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摘 要：本文利用Friedman检验方法，得出新住房政策执行效果显著，房屋销售价格的同比指数后相对于前几年下降，房价增幅被有效控制。同时利用趋势秩的检验，得出从一线城市到三线城市政策的效果出现递减趋势，探究原因。最后通过Spearman 相关系数检验得出央行调整存款准备金率与房价的变动有一定的关系，本文据此为中国楼市的平稳过渡提出了一些政策上的建议。
关键词：Friedman检验；趋势秩的检验；存款准备金率；政策效力
中图分类号：F293 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2012.02.13 文章编号：1672-3309（2012）02-28-03
一、引言
（一）研究背景
截至2010年中国人口已经达到了13.705亿，城镇人口比重首次超过50%，表示中国进入以城市社会为主的新成长阶段，意味着人们的生产方式、职业结构、消费行为、生活方式、价值观念都将发生极其深刻的变化。而我国现阶段城市发展水平还不能很好解决城市化问题，尤其是住房问题。从2004年起各大主要城市的房屋价格水平开始普遍大幅上涨，到2009年达到增长幅度的顶峰。2011年初中央下发文件《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》，各个地方依据自身情况相应地推出了地方住房政策。
在政策执行方面，不同地区严宽不一，比如：北京地区对非本地户口的居民购买所在行政区的房屋时，要求有五年的北京缴税证明，而在上海南京等则只要求一年；再比如成都等西部城市对“限购令”的区域划分只是主城区，这些执行不彻底使政策效果受到相应影响。
中国以投资和出口为主拉动经济增长，2010年首次超过日本成为第二大经济体，主体经济属于发展阶段，平稳是关键。如果中国楼市崩盘，银行每年借给房地产开发商亿元资金将无法收回，势必会引起经济动荡。2011年上半年央行连续上调六次存款准备金率。但12月突然宣布三年来第一次下调，使市场上的货币供给开始增加。
（二）研究意义
新政策出台一年以来，效果值得检验。央行报告称：中国楼市的拐点已经初现端倪。而一些地产商等却认为中国楼市只是暂缓增长，政策稍有松弛便会量价齐冲。同时新的政策对楼市有冲击，房价平稳过渡很重要，避免出现如90年代初期日本的房地产泡沫。
（三）研究目的
通过非参数统计的方法，对房屋销售价格指数的分析，探究政策颁布前后的效果以及不同地区间的差异，同时检验存款准备金率与房屋销售价格指数间的关系，以提出帮助楼市平稳过渡的方法。
二、实证分析
（一）数据来源
本文的数据来自国家统计局公布的2011年1至11月的住房价格同比指数，存款准备金率的数据来自中国人民银行货币政策司数据库。
（二）方法介绍及数据处理
非参数数据分析方法适应范围广，且检验的效率较高，因此适用于很多领域的分析。本文主要用到Friedman检验，趋势秩的检验，以及Spearman相关系数检验。
1.Friedman检验
Friedman检验是用来检验区组设计的趋势性，即不同区组的参数是否相等。检验统计量为： Q=■SSB=■■ki=1 (Ri-(k+1)/2)2其中Ri是秩的平均。Q的值比较大的时候认为这个位置参数不全都相等。在原假设H0为真时Q渐近服从x2(k-1)分布。
本文以6大城市北京、天津、上海、杭州、南京、广州为全国城市的典型抽样，以房屋销售价格指数为基础分析，为了保持数据的一致性，本文中均采用的是当年11月的数据。H0: ?兹1＝?兹2＝?兹3,分别代表2009年、2010年、2011年房屋销售价格指数；H1:?兹１，?兹２，?兹３不全都相等。数据如表1所示：
利用Minitab软件进行非参数区组检验，所得的Friedman检验的P值是0.03，因此在显著性水平为0.05下可以拒绝原假设，认为这3年的房屋价格同比指数不全相等。
2.趋势的秩检验方法
