保障房挤出效应的存在性及其时空异质性基于省级面板门限模型的证据-陈杰.pdf

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1、第33卷第4期2016年4月统计研究Statistical ResearchV0133，No4Apr2016保障房挤出效应的存在性及其时空异质性基于省级面板门限模型的证据陈杰 农汇福内容提要：保障房供应是否会对商品住房供应产生挤出效应，以及在何种情况下发生多大幅度的挤出效应，不仅关系到保障房工程的政策评估，也关系宏观经济稳定。本文从保障房最主要品种经济适用房人手，基于19992010年全国29个省份的面板数据，分别运用非线性门限面板模型、动态递归模型和GMM等分析方法对我国经济适用房供应与纯商品住房供应之间的互动关系进行系统性研究。实证结果显示：从住房销售面积及住宅投资额两个角度出发，经济适用

2、房供应均对纯商品住宅供应产生了挤出效应；挤出效应具有非线性，且根据经济适用房占住房总供应比重、与商品住房差异性等条件而存在“门槛效应”；挤出效应不仅存在地区差异性，还会随着时间而变化，即挤出效应存在时间异质性。本文的研究结果对深入理解保障房的市场效应和完善相关政策设计提供了依据。关键词：保障房；经济适用房；挤出效应；门槛效应中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：10024565(2016)04002709The Nonlinear and Heterogeneous Crowding-out Effect of Public Housing：Empirical Evidence fr

3、om Chinese Provincial Panel DataChert Jie&Nong HuifuAbstract：This paper empirically examines how public housing provision affects the marketbased housing provision inurban ChinaIt is based on the provincial panel data for the period of 19992010 and special attention has been given tothe potential no

4、nlinear and heterogeneous pattern of the crowding effectsOur empirical result shows：(1)the supply ofpublic housing crowdedout the supply of market housing but its degree was generally moderate；(2)the crowdingout effectvaried substantially under different scenarios；(3)the degree of crowdout effect ch

5、anged over time but its sign wasconsistent in the sample periodThese findings have important implications to help improving the design of public housingprograms in generalKey words：Public Housing；Commodity House；Crowdingout Effect；Threshold Effect一、引言自从1998年住房制度改革(房改)以来，我国住宅投资长期占总投资比重20左右，占GDP比重10左右

6、，通过投资效应和产业拉动效应，对总投资和GDP增长具有十分关键的作用。但与房地产投资兴旺相伴随的是，我国城市房价持续高涨。本世纪以来，住房保障一直是社会焦点问题，是“保证人民群众共享改革发展成果的必然要求”(习近平，2013年10月中央政治局住房问题集体学习会)。保障房是由政府主导的、意在解决城镇中低收人家庭购房困难的非市场化住房，在中国住房保障体系中起主体性作用。因此，我国政府在保障房供应中的作用引起了越来越多国内外学者的广泛关注。+本文获国家自然科学基金(面上)项目“中国城市住房供应模式变迁对居民住房选择行为的影响及社会经济效应”(NSF71573766)、国家自然科学基金(面上)项目“快

7、速城市化进程与住房公共政策：交互性与协调性发展研究”(NSF71173045)和教育部哲学社会科学重大课题攻关项目“我国城市住房保障体系及运行机制研究”(13JZD009)、上海市曙光学者计划“房地产业与经济社会发展和谐共生研究”(13SG35)的资助。万方数据28 统计研究 2016年4月但由于当前政策中对于保障房的关注焦点还主要集中在保障房的融资难题与分配公平，国内研究文献中也主要是这些方面的国际经验借鉴或选址布局等定性讨论，对于保障房经济效应的量化研究还很少。从宏观视角看，随着我国保障房供应规模的迅速增大，是否会对商品房供应产生挤出(crowdingeffect)，以及何时产生何种的挤出

8、效应，这个问题不仅关系保障房工程的效果评价，也直接影响宏观经济稳定。然而这方面的定量研究还很少。基于此，本文尝试系统地、多维度地定量考察房地产市场特征和经济环境等因素对保障房供应与商品住宅供应之间相互关系的影响程度。在中国诸多保障房品种中，经济适用房一直起到主体作用(王诚庆，2003)。经济适用房的定义是“政府面向中低收人住房困难家庭提供具有保障性质的政策性住房”(建设部1994年城镇经济适用住房建设管理办法)，1998年国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知(国发199823号文)中曾明确把经济适用房列为城市住房供应体系中主体组成部分。虽然实际上1999年后经济适用房在城镇全

