房地產市場情緒研究熱點與演進
——基于CiteSpace的可視化分析

文/趙強 費陽則

自從1998年中國實行住房制度改革，終止住房分配制度以來，房地產市場經歷了起步、發展與調整三個階段。隨著房地產業在國民經濟中的比重不斷上升，我國經濟增長對房地產業的依賴不斷增加。近年來，隨著計算機技術的發展與國家政策調控的調整，房地產市場情緒研究快速發展。然而，對于房地產市場政策的調控背景，房地產市場情緒的指標構建的關鍵技術和前沿應用并沒有得到客觀與科學的量化分析。[1]

一、相關研究文獻評述

隨著行為經濟學的興起，研究者發現基于傳統理性人假設的經濟理論已經難以依市場基本面解釋房價變化。學者嘗試摒棄傳統經濟理論，將基于“不完全理性”的市場情緒作為房價變動的解釋變量。這種市場情緒會受到外部信息干擾而反應過度，導致市場參與者作出非理性的決策，從而影響房屋的真實價值。尤其是我國房地產市場作為典型的新興市場、處于正在轉軌的特殊制度背景下，市場參與者普遍缺乏理性，更容易形成市場情緒。[2]

鑒于此，為了能夠有效分析研究背景、研究熱點與研究演進的關系，本文使用CiteSpace可視化科學文獻計量方法，對1998—2021年知網數據庫（CNKI）中關于市場情緒研究的文獻進行關鍵詞聚類分析、關鍵詞共現分析、關鍵詞時區分析以及應用學科分析，并希望通過分析市場情緒的研究演進和機制，映射房地產市場情緒研究前沿，探尋房地產市場化研究的關鍵節點與演進路徑。

二、研究方法與數據

（一）數據

在數據來源方面，為了保證原始數據的全面準確性，本文選擇中國知網數據庫（CNKI）。從確保檢索文獻的質量、數量和覆蓋范圍方面考慮，本文在數據庫中檢索關鍵詞、摘要和篇名中含“市場情緒”的文獻，將文獻來源設置為中文文獻，檢索時間選擇從1998年房地產市場化改革開始，截止至2021年11月1日，共得到1708篇文章。在數據處理方面，本文為提升論文數據的準確性與代表性，剔除非學術類論文（含會議通知、報告、新聞及訃告等），得到論文共1501篇。最后，通過CiteSpace軟件自帶的數據轉化功能，將文獻數據轉為Wos文本數據格式，并將包含論文題目、作者、機構、出版年、期、卷、關鍵詞和摘要等信息的樣本數據進行可視化分析。

（二）研究方法

1.圖譜分析方法。本文采用科學文獻計量自動可視化軟件CiteSpaceⅤ對文獻數據進行知識圖譜分析。CiteSpace是一款信息可視化軟件，主要基于共引分析理論和尋徑網絡算法等，對特定領域文獻（集合）進行計量，以探尋學科領域演化的關鍵路徑及轉折點，并通過繪制一系列可視化圖譜，探測學科演化潛在的動力機制與學科發展前沿。[3]在分析CNKI數據庫時，該軟件抽取數據庫中關鍵詞、作者、機構等信息，挖掘文獻信息并呈現相關信息之間的相互關聯。關鍵詞共線分析能夠反映關鍵詞出現的頻率及相互關系，有助于梳理房地產市場情緒的研究熱點與知識基礎，展現房地產市場情緒研究的共同焦點與發展階段。關鍵詞共現時區圖分析能從時間維度反映研究熱點的更替，揭示研究前沿演變的重要轉折點，通過結合時間趨勢圖，能夠發現研究背景及市場情緒測量技術改變對于房地產市場情緒研究的影響，并借此預測未來研究熱點、前沿、交叉學科與未知領域。

2.時間劃分方法。為了深入剖析房地產市場情緒的研究演變與研究背景之間的關系，本文借助“自然斷裂點分級法”對數據固有特征進行自然分組，對市場情緒的研究階段進行識別，判斷不同歷史階段推動市場情緒研究的形成原因，勾勒市場情緒研究發展的階段。[4]

