陈英楠 刘家锐 张智威 龚雅玲
（1.暨南大学金融系与金融研究所 广东广州 510632）
（2.中国人民银行东莞市中心支行 广东东莞 523000）
（3.中国邮政储蓄银行广州市分行 广东广州 510180）
一、引 言
近年，国内城市间房价变动由之前的幅度相近变为明显的“差异化增长”。在房价变动分化的背景下，为防范和化解来自住房市场的潜在系统性金融风险，政策当局积极使用住房金融宏观审慎政策（Housing Finance Macroprudential Policy，HMPP）调控住房市场①“住房金融宏观审慎政策”一词系沿用中国人民银行2016年第四季度的《中国货币政策执行报告》在专栏4中的表述。，并强调地方政府的主体责任，注重通过“因城施策”干预房价波动。那么，HMPP对房价的干预是否有效？在不同房价变动特征的城市间住房市场，政策工具的调控效果是否存在差异？此外，不同的HMPP工具又存在怎样的使用特征？
为回答上述问题，首先，本文简要分析了国内HMPP的工具箱和中介目标。可知，工具箱中的常用工具为首付比下限和法定存款准备金率，核心中介目标之一为控制房价增速。其次，我们基于文本搜索法搜集整理了70个大中城市的HMPP数据库。该数据库含城市间差异的首付比下限变化、全国统一的法定存款准备金率变化以及反映两者联合作用的住房金融宏观审慎政策指数（Housing Finance Macroprudential Policy Index，HMPPI）三个变量。进一步地，在国家统计局公布的70个大中城市新建商品住宅（下文简称70城新房）房价增长率分布下，本文利用HMPP数据库统计分析了各分位城市实施HMPP的特征。最后，基于上述讨论，我们建立动态面板分位数回归模型，分析在不同房价变化分位下实施HMPP的有效性，并考察收紧和放松首付比下限对房价的影响是否存在非对称性。
已有研究宏观审慎政策对房价影响有效性的文献，主要从单一经济体和跨国两个层面进行分析。关注单一经济体层面的代表性研究有：Igan和Kang（2011）研究韩国住房市场发现，贷款价值比上限和债务收入比上限对房价增速具有抑制作用，但对大都市圈城市和非大都市圈城市的影响显着性不同，且收紧和放松工具的效果也存在差异。①首付比下限与贷款价值比上限（Loan to Value Ratio，LTV）的关系为两者相加等于1，国内政策使用主要称为首付款比例，而文献中常称为贷款价值比上限。Avouyi-Dovi等（2014）基于住房和信贷市场供需框架考察法国宏观审慎政策（如上调房贷利率、缩短贷款期限和收紧债务收入比上限）对房价的影响，结果表明宏观审慎政策仅可有限地影响房价。Kelly等（2017）使用爱尔兰居民家庭微观数据分析得出，收紧贷款价值比上限能够抑制房价增长。由于中国香港实施贷款价值比上限调控房价的时间较长，较多学者专门分析中国香港贷款价值比上限的有效性。例如，Wong等（2011）以及Ahuja和Naba（r2011）均发现收紧贷款价值比上限抑制中国香港房价上涨的效果显着，而He（2014）认为贷款价值比上限在限制中国香港家庭杠杆上是有效的，但对房价的影响似乎并不明显。
值得指出的是，针对国内的经验证据尚不多见。②除经验研究外，国内基于DSGE模型进行研究的代表文献有方意（2016）、黄志刚和许伟（2017）等。廖岷等（2014）分析得出贷款价值比上限和杠杆率要求对房价具有明显的遏制效果。荆中博和方意（2018）研究2005年9月至2017年12月贷款价值比上限和法定存款准备金率的有效性发现，两种政策工具以房价增速作为靶向目标，对房价增速均有显着的调控作用。何玉洁和赵胜民（2019）指出含贷款价值比上限和法定存款准备金率在内的房地产审慎监管政策对房价在中长期有明显的抑制作用。少数学者关注省级或城市层面的工具有效性。Wang和Sun（2013）基于2000—2011年国内31个省份、自治区及直辖市171家银行的面板数据研究发现，法定存款准备金率与信贷、房价均具有较显着的负相关关系，且与房价的负相关关系更为显着，尤其体现在东部地区。Ding等（2017）采用2005—2016年国内70个大中城市的面板数据研究发现，二套房首付比下限能够显着抑制房价增长，而且在一线城市的实施效果更为明显。
