房地產(chǎn)深度報告系列之三：擠出效應(yīng)超越拉動效應(yīng)房住不炒仍需堅持

1、 目錄TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _bookmark0 一、高房價源自高儲蓄高貨幣下的資產(chǎn)保值焦慮4 HYPERLINK l _bookmark1 （一）中國房價快速上漲4 HYPERLINK l _bookmark2 （二）房價的三大影響因素：人口、土地、貨幣5 HYPERLINK l _bookmark3 （三）中國家庭面臨高儲蓄與資產(chǎn)保值工具相對匱乏的矛盾7 HYPERLINK l _bookmark4 （四）中國房價上漲主要源自貨幣超發(fā)帶來的資產(chǎn)保值焦慮9 HYPERLINK l _bookmark5 二、房地產(chǎn)的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)11 HYPERLINK

2、l _bookmark6 （一）房地產(chǎn)對居民消費的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)11 HYPERLINK l _bookmark7 （二）房地產(chǎn)對企業(yè)投資的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)14 HYPERLINK l _bookmark8 （三）高房價不利于中國人口生育率上升16 HYPERLINK l _bookmark9 （四）高房價加劇中國經(jīng)濟(jì)波動17 HYPERLINK l _bookmark10 （五）高房價不利于中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級17 HYPERLINK l _bookmark11 三、中國房地產(chǎn)調(diào)控屢次讓位于穩(wěn)增長19 HYPERLINK l _bookmark12 （一）土地出讓是地方政府的重要收入來源1

3、9 HYPERLINK l _bookmark13 （二）房地產(chǎn)貸款是銀行信貸的重要資產(chǎn)20 HYPERLINK l _bookmark14 （三）房地產(chǎn)是中國經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)20 HYPERLINK l _bookmark15 （四）歷史上的房地產(chǎn)調(diào)控屢次讓位于穩(wěn)增長23 HYPERLINK l _bookmark16 四、中國房地產(chǎn)市場未來的發(fā)展路徑25 HYPERLINK l _bookmark17 （一）人口結(jié)構(gòu)表明中國房地產(chǎn)需求已經(jīng)越過拐點25 HYPERLINK l _bookmark18 （二）城鎮(zhèn)化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化使得房地產(chǎn)市場分化發(fā)展25 HYPERLINK l _bookma

4、rk19 （三）房住不炒的國際經(jīng)驗26 HYPERLINK l _bookmark20 （四）香港房地產(chǎn)調(diào)控的經(jīng)驗教訓(xùn)27 HYPERLINK l _bookmark21 （五）中國房地產(chǎn)市場的發(fā)展方向28 HYPERLINK l _bookmark22 五、房住不炒對大類資產(chǎn)配置的影響28 HYPERLINK l _bookmark23 （一）房住不炒要求貨幣政策維持穩(wěn)健28 HYPERLINK l _bookmark24 （二）居民財富配置重心轉(zhuǎn)移，中國有望迎來股債雙牛29 HYPERLINK l _bookmark25 風(fēng)險提示29 HYPERLINK l _bookmark26 參考文

5、獻(xiàn)30近些年來，中國出現(xiàn)了住房價格上漲和居民消費水平下降并存的局面。一些城市的住戶部門杠桿率急速攀升，相當(dāng)大比例的居民家庭負(fù)債率達(dá)到難以持續(xù)的水平，擠出了家庭消費。更嚴(yán)重的是，新增儲蓄資源一半左右投入到房地產(chǎn)領(lǐng)域。房地產(chǎn)業(yè)過度融資，不僅擠占其他產(chǎn)業(yè)信貸資源，也容易助長房地產(chǎn)的投資投機(jī)行為，使其泡沫化問題更趨嚴(yán)重。在 6 月 13 日的陸家嘴金融論壇上，銀保監(jiān)會主席郭樹清同志表示，凡是過度依賴房地產(chǎn)實現(xiàn)和維持經(jīng)濟(jì)繁榮的國家，最終都要付出沉重代價。6 月 24 日，中國社科院發(fā)布的中國城市競爭力報告 No.17：住房，關(guān)系國與家明確指出，2018 年中國房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)凈貢獻(xiàn)出現(xiàn)了由正轉(zhuǎn)負(fù)的拐點。盡管

6、 2018 年表面上中國房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長有 0.7 個百分點的帶動貢獻(xiàn)，但是其擠出效應(yīng)已大于帶動效應(yīng)。中國房地產(chǎn)市場存在結(jié)構(gòu)性的價格和數(shù)量泡沫風(fēng)險，房地產(chǎn)金融風(fēng)險雖總體可控但在快速積累。我們對以下五個問題進(jìn)行了研究：為什么中國房價快速上漲？房價上漲對經(jīng)濟(jì)有何影響？為什么中國房地產(chǎn)調(diào)控未能收到效果？中國房地產(chǎn)市場路在何方？房住不炒對大類資產(chǎn)配置有何影響？我們認(rèn)為：中國居民家庭的收入無法支撐房地產(chǎn)的上漲，高房價主要源自高儲蓄高貨幣下的資產(chǎn)保值焦慮。中國的人口紅利和高增長帶來了高投資高儲蓄，然而中國金融市場發(fā)展相對滯后使得資產(chǎn)保值工具相對匱乏，住房成為了中國家庭的核心資產(chǎn)。在房地產(chǎn)市場上，定價權(quán)

7、屬于房地產(chǎn)商，高地價最終會轉(zhuǎn)嫁到購房者身上。由于土地大都為數(shù)年前購買，房地產(chǎn)開發(fā)商有動力不斷主動抬高地價，以提高周邊房產(chǎn)的預(yù)期售價和回報率，形成“地價漲房價漲地價漲”的螺旋式上漲。貨幣超發(fā)的再分配效應(yīng)加劇了中國家庭的資產(chǎn)保值焦慮，土地供應(yīng)不足增強了房產(chǎn)的金融屬性，使得中國房價快速大幅上漲。高房價對家庭消費的拉動效應(yīng)小于擠出效應(yīng)，不利于消費增長。房價上漲的拉動效應(yīng)主要來自其緩解了信貸約束，促進(jìn)耐用消費品的消費。然而，較高的房價收入比使得家庭杠桿率快速上升，還貸能力不足使得信貸約束緩解效應(yīng)下降。首付比要求使得高房價對消費的擠出效應(yīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位。2019 年一季度深圳、三亞、上海、北京的租金收入比

8、分別為 54.72、50.66、46.98 、45.72 ，租金嚴(yán)重過高。高額的租金支出勢必擠出其他消費支出。2017 年末，中國住戶部門償債比率為 9.4，甚至高于通過借貸支撐消費的美國。但美國房價收入比較低，房貸對消費的擠出相對較小。而且，由于中國收入分配不平等程度較高，消費傾向較高的中低收入家庭承擔(dān)的還貸壓力更大，還貸支出對消費的擠出作用較其他國家更大。高房價對企業(yè)投資的拉動效應(yīng)大于擠出效應(yīng)。房地產(chǎn)是企業(yè)融資的重要抵押物，房價上漲有利于緩解企業(yè)受到的融資約束，使得資源流向投資回報率高的企業(yè)。但是，高房價帶來的高成本疊加人口紅利消失，使得制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)的企業(yè)投資回報率快速下降，投資轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)

