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近几个月来,政府为了遏制房地产价格过快增长重拳频出,一时间房地产业被推向了舆论的浪尖,相关报道动辄成为财经头条。有报道称近两年由于一线城市房价过高,以保利地产,金地集团为首的一些开发商开始转向二三线城市拿地,以期更高的利润率。这使笔者产生了几点疑问:第一,中国的房价是否真的只有一线城市畸高;第二,二三线城市房价的相对值是否确实比一线城市低;第三,我国房地产区域发展不平衡到底是个怎样的局面。带着这些问题,笔者开始了本文的撰写。受数据来源所限,本文仅使用房地产泡沫指数模型定量衡量2005年到2007年中国22个城市房价差异状况。并试图从结果中寻找上述三个问题可能的答案。
要特别说明的一点,尽管本文运用了房地产泡沫指数模型,但是并不意味着泡沫指数高的城市就确实存在房地产泡沫。该模型起源于欧美发达国家,后被中国学者引用,然而鉴于基本国情和数据统计口径的不同,无法简单套用已有的标准来衡量我国的房地产泡沫情况。因此,本文中的房地产泡沫指数只能作为房地产泡沫化趋势的参考指标,为22个城市的横向比较提供一个统一的参照标准。
尽管近一段时间以来,房地产业在我国作为国民经济支柱产业的提法在不断被弱化,然而,作为直接关系到国计民生的重要产业,房地产业区域发展不平衡及产业过热的问题一直备受国内外学界的关注。
据国外Downs(1993)的研究表明:市场基本面的差异,如某些地区正在经历人口的快速增长或商业的高速发展等,是造成房地产价格波动的原因。国内沈悦、刘洪玉(2004)利用我国14城市的中房住宅价格指数与宏观经济基本面相关变量的平行数据,对住宅价格与经济基本面的关系进行实证研究。研究表明:经济基本面对住宅价格水平的解释模型受到城市特征的显著影响。周京奎(2005) 运用单整与协整检验方法及误差修正模型对中国4个直辖市房地产价格与货币政策之间的互动关系进行实证研究。研究表明:住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系,并且住宅价格极大地偏离长期均衡值,市场出现了非理性繁荣。邱强等(2005)选取房价收入比、住宅空置率、房价升幅与GDP增长率的比值等单个或者多个指标,通过比较实际指标值与指标临界值的差异,定性测度房地产泡沫是否存在。梁云芳和高铁梅(2007)对各地房价的波动进行了定性分析,发现其波动具有明显的地区不平衡性。
房地产泡沫指数模型及指标分析
模型设计
模型: 房地产泡沫指数=∑测量指标*权数
具体指标及权重见表1。
由于银行信贷-房产总投资比和商品房空置率在通常情况下小于1,而其余指标均大于1,为了方便比较,在计算房产泡沫指数时先将小于1的指标乘以10再加权。
所有指标的计算数据均来自于《国家统计年鉴》。
模型建立的构想与依据
房地产价格泡沫指数模型在选取测量指标时,首先考虑的是房地产泡沫的形成条件。导致房地产泡沫出现的原因是复杂的,其中影响力较大的主要有以下两点:(1)银行信贷的过度扩张。如果房地产项目的运行仅仅由开发商和投资者的自由资金推动,那么就不容易出现房地产泡沫。即使存在泡沫,泡沫的破裂对整个国民经济的危害也有限,不会产生一荣俱荣、一损俱损的连锁反应。然而,我国的现状是,到2008年末,在中国主要的商业银行中, 仅房地产开发贷款和个人住房贷款两项之和就占到总贷款发放与垫款账面价值的23%左右 ,而2007年度全国各主要城市平均银行信贷占房地产总投资之比也高达28.1% 。鉴于银行房地产相关贷款占总贷款的比例很难获得,因此,在计算房地产价格泡沫指数时,我们选取银行信贷占房地产总投资比作为指标之一。(2)房地产供需严重不平衡。土地资源的稀缺性和经济的持续增长决定了房地产的供给缺乏弹性。因此容易形成房价持续上涨的预期,上涨的预期又推动了投机行为的发展。在这些因素的共同作用下,房地产需求不断增加,房价水涨船高。在实际模型中,选取“商品房空置率”这一指标来衡量城市房地产投机行为的程度。
在考虑泡沫成因的同时也要衡量泡沫的程度。泡沫大小的判断指标主要有以下三个:(1)房价收入比。(2)房价指数-CPI比。(3)房价租金比。
综合以上五个房价泡沫的衡量指标,并根据每项指标对房价泡沫的贡献程度进行赋权,最后求和,计算出城市的房地产价格泡沫指数。
模型指标分析
