关键词：房地产泡沫房地产救市状态空间卡尔曼滤波
自2014年9月30日以来，房地产限购令逐渐松绑，房地产政策从需求端到供给端陆续放宽，从“认贷不认房”到提升杠杆，目前六部委放宽房地产市场外资准入，购房套数不受限；二套房公积金贷款首付降至二折，房地产的扶持力度不断加大。但学术文献大多认为中国房地产存在着较为严重的泡沫，史明瑛和宁建华（2009）、吕江林（2010）、孙红湘和张悦（2013）、贾生华和李航（2014）等，但以上实证结论并不能支持目前的政策放宽，李平等（2015）测度房地产在2008年之前对中国经济有拉动作用，但房地产泡沫发展至一定程度对建筑业和工业的拉动效应减弱，2008年之后房地产泡沫达到危险区域。以李平等（2015）房地产影响宏观经济的角度作为出发点，当房地产开始拖累经济增长时，是否应该适当的稳住其下行速度？房地产泡沫存在上限，而其收缩过程中，考虑其对经济的负面影响，其也存在泡沫的下限，本文将量化这个区间，一则测度房地产泡沫膨胀程度，另一则测度泡沫化状态下救市的概率，进而以明确政策释放的空间。
一、房地产泡沫测度
（一）模型设定
王浩和穆良平（2015）对房地产泡沫测度指标方法进行了论述及评效，其认为只有以房价收入比为指标测度我国城市住宅市场泡沫水平具有适用性。本文将核心考虑房价与可支配收入的关系来测度我国房地产泡沫水平，但房地产泡沫为不可观测变量，本文将采用状态空间模型对其进行拟合，逻辑为现有房价等于房地产的基准价格部分加上房地产泡沫部分，其基准价格部分由人均可支配收入决定及其他控制变量决定，如公式（1）、（2），Yt为房地产价格或房地产投资量，Bt为房地产泡沫，Xit为自变量，这里假设房地产泡沫服从一阶自回归过程，具体变量名称详见变量的统计特征表。
观测方程：[Yt=c+Bt+αitXit+Wt]（1）
状态方程：[Bt=μ+βtBt-1+Vt]（2）
其中，Wt、Vt分别表示过程和测量的噪声，他们的协方差分别为Q、R。在观测方程中，房价信息Yt及控制变量Xit是可观测信息，Bt为房地产泡沫，为不可观测信息，可通过卡尔曼滤波来推断，假设时刻为t，根据状态方程，可以基于t-1状态预测t的状态：
[Bt|t-1=μ+βBt-1|t-1]（3）
那么[Bt|t-1]的协方差为：[Ωt|t-1=βtΩt-1|t-1β't+Qt]（4）
根据协方差及观测值来修正[Bt|t]：
[Bt|t=Bt|t-1+KGt（Yt-Bt|t-1-αtXt）]（5）
[KGt=Ωt|t-1α't/（αtΩt|t-1α't+R）]（6）
那么t状态下的[Bt|t]协方差为：
[Ωt|t=（I-KGtαt）Ωt|t-1]（7）
公式7带入公式4形式，就可以求得[Ωt+1|t]，再根据新的协方差来修正进行预测估计。
（二）变量的统计特征与拟合结论
表1状态空间各变量统计特征
[变量＼&＼&均值＼&方差＼&最小＼&中位＼&最大＼&偏度＼&峰度＼&Hp＼&房地产
价格＼&4300＼&1500＼&2200＼&3900＼&6900＼&0.203＼&1.627＼&Hv＼&新屋开工
面积＼&4100＼&2400＼&760.4＼&3700＼&14000＼&1.244＼&4.973＼&di＼&可支配
收入＼&1400＼&636.1＼&508.7＼&1300＼&2900＼&0.472＼&2.061＼&hf＼&地产投资
完成额＼&3300＼&2900＼&164.1＼&2400＼&12000＼&0.934＼&2.773＼&]
上述变量为2001年2月至2015年5月的月度数据，数据经过季节性调整，数据来自中经网数据库，变量均值与中位数差别不大，偏度峰度显示近似服从高斯分布。房价与新屋开工面积分别从价、量两个维度来测度房地产泡沫程度，为了便于对两种泡沫进行比较，这里将以偏离度还度量，即[Bt/（Yt-Bt）]，如下图。
图1房地产泡沫测度
关键词：金融泡沫；房地产；建议
中图分类号：F831.5文献标识码：A文章编号：1001-828X（2014）09-00-03
在此背景下，文章引言部分对中国金融泡沫的结构化耗散思路简要叙述。然后对金融泡沫的主要观点、含义做了简要论述；作用机理以及成因进行了分析；从货币供给对中国金融泡沫的影响，中国金融泡沫形成的支出法下GDP投资因素，中国2003-2012年全社会投资中的行业投资结构对货币供应量的影响等方面进行了分析，得出影响金融泡沫的制造业、房地产业和住宿餐饮业三个行业因素。
随后对制造业和住宿餐饮业进行了简要分析，对房地产业对金融泡沫的影响从判断指标、成因、治理措施进行了论述。
一、引言
1992年，中国确定了经济体制改革的目标是建立社会主义市场经济体制，确立了市场配置资源的主体地位。随着中国市场经济的快速发展，尤其是资本市场规模的日益扩大，货币供应量（MonetaryAggregates）快速增加，导致中国经济体的部分资产价格累积了越来越多的泡沫，造成了货币流动性降低，财富分配不均衡。
“结构耗散论”的金融运作规律表明，一定程度的增量货币在市场经济建立初期是正常的，也是必要的，可控的金融泡沫在某种程度上可以加速市场化进程；[1]然而，如果这些增量的货币日益膨胀，在基础民生领域聚集而不能得到及时有效的耗散，必将形成资金结构流向固化，造成局部行业资产价格的剧烈起伏和货币供应量的增加，形成金融泡沫，进一步加剧收入分配和经济结构的不均衡。
建立快速稳定、公平通畅的货币流通机制，促进货币在实体经济中的快速流动，确保货币在非实体经济的公平耗散，对化解金融泡沫风险，促进经济健康运行至关重要。