9、領(lǐng)域，以致于高房價對制造業(yè)投資的拉動效應(yīng)小于擠出效應(yīng)。2018 年末人民幣房地產(chǎn)貸款增量占同期各項貸款增量的 39.9。主要金融機(jī)構(gòu)本外幣投向中，房地產(chǎn)中長期貸款余額同比增速明顯高于服務(wù)業(yè)與工業(yè)。截至 2019 年一季度末，A 股 3600 多家上市公司中，共有 1726 家上市公司持有投資性房地產(chǎn)。自 2019 年開始，在房地產(chǎn)開發(fā)投資維持高位的同時，制造業(yè)投資增速不斷下行。財富分配不平等加劇了中國經(jīng)濟(jì)波動。由于高房價加劇了財富分配不平等，中國只能走出口和投資驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，而不是消費與投資均衡的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。在投資驅(qū)動的同時，沒有通過創(chuàng)新增大資本品與消費品兩大部門之間的均衡比例，資源錯

10、配問題日益嚴(yán)重，因而不時遇到經(jīng)濟(jì)下行的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正由投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向消費驅(qū)動和創(chuàng)新驅(qū)動。高房價抑制了消費增長和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，不利于中國人口生育率上升和中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級。土地收入是地方政府的重要收入來源，2018 年地方政府土地出讓收入達(dá) 65096 億元，占當(dāng)年地方政府公共財政收入的 66.5。房地產(chǎn)貸款的安全性使其成為銀行信貸的重要資產(chǎn)，商業(yè)性房地產(chǎn)占各項貸款余額的比例也由 2004 年底的 13.4升至 2019 年一季度的28.5。投入產(chǎn)出分析表明，房地產(chǎn)是中國經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。需求端，房地產(chǎn)開發(fā)投資對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率逐漸下降。生產(chǎn)端，廣義房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率依然較高，2019 年

11、一季度達(dá) 21.69。房價上漲給居民帶來財富升值的幻覺，使得房價下跌可能對經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定造成一定沖擊。最終，房地產(chǎn)調(diào)控屢次讓位于穩(wěn)增長。人口結(jié)構(gòu)表明中國房地產(chǎn)需求已經(jīng)越過拐點，城鎮(zhèn)化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化使得房地產(chǎn)市場分化發(fā)展。人口流入的中心城市房地產(chǎn)需求保持穩(wěn)定，而三四線城市隨著人口的流出房地產(chǎn)市場承壓。中國房地產(chǎn)市場發(fā)展的社會目標(biāo)是居民住有所居，財富分配再平衡，培育中產(chǎn)階級；經(jīng)濟(jì)目標(biāo)是恢復(fù)價格體系均衡，防止資源過度流入房地產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級。根據(jù)國際經(jīng)驗，中國房地產(chǎn)市場的發(fā)展方向大概率是將住宅的投資屬性與消費屬性分離，由政府提供單純具有消費屬性的高性價比住宅，同時調(diào)控房地產(chǎn)投資市場，防止房地

12、產(chǎn)泡沫導(dǎo)致資源過度流入。依賴房地產(chǎn)穩(wěn)增長將阻礙中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級，加大金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險。房住不炒要求中國貨幣政策維持穩(wěn)健。隨著房價剛性上漲預(yù)期被打破，資金流入金融市場，無風(fēng)險利率有望下行。上市企業(yè)公司治理水平提升。消費增長疊加減稅降費對企業(yè)盈利的支撐， 中國有望迎來股債雙牛。一、高房價源自高儲蓄高貨幣下的資產(chǎn)保值焦慮（一）中國房價快速上漲1998 年中國取消了住房實物分配，實行貨幣分配的住房市場化改革。2002 年土地“招拍掛”政策出臺，各大城市地價不斷上漲，地王頻出1，但房地產(chǎn)價格仍相對穩(wěn)定。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，19972003 年，中國商品房平均銷售價格漲幅均低于 5。2009 年甚至呈

13、現(xiàn)負(fù)增長。但是，20042017 年，中國商品房平均銷售價格累計上漲 234.55，年均上漲 9.01。其中，除 2008 年下跌 1.7 外，其他年份商品房均價漲幅最低也有 5.7，最高則高達(dá) 23.18。分城市來看，不同等級城市房價漲幅有所分化。2010 年 6 月至 2019 年 6 月的 9 年間，1 大江南北 石破天驚出“地王”J.國土資源,2002(12):16-17.一線城市房價漲幅高達(dá) 99.46，二線城市房價漲幅達(dá) 60.44 ，三線城市房價漲幅達(dá) 45.07。從 2018 年開始，三四線城市的房價出現(xiàn)全面快速上漲。根據(jù)胡潤研究院與不動產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)斯維登集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布的斯維登置業(yè)

14、胡潤 2018 年度全球房價指數(shù)，2018 年全球房價漲幅最高的 50 個城市共來自 17 個國家，其中中國最多占 22 席。西安、?？凇⒗ッ骱拖愀鄯志尤搅?，分別上漲 14.6%、14.3%、14.2%和 13.3%。圖 1: 中國房價快速上漲（元/平方米）圖 2：不同等級城市房價漲幅有所分化（元/平方米）資料來源：國家統(tǒng)計局， 資料來源：Wind， （二）房價的三大影響因素：人口、土地、貨幣房地產(chǎn)，尤其是居民住宅具有消費和投資雙重屬性。一方面，住房可以作為消費品給家庭提供基本的生活要素，滿足居住需求；一方面，住房可以作為投資品給家庭帶來租金收入和資本增值收益。1、長期看人口房屋的消費需求

15、具有一定穩(wěn)定性，因而從長期來看，房價由人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人均收入提高，人均居住面積上升。當(dāng)人口流入時，對住房的總需求上升。當(dāng)需求超過供給時，房價就會上漲。圖 3: 中國不同年齡段的房屋面積需求（平方米）圖 4：美國房地產(chǎn)生命周期資料來源：徐建煒等（2012）， 資料來源：哈瑞丹特 下一輪經(jīng)濟(jì)周期， 人口結(jié)構(gòu)也是房價的重要影響因素，不同年齡階段的人群對房屋面積的需求差別很大。譬如，對中國而言，019歲期間房屋面積需求處于低谷，1945歲期間房屋面積需求迅速上升，45歲左右的房屋面積需求達(dá)到最高（徐建煒等，2012）。與中國類似，美國家庭 平均在26歲結(jié)婚，30歲左右有孩子

16、，因而在2633歲之間首次購房需求爆發(fā)。在3742 歲時，孩子開始進(jìn)入高中，因此催生了改善性購房需求。因而，人口撫養(yǎng)比與房價具有密 切的負(fù)相關(guān)關(guān)系。無論是少年撫養(yǎng)比例還是老年撫養(yǎng)比例的上升，最終都會導(dǎo)致房屋價格下降（徐建煒等，2012）。2、中期看土地房產(chǎn)定價主要有成本加成法和市場比較法。成本加成法是指將開發(fā)成本加利潤分?jǐn)偟絾挝唤ㄖ娣e上來確定房價。市場比較法是指以周邊市場同類型物業(yè)作參考，定出一個合適價格。高地價可能導(dǎo)致高房價。當(dāng)需求旺盛時，開發(fā)商將提高房價來彌補地價上漲的成本； 當(dāng)需求平淡時，開發(fā)商將減少供給，從而提高房價來抵消地價對其利潤的影響（Kim，2005）。由于地理位置的獨特性，

