房地产调控的消费挤出效应：基于房地产去库存政策的调查

彭长生，黄兴宇

（安庆师范大学经济与管理学院，安徽安庆 246011）

自住房货币化改革以来，城镇居民住房条件不断改善的同时，房价也在不断上涨，住房支出已成为我国普通居民最大的一项家庭支出。房地产行业已发展成为拉动经济增长的支柱性行业，房地产市场相关政策是刺激我国经济高速增长的“推动器”[1]。1998—2001 年我国房地产投资对GDP 增长的平均贡献率为14.3%，2004 年我国房地产投资对GDP增长的贡献到达28%[2]。2008年金融危机爆发以来，房地产及其相关部门投资增长对GDP增长的贡献率高达50%以上，是影响经济增长和产业需求的主要因素。近年来，投资对经济增长的贡献逐渐减弱，中国经济正处于从“出口依赖”向“消费主导”转型的关键时期。党的十八大以来，居民消费对经济增长的基础性作用进一步增强，社会居民消费品零售总额由2012 年的21.4 万亿元増长到2017 年的36.6 万亿元，年均增速11.3%。居民消费已成为经济增长的主要推动力，是经济增长的“稳定器”和“压舱石”[3]。

家庭住房支出和非住房消费支出存在明显的替代关系。住房支出的增加一定会减少家庭的非住房消费，进而对经济增长带来负面影响。为解决对房地产行业的过度依赖和房价暴涨带来的民生问题，寻求房地产发展与消费升级和经济增长之间的平衡，房地产调控政策在“去库存、保增长”和“稳房价、保民生”之间来回调整①从2011年的“国八条”，到2015年供给侧结构性改革下房地产去库存政策，再到2016年底中央提出“房住不炒”。。当前，我国房地产行业出现需求下降，库存剧增和“烂尾楼”频现等问题，与2015 年供给侧结构性改革背景下面临的形势较为类似。在“房住不炒”的前提下，如何实现去库存和保增长的目标成为摆在决策部门面前的重要问题。本文以2015年房地产去库存政策为例，定量考察这次房地产调控政策影响居民消费的效应和机制，可以为提振消费，促进经济增长，避免陷入长期萧条的精准施策，以及下一步的房地产市场调控提供有价值的政策参考。

基于此，本文使用2013—2019年间全国282地级市的面板数据，实证检验房地产去库存政策与居民消费及其结构的关系，并进一步采用交互项模型探讨去库存政策对居民消费影响的作用机制。

一、制度背景：房地产去库存政策及实施效果

2008年美国次贷危机引爆全球经济和金融危机，世界上大多数国家进入经济衰退期，对中国经济也造成了巨大冲击。为此，世界主要经济体均出台了规模超常的财政和金融刺激政策[4]。同年8月，为应对出口需求大幅下降和防止经济萧条，我国提出旨在通过提升国内消费和扩大投资需求，防止经济硬着陆的“四万亿”投资计划。在这一系列短期财政和货币刺激政策作用下，中国经济在全球陷入衰退的情况下快速企稳并继续保持高速增长。但同时，大规模经济刺激政策带来最直接的后果是，固有的产能出清没有出现，反而因为保护落后产能造成进一步的产能过剩。产能过剩扭曲了资源配置，造成严重的资源浪费，降低了经济运行效率，经济增长下行压力再次显现。2015 年第三季度的GDP增长率仅为6.9%，为金融危机以来首次跌破7%。在消费领域，一般产品过剩，但高品质的产品却变得稀缺，供需明显错配，供给侧调整和改革势在必行。通过在供给侧对产能和库存的存量调整，实现要素的优化配置和全要素生产率的提高，成为经济改革的核心思路。习近平总书记在中央财经领导小组第十一次会议和亚太经合组织APEC 工商领导人峰会上，首次提出要加强供给侧结构性改革。随后，中央明确了“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”等五大改革任务。其中，房地产去库存始终占据重要地位[3]，成为供给侧结构性改革的重要任务[5-6]。

