摘要：

中國的房地產(chǎn)一直是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的關(guān)鍵引擎。然而，本文認(rèn)為，即使在新冠疫情爆發(fā)之 前，數(shù)十年的房地產(chǎn)繁榮已經(jīng)造成嚴(yán)重的價(jià)格失調(diào)和區(qū)域供需失調(diào)，調(diào)整既是必要的，也 是不可避免的。我們利用最新的數(shù)據(jù)來源來分析快速發(fā)展的中國經(jīng)濟(jì)的供需狀況，然后將 失衡與其他經(jīng)濟(jì)體的基準(zhǔn)進(jìn)行比較。我們的結(jié)論是，該行業(yè)很容易受到持續(xù)整體增長沖擊 的影響，如新冠疫情可能構(gòu)成的沖擊。在我們的基線校準(zhǔn)中，通過使用投入產(chǎn)出表，并考 慮到住房建設(shè)和房地產(chǎn)相關(guān)部門的巨大影響力，對住房活動(dòng)下降的調(diào)整可以很容易地使產(chǎn) 出水平(在數(shù)年內(nèi))累計(jì)削減 5-10%。

引言

長期以來，人們一直認(rèn)為，盡管中國在過去 30 年中取得了真正史詩般的房地產(chǎn)繁榮，但中央政府有能力嚴(yán)格監(jiān)控金融體系，并在發(fā)生危機(jī)時(shí)迅速解決資不抵債問題，這使得它相對不受常規(guī)住房相關(guān)金融危機(jī)的影響。然 而，與此同時(shí)，由于中國經(jīng)濟(jì)的非凡增長表現(xiàn)，這一觀點(diǎn)基本上沒有經(jīng)過檢驗(yàn)，對進(jìn) 一步快速增長的預(yù)期支撐著越來越高的房價(jià)。在新冠疫情沖擊之后，房地產(chǎn)行業(yè)可能 會(huì)證明其有多大的脆弱性?

本報(bào)告的貢獻(xiàn)主要又三個(gè)方面:

首先，我們利用最新的資源，擴(kuò)大和大幅更新了 先前關(guān)于中國房地產(chǎn)市場規(guī)模和規(guī)模的工作，我們特別利用了中國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)字 化，因?yàn)檫@有助于提供更廣泛和更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

方等人在 2015 年記錄了 2003 年至2013 年中國主要城市的房價(jià)增長，而格雷澤等人則在 2017 年跟蹤了 2002 年至 2012年中國建筑面積、家庭空置率等的變化。我們發(fā)現(xiàn)，即使在新冠大流行之前，重大變 化從那時(shí)起就已經(jīng)出現(xiàn)，例如，2013 至 2018 年間，房地產(chǎn)投資增長了 30%，家庭杠桿 率從 33%上升到 60%。另一個(gè)重要因素是，2013 年中國領(lǐng)導(dǎo)層發(fā)生了重大變動(dòng)，這對 中國的房地產(chǎn)政策產(chǎn)生了重大影響，因此，使用數(shù)據(jù)(其中一些數(shù)據(jù)持續(xù)到 2020 年)可 以更準(zhǔn)確地描繪出中國快速發(fā)展的房地產(chǎn)市場。

其次，我們利用更新的投入產(chǎn)出表，對中國房地產(chǎn)行業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)對 GDP 的貢 獻(xiàn)進(jìn)行了定量描述。我們基于中國最新的投入產(chǎn)出矩陣得出的跨行業(yè)相關(guān)性，并考慮 了高階效應(yīng)(除一階效應(yīng)外)，更新后的貢獻(xiàn)率為 29%，甚至高于之前的研究結(jié)果。

房地產(chǎn)活動(dòng)既包括房地產(chǎn)的生產(chǎn)，也包括提供與房地產(chǎn)有關(guān)的服務(wù)。前者是指房屋 的建造、裝修、維修和維護(hù)，后者包括房產(chǎn)的買賣、租賃和管理。5 此外，房地產(chǎn)通過 供應(yīng)鏈與一系列行業(yè)緊密相連，要完成一個(gè)房地產(chǎn)項(xiàng)目，需要各種投入，包括來自制 造業(yè)的中間投入，如鋼材和混凝土，建筑業(yè)的勞動(dòng)力投入，銀行業(yè)的資本投入等。因此，為了估計(jì)房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的總體影響，我們不僅考慮了房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)出，還考 慮了與之密切相關(guān)的行業(yè)的產(chǎn)出份額，利用投入產(chǎn)出表，我們發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)活動(dòng)下降20%可能導(dǎo)致 GDP 下降 5-10%，即使沒有銀行危機(jī)的放大，或?qū)⒎康禺a(chǎn)作為抵押品的重 要性考慮在內(nèi)。

第三，我們使用各種中國和國際數(shù)據(jù)集，提供了過去 20 年的大量證據(jù)，這些證據(jù) 強(qiáng)烈表明中國存在房地產(chǎn)泡沫。現(xiàn)存文獻(xiàn)主要集中在中國(方等人，2015;丁等 人.，2017)，少數(shù)論文與美國進(jìn)行了比較(如格雷澤等人，2017)。