鉴于此，本文对金融泡沫的含义进行了概述，对金融泡沫的形成机理及原因进行了分析，对中国金融泡沫的现状特别是房地产泡沫现状进行了描述，分析了中国金融泡沫形成的原因，并对金融泡沫的治理措施进行了探索。
二、金融泡沫的概述
泡沫，即虚幻的，不真实的。
狭义的金融泡沫是指发生在资金融通中的一类泡沫，特指在金融领域的资产价格偏离其真实价值的现象。
广义金融泡沫是某种或一系列资产的市场价格偏离其基础价值的一种经济现象，是指一种或一系列的金融资产在经历了一个连续的涨价之后，市场价格大于实际价格的经济现象。
本文研究的是广义的金融泡沫。
金融泡沫是一个形成、聚集、膨胀、耗散（破灭或逐渐收缩）的运行过程[2]。金融泡沫开始破灭时，主要特征就是人们消费高涨，物价节节攀升，人有了钱就消费，不储蓄或极少储蓄。它可能产生于货币政策失误，对资产价值的高估；也可能产生于财政政策滞后，货币在投资、消费或进出口行业结构性的聚集；还可能产生于市场监管缺失，人为抬高或压低金融资产价格，投机获利。
关于金融泡沫的含义的解释，经济学家和学者们莫衷一是，一些经济学家认为泡沫就是随着金融制度的产生才有了生长的土壤，而且在现代经济当中，泡沫的产生更是离不开金融这个渠道。
三、金融泡沫的作用机理及形成原因
（一）金融泡沫的作用机理
1.需求拉动
赤字、信用扩张、投资膨胀、消费推动造成了货币供给的增加，从而超过了既定价格水平上的商品和劳务的供给，使得需求旺盛，价格抬升，形成泡沫。
2.成本推动
大宗商品价格上涨，国内进口原材料、能源、设备等价格上涨，生产要素价值重估，国内收入再分配等因素造成商品成本提高，抬升价格，引发泡沫。
3.结构因素
一、二、三产业价格结构不合理；区域经济结构不平衡，商品流通不畅；国家物资储备安全应急机制不健全；企业库存管理水平滞后；生产要素适时保障水平低，要素价格季节波动剧烈，诱发金融泡沫。
4.信息不对称
按照信息不对称理论，消费者对金融泡沫会产生预期，并趋利避害的强化对物价上涨预期，从而诱发金融泡沫。[3]如：日本福岛大地震后，中国居民抢购盐事件和云南盐化（002053.SZ）涨停都是食盐价格上涨预期诱发的短期炒卖行为。
（二）金融泡沫形成的原因
金融泡沫形成的直接原因是货币供应量过多，对应既定的商品和劳务量，表现为货币贬值、物价上涨，金融泡沫。
1.金融泡沫的形成受制度因素的影响
在货币制度不断演变的过程中，货币游离实物的倾向导致货币符号化倾向，而货币符号化倾向又推进了货币游离实物的倾向。这两种倾向的相互作用使得货币不仅挣脱了金属货币的制约，而且有国家法权制约的趋势。货币制度的演变为金融泡沫的形成和发展提供了无限的可能性。从凝结信用的纸币产生开始，便出现了虚拟资本，从而使得虚拟资本脱离实际资本成为现实，这是金融泡沫形成的起点。
2.信用制度因素的影响
信用借助于信用工具或金融工具，一方面把闲置的资源引导到投资和生产上去；另一方面在资金盈余单位和赤字单位之间调剂余缺。但是由于许多信用的产生缺乏物质准备，这样一方面统一造成全社会的信用膨胀，使得全社会的信用规模远远超过实质经济的吸收能力，产生大量的游资；另一方面，因信用关系而产生的金融工具使得金融泡沫的形成有了载体，使得金融工具的规模已经远远超过了实质经济系统的规模，脱离实体经济。
3.金融市场规模结构和混业经营的影响
进入20世纪80年代，美国投资和银行业务混业经营，特别是“创新”的衍生金融工具，加大了投资杠杆，透支未来信用，投资银行、证券公司以及各种基金不断壮大。由于美元的国际货币地位，使得美元泡沫流向全世界。在此期间中国金融行业模糊的混业经营政策使得各类金融业务逐渐互相渗透和融合的现实，这一方面促进了整个虚拟资本规模的迅速扩大，另一方面也为投机活动提供了方便，一定程度上促进了金融泡沫的形成。银行直接参与证券买卖或为证券机构提供信贷，必将导致大量资金流入高风险又有着高收益诱惑的证券市场，机构投资者很容易操纵市场价格，从而形成大量金融泡沫。[4]
4.外汇占款的影响
2014年3月，中国商务部数据显示，中国2013年外贸进出口规模达到4万亿美元，成为世界第一。中国现阶段实行的是以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，并对经常项目和资本项目外汇使用进行强制结汇、售汇。外汇占款增发的人民币滞留在中国，成为一个诱发金融泡沫的潜在因素。
5.游资的影响
游资，也叫热币、热钱（hotmoney）是指在资本市场频繁流动，以追逐短期汇率、利率、股票市场与其他金融市场价格波动的短期资本，是短期资本中最活跃的部分。游资制造了资源要素价格的剧烈波动，形成了繁荣的泡沫。
6.社会环境的影响
稳定的社会环境、相对固定的货币政策是避免金融泡沫的重要的环境因素。金融泡沫总是在动荡的社会背景下，通过货币政策，增加货币供给量，诱发价格波动，民生凋敝。
四、中国金融泡沫的现状
中国在计划经济条件下，企业和政府之间的关系主要是行政关系，商品供给是短缺的，经济活动的波动主要决定于政府预算的软约束。经过30多年的经济体制改革后，中国的经济体制已经发生了深刻的变化，社会主义市场经济体系已经基本建立，民营企业得到相当大的发展，国有企业也普遍进行了股份制改造，市场机制已经成为调节经济活动的决定性力量。随着市场经济的发展，企业自身会越来越注重收益和风险之间的平衡，生产的盲目性在不断降低，国民经济资源配置的有效性已经大大增强。
