【S市房地产泡沫测度方法及实证分析10000字【论文】】

S市房地产泡沫测度方法及实证分析TOC\o"1-2"\h\u目录13443第一章引言 4293031.1研究背景 486531.2研究意义 522952第二章房地产泡沫概念与成因 572222.1房地产泡沫概念 589912.2房地产泡沫成因分析 6153192.3国内外研究进展 7240072.3.1国外研究进展 757252.3.2国内研究进展 810586第三章房地产泡沫测度方法 8128843.1单一指标法 9105033.2综合指数法 1018872第四章实证分析 11277084.2.1单指标测度 13322804.2.2综合测度系数的计算 161726结论 1729394参考文献 18第一章引言1.1研究背景 受国情影响我国房地产业起步相对较晚，从1998年起，我国开始采取了一系列制度并进行改革，我国房地产业发展才真正迈上正轨。经过2008年房地产业的窄幅调整，我国房地产行业出现了前无古人地快速提升，住房建设步伐加快。投资额大幅提升，房地产投资占GDP的比重明显增加。这些都显示着房地产业已为国民经济的重要推动力。但是，近年来我国的房价走势，其发展速度之快，其地区差异之大，确实让人咋舌。数据显示2018年我国商品房销售均价为8544元/m2，是1998年的四倍多。一线城市房价更是三四线城市房价的六到九倍。近年来，S市房地产投资水平可以说是一直居高不下，房屋价格持续高涨，到2018年S市房价达到了18788元/m2，但综合当时S的经济发展水平来看，这两者是完全不匹配的。近些年，国内外发生的房地产泡沫影响国民经济的例子数不胜数，这不得不为S市的现状而忧虑。因此本文便以S为例，通过阅读整理国内外相关理论研究，采用综合指数法从需求、供给以及金融支持类指标对S市房地产泡沫进行测度实证分析。并根据研究结果和S市地区发展现状对S市房地产提出有针对性的建议，以期促进其健康发展。1.2研究意义目前，房地产业在诸多地区的经济建设中扮演了重要的角色，已成为S的支柱性产业，毋庸置疑，房地产业对于S市经济增长的作用是巨大的。这就需要对房地产业在S市经济中所扮演的角色有一个准确的认识，对S市房地产业甚至国家的房地产业是否健康发展、怎样健康发展有清楚的认知，才能让房地产在国民经济的产业布局中发挥更好的作用。不仅于经济，作为一个在人们日常生活处处可见的基础性产业，它不仅提供了生活资料也提供了生产资料。人们生活居住离不开住宅，办公经营生产离不开办公室厂房，可以说既是基础的生活需要也是是重要的生产资料。如果S市房地产业出现泡沫，泡沫一旦破灭，房地产价格必然紧跟着下跌，人们对于开始观望，需求减少，房价再持续下跌，这就造成了一个难以控制的恶性循环。购房者多数高价按揭，房子成了负资产，给当地的经济建设和社会生活带来很大的破坏。S作为一个新一线城市，近年来发展迅速，房价也是一路飞升。充分了解S市房地产市场的整体情况，并且针对S市房地产市场出现的问题，探明S市房地产市场是否存在泡沫，如果出现泡沫政府是否采取政策调控，政府应采取怎么样的政策调控，都是有必要研究探讨的。第二章房地产泡沫概念与成因2.1房地产泡沫概念房地产泡沫中的泡沫并不是以往实体意义上的泡沫，而是经济学中虚拟意义上的泡沫[1]。2.1.1经济泡沫泡沫经济在定义上理解为因股票、房地产等投机狂热引起的经济虚假繁荣现象。泡沫经济是一种宏观经济状态，在这种状态下，资产的价值超越了它原本的价值，并且在经济可持续发展下，它非常容易受到损失。泡沫经济看起来是在增长的，但它仅限于表面，可以说这种增长是不带有持续性的，等到发展到一定程度后，崩溃是必然会发生的。虽然泡沫经济也会带着国民收入水平提高，但当它一旦破裂，他对经济发展造成的危害也是不可估量的。经济发展应是良好的需求和投资，经济增长远超现实水平不仅没有益处，反而会导致资源配置效率的降低，还会干扰金融系统的正常运作。