房价变动是政府、学术界和老百姓密切关注的问题。2014年我国房地产库存去化周期达到历史高点,为此,2015年末中央将房地产去库存作为经济社会发展的任务之一。然而,随着一系列鼓励性政策的实施,房价却迎来了新一轮暴涨,房地产市场调控政策迅速由鼓励转为抑制。2016年年底召开的中央经济工作会议上首次提出“房子是用来住的,不是用来炒的”,之后,在“房住不炒”主基调下,各地陆续出台房地产限价政策。截止2019年底,在国家统计局统计的70个大中城市样本中,实施限价的城市达到53个。那么,限价政策的有效性如何?限价政策在不同地区和不同行政级别的城市施行的效果有何差异?对这些问题的回答具有重要的现实意义,本文围绕这些问题展开。第一章,绪论介绍了本文的研究背景和意义,对本文的核心概念、研究内容、方法和框架进行了阐述,并说明了本文的创新点和不足之处。第二章,对所涉及的价格理论和价格管制理论进行了阐述,同时对本文研究主题相关的房地产价格影响因素、房地产价格调控措施以及房地产限价政策有效性的国内外文献进行了简单梳理。第三章,本章根据房地产开发投资、商品住宅销售和房地产市场调控等情况,将我国房地产市场的发展划分为六个阶段,并梳理了我国房价变动趋势和房价变动的特征,在此基础上分阶段探析了我国房价调控政策的演变。紧接着,对限价、限购、限贷、利率政策等当前主要调控手段进行了描述。第四章,本章详细阐述了本轮限价政策的实施概况,展示了从2016年北京“930”政策以来,限价政策从热点城市向非热点城市逐步扩散的进程,同时分析了“因城施策”背景下不同力度和方式的限价政策。并进一步利用价格管制理论分析了限价政策的福利效应,分别从购房者、房地产开发商、地方政府及中央政府方面做了探讨。第五章,本章开展实证研究,基于双重差分法的思想建立动态面板数据模型,选取了我国2015年三季度至2019年四季度70个大中城市的季度数据,研究了限价政策对商品住宅价格的调控效果,不同模式限价政策的效果差异性,以及限价政策在东中西部三大区域、不同行政级别的城市的效果差异性,其中限价政策变量的选取是以各城市出台的房地产调控文件为依据的。研究结论如下:（1）限价政策可显著调控新建住宅的价格,而对二手房价格的传导效果并不得到认同,可能是造成一二手房价格倒挂的直接原因。（2）新房和二手房价格模型中,被解释变量滞后项的回归系数分别为0.792和0.873,且在1%水平上统计显著,说明房价的时间持续性强,且二手房价格的时间持续性高于新房价格,应坚持长期调控不能松懈。（3）通过比较限价、限贷和限购三种政策变量的回归系数大小,可以得出,限价政策对房价的调控效应强于限贷政策而弱于限购政策。（4）限价政策中是否存在明确价格限制标准并不影响限价政策的执行效果,可能明确给出限价政策限制标准的市场存在隐形限价标准。（5）限价政策在东中西三大区域的效果有差异。在中部城市的效果最显著,其次是东部城市,而在西部城市的效果不明显。（6）限价政策在省会（首府）城市和非省会（首府）城市之间的效果无差异。第六章,本章探讨了限价政策引发的一二手房价格倒挂现象,分析了价格倒挂所带来的负面影响,并针对此提出可能的治理路径。第七章,在前文研究结果的基础上,提出了维持我国房地产市场稳定健康发展的一些建议,并对后续可能的研究工作做了几点展望。本文可能的创新有以下几点:（1）研究角度的创新。在2016年以来最新一轮房地产调控中,多数城市采用了限价政策,本文就该项政策的有效性进行了研究。为此,基于双重差分法的思想建立了动态面板数据模型,并以国家统计局公布的70个大中城市为样本进行了研究。这是限价政策研究领域的一项重要补充和完善。（2）为确保模型对限价政策有效性评估结果不受污染,对同一文件中的多项调控政策进行了分解,这样还可以对限价、限贷和限购的政策效果进行对比。在各城市颁布的房地产调控文件中,通常是限价、限贷和限购等多项政策的组合拳,房价变动将表现为多项调控政策的综合效应。为探知单独一项政策的实施效果,需要将组合拳一一识别,才能确保评估结果不受污染,还可以进行政策效果对比。（3）从城市区域分布、行政级别和限价条款差异方面,对限价政策的有效性进行了细化研究。在整体考察限价政策在70个大中城市的有效性基础上,还考察了限价政策效果的地区差异性、不同行政级别的城市施行的效果差异性以及不同模式限价政策的效应差异性,这有利于限价政策的细化研究和限价政策效应的观察,为政府调控政策的选择和调整提供一定参考。本文也存在不足之处:（1）考虑实证数据可得性和难易程度,没有对城市中商品住宅所处区域、档次、面积大小进行细分,通常来说对城市核心行政区域住宅、学区房、高端住宅的调控难度应该更大,政策效果可能会弱一些;但这些样本目前几乎不可能系统性获得,将来随着大数据技术的应用有可能突破数据难题。（2）未对限价政策在执行层面的强弱进行细分,“上有政策下有对策”的现实可能会导致政策效果的评估偏差。