从整体上看，中国经济已经基本上具备了市场经济的自我调节能力。但是从深化体制改革的观点看，对保持价格总水平的适度和稳定的上涨重视不够，对大宗商品价格稳定的市场形成机制引导不力，在金融层面就是泡沫的形成。
（一）中国货币的供给总量
货币供给总量是引发金融泡沫的直接原因。人民银行衡量货币供给量的工具有三个，通过三个工具的分析，判断中国人民银行的货币供给总量政策。
1.判断广义货币M2增幅、GDP增幅、CPI三者的关系
平衡公式：M2增幅=GDP增幅+CPI增幅[5]。如下是近十年的数据计算年度差率：
从整体上看，中国经济已经基本上具备了市场经济的自我调节能力。但是从深化体制改革的观点看，对保持价格总水平的适度和稳定的上涨重视不够，对大宗商品价格稳定的市场形成机制引导不力，在金融层面就是泡沫的形成。具体表现如下：
一般来说广义货币增速应与名义GDP增速保持一致。同时M2增幅减去GDP增幅表示广义货币增长超出GDP增长的幅度，可以看出货币供应是否过量，再减去CPI增幅，表示扣除物价上涨因素；M2增幅-GDP增幅后的货币供应量的实际增速，减去CPI是考虑剔除物价影响M2增幅超过GDP增幅的幅度。
通过计算分析，
一是M2和GDP的相关系数为0.9935，二者高度线性相关，M2供给量总体合理。
二是2004―2013年年度差率表十年平均值，中国M2增幅高于GDP增幅1.965（17.526-15.561）个百分点，十年平均CPI为3.11个百分点，从货币供给量看，物价上涨中的货币供给量影响程度为63.18%（1.965/3.11）。
三是M2、GDP、CPI三者的十年平均年度差率为-1.145，且波动明显，货币供应量对CPI的影响波动较大，且CPI的影响因素除了货币供给总量外还有结构性的因素影响。因为CPI的构成主要包括以下行业，CPI的构成要素和权重：食品34%-2.21%；2.娱乐教育文化用品及服务14%-0.25%；3.居住13%+4.22%；4.交通通讯10%-0.05%；5.医疗保健个人用品10%-0.36%；6.衣着9%-0.49%；7.家庭设备及维修服务6%-0.36%；8.烟酒及用品4%-0.51%。
2.反映金融机构资金松紧程度的货币市场同业拆借利率
但同业拆借利率年度账务波动幅度较大，有的年份负增长，说明中国金融市场利率工具政策不稳定，年度资金市场供给结构不均衡。
3.法定存款准备金率
2004年6月，巴塞尔委员会正式了《巴塞尔新资本协议》，即《统一资本计量和资本标准的国际协议：修订框架》，要求2006年6月底在十国集团实施，在最低资本要求、外部监管和市场约束三个方面。
2007年2月28日，中国银监会了《中国银行业实施新资本协议的指导意见》，确定了分类实施、分层推进、分步达标的基本原则。[5]
巴塞尔协议的核心是资本充足率，是银行对贷款风险的控制指标；而法定存款准备金是中国人民央行对宏观经济货币供给松紧的风向标。
自2003年开始到2008年6月7日，中国法定存款准备金是上升趋势，说明的货币政策是收紧的。自2008年9月25日开始到2010年5月10日，法定存款准备金率是下降趋势，说明货币政策是放松的。自2010年5月10日到2011年6月20日，法定存款准备金上升趋势剧烈，上升5个百分点，说明货币政策收紧，法定存款准备金是货币政策调整的主要工具。2011年12月5日至今，法定存款准备金下调了2个百分点，且2012年2月25日至今，法定存款准备金没有调整，说明央行的政策性金融工具逐步让位于市场工具。近期法定存款准备金变动情况说明，金融市场的整体性调整诱因不明显，不需要动用法定存款准备金这样的短期金融工具。
目前中国大中型银行法定存款准备金率为20.5%，远远高于西方发达国家水平，中国商业银行资本债务备抵水平较高，抗风险能力较强。西方国家准备金平均水平呈现逐步下调趋势，目前美国的平均准备金水平大约在3%；有些国家，如加拿大和新西兰则将准备金率降为0；许多国家，如比利时、英国、瑞士、丹麦和瑞典，已经取消了准备金制度。美国自从1980实施《放松管制和货币控制法》以来，几度调整准备金率，非个人定期存款和欧洲货币负债的准备金率已经降为0，美国交易账户的存款准备金也在不断调低。[6]
下面从GDP的结构因素，及其各因素的存量发展的趋势分析物价上涨，泡沫形成的影响因素。
（二）影响货币供给量的局部诱因
1.支出法下的GDP要素结构分析
根据数据分析，消费权重下降后持平，净出口权重下降，投资权重上升较快。消费和净出口在GDP中的权重下降或持平的情况下，货币供给量的占比较低；对应的是投资占货币攻击力权重加大。
2.固定资产投资结构分析
通过2003―2012年数据分析，制造业、房地产、住宿餐饮、租赁、科技、居民服务、文化体育行业投资占比逐年提高；而物流行业、能源、采矿、建筑行业、信息产业投资占比呈现下降趋势；金融服务业投资占比变动不大。
五、结论及建议
中国M2增速和GDP增速总体上线性高度正相关，诱发经济泡沫的是制造业、房地产业、餐饮住宿业快速增长等结构性因素。
制造业、住宿餐饮业的泡沫调控主要通过行政政策工具予以调控；房地产泡沫的调控的目标：需要以房地产消费需求为导向，运用政策约束和市场手段，多个部门协调一致，房地产金融泡沫才能消除；中国金融市场才能健康稳定发展。
这是本文研究的意义所在。在此简要论述，以抛砖引玉。
参考文献：
[1]（美）铁木辛柯（Timoshenko，S.P.），（美）杨（Young，D.H.）著.叶红玲，等译.结构耗散理论[M]北京：机械工业出版社，2005：351―352.