17、房產(chǎn)一般都具有一定的壟斷定價權(quán)。房地產(chǎn)上依附的功能越多， 可替代性越弱，譬如學(xué)區(qū)房，定價能力越強。根據(jù)中梁控股 2019 年 6 月 27 日發(fā)布的港股招股說明書，2018 年中梁地產(chǎn)房產(chǎn)銷售毛利率約為 20.83。其中，土地使用權(quán)成本約占房產(chǎn)成本的56.4 ，房產(chǎn)售價的44.6 ;建設(shè)成本約占房產(chǎn)成本的37.2 ，房產(chǎn)售價的29.5; 資本化利息成本約占房產(chǎn)成本的 6.4，房產(chǎn)售價的 5.1。從某個城市或者國家來看，房地產(chǎn)的地理位置獨特性大大下降。如果房地產(chǎn)商之間沒有形成價格卡特爾的情況下，房價主要由供求決定，而非地價和土地出讓方式?jīng)Q定。地價主要由房價決定，而非土地出讓方式?jīng)Q定，高房價是地王

18、出現(xiàn)的主因（況偉大，2012）。在價高者得土地拍賣機(jī)制中，開發(fā)商對土地的最優(yōu)報價隨著預(yù)期房價增加而增加，隨著建筑成本增加而減少。而一旦開發(fā)商競得土地，勢必抬高該地塊周邊房價，并帶來新一輪的地價上漲。當(dāng)開發(fā)商必須揭示自己的真實建筑成本時，限房價競地價和限地價競房價機(jī)制將降低開發(fā)商的期望利潤，并轉(zhuǎn)移給消費者（武康平等，2014）。表 1：中國各行業(yè)盈利能力（%）銷售毛利率銷售凈利率ROE(扣除非經(jīng)常損益)行業(yè)本期上年同期本期上年同期本期上年同期金融49.4959.3124.3625.3811.1412.01房地產(chǎn)31.9029.4312.4212.6211.3910.78醫(yī)療保健36.5635.1

19、97.5910.108.049.33日常消費30.2829.418.418.5711.4411.49公用事業(yè)20.0219.937.697.835.045.63可選消費20.6420.694.246.513.978.64材料17.1416.426.085.799.178.67工業(yè)14.1214.143.804.845.046.63信息技術(shù)19.5120.202.204.672.385.77能源20.7621.844.263.887.705.52電信服務(wù)27.4025.863.270.873.651.19資料來源：Wind， 但是，房地產(chǎn)業(yè)的銷售毛利率與 ROE 明顯高于工業(yè)、可選消費，與日常消

20、費行業(yè)相當(dāng)， 僅次于具有牌照限制的金融業(yè)。表明在房地產(chǎn)市場上，定價權(quán)屬于房地產(chǎn)商，高地價最終會轉(zhuǎn)嫁到購房者身上。由于土地大都為數(shù)年前購買，房地產(chǎn)開發(fā)商有動力不斷主動抬高地價，以提高周邊房產(chǎn)的預(yù)期售價和回報率，形成“地價漲房價漲地價漲”的螺旋式上漲。3、短期看貨幣房地產(chǎn)的投資價值來源于土地的有限性。倘若將相同條件的房產(chǎn)放到房地產(chǎn)交易市場， 隱去區(qū)位信息，僅僅根據(jù)房屋面積、朝向、房齡等房產(chǎn)信息由交易所自行配對，則相同條 件的房產(chǎn)價格相同。但是，由于土地位置不同，產(chǎn)生了級差地租。倘若不同位置的土地 還附有其他功能，如學(xué)區(qū)，則會形成級差地租。作為保值資產(chǎn)，房地產(chǎn)可以完全對沖通脹（Fama 和 Schw

21、ert，1977）。當(dāng)貨幣超發(fā)形成流動性過剩時，通脹預(yù)期推動資金流入房地產(chǎn)，推動房價上漲。徐忠等（2012）利用中國 20052011 年的數(shù)據(jù)，通過實證分析發(fā)現(xiàn):中國的流動性對房價和通脹影響顯著；中國負(fù)利率推升了房價的上漲；貨幣政策的價格型工具對抑制房價有作用，而且加息對房價的抑制作用超過控制貨幣供應(yīng)。（三）中國家庭面臨高儲蓄與資產(chǎn)保值工具相對匱乏的矛盾1、中國家庭儲蓄率過高由于人口紅利，中國住戶部門儲蓄率自1992年以來逐步提高，在2010年1564歲人口占比達(dá)到拐點后隨之下行。中國家庭儲蓄率明顯高于同期的韓國、日本、美國。即使是與相同發(fā)展階段的韓國相比，中國家庭儲蓄率也明顯過高。在197

22、51999年期間，韓國家庭儲蓄率最高值也僅為25.8 ，到2018年下降至8.8 。而中國儲蓄率峰值高達(dá)42.1 ，2016 年也仍有36.1 。圖 5: 中國住戶部門儲蓄率隨人口結(jié)構(gòu)變化（%）圖 6：韓國家庭儲蓄率與人口結(jié)構(gòu)變化（）資料來源：國家統(tǒng)計局， 資料來源：Wind， 圖 7: 日本家庭儲蓄率與人口結(jié)構(gòu)變化（%）圖 8：美國家庭儲蓄率與人口結(jié)構(gòu)變化（ ）資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 中國家庭的儲蓄率過高有諸多原因。汪偉（2009）發(fā)現(xiàn)市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型帶來的經(jīng)濟(jì)高速增長與人口政策轉(zhuǎn)變帶來的撫養(yǎng)系數(shù)下降導(dǎo)致中國儲蓄率不斷上升。魏尚進(jìn)（2011）認(rèn)為，目前中國社會的應(yīng)婚男女比例出

23、現(xiàn)了一定程度的失衡。在男多女少的環(huán)境中，為了提升“婚姻競爭力”，男方家庭會通過提高儲蓄率來提高男方婚嫁的“概率”。陳彥斌和邱哲圣（2012） 認(rèn)為，房價的高速增長通過引致富裕家庭投資性住房需求的增加而進(jìn)一步推高了房價，部分年輕家庭為了追趕房價不得不提高儲蓄率。雷震和張安全（2013）發(fā)現(xiàn)由于收入不確定性而引起的預(yù)防性儲蓄至少能夠解釋城鄉(xiāng)居民人均金融財產(chǎn)積累的20到30左右，是導(dǎo)致中國城鄉(xiāng)居民財富積累的一個重要原因。2、中國缺乏有效的資產(chǎn)保值工具，房地產(chǎn)成為核心資產(chǎn)儲蓄需求需要相應(yīng)的金融產(chǎn)品來滿足。然而，中國金融市場發(fā)展相對滯后，缺乏有效的資產(chǎn)保值工具。袁志剛（2004）認(rèn)為，中國目前低風(fēng)險資產(chǎn)

