惠言達NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC
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代表型號：NSD 編碼器電纜3P-S-FG-8 8米
NSD VS5E1 控制器
NSD 電纜4P-S-50
NSD VLS-12.8
NSD NCV-10NGNMW-S9編碼器連接器
NSD RS-04006CA ROTARY SWITCH
NSD VS-5T-1U
NSD VLS12.8PRA14-750SXZ-B
NSD VR-P062SAC
NSD SBB-8-*100-005-BVOTOJOA1A3-S25
NSD MRE-32SP097FKR5-G
NSD MNP-06G 脈沖發(fā)生器
NSD PO26FAC 編碼器
NSD TRD-N360-R2
NSD MV-100A
NSD 72-4-0003723
NSD EC2000 90046
NSD VS-6 凸輪控制器
NSD VS-CN-NET
NSD VS-Q62
NSD CSA-20*100-FBO-C2.0-AT
NSD VLS-EXI8PSMNR10
NSD MRE-32P062FAC5M
NSD VLS-256PW200B 08239781
NSD 4P-S-0102-20M
NSD SBB-63*200-CB5-BVOTOJOA1A3
NSD TS5607N14
NSD 4P-RBT-0102-20
NSD 4P-RBT-0103-15
NSD 編碼器 VLS1024PY800B
NSD VRE-P0625SAC 編碼器
NSD MRE-S062FAL
NSD VLS-10PS-NT-S173
NSD VRES062FAL
NSD VLS-12.8MHP28-1000LAB10 ￠28
NSD VLS-12.8PRA14-150SXN
NSD MRE32SP062SBC傳感器
NSD NCV-20NGPMP
NSD 4P-S-0102-70(70M)
NSD VN-2BG
NSD MRE-G640SSP062FAL
NSD VE-2BH-VIR
NSD 3S-RBT-0102-60
NSD Y2KM-MOD
NSD VREP062SAC0.6
NSD VS-P11-00
NSD VRE-P062FBC
NSD VS-6E-EX
NSD VLS512-PYB-512/VM-2B-L6 20
NSD MRE-G128SS062FAC
NSD 編碼器 VLS16PSA
NSD VER-P062FAC
NSD VRE-PO28SAC編碼器
NSD VRE-P062SAC 重0184
NSD MRE32SP097LKR20-G
NSD MREG320SS062FBL
NSD LD-30
NSD 3S-RBT-8003-10 連接電纜
NSD VLS-12.8PRA14-850SXN
NSD 4P-S-FG-10
NSD VSL-512PWB
NSD VS-10BH-D-M2R
NSD IRS-51.2P30C-1075P2PAR20
NSD 4P-S-1-2-5M 電纜
NSD VP-2A 模塊
NSD VP-2UBA08 模塊
NSD MRE-G256SP074FKR10-G
NSD VS-Q62
NSD 1端插頭接DDK（MS3106B-20-29S）
NSD VLS-12.8MHP14-800FABMRE-G64SP062FAC MRE-G256SP074FKR10-G MRE-1024S16TS062FAB MRE-32SP062SAC-S02 VRE-P028SAB VRE-S062FAL VRE-P101 VLS-12.8 VLS-1024PYB VLS-32PSA VLS-8SM VE-2A VM-2G AV/M VL-2 VS-5ED/X-1 VS-6E-EX-S VS-7 VS-10EX-1-LVS-10BH VS-12PB-L53D/M2PGD VS-T12 VS-62 VS-262B VS-2-1V VS-T/Q62 VS-1S62B CSA SBA/B/H SCJ/M IRS ASC PE PA ASA/P/M SGU-367-A-ADF20 SGA-508-B-RM-28、VE-2B VE-2PG VL-2、MRE-、VRE-、VSQ-、TRD-、VS-、NDP-、V/N-2BA-M2R、AB32-、NCV-、VL-、IRS-、3P、4P-、5P-、3S-、VS-T12、VS-10E-1、VLS-、VSQ62-、SBB-、CSA-、AL230H-8AI-、SDM-、SCM-、VE-、M1A-15K/15K、RP-、U2F-、M8ET-、WR-……，該產品種類齊全，品質優(yōu)良，如您有意購買，咨詢！NSD VS-Q62P-L
NSD VM-2Y3
NSD VM-2AG-32
NSD VLS-1024PY600B
NSD 3P-RBT-FG VER-P062 WITH VS-5E
NSD VRE-P062SAC 重0184
NSD VS-1S62B
NSD MRE-G1280SP097LKB5-G
NSD 4P-RBT-9044-13
NSD CORPORATION-WR-IOCI-SO29
NSD 電源 VS-2-1D
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1-N130
NSD VS-T11-00
NSD VLS-1024PW800
NSD 編碼器 MREG64SP062FBC
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN-B
NSD MR-25LM
NSD VM-2BG-R3
NSD 電纜 3P-S-0102-15M
NSD MRE-32SP061FAR
NSD VL-2PRH-LC
NSD VS-1S62
NSD MRE-G128SP062FAC和NCV-20NBNMP
NSD VLS-512PW200B
NSD VS-10B-PNNP-0-N300
NSD RF-100-15K
NSD M2A-10S/10S
NSD NCV20NBNLW
NSD 4P-S-0102-30 30M
NSD VRE-P062SAC同0184
NSD IRS-51.2P30D-409P6PAR20
NSD ABS模塊AB33NM2R
NSD H200MD
NSD VM-25YE
NSD CSA40×1100LB0C20A1
NSD CORPORATION-WR-IOCI-S029
NSD 4P-S-9090-200 電纜
NSD AB33N
NSD RS-04008CA SEL.NO3
NSD 編碼器 MREG256SP062FAC
NSD MRE-32S16TS062-S079
NSD NES-40-360PE-E4
NSD 3P-RBT-0102-20
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN
NSD 編碼器 VLS12.8PPA14-250SXN
NSD SCHH-40X300-LB50-BT1Z120.0A1-S
NSD SCJ63B510-CA7
NSD 3P-S0102-10M
NSD VREP062SBC
NSD VS-12PB-M
NSD MP50-L3E81 轉換器
NSD 3S-RBT-0102-5
NSD GEL292-V-01600L013
NSD MRE-W32SP062FAC 帶連接
NSD VS-6PE-S1
NSD VLS256PW512B帶6米電纜
NSD 控制器VS-5EXR-S61
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1N000(內置電池
NSD 控制器輸出
NSD VRE-P052FAC
NSD VRE-P028AE
NSD 3S-RT-0102-40B
NSD VLS-256PW128B
NSD 4P-RBT-9044-3
NSD VM-20Y
NSD V-5E
NSD VLS28192P
NSD MRE-G128SP097LKR5-G
NSD VM-2BG-L5
NSD MRE-G320SP097LKB2-G
NSD VS-Q62-M2PG-R3
NSD VLS-512PW512A
NSD MRE-32SP1 097FKR5-G
NSD duble sheet detector model DD-
NSD 4P-RBT-40M
NSD NCV-20NGNVP
NSD VM-2AG-16
NSD 電纜 3S-RBT-0102-20(20m)
NSD AB32N-V1R 轉換模塊
NSD VM-2A（G）已停產
NSD VLS-32PSA 位移傳感器
NSD 3S-RBT-0103-30電纜
NSD MRE-G320SS062FAL
NSD CSA20×80LS0C40A1
NSD PSKU-100R25A
NSD R-VS-10B-S51
NSD IRS-51.2P18C588P8PA815-S050
NSD NDP-A221 A1
NSD VLS-12.8MHP-110-S075
NSD MODEL DD-76
NSD 4P-S-0144-185 185M
NSD 3P-FG-8M電子凸輪備件用于機床
NSD IRS-51.2P30D972PBPAR20
NSD 3P-RBT-0102-20
NSD 4P-S-8002-10 電纜
NSD VER-P062 SAC
NSD SBB-80*600-TC5-BVOTOJOA1A3
NSD 30米電纜
NSD 4P-RBT-9044-1
NSD NCV-10NGNMP-S7
NSD SENSOR:MRE-32SP062 CABLE:MAX S
NSD NCV-20NGNVS
NSD MRE-G320SP097LKR10-C
NSD VRE-P097FKR5-G帶連接器
NSD VS-C05-3M
NSD CYLNUC CYL SCAH-40*150-FB
NSD 轉換器 NCV-20NGNMP
NSD VS-5FD-1
NSD R04-JB9F
NSD VS-T62
NSD ABSO-PSW
NSD FLT44A/Z
NSD CSA40X1200-LS7 編碼器
NSD 編碼放大器VE-2B(G)-EP
NSD 編碼器 VM-2A-32
NSD VLS-512PW512B
NSD VM-2DY
NSD CSA20X80-LS 編碼器
NSD CSA-40*1100-LSO-C2.0-A1
NSD VRE-P0625AC
NSD RBT-S-0102-10
NSD MRE-32SP 061FKB2
自2005年以來，國內一、二線城市房價在面臨多次宏觀調控政策作用下依然長期持續(xù)上漲；今，我國大部分地區(qū)的房價收入比已經遠超平均水平。與此同時，國內一、二線城市房價與三、四線城市房價的走勢出現(xiàn)明顯分化，局部地區(qū)房價泡沫破滅風險不容忽視。對此，社會各界對我國是否存在房價泡沫、房價泡沫破滅風險等問題極為關注。目前中央政府正在采取降低房地產交易稅費、企業(yè)稅收和融資成本及供給側改革等更為市場化的調節(jié)手段來降低房地產業(yè)巨量庫存，旨在防范房價泡沫全面破滅對我國金融體系所帶來的嚴重沖擊。在此背景下，針對我國房地產市場的結構性失衡狀況，實時監(jiān)測我國多層次房價泡沫的演化趨勢及其驅動因素就顯得十分重要和迫切。而要評價我國房價調控政策的有效性和合理性，前提條件是對房價泡沫的存在性、存續(xù)周期時點、演化趨勢及其關鍵影響因素進行有效識別。對此，本文先構建房價泡沫檢驗方法（BSADF）來對中國住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫程度進行動態(tài)監(jiān)測，然后挖掘這些泡沫的核心影響因素。本文的研究意義在于：一方面有助于政府和投資者測度國內各層次房價泡沫程度及其存續(xù)周期，為及時出臺具有針對性的樓市調控政策提供有益的借鑒；另一方面，通過對房價泡沫驅動因素的挖掘，厘清各影響因素對房價泡沫的作用機制，為更好地評價和協(xié)調我國房價調控政策提供參考。
一、文獻綜述
當前越來越多國外學者傾向于采用Phillips等（2011）提出的資產泡沫檢測方法（簡稱PWY方法）來研究房價泡沫，該方法基于單位根右側ADF檢驗的分析思路，采用向前遞歸技術來檢驗周期性資產泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke（2013）采用 PWY 方法對中國房地產市場（2009-2013）進行實證研究，結果發(fā)現(xiàn)中國房地產市場除了2009年10月出現(xiàn)明顯的房價泡沫外，其它時期均無泡沫[2].隨后，Phillips等（2013a,2013b）提出可同時向前和向后的移動窗口遞歸技術（簡稱BSADF方法），該方法能同時檢測到多個資產周期性泡沫[3][4].Liu 等（2016）采用 BSADF 方法對中國 70 個城市在 2006-2013年期間的房價泡沫進行實證后發(fā)現(xiàn)：中國投機性房價泡沫尚未破滅；在70個主要城市中，約有四分之一城市的房價泡沫在2013年底出現(xiàn)破滅，但一線城市房價泡沫依然存在[5].
國內學者主要從房價泡沫檢驗方法及其影響因素方面展開研究：
（一）在房價泡沫檢驗方面，目前國內主要有四種代表性的房價泡沫檢測方法：一種是基于綜合指標的房價泡沫檢測方法[6].第二種是基于局部均衡模型的房價泡沫檢測方法。苑德宇和宋小寧（2008）、許春青等（2013）分別對中國 35 個大中城市及中國香港地區(qū)的房價泡沫進行測度研究后發(fā)現(xiàn)國內城市房價泡沫存在明顯的差異[7][8],其中沿海地區(qū)房價泡沫比內地省市房價泡沫要嚴重些。第三種是基于West模型的房價泡沫檢測方法。韓德宗（2005）通過應用West模型發(fā)現(xiàn)北京、上海和深圳這三個一線城市的住宅市場均出現(xiàn)泡沫，但其寫字樓市場均不存在房價泡沫[9].然而，West模型僅能檢驗出泡沫的存在性，而無法測度泡沫程度。第四種是基于馬爾可夫區(qū)制轉換的房價泡沫檢測方法。史興杰和周勇（2014）采用類似方法對我國所有直轄市的房價泡沫進行檢驗后發(fā)現(xiàn)：北京和上海的住宅市場存在明顯泡沫，而天津和重慶的住宅市場卻不存在泡沫[10].
（二）在房價泡沫影響因素方面，有如下兩類影響因素：一、資本和成本推動。這里的資本包括國內銀行信貸規(guī)模、跨境資本規(guī)模、財富效應等。大部分學者認為匯率失衡、資本流動、財富效應、信貸擴張、土地價格、人民幣升值預期及其貨幣化等是影響房價泡沫的重要因素[11][12].第二、調控政策推動。丁杰等（2015）認為我國房價調整政策整體上失效，地產商的商業(yè)信用顯著抵消了調控政策在銀行信貸方面的抑制效果[13].劉晨暉和陳長石（2015）認為我國當前房價調控政策中存在泡沫積累與的“雙向失調”風險并探討了應對政策[14].
綜上所述，在現(xiàn)有房價泡沫測度方法中，Phillips 等（2013a,2013b）提出 BSADF 方法具有明顯優(yōu)勢：一、該方法可以檢測出某一個時期內出現(xiàn)的多個泡沫及其存續(xù)周期時點；第二、能較為直觀地測度出研究時期內每個時點上的泡沫值。目前有關中國房價泡沫及其影響因素方面的研究依然存在以下不足：一尚未有文獻專門研究中國多層次房地產市場（住宅、辦公樓、商鋪）的價格泡沫及其異質性特征；第二、大部分文獻采用的方法只能檢驗單個房價泡沫的存在性，而無法檢測出可能存在的多個房價泡沫；第三、大部分研究著重分析房價的影響因素，而非房價泡沫的影響因素；第四、大部分文獻只局限于從某一層面（貨幣政策或市場供求）來挖掘關鍵影響因素，而忽視了調控政策、短期資本流動和外部金融危機等層面同樣會對我國房地產市場泡沫產生重要影響。因此，針對現(xiàn)有研究存在的不足，本文分別以中國住宅、辦公樓和商鋪市場為研究對象，采用 BSADF 方法來動態(tài)測度這些市場 2001 年2015年期間出現(xiàn)的周期性泡沫及其特征；然后從多個層面（宏觀經濟、貨幣政策工具、商品房市場供求狀況和樓市調控政策等）來揭示房價泡沫的重要影響因素。與前人相關研究相比，本文可能的創(chuàng)新之處在于：一、*采用前沿方法（BSADF）測度了中國的住宅、辦公樓和商鋪市場在研究時期內的價格泡沫程度及存續(xù)周期時點；第二、從宏觀經濟基本面、資本流動、市場供求狀況、外部金融危機沖擊和樓市調控政策變遷等視角來揭示影響我國各層次房價泡沫的關鍵因素，進而對我國的部分重要調控政策的實施效果進行有效評價。
二、實證研究
（一）樣本數據選擇與說明
1.房價指數選擇及數據處理
這里采用來自中房網的商品房（住宅、辦公樓、商鋪）銷售價格月度數據來分別代表住宅市場（ZZ）、辦公樓（BGL）市場和商鋪市場（SP）的價格走勢。與此同時，采用包括住宅、辦公樓和商鋪的綜合商品房價格（FDC）來代表整個房地產市場的價格水平。研究時期為 2001 年 1 月 2015 年 12 月，各有 180個樣本數據，采用Census X12季度調整方法對其進行季度調整后再參與建模分析。
2.房價泡沫影響因素指標選擇及說明
本文借鑒郭文偉和陳鳳玲（2016）的思路，從經濟基本面、市場供求、貨幣政策工具、因素、外部金融危機和樓市調控政策變遷等方面來選擇房價泡沫影響指標[15]:
（1）經濟基本面。采用工業(yè)增加值的當月同比增長率X1來衡量我國總體經濟增長速度，采用國內居民消費物價指數（CPI）當月同比增長率X2來衡量我國的總體物價水平。
（2）市場供求。采用房地產業(yè)完成投資額累計同比增長率X3來代表房地產業(yè)的市場供給情況；同時采用房地產業(yè)銷售額累計同比增長率X4來反映市場需求情況。
（3）貨幣政策工具。采用廣義貨幣M2的月度同比增長率X5和銀行間同業(yè)拆借利率中的7天加權平均利率X6來分別衡量我國的數量型貨幣政策和價格型貨幣政策在整個研究時期內的實施動態(tài)[15];由于銀行款規(guī)模也是央行宏觀調控的有力工具，這里采用國內商業(yè)銀行人民幣款余額同比增速X7來代表銀行款規(guī)模增速。另外，由于金融機構存款準備金率X8對整個社會流動性具有系統(tǒng)性影響，進而也會影響資產價格走勢，對此，這里增加變量X8來反映我國貨幣政策工具的實施情況。
（4）因素。為了衡量人民幣匯率波動對我國房價泡沫產生的影響，這里增加人民幣匯率變量X9（采用美元兌人民幣的中間價月度平均匯率）。另外，由于美國利率水平的波動一直對各國基準利率走勢具有廣泛影響，進而影響了資產價格的走勢，因此，這里采用美國聯(lián)邦基金目標利率的月度平均值X10來反映美國利率水平的變化對我國房價泡沫的影響[15].從數據可獲得性及應用的普及性原則出發(fā)，本文采用“短期資本流動規(guī)模=外匯占款增量-貿易順差-外國直接投資”的測度方法來計算我國的短期資本流動規(guī)模。由于測度出來的短期資本流動規(guī)模變化較大，這里采用虛擬變量X11來衡量短期資本流動情況，當短期資本凈流入量為正時，X11取1值，否則取0值。
（5）外部金融危機沖擊。越來越多的實踐表明房價泡沫與金融危機往往是相伴相隨的。這里采用兩個虛擬變量D1和D2來分別代表2008年金融危機和2009年歐債危機對我國各層次房價泡沫的影響①，這些虛擬變量在危機存續(xù)時期內取1值，否則取0值。
（6）樓市調控政策。我國中央及地方政府實施過的樓市調控政策種類繁多，既有行政手段也有市場化方式。由于本文是基于層面的研究視角，故對非統(tǒng)一實施的調控措施將不納入分析范圍。本文先采用虛擬變量D3來衡量整個研究期間內我國房地產調控政策的動態(tài)取向，當房地產調控政策趨向寬松時，取0值；反之，當調控政策趨緊時，取1值。與此同時，由于我國從2010年4月*開始實施限購政策①，本文優(yōu)選出限購政策D4這一重要的調控措施。由于國家向來支持改善性需求，反對投機性需求，而投機性需求更多反映在第二套房的消費中，因此，這部分需求自然成為了調控的重點對象，本文采用變量D5來衡量第二套房的低付比例的限制措施對各層次房價泡沫的影響。
（二）實證模型
1.房價泡沫測度模型：BSADF.
