导语：房地产对经济和资本市场影响深远，“房地产是周期之母”“十次危机九次地产”，房地产长周期拐点和人口周期拐点一起成为引发联邦德国、日本、韩国、中国台湾等经济体增速换挡的重要驱动力。房地产短周期主要受金融政策影响，长周期主要受经济增长、城市化、人口数量和结构等影响，短期看金融，长期看人口。在房地产市场发展初期，住宅开工数量的推动因素主要来自经济高速增长、居民收入水平快速提高、城镇化率快速上升；在房地产市场发展后期，住宅开工数量的推动因素主要来自人口出生数量和适龄购房人口数量。对照典型工业化经济体房地产发展的历程，中国房地产发展正进入新阶段：从高速增长到平稳或下降状态；从数量扩张到质量提升；从总量扩张到“总量放缓、区域结构分化”。增速换挡期，住宅投资告别高增长时代，房地产政策应适应新发展阶段特征，避免寄希望于刺激重归高增长的泡沫风险。

房地产对经济和资本市场影响深远，经济史上有名言：“房地产是周期之母”“十次危机九次地产”。房地产周期缓慢、持久且振幅很大，在向上时具有很强的带动力，在反转向下时势大力沉。同时，房地产长周期拐点和人口周期拐点一起成为引发联邦德国、日本、韩国、中国台湾等经济体增速换挡的重要驱动力。

房地产包括住宅和商业地产，其中以住宅为主，并且二者周期具有一致性。房地产兼具消费品属性（居住需求，包括首次置业的刚需和第二次置业的改善性需求）和金融属性（投资或投机性需求，在价格的博弈中获得价差，并且可以加杠杆）。影响房地产周期的因素包括经济增长、收入水平、城市化进程、人口数量和结构等长期变量，也包括利率、抵押贷首付比、税收、土地政策等短期变量，因此，房地产周期可以分为长周期和短周期，长周期看人口，短周期看金融。

衡量房地产周期的指标包括销量、价格、开发商资金来源、土地购置、新开工、投资、库存等，衡量房地产市场泡沫化程度的指标包括房价收入比、租金回报率、空置率等。

人口周期因素是决定房地产走势的重要中长期因素，但是，住房市场是受政策变化影响较大的市场。其中，住房金融政策对典型经济体住房市场的短期波动影响最为显著。房地产短周期是指在长周期趋势背景下，由于利率、抵押贷首付比、税收、土地政策等短期变量引发的波动。比如，如果政策为刺激房地产，下调利率和抵押贷首付比，将提高居民支付能力，通过鼓励居民加杠杆来透支住房需求；如果政策为抑制房地产，则可以采取提高利率和首付比操作，以降低居民支付能力并延迟住房消费。与长周期不同，短周期不改变房地产运行的长期趋势。

由于商品房具有消费升级属性，且产业链条长，因此，房地产市场的销量、土地购置和新开工投资是重要的经济先行指标。一轮完整的房地产短周期为：政策下调利率和抵押贷首付比，居民支付能力提高，房地产销量回升，商品房去库，供不应求，开发商资金回笼后购置土地，加快开工投资，房价上涨，商品房作为抵押物的价值上涨会放大居民、开发商和银行的贷款行为；当房价出现泡沫化，政策上调利率和抵押贷首付比，居民支付能力下降，房地产销量回落，商品房库存增加，供过于求，开发商资金放缓购置土地和开工投资进度，房价回落，商品房作为抵押物的价值缩水会减少居民、开发商和银行的贷款行为。在这个过程中，情绪加速器、抵押物信贷加速器会放大房地产短周期波动。

美国经验表明住房金融政策与住房市场波动密切相关。上一轮美国房地产泡沫，开始于2001年美联储的低息政策刺激。2001至2002年度，美联储连续11次降息，累计降息4.75个百分点。直至2002年11月，基准利率降至1.25%，美联储的低息政策一直延续到2004年。在此期间，过低利率刺激抵押贷款大幅增加，从而造成了房地产泡沫。随后美联储的连续加息则刺破了美国房地产泡沫。2004至2006年度，美联储连续加息17次，累计加息4.25个百分点，直至2006年6月基准利率升至5.25%，而美国标准普尔/CS10个大中城市房价在2006年6月到达历史高点之后就开始了连续下跌，说明联储加息政策是刺破美国房地产泡沫的主要原因。

图6.1美国房地产价格波动与联邦基金利率

数据来源：国务院发展研究中心，WIND

图6.2日本房价波动与利率

数据来源：WIND，CEIC，国务院发展研究中心

日本经验同样表明住房金融政策与住房市场波动密切相关。日本的房地产泡沫，与日本央行下调利率有密切关系：1986~1987年，日本银行连续5次降息，把中央银行贴现率从5%降低到2.5%，不仅为日本历史之最低，也为当时世界主要国家之最低，日本央行维持低息政策长达两年之久。低息政策促进了房地产市场的空前繁荣，反映在土地价格的迅速上涨上。与美国相同，央行随后的加息刺破了日本房地产泡沫：1989年5月31日，日本央行加息0.75个百分点，此后的15个月内，日本央行再度4次加息，将贴现率提高到6%，连续加息对日本房地产市场造成了巨大打击，东京圈城市土地价格开始了长达15年的持续下跌。

从国内的经验来看，金融政策对国内房地产市场的影响同样非常显著。例如，1993年央行大幅加息是海南房地产泡沫破裂的重要因素。作为当年宏观调控的16条措施之一，1993年5月15日和7月11日，央行两次分别加息（一年期贷款利率）72个基点和162个基点，累计加息234个基点。央行大幅加息导致海南房地产泡沫破裂，烂尾楼、积压房地产大量增加。据中国人民银行调查统计，截至1998年底，海南房地产占压四大专业银行的金融资产累计达406.57亿元，且多数已成不良资产。海南人均占压房地产面积1平方米，是全国平均水平的17倍。

房地产周期在很大程度上也是人口周期的一部分。人口影响房地产市场的逻辑是：①在房地产周期的左侧，人口红利和城乡人口转移提升经济潜在增长率，居民收入快速增长，消费升级带动住房需求；20~50岁置业人群增加（20~35岁首次置业，35~50岁改善型置业），带来购房需求和投资高增长；高储蓄率和不断扩大的外汇占款，流动性过剩，推升房地产资产价格。②在房地产周期的右侧，随着人口红利消失和刘易斯拐点出现，经济增速换挡，居民收入放缓；随着城镇住房饱和度上升，置业人群达到峰值，房地产长周期拐点到来。随着房地产黄金时代的结束，后房地产时代的典型特点是“总量放缓、结构分化”，人口迁移边际上决定不同区域房市，根据国际经验，人口将继续往大城市迁移聚集。

根据典型工业化经济体房地产发展的经验，其发展过程具有明显的阶段性特征：

（1）高速增长期和平稳或下降期。在经济高速增长、居民收入水平快速提高、城镇化率快速上升的阶段，房地产销量和投资处于高速增长期，并与上述变量呈显著的正相关性，房价上涨有长期基本面支撑。当进入经济增速换挡、城镇化率放缓阶段，大部分人群的住房需求基本得到满足，大规模住宅建设高潮过去并转入平稳或者下降状态。住房开工量与经济增速以及城市化水平的关联度下降，而与每年出生人口数量以及有能力、有意愿购买住房的适龄人口数量的关联性更强，房价受居民收入和利率政策影响较大。比如，20世纪五六十年代西方国家出现的婴儿潮，以及成功实现追赶之后日本社会的低生育率和老龄化，都对各自的住宅发展产生了显著影响。