9、部住房新增供应量中的比重最高也没有超过26，在1999-2010年期间平均而言占比只有8左右，但仍然始终是保障房中的主力军。1990年代后期到2010年，经济适用房年度竣工规模一直在数十万套左右，长期占据中国保障房新增供应量80以上。在2011年开始的3600万套保障房计划中，经济适用房仍占据40以上的比重。具体而言，本文基于1999-2010年全国29个省份的面板数据，综合运用非线性门限面板模型、GMM估计、动态递归模型等分析方法，尤其尝试通过门限变量的选择来体现不同宏观经济与房地产市场情景对经济适用房挤出效应的影响，从而系统地定量考察在不同环境下我国经济适用房供应与纯商品住房供应之间的关系

10、。对经济适用房是否产生挤出效应以及在何种情境下挤出效应较大的研究，有助于判断经济适用房是否象政策设计预期那样定向供应给中低收入住房困难家庭；也可用来辅助判断经济适用房从品质、地段到获取渠道，是否都与商品住宅形成割裂的供应体系。本文的研究结果可以为深入理解保障房的市场效应和完善相关政策设计提供依据。本文余下部分的结构如下：第二部分是研究的基本框架和相关研究文献的回顾性总结；第三部分对本文所使用的数据及计量模型进行介绍；第四部分为实证研究结果及讨论；最后是结论性描述。二、公共住房供应挤出效应：理论分析框架与实证文献综述(一)理论分析框架保障房在国际文献中一般对应公共住房(public housin

11、g)的概念，即那些由政府主导提供或补贴的住房(Chen等，2014)。公共投资的挤出效应本身就是公共政策分析中一个经久不衰的研究问题，备受国内外学者的广泛关注。公共投资是否对私人投资产生“挤出效应”(crowdingout effect)及挤出效应存在的条件与影响程度，对公共投资政策制定具有关键性影响。相比而言，对住房领域中公共投资的作用则存在更大的争议。Leung等(2012)B等很多学者关注住房建设的政府支出的效率性和公平性等问题，但也有很多学者关注公共住房供给对市场化住房供给的影响。美国在1960-1970年代曾经大规模推行过公共住房建设，或对中低收入住房建造给予大量政府补贴。19611

12、977年问美国联邦住房与城市发展署(HUD)对119万套中低收入住房进行了补贴，占同期住房建造总量的7左右(Murray，1983)1。为此美国学者较早就开始关注公共住房或对住房的公共补贴是否会对市场住房产生挤出效应。Murray(1983)指出公共住房或受公共补贴的住房可能通过两个渠道来影响市场住房：第一，公共住房或受补助住房存量的增加将分流一部分对纯市场化住房的需求，从而产生挤出效应；第二，公共住房的建造将吸走一部分市场住房的资源要素，使得后者的建造成本变得更加昂贵，进一步降低其供给。此外，挤出效应的大小，取决于受补贴住房是否与市场住房产生直接竞争，包括双方在潜在目标顾客群和融资手段是否高

13、度同质化。Malpezzi和Vandel(2002)H1则强调住房市场化供给的价格弹性对于挤出效应的大小十分关键。如果市场化住房供给的价格弹性很小，那么新增公共住房或受补贴住房的主要作用是降低了市场住房的租金，导致价格下降，但不会直接导致市场住房供给的下降。但如果市场化住房供给的价格弹性很大，那么新增公共住房则会接近1：1地挤出市场化住房。Sinai和Waldfogel万方数据第33卷第4期 陈杰农汇福：保障房挤出效应的存在性及其时空异质性：基于省级面板门限模型的证据 29(2005)1则指出，公共住房的挤出效应还取决于地区的住房负担压力、人口规模、人口流动性等区域特征，也取决于政府补贴是供给

