旧文重发：中国的城市化与房地产市场（二）-高善文的财新博客-财新网

编者按：2016年9月份，我们仔细研究了中国房地产的供求趋势和存货去化情况，认识到大量人口的持续城市化（以及2012年以后人口集中向大城市流入的转折），以及在土地供应、特别是特大城市土地供应领域的扭曲解释了房地产市场的大多数异象。基于对存货去化情况的估算，我们进一步认为到2017年晚些时候，全国范围内的房地产存货去化过程会基本结束，并将伴随大范围的房价上升压力。

这一研究在当时引起了广泛的兴趣，和许多尖锐的批评。虽然人们同意使用小学生在校数量来衡量房地产需求变化具有启发性，但普遍认为我们对存货去化进度的估计过于乐观。

今年以来，随着房地产库存的过度下降，房价出现了广泛的上升苗头，这与我们在当时的推算大体接近，但房价上升引起了许多焦虑，不少评论再次将此与所谓“货币超发”联系起来。近日中央银行调整了可接受的抵押品范围，这被一些人解读为货币政策“放水”（我们并不同意这样的解读），并立即与房地产的情况联系起来。有鉴于这些方面的认识和看法，我们再次将接近两年以前分析房地产市场的文章（后来有进一步润色）在此发布，希望有助于丰富和深化人们对中国房地产市场和房价问题的讨论和理解。

接下来我们将研究成果分三期发布。

文 | 高善文郭雪松

二、城镇化与土地制度

1982年，全国人大通过了新修订的宪法，首次对土地所有权制度进行了明确规定，增加了“城市的土地属于国家所有”的条款。

这形成了中国内地房地产市场与全世界绝大部分国家和地区最根本的差异：中国内地的城市土地制度是国有的,全世界绝大多数城市和地区土地是私有的。

其影响在于，在私有制度下，土地供应是竞争性的；在国有制度下，土地供应是垄断性的。

换句话说，人口流入城市会推动房价和地价上升，在私有制度下，这会刺激城市土地所有者增加住宅用地的市场供应，或者通过政治游说提高住宅用地的密度和容积率，来变相地扩大城市土地的供应。这一机制约束了地价的上升幅度，从而限制了房价的水平。

在国有制度下，由于缺乏其他供地主体的竞争，面对大量人口流入，城市土地供应难以快速扩大，这样人口流入压力更多地体现为地价和房价的上升。实际上，在任何一个垄断市场上，相对于竞争市场而言，产品的价格总是显著更高。土地垄断的情况，应该符合这一模式。

如果进一步考虑政府决策的政治经济过程，那么土地垄断的情况会更复杂：面对过高的地价和房价，存在很强的呼吁要求政府增加土地供应。但如果政府切实地大量增加供地，从而导致地价和房价的下跌，这几乎确定地会受到银行和大量社会中产阶层的反对，毕竟银行的按揭和抵押贷款、中产阶层的主要财富都集中的土地和房地产市场；但如果政府严格控制供地，进而导致地价和房价上升，这又会受到刚进入城市的年轻人，以及没有住房的低收入者的反对。

问题在于，在许多时候，银行和中产阶层的政治影响力显然会更大。在私有土地制度下，由于土地所有人之间的竞争，这一政治经济过程大体上是不存在的。

那么这一理论分析在多大程度上可以解释中国的土地供应情况、以及与国际城市之间的差异呢？我们将会看到，尽管实际的数据和情况要更加复杂一些，但对于中国特大城市的情况而言，这一分析与现实符合得比较好。

（一）居住用地供应比例低于国际水平

首先，我们使用美国国家航空航天局的数据，观察相同的比例尺下在高空拍下来的城市夜晚灯光亮度。图11是四个地区，包括中国的长三角、珠三角、东京周边以及纽约的周边。图12是北京和天津的周边，伦敦的周边，韩国首尔的周边以及莫斯科的周边。

