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本文针对2001-2010年包头市房地产市场泡沫的存在性进行研究，基于判断泡沫的5个指标，选用了主成分分析法构建包头市房地产泡沫的评价体系。分析结果显示，包头地区于2007年存在房地产泡沫。因此，警示各地区在城市化进程中，注重产业结构调整，城市的发展以吸附房地产消费人群的多元产业为支撑。
一、引言
近年来我国房地产业迅速发展。1998年至今，房价的持续攀升成为各界关注的热点问题，也给社会带来一些负面效应。如今，房价飙升的势头还在向二线、三线城市扩展，中部、西部地区房价连同东部沿海城市一起高涨。房价过高已成为一个全国性的问题。
对于中国房地产泡沫的存在性，不同学者持不同的观点。谢经荣、易宪容等学者认为，中国房地产泡沫的存在是具有区域性和局部性的，并不是所有地区都存在泡沫。黄征学等学者认为，房地产价格持续上涨，房地产空置率比较高，房地产投资增幅大，这些只是表面特征，并不构成房地产泡沫。所以，判断房地产泡沫的存在性以及对泡沫程度的评价是一个值得研究的问题。
房地产泡沫是以房地产资产为载体的泡沫。可以理解为，在投机因素的作用下，房地产市场价格非平稳性背离其理论价值的一种不可持续的经济现象。其产生的原因可以归纳为四方面：第一，土地的稀缺性及“有价值，无价格”的特性；第二，非理性预期和过度投机；第三，房地产产品失调；第四，政府调控与体制问题。
二、模型设计
（一）指数的选取及临界值的确定
本文根据房地产泡沫的成因和含义，选取了5个指标，分别为房地产开发投资/固定资产投资、房价收入比、房价增长率/GDP增长率、空置率、房地产贷款增长率/金融机构贷款增长率。
第1个指标（X1）：房地产开发投资/固定资产投资。它可以反映出资金投入房地产业的程度，可用于衡量房地产投资结构的适度性。发达国家房地产投资一般占 20%-25%，而我国城市化进程正处于较快的阶段，房地产开发力度较大，所以该指标应适当提高，将30%作为泡沫存在的临界值。
第2个指标（X2）：房价收入比。房价收入比是常用的国际综合指标，它可以衡量城镇居民的住房消费水平，反映城镇居民家庭购买住房的支付能力。该比值越高，说明支付能力越低，房价偏高。
房价收入比在发达国家中的合理区间是1.8-5.5，但是在一些发展中国家的合理区间一般是4.0-6.1。考虑到中国居民中的隐形收入较大，本文区间划分参考胡瑾卿与张大亮（2004）研究中的区间范围，也就是房价收入大于8时认为有泡沫。
房价收入比的计算公式如下：房价收入比=商品房单套平均面积*商品房屋平均销售价格/家庭平均年收入。考虑到包头市所处西部地区、居民的消费水平及市场供应情况，本文采用单套住房面积为100平方米的标准。如在此标准下都未测出泡沫，则说服力更充分。
第3个指标（X3）：房价增长率/GDP增长率。GDP增长率可代表实体经济的发展速度，从房价增长率与GDP增长率之比可以看出房地产价格相对于实体经济的增长速度。该指标可以从一定程度上衡量房地产价格增长速度是否合理。指标值越大，房地产泡沫程度越大。目前较多认为，指标为2时，房价相较于实体经济增长过快，房地产市场存在泡沫。
第4个指标（X4）：空置率。空置率可反映房地产市场的供需关系。当房地产市场存在过多投机现象时，空置率就会攀高。一般认为，当空置率为3%-10%时，可起到抑制房价、平衡供求关系的作用，并且有利于资源的合理配置。当商品房空置率大于10%时，则房地产市场供应相对过剩，可认为出现泡沫。
