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1、 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 1 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 日本化還是韓國化日本化還是韓國化 未來中國房地產和經濟向何處去 束加沛1 2024 年 04 月 13 日 內容提要內容提要 日本 90 年代地產泡沫的教訓眾所周知，但韓國的經驗則被忽視。1998年的韓國同樣站在高收入國家的門檻上，位于城鎮化的后半場，和當下中國發展階段接近。1998 年亞洲金融危機中，韓國經歷了經濟衰退、房價下跌、銀行承壓。但和日本不同，韓國隨后經濟持續增長并成為發達國家。日韓都經歷了房地產市場的劇烈調整，但未來路徑完全不同，此前有無房地產需求透支是決定性因素。合并考慮地產投資水平、

2、中國獨有的土地供應制度、二手房成交增長和庫存量，基本可以確認中國當下并不存在房地產需求透支，韓國的路徑或許更有參考價值。海外國家的經驗顯示基本面惡化也會導致房地產市場承壓，當基本面修復，房地產價格和投資會快速修復，1998 的韓國是一個典型，若政策應對得當，負面影響可能大幅降低。而需求透支的后果需要漫長的時間來消化，政策也無能為力，1991 的日本是另一個典型。風險提示：（1）地緣政治風險（2）政策出臺超預期（3）金融風險 1宏觀分析師，S1450523010002 108313738 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 2 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 一一、被忽視的韓

3、國被忽視的韓國經驗經驗 當下，關于中國房地產市場和未來經濟走向無疑是宏觀領域的焦點。日本 90年代泡沫破滅和隨后失去的三十年令人印象深刻，國內和海外的市場參與者也對此進行了深入研究2，對 90 年代的日本和當下的中國做了仔細的比較，并且以此為基準研判中國未來，這樣的研究和思考無疑具有很高的啟發性。但是我們是否忽視了另外一個東亞鄰國韓國在 1998 年金融危機和房地產大跌中的經驗？相比 1991 的日本，可能更多程度上，1998 年亞洲金融危機前的韓國和當下的中國具有更多的相似性。首先看經濟發展階段，韓國在 1994 年人均 GDP 突破 1萬美元，剛剛突破當時世界銀行高收入國家門檻（約 900

4、0 美元），而中國在 2021 年人均 GDP 達到1.27 萬美元，接近 2021 年高收入國家門檻。而日本 1990 年人均 GDP 達到 2.5萬美元，遠超當時高收入國家門檻（7600 美元），已經達到發達國家前列。在城鎮化方面，日本 90 年代城鎮化已經基本結束3，而韓國 1998年的情況可能和中國當下更為接近，均處于城鎮化最快的階段已經過去，但是未來十年內仍有一定城鎮化空間，這和經濟發展水平在高收入國家門檻附近是一致的。城鎮化率由于不同國家的制度存在差異，可能并不直接可比。非農就業人口占勞動力數量比重提供了另外一種視角。同樣顯示韓國在 1998年，城鎮化最快的階段已經結束，但和城鎮化

5、的終值相比仍有上升空間。2 美聯儲經濟學家在 2002 年的論文的背景之一是當時美國認為他們可能在經歷日本 90 年代.Ahearne,Alan G.,et al.Preventing Deflation:Lessons from Japans Experience in the 1990s.Joseph Gagnon(2002)3 參考風物長宜放眼量的報告 KYhUyX8VkWeV6YgUdYiZ6M8Q6MpNmMnPmQeRmMnRlOpOoQbRqQxOxNqNoNvPqMwO 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 3 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖1：韓國城鎮化

6、率和非農人口就業比重，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 其次看出生人口，韓國出生人口在 1960-1970 年維持在年均 100 萬左右，隨后逐漸回落，在 90 年代回落到 60-70 萬量級，2000 年后再次回落至 40萬量級并持續近二十年。1980-1990 年間中國出生人口在年均 2400 萬，隨后逐漸回落，在2000 年穩定至 1600 萬量級，在 2018 年再次回落，可能下降至 900萬量級。在快速發展 40 年后，中國和韓國的出生人口均較起點下跌接近 60%。圖2：韓國出生人口 數據來源：Wind，CEIC，國投證券研究中心 但更重要的是，韓國在 1998 年亞洲金融危機

7、期間房地產和經濟金融的表現。90 年代以來，韓國房價總體保持穩定，很難說因為房價上漲積累了巨大的泡沫，5560657075808590951980/121982/121984/121986/121988/121990/121992/121994/121996/121998/122000/122002/122004/122006/122008/122010/122012/122014/122016/122018/122020/12城鎮人口:占總人口的比重:韓國非農就業人口占勞齡人口比重20000030000040000050000060000070000080000090000010000001

8、1000001960/121963/121966/121969/121972/121975/121978/121981/121984/121987/121990/121993/121996/121999/122002/122005/122008/122011/122014/122017/122020/12韓國:出生人口 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 4 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 在 1998 年金融危機期間，韓國 OECD 名義房價指數最大跌幅達 13%，中國目前這一指標的跌幅不超過 5%。圖3：韓國名義房價指數 數據來源：CEIC，國投證券研究中心 而同期韓國

9、房地產投資很難說存在過剩，韓國城鎮化的最快階段在 1991年前后4，此后韓國房地產投資經歷了顯著的減速，其占 GDP 的比重顯著下降。1994年開始，住宅投資占 GDP 比重開始平穩回落。站在事后看，我們可以非常清楚地說韓國在 1998年后的房地產市場存在顯著超調。如下圖 4所示，隨著高速城鎮化階段的過去，房地產投資占 GDP 比重將不斷滑落，這是一個長期趨勢。而 1998-2002期間的深坑是對趨勢的背離，這導致了2002 年后房地產投資占比的反彈?；仡^看韓國 2002年后房價持續快速上漲，房地產市場超調導致的供給不足可能是一個重要原因。4 參考風物長宜放眼量的報告 505560657075

10、808590951001990/031991/031992/031993/031994/031995/031996/031997/031998/031999/032000/032001/032002/032003/032004/032005/032006/032007/032008/032009/032010/032011/032012/032013/032014/032015/03房屋價格指數：名義：SA 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 5 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖4：韓國住宅投資占 GDP 比重，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 而站在 1999年初

11、，韓國能看到的是房價快速下跌、房地產投資快速下降、匯率大幅貶值，企業存在極其嚴重的債務問題，銀行不良居高不下，經濟衰退，金融系統承壓，對外債務違約，“硬著陸”、“丑陋去杠桿”似乎非常精準的描述了韓國。韓國同樣面臨城鎮化接近尾聲、出生人口大幅減少這些長期趨勢的壓力，“韓國見頂”、“失去三十年”的敘事似乎也能適用。圖5：韓國非金融企業杠桿率和銀行貸款不良率，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 而最后的事實是韓國并沒有失去三十年，在 2010 年后人均 GDP 突破 2.5 萬美元，成功步入了中等發達國家行列，并且經濟在隨后持續增長。而韓國的房價3456789 1983 1984 1985 19

12、86 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005住宅資本形成占比012345678970809010011012013019901992199419961998200020022004200620082010201220142016201820202022杠桿率:非金融企業部門:韓國韓國:銀行不良貸款率(右軸)國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 6 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 也在此后迅速上漲，房地產投資也同步反彈?？紤]到中國

