面向未來(lái)的房地產(chǎn)市場(chǎng)

1、面向未來(lái)的房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行環(huán)境：地緣政治沖突和美聯(lián)儲(chǔ)加息對(duì)全球復(fù)蘇帶來(lái)新的壓力；新一輪的疫情沖擊嚴(yán)重干擾正常經(jīng)濟(jì)活動(dòng)；財(cái)政支出提速，社融小幅回升，資本市場(chǎng)承壓。運(yùn)行特點(diǎn)：GDP 增速低于潛在增速，第一、二產(chǎn)業(yè)運(yùn)行處于正常區(qū)間，服務(wù)業(yè)受損嚴(yán)重，就業(yè)市場(chǎng)面臨壓力；固定資產(chǎn)投資反彈，出口增速保持韌性，消費(fèi)成為最大短板；GDP增速未必能充分反映產(chǎn)出損失，異常經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)下需多個(gè)維度看待GDP 增速。未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)：疫情沖擊、需求不足、部門新興產(chǎn)業(yè)面臨的政策不確定性、外部地緣政治沖突和美聯(lián)儲(chǔ)加息等多重壓力下，未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、資本市場(chǎng)都面臨較大壓力。應(yīng)對(duì)措施：持續(xù)降息直至經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定在合理區(qū)間，加大對(duì)疫情受損行業(yè)和就業(yè)的補(bǔ)

2、償力度，針對(duì)低收入群體、老人和嬰幼兒的暫時(shí)性生活補(bǔ)貼，改善房企融資渠道盤活房企沉淀資產(chǎn)，穩(wěn)定監(jiān)管政策預(yù)期，基建投資保底。專題：面向未來(lái)的房地產(chǎn)市場(chǎng)住房市場(chǎng)發(fā)展邁過(guò)高峰期，炒房、資金過(guò)度流入房地產(chǎn)部門不再是房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要矛盾，未來(lái)房地產(chǎn)市場(chǎng)由“易熱難冷”轉(zhuǎn)向“易冷難熱”。房地產(chǎn)市場(chǎng)當(dāng)前和未來(lái)面臨的最突出矛盾，一是都市圈過(guò)高的房?jī)r(jià)制約了大量中低收入群體工作所在地的大城市定居；二是房地產(chǎn)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表收縮威脅到當(dāng)前和未來(lái)的宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。針對(duì)這兩個(gè)矛盾，這里提出了面臨新市民的都市圈建設(shè)方案，以及針對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的債務(wù)重組方案。這兩個(gè)方案都是盡可能地利用市場(chǎng)自發(fā)力量解決問(wèn)題，需要政府在土地、教育和醫(yī)療服

3、務(wù)、住房金融政策方面做出一些調(diào)整，不給政府增加過(guò)多財(cái)政負(fù)擔(dān)。外部環(huán)境：地緣政治沖突和美聯(lián)儲(chǔ)加息削弱經(jīng)濟(jì)活力 全球主要經(jīng)濟(jì)體制造業(yè)PM I6560.236057.7758.2357.8056.3354.0054.0754.305550.4349.9051.635048.1745 4035302520 美國(guó)日本歐元區(qū)巴西印度俄羅斯2021Q4 2022Q1摩根大通全球綜合 PMI 和全球制造業(yè) PMI 均值分別為 52.4 和 53.3，分別較 2021 年 4 季度均值下降 2.1 和 1.0 個(gè)百分點(diǎn)。在疫情反復(fù)和地緣政治沖突的雙重影響下，全球制造業(yè)增速有所放緩。分國(guó)家來(lái)看，除日本外，美國(guó)、歐

4、元區(qū)、巴西、印度和俄羅斯 1 季度制造業(yè) PMI 均值均出現(xiàn)不同程度下降，其中，俄羅斯、美國(guó)和印度的降幅更明顯，俄羅斯和巴西的制造業(yè) PMI 跌至榮枯線以下。 圖 1 摩根大通全球制造業(yè) PMI圖 2 全球主要經(jīng)濟(jì)體制造業(yè) PMI數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期下調(diào)。全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇面臨多重挑戰(zhàn)，俄烏沖突進(jìn)一步加劇全球經(jīng)濟(jì)衰退和高通脹風(fēng)險(xiǎn)，部分低收入國(guó)家還可能面臨糧食、債務(wù)和社會(huì)危機(jī)。近日聯(lián)合國(guó)貿(mào)易和發(fā)展會(huì)議下調(diào) 2022 年全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期至 2.6%1，較此前預(yù)測(cè)下調(diào) 1 個(gè)百分點(diǎn)。國(guó)際基金組織（IMF）總裁格奧爾基耶娃也表示2，俄烏沖突導(dǎo)致 143 個(gè)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增速下

5、行，而這些經(jīng)濟(jì)體占全球經(jīng)濟(jì)總量的 86%，國(guó)際基金組織或?qū)⒃俅蜗抡{(diào) 2022 年和 2023 年全球經(jīng)濟(jì)增速。 大宗商品價(jià)格上漲。俄烏是全球能源和部分農(nóng)產(chǎn)品的重要供應(yīng)國(guó)，地緣沖突 推動(dòng)大宗商品價(jià)格迅速上漲。2022 年 1 季度，CRB 大宗商品價(jià)格綜合指數(shù)為 627.5，較 2021 年末上升 9.9%，其中油脂分項(xiàng)增長(zhǎng) 21.4%。布倫特原油現(xiàn)貨和期貨價(jià)格 最高漲至137.7 美元/桶和128.0 美元/桶，分別較2021 年末上漲78.2%和64.5%，季末震蕩調(diào)整，分別回落至 110.3 美元/桶和 107.9 美元/桶。石油輸出國(guó)組織（OPEC+）第 26 次部長(zhǎng)級(jí)會(huì)議重申石油市場(chǎng)基

6、本面良好，地緣政治發(fā)展是當(dāng)前市1 “聯(lián)合國(guó)貿(mào)發(fā)組織：烏克蘭戰(zhàn)爭(zhēng)加劇了全球經(jīng)濟(jì)低迷”； /zh/story/2022/03/1101002 2 “Facing Crisis Upon Crisis: How the World Can Respond”； https:/ HYPERLINK /en/News/Articles/2022/04/14/sp041422-curtain-raiser-sm2022 /en/News/Articles/2022/04/14/sp041422-curtain-raiser-sm2022 場(chǎng)波動(dòng)的主要原因3。3-4 月國(guó)際能源署（IEA）兩次釋放石油庫(kù)存，以

7、緩解石油市場(chǎng)供給壓力4。天然氣和動(dòng)力煤價(jià)格也于 3 月上旬走高、月末回落，IPE 天然氣和動(dòng)力煤分別從最高點(diǎn)的 540 便士/色姆、396 美元/噸回落至 299 便士/色姆、600.0140.0130.0500.0120.0400.0110.0100.0300.090.0200.080.070.0100.060.00.0 50.0 IPE英國(guó)天然氣（ 便士/色姆） 紐卡斯?fàn)朜EWC動(dòng)力煤（ 美元/噸）布倫特原油（ 美元/桶， 右軸）253 美元/噸。此外，國(guó)際有色金屬價(jià)格也出現(xiàn)不同程度上漲，國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格大幅上行。其中 LME 銅上漲 6.7%，LME 鋁上漲 25.4%，LME 鋅上漲 1

8、7.3%，CBOT 大豆價(jià)格上漲 20.8%，CBOT 玉米價(jià)格上漲 26.2%，CBOT 小麥價(jià)格上漲 30.5%。 2021/012021/022021/032021/042021/052021/062021/072021/082021/092021/102021/112021/122022/012022/022022/032022/04圖 3 CRB 大宗商品價(jià)格指數(shù)圖 4 國(guó)際能源價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。美國(guó)通脹再創(chuàng)新高，美聯(lián)儲(chǔ)或?qū)⒓涌炀o縮進(jìn)程。美國(guó)通脹再創(chuàng)新高，2022 年 3 月美國(guó) CPI 和核心 CPI 同比增速分別達(dá)到 8.5%和 6.5%。美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)供

