房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為分析

劉金娥，賀思語(yǔ)

(廈門(mén)理工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 廈門(mén) 361024)

自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)以持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)發(fā)展，其中房地產(chǎn)行業(yè)貢獻(xiàn)的力量不容小覷。中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議作出“要確保房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)發(fā)展”的一系列部署，房地產(chǎn)已然成為國(guó)家重要的經(jīng)濟(jì)支柱和社會(huì)問(wèn)題。

歷年來(lái)，各國(guó)學(xué)者都熱衷于對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行研究，眾多學(xué)者通過(guò)不同角度對(duì)其進(jìn)行探索解析。傳統(tǒng)金融模型以理性人和有效市場(chǎng)假說(shuō)為前提，但現(xiàn)實(shí)中市場(chǎng)中的個(gè)體不會(huì)是完全的理性人，故有學(xué)者引入行為金融學(xué)思路對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行研究。羊群行為是行為金融學(xué)中研究的一種典型的投資行為。

到目前為止，前人對(duì)研究羊群行為的實(shí)證方法有以下幾種：LSV 方法——用于檢測(cè)每一期間末投資者對(duì)單支股票于同一方向交易與獨(dú)立交易的偏離程度，無(wú)法考慮究竟是羊群行為導(dǎo)致了相關(guān)聯(lián)交易，還是關(guān)聯(lián)交易中市場(chǎng)參與者使用了相同的信息，且在市場(chǎng)不允許或限制賣(mài)空的情況下，使用LSV 方法會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差[1]；PCM方法——用于測(cè)度投資者在方向及力度上存在的羊群行為，該方法對(duì)于投資者占有投資權(quán)重的衡量存在偏差，資金量越大的基金管理人被賦予更大的比重，可能衡量到虛假羊群行為[2]；CH 方法（又稱“CSSD法”）——是基于收益率分散程度對(duì)羊群行為進(jìn)行衡量的方法，在該方法的檢測(cè)下，前提條件是實(shí)證選擇的觀測(cè)時(shí)間段市場(chǎng)價(jià)格要出現(xiàn)很大的波動(dòng)幅度，當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)幅度不夠大時(shí)，可能會(huì)不能有效測(cè)度出羊群行為[3]；CSAD 方法能夠刻畫(huà)出收益離散度和市場(chǎng)收益之間的非線性關(guān)系，相比CSSD 模型更具有彈性，準(zhǔn)確度要高[4]。

以2015 年6 月至2020 年6 月作為研究時(shí)間段，以不同發(fā)展程度的26 個(gè)代表性城市房地產(chǎn)市場(chǎng)作為研究對(duì)象，選擇運(yùn)用的CSAD 模型，該模型運(yùn)用絕對(duì)差來(lái)衡量投資者決策的一致性，更加有利于測(cè)度出不同地區(qū)不同市場(chǎng)下的羊群效應(yīng)差異，能夠較為精準(zhǔn)的引導(dǎo)市場(chǎng)參與者做出理性決策。本文首先對(duì)房地產(chǎn)投資者羊群效應(yīng)的存在性進(jìn)行建模分析，再通過(guò)對(duì)所選取城市進(jìn)行分類(lèi)，針對(duì)各類(lèi)城市分析其羊群行為差異性，最后對(duì)所得結(jié)果進(jìn)一步剖析，根據(jù)研究結(jié)果對(duì)市場(chǎng)參與者提出可行性建議。

1 房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為理論分析

1.1 羊群行為概述

羊群行為是投資者在投資決策中放棄自己的私人信息，依據(jù)其他參與者的行為來(lái)決定自己的投資決策[5]，最終形成了決策一致的現(xiàn)象。高帆[6]指出羊群行為具有趨同性、不穩(wěn)定性以及相對(duì)性，趨同是羊群行為的根本特征，同時(shí)羊群行為易受到外界各種因素影響，呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的特征，此外羊群行為不是絕對(duì)的，在不同標(biāo)準(zhǔn)、不同數(shù)據(jù)范圍下，會(huì)得到不同結(jié)果。當(dāng)眾多投資者受到羊群效應(yīng)影響，發(fā)生群體性失誤時(shí)，有可能會(huì)出現(xiàn)大范圍情況反轉(zhuǎn)，導(dǎo)致反向羊群行為，會(huì)加劇市場(chǎng)多變性，從而擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要用不完全信息理論[7]、聲譽(yù)理論[8]和薪酬結(jié)構(gòu)理論[9]來(lái)解釋市場(chǎng)羊群行為的產(chǎn)生。