上述模型中，yi（i=1,2,3,4,）分別表示層面上的綜合房地產價格泡沫、住宅價格泡沫、辦公樓價格泡沫、商鋪價格泡沫；而Xj（j=1,2,…，11）為經濟基本面、市場供求、貨幣政策、因素等方面的影響因素；Dm（m=1,2）為衡量外部金融危機的虛擬變量，Dm（m=3,4,5）為衡量房地產調控政策的虛擬變量。
（三）實證結果及討論
1.泡沫存在性檢驗
根據BSADF檢驗法的分析思路，這里假定樣本窗口的初始長度為6個月，在每次估計完成后樣本窗口長度就增加1個月直樣本終點；與此同時，通過對各層次房價數據進行2000次模擬來獲得各層次房價在1%、5%和10%置信水平上的統(tǒng)計量BSADF臨界值，終分析結果見表1.顯然，各層次房地產市場的BSADF均大于在5%置信水平上的臨界值，由此可見，我國各層次房地產市場（整個市場、住宅、辦公樓和商鋪）在5%的置信水平上均顯著存在泡沫。
各層次房地產市場泡沫（BSADF）及其臨界值（CV-BSADF）走勢如圖 1 所示。由圖 1 可知，我國各層次房地產市場在 2001-2015 年期間均出現(xiàn)了多個周期性泡沫，但各層次房價泡沫在持續(xù)時間、發(fā)生次數及嚴重程度方面均存在顯著差異。表2對各層次房地產市場泡沫的存續(xù)周期、峰值、泡沫次數等方面進行統(tǒng)計匯總。
從圖 1 和表 2可知，住宅市場出現(xiàn)了 11 次泡沫，早 的 一 次 泡 沫 發(fā)生在 2005 年 11 月-2005年12月，泡沫峰值為 3.64;而 嚴 重 的 住 宅 價格 泡 沫 則 發(fā) 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月，泡沫峰值高達到6.04;持續(xù)時間長的住宅泡沫發(fā)生在2008年12月-2009年11月，歷時一年；近的一次泡沫發(fā)生在2015年12月。辦公樓市場共發(fā)生了6次價格泡沫，且每次泡沫持續(xù)時間均不超過6月；其中嚴重的辦公樓價格泡沫發(fā)生在2009年1月-2009年2月，泡沫峰值為5.37.商鋪市場在整個時期內共發(fā)生了7次泡沫，但泡沫程度相對不太嚴重，其中持續(xù)時間長且為嚴重的泡沫發(fā)生在2011年3月-2012年3月，歷時13個月，但泡沫峰值僅為3.17.從橫向比較來看，住宅市場泡沫的發(fā)生次數與泡沫峰值均明顯大于辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫；住宅市場泡沫的走勢與整個房地產市場泡沫的走勢較為相似。由此可看出，目前我國房地產市場泡沫主要來源于住宅市場泡沫，辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫對房地產市場泡沫的貢獻占比較小。
各層次房價泡沫匯總
3.各層次房價泡沫影響因素分析
通過對模型各變量進行平穩(wěn)性檢驗和正態(tài)分布檢驗可知：從正態(tài)分布檢驗J-B統(tǒng)計結果來看，除了商鋪價格泡沫服從正態(tài)分布假設外，住宅價格泡沫和辦公樓價格泡沫均在1%的置信水平上拒絕原假設（服從正態(tài)分布）。根據平穩(wěn)性檢驗結果可知，各層次房價泡沫都是平穩(wěn)序列。對房價泡沫影響因素變量進行平穩(wěn)性檢驗后發(fā)現(xiàn)：通貨膨脹率（X2）、房地產業(yè)銷售額累計同比增長率（X4）、廣義貨幣量M2同比增長率（X5）、銀行同業(yè)拆借7天加權平均利率（X6）、商業(yè)銀行款同比增速（X7）均為平穩(wěn)性序列；而工業(yè)增加值增長率（X1）、房地產業(yè)完成投資額累積同比增長率（X3）、大型金融機構存款準備金率（X8）、美元對人民幣中間價（X9）和美國聯(lián)邦基金目標利率（X10）這5個變量均為非平穩(wěn)變量，但其一階差分序列則均為平穩(wěn)系列。因此，這5個變量均以一階差分形式參與后續(xù)分析。
實證模型的回歸結果如表3所示，從表3可知：從經濟基本面來看，工業(yè)增加值同比增速對商鋪市場價格泡沫具有顯著的正向影響，說明經濟增長會帶動商鋪市場價格泡沫的提升，但對住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫影響不明顯；通貨膨脹率對各層次房價泡沫均具有顯著正向影響，說明國內通脹率越嚴重，人民幣對內貶值程度就越嚴重，這會強化投資者對未來的通脹預期，進而催生對國內房地產市場的投資熱潮，使得大量資金涌入樓市，終加劇了各層次房價泡沫。
市場供求方面，房地產業(yè)投資同比增速對房地產市場價格泡沫和住宅價格泡沫產生顯著的負向影響，對商鋪價格泡沫產生顯著的正向影響，但對辦公樓價格泡沫影響不顯著，這說明增加房地產的供給規(guī)模在一定程度上可以抑制住宅市場的價格泡沫，但同時也加劇了商鋪市場的價格泡沫，相比之下，房地產銷售總額同比增速對各層次房價泡沫沒有明顯影響。
貨幣政策工具方面，廣義貨幣同比增速 M2、商業(yè)銀行款增速、金融機構存款準備金率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的正向影響；而7天銀行同業(yè)拆借利率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的負向影響。這說明擴張型的貨幣政策（提高廣義貨幣同比增速、降低短期款利率、信貸擴張）會明顯加劇房地產市場價格泡沫程度，而收縮型貨幣政策（降低廣義貨幣同比增速、提升短期款利率、信貸收縮）會顯著降低房地產市場價格泡沫程度。與此同時，貨幣政策工具對各子市場上價格泡沫的影響程度也存在差異：廣義貨幣M2 同比增速僅僅對商鋪價格泡沫具有顯著的正向影響，而對住宅和辦公樓價格泡沫沒有明顯影響；7 天同業(yè)拆借利率對住宅、辦公樓的價格泡沫均具有顯著的負向影響，而對商鋪市場價格泡沫沒有明顯影響；商業(yè)銀行款同比增速和存款準備金率對三個子市場的價格泡沫均具有顯著的正向影響。這說明，住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫對短期利率波動較為敏感，而商鋪市場價格泡沫對廣義貨幣增速較為敏感。存款準備金率對住宅市場價格泡沫的促進作用為明顯，說明基于存款準備金率這一貨幣政策工具來抑制我國房地產市場價格泡沫的做法是無效的，會進一步增強各層次房價泡沫程度。總的來看，實施收縮性貨幣政策（提升短期基準利率、降低廣義貨幣增速、減少信貸規(guī)模等措施）可以明顯抑制各層次房價泡沫的進一步膨脹。
因素方面，人民幣匯率升值對整個房地產市場、住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫均具有顯著的正向影響；其中，對住宅泡沫的推進作用顯著，然后依次是商鋪泡沫和辦公樓泡沫。美國聯(lián)邦基金利率對國內各層次房價泡沫均具有顯著的正向影響，這與國內外不少學者認為未來美國加息，會造就強勢美元，引發(fā)短期資本回流，從而可能導致發(fā)展中國家資產泡沫破滅等觀點相反。本文的實證結果表明，美國基準利率水平的提升會加劇我國各層次房價泡沫程度，由此也暗示短期資本并不是影響我國房價泡沫演化的主要因素，短期資本外逃并不會對我國房地產市場價格泡沫產生明顯影響。從表3可知，短期資本凈流入僅僅與住宅價格泡沫存在顯著的正相關關系，而與整個房地產市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫之間并不存在顯著的關系；相比辦公樓市場和商鋪市場，流入我國的短期資本可能更為偏好投資于住宅市場，從而在一定程度上加劇了住宅價格泡沫，但對整個房地產市場價格泡沫卻沒有明顯影響。
外部金融沖擊方面，2008年金融危機和2009年歐債危機均在一定程度上抑制了我國各層次房價泡沫的進一步膨脹；從影響程度來看，外部金融危機的沖擊對我國辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫的抑制效果要大于對住宅價格泡沫的抑制效果。
調控政策方面，中央政府出臺的一系列趨緊的房價調控政策會顯著抑制商鋪市場的價格泡沫，但也顯著加劇了住宅價格泡沫，而對辦公樓價格泡沫沒有明顯影響。2010年開始推出的限購政策不但沒有起到抑制住宅價格泡沫的效果，反而對整個房地產市場、住宅市場和商鋪市場的價格泡沫產生顯著的促進作用。相比之下，提高第二套房低付比例這一措施能顯著降低整個房地產市場、住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫，起到明顯的抑制效果。從三種調控政策的實施效果來看，第二套房低付比例這一調控政策有效，影響力度也大。
本文采用單位根右側ADF泡沫檢驗方法（BSADF）來動態(tài)測度中國各層次市場（整個房地產市場、住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場）價格泡沫及其關鍵影響因素，終結論與建議如下：
（一）我國各層次房地產市場均存在多個周期性泡沫，且內部分化嚴重。住宅價格泡沫的發(fā)生次數、存續(xù)周期和泡沫峰值均明顯大于辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫，且決定了整個房地產市場價格泡沫走勢。因此，通過重點抑制住宅價格泡沫程度將能有效抑制整個房地產市場泡沫的膨脹。
（二）我國各層次房價泡沫走勢主要受資金推動。通貨膨脹率、廣義貨幣增速、商業(yè)銀行款規(guī)模增速、人民幣匯率升值、存款準備金率、美國聯(lián)邦基金利率均對我國各層次房價泡沫具有顯著的促進作用；房地產業(yè)投資增速、短期貸利率、外部金融危機沖擊均對我國各層次房價泡沫具有顯著的抑制作用。總體來看，我國房價泡沫膨脹背后的驅動力更多來自社會資本的推動，因此，需要樹立以引導國內資本分流出房地產領域為抑制房價泡沫的調控思想主線；在這思想主線指引下來制定“疏堵結合”的房價泡沫風險防范政策。同時，需要對我國貨幣政策和調控政策進行統(tǒng)一協(xié)調，避免各種政策的沖突：先，實施適度從緊的貨幣政策（降低廣義貨幣增速、提高短期款利率、適度降低銀行面向房地產業(yè)的款規(guī)模及增速）；其次，在保持房地產業(yè)投資增速的基礎上，加大國內一、二線城市的土地供給，嚴厲打擊地產商的“囤地”和“捂房”行為；后，在當前資本管制難以快速放松的情況下，一方面要合理拓展居民的投資渠道，引導社會資金分流出房地產領域而轉向其他實體經濟項目；另一方面，嚴厲整頓和清理通過“影子銀行”渠道違規(guī)發(fā)行沒有明確標的對象的理財產品來為房地產業(yè)融資的行為。
（三）強化經濟政策及其改革取向的連貫性和穩(wěn)健性，提升國內居民對政策預期的穩(wěn)定性。一方面，需要保持國內物價穩(wěn)定以降低國內居民的通脹預期；另一方面，要避免人民幣匯率短期的過度波動，明確人民幣匯率改革機制取向，降低人民幣在短期內的升值或貶值預期，通過這些預期管理來減緩社會資本持續(xù)流向房地產領域的動力。與此同時，加強對短期資本異常流動的監(jiān)管，防止其過度波動對我國住宅價格泡沫產生不利沖擊。
（四）針對不同區(qū)域或不同層次的房地產市場，實施差異化的房價調控政策。當前國內住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫存在嚴重分化，且對房地產調控政策的反應程度存在較大差異。近10年來，大部分房地產調控政策僅僅抑制了商鋪市場價格泡沫，而加劇了住宅市場價格泡沫，限購政策助推各層次房價泡沫的膨脹，總體調整政策效果歸于失效；相比之下，針對購買第二套房時實施的低付比例措施能較為顯著地抑制各層次房價泡沫。因此，建議在制定房地產調控政策時，需要考慮對不同區(qū)域或不同層次房地產市場的影響差異，必要時實施“一城一策”的調控政策。在以住宅市場為調控重點的前提下，可以考慮取消抑制需求的行政調控措施（限購政策），轉而采取更加市場化的調控措施（大幅提高第二套房付比例、全面征收房產稅、提升第二套房款利率并縮減規(guī)模等）來有效抑制各層次房價泡沫
NSD VS-12TD-M2PGD
NSD IM10DN-M2PG/STY52
NSD VS-QS62
NSD NDP-A220A-S1角度顯示器
NSD 5P-RBT-0103-2(2m)
NSD 電纜 3P-S-0102-10
NSD VS-2-1V
NSD NCV-20NGNM2
NSD 控制器R-VS-S5-MG
NSD VM-2YE
NSD VLS-12.8PRA14-300SXN
NSD IRS-51.2P30C-614P4PAR20
NSD VRE-P062
NSD VLS-8SM20-260FHB0.75-S261
NSD 3P-S-0102-70 70m 電纜
NSD MRE-G320SP101LKR20-G
NSD MRE-G640SP062FBC
NSD 電纜19.8m CPB-16F
NSD MRE32SP97LKR10-G
NSD 編碼器 MRE-G64SP062FBC配用電纜
NSD VRE-P09FK5-G 24V 4-20MA
NSD VLS-512PW 300B
NSD VRE-P062SAV
NSD MREG64SP062SBC 編碼器
NSD IRS-51.2P30D281P6PAR20
NSD MRE32SP062
NSD GJ7012.0
NSD VLS-256PW-200B
NSD VER-P061FKR
NSD K-VLS-12.8PNA28-S043-H
NSD 1F-F41（含插頭）
NSD MRE-G64SPO97LKRR2-C
NSD VLS-12.8PRA14-650SXN-A
NSD AL220H-8
NSD 3P-RBT-FG-10 10M
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VLS-512PW200BVM-2AG-16
NSD VE-2BG-EP
NSD 3S-RBT-0103-65 65M
NSD 與VL-2PG-CH-ST板和VLS-12.8傳
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1N0A0(內置電池
NSD 編碼器 MRE-32AP062SAC
NSD 1F-F43（含插頭）
NSD CVR(CONSTANT VOLTAGE REGULATOR
NSD MRE-32SP062 SAG檢出器
NSD 和TS2025N301編碼器配套使用的
NSD VM-2CC
NSD L1BB6048AN-75
NSD M1A-10S/15K
NSD HPS-MA10-S1 模具球鎖傳感器
NSD MRE-32ST062FAC
NSD MIA-15S/15K 連接器
NSD VS-C05-Z02
NSD VRE-9028SAC 編碼器
