2022年房地產(chǎn)行業(yè)住房購買力分析

1、2022年房地產(chǎn)行業(yè)住房購買力分析1 .居民部門儲蓄率上升，疫情對消費影響大于收入近期市場對于居民購買力的討論較多。疫情沖擊下居民購買力增加還是下降，市場對此爭議較大。疫情會暫時性地降低居民收入，理論上居民可以用多種方式加以應(yīng)對：一是消耗現(xiàn)有資產(chǎn)，減少儲蓄以支付日常生活開銷。二是通過借款對沖收入波動，平滑消費，待收入恢復(fù)后清償這部分債務(wù)。這兩種情況下居民凈財富都會減少，杠桿率也會上升。但現(xiàn)實中我們觀察到的是第三種情況：疫情后居民消費出現(xiàn)了明顯下滑，儲蓄率提升，居民杠桿率增速也明顯放緩。這意味著居民的購買力和凈財富可能反而是增長的。如何理解居民的這一行為，居民購買力和財富如何變化，這一變化對未來

2、地產(chǎn)市場的影響如何？1.1 疫情后全國來看：國民儲蓄率上升國民儲蓄率連續(xù) 2 年回升。中國儲蓄率高達 40%以上，穩(wěn)居全球主要經(jīng)濟體首位，高國民儲蓄率連年攀升至 2010 年達到峰值 50.9%，后隨著宏觀經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化、人口老齡化和居民債務(wù)增加，國民儲蓄率從 2010 年 50.9%下降至 2018 年44.2%，2018年后儲蓄率開始回升，2019 年和 2020 年儲蓄率分別上升 0.23pct 和 0.66pct。2019 年國民可支配收入增速與消費支出增速雙雙降低，儲蓄率小幅提升。2020 年疫情沖擊下國民儲蓄率也出現(xiàn)了回升。居民部門儲蓄率仍未降至疫情前水平。受疫情影響，疫情后具體到居

3、民部門的儲蓄率來看，2020 年受到疫情影響導致就業(yè)和收入不確定性提高，居民預(yù)防性儲蓄增加，一二季度全國居民當季儲蓄率同比上升 6.1pct 和 5.7pct。2021 年疫情影響好轉(zhuǎn)后，當月儲蓄率稍有回落，但較 2019 年疫情前基期仍有較大提升，2022 年一季度全國居民儲蓄率38.2%，較疫情前 2019 年同期提升 3.4pct。居民儲蓄意愿仍在上升。從居民儲蓄意愿來看，根據(jù)央行對城鎮(zhèn)儲戶調(diào)查來看，疫情后體現(xiàn)儲戶儲蓄意愿的“更多儲蓄”占比在 2020 年先沖高后回落，但2021 年一季度后再度攀升。2022 年一季度受到疫情影響，選擇更多儲蓄的儲戶占比上升2.9pct，是疫情后上升最快

4、的一季度。1.2 短期內(nèi)局部疫情：疫情對消費支出影響大于對收入影響疫情對消費支出的影響更大，居民未通過加杠桿的方式平滑收入和消費波動。儲蓄率與消費率之和等于 1，儲蓄率的上升對應(yīng)著消費率的下降，而消費率等于人均消費支出/人均可支配收入。我們對歷年影響消費率的主要分項進行拆解，可以發(fā)現(xiàn)：2019年和2021年，居民消費支出的增長慢于收入增速。2020 年，消費支出同比降低1.6%。在居民收入仍保持小幅增長的情況下，2020 年 Q1 和 Q2 人均消費支出累計同比分別為下降8%和6%，到2021年消費恢復(fù)的彈性比收入增長的彈性更高。這一方面與居民的消費習慣有關(guān)，也就是獲得收入后再消費，不存在超前