粗略的观察和仔细的计算均可以显示：图11中的城市，灯光总体亮度更大，比较亮的区域范围更大，中心与外围区域灯光亮度的落差较小。图12中的城市，灯光非常亮的区域范围相对更小，中心区域的亮度与周围的亮度落差比较大。

我们猜测，出现这一现象的原因是，图11中的城市都是重要的海港城市，位于海岸线附近，便于参加全球贸易和生产的分工，因此其经济活动发达，人烟非常稠密。它是大航海时代以来全球经济一体化力量的反映。图12中的城市主要是一些内陆型的城市，其产生和兴起更多地反映了政治力量的影响，它的经济辐射力相对较弱。

从城市夜晚的亮度来看，每组城市内部区别不大，而两组城市之间的区别非常明显。更精细的比较显示（见图13和图14），中国的长三角和珠三角灯光覆盖的范围以及亮度比东京周边要更亮一些；而北京周边的灯光亮度比伦敦以及首尔更暗。

对于海港型的城市来讲，除了居住用地之外，还有商业、工业、仓储等很多竞争性的土地需求。同时由于经济更发达，城市之间连接紧密，人口居住在城市外围享有的公共服务的落差没有那么大。这使得城市的建成区域范围内，用于居住用地的比例可以相对比较低。

对于内陆型的城市，由于内外围经济落差较大，土地的竞争性用途较少，工业、商业和仓储物流活动相对较弱，人口大多集中在市中心区域，所以这些城市用于居住用地的比例可以更高一些。

在这一背景下，我们观察城市居住用地占城市建设用地的比重（见图15和图16），这一指标反映了市政公用设施可以到达的区域内土地被用于住宅的比例。

首先我们来看海港城市，日本三大城市圈居住用地占比为44%，纽约为38%。对比而言，尽管经济发达程度和人员稠密程度接近，但在城市建设用地之中用于居住用地的比例，中国的深圳只有19%，香港是18%。

再比较内陆型城市，首尔和伦敦城市圈居住用地占城市建设用地比重分别是57%和55%。而北京和天津仅有19%。

与首尔、伦敦、东京等城市圈相比，由于北京、深圳、香港的土地用于居住用地的比例相对较少，其结果是地价和房价显著更高，这体现在全球主要城市房价收入比数据上（见图17）。例如香港是30.91，上海是24.72，北京是24.47，显著高于全球其他主要城市。这凸显了土地供应的重要影响。

（二）居住用地供应对房价的影响

我们还可以基于中国不同城市的横断面数据，研究建成区居住用地面积的增长和房价涨幅的关系，来进一步揭示土地供应层面的问题。

我们尝试合并考虑影响房价的供给和需求两方面因素，并基于中国城市间的横断面数据建立回归方程。

在需求方面，如前所论，人口的流入构成了住房价格上涨的动力。我们使用2009年至2015年在校小学生人数平均增速来衡量人口的流入，这一趋势与房地产需求联系紧密。

在供给方面，我们使用2008年至2014年城市居住用地年化增速来衡量土地供应。

被解释变量选择2009年1月至2016年9月城市房价累计涨幅。建立回归方程如下：

房价涨幅=α+β在校小学生增速+γ居住用地增速+δ

剔除一些数据缺失的城市，对32个一二线城市的数据进行回归。结果如下（ *,**,***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著）：

回归结果显示，R平方值为0.598，小学生增速对房价涨幅的影响为正，居住用地增速的影响为负，符合理论预期。解释变量在统计上均十分显著。

值得注意的是，前述结果中常数项在统计上十分显著，其经济含义似乎可以表述为：如果城市在校小学生增速为0（意味着没有人口流入流出），政府也不增加居住用地，那么在2009年1月至2016年9月间房屋价格也会上涨，这期间房价自然趋势累计涨幅为49.5%。

房屋价格在7年多的时间里，累计名义涨幅49.5%，年化涨幅5.3%。

对比同一时期经济发展速度。2009年至2016年，中国GDP名义同比增速平均为11.2%，实际同比增速平均为8.3%。房屋价格的自然趋势增速明显低于名义GDP增速。

