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摘要：房地产是一种具有消费和投资双重属性的特殊商品，其价格不仅受到市场供需的影响，也受政府调控的影响。政府可以通过限购政策调节市场需求端来影响房价。文章借鉴事件研究法，以限购政策实施后三个月为政策窗口期，构造了一个投机占比因子再进行了回归分析。结果表明在政策窗口期內，投机交易数量多的小区拥有更高每平米累计收益率，投机活动显著地影响存量房价格。因此房地产限购政策会通过影响投机需求来刺激或者抑制房价。此外限购政策在短期内是有效的，但是从长期来看效果有限，而国家战略布局则会对相关房地产市场产生长远影响。
关键词：限购政策；事件研究法；投机占比因子；回归分析
一、 研究背景
如今中国的房地产行业已经属于国民经济的支柱性产业，而它的发展历史与国家政策密不可分。在发展过程中，政府制定了房地产市场相关政策，来对市场中出现的问题进行调控，大致可以分为6个阶段。第一阶段：1978年～1991年，住房商品化、土地产权理论的提出；国务院在四个城市进行售房试点。第二阶段：1992年～1997年，住房公积金制度全面推行；“安居工程”开始启动。第三阶段：1998年～2002年，取消住房实物分配制度；实施按揭政策。第四阶段：2003年～2007年，房地产市场的投机炒作行为盛行，多项针对房地产行业的宏观调控政策出台。第五阶段：2008年～2009年，金融危机后金融、税收政策刺激；4万亿的财政刺激计划。第六阶段：2010年～2013年，房地产价格调控趋紧，调控长期化；“新国五条”。因此中国房地产市场的飞速发展离不开相关政策支持。
近年来我国房地产市场发展迅猛，房地产投资年均增速达25%，而根据国家统计局的数据显示，房地产投资在2010年左右达到顶峰，房地产由增量开始向存量转变，特别是在一线城市，例如北京在2009年存量房交易量全面超越新房。2016年北京存量房市场交易异常火热，交易量直线上升促使房价普遍飞速上涨。2017年中央经济工作会议更是提出了“房子是用来住的，不是用来炒的”。这是因为房地产行业属于资金密集型行业，住房既是消费品也是投资品，因此特别容易受到金融投机活动的影响。
现在影响房地产市场因素的文献研究主要分为两个方面。一是房价与经济基本面的关系：多数国外学者Capozza（2002）、Tsatsaronis（2004）研究表明经济基本面中的宏观数据能较好地解释房价变化；另有少数Gallin（2006）基于实证文献发现经济基本面并不能很好地解释；而国内学者沈悦（2004）研究表明目前我国房价的快速上涨已经偏离了经济基本面，政府政策以及投机等因素开始显著影响着房地产市场。二是房价与非经济基本面的关系：主要关注房地产调控政策与房地产市场的关系，如Muellbauer（1997），Lastrapes（2000）以及Priemus（2003）分别从信贷政策、货币政策和土地政策来研究；而国内学者王来福（2007）的研究主要关注在货币政策方面；另外还有研究信贷增长与房地产市场的关系，Collyns（2002）所使用的数据的大多是宏观的银行信贷数据。
本文以房地产限购政策实施后三个月为政策窗口期，将住房需求区分为投机需求和其他需求，投机需求指短期投资活动以两年内之内交易为期限，而其他需求包含消费性需求和长期投资需求。因此我们以投机需求构造出投机占比因子，主要研究了货币政策窗口期内小区的投机占比因子与同比两年前的每平米累计收益率之间的关系。
二、 理论分析
目前我国的房地产相关政策主要是以调控需求端为主，主要通过首付比例和限制购买资质等方式来设置入市门槛。房地产的需求一般可以分为消费性需求和投资性需求：消费性需求指将房地产作为商品消费以满足个人居住和企业生产办公等需求；而投资性需求指将房地产作为投资品，希望能够在其中获得投资收益的需求。消费性需求在短期内缺乏弹性；而投资性需求受贷款利率影响很大，在短期内房地产供给不变的情况下，当贷款利率下降，投资者获得资金的成本减少，从而刺激投资需求，房地产价格就会上升。
