【文章內(nèi)容簡介】 地產(chǎn)工作會議上，建設部首次提出了建立房地產(chǎn)市場預警體系的工作目標， 即：2003年上半年完成房地產(chǎn)市場預警體系研究；選擇已經(jīng)開展預警體系研究的56 個城市進行試運行，并爭取于2003年底前，在35個大中城市和部分有代表性的城市推 廣使用。與政府部門的巨大聲勢相比，對我國房地產(chǎn)預警系統(tǒng)的研究和實踐事實上在更早 的時候就已經(jīng)在學術界和房地產(chǎn)相關研究機構展開。在房地產(chǎn)預警指標的選擇方面，較早的研究有譚剛〔1994〕、馮俊〔1995〕、梁運斌 〔1995〕及袁賢禎〔1998〕等。其中，梁運斌及袁賢禎的研究較為典型。袁賢禎〔1998〕把所 選取的基本指標分為同步指標、先行指標和滯后指標三類，并通過簡單加權得出了土地供應指數(shù)等7個反映房地產(chǎn)景氣的綜合指數(shù)。梁運斌〔1995〕從研究房地產(chǎn)周期波動 的不同角度考慮，將房地產(chǎn)景氣指標分為靜態(tài)和動態(tài)兩方面。顯然，這一時期對房地 產(chǎn)預警指標的研究方法還比較簡單，指標選取的依據(jù)也多為對國外實踐經(jīng)驗、專家意 見的直接借鑒以及作者本人的主觀設想。由于與發(fā)達國家完備的房地產(chǎn)信息統(tǒng)計調查 制度相比，我國的統(tǒng)計制度還在處在逐步完善和發(fā)展的過程當中，很多指標的統(tǒng)計較 為粗略，頻率過低，一些指標（如各類物業(yè)的銷售率、空置率、投資回報率等〉甚至 難以獲得，因此，上述指標體系在我國房地產(chǎn)預警的實踐當中并未獲得實際運用。在2000年以后的文獻中，研究者開始運用包括馬場法、時差相關分析、XI信 息量方法、灰色關聯(lián)度法、聚類分析及主成分分析等在內(nèi)的統(tǒng)計和計量經(jīng)濟方法來選取適合中國市場狀況的房地產(chǎn)預警和景氣指標，取得了不少成果。丁烈云、李斌〔2001〕 從不同角度選取了一些反映房地產(chǎn)市場特性的指標，分析了這些指標與房地產(chǎn)市場波 動的關系，探討了房地產(chǎn)預警指標體系的流程設計。劉學成〔2001〕通過選取房地產(chǎn)開 發(fā)投資額、商品房價格等5個指標，并計算其環(huán)比增長率，運用算術平均和移動平均 所得來的值來表示房地產(chǎn)的短期波動和長期波動。葉艷兵、丁烈云〔2001〕采用主成分 分析法與相關性分析法以武漢市為例建立了一套房地產(chǎn)監(jiān)測預警系統(tǒng)，系統(tǒng)包含了包括房地產(chǎn)價格、商品房建設投資、從業(yè)人數(shù)等在內(nèi)的14個指標。楊靜〔2003〕用時差相關分析與XI信息量分析法分析了所選取房地產(chǎn)景氣指標與房地產(chǎn)周期的關系。胡鵬 〔2003〕將銷售率作為基準指標，以四川省房地產(chǎn)歷年有關統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，利用時差 相關分析，構建了包括銷售面積增長率、房地產(chǎn)投資增長率、新開工面積增長率、施 工面積增長率、竣工面積增長率、土地供應面積增長率、土地出讓收入增長率、固定 資產(chǎn)投資增長率在內(nèi)的房地產(chǎn)預警先行指標體系。為了體現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與整個宏觀經(jīng)濟運行之間的關系，除了選取房地產(chǎn)投資、價格、 施工、竣工、新建面積等變量作為基本指標之外，不少學者還在自己的研究中加入了 基本指標與宏觀經(jīng)濟變量之間的比值。