李湛：疫情之後，中國城市房價驅動因素剖析

作者：李湛中山證券首席經濟學、中國首席經濟學家論壇理事

徐璐中山證券助理研究員

摘要：

• 中國的房價高嗎？估值水平領跑世界。我國的房價租金比高於世界水平，若單純考慮房屋居住屬性，我國住房價格遠遠偏離其居住價值決定的價格水平，尤其是廈門（90）、深圳（70）、上海（65）、北京（60）。房價收入比可以視為房屋的“市盈率”，我國一線城市的“房價收入比”領跑世界。

• 驅動的房價核心需求——居住需求已式微。人口方面，購房人群增量萎縮，區域持續分化。居民收入水平和槓桿率方面，收入增速放緩，多省市負債購房空間有限，支撐房價上漲的收入動力和居民槓桿驅動力略顯不足。

• 驅動房價的刺激因素——投資需求正在逆轉。流動性寬鬆和相對較低的資金成本是推動房價上漲的重要因素。2018年開始房價走勢與M2、住房貸款走勢背離，支撐房價動力來自樓市抽血實體經濟的效應。雖然寬貨幣政策、低資金成本以及“資產荒”環境下，極易引起資金抱團推高房價的現象；但考慮到引導資金切實流向實體經濟的監管態度，我們認為本輪寬貨幣政策下，投資需求會被抑制，住宅價格漲幅會與名義經濟增長速度相趨一致（從長期來看,名義經濟增長決定資產回報），但房價漲幅過快風險、槓桿風險值得關注。

• 驅動房價的供給因素——供給將趨向合理，驅動力減弱。房價與住房庫存週期、住房去化週期、人均土地購置面積呈明顯反向關係。2020年初，住宅庫存處於歷史高位，去化週期呈現下降趨勢，但下降空間有限；局部城市存在人均土地供應量小的矛盾，若未來土地要素盤活和供給優化，土地供給對房價的驅動力是在減弱的。

• 綜合考慮住房的居住需求、投資需求以及供應結構，我們認為住宅漲幅將維持在名義GDP增幅水平，區域內會有分化，大幅上漲的趨勢已經不在。

新冠疫情以來，為了穩經濟，我國實行了寬鬆的貨幣政策和財政政策，其中央行1月份下調金融機構存款準備金率0.5個百分點，釋放8000億的流動性；2月5000億再貸款、再貼現額度用於對中小銀行加大對中小微企業信貸支持，同時下調支農、支小再貸款利率0.25個百分點至2.5%；3月實行普惠金融定向降準，釋放長期資金約5500億元。寬鬆的貨幣政策和信貸環境使利率水平降低，減少企業和居民負債成本，鼓勵社會借錢投資或消費。但疫情衝擊下，經濟增長壓力加大，資產質量普降，社會風險偏好降低，資產配置轉向防禦型資產，而房地產貸款或者房地產抵押貸款對於銀行而言，屬於相對優質資產。因此，貨幣寬鬆環境下，商品房的資產價格容易被推高。近期熱點城市房價上漲的背後有寬貨幣的影子。但房價的驅動因素不僅僅是信貸、利率與貨幣政策等金融因素的驅動，還受多方面的因素驅動。

接下來，我們將從住房的居住需求、投資需求、住房供給三個驅動因素剖析中國房價未來走勢。

1.中國的房價高嗎：估值水平領跑世界

衡量房價的標準，一般採用房價租金比、房價收入比。

我國住房的房價租金比高於世界水平，若單純考慮房屋居住屬性，我國住房價格遠遠偏離其居住價值決定的價格水平，尤其是廈門、北京、上海、深圳地區。我國投資住房的盈利模式主要是靠價差獲益，房價租金比的參考意義較小。廈門房價租金比超過90，深圳、福州、上海、石家莊、南京、青島、天津、北京等城市房價租金比超過60，遠高於世界15-30的合理水平。