房地产开发商通过拍卖的方式购得土地的使用权，资金回收需要很长时间，因此开发商为了填补资金的缺口，往往会对外融资，在融资的来源中银行贷款占了大部分，因而利率特别是贷款利率成了影响房地产商融资成本的重要因素。贷款利率上升会减少贷款需求，从而减少房地产项目的投资，进而减少房地产市场的供给，房价就会上升。另外我国的土地制度决定了土地供给是缺乏弹性的，土地市场只有一个供给者，即垄断者；垄断者总是会有使其垄断收益最大化的倾向，当有关政策刺激投资需求时，即需求曲线上移，房价就会上升；相反房价就会下跌。
因此在新房价格居高不下的同时，新房区位相近的存量房市场中的卖方又会以新房价格作为标的，这种现象在我国一二线城市的房地产市场中普遍存在，尤其是热点地区，致使存量房也居高不下。
三、 实证分析
1. 数据和政策选择。本文以北京地区存量房市场为具体研究对象，采集了2015年～2016年北京市1 805个小区其中通州区411个小区的存量房成交数据，数据来源于北京链家网站上的公开信息。在此期间我们以2015年3.30新政和2016年9.30新政为主要政策窗口期来考察房价变化，同时选取通州成为副中心、通州普通限购和通州商住限购为单独事件或政策作为冲击事件来观察市场反应，相关限购政策和事件的时间截取，皆以政府正式文件为准，参考自相关机构的官方网站上的公开文件通知。
2. 变量构造。对于每个小区我们构造了一个投机占比因子——SP，即每个小区中交易时间不满两年的交易量占总交易量的比重。在北京一般过户时间约为半年，因此从买入到卖出至少需要一年左右的时间，而出售也需要一定的时间，其他需求的交易者不会在这么短的时间内频繁出手，因此我们将交易时间未满两年的交易活动归结为投机活动。 我们还选取了房屋用途——HP和学区房——SH这两个虚拟变量作为控制变量。房屋用途HP一般主要分为两类：普通住宅和商业办公类。此外学区房SH，也是影响房价的重要因素，因此在回归中我们也加入了这一变量。
我们首先将一年分为24期，一期为半个月，即以每个月15日为界。因为有些政策的公布时间在月中，并不都是从月初开始执行，如此划分时间区域能更准确反映政策发生前后的差异。接着我们将计算每个小区的每期内的所有成交的每平米价格的均值，这是为了计算历史同期的收益率，因为同一期内的每笔交易个体存在一定差异而且必不可能为同一套房子，因此计算相邻两笔交易之间的收益率毫无意义。此外这样做可以尽可能的回避了不同户型间差异，集中反映小区间的差异。然后通过均值与两年前同一时期均值作比较，计算出相隔48期的每期收益率。就像前文提到的每笔房屋从买入到卖出过户的一般周期需要一年多，因此选择两年的间隔计算收益率更能贴近同一房子前后两笔交易的真实情况。最后我们再根据各个政策的时间窗口期计算出该窗口期内的累计收益率——CYR用于回归分析，例如2015年的3.30新政，窗口期为2015年4月到6月，累加这期间6期相对于两年前的历史同期收益率即可到3.30新政的CYR。
3. 主要结果与分析。我们以限购政策作为事件研究的对象，首先我们计算出政策窗口期内某小区的投机占比因子SP；接着计算出该政策窗口期内该小区的同比两年前的每平米累计收益率CYR；最后对二者作回归分析，以检验政策执行后通过影响投机需求，是否会显著地引起收益率的变化。因此，我们以3.30新政为例做回归分析，政策窗口期为2015年4月1日到6月30日：
CYR_0330BJi=？琢 ？茁1SP_0330BJi ？茁2HPi ？茁3SHi ？着i（1）
下标i代表各个小区；CYR_0330BJ代表3.30新政窗口期2015年4月1日到6月30日间的累计收益率CYR；SP_0330BJ代表3.30新政末期的投机占比因子SP；HP和SH是两个虚拟变量，分别代表房屋用途HP和学区房SH。
