房价又涨了。5月16日，国家统计局公布的70个大中城市住宅销售价格变动数据显示，70城中有67个城市的新建商品住宅价格环比上涨，上涨城市数量回升至历史高位。

　　房价还要涨。5月23日，中国社会科学院发布的《房地产蓝皮书：中国房地产发展报告No.16(2019)》预测，2019年住宅销售平均价格将会增长7.6%，部分重点城市房价的涨幅可能会明显超过这一预期水平。

　　中国的房价到底是否存在泡沫？消费者共识：是。但在经济学界实际上一直存在一定程度的争议。

　　文章意在从需求和供给两个方面，梳理少量讨论房价成因的经验文献。一方面，只关注那些容易被忽略的有意思的研究，而不过多分析业内耳熟能详的诸如城镇化等因素；另一方面，聚焦于供给侧的政企关系。这些房价的影响因素包括：人力资本、性别比例、收入差距、市内交通、过度反应、社交网络、官员特征和腐败治理。

一　房价泡沫的分歧

　　所谓泡沫，是指房价在一定时期内显著高于市场基础决定的基本价值。绝大部分研究支持中国房地产泡沫论，但也有反对观点。例如，地产圈“知名任氏”任志强对中国的房价泡沫说存有异议。

　　第一，空置率分歧。

　　2014年，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心（CHFS）的调查数据显示：2013年，全国城镇地区的住房空置率为22.4%，约4900万套。任志强从住宅竣工数量和拆迁面积推算，认为 CHFS 的空置率数据存在高估。CHFS 的甘犁教授给予了回应：第一，国家统计局的竣工面积不包括自建房；第二，非自建房中的小产权房和农村集体使用权房不在竣工面积统计口径内；第三，任志强高估了拆迁面积。也就是说，任志强低估了空置率。另外，调查空置率包括一部分因统计口径变化“带房进城”的原农村居民，也包括那些异地就业造成的本地空置。显然，不同的统计口径会对泡沫的量化产生干扰。

　　第二，房价收入比是否被高估。

　　除空置率外，房价收入比和租金回报率也是常用的指标，单位根、协整法则更多作为学术研究中的数学论证。房价收入比，即住房总价与家庭年度可支配收入的比值，显然，房价收入比越高，购房负担越重；国际上通行的做法是比较中位数收入与中位数房价，联合国标准是不应超过3倍，世界银行的标准是不应超过5倍，但中国这一指标已经超过了10倍。此外，当房价调控成为政策目标，统计系统公布的房价往往低于真实的市场价格，城市不断扩容，撤县设区，房价也会被稀释，所以，即使中国的房价收入比已经超过了 10，但仍然可能存在低估。有学者据此认为存在泡沫。

　　但另一方面，反对者认为，中国的房价收入比往往更通行房价均值与收入均值的比例，不难推测，中国的房价分布和收入分布都是“右偏”的，即均值大于中位数。如此，分母人均收入大于中位数收入，则会低估房价收入比。但分母的作用正相反，直觉上分母（收入均值）的低估效应强于分子（房屋均价）的高估效应。由于商品房单价差距悬殊，分子高估、分母低估导致中国的房价收入比被严重夸大。Fang等学者的研究发现（Demystifying the Chinese Housing Boom，2015）中国的房价上涨与收入的增加相当。且在楼市上升期，房价能涨到何种高度，多取决于高收入群体，在不限购城市，外来需求的刺激作用同样十分明显，因此房价收入比很难真正衡量城市的购房负担。

　　衡量是否存在泡沫的另一个指标是租金回报率，即房屋年租金与房价之比。显然，租金回报率越低，泡沫程度就越高。国际上合理水平的租金回报率为 3%-5%，纽约、东京约为 5%，伦敦为 4%左右。而北上广深则低于 2%，武汉等二线城市也不超过 2.5%。厦门的租金收益率仅有 1.2%，这意味着，如果一套房子只用来出租，要 80 年才能收回成本，已经超过了平常房子的设计使用年限。注意，北京上海也需要 55 年。

