摘要：

中国的房地产一直是经济持续增长的关键引擎。然而，本文认为，即使在新冠疫情爆发之 前，数十年的房地产繁荣已经造成严重的价格失调和区域供需失调，调整既是必要的，也 是不可避免的。我们利用最新的数据来源来分析快速发展的中国经济的供需状况，然后将 失衡与其他经济体的基准进行比较。我们的结论是，该行业很容易受到持续整体增长冲击 的影响，如新冠疫情可能构成的冲击。在我们的基线校准中，通过使用投入产出表，并考 虑到住房建设和房地产相关部门的巨大影响力，对住房活动下降的调整可以很容易地使产 出水平(在数年内)累计削减 5-10%。

引言

长期以来，人们一直认为，尽管中国在过去 30 年中取得了真正史诗般的房地产繁荣，但中央政府有能力严格监控金融体系，并在发生危机时迅速解决资不抵债问题，这使得它相对不受常规住房相关金融危机的影响。然 而，与此同时，由于中国经济的非凡增长表现，这一观点基本上没有经过检验，对进 一步快速增长的预期支撑着越来越高的房价。在新冠疫情冲击之后，房地产行业可能 会证明其有多大的脆弱性?

本报告的贡献主要又三个方面:

首先，我们利用最新的资源，扩大和大幅更新了 先前关于中国房地产市场规模和规模的工作，我们特别利用了中国统计数据的数字 化，因为这有助于提供更广泛和更准确的数据。

方等人在 2015 年记录了 2003 年至2013 年中国主要城市的房价增长，而格雷泽等人则在 2017 年跟踪了 2002 年至 2012年中国建筑面积、家庭空置率等的变化。我们发现，即使在新冠大流行之前，重大变 化从那时起就已经出现，例如，2013 至 2018 年间，房地产投资增长了 30%，家庭杠杆 率从 33%上升到 60%。另一个重要因素是，2013 年中国领导层发生了重大变动，这对 中国的房地产政策产生了重大影响，因此，使用数据(其中一些数据持续到 2020 年)可 以更准确地描绘出中国快速发展的房地产市场。

其次，我们利用更新的投入产出表，对中国房地产行业的上下游产业对 GDP 的贡 献进行了定量描述。我们基于中国最新的投入产出矩阵得出的跨行业相关性，并考虑 了高阶效应(除一阶效应外)，更新后的贡献率为 29%，甚至高于之前的研究结果。

房地产活动既包括房地产的生产，也包括提供与房地产有关的服务。前者是指房屋 的建造、装修、维修和维护，后者包括房产的买卖、租赁和管理。5 此外，房地产通过 供应链与一系列行业紧密相连，要完成一个房地产项目，需要各种投入，包括来自制 造业的中间投入，如钢材和混凝土，建筑业的劳动力投入，银行业的资本投入等。因此，为了估计房地产对经济的总体影响，我们不仅考虑了房地产行业的产出，还考 虑了与之密切相关的行业的产出份额，利用投入产出表，我们发现房地产活动下降20%可能导致 GDP 下降 5-10%，即使没有银行危机的放大，或将房地产作为抵押品的重 要性考虑在内。

第三，我们使用各种中国和国际数据集，提供了过去 20 年的大量证据，这些证据 强烈表明中国存在房地产泡沫。现存文献主要集中在中国(方等人，2015;丁等 人.，2017)，少数论文与美国进行了比较(如格雷泽等人，2017)。

我们采取跨国视角，从发达经济体典型的房地产繁荣开始，同时聚焦于中国当前 的繁荣，以便在全球范围内进行比较。尽管一再有人说中国与众不同，但我们注意 到，它与其他经济体的繁荣时期有着惊人的相似之处，如房价上涨、建筑业规模扩 大、债务积累等。事实上，考虑到许多经济指标的严重性，中国数十年的房地产繁荣 显示出许多迹象，表明它已经触及了一个潜在的不稳定的峰值。