综上，基于单一经济体层面的多数经验结果表明，宏观审慎政策能够抑制住房市场繁荣，贷款价值比上限和法定存款准备金率对房价增速具有较为显着的影响。但是，正如上文所指出，关于国内HMPP有效性的经验研究并不多见，而且以往研究主要关注全国或省级层面，鲜有如Ding等（2017）从更微观的层面进行的研究。本文与Ding等（2017）均关注城市层面，但与他们的差异在于，我们是在考虑房价增长差异性情况下研究HMPP对城市间房价的影响，以反映近年来城市间房价分化明显、政策当局强调“因城施策”使用宏观审慎政策调控房价的客观现实。而且，我们在考虑城市间房价增长差异性时，并不是简单地以分线城市（如一线、二线等）或地理特征（如东部、中部等）来作区分，而是根据各城市房价的实际增速差异进行分位数回归。此外，已有文献多基于年度或季度数据进行研究，本文使用更高频率的月度数据，能够更好地反映出政策的干预效果。因此，在已有的单一经济体经验研究基础上，本文的贡献在于：一是基于文本搜索法自行搜集整理了含城市间差异的首付比下限变化的HMPP数据库，采用月度数据进行研究，补充了国内城市层面HMPP工具实施效果的经验证据；二是使用体现城市间房价分布差异的动态面板分位数回归模型，首次实现观察不同类型HMPP工具在不同房价增长率城市间的实施效果。
本文以下部分的结构安排为：第二节简要分析HMPP的工具箱和中介目标，并描述房价分化背景下HMPP的实施现状；第三节构建计量模型并说明数据；第四节报告经验结果；最后进行小结。
二、房价分化背景下的住房金融宏观审慎政策实施现状
（一）住房金融宏观审慎政策的工具箱及中介目标
在城市间房价增速分化的背景下①因篇幅所限，本文省略了基于70城新房价格对国内城市间房价增速分化现象的刻画，感兴趣的读者可在《经济科学》官网本篇论文页面“附录与扩展”栏目下载。，中国人民银行于2016年正式提出对住房市场实行宏观审慎管理。②2016年6月，中国人民银行上海总部率先在上海市发布房地产金融宏观审慎管理框架。2016年第三、第四季度的《中国货币政策执行报告》相继强调强化住房金融宏观审慎管理。作为宏观审慎政策框架的重要组成部分，我国HMPP的主要工具有：首付比下限、债务收入比上限、法定存款准备金率、资本充足率和贷款限制等。其中，首付比下限和法定存款准备金率的调整频率较高，属于HMPP的常用工具。首付比下限被专门运用于调控住房信贷市场（中国人民银行，2017）。法定存款准备金率是传统的货币政策工具，并不具备专门的宏观审慎目的（Kuttner和Shim，2016），但由于其在限制信贷增长和提供流动性缓冲方面具有逆周期调节作用（Lim等，2011），大多数文献将其视为宏观审慎政策工具，可作为调控住房市场的一般性HMPP工具。
目前在学术文献中，暂未形成关于HMPP中介目标的统一意见。以CGFS（2012）、ESRB（2014）和IMF（2014）为代表的文献较为详细地分析了不同HMPP工具的传导机制，为归纳总结中介目标提供了理论基础。具体而言，HMPP工具可分为三类：资产类、流动类和资本类。在我国HMPP的常用工具中，首付比下限属于资产类工具，主要以信贷需求方（购房者）为调控对象，该类工具影响房价的主要传导途径如图1所示。当提高首付比下限时，一是能够通过信贷渠道限制特定购房者的资金可获得性，控制银行机构信贷数量，从而降低信贷驱动的住房需求和房价，二是可通过预期渠道减弱购房者的投机动机和引导银行机构去杠杆，以实现降低住房需求和房价的目的。此外，提高首付比下限还可能通过作用于韧性（Resilience）渠道和反违约渠道等其他渠道，即提高购房者应对房价下跌冲击的缓冲能力以及违约成本，降低购房者的违约概率和银行机构的违约损失率，进而影响房价变动。