13、未來城鎮化空間可能比韓國更大，房地產市場的需求或將更好。圖6：韓國實際 GDP 同比和人均 GDP 數據來源：CEIC，國投證券研究中心 為什么日本和韓國危機后的二十年走出了完全不同的軌道？房地產泡沫破滅所伴隨的債務壓力、房價下跌似乎不能解釋日本和韓國的差異。那什么是問題的關鍵？二二、決定性判據決定性判據需求透支與否需求透支與否 一般而言，房地產價格大幅上漲往往伴隨著房地產投資占 GDP 比重的快速上升以及債務的增加，價格回歸基本面的過程也使得投資和杠桿回歸正常水平。前者會帶來需求透支，使得此后幾年需求顯著弱于均衡水平，而后者可能導致金融機構出現大量壞賬，引發金融風險，這樣的過程被稱為房地產泡

14、沫破滅。2015 年以來，中國在房價快速上漲的同時，房地產投資占比總體穩定，這與幾乎所有國家的房地產泡沫化相比都有極其顯著的差別。在此前的道是無晴卻有晴的年度策略會報告中，我們指出中國房地產投資占 GDP 比重已經低于長期8%左右的合理中樞水平。部分投資者對我們長期房地產中樞的估計抱有疑慮，認-6-4-2024681012600080001000012000140001600018000200002200024000260001990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102

15、0112012人均國內生產總值：美元GDP同比(右軸）國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 7 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 為美國和日本長期 4%的住宅投資占比才是可比對象。但這無疑缺乏對不同房屋類型成本差異的考慮。5由于中國住宅以多層和高層建筑為主，如果這種居住模式在未來延續，城鎮化結束后中國住宅投資的中樞應該高于多數發達國家，而不是向以發達國家中處于最低水平的美日看齊?？紤]到這一點，我們此前的投資水平更不能說是偏高的。觀察發生典型房地產泡沫國家的共同特征或許可以給我們帶來一些啟發。長尾這篇報告顯示房地產泡沫會帶來長時間的損失6，而我們認為需求有無透支是最重要的房地產泡

16、沫的判據。我們同樣使用Qust7和Laeven8的劃分標準，將國家分為三類：發生房地產危機的國家、發生銀行危機的國家、發生雙重危機的國家。9 表 1 發生不同危機的國家 僅有房地產危機 僅有銀行危機 雙危機 比利時 1979 比利時 2008 丹麥 2008 芬蘭 1974 意大利 2008 芬蘭 1991 意大利 1981 韓國 1997 西班牙 2008 日本 1973 荷蘭 2008 瑞典 1991 韓國 1979 英國 2007 美國 2008 荷蘭 1978 美國 1988 西班牙 1978 英國 1973 瑞典 2008 資料來源：Qust(2017),Laeven(2018)國投

17、證券研究中心 僅有房地產危機而沒有發生銀行危機多數發生在 70-80 年代，可能的背景是當時全球通脹較高，各國利率處于較高水平，導致杠桿的使用較為困難，房地產 5 房地產投資中分為住宅投資和商業、寫字樓等，住宅投資占比和房屋類型很大相關性，高層建筑的建設成本要系統性地高，住宅中高層建筑的占比對長期住宅投資有決定性影響，美國和日本以平房別墅為主，因此投資占比偏低，詳見附錄。6 王曲石、于飛、朱鶴、鐘益（2022），“長尾一個關于地產 泡沫破裂的跨國觀察”，新金融評論工作論文，2022 年第 12期，中國金融四十人論壇。7 Oust A,Hrafnkelsson K.What is a housi

18、ng bubble?J.Economics Bulletin,2017,37(2):806-836 8 Laeven M L,Valencia M F.Systemic banking crises revisitedM.International Monetary Fund,2018 9 詳細標準見附錄 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 8 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 的危機并未導致銀行的危機。但這一部分時間較早，數據的可得性較差，也并非本文的重點。我們重點觀察雙危機國家和僅有銀行危機國家的對比。如圖 7 所示，如果將危機發生的年份定義為 0，比較危機前后的經濟增速

19、，兩類國家經濟產出都遭受劇烈的損失，經濟活動的修復時間也持續較長。10 圖7：實際 GDP 增速分不同危機類型國家，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：危機發生年為 0，橫軸是距離危機發生的年份 但是兩組國家的基本面存在較大的差異，尤其在房地產方面。我們使用房地產投資占 GDP 比重進行衡量，如下圖 8所示，發生雙重危機的國家在泡沫破滅前房地產投資嚴重過剩，隨后消化這個透支需要的時間和空間更加劇烈。而只發生銀行危機的國家，他們的地產投資過剩的程度要小得多，因此房地產投資本身調整的烈度要小得多。10 由于雙危機國家的銀行和地產危機爆發時間點間隔不等，零點的選擇以靠后的銀行危機為準，可能導

20、致經濟減速的時間范圍更寬，深度被低估。-2-10123456-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910實際gdp增速_雙危機國家僅有銀行危機國家 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 9 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖8：房地產投資占 GDP 比例分不同危機類型國家，%數據來源：CEIC，OECD，國投證券研究中心 注：危機發生年為 0，橫軸是距離危機發生的年份 而觀察失業率，兩組國家都受到長時間的高失業，雙危機的國家損失更大。但是存在房地產泡沫的國家在危機之前失業率有一個明顯的下降，顯示房地產旺盛的投資可能顯著抬升了內需，將經濟推升至過熱的狀態。

21、圖9：失業率分不同危機類型國家，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：危機發生年為 0，橫軸是距離危機發生的年份 而觀察核心 CPI 和政策利率的變化，同樣證實了這一點。房地產泡沫所伴隨的超額投資會將經濟推升至過熱狀態，這使得核心 CPI 顯著上升，政策利率也有響應，加息會導致泡沫的破滅。而這樣的模式在沒有房地產泡沫的國家并不顯著。3.03.54.04.55.05.56.06.57.07.58.0-12-11-10-9-8-7-6-5-4-3-2-101234567891011121314房地產投資占GDP比重_雙危機國家僅有銀行危機國家4.05.06.07.08.09.010.011.

22、012.013.014.0-9-8-7-6-5-4-3-2-10123456789101112失業率_雙危機國家僅有銀行危機國家 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 10 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 核心通脹以及政策利率的上升并不顯著。而危機發生后，大幅降息是共同的應對策略。圖10：核心 CPI 分不同危機類型國家，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：危機發生年為 0，橫軸是距離危機發生的月份 圖11：政策利率不同危機類型國家，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：由于西班牙 1978年前后政策利率波動極其劇烈，剔除該樣本 通過對比可以發現，存在房地產泡沫

23、的國家有著一系列顯著的特征，關鍵在于房地產需求的透支和超額供應，以及隨之而來的經濟過熱。但那些發生銀行危機的國家在地產透支并不顯著的情況下，同樣承受較大的經濟損失。而這些國家0.01.02.03.04.05.06.0-72-60-48-36-24-1201224364860728496108核心CPI_雙危機國家僅有銀行危機國家0.01.02.03.04.05.06.07.08.0-4-3-2-1012345678僅有銀行危機國家雙危機 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 11 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 由于銀行承壓導致融資可得性下降、經濟減速帶來的居民收入和信心走低

24、，均會導致房價承壓和需求不足。圖12：不同危機類型國家的 OECD 實際房價指數 數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：危機發生時實際房價指數為 100 上述研究存在這樣的問題：不同時間段全球的經濟和通脹環境存在差異，貨幣和財政政策應對的實踐操作和當時的理論也顯著不同，不同的國家的能力和基本面也千差萬別，這些僅僅是一個統計，不具有因果性。歐盟國家在 2009 年金融危機前后的表現某種程度上是一個更好的自然實驗。歐元區的國家共享同樣的貨幣，匯率和通脹不需要控制，財政政策的差別也有限，國家治理能力也沒有巨大的差異，樣本基本上都是體量較大的發達國家，發展水平也較為接近。這些國家當時都面臨金融條件