我們采取跨國視角，從發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體典型的房地產(chǎn)繁榮開始，同時(shí)聚焦于中國當(dāng)前 的繁榮，以便在全球范圍內(nèi)進(jìn)行比較。盡管一再有人說中國與眾不同，但我們注意 到，它與其他經(jīng)濟(jì)體的繁榮時(shí)期有著驚人的相似之處，如房價(jià)上漲、建筑業(yè)規(guī)模擴(kuò) 大、債務(wù)積累等。事實(shí)上，考慮到許多經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的嚴(yán)重性，中國數(shù)十年的房地產(chǎn)繁榮 顯示出許多跡象，表明它已經(jīng)觸及了一個(gè)潛在的不穩(wěn)定的峰值。

快速演變景觀下的最新發(fā)展

1.中國房地產(chǎn)的繁榮

中國的房地產(chǎn)市場從 1988 年開始形成，當(dāng)時(shí)按照社會(huì)主義計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的要求，中 國進(jìn)行了旨在使住房商品化的重大城市住房改革。從那時(shí)起，房地產(chǎn)迅速成為一個(gè) “支柱”產(chǎn)業(yè)，房價(jià)也開始一路上漲(圖 1)。

圖 1. 居民住房價(jià)格和年增長率

該數(shù)據(jù)反映了 1991 年至 2018 年全國住房平均價(jià)格和同比百分比變化情況

在中國現(xiàn)代房地產(chǎn)發(fā)展史上，有三個(gè)重要的增長時(shí)期。

第一次始于 1989 年的海 南省，這個(gè)省份是中國最大、最南端的以文化旅游為特色的島嶼。在三年的時(shí)間里， 海南省的房價(jià)從每平方米 300 元漲到了峰值的 7500 元左右，1993 年，當(dāng)利率開始上 升時(shí)，房價(jià)暴跌至每平方米 1000 元，并一直持續(xù)到本世紀(jì)初。

第二次增長發(fā)生在2008 年全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，當(dāng)時(shí)銀行設(shè)定的利率僅略高于通脹水平，寬松的貨幣政策 刺激了對住房的投資需求，從 2009 年一直到 2010 年下半年開始大幅收緊政策，房價(jià) 一直在快速上漲。

在 2014 年的溫和放緩之后，在寬松貨幣政策和擴(kuò)張性財(cái)政政策的 共同推動(dòng)下，最近一次的增長始于 2015 年初。

自 2002 年以來，中國一線城市的房價(jià)上漲了 6 倍以上，相比之下，2000 年至2005 年美國全國房價(jià)上漲了 80%，或者愛爾蘭和西班牙在各自的房地產(chǎn)繁榮時(shí)期分別 上漲了 100%和 230%。以上世紀(jì) 90 年代日本房地產(chǎn)市場崩盤和 2006-2007 年美國房地 產(chǎn)泡沫破裂為先例，中國政府長期以來一直對與房價(jià)過熱相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)保持警惕，并在 不同時(shí)期采取措施打擊投機(jī)行為。盡管如此，中國的房價(jià)還是以前所未有的速度上漲(圖 2)。在新冠肺炎疫情爆發(fā)之前，中國政府只要想通過它來刺激經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，就會(huì) 通過加大房地產(chǎn)收購和建設(shè)的信貸來實(shí)現(xiàn)。

圖 2:各級城市居民住房價(jià)格(元/平方米)

該圖描述了 2002 年至 2017 年一、二、三線城市的年度房價(jià)，國家統(tǒng)計(jì)局提供 35 個(gè)大中城市的年度數(shù)據(jù)，一線城市包括北京、上海、廣州和深圳，其他 31 個(gè)城市屬于二線城市，其余的屬于三級城市。

數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計(jì)局

據(jù)說，中國的房地產(chǎn)市場有兩個(gè)速度，這反映了較為富裕的一線城市和其他所 有城市之間的異質(zhì)增長速度。然而，在最新的數(shù)據(jù)中，我們可以看到，從 2017 年 開始，一線城市的房價(jià)漲幅放緩，并低于二、三線城市漲幅，而二、三線城市的房 價(jià)漲幅加快(圖 3)。

Figure 3. Monthly Residential Housing Price Changes by City Tier (last year=100)This figure shows monthly residential housing price changes in first-, second-, third-tier cities from 2006 to 2019.

