2016年最大的意外之一就是部分二線城市的房地產(chǎn)價格上漲非常猛烈。許多人把這樣的局面歸結(jié)為低利率的環(huán)境、寬松的流動性以及過度的投機(jī)炒作，這樣的想法肯定是有道理的。但這一解釋非常大的困難在于，部分二線城市房價猛烈上漲的同時，三四線城市房價始終處在微漲或者下跌的狀況下。房地產(chǎn)市場表現(xiàn)出非常顯著的分化，這意味著簡單地從流動性的角度來理解房地產(chǎn)市場是很不夠的。
過去五年中，中國一線城市房地產(chǎn)市場經(jīng)歷了一輪又一輪的調(diào)控，力度不斷加碼，但其房價始終高歌猛進(jìn)。今年以來這一勢頭在二線靠前的城市也表現(xiàn)出來。為什么部分城市房地產(chǎn)市場會出現(xiàn)這樣嚴(yán)重的價格持續(xù)上升的局面？這多大程度上體現(xiàn)了市場的泡沫化？多大程度上來源于在更深的層面上存在著一些根本性的扭曲？
針對這些問題，我們想在本部分討論以下三個領(lǐng)域：第一個領(lǐng)域是需求從哪里來？第二個領(lǐng)域是供應(yīng)是否產(chǎn)生了扭曲？第三個領(lǐng)域是存貨的形成以及去化的進(jìn)展。
(一)房地產(chǎn)需求從哪里來？
首先我們來看一個在房地產(chǎn)需求層面的重要觀察。
圖1中的橫軸是2013年到2015年33個一二線城市一至六年級小學(xué)生在校人數(shù)的增長情況，縱軸是2013年1月至2016年8月這些城市的房價累計漲幅?？梢悦黠@地看到這兩組數(shù)字之間存在著緊密的聯(lián)系，其擬合優(yōu)度達(dá)到50%，從統(tǒng)計分析的技術(shù)角度看，這是一個很高的水平。
圖2中我們進(jìn)一步擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的時間序列長度，橫軸是2009年到2015年小學(xué)在校生的增速，縱軸是這些城市2009年1月到2016年9月份房價的漲幅。可以看到，兩者之間的關(guān)系在更長的時間跨度上進(jìn)一步增強(qiáng)，擬合優(yōu)度進(jìn)一步提高到58%的水平。
更細(xì)致地看，在2013年到2015年，全國范圍內(nèi)的小學(xué)在校生人數(shù)增速接近1%。在這樣的背景下，我們看到深圳、廈門、北京這些城市小學(xué)在校生人數(shù)的增速高達(dá)7%，是全國平均水平的7倍，同時我們也看到了這些地區(qū)房價出現(xiàn)了非常猛烈的上漲。在橫軸的另外一端，例如西寧、呼和浩特、昆明等城市，小學(xué)在校生人數(shù)增速是負(fù)增長或接近零增長，我們也可以看到這些城市的房價漲幅非常有限。
小學(xué)生流向哪里，他們年輕的父母大概就會在同一時間流向那里。這一結(jié)果表明，在我們研究的樣本區(qū)間內(nèi)，中國的青壯年人口集中流入一部分城市，而相對離開另外一部分城市。在青壯年人口集中流入的這一部分城市，房價就出現(xiàn)了大幅度的上漲，而他們相對離開的這一部分城市房價的上漲較弱。
這是我們基于橫截面數(shù)據(jù)看到的簡要結(jié)論。那么這一結(jié)論在時間序列上是否可以得到更加扎實的支持呢？
我們把中國二線城市按照房價漲幅分為兩組。圖3中的紅線是房價漲幅排名前10的二線城市小學(xué)在校生人數(shù)增速，藍(lán)線表示的是房價漲幅排名后10名的城市。兩組城市小學(xué)在校生人數(shù)增速在2010年以前非常接近，2011年以后，紅線則始終明顯高于藍(lán)線。
這意味著，2010年以前，從小學(xué)在校生人數(shù)增速的角度觀察，房價漲幅靠前的二線城市和靠后的二線城市人口流入的趨勢沒有明顯的區(qū)別。人口開始流入一部分二線城市，而離開另一部分城市，這種情況是2011年到2012年才開始出現(xiàn)的。
人口的流向變化帶來了哪些影響呢？
我們比較這兩組二線城市住宅銷售面積增速的差異(見圖4)?？梢钥吹皆?010年之前，兩組城市的住宅銷售面積增速的差平均略低于0，但是2011年以后兩組城市住宅銷售增速的差維持了較高的水平，后期進(jìn)一步擴(kuò)大到20%左右。所以在人口大量流入和流出的二線城市，除了小學(xué)生人數(shù)增速的差異外，我們也可以在住宅市場上看到明顯的差異。
繼續(xù)對比這兩組城市的住宅新開工面積增速的差異(見圖 5)。2012 年之前，兩組城市住宅新開工面積增速的差別不大。而在2012年以后，房價漲幅居前的城市住宅新開工面積增速明顯高于房價漲幅靠后的城市。
這樣的一系列變化，不能夠簡單地用流動性和投機(jī)炒作來解釋。
簡單地說，2011-2012年以后，以小學(xué)生人數(shù)增速為代表觀察的中國青壯年人口開始集中流入一部分城市，而離開另外一部分城市。這種變化首先在小學(xué)在校生的數(shù)據(jù)上顯著體現(xiàn)出來，同步地在住宅銷售市場上體現(xiàn)出來，并幾乎同步地在住宅新開工市場上體現(xiàn)出來。經(jīng)過一段時間的滯后，2015年下半年以后，這一趨勢在城市房價中開始體現(xiàn)出來。
人口變化的趨勢在2011年前后就已經(jīng)開始了，住宅銷售和新開工情況變化在2012年前后開始，但這一系列變化對房價的影響在2015年下半年開始非常顯著地體現(xiàn)出來。為什么這中間有兩三年的滯后？我們將在下文房地產(chǎn)存貨部分中深入展開和討論。
人口為什么集中流入一部分城市而離開另外一部分城市呢？