2009年至2016年，中国城镇非私营单位平均工资涨速11.2%，城镇居民人均可支配收入平均名义同比10.0%。房屋价格的自然趋势增速远低于居民收入增速。

同一时期，中国CPI平均同比涨幅2.3%。剔除通货膨胀后，房屋价格的自然涨幅约为每年3%，也显示房价的上涨不完全是通货膨胀的影响，房屋有资产的投资属性。

把房屋作为投资品，与同一时期的投资回报率对比。2009年至2016年，6个月理财产品收益率平均为4.42%，2年以内非证券投资类信托平均收益率为8.2%。房屋价格的自然趋势增速略高于理财产品收益率，低于信托产品收益率近3个百分点。即便考虑房租能够产生每年约3%的回报，投资房产的收益也仅仅与信托产品收益率相当。而信托产品还在刚性兑付和流动性方面具备明显的优势。

一系列比较显示，常数项代表的房屋价格的自然趋势增速，处在大体合理水平。换句话说，如果我们观察到房屋价格出现了过度的上涨，要么是受到人口大量流入的影响，要么是受到政府土地供应制度的限制。

一个潜在的问题是，土地供应可能存在内生性。换句话说，尽管土地供应显然会影响房价，但房价变化也可能反过来影响土地供应，例如房价上涨可能刺激地方政府增加土地供应，从而形成逆向的因果关系。

那么地方政府在多大程度上会由于房价上涨而改变土地供应呢？其决定机理是什么呢？我们可以提出两方面的分析：

一、土地供应的潜在竞争。我们将地方政府看成一个经济人，其追求的目标是长期收入流的最大化，包括财政税收和卖地收入。这里重点考虑地方政府的土地政策。如果一个地方政府把土地供应控制的很紧，那么卖地收入会提高，但是高卖地收入会带来高土地价格，引发高工商业成本，进而使得一个城市至少丧失在贸易领域的竞争力，从而工商及其他领域的税收收入下降。这样的制约对地方政府来说，意味着存在一个最优平衡点。

一个地区的经济竞争力如果越不依赖于可贸易部门的活动，越不依赖于中低端制造业，那么土地供应可以控制的越紧。

例如对于中小城市而言，其更多地依赖制造业和中低端服务业，这样城市之间存在明显的竞争。如果一个城市通过控制土地推高了房屋价格，那么人口和工商业活动就会流向其他中小城市，这一潜在的竞争机制与土地私有制度下的情况是相似的，这约束了地价和房价的上涨。

但是对于特大城市而言，它更多地依赖高端制造业和现代服务业，再加上公共资源获取方面的独特地位，这些经济活动缺乏竞争，难以转移，这使得政府控制土地供应所承担的经济成本相对较小。

二、决策和认知习惯。政府可能倾向于认为大城市有诸多负的外部性，例如交通拥堵，噪音和环境污染，淡水供应压力等，因此希望限制大城市人口规模，并重点发展中小城市。这导致政府倾向于减少大城市土地供应，并增加中小城市供地。

基于这些讨论，我们分别选择了人均第三产业GDP和常住人口数量作为工具变量进行尝试。人均三产GDP反映了城市对不可贸易经济活动的依赖程度；常住人口数量代表了政府限制城市人口规模的努力。

为了更好的描绘工具变量和供地增速之间的复杂关系,这里我们将指标“人均第三产业GDP、常住人口数量”处理为指标的原始值，指标的平方，指标的立方，分别作为工具变量，表示为方程Ⅱ，方程Ⅲ。方程Ⅳ中合并使用人均第三产业GDP，人均第三产业GDP平方，人均第三产业GDP立方，常住人口数，常住人口数平方，常住人口数立方6个指标作为工具变量。方程Ⅰ不使用工具变量。

