根据哈佛大 学住房研究联合中心的数据,在美国大部分地区,平均住房成本仅为年收入中位数的2 到4倍。除了价格,其他两个因素——人口统计和收入——似乎也在恶化。
图12.按城市等级划分的房价收入比
该图表显示了 2003 年至 2017 年一、二、三线城市的房价收入比。
人口统计趋势显示,随着中国人口的老龄化,以及中国需要消化其减缓人口增 长政策的长期后果,新家庭的形成将持续下降。这个问题在三线城市最为严重,但 在一线城市也相当严重。20-50 岁年龄段(占购房者的大多数)人口的数量一直在减 少。自2016 年1月起取消独生子女政策不太可能扭转人口下降的趋势,因为不断 上涨的生活成本大大降低了人们想要孩子的意愿。晚婚和无子女婚姻在大都市越来 越受欢迎。另一方面,房地产开发商建造住宅的速度远远超过了人口增长的速度, 留下了大面积却没有居民的新社区。
更重要的是,随着中国经济不可避免地放缓,家庭收入增速预计也将下降。正 如格雷泽等人(2017)警告的那样,当前(新冠疫情大流行之前)的价格无法承受收入 增长的持续放缓。
与此同时,中国的家庭杠杆率(定义为家庭债务与 GDP 的比率)从2008 年之 前的 18%迅速上升至 2018 年底的 60%(图13)。
表13. 各国家的家庭杠杆率
该数据显示了 2008 年至 2018 年中国、美国、欧元区、日本、俄罗斯、巴西、印度和南非的家庭杠杆比率。
资料来源:国际清算银行,中国人民银行
方等人(2015)认为,中国的抵押贷款相对安全,因为高首付,通常超过35%。然而,最近的数据表明,抵押贷款的脆弱性有所增加, 2016 年,随着央行 将首套房最低首付比例从 25%下调至 20%,二套房最低首付比例从 40%下调至30%,未偿抵押贷款债务迅速增加至 38 万亿元,占家庭总债务的 70%以上。事实 上,中国家庭杠杆率目前已接近欧洲、日本等主要发达经济体的水平,远高于新 兴市场的平均水平。
表14. 中美家庭杠杆率的变化
这个数字显示了中国和美国家庭杠杆比率的季度变化,美国的时间序列始于 1952 年,由于数据缺乏,中国的时间序列从 2006 年开始。
资料来源:国际清算银行
到2019 年,中国的住房贷款约占银行贷款总额的 30%,这段时期银行贷款的增速 明显快于 GDP 增速。尽管中国的家庭杠杆率仍低于 2008 年金融危机前的美国(相比之 下为 42%),但是它已经高于西班牙 2008 年的水平(26%),并且如图 14 所示,它一 直在迅速上升。令人警醒的是,美国监管机构从未预料到房价会从峰值到谷底下跌36%(按凯斯-席勒指数计算);即使是非常谨慎务实的中国监管机构,也可能尚未完全预 料到中国房价可能下跌的程度。
中国的城市化进程、将拥有住房作为结婚必需品的传统观念、以及出于投资目的而 购买房产等,常常被引述为独特的民族特征,使所有的需求分析复杂化。然而,正如 中国的政策制定者近年来所日益认识到的那样,这种做法也有局限性。十九大上强调,“房子是用来住的,不是用来炒的”,政府随后采取了更严格的控 制措施。与此同时,中国的城市化已经达到了 2.76 亿城市家庭住房拥有率超过 90%的 程度, 与世界上住房拥有率最高的国家相当(图15)。
图15. 各国家的房屋拥有率
这一图表分别展示了中国、新加坡、印度、冰岛、墨西哥、巴西、阿根廷、澳大利亚、加拿大、日本、新西兰、美国、韩国、南非和瑞士的住房拥有率。
资料来源:EMF Hypostat,:巴西地理研究所,经合组织经济适用住房数据库,加拿大统计局,日本统计局, 新加坡统计局,新西兰统计局,美国人口普查局