當(dāng)然，按照國際標(biāo)準(zhǔn)來看，中國房地產(chǎn)繁榮的規(guī)模是前所未有的。目前，北 京、上海、深圳和廣州的房價(jià)和收入比 9 與世界上最昂貴的城市相當(dāng)(圖 4)。尤其是 北京、上海和深圳的房價(jià)收入比超過了 40 倍，而倫敦和紐約分別為 22 倍和 12 倍。當(dāng)然，如果人們所預(yù)期的收入的快速增長將無限期地持續(xù)下去，那么這樣的價(jià)格收入 比可能是合理的。但即使撇開新冠疫情的影響，中國人口迅速老齡化，與西方技術(shù)差距不斷縮小，以及投資回報(bào)率正常下降，這些都表明，未來房地產(chǎn)的增長可能會(huì)呈下降趨勢。

圖 4:世界主要城市房價(jià)收入比(2018 年)

這一圖表顯示了北京、上海、香港、深圳、新加坡、特拉維夫、廣州、巴黎、溫哥華、慕尼黑、巴塞羅那、東京、紐約和舊金山的房價(jià)收入比。

數(shù)據(jù)來源: Numbeo

2. 房地產(chǎn)在中國經(jīng)濟(jì)中的作用

房地產(chǎn)一直是中國經(jīng)濟(jì)的一個(gè)非常重要的驅(qū)動(dòng)力，房地產(chǎn)投資占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從 1995 年的 5%上升到 2019 年的 13%以上，且投資的 70%以上用于住宅建設(shè)。然而，正如我們所強(qiáng)調(diào)的，僅關(guān)注房地產(chǎn)服務(wù)業(yè)就低估了該行業(yè)的影響，房地產(chǎn)不僅占 家庭消費(fèi)的 23%，12 而且它還通過投資、建筑和金融系統(tǒng)等與經(jīng)濟(jì)的各個(gè)部門相連。

中國經(jīng)濟(jì)的崛起在很大程度上依賴于投資拉動(dòng)的增長模式，近年來固定資產(chǎn)投資 總額占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例已經(jīng)達(dá)到 70%-80%，其中相當(dāng)一部分是房地產(chǎn)行業(yè)。2018年，房地產(chǎn)投資占中國國內(nèi)生產(chǎn)總值的 13%，而在美國歷史上，這一數(shù)字約為 5%(圖 5)。

圖 5. 中美房地產(chǎn)投資

這一數(shù)字顯示了 2002 年至 2018 年中美兩國房地產(chǎn)年度投資情況，房地產(chǎn)投資放在左軸，房地產(chǎn)投資占 GDP 的比 例放在右軸。

數(shù)據(jù)來源:美國商務(wù)部經(jīng)濟(jì)分析局

房地產(chǎn)與建筑行業(yè)有著天然的聯(lián)系，開發(fā)商主要通過管理施工過程，將原始土 地轉(zhuǎn)化為可銷售的資產(chǎn)來獲取利潤。2016 年，房地產(chǎn)和建筑業(yè)占中國 GDP 的比重 約為 29%，13 僅能與危機(jī)前的西班牙和愛爾蘭相提并論。房地產(chǎn)和建筑業(yè)對創(chuàng)造就 業(yè)機(jī)會(huì)也至關(guān)重要，約占城市非私營部門就業(yè)的 20%(圖 6)。

表 6.房地產(chǎn)和建筑業(yè)對城市就業(yè)的貢獻(xiàn)

這一圖表顯示了房地產(chǎn)和建筑業(yè)對城市就業(yè)的貢獻(xiàn)。房地產(chǎn)和建筑業(yè)的總就業(yè)人數(shù)位于左軸，房地產(chǎn)和建筑業(yè)就業(yè)占城市總就業(yè)人數(shù)的比率位于右軸。

雖然我們后面分析房地產(chǎn)活動(dòng)減少的影響完全是在實(shí)體方面，并沒有在金融危 機(jī)基礎(chǔ)上進(jìn)行放大，但房地產(chǎn)也與金融體系密切相關(guān)，銀行業(yè)尤其如此，因?yàn)殂y行 貸款是房地產(chǎn)融資的主要來源。截至 2018 年第四季度，房地產(chǎn)貸款達(dá) 38.7 萬億 元，約占貸款總額的 28%，占金融機(jī)構(gòu)新增貸款的 40%。房地產(chǎn)貸款的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)超 過其他行業(yè):從 2014 年到 2018 年，房地產(chǎn)信貸的年均增長率為 20%，而制造業(yè)僅 為 6%。

金融資源過度集中在房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)，造成了經(jīng)濟(jì)的一些扭曲。由于銀行依賴房地 產(chǎn)和土地作為擔(dān)保貸款的主要抵押品，于是它們向擁有土地的企業(yè)提供了更多的信 貸，從而擠占了沒有土地的企業(yè)的信貸。不斷上漲的房價(jià)還促使核心業(yè)務(wù)與房地產(chǎn)無 關(guān)的企業(yè)進(jìn)行土地投資，將人才和資源從貿(mào)易、制造業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新等經(jīng)濟(jì)需求領(lǐng)域轉(zhuǎn) 移出去(布勒克和劉，2014;陳等人，2016;華和歐陽，2018)。

地方政府也大量參與房地產(chǎn)活動(dòng)，一方面，由繁榮的房地產(chǎn)市場推動(dòng)的土地銷售 是地方財(cái)政收入的主要來源(圖 7);另一方面，地方官員的晉升或降職取決于他們 創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)增長的能力(李和周，2005)，而建筑活動(dòng)本身就代表了可見的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。

圖 7. 土地財(cái)政

這一圖表顯示了土地財(cái)政(主要指土地出讓金)對地方財(cái)政收入的貢獻(xiàn)，左軸為土地出讓金和財(cái)政總收入，右軸為土地出讓金占財(cái)政總收入的比例。