第5个指标（X5）：房地产贷款增长率/金融机构贷款增长率。指标值越大，表明金融机构向房地产市场放出大量贷款，资金投入房地产市场的速度过快，泡沫存在的可能性越大。该指标值在1-3左右较为合适，超过3时，可认为存在泡沫。
（二）实证分析
泡沫的形成是许多因素相互作用的结果，从房地产泡沫成因的角度出发，本文借鉴国内外的评价方法， 选取以上5个评价指标， 运用SPSS软件进行主成分分析， 评价房地产泡沫程度。
运用主成分分析得到房地产业泡沫的评价模型：y= f （X1，X2，X3，X 4，X5）。将每个指标的泡沫临界值代入上式得出房地产泡沫的综合临界值为y0= f （x1，x2，x3，x4，x5） 。y值大于y0 ，表明该年房地产泡沫存在。
根据主成分分析检验结果可知，KMO 检验为0.548，Bartlett检验P值小于0. 05，适合做主成分分析。运用SPSS软件， 得到主成分的特征值与解释率， 取累计解释率为77. 527%，即取前2个主成分即可代表原5个评价指标的主要信息量。
从旋转后的因子载荷矩阵表中可以得到：在第一主成分上，X1—商品房开发投资与固定资产投资之比、X2—房价收入比、X3—空置率，这3个指标的荷载较大，主要反映了生产及消费类因素，可以定义为生产及消费因子。第二主成分上，X5—房地产贷款增长率与金融机构贷款增长率之比有较高负荷，主要体现金融类因素，可以定义为金融因子。因此，生产类、消费类及金融类的因素对包头市房地产市场的影响较明显。
（三）构建模型
基于旋转后的因子荷载矩阵，可得出2个主成分的计算公式：
根据2个主成分的特征根及累计贡献率，构造了房地产泡沫的综合评价函数：
y=2.316F1+1.560F2
将各指标的临界值带入可计算得到综合测度值的临界值，计算结果得出y0= 27.141，表明若某年份的y值大于27.141， 则该年份房地产存在泡沫。
（四）结论分析
将包头市2001-2010年各指标数据带入模型，得到泡沫测度情况。
由实证分析可以看出，包头市2007年存在房地产泡沫。2007年中国房地产市场全面繁荣，全国性房价上涨加速，投资旺盛，主要受外资增速加大影响，土地交易价格上涨，住宅市场的过度投资导致。包头市是房地产投资环境较为优越的城市，因此也受到全国房地产市场大环境的影响。
三、对策与建议
针对上述情况，为了保证包头市房地产市场健康可持续发展，可从以下几个方面入手进行调控：
（一）规范土地管理
包头市地处西部，土地的利用空间广泛，但是在快速城市化进程下，土地的利用程度相对落后。规范土地管理要严格控制土地供应不规范行为，使城市规划与土地供应规划两者相互配合实施，城市规划用地规模要符合土地供应规划范畴，对不符合城市规划的土地开发不应下批。同时，政府还要制定土地使用年限规划以及土地出让等相关政策。
（二）制定必要规范来遏制过度投资和投机炒作的行为
对拆迁所带来的被动性购房需求要合理控制。政府应依照国家出台政策合理编制和确定拆迁规划及计划，对保存较好并且不在拆迁规划内的住宅小区，可采取与个人共同出资的方式进行综合整治。通过改善居民的居住环境，缓解一部分居民改善住房的需求。同时，监管部门要认真调查和处理违规销售和投机商品房等行为。
（三）鼓励多渠道融资的房地产企业
很多房地产企业对金融机构贷款及房屋预售款的依赖程度很高，这些融资渠道使得房地产行业的金融风险很高。房地产企业应充分考虑自身情况及风险承受能力，选择合理的资本结构。多渠道融资不仅降低了企业的经营风险，同时也可对房地产开发企业起到一定的约束作用。
（四）调整住房的供给结构
