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（原標題為：從大周期到小周期的前夜 理解中國房地產價格的框架）
理解房地產價格的 大周期 和 小周期
目前圍繞中國房地產市場，有諸多無法達成共識的無效爭論。一個很大的原因，是試圖用 小周期 時代的邏輯去理解 大周期 階段的問題。
在開始討論之前，我們先要厘清一個問題 房地產是否真的存在周期?這取決於我們如何理解 周期 這個詞語。如果按照 周期性函數 的數學定義(要求其震蕩具有穩定或有序的規律性)，可以肯定地說,迄今為止提出的所有房地產周期理論都無法通過實證檢驗。但如果我們根據 收斂定理 的定義，認為任何 可積且可導 的曲線，均可分解為諧波組合，那麼一切連續波動的圖形均具有周期性。因此，我們可以將房地產周期視作一種 景氣循環 ，有一定的規律可循，但進行基數性量化較為困難。
下面我們從國際比較的角度來看看，美國等發達國傢的房價過去近百年來漲幅到底是多少?中國的房價漲幅與發達國傢過去相比，到底算不算太大?
1.美國經驗
在我們的視野范圍內，目前尚未見任何經濟體，有長達百年的可信、整體性、連續、電子化房價數據。相對來說，美國數據質量較高，但符合上述條件的數據，也隻能追溯到1950年。與中國不同，美國有每套總價數據和成交套數，但沒有平米數據，而中國則是有平米數據，而沒有套的數據。
下面兩張圖表分別描述從1950年到2015年，美國住宅每套的均價和每年的價格漲幅：
從這兩張圖中可以讀出一些信息：從美國房地產市場歷史數據看，房價長期上漲、易漲難跌。在過去 66 年，美國房產隻在1970年、1991~1992 年和 2008~2011年期間三次下跌，其他年份全部上漲。同時，也並沒有發現明顯的周期性規律。每次(房產地)景氣循環的時長和幅度，並無統一的規律。
如果我們將房地產均價、消費物價、和名義GDP增速放在一起比較，可以得到以下這張圖 ：
從這張圖可以看出，從1950年到2015年，美國房價上漲24.8倍，同期消費物價指數上漲9.95 倍，名義GDP上升28.33倍。也就是說，長期來看，美國房價跑贏 CPI，但略輸給名義GDP。另外一個有趣的觀察就是，這三條曲線從未交叉，並保持基本類似的走勢，也就是說，美國的房價、物價水平，和經濟體的名義增長水平是同向變動，高度相關的。其中有一個非常重要的分界點，就是 1980~1982 年左右。之前三條曲線都呈現總體上行態勢，而之後則轉向下行。這個點，就可以看作區分美國經濟 大周期 和 小周期 階段的分界點。
事實上，從歷史數據看，幾乎每個經濟體都有一個類似的分界點。也就是說，每個經濟體在其發展史上，幾乎都有(且僅有)一個經濟快速發展、房價持續快速上漲的 大周期 。在這個大周期結束後，則進入總體平緩、短期波動的 小周期 時代。
2.日本經驗
與美國不同，日本沒有全國房價的統計數據，但有地價數據。從下圖可以看出，相對於美國，日本的這個分界點要鋒利得多，在1990~1992年期間，日本開始從經濟快速發展、房價持續快速上漲的 大周期 轉入總體平緩、短期波動的 小周期 時期。
從美日以及其他很多經濟體的經驗來看，從大周期轉向小周期的原因主要是 城市化 。在城市化基本完成後，一般經濟高速增長會結束，住房需求基本得到滿足，新增住房需求減少，存量交易、二手交易成為不動產市場的主流。如果從定量分析來看，日本分界點(1992年)的城鎮化率是77.6%，而美國分界點(1982年)的城市化率是 74%，非常接近(考慮到日本的最新城鎮化率高於美國，二者之間的差異就更小)，也就是說，75%左右的城鎮化率是一個國傢經濟發展一次性大周期的臨界點。因此，許多在小周期內有效的邏輯，對這麼一個一次性的大周期階段並不適用。
第一個邏輯論述是 房價增速不應高於經濟增速 。這個結論，在經濟發展的小周期內大體上是成立的，但是在 大周期 內並不適用。
以日本1955~1974年地價增速為例，這20年間日本地價基本年漲幅都超過10%，平均在20%左右，部分年份超過35%，遠遠超過瞭同期日本人均 GDP、人均收入的增速。