房地产泡沫指数模型中的五个测量指标,分别从五个方面衡量了房地产泡沫的大小。在对22个城市进行实证研究后,笔者发现结果基本和人们的预期一致:一线城市五个指标的排名总体上比较靠前,也就是说一线城市的房地产泡沫化趋势较强。但同时,实证结果也显示,在不同指标的排序中总会有个别城市的位置与人们的预期不符,在指标分析中,笔者会尝试着探析这些城市出乎预期的可能原因。
笔者分别计算了22个城市五项指标从2005年到2007年三年的数值,然后根据每项指标三年平均值的大小,按降序排列城市。具体见表2。
1、银行信贷-房产总投资比
房地产项目需要通过向商业银行贷款或者通过其他融资渠道获得大量启动资金,个人消费者也需要向银行借贷来取得资金支持。但是,银行信贷在房地产业的过度扩张极易推动房价的快速上涨。对开发商而言,借债越多面临的偿债压力便越大,因此就产生提高房价以尽快回本获利的激励,同时高杠杆率使开发商仅需要很少的自有资金便可撬动大规模的开发项目,这可能给一些有实力的开发商捂盘惜售的机会;对银行来说,房地产抵押贷款在房价预期上涨时常被视作优质贷款,因此银行通常比较偏好办理相关贷款业务。银行资金的大量介入,使房产市场的需求显著提高,在一定程度上可能导致房地产业的非理性繁荣。
“银行信贷-房产总投资比”是用目标城市每年获得的用于房地产开发方面的银行贷款的总额除以该城市当年房产投资总额获得的。比例越大,说明该城市房地产业对银行贷款的依附度越高,意味着目标城市房地产泡沫的趋势越强;反之,则说明该城市的房产泡沫趋势越弱。
表2显示,银行信贷占房产总投资前五名的城市中,前三名厦门、杭州、天津均为二线城市。
这三个城市在一些方面具有显著的共同点。从行政区类别来看,天津、杭州、厦门都是省级或者副省级城市。同时它们又分别是直辖市,省会城市和全国5个计划单列城市之一,特殊的政治地位决定了政策上的优势,它们的发展相对来说更易得到政府的关注与扶持。从经济地理位置来看,天津,杭州,厦门分别位于环渤海经济圈,长三角和泛珠三角地区,并且都是东部沿海城市。它们依托于全国最发达的三大经济圈,紧邻北京、上海、广州三大一线城市,使得三个城市本身在经济、金融和对外贸易等方面取得了快速的发展。
除以上两个共同点外,三个城市又各有特点。天津和杭州分别是北方和东南重要的交通枢纽,人流物流量大,人口密集,需求旺盛。杭州和厦门又是我国重要的旅游城市。杭州西湖闻名中外,风景如画。而厦门地处亚热带,气候宜人、风景秀丽、环境整洁,拥有“国际花园城市”、 “中国优秀旅游城市”特殊荣誉。
此外,三个城市与临近一线城市相比还有一明显优势,就是建房成本与商品房售价相对较低,而预期房价又有较大的上涨空间,因此获利空间也就比较大。因此不难理解开发商会倾向于在此贷款拿地建楼,同时由于存在很强的房价上涨预期,银行也会愿意贷款给开发商以期获得可观的回报。另外,不能排除由于一线城市房地产开发融资渠道更多或更倾向于其他融资手段而导致三个二线城市的银行信贷占比最高的可能。综合以上各种推断,厦门、杭州、天津三城市银行信贷-房产总投资比较高也是可以理解的。
2、房价收入比
衡量一地房价的高低一定要考虑当地居民的收入情况,孤立的房价无法进行有效的横向比较。按照国际惯例,房价收入比在3至6倍之间被认为是正常,高于6倍便可认为房地产出现了泡沫。但是3-6倍是基于欧美等少数发达国家经验而来的数据,由于国情不同,经济发展水平及人均资源占有情况的差异,不能认定3-6倍这个标准在衡量我国城市房地产泡沫的时候也是适当有效的。但是,可以确认的是,房价收入比越大表明房产泡沫趋势越强;房价收入比越低,则房产泡沫越不明显。
要特别说明的是,国外在计算房价收入比时采取的是房价的中位数和家庭收入的中位数,然而由于这两种数据在中国很难获得,因此国内学者在计算房价收入比时一般认为:房价收入比=商品房平均销售价格x户均住宅面积/(人均可支配收入x户均人数)。笔者在计算中发现22个目标城市的户均人口基本上分布在3附近,为了计算简便,统一将户均人口以3计。商品房的平均销售价格及人均可支配收入从统计年鉴上可得。鉴于户均住宅面积没有确切数据可查,综合各地信息并参考实际情况后,统一以每户100平方米计算。
表2显示,在22个城市房价收入比前五名中,同样是二线城市厦门、杭州、天津占了三席。这样的排列次序其实应是意料之中:一线城市房价高是事实,根据国家统计年鉴数据计算,厦门、杭州、天津三地2005年到2007年的商品房平均销售价格为5256元/平方米、8409元/平方米、4880元/平方米,而四个一线城市中平均房价最低的广州三年的商品房平均售价是9123元/平方米。但是,房屋售价的差异却远不如收入差别大,三地年人均可支配收入分别为18806.33元、19105.67元、14426.33元,同样作为四个一线城市中人均可支配收入最低的广州,其年城镇居民人均可支配收入也高达20202.33元。由此可见,尽管厦门、杭州、天津等二线城市的房价并不如一线城市高,但是由于其居民的收入较低,相比之下,它们的房价收入比超过一些一线城市也属正常。
