安徽省房地产泡沫测度分析

（安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230601）

一、引言

自20 世纪90 年代房地产市场化以来，房地产行业在我国经济社会发展中扮演着举足轻重的角色，我国居民的住房条件同时也得到了极大的改善。安徽作为长三角区域的重要一员，其经济表现愈发亮眼，房地产行业更是蓬勃发展，2001 年至今安徽省平均销售价格增长近6 倍之多。该阶段全国房地产平均房价增长率仅为8.6%，房地产投资额增长率为19.8%，而安徽省平均房价增长率却高达11.4%，房地产投资额增长率更为28.8%。随着住宅价格不断攀升，房地产投资额不断增长，人们也愈发担心其高昂房价和投资额背后的安徽房地产市场发展是否平稳。特别地，2003 年安徽房价增长率为17.29%，而中国房价增长率仅为4.84%。同一时间，安徽房地产投资额增长率高达64.28%，而全国房地产投资额增长率却仅为30.33%。可见安徽房地产行业在部分年度内发展过快，易滋生房地产泡沫，从而引发系统性的金融风险［1］。

目前，房地产泡沫在学术界还没有统一界定，如：刘洪玉认为房地产泡沫是由于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的情况［2］。吴艳霞认为房地产泡沫是由于投机等因素，导致地产价格无节制地持续上涨，使土地资产和房地产产品价格严重脱离市场基础而持续上涨，使价格严重背离其合理价值的过程和状态［3］。综合众多学者阐述，本文认为房地产泡沫本质上是由房地产作为载体的资产受到过度的投机行为，导致价格远超过其基础价值，从而形成虚假繁荣却难以为继的状态。

那么安徽房地产市场是否存在泡沫，以及泡沫程度大小，已有学者进行研究。如：李海香通过2001～2015 年15 年的8 个相关变量对安徽省房地产泡沫进行测度，结果表明除2003 年和2008 年房地产泡沫特征较明显外，其余年份均保持在正常水平，总体房地产市场运行较平稳［4］。葛立新通过建立统计回归模型对安徽省2000～2016 年房地产泡沫度进行测算，结果表明2000 年、2006 年、2010 年和2016 年泡沫程度最明显，但在2015 年后受房地产市场政策调控的影响，泡沫程度得到抑制［5］。

房地产泡沫的主要测度方法有模型法、统计检验法、指标法［6］。模型法是指运用经济学理论知识构建模型，计算出房地产的均衡价格，并将实际价格与均衡价格进行比较。例如：张文斌基于测度体系模型，对兰州市的房地产泡沫进行了测度研究，结果表明兰州市房地产泡沫程度从2004～2013 年呈现出不断扩展的态势［7］。统计检验法指收集房地产数据，运用统计学理论说明房地产价格是否存在泡沫。如：赵步云选取河南省2005～2017 年期间与房地产相关的季度数据，运用统计检验法进行计算，结果表明2005～2012 年之间，河南省房地产泡沫度呈现短暂的下降趋势，但自2013 年开始房地产泡沫呈迅速上升趋势［8］。指标法指选取与房地产密切相关的指标，通过这些实际指标和临界值的比较来测度房地产泡沫。如：王子成选用生产、交易情况、消费情况、金融四个维度共8 个指标，对1996～2005 年珠三角房地产市场的泡沫进行测度，结果表明珠三角在个别年份出现房地产泡沫，但房地产市场整体运行平稳［9］。李佩珈从供给类、需求类和价格类三个方面选用7 个指标，对2006、2007年重庆市房地产泡沫水平进行实证研究，结果表明重庆市2006 年房地产市场运行平稳，2007 年房地产市场存在轻微泡沫［10］。

综上所述，国内大多数学者选用8 个及以下指标测度安徽省房地产泡沫，选用指标不够全面且研究年份不足，本文综合参考王子成［9］和李佩珈［10］的做法，从供给、需求、资金信贷和价格评价四个维度，选取11 个指标，利用2001～2017 年安徽省房地产数据构建房地产泡沫综合评价指标体系，并运用主成分分析法进行实证研究。

二、房地产泡沫测度指标选取

以安徽省作为研究样本，从供给、需求、资金信贷和价格评价类四个维度选用11 个泡沫测度指标，构建房地产泡沫综合评价指标体系，对安徽房地产市场的泡沫程度进行分析，具体指标正常范围和临界值的选取如表1所示。

