从实现房地产调控的政策目标上来讲，一个可供参考的方式是从约束房地产的金融属性着手
房地产已经成为加杠杆和信贷滚雪球式增长的重要来源，因其体量巨大，任何风吹草动，都有可能引发蝴蝶效应。图 /IC
文 | 邵宇 陈达飞
房价上涨的最重要原因就是房价上涨本身，金融周期的形成在很大程度上源于房地产的抵押品属性。信用货币时代，债务杠杆引发的金融危机，部分反映的是对国家信用透支的一种出清。债务杠杆的不断积累和金融危机的频繁发生，背后实际上反映的是国家信用的透支。一者表现为信用货币体系下，政府开支在本质上是软约束的（现代货币理论，MMT）；二者表现为政府所承担的各种隐性担保的角色，如央行的“最后贷款人”角色。大萧条被伯南克称为“宏观经济学的圣杯”。据笔者的理解，不仅是因为它孕育了宏观经济学，还因为它引起了经济周期的结构性变化和经济分析范式的转变。大萧条之前，在金本位制的约束下，经济的金融化和杠杆化程度较低，货币数量的变动是解释经济周期最重要的单一变量，信贷、物价和产出等与货币的波动性高度一致。货币与信贷可以被看作是一枚硬币的两面，非金融部门信贷杠杆与货币和总产出的关系在1970年之前的100年时间里都非常稳。大萧条之后，特别是上世纪70年代之后，货币与信贷和周期的关系显著弱化，金融变量——信贷、抵押、杠杆和不动产价格——等成为解释周期的最重要变量。与大萧条之前相比，之后的经济周期的波动性下降了，但金融周期却在加强，金融危机——货币危机、银行危机和股灾等——成为更具毁灭性的尾部事件和引发实体经济衰退的诱因。金融周期比经济周期更应该受到关注。但主流经济学界却对此选择了“善意忽视”，不仅是将货币，而是将金融整体性地从模型中消除了，因为货币（理性预期）和融资结构（MM定理）都被认为是中性的。2008年金融危机引发了宏观经济理论界和实践界认真思考，Romer和Solow等这些殿堂级的理论经济学家和颇有影响力的市场经济学家Richard Koo都言辞激烈地批评了主流经济学脱离实际的现象。虽然每一次金融危机都会在不同程度上出现房价下跌的现象，但2008年金融危机的不同之处在于，房价下跌幅度较大，而且更多的是一个原因，而非结果。何时种下这个“因”？这个故事就得从大萧条开始讲起。
房地产金融化的起步阶段，内容主要包括担保和抵押贷款二级市场的建立。根据Jorda-Schularick-Taylor（2017年）的数据库，大萧条前，美国房价指数的周期高点出现在1925年，而后不断下行。图1是以1925年为基期绘制的，如图所示，1929年股市崩盘之后，房价加速下滑，至1934年降到75.95点，降幅24％，直到十年后的1944年，才超越1925年的前期高点。在此期间，美国政府制定了一系列政策来恢复房地产市场的景气。除了美联储向商业银行提供流动性外，其他重要措施包括：首先是《1932年住房贷款银行法》，成立了联邦住房贷款银行（FHLBs）。它有权从财政部直接获得贷款支持，并主要向非银行储蓄机构提供流动性。其次，《1934年国家住宅法》（National Housing Act of 1934）。法案颁布之时，美国房地产市场正处在周期的谷底，其目的就是想利用房地产撬动信用。虽然当时起到的杠杆效果有限，但对于房价的托底效果是存在的。法案成立了联邦住房管理局（Federal Housing Administration，FHA），隶属美国政府，主要职能是通过抵押贷款保险推动建立住宅融资体系，以稳定抵押贷款市场。FHA负担的主要是收入水平较低，从而只能承担较低的首付比例贷款的个人或家庭。正是FHA的成立，才有了分期付款形式的抵押贷款的发展，一方面放大了杠杆；另一方面，为后来的证券化业务铺了路。