快速演变景观下的最新发展

1.中国房地产的繁荣

中国的房地产市场从 1988 年开始形成，当时按照社会主义计划经济的要求，中 国进行了旨在使住房商品化的重大城市住房改革。从那时起，房地产迅速成为一个 “支柱”产业，房价也开始一路上涨(图 1)。

图 1. 居民住房价格和年增长率

该数据反映了 1991 年至 2018 年全国住房平均价格和同比百分比变化情况

在中国现代房地产发展史上，有三个重要的增长时期。

第一次始于 1989 年的海 南省，这个省份是中国最大、最南端的以文化旅游为特色的岛屿。在三年的时间里， 海南省的房价从每平方米 300 元涨到了峰值的 7500 元左右，1993 年，当利率开始上 升时，房价暴跌至每平方米 1000 元，并一直持续到本世纪初。

第二次增长发生在2008 年全球经济危机之后，当时银行设定的利率仅略高于通胀水平，宽松的货币政策 刺激了对住房的投资需求，从 2009 年一直到 2010 年下半年开始大幅收紧政策，房价 一直在快速上涨。

在 2014 年的温和放缓之后，在宽松货币政策和扩张性财政政策的 共同推动下，最近一次的增长始于 2015 年初。

自 2002 年以来，中国一线城市的房价上涨了 6 倍以上，相比之下，2000 年至2005 年美国全国房价上涨了 80%，或者爱尔兰和西班牙在各自的房地产繁荣时期分别 上涨了 100%和 230%。以上世纪 90 年代日本房地产市场崩盘和 2006-2007 年美国房地 产泡沫破裂为先例，中国政府长期以来一直对与房价过热相关的风险保持警惕，并在 不同时期采取措施打击投机行为。尽管如此，中国的房价还是以前所未有的速度上涨(图 2)。在新冠肺炎疫情爆发之前，中国政府只要想通过它来刺激经济增长时，就会 通过加大房地产收购和建设的信贷来实现。

图 2:各级城市居民住房价格(元/平方米)

该图描述了 2002 年至 2017 年一、二、三线城市的年度房价，国家统计局提供 35 个大中城市的年度数据，一线城市包括北京、上海、广州和深圳，其他 31 个城市属于二线城市，其余的属于三级城市。

数据来源:国家统计局

据说，中国的房地产市场有两个速度，这反映了较为富裕的一线城市和其他所 有城市之间的异质增长速度。然而，在最新的数据中，我们可以看到，从 2017 年 开始，一线城市的房价涨幅放缓，并低于二、三线城市涨幅，而二、三线城市的房 价涨幅加快(图 3)。

Figure 3. Monthly Residential Housing Price Changes by City Tier (last year=100)This figure shows monthly residential housing price changes in first-, second-, third-tier cities from 2006 to 2019.

当然，按照国际标准来看，中国房地产繁荣的规模是前所未有的。目前，北 京、上海、深圳和广州的房价和收入比 9 与世界上最昂贵的城市相当(图 4)。尤其是 北京、上海和深圳的房价收入比超过了 40 倍，而伦敦和纽约分别为 22 倍和 12 倍。当然，如果人们所预期的收入的快速增长将无限期地持续下去，那么这样的价格收入 比可能是合理的。但即使撇开新冠疫情的影响，中国人口迅速老龄化，与西方技术差距不断缩小，以及投资回报率正常下降，这些都表明，未来房地产的增长可能会呈下降趋势。

图 4:世界主要城市房价收入比(2018 年)

这一图表显示了北京、上海、香港、深圳、新加坡、特拉维夫、广州、巴黎、温哥华、慕尼黑、巴塞罗那、东京、纽约和旧金山的房价收入比。

数据来源: Numbeo

2. 房地产在中国经济中的作用

房地产一直是中国经济的一个非常重要的驱动力，房地产投资占国内生产总值的比重从 1995 年的 5%上升到 2019 年的 13%以上，且投资的 70%以上用于住宅建设。然而，正如我们所强调的，仅关注房地产服务业就低估了该行业的影响，房地产不仅占 家庭消费的 23%，12 而且它还通过投资、建筑和金融系统等与经济的各个部门相连。