图1 资产类宏观审慎政策工具影响房价的主要传导机制
而国内另一种常用工具法定存款准备金率则属于流动类工具，主要以信贷供给方（商业银行）为调控对象。如图2所示，当提高法定存款准备金率时，一方面能够引导银行机构调整融资成本和资产结构，在信贷渠道上减少信贷供给量，进而降低住房需求和房价。另一方面，通过预期渠道改变银行机构的风险管理和购房者的投资决策，能够间接地影响房价变动。同时，与首付比下限相似，还可能通过韧性渠道，即提高银行机构对房价波动冲击的流动性缓冲，最终影响房价变动。值得一提的是，通过不同的传导渠道，上述两种政策工具最终都能提高金融体系的韧性，即具有应对住房市场衰退等不利冲击的损失吸收能力。
图2 流动类宏观审慎政策工具影响房价的主要传导机制
综上所述，HMPP常用工具主要通过住房信贷供需与市场预期等传导渠道影响房价变动。而且，多数文献在研究政策有效性时选择将房价增速作为宏观审慎政策的盯住目标。因此，控制房价增速可作为HMPP常用工具的中介目标之一。
（二）城市间房价增速分布与首付比下限调控
为了解首付比下限在房价分化背景下的具体实施情况，如表1所示，我们对2011年至2017年间70城的首付比下限变动次数进行统计，并分析了不同分位点下首付比下限总体、收紧和放松调整次数的特征。
一方面，就各分位城市的政策倾向而言，在低房价增速分位的城市（如0.10分位），政策放松的次数要多于收紧的次数，其比例接近3∶1；在高房价增速分位的城市（如0.90分位），政策收紧的次数要多于放松的次数，其比例接近1.55∶1。另一方面，就各分位城市的调控频率而言，城均首付比下限变动显示，在房价增速较快的城市，政策实施更频繁。在房价增速处于低分位的城市，2011年至2017年内平均每个城市实施政策4.83次；房价增速处于高分位的城市，在同时期内平均每个城市实施政策6.38次。可见，国内各城市首付比下限的调整方向和频率会因各城市房价增速的分化而存在差异。
表1 城市间房价增速分布与首付比下限调控次数
三、模型与数据
（一）模型设定
基于前文的分析，并且考虑到房价变动具有一定的惯性，本文选择构建动态面板分位数回归模型以评估房价分化背景下HMPP的有效性。参考Ahuja和Nabar（2011）、Nier等（2012）、Kuttner和Shim（2016）、Cerutti等（2017）与Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）等文献的做法，并结合国内城市层面数据的可得性，本文选择房价增长率作为被解释变量，HMPP为核心解释变量，房价变动滞后1期、实际贷款利率与住宅竣工面积增速为控制变量。由于解释变量包含因变量的滞后1期以及城市间可能存在的不可观测的固定效应，因此我们使用Antonio和Galvao（2011）提出的包含固定效应的动态面板分位数回归方法进行估计，具体形式为：
式（1）中，i表示城市，t表示时期，k表示滞后期数（k=1,2,…,m）①增加一期滞后会减少估计模型系数3个自由度，对统计量计算造成影响。同时，对包含滞后3期以上的模型进行估计发现，政策变量系数绝对值变小，显着性明显降低，表明政策效果在3期之后产生衰减，而本文主要讨论实施政策后的最大影响。综上，本文考虑最大滞后阶数为3期，即m=3。，αi为城市个体固定效应。被解释变量为新房实际价格定基指数的对数一阶差分（Δlnpi,t），反映新房的价格增长率；核心解释变量为住房金融宏观审慎政策（HMPPi,t-k），包括首付比下限（dp）、法定存款准备金率（rrr）及住房金融宏观审慎政策指数（HMPPI）；控制变量包括新房价格增长率的滞后1期（Δlnpi,t-1），以及影响住房市场需求和供给的两个方面：在需求侧有实际贷款利率（ri,t-k），代表货币政策立场；在供给侧有住宅竣工面积的对数一阶差分（Δlnareai,t-k），反映住宅竣工面积增速。
