现阶段我国房地产泡沫的综合测度及治理 ——基于中日两国历史数据的比较分析-王志刚.pdf

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1、现阶段我国房地产泡沫的综合测度及治理 基于中日两国历史数据的比较分析王志刚(吉林大学珠海学院,广东珠海519041)收稿日期:2017 -10 -03基金项目:教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(13JJD790012)。作者简介:王志刚(1981 -),男,吉林德惠人,吉林大学珠海学院讲师,吉林大学经济学院博士研究生,主要研究方向为产业经济、企业理论。摘要:中国房地产业的发展存在一定的泡沫化倾向,中日两国的房地产市场数据,具有一定的历史相似性,因此,日本房地产泡沫形成和破灭的教训对中国具有一定借鉴意义。文章将日本历史数据纳入分析框架,与中国的数据进行对比,得出中国房价收入比、房地产开发投

2、资/ GDP和货币供应量增长率均处于较高水平,这些指标从侧面反映了中国房地产市场的泡沫化程度。为治理房地产泡沫应继续保持稳健的金融政策,同时还应构建土地自由流转制度,破除地方财政过于依赖土地的困局;另外,保障房建设可以缓解房地产供需矛盾,房产税的实施则可抑制炒房投机行为,均是治理房地产泡沫的有效手段。关键词:房地产泡沫;测度;治理;比较分析;功效系数中图分类号:F299 文献标识码:A 文章编号:1005 -2674(2017)12 -088 -07一、引 言自2003年以来,我国房地产投资猛增、房地产价格快速上升,出现了明显的市场过热,但这种过热是否属于泡沫,则存在争论,其中曾五一和李想通过

3、对中国35个城市的房屋销售价格进行分析,认为中国房地产市场存在泡沫;1张玉双通过对中国地区房地产价格泡沫进行测度,认为中国部分地区存在房地产泡沫;2周京奎和曹振良则认为,中国一线发达城市存在泡沫化问题,全国总体来讲属过热状态,如不进行风险控制,有可能演变为整体性泡沫。3目前中国房地产市场存在泡沫是共识,但泡沫有多严重却存在争议。而且关于数据来源和统计方法方面仍存在较大差异。关于房地产泡沫的测度,Myott建立了社区早期预警系统,设定一个先行指标体系来判断区域房地产泡沫情况;4Saito通过对日本和美国20年相关数据比较,从土地价格、楼盘价格、房地产融资结构等角度,判断房地产泡沫的总体水平;5野

4、口悠纪雄认为资产价格应由此项资产的预期及未来收益决定,并以东京市中心商业及住宅用地为研究对象,采用土地现实价格与理论价格的差异来衡量泡沫;6Abraham and Hendershott从市场供需角度入手,运用建筑成本、贷款利率和房价等变量,测算出市场均衡时房屋的基础价格,并将其与实际价格对比,从而判断房地产的泡沫化程度7;Blanchard运用统计检验方法,通过单位根检验基础过程与市场价格的积分阶数来检验房地产泡沫,如协整检验市场价格与基础88 万方数据解相等,则不存在房地产泡沫,反之则存在;8 Hamilton and Whiteman则采用单位根检验方法来验证房地产泡沫,通过衡量房地产泡

5、沫相关指标是否平稳来考察泡沫水平。9相比国外学者提出的较为成熟的理论和方法,国内学者关于房地产泡沫测度的研究较少,而且尚在发展阶段,刘琳和黄英通过分析房地产泡沫的成因,采用三个关键指标来计算房地产泡沫系数;10李维哲和曲波构建了更加丰富的房地产泡沫指标,运用功效系数法来测度房地产泡沫水平,有一定的现实意义。11考虑到日本在1980年代经历了极为严重的房地产泡沫,对我国房地产市场的发展具有一定借鉴意义,因此本文将日本历史数据纳入分析框架,通过实证方法将其与中国的数据进行比较,从而使判断更加客观有据。本文借鉴李维哲和曲波的研究成果,但对关键指标做出一定调整,使其更接近房地产市场的真实情况,也有利于