NSD 4P-RBT-4344-8 8M
NSD MRE-32SP101FKB2-G with 2Mcable
NSD MRE-32SP062FAC
NSD VM-2B 控制器
NSD VER-P097FKR5-G
NSD VLS-256PY200B 編碼器
NSD 4P-S-8002-100M
NSD VS-10EXT-1-L-STYLE1
NSD 角度顯示器NS-B5
NSD 946-20276-002（見圖紙）液壓缸
NSD VLS-1024PW800
NSD VS-1AN-1-V1PG-S51
NSD 3P-RBT-FG-3 3m電纜
NSD 3S-S-9044-150M
NSD TRD-S2500V
NSD 4P-RBT-0103-5
NSD 編碼器 VRES062FAL
NSD NCV-20NBNLP
NSD 3P-S-0102-5 擴展電纜
NSD VS-5ED-1
NSD VLS-8SM20-30FHB1.5
NSD 電纜 8米
NSD 編碼器VREP062SAC用于機床
NSD MRE-32SP097LKR5-G
NSD MRE-G256SP061FAB
NSD NCV-20NGNV2 編碼器
NSD MRE-G64SP101LKB2-G
NSD MRE-32SP074FKR10-G
NSD 100K 100A/3P
NSD CSA20X110-LS7 編碼器
NSD VLS-W512PW400BC4
NSD MRE-G128SP097LKR5-G
NSD MRE-G256SP061FAB10
NSD "SCM80/45-25(配伺服閥) "
NSD E2EM-X15X1
NSD 顯示器 VS-T12
NSD VLS-8PSJ20A
NSD VLS-256PW-58B
NSD VLS-512FWB 編碼器
NSD MRE-G128SPFT062FAC
NSD VLS-256PWB128B+NVC-20NGNMP
NSD MRE-G128SP101LR5-G
NSD BB6048AN7.5 DC24V LOAD 50mA
NSD VS-Q62-M2PG 接口：BC
NSD NCV-201VBNLP
NSD HB-A6012 AN-15 編碼器
NSD V806MD-044
NSD MIE-G256SP074FKI10-G
NSD VS-C05-Z02-40
NSD CABLE 4S-RBT-6159-20
NSD VM-2CC-R3
NSD 編碼器電纜
NSD BLS-256W 100B 行程檢測器
NSD VP-S-FG-35編碼器信號電纜
NSD SSB-80*200-005-BVOTOJOA1A3-S25
NSD 旋轉編碼器 VRE-P028
NSD VS-6E-S4
NSD VS1AN1V1PGCT
NSD MEM-EEP16K
NSD NCV-20NBNLW
NSD RS-06012AA
NSD VS-5D-T-2
NSD VS-1AN-1-EPI-V1PG/
NSD VSV-201-S033
NSD CONVERTER NVC-20NBNMP
NSD MRE-32SP062FAC重NSD-0643
NSD IRS51.2P30D819P2PAR20
NSD VM-2編碼器控制器
NSD VS-5EX-3 控制器
NSD NCV-20NGNMP
NSD U2F1-5S/5S
NSD VS-12D SERIAL:08602060顯示器
NSD 角度控制器
NSD VS-SPD-40S02
NSD 4P-S-FG-75 75M
NSD MRE-G64SP097LKR10-G
NSD RB01
NSD VARICAM VS-5E 同NSD-0052
NSD VM2AG16 轉換器 廠方已停產
NSD CSA20X110-LB7型編碼器
NSD VREP062FBC 編碼器
NSD VE-2AG
NSD MRE-G256SP0972KRB-G
NSD MRE-G320SP062FAC
NSD BS-5ED
NSD 導套S-18D435P2
NSD MRE-G320SP062 FACPE沖壓拆垛機
NSD VREP062SAC053P3557 編碼器
NSD VLS-512PYB
NSD NDP-A220A1-S1角度顯示器
NSD NCV-20NGNLP
NSD VRE-P062FBC
NSD IM-10DN-M2PG STYLE52
NSD VRE-P062FAC
NSD VS-10BH-D-VER
NSD VSQ62-M2PG 傳感器
NSD SBB-63*100-FA5-BV0T0J0N
NSD MRE32SP062FAC
NSD VS-D5-S1 24VDC
NSD VRE-P101LKB2-G
NSD CM-2A(MRE)
NSD NCV-10NGNMP-S9 NSD
NSD 連接 VM-2AG-32和MRE-
NSD 電纜 3P-S-0102-20
NSD MRE-G1280SP101LKB5-G
NSD CAS-20X75-FAO-S062
NSD VP-2PU 模塊
NSD IRS-51.2P30D-588P8PAR20
NSD 電纜 NSD-5P-RBT(2m)
NSD VS1S62
NSD VLS-256PWB
NSD 顯示器 VSD5T2
NSD 4P-S-FG-70 70m
NSD VE8F-81 放大器
NSD MRE-32SP101LKR10-G
NSD VS-10F-1
NSD NCV-20NGNLW+NCV-K1
NSD 3P-S-0102-85 85M
NSD ROTARY SWITCH RS04006CA
NSD 4P-S-FG-60 60M
NSD UAN-215 TYPE:DD-7S NO:4051
NSD VLS-12.8PRA14-400SXN
NSD 傳感器 VLS512PWB
NSD IRS-51.2P18A332P8PAB20-S008
NSD IRS51.2P30D1075P2PAR20
NSD MRE-G-320SP074LKR2-G
NSD NRE-G64SP062FAC
NSD MRE-G512SP097FKR5-G
NSD MRE-32SP074FK-7
NSD NCV-20HBNM2R
NSD 凸輪控制器
NSD DD-77CAN 雙重傳感器
NSD MRE-G320SS062FAC
NSD VLS256PWA
NSD MRE-G256SP097LKR20-G
NSD VSV-103A-S40
NSD MC-5606B
NSD MRE-32SP097LKR10-G
NSD MRE32SP061FR (2048P/R)
NSD VM-2BG轉換器 2006年6月15日停產
NSD KH13 15VDC OUT:1-5VDC 0-40MPA
NSD MRE-32SP074FK-G
NSD 32SP101FKP10-G-S205
NSD 凸輪控制器
NSD VS10B-UNN-P-1-N300-S005
NSD VS-5R
NSD MRE-G64SP101FKB10-G
NSD K-VLS-12.8PNA28-S048-H
NSD MRE-160SPFKR2-G
NSD 1F-F45（含插頭）
NSD MRE-G64SP061FKB
NSD MRE-G160SP062FAC
NSD MRE-G128SP097LKR20-G
NSD MRE-64SP074FKR2-G
NSD 傳感器 VS-5EX-1
NSD VLS-8SM20-40FHB1.2
NSD BS-D5-Y1
NSD 鑰匙 配VS-5E-1 角度控制器
NSD VC440G-2V1P-S1V
NSD VRE-P062SAC-2M 編碼器
NSD GCS-5F1-1
NSD MRE-G256SP061FAR10
NSD ABS-MRE-32SP097LHR5-G
NSD 安裝金具 VS-K05
NSD CSA-40X1100-LBO-C2.0-A1//CSA-
NSD MRE-G512SP097LKR2-G
NSD 4P-RBT-0103-7
NSD DD24Z-5
NSD 4P-RBT-0102-30
NSD VS-ES62-M
NSD PR-3020編碼器
NSD FLT44A/FLR44A
NSD MRE-G128SP062FBC
NSD CVR(CONSTANT VOLTAGE REGULATOR
NSD 接頭 KCP-SG16F
NSD 3S-RBT-0103
NSD MTD-F6A32-2C
NSD VLS-12.8-IRS-51.2
NSD 4P-S-FG-50 延長電纜
NSD VS-5F-1-R3
NSD VS-5T
NSD 定位器VS6P-2.0
NSD VS1AN1-1V1PGK
NSD VS-C05-2
NSD MRE-32SP062-SBCK
NSD MRE-G160SP062-FAC3M
NSD VS-D5-T-2
NSD CBB-63*100-PA5-BV0T0JON
NSD RP-3020-PRB
NSD VM-2AGMRE-G320SP062FBC
NSD ABSOCODER VREP062SAC
NSD VS-12PB-MD
NSD 4P-S-8002-2 (10M)
NSD 1F-F08（含插頭）
NSD 3P-RBT-0103-4
NSD 4P-S-0102-65
NSD VS-C1S62-2 電纜
NSD MRE-G320SP062FBC
NSD VS-5PD-40S02 12900464
NSD 控制器：VS-1AN-1-L
NSD VLS-1024PW600
NSD VS-51-1
NSD MER-G64SP062FBC
NSD 連接VE-2AG和VRE-PO62FBC的電纜
NSD NCV-20NGNMP 重NSD-0364
NSD BA-3PEXI-P
NSD SFCJ-40X20-240FA5
NSD VLS-1.28SMHP22.4
NSD VLS-12.8PRA4Y-200SM
NSD 3P-S-FG
NSD 3P-S-AB-5 電纜
NSD VS-5FT-1
NSD VS-10ED-1-L
NSD 3P-S-FG-20
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN-B編碼器
NSD VS262 模塊
NSD 4P-S-0102-2M
NSD VS-60 SN:11504110
NSD VE-2AG-S01
NSD MREG64SP097LKR10-G 停產
NSD VRS-12 8PRS14-900SXN-B編碼器
NSD VRE-P062FBC NO:01391632
NSD CZ-V21A 顏色傳感放大器
自2005年以來，國內一、二線城市房價在面臨多次宏觀調控政策作用下依然長期持續(xù)上漲；今，我國大部分地區(qū)的房價收入比已經遠超平均水平。與此同時，國內一、二線城市房價與三、四線城市房價的走勢出現(xiàn)明顯分化，局部地區(qū)房價泡沫破滅風險不容忽視。對此，社會各界對我國是否存在房價泡沫、房價泡沫破滅風險等問題極為關注。目前中央政府正在采取降低房地產交易稅費、企業(yè)稅收和融資成本及供給側改革等更為市場化的調節(jié)手段來降低房地產業(yè)巨量庫存，旨在防范房價泡沫全面破滅對我國金融體系所帶來的嚴重沖擊。在此背景下，針對我國房地產市場的結構性失衡狀況，實時監(jiān)測我國多層次房價泡沫的演化趨勢及其驅動因素就顯得十分重要和迫切。而要評價我國房價調控政策的有效性和合理性，前提條件是對房價泡沫的存在性、存續(xù)周期時點、演化趨勢及其關鍵影響因素進行有效識別。對此，本文先構建房價泡沫檢驗方法（BSADF）來對中國住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫程度進行動態(tài)監(jiān)測，然后挖掘這些泡沫的核心影響因素。本文的研究意義在于：一方面有助于政府和投資者測度國內各層次房價泡沫程度及其存續(xù)周期，為及時出臺具有針對性的樓市調控政策提供有益的借鑒；另一方面，通過對房價泡沫驅動因素的挖掘，厘清各影響因素對房價泡沫的作用機制，為更好地評價和協(xié)調我國房價調控政策提供參考。
一、文獻綜述
當前越來越多國外學者傾向于采用Phillips等（2011）提出的資產泡沫檢測方法（簡稱PWY方法）來研究房價泡沫，該方法基于單位根右側ADF檢驗的分析思路，采用向前遞歸技術來檢驗周期性資產泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke（2013）采用 PWY 方法對中國房地產市場（2009-2013）進行實證研究，結果發(fā)現(xiàn)中國房地產市場除了2009年10月出現(xiàn)明顯的房價泡沫外，其它時期均無泡沫[2].隨后，Phillips等（2013a,2013b）提出可同時向前和向后的移動窗口遞歸技術（簡稱BSADF方法），該方法能同時檢測到多個資產周期性泡沫[3][4].Liu 等（2016）采用 BSADF 方法對中國 70 個城市在 2006-2013年期間的房價泡沫進行實證后發(fā)現(xiàn)：中國投機性房價泡沫尚未破滅；在70個主要城市中，約有四分之一城市的房價泡沫在2013年底出現(xiàn)破滅，但一線城市房價泡沫依然存在[5].
國內學者主要從房價泡沫檢驗方法及其影響因素方面展開研究：
（一）在房價泡沫檢驗方面，目前國內主要有四種代表性的房價泡沫檢測方法：一種是基于綜合指標的房價泡沫檢測方法[6].第二種是基于局部均衡模型的房價泡沫檢測方法。苑德宇和宋小寧（2008）、許春青等（2013）分別對中國 35 個大中城市及中國香港地區(qū)的房價泡沫進行測度研究后發(fā)現(xiàn)國內城市房價泡沫存在明顯的差異[7][8],其中沿海地區(qū)房價泡沫比內地省市房價泡沫要嚴重些。第三種是基于West模型的房價泡沫檢測方法。韓德宗（2005）通過應用West模型發(fā)現(xiàn)北京、上海和深圳這三個一線城市的住宅市場均出現(xiàn)泡沫，但其寫字樓市場均不存在房價泡沫[9].然而，West模型僅能檢驗出泡沫的存在性，而無法測度泡沫程度。第四種是基于馬爾可夫區(qū)制轉換的房價泡沫檢測方法。史興杰和周勇（2014）采用類似方法對我國所有直轄市的房價泡沫進行檢驗后發(fā)現(xiàn)：北京和上海的住宅市場存在明顯泡沫，而天津和重慶的住宅市場卻不存在泡沫[10].
（二）在房價泡沫影響因素方面，有如下兩類影響因素：一、資本和成本推動。這里的資本包括國內銀行信貸規(guī)模、跨境資本規(guī)模、財富效應等。大部分學者認為匯率失衡、資本流動、財富效應、信貸擴張、土地價格、人民幣升值預期及其貨幣化等是影響房價泡沫的重要因素[11][12].第二、調控政策推動。丁杰等（2015）認為我國房價調整政策整體上失效，地產商的商業(yè)信用顯著抵消了調控政策在銀行信貸方面的抑制效果[13].劉晨暉和陳長石（2015）認為我國當前房價調控政策中存在泡沫積累與的“雙向失調”風險并探討了應對政策[14].
