房地产行业快速成长的同时，不可避免地遇到了很多问题。有些问题来自情绪，对问题本身并没有很好定义和认知；有些问题是特定发展阶段难以避免的成长烦恼；还有些问题一直得不到解决并威胁到国民福利提升和行业健康成长。我们把对房地产问题的各种讨论概括为“三高”现象：高房价、高负债、高度金融化。通过对三高现象的认识及其背后原因的分析，辨析房地产市场发展中存在的问题，并回应一些普遍关切但存在争议的问题。

　　房地产行业高增长正在面临趋势性拐点，大量房地产企业面临前所未有的经营困境，房地产市场对宏观经济稳定带来了挑战。中央明确提出要“建立房地产发展新模式”，建立新模式的前提是找出辨析当前和未来房地产市场发展存在的主要矛盾，在此基础上提出解决方案。随着住房市场发展迈过高峰期，炒房、资金过度流入房地产部门不再是房地产市场的主要矛盾，未来房地产市场会由“易热难冷”转向“易冷难热”。房地产市场当前和未来面临的最突出矛盾，一是都市圈过高的房价制约了大量中低收入群体在工作所在地的大城市定居；二是房地产行业资产负债表收缩威胁到当前和未来的宏观经济稳定。针对这两个矛盾，这里提出了面临新市民的都市圈建设方案，以及针对房地产行业的债务重组方案，这两个方案都是尽可能地利用市场自发力量解决问题，需要政府在土地、教育和医疗服务、住房金融政策方面做出一些调整，不给政府增加过多财政负担。



　　1. 事实

　　中国的房价收入比保持在高位，大城市尤其突出。2020年我国前五十大城市房价收入比达到12.3倍，其中一线城市20.3倍，二、三线城市分别为11.4倍和11.3倍。房价收入比排序前五位的城市分别是深圳（33.9）、上海（26.6）、三亚（24.6）、北京（23.4）和厦门（19.2）。尽管中国的人均收入刚刚跨过人均1万美元，中国一线城市的房价已经比肩那些人均收入4万美元以上经济体的大城市房价。2019年全球核心城市中心城区的房价对比中，中国内地一线城市北京、上海、深圳房价位居前十，房价与纽约、旧金山、巴黎等全球知名城市相当。

图1 2019年全球10个核心城市中心城区房价

数据来源：Numbeo

　　都市圈房价过高。相比大城市房价收入比，更值得关注的是都市圈的房价收入比，这更紧密关系到中低收入群体在大城市的居住成本。以美国纽约与英国伦敦为例，根据“Zillow”和“Zoopla”APP上的挂牌交易价格计算，纽约曼哈顿的上西区与上东区的二手房均价为1.6-2.3万美元/平米，约合人民币10-15万元/平米，伦敦西区的威斯敏斯特、肯辛顿与切尔西的二手房均价为1.8-2.1万英镑/平米，约合人民币15-17万元/平米。这些地区地处城市中心，拥有知名景点与商圈，并且配套完善、交通便利，相当于北京的东城、西城。按美国与英国的全国国民人均收入计算，纽约曼哈顿核心区域的房价收入比最高接近30，伦敦核心区域的房价收入比最高也接近20。而到了纽约都市圈边缘的斯塔滕岛与布朗克斯，部分区域的二手房均价约为3800-5700美元/平米，约合人民币2.5-3.6万元/平米，房价收入比迅速降至5以下；同样地，伦敦郊区贝克斯利和哈弗林的二手房均价约为4200-4900英镑/平米，约合人民币3.5-4.1万元/平米，房价收入比也降至3以下。综合来看，这意味着如果不去追逐纽约、伦敦核心区域的住房，普通家庭用3-5年左右的收入即可覆盖都市圈一套房产的购置支出。在中国，北上广深核心区域的房价收入比超过30，这些城市较偏远郊区的房价收入比也均超过15，有的区域接近30。不仅大大高于美国纽约、英国伦敦的郊区，也大幅高于本国三四线城市10左右的房价收入比。都市圈过高的房价收入比，超出了中低收入群体负担能力，把大部分新进入者都挡在了都市圈外面。 

图2 中国一线城市核心区域与较偏远郊区的房价收入比

数据来源：诸葛找房、国家统计局 

图3 美国纽约和英国伦敦核心区域与较偏远郊区的房价收入比

数据来源：Zillow、Zoopla、纽约市政府、伦敦市政府、世界银行

　　都市圈的高房价遏制了大都市成长，为大都市发展竖起了过高的围墙。与发达经济体的都市圈相比，我国大城市都市圈容纳的人口比例较低。东京、大阪、纽约都市圈人口比重占全市人口比重都超过70%，伦敦也达到63%，北京城六区以外的都市圈只占全北京人口的不到50%。都市圈的高房价遏制了都市圈扩张，在大都市工作普通工薪阶层难以在大城市安家。

