房地产调控政策中政府与非刚需购买方的博弈分析

周高仪，韩世泽，赵文苑，张云飞

（燕山大学 经济管理学院，河北秦皇岛 066004）

一、引言

房地产是我国国民经济的重要产业。多年来，房地产开发投资占全社会固定投资的比重一直保持在15%以上，尽管房地产开发投资对经济增长的贡献度存在波动，但多年来基本维持在10%以上[1]。2020年房地产业增加值为7.45万亿元，相比2019年增加了7%，2020年房地产业对国民经济贡献率为7.34%，相比2011 年增长了1.65 个百分点，纵观近十年我国房地产业对经济的贡献率来看，基本保持稳步增长的态势[2]。自2020年以来，以深圳、广州为代表的热点城市房价大幅度上涨，并在2021年蔓延到徐州、扬州等三线城市。众所周知，房地产非理性繁荣的负面影响明显，虽然政府出台了一系列抑制房价增长的措施，但依然没能有效抑制房价的过快增长。经济理论表明，房地产市场过热会加重经济危机，因此调控政策是非常有必要的，且应时刻根据市场情况来调整。

关于对房地产行业调控方面的研究已有很多，首先在房地产状况和调控手段方面，聂梅生分析了我国1998—2009年房地产对GDP及CPI的影响，并讨论了保障性住房、土地抵押贷款、限购令等调控手段[3]。巴曙松认为房地产的投资品特性夸大了房价上涨压力，投资主导的房地产需求造成经济结构的扭曲，而从投资需求向消费主导转型的基础条件已初步显现[4]。Case 等回顾了房地产泡沫的概念，并通过分析对比美国多个城市的数据，证实了房地产泡沫现象并考虑了投资和消费行为在其中的作用[5]。左小蕾发现在“最严厉”的房地产调控政策下我国房地产价格依旧居高不下，并认为这种价格反规律的变动应是房地产利益群体与调控政策博弈的结果[6]。

其次，有学者针对房地产市场主体的博弈行为进行了研究，如Case等在研究过程中对购房的经济行为进行了深入的分析，探讨房价对消费者行为的影响程度大小[5]。国内学者对该领域也进行了一定的研究，如杨建荣等解释了消费者的双重信息弱势，并通过建立供给和需求层面的两个不完全信息动态博弈模型，指出房地产商乐观供给预期过度、消费者乐观消费预期不足的结构性矛盾是房地产市场结构失衡的内在原因[7]。刘小玲建立了一个中央政府和地方政府间的土地市场化博弈模型，指出会有多种因素导致地方政府产生抵制中央土地市场化决策的动力，而这正是灰色土地市场存在、土地市场发育迟缓的制度原因[8]。张薇从政府与投机者的角度切入，对房地产市场中政府与投机者之间的动态博弈过程进行分析，发现通过政策来引导房价走势是不理性的[9]。

国内外学者针对房地产市场进行了许多的研究，深入讨论了房地产泡沫、房价居高不下等看似非理性现象背后的原因，学者们认为房价不断上涨的主要原因就是投资型需求的推动；此外，很多学者引入了博弈论方法，从房地产市场参与主体的博弈行为出发，从多个不同的角度划分博弈主体建立了博弈模型，分析讨论了不同主体间的博弈行为，以及这些行为是如何影响房地产价格的[10-12]。但同时存在一些研究的空缺，首先，缺乏对房地产调控政策运行机制的研究，当前国内外对房地产市场调控政策的研究大多聚焦各种调控政策如关于房地产的土地供给政策、房地产货币政策、房地产金融政策等对房价及房地产市场的影响大小，而对房地产调控政策运行机制的研究不足。其次，缺乏对市场主体行为及其利益互动关系进行系统、定量的深度研究。当前关于房地产市场主体行为的研究主要聚焦于市场客观变量对房地产宏观运行规律的影响分析，缺乏对市场主体行为及其利益互动关系的微观经济视角的研究，部分文献也探讨了房地产市场主体的主观行为，但博弈过程既不系统也不完整，没有从理论层面对房地产市场主体行为及其利益互动关系进行微观分析。

