上文简要分析了各项住房保障制度实现的程度问题，其前提条件是住房保障制度对住房市场并不产生影响或产生的影响极小。但公共财政理论知识让我们意识到，在住房市场供需基本平衡的情况下，政府财政支出增加必然导致私人领域支出的减少。同样的问题也会发生在住房领域，增加经济适用住房供给，是否对市场住房供给产生挤出效应，是否对住房市场价格产生平稳和遏制的功效。显然，上述简要评价难以给出令人信服的解答。因此，本节试图基于面板数据模型，深入分析制度运行是否偏离了制度目标。

1.提高居民居住水平的目标风险分析

住房制度是以提高居民居住水平为制度的根本性和长远性目标。然而，随着市场成为社会资源配置的基础性机制，对中低收入人群，尤其是低收入人群的住房保障支出，如经济适用住房的建设，是否能提高整体居民的居住水平，提高程度有多大，能否达到以上简单测算的数字，这些显然与公共财政支出的前提条件以及我国住房制度发展的历史阶段相关。

（1）风险形成的机理与模型设定

经济适用住房建设能否提高居民居住水平，换一个角度实质是经济适用住房建设是否增加了住房存量，增加的存量是否等于经济适用住房新增建设量；从增量住房市场考虑，经济适用住房建设量是否对市场性住房建设产生完全挤出效应、部分挤出效应或没有挤出效应，甚至挤入效应。

在市场机制比较完善的住房市场，挤出效应的内在机理（或政策的效率风险）可从两个方面加以阐述。第一，经济适用住房新增量将可能导致对市场商品住房需求的减少，因而也减少了对市场新增商品住房的需求。即住房市场中，由于经济适用住房与商品住房的购买家庭并不属于同一档次收入群体，新增经济适用住房与新增商品住房之间的联系并非直接相互作用，而是通过各级住房子市场之间的过滤效应转导形成。一般来讲，经济适用住房的新增供给，必然导致政策目标群体所对应子市场的住房需求减少，价格下降；在住房市场的过滤效应下，需求价格的下降必然吸引相邻子市场人群的进入，使得相邻子市场住房（如普通商品住房市场）需求下降，交易价格下降，也会导致交易量下降及新增住房供应量的减少，从而形成经济适用住房供给对商品住房供给的挤出效应。当然，若经济适用住房购买家庭包含非目标群体，则直接对商品住房市场产生挤出效应。第二，新建经济适用住房与商品住房的建设中，住房生产要素的获取是一种竞争关系，如土地供给、金融支持供给等。新建住房必然消耗一定的实体资源（如土地、建筑材料等）和金融资源，因而新建经济适用住房，必然导致普通商品住房所需资源供给量的减少。此时，对商品住房市场的影响则表现商品住房供给量的减少。

在住房市场机制不太完善，尤其我国，正处于计划经济向市场机制转换的过渡阶段，或住房领域市场机制初步形成但并不完善的阶段，人们居住水平正处于较低水平向高水平的过渡阶段。因而，经济适用住房供给，在收入过低、居住水平低下的年份或区域，促进了整体居住水平的提高。即在市场化的初始阶段，经济适用住房建设、销售和管理的示范作用下，推动了商品住房建设的迅速推进，对商品住房建设具有挤入效应。随着人们居住水平的不断提升，住房市场的过滤效应开始显现，进而对商品住房市场产生挤出效应。

以上挤出效应的机理分析显示，商品住房新增供给与经济适用住房供给存在一定的内在联系，这种联系直接与住房存量（以人均居住面积衡量）及居民整体居住偏好的合意度相关。因此，公共住房政策的目标效率风险，可以通过公共住房新增量与商品住房市场新增量之间的内在相互作用程度加以衡量。具体面板计量模型构建如下：