对32个一二线城市的数据进行回归，结果如表1所示：

结果显示，小学生在学生人数增速始终显著，且对房屋价格涨幅影响为正，符合理论预期。土地供应变量的符号始终为负，在大多数设定下具有统计显著性，也基本符合理论预期。

综合上述结果，我们可以比较确定地认为，以小学生在校生人数代表的人口流入和城镇化进程对房屋价格的影响十分明确，并且数值很大，是房价上升最主导性的因素。

城市土地供应对房价涨幅的影响显著，但对整体解释能力的提升比较有限，同时对于大多数城市而言其影响数值并不很大。可能的原因是，对于中国的大城市和特大城市而言，由于产业不容易转移使得政府控制土地的能力更强，以及政府限制城市规模的努力，土地供应的外生性相当强，房价上涨刺激土地供应的作用较弱；但是对于大量的中小城市而言，土地供应存在很强的内生性，房价上升能够刺激土地供应的明显响应。

我们根据中国城市的人均第三产业GDP规模，拟合了城市土地供应情况（图18）。当人均第三产业GDP规模在2-4万元/人时，城市居住用地供应速度逐步抬升，这也许意味着在此水平上城市的规模效应开始显现，这时政府通过加快土地供应，控制房屋价格能够带来更多的商业活动的流入，带来的城市财税收入提升能够弥补卖地收入的下降。当人均第三产业GDP规模超过5万元/人时，城市居住用地供应速度快速下降。这些发达的特大城市主要依赖现代服务业，经济活动缺乏竞争，难以转移，使得政府控制土地供应的能力更强，而付出的财税收入下降的成本较小。

同样，我们还根据中国城市的常住人口规模，拟合了城市土地供应的情况(见图19)。可以看到，当人口低于500万时，随着人口的增加，土地供应是明显上升的，但超过这一阈值后，土地的供应开始下降，在城市人口达到2000万左右时，土地供应增速异常低。

土地供应的这一模式可以帮助理解数据在不同区间上的差异。即便是在中小城市，土地供应增速会在人口达到500万左右时达到最高点，之后缓慢下滑，当人口超过1000万以后土地供应增速就急剧下降。原因可能是城市人口在500万以下时，政府主要依靠大量供地降低成本，吸引人流和经济活动。

上述拟合的统计结果如下：

方程Ⅴ的解释变量使用人均第三产业GDP规模，和人均第三产业GDP的平方和立方；方程Ⅵ的解释变量使用常住人口数量，和常住人口的平方和立方；方程Ⅶ的解释变量使用人均第三产业GDP规模、人均第三产业GDP的平方和立方、常住人口数量、常住人口的平方和立方。

将城市居住用地年化增速作为被解释变量。

对32个一二线城市的数据进行回归，结果如下：

进一步的统计结果显示，与人均第三产业GDP有关的三个变量联合检验在10%的显著性水平下具有统计显著性，人口变量的联合检验在10%的显著性水平下不具有统计显著性。但方程Ⅶ中，与人口有关的三个解释变量和与人均第三产业GDP有关的三个解释变量的分别联合检验均不具有统计显著性，这里尚需进一步的深入研究。

这似乎表明，在理解城市土地供应时，经济力量更主导一些。即政府追求长期收入的最大化，因此会在卖地收入和财政税收之间寻求一个平衡点。这一平衡取决于商业活动是否能够顺利地移往其他城市，从而基本地反映了政府对土地供应控制能力的强弱。

相比而言，控制城市规模的影响可能只集中在特大城市中，对总体城市的解释能力比较有限。

总结上述讨论的内容，从国际比较来看，中国城市建成区之中用于居住用地的比例显著低于国际水平。在不同城市中，供地意愿也有很大的差异。大城市和特大城市供地意愿更低，但中小城市的供地意愿相对较高。

2012年以来，人口集中流入了大城市和特大城市，同时由于这些城市供地意愿较低，产生了明显的房价上涨压力。但在大量的二线以下城市，人口流入速度相对较慢，同时城市供地意愿相对更强，房价的表现也较弱。

话题：