14、方补贴(补贴开发商)，还是需求方补贴，后者是补贴租客还是购房者又有很大不同。Eriksen和Rosenthal(2010)旧1则提出，只有市场住房的需求高度富有弹性或供给缺乏弹性时，公共住房或公共补贴的挤出效应才不会存在。而且挤出效应对租赁房影响小，对自有房影响大。在中国的公共住房制度设计中，经济适用房一直具有双重责任。一方面是丰富住房供应品种，对那些无法从商品市场购买住房的人群进行“托底”保障(李培，2008A)川；另一方面还负有调节商品房价格的期望(李培，2008B)旧1，即政府希望通过经济适用住房的推出，对市场上的高价商品住房产生一定的替代和需求分流，从而达到抑制房价的作用。但要预期经济

15、适用房的价格效应，进而预期产业关联效应乃至对宏观经济的影响，就首先要透彻了解其供给效应。同时，考察供给一挤出效应的存在性，以及挤出效应如何在不同环境变化，可看出经济适用房是否如政策初衷那样运行，从而对经济适用房制度做出具有针对性的完善。针对中国情况，有学者认为，经济适用房往往选址较偏僻，较简陋，其供给不会对商品住房产生挤出效应，增大供应还会有助于抑制商品房价格(龙奋杰、董黎明，2005)1。但也有学者提出经济适用房限定利润将降低开发商的建造积极性，还会加剧土地浪费(黄征学，2004)。陈杰和王文宁(2011)则认为经济适用房的商品属性与社会保障属性界定不清，加之执行层面诸多缺陷，经济适用房与商

16、品房在品质和顾客群上并没有形成本质区别。同时由于中国处于快速城镇化时期和房地产市场上涨周期，商品住房需求弹性较小，而供应弹性较大，为此他们预期经济适用房对商品房的供给应该挤出效应为主。综合相关理论讨论，住房需求对公共住房挤出效应的内在机制可用图1表示。H(，十H十H： 住房供应 H。十H-十H：住房供应量供给净增加I L挤出效应 供给净增加-J L挤出效应圈1住房需求的价格弹性对挤出效应的影响图1中，A点代表只有商品房没有经流适用房时的均衡点，截距AC代表新增的经济适用房供应量，B点代表加人经济适用房后的供需均衡点，H0、H，和H：分别表示与A、B和C对应的总住房供给。因此，H。H。表示供给净

17、增加的部分，而H。H：表示挤出效应的部分。对比图1中左图住房需求弹性较大，右图住房需求弹性较小，可以直观地看出，右图的挤出效应更大，即住房需求的价格弹性越小，其挤出效应较大；住房需求的价格弹性越大，则挤出效应较小。以上讨论是基于理论层面的推导与猜想，需要实证研究的支持。因此，系统地定量考察我国经济适用房供应与商品住宅供应之间的关系具有必要性和紧迫性。(二)实证分析文献综述国外关于公共住房挤出效应的现有文献主要基于美国数据，大致可以分成从增量角度(Eriksen和Rosenthal，2010；Murray，1983；Swan，1973；Lee，2007)和从存量角度(Malpezzi和Vande

18、ll，2002；Sinai和Waldfogel，2005)两个方面展开研究。总体而言，现有文献认为公共住房或对住房的公共补贴对市场住房产生较强的挤出效应，尤其是针对中间万方数据30 统计研究 2016年4月收入的公共住房或公共补贴产生的挤出效应最大。Murray(1983)发现，美国面对中产阶级的大规模公共补贴总体上不会提高住房的新增总供给，只有运用政府债券融资、并针对低收人家庭和贫困老人的特殊住房进行补贴，挤出效应才比较小。Sinai和Waldfogel(2005)利用美国1990年代22872个城镇或252个城市群(MSA)的横截面数据，发现总体上每1套受补贴的住房提高了0305套地区内住

19、房总存量。但不同的市场特征下，补贴住房对市场的影响是不一样的。比如，在对政府补贴住房需求大、人口多的地方，挤出效应小；在政府住房补助主要给予租客的地区，挤出效应小；而如果政府的住房补助主要给予购房者的地区，挤出效应就很大。基于最后一点发现，Sinai和Waldfogel(2005)提出补贴需求方的租金补助计划(租金券)比补贴供给方的公共住房计划要高效得多。1986年，美国制定了低收入家庭税收减免计划，称为LIHTC(Low-income Housing Tax Credit)。在1987-2006年的20年期间美国有159万套住房在LIHTC项目资助下得以兴建(Eriksen和Rosentha