6、政府干预政策的制定。二、房地产泡沫的测度方法本文拟选取指标体系测度法中的功效系数法作为测度中日房地产泡沫的重要方法,功效系数法主要根据多目标规划原理,对所评价的每一个指标均设置上限和下限,上限为满意值,下限为不允许值,并计算各个指标实现满意值的程度以确定其分数,即功效系数,再将功效系数加权平均得出综合值,以进行评估判断。同其他方法相比,功效系数法计算简便、可靠性强,更重要的是它能够解决房地产泡沫测度中各项指标性质各异以及量纲不一致的问题。本文参考李维哲和曲波的研究成果,对每一项相关指标求解功效系数Yi,再通过加权平均求出综合预警系数K,将其作为分析房地产泡沫程度的主要依据。功效系数的计算公式为

7、:Yi = Xi - XaiXAi - Xai 40 + 60 (1)式中:Xi为指标i的实际测量值;XAi为指标i的满意值;Xai为指标i的不允许值;Yi为指标i的评价分值,即功效系数。采用功效系数法测度房地产泡沫的具体步骤如下:第一,选取独立并有代表性的预警指标,并收集指标某时期的测量值;第二,确定每一项指标的满意值和不允许值,这两个变量要根据历史统计数据加以确认;第三,根据公式(1)计算每一项预警指标的功效系数;第四,计算每一项指标功效系数的加权平均数,得出综合预警系数K,其中,Wi为功效系数的权重;第五,运用综合预警系数K来评估房地产泡沫的严重程度;当综合预警系数K 60时,无房地产泡

8、沫;K 60时,存在房地产泡沫; -100 K 0时,代表存在严重泡沫;K -100时,表示存在极度严重泡沫。K = WiYi (2)三、指标选择及功效系数的确定房地产泡沫测度,存在生产类、销售类和投资类等多个方面的数据指标,考虑到中日两国的发展状况以及经济政策的差异,本文选取房价收入比、房地产开发投资/ GDP以及货币供应量增长率作为房地产泡沫的测度指标。1房价收入比房价收入比是指家庭住房总价格与当年家庭总收入的比值,它能够反映居民收入与房地产价格之间的相对关系。 1992年,世界银行报告中国:城镇住房改革的问题与方案中指出:“在发达国家,平均每套住宅的价格总额与平均家庭收入的比例,在1 8

9、 5 5之间,以日本为最高;在发展中国家,该项比98现阶段我国房地产泡沫的综合测度及治理 万方数据例一般在4 6之间”。12参考这一研究成果,并考虑到日本的房价收入比是发达国家中最高者,已近似发展中国家水平,本文将中日两国房价收入比的满意值定为4 5,不允许值定为5 5。由此可计算出日本1980 1991年间房价收入比的功效系数,以及中国2004 2015年间房价收入比的功效系数,如下表:表1 日中房价收入比的功效系数年份房价收入比满意值不允许值功效系数年份房价收入比满意值不允许值功效系数1980 7 0 4 5 5 5 0 2004 7 3 4 5 5 5 -121981 7 2 4 5 5

10、 5 -8 2005 7 8 4 5 5 5 -321982 7 6 4 5 5 5 -24 2006 7 6 4 5 5 5 -241983 8 0 4 5 5 5 -40 2007 8 0 4 5 5 5 -401984 8 1 4 5 5 5 -44 2008 6 9 4 5 5 5 41985 8 4 4 5 5 5 -56 2009 8 1 4 5 5 5 -441986 8 7 4 5 5 5 -68 2010 7 8 4 5 5 5 -321987 9 0 4 5 5 5 -80 2011 7 5 4 5 5 5 -201988 9 4 4 5 5 5 -96 2012 7 3

11、4 5 5 5 -121989 9 8 4 5 5 5 -112 2013 7 3 4 5 5 5 -121990 10 0 4 5 5 5 -120 2014 7 1 4 5 5 5 -41991 10 3 4 5 5 5 -132 2015 7 2 4 5 5 5 -8资料来源:日本统计局历史数据和易居房地产研究院统计数据。2房地产开发投资/ GDP房地产开发投资是房地产市场供求关系最直接的反映,一般而言,房地产开发投资异常快速增长往往意味着市场过热和房价虚高,因此经常运用房地产开发投资/ GDP指标来判断房地产市场的泡沫化程度。从国际经验看,一般认为房地产开发投资/ GDP不宜超过5%,