如鮑小飛(2005）提出，將房地產(chǎn)投資/固定資產(chǎn)投資，房地產(chǎn)市場價格增長率/名義增長率、購房按揭款/居民月收入、房地產(chǎn)貸款增值率/貸款總額增長率以及房價/家庭年平均收入等變量作為預警指標。上海社科院《上海市房地產(chǎn)預警預報指標體系》課題組認為，預警指標的選擇不能僅僅考慮房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營的某一階段，而要覆蓋整個開發(fā)經(jīng)營的全過程，包括土地供應、投資量、開發(fā)建設、市場交易、空置率等房地產(chǎn)市場運作的各個環(huán)節(jié)；數(shù)量、數(shù)值與價格、金額并重。在名為《上海市房地產(chǎn)預警預報指標體系研究》的課題報告中，他們提出了包括三大指標的預警體系：一、同國民經(jīng)濟協(xié)調關系的指標；二、同市場協(xié)調關系的指標；三、產(chǎn)業(yè)內(nèi)部協(xié)調關系的指標。三個大指標又細分為相應的幾個小指標，如第一大塊指標就包括房地產(chǎn)投資增長速度/㈤？增長速度、房地產(chǎn)投資額/固定資產(chǎn)投資額、房地產(chǎn)貸款余額/金融業(yè)貸款余額、房地產(chǎn)開發(fā)用地面積/城市建設用地面積等。為了實現(xiàn)對房地產(chǎn)價格及房地產(chǎn)行業(yè)景氣情況的動態(tài)描述，我國房地產(chǎn)研究機構 還相繼推出了“中房指數(shù)”、“偉業(yè)指數(shù)”、“西安40指數(shù)”、“中原城市指數(shù)”等房地產(chǎn)價 格指數(shù)以及“國房指數(shù)”、“中房預警指數(shù)”等房地產(chǎn)綜合景氣指數(shù)。隨著1998年以來房地產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，有關我國房地產(chǎn)市場監(jiān)測和預警系統(tǒng)的研 究也不斷涌現(xiàn)，景氣指數(shù)法、綜合模擬法以及經(jīng)濟計量模型等方法被大量運用到研究與實踐當中。景氣指數(shù)法方面，胡鵬、姚長學、鐘叔平(2003)以銷售率為基準循環(huán)指標，利用時差相關分析獲得與基準循環(huán)指標相關且先行的指標，并在此基礎上構建了房地產(chǎn)先行擴散指數(shù)預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)將房地產(chǎn)市場擴散指數(shù)循環(huán)波動分為擴張、熱度上升、 降溫、全面收縮四個階段；余曉紅、盛承懋(2004)根據(jù)蘇州房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點和實際情況，依據(jù)“國房指數(shù)”的編制方法，建立了蘇州房地產(chǎn)景氣指數(shù)預警系統(tǒng)；李斌、丁烈云、葉艷兵(2003)在運用景氣指數(shù)對房地產(chǎn)進行預警時，針對計算擴散指數(shù)DI和合成指數(shù)CI可能出現(xiàn)的警兆不一致并導致警情失真等弊端，對傳統(tǒng)DI計算方法進行了改進，引入精度比較的概念，選擇精度更高的指數(shù)來進行景氣評價，有效地消除了兩指數(shù)間的矛盾沖突。趙黎明、賈永飛、錢偉榮(1999)認為，景氣指數(shù)法單純用合成后的綜合指數(shù)的波動來分析經(jīng)濟形勢變化缺乏成熟的理論基礎支持，而且在預警分析中有時難以分清合 成指數(shù)的變化到底是由哪些經(jīng)濟指標引起的，不利于針對具體的經(jīng)濟變量進行調控。 