表1第一列显示，SP的回归系数为正并且在1%上显著，意味着在3.30新政窗口期内，北京小区存量房成交数量中的投机数量占比每多0.1，其每平米累计收益率就多增加0.08%。也就是说在3.30新政实施后三个月内，投机数量越多的小区其每平米收益率越高，二者呈显著的正向关系。可是其拟合度只有0.109，说明投机数量占比只能很少的解释收益率的部分变化，这是因为现实生活中影响房价收益的因素还有很多，尽管我们已经控制了其中的房屋用途和学区房因素。但是这并不影响我们研究限购政策实施期间，投机需求与收益率之间的关系。表1第二列是9.30新政窗口期内的回归结果，SP系数也不再显著，这说明投机数量的变换不再能解释收益率的变化，也就是说9.30政策虽然能抑制投机需求，但是在这段时期内北京市的存量房价格已不再由投机数量的变化来决定。
表2是通州小区存量房成交数据的回归结果，其意义与表1类似。可以看到在3.30新政窗口期内，通州小区中投机数量占比每多0.1，其每平米累计收益率就多增加0.058 5%，且在5%上显著，这说明在此窗口期内通州小区的投机数量与收益率也是呈显著的正向关系。表2第二列是确定通州成为北京市行政副中心前后三个月内的数据回归结果，可以看到其SP系数大于3.30新政且在1%上显著，其拟合度也在上升，解释力增强。这说明在该消息的影响下，小区投机数量的增加进一步带动了其每平米收益率的增长。表2第三列是通州普通住宅限购窗口期内的回归结果，可以看到SP系数为正且在5%上显著，但是小于第二列，拟合度也在下降，说明在该限购政策窗口期内虽然小区投机数量的增加依然可以带动其每平米收益率的增长，但幅度已经减弱了，该政策起到了一定的作用。表2第四列是通州商住房限购窗口期内的回归结果，其SP系数大于之前的3倍且拟合度增加，但是由于样本中的数据全部为通州普通住宅，原因详见前文，所以该组数据结果并不能够反映通州商住限购政策的效果，只能说明在该段时期内通州小区中投机数量对收益率的影响力在增强。表2最后一列是在9.30新政窗口期内通州小区的回归结果，其SP系数大约是商住房限购窗口期的1.5倍且擬合度大幅增加，显示了在9.30实施后三个月内的通州小区中的投机数量的变化依旧对其每平米的收益率的变化起了非常大的正向作用，9.30新政在通州小区未取得理想的效果。
对比表1和表2第一列，我们可以看到北京市的SP系数要大于通州，这说明在此期间市区中投机数量的变化对收益率变化影响更大，同时第一列的结果显示了3.30刺激房市的政策都起到了一定的正向作用。对比表1第二列和表2第五列，通州小区的SP系数增大幅增长的同时市区的SP系数已不在显著，这说明了通州小区中投机数量对收益率影响大幅增强，而市区中的投机数量的变化已不再是解释其收益率变化的主要因素，因此9.30抑制房市的政策存在着显著的差异，通州小区可能存在着“逆向选择效应”。
四、 结论与政策建议
本文主要研究了限购政策实施之后，对相关存量房市场上交易活动的影响，主要结论如下：
在房市低迷时期，放松首付的房地产限购政策可以有效地活跃房地产市场，尤其是可以显著地刺激投机需求拉升房价进而带动收益率的攀升。但是在房市火热时，紧靠单一的收紧首付政策所起到的抑制房市的效果十分有限。同时针对性地限购政策则具有一定的短期时效性。另外国家层面的战略布局也会对相关地区的房市具有长期的正向影响。
基于以上结论，本文提出建议：首先住房的主要功能还是居住，相关政策应满足居民的刚性居住需求和改善型需求，而房地产市场的投机活动以套利为主要目标，相关政策应该增大投机者进入市场的门槛以及增加其持有住房的成本。其次要实施差异化的政策来抑制住房投机，要因时因地具有针对性的调节房地产市场，注意政策实施的短期效应，不能单一的依靠限购政策来调控市场，需要多种手段并用。最后要充分考虑重大事件，如相关国家层面的战略布局，对特定地区的房地产市场的冲击，政策的设计需要具有前瞻性。 参考文献：
[1] 黄少安，陈斌开，刘姿彤.“租税替代”、财政收入与政府的房地产政策[J].经济研究，2012，（8）：93-106.
