4.1.1　政策实施模型的实证结果

表3　有无控制变量的政策实施断点回归

注：1.Coef表示相关系数，Prob表示相关系数的置信度，St.E表示标准误；2.*，**，***分别代表显著性水平为0.1，0.05，0.01；3.表中是经异方差和序列相关修正后的标准误。

表3显示了最优带宽下，10个城市新建商品住宅销售价格指数在有无控制变量下的回归结果，最优带宽采用最小化均方误差的方法确定。不同城市的房地产市场情况不同，最优带宽也不相同。具体来看，在最优带宽条件下：第一，郑州的估计值为-0.042，表示郑州房地产调控政策实施后，当地新建商品住宅销售价格有一个向下的跳跃，但是估计值在10%水平下不显著；第二，北京、上海、天津、杭州、南京、济南、武汉、成都等8个城市的估计值均在1%水平下显著，其中北京的系数为0.069，表示北京新建商品住宅销售价格产生了向上的突变，其余7个城市的系数均为负，表示调控政策的实施抑制了新建商品住宅价格。第三，广州的估计结果在5%水平下显著，其系数为-0.090，表明调控政策的实施抑制了新建商品住宅价格。

由于断点回归可视为局部随机试验，因此加入对被解释变量有较强解释力的控制变量能降低扰动项方差，提高估计结果准确性，实现对估计结果的进一步验证。表3中引入了控制变量情况下的估计结果，控制变量的加入使得北京、广州的城市估计结果的显著性小幅下降，而郑州的估计结果的显著性反而出现了一定程度的上升，其稳健性有待检验，其他样本城市的显著性水平则无明显变化。

4.1.2　政策实施模型的稳健性

（1）不同核密度函数的回归结果

不同核密度函数的回归结果如表4所示。

表4　不同核密度函数的政策实施断点回归

注：1.Coef表示相关系数，Prob表示相关系数的置信度，St.E表示标准误；2.*，**，***分别代表显著性水平为0.1，0.05，0.01；3.表中是经异方差和序列相关修正后的标准误。(www.daowen.com)

表4是指无控制变量的三角核密度函数和四次核密度函数回归结果。在最优带宽估计下，不同城市利用三角核密度函数与四次核密度函数的估计结果均无变化，估计结果的显著性无较大的变化，而估计值的标准误发生了一定程度的变化，但变化幅度较小。其中，北京、上海、广州等9个城市在不同核密度函数下的估计结果及其显著性均无差异，说明不同核密度函数对模型的估计结果影响不大。而郑州在三角核密度函数下的估计结果不显著，在四次核密度函数下的估计结果在10%水平下显著，显著性水平差异较大，表明其稳健性不佳。

（2）控制变量的连续性检验

政策实施控制变量的连续检验结果如表5所示。

表5　政策实施控制变量的连续性检验

续表

注：1.Coef表示相关系数，Prob表示相关系数的置信度，St.E表示标准误；2.*，**，***分别代表显著性水平为0.1，0.05，0.01；3.表中是经异方差和序列相关修正后的标准误。

由表5可知，郑州新建商品住宅销售面积变量在5%水平下显著，说明控制变量在房地产调控政策断点处存在较为明显的断点，可能影响估计结果的稳定性。而其他城市不同控制变量的估计结果均不显著，表明北京、广州、上海、天津等9个城市的各控制变量在房地产调控政策实施的断点处连续。

综上所述，北京、广州、上海、天津、杭州、南京、济南、武汉、成都等9个城市通过了模型的稳健性检验，而郑州没有通过稳健性检验，因此不再分析郑州调控政策实施的效果。