（2）数量扩张期和质量提升期。初期，住房饱和度不高，住宅开工高速增长，以满足居民快速增长的最基本的首次置业居住需求；随着住房趋于饱和（比如城镇户均一套），居民对住宅质量、成套率、人居环境等改善性需求提高。

（3）总量扩张期和“总量放缓、区域结构分化”期。综合典型国家城市化过程中人口区域分布结构和经济发展阶段、产业结构的关系来看，人口空间的分布大体经历了三个阶段。第一个阶段是人口从农村向城市转移，不同规模的城市人口都在扩张，而且在总人口当中的占比均在上升。这一个阶段和经济快速增长、制造业快速发展相关，而城市化率还没有达到55%。第二个阶段主要是郊区化，一些中小型城市增长放缓，而大都市人口比重继续上升，这一阶段伴随着制造业的绝对衰退、服务业的相对发展。对应的城市化水平大致在55%~70%之间。第三个阶段则是城市化率超过70%以后，人口继续向大都市圈集中。中小型城市的人口增速缓慢。这一时期人口的聚集和服务业比重占据主导之后经济聚集程度的进一步提升有很大关系。

在房地产市场发展初期，推动因素主要来自经济高速增长、居民收入水平快速提高、城镇化率快速上升，新增大量买房需求的同时，居民购房支付能力快速上升。

美国“二战后”重建，经济高速增长，并叠加1946~1964年第一次婴儿潮影响，住宅开工数量大幅上升，从“二战”前的年均不足50万套大幅上升至“二战”后的年均100万套以上，到20世纪70年代住房开工量达到170万套/年的水平。之后，住房发展基本稳定下来，并且和人均GDP、城市化水平的关联度不再明显，更多地受人口出生数量和适龄购房人口数量影响。1960年美国城镇化率已经高达70%，但2008年才到81.7%，进程缓慢。

日本在“二战”后实现了二十多年的经济高速增长。其中，1960~1973年期间GDP年均增长速度达到了9.9%，人均GDP从3986元增加到11434元（1990年购买力平价美元，下同），城市化率从43.1%上升到55.4%。住宅建设随着经济高速增长和城市化水平快速推进而迅速上升。整个50年代，日本每年新开工建设的住宅数量平均不足30万套，1960年以后加速上升，到1973年经济高速增长阶段基本结束时已经升至176万套。1973年之后，日本经济增速和城市化进程明显放缓，住宅新开工增速相应下降，每年开工量基本维持在140万套左右。在日本高速增长的阶段（1948~1973年之间）人均GDP水平或城市化率与住宅开工量呈明显的正相关关系。

图6.3 美国住宅开工量

数据来源：Bureau of Labour Statistics，Census Bureau

图6.4 日本住宅开工量

数据来源：CEIC，许伟（2014）^[2]

随着经济增速和城镇化进程放缓，住宅开工数量从高速增长期转入平稳或下降通道，驱动因素越来越受人口出生数量和适龄购房人口数量影响。统计表明，人口出生数量领先住宅开工数量20年左右，20~50岁是住宅消费主力人群和购房适龄人群。

美国、日本、中国等普查数据表明，20~50岁是住宅消费主力人群和购房适龄人群，尽管三个国家发展阶段、模式、文化等都存在差异，这也符合消费生命周期理论。自住购房的需求主要来自两个年龄段：一是20~34岁的青年人群为了结婚而产生的首次置业需求，二是35~50岁人群为了改善居住环境所产生的改善性需求。20岁以下的人群对住房需求的迫切性不高以及自身收入水平偏低，拥有住房比例较低。随着年龄、受教育水平、劳动技能和收入水平增长，拥有住房比例不断提高。到50岁左右，拥有住房的比例逐步稳定下来，65岁以后甚至出现下降，这可能与老年人开始将资产（包括房屋）出售用于消费有关系。

美国相关研究显示，大多数美国人18岁进入大学，22岁开始工作，26岁为平均结婚年龄，大多数在30岁前有小孩，首次置业则从20岁开始，35岁趋近高峰；随着小孩逐渐长大，35~42岁开始二次置业的高峰；50岁左右富裕的家庭在度假和旅游地区第三次置业。

下面重点检验各典型工业化经济体的人口出生数量和20~50岁适龄购房人口数量的房地产市场与关系。

图6.5　美国不同年龄段购房需求曲线

数据来源：国务院发展研究中心，WIND

日本增速换挡期发生在1973年前后。1960~1973年间，日本人口出生数量进入了一轮上升周期，自1960年的160.6万上升至1973年的209.2万。之后，出生人口数显著降低，1973~1990年间，出生人口数量年均下降5万人，年均下降幅度为3.1%。我们将人口出生数量与20年之后的住房开工量进行比较发现，二者具有显著的正相关性。采用20~50岁年龄段人口数量和同期的住房开工量进行对比，二者同样具有显著的正相关性。

美国1945~1957年间出生人口数量快速增长，1957~1975年间出生人口数量开始下降，从1957年的431万下跌到1975年的314万，随后1975~1990年间出现了明显的反弹，1990年回升到418万。与之相对应的是，1965~1977年间住宅开工量快速增长，自1977年起逐步下降，在1995年到达底部，随后又出现了明显的反弹，剔除金融危机的影响，人口出生数量和住宅开工投资之间具有很强的正相关性。同样，当20~50年龄段人口上升时，住房开工量也同样逐步上升。

图6.6 美国人口出生量和住房开工量

图6.7 美国置业人群和住房开工量

资料来源：国务院发展研究中心，许伟（2013）^[3]

本部分讨论人口在空间上的分布规律、未来的演变趋势以及驱动因素。驱动人口空间分布的因素包括产业集聚效应、创新创业活力、公共资源差异等。当城市化率超过70%以后，人口继续向大都市圈集中，中小型城市的人口增速缓慢。这一时期的人口聚集，和服务业比重占据主导之后经济聚集程度的进一步提升有很大关系，高端制造业和服务业比中低端制造业更具有集聚效应，大都市更能为创业者提供思想交流的环境，更能为有才华的年轻人提供实现梦想的舞台。而且随着居民收入水平的提高，大都市更能为财富净值人士提供优质的公共资源。

（1）日本人口区域分布的阶段性变化。“二战”后，结合GDP增速、产业结构等经济方面的因素来看，日本人口区域分布结构大体经历了三个阶段的变化

第一个阶段是日本战后起飞到20世纪70年代中期。这一时期，日本经济高速增长，城市化水平迅速提高。主要都市圈的人口数量及其占全国人口的比重都有不同程度的提升。同时，这个时期也是日本制造业发展比较快的阶段。

图6.8 日本主要都市圈人口增长情况

数据来源：许伟（2014）^[4]根据Japan Statistics Bureau&Statistics Center的数据整理

第二个阶段是从20世纪70年代中期到90年代初。第一次石油危机之后，日本经济高速增长阶段结束，转而过渡到中速增长阶段。在此后近20年的时间里，主要都市圈人口数量及其占全国人口的比重上升的势头明显，城市化率业已超过60%。与此同时，不同都市圈的人口增长趋势出现分化。其中，东京都市圈的人口数量以及占全国人口的比重继续上升，而居第二的大阪都市圈由于制造业转移，大量人口开始迁出这一区域，大阪的人口占全日本人口的比重开始下降。名古屋则因丰田总部在爱知县，留住了部分与制造业相关的岗位，人口占比继续小幅上升。

第三个阶段是从20世纪90年代至今。这一时期，日本经济增速进一步降低，城市化率缓慢上升。与日本其他地区相比，日本人口继续向东京聚集。到21世纪初，东京都市圈以3.5%的土地，承载了26%的人口以及30%的产出。从更长的时间段来看，1920~2000年期间，日本非大都市人口比重从36.4%下降至17.9%，其中大部分被东京吸收（东京人口比重从11.8%上升至25.1%），而大阪在1970年达到9.5%之后，就逐步稳定下来。