[2]约翰伊特维尔，莫里米尔盖特，彼得纽曼，新帕尔格雷夫.经济学大辞典（第一卷）[M].北京：经济科学出版社，1998：306.
[3]曾鸿志，著.资产风险信息不对称与公司融资政策[M].北京：经济管理出版社，2010：5.
[4]王红梅，王建华，编.商业银行经营管理[M].北京：中国人民大学出版社，2009：46-47.
关键词：投资收益率;房地产泡沫;房价;地价
住房开发投资是房地产投资中最为重要的一部分。随着GDP增速进入破“7”时代，住房开发投资作为经济引擎也进入周期性调整。但是国家提出了供给侧改革政策后，北京市住房市场不仅没有受库存高企的基本面影响，反而仍旧地王频现，相继出现近8万/O的楼面地价和40万/O的“学区房”。北京住房开发市场是否存在泡沫化趋势，关系着整体经济运行的风险水平。本文就住房开发投资泡沫的存在性及测度方法进行探讨。
一、住房开发投资泡沫测度方法研究
1.理论框架。住房投资是否存在泡沫成为了学者关注的焦点，测度方法和应用也有多种角度。主要分为模型检测方法和指标检测方法。
模型检测方法主要分为以下几类：
第一类是经济领域里的耐用商品的特性，提出如租售比（市盈率）、房价收入比指标，借鉴资产泡沫检验方法，通过“净租金收入流”代替资产价格定价模型中的“收益现金流”来计算住宅的基本价值，通过价格比对，衡量泡沫大小，然后通过横向或者纵向对比判断区域间相对的泡沫程度。该方法虽然易获取数据，但主要停留在经济指标的宏观分析，数据可获得性和准确性较差。
第二类为计量经济和数理统计的计量检验法。布兰查德（Blanchard）的理性泡沫理论，给出了刻画理性泡沫性质和发展状态的模型，早起理性泡沫存在性检验方法是方差易变性检验。迪巴（Diba）等通过对资产价格和红利做单位根检验和协整检验来判断“爆炸”型的理性泡沫是否存在。诺登（Norden）等提出switchingregression模型，给出理性泡沫的性质，与单位根、协整检验相比，有更好的小样本性质;史兴杰等的switchingauthoregressive（AR）模型给出了模型参数估计方法以及泡沫检验方法。这类方法提供了定量分析的工具，却容易过于关注数据逻辑的自洽性，脱离实际的市场情况。
第三类为社会经济和空间分布实证调查方法。苑德宇等通过CD检验统计量对35个城市的房价泡沫分析，得出先后顺序和可能的传染态势。从传统的静态泡沫转向动态的泡沫演化研究。余柏蒗等通过灯光和用地数据计算住房空置率，进而得出房地产泡沫的空间分布和状况。主要通过空间计量的方法来表征社会问题。这对数据依赖度较高，整理难度大，成果以描述性统计和问题探索为主。
而住房投资泡沫检测指标类型也很多，主要分为从价格、需求、供给三个类别，每个指标也存在着各自不同的评价阈值。
综上，现有的模型和指标尽管已经建立相对完善的测度体系，但研究单纯基于社会经济学，割裂了住房作为投资标的和空间场所的双重属性。同时，研究尺度也集中在宏观的城市研究，没有基于空间实证数据，难以指导具体的管理决策措施。
2.研究思路及模型方法。基于以上理论，本文提出了以住房交易价格、居住用地土地出让数据为基础数据，首先通过剩余法测算住房开发项目中的销售利润率、投资利润率、年复合增长率;最后将扣除基本收益后所剩的泡沫收益的总体均值与经济基本面增速作比较，并采样取均值，得出该地区总体的住房投资泡沫水平。该方法主要有两个步骤：基于剩余法的投资利润率测算、基于经济基本面的泡沫评价方法。
（1）基于剩余法的投资利润率测算。
①土地出让成交价格折现。获取的房价和地价数据中，房屋销售价格样本全部为某个时间点（此处为2015年8月）截面数据。而每块宗地实际出让的时间（t）却各不相同;要计算住房投资利润率，首先假定全部用地为某一时间点交易获得，并在一个开发周期后，全部房源上市销售完毕。因此不同期的宗地出让价格按某一假设开发初始时间进行折现，公式如下：
p=PV（1+r）τ-K-t
其中，p是该开发初始时间的土地成交价;PV是土地出让历史成交价;r为折现率，取4%;τ为期末年份，此处设为2015年8月，K为项目开发销售周期，此处设为3年，t为实际宗地土地交易年份。
②销售利润率与投资利润率测算。住房开发利润率测算的难点在于利润的测算。因为住房开发中的各项税费标准、土地出让价格、房屋销售均价都较为容易获取或者估算。本文采用剩余法计算各项指标，公式为：
利润=楼价-（土地费用+建安成本+管理费+利息+税费）
销售利润率=利润/销售收入
投资利润率=利润/投资成本
本文参考了北京市部分住房开发财务报表、相应的市场税费等因素，估算指标如表2。
因此估算得出单个开发项目的销售利润率ROS与投资利润率ROI的计算公式：
ROS=（63.2%P-93.15%X-168.59%p-571.2）/P
ROI=（63.2%P-93.15%X-168.59%p-571.2）/（107.2%X+114.4%p）（1）
（2）基于经济基本面的泡沫评价方法。本文测度住房泡沫采用的指标是开发方面中投资增长率。该指标主要用项目平均开发投资增长率与GDP增长率比值表示。住房开发投资市场由于其开发系统的复杂性，属于垄断竞争性市场，当投机需求增加时，短期土地供给缺乏弹性，房价大幅上涨，在成本没有改变且经济增速保持相对稳定时，其地区项目开发市场的平均投资复合增长率快速提高，住房市场出现泡沫。已知某个住房开发项目的K年累计投资利润率ROI，则该项目的年复合增长率计算公式为：
