我國大中城市房地產泡沫水平測度研究—基于27個城市的實證分析

■ 陳璐佳 蔣偉偉（上海大學經濟學院 上海 200444）

?

我國大中城市房地產泡沫水平測度研究—基于27個城市的實證分析

■ 陳璐佳 蔣偉偉（上海大學經濟學院 上海 200444）

內容摘要：本文利用2010-2014年全國27個大中城市的年度數據，建立房地產泡沫水平測度指標體系，利用因子分析法及主成分分析法實證研究了這段時間內各地的房地產泡沫水平。研究顯示，房價高并不一定代表泡沫嚴重，兩者并無必然聯系。一線城市由于經濟發達，大量外來人口推動購房需求。相反我國中西部的二三線城市人口較少，且經濟增長過度依賴房地產，對房地產的過度開發，導致泡沫水平高于一線城市。

關鍵詞：房價 房地產泡沫 指標法 因子分析

作為我國的支柱產業，房地產行業自1998年進入市場化運作以來，發展飛速。自2000年到2011年，我國GDP增長始終保持8%到10%左右的增長。2009年，我國GDP增速為9.12%，而房地產行業的國內生產總值增幅則達到了28.69%。房地產業對近年來我國高速的GDP增長率可謂貢獻巨大。與此同時，全國各地的房價也在持續攀升。數據顯示，2003年到2013年期間，全國房價年復合增長率為10%，北京及上海作為一線城市，復合增速分別達到15%及13%。2006年，上海商品住宅的銷售價格增長5.05%；2008年，漲幅為13.02%；2009年，漲幅則達到了27.06%；而2009年，上海的人均可支配收入增長率、人均GDP增長率分別為8.1%、3.34%，房價增長速度遠遠超過了人均可支配收入、人均GDP的增速。房地產行業顯現了過熱發展的勢頭，住房市場問題頻現：房價快速增長、房地產業投資增長過快、空置率高、投資性購房比重高等。為此，政府積極出臺了一系列房地產調控政策，例如2004年831大限、國八條、國十條等，調控方面涉及行政、金融、稅收等多個領域。我國的房地產市場是否存在泡沫成為了討論的熱點。

對于泡沫，著名經濟學家金德伯格（2000）是這樣定義的：“一種或一系列資產在一個連續過程中陡然漲價，開始的價格上升會使人們產生還要漲價的預期，于是又吸引了新的買主—這些人一般只想通過買賣謀取暴利，而隨著漲價，往往是預期的逆轉，接著就是價格暴跌，最后以金融危機或是繁榮的消退告終”。日本學者則普遍認為泡沫是資產價格相較于符合經濟基本面的基礎價值的持續偏離這一說法，包括鈴木淑夫、三木谷良等。1993年日本《經濟白書》寫到：所謂泡沫，一般而言即指資產價格大幅度偏離經濟基礎而上升。因此，本文將房地產泡沫綜合定義為：房地產價格呈現脫離經濟基礎大幅度不合理上升，且購房者產生繼續漲價的預期及意圖牟利的購買行為，而當預期逆轉時，房價則會暴跌。

本文將根據房地產泡沫的定義、產生的原因及相關理論，從價格、金融、產業三個層面細分為八個維度來構建指標體系，分別進行測量，并運用梳理方法進行賦權與加總，形成房地產泡沫的綜合量化指標。對我國27個具有代表性的省會城市的數據采用主成分分析法及因子分析法進行實證分析，實證結果將顯示目前我國各地房地產泡沫水平。

房地產泡沫測度指標維度的選取

構建房地產泡沫測度指標體系有多種不同的方法和視角，并且不同方法、視角下得出的結論是不同的。可用的評價指標包括生產類、交易類、消費類、金融類等幾十個種類。王（2006）將出售價格、房價增長、出租增長、住房空置率、房屋銷售額增長率等12個指標劃分為價格、供給、需求三個表現類型對上海房地產市場進行了分析。同樣從價格、供給、需求三個方面進行考量的還有王璐（2013），其采用房價收入比、房價增長率/租金增長率、房地產開發投資/全社會固定資產投資、房屋銷售額增長率/社會商品銷售總額建立指標體系對我國一線城市的房地產泡沫水平進行測度，并得出泡沫存在的結論。呂江林（2010）則認為房價收入比是考察房地產泡沫最直接、準確的目標，并通過實證驗證了我國住房市場存在泡沫。鄒占勇（2013）選用了房地產投資/GDP、房地產投資/總固定資產投資、商品住宅施工面積/竣工面積、商品房銷售價格增長率/GDP增長率、房價收入比五個指標建立了房地產泡沫測度體系并對我國1995-2010年的房地產市場進行實證研究。蔣德峰（2004）在進行房地產泡沫測度指標系數設計時，選取了房地產價格增長率/實際GDP增長率、房地產貸款比例與增長率、實際房價/理論房價、房價收入比與住宅空置率五個指標。