人口的不断聚集以及可能进一步聚集的预期，一定程度上也放大了房地产市场的波动。1985年之后，东京和大阪地区的土地价格升幅就明显高于日本其他地区，虽然在变化方向上有一定的协同性。此外，值得注意的是，从泡沫开始破裂至今，与东京相比人口增长更为缓慢的大阪地区土地价格跌幅最大。

图6.9 日本的土地泡沫

数据来源：许伟^[5]根据Japan Statistics Bureau&Statistics Center的数据整理

（2）韩国人口区域分布的阶段性变化

韩国人口的迁徙也与经济发展和产业发展相关，呈现一定的阶段性。在1990年之前，人口基本都流向以首尔为核心的大都市圈（该都市圈由首尔、仁川以及京畿道组成）。1949~1990年期间，韩国非都市圈人口占比从79.3%降至38.3%，降幅为40个百分点。同期，首尔占比7.1%上升至24.4%，京畿道则从13.6%上升至14.2%，升幅分别为17.3和0.6个百分点。也就是说，非都市圈的人口比重下降幅度的近一半被首尔和京畿道的人口占比上升所吸收。

表6.1 韩国区域人口分布（占总人口比重）（单位：%）

数据来源：Statistics Korea

1990~2010年期间，韩国非主要都市圈的人口占比下降了7.1%，其中的6.1%被首尔都市圈（首尔、仁川以及京畿道）吸收，光州和大田分别吸收了0.4%和0.7%，而大邱下降了0.1%。这表明，在经济高速增长阶段基本结束之后，韩国的人口主要向大都市圈聚集。到2010年，整个首尔都市圈经济总量占韩国GDP的比重约为47%，该都市圈人口2350万人，约占韩国总人口的49%。其中，首尔人口960万，约占韩国总人口的20%，创造了韩国GDP的23%。

与日本进行比较，韩国的人口迁徙可能还处在第二个阶段：制造业逐步向大城市周边分散，而大都市圈的核心地带服务业发展还不足以聚集更多的人口，从而造成大都市人口占比有些微下降，同时整个大都市圈的人口比重则在逐步上升，或者说大都市周边的人口增长最快。

（3）美国人口区域分布的阶段性变化。与上述两个经济体相比，美国的经济增长相对较缓，且人口密度也有很大的差异。但人口区域分布的结构也呈现明显的阶段性。1940年以后，美国大都市人口分布大体也分为三个阶段：第一个阶段是从1940年开始到1960年。这一时期，不同规模的城市人口数量都有不同程度增长，且美国的制造业发展也比较快。第二个阶段是从1960年开始到1990年。这一时期，美国城市的发展呈现明显的郊区化特征，不同规模的城市人口增长出现分化。中型城市人口比重下降，而小型城市人口比重基本保持不变，100万人以上的城市人口比重继续上升。第三个阶段是1990年以后至今。除了100万人以上的大城市人口还在继续增长以外，其他规模城市的人口比重均有不同程度的下降。

表6.2 1940~2010年美国大都市区数量和人口演变情况

数据来源：美国人口普查：1990年、2000年以及2010年；1940年和1960年数据来自美国《各县数据手册》，1947年，《美国统计摘要》，1965年

计划经济时期所有物资均实行分配，中国没有商品房市场，只有房地产开发，事业单位或者企业单位造房子主要是用于内部职工福利分配。

从1981年开始，在深圳和广州开始搞商品房开发试点。由于当时搞试点比较成功，后来就小范围地开始试点开发。1992年邓小平到深圳后发现，特区搞市场经济建设之后城市面貌翻天覆地，房地产开发非常成功，认为开发区的经验值得向全国推广。之后中国开发区建设愈演愈烈，出现了房地产开发热，海南等地区甚至出现严重的泡沫。

1993年政府宏观调控，收紧银根，1993年下半年到1998年上半年房地产热迅速降温。

1998年面对亚洲金融危机，政府开始实施住房制度改革，成为房地产市场发展的关键分水岭，开启黄金发展阶段。1998年7月国务院发布《关于进一步深化住房制度改革加快住房建设的通知》，宣布全国城镇从1998年下半年开始停止住房实物分配，全面实行住房分配货币化，同时建立和完善以经济适用住房为主的多层次住房供应体系，发展住房金融，培养和规范住房交易市场。

1998~2003年房地产市场快速恢复，随后2004年调控供给、2005年调控需求、2006年调控结构、2007年继续调整，但房地产市场在长周期力量支撑下销量、价格、投资等持续保持高增长。直到2008年国际金融危机爆发，房地产市场受到短暂冲击，但2009年的降低首付比、利率等政策又刺激房地产市场快速恢复并趋热。2010年宏观调控开始重新收紧，2010~2011年房地产市场略有降温，2012~2013年再度恢复。2014年房地产长周期拐点出现，虽然“9·30”“3·30”政策不断刺激，但房地产投资快速下滑，并呈“总量放缓、结构分化”的后房地产时代新特点。

图6.10 中国房屋销售和新开工面积

资料来源：WIND

对照典型工业化经济体房地产发展的历程，中国房地产发展正进入新阶段。

根据典型工业化经济体房地产发展规律，在房地产市场发展初期，住宅开工数量的推动因素主要来自经济高速增长、居民收入水平快速提高、城镇化率快速上升。

过去三十多年，伴随着中国经济高增长和城市化进程快速推进，中国住宅开工也处于高速增长期。

自2014年以来，中国住宅开工投资从高速增长转入平稳或下降状态。随着2008年刘易斯拐点的到来、2012年15~59岁劳动年龄人口开始净减少、2014年20~50岁置业人群达到峰值，中国经济已经告别高速增长期，步入增速换挡期，如果改革转型成功未来有望实现中速增长；中国城镇化率从1978年的17.92%快速上升到2014年的54.77%，根据国际经验，未来城镇化率还有10~20个百分点的空间，但城镇化推进速度将逐步放缓；根据国务院发展研究中心的研究，2014年中国城镇户均住房套数已达到1套左右^[6]。

总的判断，中国住宅开工投资已经从高速增长期进入平稳或下降状态。未来人口出生数量和20~50岁适龄购房人口数量对住宅开工的影响将更为显著。

目前对房地产市场发展阶段判断的挑战性意见或争议来自于城镇化空间和家庭小型化将支撑住宅投资继续保持高增长。

根据联合国预测，2015~2030年，中国城镇化水平仍有超过10%的提升空间，由此可以带动城镇适龄人口的增加，进而对房地产市场提供支撑。因此，我们需要计算城镇购房适龄人口的预期情况。

以联合国预测为基础，我们假设每5年之间城镇化率的提升是均匀的^[7]，由此可以估算城镇购房适龄人口的预期情况。估算表明，城镇化进程所带来的城镇适龄人口增加的影响将逐渐减弱，难以抵消人口结构变动的影响。

图6.11 中国城镇化率

资料来源：WIND

此外，家庭小型化同样也是住房需求上涨的原因之一。五次普查数据显示平均家庭人口规模在改革开放后不断下降：1982年每户家庭人数4.41人，2000年为3.44人，2010年人口普查最新公告显示，平均每户家庭人口规模进一步下降为3.10人。由于家庭规模已经经历了快速下降，未来下降空间已经不大。

图6.12　中国家庭小型化趋势

资料来源：WIND

根据典型工业化经济体房地产发展规律，在房地产市场发展后期，住宅开工数量的推动因素主要来自人口出生数量和适龄购房人口数量。房地产市场从数量扩张转入质量提升，随着住房趋于饱和，居民对住宅质量、成套率、人居环境等改善性需求要求提高。购房需求结构也从20~35岁的首次置业为主演变为35~50岁的改善性置业为主。