25、的急劇惡化，但是不同國家的房地產市場處于不同的狀態。諸如西班牙無疑是處于泡沫的巔峰期，而德國房地產投資在幾十年范圍內都是底部。其余歐洲國家位于德國和西班牙這兩個極端情況之間。將其合并起來可以一定程度上對房地產需求下降、房價下跌的原因以及可持續性有較好的理解。60708090100110120-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910房價指數_雙危機國家僅有銀行危機國家 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 12 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖13：西班牙住宅投資占 GDP 比重，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 圖14：德國住宅投資占 GDP

26、 比重，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 如果認為這些國家面對的金融海嘯的壓力是程度接近的，將這些國家合并起來，可以衡量這些國家經濟和房地產市場受到金融沖擊的影響。如下圖 15 所示，縱軸是這些國家在 2007 年后最大的 OECD名義房價跌幅，橫軸是這些國家在 2003-2007 年地產投資占 GDP 比重的均值除以 2000-2022年地產投資占 GDP 比重的均值得到的百分比，0代表著兩個階段房地產投資水平是相等的。這個百分比是泡沫期房地產超額投資幅度的代理變量（也可以理解為房地3456789101112 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200

27、7 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022西班牙4.55.05.56.06.57.07.520002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022德國 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 13 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 產投資的回落程度）。即使剔除西班牙之后，回歸方程報告的斜率和截距變化不大?；貧w方程系數顯著的意義是：超額投資代表需求

28、的透支幅度更大，那么需要價格有更大幅度的修正。另外一方面，回歸方程的截距也是統計顯著的，這意味著即使房地產投資在此前沒有過剩，房地產市場運行非常正常，需求沒有被透支，但房價仍然面臨顯著的下跌壓力。11 圖15：房價最大跌幅和超額投資比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：右下角的西班牙是極值點，回歸系數 P 值為 2.7E-4，t 值為-6.7。剔除西班牙后，t 值為-3.57，p 值為 0.01，斜率為-0.64,截距為-7.2，截距的 t 值為-3.8 站在 2010年底，歐洲的國家基本上都面臨較大的房地產市場壓力，價格出現顯著調整，需求都處于低位。站在左側，或許難以確認這種壓力

29、是房地產市場本身還是來自于經濟其他領域的影響，甚至可以認為包括德國在內的歐盟國家房地產此前都出現了需求透支。11使用 2000-2022 這二十多年房地產投資占 GDP 比重均值作為基準，剔除了基數波動的影響。y=-0.57 x-7.44 R =0.87(40)(35)(30)(25)(20)(15)(10)(5)0-20-100102030405060房價最大跌幅房價最大跌幅超額投資比例超額投資比例 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 14 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 但在右側，當歐洲國家普遍從金融危機中走出后，觀察這些國家在 2016年底和 2010 底年房價的變化

30、，此前沒有房地產超額投資的國家房價基本上顯著反彈，此前存在超額投資的國家房價持平或者下跌居多。截距統計顯著意味著房地產市場如果較為正常，其房價在事后反彈是統計顯著的。圖16：房價 2010-2016漲跌幅和超額投資比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：回歸系數 P 值為 0.04，t 值為-2.2，截距的 t 值為 2.8。剔除西班牙后，回歸系數 t 值為-1.4，不再統計顯著，截距為 18.3，t 值為 2.7，仍然統計顯著。同樣，如果我們觀察這些國家的房地產投資情況，如下圖 17所示，橫軸定義與圖 15 一樣，是 2003-2007 年地產投資占 GDP 比重的均值除以 200

31、0-2022 年地產投資占 GDP 比重的均值得到的百分比?？v軸的定義是是 2013-2017年地產投資占 GDP比重的均值除以2000-2022年地產投資占GDP比重的均值得到的百分比。0代表這些國家投資是正常水平。非常明顯的結論是此前有超額投資、需求有透支的國家在隨后很長時間內，房地產投資仍然處于非常低迷的狀態，而沒有需求透支的國家房地產投資快速回到了正常水平。y=-0.67 x+17.57 R =0.40(30)(20)(10)01020304050-20-1001020304050602016-2010房價漲跌幅房價漲跌幅超額投資比例超額投資比例 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題

32、報告 第 15 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖17：危機前后超額投資情況對比，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：右下角的西班牙是極值點，回歸系數 P 值為 6.4E-4，t 值為-5.8。剔除西班牙后，t 值為-3.4，p 值為 0.01，截距統計不顯著。而觀察經濟增長，此前存在更多超額地產投資的國家在危機后五年（2008-2012）經濟也顯著更差。同時，回歸方程的截距為-0.9，也是統計顯著的，這意味著即使房地產市場此前處于非常正常的狀態，在金融危機爆發后的五年內，經濟產出顯著下降。圖18：2008-2012產出缺口均值和超額投資比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究

33、中心 注：右下角的西班牙是極值點，斜率的 t 值為-3.1，p 值為 0.02；剔除西班牙后斜率 t 值為-3.0，p 值為 0.03，斜率為-0.054，截距為-0.92，截距的 t 值為-3.77。此處的超額投資比例使用 2003-2007均值除以 2008-2012均值。12 12 將 2008-2012 視為金融危機期間，其房地產投資偏弱還有修復過去透支的原因，而這也對經濟產生向下的壓力。y=-0.77 x-2.29 R =0.83(50)(40)(30)(20)(10)01020-20-1001020304050602013-2017超額投資比例超額投資比例2003-2007超額投資

34、比例超額投資比例y=-0.03 x-0.96 R =0.62(3.5)(3.0)(2.5)(2.0)(1.5)(1.0)(0.5)0.0-20-10010203040506070產出缺口均值產出缺口均值超額投資比例超額投資比例 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 16 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 而放眼更長的時間，在走出歐債危機后的 2013-2017 期間，大部分國家的經濟活動邊際改善，但仍然總體處于偏冷的狀態?；貧w方程報告的截距也是顯著為負的，顯示房地產市場即使正常，但是經濟同樣受到較大的打擊。而同期那些房地產市場沒有透支的國家房價已經顯著反彈，房地產投資已經恢復到

35、正常水平。站在事前和事中，在金融危機的背景下，歐洲大部分國家房地產市場都面臨需求不足、價格承壓、投資下滑。但是在事后來看，此前有無需求透支，是這些國家隨后房地產市場和經濟路徑的決定性因素。圖19：2013-2017產出缺口均值和超額投資比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：右下角的西班牙是極值點，斜率的 t 值為-4.0，p 值為 0.007；剔除西班牙后斜率 t 值為-2.86，p 值為 0.03,斜率為-0.028，截距為-0.71，截距的 t 值為-2.6.此處的超額投資比例使用 2003-2007均值除以 2013-2017均值 歐洲國家同時也遇到各種負面的影響，包括主權債

36、務危機和金融系統的危機。參照 Baron13所提供的數據，歐洲主要國家在金融危機期間銀行指數的最大跌幅普遍接近 70%，這意味著金融系統受到了巨大的沖擊，銀行系統的安全性普遍受到懷疑。13 Baron,Matthew,Emil Verner,and Wei Xiong,2018,“Identifying Banking Crises,”Princeton University manuscript.y=-0.02 x-0.80 R =0.73-4-3.5-3-2.5-2-1.5-1-0.500.5-50050100150200 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 17 頁，共 44