綜上所述，在現(xiàn)有房價泡沫測度方法中，Phillips 等（2013a,2013b）提出 BSADF 方法具有明顯優(yōu)勢：一、該方法可以檢測出某一個時期內出現(xiàn)的多個泡沫及其存續(xù)周期時點；第二、能較為直觀地測度出研究時期內每個時點上的泡沫值。目前有關中國房價泡沫及其影響因素方面的研究依然存在以下不足：一尚未有文獻專門研究中國多層次房地產市場（住宅、辦公樓、商鋪）的價格泡沫及其異質性特征；第二、大部分文獻采用的方法只能檢驗單個房價泡沫的存在性，而無法檢測出可能存在的多個房價泡沫；第三、大部分研究著重分析房價的影響因素，而非房價泡沫的影響因素；第四、大部分文獻只局限于從某一層面（貨幣政策或市場供求）來挖掘關鍵影響因素，而忽視了調控政策、短期資本流動和外部金融危機等層面同樣會對我國房地產市場泡沫產生重要影響。因此，針對現(xiàn)有研究存在的不足，本文分別以中國住宅、辦公樓和商鋪市場為研究對象，采用 BSADF 方法來動態(tài)測度這些市場 2001 年2015年期間出現(xiàn)的周期性泡沫及其特征；然后從多個層面（宏觀經濟、貨幣政策工具、商品房市場供求狀況和樓市調控政策等）來揭示房價泡沫的重要影響因素。與前人相關研究相比，本文可能的創(chuàng)新之處在于：一、*采用前沿方法（BSADF）測度了中國的住宅、辦公樓和商鋪市場在研究時期內的價格泡沫程度及存續(xù)周期時點；第二、從宏觀經濟基本面、資本流動、市場供求狀況、外部金融危機沖擊和樓市調控政策變遷等視角來揭示影響我國各層次房價泡沫的關鍵因素，進而對我國的部分重要調控政策的實施效果進行有效評價。
二、實證研究
（一）樣本數據選擇與說明
1.房價指數選擇及數據處理
這里采用來自中房網的商品房（住宅、辦公樓、商鋪）銷售價格月度數據來分別代表住宅市場（ZZ）、辦公樓（BGL）市場和商鋪市場（SP）的價格走勢。與此同時，采用包括住宅、辦公樓和商鋪的綜合商品房價格（FDC）來代表整個房地產市場的價格水平。研究時期為 2001 年 1 月 2015 年 12 月，各有 180個樣本數據，采用Census X12季度調整方法對其進行季度調整后再參與建模分析。
2.房價泡沫影響因素指標選擇及說明
本文借鑒郭文偉和陳鳳玲（2016）的思路，從經濟基本面、市場供求、貨幣政策工具、因素、外部金融危機和樓市調控政策變遷等方面來選擇房價泡沫影響指標[15]:
（1）經濟基本面。采用工業(yè)增加值的當月同比增長率X1來衡量我國總體經濟增長速度，采用國內居民消費物價指數（CPI）當月同比增長率X2來衡量我國的總體物價水平。
（2）市場供求。采用房地產業(yè)完成投資額累計同比增長率X3來代表房地產業(yè)的市場供給情況；同時采用房地產業(yè)銷售額累計同比增長率X4來反映市場需求情況。
（3）貨幣政策工具。采用廣義貨幣M2的月度同比增長率X5和銀行間同業(yè)拆借利率中的7天加權平均利率X6來分別衡量我國的數量型貨幣政策和價格型貨幣政策在整個研究時期內的實施動態(tài)[15];由于銀行款規(guī)模也是央行宏觀調控的有力工具，這里采用國內商業(yè)銀行人民幣款余額同比增速X7來代表銀行款規(guī)模增速。另外，由于金融機構存款準備金率X8對整個社會流動性具有系統(tǒng)性影響，進而也會影響資產價格走勢，對此，這里增加變量X8來反映我國貨幣政策工具的實施情況。
（4）因素。為了衡量人民幣匯率波動對我國房價泡沫產生的影響，這里增加人民幣匯率變量X9（采用美元兌人民幣的中間價月度平均匯率）。另外，由于美國利率水平的波動一直對各國基準利率走勢具有廣泛影響，進而影響了資產價格的走勢，因此，這里采用美國聯(lián)邦基金目標利率的月度平均值X10來反映美國利率水平的變化對我國房價泡沫的影響[15].從數據可獲得性及應用的普及性原則出發(fā)，本文采用“短期資本流動規(guī)模=外匯占款增量-貿易順差-外國直接投資”的測度方法來計算我國的短期資本流動規(guī)模。由于測度出來的短期資本流動規(guī)模變化較大，這里采用虛擬變量X11來衡量短期資本流動情況，當短期資本凈流入量為正時，X11取1值，否則取0值。
（5）外部金融危機沖擊。越來越多的實踐表明房價泡沫與金融危機往往是相伴相隨的。這里采用兩個虛擬變量D1和D2來分別代表2008年金融危機和2009年歐債危機對我國各層次房價泡沫的影響①，這些虛擬變量在危機存續(xù)時期內取1值，否則取0值。
（6）樓市調控政策。我國中央及地方政府實施過的樓市調控政策種類繁多，既有行政手段也有市場化方式。由于本文是基于層面的研究視角，故對非統(tǒng)一實施的調控措施將不納入分析范圍。本文先采用虛擬變量D3來衡量整個研究期間內我國房地產調控政策的動態(tài)取向，當房地產調控政策趨向寬松時，取0值；反之，當調控政策趨緊時，取1值。與此同時，由于我國從2010年4月*開始實施限購政策①，本文優(yōu)選出限購政策D4這一重要的調控措施。由于國家向來支持改善性需求，反對投機性需求，而投機性需求更多反映在第二套房的消費中，因此，這部分需求自然成為了調控的重點對象，本文采用變量D5來衡量第二套房的低付比例的限制措施對各層次房價泡沫的影響。
（二）實證模型
1.房價泡沫測度模型：BSADF.
上述模型中，yi（i=1,2,3,4,）分別表示層面上的綜合房地產價格泡沫、住宅價格泡沫、辦公樓價格泡沫、商鋪價格泡沫；而Xj（j=1,2,…，11）為經濟基本面、市場供求、貨幣政策、因素等方面的影響因素；Dm（m=1,2）為衡量外部金融危機的虛擬變量，Dm（m=3,4,5）為衡量房地產調控政策的虛擬變量。
（三）實證結果及討論
1.泡沫存在性檢驗
根據BSADF檢驗法的分析思路，這里假定樣本窗口的初始長度為6個月，在每次估計完成后樣本窗口長度就增加1個月直樣本終點；與此同時，通過對各層次房價數據進行2000次模擬來獲得各層次房價在1%、5%和10%置信水平上的統(tǒng)計量BSADF臨界值，終分析結果見表1.顯然，各層次房地產市場的BSADF均大于在5%置信水平上的臨界值，由此可見，我國各層次房地產市場（整個市場、住宅、辦公樓和商鋪）在5%的置信水平上均顯著存在泡沫。
各層次房地產市場泡沫（BSADF）及其臨界值（CV-BSADF）走勢如圖 1 所示。由圖 1 可知，我國各層次房地產市場在 2001-2015 年期間均出現(xiàn)了多個周期性泡沫，但各層次房價泡沫在持續(xù)時間、發(fā)生次數及嚴重程度方面均存在顯著差異。表2對各層次房地產市場泡沫的存續(xù)周期、峰值、泡沫次數等方面進行統(tǒng)計匯總。
從圖 1 和表 2可知，住宅市場出現(xiàn)了 11 次泡沫，早 的 一 次 泡 沫 發(fā)生在 2005 年 11 月-2005年12月，泡沫峰值為 3.64;而 嚴 重 的 住 宅 價格 泡 沫 則 發(fā) 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月，泡沫峰值高達到6.04;持續(xù)時間長的住宅泡沫發(fā)生在2008年12月-2009年11月，歷時一年；近的一次泡沫發(fā)生在2015年12月。辦公樓市場共發(fā)生了6次價格泡沫，且每次泡沫持續(xù)時間均不超過6月；其中嚴重的辦公樓價格泡沫發(fā)生在2009年1月-2009年2月，泡沫峰值為5.37.商鋪市場在整個時期內共發(fā)生了7次泡沫，但泡沫程度相對不太嚴重，其中持續(xù)時間長且為嚴重的泡沫發(fā)生在2011年3月-2012年3月，歷時13個月，但泡沫峰值僅為3.17.從橫向比較來看，住宅市場泡沫的發(fā)生次數與泡沫峰值均明顯大于辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫；住宅市場泡沫的走勢與整個房地產市場泡沫的走勢較為相似。由此可看出，目前我國房地產市場泡沫主要來源于住宅市場泡沫，辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫對房地產市場泡沫的貢獻占比較小。
各層次房價泡沫匯總
3.各層次房價泡沫影響因素分析
通過對模型各變量進行平穩(wěn)性檢驗和正態(tài)分布檢驗可知：從正態(tài)分布檢驗J-B統(tǒng)計結果來看，除了商鋪價格泡沫服從正態(tài)分布假設外，住宅價格泡沫和辦公樓價格泡沫均在1%的置信水平上拒絕原假設（服從正態(tài)分布）。根據平穩(wěn)性檢驗結果可知，各層次房價泡沫都是平穩(wěn)序列。對房價泡沫影響因素變量進行平穩(wěn)性檢驗后發(fā)現(xiàn)：通貨膨脹率（X2）、房地產業(yè)銷售額累計同比增長率（X4）、廣義貨幣量M2同比增長率（X5）、銀行同業(yè)拆借7天加權平均利率（X6）、商業(yè)銀行款同比增速（X7）均為平穩(wěn)性序列；而工業(yè)增加值增長率（X1）、房地產業(yè)完成投資額累積同比增長率（X3）、大型金融機構存款準備金率（X8）、美元對人民幣中間價（X9）和美國聯(lián)邦基金目標利率（X10）這5個變量均為非平穩(wěn)變量，但其一階差分序列則均為平穩(wěn)系列。因此，這5個變量均以一階差分形式參與后續(xù)分析。
實證模型的回歸結果如表3所示，從表3可知：從經濟基本面來看，工業(yè)增加值同比增速對商鋪市場價格泡沫具有顯著的正向影響，說明經濟增長會帶動商鋪市場價格泡沫的提升，但對住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫影響不明顯；通貨膨脹率對各層次房價泡沫均具有顯著正向影響，說明國內通脹率越嚴重，人民幣對內貶值程度就越嚴重，這會強化投資者對未來的通脹預期，進而催生對國內房地產市場的投資熱潮，使得大量資金涌入樓市，終加劇了各層次房價泡沫。
市場供求方面，房地產業(yè)投資同比增速對房地產市場價格泡沫和住宅價格泡沫產生顯著的負向影響，對商鋪價格泡沫產生顯著的正向影響，但對辦公樓價格泡沫影響不顯著，這說明增加房地產的供給規(guī)模在一定程度上可以抑制住宅市場的價格泡沫，但同時也加劇了商鋪市場的價格泡沫，相比之下，房地產銷售總額同比增速對各層次房價泡沫沒有明顯影響。
貨幣政策工具方面，廣義貨幣同比增速 M2、商業(yè)銀行款增速、金融機構存款準備金率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的正向影響；而7天銀行同業(yè)拆借利率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的負向影響。這說明擴張型的貨幣政策（提高廣義貨幣同比增速、降低短期款利率、信貸擴張）會明顯加劇房地產市場價格泡沫程度，而收縮型貨幣政策（降低廣義貨幣同比增速、提升短期款利率、信貸收縮）會顯著降低房地產市場價格泡沫程度。與此同時，貨幣政策工具對各子市場上價格泡沫的影響程度也存在差異：廣義貨幣M2 同比增速僅僅對商鋪價格泡沫具有顯著的正向影響，而對住宅和辦公樓價格泡沫沒有明顯影響；7 天同業(yè)拆借利率對住宅、辦公樓的價格泡沫均具有顯著的負向影響，而對商鋪市場價格泡沫沒有明顯影響；商業(yè)銀行款同比增速和存款準備金率對三個子市場的價格泡沫均具有顯著的正向影響。這說明，住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫對短期利率波動較為敏感，而商鋪市場價格泡沫對廣義貨幣增速較為敏感。存款準備金率對住宅市場價格泡沫的促進作用為明顯，說明基于存款準備金率這一貨幣政策工具來抑制我國房地產市場價格泡沫的做法是無效的，會進一步增強各層次房價泡沫程度。總的來看，實施收縮性貨幣政策（提升短期基準利率、降低廣義貨幣增速、減少信貸規(guī)模等措施）可以明顯抑制各層次房價泡沫的進一步膨脹。
因素方面，人民幣匯率升值對整個房地產市場、住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫均具有顯著的正向影響；其中，對住宅泡沫的推進作用顯著，然后依次是商鋪泡沫和辦公樓泡沫。美國聯(lián)邦基金利率對國內各層次房價泡沫均具有顯著的正向影響，這與國內外不少學者認為未來美國加息，會造就強勢美元，引發(fā)短期資本回流，從而可能導致發(fā)展中國家資產泡沫破滅等觀點相反。本文的實證結果表明，美國基準利率水平的提升會加劇我國各層次房價泡沫程度，由此也暗示短期資本并不是影響我國房價泡沫演化的主要因素，短期資本外逃并不會對我國房地產市場價格泡沫產生明顯影響。從表3可知，短期資本凈流入僅僅與住宅價格泡沫存在顯著的正相關關系，而與整個房地產市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫之間并不存在顯著的關系；相比辦公樓市場和商鋪市場，流入我國的短期資本可能更為偏好投資于住宅市場，從而在一定程度上加劇了住宅價格泡沫，但對整個房地產市場價格泡沫卻沒有明顯影響。
外部金融沖擊方面，2008年金融危機和2009年歐債危機均在一定程度上抑制了我國各層次房價泡沫的進一步膨脹；從影響程度來看，外部金融危機的沖擊對我國辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫的抑制效果要大于對住宅價格泡沫的抑制效果。
調控政策方面，中央政府出臺的一系列趨緊的房價調控政策會顯著抑制商鋪市場的價格泡沫，但也顯著加劇了住宅價格泡沫，而對辦公樓價格泡沫沒有明顯影響。2010年開始推出的限購政策不但沒有起到抑制住宅價格泡沫的效果，反而對整個房地產市場、住宅市場和商鋪市場的價格泡沫產生顯著的促進作用。相比之下，提高第二套房低付比例這一措施能顯著降低整個房地產市場、住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫，起到明顯的抑制效果。從三種調控政策的實施效果來看，第二套房低付比例這一調控政策有效，影響力度也大。
本文采用單位根右側ADF泡沫檢驗方法（BSADF）來動態(tài)測度中國各層次市場（整個房地產市場、住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場）價格泡沫及其關鍵影響因素，終結論與建議如下：
（一）我國各層次房地產市場均存在多個周期性泡沫，且內部分化嚴重。住宅價格泡沫的發(fā)生次數、存續(xù)周期和泡沫峰值均明顯大于辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫，且決定了整個房地產市場價格泡沫走勢。因此，通過重點抑制住宅價格泡沫程度將能有效抑制整個房地產市場泡沫的膨脹。
（二）我國各層次房價泡沫走勢主要受資金推動。通貨膨脹率、廣義貨幣增速、商業(yè)銀行款規(guī)模增速、人民幣匯率升值、存款準備金率、美國聯(lián)邦基金利率均對我國各層次房價泡沫具有顯著的促進作用；房地產業(yè)投資增速、短期貸利率、外部金融危機沖擊均對我國各層次房價泡沫具有顯著的抑制作用。總體來看，我國房價泡沫膨脹背后的驅動力更多來自社會資本的推動，因此，需要樹立以引導國內資本分流出房地產領域為抑制房價泡沫的調控思想主線；在這思想主線指引下來制定“疏堵結合”的房價泡沫風險防范政策。同時，需要對我國貨幣政策和調控政策進行統(tǒng)一協(xié)調，避免各種政策的沖突：先，實施適度從緊的貨幣政策（降低廣義貨幣增速、提高短期款利率、適度降低銀行面向房地產業(yè)的款規(guī)模及增速）；其次，在保持房地產業(yè)投資增速的基礎上，加大國內一、二線城市的土地供給，嚴厲打擊地產商的“囤地”和“捂房”行為；后，在當前資本管制難以快速放松的情況下，一方面要合理拓展居民的投資渠道，引導社會資金分流出房地產領域而轉向其他實體經濟項目；另一方面，嚴厲整頓和清理通過“影子銀行”渠道違規(guī)發(fā)行沒有明確標的對象的理財產品來為房地產業(yè)融資的行為。
（三）強化經濟政策及其改革取向的連貫性和穩(wěn)健性，提升國內居民對政策預期的穩(wěn)定性。一方面，需要保持國內物價穩(wěn)定以降低國內居民的通脹預期；另一方面，要避免人民幣匯率短期的過度波動，明確人民幣匯率改革機制取向，降低人民幣在短期內的升值或貶值預期，通過這些預期管理來減緩社會資本持續(xù)流向房地產領域的動力。與此同時，加強對短期資本異常流動的監(jiān)管，防止其過度波動對我國住宅價格泡沫產生不利沖擊。
（四）針對不同區(qū)域或不同層次的房地產市場，實施差異化的房價調控政策。當前國內住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫存在嚴重分化，且對房地產調控政策的反應程度存在較大差異。近10年來，大部分房地產調控政策僅僅抑制了商鋪市場價格泡沫，而加劇了住宅市場價格泡沫，限購政策助推各層次房價泡沫的膨脹，總體調整政策效果歸于失效；相比之下，針對購買第二套房時實施的低付比例措施能較為顯著地抑制各層次房價泡沫。因此，建議在制定房地產調控政策時，需要考慮對不同區(qū)域或不同層次房地產市場的影響差異，必要時實施“一城一策”的調控政策。在以住宅市場為調控重點的前提下，可以考慮取消抑制需求的行政調控措施（限購政策），轉而采取更加市場化的調控措施（大幅提高第二套房付比例、全面征收房產稅、提升第二套房款利率并縮減規(guī)模等）來有效抑制各層次房價泡沫
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自2005年以來，國內一、二線城市房價在面臨多次宏觀調控政策作用下依然長期持續(xù)上漲；今，我國大部分地區(qū)的房價收入比已經遠超平均水平。與此同時，國內一、二線城市房價與三、四線城市房價的走勢出現(xiàn)明顯分化，局部地區(qū)房價泡沫破滅風險不容忽視。對此，社會各界對我國是否存在房價泡沫、房價泡沫破滅風險等問題極為關注。目前中央政府正在采取降低房地產交易稅費、企業(yè)稅收和融資成本及供給側改革等更為市場化的調節(jié)手段來降低房地產業(yè)巨量庫存，旨在防范房價泡沫全面破滅對我國金融體系所帶來的嚴重沖擊。在此背景下，針對我國房地產市場的結構性失衡狀況，實時監(jiān)測我國多層次房價泡沫的演化趨勢及其驅動因素就顯得十分重要和迫切。而要評價我國房價調控政策的有效性和合理性，前提條件是對房價泡沫的存在性、存續(xù)周期時點、演化趨勢及其關鍵影響因素進行有效識別。對此，本文先構建房價泡沫檢驗方法（BSADF）來對中國住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫程度進行動態(tài)監(jiān)測，然后挖掘這些泡沫的核心影響因素。本文的研究意義在于：一方面有助于政府和投資者測度國內各層次房價泡沫程度及其存續(xù)周期，為及時出臺具有針對性的樓市調控政策提供有益的借鑒；另一方面，通過對房價泡沫驅動因素的挖掘，厘清各影響因素對房價泡沫的作用機制，為更好地評價和協(xié)調我國房價調控政策提供參考。
一、文獻綜述
當前越來越多國外學者傾向于采用Phillips等（2011）提出的資產泡沫檢測方法（簡稱PWY方法）來研究房價泡沫，該方法基于單位根右側ADF檢驗的分析思路，采用向前遞歸技術來檢驗周期性資產泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke（2013）采用 PWY 方法對中國房地產市場（2009-2013）進行實證研究，結果發(fā)現(xiàn)中國房地產市場除了2009年10月出現(xiàn)明顯的房價泡沫外，其它時期均無泡沫[2].隨后，Phillips等（2013a,2013b）提出可同時向前和向后的移動窗口遞歸技術（簡稱BSADF方法），該方法能同時檢測到多個資產周期性泡沫[3][4].Liu 等（2016）采用 BSADF 方法對中國 70 個城市在 2006-2013年期間的房價泡沫進行實證后發(fā)現(xiàn)：中國投機性房價泡沫尚未破滅；在70個主要城市中，約有四分之一城市的房價泡沫在2013年底出現(xiàn)破滅，但一線城市房價泡沫依然存在[5].