[2] Capozza D.R.，Hendershott P.H.，Mack C.，Mayer C.J.Determinants of Real House Price Dynamics[D].NBER Working Paper，2002.
[3] Tsatsaronis K.，Zhu H..What Drives House Price Dynamics： Cross-Country Evidence[D].BIS Quarterly Review，2004，（1）：65-78.
[4] Gallin J.The Long-Run Relationship between House Prices and Income： Evidence from Local Housing Markets[J].Real Estate Economics，2006，34（3）：417-438.
[5] 沈悦，刘洪玉.住宅价格与经济基本面：1995-2002年中国14城市的实证研究[J].经济研究，2004，（6）： 78-86.
[6] Muellbauer J.， Murphy A.Booms and Busts in the UK Housing Market[J].The Economic Journal，1997，107（455）：1701-1727.
[7] Lastrapes W.D..The Real Price of Housing and Money Supply Shocks： Time Series Evidence and Theoretical Simulations[J].Journal of Housing Economics，2000， 11（1）：40-74.
[8] Priemus H..Dutch Housing Associations： C- urrent Developments and Debates[J].Housing Studies，2003，18（3）：327-351.
[9] 王來福，郭峰.货币政策对房地产价格的动态影响研究[J].财经问题研究，2007，（11）：15-19.
[10] Collyns C.， Senhadji A..Lending Booms， Real Estate Bubbles， and The Asian Crisis[D].MF Working Paper，2002.
作者简介：侯瑞（1986-），男，汉族，江苏省连云港市人，中国人民大学国际学院博士生，研究方向为金融风险管理。
收稿日期：2018-02-25。
关键词：限购政策；事件研究法；投机占比因子；回归分析
一、 研究背景
如今中国的房地产行业已经属于国民经济的支柱性产业，而它的发展历史与国家政策密不可分。在发展过程中，政府制定了房地产市场相关政策，来对市场中出现的问题进行调控，大致可以分为6个阶段。第一阶段：1978年～1991年，住房商品化、土地产权理论的提出；国务院在四个城市进行售房试点。第二阶段：1992年～1997年，住房公积金制度全面推行；“安居工程”开始启动。第三阶段：1998年～2002年，取消住房实物分配制度；实施按揭政策。第四阶段：2003年～2007年，房地产市场的投机炒作行为盛行，多项针对房地产行业的宏观调控政策出台。第五阶段：2008年～2009年，金融危机后金融、税收政策刺激；4万亿的财政刺激计划。第六阶段：2010年～2013年，房地产价格调控趋紧，调控长期化；“新国五条”。因此中国房地产市场的飞速发展离不开相关政策支持。
近年来我国房地产市场发展迅猛，房地产投资年均增速达25%，而根据国家统计局的数据显示，房地产投资在2010年左右达到顶峰，房地产由增量开始向存量转变，特别是在一线城市，例如北京在2009年存量房交易量全面超越新房。2016年北京存量房市场交易异常火热，交易量直线上升促使房价普遍飞速上涨。2017年中央经济工作会议更是提出了“房子是用来住的，不是用来炒的”。这是因为房地产行业属于资金密集型行业，住房既是消费品也是投资品，因此特别容易受到金融投机活动的影响。