他的表现是市场普遍存在普遍投机行为，这些投机行为使得股票、房地产交易活跃，原本很普通的商品价格迅速上涨，但由于缺乏长期生产性的投资，生产不能继续进行，实际经济水平没办法持续增长。增长不多，行市一旦暴跌，表面繁荣便立即会破灭。日本金融银行研究所(JapanInstituteofFinanceandBanking)所长三木良一认为，所谓的泡沫经济是资产价格(特别是股票和房地产价格)与实体经济(生产、流通、就业、增长率等)大幅背离的过程。)，然后崩溃[2]。当然，不是所有的泡沫都会破裂并且危害经济发展，有一些轻度的泡沫不仅不会危害经济，而且还可以在一定程度上促进经济的发展，只要房地产市场中的泡沫处在合理的区间便可正面带动经济活动，最后泡沫也会慢慢消融，而不是破裂。[6]2.1.2房地产泡沫美国有名经济学家查尔斯·P·金德伯格认为：房地产泡沫可以理解为房地产价格在一段时间内的持续快速上涨，这种上涨趋势很容易让人们认为价格还会在一定程度上升高，这样就会不停地吸引一批新的购买者，这样在价格增长下资本也在不停上涨，房地产的价格远远高于了与之相对应的实体价格，由此而产生房地产市场的泡沫。泡沫过度的膨胀产生预期的逆转、过高空置率和超乎正常的价格，这便是泡沫破裂，它的本质是不可持续性。房地产泡沫的特征：（1）房地产泡沫是房地产价格持续波动且不平稳波动的一种形态;（2）房地产泡沫指的是在一段时间内房地产价格呈现出的骤升骤降的波动状况，且波动的振幅很大;（3）房地产价格波动不具有持续性，它\o"没有"没有稳定的波动周期，波动频率也是不规律的;（4）房地产泡沫的主要是由于过度的投机行为产生的，造成原因是货币供应量在很短的时间内急剧增加。住宅房地产市场供求严重不平衡，需求量远超供应量；大家都加入到这个投机交易中投，氛围很浓厚。房地产泡沫是泡沫经济的一种，房地产泡沫是以房地产为载体的泡沫经济，是指在房地产市场中的过度投机行为引起的房地产价格与原本实用价值完全不匹配的现象，使得人们无法支撑这个房地产市场价格的情况。2.2房地产泡沫成因分析房地产是为数不多具有双重属性的资产，众所周知，住宅房地产可以供人们生活和居住，这时它作为商品体现出它具有使用价值。同时，商品房有一定的保值性，它也是很多投资者投资时的选择，在这种情况下，它作为了具有投资价值的资产[10]。而房地产泡沫的成因首先，作为具有投资价值的资产很多购房者和投资人对房地产市场有极高的关注度，且他们都普遍都有房地产价格将会持续上涨的预期，就是这种预期成为了房地产泡沫的形成基础。其次，土地具有稀缺性的特点，土地不是取之不尽用之不竭的，可利用的便更是有限且是在不断减少中的。而住宅也是每个人生活日常不可或缺的。再有，大量的不理性的投机行为，这可以说是产生房地产泡沫的主要原因，

由于房地产价格在一段时间内持续上涨，投资者就普遍认为它还可以继续上涨，并没有考虑到此时的发展速度完全跟不上房地产价格的增速。造成房地产市场供求严重不平衡，由于制度不够健全或者是监管的不够到位，使这种不理性的投机行为不断产生。而且这种投机行为的毫无疑问是利益催使，他们在没有理性分析的情况下大多是盲目地跟从，从众心理让很多投资者在投资过程中冲动行事。

房地产泡沫的产生与金融机构过度放贷也有很大的关系，追根究底还是利益驱使，银行增加给个人和开发商的贷款，是投机行为的产生的助力。若不是金融机构的配合，房地产市场热度降下来后，也不会很容易产生泡沫。当然，一个地区房地产市场产生泡沫与政府也逃不开关系，地方政府太过于依赖土地带来的利益，没有做好调控与监管，使得房地产市场在肆意发展下更易产生泡沫。2.3国内外研究进展2.3.1国外研究进展对于房地产泡沫的测度研究，很多学者也是采取了借鉴的方法，从研究方法和框架来看，都与金融资产泡沫的研究思路相类似。20世纪80年代以前，世界各国的专家都是定性地分析资产泡沫[1]。在20世纪80年代之后，对于泡沫的研究才初见成果，在那时，房地产市场还没有引起大家的重视，大多数都是研究股票金融市场，研究房地产市场泡沫的学者可谓是少之又少。