随着城市化率达到 60%左右,并预计将保持相对稳定,城市化进程对未来城市房价 的影响肯定会小得多。(事实上,在拥挤的城市里,对社交距离的要求也可能对价格 产生负面影响,这似乎是很合理的)。在中国,87%的新购房者已经拥有了一套以上的 住房(图16),而且房价租金比甚至在新冠疫情(图17)之前就处于世界最高水平, 因此拥有多套住房的业主面临越来越大的出售压力(图18)。
表16. 新购房者的房屋数量
这一图表是对新购房者的细分,基于新购房者在购买新住房时已经拥有的住房数。
资料来源:中国家庭金融调查研究中心
表17. 世界主要城市房价租金比(2018 年)
这一图表分别展示了深圳、北京、香港、上海、特拉维夫、东京、广州、慕尼黑、巴黎、新加坡、伦敦、温哥华、巴塞罗那、纽约和旧金山在 2018 年度的房价和租金比率。
数据来源: Numbeo
表18. 售房意愿
这个图表显示了每一组购房者中准备出售房屋的人的百分比.
资料来源:中国家庭金融调查研究中心
在中国传统文化中,居者有其屋是社会地位和经济实力的象征。随着抵押贷款攀升至历史高位,家庭部门新增债务能力的空间已很小。
诚然,原则上讲,个人想要升级住房的愿望仍然可以维持建筑房屋的需求,尽管 按国际标准衡量现有住房存量似乎仍然很大。而且第三次全国经济普查的统计数据显 示,中国大部分住房是在上世纪 90 年代以后建造的(而且几乎都是从 1980 年代开始 建造的),这表明在不久的将来几乎没有迫切需要进行大规模的住房改善(图19)。大量供应过剩(尤其是一线城市以外地区)表明,在中期内,建筑房屋可能需 要大幅放缓。
图19. 按建造年份划分的住房比例
此图显示了根据建造时间划分的房屋类
我们要知悉一些重要的注意事项,考虑到政府可以对土地和信贷进行强有力的干预,中国房地产市场面临着巨大的政策不确定性,因为政府经常在紧缩政策和宽松政策之间切换,这往往是为了防止经济下行,随着国际关系的变化和贸易压力的增加,利率下降是可以预期的。此外,我们的分析没有考虑影子银行,而且通过调查方法获得的收入统计数据可能无法涵盖最富有的人群,他们通常拥有多处房产用于投资。
2. 住房供应
在供应方面,我们跟随奇瓦库等人的研究,(2015)并考察各种住房库存措施, 以确定是否存在供应过剩。
在图 20 中,过剩供应是用已完工或在建房屋总数与已售出房屋总数之间的差距 来衡量的。根据这一衡量标准,2017 年住房过剩供应的面积约为 22 亿平方米,各级 城市存在相当大的异质性,可以看出,二线城市的供过于求最为严重,以目前的销 售速度来看,消化现有存量需要三年以上的时间。
图20.各级城市未售出房屋与售出房屋的比率
该图表显示了 2002 年至 2017 年,一、二、三线城市未售房屋面积与已售房屋面积之比。
注:未售出房屋是指累计已建成住宅面积加在建住宅面积减去累计已售出住宅面积之差,售出房屋是指某一年内销售的建筑面积。
或者,过剩供应可以定义为住宅总建筑面积与住宅销售总建筑面积之差。使用这 一定义的好处是,开工面积的衡量与给定年份的房地产投资直接相关,相比之下,在 建建筑面积包括前几年规划但尚未竣工的建筑面积。根据第二个衡量标准,2018 年总 住房供应过剩估计约为 28.5 亿平方米,在这种情况下,假设没有新的建设项目,平 均需要两年才能消化现有存量(图21)。
图21. 房屋存量
这个图表显示了 1997 年至 2018 年的住房库存面积,未售出的房屋面积在左轴上,未售出的房屋面积与售出的房屋面积之比在右轴上。