24、的缺乏以及風(fēng)險資產(chǎn)的廣度及深度不能與居民投資目標(biāo)相匹配，因此產(chǎn)生了強制性銀行儲蓄。20092017 年，中國商品房的平均漲幅為 8.6，標(biāo)準(zhǔn)差為 5.96，夏普比例高于除貨幣基金以外的所有資產(chǎn)；上海住宅更是取得了 14.52的平均收益，位于所有大類資產(chǎn)首位。表 2：中國大類資產(chǎn)歷年表現(xiàn)（%）上海住宅全國商品房深證成指上證綜指大宗商品黃金貨幣基金債券美元200952.3623.18111.2479.98112.7030.441.42-1.24-0.09201015.587.50-9.06-14.3118.4121.441.821.92-3.012011-5.076.46-28.41-21.68-

25、22.796.193.555.68-4.8620122.248.102.223.172.524.553.972.55-0.24201316.747.70-10.91-6.75-10.70-28.863.95-2.10-3.0020141.381.3935.6252.87-11.080.934.6011.230.36201530.987.4214.989.41-19.26-6.443.628.036.12201620.5110.05-19.64-12.3124.6017.762.611.286.832017-4.035.568.486.566.333.303.84-1.20-5.81均值14.5

26、28.6011.6110.7711.195.483.262.90-0.41標(biāo)準(zhǔn)差18.705.9642.0233.8441.3717.241.074.564.45資料來源：Wind， 根據(jù)2018 中國城市家庭財富健康報告，目前中國城市家庭財富管理不夠健康， 一方面住房資產(chǎn)占比高達(dá) 77.7，遠(yuǎn)高于美國的 34.6 ；金融資產(chǎn)占比僅為 11.8，遠(yuǎn)低于美國的 42.6；工商業(yè)資產(chǎn)占比僅為 5.6 ，也低于美國的 19.6。較高的房產(chǎn)比例擠壓了家庭的金融資產(chǎn)配置和工商業(yè)資產(chǎn)配置。圖 9: 中美家庭總資產(chǎn)配置對比（%）圖 10：各國家庭金融資產(chǎn)配置占比（）資料來源：2018 中國城市家庭財富健康報

27、告， 資料來源：2018 中國城市家庭財富健康報告， （四）中國房價上漲主要源自貨幣超發(fā)帶來的資產(chǎn)保值焦慮1、租售比不支持通過購房實現(xiàn)消費需求表 3：50 個典型城市租金收益率資料來源：易居研究院， 在消費方面，租房與購房具有可替代性。因而，我們可以用租售比來衡量房地產(chǎn)的消 費需求。房屋租售比是指每平方米使用面積的月租金與每平方米建筑面積房價之間的比值。當(dāng)租售比低于投資的機(jī)會成本時，單從消費的角度來看，租房比買房更合算。國際上用來 衡量一個區(qū)域房產(chǎn)運行狀況良好的租售比一般界定為 1:300-1:200。根據(jù)上海易居房地產(chǎn)研究院發(fā)布2019 年一季度 50 城租金收益率研究報告，50 個典型城市

28、的平均租金收益率為 2.4，北上廣深等一線城市更是低于 2。這意味著靠租金收回成本，一線城市要花50 多年才能回本，也表明購房主要是基于房價會上漲的投資需求。根據(jù) Global Property Guide、CoreLogic 和 Zillow 等披露的租金收益率來看，倫敦、動機(jī)、紐約、洛杉磯、大阪分別為 3.1、4.3、4.7、5.7、6.0。與國際上的同類大城市相比，北上廣深的租售比明顯偏低。2、房地產(chǎn)給居民帶來財富幻覺增加投資需求“貨幣幻覺”最早由費雪提出，它是指人們只是對貨幣的名義價值做出反應(yīng)，而忽視其實際購買力變化的一種心理錯覺?，F(xiàn)實中,投資者還可能對名義財富和實際財富不能進(jìn)行明確區(qū)

29、分，存在財富層面的“貨幣幻覺”。Shiller 指出，人們大都只記得當(dāng)前的房價相比幾年前買房時的房價的上漲，卻常常忘記了其他商品的價格上升，錯誤地認(rèn)為房價比其他物價漲幅更大，從而夸大房地產(chǎn)的投資潛力，增加了房地產(chǎn)的需求，這種財富層面的貨幣幻覺導(dǎo)致的錯誤邏輯催生了 21 世紀(jì)初的美國房地產(chǎn)泡沫（吳曉霖等，2016）。房產(chǎn)凈值增長是家庭財富增長的核心因素。中國家庭財富調(diào)查報告（2018）顯示， 2017 年我國家庭人均財富為194332 元，與2016 年相比增加了25255 元，增長幅度為14.94。同年，房產(chǎn)凈值占家庭財富的 66.35。從增長幅度看，2017 年房產(chǎn)凈值增長了 15.56，

30、快于家庭財富的增幅。從房產(chǎn)凈值增長額占家庭財富的增長額來看，房產(chǎn)凈值增長也是家 庭財富增長的核心因素。對全國居民而言，2017 年房產(chǎn)凈值增長額占到了家庭人均財富增長額的 68.74。3、貨幣超發(fā)的再分配效應(yīng)帶來資產(chǎn)保值焦慮貨幣政策能直接影響資產(chǎn)價格和利率，從而導(dǎo)致不同經(jīng)濟(jì)體之間、不同部門之間、各家庭之間的財富和收入的重新分配。當(dāng)貨幣發(fā)行量與國內(nèi)生產(chǎn)總值名義增速相匹配時，其對經(jīng)濟(jì)的影響是中性的。但是，當(dāng)貨幣發(fā)行量超出國內(nèi)生產(chǎn)總值名義增速較多時，就會形成通脹預(yù)期，降低實際利率，擁有抗通脹資產(chǎn)的家庭將因此受益。Ahearne 等( 2005) 分析 OECD 國家 1970 年以后的貨幣擴(kuò)張與房價

31、之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)貨幣供給量擴(kuò)大會首先帶來房屋資產(chǎn)價格上漲，然后才是其他金融資產(chǎn)，最后才會導(dǎo)致一般物價水平上漲，接下來房屋資產(chǎn)價格開始緩慢下降。圖 11: 中國 M2 與名義 GDP 增長率（%）圖 12：中國城市家庭金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)（）資料來源：Wind， 資料來源：2018 中國城市家庭財富健康報告， 大多數(shù)金融資產(chǎn)都配置在儲蓄存款、貨幣基金上的中國家庭，則會由于實際利率下降面臨資產(chǎn)受損的局面。中國個人可投資資產(chǎn)中，居民儲蓄 2008 年占 61.0，盡管銀行理財分流了部分資產(chǎn)，2011 年居民儲蓄仍占 51 2，2017 年仍占 42.9 3。倘若房價快速上漲，沒有配置房產(chǎn)或者配置的房產(chǎn)位

