我國(guó)35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度預(yù)警及差異性分析

王春艷，董繼剛

（山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 泰安 271018）

一、引言

近幾年我國(guó)房?jī)r(jià)不斷飆升，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)熱以及投機(jī)熱的背后映射出房地產(chǎn)市場(chǎng)的非理性繁榮以及房地產(chǎn)市場(chǎng)機(jī)制的扭曲。我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)存在明顯的冷熱共存的現(xiàn)象，一二線大城市投機(jī)過(guò)熱，三四線城市庫(kù)存過(guò)多，因此樓市調(diào)控要堅(jiān)持“一城一策、因城施策、分類(lèi)指導(dǎo)、有松有緊”的主基調(diào)。我國(guó)35 個(gè)大中型城市作為引領(lǐng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍、國(guó)家政策方針的先行者與實(shí)踐者，研究我國(guó)35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異性對(duì)于把握全國(guó)城市房地產(chǎn)泡沫的差異性以及政府的政策調(diào)控具有重要的指導(dǎo)意義，從而有利于促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展、銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的管理以及社會(huì)的穩(wěn)定。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)重要城市房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度及區(qū)域異質(zhì)性分析做了諸多研究，得到了許多可觀的成果。姚濤（2010）[1]以31 個(gè)省市為研究對(duì)象，用因子分析法計(jì)算31 個(gè)省市2009 年房地產(chǎn)泡沫的綜合得分，用層次聚類(lèi)法將31 個(gè)省市分為5 大類(lèi)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)各類(lèi)省市之間的泡沫化程度存在較大差異。王琴英（2013）[2]基于35 個(gè)大中型城市2009—2011 年年度數(shù)據(jù)的特征，將35 個(gè)大中型城市分為三個(gè)層次，實(shí)證發(fā)現(xiàn)三個(gè)層次城市的房地產(chǎn)泡沫程度存在較大差異。范新英等（2013）[3]建立動(dòng)態(tài)面板模型，運(yùn)用迭代回歸法測(cè)度35 個(gè)大中型城市1999—2011 年房?jī)r(jià)的泡沫度，實(shí)證發(fā)現(xiàn)不同城市間房?jī)r(jià)的泡沫度差異較大。吳冠岑和王沁穎（2017）[4]以35 個(gè)大中型城市為研究對(duì)象，以2006—2015 年為研究時(shí)間段，將35 個(gè)大中型城市分為三類(lèi)，建立局部均衡模型測(cè)度35 個(gè)大中型城市的房地產(chǎn)泡沫并對(duì)三類(lèi)城市內(nèi)和城市間的泡沫分化進(jìn)行分析。張超（2018）[5]選取2007—2015 年13 個(gè)長(zhǎng)三角城市的年度數(shù)據(jù)，建立靜態(tài)面板模型，實(shí)證發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角各城市房地產(chǎn)泡沫出現(xiàn)最大值的年份不一樣，且各年度房地產(chǎn)泡沫差距較大。

三、35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以35 個(gè)大中型城市為研究對(duì)象，以2007—2016 年為研究時(shí)間段，選取了八個(gè)測(cè)度房地產(chǎn)泡沫單項(xiàng)指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家歷年統(tǒng)計(jì)年鑒、wind 數(shù)據(jù)庫(kù)以及中宏網(wǎng)。

（二）變量選取

1.開(kāi)發(fā)類(lèi)指標(biāo)

（1）房地產(chǎn)投資/全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（X1）

（2）房屋施工面積/房屋竣工面積（X2）

2.交易類(lèi)指標(biāo)

（1）房屋竣工面積/房屋銷(xiāo)售面積（X3）

（2）人口增長(zhǎng)率（X4）

3.價(jià)格類(lèi)指標(biāo)

（1）房?jī)r(jià)收入比（X5）

（2）房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率/GDP 增長(zhǎng)率（X6）

（3）房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率/ 社會(huì)零售商品銷(xiāo)售額增長(zhǎng)率（X7）

4.資金信貸類(lèi)指標(biāo)

（1）房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商國(guó)內(nèi)貸款/資金來(lái)源總額（X8）

（三）實(shí)證分析

對(duì)上述八個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析之前首先要進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定是否適合做因子分析。KMO 值為0.539，巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為340.432，顯著性為0，相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，反映象矩陣對(duì)角線上的系數(shù)較大，其余系數(shù)數(shù)值均較小，經(jīng)檢驗(yàn)適合做因子分析。

如表1 所示，為使提取的主因子方差貢獻(xiàn)率累計(jì)超過(guò)85%，共提取6 個(gè)主因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)89.628%，提取的主因子對(duì)總體具有很好的代表性，原有數(shù)據(jù)丟失的較少。