對于普通家庭來說，擁有住房不僅是結(jié)婚的必要條件(尤其是對年輕男性而 言)，而且由于其強(qiáng)勁的資本收益記錄和缺乏替代性的投資工具，它也成為一種吸引 人的金融資產(chǎn)，這帶來的結(jié)果就是房地產(chǎn)市場的估值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他金融資產(chǎn)(圖8)。

目前，住房財(cái)富在中國整體資產(chǎn)(包括股票、證券化貸款和銀行貸款)中所占的 份額遠(yuǎn)大于美國，占全部資產(chǎn)的 78%，而美國為 35%。16 這使得中國的私人消費(fèi)對房價(jià) 下跌更加敏感。

圖 8.2017 年不同資產(chǎn)類別估值(萬億元)

這一圖表分別顯示了中國、美國和日本的住房、股票和債券資產(chǎn)的市場估值

值得注意的是，雖然按購買力平價(jià)匯率計(jì)算，中國的國內(nèi)生產(chǎn)總值與美國大體相 當(dāng)(按市場匯率計(jì)算則明顯較小)，但住房存量的市場價(jià)值是美國的兩倍多，是歐洲 的三倍多。這樣的比較讓人聯(lián)想到上世紀(jì) 80 年代末和 90 年代初的日本房地產(chǎn)泡沫， 當(dāng)時(shí)日本房地產(chǎn)的市場價(jià)值也是美國的兩倍多，而今天的市值還不到美國的 1/3。

圖 9. 2017 年各國人均居住面積(平方英尺.)

這幅圖展示了美國、加拿大、澳大利亞、德國、法國、英國、中國、西班牙、墨西哥和巴西人均居住面積。

來源:Point2Homes

供需態(tài)勢

經(jīng)過多年的大規(guī)模住房建設(shè)，中國人均居住面積已達(dá) 41 平方米，與德國、法國 等歐洲富裕國家不相上下(圖 9)。接下來的問題是:住房供應(yīng)是否過剩?

中國家庭金融調(diào)查與研究中心 17 進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，截至 2017 年，一線城市的 平均住房空置率為 17%，而二三線城市的空置率則超過 20%(圖 10)，這高于世界大 多數(shù)國家的水平(圖 11)。“鬼城”，指的是完全建成但無人居住的城市，因?yàn)樽》?的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于人口增長，這也引起了人們對住房供應(yīng)可能過剩的擔(dān)憂。

圖 10. 各城市住房空置率(2017)

該圖標(biāo)展示了 2017 年各城市的住房空置率。左軸為一、二、三線城市的住房空置率，右軸為空置住房總數(shù)。

資料來源:中國家庭金融調(diào)查與研究中心

圖 11. 各國住房空置率

該圖表分別展示了西班牙、意大利、中國、奧地利、瑞典、法國、比利時(shí)、日本、美國、丹麥、愛爾蘭、芬蘭、加拿大、新加坡、德國、荷蘭、冰島、波蘭和英國的住房空置率。

無論是從累計(jì)房價(jià)上漲，還是從中國經(jīng)濟(jì)對住宅建設(shè)的依賴程度來看，與世界上 除戰(zhàn)后的幾次繁榮之外的其他幾次相比，中國的房地產(chǎn)繁榮確實(shí)堪稱史詩。18 很容易 下結(jié)論的是，無論從純粹的數(shù)量還是從國際標(biāo)準(zhǔn)來看，住房供應(yīng)過剩是中國的一個(gè)問 題。然而，至少直到最近，還有其他觀點(diǎn)表明，中國的房地產(chǎn)市場是不同的:穩(wěn)定的 收入增長、強(qiáng)勁的家庭資產(chǎn)負(fù)債表、有限的投資選擇，以及最重要的是，政府的隱性 支持甚至促進(jìn)，使其不太容易受到價(jià)格突然下跌或危機(jī)的影響。

在下一小節(jié)中，我們將研究中國當(dāng)前的住房供應(yīng)與中國不斷增長的需求之間的關(guān)系。盡管維持高房價(jià)的力量直到最近才占主導(dǎo)地位，但支撐房價(jià)不斷上漲的趨勢正在大幅減弱，這表明房地產(chǎn)市場存在大幅調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)。

1. 住房需求放緩

決定住房需求的經(jīng)典因素包括房價(jià)、人口增長和收入增長。中國的房價(jià)顯然超出 了人們的承受能力，一、二、三線城市的房價(jià)收入比都令人震驚(圖 12)。根據(jù)哈佛大 學(xué)住房研究聯(lián)合中心的數(shù)據(jù)，在美國大部分地區(qū)，平均住房成本僅為年收入中位數(shù)的2 到 4 倍。除了價(jià)格，其他兩個(gè)因素——人口統(tǒng)計(jì)和收入——似乎也在惡化。

