房地產泡沫分析論文范文第1篇
由于國內外流動性過剩，加之人民幣升值的壓力，引起對房地產投資的需求旺盛;城市化進程加快，形成自住的剛性需求;土地供應不足，成本提高;地方政府的土地財政造成人地矛盾的非均衡經濟現象;國內銀行體系對房地產的金融支持;房地產市場的壟斷性形成暴利。這些都是房價上漲、形成泡沫的原因。
二、房地產泡沫的指標分析
（一）房價收入
其公式為：房價收入比=商品住宅平均單套價格/居民平均家庭收入。反映了居民家庭對住房的支付能力，比值越高，支付能力就越低，產生泡沫的可能性就越大。該指標是最能準確反映房地產泡沫的指標之一，其數據的可得性非常高，而且相對而言計算簡單。目前我國主要的算法為國家一套平均水平的商品住房的銷售價格與居民平均家庭年可支配收入的比值。我國因為存在隱性收入高、特殊住房體制等原因，目前在5-8倍間屬于正常。
（二）房價租價比
房價租金比率是國際上衡量房地產泡沫的標準指標之一。國際上用來衡量一個區域房產運行狀況良好的售價租金比一般界定為200∶1至300∶1。如果售價租金比超過300∶1，意味著房產投資價值相對變小，房產泡沫已經顯現;如果低于200∶1，表明該區的房產投資潛力相對較大，房產后市看好。房價租金比率的變化可以從商品房屋銷售價格指數和租賃價格指數這兩個指標的相對變化反映出來。如果這兩個指標之比大于1，說明房價租金比升高，反之則下降。
（三）房屋空置率
房屋空置率是指以當前商品房或商品住宅的空置量與近三年的商品房或商品住宅的竣工量進行比較，其比值即為空置率。房地產市場的空置狀況是反映供求強度的指標，國際上有關機構的研究結果認為，商品住宅空置率合理區間一般為3%-10%，警戒線為10%，通常認為發展中國家商品住宅的合理區間為4%-5%。
三、房價增幅/CPI增幅與房價收入比的實證對比分析
本項目的核心在于借鑒國內外已有的研究理論，涉及出適合新形勢的衡量房地產市場泡沫的新理論。房價控制的目標制定，比較普遍的看法是按照CPI增幅的標準制定對地方政府的壓力適中，而外界指責也不會太大，所以我們提出以房價增幅/CPI增幅來作為泡沫的界定方法。當今研究房地產泡沫的體系中，普遍采用的是房價收入比這一體系，以房價收入比作為參考依據，當房價收入比在7-8范圍之內，認為是房地產泡沫的界限。所以根據各大城市房價收入的具體數值，來分析具體年份的泡沫各指標情況。通過房價增幅/CPI增幅與房價收入比之間的相關性分析，得出各大城市間兩者是否存在相關性。
因為CPI是指數形式，所以房價增幅也是采取房屋銷售的價格指數作為參數，這樣同是基變量所得出的結論會更加準確。
從圖1中可以看出，兩個經濟指標之間基本呈現線性正相關的關系。
通過對于這九大城市2002-2009年的房價收入比以及房價增幅/CPI增幅兩組數據的對比、作圖等，得到結論為房地產泡沫最大的一線重點城市其房價增幅/CPI增幅與房價收入比呈現線性負相關的關系，而其他房地產泡沫相對較小的城市其房價增幅/CPI增幅與房價收入比之間呈現線性正相關的關系。
根據以上城市所測量出的數據，在以房價收入比為7-8的參考下，認為是房地產泡沫的界限，借此我們對比各大城市，一一推算比較，得出符合各城市普遍規律的增幅比范圍為1-4，見圖2。
四、結論
為了防止經濟過熱，房地產泡沫繼續膨脹，對其進行一定的預控。根據房地產泡沫產生的原因角度，政府可以進行宏觀調控，規范住房的投資需求，推進保障房建設，滿足城市化中城市人口的住房需求，緩解社會矛盾。提供全面的房市信息，控制資金流向房地產市場，規范土地市場，加強房地產金融管制。
除此之外，在房市調控的進程中，為了合理保護各階層的利益，維護社會和諧和政策的推進，我們需要利用房價增幅/CPI增幅這一指標，對其進行調控，大幅度地降低房價可能造成既得利益群體的抵制，所以可以通過限制房價增幅這一指標，既滿足人民群眾對于房市調控的要求，又保護了房地產商的合理利益，同時也為地方政府減輕了政策壓力。
摘要：隨著住房制度改革的推進和城市化進程的加快, 我國房地產市場近年來發展迅速。伴隨這一現象的出現, 全國各地也產生住房供求失衡、房價過快增長的泡沫成分。與此同時, 物價指數也不斷上漲, 本文將房價的增幅與物價指數的增幅相比較, 得出衡量房價泡沫的新指標。
房地產泡沫分析論文范文第2篇
2000年以來, 全球房地產價值大幅度膨脹。2000年~2005年間, 美國住房價值對GDP的比率由135%上升至173%, 澳大利亞由271%上升至374%。但從2006年起, 美國房地產價格的上漲速度逐步減緩, 2007年8月出現了次貸危機, 房地產市場的泡沫開始破裂, 并迅速影響到全球房地產市場。
就中國而言, 全國商品房價格普遍偏高, 房地產泡沫持續膨脹, 為避免房地產業的崩潰, 從國家穩定和經濟發展的角度出發, 政府已經采取了一系列措施來限制房地產業的過熱狀況。而房地產商則不會顧及過熱的現狀, 只要在目前能得到巨大利潤, 就將毫不猶豫地投入其中。作為房地產市場的主要消費者, 即商品房的買家, 從自身的利益出發, 希望能買到“物廉價美”的產品。這幾方在面對一定的環境條件時, 同時或先后、一次或多次, 從各自允許選擇的行為或策略中進行選擇并加以實施, 便構成了博弈。
二、房地產泡沫產生的模型
近年來, 國內房地產經濟泡沫愈演愈烈, 集中體現在房價虛高、盲目投資等方面。這其中又以商品房交易最為嚴重, 也最具代表性。假設進入房地產市場的投資者共有n個, 每個投資者根據自己的目標利潤決定自己的投資量, 則有Q=∑qi, qi為第i個投資者的投資量qi∈ (0, ∞) , i=1, 2…n, , Q為n個投資者的總投資。用D來表示投資者的收益, 總收益為D=D (Q) 。在投資中, 雖然Q值多大會導致房地產泡沫對于投資者有一定的模糊性, 但是, 實際情況是房地產泡沫最終會發生在一個確定的Q值。投資量超過最大值Qmax, 即Q>Qmax時, 就會產生泡沫?，F設某一個投資者利潤為Ri, 利潤函數為Ri=D (qi) , i=1, 2, …, n。對于這個投資者, 為了利潤的最大化, 會加大投資, 直到邊際收益為0, 即D’ (qi﹡) =0。以此類推, 所有投資者均會采取這樣的利己策略, 將這些投資者的利潤最大化條件相加, 其總收益D=D (Q﹡) 。但由于國家抑制房地產過熱的政策以及房地產市場的飽和, 允許的總資金量 (Qmax) 是有限的, 且市場總利潤空間也是相對固定的, 因此, 當某個投資者擴大投資時, 短期內收益率會很高, 但隨著其他投資者也加大投資, 總利潤分散給了多個投資者, 利潤相應的縮小, 最終所有投資者均達到D’ (qi﹡) =0的條件, 但房地產投資的回報周期比較長, 投資者投資的資金并不會很快收回, 所以投資者的策略有滯后性, 就會出現D (Q﹡) >D (Qmax) 的情況, 于是便產生了泡沫, 即市場上的過剩產能。
二、政府與投資者間的博弈
這是房地產業的主要博弈, 也是泡沫是否能有效控制的重要博弈。當前, 全國房地產業仍然較熱, 一方面是政府希望為房地產降溫, 一方面是投資者爭相進入該市場。在這兩方的博弈中, 政府可通過統計工作獲得房地產的信息, 而投資者也可以獲知國家的相關政策, 所以這兩方可根據對方的信息做出相應的決策。針對這房地產投資的過熱現象, 政府可能采取的策略有三種:鼓勵, 不作為, 控制。投資者也有三種策略:進入市場, 靜觀其變, 退出市場。