CAGR=-1（2）
借鉴LevinandWright提出的基于基本价格和非基本价格的思想，住房项目复合增长率CAGR可以分为两部分：基于经济基本面的基本年收益率β和基于投机行为的泡沫年收益率γ。即CAGR=β+γ
基本年投资收益率β可以用无风险投资收益率表示，即与开发周期等长的存款年基准利率。
泡沫化水平μ，代表着地区内n个项目的泡沫收益率总体均值γ超越地区宏观经济增速V的大小程度。即泡沫年收益率μ=f（γ，V），此处V为该地区的宏观经济增长速度（本文用该地区周期内GDP年增速的平均值带指代）。因此可以简单定义μ=γ/V
由以上各式整理得到该地区泡沫化水平测度：
μ=（3）
二、住房开发投资的实证分析
以北京市的2015年8月的住房挂牌价格、2004年～2014年居住用地土地出让数据为实证基础数据，假定一个地产项目开发销售周期为3年，其他税费、基准利率、GDP年增速均以统计年鉴和官方平台为准，计算2015年北京市总体住房投资泡沫化水平。
北京市的房价中包含的地价成本基本小于40%，平均值为24.75%，低于行业水平。这说明尽管北京楼面价屡次突破新高，但由于房价弹性更大，地价占房价的比重仍旧不高。同时，销售利润率反映着销售利润在房价中的比重，主要在20%～40%之间，处于高位水平，初步判定有一定的投资泡沫化趋势。
三、住房投资泡沫水平检验与分析
1.住房投资泡沫的存在性检验标准。除了宏观上定性判断泡沫风险，泡沫是否存在，需要定量测算和标准对比分析。开发投资额超常增长可能意味着投机需求和虚高价格的形成。而衡量住房开发投资增长快慢的指标是住房开发投资的泡沫收益率与GDP增长率比值μ，一般应该不超过2倍，超过3倍属于较为严重。由此，我们设定μ的评价范围及其对应阈值如下表：
2.住房开发投资泡沫水平分析。根据公式（1）、（2）、（3）综合整理，我们可以得到2015年北京市住房泡沫水平计算公式为：
μ=（
-13.71）
式中，μ为地区住房开发泡沫水平，n为该地区开发项目总数，Pi、pi分别为第i个项目的销售房价、地价现值。
计算结果表明，北京市住房投资泡沫化水平总体呈现正态分布态势，总体均值为2.5，参考表4，属于轻微泡沫化;从分区统计看，有四个地区也表现出投资过热，但主要为中心城区，泡沫化水平总体可控。其他地区均处于无泡沫或者理性泡沫范围，以增加住房投资和供应，满足市场需求为主要策略。
四、结语
实证分析表明，北京的地价涨幅较大，但房价变动的弹性系数更大，地价占比仍旧较低，利润占比较高。在供给侧，整体的投资泡沫化趋势仍旧存在。但由于需求端的投资预期和刚性需求持续上涨，造成了目前供需两旺的局面，短期风险水平仍旧较低。在供给侧改革的背景之下，预防和减少投资过热形成的泡沫尤其重要，也有待更深入研究。
参考文献：
[1]MeeseR，WallaceN.TestingthePresentValueRelationforHousingPrices：ShouldILeaveMyHouseinSanFrancisco？[J].JournalofUrbanEconomics，1994，35（3）：245-266.
[2]王春雷，黄素心.北京房价泡沫变动趋向及影响因素[J].商业研究，2011，（10）：191-195.
[3]吕江林.我国城市住房市场泡沫水平的度量[J].经济研究，2010，（6）：28-41.
[4]LeRoyS，PorterR，ThePresent-valueRelation：TestsbasedonImpliedVarianceBounds[J].JournaloftheEconometricSociety，1981，49（3）：555-574.
[5]BlanchardOJ.SpeculativeBubbles，CrashesandRationalExpectations[J].EconomicsLetters，1979，3（4）：387-389.
[6]DibaB，GrossmanH.ExplosiveRationalBubbleinStockPrices？[J].TheAmericanEconomicReview，1988，78（3）：520-530.
[7]史兴杰，周勇.房地产泡沫检验的SwitchingAR模型[J].系统工程理论实践，2014，34（3）：676-682.
[8]苑德宇，宋小宁.中国区域房价泡沫测度及空间传染性研究――基于2001-2005年35个大中城市面板数据的实证分析[J].上海财经大学学报：哲学社会科学版，2008，10（3）：78-85.
[9]蒋南平.中国房地产泡沫测度指标的分析与建立[J].当代财经，2009，（10）：91-98.
[10]聂冲.购物中心商铺租金微观决定因素与租户组合实证研究[D].杭州：浙江大学学位论文，2008.
[11]冯长春.市场比较法，假设开发法在实际评估中的难点与问题剖析[C]//中国房地产估价师1999，（1）.
[12]李尚谦，姚适.房地产企业的融资成本与影响因素[J].金融市场研究，2014，（4）.
[13]翁华涛.房地产泡沫测度方法及其应用研究[D].长春：吉林大学学位论文，2007.
