趙 息, 孫繼國, 2
(1.天津大學(xué)管理學(xué)院, 天津 300072; 2.青島大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院, 青島 266071)
在被稱為中國經(jīng)濟發(fā)展第三極的環(huán)渤海地區(qū),近年來隨著改革開放的深入發(fā)展和經(jīng)濟實力的不斷提升,房地產(chǎn)市場步入快速發(fā)展期,投資增幅較大,房地產(chǎn)價格也隨之持續(xù)上漲,房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)明顯的泡沫化特征。同時,環(huán)渤海區(qū)域內(nèi)部各城市房地產(chǎn)市場也呈現(xiàn)較大差異化。全國樓市繁榮加上奧運效應(yīng),使北京市場供應(yīng)量和房價上漲幅度都位居全國前列,相比之下,天津則表現(xiàn)為具有強大的發(fā)展?jié)摿秃蟀l(fā)優(yōu)勢。大連房地產(chǎn)市場是遼寧省甚至東北地區(qū)的領(lǐng)頭羊,青島房地產(chǎn)則是山東省市場的風(fēng)向標(biāo)。本文選取環(huán)渤海地區(qū)代表性城市(北京、天津、沈陽、大連、濟南、青島、石家莊)1999—2007年的房地產(chǎn)市場相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),采用指標(biāo)分析法對各城市的房地產(chǎn)市場進行描述性分析,并利用因子分析法對各城市的房地產(chǎn)泡沫進行綜合測度。
房地產(chǎn)泡沫是一種實際價格嚴(yán)重脫離理論價值的現(xiàn)象,對于房地產(chǎn)泡沫的測度是一大難點。目前國內(nèi)外主要研究思路有兩種:直接測度法和間接測度法。直接測度法即通過建立數(shù)學(xué)模型,計算理論價值,與實際價格相比來測度泡沫程度。野口悠紀(jì)雄(1997) 利用收益還原模型,計算土地理論價格,并與實際市場價格比較,計算泡沫度大小,從而對房地產(chǎn)市場的安全情況進行預(yù)警[1];Wong(1998) 以泰國地產(chǎn)泡沫為背景發(fā)展了一個動態(tài)模型,展示了在經(jīng)濟過熱、國際資本大量流入的情況下,地產(chǎn)商對市場過度樂觀的預(yù)期以及人們預(yù)期間的相互作用所產(chǎn)生的“羊群效應(yīng)”在地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生和膨脹過程中的作用機制[2]。近年來國內(nèi)學(xué)者也運用這一方法來測度房地產(chǎn)泡沫:周京奎、曹振良(2004)研究認(rèn)為,房地產(chǎn)泡沫是消費者預(yù)期變化導(dǎo)致的投機行為造成的,利用房地產(chǎn)業(yè)投機度θ來衡量房地產(chǎn)投機泡沫[3];王雪峰(2005)把Ramesy Model用于測算房地產(chǎn)的基礎(chǔ)價值,通過比較房地產(chǎn)的基礎(chǔ)價值與實際價格測度房地產(chǎn)泡沫[4]。
間接測度法主要是指指標(biāo)測度法。指標(biāo)測度是目前國內(nèi)學(xué)者運用比較多的方法。一種是選取房價收入比、住宅空置率、房價升幅與GDP增長率的比值等單個或者多個指標(biāo),通過比較實際指標(biāo)值與指標(biāo)臨界值的差異,定性測度房地產(chǎn)泡沫是否存在[5-6];另一種是利用多維指標(biāo)體系測度房地產(chǎn)泡沫。這一測度方法先選取若干指標(biāo)組成指標(biāo)體系,然后根據(jù)國內(nèi)外研究確定指標(biāo)臨界值和權(quán)重,劃定不同的測度段,并對其賦予不同的數(shù)值,代表泡沫的嚴(yán)重程度。將指標(biāo)的實際值與測度段比較,得到指標(biāo)的測度級別值。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重,通過各指標(biāo)的測度級別值加權(quán)求和,計算得到綜合測度值,根據(jù)綜合測度值來判斷房地產(chǎn)泡沫發(fā)展的程度[7-8]。
由于目前房地產(chǎn)市場發(fā)展不夠成熟穩(wěn)定,合理的地價、費用、建設(shè)成本、利潤以及未來收益等參數(shù)難以確定,數(shù)據(jù)的獲得也困難,直接測度法在實際操作中較難進行。間接測度法在指標(biāo)權(quán)重的劃分上多采用國外發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗數(shù)據(jù)確定臨界值和測度段,或者根據(jù)Delphi專家自選和層次分析法(AHP)確定指標(biāo)權(quán)重,存在許多的主觀性,大大影響對房地產(chǎn)泡沫測度的準(zhǔn)確性[9]。而因子分析法可以有效地彌補直接測度法和間接測度法的不足,準(zhǔn)確測度房地產(chǎn)泡沫程度。因子分析是一種數(shù)據(jù)簡化的技術(shù),它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,用少數(shù)幾個因子變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種降維多元統(tǒng)計分析方法[10]。通過因子分析,可以評測各個相關(guān)指標(biāo)的載荷數(shù)(權(quán)重),進而構(gòu)建泡沫測度方程,可以較客觀地測度房地產(chǎn)泡沫指數(shù)。