直到20世纪90年代之后，主要受日本空前绝后的房地产泡沫破裂事件影响，学者们都开始关注起了房地产泡沫，并且开始研究房地产泡沫的测度方法。自此，对于房地产泡沫的研究，有了很大的发展。对于房地产泡沫的存在，早在1987年野口悠纪雄（1987）[3]便对此进行了研究，远远早于国内。Kyung-HwanKim等（1993）通过研究发现日本和韩国房地产的价格偏离了它们的长期均衡水平。BertrandM.Rehne（r1999）分析了法国巴黎1984~1993年的房地产价格泡沫。关于房地产泡沫的测度方法，野口悠纪雄（1987）提出通过收益还原价格对房地产泡沫进行测度。HingLinChan等（2001）采用计量模型对香港住宅房地产市场理性泡沫进行了测度。有关房地产泡沫的影响因素研究，KazuoSato（1995）研究了日本房地产市场供求关系，指出房地产泡沫是由于房地产价格的上涨预期引起的。NaiJiaLee等（2005）的研究表明房地产需求与价格的正反馈机制导致房地产泡沫的产生。宏观分析发地产泡沫与经济发展，。Allen（1998）等人则说明了银行等金融中介的代理问题如何导致了资产泡沫的存在，资产价格与信贷数量相关，资产回报的不确定性将导致资产泡沫的产生，而人们对未来信贷扩张的预期以及信贷扩张程度的不确定性将提高泡沫的严重程度。

2.3.2国内研究进展相较于国外，国内对于房地产泡沫的测度研究是较晚的，直到20世纪90年代后期，我国进行了大幅度的制度改革，才开始研究有关房地产泡沫的测度方法。目前由于发展的时间比较短，学者们主要从供给和需求来研究国内的房地产市场，且一般多是在房地产泡沫的一些基础理论上。而国外学者的研究已经趋于成熟，到现在为止，依然主要是借鉴国外学者对于房地产泡沫的测度方法，来分析国内房地产泡沫的存在。王旭章（1998）对东南亚金融危机下的房地产泡沫介绍，是目前最早对房地产泡沫现象的描述。谢经荣等（2002）通过构建一个资本市场局部均衡模型，对房地产泡沫产生机制进行了分析。同时，构建了衡量泡沫的指标体系与泡沫度计算方法。黄英（2004）用空置率的方法研究了北京的房地产市场泡沫的存在性。王雪峰（2005）、李平（2007）采用资本边际收益率方法比较房地产基础价格与实际价格，对房地产泡沫进行测度。李佩珈（2007）用指标综合法对我国房地产泡沫进行了测度。第三章房地产泡沫测度方法现有房地产泡沫的测度方法主要分为以下三类：指标法、理论价格法和统计检验法。（1）指标法通过分析与房地产市场发展密切相关的一些指标，如房价收入比、房屋空置率、房地产投资比等指标，从而判断房地产市场泡沫是否存在。（2）统计检验法主要基于单位根检验、协整检验等检验方法对房地产价格进行统计分析，判断是否存在房地产价格泡沫。（3）理论价格法是通过衡量房地产基础价格与实际价格之间的差距，检验是否存在房地产泡沫。由于理论价格法对数据和模型的设定要求较高，对于S市房地产基础价格较难准确度量；为保证测度的可操作性与准确性，本文将采用指标法通过选取不同方面的指标对S市房地产市场泡沫进行测度，但由于不同的指标有不同的临界值，且对于临界值的选取有没有固定且统一的标准。因此，本文首先运用单一指标法对S市房地产市场从各个不同的方面先进行测度，然后将所得结果进行加权平均，即利用综合指数法对S市法国地产进行比较全面的测度。3.1单一指标法一个测度方法不可能适用于所有地区，因为不同国家不同地区房地产泡沫的情况也是不尽相同的。为了能更加准确的对房地产泡沫进行测度，学者们对于指标的选取与测度方法的选择也是层出不穷。在许多测度方法中最具代表性的是从需求、供给和金融支持三个角度构建指标的测度方法，但足够的数据是进行测度的主要前提，总额考虑S市情况与数据的完整性，本文从需求和供给两方面对房地产泡沫进行综合指数测度。需求类指标需求类指标主要关注价格与供求的关系，通常通过两者的比值来判定实际需求的大小。主要指标包括房价收入比、房地产价格增长率/GDP增长率、房地产价格增长率、住房空置率、房屋销售额增长率/社会商品零售额增长率。