为测算经济适用住房对新增商品住房供给的挤出效应，必须对新增商品住房供给中的各种其他效应进行合理分离剔除，如特定省级的区域效应、不同年份的时间效应、收入效应、各区域住房市场的发育程度及住房建设成本差异，因而在实证模型中的变量做如下设定。一是以δi表示第i个省份的固定区域效应，剔除区域差异对挤出效应的潜在影响；二是以γt表示第t年的年度固定效应，剔除各年份差异对挤出效应的潜在影响，同时这一变量的设置也有利于剔除潜在的导致数据非稳态的时间趋势；三是以建筑成本costit剔除住房新增供给中潜在的住房商业周期影响，也间接控制了区域人口增长、年龄结构以及收入财富配置对住房供需的潜在影响；四是以gdpit剔除各省份经济实体规模差异的潜在影响。模型中，arnit为商品住房新增供给，一般用市场销售面积arxsnit（剔除经济适用住房销售面积后的商品住房新增供给）表示；arjit为经济适用住房新增供给，一般以市场销售面积arxsjit或新开工面积arkgjit分别表示当期或未来新增供给；hdit为居民对住房面积偏好的合意度指标，以人均实际居住面积与居民理想居住面积的比值表示，其中居民理想居住面积以35m2（2020年居住小康目标）表示。模型需重点分析被解释变量arnit与解释变量arjit之间的相互作用的关系与程度。

经济适用住房新增供给与商品住房新增供给的相互作用关系及其程度，与住房合意度hdit直接关联。当住房合意度低（直接表现为居住面积低下），经济适用住房供给并不会对商品住房新增供给产生挤出效应。但随居民住房合意度的提升，经济适用住房对商品住房新增有效供应的挤出效应将不断增大。也正是这一原因，模型（8.3）的设定中包含了arjithdit这一关键性变量，经济适用住房新增供给与商品住房新增供给的相互作用及其作用程度可表示为arnit/arjit=β1+β3hdit，如果β3＜0，则经济适用住房新增有效供给的挤出效应产生。基于各省市经济适用住房制度的运行时期，考察这一现象是否发生。

（2）数据与实证结果

数据及其统计特征。测量经济适用住房挤出效应的数据根据各省各年份的统计年鉴和中国人民银行网站公布的相关数据整理所得。由于上海、西藏、云南三地，或经济适用住房运行历程短或关键性变量数据缺失而不予考虑。所收集的数据包括全国28个省、自治区、直辖市1999年至2010年城镇地区的相关指标数据^[1]，具体见表8-5。

表8-5　挤出效应模型的变量界定与数据的统计描述

变量说明：以商品住房实际销售面积（arxsn）度量市场住房的有效供给，以经济适用住房销售面积（arxsj）或开工面积（arkgj）分别度量公共住房供给对商品住房供给的当期效应和预期效应。住房居住合意度（hd）以实际人均居住面积/35进行度量。在各省市人均居住面积数据的收集中，人均居住面积涉及家庭人均使用面积，家庭人均居住面积和家庭人均建筑面积；其中，相关年份包含人均使用面积或居住面积或建筑面积，依据各统计数据之间比例关系，将指标统一为家庭人均建筑面积（可能不严格，但数据给出了住房存量的总体趋势）。变量gdp，cost是经过cpi价格指数平减得到的变量实际价值指标数据。

模型的估计与检验。在挤出效应计量模型（8.3）中，变量如人均国内生产总值gdp，cost，arxsn等变量数据，一般具有非平稳性特征。尽管我们已在计量模型的设定中阐述了模型相关变量的设置及其作用，如三变量之间可能存在协整关系（需进一步检验），年度哑变量设置有利于剔除模型中潜在的导致数据非稳态的时间趋势，但模型是否设置正确，必须考虑变量的非平稳性所导致模型残差序列的非平稳性等（此时模型估计为伪估计），因而必须对模型估计残差的平稳性进行检验，确定模型估计的可靠性。

