陈凯迹：中国住房空置率高达22.4%，是美国的7倍2018-07-11 18:17房地产/房价
7月8日，在清华大学举办的“第三届孙冶方金融奖”颁奖典礼上，美国埃默里大学副教授、美联储亚特兰大分行研究员陈凯迹阐述了他的获奖论文。关于中国房地产市场的研究表明，从2004年以来中国的平均房价上涨以2倍于人均收入增长的速度飙升，中国的住房空置率高达22.4%，是美国的7倍。他认为房地产泡沫造成了4方面的负面影响，为了抑制泡沫需要健全房地产登记制度，限制炒房资金跨区域流动，收取房产税。 以下为演讲全文： 尊敬的李剑阁理事长、林毅夫院长，以及孙冶方基金会的各位老师和评审委员会的各位老师，大家下午好！非常高兴能够跟大家分享我和文一老师合作的文章。 我们这篇文章它关心的题目当然是长期繁荣的中国房地产市场，我们看到从2004年开始，中国的平均房价就一直以将近2倍收入的速度来飙升，比方说在2004年到2013年，我们所认为的房地产发展的10年黄金期，全国35个一二线城市房价的实际增长率大约为17%左右，这一速度是远高于同期大约11%的可支配收入的增长速度，以及9%的实际工资上涨速度。 在2015年下半年的房价疯长期，在全国300个大中小型城市中，有58个城市的房价超过了10%，其中10个城市的房价超过了40%，9个超过30%，还有9个超过了20%，这幅图是描绘了在2006年到2010年，也就是10年黄金期，中国全国35个一二线城市房价增长速度以及可支配收入的增长速度之间的关系，那么横轴是可支配收入的增长速度，而纵轴是房价的增长速度，这里面我还把虚线，就是45度线给大家描述了出来，那么在45度线之上的，就是整个城市的房价增长速度要高于可支配收入增长速度。 我们可以看到，在这段期间，35个城市里面绝大部分的城市，它的房价增长速度要高于可支配收入的增长速度，比方说北京，我们所在的城市，房价的增长速度高达35%，而可支配收入的增长速度只有12%。 这张图它描述的是自2011年以来，全国一、二、三线城市它的房价一个增长速度，我们看到，在2015年下半年我们说房价疯长期，一二线城市的房价，均有大幅度的增长，其中一线城市的房价，增长更高达30%，二线高达20%。 那么由房价非增所带来的丰厚资本回报，已使房产脱离了用来居住的属性，成为投机和操作的对象，其结果也就是更多的资金从实体经济里面流出，进入到房地产，也导致了近年来实体经济制造业的持续低迷。 这一现象，引起了社会极大的讨论以及政府的关注，也就是在2016年12月召开的中央经济工作会议首次提出要坚持房子是用来住的，而不是用来炒的定位，这一论断也在十九大得到了进一步的确定。 所以说，理解为什么中国的房价能够以长期、以远高于国民收入的增速上涨？和对中国宏观经济影响具有重要的现实意义和真实含义。 我和文一老师的文章对这一问题提出了我们的理论和施政的分析。 首先我们认为快速增长的房价同时并存的有两个重要的现象，在2004年到2013年期间，第一个现象是全国各大城市自有房屋的空置率较高，根据西南财大的中国家庭金融调查2013年的统计数据，全国平均租房空置率高达22.4%，也就是说，每4套房里面有一套是空置的，而这个空置的房大多数都是新建的房子，相比之下，美国在2006年房地产泡沫的高峰期，人均住房空置率仅有3%，而不到中国的1/7。 第二个重要的现象是在这一期间，企业长期的高资本回报率，我们都知道在1998-2012年期间，中国的实际固定资本回报率是非常高的，甚至高达20%以上，是全球所有主要经济体中最高，这也可以由我们这个图来所表示。 在文章中我们根据几位老师的方法来测算了资本回报率，我们可以看到从1998-2012年期间，实际的资本回报率，不管是有没有剔除房地产，均是在20%以上，这两个重要的现象是中国的房地产泡沫有别于美国等西方发达国家所经历的房地产泡沫。 比方说日本在九十年代所经历的房地产泡沫和美国所经历的，在二十一世纪初所经历的房地产泡沫，也许现有的理论难以进行解释，为什么呢？如果房价飞涨是由于刚需所带动的，那我们在一个传统的理论下，即便我们的土地增长是固定的，即便我们房屋的supply是固定的，那我们知道房价的增长顶多不会超过国民收入的增长速度，如果说我们的房价带动是由于泡沫带动的，那么为什么在我们经济发展的高速期，企业它还是会把钱投入到房地产市场，而不会去追逐它的实体经济呢？ 所以在我们的文章中，我们基于中国的典型实施，来构造了一个一般均衡的模型，来用于解释中国的房价为什么能够在长期以远高于国民收入的增长而增长？ 我们认为中国房地产泡沫形成有三大因素： 第一、人口红利所带来的高资本回报率。 第二、中国经济市场的不完善和对资本外流的控制。 第三、中国土地的稀缺性，以及相关土地政策，特别是十八亿亩耕地红线。 首先我们从第一个因素来看，我们的文章模型里面，我们认为中国在过去几十年的高资本回报率，依赖于才产生的部门，比方说国企的部门到新兴的部门，比方说是民企的部门所转移的廉价劳动力，而最高资本回报率会随着人口红利的消失，留一丝拐点到来，而最终的结束。 