房价收入比可以看出一个地区的房地产市场是否存在过度投机。房价收入比从概念上讲是一个地区居民平均收入（按每户三人）与房价水平的比值。该指标反映了以当地居民的收入情况对房地产价格所能承受的强弱。这个指数也经常被学者们用来判断一些商品的价格是否合理，进而研究是否存在房地产泡沫现象。如果.在一段时间内房地产价格突然并且持续大幅度的上涨，在收入不变的情况下，房价收入比持续上升，这就证明了居民实际支付能力不足以承受房地产价格的上涨速度。当房地产价格与居民收入之比一直居高不下，但是这个地区的居民依然疯狂购入房产，这就说明人们对于房价的预期较高，对于房地产投资需求较高，以此便大大增加了产生房地产泡沫的可能。房地产价格与居民平均收入水平的比值较大，说明当前情况下房价是比较高的，而居民的收入是比较低的，这就证明该地区有过度投机的现象。当房价持续长高，投机需求无法抵抗，就会产生房地产泡沫的破裂。按照世界银行的标准，房价收入比在4-6倍之间较合适，但根据联合国公布的数据显示，经济发展水平不同的国家，房价收入比也是相差甚大。1998年对96个国家的统计分析表明，这些国家的价格收入比从0.8到30不等，平均值为8.4，中位数为6.4。[28]房地产价格增长率/GDP增长率是指房地产价格增长速度与实体经济增长速度的比值，反映的是房地产泡沫的扩张程度。国内外很多学者均采用这一指标来检测房地产泡沫的严重程度，房地产价格增长率与GDP增长率的比值越大，证明房地产泡沫现象越严重。商品价格浮动的前提便是实体经济，房地产泡沫也可以看作是商品价格浮动过于异常的表现。正常的市场条件下，房地产价格的浮动与实体经济的发展应是在一定合理的范围内。实体经济的增长会带动房价的升高，如果实体经济发展缓慢，房地产价格便不会在不受控制下持续快速增长，应也是随之增长速度变缓，若是房地产价格增长完全脱离实体经济，远高于其增长速度，这就证明可能出现了房地产泡沫。房屋销售额增长率/社会商品零售额增长率也是可以用来表示一个地区是否存在泡沫的指标，社会商品零售额增长率可以代表经济的增长，所以房屋销售额增长率若能与社会商品零售额增长率的比值在一个比较平稳的比率，则证明房地产市场平稳发展，若房屋销售额增长率脱离实体经济增长率，迅速增长，便会极易产生房地产泡沫。供给类指标供给类指标主要是考察房地产业的供给是否过度，阅读相关文献发现供给类指标主要有：房地产投资额、房地产投资额/全社会固定资产投资额、施工面积/竣工面积、房地产投资额增长率/GDP增长率。房地产投资额/全社会固定资产投资额反映的是房地产投资份额在全国经济中的占比。这个比值可以看出整个宏观经济结构是否在正常，他直接影响着一个地区的经济能否健康有序的发展。当房地产投资额适量增长，在一定程度上可以促进当地经济的发展，但如果将资金过多的投入到房地产业中，其他产业的投资就会大大减少，造成当地的经济结构不合理，最终影响到该地区的经济发展，甚至阻碍经济的可持续健康发展。由此证明，这个指标是检验一个地区经济结构是否合理的指标,也可以作为检验一个地区是否有房地产泡沫的重要指标。建筑面积/竣工面积作为检验房地产泡沫的一个重要指标，它反映的是在未来一段时间内住宅的供应情况。根据在建工程的实际情况，建筑面积一般为竣工面积的3.0-0.5倍，反映的是1-2年后现有房屋的供应量。如果少于2.5倍，就会出现供不应求，如果多于3.5倍，将来供应会扩大。所以比例越大，未来房地产泡沫越大。一般认为3.2倍是发出泡沫预警信号的比例。[29]房地产投资额增长率/GDP增长率主要反映了当下房地产投资在国民经济中所占的比重。正常情况下，该比值应在一定范围内波动。当加快房地产业的投资，使之增长率加快，比值增大，实体经济无法承受，就很有可能出现泡沫现象。3.2综合指数法因为单一指标法它只是从一个方面来断定房地产泡沫的存在与否，由于单一指标性质和含义各不相同，分析不够全面，且每个指标分析的结果不尽相同，只选其一来判断是否存在房地产泡沫，非常容易出现偏差。