表2　KMO和Bartlett檢驗結果

表1　房地產泡沫水平測度指標體系

在綜合考量了前人在設計房地產泡沫測度指標體系的經驗，以及指標數據的可得性、準確性后，本文選用房價增長率、房價增長率/GDP增長率、房價收入比、房價增長率/人均可支配收入增長率、房地產貸款增長率、房地產開發投資額增長率、商品房施工面積/商品房竣工面積、房屋銷售額增長率/社會商品銷售總額增長率，共八個指標，劃分為價格評價、資金信貸、產業投資三個層面來建立綜合房地產泡沫測度指標體系。

表3　解釋的總方差

表4　房地產泡沫水平測度得分及排名

房地產泡沫測度指標體系的構建

房地產泡沫水平測度指標體系如表1所示。

（一）價格評價層面

1.房地產價格增長率：由于房地產建設周期長和地區性的特點，短時間內房地產需求量的變化會在房價上得到直接體現，房地產價格增長率的變化可以直觀的反應特定時間內該地區對房地產的需求量變化。

2.房地產價格增長率/GDP增長率：該指標是測算房地產行業相對于國民經濟的擴張速度。 GDP增長率反映了一個國家實體經濟的發展速度。一般來說，當GDP增長了大于0，該指標大于1時，指標越大，該地區的房地產泡沫的程度也就越大。這意味著房地產業的增長速度遠遠超過了本國實體經濟增長速度，存在爆發房地產泡沫危機的可能。

3.房價收入比：即住房價格與城市居民家庭年收入之比，反應的是居民對住宅的購買能力。因為現實的房價最終需要城市居民的支付能力來支撐，若該指標比值越大，則說明支付能力越弱，若該指標值持續增大，則說明房價的上漲已經遠遠超出了居民實際支付能力。

房價收入比的計算公式是住房總價/家庭年總收入。之所以籠統的這樣寫，是因為目前學者們對于用哪種房價和哪種家庭年收入存在一定的分歧。包宗華認為，應當是城市平均房價與每戶居民平均年收入之比；楊文武則認為應該采用中位數，而非平均數，其理由是聯合國發布的《城市指標指南》中寫道“居住單元的中等市場價格與中等家庭年收入之比”，而這里所謂的“中等”指的是中位數；而李艷麗的觀點是應采用一個國家或城市中等水平的住房銷售價格和中等水平的家庭年收入比值。

本文將采用的計算公式是：房價收入比=商品住宅平均單套價格/城鎮家庭平均可支配年收入=（商品住宅平均銷售價格×商品住宅平均單套銷售面積）/（城鎮家庭人均可支配收入×城鎮家庭戶均人口數）。

根據此公式，本文得到的房價收入比是兩個平均值之比，而不是中值之比，似乎與國際公認的定義存在偏差，但由于我國（國外也一樣）房價和居民收入的均值都同樣地明顯高于中值，因此這樣得出的房價收入比不僅本質上符合定義，現實中誤差也較小，因此可以認為我國的房價收入比能夠較為精確地測定（呂江林，2010）。

采用此公式的另一個重要原因是在我國，并沒有住房總價和家庭年總收入這兩個數據的中值的統計數據，而現公式所需數據具有較高的可得性。

4.房價增長率/人均可支配收入增長率：該指標反映的是相較于人均可支配收入的增長速度，房價增長速度是否過快，可以檢驗一般消費者對于住宅的購買力。簡單來說，若房價增速長期快于人均可支配收入的增長速度，顯然將有相當一部分對住宅具有剛需的人群將無力負擔買房費用。

