住宅存量估計與房地產(chǎn)泡沫

(廈門大學 嘉庚學院，福建 廈門 363105)

一、引言

中國35個大中城市的住宅存量有多少？這些城市住宅存量與常住人口戶數(shù)的比例是多少？這些城市歷年的房價收入比是多少？這幾個問題目前經(jīng)濟學界還沒有人給出明確回答。出于對房地產(chǎn)泡沫的擔憂，以及由此可能產(chǎn)生的經(jīng)濟泡沫，乃至泡沫破滅之后對經(jīng)濟的嚴重影響，經(jīng)濟學界一直在關注房地產(chǎn)市場，但是卻沒有經(jīng)濟學家將上述問題徹底搞明白。

經(jīng)濟學最重要并且最簡單的理論就是供需理論。如果一個城市的房地產(chǎn)市場供給嚴重不足或者相對過剩，那么房價的上漲或者住宅價格泡沫的破滅就是必不可免的。對于住宅的需求，如果包含了投機性需求的話，其需求的大小是比較難以測度的。但是簡單的需求函數(shù)就會告訴我們，如果價格越高，那么需求量就會越?。煌瑯拥?，如果供給越多，那么價格就會越低。所以當我們討論住宅市場的泡沫時，如果可以從住宅市場基本的供給需求方面進行討論，那么我們就不會迷失在各種各樣的理論中。

經(jīng)濟學者們在嚴重不足的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)2003年以前的住房價格并沒有出現(xiàn)泡沫，例如王雪峰(2005)[1]利用2000-2004年國家層面的數(shù)據(jù)得出的結論是“從2003年3季度后真正出現(xiàn)泡沫”；韓德宗(2005)[2]采用1991年第1季度至2003年第4季度北京、上海和深圳的數(shù)據(jù)得出的結論是“北京住宅市場、上海住宅市場以及深圳寫字樓市場…存在著泡沫現(xiàn)象；北京寫字樓市場、上海寫字樓市場和深圳住宅市場…不能判斷存在泡沫現(xiàn)象?！焙》f等(2006)[3]利用1990年第1季度到2005年第1季度的國家層面的數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)市場的泡沫進行了研究后發(fā)現(xiàn)，自32個季度(即1999年)之后，住宅價格仍然有泡沫，但是大約在3%左右徘徊，僅在大約2002-2003年左右出現(xiàn)了大約10%左右的泡沫。韓冬梅等(2008)[4]采用2001年1季度至2006年2季度上海市的數(shù)據(jù)，結果發(fā)現(xiàn)“從2002年3季度開始…商品房實際價格開始高于其基礎價值”。

如果我們把時間再往后回放，那么幾乎所有文章的結論都發(fā)現(xiàn)了房地產(chǎn)泡沫的存在，例如王藝明(2008)[5]利用1998年7月到2007年6月北京、上海和廣州三地住房二級市場的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“北京和上海兩地房地產(chǎn)市場存在顯著的投機泡沫，而廣州則相對不顯著?！眳谓?2010)[6]采用房價收入比指標計算得出2006-2008 年“我國城市住房市場總體存在泡沫、部分城市泡沫較大”的結論。趙安平和范衍銘(2011)[7]使用北京市2005 年1 季度至2009 年4 季度的數(shù)據(jù)，測算顯示“北京商品房市場的價格泡沫出現(xiàn)于2006年4季度?！痹逡缓屠钕?2011)[8]采用2003年第1季度到2009年第4季度35個大中城市的房屋銷售價格指數(shù)和房屋租賃價格指數(shù)對房地產(chǎn)市場的泡沫進行測算，結果發(fā)現(xiàn)“本期間內(nèi)我國的房地產(chǎn)價格存在泡沫”。李星和曾勇(2012)[9]利用2002-2010年國家層面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“我國商品住宅市場價格運行主要經(jīng)歷了兩個階段。第一階段是2002-2003年，此期間我國商品住房價格無泡沫運行。第二階段是2004-2010 年，從2004年開始，我國開始出現(xiàn)商品住宅價格泡沫，除2006年商品住宅價格泡沫不明顯外，其余每年我國商品住宅市場均出現(xiàn)泡沫?！?/p>