表1、表2是環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)投資情況。表1表明,環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)投資和固定資產(chǎn)投資變化保持著相當(dāng)高的同步性,各城市歷年投資增長率呈現(xiàn)出階段性特點,但總體上房地產(chǎn)波動性大于固定資產(chǎn)投資。如北京市房地產(chǎn)投資增長率從2005年的3.5%變化到2006年的12.8%,而固定資產(chǎn)投資增長率僅從11.8%變化到16.6%。濟南市房地產(chǎn)投資增長率從2005年的9.8%變化到2006年的32.2%,而固定資產(chǎn)投資增長率卻從31.6%變化到18.6%。
再者,北京、沈陽、大連房地產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)投資比重較高。從表2可以看出,北京歷年房地產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)比重基本在50%左右,沈陽2002年后都大于30%,大連2002年以前大于30%,其他城市基本都小于30%。
表1 環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)投資增長率/固定資產(chǎn)投資增長率 %
注:原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》及《各城市統(tǒng)計年鑒》、各城市統(tǒng)計局網(wǎng)站、國研網(wǎng)等,下同。
表2 環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)投資的比重 %
房價收入比反映居民家庭對住房的支付能力,該比值越高,支付能力就越低,房地產(chǎn)市場蘊涵泡沫的可能性越大或房地產(chǎn)泡沫越嚴(yán)重。由于房價最終要靠居民的支付能力來支撐,所以房價收入比能夠直接反映房地產(chǎn)市場是否存在泡沫以及泡沫的嚴(yán)重程度。國際上公認(rèn)的房價收入比合理范圍內(nèi)為3~6,我國由于特殊的住房體制、隱性收入高及需求長期壓抑等原因,房價收入比合理范圍可能大一點[8]。
從環(huán)渤海地區(qū)各城市的房價收入比數(shù)據(jù)(表3)可知,伴隨著居民可支配收入的顯著提高,房價收入比均顯示出逐漸下降的趨勢,但各城市的房價收入比都大于6,北京、大連基本都在11以上,這說明該指標(biāo)的持續(xù)下降并不能完全反映居民承受能力的改善,各城市房地產(chǎn)市場仍含有一定的泡沫,而且北京、大連泡沫化比較嚴(yán)重。
表3 環(huán)渤海地區(qū)各城市商品房房價/房價收入比 元/倍
注:房價收入比=套房銷售價格/戶均可支配收入,套房銷售價格按每套房面積為100平方米計算,每戶按3個人計算戶均可支配收入。
理論上講,空置率是衡量房地產(chǎn)產(chǎn)品相對過剩的一個重要指標(biāo),產(chǎn)品相對過剩是泡沫經(jīng)濟的集中體現(xiàn)。空置率偏高,說明房屋生產(chǎn)相對過剩,產(chǎn)品積壓嚴(yán)重。
從表4可看出,環(huán)渤海地區(qū)各城市商品房空置率總體上呈現(xiàn)下降趨勢,這主要是由于國家逐漸加強對房地產(chǎn)市場的宏觀調(diào)控以及居民對住房的絕對需求在增加造成的,但許多城市空置率仍然較高。由表4知,北京、沈陽、大連空置率基本都大于15%,天津在2004年以前也較高,房地產(chǎn)市場可能會存在嚴(yán)重泡沫[8]。
表4 環(huán)渤海地區(qū)各城市商品房空置率 %
注:空置率=商品房空置面積/近三年商品房竣工面積之和×100%。
一般認(rèn)為,形成房地產(chǎn)泡沫的關(guān)鍵因素有兩個:信貸和預(yù)期,但信貸杠桿的作用是形成房地產(chǎn)泡沫最為關(guān)鍵的因素。房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款所占比重這個指標(biāo)可以反映銀行貸款向房地產(chǎn)的集中度,如果房地產(chǎn)開發(fā)貸款所占比重過高,泡沫的生成與破滅對銀行的破壞力就越大,而且越容易產(chǎn)生金融危機,因為無論是投資還是投機,獲得一定數(shù)量的資金是前提條件。因此,通過對該指標(biāo)變動情況的分析可以預(yù)測房地產(chǎn)經(jīng)濟活動的非正常變化。
