□沈卓濤

（愛爾蘭國立大學(xué)（高威）愛爾蘭 高威 H91P4VW）

1 研究背景和意義

17 世紀(jì)中期到20 世紀(jì)90 年代初，全球范圍內(nèi)發(fā)生了42 次大規(guī)模的金融危機，其中與房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)的金融危機高達(dá)21 次（Kindleberger），特別是20 世紀(jì)70 年代后發(fā)生的幾次大規(guī)模金融危機都與房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)。

20 世紀(jì)80 年代末期，日本發(fā)生了以房地產(chǎn)業(yè)和證券業(yè)為主要原因的泡沫經(jīng)濟，泡沫經(jīng)濟破裂后日本陷入了長期的經(jīng)濟衰退，甚至直到今天日本經(jīng)濟仍然未從衰退的泥潭中走出[1]。

21 世紀(jì)以來，隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，中國的商品房價格也跟隨經(jīng)濟發(fā)展的步伐大幅上漲。在近兩年，中美之間發(fā)生了貿(mào)易摩擦，再加上中國經(jīng)濟面臨轉(zhuǎn)型的困境，中國經(jīng)濟增速逐漸放緩，而商品房價格居高不下。中國的房地產(chǎn)市場面臨著潛在的危機，部分城市商品房的泡沫化已經(jīng)形成。

有效解決房地產(chǎn)市場的泡沫化與預(yù)防經(jīng)濟的泡沫化是目前中國經(jīng)濟發(fā)展面對的主要問題之一。目前中國經(jīng)濟和20 世紀(jì)80 年代的日本經(jīng)濟有著很多相似之處，同樣都有著外向型的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、面對著與美國的貿(mào)易摩擦等。研究日本泡沫經(jīng)濟對于預(yù)防中國的泡沫經(jīng)濟有著重要的意義。

2 日本泡沫經(jīng)濟成因?qū)Ρ戎袊w經(jīng)濟現(xiàn)狀

2.1 1985—2005 年日元匯率的變化

1985 年9 月，日本和美國簽訂了《廣場協(xié)議》，該協(xié)議擬成了降低美元匯率的目標(biāo)，迫使日元升值，美元和日元之間的匯率從1985 年的1∶239 上升至1987 年的1∶145，嚴(yán)重打擊了日本的出口產(chǎn)業(yè)，很多日本企業(yè)和來日投資的美國企業(yè)紛紛將工廠遷至美國，以降低日元升值帶來的成本增加[2-3]。

2.2 日元升值的影響

日元升值減少了日美貿(mào)易順差，同時降低了進(jìn)口產(chǎn)品價格，輸出型企業(yè)的營業(yè)額顯著下降，輸入型企業(yè)的利潤有所上升。基于日本以出口為導(dǎo)向的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，總體上日元的升值對日本經(jīng)濟造成了負(fù)面影響。

2.3 人民幣兌美元匯率的變化

2018 年3 月中美貿(mào)易爭端爆發(fā)。2019 年5 月，美國對中國出口到美國的2 500 億美元的商品征收25%的關(guān)稅，這對出口型經(jīng)濟體制的中國產(chǎn)生了非常大的影響。但是2018—2019 年人民幣兌美元的匯率并沒有出現(xiàn)日本1985 年那樣的大幅波動，人民幣兌換美元的匯率不僅沒有上漲，反而出現(xiàn)了下跌，這一變化有效降低了中國出口型企業(yè)在貿(mào)易摩擦中面臨的壓力。

2.4 日元法定貼現(xiàn)率下降

1985 年之后，日本大幅降低了法定貼現(xiàn)率，從1985 年的5%下降到了1988 年的2.5%，并且增加了貨幣供應(yīng)量，使得貨幣供應(yīng)量遠(yuǎn)超于當(dāng)時的GDP 增速。這一量化寬松政策持續(xù)了5 年，給日本國內(nèi)市場帶來了非常多的剩余資金，間接引發(fā)了泡沫經(jīng)濟。當(dāng)時的日本政府和央行希望通過寬松的貨幣政策來抑制日元升值，擴大內(nèi)需，但是忽略了國內(nèi)市場的規(guī)模和實際需求[4-5]。