20、l，2010)。然而，Malpezzi和Vandell(2002)用2000年美国各州的横截面数据，发现LIHTC对各州住房存量没有任何影响。Efiksen和Rosenthal(2010)通过1990i2000年两个截面数据，进一步确认LIHTC对市场住房新增供给几乎没有影响。近年来国内对于经济适用房的政策效应分析也在增加。其中代表性的研究包括：邓宏乾、陈峰(2007)。12 o通过全国时间序列数据和格兰杰因果关系，认为住房整体价格上涨会带动经济适用房价格的上升而不是相反，但同时发现经济适用房的销售会对商品住宅价格起负作用。王先柱、赵奉军(2009)引通过1999-2007年的面板模型提出经济

21、适用房分流住房需求而带来房价降低。潘爱民和韩正龙(2012)14；基于全国省级面板数据，认为经济适用房的推出在短期内可以抑制商品住房价格的涨幅，但长期内却会推高住房价格。然而国内既往研究很少涉及市场的供需机制，就笔者所知，只有刘斌(2014)1纠利用中国1999-2010年35个大中城市面板数据，从销售面积维度研究经济适用房供应对商品住宅供应的影响，并确认挤出效应的存在。本文尝试就经济适用房供应对商品住宅供应的挤出研究进行拓展，主要体现在三个方面：第一，在研究对象上，本文从投资额和销售面积两个维度来看供应；第二，在研究范围上，本文将挤出效应从存在性扩展到地区间的差异性和时间上的异质性；第三，在

22、计量方法上，本文采用近年来得到经济学界广泛应用的模型，比如非线性面板门限模型(Non1inear Panel Threshold Model)、动态递归模型(Dynamic Recursive Model)和GMM方法等。因此，本文通过非线性框架计量模型得到的结论较以往研究更加稳健可靠。三、数据来源与实证模型(一)数据及描述性分析本文从住房投资额和销售面积两个维度来看住房供给。所采用的样本数据是1999-2010年全国29个省市年度数据，所有的数据均来源于国家统计数据库。但国家统计局并没有单独公布纯商品住宅供应量，因此，本文将纯商品住宅的供应量定义为所有住宅的供应量减去经济适用房的供应量。此外

23、，本文还采用一系列地区特征变量作为控制变量，包括各省历年城镇人均可支配收入、人均GDP、城镇化率、房价成本比和商品住宅销售价格等，其中房价成本比定义为商品住宅销售价格与其建造成本之比。表1和表2对本文使用变量和数据的统计信息进行了总结。我们对投资额、人均GDP、城镇人均可支配收入和商品住宅销售价格等数据都以1999年为基期进行了价格平减，为实际值。表1 主要变量的说明变量 变量描述 单位mkth咖c。 纯商品住宅的人均投资额 干元ech咖c4 经济适用房的人均投资额 千元mktsspc 纯商品住宅的人均销售面积 平方米eachsspc 经济适用房的人均销售面积 平方米gdppch 人均GDP

24、千元城镇人均可支配收入 千元urbanr 城镇化率 rp。 商品住宅的实际销售价格 千元p咕 商品住宅的销售价格与其建造成本之比注：n采用固定资产投资价格指数(1999年=100)进行价格平减；b采用GDP平减指数(1999年=100)进行价格平减；c采用CPI指数(1999年=100)进行价格平减。还可以考虑用竣工面积来考察，但经济适用房的竣工面积数据缺失严重，难以构成有效的面板数据量。 国家统计局从2011年起不再发布经济适用房的相关数据(原因不明)，无法进行之后的研究。同时，样本期内上海没有经济适用房供给，西藏数据缺失严重，为此剔除上海和西藏。万方数据第33卷第4期 陈杰农汇福：保障房挤

25、出效应的存在性及箕时空异质性：基于省级面板门限模型的证据 31表2主要变的统计性描述f19992010)变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值mlahipc 348 32433 39949 298 213815echipc 348 2079 1636 037 10160mktsspc 340 O72 O5l 003 254echsspc 340 008 006 000 O38gdppc 348 789 41l 253 2350l，IC 348 945 375 434 2470rbdnr 339 4238 1395 1748 85，96rph 348 226 155 O73 1457prf