1.2 房地產(chǎn)市場(chǎng)中的羊群行為

房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者分為企業(yè)投資與個(gè)人投資，本文主要討論個(gè)人投資者的羊群行為。個(gè)人投資者以直接購(gòu)房者為主，主要是居民買(mǎi)房并期待房?jī)r(jià)上漲。

房地產(chǎn)投資具有高收益高風(fēng)險(xiǎn)并存、流動(dòng)性低、適應(yīng)性強(qiáng)等特征。房地產(chǎn)還能夠積極適應(yīng)各種變化并調(diào)整自身功能，作為投資品，可以以租賃的方式獲得資金收益，同時(shí)也具備房產(chǎn)本身的價(jià)值增長(zhǎng)，在不同環(huán)境下，房產(chǎn)可以滿足投資者不同需求，除本身的居住作用外，還可作為學(xué)區(qū)房，為投資者帶來(lái)房產(chǎn)本身價(jià)值以外的收益。[6]

王麗艷[10]分析發(fā)現(xiàn)商品房住宅市場(chǎng)存在明顯的羊群行為。鞠方等[4]也驗(yàn)證了羊群行為在我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的存在性。周維[11]認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為過(guò)度發(fā)展會(huì)引發(fā)房地產(chǎn)泡沫現(xiàn)象，信息處于劣勢(shì)的投資者易受偏誤信息影響產(chǎn)生不理性投資行為致使房?jī)r(jià)暴漲。溫宇靜和唐慧玲[12]認(rèn)為，房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格非理性波動(dòng)在很大程度上是由羊群行為引發(fā)的。

房地產(chǎn)市場(chǎng)中的需求可分為自住消費(fèi)需求、購(gòu)房投資需求、投機(jī)需求三種。這些需求都會(huì)催生羊群行為并帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)論購(gòu)房源于何種需求，只要投資者產(chǎn)生實(shí)際購(gòu)房行為，其帶來(lái)的影響都是一致的。針對(duì)購(gòu)房行為，無(wú)論是剛需還是投機(jī)，一旦形成從眾，必然會(huì)造成推高房?jī)r(jià)的局面。

利益誘惑是產(chǎn)生羊群行為的內(nèi)因動(dòng)力，投資者本能尋求收益率更高的領(lǐng)域，帶動(dòng)資本向高收益行業(yè)流入。房地產(chǎn)投資具有較高的收益水平，這是吸引投資者的內(nèi)在動(dòng)力，也是投資者產(chǎn)生羊群行為的誘因。在信息不對(duì)稱的影響下，一些購(gòu)房者在房?jī)r(jià)飛漲的浪潮中獲得了可觀的收益，引入更多的投資者向房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行投資，投資者紛紛涌入進(jìn)行效仿，群體不斷擴(kuò)大，從而產(chǎn)生羊群行為。購(gòu)房者相信房?jī)r(jià)會(huì)漲，必然熱衷買(mǎi)房，甚至?xí)诜e房產(chǎn)作為一種長(zhǎng)期投資；開(kāi)發(fā)商認(rèn)為購(gòu)房者基數(shù)龐大，便迎合市場(chǎng)開(kāi)發(fā)更多房產(chǎn)，賺取高額利潤(rùn)。房?jī)r(jià)的不合理波動(dòng)是由購(gòu)房者與開(kāi)發(fā)商共同推動(dòng)的，要達(dá)到市場(chǎng)穩(wěn)定的目的，需要因地施策，針對(duì)各區(qū)域羊群行為程度結(jié)合實(shí)際情況實(shí)施政策調(diào)控及其他方面的引導(dǎo)，以推動(dòng)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展。