3、商品房空置率
商品房空置率高,意味着市场上存在大量的空置房屋。正常情况下,如果房屋空置面积很大,可以认为房产市场供过于求,是买方市场,房价应当会有所下降。但是当市场上空置房屋面积持续增大,空置率居高不下,而房价却不降反升时,就极有可能存在大量投机行为。此时,空置率越高,房产泡沫化趋势就越严重。
国际公认的空置率警戒线为10%,而我国城市的平均商品房空置率已经远远高于这个指标,但是由于国内外在计算空置率时的方法不同,不可严格按照国际标准来衡量我国的房地产泡沫的程度。国外商品房空置率计算公式为:半年以上不住人的空置面积/全社会的完工面积;中国商品房空置率计算公式为:当期空置面积/近三年竣工的总面积。 笔者因为更加看重指标的统一性和城市横向可比性,考虑到多年的商品房完工面积可得性较差,因此在计算空置率时,分母为当年商品房完工面积。这也造成了22个目标城市的商品房空置率看起来很高的现象,但并不能以此认为这些城市都存在如此严重的房产泡沫。
表2显示,哈尔滨、乌鲁木齐、海口这三个二、三线城市的商品房空置率竟然比一线城市高得多。这显然不太符合人们的预期,但是仔细分析这三个城市的特点,不难发现这种现象也是情理之中。首先,哈尔滨和乌鲁木齐虽然是省会城市,但是地处中西部相对不发达地区,整体的经济发展水平远不如东部发达地区。并且,两地的自然环境不是十分适宜居住,也不具备有明显优势的旅游资源。因此,基本上可以认为两个城市的房地产业吸引资金的能力有限,过高的空置率并不是由于囤房炒房造成的。至于海口,虽然是海南的省会,但是在旅游价值上并没有比较优势,在与同省旅游热点城市的竞争中处于劣势。同时海口是典型地广人稀的城市,需求不旺,经济发展水平也有限。综合上述因素,笔者认为此三个城市高空置率的原因主要有以下几点:第一,由于缺少投资价值,每年新建的房产项目有限,竣工面积相对较少,导致空置率增加。第二,由于缺乏广泛的吸引力,当地的楼盘主要是针对本地消费者,而本地消费者购买力有限,因此导致许多新建楼盘积压无法销售出去。第三,三地有大量人口外出务工,导致许多商品房空置。以上三点都有可能导致高商品房空置率。
相比之下北京、深圳、上海等一线城市的空置率并不算太高,但这并不能说明这些地区的房地产投机行为不严重。笔者认为,其相对较低的空置率可能是由以下几个原因导致的:第一,每年都有大量的新楼盘竣工,竣工面积大。第二,一线城市的人口密度相当大,全国乃至全世界的消费者都有可能来此购房,商品房销路好,因无法销售而空置的面积较少。第三,房市火爆,许多业主选择将自己空置的房屋进行租赁,这样就减少了空置面积。由此可见,并不能严格从商品房空置率的排名上来判断各个城市的房地产投机情况,通过分析当地具体情况,有些看似不合理的实证结果也是可以得到相对合理的解释的。
4、房价指数-CPI比
选择房屋销售价格指数-CPI之比作为测量指标主要是为了观察资金更多的流入哪些部门。如果房价指数与CPI之比大于1,意味着房地产价格的涨幅大于实体部门物价的涨幅,可以认为,资金更快的流入了房地产业而不是实体部门。大量资金的流入是泡沫产生的物质基础,因此房价指数-CPI比越高,房地产泡沫化趋势越严重。
表2显示:在房价指数与CPI之比的排名中,一线城市之间呈现出很大的差距。不过从绝对数值上来说,22个城市的区别都在百分位,可以说是非常接近。CPI的计算口径较宽,要参考一篮子商品的价格变动,因此不同城市之间存在差异是很正常的,而这种差异的成因很难细分。至于房屋销售价格指数,2005年到2007年北京、上海、广州、深圳的平均值分别是108.97%、103.93%、105.83%、111.93%,深圳和北京的房价涨速明显高于上海和广州,造成这种差异的原因是多样的,像当地政府的房产政策、当地房产业所处的周期阶段、阶段性重要事件如2008年北京奥运会,或者是特殊的地理位置的优势,如深圳可以吸引大量港澳的炒房团等等,都有可能导致一线城市在房价指数与CPI之比上有所差异,但是我们也看到这种差异是很有限的,不足以证明一线城市的房产泡沫化趋势本身有很大差别。
5、 房价租金比