本文运用以上计量模型考察HMPP对房价的影响情况，一是分析HMPP对各分位城市房价增长率的调控效果，以了解HMPP的总体有效性；二是比较收紧与放松首付比下限对各分位城市房价增长率的作用情况，以探究HMPP的干预效果是否具有非对称性。①在样本区间内，法定存款准备金率共收紧6次（集中在2011年上半年，每月上调0.5%），放松8次。若考察政策非对称性效果，这将导致：一是观测点过少，数据反映信息过少；二是包含多个滞后期的自变量数据分布过于集中，自变量矩阵不可逆而无法估计参数。进而，根据HMPPI的构造规则，若无法讨论法定存款准备金率的非对称性，也就无须讨论HMPPI的非对称性。
值得指出的是，为解决变量之间可能存在的内生性，考虑到解决内生性问题的一个有效方法是选择变量的滞后项作为工具变量进行回归，我们将三个HMPP变量和两个控制变量的滞后1—3期作为自变量放入回归模型以消除当期可能存在的相互影响。同时，这样的设置也考虑到政策的作用效果可能具有一定的滞后性。进一步地，我们使用Hausman检验评估三个政策变量dp、rrr、HMPPI以及两个控制变量滞后3期的内生性，检验结果均接受原假设，表明各变量的内生性较小，不会对模型参数估计造成过大的影响。
（二）数据说明
本文使用2011年1月至2017年12月70个大中城市的面板数据分析HMPP的有效性。
1.被解释变量（Δlnpi,t）
被解释变量为新房实际价格增速。首先，我们使用来自国家统计局的70城新房价格定基指数除以以2010年为基期的全国CPI定基指数，得到新房实际价格定基指数。其次，对新房实际价格定基指数进行对数一阶差分，得到新房实际价格增速。
2.核心解释变量②因篇幅所限，本文省略了关于首付比下限调整信息的搜集过程和赋值规则、法定存款准备金率的赋值规则以及HMPPI的计算方法的具体说明，感兴趣的读者可在《经济科学》官网论文页面“附录与扩展”栏目下载。
（1）首付比下限（dp）
我们使用文本搜索法搜集整理了2011年至2017年间70个大中城市首付比下限的调整信息，然后根据设定的规则对调整信息进行虚拟变量赋值，形成首付比下限调整数据库。首付比下限调整信息数据来源于中国人民银行官网、原中国银行业监督管理委员会官网、住房和城乡建设部官网以及中国政府网公布的政策文件/公告等。
关于政策变量的赋值，借鉴Mcdonald（2015）、Kuttner和Shim（2016）、Cerutti等（2017）、Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）、荆中博和方意（2018）以及何玉洁和赵胜民（2019）等的做法，我们将收紧首付比下限赋值为1，放松赋值为-1，保持不变赋值为0。进一步地，为了比较收紧和放松首付比下限对房价的干预在影响程度上是否存在差异，我们将首付比下限分为收紧与放松两个子样本，研究收紧效果时，收紧首付比下限赋值为1，否则为0；研究放松效果时，放松首付比下限赋值为1，否则为0。
（2）法定存款准备金率（rrr）
本文以样本区间内中国人民银行公布的历次大型金融机构法定存款准备金率变动为统计对象，数据来源于Wind资讯，变量的赋值方法与首付比下限相同。
（3）住房金融宏观审慎政策指数（HMPPI）
由于我国首付比下限和法定存款准备金率的实施频率较高，考虑两个常用工具的联合作用能够体现HMPP的整体变动对系统性风险来源的干预效果（Zhang和Zoli，2016）。因此，借鉴Zhang和Zoli（2016）、Cerutti等（2017）、Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）以及何玉洁和赵胜民（2019）等的做法，我们通过加总首付比下限和法定存款准备金率的虚拟变量值得到HMPP指数（HMPPI），即HMPPI=首付比下限虚拟变量+法定存款准备金率虚拟变量。