2 研究方法設(shè)計(jì)

2.1 CSAD 模型概述

采取CSAD 模型作為本文研究方法，在理性的資產(chǎn)定價(jià)模型下，使用橫截面收益率絕對(duì)差CSAD 指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)收益離散度和市場(chǎng)收益之間非線性關(guān)系，檢測(cè)羊群行為的存在。CSAD 具體公式如下：

式中：N 為市場(chǎng)上資產(chǎn)組合的樣本數(shù)，Ri,t代表資產(chǎn)i在時(shí)間t 的收益率，Rm,t代表t 時(shí)刻市場(chǎng)上資產(chǎn)組合的平均收益率。

結(jié)合資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）可以得到：

由（2）式分別求一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)后得到：

（3）式和（4）式求導(dǎo)的結(jié)果說(shuō)明橫截面絕對(duì)偏離度的期望值Et（CSADt）和市場(chǎng)期望收益Et（Em）之間為線性遞增關(guān)系。如果存在羊群效應(yīng)，單個(gè)資產(chǎn)收益率向市場(chǎng)收益率靠近，Et（CSADt）與Et（Em）之間線性遞增的關(guān)系將不存在，取而代之的是非線性的遞減變化。當(dāng)羊群行為嚴(yán)重時(shí)，該關(guān)系甚至變?yōu)榻^對(duì)市場(chǎng)收益率的減函數(shù)。為檢驗(yàn)羊群效應(yīng)的存在性，引入其他回歸參數(shù)，用下式表示這一非線性關(guān)系，由此可以建立測(cè)度羊群效應(yīng)的如下模型：

橫截面絕對(duì)值與市場(chǎng)收益之間是否存在非線性關(guān)系，等同于判斷在一定顯著性水平上回歸二次項(xiàng)系數(shù)是否為0。若γ2顯著不為0，則根據(jù)上述分析，當(dāng)γ2顯著小于0 時(shí)，市場(chǎng)上存在劇烈的羊群行為。該模型認(rèn)為，當(dāng)羊群效應(yīng)存在的時(shí)候，單個(gè)資產(chǎn)的收益率和市場(chǎng)收益率將會(huì)越來(lái)越接近，此時(shí)橫截面CSADt絕對(duì)偏差與市場(chǎng)收益率Rm,t將會(huì)表現(xiàn)出一種非線性關(guān)系。當(dāng)羊群效應(yīng)不太劇烈，CSADt隨Rm,t增加；當(dāng)羊群效應(yīng)十分劇烈的時(shí)候CSADt隨Rm,t下降。所以，該模型能夠很好的捕捉羊群效應(yīng)的存在[12]。

2.1.1 投資者羊群行為存在性研究方法設(shè)計(jì)

定義如下的CSAD 模型來(lái)驗(yàn)證房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資者是否存在羊群行為：

式中：N 表示選取的樣本數(shù)據(jù)中城市數(shù)量，Ri,t表示i城市在第t 月的房地產(chǎn)市場(chǎng)收益率，Rt表示第t 月全國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)收益率。第t 月某i 城市的房?jī)r(jià)收益率計(jì)算方式為：

式中：Pt為i 城市第t 月的平均房?jī)r(jià)，Pt-1為t-1 月全國(guó)平均房?jī)r(jià)，Pi,t為i 城市第t 月的平均房?jī)r(jià)，Pi,t-1為i城市第t-1 月的平均房?jī)r(jià)。

此外，假設(shè)2020 年GDP 總值＞20000 億城市房地產(chǎn)市場(chǎng)組合房?jī)r(jià)收益率為Ra,t；Rb,t表示2020 年GDP 總值在10000 億至20000 億之間城市房地產(chǎn)市場(chǎng)組合房?jī)r(jià)收益率；Rc,t為2020 年GDP 總值低于10000 億城市房地產(chǎn)市場(chǎng)組合房?jī)r(jià)收益率。則有：