第三，1938年，成立联邦国民抵押贷款协会（FNMA），即房利美（Fannie Mae）。住房抵押贷款的期限比较长，20年以上的居多，所以缺乏流动性。而且，直到1975年以前，法律都是禁止银行跨州经营的。所以，进一步限制了抵押贷款的流动性。为此，房利美的成立，目的就是增加抵押贷款资产在二级市场上的流动性，反向赋能一级市场，降低购房成本。房利美增加流动性的方式就是购买和出售住宅抵押贷款，这样就创造了一个二级市场。第四，二战尚未结束（1944年），美国国会就通过了“退伍军人权利法案”（Gi bill），成立退伍军人管理局（Veterans Administration，VA），专门研究退伍军人和预备役老兵的福利问题，其中就包括住房问题，方案之一就是由VA提供担保，帮助退伍军人申请住房抵押贷款，其杠杆可以放大到10倍，即10万美元的房屋，可以申请9万元的银行贷款，其中有一部分还达到了100％的比例。大萧条后不久，世界又陷入第二次世界大战。综合图中数据可以看出，这些政策的效果都不明显。美国房价起飞，要到二战之后。而这本身，又为房地产的金融化奠定了基础，房价和金融化形成了正反馈机制，这也是金融周期的最重要特征。
房地产金融化的起飞阶段，内容主要包括美国不动产投资信托基金（REITs）的建立、二级市场的进一步扩大和证券化业务的起步和扩大化。第一，上世纪60年代末，REITs市场得以建立。一方面，有助于缓解房企融资难问题；另一方面，也拓宽了居民投资渠道，使得个人投资者和一些机构投资者也能享受到房价上涨带来的收益。根据美联储的数据，美国的REITs债务规模在1968年之前都为零，1968年一季度的数据为1.5亿美元，1969年二季度首次突破10亿美元，1973年一季度首次突破百亿美元。1975年四季度到1985年一季度，REIT市场发展停滞，存量规模长期维持在50亿美元左右。从1985年二季度之后，REIT市场扶摇直上，12年间（1997年二季度），突破1000亿美元，到2014年12月，又突破万亿关口，截至2019年二季度，REIT债务总规模为1.26万亿美元。但是，与抵押贷款相比，REITs规模仍然较小，最新数据显示，美国抵押贷款债务总规模为15.6万亿美元，REIT仅为抵押贷款市场规模的8％。第二，担保的嵌套。1968年，房利美一分为二，分别是：（1）现在的房利美；（2）政府国民抵押贷款协会，即现在的吉利美（Ginnie Mae），其初衷是“利用美国政府的信用和信誉”来支持FHA和VA抵押贷款市场的发展。吉利美与两房有显著区别。（1）性质不同。吉利美隶属于美国住房与城乡发展部，所以是联邦政府机构，而两房是政府支持企业（GSE），是上市公司，虽然政府也有隐性的担保角色；（2）职能不同。吉利美是担保机构，两房是经营抵押贷款业务的机构，也是非抵押贷款支持证券的发行机构。需要强调的是，吉利美本身是不发行证券的，只提供担保，真正的发行人是贷款人，如商业银行、非银行储蓄机构和专业的抵押贷款银行。只有当这些贷款符合吉利美的承销标准时，吉利美才允许它们发行MBS，并向投资者承诺，一旦出现违约，由美国政府还本付息，所以是全权担保，无信用风险。当然，发行机构需要向吉利美支付担保费。上世纪80年代开始，机构与GSE担保抵押贷款的债务增速明显提升。1980年二季度首次突破千亿美元关口，十年后，1990年四季度突破万亿关口，到2008年四季度，达到峰值，为5.38万亿美元。危机之后，仅用了一个季度，存量规模就降到了1万亿美元，与1990年持平。至此，嵌套关系又多了一层，先是由两房购买银行的抵押贷款，并以此发行证券，利用二级市场的流动性增强一级市场的信贷业务，支持住房市场的发展；第二层是由吉利美向MBS的发行机构提供担保，利用政府信用提高二级市场流动性，降低风险溢价。