向薪宇 涂序平 朱丹

摘要：2014年以來嘉興市房地產價格快速上漲、房地產投資猛增，房地產市場泡沫問題突顯。本文采取多指標運用功效系數法計算出房地產市場泡沫綜合測度系數來測度嘉興市房地產泡沫。實證研究表明，2014年以前房地產發(fā)展平穩(wěn)，但之后房地產泡沫膨脹，2016年甚至達到了危險水平，表明政府需要加強治理房地產泡沫的力度來維持房價穩(wěn)定。

關鍵詞：嘉興市；房地產泡沫；功效系數法；多指標法

一、引言

房地產泡沫則是指房地產的價格脫離市場基礎，背離使用價值而持續(xù)上漲的過程和狀態(tài)，國內外學者就房地產泡沫分別從理論和實證研究兩個方面進行了深入的研究。野口悠紀雄（1992）建立“收益還原模型”測算日本的房地產泡沫，實證結果顯示房地產市場確實存在由于預期上漲所造成的泡沫價格。Allen和Gale（2000）從理論層面上分析認為銀行信息的不對稱是促使房價偏離其內在價值的原因。Maurice（2001）引入regime-switching模型，對都柏林急劇上漲的房價作了實證研究，最后得出了投機因素導致房價上漲的結論，否定了市場自身調節(jié)使房價上漲的假設。Peter（2006）對都柏林和倫敦的房地產價格變化規(guī)律進行了空間比較，發(fā)現(xiàn)兩個城市之間存在一定的相關性，預測都柏林的房地產泡沫將會膨脹，成為全球的另一個熱點區(qū)域。臺玉紅、苗苗、張潔（2010）分析京、津、滬、渝四個直轄市的相關數據，運用HP濾波器和C-D生產函數建立房地產潛在經濟增長路徑與房地產泡沫的分析模型，研究結果表明北京和天津房地產泡沫平穩(wěn)，而上海和重慶房價泡沫持續(xù)上升。呂錚、高明（2012）采用功效系數法，通過對生產類指標、交易類指標和價格類指標加權求出泡沫綜合測度指數K，得出了重慶市房地產市場總體發(fā)展平穩(wěn)并不存在泡沫的結論。楊晃、楊朝軍（2015）基于房價收入比的指標測出中國房價泡沫的臨測值區(qū)間為6.33～11.62，實證分析得出中國城市住宅呈現(xiàn)結構性泡沫，并且泡沫由東部向中西部，一線城市向二三線城市傳導，但是從2012年開始，部分二三線城市有去泡沫化的現(xiàn)象。中國36個城市2002-2013年中國城市住宅的不動產泡沫進行測度。楊景院（2017）利用價格類指標和生產類指標以及Ramsey模型來評價南寧房地產市場是否存在泡沫，分析結果顯示南寧曾經出現(xiàn)過房地產泡沫，但是泡沫并不大，最近幾年房地產發(fā)展基本健康穩(wěn)定。

基于學者對測度房地產泡沫方法以及相關理論的研究，本文針對嘉興市2016年以來房價突然不正常上漲的現(xiàn)象進行研究，利用功效系數法對生產類、交易類和價格類指標加權并計算出泡沫綜合測度指數K，探索嘉興市現(xiàn)行的房價是否存在泡沫，這對指導政府參與房地產市場調節(jié)有重要作用。

二、數據與研究方法

（一）數據來源與指標選取

本文以嘉興市房地產市場作為研究對象，選取2007-2016年為研究期，歷年數據來源于中國統(tǒng)計年鑒，嘉興市統(tǒng)計年鑒以及嘉興市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

本文遵照房地產泡沫測度指標建立合理性的準則，為保障泡沫測度實證結果的準確性和科學性，在現(xiàn)有泡沫測度指標的研究基礎上，結合嘉興市房地產市場的特點，選取了以下分屬生產類、交易類和消費類的7個指標：