5、和預(yù)支消費的習慣。西方國家在疫情沖擊后通過大規(guī)模財政轉(zhuǎn)移支付補貼居民收入，同時居民可以通過消費信貸等方式，對沖收入波動以平滑消費。我國的情況明顯不同。另一方面，疫情沖擊下部分消費場景缺失，居民不得已減少部分消費。兩方面原因共同導致消費支出增長乏力，這是近年來居民儲蓄率上升的主要原因。從消費分項上看，服務(wù)類支出對消費增速的拉動下滑，食品消費拉動保持韌性?？芍涫杖氚▌趧?wù)、經(jīng)營、財產(chǎn)和轉(zhuǎn)移支付收入四項。消費支出則包括食品、衣著、居住、家庭設(shè)備、醫(yī)療、交通和通信、教育文化娛樂和其他支出共 8 個分項。我們將居民消費支出增速拆分為各個分項的拉動之和，可以看到：食品消費支出的貢獻依然保持韌性。2021

6、年消費支出增長 5.9%，其中食品支出對消費支出增速的拉動達到2.5%，甚至超過疫情前的2019年的 2.3%。除此之外的其他分項拉動均出現(xiàn)大幅下滑。教育文化娛樂（0.2%）、交通通信（0.7%）和醫(yī)療（0.5%）三項服務(wù)類消費的拉動均不及疫情前的最低水平。居?。?.4%）、衣著（0.2%）和其他支出（0.1%）等也沒有恢復(fù)至疫情前的水平。1.3 房貸余額增速持續(xù)下滑，居住類支出先增后降2016 年后房貸余額增速持續(xù)下滑，居住消費支出占比先增后降。個人住房貸款余額同比增速在 2016 年出現(xiàn)階段性頂部后，增速持續(xù)回落，主要系2016 年全國范圍內(nèi)限購限貸重啟，居民首付比例提升。居住類消費支出占

7、比在 2020Q1-Q2 上升，達到25.4%，反映了居住類支出具有一定剛性。但從 2020Q3 開始也出現(xiàn)了較大幅度的下滑。這可能與收入回升、疫情下租房需求下降，以及居民對房貸的提前還款意愿上升等因素有關(guān)。2 .杠桿率水平居中，資產(chǎn)負債表存在較大提升空間除了儲蓄率這一影響資產(chǎn)增長的指標之外，居民負債規(guī)模和杠桿率水平對購房決策也會產(chǎn)生重要影響。2.1 中國居民部門收入杠桿率居中截至 2021Q3，中國居民部門收入杠桿率處于中等水平。居民部門債務(wù)的相對規(guī)?？梢杂镁用窀軛U率衡量，主要包括收入杠桿率和資產(chǎn)杠桿率（資產(chǎn)負債率），收入杠桿率即居民部門負債/GDP。相比于資產(chǎn)負債率，這一指標的分母相對容易

8、獲得，因此收入杠桿率指標常用于進行跨國比較。但因為分母是一個流量數(shù)據(jù)，需要將指標理解為居民部門以當年收入償還現(xiàn)有債務(wù)所需年數(shù)。2022Q1，社科院口徑的中國居民部門收入杠桿率為62.1%。截至2021Q3，BIS 口徑中國居民部門收入杠桿率為 61.6%，在52 個國家中排在第25位，位于中等水平，與美國 2000 年和日本 2007-2019 年的讀數(shù)接近。與海外沖高回落不同，2020 年后我國居民部門收入杠桿率增長接近停滯。盡管我國居民杠桿率在短短 10 年時間內(nèi)，從 2010 年的 27.3%提升到了近幾年的60%，但疫情沖擊后杠桿率增長路徑出現(xiàn)了明顯變化。2021Q1 到 2021Q3

9、，我國居民部門收入杠桿率在62%左右窄幅波動，不再進一步增長。美國和日本居民杠桿率則在2021Q1 沖高，隨后至2021Q3回落。貨幣寬松和財政托底政策有助于穩(wěn)定居民部門收入杠桿率。利率下行、金融市場發(fā)展程度提高、預(yù)期的收入增速上升、年輕人口占比增加時，居民杠桿率通常會出現(xiàn)自發(fā)的上行趨勢。經(jīng)濟下行期政府的穩(wěn)定政策也對居民杠桿率的企穩(wěn)回升起到重要作用。國內(nèi)2008年“四萬億”財政政策托底經(jīng)濟，居民部門收入杠桿率在 2009-2010 年持續(xù)上升。海外主要經(jīng)濟體在疫情沖擊下的 2020 年推行超寬松貨幣政策，并進行大規(guī)模財政刺激，居民部門收入杠桿率也在短期內(nèi)企穩(wěn)回升。2.2 我國居民資產(chǎn)負債率仍然