围绕创造和释放住房购买需求，创新和释放住房供给，降低住房交易成本等三个方面[7]，各级政府开始制定、规划房地产去库存政策并积极实施，具体包括降准降息的货币政策，降税降费的财政政策，以及加大棚改范围和货币化补偿安置的住房政策等。

货币政策主要是“三降”，即降准、降息和降首付。2015—2016 年短短8 个月时间，中国人民银行连续5 次降息，金融机构1 年期贷款基准利率5.35%下调至4.35%，房贷利率持续下降。2015年5次降准,大型金融机构存款准备金率20%下降至17%，中小型金融机构存款准备金率16.5%下降至13.5%。2016 年中国人民银行和中国银行业监督管理委员会联合发布的《关于调整个人住房贷款政策有关问题的通知》规定，不实施“限购”的城市，首套住房的商业性贷款，最低首付款比例降为20%；拥有1套住房且再次申请购房商业贷款的居民家庭，最低首付款比例调整为30%。大幅度的“三降”政策提升了房地产企业的融资能力和融资意愿，增强了居民购买住房的能力，导致全国房地产投资规模持续扩大，居民房贷余额大幅增加，见表1。

表1 2011—2019年间我国房地产行业贷款余额（单位：万亿元）

表1显示，个人房贷总额逐渐增加，特别是2015年实施政策后，2016年同比增长到达35%，增速比2015 年高11.8 个百分点，全年增加4.92 万亿元，同比多增2.44万亿元。

财政政策主要包括降费减税。2015 年3 月，财政部、国家税务总局发布《关于调整个人住房转让营业税政策的通知》，规定个人将购买2年以上（含2 年）的普通住房，免征营业税。2016 年2 月，财政部发布《关于调整房地产交易环节契税、营业税优惠政策的通知》，实行税收减免政策，规定居民个人购买家庭唯一住房，房屋建筑面积没有超过90 平方米的商品房按1%征收契税，超过90 平方米的商品房按1.5%征收契税；居民个人购买家庭第二套住房，房屋建筑面积没有超过90 平方米的商品房按1%征收契税，超过90 平方米的商品房减按2%征收契税，但该规定不包括一线城市[8]。居民减少购买普通住房的营业税和契税支出，有利于降低居民的购房负担，增加居民购买房产的能力与意愿。

住房政策包括棚户区改造和货币化安置。2015年，财政部和住房城乡建设部联合发布的《关于进一步做好棚户区改造相关工作的通知》规定，棚户区改造提高货币化安置比例，棚户区改造的被征收人拥有自主选择货币补偿、产权调换或二者结合方式安置的权利。2014年央行向国家开发银行提供的首笔PSL 贷款用于发放“棚改贷款”，此笔贷款利率仅为4.5%，远低于当年基准利率6%，PSL解决了棚改项目融资难的困境，推动了房地产去库存[9]。2015年以来，以安庆市为代表的少数城市开始给拆迁户发放购买安置房屋的资金凭证（房票），再由被征收人用房票和房地产开发商购买商品住宅的棚改新方式。该方式创新了棚户区改造的安置方式，提高了微观安置效率同时有效增加购房者需求[10]。棚改和货币化安置政策极大地改善了居民居住条件，提高了拆迁户的安置效率，但由此造成的货币总量和房屋需求总量的上升是房价上涨的助推器。2016 年，国务院提出要实现1亿总量的农村转移人口在城镇进行落户，并且鼓励三四线城市落户人口直接在就近城市的落户，大量的农村人口进入城镇，城镇人口数量激增，购房潜在需求增加，购房能力和购房意愿增强，对于化解商品房库存起到了推动作用[11]。

一系列超强力度的刺激政策实施带来的效果立竿见影。2014年全国商品房销售面积10.5亿平方米，增速为-9.5%，2015 年、2016 年全国商品销售面积增速分别6.7%、23.2%。2014 年全国商品房平均房价为5 933 元/平方米，增速为-1.14%，2015 年、2016 年全国平均房价增速分别9.1%，11.28%，可谓“量价齐升”，见表2。