模型估计中，需要合理选择经济适用住房当期或预期效应对商品住房的挤出效应的影响程度，我们依据变量和方程的显著性进行选择。具体估计如表8-6：

表8-6　经济适用住房挤出效应的模型估计（因变量：log（arxsnit））

注：“*”表示在10%水平下显著，“**”表示在5%的水平下显著，“***”表示在1%的水平下显著。

表8-6中，模型一考查当期经济适用住房销售面积与商品住房销售面积的相互作用关系，但经济适用住房与商品住房之间相互作用系数并不显著，即政策性住房与商品住房之间在当期之间关系并不显著。模型二考查经济适用住房预期与商品住房销售面积之间的相互作用关系，尽管经济适用住房对商品住房的挤出效应开始显现，但相互作用系数并不显著，这可能由经济适用住房开工面积到转化为实际有效需求时滞过长问题所引起。这一问题同样出现在模型三中。当然，我们也考虑了经济适用住房开工面积与销售面积及其滞后项的各种组合与商品住房销售面积的相互作用关系，但均存在系数不显著问题，即可能是上述问题存在的原因，也可能是各变量之间存在共线性问题。模型四对经济适用住房与商品住房之间的相互作用关系给出了较好的估计性质，估计系数基本显著，拟合优度达0.9669，与模型一至三没多大差异。即商品住房的有效供给更受经济适用住房上一期有效供给的影响。此时，需要考查模型设定是否合理的问题。

模型检验中，含有非平稳数据使得模型估计后所产生的残差序列的平稳性检验极为重要，直接涉及模型设定的合理性。表8-7给出了模型四残差序列无截距项的各种检验结果：

表8-7　模型估计的残存序列的平稳性检验

残差的共同单位根检验以及个体单位根检验一致认为残差序列不存在单位根，即残差序列是平稳的。因此，残差序列的平稳性检验再次验证了模型设定的合理性。

模型的稳健性检验，可基于样本时间的分段（如以2004年分段年份）以及样本组的分组（如分成东中西）分别考查模型估计的稳健性；同样也可以对具有单位根过程的变量进行差分，使其转换为平稳变量，再进行估计。由于篇幅的限制，本节不给出相应的平稳性检验结果。

模型估计结果分析。模型四的估计结果可以看到，模型变量系数的t检验值显示，除成本变量的系数不显著外（可能住房销售更多与收入等其他因素联系），其他变量系数均高度显著，各变量系数符号也与现实吻合。在各变量对商品住房销售面积的影响中，区域人均国内生产总值对住房销售面积的影响最大，系数达到了1.81，而居民对住房居住满意度的系数也达到了0.75。我们重点分析经济适用住房与商品住房之间的相互作用关系。由log（arxsjit-1）的系数0.2703可以看出，经济适用住房的有效供给，在人均居住面积处于低水平时，对市场住房的有效供给将产生正向的挤入效应，与前文理论分析一致。但当人均居住面积即将达到居民对居住水平的合意需求时，经济适用住房的有效供给将对商品住房的有效供给产生挤出效应。如目前，我国绝大部分省份人均建筑面积已接近城镇居民居住需求，截至2009年，hdit均已接近1，甚至部分省份如浙江，人均建筑面积已超过35m2，此时，hdi2009=1，经济适用住房的挤出效应的综合系数为0.2703-0.3092=-0.0389。不同类型住房销售面积的相互作用程度可做如下变换：

若t=2009，hdi2009=1，在全国水平下arxsjit-1/arxsnit=22.76，此时有

即目前经济适用住房的有效供给已对商品住房的有效供给产生严重的挤出效应，经济适用住房有效供给每增加1 m2，将导致市场商品住房有效供给减少0.6578m2，即经济适用住房新增供给仅0.3422m2的存量效应。因此，以经济适用住房制度供给达到提高居民居住水平的目标，在居民居住水平全面提高的情况下，制度目标面临着严重的效率风险。

