1. 引言
2021年以来,中国房地产行业发展遭遇巨大变局,行业应该何去何从成为学界和业界的关注重点。日本房地产行业的发展历程对中国有较大参考意义。一方面,日本和中国都属于后发赶超经济体,都经历了经济上行伴随房价大幅上涨的发展阶段,在文化、人口以及住房短缺上也有相似性 [1] 。另一方面,日本和中国的金融体系都以银行为主导,房企和购房者的主要融资渠道都是银行贷款,宽松的货币政策对房价上涨都起到了类似的推动作用 [2] 。因此,本研究希望通过对比中日经济发展基本面和房地产的相关数据,参考日本房地产行业的发展历程,对中国房地产行业未来的走势做出判断,帮助行业健康可持续发展 [3] 。
2. 日本房地产行业发展历程
2.1. 1990年后行业规模开始震荡下行,二十一年来发展存在较大压力
1989年,在通胀和资产泡沫压力下,日本政府采取了紧缩的货币政策,连续5次加息使贴息率从2.5%上升至6%,并对房地产贷款增速和土地交易税费加强管制。日本房地产行业从此由盛转衰,二十一年来行业规模收缩幅度超过40%。
1991年日本新屋开工户数(137万套)较1990年(170万套)大幅下降20%。此后每年新屋开工户数有所波动但整体进入下行通道,在1998至2008十年间维持在120万套左右,比行业规模高点下降约25%。2009年因次贷危机出现第二次短期大幅下降,此后每年新屋开工户数一直维持在90万套左右至今,比行业规模高点下降约43% (见图1)。
2.2. 四类因素恶化是日本房地产行业发展艰难的重要原因
日本房地产行业大幅收缩并长期低迷,是由各类短期因素和中长期因素共同导致的。但总的来看,与人口状况、城镇化进程、经济增速、房地产金融资源四类因素的恶化密不可分。人口状况方面,日本自上世纪80年代起自然增长率急速下滑,老龄化不断加剧,人口结构迅速恶化,对房地产行业的需求支撑大幅减弱。城镇化进程方面,日本在1985年进入城市化中后期,城市化速度大幅放缓,新增购房人群
资料来源:作者根据WIND、日本国土交通省数据绘制。
Figure 1. Annual number of new housing starts in Japan from 1988 to 2021 (10,000 units)
图1. 1988~2021年日本每年新屋开工户数(万套)
大幅减少 [4] 。经济增速方面,日本在上世纪80年代进入经济低增长区间,在90年代后经济增长陷入停滞,资产价格长期低迷。房地产金融资源方面,日本在1990年严厉管制房地产贷款并提高土地持有费用,极大程度地限制了金融资源流入房地产行业,给房地产行业带来了极大的下行压力。
房地产金融资源快速流出房地产行业直接导致行业规模短期快速下行,人口状况和城镇化进程的衰退使得行业再无翻身之力、持续萎缩,经济增速低迷与行业下行之间相互加剧、恶性循环。四类因素同步衰退,共同导致了日本房地产行业收缩的发展趋势 [5] 。
3. 1990年日本和2021年中国四类因素数据对比
3.1. 人口状况:中国2021年明显弱于日本1990年
人口总量方面(见表1)。按照国际标准,出生率13.0‰~11.0‰为严重少子化社会,11.0‰以下为超少子化社会 [6] 。中国2021年生育率7.5‰,进入超少子化社会,总和生育率1.3,两项指标均弱于日本1990年(分别为10.0‰和1.5‰)。这导致中国2021年人口自然增长率仅0.34‰,远弱于日本1990年的3.3‰。考虑到部分省市公布的2022年一季度出生人数比去年同期均下滑10%~20%,再结合结婚人数减少趋势,我国人口总量在2021年已接近顶部。而日本在2005年人口总量才见顶,比房地产行业见顶的1990年晚了十五年。可见,2021年中国人口减少的趋势较日本1990年更为严峻。且由于经济条件、观念转变及人口惯性,逆转人口红利衰退趋势的难度极高 [7] 。

Table 1. Comparison of population status related data between China and Japan