表2 2010—2019年我国商品房销售面积和平均房（单位：亿平方米）

二、理论分析与研究假说

基于对现有文献和政策梳理，本文提出房地产去库存政策对居民消费影响的理论分析框架，见图1。

图1 理论分析框架

理论上，房地产去库存政策带来两种经济后果，即库存减少和房价上涨，但这两种后果对居民消费存在异质性影响。

（一）去库存带来的挤占效应

居民收入短期内稳定的约束条件下，增加购房支出意味着增加储蓄和减少消费。2014 年房屋销售面积增长率为-9.5%，而去库存政策实施的元年房屋销售面积增长率变化为6.7%，增速比2014 年高16.2 个百分点。短期内，住房支出与家庭非住房支出之间存在显著的替代关系。上述去库存政策的实施有效地降低了房地产库存，增加了家庭购房支出，从而对居民的非住房消费产生挤占效应。

2014 年央行创立PSL 贷款，目的是帮助棚户区改造项目的融资，类似于定向地对棚改规模较大的二线与三四线城市施行货币宽松化政策增加了棚改城市流通的货币数量[12]。尽管在一些三四线城市中力推的棚改以及“房票”货币化安置政策为房地产市场注入了流动性，但一般情况下，拆迁户仍然需要拿出一部分资金才能置换新房，总的实际购房支出并未减少，因而没有减弱去库存对居民消费的挤占效应。由此，本文提出如下研究假说：

H1：房地产去库存政策实施增加了居民住房支出，从而产生抑制居民消费的挤占效应。

（二）房价上涨带来的异质性效应

宽松的货币和财政政策，和空前力度的棚改政策等造成房价大幅上涨。大量实证文献研究表明，房价上升主要通过“财富效应”“流动性约束效应”以及“替代效应”三大机制促进或抑制居民消费[13]，房价上涨对消费的影响存在异质性影响。

去库存政策导致房价持续上涨。2015 年和2016 年全国平均房价同比增长率分别达到9.1%和11.28%，远高于2014 年的1.14%。随着房产财富在居民财富中占比逐渐提升，房价上涨时，房产所有者的财富总量上升，即房产的财富效应，促进当期消费增加。此外，房价上涨更有助于居民通过抵押等途径获取更多可支配货币，进而扩大当期消费，抵押信贷效应还可能有逆向扩大消费的机制，即住房按揭贷款的压力会刺激家庭增加收入，进而促进消费[14]。不过，刘靖和陈斌开[15]指出，只有拥有多套商品房的居民才能享受房价上涨的“财富效应”，或者通过房价上涨提高商品房的抵押价值，利用金融工具放松家庭流动性约束，从而有能力增加当期可支配货币进而增加消费。房价上涨会体现住房的投资品属性，导致有限的社会财富转入高收入水平、投机者等群体[16]，间接减少中低收入群体的财富积累，进一步拉大收入差距[17]，而收入差距的扩大对消费有显著的负向影响[18]。谢洁玉等[16]认为，房价上涨会减少居民消费，并且对上一年有商品房的居民、未婚男性以及商品房价值不高的家庭抑制消费的程度更加明显。

Sheiner[19]认为，房价上涨对拥有商品房的居民有显著的财富效应，但对租房居民则产生“房奴效应”。另外一项研究结论则认为，房价上涨对拥有商品房的居民存在财富效应有助于提升消费水平，而对租房者的“房奴效应”并不明显[20]。在房价上涨至较高水平时，消费者难以负担购买支出，导致消费者可能推迟甚至取消购房计划，进而增加当期非住房消费，即“绝望消费效应”[21]。基于此，本文提出如下研究假说：