房價收入比可以視為房屋的“市盈率”，反映了市場對房產所在地區的經濟發展潛力的預期，所以說大家常講“買房子就是買城市的未來”。從市盈率角度看，我國多個城市的“房價收入比”領跑世界，遠超新加坡、首爾、紐約、東京水平，僅次於委內瑞拉首都加拉加斯。根據2018年數據,香港房價收入比高達46，北京、上海在44左右，深圳在40左右，遠高於新加坡21、首爾18、東京13、紐約12的水平。雖然紐約、東京的房價高，但是居民收入水平也高。

2.驅動的房價核心需求：居住需求已式微

住房作為一種商品，在我國具有兩種屬性，一是居住屬性，二是金融資產屬性。兩種屬性產生兩種需求結構，其中居住屬性創造的居住需求是驅動房價的核心因素，金融資產屬性創造的投資需求是驅動房價的刺激性因素。

住房的居住需求主要受兩方面影響：一是人口（包括人口與城鎮化），二是居民收入（包括可支配收入和槓桿水平）。

2.1人口與城鎮化：增量萎縮，區域分化

若只考慮居住需求，驅動全國房價普漲的人口因素已經逆轉，靠人口規模以及城鎮化所支撐的商品房需求高速增長的時代已經過去了。考慮到人口流動，不同區域表現分化，其中一線城市由於房價高企和人口控制政策，驅動房價上漲的人口動力已經放緩；近年二線城市基礎設施改善，都市圈內的熱點二線城市人口吸引力增強，驅動房價的人口動力相對較好；三四線城市房價上漲的人口驅動力較弱。

全國購房主力人群已經進入下行週期。住房剛需由人口數量支撐，一般20歲到49歲被視為購房主力人群，其中20歲至39歲人群是購買首套房的主要人群，35歲至49歲人群是改善型住房的主要購買人群。根據我國人口年齡結構測算，我國購房主力人群在2011年前後達到峰值約6.9億人，此後便進入下行週期，預計2023年全國置業人口將下滑至6億人以下，2030年約為5億人。

城鎮化率提升帶來的城鎮人口淨增量從2015年進入下行週期，區域結構持續分化，一二線城市和都市圈表現較強的人口吸引力。

全國城鎮化率提升帶來的城鎮人口淨增量從2015年開始呈現下降趨勢：2019年末，我國城鎮化率（常住人口口徑）已經達到60.6%，離2030年70%的城鎮化率還差不到10%，意味著未來10年城鎮常住人口約有1.8億 增長空間。隨著全國城鎮化水平的提高，城鎮化率的提升帶來的城鎮人口淨增量呈現下滑趨勢，如圖表4所示，2015年城鎮人口淨增量高達2200萬人，但2019年淨增量就萎縮到1700萬人。

增量縮減的大環境下，一二線城市展現較強的人口吸引力：2017年之前一線城市城鎮人口增速最高，其中2016年常住人口增速高達1.61%。近年來由於一線城市生活成本的提高、政策方面對於人口流入的控制以及二線城市基礎設施建設的完備，一線城市人口增速已出現明顯放緩。2018年二線城市城鎮人口增速超過一線城市（一線城市常住人口增速1.09%，二線城市1.42%），二線城市顯示了較強的人口吸引力。而三四線城市城鎮人口增速始終較慢，增速低於0.6%，如圖表1所示。

區域上，人口不斷向環渤海、長三角、珠三角三大城市群和中部強經濟強省流動。從2018中國各省人口淨流入情況圖來看，人口明顯在向環渤海、長三角、珠三角三大都市圈和中部經濟強省流入，雖然北京、上海、浙江、江蘇、廣東、山東、重慶、福建等地區的城鎮化水平高於全國水平，但城鎮人口淨增長規模依然較大。從不同地區在讀小學生數量的變化趨勢來看，京津冀、長三角兩大都市圈從2010年以來整體均呈現上升趨勢，而2012年後隨著互聯網行業的爆發，珠三角地區小學生數量也開始出現增長。與此形成對比的是，東北地區小學生數量則不斷下降，顯示人口呈現淨流出趨勢。