　　当然，租金回报率取决于租金和房价（分子和分母），而租金回报率低，并非房租低而是房价过高，且房价的涨幅快于房租的涨幅。所以，存在房价泡沫。

　　第三， 住房需求是否得到满足。

　　普林斯顿大学学者 Chow 和厦门大学Niu LinLin的研究（Housing Price in Urban China as Determined by Demand and Supply, 2014）表明，中国 1987 到 2012 年的房价上涨主要由供求决定，没有发现泡沫的影响。部分学者也认为中国的住房需求远未得到满足，大量不具备基本生活功能的老旧房屋有待更新，北师大董藩教授提出，家庭裂变等因素使得需求快速增加。所以，中国房价事实上由供求决定，并不存在泡沫。

　　当然，支持房价泡沫说的文献更多，且更符合直觉，此处仅举一例。刘海云、吕龙（2018）最近的研究表明传染效应是导致房价泡沫的重要因素，这种传染表现为由东向西、自中心向外围扩散的特征，不同城市各自扮演着“领导者”“跟随者”“经纪人”“双向引导者”“独行侠”等不同角色。从空置率、房价收入比、租金回报率三个常用指标来看，也确实存在“泡沫”。但由于统计口径、城镇化进程和特殊国情，更多的研究则认为，中国的房价存在结构性分化，不能一概而论整个中国的房地产市场是否存在泡沫。

　　需要注意的是，纯粹的房价泡沫争论意义有限，更重要的是影响房价的因素分析。

二　房价影响因素

　　尽管特殊，住房仍是一种商品，遵循供求规律，可以从供需两侧加以考察。当然，此处不再赘述“城市化”业内耳熟能详的宏观因素。但需要注意的是，房地产业是政企关系密度最大的行业之一，所以政企关系问题无法回避。

　　需求因素

　　首先，人力资本为中国的房价上涨提供了一种解释。简单的逻辑是，人的收入决定其购买力，收入高低有赖于人力资本的质量。研究（陈斌开、张川川，2016）发现，高校扩招和高等教育资源地区分布不均导致的人力资本规模扩张和空间集聚，是造成房价上涨不平稳、不匀质的重要原因。

　　具体来说，可能存在三种效应。

　　第一，直接效应。高等教育扩张提高了本地高人力资本人口规模和城市户籍人口规模，直接推动了城市化进程。第二，外溢效应。高人力资本人口规模扩张又提高了对低技能劳动力的需求，吸引更多从外地前来务工经商的移民，进一步加快了城市化。第三，预期效应。一旦形成对未来城市化加速的预期，居民将选择尽早购房，造成房价增速高于收入增速。鉴于高校扩招放缓，人力资本对房地产市场的影响或许已经减弱，住房市场已经进入平稳发展的“新常态”。

　　此类研究或许存在的缺陷是，高校扩招只是人力资本区域竞争的一个方面，实际上各地的“抢人大战”刚刚拉开序幕，并且落户政策与学历等人力资本变量紧密相关，这实际上指向购房资格。因此，人力资本之于房价的作用未必衰减。

　　其次，婚恋市场对房价存在显著影响，即丈母娘效应。哥伦比亚大学魏尚进和北京大学张晓波为“丈母娘经济学”提供了经验证据（The Competitive Saving Motive: Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China， 2011）。他们的研究表明，高储蓄意在增加单身男青年的婚恋市场竞争力，中国持续升高的储蓄率与性别比例失衡具有内在关联。经验上，婚恋市场有明显的属地化特征，绝大多数夫妻双方来自同一个市或县，而“购房”是婚恋竞争中能否胜出的关键。在性别比例失衡（男多女少）严重的地区，有儿子的家庭储蓄更多。另外，性别比例失衡还会导致城市地区女儿家庭提高储蓄率。原因在于，一方面男方家庭的高储蓄可能推高房价，对女方家庭储蓄决策形成压力；另一方面，城市女方家庭为保证女儿的婚后话语权，并不会减少储蓄。城市地区的房价与性别失衡和住房面积呈反向关系。