32、于三四線等漲幅較小城市的家庭，相對一線城市家庭的財富差距也會有所擴(kuò)大。根據(jù)2018 年中國居民收入與財富分配調(diào)查報告，無論是在全國范圍內(nèi)還是城鎮(zhèn)或農(nóng)村，房產(chǎn)凈值對居民財富差距的貢獻(xiàn)最大。二、房地產(chǎn)的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)（一）房地產(chǎn)對居民消費的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)1、房地產(chǎn)影響消費的傳導(dǎo)機(jī)制房地產(chǎn)價格上升可以通過財富效應(yīng)、流動性約束緩解效應(yīng)和信心效應(yīng)促進(jìn)私人消費， 也可以通過預(yù)算約束效應(yīng)、替代效應(yīng)抑制私人消費（Ludwing 和 Slok，2002）。財富效應(yīng)。對于擁有房地產(chǎn)的消費者來說，房地產(chǎn)價格上漲帶來凈財富的增加。如果家庭擁有多套房產(chǎn)，可以通過出售房地產(chǎn)的形式兌現(xiàn)資本收益，促進(jìn)消費。消費支出需

33、要現(xiàn)金流支撐。如果家庭只有一套房產(chǎn)，旨在終生享受其提供的服務(wù)，則房價上漲僅僅是賬面財富增值，資產(chǎn)負(fù)債表效應(yīng)無法轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流量表效應(yīng)，財富效應(yīng)對消費基本無影響。流動性約束緩解效應(yīng)。家庭消費時，尤其是購買金額較高的耐用消費品時，可能會受到流動性約束。消費信貸可以為家庭提供流動性，實現(xiàn)家庭消費的跨期配置。但是， 當(dāng)家庭未來收入具有較大不確定性時，貸款會受到一定限制。房地產(chǎn)抵押可以增進(jìn)個人信用等級，緩解流動性約束。若房價上漲，消費者可以用升值的住房申請更高額度的貸款， 獲得更大的流動性。若房價下跌，銀行可能出于風(fēng)險管理的角度重估房價，要求借款人提供更多信貸保障，降低信貸額度，加大其流動性約束。房價上漲

34、雖然可以緩解流動性約束。但是對于僅有一套房子的家庭而已，一般都不會 賣房消費。因而，流動性約束轉(zhuǎn)化為消費增長還需要家庭收入的支撐。家庭有房無貸時， 流動性約束緩解效應(yīng)最大。倘若家庭只是付了首付，且購房時房價收入比較高，房地產(chǎn)凈 值貸款雖然提高了可獲得的信貸額度，但巨大的還款壓力會使得流動性約束緩解效應(yīng)降低。信心效應(yīng)。由于未來可能發(fā)生失業(yè)、傷病等意外事件，家庭都需要配置一部分資產(chǎn)用于保險。財富增值可以增強家庭抵御風(fēng)險的能力，降低預(yù)防性儲蓄，進(jìn)而促進(jìn)消費。預(yù)算約束效應(yīng)。房價上漲使得計劃購房家庭的實際收入下降，消費預(yù)算受到影響，因而不得的降低其他消費支出。房價上漲，需要支付的首付款增加。在總收入一定

35、的條件下，為了積累首付款，其他消費支出減少。這也可以看作是一種信貸約束。如果房租隨房價上漲，其他消費支出將受到擠壓。2 數(shù)據(jù)來自 wind 建行私人財富報告。3 數(shù)據(jù)來自 2018 中國城市家庭財富健康報告。替代效應(yīng)。無房家庭但又準(zhǔn)備購房的家庭面臨高房價時可能會放棄購房，轉(zhuǎn)而增加非住房支出的消費。替代效應(yīng)受到文化傳統(tǒng)的影響。鑒于中國“有房才有家”的傳統(tǒng)觀念，個人擁有住房的欲望強烈，替代效應(yīng)非常小。財富增值有房家庭緩解流動性約束抵御風(fēng)險能力增強房價上漲預(yù)算約束效應(yīng)無房家庭替代效應(yīng)圖 13: 房價上漲對居民消費的影響資料來源： 整理中國房價上漲對家庭消費的拉動作用不斷下降，擠出效應(yīng)不斷上升。隨著中

36、國社會保障體系的建立健全，信心效應(yīng)下降；高房價收入比限制了流動性約束緩解效應(yīng)；傳統(tǒng)文化與饋贈房產(chǎn)給下一代使得財富效應(yīng)微弱。長期以來，中國實施審慎的住房信貸政策，對首付比要求較其他多數(shù)國家更為嚴(yán)格。隨著房價收入比的提高，擠出效應(yīng)不斷增大。2、房地產(chǎn)對消費的實際影響家庭消費金融市場發(fā)展程度是決定房地產(chǎn)對消費的影響方向的重要因素。家庭消費金融市場發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體，在房價收入比處于合理區(qū)間時，房價上漲可以促進(jìn)消費。根據(jù)美聯(lián)儲的估計，美國家庭通過資產(chǎn)增值抵押借款等方式進(jìn)行消費的支出比例占 GDP 增長額的50 左右4。家庭消費金融市場不發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體，房價上漲則會抑制消費。Muellbauer（2008）發(fā)現(xiàn)

37、信貸市場自由化之后高房價才能促進(jìn)消費，信貸市場發(fā)展滯后時高房價會抑制消費。英國和美國在信貸市場自由化之前房地產(chǎn)沒有財富效應(yīng)，而現(xiàn)在住房抵押效應(yīng)非常顯著， 約為股市財富效應(yīng)的 2 倍。Aron 等（2012）發(fā)現(xiàn)自 1980 年以來，英國和美國家庭的信貸可得性經(jīng)歷了巨大的變化，但日本家庭沒有。英國和美國家庭的按揭貸款約束緩解，房產(chǎn)財富的抵押作用由于住房凈值貸款等金融創(chuàng)新得到增強，平均消費傾向提高。在日本，由于沒有實現(xiàn)信貸市場自由化，房價對消費支出的效應(yīng)仍為負(fù)。結(jié)合易居研究院發(fā)布的2018 年全國 50 城房價收入比報告和2019 年一季度 504 陳健,陳杰,高波.信貸約束、房價與居民消費率基于

38、面板門檻模型的研究J.金融研究,2012(04):45-57.城租金收益率研究報告，可以大致推測出各城市的房租收入比。2019 年一季度深圳、三亞、上海、北京的租金收入比分別為 54.72、50.66、46.98 、45.72 ，屬于租金嚴(yán)重過高城市。杭州、南寧、廣州、福州的租金收入比分別為 36.2、35.67 、33.25 和 30.6， 租金相對過高。高額的租金支出勢必擠出其他消費支出。表 4：中國房地產(chǎn)對消費影響的文獻(xiàn)研究作者主要觀點黃靜和屠梅曾（2009）房地產(chǎn)財富對居民消費有顯著的促進(jìn)作用，房價上漲并沒有使中國房地產(chǎn)財富效應(yīng)增強，反而有所減弱。樣本截至 2006 年，房價相對不高陳