37、 頁 2024 年 4 月 合并房地產泡沫、銀行危機和歐洲國家在金融危機期間的表現，可以確認的即使需求沒有被透支，基本面的變化例如金融風險同樣會對房地產市場產生顯著的壓力。作用機制可能是當期居民失業、財富損失、長期預期惡化等等。如果來自基本面的“逆風”消失，在房地產市場需求沒有透支的前提下，房地產投資很快會修復，房價會出現顯著的反彈。而那些需求透支的國家處于“逆流”的狀態，房地產市場長期處于需求不足、價格承壓、投資滑落的狀態。需求透支這樣的“逆流”是無法通過政策干預去解決的，而其他領域的“逆風”是可以被干預，從而減小社會和國家層面的損失?，F代社會的經濟運行是通過一系列的制度安排，使得陌生的個體

38、之間進行分工和合作。這些合作能夠實現是依賴于參與者對制度的信任和制度的運行結果的相互作用，金融系統凝結了極多的信任。當某些制度及其所凝結的信任被破壞，社會相應的分工與合作無法完成，必然帶來巨大的長期的經濟損失。美國大蕭條期間的銀行危機是一個更加典型的案例?？梢宰鲞@樣一個思想實驗：在銀行安全承壓的背景下，如果當時歐洲國家的政府為了保護儲戶利益，緩解儲戶的擔憂，要求銀行大幅提高存款準備金率，最終結果又會如何？再回到第一部分對韓國的討論，韓國當時的問題在于資本賬戶出現了問題，此前國內企業杠桿率快速增長，而且存在大量外債，金融系統承受巨大壓力。韓國政府當時也缺乏應對危機進行逆周期調節的能力，未能對企業

39、進行及時的救助，挽回相關方對制度的信任，使得最終產生了較大的損失，耽誤了 6-7 年的發展時間。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 18 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 我們知道的事實是韓國政府在當時向 IMF 尋求了 570億美元貸款，基本可以確認的韓國政府并沒有能力采取逆周期政策并且大規模救助機構，挽救參與者的信任和此前正常運行的制度。如果韓國政府當時有能力去踐行行動的勇氣，會有一個更好的結果嗎？通過對比海外國家的經驗，核心啟示是地產需求是否被透支決定了未來的路徑。韓國和日本的差異也在于此，那么中國未來是韓國化還是日本化？無疑需要考慮中國特色。三三、獨特土地制度下的漲價

40、不漲量獨特土地制度下的漲價不漲量 我們認為中國當下房地產需求沒有被透支，我們此前的報告和本文的附錄使用房地產投資占比不高作為宏觀上中國投資并不過剩的核心判據。這一部分主要討論背后的微觀機制。在微觀上，常識是價格上漲會促進供應的增加，這是市場運行的最基本機制，價格是信號和指揮棒。而房地產受到土地和規劃等政策的約束，供應對價格的彈性可能是偏低的，也可能存在部分區域受政策限制缺乏響應，但是至少在總體上應該是顯著相關的。從歷史數據上看，美國住宅營建許可數量和新開工規?；就?，營建許可的數量基本上可以視為新增供應的代理指標。由于數據的可得性，我們使用美國分州的營建許可作為房地產供應的代理指標。國投證券

41、宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 19 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖20：美國獲得營建許可住宅和新開工住宅數量，千套 數據來源：CEIC，國投證券研究中心 市場機制運行的一個自然結果是價格的上漲能導致供應的增加。如圖 21所示，盡管美國在 2002-2006 年期間整體房價和新開工出現較大幅度的上行，但分州的情況存在顯著差異，由于不同州之間的土地和區劃規則存在差異，使得供應對價格的響應存在差異。但是合并起來，統計顯著的結果是價格的上漲顯著驅動了供應的增加，符合理論上市場的運行機制。圖21：美國分州泡沫前房價漲幅和超額新開工比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注：回

42、歸系數 t 值為 3.45，p 值為 0.001，超額新開工比例使用 2002-2006 年均獲得營建許可套數除以 1997-2001均值。50070090011001300150017001900210023001985/121987/121989/121991/121993/121995/121997/121999/122001/122003/122005/122007/122009/122011/122013/122015/122017/122019/122021/122023/12美國:已獲得批準的新建私人住宅美國:已開工的新建私人住宅y=0.45 x+5.56 R =0.20(20)

43、0204060801000102030405060708090100超額新開工比例超額新開工比例泡沫期間房價最大漲幅泡沫期間房價最大漲幅 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 20 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 同樣的機制也造成了當房價出現快速上漲，基本上可以確認同時發生了過剩的供應和需求的透支。這也使得后續必須經歷痛苦的修正和出清，需要較長的時間來消化前期的透支。在這個過程中政策總體上是無能為力的，刺激需求只會使得問題更加嚴重。保護供給側的企業也沒有太大的意義，因為需求不足將持續很長時間，房地產的供應是長期過剩的，大量企業終將被出清來實現產能下降。而觀察中國的情況，則大相

44、庭徑。如下圖 22 所示，如果認為 2017-2021年之間積累了較多房價的漲幅，進而蘊含泡沫的風險，但是可以清晰的確認，在大中城市為主的樣本中，房價上漲幅度和新開工之間沒有關系，房價上漲無法推升供應的增加，這代表供應曲線是近似垂直的。此外，盡管回歸方程報告的截距是 15.97，但由于數據分布較為分散，這個截距在統計上 p 值僅為 0.17，不能說顯著增長。另外需要補充的是由于樣本主要是大中城市，樣本城市整體新開工面積的增長較全國偏低一些。但是近期大城市房價走勢并不顯著好于小城市，對大城市的解釋或許具有可推廣性。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 21 頁，共 44 頁 2024

45、年 4 月 圖22：中國 40城房價漲幅和超額新開工比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注:回歸系數的 t 值為-0.11，p 值為 0.92，截距的 p 值為 0.17。超額新開工比例使用 2017-2021新開工面積除以 2014-2016均值。新開工數據可得的有 50城，房價使用統計局 70 城數據，兩者重合有 40 個城市。2014-2016 年是上一輪房地產相對的低點，在此期間新開工處于偏低水平。圖 22的結論是，中國房地產供應曲線是垂直的，即價格上漲無法推動供應的增加。這是因為中國的住宅土地市場全球范圍內都是非常獨特的，地方政府作為土地唯一的出讓方，其供應土地并不遵循市場

46、化原則，更多是受到財政紀律的約束。每年財政部編制預算包括政府性基金收入，地方政府的政府性基金收入的絕大部分來自于土地出讓金，這使得地方政府土地供應需要滿足年初預算的金額以及當年的建設用地指標限制，從而使得房價和地價的上漲難以推動土地供應的增加。而我們此前的研究報告也指出，“2015年后中國房地產企業重要的轉型就是從囤地模式轉為高周轉模式”。這使得新開工基本上依賴當期的土地供應，開發商的土地庫存對新開工的影響力可能趨于減弱。y=-0.043 x+15.969 R =0.000(40)(20)02040608001020304050超額新開工比例超額新開工比例2017年年以來以來房價最大漲幅房價最

47、大漲幅 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 22 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 如下圖 23所示，房價上漲在宏觀上也無法推升宅地供應的增加，這是中國獨有的土地制度所產生的結果。這也是盡管中國經歷了房價的上漲，但是房地產需求沒有被透支的根本原因。圖23：中國 67城房價漲幅和超額宅地供應比例，%數據來源：CEIC，國投證券研究中心 注:回歸系數的 t 值為 0.4，p 值為 0.69，截距的 p 值為 0.20。超額新開工比例使用 2017-2021 土地出讓中的住宅規劃建筑面積除以 2014-2016 均值。宅地供應有 100城數據，房價使用統計局 70城數據，兩者重合有