直到有学者提出，可以综合运用这些指标，对这些指标按照权重建立数学模型进行加权平均，便可以更加全面的考察房地产泡沫的存在和严重程度。本文便采用刘琳等（2003）提出的综合指数法[30]，对S市2014—2020年的房地产泡沫进行测度。综合指数法综合考虑各单一指标的信息，为了解决各个指标性质不同、单位不同而不能直接相加的问题，首先要做无量纲化处理，即将各个指标的实际值除以其确定的临界值，然后赋予这些指标不同权重，计算出综合指数。计算公式如（1）所示：9（）(1)式（1）中，I为房地产泡沫综合指数，n为指标个数，为各个指标的实际值，为各个指标的临界值，为各个指标的权重。房地产泡沫综合指数的临界值为1，当I值小于等于1时，不存在房地产泡沫；当I值大于1时，存在房地产泡沫，I值越大，泡沫越严重。第四章实证分析S市位于山东半岛东南沿海，地势东高西低，南北两侧隆起，中间低洼。市区都位于这种花岗岩上，建筑基础条件极佳。截至2019年底，S市常住人口949.98万人，比上年增长1.12%。其中，市区为645.20万人，增长1.57%，S市与130多个国家和地区的450多个港口有贸易往来。国家统计局S调查组发布的一项抽样调查显示，2020年，S市居民人均可支配收入达到47156元，同比增长3.7%。常住人口中，城镇居民人均收入55905元，同比增长2.6%;农村居民人均收入23656元，同比增长4.8%，高于城乡，城乡收入比同比下降。2020年，S市居民人均消费支出30294元，同比增长2.7%。城乡居民人均消费支出35936元，增长1.9%。农村居民人均消费支出15138元，增长1.6%。城乡收入差距不断缩小。

4.1S市房地产市场发展概况2020年S一级土地市场交易金额超过840亿，其中商住类土地卖出约805亿，同比2019年的968亿下跌16.9%。2020年商住地（以下皆为商住地）供应土地415宗，供应建筑面积2839万㎡（同比下降11.2%）；成交386宗，成交建筑面积2651万㎡（同比下降9%）；成交楼板价3056元/㎡（同比下降8.7%）。2020年的S商品房成交建筑面积1596万㎡（同比2019年上涨2%），2020年拿地销售比为1.67（拿地销售比=商住地拿地建面/商品房销售建面）；2019年拿地销售比为1.78，连续几年S土地成交建面都要高出商品房销售面积1000万㎡，S的库存压力不小且在持续增加中，其中西海岸新区库存最大。（如表1）注：数据来源于卓易数据整理表12020年S市各区域土地供销表现城区挂牌成交数量建筑面积（万/㎡）数量建筑面积（万/㎡）成交总价（亿）楼板价（元/㎡)S市4152838.943862650.77804.643036市南区22.7922.793.3411972市北区17151.2318149.1118.877973李沧区16144.514131.51108.138222崂山区418.57418.5717.389361城阳区35264.5336273.5791.323338高新区1161.991050.7919.323804黄岛区43132.4639139.7242.413036胶南市100684.4688588.85145.612473即墨区92668.9690666.48165.932490胶州市44343.7540310.353.841735平度市21116.0922132.7617.641328莱西市30249.6123186.3320.841119S市房地产市场2016年之前一直是供不应求的状况。但从2017年便开始房地产需求量骤降，销售面积从2016年的1939万平方米到2019年下降到1652万平方米。（如图1所示）。数据来源于S统计年鉴。4.2S市房地产泡沫测度国内国外很多专家都提出过一些有关房地产泡沫的评价测度指标。