26、319 179 062 099 71l注：中国国家统计局数据厍。(二)实证模型下面我们将规范地实证研究经济适用房供给对纯商品住宅供给的挤出效应。如理论讨论部分所指出的，挤出效应的大小与顾客群是否分离、两种房子的可替代性、商品房需求弹性等因素有直接关系(如图1所示)，我们有充分理由认为经济适用房供给对纯商品住宅供给的影响很可能是非线性的。若继续使用基于线性假设的检验，可能会导致结论出现偏差。采用非线性面板门限模型则可以有效避免上述问题(Hansen，1999】6】，2000；Mehmet、Hansen，200418)。本文从住房投资额和销售面积两个维度来考察经济适用房供给对纯商品住宅供给的影响。

27、借鉴现有文献(Lee，2007)。1 91，但考虑非线性后建立的非线性面板门限模型设定为：ln(mkthipc“)=风+卢lln(mtkhipc)+及ln(echipcn)，(q。)+芦3In(echipc“)1一，(q。)+芦。In(X。)+“n (1)ln(mktsspca)=风+卢lln(raktsspc州)+琏ln(echsspc“)，(q。)+岛In(echssepc。)1一，(q。)+口。ln(X。)+“。 (2)其中，In(mkthipc。)和In(mkthipc。)分别表示省份i在t期和t一1期纯商品住宅人均投资额的对数值；ln(echipc。)表示省份i在期经济适用房人均投资

28、额的对数值；In(mktsspc。)和In(mktsspcnl)表示省份i在t期和t一1期纯商品住宅人均销售面积的对数值；In(echsspc。)表示省份i在时间t期经济适用房人均销售面积的对数值；x。表示省份i在时间t期的特征变量，包括人均实际GDP或城镇居民人均可支配收人，城镇化率，房价成本比以及商品住宅销售价格等；q。表示模型的门限变量，。一r1 口 下 “ 表示指示函数；下表示模型的门阀值；最10 q。7后，u。表示误差项。在本文的回归模型中，我们采用人均量而不是总量。这主要是基于三个方面的考虑，一是，人均量相当于标准化，可以更好进行地区之间的比较；二是，政府多个文件中均采用人均量来描

29、述当地住房市场状况；三是，最新的文献通常采用人均量，比如Sinai和Waldfogel(2005)。上述两个方程中，系数尾和风是我们最关注的参数。如果门限变量的值大于门阀值丁，即q。=1，则卢，不存在，我们只需考虑系数卢：的正负号以及显著性；如果门限变量的值小于门阀值f，即q；=0，则卢：不存在，我们只需考虑系数伤的正负号以及显著性。以门限变量的值大于门阀值丁(反不存在)为例，当届：0，预示着经济适用房投资额的增加会增加纯商品住宅的投资额，即存在“挤入效应”；当伤=0，意味着经济适用房投资额不会对纯商品住宅投资额产生影响，即“挤出效应”和“挤人效应”都不存在；当J8：902时(共有173个观测

30、值)，本文将房价收入比定义为商品住宅销售单位面积价格与城镇居民人均可支配收入之比。限于篇幅，本文没有报告这些结果，可供索取。万方数据第33卷第4期 陈杰农汇福：保障房挤出效应的存在性及其时空异质性：基于省级面板门限模型的证据 33挤出效应则变为0090。由此，我们认为，经济适用房投资确实挤出了商品住宅投资，且当经济适用房投资占房地产总投资比重超过门限值时，由于开发商对商品住房需求被经济适用房分流的预期加强，经济适用房挤出效应会变得更大。表4第2列报告了经济适用房价格与商品住宅价格之比(prto)对商品住宅投资挤出效应的影响：当经济适用房价格相对较低时(prto5813，共有74个观测值)，挤出

31、效应是0105；当经济适用房价格相对较高时(prto5813，共有262个观测值)，挤出效应减小为0034。由此，我们认为，当经济适用房价格相对较低时，对大众吸引力较大，从而其对商品住宅的挤出效应也较大。表4第3列报告了经济适用房销售面积占房地产总销售面积比重(ssrto)的变化对商品住宅投资挤出效应的影响：当ssrto1274时(共有194个观测值)，挤出效应为0051；当ssrto1274时(共有153个观测值)，挤出效应增大至0136。这与表4第1列的检验结果是一致的，当开发商发觉经济适用房供应量较大时，感觉需求将会被经济适用房分流，从而主动减少商品住宅的投资规模。表4 经济适用房投资对

