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摘要：本文以高房价、低GDP的厦门市为例，在比较多种房地产泡沫测度的基础之上，利用因子分析法对厦门市2003—2018年房地产泡沫的存在及泡沫度大小进行测度。研究发现，厦门市2003—2018房地产泡沫前期处于较低值，甚至个别年份低于正常值，后逐渐上升，2016年以后，厦门房地产泡沫度高于正常区间，但总体来说大部分年份房地产泡沫处于正常区间。岛外开发不足、土地供应紧张以及地理环境优越、吸引大量外地人口购房造成房地产市场供不应求是高房价、低GDP的厦门独特房地产市场现状的原因。
关键词：厦门市;房地产泡沫;因子分析法
在2018年福建省公布的统计数据中，厦门市GDP为4 791.41亿元，全省排名第三，第一二名分别为泉州市、福州市，可是厦门的商品房平均销售价格却与经济发展排名不同，商品房平均销售价格全省首位，远超省内其他城市，房价与经济总量的不同步引发了人们对于厦门市房地产是否会产生房地产泡沫，以及房地产价格是否会发生大幅下降的担忧，所以对厦门房地产市场的泡沫水平进行测评对实施房地产市场调控意义重大。
目前对于房地产泡沫水平的测算方法有很多种，不同的计算方法可能会影响最终的房地产泡沫水平，对比分析目前国内有关于房地产泡沫的研究方法，本文选用因子分析法进行房地产泡沫水平的计算，创新点主要在于对房地产测度指标的更新，目前国内大部分对于房地产市场泡沫的研究由于数据获取原因，都会避开租售比及空置率等真正能反映房地产泡沫的指标而选取其他代替指标进行计算，本文弥补了这一不足，并基于厦门市进行实证研究，利用因子分析法分析厦门市2003—2018年的房地产泡沫变化情况。
一、研究方法
因子分析法对单项指标进行综合，综合分析各因子之间的内部关系，提取相应的主成分因子，然后利用各因子的累计贡献率计算权重，从而得到综合房地产泡沫测度值，利用最终的综合测度值来判断房地产泡沫的值。综合来说，因子分析法是我国学者目前来研究房地产泡沫使用的主要研究方法，因为不仅数据相对易得，而且可以较客观地计算出各指标的权重，因此得出的房地产泡沫情况较客观，对于房地产泡沫度的大小测度也较客观。因子分析法是通过选择能够反映房地产价格高低的指标，再经过检验以及数据处理后得到房地产泡沫水平。并且这些指标也能大致反映房地产脱离基础价值的程度，进而通过因子的综合得分体现城市房地产泡沫的水平。
式中，为因子权重，F为因子综合得分;为某因子得分。
二、实证分析
（一）数据来源及指标选取
根据厦门市房地产市场的特点以及房地产发展情况的相关指标，选取生产、交易、信贷三种类别、10组数据的指标（表1）来测度房地产泡沫水平[12-13]，数据主要来源于厦门市2003—2018年统计年鉴、厦门市2003—2018年国民统计公报以及中国房地产2003—2018年鉴。
利用SPSS17.0对变量进行相关性检验，检验结果显示，之间的相关度教高;变量的巴特利特球度检验值69.22，p（sig=0.000）<0.05;变量KMO检验值等于0.640，接近0.7，检验结果表明上述6个指标之间存在较强相关性，可以进行下一步的因子分析，剔除其他相关性较差的指标变量。
（二）因子分析
利用SPSS17.0软件，对2003-2018年的数据进行因子分析。通过计算，我们提取出两个主成分，其累计方差贡献率达82.727%，因此原有变量的信息丢失较少，因子分析效果比较好。根据主成分的方差贡献率和各因子的载荷系数值，构建厦门市房地产泡沫测度模型：
其中Z1、Z2的载荷系数计算公式如下：
三、研究结果
根据方程式（1），（2），（3）计算厦门市房地产泡沫指数（表2）。研究得出2003-2018年厦门房地产泡沫指数最高为1.304，最低为-0.662，因此标准差（σ）等于0.608。我們选取1倍σ即[-0.608， 0.608]作为房地产泡沫水平的正常范围。房地产泡沫泡沫指数在[-0.662， 0.608]之内，我们认为房地产市场出现异常，出现负泡沫，即房地产的实际售卖价格低于房地产真实价格，房地产市场低迷;房地产泡沫指数值在[0.608， 1.304]之间，代表厦门市房地产市场出现正泡沫，房地产实际售卖价格高于房地产真实价值，房地产市场活跃。总体分析厦门房地产泡沫指数值来说，厦门市房地产泡沫指数值一直处于上升中，但房地产前期基本处于正常区间内，2005-2008年房地产泡沫指数也只是略低于正常区间。房地产实际价格高于理论价值是在2016年开始的，房地产泡沫指数大幅上升，远高于正常区间。
四、研究结论
2003—2018年厦门的房地产市场活跃程度逐步增长，某些年份虽略有下降，但整体上升态势不变，尽管厦门房地产市场泡沫一直在涨，但是大部分年份厦门房地产泡沫是居于正常值的，甚至还有四年房地产泡沫略低于正常值，这似乎与厦门一贯的高房价不相符合，其实这说明了厦门房地产市场处于需求大于供给的状态。物以稀为贵，厦门房价自然高，因此厦门房地产市场总体上是健康发展的，而导致厦门这种房地产市场发展主要由厦门岛外开发不足、土地供应紧张以及地理环境优越等原因造成。
参考文献：
[1]吴艳霞，王楠.房地产泡沫成因及其投机度测度研究[J].预测，2006（2）.