2.5 中國法定貼現(xiàn)率的變化

我國的法定貼現(xiàn)率在過去10 年基本保持不變，確保了我國貨幣和市場的穩(wěn)定，從而減少了國內(nèi)市場中的剩余資金，有利于經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展。

2.6 20 世紀(jì)80 年代日本的金融自由化

金融全球化理論誕生于20 世紀(jì)70 年代，其主要思想之一是呼吁政府減少對經(jīng)濟的干預(yù)，更多地開放本國市場，到20 世紀(jì)80 年代，金融全球化已逐步發(fā)展為當(dāng)時經(jīng)濟學(xué)的主流理論。日本政府推行的金融自由化政策雖然有效拓寬了本國企業(yè)的融資方式，但沒有及時制定相關(guān)的監(jiān)督機制，使得當(dāng)時日本市場缺乏有效監(jiān)管，加速了經(jīng)濟泡沫化。

2.7 中國的金融自由化

與日本相比，中國的金融自由化進(jìn)程非常緩慢，但隨著經(jīng)濟高速發(fā)展，出現(xiàn)了企業(yè)融資困難等問題。近年來中國逐漸加快了金融自由化進(jìn)程[6]。

2.8 日美貿(mào)易順差

為了減少日美間的貿(mào)易摩擦，日本政府采用了“前川報告”中的建議：擴大進(jìn)口，縮小貿(mào)易順差，擴大對外直接投資。

1986 年以后，日本對美國的貿(mào)易順差在之后4 年出現(xiàn)了大幅下降，給依賴于出口貿(mào)易的日本經(jīng)濟帶來了很大打擊。1990 年以后貿(mào)易順差逐步擴大，實際上由于進(jìn)口量大幅減少，出口量也沒有大幅增加。

2.9 中美貿(mào)易順差

中美貿(mào)易順差從2010—2018 年逐漸上升，到2018 年達(dá)到了歷史最高點418 953.90 萬美元，出口導(dǎo)向型經(jīng)濟結(jié)構(gòu)也使中國對美國的依賴程度越來越高。2018 年中美貿(mào)易爭端爆發(fā)后，中美間的貿(mào)易順差在1 年間減少了17.6%，這與《廣場協(xié)議》簽訂后日美貿(mào)易順差發(fā)生的變化十分相似。基于2019 年中國與1987 年日本相似的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，貿(mào)易順差減少勢必會給中國經(jīng)濟帶來很大的影響。

2.10 泡沫經(jīng)濟時期日本通貨膨脹

1985 年以后，日本為應(yīng)對匯率在國際市場上迅速升值，采取了量化寬松政策，加速了日本國內(nèi)的通貨膨脹，通貨膨脹率從1987 年的0.82%上升到了1990 年的3.70%。急速的通貨膨脹不僅影響了市場所有參與者對經(jīng)濟發(fā)展的預(yù)期，而且改變了投資者的投資策略，在很大程度上加速了日本經(jīng)濟泡沫的進(jìn)程。

為了減少快速通貨膨脹產(chǎn)生的損失，人們紛紛將資金投資到了房地產(chǎn)和股市中以尋求保值。除此之外，由于貨幣政策比較寬松，當(dāng)時的日本經(jīng)濟增長迅速。兩個因素共同影響，造成了繁榮發(fā)展的假象[7]。

2.11 中國目前的通貨膨脹率

2012 年以后，中國的通貨膨脹率在保持了6 年穩(wěn)定后于2018 年迅速升高，2018—2019 年增加了2.3 倍，通貨膨脹率的增幅超過1987—1990 年日本年均的1.5 倍。通貨膨脹率激增會給中國經(jīng)濟帶來更多的不穩(wěn)定因素。

2.12 日本人口的年齡結(jié)構(gòu)

人口結(jié)構(gòu)變化會影響房地產(chǎn)市場的發(fā)展趨勢。日本房價在1990 年達(dá)到頂點后一路下滑，與人口的結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。

從1950 年開始，日本65 歲及以上的老年人口占總?cè)丝诘谋壤掷m(xù)上升，而0～14 歲的兒童比例持續(xù)下降。到1995 年前后，日本的老年人口比例超過了新生人口的比率，不僅造成住房需求減少，而且使經(jīng)濟發(fā)展速度逐步減緩。