担保的多层嵌套有一种担保增强的作用，因为政府在一定程度上扮演了“最后担保人”的角色。第三，MBS二级市场的膨胀。1968年，美国第一份抵押贷款支持证券（Mortgage-Backed Security，MBS）发行（法博齐和莫迪利亚尼，2019[2013]），这也是所谓的抵押贷款转手（pass-through）证券。1970年，国会成立联邦住房抵押贷款公司房地美（Freddie Mac），并授权房利美和房地美（简称“两房”）购买普通意义上的贷款。需要注意的是，在房利美未拆分之前，它也是可以购买抵押贷款的，但是购买的基本上是由FHA和VA担保的抵押贷款，信用风险较低。但从1970年开始，两房购买的抵押贷款范围拓展到非官方担保的抵押贷款。二级市场的壮大也极大地刺激了一级市场上的贷款发放机构的行为，加速了房地产金融化的进程，从而也成为搅动金融周期的重要力量。上世纪70年代开始，机构与GSE担保和发行的证券规模快速增加。如图所示，1970年一季度，美国的机构MBS规模仅为460亿美元，1974年三季度破千亿，1988年二季度破万亿。截至2008年金融危机爆发之前，机构MBS的规模达到了近8万亿美元。在金融危机之前，机构MBS/抵押贷款组合的比例不断上行，一直位于1.5以上，最高时达到1.8，这说明机构发行的MBS的价值一直是小于其抵押品价值的。第四，MBS的分层。符合两房和吉利美承销标准的MBS叫做机构MBS，底层的抵押贷款都是优质的。机构MBS以外的都叫做非机构MBS，它又分为自有品牌抵押贷款支持证券（private label MBS）和次级抵押贷款支持证券（subprime MBS）。前者以优质贷款为抵押，后者以次级贷款为抵押。上世纪70年代发型的MBS大多是机构MBS，但从80年代开始，因为抵押品达不到标准，许多MBS发行人开始选择私人信用增级机构。次级MBS占比越来越多，成为2008年金融危机爆发的导火索。金融危机爆发之前，机构MBS——机构抵押贷款转手（pass-through）证券、机构担保抵押贷款债券（CMOs）和机构剥离式MBS（结构化MBS）——的规模已经位于美国投资级别的金融产品中（包括美国政府债券）第一位，占比达45％。其中，CMO是将抵押贷款转手证券的现金流重新分配而得到的，目的是满足不同风险偏好的投资者的需求，或者是规避利率风险——抵押贷款利率下降时可能产生的缩期风险（contraction risk）和利率上升时带来的延期风险（extension risk）；机构剥离式MBS由房利美在1986年首创，其与抵押贷款转手证券不同之处在于，它以一种不等的比例重新向证券持有人分配贷款资产池中的本金与利息。 房地产的金融化形成了图3这样的倒金字塔结构，最底层的资产是住房，其中有很大一块比例是通过向银行申请贷款购买的，这就形成了银行的抵押贷款（mortgage）。为了增强抵押贷款的流动性，吉利美为银行机构提供担保以发行MBS，两房直接向银行购买抵押贷款，构成资产组合，并以此发行MBS。在MBS的基础上，再叠加一层，就变成了CMO，它是MBS的衍生品。每叠加一层，都会在不同程度上放大杠杆，而整体杠杆是每一层杠杆相乘得到的，一旦底层资产出现问题，整个金字塔就会轰然倒塌。如果只关注杠杆整体特征，而不是深入分析杠杆的结构，可能会遗漏非常有价值的信息。Mian和Sufi（2014年）按照净资产高低将房屋所有者分为5组，分别考察了他们的杠杆水平。净资产最低的20％的房屋所有者的债务杠杆最高，这说明一旦房地产市场出现风险事件，他们受到的影响最大，而且他们几乎没有其他金融资产，所以缺少“安全垫”。