圖 12.按城市等級劃分的房價(jià)收入比

該圖表顯示了 2003 年至 2017 年一、二、三線城市的房價(jià)收入比。

人口統(tǒng)計(jì)趨勢顯示，隨著中國人口的老齡化，以及中國需要消化其減緩人口增 長政策的長期后果，新家庭的形成將持續(xù)下降。這個(gè)問題在三線城市最為嚴(yán)重，但 在一線城市也相當(dāng)嚴(yán)重。20-50 歲年齡段(占購房者的大多數(shù))人口的數(shù)量一直在減 少。自 2016 年 1 月起取消獨(dú)生子女政策不太可能扭轉(zhuǎn)人口下降的趨勢，因?yàn)椴粩?上漲的生活成本大大降低了人們想要孩子的意愿。晚婚和無子女婚姻在大都市越來 越受歡迎。另一方面，房地產(chǎn)開發(fā)商建造住宅的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人口增長的速度， 留下了大面積卻沒有居民的新社區(qū)。

更重要的是，隨著中國經(jīng)濟(jì)不可避免地放緩，家庭收入增速預(yù)計(jì)也將下降。正 如格雷澤等人(2017)警告的那樣，當(dāng)前(新冠疫情大流行之前)的價(jià)格無法承受收入 增長的持續(xù)放緩。

與此同時(shí)，中國的家庭杠桿率(定義為家庭債務(wù)與 GDP 的比率)從 2008 年之 前的 18%迅速上升至 2018 年底的 60%(圖 13)。

表 13. 各國家的家庭杠桿率

該數(shù)據(jù)顯示了 2008 年至 2018 年中國、美國、歐元區(qū)、日本、俄羅斯、巴西、印度和南非的家庭杠桿比率。

資料來源:國際清算銀行，中國人民銀行

方等人(2015)認(rèn)為，中國的抵押貸款相對安全，因?yàn)楦呤赘?，通常超過35%。然而，最近的數(shù)據(jù)表明，抵押貸款的脆弱性有所增加， 2016 年，隨著央行 將首套房最低首付比例從 25%下調(diào)至 20%，二套房最低首付比例從 40%下調(diào)至30%，未償?shù)盅嘿J款債務(wù)迅速增加至 38 萬億元，占家庭總債務(wù)的 70%以上。事實(shí) 上，中國家庭杠桿率目前已接近歐洲、日本等主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的水平，遠(yuǎn)高于新 興市場的平均水平。

表 14. 中美家庭杠桿率的變化

這個(gè)數(shù)字顯示了中國和美國家庭杠桿比率的季度變化，美國的時(shí)間序列始于 1952 年，由于數(shù)據(jù)缺乏，中國的時(shí)間序列從 2006 年開始。

資料來源:國際清算銀行

到 2019 年，中國的住房貸款約占銀行貸款總額的 30%，這段時(shí)期銀行貸款的增速 明顯快于 GDP 增速。盡管中國的家庭杠桿率仍低于 2008 年金融危機(jī)前的美國(相比之 下為 42%)，但是它已經(jīng)高于西班牙 2008 年的水平(26%)，并且如圖 14 所示，它一 直在迅速上升。令人警醒的是，美國監(jiān)管機(jī)構(gòu)從未預(yù)料到房價(jià)會(huì)從峰值到谷底下跌36%(按凱斯-席勒指數(shù)計(jì)算);即使是非常謹(jǐn)慎務(wù)實(shí)的中國監(jiān)管機(jī)構(gòu)，也可能尚未完全預(yù) 料到中國房價(jià)可能下跌的程度。

中國的城市化進(jìn)程、將擁有住房作為結(jié)婚必需品的傳統(tǒng)觀念、以及出于投資目的而 購買房產(chǎn)等，常常被引述為獨(dú)特的民族特征，使所有的需求分析復(fù)雜化。然而，正如 中國的政策制定者近年來所日益認(rèn)識(shí)到的那樣，這種做法也有局限性。十九大上強(qiáng)調(diào)，“房子是用來住的，不是用來炒的”，政府隨后采取了更嚴(yán)格的控 制措施。與此同時(shí)，中國的城市化已經(jīng)達(dá)到了 2.76 億城市家庭住房擁有率超過 90%的 程度， 與世界上住房擁有率最高的國家相當(dāng)(圖 15)。

圖 15. 各國家的房屋擁有率

這一圖表分別展示了中國、新加坡、印度、冰島、墨西哥、巴西、阿根廷、澳大利亞、加拿大、日本、新西蘭、美國、韓國、南非和瑞士的住房擁有率。

資料來源:EMF Hypostat，:巴西地理研究所，經(jīng)合組織經(jīng)濟(jì)適用住房數(shù)據(jù)庫，加拿大統(tǒng)計(jì)局，日本統(tǒng)計(jì)局， 新加坡統(tǒng)計(jì)局，新西蘭統(tǒng)計(jì)局，美國人口普查局

隨著城市化率達(dá)到 60%左右，并預(yù)計(jì)將保持相對穩(wěn)定，城市化進(jìn)程對未來城市房價(jià) 的影響肯定會(huì)小得多。(事實(shí)上，在擁擠的城市里，對社交距離的要求也可能對價(jià)格 產(chǎn)生負(fù)面影響，這似乎是很合理的)。在中國，87%的新購房者已經(jīng)擁有了一套以上的 住房(圖 16)，而且房價(jià)租金比甚至在新冠疫情(圖 17)之前就處于世界最高水平， 因此擁有多套住房的業(yè)主面臨越來越大的出售壓力(圖 18)。

