山西路橋房地產(chǎn)開發(fā)有限公司 崔君毅

從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度談房價未來趨勢

山西路橋房地產(chǎn)開發(fā)有限公司 崔君毅

房價作為敏感話題總是牽動人們的神經(jīng)。本文從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析了影響房價的各種因素，在對各個因素進(jìn)行甄別分析之后認(rèn)為房價的決定因素分別是：貨幣發(fā)行量；政府提供的土地價格；消費(fèi)者對房價的需求，重點(diǎn)式預(yù)期。對以上三個因素進(jìn)一步分析后得出結(jié)論，房地產(chǎn)市場將出現(xiàn)分化，中西部大部分城市房價的拐點(diǎn)已經(jīng)到來，但現(xiàn)在談房地產(chǎn)全面出現(xiàn)拐點(diǎn)還為時尚早，出現(xiàn)拐點(diǎn)的信號應(yīng)該是中國出現(xiàn)大蕭條或者城鎮(zhèn)化停止，中國人口紅利消失。

房價 分化 拐點(diǎn) 大蕭條 城鎮(zhèn)化

房價作為一個敏感的話題總是爭論不休，各方從不同角度談市場，有主觀的因素更有客觀的因素，有引起各方時結(jié)論互相對立，讓公眾更加迷茫?？梢哉f，房價已成為各方關(guān)注的焦點(diǎn)所在。下面本文即談?wù)剬Ψ績r的粗淺認(rèn)識。

1 傳統(tǒng)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對房價的初步分析

從供給來看，影響供給的因素有：(1)產(chǎn)品價格；(2)生產(chǎn)成本；(3)生產(chǎn)技術(shù)；(4)預(yù)期；(5)相關(guān)產(chǎn)品的價格；(6)其他因素。對應(yīng)房價的影響我們來一一分析。首先看產(chǎn)品價格，談價格必須談費(fèi)雪方程式MV=PQ，其中M貨幣流通數(shù)量、V貨幣流通速度、P商品價格、Q商品總量，對這個簡單的字母公式變形可得P=MV/Q，即房價與貨幣流通數(shù)量成正相關(guān)，而與商品總量負(fù)相關(guān)。

曹建海、牛刀認(rèn)為房價不可能“萬年漲”，從長期來看是非常正確的。貨幣流通數(shù)量和貨幣流通速度因為周期的存在，無論主動還是被動，都必然存在由擴(kuò)張到收縮到再擴(kuò)張這一過程。但是，將其放在一個短期段上來看，真理就未必是真理了。如果在財政擴(kuò)張周期看空，當(dāng)中國的貨幣量每月以百分之十幾的速度同比增長的情況下，談房價下跌就是癡人說夢。只有周期轉(zhuǎn)換后，進(jìn)入緊縮周期，房價才會下跌。

同時，只有制造業(yè)才是中國生存發(fā)展的主業(yè)，房地產(chǎn)和制造業(yè)的關(guān)系就如同藤蔓纏著大樹生存一樣，房地產(chǎn)市場的繁榮已經(jīng)傷害到了制造業(yè)，從長遠(yuǎn)來看，將房地產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)如同涸澤而漁、焚林而獵，最終會引起經(jīng)濟(jì)失去“造血功能”而崩盤，房地產(chǎn)市場的畸形蓬勃發(fā)展最終會使房地產(chǎn)市場失去長久發(fā)展的動力。

如果將房地產(chǎn)市場比作一個資金吸納的池子，將貨幣發(fā)行量看做進(jìn)水，將房價的回歸價值看做放水。例如小學(xué)時有一種數(shù)學(xué)題，有一個池子，一邊注水，一邊放水，問什么時候水池會滿到溢出來，在知道兩個水量之差時會做得很快。但在不知道進(jìn)水量和出水量的情況下，任何人是無法算出答案的。由于信息的不對稱，對房價只能做定性分析而不能定量，所以，只能判斷房價的池子越來越像黃河成為地上懸河或者堰塞湖，但什么時候水流傾斜而下是無法判別的。

