房地产泡沫分析论文篇1

中国自1998年结束了福利分房制，开始实行货币化分房，成为房地产业走向市场化的分水岭。从此，中国的房地产市场迅速发展，对拉动内需，加快城市化进程，促进国民经济增长，起到了重要作用。经过十多年的发展，现已成为我国主要产业之一。然而，与此同时，房地产投资增幅过高、商品房空置率过大、房价上涨过快、供房结构失衡等问题凸显，温州炒房团，海外热钞，上海房价神话(汤臣一品均价11万／平方米)，部分高官纷纷落马，无不揭示了房地产市场的投机氛围极为浓厚。据统计，全国商品住宅的价格从2000年逐步上涨，2002年上涨了4％，2003年上涨了5．7％，2004年上涨了18．6％，2005年上涨了15．1％，2006年1—7月份，全国比去年同期上涨9．7％。房地产市场由于其供给弹性有限、不存在易得的替代品；房地产没有终极价格、基本价值难于确定等特征，成为最常见的经济泡沫载体之一。因此，国内“房地产泡沫”的呼声日高，中国的房地产是否存在泡沫之争也成了中国当前最为热烈讨论的话题。

一、我国的房地产泡沫是否存在之争

2001年10月25日，经济学家魏杰在一次电视访谈中认为“2002年就要充分显示出房地产的冬天”。由此拉开了“房地产泡沫”争论的序幕。2002年11月，时任总理朱镕基表示了对房地产泡沫的担忧。2004年10月底，美国《纽约时报》刊登了题为《中国房地产业出现过热和泡沫》的报道，引发了国内外对中国房地产是否存在严重泡沫的争论不断升级。目前主要有两种观点“泡沫论”和“无泡沫论”。

泡沫论的代表人物是清华大学魏杰教授、中国社会科学院金融研究所金融发展室主任易宪容等。他们认为，我国房地产业的开发投资过热、空置率过高、房价持续增长、房价收入比超出警戒线等都说明我国房地产已出现泡沫，应该采取严格调控措施进行调控。易宪容还认为，中国房地产泡沫主要是住房有效需求不足。无论从消费的角度还是从投资的角度，国内住房市场的热销仅是以往“存量需求”的释放，而不是潜在需求真正地转化为有效需求。这种依赖银行信贷所释放的“存量需求”不仅可能给银行带来巨大的系统性风险，而且这种需求脆弱性将暴露无遗，房地产泡沫也随时有可能被戳穿。有效需求不足，一味地提升房地产的价格只能使得中国房地产市场的泡沫越吹越大。

持“无泡沫论”观点的以中国房地产及住宅研究会常务副会长包宗华、北京大学萧灼基教授、建设部政策研究中心等为代表。他们认为，从政策、经济发展等方面都说明我国房地产的需求很大，目前的房地产业是在健康快速发展。建设部与房地产商等主张中国房地产价格的上升在于市场需求大于供给，根本不存在泡沫。由全国工商联住宅产业商会、中城联盟、华远地产、万通地产、北京城市开发集团等组成的联盟，了“中国房地产研究报告”，主旨是“拿数字说话”，反击“泡沫论”。这份报告认为，1998—2003年我国商品住宅售价的年增长率为3．5％，而同期城镇居民的年收入增长率为10．7％，几乎是房价上涨速度的3倍。房价涨幅低于收入，哪有什么房地产泡沫?

数字胜过千言。本文在对房地产泡沫内涵、特征和运行机理进行分析的基础上，以全国房地产市场有关数据作为依据，选取适当指标对全国房地产市场泡沫进行实证研究，力求从数字、指标、判断标准上来界定我国房地产市场目前的现状如何，是否已出现了普遍性的泡沫，程度如何，等等。

二、房地产泡沫的内涵、特征和运行机理

房地产泡沫是房地产资产的价格脱离了实际基础价值连续上涨的现象。房地产泡沫的主要特征是：第一，房地产泡沫是房地产价格波动的一种形态；第二，房地产泡沫具有陡升陡降的特点，振幅较大；第三，房地产泡沫不具有连续性，没有稳定的周期和频率；第四，房地产泡沫主要是由于投机行为、货币供应量在房地产经济系统中短期内急剧增加造成的。投机价格机制和自我膨胀的机制是房地产的主要内在运行机制。房地产泡沫是在内在传导机制和外在冲击机制的共同作用下，开始产生、膨胀和崩溃的。

三、我国房地产泡沫问题的实证分析

我们根据房地产泡沫的内涵、特征和运行机理，选取了理性泡沫模型，基于数据的收集困难，本文采用直接指标法和间接检验法进行实证检验。

(一)直接指标法实证检验

1．房地产贷款增长率／贷款总额增长率

反映房地产与信贷协调性的指标。该指标在1～3左右为宜，过高表示银行资金投向房地产市场的速度过快，泡沫的成分比较大。

由图看出，中国的这个指标波动很大，但每一次的涨落都与国家的政策短期效应有关，如1998、1999年由于我国处于机构改革、紧缩阶段，2001年国家金融机构贷款骤减，房地产贷款同比上升，2004年由于“121”等强劲措施的出台。2004年后，这一比例又逐步开始上升，至2006上半年达到了4．37，说明我国房地产贷款额增长过快，房地产业的发展过多依赖于银行资金支持，当前的我国房地产业存在着投机泡沫成分，应该提高警惕，严防由此引发的泡沫扩大化。

2．房价收入比

这个指标最初是用来衡量家庭对房价的承受能力。如果房价远远大于家庭年平均收入，则说明住房价格超过了居民消费水平，房价过高。比较理想的情形是房价与家庭年平均收入的比值维持在一个合理的范围内，国际上通常认为这个范围是3～6。世界银行认为发展中国家的比值一般在4～6之间，发达国家一般在1．8～5．5之间。

从图4可以看出，我国的房价／家庭年平均收入都在6以上，高于国际水平，所以，仅从房价收入比这一国际公认的衡量房地产市场是否存在泡沫现象的指标来看。中国的房价已经某种程度地超过了居民的实际支付能力，出现了泡沫迹象，特别在上海、北京、杭州等重点监测的城市，这一比例都超过了12以上，应时刻警惕目前过高房价中的泡沫成分。但整体来看这个比值在慢慢下降，说明房价与收入之间的差距在逐年缩小，向6以内逼近。

3．房地产价格增长率／GDP增长率

用GDP增长率代表本国实体经济的发展，测量房地产相对实体经济增长速度，用来监测房地产经济泡沫化的趋

势。该指标值越大，表明房地产的发展超出实体经济发展的程度就越大，相应的房地产泡沫形成的可能性就越大。一般认为，当房价上涨幅度是GDP增长幅度2倍以上时，房价的上涨就超出了合理的区间，有泡沫存在。

由图5可知，即使GDP增长率使用可比价格计算，我国的这个指标也均保持在2以内，仅从此指标判断来看，我国房地产业运行正常，毫无泡沫可言。

(二)单位根及协整实证检验

1．分别检验售价和租价序列是否为平稳数据，如果房地产价格时间序列是一个非平稳的随机过程，说明需求中包含了大量的投机需求，房地产市场上存在投机性泡沫。

2．如果都不是平稳序列，则找出它们的单整阶数d，在阶数相等的条件下进行协整检验。如果房地产价格与租价之间不存在长期均衡关系，则说明房地产市场上存在大量投机交易，房地产市场价格偏离了理论价格，可能产生了投机性泡沫。分析如表：

结果显示，在5％的显著性水平下，全国房屋销售价格指数序列存在单位根，是非平稳的，而全国房屋销售价格指数一阶差分序列和全国房屋租赁价格指数序列都不存在单位根，都是平稳的。

以上分析表明，全国房屋销售价格指数序列的ADF检验无法拒绝存在单位根的零假设，故可以认为是一个非平稳的随机过程，说明全国房地产市场存在投机性需求和投机性泡沫。而全国房屋销售价格指数一阶差分序列和全国房屋租赁价格指数序列的ADF检验拒绝了存在单位根的零假设，故可以认为是一个子稳的随机过程。另外，全国房屋销售价格指数序列和全国房屋租赁价格指数序列不存在协整关系和长期均衡关系，由此也认为我国房地产市场存在大量投机交易，可能产生了投机性泡沫。

四、结论

房地产泡沫分析论文篇2

迄今为止，经济学界对于银行信贷与房地产泡沫关系进行了持续的研究，取得了不少成果，有必要在此进行回顾，这有利于我们进一步研究此问题。

一、国外银行信贷与房地产泡沫关系的研究

西方发达国家多次遭受泡沫经济破灭的影响，导致严重的经济危机。这些经济危机的发生多是由房地产泡沫破灭引起，由于金融业与房地产业存在密切联系，银行信贷与房地产泡沫关系逐渐成为学术探讨的热点。

（一）国外银行信贷与房地产泡沫关系的理论研究

关于银行信贷与房地产泡沫关系的问题大都是从房地产行业的特点出发的。Panl Hilbers（2001）指出房地产的特点包括：供给缺乏弹性；交易不频繁且成本较高；房屋可以当作贷款抵押品。正是这些特殊属性，使得银行信贷更易集中于房地产市场，银行信贷与房地产泡沫的关系呈现出日趋紧密的事态。Minsky（1982）从金融自由化角度阐述银行信贷与房地产泡沫关系，提出“金融不稳定假说”，认为：在经济繁荣时期，资产价格上涨会使得银行过于乐观而放松贷款条件。房地产价格不断上涨的同时，银行信贷规模随之扩张。但是，当房地产泡沫破裂，房地产价格就会迅速下降，银行产生大量不良资产，给银行等金融行业带来危机。

（二）国外银行信贷与房地产泡沫关系的实证研究

在实证分析方面，国外大部分学者是从银行信贷与房地产价格关系入手对银行信贷与房地产泡沫关系进行分析。Goodhart（2008）为了研究货币、银行房地产信贷和房地产价格之间的关系，通过VAR模型，利用17个工业国家的1970-2006年间的数据进行实证分析，指出，房地产价格和银行房地产信贷之间存在明显的双向联系，进而认为银行信贷与房地产泡沫之间存在紧密的关系。

二、国内银行信贷与房地产泡沫关系的研究

与国外相比，我国对房地产泡沫的研究起步较晚。1998年住房改革以后，国内学者对房地产方面的研究逐渐增多，并且对银行信贷与房地产泡沫关系的研究取得了丰盛成果。

（一）国内银行信贷与房地产泡沫关系的理论研究

房地产业与银行业存在紧密的联系：土地开发商、房地产开发商、个人买房等可在银行取得贷款。陈梦璇（2010）认为，我国房地产企业融资来源单一，银行贷款在整个融资中占有很大比例，因而银行贷款与房地产泡沫存在紧密联系。

多数学者从房地产泡沫形成原因的角度探讨了银行信贷与房地产泡沫的关系。葛杨等（2008）分析了我国信贷环境对房地产泡沫关系，指出我国宽松的信贷环境对房地产价格泡沫化的推动表现尤为突出。曹景林等（2011）指出我国目前确实存在房地产泡沫现象，其主要原因是土地价格上涨引起的成本推动的房地产泡沫、居民购房贷款增加引起的需求拉动的房地产泡沫和投机心理导致的房地产泡沫。

（二）国内银行信贷与房地产泡沫关系的实证研究

国内关于银行信贷与房地产泡沫关系问题的研究大多引用国外的研究方法来探讨。

一部分学者认为房价高必然导致房地产泡沫的产生，因而从银行信贷与房地产价格关系层面间接推断出银行信贷与房地产泡沫关系。魏文轩（2013）利用1997-2011年银行信贷与房地产价格相关数据，采用协整分析方法，实证分析出银行信贷与房地产价格波动间存在着较显著的正相关性，并给出抑制房地产泡沫继续膨胀的建议。

另有学者直接对银行信贷与房地产泡沫关系进行了实证分析。李成等（2009）发展了Allen-Gale 模型，并将其应用于对美国次贷危机生产机理的理论分析，实证检验得出银行房地产信贷非理性扩张激励投资者投资风险资产，并引发房地产泡沫，一旦经济放缓或是外部因素的冲击使得泡沫破裂，就会通过连锁反应引发大范围的金融危机。

总结

纵观以上国内外学者的研究，从总体来看，国外学者对于银行信贷与房地产泡沫关系的研究起步较早。近年来，我国学者通过借鉴国外研究成果，结合国内实际情况，逐步从理论研究及实践应用上进行了探索。但是，还存在不足之处，需要进一步完善，具体表现在两方面：一是现有的实证研究大多是从银行信贷与房地产价格关系间接分析银行信贷与房地产泡沫关系，然而房地产价格并不能代表房地产泡沫，房价上涨到一定程度才可能引发房地产泡沫；二是很多学者在对我国房地产市场进行实证分析时，往往采用国家层面数据作为样本，但国家平均房价往往会被小城市房价拉低，从而掩盖了大中城市房价中可能存在的泡沫。

参考文献：

[1]Minsky H P，Minsky H P.Can“it” happen again？：essays on instability and finance[M].Armonk，NY：ME Sharpe，1984.