[2]孙焱林，张攀红，王中林.房地产泡沫的测度方法及实证比较[J].统计与决策，2015（24）.
[3]郑荣卿，宋华人.中国当前房地产市场泡沫程度研究——基于国际间数据的对比分析[J].当代经济，2016（22）.
[4]朱伟超.指标分析法分析东莞市房地产泡沫情况[J].河南建材，2014（4）.
[5]吕铮，高明.重庆市房地产市场泡沫测度研究[J].西南师范大学学报：自然科学版，2012，37（5）.
[6]张亚娟，张晓鹏，曹建.基于功效系数法的房地产泡沫预警实证研究——以哈尔滨为例[J].建筑经济，2014，35（6）.
[7]吴清婷，彭贤伟，简萍.房地产泡沫的空间分布及其传染性分析——以中国35个大中城市为例[J].当代经济，2019（8）.
[8]冯利英，李海霞.基于因子分析法的我国房地产泡沫测度分析[J].中国房地产，2012（24）.
[9]王浩，穆良平.当前我国房地产泡沫两种主要测度方法：研究思路、误区及适用性分析[J].宏观经济研究，2015（2）.
[10]王子成，明娟.珠三角房地产泡沫测度实证研究——以广州为例[J].经济地理，2007（5）.
[11]王浩.运用因子分析法测度当前我国房地产泡沫的正确方法：结合文献研究和实证研究的证明[J].宏观经济研究，2017（6）.
[12]朱建君，贺亮.房价收入比的计算及应用研究——基于江苏省的实证分析[J].建筑济，2008（8）.
[13]韩笑.我国商品房空置率计算方法研究[J].中国房地产，2009（5）.
[14]高慧玲.厦门市商品住宅价格影响因素分析及预测[D].哈尔滨：东北农业大学硕士论文，2012.
作者简介：张芳芳（1996—），女，山东滨州人，在读硕士研究生，主要从事城乡土地利用与地产评估研究。
通讯作者：段岩燕（1964—），女，内蒙古赤峰人，教授，博士，主要从事城乡土地利用与地产评估研究。
关键词：厦门市;房地产泡沫;因子分析法
在2018年福建省公布的统计数据中，厦门市GDP为4 791.41亿元，全省排名第三，第一二名分别为泉州市、福州市，可是厦门的商品房平均销售价格却与经济发展排名不同，商品房平均销售价格全省首位，远超省内其他城市，房价与经济总量的不同步引发了人们对于厦门市房地产是否会产生房地产泡沫，以及房地产价格是否会发生大幅下降的担忧，所以对厦门房地产市场的泡沫水平进行测评对实施房地产市场调控意义重大。
目前对于房地产泡沫水平的测算方法有很多种，不同的计算方法可能会影响最终的房地产泡沫水平，对比分析目前国内有关于房地产泡沫的研究方法，本文选用因子分析法进行房地产泡沫水平的计算，创新点主要在于对房地产测度指标的更新，目前国内大部分对于房地产市场泡沫的研究由于数据获取原因，都会避开租售比及空置率等真正能反映房地产泡沫的指标而选取其他代替指标进行计算，本文弥补了这一不足，并基于厦门市进行实证研究，利用因子分析法分析厦门市2003—2018年的房地产泡沫变化情况。
一、研究方法
因子分析法对单项指标进行综合，综合分析各因子之间的内部关系，提取相应的主成分因子，然后利用各因子的累计贡献率计算权重，从而得到综合房地产泡沫测度值，利用最终的综合测度值来判断房地产泡沫的值。综合来说，因子分析法是我国学者目前来研究房地产泡沫使用的主要研究方法，因为不仅数据相对易得，而且可以较客观地计算出各指标的权重，因此得出的房地产泡沫情况较客观，对于房地产泡沫度的大小测度也较客观。因子分析法是通过选择能够反映房地产价格高低的指标，再经过检验以及数据处理后得到房地产泡沫水平。并且这些指标也能大致反映房地产脱离基础价值的程度，进而通过因子的综合得分体现城市房地产泡沫的水平。
式中，为因子权重，F为因子综合得分;为某因子得分。
二、实证分析
（一）数据来源及指标选取
根据厦门市房地产市场的特点以及房地产发展情况的相关指标，选取生产、交易、信贷三种类别、10组数据的指标（表1）来测度房地产泡沫水平[12-13]，数据主要来源于厦门市2003—2018年统计年鉴、厦门市2003—2018年国民统计公报以及中国房地产2003—2018年鉴。