现在影响房地产市场因素的文献研究主要分为两个方面。一是房价与经济基本面的关系：多数国外学者Capozza（2002）、Tsatsaronis（2004）研究表明经济基本面中的宏观数据能较好地解释房价变化；另有少数Gallin（2006）基于实证文献发现经济基本面并不能很好地解释；而国内学者沈悦（2004）研究表明目前我国房价的快速上涨已经偏离了经济基本面，政府政策以及投机等因素开始显著影响着房地产市场。二是房价与非经济基本面的关系：主要关注房地产调控政策与房地产市场的关系，如Muellbauer（1997），Lastrapes（2000）以及Priemus（2003）分别从信贷政策、货币政策和土地政策来研究；而国内学者王来福（2007）的研究主要关注在货币政策方面；另外还有研究信贷增长与房地产市场的关系，Collyns（2002）所使用的数据的大多是宏观的银行信贷数据。
本文以房地产限购政策实施后三个月为政策窗口期，将住房需求区分为投机需求和其他需求，投机需求指短期投资活动以两年内之内交易为期限，而其他需求包含消费性需求和长期投资需求。因此我们以投机需求构造出投机占比因子，主要研究了货币政策窗口期内小区的投机占比因子与同比两年前的每平米累计收益率之间的关系。
二、 理论分析
目前我国的房地产相关政策主要是以调控需求端为主，主要通过首付比例和限制购买资质等方式来设置入市门槛。房地产的需求一般可以分为消费性需求和投资性需求：消费性需求指将房地产作为商品消费以满足个人居住和企业生产办公等需求；而投资性需求指将房地产作为投资品，希望能够在其中获得投资收益的需求。消费性需求在短期内缺乏弹性；而投资性需求受贷款利率影响很大，在短期内房地产供给不变的情况下，当贷款利率下降，投资者获得资金的成本减少，从而刺激投资需求，房地产价格就会上升。
房地产开发商通过拍卖的方式购得土地的使用权，资金回收需要很长时间，因此开发商为了填补资金的缺口，往往会对外融资，在融资的来源中银行贷款占了大部分，因而利率特别是贷款利率成了影响房地产商融资成本的重要因素。贷款利率上升会减少贷款需求，从而减少房地产项目的投资，进而减少房地产市场的供给，房价就会上升。另外我国的土地制度决定了土地供给是缺乏弹性的，土地市场只有一个供给者，即垄断者；垄断者总是会有使其垄断收益最大化的倾向，当有关政策刺激投资需求时，即需求曲线上移，房价就会上升；相反房价就会下跌。
因此在新房价格居高不下的同时，新房区位相近的存量房市场中的卖方又会以新房价格作为标的，这种现象在我国一二线城市的房地产市场中普遍存在，尤其是热点地区，致使存量房也居高不下。
三、 实证分析
1. 数据和政策选择。本文以北京地区存量房市场为具体研究对象，采集了2015年～2016年北京市1 805个小区其中通州区411个小区的存量房成交数据，数据来源于北京链家网站上的公开信息。在此期间我们以2015年3.30新政和2016年9.30新政为主要政策窗口期来考察房价变化，同时选取通州成为副中心、通州普通限购和通州商住限购为单独事件或政策作为冲击事件来观察市场反应，相关限购政策和事件的时间截取，皆以政府正式文件为准，参考自相关机构的官方网站上的公开文件通知。
2. 变量构造。对于每个小区我们构造了一个投机占比因子——SP，即每个小区中交易时间不满两年的交易量占总交易量的比重。在北京一般过户时间约为半年，因此从买入到卖出至少需要一年左右的时间，而出售也需要一定的时间，其他需求的交易者不会在这么短的时间内频繁出手，因此我们将交易时间未满两年的交易活动归结为投机活动。 我们还选取了房屋用途——HP和学区房——SH这两个虚拟变量作为控制变量。房屋用途HP一般主要分为两类：普通住宅和商业办公类。此外学区房SH，也是影响房价的重要因素，因此在回归中我们也加入了这一变量。