Ra,t，Rb,t，Rc,t分別為N 個(gè)Ri,t的算數(shù)平均數(shù)，（9）式（10）式和（11）式中的Ri,t分別表示2020 年GDP 總值在不同區(qū)間的三類(lèi)城市中每個(gè)城市的房?jī)r(jià)收益率。建立檢驗(yàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為的CSAD 模型：

當(dāng)γ2顯著不為零時(shí)，表明橫截面收益絕對(duì)偏差CSADt與市場(chǎng)收益Rm存在非線性關(guān)系。該模型認(rèn)為，當(dāng)系數(shù)γ2顯著大于零時(shí)，市場(chǎng)上存在羊群行為但不太劇烈，CSADt隨著增加而增加；當(dāng)系數(shù)γ2顯著小于零時(shí)，表明此時(shí)市場(chǎng)中存在嚴(yán)重的羊群行為，CSADt隨著增加而減少。因此該模型可以精準(zhǔn)捕捉到市場(chǎng)存在的羊群行為。

2.1.2 投資者羊群行為差異性研究方法設(shè)計(jì)

Chang 等[13]指出CSAD 模型不僅能檢驗(yàn)市場(chǎng)中羊群行為的存在性，同時(shí)能看出不同市場(chǎng)組合下羊群行為的嚴(yán)重程度。對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)劃分為2020 年GDP 總值（單位為億元）大于20000、在10000 至20000 之間、小于10000 三個(gè)不同的市場(chǎng)組合，分別用CSAD模型看三個(gè)市場(chǎng)組合中房地產(chǎn)投資者的羊群行為程度差異，其公式如下：

通過(guò)判斷γ2，γ5，γ8的正負(fù)情況，來(lái)檢測(cè)本文所劃分的三個(gè)市場(chǎng)組合是否存在羊群行為，再通過(guò)比較γ2，γ5，γ8相對(duì)值大小，判斷三個(gè)市場(chǎng)組合中羊群行為的嚴(yán)重程度，從而進(jìn)一步研究不同市場(chǎng)組合下羊群行為的差異性。

2.2 數(shù)據(jù)的選取與處理

2.2.1 數(shù)據(jù)選取

考慮到城市是否具備代表性，故選取了我國(guó)我國(guó)大陸22 個(gè)省份的省會(huì)城市以及4 個(gè)直轄市共26 做城市作為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)以及中國(guó)指數(shù)研究院，通過(guò)對(duì)所選取城市2015年6 月至2020 年6 月的月度平均房?jī)r(jià)進(jìn)行收集整理。具體城市劃分詳情如下表1。

表1 城市劃分詳情Fig.1 Details of city divisions

主要目的是對(duì)2015—2020 年我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)中投資者羊群行為進(jìn)行存在性及差異性檢驗(yàn)，因此在根據(jù)各目標(biāo)城市2020 年GDP 總值對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)后，以各城所選時(shí)間區(qū)間內(nèi)月度平均房?jī)r(jià)作為原始樣本。

經(jīng)過(guò)篩選整理后，本文原始數(shù)據(jù)總計(jì)1586 個(gè)，其中，“GDP＞20000 城市” 月平均房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)244 個(gè)；“10000＜GDP＜20000 城市”月平均房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)671 個(gè)，“GDP＜10000 城市”月平均房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)671 個(gè)。進(jìn)而根據(jù)原始數(shù)據(jù)（各城月平均房?jī)r(jià)），分別計(jì)算出所選時(shí)間內(nèi)各城各月份房地產(chǎn)市場(chǎng)收益率，并計(jì)算出已劃分好的三類(lèi)城市的市場(chǎng)房?jī)r(jià)收益率。各城房?jī)r(jià)收益率數(shù)據(jù)共1560 個(gè)，其中“GDP＞20000 城市”240 個(gè)，“10000＜GDP＜20000 城市”660 個(gè)，“GDP＜10000 城市”660 個(gè)。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理

由于所得原始數(shù)據(jù)是各個(gè)城市的月平均房?jī)r(jià)，則可直接通過(guò)上述公式計(jì)算出各城市和全國(guó)的房?jī)r(jià)收益率和各組CSAD 值。對(duì)分類(lèi)后的三組樣本數(shù)據(jù)平均房?jī)r(jià)收益率與收益率截面數(shù)據(jù)絕對(duì)差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果分別見(jiàn)表2、表3、表4。