H2：房地产去库存政策整体上导致房价上涨，房价上涨对不同群体非住房支出的影响存在相反的效应，房价上涨对居民消费的影响不显著。

综上所述，这一轮房地产去库存政策对居民消费产生两种完全相反的效应，即库存减少对居民带来减少消费的挤占效应，以及房价上涨对有房居民带来增加消费的财富效应，对低收入群体带来抑制消费的绝望消费效应和“房奴效应”。去库存政策影响居民消费的作用机制中，那种机制所起的作用更为明显，最终的净效应如何，有待于进一步地实证分析。

三、实证策略

（一）模型设定

交互项模型。在实证研究中，如果认为核心解释变量对结果变量的影响，除了自身的直接作用之外，还受到其他某个解释变量的影响，那么应该在模型中基于这两个解释变量引入交互项。基于不同的交互变量的类型，交互项一般分为虚拟变量和连续变量交互项、连续变量和连续变量交互项，以及虚拟变量和虚拟变量交互项，其中虚拟变量和连续变量的交互便体现了连续变量对被解释变量影响的异质性，而经典的双重差分模型就是最后一种交互项模型。

根据凯恩斯绝对收入假说，居民收入是影响居民消费的最重要因素。基于上述理论分析，房地产去库存政策对居民消费产生异质性影响，房地产去库存政策属于全国城市同时实施的“一刀切”政策，无法使用常规的双重差分评估政策效应，因此本文借鉴（刘乃全等，2017；余明桂等，2016）[22-23]方法，构建了如下交互项计量模型：

其中，被解释变量居民消费水平（lnConi,t）表示i 地区t 年的居民人均消费取自然对数；核心解释变量居民收入水平（lninci,t）表示i 地区t 年的居民可支配收入取自然对数；Treatt是核心解释变量，表示城市在第t年的是否实施去库存政策的虚拟变量，借鉴丁志国等[24]做法，实施供给侧结构性改革去库存政策之后，即2015年之后赋值Treatt=1，之前的年份赋值Treatt=0。在本模型中，本主要关注β2以及β2+β3的符号以及显著性水平，由于人均消费和人均收入都取自然对数，β3测度的就是消费的收入弹性，即居民收入增加1%时，相应的消费增加β3%；β2+β3衡量了去库存政策实施后居民收入对居民消费的影响。如果β2显著为负，说明房地产调控政策降低了消费的收入弹性，即2015年房地产去库存政策实施对居民消费产生了挤出效应。∑Control为本文的控制变量，主要包括Urbai,t、Indui,t、Geni,t、lnHoui,t、Popui,t依次代表城市i 在第t 年的城镇化率、产业结构、恩格尔系数、房价水平以及常住人口水平，μi代表城市固定效应，εi,t代表随机误差项。

（二）变量说明

本文重点研究2015年后中国实施房地产去库存政策后对居民消费的影响。借鉴葛继红等[25]的研究方法，本文将采用城镇居民人均消费来衡量城市居民消费。根据已有文献研究，本文将影响居民消费的主要因素设定为城镇化率、产业结构经济增长、居民生活水平、居民收入。其中，城镇化率（Urbai,t）代表了人力资本、物质资本、大数据资本要素的高度聚集，为经济增长提供了巨大动、力，从而刺激居民消费需求[26]，本文用城镇人口占总人口比重来衡量；产业结构（Indui,t）的升级对居民消费有显著影响，根据配第-克拉克定理，随着经济社会发展，第一产业的国民收入比重和劳动力逐渐减少，第二、三产业的比重逐渐提高推动居民消费上升[21]，本文采用第三产业国内生产总值占比国内生产总值来测算；居民生活水平的高低必然影响居民消费能力的强弱，借鉴陆琪[27]研究方法，本文用恩格尔系数（Geni,t）来测度居民生活水平；房价水平（lnHoui,t）的提高会产生挤占效应减少消费或者产生财富效应增加消费[28]；人口水平（Popui,t）会影响一个城市的经济发展水平进而影响居民消费水平，本文采用各市常住人口数取自然对数表示；居民收入的增长必然带来居民消费水平的提升，根据凯恩斯消费理论居民收入与居民消费存在正相关关系，本文采用居民可支配收入来衡量居民收入。