　　再次，收入差距是影响房价的另一个典型因素。徐舒、陈珣（2016）的研究表明收入不平等每上升一个标准差，相对住房单位面积价格上升 0.07- 0.09 个标准差，绝对住房单位面积价格上升 34-37 元。住房市场竞争越弱的省份，收入不平等对住房价格的推动作用就越强。

　　最后，交通基础设施与人口与贸易流向密切相关。高铁线路和站点分布可以改变城市在经济集聚区域中的地位，对房价存在显著影响。进一步，城市内部的公共交通也会对房价产生作用。范子英等（2018）的研究表明，新增的地铁会使得站点1公里范围内的新房价格上涨 26.49%，套均住房面积平均缩小 3.25 平方米，这两种溢出效应均随着距离的增大而逐渐减弱；此外，会产生空间虹吸效应：3 公里之外的新房价格下降了 35.56%，套均面积则平均增加了 3.40 平方米；虽然地铁的出现对周边住房面积的负效应在一定程度上抵消了其对单价的正效应，但地铁导致的周边住房总价涨幅依然显著，1 公里范围内住房总价平均上涨了 24.82% 。

　　此外，经济学向行为经济学的演进，也为房价提供了更多解释。西南财经大学有学者考察了汶川地震对周边房价的影响。地震导致灾区住房平均价格下降约 4.6%。通过观测地震前后楼层的价格差异及其变化趋势发现，震后 1 年内，不同楼层的价格均呈现显著的反转趋势，具体表现在：高层住房价格先下降而后上升，低层住房价格（特别是别墅）先大幅上升而后快速地下降。与资本市场类似，房地产市场存在“反应过度”。

　　脸书（Facebook）的 Bailey 联合哈佛大学学者最近的研究（The economic effects of social networks: Evidence from the housingmarket, 2018），考察了房价的社会网络效应。他们将Facebook的匿名数据与住房交易数据匹配，探索了社交网络的结构和效果。研究发现，对一个准业主而言，他的朋友最近感受到的房价上涨越强烈，那么该准业主更有可能从租房转换到买房。并且，他们倾向于购买面积更大的住房并支付更高价格。相对的，对一个已经拥有住房的业主而言，他的朋友最近感受到房价下跌，则该业主转换为租客的概率增加。即使准业主/业主与其朋友的地理距离很远，也就是两人处于不同的住房市场，上述机制依然发挥作用。显然，一个人的“朋友圈”会影响其投资预期，但该研究表明社交网络对购房决策的影响并非源于“攀比”。直觉上，如果豪宅带有炫耀性消费的性质，“攀比”理应发挥作用。

　　供给因素

　　中国的一级土地市场由政府垄断，与区域发展政策有关的土地错配可能影响房价。如果将商品房价格按成本构成分解，显然地价的份额最大。韩立彬和陆铭（2016）从土地的空间配置政策视角出发，研究了 2003 年后土地供给倾向中西部的政策转变对城市房价上涨的影响。他们发现，2003 年以后土地供给相对受限制的城市以沿海地区和内地的大城市为主，而这些城市恰恰是人口流入地。2004-2013年，与土地供给相对放松的城市相比，土地供给相对收紧城市的房价平均要高10. 6%，而且仅仅在土地供给相对收紧的城市出现了房价-工资比率的上升。

　　土地不仅是中国房价的主要组分，更是地方政府的主要创收来源（陶然和汪晖，2010）。土地具有信用创造功能，是中国经济摆脱资金短缺、持续高速增长的关键动因（赵燕菁，2018）。有观点认为，房价泡沫挤出了消费需求，掣肘经济转型。但事实上，中国的房价未必存在所谓泡沫，即使房价存在泡沫，也不一定挤出了消费。因为住房作为资产，具有很强的财富效应，对消费具有促进作用。安信证券首席经济学家高善文博士从人均可支配收入、社会消费品零售、商品房销售面积的角度对房价挤出消费也持谨慎态度。中国人民大学的聂辉华和李翘楚（2013）发现，土地出让金占财政支出比重、房地产行业的国家资本金与房价显著正相关，而经济适用房投资额没有对房价发挥平抑作用。