9、給邊際改善，美國(guó) 1 季度平均新增非農(nóng)就業(yè)人數(shù)達(dá)到 52.5 萬(wàn)，失業(yè)率下降至 3.6%，勞動(dòng)參與率緩慢增長(zhǎng)至 62.4%。3 月 17 日凌晨，美聯(lián)儲(chǔ)宣布將聯(lián)邦基金利率目標(biāo)區(qū)間上調(diào)至 0.25%-0.5%區(qū)間。與會(huì)者一致認(rèn)為，縮減美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)債表的計(jì)劃已取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，可能根據(jù)經(jīng)濟(jì)和金融狀況，最早在 5 月會(huì)議上做出縮表決定。俄烏沖突可能在短期內(nèi)給美國(guó)通脹造成額外上行壓力，美聯(lián)儲(chǔ)可能將加快貨幣緊縮進(jìn)程。聯(lián)邦公開(kāi)市場(chǎng)委員會(huì)（FOMC）16 名成員預(yù)測(cè) 2022 年還將加息六次，到 2022 年末聯(lián)邦基金利率將超過(guò) 1.25%。 歐元區(qū)通脹高企，歐央行加快縮表。2021 年下半年以來(lái)，歐元區(qū)通脹

10、水平加速上揚(yáng)，俄烏沖突和歐洲對(duì)俄羅斯的制裁進(jìn)一步加劇了通脹壓力。3 月歐元區(qū)消費(fèi)者調(diào)和價(jià)格指數(shù) HICP 同比增速為 7.5%，核心 HICP 同比增速為 3%。2 月能3 “26th OPEC and non-OPEC Ministerial Meeting concludes”； https:/ HYPERLINK /opec_web/en/press_room/6830.htm /opec_web/en/press_room/6830.htm 4 “IEA confirms member country contributions to second collective action

11、to release oil stocks in response to Russias invasion of Ukraine”； https:/ HYPERLINK /news/iea-confirms-member-country-contributions-to-second-collective- /news/iea-confirms-member-country-contributions-to-second-collective- action-to-release-oil-stocks-in-response-to-russia-s-invasion-of-ukraine 源價(jià)

12、格分項(xiàng)同比增長(zhǎng) 28.7%，是推高歐元區(qū)通脹的主要因素，工業(yè)制品和食物價(jià)格分項(xiàng)也分別增長(zhǎng) 10.3%和 5.0%。3 月 10 日，歐洲央行公布貨幣政策會(huì)議決議顯示，歐央行加快資產(chǎn)購(gòu)買計(jì)劃的縮減速度，計(jì)劃從 2022 年 2 季度開(kāi)始削減資產(chǎn)購(gòu)買，并將根據(jù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)調(diào)整 3 季度的資產(chǎn)購(gòu)買計(jì)劃5。 圖 5 美國(guó)通脹水平持續(xù)上行圖 6 歐元區(qū)通脹水平高企數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。內(nèi)部環(huán)境：財(cái)政支出提速，社融存小幅回升 財(cái)政支出顯著提速，專項(xiàng)債發(fā)行進(jìn)度快于往年。2022 年 1 季度，政府公共財(cái)政支出同比增速 8.3%，政府基金性支出同比增速 43.0%，廣義財(cái)政支出同比增速 16.2

13、%，較 2021 年末的累計(jì)同比增速-1.0%明顯提速。1-3 月，政府公共財(cái)政收入同比增速 8.6%，政府基金性收入同比增速-25.6%，廣義財(cái)政收入同比增速 0.2%。政府工作報(bào)告要求繼續(xù)做好“六穩(wěn)”、“六保”工作，積極的財(cái)政政策要提升效能，更加注重精準(zhǔn)、可持續(xù)。2022 年 4 月 12 日，財(cái)政部有關(guān)負(fù)責(zé)人在國(guó)務(wù)院政策例行吹風(fēng)會(huì)上介紹，2022 年專項(xiàng)債發(fā)行使用工作進(jìn)度明顯快于往年，截至 3月末，已累計(jì)發(fā)行專項(xiàng)債約 1.25 萬(wàn)億元，占去年 12 月提前下達(dá) 2022 年新增專項(xiàng)債額度的 86%6。社融存量增速小幅回升，新增社融較去年同期增加。2022 年 3 月末，社會(huì)融資規(guī)模存量增

14、速較 2021 年末回升 0.3 個(gè)百分點(diǎn)至 10.6%，M1 同比增速較 2021年末回升 1.2 個(gè)百分點(diǎn)至 4.7%，M2 同比增速較 2021 年末回升 0.7 個(gè)百分點(diǎn)至9.7%。1 季度新增社會(huì)融資規(guī)模 12.1 萬(wàn)億，較去年同期上升 1.8 萬(wàn)億。5 “Economic Bulletin Issue 2, 2022” https:/ HYPERLINK http:/www.ecb.europa.eu/pub/economic-bulletin/html/eb202202.en.html www.ecb.europa.eu/pub/economic-bulletin/html/eb

15、202202.en.html6 “財(cái)政部負(fù)責(zé)同志出席國(guó)務(wù)院政策例行吹風(fēng)會(huì)介紹加快政府債券發(fā)行使用有關(guān)情況文字實(shí)錄” HYPERLINK /zhengwuxinxi/caizhengxinwen/202204/t20220412_3802418.htm /zhengwuxinxi/caizhengxinwen/202204/t20220412_3802418.htm金融市場(chǎng)利率總體穩(wěn)定，信用利差上升。2022 年 1 季度，銀行間市場(chǎng)利率保持在低位，存款類金融機(jī)構(gòu)7 天質(zhì)押式回購(gòu)加權(quán)利率（DR007）3 月均值2.09%，較 2021 年 12 月下降 6 個(gè)基點(diǎn)；銀行間 7 天質(zhì)押式回購(gòu)加權(quán)利

16、率（R007）3 月均值為 2.34%，較 12 月下降 21 個(gè)基點(diǎn)。信用利差再度攀升，3 年期低信用等級(jí)（AA-）公司債收益率與同期國(guó)債收益率的信用利差自 2021 年 4 季度回落至 3.59%后，于 2022 年 2 月下旬開(kāi)始上升，最高達(dá)到 3.79%，季度末已小幅回落至 3.72%。圖 7 廣義政府財(cái)政收入與支出圖 8 社會(huì)融資規(guī)模存量同比增速圖 9 DR007圖 10 低評(píng)級(jí)企業(yè)信用利差數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。人民幣匯率保持韌性。美聯(lián)儲(chǔ)加息推動(dòng)美元指數(shù)強(qiáng)勢(shì)上漲，但中國(guó)外匯市場(chǎng)的基本面仍然保持強(qiáng)勢(shì)，人民幣匯率持續(xù)保持韌性。人民幣/美元匯率從 2021 年末的 6.3

17、7 上行至 2022 年 1 季度末的 6.34，籃子匯率指數(shù)（CFETS）從 2021 年末的 102.5 上行至 2022 年 3 季度末的 104.3，這表明市場(chǎng)對(duì)人民幣匯率偏強(qiáng)的預(yù)期。 圖 11 在岸與離岸匯率 圖 12 人民幣籃子匯率 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。運(yùn)行特征：服務(wù)業(yè)受損嚴(yán)重，實(shí)際產(chǎn)出損失或被低估，就業(yè)壓力突出 1、GDP 增速低于潛在增速，服務(wù)業(yè)受損嚴(yán)重2022 年 1 季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 270178 億元，按不變價(jià)計(jì)算，同比增長(zhǎng) 4.8%。分產(chǎn)業(yè)來(lái)看，2022 年 1 季度第一產(chǎn)業(yè)同比增長(zhǎng) 6.0%,第二產(chǎn)業(yè)同比增長(zhǎng) 5.8%，第三產(chǎn)業(yè)同比增長(zhǎng) 4.0%。