分析博弈雙方的角色, 我們不難發現, 由于政府的權利和財政后盾, 在與投資者的博弈中相對處于主動, 所以一般政府會先實施策略?？梢酝茰y, 如果政府采取鼓勵的政策, 房地產業的成本將減少, 利潤空間也會加大, 投資者會加大投資力度, 同時會有很多新的投資者進入該市場;如果, 政府不作為, 出于投資者對于該行業樂觀態度, 房地產的高收益現狀會吸引新的投資者, 原有的投資者也會加大投資。只是這種情況下, 房地產業的膨脹速度要比政策支持下的速度慢很多;而如果政府出臺政策控制其過快的政策, 必然將導致部分投資者推出該市場, 然而, 房地產市場是一個正在膨脹的市場, 短期內還不會飽和, 所以, 仍然會有部分新進投資者, 原有的大部分的投資者也會監守陣地, 并利用原投資者減少、新投資者還未成規模的真空期擴大投資, 獲取更大利益?？v觀這三個博弈, 可以發現目前無論政府采取何種策略, 房地產業都有膨脹的趨勢, 向著泡沫經濟發展。政府雖然不能完全消除房地產泡沫, 但通過控制的策略可以控制其膨脹速度, 相對于其他的策略, 這是一個上策。
實際情況也是如此, 在短時期內, 繼2005年出臺“國八條”后, 2006年又出臺了旨在控制房地產過快增長的《關于調整住房供應結構穩定》 (國六條) , 旨在取得博弈的主導權。2007年年初, 溫家寶總理在政府工作報告中指出:“必須促進房地產業持續健康發展。”按照國務院的統一部署, 2007年的調控新政不斷, 土地、信貸、稅收、金融等手段頻出。全年中央銀行共有6次加息, 建設部、發改委、國稅總局等部門出臺了涉及房地產的相關政策法規十幾項。這一系列的政策在一定程度上使得房地產的過熱有所緩解, 但很快又出現反彈, 降溫效果有限。如2007年年初, 全國70個大中城市房價漲幅比較平穩。1至5月漲幅在6%左右波動;進入6月, 漲幅躍上了7%, 而且不斷加速;7至12月漲幅分別達到7.5%、8.2%、8.9%、9.5%、10.5%和10.5%。以2007年12月份為例, 同比漲幅超過15%的城市達到了9個。
導致全國房價呈現出“先穩步增長, 后加速上揚, 再緩慢增長態勢”的主要原因是:固定資產投資帶來以及與之相關的產業帶來的財政收入非常大, 加之房地產對經濟的拉動作用明顯, 所以政府不能一次性過度的抑制房地產業, 以免出現矯枉過正的情況, 只能以“殺一儆百”的方式, 試圖一直投機, 擠出房地產泡沫。而作為投資者, 宏觀政策使得房地產的潤空間下降, 投資者也不會像之前那樣能從銀行貸得大量資金, 限制了部分投資, 但因為利國家政策不是一壓到底, 所以過剩的資產并不會全部退出, 而是部分退出, 當一部分投資者退出后, 利潤空間再次相對增大, 又吸引了新投資者, 投資者間又為了其個體利益展開博弈, 這便涉及到政府和投資者博弈中存在的子博弈——政府內部的博弈, 投資者間關于市場進入的博弈。
1. 政府內部的博弈
財政的增長迅速在很大程度上得益于房地產市場的快速發展, 房地產市場的興旺, 不僅使營業稅、契稅等迅速大幅增收, 同時也促進了建材、裝潢、家電等其他相關行業稅收的增長, 可謂“牽一發而動全身”。因此, 政府在決定對房地產的政策時, 需要考慮到其中的利弊, 即使是在已經確定必須采取抑制的政策后, 也要考慮如何令效果最大化, 并將損失減至最低。抑制房地產業勢必會引起房地產市場的縮小, 由于房地產業在國民經濟中的重要地位, 整個國民經濟也將受影響。對于政府而言, 財政收入的減少和國民經濟的短期萎縮是弊, 但相對于房地產泡沫破滅后造成的經濟崩潰, 兩害相權取其輕, 抑制房地產業過熱是必然的選擇, 這是一個嚴格下策的選擇, 即將損失較大的策略排除。
政府的抑制政策在一定程度上達到了預期目標, 但由于房地產業已經成為以邪惡地區的支柱產業和地方稅收的重要來源, 中央政府與地方政府之間的利益博弈加劇。以契稅為例, 全國大部分省 (市、區) 2004年和2005年的契稅增幅均有所下降, 但2007年房地產業數據的飄紅使得全國的契稅增幅加快。以江蘇省為例, 在近兩年頻繁出臺相關政策的情況下, 全省契稅的增長速度呈現快速下降的趨勢, 2004年的增長速度為50.0%, 2005年為33.8%, 2006年下降為30.4%, 而2007年契稅共入庫159.4億元, 同比增長51.2%。
總的來說, 政府的若干措施起到了一定效果, 其政策在也基本達到第二個目標——損失最小化。所謂將損失減至最低也就是通過其他手段拉動經濟, 彌補房地產業收縮帶來的損失。其實這是一個順理成章的事, 由于房地產業的收縮, 原本投入房地產市場的資金必有一部分轉入其他行業, 這時需要政府正確認識當前的經濟結構, 并對資金加以引導, 優化經濟結構, 使經濟良性發展。也許在短期沒有明顯改觀, 但良性經濟結構的可持續發展能力可以保證房地產業收縮的陣痛期過后出現可喜的增長。
2. 投資者間關于市場進入的博弈
通過之前對房地產泡沫產生經過的分析, 可以發現, 在初期擴大投資能獲得很高的利潤。所以, 對于投資者個體, 越早的進入房地產市場就能獲得相對多的利潤。但房地產業的火熱已持續了多年, 為什么還會有那么多的投資者涌入呢?其實不難發現, 近年來房地產業發展有個特點, 就是房地產的火暴由南向北、由沿海向內陸轉移, 這是由于地區發展差距引起的。所以在全國房地產業局部飽和的情況下, 投資者開始向不發達地區轉移, 爭做不發達地區第一桶金的獲得者。
三、開發商與消費者間的博弈
在關注固定資產增速過快的同時, 分析固定資產投資的結構更有深意。以江蘇省為例, 除2005年首次對房地產進行宏觀調控影響較大外, 其他年份的住宅投資占固定資產投資比重逐步增大:2001年12.6%、2002年14.1%、2003年15.2%、2004年18.6%、2005年17.7%、2006年為18.9%, 2007年為20.5%。商品房竣工面積持續擴大, 從2001年的2116.59萬平方米, 迅速增加到2005年末的4671.24萬平方米, 增長了1.2倍。2001年商品房竣工面積的增速為2.3%, 從2002年開始, 其增速一直保持在10%~20%左右, 2005年達到19.6%, 2006年有所回落, 為15%左右, 2007年增幅則大幅下降, 同比僅增長6.4%。由此可見, 2005年國家宏觀調控以后, 開發商為規避風險, 減緩了投資增長速度, 以減少市場供給來穩定并提高商品房價格。
在這兩方的博弈中, 兩方的出發點都比較簡單——個體利益的最大化, 商家希望以盡可能的高價買給消費者, 而消費者希望以低價買到“價廉物美”的住宅房, 與此同時, 商家間關于營銷策略的博弈也起了關鍵作用。
對于投資而言, 某地區的消費者群體是有限的, 所以并不是所有商家的商品都會被吸收, 這就導致有部分投資者現有的住宅房將無法出售, 而作為商家, 他們自然都不希望這種是發生在自己身上。如何爭取有限的客戶就成了投資者的首要問題, 廣告是其最有效的手段, 而廣告一般是“報喜不報憂”, 局外人很難知道其真正的全方位信息。所以消費者從商家處得到的信息是不完美的, 只能根據現有的信息選擇相對有優勢的策略。
對于消費者, 住宅是全家庭的大事, 不同于其他可重復消費的商品, 所以, 購買住宅房之前必經過全面的考慮, 對住宅房有詳細的標準, 不同的消費者對住宅的要求都不盡相同, 而商家是不知道各個消費者詳細偏好。因此, 商家所掌握的信息也是不完全的。
現在假設消費者有“買”和“不買”兩種選擇, 商家所出售的住宅房是有性價比的高低差距的, 簡稱為“好”“差”, 針對這兩種情況, 商家可以選擇“賣”和“不賣”?，F在假設使用好房時對于消費者而言該房價值為3, 使用差房時價值為1, 商家要價為2。再假設商家使用差房時需要花費1才能將起偽裝成好房。那么在雙方的買賣過程中的得益如下圖, 其中前一數字為商家得益, 后一數字為消費者得益。不難看出, 在消費者選擇不買時, 房的好、差對消費者利益沒有影響。但對商家卻不同, 因為當商家選擇賣好房時, 如果有消費者買, 商家就能獲利2, 不買則無獲利;當商家選擇賣差房時, 必須花代價偽裝, 如果賣不出去就會白白損失這部分費用, 更使得一旦選擇賣, 那么就必須通過其他策略讓消費者下決心購買。
在這個博弈中, 不論商家的“賣”與“不賣”還是消費者的“買”與“不買”都是基于他們所掌握的信息, 有了這樣的信息和判斷, 雙方才能對獲利機會、損失奉賢的大小有一個概念, 進而做出選擇。而他們的選擇同時也成為新的需要被考慮的信息, 影響著新的選擇。所以, 對于商家和消費者, 掌握到更多真實的信息是獲得更多利益的最有效方法。