[2]Goodhart Hofmann.Asset Prices and the Conduct of Monetary Policy.University of warwick，2001，(03)：141-150.

[3]Goodhart C，Hofmann B.House prices，money，credit，and the macroeconomy[J].Oxford Review of Economic Policy，2008，24(1)：180-205.

[4]陈梦璇．我国房地产泡沫与银行信贷扩张关联分析[J]．中国商界2010(3)：201．

[5]葛扬，陈孝强．经济转型条件下银行信贷与房地产价格泡沫化互动机理分析[J]．金融与保险，2008(03)：23-26．

房地产泡沫分析论文篇3

中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1672-3198（2012）06-0112-02

1 引言

1998年之后，中国房地产市场非常繁荣，房价一路攀升。在2003左右，针对飞涨的房价，国内“房地产泡沫”的呼声日高，“中国房地产泡沫是否存在”成为一时焦点。最后，多数人认为，中国存在房地产泡沫，政府应采取调控措施，避免房价过于虚高，走上日本经济衰退的老路。而2004年之后，尽管政府不断出台各项政策控制房价，中国的房价依然飞速上涨。这更加引起大家对房地产泡沫的关注。2008年下半年，在世界金融危机的影响下，中国的房价也有所回落，但金融危机的影响仅持续到2009年7月左右，09年下半年开始，中国的商品房价格又急速上涨到普通百姓无法承受的程度。

2011年7月，在国家严厉的调控措施下，全国房价终于停止了快速增长，公众对房价上涨的预期终于结束了。但这一轮调控会不会引起房地产泡沫的破裂？房价回调到什么程度是合理的？这些问题还值得进一步研究。为了解决这些新问题，有必要回顾国内外关于房地产泡沫的研究成果。

2 国外研究现状

美国著名经济学家金德尔伯格在《新帕尔格雷夫经济学大辞典》中对“泡沫（bubble）”这个词条作了如下解释：泡沫可以不太严格地定义为:一种资产或一系列资产价格在一个连续过程中的急剧上涨，初始的价格上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，从而吸引新的买者―这些人一般是以买卖资产牟利的投机者，他们对资产的使用及其盈利能力并不感兴趣。随着价格的上涨，常常是预期的逆转和价格的暴跌，由此通常导致金融危机。泡沫通常出现在股票市场和房地产市场。国内外关于房地产市场泡沫的研究非常多。

国外学者对房地产泡沫问题的研究从总体上来看主要分为两大方向:一个是以对历史上发生的房地产泡沫事件以及泡沫现象进行定性分析，并分析其产生的原因以及对国家宏观经济运行的影响；另一个方向是更多地借助比较现代的数学工具，通过数理模型来研究房地产泡沫问题，既有对泡沫形成微观机制的研究，也有对泡沫衡量与测度方法的研究。

在房地产泡沫成因分析方面，K. Nakamura etal.（2007）和T. Nakajima（2008）认为市场基本面变化是房地产泡沫产生的长期因素；M.J.Roche etal.（2000）和K. Oshiro（2003）认为市场基本面的急剧变化明显推动房地产价格短期迅速上涨；R. J. Herring etal.（1999）和K. G. Nishimura etal.（1999）分别分析了信贷政策、财税政策和房地产泡沫的关系；K.G.Nishimura etal.（1999）和M.Baddeley etal.（2008）研究表明，市场预期是房地产泡沫产生、膨胀、破灭的重要原因。

对“泡沫”的量化研究始于20世纪70年代左右对所谓“理性泡沫”的研究，它将“理性泡沫”定义为满足理性预期方程的鞅过程bt，bt=Pt-P*表示商品的市场价格超过其基本价值的部分。早期的理性泡沫研究对象主要是证券市场，对房地产市场的研究不多。直到90年代后，对房地产泡沫的研究才丰富起来。Wong（1998）以泰国地产泡沫为背景发展了一个动态模型，展示了在经济过热、国际资本大量流入的情况下，地产商对市场过度乐观的预期以及人们预期间的相互作用所产生的“羊群效应”在地产泡沫产生和膨胀过程中的作用机制。Krugman（1999）认为，在地产市场中“所有泡沫都有一个共同点，即都是由银行融资的，其中最著名的例子是美国的储蓄和贷款协会”。Allen等人（1998）发展了一些模型，说明银行等金融中介的问题如何导致资产泡沫的存在。

3 国内研究现状

国内对房地产泡沫的研究也主要分为两个方向：一是对房地产泡沫产生原因和机理的研究；二是房地产泡沫程度的定量研究。这两方面的研究都是集中在全国范围的分析，针对某个城市或地区的具体分析较少。

已有文献对中国房地产泡沫产生的原因及机理进行了详细分析。赵文（2003）认为，金融资产和金融负债的交叉化，是当时形成房地产泡沫现象的深层次原因。刘金娥（2010）实证得出，内在理性泡沫和投机泡沫都会对我国房地产市场价格造成影响，但投机泡沫的影响是主要的。鞠方等（2008）循着货币虚拟化轨迹对中国的房地产泡沫的成因提出了一种新的解释，即房地产市场货币积聚假说。

关于中国房地产泡沫度的定量研究主要有：周京奎等（2004）在投机行为理论的基础上，建立了房地产投机泡沫检验模型，并对我国的房地产业泡沫性进行了实证研究，计算出了我国房地产业的投机度。王雪峰（2005）利用 Ramsey Model，采取资本边际收益率法对 2000～2004 年我国房地产的泡沫度进行了实证研究，但由于模型假设与现实脱节，因此在现实中的利用价值不高。蒲勇健等（2006）建立了检验房地产价格泡沫的计量经济学模型，利用1999年2月到2005年5月的月度数据对全国、上海和重庆的房地产市场进行了实证检验和比较分析，得出了中国房地产市场已经在全国范围内出现价格泡沫，部分地区泡沫化严重并已产生明显的泡沫破裂趋势等结论。曾五一等（2011）利用CIPS面板单位根检验和Pedroni面板协整检验，实证检验出，我国房屋销售价格指数和租赁价格指数序列的单整阶数不相等，并且二者不存在协整关系，因此在样本期间内我国房地产价格存在泡沫。

4 结语

中国房地产市场的走向始终是大家关注的重要问题。结合现有文献得出的房地产泡沫形成的原因及机理，分析近年来中国房地产市场发展状况，可进一步研究当今中国的房地产泡沫是否会因为此次宏观调控而破裂。而严厉的宏观调控措施该在何时放松，也可根据房地产泡沫度的定量研究进行更深入的探讨。

参考文献

［1］Nakamura，K.“Land prices and fundamentals”，Bank of Japan Working Paper Series No.07-E-8，2007，（8）.

［2］Baddeley，M. et al.“Structural shifts in UK unemployment 1979-2005” ［J］.Bulletin of Economic Research，2008，（2）.

房地产泡沫分析论文篇4

中图分类号：F407.9 文献标识码：A

在国家严格调控举措下，全国房价上涨的脚步放缓，公众对房价上涨的预期是否已经彻底结束？中国房价经调控后是否能做到合理回调呢？更进一步思考，那什么是房地产泡沫呢？房地产泡沫形成原因是什么？针对房地产泡沫，如何进行有效测度？怎样就房地产泡沫做到有效预警呢？结合中国该领域实际情况，上述问题急需继续深入研究，而如何解决好诸多此类问题，其前期工作便是全面回顾国内外关于房地产泡沫问题的研究成果。

1房地产泡沫

1.1房地产泡沫的概念

1992年版的《新帕尔格雷夫经济学大辞典》中引用美国著名经济学家、前美国经济学会会长查尔斯.P.金德伯格（Charles P.Kindleberger）（2004）的话定义泡沫经济：“泡沫经济这个名词，随便一点说，就是一种或一系列资产在一个连续过程中陡然涨价，开始的价格上升会使人们产生还要涨价的预期，于是又吸引了新的买主――这些人一般只是想通过买卖牟取利润，而对这些资产本身的使用和产生盈利的能力是不感兴趣的。随着涨价过程的继续，在一定的时候常常会发生预期的逆转，接着就是价格暴跌，最后以金融危机告终。通常‘繁荣（boom）’的时间要比泡沫状态的时间要长些，价格、生产和利润的上升也比较温和一些。以后也许接着就是以暴跌（或恐慌）形式出现的危机，也有可能以繁荣的逐渐消退告终而不发生危机。”

1.2房地产泡沫的种类

姜爱林（2003）认为房地产泡沫的种类有很多，大致分为房地产投资投机性泡沫、地产价格泡沫、房屋空置泡沫及房价虚涨泡沫四种。

1.3房地产泡沫现象

回顾往昔，结合国情，可总结出其一些主要特征和表现：在一段时间内，资产的价格快速持续上涨，并在最后泡沫破裂时暴跌；经济长期增长，投资者对房地产估价过高或过于乐观；较为宽松的货币政策，借贷规模不断增加，大量信贷资金投资于房地产市场；银行等金融机构过度参与房地产市场，对房地产泡沫的形成起到了推波助澜的作用；房地产市场中投资性购房的比重高，国际投机资本、民间游资大量流入。

2房地产泡沫的成因分析

2.1房地产商品的特殊性和土地资源的稀缺性

与其他商品相比，房地产具有耐用性、高价值性、空间位置固定性、使用性和效用多层次性等特点，是一种缺乏供给弹性的资产。与其他要素相比，土地的自然供给是固定不变的，供给弹性很小。土地资源的稀缺性是房地产泡沫形成的基础条件。

2.2银行等金融系统对房地产贷款的倾向性

房地产商品自身的长期固定性及其保值增值性，提高了银行等金融机构发放房地产贷款的积极性。Richard Herring， Susan Wachter（2002）认为，房地产泡沫和银行信贷支持有关，房地产价格的上涨会使得在某种程度上拥有房地产的银行增加资产的经济价值，同时增加了银行的风险，加剧了泡沫的形成。

2.3房地产的过度预期和投机

由于公众对未来短期内房价上涨的群体预期心理，使得涌入房地产市场的大量资本为追逐短期高额利润，更倾向于进行时间短、见效快的房地产投机获得；人们买房不是为了居住，而是为了转手卖掉从而赚取差价，渐渐地这种行为成为你追我赶的群体投机行为，从而推动房价不断攀升，使房地产价格与其实际价值背离，最终产生房地产泡沫。

2.4宏观经济因素

（1）市场基本面。M.J.Roche etal.（2000）和K.Oshiro（2003）认为市场基本面的急剧变化明显推动房地产价格短期迅速上涨。

（2）结构性失调。房地产业存在结构性的矛盾与问题，将成为阻碍房地产业健康发展的根本性因素，同样房地产结构性失调也是促使房地产泡沫形成的因素。

（3）制度因素。曾红艳（2006）认为，房地产制度缺陷是泡沫产生的深层原因，房地产税收制度、土地制度、收入分配制度等多项制度改革滞后。

2.5信息不对称

Allen， Morris， Postlewaite（1993）在信息不对称的情况下建立了一个有限期的开放经济一般均衡模型，研究得出泡沫发生的时期每个部门都有独自的不公开的信息。Frederic S.Mishkin.以信息不对称理论为基础，认为金融机构与借款人之间的信息不对称会导致金融资产泡沫。

2.6政府调控失误

政府宏观调控的失误也是催生房地产泡沫的因素。Krugman，P.（1998）认为，政府外在或内在的担保，会导致投资者分散风险或高估资产价格，从而加速房地产泡沫的产生。

3房地产泡沫的测度

学者们不管用何种方法测度房地产泡沫，其逻辑思路都是首先试图建立一个基准指标，然后用实际指标与其对比，实际指标大于或小于基准指标的那部分极为泡沫成分，以实际指标偏离基准指标的程度来指示房地产泡沫的严重程度。房地产泡沫的测度方法主要有三大类：指标法、统计法、模型法。