政府应加强管制高档小区的供给量，加大中低价位的中小户型的供应力度。在保障居民合理住房需求的前提下，建立各层次需求的供应体系，建立以经济适用房、廉租房为主要形式的住房保障体系，解决中低收入家庭的住房需求。
（作者单位：内蒙古科技大学建筑与土木工程学院）
责任编辑：杨再梅
一、引言
近年来我国房地产业迅速发展。1998年至今，房价的持续攀升成为各界关注的热点问题，也给社会带来一些负面效应。如今，房价飙升的势头还在向二线、三线城市扩展，中部、西部地区房价连同东部沿海城市一起高涨。房价过高已成为一个全国性的问题。
对于中国房地产泡沫的存在性，不同学者持不同的观点。谢经荣、易宪容等学者认为，中国房地产泡沫的存在是具有区域性和局部性的，并不是所有地区都存在泡沫。黄征学等学者认为，房地产价格持续上涨，房地产空置率比较高，房地产投资增幅大，这些只是表面特征，并不构成房地产泡沫。所以，判断房地产泡沫的存在性以及对泡沫程度的评价是一个值得研究的问题。
房地产泡沫是以房地产资产为载体的泡沫。可以理解为，在投机因素的作用下，房地产市场价格非平稳性背离其理论价值的一种不可持续的经济现象。其产生的原因可以归纳为四方面：第一，土地的稀缺性及“有价值，无价格”的特性；第二，非理性预期和过度投机；第三，房地产产品失调；第四，政府调控与体制问题。
二、模型设计
（一）指数的选取及临界值的确定
本文根据房地产泡沫的成因和含义，选取了5个指标，分别为房地产开发投资/固定资产投资、房价收入比、房价增长率/GDP增长率、空置率、房地产贷款增长率/金融机构贷款增长率。
第1个指标（X1）：房地产开发投资/固定资产投资。它可以反映出资金投入房地产业的程度，可用于衡量房地产投资结构的适度性。发达国家房地产投资一般占 20%-25%，而我国城市化进程正处于较快的阶段，房地产开发力度较大，所以该指标应适当提高，将30%作为泡沫存在的临界值。
第2个指标（X2）：房价收入比。房价收入比是常用的国际综合指标，它可以衡量城镇居民的住房消费水平，反映城镇居民家庭购买住房的支付能力。该比值越高，说明支付能力越低，房价偏高。
房价收入比在发达国家中的合理区间是1.8-5.5，但是在一些发展中国家的合理区间一般是4.0-6.1。考虑到中国居民中的隐形收入较大，本文区间划分参考胡瑾卿与张大亮（2004）研究中的区间范围，也就是房价收入大于8时认为有泡沫。
房价收入比的计算公式如下：房价收入比=商品房单套平均面积*商品房屋平均销售价格/家庭平均年收入。考虑到包头市所处西部地区、居民的消费水平及市场供应情况，本文采用单套住房面积为100平方米的标准。如在此标准下都未测出泡沫，则说服力更充分。
第3个指标（X3）：房价增长率/GDP增长率。GDP增长率可代表实体经济的发展速度，从房价增长率与GDP增长率之比可以看出房地产价格相对于实体经济的增长速度。该指标可以从一定程度上衡量房地产价格增长速度是否合理。指标值越大，房地产泡沫程度越大。目前较多认为，指标为2时，房价相较于实体经济增长过快，房地产市场存在泡沫。
第4个指标（X4）：空置率。空置率可反映房地产市场的供需关系。当房地产市场存在过多投机现象时，空置率就会攀高。一般认为，当空置率为3%-10%时，可起到抑制房价、平衡供求关系的作用，并且有利于资源的合理配置。当商品房空置率大于10%时，则房地产市场供应相对过剩，可认为出现泡沫。
第5个指标（X5）：房地产贷款增长率/金融机构贷款增长率。指标值越大，表明金融机构向房地产市场放出大量贷款，资金投入房地产市场的速度过快，泡沫存在的可能性越大。该指标值在1-3左右较为合适，超过3时，可认为存在泡沫。
（二）实证分析