四、國家與消費者間的博弈
消費者作為國家的公民, 公民的生活是否穩定直接關系著社會的穩定, 住宅的狀況是生活穩定的重要表現。目前, 住房市場主要存在的問題就是炒房導致房價虛高, 社會各界對這一現象的理解也比較統一——必須加以抑制, 近年來一系列的政策也是針對這種現象, 相關文章也非常多。所以這里不再就炒房問題贅述, 主要研究消費者內部博弈。
消費者的內部博弈:可以看作是商家與消費者博弈的延伸, 一部分消費者在買了住宅房房后處于各種原因希望出售現有的住宅房, 這部分消費者就在和其他消費者的買賣中成為了賣家。然而不同于商家, 由于消費者不可能通過廣告等手段吸引其他消費者, 所以住房本身是否符合買方標準便成了主要因素, 也是由于這個原因, 房價并不像投資者出售住房一樣有標準的定價, 只是在雙方的心里有一個價格的范圍。
現在假設雙方在心中都有一個價格范圍, 如果對方的報價在這個范圍內則應該回答“是”, 不在這個范圍內則應該回答“否”。然而, 在報價達到接受范圍時, 選擇“否”能使價格向對自己有利的方向發展, 所以雙方的回答并不一定是真實?，F假設買賣雙方選擇不同回答時的收益如圖, 從囚徒困境的例子可以知道, 雙方選擇“否”時相對的收益最大, 此次博弈也就結束了。而實際情況中, 博弈并不是只進行一次的, 因為雙方都沒有獲得需要的結果, 賣方沒售出住房, 而買方也沒能買到住房。于是雙方將進行多次重復博弈, 雙方不斷給出新的報價, 在這個過程中價格不斷接近雙方的心理價位, 直到最終雙方都接受了當前價格。這在日常生活的其他方面也是經常出現的, 通俗的來看也就是“討價還價”。
在這一過程中可以發現, 任一方多選擇“否”將能獲得更多的收益, 但同時這一選擇也可能導致談判的破裂, 交易也就此中止, 雙方都不能獲得收益。面對這種情況就需要當事人在根據當時的具體情況進一步判斷, 在保證博弈能繼續的前提下, 盡可能的多選擇“否”以獲取最大利益。
至此, 本文初步完成了政府、開發商和消費者三方博弈的分析。從分析中可以得出博弈中各方相對上策的選擇。政府:通過宏觀調控抑制房地產過熱狀況, 優化產業結構, 使經濟良性可持續發展。投資者:盡早進入某地區的房地產市場, 通過各種營銷手段吸引消費者購買, 并及時根據國家政策進行調整。消費者:盡可能的收集住房相關信息, 對自己的心理價格保密, 在博弈中后做選擇。這些策略都是博弈方在博弈中能獲得最大相對收益的策略, 在實際操作中, 還需要博弈方審時度勢, 遵循收一最大的原則對具體細節做出合理處理。
參考文獻
[1]謝識予《:經濟博弈論》[M].復旦大學出版社, 1997
[2]劉琳:房地產價格上漲特征及原因綜述[J].城市開發, 2005, (05)
[3]吳強:宏觀經濟與房地產市場[J].廣東經濟管理學院學報, 2004, (06)
房地產泡沫分析論文范文第3篇
房地產價格是構成房地產市場的主要因素之一, 也是影響房地產信貸的關鍵性要素。國家的宏觀政策, 經濟發展狀況, 消費者預期, 資金的投資渠道等都是影響房地產價格波動的因素。對于銀行來說, 房地產信貸以房屋為抵押, 房價的上漲使得抵押物價值也隨之增加, 此時房地產信貸為銀行優秀業務, 房地產信貸的風險得以降低, 銀行也增加對房地產業的貸款, 房地產信貸規模迅速膨脹。如果這種趨勢一直無限, 這種趨勢會造成房地產企業不斷投入新的項目增加房地產供給, 而個人購房者也會不考慮自身的經濟承受力進行房地產投資, 甚至是投機, 過度需求不斷增加, 真實的供需關系被表面的繁榮所掩蓋, 當房地產價格上升至一定程度后, 就會脫離其實際價值違背價值規律, 于是形成房地產泡沫現象。
二、我國房地產市場價格泡沫實證分析
本文通過對中國2007-2011年房地產市場相關數據的分析, 利用綜合指標法分析得出中國目前房地產價格水平。該方法主要是通過建立指標體系, 在分析各指標的基礎上, 判斷一國房地產市場是否存在價格泡沫以及泡沫的嚴重程度, 其基本思路是首先選取各項指標并確定各指標的標準值;然后, 根據各單項指標在指標體系中的重要程度, 及我國目前房地產業現狀, 賦予各指標不同的權重;最后, 根據公式計算出所要的綜合指數。
(一) 指標體系中指標的選取
本文選取的指標包括:
1. 房地產投資總額/固定資產投資總額。
該指標是反映房地產市場景氣的主要指標。國際上慣用的標準是該指標控制在20%-25%之間, 超過25%即可認為是存在泡沫, 由于中國處于發展階段, 該指標的臨界值為30%。在我國房地產業發展的帶動下, 房地產投資總額與全社會固定資產投資總額之比逐年遞增, 由2007年的18.42%上升至2011年的19.85%, 雖然該指標仍在標準臨界值范圍內, 在總體趨勢說明房地產市場存在投資過熱現象, 這是值得關注的。
2. 房地產貸款余額增長率/金融機構貸款余額增長率。
該指標用來衡量房地產資金來源對銀行的依賴程度, 指標值在1-3之間均為合理, 若高于標準, 則表明銀行資金向房地產投放速度過快, 存在泡沫成分。由表2可以看出, 全國2007年-2011年房地產貸款余額增長率均在2以下, 但2009年, 2010年兩年房地產貸款余額同比增長38.1%和27.4%, 說明這兩年房地產貸款額激增, 房地產業發展過多的依賴于銀行資金支持, 雖然2011年增長放緩, 但絕對量仍然較高。因此, 必須警惕投機泡沫成分的存在, 嚴格控制, 防止泡沫的擴大。
3. 房價收入比。
房價收入比=住宅房屋均價*城鎮人均住宅面積/城鎮每人每年可支配收入, 該指標是判斷一國房價是否符合居民收入水平的重要依據, 用來衡量城鎮居民對于房地產業的實際購買力。世界銀行認為發達國家房價收入比應控制在1.8-5.5倍之間, 而發展中國家這一指標較高, 控制在3-6倍之間即為合理。比值越大說明居民住房的支付能力越低, 房地產市場存在泡沫的可能性越大?？梢钥闯?007年至2011年, 中國房價收入比平均值為7.64, 一直高于國際標準臨界值。而美國的房價收入比最高達到5左右。根據對比發現目前中國房價存在一定程度的泡沫。
4. 房地產投資實際增長率/實際GDP增長率。
該指標主要是判斷是否對未來房價走勢存在走高的預計, 從而導致過多的房
地產投機行為, 在一定層面上體現了房地產價格泡沫的存在性, 指標值越大說明房地產泡沫程度越嚴重。關于該指標的臨界值, 目前國際上普遍認為, 房地產投資增長率是GDP增長率2倍以上時, 房價就有可能存在泡沫。2007-2008兩年指標值為2.3和2.32均高于臨界值, 雖2009年有所回落, 但2010年、2011年兩年該指標迅速越過了臨界值分別為3.22和3.03且程度有所加深。從統計數據來看, 我國房地產投資增速過快, 極易產生房地產價格泡沫。
(二) 計算綜合房地產泡沫綜合指數
根據以上相關數據確定房地產泡沫的綜合指數公式
公式中:B為綜合指數, ft表示某項指標的實際值, ct表示指標的臨界值, wt表示各指標所占權重, n表示指標數。
首先, 確定各指標權重。房地產投資總額/固定資產投資總額賦予20%的權重, 房地產貸款增長率/金融機構貸款增長率同樣賦予20%的權重, 房價收入比是國際上通用的重要指標, 因此賦予30%權重, 房地產投資增長率/實際GDP增長率指標是最能體現房地產業是否增速過快, 也賦予30%的權重。其次, 根據國內外研究中通用的數值, 確定泡沫標準值。最后, 根據公式計算綜合指數。
A級警戒0.4≤B≤0.7
B級0.7≤B≤0.85
C級0.85≤B≤1
若B>1, 說明已出現輕度泡沫 (見表1)
通過計算綜合指標得出在2007-2011年五年中, 中國房地產發展速度迅猛。尤其從2009年起, 房地產市場就顯現出輕度價格泡沫的趨勢。2010年與2011年兩年綜合指數均已超過標準警戒線。這些數據說明, 中國目前房地產業發展過熱, 某些城市的房地產泡沫現象尤為嚴重。