2.13 中國人口的年齡結(jié)構(gòu)

目前，中國65 歲及以上的人口占到了總?cè)丝诘?2.5%，這與日本1990 年的老年化水平基本相同。受獨生子女政策的影響，老齡化比率在中國將持續(xù)上升，中國正面臨與日本1990 年前后非常相似的環(huán)境背景。

3 日本泡沫經(jīng)濟破滅

3.1 泡沫經(jīng)濟破滅的開始

為了調(diào)控上漲的股市價格和房價，日本發(fā)布了貨幣緊縮政策，同時還出臺了限制土地購買的規(guī)定，規(guī)范土地的使用途徑，更加嚴(yán)格地對貸款進(jìn)行監(jiān)查，引入土地稅制度。這些舉措減少了房產(chǎn)泡沫化帶來的一部分損失，但由于政策頒布的時間過晚，已經(jīng)很難從根本上挽救經(jīng)濟泡沫化。

3.2 股價泡沫的破滅

由于大量剩余資金流入股票市場，日經(jīng)指數(shù)從1985 年9 月23 日的12 666.89 日元一直上漲到1989年12 月26 日的38 681.31 日元。此時日經(jīng)指數(shù)的增長值已經(jīng)不能客觀地反映日本經(jīng)濟的實際增速，股票市場中到處都是投機者。

1990 年之后，日經(jīng)指數(shù)迅速下跌。到1992 年8 月12 日，日經(jīng)指數(shù)下跌到14 733.79 日元，但是之后日經(jīng)指數(shù)并沒有反彈，到了2003 年4 月23 日，只剩下7 793.38 日元。股票市場崩盤使日本失去了大量資金，無數(shù)企業(yè)相繼破產(chǎn)倒閉。

3.3 房地產(chǎn)價格的崩潰

1992 年開始，日本三大主要都市圈的土地價格迅速下跌，1992 年和1993 年平均下降了11.6%和14.7%，引起了當(dāng)時市場的巨大恐慌。而除三大都市圈外，其他地區(qū)的土地價格沒有出現(xiàn)劇烈波動。由于房地產(chǎn)的崩盤效應(yīng)產(chǎn)生了滯后性，1992 年其他地區(qū)的土地價格平均上漲了1.9%，從1993 年開始同樣出現(xiàn)了漫長的下降。

3.4 經(jīng)濟泡沫給日本帶來的影響

房地產(chǎn)價格和股市價格的崩潰給日本經(jīng)濟帶來了重創(chuàng)。由于企業(yè)之間存在相互擔(dān)保，很多企業(yè)紛紛倒閉，銀行業(yè)也遭受了巨額虧損。一時間，欣欣向榮的日本經(jīng)濟走向了衰退，各個行業(yè)都不再景氣。

4 中國房地產(chǎn)市場的現(xiàn)狀

4.1 中國不同規(guī)模城市的住房收入比

隨機選取3 座一、二、三線城市，并計算它們的住房收入比。其中，一線城市選取了上海市，二線城市選取了杭州市，三線城市選取了鎮(zhèn)江市，具體見圖1。中國一、二、三線城市住房收入比=（城鎮(zhèn)商品房均價×城鎮(zhèn)居民人均居住面積）/城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。

隨機選取的3 個中國一、二、三線城市的2013—2019 年住房收入比都比較高，特別是一線城市上海，一直保持在20%以上。相比較而言，規(guī)模越大、人口越多的城市，住房收入比越高。過高的住房收入比在一定程度上反映了中國房地產(chǎn)市場泡沫的存在，從2016 年開始，這一比率顯著上升。

中國的住房收入比遠(yuǎn)超過世界上的其他國家，人們愿意負(fù)擔(dān)20 年甚至30 年房貸的主要原因在于人們把住房和個人的社會價值聯(lián)系在一起，或?qū)⒆》孔鳛榛橐龅那疤釛l件之一，這使得很多年輕人在購房能力不足的情況下仍然購買高價的商品房。

