在中國城市化進程中，房地產不斷發(fā)展壯大，2000年以來房地產開發(fā)投資占全社會固定資產投資比重一直在15%以上?！吨袊鞘懈偁幜Φ?7次報告（主題報告）》顯示，2018年房地產對宏觀經濟增長的正向拉動效應出現拐點。房地產市場存在價格泡沫風險和結構性風險，雖然近年來房地產去庫存效果顯著，但最近出現了反彈苗頭。房地產金融風險正在快速積累，但總體可控。房價對企業(yè)流動性風險存在雙重影響，部分省份存在較大的企業(yè)流動性風險。

一、住房發(fā)展與穩(wěn)增長存在倒U關系

在中國城市化進程中，房地產不斷發(fā)展壯大，2000年以來房地產開發(fā)投資占全社會固定資產投資比重一直在15%以上。從對經濟增長的貢獻度來看，結果顯示，2000年至2013年期間房地產開發(fā)投資對經濟增長的貢獻度盡管存在波動，但多年來基本維持在10%以上，那么我們是否可以據此得出房地產對中國經濟增長的貢獻仍很重要這一結論呢？我們認為這可能掩蓋了房地產對經濟增長的真實貢獻，特別是沒有考慮房地產對其他行業(yè)的負向影響，從而導致高估房地產對經濟增長的貢獻度。

房地產對經濟增長的影響存在倒U關系。房地產對經濟增長存在正向的拉動效應與負向的擠出效應。當房價水平較低時，房地產對經濟增長的正向拉動效應超過負向擠出效應，此時房地產的發(fā)展有利于經濟增長；當房價水平過高時，房地產對經濟增長的負向擠出效應將超過正向拉動效應，此時房地產的發(fā)展將不利于經濟增長。因此，有必要全面考察房地產在經濟增長中所扮演的角色。

2018年房地產對宏觀經濟增長的正向拉動效應出現拐點。本報告基于2010年至2016年中國家庭追蹤調查數據與2003年至2015年中國285座城市數據，綜合利用計量回歸等方法測算了房地產對經濟增長的正向拉動效應與負向擠出效應。研究發(fā)現，房地產對經濟增長負向效應超過正向效應的臨界房價收入比為9。測算結果顯示，隨著房價收入比的提高，房地產對經濟增長的正向拉動效應不斷變小、負向擠出效應不斷增大，拐點處的房價收入比為9左右。也就是說，當房價收入比超過9以后，房地產對經濟增長的影響將得不償失。

2018年中國城市房價正處于正向效應超過負向效應的拐點水平上。按照2018年中國商品房平均銷售價格來計算，2018年中國房價收入比為9.3，剛超過拐點9，這意味著如果未來中國城市房價繼續(xù)上漲，房地產對經濟增長的負向效應將超過正向效應。從不同城市來看，北京、上海、廣州與深圳等一線城市與廈門、福州、杭州、珠海、天津等大部分二線城市房價收入比都已經超過9這一臨界點，上述城市房地產對經濟增長的負向效應已經超過正向效應。對于房價收入比過高的城市，在保持房地產市場平穩(wěn)健康發(fā)展的同時，應切實提高居民可支配收入，讓收入跑贏房價，將房價收入比保持在合理區(qū)間內。

（執(zhí)筆：曹清峰 馬洪福）

二、住房發(fā)展與調結構存在倒U關系

近年來，中國經濟房地產化日益明顯。一方面，社會資金和銀行貸款中相當一部分流入了房地產行業(yè)，根據央行2019年發(fā)布的《2018年金融機構貸款投向統計報告》顯示，2018年末，人民幣房地產貸款余額38.7萬億元，同比增長20%，全年增加6.45萬億元，占同期各項貸款增量的39.9%，房地產開發(fā)貸款余額10.19萬億元，同比增長22.6%，增速比上年末高5.5個百分點。另一方面，2018年以來，制造業(yè)企業(yè)面對國內外嚴峻的經濟形勢、房地產的高回報以及制造業(yè)發(fā)展的不確定性，投資房地產成為重要的選擇。