（1）房地產投資/全市固定資產投資（Z11）

該指標可直觀揭示房地產市場的火熱程度。房地產投資占比過高，則房地產市場泡沫化可能性較大；如果大量資金流入房地產業(yè)，那么基本建設和更新改造資金就會受到擠兌導致社會經濟發(fā)展出現(xiàn)不協(xié)調。本文選取適合中國實情的滿意值為20%，不允許值為30%。

（2）商品房施工面積/商品房竣工面積（Z12）

根據房地產泡沫的生成機制，該指標可以反映將來1～2年房地產市場的現(xiàn)房供給狀況。該指標與房地產泡沫水平呈正相關，合理值是3±0.5，若其值小于2.5，則房地產市場住房會出現(xiàn)供應短缺，若大于3.5倍，則未來住房供應量會增大，致使供大于求的局面。

（3）空置率（Z21）

空置率是測度房地產泡沫最具說服力的指標，相當程度上反映了房地產市場當期商品房的供求關系和銷售狀況，與房地產泡沫程度呈正相關。國際上認為該指標值超過20%為嚴重積壓區(qū)，10%～20%之間為空置危險區(qū)，5%～10%之間為合理區(qū)，0～5%為空置不足區(qū)。

（4）商品房竣工面積/商品房銷售面積（Z22）

該指標能夠反映一定時期內房地產市場的景氣程度，較好的體現(xiàn)房地產市場的供求情況及交易狀況。該指標與房地產泡沫水平呈正相關。當市場在平衡狀態(tài)下，其比值為1，比值越大，則房地產泡沫級別越危險。參考現(xiàn)有該指標的研究，該比值正常的浮動區(qū)間為1.0～1.2。

（5）房價收入比（Z31）

房價收入比在泡沫測度指標中最能直觀反映房地產泡沫級別，它能夠揭示居民可支配收入的房產購買能力大小，與房價泡沫水平呈正相關，國際上該指標的合理值為3～6。本文選取適合我國實情的滿意值為4.5，不允許值為7。

（6）商品房價格增幅/CPI漲幅（Z32）

在我國，人們對雙重屬性的房屋持有投資偏好，而該指標與房價泡沫水平呈正相關，可以反映人們對于房地產市場的態(tài)度，如果該指標一直上漲，表示房價泡沫不斷累積。聯(lián)系我國實際選取的滿意值為3.5，不允許值為4.5。

（7）商品房價格增長率/GDP增長率（Z33）

該指標可以權衡房地產相對實體經濟的發(fā)展情況，與房地產泡沫呈正相關。市場均衡時，兩者的比值為1；當兩者比值超過2時，表示房價的上漲是不理性的，存在較大泡沫。因而選取該指標合理值為1，不允許值為2。

（二）研究方法

因為研究對象市場具有復雜性，選用不合理的測度方法會混淆房地產景氣指數和房地產泡沫程度，導致較多實證性的研究結果并不理想，而理論性研究又大都停留于表面，鑒于此，本文采取多指標法，但考慮到各指標測量標準不統(tǒng)一以及測量性質不相同，本文使用功效系數法對各指標的功效系數Di進行加權平均，再結合各指標的組合權重求出泡沫測度綜合指數K。

功效系數的計算公式為： +60；泡沫測度綜合指數的計算公式為：

式中：Zis為第i個指標的真實值。Ziy為第i個指標的滿意值，Zib為第i個指標的不允許值； i為單項指標的權重。

三、實證結果及分析

表3表明了2007-2016各年度生產類、交易類和價格類等指標對嘉興市房價的正負功效作用，但是由于各個指標的量綱不統(tǒng)一，性質也有所差異，無法精準測度房地產泡沫，因此通過對這些指標數據加權平均來消除誤差，計算房地產市場的泡沫測度綜合指數。