该方法适用于多样本的比较问题，检验不同总体的参数是否有上升或者下降的趋势。鉴于政策效应的滞后性，本文以2011年11月同比住房销售价格指数为基础分析，按照经济发展水平将全国30个省会城市及直辖市划分为三级阶梯（X1,X2,X3）,然后按照指数的大小排序，得到各地的排序后的秩为Rij，Rij=1，2，3…，30，i=1，2，3. i表示所属区域东、中、西。
趋势秩检验方法的目的是分析在“国八条”下达了一段时间之后，各地区遏制房价增长情况异同，这部分反映了各地执行政策的情况及市场反应。T为检验统计量，T=■ki=1 wiRi+，wi=2■ki=1 nt-ni，i=1，2，…，k其中Ri+=■ki=1 Rij是来自第i个总体的样本的秩和，i=1，2，…，k，在T比较大的时候认为有单调上升的趋势。本文中属于大样本，所以可利用T的渐近正态性，简记为
■
原假设H0:?兹1＝?兹2＝?兹3，备择假设H1:?兹１?燮?兹２?燮?兹３，且?兹１<?兹３,即备择假设认为从一线到二线城市，再到三线城市2011年11月住宅销售价格指数依次递增的。
表2 30大城市2011年11月房屋销售价格指数表
这些市按照住房价格指数进行排序后的秩如表3。
表3 三类城市的住房价格指数秩表
表3最后一列为各组秩和，由于n1n2n3=10, w1=10，w2=30，w3=50，检验统计量T=16220.E(T)=13950,D(T)=617517.2414。由趋势秩统计量的渐进正态性可以知，检验的P值为：P=P(N(13950,617517.2414)≥16220)=0.0019。不难发现，P值非常小，因此接受备择假设，即从国八条等相关限价政策下达第一年2011年11月的住宅销售价格指数来看，政策的执行效果在不同城市的确存在差异，而且差异明显。
3.Spearman秩相关系数检验
Spearman秩相关系数是用来检验两个样本之间的相关性，其基本思想就是用秩代替原数值计算成对数据的矩相关系数 ■ 。
表4 2011年1-6月存款准备金率及重点城市住宅销售价格指数表
由Minitab软件进行计算：秩相关系数= -0.943，相应的P值为0.005。因此可以接受备择假设11年上半年重点城市的住宅销售价格同比指数与央行存款准备金率呈现强烈的负相关关系。
三、结果与分析
（一）限价政策效果明显
“国八条”及地方住宅限购令出台之后，基于全国六大重点城市2009、2010、2011年同比指数的Fridman检验分析结果，2011年与前两年的确不同。说明国家制定政策控制房价过快增长的目标已经初步实现。
（二）较发达城市政策效果明显好于欠发达省会城市
基于趋势的秩检验，发现从大型一线城市到一般省会城市，房屋销售价格同比指数总体上依次递增，政策效果依次递减。可以看出不同地方具体政策落实的差异，以北京为例，虽然有如此大的供需压力，但是房价涨幅明显下降，11月住宅价格同比指数排到了全国的最低第6位。因此，像一些西部城市比如乌鲁木齐，如果也能更加积极地贯彻和制定适合地方特色的限价令，可能同比住宅销售价格指数不会仍然如此之高。
（三）国家货币政策如存款准备金率的调整与房屋价格变动存在一定关系，可能会对房地产市场平稳过渡有积极作用
基于2011年上半年央行连续调整的存款准备金率以及2011年上半年各月全国住房销售价格同比指数的Spearman相关系数检验，不难发现两者之间存在很强的负相关性。说明存款准备金率的上调一般会伴随房屋价格同比指数的下降。
从根本原因解释，国家下调存款准备金率，则有更多的钱流入市场，刺激消费和投资。部分资金流入房地产，房屋需求上升，价格相对上升。但是因为缺乏控制变量的数据，本文不能得出存款准备金率对房地产市场影响的量化指标，只能从方向性说明关系。
四、结论和建议
（一）解决住房政策在经济发展水平不同地区因执行而导致的效果差异
全国统筹安排，从中央到地方形成住房系列政策执行的有效监督机制，同时根据不同地方特色制定目标相同、力度相同、措施不同的控制房价政策。不能仅仅将目光局限于大型城市，一些西部省份人均可支配收入偏低但房价反而较高，并且增速明显，与地方的经济实力不匹配。控制房价过快增长是针对全国而言的，这些二三线城市存在较大的售房潜力，对于未来房价的增长，这些地方相对于房地产市场已经趋于饱和的一线城市来说，更加应该得到国家的关注。