表2 GDP＞20000 城市樣本數(shù)據(jù)收益率橫截面絕對(duì)差與房?jī)r(jià)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)Fig.2 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP >20,000

表3 10000＜GDP＜20000 城市樣本數(shù)據(jù)收益率橫截面絕對(duì)差與房?jī)r(jià)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)Fig.3 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP between 10,000 and 20,000

表4 GDP＜10000 城市樣本數(shù)據(jù)收益率橫截面絕對(duì)差與房?jī)r(jià)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)Fig.4 Descriptive statistics of the house price yield and the absolute difference of cross-sectional yield for the sample data of cities with GDP <10,000

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 存在性及差異性檢驗(yàn)

根據(jù)公式（13）、（14）、（15）分別對(duì)三個(gè)不同市場(chǎng)在樣本期間間羊群行為進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)研究，分析其羊群行為的存在情況。結(jié)果見(jiàn)表5～表7。

表5 GDP＞20000 城市房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者羊群行為檢驗(yàn)結(jié)果Fig.5 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with GDP >20,000

表6 10000＜GDP＜20000 城市房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者羊群行為檢驗(yàn)結(jié)果Fig.6 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with between 10,000 and 20,000

表7 GDP＜10000 城市房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者羊群行為檢驗(yàn)結(jié)果Fig.7 Results of herd behavior test of investors in real estate market for the sample data of cities with GDP <10,000

由上表可知：在文中劃分的三類(lèi)城市房地產(chǎn)市場(chǎng)中，皆存在有不同嚴(yán)重程度的羊群行為。其中GDP 大于20000 的城市房地產(chǎn)市場(chǎng)中羊群行為顯著，10000＜GDP＜20000 城市及GDP 小于10000 城市房地產(chǎn)市場(chǎng)中，投資者羊群行為較為微弱。

3.2 檢驗(yàn)結(jié)果分析

在原始數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，易發(fā)現(xiàn)在本文選取時(shí)間段內(nèi)，所選城市房?jī)r(jià)大致呈現(xiàn)逐月增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，偶有月度房?jī)r(jià)與上月比較呈現(xiàn)小幅度減少的現(xiàn)象。各年份之間增長(zhǎng)幅度大，所選城市皆有一個(gè)明顯的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)趨勢(shì)。房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的同時(shí)，交易量也呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。站在投資者角度，其看到的是未來(lái)房?jī)r(jià)將顯著高于購(gòu)入價(jià)，可以實(shí)現(xiàn)低買(mǎi)高賣(mài)，從中獲利；站在普通購(gòu)房者角度，其看到的是，越早購(gòu)房越能以低價(jià)買(mǎi)入，并且此時(shí)購(gòu)入的房產(chǎn)會(huì)在未來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的價(jià)值增長(zhǎng)。當(dāng)市場(chǎng)參與者存在這樣的心理時(shí)，購(gòu)房熱的局面已經(jīng)形成，再加上相關(guān)媒體發(fā)布出參差不齊的信息，其中可能包括惡意炒作房?jī)r(jià)的不良信息，導(dǎo)致市場(chǎng)參與者受到各種信息干擾，無(wú)法尋求到一個(gè)全面透徹的信息獲取渠道，于是出現(xiàn)大范圍購(gòu)房者產(chǎn)生不理性投資行為的現(xiàn)象。

GDP 總值相對(duì)較高的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，其房地產(chǎn)市場(chǎng)在全國(guó)范圍內(nèi)處于前端位置，高發(fā)展程度城市的房?jī)r(jià)上升速度快，市場(chǎng)中投機(jī)者、房地產(chǎn)商和購(gòu)房者更易產(chǎn)生大范圍狂熱投資，過(guò)于超前的發(fā)展使得房地產(chǎn)市場(chǎng)上出現(xiàn)大量投機(jī)行為。本文選取的北京、上海、廣州、重慶四城由于城鎮(zhèn)化水平相對(duì)其余城市更高，這會(huì)造成其房地產(chǎn)市場(chǎng)極度供需不平衡，從而導(dǎo)致房?jī)r(jià)偏離正常軌跡，傳遞出更多冗雜信息。再加上高度發(fā)展城市對(duì)各種調(diào)控政策的敏感度更高，這些因素都會(huì)造成GDP＞20000 的城市房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為顯著。