表16. 新購房者的房屋數(shù)量

這一圖表是對新購房者的細(xì)分，基于新購房者在購買新住房時(shí)已經(jīng)擁有的住房數(shù)。

資料來源:中國家庭金融調(diào)查研究中心

表 17. 世界主要城市房價(jià)租金比(2018 年)

這一圖表分別展示了深圳、北京、香港、上海、特拉維夫、東京、廣州、慕尼黑、巴黎、新加坡、倫敦、溫哥華、巴塞羅那、紐約和舊金山在 2018 年度的房價(jià)和租金比率。

數(shù)據(jù)來源: Numbeo

表 18. 售房意愿

這個(gè)圖表顯示了每一組購房者中準(zhǔn)備出售房屋的人的百分比.

資料來源:中國家庭金融調(diào)查研究中心

在中國傳統(tǒng)文化中，居者有其屋是社會(huì)地位和經(jīng)濟(jì)實(shí)力的象征。隨著抵押貸款攀升至歷史高位，家庭部門新增債務(wù)能力的空間已很小。

誠然，原則上講，個(gè)人想要升級住房的愿望仍然可以維持建筑房屋的需求，盡管 按國際標(biāo)準(zhǔn)衡量現(xiàn)有住房存量似乎仍然很大。而且第三次全國經(jīng)濟(jì)普查的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯 示，中國大部分住房是在上世紀(jì) 90 年代以后建造的(而且?guī)缀醵际菑?1980 年代開始 建造的)，這表明在不久的將來幾乎沒有迫切需要進(jìn)行大規(guī)模的住房改善(圖19)。大量供應(yīng)過剩(尤其是一線城市以外地區(qū))表明，在中期內(nèi)，建筑房屋可能需 要大幅放緩。

圖 19. 按建造年份劃分的住房比例

此圖顯示了根據(jù)建造時(shí)間劃分的房屋類

我們要知悉一些重要的注意事項(xiàng)，考慮到政府可以對土地和信貸進(jìn)行強(qiáng)有力的干預(yù)，中國房地產(chǎn)市場面臨著巨大的政策不確定性，因?yàn)檎?jīng)常在緊縮政策和寬松政策之間切換，這往往是為了防止經(jīng)濟(jì)下行，隨著國際關(guān)系的變化和貿(mào)易壓力的增加，利率下降是可以預(yù)期的。此外，我們的分析沒有考慮影子銀行，而且通過調(diào)查方法獲得的收入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可能無法涵蓋最富有的人群，他們通常擁有多處房產(chǎn)用于投資。

2. 住房供應(yīng)

在供應(yīng)方面，我們跟隨奇瓦庫等人的研究，(2015)并考察各種住房庫存措施， 以確定是否存在供應(yīng)過剩。

在圖 20 中，過剩供應(yīng)是用已完工或在建房屋總數(shù)與已售出房屋總數(shù)之間的差距 來衡量的。根據(jù)這一衡量標(biāo)準(zhǔn)，2017 年住房過剩供應(yīng)的面積約為 22 億平方米，各級 城市存在相當(dāng)大的異質(zhì)性，可以看出，二線城市的供過于求最為嚴(yán)重，以目前的銷 售速度來看，消化現(xiàn)有存量需要三年以上的時(shí)間。

圖 20.各級城市未售出房屋與售出房屋的比率

該圖表顯示了 2002 年至 2017 年，一、二、三線城市未售房屋面積與已售房屋面積之比。

注:未售出房屋是指累計(jì)已建成住宅面積加在建住宅面積減去累計(jì)已售出住宅面積之差，售出房屋是指某一年內(nèi)銷售的建筑面積。

或者，過剩供應(yīng)可以定義為住宅總建筑面積與住宅銷售總建筑面積之差。使用這 一定義的好處是，開工面積的衡量與給定年份的房地產(chǎn)投資直接相關(guān)，相比之下，在 建建筑面積包括前幾年規(guī)劃但尚未竣工的建筑面積。根據(jù)第二個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，2018 年總 住房供應(yīng)過剩估計(jì)約為 28.5 億平方米，在這種情況下，假設(shè)沒有新的建設(shè)項(xiàng)目，平 均需要兩年才能消化現(xiàn)有存量(圖 21)。

圖 21. 房屋存量

這個(gè)圖表顯示了 1997 年至 2018 年的住房庫存面積，未售出的房屋面積在左軸上，未售出的房屋面積與售出的房屋面積之比在右軸上。

注:未售出房屋是指累計(jì)住宅開工面積減去累計(jì)住宅銷售面積之差，售出房屋是指某一特定年份內(nèi)售出的建筑面積。

盡管待售房屋數(shù)量不斷增加再加上普遍預(yù)測全國住房需求將放緩，但 2018 年住 宅開工面積仍增長了 20%，是 2010 年以來最快的增長(圖 22)。因此，甚至在新冠疫 情大流行之前，在已經(jīng)嚴(yán)重的供應(yīng)過剩的環(huán)境下，顯然住房供應(yīng)趨勢已超過了需求趨勢。