（三）数据来源

由于国家统计局在2013年开展了城乡一体化住户收支与生活状况调查，相关数据与2013 年前的分城镇和农村住户调查的调查范围、调查方法、指标口径有所不同；2020年初新冠疫情席卷全球，疫情对中国经济的发展带来了严重的挑战，因此，本文选取2013—2019年中国282个地级市数据为样本。文中大部分变量来源于《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，其中，城市的房价数据和房屋销售面积数据来源于Wind数据库，部分缺失的数据从对应城市的统计年鉴或者统计局官网中加以补充。个别缺失的数据应用移动平均法进行处理，同时为了消除通货膨胀对回归结果的影响各数据运用各省级GDP平减指数计算出消除通货膨胀后的实际数据，有关变量的描述性统计见表3。

表3 变量描述性统计

四、实证分析结果

（一）基准回归

根据Hausman 检验结果，本文选择固定效用模型比较合适，为确保本文结论的稳健性，本文采用逐步回归方法，模型估计结果如表4所示。

表4 基准回归结果

表4中第（1）（2）列是面板个体固定效用模型估计结果，其中第（1）列未加入控制变量，第（3）是随机效用模型。上述回归中，被解释变量居民收入水平和核心解释变量房屋销售水平，两者间可能由于双向因果关系而导致内生性问题，下面运用工具变量法在一定程度上减少内生性的影响，本文选取居民消费水平滞后一期和人均GDP滞后一期作为居民收入水平的工具变量，运用两阶段最小二乘法估计房屋销售水平对居民消费水平的影响。从回归结果中可知，工具变量的KP-LM检验值为127.457（p 值=1%），强烈拒绝不可识别的原假设；KP-F 检验值为115.921，远大于10%临界经验值19.93，强烈拒绝了弱工具变量的原假设；同时Hansen-J 统计检验的p 值为0.232，接受工具变量外生的原假设。综上可见，本文选取的工具变量是合理的。第（4）列表示使用工具变量法的回归结果，结果显示居民收入水平的估计系数在1%水平显著为正，交互项的估计系数在1%水平下显著为负，说明在加入控制城镇化率、产业结构、恩格尔系数、房价水平以及常住人口水平后，房地产去库存政策导致居民收入对居民消费的影响减弱，房地产去库存政策对居民消费具有挤出效应。此外，随机效用模型的估计结果和个体固定效应模型基本一致，表明该实证结果具有较好的稳健性。

（二）稳健性检验

上文通过居民可支配收入、政策变量对居民消费的影响进行实证检验，发现居民可支配收入与居民消费具有显著的正相关系；政策变量（去库存政策实施）对消费有显著抑制作用。为了保证本文实证结果具有有效性和稳健性，本文参照现有文献的做法，使用增加控制变量、更换计量模型、剔除时间样本等方法进行稳健性检验，检验结果见表5。

本文在控制了各地区的城镇化率、恩格尔系数、人口水平、产业结构等变量的基础上，根据相对收入假说中提出的“示范效应”和“棘轮效应”，消费会受到过去的消费习惯以及消费水平影响，即消费行为存在黏性，又控制了滞后一阶的居民人均消费作为控制变量，具体实证结果见表5 的第（1）列；持久收入假说和生命周期假说提出消费不仅仅会受到当期的收入影响，还受到其他时期收入的影响，因此加入滞后一阶居民收入水平作为控制变量，具体实证结果表4 第（2）列；2016 年底国务院提出“房住不炒”的概念，各地开始对房地产实施将为政策，因此分别剔除2018年和2019年样本，具体结果分别在表4 第（3）列和第（4）列。表4 的个体固定效应模型均显示居民收入水平依然与居民消费水平呈现正相关，交互项依然显著为负。综上所述，本文结论具有稳健性和有效性。