三大城市群內的一二線城市和中部強經濟省會城市對勞動力仍保持較強吸引力，長期需求有支撐，相對更看好都市圈內的熱點二線城市。我國四大一線城市均位於三大城市群當中，近年來由於一線城市生活成本的提高、政策方面對於人口流入的控制以及二線城市基礎設施建設的完備，一線城市人口增速已出現明顯放緩。因此，在城市群化的情況下，城市群當中的熱點二線城市，比如環渤海的天津、石家莊，長三角的南京、杭州、無錫、嘉興，珠三角的廈門、東莞、佛山，由於溢出效應，成為勞動力轉移的重要選擇，住房需求更加堅實。

2.2 居民收入：收入增速放緩，多省市居民槓桿過高

居民收入水平和槓桿率影響居民負債購房的空間。無論是全國還是一二線城市，收入增長對房價上漲的驅動力已經不足了。雖然全國居民槓桿（55%）低於美日水平（70%），整體仍有10-15個百分點的槓桿空間，但浙江（80%）、廣東（67%）、上海（66%）等經濟發達地區的居民槓桿已經達到甚至超過美國、日本水平，負債購房的空間已經不足；弱經濟地區中甘肅、寧夏居民槓桿超過日本水平，高居民槓桿弱經濟增長，居民負債購房的空間十分有限。此外，近十年我國居民槓桿增長速度過快，這與個人住房貸款餘額快速增長有關，考慮到槓桿增長速度過快，未來幾年居民部門加槓桿節奏需放緩，因此支撐房價上漲的居民槓桿驅動力略顯不足。

無論是全國還是一二線城市，收入增長對房價上漲的驅動力已經不足了。全國和一二線城市的城鎮居民可支配收入增速都進入了下行空間。如圖表7所示，2007年-2013年全國城鎮居民可支配收入基本維持在10%以上增速，但2014年之後城鎮居民可支配收入增速放緩，落入了10%以下區間；一線城市和二線城市的城鎮居民可支配收入與全國走勢基本一致，甚至在經濟下行壓力較大年份（如2008年、2014年）一線城市城鎮居民可支配收入增速下滑幅度最大。考慮到全球經濟環境和我國經濟增長壓力，未來城鎮居民可支配收入的增速長期處於下行空間。無論是全國角度還是一二線城市角度，驅動房價上漲的居民收入因素已經不足了。

個人房貸餘額居民負債方面，個人住房貸款餘額在2019年末達30萬億。居民槓桿率 方面，2019年末達到55%,雖然低於美國、日本約70%的槓桿率，但從2008年起我國居民槓桿率提升速度非常快，2008年-2018年間，我國居民槓桿率上升了33個百分點，亞洲其他經濟高速發展地區，韓國、中國香港、新加坡分別上升了20個百分點、20個百分點、11個百分點，美國和日本由於居民槓桿本處於高位，則下降了20個百分點、1.4個百分點。

分區域看，其中浙江省的居民槓桿率超過美國（約75%）和香港（約72%），廣東、上海、甘肅、寧夏、重慶、福建居民槓桿率超過日本（58%）。雖然東南沿海區域經濟活力較好，但居民槓桿率普遍處於發達國家水平；西部弱經濟省份中，甘肅、寧夏的槓桿率也處於較高位置。

2.驅動房價的刺激因素：投資需求正在逆轉

2018年開始房價走勢與M2、住房貸款走勢逐漸背離，支撐房價動力來自樓市抽血實體的效應。面對疫情衝擊，全球進入貨幣寬鬆和利率下行週期，我國也實行寬鬆的貨幣政策。若資金自由流動，寬貨幣政策、低資金成本以及“資產荒”環境下，極易引起資金抱團推高局部房價的現象。由於一線城市土地資源稀缺，一旦局部形成漲價預期極易蔓延至其他一線城市，若房價預期管理不到位，則漲價預期會繼續向二線城市擴散。但考慮到引導資金切實流向實體經濟的監管態度，我們認為本輪寬貨幣政策下，投資需求會被抑制，住宅價格漲幅會與名義經濟增長速度相趨一致（從長期來看,名義經濟增長決定資產回報），但房價漲幅過快風險、槓桿風險值得關注。