三、防范房地產價格泡沫的可行性方案
近幾年, 我國房地產價格上漲過快, 尤其是一些經濟發展較快的大中城市, 房價更是一路飆升, 國家也相應的出臺了一些調控措施, 雖有一定的效果, 但整體成效不太明顯, 政府仍需繼續加大調控力度, 對于未來的調控, 政府應注意以下幾點:
1.政府應著力抑制投機性需求?；谕稒C性需求, 消費者購買房屋的目的不是為了住房而是為了賺錢。當房價上漲時, 投機性需求增加, 一旦房價下跌, 他們懷著悲觀的預期拋售房屋, 進而加劇了房價下跌的速度和程度, 因此, 政府在制定相關政策時, 應傾向于對中低收入群體的優惠和照顧, 切實提高他們的實際購買力, 逐步改善住房條件, 從而達到讓投機者沒有市場, 降低投機需求, 減少刺激房價異常波動的因素。
2.政府應不斷開發房地產市場的供給途徑。房地產市場供給的特殊性在于供給的增加在短期內無法迅速實現, 因此政府應通過各種措施拓寬房地產市場的供給途徑, 尤其是中低收入居民對住房的剛性需求。一方面政府可以通過建造房屋的類型區別制定土地價格, 對于建造經濟適用房、廉租房等保障型住房實行低價格的土地轉讓費;而針對大面積別墅等高端豪宅類型的房屋, 實行高額的土地轉讓費, 增加了高端住宅的開發成本, 降低了普遍商品房的開發成本, 這樣可以減少高端住房的供給, 增加普通商品房的供給;不斷增加房屋的有效供給, 對于抑制房地產價格起到至關重要的作用。
3.遵守市場規則, 避免頻繁調控。從前面的分析可認識到我國房地產市場受政府影響深刻, 從2009年以來, 一系列調控措施的出臺給房地產市場帶來了不小的波動, 這些新政策或多或少的違背了市場經濟體制中自由交換的原則, 對于房地產開發市場和交易市場應當依靠供求和價格機制自發調節, 盡量減少行政手段的直接干預。同時目前我國各級政府對房地產業的調控過度頻繁, 這往往造成市場難以形成正確的預期, 影響市場的合理性發展, 嚴重會導致房價的大跌。
因此, 對于房地產市場及房地產信貸的應保證長期的穩定性, 穩中求變, 一個穩定的宏觀政策環境, 才能形成合理的市場預期, 引導房價回歸于合理的區間內, 減少因住房波動造成的經濟波動。
參考文獻
[1]易憲容.中國房地產市場過熱與風險預警[J].財貿經濟, 2005 (5) :14-21
[2]尹伯成.房地產金融學概論[M].上海:復旦大學出版社, 2001
[3] (美) 格林斯潘.貨幣政策無奈經濟泡沫[J].國際金融報, 2002 (9) :6一11
房地產泡沫分析論文范文第4篇
內容提要 本文基于消費者購房選擇偏好模型，利用2006-2016年我國30個省域的面板數據構建空間動態計量模型，以房地產泡沫測度為基礎，分析預期、貨幣政策等不同因素對房地產泡沫形成的影響與空間溢出效應。本文分別采用二元0-1空間鄰近矩陣、地理空間矩陣與經濟-地理空間矩陣三種不同空間權重矩陣進行實證檢驗，其中經濟-地理空間權重矩陣適用性最強。將其作為基本模型計量不同省域間房地產泡沫的空間溢出程度，并分析新趨勢發現：首先，近年來房地產價格確實存在空間溢出性特點，不同省域的溢出程度存在差異性，不同房價溢出圈之間的溢出程度呈現發散性的特點；其次，房地產價格空間溢出效應在房價溢出圈內逐漸聚集，不同房價溢出圈之間呈現梯次性過度趨勢；第三，我國各省域房價根據溢出程度可以分為傳染活躍型、傳染較活躍型、傳染穩定型與傳染遲鈍型四種類型，其中前兩種類型城市較易受到房價空間溢出性影響，需要適時調控。
關鍵詞 房地產泡沫 預期 貨幣政策 空間溢出
一、引言與文獻回顧
隨著中國住房制度改革的推進，中國房地產業發展迅速，逐漸成為中國經濟發展的支柱產業。特別是近兩年房價快速攀升，房地產泡沫特征已十分明顯。目前，眾多學者從自身專業視角出發對房地產泡沫的形成進行了大量研究，將房地產泡沫形成原因歸結為供給因素、①需求因素②與外部因素③等。這些研究都是建立傳統時間維度上的回歸計量模型，沒有考慮到房地產泡沫地區間的相互影響。然而，著名地理經濟學家Tobler提出地區之間的經濟行為都存在一定的空間性影響關系，離得越近的地區相互作用的可能性也就越大。Tobler W.R.， “A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region，” Economic Geography， vol.46， no.2， 1970， pp.234～240.Browning等、Bruyne和Hove、王鶴與劉志平等在研究過程中發現，一個地區房價在要素流動的作用下確實會影響周邊地區房地產價格的變化，具有空間性。Browning M.， Gortz S. and Leth-Petersen， “Housing Wealth and Consumption： A Micro Panel Study， ”Economic Journal， vol.568， no.123， 2008， pp.401～428； Bruyne K. D. and Hove J.V.， “Explaining the Spatial Variation in Housing Prices： An Economic Geography Approach，” Applied Economics， vol.45， no.5， 2013， pp.1673～1689；王鶴：《基于空間計量的房地產價格影響因素分析》，《經濟評論》2012年第1期；劉志平、陳智平：《城市住房價格的空間相關性、影響因素與傳遞效應——基于區域市場關系層面的實證研究》，《上海財經大學學報》2013年第1期。房地產泡沫以房價作為基礎，從空間相關性的角度分析房地產泡沫形成與膨脹，計量其空間溢出效應與溢出程度，探尋房地產泡沫演化新趨勢具有重要意義。
本文以房地產泡沫測度為基礎，試圖從房地產泡沫形成的影響因素——預期、貨幣政策、人口密度與供給等方面入手，構建空間計量模型，探討如下問題：房地產泡沫是否存在空間溢出效應？如果存在，空間溢出程度是多大？又產生了怎樣的特點與趨勢？下文研究思路為：第二部分，基于購房者選擇模型探討房地產泡沫的影響因素及影響方式；第三部分，基于房地產泡沫的影響因素構建空間計量模型，引入三大空間權重進行模擬檢驗，選擇最優空間計量模型；第四部分，根據模擬結果計算不同省域間房地產泡沫的空間溢出程度，并對其動態變化過程、特點與趨勢進行分析；第五部分，對研究結果進行總結展望。
二、房地產市場泡沫的解釋與測算
近年來房地產泡沫問題得到了學者的廣泛關注，各學者從自身研究視角出發對房地產泡沫給出了界定，得到普遍共識的房地產泡沫定義為：由房地產市場投機導致房地產價格脫離市場基礎所引起的均衡價格的持續上揚。曹振良：《房地產經濟學通論》，北京大學出版社，2003年；劉琳、劉洪玉：《地價與房價關系的經濟學分析》，《數量經濟技術經濟研究》2003年第7期；呂江林：《我國城市住房市場泡沫水平的度量》，《經濟研究》2010年第6期。對于房地產泡沫的測度研究也持續了20多年，Fallies G.， “Housing Tenure in a Model of Consumer Choice： A Simple Diagrammatic Analysis，” Real Estate Economics， vol.11， no.1， 1983， pp.30～44； Abraham J.M. and Hendershott P.H.， “Bubbles in Metropolitan HousingMarket，” NBER Working Papers， vol.35， no.7， 1994， pp.171～192； Levin E.J. and Wright R.E.