（三）异质性分析

本文先按地理位置将282 个城市样本分为东中西三类，然后按照2020 年国家统计局对城市的分类标准，将城市进行分成一线城市、新一线城市、二线城市、三线城市、四线城市、五线城市6种类型。考虑到不同城市经济、文化、生态发展水平的差异较大，因此本文运用2013—2019 年282 个地级市层面数据，使用GDP 平减指数消除通货膨胀后将城市进一步整合为一线和新一线、二线到五线2种类型，沿用上文做法进行个体固定效应回归分析，具体分析结果见表6。

表6 异质性分析回归结果

分地区看，东部、中部和西部地区的交互项估计参数只有西部显著，表明去库存政策对西部地区城市消费水平的有显著的负向影响，东部地区的交互项估计系数虽然为负但是却不显著。分城市看，一线和新一线的交互项不显著，二到五线城市样本的交互项估计系数在1%的置信水平下显著为负。原因是房地产库存积压多存在于经济不够发达的城市，对于经济发达的一线和新一线城市，去库存政策的效应不显著。由此可见，经济发展水平不高的地区和城市，房地产去库存政策对居民消费的影响明显。

五、进一步分析和讨论

（一）机制检验

为检验去库存政策是否可以通过房价和房屋销售面积影响居民消费，借鉴现有研究文献（周少甫等，2022）[18]的做法，本文的机制检验通过研究交互项模型考察房价和销售面积对居民消费是否产生显著影响。

本部分主要通过调节效应进行机制检验。模型（4）中β3是居民可支配收入对居民消费的直接效应，β2lnHoui,t为房价水平对居民收入水平的调节效应，β2lnHoui,t+β3为居民收入水平对居民消费水平的总效应；若β2显著为负，则说明房价水平负向调节居民收入水平。模型（5）含义相同，调节变量改为房屋销售水平；模型（6）将两种调节变量均加入模型中。

其中核心解释变量房屋销售水平（lnAerai,t）表示t 年地区i 的房屋销售面积取自然对数，本文采用各市商品房平均销售价格取自然对数表示；∑Control为控制变量包括城镇化水平（Urbai,t）、恩格尔系数（Geni,t）、人口水平（Popui,t）。

回归结果如表7 所示。第（1）列和第（2）列的结果发现，2015年后房价的上涨趋势没有变大，而房屋销售面积的上涨趋势明显增加，该结论与上文表2 全国房价数据与房屋销售数据吻合；第（1）列中房价水平与居民收入水平的交互项不显著，因此不能得出居民消费的下降与房价水平上涨有关系的结论。房产价值变动对居民消费影响不显著的原因，即经济发展水平低和经济发展水平高的城市间的财富效应相互抵消[29]。第（2）列中房屋销售水平与居民收入水平的交互项显著为负，而居民收入水平的估计系数显著为正，说明房价销售水平负向调节居民收入水平，对居民消费造成挤出效应；第（3）列中虽然因为共线性原因，居民收入水平的估计系数为正不显著，但房屋销售水平与居民收入水平的交互项依然显著为负。房屋销售水平负面调节居民收入水平，减少居民收入水平对居民消费水平的总效应。

表7 机制检验：住房价格与面积

综上所述，由于2015 年后房屋销售面积总量猛增，大量资金投入到购买住房的投资中，从而对非住房消费的“挤占效应”增加，而房价上涨对居民消费带来的各种异质性效应相互抵消，其对居民消费的影响并不显著。可见，2015 年这一轮房地产去库存政策减少居民消费的作用机制主要来源于库存减少，销售面积增加。