一個簡單的想法是有一部分城市提供了更好的就業(yè)機(jī)會，更好的收入水平，所以人口開始向這一部分城市流動。但是我們對于數(shù)據(jù)檢查的結(jié)果顯示這種想法是錯誤的。
我們研究這兩組城市的居民可支配收入情況(見圖6)，同樣可以看到2011-2012年左右是一個斷點。
在2011年之前，這兩組城市的居民可支配收入增速水平接近。2012年以后，這兩組城市的居民可支配收入增速出現(xiàn)了非常顯著的分化。我們可以看到人口集中流入的這些城市，居民可支配收入增速明顯弱于對照組。這一情況在歷史上是沒有的。
換句話說，人口向這些城市流動，并不是因為這些城市有更好的就業(yè)機(jī)會。因果關(guān)系是反過來的。因為一些其他的原因，人口開始流入一部分城市；對于這部分城市來講，由于人口的大量流入，勞動力的供應(yīng)在增加；在這種情況下工資的增長放慢，房價的上升加劇。這一結(jié)果非常清晰地告訴我們，人口流向的變化與經(jīng)濟(jì)機(jī)會的差異是沒有關(guān)聯(lián)的。
那么人口流動變化的原因是什么呢？我們認(rèn)為一個可能的解釋是教育資源在不同城市之間分布的差異。
對于孩子正在上小學(xué)的年輕父母而言，要選擇在哪個城市定居、生活和工作，除了考慮就業(yè)的機(jī)會，還會考慮這個城市所提供的公共教育的水平，環(huán)境的質(zhì)量，治安的好壞等一系列因素。而這些因素在中國不同城市之間的分布具有非常大的差異。
如果年輕的父母集中去選擇一些教育資源非常好的城市，這些城市的人口流入就在上升，并導(dǎo)致了這些城市勞動力市場的供應(yīng)上升和居民可支配收入增速放慢，同時表現(xiàn)為小學(xué)在校生人數(shù)增速上升，房價上升，以及住宅新開工上升。
圖7中橫軸是中國不同城市在公共教育領(lǐng)域的投入情況，縱橫是中國不同城市小學(xué)在校生人數(shù)增速。我們用城市人均教育財政支出與該省人均教育財政支出的比值，來衡量教育資源的集中情況。可以看到這兩組變量之間存在非常強(qiáng)的關(guān)系。
以此衡量的教育資源層面上相對投入最大的城市是廈門和深圳，而廈門和深圳也恰恰是人口流入最多的城市。如果考慮深圳有非常蓬勃的經(jīng)濟(jì)增長作為人口流入的支撐，廈門受經(jīng)濟(jì)因素的影響至少不像深圳那么突出。但是當(dāng)我們從教育和財政支出的角度觀察，我們可以看到明顯的差異，例如呼和浩特、西寧、烏魯木齊、?？诘瘸鞘腥司逃С鱿鄬^少，人口流入也要弱得多。
接下來一個問題是為什么這個變化發(fā)生在2012年？一個可能性較大的解釋是，中國的小學(xué)在校生人數(shù)增速從1998年到2010年一直處于負(fù)增長。2011年以后，才重新恢復(fù)了正增長，這一正增長的情況也許會持續(xù)到2025年前后。小學(xué)在校生人數(shù)從負(fù)增長轉(zhuǎn)為正增長，說明他們的父母，這些青壯年人口在全社會流動人口中的占比在2012年前后出現(xiàn)了顯著的抬升。
2000年以來，中國每一年涌入城市的人口數(shù)量差別并不很顯著。2011年以后小學(xué)在校生人數(shù)增速轉(zhuǎn)正，說明年輕父母在全部流動人口中的占比出現(xiàn)了顯著的提升。這一提升使得年輕父母的選擇在宏觀層面上具有顯著的重要性，使得我們可以比較容易觀察到他們的影響。價值觀念在代際之間的差異可能也與人口流向變化有一些關(guān)聯(lián)。
這表明：2010年之前，中國經(jīng)歷了城鎮(zhèn)化。這期間人口向大城市、中等城市和小城市流動是沒有選擇性的。但是在2012年以后，中國的城市化從之前的城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)入了都市化。所謂都市化是指人口的流動開始表現(xiàn)出很強(qiáng)的選擇性，人口開始集中流入一部分大城市和特大城市，而相對在離開其他的中等城市和中小城市，城市化在城市之間開始出現(xiàn)了明顯的選擇性。這一轉(zhuǎn)折性的變化在房地產(chǎn)市場上的影響在新開工和銷售層面上較早體現(xiàn)出來。但是在房價層面上，直到2015年下半年才逐漸體現(xiàn)出來。
那么，在都市化過程中，人口集中流入了哪些城市呢？我們總結(jié)在圖8顯示的中國地圖上。紅色的區(qū)域是小學(xué)在校生人數(shù)增速大于全國平均水平加兩倍標(biāo)準(zhǔn)差，藍(lán)色的區(qū)域是大于全國平均水平加一倍標(biāo)準(zhǔn)差。
我們看到，在中國的北方，人口主要是流入北京和鄭州(西安和天津處于藍(lán)色區(qū)域，也有較快的流入)；西南地區(qū)是流向成都；東南沿海是流向深圳、廣州、廈門；在長江中下游，出現(xiàn)了一個密集的城市群，包括長沙、武漢、杭州、合肥和南京等，這些城市都處于紅色區(qū)域，顯示人口在非?？焖俚叵蜻@一區(qū)域集中。
我把這一現(xiàn)象稱作長江中下游城市群的興起，這是中國都市化過程中非常鮮明的特征。
(二)房地產(chǎn)供應(yīng)是否存在嚴(yán)重扭曲？
從供應(yīng)層面上來看，中國大陸的房地產(chǎn)市場，與全世界絕大部分國家和地區(qū)最根本的差異在于土地制度：中國大陸的城市土地制度是國有的，全世界絕大多數(shù)城市和地區(qū)土地是私有的。其影響在于，在私有制度下，土地供應(yīng)是競爭性的；在國有制度下，土地供應(yīng)是壟斷性的。換句話說，人口流入城市會推動房價和地價上升，在私有制度下，這會刺激城市土地所有者增加住宅用地的市場供應(yīng)，或者通過政治游說提高住宅用地的密度和容積率，來變相地擴(kuò)大城市土地的供應(yīng)。這一機(jī)制約束了地價的上升幅度，從而限制了房價的水平。
在國有制度下，由于缺乏其他供地主體的競爭，面對大量人口流入，城市土地供應(yīng)難以快速擴(kuò)大，這樣人口流入壓力更多地體現(xiàn)為地價和房價的上升。實際上，在任何一個壟斷市場上，相對于競爭市場而言，產(chǎn)品的價格總是顯著更高。土地壟斷的情況，應(yīng)該符合這一模式。
如果進(jìn)一步考慮政府決策的政治經(jīng)濟(jì)過程，那么土地壟斷的情況會更復(fù)雜：面對過高的地價和房價，存在很強(qiáng)的呼吁要求政府增加土地供應(yīng)。但如果政府切實地大量增加供地，從而導(dǎo)致地價和房價的下跌，這幾乎確定地會受到銀行和大量社會中產(chǎn)階層的反對，畢竟銀行的按揭和抵押貸款、中產(chǎn)階層的主要財富都集中的土地和房地產(chǎn)市場；但如果政府嚴(yán)格控制供地，進(jìn)而導(dǎo)致地價和房價上升，這又會受到剛進(jìn)入城市的年輕人，以及沒有住房的低收入者的反對。
問題在于，在許多時候，銀行和中產(chǎn)階層的政治影響力顯然會更大。在私有土地制度下，由于土地所有人之間的競爭，這一政治經(jīng)濟(jì)過程大體上是不存在的。那么這一理論分析在多大程度上可以解釋中國的土地供應(yīng)情況、以及與國際城市之間的差異呢？我們將會看到，盡管實際的數(shù)據(jù)和情況要更加復(fù)雜一些，但對于中國特大城市的情況而言，這一分析與現(xiàn)實符合得比較好。
首先，我們使用美國國家航空航天局的數(shù)據(jù)，觀察相同的比例尺下在高空拍下來的城市夜晚燈光亮度。圖9是四個地區(qū)，包括中國的長三角、珠三角、東京周邊以及紐約的周邊。圖10是北京和天津的周邊，倫敦的周邊，韓國首爾的周邊以及莫斯科的周邊。
粗略的觀察和仔細(xì)的計算均可以顯示：圖9中的城市，燈光總體亮度更大，比較亮的區(qū)域范圍更大，中心與外圍區(qū)域燈光亮度的落差較小。圖10中的城市，燈光非常亮的區(qū)域范圍相對更小，中心區(qū)域的亮度與周圍的亮度落差比較大。
為什么會這樣呢？
我的猜測是：圖9中的城市都是重要的海港城市，位于海岸線附近，便于參加全球貿(mào)易和生產(chǎn)的分工，因此其經(jīng)濟(jì)活動發(fā)達(dá)，人煙非常稠密。它是大航海時代以來全球經(jīng)濟(jì)一體化力量的反映。
圖10中的城市主要是一些內(nèi)陸型的城市，其產(chǎn)生和興起更多地反映了政治力量的影響，它的經(jīng)濟(jì)輻射力相對較弱。
從城市夜晚的亮度來看，盡管每組城市內(nèi)部區(qū)別不大，而兩組城市之間的區(qū)別非常明顯，但更精細(xì)的比較顯示(見圖11和圖12)，中國的長三角和珠三角燈光覆蓋的范圍以及亮度比東京周邊要更亮一些；而北京周邊的燈光亮度比倫敦以及首爾更暗。
對于海港型的城市來講，除了居住用地之外，還有商業(yè)、工業(yè)、倉儲等很多競爭性的土地需求。同時由于經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，城市之間連接緊密，人口居住在城市外圍享有的公共服務(wù)的落差沒有那么大。這使得城市的建成區(qū)域范圍內(nèi)，用于居住用地的比例可以相對比較低。
對于內(nèi)陸型的城市，由于內(nèi)外圍經(jīng)濟(jì)落差較大，土地的競爭性用途較少，工業(yè)、商業(yè)和倉儲物流活動相對較弱，人口大多集中在市中心區(qū)域，所以這些城市用于居住用地的比例可以更高一些。
在這一背景下，我們觀察城市居住用地占城市建設(shè)用地的比重(見圖13和圖14)，這一指標(biāo)反映了市政公用設(shè)施可以到達(dá)的區(qū)域內(nèi)土地被用于住宅的比例。
首先我們來看海港城市，日本三大城市圈居住用地占比為44%，紐約為38%。對比而言，盡管經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度和人員稠密程度接近，但在城市建設(shè)用地之中用于居住用地的比例，中國的深圳只有19%，香港是18%。
再比較內(nèi)陸型城市，首爾和倫敦城市圈居住用地占城市建設(shè)用地比重分別是57%和55%。而北京和天津僅有19%。與首爾、倫敦、東京等城市圈相比，由于北京、深圳、香港的土地用于居住用地的比例相對較少，其結(jié)果是地價和房價顯著更高，這體現(xiàn)在全球主要城市房價收入比數(shù)據(jù)上(見圖15)。例如香港是30.91，上海是24.72，北京是24.47，顯著高于全球其他主要城市。這凸顯了土地供應(yīng)的重要影響。
我們還可以基于中國不同城市的橫斷面數(shù)據(jù)，研究建成區(qū)居住用地面積的增長和房價漲幅的關(guān)系，來進(jìn)一步揭示土地供應(yīng)層面的問題。
圖16的橫軸是2008年至2014年城市居住用地面積年均增速，縱軸為2009年1月至2016年9月房價累計漲幅。其擬合優(yōu)度只有7%，顯示居住用地增速和房價漲幅之間的關(guān)系并不緊密。
但是如果我們集中研究中國在某一些指標(biāo)上(例如常住人口、在校小學(xué)生人數(shù)、服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)程度等)的前十大城市，其擬合優(yōu)度則顯著提升(見圖17到圖19)。
如果我們研究中小城市樣本范圍內(nèi)土地增速和房價的關(guān)系，則會發(fā)現(xiàn)兩者之間基本沒有關(guān)聯(lián)，甚至?xí)霈F(xiàn)土地供應(yīng)越大，房價漲幅越高的情況。
從技術(shù)上看，土地供應(yīng)與房價相互影響，存在所謂內(nèi)生性問題：土地供應(yīng)上升會導(dǎo)致房價下跌；房價上漲也會導(dǎo)致土地供應(yīng)上升。因此，設(shè)法控制內(nèi)生性影響，準(zhǔn)確地估算土地供應(yīng)對房價的影響需要一些技術(shù)手段，例如使用工具變量來分析。我們的嘗試傾向于顯示，在設(shè)法控制了土地的內(nèi)生性以后，土地供應(yīng)總體上對房價具有影響，方向符合理論預(yù)期。然而，綜合這些證據(jù)，我們?nèi)匀豢梢员容^確定地認(rèn)為，對于中國的大城市和特大城市而言，土地供應(yīng)的外生性相當(dāng)強(qiáng)，房價上漲刺激土地供應(yīng)的作用很微弱；但是對于大量的中小城市而言，土地供應(yīng)存在很強(qiáng)的內(nèi)生性，房價上升能夠刺激土地供應(yīng)的明顯響應(yīng)。
這似乎與本節(jié)開頭部分關(guān)于土地制度的理論討論不很一致，原因何在呢？我們可以提出兩個方面的因素：
一、土地供應(yīng)的潛在競爭。對于中小城市而言，其更多地依賴制造業(yè)和中低端服務(wù)業(yè)，這樣城市之間存在明顯的競爭。如果一個城市通過控制土地推高了房屋價格，那么人口和工商業(yè)活動就會流向其他中小城市，這一潛在的競爭機(jī)制與土地私有制度下的情況是相似的，這約束了地價和房價的上漲。
但是對于特大城市而言，它更多地依賴高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，再加上公共資源獲取方面的獨特地位，這些經(jīng)濟(jì)活動缺乏競爭，難以轉(zhuǎn)移，這使得政府控制土地供應(yīng)所承擔(dān)的經(jīng)濟(jì)成本相對較小。
二、決策和認(rèn)知上的原因。中國大中小城市居住用地的比例大致都在30%附近，控制小區(qū)內(nèi)的道路和綠地后進(jìn)一步降低到20%左右，這顯然與城市規(guī)劃相關(guān)，背后存在認(rèn)知上的原因。此外，政府可能傾向于認(rèn)為大城市有諸多負(fù)的外部性，例如交通擁堵，噪音和環(huán)境污染，淡水供應(yīng)壓力等，因此希望限制大城市人口規(guī)模，并減少供地。
三、從國際比較看，中國是一個人多地少的國家，適合建造大城市的平原地區(qū)更加稀缺，因此需要提高土地的使用效率；但中國城市內(nèi)居住用地的比率又遠(yuǎn)低于國際水平，城市的擴(kuò)大主要依靠更多地征地，土地的使用很不經(jīng)濟(jì)。這反映了認(rèn)知習(xí)慣、土地制度、決策模式等一些因素的影響，值得深入思考。例如，在私有土地制度下，隨著房屋價格的上升，市中心的土地所有者會傾向于將土地轉(zhuǎn)為住宅用途，或提高容積率，并游說政府修改規(guī)劃，但這一機(jī)制在土地國有制度下是不存在的，這導(dǎo)致了土地使用效率的差異。
基于前述討論，我們根據(jù)中國城市的常住人口規(guī)模，擬合了城市土地供應(yīng)的情況(見圖20)。可以看到，當(dāng)人口低于500萬時，隨著人口的增加，土地供應(yīng)是明顯上升的，但超過這一閾值后，土地的供應(yīng)開始下降，在城市人口達(dá)到2000萬左右時，土地供應(yīng)增速異常低。
總結(jié)上述討論的內(nèi)容，從國際比較來看，中國城市建成區(qū)之中用于居住用地的比例顯著低于國際水平。在不同城市中，供地意愿也有很大的差異。大城市和特大城市供地意愿更低，但中小城市的供地意愿相對較高。
2012年以來，人口集中流入了大城市和特大城市，同時由于這些城市供地意愿較低，產(chǎn)生了明顯的房價上漲壓力。但在大量的二線以下城市，人口流入速度相對較慢，同時城市供地意愿相對更強(qiáng)，房價的表現(xiàn)也較弱。
(三)房地產(chǎn)庫存的去化
為什么2011-2012年開始，部分大城市小學(xué)在校生增速顯著上升，但一直到三年多以后，這些區(qū)域才出現(xiàn)房價的普遍大幅上漲？毫無疑問是因為存貨壓力。
我們這里定義和估算了房價漲幅靠前的二線城市、房價漲幅靠后的二線城市，以及三四線城市自2008年以來累積的非合意存貨的絕對水平。
基本的想法是：首先在新開工面積中扣除不可銷售的部分，例如車位、人防、機(jī)房，以及開發(fā)商的合理自持等；然后假設(shè)當(dāng)年新開工在當(dāng)年滿足銷售條件，從而進(jìn)一步扣除當(dāng)年的銷售面積(我們還估算了當(dāng)年開工，次年滿足銷售條件的情況，結(jié)果在趨勢上相差不大，所以這里略去)；將這一差值累計到前期庫存中，從而形成庫存絕對水平的歷史序列。我們進(jìn)一步假設(shè)2007年之前沒有形成顯著的存貨積累，從而得到新開工中不可銷售面積的大體比例(如此估算的水平接近0.2，與一些業(yè)內(nèi)人士的看法大致相符)，并假設(shè)2007年當(dāng)年的非合意存貨水平為0。
之所以假設(shè)2007年非合意存貨水平為0，是由于當(dāng)年全國房價開始加速上升，暗示當(dāng)時庫存已低于合意水平，從而形成一個相對保守的估算基礎(chǔ)。
由此形成庫存的序列數(shù)據(jù)后，我們進(jìn)一步對比了同期房價和新開工等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大體上可以相互印證，例如非合意庫存低于0時房價上升，大于0時房價面臨壓力。非合意庫存低于0時，相對銷售增速，新開工明顯加速，大于0時新開工則表現(xiàn)疲弱。這些比對顯示這樣的估算結(jié)果大體是可以接受的。