， “The Impact of Speculation on House Prices in the United Kingdom，” Economic Modelling， vol.14， no.4，1997， pp.567～585； Arthur G. and Andrew A.， “Housing Supply， Land Costs and Price Adjustment，” Real Estate Economics， vol.24， no.2， 2010， pp.43～56； John M. and Anthony M.， “Booms and Busts in the UK Housing Market，” The Economic Journal， vol.445， no.87， 2012， pp.32～45.眾多學者對房地產泡沫的度量主要運用指標法，即根據某個或某些指標的數值來判斷房地產市場泡沫的大小。Brunnermeier M.K. and Julliard C.， “Money Illusion and Housing Frenzies，” Review of Financial Studies， vol.21， no.1， 2006， pp.135～180； Goodman A.C. and Thibodeau T.G.，“Where are the Speculative Bubbles in US Housing Markets？” Journal of Housing Economics， vol.17， no.2， 2008， pp.117～137； Hott C. and Monnin P.， “Fundamental Real Estate Prices： An Empirical Estimation with International Data，” Journal of Real Estate Finance and Economics， vol.36， no.4， 2008， pp.427～450； Major Coleman I.V.， Lacour-Little M. and Vandell K.D.， “Subprime Lending and the Housing Bubble： Tail Wags Dog？” Electronic Journal， vol.17， no.4， 2008， pp.272～290；柳德榮：《京滬深住房市場泡沫比較研究——基于長期投資的視角》，《管理世界》2010年第9期；呂江林：《我國城市住房市場泡沫水平的度量》，《經濟研究》2010年第6期；李永剛：《中國房價泡沫測度研究》，《經濟體制改革》2014年第9期。這種方法具有較深厚的理論基礎，其中具有代表性的呂江林比較了衡量房地產泡沫的一系列指標（租售比、空置率、投資購房與自住購房之比、房地產貸款占比等），最終選取房價收入比作為度量房地產泡沫的標準并對其科學性與準確性進行論述。呂江林：《我國城市住房市場泡沫水平的度量》，《經濟研究》2010年第6期。參照呂江林的做法，本文對房地產泡沫的測度也選取房價收入比作為衡量指標。其計算公式為：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X商品住宅平均單套銷售面積）/（城鎮家庭人均可支配收入X城鎮家庭戶均人口數）。公式中各指標數據來源的詳細說明請參考下文變量解釋部分，本文研究視角定位在省域數據，呂江林研究視角定位在35個大中城市，因此選取的指標來源不同，測度出的北京與天津的房地產泡沫值也有略微差異，但整體變化趨勢一致。
2006-2016年間中國各省域房地產泡沫程度見表1。本文樣本中，西藏數據缺失嚴重，因而將其舍棄。從表1可看出，各省域的房地產泡沫值整體在波動中上揚，2006-2011年間各省域房地產泡沫處于持續增長狀態，增長幅度較高的省域包括：北京、上海、浙江、海南等地區。其后在2011-2014年間房地產泡沫增長速度放緩，部分省域房地產泡沫出現小幅回調。在2015年與2016年兩年間，各省域的房地產泡沫值都呈現出大幅膨脹態勢。特別是北京、上海、天津、江蘇與湖北等省市房地產泡沫值直沖20以上，膨脹速度之快與膨脹值之高值得關注。因此，我們不禁要問究竟是什么因素影響著房地產泡沫不斷膨脹，而這些影響因素的影響程度如何，又是通過怎樣的影響方式推動著房地產泡沫的攀升。
三、房地產市場泡沫的理論分析與事實驗證
住房消費與非住房消費給消費者帶來效用的大小取決于系數a1與a2，a1較大說明消費者選擇非住房消費品會帶來更大的效用，住房作為一項大額的耐用消費品支出必然會給消費者帶來巨大的經濟壓力，甚至會使某些消費者在長期內背負巨額貸款成為房奴。如果消費者不選擇購買住房而將資金用于生活與娛樂，會大大提高生活質量，從而獲得更大的效用。a2較大說明消費者選擇購買住房會帶來更大的效用，住房的購買在某種程度上滿足了消費者的需求與偏好，例如自有住房持有人在未來房價上漲過程中會獲得更多的增值收益；住房所有者可以享受地區教育資源等基本公共服務；居民住在自有住房內可免于搬遷的不穩定性，提高住房舒適度與安全感。因此，如何進行住房與非住房消費分配獲得效用最大化，取決于消費者的偏好。消費者的偏好取決于住房消費與非住房消費的替代彈性與住房消費在總效用中的重要性。消費者對家庭收入進行配置實現效用最大化的方程為：
命題一：房價收入比受到住房消費在總效用中重要性的影響，若自有住房與其他消費給消費者存在效用差異，則消費者實現效用最大化的自有住房消費效用比越大，房地產市場泡沫的膨脹度越高。
住房消費在總效用中的重要性主要受到購房者心理偏好的影響，住房者對房產的偏好主要由居住的剛性需求偏好與房產的投資需求偏好兩部分構成。對于居住的剛性需求既可以通過購買住房實現也可以通過租房滿足，而房產的投資需求則必須通過購買房產實現。當住房消費者預期未來房產增值空間較小時，住房消費在總效用中重要性減弱，消費者更偏重于租房從而規避高昂的購房成本；當住房消費者預期未來房產有較大的增值空間時，住房消費在總效用中表現出很強的重要性，住房消費者一方面擔心如果不抓緊購房未來則更加無法承擔起高昂的住房成本；另一方面住房消費者希望通過購買房產在未來獲得豐厚利潤，此時住房消費在總效用中的重要性表現得十分突出。因此，我們選取住房消費者的房產增值預期代表住房消費在總效用中的重要性，房產未來增值預期越大，住房消費在總效用中重要性越強；房產未來增值預期越小，住房消費在總效用中重要性越弱。
將房地產泡沫與消費者的房產增值預期的關系通過氣泡圖的形式展現（見圖1），發現房地產泡沫膨脹程度與房產增值預期有正相關關系，圖1中加入了各省份人口密度作為權重，氣泡越大說明該地區人口密度越高。從圖中可以觀測到人口密度越高的地區相應的房地產泡沫程度與增值預期也越高，但這種正相關關系并不是十分顯著，還需在接下來的計量模型中進一步檢驗。
將房價收入比對購房貸款進行求導，得到ph/yL>0，說明消費者住房貸款量越大，房價收入比越高；消費者購房時可以借到的住房貸款越多，房價收入比越高，房地產市場泡沫與貨幣政策緊密相關。
命題二：住房貸款投入量增加會促使房地產市場泡沫的持續膨脹。
為了更直觀地顯示住房貸款投入量與房地產泡沫之間的關系，我們通過氣泡圖的形式展現（見圖2）。從中可以發現二者存在一定正相關關系，即住房貸款投入量的不斷增加促進了房地產市場泡沫的持續膨脹。但與房地產泡沫和房產增值預期間的正相關關系相比，房地產市場泡沫和住房貸款投入量之間的正相關關系明顯要更弱一些，可見房地產泡沫的膨脹更加容易受到房產增值預期的影響。圖2中同樣將各地區人口密度作為權重引入，可以發現在人口密度較高的省份，住房貸款投入量與房地產泡沫程度都較高。
將房價收入比對消費者非住房消費進行求導，得到ph/yc>0，說明消費者的非住房消費量越高，房價收入比越低。
命題三：消費者非住房消費的增長，可以抑制房地產市場泡沫的快速膨脹。