12、实际上,相关统计表明,日本上世纪房地产泡沫破灭时房地产开发投资/ GDP的峰值为10 76%,美国次贷危机爆发前夕,其房地产开发投资/GDP仅为6 2%,而中国2015年该指标为14%,可见中国当前房地产市场泡沫的严重程度。由于统计口径的差异,在研究日本房地产市场运行情况时,本文采用不动产投资作为房地产开发投资的替代指标,考虑到相关国际标准和日本的实际情况,本文取日本房地产开发投资/ GDP的满意值为4 5%,不允许值为6%,进而计算该指标的功效系数。表2 日中房地产开发投资/ GDP的功效系数年份不动产投资/ GDP(%)满意值(%)不允许值(%)功效系数年份房地产开发投资/ GDP(%)满

13、意值(%)不允许值(%)功效系数1980 9 40 4 5 6 -30 7 2004 8 13 5 6 5 16 51981 9 42 4 5 6 -31 2 2005 8 49 5 6 5 6 91982 9 44 4 5 6 -31 7 2006 8 85 5 6 5 -2 71983 9 69 4 5 6 -38 4 2007 9 36 5 6 5 -16 31984 9 90 4 5 6 -44 2008 9 77 5 6 5 -27 21985 10 00 4 5 6 -46 7 2009 10 38 5 6 5 -43 51986 10 27 4 5 6 -53 9 2010 11

14、 68 5 6 5 -78 11987 10 73 4 5 6 -66 1 2011 12 63 5 6 5 -103 51988 10 76 4 5 6 -66 9 2012 13 29 5 6 5 -121 11989 10 72 4 5 6 -65 9 2013 14 45 5 6 5 -1521990 10 63 4 5 6 -63 5 2014 14 76 5 6 5 -160 31991 10 61 4 5 6 -62 9 2015 14 00 5 6 5 -140资料来源:日本统计局历史数据和中国统计年鉴2016。092017年第12期万方数据与日本相比,中国属发展中国家,201

15、5年城镇化率仅有56 1%,仍处于较低水平,客观上存在大规模的房地产开发投资需求。同时,由于中国实施政府主导型的市场经济体制,长期以来存在依靠投资拉动经济增长的政策惯性,所以中国房地产开发投资/ GDP这一指标可适当提高。本文取中国房地产开发投资/ GDP的满意值为5%、不满意值为6 5%,由此计算该指标的功效系数,如表2所示。3货币供应量增长率许多研究表明,货币供应量增长率与房地产价格之间存在明确的相关性,是引发房地产泡沫的重要因素之一,原因在于房地产业属于资本密集型行业,其发展高度依赖资本供应。胡冉通过构建VAR模型、脉冲响应函数等方式进行了实证分析,结果显示货币供应量增加将通过扩大贷款规

16、模的形式加速房价上涨。13李健和邓瑛分别对美国、日本和中国的货币供应量与房价之间的关系进行实证检验,结果表明三个国家货币供应量与房价之间均存在长期均衡关系。14基于以上分析,本文选择货币供应量增长率作为房产泡沫的测度指标。在计算功效系数时,对于货币供应量增长率这一指标满意值和不允许值的设定,主要参考费雪方程式:MV = PQ,其中M为货币供应量,V为货币流通速度,P为综合物价水平,Q为社会总产出。对该方程两边取对数,再求导,可得m + v = p + q,其中m为货币供应量增长率,v为货币流通速度变化率,p为物价上涨率,q为经济增长率,对其进行整理可得m = p + q - v,简化为m =

17、p + q,即货币供应量增长率可用物价上涨率与经济增长率之和来测算,具体实践中,我们一般用通货膨胀率和实际GDP增长率来分别表示物价上涨率和经济增长率。本文取1980 1991年度日本每年的实际GDP增长率与通货膨胀率之和,作为计算日本各年度货币供应量增长率功效系数的满意值,在满意值的基础上上浮2%作为不允许值;同理,取2004 2015年度中国每年实际GDP增长率与通货膨胀率之和,作为计算中国货币供应量增长率功效系数的满意值,在满意值的基础上上浮2%作为不允许值。根据以上标准,分别计算日本和中国各年度货币供应量增长率的功效系数值,如表4所示。表3 日中货币供应量增长率的功效系数年份货币供应量

