李迅雷：房价涨跌或将呈现二八现象

我家有狗叫安倍

李迅雷：房价涨跌或将呈现二八现象:作者:中泰证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛副理事长 李迅雷　　　　　分化是大势所趋：股市和楼市都不例外　　国家统计局公布的2020年12月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况显示，一年来，70个大中城市中，有43个城市二手房上涨，一个持平，26个城市出现下跌。上涨前十名的城市分别是深圳、宁

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        　　作者:中泰证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛副理事长 李迅雷　　　
        分化是大势所趋：股市和楼市都不例外
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        国家统计局公布的2020年12月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况显示，一年来，70个大中城市中，有43个城市二手房上涨，一个持平，26个城市出现下跌。上涨前十名的城市分别是深圳、宁波、徐州、银川、唐山、成都、西宁、沈阳、广州、无锡。跌幅位居前十位为牡丹江、南充、天津、郑州、贵阳、北海、泸州、太原、哈尔滨、济南。
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        比较2019年的数据，70个大中城市中有54个城市二手房是上涨的，下跌的只有16个城市，说明2020年全国二手房市场的分化比2019年更加明显。尽管2019年房地产开发投资的增速要高于2020年。随着经济增速下行，存量经济特征日益明显，而分化正是存量经济的最显著特征。
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        相较于楼市，股市的分化则更加明显。例如，2020年尽管股市呈现出结构性牛市特征，交易量大幅攀升，但所有的4000多家上市公司中，上涨的占比为52%，下跌的占比居然达到48%。同时还发现，中证1000指数中所包含的1000家上市公司，其中上涨的股票占比为59%，下跌的占比41%；沪深300指数所包含的300家上市公司中，上涨股票占比为64%，下跌股票占比为36%。

2 J: k$ z# |0 X9 e9 o' e0 d        这说明，样本越大，下跌股票占比越高，样本越精选，则下跌股票比例越低。国家统计局公布的70个大中城市房价指数，相当于沪深300指数，2020年房价下跌城市占比为37%，与沪深300所包含的300个股票的下跌比例十分相近。那么，全国共有1800多个县（含县级市），估计房价下跌的比重会超过40%。

        新房市场则相当于新股发行的一级市场，由于存在不同程度的价格管控，如限购、限价等，故下跌的比例不高，其参考意义也不大。如A股跌破发行价股票的比例也很低，因为在核准制下，定价受一定约束。即便在目前试点的注册制下，破发行价的股票还是很少。
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$ U+ k! D; @  N# _        当资产膨胀成为“货币现象”
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        在过去10年里，每一次通胀预期的泛起，最终都被证伪。而人们对通胀的担忧，主要是基于对货币规模扩张过快的担忧，但事实上，这些年我们面临的主要经济压力却是通缩，于是，MMT理论就受到一些发达国家追捧，赤字货币化居然不会引发通胀，美国去年新增的货币发行量居然等于美元历史上所有年份新增发行规模总额的一半。
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        2020年资本市场让大家学到的最生动的一课，即股市并没有成为经济的晴雨表，而美联储的货币政策却成为股市的晴雨表。美股从不断熔断下的技术性熊市，到屡创历史新高的牛市，并没有什么基本面的支撑，主要靠美联储的货币放水和财政给居民补贴。于是，股市和楼市都出现了上涨局面。

        A股市场也是如此，在人民币升值背景下，外资不断流向国内资本市场，加上国内货币环境也比较宽松，使得去年创业板指数涨幅达到64%，名列全球第一，其他主要指数的涨幅也名列全球前茅。但是，我国的GDP增速却创下了过去40年的最低记录。

, l, w3 i$ @6 _! B# L        创业板的成分股指数，是从创业板中选了100只股票作为样本所编制的指数，因此，创业板指数涨幅虽然第一，但2020年创业板近900只股票中，有40%的股票是下跌的，其中成分股指数涨幅前20只股票贡献了90%的涨幅。所以，无论是美国还是中国股市，在本轮疫情之下，都出现了所谓的结构性牛市，即股市与经济脱钩，股价指数与股市脱钩的奇特现象。
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/ Q! Y+ Z" S  T+ r2 F& w        可见，这轮所谓的牛市，是非常分化的结构性牛市，与过去传统意义上的牛市不一样，即不再是普涨型的全面牛市。从表面看，宽松的货币政策下流动性泛滥是直接诱因，但同时也发现，流动性是分层的，如我去年写的一份报告叫《水往“高”处流》，如去年，高端消费品乃至奢侈品的销量增速都很好，豪华车、高端白酒和进口奢侈品的销量增速都是两位数的，而全社会的消费增速为负。
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9 Y" @: O  G8 j* |' _1 t        去年以来，涨幅最大的行业几乎都是高科技、高端制造业或新经济行业，房地产市场上，一二线城市单套面积越大的越好销，销量增速最快的是豪宅。美国也不例外，去年美国100万美元以上的豪宅（在中国100万美元的房子还不能算豪宅）与10万美元以下的独栋住宅销量同比差，达到80%。
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. O3 @: j/ Q2 k. H4 Y6 h        原因是什么呢？当新增的货币转化为居民收入之后，高收入群体的收入增速要明显快于中低收入群体。例如，根据国家统计局公布的数据，2020年居民可支配收入名义平均增长4.7%，但中位数只增长3.8%，说明全国超过一半的人收入“被平均”了。美国也是如此，在失业率上升阶段，从业人员的人均薪酬水平反而上升，说明失业者多为低收入者。