我们首先将一年分为24期，一期为半个月，即以每个月15日为界。因为有些政策的公布时间在月中，并不都是从月初开始执行，如此划分时间区域能更准确反映政策发生前后的差异。接着我们将计算每个小区的每期内的所有成交的每平米价格的均值，这是为了计算历史同期的收益率，因为同一期内的每笔交易个体存在一定差异而且必不可能为同一套房子，因此计算相邻两笔交易之间的收益率毫无意义。此外这样做可以尽可能的回避了不同户型间差异，集中反映小区间的差异。然后通过均值与两年前同一时期均值作比较，计算出相隔48期的每期收益率。就像前文提到的每笔房屋从买入到卖出过户的一般周期需要一年多，因此选择两年的间隔计算收益率更能贴近同一房子前后两笔交易的真实情况。最后我们再根据各个政策的时间窗口期计算出该窗口期内的累计收益率——CYR用于回归分析，例如2015年的3.30新政，窗口期为2015年4月到6月，累加这期间6期相对于两年前的历史同期收益率即可到3.30新政的CYR。
3. 主要结果与分析。我们以限购政策作为事件研究的对象，首先我们计算出政策窗口期内某小区的投机占比因子SP；接着计算出该政策窗口期内该小区的同比两年前的每平米累计收益率CYR；最后对二者作回归分析，以检验政策执行后通过影响投机需求，是否会显著地引起收益率的变化。因此，我们以3.30新政为例做回归分析，政策窗口期为2015年4月1日到6月30日：
CYR_0330BJi=？琢 ？茁1SP_0330BJi ？茁2HPi ？茁3SHi ？着i（1）
下标i代表各个小区；CYR_0330BJ代表3.30新政窗口期2015年4月1日到6月30日间的累计收益率CYR；SP_0330BJ代表3.30新政末期的投机占比因子SP；HP和SH是两个虚拟变量，分别代表房屋用途HP和学区房SH。
表1第一列显示，SP的回归系数为正并且在1%上显著，意味着在3.30新政窗口期内，北京小区存量房成交数量中的投机数量占比每多0.1，其每平米累计收益率就多增加0.08%。也就是说在3.30新政实施后三个月内，投机数量越多的小区其每平米收益率越高，二者呈显著的正向关系。可是其拟合度只有0.109，说明投机数量占比只能很少的解释收益率的部分变化，这是因为现实生活中影响房价收益的因素还有很多，尽管我们已经控制了其中的房屋用途和学区房因素。但是这并不影响我们研究限购政策实施期间，投机需求与收益率之间的关系。表1第二列是9.30新政窗口期内的回归结果，SP系数也不再显著，这说明投机数量的变换不再能解释收益率的变化，也就是说9.30政策虽然能抑制投机需求，但是在这段时期内北京市的存量房价格已不再由投机数量的变化来决定。
表2是通州小区存量房成交数据的回归结果，其意义与表1类似。可以看到在3.30新政窗口期内，通州小区中投机数量占比每多0.1，其每平米累计收益率就多增加0.058 5%，且在5%上显著，这说明在此窗口期内通州小区的投机数量与收益率也是呈显著的正向关系。表2第二列是确定通州成为北京市行政副中心前后三个月内的数据回归结果，可以看到其SP系数大于3.30新政且在1%上显著，其拟合度也在上升，解释力增强。这说明在该消息的影响下，小区投机数量的增加进一步带动了其每平米收益率的增长。表2第三列是通州普通住宅限购窗口期内的回归结果，可以看到SP系数为正且在5%上显著，但是小于第二列，拟合度也在下降，说明在该限购政策窗口期内虽然小区投机数量的增加依然可以带动其每平米收益率的增长，但幅度已经减弱了，该政策起到了一定的作用。表2第四列是通州商住房限购窗口期内的回归结果，其SP系数大于之前的3倍且拟合度增加，但是由于样本中的数据全部为通州普通住宅，原因详见前文，所以该组数据结果并不能够反映通州商住限购政策的效果，只能说明在该段时期内通州小区中投机数量对收益率的影响力在增强。表2最后一列是在9.30新政窗口期内通州小区的回归结果，其SP系数大约是商住房限购窗口期的1.5倍且擬合度大幅增加，显示了在9.30实施后三个月内的通州小区中的投机数量的变化依旧对其每平米的收益率的变化起了非常大的正向作用，9.30新政在通州小区未取得理想的效果。