就中国的情况而言，由于缺乏美国消费者支出调查（CES）类似的权威数据，因此我们采用人口普查数据中的年龄和住房面积估计生命周期对房产消费的影响，由于人口普查中的数据是以家庭为基本单位，通过专家（Mankiw and Weil）（1989）所提出的基于回归的分解方法，我们可以将家庭数据分解为个人住房需求，利用2000年第五次人口普查0.95%抽样样本数据所估计出来的个人住房需求如下图6.13所示，图中所表示的个人住房需求是以住房面积所表示的。

从图中可以看出，个人住房需求从20岁后开始快速上升，直到50岁后住房需求开始下降。由此可以推断，新生婴儿会在20年后才开始逐步提高对住房的需求，主要影响到20年后的房地产市场。在50岁以后个人的住房需求逐年下降，因此不再是购房主力。基于以上的分析，我们将中国适龄购房人口年龄段界定为20~50岁，与美国、日本等国际经验相符，中国该年龄段人口长期上升趋势在2014年已经迎来拐点。由于计划生育和人口再生产自身规律，1994年中国人口增长率和总和生育率到达低点，随后在20年以后即2014年，房地产迎来长周期拐点。

综合人口出生数量和20~50岁适龄购房人口数量来看，2014年以来住宅开工数量已接近增长的极限并转入下降通道。

图6.13 中国分年龄段住房需求

资料来源：WIND

图6.14 中国人口出生数量和新开工面积

资料来源：国务院发展研究中心，许伟（2013）

图6.15 中国置业人群和新开工面积

资料来源：国务院发展研究中心，许伟（2013）

根据国务院发展研究中心（2013、2014）的研究，2014年新开工量的阶段性高点基本得到确认，未来十年住房需求和投资增幅将明显下降。

表6.3 未来十年城镇住房需求和投资预测

数据来源：Wind资讯、中国统计年鉴2014、联合国人口署、许伟（2014）计算

图6.16 未来中国城镇住房投资增速预测

数据来源：许伟（2014）计算

人口的迁移跟区域发展紧密关联，中国区域发展呈大国雁阵式梯次跃迁特征。中国地区间发展极不平衡，在增速换挡的进程中，各地区呈现出大国雁阵模型中的梯次跃迁。从人均GDP、市场化程度、产业结构、创新活力、增速水平等指标看，大致分为三类：

第一类，已经基本跨越了中等收入陷阱的省市，比如天津、北京、上海、江苏、浙江、广东、福建7个省市，2014年人均超过1万美元，超过或接近高收入国家门槛值，这些省市在20世纪90年代初以后经历了对外市场开放和经济高增长，在2008年前后开始增速换挡，经过转型，近年增速相对平稳，高端制造业和现代服务业支撑作用凸显，人口继续流入，类似韩国、中国台湾等高收入俱乐部新贵。

第二类，初步呈现掉入中等收入陷阱迹象的省市，比如部分东北、中西部资源型省市，经济起飞落后于东南沿海地区，在2003~2009年依靠资源经历了短暂的高增长，产业升级失败，并于2012年以后经济增速大幅下滑，人口出现净流出，类似拉美的资源陷阱。

第三类，处在从中等收入往高收入阶段跃迁的进程中的省市，比如山东、重庆、四川、河北、湖南、湖北等省市，人均GDP6000~8000美元，受益于较好的工业基础和产业转移，经济增长和产业结构相对第二类条件较好，近年劳动力出现回流，具备跨越中等收入陷阱的条件，也面临较大的挑战，类似马来西亚、土耳其、越南等依靠工业化的追赶中经济体。

从人口区域分布的现状看，从第六次人口普查的县域数据来看，长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、两湖、北部湾、成渝地区、哈大线等地是城镇人口密集地区。中国城镇人口主要集中在东部和中部地区,呈现组团分布的格局，城镇人口的分布与区域住房价格水平基本吻合。

从人口区域分布的趋势看，东部大都市圈人口占比继续上升但幅度放缓，东北、西部资源省市等部分地区出现人口净减少。2010~2012年期间，北京、上海和天津三个直辖市常住人口占全国人口的比重上升了0.18个百分点，几乎吸收了东部发达省份全部人口占比增幅。这和日本、韩国在第一阶段基本结束时的情况比较类似：当经济潜在增速开始放缓，人口总量增速放缓的背景下，大都市圈吸收了大部分迁徙人口。与之相对照的是，受重化工业衰退、资源品价格暴跌等因素影响，东北、西部资源省市经济大幅回落，部分出现人口净流出现象。

总的来看，我国人口的区域分布结构正逐步从第一个阶段向第二个阶段过渡，随着产业从重化工业向高端制造业和现代服务业升级，未来农村人口将继续向城市转移，但大都市圈人口占比将继续上升但幅度放缓，大都市圈周边交通便利、产业基础较好的郊区县有望分流都市核心区转移的产业和人口，重化工业和资源型产业主导的东北及部分西部省市面临人口净流出的压力，大多数三四线城市人口迁移将放缓。中国房地产已告别高速增长阶段，步入后房地产时代，将呈“总量放缓，区域结构分化，人口继续往大都市迁移”的新特点。

衡量房地产市场泡沫程度或健康程度的指标主要有房价收入比、租金回报率、空置率、去化周期等。(www.daowen.com)

（1）房价收入比是指一套住房价格与一个家庭年收入的比值。房价收入比是大多数国家和国际组织进行住房支付能力评价时所采用的主要指标，是各界对房地产市场形势进行分析、判断和预测时广泛使用的一个指标。

房价收入比本质上反映的是特定国家或地区土地和劳动力两种要素价格的比例关系。由于不同国家或地区土地和劳动力的资源禀赋不同，这就决定了不能简单地用某一个国家或地区的房价收入比作为判断另一个国家或地区房价是否合理的标准。一般来说，大城市的房价收入比会显著高于中小城市，人多地少的国家房价收入比一般会高于人少地多的国家。

图6.17 全国商品房住宅房价收入比

资料来源：上海易居研究院，《全国35个大中城市房价收入比排行榜》，2014年

首先分析全国的房价收入比，1998~2003年全国房价收入比走势稳定，维持在6.6~6.9区间，2004年后快升至2007年的8.0，随后受国际金融危机影响跌至2008年的6.9，2009年又迅速反弹至8.1，随后逐步回落，2012和2013年稳定在7.3的水平，2014年下降到7.1。

以上分析的是全国平均情况，不能反映部分地区的差异性，下面对我国35个大中城市进行具体分析，包括北京、上海、广州、深圳（一线城市）、天津、重庆、杭州、南京、武汉、沈阳、成都、西安、大连、青岛、宁波、长沙、济南、厦门、长春、哈尔滨、太原、郑州、合肥、南昌、福州（二线城市）、石家庄、呼和浩特、南宁、海口、贵阳、昆明、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐（三线城市）。

我们将35个城市划分为一、二、三线城市，2014年一线城市房价收入比大幅上升至14.6，二线城市小幅回落至8.19，三线城市小幅回落至7.45，反映了后房地产时代“总量放缓、区域结构分化、人口继续向大城市迁移”的新特征。

图6.18 一线城市房价收入比

资料来源：上海易居研究院，《全国35个大中城市房价收入比排行榜》，2014年

35个大中城市中，房价收入比较高的多为东部城市，其中深圳高达20.2，深圳一个达到该市平均收入水平的家庭，如果购买一套100平方米的普通商品住房，需要花费20.2年才能实现。其后依次是厦门、北京、上海、广州、杭州和福州，分别达到15.5、14.5、11.9、11.8、10.8和10.8。与2013年相比，2014年长沙、南昌、哈尔滨、郑州、武汉、长春房价收入比出现不同程度的下降，反映了东北、中西部等以重化工业和资源为主的城市经济回落、人口流出的状况。