表1. 中日人口状况相关数据对比
资料来源:作者根据国家统计局、日本统计局、WIND数据整理。
人口结构方面,中国2021年老龄化比例(65岁以上人口占比)达到14%,超过日本1990年的12%,进入深度老龄化社会 [8] 。中国的劳动力人口已在2014年见顶,而日本1990年劳动力人口仍保持增长,在七年后的1997年才见顶。可见,中国2021年人口结构比日本1990年更令人担忧。
人口因素决定了住房真实需求的长期趋势。人口支持比是人口抚养比的倒数,即人口支持比 = 15~64岁人口/(0~14岁人口 + 65岁及以上人口)。通过人口支持比可动态反应人口总量和人口结构的变化,反应了劳动力人口抚养负担的情况。一般而言,人口支持比越高,意味着同样劳动力人口承担的抚养负担越小,人口红利越强,社会生产力越强,将带来越强的住房需求。反之,人口支持比低意味着人口红利越低,住宅需求越低 [9] 。以日本为例,其人口支持比与其住宅开工量关系密切相关。为排除住宅开工量短期波动对长期趋势的影响,在EView软件中采用HP滤波法对日本历年住宅开工面积进行处理,拆分出其长期趋势和短期波动(见图2)。将日本住宅开工面积的长期趋势与人口支持比进行对照,可发现其在图像上确实具有具有相似的变化趋势(见图3),抚养比的变化趋势大致领先开工面积的长期趋势三年左右。
资料来源:作者根据WIND、日本国土交通省数据绘制。
Figure 2. Long term trends and short-term fluctuations of residential construction area in Japan
图2. 日本住宅开工面积的长期趋势与短期波动
资料来源:作者根据WIND、日本国土交通省、世界银行数据绘制。
Figure 3. Japan’s population support ratio and trends in the scale of the real estate industry
图3. 日本人口支持比与房地产行业规模趋势
在SPSS软件中对日本1975年至2021年的人口支持比和住宅开工面积长期趋势进行相关性检验,相关系数为0.987,大于0.5,显著性检验小于0.001,说明两个变量强相关。以人口支持比为自变量、住宅开工面积长期趋势为因变量进行线性回归分析(见图4),R2为0.974,显著性检验小于0.001,模型拟合优度较高,解释力强,说明人口支持比和住宅开工面积长期趋势之间确实存在较强的线性相关。
资料来源:作者根据WIND、日本国土交通省、世界银行数据绘制。
Figure 4. Linear regression analysis of the long-term trend between population support ratio and residential construction area in Japan
图4. 日本人口支持比与住宅开工面积长期趋势线性回归分析
2015年之间中国的人口支持比与房地产行业规模同样具有相关性。中国的人口支持比在2010年达到峰值,住宅开工面积与销售面积在2013年达到阶段性高点(见图5),与前述日本规律基本一致,2014年与2015年行业规模出现下行。但2015年后由于大规模的棚改货币化政策创造了大量需求,房地产销售市场火热,行业规模重新增长并达到新的高峰。尽管棚改货币化这样的政策可以通过短期透支需求来刺激房地产市场,但并不影响房地产需求下行的长期趋势。
资料来源:作者根据WIND、国家统计局数据绘制。
Figure 5. China’s population support ratio and the scale of the real estate industry
图5. 中国人口支持比与房地产行业规模
3.2. 城镇化进程:中国2021年与日本1990年相当