3.1指标法

指标法是一种常见的房地产泡沫测度方法，特别是在政府工作报告、新闻媒介评论、专业调查报告中。其理论依据是虚拟经济（房地产）总是以实体经济为基础，通过实体经济指标金额来衡量虚拟经济具有一定程度的可信度。学者提出的有关测度房地产泡沫的指标，将其分为三类：需求类指标、供给类指标和信贷支持类指标。

3.2统计检验法

统计检验法的使用前提有两个：一是房地产价格短期波动不是很厉害；二是数据样本要大。实质是利用计量统计学原理对房地产价格变化进行数据分析。当房地产市场上无经济泡沫时，房地产价格变化比较有规律，数据分析可找到统计规律；而当经济泡沫存在时，由于经济泡沫是的价格大起大落，从而使得统计规律失常。统计检验法可分为直接检验法和间接检验法。

3.3模型法

指标法和统计检验法仅能对房地产泡沫的存在性进行分析，而模型法则可通过房地产现实价格相对基础价格的偏离计算出房地产泡沫的大小，只是不能预测房地产泡沫发生与发展的趋势。最常见的模型法主要有收益还原法、边际收益法。

4房地产泡沫的预警

4.1房地产泡沫的预警方法

（1）景气指数法。余晓红、盛承懋（2004）构建苏州房地产业发展特点和实际情况，依据国房指数的编制方法，建立了苏州房地产景气指数预警系统。

（2）统计预警法。胡鹏、姚长学、钟叔平（2003）通过对有关房地产指标的分析，确定销售率为基准循环指标，再用时差相关分析获得与基准循环指标相关且先行的指标，在此基础上构建了房地产先行扩散指数预警系统。

（3）模型预警法。丁烈云（2002）深入探讨了基于景气循环波动理论的房地产预警、基于系统核与核度理论的房地产综合模拟预警和基于模糊神经网络理论的房地产预警等多种模型和方法。

4.2房地产泡沫的预警指标体系

房地产预警指标及指标体系的构建是房地产预警系统的关键环节。国内学者从定性和定量分析等方面对此问题进行了深入研究。

（1）定性分析。定性分析主要是依据房地产市场运行机理和周期波动理论以及设计者自身经验来选择预警指标。

（2）定量分析。定量分析是指从影响房地产的宏观和微观因素出发来选择指标，在经过数据处理来选择最终的预警系统指标。目前，我国有关房地产指标体系的研究多是采用定量分析的方法。

4.3房地产泡沫的预警指数和预警系统

房地产泡沫分析论文篇5

0、引言

众所周知，近些年来，房地产事业飞速发展，在居民消费趋于平淡的同时，很大程度上的拉动了内需，促进了国民经济的持续增长，然而由于房地产市场的供给具有极强的垄断性，导致大量投机者购买需求增加，从而引起房地产价格持续上涨，而投机者所引起的增长并不是实际真实需求所带来的增加，因此这种上涨导致房价虚高，也就出现了房地产泡沫的现象。房地产市场出现了表面上的繁荣现象。其实，早在20实际80年代末，房地产泡沫就导致了日本经济的崩溃，97年亚洲金融危机，我国香港的房市一再缩水，房地产泡沫现象趋于表面化，07年美国次贷危机，再次警示我们，房地产泡沫问题与国家金融安全的稳定十分紧密，而我国鄂尔多斯的房地产事件，相信是这种现象的很好的证明。因此：了解房地产泡沫的形成机制以及影响因素，重视房地产泡沫的问题，预防与控制房地产泡沫的破裂是十分值得研究的问题，对于我国金融业的安全有着十分重要的作用。

1、文献综述

通过对有关房地产泡沫文章的通读，不难发现，之前的文章的分析方法大致可分为三类，从定义，即理性与投机角度分析；从评价方法上，如：指标测量与统计检验分析；从计量模型上入手分析。

袁志刚，樊潇彦，用均衡框架下房地产市场理性的分析，讨论了房地产市场的均衡价格的理性泡沫成分，以及泡沫的概率小[1]；周京奎，用投机理论模型，对房地产泡沫进行分析，用投机度检验法，证明了各城市投机水平相当高，个别城市过于突出，结论是房地产价格的上升是投机来推动的[2]。笔者认为，两篇文章的观点过于绝对，并没有把理性和投机同时分析，只是单方面的分析，缺乏说服力。

刘琳，黄英，刘洪玉，通过对房地产泡沫测试的系数研究，提出了测试系数的概念，即q1=房地产价格增长率/实际GDP增长率，q2=住房按揭款/居民月收入，q3=房地产增长率/居民收入，三者的几何平均值作为测试系数，该系数越大，房地产泡沫程度就越大[3]。张红利，利用均衡价格理论从供给弹性和需求弹性入手，通过二者变化的程度进行相对分析，得出了房地产泡沫的生成，发展和破灭都是价格机制的作用成果[4]。笔者认为，刘琳等人的文章中有个很显然的问题，就是该方法的数据的真实性很难得到求证，查找数据十分繁琐，另外各指标之间也存在一定的相关性；而对于张红利的文章，认为缺乏一定的数据证明，只存在理论分析而没有实证作为依据，缺乏说服力。

蒲永健，陈鸿雁，利用住宅销售价格代替房地产市场价格，用居民可支配收入，以及建造成本构架价格泡沫模型，并通过上海，重庆两个城市的数据进行分析，得出来房地产市场已经出现全国范围内的价格泡沫[5]。苑德宇，宋小宁，基于35个不用大中小城市面板数据进行实证分析，才用了固定效应模型，对城市之间空间上的传染进行分析，得出了泡沫大小与房价并无必然联系[6]；笔者认为，蒲永健，陈鸿雁文章中的分析方法值得学习，但是毕竟省市选择较少，并且都是直辖市，可能会以偏概全，而苑德宇，宋小宁的文章中，并没有从根本上给出各城市房价泡沫的大小，仅仅是做了相关性检验，并无详细说明。

综上可知，我国目前关于房地产泡沫的讨论以及研究，主要集中在上述的三个方面，但是很显然，从分析角度，或者指标的代表性上，都存在一定的主观性，本文在力图避免出现上述主观性的同时，对于引起房地产价格变化的显著影响因素入手，用计量模型进行分析，来对这些影响因素进行实证分析。

2、模型构建与变量选择

2.1提出假设

首先，提出一定的限制，本文研究的是单一的国内房地产市场，暂不考虑其他市场，也不考虑各城市房地产之间的相互影响；第二个，假定房地产市场有增量市场和存量市场，本文研究限于增量市场，即新房的市场，模型中将不考虑二手房以及租赁市场的影响。

2.2 模型构建

确定了研究市场之后，众所周知，房地产泡沫的形成主要表现在房价的大幅上涨，而房价本身的自身价值却相对脱离。本文选择的被解释变量即为住宅销售价格指数，用来衡量房价的变动；解释变量包括：土地价格，居民收入，银行等金融机构的信贷，选取上述变量，主要是土地价格的上涨将推动房价的上涨，土地的增长会使得开发商通过提高房价来转嫁自己的成本；其次居民收入能够很好的反应居民的购买力，增加居民的投机能力，影响房价走势，最后选择银行等金融机构的信贷是因为信贷可以是房地产商有资本去建房，同时居民可以贷款去买房，也会影响房地产的价格。因此，该模型的构建可表述为：

HI表示住宅销售价格，PI表示居民用地销售价格指数，CI表示城镇居民可支配收入，FI表示房地产开发企业国内贷款；

LnHI=c1+α1LnPI+α2LnCI+α3LnFI+μ①

选取对数模型的原因是，可以度量被解释变量与解释变量之间的弹性，能够更好的反应出二者之间比例的变动。

2.3 数据来源及说明

数据选取上，由于房地产的数据大多从98开始，故选取从1998-2012年，十五年的时间数据为例，数据来源于国家统计局中国统计年鉴，中国房地产统计年鉴2010，新中国60年统计资料汇编。

2.4 模型的得出与分析

LnHI=4.05-0.64LnPI+0.68LnCI+0.08LnFI+μ①

（0.451033） （0.232237） （0.121530）

其中，μ是非均衡误差项，括号内为各个变量回归检验的标准误差。该回归中R=0.98，说明拟合优度较好，由上式可知，HI与PI，CI，FI存在着长期的均衡关系。三个系数的含义：-0.64表示，在人均收入以及信贷不变的情况下，土地交易价格每增加一个百分点，房地产销售价格下降0.64个百分点，二者呈负相关；0.68表示，在土地交易价格以及信贷不变的情况下，居民收入每增加一个百分点，房地产的售价增加0.68个百分点，二者呈正相关变动；0.08表示，在土地交易价格，以及居民收入不变的情况下，银行每增加一个百分点的贷款量，房地产价格上涨0.08个百分点，二者呈正相关变动。

3、结论研究与政策性建议

3.1结论研究

本文在充分考虑房地产价格，居民用地交易价格，城镇居民人均收入，以及银行间贷款额的情况下，利用1998-2012年的数据，对于我国房地产泡沫影响因素就行了实证分析研究。可以看出土地价格上涨以及居民收入所增加的投机行为对于房价的变化影响较大，这是我国房地产泡沫的主要影响因素，其次金融界对于房地产的支持也在一定程度上推动了房价的再次上涨，之所以银行金融业的影响程度较之稍小，是因为我国目前正采取趋紧的房地产政策，银行对于房地产贷款还没有完全放开，因此，相关系数较小，但是信贷推动的作用不能忽略。

3.2政策性建议

（一） 土地方面，防止“以地生财”的错误思想蔓延，一定程度上增加土地交易价格的同时，严防土地投机现象。抑制大规模的建房，圈地现象，调整土地供给与需求关系，抑制因为土地供给较多所带来的地价压力，从根本上控制土地价格，从而防止房地产厂商利用土地所带来的投机。

（二） 收入方面，由于城市化进程加快，居民收入水平不断提高，人口不断增加，不难想象的是，房地产需求仍然会呈现持续增加的现象，因此 ，房价仍然会处于上升阶段。只有建立多元的土地供给市场，完善住房用户体系，在税收方面加大一定程度的管理，比如，增加物业税，发挥政策调控的效力，提高投机成本，防止人们因为收入增加而产生的投机动机，从而抑制泡沫的形成。

（三） 金融市场，大力发展住房金融市场，完善风险分散机制，继续实行紧缩性的房地产调控政策，如，上调利率，减少货币供给，限贷等等，一定程度上可以导致房地产上涨预期减弱，投资性购房需求减小，从而房价降低，一定程度上减小泡沫。同时，可以开发金融衍生品市场，通过合理的分配，分散房贷风险，从而避免房地产泡沫形成和加剧。

[参考文献]

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[2]周京奎.房地产价格波动与投机行为――对中国14城市的实证研究[J].当代经济科学，2005，27（4）：19-24.