        既然货币当局创造的新增流动性是分层的，而且“水”往高处流，因此，灌水所形成的牛市也是结构性的，研究货币流动的总量、结构和流向就显得尤为重要。
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$ i5 j1 g6 C% n+ P. V5 N5 }* ?9 D3 H        房价涨跌或将呈现二八现象

1 b0 R" m* K9 i- I% t        2017年中期，我提出了一个存量经济主导的概念，即认为随着中国经济增速的不断下移，增量对存量的影响越来越小，存量经济特征会慢慢显现出来，如乘用车的新车销量会见顶，二手车的销量会上升，如今，二手车销量大约是新车销量的70%，未来会像美国一样，二手车销量是新车销量的两倍以上。

7 I/ L2 a2 {0 p        存量经济的特征之一是分化，即蛋糕做不大了，合理切分蛋糕显得很重要。去年商品房销售面积为17.6亿平方米，增长2.6%，2019年则是微跌0.1%，今年估计也会维持在17亿平方米左右的销量。也就是说，销量可能已经见顶了，关键在于结构如何变化。
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        尽管居民收入结构和资金流向对资产价格的影响比较明显，表现为一线城市或新一线城市的房价水平较高。但由于楼市与股市相比，更具有区域性特征，故区域之间人口的流向变化或许更能解释或预测各地房价的变化趋势。
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. L5 i% X: G4 ?7 `+ ?        例如，2019年人口净流入量最大的两个省份分别是浙江和广东，2020年二手房涨幅最大的两个城市分别是深圳和宁波，分别属于广东和浙江。尽管广东的人口净流入量不及浙江，但广东的高端人才流入量远超浙江，因为珠三角农民工的流出量超过百万，这意味着非农民工的流入量接近200万？腾笼换鸟实现经济转型，这就是这几年来珠三角的房价涨幅在全国名列前茅的原因。
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5 Q9 ~, _, o( s- O' Y        从人口流动维度比较一下中国最强的三大经济板块，长三角、珠三角和京津冀，发现只有京津冀总人口是净流出的，北京的虹吸功能强于其辐射功能；长三角中只有浙江人口在大幅增加，其他省份不明显，故全国经济中，当前珠三角和浙江省仍为最强。未来中国区域经济的GDP集中度还会进一步提升。

+ W( o( s" r' _0 X        所以，随着分化的加剧，区域经济也将呈现二八现象。例如，永煤债违约事件发生之后，3A级的信用债都遇到了信任危机，今后，城投债的信仰还能持续多久？国内还有多少个省市的信用债可以放心配置？这与似乎与房价无关，但实际上是有关的，因为如果一个城市的财力雄厚，说明当地经济比较健康，有利于吸引人才和资金流入；反过来，如果资不抵债，则经济堪忧，人才流失，房价能撑得住吗？
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5 ^  A/ r- `9 d8 q# E) x, a5 U6 O* A        为何广东的企业发债规模不大？为何浙江政府或企业的发债利率那么低？为何上海的房价最近出现跳升？其背后都是经济强盛、国内高收入者集聚，财政盈余，财力决定了信用度。
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6 ?- L' y* b$ L4 _# C3 s        从未来看，北上广深的繁荣持续应该没有问题，广东和浙江经济继续走强也是大概率事件，杭州、南京、宁波、厦门等新一线的前景仍可以看高一线。但那些债务沉重省份的三四线城市呢？要维持一个低得离谱的租售比，必须满足三大条件之一，或者当地人口大量流入，或者资金大量流入，或者产业蓬勃发展，如果这三大条件都不具备，凭什么房价还能继续走高呢？

        有人统计，中国的房地产总市值几乎等于美国、欧盟和日本三者房地产总市值之和，同时，中国的M2等于美国加欧盟之和，而人均GDP却只有美国的六分之一，故泡沫是客观存在的，重要的是要研究结构如何演变。哪些城市的房地产会随着经济衰落而下跌，哪些城市会因为繁荣而房价坚挺？我认为今后五年，房价下降城市的个数一定会超过上涨城市的个数，即二八现象将逐渐呈现出来。

5 @6 s7 \& o7 I5 q" ]' j        去年以来，A股开始逐步走美股路线，复制美国的结构性牛市，随着注册制的推广，金融资产过剩成为必然；同样，房产的过剩也将成为必然，故房地产追循A股路线同样合乎逻辑。
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& m" v! `7 K% ~9 H        本文来源：李迅雷金融与投资（lixunlei0722）
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