那么我們?yōu)槭裁礇]有直接使用統(tǒng)計部門報告的各種庫存數(shù)據(jù)呢？主要是因為這些數(shù)據(jù)存在許多嚴(yán)重的瑕疵，例如已建成未銷售面積中包括了大量開發(fā)商的合理自持，已竣工面積中包括了車位機(jī)房等不可銷售的面積等。
圖21-圖23報告了主要的估算結(jié)果?？梢钥吹剑粋€顯著的特點是，2010-2014年期間，大部分城市的非合意存貨水平均在快速堆積，隨后進(jìn)入下降過程。
比較清楚的是，非合意存貨堆積更基本的原因是2009-2011年全國范圍內(nèi)房地產(chǎn)市場出現(xiàn)的一輪快速的泡沫化。泡沫化過程中，房價普遍猛烈上漲，投機(jī)者和開發(fā)商主動囤貨，新開工和開發(fā)投資大幅高于長期合理水平。最終當(dāng)價格和銷售趨勢逆轉(zhuǎn)時，新增供應(yīng)無法消化，投機(jī)者和開發(fā)商持有的非合意存貨快速堆積。
對于房價漲幅靠前的這些二線城市而言，2011-2012年以后青壯年人口的持續(xù)大量流入，首先帶來的是非合意存貨的快速消化。到2016年初，當(dāng)存貨大幅下滑到0以下時，房價立即出現(xiàn)了猛烈的上漲。在房價漲幅靠后的二線城市，以及廣泛的三四線城市，青壯年人口流入的速度明顯要更慢一些，因此存貨的去化也相對較慢。但由于開發(fā)商大量減少新開工，存貨2014年見頂以后也開始持續(xù)下降。
2016年由于刺激政策的影響和需求透支，房地產(chǎn)的存貨去化無疑非?？?，并且不可持續(xù)。但存貨去化也許能夠維持2015年的速度。如果照此測算，那么到2018年上半年，三四線城市非合意存貨水平將下降到0附近。受調(diào)控政策以及市場自身因素影響，過去多年來房地產(chǎn)市場短期波動的半周期大約在6個季度左右，并且自2016年10月份前后似乎開始了這輪短周期的見頂回落。
以此推斷，2018年上半年這輪短周期的回落會基本結(jié)束，并將伴隨著全國范圍內(nèi)存貨去化的基本完成，這可能意味著經(jīng)濟(jì)2011年以來在需求側(cè)的調(diào)整和下降過程大體結(jié)束。
我們還可以觀察上市房地產(chǎn)企業(yè)存貨數(shù)據(jù)，來對以上分析做一個補(bǔ)充和驗證。
上市房地產(chǎn)企業(yè)存貨占總資產(chǎn)的比重在2014年3季度達(dá)到最高點，隨后開始趨勢回落，目前已經(jīng)與2010年底水平接近。如果以2010年年初水平作為合理存貨水平的一個參照(之所以選取此參考點，是由于這是泡沫化的起點時間)，那么我們距離存貨去化基本完成的時間節(jié)點并不遙遠(yuǎn)。這與前述基于新開工和銷售數(shù)據(jù)的估計，也是比較接近的。
一個值得討論的話題是，很多人認(rèn)為，今年以來重點城市的房地產(chǎn)市場正在重新泡沫化。如果從房價的角度看，情況無疑是這樣。
然而，從新開工變化看問題，這些城市迄今并未出現(xiàn)存貨的快速積累，這是非常值得警惕的。
總結(jié)日本在1980年代后期(圖25)，美國2005年以后(圖26)以及中國在2010年以來的情況，房地產(chǎn)泡沫的一個關(guān)鍵特征是房地產(chǎn)投資的快速擴(kuò)大和隨后存貨的大量積累。實際上，正是由于存貨的快速堆積和難以處置，在房價泡沫破滅以后，才形成了嚴(yán)重的銀行壞賬、產(chǎn)能過剩和價格調(diào)整。
從這一角度看問題，2016年以來在部分二線城市房價快速上升的同時，供應(yīng)的快速擴(kuò)大和存貨積累迄今并不明顯，房價的上升主要反映了供求的嚴(yán)重失衡(表現(xiàn)為非合意存貨大幅低于0的水平，見圖21)。隨著需求調(diào)控的展開，這一失衡短期內(nèi)有望緩解，但長期內(nèi)糾正這一失衡無疑需要供應(yīng)層面更有力的響應(yīng)，或者人口流動趨勢的根本逆轉(zhuǎn)。
(四)房地產(chǎn)部分總結(jié)我們這里對以上討論內(nèi)容做一個簡單的總結(jié)。
第一，2011-2012年是一個分水嶺，自那以后，中國城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)入都市化，人口更密集地流向大城市和特大城市。第二，由于土地制度的原因，中國城市土地供應(yīng)缺乏競爭性，這加劇了市場扭曲，推高了房價水平和房價收入比，降低了土地使用效率，這在大城市尤其明顯。
第三，2009-2011年中國經(jīng)歷了房地產(chǎn)市場的泡沫化，由此積累了大量的庫存。經(jīng)過幾年的努力，重點城市庫存顯著去化。再過一年半左右的時間，例如2018年的某個時候，其他城市庫存也有望明顯緩解，房地產(chǎn)投資和新開工將逐步正常化。這一轉(zhuǎn)折將對資本市場和經(jīng)濟(jì)運行產(chǎn)生重要影響。
產(chǎn)能過剩的緩解與企業(yè)銷售利潤率的修復(fù)
與房地產(chǎn)的庫存去化存在一定關(guān)聯(lián)，工業(yè)領(lǐng)域存在著嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩，這是過去幾年經(jīng)濟(jì)運行層面最為重要的特征之一。這方面是否取得了一些進(jìn)展？