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房地产泡沫分析论文篇6

中图分类号： F235 文献标识码： A

1引言

纵观以往的亚洲金融危机和08年的美国次贷危机，其导火线都是房地产泡沫的无限膨胀，而且每次危机过后都伴随着经济的长期不景气，给国民经济发展和人民生活水平带来了不利影响。鉴于这样一种残酷的现实，房地产泡沫成为近些年国内外学者们研究的焦点。随着房地产泡沫成因的日益复杂性，对房地产泡沫的研究也应当寻求更多新的角度。为了促进我国房地产市场的稳定健康发展，在此有必要对房地产泡沫的定义、成因进行深入分析，探讨房地产泡沫对我国经济和社会发展的影响，以便提出科学合理的对策及建议。

2房地产泡沫的定义

要分析房地产泡沫，首先要搞清楚它到底是什么，也就是房地产泡沫的定义问题。帕尔格雷夫在经济学大辞典中将泡沫状态描述为：一种或一系列资产在一个连续过程中陡然涨价，使人们产生还要涨价的预期，于是又吸引了新的买主，这些买主往往是以投机获利为动机，并不关注资产本身的盈利能力，接着便是价格暴跌，最后以金融危机告终。一般认为，当房地产价格出现短期内异常快速增长，严重背离其基础价值并大大超出消费者的承受能力时房地产泡沫就产生了。

目前，国内学者对房地产泡沫的定义尚未达成一致。刘洪玉等认为房地产泡沫是由房地产投机引起的房地产价格与使用价值严重背离，市场价格脱离了实际使用者支撑造成的。韩冬梅等对以往学者关于房地产泡沫的定义给予了较为全面的解释，认为房地产泡沫的定义必须包含以下四个方面的内容：1）房地产泡沫以在固定时期内供给缺乏弹性的房产和地产为载体；2）产生泡沫的主要原因是买主对价格或收益的不理性预期而产生的投机心理所导致；3）判断房地产价格是否出现泡沫的依据是房地产价格与经济条件决定的基础价值的比值大小；4）必须是房地产价格与基础价值相比出现非平稳偏移时才能判定为出现泡沫。

3房地产泡沫形成原因分析

3.1金融支持过度是房地产泡沫生成的直接诱因

早期关于房地产泡沫成因的研究主要是针对股票市场，如Krugman（1999）认为，在地产市场中所有泡沫都是由银行融资引起的，美国的储蓄和贷款协会在其中发挥了很大的作用。Allen等人（1998）将资产定价等系列模型进行拓展，发现银行等金融中介的问题导致了资产泡沫的产生。可见在金融领域，国际上对于泡沫的成因有着较为一致的看法：金融中介在泡沫形成过程中起到了非常重要的作用。谢经荣等(2002)将Allen 等人的研究进一步拓展到地产领域，结果发现资产价格与信贷数量相关，资产回报的不确定性将导致资产泡沫的产生，而人们对未来信贷扩张的预期以及扩张程度的不确定性将提高泡沫的严重程度。周京奎（2006）在此基础上考虑到具体的市场结构（如不完全市场、信息不对称等）的影响，运用博弈论分析了房地产融资过程中银行和借款人的策略选择，认为银行金融支持过度是房地产泡沫产生的直接根源，并且提出金融支持过度假说和衡量金融支持过度的临界值，对我国房地产金融支持程度进行了实证分析，从而为房地产泡沫生成和演化提供了一个新的解释。目前从金融角度解释房地产泡沫的生成，认为金融中介的影响及信贷过度是导致房地产泡沫的直接原因，这一观点具有很强的代表性，国内外学者也一致认同。

3.2信息不对称情况下，投机和炒作导致房地产泡沫生成

笔者认为，存在房地产市场投机是因为其市场上存在信息不对称的现象，不同人对同一资产的价值评估不同，由此产生房地产市场上投机过多的现象，出现泡沫化趋势。外国学者在基于信息不对称的条件下，运用行为经济学的理论进行分析，认为不同的主观信念会产生不同的投资行为。众所周知，特定资产的价格要高于其价值，投资者相信在未来会有更多人以更高的价格购买它们，所以会持续购买此类资产。这种主观信念所引导的投资使资产价格彻底偏离其价值，最终产生了泡沫。考虑到信息不对称和投机因素在房地产泡沫形成过程中的作用，使得对房地产泡沫成因的解释更加贴近现实，这就对以往单纯地从金融角度研究房地产泡沫成因提出了很大的挑战。但是，基于这一角度提出的假说一般只是单纯地进行数理推导论证，尚需结合实证分析为这一研究成果提供强有力的支持。

3.3相关体制不健全导致房地产泡沫生成

季卫东（2003）等人从制度设计的角度出发，对日本泡沫经济的成因进行了研究，认为日本型经济社会的存在导致和助长了房地产泡沫的生成。对于我国制度缺陷在房地产泡沫生成过程中的作用，国内也有不少学者展开了研究。有的学者认为在我国的住房保障制度不健全的情况下，居民只能通过购买商品房来满足其基本需求，这将直接导致房价上涨，从而出现房地产泡沫。有的学者则强调了国家税收制度和地方政府考核制度在房地产泡沫生成中起的重要作用，如尹中立（2005）和李木祥（2007）分析了导致我国房地产泡沫生成的税制因素。尹中立认为地方政府财权和事权不对等，迫使其“经营城市”，依靠大量出让土地来弥补财政收入的缺口，这成为房地产泡沫生成的制度基础。李木祥则强调现行税制在保有环节税种少、税负轻，税收制度不合理是导致房地产泡沫的直接原因。住房保障制度不健全、税收制度的缺陷以及地方政府的约束机制不完善都是当前制度设计方面的缺失，也是我国房地产泡沫形成原因中较为特殊的因素。

4我国房地产泡沫的影响

4. 1房地产泡沫的经济影响

国民经济是一个由许多产业构成的庞大的、多层次的体系。房地产业因其产业链跨度大，产业附加值高且具有较高的关联效应和扩散效应，已经成为国民经济增长中不可或缺的一部分。但在发达国家很少有将房地产业作为一个支柱产业，一是因为在其他国家商品房在住房供应结构中并没有中国这么高的比例；二是因为房地产属于资本密集型产业，占用大量的资本但直接创造价值财富的能力却很低，但在中国，房地产业是大量资本、人才、优惠政策的聚居地，成为支撑很多地方经济命脉的产业。

房地产的高速发展，一方面有其正面的经济效应:作为国民经济的支柱性产业，房地产的快速发展必然会拉动GDP的增长，从而增加就业，缓解就业压力；同时，由于其关联效应和扩散效应能够带动其他关联行业的发展，房地产泡沫具有行业经济带动作用。

但是房地产泡沫的发展也给我国带来了巨大的负面经济效应和潜在的经济衰退风险:房地产泡沫造成大量资本从实体产业流向房地产，抑制了产业结构优化；房地产价格虚高使居民财富大部分用于买房甚至借贷买房，限制了居民的购买能力，不利于我国扩大内需，阻碍了经济发展模式的调整；同时房地产泡沫破裂有可能引发金融危机甚至经济危机，给我国经济带来了很多不稳定因素。

5促进我国房地产市场健康发展的对策及建议

房地产市场供求失衡、投机炒作、金融支持过度、体制缺陷等因素都有可能催生和助长房地产泡沫的形成，通过对房地产泡沫的诸多可能的诱因进行对比分析，有助于我们更好地了解房地产泡沫的生成机理，对我们进行房地产市场的调控也有十分重要的意义。笔者认为，政府应该从以下几个角度着手，打出防治房地产泡沫过度膨胀的“组合拳”，从而促进房地产市场的长期、稳定、健康发展。

5.1加强金融监管，合理利用货币政策调控房地产价格

总结以往的经验，金融支持过度是造成房地产市场流动性过剩，从而导致房地产泡沫形成的一个重要原因。吸取美国次贷危机的教训，我们必须进一步规范个人贷款的审查程序和标准，逐步建立并完善个人诚信系统；加强对金融机构的监管力度，提高金融机构的透明度；同时，还应当提高房地产抵押贷款的比率和开发商自有资金的持有比例，加强对贷款主体的资格审查等，这些举措无疑都将成为控制房地产泡沫扩张的有效途径。

5.2建立完善的房地产信息系统，提高信息透明度，抑制投机和炒作

将稳定房地产价格作为政府宏观调控的长期目标，引导购房主体形成合理的预期，有效抑制投机。具体来说，政府职能管理部门应根据地区人口、收入水平等房地产的基础价值决定因素制定详细的房地产中长期发展规划，并予以公布。同时，强制开发商对楼盘信息进行公开，避免捂盘、囤积现象的发生。

5.3加强政府约束，转变政府观念；完善住房保障制度和房地产税收制度

一方面，完善政府考核机制，加强对地方政府的监督，避免地方政府为追求地方GDP 的短期快速增长而大量批地的现状和寻租行为的产生；另一方面，完善政府的住房保障制度，加强经济适用房和公租房、廉租房的建设。同时，调整房地产各环节的税负比重，增加房地产交易和保有环节的税负，通过税收来抑制投机炒房等行为。

5.4加强房地产市场的调控力度

严格控制房地产的开发总量和建设过程，还要严格控制豪宅的审批与建设，防止出现由结构性过剩而引发的泡沫。同时，严格控制建设用地的审批规模，根据商品房的需求量来确定土地供应量，严格执行土地使用的有关规定，避免盲目扩大开发用地，以此来平衡土地、房屋的供给和需求，从而达到稳定房价的目的。

参考文献

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房地产泡沫分析论文篇7

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1003-5192(2008)04-0006-05

Empirical Study of Real Estate Bubbles Measuring Based on R-B Model

SUN Wei, HU Wen-xiu

(Business Administration School, Xi’an University of Technology, Xi’an 710054, China)

Abstract:This paper analyses and compares the existing measuring and testing methods of real estate bubbles, and finds that most of them only can test whether bubbles exist or not but can not measure the size of it. So, this paper puts forward the measuring model of real estate bubbles based on the stock rational bubbles model(R-B model) that deduced by Blanchard and Wosoton, while adjusting measuring factors. Furthermore it introduces the acquiring way of the needing datum in measuring model under the market circumstances in China. Then we used the model to make empirical study into several representative cities’ real estate industry. The conclusion is that there are certain bubbles in Chinese real estate market as a whole while the real estate bubbles have reach to higher level in some region.

Key words:real estate; bubbles; measurement; R-B model

1 引言

随着房地产市场持续升温，住房空置率不断提高，引发了对房地产泡沫有无和大小的激烈争论。有些学者认为我国当前的房地产业已经出现了泡沫，而且还很严重；同时也有很多学者反驳这种观点，认为中国房地产业发展前景良好，将持续走高，只是有一些结构性过热，并没有产生过度膨胀，也不会影响中国经济。因此要正确分析房地产泡沫是否存在及其大小，迫切需要有一种切实可行且能够被广泛接受的泡沫测度方法，遗憾的是目前关于房地产泡沫的测度方法学术界并没有形成统一的定论，仁者见仁，智者见智。本文在美国著名经济学家布兰查德和沃森的股票理性泡沫模型（Rational Bubbles Model，R-B模型）的基础上，提出了具有量度大小功能的房地产泡沫测度模型，并用以对我国部分地区的房地产泡沫进行测度。

2 房地产泡沫测度方法文献分析

目前，学术界对如何度量泡沫已经设计了一些方法，其中比较成熟的检验方法有希勒检验、一阶动态自回归检验、指标法、方差界检验、单位根以及共积分检验等，这些方法从不同的角度对房地产泡沫进行了度量，为经济泡沫的测度工作做出了贡献。但这些方法的共同不足是检验模型复杂，统计数据难以取得且多数只能验证泡沫的存在性，而最为重要的是不能准确反映泡沫的大小。

希勒（Shiller）以及勒鲁瓦（LeRoy）和波特（Porter）首先提出了股票泡沫的检验方法［1,2］，后人称之为希勒超常易变性泡沫检验。由于希勒检验未检出泡沫的地方一定没有泡沫，而检验出泡沫的地方不一定有泡沫，其拒绝检验的结论比较强，因此受到了广泛的质疑。周爱民提出了采用一阶动态自回归形式对泡沫进行检验的方法［3］，但这些方法主要是针对股票市场泡沫提出的，针对房地产市场就显得无能为力了。

有学者用指标法来检验房地产泡沫。即把一些指标值与历史数据进行纵向比较，或将其与事先选定的基准数据进行比较，根据比较结果判断房地产市场是否存在泡沫以及泡沫的大小。邱强指出用商品房价升幅/GDP增幅、商品房空置率、房价收入比等［4］指标来进行分析。Fu Yuming也用指标法对房地产泡沫展开研究［5］。指标法简便直观，在实践中被广泛应用，但也有许多缺点，如不能直接反映泡沫的程度，且指标单一，不够全面；缺少系统权威的统计数据，且全国性数据的比较不能反映地区差异；房地产显著的地域性使得和国际通行数据没有横向可比性；不同指标比较后有时会得出相互矛盾的结论。洪开荣提出了度量房地产泡沫的“空置率修正法”［6］，它以空置率为基础，乘以一个考虑了宏观经济因素的修正因子。选取的宏观因子仅仅说明GDP增长率、房地产业增长率、个人购房比例与空置率具有互相影响的关系，并未确定彼此之间的定量增减关系。在房地产中介机构公信力欠缺的情况下，这些指标有可能纵。该方法虽然对空置率指标进行了修正，但得出的结果仍是空置率，而空置率具有一定的滞后性，很难及时预测房地产泡沫。