4.2 房價增長率和GDP 增長率之間的比率

房價增長率和GDP 增長率之間的比率被認(rèn)為能夠反映房地產(chǎn)泡沫的情況。如果比率小于1，則是合理的；如果比率為1～2，則處于泡沫出現(xiàn)的初級階段；如果大于2，則表明泡沫已經(jīng)形成。

2000—2018 年，中國的房價增長率和GDP 增速間的比值總體小于1。2008 年，這一比值高達(dá)2.53，不僅房價迅速上漲，股市也出現(xiàn)了大幅度波動。

2000—2018 年，中國GDP 大幅增長，其中包括房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)，經(jīng)濟均衡發(fā)展抵消了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展過快造成的泡沫。

4.3 房地產(chǎn)泡沫測度系數(shù)

房地產(chǎn)泡沫測度系數(shù)可以通過房地產(chǎn)測度指標(biāo)的幾何平均值來計算。假設(shè)房地產(chǎn)泡沫測度系數(shù)為ρ，房價增長率和GDP 增長率之間的比率為p1，房價收入比為p2，房地產(chǎn)貸款增長率和金融機構(gòu)貸款增長率之間的比值為p3。ρ的值越大，房地產(chǎn)泡沫的程度越高，由此可以得到中國一、二、三線城市的房地產(chǎn)泡沫程度，具體如表1。

2013—2018 年不同規(guī)模的城市經(jīng)歷了不同程度的房地產(chǎn)泡沫，其中上海的房地產(chǎn)泡沫程度很高，2013 年的ρ值達(dá)到1.93，而鎮(zhèn)江的房地產(chǎn)泡沫程度相對較小?？梢缘贸?，城市規(guī)模越大，房地產(chǎn)泡沫的程度就越高。

由圖2 可知，全國的房地產(chǎn)泡沫程度和三線城市的房地產(chǎn)泡沫程度非常接近，這說明中國的房地產(chǎn)泡沫主要集中在一、二線城市。近年來得益于政府的住房調(diào)控政策，全國的房地產(chǎn)泡沫程度有所減小。

4.4 決定中國房價的主要因素

我國一、二、三線城市的房價增長迅速。探究影響房價的主要因素，對于有效調(diào)控房價有重要的意義?？梢酝ㄟ^建立多元線性模型來探索在哪些因素會使我國房價發(fā)生改變。

4.4.1 變量的選擇

假設(shè)模型如下。

表1 中國一、二、三線城市的房地產(chǎn)泡沫程度

其中，Y表示商品房平均價格，單位為元/m2，時間為1987—2019 年；X1表示城鎮(zhèn)居民可支配收入，用來表示居民購買住房的能力，單位為元，時間為1987—2019 年；X2表示房地產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重，用來表示銀行、企業(yè)和個人對房地產(chǎn)業(yè)的投資，單位為百萬元，時間為1987—2019 年；X3表示城鎮(zhèn)居民的住房支出占總支出的比重，用來表示居民對于購買住房的意愿，單位為元，時間為1987—2019 年。

4.4.2 單位根檢驗

在經(jīng)典回歸模型中，為了防止出現(xiàn)偽回歸，所選的變量數(shù)據(jù)必須符合平穩(wěn)性條件。只有同階單整數(shù)據(jù)才具有協(xié)整關(guān)系，因此首先使用ADF 進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結(jié)果如表2 所示。

所有變量數(shù)值在5%的顯著水平下都高于臨界值，各變量都接受原假設(shè)，該序列不穩(wěn)定。除了X1（X1），所有變量的一階拆分序列在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，通過平穩(wěn)性檢驗。對X1（X1）進(jìn)行一階拆分后的一階拆分序列通過平穩(wěn)性檢驗。

4.4.3 多重共線性檢驗

在對模型進(jìn)行回歸后，變量dX1和X3不顯著，除此之外，dX1和X3的相關(guān)系數(shù)值小于0，不符合經(jīng)濟常態(tài)，故采用多重共線性檢驗，結(jié)果如表3 所示。

一般情況下，如果相關(guān)性大于0.82，被認(rèn)為有多重共線性。可以發(fā)現(xiàn)，DX1（dX1）和Y，X2（X2）和Y 以及X2 和DX1 之間存在多重共線性。