10、較低居民部門資產(chǎn)負債率數(shù)值明顯小于收入杠桿率，2019 年末為10.8%，剔除經(jīng)營性貸款后為 8.9%，處在較低水平。居民債務(wù)并不是一定要以當期收入償還，還可以動用存量資產(chǎn)，資產(chǎn)負債率指標考慮了存量資產(chǎn)的清償能力。根據(jù)社科院口徑的居民部門總資產(chǎn)和負債數(shù)據(jù)，我們可以計算居民部門資產(chǎn)負債率，計算公式為居民部門金融負債（貸款）除以居民部門總資產(chǎn)，最新數(shù)據(jù)可以計算到 2019 年。這一指標與我國收入杠桿率走勢比較相似，但數(shù)值上明顯更低。2019 年末我國居民資產(chǎn)負債率為 10.8%，接近美國和日本2019年水平。與歐美國家不同的是，我國居民的貸款中包括針對個體業(yè)主的經(jīng)營性貸款。2019年，我國剔除經(jīng)營

11、性貸款后的居民資產(chǎn)負債率僅為 8.9%。 與歐美發(fā)達經(jīng)濟體的均值相比，我國居民資產(chǎn)負債率處在較低位置。根據(jù)2019和2020年國家資產(chǎn)負債表，歐美發(fā)達經(jīng)濟體居民部門資產(chǎn)負債率都在10%以上。2020年平均值為13.2%，2019 年平均值更高，達到 13.9%。從歷史序列來看，美國居民資產(chǎn)負債率長期高于 10%，日本居民資產(chǎn)負債率大致在 10%附近波動。以 10%為標準，我國居民部門資產(chǎn)負債率的提升空間大致在 1pct；以 13%為標準，提升空間為4pct。我國居民資產(chǎn)負債率受住房影響最大，金融資產(chǎn)次之。從分子居民貸款與分母總資產(chǎn)增速角度看，2010 年以來居民貸款增速均超過總資產(chǎn)增速，因此資

12、產(chǎn)負債率持續(xù)提升。2018年之后，居民貸款增速從 2017 年的 20.5%下滑至 2019 年的14.1%，而總資產(chǎn)增速從10.5%提升至 12.4%，因而這一時期居民資產(chǎn)負債率的上行斜率趨于平緩。居民負債除了住房貸款之外，還包括其他消費貸款（汽車等）和經(jīng)營性貸款，住房貸款與其他消費貸款對貸款整體的拉動和貢獻較高。居民總資產(chǎn)包括金融資產(chǎn)和固定資產(chǎn)，其中金融資產(chǎn)和住房對總資產(chǎn)的增長貢獻較大。2.3 近年來主要城市資產(chǎn)負債率和收入杠桿率提升從資產(chǎn)負債率指標來看，多數(shù)省份資產(chǎn)負債率在 2021 年達到近年來的高位，但絕對水平仍然較低。我們統(tǒng)計了主要省份和直轄市的資產(chǎn)負債率指標，計算方式為各省市住戶

13、貸款/該省市城鎮(zhèn)居民總資產(chǎn)，居民總資產(chǎn)數(shù)據(jù)來自央行 2019 年開展的城鎮(zhèn)居民調(diào)查。根據(jù)計算結(jié)果，盡管自 2015 年以來各省資產(chǎn)負債率持續(xù)上升，截至2019 年，大多數(shù)省份資產(chǎn)負債率仍然處在低于 10%的水平。這一指標最高的地區(qū)是江西和廣西，分別達到9.3%和8.4%。北京和黑龍江資產(chǎn)負債率最低，分別是 3%和 2.9%。除了資產(chǎn)負債率指標之外，居民持有資產(chǎn)類型等因素也會影響清償能力。居民資產(chǎn)主要包括金融資產(chǎn)和固定資產(chǎn)兩類，房地產(chǎn)資產(chǎn)是固定資產(chǎn)中的一類，金融資產(chǎn)的流動性明顯強于固定資產(chǎn)。金融市場發(fā)展程度高，居民資產(chǎn)形式也會更加多樣，除了銀行存款和房地產(chǎn)之外，還可以持有股票、債券、基金和信托等