為什麼不動產價格增速可能在一定時間內遠超經濟、收入增速呢?原因有二。首先，在經濟高速增長之前，房價往往有一個 喚醒期 ，一開始國內居民不會意識到未來房價可能出現大幅增長，而導致房價漲幅低於經濟增速，這些累積的落差，在之後都會被補齊。其次，在經濟高速增長剛剛結束的時候，房價仍會保持慣性上行。(關於後一個因素,在下一段我們可以分析得更深入一點。)
第二個論述則是 房價收入比、房價租金比(租金收益率)有一定的穩定、合理區間 。
對於小周期階段，這個邏輯基本是成立的。我們先來看房價租金比(租金收益率)。比如說，當不動產市場進入穩定階段後，理論上，房價租金比(租金收益率)不會太高也不會太低。如果房價過高，導致房價租金比過高或者租金收益率過低，那麼會產生兩個市場反應：(1)出租房屋的供應方無法達到必要收益率，會售出房屋(增加房價市場的供應)、結束出租(減少租金市場的供應);(2)出租房屋的需求端，本來打算買房的傢庭會覺得租房比買房劃算，從而選擇停止購房(減少房價市場的需求)，轉向租房(增加租金市場的需求)。反之亦然。這個矯正機制，會讓房價租金比(租金收益率)保持在相對平穩的水平上。
從下圖可以看出，從1998~2008年，日本東京地價繼續下跌瞭30%多，但房價租金比則始終保持穩定。同樣的，從1982年到 2015年，美國新房價格漲幅有頻繁變動，但租金收益率卻相當穩定。
但是，這一規律在大周期階段並不適用。以日本電腦主機推薦2017為例：在1970~1997年期間，日本房價租金比指數在100到200之間，有接近一倍的變動幅度。其變動方向，與地價指數基本保持一致。
理解瞭房價租金比(租金收益率)變動規律後，我們就能理解房價收入比，也是同樣的邏輯。很多人將 房價收入比 作為衡量一個地區房價是否合理的最好指標，這個理解是有問題的。
首先，房價收入比並不是一個經濟學指標，或者不動產市場指標，而是一個社會學指標，可理解為 購房痛苦指數 。房價收入比越高，意味著城市居民要獲得一套自有住房就越困難，需要在其他方面做出的犧牲就越大。
其次，房價收入比和房價租金比是類似指標。租房是一種消費，傢庭收入中可用於租房的比例是有合理上限的。預算約束會使得收入對租金構成有效限制。因此，房價租金比越高，一般房價收入比也就越高。這兩個指標是重復的。
再次，從數據質量來看，房價收入比遠不如房價租金比。房價的測量對象是房屋，而收入的測量對象是傢庭。由於房屋的面積、質素有很大的差別，使得統計房價收入比較為困難。而房價租金比的測量對象，分子分母都是房屋，基本可以過濾掉房型的差異。因此，如果能夠觀察房價租金比，就沒有必要去觀察房價收入比。
如何在大平板電腦windows周期和小周期框架下理解中國房產市場
在大周期內， 居民部門利息保障倍數 和 新房名義市值對居民最大購買力占用比例 可以用作判斷房價泡沫是否會破滅的量化指標組合。在代入中國目前數據後，我們認為，除非未來幾年房價出現過於猛烈的上漲，導致大周期終點提前出現，否則中國房價出現整體性崩盤大跌的可能性較低。
在前面我們講過兩個觀點：(1)城市化基本結束是周期切換的最大背後因素; (2)大周期階段，房價的形成機制(估值邏輯)不同於小周期階段。
根據第一點，從城市化的規律來看，75%左右是城市化基本完成的通常水平。中國目前的城鎮化率是 56%，距離這個水平，還有很遠的距離。也就是說，中國房地產的發展，還在大周期內，即高速增長期之內。
但需要強調的是，不能說城鎮化率不到 75%，房價一定隻漲不跌。因為根據第二點，在大周期階段，房價估值邏輯可能脫離基本面，有泡沫化的可能，這可能使得大周期提前到達終點。大周期的提前結束是很可怕的，這意味著大周期可能將以日本模式結束，而不是美國模式結束。
根據第二點，購買房屋的收益分為兩部分，一部分是租金，即使自住購房也是如此，因為這相當於把房子租給自己住，省掉的租金就是收入。一部分是房屋增值的收益，問題主要出在這部分。
在小周期時代，房屋增值的收益比較容易估計，因為房價能跑贏消費物價，但不會明顯超出經濟和收入增速。但在大周期時代，人們隻能根據歷史增速來預測未來增速。這樣就很容易在大周期尾段犯錯誤，而最終出現某種因素，使得高估值無法維持，而導致瞭泡沫破滅和大周期的結束。
那麼，目前大傢最關心的是，如何提前判斷中國大周期在什麼時候結束?其結束方式是美國式的平緩收尾，還是日本式的泡沫破滅?