注:未售出房屋是指累计住宅开工面积减去累计住宅销售面积之差,售出房屋是指某一特定年份内售出的建筑面积。
尽管待售房屋数量不断增加再加上普遍预测全国住房需求将放缓,但2018 年住 宅开工面积仍增长了 20%,是2010 年以来最快的增长(图22)。因此,甚至在新冠疫 情大流行之前,在已经严重的供应过剩的环境下,显然住房供应趋势已超过了需求趋势。
图22. 年住宅开工面积及增长率
该图表展示了从 2002 年到 2018 年的住宅开工面积和增长速度。住宅开工面积在左轴上,其增长率在右轴上。
住房供求差距的扩大,加上房价上涨对实体经济的各种负面外溢,说明即使在新冠大流行之前,许多地区的房价就已经存在下行压力。如果是这样的话,实现软着陆将面临挑战,尤其是目前的情况很可能来自对未来大幅升值的预期。
新冠期间的住房活动
新冠大流行的爆发给房地产市场带来了巨大的不确定性。尽管经济在复苏,但仍受到重创,而房地产市场也已经开始调整,如租金已在下降。
1. 新冠大流行对住房活动造成负面冲击
由于新冠大流行减少了交易量,并给许多家庭造成了经济困难,中国房地产市场 放缓。2020 年2月,全国 70 个大中城市房价增速降至 57 个月来最低水平,25 考虑到 以销量衡量的市场流动性在第一季度下降了 25%,26 租金可以更好地反映房地产市场状 况,中国社会科学院发布的纬房指数显示,截至 2020 年5月,房屋租金已连续 5 个月 下降(图23)。
在一线城市中,深圳和北京遭受的打击最为严重,深圳的房租在 2020 年5月经历 了最大跌幅,下跌 3.2%,北京的租金跌至 2018 年1月该指数首次推出以来的最低水 平。除厦门和福州外,所有二线城市房价均出现下跌,跌幅达 14%。
表23. 纬房综合指数
该图表显示的是 2018 年1月开始的纬房综合指数,该指数由中国社会科学院编制
2. 房地产活动下降对经济的影响
由于房地产是中国地方政府财政收入的一个重要来源,也是企业重要的抵押品形式,因此,相对于通常的价格不断上涨模式而言,房价即使小幅下跌也可能带来相当大的风险。
减少的住房活动对经济产生直接影响至少有三个渠道:首先,房屋销售的大幅减 少使开发商的现金流紧张,并可能使许多开发商破产,租房公司也面临着来自封城政 策和出行减少的巨大压力。据彭博社报道,27 在2020 年第一季度,超过 100 家活跃在 中国的房地产公司申请破产,随着房地产行业 1.46 万亿元企业债将于 2020 年底到 期,如果冠状病毒大流行得不到遏制,预计又一轮倒闭潮将到来。
其次,房地产破产的激增将导致人们失去工作或至少减少部分收入,这再次给住房需求带来下行压力。
第三,房地产价格通过金融加速器机制影响家庭和企业的资产负债表及其贷款能力。
因此,住房价格变动既影响信贷增长,也影响金融稳定。
正如我们已经讨论过的,由于房地产与其他经济部门的联系,例如建筑、家用电器、家具、租赁服务等,房地产具有放大效应。因此,房地产活动的减少可能会导致经济的螺旋式下降,导致就业、收入、消费和投资的进一步下降。
在本节中,我们使用投入产出模型,利用中国最新的投入产出表(2017 年),探 讨房地产市场冲击对经济的影响程度。我们将工业网络中各部门之间的相互依赖性量 化为:
∆X = (I − A)-1∆F (1)
其中∆X 是每个部门的总产出向量。∆F 是最终需求向量。A 表示直接需求系数矩 阵。将每个部门的总产出乘以增值率,就可以得出对总增加值的影响程度。