由此我們可以看到，當住房價格在住房制度改革之后開始上升時，只要其漲幅(或者稱為收益率)大于其它投資的收益率，那么住房價格一方面由于其必需品屬性的剛性需求的增加而上升，另一方面又會因為其投資品屬性而隨著投機者的增加而上升。而兩者可能是如影隨形、無法分割的。但是其上漲的時機總是來自政策性的外部沖擊，例如住房制度的改革，或者其它與初衷相悖的管理制度。但是要想從時間序列的角度以及全國層面來探討房地產(chǎn)泡沫問題，那么由于時間過短，并且采用全國范圍內(nèi)的平均變量值得到的結論意義不大，因為從國家層面土地的供給并非完全無彈性，所以房地產(chǎn)價格的泡沫必然只能出現(xiàn)在某些局部地區(qū)或者某些城市。正因如此，筆者采用35個大中城市1999-2011年的數(shù)據(jù)，從住宅的需求和供給方面對這些城市的房地產(chǎn)市場進行描述。

二、住宅市場的需求

需求和供給雖然是最簡單的經(jīng)濟學模型，但是卻是最簡潔有力的工具。 “聯(lián)合國人居中心研究發(fā)現(xiàn)，當一個地區(qū)或城市住房價格上漲率連續(xù)幾年達到8% 時，將會導致國民經(jīng)濟受到困擾和損失，住房會成為典型的投資品而不僅是居民的生活消費品；這種價格上漲速度是不可持續(xù)的，將會引發(fā)房地產(chǎn)泡沫?！?馮邦彥等，2005)[10]如果我們把這個作為起點，那么要做的第一件事就是計算在指定時間內(nèi)不同城市的房地產(chǎn)實際價格的年平均增長率，發(fā)現(xiàn)在2000-2011年這段時間內(nèi)，只有14個城市的住宅實際價格的年平均增長率小于8%，并且僅有6個城市的年均增長率小于7%。

2000-2003年，北京和石家莊的房價出現(xiàn)負增長，而廣州、南京的平均增幅不足1%。當然，也有一些城市的增幅很高，例如上海、太原、南昌以及西安的增幅在10%以上。但是大多數(shù)城市的增長都比較溫和，可以看作是住房改革之后人們對于住宅條件改善的需求拉動的增長。從2003年開始，住宅價格才開始了真正具有泡沫的上漲，其中北京，廈門的住宅價格增幅都超過了20%，而華東的所有城市的增幅都超過了10%，全國來看，除了西北，西南，東北的少數(shù)城市之外，住宅價格的增幅都在8%以上。并且即使在2008年，?？诘淖≌瑑r格上漲也達到了20.86%。而之前上漲幅度不大的城市，例如烏魯木齊、西寧、昆明等城市的住宅價格并沒有因為金融危機而停滯，反而因為前階段上漲幅度較小而開始補漲。2009-2010年，太原、南京住宅價格的增幅在30%以上。而漲幅在20%以上的城市有6個，10%以上的城市有20個。如果這樣的上漲都無法得出存在泡沫的結論，那么肯定是理論錯了。在調(diào)控趨嚴的2011年，仍然有10個城市的房價漲幅超過了10%，而其中又有3 個城市的增幅超過了20%。

從住宅價格的名義年均增長率來看，只有沈陽市的住宅價格的年均增長率小于8%。雖然名義年均增長率對于經(jīng)濟學的分析來說用處不大，因為沒有排除物價因素，但是人們在日常生活中所看到的數(shù)據(jù)正是這些數(shù)據(jù)。按照經(jīng)驗法則，如果年均增長率為8%，那么大約每9年左右，價格將會翻一倍。而如果年均增長率為10%，那么這個時間只有不到7年。而35個城市的住宅價格的年均增長率大約為12%，也就是說不到6年的時間價格就會翻番，而我們的時間跨度有12年，也就意味著住宅價格至少翻了兩番。這就是為何我們感到房價上漲過快的原因。

但是經(jīng)濟學上更關注實際增長率，選定期間內(nèi)只有15個城市的實際人均可支配收入的年均增長率高于住宅實際價格的年均增長率。華東除南京之外的七個城市、華南的四個城市、西南除昆明之外的三個城市的實際人均可支配收入的年均增長率都低于住宅實際價格的年均增長率，而寧波該數(shù)值之間的差值達到了4.59%。