一般将房地产市场的需求划分为两个部分，分别为消费性需求和投机性需求，即所说的刚需与非刚需。投资行为在房价增长中有巨大的推动作用，许多专家学者认为近几年房价不断上涨的主要原因就是非刚需的推动。因此，政府在调控房地产市场时，应重点控制市场中的投机行为。本文运用博弈分析方法，从调控可能性及必要性与非刚需购买者的行为角度考虑，构建地方政府及非刚需购买方之间的数理化博弈模型，从微观理论层面深入具体地分析地方政府和非刚需购买者的决策结果和效用目标，探讨房价调控措施的执行时机及力度，以及为我国中央及地方政府的调控政策和执行提供参考建议。

二、房地产市场博弈模型构建

（一）博弈参与人

由于我国房地产市场中存在大量投机行为，严重影响了房地产市场的正常秩序和健康运行，因此抑制房地产投资投机性需求也成了一项长期政策。一般情况下，在抑制投机性需求的房价调控政策实施过程中，涉及的主要利益主体包括：第一类，房价调控政策实施的部门，主要是指中央和各地方政府。考虑分析方便，本文认为中央政府和地方政府最大化目标是一致的——为实现社会福利最大化而采取措施稳定房价。第二类，受政策调控的对象，房地产市场中的非刚需购买方，即没有真实的住房需求但希望通过投机行为在房地产市场交易过程中获得超额利润的“炒房者”。

在实际情况中，房价调控政策也会对房地产市场中其他主体产生重大的影响，例如房地产开发商、具有真实需求的购房者等。除此之外，有时也需要考虑地方政府和中央政府所追求的目标是否完全一致。为了分析抑制房地产投资投机性需求的政策调控机理，主要是讨论房价调控政策执行中地方政府和非刚需购买方之间的博弈关系，为此，在此模型中将博弈参与人简化为两个，即博弈参与人之一是房价调控政策实施的部门——地方政府；博弈参与人之二是受政策调控的对象——非刚需购买方。

（二）博弈参与人的信息和行为

非刚需购买方与政府的博弈行为隶属典型的不完全信息的动态博弈，两者的行动方式都是观察市场的运行状态与市场走势，然后根据效用函数的需要对市场情况做出合理判断（是市场萧条还是市场过热），最终做出合理的决策。如政府最后决定出台何种政策，而非刚需购买方则根据市场供给情况与房地产政策调整其消费策略，选择是采取观望策略还是购买决策。在此情形下，非刚需购买方的消费决策就会对房地产市场的需求造成影响。对于政府而言，他们会调查出台新政策后消费者的反馈如何，从而去改进调控策略。由此，政府与房地产市场非刚需购买方之间就实现了博弈的循环。政府与房地产市场非刚需购买方之间的博弈情况具体如图1所示。

图1 政府与非刚需购买方的博弈树

（三）博弈参与人的策略

在房地产调控政策中，地方政府与非刚需购买方的冲突主要表现在地方政府是否调控，以及非刚需购买方是否选择采取投机行为。对于非刚需购买方而言，在市场中进行投机会获得可观的利润，但是有被政府惩罚的风险。假设非刚需购买方选择投机的概率为p，则其策略集可以表示为{p,(1-p)}，表示非刚需购买方的行为有两种可能情况：第一种情况是进行投机且选择这种策略的可能性为p；第二种情况是不进行投机且选择这种策略的可能性为1-p。对于地方政府而言，为了维护房地产市场的稳定，在房地产市场运行出现问题时，比如出现市场过热或市场萧条时，选择是否出台相应的政策来惩罚非刚需购买方的投机行为，从而控制市场的投机行为，稳定市场。假设地方政府选择出台相应政策的概率为q，则政府的策略集可以表示为{q,(1-q)}，描述地方政府行为的可能有两种情况：第一种情况是出台相应的政策惩罚投机行为，且出现这种情况的可能性为q；第二种情况是不出台相应政策，且出现这种情况的可能性为1-q。值得注意的是，政府执行政策需要付出一定的执行成本，因此地方政府惩罚投机性行为并不是无代价的，需要考虑出台政策的时机和频率。