消費者的收入支出在住房消費與非住房消費之間選擇，如果債券、股票等金融產品的投資回報率遠遠高于住房資本帶來的收益，消費者則不會選擇投資房產；或者消費者在生活、娛樂等非住房消費品中獲得的效用大于住房消費效用時，消費者也不會再熱衷于住房消費，房地產泡沫的膨脹也會因此得到抑制。我們直觀地可以從圖3中看到非住房消費與房地產泡沫呈負相關關系，人口密度的影響不顯著。
當然這只是初步的直觀結論，下文將通過構建計量模型對經驗分析做更嚴謹的實證檢驗。
四、實證分析
1.變量解釋
根據上文的理論研究，發現房地產價格的增值預期、貨幣政策、非住房消費、人口密度等因素是可能影響房地產泡沫形成的主要因素，基于此我們選取具體變量與數據解釋如下：
（1）房地產泡沫（Pop）：本文采用房價收入比作為房地產泡沫的度量指標。其中2006-2014年房價數據來自歷年《中國房地產統計年鑒》中各地區商品房平均銷售價格；2015年與2016年房價數據來自于房天下、中經網與中國資訊行數據。2006-2014年人均可支配收入數據來自歷年《中國區域統計年鑒》；2015年與2016年人均可支配收入數據來自《中國經濟景氣月報》。
（2）房地產價格預期（Pre）：本文將上一期的價格作為理性預期基礎，將下一期的增速作為本期適應性預期，上一期的價格與上兩期的平均增值量加總得到當期房地產價格預期，其中房地產價格數據來源同上。
（3）房地產開發企業與個人按揭貸款（Loa）：2006-2014年按揭貸款數據來自歷年《中國房地產統計年鑒》；2015年與2016年數據來自中國人民銀行。
（4）非住房消費（Con）：2006-2014年非住房消費數據來自歷年《中國區域經濟統計年鑒》中社會消費品零售總額；2015年與2016年社會消費品零售總額數據來自《中國經濟景氣月報》。
（5）房地產市場供給量（Sup）：2006-2014年房地產市場供給量數據來自歷年《中國房地產統計年鑒》中各地區房地產市場房屋竣工套數；2015年與2016年房地產市場房屋竣工套數據來自《中國經濟景氣月報》。
（6）人口密度（Den）：人口密度是各地區人口數量與實際占地面積的比值，其中2006-2014年人口數量數據來自歷年《中國城市統計年鑒》；2015年數據來自各地區統計公報；2016年數據根據預測得出。由于各地區人口數量的增長具有平穩性特點，因此通過預測得到的2016年數據與實際值不會有較大差異，具有一定的有效性與合理性。
（7）利率（Int）：每年貸款基準利率由當年利率調整的平均值代表，2006-2016年數據來自中國人民銀行。
上述變量的統計描述見表2。在進行實證檢驗之前為了避免偽回歸問題，我們首先需要對樣本進行單位根檢驗。面板數據單位根根據是否存在同根情況可以分為兩種檢驗方法：一種是以LLC與Hadri檢驗為代表的相同根單位根檢驗方法；另一種為IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗，屬于對不同根的單位根檢驗方法。本文采用相同根情況下的LLC方法與不同根情況下的IPS方法對所有變量進行單位根檢驗。檢驗結果見表3。由表3數據可以看出原變量序列中房地產泡沫（Pop）、貸款量（lnLoa）、非住房消費（lnCon）、房地產市場供給（lnSup）與密度（lnDen）為非平穩變量，一階差分后所有變量皆變為平穩變量。
3.計量模型
空間溢出的計量通常采用空間相關性來衡量各地區之間，在不同因素影響下是否具有相互影響?？臻g相關性具體是指在不同區域間的觀測樣本中，位于i區域的觀測值與位于j區域的觀測值具有相關關系，用函數表示為Yi=f（Yj），i=1，2…n；i≠j。如果回歸模型中存在空間相關性，則最小二乘估計是有偏的，估計結果也不具有一致性，在這種情況下通常采用極大似然法或兩階段最小二乘法進行估計。在分析空間問題時經常會涉及到兩個模型：空間滯后模型與空間誤差模型。表5檢驗結果顯示，空間滯后模型的顯著程度明顯優于空間誤差模型（后文給出詳細分析），因此本文著重對空間滯后模型（SLM）進行介紹與探討?？臻g滯后模型（SLM）是對某地區變量是否對周邊地區變量具有擴散現象（外溢效應）進行分析的計量模型。SLM表達式為Y=ρωY+βX+ε，其中Y為因變量；X為n×k階的外生解釋變量矩陣；ρ為空間回歸系數；ω為n×n階的空間加權矩陣，ωY為空間滯后因變量；ε為隨機誤差項。根據前文的理論研究，房地產泡沫受到貨幣政策、預期、非住房消費、住房供給與貸款基準利率等因素的影響，基于此我們構建房地產泡沫的空間滯后模型如下：
本文數據年限為2006-2016年，因此矩陣中包含了11個W值， 而每年又包括30個省域樣本，因此w為330×330的矩陣。接下來本文將對各省域數據分別進行未考慮空間效應的OLS估計、考慮空間效應的空間滯后模型估計與空間誤差模型估計，根據檢驗結果選擇最優模型。在選擇模型過程中，我們先選取最簡單的“0-1空間權重矩陣”進行模擬。即假設地理位置接近的省域賦予W值為1，認為只有地理上接近的省域間才會有房地產價格的空間溢出效應，否則為0。即Wi，j=1或0（i與j臨近為1，不臨近為0）?？臻g效應模型的回歸結果見表5?？梢钥闯?，OLS模型擬合優度為0.9673，模型整體通過了5%水平的顯著性檢驗。但由于Morans’I統計值顯示OLS回歸誤差的空間相關性較明顯，因此需要在模型中引入空間效應，我們引入空間滯后模型與空間誤差模型進行回歸。
表5中顯示了兩種空間效應模型的回歸結果，拉格朗日乘數滯后項（LMLAG）與穩健滯后項（R-LMLAG）都通過了1%水平的顯著性檢驗，且LMLAG較拉格朗日誤差項（LMERR）在統計上更為顯著，R-LMLAG較穩健誤差項（R-LMERR）更為顯著，從5個統計量可以看出，SLM比SEM的擬合優度更高。將OLS估計結果與SLM估計結果相比較發現，SLM的擬合優度在OLS基礎上有所提高，達到0.9785。對數似然函數值從未考慮空間效應模型中的101.042，提高到SLM模型中的184.452。從表5的計量結果可以看出，考慮到空間效應的SLM模型更加適合用來擬合房地產泡沫的空間溢出效應。初步估計結果顯示，房地產泡沫在區域間具有正向溢出效應，其對房地產泡沫值增長的影響系數為0.975。但此估計結果只考慮了0-1空間權重，在實際中房地產泡沫的區域溢出效應不僅存在于相鄰的地區之間，還存在于周邊地區乃至經濟相關地區。因此，我們將地理權重矩陣與經濟-地理權重矩陣引入，在下文中進一步研究不同空間權重矩陣對房地產泡沫空間溢出效應的影響。
4.空間權重設定
本文探討的空間權重矩陣是賦予周邊不同省域房地產泡沫影響力的不同權重，用來衡量泡沫的空間溢出效應。一般空間權重矩陣的構建共包括三種方法：Anselin L. and Bera A.， “Spatial Dependence in Linear Regression Model with an Introduction to Spatial Econometrics，” Handbook of Applied Economic Statistics， vol.27， no.4， 1998， pp.67～72；康繼軍、王衛、傅蘊英：《中國各地區市場化進程區位分布的空間效應研究》，《統計研究》2009年第5期；魏下海：《人力資本、空間溢出與省際全要素生產率增長——基于三種空間權重測度的實證檢驗》，《財經研究》2010年第12期；于斌斌：《產業結構調整與生產率提升的經濟增長效應——基于中國城市動態空間面板模型的分析》，《中國工業經濟》2015年第12期。
（1）0-1權重矩陣，認為地理上相鄰的地區間才會產生空間溢出性，賦予W值為1，否則為0。這種方法直觀且操作簡單，在計量空間問題時得到廣泛應用。但是采用這種方法容易遺漏空間溢出的部分信息，即使不相鄰的區域間也會產生空間溢出性，且地理較接近發展模式相似的省域間也會產生空間溢出效應。因此，在討論房地產泡沫空間溢出性中我們需要將地理權重矩陣與經濟權重矩陣引入進行比較，從而得到最優選擇。