對每一組變量取對數(shù)，從而解決多重共線性的問題，取了對數(shù)后的各個變量都顯著，且調(diào)整后的R-squared 值為0.969 497。

4.4.4 協(xié)整檢驗

根據(jù)單位根檢驗的結(jié)果，由于該序列穩(wěn)定，因此可能存在協(xié)整關(guān)系，然后對原模型取殘差序列并做單位根檢驗，得到的ADF 值為-3.629 219。

C(α)=-4.44541322>t-Stastics=-3.629 219，原 假設(shè)被拒絕，殘差序列協(xié)整。臨界值展示如圖3 所示。

表2 單位根檢驗的結(jié)果

表3 多重共線性檢測結(jié)果

4.4.5 Newey West 調(diào)整

為了處理模型中可能存在的異方差自相關(guān)，對模型采用Newey-West 調(diào)整，如表4 所示。

經(jīng)過Newey-West 調(diào)整后的模型中，各變量的臨界值均小于0.05，原假設(shè)被拒絕，因此變量的相關(guān)系數(shù)顯著，擬合優(yōu)度為0.969 497。模型如下。

根據(jù)結(jié)果可知，商品房平均價格Y與城鎮(zhèn)居民可支配收入X1、房地產(chǎn)業(yè)占GDP 的比重X2、城鎮(zhèn)居民的住房支出占總支出的比重X3的關(guān)系為正相關(guān)。說明在中國，居民購買住房的能力、銀行、企業(yè)和個人對于房地產(chǎn)業(yè)的投資和居民對于購買住房的意愿是決定房價的主要因素。

5 中國經(jīng)濟發(fā)展的建議

5.1 穩(wěn)定匯率

Ronald I.McKinnon 認(rèn)為，中國應(yīng)該放緩國際金融化進(jìn)程，避免人民幣大幅升值，否則中國很有可能出現(xiàn)通貨緊縮，并走向經(jīng)濟蕭條。

近10 年來，人民幣對美元的匯率一直在6.8∶1到7.0∶1 左右浮動。我國作為出口型經(jīng)濟體，穩(wěn)定的外匯環(huán)境對經(jīng)濟的發(fā)展尤為重要，應(yīng)保持人民幣對其他貨幣的穩(wěn)定匯率，謹(jǐn)慎提高人民幣兌換外幣的匯率。

Mundell-Fleming 模型是研究匯率波動下經(jīng)濟政策有效性的理論之一，它在IS-LM模型的基礎(chǔ)上加入了外匯市場均衡，即BP 曲線，如圖4 所示。收入增加會增加本國對國外商品的需求，出現(xiàn)貿(mào)易逆差，而利率上升會吸引國外投資的增加，造成貿(mào)易順差，從而在兩者的共同作用下維持國際收支平衡[8-13]。

因為收入增加的同時需要保持利率相應(yīng)增加，所以BP 是一條斜率為正的曲線。BP 曲線的下方表示貿(mào)易逆差，上方表示貿(mào)易順差。當(dāng)本幣升值時，BP 曲線會向左移動，而本幣貶值時，BP 曲線會向右移動。但是如果中國迫于國際壓力使貨幣升值，則會導(dǎo)致IS曲線向左移動，達(dá)到與1987 年日本非常相似的狀態(tài)，從而造成貨幣政策失效、經(jīng)濟蕭條。

5.2 控制法定貼現(xiàn)率

控制法定貼現(xiàn)率，制定與經(jīng)濟增長相符合的法定貼現(xiàn)率，而不是通過頒布寬松的貨幣政策來刺激經(jīng)濟發(fā)展。謹(jǐn)慎調(diào)整法定貼現(xiàn)率，不能在短期內(nèi)大幅度地調(diào)整。嚴(yán)格限制貨幣的發(fā)行量，有利于減少市場中的廉價資金。發(fā)行與經(jīng)濟增速相符合的貨幣量，可以有效地預(yù)防經(jīng)濟泡沫的產(chǎn)生。