2.稳定住房价格水平的目标效率风险分析

在很大程度上，增加经济适用住房供给是政府价格宏观调控的一项政策工具，尤其在2003年之后，全囯房价普遍高涨之后，经济适用住房对稳定住房市场价格越来越受到政府的重视，其原因之一就在于认为增加经济适用住房的供给有抑制甚至降低商品住房市场房价的功效。本节将从经验的角度考察经济适用住房是否存在稳定价格的功效，及其对价格的稳定程度。

（1）风险形成的机理与模型设定

经济适用住房供给能否稳定或达到降低商品住房市场价格的作用，由于价格与供给量是表征市场均衡状态的两个主要变量，经济适用住房供给挤出效应的机理分析有利于我们深入分析经济适用住房供给与房价互动的内在机理。

经济适用住房供给可能导致商品住房市场房价下降，其原因可归结于如下。其一，若经济适用住房的住房资格审核不严（大多数人认为存在这一现象），此时经济适用住房的供给，直接导致了商品住房需求人群的减少，而需求减少必然导致市场房价下降；其二，即使经济适用住房资格审核严格，经济适用住房供给将导致对应子市场需求人群的减少，在市场过滤效应的影响下，市场传导机制使得相邻商品住房市场需求人群减少，从而价格下降，当然，这一机制需要住房租赁市场和购买市场的价格机制能充分发挥作用为前提条件。从定性角度来判断，第一种现象更符合我国的实际现状。(www.daowen.com)

经济适用住房供给也可能导致市场房价的高涨，其原因可归结如下。其一，也是最重要的原因，在土地资源极为有限，尤其在我国耕地红线使得我国城镇住房建设用地极为紧张的情况下，当经济适用住房建设用地占用过多，意味着商品住房用地的减少，即商品住房供给的减少。因此，经济适用住房供给导致商品住房供给用地减少，必然推动房价高涨。其二，银行信贷资源的有限性，经济适用住房对银行信贷依赖，也在一定程度上导致商品住房的银行信贷规模的降低，从而生产成本增加，房价上升。

因此，能否平稳房价，关键在于经济适用住房对商品住房市场的需求影响力度更大，亦或对商品住房产品要素市场影响更大，这两种力量对比，决定经济适用住房作为一种调控政策的政策效率问题。显然，这一问题，需要经验数据来给予回答。

为此，首先需要建立房地产价格方程。通常房地产价格方程（Meen，1990[270]；Muellbauer and Murphy，1997[271]等）一般可以表示为实体经济基本因素（如收入）、市场住房有效供给量，住房信贷以及住房建筑成本等变量的函数，因而其面板计量方程可设定如下：

式（8.5）中pnit为商品住房市场价格（=纯商品住房销售额/纯商品住房销售面积）；以区域人均gdpit代表收入；arxsnit为商品住房销售面积；creditit为住房信贷扩张，由于房地产资金来源中除自筹资金以外的其他资金都直接或间接地来源于金融，因此以这部分资金代表住房信贷扩张程度；cos tit为住房竣工造价。显然，式（8.5）中各变量序列可能具有明显不平稳特征，若式（8.5）模型设定正确，则各变量之间具有协整关系。而对具有协整关系的变量估计，一般采用误差修正模型。因此，进一步建立如下误差修正模型：

面板误差修正模型（8.6）与长期趋势面板方程相比，除原有变量外，增加了四项平稳性变量（变量面板数据均能通过面板平稳性检验）：误差修正项ecmit，实际利率rit（为五年期贷款利率减去cpi指数），Δlog（pnit-1）和ratioit，该变量定义为经济适用住房销售面积占市场商品住房销售面积的比例。显然，增加ecmit项不存在质疑；而贷款利率作为一项住房成本直接影响房价的变动，因其平稳性，使得该变量可纳入到面板误差修正模型；而纳入变量Δlog（pnit-1），是考察价格的适应性预期对价格变动的作用。而经济适用住房作为住房供给的重要渠道，必然对商品住房市场需求和商品住房的产品要素市场产生直接影响，鉴于其面板数据的平稳性，将其纳入到面板误差修正模型中。