這不但是每個居民關心的問題，也是房地產企業最關心的問題。2013 年的時候，我們尋找瞭大量的文獻，但遺憾的是，沒有任何能讓我們覺得信服的判斷邏輯。因此，我們不得不自己進行量化研究。這項研究涵蓋瞭過去 40 年所有能找到數據的經濟體，其房價和可能對房價有重大影響的所有宏觀指標。
首先我們對全球房價的漲跌數據做分析。
第一張圖是發達國傢房價漲跌各指數的對比情況。可以發現房價易漲難跌是全球普遍現象，過去半個世紀，各國房價上升的年數均明顯超過下跌的年數 。
第二張圖是27個可以追溯 20 年以上房價增速數據的國傢和地區的數據。從圖中可以看出，絕大多數國傢/地區房價都出現過長期大漲的情況。除德國外，其他26個都出現過不同程度的房價繁榮，其中不乏超過我國的例子。(比如，日本在1953~1973年17年間連續上漲瞭30倍;韓國在1971~1985年15年間累計上漲瞭12倍;香港在1985~1997年13年間上漲瞭9倍;臺灣在1987~1989年3年內累計上漲瞭3倍;西班牙在1971~1991年21年間累計上漲瞭25倍;意大利在1971~1983年13年間累計上漲瞭 8倍。)
第三張圖是更細致一些的面板數據，在27個國傢和地區共1046個樣本年份數據中，1970年以來顯示出現房價上漲過快的時間段共有61段，出現嚴重衰退的14段。
從上面多個經濟體的歷史數據來看，日本市場的持續下跌是孤例。迄今為止，日本創造瞭發達國傢地價下跌 22 年的最長記錄，也是房地產市場泡沫破裂後長達十年依然未能恢復的唯一個案。在快速城市化階段，尚無房價持續下跌的先例。在城鎮化率達到60%之前，名義房價很少出現超過2年的連續調整，且房價累計跌幅一般不超過10%。
接下來，我們考察在類似中國當前城鎮化水平階段，其他國傢房價變動情況。
一個顯著特征是，幾乎所有在這個城鎮化水平階段的國傢，房價都經歷著較大的上漲。
在量化研究的基礎上，我們發現，判斷大周期結束時是否會出現房價泡沫破滅，小周期階段常用的房價收入比、租金收益率、按揭收入比等等都不是有效的指標。而居民部門償本付息能力、供需平衡情況，才是決定房價大漲後走勢的關鍵因素。
在大量量化分析中，我們發現是以下兩個指標組合，是迄今為止最有解釋力的:
(1)居民部門利息保障倍數=居民總儲蓄/利息支出，臨界點為 1.5倍。
(2)新房名義市值對居民最大購買力占用比例=(私人部門房屋新開工套數 當年新房均價)/(居民部門總儲蓄+信用凈增長-本年利息支出)，房價下跌臨界點為60%，大跌臨界點為 80%。
根據國際歷史數據，我們發現，當居民部門利息保障倍數高於1.5倍時，基本沒有國傢/地區發生過房價大跌情況。美國在第一次大漲頂峰期，傢庭總儲蓄對利息償還的覆蓋倍數為2.14，2007年時隻有1.46;日本第一次時為3.75，1989年時隻有1.49;臺灣在1997年時有3.4倍，而香港僅為1.23;芬蘭在1989 年時隻有0.73，2007年時有1.55，同期西班牙僅為0.99。
而出現泡沫破裂的，大部分在頂峰期第二個指標都超過瞭80%，也就是說，即使居民部門將絕大多數可用於投資的資金全部用於購房，也不一定能夠消化供應。
以下是一些典型的對比案例:
在這些案例中，除美國 2007年以外，其他案例中第二個指標都具備解釋力。而美國2007年之所以例外，是因為之前傢庭部門信用凈增長很大，降低瞭分母。
沿用這個數量分析模型，我們將中國當前數據代入，從數字上可以基本確認，短期內中國並不存在整體性房價大跌的風險。
第一個指標，居民部門利息保障倍數，在2015年為10.4，按照未來十年房貸CAGR 達到20%預測，到2025年也不會突破安全邊際1.5。
再看第二個指標，新房名義市值對居民最大購買力占用比例，按 城鎮住房新開工面積 銷售均價 未來五年CAGR不超過 11.8%、未來十年CAGR不超 5%預測，2020 年、2025年也不會觸及60%的警戒線，更不會達到 80%的臨界線。
所以，從國際經驗來看，目前過早得出 中國房價已經嚴重泡沫化 或者 泡沫即將破滅 的結論，是值得商榷的。
但是，目前土地市場上， 面粉貴過面包 的情況值得高度警惕。尤其在部分城市，平板電腦推薦2016樓面地價已經明顯超過當前房價，這意味著房價如果不漲到現在的三倍，買地的開發商將無法獲得正常利潤。但如果未來房價以如此猛烈的速度上漲的話，我們上面的預測將難以成立，也就是說，目前房價的漲幅是值得憂慮的，如果這個漲幅維持下去，可能會導致大周期提前到來，以日本模式結束。
中國一線城市房價的分析框架
特大經濟體的核心都市房價，並不適用經濟體整體的分析框架。這些城市的房價，與所在城市的人均收入水平、人口密度的相關性弱，而與經濟體整體財富、經濟體貧富分化水平、該城市的房屋供應能力相關性強。相比紐約，北京、上海的財富總量更大、財富集中度更高，意味著這兩個城市的房屋需求會比紐約更加旺盛，但北京、上海的房屋供應能力卻比不上紐約 簡單的供需分析可以預測，北京、上海的房價，超過紐約是大概率事件。但是，因為紐約是全球房價的錨，房價超過紐約同時也意味著風險的開始，大幅超過紐約則是泡沫加劇、逐步趕頂的信號。
在第二部分中，關於大周期的分析邏輯,是基於經濟體的。但對於大型經濟體的核心都市，並不適用經濟體整體的分析框架。量化研究表明，這些城市(如紐約、北京、上海)的房價，與所在城市的人均收入水平、人口密度的相關性弱，而與以下三個指標緊密相關：經濟體整體財富、經濟體貧富分化水平、該城市的房屋供應能力。
所以，在大周期的框架下，對於大經濟體而言，不同城市房價的決定因素是很不一樣的。
萬科在2012年做瞭一個研究，下圖為2013年的全球重點城市的房價表，那個時候，北京已經攀到瞭第八，上海第十，深圳第十三。
與紐約類似，北京、上海都是特大經濟體的核心都市。這類城市的最終房價與當地人口密度、當地購買力水平的相關性相對很弱。為什麼呢?紐約是美國的紐約，就像上海、北京是中國的上海、北京一樣。這樣發達城市的房價，尤其是豪宅的價格，將是由全國的富人們而不是本地的富人們決定的。
不管是邏輯上還是數據上，我們都能發現，整個經濟體的財富總量(不是人均財富)和財富向富有傢庭集中的程度(通常用基尼系數衡量)和城市的房屋供應能力(具體包括開發率、居住用地占比和容積率三個指標)，才是分析這種城市房價的框架。
從第一點看，中國現在已經是全球第二大經濟體瞭。不發生大的變動，人口基數大，財富總量超過美國是遲早的事兒。第二點，中國基尼系數大約在0.56(2014年水平)，高於歐日美。也就是說，中國財富集中程度一直超過美國。