14、形式金融資產(chǎn)。而持有資產(chǎn)類型主要受資產(chǎn)收益率影響。如果房價增長較快，居民持有的房地產(chǎn)占比會更高，可以通過以房換房形式實現(xiàn)資產(chǎn)增值。如果房價增長慢于股票、基金等金融產(chǎn)品，則金融資產(chǎn)占比會更高。從收入杠桿率指標衡量以當期收入對存量債務(wù)的清償能力。收入杠桿率等于住戶貸款比上 GDP 的比值，衡量了居民債務(wù)相對當期收入的規(guī)模。這一指標越高意味著居民需要花更長時間清償債務(wù)，越低則表示當前債務(wù)相對規(guī)模不大，存在較高的加杠桿空間。不同省市地區(qū)收入杠桿率走勢分化。從主要省市地區(qū)的收入杠桿率指標來看，東部沿海地區(qū)的收入杠桿率普遍較高，中西部地區(qū)偏低。2021 年收入杠桿率最高的省份地區(qū)是浙江、廣東、重慶、福建和

15、上海，而山西、新疆、內(nèi)蒙古等地指標讀數(shù)偏低。2015年至今，多數(shù)城市的杠桿率指標也均在上升。臺州、珠海和深圳 2021 年收入杠桿率指標最高，接近100%。北京和上海收入杠桿率大致在 50-60%，排名居中。唐山、煙臺和無錫收入杠桿率不到40%。2.4 當前杠桿率仍然存在提升空間債務(wù)水平和杠桿率的提高存在兩方面影響。一方面，適度加杠桿能夠平滑居民收入和消費波動，同時購入的資產(chǎn)價格上升時產(chǎn)生財富效應(yīng)，這均有助于保持經(jīng)濟和消費增速穩(wěn)定。另一方面，杠桿率過高增加居民部門債務(wù)清償負擔，同時會加劇居民收入的脆弱性和違約風險，抑制消費?，F(xiàn)有研究重點關(guān)注了杠桿率與經(jīng)濟增速和消費增長的關(guān)系。對于居民部門收入杠

16、桿率的極限，現(xiàn)有研究得出的最高門檻值在80%-85%左右。根據(jù)Cecchetti、Mohanty 和 Zampolli（2011）的思路，他們通過18 個OECD國家1980-2010年的數(shù)據(jù)，計算不同收入杠桿率分組內(nèi)的 GDP 增速，分析合理的杠桿率水平。其他有關(guān)杠桿率極限的研究思路是類似的，不過不同研究得出的門檻值有一定區(qū)別，最高門檻在80-85%不等。IMF（2017）將研究擴展至 80 個發(fā)達和發(fā)展中國家，以當期和未來1-6年的GDP增速對居民杠桿率作回歸，認為杠桿率超過 30%時，中期（未來3 年）經(jīng)濟增長會受到一定負面影響；杠桿率超過 65%時，杠桿率的進一步增加會提高銀行業(yè)危機發(fā)

17、生的概率。Lombardi、Mohanty 和 Shim（2017）對 1990-2015 年 54 個發(fā)達和發(fā)展中國家做類似的回歸分析，認為收入杠桿率超過 60%和 80%時，將分別對消費和經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響。當前我國省級層面的居民部門收入杠桿率，距離門檻值仍有提升空間。為了判斷我國居民部門收入杠桿率是否過高，根據(jù) Cecchetti 等人研究的思路，我們統(tǒng)計了2015年到2021年的國內(nèi)主要省份地區(qū)和城市收入杠桿率與次年 GDP 增速，二者呈現(xiàn)一定的倒U型關(guān)系。收入杠桿率超過 50%時，杠桿率的進一步增加伴隨著次年GDP 增速均值的小幅降低，不過降低幅度并不顯著，遠未達到損害經(jīng)濟和擠出消