國內學者主要從房價泡沫檢驗方法及其影響因素方面展開研究：
（一）在房價泡沫檢驗方面，目前國內主要有四種代表性的房價泡沫檢測方法：一種是基于綜合指標的房價泡沫檢測方法[6].第二種是基于局部均衡模型的房價泡沫檢測方法。苑德宇和宋小寧（2008）、許春青等（2013）分別對中國 35 個大中城市及中國香港地區(qū)的房價泡沫進行測度研究后發(fā)現(xiàn)國內城市房價泡沫存在明顯的差異[7][8],其中沿海地區(qū)房價泡沫比內地省市房價泡沫要嚴重些。第三種是基于West模型的房價泡沫檢測方法。韓德宗（2005）通過應用West模型發(fā)現(xiàn)北京、上海和深圳這三個一線城市的住宅市場均出現(xiàn)泡沫，但其寫字樓市場均不存在房價泡沫[9].然而，West模型僅能檢驗出泡沫的存在性，而無法測度泡沫程度。第四種是基于馬爾可夫區(qū)制轉換的房價泡沫檢測方法。史興杰和周勇（2014）采用類似方法對我國所有直轄市的房價泡沫進行檢驗后發(fā)現(xiàn)：北京和上海的住宅市場存在明顯泡沫，而天津和重慶的住宅市場卻不存在泡沫[10].
（二）在房價泡沫影響因素方面，有如下兩類影響因素：一、資本和成本推動。這里的資本包括國內銀行信貸規(guī)模、跨境資本規(guī)模、財富效應等。大部分學者認為匯率失衡、資本流動、財富效應、信貸擴張、土地價格、人民幣升值預期及其貨幣化等是影響房價泡沫的重要因素[11][12].第二、調控政策推動。丁杰等（2015）認為我國房價調整政策整體上失效，地產商的商業(yè)信用顯著抵消了調控政策在銀行信貸方面的抑制效果[13].劉晨暉和陳長石（2015）認為我國當前房價調控政策中存在泡沫積累與的“雙向失調”風險并探討了應對政策[14].
綜上所述，在現(xiàn)有房價泡沫測度方法中，Phillips 等（2013a,2013b）提出 BSADF 方法具有明顯優(yōu)勢：一、該方法可以檢測出某一個時期內出現(xiàn)的多個泡沫及其存續(xù)周期時點；第二、能較為直觀地測度出研究時期內每個時點上的泡沫值。目前有關中國房價泡沫及其影響因素方面的研究依然存在以下不足：一尚未有文獻專門研究中國多層次房地產市場（住宅、辦公樓、商鋪）的價格泡沫及其異質性特征；第二、大部分文獻采用的方法只能檢驗單個房價泡沫的存在性，而無法檢測出可能存在的多個房價泡沫；第三、大部分研究著重分析房價的影響因素，而非房價泡沫的影響因素；第四、大部分文獻只局限于從某一層面（貨幣政策或市場供求）來挖掘關鍵影響因素，而忽視了調控政策、短期資本流動和外部金融危機等層面同樣會對我國房地產市場泡沫產生重要影響。因此，針對現(xiàn)有研究存在的不足，本文分別以中國住宅、辦公樓和商鋪市場為研究對象，采用 BSADF 方法來動態(tài)測度這些市場 2001 年2015年期間出現(xiàn)的周期性泡沫及其特征；然后從多個層面（宏觀經濟、貨幣政策工具、商品房市場供求狀況和樓市調控政策等）來揭示房價泡沫的重要影響因素。與前人相關研究相比，本文可能的創(chuàng)新之處在于：一、*采用前沿方法（BSADF）測度了中國的住宅、辦公樓和商鋪市場在研究時期內的價格泡沫程度及存續(xù)周期時點；第二、從宏觀經濟基本面、資本流動、市場供求狀況、外部金融危機沖擊和樓市調控政策變遷等視角來揭示影響我國各層次房價泡沫的關鍵因素，進而對我國的部分重要調控政策的實施效果進行有效評價。
二、實證研究
（一）樣本數據選擇與說明
1.房價指數選擇及數據處理
這里采用來自中房網的商品房（住宅、辦公樓、商鋪）銷售價格月度數據來分別代表住宅市場（ZZ）、辦公樓（BGL）市場和商鋪市場（SP）的價格走勢。與此同時，采用包括住宅、辦公樓和商鋪的綜合商品房價格（FDC）來代表整個房地產市場的價格水平。研究時期為 2001 年 1 月 2015 年 12 月，各有 180個樣本數據，采用Census X12季度調整方法對其進行季度調整后再參與建模分析。
2.房價泡沫影響因素指標選擇及說明
本文借鑒郭文偉和陳鳳玲（2016）的思路，從經濟基本面、市場供求、貨幣政策工具、因素、外部金融危機和樓市調控政策變遷等方面來選擇房價泡沫影響指標[15]:
（1）經濟基本面。采用工業(yè)增加值的當月同比增長率X1來衡量我國總體經濟增長速度，采用國內居民消費物價指數（CPI）當月同比增長率X2來衡量我國的總體物價水平。
（2）市場供求。采用房地產業(yè)完成投資額累計同比增長率X3來代表房地產業(yè)的市場供給情況；同時采用房地產業(yè)銷售額累計同比增長率X4來反映市場需求情況。
（3）貨幣政策工具。采用廣義貨幣M2的月度同比增長率X5和銀行間同業(yè)拆借利率中的7天加權平均利率X6來分別衡量我國的數量型貨幣政策和價格型貨幣政策在整個研究時期內的實施動態(tài)[15];由于銀行款規(guī)模也是央行宏觀調控的有力工具，這里采用國內商業(yè)銀行人民幣款余額同比增速X7來代表銀行款規(guī)模增速。另外，由于金融機構存款準備金率X8對整個社會流動性具有系統(tǒng)性影響，進而也會影響資產價格走勢，對此，這里增加變量X8來反映我國貨幣政策工具的實施情況。
（4）因素。為了衡量人民幣匯率波動對我國房價泡沫產生的影響，這里增加人民幣匯率變量X9（采用美元兌人民幣的中間價月度平均匯率）。另外，由于美國利率水平的波動一直對各國基準利率走勢具有廣泛影響，進而影響了資產價格的走勢，因此，這里采用美國聯(lián)邦基金目標利率的月度平均值X10來反映美國利率水平的變化對我國房價泡沫的影響[15].從數據可獲得性及應用的普及性原則出發(fā)，本文采用“短期資本流動規(guī)模=外匯占款增量-貿易順差-外國直接投資”的測度方法來計算我國的短期資本流動規(guī)模。由于測度出來的短期資本流動規(guī)模變化較大，這里采用虛擬變量X11來衡量短期資本流動情況，當短期資本凈流入量為正時，X11取1值，否則取0值。
（5）外部金融危機沖擊。越來越多的實踐表明房價泡沫與金融危機往往是相伴相隨的。這里采用兩個虛擬變量D1和D2來分別代表2008年金融危機和2009年歐債危機對我國各層次房價泡沫的影響①，這些虛擬變量在危機存續(xù)時期內取1值，否則取0值。
（6）樓市調控政策。我國中央及地方政府實施過的樓市調控政策種類繁多，既有行政手段也有市場化方式。由于本文是基于層面的研究視角，故對非統(tǒng)一實施的調控措施將不納入分析范圍。本文先采用虛擬變量D3來衡量整個研究期間內我國房地產調控政策的動態(tài)取向，當房地產調控政策趨向寬松時，取0值；反之，當調控政策趨緊時，取1值。與此同時，由于我國從2010年4月*開始實施限購政策①，本文優(yōu)選出限購政策D4這一重要的調控措施。由于國家向來支持改善性需求，反對投機性需求，而投機性需求更多反映在第二套房的消費中，因此，這部分需求自然成為了調控的重點對象，本文采用變量D5來衡量第二套房的低付比例的限制措施對各層次房價泡沫的影響。
（二）實證模型
1.房價泡沫測度模型：BSADF.
上述模型中，yi（i=1,2,3,4,）分別表示層面上的綜合房地產價格泡沫、住宅價格泡沫、辦公樓價格泡沫、商鋪價格泡沫；而Xj（j=1,2,…，11）為經濟基本面、市場供求、貨幣政策、因素等方面的影響因素；Dm（m=1,2）為衡量外部金融危機的虛擬變量，Dm（m=3,4,5）為衡量房地產調控政策的虛擬變量。
（三）實證結果及討論
1.泡沫存在性檢驗
根據BSADF檢驗法的分析思路，這里假定樣本窗口的初始長度為6個月，在每次估計完成后樣本窗口長度就增加1個月直樣本終點；與此同時，通過對各層次房價數據進行2000次模擬來獲得各層次房價在1%、5%和10%置信水平上的統(tǒng)計量BSADF臨界值，終分析結果見表1.顯然，各層次房地產市場的BSADF均大于在5%置信水平上的臨界值，由此可見，我國各層次房地產市場（整個市場、住宅、辦公樓和商鋪）在5%的置信水平上均顯著存在泡沫。
各層次房地產市場泡沫（BSADF）及其臨界值（CV-BSADF）走勢如圖 1 所示。由圖 1 可知，我國各層次房地產市場在 2001-2015 年期間均出現(xiàn)了多個周期性泡沫，但各層次房價泡沫在持續(xù)時間、發(fā)生次數及嚴重程度方面均存在顯著差異。表2對各層次房地產市場泡沫的存續(xù)周期、峰值、泡沫次數等方面進行統(tǒng)計匯總。
從圖 1 和表 2可知，住宅市場出現(xiàn)了 11 次泡沫，早 的 一 次 泡 沫 發(fā)生在 2005 年 11 月-2005年12月，泡沫峰值為 3.64;而 嚴 重 的 住 宅 價格 泡 沫 則 發(fā) 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月，泡沫峰值高達到6.04;持續(xù)時間長的住宅泡沫發(fā)生在2008年12月-2009年11月，歷時一年；近的一次泡沫發(fā)生在2015年12月。辦公樓市場共發(fā)生了6次價格泡沫，且每次泡沫持續(xù)時間均不超過6月；其中嚴重的辦公樓價格泡沫發(fā)生在2009年1月-2009年2月，泡沫峰值為5.37.商鋪市場在整個時期內共發(fā)生了7次泡沫，但泡沫程度相對不太嚴重，其中持續(xù)時間長且為嚴重的泡沫發(fā)生在2011年3月-2012年3月，歷時13個月，但泡沫峰值僅為3.17.從橫向比較來看，住宅市場泡沫的發(fā)生次數與泡沫峰值均明顯大于辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫；住宅市場泡沫的走勢與整個房地產市場泡沫的走勢較為相似。由此可看出，目前我國房地產市場泡沫主要來源于住宅市場泡沫，辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫對房地產市場泡沫的貢獻占比較小。
各層次房價泡沫匯總
3.各層次房價泡沫影響因素分析
通過對模型各變量進行平穩(wěn)性檢驗和正態(tài)分布檢驗可知：從正態(tài)分布檢驗J-B統(tǒng)計結果來看，除了商鋪價格泡沫服從正態(tài)分布假設外，住宅價格泡沫和辦公樓價格泡沫均在1%的置信水平上拒絕原假設（服從正態(tài)分布）。根據平穩(wěn)性檢驗結果可知，各層次房價泡沫都是平穩(wěn)序列。對房價泡沫影響因素變量進行平穩(wěn)性檢驗后發(fā)現(xiàn)：通貨膨脹率（X2）、房地產業(yè)銷售額累計同比增長率（X4）、廣義貨幣量M2同比增長率（X5）、銀行同業(yè)拆借7天加權平均利率（X6）、商業(yè)銀行款同比增速（X7）均為平穩(wěn)性序列；而工業(yè)增加值增長率（X1）、房地產業(yè)完成投資額累積同比增長率（X3）、大型金融機構存款準備金率（X8）、美元對人民幣中間價（X9）和美國聯(lián)邦基金目標利率（X10）這5個變量均為非平穩(wěn)變量，但其一階差分序列則均為平穩(wěn)系列。因此，這5個變量均以一階差分形式參與后續(xù)分析。
實證模型的回歸結果如表3所示，從表3可知：從經濟基本面來看，工業(yè)增加值同比增速對商鋪市場價格泡沫具有顯著的正向影響，說明經濟增長會帶動商鋪市場價格泡沫的提升，但對住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫影響不明顯；通貨膨脹率對各層次房價泡沫均具有顯著正向影響，說明國內通脹率越嚴重，人民幣對內貶值程度就越嚴重，這會強化投資者對未來的通脹預期，進而催生對國內房地產市場的投資熱潮，使得大量資金涌入樓市，終加劇了各層次房價泡沫。
市場供求方面，房地產業(yè)投資同比增速對房地產市場價格泡沫和住宅價格泡沫產生顯著的負向影響，對商鋪價格泡沫產生顯著的正向影響，但對辦公樓價格泡沫影響不顯著，這說明增加房地產的供給規(guī)模在一定程度上可以抑制住宅市場的價格泡沫，但同時也加劇了商鋪市場的價格泡沫，相比之下，房地產銷售總額同比增速對各層次房價泡沫沒有明顯影響。
貨幣政策工具方面，廣義貨幣同比增速 M2、商業(yè)銀行款增速、金融機構存款準備金率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的正向影響；而7天銀行同業(yè)拆借利率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的負向影響。這說明擴張型的貨幣政策（提高廣義貨幣同比增速、降低短期款利率、信貸擴張）會明顯加劇房地產市場價格泡沫程度，而收縮型貨幣政策（降低廣義貨幣同比增速、提升短期款利率、信貸收縮）會顯著降低房地產市場價格泡沫程度。與此同時，貨幣政策工具對各子市場上價格泡沫的影響程度也存在差異：廣義貨幣M2 同比增速僅僅對商鋪價格泡沫具有顯著的正向影響，而對住宅和辦公樓價格泡沫沒有明顯影響；7 天同業(yè)拆借利率對住宅、辦公樓的價格泡沫均具有顯著的負向影響，而對商鋪市場價格泡沫沒有明顯影響；商業(yè)銀行款同比增速和存款準備金率對三個子市場的價格泡沫均具有顯著的正向影響。這說明，住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫對短期利率波動較為敏感，而商鋪市場價格泡沫對廣義貨幣增速較為敏感。存款準備金率對住宅市場價格泡沫的促進作用為明顯，說明基于存款準備金率這一貨幣政策工具來抑制我國房地產市場價格泡沫的做法是無效的，會進一步增強各層次房價泡沫程度。總的來看，實施收縮性貨幣政策（提升短期基準利率、降低廣義貨幣增速、減少信貸規(guī)模等措施）可以明顯抑制各層次房價泡沫的進一步膨脹。
因素方面，人民幣匯率升值對整個房地產市場、住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫均具有顯著的正向影響；其中，對住宅泡沫的推進作用顯著，然后依次是商鋪泡沫和辦公樓泡沫。美國聯(lián)邦基金利率對國內各層次房價泡沫均具有顯著的正向影響，這與國內外不少學者認為未來美國加息，會造就強勢美元，引發(fā)短期資本回流，從而可能導致發(fā)展中國家資產泡沫破滅等觀點相反。本文的實證結果表明，美國基準利率水平的提升會加劇我國各層次房價泡沫程度，由此也暗示短期資本并不是影響我國房價泡沫演化的主要因素，短期資本外逃并不會對我國房地產市場價格泡沫產生明顯影響。從表3可知，短期資本凈流入僅僅與住宅價格泡沫存在顯著的正相關關系，而與整個房地產市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫之間并不存在顯著的關系；相比辦公樓市場和商鋪市場，流入我國的短期資本可能更為偏好投資于住宅市場，從而在一定程度上加劇了住宅價格泡沫，但對整個房地產市場價格泡沫卻沒有明顯影響。
外部金融沖擊方面，2008年金融危機和2009年歐債危機均在一定程度上抑制了我國各層次房價泡沫的進一步膨脹；從影響程度來看，外部金融危機的沖擊對我國辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫的抑制效果要大于對住宅價格泡沫的抑制效果。
調控政策方面，中央政府出臺的一系列趨緊的房價調控政策會顯著抑制商鋪市場的價格泡沫，但也顯著加劇了住宅價格泡沫，而對辦公樓價格泡沫沒有明顯影響。2010年開始推出的限購政策不但沒有起到抑制住宅價格泡沫的效果，反而對整個房地產市場、住宅市場和商鋪市場的價格泡沫產生顯著的促進作用。相比之下，提高第二套房低付比例這一措施能顯著降低整個房地產市場、住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫，起到明顯的抑制效果。從三種調控政策的實施效果來看，第二套房低付比例這一調控政策有效，影響力度也大。