我國不同城市住宅價格上漲時間是不一樣的，并且是存在漣漪效應(ripple effect，或譯為連鎖反應)。也就是說住宅價格的上漲往往開始于特大型城市，例如北京、上海等，然后東部地區(qū)的城市以及沿海開放城市開始上漲，隨后中西部城市房價開始上漲。這一點可以從它們不同的上漲時間看出，如圖1所示。周文興和林新朗(2012)[11]采用2000-2010年全國31個省、直轄市的數(shù)據(jù)證明了“我國住房價格存在空間交互作用，并且這種空間交互作用顯著的影響著鄰近省域的住房價格。”這和圖1中得到的直觀結論是一致的。

圖 1 35個城市2000-2011年住宅實際價格年增長率

下面需要討論的是非常重要的指標——房價收入比。這個指標計算中有兩點需要注意：第一如何計算一套房子的房價，第二是如何計算收入。陳欣宏(2006)[12]曾經(jīng)對于國內(nèi)該指標的計算提出過批評。主要是不同的學者在計算時采用的一套房屋的面積往往是隨意的，從而造成了結果的差異。筆者為了計算出較為合理的房屋面積，遵從呂江林(2010)[6]的計算方法計算出每套住宅的平均面積，與其所不同的是筆者采用2005-2010年各城市數(shù)據(jù)計算出當年的戶均面積，然后再計算該段時間內(nèi)的竣工住宅的每套平均面積。雖然這種計算不是完美的，但是是在現(xiàn)有可得數(shù)據(jù)下最優(yōu)的方式。根據(jù)計算結果，太原、杭州、福州、昆明四個城市新建住宅的面積都超過了120平方米，同時只有東北的三所城市以及深圳、烏魯木齊的每套住宅的建筑面積小于100平方米/每套。

收入的計算采用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。該數(shù)值實際上是住戶的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，同時隨著產(chǎn)生于該調(diào)查的數(shù)據(jù)還有戶均人口數(shù)。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，如果采用戶籍人口數(shù)除戶籍戶數(shù)，那么得到的戶均人口數(shù)比從該調(diào)查得到的數(shù)據(jù)要大一些，但是由于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是產(chǎn)生于調(diào)查數(shù)據(jù)，所以這里采用該調(diào)查所給出的戶均人口數(shù)。家庭的收入等于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入乘以戶均人口數(shù)。結合上面的數(shù)據(jù)即可得出1999-2011年最終的房價收入比平均值。

根據(jù)計算結果，可以發(fā)現(xiàn)，1999年以來，平均房價收入比最低的是重慶，為6.13。而平均值的最大值出現(xiàn)在北京，已經(jīng)達到了17.16。而北京市該期間的最大值為24.53，出現(xiàn)在2010年。緊隨其后的杭州該期間的最大值達到了22.94，同樣出現(xiàn)在2010年。

按照呂江林(2010)[6]給出的房價收入比的合理范圍4.38-6.78 來看，35個城市1999-2011 年該比值的平均值只有重慶和呼和浩特沒有超過該區(qū)間的最大值。而以2011年的比值來看，則只有呼和浩特沒有超過該區(qū)間最大值。同時，即使在今后把每套住房的面積縮小一些的話(90平方米/套)，那么也只有呼和浩特、鄭州、長沙、重慶、貴陽、昆明以及西寧這七個城市的房價收入比沒有超過上限。按照Ding(2012)[13]最新的估計，合理的房價收入比應該在7.35 以內(nèi)，即使按照這個標準，以各個城市每套住宅的實際面積計算的2011年房價收入比再此范圍之內(nèi)的也只是多了重慶一個城市而已。按照每套住宅90平米計算，也僅僅多了石家莊、濟南、青島、武漢、西安、銀川六個城市。

三、住宅市場的供給

上述的數(shù)據(jù)給出了有關住宅市場需求方面的信息，例如人均可支配收入、房價收入比等。現(xiàn)在還需要討論另外一個非常關鍵的問題，即住宅價格的上漲是不是由于住宅的極度缺乏造成的。