因此，此博弈关系可以表述为非刚需购买方以多大的概率p选择投机行为，以及地方政府以多大的概率q出台相应的政策抑制投机行为，以使得各自的收益最大化。

（四）支付函数

为了便于分析，本文给出以下前提假设及参数设定：

假设1：在地方政府不出台任何抑制政策时，非刚需购买方的投机行为得到的利润是R，不选择投机行为则会损失s，即不投机的利润是(R-s)。

假设2：地方政府出台严格的抑制投机政策时，如果非刚需购买方获取了超出平均水平的利润，那么非刚需购买方需要为超出不投机利润的部分缴纳一定比例的罚款，惩罚比例设为α。

假设3：中央政府设置的房地产交易税收率为τ，而地方政府出台抑制政策需要付出的成本为C。

假设4：非刚需购买方的投机行为会使得市场稳定性受到损害，严重的甚至可能导致房地产泡沫，对社会福利及民生造成严重的影响。政府不调控时，损害的影响程度设为D(s)，即对社会福利造成的负外部性与投机行为获得的利润相关，并且有。地方政府出台抑制政策时，社会福利负外部性会降低，降低的比例设为调控系数θ（0 ＜θ＜1，且θ越大，代表调控效率越低），即调控后的负外部性为θD(s)。

那么，我们得到在房地产调控政策下地方政府采取抑制政策与非刚需购买方投机决策的支付矩阵，如表1所示。

表1 非刚需购买方与地方政府博弈分析表

因此，可得地方政府（πg）和非刚需购买方（πb）的期望收益：

三、博弈均衡状态分析

（一）均衡结果

由式（1）和（2）可知，地方政府与非刚需购买方的最优化条件分别为：

联立式（3）和式（4）可得均衡状态下非刚需购买方投机的最优概率p*与地方政府执行抑制投机政策的最优概率q*。

由均衡解式（5）和（6）可以得出如下结论：

结论1 如果非刚需购买方选择投机的概率小于p*，那么地方政府可以选择不执行抑制政策。

政府通过监督市场状况，可以充分利用市场给出的信号对非刚需购买方的投机概率进行一定的预测。如果政府预测非刚需购买方的投机可能性较小，那么就不需要执行调控政策，交由市场来自行调控。这样既避免了政府执行政策花费的成本，又避免了政府调控所造成的市场资源配置的人为变动，有利于房地产市场的健康发展。

结论2 如果地方政府执行抑制政策的概率大于q*，那么非刚需购买方最好选择不进行投机行为。

非刚需购买方可以通过分析地方政府各项政策指标及市场的运行状况大致预测政府对房地产市场执行抑制政策的可能性，如果该可能性较大，那么为了规避损失及被政府管制政策惩罚的风险，非刚需购买方的最优选择是不进行投机行为。

（二）地方政府行为分析

结论3 地方政府的行为不受社会福利负外部性制约。

通过式（6）可以看出，q*与D(s)无关，即政府是否抑制投机与投机行为所造成的负外部性无关，因此地方政府调控房地产市场的动力不足。这往往是因为地方政府只着眼于短期利润，而忽视了长期规划与发展。

结论4 房地产行业税收率越高，地方政府越不倾向于对投机行为采取抑制政策。

这种令人瞠目结舌的业余举措在西王方面是不胜枚举，其实，这也是这个俱乐部仓促接手山东男篮之后的一个“恶果”，而在之后甚至是直到赛季中段球队的表现，都跟这有直接关系。

将q*对τ求导可得：，即q*随着τ的增大而减小，表明房地产行业对于整个地方政府的税收贡献越大，政府越不倾向于采取政策抑制投机行为。造成这种局面的主要原因是地方政府仅以利润最大化为目标，没有综合考虑民生等因素。中央政府应考虑在房地产市场较不稳定的城市或地区降低房地产行业的税率，减少税收贡献，控制房地产市场的交易激励，减少交易波动，维护市场稳定。

结论5 地方政府声明的惩罚力度越大，就越不需要真正实施抑制政策。

将q*对α求导可得：，即q*随着α的增大而减小，表明政府可以在出台抑制政策之前，向房地产市场传递相关政策及惩罚力度的相关信息，充分强调投机的危害性及可能受到的惩罚，尽可能降低非刚需购买方的投机激励。