工業(yè)品價格是一個很好的衡量指標(biāo)。今年以來，PPI結(jié)束了此前的持續(xù)下跌勢頭，轉(zhuǎn)而強(qiáng)勁反彈(見圖27)，環(huán)比漲幅逼近2010-2011年景氣高點時候的水平。這無疑暗示供求失衡得到了非常大的緩解。
我們知道，從各項需求指標(biāo)來看，今年經(jīng)濟(jì)動能大體是穩(wěn)定的，并沒有出現(xiàn)猛烈的上升。這清晰地表明，價格的強(qiáng)勁反彈，更多地來源于供應(yīng)層面的收縮。
那么供應(yīng)收縮的原因是什么？毫無疑問，鋼鐵、煤炭等代表性行業(yè)取得的積極進(jìn)展，同決策層強(qiáng)力推進(jìn)的限產(chǎn)和去產(chǎn)能等舉措有很大關(guān)系。但在諸如化工、有色金屬，特別是原油市場等很多其他領(lǐng)域，決策層面供給側(cè)改革的影響并不明顯，但我們同樣看到了產(chǎn)品價格的強(qiáng)勁反彈。場自發(fā)的供應(yīng)面調(diào)整，在其中應(yīng)當(dāng)發(fā)揮了更為基礎(chǔ)的作用。
再來看工業(yè)企業(yè)利潤率數(shù)據(jù)。
圖28中顯示的是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入累計利潤率，即主營業(yè)務(wù)利潤除以主營業(yè)務(wù)收入?？梢钥吹?，今年3月以來，這一指標(biāo)出現(xiàn)了較大幅度的改善，明顯高于2012-2015年，僅次于2011年景氣頂峰時候的水平。這與前述PPI環(huán)比所顯示的情況是一致的。
基于上市工業(yè)企業(yè)財報數(shù)據(jù)測算的結(jié)果類似(見圖29)。2012-2015年，上市工業(yè)企業(yè)利潤率一直處于比較低的水平。2016年2季度，指標(biāo)顯著回升并超越2012-2015年，到年底時候甚至可能追平2011年。
企業(yè)利潤率的回升，同樣指向了今年以來產(chǎn)能過剩局面的緩解。
一些行業(yè)層面的反饋認(rèn)為，近來的產(chǎn)能去化和資產(chǎn)負(fù)債率修復(fù)的微觀基礎(chǔ)在于：眾多過去快速增長的競爭性行業(yè)正在完成優(yōu)勝劣汰，并轉(zhuǎn)入寡頭壟斷的、更加成熟穩(wěn)定的業(yè)態(tài)和競爭格局。如果這一判斷能夠得到確認(rèn)，那將意味著近來通貨緊縮的消退和企業(yè)盈利的恢復(fù)是跨越周期的，并將對資本市場形成更長期的支持。
值得注意的是，相對于銷售利潤率，迄今ROA和ROE的改善幅度比較輕微(見圖30)。ROA與銷售利潤率之間的差異在資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。所以，問題在于，盡管產(chǎn)品價格和銷售利潤率顯著改善，但資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率仍在下滑。
資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為什么繼續(xù)走弱？接下來趨勢如何？這一問題我們稍后討論。
企業(yè)部門去杠桿的進(jìn)展
杠桿過高，給經(jīng)濟(jì)運行帶來很大的風(fēng)險，這是過去幾年的市場和政策共識。如果我們?nèi)ビ嬎銈鶆?wù)占GDP的比重，以此衡量的全社會杠桿水平過去幾年一直在上升(見圖31-圖34)。從國際比較看，中國住戶杠桿上升較快，但絕對水平仍然較低，政府杠桿可控，企業(yè)杠桿居高不下，問題最為顯著。這也是各方面的共識。
那么，企業(yè)杠桿問題是否真如數(shù)據(jù)顯示的那樣，一年比一年更加嚴(yán)重，迄今沒有顯現(xiàn)出任何改善跡象？
我們從微觀層面著手來研究這一問題。宏觀層面?zhèn)鶆?wù)與GDP之比，對應(yīng)到微觀企業(yè)層面，大體是企業(yè)的負(fù)債與銷售收入之比(銷售收入需要乘以增加值系數(shù)才能轉(zhuǎn)化為GDP，企業(yè)負(fù)債有一部分是應(yīng)付其他企業(yè)賬款等，這里忽略這些細(xì)節(jié)，主要考慮趨勢)。
以非金融上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來看(見圖35)，過去幾年這一指標(biāo)確實持續(xù)走高，與宏觀層面的杠桿指標(biāo)走勢大體一致。細(xì)分的板塊數(shù)據(jù)也表現(xiàn)出相同的趨勢。計算工業(yè)企業(yè)、國有控股企業(yè)的指標(biāo)，顯示的趨勢都是高度類似的，這些略去結(jié)果的展示。
但是，如果我們轉(zhuǎn)而研究企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率(見圖36)，結(jié)果會十分不同?？梢钥吹?，2014年以來，非金融上市企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率結(jié)束了此前的持續(xù)上行趨勢，轉(zhuǎn)而小幅走低。
觀察其他口徑，例如上市工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、非金融國有企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(財政部統(tǒng)計數(shù)據(jù))等，也都顯示資產(chǎn)負(fù)債率數(shù)據(jù)在2014年結(jié)束了此前的上行趨勢，開始穩(wěn)定下來，或者轉(zhuǎn)而下行。