由此，趙黎明等提出了基于綜合模擬法的房地產(chǎn)預警系統(tǒng)。他們認為，該方法既可以 看出經(jīng)濟活動的升降，又可以反映各指標的綜合結果，不僅能監(jiān)控整體經(jīng)濟活動的波 動，還可以監(jiān)控每一個指標的波動，由此可以從宏觀上明確對房地產(chǎn)經(jīng)濟波動調控的 目標和方向。由于該設計定量化、系統(tǒng)化地分析房地產(chǎn)經(jīng)濟的走向，為后來的很多房 地產(chǎn)預警研究所采用，相關的研究包括葉劍平(2000)、彭羽(2002)、丁烈云和徐澤清 (2003)、韓立達(2004)等。同時，郭磊、王鋒、劉長濱(2003)建立的深圳市房地產(chǎn)預警 系統(tǒng)，上海市房地產(chǎn)市場預警預報指標體系研究課題組（張鴻銘、陳則明，2004）所建立的上海房地產(chǎn)預警系統(tǒng)以及胡健穎等(2006)所建立的北京房地產(chǎn)預警系統(tǒng)也都采 用了綜合模擬方法。在這種方法的運用中，單一指標和綜合指標預警區(qū)間的確定是核心問題，多數(shù)研究采用了基于樣本均值和樣本方差的3Sigma方法（或稱6Sigma方法）。 在采用年度數(shù)據(jù)進行研究時為了克服樣本過少的問題，楊佃輝〔2005〕等文獻還采用了bootstrap方法對單一指標均值和方差進行估計，取得了一定效果。此外，王慧敏〔1998〕 考慮了樣本方差的時變特性，通過將只模型引入預警系統(tǒng)的研究，使預報的置信 區(qū)間能夠與經(jīng)濟時間序列的波動程度相適應，從而使警限能夠動態(tài)反映實際的經(jīng)濟狀況。陳峰、丁烈云〔2006〕認為，在以往房地產(chǎn)綜合模擬預警法的研究中存在長期趨勢 建模和預警域確定的誤區(qū)，這使得房地產(chǎn)市場的預警預報出現(xiàn)失真現(xiàn)象。針對存在的偏 差，他們從系統(tǒng)角度出發(fā)建立了簡單的修正模型，模型顯著提高了房地產(chǎn)預警的有效度 和精度。與上面兩種方法相比，采用經(jīng)濟計量模型方法對房地產(chǎn)市場監(jiān)控和預警的研究還 剛剛開始，數(shù)量并不多。陳日清、李雪增〔2007〕在總結國內(nèi)外房地產(chǎn)泡沫預警研究的 基礎上，論述了二值響應模型在房地產(chǎn)泡沫預警研究中的應用，并以日本為例進行了 實證研究。該文以被解釋變量的樣本擬合值為標準，、 警級別的警界值，結果表明，二值響應模型在房地產(chǎn)泡沫預警中有比較準確的預測作 用。丁烈云〔2002〕將模糊系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論相結合，考慮了心理因素對房地產(chǎn) 市場的影響，將人氣指數(shù)作為輸入變量，使預警模型更切合實際。楊佃輝〔2005〕采用 BP與RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡，分別運用不同的思路實現(xiàn)了上海房地產(chǎn)的監(jiān)測預警。他認 為，：BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)預警的應用重在評價市場的冷熱程度，而RBF網(wǎng)絡需與相 關預警區(qū)間的劃分或評價標準相結合，功能重在預測。(3)簡評在理論模型方面，國內(nèi)學者借鑒Tirole、Allen and Gale等西方學者的研究成果對 房地產(chǎn)泡沫的形成機制進行了大量的探討，但幾乎所有文獻均假設房地產(chǎn)市場的參與 個體是同質的，這顯然與現(xiàn)實存在較大差距。以住宅市場為例，在現(xiàn)實生活中，根據(jù) 購買目的的不同，住宅購買者可分為投資者與自住者兩類。