有关房地产泡沫的检验方法还有模型法。模型法是通过建立数学模型来推算房地产的内在价值，然后与市场价格进行比较衡量是否存在泡沫的一种方法。中尾宏利用收益还原模型计算了东京商业用地的内在价值［7］，模型公式为：不动产价值=纯收益/（安全资产利率+风险补偿-租金预期上涨率），结果表明东京商业用地的实际价格从1993年就开始严重偏离其内在价值。此外，Abraham and Hendershott，Bourassa and Hendershott，以及台湾学者杨宗宪和张金鹏等都从市场供求的角度来推算过房地产的内在价值［8~10］。上述方法的短板在于选择准确的检验因子存在一定的困难，依赖于大量的数据积累，而我国的房地产市场在数据的获取上有难以克服的困难，同时房地产的市场价格往往难以准确反映市场真实供求，非市场力量的巨大影响常常使市场价格发生扭曲，因此对于我国房地产市场的泡沫测度而言模型法有一定的应用局限性。

在房地产泡沫测度的实证研究方面，王雪峰利用Ramsey Model，采取资本边际收益率法对2000~2004年我国房地产的泡沫度进行实证测度，得出了这一期间我国房地产经历了从负泡沫、无泡沫到正泡沫的演变［11］。但是Ramsey Model的假设条件同现实经济有较大的差距，因此利用该模型进行实证研究的结果的可靠性就将大打折扣。商升亮，虞晓芬，徐鹏飞，施鸣伟尝试通过BP神经网络对杭州市历年的指标数据进行拟合，分析预测2004~2005年的数据，并通过黄色预警方法中比较成熟的统计预警法，来判断杭州市房地产市场现在和未来两年的综合情况［12］。但是该研究中很多相关数据无法得到，导致采取的指标不够准确和无法全面反映市场的发展情况。华晓慧通过对世界和中国的具体数据和更微观层次的分析得到房地产泡沫的具体模型，并利用模型得出北京、上海房地产泡沫已经存在，而且相当严重的结论［13］。韩德宗在West模型的基础上，对北京、上海和深圳的房地产市场是否存在泡沫做出实证检验［14］。结果表明：北京住宅市场、上海住宅市场以及深圳写字楼市场在样本期内的检验结果拒绝原假设，即市场存在着泡沫现象；北京写字楼市场、上海写字楼市场和深圳住宅市场检验结果为接受原假设，即不能判断市场存在泡沫现象。该实证只研究了泡沫存在与否，并未进一步度量泡沫的大小。

对房地产泡沫度量方法的研究取得了一定的进展，但是仍然在检验模型的易操作性，统计数据的精确性以及泡沫验证的有效性等方面有待深入的研究。

3 房地产泡沫测度模型的提出

在测度房地产泡沫之前，首先需要界定房地产泡沫的概念。参照已有文献和房地产的特性，本文将房地产泡沫定义为：房地产价格在一个连续的过程中的急剧上涨，初始的价格上涨使人们预期价格会进一步上涨，从而吸引新的买者大量跟进，随着价格的上涨与投机资本的持续增加，房地产的价格远远高于其内在价值，导致房地产泡沫的产生。根据上述定义，可以明确测度房地产泡沫的有无及其大小的关键是判断市场价格是否偏离它的内在价值，如果偏离，偏离的程度是多少。

美国著名经济学家布兰查德和沃森在1982年建立了股票的理性泡沫模型［15］。该模型认为，投资股票的收益包括两部分：一部分来自于股票价格上涨；一部分来自于红利。如果风险中性的投资者所要求的投资回报率为r，根据无套利均衡应有

其中pt表示股票价格；E［pt+1|It］表示投资者根据t时刻的信息所预测的t+1时刻的股票价格；E［dt+1|It］表示投资者根据t时刻的信息所预测的t+1时刻的红利流。

根据迭代期望定律和前向递归法对（1）式进行求解，得到（2）式［15］，即得到均衡条件下股票的内在价值p*t,它表示股票的价格是预期未来股息的贴现值，即

而pt-p*t=bt就是股票的泡沫。

至此，我们认为可以把这种测度思路推广到房地产市场上。房地产作为一种可供投资选择的资产类型，投资者所要求的投资回报从本质上来说与投资股票没有什么不同：一是资产本身价格上涨；一是资产所带来的收益流。若p′t表示房地产的市场价格水平；E［p′t+1|It］表示投资者根据t时刻的信息所预测的t+1时刻的房地产价格，那么投资房地产所带来的从t到t+1期的收益流是什么呢？鉴于房地产投资者在购买房产之后可以进行出租获取租金，用房屋租金作为Rt+1；如果r*表示与房地产同风险的资产的投资回报率，我们就可以得到理性预期条件下均衡时房地产的内在价值表达式

通过（3）式可以看出，如果房地产投资收益率取值越高，则计算出来的泡沫将会越小；如果房地产投资收益率取值越低，则计算出来的泡沫将会越大。

其中p*′t表示房地产价格是预期未来租金的贴现值，也就是房地产的内在价值。

p′t-p*′t=b′t（4)

其中b′t就是房地产市场的泡沫，b′t表征了内生随机变量偏离长期均衡的特征。

4 研究方法

住宅房产是房地产市场的主要构成部分，因此本文以住宅房产为例选取全国比较典型的四个城市作为房地产泡沫的测度对象，利用提出的模型来测度房地产泡沫。从第3部分的（3）式和（4）式可以看出，测度房地产泡沫，需要确定四个变量：房地产的市场价格水平、对应的租金水平、最低期望收益率以及房屋年限，下面对这四个变量的获取方法逐一进行说明。

为了确保测度结果的准确性和有效性，测度模型中用到的住宅均价与住宅租金水平等数据均取自中国住宅与房地产信息网（realestate.省略/）。该信息网由中华人民共和国建设部住宅与房地产业司主办，的数据具有权威性，建设部、国家发展改革委、国土资源部等政府部门均使用该网站上报的相关数据。我们从该网站旗下管理的40个重点城市房地产市场信息公开网址中选取上海、杭州、深圳和西安四大城市作为检验对象。住宅均价通过对应的网站直接获取。而对于租金水平这一变量需要通过加权计算获得。具体来说，上海的租金水平通过上海市房地产交易中心公布的抽样数据计算得到；杭州市房产管理局每周都会对全市五个城区的住宅租赁市场进行抽样，并将抽样结果公布于众，其租金水平我们可以直接获得；深圳的租金水平通过深圳市国土资源和房产管理局网站采样，间接加权计算出来；西安的住宅平均租金水平则是通过西安市房屋管理局公布的数据来取得。

计算房地产泡沫的关键是确定最低收益期望回报率。目前我国具有很强流动性的货币市场基金的年平均收益率为2.0%左右，风险相对较小的七年期国债和六年期教育储蓄年平均收益率分别为3.37%和3.6%，风险较高的电力债券的年收益率在5.0%左右。房地产市场是一个准市场（Quasi-market），加大了房地产投资者所承担的风险，房地产是一种风险水平相对较高的资产［16］。高风险资产要求有高的收益回报，而房地产投资的风险级别显然比货币市场基金、国债、教育储蓄都要高，甚至比风险级别较高的电力债券还要高。通过类比这几种投资方式之后，我们发现以电力债券的年收益率作为确定房地产投资收益率是一种偏保守的取值，即取房地产投资收益率r*=5.0%具有一定的说服力。

根据我国《土地出让转让条例》规定，住宅建设用地使用权期限为70年，因此取值房屋住宅年限T为70年，即T=70。E［Rt+1|It］是站在今天的信息集下对未来的预期，由于未来是不确定的，根据今天的信息对未来进行预期，最好的预期值就是今天的现值，即E［Rt+1|It］=R0，租金水平要求与上述选取的住宅类型相对应。

5 房地产泡沫实证测度及结果

下面分别测度上海、杭州、深圳和西安房地产市场的价格泡沫。

这里以p0来表示住宅平均房价，变量单位为：元/平方米，以R0来表示住宅平均租金水平，变量单位为：元/平方米•月。上海、杭州、深圳和西安的住宅平均房价p0及住宅平均租金水平R0见表1。

分析表4的数据值可知，在这四大城市中深圳泡沫度最大，为102.71%；西安为2.63%，泡沫度最小；四个城市的平均泡沫度达到了42.9%，总体房地产价格泡沫仍然处于可控范围内。控制房地产泡沫的途径并非是将住宅房产价格降到目前的内在价值就可以保证消除泡沫，这是因为随着房价的变化，租金水平也会相应的发生变化，从（3）式即可以看出这一规律，内在价值的改变并未与房价保持同步。

6 结论

本文运用关于衡量股票理性泡沫（R-B模型）的方法，建立了房地产泡沫的度量模型，模型能够判断出房地产泡沫是否存在，同时该模型在检验泡沫有无的同时又能测度出泡沫的大小，为房地产泡沫预警机制的建立奠定了基础。

本文利用建立的泡沫测度模型对我国四个代表性城市住宅房产进行了实证研究。测度结果表明，上海和西安房地产市场的泡沫度较低，均为个位数值；杭州的房地产价格泡沫度超过50％，泡沫成分较大；深圳的房地产价格泡沫度则超过一倍之多，与国际上通行的泡沫警戒线水平相比较，其房价泡沫已经进入警戒范围。鉴于所选取的测度对象具有代表性，可以估测我国房地产市场总体上已经出现一定泡沫，而且，有些地区泡沫已经达到较高水平。同时，实证数据的检验结果表明本文提出的测度模型具有较强的适应性和扩展性。

参 考 文 献：

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房地产泡沫分析论文篇8

一、问题的提出

观察2000年以来厦门房价发展趋势，2000年至2003年期间，房价温和上升；2003年至2006年，房价快速增长；2006底至2007年上半年，房价疯狂拉升；2007年10月之后，房价开始显著回落。直观看来，厦门房价走势呈现显著的泡沫孕育、泡沫增大、泡沫膨胀和泡沫初步崩溃的明显特征。而厦门是否真正存在房价泡沫，房价泡沫是否演变成泡沫房价，泡沫房价是否正在崩溃，就须要利用相关科学理论、模型、方法进行进一步的展开分析。

二、研究设计

指标评价法：房地产泡沫的评价体系由价格、供给、需求三类指标构成。比起许多经济理论和模型来说，这些指标具有直观、易理解的优点。然而，相关泡沫标准未统一，不同机构给出的标准有很大差异；同时由于某些指标数据采集的困难，数据真实性欠佳，国际间的可比性较差等原因，降低了这些指标的可靠性。但是，如果同一国家的不同城市或者同一城市的不同时期，这些指标出现系统性的持续高企；如果一个城市的指标普遍高于另一个城市，则有理由认为该城市的房价泡沫迹象是显著的。见表1：

本文将采用这个指标体系对厦门房地产相关数据进行实证检验，判断厦门房地产泡沫的发展程度和速度。

本文选择中国、上海、重庆三个对象作为厦门的参照系。中国表示全国房地产业发展的总体水准，上海表示全国房地产业发展的发达水准，重庆表示全国房地产业发展的欠发达水准。从而可以根据三个参照系的房价泡沫指标情况与厦门房价泡沫指标所处区间的对比来衡量厦门房价泡沫发展的程度和速度。

三、结果与分析

1.价格指标

房价收入比：房价收入比是住房总价与居民家庭年收入的比值，用于判断居民住房消费需求的可持续性，能较准确地判断某地区居民的购房能力。通过对数十个经济发展水平不同的国家和地区主要城市居民住房房价的多年考察，世界银行和联合国人居中心分别得出“合理的住房价格”的房价收入比应该为3-6。当一个地方房价收入比超过5的时候，国际惯例就认为该城市房屋购买力“极低”；当一个地方房价收入比超过6的时候，就会被国际上公认为属于房地产泡沫区；当一个地方房价收入比超过7以后，就会被国际上公认为“国际房价最难承受地区”。

根据人均住房使用面积（建筑面积）的国际标准：发达水准60平方米/人和宜居水准30平方米/人，以及样本当前水准，测算出三个房价收入比水平，分别对应为表3的“房价收入比60”、“房价收入比30”、“房价收入比当前”。通过对中国总体及样本城市的房价收入比的对比分析可见：

（1）无论采取何种口径计算，中国总体及所有样本城市2005年的房价收入比均偏高，样本城市的主流指标“房价收入比30”均超过7的国际警戒标准，均属于国际房价最难承受的城市。而情况最严重的是上海。

（2）有数据显示，到目前为止，各样本城市的住宅平均单价增速远超过家庭年均可支配收入增速。因此可以断定：到目前为止，各样本城市的房价收入比仍然呈扩大的态势。

（3）根据该指标可以判断厦门房价存在显著泡沫。

房价增长率／gdp增长率：这个指标主要用来测量房地产行业相对国民经济的增长速度，一般指标值在1以内属于合理范围，即房价（土地价格）增长率与gdp同步；1-2泡沫预警；2以上房价虚涨泡沫显著。以2003年至2006年4年间的平均gdp增长速度数据和平均房价增长速度数据，对各样本城市的该指标测算，结论如下：