（二）中国房价水平高，从控制增长到真正下降仍需时间，要保持政策的持续性
2011年是一系列政策颁布的第一年，从本文的分析中不难看出，相对于2009、2010年来说房价增速下来了。但是基本上 30个重点城市的住房售价同比指数都大于1，说明房价没有真正下降，只是增幅减小。因此政府仍需坚持现有的住房政策不动摇，适度调整。
（三）降低房价使楼市平稳过渡成为政府未来亟需解决的问题
1.“房价下来，销量上去”打破量价齐滞“紧箍咒”。从2011年看，中国楼市呈现了量价齐滞的局面。很多房地产商仍然认为基于中国现阶段的国情房屋售价不可能降低只会在政策的调控下减缓增长，所以一些楼盘的价格并没有下降。而购房者因为政策的刚刚出台以及对房价会在未来降低更多的期望，纷纷不敢出手。这两种心理导致了2011年中国房地产市场销售量的缩水。
2.适度放宽货币政策能够刺激消费有利于房地产市场过渡。房地产在中国经济投资中占有较大份额，而目前经济发展还主要是依靠出口和投资拉动，存款准备金率作为我国调整流通市场货币供应量的主要手段，政府应当控制到位。适度的放松货币政策，同时紧盯市场，警惕楼市中的不正常现象。尤其在美国次贷危机全球经济不景气的情况下。从物价水平和刺激消费多方面着手控制货币流通量。
参考文献：
[1] 李成武.中国房地产财富效应地区差异分析[J].财经问题研究，2010 ，(02):45-46.
[2] 刘骏民、王千.中国房地产业的发展与宏观经济稳定的关系[J].中国房地产，2006， (02):23-26.
[3] 邢孝兵、徐洁香.迪拜危机对我国房地产发展的启示[J].宏观经济管理，2010， (03):67-69.
[4] 包宗华.房地产先导产业与泡沫经济[M].北京：中国财政经济出版社，1994.
[5] 欧文.B.塔克.李明志等译.今日宏观经济学[M].北京：北京大学出版社，2006.
[6] 王静龙、梁小筠.非参数统计分析[M].北京：高等教育出版社，2006.
[7] 资本论：第三卷[M].北京：人民出版社，2004.
[8] Michael Wooldridge.2002.An Introduction to Multi-Agent Systems[M].John Wiley&Sons,INC.
关键词：Friedman检验；趋势秩的检验；存款准备金率；政策效力
中图分类号：F293 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2012.02.13 文章编号：1672-3309（2012）02-28-03
一、引言
（一）研究背景
截至2010年中国人口已经达到了13.705亿，城镇人口比重首次超过50%，表示中国进入以城市社会为主的新成长阶段，意味着人们的生产方式、职业结构、消费行为、生活方式、价值观念都将发生极其深刻的变化。而我国现阶段城市发展水平还不能很好解决城市化问题，尤其是住房问题。从2004年起各大主要城市的房屋价格水平开始普遍大幅上涨，到2009年达到增长幅度的顶峰。2011年初中央下发文件《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》，各个地方依据自身情况相应地推出了地方住房政策。
在政策执行方面，不同地区严宽不一，比如：北京地区对非本地户口的居民购买所在行政区的房屋时，要求有五年的北京缴税证明，而在上海南京等则只要求一年；再比如成都等西部城市对“限购令”的区域划分只是主城区，这些执行不彻底使政策效果受到相应影响。
中国以投资和出口为主拉动经济增长，2010年首次超过日本成为第二大经济体，主体经济属于发展阶段，平稳是关键。如果中国楼市崩盘，银行每年借给房地产开发商亿元资金将无法收回，势必会引起经济动荡。2011年上半年央行连续上调六次存款准备金率。但12月突然宣布三年来第一次下调，使市场上的货币供给开始增加。
（二）研究意义
新政策出台一年以来，效果值得检验。央行报告称：中国楼市的拐点已经初现端倪。而一些地产商等却认为中国楼市只是暂缓增长，政策稍有松弛便会量价齐冲。同时新的政策对楼市有冲击，房价平稳过渡很重要，避免出现如90年代初期日本的房地产泡沫。