兩類購房者行為模式的不 同會對住宅市場泡沫的形成機制產(chǎn)生截然不同的影響。在構建理論模型時，只有考慮 到不同購房者的特點，對房地產(chǎn)市場的參與個體進行明確分類之后，才能對市場泡沫 的形成過程有一個更加清晰的認識。在對我國房地產(chǎn)市場泡沫的經(jīng)驗研究中，一些研究者通過計算房地產(chǎn)投資、房價、 空置率等指標來判別房地產(chǎn)業(yè)是否存在泡沫，但這種“指標分析法”只能在一定程度上 說明房地產(chǎn)業(yè)的“熱”發(fā)展，并不能得出“存在泡沫”的必然結論。另外一些學者，如屠佳華和張潔〔2005〕、劉莉亞和蘇毅〔2005〕等，采用單位根與協(xié)整檢驗法研究上海 市的房地產(chǎn)泡沫，但是這兩種檢驗方法的正確性均依賴于經(jīng)濟基本面模型設定的正確性?？v觀國內(nèi)文獻，雖然研究者們在經(jīng)濟基本面的選擇上存在較大差異，但基本上都得到價格與經(jīng)濟基本面存在協(xié)整關系的結論。但Evans(1991）表明這一方法存在明顯的缺陷，只能作為房地產(chǎn)價格泡沫是否存在的初步檢驗。此外，投機度檢驗法也得到了不少應用，如胡健穎等〔2006〕、洪濤等〔2007〕。盡管投機度檢驗法可通過估計市場投機程度來判斷泡沫程度，但與單位根及協(xié)整檢驗法一樣，其檢驗正確性同樣依賴 于經(jīng)濟基本面模型設定的正確性。如果模型設定存在偏誤，投機度檢驗法得到的結論 就值得懷疑。因此，采用更加先進的計量方法對國內(nèi)房地產(chǎn)泡沫進行經(jīng)驗研究，克服上述檢驗方法的缺陷，對于緩解國內(nèi)關于房地產(chǎn)泡沫的爭論以及明確政策制定方向具 有不小的意義。在房地產(chǎn)市場監(jiān)測和預警體系的構建方面，“中房指數(shù)”、“國房指數(shù)”等房地產(chǎn)指 數(shù)雖然能夠對房地產(chǎn)市場已經(jīng)發(fā)生的狀態(tài)進行描述，但無法起到事前監(jiān)控的作用，也 無法得到市場“過冷”或“過熱”的結論來對市場進行預警。景氣指數(shù)法單純用合成后的 綜合指數(shù)的波動來分析行業(yè)形勢的變化，缺乏成熟的理論基礎支持，而且在預警分析 中難以分清合成指數(shù)的變化由哪些經(jīng)濟指標引起，不利于找到警源并針對具體的經(jīng)濟 變量進行調控。綜合模擬法當在目前的房地產(chǎn)預警實踐中使用較多，采用人工神經(jīng)網(wǎng) 絡方法建立的預警模型近年來也受到不少研究者的矚目。但是，由于我國房地產(chǎn)市場 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的樣本長度不足，缺乏多指標的月度數(shù)據(jù)，這一現(xiàn)實情況給綜合模擬法和神經(jīng)網(wǎng)絡法的應用帶來了不小的挑戰(zhàn)。對比傳統(tǒng)預警方法，本文認為在房地產(chǎn)預警研究當中，二元選擇模型以及能夠輸 出多級預警信號的排序選擇模型尚未得到足夠的重視和深入的研究。這類預警模型無 須憑主觀經(jīng)驗或專家意見確定各因素的權重，排序選擇模型甚至可以自動估計出發(fā)生 不同級別警情的臨界值，因而無論從房地產(chǎn)市場預警的理論角度還是預警系統(tǒng)應用的實踐角度來看，都值得進行進一步的研究和討論。綜上所述，國內(nèi)學者在房地產(chǎn)泡沫的理論和經(jīng)驗研究以及房地產(chǎn)市場監(jiān)測和預警 體系方面進行了大量的研究，取得了一定的成果，但是，這些研究還存在一定的局限 及有待擴展的方面，這也給本文留下了研究和創(chuàng)新的空間。 