（2）地理權重矩陣，即將含有距離因素的空間單元引入權重矩陣，認為不相鄰的省域間也存在空間聯系，對角線上的空間權重都為0，Wi，j是矩陣第i行和第j列的元素，表示第i個地區與第j個地區經緯度上的直線距離的無量綱化倒數。
（3）經濟-地理權重矩陣，即將含有距離因素與經濟因素的空間單元引入權重矩陣，認為不同省域間變量的空間性關系不僅受到地理距離的影響還會受到經濟距離的影響，其中經濟距離是指兩個區域間經濟發展的差距，用兩個地區GDP差值的倒數表示。經濟-地理距離是指在經濟距離與地理距離的共同影響下，一個地區經濟指標對周邊地區影響的空間效應，權重矩陣中Wi，j為i與j地區經緯度上的直線距離的無量綱化倒數與GDP差值倒數的乘積。省市之間地理距離與經濟距離越遠，則房地產泡沫空間溢出效果越差，所賦予的權重越小。
表6給出了三種權重矩陣下的空間效應模型的回歸結果。從中可以看出，系數α1，α3，α5符號為正，α2，α4，α6符號為負。ρ的符號為正，即房地產泡沫在區域間具有正向空間溢出性。表6結果顯示，空間滯后模型與空間誤差模型在經濟-地理權重矩陣下的對數似然函數值優于0-1權重矩陣與地理權重矩陣下的對數似然值，空間滯后模型與空間誤差模型相比較指標顯著性較高。因此本文以經濟-地理權重矩陣下的空間滯后模型來計量房地產泡沫的空間溢出效應。表6中第4列結果顯示，α1至α6的估計結果符號與預計相符，預期、寬松的貨幣政策（信貸量支持與較低的貸款基準利率）、人口密度的增加會刺激房地產泡沫的不斷攀升；有效房地產供給的增加、非住房消費結構的優化，可以抑制房地產泡沫過快迅猛增長，各因素的作用下預期與供給因素對房地產泡沫的影響作用最強，分別達到0.842與-0.633。在0-1權重矩陣、地理權重矩陣與經濟-地理權重矩陣下，房地產泡沫的空間溢出效應顯著為正，說明一個區域的房地產泡沫的膨脹會有效帶動周邊地區泡沫值的攀升，空間影響系數為0.532。即一個地區房地產泡沫增長一個百分點，會帶動與該地區具有經濟-地理關系地區的房地產泡沫增長0.532個百分點。下文中，我們將進一步討論各區域在2006-2016年間，房地產泡沫的增長對周邊具有經濟-地理空間關系地區所產生的空間溢出效應，并對其空間溢出程度進行度量。
五、回歸結果分析
將空間溢出回歸系數0.532代入經濟-地理權重矩陣空間計量模型，得到2006-2016年間各省域房地產泡沫空間溢出對房地產泡沫值增長的貢獻率，我們運用空間溢出效應貢獻率衡量一個地區房地產泡沫值增長對另一個與其有經濟-地理空間關系地區泡沫變化的空間溢出程度，具體結果見表7。進一步對表7數據進行分析，發現近年來我國房地產泡沫空間溢出逐漸呈現出三大趨勢：
1. 不同省域泡沫溢出程度存在差異性，在不同溢出圈內溢出程度呈現發散性的特點。本文運用非參數估計模型中的核估計法，模擬房地產泡沫空間溢出的密度函數。將2006-2016年劃分為四個階段，分別為2006-2008年、2009-2011年、2012-2014年與2015-2016年，依次對四個階段進行估計，估計結果以高斯核函數形式呈現。圖4顯示房地產泡沫空間溢出密度函數中心矩在波動中不斷向右移動，峰值由小變大后又經歷了由大變小的過程，同時空間溢出變化區間由小變大。2012-2014年房地產泡沫空間溢出密度分布具有明顯的高峰薄尾特征，說明在這幾年間各區域的溢出效應集中于中心距附近，極端值相對較小。這主要是由于在這三年間，各區域房地產泡沫空間溢出效應減弱，區域間溢出方差較小。但其后在2015-2016年間，空間溢出密度函數峰值很快回落，尾度增厚，說明在這兩年間各區域房地產泡沫空間溢出方差逐漸增大，不同中心房價領漲區域對周邊房地產泡沫的溢出程度差異性擴大，有明顯的發散性特點。結合表7數據發現，2015-2016年間，以北京為房價領漲中心，周邊河北與天津空間溢出性分別達到6.75與7.74，以上海為中心，周邊浙江與江蘇空間溢出性為8.05與7.47，相較2012-2014年間空間溢出差異性與發散性都明顯增強。
2.房地產泡沫空間溢出效應在同一泡沫溢出圈內逐漸聚集，不同溢出圈之間呈現梯次性過度趨勢。將2015-2016年間，各地區房地產泡沫取均值填充顏色至中國地圖。由圖5可知，我國各省域間房地產泡沫空間溢出效應呈現明顯的聚集性與區域性的特點，且梯次性過度趨勢較明顯，總體呈現由沿海向內地、由東部向西部梯次衰退態勢。溢出效應聚集圈主要劃分為三大板塊，一是以北京為中心區的京津冀溢出圈；二是以上海為中心的滬蘇浙溢出圈；三是以廣東為中心的閩粵溢出圈。這三板塊的空間溢出效應貢獻率在616以上。其他板塊為遼吉黑溢出圈、中部地區溢出圈與西部地區溢出圈，空間溢出效應貢獻率在5.25～5.86之間。高溢出聚集區主要集中于京津冀和長三角地區以及這兩大經濟體沿海延長線地帶。結合上文的回歸分析，形成這種狀態的主要原因有：隨著城鎮化進程的不斷加快，越來越多的外來人口涌入北上廣深等中心地區，促使人口密度不斷攀升，住房需求不斷擴大，推動房地產價格增長，過高的房價壓力和不斷完善的交通設施，使更多的中心省域居民選擇在周邊地區購房，形成房地產泡沫的空間溢出圈；同時，由于土地稀缺性，中心省域房產供給不足，政府拍賣的住房用地中“地王”頻現，進一步推高了房地產商的拿地與開發成本，在成本-收益的約束下，房產商逐漸開始選擇開發中心省域的周邊地區，力圖通過低拿地成本和高建筑質量吸引購房者，獲得更高利潤，帶動周邊地區房地產市場的發展，產生房地產泡沫空間溢出圈，圈內曾經差距較大的省域價格逐漸減小，房地產泡沫空間溢出效應在溢出圈內逐漸呈現聚集性特點。
3.我國各省域房地產泡沫根據溢出程度可以分為四大類型。為了對不同省域間2015-2016年間的溢出效應新趨勢做進一步分析，我們引入空間溢出性分布圖。圖6中，縱軸為各省域空間溢出效應，橫軸為各省域房地產泡沫值，縱向線為房地產泡沫值的中位數，橫向線為空間溢出效應貢獻率的中位數。兩條直線將將分布圖劃分為四個象限：第一象限為傳染活躍型省域，受到房地產泡沫空間溢出性影響大，包括福建、河北、江蘇、浙江；第二象限為傳染較活躍型省域，自身房地產泡沫較高受到空間溢出性的影響較大，且自身房地產泡沫較高，容易對周邊地區產生較強的溢出效應，包括北京、上海、廣東與天津；第三象限為傳染穩定型，這類城市會受到泡沫空間溢出效應的影響，但影響程度有限，包括山西、山東、河南與陜西等省域；第四象限為傳染遲鈍型，此類城市不容易受到周邊城市房地產泡沫膨脹的影響，同時自身房價的增長也較難影響周邊區域，包括海南。一、二象限城市較易產生房地產泡沫的空間溢出效應，在房價過快增長時期要出臺限制措施，引導房價合理走向。三、四象限城市受到房價空間溢出效應較弱，在經濟增速放緩時期可以適時取消房產限購政策，帶動經濟平穩增長。
六、結論與展望
本文基于租購消費效用選擇模型，利用2006-2016年我國30個省域的面板數據構建空間動態計量模型，以房地產泡沫測度為基礎，分析各影響因素對房地產泡沫的作用程度，考察在不同影響因素作用下房地產泡沫是否具有空間溢出效應。本文將二元0-1空間鄰近矩陣、地理空間矩陣與經濟-地理空間矩陣三種不同空間權重矩陣進行比較，得出經濟-地理空間權重矩陣下的空間滯后模型最適合分析房地產泡沫的空間溢出，進而以此為基本模型探討了不同省域間房地產泡沫的空間溢出程度，并對房地產泡沫空間溢出的新趨勢進行了分析。本文研究發現：（1）近年來房地產泡沫確實存在空間溢出性特點，并且不同省域房地產泡沫溢出圈內的溢出程度差異性擴大，有明顯的發散性特點；（2）房地產泡沫空間溢出效應在泡沫溢出圈內逐漸聚集，不同溢出圈之間呈現梯次性過渡趨勢；（3）我國各省域房地產泡沫根據溢出程度可以分為傳染活躍型、傳染較活躍型、傳染穩定型與傳染遲鈍型四種類型，其中前兩種類型城市較易受到房地產泡沫空間溢出性影響。由于近年來各省域房地產泡沫空間溢出方差逐漸增大，使得房地產泡沫差異化現象明顯，容易造成基尼系數的攀升，影響收入分配的公平與效率，需要政府適時出臺相應政策進行調控，特別是要加強對較易受到房地產泡沫空間溢出性影響的傳染活躍型與傳染較活躍型兩大類城市的樓市的針對性調控。