如果按照各市統(tǒng)計年鑒給出的最新數(shù)據(jù)，很多城市人均建筑面積幾乎都達到或者接近30平方米。如果按照這樣的數(shù)據(jù)，整個城市的住宅存量是相當巨大的。筆者在計算住宅存量時采用的折舊率為2%。但是由于當期數(shù)據(jù)無法和歷史數(shù)據(jù)吻合，所以又分別計算了以1999年、2002年以及2005年的數(shù)據(jù)為基礎的住宅面積存量。根據(jù)計算結果，可以看出，如果以2005年公布的人均建筑面積計算，然后再加上之后每年的住宅竣工面積得到最終的住宅存量，僅有貴陽一市出現(xiàn)了正值。故而筆者決定采用以2005年為基礎計算出的住宅存量來計算1999年的住宅套數(shù)。

以上的數(shù)據(jù)在前面所提到的所有文章中都沒有出現(xiàn)過，并且前面所提到的文章即使在討論住宅時也是采用的是竣工面積等數(shù)據(jù)，而在現(xiàn)實中住房是無法分割的，所以估計出總套數(shù)對于確定住宅的供給來說是更加直接和有意義的。

從住宅套數(shù)與總戶籍戶數(shù)的比值來看，除了哈爾濱和蘭州較低外，其它城市均超過90%(合肥為89.27%)，其中24個城市該比值大于100%，即從平均值的角度來看，基本每戶都應該擁有了住房。即使按照住宅套數(shù)與常住戶數(shù)的比值來看，仍然有9 個城市的比值超過了100%。另外，超過80%的城市有10 個。35個城市中該比值最低的為蘭州，僅為26.13%，說明該市的住宅供給嚴重不足。另外即使像北京這樣的城市，該比值仍然達到70%，說明住房數(shù)量還是非常充足的。這些數(shù)據(jù)都表明從住宅的供給方面來看，各個城市的住宅供給量相對充足，也就是說住宅價格的瘋長不是建立在供給不足的基礎上的，從而初步可以判斷以投機方式持有住房應該是目前購買的主要動機。

下面討論房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的決策問題，采用一個最簡單的圖形說明問題。采用35個城市可以得到的常住人口與戶籍人口之差的數(shù)值以及這些城市相應的住宅新開工面積，做出一個散點圖，如圖2所示，所有的數(shù)據(jù)都進行了對數(shù)化處理。

圖 2 常住人口與戶籍人口之差和住宅新開工面積

常住人口與戶籍人口之差基本可以反映一個城市的發(fā)展情況，而新開工面積則反映了房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的決策，從圖2可以看出兩者之間存在正相關的關系。也就是說如果一個城市的外來人口越多，那么房地產(chǎn)企業(yè)會提供越多的住宅。由此可以得到結論：住宅市場的需求方面表明住宅價格確實出現(xiàn)了泡沫，而泡沫的產(chǎn)生并不是因為住宅的供給量太少造成的。雖然各個城市的土地供應量是缺乏彈性的，但是房地產(chǎn)企業(yè)對住宅的供給還是非常充足的，并且某種程度上已經(jīng)在部分城市造成了過度開發(fā)，現(xiàn)有住房存量已經(jīng)大于現(xiàn)有戶籍戶數(shù)，甚至大于常住戶數(shù)，換句話說，認為房價上漲是由于“剛性需求”而引起的觀點是站不住腳的[14]。

四、結論和問題

通過對我國35個大中城市房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)的分析，從需求和供給兩個方面給出了這些城市房地產(chǎn)市場目前基本的統(tǒng)計描述后發(fā)現(xiàn)：從需求方面來看，房價的上漲在很多城市快于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增速，并且?guī)缀跛谐鞘械姆績r收入比都超過了合理的范圍；從供給方面來看，雖然城市人口在不斷的增長，并且常住人口的增長相對更快一些，但是根據(jù)對這些城市住房存量的估計，在非一線城市都出現(xiàn)了現(xiàn)存住宅總套數(shù)大于現(xiàn)有戶籍戶數(shù)、甚至大于常住戶數(shù)的情況，這充分說明這些城市的住房市場的供給是充足的。綜合兩方面判斷，完全可以得出目前我國城市中房地產(chǎn)市場的泡沫是非常嚴重的結論。