32、商品住宅投资挤出效应的检验结果(采用两步GMM方法J(1) (2) (3)被解释变量 Ln(mkthipc) Ln(mkth咖。) Ln(mkthipc。)门限变量 irto(T=902) prto(r=5813) ssrto(T=1274)Ln(mkthipc。一1) 0904 0913 092l(0018) (0021) (0022)Ln(echipc。)一below 一0036 一O105 一O051(0014) (0017) (0012)Ln(echipcn)一above 一0090 一0034” 一0136(0，们7) (0014) (0027)Ln(gdppc。) 0198+ 01

33、33 0067(0111) (0130) (0141)Ln(P吮) 0145 0159” 0136(0031) (0062) (0027)常数项 0 900 0691 0527(0325) (0385) (0414)AR(1)8 一3055 一3041 一3022(0002) (0003) (0003)AR(2)8 一1193 一128l 一1372(0237) (0212) (0198)Wald ehi2(5) 16350 25664 11794(0000) (0000) (0000)样本数 309 297 309组数 29 29 29注：小括号内数字为标准误差，P(01，“P(0，05，P

34、(001d：ArellanoBond检验，小括号内数字为P值。表5报告了经济适用房销售对纯商品住宅销售的影响，总体上挤出效应较为温和，但一些特定情境的结果不一致。具体来说，表5第1列报告了门限变量为商品住宅的销售价格与其建造成本之比(pry)的回归结果，当pry、134时(共有268个观测值)，经济适用房供应对纯商品住宅的销售面积产生了较温和的挤出效应(系数为一0012)。根据本文数据，纯商品住宅建造成本在地区之间的差别并不大，城市经济学经典理论指出，超出商品住宅建造成本的那部分住房价格主要是由土地价格决定的，而土地价格最终是由当地的基本经济以及房价的长期预期所决定的。因此，少数地区房地产市场

35、比较冷清时(即pry值比较小)，也意味着这些地区的住房市场需求比较弱，政府在这些地区提供经济适用房将会对本地房地产市场产生较明显的压制作用，导致出现较大挤出效应。但是，在房地产市场较为火热的其他大部分地区，住房市场表5经济适用房供应对商品住宅销售面积挤出效应的检验结果(采用两步GMM方法l(1) (2) (3)被解释变量 Ln(mktss“) Ln(mktss“) Ln(mktss“)门限变量 阿(T=134) pir(T=312) htrto(T=604)Ln(mktss“_1) 0559 0631 0606(0032) (0019) (0025)Ln(echssn)一below 一0043

36、 一0083 0044(0 013) (0016) (0034)h(echss“)一above 一0012+ 一0025 一0038(0007) (0 019) (0 017)Ln(uinc“) 1171 0974 1061(0093) (0092) (0152)h(哪。) 一0322 一0242 一014l”(0086) (0 067) (0069)Ln(urbanr“) 0160+ 一0 463(0 083) (0 234)常数项 0804 3163 3546(0486) (0639) (1041)AR(1) 一4413 一4 522 一4 266(0000) (0000) (0000)A

37、R(2)。 一143I 一148l 一I593(0187) (0182) (0167)Waid chi2(5) 395ll 28991 56226(0000) (0000) (0000)样本数 308 308 308组数 29 29 29注：小括号内数字为标准误差项，P312，共有73个观测值)，经济适用房挤出效应出现了显著下降(系数为一0025)。表5第3列报告了以房地产投资占固定资产投资比重(htrto)为门限变量的回归结果：在房地产重要性很弱的极少数地区(htrto604，共有58个观测值)，经济适用房供应并不会对商品住宅销售产生挤出效应，可能因为社会对住宅的需求不旺；但在房地产重要性较