表4是2007-2016年嘉興市房地產市場泡沫測度綜合指數，從表中可以發(fā)現(xiàn)：2014年以前，房地產市場基本處于健康平穩(wěn)狀態(tài)，2007年及2010年雖然達到了預警級別，但是K值接近安全級別，輕微泡沫，不影響嘉興市房地產整體理性的發(fā)展態(tài)勢； 2014年以后房地產市場開始泡沫化，2015年雖然得到控制，但是2016年測度指數K驟降，達到了-5.46，處于危險級別。這種走勢主要是受到2015年國家出臺的樓市利好政策的影響，使得嘉興市房產更多的是作為一種金融產品被投機搶購，引起嘉興市房價的不合理上漲。另外，嘉興市與上海毗鄰，寸土寸金的高房價使得上海居民外溢，紛紛進入嘉興市房地產市場，造成嘉興市房產供不應求，抬高了嘉興市房價。

四、研究結論與建議

（一）研究結論

通過實證分析，本文得到如下結論：

1、前期嘉興市房地產業(yè)增長迅速，態(tài)勢比較理性

2013年以前K值基本在60以上，處于安全級別，表明嘉興市房地產市場的發(fā)展基本平穩(wěn)，嘉興市政府能合理調節(jié)住房供需總量，小幅度的房價跌漲對房地產市場并無太大影響。

2、嘉興市房地產市場逐步顯著泡沫化，需要調控引導

2014年以后房地產市場泡沫開始膨脹，2016年K值為-5.46，嚴重偏離安全范圍，處于危險級別，主要在于房地產的屬性發(fā)生偏離，消費者的投機行為和上海外溢居民哄抬了房價，這需要政府采取有效措施調控房地產市場，穩(wěn)定房價。

（二）政策建議

1、建立市場預警體系，完善政府與市場長期互動的機制

嘉興市房地產目前信息披露不及時，使得政府對市場的潛在風險不能未雨綢繆，政府應著力建立一個公平、公正、公開的市場環(huán)境，充分利用互聯(lián)網改善房地產信息不對稱的狀態(tài)，舒緩銀行住房信貸對市場泡沫化的壓力，正確引導消費者預期，有效減少房地產投機行為，抑制市場泡沫增加。

2、深化房地產供給側改革，平衡供需結構

房地產市場的健康發(fā)展離不開住房的供需結構平衡。嘉興市已經出臺的抑制需求的樓市政策一定程度上加劇了房地產泡沫化，政府應從供應端著手，漸漸降低地區(qū)經濟對土地財政的依賴性，增加房地產土地供給量，推進住房保障建設，控制供需總量平衡，從根源上解決居民住房難的問題。

參考文獻：

[1]野口悠紀雄.上海經濟學[M].商務印書館，1997：105-112.

[2]Allen，Gale. Bubbles and crises. Economic Journal， 2000， （110）：529-542.

[3]Maurice J. The rise in house prices in Dublin： bubble， fad or just fundamentals. Economic Modelling， 2001，（18）：281-295.

[4]Peter R.A roof over your head； house price peaks in the UK and Ireland. Physic A， 2006，（09）：1-7

[5]臺玉紅，苗苗，張潔. 我國房地產泡沫測度——基于京、津、滬、渝四直轄市的實證研究[J].華東經濟管理，2010（03）：58-62.

[6]呂錚，高明. 重慶市房地產市場泡沫測度研究[J].西南師范大學學報，2012（05）：143-151.

[7]楊晃，楊朝軍.基于房價收入比的中國城市住宅不動產泡沫測度研究[J].管理理論與方法，2015（04）：119-123.

[8]楊景院.南寧房地產市場泡沫測度[J].金融理論與教學，2017（04）：81-87.

作者簡介：

向薪宇，女，云南省昆明市，1997年生人，嘉興學院商學院國際經濟與貿易專業(yè)學生。

項目來源：

2017年度嘉興學院重點SRT資助項目（SRT2017B034）