（1）2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于gdp年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。

（2）厦门的房价增长显著超过gdp增长，比值已超过国际警戒值。说明厦门房价存在明显泡沫。

房价增长率/cpi：在中国，由于投资渠道单一，居民把商品房屋作为对抗通胀的重要的投资品之一。因此将房价增长率与cpi进行比较，可以看出商品房屋对抗通胀的程度。但若该指标持续不断地上涨，就有可能反映出房价已产生泡沫。日本1988-1991年房地产泡沫膨胀时期，该指标的平均值为4.3。但由于我国cpi的波动率很大，如果仅仅使用该指标，可能对房价泡沫产生误判。因此，本文基于谨慎原则再设定两个前提条件：一是住宅价格平均年增长率超过名义gdp增长率，二是该指标持续超过4。采用2003-2006年数据进行测算，结论如下：

（1）总体来说，2003-2006年间，中国房价年均增幅是低于gdp年均增幅的，说明中国房价上涨仍然处于可以接受的范围。除厦门外，其余样本城市的房价年均增长率多低于gdp年均增长率，不能确定是否存在房价泡沫。

（2）令人不情愿看到的是，即使在谨慎原则前提检验下，厦门的该项指标仍然持续超过4。说明厦门房价存在明显泡沫。

购租比：购租比是指每平方米建筑面积房价与每平方米使用面积的月租金之间的比值。从理论上说，购租比能够比较客观地反映当地房地产市场的供求状况。

该指标中平均住房租金的确定是一个令人头疼的问题。中国各地统计机构或房地产主管机关从来没有公布过有关住房租金的官方汇总信息。厦门国土资源局则以抽样方式公布，由于样本量太少，无法满足该指标测算的需要。为了使该指标测算能够进行下去，本文只好进行常识性假设。比如瑞景新村的住房，按大家的心理感觉可以认为代表厦门中等水平住房。80平方米普装的两居室房屋，按2006年的行情，平均月租不会超过1500元/平方米，即18.75元/平方米.月。为了进一步加强分析结论的可靠性，本文采取更保守的策略，把厦门的住宅平均租金提高至22元/平方米.月。根据各地房屋租赁信息，本文用同样的方法确定其它城市的住宅平均租金。另外，考虑到数据的可得性，租金增长率则近似地认为是cpi中居住类指标的增长率。

现在以2006年数据为例，对各样本的购租比分析结论如下：

（1）由于无法确定总体数据的准确性，该指标放弃计算中国总体情况。考虑到中国经济及房地产发展的区域不平衡性，可以近似地认为重庆代表中国总体水平。可见，2006年除重庆外，其他样本城市的购租比均接近或超过240的国际警戒线。同时除重庆外各样本城市住房peg也显著偏大，显示大部分城市的住宅真实需求并不能支撑相应的房价。

（2）厦门市的指标显著超过了国际警戒线，说明存在显著的房价泡沫。

房地产泡沫分析论文篇9

中图分类号:F831文献标识码:A文章编号:1007-4392(2010)01-0004-04

一、 国外研究现状述评

(一) 基于生命周期模型的理论研究

此类研究一般是基于局部均衡研究框架,并结合现资组合理论,通过将消费者的住房消费和房地产投资引入生命周期模型(life-cycle model)当中,从而研究消费者的购房决策、房地产价格的形成机制及其影响。首先构建该研究框架的是早期Artle and Varaiya(1978)的工作,该类研究的优势在于可能会得出显解(如Artle and Varaiya,1978),即使是不存在显解,也可以通过数值模拟进行深入研究(如Cocco,2005;Li and Yao,2007)。正基于此,此类研究相当活跃。就从最近的文献来看,Ortalo-Magne and Rady(2006)发现信用约束使得初始购房的年轻人购买了比自己愿意购房面积小的房子,并且年轻购房者的收入和承担购房定金的能力是房地产市场价格的主要趋动力,英国和美国的数据也支持上述结论。Yao and Zhang(2005)在上述研究的框架下,分析了消费的租房与购房决策,其结论表明,当消费者面临严格的流动性约束与高的死亡率时,消费者通常会采取租房决策,而当流动性约束放松时,消费者通常会采取购房决策。Li and Yao(2007)则分析了房地产价格波动对参与者消费和福利的影响,他们的结论表明,年轻一代和老一代普通商品的消费对房地产价格的变动要比中年人敏感,并且房地产价格上涨将提高所有有房者的财产和消费,但是仅仅是老一代有房者的福利会增加,而其他有房者由于房价上涨导致的住房消费增加,其福利水平将会下降。Cocco(2005)则探讨了房地产市场对股票市场的影响,他认为,由于投资了房地产,年轻不富有的投资者只有有限的资金投资股市,并且房地产价格风险也会使得这些投资者远离股票市场。

(二) 房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究

此类研究主要从两个层面展开:一是从理论上探讨房地产投机泡沫的形成机制;二是从实证上判断某国或某一地区房地产市场是否存在投机泡沫。一般而言,此类研究通常将房地产价格分解为两个部分:一是由经济或市场基本面因素(fundamentals)驱动的部分,称为基本价格;一部分由房地产市场的投机行为(非基本面因素)驱动的部分,称为非基本价格或投机泡沫(speculative bubble)。由于目前学术界还未对基本价格有一个统一的认识,因此,不同研究的结论很可能不一致。从理论研究来看,此类研究通常是在Blanchard and Watson(1982)的随机泡沫(stochastic bubble)模型和Summers(1986)的风行(fad)模型的基础上展开研究的。如Gaia and Lucio(2004)在代际交替(OLG)模型的框架下,结合Blanchard and Watson(1982)的随机泡沫模型阐述了房地产市场中理性泡沫的生成机制,并且运用马尔科夫制度转换单位根模型(Markov switching unit root;Hall et al.,1999)检验了英国房地产价格中的理性投机泡沫是否存在。Roche(2001)则在上述两个模型的框架下,采用实际可支配收入、实际利率和净移民等指标反映经济的基本层面因素,并运用马尔科夫制度转换(regime switching)模型对都柏林(Dublin)的房地产市场是否存在投机泡沫进行了实证检验。与上述两个模型不同的是,Wong(2001)以泰国地产泡沫为背景开发了一个动态博弈模型,揭示了在经济飞速发展的过程中,人们过度乐观的预期所产生的羊群效应(herding effect)在房地产泡沫产生和膨胀直到破裂过程中的作用机制。除上述理论研究外,此类研究大部分文献都是实证研究,如Kim and Suh(1993)认为韩国和日本土地价格存在理论泡沫,而韩国房地产价格泡沫并不明显。Mikhed and Zemcik(2009)运用面板数据模型对美国的大城市的经验研究表明美国存在房地产投机泡沫。Kranz and Hon(2006)通过对西班牙房地产需求收入弹性的横截面分析,认为在1998年和2003年当中,西班牙房地产价格要高出长期均衡水平24%、34%,因而存在投机泡沫。Hui and Yue(2006)的研究则表明2003年上海房地产市场存在泡沫成分,并且为占总价格的22%,而同期的北京房地产市场不存在泡沫成分。其他类似地研究还包括Chan et al.(2001)、Case and Schiller(2003)等等。

(三)房地产价格变动机制及其影响的实证研究

此类研究一般是从房地产市场的数据出发,建立计量经济学模型,从实际数据中挖掘房地产价格变动的机制及影响因素,并对房地产价格未来变动趋势进行预测,同时探讨房地产价格波动对经济的影响。该类研究从采用的计量经济学模型来区分,可以分为线性模型(如Case and Schiller,1989;Gu,2002;Zhou,1997;Barot and Takala,2001等等)和非线性模型(如Kim and Bhattacharya,2009;Genesove and Mayer,2001;Engelhardt,2001等等),其中,Zhou(1997)运用线性协整模型和误差修正模型预测了美国房地产价格,Barot and Takala(2001)运用协整分析研究了芬兰和瑞典的房地产价格;Kim and Bhattacharya(2009)运用平稳变换自回归模型(Smooth Transition Autoregressive,STAR)分析了美国不同地区房地产价格的非线性特征,结果发现除了中西部外,美国其余区域的房地产价格都呈现非线性特征,Miles(2008)则以美国房地产市场数据为样本,比较了不同模型在房地产价格预测中的精度,结果发现广义自回归模型(generalized autoregressive,GAR)通常比ARMA模型和GARCH模型在样本外预测中表现更好。另外,Fratantoni and Schuh(2003)通过构建一个异质参与者VAR模型(heterogeneous-agent VAR,HAVAR),探讨了美国区域房地产价格的上涨对货币政策有效性的影响,发现房地产价格的过快上涨将会弱化货币政策的作用。

(四)基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究

此类研究通常很难得到显示解,不过一般可以运用数据模拟方法进行分析,或者可以对模型采用线性化方式(如对数线性化等等)进行经验分析。如Berkovec and Fullerto(1992)就分析了税收对居民房地产需求的影响,他们的数值模拟结果表明,由于对消费者购房的征税会导致消费者重新进行资产配置,加之税收具有一定的风险分担作用,这样将会提升消费者的福利。Piazzesi et al.(2006)则探讨了房地产市场对资本市场的影响,其结果表明较高的房地产收益导致较高的股票收益波动性、较低的债券收益。Nielsen and sorensen(1994)建立了一个小型开放性经济模型,分析了通货膨胀、税收对房地产市场的影响,认为通胀的上升将降低房地产市场存量的价值。Jaccard(2007)则构建了一个动态随机一般均衡模型(dynamic stochastic general equilibrium,DSGE),发现房地产投资及股票投资所获得的过高风险溢价(股权溢价之迷,equity premium puzzle)能够在一定程度上由考虑了投资及股票投资所获提地过高风险溢价(股权溢价之迷,equity premium puzzle)能够在一定程度上由考虑了这房地产市场的宏观经济DSGE模型来解释,并且房地产投资者的习惯模式能够导致房地产价格的过度波动。DSGE模型目前通常被欧美国家央行用来进行货币政策分析(Smets and Wouters,2003;Christiano et al.,2005),其不仅具有坚实的微观基础,而且具有结构性特征。随着计量技术及计算机技术的不断发展,DSGE模型也开始变得易于进行计量分析、数值模拟及数据校准(Calibration)。因此,将DSGE模型运用到房地产定价机制及其影响的研究当中具有重要的方法论意义和理论意义,从目前来看,国内外相关研究还较为少见。

除上述几类研究外,还有许多研究开始从更为微观的层面来分析房地产的具体属性对其价格的影响,这类研究一般采取经验分析的方法进行分析,如Herbert and Turnbull(2008)探讨了学校质量对周边房价的影响,认为学校质量不仅影响周边房产的价格,同时也影响周边房产的流动性。上世纪90年代以来,还有文献运用所谓的空间统计法(Spatial Statistics)来研究房地产市场及其定价(如Pace et al.,1998),由于此类研究需要非常微观的关于房地产的属性数据,如周边环境的特性,和工厂及机场的远近等等2。另外,还有大量实证研究探讨了房地产市场有效性,详见Gatzlaff and Tirtiroglu(1995)的综述。

二、国内研究现状述评

(一)理论研究

由于最近几年来房地产市场的飞速发展,国内关于房地产市场的研究也比较多,大多数理论研究都是在国外相关研究的基础上,探讨我国房地产泡沫的产生机制。如袁志刚、樊潇彦(2003)采用局部均衡模型探讨了房地产市场中理性泡沫存在的条件、况伟大(2008)在住房特性的基础上,通过构建消费者-开发商模型和投机者-投机者模型说明了住房泡沫的大小以及泡沫破灭的条件。杜敏杰、刘霞辉(2007)的模型表明,房地产价格的上少不能够由同等幅度的地租上涨来支撑时就会产生房地产价格泡沫。其它的类似的研究还包括陆磊、李世宏(2004),周京奎(2005),易宪容(2005),王维安、贺聪(2005),史永东、陈日清(2006),许承明、王安兴(2006)等等。另外,张涛等(2006)构建了两资产按揭贷款模型及单资产按揭贷款模型,分析了影响房地产价格的因素。段忠东、曾令华(2008)通过引入房价,构造了一个包含货币市场和商品市场的动态系统,分析了房价变动对货币供求、市场均衡利率的影响,但是该研究缺乏微观基础,并将房价当作外生变量,因而具有非常大的局限性。

