上海房地产泡沫的实证研究

卢浩杰

近年来，房地产泡沫逐渐成为经济学界的研究热点。本文以上海房地产市场（主要是商品住宅房市场）为研究对象，选择供求理论为切入点，构建上海房地产市场的供给、需求的计量经济模型，并测量泡沫度、分析泡沫成因。最后，在肯定政府宏观调控的基础上，提出了整治的措施。

一、引言

房地产泡沫，也就是房地产价格的泡沫，是指由投机者在房地产市场上的投机行为而引起的房地产价格超过其自身的市场基础价值，并保持不断上涨的状态，从而房地产市场价格严重超出了房屋需求者实际承受能力的情况[[]]。房地产泡沫往往出现在房地产市场的蓬勃发展阶段，房地产市场会出现过热和价格暴涨的状况，但是随着房地产周期越过繁荣阶段的顶点，泡沫将突然破裂，并对整个金融市场产生巨大的破坏力。因此，准确验证房地产市场泡沫是否存在、合理衡量房地产泡沫的大小、探寻产生房地产泡沫的原因，对促进上海市房地产市场的合理开发、保持上海甚至全国房价增长趋势下的经济稳定运行，具有重大意义。

本文的结构框架如下：第二部分，文献综述;第三部分，基于供给与需求角度的计量研究模型设计;第四部分，上海房地产市场经济泡沫成因及相关整改措施;最后总结全文论点及局限性。

二、文献综述

对于房地产市场是否存在泡沫，Abraham（1996）和Bertrand（1999）分析了美国和法国房地产市场的长期价格水平，通过与邻国进行比较，可知国内房地产市场确实有泡沫存在。国内，谢经荣等（2002）概括了房地产泡沫的三个特征：在微观层面存在房地产价格的短期波动;在中观层面房地产的供需不平衡;在宏观层面房地产经济与国民经济发展不统一。同时，他们运用回归分析方法，分析出我国不存在全国性的房地产泡沫，但是存在区域性的房地产泡沫。韩德宗（2005）使用WEST房租资本化模型，得出我国一线城市的房地产市场存在泡沫的结论。

在衡量房地产泡沫的大小方面，Campbell和Shiller（1988）使用检定现值的模型，假设资本市场具有有效性，检验市场实际价格和理论价格之间的积分阶来判断房地产市场泡沫是否存在，并对泡沫的大小进行测算。国内学者也对房地产市场泡沫的规模进行研究。洪开荣（2001）指出了使用收益还原法测算房地产泡沫的准确性和难易度，从而提出了使用市场修正法衡量房地产泡沫大小。孙伟和扈文秀[[]]（2008）使用股票市场中的理性泡沫模型来测量典型城市的房地产市场泡沫，发现我国房地产市场泡沫已经较大范围地出现。

对房地产泡沫的形成因素方面而言，Takatoshi（1995）结合房地产市场与金融市场，发现银行对住屋需求者的贷款增长率、货币供应量以及股市指数等指标能在很大程度上解释房地产泡沫出现的原因。在国内，汪利娜（2003）指出房地产市场的资源稀缺性、市场供需信息不对称、住房弹性刚性和市场参与者的道德风险都是形成房地产市场泡沫的主要因素。

三、基于供求角度的计量经济研究设计

经济学的经典理论认为商品价格的主要决定因素是供求关系，这同样适用于房地产市场，因此，本文将从供给与需求两个角度构建计量经济模型。

（一）变量选取与数据搜集

1.变量选取

为了从房地产供给与需求变化的角度切入，分析上海房地产市场泡沫的存在性与规模大小，选取建成商品房住宅面积作为住宅的供给变量，住宅的需求变量则选用售出的商品房面积来表示，选择城市居民家庭人均可支配收入、市区人均居住面积、利率、汇率、年末户籍人数、商品房住宅销售价格指数等变量作为因变量，分别在需求模型与供给模型中选用不同变量进行回归。

2.数据搜集

本文的计量模型选取的数据的时间段应为：2005至2015年，但实际房地产开发中，建造周期一般为两年。因此，本文收集了自2003年至2015年的相关数据，其中，由于数据更新原因，2003年至2015年的数据来源于各年的上海统计年鉴，2015年的数据来自于上海统计局的统计公报。

（二）模型设定

模型设定本应分为供给模型与需求模型两部分，但此处，考虑到篇幅原因，重点突出需求模型的构建过程。

1.需求角度的模型设定

（1）影响住宅的基本因素的选择

根据对影响商品房需求的基本因素分析，本文选择了商品住宅销售面积、QD、城市居民家庭人均可支配收入KI、商品房销售价格指数PZ、城市人均居住面积RM、年末户籍人口数RS、利率LL、汇率HL等变量。

（2）商品住宅需求模型的初步构建

首先，对这些影响商品房购买需求的变量与商品房销售面积进行相关性的分析，可知在0.05的显著性水平下，大部分指标都与商品房销售面积显著相关。

接着，分析需求预估模型初步回归的结果。从回归分析的效果来看，经过调整的拟合优度为0.8776，也就是说上述住宅需求函数具有87.76%的解释能力，该回归方程的拟合度具有较高可行性;从回归模型的总体显著性检验分析，在0.05的显著性水平上，F=15.34>F0.05（6，6），說明这些解释变量对住宅需求具有较为显著的影响;在单个变量回归系数的显著性检验分析中，在0.05的显著性水平下，从上述解释变量的T统计量来看，只有变量PZ通过检验。

（3）商品住宅需求模型的调整与意义

上述回归模型存在异方差、自相关等问题，并不值得采纳，现对变量数据经过对数处理，得到新变量，对新变量进行相关性分析的基础上，利用逐步回归法重新预估模型，得到需求预估模型为：lnQD=0.599*lnKI+3.491*lnHL-2.104，对该模型进行怀特检验，可知在显著水平为5%时，并不存在异方差;使用偏相关系数检验方法，可知模型各变量之间不存在自相关性。

人均可支配收入KI与商品房的需求量QD呈正相关变化，而汇率HL与商品房的需求量QD呈负相关变化。这和从经济学的角度分析的效果相同，当居民收入不断增加，居民有不断改善居住条件的欲望，自然会增加对住宅的需求;当汇率上升时，对境外投资人员来说，由于汇率增长，即人民币贬值，导致购房成本的下降，扩大住房投资的需求，刺激了房地产市场的投机行为，商品房的销量也随之上升。

2.供给角度的模型设定

根据影响住宅供给的基本因素分析以及住宅供给反应所具有的滞后性，本文选择了上年商品房平均价格PZ1，上年房地产投资额ZT1，上年房地产土地使用权出让可建面积TD1，上海市生产总值指数GZ，上年居民拆迁面积CQ1，商品住宅平均成本ZC，并且采用商品房竣工面积QS作为房地产市场供给的指标。由于篇幅限制，此处仅给出供给模型最终结果，即lnQS=1.071*lnZT1+0.634*lnGZ-3.489，经检验，该模型通过统计检验及经济检验。

3.基于供求模型的泡沫度测量

根据供求模型，可以预测出2016-2020年上海房地产住宅市场供、需总量，并测算出上海房地产住宅市场泡沫度高达2.09，属于危险范围，该结果符合上海目前房地产现状，即上海房地产投资额增长率、商品房销售总额、房地产商投资开发增长率、房地产商投资开发额、房价居民收入比等方面均远高于全国平均水平，房地产泡沫不容忽视。

四、上海房地产市场泡沫成因分析及相关整治措施

（一）成因分析

1.需求巨大，导致房价上涨

首先，上海近几年各方面的发展进程有了很大程度的加快，吸引了大量外来人口来上海寻找机会，同时，广大上海居民为改善生活条件，对房屋的需求加大;其次，一直进行的相关拆迁措施使房地产市场的整体需求增加，并且房地产市场需求持续增长;再次，为刺激经济增长，政府往往将作为刚性需求的房屋作为政策的切入点，其“政策慣性”作用将进一步导致房价上涨。

2.供给结构不合理，导致房价上涨

首先，房地产存量市场与房地产增量市场之前存在结构性的不平衡，二级市场发展严重滞后，增量房地产市场吸收了全部新增房地产需求，致使房价水涨船高;其次，房地产销售市场和租赁市场发展之间存在水平上的不平衡，致使租赁市场无法分流购房需求，主要需求压力集中在房地产销售市场，导致房价进一步上升;再次，房地产市场房屋数量分配结构不合理，中低档住房的供应量无法满足大量中低收入阶层的住房需求。

3.炒作与恶意投机，拉高房价

群众普遍认为房地产价格将持续上涨，大量资本持有者与房屋持有者为追求高额利润，倾向于进行房地产投机活动，将商品房作为谋利的工具。而面对房地产市场投机需求，房地产商将增加市场上房屋的供给，从而导致了更多的投机需求，房地产市场由此陷入了恶性循环，房屋价格也随之愈涨愈高。

（二）整治措施

1.加强廉租房制度建设

根据市区人民生活水平变化，完善廉租住房制度，确保中低收入阶层以及外来低收入人员的住房需求能够满足。

2.调整住房供应结构

中低端商品房的供应量少，应重点发展中低价位、中小套型普通商品住房、配套商品房和廉租住房，调整住房供应结构，保障社会各阶层市民对不同商品住宅房的需求。

3.加强税收制度

改善住房转让环节税收政策，让税收的宏观调控起到一定作用。区分购房者的消费意图，对房地产市场上的商业性买卖与消费性买卖施行不同的税收政策，减少房地产市场上的投机行为，合理引导群众进行房屋消费，利用宏观调控的手段使房价基本稳定在广大群众可接受的水平。

五、结语

本文基于现有文献研究的基础上，运用传统经济学的思维，通过构建供给、需求两方面的计量模型，分析上海市房地产（商品住宅）市场的泡沫情况，经测算发现，泡沫确实存在于上海市房地产市场，且泡沫度较大，随后分析泡沫成因并结合政府宏观政策提出了整治措施。

本文的研究存在以下局限，其一：本文主要以上海市房地产（商品房）市场作为研究对象，并未考虑商业、办公楼等房产市场的相关情况;其二：研究范围仅局限于上海市，未考虑整个国民经济以及周边地区经济发展对上海市房地产市场的影响。如何将研究范围覆盖到上海市的整个房地产市场以及更大的整体（国家层面）上，来考虑上海市房地产所受的影响是下一步的研究重点。（作者单位：厦门大学经济学院）