4.2.1　政策退出模型的实证结果

政策退出模型的实证结果如表6所示。

表6　有无控制变量的政策退出断点回归

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6显示了最优带宽下，7个样本城市新建商品住宅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。在最优带宽条件下，各个城市估计值的显著性水平较高，均满足1%水平下显著。同时，表6引入控制变量情况下的估计结果，控制变量的加入使各个城市的估计结果发生了一定的变化，但变化幅度不大，两种情况下的估计结果显著性水平基本一致，均满足1%水平下显著。

4.2.2　政策退出模型的稳健性

（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7所示。

表7　不同核密度函数的政策退出断点回归

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7显示了无控制变量下三角核密度函数和四次核密度函数的回归结果。在最优带宽估计下，各城市在三角核密度函数与四次核密度函数下的估计结果及其显著性基本相同，只有标准误发生了小幅变动。

（2）控制变量的连续性检验

控制变量的连续性检验如表8所示。

表8　政策退出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8可知，武汉市房地产投资额占比变量在1%水平下显著，说明该变量在政策断点处存在较为明显的断点。而其他城市各控制变量估计结果均不显著，表明广州、上海、天津等6个城市的各控制变量在政策退出断点处连续，均通过稳健性检验。

综上所述，天津、杭州、南京、济南、郑州、成都等6个城市均通过了稳定性检验，而武汉没有通过稳定性检验，因此不再分析武汉调控政策退出的影响效果。