如果将房地产视为纯投资品,那么房价租金比可以被看做是房地产的“市盈率”。 “市盈率”越高意味着实际价格越偏离投资品的内在价值,同时又反映出人们对房价上涨的预期,以及房产市场内存在大量投机炒房行为。因此房价租金比越高,说明房地产泡沫化趋势越强。
由于我国只提供了商品平均销售价格这一指标,所以在计算房价租金比时,笔者选用了商品房销售价格指数和租赁价格指数这两个指标。它们的比值的变化亦可反映“市盈率”的变化。
表2显示,在房价租金比方面,一线城市内部依然存在较大差异,北京和深圳名列前茅,而广州、上海相对靠后。在上文中,笔者已经提出了造成北京、深圳房价快速上涨的可能性,这里不再一一赘述。值得一提的是,广州和上海的房屋销售价格指数并不低,但是它们的房价租金比却很靠后,主要是由于这两个城市的房屋租赁价格指数也很高。其原因不难理解:广州、上海是我国的国际化大都会,国际化的短期交流合作等活动频繁;作为珠三角和长三角的中心城市和我国重要的交通枢纽,国内的人员交往也十分密切。短期住房需求旺盛,而由于人口密度大,可供租住的房屋资源又很有限。此外,由于两地经济发展水平较高,消费者的消费能力较强,也就有了推高房屋租赁价格的物质基础。在2010年,广州和上海分别要承办亚运会和世博会两大重要盛典,前期势必有很多准备工作,对短期房屋租赁市场也可能产生一定推动作用。因此,广州、上海两地房价租金比靠后的现象也并不是完全不可解释的。
房地产泡沫指数模型结果分析
将上述五个指标代入模型,得到22个城市2005年到2007年的房地产泡沫指数。(见表3)
北京的房产泡沫指数远高于其他一线城市
表3显示,在22个城市平均房产泡沫排名中,四个一线城市都在七席之内。总体来说,一线城市的房地产泡沫化趋势很强,这个实证结果和人们的普遍预期比较相符。值得注意的是,在一线城市中,北京的房地产泡沫指数比其它三个城市的平均水平高出24.39%。同为一线城市,北京2005年到2007年的泡沫指数明显偏高,笔者认为主要是源于北京自身的几个特点。第一,北京是中华人民共和国的首都,是全国的政治、文化中心,是中国著名国际化大都会,它的地位可以说是独一无二的。这就决定了北京的房地产业面对的是全国乃至全世界的消费者。这是形成房市需求旺盛的原因之一。第二,政策的支持。近几年北京的GDP总量中大约有三分之一是来自房地产业。虽然在2005年到2007年房地产业的贡献度可能达不到这个数值,但是也可以此推断近些年来房地产业对北京经济的整体发展作了重要贡献。因此,无论是财政政策还是货币政策在2010年前可以说都是相当有利于刺激房产市场发展的。不能否认,政策的大力支持也是促进北京房产泡沫化趋势的原因之一。第三,从供给方面来说,北京的人均土地资源格外紧缺,商品房供给严重缺乏弹性。第四,房价上涨预期强烈。在2005年到2007年甚至更长的一段时间内,北京房价被看涨是不争的事实,2008年奥运会的承办又一次加强了这种预期。最终,预期的自我实现亦是不可避免。总的来说,当需求不理性旺盛时,供给不足是不可避免的,因而价格的上涨和泡沫化趋势的加强恐怕也是必然趋势。
少数二三线城市的房地产泡沫化趋势强于预期
从表3中亦可看到,厦门、杭州、天津三个二线城市的房地产泡沫指数甚至赶超了某些一线城市。这三个城市的特点在分析银行信贷——房地产投资比指标时已经提到过,也正是这些特点导致它们较高的泡沫指数,在这里就不一一赘述。笔者想特别说明的一点是:实证结果显示并不是二线城市的房价泡沫趋势就一定弱于一线城市,这和人们的普遍预期有所差异。另外,像哈尔滨、太原、乌鲁木齐这样的三线城市房地产泡沫指数也高于诸多二线城市。事实上,一二三线城市的边界在不断的模糊,因此,在看待整个中国房地产市场时,不能将一二三线城市严格的一刀切,无论是政策制定者、开发商还是消费者都要清楚的认识到某些二三线城市的泡沫化趋势正在不断地加强,并根据客观的事实而非主观臆测来进行决策。
2006年-2007年22个城市房地产泡沫趋势出现两极分化
在2006年房产泡沫排名前7的城市中有六个城市的房产泡沫指数在其后呈上升趋势,而在排名靠后的15个城市中有近74%的城市房产泡沫呈下降趋势,这种两极分化的趋势的诱因是多方面的。当时,一方面人民币升值预期强烈,另一方面外贸顺差持续过大,在2005年至2007年间我国国际贸易甚至未出现任何一个单月逆差。这就导致大量外汇占款的出现,人民币被动大量投放,最终造成流动性过剩。资本市场流动性过剩又导致投资和投机的热潮。大量的资金被用于炒股和炒楼,股市、楼市在这两年中呈现一片繁荣景象。而资金总是嫌贫爱富的,在2005年末的时候,一线城市和厦门、杭州这样的有炒作题材的城市的房产泡沫还远没有今日之高,相对来说一些二三线城市,例如哈尔滨、乌鲁木齐和沈阳的泡沫指数却很高。换言之,在当时各大城市之间的房产泡沫指数差距并不太大,而一线重点城市显然更有卖点,升值空间更大,预期投资回报率更高。因此尽管市场上有充裕的流动性,但它们大多都投向了一线重点城市的楼市,反而使二三线城市楼市的资金变少,最终形成了地产泡沫两极分化的趋势。