表1 公因子特征值與方差貢獻(xiàn)率

初始因子解對(duì)主因子的解釋比較模糊，為進(jìn)一步對(duì)主因子進(jìn)行命名，采用方差最大法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表2所示。X2、X3 在第一主因子上有較大載荷，將其命名為生產(chǎn)因子；X1、X5 在第二主因子上有較大載荷，將其命名為投資因子；X8 在第三主因子有較大負(fù)荷，將其命名為金融因子；X7 在第四主因子上有較大負(fù)荷，將其命名為消費(fèi)因子；X4 在第五主因子上有較大負(fù)荷，將其命名為社會(huì)因子；X6 在第六主因子上有較大載荷，將其命名為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子。

表2 方差最大化旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

將各主因子方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比值作為權(quán)重分別計(jì)算35 個(gè)大中型城市2007—2006 年的房地產(chǎn)泡沫綜合得分F，房地產(chǎn)泡沫綜合得分F=（0.19497F1+0.17378F2+0.1511F3+0.12567F4+0.12552F5+0.12524F6）/0.89628

（四）結(jié)果分析

1.各年份房地產(chǎn)泡沫綜合得分的描述性分析。如表3 所示，我國(guó)35 個(gè)大中型城市2007—2016 年房地產(chǎn)泡沫綜合得分的均值呈波浪式變動(dòng)，波動(dòng)幅度較小，但歷年均值均處于中泡沫等級(jí)區(qū)間，需要引起警惕。房地產(chǎn)泡沫綜合泡沫得分的最大值與最小值也成波浪式變動(dòng)，但波動(dòng)幅度較大。因此房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度以及政策調(diào)控要注意區(qū)域異質(zhì)性，用全國(guó)房地產(chǎn)泡沫的均值進(jìn)行分析研究可能會(huì)掩蓋個(gè)別城市泡沫化程度異常的現(xiàn)象。

表3 2007—2016 年房地產(chǎn)泡沫綜合得分情況

2.各城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的描述性分析。將35 個(gè)大中型城市按照《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020 年）》中的劃分標(biāo)準(zhǔn)，劃分為超大型城市、特大型城市與大型城市三類(lèi)，分別計(jì)算2007—2016 年各城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的均值并定義泡沫等級(jí)。35 個(gè)大中型城市歷年房地產(chǎn)泡沫綜合得分均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.4，最小值為-1.23，最大值為2.55。采用五級(jí)分類(lèi)法，取1/2 倍標(biāo)準(zhǔn)差作為中間衡量基準(zhǔn)，將35 個(gè)大中型城市的泡沫度劃分為低、較低、中、較高、高五個(gè)等級(jí)，F(xiàn) 處于[-1.23，-0.4）則定義為低泡沫等級(jí)，F(xiàn)處于[-0.4，-0.2）則定義為較低泡沫等級(jí)，F(xiàn) 處于[-0.2，0.2）則定義為中泡沫等級(jí)，F(xiàn) 處于[0.2，0.4]則定義為較高泡沫等級(jí)，F(xiàn) 處于[0.4，2.55]則定義為高泡沫等級(jí)。

如表4 所示，三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫的均值隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異呈階梯式分布，超大型城市的房地產(chǎn)泡沫最大，其次為特大型城市和大型城市。超大型城市房地產(chǎn)泡沫化程度過(guò)高，大城市房地產(chǎn)泡沫化程度普遍不高，尤其是中西部的內(nèi)陸城市房地產(chǎn)泡沫化程度普遍較低，然而大城市中杭州和廈門(mén)的房地產(chǎn)泡沫化程度較高，需引起警惕。

表4 35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的綜合得分及泡沫等級(jí)情況

四、35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異性分析

泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)、變異系數(shù)均可以描述不同地區(qū)的不平等及差異程度。但泰爾指數(shù)具有可分解的性質(zhì)，即可以將總差異分解為組內(nèi)差異和組間差異，分別計(jì)算組內(nèi)差異和組間差異對(duì)總差異的貢獻(xiàn)率。因此本文用泰爾指數(shù)來(lái)分析三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫的差異及分化程度。

個(gè)別城市和個(gè)別年份的房地產(chǎn)泡沫綜合得分為負(fù)數(shù)，因此在分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化（非負(fù)數(shù)）處理。公式如下：

設(shè)T1、T2、T3分別為特大型城市、超大型城市、大型城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)，F(xiàn)i為歷年單個(gè)城市房地產(chǎn)泡沫的綜合得分，F(xiàn)1、F2、F3分別為歷年特大型城市、超大型市、大型城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的總和，P1、P2、P3分別為特大型城市、超大型城市、大型城市組內(nèi)的城市總個(gè)數(shù)，三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異泰爾指數(shù)的計(jì)算公式如下：