48、 67個城市。住宅的供應數據顯示中國此前沒有經歷超額供應，需求也沒有被過度透支。這對當下二手房市場有一定解釋力度。盡管使用房地產泡沫破滅能解釋很多的現象，但是決定性的判據過剩供應和需求透支可能在總量上并不存在。這使得我們能夠見證其余房地產泡沫國家并不存在的“以價換量”。四四、罕見罕見的的“以價換量”“以價換量”？普遍而言，發生房地產泡沫的國家都經歷了價格上漲供應增加需求被透支的過程，這使得這些國家在泡沫破滅的時刻，二手房市場和新房市場都面臨量價齊跌的過程。y=0.31 x+26.96 R =0.00(100)(50)05010015020025001020304050 國投證券宏觀主題報告 國

49、投證券宏觀主題報告 第 23 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 如下圖 24所示，比較泡沫破滅兩年后與泡沫破滅前的銷量，基本上所有國家新房和二手房銷量均大幅回落。和這些國家相比，中國新房銷量的回落幅度大體相當，但是中國二手房成交量反而小幅增加，新房和二手房銷量出現如此劇烈的裂口是難以在需求層面尋找解釋的。圖24：二手房和同期新房銷量變化情況，%數據來源：Bloomberg，CRIC，Wind，國投證券研究中心 注:美國和西班牙是 08 年銷量/06 年；荷蘭、法國和英國是 09 年/07年，中國是 23年/21年，以被比較年份為 100。更合理的解釋來自供應層面，比較新房銷售中現房和期房

50、的銷售增速，如圖25 所示，在 2021年 6月前，期房銷售增速顯著更高，而此后現房的銷售增速顯著好于期房，這種高增長背后肯定有交付風險的擠入，但這也說明當下銷售的下滑不完全來自于總需求的不足。020406080100120中國法國美國英國西班牙高點2年后二手房銷量高點2年后新房銷量 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 24 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖25：商品房現房和期房銷售面積當月同比，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 根據 2023 年統計公報中二手房網簽量為 7.09 億平米，使用不同口徑城市二手房成交同比去推算此前全國歷年二手房的網簽量，將其和住宅新

51、房銷售合并，可以估計出此前幾年一二手住宅合計的銷售面積。我們的估計和住建部宣布的2023 年 1-11月一二手房合起來實現同比正增長是基本一致的14。如果認為總需求在 2022 和 2023 大體穩定，那么新房和二手房、期房和現房的在 2023年進一步的分化就不能用總需求不足去解釋。圖26：住宅新房和二手房合計銷售面積，億平 數據來源：Wind，CRIC，國投證券研究中心 14 參考 https:/ 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 25 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 當下市場參與者對二手房銷量較強的解釋多為“以價換量”，但這僅僅是一個對現實的描述。在發生泡沫破滅的國家

52、，相比當下中國的房價下跌幅度可能更大，但這些國家的二手房成交量要低得多，為什么其他國家都沒有實現“以價換量”？最為重要的原因是中國不存在伴隨漲價發生的超額供應和需求透支。如下圖27 所示，美國分州房價在泡沫前的漲幅和泡沫破滅后的跌幅存在極強的相關性，其中可能的一個機制是漲幅更大的地區供應上升的更多，需求透支更嚴重，因此隨后跌幅更大。此外，泡沫意味著價格一度脫離基本面，向基本面回歸的過程意味著價格回到原點，此前漲幅更多的區域下跌壓力更大。圖27：美國泡沫期間分州房價漲跌幅，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 注：斜率的 t 值為-5.92，p 值為 3.1E-7，剔除右下 4個樣本后，t 值

53、為-3.2，p值為 0.002 而類似典型泡沫破滅的場景在中國并不存在，如下圖 28所示，即使我們使用漲跌幅更大的貝殼 25城數據，基本是二線城市。樣本城市房價下跌的幅度和此前上漲的幅度無關，這和價格上漲在中國難以推動供應增加的討論一致，這意味著過去一段時間的房價下跌是泡沫破滅的解釋或難成立。y=-0.29 x+0.66 R =0.42(50)(40)(30)(20)(10)0100102030405060708090100泡沫后兩年房價跌幅泡沫后兩年房價跌幅房價最大漲幅房價最大漲幅 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 26 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖28：中國 2

54、018年后貝殼 25城房價漲跌幅，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 注：T 值為 0.34，p 值為 0.73，剔除最右側的合肥和西安后，t 值為-0.16，p 值為 0.87，以 2018年 11月為 100 那么如何理解本輪大城市面臨的房價下行壓力？在此前的房地產周期當中，大城市表現相對較好，而且需求側政策放松后，大城市房地產市場往往能迅速回暖，價格反彈。但 22年以來盡管政策放松不斷，但房價始終處于下行通道，這也是當下認為中國陷入地產泡沫破滅的核心證據。我們也在道是無晴卻有晴的報告中討論過，疫情導致過去幾年大城市人口流入大幅減速，這是需求不振的重要原因之一。對比租房數據，這個解釋可

55、以被進一步確認。盡管在邊際上，新進入租房市場的消費者和新進入購房市場的消費者不是同一撥群體，但是在整體上，這兩個群體都與人口流入密切相關。如果認為租房市場的供應短期難以大幅變化，那么租金價格主要體現了需求的變化。如下圖 29 所示，在 2020 年，由于疫情的影響，人口流入大幅減速，導致大城市租金價格顯著回落。而同期由于利率較低，流動性寬松，房價獲得支撐。2020 年下半年到 2021年上半年，疫情受控，經濟復蘇，所有人對未來充滿良好的預期，房價和租金價格同步上漲。y=0.035 x-18.129 R =0.005(30)(25)(20)(15)(10)(5)0-505101520253035

56、4045最高價格和最新價格跌幅最高價格和最新價格跌幅疫情以來最高價漲幅疫情以來最高價漲幅 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 27 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 2021 年下半年受到恒大違約和各地房地產需求政策收緊的影響，二手房價格回調，租房價格季節性回落。但截至 2021年底，房價仍然顯著跑贏租金，背后是對未來的樂觀預期，認為經濟進一步修復，人流會再次回流，大城市租金價格有進一步上漲的空間。但 2022年疫情爆發超出了所有人的預期，預期的人口流入消失，租金價格進一步下跌，房價也下了一個臺階。但是站在 2023 年年初，隨著疫情政策的調整，生活恢復疫情前的模式成為很多人

57、的預期。這也使得一季度房價和租金價格同步回暖，但隨后的情況顯示人流的返回不及預期，大城市房價進一步向租金靠攏。大城市的房價租金比基本上回到疫情前的水平。這個意義也是十分明確的，這并非泡沫破滅所伴隨的估值下沉，更多是對基本面情況的下修。圖29：貝殼 25城二手房價格和租金價格指數 數據來源：Wind，國投證券研究中心 注：2018年 11月為 100 而統計數據顯示，租金價格和房價是存在非常緊密的相關性，我們認為背后的邏輯在于兩者都是新進入城市人口數量的代理指標。2023年相關數據統計結果和 2022年基本一致，租金價格下降更大的城市房價跌幅更大。這在某種程度上解8893981031081132

58、018/112019/022019/052019/082019/112020/022020/052020/082020/112021/022021/052021/082021/112022/022022/052022/082022/112023/022023/052023/0825城租金價格指數25城房價指數 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 28 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 釋了圖 30的現象，房價的下降反應了更多是城市人口基本面的變化，而并非是一個泡沫破滅后向基本面的回歸過程。圖30：2022年房價和租金價格變化 數據來源：Wind，國投證券研究中心 注：T 值為

59、 3.35，p 值為 0.003 在這個意義上，對比美國泡沫前后房價和租金指數，如下圖 31所示，進一步確認我們當下并未經歷泡沫破滅所伴隨的資產估值下沉。如果仿照中國的情況，將美國房價和租金指數變化的起點設在房價觸頂前兩年至三年。兩組數據存在顯著的差異，中國受到城鎮化進程和疫情的影響，這些因素在美國當時并不具備。但是從價格上可以非常明確的是，同樣在房價觸頂 2 年多之后，美國房價跌幅遠遠超過租金跌幅，房價租金比顯著下降。y=0.58 x-4.81 R =0.32(14)(12)(10)(8)(6)(4)(2)0-12-10-8-6-4-2024房價漲跌幅房價漲跌幅租金漲跌幅租金漲跌幅 國投證券

60、宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 29 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖31：美國公寓租金和價格指數 數據來源：Wind，國投證券研究中心 注：2004年底為 100，樣本覆蓋美國 25個大城市 這在很大程度上也說明泡沫破滅是伴隨估值的大幅下降，這一點在中國當下并沒有發生。這和二手房市場成交量活躍，此前需求沒有被透支是緊密相關的。中國房價的下行反應了大城市人口流入的減少這一基本面的變化。在這個基本面下，此前極為有效的需求側放松措施顯得效果不大。大量市場參與者認為中國存在房地產泡沫的核心判據是房價收入比和房價租金比在全球來看處于偏高的位置，這需要合并多種因素考慮。一些可能的因素包

61、括：中國租售并不同權，尤其是配屬的學區、戶籍等權益租房者并不享有；中國沒有房產稅，需要將持有成本折算到房價中；中國獨特的土地供應制度等。本文無意于討論房價收入比絕對的高低，但試圖比較相對值去理解當下的房地產市場。在以上這些因素外，還有一個重要的因素是收入預期和房貸利率。一個極端的場景是：房貸利率在 5%的水平，而收入增長的預期高達 30%，那么可能30以上的房價收入比也不見得是高的。工作幾年后，隨著收入的大幅增長，之前的房價就顯得相對合理。8590951001051101151201251302004/122005/032005/062005/092005/122006/032006/0620

62、06/092006/122007/032007/062007/092007/122008/032008/062008/092008/122009/032009/062009/092009/122010/032010/062010/09美國:多戶型公寓投資市場:租賃指數美國:多戶型公寓投資市場:價值指數 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 30 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 考慮到大多數發達國家處于低增長低通脹的環境，收入增速和房貸利率的差值可以忽略，而中國在此前并不可以忽略這一點。如果我們使用萬得 50大中城的房價收入比，在 2020 年數據不再更新后使用貝殼 25 城房

63、價和城鎮居民可支配收入數據延續，可以確認的是過去幾年隨著收入不斷增長和房價小幅下降，名義的房價收入比大幅改善。但是另一方面是收入增速的預期可能不斷下降，如下圖 34 所示，在 2023 年之前，使用過去 4 年城鎮人均收入增速均值作為未來收入增速預期的代理變量。為了保守地估計購房難度的下降幅度，我們選擇相對偏低的收入增長預期。假設在 2024 年，居民持有長期 4%的名義收入增長預期。這背后是 3%左右的實際收入增長和 1%左右的通脹，無疑是一個偏悲觀的估計。圖32：收入預期和房貸利率，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 相比于疫情前的 2019 年，收入增長預期從 8%下降到 4%，但是

64、同時房貸利率也下降 2%，抵消了一半的負面影響。即使是這樣一個偏悲觀的假設下，如果認為購房資金的平均久期是 8年，使用收入增速預期減去房貸利率，將其作為貼現率，結合靜態的房價收入比去估計實際的購房難度。這個估計值計入了對未來收入的3456789101112201320142015201620172018201920202021202220232024城鎮:人均可支配收入預期房貸利率 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 31 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 悲觀預期和房貸利率的變化，較好地衡量了購房難度。但即使在偏悲觀的假設下，當下的購房難度也較幾年前大幅下降。圖33：實際購

65、房難度估計 數據來源：Wind，國投證券研究中心 此前沒有透支需求，當下的價格相對有吸引力。這兩點是二手房市場可以實現“以價換量”的根本原因。而這樣的條件在其他發生房地產泡沫的國家并不存在，也是其他房地產泡沫國家都是量價齊跌模式的原因。二手房市場獨有的以價換量，更加支持中國此前沒有過度的房地產需求透支，“韓國化”或許是未來更可能的路徑。五五、庫存壓力知多少庫存壓力知多少 很多市場參與者對房地產的擔心在于巨大的在建面積，統計局公布的施工房屋面積接近 90億平米，相對于當下的銷售，這樣大量的庫存去化無疑需要非常多的時間。678910201420152016201720182019202020212

66、02220232024大中城市房價收入比收入預期和利率修正 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 32 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖34：施工房屋面積，億平米 數據來源：Wind，國投證券研究中心 施工房屋面積其中包含了住宅和非住宅，住宅的施工面積要小得多，在 50-60億平量級。而龐大的在建面積由可以分為兩個部分：完成預售的和待售的。而我們觀察銷售數據和新開工數據的增速，如下圖 35所示，在大部分時間，新開工面積的增速持平或者低于銷售面積的增速。這意味著施工面積中可能大部分屬于完成預售的商品房。在這個意義上，有待銷售的庫存可能遠低于在建面積的數據。圖35：新開工和銷售

67、面積同比，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 此外，和施工面積大幅增長相對應的是竣工面積增速始終偏低，如果觀察竣010203040506070809010019981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023中國:施工房屋面積(40)(30)(20)(10)0102030402000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920

68、20202120222023中國:房屋新開工面積:同比中國:商品房銷售面積:同比新開工-銷售 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 33 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 工和銷售增速的裂口，可以發現這個裂口基本一直持續。如果竣工數據和銷售數據同樣可靠，這意味著過去的二十年積累了大量的已銷售未完工的建筑。但是對交付風險的大規模報道和相應“保交樓”政策是在 2021 年恒大違約之后開始的，此外無法按期交付的現象大概率不是普遍性的。圖36：商品房銷售減竣工面積同比，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 那么實際的施工面積是多少？有多少尚未銷售的在建樓盤？這個需要我們理清新開工、竣

69、工、施工、現房銷售、期房銷售和待售面積之間的關系。首先從竣工面積開始。盡管統計局指出，新開工、竣工和施工面積三個指標計算時期的口徑不同，不存在數量及核算關系。15但從指標的定義上來看，在不考慮停工和復工的情況下，第二年施工面積=第一年施工面積+第二年新開工面積-第一年竣工面積（等式 1）?；诘仁?1，我們可以推算出無停工和復工下每年的竣工面積（記為方法 1）?？紤]到停工的比例在 2021 年上半年前并不嚴重，這個影響先予以忽略。如下圖 37 所示，在 2007 年前，推算的竣工面積和公布值的基本一致，在 2007-15 參考 https:/ 國投證券宏觀主題報告 第 34 頁，共 44 頁

70、2024 年 4 月 2013 年間，每年誤差范圍在 20%以內，方向一致，而此后的誤差則較大。這樣的裂口在微觀草根層面的解釋是，房企確認竣工時，一方面需要向施工方支付工程結算價款，另外也需要繳納企業所得稅、土地增值稅、城鎮土地使用稅、房產稅、印花稅等稅種。房企為了延后現金流出的節點，會出現房屋已經交付但竣工尚未確認的情況。16而房地產企業在完成交付后，項目公司主要處理后續稅費等問題，可能對竣工統計表的填報缺乏積極性，導致竣工數據被低估。圖37：住宅竣工面積和推算竣工面積，萬平 數據來源：Wind，國投證券研究中心 那么實際的竣工面積是多少？統計局也指出銷售面積包含大量期房，因此竣工面積往往小