中国经济的崛起在很大程度上依赖于投资拉动的增长模式，近年来固定资产投资 总额占国内生产总值的比例已经达到 70%-80%，其中相当一部分是房地产行业。2018年，房地产投资占中国国内生产总值的 13%，而在美国历史上，这一数字约为 5%(图 5)。

图 5. 中美房地产投资

这一数字显示了 2002 年至 2018 年中美两国房地产年度投资情况，房地产投资放在左轴，房地产投资占 GDP 的比 例放在右轴。

数据来源:美国商务部经济分析局

房地产与建筑行业有着天然的联系，开发商主要通过管理施工过程，将原始土 地转化为可销售的资产来获取利润。2016 年，房地产和建筑业占中国 GDP 的比重 约为 29%，13 仅能与危机前的西班牙和爱尔兰相提并论。房地产和建筑业对创造就 业机会也至关重要，约占城市非私营部门就业的 20%(图 6)。

表 6.房地产和建筑业对城市就业的贡献

这一图表显示了房地产和建筑业对城市就业的贡献。房地产和建筑业的总就业人数位于左轴，房地产和建筑业就业占城市总就业人数的比率位于右轴。

虽然我们后面分析房地产活动减少的影响完全是在实体方面，并没有在金融危 机基础上进行放大，但房地产也与金融体系密切相关，银行业尤其如此，因为银行 贷款是房地产融资的主要来源。截至 2018 年第四季度，房地产贷款达 38.7 万亿 元，约占贷款总额的 28%，占金融机构新增贷款的 40%。房地产贷款的增长远远超 过其他行业:从 2014 年到 2018 年，房地产信贷的年均增长率为 20%，而制造业仅 为 6%。

金融资源过度集中在房地产相关行业，造成了经济的一些扭曲。由于银行依赖房地 产和土地作为担保贷款的主要抵押品，于是它们向拥有土地的企业提供了更多的信 贷，从而挤占了没有土地的企业的信贷。不断上涨的房价还促使核心业务与房地产无 关的企业进行土地投资，将人才和资源从贸易、制造业和技术创新等经济需求领域转 移出去(布勒克和刘，2014;陈等人，2016;华和欧阳，2018)。

地方政府也大量参与房地产活动，一方面，由繁荣的房地产市场推动的土地销售 是地方财政收入的主要来源(图 7);另一方面，地方官员的晋升或降职取决于他们 创造经济增长的能力(李和周，2005)，而建筑活动本身就代表了可见的经济产出。

图 7. 土地财政

这一图表显示了土地财政(主要指土地出让金)对地方财政收入的贡献，左轴为土地出让金和财政总收入，右轴为土地出让金占财政总收入的比例。

对于普通家庭来说，拥有住房不仅是结婚的必要条件(尤其是对年轻男性而 言)，而且由于其强劲的资本收益记录和缺乏替代性的投资工具，它也成为一种吸引 人的金融资产，这带来的结果就是房地产市场的估值远远超过其他金融资产(图8)。

目前，住房财富在中国整体资产(包括股票、证券化贷款和银行贷款)中所占的 份额远大于美国，占全部资产的 78%，而美国为 35%。16 这使得中国的私人消费对房价 下跌更加敏感。

图 8.2017 年不同资产类别估值(万亿元)

这一图表分别显示了中国、美国和日本的住房、股票和债券资产的市场估值

值得注意的是，虽然按购买力平价汇率计算，中国的国内生产总值与美国大体相 当(按市场汇率计算则明显较小)，但住房存量的市场价值是美国的两倍多，是欧洲 的三倍多。这样的比较让人联想到上世纪 80 年代末和 90 年代初的日本房地产泡沫， 当时日本房地产的市场价值也是美国的两倍多，而今天的市值还不到美国的 1/3。

图 9. 2017 年各国人均居住面积(平方英尺.)