（2）数据、实证模型的选择与估计

数据及其统计特征。经济适用住房对商品住房市场价格的平稳效应测度的数据来源于各省各年份的统计年鉴和中国人民银行网站公布的相关数据整理。由于上海、西藏两地，或经济适用住房运行历程短或关键性变量数据缺失而不予考虑。所收集的数据包括全国29个省、自治区、直辖市1999年至2009年城镇地区的相关指标数据，具体见表8-8：

表8-8　房价平稳效应模型的变量界定与数据的统计描述

实证模型的选择与估计。长期趋势的面板估计模型（8.5）的估计涉及混合估计模型、固定效应模型或随机效应模型的选择。F统计量检验显示，估计适宜采用混合估计模型，即模型（8.5）宜采用无个体影响的不变系数模型。同时，为区分不同区域经济适用住房供给对区域房价的稳定效应，模型估计同时分为全国、东、中、西共计四个层面分别进行估计，估计结果见表8-9。

表8-9　各经济变量对各地区房价长期变化的面板估计（括号中为t统计量）

注：由于各省市之间的经济结构存在较大差异，因此模型估计采用GLS（cross-section weight）方法。东部包括：北京、天津、广东、福建、浙江、江苏、辽宁、海南、山东；中部包括：湖北、湖南、河南、河北、江西、安徽、山西、重庆、黑龙江、吉林、内蒙古；西部包含：甘肃、贵州、广西、宁夏、新疆、青海、陕西、四川、云南。

估计结果的可靠性还需检验残差的平稳性，见表8-10：

表8-10　模型估计残存序列的面板平稳性检验

由上表可以看出，基于全国、东部、中部、西部四个层面的估计，估计残差的面板序列均为面板平稳序列，说明了模型估计的合理性。模型估计系数也可以看出，收入、信贷、成本和销售面积均对商品住房价格产生显著影响。考查经济适用住房所占比重对商品住房价格是否产生稳定效应，需要估计面板误差修正模型（8.6），具体估计结果如表8-11：

表8-11　各经济变量对各地区房价短期波动的面板估计（括号中为t统计量）

面板误差修正模型的估计显示，短期内商品住房价格的影响因素在各区域并不完全相同，重点分析经济适用住房有效供给比重与房价的相互作用机制。

从全国层面，经济适用住房供给比重增大，的确起到了稳定住房价格的目的，经济适用住房供应比重每上升一个百分点，商品住房价格的增长率则下降0.065，这一现象同样也出现在中部地区，为0.0702，这可能说明经济适用住房的供给对商品住房需求的影响大于经济适用住房建设对住房产品要素市场的影响。究其原因，基于国内实际运行情况，住房需求的影响可能更多在于经济适用住房资格审核不严而导致非目标群体挤占了经济适用住房。

然而，经济适用住房供给比重对房价的影响在各区域的影响机制并不相同。模型分析显示，东部地区和西部地区的影响系数在统计上并不显著，这表明经济适用住房供给对商品住房需求的影响所导致的价格下降作用，由于商品住房土地或金融贷款供给减少而被抵消，并没有起到抑制商品住房价格高涨的目的。仔细观察ratioit系数不难发现，东部地区系数为负，潜在表明供给经济适用住房可能有一定抑制作用，但东部地区土地供应整体呈现紧缺状态，使得其价格下降的作用受到了重大干扰；西部地区与东部地区比较，其r atioit系数尽管t统计值很小而不显著，但其系数为正的结果仍出乎意料。其原因可能归结于，尽管西部地区土地供应并不如东部地区紧缺，但西部省会城市经济适用住房建设选址更多集中于或靠近于交通发达的城市中心，经济适用住房的土地供给与商品住房的土地供给呈现竞争关系，其最终结果可能导致经济适用住房供给对住房产品要素市场的影响大于其对住房需求影响，使得对价格可能具有抬升的效应。