2021年中国城镇化率64.7%,较2020年提升0.9个百分点,新增城镇人口较2020年下滑33%,城镇化速度明显减慢。日本1990年DID城镇化率63.2%,五年平均年增长0.5个百分点(见图6)。日本统计局公布的城镇化率受行政区划调整影响较大,如日本在1999年至2010年之间,市町村大量合并,城镇化率出现了异常的提升,故此处采用日本统计局公布的DID (人口集中区)人口的口径计算城镇化率,即DID城市化率 = DID人口/总人口,更能体现真实的人口流动与集聚情况。中国2021年与日本1990年在城镇化进程方面较为接近,均处于城镇化的中后期阶段。
全国人大财经委副主任黄奇帆2022年3月在接受《财经》杂志采访时提出的判断值得关注:“中国的城市化率已经达到了65%,由于中国的城市化是把青年人中年人吸引到城市,把小孩老人留在农村,所以中国的65%相当于欧美75%,再增长也就增加5、6个点。”日本的城镇化同样存在类似的农村空心化、老龄化的特征,2015年日本城镇化率达到68.3%,经过二十五年比1990年仅提高约5个百分点,与黄奇帆对中国的判断十分相似。参考日本经验与黄奇帆判断,未来中国城镇化率可能仅存在5个百分点左右的提高空间。
(a)
(b)资料来源:作者根据WIND、国家统计局、日本统计局数据绘制。
Figure 6. Urbanization rate and trend of newly added urban population in China and Japan
图6. 中日城镇化率及新增城镇人口走势
3.3. 经济发展:中国2021年经济增速与日本1990年接近
2021年中国GDP两年平均增速5.1%,人均可支配收入两年平均名义增速6.9%,日本1990年GDP增速5.3%,人均可支配收入名义增速7.0%,两者基本接近(见表2)。中国2021年住宅开发投资额占GDP比值为9.7%,且过去二十年整体呈上升趋势;日本1990年住宅开发投资额占GDP比值为5.7%,且1980年至1990年整体呈下降趋势(见图7)。可见,中国经济对住宅开发业务依赖度仍较高,按照中央调整经济结构、实现产业转型、由高速增长转向高质量增长的目标,需要转换发展动能,降低对住宅开发的依赖,这将对房地产行业规模造成显著下行压力。
3.4. 房地产金融:中国2021年与日本1990年相似
中国在2021年前后和日本在1990年前后都出台了针对金融资源过度流入房地产行业的严控政策,包括限制房地产贷款、上调房贷利率、收紧货币供应、严格税收(见表3),这些政策对中国2021年前后和日本1990年前后的房地产市场都产生了深远的影响,是造成中国2021年前后和日本1990年前后房地产市场在短期由热转冷的直接原因 [10] 。
(a)
(b)资料来源:作者根据WIND、国家统计局、日本统计局数据绘制。
Figure 7. Comparison of residential development investment/GDP between China and Japan
图7. 中日住宅开发投资额/GDP对比

Table 2. Comparison of economic growth data between China and Japan
表2. 中日经济增速相关数据对比
资料来源:作者根据WIND、国家统计局、日本统计局数据绘制。为消除2020年疫情低基数影响,中国2021年GDP增速和人均可支配收入增速均为以2019年为基数的两年平均增速。

Table 3. Similarities in the disappearance of financial dividends in real estate between China and Japan
表3. 中日房地产金融红利消失过程中相同点
资料来源:作者根据WIND、国家统计局、日本统计局数据绘制。