除此之外，近年來(lái)學(xué)區(qū)房熱也尤為突出。不少家長(zhǎng)為了讓下一代接受良好教育，不惜傾家蕩產(chǎn)購(gòu)入名校學(xué)區(qū)房。無(wú)論是新開(kāi)發(fā)的或是二手學(xué)區(qū)房，都備受歡迎，學(xué)區(qū)房市場(chǎng)極為供不應(yīng)求。由于義務(wù)教育政策要求小學(xué)、初中就學(xué)者入學(xué)與戶籍掛鉤，在教育資源分布不均的作用下，市場(chǎng)對(duì)學(xué)區(qū)房需求激增。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、房產(chǎn)中介以及市場(chǎng)投機(jī)者紛紛察覺(jué)出其中的巨大利益，哄抬學(xué)區(qū)房房?jī)r(jià)，營(yíng)造出一房難求的局面，造成廣大家長(zhǎng)蜂擁而至為其投資，導(dǎo)致學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格與交易量一路飆升。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高的城市，越具備教育資源競(jìng)爭(zhēng)力，北京上海等城市更是名校云集，這也使得GDP＞20000 的城市房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為明顯比10000＜GDP＜20000 城市與GDP＜10000 城市中房地產(chǎn)市場(chǎng)羊群行為嚴(yán)重程度高。

對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度偏弱的城市，房地產(chǎn)市場(chǎng)參與者更容易受到傳統(tǒng)思想的影響。多認(rèn)為有屬于自己的房產(chǎn)才是建立家庭的基礎(chǔ)，同時(shí)也會(huì)在同齡人中形成一種無(wú)形的壓力，當(dāng)身邊同齡人都成家立業(yè)，結(jié)婚生子，便會(huì)產(chǎn)生一種自己一事無(wú)成的錯(cuò)覺(jué)。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商以及市場(chǎng)投機(jī)者也是看到這一現(xiàn)象，由此入手，通過(guò)各種網(wǎng)絡(luò)媒體大肆宣傳名下坐擁房產(chǎn)的重要性。這也是導(dǎo)致群眾購(gòu)房熱的部分緣由。隨著近年來(lái)年輕人思想的轉(zhuǎn)變，以及購(gòu)房壓力愈發(fā)超出年輕人所能承受的范圍，該情況造成的非理性購(gòu)房投資行為有所改善。故該研究展現(xiàn)出10000＜GDP＜20000 城市與GDP＜10000 城市房地產(chǎn)市場(chǎng)僅存在微弱羊群行為的結(jié)果。

4 結(jié)論與對(duì)策建議

我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)具有羊群行為，這主要是由我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展不夠完善，市場(chǎng)公共信息披露不完全，缺乏透明信息獲取平臺(tái)，市場(chǎng)參與者對(duì)房地產(chǎn)認(rèn)知不全面，對(duì)信息判斷不客觀等因素所導(dǎo)致。為此本文就如何促進(jìn)房地產(chǎn)平穩(wěn)健康發(fā)展提出以下建議。

4.1 加強(qiáng)信息透明度，建立權(quán)威信息渠道

市場(chǎng)羊群行為產(chǎn)生的一大重要因素是信息不對(duì)稱，房地產(chǎn)市場(chǎng)信息系統(tǒng)的建設(shè)尤為重要。應(yīng)建立官方權(quán)威信息平臺(tái)，從信息歸納、信息引導(dǎo)、信息發(fā)布等方面對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)信息進(jìn)行整理，供購(gòu)房者參閱。除信息獲取平臺(tái)外，供需雙方交流平臺(tái)也是有必要的。強(qiáng)制房地產(chǎn)商披露信息，相關(guān)部門(mén)定期發(fā)布更新房?jī)r(jià)、交易量等信息，就公布政府針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的相關(guān)政策并予以解讀，使得供需雙方實(shí)現(xiàn)信息共享，引導(dǎo)市場(chǎng)有序發(fā)展。