有些指标在理论方面是有一定可信度的，但其实很多指标在数据的收集方面有一定的难度，而且不是所有地区都适用这些指标，本文便从可比性、实用性和可用性的角度来看，从需求、供给和金融支持类指标中选择房价收入比、住宅施工面积与住宅竣工面积之比、房价增长率与实际GDP增长率之比、房地产投资额增长率与GDP增长率之比这几项指标来评价S市近年来的房地产泡沫状况。4.2.1单指标测度(1)房价收入比一个地区的房价与收入的比值越大，该地区房地产市场的泡沫程度可能越大。在我国，很多情况下认为房价收入比小于8就处于正常范围之内。（公式如下S市居民每户按3人计算）数据来源于S统计年鉴。表2S市2014-2020房价收入比年度居民人均可支配收入(元)平均家庭总收入（元）房屋价格(元／㎡)房价收入比(100㎡)房价收入比(70㎡)2014382941148821228610.77.52015403701211101238410.27.22016356801070401352312.68.82017387631162891814215.610.92018420191260571878814.910.42019454521363561634012.08.42020471561414681661911.78.2从表2可见，S市房价收入比普遍偏高，2014年到2020年从100㎡的房屋价格来看，房价收入比均超过了10，远远超过了国内规定的正常数值。以70㎡的房屋来看，房价收入比也均大于8。很明显出现了人民收入与房地产价格极度不均衡的状况，出现了房地产泡沫现象，尤其以2017年和2018年最为严重，从2019年开始有所好转。（2）房价增长率/实际GDP增长率该指标根据房地产泡沫的含义设计的，根据吴地宝和余小勇（2007）等学者的研究[31]，一般选取1.3作为临界点，当该指标值大于1.3时，则表明房地产价格增长速度超过实体经济的增长速度，存在房地产泡沫。（如表3）表3S市2014—2020年房地产价格增长率与GDP增长率之比年份商品房平均价格

（元/平方米）地区生产总值（亿元）房地产价格增长率（%）GDP增长率（%）房地产价格增长率∕GDP增长率泡沫2014122868692.12.280.28无泡沫2015123849300.0无泡沫20161352310011.24无泡沫2017181421100.01无泡沫20181878812001.52-4.38.7-0.49无泡沫20191634011741.311.1-2.1-0.52无泡沫20201661912400.59无泡沫从表3可以看出，2014-2020年间房价增长率与实际GDP增长率比值均未超过1.3，显示S市房地产市场不存在泡沫。（3）住宅施工面积／住宅竣工面积施工面积通常为竣工面积的3.0±0.5倍，建筑面积小于2.5倍，则会出现供给量不足;如果大于3.5倍。未来的供应量将会更大。该比率越高，未来的房地产泡沫越大。一般认为3.2倍是发出泡沫预警信号的比率。（如表4）数据来源于S统计年鉴。表4住宅施工面积与住宅竣工面积之比年份房屋施工面积（万平方米）房屋竣工面积（万平方米）比值2014817111367.192015897115235.892016910114266.382017953314876.4120181039016256.3920191158016027.23数据来源于S统计年鉴由表4可以看出，S市2014年-2020年施工面积与竣工面积之比远远超过了3.2，到2019年达到最高值7.23，由此可以看出2014年到2019年房屋供应量放大，产品相对过剩，房地产市场出现泡沫。（4）房地产投资额增长率/GDP增长率根据李木祥（2007）等学者的研究[25]，一般认为该比值的临界值为2，该比值在2~3之间，表明存在轻微的房地产泡沫；该比值大于3，说明房地产泡沫较为严重。