要特别说明的一点,尽管本文运用了房地产泡沫指数模型,但是并不意味着泡沫指数高的城市就确实存在房地产泡沫。该模型起源于欧美发达国家,后被中国学者引用,然而鉴于基本国情和数据统计口径的不同,无法简单套用已有的标准来衡量我国的房地产泡沫情况。因此,本文中的房地产泡沫指数只能作为房地产泡沫化趋势的参考指标,为22个城市的横向比较提供一个统一的参照标准。
尽管近一段时间以来,房地产业在我国作为国民经济支柱产业的提法在不断被弱化,然而,作为直接关系到国计民生的重要产业,房地产业区域发展不平衡及产业过热的问题一直备受国内外学界的关注。
据国外Downs(1993)的研究表明:市场基本面的差异,如某些地区正在经历人口的快速增长或商业的高速发展等,是造成房地产价格波动的原因。国内沈悦、刘洪玉(2004)利用我国14城市的中房住宅价格指数与宏观经济基本面相关变量的平行数据,对住宅价格与经济基本面的关系进行实证研究。研究表明:经济基本面对住宅价格水平的解释模型受到城市特征的显著影响。周京奎(2005) 运用单整与协整检验方法及误差修正模型对中国4个直辖市房地产价格与货币政策之间的互动关系进行实证研究。研究表明:住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系,并且住宅价格极大地偏离长期均衡值,市场出现了非理性繁荣。邱强等(2005)选取房价收入比、住宅空置率、房价升幅与GDP增长率的比值等单个或者多个指标,通过比较实际指标值与指标临界值的差异,定性测度房地产泡沫是否存在。梁云芳和高铁梅(2007)对各地房价的波动进行了定性分析,发现其波动具有明显的地区不平衡性。
房地产泡沫指数模型及指标分析
模型设计
模型: 房地产泡沫指数=∑测量指标*权数
具体指标及权重见表1。
由于银行信贷-房产总投资比和商品房空置率在通常情况下小于1,而其余指标均大于1,为了方便比较,在计算房产泡沫指数时先将小于1的指标乘以10再加权。
所有指标的计算数据均来自于《国家统计年鉴》。
模型建立的构想与依据
房地产价格泡沫指数模型在选取测量指标时,首先考虑的是房地产泡沫的形成条件。导致房地产泡沫出现的原因是复杂的,其中影响力较大的主要有以下两点:(1)银行信贷的过度扩张。如果房地产项目的运行仅仅由开发商和投资者的自由资金推动,那么就不容易出现房地产泡沫。即使存在泡沫,泡沫的破裂对整个国民经济的危害也有限,不会产生一荣俱荣、一损俱损的连锁反应。然而,我国的现状是,到2008年末,在中国主要的商业银行中, 仅房地产开发贷款和个人住房贷款两项之和就占到总贷款发放与垫款账面价值的23%左右 ,而2007年度全国各主要城市平均银行信贷占房地产总投资之比也高达28.1% 。鉴于银行房地产相关贷款占总贷款的比例很难获得,因此,在计算房地产价格泡沫指数时,我们选取银行信贷占房地产总投资比作为指标之一。(2)房地产供需严重不平衡。土地资源的稀缺性和经济的持续增长决定了房地产的供给缺乏弹性。因此容易形成房价持续上涨的预期,上涨的预期又推动了投机行为的发展。在这些因素的共同作用下,房地产需求不断增加,房价水涨船高。在实际模型中,选取“商品房空置率”这一指标来衡量城市房地产投机行为的程度。
在考虑泡沫成因的同时也要衡量泡沫的程度。泡沫大小的判断指标主要有以下三个:(1)房价收入比。(2)房价指数-CPI比。(3)房价租金比。
综合以上五个房价泡沫的衡量指标,并根据每项指标对房价泡沫的贡献程度进行赋权,最后求和,计算出城市的房地产价格泡沫指数。
模型指标分析
房地产泡沫指数模型中的五个测量指标,分别从五个方面衡量了房地产泡沫的大小。在对22个城市进行实证研究后,笔者发现结果基本和人们的预期一致:一线城市五个指标的排名总体上比较靠前,也就是说一线城市的房地产泡沫化趋势较强。但同时,实证结果也显示,在不同指标的排序中总会有个别城市的位置与人们的预期不符,在指标分析中,笔者会尝试着探析这些城市出乎预期的可能原因。
笔者分别计算了22个城市五项指标从2005年到2007年三年的数值,然后根据每项指标三年平均值的大小,按降序排列城市。具体见表2。