其次看商品總量，當(dāng)商品總量上去之后，房價下跌，房子所依附的土地的周期是70年，房子的生產(chǎn)周期是2年，如果按中國家庭的“421”結(jié)構(gòu)計算，只要人數(shù)不增加或自然減少，必然會出現(xiàn)商品總量飽和的情況，所以從長期趨勢來看，房價必跌。增加商品總量也能降低房價，郎咸平認(rèn)為保障房是最大的泡沫就源于此，保障房增加了房屋的供給數(shù)量，由于房地產(chǎn)在中國的比重已超過了一般國家，所以房價的漲跌對于經(jīng)濟(jì)總量形成了助漲或助跌的作用。郎咸平認(rèn)為，目前中國經(jīng)濟(jì)到了崩潰的邊緣，制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)不好，地方投資主要依靠土地財政，所以，建保障房相當(dāng)于助跌中國經(jīng)濟(jì)，筆者認(rèn)同這一判斷。

然后看成本，房價的成本是個迷，政府說開發(fā)商是暴利，開發(fā)商訴苦說地價太貴，其他隱形成本太高。先說地價，在中國廣袤的土地上，理論上土地應(yīng)該是無限供給的。但是，實(shí)際上可用于城市化的土地并不多。更由于醫(yī)療、就業(yè)、教育、環(huán)境等附屬設(shè)施的不完善和戶口制度以及土地紅線、集體土地的無法上市交易等原因，土地供給被人為地限制成為一種稀缺資源，于是與其他資源一樣，土地成了財政支柱之一。如果放棄土地財政，土地達(dá)到無限供給，房價自然會降到谷底，但不現(xiàn)實(shí)。目前的土地供應(yīng)量和房地產(chǎn)商的瘋狂高價拿地，至少說明，他們想維持這個局面，直到房地產(chǎn)行業(yè)等到新的刺激政策出臺或者撐到寒冬周期結(jié)束。

生產(chǎn)技術(shù)，建筑工廠化建設(shè)提了很多年，但普通住宅就是不采用這種結(jié)構(gòu)。如果說用竹子代替鋼筋不算技術(shù)創(chuàng)新的話，筆者還未聽說有什么可以大幅節(jié)約成本的生產(chǎn)技術(shù)。

相關(guān)產(chǎn)品的價格和其他因素本文不做過多討論，價格預(yù)期在商品總量里已經(jīng)討論了，對房地產(chǎn)市場的預(yù)期將助漲或助跌中國經(jīng)濟(jì)。

再從需求來看，需求的影響因素有：(1)消費(fèi)者偏好；(2)消費(fèi)者的個人收入；(3)產(chǎn)品價格；(4)替代品的價格；(5)互補(bǔ)品的價格；(6)預(yù)期；(7)其他因素。

從消費(fèi)者的偏好和替代品價格來說，中華文化的農(nóng)耕基因?qū)е铝酥袊俗類圪I房子住而不愛租房居住，居者有其屋是每一個人的夢想，助推了房地產(chǎn)行業(yè)的繁榮。剛需中丈母娘要求買房不全是笑話，至少是部分事實(shí)。與中國相類似的西班牙人也愛買房不愛租房，房屋自有率占到了81%。西班牙在這次歐債危機(jī)中，嘗到了房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)崩潰的苦果，到處是修到一半的房屋和孤獨(dú)的塔吊。