18、增长率(%)实际GDP增长率(%)通货膨胀率(%)满意值(%)不允许值(%)功效系数年份货币供应量增长率(%)实际GDP增长率(%)通货膨胀率(%)满意值(%)不允许值(%)功效系数1980 9 2 2 8 5 4 8 2 10 2 80 2004 14 7 10 1 3 9 14 0 16 0 861981 8 9 3 2 3 6 6 8 8 8 58 2005 17 6 11 4 1 8 13 2 15 2 121982 9 2 3 1 2 3 5 4 7 4 24 2006 16 9 12 7 1 5 14 2 16 2 461983 7 4 2 3 1 4 3 7 5 7 26 200

19、7 16 7 14 2 4 8 19 21 0 1461984 7 8 3 9 1 9 5 8 7 8 60 2008 17 8 9 7 5 9 15 6 17 6 561985 8 4 4 4 1 7 6 1 8 1 54 2009 28 5 9 4 -0 7 8 7 10 7 -2961986 8 7 2 9 0 6 3 5 5 5 -4 2010 19 7 10 6 3 3 13 9 15 9 -161987 10 4 4 2 0 4 2 6 2 -24 2011 13 6 9 5 5 4 14 9 16 9 1261988 11 2 6 2 0 6 6 8 8 8 12 2012 13

20、 8 7 9 2 6 10 5 12 5 341989 9 9 4 8 2 0 6 8 8 8 38 2013 13 6 7 8 2 6 10 4 12 4 361990 11 7 5 1 2 8 7 9 9 9 24 2014 12 2 7 3 2 0 9 3 11 3 421991 3 6 3 8 3 0 6 8 8 8 164 2015 13 3 6 9 1 4 8 3 10 3 0资料来源:日本统计局历史数据和中国统计年鉴2016。四、中日两国房地产泡沫程度的检验上文从中日两国的房价收入比、房地产投资/ GDP和货币供应量增长率三个方面计算了相应的功效系数,下面通过这些数据来检验两国房

21、地产泡沫的严重程度。19现阶段我国房地产泡沫的综合测度及治理 万方数据1日本房地产泡沫程度的检验结合前文所列公式(1)和(2),本文用Y和W分别表示各指标的功效系数及其权重,用Y1、Y2和Y3表示日本房价收入比、房地产投资/ GDP和货币供应量增长率的功效系数,用W1、W2和W3分别表示上述指标的权重,其权重取值采用算术平均的方法处理,即W1 = W2 = W3 =0 33,计算日本1980 1991年的房地产泡沫综合预警系数K,参照预警系数分级,得出房地产泡沫情况,如表4所示。表4 日本1980 1991年房地产泡沫综合预警系数及房地产泡沫情况年份Y1 W1 Y2 W2 Y3 W3 K房地产

22、泡沫程度1980 0 0 33 -30 7 0 33 80 0 33 16 3轻微泡沫1981 -8 0 33 -31 2 0 33 58 0 33 6 2轻微泡沫1982 -24 0 33 -31 7 0 33 24 0 33 -10 5严重泡沫1983 -40 0 33 -38 4 0 33 26 0 33 -17 3严重泡沫1984 -44 0 33 -44 0 33 60 0 33 -9 24严重泡沫1985 -56 0 33 -46 7 0 33 54 0 33 -16 1严重泡沫1986 -68 0 33 -53 9 0 33 -4 0 33 -41 5严重泡沫、高度危险1987

23、-80 0 33 -66 1 0 33 -24 0 33 -56 1严重泡沫、高度危险1988 -96 0 33 -66 9 0 33 12 0 33 -49 8严重泡沫、高度危险1989 -112 0 33 -65 9 0 33 38 0 33 -46 2严重泡沫、高度危险1990 -120 0 33 -63 5 0 33 24 0 33 -52 6严重泡沫、高度危险1991 -132 0 33 -62 9 0 33 164 0 33 -10 2严重泡沫由表4可以看出,在1980年代,日本一直存在房地产泡沫,而且泡沫程度在逐年加深,从1986年起房地产泡沫开始变得高度危险,一直持续到1990