39、健等（2012）由于廣大居民仍面臨較多信貸約束，總體上中國的房價上漲會抑制消費。謝潔玉等（2012）平均而言,房價顯著抑制了消費,且該抑制效應(yīng)在不同群體間差異明顯。有未婚男性的家庭,或者已經(jīng)有房的家庭，特別是現(xiàn)有住房價值較低的家庭，房價對消費的抑制效應(yīng)更強。杜莉等（2013）近年來上海的房價上升總體上提高了居民的平均消費傾向?！柏敻恍?yīng)” 使得自有住房家庭的平均消費傾向提高；“替代效應(yīng)”使得尚無自有房的家庭放棄購房、轉(zhuǎn)而擴(kuò)大消費,從而其平均消費傾向也顯著上升?？赡芨叻績r意味著該區(qū)域生活成本高，并導(dǎo)致高消費。李濤和陳斌開（2014）家庭住房資產(chǎn)主要呈現(xiàn)出消費品屬性，只存在微弱的資產(chǎn)效應(yīng)，不存在財

40、富效應(yīng)，住房價格上漲無助于提高我國居民消費。李劍（2015）房價上升對城鎮(zhèn)居民的消費具有微弱的財富效應(yīng)，主要體現(xiàn)在對大額耐用消費品支出以及支配、享受型消費上，對居民日常消費反而起到抑制作用。忽略了政府消費刺激政策對汽車家電等消費的促進(jìn)作用。李江一（2017）購房動機(jī)擠出了 7.4%的家庭消費，且主要擠出了食品衣著、教育文化娛樂支出；償還住房貸款擠出了 15.8%的家庭消費，且主要擠出了耐用品、住房裝修維修支出。購房動機(jī)通過降低邊際消費傾向而擠出了消費，且預(yù)期房價增長速度越快，購房動機(jī)對消費的擠出效應(yīng)越強，有購房動機(jī)家庭的邊際消費傾向越低，而償還住房貸款使家庭受到了嚴(yán)重的流動性約束，其表現(xiàn)為住房

41、貸款占收入的比重越高，消費被擠出越嚴(yán)重。資料來源： 整理圖 14: 2017 年部分經(jīng)濟(jì)體住戶部門償債比率（%）圖 15：2017 年部分經(jīng)濟(jì)體收入基尼系數(shù)（ ）資料來源：2018 年金融穩(wěn)定報告， 資料來源：Wind，OECD， 除了租金支出外，房貸支出也對其他消費支出有較大擠出。20082017 年，個人住房貸款余額從 3.0 萬億元增至 21.9 萬億元，占住戶部門貸款余額的比例保持在 4554。雖然，2017 年末，中國住戶部門償債比率5為 9.4 ，甚至高于通過借貸支撐消費的美國。但美國房價收入比較低，房貸對消費的擠出相對較小。而且，由于中國收入分配不平等程度較高6，消費傾向較高的中

42、低收入家庭承擔(dān)的還貸壓力更大，還貸支出對消費的擠出作用較其他國家更大。圖 16: 中國房價收入比資料來源：Wind， 為什么三四線城市房地產(chǎn)繁榮可以拉動消費？首先，在三四線城市房價收入比相對合理，2017 年三線城市房價收入比為 8.81，房價上漲可以緩解家庭受到的流動性約束。其次，棚改貨幣化將房產(chǎn)換成貨幣，實現(xiàn)了房產(chǎn)增值的財富效應(yīng)。再次，房地產(chǎn)銷售會拉動家電、家具、建材等互補品的消費。但是，隨著房價收入比的提高和棚改貨幣化縮量，拉動效應(yīng)將逐漸讓位于擠出效應(yīng)。（二）房地產(chǎn)對企業(yè)投資的拉動效應(yīng)與擠出效應(yīng)1、房地產(chǎn)影響企業(yè)投資的傳導(dǎo)機(jī)制房地產(chǎn)價格上升可以通過流動性約束緩解效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)投資，也可以通

43、過預(yù)算約束效應(yīng)、流動性約束效應(yīng)抑制企業(yè)投資，還可能通過替代效應(yīng)使生產(chǎn)性投資下降。流動性約束緩解效應(yīng)。存在信貸約束的情況下，缺乏可以用作抵押品的資產(chǎn)將使得高回報的項目得不到融資。房價上漲可以放松企業(yè)的信貸約束，使企業(yè)獲得更多外部融資。若房價下跌，銀行可能出于風(fēng)險管理的角度重估房價，要求借款企業(yè)提供更多信貸保障，降低信貸額度，甚至提前收回貸款，加大其流動性約束。替代效應(yīng)。高房價可以提高房地產(chǎn)業(yè)的投資回報率，通過用工成本提高降低其他產(chǎn)業(yè)的投資回報率，吸引其他生產(chǎn)性行業(yè)的企業(yè)進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)。使社會有效投資或者說5 住戶部門當(dāng)年應(yīng)還債務(wù)本金與利息之和與住戶部門可支配收入的比值。6 圖 15 中帶*的國家為

44、 2016 年數(shù)據(jù)，帶*的為 2015 年數(shù)據(jù)。生產(chǎn)性投資下降，生產(chǎn)部門萎縮，資源配置效率下降。預(yù)算約束效應(yīng)。對于沒有房產(chǎn)的企業(yè)而言，房價上漲使得計劃購買辦公樓的企業(yè)的實際收入下降，投資預(yù)算受到影響，因而不得的降低其他投資支出。如果租金隨房價上漲，其他投資支出將受到擠壓。流動性約束效應(yīng)。服務(wù)性行業(yè)一般缺乏自有房產(chǎn)，缺乏可以用作抵押品的資產(chǎn)。房價上漲可以放松重資產(chǎn)企業(yè)的信貸約束，使信貸資源流向房企等重資產(chǎn)企業(yè)，同時擠占其他行業(yè)尤其是服務(wù)業(yè)企業(yè)的信貸資源，加大其流動性約束。圖 17: 房價上漲對企業(yè)投資的影響緩解流動性約束有房企業(yè)替代效應(yīng)房價上漲預(yù)算約束效應(yīng)無房企業(yè)流動性約束效應(yīng)資料來源： 整理2

45、、房地產(chǎn)對企業(yè)投資的實際影響房地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)影響普遍存在倒 U 關(guān)系。當(dāng)房價過低時，低端產(chǎn)業(yè)能夠生存，企業(yè)沒有壓力升級和轉(zhuǎn)移；當(dāng)房價處在較高但仍合理水平時，企業(yè)被迫升級或者轉(zhuǎn)移；當(dāng)房價過高時，一方面，企業(yè)沒有能力升級，另一方面，因為房地產(chǎn)業(yè)利潤豐厚而轉(zhuǎn)向房地產(chǎn)。李暢等（2013）發(fā)現(xiàn)，在全國范圍內(nèi)，房地產(chǎn)投資促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展，但促進(jìn)效應(yīng)表現(xiàn)為“倒 U 型”且逐漸趨于“臨界值”。羅知和張川川（2015）發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對制造業(yè)投資的擠出是導(dǎo)致制造業(yè)資源配置效率顯著下降的重要渠道。日本在 20 世紀(jì) 80 年代通過立法和行政命令對不動產(chǎn)投資采取各種優(yōu)惠政策，并且通過修改證券交易法、放寬企業(yè)上市資格標(biāo)