針對以上分析，本文將從住宅價格泡沫的形成機制出發(fā)，以住宅價格泡沫檢驗及 泡沫預警系統(tǒng)的構建為研究重點，力圖克服現(xiàn)有研究的缺陷，彌補國內(nèi)理論和經(jīng)驗研究的不足，實現(xiàn)對我國大中城市住宅市場運行態(tài)勢的準確判斷和住宅泡沫的盡早預警，從技術層面為政府決策部門提供房地產(chǎn)市場監(jiān)控的有力工具。具體而言，正文共 分為5章。第2章建立理論模型，對住宅市場價格泡沫的形成機制進行分析。本文利用 〔2003〕對住宅市場購買者的劃分，將購買者分為投資者與自住者兩類。研究結果表明， 當市場上僅存在投資者時，他們通過向銀行貸款購買住宅，由于投資者可將投資風險 轉移給銀行，因而傾向于為住宅這一風險資產(chǎn)支付過高的價錢，住宅價格泡沫由此產(chǎn) 生；當市場上僅存在自住者時，住宅價格泡沫來自于居民對未來住宅價格過于樂觀的 預期，這種預期促使自住者愿意購買過多的住宅，形成超額需求，產(chǎn)生價格泡沫。另 外，無論是分析住宅投資者還是分析住宅自住者時，金融支持是住宅價格泡沫形成的 必要條件。第3章以上海住宅市場為例，從經(jīng)驗分析的角度，對長期性和短期性住宅價格泡 沫的存在性進行驗證。由于在運用單位根與協(xié)整檢驗法的過程中遇到了利率對住宅價 格影響為正的“問題協(xié)整方程”，本文通過引入住宅抵押貸款信貸額度這一新的變量， 將抵押貸款利率對住宅價格的影響非線性化，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)單位根與協(xié)整檢驗法的改 進，得到了上海市住宅價格在長期內(nèi)不存在泡沫的結論。隨后運用誤差糾正模型對住 宅價格短期動態(tài)調整的研究表明，住宅價格從偏離狀態(tài)回到其均衡價格的過程十分緩 慢，且住宅價格的運動過程呈現(xiàn)出明顯的正自相關特征，這些現(xiàn)象表明，上海市住宅市場存在短期性價格泡沫。為進一步洞察短期性泡沫的運動特征及形成機制，第4章利用Van Norden(1996)提出的泡沫檢驗方法對上海市住宅市場的泡沫類型進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，第3章 所偵測到的短期性泡沫確實存在，這種泡沫時漲時消，且呈現(xiàn)出一種擴張（或收縮） 概率隨泡沫大小而變的特征，本文將其稱為“區(qū)制轉移型泡沫”。住宅市場上非理性 的狂熱跟風行為并不是這種泡沫的形成原因，它由人們對未來住宅投資收益的理性預 期引發(fā)，是一種理性泡沫。研究結果對認清房地產(chǎn)市場的深層次特征提供了幫助。為防止住宅市場價格泡沫對國民經(jīng)濟的發(fā)展造成重大影響，本文在第5章構建住 宅市場預警監(jiān)測系統(tǒng)。研究認為，目前國內(nèi)普遍采用的景氣指數(shù)預警方法和綜合模擬 預警方法各有缺陷，難以滿足房地產(chǎn)市場發(fā)展和監(jiān)控的實際需要。針對最具代表性的 上海市住宅市場，本文采用“房價收入比”作為核心預警指標，運用二元選擇模型以及 排序選擇模型建立住宅市場預警監(jiān)測系統(tǒng)，克服了傳統(tǒng)方法的缺陷，兩模型的判別正確率均超過70%。論文在第6章對如何促進我國住宅市場的健康運行提出了建議。本文的創(chuàng)新點表現(xiàn)為以下四個方面：〔1〕本文在構建理論模型研究住宅價格泡沫形成機制的過程中，合理借鑒了Case(2003)將住宅購買者分為投資者與自住者的做法，研究當住宅市場僅存在某一 類個體時住宅泡沫的形成原因。在住宅投資者價格泡沫模型的構建中，本文將住宅抵押貸款比例納入投資者的最優(yōu)決策問題，并采用住宅市場價格與基本價格之比來 衡量住宅