1、银行信贷-房产总投资比
房地产项目需要通过向商业银行贷款或者通过其他融资渠道获得大量启动资金,个人消费者也需要向银行借贷来取得资金支持。但是,银行信贷在房地产业的过度扩张极易推动房价的快速上涨。对开发商而言,借债越多面临的偿债压力便越大,因此就产生提高房价以尽快回本获利的激励,同时高杠杆率使开发商仅需要很少的自有资金便可撬动大规模的开发项目,这可能给一些有实力的开发商捂盘惜售的机会;对银行来说,房地产抵押贷款在房价预期上涨时常被视作优质贷款,因此银行通常比较偏好办理相关贷款业务。银行资金的大量介入,使房产市场的需求显著提高,在一定程度上可能导致房地产业的非理性繁荣。
“银行信贷-房产总投资比”是用目标城市每年获得的用于房地产开发方面的银行贷款的总额除以该城市当年房产投资总额获得的。比例越大,说明该城市房地产业对银行贷款的依附度越高,意味着目标城市房地产泡沫的趋势越强;反之,则说明该城市的房产泡沫趋势越弱。
表2显示,银行信贷占房产总投资前五名的城市中,前三名厦门、杭州、天津均为二线城市。
这三个城市在一些方面具有显著的共同点。从行政区类别来看,天津、杭州、厦门都是省级或者副省级城市。同时它们又分别是直辖市,省会城市和全国5个计划单列城市之一,特殊的政治地位决定了政策上的优势,它们的发展相对来说更易得到政府的关注与扶持。从经济地理位置来看,天津,杭州,厦门分别位于环渤海经济圈,长三角和泛珠三角地区,并且都是东部沿海城市。它们依托于全国最发达的三大经济圈,紧邻北京、上海、广州三大一线城市,使得三个城市本身在经济、金融和对外贸易等方面取得了快速的发展。
除以上两个共同点外,三个城市又各有特点。天津和杭州分别是北方和东南重要的交通枢纽,人流物流量大,人口密集,需求旺盛。杭州和厦门又是我国重要的旅游城市。杭州西湖闻名中外,风景如画。而厦门地处亚热带,气候宜人、风景秀丽、环境整洁,拥有“国际花园城市”、 “中国优秀旅游城市”特殊荣誉。
此外,三个城市与临近一线城市相比还有一明显优势,就是建房成本与商品房售价相对较低,而预期房价又有较大的上涨空间,因此获利空间也就比较大。因此不难理解开发商会倾向于在此贷款拿地建楼,同时由于存在很强的房价上涨预期,银行也会愿意贷款给开发商以期获得可观的回报。另外,不能排除由于一线城市房地产开发融资渠道更多或更倾向于其他融资手段而导致三个二线城市的银行信贷占比最高的可能。综合以上各种推断,厦门、杭州、天津三城市银行信贷-房产总投资比较高也是可以理解的。
2、房价收入比
衡量一地房价的高低一定要考虑当地居民的收入情况,孤立的房价无法进行有效的横向比较。按照国际惯例,房价收入比在3至6倍之间被认为是正常,高于6倍便可认为房地产出现了泡沫。但是3-6倍是基于欧美等少数发达国家经验而来的数据,由于国情不同,经济发展水平及人均资源占有情况的差异,不能认定3-6倍这个标准在衡量我国城市房地产泡沫的时候也是适当有效的。但是,可以确认的是,房价收入比越大表明房产泡沫趋势越强;房价收入比越低,则房产泡沫越不明显。
要特别说明的是,国外在计算房价收入比时采取的是房价的中位数和家庭收入的中位数,然而由于这两种数据在中国很难获得,因此国内学者在计算房价收入比时一般认为:房价收入比=商品房平均销售价格x户均住宅面积/(人均可支配收入x户均人数)。笔者在计算中发现22个目标城市的户均人口基本上分布在3附近,为了计算简便,统一将户均人口以3计。商品房的平均销售价格及人均可支配收入从统计年鉴上可得。鉴于户均住宅面积没有确切数据可查,综合各地信息并参考实际情况后,统一以每户100平方米计算。
表2显示,在22个城市房价收入比前五名中,同样是二线城市厦门、杭州、天津占了三席。这样的排列次序其实应是意料之中:一线城市房价高是事实,根据国家统计年鉴数据计算,厦门、杭州、天津三地2005年到2007年的商品房平均销售价格为5256元/平方米、8409元/平方米、4880元/平方米,而四个一线城市中平均房价最低的广州三年的商品房平均售价是9123元/平方米。但是,房屋售价的差异却远不如收入差别大,三地年人均可支配收入分别为18806.33元、19105.67元、14426.33元,同样作为四个一线城市中人均可支配收入最低的广州,其年城镇居民人均可支配收入也高达20202.33元。由此可见,尽管厦门、杭州、天津等二线城市的房价并不如一线城市高,但是由于其居民的收入较低,相比之下,它们的房价收入比超过一些一线城市也属正常。
3、商品房空置率