環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款所占比重見表5。表5顯示,環(huán)渤海地區(qū)各城市歷年房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款所占比重都比較高,北京、天津、大連、濟南基本都在20%~30%之間,青島有四年大于20%,沈陽、石家莊基本在10%~20%之間,這說明各城市房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資金來源結(jié)構(gòu)存在隱患,房地產(chǎn)對銀行貸款的依賴性較大,房地產(chǎn)投資風(fēng)險較大,存在一定的泡沫威脅。
表5 環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款所占比重 %
因子分析的一般模型為
(1)
式中:X1、X2…Xp為實測變量;αij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,m)為因子載荷;Fj(j=1,2,…,m)為公共因子;εi(i=1,2,…,p)為特殊因子。
在各個因子不相關(guān)的情況下,因子載荷αij是第i個原有變量和第j個因子變量的相關(guān)系數(shù),即Xi在第j個公共因子變量上的相對重要性。因此,載荷越大,第i個變量與第j個因子的關(guān)系越密切;載荷越小,則說明第i個變量與第j個因子的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。
為了使找到的主因子更易于解釋,往往需要對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)。進行因子旋轉(zhuǎn)的目的,就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和1兩個方向分化,使大的載荷更大,使小的載荷更小。
最后,計算因子得分。由于公共因子能反映原始變量的相關(guān)信息,用公共因子代表原始變量時,有時更有利于描述研究對象的特征,因而往往需要反過來將公共因子表示為變量(或樣本)的線性組合,即
Fj=βj1X1+βj2X2+…+βjpXp(j=1,…,m)
(2)
式(2)稱為因子得分函數(shù)。用它來計算每個樣品的公共因子得分。由于因子得分函數(shù)中方程的個數(shù)m小于變量的個數(shù)p,因此不能精確計算出因子得分,只能利用回歸法對因子得分進行估計。
接下來再計算各樣本的綜合得分,即
Si=γi1F1+γi2F2+…+γijFj+εi(i=1,2,…,p;j=1,2,…,m)
(3)
式中:Fj(j=1,2,…,m)值分別為各樣本在公共因子上的得分;γij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,m)為各公共因子的信息貢獻率,其值為第j個因子的貢獻率與m個公共因子的累計貢獻率之比;γijFj為第i個樣本在第j個公共因子上以第j個因子的信息貢獻率為權(quán)數(shù)計算的因子得分;Si為各樣本的公共因子綜合得分。
結(jié)合前面的分析選取房地產(chǎn)開發(fā)投資/社會固定資產(chǎn)投資、房價收入比、房價增長率、房價增長率/GDP增長率、商品房空置率、房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款所占比重六個指標(biāo)來測度環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)泡沫程度。通過SPSS統(tǒng)計分析軟件對各城市變量的相關(guān)程度進行檢驗,檢驗結(jié)果顯示變量之間具有較強線形相關(guān)性,變量巴特萊特球度檢驗值均小于0.05,KMO檢驗值均大于0.5,可以進行因子分析。
根據(jù)上述因子分析的基本原理分別對環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)市場進行因子分析,計算出各城市歷年的因子綜合得分——房地產(chǎn)泡沫綜合指數(shù)見表6。選取1倍標(biāo)準(zhǔn)差σ作為各城市房地產(chǎn)泡沫指數(shù)的正常區(qū)間①。房地產(chǎn)泡沫指數(shù)落在區(qū)間[-σ,+σ]之外,表明房地產(chǎn)市場出現(xiàn)異常,存在泡沫現(xiàn)象。根據(jù)泡沫預(yù)警區(qū)間的劃分繪制環(huán)渤海各城市房地產(chǎn)泡沫指數(shù)趨勢圖見圖1。
表6環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)泡沫綜合指數(shù)
注:1999年各城市泡沫化指數(shù)比較高的原因是由于我國在1998年才開始實行住宅市場化。
圖1 環(huán)渤海地區(qū)各城市房地產(chǎn)泡沫指數(shù)趨勢