通過對論文數量趨勢的初步分析，發現發刊文獻數量與我國市場化改革歷程存在擬合關系。具體而言，本文先使用研究文獻時間分布圖以識別研究變化節點，揭示研究演進的趨勢與重大轉折時間點。接著使用關鍵詞網絡時區圖發現轉折點時研究背景，探索研究方法的關鍵詞，借此識別知識演進與研究體系的形成過程。最后，通過文獻分析方法識別文獻中市場情緒研究演變的關鍵因素，明晰研究發展的重要節點，從而劃分發展階段。

三、特征分析

（一）文獻數量特征分析

發表文獻的數量分析能夠反映研究變化的趨勢與受關注程度。從文章發表的數量來看，市場情緒研究的相關文章數量呈直線上升趨勢——從2007年的11篇增加到2020年的230篇（年均增長近17篇），說明圍繞“市場情緒”的研究逐漸受到學術界認可，已經引起相關領域學者的高度重視，今后一段時間內將繼續成為研究熱點（見圖1）。

為了進一步探索論文數量變化背后的熱點事件與驅動因素，本文將文獻發表趨勢圖與關鍵詞時間趨勢結合觀察，旨在發現市場情緒研究的熱門節點，探索市場情緒研究的演變過程。在時間分布圖中，利用自然斷裂點分級法，依據文獻的增長速度可以將發文狀況劃分為三個階段(見圖1）：2006-2012年年均增長13篇，2012-2014年年均增長速度增加2倍，2014-2020年恢復到年均增長18篇。在關鍵詞網絡時區圖中，可以在對應時間發現，2012年研究者首次將收益率引入市場情緒測量以反映市場參與者在面對有限信息時的非理性反應，從而促進了市場情緒研究的發展。在2012—2014年，主成分析法被引入市場情緒構建，使研究文獻出現了短暫的高產期，這意味著市場情緒研究突破了變量構建瓶頸，開啟了新的研究領域。2014年，文本挖掘技術的提出再次增加了市場情緒的測量維度，此后有關市場情緒的研究開始穩步遞增，并逐漸被應用于不同研究領域。

圖1 市場情緒研究文獻時間分布

（二）應用學科分布

如果文獻特征分析提供了研究的發展趨勢視角，應用學科分布分析則為研究提供了總體方向。如圖2所示，研究學科分布目前集中于金融學，主要研究方向包括證券、保險等，發表論文達到795篇，占總文獻數量的56%，可見市場情緒在金融領域的應用已經較為普遍。應用次多的學科是經濟學，該領域的研究方向主要為宏觀經濟、貿易經濟、農業經濟、信息經濟等，發表論文286篇，占比達到20%。其他基礎學科，如心理學、數學、新聞學、市場營銷學，共發文297篇，占總刊文21%。房地產作為前沿學科，在2017年首次出現，發文已達到39篇，占比為3%，呈現快速上升趨勢。根據近20年市場情緒研究的學科分布，市場情緒在房地產領域的研究出現較晚，但是發刊文獻從2018年開始增加迅速，逐漸受到學界關注。

圖2 市場情緒研究文獻學科分布

（三）關鍵詞共現可視化分析

關鍵詞共線分析可以反映樣本文獻中關鍵詞出現的頻率與相互關系。關鍵詞是研究的核心，展示整個研究領域的動態與趨勢。中心度體現了這個關鍵詞在聚類分析中的關聯性，中心度高的關鍵詞通常是連接不同聚類的重要節點。

具體而言，在CiteSpace軟件中設置時間切片為“1”，選擇標準為“top50”，對整個網絡進行尋徑剪切，將圖譜標簽閾值設置為“5”，其他參數不變，得到關鍵詞共現網絡圖。圖中的每一個節點都代表了一個關鍵詞。節點的連線表示兩個關鍵詞出現在同一篇論文中。節點的半徑大小反映了關鍵詞出現的頻次。節點外出現紫圈的表示該關鍵詞具有較高的中心度。市場情緒研究中出現頻率較高的關鍵詞為投資者情緒、市場情緒、股票市場、行為金融、主成分分析、股票收益、投資者等，相關研究主要以此為核心展開，且各關鍵詞具有較好的相關性。而價格發現、人民幣匯率、股價崩盤風險、宏觀經濟、股指期貨、文本情緒、深度學習等關鍵詞出現較晚（見表1，表2），也具有一定中心性，為未來研究領域的前沿。綜上所述，房地產市場情緒測量與測量方法有一定相關性，具有較新研究價值。