3.控制变量①我们在设定模型时，一方面尽量将住房供给侧与需求侧的因素都纳入考虑，另一方面对于变量选择的一个关键约束是数据可得性。由于月度频率数据匮乏，加上考虑70个城市，控制变量可选择的余地更加受限。我们遵循以上原则最终选择住宅竣工面积、利率作为影响房价的住房市场供求变量。
（1）住宅竣工面积当月值增速（Δlnareai,t-k）
月度住宅竣工面积累计值数据来源于CEIC数据库，其中39城可以直接得到，剩余31城以城市所在省份的住宅竣工面积作为替代。我们将一年内月度竣工面积增量不大于0的观测点判定为异常点并进行补全。此外，还将得到的竣工面积当月值进行12个月移动平均来消除季节性影响，对移动平均后的当月值做对数一阶差分得到竣工面积增速。
（2）实际贷款利率（ri,t-k）
首先，利用样本区间内中国人民银行公布的历年5年期以上贷款基准利率，根据实际使用天数加权得到年平均利率（R）。其次，基于公式(1+i)12=1+R，反推得出名义月度平均贷款利率。最后，基于实际利率（r）=名义月度利率（i）-CPI环比增长率，得到各市实际月度贷款利率。
4.变量描述性统计
表2为变量的定义及描述性统计结果。可以发现，各变量的波动幅度不大，主要原因是月度频率数据波动较小。就平均水平而言，月度新房实际价格增长率为0.07%，月度实际贷款利率为0.31%，月度住宅竣工面积增长率为0.02%。
表2 各变量的描述性统计结果
四、经验结果
考虑到不同调控政策在不同分位城市的传导时滞不一，我们估计了首付比下限、法定存款准备金率和HMPPI在各分位滞后1期至滞后3期的系数。其中，主要关注统计显着且系数绝对值最大期的结果，重点考察政策实施后的最大影响。
（一）住房金融宏观审慎政策的总体影响
1.首付比下限对房价增速的总体影响
表3反映首付比下限政策对5个分位房价增速的作用效果。结果显示，各分位绝对值最大的系数均在 1%的显着性水平下显着为负，表明首付比下限对所有分位的房价增长均具有明显的抑制作用。不同的是，在低分位城市，首付比下限的遏制作用随时间逐渐减弱，而高分位城市该规律并不明显。
表3 首付比下限政策对房价增速的影响
进一步地，比较各分位系数绝对值的大小发现，首付比下限的作用效果随着房价增长率分位的提高而逐渐下降，最大的系数绝对值从0.10分位城市的0.0061下降到0.90分位城市的0.0019，表明从低分位城市到高分位城市，每调控一次导致房价增速变动从0.61个百分点下降到0.19个百分点，累计下降幅度达69%，且对于高分位城市最大影响对应的滞后期从滞后1期变为滞后2期，最显着的干预效果推迟了一个月。也就是说，相比于低分位的城市，高分位城市实施首付比下限政策后，政策反应速度较慢，对房价造成的影响较小。
对应表1和资产类工具的传导机制（见图1），我们认为首付比下限效果从低分位至高分位逐渐减弱的现象可能可以解释为：首付比下限为资产类工具，主要以信贷需求方（购房者）为调控对象，通过作用于信贷和预期等渠道影响房价变动。提高首付比下限会限制购房者的信贷可得性，增加首付款金额。当市场预期较为一致时，在高房价增速的城市①大于0.90分位房价增长率的城市为：郑州、合肥、北京、南京、广州、上海、厦门和深圳。，购房者家庭财富总量较大，对于首付款增加的承受能力较强，信贷可得性下降较难对其形成资金约束。而对于低房价增速的城市①小于0.10分位房价增长率的城市为：温州、锦州、丹东、包头、唐山和牡丹江。，居民的收入相对较低、财富积累相对不足，信贷可得性约束的影响较强，上调首付比下限降低了购房者的杠杆比率，使得购房者暂缓或减少购买需求，进而导致房价增速放缓。
2.法定存款准备金率对房价增速的总体影响
法定存款准备金率政策对不同分位房价增速的作用效果同样存在差异。由表4可知，每个分位点上都存在 1%水平下显着为负的估计系数，说明法定存款准备金率对房价增速同样具有显着的抑制作用。但与首付比下限不同的是，在高分位城市，法定存款准备金率的遏制作用随时间逐渐减弱，而低分位城市该规律并不明显。
表4 法定存款准备金政策对房价增速的影响