表1 各类指标临界值汇总表

1.供给类指标

X1：反映宏观经济承受能力和房屋潜在购买力，衡量该区域房地产投资是否过热。在经济总量一定的情况下，房地产投资额增长率对于GDP 增长率具有重大贡献，并呈正相关关系。但当地区对房地产投资过于快速，远远超过其他行业发展速度的时候，表明该区域房地产市场易形成泡沫。参照封海洋［11］的做法，将2作为临界值。

X2：反映GDP 中房地产开发投资部分所贡献的比重，体现该区域经济发展结构的合理程度，一般在3%～8%之间较为合理。当比值过大时，说明用于房地产市场开发的资金过多，会导致用于促进实体经济发展的资金短缺，易滋生房地产泡沫。参照苏立熙［12］的做法，将8%作为临界值。

X3：是房地产开发商资金回笼情况以及是否有能力继续开发的评判标准之一。如果比值过大，反映该地区商品房去化率较高，房地产市场需求端繁荣，进一步刺激开发商过度开发，易引发房地产泡沫。参照冯利英［13］的做法，采用1.2作为临界值。

X4：该比值可以直接反映房地产市场在建筑面积领域内的供需状况，一般在2～3 之间较为合理。小于2 时说明未来该区域商品房在供应端会出现短缺，大于3 则会出现供应过剩状况，存在滞销的风险。参照封海洋［11］的做法，采用3作为临界值。

2.需求类指标

X5：反映房地产行业相对于国民经济的扩张速度，即房地产业与实体经济的偏离程度。房地产发展前景乐观的情况下，其数值较大，产生泡沫的风险也越大，意味着该区域房地产市场可能被过度开发。参考冯利英［13］的做法，采用1.3作为临界值。

X6：销售额增长率可以反映当地市场需求状况，是企业扩张资本的前提。在政府大力推行城镇化以及去库存的号召下，房地产市场被充分挖掘，往往会吸引大量资金进入房地产，导致商品房销售额增长率会高于当地消费品零售总额增长率。当比值过高时，说明该区域房地产市场销售异常，需警惕房地产泡沫的形成。参照苏立熙［12］的做法，采用2作为临界值。

3.资金信贷类指标

X7：该比值既反映房地产业务占总体经济市场的份额，也体现金融机构对房地产行业的依赖程度。若比值过大，说明金融系统过度支持房地产行业，大量资金从银行、基金、信托等机构涌入房地产市场，导致金融系统易被房地产行业绑架，资金回笼风险系数骤升，容易引发房地产泡沫。参照张亚娟［14］的做法，采用0.2作为临界值。

X8：显示房地产行业较其他行业发展速度的重要指标，无论是开发商拿地，还是居民用于购房，都需要金融机构的资金支持。从资金流入速率可以看出金融机构对当地房地产行业的信心程度，当比值过高时，不仅房地产开发商负债经营风险较大，金融机构也要承担投资失败而难以回收资金的风险，容易引起房地产市场泡沫的滋生。参照邵梅［15］的做法，将3作为临界值。

X9：可以清晰看出该区域房地产行业发展速度。当投资额快速增长时，一方面反映该地区城市发展形势乐观，投资潜力较大，另一方面却容易滋生房地产泡沫，需时刻关注该比值增减变化情况。参照冯利英［13］的做法，选取15%作为临界值。

4.价格评价类指标

X10：住房价格与城市居民家庭年收入之比，反映居民对于房价的支付能力，是测度房地产泡沫最重要的指标。该指标对于政府掌握房地产市场行情、出台住房政策具有重要意义。一般情况下，房价收入比处于3-6 倍之间，城市规模越大，房价收入比也越大，居民支付能力越低。结合安徽省实际情况，参照史明瑛［16］的做法，将6 作为安徽省房价收入比的临界值。

X11：CPI增长率反映该地区居民家庭一般所购买的消费品以及服务项目价格水平变动情况的经济指标。当比值过高时，说明该地区居民家庭对于房地产的购买需求远大于其他消费品的购买需求，当地的房地产行业可能存在过度开发的现象。参照苏立熙［12］的做法，将4作为临界值。

