日本化还是韩国化——未来中国房地产和经济向何处去
日本化还是韩国化？
束加沛
2024年4月15日
内容提要
日本90年代地产泡沫的教训众所周知，但韩国的经验则被忽视。1998年的韩国同样站在高收入国家的门槛上，位于城镇化的后半场，和当下中国发展阶段接近。1998年亚洲金融危机中，韩国经历了经济衰退、房价下跌、银行承压。但和日本不同，韩国随后经济持续增长并成为发达国家。
日韩都经历了房地产市场的剧烈调整，但未来路径完全不同，此前有无房地产需求透支是决定性因素。合并考虑地产投资水平、中国独有的土地供应制度、二手房成交增长和库存量，基本可以确认中国当下并不存在房地产需求透支，韩国的路径或许更有参考价值。
海外国家的经验显示基本面恶化也会导致房地产市场承压，当基本面修复，房地产价格和投资会快速修复，1998的韩国是一个典型，若政策应对得当，负面影响可能大幅降低。而需求透支的后果需要漫长的时间来消化，政策也无能为力，1991的日本是另一个典型。
风险提示：（1）地缘政治风险（2）政策出台超预期 （3）金融风险
一、被忽视的韩国经验
当下，关于中国房地产市场和未来经济走向无疑是宏观领域的焦点。日本90年代泡沫破灭和随后失去的三十年令人印象深刻，国内和海外的市场参与者也对此进行了深入研究[2]，对90年代的日本和当下的中国做了仔细的比较，并且以此为基准研判中国未来，这样的研究和思考无疑具有很高的启发性。
但是我们是否忽视了另外一个东亚邻国——韩国在1998年金融危机和房地产大跌中的经验？
相比1991 的日本，可能更多程度上，1998年亚洲金融危机前的韩国和当下的中国具有更多的相似性。
首先看经济发展阶段，韩国在1994年人均GDP突破1万美元，刚刚突破当时世界银行高收入国家门槛（约9000美元），而中国在2021年人均GDP达到1.27万美元，接近2021年高收入国家门槛。而日本1990年人均GDP达到2.5万美元，远超当时高收入国家门槛（7600美元），已经达到发达国家前列。
在城镇化方面，日本90年代城镇化已经基本结束[3]，而韩国1998年的情况可能和中国当下更为接近，均处于城镇化最快的阶段已经过去，但是未来十年内仍有一定城镇化空间，这和经济发展水平在高收入国家门槛附近是一致的。城镇化率由于不同国家的制度存在差异，可能并不直接可比。非农就业人口占劳动力数量比重提供了另外一种视角。同样显示韩国在1998年，城镇化最快的阶段已经结束，但和城镇化的终值相比仍有上升空间。
其次看出生人口，韩国出生人口在1960-1970年维持在年均100万左右，随后逐渐回落，在90年代回落到60-70万量级，2000年后再次回落至40万量级并持续近二十年。1980-1990年间中国出生人口在年均2400万，随后逐渐回落，在2000年稳定至1600万量级，在2018年再次回落，可能下降至900万量级。在快速发展40年后，中国和韩国的出生人口均较起点下跌接近60%。
但更重要的是，韩国在1998年亚洲金融危机期间房地产和经济金融的表现。 90年代以来，韩国房价总体保持稳定，很难说因为房价上涨积累了巨大的泡沫，在1998年金融危机期间，韩国OECD名义房价指数最大跌幅达13%，中国目前这一指标的跌幅不超过5%。
而同期韩国房地产投资很难说存在过剩，韩国城镇化的最快阶段在1991年前后[4]，此后韩国房地产投资经历了显著的减速，其占GDP的比重显著下降。1994年开始，住宅投资占GDP比重开始平稳回落。
站在事后看，我们可以非常清楚地说韩国在1998年后的房地产市场存在显著超调。如下图4所示，随着高速城镇化阶段的过去，房地产投资占GDP比重将不断滑落，这是一个长期趋势。而1998-2002期间的深坑是对趋势的背离，这导致了2002年后房地产投资占比的反弹。回头看韩国2002年后房价持续快速上涨，房地产市场超调导致的供给不足可能是一个重要原因。
而站在1999年初，韩国能看到的是房价快速下跌、房地产投资快速下降、汇率大幅贬值，企业存在极其严重的债务问题，银行不良居高不下，经济衰退，金融系统承压，对外债务违约，“硬着陆”、“丑陋去杠杆”似乎非常精准的描述了韩国。韩国同样面临城镇化接近尾声、出生人口大幅减少这些长期趋势的压力，“韩国见顶”、“失去三十年”的叙事似乎也能适用。
而最后的事实是韩国并没有失去三十年，在2010年后人均GDP突破2.5万美元，成功步入了中等发达国家行列，并且经济在随后持续增长。而韩国的房价也在此后迅速上涨，房地产投资也同步反弹。考虑到中国未来城镇化空间可能比韩国更大，房地产市场的需求或将更好。