表1 關鍵詞統計表

表2 2018年以后關鍵詞統計

1.房地產市場情緒的概念界定與研究熱點。目前，研究者認為房地產市場情緒是指市場參與者產生過度樂觀或悲觀的情緒，對資產未來收益或相關因素（如交易量，稀缺性）產生錯誤信念。[6]

為了對市場情緒指數進行有效測量，反映市場參與者對市場的信心，國內外的房地產市場情緒指標最早起源于投資者情緒研究。貝克和伍爾格勒最早構建指標并進行研究，認為市場情緒的產生與變化可以通過四個環節進行觀察，即購買信念的變動、基于購買信念而產生的購買行為、交易行為中定價的偏差以及內部交易者通過偏差的獲利。此后，國外研究者通過家庭的主觀房價預期、未來收入信心指數、季節因素、股票市場中房地產業市盈率、物價指數等測量房地產市場情緒指數。也有研究者將谷歌（Google）等搜索引擎、網絡媒體和推特（Twitter）、臉書（Facebook）、Factiva.com在線報紙網站等社交媒體作為構建情緒指數的數據來源。更多人通過房價租金比、房價指數、土地供應量、成交量和施工面積、住宅類用地溢價率與樓面均價等構建房地產市場情緒。國內研究者則更多通過開發商的總投資額、房地產業土地購置面積、住宅類用地成交宗數、商品住宅新開工施工面積、開發商新購土地面積的平均成本、百度搜索指數等構建房地產市場情緒的指數。綜上所述，房地產市場情緒的構建是房地產市場情緒研究領域的重點，有效的情緒指標測量與構建對房價的預測至關重要。

2.房地產市場情緒的研究背景。房地產市場情緒研究是在促進房地產與實體經濟均衡發展的背景下提出的理論創新和實踐創新。房地產市場情緒的研究能夠有效促進資源要素順暢流動，糾正資源要素失衡錯配，完善房地產市場健康平穩長效發展機制，有利于住房消費市場健康發展。[5]

房地產行業是各國較為重要的實體經濟之一，2017年全球房地產市場價值228萬億美元，其中住宅市場約占75%。在市場情緒研究中，房地產市場更容易受到情緒影響的原因在于房地產市場缺少賣空機制，市場投機行為難以被市場參與者的套利行為抵消，更容易形成房地產泡沫。此外，房地產市場流動性弱，房價難以快速響應市場的變化，更容易受到市場情緒的沖擊。我國房地產市場也經受了數次房價調整。自從1998年房地產市場改革以來，隨著房地產開發比重不斷上升，我國經濟增長對房地產業的依賴不斷增加。然而2003年以來，房地產市場出現了數次價格上漲。2008年以后，政府為了抑制房價，控制實體經濟與房地產增長速度，通過媒體宣傳、土地招拍掛制度、宏觀貨幣調控等多途徑共同施力。在這期間，房地產市場的調控往往伴隨著行業發展周期的跌宕起伏，表現為房地產市場情緒與價格的波動。因此，房地產市場情緒研究大多在房價偏離經濟基本面的背景下開展。

3.理論應用是房地產市場情緒研究共同關注的問題。眾所周知，情緒指標難以直接測量，并且不同地區的社會環境、經濟水平、文化傳統、建筑技術水平、勞動力市場等存在差異。因此，研究者在構建市場情緒指標、擴大房地產市場情緒應用、提出政策建議、解釋影響機制等方面面臨挑戰。

目前，研究主要面臨房地產市場的收益預測、政策調控、市場情緒測量等方面的挑戰。首先，房地產市場情緒的測量存在爭議。房地產市場情緒難以被直接測量，指標的構建通常來自一些基本經濟指數統計，這不可避免地導致變量存在既不主觀也客觀的情況。其次，市場情緒指標測量具有滯后性，代理變量往往是事后數據，無法準確驗證未來。此外，房地產市場情緒與經濟基本面的識別、土地價格波動、住房熱點事件的推動等方面的研究也存在、需要通過擴大研究范圍加以解決。