（二）拓展分析：去库存政策对不同消费类型影响

根据国家统计局规定，居民人均消费支出有几种类型，即食品烟酒、衣着、生活用品及服务、居住、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健和其他用品及服务8 类。居民收入对不同商品的边际消费倾向存在巨大差异，去库存政策对不同类型消费也可能存在差异。由于许多地市级居民消费分类数据存在缺失，以下研究采用2013—2019年31省际面板数据，将被解释变量居民人均消费分别替换为以上7种类型消费（除去其他用品及服务类），使用上文模型（3）进行双向固定效应回归分析，其中，Interaction 与模型（3）的lnAreaitlnincomei,t相同，表示调节变量销售面积对数和居民收入水平的交互项，控制变量设定为城镇化率、学历结构、产业结构，其中学历结构采用该地区大专以上学历人口比上总人口来度量，估计结果见表8。

表8 去库存政策对不同消费类型影响分析结果

如表8所示，居民收入水平对各种类型消费的估计系数均在1%水平下显著为正，而代表调节效应的交互项有显著差异。对于食品烟酒类商品而言交互项估计系数显著为正，说明房屋销售水平正向调节居民收入水平。对居住类消费而言，交互项估计系数显著为正，原因是虽然国家统计局的居住类消费统计口径不包括购房支出，但居住类消费可以反映使用住宅的成本，房屋销售面积增加必然对居住类消费具有促进作用。对于衣着、交通通信两类消费而言，交互项均显著为负，可以视为居民购买住宅而被抑制的相关类型的消费。生活用品类消费交互项不显著的原因是作为生存类消费之一，弹性系数较小不容易受其它因素影响。教育文化娱乐和医疗保健两类消费属于发展和享受类消费[30]，交互项的估计系数为负但不显著①因文章篇幅有限，房价水平作为调节变量的回归结果没有展示，该回归结果交互项的估计系数均不显著。。

整体来看，去库存政策实施后，房屋销售面积增加对不同类型居民消费产生异质性影响，对食品烟酒和居住等生存类消费类型的影响为正，但对非生存类商品消费产生了明显地抑制作用。

（三）进一步的政策讨论

房地产行业是当前中国举足轻重的支柱性行业，房地产库存积淀了天量的货币资金，是市场资金的蓄水池和调节阀。保持房价稳定是十分重要的民生目标，经济增长是政府最重要的宏观经济目标，而库存减少则是银行和房地产企业正常发展的基本要求和地方政府土地财政的必要条件。房地产行业发展，以及房价和库存（包括新房和二手房）的变动对居民消费和经济增长产生重要影响。2008 年金融危机以来，我国房地产市场经历过多次大的政策调整，见表9。

表9 金融危机后历次房地产调控政策及实施效果

2008 年金融危机后，为对冲经济危机对经济增长的负面影响，出台了包括降低大幅降低首付、降准降息等房地产刺激政策，2009 年“四万亿”刺激后的结果是房价上涨，房地产投资力度加大，房价大幅上涨。2010 年以来，房价又出现了上涨的趋势，国家启动新一轮房价调控，公布了新“国八条”。随着刺激政策效果减弱和居民收入增长放缓，房地产库存大幅增加，地方财政收入锐减。2014年，供给侧结构性改革出台，将房地产库存去库存作为“三去一补”中去库存的重点任务，结果带来房价暴涨和库存减少，进一步抑制了居民消费和减缓了经济增长。为遏制房价大幅上涨，2016 年底，中央提出“房住不炒”，房价上涨趋势得到遏制，但经济增长放缓，库存增加和烂尾楼频现。

综上所述，遏制房价上涨的调控政策会增加房地产库存和降低经济增长，房地产去库存政策实施后库存大幅下降的同时，又会引起房价暴涨和增加地方财政收入，但对居民消费和经济增长产生不利影响。“房住不炒”政策通过对房价的行政干预获得暂时稳房价的效果，但会导致房地产库存增长，消费和经济增长乏力。基于此，我们认为，在当前对土地财政过度依赖的经济体制和经济结构下，房价稳定、经济（消费）增长和库存减少是无法同时实现的“不可能三角”②“不可能三角”（impossible trinity）是指经济社会和财政金融等政策目标选择面临诸多困境，难以同时实现三个方面的目标。在金融政策方面，一般是指资本自由流动、汇率稳定和货币政策独立性三者也不可能兼得。本文借鉴这一表达方式，用以表明上述三个目标难以同时兼得。，见图2。