为什么日本和韩国危机后的二十年走出了完全不同的轨道？房地产泡沫破灭所伴随的债务压力、房价下跌似乎不能解释日本和韩国的差异。那什么是问题的关键？
二、决定性判据——需求透支与否
一般而言，房地产价格大幅上涨往往伴随着房地产投资占GDP比重的快速上升以及债务的增加，价格回归基本面的过程也使得投资和杠杆回归正常水平。前者会带来需求透支，使得此后几年需求显著弱于均衡水平，而后者可能导致金融机构出现大量坏账，引发金融风险，这样的过程被称为房地产泡沫破灭。
2015年以来，中国在房价快速上涨的同时，房地产投资占比总体稳定，这与几乎所有国家的房地产泡沫化相比都有极其显著的差别。在此前的《道是无晴却有晴》的年度策略会报告中，我们指出中国房地产投资占GDP比重已经低于长期8%左右的合理中枢水平。部分投资者对我们长期房地产中枢的估计抱有疑虑，认为美国和日本长期4%的住宅投资占比才是可比对象。但这无疑缺乏对不同房屋类型成本差异的考虑。[5]由于中国住宅以多层和高层建筑为主，如果这种居住模式在未来延续，城镇化结束后中国住宅投资的中枢应该高于多数发达国家，而不是向以发达国家中处于最低水平的美日看齐。考虑到这一点，我们此前的投资水平更不能说是偏高的。
观察发生典型房地产泡沫国家的共同特征或许可以给我们带来一些启发。
《长尾》这篇报告显示房地产泡沫会带来长时间的损失[6]，而我们认为需求有无透支是最重要的房地产泡沫的判据。我们同样使用Qust[7]和Laeven[8]的划分标准，将国家分为三类：发生房地产危机的国家、发生银行危机的国家、发生双重危机的国家。[9]
仅有房地产危机而没有发生银行危机多数发生在70-80年代，可能的背景是当时全球通胀较高，各国利率处于较高水平，导致杠杆的使用较为困难，房地产的危机并未导致银行的危机。但这一部分时间较早，数据的可得性较差，也并非本文的重点。
我们重点观察双危机国家和仅有银行危机国家的对比。如图7所示，如果将危机发生的年份定义为0，比较危机前后的经济增速，两类国家经济产出都遭受剧烈的损失，经济活动的修复时间也持续较长。[10]
但是两组国家的基本面存在较大的差异，尤其在房地产方面。我们使用房地产投资占GDP比重进行衡量，如下图8所示，发生双重危机的国家在泡沫破灭前房地产投资严重过剩，随后消化这个透支需要的时间和空间更加剧烈。而只发生银行危机的国家，他们的地产投资过剩的程度要小得多，因此房地产投资本身调整的烈度要小得多。
而观察失业率，两组国家都受到长时间的高失业，双危机的国家损失更大。但是存在房地产泡沫的国家在危机之前失业率有一个明显的下降，显示房地产旺盛的投资可能显著抬升了内需，将经济推升至过热的状态。
而观察核心CPI和政策利率的变化，同样证实了这一点。房地产泡沫所伴随的超额投资会将经济推升至过热状态，这使得核心CPI显著上升，政策利率也有响应，加息会导致泡沫的破灭。而这样的模式在没有房地产泡沫的国家并不显著。核心通胀以及政策利率的上升并不显著。而危机发生后，大幅降息是共同的应对策略。
通过对比可以发现，存在房地产泡沫的国家有着一系列显著的特征，关键在于房地产需求的透支和超额供应，以及随之而来的经济过热。但那些发生银行危机的国家在地产透支并不显著的情况下，同样承受较大的经济损失。而这些国家由于银行承压导致融资可得性下降、经济减速带来的居民收入和信心走低，均会导致房价承压和需求不足。
上述研究存在这样的问题：不同时间段全球的经济和通胀环境存在差异，货币和财政政策应对的实践操作和当时的理论也显著不同，不同的国家的能力和基本面也千差万别，这些仅仅是一个统计，不具有因果性。
欧盟国家在2009年金融危机前后的表现某种程度上是一个更好的自然实验。欧元区的国家共享同样的货币，汇率和通胀不需要控制，财政政策的差别也有限，国家治理能力也没有巨大的差异，样本基本上都是体量较大的发达国家，发展水平也较为接近。
这些国家当时都面临金融条件的急剧恶化，但是不同国家的房地产市场处于不同的状态。诸如西班牙无疑是处于泡沫的巅峰期，而德国房地产投资在几十年范围内都是底部。其余欧洲国家位于德国和西班牙这两个极端情况之间。将其合并起来可以一定程度上对房地产需求下降、房价下跌的原因以及可持续性有较好的理解。
如果认为这些国家面对的金融海啸的压力是程度接近的，将这些国家合并起来，可以衡量这些国家经济和房地产市场受到金融冲击的影响。
如下图15所示，纵轴是这些国家在2007年后最大的OECD名义房价跌幅，横轴是这些国家在2003-2007年地产投资占GDP比重的均值除以2000-2022年地产投资占GDP比重的均值得到的百分比，0代表着两个阶段房地产投资水平是相等的。这个百分比是泡沫期房地产超额投资幅度的代理变量（也可以理解为房地产投资的回落程度）。即使剔除西班牙之后，回归方程报告的斜率和截距变化不大。
回归方程系数显著的意义是：超额投资代表需求的透支幅度更大，那么需要价格有更大幅度的修正。
另外一方面，回归方程的截距也是统计显著的，这意味着即使房地产投资在此前没有过剩，房地产市场运行非常正常，需求没有被透支，但房价仍然面临显著的下跌压力。[11]
站在2010年底，欧洲的国家基本上都面临较大的房地产市场压力，价格出现显著调整，需求都处于低位。站在左侧，或许难以确认这种压力是房地产市场本身还是来自于经济其他领域的影响，甚至可以认为包括德国在内的欧盟国家房地产此前都出现了需求透支。
但在右侧，当欧洲国家普遍从金融危机中走出后，观察这些国家在2016年底和2010底年房价的变化，此前没有房地产超额投资的国家房价基本上显著反弹，此前存在超额投资的国家房价持平或者下跌居多。截距统计显著意味着房地产市场如果较为正常，其房价在事后反弹是统计显著的。
同样，如果我们观察这些国家的房地产投资情况，如下图17所示，横轴定义与图15一样，是2003-2007年地产投资占GDP比重的均值除以2000-2022年地产投资占GDP比重的均值得到的百分比。纵轴的定义是是2013-2017年地产投资占GDP比重的均值除以2000-2022年地产投资占GDP比重的均值得到的百分比。0代表这些国家投资是正常水平。非常明显的结论是此前有超额投资、需求有透支的国家在随后很长时间内，房地产投资仍然处于非常低迷的状态，而没有需求透支的国家房地产投资快速回到了正常水平。
而观察经济增长，此前存在更多超额地产投资的国家在危机后五年（2008-2012）经济也显著更差。同时，回归方程的截距为-0.9，也是统计显著的，这意味着即使房地产市场此前处于非常正常的状态，在金融危机爆发后的五年内，经济产出显著下降。
而放眼更长的时间，在走出欧债危机后的2013-2017期间，大部分国家的经济活动边际改善，但仍然总体处于偏冷的状态。回归方程报告的截距也是显著为负的，显示房地产市场即使正常，但是经济同样受到较大的打击。而同期那些房地产市场没有透支的国家房价已经显著反弹，房地产投资已经恢复到正常水平。
站在事前和事中，在金融危机的背景下，欧洲大部分国家房地产市场都面临需求不足、价格承压、投资下滑。但是在事后来看，此前有无需求透支，是这些国家随后房地产市场和经济路径的决定性因素。
欧洲国家同时也遇到各种负面的影响，包括主权债务危机和金融系统的危机。参照Baron[13]所提供的数据，欧洲主要国家在金融危机期间银行指数的最大跌幅普遍接近70%，这意味着金融系统受到了巨大的冲击，银行系统的安全性普遍受到怀疑。
合并房地产泡沫、银行危机和欧洲国家在金融危机期间的表现，可以确认的即使需求没有被透支，基本面的变化例如金融风险同样会对房地产市场产生显著的压力。作用机制可能是当期居民失业、财富损失、长期预期恶化等等。
如果来自基本面的“逆风”消失，在房地产市场需求没有透支的前提下，房地产投资很快会修复，房价会出现显著的反弹。而那些需求透支的国家处于“逆流”的状态，房地产市场长期处于需求不足、价格承压、投资滑落的状态。
需求透支这样的“逆流”是无法通过政策干预去解决的，而其他领域的“逆风”是可以被干预，从而减小社会和国家层面的损失。
现代社会的经济运行是通过一系列的制度安排，使得陌生的个体之间进行分工和合作。这些合作能够实现是依赖于参与者对制度的信任和制度的运行结果的相互作用，金融系统凝结了极多的信任。当某些制度及其所凝结的信任被破坏，社会相应的分工与合作无法完成，必然带来巨大的长期的经济损失。美国大萧条期间的银行危机是一个更加典型的案例。
可以做这样一个思想实验：在银行安全承压的背景下，如果当时欧洲国家的政府为了保护储户利益，缓解储户的担忧，要求银行大幅提高存款准备金率，最终结果又会如何？
再回到第一部分对韩国的讨论，韩国当时的问题在于资本账户出现了问题，此前国内企业杠杆率快速增长，而且存在大量外债，金融系统承受巨大压力。韩国政府当时也缺乏应对危机进行逆周期调节的能力，未能对企业进行及时的救助，挽回相关方对制度的信任，使得最终产生了较大的损失，耽误了6-7年的发展时间。
我们知道的事实是韩国政府在当时向IMF寻求了570亿美元贷款，基本可以确认的是韩国政府并没有能力采取逆周期政策并且大规模救助机构，挽救参与者的信任和此前正常运行的制度。如果韩国政府当时有能力去践行行动的勇气，会有一个更好的结果吗？
通过对比海外国家的经验，核心启示是地产需求是否被透支决定了未来的路径。韩国和日本的差异也在于此，那么中国未来是韩国化还是日本化？无疑需要考虑中国特色。
三、独特土地制度下的涨价不涨量
我们认为中国当下房地产需求没有被透支，我们此前的报告和本文的附录使用房地产投资占比不高作为宏观上中国投资并不过剩的核心判据。这一部分主要讨论背后的微观机制。
在微观上，常识是价格上涨会促进供应的增加，这是市场运行的最基本机制，价格是信号和指挥棒。而房地产受到土地和规划等政策的约束，供应对价格的弹性可能是偏低的，也可能存在部分区域受政策限制缺乏响应，但是至少在总体上应该是显著相关的。
从历史数据上看，美国住宅营建许可数量和新开工规模基本同步，营建许可的数量基本上可以视为新增供应的代理指标。
由于数据的可得性，我们使用美国分州的营建许可作为房地产供应的代理指标。
市场机制运行的一个自然结果是价格的上涨能导致供应的增加。如图21所示，尽管美国在2002-2006年期间整体房价和新开工出现较大幅度的上行，但分州的情况存在显著差异，由于不同州之间的土地和区划规则存在差异，使得供应对价格的响应存在差异。但是合并起来，统计显著的结果是价格的上涨显著驱动了供应的增加，符合理论上市场的运行机制。
同样的机制也造成了当房价出现快速上涨，基本上可以确认同时发生了过剩的供应和需求的透支。这也使得后续必须经历痛苦的修正和出清，需要较长的时间来消化前期的透支。在这个过程中政策总体上是无能为力的，刺激需求只会使得问题更加严重。保护供给侧的企业也没有太大的意义，因为需求不足将持续很长时间，房地产的供应是长期过剩的，大量企业终将被出清来实现产能下降。
而观察中国的情况，则大相庭径。如下图22所示，如果认为2017-2021年之间积累了较多房价的涨幅，进而蕴含泡沫的风险，但是可以清晰的确认，在大中城市为主的样本中，房价上涨幅度和新开工之间没有关系，房价上涨无法推升供应的增加，这代表供应曲线是近似垂直的。
此外，尽管回归方程报告的截距是15.97，但由于数据分布较为分散，这个截距在统计上p值仅为0.17，不能说显著增长。另外需要补充的是由于样本主要是大中城市，样本城市整体新开工面积的增长较全国偏低一些。
但是近期大城市房价走势并不显著好于小城市，对大城市的解释或许具有可推广性。
图22的结论是，中国房地产供应曲线是垂直的，即价格上涨无法推动供应的增加。这是因为中国的住宅土地市场全球范围内都是非常独特的，地方政府作为土地唯一的出让方，其供应土地并不遵循市场化原则，更多是受到财政纪律的约束。
每年财政部编制预算包括政府性基金收入，地方政府的政府性基金收入的绝大部分来自于土地出让金，这使得地方政府土地供应需要满足年初预算的金额以及当年的建设用地指标限制，从而使得房价和地价的上涨难以推动土地供应的增加。
而我们此前的研究报告也指出，“2015年后中国房地产企业重要的转型就是从囤地模式转为高周转模式”。这使得新开工基本上依赖当期的土地供应，开发商的土地库存对新开工的影响力可能趋于减弱。
如下图23所示，房价上涨在宏观上也无法推升宅地供应的增加，这是中国独有的土地制度所产生的结果。这也是尽管中国经历了房价的上涨，但是房地产需求没有被透支的根本原因。
住宅的供应数据显示中国此前没有经历超额供应，需求也没有被过度透支。这对当下二手房市场有一定解释力度。
尽管使用房地产泡沫破灭能解释很多的现象，但是决定性的判据——过剩供应和需求透支可能在总量上并不存在。这使得我们能够见证其余房地产泡沫国家并不存在的“以价换量”。
四、罕见的“以价换量”？
普遍而言，发生房地产泡沫的国家都经历了价格上涨——供应增加——需求被透支的过程，这使得这些国家在泡沫破灭的时刻，二手房市场和新房市场都面临量价齐跌的过程。
如下图24所示，比较泡沫破灭两年后与泡沫破灭前的销量，基本上所有国家新房和二手房销量均大幅回落。和这些国家相比，中国新房销量的回落幅度大体相当，但是中国二手房成交量反而小幅增加，新房和二手房销量出现如此剧烈的裂口是难以在需求层面寻找解释的。
更合理的解释来自供应层面，比较新房销售中现房和期房的销售增速，如图25所示，在2021年6月前，期房销售增速显著更高，而此后现房的销售增速显著好于期房，这种高增长背后肯定有交付风险的挤入，但这也说明当下销售的下滑不完全来自于总需求的不足。
根据2023年统计公报中二手房网签量为7.09亿平米，使用不同口径城市二手房成交同比去推算此前全国历年二手房的网签量，将其和住宅新房销售合并，可以估计出此前几年一二手住宅合计的销售面积。我们的估计和住建部宣布的2023年1-11月一二手房合起来实现同比正增长是基本一致的[14]。如果认为总需求在2022和2023大体稳定，那么新房和二手房、期房和现房的在2023年进一步的分化就不能用总需求不足去解释。
当下市场参与者对二手房销量较强的解释多为“以价换量”，但这仅仅是一个对现实的描述。在发生泡沫破灭的国家，相比当下中国的房价下跌幅度可能更大，但这些国家的二手房成交量要低得多，为什么其他国家都没有实现“以价换量”？
最为重要的原因是中国不存在伴随涨价发生的超额供应和需求透支。如下图27所示，美国分州房价在泡沫前的涨幅和泡沫破灭后的跌幅存在极强的相关性，其中可能的一个机制是涨幅更大的地区供应上升的更多，需求透支更严重，因此随后跌幅更大。此外，泡沫意味着价格一度脱离基本面，向基本面回归的过程意味着价格回到原点，此前涨幅更多的区域下跌压力更大。
而类似典型泡沫破灭的场景在中国并不存在，如下图28所示，即使我们使用涨跌幅更大的贝壳25城数据，基本是二线城市。样本城市房价下跌的幅度和此前上涨的幅度无关，这和价格上涨在中国难以推动供应增加的讨论一致，这意味着过去一段时间的房价下跌是泡沫破灭的解释或难成立。
那么如何理解本轮大城市面临的房价下行压力？在此前的房地产周期当中，大城市表现相对较好，而且需求侧政策放松后，大城市房地产市场往往能迅速回暖，价格反弹。但22年以来尽管政策放松不断，但房价始终处于下行通道，这也是当下认为中国陷入地产泡沫破灭的核心证据。
我们也在《道是无晴却有晴》的报告中讨论过，疫情导致过去几年大城市人口流入大幅减速，这是需求不振的重要原因之一。对比租房数据，这个解释可以被进一步确认。尽管在边际上，新进入租房市场的消费者和新进入购房市场的消费者不是同一拨群体，但是在整体上，这两个群体都与人口流入密切相关。
如果认为租房市场的供应短期难以大幅变化，那么租金价格主要体现了需求的变化。如下图29所示，在2020年，由于疫情的影响，人口流入大幅减速，导致大城市租金价格显著回落。而同期由于利率较低，流动性宽松，房价获得支撑。2020年下半年到2021年上半年，疫情受控，经济复苏，所有人对未来充满良好的预期，房价和租金价格同步上涨。
2021年下半年受到恒大违约和各地房地产需求政策收紧的影响，二手房价格回调，租房价格季节性回落。但截至2021年底，房价仍然显著跑赢租金，背后是对未来的乐观预期，认为经济进一步修复，人流会再次回流，大城市租金价格有进一步上涨的空间。
但2022年疫情爆发超出了所有人的预期，预期的人口流入消失，租金价格进一步下跌，房价也下了一个台阶。但是站在2023年年初，随着疫情政策的调整，生活恢复疫情前的模式成为很多人的预期。这也使得一季度房价和租金价格同步回暖，但随后的情况显示人流的返回不及预期，大城市房价进一步向租金靠拢。大城市的房价租金比基本上回到疫情前的水平。这个意义也是十分明确的，这并非泡沫破灭所伴随的估值下沉，更多是对基本面情况的下修。
而统计数据显示，租金价格和房价是存在非常紧密的相关性，我们认为背后的逻辑在于两者都是新进入城市人口数量的代理指标。2023年相关数据统计结果和2022年基本一致，租金价格下降更大的城市房价跌幅更大。这在某种程度上解释了图30的现象，房价的下降反应了更多是城市人口基本面的变化，而并非是一个泡沫破灭后向基本面的回归过程。
在这个意义上，对比美国泡沫前后房价和租金指数，如下图31所示，进一步确认我们当下并未经历泡沫破灭所伴随的资产估值下沉。如果仿照中国的情况，将美国房价和租金指数变化的起点设在房价触顶前两年至三年。
两组数据存在显著的差异，中国受到城镇化进程和疫情的影响，这些因素在美国当时并不具备。但是从价格上可以非常明确的是，同样在房价触顶2年多之后，美国房价跌幅远远超过租金跌幅，房价租金比显著下降。
这在很大程度上也说明泡沫破灭是伴随估值的大幅下降，这一点在中国当下并没有发生。这和二手房市场成交量活跃，此前需求没有被透支是紧密相关的。中国房价的下行反应了大城市人口流入的减少这一基本面的变化。在这个基本面下，此前极为有效的需求侧放松措施显得效果不大。
大量市场参与者认为中国存在房地产泡沫的核心判据是房价收入比和房价租金比在全球来看处于偏高的位置，这需要合并多种因素考虑。一些可能的因素包括：中国租售并不同权，尤其是配属的学区、户籍等权益租房者并不享有；中国没有房产税，需要将持有成本折算到房价中；中国独特的土地供应制度等。
本文无意于讨论房价收入比绝对的高低，但试图比较相对值去理解当下的房地产市场。在以上这些因素外，还有一个重要的因素是收入预期和房贷利率。一个极端的场景是：房贷利率在5%的水平，而收入增长的预期高达30%，那么可能30以上的房价收入比也不见得是高的。工作几年后，随着收入的大幅增长，之前的房价就显得相对合理。
考虑到大多数发达国家处于低增长低通胀的环境，收入增速和房贷利率的差值可以忽略，而中国在此前并不可以忽略这一点。如果我们使用万得50大中城的房价收入比，在2020年数据不再更新后使用贝壳25城房价和城镇居民可支配收入数据延续，可以确认的是过去几年随着收入不断增长和房价小幅下降，名义的房价收入比大幅改善。
但是另一方面是收入增速的预期可能不断下降，如下图34所示，在2023年之前，使用过去4年城镇人均收入增速均值作为未来收入增速预期的代理变量。为了保守地估计购房难度的下降幅度，我们选择相对偏低的收入增长预期。假设在2024年，居民持有长期4%的名义收入增长预期。这背后是3%左右的实际收入增长和1%左右的通胀，无疑是一个偏悲观的估计。
相比于疫情前的2019年，收入增长预期从8%下降到4%，但是同时房贷利率也下降2%，抵消了一半的负面影响。即使是这样一个偏悲观的假设下，如果认为购房资金的平均久期是8年，使用收入增速预期减去房贷利率，将其作为贴现率，结合静态的房价收入比去估计实际的购房难度。这个估计值计入了对未来收入的悲观预期和房贷利率的变化，较好地衡量了购房难度。但即使在偏悲观的假设下，当下的购房难度也较几年前大幅下降。
此前没有透支需求，当下的价格相对有吸引力。这两点是二手房市场可以实现“以价换量”的根本原因。而这样的条件在其他发生房地产泡沫的国家并不存在，也是其他房地产泡沫国家都是量价齐跌模式的原因。
二手房市场独有的以价换量，更加支持中国此前没有过度的房地产需求透支，“韩国化”或许是未来更可能的路径。
五、库存压力知多少
很多市场参与者对房地产的担心在于巨大的在建面积，统计局公布的施工房屋面积接近90亿平米，相对于当下的销售，这样大量的库存去化无疑需要非常多的时间。
施工房屋面积其中包含了住宅和非住宅，住宅的施工面积要小得多，在50-60亿平量级。而庞大的在建面积由可以分为两个部分：完成预售的和待售的。而我们观察销售数据和新开工数据的增速，如下图35所示，在大部分时间，新开工面积的增速持平或者低于销售面积的增速。这意味着施工面积中可能大部分属于完成预售的商品房。
在这个意义上，有待销售的库存可能远低于在建面积的数据。
此外，和施工面积大幅增长相对应的是竣工面积增速始终偏低，如果观察竣工和销售增速的裂口，可以发现这个裂口基本一直持续。如果竣工数据和销售数据同样可靠，这意味着过去的二十年积累了大量的已销售未完工的建筑。但是对交付风险的大规模报道和相应“保交楼”政策是在2021年恒大违约之后开始的，此外无法按期交付的现象大概率不是普遍性的。
那么实际的施工面积是多少？有多少尚未销售的在建楼盘？这个需要我们理清新开工、竣工、施工、现房销售、期房销售和待售面积之间的关系。
首先从竣工面积开始。尽管统计局指出，新开工、竣工和施工面积三个指标计算时期的口径不同，不存在数量及核算关系。[15]但从指标的定义上来看，在不考虑停工和复工的情况下，第二年施工面积=第一年施工面积+第二年新开工面积-第一年竣工面积（等式1）。
基于等式1，我们可以推算出无停工和复工下每年的竣工面积（记为方法1）。考虑到停工的比例在2021年上半年前并不严重，这个影响先予以忽略。
如下图37所示，在2007年前，推算的竣工面积和公布值的基本一致，在2007-2013年间，每年误差范围在20%以内，方向一致，而此后的误差则较大。
这样的裂口在微观草根层面的解释是，房企确认竣工时，一方面需要向施工方支付工程结算价款，另外也需要缴纳企业所得税、土地增值税、城镇土地使用税、房产税、印花税等税种。房企为了延后现金流出的节点，会出现房屋已经交付但竣工尚未确认的情况。[16]而房地产企业在完成交付后，项目公司主要处理后续税费等问题，可能对竣工统计表的填报缺乏积极性，导致竣工数据被低估。
那么实际的竣工面积是多少？统计局也指出销售面积包含大量期房，因此竣工面积往往小于销售面积。我们按照统计局在统计知识问答中的案例[17]，得到以下等式：当年竣工面积=当年现房销售面积+待售面积变化量+已预售今年交付的面积+竣工中的不可销售面积+房企自持面积。（记为等式2）
此前预售今年交付的面积需要估计，大部分期房是完成销售的3年后交付，但是也可能一些开盘较长时间后才售出，交付时间稍短。为了计算方便，将其统一设置为3年前的期房销售面积，再考虑不同比例的未交付情况。而中国的房地产企业总体上还是以开发业务为主，持有住宅项目的相较销售规模而言较少，予以忽略。其余数据均可以在Wind以及房地产统计年鉴中获得。我们可以推算出住宅的竣工面积（记为方法2）。
在2022年之前，我们用两种方法推算的竣工面积差别不大，中间的波动可能来自于已预售今年交付的面积这一项在不同年份的差异。这可能更接近真实竣工的情况。而2022年以来，竣工延期和保交楼工程的落地对两种计算方法的裂口是一个比较好的解释。
在2022年前，使用新开工和施工面积的变化推算的竣工面积可靠性或许显著高于直接报告的竣工面积。可能是下一年不再有房地产企业填报施工表的时候统计局会对施工数据进行调整，使得施工数据可信度更高。
我们将方法2得到的竣工数据带回等式1，推算出无停工并且准时交付条件下的施工面积，和统计局直接报告的施工面积对比。如下图39所示，在2022年及之前，两者相对吻合的较好。而2022年后，停工和未能准时交付的情况较多，前者压低了实际值，后者压低了估算值，使得估计值和实际值差别也有限。
统计局公布的施工面积可靠性不错，那么是不是我们面临超过50亿平米住宅的供应，这无疑需要非常长时间的来完成痛苦的消化和出清。
但是实际的情况并没有那么悲观。
直到现在为止，期房销售仍然占据住宅销售的主要部分，那么尚未销售的施工面积才构成未来的潜在供应。施工面积的定义中包含了当年的竣工面积，因此需要扣减掉当年需要交付的面积和未来几年需要交付的面积。已开工未销售的住宅面积=住宅施工面积-此前4年期房住宅销售面积。
如下图40所示，推算的施工面积假设是不存在停工现象，由于交付的推迟，使得施工面积相对更大。但两个口径的数据均显示尚未售出的住宅体量在10亿平米的量级，而且从时间序列上看，这个面积在过去十年以来逐渐下降，如果交付问题得到解决，现在的库存水平可能是多年以来的历史低点。
观察未售出住宅占住宅施工面积的比重，可以同样确认这一点。
宏观的数据在微观层面上同样可以得到印证，观察A股上市房企财报中的存货和合同负债比例，如下图42所示。存货包含了在建工程和尚未开工的土地的价值，后者就是已经预售的房屋的价值。[18]观察这个比例，同样可以发现企业部门尚未售出的存货占比存货总体比重在2014年以来持续下降，即使考虑存货减值的影响，结论没有太大变化。2022年以来的上升可能反应了新开工面积减少和销售毛利率下降的共同影响。
合并而言，基于大量施工面积对库存压力的担忧或许是多余的，中国此前的土地供应模式决定了在宏观层面或许难以出现系统性的房地产过剩供应。当下真正意义上开发商的在手库存其实处于过去十年的低点，而且随着新开工面积持续低于销售面积，在手的库存还在继续下降，我们当下的供应压力或许远小于施工面积所显示的那样。
除了房地产企业所拥有的库存之外，居民住房是否过剩也在房价调整的背景下成为很多人的担忧。
一种观点认为，根据七普数据，2020年中国人均居住面积达到41.76平米，已经高于很多发达国家，据此认为当下存在较为严重的需求透支。
但我们认为这样的比较没有考虑中国建筑面积的计算方式是包含了公摊面积的，而海外国家的人均居住面积则不含有这一部分，两者口径存在差异，不直接可比。如果假设中国得房率为80%[19]，调整口径后的中国人均居住面积就不高于大部分海外国家。
另外一个比较思路是观察城市、镇和农村人均居住面积的相对关系。在五普和六普时期，城市人均居住面积略低于镇和农村。考虑到过去十年城乡收入差距缩小幅度有限，人均居住面积的差异可能主要体现了土地供应的影响。
在小镇和农村，可以认为房地产几乎没有金融属性，完全是一种超级耐用消费品，不会因为投机导致需求透支。在土地供应约束相对较小的情况下，小镇和农村的人均居住面积比城市要大得多。大城市人均居住面积更低和房价更高可能都反应了供应不足的压力，而非投机导致的。而土地供应限制的压力在五普和六普期间影响相对有限，当时限制农村和小镇提升居住面积的是收入水平。
考虑到城市的人均收入水平高于小镇，而除了少数人口密度极高的大城市以外，其余城市的土地稀缺程度或许并没有那么严重。如果未来土地供应模式出现改变，城市、镇和农村的人均居住面积差值向十年前、二十年前回归也是很可能的。这意味着当下城市人均居住面积还有较大的提升空间。
六、总结
未来中国房地产和宏观经济向何处去，或许我们已经有一个比较清楚的答案了。
第一，我们认为房地产需求是否被透支决定了未来是日本化还是韩国化，需求透支后需要很长的时间去消化，价格承压、需求不足的局面将持续较长时间，日本是一个典型样本。
第二，房地产市场完全正常的时候由于基本面的恶化，也会面临同样压力，1998的韩国和2009的很多欧洲国家都是如此，但当逆风过去后，房地产市场会相对较快地修复。