其他與供給類似的暫且不提，重點(diǎn)討論需求預(yù)期。房價的虛高有人認(rèn)為始作俑者是溫州炒房團(tuán)、煤老板，也有人認(rèn)為是國際熱錢導(dǎo)致的，郎咸平則認(rèn)為是因為實(shí)體經(jīng)濟(jì)不好企業(yè)只好投資房地產(chǎn)。也許兼而有之，但無論什么原因，說明房地產(chǎn)是具有投資價值的，而且預(yù)期會保值增值，所以人們才去投資房地產(chǎn)。在投資需求的感召下，租售比指標(biāo)、空置率指標(biāo)統(tǒng)統(tǒng)不管用，人家就不是按這個牌理出牌的。政府的想法也一直是要抑制房地產(chǎn)過快增長，而不是打壓它不讓它漲。調(diào)控的初見成效被四萬億的救市政策挫敗的一塌涂地，其行為相當(dāng)于對房價做了國家背書，以至于甚至有人認(rèn)為房價具備了國債性質(zhì)。在四萬億的末期房價漲不動就要大跌時，政府的限購為其提升了漲價預(yù)期，于是，房價不跌反漲。在半推半就之間，一批剛需又進(jìn)去買房了，房價同比增長，勢頭大好。

通過以上分析可以看出，房價的決定因素應(yīng)該是：(1)貨幣發(fā)行量；(2)政府提供的土地價格；(3)消費(fèi)者對房價的需求，重點(diǎn)式預(yù)期。

2 對于房價影響因素的進(jìn)一步分析

進(jìn)入2014年，像鄂爾多斯這樣的鬼城不斷出現(xiàn)，杭州房屋降價銷售，多地房地產(chǎn)市場有價無量，房價的拐點(diǎn)是否到來了呢？本文通過對上面三個因素的進(jìn)一步分析，希望得出房價與某一個信號的關(guān)聯(lián)性，從而確定房價的拐點(diǎn)。

本文認(rèn)為，從追求利益最大化的角度來講，政府如果將土地價格無限抬高，房價應(yīng)該是永遠(yuǎn)上漲的。但是，政府不是商人，現(xiàn)在，政府債務(wù)規(guī)模與房地產(chǎn)規(guī)模同樣處于上升中，如果有一天，債務(wù)規(guī)模的增長從推動房地產(chǎn)規(guī)模上升變成債務(wù)利息規(guī)模和通貨膨脹同步上升，這時就會出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)大衰退，從而引發(fā)大規(guī)模失業(yè)。這種情況有可能導(dǎo)致國家基石不穩(wěn)或者決策層認(rèn)為可能會導(dǎo)致這一情況出現(xiàn)，既倒逼機(jī)制產(chǎn)生。兩害相權(quán)取其輕，所以必須要對房地產(chǎn)政策進(jìn)行一定的限制，例如將廉租房落到實(shí)處，針對特定人群降低土地價格，從而對特定人群進(jìn)行補(bǔ)貼。

就貨幣發(fā)行量而言，中國政府明確表態(tài)不再超發(fā)貨幣，2014年第一次將廣義貨幣M2預(yù)期增長指標(biāo)定義為13%，李克強(qiáng)總理在經(jīng)濟(jì)公開課上也表明將不再印票子來刺激經(jīng)濟(jì)。說明只要條件許可，央行不會主動超發(fā)貨幣。中國的貨幣量超發(fā)，主要還是因為中國的匯率制度造成的。按照中國的匯率制度，熱錢每流進(jìn)1美元，央行就同步制造6元人民幣，一旦熱錢外逃，每流出1美元就必須要減少6元人民幣，匯率貶值時甚至減少更多人民幣。當(dāng)國際熱錢有了更好的去處時，比如美元升值或者美元或其它投資利率高于在中國投資房地產(chǎn)的利率，導(dǎo)致資本外逃。那么，中國央行被驅(qū)趕著不得不緊縮貨幣，出現(xiàn)貨幣流通量和貨幣流通速度的同時下降。房價的升值對于貨幣而言，上漲既意味著貨幣貶值，而下跌則意味著貨幣升值。這時，房價將不得不開始降。從緊的貨幣政策將導(dǎo)致市場資金面的緊張，最終完全摧毀制造業(yè)，那時候?qū)⑹侵袊氖挆l元年，房價將開始斷崖式下跌。但是變數(shù)在于，如果在本應(yīng)減少的時候中國央行為了保證流動性，不僅沒有回收，反而增加了貨幣供應(yīng)，那就會出現(xiàn)另一種走勢。如果將貨幣發(fā)行量控制在一定程度還行，但一旦貨幣發(fā)行量過大，在嚴(yán)重的通貨膨脹之下，房價短期內(nèi)還會上漲，最終，通貨膨脹消耗了消費(fèi)者的所有收入，剛需徹底套牢或離場后，房價就會斷崖式下降。