46、準(zhǔn)等舉措把民間資金吸引到房地產(chǎn)市場和股票交易市場。日本的地價和股價從 1984 年左右開始上升，地價和股價的上漲又進(jìn)一步將資金吸引到了股票和房地產(chǎn)市場，投機(jī)熱潮興起，生產(chǎn)性投資下降，實體經(jīng)濟(jì)部門受到擠壓。近年來中國制造業(yè)也出現(xiàn)了持續(xù)的“脫實入虛”現(xiàn)象：一方面，社會資金和銀行貸款中相當(dāng)一部分流入了房地產(chǎn)行業(yè)，2018 年末人民幣房地產(chǎn)貸款增量占同期各項貸款增量的 39.9。主要金融機(jī)構(gòu)本外幣投向中，房地產(chǎn)中長期貸款余額同比增速明顯高于服務(wù)業(yè)與工業(yè)。另一方面，2018 年以來，制造業(yè)企業(yè)面投資房地產(chǎn)愈演愈烈，截至 2019 年一季度末，A 股 3600 多家上市公司中，共有 1726 家上市公司持

47、有投資性房地產(chǎn)。自 2019 年開始，在房地產(chǎn)開發(fā)投資維持高位的同時，制造業(yè)投資增速不斷下行。圖 18: 主要金融機(jī)構(gòu)本外幣中長期貸款余額增長率（）圖 19：中國固定資產(chǎn)投資增長率（）資料來源：Wind， 資料來源：Wind， （三）高房價不利于中國人口生育率上升中國的總和生育率自1992 年開始低于2.1 的世代更替水平，到1999 年已經(jīng)降至1.49。之后雖緩慢回升，到 2017 年也僅為 1.63。既低于世界平均水平，也低于美國。分孩次生 育情況看，三孩生育率一直維持在較低水平，一孩生育率持續(xù)走低。雖然二孩總和生育率 在 2017 年由 14.48大幅上升至 24.36，總和生育率卻僅由

48、 1.62 升至 1.63。低生育率 誘致的人口老齡化、少子化和勞動力短缺等諸多問題已經(jīng)嚴(yán)重影響國家的可持續(xù)發(fā)展能力。圖 20: 中國總和生育率低于更替水平（）圖 21：中國分孩次生育率（）資料來源：世界銀行， 資料來源：國家統(tǒng)計局， 調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，中國育齡婦女不打算再生育的前 3 位原因依次是“經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)重”、“年齡太大”、“沒人帶孩子”（賀丹等，2018）。易君健和易行?。?008）對香港 1971 2005 年生育率、房價指數(shù)、女性勞動參與率、女性與男性實際工資年度序列展開協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)房價指數(shù)平均上漲 1，總和生育率將顯著下降 0.45。表 5：中國育齡婦女不打算再生育的原因首要原因第二

49、位原因第三位原因年份樣本規(guī)模 (人)比例 ()樣本規(guī)模 (人)比例 ()樣本規(guī)模 (人)比例 ()總計1099721007712910057993100經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)重6476058.91591920.644017.6年齡太大2393421.81636721.2984017沒人帶孩子63915.82081427931316.1養(yǎng)育孩子太費心37383.41047313.61545226.6其他35793.376414640.8夫妻身體原因28512.636164.739206.8自己還沒想好20051.822612.941157.1影響個人事業(yè)發(fā)展110313858552529.1丈夫不想生8230

50、.719292.530865.3現(xiàn)有子女不愿意7870.711281.521493.7資料來源：賀丹等，20062016 年中國生育狀況報告基于 2017 年全國生育狀況抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)分析， （四）高房價加劇中國經(jīng)濟(jì)波動財富分配不平等加劇了中國經(jīng)濟(jì)波動。由于高房價加劇了財富分配不平等，中國只能走出口和投資驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，而不是消費與投資均衡的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。在投資驅(qū)動的同時，沒有通過創(chuàng)新增大資本品與消費品兩大部門之間的均衡比例，資源錯配問題日益嚴(yán)重，因而不時遇到經(jīng)濟(jì)下行的挑戰(zhàn)。舉債發(fā)展本身是中性的，可以有利于經(jīng)濟(jì)長期增長，可以加大經(jīng)濟(jì)波動。就像微觀上企業(yè)舉債經(jīng)營的條件是 ROA 高于資本成本一

51、樣，宏觀上，只要舉債獲得的收益高于資本成本，就有利于長期經(jīng)濟(jì)增長。熊彼特在其著名的經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論中揭示了信貸與資本市場對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用：消費信貸并不構(gòu)成經(jīng)濟(jì)過程中的本質(zhì)要素，但生產(chǎn)性信貸與資本市場使企業(yè)家能夠把生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)用于新用途，獲得比原有用途更多更好的產(chǎn)品，通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造并滋養(yǎng)資本市場。但是，信貸促進(jìn)創(chuàng)新與推動經(jīng)濟(jì)增長之間還需要一個橋梁，那就是合理的分配。勞動、資本等生產(chǎn)要素在消費品與資本品兩大部門之間配置，財富在勞動者和資本所有者之間分配，其中，勞動者是主要的消費者，資本所有者是主要的投資者。只有當(dāng)勞動者的財富增長與消費品部門的產(chǎn)能增長相一致時，才能維持供需平衡，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

52、當(dāng)勞動者的財富增長低于消費品部門的產(chǎn)能增長時，該經(jīng)濟(jì)體就必須向國外市場輸出商品，并不斷加大投資品部門的產(chǎn)能。而投資品部門是為消費品生產(chǎn)服務(wù)的，二者之間存在著一個由技術(shù)水平?jīng)Q定的可以維系平衡的比例關(guān)系。一旦投資品部門產(chǎn)能增長到當(dāng)前技術(shù)水平?jīng)Q定的極限，導(dǎo)致資本品過剩；或者國外市場需求下降，導(dǎo)致消費品過剩，企業(yè)家就會減少產(chǎn)品生產(chǎn)，經(jīng)濟(jì)增長開始下行。（五）高房價不利于中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)正由投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動和消費驅(qū)動。高房價加劇了財富分配不平等，抑制了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和消費增長，不利于中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級。勞動力增長和資本積累是經(jīng)濟(jì)外延式增長的基本推動力量。中國勞動年齡人口持續(xù)負(fù)增長減少了勞動力投

53、入，撫養(yǎng)比上升使得儲蓄率下降、投資增速放緩，經(jīng)濟(jì)增速下行壓力極大。在要素數(shù)量受限時，唯有通過創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，提高要素使用效率，為經(jīng)濟(jì)增長注入新的動力。為此，中國政府強調(diào)要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，科創(chuàng)板也正按計劃順利推進(jìn)。在加入 WTO 的前十年里，經(jīng)濟(jì)增長主要依靠外貿(mào)和投資，最終消費支出對 GDP 的貢獻(xiàn)長期處于低位，最終消費率逐年下滑至2010 年的最低點48.45。2009 年全球金融危機(jī)后， 中國意識到依賴外需拉動經(jīng)濟(jì)增長的不穩(wěn)定性，著重培養(yǎng)和復(fù)蘇內(nèi)需動力，最終消費率逐漸回升，但家庭消費率依舊低于相同發(fā)展階段的韓國。圖 22: 中國 1564 歲人口預(yù)測（億）圖