18、其中，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)同比增速高于潛在增速趨勢(shì)運(yùn)行，第三產(chǎn)業(yè)持續(xù)低于潛在增速趨勢(shì)運(yùn)行，消費(fèi)性服務(wù)業(yè)偏離程度顯著。 我們用 2012 年以來(lái)的實(shí)際 GDP 估算得到實(shí)際 GDP 的趨勢(shì)值，將 2020 年、 2021 年和 2022 年 1 季度的實(shí)際 GDP 與趨勢(shì)值作比較7。根據(jù)季度數(shù)據(jù)測(cè)算，2020年和 2021 年的實(shí)際 GDP 分別比趨勢(shì)值低了 3.5%和 1.4%，產(chǎn)出缺口逐漸收斂，分季度看，2021 年 3 季度和 4 季度的偏離度有所增加。2022 年 1 季度，我國(guó)實(shí)際 GDP 相比趨勢(shì)值少了約 2.7%，趨勢(shì)偏離幅度進(jìn)一步增加，表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能減弱，新一輪疫情下經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇

19、面臨更多挑戰(zhàn)。 與此相對(duì)應(yīng)的是第三產(chǎn)業(yè)持續(xù)低于潛在增速趨勢(shì)運(yùn)行。2021 年第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)的趨勢(shì)偏離幅度分別為 2.3%和 1.1%，而第三產(chǎn)業(yè)的名義 GDP 比趨勢(shì)值7 數(shù)據(jù)處理方法：（1）實(shí)際 GDP：由于存在價(jià)格調(diào)整，本文從 2016 年開(kāi)始使用實(shí)際GDP 季度同比增速倒推2016-2019 年的實(shí)際 GDP 當(dāng)季值。 實(shí)際 GDP 趨勢(shì)值：a. 剔除 2012-2019 年期間實(shí)際GDP 季度數(shù)據(jù)的季節(jié)性因素；b. 對(duì)剔除季節(jié)性之后的數(shù)據(jù)用 hp 濾波法得到趨勢(shì)增速；c. 使用多項(xiàng)式、對(duì)數(shù)回歸等方法擬合趨勢(shì)增速，并預(yù)測(cè) 2020 年至 2022 年 1 季度的實(shí)際GDP；d. 使用

20、季節(jié)性因素調(diào)整，得到實(shí)際 GDP 的趨勢(shì)值。 趨勢(shì)偏離幅度=(實(shí)際 GDP/實(shí)際 GDP 的趨勢(shì)值)-1。 低了 2.7%；2022 年延續(xù)了這一趨勢(shì)，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的偏離度分別為 2.4%和 3.5%，第三產(chǎn)業(yè)名義 GDP 的趨勢(shì)偏離程度增加到-6.7%。 圖 13 實(shí)際 GDP 的趨勢(shì)偏離幅度 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。 我們使用相同的數(shù)據(jù)處理方法估算了第三產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的名義 GDP 趨勢(shì)值，并計(jì)算分行業(yè)名義 GDP 的趨勢(shì)偏離程度。從第三產(chǎn)業(yè)構(gòu)成情況來(lái)看，除金融業(yè)和信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)外，大部分行業(yè)增加值都顯著低于趨勢(shì)水平。進(jìn)入 2022 年，由于新一輪疫情多

21、點(diǎn)散發(fā)，部分城市呈現(xiàn)高度聚集性特征，在嚴(yán)格的防疫措施和社交隔離限制下，批發(fā)和零售業(yè)（偏離度-5.1%），交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)（偏離度為-8.5%），住宿和餐飲業(yè)（偏離度為-26.7%），租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)（偏離度為-20.0%），以教育為代表的其他服務(wù)業(yè)（偏離度為-6.6%）等高度依賴線下場(chǎng)景的消費(fèi)性服務(wù)行業(yè)受影響更嚴(yán)重。 圖 14 三大產(chǎn)業(yè)實(shí)際 GDP 趨勢(shì)偏離幅度 圖 15 第三產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)名義 GDP 的趨勢(shì)偏離幅度 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。 2、服務(wù)業(yè)就業(yè)壓力突出 就業(yè)仍存在明顯缺口。2022 年 1 季度 31 個(gè)大城市調(diào)查失業(yè)率均值從 1 月的 5.4%上升至 3

22、月 6.0%，是該數(shù)據(jù)發(fā)布以來(lái)的最高點(diǎn)。青年群體就業(yè)形勢(shì)嚴(yán)峻， 16-24 歲人口的調(diào)查失業(yè)率 2022 年 1 季度均值為 15.5%，顯著高于疫情前正常時(shí)期 2018-2019 年 1 季度均值 11.0%，同樣高于疫情后 2020-2021 年 1 季度均值13.1%。 部分服務(wù)業(yè)低于潛在產(chǎn)出運(yùn)行，部分服務(wù)業(yè)就業(yè)壓力突出。疫情多點(diǎn)爆發(fā)和嚴(yán)格的封控措施使得具有勞動(dòng)力密集型特征的消費(fèi)性服務(wù)業(yè)受到較大影響，仍低于潛在產(chǎn)出水平運(yùn)行，導(dǎo)致其用人需求存在不確定性、吸納就業(yè)能力下降，加劇當(dāng)前市場(chǎng)的就業(yè)壓力。服務(wù)業(yè) PMI 從業(yè)人員分項(xiàng)指標(biāo)持續(xù)走低，3 月指標(biāo)降至 46.6，明顯低于同期制造業(yè) PMI

23、從業(yè)人員指標(biāo) 48.6。農(nóng)村外出務(wù)工人員就業(yè)人數(shù) 1 季度為 17780 萬(wàn)人，較 2021 年 1 季度增加 375 萬(wàn)人，農(nóng)村外出務(wù)工人員收入 1 季度同比增長(zhǎng) 5.9%。 圖 16 調(diào)查失業(yè)率 圖 17 16-24 歲人口調(diào)查失業(yè)率 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。 3、生產(chǎn)總體平穩(wěn)，投資回升，消費(fèi)復(fù)蘇受阻生產(chǎn)方面整體平穩(wěn)，貨運(yùn)物流受到一定影響。2022 年 1-3 月規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長(zhǎng) 6.5%，較 2021 年回落 3.1 個(gè)百分點(diǎn)。三個(gè)方面支撐 1 季度生產(chǎn)回暖，一是隨著全國(guó)能源“保供穩(wěn)價(jià)”工作持續(xù)推進(jìn)，煤炭供應(yīng)限制的緩解釋放了部分產(chǎn)能。且汽車芯片供應(yīng)也有回暖跡象；

24、二是外需仍保持韌性，1 季度按美元計(jì)價(jià)的出口同比增速保持在 15%水平；三實(shí)體經(jīng)濟(jì)在年初獲得了較強(qiáng)的信貸支持，改善了企業(yè)部門資產(chǎn)負(fù)債表。進(jìn)入 3 月以來(lái)，在新一輪疫情影響下，全國(guó)范圍內(nèi)采取了更為嚴(yán)格的防疫措施，除疫情嚴(yán)峻地區(qū)減產(chǎn)停產(chǎn)外，工業(yè)部門還因跨省物流效率下降而不同程度受到影響。3 月財(cái)新中國(guó)制造業(yè) PMI 為 48.1%，跌破 50%榮枯線，降至 2020 年 3 月以來(lái)的新低水平。 固定資產(chǎn)投資增速 1 季度明顯回升，累計(jì)同比增速達(dá)到 9.3%，較 2021 年全年增速回升 4.4 個(gè)百分點(diǎn)。其中，制造業(yè)投資引領(lǐng)全社會(huì)投資恢復(fù)，1 季度增速高達(dá) 15.6%，較去年回升 2.1 個(gè)百分點(diǎn)

