房地产泡沫的传染机制及成因研究

[摘 要]采用VAR模型研究了中国不同级别城市间房地产泡沫的传染效应，通过脉冲响应函数和方差分解的综合分析，发现大城市对小城市的房价具有显著的传染效应，然而小城市对大城市则几乎没有任何影响，并分析了相应的成因，提出政策建议。

[关键词]房地产泡沫;传染效应;一线城市

[中图分类号]F832

[文献标识码]A

[文章编号]2095-3283（2019）06-0090-03

Abstract： In this paper， the VAR model is used to study the contagion effect of real estate bubbles in different levels of cities in China. Through the comprehensive analysis of impulse response function and variance decomposition， it is found that big cities have significant contagious effects on housing prices in small cities， but small cities have little influence on big cities. This paper gives the corresponding explanation of the causes and policy recommendations.

Keywords： Real Estate Bubble;Contagion Effects;First-tier Cities

[作者简介]徐国栋（1978-），男，汉族，江西德兴人，副教授，硕士，研究方向：公司财务与资本市场、计量经济建模与统计数据挖掘。

[基金项目]2017年福建省中青年教师教育科研项目“基于状态空间模型的福建省房地产泡沫测度及治理研究”（項目编号：JAS170788）;厦门大学嘉庚学院2016年度校级科研孵化项目“基于状态空间模型的福建省房地产泡沫量化测度及治理对策研究”（项目编号：2016W13）。

一、引言

房地产泡沫属于资产泡沫的一种，如若处置不当，会对一国的宏观经济造成致命性的冲击，因而房地产泡沫在各国都会受到政府的极大关注。中国的房地产市场自实行商品化改革以来，房价一路上涨，远远超出了普通居民的承受能力，一个突出的表征指标就是中国的房价收入比居于全世界前列。房价过高会对居民的消费产生挤出效应，导致居民消费的减少，进而形成经济增长的压力。同时房价过高也会造成居民房贷压力过大，家庭金融杠杆率大幅攀升，进而催生系统性金融风险。因此，自2016年以来，政府出台了一系列调控房地产市场的举措，包括限购、限贷、限价等措施，至2018年以来，房地产市场也明显降温，回归平稳状态。

细观中国的房地产市场，会发现特大城市（一线城市）房价畸高，大城市（二线城市）房价居于中间水平，而中小城市（三四线城市）房价相对较低处于相对合理水平，由此可见中国的房地产泡沫主要存在于一线大城市。另外，我们也会发现，每一轮房价的上涨几乎都是由一线城市带头上涨，二线城市紧随其后，最后才是小城市的补涨，下跌时也有类似情形。也就是说，中国的房地产泡沫似乎是由大城市传染到小城市的，在不同规模和级别的城市之间，存在着比较明显的泡沫传染机制。

基于以上背景和假设，本文试图以经验数据对中国房地产泡沫的传染机制进行实证检验，并通过检验结果的分析，探讨传染机制的来源以及泡沫的生成原因，进而找到相关的有针对性的治理泡沫的对策。

二、文献综述

关于房地产泡沫的检验，以及经济指标传染机制的研究文献颇多。吕江林（2010）考察了租售比、空置率、投资购房与自住购房之比、房地产贷款占比和房地产业利润率、房价收入比等指标评估房地产泡沫的适用性，发现房价收入比是评判我国房地产泡沫程度最合理的指标，并据此指标得出我国房地产市场总体上存在着泡沫且一线城市的泡沫最大。李海香等（2018）运用因子分析法，对安徽省的房地产泡沫进行检验，发现安徽省房地产泡沫并不明晰，市场上总体较为平稳。张超等（2019）利用多指标面板数据因子分析，对中国房地产泡沫的程度和区域性差异进行了研究，发现东部地区泡沫明显高于西部地区。对于传染效应，林伯强（2012）研究了原油价格波动性及国内外传染效应，通过建立区制转换的原油价格波动性模型研究了原油价格波动的不同状态，并对国际原油对国内原油市场的传染性进行了分析。郭文伟等（2017）研究了沪、深、港股市的相依状态转换机制以及危机传染效应，发现沪深港股市危机存在明显的传染效应。杨佳玫（2018）讨论了基于机制转换混合copula的金融市场风险传染效应，通过对国际原油价格、上证综指、人民币兑美元汇率三大指标的实证检验发现原油和股指存在明显的尾部风险传染。

三、变量说明、数据来源及模型设计

（一）变量说明与数据来源

本文主要研究房地产泡沫在不同城市间的传染机制，因此研究的变量有3个，分别是LNHP1（一线城市的房价）、LNHP2（二线城市的房价）、LNHP3（三线城市的房价），通过不同级别城市间的房价的波动特性来研究泡沫传染机制。数据来源于WIND资讯，样本区间为2010年6月到2019年3月，样本周期是月份，共106个月度数据样本。