商品房空置率高,意味着市场上存在大量的空置房屋。正常情况下,如果房屋空置面积很大,可以认为房产市场供过于求,是买方市场,房价应当会有所下降。但是当市场上空置房屋面积持续增大,空置率居高不下,而房价却不降反升时,就极有可能存在大量投机行为。此时,空置率越高,房产泡沫化趋势就越严重。
国际公认的空置率警戒线为10%,而我国城市的平均商品房空置率已经远远高于这个指标,但是由于国内外在计算空置率时的方法不同,不可严格按照国际标准来衡量我国的房地产泡沫的程度。国外商品房空置率计算公式为:半年以上不住人的空置面积/全社会的完工面积;中国商品房空置率计算公式为:当期空置面积/近三年竣工的总面积。 笔者因为更加看重指标的统一性和城市横向可比性,考虑到多年的商品房完工面积可得性较差,因此在计算空置率时,分母为当年商品房完工面积。这也造成了22个目标城市的商品房空置率看起来很高的现象,但并不能以此认为这些城市都存在如此严重的房产泡沫。
表2显示,哈尔滨、乌鲁木齐、海口这三个二、三线城市的商品房空置率竟然比一线城市高得多。这显然不太符合人们的预期,但是仔细分析这三个城市的特点,不难发现这种现象也是情理之中。首先,哈尔滨和乌鲁木齐虽然是省会城市,但是地处中西部相对不发达地区,整体的经济发展水平远不如东部发达地区。并且,两地的自然环境不是十分适宜居住,也不具备有明显优势的旅游资源。因此,基本上可以认为两个城市的房地产业吸引资金的能力有限,过高的空置率并不是由于囤房炒房造成的。至于海口,虽然是海南的省会,但是在旅游价值上并没有比较优势,在与同省旅游热点城市的竞争中处于劣势。同时海口是典型地广人稀的城市,需求不旺,经济发展水平也有限。综合上述因素,笔者认为此三个城市高空置率的原因主要有以下几点:第一,由于缺少投资价值,每年新建的房产项目有限,竣工面积相对较少,导致空置率增加。第二,由于缺乏广泛的吸引力,当地的楼盘主要是针对本地消费者,而本地消费者购买力有限,因此导致许多新建楼盘积压无法销售出去。第三,三地有大量人口外出务工,导致许多商品房空置。以上三点都有可能导致高商品房空置率。
相比之下北京、深圳、上海等一线城市的空置率并不算太高,但这并不能说明这些地区的房地产投机行为不严重。笔者认为,其相对较低的空置率可能是由以下几个原因导致的:第一,每年都有大量的新楼盘竣工,竣工面积大。第二,一线城市的人口密度相当大,全国乃至全世界的消费者都有可能来此购房,商品房销路好,因无法销售而空置的面积较少。第三,房市火爆,许多业主选择将自己空置的房屋进行租赁,这样就减少了空置面积。由此可见,并不能严格从商品房空置率的排名上来判断各个城市的房地产投机情况,通过分析当地具体情况,有些看似不合理的实证结果也是可以得到相对合理的解释的。
4、房价指数-CPI比
选择房屋销售价格指数-CPI之比作为测量指标主要是为了观察资金更多的流入哪些部门。如果房价指数与CPI之比大于1,意味着房地产价格的涨幅大于实体部门物价的涨幅,可以认为,资金更快的流入了房地产业而不是实体部门。大量资金的流入是泡沫产生的物质基础,因此房价指数-CPI比越高,房地产泡沫化趋势越严重。
表2显示:在房价指数与CPI之比的排名中,一线城市之间呈现出很大的差距。不过从绝对数值上来说,22个城市的区别都在百分位,可以说是非常接近。CPI的计算口径较宽,要参考一篮子商品的价格变动,因此不同城市之间存在差异是很正常的,而这种差异的成因很难细分。至于房屋销售价格指数,2005年到2007年北京、上海、广州、深圳的平均值分别是108.97%、103.93%、105.83%、111.93%,深圳和北京的房价涨速明显高于上海和广州,造成这种差异的原因是多样的,像当地政府的房产政策、当地房产业所处的周期阶段、阶段性重要事件如2008年北京奥运会,或者是特殊的地理位置的优势,如深圳可以吸引大量港澳的炒房团等等,都有可能导致一线城市在房价指数与CPI之比上有所差异,但是我们也看到这种差异是很有限的,不足以证明一线城市的房产泡沫化趋势本身有很大差别。
5、 房价租金比
如果将房地产视为纯投资品,那么房价租金比可以被看做是房地产的“市盈率”。 “市盈率”越高意味着实际价格越偏离投资品的内在价值,同时又反映出人们对房价上涨的预期,以及房产市场内存在大量投机炒房行为。因此房价租金比越高,说明房地产泡沫化趋势越强。
由于我国只提供了商品平均销售价格这一指标,所以在计算房价租金比时,笔者选用了商品房销售价格指数和租赁价格指数这两个指标。它们的比值的变化亦可反映“市盈率”的变化。