本文采用單位根右側ADF泡沫檢驗方法（BSADF）來動態(tài)測度中國各層次市場（整個房地產市場、住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場）價格泡沫及其關鍵影響因素，終結論與建議如下：
（一）我國各層次房地產市場均存在多個周期性泡沫，且內部分化嚴重。住宅價格泡沫的發(fā)生次數、存續(xù)周期和泡沫峰值均明顯大于辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫，且決定了整個房地產市場價格泡沫走勢。因此，通過重點抑制住宅價格泡沫程度將能有效抑制整個房地產市場泡沫的膨脹。
（二）我國各層次房價泡沫走勢主要受資金推動。通貨膨脹率、廣義貨幣增速、商業(yè)銀行款規(guī)模增速、人民幣匯率升值、存款準備金率、美國聯(lián)邦基金利率均對我國各層次房價泡沫具有顯著的促進作用；房地產業(yè)投資增速、短期貸利率、外部金融危機沖擊均對我國各層次房價泡沫具有顯著的抑制作用。總體來看，我國房價泡沫膨脹背后的驅動力更多來自社會資本的推動，因此，需要樹立以引導國內資本分流出房地產領域為抑制房價泡沫的調控思想主線；在這思想主線指引下來制定“疏堵結合”的房價泡沫風險防范政策。同時，需要對我國貨幣政策和調控政策進行統(tǒng)一協(xié)調，避免各種政策的沖突：先，實施適度從緊的貨幣政策（降低廣義貨幣增速、提高短期款利率、適度降低銀行面向房地產業(yè)的款規(guī)模及增速）；其次，在保持房地產業(yè)投資增速的基礎上，加大國內一、二線城市的土地供給，嚴厲打擊地產商的“囤地”和“捂房”行為；后，在當前資本管制難以快速放松的情況下，一方面要合理拓展居民的投資渠道，引導社會資金分流出房地產領域而轉向其他實體經濟項目；另一方面，嚴厲整頓和清理通過“影子銀行”渠道違規(guī)發(fā)行沒有明確標的對象的理財產品來為房地產業(yè)融資的行為。
（三）強化經濟政策及其改革取向的連貫性和穩(wěn)健性，提升國內居民對政策預期的穩(wěn)定性。一方面，需要保持國內物價穩(wěn)定以降低國內居民的通脹預期；另一方面，要避免人民幣匯率短期的過度波動，明確人民幣匯率改革機制取向，降低人民幣在短期內的升值或貶值預期，通過這些預期管理來減緩社會資本持續(xù)流向房地產領域的動力。與此同時，加強對短期資本異常流動的監(jiān)管，防止其過度波動對我國住宅價格泡沫產生不利沖擊。
（四）針對不同區(qū)域或不同層次的房地產市場，實施差異化的房價調控政策。當前國內住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫存在嚴重分化，且對房地產調控政策的反應程度存在較大差異。近10年來，大部分房地產調控政策僅僅抑制了商鋪市場價格泡沫，而加劇了住宅市場價格泡沫，限購政策助推各層次房價泡沫的膨脹，總體調整政策效果歸于失效；相比之下，針對購買第二套房時實施的低付比例措施能較為顯著地抑制各層次房價泡沫。因此，建議在制定房地產調控政策時，需要考慮對不同區(qū)域或不同層次房地產市場的影響差異，必要時實施“一城一策”的調控政策。在以住宅市場為調控重點的前提下，可以考慮取消抑制需求的行政調控措施（限購政策），轉而采取更加市場化的調控措施（大幅提高第二套房付比例、全面征收房產稅、提升第二套房款利率并縮減規(guī)模等）來有效抑制各層次房價泡沫
NSD VM-2B-L6（配10米電纜）
NSD 3P-S-0102-80 80M
NSD 4P-S-0102-5M
NSD VS-1AN-1-M2PG-R3
NSD VC-2BG-L4
NSD MRE32SP074FKR2-G
NSD VRE-P101KFR10-G
NSD VS-5T-U1 SERLAL:03700120
NSD 4P-RBT-0102-50
NSD VS-D5 用在沖壓機
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1-N360
NSD VLS-512PW40013
NSD VS-5EXR-1-S52-NET
NSD C.2844.03
NSD SBB-63*100-TC5-BVOTOJOA1A3
NSD CONVERTER NVC-20NBNVP
NSD MRE-G32SP062FBC
NSD MRE-G256SP062EAC
NSD MRE-32SP061FAB10
NSD 4P-S-0102-50 電纜
NSD MRE-G256SP-101LKR10-G
NSD VE-2B/24VDC
NSD ABS-MER-G128SP防纏板防濺板
NSD VS-Q62B-V1PG
NSD VS-5EX AC100V
NSD MRE-32SP101LKR-G
NSD MREG64SP062FA
NSD VS-032
NSD VRE-P062SBC(F沖床）
NSD SCHH-40*300-LB50-BT1Z120.0A1-S
NSD VM-2B530AMP
NSD VS-5PD-40S02 SENSOR:VPE-P062
NSD 電纜 VS-C-2
NSD MRE-G320SP062FAC 自動控制器
NSD 編碼器電纜
NSD E66085H AWM STYLE 2464.800VN-1
NSD RVS62S5MG編碼器控制器
NSD MRE-G128SPIKR5-G ABS
NSD VZ-2B 控制器:
NSD VLS-512PW200B NSD
NSD MREG256SP097FKR5-G
NSD NCV-20NGNLY配10米電纜
NSD VS-5ESG
NSD 3S-RBT-0103-4
NSD VLS512PW 350B
NSD 4P-S-0140-5
NSD VSQ62M2PG
NSD PRINTED CIRCUIT BOARD MCP-614
NSD CSA-40X1200-LB7-C20-AI
NSD VS-5B-UNNP-0-1.1-NOOD
NSD VS-12A-01 SERIAL:08603082
NSD VM-2BH-M2R 24VDC
NSD NCV-201GNLW
NSD 3P-S-0102(FG)
NSD VS-Q62B(P)-V1R
NSD VREP062FAC 編碼器
NSD VRE-P02g
NSD VS-Q62-L
NSD MREG128SP062FBC 編碼器
NSD IRS-51.2P18D435P2PAR20
NSD NSR81024LLC
NSD 4P-S-0102-35
NSD VLS256PW500B 帶6米電纜
NSD VS-5PB-40S02
NSD 4P-RBT-FG-30 100m
NSD IRS-51.2P30C1100P8PAR20-S255
NSD MRE-32SP097LKR 編碼器
NSD MRE-32SP101FKR5-G
NSD VS-10FMT-1
NSD VLS-12.8MHP45-110-S368
NSD 用于連接VLS-12.8MHP與AL220連接
NSD VS-10EMT-1 STYE1 電子shanghai hangou
NSD 電纜 4P-RBT-0102-5
NSD SBB-80*600-FA5-BVOTOJON
NSD 2990 V W -1 E41447 2001
NSD VL-2PG-CH-S7
NSD 3S-RBT-0102-20(20m)
NSD 3P-S-FG-35 延長電纜:
NSD VLS-12.8PMA25-545-S058
NSD VLS-12.8P14-355
NSD VS-10B-UANP-1-3.1-S020
NSD 4P-S-0102-40 電纜
NSD IRS-51.2P30C1356P8PAR20-S256
NSD VRE-S062FAL
NSD H3T7164-G04,G05
NSD NCV-10NGNMP-S7 位置檢測轉換器
NSD CSA-20*110-LS110
NSD 編碼器 TRDGK200BZ
NSD VS-5ED-S1
NSD CM-2AT-32
NSD NCV-10NGNMP-S7
NSD VM-2DY+MRE-G256SP062FAC 停產
NSD 4P-RBT-0103-20
NSD VREP060SAA
NSD MRE32SP074LKR10G 編碼器
NSD MRE-WG320SP062FBC
NSD VM-2YE
NSD RS-03006CA 旋轉編碼器
NSD 電纜 VS-2-4D
NSD 4P-S-0101-10
NSD 電纜：3SRBT0103-10
NSD VS-5E-1
NSD VLS-12.8PRA14-350SXN-A
NSD 4P-S-0102-25
NSD MRE-G256SP062FAC NSD
NSD MRE-32SP061FKR5(2048P/R)
NSD VS-5EX-1
NSD VRE-P062SAL-S02 SERIAL05074661
NSD MRE-G1280SP097LKB5-G
NSD 4P-RBT-0103-5M
NSD MRE-G320SS062FBL 08513532:
NSD TRD-SH2500B
NSD MRE-32SP061 PD5
NSD NCV-20NBNMP
NSD NCV－20NGNMP
NSD MR-16LF 電纜
NSD VRE-P097FKR10-G 帶10M電纜
NSD VS-5E
NSD SBB-63*100-TC5-BY0T0J0A1A3
NSD NCV-K1
NSD 4P-RBT-0103-15(15m)
NSD MRE-G128SP074LKB-2-G
NSD VS-10FX-1
NSD 3P-RBT-0102-10M
NSD MRE-32SP097FEKR5-G
NSD VRE-P101LKR-G
NSD ABS0-PSWVS-10EXT-1放大器
NSD VS-10B-UNNP-1-1.1-N000
NSD MIA-15K/15K
NSD MRE-32SP062FBC
NSD DD76-A2
NSD VS-5F
NSD VM-2CC
NSD VRE-P062SAL-S02
NSD MRE-G256SP097LKR5-G
NSD 4P-RBT-8002-15通訊:
NSD VLS-12.8PRA14-250SXN-A
NSD shanghai hangou 31990K 250A 250K
NSD VS-D5
NSD HB-A6008AP-30-DC24V
NSD 4P-RBT-0101-5*個編號NSD-250
NSD HPA-MA-S1 放大器
NSD 3S-BRT-25
NSD VS-10E-1重NSD-0069
NSD 電纜 VS-C-6
NSD VS-5B-UNNP-0-1.0
NSD 聯(lián)軸器 MSTS-25-φ10*φ10
NSD SF3580230002
NSD CSA40*1200-LBOC20A1型編碼
NSD VN-2AG-16
NSD MRE-G320SP062-S037
NSD VSQ62-M2PG
NSD VS1AN1-M2PG-K
NSD VS-Q62B(P)-VIR ABS解析器
NSD AL230H-8AI 油高位置轉換器
NSD VLS12.8PRA14-750SXN-B
NSD VRE-P062SAC-SO2
NSD VS-5E MRE32SP062AC
NSD 與之配套電纜 螺紋聯(lián)接 30M
NSD MRE32SP061FKB
NSD VS-1S62-C
NSD IRS-51.2P30C768POPAR20
NSD VRE-S062SAC
NSD SCJG38150-CA
NSD CSA-40X1100-LB0-C20-A1
NSD VM-3B
NSD 3P-RBT-0102-15M
NSD VP-2P
NSD UD6F1-5:
NSD MRE-32SP097LKB2-G
NSD ME-32SP062FAC插口 CABLE:MSX
NSD VS12PBM2PGD放大器
NSD M3A-10S/10S
NSD E66085-H AWM STYLE 2844 BOC
NSD CSA-20*110-LSO-C2.0-A1
NSD 控制器VS-5EX-3 S1
NSD VRE-P062SAC3
NSD AWM STYLE2990 VM-1 E66085-H
NSD VM-2AG-16 NSD
NSD VS-6E-EX
NSD M1K-15K/15K
NSD MRE32SP097FKR10-G編碼器
NSD VS-1AN-1-V1PG-R3 DC24V
NSD 73033-H37-30
NSD VM-2BG-L6
NSD AB33N-M2R
NSD VRE-S026SAC
NSD AB32N-V1R
NSD VREP028.P062
NSD 電源VS-2-1D
NSD 3P-S-0102-2
NSD VRE-P062SAC編號重復,同NSD-0184
NSD SBB-80×500-FA5-BVOTOJON氣缸
NSD AM130 轉換器
NSD MRE-32SP061FKR
NSD VLS-8SM20-260FHB0.75-S261
NSD 4P-RBT-9044-9
NSD 4P-S-FG-20M
NSD MRE-G2560SS062FAL
NSD VS10BUNNP-0-1.1 04214094
NSD NCV-20NGNMP-R3
NSD MR-25LF
NSD AB33N-M2R
NSD NCV-10NGNLW-S9 NSD
NSD NDP-C013
NSD VS-C06-2M
NSD MRE-32SP0625AC REINFORCED
NSD VLS-1024PY800B
NSD V-1/0:
NSD HS-04008FFP2
NSD TRS-51.2P 30D281P6PAR20
NSD 4P-S-0120-50M
NSD VM-2PR 控制器
NSD VM2K-1
NSD NSD-0510/輸入100-240VAC/
NSD VREP062SAC編號重復,同NSD-0184
NSD VLS-12.8NA28
NSD MREG128SP062FAC
NSD VM-2-AG-32
NSD 編碼器 VLS-12.8PRA-10-100-S056
NSD M8ET10-73(XH101E030102)
NSD VM-2AG-32轉換器 已停產06年07月
NSD SBB-50*100-005-BWOTOJOA1A3-S25
NSD MRE-32SP-062SAC 同NSD-0185
NSD NCV-10NGNMP-S9
NSD VS-6E-EDW
NSD SBB-80*400-CB5-BVOTOJOA1A3
NSD 連接電纜 3P-RBT-0102（FG）-L
NSD NCV-20NGNLY (2048脈沖）
NSD SBB-80X505-TC5-BVOTOJOA2
NSD VLS-512PYB-512
NSD VS-262
NSD VLS12.8 PRA14-750*N-B
NSD 1端插頭接MS3102 A28-15S(50M)
NSD VLS-12-8PRA28-400-S141
NSD SCM80A14 40-TC7
NSD VRE-P097FKR10-G帶10米電纜 重復
NSD MRE-32SP097FKR5-G
NSD 3P-S-FG-15
NSD 3P-S-0102-30
NSD MRE-R1280SP101LKB5-G
NSD MRE-G128-SP062FAC
NSD IRS-51.2P30D1484P6PAR20
NSD 4P-RBT-0103-4
NSD VLS-12.8PRA14-50-B-S160