(二)经验研究

国内还有大量文献对我国房地产市场进行了经验研究。其中,许多研究探讨了房地产市场与其他行业的互动机制及其对宏观经济的影响,如沈悦、刘洪玉(2004)考察了房地产价格与价格指数、城镇居民收入等宏观经济指标之间的关系;梁云芳等(2006)利用协整分析和H-P滤波探讨了我国房地产市场与国民经济协调发展之间的关系;王国军、刘水杏(2004)研究了房地产业对相关产业的带动效应;吴海英(2007)分析了房地产投资增速对钢铁投资和总投资增速的影响。另外,还有大量的经验研究探讨了我国房地产市场是否存在投机泡沫,但相关研究的结论并不完全一致。如丰雷等(2002)认为中国地产泡沫现象并非是全国性的,而是地区性的,王艺明(2008)的研究发现北京和上海两地房地产市场存在显著的投机泡沫,而广州则相对不显著;刘莉、苏毅(2005)认为2002年7月以来,上海市房地产市场不排除存在泡沫的可能;胡健颖等(2006)则认为结果发现投机泡沫在中国房地产价格中占相对较小的部分。其他相关研究还包括张晓晶、孙涛(2006)、姜春海(2005),陈日清、李雪增(2007),平新乔、陈敏彦(2004),屠佳华、张洁(2005),梁云芳、高铁梅(2006,2007)等等。

(三)国内相关研究存在的不足

综上所述,我国国内的理论文献基本上都是在确定性的框架下进行研究的,很少考虑到房地产市场的风险因素以及其它风险资产的风险因素对房地产价格的影响,并且上述研究都忽视了我国房地产市场上特有的制度安排――土地公有产权和消费者之间普遍的代际赠与对房地产价格的影响(史永东、陈日清(2008)虽然构建了一个不确定性条件下的房地产价格决定模型,但是他们并没有考虑我国房地产市场上述特有的制度安排)。另外,国内将房地产纳入宏观经济分析的理论研究还极为少见,虽然崔光灿(2006)在BGG模型(Bernake,Gertler and Gilchrist,1998)基础上,分析了以房地产价格变化为对象研究资产价格波动对宏观经济的影响,但是其研究还不够细致,并未区分消费者对房地产的消费需求和投资需求,同时也没有考虑房地产市场的按揭贷款制度及本文所提及的我国房地产市场上特有的制度安排,因而并不能帮助我们更好的理解我国房地产价格波动对宏观经济的影响。另外,还未见关于开放性条件下的房地产价格变动趋势尤其是基于DSGE模型的理论研究及模拟研究,从而导致缺乏关于国际热钱对房地产市场的影响机理的深入研究。同时,关于我国房地产市场的经验研究中,线性模型居多,非线性模型较为少见,一些被国外相关研究证实的具有较好拟合度的非线性模型(如STAR模型、GAR模型)并未应用到我国房地产市场的相关研究中去。因此,当前国内的相关研究不仅在理论上,而且在应用上都具有一定的局限性。

三、小结与展望

本文按照现有房地产市场研究文献所采用的研究方法及侧重点的不同对国外相关研究文献进行了分类,将其分为基于生命周期模型的理论研究、房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究、房地产价格变动机制及其影响的实证研究、基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究等四类,并简要介绍了一些代表性的文献,同时还介绍了具有代表性的国内房地产研究文献,并对国内房地产研究中存在的问题进行了讨论。

另外,从现有文献来看,房地产市场研究的未来发展趋势将从三个方向展开:一是微观层面的研究,此类研究将从更为细致的角度分析房地产的具体属性对其价格的影响;二是宏观层面的研究,此类研究以DSGE模型为代表,它将房地产纳入宏观经济模型,分析房地产市场与宏观经济的相互作用;三是基于投资组合理论的研究,此类研究以现代金融经济学中的投资组合理论为基础,分析将房地产纳入个体投资组合当中时对个体投资决策和消费的影响。

参考文献:

[1]Artle R.and P. Varaiya,1978.“Life Cycle Consumption and Homeownership.”Journal of Economic Theory,Vol.18,PP38-58.

[2]Berkovec J.and D.Fullerto,1992. “A General Equilibrium Model of Housing,Taxes,and Portfolio Choice.”The Journal of Political Econmy,Vol.100,PP390-429.

[3]Blanchard O.J.and M.W.Watson,1982.“Bubbles,rational expectations and financial markets.”ln P.Wachtel(ed.),Crises in the Economic and Financial Structure.Lexington Boooks,Lexington,M.A.

[4]Cocco,J.F.,2005.“Portfolio Choice in the Presence of Housing.”Review of financial Studies,Vol.18,PP535-67.

[5]Fratantobi M. and S.Schuh,2003.“Monetary Policy,Housing,and Heterogeneous Regional Markets.”Journal of Money,Credit and Banking,Vol.35,PP557-589.

[6]Gaia,Garion and Lucio,Sarno,2004.“Speculative Bubbles in U.K.House Prices:Some New Evidence.”Southern Economic Journal,Vol.70,PP777-795.

[7] 陈日清、李雪增,2007:基于二值响应模型的房地产泡沫预警方法研究,《统计研究》第9期,85-89。

[8]崔光灿,2006:资产价格、金融加速器与经济稳定,《世界经济》第11期,59-69。

[9]杜敏杰、刘霞辉,2007:人民币升值预期与房地产价格变动,《世界经济》第1期,81-88。

[10]段忠东、曾令华,2008:《房价冲击、利率波动与货币供求:理论分析与中国的经济研究》,《世界经济》第12期,14-27。

[11]丰雷、朱勇、谢经荣,2002,中国地产泡沫实证研究,《管理世界》第3期,59-64。

[12]胡健颖、高铁梅、贺书平,2006:房地产市场与国民经济协调发展的实证分析,《中国社会科学》第3期,74-84。

[13]梁云芳、高铁梅、贺书平,2006:房地产市场与国民经济协调发展的实证分析,《中国社会科学》第3期,74-84。

[14]沈悦、刘洪玉,2004:住宅价格与经济基本面:1995-2002年中国14城市的实证研究,《经济研究》第6期,78-86。

[15]史永东、陈日清,2006:信息不对称、羊群行为与房地产市场中的居民破产,《财经问题研究》第12期,39-46。

[16]史永东、陈日清,2008:不确定条件下的房地产价格决定――随机模型和经验分析,《经济学(季刊)》第8卷第1期,211-230。

[17]王国军、刘水杏,2004:房地产业对相关产业的带动效应研究,《经济研究》第8期,38-47。

[18]王艺明,2008:房租资本化、模型误设与房地产投机泡沫:基于北京、上海和广州住房二级市场的研究,《世界经济》第6期,59-68。

房地产泡沫分析论文篇10

本文利用成都市的经济数据和房地产价格统计资料，运用计量模型，估计了在现有的城市经济发展状况下房地产业应有的基值价格（Fundamental），并通过与实际房价的比较，测算了泡沫在住房市场价格中所占的比重，研究结论为正确判断当前房地产市场存在问题提供了理论依据，有一定理论与现实意义。

一、文献回顾

目前,国际上对基值的测算有两大思路:一是基于收益还原价值角度确定基值，但这种操作方法最大的难点是房地产未来收益具有不确定性与难以估计性;二是从市场均衡价格角度确定基值。Hendershott and Abraham(1996年)认为，整体来看若市场价格可视为房地产市场机制运作的结果，基值则应是在市场达到均衡状态时的价格（Equity Price），因此基值即由各种影响住宅供需的因素所组成的价格。

二、理论模型建立

1.理论思想

本文主要参考Handershott and Abraham(1996)对基值的看法，建立本文的理论模式。假设房地产市场价格受到以下因素的影响:

P为总体房地产市场平均价格的变动率，P*为房地产市场基值价格的变动率，即是由影响房地产业市场平均价格的实质因素所组成的价格，q(X)为房地产业市场平均质量特征，c(Y)为总体房地产成本特征，Z为其它影响房地产市场价格的外生变量， θ为误差项

2．实证模型的建立

经过简化和变量选取，可以用下式进行计量分析

yi为人均可支配收入变动率，sct为房地产投资额变动率，ht为扣除在校生的人口变动率，it为实质投资利率，Φt为误差项，且为白噪音(white noise)。

由于基值无法透过(2)式求得，因此参考Handershott and Abraham(1996)的作法，假设，即假设在第0期时，基值等于市场价格，也就是说此时价格泡沫不存在，故可运用下式计算各期基值：

三、实证结果分析

1.实证结果

运用Eviews5.0,经过反复回归估计，除人口增长率以外，其它所有变量符号都与预期的相同，在各解释变量上，多数变量皆呈现显著的结果，仅实质投资利率为接近显著边缘；但落后一期的房价变动及基值与房价之差占房价的比值都呈现显著的结果。部分实证结果不显著以及模型的整体解释力偏低(0.44)，这部分可能代表变量的选取或运用仍有改进之处，可能是尚有重要变量未寻获，或是解释变量与房价的关系尚须进一步检定。但总体而言，不显著的影响变量部分接近显著且大多数符号与预期相同，且多数变量皆呈现显著的结果，因此结果尚可接受。

2.综合分析

表一为成都市房地产业平均价格、基值与价格泡沫的估计结果，从表一来看，成都市的房地产市场只有1999年以后开始存在价格泡沫，1999年以前则不存在价格泡沫，若从观察价格泡沫的水平来看，价格泡沫的变化在1999年～2003年并无太大的变动，处于温和状态，但到2004年出现大幅的上升，2005年泡沫进一步上升，价格泡沫占市价的比重也提高到2005年的26.79％，由于2006年数据未能收集完全，2006年的泡沫值未能求出，但可以预测2006年也存在严重的泡沫。

三、结论

本文利用成都市的房地产业统计数据，估计出价格泡沫的变动，我们认为这一定量分析结果基本与市场状况相符。从定性角度分析，2003年以前成都房地产市场因开发量比较大，房价相对平稳，而2004年在土地供给实行严格控制和全面挂招拍等因素影响下地价、房价快速上升，出现泡沫特征。同时由于市场主体普遍看好成都经济前景，大量投资(机)者入市，带动房价过快上升。

发达国家和地区经验表明，在房价处于上升期时，人们对楼市普遍持有乐观预期和“买涨不买跌”心理综合作用，会吸引更多的投资(机)进入市场，势必拉升房价进一步上涨，形成价格“自我膨胀、不断上升”机制，这种势头若不加以抑制，其愈演愈烈的房地产投资(机)热必将给经济带来灾难性破坏。因此，政府正在实施的一系列稳定房价的政策措施是十分必要的、及时的，这对保持经济和房地产业可持续发展有深远意义。本文研究所得到的结论为政府采取措施调控房价提供了理论依据。

参考文献:

[1]蒋益锋:房地产泡沫检测方法述评[J].城市开发,2004,(1)

[2]方琼邓荣均:香港经济是否存在泡沫[J].亚太经济,1998,(6)

房地产泡沫分析论文篇11

泡沫论的代表人物是清华大学魏杰教授、中国 社会 科学 院 金融 研究所金融发展室主任易宪容等。他们认为，我国房地产业的开发投资过热、空置率过高、房价持续增长、房价收入比超出警戒线等都说明我国房地产已出现泡沫，应该采取严格调控措施进行调控。易宪容还认为，中国房地产泡沫主要是住房有效需求不足。无论从消费的角度还是从投资的角度，国内住房市场的热销仅是以往“存量需求”的释放，而不是潜在需求真正地转化为有效需求。这种依赖银行信贷所释放的“存量需求”不仅可能给银行带来巨大的系统性风险，而且这种需求脆弱性将暴露无遗，房地产泡沫也随时有可能被戳穿。有效需求不足，一味地提升房地产的价格只能使得中国房地产市场的泡沫越吹越大。 数字胜过千言。本文在对房地产泡沫内涵、特征和运行机理进行分析的基础上，以全国房地产市场有关数据作为依据，选取适当指标对全国房地产市场泡沫进行实证研究，力求从数字、指标、判断标准上来界定我国房地产市场目前的现状如何，是否已出现了普遍性的泡沫，程度如何，等等。