54、 23：三大需求對 GDP 增長的拉動（ ）資料來源：聯(lián)合國， 資料來源：聯(lián)合國， 未來中國無論是新生嬰兒還是 2544 歲人口數(shù)量均將持續(xù)下行，使得消費需求數(shù)量面臨下行壓力。同時，消費總額隨著經(jīng)濟(jì)增長和儲蓄率下降仍將持續(xù)上升，消費者需求將由數(shù)量驅(qū)動轉(zhuǎn)向品質(zhì)驅(qū)動。消費結(jié)構(gòu)升級要求中國制造業(yè)向先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)不斷快速增長。圖 24: 中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增速（）圖 25：中國三大產(chǎn)業(yè)構(gòu)成（）資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 但是，高房價加劇了財富分配不平等，降低了生產(chǎn)性部門的投資回報率，抑制了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和消費增長，不利于中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級。王文春和榮昭（2014）發(fā)現(xiàn)房價上漲越快,

55、當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新傾向越弱。吳曉瑜等（2014）發(fā)現(xiàn)房價收入比越高，創(chuàng)業(yè)可能性越低，而房屋所有權(quán)也會顯著降低創(chuàng)業(yè)的概率。張杰等（2016）發(fā)現(xiàn)在那些房地產(chǎn)投資增長越快的省份地區(qū)中，創(chuàng)新研發(fā)投入和發(fā)明專利授權(quán)量的增長率越低，且在中國工業(yè)部門中這種阻礙作用表現(xiàn)得更為突出。三、中國房地產(chǎn)調(diào)控屢次讓位于穩(wěn)增長（一）土地出讓是地方政府的重要收入來源分稅制改革導(dǎo)致地方財權(quán)和事權(quán)不對等，財政收支缺口巨大。1994 年分稅制改革把消費稅的全部、增值稅的 75歸為中央財政收入，2002 年以來又把所得稅改為中央地方共享。使得地方財政收入占全國總財政收入的比重由 1993 年的 78迅速下降到 1994 年的44.3

56、 ,而與此同時地方財政支出比重一直維持在 70 左右，形成了地方財政幾乎 30的巨大收支缺口。分稅制和所得稅分享改革對地方政府造成的壓力迫使地方政府通過發(fā)展建筑業(yè)和增加預(yù)算外的收費項目以及非預(yù)算資金來尋求新的生財之道。以 GDP 和財政收入為績效考核指標(biāo)、地方政府依賴于上級轉(zhuǎn)移支付的“壓力型體制”使得地方政府展開支出競爭， 加大了融資需求（李郇等，2013）。伴隨迅速發(fā)展的城市化而興起的“經(jīng)營城市”的模式正與這種需求密切相關(guān)。經(jīng)營城市需要大量新增的建設(shè)用地，土地征用和出讓就成為地方政府獲取收入的重要方式（孫秀林和周飛舟，2013）。土地出讓是地方政府的重要收入來源。地方政府將集體所有制的農(nóng)業(yè)用

57、地征為國有, 變成非農(nóng)用地的過程中,土地資本可呈幾倍乃至十幾倍增值。據(jù)估計,如果土地出讓成本價為 100，則農(nóng)民只得 510，村級集體經(jīng)濟(jì)組織得 2530 , 6070為縣、鄉(xiāng)( 鎮(zhèn))各級地方政府所得。2018 年地方政府土地出讓收入達(dá) 65096 億元，占當(dāng)年地方政府公共財政收入的 66.5。圖 26: 地方財政收支占比（）圖 27：土地出讓是地方政府的重要收入來源資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 中央政府的土地管理與房地產(chǎn)調(diào)控屢次失效。從 1997 年 8 月到 1998 年 8 月短短 1 年間，土地管理法中的土地有償使用費分配方案，由“新增建設(shè)用地的土地有償使用費 100上繳

58、中央財政”改為“在中央和地方之間四六分成”，最終審議時,確定為“三七分成”。中央政府希望通過土地收益分配方案的調(diào)整來加強土地管理和耕地保護(hù)工作的打算, 在這次法律修改過程中遭受挫折。自 2000 年之后, 中央政府開始遏制地方政府的土地征用規(guī)模與行為, 相繼出臺了一系列法律法規(guī)，依然無法遏制地方政府經(jīng)營土地的沖動（孫秀林和周飛舟，2013）。2004 年以來，中央政府出臺了多項房地產(chǎn)調(diào)控政策，包括土地、財政稅收、信貸、保障性住房和規(guī)范交易行為等方面的調(diào)控政策。但是,地方政府采取了各種目標(biāo)替代的非正式規(guī)則,如想方設(shè)法擴(kuò)大地方建設(shè)用地規(guī)模、有限度地增加住宅用地供應(yīng)、變通執(zhí)行中央住房用地供應(yīng)結(jié)構(gòu)調(diào)整

59、、不堅決處理閑置土地、不切實控制商品住宅土地出讓價格、不積極建設(shè)保障房、柔化中央的財政金融調(diào)控政策等，導(dǎo)致房地產(chǎn)調(diào)控目標(biāo)難以實現(xiàn)（謝志巋和曹景鈞，2012）。（二）房地產(chǎn)貸款是銀行信貸的重要資產(chǎn)房地產(chǎn)貸款不良貸款率相對較低。房地產(chǎn)受通貨膨脹的影響較小，具有較大的增值空間。目前各銀行根據(jù)不同的土地用途及物業(yè)類別執(zhí)行以下不同的抵押率：土地類別為出讓的住宅抵押率最高為 70；土地類別為劃撥的住宅抵押率最高為 60；別墅類住宅抵押率最高為 5060；商業(yè)門面和寫字間抵押率最高為 50。貸款單位或個人一旦違約時，金融機(jī)構(gòu)能夠通過拍賣擔(dān)保房地產(chǎn)的方式，強制收回違約代扣款的本金及利息，貸款的安全性與可靠性較

60、好。房地產(chǎn)貸款的安全性使其成為銀行信貸的重要資產(chǎn)。自 2004 年以來，商業(yè)性房地產(chǎn)貸款余額快速增長，由 2004 年底的 2.38 萬億增至 2019 年一季度的 40.5 萬億，增加 16倍；同期金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額則由 17.74 萬億增長為 142.1 萬億，僅增加 7 倍。相應(yīng)的， 商業(yè)性房地產(chǎn)占各項貸款余額的比例也由 13.4升至 28.5。倘若房價大幅下跌，可能使得商業(yè)銀行貸款難以收回，不良率大幅提升，資本充足率下降，甚至出現(xiàn)流動性危機(jī)，并形成系統(tǒng)性金融危機(jī)。防風(fēng)險也成為房地產(chǎn)調(diào)控的一大約束條件。圖 28: 房地產(chǎn)貸款不良率相對較低（）圖 29：房地產(chǎn)貸款快速增長（）資料來源：W