NSD SBB-80*100-TC5-BV0T0J0A1A3
NSD VS-C05-3:
NSD NCV-20NBNMP SERIAL:0706001621
NSD MRE-G1280SP0971LKB5-G
NSD VS-51D 用在沖壓機上
NSD AB32NZER
NSD VSQ62-M
NSD VLS-12.8PMA28-370-S058
NSD PA-C01-2M 電纜
NSD 4P-RBT-9090-20
NSD VC230-L62-D1024-1101
NSD MRE-G128SP062FAC+50米電纜
NSD 3S-RBT-0102-30（30M)
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1-N000
NSD MRAE-G64SP062FAC
NSD NCV-10NGNLW-S9 24v
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VS-CD-5-3
NSD VM-24AG-32
NSD VRE-P101FKR10-G
NSD 氣缸VLS512PW220B
NSD VE8L-71 放大器
NSD SBB-50*100-FA5-BVOT1J2A1帶編碼
NSD CSA20*110-LB0C40A1編碼器
NSD TS5080N1 編碼器
NSD MRE-32SP097LKR20-G/CABLE 20M
NSD 電纜 3S-0102-20(20m)
NSD VS-10BH-D-V1R
NSD NDP-A210A1 角度顯示器
NSD NDP-A211B1
NSD VLS512PW200B編碼器
NSD MRE-G64SPO97LKR5-C
NSD VLS-8SM20-200FHB2
NSD HB-A6012AP-15
NSD 3S-RBT-0103-10
NSD MRE-G64SP097LKR5-G
NSD M1A-15S/15K 要求帶全套配件
NSD NCV-20NGN-MP
NSD VRE-P062-SAC
NSD VS-10B-UNNP-1-2.2-S005:
NSD VRE-16TS062-S038
NSD MRE32SP062FAC重NSD-0087
NSD 編碼器VS6P-3.0
NSD 4P-S-FG-35編碼器信號電纜
NSD IRS-51.2P30D1049P6PAR20
NSD 電子凸輪 VS-5EXR-1S61-1
NSD VM-2BG-MR轉換器 已停產06年07月
NSD MRE-G-SP
NSD 1F-F27（含插頭）
NSD VR1-P062SAC 編碼器
NSD V-I/0
NSD TS5208N122 SER.NO:D80574A
NSD VLS-512PY150B
NSD VS-10BH-A-M2R
NSD 4P-RBT-9044-7
NSD VS－62-S102
NSD VLS-256PW100B
NSD MRE-32SP101LKB10-G
NSD 連軸器:
NSD MRE-32SP062SBCK
NSD MREG128SS062 FAL
NSD NCV-20N 控制器
NSD VL200AH-7A1-S50
NSD MRE32SP074FR-G
NSD VLS-512PWB
NSD 編碼器電纜
NSD VLS256PW128B
NSD VS-1S62-M2R I/0 32 POINTS
NSD VS-12PB-M-S27
NSD 4P-S-0102-60(60M)
NSD Encoder controller VS-5F-R3
NSD 控制器 VS1AN1V1PG
NSD VLS-256PWB
NSD VLS-512PPWB
NSD M2FC-10BC/10BC
NSD MREG128SP062FAC
NSD VS-1S62-C-R3
NSD 3P-S-FG-5
NSD 4P-S-0102-10
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VS-5FX AC110V
NSD MREG64SP062FAC
NSD VRE-P062FAC配套電纜 9芯
NSD MREG320SP062FBC
NSD VN-2A-32 SENSOR:MER-32SP062
NSD 角向定位模塊 ABSO-PSWVS-10EXT
NSD 4P-S-0102-30 30M
NSD VRE-P062SAC
NSD VSV-201-UNNP-1-1.2-S000
NSD VS-5T-U1凸輪控制器
NSD 3S-RBT-8002-6
NSD 鑰匙 配VS-5B-PNNP-0-1.0角度控
NSD 3P-S-0102-3
NSD 用于連接VS-10BH-D-M2R和編碼器
NSD VS-51D 電子凸輪
NSD VSV-1O1A-S01 100V 控制器
NSD VLS-256PW-200B
NSD VLS-512PW220B
NSD VS-5E-1-R3:
NSD SCJ63B150-CA
NSD CONVERTER FOR CYLNUC CYL
NSD MRE-G128SP101FKB2-G
NSD 3S-S-0190-5 電纜
NSD NCV-20NGLY (1024脈沖）
NSD SENSOR VRE-P062
NSD RVS62S5MG用外部設定器
NSD VM2A-32
NSD VRE-P028SAC
NSD VS-6E-S4
NSD ROTARY SWITCH RS04008CA
NSD NCV-20NGNLP-EXI
NSD LP-RBT-0102-3
NSD E-EEC1MAF000002（2P）9芯35米
NSD MRE-G64SP097FKB10-G
NSD VP-2PJAY
NSD CAS-20X75-FAO-A062
NSD 4P-RBT-0102-2(2m)
NSD S11B03528A（見圖紙）旋轉接頭
NSD MRE-32SP062SAC-S02
NSD 1F-F37（含插頭）
NSD UD6F-1-5
NSD VS-Q62BM2PG 控制器
NSD M1A-15K/15K
NSD MREG256SP097LKR10-G 停產
NSD MRE32SP061FAR 編碼器
NSD MRE-32S16TS062FAB 編碼器
NSD VS10B
NSD VS-5FX-1
NSD 電纜 4P-RBT-8002-10M
NSD VS-5B
NSD 電纜 4P-RBT-8002-5
NSD VLS-256PW 100B
NSD IRS51.2P30D972P8PAR20
NSD WLS-1024PW-800
NSD MRE-G320SP061FKB
NSD VS-5EXG-1 05300002
NSD STC09131-6-K27-10M
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1-S002
NSD VLS-256PW58B S/NO:04531020
NSD H-18D435P2PAR20
NSD 電纜 3P-S-0102-40(40m)
NSD AL220-7A1 100VAC:
NSD VRE-P097LKRS-G
NSD 4P-RBT-203-8
NSD MRE-32SP097FKR10-G*替代
NSD VRE-S062FAL
NSD VE-2B
NSD MRE32SP097LKR-G
NSD VLS-2048PY1500
NSD VS-5EXR-1-S51 角度器
NSD VLS－PS/VLS－12.8 直型
NSD VS.10EXT.I.L.STYLE 1
NSD 1F-F17（含插頭）
NSD MRE-G128SP101LKR5-G ABS
NSD NCV-20NGPMP-R3
NSD VLS-512PW400BT
NSD MIK-15K/15K
NSD RP-3020PRB980
NSD MRE-32SP062FAC
NSD VS-5EXG-1 03500122
NSD MRE-32SP101LKB2-G
NSD 3P-S-0102-60
NSD AB33N-M2R
NSD VS-10B-UANP-0-N000-S020編碼器
NSD NCV-20NBNMP SERIAL:0706001621
NSD QS5-30/N
NSD R-VS-62-S5-MG
NSD VS-5ED AC110V
NSD 4P-RBT-0102-35
NSD VRE-P074FKR10-G
NSD VS-C05-5
NSD VE-2BG-V2
NSD 編碼器shanghai hangou HS-0400FFP2 24V
NSD 編碼器 VREP062SAL-S02
NSD ASA-115-2006 SERIAL:997696
NSD VLS-512PW350B
NSD 4P-S-0144-200 200米 電纜
NSD 傳感器 VLS12.8-IRS-51.2
NSD VS-6E-EX-S1
NSD MRE-G64SP062FAC
NSD shanghai hangou盒：VS-2-4P:
NSD MRE-G320SP097LKR5-G
NSD 4P-S-FR-150 磁尺電纜
NSD MR-34RMA BCD OUT&INPUT
NSD MRE32SP061FKB
NSD MRE-G128SP062FAC
NSD E-EEC1MAF000009 （3P）9芯35米
NSD VS-212DN
NSD MRE32SP062SCA
NSD VS-10EM-1-L
NSD 編碼器電纜
NSD 4P-RBT-0103-20(20m)
NSD DD-76A2
NSD MRE-G128SP062FAC重NSD-0033
NSD VC-5FT 編碼器
NSD MODELDD-7
NSD VS-5ED-E 凸輪控制器
NSD VS-Q62B-M2R
NSD 延長 3P-S-0102-6
NSD 3S-S-9090-200 電纜 200米
NSD VLS-8SM20-200LAP5
NSD VM-2AG-32
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1
NSD MRE-G256SP062FAC
NSD MRE-G64SP062FBC
NSD VS-10B-VNNP-0-1.1
NSD 顯示控制器VS-10-B-UDNP-1-1.1
NSD 3P-S-0102（FG）-10 延長電纜
NSD VS-2BG
NSD 控制器輸出
NSD 變送器 VL2PGCH-S7
NSD MRE-G256SP062FAC
NSD 控制器 VS-5L
NSD VE-2PR
NSD VRE-P062SBC
NSD AWMSTYLE0990VW-1SCE41447
NSD VE-2CC
NSD VS5EX1 凸輪控制器
NSD VE-2BG-V2
NSD NPH-2-S01:
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惠言達NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC
惠言達NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC
自2005年以來，國內一、二線城市房價在面臨多次宏觀調控政策作用下依然長期持續(xù)上漲；今，我國大部分地區(qū)的房價收入比已經遠超平均水平。與此同時，國內一、二線城市房價與三、四線城市房價的走勢出現(xiàn)明顯分化，局部地區(qū)房價泡沫破滅風險不容忽視。對此，社會各界對我國是否存在房價泡沫、房價泡沫破滅風險等問題極為關注。目前中央政府正在采取降低房地產交易稅費、企業(yè)稅收和融資成本及供給側改革等更為市場化的調節(jié)手段來降低房地產業(yè)巨量庫存，旨在防范房價泡沫全面破滅對我國金融體系所帶來的嚴重沖擊。在此背景下，針對我國房地產市場的結構性失衡狀況，實時監(jiān)測我國多層次房價泡沫的演化趨勢及其驅動因素就顯得十分重要和迫切。而要評價我國房價調控政策的有效性和合理性，前提條件是對房價泡沫的存在性、存續(xù)周期時點、演化趨勢及其關鍵影響因素進行有效識別。對此，本文先構建房價泡沫檢驗方法（BSADF）來對中國住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫程度進行動態(tài)監(jiān)測，然后挖掘這些泡沫的核心影響因素。本文的研究意義在于：一方面有助于政府和投資者測度國內各層次房價泡沫程度及其存續(xù)周期，為及時出臺具有針對性的樓市調控政策提供有益的借鑒；另一方面，通過對房價泡沫驅動因素的挖掘，厘清各影響因素對房價泡沫的作用機制，為更好地評價和協(xié)調我國房價調控政策提供參考。
一、文獻綜述
當前越來越多國外學者傾向于采用Phillips等（2011）提出的資產泡沫檢測方法（簡稱PWY方法）來研究房價泡沫，該方法基于單位根右側ADF檢驗的分析思路，采用向前遞歸技術來檢驗周期性資產泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke（2013）采用 PWY 方法對中國房地產市場（2009-2013）進行實證研究，結果發(fā)現(xiàn)中國房地產市場除了2009年10月出現(xiàn)明顯的房價泡沫外，其它時期均無泡沫[2].隨后，Phillips等（2013a,2013b）提出可同時向前和向后的移動窗口遞歸技術（簡稱BSADF方法），該方法能同時檢測到多個資產周期性泡沫[3][4].Liu 等（2016）采用 BSADF 方法對中國 70 個城市在 2006-2013年期間的房價泡沫進行實證后發(fā)現(xiàn)：中國投機性房價泡沫尚未破滅；在70個主要城市中，約有四分之一城市的房價泡沫在2013年底出現(xiàn)破滅，但一線城市房價泡沫依然存在[5].
國內學者主要從房價泡沫檢驗方法及其影響因素方面展開研究：
（一）在房價泡沫檢驗方面，目前國內主要有四種代表性的房價泡沫檢測方法：一種是基于綜合指標的房價泡沫檢測方法[6].第二種是基于局部均衡模型的房價泡沫檢測方法。苑德宇和宋小寧（2008）、許春青等（2013）分別對中國 35 個大中城市及中國香港地區(qū)的房價泡沫進行測度研究后發(fā)現(xiàn)國內城市房價泡沫存在明顯的差異[7][8],其中沿海地區(qū)房價泡沫比內地省市房價泡沫要嚴重些。第三種是基于West模型的房價泡沫檢測方法。韓德宗（2005）通過應用West模型發(fā)現(xiàn)北京、上海和深圳這三個一線城市的住宅市場均出現(xiàn)泡沫，但其寫字樓市場均不存在房價泡沫[9].然而，West模型僅能檢驗出泡沫的存在性，而無法測度泡沫程度。第四種是基于馬爾可夫區(qū)制轉換的房價泡沫檢測方法。史興杰和周勇（2014）采用類似方法對我國所有直轄市的房價泡沫進行檢驗后發(fā)現(xiàn)：北京和上海的住宅市場存在明顯泡沫，而天津和重慶的住宅市場卻不存在泡沫[10].
（二）在房價泡沫影響因素方面，有如下兩類影響因素：一、資本和成本推動。這里的資本包括國內銀行信貸規(guī)模、跨境資本規(guī)模、財富效應等。大部分學者認為匯率失衡、資本流動、財富效應、信貸擴張、土地價格、人民幣升值預期及其貨幣化等是影響房價泡沫的重要因素[11][12].第二、調控政策推動。丁杰等（2015）認為我國房價調整政策整體上失效，地產商的商業(yè)信用顯著抵消了調控政策在銀行信貸方面的抑制效果[13].劉晨暉和陳長石（2015）認為我國當前房價調控政策中存在泡沫積累與的“雙向失調”風險并探討了應對政策[14].