第三，海外普遍的规律是房价上涨能驱动供应增加进而导致需求透支，中国独特的土地供应制度使得这样的机制并不存在。
第四，由于此前需求被透支，发生房地产泡沫破灭的国家都没有出现二手房“以价换量”，而是量价齐跌，这说明中国二手房市场相对健康，富有深度。
第五，无论是房企侧或者居民侧，存在超额库存和透支的担忧可能是多余的。
我们可以比较有把握的认为，当下中国处于房地产市场的超调当中，更接近1998的韩国而非1991的日本，但不能确定是否已经见底。新房和二手房销售的裂口说明存在一些非需求侧的问题，政策层对此也有认识。从倪虹的表态来看，“要改革商品房开发、融资、销售等基础性制度，有力有序推行现房销售”，易纲也提出“争取用三年时间过渡到以现房销售为主”。目前期房销售仍然占比超过七成，这样的过渡如何演化仍然值得密切关注。
附录
不同国家居民的居住类型有较大差异，英美的居民多数居住在别墅（平房），而西班牙和法国则有更多的居民居住在楼房当中。随着建筑层高的增加，建设的材料成本、人工成本都会显著增加。比如美国大多数住宅可能仅仅需要木头，无需使用钢筋，导致其投资就要小得多。而高层住宅需要使用更多数量的钢筋和更高质量的水泥，每平米建安成本会大幅提升。考虑到中国城市商品房以楼房甚至是高层建筑为主。中国在城镇化结束后，如果新房保持现在的楼房为主的模式，长期住宅投资的中枢将显著高于欧洲发达国家的中枢，住宅投资占GDP的比重可能接近7%附近，合适的房地产投资中枢可能高于我们此前的估计。
[2] 美联储经济学家在2002年这篇论文的背景之一是当时美国认为他们可能在经历日本90年代. Ahearne, Alan G. , et al. "Preventing Deflation: Lessons from Japan's Experience in the 1990s." Joseph Gagnon (2002)
[3] 参考《风物长宜放眼量》的报告
[4] 参考《风物长宜放眼量》的报告
[5] 房地产投资中分为住宅投资和商业、写字楼等，住宅投资占比和房屋类型很大相关性，高层建筑的建设成本要系统性地高，住宅中高层建筑的占比对长期住宅投资有决定性影响，美国和日本以平房别墅为主，因此投资占比偏低，详见附录。
[6] 王曲石、于飞、朱鹤、钟益（2022），“长尾⸺一个关于地产 泡沫破裂的跨国观察”，新金融评论工作论文，2022年第12期，中国金融四十人论坛。
[7] Oust A, Hrafnkelsson K. What is a housing bubble?[J]. Economics Bulletin, 2017, 37(2): 806-836
[8] Laeven M L, Valencia M F. Systemic banking crises revisited[M]. International Monetary Fund, 2018
[9] 详细标准见附录
[10] 由于双危机国家的银行和地产危机爆发时间点间隔不等，零点的选择以靠后的银行危机为准，可能导致经济减速的时间范围更宽，深度被低估。
[11]使用2000-2022这二十多年房地产投资占GDP比重均值作为基准，剔除了基数波动的影响。
[12] 将2008-2012视为金融危机期间，其房地产投资偏弱还有修复过去透支的原因，而这也对经济产生向下的压力。
[13] Baron, Matthew, Emil Verner, and Wei Xiong, 2018, “Identifying Banking Crises,”Princeton University manuscript.
[14] 参考 https://mp.weixin.qq.com/s/4Rt_OwwY11I4EZTRaFiNUg
[15]https://www.stats.gov.cn/zt_18555/zthd/lhfw/2022/rdwt/202302/t20230214_1903597.html
[16] 参考http://www.canet.com.cn/shiwu/634415.html
[17]https://www.stats.gov.cn/zs/tjws/tjzb/202301/t20230101_1903764.html
[18] 可能更严格的做法是使用合同负债乘以（1-平均毛利率）作为以预售房屋价值的估计，使其和存货统一口径。
[19]https://mp.weixin.qq.com/s/fAr5mOmCu686mW30XX-gYw 参考贝壳研究院假定