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Housing Price Control and Industrial Pollution: Evidence from Rectifying the Chaotic Real Estate Market in China
近年来中央政府对房地产市场进行坚决调控,改变了经济主体对房价持续上涨的预期,地方政府如何应对房地产市场趋冷值得深入研究。本文基于2018年7-12月实施'治理房地产市场乱象专项行动'政策的准实验,使用双重差分方法识别控制房价政策对地区环境污染的影响。实证结果显示,政策实施显著降低了试点城市的房价水平、提高了试点地区的工业污染程度。进一步分析发现,为应对房价控制可能形成的对土地财政的负向冲击,地方政府放松环境监管以发展工业,最终导致工业污染加剧。然而,促进地区创新可以降低地方政府牺牲环保目标的经济动机,加强环境规制可以强化地方政府保护环境的动机,二者都有助于治理遏制房价上涨可能产生的未预期污染效应。
Abstract
In recent years, the central government has been resolutely regulating the real estate market, which has changed the expectations of economic agents regarding the continued rise in housing prices. The way in which local governments have been responding to the cooling trend of the real estate market is worthy of in-depth study. Drawing on the quasi-experiment of the 'Special Action to Control Chaos in the Real Estate Market' policy implemented from July to December 2018, this paper uses the difference-in-differences approach to identify the impact of housing price control policies on regional environmental pollution. Empirical results reveal that the policy implementation significantly reduces the level of housing prices in the pilot cities and increases the degree of industrial pollution in the pilot areas. A more detailed analysis indicates that to cope with the negative impact on land finance likely caused by housing price control, local governments relaxed environmental oversight to develop industries, which eventually led to an increase in industrial pollution. Nonetheless, the promotion of regional innovation can reduce the economic incentive of local governments to sacrifice environmental protection objectives, and the strengthening of external environmental regulation can reinforce the motivation of local governments to protect the environment, both of them will help curb the unintended polluting effects that housing price control may produce.
房地产市场乱象治理政策显著降低了试点城市房价增速
基于2018年月度房价数据,采用双重差分方法回归发现,在控制城市固定效应和月份固定效应后,治理房地产市场乱象专项行动使二手房价格指数增幅显著下降0.280个百分点。样本期间二手房价格指数增幅均值为0.602个百分点,政策使房价增速平均下降近46%,具有经济意义上的显著性。针对不同面积二手房的分析显示,90平方米以下小户型价格下降更为明显,可能因小户型投机需求更易被打击。平行趋势检验支持了双重差分识别的有效性。
房价控制政策显著提高了试点地区工业SO2浓度
使用空气质量监测站点月度数据,双重差分回归显示,在控制蓝天保卫战政策、天气因素、站点固定效应和月份固定效应后,房地产市场乱象治理政策使SO2浓度显著提高0.988 μg/m3。该上升幅度相当于中国工业污染在2016-2017年改善程度的25%。事件分析显示政策效应具有即时性,表明地方政府比涉房主体更能及时捕捉政策对地方财政的冲击并快速调整环保策略。
房价控制冲击了地方政府的土地财政
基于中国地价信息服务平台106座城市季度地价数据,对比政策实施前后住宅用地价格的同比增长率发现,政策实施后住宅用地价格增长率显著下降0.792个百分点。同时,住宅用地出让面积增长率下降约249个百分点,土地出让收入增长率亦显著下降。这一链式证据表明,遏制房价上涨政策通过降低住宅用地价格和出让面积,对地方政府的土地财政形成了显著负向冲击,进而影响地方自主财力。
地方政府通过放松环境监管、发展工业来应对财政压力
工作日与节假日SO2浓度的异质性分析显示,政策实施后工作日SO2浓度显著上升0.967 μg/m3,而节假日上升幅度不显著,符合地方政府在工作日放松环境监管成本更低的逻辑。基于CnOpenData月度中国工商企业进入退出数据的分析表明,政策实施后试点城市工业企业进入数量显著增加1.553个单位,且主要来自重污染行业企业。这提供了地方政府为弥补财政损失而选择发展工业、牺牲环保目标的微观证据。
地区创新和环境规制可以抑制房价控制政策的污染效应
使用2012-2017年城市专利申请数量对数增长率衡量地区创新能力,交互项回归显示,地区创新水平与政策实施的交互项对SO2浓度具有显著负向影响(系数为-0.779),表明创新基础更好的城市因内生经济增长动力更强,地方政府牺牲环保目标的经济动机更弱。此外,SO2减排目标更高的地区通过行政手段强化了环境保护的政治激励,显著降低了房价控制政策的污染效应。
核心解释变量
房地产市场乱象治理政策:根据《关于在部分城市先行开展打击侵害群众利益违法违规行为治理房地产市场乱象专项行动的通知》,将涉及的30座城市设定为实验组(pilot=1),其他城市为对照组;政策实施期为2018年7-12月,生成post虚拟变量(2018年7月及以后取值为1)。核心解释变量为pilot×post交互项。
被解释变量
工业污染:使用中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台的站点层面SO2浓度数据(月度平均值),SO2主要来源于工业活动,能较好反映工业污染程度。房价:使用国家统计局70个大中城市商品住宅销售价格指数(二手住宅及新建商品住宅)的月度环比指数。
样本与数据
样本为2018年1-12月275座城市1336个空气质量监测站点的污染数据及天气数据,69座城市的房价数据;土地出让分析使用106座城市2017-2019年季度地价数据;工业企业进入分析使用城市月度企业注册数据,以2017年GDP进行标准化。所有连续变量在1%和99%分位数处缩尾处理。
识别方法 / 模型设定
采用双重差分方法(DID),利用2018年7-12月中央政府实施的'治理房地产市场乱象专项行动'作为准实验。处理组为30座试点城市,对照组为非试点城市。识别假设是在没有政策干预的情况下,处理组与对照组的结果变量趋势一致。事件分析法检验显示政策实施前各期系数均不显著且接近零,支持平行趋势假设成立。
内生性及稳健性检验
内生性及稳健性检验包括:一是事件分析法检验平行趋势及政策动态效应;二是针对不同面积二手房价格进行分样本回归;三是额外控制同期实施的蓝天保卫战政策影响以排除环境政策的混淆效应;四是控制最高气温、最低气温、平均湿度、平均风速等天气因素;五是针对遗漏变量、多期面板DID统计推断序列相关问题、工业污染季节性等问题进行稳健性检验;六是在站点层面聚类调整标准误。
中国工商企业进入退出信息统计数据
企业进入退出本数据基于工商注册企业基本信息,统计了1980年至2024年10月中旬中国32个省份各行业的企业注册、注销及存续数量,从多维角度提供统计数据,为研究企业生存状况、市场活力和行业分布提供支撑。
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