图2 “土地财政”下促销费、稳房价和去库存的“不可能三角”

六、主要结论和政策建议

2008年金融危机以来的短短10年间，国家对房地产市场连续出台了四次大的调控政策，这些调控政策的实施及其效果给促销费、稳房价和去库存的“不可能三角”提供坚实的证据支持。当前，我国绝大部分城市居民的住房短缺问题已经基本解决，经济下行压力加大的背景下，如何从最大效率地实现资源要素的优化配置，破解促销费、稳房价和去库存的“不可能三角”，就必须继续深化供给侧结构性改革，采取各种政策措施，保证中国经济的持续稳定增长。

一是分类实施，加快土地供给侧改革。长期以来，我国一二线城市住宅用地供给不足，地价过高带来的高地价，是形成房价“只涨不跌”预期的重要原因。2008 年以来，房地产调控机制是以抑制需求为主，短期内能够对房价快速上涨起到降温作用，但由于供给端的调控始终不足，难以改变市场已经形成的预期，使得“刚性需求”提前释放，房价始终维持在高位。在一二线城市的调控政策一旦出现松动，积聚起来的投机需求就会涌入市场，对房价和需求造成巨大的冲击。因此，需要加快土地的供给侧结构性改革，扩大城市住宅用地的供给，以供给侧调控弥补需求侧调控的不足。具体来看，应以较低的价格扩大一二线城市住宅用地供给，可以从总量上确保财政收入的稳定。长期来看，土地供给的结构改革降低了土地要素成本，有利于促进经济长期增长和服务业长足发展。

二是推进新型城镇化，提高三四线城市吸引力。目前，我国人口城市化率已接近发达国家水平，但大量在城市就业的农民工受户籍制度、教育、社会福利保障等条件限制，无法真正成为城市居民。因此，需要创造条件让农民工市民化，加快城市化进程，这也是增加住房消费需求的最佳途径。

通过创造就业岗位，提升农民工人口素质。三四线城市房价远远低于一二线城市，但是也缺乏高质量的就业机会，对农民工吸引力很低。因此，必须促进三四线城市的区域产业化，将劳动力密集型的就业岗位转移到这些地区，为进城的农民创造足够多的高质量就业机会。为此，需要将政策向三四线城市倾斜，避免政府配置的资源过度向行政中心城市流动。

提供优惠政策，鼓励农民工进城落户。国内外的发展经验表明，农民工市民化是历史发展的趋势，政府的高度重视并配合相应的政策，积极主动地为农民工在城市的安居乐业创造条件。首先政府消除针对农民工群体的各种制度性障碍，尤其要加快户籍制度、社会保障制度等的改革，保护农民工的合法权益，给予农民工真正平等的“市民待遇”，为农民工顺利地融入城市提供基本的制度环境。未来应逐步淡化城乡二元化的户籍体制，减少城乡间人口流动的障碍，鼓励农民工进城落户。

三是坚持“房住不炒”原则，实现居民消费升级。为破解稳房价、促销费和去库存的“不可能三角”和实现经济平稳发展，必须坚持“房主不炒”的基本方针不动摇，扩大保障性住房供给，逐步把在城镇工作的农民工纳入经济适用房、公租房、廉租房等公共住房的受益对象范围。对于长期实在难以消化的房地产库存，可以考虑在依法合规的基础上，由财政补贴租金，将其改造为公租房、廉租房，减少住房空置率。为遏制房地产市场的投机性需求，逐步扩大房地产税改革试点范围，通过税收的方式同时实现“房住”和“不炒”两个目标。全面落实因城施策，建立稳地价、稳房价和稳预期的长效调控机制，保证房地产市场平稳健康发展，促进区域经济健康发展，实现居民消费水平升级。