如圖1 所示，大型城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)整體高于特大型和超大型城市。2007—2016 年大型城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)整體呈“山峰”狀波動(dòng)，極差達(dá)到78，波動(dòng)幅度較大，房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異的變化較為劇烈。將每一個(gè)“山峰”看做一個(gè)周期，大型城市房地產(chǎn)泡沫的組內(nèi)差異大體可分為三個(gè)周期：2007—2009 年為第一個(gè)周期；2009—2012 年為第二個(gè)周期；2012—2016 年為第三個(gè)周期。每個(gè)周期大約為2—4 年，并且每個(gè)周期所跨越的年數(shù)漸增。特大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)整體呈波浪式變動(dòng)，波動(dòng)幅度較小，整體較為平穩(wěn)。超大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)在2007—2012 年基本保持穩(wěn)定，2012 年后超大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)逐年遞增，直到2015 年出現(xiàn)拐點(diǎn)使得2016 年超大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)急劇下降。在2010 年之前，特大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)均大于超大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)，2010年后超大型城市發(fā)生反超，在后續(xù)的幾年內(nèi)，超大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)均大于特大型城市組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)。直到2016 年兩者發(fā)生匯合，特大型與超大型城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)出“分久必合，合久必分”的規(guī)律。

圖1 三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的組內(nèi)差異

設(shè)T4為三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組間差異的泰爾指數(shù)，F(xiàn) 為35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的總和，P 為三類(lèi)城市的城市總個(gè)數(shù)，三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組間差異泰爾指數(shù)的計(jì)算公式如下：

如圖2 所示，2007—2016 年三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組間差異的泰爾指數(shù)呈“倒山峰”狀波動(dòng)，但整體呈上升趨勢(shì)。期間大約經(jīng)歷了三個(gè)周期，每個(gè)周期大約為2—3 年。2011 年后，三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組間差異的泰爾指數(shù)整體呈上升態(tài)勢(shì)，2015 年驟升達(dá)到峰值后轉(zhuǎn)而出現(xiàn)拐點(diǎn)，2016 年三類(lèi)城市組間差異的泰爾指數(shù)反趨勢(shì)地出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。

圖2 三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫綜合得分的組間差異

根據(jù)三類(lèi)城市組內(nèi)差異以及組間差異的泰爾指數(shù)，分別計(jì)算三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異及組間差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率。如表5 所示，三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率較大，均超過(guò)了65%，在2008 年貢獻(xiàn)率甚至達(dá)到了89.93%。35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異程度主要取決于組內(nèi)差異，而組間差異的決定作用較小。三類(lèi)城市組內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率主要來(lái)源于大型城市的組內(nèi)差異，除2009 年外大型城市組內(nèi)差異均大于特大型和超大型城市的組內(nèi)差異，因此歸根結(jié)底35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異程度主要取決于大型城市的組內(nèi)差異。

表5 三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異及組間差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

我國(guó)35 個(gè)大中型城市2007—2016 年房地產(chǎn)泡沫綜合得分的均值均處于中泡沫等級(jí)區(qū)間，泡沫化程度較高，需要引起警惕。三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫的均值隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異呈階梯式分布，超大型城市的房地產(chǎn)泡沫最高，大型城市的房地產(chǎn)泡沫最低。三類(lèi)城市房地產(chǎn)泡沫組內(nèi)差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率較大，而組間差異對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率較小。房地產(chǎn)泡沫的組內(nèi)差異主要來(lái)源于大型城市，因此我國(guó)35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異主要取決于大型城市房地產(chǎn)泡沫的組內(nèi)差異。

（二）政策建議

1.一城一策、因城施策。我國(guó)房地產(chǎn)泡沫存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性特征，因此樓市調(diào)控不能搞“一刀切”，要對(duì)癥下藥、分類(lèi)指導(dǎo)。一城一策使地方政府的調(diào)控更具靈活性與主動(dòng)性，可以有效規(guī)避統(tǒng)一調(diào)控所帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

2.加強(qiáng)監(jiān)管、嚴(yán)控信貸。35 個(gè)大中型城市房地產(chǎn)泡沫的差異主要源于大型城市的組內(nèi)差異，大型城市作為初步從中小型城市向大中型城市成功轉(zhuǎn)型的產(chǎn)物，各方面規(guī)章體制有待完善，各地政府要盯住樓市，通過(guò)靈活變動(dòng)信貸政策、財(cái)稅政策等對(duì)樓市進(jìn)行調(diào)控，嚴(yán)格控制對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的信貸投放量及開(kāi)發(fā)商的信貸投向，遏制投機(jī)，穩(wěn)定預(yù)期，嚴(yán)防大型城市重蹈超大型城市的覆轍。

3.控制人口、緩解矛盾。積極推進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展以及脫貧攻堅(jiān)的進(jìn)程，引入勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)入中小城鎮(zhèn)，大力鼓勵(lì)回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)及返城就業(yè)，合理引導(dǎo)人口回流，緩解一二線大城市的人口壓力，從而大大減輕一二線城市的供需矛盾，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。