由于住房贷款是居民购房资金的主要来源之一,中国的新增房贷金额与住宅销售额密切相关。使用SPSS对2018年~2020年各季度末累计新增房贷金额与住宅销售额进行线性回归分析,R平方为0.9946,模型拟合优度高。若采用2018年~2021年各季度末数据进行线性回归,R平方则下降至0.9007 (见图8),说明引入的2021年数据,模型拟合优度下降,即2021年数据与2018~2020年数据的线性回归模型有较大差异。造成差异的主要原因是2021年1月实施的房地产贷款集中管理制度,该制度限制了银行个人住房贷款余额的比例上限,造成了房贷额度紧缺,房贷放款时间较住房销售时间大幅度延后,进而影响了新增房贷和住宅销售额之间的线性关系。2018年至2020年间,住宅销售额拟合值与实际值仅有微小差异,而2021年住宅销售额拟合值则远小于实际值(见图9),在现实中则体现为房地产公司空有合同销售额,但迟迟不能收到银行发放的个人住房贷款,这也意味着信贷资源的增长远远满足不了销售额的增长的需求,房地产金融资源的减少将给房地产销售带来极大的下行压力。
(a)
(b)
Figure 8. Linear Regression Analysis of the Amount of Newly Added Housing Loans and Residential Sales in China
图8. 中国新增房贷金额与住宅销售额线性回归分析
资料来源:作者根据WIND、国家统计局数据绘制。
Figure 9. Comparison between the fitted value and actual value of residential sales in China
图9. 中国住宅销售额拟合值与实际值对比
但相比日本1990年,中国2021年房地产泡沫累积风险相对更低,在房地产金融调控方面更为主动(见表4):一是中国房地产行业和金融政策纠偏相对更积极;二是中国货币政策调控更加稳健和有效;三是由于经济体制和外部制约的不同,中国在货币政策上较日本自主性更强,政策层面仍有空间通过逆周期调节延缓房地产金融红利衰退速度。

Table 4. Advantages of China’s real estate financial dividend
表4. 中国房地产金融红利优势
资料来源:作者根据WIND、国家统计局、日本统计局、国际清算银行数据绘制。
4. 采用M-W模型预测中国未来住宅需求规模
2020年以来,针对房地产行业形势的迅速变化,关于中国未来的住宅需求规模以及房地产行业的规模,不同学者及机构都采用了各种方法进行了研判。2020年12月26日,黄奇帆在2020中国经济形势解析高层报告会上提出:“2017年、2018年17亿平方米,大体就是中国房产规模的天花板……到2030年会降到10亿平方米左右,变成一个平衡点,每年折旧和每年需要新建的数量大体上进入平衡态”。根据“2018年17亿平”可知该口径为商品房口径,包括住宅、商业、办公。住宅口径成交面积一般为总成交面积的88%左右,故黄奇帆该预测对应2030年住宅成交面积约为9亿平。申万宏源地产首席分析师袁豪则预测2021~2030年的住房需求合计为116.7亿平米,对应未来10年内的年均住房需求为11.7亿平米 [11] 。该预测采用卫计委2015年预测的2030年我国总人口14.5亿人,根据当前人口形势,该数值显然过于乐观。
本研究采用M-W模型预测中国未来住宅需求规模,该模型由经济学家Mankiw和Well在1989年提出,从人口和人均住房面积两个因素出发研究住房需求量问题,能从住房需求的根本出发,较为准确地在宏观层面预测住房需求 [12] 。根据该模型,计算得出中国未来十年年均住宅需求中枢约10.4亿平,与行业顶部相比收缩约40%。计算逻辑和指标设置如下(见表5):

Table 5. M-W model calculation logic
表5. M-W模型计算逻辑
资料来源:作者自绘。