24、年日本房地产泡沫崩溃,这大体上再现了日本房地产泡沫的累积破灭过程,对中国具有很强的参考意义,也在一定程度上证明了功效系数法对房地产泡沫衡量的有效性。2中国房地产泡沫程度的检验采用与日本同样的指标表示方法计算出中国2004 2015年的房地产泡沫综合预警系数K,同样参照预警系数分级,得出房地产泡沫情况。表5 中国2004 2015年房地产泡沫情况及房地产泡沫情况年份Y1 W1 Y2 W2 Y3 W3 K房地产泡沫程度2004 -12 0 33 16 5 0 33 86 0 33 29 9轻微泡沫2005 -32 0 33 6 9 0 33 12 0 33 -4 3严重泡沫2006 -24 0 3

25、3 -2 7 0 33 46 0 33 6 4轻微泡沫2007 -40 0 33 -16 3 0 33 146 0 33 29 6轻微泡沫2008 4 0 33 -27 2 0 33 56 0 33 10 8轻微泡沫2009 -44 0 33 -43 5 0 33 -296 0 33 -126 6极度严重泡沫,有崩溃危险2010 -32 0 33 -78 1 0 33 -16 0 33 -41 6严重泡沫,高度危险2011 -20 0 33 -103 5 0 33 126 0 33 0 8轻微泡沫2012 -12 0 33 -121 1 0 33 34 0 33 -32 7轻微泡沫2013 -

26、12 0 33 -152 0 33 36 0 33 -42 2严重泡沫,高度危险2014 -4 0 33 -160 3 0 33 42 0 33 -40 2严重泡沫,高度危险2015 -8 0 33 -140 0 33 0 0 33 -48 8严重泡沫,高度危险292017年第12期万方数据 由表5可以看出,自2004年以来,中国房地产市场存在不同程度的泡沫化现象,其中以2009年度泡沫化程度最为严重。 2011 2012年,房地产泡沫得到一定程度的抑制,但自2013年开始,房地产泡沫又有卷土重来的趋势,连续三年房地产泡沫预警系数都在-40分以下,已经接近1990年日本房地产泡沫崩溃时的水平,

27、这对中国当前房地产行业的发展极为不利。在总体泡沫程度如此严重的情况下,诸如北京、上海、深圳、广州等一线城市的房地产泡沫更加难以想象,部分地区已经有失控的迹象。总体而言,中国房地产泡沫已经到了急需治理的程度。五、治理我国房地产泡沫的政策建议鉴于日本房地产泡沫破灭的惨痛教训,我国急需出台相关政策治理房地产泡沫,以保持房地产市场稳定、健康发展,对此本文提出如下政策建议:1持续保持审慎、稳健的金融政策继续推进银行的商业化改革,完善各大银行内部治理结构,监督银行风险控制体系,同时要严控房地产贷款的存贷比和总体规模,以防金融系统过度介入房地产市场。利率市场化的推进要稳中求胜,减少市场紧张情绪,短期内利率调

28、整还应考虑通货膨胀的影响,避免出现利率倒挂的局面,诱使房地产泡沫进一步扩大。同时,还可通过实施利率差别化,如对中小户型商品房给予较低的开发及消费贷款利率支持,对大户型和高端商品房进行利率上浮,优化房地产供求结构。汇率政策方面,应基于市场供求继续完善有管理的浮动汇率制度,根据国内外经济状况动态调整人民币汇率的浮动区间,保持合理的汇率弹性,切忌像日本那样短期内大幅调整汇率水平,导致市场的泡沫化倾向进一步加剧。严格控制国际游资对我国房地产市场的冲击,尤其是在市场准入、开发经营及炒房管理等方面,需进一步完善监管政策,保证房地产市场可持续发展。2构建扼制地方政府过分依赖“土地财政”的土地自由流转制度我国

29、房地产泡沫,既有投机性需求的助推,也有土地供给不足的原因。为解决这一问题,一方面需要进行财政体制改革,改变地方政府财政收入过度依赖土地出让金的局面。另一方面,应逐步打破政府对一级土地市场的垄断格局,允许农村土地的承包者拥有一定的土地财产权,尝试建立土地自由流转制度,简化农村集体土地进入房地产市场的程序环节,这样既可使农民获取部分财产性收益,又可破除土地供给瓶颈,维护房地产市场平稳发展。当然,为避免在土地流转过程中形成新的土地集中,国家还应出台严格的配套监管政策,在保证土地流转自由的同时,实施规划审批、用途管制,同时对土地流转的违规行为予以严惩。3继续加大保障性住房的建设力度我国房地产泡沫的一个