（三）非刚需购买方行为分析

结论6 非刚需购买方观察到的政府执行抑制政策的成本越高，其投机的可能性越大。同时，政府调控系数（θ）越大，即调控效率越低，非刚需购买方投机的可能性越大。

将p*对C和θ分别求导可得：，即p*随着C和θ的增大而增大，表明政府执行政策的成本越高，投机行为越可能发生；政府调控效率越低，投机行为越可能发生。由结论6可知，政府在进行调控时，需要兼顾成本和效率问题，选择调控成本较低且效率较高的政策手段。这样既能保障政府利润，又能有效抑制非刚需购买方投机的可能性。

结论7 地方政府对于投机行为的惩罚力度越大，非刚需购买方的投机可能性越小。

将p*对α求导可得：，即p*随着α的增大而减小。这表明虽然投机可以得到超额利润，但是非刚需购买方还需要考虑政府的惩罚力度，获得超额利润部分被惩罚得越多，其投机的可能性就越小。

四、对调控非刚需房地产市场的政策建议

以上针对非对称信息条件下地方政府与非刚需购买方的博弈问题，本文构建了基于地方政府与非刚需购买方的博弈模型，依次分析了博弈模型的均衡状态、地方政府行为和非刚需购买方的行为，给出了地方政府和非刚需购买方在均衡状态下的最优策略，并分析了影响双方策略选择的因素。根据模型分析结果，结合现阶段博弈参与主体的实际行为，提出以下的政策建议。

（一）制定合理的税率，因地制宜

税收是目前地方政府对房地产市场交易行为调控的重要手段，也是模型中考虑的最主要的因素，直接影响实际调控效果。

房地产领域税制的设计与改革要更加科学，要将调控房地产交易行为作为出发点，不能为了追求财政税费收入的提高而收取更多没有意义的税费，否则对房地产市场价格的上涨将只会起到推波助澜的作用，对宏观调控意义却不大，无法专门针对类似非刚需购房者这样的特殊群体。地方政府的最大化目标不应取决于财政收入的状况，而应是维护房地产市场的稳定，促进房地产市场的健康良性发展。

由于房地产行业发展水平及市场活跃程度不同，在制定房地产行业交易税率时应考虑地域因素，选择适合不同地域的税率和政策，同时缓和不同地域间的差异。例如与“北上广深”形成鲜明对比的东北地区，经济增长历年处于全国中下游水平，人口流失较为严重，该地区房地产投资偏小，理应采取与一线城市不同的税收制度。

另外，在市场过热的情况下，可以参照韩国的“多宅重税”制度，以限制非刚性需求，稳定房地产市场，保证经济发展的稳定性。这样还可以限定每套住房的最大面积，对超标准住房，尤其是实际空置的住房加收“住房保有税”等，坚持房子是用来住的不是用来炒的定位，以限制高收入群体的无限制住房消费行为，引导居民适度消费。

（二）利用信息优势，抑制市场投机

在地方政府和非刚需购房者的博弈过程中，信息是非对称的。由于政府部门的特殊性，在博弈过程中政府往往处于信息的优势方，而非刚需购房者处于信息的劣势方，政府拥有优先决策的优势，并且能根据市场的反馈不断修正对应的政策，但是调控和修正都是需要成本的。非刚需购房者往往只能根据经验以及当前暴露的信息来预测地方政府的行为，从而选择自己的最优决策。

地方政府应该充分利用自己的信息优势，适当地隐藏真实调控成本，同时适当传递惩罚力度信息，有利于降低非刚需购房者的投机概率。如果非刚需购房者根据当前政府传递的信息认为政府的惩罚力度会加大，那么其选择投机的成本会提高，就不愿意冒险投机，反之亦然。

地方政府要保持抑制措施的不可预测性或者周期性。由于出台和实施政策都要付出额外成本，长期实行可能会对地方政府的财政造成较大压力，但同时非刚需购房者会预测地方政府行为，在空档期进行投机。因此，地方政府应尽量使政策的实施时机不易被预测，或者设定一个合理周期以长期制约投机行为。特别是在房地产市场运行出现问题选择出台相应的政策课税时，可以考虑在短期或在局部采取较大力度的措施，有选择性地付出较大成本，以此向房地产市场表明强硬的调控立场及较大的惩罚力度。

