【香樟推文2135】基于区位的住房改善政策与房地产市场

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原文信息：

Hans R. A. Koster, Jos van Ommeren; Place-Based Policies and the Housing Market. The Review of Economics and Statistics 2019; 101 (3): 400–414. doi: https://doi.org/10.1162/rest_a_00779

　　作者利用新西兰的KW社区改造计划这一准自然实验，使用一阶差分和断点回归方法，研究了基于区位的住房改善政策对房地产市场的影响，发现该计划通过提升住房质量使周围房价上升3.5%，且其产生的外部收益至少是投资金额的一半。

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引言

　　在欧洲，基于区位的住房政策通过翻新住房设施来改善公共住房的质量，这不仅有利于公共住房租客的利益，还可以提高附近社区的居民的生活质量。但目前基于区位的劳动力市场政策的效率提升研究较多，基于区位政策的住房市场研究并不充足，且现有研究并没有很好解决内生性问题。基于此，作者评估了荷兰从2007年开始的一项旨在提高公共住房的质量全国性城市振兴计划（以下简称KW计划）的效果，使用的数据是全国范围2000年至2014年重复销售数据。

　　KW计划择了83个社区，利用国家政府的资金进行振兴，该计划的主要目标将社区改造为适合居住的地方，减少社会不平等现象。最终，该计划花费10亿欧元，且几乎所有的钱（90％）都花在了改善公共住房存量的质量上。考虑到KW计划针对的社区主要是条件较差的社区，为了得到KW计划实施对房市影响效应，作者对每个社区进行贫困指数评级，在一定分值附近，社区能否得到政策支持概率发生变化。因此，作者选择了一阶差分和断点回归方法。其中，有14个社区并未在断点处发生跳跃，作者使用了模糊断点回归方法。

研究背景

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　　1.KW计划

　　在荷兰，大约70％的最贫困社区位于四个最大的城市,这些社区的公共住房份额远高于荷兰其他地区。在过去的十年中，在失业、犯罪率和收入方面，贫困地区与其他地区之间的差距逐渐扩大。因此，在2007年，负责住房和劳工事务的国务卿启动了国家投资计划（KW计划）：计划在83个绩效最差的社区投资2.16亿欧元，协助市政当局重组和振兴社区。2007年9月14日，国务卿与大型公共住房协会达成协议，在十年内向选定的公共住房社区再投资25亿欧元。专家估计最终在2007年至2012年之间投资了约10亿欧元，大约90％的钱用于改善公共住房质量，包括但不限于升级需要对建筑物的外部，升级外观，进行保暖设施修理，进行绿化建设，拆除危房等。2012年之后，该计划被废除。

　　2.社区选择

　　为了对社区进行贫困指数（deprivation scores）指标评级，作者选择四大方面共18个指标，分别为：（1）社会贫困程度（收入水平、教育水平、失业率）；（2）物质贫困（住房质量）；（3）社会问题（故意破坏和犯罪）；（4）身体问题（噪声、空气污染、居住环境满意度）。KW计划社区的选择基于贫困指数，当贫困指数大于7.3（断点），即可受到该计划资助。其中，有4个社区评分低于7.3获得资助；有8个社区与政府沟通后发现其不符合贫困社区条件；还有2个社区当地政府争辩说其虽然得分高于7.3，但实际情况应低于7.3也予以排除，共14个社区排除。表1报告了每个类别的得分，KW计划资助社区的得分比荷兰其他社区平均得分都要高。

　　作者还对RDD模型设定进行了检验，包括了社区被选择概率（处理变量）是否在断点处发生显著变化和驱动变量在断点处是否连续，检验结果见图1A、1B，检验通过。

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实证框架，数据和图形分析

　　1.断点回归设计

　　在评估KW计划政策效应时可能会遇到以下问题：（1）为解决空间溢出效应，作者排除了目标社区2.5公里范围内的观测结果。（2）为解决政策效应非随机，使用一阶差分，选择有重复交易记录的样本。（3）一阶差分无法识别出未观察到的不随时间变化的效应，因此要选择对照的样本。基于以上三点，作者选择断点回归方法，又由于部分样本被选择概率并不在断点处发生跳跃，使用模糊断点设计，并进行局部线性回归：

　　第一阶段，作者根据评分规则和时间变化，对KW计划社区的投资状况变化进行评估：

　　其中，当z值大于7.3时，

为1，

是收益系数，

为核函数。

　　第二阶段，引入

进行评估：

　　使用统一的核函数：

　　其中，

是带宽，决定了阈值两侧包含多少个观察值，估计参数通常对带宽的选择很敏感。当

，局部处理效应即为平均处理效应。

　　2.调整效应与异质性

　　作者发现住房销售时间存在调整，在前期由于投资改善住房，销售时间缩短，但长期销售时间趋于稳定。使用

代表交易发生在投资多少年后，作者对下面方程进行估计:

　　

为即时效应，

为调整效应，

为市场销售时间。作者还对下列方程进行回归：

　　此外，作者对社区贫困程度、人口特征两大方面进行了异质性分析。

　　3.数据与描述性统计

　　作者使用的是基于荷兰房地产代理协会的房屋交易数据集。它包含了2000年至2014年间约80%交易的信息，共有1796542笔交易，数据包括交易价格、标价、销售时间、确切的位置以及各种房屋属性，如大小、房屋类型、房间数量和建筑年份。作者进行了数据清理，删除异常值，保留了至少销售两次的房产，最终得到434033条交易记录。