表5房地产开发投资额增长率与GDP增长率之比年份房地产开发投资额（亿元）GDP（亿元）房地产投资额增长率（%）GDP增长率（%）房地产开发投资额增长率/GDP增长率2014111.88692.16.580.812015112.29300.042016136.910011.29227.62.892017133.111037.3-2.710.2-0.262018148.512001.522019180.411741.3121.5-2.1-10.2202012400.563.7由表5可以看出2014-2019年S市房地产，除2016年存在轻微泡沫外，其他年间均没有泡沫现象。（数据来源于S统计年鉴）4.2.2综合测度系数的计算本文选取CRITIC权重法来对各指标赋权，根据评价指标的可变性和评价指标之间的冲突计算出CRITIC的权重。用标准差来衡量指标可变性，标准差越大，权重越大;冲突是通过指标之间的相关系数来衡量的。指标间相关性越强，冲突越低，权重越小;

信息量计算方式为指标变异性与冲突性指标之间的乘积；最终权重是由信息量进行归一化计算得到。分别将房价收入比、房价增长率/实际GDP增长率、住宅施工面积／住宅竣工面积、房地产投资额增长率/GDP增长率权重赋予0.31、0.04、0.09、0.56。表6指标测度结果汇总年份房价收入比(100㎡)房地产价格增长率∕GDP增长率住宅施工面积/住宅竣工面积房地产开发投资额增长率/GDP增长率201410.70.287.190.81201590.04201682.89201715.60.016.41-0.26201814.9-0.496.391.32201912.0-0.527.23-10.2202011.70.19表7CRITIC法赋值指标权重项指标变异性指标冲突性信息量权重房价收入比(100㎡)2.1913.4177.48531.49%房地产价格增长率∕GDP增长率0.3412.9931.0204.29%住宅施工面积/住宅竣工面积0.5253.9032.0478.61%房地产开发投资额增长率/GDP增长率4.6902.81813.21755.61%并按照现有的研究标准，将房价收入比产生泡沫临界值设为8，房价增长率与实际GDP增长率之比的临界值为1.3，住宅施工面积与住宅竣工面积之比临界值为3.2，房地产开发投资额增长率与GDP增长率之比临界值为3。将各指标的实际值、临界值以及权重数据带入式（1），计算得出2014—2020年S市房地产泡沫综合指数。若数值小于等于1则S市房地产市场发展较为正常，大于1则S房地产市场存在泡沫。（如表8）表82014—2020年S市房地产泡沫综合指数年份综合指数20140.820150.720161.320170.820181.020190.852020无由于2020年缺少部分数据，本文选择2014-2019年进行综合指数的计算。由表5可以看出S市房地产2014-2020年间只有2016年出现了轻微泡沫的现象，其他年份均无泡沫现象。结论本文通过对S市2014-2020年房地产泡沫的测度研究，主要得的结论结论有以下几点：通过单一指标法和综合指数法的计算，可以看出综合来看2014-2020年出1016年外是不存在泡沫现象的，仅有2016年出现了轻微的泡沫迹象，且经过市场的调节，泡沫迹象随着市场调整减弱1至消失。第二，房价高低和房地产泡沫大小并无必然联系，与当地的经济发展与居民的收入水平有关。并不是说房价高就一定存在泡沫，房价低就没有泡沫。第三，政府可以通过完善住房保障制度，控制过多资金流入房地产市场，避免由于过度投机行为导致市场处于过热状态，并且加大监管力度，防止一些机构投机取巧，采取限购，限贷等一些措施来防止产生泡沫现象。研究不足本文采用综合指数法分析了S市房地产市场泡沫测度的问题，但由于对S市2014年之前的数据搜集的不完整，有些年度数据口径不统一，便只选取14年之后的数据，但由于年份有限，使得测度结果精确度降低。并且S市地域差距较大，各区发展不平衡，本结果只研究了S市平均水平下的房地产泡沫，但各区域差距明显，无法确定各区是否存在泡沫现象，使得测度结果不够全面。本文只运用了指标法与综合指数法对S市房地产泡沫进行测度，有一定的局限性，各测度指标的临界值的确定是否准确，也有待在实践中进一步考察。