這兩個需求端的因素告訴我們，對於北上深這種一線城市的房產的需求，中國比美國高。(香帥補充一句：如果我們考慮教育和醫療資源的集中程度，可能需求曲線要更陡峭。)
那麼從供給端來看呢?從下面一些數據分析可以得知，北京、上海的住房供應能力遠遠低於紐約。(比如，開發率低，居住用地比例低，容積率也不占優勢。)
從下面這兩張圖可以看出：中國一線城市的土地利用率遠遠低於其他國際化大都市。2010年,北京、上海、廣州、深圳的城鄉建設用地總規模僅占城市土地面積的15%~39%，遠低於新加坡(90%，2000)等一些國際都市。甚至未達到東京(51%，1972)、巴黎(50%，1970)、首爾(52%，1972)等城市1970年代的水平。(從2010年之後這個情形一直在加重，並未改善。)
相比紐約，北京、上海的財富總量更大、財富集中度更高，意味著這兩個城市的房屋需求會比紐約更加旺盛，但北京、上海的房屋供應能力卻比不上紐約 簡單的供需分析可以預測，北京、上海的房價，超過紐約是大概率事件。到瞭2015年，這個已經快成為現實瞭。
由於這份研究是2012年做的，當時深圳、廣州對全國購買力的吸附能力還明顯弱於北京、上海。但最近兩年，深圳的創業氛圍濃厚，空氣質量好(弱化瞭醫療配套的劣勢)，有成為國內第三個核心都市的跡象，這也是從另外一個角度解釋瞭為何深圳去年房價大漲瞭4到5成。
從全球范圍來看，東京和香港都是大都市房價破滅的典型案例，而紐約的房價一直都是大都市中最健康的。所以當時的研究團隊認為，紐約是全球房價的錨，房價超過紐約是風險的開始，房價大幅超過紐約則是泡沫加劇的開始，是逐步趕頂的信號。(譚華傑系萬科集團高級副總裁)
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本文來源：第一財經日報
責任編輯："王曉易_NE0011"
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為什麼不動產價格增速可能在一定時間內遠超經濟、收入增速呢?原因有二。首先，在經濟高速增長之前，房價往往有一個 喚醒期 ，一開始國內居民不會意識到未來房價可能出現大幅增長，而導致房價漲幅低於經濟增速，這些累積的落差，在之後都會被補齊。其次，在經濟高速增長剛剛結束的時候，房價仍會保持慣性上行。(關於後一個因素,在下一段我們可以分析得更深入一點。)
第二個論述則是 房價收入比、房價租金比(租金收益率)有一定的穩定、合理區間 。
對於小周期階段，這個邏輯基本是成立的。我們先來看房價租金比(租金收益率)。比如說，當不動產市場進入穩定階段後，理論上，房價租金比(租金收益率)不會太高也不會太低。如果房價過高，導致房價租金比過高或者租金收益率過低，那麼會產生兩個市場反應：(1)出租房屋的供應方無法達到必要收益率，會售出房屋(增加房價市場的供應)、結束出租(減少租金市場的供應);(2)出租房屋的需求端，本來打算買房的傢庭會覺得租房比買房劃算，從而選擇停止購房(減少房價市場的需求)，轉向租房(增加租金市場的需求)。反之亦然。這個矯正機制，會讓房價租金比(租金收益率)保持在相對平穩的水平上。
從下圖可以看出，從1998~2008年，日本東京地價繼續下跌瞭30%多，但房價租金比則始終保持穩定。同樣的，從1982年到 2015年，美國新房價格漲幅有頻繁變動，但租金收益率卻相當穩定。
但是，這一規律在大周期階段並不適用。以日本電腦主機推薦2017為例：在1970~1997年期間，日本房價租金比指數在100到200之間，有接近一倍的變動幅度。其變動方向，與地價指數基本保持一致。
理解瞭房價租金比(租金收益率)變動規律後，我們就能理解房價收入比，也是同樣的邏輯。很多人將 房價收入比 作為衡量一個地區房價是否合理的最好指標，這個理解是有問題的。
首先，房價收入比並不是一個經濟學指標，或者不動產市場指標，而是一個社會學指標，可理解為 購房痛苦指數 。房價收入比越高，意味著城市居民要獲得一套自有住房就越困難，需要在其他方面做出的犧牲就越大。
其次，房價收入比和房價租金比是類似指標。租房是一種消費，傢庭收入中可用於租房的比例是有合理上限的。預算約束會使得收入對租金構成有效限制。因此，房價租金比越高，一般房價收入比也就越高。這兩個指標是重復的。
再次，從數據質量來看，房價收入比遠不如房價租金比。房價的測量對象是房屋，而收入的測量對象是傢庭。由於房屋的面積、質素有很大的差別，使得統計房價收入比較為困難。而房價租金比的測量對象，分子分母都是房屋，基本可以過濾掉房型的差異。因此，如果能夠觀察房價租金比，就沒有必要去觀察房價收入比。
如何在大平板電腦windows周期和小周期框架下理解中國房產市場
在大周期內， 居民部門利息保障倍數 和 新房名義市值對居民最大購買力占用比例 可以用作判斷房價泡沫是否會破滅的量化指標組合。在代入中國目前數據後，我們認為，除非未來幾年房價出現過於猛烈的上漲，導致大周期終點提前出現，否則中國房價出現整體性崩盤大跌的可能性較低。
在前面我們講過兩個觀點：(1)城市化基本結束是周期切換的最大背後因素; (2)大周期階段，房價的形成機制(估值邏輯)不同於小周期階段。
根據第一點，從城市化的規律來看，75%左右是城市化基本完成的通常水平。中國目前的城鎮化率是 56%，距離這個水平，還有很遠的距離。也就是說，中國房地產的發展，還在大周期內，即高速增長期之內。
但需要強調的是，不能說城鎮化率不到 75%，房價一定隻漲不跌。因為根據第二點，在大周期階段，房價估值邏輯可能脫離基本面，有泡沫化的可能，這可能使得大周期提前到達終點。大周期的提前結束是很可怕的，這意味著大周期可能將以日本模式結束，而不是美國模式結束。
根據第二點，購買房屋的收益分為兩部分，一部分是租金，即使自住購房也是如此，因為這相當於把房子租給自己住，省掉的租金就是收入。一部分是房屋增值的收益，問題主要出在這部分。
在小周期時代，房屋增值的收益比較容易估計，因為房價能跑贏消費物價，但不會明顯超出經濟和收入增速。但在大周期時代，人們隻能根據歷史增速來預測未來增速。這樣就很容易在大周期尾段犯錯誤，而最終出現某種因素，使得高估值無法維持，而導致瞭泡沫破滅和大周期的結束。
那麼，目前大傢最關心的是，如何提前判斷中國大周期在什麼時候結束?其結束方式是美國式的平緩收尾，還是日本式的泡沫破滅?
這不但是每個居民關心的問題，也是房地產企業最關心的問題。2013 年的時候，我們尋找瞭大量的文獻，但遺憾的是，沒有任何能讓我們覺得信服的判斷邏輯。因此，我們不得不自己進行量化研究。這項研究涵蓋瞭過去 40 年所有能找到數據的經濟體，其房價和可能對房價有重大影響的所有宏觀指標。
首先我們對全球房價的漲跌數據做分析。
第一張圖是發達國傢房價漲跌各指數的對比情況。可以發現房價易漲難跌是全球普遍現象，過去半個世紀，各國房價上升的年數均明顯超過下跌的年數 。
第二張圖是27個可以追溯 20 年以上房價增速數據的國傢和地區的數據。從圖中可以看出，絕大多數國傢/地區房價都出現過長期大漲的情況。除德國外，其他26個都出現過不同程度的房價繁榮，其中不乏超過我國的例子。(比如，日本在1953~1973年17年間連續上漲瞭30倍;韓國在1971~1985年15年間累計上漲瞭12倍;香港在1985~1997年13年間上漲瞭9倍;臺灣在1987~1989年3年內累計上漲瞭3倍;西班牙在1971~1991年21年間累計上漲瞭25倍;意大利在1971~1983年13年間累計上漲瞭 8倍。)
第三張圖是更細致一些的面板數據，在27個國傢和地區共1046個樣本年份數據中，1970年以來顯示出現房價上漲過快的時間段共有61段，出現嚴重衰退的14段。
從上面多個經濟體的歷史數據來看，日本市場的持續下跌是孤例。迄今為止，日本創造瞭發達國傢地價下跌 22 年的最長記錄，也是房地產市場泡沫破裂後長達十年依然未能恢復的唯一個案。在快速城市化階段，尚無房價持續下跌的先例。在城鎮化率達到60%之前，名義房價很少出現超過2年的連續調整，且房價累計跌幅一般不超過10%。
接下來，我們考察在類似中國當前城鎮化水平階段，其他國傢房價變動情況。
一個顯著特征是，幾乎所有在這個城鎮化水平階段的國傢，房價都經歷著較大的上漲。
在量化研究的基礎上，我們發現，判斷大周期結束時是否會出現房價泡沫破滅，小周期階段常用的房價收入比、租金收益率、按揭收入比等等都不是有效的指標。而居民部門償本付息能力、供需平衡情況，才是決定房價大漲後走勢的關鍵因素。
在大量量化分析中，我們發現是以下兩個指標組合，是迄今為止最有解釋力的:
(1)居民部門利息保障倍數=居民總儲蓄/利息支出，臨界點為 1.5倍。
(2)新房名義市值對居民最大購買力占用比例=(私人部門房屋新開工套數 當年新房均價)/(居民部門總儲蓄+信用凈增長-本年利息支出)，房價下跌臨界點為60%，大跌臨界點為 80%。
根據國際歷史數據，我們發現，當居民部門利息保障倍數高於1.5倍時，基本沒有國傢/地區發生過房價大跌情況。美國在第一次大漲頂峰期，傢庭總儲蓄對利息償還的覆蓋倍數為2.14，2007年時隻有1.46;日本第一次時為3.75，1989年時隻有1.49;臺灣在1997年時有3.4倍，而香港僅為1.23;芬蘭在1989 年時隻有0.73，2007年時有1.55，同期西班牙僅為0.99。
而出現泡沫破裂的，大部分在頂峰期第二個指標都超過瞭80%，也就是說，即使居民部門將絕大多數可用於投資的資金全部用於購房，也不一定能夠消化供應。
以下是一些典型的對比案例:
在這些案例中，除美國 2007年以外，其他案例中第二個指標都具備解釋力。而美國2007年之所以例外，是因為之前傢庭部門信用凈增長很大，降低瞭分母。
沿用這個數量分析模型，我們將中國當前數據代入，從數字上可以基本確認，短期內中國並不存在整體性房價大跌的風險。
第一個指標，居民部門利息保障倍數，在2015年為10.4，按照未來十年房貸CAGR 達到20%預測，到2025年也不會突破安全邊際1.5。
再看第二個指標，新房名義市值對居民最大購買力占用比例，按 城鎮住房新開工面積 銷售均價 未來五年CAGR不超過 11.8%、未來十年CAGR不超 5%預測，2020 年、2025年也不會觸及60%的警戒線，更不會達到 80%的臨界線。
所以，從國際經驗來看，目前過早得出 中國房價已經嚴重泡沫化 或者 泡沫即將破滅 的結論，是值得商榷的。
