專家認為，泡沫是市場經濟的痼疾。有沒有泡沫，該不該捅穿，是目前國內城市房地產市場討論中最具爭議的焦點問題。何為泡沫，怎樣測度它們，其實是經濟中最難講得清的事情，也是經濟學裏各執一辭、沒有定論的題目。
2002年冬我曾應邀參加北京一場如何規範房地產市場的研討會，雖然當時上海的房價還沒開始發力形成第一波的衝擊，但對房地產泡沫的指責已經相當激烈。我從來就不是房地產經濟方面的專家，以後也再沒敢參加類似的會議做撈過界的橫議，但既然受了邀請，總得貢獻一丁半點的，所以在會上提出了兩個見解。第一個見解是認為房地產市場的泡沫類似股市的泡沫，泡沫到底是否存在只有在它們破滅之後才能夠確定。當仍有許多人在嚷嚷泡沫的時候，泡沫一定還有很大的膨脹空間，破裂的時機還沒成熟；第二個見解則認為，在房地產行業尤其房價研究時應當採用中位值而不是國內通常的平均值，否則分析的結論很可能導致偏誤。
我的第一個見解：市場泡沫能被確定全是事後的事情，從而說明泡沫無從預測的論點，幾乎沒有引起反響。顯然，它不合公眾的胃口。大家可能堅持相信，市場的規律已被認識，而且能夠被用來確定泡沫的形成和破裂。基於對天體運行規律的深刻了解，人類能夠精準預測任何一次潮起潮落的時分；早晚有一天，我們對氣象的預報能夠準確無誤，至少對一個月內的天氣走勢。這些被研究的對象---自然的各種現象是具有科學性的。然而，人們卻難以預測市場價格的"週期"變化，而且越是短期預測就越不靈光。
市場是人們逐利而動的行為集合，在一個時點上，彼此競爭的經濟主體是以互相挫敗為其目的的。這種人際的零和博弈就像棋局或球賽那樣，永遠有勝負而無永久的勝負。在這裏，市場泡沫就像一個人的自滿心態，只有在受到懲罰之後他才會意識到錯誤。納博科夫說得極為精彩，"人的自大是一種只有在回顧時才被發覺的心態，它的存在只有在受到懲罰後才能被確定。"人性固有的盲點加總起來成為"羣體的盲思"(groupthink)，顢頇自得、冥頑不靈就更是加倍猛長，它們是"市場盲動"的意識基礎。故而，我們無法斷定次日股市的漲跌。有時局面出現了離譜的高價，次日卻依舊照漲不誤，因為認為後天還繼續漲的錢要比看跌的錢多。總之，漲跌是大眾"錢意"表決的結果，不到大逆轉的一刻大眾的意志是難以被否決的。雖然匪夷所思，市場"規律"，要是有的話，就是如此。
至於我的第二個建議為什麼至今未見採納，原因同樣令人難解。所以本篇來談談國內房地產市場的數據統計在取值上的誤導問題。
國內在衡量作為房地產市場是否過熱甚或存在泡沫時的關鍵參數--價格和麪積等指標--方面有着嚴重的偏向，最突出的缺失在於不使用中位值，而一貫使用平均值，如每平方米的平均售價、每單元的平均面積等等，來做衡量指標，並據此評判"市場狀況是否合理"。研究人員卻早就明白，在涉及收入平等和公義等社會課題，特別是分析經濟財富的分配差異是否過於懸殊而有違公義、是否足以影響持續發展之類的問題，採用中位值(median)要比採用均值(mean)更能夠揭示問題的實質。
我想大家都會更樂意在輕鬆閒適中獲取信息吧，所以試着造些例子，來說明為什麼在收入或利益分配的分析上，中位值的指標意義要比平均值強得多。
先讓我們來設想，在英語補習學校有兩個班級，各為7人，為準備留學而考了託福。甲班的考分分別是550，520，510，500，490，480，450，乙班的則為580，575，570，565，560，550，100，兩班的平均分數都是500分。一般美國州立大學要求外國申請者的託福分數起碼為550分，所以甲班有一人過線，乙班則有6人，平均分數顯然未能反映出甲乙兩班的教學效果。當採用中位值來比較兩者，即把每班的學生按各自的考分從高至低往下排，比較居於中間(第四名)的成績，在甲班是500分，在乙班則為565分，能比較清晰地反映出後者的優勢。
我們不妨再造一例來增進理解：假設富翁巴菲特一時發癲，決定攜帶他的450億財富移居瑙魯國，南太平洋的那顆璀璨明珠，以盛產鳥糞出名，別無其它產業。小國有居民1萬人，人均收入1萬美元，國民生產總值計為1億美元。巴菲特加盟之後，按10%的回報率計算他的年收入為45億，瑙魯的國民生產總值一下子增加為46億，人均收入也變成460000萬/10001人即約46萬美元，立馬增加了45倍。若按中位值來計算的話，瑙魯第5000號國民的收入可能仍在1萬美元左右。可以想像，巴菲特遷居瑙魯後，雖是鉅富，對消費指數的擾動不會太大，老頭多消費不了幾根香蕉、幾罐可樂、幾度電、幾立方水，瑙魯的物價水平不會因此漲得過火。以平均值來計算的話，巴菲特就像一頭巨鯨躍入瑙魯這個小小的游泳池；而改用中位值，它更像仍舊悠遊在外海的大魚，對泳池的水並不產生過多擾動。幾乎可以肯定，巴菲特加盟對瑙魯的可持續發展並沒有太大的敗壞。
現實世界中的數據可能不及我們杜撰的例子裏的那樣混蛋(例如，託福的最低分為200，即便一隻猴子去考，成績也至少有200分)，不過由此我們基本上能夠明白，在社會分配差異的分析上，中位值的詮釋能力要更強些，也更常被採用。事實上，歐美、日本任何一個城市在分析住房價格變化時一定會採用中位值而不是平均值，與我國目前採用的統計指標是很不相同的。
為了更加形象一點，我們再來編造一個比較接近現實的例子。深圳近郊的觀瀾，以高爾夫球場而聞名。原本是鄉下地區，忽地開發出一批別墅豪宅，為簡明起見，假設為100棟，每棟600平米，平均售價6000萬元人民幣。在此之前，觀瀾鎮約有民宅2000單元，平均面積為80平米，單元平均售價為40萬元人民幣。觀瀾湖的這批豪宅經促銷熱賣，十分搶手，開盤的首日即告售罄。計算一下，這批豪宅投入後會引起怎樣的房地產市場地震：
原平均房價40萬，現在變為324萬，增幅為710%；每平米的平均價格則由原來的5000元變成30909元/平方米，是原來的6.18倍！要知道，那可是一天的漲幅呵。要是媒體願意的話，大可以根據所謂統計以通欄標題來宣告："最新的數據表明深圳觀瀾房價每平米均價高達三萬元！"日漲幅達到可怕的518%，羣眾不妨推想，明年的房價會又會怎樣呢？老百姓還活得下去嗎？
然而按中位值來測算的話，觀瀾鎮的民宅的中位價格將仍舊是40萬，每平米的中位價格也依然為5000元，和那批豪宅入市前幾乎沒什麼改變；二手屋價格即使有些上升，幅度也絕不至於如此誇張。
為了遊說政府該出臺何種政策來規範"過熱的"市場，開發商以及官方民間各類機構都花了大本錢去整理於己有利的數據。以現有的信息系統和處理技術，中位值非常容易計算，數據採集的成本也高得有限，但是，它指導政策的價值將遠遠高出獲取它的成本和麻煩。