（二）資金信貸層面

1.房地產貸款增長率：信貸支持是房地產行業發展的關鍵因素。從房地產資金來源看，推動房地產泡沫產生的資金絕大部分是由商業銀行貸款流出的。房地產貸款增長過快，就會助長地產泡沫的形成。特別是房地產開發貸款的比例過大，若產生泡沫并破滅，對銀行將產生巨大的破壞力。因此該指標可監測房地產經濟活動的非正常變化。

2.房地產開發投資額增長率：該指標顯示了全社會對于房地產開發的資金投入力度，能夠良好地反映房地產行業是否過熱。另一方面，房地產開發資金投入過多，則極有可能房地產投資大量擠占了基礎建設及其他行業的開發資金，造成經濟發展后勁不足的危害。

（三）產業投資層面

1.商品房施工面積/商品房竣工面積：該指標反映了當前房地產開發規模和未來商品房市場供應。通常施工面積與竣工面積之比應保持2.5-3.5倍的合理范圍。若市場預期非常樂觀，房地產開發企業會為了追求更多的利益，將不斷投資開發新的樓盤，導致房地產市場規模擴大，該指標值將變大，說明房地產市場供求結構失衡，未來將可能出現商品房供給過剩。

2.房屋銷售額增長率/社會商品銷售總額增長率：該指標從市場需求角度反映了房地產市場的運行狀況。房地產銷售額增長率是房地產市場需求是否旺盛的直接表現。房地產銷售額增長率的持續增高說明了購房者對房地產市場持有樂觀預期。社會商品銷售總額增長率是衡量地區經濟增長的重要指標，在我國大力推進城市化建設的過程中，消費者對住宅的需求不斷被釋放，商品房銷售額增長率可以在一定范圍內大于社會商品銷售總額增長率。但是若該指標值過高，則說明了市場內存在大量非真實房屋購買需求。

房地產泡沫水平實證分析

（一）樣本與數據

在確保各指標數據準確可得的情況下，本文選取了全國27個大中城市2010 至2014年的年度統計數據，數據來源主要為國家統計局網站、各省市統計局網站及同花順IFIND金融數據中心。由樣本原始數據得到樣本矩陣。

圖1　全國27個大中城市房價及泡沫水平排名圖

表5　2014年全國27個城市住宅開發投資額與GDP占比表

（二）實證檢驗

第一步，對所有城市的指標進行標準化處理。

第二步，計算所有指標間的相關系數，形成相關系數矩陣。

第三步，對指標數據進行KMO檢驗及巴特利特球形檢驗，檢驗結果如表2所示。KMO檢驗結果為0.709>0.7，說明通過比較原始變量間的簡單相關系數和偏相關系數的大小后，適合做因子分析。巴特利特球形檢驗的近似卡方值為149.949，伴隨概率值為0.000，可認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異，原有變量適合做因子分析。

第四步，計算所有指標相關系數矩陣特征向量和特征值，加權平均得到每個指標為總體信息貢獻率Hi，確定主成分因子Z1，Z2…ZS構成，得到其構成指標為總體信息功率為81.148%，說明具有一定的解釋能力（見表3）。

第五步，計算出每個樣本城市的房地產泡沫綜合得分F=H1Z1+H2Z2+…HiZi，根據得分，對樣本城市進行排序。本文采用SPSS軟件進行計算。研究結果如表4所示。

（三）結論與分析

首先，本文將樣本城市分為三類，一線城市：北京、上海、廣州；二線城市：深圳、天津、杭州、南京、無錫、寧波、溫州、福州、武漢、成都、重慶、合肥、青島、沈陽、大連、西安、濟南；三線城市：昆明、呼和浩特、石家莊、哈爾濱、南昌、鄭州、南寧。

根據實證結果顯示，房價較高的一線城市北京、上海，以及長三角地區如杭州、寧波的泡沫水平排名均偏后，尤其是房價在全國首屈一指的北京，其房地產泡沫程度竟位列在最后一位。根據圖1全國27個大中城市房價及泡沫水平排名圖顯示，在房價排名榜上倒數（即房價最低）的昆明、呼和浩特、石家莊在泡沫水平排行榜上位列前三，泡沫水平最高。說明了房價高并不代表泡沫嚴重，房價低也不代表不存在泡沫，兩者之間并無必然聯系。備受高房價傷害的中國人習慣以價格判斷泡沫程度，比如一線城市價格過高就是大泡沫，而三線城市價格較低則不存在泡沫，甚至有升值空間。然而這樣的實證結果似乎與常識出入甚大，究竟是為什么？