25、，與生產(chǎn)回暖和年初現(xiàn)金流改善有一定關(guān)系，3 月制造業(yè)投資同比增速有所回落，但仍處于較高水平。隨著穩(wěn)增長(zhǎng)政策持續(xù)落地，1 季度基建投資加速增長(zhǎng)，同比增速 10.5%，較去年回升 10.3 個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)帶動(dòng)了制造業(yè)專用設(shè)備、電氣機(jī)械等行業(yè)的投資增長(zhǎng)。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資低迷，1-3 月累計(jì)同比增速為 0.7%。較去年回落 3.7 個(gè)百分點(diǎn)，與房屋新開(kāi)工面積等指標(biāo)同步降至 2021 年以來(lái)的新低。 受新一輪疫情負(fù)面影響，消費(fèi)復(fù)蘇進(jìn)程受阻。社會(huì)零售總額 2022 年 1 季度同比增速均值 1.6%，較 2021 年 4 季度均值 3.5%進(jìn)一步顯著下降。其中，消費(fèi)品零售額同比增速 2.2%，汽車以外的消費(fèi)

26、品零售額同比增速 2.0%，餐飲收入同比增速-3.75%。2 月社會(huì)零售總額同比增長(zhǎng) 6.7%，逆轉(zhuǎn)了 2021 年 4 月以來(lái)連續(xù) 9個(gè)月的當(dāng)月同比增速下滑趨勢(shì)，但受到新一輪疫情多點(diǎn)散發(fā)的負(fù)面影響，3 月社會(huì)零售總額同比增速由正轉(zhuǎn)負(fù)降至-3.5%。以餐飲收入為代表的服務(wù)消受到更嚴(yán)重沖擊，3 月餐飲收入同比增速降至-16.4%。 出口保持韌性，開(kāi)始呈現(xiàn)增長(zhǎng)放緩跡象。2022 年 1 季度，按美元計(jì)價(jià)，我國(guó)出口同比增長(zhǎng)均值為 15.1%，仍然維持在較高水平，但較 2021 年 4 季度下降8.1 個(gè)百分點(diǎn)。外需保持韌性得益于兩方面因素，一是大宗商品價(jià)格上漲所帶來(lái)的價(jià)格效應(yīng)。出口數(shù)量已經(jīng)開(kāi)始回落，

27、降低至疫情前水平，而出口價(jià)格仍然持續(xù)走高；二是我國(guó)在全球供應(yīng)鏈中仍占據(jù)一定優(yōu)勢(shì)。發(fā)達(dá)國(guó)家逐步去除疫情防控限制、釋放生產(chǎn)和消費(fèi)需求，對(duì)我國(guó)出口也形成了一定支撐。 圖 18 三大投資當(dāng)月同比增速 圖 19 社會(huì)消費(fèi)品零售總額同比 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，中國(guó)金融四十人論壇。注：2021 年的三大投資和社零當(dāng)月同比數(shù)據(jù)均做了兩年幾何平均處理。 4、核心 CPI 低位運(yùn)行通脹水平仍然較低。反映總需求水平變化的核心 CPI 水平偏低。為了排除疫情造成的基數(shù)擾動(dòng)，我們將三類價(jià)格指標(biāo)的環(huán)比數(shù)據(jù)做連乘處理，最終求得相對(duì)于 2019 年 12 月的累計(jì)漲幅。過(guò)去 27 個(gè)月里，PPI 累計(jì)增長(zhǎng) 11.4%，1-3

28、月 PPI環(huán)比增速?gòu)?0.2%持續(xù)擴(kuò)大至 1.1%，但在高基數(shù)效應(yīng)推動(dòng)下，PPI 同比增速?gòu)?2021年底的 10.3%持續(xù)回落至 2022 年 3 月的 8.3%。PPI 環(huán)比上漲的主要拉動(dòng)因素是俄烏沖突推高國(guó)際大宗商品價(jià)格，進(jìn)而帶動(dòng)國(guó)內(nèi)能源、化工等行業(yè)的價(jià)格上漲。 3 月，石油和天然氣開(kāi)采業(yè)和石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)的價(jià)格環(huán)比分別上漲%、7.9%。2019 年底至 2022 年 1 季度，CPI 累計(jì)增長(zhǎng) 2.6%，主要受到食品類價(jià)格拖累。剔除了食品和能源價(jià)格的核心 CPI 往往更能真實(shí)地反映通脹壓力，過(guò)去 27 個(gè)月里，核心 CPI 累計(jì)上漲了 1.6%，通脹水平偏低。 5、GDP 并

29、未完全反應(yīng)實(shí)際產(chǎn)出損失我國(guó)的季度 GDP 核算以生產(chǎn)法和收入法為主。生產(chǎn)法是從常住單位在生產(chǎn)過(guò)程中創(chuàng)造新增價(jià)值的角度，衡量核算期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)最終成果的方法。即從生產(chǎn)過(guò)程中創(chuàng)造的貨物和服務(wù)價(jià)值中，扣除生產(chǎn)過(guò)程中投入的中間貨物和服務(wù)價(jià)值，得到增加值。收入法是從常住單位在生產(chǎn)過(guò)程中形成收入角度來(lái)反映核算期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)最終成果的方法。按照這種核算方法，增加值由勞動(dòng)者報(bào)酬、生產(chǎn)稅凈額、固定資產(chǎn)折舊和營(yíng)業(yè)盈余四部分相加得到8 。 生產(chǎn)法核算公式：GDP= 各行業(yè)總產(chǎn)出 各行業(yè)中間投入 收入法核算公式：GDP=勞動(dòng)者報(bào)酬+生產(chǎn)稅凈額+固定資產(chǎn)折舊+營(yíng)業(yè)盈余 正常情況下，生產(chǎn)法與收入法核算結(jié)果基本一致，即使存在誤

30、差，兩者也不會(huì)有量級(jí)的差別。但在多地嚴(yán)格防疫措施下，生產(chǎn)法與收入法在核算上的差異會(huì)被放大，導(dǎo)致最后核算出的 GDP 并不能完全反應(yīng)真實(shí)產(chǎn)出情況。具體地，2022 年初以來(lái)，新冠疫情在廣東、上海、山東、吉林等全國(guó)多個(gè)地區(qū)出現(xiàn)反彈，長(zhǎng)三角和珠三角作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最活躍的區(qū)域，也是本輪疫情形勢(shì)較為嚴(yán)峻的兩個(gè)地區(qū)。單日新增病例數(shù)量創(chuàng)下兩年來(lái)新高，全國(guó)范圍內(nèi)執(zhí)行更嚴(yán)格的防疫措施，包括多輪全城全員檢測(cè)、部分或全城封閉式管理、企業(yè)停工停產(chǎn)等。餐飲、娛樂(lè)、旅游、航空等服務(wù)業(yè)受到的沖擊尤其顯著。 從生產(chǎn)法來(lái)看，減產(chǎn)停產(chǎn)的行業(yè)和企業(yè)出現(xiàn)了產(chǎn)出損失，損失部分由居民、企業(yè)和政府部門承擔(dān)，對(duì)應(yīng)在收入法上體現(xiàn)為勞動(dòng)者報(bào)酬、營(yíng)

31、業(yè)盈余和生產(chǎn)稅凈額的減少。但是如果此時(shí)企業(yè)正常給員工發(fā)工資，從收入法來(lái)看，居民部門的勞動(dòng)者報(bào)酬就沒(méi)有對(duì)應(yīng)到產(chǎn)出損失。極端情況下，全部勞動(dòng)者報(bào)酬的損失都可能被企業(yè)完全承擔(dān)，而 GDP 只反映企業(yè)利潤(rùn)和稅收的下降。舉例來(lái)說(shuō)，企業(yè)可以通過(guò)銀行貸款、發(fā)債等方式獲得短期融資，彌補(bǔ)當(dāng)期現(xiàn)金流缺口，支付工資、租金和稅收，從收入法角度看產(chǎn)出損失被掩蓋了。生產(chǎn)法邏輯下的產(chǎn)出損失和收入法邏輯下的收入損失就會(huì)出現(xiàn)顯著差異。 按照我國(guó)現(xiàn)行的統(tǒng)計(jì)制度，第三產(chǎn)業(yè)基本都是以收入法為主進(jìn)行核算，在上述機(jī)制存在的情況下，就會(huì)出現(xiàn)低估實(shí)際產(chǎn)出損失的情況。宋錚等（Chen et al.,2022）9使用月度更新的城際卡車流量數(shù)據(jù)推

32、算了封城對(duì)城市實(shí)際收入的影響及其外溢效應(yīng)，結(jié)果表明：如果對(duì)中國(guó)最大的四個(gè)城市(北京、廣州、上海、深圳)實(shí)施為期一個(gè)月的全面封鎖，這四個(gè)城市的實(shí)際收入將減少 61%，國(guó)民實(shí)際收入將下降 8.6%，其中 11%是由溢出效應(yīng)造成的。在極端情況下，如果所有城市都實(shí)施封鎖，那么總實(shí)際收入將下降 53%。 8 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，統(tǒng)計(jì)知識(shí)常見(jiàn)問(wèn)題解答； HYPERLINK /tjzs/cjwtjd/201308/t20130829_74319.html /tjzs/cjwtjd/201308/t20130829_74319.html 9 Chen, J., Chen, W., Liu, E., Luo, J.