房地產與產業(yè)結構存在著倒U關系。這種影響的后果顯而易見，首先，企業(yè)最終會在生產性投資與非生產性投資之間權衡，并將更多資源投入到房地產投資性資產中，抽空生產性投資和創(chuàng)新性投資，形成配置效應。同時，低效率的實體生產者將會因為無法負擔提升的要素成本，逐漸增加房地產投資比重，最終退出實體經濟生產，剩下效率較高生產者留在實體經濟內，形成篩選效應。

本報告選擇使用2004年至2016年間全國城市房價和房價增長速度（分總體房價和住宅市場房價）衡量房地產發(fā)展的影響，對應年份中不同地區(qū)間以專利轉讓數為代表的創(chuàng)新要素、進入退出企業(yè)的全要素生產率、上市公司的多元化經營水平等。通過運用多種計量方法分析發(fā)現，隨著房價上升，產業(yè)存在三種發(fā)展方向，遷移、多元化和升級，三條產業(yè)升級的路徑作用不同，造成總體房價與產業(yè)結構的倒U關系。

實證結果發(fā)現，在微觀層面上，在房價增速較高的城市，進入企業(yè)和留存企業(yè)的生產率都會更高，說明確實存在篩選效應，即“房價擠出生產”，同時，房價對于上述公司企業(yè)的生產率和多元化呈現非線性影響，即倒U型曲線關系，房價對企業(yè)生產效率和綜合發(fā)展存在拐點。

以全要素生產率為例，通過考察各城市近五年來平均商品房住宅房價所達到的水平，發(fā)現大部分城市的房價增速已突破拐點，很可能導致當地企業(yè)的全要素生產率下降。因此，未來的房地產政策應在穩(wěn)定房價的基礎上，有選擇地引導制造業(yè)產業(yè)優(yōu)化和升級。

由此不難預估下一步針對產業(yè)結構的房地產政策。首先，在產業(yè)轉移方面，應根據產業(yè)特征，合理布局產業(yè)分布。其次，在產業(yè)多元化方面，應盡力打造專業(yè)化產業(yè)集群。最后，應打造城市間產業(yè)升級相關要素的流通機制，讓專利、人才、創(chuàng)新企業(yè)能夠自由流轉于不同城市之間。經過推進上述政策，有望將房價納入市場調節(jié)要素流動的大格局中，通過房價促進地區(qū)間企業(yè)分工，實現合理多元化，并最終推動企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

（執(zhí)筆：李啟航）

三、住房發(fā)展對防風險具有雙重作用

房地產所涉及的風險主要包括房地產市場自身風險、房地產相關的金融風險以及房地產相關的地方政府財政風險。

（一）房地產市場存在價格泡沫風險和結構性風險，雖然近年來房地產去庫存效果顯著，但最近出現了反彈苗頭

第一，從房價收入比角度來看，中國主要城市的房價收入比遠超主要國際城市水平，出現房價泡沫跡象。在全球房價收入比排名前十位的城市中，中國城市占據8席，在房價收入比排名前二十位的城市中，中國城市占據16席，在房價收入比排名前四十位的城市中，中國城市總共占據20席。其中，北京、深圳、上海的房價收入比位居國內外主要城市前三位。

第二，從庫存去化周期的角度來看，過高的庫存去化周期問題已經得到明顯緩解，但有再次反彈的風險。從2011年開始，中國房地產市場的庫存去化周期不斷上升，房地產庫存去化周期由2011年的9.28個月上升到2015年的20.96個月。之后，伴隨著去庫存政策的落地，中國房地產市場庫存去化周期開始趨于下降，由最高點的20.96個月快速下降到2017年的11.58個月，基本恢復到合理水平，但2018年的庫存去化周期又有所上升。