三、房地产泡沫测度实证分析

1.样本选取

结合国内外学者研究经验，从供给、需求、资金信贷和价格评价四个方面采用11 个指标进行测度。因部分年份数据缺失，收集了安徽省2001～2017 年数据，利用SPSS25.0 统计软件进行主成分分析，计算安徽省各年房地产泡沫得分，与临界值进行比较，从而判断是否存在泡沫以及房地产泡沫程度大小。数据来源于《安徽省统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

2.主成分分析及测度过程

主成分分析是利用降维的思想，在保证信息损失最少的情况下，将多个指标数据的信息转化成少数不相关的主成分，即每个主成分都是原始变量的线性组合，所进行的降维、综合评价和消除多重共线性等分析。

具体步骤如下：

（1）原始数据进行标准化处理；（2）采用KMO和Bartlett 检验，判断指标之间相关性和相关程度；（3）根据特征值及累计方差贡献率来确定主成分个数；（4）计算主成分系数矩阵；（5）确定主成分表达式，计算主成分得分。

由于各变量之间衡量单位不同，为使数据之间具有可比性，需对收集到的安徽省房地产行业相关原始数据进行标准化处理，处理结果如表2所示：

表2 2001～2017年安徽省房地产泡沫测度指标标准化后的数据

首先根据KMO 和Bartlett 检验结果可知（如表3），KMO 统计量为0.649，大于0.5，因此适合进行主成分分析。

然后对表2 数据进行主成分分析，由此得到表4，由表4 可知，前4 个主成分的方差占全部方差的比例为86.11%，涵盖原始信息量的86.11%。表明安徽省11个指标可以提取4个主成分，起到了降维的目的。

表3 KMO 和巴特利特检验

表4 总方差解释

表5 成分得分系数矩阵

以各项主成分对应的方差贡献率为权数，对相应的主成分得分进行加权，计算出主成分总得分。

3.房地产泡沫测度模型建立

根据表4，分别设四个主成分为F1，F2，F3，F4，对应特征值分别为λ1=5.214，λ2=1.779，λ3=1.439，λ4=1.04，四个主成分得分函数分别为：

将各个指标标准化后的临界值数据带入公式（5），计算可得F0=-0.12。如果某个年份得分大于该值，表明此年份存在房地产泡沫，具体年份得分见表6。

表6 2001～2017年安徽房地产市场泡沫得分情况

续表

图1 2001～2017年安徽房地产泡沫程度走势图

4.测度结果

结合表6 和图1 可知，2001～2003 年安徽房地产泡沫呈上涨趋势，由2001 年0.39 上涨至2003 年的1.25，且2003 年为安徽房地产研究期泡沫峰值。在此期间，随着改革开放以及城镇化的不断深入，居民平均可支配收入得到了快速增长，人们对于生存的基本需求已经被满足，而城市化的加快，居民改善居住条件的意愿正在不断加强，导致供需两旺，许多楼栋仅存在设计图纸上的时候就已经被一抢而空。

2004～2008 年期间，安徽省房地产泡沫整体呈现波动式的下降。2003 年安徽省房地产投资额增长率高达64.3%，远超中国19.8%的平均房地产投资额增长率。房地产的过度投资带来的社会以及经济问题亟需解决，为了抑制大量资金涌进房地产市场，政府随后出台一系列严厉政策，确保中国宏观经济这艘巨轮能够安全平稳的航行。其中，2004年，政府从土地、金融等多角度出发，出台一系列政策，导致房价增长率/CPI 增长率、房地产贷款总额增长率/金融机构贷款总额增长率的比值大幅度降低，政策成效初显。2005～2007 年，为了稳定市场预期，“国五条”“国六条”“9·27 房贷新政”相继出台，在这些紧凑的宏观调控面前，安徽房地产泡沫得分持续走低，房地产市场得到进一步整顿和规范。2008年的“次贷危机”对我国实体经济产生巨大的冲击，社会迈入短暂的通货紧缩周期，市场上缺乏足够流通货币导致购买力不足，房地产市场日渐萧条，商品房销售额/商品房开发投资额等指标明显下降，安徽房地产泡沫得分首次跌为负值-0.3320。

