基于投机理论的苏南房地产泡沫实证研究

[摘 要]选取城镇居民可支配收入、贷款利率以及过去房地产价格的实际增长率这三个变量作为影响房地产价格的主要因素构建房地产投机度模型，利用该模型对苏南五地进行房地产投机度的测量，测量结果显示苏州房地产投机度较高，已经超过了国际警戒水平，存在房地产泡沫，而其他地方投机度较低，不存在房地产泡沫。

[关键词]投机度；城镇居民；支配收入；房地产价格；实际增长率

[中图分类号]F293.3 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）40-0036-02

1 前 言

居高不下的房价近些年来一直是我国政府宏观调控的重点，尤其是经济发达地区，同时也是老百姓关注的焦点，关系国计民生。2012年江苏省GDP总额突破五亿大关，排名仅次第一的广东，由此可见江苏省的经济发展水平在全国位列前茅，其中又以苏南地区的经济发展最为突出。苏南即江苏省南部，包括江苏的南京、镇江、常州、无锡、苏州五市。苏南不仅是一个地理概念，而且是一个经济区域。因此选取全国经济发展水平较高的江苏省，在其中再精选出苏南地区，对其房地产投机度进行测量分析具有很强的现实意义。

2 房地产投机度模型构建

本文认为影响房地产价格的最主要的三个因素为：城镇居民可支配收入、贷款利率和过去房地产价格的实际增长率。以这三个主要因素作为参数，构建房地产投机度模型如下[1，2]：

其中：Pt表示第t年的房地产价格，Yt表示第t年的城镇居民人均可支配收入，it代表贷款利率，[Gt/1+it]t表示过去房地产价格的实际增长率，ut表示系统随机误差。房地产业投机度可以用θ来表示，即房地产过去价格对将来价格的影响程度，可表示为：

如果θ的数值过高，说明房地产市场上存在着巨大的投机行为，存在房地产泡沫的可能性也就较大。反之，房地产泡沫存在的可能性就较小[3]。根据国际上的公认标准，投机度大于0.4时，即表明存在着较为明显的房地产泡沫[4]。

通过搜集相关参数的历年数值，将其带入e-views软件，对其进行回归分析，从而得出相应的回归方程，由此计算出房地产投机度的数值，看其是否高出国际警戒水平，进而判断是否存在房地产泡沫。

3 苏南房地产泡沫实证研究

3.1 南京房地产投机度测量

用P1代表南京房地产价格，Y1代表南京城镇居民人均可支配收入，it代表贷款利率，[Gt/1+it]1代表南京过去房地产价格实际增长率。相关数据来自南京市历年统计年鉴以及个人的简单计算。在利率选取上，本文以一年期贷款利率为准，但是由于贷款的基准利率一年内也在不断调整，因此以每一年内的贷款利率与其适用月份进行加权平均，最终综合定出一年期的贷款利率。下文各地的贷款利率与之相同。