第一，從城市屬性來看，北京、上海均屬于一線城市，無錫、寧波、杭州等地地處沿海發達地區，經濟發展迅速，集聚了優質的資源，就業機會多，社會環境相對較為開放公平，大量高素質的外來人口的進入帶動了剛性需求，由市場主導的資源配置機能導致了房價的合理提升。在我國的二三線城市，特別是中西部地區，缺乏具有競爭力的產業與合理的經濟結構，城市潛在的就業潛力小，成本的大幅上漲及產能過剩也導致了城市化無法再像以前那樣大量吸納農村人口，人散財散，二三線城市的房地產陷入了供大于求的尷尬局面。而另一方面，二三線城市的房市有特殊的一面，即幾乎所有政府部門、國有企事業單位都會自購土地建設內部住房，其價格遠遠低于市場。在這種情況下，“吃皇糧”與就職于壟斷性國企的市民往往每家都可能有一到多套新建內部房，從而騰置出大量房改房。這部分舊房很難統計在供給之中。而且二三線城市由于價格較低使得投資比率更高，空置率非常大。而全國范圍內的保障房建設又在一定程度上惡化了二三線城市的房地產泡沫。

第二，從政策調控力度上來說，除了中央政府的調控，一線城市的高房價也使得各地方政府出臺了不少政策。據典型例子北京、上海來說，一方面是限購，對購房人進行資格認證，如2011年“京十五條”，2012年上海4次收緊限購，限購政策的落地，使得首次置業的剛需成為購房的主流人群。這就意味著，這些買房人絕大部分是為了解決自住需求，即使未來房價出現波動，這個群體拋售自己房產套現的可能性也很小。另一方面是限貸，目前北京和上海均實行二套房貸款首付比例至少70%的政策，房貸首付比例越高，銀行承擔的房價下跌的風險越小，在“去杠桿”的背景下，樓市泡沫較小。

第三，地方政府以GDP增長率為政績目標，房地產業成推動GDP增長的首要推手。在北京、上海等地，高新技術產業、高附加值產業、未來型產業的布局在經濟發展過程中已經體現出了強大的作用，而江浙一帶是實體經濟最發達的地區，尤其是浙江省，還是我國民營經濟的示范區、實體經濟的重點發展地區，GDP對房地產業的依賴程度并不強。如表5數據顯示，2014年一線城市住宅開發投資額占GDP比重均不高，上海為7.32%，北京為8.65%，廣州為6.33%。且房地產與其他產業發展緊密結合，有了相關產業和人口進入，才有房地產的發展。反觀一些三線城市，如昆明，2014年住宅開發投資額占GDP比重已高達25.18%，政府企圖通過房地產拉動GDP營造經濟發展迅速的假象。而這些城市往往缺乏工業經濟作基礎，地方政府企圖通過先造城，再吸引投資者和人口，從而導致過多的房地產投資項目上馬，大量資金流入房地產業的同時其他產業發展后勁不足，市場無法消耗大量的存量房及新建住宅，陷入惡性循環，“鬼城”從而產生。

參考文獻：

1.王子成，明娟.珠三角房地產泡沫測度實證研究[J].經濟地理，2007，27（5）

2.周方明.房地產泡沫測度研究[J].經濟師， 2006（5）

3.蔣德鋒，張曉莉.房地產泡沫測度指標系數的設計[J].市場周刊：財經論壇，2004（9）

4.呂江林.我國城市住房市場泡沫水平的度量[J].經濟研究，2010（6）

5.王浩.房地產泡沫評判指標的選用與實證[J].經濟研究導刊，2008（7）

6.安鵬，蔡明超，高國華.中國房地產泡沫的測度與成因解析—以上海市為例[J].統計與決策，2008（20）

7.馮利英，李海霞.基于因子分析法的我國房地產泡沫測度分析[J].中國房地產：學術版，2013（12）

8.劉琳，黃英.房地產泡沫測度系數研究[J].價格理論與實踐，2003（3）

10.李佩珈.房地產泡沫的評價指標體系構建與綜合測度—基于重慶市的實證分析[J].建筑經濟，2008 （11）

11.Charles.P.kindleberger著，朱雋，葉翔譯.經濟過熱、經濟恐慌及經濟崩潰—金融危機史.北京大學出版社，2000

中圖分類號：◆F293.30

文獻標識碼：A