4.2 政府加強(qiáng)調(diào)控力度，把控好調(diào)控頻次

在政策調(diào)控方面，首先要堅(jiān)持“因城施策”，針對(duì)城市之間發(fā)展程度差異進(jìn)行調(diào)控，分類(lèi)處理，才會(huì)取得更強(qiáng)的政府干預(yù)效果。加強(qiáng)協(xié)調(diào)政府與市場(chǎng)的關(guān)系，促進(jìn)市場(chǎng)發(fā)揮其作用。

其次，要盡量維持房地產(chǎn)市場(chǎng)供求平衡，預(yù)防市場(chǎng)大幅度波動(dòng)。要達(dá)到市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的效果，需從供給方面與需求方面兩手抓。市場(chǎng)對(duì)資源配置起決定性作用，政府與市場(chǎng)之間的關(guān)系需要進(jìn)行合理協(xié)調(diào)，方能使資源配置充分發(fā)揮其最大效率。

4.3 完善房地產(chǎn)市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制

政府應(yīng)建立相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，嚴(yán)格監(jiān)督房地產(chǎn)市場(chǎng)供求、價(jià)格情況，嚴(yán)肅處理房地產(chǎn)市場(chǎng)欺詐行為，杜絕虛假?gòu)V告、吵房團(tuán)哄炒房?jī)r(jià)。堅(jiān)持“房子是用來(lái)住的，不是用來(lái)炒的”基本政策定位。將注重短期效應(yīng)的形成調(diào)控轉(zhuǎn)變?yōu)殚L(zhǎng)期的全方面改革。加強(qiáng)住房金融體系的改善，完善房地產(chǎn)稅收制度土地供應(yīng)制度等相關(guān)制度建設(shè)。加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)測(cè)，堅(jiān)持因城施策，積極防范風(fēng)險(xiǎn)，建立長(zhǎng)效機(jī)制促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展的?？山⑹袌?chǎng)參與者信用檔案，約束投資者行為，引導(dǎo)市場(chǎng)健康發(fā)展。

4.4 合理配置教育資源

學(xué)區(qū)房?jī)r(jià)格和交易量不斷攀升的源頭是優(yōu)質(zhì)的教育資源十分有限，解決學(xué)區(qū)房熱這一問(wèn)題，首先要解決我國(guó)教育資源分配不平衡的問(wèn)題。爭(zhēng)取盡早實(shí)現(xiàn)各區(qū)域教師配備、教育基礎(chǔ)設(shè)施、教育經(jīng)費(fèi)、教育管理制度等各方面公平公正。維持發(fā)展程度不同省市間師資水平、升學(xué)率平衡，能夠有效改善高發(fā)展程度城市學(xué)區(qū)房供不應(yīng)求、價(jià)格不合理等問(wèn)題。

4.5 改變投資者投資理念，降低投資者心理預(yù)期

引導(dǎo)消費(fèi)者重視自身需求，充分運(yùn)用有效信息，做出理性投資決策，避免風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)利益誘惑下，消費(fèi)者易產(chǎn)生較高的心理預(yù)期，盲目樂(lè)觀地做出非理性決策。此時(shí)可通過(guò)限售限購(gòu)等硬性手段進(jìn)行降低購(gòu)房者心理預(yù)期的引導(dǎo)，這樣能夠減緩房屋買(mǎi)賣(mài)的流動(dòng)性，達(dá)到給投機(jī)狂熱降溫的效果。同時(shí)要多向市場(chǎng)參與者進(jìn)行良性引導(dǎo)教育，用標(biāo)語(yǔ)、宣傳手冊(cè)等形式為投資者建立相關(guān)知識(shí)體系，避免購(gòu)房者盲從投資，造成市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。