換句話說，從資產(chǎn)負(fù)債率角度看問題，企業(yè)部門2014年以來已經(jīng)開始去杠桿的努力，并取得一定成效。從宏觀角度看，2014年以來，總需求加速下滑，私人部門投資和國有企業(yè)的投資活動都顯著減弱，這很可能反映著企業(yè)去杠桿過程的影響。
需要討論的問題是，為什么2014年以來企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的下降，沒有扭轉(zhuǎn)宏觀杠桿水平的上升勢頭？
我們知道，會計上，宏觀杠桿率可以拆解為資產(chǎn)負(fù)債率與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率倒數(shù)的乘積。因此，問題的關(guān)鍵同樣在于資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的惡化。
具體來看，過去幾年，實體經(jīng)濟(jì)供過于求，PPI同比一直處在0以下水平，企業(yè)盈利低迷。在此背景下企業(yè)部門努力去杠桿，這加劇了需求的下滑，加劇了產(chǎn)能過剩和價格下跌，從而在一定程度上形成了債務(wù)-通縮的惡性循環(huán)。
如果簡單以加權(quán)貸款利率與PPI環(huán)比之差來衡量實際利率，那么2015年這一指標(biāo)一度高達(dá)11%。如此高昂的實際利率，無疑大大加劇了企業(yè)部門杠桿去化的難度。
今年以來，隨著供應(yīng)收縮取得進(jìn)展，產(chǎn)能過剩問題緩解，PPI同比回升，實體經(jīng)濟(jì)走出了此前的債務(wù)-通縮惡性循環(huán)，企業(yè)面臨的實際利率水平也有較大幅度滑落。
如果加權(quán)貸款利率維持當(dāng)前水平不變，那么利率與PPI環(huán)比的差將迅速由2015年11%的位置下降到2017年不足1.5%的水平，這無疑將大大便利和加速企業(yè)的杠桿去化進(jìn)程。
因此，從資產(chǎn)負(fù)債率角度看問題，企業(yè)的杠桿去化已經(jīng)取得一些成效，正在進(jìn)入加快改善的過程。從潛在的系統(tǒng)性金融風(fēng)險的角度看，杠桿高低的微觀基礎(chǔ)主要是企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率(企業(yè)通過權(quán)益來吸收風(fēng)險)，以及盈利能力(企業(yè)通過現(xiàn)金流來吸收風(fēng)險)。這兩個領(lǐng)域的改善表明與宏觀杠桿相聯(lián)系的潛在系統(tǒng)性風(fēng)險開始下降。
那么，企業(yè)部門的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率會如何演化呢？這一問題既牽扯到企業(yè)ROA的改善趨勢，也涉及到宏觀杠桿比率的走向，無疑值得思考。以上市非金融企業(yè)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(見圖37-圖39)，觀察2002年以來的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與PPI定基數(shù)，可以看到，在絕大多數(shù)年份，兩者漲跌的方向高度同步。
部分的原因在于會計原則，即銷售收入是當(dāng)期現(xiàn)價來記錄，而資產(chǎn)累計是歷史現(xiàn)價來記錄。價格的變化使得歷史現(xiàn)價與當(dāng)期現(xiàn)價存在明顯差異。在通貨膨脹的條件下，歷史現(xiàn)價相對縮小，從而提高了企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，通貨緊縮的情況剛好相反。
完全從價格的情況看，隨著通貨緊縮的消除和通貨膨脹的出現(xiàn)，企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率即將觸底改善。
然而，圖38中同時計算了剔除通貨膨脹因素后的實際資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。過去十幾年以來，我們同樣能夠看到明顯的趨勢變化，這一趨勢在方向上與工業(yè)品價格的定基數(shù)仍然存在關(guān)聯(lián)，其中的經(jīng)濟(jì)原因是值得討論的。
技術(shù)進(jìn)步和管理上的改善，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化(房地產(chǎn)、基建等重資產(chǎn)行業(yè)的擴(kuò)大)都會影響長期的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率變化。但對于可比企業(yè)而言，技術(shù)原因之外，產(chǎn)品市場的供求平衡以及企業(yè)的應(yīng)對策略可能更加重要。
短期內(nèi)需求擴(kuò)大會帶來資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的提升，例如2009-2011年的情況；而供應(yīng)收縮會帶來資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的下降，例如2016年的情況。如果企業(yè)認(rèn)為需求的擴(kuò)大是可以持續(xù)的，毛利處在很高的水平，那么它還