图6.19 二线城市房价收入比

资料来源：上海易居研究院，《全国35个大中城市房价收入比排行榜》，2014年

图6.20 三线城市房价收入比

资料来源：上海易居研究院，《全国35个大中城市房价收入比排行榜》，2014年

（2）商品房库存去化周期

商品房库存去化周期是指某地区过去开盘楼盘的剩余量和新开盘的剩余量总和的售空时间。尽管一线城市的存销比有所下降，但从全国来看，2015年去库存的压力仍然很大。对比历年新开工面积（扣除大约6%的不可销售的面积）和销售面积，可以发现，最近十年房地产库存增长较快主要有三个时期，分别是2008年底至2009年初、2010年到2012年和2014年初至今。尤其是最近两个时期，住宅新开工和住宅销售之间的缺口尤为显著。初步估计2014年全国库存消化时间比平常年份多出1年左右。当然，如果分区域来看，一二线重点城市的库存压力稍小。

图6.21 2014年35个大中城市房价收入比排序

资料来源：上海易居研究院，《全国35个大中城市房价收入比排行榜》，2014年

目前有部分研究将20世纪90年代初日本的房地产泡沫和中国房地产市场的近期情况进行简单类比，并由此得出比较悲观的判断。但详细对比中日住房供求格局的演变历程可以发现，我国当前城镇住房供求格局更接近于20世纪70年代初日本的情况，库存和债务仍然有化解空间。

图6.22 销售和新开工面积对比

数据来源：Wind数据，许伟（2014）计算

20世纪70年代初，日本住宅供求基本实现平衡，户均拥有住房接近1.05套。之后，房屋新开工量持续超过房屋需求量，特别是在1985~1990年期间，供给过剩程度明显加剧。到1990年，即泡沫破灭前夕，日本户均住房拥有量超过1.1套。而我国住房供给持续过剩的时间和库存相对于需求的水平，均不及1973~1990年期间的日本（见图6.23）。2010年以后，我国住房新开工速度相对于住房销售明显加快，住房供过于求的情况有所凸显。按照目前的消化速度，库存水平大概需要1年的时间才能回落至正常水平。不过，2013年我国城镇平均每个家庭大致拥有1套住房（按照常住人口口径测算）。这意味着，与1990年的日本相比，我国有更大的调整和回旋余地。另外，房地产泡沫破灭以后，日本首都圈和周边城市住房价格下跌了近50%，即使这样，从全球来看依然处在较高水平。显然，中国的房价和地价涨幅还没有达到日本1990年泡沫前的程度，大致类似于1973年前后的泡沫程度，如果调控得当，经济中速增长、城市化尚有一定空间等基本面因素为消化现有库存提供了有利条件。

根据国家统计局的统计数据显示，我们的商品房待售面积有6.6亿平方米，其实这个面积并不大，也只相当于全年销售面积的一半左右。但截至2015年9月底，在建施工面积已达到69.3亿平方米，比2014年同期增加了2亿平方米，即便按照历史最高峰的2013年的销售面积，也至少需要五年时间才能全部销售出去。

图6.23 日本住宅供给和需求演变趋势

数据来源：Wind资讯，日本统计局

易居研究院智库中心2015年10月发布的《中国50城住宅库存报告》显示，截至2015年第三季度去化周期较长的10个城市分别为北海（30）、烟台（26）、呼和浩特（25）、荆门（24）、三亚（23）、茂名（23）、淮南（21）、沈阳（20）、济宁（19）、海口（19），而去化周期较短的10个城市分别为合肥（6）、珠海（7）、深圳（7）、南京（7）、苏州（7）、郑州（7）、南昌（8）、济南（8）、武汉（9）、厦门（10）^[8]。

表6.4 2015年第三季度50城存销比排序 （单位：月）

数据来源：CRIC，乐居研究院

（3）租金回报率

从表6.5中可以看到目前中国主要城市的静态租赁回报率为2.6%，一线城市在2%左右，低于二、三线城市，但都高于目前的一年期存款利率1.5%。根据国际租赁比合理区间推断，静态租赁回报率应该为4%~6%，而我国水平远低于国际标准水平，侧面反映了房价水平与真实价值的背离。

另外，表6.5中显示，过去4年，主要城市的租金回报率基本保持稳定。深圳近一年来，租金回报率出现明显下降，主要是由于在2015年创业板大牛市的带动下，深圳房价出现大幅上涨所致。

表6.5 2015年上半年普通住宅投资回报率 单位：%）

数据来源：乐居网

（4）空置率

空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。按照国际通行惯例，商品房空置率在5%~10%之间为合理区，商品房供求平衡，有利于国民经济的健康发展;空置率在10%~20%之间为空置危险区，要采取一定措施，加大商品房销售的力度，以保证房地产市场的正常发展和国民经济的正常运行;空置率在20%以上为商品房严重积压区。

2014年6月10日，中国家庭金融调查与研究中心^[9]发布的“城镇住房空置率及住房市场发展趋势”调研报告表明，2013年全国城镇家庭住房空置率高达22.4%，其中六大城市重庆、上海、成都、武汉、天津、北京的空置率分别为25.6%、18.5%、24.7%、23.5%、22.5%、19.5%。报告表明，我国家庭的住房拥有率已达90.8%，其中城镇为87%，农村家庭为95.8%。同时，2013年中国城镇家庭多套房拥有率为18.6%，与2011年相比增长了15.9%。2014年3月的季度数据显示，城镇家庭多套房拥有率已上升至21%。截至2013年8月，空置住房占据了4.2万亿的住房贷款余额。空置住房占用的银行贷款属于资本闲置，降低了金融市场的效率。空置住房的资产价值在有空置住房家庭总资产中的比重为34.4%，在城镇所有家庭总资产中的比重为11.8%，是社会资源的巨大浪费。从区域差异看，三线城市住房空置率最高，为23.2%；一、二线城市分别为21.2%与21.8%。此外，我国的住房空置率已高于美国、日本、欧盟等国家和地区。2015年初国际货币基金组织副总裁朱民曾表示，“目前中国楼市的首要问题是空置率太高，空置面积高达10亿平方米”。

针对目前楼市的状况，2015年6月4日，腾讯网、腾讯房产研究院与《中国房地产报》《腾讯智慧》联合发布《2015年5月全国城市住房市场调查报告》（以下简称“报告”），该报告的调查结果显示，中国主要城市的住房空置率整体水平在22%~26%之间，尚在安全范围之内。

《中国房地产报》针对“一二级地产开发公司、代理行、营销机构、二手房中介、房产电商等”房地产业内人士的定向调查则显示，目前一线城市空置率为22%；二线城市为24%。一、二线城市新房住宅整体供求水平处在动态平衡中，过低的去化年限（低于0.9~1年）有可能导致房价快速上涨，1~1.5年的去化年限将有助于稳定房价，而大于2年的去化年限将迫使局部区域开发商降价销售。

房地产对经济和资本市场影响深远，房地产周期缓慢、持久且振幅很大，在向上时具有很强的带动力，在反转向下时势大力沉，经济史称“房地产是周期之母”“十次危机九次地产”。即使在美欧等发达国家，房地产对经济的影响也举足轻重，比如2008年次贷危机本质上是一次房地产泡沫危机。房地产长周期拐点和人口周期拐点一起成为引发联邦德国、日本、韩国和中国台湾等经济体增速换挡的重要驱动力。

商品房具有消费品属性，且产业链条长，因此，房地产市场的销量、土地购置和新开工投资是重要的经济先行指标。一轮完整的房地产短周期为：政策下调利率和抵押贷首付比，居民支付能力提高，房地产销量回升，商品房去库，供不应求，开发商资金回笼后购置土地，加快开工投资，房价上涨，商品房作为抵押物的价值上涨会放大居民、开发商和银行的贷款行为；当房价出现泡沫化，政策上调利率和抵押贷首付比，居民支付能力下降，房地产销量回落，商品房库存增加，供过于求，开发商资金放缓购置土地和开工投资进度，房价回落，商品房作为抵押物的价值缩水会减少居民、开发商和银行的贷款行为。在这个过程中，情绪加速器、抵押物信贷加速器会放大房地产短周期波动。

2014年资本形成总额占GDP比重46%，对经济增长贡献率高达46.7%，考虑到消费波动性小，经济波动主要看投资。在固定资产投资的构成中，房地产投资占23.3%，考虑到制造业投资一半左右跟房地产业链相关、地方基建投资很大程度上受土地财政支撑、服务业部分领域投资跟房地产相关，房地产业链上带动的相关投资占整个固定资产投资的一半左右。

在中国房地产投资的区域构成中，一线城市占10%左右，核心二线城市占10%左右，三、四线城市合计占80%左右。当前中国房市呈“总量放缓、区域结构分化”的新阶段特征，一线和核心二线城市有销量没土地，表现为价格上涨和地王再现；三、四线城市销量低迷，部分东北和中西部重化工业和资源型城市甚至出现人口净流出，但商品房库存高企，土地工业过剩。这也就意味着，在占房地产投资80%的三、四线城市去库的背景下，房地产投资不可能重回高增长，所以我们看到，自2014年“9·30”、2015年“3·30”刺激以来，一线和核心二线城市房价上涨，三、四线城市房市继续去库，房地产投资增速从2014年初的19.3%下滑到2015年1~11月的1.5%，试图依靠刺激房地产重归高增长的时代已经一去不复返了。

图6.24 2014年全社会固定资产投资比重

数据来源：WIND

由上面的分析可见，房地产投资下滑对于经济的拖累有直接影响和间接影响两个方面。下面我们根据2010年投入产出比来测算房地产投资下滑对经济的间接影响。首先计算投入产出比中有关房地产的完全消耗系数，由于房地产投资主要体现在建筑业上，所以我们计算建筑业的完全消耗系数，即地产投资每增加一个单位，需要直接和间接消耗的各部门产品或服务的价值量。计算结果显示，房地产投资对钢铁、有色、建材、化工、机械、电力、石化、煤炭等重化工业具有明显的产业带动关联作用。

表6.6 房地产建筑业完全消耗系数

数据来源：国家统计局，作者计算

影响房地产周期的因素包括经济增长、收入水平、城市化进程、人口数量和结构等长期变量，也包括利率、抵押贷首付比、税收、土地政策等短期变量。住房市场受政策影响较大，政府也经常通过对金融政策、土地政策、税收政策、住房保障政策等的调整来影响住房市场，这些政策对住房市场的影响机制是不同的。

金融政策（利率、流动性投放、信贷、首付比等）既是各个国家进行宏观经济调控的主要工具之一，也是对房地产市场短期波动影响最为显著的政策。住房的开发和购买都高度依赖银行信贷的支持，利率、首付比、信贷等政策将影响居民的支付能力，也影响开发商的资金回笼和预期，对房市供求波动影响较大。国内外房地产泡沫形成大多受低利率和充裕流动性推动，而房地产泡沫破裂则大多可归因于加息和流动性收紧。

住房金融政策保持基本稳定是住房市场保持基本平稳的最重要条件。例如，联邦德国在1981~2011年间的房价平均涨幅是1.5％左右，这30年间实际利率水平基本维持在8.5％左右。美国1991~2000年的10年间，房价平均涨幅在3％左右（最高点只有5.6％），抵押贷款利率始终在7.0％~8.1％的区间里小幅波动。

住房金融政策的大幅调整是房地产泡沫产生和破灭的主要原因^[10]。比如，日本从1986年初至1987年2月，贴现利率从5％降到2.5％，一直维持到1989年5月31日，这在很大程度上导致了这一阶段房价的快速上涨和泡沫快速积累。到1989年5月底，日本央行选择提高官方贴现率，并在之后一年多的时间内（1989年5月31日~1990年8月30日）将贴现利率从2.5％迅速提高到6％，结果刺破泡沫，导致包括土地在内的各种资产价格大幅下跌。再比如美国，网络股泡沫破裂以后，从2001年1月3日到2003年6月25日，美联储13次降息，使联邦基金利率（即银行间隔夜拆借利率）降至1％，为40年来最低点，且一直保持到2004年6月30日。利率的大幅下降大大刺激了住房消费。由于金融支持力度较大，低利率、低首付等政策造成购房人支付能力短期内大幅提高，从而使美国住房交易量和房价出现空前的上升，泡沫快速积累。而从2004年6月30日到2006年6月30日的两年内，美联储又连续17次加息，利率水平总计上升了4.25个百分点。利率大幅上调成为美国次贷危机爆发的直接诱因，并由此引发了全球金融危机。虽然各经济体金融政策的调整主要根据整个经济形势的变化确定，但金融政策的调整客观上对房地产市场的影响最为显著。

土地供应量的多少是住房市场供求平衡和平稳运行的重要基础。如果出现短期内土地供应过多（或过少），极易造成住房供给过剩带来的供求失衡（或供应不足造成的房价过快上涨），因此，土地市场供求平衡对住房供求平衡十分重要。

中国香港、日本住房市场波动历程表明，土地供应不足是房价过快上涨的重要原因。以香港为例，从1985年开始，港英政府出台了“每年供地规模不超过50公顷”的政策规定，这是1985~1994年间香港房价较快上涨的重要原因之一。2004~2011年间的住房价格大幅上涨，也与当时出台“2002年宣布取消拍卖土地，暂停‘勾地’一年，直至2004年5月再作土地拍卖”的政策规定密切相关。两年停止供地计划必然加剧了未来住房供给的短缺。2011年和2012年香港房价快速上涨，与前期土地供应量不足也有密切关系。2008~2009年，新增住宅用地只有0.019公顷。2010年香港仅有约19800个住宅单位建成，不到2000年的1/4。从日本的情况看，在房价、地价上涨过快的阶段，也出现过土地供应不足的问题。

美国、英国等典型经济体普遍征收房产税。需要指出的是，这些经济体征收房产税的主要目的是为地方筹集税源，而并不是将其作为房地产调控的政策工具。从国际经验看，房产税既未起到稳定市场运行的作用，也无法防范房地产泡沫的产生和破灭。美国各州从19世纪中期就开始普遍征收房产税，但房产税的征收并没有改变美国房地产价格的波动，也没有避免次贷危机的爆发。英国政府从1993年8月1日开始执行新的住房财产税，由英格兰、苏格兰、威尔士地方政府负责征收。从1993年至今，英国的房价仍然出现大幅上涨。香港的税收体系中与不动产直接相关的税种有房地产税、差饷税、遗产税、利得税和印花税等，虽然其不动产税制完备，但既没有解决香港的高房价问题，也没有解决香港房地产市场的暴涨暴跌问题。韩国2004年以后住房价格不断走高，出现泡沫积累迹象。为了抑制住房价格的过快上涨，2005年8月，韩国政府颁布了《不动产综合对策》，包括征收综合不动产税，2005年韩国房地产市场出现了明显降温（涨幅为-4.2％），但到2006年，韩国房价涨幅又达到11.6％。

这表明税收政策在实现住房市场平稳运行方面作用并不显著。因此，借鉴典型经济体的房产税政策，宜将重点放在完善税制、筹集财政收入等方面，而不宜将其作为房地产调控的主要政策选择。

日本在1973年前后和1991年前后发生过两次房地产泡沫的形成与破裂，但这两次的影响差别很大。

日本的增速换挡期发生在1968~1978年间。日本房地产长周期出现在1969年前后，20~50岁置业人群开始接近峰值并增长放缓。虽然日本在1969年前后面临经济减速的要求，但是日本在1969~1972年间并没有认识到增速换挡的规律性和必然性，采取了刺激政策应对，大搞列岛改造，试图把全日本各岛都搞成三大都市圈一样发达（类似中国前几年中西部造城运动）。日本在1969~1972年大幅投放货币，M2增速高达20%~30%。受刺激政策影响，日本通胀高企，股市房市出现明显泡沫，1973年住宅用地价格涨幅高达28.9%。日本在1973年石油危机之后，采取中性偏紧的货币政策，房地产市场回归理性，进行产业结构合理化，增速换挡成功。

日本在1985~1991年间发生了第二次更为严重的房地产泡沫，这一次就没那么幸运。1985年9月“广场协议”之后，日元大幅升值，为应对日元升值对国内经济的冲击，日本政府采取宽松的财政货币政策。1986年1月~1989年5月日本央行连续五次降息至2.5%，货币供应量连续四年超过两位数增长，与此同时，实施扩大内需的财政政策。1980~1990年间京都府、东京都和大阪府地价涨幅均在4倍以上，最高峰时日本土地价值约为当时美国的4倍多^[11]。但1990年3月大藏省启动了对房地产金融实施总量控制政策之后，房地产价格从1991年开始转为直线下滑，之后再也没有回升过。^[12]日本经济陷入失去的20年。

如果对照日本1973年前后和1991年前后房地产泡沫的形成与破裂，可以发现，1973年前后的第一次调整幅度小、恢复力强，原因在于经济中速增长、城市化空间、适龄购房人口数量维持高位等提供了基本面支撑。1973~1985年日本虽然告别了高速增长，但仍实现了年均3.5%左右的中速增长。1970年日本城市化率72%，还有一定空间。1973年20~50岁适龄购房人口数量接近峰值后，并没有转而向下，在1973~1991年间维持在高水平。但是，1991年前后的第二次调整幅度大、持续时间长，原因在于经济长期低速增长、城市化进程接近尾声、适龄购房人口数量大幅快速下降等。1991年以后日本经济年均仅1%左右的增长，老龄化严重，人口抚养比大幅上升。1990年日本城市化率已经高达77.4%。1991年以后，20~50岁适龄购房人口数量大幅快速下降。

联邦德国的增速换挡期发生在1965年前后。联邦德国在1965年前后出现了房地产长周期峰值。联邦德国的住房大部分是在“二战”之后建成的。经历了战后恢复重建，居民的住房需求状况也有了很大改善，人口因素进而成为决定住房建设的一个关键变量。1950~1970年期间，联邦德国和英国的人口出生数量处在一个相对较高的水平，分别累计出生了2230万人和1880万人。这些战后的婴儿潮对后来的住房需求产生非常显著的影响。

1965年前后，联邦德国为了应对资本流入和输入性通胀压力，采取了偏紧的货币政策，并未形成房地产泡沫。

放长远来看，“二战”以来的70年间，联邦德国房价总体上波动幅度不大，是世界公认的房地产市场运行平稳的榜样。半个多世纪以来联邦德国房价长期处在低水平区间。1955年到2011年第三季度，联邦德国房价年均涨幅为3.79％。1967~1992年间上涨相对较快，年均涨幅是5.79％。1992年以后，房价涨幅持续回落并长期保持较低水平，1992年到2011年第三季度，房价年均涨幅只有1.27％。对比发现，联邦德国房价指数同居民工资指数变化呈现较强正相关性，反映了1962~2010年间联邦德国居民工资年均增幅5.91％。1962~1992年居民工资增幅较大，年均上升8％。1993~2010年居民工资年均增幅降至2.6％，这与房价指数的变化率情况相当吻合。房价涨幅较快的阶段也是居民工资收入上升较快的阶段，使得整体房价水平处在居民合理支付能力范围内。以2009年为例，联邦德国人均月收入在2400~3000欧元之间，普通住宅均价是1000~2000欧元／平方米。两口之家平均需要两年半的家庭收入即能购买一套100平方米的普通住宅^[13]。

联邦德国房价涨幅长期保持较低水平的原因包括：

联邦德国《宪法》和《住宅建设法》都明确规定，保障居民住房是联邦政府首要的政策目标之一。建造面积、布局、租金适合广大居民需要的住房，是联邦德国政府制定房地产政策的出发点。联邦德国政府始终把房地产业看作是属于国家社会福利体系的一个重要组成部门，没有过多地强调其“支柱产业”的地位。政府所重视的支柱产业是高附加值和技术密集型的汽车、电子、机械制造和化工等产业。

联邦德国还出台了《租房法》和《经济犯罪法》，用来保护租客利益和遏制投资投机性需求。《租房法》规定房租涨幅不能超过合理租金的20％，否则房东就构成违法行为，房客可以向法庭起诉；如果超过50％，就构成犯罪，房东甚至要被判刑。合理租金的界定标准非常严格，是由当地房屋管理部门与房客协会、中介组织沟通协商，定期给出不同类型、不同地理位置房屋的合理租价水平。这是法庭判定房租是否合理的重要依据。

联邦德国还先后出台了多项严厉遏制住房投资投机性需求和开发商获取暴利行为的政策。比如，联邦德国对住房交易及所获收益征收高额土地购买税和资本所得税。土地购买税率是3.5％，税基是土地和地面建筑物的价值总和。对住房交易获利部分，如果该房在十年内出售，就征收资本收益的25％，这一税率还适用于买卖房地产公司的股票。联邦德国法律还严格规定房地产开发商的定价行为，按照《经济犯罪法》规定，如果开发商制定的房价超过合理房价的20％，购房者就可以向法庭起诉。如果超过50％，就定性为“获取暴利”，开发商将面临高额罚款和最高三年徒刑的严厉惩罚。

联邦德国实行“先存后贷”合同储蓄模式和房贷固定利率机制，为稳定购房者预期和房价水平提供制度保障。联邦德国对住房储蓄业务实行严格的分业管理，购房者不会受到国家宏观调控政策特别是货币政策变动的影响，也不受通货膨胀等利率变动的影响。第一，联邦德国居民要得到住房储蓄银行的购房贷款，必须在该银行存足相应款项，一般是存款额达到储蓄合同金额的50％以后，住房储蓄银行才把合同金额付给储户。第二，存贷利率固定不变。存贷款利率分别是3％和5％，抵押贷款固定利率期限平均为11年半。这种长期固定的房贷利率，对房贷市场起到了重要的稳定器作用。

联邦德国住房供应体系的多元化特征明显。政府每年按照人口需求制定住房建设规划，对高、中、低各档房屋的结构做出明确规定。特别是对低收入者，各地方政府会根据当地人口结构明确规定所有住房中保障房的比例，来满足不同收入阶层居民的住房需求。另外，联邦德国政府鼓励合作建房。政府通过贷款、土地、税收、补贴等方面的优惠政策，鼓励居民通过合作社方式共同建房，目前合作建房数量已占到每年新建住宅总量的30％以上。

另外，联邦德国租赁市场非常发达，对分流购房需求有很大作用。与欧洲各国相比，联邦德国的自有住房率很低。2007年，联邦德国自有住房率是41.6％，租房率是58％，其中42％是社会出租房，16％是各类公共租赁住房。柏林、汉堡等大城市的租房率都达到了80％。

联邦德国城市数量多且分布均匀，柏林和汉堡的人口分别只有340万和180万。2004年，联邦德国有82个10万人口以上的行政区，70％的人口分布在2000~10000人的小型城镇里。合理的城市布局，使大多数联邦德国居民分散在众多中小城市里，不会出现大城市甚至超大型城市的集聚效应，有利于大城市房价涨幅长期保持在合理区间。

韩国增速换挡期发生在1989~2003年间，刘易斯拐点出现在20世纪80年代末。韩国的房地产长周期出现在20世纪90年代中后期。韩国的人口总和生育率在1970年初期开始显著下降，1970~1990年期间，每年人口出生数量从101万下降到65万人。因此，1990年前后20~50岁的置业人群到达峰值之后回落，住房销售和开工量开始下降。

图6.25 韩国人口出生数量和住房开工量

数据来源：国务院发展研究中心，许伟（2013）

20世纪90年代初，韩国政府和企业并没有意识到经济减速的客观要求，寄希望于通过放松货币刺激经济重回高增长轨道，1992~1996年间（金泳三执政时期）韩国M2和CPI增速高达20%，房市出现泡沫，1998年爆发金融危机，泡沫破裂。1998年以后，由于20~50岁适龄购房人群下降、经济增速换挡等因素，住宅开工数量下降。

中国台湾的增速换挡期发生在1985~1993年间。20世纪80年代末，中国台湾劳动力成本出现加快上涨，住宅投资接近峰值。1960~1993年期间住宅投资保持快速增长。随着20~50岁置业人群的减少，到1993年，中国台湾地区的住宅投资形成（按照不变价格计算）达到峰值，对应的城市化率为67.4%，人均GDP为13354国际元（1990年国际元）。之后，城市化快速推进的阶段基本接近尾声，住宅投资逐步平稳甚至下降。

1985~1993年间，中国台湾处于增速换挡期，虽然经济在减速，但股市房市出现大幅泡沫，可能的原因是，由于中国台湾产业升级较快较顺利，从重化工业主导升级到电子信息和服务业主导，企业盈利大幅上升；依赖于电子信息产业强劲的出口竞争力，中国台湾贸易顺差大幅上升，M2高达20%以上，流动性极为充裕。但1993年由于政府收紧货币，股市房市泡沫破裂。

图6.26 中国台湾的人口出生数量与住房投资

数据来源：国务院发展研究中心，许伟（2013）

第一，增速换挡期，住宅投资告别高增长时代，房地产政策应适应新发展阶段特征，避免寄希望于刺激重归高增长的泡沫风险。住房市场具有非常明显的阶段性特征，增速换挡期，住宅投资从高速增长步入平稳或下降状态，从数量扩张步入质量提升，从总量扩张步入“总量放缓、区域结构分化、人口继续向大都市圈迁移”。房地产政策应适应新发展阶段的特征，避免寄希望于刺激房地产重归高增长轨道，否则将形成泡沫酝酿金融危机，日本在1969~1973年、韩国在1992~1996年都曾犯过类似的错误。新阶段的房地产政策应注重提高住房质量、改善人居环境、提高住房成套率，更注重区域差异。

第二，必须建立起比较完善的住房法律体系^[14]。通过法律形式明确以居住为导向的住房制度设计，建立遏制投资投机性需求的长效机制是联邦德国的主要经验，对我国有很大的启示。在我国《城市房地产管理法》基础上，应抓紧起草《住宅法》《住房租赁法》和《住房保障房法》等各项专门法律，构建完整的住房法律体系。借鉴联邦德国经验，法律首先要明确住房的居住属性，强化对市场投机性需求和开发商“囤地”“囤房”等扰乱市场正常秩序行为的法律约束和处置。其次，要构建租户和购房者利益维护机制。对房东和开发商短期内过快提高租金和房价的行为，法律要明确严厉的处罚措施，以法律形式遏制漫天涨价行为。同时，要建立独立的房地产价格评估机制，对不同地段、不同类型的住房必须定期制定详细的基准价格作为执法依据。

第三，需要实行长期稳定的住房信贷金融政策。从国际经验看，首付比例和贷款利率变动对购房者支付能力影响很大。购房需求容易受到房贷政策影响而出现集中爆发现象，短期内易推动房价过快上涨。建议我国可研究和探索居民购房时的首付比例和贷款利率固定或两者反向变动的房贷政策，以稳定购房者预期，避免购房需求短期内提前释放。为减少通胀水平对贷款利率的影响，中长期可考虑成立专门的住房储蓄银行，通过与通胀水平挂钩，使真实贷款利率长期不变。

第四，逐步建立城乡统一的集体建设用地市场和住房发展机制。在符合规划和用途管制的前提下，允许农村集体经营型建设用地出让、租赁等方式，与国有土地同等入市、同价同权，增加住宅用地供应主体，提高重点城市土地供给弹性。推动“多规合一”试点，逐步把农村集体建设用地的建成区，以及一些城中村，纳入城镇化规划，统一建筑标准、基础设施标准和住宅与商业发展规划。

[1] 本章参考了刘世锦、邓郁松、许伟、邵挺等的研究成果。

[2]许伟.城镇住宅：需求峰值临近[M]//刘世锦.需找新的动力和平衡——中国经济增长十年展望（2013~2022）.北京：中信出版社，2013.

[3]许伟，城镇住宅：需求峰值临近[M]//刘世锦，需找新的动力和平衡——中国经济增长十年展望（2013~2022）。北京：中信出版社，2013.

[4]许伟.城镇住宅：年度需求接近峰值，区域结构出现分化[M]//刘世锦.在改革中形成增长新常态——中国经济增长十年展望（2014~2023）.北京：中信出版社，2014.

[5]许伟.城镇住宅：年度需求接近峰值，区域结构出现分化[M]//刘世锦.在改革中形成增长新常态——中国经济增长十年展望（2014~2023）.北京：中信出版社，2014.

[6]2014年城镇居民人均约拥有一套住房。2014年中国城镇化率54.77%，城镇常住人口约7.5亿人。按照户均2.85人折算，大体上有2.6亿个家庭（暂时不区分家庭户和集体户）。2014年，我国城镇住宅总面积大约为215亿平方米，人均拥有住房建筑面积28.7平方米；套均面积超过85平方米，住房总量超过2.5亿套。因此，按照常住人口口径推算，每户城镇家庭拥有的住房数量接近一套。另据第六次人口普查的结果，2010年我国城镇家庭数量为2.21亿，其中家庭户2.07亿，集体户1400万，占比分别为93.7%和6.3%。按此比例推断，截至2014年我国城镇家庭户数量为2.5亿。按家庭户口径推算，每户城镇家庭拥有住房数量超过1套。

[7]需要说明的是，城镇率将在55%~65%区间逐步放缓。

[8]以上括号内数据的单位为“月”。

[9]“中国家庭金融调查与研究中心”是由西南财经大学与央行金融研究所共同成立的学术调查研究机构。

[10]邓郁松，邵挺.不同政策工具组合对住房市场的影响及效应分析——典型经济体的做法及启示[N].中国经济新闻网，2013-06-26.

[11]巴曙松.房地产大周期的金融视角[M].厦门大学出版社.2012：57.

[12][日]大野健一.从江户到平成：解密日本经济发展之路[M].臧馨等译，北京：中信出版社，2006.5：177.

[13]邵挺.德房价涨幅低水平的经验及启示[N].中国经济时报，2012-7-20.

[14]邵挺.德房价涨幅低水平的经验及启示[N].中国经济时报，2012-7-20.