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土地招拍挂制度在多大程度上提升了房价？ ——基于“8.31”大限的干预分析模型研究 王岳龙 （江西财经大学 规制与竞争研究中心，江西 南昌 330013） 摘 要：采用干预分析模型，利用1999年2月—2010年10月全国房价的月度时间序列数据，对以“8.31大限”为代表的土地招拍挂政策进行规范的政策评估。研究表明，土地招拍挂政策的实施使全国房价提高了4.7(15.7个百分点。进一步分地区的研究发现，土地招拍挂政策对东部的北京和浙江并没有产生明显影响，对中西部地区的湖南、江西、贵州、宁夏四省产生了较大的作用，体现了十分明显的地区差异。 关键词：土地招拍挂；“8.31大限”；干预分析模型 中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：”政策。据统计，全国31个省区市区当年共处理经营性土地历史遗留问题6400宗，面积1.3万公顷，价款924.31亿元。 “8.31大限“后，土地招拍挂制度在中国全面实施的这几年，正是当前房价飞速上涨的时期，由于在土地市场中引入了竞价因素，地价自然也是一路飚升。其中更是涌现了2007年8月24日南京苏宁房地产开发有限公司以44.04亿元竞得上海南京路步行街商办宝地——黄浦区163号街坊地块，折合楼地价66930元/平方米（2.57倍起拍价）内地单价地王11月以来地王频出，遍及武汉、杭州、温州、南京等多个二线城市2010年全国土地出让成交总价款2.7万亿元，同比增加70.4%北京、上海、大连三个城市全年土地出让金总额均突破千亿元”为例，要求2004年8月31日以后全国各地的经营性建设用地必须实施土地招拍挂。由于改革没有试点导致无法获得试验组，因此无法像周黎安等（2004）一样对农村税费改革进行基于DID的政策评价。 由于经济变量的时间序列数据经常受到诸如假期、罢工、甩卖、促销及某些政策的影响，这些外部事件我们称之为“干预”， Box和Tiao在此基础上提出了干预分析模型，通过引入“干预分析”的处理方法来评估某一外部事件的影响。干预分析模型已经成功的应用于许多问题的研究，如洛杉矶空气污染控制和尼克松总统任期内所采取的经济政策对CPI的影响（Box，et al,1975)等。不同于DID需要使用多个体（包括参考组和控制组）、多时期（包括政策前和政策后）的面板数据，干预分析模型则只需要获得受政策影响的单一个体贯穿政策发生前后的时间序列数据，而且它是基于单变量ARIMA模型进行估计，不需要额外的解释变量作为控制变量。因此当某一政策是对全国整体实施的，无法分离出不受政策影响的控制组，而且相应的解释变量也很难获得的时候，干预分析模型则是很合适的方法。由于本文研究的土地招拍挂制度是作为全国一盘棋整体实施的，而且为了保证较大的样本容量，采用的是房价的月度时间序列数据，在我国目前的统计制度下，无论是全国还是各地区的月度指标都还很少，影响房价的收入和人口等经济基本面变量更是几乎没有，因此本文采用基于单变量时间序列的干预分析模型对我国的土地招拍挂制度进行政策评估，是在现有统计资料下所能选择的很合适方法。 干预分析模型在我国也得到了较为广泛的应用，路群（2001）））”的国土资源部71号令，因此本文的政策评价同王松涛（2009)一样，也将该政策的出台视为“干预”。不同的是，为了严格按照Box等(1975)的方法，并保证足够大的样本，我们采用的是1999年2月—2010年10月全国房价的月度时间序列数据，用当月的商品房销售额除以商品房销售面积得到，以上数据来源于《中国经济统计快报》。由于每年一月份没有相关统计，1月的房价由上年12月和当年2月算术平均得到。为了剔除价格水平变化的影响，我们以1999年1月为基期进行了价格平减。由于是月度数据，最后我们还用x12方法进行了季节调整。 在确定了干预事件之后，我们首先对干预事件前后全国房价序列的两个子样本进行均值、中位数、方差的相等性检验，初步判断房价在政策前后是否发生了较为明显的变化。 表1 全国房价的均值、中位数、方差相等性检验结果 均值 中位数 方差 数值 相关检验 数值 相关检验 数值 相关检验 子样本1 1999.2-2004.8 67个月 2294.0 t-test： -17.1(0.00) Anova F-test： 291.0(0.00) Satterthwaite-Welch t-test： -17.6(0.00) Welch F-test： 312.7(0.00) 2283.8 Wilcoxon/ Mann-Whitney： 10.1(0.00) Med. Chi-square： 118.4(0.00) Kruskal-W