33、, & Song, Z. M. (2022). The Economic Cost of Locking down like China: Evidence from City-to-City Truck Flows. 我們利用生產(chǎn)端和需求端的月度宏觀數(shù)據(jù)，估算了 2022 年 1 季度的增加值情況，對(duì)于金融業(yè)、信息通訊服務(wù)業(yè)等基本不受影響的行業(yè)參照 2020-2021 年一 季度增加值名義同比增速均值進(jìn)行估計(jì)，對(duì)于房地產(chǎn)行業(yè)區(qū)分兩種情景進(jìn)行分析，估算方法詳見(jiàn)表 1。 情景 1：2022 年 1 季度房地產(chǎn)行業(yè)增加值同比增速為-15%。那么 2022 年 1季度名義增加值約為 26.50 萬(wàn)億

34、元，比 1 季度 GDP 當(dāng)季值低約 0.56 萬(wàn)億元。以此為基礎(chǔ)估算的 2022 年 1 季度服務(wù)業(yè)實(shí)際同比增速為 0.8%，1 季度實(shí)際 GDP 同比增速約為 2.8%。 情景 2：2022 年 1 季度房地產(chǎn)行業(yè)增加值同比增速為-5%。那么 2022 年 1 季度名義增加值約為 26.65 萬(wàn)億元，比 1 季度 GDP 當(dāng)季值低約 0.37 萬(wàn)億元。以此為基礎(chǔ)估算的 2022 年 1 季度服務(wù)業(yè)實(shí)際同比增速為 2.1%，1 季度實(shí)際 GDP 同比增速約為 3.6%。 從收入法估算結(jié)果來(lái)看，GDP 不能完全反應(yīng)經(jīng)濟(jì)實(shí)際受損情況，這并非是統(tǒng)計(jì)數(shù)字的問(wèn)題，而是特定情況下不同統(tǒng)計(jì)方法對(duì)產(chǎn)出的估計(jì)

35、差異被放大了。 表 1 收入法視角 2022 年 1 季度增加值估計(jì) 行業(yè) 估算依據(jù) 2022 年 1 季度增加值 （億元，估計(jì)值） 第一產(chǎn)業(yè) 統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)。 10,954 第二產(chǎn)業(yè) 統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)。 106,187 批發(fā)和零售業(yè) 2022 年 1-3 月商品零售總額累計(jì)同比增長(zhǎng) 3.6%，預(yù)計(jì)批發(fā)和零售業(yè)一季度同比增長(zhǎng) 3.5%。 24,953 交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè) 交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的增加值名義累計(jì)同比增速是與貨運(yùn)量累計(jì)同比高度一致。從 2018 年投入產(chǎn)出表分行業(yè)增加值來(lái)看，貨運(yùn)占交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的比重約為 70%?？梢詮呢涍\(yùn)量同比增速推測(cè)交運(yùn)行業(yè)的名義增加值變化。 3 月

36、貨運(yùn)量的數(shù)據(jù)還未公布，但拆開(kāi)來(lái)看，貨運(yùn)量=鐵路+公路+水路，其中鐵路（1-2 月累計(jì)同比-0.09%）數(shù)據(jù)更新至 2 月，公路（1-3 月累計(jì)同比 0.8%）和水路（1-3 月累計(jì)同比 5.17%）已更新至 3 月。2018 年9,892 投入產(chǎn)出表中三者增加值比例約為 8%：82%：10%，由此估算 1 季度貨運(yùn)量同比增速為 1.1%?？紤]到倉(cāng)儲(chǔ)（1-3 月中國(guó)倉(cāng)儲(chǔ)指數(shù)同比-4.52%）、客運(yùn)量（1-2月客運(yùn)量同比-14.3%）等其他因素，可以估計(jì)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè) 2022 年 1 季度同比增速為 0。 住宿和餐飲業(yè) 疫情前，住宿和餐飲行業(yè)增加值的名義同比變化與社零餐飲收入同比變化高度

37、一致。一個(gè)原因是，從 2018年投入產(chǎn)出表來(lái)看，住宿和餐飲的增加值比例大概是 23%：77%。 2022 年 1 季度社零餐飲收入同比增加 0.5%，考慮到住宿因素拖累，可以估計(jì)住宿和餐飲名義增加值增速為 0。 3,795 金融業(yè) 基本不受影響。按 2020 和 2021 年一季度名義同比增速均值約 8.7%估算。 24,927 房地產(chǎn)業(yè) 房地產(chǎn)行業(yè)增加值可以理解為銷售收入與成本之間的差值，即按照增加值=房地產(chǎn)銷售額-土地購(gòu)置費(fèi)用-建筑安裝成本。2022 年 1-3 月房地產(chǎn)銷售額同比下降 22.7%，土地購(gòu)置同比下降 60%，建筑安裝上升1.6%，由此推測(cè)房地產(chǎn)增加值同比大概下降 17%。區(qū)

38、分兩種情景分別計(jì)算。 情景 1：2022 年 1 季度房地產(chǎn)行業(yè)增加值同比增速為-15%。 情景 2：2022 年 1 季度房地產(chǎn)行業(yè)增加值同比增速為-5%。 情景 1：16,331情景 2： 18,252 信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè) 基本不受影響。按 2020 和 2021 年一季度名義同比增速均值約 12.9%估算。 12,395 租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè) 略有影響。按 2020 和 2021 年一季度名義同比增速均值約 2.6%估算。 8,168 其他服務(wù)行業(yè) 略有影響。按 2020 和 2021 年一季度名義同比增速均值約 5.9%估算。 46,998 總計(jì) 情景 1：264,599 情景

39、 2：266,521 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，作者整理。 表 2 收入法視角 2022 年 1 季度 GDP 同比增速估計(jì) 實(shí)際 GDP 同比（%） 對(duì) GDP 貢獻(xiàn)率（2013-2019 年 1 季度均值） 第一產(chǎn)業(yè) 6.0（統(tǒng)計(jì)局公布） 2.0% 第二產(chǎn)業(yè) 5.8（統(tǒng)計(jì)局公布） 37.7% 第三產(chǎn)業(yè) 情景 1：0.8 情景 2：2.1 （估算=2021 年 1 季度 GDP 名義增速- GDP 平減指數(shù)10=1.99%-2.14%） 60.4% 2022Q1 實(shí)際同比 情景 1：2.8 情景 2：3.6 數(shù)據(jù)來(lái)源：WIND，作者整理。 對(duì)當(dāng)前 GDP 增速需要多個(gè)維度認(rèn)識(shí)。一是 GDP 增速與