我们这一论断也可以由我们资本的实际回报率，在近几年的表现所得到印证，那么我这里，我把资本回报率又延长到2016年，我们可以看到资本回报率在近年来是持续的下降，而企业的劳动力以及原材料的用工成本则大幅度上升。 第二个重要的因素是中国金融市场的不完善，我们认为中国金融市场的不完善和对资本外流的控制会导致当资本回报率下降时出现所谓的资产方，也就是可投资的优质资产缺失和流动性泛滥的一个局面，第一和第二个因素为资产泡沫在经济转型时期形成，提供了必要的土壤。 比方说一个经济它在转型期，由于人口红利所具有高资本的回报率，而在转型结束，这一资本回报率不得不下降的时候，那么将是企业和居民对其他资产，比方说房地产的需求而急剧的上升。 形成中国房地产泡沫的第三个因素是中国土地的稀缺性，以及相关的土地政策，这也是房地产有别于黄金等流动性资产能够成为投机性投资的一个重要渠道，我们认为土地的稀缺性和城市建设用地的有限供给，能够使投资者容易被防止作为另外可供选择的投资渠道的强行需求，形成一个预期，在这个理性预期的诱导下，企业家在资本回报率尚处于高位时，便积极进军于房地产，进行投机性投资，导致资金的脱实向虚。 从上市公司的数据中我们也可以发现，在2007-2013年期间，投资房地产的非房地产企业，和非建筑公司的公司高达40%，而投房地产占固定资本的15%左右。 以上这三大因素，是我们模型中所构造的形成房地产泡沫的关键因素，问题是中国的房地产泡沫为什么在长期能以远高于国民收入的增长速度而增长呢？我们文章认为在经济转型期，拥有高资本收益率的企业投机性购房，是使中国房价增长能够长时期高于国民收入增长的关键因素。 其原因是在经济的转型期（这里的转型期是由于人口廉价劳动力的流动），本身具有高资本回报的企业，由于对未来中国经济转型结束后的低资本回报率例行预期会将本来投于实体经济的资金，不断流向房地产的直到二者的利润率相等为止，而这些企业的固定资本回报率长期高于一个经济平均收入增长速度的时候，可想而知，房价的增长速度，也自然会在长时间内高于该经济体收入的增长速度，这是我们对中国的房价为什么能长期高于国民经济的国民收入的增长速度而增长的一个重要解释。 我们的模型参数也是进行了校准，我们也对这个模型进行了数字模拟，我们模拟结果下的房价，以及房价收入比和实际数据里面的趋势，达到了非常好的吻合。 在这幅图的左上角，我们把这个模型里面的房价，也就是这个里面的蓝线和实际数据里面的一个土地的价格和房价，我们进行了对比，我们发现能够很好的来预测房价的一个增长，那么在右上图又把这个房价和GDP的比率，我们通过模型和实际数据的比较，我们发现模型也能够很好的预测为什么房价收入比会在实际中不断的上升。 这里要提出的是我们的模型在其他的维度上，也对中国的经济提出了很好的一个预测，比方说对民营企业的就业，在全国的就业的比重，这是C图，然后对经济的整体回报率，这个是B图，然后对经济总产出的一个增长速度，这是E图。可以看到，我们模型所预测的这些指标和实际的组标达到了非常好的一个吻合。 这样房地产泡沫对实体经济有何影响呢？我们认为其负面影响主要体现在以下4点： 1、房价的泡沫会不断挤出企业对固定资产的投资和技术研发，加剧资本错配，使得产业升级和经济转型速度变化。 2、它会通过减少未来企业家和工人的收入，会极大的降低了包括企业家和工人在内所有人的消费需求。 3、它会迫使对住房有刚需的群体和低收入的群体不得不提前购房，扭曲他们在生命周期中的消费路径。 4、通过造成高金融杠杆率，刺激影子银行的膨胀为金融危机埋下了种子。 我们的政策建议是包括短期和长期两方面： 第一、在短期里面，我们认为要抑制房地产泡沫要不仅建立和健全严格的房地产登记制度，而且要建立健全透明的房地产交易制度，这为以下的几点提出了很好的制度措施。 第二、我们要限制炒房资金在全国跨地区的流动。 第三、我们要建议要收取房产税，尤其是第二套方案。 其次我们要有地方政府来出现积极帮助建立健全租赁市场，诱导中低收入群体和空置房拥有者进入租赁市场，最终要以最低收入的群体提供廉租房，我们很可惜的看到，我们的政府已经在这里面的很多点，都已经进行了具体的实施。 抑制房地产泡沫的长期长效机制是什么呢？根据我们的模型，我们认为为了抑制投机性购房需求，并使资金回归实体经济，中国的经济还需从资源驱动性发展模式转型至创新驱动性发展模式，而这一转型成功的关键在于不断深化宏观经济若干领域的结构性改革。 比方说我们要大力鼓励消费以及高端消费的发展，比方说我们要允许高端服务业的进入，以及我们要减少产业进入的壁垒。我们相信，政府对经济转型的决心，将提高企业家，特别是民营企业家对投资实体经济的信心。
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发表于 11-7-2018 11:51 PM
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