可以擴(kuò)大雇工。同樣的資產(chǎn)被更多的工人使用，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也會提升。反之亦然。
就目前的情況看，企業(yè)通過減少生產(chǎn)和雇工，在降低資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的同時，已經(jīng)將銷售利潤率恢復(fù)到歷史平均水平附近。如果未來需求沒有明顯塌縮，那么資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的下降可能已經(jīng)觸底?？紤]到通貨膨脹的影響，它還可能會逐步上升。
守望春華
本文首先討論了房地產(chǎn)市場。在需求層面，小學(xué)在校生人數(shù)增速對城市之間的房價漲幅差異表現(xiàn)出很好的解釋能力。2011-2012年以后，城鎮(zhèn)化轉(zhuǎn)向都市化，人口更密集地流向少數(shù)大城市和特大城市，部分地導(dǎo)致中國不同城市之間房價出現(xiàn)巨大分化。
在土地供應(yīng)層面，中國城市建成區(qū)之中用于居住用地的比例顯著低于國際水平，特別是大城市和特大城市供地意愿更低。土地供應(yīng)缺乏競爭性，加劇了市場的扭曲，進(jìn)一步助推了房價。
2009-2011年中國經(jīng)歷了全面的房地產(chǎn)價格的快速上漲和泡沫化，這刺激了供應(yīng)的過度增長，并隨后導(dǎo)致庫存的大量積累。由于過去2-3年的努力，重點城市庫存基本已經(jīng)完成去化，其他中小城市的庫存水平仍然偏高，但較峰值已顯著下降。
以現(xiàn)在的庫存水平為基礎(chǔ)，參考?xì)v史的合理去化速度，看起來再經(jīng)過15個月左右的時間，大量中小城市的存貨去化會基本完成。這一轉(zhuǎn)折的實現(xiàn)和確認(rèn)標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)運行基本正?；Υ箢愘Y產(chǎn)市場產(chǎn)生重要影響。
本文之后討論了產(chǎn)能過剩的緩解和杠桿去化的進(jìn)展情況。
今年以來，PPI環(huán)比漲幅明顯回升，并穩(wěn)定在0以上的水平，工業(yè)企業(yè)和上市公司的銷售利潤率大幅度改善，工業(yè)領(lǐng)域的通貨緊縮基本消除，顯示去產(chǎn)能開始取得實質(zhì)性的成效。政府限產(chǎn)之外，市場力量的自發(fā)調(diào)整也許發(fā)揮了更基本的作用。
盡管中國企業(yè)部門的宏觀杠桿比例繼續(xù)快速提升，但微觀的數(shù)據(jù)分析顯示，2014年以來，企業(yè)部門的資產(chǎn)負(fù)債率總體上開始下降，宏觀杠桿的提升全部來源于資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的惡化。從微觀數(shù)據(jù)上看，企業(yè)在2014年之前的宏觀杠桿上升來自于資產(chǎn)負(fù)債率惡化和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率下降的共同作用；這之后企業(yè)已經(jīng)開始以修復(fù)資產(chǎn)負(fù)債表為目的的杠桿去化進(jìn)程。但由于資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的下降，宏觀杠桿繼續(xù)上升。
值得注意的是，2014-2016年的大部分時間里中國在工業(yè)品領(lǐng)域經(jīng)歷了比較明顯的通貨緊縮，這意味著企業(yè)的去杠桿行為實際上部分地啟動了債務(wù)-通貨緊縮的惡性循環(huán)，這使得杠桿去化十分困難。
隨著工業(yè)品通貨緊縮的消除，企業(yè)杠桿去化的宏觀條件顯著改善，杠桿去化即將明顯加速。
一些行業(yè)層面的反饋認(rèn)為，近來的產(chǎn)能去化和資產(chǎn)負(fù)債率修復(fù)的微觀基礎(chǔ)在于：眾多過去快速增長的競爭性行業(yè)正在完成優(yōu)勝劣汰，并轉(zhuǎn)入寡頭壟斷的、更加成熟穩(wěn)定的業(yè)態(tài)和競爭格局。如果這一判斷能夠得到確認(rèn)，那將意味著近來通貨緊縮的消退和企業(yè)盈利的恢復(fù)是跨越周期的，并將對資本市場形成更長期的支持。
從歷史數(shù)據(jù)來看，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的宏觀變化與通貨膨脹(緊縮)聯(lián)系密切。部分的原因在于會計原則，即銷售收入是當(dāng)期現(xiàn)價來記錄，而資產(chǎn)累計是歷史現(xiàn)價來記錄。價格的歷史變化使得歷史現(xiàn)價與當(dāng)期現(xiàn)價存在明顯差異。
但即使剔除這一因素，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率仍然與通貨膨脹存在關(guān)聯(lián)：在通貨膨脹大于0的時期，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總體上處在提高趨勢中，而通貨緊縮時期剛好相反。
以此來看，中國企業(yè)部門的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率可能即將觸底回升，這既會支持企業(yè)宏觀杠桿比率的改善，也會推升企業(yè)的資產(chǎn)回報率，從而支持股票市場。