第三，房地產市場存在結構性風險，不同層級城市房價分化加劇。2001年，一二三四線城市的房價收入比分別是9.65、7.42、5.82、5.78，2016年一二三四線城市的房價收入比分別為16.18、7.13、5.29、4.87。

（資料來源：國家統計局）

（二）房地產金融風險正在快速積累，但總體可控

第一，居民部門的房地產金融風險正在上升，但尚未出現大的金融風險。就個人住房貸款余額及其同比增長率而言，從2006年6月至2018年12月份，個人住房貸款余額由21000億元猛增到258000億元，上漲了11倍。但是，與國際水平比較，中國居民部門的負債比率相對較低，尚未出現大的金融風險。截至2017年末，在世界主要經濟體中，中國的居民部門杠桿率位居第8，低于發(fā)達經濟體的平均值（76.1%）和國際平均值（62.1%）。

第二，企業(yè)部門的房地產金融風險正在快速積累。首先，房地產開發(fā)企業(yè)資產負債率雖有所下降，但總體較高，不良資產率也在快速上升。由于房地產開發(fā)企業(yè)高速擴張，導致房地產行業(yè)資產負債率居高不下，一直維持在70%。與此同時，房地產開發(fā)行業(yè)不良資產率自2016年以來又再度上升，可能引發(fā)一定的金融風險。其次，房地產開發(fā)企業(yè)的現金流動負債比率低于安全標準，極易引發(fā)企業(yè)流動性危機。近年來，房地產開發(fā)行業(yè)平均速動比率基本維持在50%到70%之間，特別是在2013年以后，下降幅度較大。與此同時，自2001年開始，房地產開發(fā)行業(yè)平均現金流動負債比率出現震蕩式下跌。

第三，金融機構的房地產金融風險也在加速積累，但總體而言，金融風險依然在可控范圍內。房地產貸款數量持續(xù)攀升也對商業(yè)銀行有關金融指標造成了一定的壓力，商業(yè)銀行杠桿率和不良貸款比例持續(xù)上升，但在總體可控范圍內。伴隨著房地產行業(yè)貸款數量飆升，商業(yè)銀行杠桿率在近幾年中一直處于上升通道，由2016年3月的6.4%小幅上升到2018年12月份的6.73%。另外，商業(yè)銀行的不良資產率在經歷了一輪下降之后又開始進入上漲態(tài)勢，從2011年9月份的0.9%上漲到2018年12月份的1.83%，增長了近一倍。雖然商業(yè)銀行的存貸比、杠桿率和不良貸款率都有所上升，但是商業(yè)銀行的資本充足率基本維持在較高的水平，這說明商業(yè)銀行的金融風險隨著房地產市場火熱度上升而升高，但總體風險是可控的。

（三）房價對企業(yè)流動性風險存在雙重影響，部分省份存在較大的企業(yè)流動性風險

一般而言，當流動資產大于流動負債時，企業(yè)流動性是比較安全的，不會出現償債問題，但當流動資產小于流動負債時，企業(yè)就會出現償債問題。通常，一家企業(yè)出現流動性風險的流動比臨界點是1，但傳統上流動比的最優(yōu)區(qū)間是1.5-2。與此同時，在國際上，速動比保持在1以上比較合適，但在我國，企業(yè)較好的速動比臨界點為0.9，如果速動比低于0.9，企業(yè)就可能存在較大的流動性風險?；谝陨蠘藴剩ㄟ^對2016年各省份的流動比和速動比對比，可以發(fā)現遼寧、陜西、黑龍江、河北、云南、甘肅、內蒙古、寧夏、新疆、山西、青海等省份企業(yè)的流動比低于1，存在較大的流動性風險。與此同時，上海、福建、廣東、湖南、河南、北京、江蘇、浙江等省份企業(yè)速動比大于0.9，具有較好的流動性。

房價對企業(yè)流動性的影響則包括擠入和擠出兩種效應，房價與企業(yè)流動比呈現U型關系，其拐點處的房價水平為13359元/平方米，當房價低于13359元/平方米時，房價的擠出效應要大于擠入效應，而當房價高于13359元/平方米時，房價的擠入效應則要大于擠出效應。

（執(zhí)筆：倪鵬飛 沈 立 龔維進 蔣 震）

四、住房保障極大改善民生福祉

安居樂業(yè)是最大的民生，中低收入群體是民生保障的重點，住房保障是民生的重要基礎和組成部分。黨的十八大以來，住房保障在惠及民生方面作出了重要的創(chuàng)新探索，取得了舉世矚目的成就。

（一）創(chuàng)新探索住房保障惠及居住民生的多種途徑

第一，通過公共財政大力支持以及開發(fā)性金融、PPP項目、PSL（抵押補充貸款）產品創(chuàng)新解決資金問題，開展大規(guī)模的棚戶區(qū)改造。

第二，共有產權房制度的發(fā)展可以滿足先租后售、先買部分產權后租、先買后住等多元化需求，北京等6城市試點發(fā)展共有產權房制度。

第三，通過“公廉并軌”運行，健全公共租賃住房分配管理制度，試點開展利用集體建設用地建設租賃住房，構建租購并舉的住房保障制度體系，促進公共租賃房制度建設。

（數據來源：《中國統計年鑒》、Wind、住房和城鄉(xiāng)建設部網站）

（二）住房保障惠及民生取得巨大成效

第一，城鎮(zhèn)低收入家庭住房困難明顯緩解，住房保障范圍也明顯擴大。截至2005年底全國僅有32.9萬戶最低收入家庭被納入廉租住房保障范圍，截至2015年底全國累計用實物方式解決了近4300萬戶城鎮(zhèn)中低收入家庭的住房困難，2017年底公共租賃住房在保家庭1658.26萬戶、涉及4100多萬城鎮(zhèn)中低收入住房困難群眾。2008年至2017年，累計有9000多萬戶城鎮(zhèn)家庭通過實物分配、貨幣化補貼等方式獲得住房保障。2011年至2017年，全國累計建設公共租賃住房1299萬套。

第二，建成5000萬套保障性住房，1.5億低收入人口的住房得到解決。2008年至2017年，全國共開工建設城鎮(zhèn)保障性住房和棚戶區(qū)改造住房6445萬套以上，基本建成4901萬套以上，2011年至2018年全國城鎮(zhèn)保障性安居工程建設總共完成投資11.57萬億元。

第三，大規(guī)模的保障性住房和棚戶區(qū)改造擴大了內需，促進經濟平穩(wěn)發(fā)展。如此大規(guī)模的工程帶動了經濟增長，平均每年提供900萬個以上就業(yè)崗位。以棚戶區(qū)改造為例，2013年以來，棚改完成投資7萬多億元，有力帶動了建材、裝修、家電等相關產業(yè)發(fā)展，棚改及相關產業(yè)總投資超過15萬億元。

（三）住房保障惠及住房民生應覆蓋更多的階層和群體

第一，農民工、新市民住房支持和住房保障應該成為惠及民生的重點。2018年，農民工數量達到2.8億，但農民工的住房條件和環(huán)境極其惡劣，給農民工的生活帶來了很多的問題，影響了國家的發(fā)展。但是，多數地區(qū)還沒有真正將農民工納入住房保障體系范圍，讓他們分享發(fā)展的成果和紅利，未來應將住房惠及民生的重點轉向農民工、新市民。

第二，各地積極探索解決人才安居樂業(yè)的住房民生問題。中國進入高質量發(fā)展的新時代，驅動經濟發(fā)展的因素更多依賴于人才紅利的釋放，住房保障制度由“保基本”向“促發(fā)展”轉變。應鼓勵各地積極探索各類優(yōu)秀人才住房困難問題的解決模式、方法和措施。

（執(zhí)筆：姜雪梅）