753 2=

得到下式：

其中，Δ表示一阶差分，代表了当期某变量的变化率。Ecm的系数表示对房地产

价格指数的修正，该系数在本模型中统计与经济意义都非常显著，上期出现的误差

将很快在本期修正。Ecm的系数为负，这与之前我们预期的负反馈相符，当房地

产价格指数高于或低于长期均衡值时，误差修正项将通过降低或提高该指数变化进

行修正，使当期值向长期值逼近。

五、结论及政策建议

本文通过2012年3月至2017年9月的武汉房地产市场的宏观数据对武汉市限购

限贷政策的实施效果进行检验，通过EG两步法验证了武汉房地产价格指数与其他

变量的长期协整关系，又建立了误差修正模型研究变量间短期关系，总结结论如下：

第一，武汉的房地产限购限贷政策还未能起到使房价下跌的作用，但已经起到了使

房价的增长速度放缓的作用，这与本文使用数据中限购限贷政策实施时间不到一年

尚短有关，还需要更长的时间才可能实现房价合理回归。这也与房价将在限购限贷

实施后的12-18个月左右出现低谷（赵荣，2016）[5]的结论相符。第二，房价指

数的滞后期对当期的价格指数解释能力很强，说明市场预期对本期房价产生了重要

影响。房地产调控的重点应放在“预期管理”上。第三，当武汉房价指数偏离其长

期均衡值时，上期的误差修正项对该指数具有极强的负修正作用。

本文根据分析结果，对完善我国房地产市场调控提出以下建议：政府需要转变调控

思想。从前文的实证分析中可以看出市场预期对于房价的影响最为强烈，而房地产

的一个现实状况是“房价会不断快速上涨”的预期占领了绝大多数消费者的观念，

所以想要通过政策调控促进房价合理回归，政策的制定目标要落实到转变市场预期

上。限购限贷政策是一个在短时间内可以抑制房地产市场投机氛围的有益尝试，除

了继续坚持限购限贷政策来缓解房价快速上涨的预期外，政府需要拿出增加房地产

的供应，调整房地产市场的供需结构等更宏观、执行时间更长的政策来改变长期的

预期。

【相关文献】

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