当前城镇总人口设定为9.14亿,采用国家统计局最新2021年数据。当前人均居住面积设定为41.9 m2,采用住建部公布2019年城镇人均住房面积39.8 m2,结合城镇人口变化和住宅成交面积,推算2021年人均住房面积41.9 m2。未来城镇人口采用预估的总人口和城镇化率计算。总人口参考任泽平、梁建章《中国人口预测报告2021年版》中的悲观预测 [13] ,此报告对2021年新增人口的预测为权威报告中最为准确。结合2022年最新部分省市已公布的出生人口下滑比例,对预测结果进行修正,2030年总人口13.8亿,城镇化率则参考联合国与社科院预测70.6%,该预测与本文前述日本经验一致,可推算2030年城镇人口9.74亿。未来人均居住面积设定为44 m2,参考社科院《中国经济体制改革报告2013》预测结果 [14] ,设定2030年城镇人均住房面积44 m2,该值与日韩人均住房面积情况接近。拆迁折旧率设定为1.4%,考虑当前钢筋混凝土建筑设计使用寿命70年,故拆迁折旧率约为1.4%。
根据模型计算,若中国延续当前出生率下滑的悲观趋势,2022年至2030年住宅年均需求中枢约为10.4亿平,成交规模由2021年顶部的15.6亿平震荡下行,中国房地产行业规模或在未来十年左右收缩约40%。此结果低于同样采用M-W模型的民生证券2018年《近几年市场的火爆是否透支了未来需求》报告中预测值12亿平 [15] ,主要是根据七普及2021年人口数据调低了对未来总人口的预测值。
5. 中国房地产行业发展趋势研判及建议
5.1. 行业短期波动有限但中长期发展存在压力
2021年中国房地产行业规模到历史大顶、未来将逐步下行,基本上已是行业共识。从1990年日本和2021年中国人口及城市化数据对比来看,2021年中国在城市化进程方面与日本1990年相当并无显著优势,但在人口总量及结构方面则明显弱于日本1990年。考虑到房地产行业政策及货币政策对行业短期走势影响较大,而人口对行业的中长期影响较大,预计短期内中国房地产行业规模收缩速度将由于政策继续加大宽松力度而有所放缓,但中长期的发展压力可能不低于日本90年代后(二十年时间收缩了40%),未来行业规模或维持在9亿平左右。这一结论与前文采用M-W模型预测的结果,以及黄奇帆等专家的最新判断基本一致。
5.2. 建议多方面采取举措促进中国房地产行业健康发展
5.2.1. 加强政策扶持,化解行业风险
短期来看,当前房地产行业仍面临一定下行压力,行业仍存在一定债务风险,建议短期加大金融政策和行业政策的扶持力度,化解当前房地产行业风险,促进保交楼。同时,建立健全的市场调控机制,通过差别化的房地产政策和措施,及时调整市场供需关系,防止房地产市场出现过热或过冷的情况。同时,注重调控政策的平稳过渡,避免因政策频繁调整而引发市场的不确定性。推动房地产市场信息的公开透明,加强房地产市场数据的监测和发布,提供准确、及时和全面的市场信息,增加市场参与者的知情度和决策的准确性。
5.2.2. 促进行业发展转型,实现长期健康稳定发展
长期来看,要推进房地产行业发展转型,推动房地产企业从传统的开发商向综合性地产服务商转型,提供更多的增值服务,如存量资产经营、物业管理、租赁服务、房地产金融等,实现房地产行业的多元化发展。鼓励发展住房租赁市场,提供多样化的租赁方式和租赁产品,满足人们的灵活居住需求。同时,加强对租赁市场的监管,保护租房者的权益。鼓励房企参与多层次的住房供应体系建设,加大对经济适用房、公租房等保障性住房的建设力度,提高住房供应的稳定性和可持续性。推动房地产行业与科技创新的融合,鼓励房地产企业应用新技术,提高建筑的智能化水平,提供更便捷、高效和智能化的房地产服务。
5.2.3. 加强对房地产行业的风险防范和监督
中国房地产行业具备较强的金融属性、极高的杠杆率,对社会经济有重大影响。要加强对房地产金融的监管,防止房地产贷款过度扩张和风险积聚,增加金融机构对房地产开发商的风险管理要求,降低金融风险。进一步加强对房地产行业的宏观审慎管理,对房企的负债情况和偿债能力定期监督,避免债务危机和系统性风险。加强企业信用体系建设,建立完善的房地产企业信用体系,加强对房地产企业的信用评估和监管,提高企业的诚信度。同时,加大对失信企业的惩罚力度,维护行业的良好秩序。优化土地供应机制,确保土地供应与市场需求的匹配,避免土地供应过剩或者不足的情况。推动土地使用权流转市场的发展,提高土地资源利用效率。