表1 全球代表性大城市　核心区域人口占全市人口的比重

数据来源：日本统计局、纽约市政府、Statista、Wind

　　2. 原因

　　房价上涨背后，既有合理成分也有不合理成分。房价上涨背后的不合理成分有些来自市场发育滞后，有些来自政策扭曲。

　　一是土地供给弹性不足，尤其是大都市住宅用地供给缺乏弹性。给定收入增长和买房的需求增长，住房供给富有弹性意味着房价上涨会带来住房供给的显著改善，这会带来人口流入和城市扩张，房价增速由于住房供给改善也相对温和；缺乏供给弹性的城市则难以带来住宅数量增加，人口流入和城市扩张受阻，收入提高带来更多的是房价和生活成本的上升。哈佛大学城市问题教授葛雷瑟基于美国的研究得到上述结论，这个结论放在中国也同样适用。从全国100个大中城市的数据看，房地产用地（住宅、商服）的供应力度并未随着房价攀升而提高。相反，由于房地产用地供给弹性不足，房地产用地出让单价连年走高,成为推动房价攀升的重要因素，这在住宅用地上体现更为明显。2008-2021，100个大中城市建设用地出让中住宅类用地的占比从38.5%降至33.1%，住宅用类用地的出让单价则从2254元/平米升至12998元/平米，13年间提高了近6倍，年均涨幅14.4%。商服用地历年的出让比例维持在10%左右，出让单价13年间上涨了1.7倍。除住宅、商服用地以外的工业及其他用地，其出让规模较大，单价很低，2021年100个大中城市工业及其他用地出让单价为553元/平米，住宅类用地出让单价是其23.5倍。考虑到还有很大比例的工业、基建和公共管理用地由无偿划拨方式供应，住宅用地的相对高价程度在实际中会更加显著。

图4 100个大中城市国有建设用地出让中住宅、商服用地占比及出让单价

数据来源：Wind

图5 中国主要城市住房供给弹性与房价

数据来源：CEIC、Wind

　　大城市的住宅土地供应则更为紧张。用2009-2018年平均新增住宅土地面积除以常住人口反映该城市的新增住宅供地强度。北、上、深等大都市住宅供地强度最低，人均新增住宅供地面积不足10平米。二线城市新增住宅供地强度有非常大的差异，从人均新增住宅供地面积不足10平米的福州、西宁，到接近30平米的武汉、沈阳和乌鲁木齐。三线城市新增住宅供地强度也有显著差异，从不足5平米到超过30平米不等。总体而言，二三线城市的住房供给弹性要显著高于大都市。

　　二是基础教育医疗服务和基础设施供给不足，制约了都市圈的住房供应提升。购买住房也是购买其所在位置带来的交通、教育、医疗、商业配套等各种服务流。住房供应的重点不是住房本身，而是住房附着的各种服务和交通基础设施。通过完善都市圈基础设施和公共服务，可以增加高品质住宅的供给，这是缓解中心城市房价压力的主要手段。纽约、东京等大都市圈的发展，都借助于大力发展郊区的公共服务和公共基础设施，缩短到中心城区的通行时间，完善教育医疗配套措施，进而实现郊区住房对中心城区住房的替代。这不仅让大都市圈容纳了更多人口，也降低了大都市的住房和生活成本。中国在特大城市周边的交通基础设施方面做了很多工作。但是无论是基础设施还是公共服务的完善程度都还有较大差距，制约了郊区对中心城区住宅的替代，成为拉低大城市房价的重要掣肘。

　　三是保障性住房供给不足，与人口流动脱节。保障性住房的分布与新建商品住房分布和人口流动分布有明显区别。在市场竞争力量驱动下，新建商品住房基本还是紧跟人口流动，在人口流入地区多盖房。保障房建设则不然，根据能获得数据的2010-2011年保障房建设情况来看，保障房集中在新疆、黑龙江、安徽、江苏、浙江等几个省份；中南部地区，尤其是人口大量流入的珠三角地区，保障房建设很少。保障房不能跟着人口流动走，尤其是人口希望流入的大都市保障房供给滞后，没能遏制房价上涨或者缓解房价上涨对低收入群体的过重负担。

图6 33省（区、市）安居工程土地供应情况

数据来源：CEIC

　　四是我国金融服务供给不足，提升了房地产的投资属性。一方面，债务主导型金融体系助长了房地产投资需求，加剧了房价上涨。债务主导型金融体系增加了房地产的投资属性。支撑债务主导型金融体系的重要元素是抵押品，而房地产是天然的抵押品。哈佛大学教授葛雷瑟指出，债务主导型的经济体当中，以银行为代表的金融机构普遍使用房地产作为抵押品，并因此提升了全社会对于房地产的投资偏好。中国是典型的债务主导型金融体系，金融机构也普遍使用土地和房地产作为抵押品，这大幅提升了房地产的投资属性，增加了对房地产的需求 。另一方面，养老和保险金融服务滞后，房地产成为家庭养老和保险的替代金融投资工具。

　　五是融资成本过高并传递到房价。与其他行业相比，房地产企业融资面临较多限制，融资成本偏高，这从两个方面推升了房价。一方面，对房地产企业的贷款限制遏制了住宅供应，推升了房价。我们对分城市的房价的回归模型中显示，对开发商的开发贷款与住房价格显著负相关，开发贷款下降直接带来新增住宅供给下降，加剧房价上涨。另一方面，在住房需求较为旺盛的环境下，房地产的高融资成本都转化为更高的房价。

　　3. 问题

　　高房价给本地和新进入居民带来了过于沉重的购房负担，给城市发展竖起了看不见的围墙。宾夕法尼亚大学方汉明等学者（2015） 等分析某大型商业银行的120 个城市的住房抵押贷款数据，探究高房价对购房人群的经济压力，特别是对低收入群体。其中也有对房价收入比的估算。他们对比分析了各类型城市中的两类购房群体：一类是家庭收入在贷款购房人群中占比 10%以下的低收入群体（P10），另一类是家庭收入在贷款购房人群中占比 45-55%的中等收入群体（P50）。他们的研究发现，对于低收入群体，房价收入比在 8 以上，住房开支成为非常大的负担；对于中等收入群体，房价收入比在 6-8 之间，住房开支负担也很沉重。两类群体中，一线城市的住房收入比显著高于二、三线城市。

　　都市圈过高的房价收入比使得在希望迁居一线城市的家庭望而却步，也大大超出了众多在一线城市打工群体的支付能力，众多一线城市打工者不能在长期工作的城市安家。2020 年我国常住人口城镇化率为 61%，户籍人口城镇化率仅为 45.4%，二者之间存在着 16 个百分点的差距，全国常住和户籍城镇人口差约为2.3亿左右。这说明以农民工为主的流动人口仍未实现市民化。仅北上广深四个城市的常住人口和户籍人口差就达到3950万人。流动人口的定义虽然源于户籍分割，即使户籍制度大幅放开，在都市圈的高房价面前，大量流动人口也难以在核心都市圈定居。都市圈的高房价是制约流动人口在都市圈定居的最直接因素，这对我国经济社会结构将产生诸多负面影响。

　　一是遏制了流动人口的消费。由于不能在大城市定居，大部分流动人口在长期预期上并不把工作所在的“常居地”当成“定居地”。在消费选择上，流动人口往往在城市工作期间节衣缩食，不愿消费。从统计数据观察，根据王美艳（2017）的研究，农民工消费水平远低于城市居民。2016 年新生代农民工家庭（1980 年及以后出生的农民工）的消费支出中，食品支出为9527 元、衣着为1589元、生活用品及服务为680元，老一代农民工家庭的消费支出水平则更低；从绝对数来看，均远低于城镇居民家庭在食品（23643元）、衣着（4935元）、生活用品及服务（4920元）上的支出。农民工消费水平低于城市居民，不仅是因为收入水平低，也源自储蓄率更高。张勋等（2014）基于中国居民收入调查数据库（CHIPS）计算了2007年不同类别居民的储蓄率，发现农民工群体的储蓄率显著高于城镇户籍居民和在农村就业的农村户籍居民。崔菲菲等（2020）使用全国农村固定观察点山西农户跟踪观察样本的数据，测算得到：山西省2003-2017年间，农民工到村外县内就业、到县外省内就业、到省外城市就业的家庭储蓄率分别为39.9％、41.3％和43.3％，农民工储蓄率高于全国平均家庭储蓄率，且劳动力转移地点与家庭储蓄率正相关。主要原因就在于：相对于在省内工作，农民工在省外大城市就业的定居可能性更小，所以更倾向于减少消费、增加储蓄。

　　二是流动人口的返乡置业中，相当一部分形成浪费，阻碍了资源配置优化。在大部分的人口流出地，流动人口在大城市工作获得收入、抑制消费积攒储蓄后，出于婚姻、养老甚至于社会评价等原因在本地购置房产。人在外地打工，出于婚姻、社会评价等目的的房产购置大多空置。考虑到人口流出地的现实情况，空置的房产也较难获得租金收入。在此过程中形成的房产需求会抬高当地房价，增加了实际留守当地定居的居民房价负担。

　　三是流动人口在大城市工作、创造税收，但要求其户籍地为其提供社会保障，加剧了人口流出地的政府收支矛盾，强化地区间发展的不均衡态势。流动人口的长居工作地在大城市，他们的工作通过为企业创造增加值等各种途径为其常居地的政府提供了较为充足的财政收入。同时，常居地政府并不需要去全额负担流动人口的公共服务支出。以社会保障为例，体现工作地政府社保支出的主要是由企业代扣代缴的城镇职工养老、医疗保险以及工伤和失业保险，2017年农民工在上述4类保险中的参保比例仅分别为21.6%、21.7%、27.2%和17.1%，远远低于全体职工参保比例。而反观人口流出地，由于人口流出、产业不足，政府财力有限，但基本上全部的流动人口都会在户籍所在地参保城乡居民养老、医疗保险，这两类保险的政府支出负担虽然要低于城镇职工养老、医疗保险，但依然对财力受限的人口流出地政府形成压力。更要考虑到，在如此的财政收支压力下，人口流出地政府更难以提供更多的公共服务、发展基建，进一步制约当地经济发展。如果流动人口在大城市定居的房价门槛能够降低，再配套户籍社保制度改革，人口流出地政府的收支将会减少压力，区域发展也会更加均衡。 

　　4. 争议

　　（1）高房价对应了泡沫化，并影响到金融稳定

　　中国大城市的房产价格很高，这是事实。然而，高房价是否意味着房价存在泡沫，泡沫是否很快会破灭呢？房价高不等于房价泡沫，高房价带来的痛苦未必会像泡沫那样很快破灭，可能长期持续。

　　房价收入比反映了房价痛苦指数，这个比率越高，购房者的压力越大，然而，这个指标用来预测房价泡沫并不合适。很多房价收入比高的大城市未必比那些房价收入比低的小城市房价泡沫更高。用居民可支配收入减去居民消费支出作为居民储蓄，用居民储蓄除以居民债务利息，以此得到居民部门的利息保障倍数。

　　万科公司谭华杰基于大量国际经验的研究表明，居民部门利息保障倍数反映了居民偿付住房抵押贷款的能力，是预测房价是否大跌最有效的指标，预测能力远好于房价收入比、居民部门债务杠杆率等其他诸多指标。他们的研究发现，居民部门利息保障倍数高于1.5倍时，基本没有国家/地区发生过房价大跌情况。美国2007年房价大跌前夜，居民部门利息保障倍数1.46倍；日本1989年 1.49倍；香港1997年1.23倍；芬兰在1989 年0.73倍，2007年1.55倍，同期西班牙1989 年仅为0.99倍。国际经验这个指标低于1.5的临界值会导致房价大跌和居民部门债务困境。中国目前的家庭部门可支配收入大约61万亿，消费约38万亿，储蓄接近23万亿；家庭部门各种贷款55万亿，按照加权平均贷款利率5.5%计算需要支付的利息大概3万亿，利息保障倍数在8左右。远高于国际警戒线水平。这说明中国居民偿还住房抵押贷款能力有较高的保障，至少从国际经验来看，房地产价格短期内大幅下跌并引发系统性金融风险的可能很低 。

　　（2）高房价挤压制造业利润和居民消费

　　房价上涨过程中，企业经营面临更高的要素成本，不仅是更高房租，还有更高的工资。有一种广泛的忧虑是，房价上涨带来的成本上升会侵蚀企业，尤其是制造业利润，恶化制造业生存环境，甚至成为众多企业破产的主要原因。

　　无论是短期数据还是长期数据，房价增速和企业利润增长呈现出正相关关系。仅从这种相关关系不能得出什么强有力的结论，不能以此认为房价上涨有利于增加企业经营，但至少提示我们，房价上涨与企业经营之间的关系可能并非提高成本那么简单。房价上涨对企业经营的影响，至少要考虑以下两个方面的机制。

　　房价上涨增加了企业经营活动中的要素成本，但是，对于不同类型企业经营的影响有显著差异。对于市场定价能力较强的企业，房租或者劳工成本上升的结果往往是产品或者服务的价格上升，房价上涨对企业盈利的影响有限。对于市场定价能力较弱的企业，企业至少以下三种方式应对：

　　一是改变产品/服务的要素投入密集度，比如，用土地节约型技术代替现有技术，典型的例子是高房价地区更流行的快递行业即是节省了城市中心地带的用地；再比如中心城区商场转化到郊区的大型购物中心。二是加大研发力度，用其他方面的成本下降抵补房价上升带来的成本上升。三是退出本地市场，退出本地市场的企业还面临两种选择，转移到其他地区继续经营，转移到其他部门继续经营，或者彻底退出之后资源闲置。只有最后这种情况下，资源闲置，这才会带来真正意义上的产出损失。

　　房价上涨会对企业经营带来普遍的压力，并迫使企业做出调整，但是，考虑到企业的应对措施以后，房价上涨只是在非常特定的环境下才会带来真正的产出损失。资源闲置和产出损失的大小取决于要素市场流动性，如果房价上涨冲击带来的失业能够很快在其他地方找到工作，损失更小，反之，损失更大。

　　房价上涨刺激了房地产供给上升，以及由此带来了基础设施改善、城市扩张和规模经济效应。这也正是我们从过去几十年中国城市化进程中看到的普遍现象。规模经济效应可以从降低成本、提高专业化和生产率水平等多个角度改善企业的生产率，改善了企业生存环境。一个与此相关的证据是，随着人口密度的不断提高，企业的数量也随之上升。当每平方公里人口密度0-2500人的区域，企业数量在0-87家之间；人口密度2500-5000人之间的区域企业数量在88-238家之间；人口密度5000人以上的区域企业数量达到340家。可以看出，越是人口密集地区，对企业的吸引力越大。

　　房价上涨，既给企业带来了经营成本上升的负面影响，也给企业带来源自规模经济的发展机遇。综合两方面的情况来看，房价对企业经营的影响，关键取决于房地产的供给弹性。供给弹性过低，房价上涨而房屋供给没有提高，难以带来城市扩张和规模经济收益，房价上涨的负面影响更突出；保持适当的供给弹性，房价上涨伴随着房屋供给显著提高，不仅接下来的房价上涨会得到遏制，城市化进程也有明显推进，对企业创造了更多发展机会，正面影响更突出。我们通过回归分析看到，房价与企业利润呈现出负相关关系，与住房供给弹性则是显著的正相关关系。

图7 房价增速与企业利润增速时间序列图

图8 房价增速与企业利润增速截面图

　　房价上涨增加了购房和租房家庭的负担。特别是对于中低收入群体，住房支出相对于收入而言过高。一种普遍的担心是，高房价挤出了其他方面的购买力。这种现象在很多家庭存在，但是，加总意义上看高房价是否挤出了消费，则需要更进一步研究。

　　房价上涨改变了居民生活中各种支出的相对价格，对不同家庭消费支出的影响有显著差异。家庭部门面临着住房支出还是其他消费支出的选择。住房作为生活中的必需品，在不同家庭面临着显著差异的需求替代弹性，已经有稳定居住地的家庭需求替代弹性相对较高，没有稳定居住地的家庭则缺乏需求替代弹性。对于缺乏需求替代弹性的家庭，房价上涨将迫使家庭不得不增加住房相关的开支，并因此挤压其他消费。对其他消费的挤出程度取决于该城市的住房供给弹性，较高的住房供给弹性下房价上涨带来住房供给显著改善，住房开支增长有限，对其他消费的挤出也有限；较低的住房供给弹性下，住房开支增长更大，对其他消费的挤出也更显著。

图9 房价增速与居民消费增速时间序列图

     

图10 房价增速与居民消费增速截面图

数据来源：Wind

　　除了房价上涨对消费的挤出效应，还应该考虑房价上涨过程中，房地产供给改善，城市化率水平提高以及由此带来的规模效应和收入水平提升，这会对消费形成正面的影响。综合两方面因素考虑，房价上涨与消费之间的关系并不明晰。


　　1. 事实

　　房地产开发建设周期长，拿地和建设等环节均占用大量资金，是资金密集型行业。然而从行业比较和国际比较来看，中国房地产行业的债务水平极高，并非依靠行业属性就能解释。行业比较来看，统计全部非金融行业的A股及H股上市、主营业务在内地的公司资产负债情况，可见房地产行业的资产负债率在所有非金融行业中为最高，2020年达到79.3%，高于排名第二的资本货物业6.2个百分点，高于其他行业的幅度则在17-40个百分点不等。国际比较来看，中国上市房企的资产负债率也大幅高于主要发达国家，2020年分别高于日本、美国、德国、法国和英国10.6、22.7、24.9、41.0和42.0个百分点。从上市公司的有息债务存量看，主营业务在内地的港股上市房企和A股上市房企的有息债务合计占主营业务在内地的全部港股企业和全部A股上市企业合计的比例从2010年的12.3%升至2020年的21.5%。拉长时间看中国房地产开发企业的资产负债率，以2010年前后为分界点，房地产业的债务水平不再像以前那样大幅度波动，而是一路迅速走高。2000-2010年，房地产业整体负债率在波动中整体下降了1.1个百分点；2010-2020年，资产负债率整体提高了6.2个百分点。

图11 中国上市公司资产负债率行业分布（左）

图12 主要国家上市房企总资产负债率（右）

数据来源：Wind 

图13 上市房企有息债务存量占比（左）

图14 中国全部房地产开发企业资产负债率（右）

数据来源：Wind、国家统计局

　　2. 原因

　　2010年后房地产行业债务水平持续攀升，与这一现象同时存在的是房地产行业的“高周转”模式。“高周转”模式指的是房地产开发商通过加快前期的开工进度，快速获取预售资格，然后用购房者提供的预付款支撑下一阶段的购地支出和新开工。高周转模式可以追溯到2010年，万科等房企率先运用高周转模式创造了前所未有的销售额，这一年也被称为高业绩和高周转的“元年”。“高周转”模式在业内并没有立刻流行起来。直到2016年，房地产行业重新开启“高周转”模式，碧桂园将这种模式发挥到了极致。随后，全国范围内的各类房地产企业逐步接受这种房地产经营模式。至此，速度成为房企之间相互竞争的关键——拿地的速度、新开工到拿预售证的速度、卖房回款的速度。

　　房企转向“高周转”的背景是土地价格已涨至较高水平的同时，房价上涨的空间也已经有限，行业毛利率随之降低，房企开始通过高速周转来扩大收入和利润。其实现的条件是房企可以通过大量预售房屋也即销售“期房”来获取资金。现有的统计数据也可以证明“高周转”是现实存在的：2008-2021年，商品房销售中的期房比例大幅提高，从64.4%升至87.0%；同时，房地产开发资金中来自预收款的比例也从24.6%升至36.8%。

图15 房地产“高周转”模式的数据特征

数据来源：Wind

　　“高周转”核心是资金的高周转，是追求现金流尽快为正，其结果应该是房企的资产周转和收入实现速度加快，理应对应着资产周转率的提高、对债务的依赖程度下降。但是事实却恰恰相反，在高周转模式高歌猛进的同时，房地产行业的资产负债率不减反增，资产周转率也在显著下降。我们整理了在沪深两市及香港上市全部内地房企的年报数据，计算得到全部房企的资产周转率从2010年的26.4%降至了2020年的22.0%，降幅4.4个百分点。这说明房地产行业整体的资产运营效率是在下降的，与普遍的“高周转”模式并不相符。

图16 国内全部上市房企（含H股）总资产周转率

数据来源：Wind

　　其中需要特别解释的是2017年上市房企资产周转率的骤降（较2016年降2.6个百分点）。2017年上市房企资产增速为36.0%，基本稳定在前两年的水平；但2017年的营收增速却较上一年度显著下滑11.8个百分点至20.6%，使得资产营收的增速差达到15.4个百分点，为最近十年最高。这也直接拉低了上市房企的资产周转率，此后基本维持22%左右的水平。

图17 上市房企（含H股）历年资产和营收的增速差

数据来源：Wind 

　　这与商品房销售的数据吻合，2017年，全国商品房销售面积增速为13.7%，较上年下降21.1个百分点。其中一、二线城市销售更显疲态，销售额合计分别近乎零增长，商品房销售主要依靠三线及其他城市，2017年以后，三线及其他城市的销售也开始有所下滑。但销售走低的同时，2017年房企拿地规模却显著增长，全国住宅类土地成交面积较上年增长25.8%，其中三线及其他城市增长更为显著，增速达到29.4%。

图18 全国及各类城市商品房销售额增速

数据来源：Wind 

图19 全国及各类城市住宅类用地成交面积增速

数据来源：Wind

　　2017年的土地成交高增也是2013年房企大规模拿地后的第二个高峰。但2017年的房企拿地扩张与2013年存在显著不同。2013年，可见房企在各类城市的全线扩张，全国住宅类土地成交规模增42.7%，其中一二线城市增28.0%，三线及其他城市增41.7%，均在较高水平。而2017年的拿地扩张则主要依靠三线及其他城市。

　　这佐证了在一二线城市地价持续高企时，房企经营模式的一个特点：通过在三线城市及以下地区下沉市场扩大规模，并希望通过扩大销售快速回款维持资产周转率的稳定。但在资产存量逐步累积的同时，房企高周转却不能提高资产周转率、降低资产负债率。基于此，我们可以推断在积累资产存量时，房地产行业形成了规模较大的、难以通过销售收入和运营收益覆盖的 “沉淀资产”。

　　通过基本事实梳理，可知中国房企的高负债并非由“高周转”模式导致。基于“高周转”和高负债的并存，可以推断房地产行业在积累资产存量时，形成了规模较大的、难以通过销售收入和运营收益覆盖的 “沉淀资产”。因为如果高周转模式可以覆盖房企的所有资产，其资产周转效率高、收入实现能力好，房企的高债务也能被正常业务收益所覆盖，不至于债务持续积累。

　　房地产企业之所以积累了巨大规模的、缺乏现金流覆盖的沉淀资产：一方面是因为在房价快速上涨期房企希望囤积较多土地和建成建筑库存；另一方面因为这些囤积的土地和建筑相当一部分是未能在持有、开发后获得预期现金流。房企拿地并不容易。房企需要从地方政府获取土地，地方政府则希望通过房地产开发完善地方基础设施建设、改善人居环境、吸引人口聚集、产生规模效应促进经济发展。地方政府在推进城镇化和产业升级过程中，出售土地的同时往往会要求房地产开发企业配套建设养老院等准公益性物业或者自持部分住宅用于发展租赁市场，也会鼓励房企涉足产业园区开发并持有部分物业。房企在土地价格不断上涨、拿地难度不断提升的背景下，也主动或被动地对接地方政府的需求。由于不可预期的诸多原因（如准公益物业经营收益不如预期、自持住宅所在地人口流出以及产业园区等闲置等），上述部分配建或自持的物业就成为了房企的 “沉淀资产”，其对应的房企债务由于缺乏现金流覆盖，也存在更大的债务风险。从公开资料观察，这些“沉淀资产”的来源主要有三个方向。

　　一是土地“限地价、竞配建”模式中房企的配建建筑。2010年前后，国土部门为了管控房价、地价上涨速度，同时为了支持建设保障房、养老机构等公益性建筑，结合房地产行业特点，提出了“限地价、竞配建”这一土地出让模式。所谓“限地价、竞配建”，即在土地拍卖中，当报价达到最高限制地价后，竞买方式转为在居住用地中竞配建公共租赁住房的建筑面积，凡接受最高限制地价的竞买人均可参与竞配建，报出配建公共租赁住房建筑面积最大者竞得地块。

　　例如，2011年广州就以“限地价、竞配建”的方式推出位于番禺的三宗住宅用地。有两宗地块的竞买阶梯达1000平方米，也就是每次拍地举牌，就要多建1000平方米公租房。又如，2015年，在北京顺义的某宗土地出让中，招标文件规定建筑出让地块的建筑总面积为12.8万平米，房企拿地后需建设机构养老设施和限价保障房的面积最低分别为3.5万和3.8万平方米。最后经过多轮竞拍，某开发商以多配建2.6万平方米限价房的条件竞得该地块。最终开发商仅有2.9万平方米可用于建设一般商品房。类似的举措是在侧面鼓励开发商参与保障性住房以及经营性养老机构的建设、经营。开发商对这些要求的积极对接也成为顺利拿地的条件之一。这些配建项目的收益并没有十分稳定的预期，且投资回报期限也较长。 

　　二是房企拿地中被要求自持的住宅。2016年9月30日，北京出台房地产市场调控新政，要求强化“控地价、限房价”交易方式，试点采取限定销售价格并将其作为土地招拍挂条件的措施，并鼓励房地产开发企业自持部分住宅作为租赁房源。随后，北京市推出了海淀、大兴等多块住宅用地，竞买规则要求土地报价达到竞价上限后，进入竞自持商品住宅比例阶段，部分地块自持比例达到100%。此后，全国多地效仿这一规定，鼓励房地产开发企业通过自持住宅开展住房租赁业务。通过出台相关管理办法，规定各下辖各级政府可根据房地产市场状况及住房租赁市场需求情况，在房地产开发项目建设条件意见书中要求房地产开发企业在新建商品房住宅项目中自持一定比例的住房用于租赁。

　　这一模式给房企带来两类经营压力。一是房企拿地成本较高时，自持住宅难以通过合适的租赁运营方式收回成本。例如，2016年，房企万科曾高价获得位于北京市海淀区的两个100%自持地块，其中一宗地块由北京万科以50亿元单独获得，另一宗由北京万科与北京住总组成的联合体获得，拿地资金同样高达59亿元。为平衡资金成本，该项目三居室月租金为1.5万元-1.8万元，四居室月租金为3万元-4万元。若项目全部建成且100%出租，每年租金收入大约为2.73亿元到3.28亿元之间，10年租金收入为27.3亿元到32.8亿元之间。这意味着乐观情境下万科在该项目上的投资回报周期至少在10年以上。二是某些资金实力弱的房企自持三四线人口流出城市的住宅后，难以获得预期收益。在一、二线城市地价居高不下时，中小房企往往希望通过扩展地价较低的三、四线城市业务，房企在这些城市通过自持住宅项目获得可售住宅用地后，若城市居民购房需求不振，自持住宅亦难获收益。

　　三是配套政府要求的产业地产。通过前文的叙述可以发现，由于土地供给的政策性较强，房企拿地难度较大。对一些资金实力稍若的房企尤其是区域性房企而言，由于并无实力获得较多的高价住宅用地，面临着出局的威胁，而通过各种间接手段获取相对廉价的土地成为其持续经营的可选路径。有房地产业内人士称，部分房企有意愿通过产业园区建设、产城融合等业务间接获取自身所需土地。

　　通常情况下，产业地产回报周期至少需要5到8年甚至更长时间，对于开发商而言，不仅在开发过程中需要投入大量资金，建成运营过程中，仍需要不断投入资金，这种投入大、回报周期长模式多数企业难以承受。为了解决这一难题，一些产业地产开发商以降低自持比例、增加销售比例来回笼资金；也有一些企业通过与政府谈判获得一定可供销售的住宅用地。基于这一现状，部分开发商转而囤积一些相对容易获取土地且较为便宜的产业地产。但是，这一模式的风险在于，如果缺乏足够的产业入驻，并且如果城市规划和政策变动，房企不能获得预期的可销售比例，产业地产也将成为缺乏现金流的资产。

　　3. 问题

　　中国房地产行业的债务水平极高。如果商品房销售收入高增长，房企利润足以弥补沉淀资产带来的额外债务成本，房企还能保持正常运行。一旦高销售和高利润不能持续，巨额的沉淀资产对房企会带来巨大现金流压力，房企和房地产市场难以正常运行，对宏观经济稳定又会带来巨大冲击。

　　房企的债务及付息压力，会持续损耗房企现金流，房地产企业丧失自救的空间。沉淀债务基本由难以出售、出租的沉淀资产带来，在现有的市场条件下，这部分资产难以产生足够的现金流。但债务和利息支出仍会持续存在，房企的现金流将会被持续损耗。假设房企的沉淀资产和债务从2010年开始累计，这部分资产负债不能产生现金流，其对应的应付利息几乎相当于房企的一项固定成本，每年增长。按8%的平均融资成本计算，从2013年开始，每年应付沉淀负债的利息就占到全部房地产开发企业营业总收入的10%以上，2015年达到14.5%。到了2020年，房企沉淀债务累积到19.08万亿，需要为其支付利息1.5万亿，相当于当年营业总收入的12.9%。

　　房企受困于沉淀债务和现金流紧张难以正常运营，将通过影响政府、工业企业信用基础和居民风险偏好，制约全社会的信用扩张。首先，当房企不再大规模开工拿地后，政府土地出让收入将会锐减，考虑到以往的显性专项债和城投隐性债扩张都或多或少地以土地收入加持的政府信用作为支撑，土地出让收入不再增加，政府信用扩张将受到制约。其次，房地产开发联通了上下游包括建筑、建材、家居等十余个制造业行业，其停滞将会显著影响工业体系的营收实现，影响工业企业的信用基础。最后，房企正常交房遇到困难，部分房企为了回收现金流打折出售，这些都会影响到住房抵押贷款增长。


　　1. 事实

　　房地产高度金融化的表现之一是房产在中国居民资产配置中的投资属性较高，房产是中国居民资产的最主要组成部分。根据中国人民银行调查统计司发布的《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》，中国城镇居民家庭资产中有近六成是房地产，这一比例大幅高于其他国家。据广发银行与西南财经大学共同发布的《2018年中国城市家庭财富健康报告》显示，中国居民有接近80%的财富投资于房地产。作为对比，美国、日本居民部门资产总房地产的占比分别仅为25.1%（2021年）和18.3%（2020年），分别较中国2019年的水平低34.0和40.8个百分点。住房资产在我国居民家庭资产配置中的投资属性较强，根据中国人民银行的调查数据，我国城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%，有一套住房的家庭占比为58.4%，有两套住房的占比为31.0%，有三套及以上住房的占比为10.5%。超过四成的家庭拥有两套及以上住房，中国居民家庭在满足了基本居住需求后，倾向于继续多持有房产达到增值目的

图21 中美日居民部门资产中的住房和金融资产占比

数据来源：Wind、自行测算

　　支撑居民部门持有房产的资金来源主要来自储蓄资金，而非高杠杆率举债。中国对居民购买住房有较高的首付比要求，限制了通过高杠杆举债买房。中国住房抵押贷款在全社会广义信贷中的占比也不高。2021年，德国、日本、美国住房抵押贷款占商业银行贷款的比例分别为31.8%、25.0%和21.0%，均高于中国（19.9%）。2016年之前英国的相应比例也高于中国，2016年以后中国略微超过英国。

图22 各国住房抵押贷款占商业银行贷款的比例

数据来源：Wind、自行测算

　　房地产高度金融化的表现之二是房地产相关贷款在全社会贷款中的占比较高。从房地产全口径融资看，2012年房地产全口径融资（包括房地产相关贷款、债券、非标存量）增量1.4万亿，占当年新增社融总量比例为8%；此后占比连续4年上升，在2016年达到32%，2017年政策收紧降至23%后又在2018年回升，此后又连续两年下降。这只包括了房地产开发贷款和住房抵押贷款，没有包括房地产行业中通过卖地收入支撑的地方融资平台贷款。

图23 房地产相关融资增量占当年社融增量的比例

数据来源：Wind、自行测算

　　因此，当前看到的房地产与金融部门的广泛联系不宜简单理解为“房地产绑架了金融系统”，解决问题的关键也不是让房地产与金融部门脱钩，而是要重新建立起基于商业规则的、透明可监管的融资渠道来满足房地产的融资需求。

　　2.原因

　　家庭资产过度集中于房地产，主要原因有三个方面。一是房价持续上涨预期，给投资者带来了较好的回报。房价上涨背后包含了合理因素，也有不合理因素，前文已有分析这里不再赘述。二是金融资产的投资回报率较低，投资工具匮乏。我国家庭部门的金融资产包括了以现金和银行存款为主的货币类金融资金，还包括了私人借债、股票、债券、基金、衍生品和其他金融资产的非货币类金融资产。货币类金融资产当中，银行存款的名义利率较低，很多年份低于通货膨胀率。非货币类金融资产当中，私人借债占据较高比重但难言回报，证券类金融资产对绝大部分家庭而言是负回报。根据中国家庭追踪调查（CFPS）数据，2010-2018年期间只有前10%的最高收入组家庭平均才能获得证券类投资的正回报，其他收入组的证券类投资都是负回报。与其他国家相比，我国家庭金融资产构成中严重缺乏收益率稳定的养老保险类金融资产，这类资产只占到全部金融资产的11%，远低于30%左右的世界平均水平。这在一定程度上也强化了居民部门买房保值的动机。三是持有房产的成本较低，我国对持有存量房地产还没有广泛开征税收。

　　房地产企业大量举债，原因也有多个方面。一是房地产长期高速发展的背景下，部分房地产开发企业通过大量运用债务杠杆扩张规模，以此实现业务超常规发展。二是房地产在地方政府的要求下，为了配合拿地和开发持有了大量缺乏现金流回报的沉淀资产，并由此形成了债务的滚动积累。三是对房地产融资的正规金融渠道较窄，房地产企业不得不大量借助高成本的非正规融资渠道，这也加剧了房地产企业的被动高额负债。 

　　3.问题与争议

　　针对居民部门举债购房、金融机构将大量资金给与住房抵押贷款或者房地产企业，一种看法是信贷资源过度涌入房地产部门，挤压了其他部门的发展。与此相对立的一种看法是房地产住房抵押贷款和开发商贷款的增长创造了全社会购买力，支撑了对其他部门的产品和服务需求，不是挤压了其他部门发展，而是支撑了其他部门发展。

　　这两种看法哪个能站得住脚，要看当时的宏观经济环境。如果市场自发的信贷需求旺盛，金融部门普遍采用信贷配给的方式分配信贷，信贷资源过度流入房地产行业会挤占其他部门的发展机会。如果市场自发的信贷需求不旺盛，金融部门缺乏优质信贷客户，房地产行业相关的贷款则不会挤占其他部门发展。不仅如此，房地产行业创造的贷款，无论是按揭贷款还是开发贷款，都会形成企业、政府和居民的收入增长，支撑全社会购买力增长，支撑了其他部门发展。

　　我国在2012年以后，资本密集型行业跨过了发展高峰期，市场内生的企业部门信贷需求大幅下降。企业发展最短缺的不是信贷，而是收入和利润，有了这些企业不难拿到信贷，没有这些信贷多数成了坏账。这种环境下，房地产行业的相关贷款支撑了全社会信贷增长，支撑了对企业商品和服务的购买力，对其他行业发展起到的作用是支持而不是挤占。


本文节选自《2022·CF40中国金融改革报告》分报告《构建房地产新模式》，《构建房地产新模式》课题负责人为中国金融四十人论坛（CF40）资深研究员、中国社科院世界经济与政治研究所副所长张斌，课题组成员包括CF40研究部副主任、中国金融四十人研究院青年研究员朱鹤，中国金融四十人研究院青年研究员钟益、盛中明、孙子涵。