18、費的程度。低杠桿率省市地區(qū)的房地產(chǎn)市場仍有較大增長空間。從收入杠桿率角度測算，如果以80-85%為收入杠桿率上限，我們根據(jù) 2021 年各省市收入杠桿率計算加杠桿空間，將這一值乘以 2021 年 GDP，得到居民負債的潛在增量。假設(shè)首付比例為70%，可將負債增量換算為地產(chǎn)銷售增量。 根據(jù)各省市地區(qū) 2021 年數(shù)據(jù)，除了少數(shù)收入杠桿率較高（超過90%）的地區(qū)外，大部分地區(qū)剩余加杠桿空間可以拉動的房地產(chǎn)新增銷售額基本都在2020 年全年銷售額的1倍以上。由于有些省市地區(qū)的杠桿率較低（小于 50%），加杠桿對地產(chǎn)銷售的拉動幅度較大，這類地區(qū)的地產(chǎn)市場理論上還有很大的增長空間。不過需要說明的是，現(xiàn)實

19、中杠桿率在較短時間內(nèi)快速提高存在困難，這里對拉動地產(chǎn)銷售倍數(shù)的測算僅作為理論探討。3. 凈儲蓄規(guī)模持續(xù)上升，居民購買力充裕當前居民的儲蓄率已連續(xù) 3 年企穩(wěn)回升，目前加杠桿空間也仍然存在。那么居民部門購買力如何？居民收入依然保持增長的條件下，儲蓄率持續(xù)提升會導致存款增速的上行，而杠桿率增長則會拉升貸款增速。我們構(gòu)建一個存貸差額增速指標，綜合考慮兩方面因素，進一步分析居民真實購買力的變化趨勢。3.1 主要省市地區(qū)儲蓄率在疫情后持續(xù)上升從儲蓄率來看，不同省市地區(qū)的儲蓄率在 2020 年大幅增長，居民購買力上升。我們統(tǒng)計了主要省份和地區(qū)的儲蓄率，計算方式為扣減消費支出后的當?shù)乜芍涫杖氡壬峡芍涫杖?/p>

20、。2019 到 2021 年，大多數(shù)省份和城市的儲蓄率都有較大幅度的提升。在疫情影響較小的 2021 年，少數(shù)省份儲蓄率已降低至低于疫情前的水平，例如江蘇、河南和黑龍江省。收入保持增長的條件下，儲蓄率的上行也就意味著居民的購買力也是在上升的。3.2 近年來居民存貸差增速回升我們構(gòu)建存貸差額增速指標，來衡量居民凈購買力的變化。在居民收入保持正增長的條件下，如果居民減少消費、提高儲蓄率，會導致銀行存款等形式的資產(chǎn)規(guī)模增加。另一方面，由于居民向銀行申請貸款會導致住戶貸款和存款等量增長，因此剔除貸款影響后的存款增長，能更好地反映居民不依賴信貸的實際購買力的增長。我們用金融機構(gòu)住戶存款存量，減去住戶貸款

21、存量，并計算這一差值的同比增速來進行測算。當這一指標為正并且上升時，意味著居民購買力持續(xù)上升，存在進一步擴大消費和加杠桿的潛力。這一指標與M2-社融增速剪刀差的計算思路類似，但只關(guān)注與房貸關(guān)系密切的居民存貸款分項。2018 年以來存貸差增速提升，居民貸款增速下滑至接近存款增速。從指標序列中可以看到，2019 年以后，居民存款增速與貸款增速比較接近。2019 年之后居民存款增速從不足10%提高到 13%左右。而受房地產(chǎn)調(diào)控政策等因素影響，房貸增速下行拖累住戶貸款增速從 2017 年 20%的高位逐步下滑。受此影響，2019 年之后存貸差存量余額持續(xù)增長。因此，當前居民購買力是在持續(xù)回升的，不過對