針對上述問題，研究者為了進一步尋求解決方案，試圖結合房地產市場情緒測量，提出協調市場與政府的關系，優化指標體系構建，構建房地產市場長效機制等路徑。

（四）研究熱點演進

為補充關鍵詞共線圖譜遺漏的信息，并印證時間分布圖中自然斷裂點分級法對研究階段的劃分，本文借助關鍵詞共現的時間軸分析梳理研究演進關鍵節點，展示市場情緒相關研究核心關鍵詞的演進過程。具體而言，選擇時間切片設置為“1”，其他參數不變，生成關鍵詞網絡時區圖。圖中顯示關鍵詞所處的時間段代表該關鍵詞首次出現的時間。十字節點的大小代表關鍵詞在各自時段出現的總頻次，即節點越大表示該關鍵詞在對應時點出現頻率越高，其影響越明顯（見圖3）。

圖3 市場情緒關鍵詞網絡時區圖

時區圖結果顯示，市場情緒相關研究方向與知識圖譜中的關鍵詞分布可以分為“三個階段、兩次轉折”，呈現了“市場情緒”相關研究不斷發展演變的特點（見圖4）。1997年亞洲金融危機后，為了提升實體經濟的作用，在這個階段房地產行業被定位為國家支柱產業，形成房地產市場情緒研究演進的第一次重要轉折；而2018年中國股市大跌，研究者開始探索房地產市場情緒與宏觀經濟、公眾關注度等相關研究，迎來了市場情緒研究的第二次重要轉折（見圖4）。

圖4 市場情緒研究發展階段

1.初始階段（2002年—2012年）：創立探索時期的知識演進。這一階段研究聚焦于股市，研究者通過單一變量測量股票市場的市場情緒，并解釋其運行機制。由于初期測量手段與計量方法的局限，研究結果存在爭議。在這一階段，市場情緒研究集中在金融領域，研究熱點聚焦于市場預期與市場情緒的關系，研究關鍵詞主要為市場情緒、個人投資者、情感分析、行為金融、股票收益、股票市場。

2.中期階段（2012年—2017年）：發展時期研究的知識演進。隨著計量方法的創新，中期階段市場情緒領域的變量構建成為熱門問題。2012年，主成分分析法被引入對市場情緒的測量中。研究者通過主成分分析法從多維數據中提取市場情緒指標進行研究。[7]相對于國外研究者而言，國內市場情緒在房地產領域的起步相對稍晚，研究較多沿用了主成分分析法測量市場情緒指標。研究關鍵詞呈現分散趨勢，研究關鍵詞主要為市場波動、影響因素等[8]。

在2015年，隨著數據收集技術的發展，機器學習、網絡社交媒體與文本挖掘等計算機技術的出現帶動了市場情緒研究的進一步發展。研究關鍵詞為文本挖掘、資產定價、貨幣政策、VAR模型等。

3.后期階段（2017年—2020年）：創新延伸時期的知識演進。2017年中國共產黨第十九次全國代表大會召開，明確提出“防范化解系統性金融風險和維護金融穩定”的重要方針，以及“房住不炒”市場定位，為房地產市場發展指明了方向。在本階段中，房地產市場情緒的研究熱點包括價格發現、人民幣匯率、房地產市場、經濟基本面、深度學習等。綜上所述，市場情緒的研究領域受到的指標構建方法與測量方法的影響較大。

四、結論

總體而言，房地產市場情緒研究處于發展階段。盡管房地產市場情緒研究時間較短，研究方向也沒有明顯分化，但研究具有理論性與發展性，與房地產市場化改革政策之間存在繼承性。國內相關的研究主要集中在房地產市場情緒指標構建等方面。未來，還需要從概念鑒定、房地產市場情緒測量、影響機制梳理等方面綜合研究視角、厘清問題。[9]同時，還需要考慮房地產市場情緒的應用，明確房地產市場情緒與經濟基本面的識別、住房熱點事件情緒的測量、買房雙方對房地產市場情緒的差異性、房地產市場情緒的空間傳導性以及房地產市場與實體經濟的關聯性。在房地產市場平穩健康發展的前提下，應建立房地產市場長效機制，促進房地產市場和其他經濟體均衡發展。

本文創造性地將時間劃分方法與共引分析結合使用，旨在發現學科研究發展與現實背景的聯系，借此明晰研究中的重要研究節點，為未來研究提供實踐基礎，也為學界更有效地預測研究前沿、交叉領域提供理論方法。