71、于銷售面積。我們按照統計局在統計知識問答中的案例17，得到以下等式：當年竣工面積=當年現房銷售面積+待售面積變化量+已預售今年交付的面積+竣工中的不可銷售面積+房企自持面積。（記為等式 2）此前預售今年交付的面積需要估計，大部分期房是完成銷售的 3 年后交付，但是也可能一些開盤較長時間后才售出，交付時間稍短。為了計算方便，將其統一設置為 3 年前的期房銷售面積，再考慮不同比例的未交付情況。而中國的房地 16 參考 http:/ 17 參考 https:/ 0200004000060000800001000001200001400001600001999200020012002200320042

72、005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023中國:房屋竣工面積:住宅推算竣工面積(方法1)國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 35 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 產企業總體上還是以開發業務為主，持有住宅項目的相較銷售規模而言較少，予以忽略。其余數據均可以在 Wind 以及房地產統計年鑒中獲得。我們可以推算出住宅的竣工面積（記為方法 2）。在 2022年之前，我們用兩種方法推算的竣工面積差別不大，中間的波動可能來自于已預售今年交付的面積這一項在不同年份的差異。這可能更接

73、近真實竣工的情況。而 2022年以來，竣工延期和保交樓工程的落地對兩種計算方法的裂口是一個比較好的解釋。圖38：住宅竣工面積和推算竣工面積，萬平 數據來源：Wind，國投證券研究中心 在 2022年前，使用新開工和施工面積的變化推算的竣工面積可靠性或許顯著高于直接報告的竣工面積?？赡苁窍乱荒瓴辉儆蟹康禺a企業填報施工表的時候統計局會對施工數據進行調整，使得施工數據可信度更高。我們將方法 2 得到的竣工數據帶回等式 1，推算出無停工并且準時交付條件下的施工面積，和統計局直接報告的施工面積對比。如下圖 39 所示，在 2022 年及之前，兩者相對吻合的較好。而 2022 年后，停工和未能準時交付的情

74、況較多，前者壓低了實際值，后者壓低了估算值，使得估計值和實際值差別也有限。4000060000800001000001200001400001600001800002008/122009/122010/122011/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/122023/12全部交付的竣工面積(方法2)5%未交付(方法2)推算住宅竣工面積(方法1)國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 36 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖39：住宅施工面積和推算施工面積，萬平 數

75、據來源：Wind，國投證券研究中心 統計局公布的施工面積可靠性不錯，那么是不是我們面臨超過 50億平米住宅的供應，這無疑需要非常長時間的來完成痛苦的消化和出清。但是實際的情況并沒有那么悲觀。直到現在為止，期房銷售仍然占據住宅銷售的主要部分，那么尚未銷售的施工面積才構成未來的潛在供應。施工面積的定義中包含了當年的竣工面積，因此需要扣減掉當年需要交付的面積和未來幾年需要交付的面積。已開工未銷售的住宅面積=住宅施工面積-此前 4 年期房住宅銷售面積。如下圖 40 所示，推算的施工面積假設是不存在停工現象，由于交付的推遲，使得施工面積相對更大。但兩個口徑的數據均顯示尚未售出的住宅體量在10億平米的量級

76、，而且從時間序列上看，這個面積在過去十年以來逐漸下降，如果交付問題得到解決，現在的庫存水平可能是多年以來的歷史低點。2000003000004000005000006000007000008000002008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023中國:房屋施工面積:住宅推算施工面積 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 37 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 圖40：施工中但未售出住宅面積，萬平 數據來源：Wind，國投證券研究中心 觀察未售出住宅占住宅施工面積的比重，可以同樣確認這一點。圖41：

77、住宅未預售面積占施工面積比重，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 宏觀的數據在微觀層面上同樣可以得到印證，觀察 A股上市房企財報中的存貨和合同負債比例，如下圖 42所示。存貨包含了在建工程和尚未開工的土地的價值，后者就是已經預售的房屋的價值。18觀察這個比例，同樣可以發現企業部門尚未售出的存貨占比存貨總體比重在 2014年以來持續下降，即使考慮存貨減值的影響，結論沒有太大變化。2022年以來的上升可能反應了新開工面積減少和銷售毛 18 可能更嚴格的做法是使用合同負債乘以（1-平均毛利率）作為以預售房屋價值的估計，使其和存貨統一口徑。90000110000130000150000170000

78、19000021000020102011201220132014201520162017201820192020202120222023推算施工面積-已預售面積實際施工面積-已預售面積15202530354020102011201220132014201520162017201820192020202120222023未預售占比（推算）未預售占比（實際）國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 38 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 利率下降的共同影響。圖42：A 股上市房企未預售金額占存貨比重，%數據來源：Wind，國投證券研究中心 合并而言，基于大量施工面積對庫存壓力的擔憂或許

79、是多余的，中國此前的土地供應模式決定了在宏觀層面或許難以出現系統性的房地產過剩供應。當下真正意義上開發商的在手庫存其實處于過去十年的低點，而且隨著新開工面積持續低于銷售面積，在手的庫存還在繼續下降，我們當下的供應壓力或許遠小于施工面積所顯示的那樣。除了房地產企業所擁有的庫存之外，居民住房是否過剩也在房價調整的背景下成為很多人的擔憂。一種觀點認為，根據七普數據，2020 年中國人均居住面積達到 41.76 平米，已經高于很多發達國家，據此認為當下存在較為嚴重的需求透支。但我們認為這樣的比較沒有考慮中國建筑面積的計算方式是包含了公攤面積的，而海外國家的人均居住面積則不含有這一部分，兩者口徑存在差異

80、，不直接可比。如果假設中國得房率為 80%19，調整口徑后的中國人均居住面積就不高于大 19 參考貝殼研究院假定 https:/ 45505560657075802014/062014/122015/062015/122016/062016/122017/062017/122018/062018/122019/062019/122020/062020/122021/062021/122022/062022/122023/06未預售占總存貨比重考慮存貨減值考慮銷售毛利率 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 39 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 部分海外國家。另外一個比較思路是

81、觀察城市、鎮和農村人均居住面積的相對關系。在五普和六普時期，城市人均居住面積略低于鎮和農村?？紤]到過去十年城鄉收入差距縮小幅度有限，人均居住面積的差異可能主要體現了土地供應的影響。在小鎮和農村，可以認為房地產幾乎沒有金融屬性，完全是一種超級耐用消費品，不會因為投機導致需求透支。在土地供應約束相對較小的情況下，小鎮和農村的人均居住面積比城市要大得多。大城市人均居住面積更低和房價更高可能都反應了供應不足的壓力，而非投機導致的。而土地供應限制的壓力在五普和六普期間影響相對有限，當時限制農村和小鎮提升居住面積的是收入水平?？紤]到城市的人均收入水平高于小鎮，而除了少數人口密度極高的大城市以外，其余城市的

82、土地稀缺程度或許并沒有那么嚴重。如果未來土地供應模式出現改變，城市、鎮和農村的人均居住面積差值向十年前、二十年前回歸也是很可能的。這意味著當下城市人均居住面積還有較大的提升空間。圖43：七普和六普分類型人均居住面積，%數據來源：統計局，國投證券研究中心 六六、總結總結 21.8129.1536.5223.332.0342.2922.9931.7346.820253035404550五普六普七普城市鎮農村 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 40 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 未來中國房地產和宏觀經濟向何處去，或許我們已經有一個比較清楚的答案了。第一，我們認為房地產需求是否