38、大、住房需求旺盛的绝大部的地区(htrto604，共有290个观测值)，经济适用房供应会对商品住宅销售产生温和的挤出效应，系数为一0038，通过了5的显著性统计检验。(二】动态递归分析方法上文研究已表明经济适用房供应的挤出效应存在区域差异性，我们将重点考察经济适用房挤出效应的时间异质性，我们采用“窗口长度”递归增加的动态递归分析方法分别对方程(1)和方程(2)进行检验。考虑到本文样本的时间跨度，我们以19992002年为基期，即首先对1999-2002年的子样本进行第1次非线性门限面板回归检验，再对19992003年的子样本进行第2次非线性门限面板回归检验，每次增加一个观测值，依次递增，直到对

39、1999-2010年的全样本进行最后一次非线性门限面板回归检验。出于文章篇幅考虑，本文只给出了以经济适用房销售价格与商品住宅销售价格之比(prto)作为门限变量时候经济适用房供应对纯商品住宅投资额挤出效应的动态递归检验结果，如图2所示。图2(a)报告了当经济适用房的销售价格与商品住宅的销售价格之比较低时(prto5813)经济适用房供应对纯商品住宅投资挤出效应的动态特征：可以看出，在2002-2010年，均存在挤出效应，但挤出弹性系数随着时间的推移而逐步递减，而95的置信区间则显示挤出弹性的精确度在逐步提高。图2(b)报告了当经济适用房的销售价格与商品住宅的销售价格之比较高时(prto5813

40、)经济适用房供应对纯商品住宅投资挤出效应的动态特征：由于此时经济适用房销售价格不具价格优势，在刚开始阶段，并没有发现存在显著的挤出效应；当经济适用房的供应随着时间推移而具有累积效应，导致了经济适用房在prto较高地区逐步呈现出挤出效应，但挤出弹性总体较小。本部分的回归结果与表3的结论是一致的，也与前文的理论分析一致。2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 20 l 0(b)注：以prto作为门限变量，采用两步GMM方法圈2经济适用房供应对商品住宅投资挤出效应的动态递归检验结果五、总结性讨论本文通过收集1999-2010年全国29个省市的面板数据，运用多种

41、计量模型均一致性发现，经济适用房供应对商品住宅市场明确存在挤出效应，但挤出弹性总体上较小：经济适用房投资规模每增加1个百分点，会导致纯商品住宅的投资规模减少004感兴趣的读者，可向作者索取本文其他门限变量的动态递归检验结果。，-02O00OO万方数据第33卷第4期 陈杰农汇福：保障房挤出效应的存在性及其时空异质性：基于省级面板门限模型的证据 。35一014个百分点；经济适用房的人均销售面积每增加1个百分点，则会在绝大部分地区导致纯商品住宅的人均销售面积减少大约004个百分点。通过非线性门限面板模型，可以看出经济适用房供应对纯商品住宅供应的影响在很大程度上由保障房项目特征以及本地房地产市场特征所

42、决定。比如，当经济适用房投资占房地产总投资比重较高时，或者当经济适用房销售价格与商品住宅销售价格之比较小时，或者当经济适用房销售面积占房地产总销售面积之比较高时，经济适用房投资对纯商品住宅投资的挤出弹性较大。在少数特定情境下，经济适用房销售面积对商品住宅销售面积存在微弱的挤入效应，比如在房地产市场特别冷的地区。不过，在绝大部分地区，经济适用房销售面积会对纯商品住宅销售面积产生一定的挤出效应。根据本文的研究结果，我们提出以下政策建议：首先，经济适用房等保障性住房并不一定要完全新建，而是可以着眼于对内部存量进行挖掘，比如可以对“老公房”进行改建扩建，包括收储一部分居民闲置住房的所有权或使用权来进行

43、代租；其二，对于经济适用房的供应，应根据地方的低收入住房困难人群的实际需求量来测定最优的配置，逐步建立申报和轮候制度，实现“人等房”，而不是“房等人”，不可盲目扩建；最后，对于新建的经济适用房，应该尽量与低收人人群的实际住房需求相匹配，确保区位、户型和功能的合理性，并且通过政策设计鼓励这一部分人在有能力支付普通商品住房时可以尽快退出，同时要求将原住房由政府优先回购再转让给其他有自住需求的低收入者，切实做好经济适用房的定向供给和封闭运行，从而减少经济适用房对商品住房的冲击效应。参考文献1王诚庆经济适用房的历史地位与改革方向J财贸经济，2003(11)：7074，972Leung C K Y，Sa

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