圖 22. 年住宅開工面積及增長率

該圖表展示了從 2002 年到 2018 年的住宅開工面積和增長速度。住宅開工面積在左軸上，其增長率在右軸上。

住房供求差距的擴(kuò)大，加上房價(jià)上漲對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的各種負(fù)面外溢，說明即使在新冠大流行之前，許多地區(qū)的房價(jià)就已經(jīng)存在下行壓力。如果是這樣的話，實(shí)現(xiàn)軟著陸將面臨挑戰(zhàn)，尤其是目前的情況很可能來自對未來大幅升值的預(yù)期。

新冠期間的住房活動(dòng)

新冠大流行的爆發(fā)給房地產(chǎn)市場帶來了巨大的不確定性。盡管經(jīng)濟(jì)在復(fù)蘇，但仍受到重創(chuàng)，而房地產(chǎn)市場也已經(jīng)開始調(diào)整，如租金已在下降。

1. 新冠大流行對住房活動(dòng)造成負(fù)面沖擊

由于新冠大流行減少了交易量，并給許多家庭造成了經(jīng)濟(jì)困難，中國房地產(chǎn)市場 放緩。2020 年 2 月，全國 70 個(gè)大中城市房價(jià)增速降至 57 個(gè)月來最低水平，25 考慮到 以銷量衡量的市場流動(dòng)性在第一季度下降了 25%，26 租金可以更好地反映房地產(chǎn)市場狀 況，中國社會(huì)科學(xué)院發(fā)布的緯房指數(shù)顯示，截至 2020 年 5 月，房屋租金已連續(xù) 5 個(gè)月 下降(圖 23)。

在一線城市中，深圳和北京遭受的打擊最為嚴(yán)重，深圳的房租在 2020 年 5 月經(jīng)歷 了最大跌幅，下跌 3.2%，北京的租金跌至 2018 年 1 月該指數(shù)首次推出以來的最低水 平。除廈門和福州外，所有二線城市房價(jià)均出現(xiàn)下跌，跌幅達(dá) 14%。

表 23. 緯房綜合指數(shù)

該圖表顯示的是 2018 年 1 月開始的緯房綜合指數(shù)，該指數(shù)由中國社會(huì)科學(xué)院編制

2. 房地產(chǎn)活動(dòng)下降對經(jīng)濟(jì)的影響

由于房地產(chǎn)是中國地方政府財(cái)政收入的一個(gè)重要來源，也是企業(yè)重要的抵押品形式，因此，相對于通常的價(jià)格不斷上漲模式而言，房價(jià)即使小幅下跌也可能帶來相當(dāng)大的風(fēng)險(xiǎn)。

減少的住房活動(dòng)對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生直接影響至少有三個(gè)渠道:首先，房屋銷售的大幅減 少使開發(fā)商的現(xiàn)金流緊張，并可能使許多開發(fā)商破產(chǎn)，租房公司也面臨著來自封城政 策和出行減少的巨大壓力。據(jù)彭博社報(bào)道，27 在 2020 年第一季度，超過 100 家活躍在 中國的房地產(chǎn)公司申請破產(chǎn)，隨著房地產(chǎn)行業(yè) 1.46 萬億元企業(yè)債將于 2020 年底到 期，如果冠狀病毒大流行得不到遏制，預(yù)計(jì)又一輪倒閉潮將到來。

其次，房地產(chǎn)破產(chǎn)的激增將導(dǎo)致人們失去工作或至少減少部分收入，這再次給住房需求帶來下行壓力。

第三，房地產(chǎn)價(jià)格通過金融加速器機(jī)制影響家庭和企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表及其貸款能力。

因此，住房價(jià)格變動(dòng)既影響信貸增長，也影響金融穩(wěn)定。

正如我們已經(jīng)討論過的，由于房地產(chǎn)與其他經(jīng)濟(jì)部門的聯(lián)系，例如建筑、家用電器、家具、租賃服務(wù)等，房地產(chǎn)具有放大效應(yīng)。因此，房地產(chǎn)活動(dòng)的減少可能會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的螺旋式下降，導(dǎo)致就業(yè)、收入、消費(fèi)和投資的進(jìn)一步下降。

在本節(jié)中，我們使用投入產(chǎn)出模型，利用中國最新的投入產(chǎn)出表(2017 年)，探 討房地產(chǎn)市場沖擊對經(jīng)濟(jì)的影響程度。我們將工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中各部門之間的相互依賴性量 化為:

?X = (I ? A)-1?F (1)

其中?X 是每個(gè)部門的總產(chǎn)出向量。?F 是最終需求向量。A 表示直接需求系數(shù)矩 陣。將每個(gè)部門的總產(chǎn)出乘以增值率，就可以得出對總增加值的影響程度。