基金项目：国土资源部公益性行业科研专项“京津冀土地优化利用一体化管控关键技术与应用”（项目号：201511010-3A）。主持人：冯长春。课题承担单位：北京大学（国土资源部国土规划与开发重点实验室）。
自17世纪荷兰郁金香泡沫事件以来，资产泡沫事件时有发生且影响深远，本文基于行为金融学视角提出一个资产泡沫动态变化模型，并探讨中国防控资产泡沫的必要性，并前文基础上讨论笔者对于资产泡沫防控以及相关政策的看法
资产泡沫行为金融动态模型
一、引言
历史上首次出现的资产泡沫事件是17世纪荷兰的郁金香泡沫，之后则有法国密西西比泡沫（1917～1720）和英国南海泡沫事件（1720），近代则有1923～1926年的美国佛罗里达房地产泡沫事件，也是最早有记载的房地产泡沫事件，20世纪80年代日本股市和房地产泡沫和20世纪90年代至本世纪初的美国互联网泡沫等等此起彼伏。这些泡沫过程是极为相似的，资产价格猛涨，形势一片大好，之后突然暴跌，资产价格大幅跳水，很多个体和企业的财富缩水，不良贷款增多，处理不当则诱发银行业系统性风险，对实体经济造成巨大冲击。日本房地产泡沫破灭后经历了“失去的20年”。此外泡沫增长过程中，会不断促进过量投资，这意味着本该流向实体经济的资金因为资产价格的不断上涨不断流向泡沫行业，产业升级和创新被耽误，刘宪的实证研究证实了泡沫经济严重损害日本创新能力，对于日本经济的影响更是延续至今。
中国正处于结构转型的关键时期，一旦泡沫产生且不断扩大，则会影响结构升级的进程，随着我国股市前段时间的猛涨猛跌，房地产价格暴涨，如何应对资产泡沫的问题受到了人们的关注，2016年12月14日至14日在北京召开的中央经济工作会议指出，“要把防控金融风险放到更加重要的位置”。防控资产泡沫更是成为工作重点，本文就资产泡沫进行探究，从行为金融学的角度出发，建立动态经济学模型，探究泡沫变化过程。
二、资产泡沫定义与泡沫过程
首先是关于资产泡沫定义问题，尽管大多数的学者和实务界人士都承认存在泡沫事件，但目前资产泡沫尚没有令人满意的严格定义。金德尔伯格认为泡沫一般是指资产价格突然上涨，并使人们产生还要涨价的预期，吸引新的买主，当资产的价格远超过资产的实际价值时，就产生泡沫，超出资产实际价值的部分就是泡沫。三木谷良一认为，泡沫经济指资产的价格严重偏离实体经济暴涨然后暴跌。P者认为资产泡沫意味着资产价格完全脱离真实价值，在人们非理性心理偏差作用下，进入因为上涨―受追捧―上涨的正反馈循环，且资产价格到达一定高位后极易因人们在特定情况下的反向消极预期进入下跌循环，对经济产生巨大冲击。
行为金融学中认为，人们在投资决策过程中会出现各种各样的心理偏差，过度自信，证实偏差和羊群效应就是其中的三种。过度自信会使投资者过分信赖自己得到的“小道”信息。证实偏差指的是：一旦形成一个信念较强的预期，人们会不再关注那些与该预期相违背的新信息。羊群行为指投资者在信息不确定情况下，模仿他人决策或者过多依赖舆论，另一方面也意味着拒绝羊群行为则要承受相当大的压力。对于整个市场而言，上述心理偏差所导致群体产生一致，促使资产价格对价值的偏离，形成一种正反馈机制，换句话说促进泡沫的增长并加剧泡沫破灭。本文在以上理论基础上建立动态模型。
模型假定：
市场上存在一种难以判断真实价值的资产，价格为Pt，期初价格为P0；
市场上存在这样的预期：当滞后n期的价格变化率超过一定比率A，此时的价格变化就会被人们解读为自己不知道的利好或利空消息，从而刺激市场大部分人，使市场上的人们产生“不知道为什么，但是一定有原因，趋势即将继续”的非理性预期，并在之后的上涨或下跌趋势中不断证实自己的想法（证实偏差）产生羊群行为，Pt‘是t时刻价格的变化率，此后的预期与Pt的变化率密切相关，价格的一点儿风吹草动都会引起人们的盲目预期。
αβ>0可知，这是一个发散过程，如果没有相应政策实施，价格会形成正反馈越涨越高，形成泡沫。
第三阶段，因为价格过高引起供求变化，或者引起政府重视实施相关措施等，价格发生下挫，如果刺激适当，使得滞后n期的价格变化率回到A以下，则市场预期回归冷静（μ=0），则可以实现温和减少泡沫，经济软着陆；若多因素相加刺激过猛则市场预期掉头，由上涨正反馈通道直转暴跌，形成价格下降的正反馈，即泡沫破灭经济硬着陆。
三、结论
从上述模型第三阶段可知，如果资产泡沫已经发生，最好的政策调控是适度引导投资，使得市场回归理性预期，如果调节过猛就会直接转向下降通道，日本直接刺破泡沫的过程以及对经济的巨大而深远的影响也可印证这一点。
我国抑制资产泡沫政策方面，2010年的“国十条”，2011年的“新国八条”2013年各大城市出台的限购令，这些政策都没能挡住房价上涨的势头；2016年银监会等四部委先后出台多项政策，限制房地产企业借助外部融资到土地市场拿地，住建部等七部委下发首付贷禁令等等，很多人认为这些政策也仅起到了暂时效果，不过笔者以为这些政策整体起到了释放信号的作用，希望政策制定者能够保持政策连贯性，同时注意政策力度；另一方面规范金融业，将资金引导至新兴发展企业，方能防控泡沫促进产业结构升级。
参考文献：
[1]张健.近代西欧历史上的泡沫事件及其经济影响＼[J＼].世界经济与政治论坛，2010（4）.
[2]饶育蕾，盛虎.行为金融学＼[M＼].北京：机械工业出版社，2010.106-114.
[3]张晓蓉.资产价格泡沫＼[M＼].上海：上海财经大学出版社，2007.92.
[4]刘宪.非生产性资产泡沫与日本经济增长＼[J＼].经济研究，2010（3）.
[5]黄晓京.中国应吸取日本泡沫经济哪些教训――写在“前川报告”发表30年之际＼[J＼].开放导报，2016（4）.
[6]黄秀华.从泡沫经济的典型案例反思资产泡沫的金融风险＼[J＼].生产力研究，2011（8）.
[7]证券时报网快讯http：///2016/1216/12982387.shtml.