住房作為不動產，它的金融資產屬性賦予了住房的投資價值，天然產生投資需求。住房的投資需求，主要受貨幣環境、信貸環境以及利率水平的影響。

2008年-2016年間，房價走勢與M2同比增速、個人住房貸款餘額同比走勢基本吻合；其中M2同比增速是房價週期的領先指標，從歷史數據看，M2同比增速領先住宅價格指數同比5個月左右；個人住房貸款餘額同比增速與住宅價格指數同比走勢幾乎同步。一般經濟增長面臨壓力時，政府會出臺寬鬆的貨幣政策。經濟衰退、資產質量普降、流動性寬鬆的背景下，經濟增長相對潛力好的城市的商品房容易吸引有保值需求的資金；“資產荒”背景下，商業銀行有動力去配置低風險的按揭貸款。穩經濟所釋放的資金容易流向經濟增長潛力高、獲取購房資格較易的地區的樓市，從而形成部分資金聚集推高局部房價的現象。由於一線城市土地資源稀缺，一旦局部形成漲價預期極易蔓延至其他一線城市，若房價預期管理不到位，則漲價預期會繼續向二線城市擴散。

2018年之後，房價走勢開始與M2同比增速、個人住房貸款餘額同比走勢背離，如圖表10、11所示。2018年去槓桿政策推進，M2同比增速降至10%以下，個人住房貸款同比增速也降至20%以下，但住宅價格指數同比仍然處於相對高位。

利率水平，尤其是個人住房貸款利率水平對房價週期影響較大。房價週期與住房貸款利率週期呈現反向關係，房貸利率週期大概領先房價週期6個月左右。個人住房貸款利率和金融機構貸款利率的下行，降低個人購房和地產投資的融資成本，有助於刺激房地產投資和居住需求（尤其是投資需求），從而刺激房地產價格上漲。從歷史經驗看，如央行2014年11月起頻繁下調存貸款基準利率，全國首套平均房貸利率和二套房貸平均利率都進入下行通道，約半年後房價進入上行通道；此後房貸利率的小幅調整也會引起房價的波動，如圖表12所示。

3.驅動房價的供給因素：庫存、土地供給

土地和商品住宅庫存兩因素從供給端驅動房價。理論上，庫存量越大、去化週期越長，房價上漲動力越小；人均土地供應量越大，房價上漲動力越小。2020年初，住宅庫存處於歷史高位，去化週期呈現下降趨勢，但下降空間有限；土地供應方面，局部城市存在人均土地供應量不足的問題，未來土地要素盤活和供給優化，土地供給對房價的驅動力是在減弱的。若不使用“漲價去庫存”的方式，土地供應更加合理情況下，未來供給端整體對房價上漲趨勢驅動力不大。

由於狹義的房地產庫存（即統計局公佈的商品房待售面積）只顯示現房庫存，該指標不包含期房庫存，無法反映房地產市場的真實庫存水平。因此，我們通過計算1999年至2019年每年的“新開工面積”和“銷售面積”的差額計算出每年新增庫存，並累加求和算得廣義住宅房地產庫存。 我國住房體制改革始於1988年，但成熟於1998年國務院發佈《關於進一步深化城鎮住房制度改革加快住房建設的通知》，從1999年開始國家統計局每月公佈“新開工面積”和“銷售面積”，由於1999年以前的商品房市場規模較小，我們忽略不計1999年以前的商品房市場庫存。

商品住宅的庫存直接影響商品房住宅的供給量，住宅價格指數與商品住宅的庫存週期和去化週期呈明顯的方向關係，如圖表13所示。歷史數據顯示，2009年-2011年住宅補庫存、去化週期上行，住宅價格缺乏上漲動力；2015年-2016年住宅去庫存、去化週期下行，住宅價格快速上漲；2020年初，住宅庫存處於歷史高位，去化週期呈現下降趨勢，庫存因素對住宅價格上漲有一定驅動力。

土地供應是影響商品房住宅的供給量的長期因素，理論上一個城市人均土地供應量與其住宅價格指數呈反向關係，住宅土地供應量充分的城市，房價漲幅越小。

2020年中共中央、國務院發佈關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，要求推進土地要素市場化配置，鼓勵盤活存量建設用地、制定出臺農村集體經營性建設用地入市指導意見等。整體上，土地供應對房價的驅動力是在減弱的。

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