5.3 有序進(jìn)行金融自由化，加強金融監(jiān)管

逐步有序地推行金融自由化，在歡迎國外投資的同時，也對國外投資進(jìn)入中國市場持謹(jǐn)慎態(tài)度，限制國外投資的進(jìn)出時間和規(guī)模，審查國外投資的實際投資方和投資目的。在日本泡沫經(jīng)濟中，國外投資在短期內(nèi)大量進(jìn)入和離開日本市場，給日本經(jīng)濟帶來了嚴(yán)重?fù)p害。限制國外投資可以有效減少國外投資者中投機者的比例。

5.4 擴大內(nèi)需

擴大國內(nèi)市場需求可以調(diào)整中美間的貿(mào)易順差，減少中美貿(mào)易摩擦對于經(jīng)濟的損害。要想擴大內(nèi)需，就要減少對企業(yè)和個人的稅收，增加對醫(yī)療和住房的保障和補貼。此外，政府可以增加對居民的補貼，特別是對年輕人的補貼，以刺激消費。

表4 Newey-West 調(diào)整結(jié)果

5.5 控制通貨膨脹

2019—2020 年，中國通貨膨脹迅速上升，而GDP增長卻明顯放緩。根據(jù)日本的經(jīng)驗來看，這一變化給市場釋放出了不好的信號，意味著中國經(jīng)濟中的經(jīng)濟泡沫很有可能正在形成。政府應(yīng)該制定相應(yīng)政策，以減少通貨膨脹。

5.6 解決地方政府債務(wù)問題

目前，中國地方政府的債務(wù)非常多，地方政府通過出售土地償還債務(wù)的方式會導(dǎo)致泡沫經(jīng)濟。如果地方政府遇到土地出售困難的情況而無力償還債務(wù)，則會引發(fā)政府債務(wù)違約，影響地方政府的信用。政府應(yīng)該加大對中小型企業(yè)的支持力度，通過增加收入的方式解決債務(wù)問題。

5.7 增加中小型城市的就業(yè)率

造成我國一、二線城市房地產(chǎn)業(yè)泡沫的主要原因是目前我國的高薪工作集中在大城市，大城市居民的收入明顯高于中小城市，從而出現(xiàn)大城市的房屋供不應(yīng)求而中小型城市的商品房難以出售的情況。

增加中小型城市居民的就業(yè)機會，穩(wěn)定提高中小型城市的工資水平，能吸引年輕人回到中小型城市，緩解一、二線城市的住房壓力。

如圖5 所示，商品房平均價格與城鎮(zhèn)居民的住房支出占總支出的比重呈正相關(guān)，說明居民的購房意愿直接影響了商品房的價格。因此促進(jìn)中小型城市發(fā)展能夠有效降低一、二線城市的商品房價格，從而減少一、二線城市的房地產(chǎn)泡沫。

5.8 促進(jìn)實體經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展

中國房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的增加值對比制造業(yè)的比例在2018—2019 年迅速上升，如果這一比例持續(xù)升高，則說明經(jīng)濟很有可能出現(xiàn)泡沫。

2018 年中美貿(mào)易摩擦已經(jīng)使很多中小型企業(yè)出現(xiàn)了經(jīng)營困難甚至倒閉的情況，加上原材料價格快速上漲，中國制造業(yè)企業(yè)在2018—2019 年的利潤逐漸下滑。為應(yīng)對這些危機，政府應(yīng)該加強對制造業(yè)企業(yè)的支持力度，還應(yīng)適當(dāng)調(diào)整出口退稅優(yōu)惠政策，使制造業(yè)企業(yè)的主要目標(biāo)逐漸轉(zhuǎn)向國內(nèi)市場。

6 結(jié)束語

我國部分大型城市出現(xiàn)了房地產(chǎn)泡沫，市場整體潛藏著很大的危機。減少對房地產(chǎn)業(yè)的投資，樹立理性的購房觀念，或能有效抑制房地產(chǎn)泡沫的蔓延。在經(jīng)濟全球化中，任何一國的宏觀經(jīng)濟政策都會產(chǎn)生“溢出效應(yīng)”。在國際和國內(nèi)政策的調(diào)整中，需要對政治、經(jīng)濟和社會多方面因素進(jìn)行權(quán)衡。