【关键词】秦皇岛房地产泡沫经济实证分析
一、引言
（一）研究背景和意义。
房地产是先导性、基础性产业，带动并影响着相关产业的发展，是国民经济支柱性产业之一。我国房地产市场的发展晚于世界其他发达国家房地产市场，但经过10多年的发展，现已成为我国主要的支柱产业。房价的日益上涨、投资增幅过高、商品房空置率过大、房价上涨过快、温州炒房团等现象揭示着房地产市场有着极为深厚的投机氛围。不得不说，种种现象引发了人们对于房地产泡沫的争论。
房地产业是国民经济发展过程中的支柱产业，对于我国经济的发展与拉动起着及其重要的作用。因此，房地产泡沫的测度及研究有利于房地产市场的健康有序发展。
（二）国内外研究现状。
近30年来，国际和国内关于房地产泡沫测度的研究发展很快，在相关理论、方法和应用研究的广度和深度上都取得了很大的进展。
国外的房地产市场已经经历了多次泡沫的洗礼，无论是日本80年代中后期的房地产泡沫，还是90年代东南亚金融危机中房地产泡沫的破灭以及战后美国经济危机引发的房地产价格波动，都使得他们对于房地产泡沫的认识达到了一定的深度。并且根据不同地区和国家房地产泡沫发生的不同程度所研究的方法和模型，对于房地产市场的健康发展都有着很强的理论指导意义。
房地产泡沫可以理解为房地产价格在一个连续的过程中的持续上涨，这种价格的上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，并不断吸引新的买者--随着价格的不断上涨与投机资本的持续增加，房地产的价格远远高于与之对应的实体价格，由此导致房地产泡沫。
（二）房地产泡沫产生的主要原因及其危害。
产生原因：银行信贷的过度扩张、过度宽松的金融环境、政府调控措施不协调、信息失真、消费者预期、中国经济发展严重依赖房地产、地方各级政府的炒房炒地行为等。
危害：房地产泡沫不仅会引发泡沫经济，导致经济波动、货币大幅度贬值、导致经济结构的失衡和金融危机的产生等。
三、秦皇岛市房地产泡沫的实证研究
（一）秦皇岛市房地产发展现状。
1.秦皇岛市房地产发展概况
秦皇岛作为河北省的一个重要城市在房地产市场方面的发展空间很大。随着秦皇岛新开楼盘大增，各大地产相继进入秦皇岛，秦皇岛房地产的激烈竞争时代已经开始，有着良好的发展前景，但同时也存在着自身发展的问题。
四、结论及措施
（一）结论。
综上所述，秦皇岛市近两年来房地产市场的发展态势不太平稳，虽说适度的房地产泡沫活跃了市场，促进房地产行业内的竞争、推动房地产行业和国家经济的发展，但是房地产泡沫的过度增长使得房地产市场已经处于危险边缘，如果地价、房价还不能得到有效的控制，日趋恶化，那么极有可能演变成为房地产恶性泡沫，甚至是泡沫经济。因此，秦皇岛市政府必须对这些情况加以重视，引导和规范房地产市场正确发展，而且是从根本上进行调控，使得房地产市场平稳健康发展。
（二）对策建议。
1.改革土地出让制度，强化土地资源管理；
2.改革住房保障制度；
3.运用税收、财政政策加强调控；
4.加强监管和风险预警，控制房地产抵押贷款的风险。
参考文献：
[1]蒋德锋，张晓莉.房地产泡沫测度指标系数的设计[J].市场周刊，财经论坛，2004，（09）.
[2]吴晓黎.浅析房地产泡沫迷像兼与房地产泡沫迷像揭底一文作者商榷[J].中外房地产导报，2003，（13）.
【关键词】泡沫;房地产泡沫;评价体系
1.国内外关于泡沫研究现状述评
“泡沫”一词最早用来形容如1636－1637年发生在荷兰的郁金香狂热、十八世纪巴黎出现的“密西西比泡沫”及伦敦出现的“南海泡沫”等事件。所有这些现象都如《帕尔格雷夫经济学大辞典》对“泡沫”所做的描述:“一种资产或一系列资产的价格在一个连续过程中的急剧上涨，初始的价格上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，从而又吸引新的买者—这些人一般是以买卖资产谋利的投机者，对资产的使用及其盈利能力并不感兴趣。
对房地产业泡沫状况的评价，国外可供借鉴的理论主要是对房地产泡沫实证检验的研究，AbrahamandHendershott在1993年和1996年对美国的房地产市场泡沫进行的实证检验；Helbing和Terrones(2003)等学者对房地产泡沫的识别、房地产泡沫对国民经济的危害以及如何降低房地产泡沫的危害都进行了较深入的研究。总体来说，国内外土地制度、产权制度等有所不同，我们不能简单的照搬其中的某些理论，然而这些研究对于我们科学构建识别房地产泡沫的理论模型有一定的借鉴作用。
到目前为止，国内经济学界还没有就经济泡沫与泡沫经济的概念达成一致，多数学者都把经济泡沫(或者简称为泡沫)与泡沫经济的概念混为一谈。崔华伟;赵莉（2011）认为巨额土地出让金最终转嫁到房价中,这构成了房产泡沫大厦的地基;银行信贷扩张、过剩的流动性,参与了房地产建设、销售的各个环节,它们构成了房产泡沫大厦的主体。杨宽欣，李明（2010）认为，泡沫经济是指某一经济领域出现的交易价格过分异常,交易价格不断上涨,严重偏离正常的合理定价,是社会资源严重畸形配置的一种经济现象。不同的学者从不同的角度论述了泡沫以及泡沫经济的认识，然而，泡沫现象是一种复杂的经济现象，在很多情况下它是多种因素共同作用而产生的，因此，仅仅用某一个理论来解释并不能说明泡沫现象的整体。
2.关于房地产泡沫评价的研究