这幅图展示了美国、加拿大、澳大利亚、德国、法国、英国、中国、西班牙、墨西哥和巴西人均居住面积。

来源:Point2Homes

供需态势

经过多年的大规模住房建设，中国人均居住面积已达 41 平方米，与德国、法国 等欧洲富裕国家不相上下(图 9)。接下来的问题是:住房供应是否过剩?

中国家庭金融调查与研究中心 17 进行的一项调查显示，截至 2017 年，一线城市的 平均住房空置率为 17%，而二三线城市的空置率则超过 20%(图 10)，这高于世界大 多数国家的水平(图 11)。“鬼城”，指的是完全建成但无人居住的城市，因为住房 的发展远远早于人口增长，这也引起了人们对住房供应可能过剩的担忧。

图 10. 各城市住房空置率(2017)

该图标展示了 2017 年各城市的住房空置率。左轴为一、二、三线城市的住房空置率，右轴为空置住房总数。

资料来源:中国家庭金融调查与研究中心

图 11. 各国住房空置率

该图表分别展示了西班牙、意大利、中国、奥地利、瑞典、法国、比利时、日本、美国、丹麦、爱尔兰、芬兰、加拿大、新加坡、德国、荷兰、冰岛、波兰和英国的住房空置率。

无论是从累计房价上涨，还是从中国经济对住宅建设的依赖程度来看，与世界上 除战后的几次繁荣之外的其他几次相比，中国的房地产繁荣确实堪称史诗。18 很容易 下结论的是，无论从纯粹的数量还是从国际标准来看，住房供应过剩是中国的一个问 题。然而，至少直到最近，还有其他观点表明，中国的房地产市场是不同的:稳定的 收入增长、强劲的家庭资产负债表、有限的投资选择，以及最重要的是，政府的隐性 支持甚至促进，使其不太容易受到价格突然下跌或危机的影响。

在下一小节中，我们将研究中国当前的住房供应与中国不断增长的需求之间的关系。尽管维持高房价的力量直到最近才占主导地位，但支撑房价不断上涨的趋势正在大幅减弱，这表明房地产市场存在大幅调整的风险。

1. 住房需求放缓

决定住房需求的经典因素包括房价、人口增长和收入增长。中国的房价显然超出 了人们的承受能力，一、二、三线城市的房价收入比都令人震惊(图 12)。根据哈佛大 学住房研究联合中心的数据，在美国大部分地区，平均住房成本仅为年收入中位数的2 到 4 倍。除了价格，其他两个因素——人口统计和收入——似乎也在恶化。

图 12.按城市等级划分的房价收入比

该图表显示了 2003 年至 2017 年一、二、三线城市的房价收入比。

人口统计趋势显示，随着中国人口的老龄化，以及中国需要消化其减缓人口增 长政策的长期后果，新家庭的形成将持续下降。这个问题在三线城市最为严重，但 在一线城市也相当严重。20-50 岁年龄段(占购房者的大多数)人口的数量一直在减 少。自 2016 年 1 月起取消独生子女政策不太可能扭转人口下降的趋势，因为不断 上涨的生活成本大大降低了人们想要孩子的意愿。晚婚和无子女婚姻在大都市越来 越受欢迎。另一方面，房地产开发商建造住宅的速度远远超过了人口增长的速度， 留下了大面积却没有居民的新社区。

更重要的是，随着中国经济不可避免地放缓，家庭收入增速预计也将下降。正 如格雷泽等人(2017)警告的那样，当前(新冠疫情大流行之前)的价格无法承受收入 增长的持续放缓。

与此同时，中国的家庭杠杆率(定义为家庭债务与 GDP 的比率)从 2008 年之 前的 18%迅速上升至 2018 年底的 60%(图 13)。

表 13. 各国家的家庭杠杆率

该数据显示了 2008 年至 2018 年中国、美国、欧元区、日本、俄罗斯、巴西、印度和南非的家庭杠杆比率。

资料来源:国际清算银行，中国人民银行

方等人(2015)认为，中国的抵押贷款相对安全，因为高首付，通常超过35%。然而，最近的数据表明，抵押贷款的脆弱性有所增加， 2016 年，随着央行 将首套房最低首付比例从 25%下调至 20%，二套房最低首付比例从 40%下调至30%，未偿抵押贷款债务迅速增加至 38 万亿元，占家庭总债务的 70%以上。事实 上，中国家庭杠杆率目前已接近欧洲、日本等主要发达经济体的水平，远高于新 兴市场的平均水平。