对比表1和表2第一列，我们可以看到北京市的SP系数要大于通州，这说明在此期间市区中投机数量的变化对收益率变化影响更大，同时第一列的结果显示了3.30刺激房市的政策都起到了一定的正向作用。对比表1第二列和表2第五列，通州小区的SP系数增大幅增长的同时市区的SP系数已不在显著，这说明了通州小区中投机数量对收益率影响大幅增强，而市区中的投机数量的变化已不再是解释其收益率变化的主要因素，因此9.30抑制房市的政策存在着显著的差异，通州小区可能存在着“逆向选择效应”。
四、 结论与政策建议
本文主要研究了限购政策实施之后，对相关存量房市场上交易活动的影响，主要结论如下：
在房市低迷时期，放松首付的房地产限购政策可以有效地活跃房地产市场，尤其是可以显著地刺激投机需求拉升房价进而带动收益率的攀升。但是在房市火热时，紧靠单一的收紧首付政策所起到的抑制房市的效果十分有限。同时针对性地限购政策则具有一定的短期时效性。另外国家层面的战略布局也会对相关地区的房市具有长期的正向影响。
基于以上结论，本文提出建议：首先住房的主要功能还是居住，相关政策应满足居民的刚性居住需求和改善型需求，而房地产市场的投机活动以套利为主要目标，相关政策应该增大投机者进入市场的门槛以及增加其持有住房的成本。其次要实施差异化的政策来抑制住房投机，要因时因地具有针对性的调节房地产市场，注意政策实施的短期效应，不能单一的依靠限购政策来调控市场，需要多种手段并用。最后要充分考虑重大事件，如相关国家层面的战略布局，对特定地区的房地产市场的冲击，政策的设计需要具有前瞻性。 参考文献：
[1] 黄少安，陈斌开，刘姿彤.“租税替代”、财政收入与政府的房地产政策[J].经济研究，2012，（8）：93-106.
[2] Capozza D.R.，Hendershott P.H.，Mack C.，Mayer C.J.Determinants of Real House Price Dynamics[D].NBER Working Paper，2002.
[3] Tsatsaronis K.，Zhu H..What Drives House Price Dynamics： Cross-Country Evidence[D].BIS Quarterly Review，2004，（1）：65-78.
[4] Gallin J.The Long-Run Relationship between House Prices and Income： Evidence from Local Housing Markets[J].Real Estate Economics，2006，34（3）：417-438.
[5] 沈悦，刘洪玉.住宅价格与经济基本面：1995-2002年中国14城市的实证研究[J].经济研究，2004，（6）： 78-86.
[6] Muellbauer J.， Murphy A.Booms and Busts in the UK Housing Market[J].The Economic Journal，1997，107（455）：1701-1727.
[7] Lastrapes W.D..The Real Price of Housing and Money Supply Shocks： Time Series Evidence and Theoretical Simulations[J].Journal of Housing Economics，2000， 11（1）：40-74.
[8] Priemus H..Dutch Housing Associations： C- urrent Developments and Debates[J].Housing Studies，2003，18（3）：327-351.
[9] 王來福，郭峰.货币政策对房地产价格的动态影响研究[J].财经问题研究，2007，（11）：15-19.
[10] Collyns C.， Senhadji A..Lending Booms， Real Estate Bubbles， and The Asian Crisis[D].MF Working Paper，2002.
作者简介：侯瑞（1986-），男，汉族，江苏省连云港市人，中国人民大学国际学院博士生，研究方向为金融风险管理。
收稿日期：2018-02-25。