（三）研究目的
通过非参数统计的方法，对房屋销售价格指数的分析，探究政策颁布前后的效果以及不同地区间的差异，同时检验存款准备金率与房屋销售价格指数间的关系，以提出帮助楼市平稳过渡的方法。
二、实证分析
（一）数据来源
本文的数据来自国家统计局公布的2011年1至11月的住房价格同比指数，存款准备金率的数据来自中国人民银行货币政策司数据库。
（二）方法介绍及数据处理
非参数数据分析方法适应范围广，且检验的效率较高，因此适用于很多领域的分析。本文主要用到Friedman检验，趋势秩的检验，以及Spearman相关系数检验。
1.Friedman检验
Friedman检验是用来检验区组设计的趋势性，即不同区组的参数是否相等。检验统计量为： Q=■SSB=■■ki=1 (Ri-(k+1)/2)2其中Ri是秩的平均。Q的值比较大的时候认为这个位置参数不全都相等。在原假设H0为真时Q渐近服从x2(k-1)分布。
本文以6大城市北京、天津、上海、杭州、南京、广州为全国城市的典型抽样，以房屋销售价格指数为基础分析，为了保持数据的一致性，本文中均采用的是当年11月的数据。H0: ?兹1＝?兹2＝?兹3,分别代表2009年、2010年、2011年房屋销售价格指数；H1:?兹１，?兹２，?兹３不全都相等。数据如表1所示：
利用Minitab软件进行非参数区组检验，所得的Friedman检验的P值是0.03，因此在显著性水平为0.05下可以拒绝原假设，认为这3年的房屋价格同比指数不全相等。
2.趋势的秩检验方法
该方法适用于多样本的比较问题，检验不同总体的参数是否有上升或者下降的趋势。鉴于政策效应的滞后性，本文以2011年11月同比住房销售价格指数为基础分析，按照经济发展水平将全国30个省会城市及直辖市划分为三级阶梯（X1,X2,X3）,然后按照指数的大小排序，得到各地的排序后的秩为Rij，Rij=1，2，3…，30，i=1，2，3. i表示所属区域东、中、西。
趋势秩检验方法的目的是分析在“国八条”下达了一段时间之后，各地区遏制房价增长情况异同，这部分反映了各地执行政策的情况及市场反应。T为检验统计量，T=■ki=1 wiRi+，wi=2■ki=1 nt-ni，i=1，2，…，k其中Ri+=■ki=1 Rij是来自第i个总体的样本的秩和，i=1，2，…，k，在T比较大的时候认为有单调上升的趋势。本文中属于大样本，所以可利用T的渐近正态性，简记为
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原假设H0:?兹1＝?兹2＝?兹3，备择假设H1:?兹１?燮?兹２?燮?兹３，且?兹１<?兹３,即备择假设认为从一线到二线城市，再到三线城市2011年11月住宅销售价格指数依次递增的。
表2 30大城市2011年11月房屋销售价格指数表
这些市按照住房价格指数进行排序后的秩如表3。
表3 三类城市的住房价格指数秩表
表3最后一列为各组秩和，由于n1n2n3=10, w1=10，w2=30，w3=50，检验统计量T=16220.E(T)=13950,D(T)=617517.2414。由趋势秩统计量的渐进正态性可以知，检验的P值为：P=P(N(13950,617517.2414)≥16220)=0.0019。不难发现，P值非常小，因此接受备择假设，即从国八条等相关限价政策下达第一年2011年11月的住宅销售价格指数来看，政策的执行效果在不同城市的确存在差异，而且差异明显。
3.Spearman秩相关系数检验
Spearman秩相关系数是用来检验两个样本之间的相关性，其基本思想就是用秩代替原数值计算成对数据的矩相关系数 ■ 。
表4 2011年1-6月存款准备金率及重点城市住宅销售价格指数表
由Minitab软件进行计算：秩相关系数= -0.943，相应的P值为0.005。因此可以接受备择假设11年上半年重点城市的住宅销售价格同比指数与央行存款准备金率呈现强烈的负相关关系。
三、结果与分析
（一）限价政策效果明显