30、制度性原因是保障房供给严重不足。为破解房地产业发展困局,应实施市场配置与政府保障相结合的双轨制住房制度,其中“市场轨”由市场主导,政府只需制定基于公平竞争的法律法规并加以监管即可,“保障轨”则由政府主导,需要组织资源进场、制定分配规则以及对入住者设置合理的进入、退出机制,确保公平公正。出于经济增长和政府财政的客观需要,通过削减土地成本来降低房价可能会非常困难,而建设保障房则可满足低收入者的住房需求,从而缓解商品房市场的过热局面。具体而言,就是强制要求商品房开发商在获取利润的同时承担一部分保障房建设的社会责任。这也是有国际成功经验可借鉴的,在英国,政府以“规划得益”为条件强制要求开发商按比例建设

31、保障性住房,法国和德国也是如此,他们都规定房地产商每开发建设一个住宅区,必须拿出20%以上的面积用于居民住房保障。政府可通过发行债券、建立住房信托基金等方式,支持保障房建设。39现阶段我国房地产泡沫的综合测度及治理 万方数据4推动征收房产税、扼制炒房投机行为为保证房地产市场健康发展,打击房地产投机已是当务之急。对囤积房源者开征房产税是衡量房地产市场调控真假的试金石。具体可从两个方面入手,一是给居民创造更加多元化的投资渠道,完善债券、股票、外汇、艺术品等投资市场,分流社会上的闲散资金,避免其过度涌入房地产市场,形成资产泡沫;二是推动在房地产的持有环节征收房产税,例如对一个家庭拥有两套以上住房或居

32、住面积超过300平方米的实施累进税率,对其交易加征交易税。征收房产税不仅能够强力打击房地产投机行为,还能调节贫富差距,增加地方财政收入,为保障房建设提供资金。开征房产税不是简单增加税种税负,还要做好减税工作,即减少在开发、交易环节相应的税收,以改变目前房地产开发、交易和持有环节税种重叠、税负不合理的现象。参考文献1曾五一,李想.中国房地产市场价格泡沫的检验与成因机理研究J.北京:数量经济技术经济研究,2011(1):140 -151.2张玉双.中国地区房地产价格泡沫的测度J.武汉:统计与决策,2016(5):129 -132.3周京奎,曹振良.中国房地产泡沫与非泡沫 以投机理论为基础的实证分析

33、J.太原:山西财经大学学报,2004(1):53 -57.4Myott E. Developing and Analyzingthe Neighborhood Early Warning System in Hamline - MidwayJ. NPCR Working Paper,2000,(2):127 -156.5Saito H. The US real estate bubble? A Comparison to JapanJ. Japan and the World Economy,2003,15(3):365 -371.6野口悠纪雄.泡沫经济学M.北京:三联书店出版社,2005,2

34、6 -132.7Abraham Jesse M and Hendershott P H. Hendershott. Bubbles in Metropolitan Housing MarketsJ. NBER Working Paper,1994,(6):25 -86.8Blanchard Watson. Crisis in the Economic and Financial StructureM. MA:Lexington Books,1982,295 -315.9James D. Hamilton and Charles H. Whiteman. The ohervable implic

35、ations of serf - fulfilling expectaliormJ. Journal of Mone-tary Eoonomics,1985,(6):45 -67.10刘琳,黄英.房地产泡沫测度系数研究J.价格理论与实践,2003(3):37 -38.11李维哲,曲波.地产泡沫预警指标体系与方法研究J.太原:山西财经大学学报,2002(4):99 -101.12张清勇.房价收入比的起源、算法与应用:基于文献的讨论J.北京:财贸经济,2011(12):114 -119.13胡冉.中国货币供给量变动对房价的动态影响分析J.武汉:统计与决策,2009(23):131 -134.14李健,邓瑛.推动房价上涨的货币因素研究 基于美国、日本、中国泡沫积聚时期的实证比较分析J.北京:金融研究,2011(6):18 -39.责任编辑:刘威 魏旭492017年第12期万方数据