目前对如何衡量房地产泡沫尚无标准。由于房地产的独特性，房产需求和供给及监管环境的复杂性，以及缺少长期的高质量的房产数据时间序列，使得识别房产泡沫的难度加大，房价的波动性及各地价格的差异性，也使得标准的资产定价理论失去了解释的基础。
从学者们已作的研究看，测度房地产泡沫的检测方法主要有统计检验法、指标法、收益还原法市场修正法等。
2.1统计检验法是利用计量统计学原理建立数学模型对房地产价格的变化进行统计分析，当房地产市场上无经济泡沫时，房地产价格变化比较有规律，统计分析可以找到统计规律;而当经济泡沫存在时，由于经济泡沫使得价格大起大落，从而使得统计规律失常。统计检验法的基本思路是把市场价格可以用未来预期收入的理性预期贴现值来解释的情况作为零假设。这样，一旦拒绝零假设，就认为可能存在泡沫。统计检验法可以分为四种:方差检验法，单位根与协整检验法，投机度检验法，设定性检验法。
张朝洋（2011）将房地产基础价值看作一种状态变量,借助于协整理论,建立基于房地产供求的SSpace模型,并利用卡尔曼(Kalman)滤波进行参数估计,对中国1995～2007年间的全国性房地产进行了基础价值测度,阐明了全国性房地产泡沫的周期性特征。李丹美（2007）对近17年来中国商品房平均价格和房地产投资进行了协整分析,实证结果是:各种因素如投机以及地方政府的逐利行为导致了市场需求的虚增,从而抵消了房地产投资对于房价的影响。吴地宝（2007）从房地产泡沫的内涵、特征和运行机理分析，选取了理性泡沫模型，采用直接指标法和间接检验法进行实证检验。
2.2指标法是根据某个指标的值来判断房地产试产是否存在泡沫。对于指示指标的选取，不同的研究者从不同的角度给出了众多指标。尤明（2011）通过选取不同的指数对北京市2003～2009年的房地产泡沫进行了分析。认为不同的指数由于性质各异,所以可能导致分析所得结论差距较大甚至完全相反,因而影响了这些指数的评价效率。周方明(2006)按照各个指标在显示房地产泡沫中的方式的不同，把所有的指标归为五类:预示指标、指示指标、滞后指标、信贷指标和伴生指标。选取指标主要包括三步:(1)选取指标;(2)各项指标的评价标准;(3)泡沫系数的合成。郑子蹼(2004)在袁贤祯的研究基础上，对这些指标进行了调整，同样也使用了三类指标构造了一个新的指标体系。胡瑾卿、张大亮(2004)利用泡沫评价指标体系和消费者信心指数，构建了二维的房地产泡沫测评体系，利用1996-2004年杭州统计年鉴的数据，测算了杭州市1996-2003年的房地产指标数据，认为杭州市房地产的泡沫值介于轻微泡沫和中重泡沫之间。
2.3收益还原法是一种评估收益性房地产价格的基本方法。要度量其大小，一般认可的是用预期未来的房地产收益的现值与房地产现实价格相比较来进行。收益还原法的基本原理是:房地产的价格等于房地产未来净收益的现值之和。其基本评估程序是确定一个折现率，把未来各期的纯收益换算为现值，而这个折现值就代表了房地产正常合理的理论价格。现实价格高于理论价格的部分就代表了房地产泡沫。王雪峰（2005）利用Ramsey模型，采取边际收益法计算房地产的基础价值，将实际价格同基础价值比较，若实际价格超过基础价值即认为存在正泡沫，反之则认为存在负泡沫。
2.4市场修正法，洪开荣(2001)提出了计量经济泡沫的“空置率修正法”，以反映市场供求差异的物业空置率为计量基础，然后考虑宏观经济状况、房地产业状况和市场交易状况进行修正，从而估计出房地产泡沫的数值，采用的计算公式是:
房地产泡沫系数=物业总空置率×经济增长修正系数×产业贡献修正系数×交易状况修正系数
在这里，经济增长修正系数等于上期的(1+GDP增长率)除以本期的(l+GDP增长率)。产业贡献修正系数等于上期的(1+房地产业增长率)除以本期的(1+房地产业增长率)。交易状况修正系数等于上期的(1+个人购房比例)除以本期的(1+个人购房比例)。因此房地产泡沫的度量系数为:
年度泡沫系数=总空置率×{上年度(1+GDP增长率)/本年度(l+GDP增长率)}×{上年度（1+房地产业增长率）/本年度(l+房地产业增长率)}×{上年度(l+个人购房比例)/本年度(l+个人购房比例)}
2.5评论：
上述检验方法从不同角度对我国的房地产市场进行了泡沫存在性检验，在一定程度上反映了我国房地产市场的现状。由于对房地产泡沫的理解角度不同，而产生了诸多的检验方法，导致检验结果各异，甚至有些结果大相径庭。但是在一定程度上对我国房地产市场也起到了警示的作用，特别是对房地产市场实证分析这一研究领域具有一定的借鉴意义。
3.总结
国内外经济学家对泡沫的研究较广泛和深入，并取得了相当多的成果。然而，房地产泡沫存在性检验是一项复杂的工作，并且理论基础不同检测的方法和结论也有所不同，本论文要在对错误理论的批判以及在吸收和借鉴国内外有用研究成果的基础上对我国房地产泡沫评价进行科学的研究。[科]
【参考文献】
［1］杨宽欣，李明.论泡沫经济的内涵、形成、影响、防范对策[J].经济理论研究,2010，（9）．
［2］载伊特韦尔.新帕尔格雷夫经济学大辞典中译本[M].经济科学出版社，1999：306．
［3］尤明.基于指数合成法的北京市房地产泡沫实证研究[J].特区经济，2011，05．
［4］崔华伟，赵莉.浅析近年我国房地产泡沫及其成因[J].改革与开放，2011，08．
［5］张朝洋.基于SSpace模型的中国房地产泡沫研究[J].金融教学与研，2010，02．
［6］吴地宝,余小勇.房地产泡沫问题及实证分析[J].经济研究导，2007,(02)．