22、消費和住房支出意愿依賴于對未來收入的預(yù)期。一旦疫情影響消退、預(yù)期趨于穩(wěn)定，預(yù)防性儲蓄回落，那么消費和住房支出有望企穩(wěn)復(fù)蘇。存貸差增速通常高于房價增速。衡量居民凈購買力，還需考慮存貸差增速與房價增速的關(guān)系，如果房價上升速度快于居民凈現(xiàn)金增長時，居民購買力將受損。不過從全國層面的歷史數(shù)據(jù)來看，存貸差增速通常高于房價增速。而且每當存貸差余額增速達到短期內(nèi)高點時，樓市往往迎來一輪行情（2009 年、2012 年和 2020 年）。2015-2017 年是一個特例，以存貸差增速測算的居民購買力不高，但房價大幅上漲。多數(shù)省市地區(qū)的存貸差指標在 2021 年保持正增長。我們統(tǒng)計了全國省市地區(qū)和重點城市 20

23、16 年至今的存貸差同比增速。結(jié)果顯示，不同城市的居民購買力走勢分化，不過多數(shù)省份和城市 2020 年存貸增速差指標在 2016-2020 年保持上升趨勢。蘇州和珠海兩市存貸差增速在 2021 年末均超過 35%。濟南、深圳、北京、石家莊的存貸差增速保持在10%以上，廈門、唐山、三亞、成都存貸差增速保持增長。青島、昆明、重慶、溫州和貴陽的存貸差增速在 2021 年為負?？蹨p房價增速對排名影響較小，居民凈現(xiàn)金增長速度基本上快于房價增長。4. 恢復(fù)購房需求核心在于扭轉(zhuǎn)預(yù)期4.1 主要省市地產(chǎn)市場的潛在購買力綜合儲蓄率、凈現(xiàn)金和杠桿空間三方面因素，北京、山西和遼寧具有較高的潛在購買力。我們匯總每個省

24、市地區(qū)的儲蓄率、存貸差增速和杠桿率三類指標，求指標的橫截面分位數(shù)后求和，得到每個省市地區(qū)的綜合評價得分。儲蓄率和存貸差增速高、資產(chǎn)負債率與收入杠桿率低的省市得分更高。整體來看，沿海發(fā)達地區(qū)購買力分項得分較高，中西部地區(qū)加杠桿空間大。其中，上海、北京和遼寧購買力最強，2020 年儲蓄率和存貸差增速排名均靠前。黑龍江、青海和山西加杠桿空間較大，資產(chǎn)負債率和收入杠桿率比較低。綜合兩方面得分來看，北京、山西、遼寧、內(nèi)蒙古和黑龍江排名靠前，這些地區(qū) 2020 年儲蓄率基本都超過35%，2020年存貸差均保持正增長，多數(shù)超過 10%。同時這些地區(qū)的資產(chǎn)負債率和收入杠桿率偏低，地產(chǎn)市場具備較高的潛在購買力。

25、4.2 地產(chǎn)市場需求還需更大力度政策刺激購買意愿恢復(fù)潛在購買力并不意味著地產(chǎn)增速一定會快速回升。按照我們的測算分析，對于當前國內(nèi)房地產(chǎn)市場，居民購買力是充足的，也存在加杠桿空間。但地產(chǎn)需求的釋放還需等待居民購買意愿的恢復(fù)，潛在購買力轉(zhuǎn)化為實際銷售需要一定外部條件的催化。居民不愿意購買的背后原因在于兩方面，一方面是對樓市和房價的走勢預(yù)期，另一方面是對未來收入的預(yù)期偏悲觀。從央行儲戶調(diào)查數(shù)據(jù)看，今年 1 季度居民對未來就業(yè)和收入的預(yù)期仍在低位，看空房價比例偏高。刺激需求恢復(fù)還需看政策力度，目前政策力度遠不及2008 和2014 年兩輪調(diào)控。1、尚未出臺全國性統(tǒng)一寬松政策。2008 年和 2014 年兩輪下行周期中，政策力度最大的區(qū)別在于 2008 年和 2014 年均出臺多方面的全國性統(tǒng)一寬松政策，例如2008年將最低首付比例調(diào)整為 20%，降低交易環(huán)節(jié)稅負，降低最低資