　　市县政府官员是中国国有土地的法定批租人，张莉等（2013）采用 2003~2008 年中国 282 个地级及以上城市的面板数据发现，平均而言，本地晋升的市长多出让约 10%的土地。这一现象不能为地方官员的土地财政、土地引资动机以及地方官员的本地知识和天然的感情联系等因素所解释。本地晋升的市长通过挂牌多出让土地、土地的单位收益不受影响。

　　香港大学和香港浸会大学的学者Chen and Kung（2016）利用1999-2008年县级面板数据的研究表明：土地出让金与县级官员的晋升之间确实显著正向相关；但土地出让金规模越大，GDP增长率对县级官员晋升的正向作用会衰减，这也意味着意料之外的土地出让收入扭曲了GDP为主要考核指标的官员晋升机制。土地出让金提高了城市建设支出和土地开发支出，其中城市建设支出也包含了预算外的大型项目支出（例如大型广场和公园建设），县级领导将土地出让金用于大型基建等形象工程建设，不仅可以显示自己的政绩，还为上级领导晋升提供了便利。这两项政绩支出在任期第四年达到顶峰，这恰好是一届任满的前一年，也是展示政绩以获得提拔的最好时机。在有省市官员因腐败而落马的年份，土地出让金对官员升迁的作用显著下降。

　　讨论土地市场的政企关系，无法回避腐败和反腐败问题。这里的文献梳理意在反映现实、提示风险。陈硕和朱琳（2019）针对3000多个腐败官员样本的研究表明，2000年之后，土地是腐败案件中频次最高的热词。最近，Chen and Kung（2018）利用2004-2016年期间100多万条土地交易数据开展了颇为辛辣的研究 。他们发现，与中国最高政治精英成员（Politburo）相关的公司，可以获得55.4％到59.9％不等的地价折扣。作为回报，为这些关联公司提供折扣的省级党委书记晋升概率提高了23.4％。以习近平总书记为领导核心的党中央通过强力反腐和加强人事管控惩治腐败，显著降低了上述地价折扣。空间匹配数据显示（在关联公司所取地块500米半径范围内匹配非关联公司的地块），中央巡视组进驻或党委书记由中央指派更替的省份，成交地价分别提高了42.6％和31.5％，政企间非法利益交换被遏制。如果上述腐败的作用机制主要发生在本地企业，反腐败无疑起到了打破人为市场分割和垄断的效果，为外地企业进入和市场良性竞争廓清了政商环境。

三　结语

　　“长期看人口，中期看土地，短期看金融”是对房地产业发展极为凝练的概括，“新周期”也是对中国政治经济的明晰刻画。中国经济从高速增长转向高质量发展，从中央到地方，新的质量型政绩观正在塑成，“新常态”“供给侧改革”乃至反腐败与构建既“亲”且“清”的政商关系等形成了一个新的治理框架，该框架服务于高质量发展。尽管上文没有提及众所周知的城镇化进程问题，但从发达国家经验来看，城镇化阶段，楼市一般处于上升期，房价走势与房租走势各自独立，租金回报率的高低影响不大。而一旦城镇化放缓或者结束，只要楼市从上升阶段进入盘整的新阶段，租金回报率过低的问题就显得十分突出。中国现在的城镇化率接近60%，距离成熟阶段的70%还有很大空间。但需要注意的是，目前国内房屋持有成本约为2%-3%（房贷的利息成本、资金占用的机会成本、物业成本、折旧成本），如果中国房价继续涨，消费者恐怕更加难以接受，但严调控情境下的房价盘整，租金回报率难以覆盖房屋持有成本的问题会越来越突出。

　　房地产并不是中国经济问题的原罪，但“阿克琉斯之踵”已经成为了一柄高悬的“达摩克里斯之剑”。