在分位特征上，从低分位到高分位，收紧一次法定存款准备金率会使房价增速下降0.24至0.39个百分点，政策效果随着房价增长率分位的提高而趋于增大，累计上升幅度超过62%，且最显着的干预效果提早两个月。也就是说，相比于低分位城市，高分位城市实施法定存款准备金政策后，政策反应速度较快，对房价造成的影响较大。值得指出的是，该结果恰好与首付比下限的影响效果相反。
针对上述结果，基于流动类工具的传导机制（见图2），本文尝试理解为，法定存款准备金率为流动类工具，主要以信贷供给方（商业银行）为调控对象，同样通过作用于信贷和预期等渠道影响房价变动。紧缩的法定存款准备金率政策将导致商业银行面临流动性短缺，进而导致信贷供给下降。当市场预期较为相近时，在高房价增速城市的购房者的财富积累程度较高②从现实来看，高房价增速城市一般为经济发展水平较高城市。例如，本文大于0.90分位房价增长率的城市除了郑州和合肥属于中部地区外，其他城市均属于东部地区。小于0.10分位房价增长率的城市除了温州、唐山属于东部地区外，其他均属于西部或东北地区。根据甘犁等（2013）的调查，东部地区家庭户均总资产约是中部地区的7倍，约是西部地区的8倍。因此，在一定程度上可以认为，高房价增速城市的家庭财富积累程度较高。，首付比下限对其购房需求的限制力度较小，而信贷量需求较大。因此，限制购房者需求的主要为信贷资金的充足程度，即商业银行的信贷供给。而商业银行信贷资金与法定存款准备金率存在较大关联性，因此法定存款准备金率在高分位城市的影响更大。举个具体的例子，假设在高房价增速城市，一套价格为1 000万元的住房，在首付比下限为30%的条件下，购房者需要支付300万元首付款，并可向银行机构借款700万元。在低房价增速城市，住房价格相对较低，一套500万元的住房在30%最低首付比下需要支付150万元首付款，并可向银行借款350万元。但是，归因于在高房价增速城市的购房者的财富积累程度较高，住房购买能力较强，高房价增速城市的300万元首付款相较低房价增速城市的150万元首付款而言更易承受，首付比下限的影响更小。而对于来自银行的住房贷款，由于700万元相对350万元金额绝对值更大，对于高房价增速城市购房者而言，较高的信贷资金需求导致银行需要更宽松的流动性，因此法定存款准备金率的影响更大。
3.HMPPI对房价增速的总体影响
表5反映HMPPI对各分位房价增速的影响效果。同样，每个分位点上都存在1%水平下显着为负的估计系数，说明HMPPI能够显着减缓房价增速。HMPPI的分位特征类似于法定存款准备金率的结果。一方面，收紧一次HMPPI会使房价增速下降0.12至0.28个百分点；另一方面，HMPPI的效果由低房价增速城市到高房价增速城市趋于增大，且时滞减少，表明房价增速对政策实施的反应速度变快。值得注意的是，观察系数绝对值大小发现，处于0.10分位、0.50分位与0.75分位的HMPPI的最优估计系数既小于首付比下限，也小于法定存款准备金率，且在剩余分位上，HMPPI的最优估计系数绝对值均不是三者中最大。
表5 HMPPI对房价增速的影响
由前文可知，在构造HMPPI变量时，首付比下限和法定存款准备金率两个变量被同等看待，且二者对房价增速的影响同向，均为显着抑制。按我们的预期，二者合成的HMPPI影响效果应该能大于单项政策的影响效果。但由回归结果可见，HMPPI政策变量的分位估计系数与首付比下限和法定存款准备金率相比并不是最大的，与Cerutti等（2017）以及Akinci和Olmstead-Rumsey（2018）等文献的经验结果类似。我们认为，这在一定程度上反映两种常用工具在干预房价上可能并不具有明显的协同促进作用。
（二）首付比下限的非对称性分析
从表6可以发现，收紧首付比下限能显着减缓房价增速的上升，放松首付比下限能显着促进房价上涨。具体而言，收紧一次首付比下限，房价增长率大约下跌0.23至1.1个百分点；放松一次会使房价增长率较上期大约上升0.25至0.57个百分点。对比收紧和放松的效果发现，首付比下限政策在干预新房价格上存在非对称性，收紧的干预强度总体上大于放松。该结论与已有文献如Igan和Kang（2011）、Kuttner和Shim（2016）、杨昊龙等（2017）与叶欢（2018）等总体保持一致。在0.50与0.75分位点，放松的影响效果更强，其余分位收紧的效果要强于放松24%到93%不等。这种非对称性效果在0.75分位最小，在越接近极端的分位（如0.10分位和0.90分位）表现越明显。如在0.10分位下，收紧的干预效果约是放松的一倍。进一步地，结合分位数观察政策影响效果可得，从低分位城市到高分位城市，放松首付比下限的影响效果具有与总体首付比下限同样的下降趋势，而收紧首付比下限的趋势性并不十分明显。因此，首付比下限政策实施效果的非对称性可能对相关部门操作政策提出更高的要求。
表6 首付比下限对房价增速的非对称性分析
五、结论性评述
针对我国城市房价过快上涨以及城市间房价变动出现分化的现状，国内政策当局积极实施HMPP干预住房市场。本文旨在探究房价分化背景下我国HMPP常用工具，即首付比下限、法定存款准备金率以及两者的联合作用对房价的干预效果，得出的主要结论如下：
第一，首付比下限、法定存款准备金率以及两者的联合作用（HMPPI），均对房价增速具有显着的抑制作用。具体而言，首付比下限对低房价增速城市的抑制作用更大且更为迅速；而法定存款准备金率、HMPPI则对高房价增速的城市影响更大、更快。对此，我们理解为，首付比下限主要调控住房市场的需求方，也就是信贷资金市场的需求方。由于在高房价增速城市的购房者财富积累程度较高，因此首付比下限变动对房价增长的影响不如低房价增速城市。相反，在房价增速较快城市，购房者需求的主要约束来自于信贷资金数量供给而非首付款。同时，在信贷资金市场上，巨大的信贷需求量使得资金市场趋于卖方市场，信贷的供给方——商业银行能够将法定存款准备金率的变动充分反应到信贷资金数量供给上，进而影响到购房者需求。因此，法定存款准备金率的影响在房价增速较快城市更为显着。
第二，首付比下限与法定存款准备金率的联合作用（HMPPI）对房价的干预效果并未强于单项政策。在联合作用的分位特征上，HMPPI的干预效果主要受到法定存款准备金率的影响，其在各分位估计系数的大小以及滞后期都与法定存款准备金率相似。在联合作用的强弱特征方面，首付比下限和法定存款准备金率两种常用工具在干预房价上可能并不具有明显的协同促进作用。
第三，首付比下限在收紧和放松两个方向上对房价变动的影响存在非对称性。在同一房价增长率分位的城市，收紧首付比下限对房价的抑制作用和放松首付比下限对房价的刺激作用出现非对称性，并且这种差异在极端房价增长率分位（如0.10分位和0.90分位）体现得更加明显。
综上所述，本文的政策含义为，一是坚持“因城施策”的住房市场调控思路，进一步落实地方政府主体责任有助于完善房地产长效管理机制，促进房地产市场平稳健康发展。二是不同城市应根据房价增速选择合适的政策调控工具。对于房价增速较慢的城市，地方政府应优先使用首付比下限干预房价；对于房价增速较快的城市，地方金融监管部门如中国人民银行分支行、银保监分局应优先使用传导机制类似于法定存款准备金率的流动类工具来调节金融机构的信贷供给以影响房价。三是实施HMPP时应考量各个工具的干预特点。地方政府通过调整HMPP调控房价时，需要充分考虑同一政策工具相反方向实施时的非对称性、不同工具的生效时滞以及共同实施时的协调问题，以免造成政策效果的相互抵消。
值得指出的是，由于受到现有数据的约束，使用城市月度频率数据研究国内HMPP有效性存在一定的局限，比如在选择模型控制变量时受到限制。此外，本文只讨论了HMPP工具间的搭配使用问题，并未研究货币政策、财政政策、行政干预等政策工具与HMPP工具之间搭配实施的效果，且对经验结果的解释只做了尝试性的讨论，如发现了HMPP在各分位城市实施效果的差异性。对于不同类型政策间的搭配实施效果，以及相关结果出现的原因，仍然需要进一步的研究。