参考文献[1]TiroleJ.HousePrices,FundamentalandBubbles[J].2012,50:1163~1181.[2]〔日]三木谷良一,日本泡沫经济的产生、崩溃与金融改革,金融研究,1998.6[3]WeilP.ShouldCentralBanksAdjustTheirTargetHorizonsinResponsetoHousePriceBubbles?[J].JournalofPublicEconomics,1989,38:183~198.[4]Shleifer,Andrei,RobertVishny.WhyHaveHousingPricesGoneUp?[J].JournalofFinance,1997,52:35~55.[5]HardouvelisG.H.EvidenceonRealEstateMarketSpeculativeBubbles:Japan,theUnitedStatesandGreatBritain[J].QuarterlyReviewFederalReserveBankofNewYork,2013,4~16.[6]RappoportP.,WhiteE.WasThereaBubbleinthe1929RealEstateMarket?[J].JournalofEconomicHistory,2013,53:549~574.[7]LiuT.,SantoniG.J.,Stone,C.C.InSearchofRealEstateMarketBubbles:aCommentonRappoportandWhite[J].JournalofEconomicHistory,1995,55:647~665.[8]FloodR.P.,GarberP.MarketFundamentalsversusPriceLevelBubbles:TheFirstTests[J].JournalofPoliticalEconomy,1980,88:745~770.[9]CampbellJ.,ShillerR.SpecificationandEstimationofHedonicHousingPricemodels[J].JournalofPoliticalEconomy,2012,95:1062~1088.[10]QuigleyE.,FrenchK.R.ASimpleHybridModelforEstimatingRealEstatePriceIndexes[J].JournalofPoliticalEconomy,2013,96:246~273.[11]CraineR.Rationalbubbles:Atest[J].JournalofEconomicDynamicsandControl,2013,17:829~846.[12]Salge,M.RationalBubblesTheoreticalBasis,EconomicRelevance,andEmpiricalEvidencewithaSpecialEmphasisontheGermanStockMarket,PublishedbySpringer-Verlag,1996[13]BlanchardOJ,WatsonMW.BubbleRationalExpectationsandFinancialMarketsCrisesintheEconomicandFinancialStructure:Bubbles,BurstsandShocks[M].PaulWachtelLexington,MassLexington,198[14]Allen,F.,Morris,S.andPostlewaite,A."FiniteBubbleswithShortSaleConstraintsandAsymmetricInformation",JournalofEconomicTheor