2023年第6期82科技、经济、市场经济研究2000—2013年上海市和陕西省住宅投资对调控政策反应的省级差异研究王斌1，郑京羽2（1.中国人民保险集团，北京100000；2.北京演艺集团，北京100000）摘要：长期以来，土地、货币政策、税收以及地方政府制定的房屋销售法规的4类调控政策一直被视为控制中国过热的住宅投资的良好手段。然而，由于我国幅员辽阔，各地发展状况参差不齐，预计将在各省产生不同的调控效果。文章采用2000—2013年的实证数据，从省（直辖市）级角度，对上海市和陕西省的住宅投资通过上述政策调控的有效性进行统计分析。得出结论：统一的调控政策对不同省份住宅投资的调控机理及效果存在明显的差异性，因地制宜的组合型政策更利于政府对各地进行住宅投资调控。关键词：货币政策；政策效果；城市经济；城市发展0引言房地产市场已成为国民经济的重要部分。房地产市场的繁荣得益于全面的市场化进程。当前大多数研究都从国家或地区的角度关注调控政策与住宅投资之间的关系，这种方法存在一定的局限性。以国家角度开展研究对发展水平各异的各个省份而言过于宽泛，或无法解释差异的真实状况。此外，相当一部分的地方性地产政策的实施是基于省级行政而非国家级行政。鉴于此，以省（直辖市）级的角度研究调控政策及其它配套政策对住宅投资可能产生的不均衡调控效果。选取上海和陕西为例进行探讨，两个省份分别在东部沿海地区、西部地区，具有显著的代表性，且存在明显的发展差距。1研究方法采用截尾回归模型（CensoredRegressionModels）系列中的Tobit模型。Tobit多元回归是检验一个连续因变量和多个自变量之间关系的最佳统计方法，无论是分类形式，还是连续形式，都具有灵活性和高效性的优势，因此非常适合用于测试住宅投资与各变量之间的连续效应。将上海和陕西的住宅投资建模为反映当地宏观经济条件、省级供给和需求的特征函数，主要包含如下变量的线性函数（见表1）。以下回归模型总结了所有讨论的变量：“i”代表省份，“t”代表时间。行业惯常做法认为住宅投资的决定通常是提前1年做出的，决定具有前瞻性。因此，将所有变量（虚拟变量除外）推迟1年。核心数据的选用标准解释如下：（1）采用中国人民银行3~5年的利率作为变量进行估计；（2）本研究聚焦于2000—2013年，这一时期基本上涵盖了20世纪90年代开始中国住宅公寓市场商业化进程的表1线性函数变量解释变量定义简写期望关系因变量开发企业实际完成住宅开发投资（千万元）衡量该规模在...