限于數(shù)據(jù)的可得性，筆者的研究還有很多可改善的地方。例如，前文中所給出的住房價格是新建住房的統(tǒng)計，而隨著城市開發(fā)的深入，城區(qū)部分的土地已經(jīng)開發(fā)殆盡，整個城市在不斷的外延，住宅存量估計與房地產(chǎn)泡沫很明顯，房價受地理位置的影響相當大，故而該數(shù)據(jù)有傾向于低估住房價格的傾向。另外，各個城市統(tǒng)計的人均建筑面積的數(shù)據(jù)非?；靵y，即使相差一年，數(shù)據(jù)仍然無法吻合。為了讓數(shù)據(jù)更接近當期值，筆者采用較小的折舊率，但是現(xiàn)在我國拆遷盛行，2%的折舊率明顯過低，而采用較低的折舊率又會有高估住宅存量的可能。但是過高的折舊率又會使得政府公布的數(shù)據(jù)更加不匹配，所以筆者待政府可以公布客觀公正的數(shù)據(jù)，這才是正確判斷經(jīng)濟形勢的起點。

由于我國近年來收入差距不斷拉大，財富分配不均衡，所以對于住宅的購買力有很大的差異，因為需求指的是“人們愿意且負擔得起該產(chǎn)品的價格”。所以雖然知道人人都需要住房，但是更要知道多少人真正的有住宅需求。例如前段時間的“龔愛愛事件”，一個人在北京擁有24 套房產(chǎn)，這樣的集中度事實上加大了泡沫的程度，同時也侵蝕了人們的信心。如果真的擔心經(jīng)濟崩潰，那么就應該牢記這樣一句話：“(在)經(jīng)濟過熱時期，政府部門及官員的過失、瀆職及貪污(政府官員的腐敗)等行為一經(jīng)揭露，往往會加速經(jīng)濟崩潰與市場恐慌?！盵15]

(編輯：周亮；校對：余華)

[1]王雪峰. 中國房地產(chǎn)市場泡沫的測度研究[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2005，(8)：11-14.

[2]韓德宗. 基于West模型的房地產(chǎn)泡沫的實證研究——以北京、上海、深圳為例[J]. 當代經(jīng)濟科學，2005，(5)：6-11.

[3]胡健穎，蘇良軍，金賽男，姜萬軍. 中國房地產(chǎn)價格有幾成泡沫[J]. 統(tǒng)計研究，2006，(1)：39-42.

[4]韓冬梅，劉蘭娟，曹 坤. 基于狀態(tài)空間模型的房地產(chǎn)價格泡沫問題研究[J]. 財經(jīng)研究，2008，(1)：126-135.

[5]王藝明. 房租資本化、模型誤設與房地產(chǎn)投機泡沫：基于北京、上海和廣州住房二級市場的研究[J]. 世界經(jīng)濟，2008，(6)：59-68.

[6]呂江林. 我國城市住房市場泡沫水平的度量[J]. 經(jīng)濟研究，2010，(6)：28-40.

[7]趙安平，范衍銘. 基于卡爾曼濾波方法的房價泡沫測算―以北京市場為例[J]. 財貿(mào)研究，2011，(1)：58-65.

[8]曾五一，李 想. 中國房地產(chǎn)市場價格泡沫的檢驗與成因機理研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2011，(1)：140-151.

[9]李 星，曾 勇. 我國商品住房價格泡沫的測定[J]. 統(tǒng)計與決策，2012，(15)：119-122.

[10]馮邦彥，李建國，祝建輝. 城市房地產(chǎn)泡沫的統(tǒng)計分析[J]. 中國統(tǒng)計，2006，(7)：25-26.

[11]周文興，林新朗. 基于空間計量的我國住房價格研究[J]. 統(tǒng)計與決策，2012，(3)：140-143.

[12]陳欣宏. 我國房價收入比計算方法的缺陷及其改進研究[J]. 價格月刊，2006，(10)：19-21.

[13]Ding Ai-dong. Further Study of China’s housing price-to-income ratio[J]. Advances in Applied Economics and Finance, 2012, (4): 433-436.

[14]周 亮.貨幣因素對我國房地產(chǎn)價格的影響略探[J].湖南財政經(jīng)濟學院學報，2013，(2)：71-75.

[15]Kindleberger, Charles P.，Aliber, Robert Z. Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises[M]. New York：Palgrave Macmillan, 2005. 21.