泡沫的形成是许多因素相互作用的结果，从房地产泡沫成因的角度出发，本文借鉴国内外的评价方法， 选取以上5个评价指标， 运用SPSS软件进行主成分分析， 评价房地产泡沫程度。
运用主成分分析得到房地产业泡沫的评价模型：y= f （X1，X2，X3，X 4，X5）。将每个指标的泡沫临界值代入上式得出房地产泡沫的综合临界值为y0= f （x1，x2，x3，x4，x5） 。y值大于y0 ，表明该年房地产泡沫存在。
根据主成分分析检验结果可知，KMO 检验为0.548，Bartlett检验P值小于0. 05，适合做主成分分析。运用SPSS软件， 得到主成分的特征值与解释率， 取累计解释率为77. 527%，即取前2个主成分即可代表原5个评价指标的主要信息量。
从旋转后的因子载荷矩阵表中可以得到：在第一主成分上，X1—商品房开发投资与固定资产投资之比、X2—房价收入比、X3—空置率，这3个指标的荷载较大，主要反映了生产及消费类因素，可以定义为生产及消费因子。第二主成分上，X5—房地产贷款增长率与金融机构贷款增长率之比有较高负荷，主要体现金融类因素，可以定义为金融因子。因此，生产类、消费类及金融类的因素对包头市房地产市场的影响较明显。
（三）构建模型
基于旋转后的因子荷载矩阵，可得出2个主成分的计算公式：
根据2个主成分的特征根及累计贡献率，构造了房地产泡沫的综合评价函数：
y=2.316F1+1.560F2
将各指标的临界值带入可计算得到综合测度值的临界值，计算结果得出y0= 27.141，表明若某年份的y值大于27.141， 则该年份房地产存在泡沫。
（四）结论分析
将包头市2001-2010年各指标数据带入模型，得到泡沫测度情况。
由实证分析可以看出，包头市2007年存在房地产泡沫。2007年中国房地产市场全面繁荣，全国性房价上涨加速，投资旺盛，主要受外资增速加大影响，土地交易价格上涨，住宅市场的过度投资导致。包头市是房地产投资环境较为优越的城市，因此也受到全国房地产市场大环境的影响。
三、对策与建议
针对上述情况，为了保证包头市房地产市场健康可持续发展，可从以下几个方面入手进行调控：
（一）规范土地管理
包头市地处西部，土地的利用空间广泛，但是在快速城市化进程下，土地的利用程度相对落后。规范土地管理要严格控制土地供应不规范行为，使城市规划与土地供应规划两者相互配合实施，城市规划用地规模要符合土地供应规划范畴，对不符合城市规划的土地开发不应下批。同时，政府还要制定土地使用年限规划以及土地出让等相关政策。
（二）制定必要规范来遏制过度投资和投机炒作的行为
对拆迁所带来的被动性购房需求要合理控制。政府应依照国家出台政策合理编制和确定拆迁规划及计划，对保存较好并且不在拆迁规划内的住宅小区，可采取与个人共同出资的方式进行综合整治。通过改善居民的居住环境，缓解一部分居民改善住房的需求。同时，监管部门要认真调查和处理违规销售和投机商品房等行为。
（三）鼓励多渠道融资的房地产企业
很多房地产企业对金融机构贷款及房屋预售款的依赖程度很高，这些融资渠道使得房地产行业的金融风险很高。房地产企业应充分考虑自身情况及风险承受能力，选择合理的资本结构。多渠道融资不仅降低了企业的经营风险，同时也可对房地产开发企业起到一定的约束作用。
（四）调整住房的供给结构
政府应加强管制高档小区的供给量，加大中低价位的中小户型的供应力度。在保障居民合理住房需求的前提下，建立各层次需求的供应体系，建立以经济适用房、廉租房为主要形式的住房保障体系，解决中低收入家庭的住房需求。
（作者单位：内蒙古科技大学建筑与土木工程学院）
责任编辑：杨再梅