（二）模型设计

（二）脉冲响应函数的分析

脉冲响应函数通过某一个变量的一个标准差的波动，来反映对其他变量的脉冲的冲击大小，进而刻画变量之间相互影响的大小。经过软件的模拟计算，得到9组脉冲响应图，由脉冲响应图可知：1.一线城市的脉冲响应分析：一线城市的房价波动主要是受一线城市自身的影响，二线城市、三线城市房价的波动对一线城市几乎没有任何影响。一线城市对一线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0023;二线城市对一线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0000;三线城市对一线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0004。这基本上也解释了为什么中国的房地产泡沫主要发生在一线城市，一线城市是房地产的风向标和主战场，一线城市之间的泡沫会相互影响传染，然而二三线城市的上涨和下跌对一线城市是没有影响的。2.二线城市的脉冲响应分析：二线城市房价的波动除了受二线城市自身的影响之外，也受到一线城市房价波动的影响，然而三线城市房价的波动对其则几乎没有影响。一线城市对二线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0011;二线城市对二线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0012;三线城市对二线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0005。事实证明，二线城市房价上涨很大程度上是一线城市引起的，要控制二线城市的房价，其实源头主要是要控制一线城市的房价。而三线城市的房价的调控其实对二线城市影响不大。3.三线城市的脉冲响应分析：三线城市房价的波动主要受三线城市自身波动的影响，同时也受到二线城市房价波动的影响，但是一线城市房价的波动对其的影响很小。一线城市对三线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0006;二线城市对三线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0010;三线城市对三线城市的影响，1到10期的脉冲响应函数的平均值为0.0010。结果表明，三线城市房价的上涨主要受到二线城市上涨的传染，结合第2点，基本上可以证明，传染效应遵循城市的级别依次传染，也就是一线城市的房价暴涨首先在一线城市之间相互传染，然后波及传染到二线城市，最终再传染到三线城市。

（三）方差分解模型分析

VAR模型还可以进行方差分解分析，通过对某一变量各期（一般取10期的滞后期）方差的影响因素解析，将其分解为其他变量影响所占的百分比，进而观察各因素对该变量影响程度的大小。

通过对ILNHP1的方差分解可知，1-10期的一线城市房价对一线城市房价波动方差贡献度达到了98.59%，也就是说一线城市房价的波动几乎全部来自于其自身的波动，也就是说一线城市房价的上涨会在一线城市之間相互传染，而几乎不会受到二、三线城市的影响。通过对ILNHP2的方差分解可知，1-10期的二线城市房价对二线城市房价波动方差贡献度达到了62.04%，1-10期的一线城市房价对二线城市房价波动方差贡献度达到了30.22%，1-10期的三线城市房价对二线城市房价波动方差贡献度达到了7.74%。也就是说二线城市的房价除了受自身波动的影响之外，还在很大程度上受到一线城市的传染，然而三线城市房价的波动则几乎对二线城市没有影响。通过对ILNHP3的方差分解可知，1-10期的一线城市房价对三线城市房价波动方差贡献度达到了11.10%，1-10期的二线城市房价对三线城市房价波动方差贡献度达到了34.98%，1-10期的三线城市房价对三线城市房价波动方差贡献度达到了53.92%。也就是说三线城市房价的波动除了受自身的波动影响之外，还会受到二线城市的传染，而一线城市的房价波动对其几乎没有影响。

六、实证研究结论及其成因解释

通过上述实证研究，我们可以得出基本的研究结论：1.中国不同等级的城市的房地产价格存在比较明显的传染效应，体现为一线城市房价的波动首先在一线城市之间相互传染，然后再传染给二线城市，最后由二线城市再进一步传染到三线城市。2.房地产泡沫的传染效应基本上遵循从大城市到小城市的传染顺序，反过来则不然，也就是说一线城市的地产泡沫会传染至小城市，而小城市房价上涨则不会传导至大城市。

对于以上结论，本文认为原因主要在于：1.一线城市是房地产投资和投机的主要目的地，几乎全国的富裕阶层都会寻求机会在一线城市投资房产，对全国市场有很大的辐射和传染效应。2.小城市只是区域性的投资场所，对全国市场没有辐射效应。3.一线城市也是资本的主要聚集地，是最容易滋生房地产泡沫的地方，交易也比较活跃，是房价的标杆，因此其对全国其他城市的传染效应比较明显。

七、政策建议

首先，控制房地产泡沫的关键在于控制一线城市的房价，一线城市房价的调控对于全国的房地产调控具有至关重要的意义。只要一线城市稳住了，由于其巨大的示范和传染效应，全国的房价基本上也就控制住了。

其次，中央的货币政策应该适用于全国各级别的城市，包括一线、二线、三线城市，而不应只针对一线大城市，否则极易造成一线城市货币的堆积和泛滥，而造成一线城市的房价泡沫，进而传染到全国其他城市。这一方面有利于货币政策的真正实施到位，同时也有助于控制房地产泡沫。

[参考文献]

[1]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）：28-40.

[2]李海香，刘启龙，林琳，张婧.房地产泡沫测度研究——以安徽省为例[J].德州学院学报，2018（12）：83-87.

[3]郭文伟.沪深港股市相依状态转换及其危机传染效应研究[J].管理评论，2017（12）：3-14.

[4]林伯强.原油价格波动性及国内外传染效应[J].金融研究，2012（11）：1-15.

[5]Allen，Franklin and Douglas Gale. Bubbles and Crises[J].Economic Journal， 2000（110）：236 —255.

[6]Allen， Franklin and Douglas Gale. Asset Price Bubbles and Stock Market Inter—linkages[C].Federal Bank of Chicago and World Bank Group s Conference Paper，2002.

[7]Allen C .Goodman and Thomas G. Thibodeau. Where Are the Speculative Bubbles in US Housing Markets？[J]. Journal of Housing Economics， 2008 （17）：117—137.

（责任编辑：郭丽春 刘茜）