表 14. 中美家庭杠杆率的变化

这个数字显示了中国和美国家庭杠杆比率的季度变化，美国的时间序列始于 1952 年，由于数据缺乏，中国的时间序列从 2006 年开始。

资料来源:国际清算银行

到 2019 年，中国的住房贷款约占银行贷款总额的 30%，这段时期银行贷款的增速 明显快于 GDP 增速。尽管中国的家庭杠杆率仍低于 2008 年金融危机前的美国(相比之 下为 42%)，但是它已经高于西班牙 2008 年的水平(26%)，并且如图 14 所示，它一 直在迅速上升。令人警醒的是，美国监管机构从未预料到房价会从峰值到谷底下跌36%(按凯斯-席勒指数计算);即使是非常谨慎务实的中国监管机构，也可能尚未完全预 料到中国房价可能下跌的程度。

中国的城市化进程、将拥有住房作为结婚必需品的传统观念、以及出于投资目的而 购买房产等，常常被引述为独特的民族特征，使所有的需求分析复杂化。然而，正如 中国的政策制定者近年来所日益认识到的那样，这种做法也有局限性。十九大上强调，“房子是用来住的，不是用来炒的”，政府随后采取了更严格的控 制措施。与此同时，中国的城市化已经达到了 2.76 亿城市家庭住房拥有率超过 90%的 程度， 与世界上住房拥有率最高的国家相当(图 15)。

图 15. 各国家的房屋拥有率

这一图表分别展示了中国、新加坡、印度、冰岛、墨西哥、巴西、阿根廷、澳大利亚、加拿大、日本、新西兰、美国、韩国、南非和瑞士的住房拥有率。

资料来源:EMF Hypostat，:巴西地理研究所，经合组织经济适用住房数据库，加拿大统计局，日本统计局， 新加坡统计局，新西兰统计局，美国人口普查局

随着城市化率达到 60%左右，并预计将保持相对稳定，城市化进程对未来城市房价 的影响肯定会小得多。(事实上，在拥挤的城市里，对社交距离的要求也可能对价格 产生负面影响，这似乎是很合理的)。在中国，87%的新购房者已经拥有了一套以上的 住房(图 16)，而且房价租金比甚至在新冠疫情(图 17)之前就处于世界最高水平， 因此拥有多套住房的业主面临越来越大的出售压力(图 18)。

表16. 新购房者的房屋数量

这一图表是对新购房者的细分，基于新购房者在购买新住房时已经拥有的住房数。

资料来源:中国家庭金融调查研究中心

表 17. 世界主要城市房价租金比(2018 年)

这一图表分别展示了深圳、北京、香港、上海、特拉维夫、东京、广州、慕尼黑、巴黎、新加坡、伦敦、温哥华、巴塞罗那、纽约和旧金山在 2018 年度的房价和租金比率。

数据来源: Numbeo

表 18. 售房意愿

这个图表显示了每一组购房者中准备出售房屋的人的百分比.

资料来源:中国家庭金融调查研究中心

在中国传统文化中，居者有其屋是社会地位和经济实力的象征。随着抵押贷款攀升至历史高位，家庭部门新增债务能力的空间已很小。

诚然，原则上讲，个人想要升级住房的愿望仍然可以维持建筑房屋的需求，尽管 按国际标准衡量现有住房存量似乎仍然很大。而且第三次全国经济普查的统计数据显 示，中国大部分住房是在上世纪 90 年代以后建造的(而且几乎都是从 1980 年代开始 建造的)，这表明在不久的将来几乎没有迫切需要进行大规模的住房改善(图19)。大量供应过剩(尤其是一线城市以外地区)表明，在中期内，建筑房屋可能需 要大幅放缓。