但是，目前土地市場上， 面粉貴過面包 的情況值得高度警惕。尤其在部分城市，平板電腦推薦2016樓面地價已經明顯超過當前房價，這意味著房價如果不漲到現在的三倍，買地的開發商將無法獲得正常利潤。但如果未來房價以如此猛烈的速度上漲的話，我們上面的預測將難以成立，也就是說，目前房價的漲幅是值得憂慮的，如果這個漲幅維持下去，可能會導致大周期提前到來，以日本模式結束。
中國一線城市房價的分析框架
特大經濟體的核心都市房價，並不適用經濟體整體的分析框架。這些城市的房價，與所在城市的人均收入水平、人口密度的相關性弱，而與經濟體整體財富、經濟體貧富分化水平、該城市的房屋供應能力相關性強。相比紐約，北京、上海的財富總量更大、財富集中度更高，意味著這兩個城市的房屋需求會比紐約更加旺盛，但北京、上海的房屋供應能力卻比不上紐約 簡單的供需分析可以預測，北京、上海的房價，超過紐約是大概率事件。但是，因為紐約是全球房價的錨，房價超過紐約同時也意味著風險的開始，大幅超過紐約則是泡沫加劇、逐步趕頂的信號。
在第二部分中，關於大周期的分析邏輯,是基於經濟體的。但對於大型經濟體的核心都市，並不適用經濟體整體的分析框架。量化研究表明，這些城市(如紐約、北京、上海)的房價，與所在城市的人均收入水平、人口密度的相關性弱，而與以下三個指標緊密相關：經濟體整體財富、經濟體貧富分化水平、該城市的房屋供應能力。
所以，在大周期的框架下，對於大經濟體而言，不同城市房價的決定因素是很不一樣的。
萬科在2012年做瞭一個研究，下圖為2013年的全球重點城市的房價表，那個時候，北京已經攀到瞭第八，上海第十，深圳第十三。
與紐約類似，北京、上海都是特大經濟體的核心都市。這類城市的最終房價與當地人口密度、當地購買力水平的相關性相對很弱。為什麼呢?紐約是美國的紐約，就像上海、北京是中國的上海、北京一樣。這樣發達城市的房價，尤其是豪宅的價格，將是由全國的富人們而不是本地的富人們決定的。
不管是邏輯上還是數據上，我們都能發現，整個經濟體的財富總量(不是人均財富)和財富向富有傢庭集中的程度(通常用基尼系數衡量)和城市的房屋供應能力(具體包括開發率、居住用地占比和容積率三個指標)，才是分析這種城市房價的框架。
從第一點看，中國現在已經是全球第二大經濟體瞭。不發生大的變動，人口基數大，財富總量超過美國是遲早的事兒。第二點，中國基尼系數大約在0.56(2014年水平)，高於歐日美。也就是說，中國財富集中程度一直超過美國。
這兩個需求端的因素告訴我們，對於北上深這種一線城市的房產的需求，中國比美國高。(香帥補充一句：如果我們考慮教育和醫療資源的集中程度，可能需求曲線要更陡峭。)
那麼從供給端來看呢?從下面一些數據分析可以得知，北京、上海的住房供應能力遠遠低於紐約。(比如，開發率低，居住用地比例低，容積率也不占優勢。)
從下面這兩張圖可以看出：中國一線城市的土地利用率遠遠低於其他國際化大都市。2010年,北京、上海、廣州、深圳的城鄉建設用地總規模僅占城市土地面積的15%~39%，遠低於新加坡(90%，2000)等一些國際都市。甚至未達到東京(51%，1972)、巴黎(50%，1970)、首爾(52%，1972)等城市1970年代的水平。(從2010年之後這個情形一直在加重，並未改善。)
相比紐約，北京、上海的財富總量更大、財富集中度更高，意味著這兩個城市的房屋需求會比紐約更加旺盛，但北京、上海的房屋供應能力卻比不上紐約 簡單的供需分析可以預測，北京、上海的房價，超過紐約是大概率事件。到瞭2015年，這個已經快成為現實瞭。
由於這份研究是2012年做的，當時深圳、廣州對全國購買力的吸附能力還明顯弱於北京、上海。但最近兩年，深圳的創業氛圍濃厚，空氣質量好(弱化瞭醫療配套的劣勢)，有成為國內第三個核心都市的跡象，這也是從另外一個角度解釋瞭為何深圳去年房價大漲瞭4到5成。
從全球范圍來看，東京和香港都是大都市房價破滅的典型案例，而紐約的房價一直都是大都市中最健康的。所以當時的研究團隊認為，紐約是全球房價的錨，房價超過紐約是風險的開始，房價大幅超過紐約則是泡沫加劇的開始，是逐步趕頂的信號。(譚華傑系萬科集團高級副總裁)
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本文來源：第一財經日報
責任編輯："王曉易_NE0011"
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