綜上所述，在現(xiàn)有房價泡沫測度方法中，Phillips 等（2013a,2013b）提出 BSADF 方法具有明顯優(yōu)勢：一、該方法可以檢測出某一個時期內出現(xiàn)的多個泡沫及其存續(xù)周期時點；第二、能較為直觀地測度出研究時期內每個時點上的泡沫值。目前有關中國房價泡沫及其影響因素方面的研究依然存在以下不足：一尚未有文獻專門研究中國多層次房地產市場（住宅、辦公樓、商鋪）的價格泡沫及其異質性特征；第二、大部分文獻采用的方法只能檢驗單個房價泡沫的存在性，而無法檢測出可能存在的多個房價泡沫；第三、大部分研究著重分析房價的影響因素，而非房價泡沫的影響因素；第四、大部分文獻只局限于從某一層面（貨幣政策或市場供求）來挖掘關鍵影響因素，而忽視了調控政策、短期資本流動和外部金融危機等層面同樣會對我國房地產市場泡沫產生重要影響。因此，針對現(xiàn)有研究存在的不足，本文分別以中國住宅、辦公樓和商鋪市場為研究對象，采用 BSADF 方法來動態(tài)測度這些市場 2001 年2015年期間出現(xiàn)的周期性泡沫及其特征；然后從多個層面（宏觀經濟、貨幣政策工具、商品房市場供求狀況和樓市調控政策等）來揭示房價泡沫的重要影響因素。與前人相關研究相比，本文可能的創(chuàng)新之處在于：一、*采用前沿方法（BSADF）測度了中國的住宅、辦公樓和商鋪市場在研究時期內的價格泡沫程度及存續(xù)周期時點；第二、從宏觀經濟基本面、資本流動、市場供求狀況、外部金融危機沖擊和樓市調控政策變遷等視角來揭示影響我國各層次房價泡沫的關鍵因素，進而對我國的部分重要調控政策的實施效果進行有效評價。
二、實證研究
（一）樣本數據選擇與說明
1.房價指數選擇及數據處理
這里采用來自中房網的商品房（住宅、辦公樓、商鋪）銷售價格月度數據來分別代表住宅市場（ZZ）、辦公樓（BGL）市場和商鋪市場（SP）的價格走勢。與此同時，采用包括住宅、辦公樓和商鋪的綜合商品房價格（FDC）來代表整個房地產市場的價格水平。研究時期為 2001 年 1 月 2015 年 12 月，各有 180個樣本數據，采用Census X12季度調整方法對其進行季度調整后再參與建模分析。
2.房價泡沫影響因素指標選擇及說明
本文借鑒郭文偉和陳鳳玲（2016）的思路，從經濟基本面、市場供求、貨幣政策工具、因素、外部金融危機和樓市調控政策變遷等方面來選擇房價泡沫影響指標[15]:
（1）經濟基本面。采用工業(yè)增加值的當月同比增長率X1來衡量我國總體經濟增長速度，采用國內居民消費物價指數（CPI）當月同比增長率X2來衡量我國的總體物價水平。
（2）市場供求。采用房地產業(yè)完成投資額累計同比增長率X3來代表房地產業(yè)的市場供給情況；同時采用房地產業(yè)銷售額累計同比增長率X4來反映市場需求情況。
（3）貨幣政策工具。采用廣義貨幣M2的月度同比增長率X5和銀行間同業(yè)拆借利率中的7天加權平均利率X6來分別衡量我國的數量型貨幣政策和價格型貨幣政策在整個研究時期內的實施動態(tài)[15];由于銀行款規(guī)模也是央行宏觀調控的有力工具，這里采用國內商業(yè)銀行人民幣款余額同比增速X7來代表銀行款規(guī)模增速。另外，由于金融機構存款準備金率X8對整個社會流動性具有系統(tǒng)性影響，進而也會影響資產價格走勢，對此，這里增加變量X8來反映我國貨幣政策工具的實施情況。
（4）因素。為了衡量人民幣匯率波動對我國房價泡沫產生的影響，這里增加人民幣匯率變量X9（采用美元兌人民幣的中間價月度平均匯率）。另外，由于美國利率水平的波動一直對各國基準利率走勢具有廣泛影響，進而影響了資產價格的走勢，因此，這里采用美國聯(lián)邦基金目標利率的月度平均值X10來反映美國利率水平的變化對我國房價泡沫的影響[15].從數據可獲得性及應用的普及性原則出發(fā)，本文采用“短期資本流動規(guī)模=外匯占款增量-貿易順差-外國直接投資”的測度方法來計算我國的短期資本流動規(guī)模。由于測度出來的短期資本流動規(guī)模變化較大，這里采用虛擬變量X11來衡量短期資本流動情況，當短期資本凈流入量為正時，X11取1值，否則取0值。
（5）外部金融危機沖擊。越來越多的實踐表明房價泡沫與金融危機往往是相伴相隨的。這里采用兩個虛擬變量D1和D2來分別代表2008年金融危機和2009年歐債危機對我國各層次房價泡沫的影響①，這些虛擬變量在危機存續(xù)時期內取1值，否則取0值。
（6）樓市調控政策。我國中央及地方政府實施過的樓市調控政策種類繁多，既有行政手段也有市場化方式。由于本文是基于層面的研究視角，故對非統(tǒng)一實施的調控措施將不納入分析范圍。本文先采用虛擬變量D3來衡量整個研究期間內我國房地產調控政策的動態(tài)取向，當房地產調控政策趨向寬松時，取0值；反之，當調控政策趨緊時，取1值。與此同時，由于我國從2010年4月*開始實施限購政策①，本文優(yōu)選出限購政策D4這一重要的調控措施。由于國家向來支持改善性需求，反對投機性需求，而投機性需求更多反映在第二套房的消費中，因此，這部分需求自然成為了調控的重點對象，本文采用變量D5來衡量第二套房的低付比例的限制措施對各層次房價泡沫的影響。
（二）實證模型
1.房價泡沫測度模型：BSADF.
上述模型中，yi（i=1,2,3,4,）分別表示層面上的綜合房地產價格泡沫、住宅價格泡沫、辦公樓價格泡沫、商鋪價格泡沫；而Xj（j=1,2,…，11）為經濟基本面、市場供求、貨幣政策、因素等方面的影響因素；Dm（m=1,2）為衡量外部金融危機的虛擬變量，Dm（m=3,4,5）為衡量房地產調控政策的虛擬變量。
（三）實證結果及討論
1.泡沫存在性檢驗
根據BSADF檢驗法的分析思路，這里假定樣本窗口的初始長度為6個月，在每次估計完成后樣本窗口長度就增加1個月直樣本終點；與此同時，通過對各層次房價數據進行2000次模擬來獲得各層次房價在1%、5%和10%置信水平上的統(tǒng)計量BSADF臨界值，終分析結果見表1.顯然，各層次房地產市場的BSADF均大于在5%置信水平上的臨界值，由此可見，我國各層次房地產市場（整個市場、住宅、辦公樓和商鋪）在5%的置信水平上均顯著存在泡沫。
各層次房地產市場泡沫（BSADF）及其臨界值（CV-BSADF）走勢如圖 1 所示。由圖 1 可知，我國各層次房地產市場在 2001-2015 年期間均出現(xiàn)了多個周期性泡沫，但各層次房價泡沫在持續(xù)時間、發(fā)生次數及嚴重程度方面均存在顯著差異。表2對各層次房地產市場泡沫的存續(xù)周期、峰值、泡沫次數等方面進行統(tǒng)計匯總。
從圖 1 和表 2可知，住宅市場出現(xiàn)了 11 次泡沫，早 的 一 次 泡 沫 發(fā)生在 2005 年 11 月-2005年12月，泡沫峰值為 3.64;而 嚴 重 的 住 宅 價格 泡 沫 則 發(fā) 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月，泡沫峰值高達到6.04;持續(xù)時間長的住宅泡沫發(fā)生在2008年12月-2009年11月，歷時一年；近的一次泡沫發(fā)生在2015年12月。辦公樓市場共發(fā)生了6次價格泡沫，且每次泡沫持續(xù)時間均不超過6月；其中嚴重的辦公樓價格泡沫發(fā)生在2009年1月-2009年2月，泡沫峰值為5.37.商鋪市場在整個時期內共發(fā)生了7次泡沫，但泡沫程度相對不太嚴重，其中持續(xù)時間長且為嚴重的泡沫發(fā)生在2011年3月-2012年3月，歷時13個月，但泡沫峰值僅為3.17.從橫向比較來看，住宅市場泡沫的發(fā)生次數與泡沫峰值均明顯大于辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫；住宅市場泡沫的走勢與整個房地產市場泡沫的走勢較為相似。由此可看出，目前我國房地產市場泡沫主要來源于住宅市場泡沫，辦公樓市場泡沫和商鋪市場泡沫對房地產市場泡沫的貢獻占比較小。
各層次房價泡沫匯總
3.各層次房價泡沫影響因素分析
通過對模型各變量進行平穩(wěn)性檢驗和正態(tài)分布檢驗可知：從正態(tài)分布檢驗J-B統(tǒng)計結果來看，除了商鋪價格泡沫服從正態(tài)分布假設外，住宅價格泡沫和辦公樓價格泡沫均在1%的置信水平上拒絕原假設（服從正態(tài)分布）。根據平穩(wěn)性檢驗結果可知，各層次房價泡沫都是平穩(wěn)序列。對房價泡沫影響因素變量進行平穩(wěn)性檢驗后發(fā)現(xiàn)：通貨膨脹率（X2）、房地產業(yè)銷售額累計同比增長率（X4）、廣義貨幣量M2同比增長率（X5）、銀行同業(yè)拆借7天加權平均利率（X6）、商業(yè)銀行款同比增速（X7）均為平穩(wěn)性序列；而工業(yè)增加值增長率（X1）、房地產業(yè)完成投資額累積同比增長率（X3）、大型金融機構存款準備金率（X8）、美元對人民幣中間價（X9）和美國聯(lián)邦基金目標利率（X10）這5個變量均為非平穩(wěn)變量，但其一階差分序列則均為平穩(wěn)系列。因此，這5個變量均以一階差分形式參與后續(xù)分析。
實證模型的回歸結果如表3所示，從表3可知：從經濟基本面來看，工業(yè)增加值同比增速對商鋪市場價格泡沫具有顯著的正向影響，說明經濟增長會帶動商鋪市場價格泡沫的提升，但對住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫影響不明顯；通貨膨脹率對各層次房價泡沫均具有顯著正向影響，說明國內通脹率越嚴重，人民幣對內貶值程度就越嚴重，這會強化投資者對未來的通脹預期，進而催生對國內房地產市場的投資熱潮，使得大量資金涌入樓市，終加劇了各層次房價泡沫。
市場供求方面，房地產業(yè)投資同比增速對房地產市場價格泡沫和住宅價格泡沫產生顯著的負向影響，對商鋪價格泡沫產生顯著的正向影響，但對辦公樓價格泡沫影響不顯著，這說明增加房地產的供給規(guī)模在一定程度上可以抑制住宅市場的價格泡沫，但同時也加劇了商鋪市場的價格泡沫，相比之下，房地產銷售總額同比增速對各層次房價泡沫沒有明顯影響。
貨幣政策工具方面，廣義貨幣同比增速 M2、商業(yè)銀行款增速、金融機構存款準備金率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的正向影響；而7天銀行同業(yè)拆借利率對整個房地產市場價格泡沫具有顯著的負向影響。這說明擴張型的貨幣政策（提高廣義貨幣同比增速、降低短期款利率、信貸擴張）會明顯加劇房地產市場價格泡沫程度，而收縮型貨幣政策（降低廣義貨幣同比增速、提升短期款利率、信貸收縮）會顯著降低房地產市場價格泡沫程度。與此同時，貨幣政策工具對各子市場上價格泡沫的影響程度也存在差異：廣義貨幣M2 同比增速僅僅對商鋪價格泡沫具有顯著的正向影響，而對住宅和辦公樓價格泡沫沒有明顯影響；7 天同業(yè)拆借利率對住宅、辦公樓的價格泡沫均具有顯著的負向影響，而對商鋪市場價格泡沫沒有明顯影響；商業(yè)銀行款同比增速和存款準備金率對三個子市場的價格泡沫均具有顯著的正向影響。這說明，住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫對短期利率波動較為敏感，而商鋪市場價格泡沫對廣義貨幣增速較為敏感。存款準備金率對住宅市場價格泡沫的促進作用為明顯，說明基于存款準備金率這一貨幣政策工具來抑制我國房地產市場價格泡沫的做法是無效的，會進一步增強各層次房價泡沫程度。總的來看，實施收縮性貨幣政策（提升短期基準利率、降低廣義貨幣增速、減少信貸規(guī)模等措施）可以明顯抑制各層次房價泡沫的進一步膨脹。
因素方面，人民幣匯率升值對整個房地產市場、住宅、辦公樓和商鋪的價格泡沫均具有顯著的正向影響；其中，對住宅泡沫的推進作用顯著，然后依次是商鋪泡沫和辦公樓泡沫。美國聯(lián)邦基金利率對國內各層次房價泡沫均具有顯著的正向影響，這與國內外不少學者認為未來美國加息，會造就強勢美元，引發(fā)短期資本回流，從而可能導致發(fā)展中國家資產泡沫破滅等觀點相反。本文的實證結果表明，美國基準利率水平的提升會加劇我國各層次房價泡沫程度，由此也暗示短期資本并不是影響我國房價泡沫演化的主要因素，短期資本外逃并不會對我國房地產市場價格泡沫產生明顯影響。從表3可知，短期資本凈流入僅僅與住宅價格泡沫存在顯著的正相關關系，而與整個房地產市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫之間并不存在顯著的關系；相比辦公樓市場和商鋪市場，流入我國的短期資本可能更為偏好投資于住宅市場，從而在一定程度上加劇了住宅價格泡沫，但對整個房地產市場價格泡沫卻沒有明顯影響。
外部金融沖擊方面，2008年金融危機和2009年歐債危機均在一定程度上抑制了我國各層次房價泡沫的進一步膨脹；從影響程度來看，外部金融危機的沖擊對我國辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫的抑制效果要大于對住宅價格泡沫的抑制效果。
調控政策方面，中央政府出臺的一系列趨緊的房價調控政策會顯著抑制商鋪市場的價格泡沫，但也顯著加劇了住宅價格泡沫，而對辦公樓價格泡沫沒有明顯影響。2010年開始推出的限購政策不但沒有起到抑制住宅價格泡沫的效果，反而對整個房地產市場、住宅市場和商鋪市場的價格泡沫產生顯著的促進作用。相比之下，提高第二套房低付比例這一措施能顯著降低整個房地產市場、住宅市場和辦公樓市場的價格泡沫，起到明顯的抑制效果。從三種調控政策的實施效果來看，第二套房低付比例這一調控政策有效，影響力度也大。
本文采用單位根右側ADF泡沫檢驗方法（BSADF）來動態(tài)測度中國各層次市場（整個房地產市場、住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場）價格泡沫及其關鍵影響因素，終結論與建議如下：
（一）我國各層次房地產市場均存在多個周期性泡沫，且內部分化嚴重。住宅價格泡沫的發(fā)生次數、存續(xù)周期和泡沫峰值均明顯大于辦公樓價格泡沫和商鋪價格泡沫，且決定了整個房地產市場價格泡沫走勢。因此，通過重點抑制住宅價格泡沫程度將能有效抑制整個房地產市場泡沫的膨脹。
（二）我國各層次房價泡沫走勢主要受資金推動。通貨膨脹率、廣義貨幣增速、商業(yè)銀行款規(guī)模增速、人民幣匯率升值、存款準備金率、美國聯(lián)邦基金利率均對我國各層次房價泡沫具有顯著的促進作用；房地產業(yè)投資增速、短期貸利率、外部金融危機沖擊均對我國各層次房價泡沫具有顯著的抑制作用。總體來看，我國房價泡沫膨脹背后的驅動力更多來自社會資本的推動，因此，需要樹立以引導國內資本分流出房地產領域為抑制房價泡沫的調控思想主線；在這思想主線指引下來制定“疏堵結合”的房價泡沫風險防范政策。同時，需要對我國貨幣政策和調控政策進行統(tǒng)一協(xié)調，避免各種政策的沖突：先，實施適度從緊的貨幣政策（降低廣義貨幣增速、提高短期款利率、適度降低銀行面向房地產業(yè)的款規(guī)模及增速）；其次，在保持房地產業(yè)投資增速的基礎上，加大國內一、二線城市的土地供給，嚴厲打擊地產商的“囤地”和“捂房”行為；后，在當前資本管制難以快速放松的情況下，一方面要合理拓展居民的投資渠道，引導社會資金分流出房地產領域而轉向其他實體經濟項目；另一方面，嚴厲整頓和清理通過“影子銀行”渠道違規(guī)發(fā)行沒有明確標的對象的理財產品來為房地產業(yè)融資的行為。
（三）強化經濟政策及其改革取向的連貫性和穩(wěn)健性，提升國內居民對政策預期的穩(wěn)定性。一方面，需要保持國內物價穩(wěn)定以降低國內居民的通脹預期；另一方面，要避免人民幣匯率短期的過度波動，明確人民幣匯率改革機制取向，降低人民幣在短期內的升值或貶值預期，通過這些預期管理來減緩社會資本持續(xù)流向房地產領域的動力。與此同時，加強對短期資本異常流動的監(jiān)管，防止其過度波動對我國住宅價格泡沫產生不利沖擊。
（四）針對不同區(qū)域或不同層次的房地產市場，實施差異化的房價調控政策。當前國內住宅市場、辦公樓市場和商鋪市場的價格泡沫存在嚴重分化，且對房地產調控政策的反應程度存在較大差異。近10年來，大部分房地產調控政策僅僅抑制了商鋪市場價格泡沫，而加劇了住宅市場價格泡沫，限購政策助推各層次房價泡沫的膨脹，總體調整政策效果歸于失效；相比之下，針對購買第二套房時實施的低付比例措施能較為顯著地抑制各層次房價泡沫。因此，建議在制定房地產調控政策時，需要考慮對不同區(qū)域或不同層次房地產市場的影響差異，必要時實施“一城一策”的調控政策。在以住宅市場為調控重點的前提下，可以考慮取消抑制需求的行政調控措施（限購政策），轉而采取更加市場化的調控措施（大幅提高第二套房付比例、全面征收房產稅、提升第二套房款利率并縮減規(guī)模等）來有效抑制各層次房價泡沫
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