本文對于深化房地產價格的研究，解析房地產泡沫空間溢出效應新趨勢具有積極意義。然而，本文的研究仍存在著不足之處，由于數據的缺乏，房地產泡沫空間溢出效應的計算還不能完全涵蓋中國31個省級行政區。同時，適合用來分析房地產泡沫溢出的經濟-地理權重矩陣重疊分組空間加權的技術難題尚未突破，也未能將隱性房價以及結構性房價帶來的泡沫空間溢出效應全部考慮進來，這兩個方面會導致空間溢出程度的低估。這些不足之處有待今后進一步的研究。
作者單位：天津商業大學經濟學院
責任編輯：牛澤東
房地產泡沫分析論文范文第5篇
關鍵詞：房地產,泡沫經濟,危害與策略
泡沫經濟是指某種資產在連續交易中價格持續上漲, 以致于遠遠超過其本身應有的價值, 進而喪失穩步發展能力的一種宏觀經濟狀態。泡沫經濟一旦形成, 很容易導致行業由盛轉衰, 最終成為泡影。房地產作為國民經濟的基礎性產業, 既是國家經濟建設的重要資金來源, 也緊密關系著廣大人民群眾的切身利益。近年來, 房地產業在高額利潤驅動下, 市場呈現異?；馃峋跋? 且房價居高不下, 甚至遠超出國際上很多發達國家設定的波動范圍標準。這不得不讓人為房地產日后的發展狀態擔憂。為此, 文章介紹了房地產泡沫經濟形成的原因及可能造成的危害, 并針對性提出了一些防范措施。
1 房地產泡沫經濟的成因
土地資源稀缺、投機需求增加及銀行過度放貸是房地產泡沫經濟產生的主要原因。首先, 土地資源稀是房地產市場出現泡沫經濟的基礎。特別是改革開放以來, 國家投入到基礎建設及住房建設的資本增加, 使得土地資源大幅減少、土地價格急劇上升, 由此誘導大量投資者紛紛加入房地產投資開發行列, 掀起一陣狂熱的“炒房”浪潮。其次, 急劇膨脹的投機需求是促成房地產泡沫經濟的直接誘因。出于利益驅使, 很多人購房的目的并不是居住, 而純粹是想通過轉手倒賣來獲取高額利潤。這同時也反映出土地交易及行業管理方面存在的制度缺陷。此外, 銀行等金融機構對信貸過度擴張, 成為房地產泡沫經濟持續升溫的助燃劑。因為足量的資金供應是泡沫經濟形成的根本條件, 可以說沒有銀行的放貸配合, 房地產行業就不會有泡沫經濟產生。
2 房地產泡沫經濟的危害
2.1 導致社會資源分配不均、經濟結構失衡
房地產業之所以出現泡沫經濟, 說明其投資利潤奇高。這也意味著, 在此期間必定有大量的生產資料、生產勞動力及資金成本集中涌向房地產業, 促使與房地產相關的鋼鐵、建筑、水泥等行業得到相對繁榮。同時這些行業集聚了大部分人力、物力資源, 造成社會資源配置不均、經濟結構嚴重畸形。除此之外, 地價高漲導致投機活動日益猖獗, 人們根本不顧社會實際需求而一味追求利益最大化, 導致房屋供給不合理、土地被低度使用或大量閑置的現象頻繁出現。而“炒房”熱引起的行業及地域性資產差異, 也會招致社會薪資分配不公, 進而使得廣大底層人民的勞動積極性嚴重受挫。
2.2 對金融系統造成巨大金融風險
房地產作為國民經濟支柱性產業, 具有價值高、投資大的特點, 且與銀行及其它民生行業緊密相關。一旦出現泡沫破裂情況, 銀行將會是最主要的買單者, 而其它很多民生行業也會跟著受牽連。一方面, 房地產商在開發新房源或居民在購置新房前, 均會向銀行大量借貸, 而又不能短時間歸還。這樣一來, 當泡沫經濟結束時, 銀行就很容易出現資金嚴重短缺的情況, 進而危及銀行安全性問題。銀行一旦出現倒閉, 影響的不光是自身, 很可能會導致連鎖反應, 造成其它銀行也被擠兌的風險, 從而引發大規模金融危機。
2.3 損害居民消費利益、破壞市場正常秩序
房價大幅上漲, 使得購房者不得不背負沉重的房貸負擔, 從而極大抑制了購房居民的日常消費。許多家庭為了應對持續上升的預期房價, 往往會通過減少其它消費來積攢首付或月供款。而低收入人群根本買不起新房, 或為了支付房款只能到處借貸, 導致經濟負擔加重。另外, 一旦房地產泡沫破裂, 參與“炒房”的個人或團體必定會遭受不同程度的經濟損失, 致使消費水平被迫降低, 而與此同時, 個人消費萎縮又會嚴重制約著消費品生產部門經濟效益的正常增長。不僅如此, 房地產泡沫破裂后引起的工廠倒閉、地價及股價下跌, 還會帶來失業人數增加、企業債務加重、土地資產貶值等一系列生產及消費危機問題[1]。
3 房地產泡沫經濟的應對策略
從我國目前的房地產行情來看, 在發展速度較快的大中型城市, 房地產泡沫經濟現象已十分明顯。這種情況一旦愈演愈烈, 不僅嚴重威脅房地產自身安全, 也會對國民經濟發展造成諸多阻礙。因而, 必須及時采取措施嚴加防范和治理, 以遏止房地產泡沫繼續放大。
3.1 加強宏觀調控, 完善市場運行預警制度
房地產泡沫經濟是由于市場調節不利所致, 需要通過宏觀的經濟、法律或行政調控措施來解決。首先, 政府需全方位分析當前的房地產市場經濟形勢, 并針對政策體系中存在的不足加以改進, 制定出配套的市場宏觀調控長效機制, 以徹底根除房地產泡沫經濟的誘發因素。首先, 加強住房供給方對產品結構合理化開發的調控, 適當降低高價位大戶型比例, 同時加大保障性廉租房及安居性中小型住房的建設力度, 并嚴格規定各類住房的質量標準, 對沒有按要求達成工程目標的相關部門進行責任追究。另外, 逐步完善房地產相關的金融體制, 推動房地產行業的稅制改革。并加快房地產交易領域法律法規的建設和完善, 以規范市場秩序, 為房地產及金融行業的和諧發展創造良好的客觀環境。與此同時, 加強完善宏觀監測預警體系, 通過收集和分析大范圍市場信息數據, 對房地產市場行情做出科學的預測和評價, 并定期發布最新分析報告, 以引導市場走向良性化。
3.2 實行土地出讓制度, 強化土地資源管理
土地資源供給和應用分配不當, 是房價不合理上漲的根本原因。正所謂治標需治本, 治理房地產泡沫經濟需從土地供應的控制抓起。首先, 加快土地制度的改革, 徹底改變公有制中地方政府獨占壟斷地位的局面?？梢試L試實行土地拍賣制度, 規定所有土地須經過公開投標方可進入市場。并依靠健全有效的保障政策進行監督、調控, 確保拍賣制度得到合理高效執行。其次, 及時收回閑置土地, 并嚴格限制土地的開發量, 對非法占地、圈地等不合理行為應嚴厲懲處, 從而提高土地資源的管理和利用效率, 進而實現土地交易市場的進一步規范[2]。
3.3 加強金融監管力度, 減少資金流入
解決好房地產泡沫問題的關鍵在于金融政策的完善, 并有效利用金融監管手段對市場進行調控。例如, 政府可以通過調整利率水平及控制房地產轉手率等手段, 來維持房價穩定, 并降低投機行為。還可以進一步與金融機構協商合作, 以適當減少放貸額度或增加二次購房首付比例, 從而解決房地產單方面投資過熱等問題。此外, 加強外資、外債的控制和管理, 盡可能減少外資涌入。如果確實有剛性需要, 則務必以直接投資及長期性外債為主。
3.4 引導居民樹立正確的消費和投資意識
房地產泡沫經濟形成與消費者過熱的投機行為有很大關系, 因而有必要引導消費者樹立科學理性的投資觀念, 避免更多不必要的資金流入房地產市場, 導致泡沫繼續膨脹。首先, 積極倡導“按需購買, 適度消費”的原則, 引導居民按照自身經濟條件合理購房, 建立正確的住房觀和消費觀, 以避免徒增居民經濟壓力。同時有利于降低高檔住宅的投資性, 進而促進普通房及二手房市場發展。此外, 對于投資者盲目追趕潮流的行為, 要指導其利用準確、充分的數據信息理性分析房地產投資的風險性, 幫助投資者做出更科學的投資選擇。
4 結語
總而言之, 房地產與國家經濟發展及國民切身利益息息相關, 因而房地產泡沫經濟帶來的危害也不可估量。政府、企業及個人要緊密聯合起來, 共同采取措施積極應對, 以確保我國房地產業以更健康的狀態面向未來發展。
參考文獻
[1]王道勛, 牛二敏.淺析房地產泡沫的成因與危害[J].經濟研究導刊, 2013, 26 (22) :91.