2016 年,房地产投资为 102580 亿元,其中建筑与安装投资 76300 亿元,设备仪 表购置投资 1460 亿元,其他项目投资 24820 亿元。其他项目的投资,主要是土地, 不直接形成固定资产,因此不计算在内,房地产对经济的估计影响见表 1
表1. 房地产对经济的影响 (2016)
本图表根据投入产出矩阵中的跨行业联系,展示了房地产相关活动对中国经济的影响。
考虑到外部部门并不能从根本上改变这一情况,
Δ/ud835/udc4b=[/ud835/udc3c−(/ud835/udc3c−/ud835/udc40)/ud835/udc34]- 1 (/ud835/udc3c−/ud835/udc40)∆/ud835/udc39 (2)
其中 M 为对角化各部门进口在国内需求中所占份额所形成的矩阵。在这种情况 下,房地产对经济的总影响达到 GDP 的24%,而根据类似的计算方式,美国约为15%。
在堪萨斯城联邦储备银行的一项类似研究中,库克等人(2018)使用了更早版本的 中国投入产出表(2012),确定了房地产活动对 GDP 的贡献约为 22%。他们的结果与我 们的结果略有不同,部分原因是由于房地产活动在 2012 年至 2017 年间对中国经济的 重要性越来越大,也部分反映了我们对房地产建设的不同测算方式。
库克等人(2018 年)与房屋相关的建筑价值是根据与房地产行业相关的固定资本 形成在固定资本形成总额中所占的份额来计算的,而在本文中,建筑价值是通过房地 产投资减去土地购买计算的。
运用类似的方法,我们可以估计世界其他主要经济体对房地产行业的依赖程度 (图24)。中国对住房建设的依赖程度甚至超过了金融危机前的爱尔兰和西班牙,也 远高于美国。
表24. 各国房地产相关活动占 GDP 的比重
这个图表显示了房地产相关活动在中国、美国、英国、德国、法国、西班牙、荷兰、芬兰、爱尔兰、日本和韩国的 GDP 总额中所占的比重。
3. 大流行的不同情景下房地产对经济的影响
新冠疫情的大流行造成了严重的社会混乱。对它的不同反应可能导致不同的经济后果,根据澳大利亚国立大学的预测,中国的国内生产总值将下降 6.5-9.5%,这取决 于对新冠疫情的控制程度,在每一种情景下,投资将下降 7.0-10.2%(表2)。根据投 入产出表的结果,相同规模的房地产投资减少意味着 GDP 将再下降 2.0-2.9%。
表2. 不同情景下住房活动对 GDP 的影响
该表显示了在新冠肺炎大流行的不同情景下,房地产对经济的估计影响。
结论
本文通过跨国比较和供需分析,确定了中国房地产行业的供给过剩。我们提供 了全新的和大幅更新的数据,表明房地产行业对中国经济的影响过大,宽泛地说 (使用投入产出表并考虑高阶效应)占中国经济的 29%,甚至高于先前的估计。(考虑到经济的其他部门将这一估计将降低到 24%)此外,近年来需求和供给因素 已经显著倾斜,这表明可能房地产存在巨大的下行压力,特别是由于趋势增长放缓。
根据投入产出和情景分析,我们发现房地产部门和相关活动(如果确实发生)下降20%,可能导致产出水平下降约 5-10%。
的确,中国政府在房屋价值方面拥有巨大的行政权力。在中国,不仅存在广泛的区划和监管,而且私人实体不能拥有土地,这一事实进一步突显了中国房地产爆炸的规 模有多大。然而,正如我们的分析所显示的,中国政府面临着一个微妙的平衡之举, 因为他们可以制定的许多政策(例如,加强对新建住房建设的监管)这可能有助于现有业主,但要以就业和生产更为快速的下降为代价。