表6及圖1表明,北京、天津、大連、青島房地產(chǎn)市場發(fā)展過熱,尤其是2003年以后,房地產(chǎn)泡沫指數(shù)持續(xù)上升,泡沫化比較嚴(yán)重。北京、天津2005年和2007年房地產(chǎn)市場出現(xiàn)較大泡沫,大連2007年出現(xiàn)較大泡沫,青島2005年房地產(chǎn)市場出現(xiàn)較大泡沫。沈陽、濟南、石家莊房地產(chǎn)市場總體發(fā)展比較平穩(wěn),泡沫化程度不大。石家莊房地產(chǎn)市場在2003年、2004年房地產(chǎn)泡沫指數(shù)偏低,說明該市房地產(chǎn)實際價格可能低于理論基礎(chǔ)價值,出現(xiàn)負(fù)泡沫。
綜合以上描述性分析和因子分析的實證結(jié)果,可以看出環(huán)渤海地區(qū)各城市在房地產(chǎn)發(fā)展中基本都存在泡沫現(xiàn)象,其中北京、天津、大連和青島市場的泡沫化較為顯著,沈陽、濟南市場泡沫化輕微,石家莊市場泡沫化不明顯,具體如下。
(1) 北京房地產(chǎn)市場始終存在較大泡沫,尤其是2003年后,泡沫化比較嚴(yán)重。指標(biāo)分析表明,北京房地產(chǎn)開發(fā)規(guī)模高速擴張帶來了銷售的壓力、供需失衡導(dǎo)致的大量空置面積和高空置率、高房價與居民可支配收入的不協(xié)調(diào)上升引致的不合理的房價收入比等諸多問題使得北京房地產(chǎn)市場各年度始終存在較大泡沫。
(2) 天津房地產(chǎn)市場2004年后出現(xiàn)泡沫,而且近幾年有進一步加重的趨勢。主要表現(xiàn)為房價相對較高導(dǎo)致較高的房價收入比、金融信貸對房地產(chǎn)業(yè)過度支持等現(xiàn)實,房地產(chǎn)市場顯現(xiàn)出一定程度的泡沫跡象。
(3) 大連房地產(chǎn)市場2003年后泡沫化嚴(yán)重,尤其是近兩年出現(xiàn)較大泡沫。主要表現(xiàn)為房價相對過高,房價收入比始終較大、供需不平衡引致的大量空置面積和高風(fēng)險空置率等現(xiàn)實,房地產(chǎn)市場發(fā)展過熱。
(4) 沈陽房地產(chǎn)市場基本運行平穩(wěn),但也有不健康發(fā)展的因素。主要表現(xiàn)為房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模過大,商品房空置率高,供求失衡等現(xiàn)實,房地產(chǎn)市場需要進一步調(diào)整。
(5) 濟南房地產(chǎn)市場存在泡沫化的趨勢。濟南房地產(chǎn)市場2004年、2005年出現(xiàn)異常波動,而且近幾年房價上漲幅度加大,房價的大幅上漲值得關(guān)注。
(6) 青島房地產(chǎn)市場存在一定泡沫,尤其是2004年后泡沫化有進一度加大的趨勢。主要表現(xiàn)為2004年后房價連續(xù)上漲、房價收入比持續(xù)上升等現(xiàn)實,房地產(chǎn)市場發(fā)展需要加強調(diào)控。
(7) 石家莊房地產(chǎn)市場總體運行良好,但需要加快發(fā)展速度。無論從房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模、房價,還是金融信貸對房地產(chǎn)業(yè)的支持力度,石家莊和環(huán)渤海地區(qū)其他城市都有較大的差距,因此應(yīng)加大房地產(chǎn)開發(fā)投資力度,促進房地產(chǎn)市場快速健康發(fā)展。
注 釋:
①各城市正常區(qū)間占活動區(qū)域都在60%~80%之間,符合房地產(chǎn)市場運行規(guī)律。
[1] 野口悠紀(jì)雄.土地經(jīng)濟學(xué)[M].北京:商務(wù)印書館,1997.
[2] Wong Kar-yiu.Housing market bubbles and currency crisis:the case of Thailand[J].JapaneseEconomicReview, 2001, 52(4): 382-404.
[3] 周京奎,曹振良.中國房地產(chǎn)泡沫與非泡沫:以投機理論為基礎(chǔ)的實證分析[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2004,26(1):53-57.
[4] 王雪峰.中國房地產(chǎn)市場泡沫的測度研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討,2005(8):11-15.
[5] 李維哲,曲 波.地產(chǎn)泡沫預(yù)警系統(tǒng)研究[J].中國房地產(chǎn)金融,2002(8):18-21.
[6] 邱 強.我國房地產(chǎn)泡沫的實證分析[J].社會科學(xué)家,2005(1):66-70.
[7] 謝經(jīng)榮,曲 波.地產(chǎn)泡沫與金融危機[M].北京:經(jīng)濟管理出版社,2002.
[8] 胡瑾卿,張大亮.房地產(chǎn)泡沫評測體系研究[J].城市開發(fā),2004(11):33-35.
[9] 王子成,明 娟.珠三角房地產(chǎn)泡沫測度實證研究:以廣州為例[J].經(jīng)濟地理,2007(5):819-822.
[10] 方開泰.實用多元統(tǒng)計分析[M].上海:華東師范大學(xué)出版社,1989.