（三）市场稳定性与政府绩效对接，对地方政府形成有效约束

在实际情况中，需要考虑到地方政府与中央政府的最大化目标不是完全相同的，地方政府会有自身的目标追求，例如当地经济发展指标的实现、地方财政的盈亏状况等。因此，中央政府在制定宏观调控政策时，应充分考虑地方政府调控动力不足这一特点。

首先，将社会福利负外部性与地方政府的绩效评价对接，构建科学合理的绩效评估体系。如政府绩效评估主体向多元化发展，不能仅采用政府内部评估的方式，要将全社会的力量都纳入绩效评估；在评价指标上，完善绩效评估的人民导向，以人民的满意程度作为政府绩效评估的标准，不唯GDP论。以此对地方政府形成有效约束，加强地方政府调控市场的激励，确保地方政府的最大化目标是维护房地产市场的稳定，促进房地产市场的健康良性发展，以此切实落实对房地产市场调控的政策措施。

其次，赋予地方政府一定的灵活性。中央政府制定合理的基础税率，并适当地允许地方政府根据自己地区的市场情况调控税率，或调整税收相关措施。各个地区都有其特殊性，即使调控政策已经在部分地区试行，也无法保证其能适合所有地区，需要地方政府具备一定的灵活性更好地、因地制宜地调控房地产市场，保证调控政策的精准性、有效性。这样也可以在一定程度上调动地方政府进行实地考察的积极性。

五、结论

房地产业是我国国民经济发展的基础性产业，是国民经济的重要组成部分。但是房地产业发展中的不良状况也给社会带来了较大的负面影响，给我国经济社会造成了一定的隐患。本文从我国房地产市场的实际情况出发，进行系统、定量化的深度研究，并结合我国对房地产业的调控实践，构建了房地产调控政策运行中政府及非刚需购买方之间的博弈模型。此外，将模型分析结果与现阶段博弈参与主体的实际行为结合，提出切实有效的政策建议。对此，特归纳以下几点：

第一，充分发挥地方政府调控房地产市场的作用。地方政府是否抑制投机与投机行为所造成的负外部性无关，房地产行业税收率越高，地方政府越不倾向于对投机行为采取抑制政策。造成这种局面的主要原因是地方政府仅以利润最大化为目标，没有综合考虑民生等因素，只着眼于短期利润，忽视了长期规划与发展。中央政府应考虑在房地产市场较不稳定的城市或地区降低房地产行业的税率，减少税收贡献，控制房地产市场的交易激励，减少交易波动，维护市场稳定。

第二，地方政府声明的惩罚力度越大，非刚需购买方的投机可能性越小，就越不需要真正实施抑制政策。政府可以在出台抑制政策之前，向房地产市场传递相关政策及惩罚力度的相关信息，充分强调投机的危害性及可能受到的惩罚，这样可能就会降低非刚需购买方的投机激励。

第三，政府执行抑制政策需要兼顾成本和效率问题。非刚需购买方观察到的政府执行抑制政策的成本越高，其投机可能性越大。政府应该选择调控成本较低且效率较高的政策手段，这样既能保障政府利润，又能有效抑制非刚需购买方投机的可能性。必要时，政府可以适当地隐藏真实调控成本，有利于降低非刚需购买者的投机概率。

第四，政策实施的精准性还未可知，政府需要进一步考察。房地产市场中还存在其他的主要利益主体，包括开发商、真实购房者等，当政策开始实施时，其他经济主体也会受到政策效果的影响，还需要进一步讨论房价调控政策实施过程中对其他经济主体的经济效益的影响，并将其纳入政府制定政策的考虑内容，确保实施政策的精准性。

第五，政策要根据实际效果不断调整至最佳状态。只从博弈论模型上对房地产调控政策运行机制进行分析是远远不够的，对房地产调控政策的调控手段、指标确定、地方落实和效果评估，需要结合政策实践进一步讨论。政府可以采用局部试点的方式，初步了解实施效果，调整后再逐步推广。