2016 年，房地產(chǎn)投資為 102580 億元，其中建筑與安裝投資 76300 億元，設(shè)備儀 表購置投資 1460 億元，其他項(xiàng)目投資 24820 億元。其他項(xiàng)目的投資，主要是土地， 不直接形成固定資產(chǎn)，因此不計(jì)算在內(nèi)，房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的估計(jì)影響見表 1

表 1. 房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的影響 (2016)

本圖表根據(jù)投入產(chǎn)出矩陣中的跨行業(yè)聯(lián)系，展示了房地產(chǎn)相關(guān)活動(dòng)對中國經(jīng)濟(jì)的影響。

考慮到外部部門并不能從根本上改變這一情況，

Δ/ud835/udc4b=[/ud835/udc3c?(/ud835/udc3c?/ud835/udc40)/ud835/udc34]- 1 (/ud835/udc3c?/ud835/udc40)?/ud835/udc39   (2)

其中 M 為對角化各部門進(jìn)口在國內(nèi)需求中所占份額所形成的矩陣。在這種情況 下，房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的總影響達(dá)到 GDP 的 24%，而根據(jù)類似的計(jì)算方式，美國約為15%。

在堪薩斯城聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行的一項(xiàng)類似研究中，庫克等人(2018)使用了更早版本的 中國投入產(chǎn)出表(2012)，確定了房地產(chǎn)活動(dòng)對 GDP 的貢獻(xiàn)約為 22%。他們的結(jié)果與我 們的結(jié)果略有不同，部分原因是由于房地產(chǎn)活動(dòng)在 2012 年至 2017 年間對中國經(jīng)濟(jì)的 重要性越來越大，也部分反映了我們對房地產(chǎn)建設(shè)的不同測算方式。

庫克等人(2018 年)與房屋相關(guān)的建筑價(jià)值是根據(jù)與房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)的固定資本 形成在固定資本形成總額中所占的份額來計(jì)算的，而在本文中，建筑價(jià)值是通過房地 產(chǎn)投資減去土地購買計(jì)算的。

運(yùn)用類似的方法，我們可以估計(jì)世界其他主要經(jīng)濟(jì)體對房地產(chǎn)行業(yè)的依賴程度 (圖 24)。中國對住房建設(shè)的依賴程度甚至超過了金融危機(jī)前的愛爾蘭和西班牙，也 遠(yuǎn)高于美國。

表 24. 各國房地產(chǎn)相關(guān)活動(dòng)占 GDP 的比重

這個(gè)圖表顯示了房地產(chǎn)相關(guān)活動(dòng)在中國、美國、英國、德國、法國、西班牙、荷蘭、芬蘭、愛爾蘭、日本和韓國的 GDP 總額中所占的比重。

3. 大流行的不同情景下房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的影響

新冠疫情的大流行造成了嚴(yán)重的社會(huì)混亂。對它的不同反應(yīng)可能導(dǎo)致不同的經(jīng)濟(jì)后果，根據(jù)澳大利亞國立大學(xué)的預(yù)測，中國的國內(nèi)生產(chǎn)總值將下降 6.5-9.5%，這取決 于對新冠疫情的控制程度，在每一種情景下，投資將下降 7.0-10.2%(表 2)。根據(jù)投 入產(chǎn)出表的結(jié)果，相同規(guī)模的房地產(chǎn)投資減少意味著 GDP 將再下降 2.0-2.9%。

表 2. 不同情景下住房活動(dòng)對 GDP 的影響

該表顯示了在新冠肺炎大流行的不同情景下，房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的估計(jì)影響。

結(jié)論

本文通過跨國比較和供需分析，確定了中國房地產(chǎn)行業(yè)的供給過剩。我們提供 了全新的和大幅更新的數(shù)據(jù)，表明房地產(chǎn)行業(yè)對中國經(jīng)濟(jì)的影響過大，寬泛地說 (使用投入產(chǎn)出表并考慮高階效應(yīng))占中國經(jīng)濟(jì)的 29%，甚至高于先前的估計(jì)。(考慮到經(jīng)濟(jì)的其他部門將這一估計(jì)將降低到 24%)此外，近年來需求和供給因素 已經(jīng)顯著傾斜，這表明可能房地產(chǎn)存在巨大的下行壓力，特別是由于趨勢增長放緩。

根據(jù)投入產(chǎn)出和情景分析，我們發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)部門和相關(guān)活動(dòng)(如果確實(shí)發(fā)生)下 降 20%，可能導(dǎo)致產(chǎn)出水平下降約 5-10%。

的確，中國政府在房屋價(jià)值方面擁有巨大的行政權(quán)力。在中國，不僅存在廣泛的區(qū)劃和監(jiān)管，而且私人實(shí)體不能擁有土地，這一事實(shí)進(jìn)一步突顯了中國房地產(chǎn)爆炸的規(guī) 模有多大。然而，正如我們的分析所顯示的，中國政府面臨著一個(gè)微妙的平衡之舉， 因?yàn)樗麄兛梢灾贫ǖ脑S多政策(例如，加強(qiáng)對新建住房建設(shè)的監(jiān)管)這可能有助于現(xiàn)有業(yè)主，但要以就業(yè)和生產(chǎn)更為快速的下降為代價(jià)。