利用SPSS17.0对变量进行相关性检验，检验结果显示，之间的相关度教高;变量的巴特利特球度检验值69.22，p（sig=0.000）<0.05;变量KMO检验值等于0.640，接近0.7，检验结果表明上述6个指标之间存在较强相关性，可以进行下一步的因子分析，剔除其他相关性较差的指标变量。
（二）因子分析
利用SPSS17.0软件，对2003-2018年的数据进行因子分析。通过计算，我们提取出两个主成分，其累计方差贡献率达82.727%，因此原有变量的信息丢失较少，因子分析效果比较好。根据主成分的方差贡献率和各因子的载荷系数值，构建厦门市房地产泡沫测度模型：
其中Z1、Z2的载荷系数计算公式如下：
三、研究结果
根据方程式（1），（2），（3）计算厦门市房地产泡沫指数（表2）。研究得出2003-2018年厦门房地产泡沫指数最高为1.304，最低为-0.662，因此标准差（σ）等于0.608。我們选取1倍σ即[-0.608， 0.608]作为房地产泡沫水平的正常范围。房地产泡沫泡沫指数在[-0.662， 0.608]之内，我们认为房地产市场出现异常，出现负泡沫，即房地产的实际售卖价格低于房地产真实价格，房地产市场低迷;房地产泡沫指数值在[0.608， 1.304]之间，代表厦门市房地产市场出现正泡沫，房地产实际售卖价格高于房地产真实价值，房地产市场活跃。总体分析厦门房地产泡沫指数值来说，厦门市房地产泡沫指数值一直处于上升中，但房地产前期基本处于正常区间内，2005-2008年房地产泡沫指数也只是略低于正常区间。房地产实际价格高于理论价值是在2016年开始的，房地产泡沫指数大幅上升，远高于正常区间。
四、研究结论
2003—2018年厦门的房地产市场活跃程度逐步增长，某些年份虽略有下降，但整体上升态势不变，尽管厦门房地产市场泡沫一直在涨，但是大部分年份厦门房地产泡沫是居于正常值的，甚至还有四年房地产泡沫略低于正常值，这似乎与厦门一贯的高房价不相符合，其实这说明了厦门房地产市场处于需求大于供给的状态。物以稀为贵，厦门房价自然高，因此厦门房地产市场总体上是健康发展的，而导致厦门这种房地产市场发展主要由厦门岛外开发不足、土地供应紧张以及地理环境优越等原因造成。
参考文献：
[1]吴艳霞，王楠.房地产泡沫成因及其投机度测度研究[J].预测，2006（2）.
[2]孙焱林，张攀红，王中林.房地产泡沫的测度方法及实证比较[J].统计与决策，2015（24）.
[3]郑荣卿，宋华人.中国当前房地产市场泡沫程度研究——基于国际间数据的对比分析[J].当代经济，2016（22）.
[4]朱伟超.指标分析法分析东莞市房地产泡沫情况[J].河南建材，2014（4）.
[5]吕铮，高明.重庆市房地产市场泡沫测度研究[J].西南师范大学学报：自然科学版，2012，37（5）.
[6]张亚娟，张晓鹏，曹建.基于功效系数法的房地产泡沫预警实证研究——以哈尔滨为例[J].建筑经济，2014，35（6）.
[7]吴清婷，彭贤伟，简萍.房地产泡沫的空间分布及其传染性分析——以中国35个大中城市为例[J].当代经济，2019（8）.
[8]冯利英，李海霞.基于因子分析法的我国房地产泡沫测度分析[J].中国房地产，2012（24）.
[9]王浩，穆良平.当前我国房地产泡沫两种主要测度方法：研究思路、误区及适用性分析[J].宏观经济研究，2015（2）.
[10]王子成，明娟.珠三角房地产泡沫测度实证研究——以广州为例[J].经济地理，2007（5）.
[11]王浩.运用因子分析法测度当前我国房地产泡沫的正确方法：结合文献研究和实证研究的证明[J].宏观经济研究，2017（6）.
[12]朱建君，贺亮.房价收入比的计算及应用研究——基于江苏省的实证分析[J].建筑济，2008（8）.
[13]韩笑.我国商品房空置率计算方法研究[J].中国房地产，2009（5）.
[14]高慧玲.厦门市商品住宅价格影响因素分析及预测[D].哈尔滨：东北农业大学硕士论文，2012.
作者简介：张芳芳（1996—），女，山东滨州人，在读硕士研究生，主要从事城乡土地利用与地产评估研究。
通讯作者：段岩燕（1964—），女，内蒙古赤峰人，教授，博士，主要从事城乡土地利用与地产评估研究。