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人口红利不应成为房价泡沫的替罪羊

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发表于 半年前|来自:河南郑州 | 显示全部楼层 |阅读模式
有顶有底,房地产市场将在狭窄的区间内蜿蜒爬行。


极端的言论是议论者的特权,政策制订者需执中而行。事实正是如此,被市场认为矛盾的房地产调控政策其实并不矛盾:2010年调控以来抑制投资性购房从没有松动,这让房价的上升有了天花板;为了避免房地产市场硬着陆,从2011年年底开始地方政府陆续出台政策扶持刚性需求,让房地产市场有了底。房地产调控上有顶下有底。


让房地产市场有支撑,仅靠刚性需求与改善型需要还不够,还需要国民生活的改善,以及人均收入的提高。


一种流传久远的错误观念认为,人口红利造就中国房地产市场之大底,只要有了每年上千万从农村转移出来的人口,房地产就会蒸蒸日上。数据与经验没有印证这一理论,1949年之后出生率最高的年份,中国并没有形成房地产高峰,也未形成商品房市场的蓝海,当时中国城市中人在单位分房的泥潭里挣扎。而出生率极高的印度孟买等地,与高房价齐名的是一望无际的贫民窟,只要看过那本有名的电影《贫民窟的百万富翁》,将会对可怕的城市“滚地龙”留下深刻的印象。


只有庞大的人口转变为有效消费群体,房地产市场的增长才能脚踏实地,而培养有效消费群体就是让更多的人拥有财富,拥有稳定的工作,让从农村转移出来的人群变成有效消费群体,因此,只有国民收入的普遍提高才会带来房地产市场的健康繁荣,否则房地产市场就会陷入畸高畸低的恶性循环之中。


著名的行为金融学家、耶鲁大学教授罗伯特·希勒,参与设计了标准普尔/凯斯-席勒住宅价格指数,开发出自己的美国现有住房价格指数,从1890到2004年间的真实(已按消费价格通胀率进行过修正)的住房价格指数中,参照了建筑成本、美国人口数量以及长期利率等数据,对美国的房地产价格做出全面的观察。


希勒从美国的历史数据分析,发现房地产价格历史上并没有明显大幅上涨的现象,历史上房价与建筑成本关联性很强。也就是说,在正常的以消费主导的市场中,建筑成本与房价有很高的吻合度,考虑到中国的土地价格占比在30%以上,因此在成本中必须加入土地价格等因素。


房地产泡沫疯狂时期,建筑成本、人口红利等参数都失去了作用。在美国房地产泡沫高峰期的1997年到2006年,美国总体住房价格了85%,希勒认为原因有待继续研究,他寻找到的一个解释是,次级抵押贷款。自2001年起出现的次级抵押贷款规模的快速膨胀,这些快速增加的贷款被提供给了那些低收入购房者,并用于资助他们购买低价住房和其他相关的投资工具。2006年的繁荣期见顶后,低价住房价格的较快下跌与该市场出现还款拖欠和丧失抵押物赎回权的问题也是同步的。也就是说,疯狂上涨的房价只有一个理由,那就是货币泡沫与虚拟经济的泡沫。


我国此前十二年的房地产市场繁荣到房地产市场泡沫,恰好与我国的广义货币发行量上升相吻合,从反面印证了货币泡沫才是中国房地产泡沫的原凶。此轮抑制投资性购房,必须与抑制货币过量货币相配套,否则中国房地产泡沫难以根除,只能靠限购强行摧抑,一旦取消限购,投资投机性购房难免“春风吹又生”。


根据北京市政府的统计数据,今年1至2月份北京豪宅累计销售量同比下跌77.83%至35,000平方米。而到今年3月,政策略有宽松,据亚豪机构统计,北京76个在售的价格超过4万元/平方米的公寓豪宅项目在3月共售出了465套,销售面积7.5万平方米。环比2月,销售套数激增263.3%,销售面积大幅上涨了264.9%;同比2011年3月,销售套数、面积分别上涨了86.7%和97.4%。相比于3月北京商品住宅成交总量环比上涨五成的回暖势头,豪宅销量环比骤增2.6倍的表现显然更为强劲。这说明投资品市场的货币泡沫尚未被水货,蓄势待发。


支持刚性需求就是支持民生。住建部部长姜伟新在部署2012年工作时明确提出,在“遏制不合理购房需求的同时,要支持居民购房的合理需求”。这是避免房地产市场大起大落的必要之举,但仅有优惠政策远远不够,如果不能削弱贫富差距,国民收入无法提升,刚性需求很快将走到尽头,不可能成为房地产市场的铁底。


据社科院发布的《2011年房地产蓝皮书》,2000年至2010年十年间,我国城镇累计新增商品住房面积43.26亿平方米,新增套数在4300万左右。截至2010年末,全国城镇存量住宅建筑面积大约在145亿平方米左右。从2008年开始,我国城镇新增住房套数已经超过了新增的家庭数,加上存量房,整体户均住房已经达到或者超过了一套。就城市本身而言,刚需增长空间不大,关键在于从农村转移出来的人口,每年1200万的农村人口转移到城市,就需要大约400万套左右的房屋。


如果让这部分人口拥有土地增值收益,以公允价格获得农村的地产收入,加上专业的技术培训后所获得的稳定收入,则这部分人口将转化成有效消费群体。如果城市化率到达60%以上,则未来我国房地产刚需还将保持十年左右的增长。

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