83、被透支決定了未來是日本化還是韓國化，需求透支后需要很長的時間去消化，價格承壓、需求不足的局面將持續較長時間，日本是一個典型樣本。第二，房地產市場完全正常的時候由于基本面的惡化，也會面臨同樣壓力，1998 的韓國和 2009的很多歐洲國家都是如此，但當逆風過去后，房地產市場會相對較快地修復。第三，海外普遍的規律是房價上漲能驅動供應增加進而導致需求透支，中國獨特的土地供應制度使得這樣的機制并不存在。第四，由于此前需求被透支，發生房地產泡沫破滅的國家都沒有出現二手房“以價換量”，而是量價齊跌，這說明中國二手房市場相對健康，富有深度。第五，無論是房企側或者居民側，存在超額庫存和透支的擔憂可能是多余的。

84、我們可以比較有把握的認為，當下中國處于房地產市場的超調當中，更接近1998 的韓國而非 1991的日本，但不能確定是否已經見底。新房和二手房銷售的裂口說明存在一些非需求側的問題，政策層對此也有認識。從倪虹的表態來看，“要改革商品房開發、融資、銷售等基礎性制度，有力有序推行現房銷售”，易綱也提出“爭取用三年時間過渡到以現房銷售為主”。目前期房銷售仍然占比超過七成，這樣的過渡如何演化仍然值得密切關注。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 41 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 附錄附錄 附表 1 銀行危機定義（1）重大銀行系統壓力（2）重大政策干預出現 針對以上（1）有兩條具體定義

85、（出現其中一條即視為滿足（1）(i)不良貸款率超過 20%，或者，倒閉銀行的資產占整個銀行體系資產比重至少達到 20%(ii)銀行部門的財政重組成本超過 GDP 的 5%針對以上（2）有六條具體定義（出現其中三條即視為滿足（2）1)存款凍結/銀行假日 2)大型銀行國有化 3)銀行重組的財政成本（至少達到 GDP 的 3%）4)大量流動性支持（至少達到存款及非居民貸款的 5%）5)大量保證金到位（即政府為銀行債務提供擔保）6)大量資產購買（至少達到 GDP 的 5%）附表 2 房地產泡沫定義 大型房地產泡沫 實際價格在 5 年期內至少上漲 50%或在 3 年期內至少上漲 35%，隨后房價立即大幅

86、下跌至少 35%小型房地產泡沫 實際價格 5 年期間至少上漲 35%或在 3 年期間至少上漲 20%，隨后房價立即大幅下跌至少 20%。不同國家居民的居住類型有較大差異，英美的居民多數居住在別墅（平房），而西班牙和法國則有更多的居民居住在樓房當中。隨著建筑層高的增加，建設的材料成本、人工成本都會顯著增加。比如美國大多數住宅可能僅僅需要木頭，無需使用鋼筋，導致其投資就要小得多。而高層住宅需要使用更多數量的鋼筋和更 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 42 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 高質量的水泥，每平米建安成本會大幅提升?？紤]到中國城市商品房以樓房甚至是高層建筑為主。中國

87、在城鎮化結束后，如果新房保持現在的樓房為主的模式，長期住宅投資的中樞將顯著高于歐洲發達國家的中樞，住宅投資占 GDP 的比重可能接近 7%附近，合適的房地產投資中樞可能高于我們此前的估計。附錄圖 1：歐洲國家住房類型和長期住宅投資占比，%數據來源：CEIC，歐盟統計局，國投證券研究中心 注:系數的 t 值為 2.3，p 值為 0.07 附表 3 2019 年歐洲房屋類型人口分布和住宅投資占比 別墅 公寓 各房屋類型人口分布占比 Detached House Semi-detached House Flat in a building with less than ten dwellings F

88、lat in a building with ten or more dwellings Other Buildings 住宅投資占 GDP比重 西班牙 6.6%9.7%19.0%65.7%0.2%7.2%法國 18.4%16.4%14.2%52.9%0.8%6.2%比利時 9.1%44.1%28.8%18.3%0.3%5.8%德國 9.0%11.8%46.0%31.1%0.8%5.7%荷蘭 9.0%61.5%8.0%21.9%2.5%5.3%意大利 11.1%10.3%27.2%46.2%0.0%4.9%瑞士 6.8%9.8%39.2%43.2%1.7%4.7%英國 14.8%65.1%10

89、.7%9.0%0.3%3.6%數據來源：CEIC，歐盟統計局，國投證券研究中心 y=0.04 x+4.05 R =0.46 3.03.54.04.55.05.56.06.57.07.5010203040506070居住在十戶以上公寓的人口比重居住在十戶以上公寓的人口比重住宅投資占住宅投資占GDP比重比重 國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 43 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 團隊成員介紹團隊成員介紹 束加沛，宏觀分析師，北京大學物理學學士，前沿交叉學科研究院物理電子學博士，光華管理學院國民經濟學博士后，曾在華夏幸福研究院工作兩年。2020 年 12月加入國投證券研究中心。

90、分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師聲明，本人具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，勤勉盡責、誠實守信。本人對本報告的內容和觀點負責，保證信息來源合法合規、研究方法專業審慎、研究觀點獨立公正、分析結論具有合理依據，特此聲明。本公司具備證券投資咨詢業務資格的說明本公司具備證券投資咨詢業務資格的說明 國投證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）經中國證券監督管理委員會核準，取得證券投資咨詢業務許可。本公司及其投資咨詢人員可以為證券投資人或客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或間接的有償咨詢服務。發布證券研究報告，是證券投資咨詢業務的一種基本形式，本公司可以對證券及證券相關產品的價值、市

91、場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向本公司的客戶發布。國投證券宏觀主題報告 國投證券宏觀主題報告 第 44 頁，共 44 頁 2024 年 4 月 免責聲明免責聲明 。本公司不會因為任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但本公司不保證該等信息及資料的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映本公司于本報告發布當日的判斷，本報告中的證券或投資標的價格、價值及投資帶來的收入可能會波動。在不同時期，本公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信

92、息及資料保持在最新狀態，本公司將隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，但不保證及時公開發布。同時，本公司有權對本報告所含信息在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一切須以本公司向客戶發布的本報告完整版本為準，如有需要，客戶可以向本公司投資顧問進一步咨詢。在法律許可的情況下，本公司及所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務，提請客戶充分注意?？蛻舨粦獙⒈緢蟾鏋樽鞒銎渫顿Y決策的惟一參考因素，亦不應認為本報告可

93、以取代客戶自身的投資判斷與決策。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，無論是否已經明示或暗示，本報告不能作為道義的、責任的和法律的依據或者憑證。在任何情況下，本公司亦不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告版權僅為本公司所有，未經事先書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表、轉發或引用本報告的任何部分。如征得本公司同意進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并注明出處為“國投證券股份有限公司研究中心”，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。本報告的估值結果和分析結論是基于所預定的假設，并采用適當的估值方法和模

94、型得出的，由于假設、估值方法和模型均存在一定的局限性，估值結果和分析結論也存在局限性，請謹慎使用。國投證券股份有限公司對本聲明條款具有惟一修改權和最終解釋權。國投國投證券研究中心證券研究中心 深圳市深圳市 地地 址：址：深圳市福田區福田街道福華一路深圳市福田區福田街道福華一路 119 號安信金融大廈號安信金融大廈 33 樓樓 郵郵 編：編：518046 上海市上海市 地地 址：址：上海市虹口區東大名路上海市虹口區東大名路638號國投大廈號國投大廈3層層 郵郵 編：編：200080 北京市北京市 地地 址：址：北京市西城區阜成門北大街北京市西城區阜成門北大街 2 號樓國投金融大廈號樓國投金融大廈 15 層層 郵郵 編：編：100034