# 驚爆！新加坡公務員涉嫌利用地鐵內幕買房？多位NUS教授緊急撇清關係！ URL: https://www.shicheng.news/zh-hant/v/nMr9a Published: 2026-09-15 Source: 獅城新聞 ![驚爆！新加坡公務員涉嫌利用地鐵內幕買房？多位NUS教授緊急撇清關係！](https://www.shicheng.news/images/image/1791/17914706.avif?0) 新加坡：新加坡國立大學（NUS）的兩名教授 Ivan Png 和 Jessica Pan 在周二（9月15日）表示，他們對一份指稱「公務員進行知情交易」的工作論文一無所知，並已要求作者將其姓名從致謝名單中刪除。 論文中提到的另外兩名 NUS 學者 Sumit Agarwal 和 Wenlan Qian 將 CNA 的詢問轉交給了作者。第五位 NUS 學者 David Reeb 教授表示，在多年前該論文的早期版本演示時，他可能發表過評論或提出過問題，但不記得是在何時何地接觸到該論文的。 NUS 傑出教授 Png 教授告訴 CNA，他對自己出現在這份論文的致謝名單中感到困惑。該論文研究了公共官員在尚未公開的地鐵站附近購買房產的情況。 「我不認識作者，直到一名同事向我提及 CNA 的報道，隨後我收到大量朋友發來的 WhatsApp 消息，才知道這篇論文的存在，」他說道。 Png 教授的研究方向包括生產力與創新經濟學，他強調自己並未為該研究提供任何評論或數據。 在 CNA 看到的一封發給該研究首席作者的電子郵件中，他寫道：「請將我的名字從致謝名單中刪除。」 NUS 研究生教育副教務長 Pan 教授表示，她的名字出現是由於「錯誤」。她說：「我今天才發現這篇論文，並已要求作者將我的名字從致謝名單中刪除。」 CNA 已聯繫該論文的作者：哥倫比亞大學的 Tomasz Piskorski、香港大學的 Jian Zhang 以及史丹福大學的 Amit Seru 和 Chun Zhao。 CNA 還聯繫了致謝名單中所有其他學者，以進一步了解他們對該研究的貢獻和參與程度。 其中包括四位被作者稱作進行過討論並使其「獲益匪淺」的學者：芝加哥大學的 Chang-Tai Hsieh 和 Luigi Zingales，以及哈佛大學的 Li Shengwu 和 Jesse Shapiro。 研究方向為增長與發展的 Hsieh 教授表示，他此前曾在一次會議上討論過該論文。然而，他對研究結果提出了質疑。他認為，由於私人住宅通常比公共住房距離地鐵站更遠，因此利用未公布地鐵站位置的內部信息所獲得的「收益」將會「小得多」。 Zingales 教授是芝加哥大學創業與金融教授，Shapiro 教授是哈佛大學經濟與商業管理教授。Li 教授（現任高級部長李顯龍的侄子）是哈佛大學經濟學教授。CNA 已聯繫上述人員，但尚未收到回復。 此外，至少還有 16 位學者（包括來自 NUS 的五位）因提供「有益評論」而受到作者感謝。其中部分學者的研究也被列入了參考文獻。 這篇名為《社會規範能否替代執法？來自新加坡公共官員購房行為的證據》（Do Social Norms Substitute for Enforcement? Evidence from Public Officials' Home Purchases in Singapore）的工作論文，本月由美國私立非營利研究機構美國國家經濟研究局（NBER）發布。 作者將新加坡法律文件中的私人房產交易記錄與新加坡政府目錄交互系統（SGDI）進行匹配以識別公務員，隨後檢查在地鐵站公布日期前後，其在未公布站點附近的購房情況，以此作為「獲取特權位置信息的代理指標」。 他們指稱：「我們發現了公務員進行知情交易的明確證據：公務員在計劃中的地鐵站附近的購房強度高於匹配的對照組，且這種差異集中在公開宣布前的一到兩年。」 公共服務部門（PSD）周一表示，正在審查該論文的數據和方法論。 一名發言人表示：「我們極其嚴肅地對待任何誠信問題。我們目前正在審查論文中的數據和方法，如果有實質性依據，我們將將其移交給貪污調查局（CPIB）。」 ## 研究是如何開展的 作者寫道，他們從三個來源收集數據以觀察公務員和其他個人的房產交易活動，並將這些數據集與房產交易記錄相結合。 第一個來源是**新加坡政府目錄交互系統（SGDI）**，該系統列出了公務員的姓名和職銜。他們收集了六個批次的數據以減少誤分類，因為個人在交易時可能已經離開或剛剛加入公共服務部門。 目前，SGDI 不再列出大多數司局級以下公職人員的姓名。CNA 此前報道，數字發展與信息部表示，7月1日採取此舉旨在防範冒充詐騙和網絡釣魚風險，保護公職人員的聯繫信息。 第二個來源是**房地產代理理事會（CEA）**的公開登記冊，第三個是截至2013年新加坡居民大樣本的人口統計詳情和住宅地址的專有數據集。 作者還參考了 1995 年 1 月至 2019 年 12 月期間在土地所有權登記處備案的私人房產交易記錄。 分析重點在於**私人住宅**，作者認為私人住宅更容易讓希望利用特權信息獲利的人進入，且一旦車站計劃公開，房價預計會上漲。 研究人員在擬建車站周圍定義了圓形緩衝區，並將其中的房屋分類為「目標」房產，主分析採用了 1 公里的半徑。 他們寫道：「為了增強穩健性，我們還考慮了其他截斷值，以區分那些更有可能因靠近擬建地鐵站而房價上漲的房屋，以及那些沒有此類優勢的房屋。」 為了排除干擾因素，他們創建了一個對照組，在年齡、性別、婚姻狀況和種族方面與公務員組高度匹配。 論文報告稱，在地鐵站公布前的一到兩年內，公務員在擬建車站附近的購房量出現了「顯著的相對增長」。 根據統計模型估計，與對照組相比，公務員在計劃公開前兩年會在未公布車站附近多購買約 50 套房產，在公開前一年多購買約 63 套。 在計劃公布後，公務員和對照組表現出相似的交易行為，作者認為這表明此前存在預判性的搶購行為。 公務員買家持有房產的時間也略短，作者認為這表明存在經濟動機。但他們也補充道：「由於樣本中事後銷售的觀察值相對較少，這些發現應謹慎解讀。」