　　作者将描述统计详细结果放于附录，这里展示重复销售记录样本描述统计如下：

　　4.图形分析

　　图形分析主要是对RDD模型运用的检验，包括结果变量是否发生显著跳跃和协变量平滑性检验，作者使用的是断点附近三阶多项式作图，结果如下，通过检验。

实证结果

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　　1.基准结果

　　基准回归结果如表2。作者对住房单价取对数作为被解释变量，因此真正的处理效应为

（下同）。（1）、（2）为OLS回归结果，在不控制住房特征情况下，政策显著提升房价5.4%，控制情况下提升4.6%；（3）为精确断点回归结果，带宽为4.3，政策效应为4.4%；（4）为模糊断点回归结果，政策效应为4.2%，（5）为对（4）的改变带宽稳健性检验；（6）为控制了社区的特征政策效应，表明社区特征会影响政策效应，为下文异质性分析做好铺垫。

　　2.调整效应

　　作者通过构建交互项的方式，判断政策效应是长期效应抑或是短期效应。（1）-（3）为住房单价变化，（4）-（6）为住房销售时间变化。其中，（1）显示KW与政策实施时间一阶交互项在1%水平显著，（2）中二阶交互项并不显著，说明二阶交互为多余控制量，（3）中三个政策实施后节点都显著。这些表明政策的价格效应是永久的，通过改善住房条件，显著提升了房价。（4）中一阶交互项显著，（5）中二阶交互项不显著，（6）中超过7.5年不显著。这些表明政策对于住房销售时间影响是暂时的，市场最终回到一个稳定的状态。

　　3.异质性分析

　　作者通过构建交互项的方式检验异质性，主要从贫困得分等级排名、人口特征、投资密度三方面展开，结果见表4。首先，作者将每个社区贫困得分标准化，得分范围为-1至1。（1）和（4）表明贫困等级并没有影响到住房的价格和住房出售时间。其次，就人口特征异质性作者进一步展开，分为社区收入、人口密度、年轻人口比例、老年人口比例、家庭规模。其中，人口密度越大，住房价格提升和销售时间较少更明显；年轻人口比例也会影响到住房价格提升，但这种效应被家庭规模抵消；老年人口比例越大反而会增加住房销售时间。最后，作者使用每个社区的国家政府直接支出的数据（约占总投资1/4，其它投资数据不可得）考察了投资密度影响，对于价格影响不显著，但对于销售时间影响显著，考虑到获得的数据不完整，作者也表示这一结论并不一定可靠。

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敏感性分析

　　作者一共进行了11个稳健性检验和辅助回归，并将结果全部放在附录。因为图表过多，这里只对结果进行介绍。第一，对基准回归结果进行扩充，给出了住房销售时间基准回归结果；第二，控制人口统计和土地使用的变化时，价格效应的小幅下降；第三，对第二条结果进行异质性检验发现人口密集社区政策效果更明显；第四，检验对租金影响，发现租金约上升9%，进一步分析由于私人租赁市场在住房市场中所占比例十分小，因此观察到的数量相当少，估计也不精确。作者对受管制的租金重复了分析，没有发现KW计划对租金有影响的任何证据；第五，安慰剂检验，确保政策效应是由KW引起的，而不是其它政策或者贫困社区自身变化趋势驱动的；第六，进一步排除未观察到的因素对政策效应的影响，去除2005年至2011年房地产市场高峰期前后的交易，政策效果依旧显著。控制距离市中心距离，政策效应依旧不受影响；第七，考虑空间溢出效应，避免多个接受KW计划社区距离较近产生的政策效果更强情况发生，政策效应与基准结果相似；第八，作者调查了自有住房比例和私人出租住房比例是否会改变结果，发现政策的确通过改善公共住房产生效果；第九，研究KW计划开始时间的稳健性，由于不知道具体何时对社区投资，作者使用国务卿与大型公共住房协会达成一致的日期进行回归，并不影响结果；第十，作者进行了带宽稳健性检验，检验结果偏高，但仍通过；第十一，作者使用PSM方法进行评估，政策效应基本一致。

KW计划总体收益

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　　由于无法得到该计划的直接效果的估计，作者试图通过KW计划的外部效应来了解项目回报率。同时作者也指出估计结果将严重低估该计划的总收益，但其展现出的内容是积极的。作者使用了荷兰统计局关于住房单元数量的数据，并利用2007年房价消费者价格指数进行平减，来估计收益和成本。假设平均价格在整个研究期间是恒定的，即

。为估计每个社区自住住房的平均价格，作者使用了研究期间所有交易的平减价格的平均值。此外，还收集了每个社区所有房产(包括出租房产)的平均房价数据，这些房产的房价略低于自有房产。表5报告了不同情况下的粗略计算。最保守的估计（第一行），收益与投资资金比率约为0.5；第二行假设自有住房和私人租赁住房效应一样，收益比将达到0.8；第三行使用私人租赁市场的点估计值进行估算，收益超过1；最后一行是包含所有住房的估计，作者指出可能是最大限度的估算，收益比接近5。

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结论

　　作者使用了2000年至2014年期间荷兰房屋重复销售数据，将一阶差分法与模糊回归间断设计相结合，估算了KW计划的政策效应。研究表明KW计划实施使周边房价上涨3.5%，减少了销售时间。此外，通过异质性分析发现，在人口密集社区政策效应更强。同时，住房的改善并没有带来租金的上涨，租客也因此收益。因此，KW计划在增加贫困家庭的福利方面是有效的。

 Abstract 

We study the economic effects of place-based policies in the housing market, by investigating the effects of a place-based program on prices of surrounding owner-occupied properties. The program improved the quality of public housing in 83 impoverished neighborhoods throughout the Netherlands. We combine a first-difference approach with a fuzzy regression-discontinuity design to address the fundamental issue that these neighborhoods are endogenously treated. Improvements in public housing induced surrounding housing prices to increase by 3.5%. The program's external benefits are sizable and at least half of the value of investments in public housing.

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