表2显示,在房价租金比方面,一线城市内部依然存在较大差异,北京和深圳名列前茅,而广州、上海相对靠后。在上文中,笔者已经提出了造成北京、深圳房价快速上涨的可能性,这里不再一一赘述。值得一提的是,广州和上海的房屋销售价格指数并不低,但是它们的房价租金比却很靠后,主要是由于这两个城市的房屋租赁价格指数也很高。其原因不难理解:广州、上海是我国的国际化大都会,国际化的短期交流合作等活动频繁;作为珠三角和长三角的中心城市和我国重要的交通枢纽,国内的人员交往也十分密切。短期住房需求旺盛,而由于人口密度大,可供租住的房屋资源又很有限。此外,由于两地经济发展水平较高,消费者的消费能力较强,也就有了推高房屋租赁价格的物质基础。在2010年,广州和上海分别要承办亚运会和世博会两大重要盛典,前期势必有很多准备工作,对短期房屋租赁市场也可能产生一定推动作用。因此,广州、上海两地房价租金比靠后的现象也并不是完全不可解释的。
房地产泡沫指数模型结果分析
将上述五个指标代入模型,得到22个城市2005年到2007年的房地产泡沫指数。(见表3)
北京的房产泡沫指数远高于其他一线城市
表3显示,在22个城市平均房产泡沫排名中,四个一线城市都在七席之内。总体来说,一线城市的房地产泡沫化趋势很强,这个实证结果和人们的普遍预期比较相符。值得注意的是,在一线城市中,北京的房地产泡沫指数比其它三个城市的平均水平高出24.39%。同为一线城市,北京2005年到2007年的泡沫指数明显偏高,笔者认为主要是源于北京自身的几个特点。第一,北京是中华人民共和国的首都,是全国的政治、文化中心,是中国著名国际化大都会,它的地位可以说是独一无二的。这就决定了北京的房地产业面对的是全国乃至全世界的消费者。这是形成房市需求旺盛的原因之一。第二,政策的支持。近几年北京的GDP总量中大约有三分之一是来自房地产业。虽然在2005年到2007年房地产业的贡献度可能达不到这个数值,但是也可以此推断近些年来房地产业对北京经济的整体发展作了重要贡献。因此,无论是财政政策还是货币政策在2010年前可以说都是相当有利于刺激房产市场发展的。不能否认,政策的大力支持也是促进北京房产泡沫化趋势的原因之一。第三,从供给方面来说,北京的人均土地资源格外紧缺,商品房供给严重缺乏弹性。第四,房价上涨预期强烈。在2005年到2007年甚至更长的一段时间内,北京房价被看涨是不争的事实,2008年奥运会的承办又一次加强了这种预期。最终,预期的自我实现亦是不可避免。总的来说,当需求不理性旺盛时,供给不足是不可避免的,因而价格的上涨和泡沫化趋势的加强恐怕也是必然趋势。
少数二三线城市的房地产泡沫化趋势强于预期
从表3中亦可看到,厦门、杭州、天津三个二线城市的房地产泡沫指数甚至赶超了某些一线城市。这三个城市的特点在分析银行信贷——房地产投资比指标时已经提到过,也正是这些特点导致它们较高的泡沫指数,在这里就不一一赘述。笔者想特别说明的一点是:实证结果显示并不是二线城市的房价泡沫趋势就一定弱于一线城市,这和人们的普遍预期有所差异。另外,像哈尔滨、太原、乌鲁木齐这样的三线城市房地产泡沫指数也高于诸多二线城市。事实上,一二三线城市的边界在不断的模糊,因此,在看待整个中国房地产市场时,不能将一二三线城市严格的一刀切,无论是政策制定者、开发商还是消费者都要清楚的认识到某些二三线城市的泡沫化趋势正在不断地加强,并根据客观的事实而非主观臆测来进行决策。
2006年-2007年22个城市房地产泡沫趋势出现两极分化
在2006年房产泡沫排名前7的城市中有六个城市的房产泡沫指数在其后呈上升趋势,而在排名靠后的15个城市中有近74%的城市房产泡沫呈下降趋势,这种两极分化的趋势的诱因是多方面的。当时,一方面人民币升值预期强烈,另一方面外贸顺差持续过大,在2005年至2007年间我国国际贸易甚至未出现任何一个单月逆差。这就导致大量外汇占款的出现,人民币被动大量投放,最终造成流动性过剩。资本市场流动性过剩又导致投资和投机的热潮。大量的资金被用于炒股和炒楼,股市、楼市在这两年中呈现一片繁荣景象。而资金总是嫌贫爱富的,在2005年末的时候,一线城市和厦门、杭州这样的有炒作题材的城市的房产泡沫还远没有今日之高,相对来说一些二三线城市,例如哈尔滨、乌鲁木齐和沈阳的泡沫指数却很高。换言之,在当时各大城市之间的房产泡沫指数差距并不太大,而一线重点城市显然更有卖点,升值空间更大,预期投资回报率更高。因此尽管市场上有充裕的流动性,但它们大多都投向了一线重点城市的楼市,反而使二三线城市楼市的资金变少,最终形成了地产泡沫两极分化的趋势。