然后是消費(fèi)者預(yù)期，從目前來看，二、三、四線城市都有成交量下降和開發(fā)商降價銷售的情況，似乎預(yù)示著房價拐點(diǎn)的到來。但本文認(rèn)為，隨著城鎮(zhèn)化的有序開發(fā)，房地產(chǎn)市場將會出現(xiàn)分化。城鎮(zhèn)化將是大量智慧型崗位的城鎮(zhèn)化、去工業(yè)化的城鎮(zhèn)化和再建超級大城市的城鎮(zhèn)化。對于一線城市北上廣來說，將會成為超級大城市，珠三角、長三角、渤海灣將是城鎮(zhèn)化的主戰(zhàn)場，這些城市擁有最好的教育資源和醫(yī)療資源，吸收了周圍的剛性購房資金，周邊省市的人才將匯聚于此，解決去工業(yè)化后的存量土地，促使房價保持不變。如果政府沒有及時提供土地，甚至出現(xiàn)再次上漲的情況。而二、三線城市就沒有這么幸運(yùn)，本身存在產(chǎn)能過剩，隨著年輕一輩搬入更大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)、城市，鬼村、鬼城將一座接著一座，這些城市的房地產(chǎn)將出現(xiàn)崩盤。崩盤將使所有人對一線城市的房價預(yù)期變得悲觀，從而促使一線城市房地產(chǎn)投資情緒減少，所以一線城市的房價即使上賬，也是幅度有限的上漲。

從目前來看，政府主要還是想將房價穩(wěn)定在一個高位，所以出臺了城鎮(zhèn)化政策和單獨(dú)二胎政策，增加進(jìn)入城市的人口以保持其泡沫性而不會主動刺破，所以房地產(chǎn)崩盤將是一個被動事件。談預(yù)期時筆者還想討論一下房產(chǎn)稅，對于房產(chǎn)稅來說，很多人認(rèn)為房產(chǎn)稅出臺將會導(dǎo)致二手房拋房潮，促使房價的走低。其實(shí)這是一種誤解，房產(chǎn)稅一種是對存量房增稅，當(dāng)房租小于稅收時，存在擴(kuò)大房源的情況；還有一種是對房屋增值部分增收交易稅，這會促使房屋漲價，至少會在房價應(yīng)該下跌時幫助房價維持在一個高位。當(dāng)房價下跌時，投資人預(yù)期房價下跌賣出房子收回資本，資本總會找到出路，如果進(jìn)入股市是政府希望的，如果進(jìn)入農(nóng)產(chǎn)品市場導(dǎo)致CPI增高則會引起政府干預(yù)，在制造業(yè)持續(xù)蕭條的情況下是無法保證股市的繁榮的，所以，筆者判斷房產(chǎn)稅將會是對增值部分增收交易稅，出臺的時間將是CPI出現(xiàn)上漲苗頭之后，或者央行降低準(zhǔn)備金之后，目的是凍結(jié)房地產(chǎn)池子里的資金。

3 結(jié)論

綜上所述，2014年房地產(chǎn)市場開始出現(xiàn)分化，對于中西部大部分城市，房價的拐點(diǎn)已經(jīng)到來。但現(xiàn)在談房地產(chǎn)全面出現(xiàn)拐點(diǎn)還為時尚早，出現(xiàn)拐點(diǎn)的信號應(yīng)該是：(1)中國出現(xiàn)大蕭條，例如上證綜指跌到一定的點(diǎn)位以下(例如1300)或者人民幣對美元匯率突破8： 1；(2)城鎮(zhèn)化停止，中國人口紅利消失，進(jìn)入老齡化社會。

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F293.35

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1005-5800(2014)05(a)-209-02