债务合约具有刚性特征，反而是反保险的。10万美元的抵押借款，在任何时候，都是10万美元，不会因为抵押品价值的下跌而减少，相反，也不会因为抵押品价值的提升而增加。债务的累积，杠杆的增加，会侵蚀掉劳动者越来越多的收入，尤其是低收入群体，而他们恰恰是边际消费倾向最高的群体，这又会带来整个经济的有效需求不足，造成失业，收入进一步下降，经济继续下滑，陷入恶性循环。一旦按揭贷款者出现偿付危机，整个债务链条就难以为继。而且，房地产泡沫破裂后还会进一步产生财富再分配效应。次贷危机期间，房地产价值蒸发了5.5万亿美元。2007年－2012年间，债券价格上涨了30％。而债券所有者主要是最富有的20％的人。这又进一步加剧了不平等和危机的深度。这就是Mian和Sufi（2014年）所描述的由于居民部门高杠杆所带来的“消费驱动式衰退”，而加杠杆的主要方式就是住房按揭贷款。由此可见，房地产已经成为加杠杆和信贷滚雪球式增长的重要来源。作为抵押品的房地产，因为体量的巨大，任何风吹草动，都有可能引发蝴蝶效应。
我们在考虑房地产的价值构成时，习惯于从土地、建材成本、劳动力成本、管理费用以及利润这些角度去拆分，简单来说就是成本加利润，这些都是实际发生的，是有形的。从前文的分析可以看出，当房地产成为一种普遍的抵押品之后，它的性质就变了，金融属性反而成为第一属性。可抵押性增强了房地产的流动性，而流动性是可以定价的，它在房地产价格的构成中占多大比例？回答这个问题的一个方法是做反事实推演，假如房地产不能作为抵押品了，均衡房价是多少？真实房价与均衡房价的差，或许就可以被看作是抵押品属性的价值。是谁赋予了房地产这种抵押属性？答案是政策，以及制定政策的政府。如前所述，为解救美国经济于大萧条的泥潭之中，政府颁发了《1932年住房贷款银行法》和《1934年住宅法案》，不仅赋予了住宅金融属性，与此同时，政府还担当了金融机构的隐性担保人，央行发展成了金融机构的“最后贷款人”。解铃还须系铃人。在认识金融周期的本质是对国家信用的透支之后，其次就是要认识到硬化预算约束和打破刚性兑付的重要性，核心就是要控制债务的积累和杠杆的运用。大而不倒的不只是金融机构，还包括拥有金融属性的房地产部门。不仅要关注居民部门的杠杆水平，更要关注居民部门的杠杆结构。从中国实体部门杠杆的动态路径来看，从2008年至今，居民部门始终在加杠杆。2008年居民部门债务杠杆率为18.77％，2019年二季度上升到了55.30％，平均每年上升3.3个百分点。房价上涨的最重要原因就是房价上涨本身，人们只谈财富效应，却忽略了“房奴效应”，后者指房价上涨会增加居民的购房和租房支出。实证研究显示，中国是房奴效应大于财富效应。房价上涨在加重居民部门债务负担的同时，还压抑了消费需求，挤出了实体部门的投资，阻碍了生产力的提升。正是认识到了房地产市场过度膨胀所带来的负面效应，“7·30”政治局会议不仅再次强调“房住不炒”定位，还首次明确“不将房地产作为短期刺激经济的手段”。但从房地产交易和价格的最新数据来看，市场惯性依然显著。从本文的分析可知，从实现房地产调控的政策目标上来讲，一个可供参考的方式是从约束房地产的金融属性着手。中国房地产的商品化和金融化始于1998年房改，如果将中国的房地产市场与美国作对比，中国尚处在金融化的早期阶段。如果任由房地产被金融裹挟着发展，那么美国2008年的故事很可能在中国重演。（作者邵宇为东方证券首席经济学家，作者陈达飞为东方证券宏观分析师；编辑：苏琦）
责编 | 黄端 duanhuang@caijing.com.cn
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