2009 年在“四万亿计划”等一揽子经济政策的刺激下，安徽房地产市场得到了快速发展的机会。国家为了稳定房地产市场，调控宏观经济，相继出台了“国四条”“国十条”“新国八条”等一系列政策，从图1中可以看出2009～2011年泡沫得分一直在临界值附近徘徊。2012 年安徽省房地产泡沫度开始出现明显的下降，尤其在2015 年下降到了最低值-1.0278。在此期间政府相继出台“新国五条”“930房贷新政”“330 房贷新政”等政策。由于供地的增加以及购房门槛的升高，有效抑制了投机性购房。从表6 中可知，这段时间房地产泡沫得分从-0.72急剧减少到-1.03。2016年房地产泡沫得分存在小幅度增长，但均未超过泡沫临界值。同年年末，为了确保房地产行业能够健康平稳的发展，安徽省部分地区出台史上最严限购限贷新政，泡沫程度得到了有效地控制。

综上可以看出，2001～2017 年安徽省房地产泡沫程度总体呈稳步降低趋势。2001～2007 年期间房地产泡沫较为明显，2009～2011 年泡沫不明显，2008、2012～2017 年期间无泡沫，总体运行平稳。特别地，2003、2005、2008、2011、2016等年份安徽房地产泡沫得分随着政府宏观调控政策的出台而明显降低，说明房地产作为资金密集型行业极易受到土地、金融等政策环境的影响。

四、政策建议

房地产行业已成为我国支柱性产业，房价的节节攀升吸引着全社会的关注。房地产泡沫一旦形成并刺穿，会对金融安全、社会稳定产生巨大的冲击，防范房地产泡沫的形成成为了规避系统性金融风险的重中之重，现结合安徽房地产市场的实际情况给出以下四个方面的建议。

1.加强行政监督

政府作为一双无形的大手对于房地产市场的稳定、社会经济的发展起到了举足轻重的作用，应当在确保个人信息安全的基础上［17］，加强房地产数据的收集工作，对各市外来人口、新品住宅去化率、住房空置率等数据进行严格把控，从全局上进行考量，建立一套完整的泡沫预警体系。当泡沫得分明显升高，及时运用限购限贷等多种行政手段对房地产行业进行降温，确保房地产市场供需平衡，稳定健康的发展；相反，当房地产行业不景气，应适当放宽政策，增强房地产市场信息透明度，引导居民合理消费。同时，政府可以利用大数据等现代信息技术，完善房地产开发商以及个人信用评价制度，从供需两端对安徽房地产市场进行严密把控，不给投机分子留下“炒”房的可乘之机。

2.完善房地产税收制度

我国目前房地产税税种繁多，且主要集中在房地产开发阶段。在此情况下，单纯的增加税费只会让开发商乱摊成本，最终以房价的升高，普通购房者买单来收场。政府应当加快房地产税收制度改革步伐，例如：可以考虑减免部分不合理税费，减少房地产开发企业的投资成本，从而可以降低房屋购买价格，缓解购房者压力。同时，应适当提高房屋保有和流转环节的税费，增加大量囤房者的持有成本和投机者的交易成本，投机的收益降低势必引发房地产热度的下降，确保房地产回归居住属性。

3.规范土地市场

土地是房地产的根本载体，土地价格也关乎未来房价的走势。首先，全省应因城施策，教育、医疗等资源合理布局，避免局部地区的房地产泡沫形成。同时政府应灵活调整住宅用地出让方式，根据城市规划以及常住人口数的增加量，合理调整土地供应量，优化各类用地供应比例，提高土地资源使用效率。其次，政府应对新建住房套型结构比例进行宏观调控，增加廉租住房和经济适用房房源的供应量。廉租住房和经济适用房是对房地产市场很好的补充，满足了不同需求层次居民的住房要求，能极大地改善房地产市场的供需结构［18］。此外，政府应将保障性住房的建设目标列入全年计划，严格管控保障性住房的利润空间，严禁抬高保障性住房价格，同时确保公正公开公平的分配到中低收入者手中。

4.加大金融监管力度

现阶段，融资困难是不少房地产企业不可回避的问题，一方面开发商开发、建设、运营需要大量资金，另一方面居民购买价格不菲的房产也需要资金支持，目前我国这些资金的来源大多指向银行。加大贷款审核力度，严控银行信贷资金流向是抑制开发投资热度最直接有效的方法之一。若央行实行定向降准等手段刺激实体经济，政府应密切监控信贷资金流向，树立“监管即服务”的价值理念［19］，确保资金精准流向小微企业以支持国内经济，避免信贷资金的大水漫灌。