“国八条”及地方住宅限购令出台之后，基于全国六大重点城市2009、2010、2011年同比指数的Fridman检验分析结果，2011年与前两年的确不同。说明国家制定政策控制房价过快增长的目标已经初步实现。
（二）较发达城市政策效果明显好于欠发达省会城市
基于趋势的秩检验，发现从大型一线城市到一般省会城市，房屋销售价格同比指数总体上依次递增，政策效果依次递减。可以看出不同地方具体政策落实的差异，以北京为例，虽然有如此大的供需压力，但是房价涨幅明显下降，11月住宅价格同比指数排到了全国的最低第6位。因此，像一些西部城市比如乌鲁木齐，如果也能更加积极地贯彻和制定适合地方特色的限价令，可能同比住宅销售价格指数不会仍然如此之高。
（三）国家货币政策如存款准备金率的调整与房屋价格变动存在一定关系，可能会对房地产市场平稳过渡有积极作用
基于2011年上半年央行连续调整的存款准备金率以及2011年上半年各月全国住房销售价格同比指数的Spearman相关系数检验，不难发现两者之间存在很强的负相关性。说明存款准备金率的上调一般会伴随房屋价格同比指数的下降。
从根本原因解释，国家下调存款准备金率，则有更多的钱流入市场，刺激消费和投资。部分资金流入房地产，房屋需求上升，价格相对上升。但是因为缺乏控制变量的数据，本文不能得出存款准备金率对房地产市场影响的量化指标，只能从方向性说明关系。
四、结论和建议
（一）解决住房政策在经济发展水平不同地区因执行而导致的效果差异
全国统筹安排，从中央到地方形成住房系列政策执行的有效监督机制，同时根据不同地方特色制定目标相同、力度相同、措施不同的控制房价政策。不能仅仅将目光局限于大型城市，一些西部省份人均可支配收入偏低但房价反而较高，并且增速明显，与地方的经济实力不匹配。控制房价过快增长是针对全国而言的，这些二三线城市存在较大的售房潜力，对于未来房价的增长，这些地方相对于房地产市场已经趋于饱和的一线城市来说，更加应该得到国家的关注。
（二）中国房价水平高，从控制增长到真正下降仍需时间，要保持政策的持续性
2011年是一系列政策颁布的第一年，从本文的分析中不难看出，相对于2009、2010年来说房价增速下来了。但是基本上 30个重点城市的住房售价同比指数都大于1，说明房价没有真正下降，只是增幅减小。因此政府仍需坚持现有的住房政策不动摇，适度调整。
（三）降低房价使楼市平稳过渡成为政府未来亟需解决的问题
1.“房价下来，销量上去”打破量价齐滞“紧箍咒”。从2011年看，中国楼市呈现了量价齐滞的局面。很多房地产商仍然认为基于中国现阶段的国情房屋售价不可能降低只会在政策的调控下减缓增长，所以一些楼盘的价格并没有下降。而购房者因为政策的刚刚出台以及对房价会在未来降低更多的期望，纷纷不敢出手。这两种心理导致了2011年中国房地产市场销售量的缩水。
2.适度放宽货币政策能够刺激消费有利于房地产市场过渡。房地产在中国经济投资中占有较大份额，而目前经济发展还主要是依靠出口和投资拉动，存款准备金率作为我国调整流通市场货币供应量的主要手段，政府应当控制到位。适度的放松货币政策，同时紧盯市场，警惕楼市中的不正常现象。尤其在美国次贷危机全球经济不景气的情况下。从物价水平和刺激消费多方面着手控制货币流通量。
参考文献：
[1] 李成武.中国房地产财富效应地区差异分析[J].财经问题研究，2010 ，(02):45-46.
[2] 刘骏民、王千.中国房地产业的发展与宏观经济稳定的关系[J].中国房地产，2006， (02):23-26.
[3] 邢孝兵、徐洁香.迪拜危机对我国房地产发展的启示[J].宏观经济管理，2010， (03):67-69.
[4] 包宗华.房地产先导产业与泡沫经济[M].北京：中国财政经济出版社，1994.
[5] 欧文.B.塔克.李明志等译.今日宏观经济学[M].北京：北京大学出版社，2006.
[6] 王静龙、梁小筠.非参数统计分析[M].北京：高等教育出版社，2006.
[7] 资本论：第三卷[M].北京：人民出版社，2004.
[8] Michael Wooldridge.2002.An Introduction to Multi-Agent Systems[M].John Wiley&Sons,INC.