二、房地产泡沫的内涵、特征和运行机理

房地产泡沫是房地产资产的价格脱离了实际基础价值连续上涨的现象。房地产泡沫的主要特征是：第一，房地产泡沫是房地产价格波动的一种形态；第二，房地产泡沫具有陡升陡降的特点，振幅较大；第三，房地产泡沫不具有连续性，没有稳定的周期和频率；第四，房地产泡沫主要是由于投机行为、货币供应量在房地产经济系统中短期内急剧增加造成的。投机价格机制和自我膨胀的机制是房地产的主要内在运行机制。房地产泡沫是在内在传导机制和外在冲击机制的共同作用下，开始产生、膨胀和崩溃的。

三、我国房地产泡沫问题的实证分析

我们根据房地产泡沫的内涵、特征和运行机理，选取了理性泡沫模型，基于数据的收集困难，本文采用直接指标法和间接检验法进行实证检验。

(一)直接指标法实证检验

1．房地产贷款增长率／贷款总额增长率

反映房地产与信贷协调性的指标。该指标在1～3左右为宜，过高表示银行资金投向房地产市场的速度过快，泡沫的成分比较大。

2．房价收入比

这个指标最初是用来衡量家庭对房价的承受能力。如果房价远远大于家庭年平均收入，则说明住房价格超过了居民消费水平，房价过高。比较理想的情形是房价与家庭年平均收入的比值维持在一个合理的范围内，国际上通常认为这个范围是3～6。世界银行认为发展中国家的比值一般在4～6之间，发达国家一般在1．8～5．5之间。

从图4可以看出，我国的房价／家庭年平均收入都在6以上，高于国际水平，所以，仅从房价收入比这一国际公认的衡量房地产市场是否存在泡沫现象的指标来看。中国的房价已经某种程度地超过了居民的实际支付能力，出现了泡沫迹象，特别在上海、北京、杭州等重点监测的城市，这一比例都超过了12以上，应时刻警惕 目前 过高房价中的泡沫成分。但整体来看这个比值在慢慢下降，说明房价与收入之间的差距在逐年缩小，向6以内逼近。

3．房地产价格增长率／GDP增长率

用GDP增长率代表本国实体 经济 的发展，测量房地产相对实体经济增长速度，用来监测房地产经济泡沫化的趋

势。该指标值越大，表明房地产的发展超出实体经济发展的程度就越大，相应的房地产泡沫形成的可能性就越大。一般认为，当房价上涨幅度是GDP增长幅度2倍以上时，房价的上涨就超出了合理的区间，有泡沫存在。

由图5可知，即使GDP增长率使用可比价格 计算 ，我国的这个指标也均保持在2以内，仅从此指标判断来看，我国房地产业运行正常，毫无泡沫可言。

(二)单位根及协整实证检验

1．分别检验售价和租价序列是否为平稳数据，如果房地产价格时间序列是一个非平稳的随机过程，说明需求中包含了大量的投机需求，房地产市场上存在投机性泡沫。

2．如果都不是平稳序列，则找出它们的单整阶数d，在阶数相等的条件下进行协整检验。如果房地产价格与租价之间不存在长期均衡关系，则说明房地产市场上存在大量投机交易，房地产市场价格偏离了 理论 价格，可能产生了投机性泡沫。 分析 如表：

结果显示，在5％的显著性水平下，全国房屋销售价格指数序列存在单位根，是非平稳的，而全国房屋销售价格指数一阶差分序列和全国房屋租赁价格指数序列都不存在单位根，都是平稳的。

房地产泡沫分析论文篇12

中图分类号:F832.48文献标识码:A文章编号:1672-3309(2010)01-0068-03

一、选题背景

20世纪80年代末90年代初,经济合作与发展组织中的发达国家和新兴工业化国家,经历了类似的房地产周期波动。在房地产发展经历了繁荣阶段后,又都出现了泡沫现象,其中以日本泡沫经济、美国经济萧条和东南亚金融危机最为典型,还有不得不引起我们关注的2007年美国次贷危机。从这些历史现象的回顾中可以看出,金融支持过度与新的房地产周期和泡沫的形成有着紧密联系。然而,房地产业是资金密集型产业,房地产开发所需资金主要由金融机构提供,由此产生一个悖论:缺少金融支持房地产业发展就会滞后,其运行效率将会下降;金融支持过度又会导致房地产进入持续的繁荣期,甚至出现价格泡沫。本文选题就是基于此种背景。

二、金融支持过度假说与房地产泡沫的关系

(一)金融支持过度假说的提出

在众多泡沫理论文献中,主要从理性和非理性的角度来探讨泡沫形成的机理,但20世纪70年代掀起的金融自由化浪潮,使金融支持过度成为房地产泡沫产生的重要诱因。然而,鲜有经济学家对金融支持过度与房地产泡沫的关系进行系统分析,由此导致目前的泡沫理论对房地产泡沫生成和演化,不能提供令人信服的解释。正因如此,我们提出了金融支持过度假说,并以此对房地产泡沫的生成和演化进行系统和科学的探讨。

(二)理论背景

理性泡沫的研究大约是从20世纪70年代开始的,其是对泡沫经济现象进行系统研究的起点。理性泡沫是指在理性预期的框架内,市场价格相对于资产未来各期收益现金流的贴现值的偏离。

随着信息经济学的发展,西方学者逐步把信息经济学理论纳入到泡沫理论的研究中。Carey(1990)提出了一个信息不对称下的土地价格模型,分析了土地价格变化与投资者数量和银行贷款额之间的关系。在该模型中,土地价格是投资者和贷款额的函数,那些保留价格高于市场价格的投资者的不断进入,将对土地价格产生重要影响。

Bertand(1996)在对1986-1994年全球房地产周期的研究中认为,在金融自由化和放松金融管制的情况下,金融机构违规借贷以及金融风险的累加,加速了房地产周期波动和房地产泡沫的形成与破灭。

Mishkin(1997)等人提出,金融机构与借款人之间的信息不对称将会导致金融资产泡沫,但是,他们没有将金融资产泡沫的形成过程模型化。

Mckinnon、Phill(1998)和Krugman(1998)的研究表明,政府外在或内在的担保,会导致风险分散行为或高的资产价格,这种政策可能会加剧泡沫问题。他们认为,由于信用工具创新的多样性而导致的金融中介的问题是资产泡沫得以形成的关键。

非理性泡沫模型是对上述理性泡沫模型的一个补充,用以解释那些由于非理性因素所导致的泡沫现象。尽管正统经济学研究理,但“经济人”的非理却总是存在的。市场基础仅能部分地决定价格,外来因素,如群体心理、时尚、狂热而引起的投机行为,也是决定价格的重要因素。

从上述泡沫经济理论的演化中可以看出,经济学家越来越关注金融支持在推动泡沫形成和发展中的作用。我们认为,房地产泡沫本质上是一种价格运动现象,是在金融支持过度背景下,由于投机者预期的趋同性而产生的群体投机行为,从而导致房地产价格偏离市场基础的持续上涨。

(三)金融支持过度

在凯恩斯主义中,货币创造有着非常重要的作用。它不仅是银行运行的基础,也是融资的主要来源。从目前金融制度来看,银行具有通过信贷扩张使金融支持力度提高的能力,从而增加信贷货币供给。凯恩斯主义者认为,如果没有金融部门信贷扩张所产生的货币创造,投资和经济增长是不可能的。然而,在金融支持力度提高时,又会对整体经济造成冲击,从而形成资产泡沫。房地产泡沫的产生与金融支持过度有着密切的关系。

房地产业是资金密集型产业,其供给和需求都离不开金融支持。然而,在金融制度变迁、不确定性和信息不对称性的背景下,由于金融机构的短时行为,导致贷款大量的投向了房地产业,投资者由此产生了严重的投机行为和风险转嫁行为。因此,我们认为,金融支持过度是指由于金融制度变迁、不确定性和信息不对称导致的房地产信贷过度膨胀,房地产市场参与者由此形成了严重的投机心理和风险转嫁行为,从而直接推动了房地产泡沫的产生和破灭。

三、金融支持过度与房地产泡沫评价指标体系研究

(一)金融支持过度衡量指标

房地产本身是一种投资额高的可增值的资产,其供给和需求两个方面都需要金融支持。没有金融支持,房地产业就不能正常运行。但是,金融支持是一把“双刃剑”,支持过度会导致房地产泡沫,从而影响房地产业的正常运行。因此,为了能够更有效地判断金融支持是否过度,必须建立起金融支持过度衡量指标体系,并对金融支持的正常区间和过度区间进行确定。以日本为例,对1980-1990年间房地产金融支持额占信贷总额的比重、房地产进入支持年增长额占信贷总额年增长额的比重、房地产金融支持年增长额和房地产金融支持年增长率进行分析。

(二)房地产泡沫评价指标

曹振良等(2000)认为,判别房地产市场是否过热或投机过度,从而可能会出现泡沫,可以从以下方面着手:一是检验房地产投资收益是否太高;二是检验房地产的转手率或成交额;三是估计房地产的理论价格;四是分析房地产投资是否过度;五是监测开发商的施工进度。

李维哲和曲波(2002)设计了关于地产泡沫的语境指标,将其分为生产类指标、交易状况指标、消费状况指标和金融类指标4大类。

刘洪玉等(2003)认为,房地产泡沫生成的条件有2个:即过度的投机需求和投资信贷支持,并从该角度设计了3个房地产泡沫测度指标:房地产价格增长率/实际GDP增长率、房价收入比和住房按揭款/居民月收入。

上述学者从不同角度探讨了房地产泡沫衡量指标,这些研究存在两个问题:第一, 有些指标存在不易操作的问题;第二,影响房地产价格的因素由于地区不同而差别较大,其理论价格的确定很困难,存在着很多不确定的因素。为了充分反映房地产泡沫的程度,我们认为,在选择指标上应该遵循可操作性原则,并根据经验数据设定泡沫的指标值。据此,我们提出了5个房地产泡沫评价指标:(1)房价收入比;(2)房地产价格年增长率;(3)货币供给增长率;(4)房地产价格增长率与消费价格增长率之比;(5)房屋空置率。

四、中国房地产泡沫防范的政策建议

防范房地产泡沫,避免房地产过热变成泡沫,是保证房地产业稳定、健康、有序发展的关键,也是摆在我们面前的一项重要课题。本文对防范房地产泡沫提出如下建议:

第一,严防金融支持过度。由于中国房地产投资的资金大部分来源于银行,而银行贷款具有信用扩张效应,因此,银行往往是金融支持过度的主导者。为使房地产金融支持保持在正常水平,国家应从宏观上对房地产金融支持额占信贷总额的比重、房地产金融支持年增长额占信贷总额年增长额的比重、房地产金融支持年增长额和房地产支持年增长率进行监控。在这些指标即将达到临界值前,果断采取措施,为房地产业正常运行提供良好的金融环境。

第二,建立个人信用制度。如果能够建立起个人信用制度,使个人信用资料有连续记录,其信用状况能够得到全面反映,银行通过一定法律程序就可以查阅到个人信用档案中的资料,从而对申请人的资信状况进行准确判断。个人信用制度包括以下内容:(1)个人信用档案制度;(2)个人信用账户制度;(3)多层次个人信用社会调查体系;(4)个人信用监控和预警制度。

第三,设计合理严密的房地产税制。主要包括:(1)对土地空置征税,提高囤积投机的成本;(2)征收土地增值税;(3)征收土地保有税,刺激土地供给。

第四,加强对房地产价格的检测与调控。主要包括:(1)建立城市基准地价公示制度,编制并定期地价指数、各类物业价格指数作为市场交易的决策参考;(2)建立房地产交易价格评估制度与申报制度,这样,政府就可以监督每一宗房地产的成交价格情况;(3)对房地产预售做严格审查;(4)利用货币金融政策调控房地产市场;(5)加快企业制度改革与房地产使用制度改革,使房地产投资主体成为自负盈亏、自我约束的经济实体;(6)政府应适时发出警告,公告有关市场信息,加强对投资者市场风险的教育,调整市场情绪,尽量化解大众的非理。

第五,扩展企业融资渠道,提高企业竞争力。我国房地产开发企业综合竞争力还不是很强,企业间的竞争力相差不大,企业规模小、自有资金少、融资渠道单一,企业往往采取过度贷款行为。为摆脱这种局面,提高中国房地产业竞争力,应着重做好以下工作:(1)组建一体化企业集团;(2)鼓励社会基金投资房地产业,提高企业融资能力;(3)政府应制定相应的政策;(4)鼓励企业创立名牌产品;(5)鼓励有实力的房地产企业上市。

参考文献: