長沙市房地產泡沫的因子分析

宋友際

[摘要]房地產業作為長沙市基礎性和先導性產業，其健康與否直接影響長沙市整個經濟運行的質量，結合前人的研究經驗和房地產泡沫的形成機理，選取7項房地產泡沫評價指標并確定各項指標的閾值，采用因子分析法對長沙市1999～2015年的房地產市場泡沫程度進行測量，結果表明：長沙市房地產市場在2001年出現房地產泡沫，其他年份均無泡沫，總體上長沙市房地產業并未出現投資過熱的狀態，長沙市房地產市場處于健康狀態。

[關鍵詞]長沙市；因子分析法；房地產泡沫

[中圖分類號]F293.35 [文獻標識碼]A

近些年來，隨著長沙經濟的發展和城市化進程的加快，大量資本和勞動力涌入房地產市場，長沙市房地產市場得到了迅速發展，但同時人們購房需求與長期高位運行的房價之間的矛盾也日益突出，房地產泡沫作為影響房地產市場的重要問題，成為了人們關注和探討的焦點，嚴重的房地產泡沫會帶來一系列的社會和經濟問題，它會降低資源配置效率，扭曲資源的分配，提高經濟運行的成本，破壞金融系統的運作，導致全面的金融危機，也會加大貧富差距，引發社會危機。在這一背景下，研究長沙市房地產市場的健康狀況，對未來房地產市場的發展和抑制房地產泡沫的產生有著重要的理論和現實意義。

目前國內外對房地產泡沫的測量方法主要分為兩大類，直接測量法和間接測量法。直接測量法一般通過抽象的模型計算出房地產的基礎價值，將房地產的基礎價值和實際價值相對比，以獲得房地產的泡沫水平。間接測量法又分為統計檢驗法和指標法，統計檢驗法利用計量統計學原理對房地產價格變化進行統計分析，當房地產市場上無泡沫時，房地產價格變化比較有規律，而當泡沫存在時由于泡沫使得價格大起大落，從而使得統計規律失常。指標法是選擇影響房價的各類指標來側面反映房地產市場狀況的一種方法，它將實際指標值與其臨界值相對比，當實際值高于指標臨界值時，視為存在泡沫。文章選取長沙市1999～2015年的房地產市場相關指標數據，采用因子分析法對整個長沙市的房地產泡沫進行綜合測度。

1 單項指標泡沫評價

文章以長沙市1999～2015年的相關數據為基礎，根據前人的研究經驗和房地產泡沫的形成機理，選擇房地產開發投資額/社會固定資產開發投資額、房價收入比、房地產開發投資額增長率/GDP增長率、商品房施工面積/商品房竣工面積、房價增長率/GDP增長率、商品房開發投資額/商品房銷售額6項房地產泡沫評價指標，通過對比上述6項指標的臨界值（見表1）和實際值（見表2）進行對比，來對長沙市房地產市場泡沫情況進行初步分析。

該指標可以反映全社會固定資產投資是否合理，即全社會總投資在房地產業的聚集程度，如果社會資本過于集中于房地產業，說明房地產行業會大量擠占基本建設和更新改造的資金，同時也削弱了其他行業的發展，從而導致經濟發展的不平衡和后勁不足。國際上公認的房地產開發投資占全社會固定資產投資比重一般是在10%以下，中國房地產業作為國民經濟的支柱行業，該指標在30%以上認為社會投資結構不合理，有產生泡沫的可能性。

從表2可以看到，長沙市從1999～2007房地產開發投資額占社會固定資產投資的比重越來越大，其中在2005、2006、2007這三年間超過了30%，投資結構出現失衡。這說明房地產業逐漸成為長沙市的支柱產業，在政策的扶持以及良好的經濟發展態勢下使得人們對房地產市場預期樂觀，長沙市房地產市場開始出現泡沫，之后由于2008年和2009年的金融危機對我國的經濟增長和居民收入都產生了一定的影響，在此大背景之下，長沙市房地產市場的投資熱度也有所下降，2009年經濟恢復以后長沙市房地產開發投資額占社會固定資產投資的比例一直保持在一個較為穩定的水平，從該指標來看，盡管長沙市房地產市場投資較為活躍，但市場并未出現房地產泡沫。

1.2 房價收入比（X2）

該指標反應居民家庭對住房的支付能力和承擔能力，用于判斷居民消費的可持續性，如果居民收入和房價同步增長，則房價收入比保持不變，這說明房地產市場屬于基本正常；假如房價收入比忽然快速上升，這意味著居民須花費更長時間的資金積累來支付房款，說明居民的購房能力下降了，房地產市場出現了有悖常規的運動，可以據此判定房地產市場投機需求大，國外學者認為房價收入比一般在3～6倍之間屬于合理，國內學者認為中國由于居民隱性收入高，需求長期壓抑等原因，合理區間為5～8倍。

在這里使用的房價收入比公式為：房價收入比=每套商品房平均價格/居民家庭平均年收入，其中每套商品房平均價格=單位面積商品房價格×人均住房面積×家庭平均人口數，居民家庭年平均年收入=居民人均可支配收入×平均家庭人口數。

從表2可以看到，長沙市房價收入比從1999～2008年期間變化幅度并不大，房價收入比都在4左右浮動，這意味著在此期間，居民對住房的購買能力相對穩定，2008年以后長沙市房價收入比開始上升，居民對住房的購買能力下降，但整體并未超過臨界值，單從該指標來看，長沙市房價在一直都處于一個可接受的范圍之內，沒有產生泡沫。

1.3 房地產開發投資額增長率/GDP增長率（X3）

該指標是測量房地產投資額相對實體經濟增長速度的動態指標，反映房地產泡沫發展的趨勢，也反映宏觀經濟的承受能力和房屋潛在購買能力。投資的過多過快會使得房屋的供應量增加，房地產市場會出現供大于求的局面，而開發商為了維持房價就會不斷的推動投資和價格的上漲來造成虛假繁榮的現象，最終產生房地產泡沫。一般認為該比值大于3視為有泡沫。

從表2可以看出，長沙市1999～2001年的房地產開發投資額增長率和GDP的比值已經超過了臨界值，到2001年其比值達到最大值為7，這就意味著長沙市房地產業的發展速度遠超長沙市整體經濟發展速度，有產生泡沫的可能性，之后該指標比值都處于合理范圍之內，值得注意的是，在2015年該指標為-2.67，這是由于在2014年長沙市房地產市場處于低迷狀態，長沙樓市庫存量大，長沙市房地產價格出現下降，因此在2015年長沙市房地產市場投資熱度有所降溫，從該指標來看，長沙市房地產市場在1999～2001年出現了泡沫，其余年份均無泡沫。

1.4 商品房施工面積/商品房竣工面積（X4）

該指標是根據房地產泡沫生成機理選取的反映商品房將來供求差異的指標。根據在建項目的實際情況，施工面積的數據一般為竣工面積的2.5～3.5倍，由于施工面積反映了1～2年后商品房供應數量，如果指標低于2.5倍，市場會出現供不應求的情況，高于3.5倍，未來供應量將超出實際需求量，該比值越大，說明泡沫越大。

從表2可以看出，該指標從2005年開始超過了臨界值3.5并且一直處于上升趨勢，該指標增大說明了長沙市房地產投資熱度不斷升溫，長沙市房地產供應量過多，如果沒有與之相應的需求，這將造成樓市住房庫存逐年增加，加大了長沙市房地產企業去庫存的難度，有產生泡沫的危險。

1.5 房價增長率/GDP增長率（X5）

該指標是根據房地產泡沫的定義選取的，是測量房地產價格相對實體經濟（GDP）正常速度的動態指標，主要用于說明虛擬經濟偏離實體經濟的程度。正常情況下虛擬經濟應該與實體經濟保持一致，該指標越大，說明房地產價格偏離實體經濟程度越大，越容易產生泡沫。一般認為該指標超過2時，認為房價很不正常，有較大泡沫。

從表2可以看出，只有2009年該指標的實際值大于臨界值，這表明在該年房價的上漲幅度超過了整個地區經濟合理支持范圍，這和2008年10月政府為了應對金融危機而采取救市政策有關，虛高的房價將促使房地產投資活動過熱，從而誘發泡沫的產生，從該指標來看，長沙市于2009年出現了泡沫。

1.6 商品房開發投資額/商品房銷售額（X6）

商品房開發投資額反映開發商對商品房投資的大小，代表了市場供給，商品房銷售額代表消費者對商品房需求的大小，二者的比值能夠反應房地產市場是否存在相對過剩，同時也能夠間接反映商品房空置情況，該指標較大時，說明房地產開發效率較低，而房地產的空置率較高，這會對未來房地產的投資產生一定的影響。一般認為該指標大于1.2時，市場的供需結構失衡，空置率較高。

從表2可以看出，該指標整體上呈遞減趨勢，這意味著長沙市房地產市場的供需狀況逐漸趨于均衡狀態，1999～2008年該指標值均大于臨界值1.2，說明在此期間長沙市商品房市場空置率較高，這是由于投資過快需求無法跟上導致的，2008年以后長沙市房地產開發資速度放緩，房地產市場的供求逐漸趨于均衡，該指標回落到臨界值以下。

2 長沙市房地產泡沫測量

由于單一指標不能全面反映房地產市場運行情況，因此本文采用因子分析法，提取上述6項指標的公共因子，以每個因子的方差貢獻率為其權重，通過因子得分模型計算出長沙市1999～2015年的綜合得分，從而全面而客觀的對長沙市房地產泡沫進行測量。

因子分析的基本思想是依據相關性將觀測變量進行分類：同一類變量之間的相關性較高，聯系比較緊密。而不同類的變量之間的相關性則較低，那么每一類的變量實際上就代表了一個本質因子，或者一個基本結構，因子分析就是尋找這種類型的結構，或者叫做模型。

2.1 數據的可行性檢驗

將表2中的數據帶入SPSS19.0進行數據的可行性檢驗得到P值0.001<0.05，拒絕零假設H0，即原始變量的相關系數矩陣不可能是單位陣，表明原始變量之間存在一定的相關關系；KMO值介于0～1之間，越接近1，表明原始變量之間簡單相關系數平方和遠大于偏相關系數平方和，也就越適合做因子分析，一般認為KMO值>0.5可以進行因子分析，因為原始變量KMO檢驗結果為0.618>0.5，所以適合做因子分析。

2.3 公共因子的提取

由表3可知，原始變量中可以提取三個因子，第一個因子提取了原始變量51.586%的信息，第二個因子提取了原始變量16.383%的信息，第三個因子提取了原始變量13.552%的信息，三個因子總共包含了原始變量81.490%的信息，因子分析分析效果比較理想。

2.4 計算綜合得分

最后根據旋轉后的方差貢獻率（權重）以及因子得分系數矩陣（見表4），構建長沙市房地產泡沫測度模型，并計算出長沙市房地產泡沫綜合指數（見表5）：

F1=0.217X1+0.243X2-0.322X3-0.436X4-0.066X5-0.269X6

F2=0.987X1-0.181X2-0.152X3+0.250X4+0.047X5+0.013X6

F3=0.046X1-0.026X2+0.075X3-0.089X4+0.985X5-0.131X6

泡沫綜合指數W=（51.586F1+16.383F2+13.552F3）/81.490

3 結論與分析

長沙市1999～2015年房地產泡沫指數活動區間為[-1.58，0.79]，其均值為-0.05，標準差為0.68，泡沫程度整體呈現上升趨勢，根據正態分布規律，選取1倍標準差以內即[-0.73，0.63]作為長沙市房地產泡沫指數正常區間，當房地產泡沫指數落在[-1.40，-0.73]時，房地產市場出現負泡沫，即此時的房地產價格低于其理論價值，當房地產泡沫指數落在[0.63，1.31]時，出現異常正泡沫，意味著此時房地產的實際價格高于理論價值，從上述因子分析結果可以看出，長沙市房地產市場于2011、2013、2014年這三年投資過熱，出現了異常正泡沫，1999～2001年期間房地產市場處于低迷狀態，出現異常負泡沫，房地產正常運行概率為65%，這說明雖然長沙市房地產市場部分年份出現異常泡沫，但是整體運行平穩，房價受到房地產泡沫影響較小。

[參考文獻]

[1] 徐滇慶.房價與泡沫經濟[M].北京：中國社會科學出版社，2006.

[2] 姜春海.中國房地產市場投機泡沫實證分析[J].管理世界，2005（12）：1-6.

[3] 荊慕研.我國房地產泡沫及其防范研究[D].安徽：安徽財經大學，2017.

[4] 孫波，羅志坤.基于組合賦權的十城市房地產泡沫估算[J].商業研究，2017（5）：1-8.

[5] 梁秋霞，陳漢清，楊翠翠，等.我國房地產泡沫實證研究[J].哈爾濱學院報，2017（7）：1-12.

[6] 蔣葉.基于南京市住宅市場的房地產泡沫研究[J].中國管理信息化，2017（17）：1-6.

[7] 劉玉芝.房地產泡沫測度及其影響因素分析[D].廣西：廣西大學，2016.

[8] 張文斌，劉選，田玉忠.基于測度體系模型的房地產泡沫測度研究[J].干旱區地理，2016（4）：1-9.

[9] 陳露佳，蔣偉偉.我國大中城市房地產泡沫水平測度研究[J].商業經濟研究，2016（2）：1-3.

[10] 張攀紅.武漢市房地產泡沫測度與成因機理分析[J].武漢金融，2016（10）：1-4.

[11] 馬也，回增赫，荃明宇，等.關于日本房地產泡沫的分析[J].新絲路，2016（12）：1-3.

[12] 陳曉曼，林毅.重慶市房地產泡沫的成因及對策分析[J].金融經濟，2016（12）：1-2.

[13] 陳長石，劉晨輝.利率調控、貨幣供應與房地產泡沫[J].國際金融研究，2015（10）：1-11.

[14] 陳超.昆明市房地產泡沫測度及預警研究[D].云南：云南財經大學，2015.

[15] 張甜迪.房地產泡沫上下線測度及預警研究[J].現代營銷，2015（12）：1-3.

[16] 王靖芯，郭芯.中國房地產泡沫探究[J].統計與管理，2015（4）：1-2.

[17] 李文慧.房地產泡沫的形成機制與影響[D].遼寧：遼寧大，2013.

[18] 羅峰.房地產泡沫的成因、評估與預控[J].河南科技，2013（15）：1-2.

[19] 張紅麗.基于均衡價格理論的房地產泡沫形成機理研究[J].現代經濟探討，2013（6）：1-5.

[20] 羅輯.房地產泡沫問題的研究與分析[J].財經界，2013（2）：1-2.