40、當(dāng)期消費(fèi)福利不匹配。疫情之前的很多年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的正常狀態(tài)是消費(fèi)增速稍高于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，消費(fèi)占比持續(xù)提升，固定資本形成占比下降，這與其他國(guó)家在類似發(fā)展階段的經(jīng)歷一致，符合經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整方向。新冠疫情爆發(fā)以后，消費(fèi)增速持續(xù)落后于 GDP 增速，消費(fèi)福利受損程度超過(guò) GDP 受損幅度。社會(huì)零售總額 2022 年 1 季度同比增速 1.6%，較 2021 年 4 季度 3.5%進(jìn)一步顯著下降，大大低于同期 GDP 增速。特別是進(jìn)入月份以后，3 月社會(huì)零售總額同比增速由正轉(zhuǎn)負(fù)降至-3.5%。以餐飲收入為代表的服務(wù)消受到更嚴(yán)重沖擊，3 月餐飲收入同比增速降至-16.4%。二是 GDP 增速與就業(yè)和大量中小企業(yè)生

41、存狀況不匹配。從產(chǎn)業(yè)角度看，GDP 主要包括了一、二、三次產(chǎn)業(yè)。第一產(chǎn)業(yè)主要是農(nóng)林牧漁；第二產(chǎn)業(yè)主要是制造業(yè)、采礦業(yè)、建筑業(yè)以及電熱燃?xì)夂退a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)主要是服務(wù)業(yè)。疫情之前的很多年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的正常狀態(tài)是第一二產(chǎn)業(yè)的占比下降，第三產(chǎn)業(yè)占比上升，這與其他國(guó)家在類似發(fā)展階段的經(jīng)歷一致，符合經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整方向。新冠疫情爆發(fā)以后，第一、二產(chǎn)業(yè)總體狀況還在正常區(qū)間，服務(wù)業(yè)增速持續(xù)落后于 GDP 增速。服務(wù)業(yè)包含了批發(fā)和零售業(yè)，交通運(yùn)輸、裝卸搬運(yùn)和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)等眾多高度依賴線下場(chǎng)景的行業(yè)，這些行業(yè)在受疫情的影響尤其嚴(yán)重。這些行業(yè)包含了大量就業(yè)，以及大量小

42、微企業(yè)和個(gè)體工商戶。對(duì)于這些行業(yè)的很多從業(yè)者而言，GDP 增速和他們的感觸相隔甚遠(yuǎn)。 10 2022 年 1 季度第三產(chǎn)業(yè) GDP 平減指數(shù)等于第三產(chǎn)業(yè)增加值名義同比增速減去實(shí)際同比增速，其中名義值根據(jù)統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)計(jì)算，為 6.14%；實(shí)際值使用統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)，為 4%；計(jì)算得到平減指數(shù)為 2.14%。 展望及政策建議 2022 年接下來(lái)的幾個(gè)季度，中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍將面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。首先是疫情沖擊。疫情沖擊的負(fù)面影響不僅是消費(fèi)，也會(huì)蔓延到物流、生產(chǎn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的管控措施對(duì)供應(yīng)鏈和出口也會(huì)帶來(lái)顯著負(fù)面影響。疫情沖擊不僅是帶來(lái)了異常的經(jīng)濟(jì)增速，還帶來(lái)了異常的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。這要求宏觀經(jīng)濟(jì)管理者

43、在關(guān)注經(jīng)濟(jì)總量的同時(shí)也要關(guān)注結(jié)構(gòu)，關(guān)注特定群體。其次是需求不足，經(jīng)濟(jì)下行壓力背后，有疫情沖擊的影響，也有需求不足的影響，較低的核心通脹和就業(yè)市場(chǎng)壓力說(shuō)明經(jīng)濟(jì)運(yùn)行仍處于需求不足狀態(tài)。再次是服務(wù)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)面臨較大的政策不確定性，對(duì)新興產(chǎn)業(yè)的投資和拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)阻力。最后是外部環(huán)境中大宗商品價(jià)格上漲、美聯(lián)儲(chǔ)加息對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定都帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，中國(guó)還要警惕未來(lái)外部地緣政治沖突的進(jìn)一步升級(jí)。以上多重壓力下，2022 年實(shí)現(xiàn) 5.5%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)難度加大，保市場(chǎng)主體、保就業(yè)尤為重要?？偭磕繕?biāo)是做大蛋糕，總量政策工具是借助市場(chǎng)的力量走出困境，總量目標(biāo)和總量政策工具依然非常重要。除此以外，

44、針對(duì)結(jié)構(gòu)問(wèn)題也需要特定的政策工具。 一是補(bǔ)償因疫情防控受損的市場(chǎng)主體，支持其重新恢復(fù)經(jīng)營(yíng)。完善和加大對(duì)疫情管控中受損市場(chǎng)主體和相關(guān)就業(yè)人員的補(bǔ)償措施；通過(guò)事前告知的形式讓市場(chǎng)主體認(rèn)識(shí)到因疫情防控受到經(jīng)營(yíng)損失可以得到補(bǔ)償，堅(jiān)定市場(chǎng)主體投資和經(jīng)營(yíng)的信心。制定幫助小微企業(yè)重新恢復(fù)經(jīng)營(yíng)的啟動(dòng)資金支持計(jì)劃。針對(duì)低收入群體、老人和嬰幼兒的暫時(shí)性生活補(bǔ)貼。 二是降息，明確向市場(chǎng)宣布政策利率每次下調(diào) 25 個(gè)基點(diǎn)，持續(xù)下調(diào)至經(jīng)濟(jì)運(yùn)行連續(xù)兩個(gè)季度以上保持較高活力為止。降息的作用是降低債務(wù)利息負(fù)擔(dān)、提高資產(chǎn)估值，二者分別從負(fù)債端和資產(chǎn)端改善市場(chǎng)主體資產(chǎn)負(fù)債表。中國(guó)市場(chǎng)主體各種形式的負(fù)債在 200 萬(wàn)億元左右，降息

45、對(duì)改善企業(yè)現(xiàn)金流和提升需求會(huì)起到巨大幫助。 三是穩(wěn)定監(jiān)管政策預(yù)期。監(jiān)管層面要給市場(chǎng)留下充分的摸索和試錯(cuò)空間，鼓 勵(lì)加法，慎用減法，確保在行業(yè)成長(zhǎng)中解決問(wèn)題而不是一棍子打死。監(jiān)管政策出 臺(tái)之前要廣泛征求利益相關(guān)方意見(jiàn)，充分考慮政策出臺(tái)以后可能帶來(lái)的各種后果，謀定而后動(dòng)。對(duì)監(jiān)管當(dāng)局和監(jiān)管政策也必須配套相關(guān)的問(wèn)責(zé)機(jī)制。 四是防止房地產(chǎn)市場(chǎng)過(guò)度下滑。穩(wěn)住房地產(chǎn)市場(chǎng)不僅關(guān)系到房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游市場(chǎng)主體，也關(guān)系到全社會(huì)的信用擴(kuò)張和購(gòu)買力擴(kuò)張，關(guān)系到全社會(huì)的現(xiàn)金流。穩(wěn)住房地產(chǎn)市場(chǎng)需要在堅(jiān)持“一城一策”的基礎(chǔ)上，從降低住房抵押貸款利率、盤活房地產(chǎn)企業(yè)沉淀資產(chǎn)、支持保障房建設(shè)等多個(gè)角度入手，改善房企資產(chǎn)負(fù)債表。

46、 短期內(nèi)上述政策措施可能還不足以扭轉(zhuǎn)局面，政府基建投資是支持總需求 擴(kuò)張和改善全社會(huì)現(xiàn)金流的利器。要盡量減少地方融資平臺(tái)公司從商業(yè)金融機(jī)構(gòu) 融資做基建的老辦法，可考慮通過(guò)財(cái)政貼息債券和政策性金融貸款支持基建投資，大幅降低融資成本、更合理地規(guī)劃建設(shè)項(xiàng)目布局，減少依靠地方融資平臺(tái)從商業(yè) 金融機(jī)構(gòu)高成本融資帶來(lái)的諸多后遺癥。專題：面向未來(lái)的房地產(chǎn)市場(chǎng)房地產(chǎn)行業(yè)快速成長(zhǎng)的同時(shí)，不可避免地遇到了很多問(wèn)題。有些問(wèn)題來(lái)自情緒，對(duì)問(wèn)題本身并沒(méi)有很好定義和認(rèn)知；有些問(wèn)題是特定發(fā)展階段難以避免的成長(zhǎng)煩惱；還有些問(wèn)題一直得不到解決并威脅到國(guó)民福利提升和行業(yè)健康成長(zhǎng)。我們把對(duì)房地產(chǎn)問(wèn)題的各種討論概括為“三高”現(xiàn)象：高

47、房?jī)r(jià)、高負(fù)債、高度金融化。通過(guò)對(duì)三高現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)及其背后原因的分析，辨析房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展中存在的問(wèn)題，并回應(yīng)一些普遍關(guān)切但存在爭(zhēng)議的問(wèn)題。房地產(chǎn)行業(yè)高增長(zhǎng)正在面臨趨勢(shì)性拐點(diǎn)，大量房地產(chǎn)企業(yè)面臨前所未有的經(jīng)營(yíng)困境，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定帶來(lái)了挑戰(zhàn)。中央明確提出要“建立房地產(chǎn)發(fā)展新模式”，建立新模式的前提是找出辨析當(dāng)前和未來(lái)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展存在的主要矛盾，在此基礎(chǔ)上提出解決方案。隨著住房市場(chǎng)發(fā)展邁過(guò)高峰期，炒房、資金過(guò)度流入房地產(chǎn)部門不再是房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要矛盾，未來(lái)房地產(chǎn)市場(chǎng)會(huì)由“易熱難冷”轉(zhuǎn)向“易冷難熱”。房地產(chǎn)市場(chǎng)當(dāng)前和未來(lái)面臨的最突出矛盾，一是都市圈過(guò)高的房?jī)r(jià)制約了大量中低收入群體在工作所在地的

48、大城市定居；二是房地產(chǎn)行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表收縮威脅到當(dāng)前和未來(lái)的宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。針對(duì)這兩個(gè)矛盾，這里提出了面臨新市民的都市圈建設(shè)方案，以及針對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的債務(wù)重組方案，這兩個(gè)方案都是盡可能地利用市場(chǎng)自發(fā)力量解決問(wèn)題，需要政府在土地、教育和醫(yī)療服務(wù)、住房金融政策方面做出一些調(diào)整，不給政府增加過(guò)多財(cái)政負(fù)擔(dān)。一、高房?jī)r(jià)事實(shí)中國(guó)的房?jī)r(jià)收入比保持在高位，大城市尤其突出。2020 年我國(guó)前五十大城市房?jī)r(jià)收入比達(dá)到 12.3 倍，其中一線城市 20.3 倍，二、三線城市分別為 11.4倍和 11.3 倍。房?jī)r(jià)收入比排序前五位的城市分別是深圳（33.9）、上海（26.6）、三亞（24.6）、北京（23.4）和廈門（1

49、9.2）。盡管中國(guó)的人均收入剛剛跨過(guò)人均 1 萬(wàn)美元，中國(guó)一線城市的房?jī)r(jià)已經(jīng)比肩那些人均收入 4 萬(wàn)美元以上經(jīng)濟(jì)體的大城市房?jī)r(jià)。2019 年全球核心城市中心城區(qū)的房?jī)r(jià)對(duì)比中，中國(guó)內(nèi)地一線城市北京、上海、深圳房?jī)r(jià)位居前十，房?jī)r(jià)與紐約、舊金山、巴黎等全球知名城市相當(dāng)。 圖 1：2019 年全球 10 個(gè)核心城市中心城區(qū)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來(lái)源：Numbeo都市圈房?jī)r(jià)過(guò)高。相比大城市房?jī)r(jià)收入比，更值得關(guān)注的是都市圈的房?jī)r(jià)收入比，這更緊密關(guān)系到中低收入群體在大城市的居住成本。以美國(guó)紐約與英國(guó)倫敦為例，根據(jù)“Zillow”和“Zoopla”APP 上的掛牌交易價(jià)格計(jì)算，紐約曼哈頓的上西區(qū)與上東區(qū)的二手房均價(jià)為 1.

50、6-2.3 萬(wàn)美元/平米，約合人民幣 10-15 萬(wàn)元/平米，倫敦西區(qū)的威斯敏斯特、肯辛頓與切爾西的二手房均價(jià)為 1.8-2.1 萬(wàn)英鎊/平米，約合人民幣 15-17 萬(wàn)元/平米11。這些地區(qū)地處城市中心，擁有知名景點(diǎn)與商圈，并且配套完善、交通便利，相當(dāng)于北京的東城、西城。按美國(guó)與英國(guó)的全國(guó)國(guó)民人均收入計(jì)算，紐約曼哈頓核心區(qū)域的房?jī)r(jià)收入比最高接近 30，倫敦核心區(qū)域的房?jī)r(jià)收入比最高也接近 20。而到了紐約都市圈邊緣的斯塔滕島與布朗克斯，部分區(qū)域的二手房均價(jià)約為 3800-5700 美元/平米，約合人民幣 2.5-3.6 萬(wàn)元/平米，房?jī)r(jià)收入比迅速降至 5 以下；同樣地，倫敦郊區(qū)貝克斯利和哈弗林

51、的二手房均價(jià)約為 4200-4900 英鎊/平米，約合人民幣 3.5-4.1 萬(wàn)元/平米，房?jī)r(jià)收入比也降至 3 以下。綜合來(lái)看，這意味著如果不去追逐紐約、倫敦核心區(qū)域的住房，普通家庭用 3-5 年左右的收入即可覆蓋都市圈一套房產(chǎn)的購(gòu)置支出。在中國(guó)，北上廣深核心區(qū)域的房?jī)r(jià)收入比超過(guò) 30，這些城市較偏遠(yuǎn)郊區(qū)的房?jī)r(jià)收入比也均超過(guò) 15，有的區(qū)域接近 30。不僅大大高于美國(guó)紐約、英國(guó)倫敦的郊區(qū)，也大幅高于本國(guó)三四線城市 10 左右的房?jī)r(jià)收入比。都市圈過(guò)高的房?jī)r(jià)收入11 根據(jù) 2022 年 4 月 12 日的匯率估算。比，超出了中低收入群體負(fù)擔(dān)能力，把大部分新進(jìn)入者都擋在了都市圈外面。 圖 2：中國(guó)一

52、線城市核心區(qū)域與較偏遠(yuǎn)郊區(qū)的房?jī)r(jià)收入比12數(shù)據(jù)來(lái)源：諸葛找房、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局圖 3：美國(guó)紐約和英國(guó)倫敦核心區(qū)域與較偏遠(yuǎn)郊區(qū)的房?jī)r(jià)收入比13數(shù)據(jù)來(lái)源：Zillow、Zoopla、紐約市政府、倫敦市政府、世界銀行都市圈的高房?jī)r(jià)遏制了大都市成長(zhǎng)，為大都市發(fā)展豎起了過(guò)高的圍墻。與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的都市圈相比，我國(guó)大城市都市圈容納的人口比例較低。東京、大阪、紐約都市圈人口比重占全市人口比重都超過(guò) 70%，倫敦也達(dá)到 63%，北京城六區(qū)以外的都市圈只占全北京人口的不到 50%。都市圈的高房?jī)r(jià)遏制了都市圈擴(kuò)張，在大都市工作普通工薪階層難以在大城市安家。 表 1：全球代表性大城市核心區(qū)域人口占全市人口的比重12 中國(guó)各

53、區(qū)域房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)為截至 2022 年 3 月 27 日的二手住宅掛牌均價(jià)，來(lái)自諸葛找房平臺(tái)。13 紐約房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來(lái)自“Zillow”平臺(tái)，倫敦房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來(lái)自“Zoopla”平臺(tái)。都市圈人口占全市人口的比重核心區(qū)域定義統(tǒng)計(jì)時(shí)間北京49.8%城六區(qū)2020東京73.7%20 千米都市圈2015大阪79.6%10 千米都市圈2015紐約81.8%曼哈頓區(qū)2020倫敦63.0%內(nèi)倫敦2020數(shù)據(jù)來(lái)源：日本統(tǒng)計(jì)局、紐約市政府、Statista、Wind原因房?jī)r(jià)上漲背后，既有合理成分也有不合理成分。房?jī)r(jià)上漲背后的不合理成分有些來(lái)自市場(chǎng)發(fā)育滯后，有些來(lái)自政策扭曲。 一是土地供給彈性不足，尤其是大都市住宅用地供給缺乏

54、彈性。給定收入增長(zhǎng)和買房的需求增長(zhǎng)，住房供給富有彈性意味著房?jī)r(jià)上漲會(huì)帶來(lái)住房供給的顯著改善，這會(huì)帶來(lái)人口流入和城市擴(kuò)張，房?jī)r(jià)增速由于住房供給改善也相對(duì)溫和；缺乏供給彈性的城市則難以帶來(lái)住宅數(shù)量增加，人口流入和城市擴(kuò)張受阻，收入提高帶來(lái)更多的是房?jī)r(jià)和生活成本的上升。哈佛大學(xué)城市問(wèn)題教授葛雷瑟基于美國(guó)的研究得到上述結(jié)論，這個(gè)結(jié)論放在中國(guó)也同樣適用。從全國(guó) 100 個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)看，房地產(chǎn)用地（住宅、商服）的供應(yīng)力度并未隨著房?jī)r(jià)攀升而提高。相反，由于房地產(chǎn)用地供給彈性不足，房地產(chǎn)用地出讓單價(jià)連年走高,成為推動(dòng)房?jī)r(jià)攀升的重要因素，這在住宅用地上體現(xiàn)更為明顯。2008-2021，100 個(gè)大中城市建設(shè)

55、用地出讓中住宅類用地的占比從 38.5%降至 33.1%，住宅用類用地的出讓單價(jià)則從2254 元/平米升至12998 元/平米，13 年間提高了近6 倍，年均漲幅14.4%。商服用地歷年的出讓比例維持在 10%左右，出讓單價(jià) 13 年間上漲了 1.7 倍。除住宅、商服用地以外的工業(yè)及其他用地，其出讓規(guī)模較大，單價(jià)很低，2021 年 100 個(gè)大中城市工業(yè)及其他用地出讓單價(jià)為 553 元/平米，住宅類用地出讓單價(jià)是其 23.5 倍?？紤]到還有很大比例的工業(yè)、基建和公共管理用地由無(wú)償劃撥方式供應(yīng)，住宅用地的相對(duì)高價(jià)程度在實(shí)際中會(huì)更加顯著。 /00.0%2,00020.0%4,00040.0%10,

56、000元8,000 平米6,00080.0%60.0%12,000100.0%14,000商服用地占比住宅類用地單價(jià) 工業(yè)及其他用地單價(jià)住宅類用地占比工業(yè)及其他用地占比商服用地單價(jià)120.0%20212020201920182017201620152014201320122011201020092008圖 4：100 個(gè)大中城市國(guó)有建設(shè)用地出讓中住宅、商服用地占比及出讓單價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind圖 5 中國(guó)主要城市住房供給彈性與房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC、Wind大城市的住宅土地供應(yīng)則更為緊張。用 2009-2018 年平均新增住宅土地面積除以常住人口反映該城市的新增住宅供地強(qiáng)度。北、上、深等大都市住

57、宅供地強(qiáng)度最低，人均新增住宅供地面積不足 10 平米。二線城市新增住宅供地強(qiáng)度有非常大的差異，從人均新增住宅供地面積不足 10 平米的福州、西寧，到接近 30 平米的武漢、沈陽(yáng)和烏魯木齊。三線城市新增住宅供地強(qiáng)度也有顯著差異，從不足5 平米到超過(guò) 30 平米不等?？傮w而言，二三線城市的住房供給彈性要顯著高于大都市。 二是基礎(chǔ)教育醫(yī)療服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施供給不足，制約了都市圈的住房供應(yīng)提升。購(gòu)買住房也是購(gòu)買其所在位置帶來(lái)的交通、教育、醫(yī)療、商業(yè)配套等各種服務(wù)流。住房供應(yīng)的重點(diǎn)不是住房本身，而是住房附著的各種服務(wù)和交通基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)完善都市圈基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)，可以增加高品質(zhì)住宅的供給，這是緩解中心城市

58、房?jī)r(jià)壓力的主要手段。紐約、東京等大都市圈的發(fā)展，都借助于大力發(fā)展郊區(qū)的公共服務(wù)和公共基礎(chǔ)設(shè)施，縮短到中心城區(qū)的通行時(shí)間，完善教育醫(yī)療配套措施，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)郊區(qū)住房對(duì)中心城區(qū)住房的替代。這不僅讓大都市圈容納了更多人口，也降低了大都市的住房和生活成本。中國(guó)在特大城市周邊的交通基礎(chǔ)設(shè)施方面做了很多工作。但是無(wú)論是基礎(chǔ)設(shè)施還是公共服務(wù)的完善程度都還有較大差距，制約了郊區(qū)對(duì)中心城區(qū)住宅的替代，成為拉低大城市房?jī)r(jià)的重要掣肘。 三是保障性住房供給不足，與人口流動(dòng)脫節(jié)。保障性住房的分布與新建商品住房分布和人口流動(dòng)分布有明顯區(qū)別。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力量驅(qū)動(dòng)下，新建商品住房基本還是緊跟人口流動(dòng)，在人口流入地區(qū)多蓋房。保障房建

59、設(shè)則不然，根據(jù)能獲得數(shù)據(jù)的 2010-2011 年保障房建設(shè)情況來(lái)看，保障房集中在新疆、黑龍江、安徽、江蘇、浙江等幾個(gè)省份；中南部地區(qū)，尤其是人口大量流入的珠三角地區(qū)，保障房建設(shè)很少。保障房不能跟著人口流動(dòng)走，尤其是人口希望流入的大都市保障房供給滯后，沒(méi)能遏制房?jī)r(jià)上漲或者緩解房?jī)r(jià)上漲對(duì)低收入群體的過(guò)重負(fù)擔(dān)。 圖 6 33 省（區(qū)、市）安居工程土地供應(yīng)情況數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC四是我國(guó)金融服務(wù)供給不足，提升了房地產(chǎn)的投資屬性。一方面，債務(wù)主導(dǎo)型金融體系助長(zhǎng)了房地產(chǎn)投資需求，加劇了房?jī)r(jià)上漲。債務(wù)主導(dǎo)型金融體系增加了房地產(chǎn)的投資屬性。支撐債務(wù)主導(dǎo)型金融體系的重要元素是抵押品，而房地產(chǎn)是天然的抵押品。哈佛

60、大學(xué)教授葛雷瑟指出，債務(wù)主導(dǎo)型的經(jīng)濟(jì)體當(dāng)中，以銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)普遍使用房地產(chǎn)作為抵押品，并因此提升了全社會(huì)對(duì)于房地產(chǎn)的投資偏好。中國(guó)是典型的債務(wù)主導(dǎo)型金融體系，金融機(jī)構(gòu)也普遍使用土地和房地產(chǎn)作為抵押品，這大幅提升了房地產(chǎn)的投資屬性，增加了對(duì)房地產(chǎn)的需求 。另一方面，養(yǎng)老和保險(xiǎn)金融服務(wù)滯后，房地產(chǎn)成為家庭養(yǎng)老和保險(xiǎn)的替代金融投資工具。五是融資成本過(guò)高并傳遞到房?jī)r(jià)。與其他行業(yè)相比，房地產(chǎn)企業(yè)融資面臨較多限制，融資成本偏高，這從兩個(gè)方面推升了房?jī)r(jià)。一方面，對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的貸款限制遏制了住宅供應(yīng)，推升了房?jī)r(jià)。我們對(duì)分城市的房?jī)r(jià)的回歸模型中顯示，對(duì)開(kāi)發(fā)商的開(kāi)發(fā)貸款與住房?jī)r(jià)格顯著負(fù)相關(guān)，開(kāi)發(fā)貸款下降直接