图 19. 按建造年份划分的住房比例

此图显示了根据建造时间划分的房屋类

我们要知悉一些重要的注意事项，考虑到政府可以对土地和信贷进行强有力的干预，中国房地产市场面临着巨大的政策不确定性，因为政府经常在紧缩政策和宽松政策之间切换，这往往是为了防止经济下行，随着国际关系的变化和贸易压力的增加，利率下降是可以预期的。此外，我们的分析没有考虑影子银行，而且通过调查方法获得的收入统计数据可能无法涵盖最富有的人群，他们通常拥有多处房产用于投资。

2. 住房供应

在供应方面，我们跟随奇瓦库等人的研究，(2015)并考察各种住房库存措施， 以确定是否存在供应过剩。

在图 20 中，过剩供应是用已完工或在建房屋总数与已售出房屋总数之间的差距 来衡量的。根据这一衡量标准，2017 年住房过剩供应的面积约为 22 亿平方米，各级 城市存在相当大的异质性，可以看出，二线城市的供过于求最为严重，以目前的销 售速度来看，消化现有存量需要三年以上的时间。

图 20.各级城市未售出房屋与售出房屋的比率

该图表显示了 2002 年至 2017 年，一、二、三线城市未售房屋面积与已售房屋面积之比。

注:未售出房屋是指累计已建成住宅面积加在建住宅面积减去累计已售出住宅面积之差，售出房屋是指某一年内销售的建筑面积。

或者，过剩供应可以定义为住宅总建筑面积与住宅销售总建筑面积之差。使用这 一定义的好处是，开工面积的衡量与给定年份的房地产投资直接相关，相比之下，在 建建筑面积包括前几年规划但尚未竣工的建筑面积。根据第二个衡量标准，2018 年总 住房供应过剩估计约为 28.5 亿平方米，在这种情况下，假设没有新的建设项目，平 均需要两年才能消化现有存量(图 21)。

图 21. 房屋存量

这个图表显示了 1997 年至 2018 年的住房库存面积，未售出的房屋面积在左轴上，未售出的房屋面积与售出的房屋面积之比在右轴上。

注:未售出房屋是指累计住宅开工面积减去累计住宅销售面积之差，售出房屋是指某一特定年份内售出的建筑面积。

尽管待售房屋数量不断增加再加上普遍预测全国住房需求将放缓，但 2018 年住 宅开工面积仍增长了 20%，是 2010 年以来最快的增长(图 22)。因此，甚至在新冠疫 情大流行之前，在已经严重的供应过剩的环境下，显然住房供应趋势已超过了需求趋势。

图 22. 年住宅开工面积及增长率

该图表展示了从 2002 年到 2018 年的住宅开工面积和增长速度。住宅开工面积在左轴上，其增长率在右轴上。

住房供求差距的扩大，加上房价上涨对实体经济的各种负面外溢，说明即使在新冠大流行之前，许多地区的房价就已经存在下行压力。如果是这样的话，实现软着陆将面临挑战，尤其是目前的情况很可能来自对未来大幅升值的预期。

新冠期间的住房活动

新冠大流行的爆发给房地产市场带来了巨大的不确定性。尽管经济在复苏，但仍受到重创，而房地产市场也已经开始调整，如租金已在下降。

1. 新冠大流行对住房活动造成负面冲击

由于新冠大流行减少了交易量，并给许多家庭造成了经济困难，中国房地产市场 放缓。2020 年 2 月，全国 70 个大中城市房价增速降至 57 个月来最低水平，25 考虑到 以销量衡量的市场流动性在第一季度下降了 25%，26 租金可以更好地反映房地产市场状 况，中国社会科学院发布的纬房指数显示，截至 2020 年 5 月，房屋租金已连续 5 个月 下降(图 23)。

在一线城市中，深圳和北京遭受的打击最为严重，深圳的房租在 2020 年 5 月经历 了最大跌幅，下跌 3.2%，北京的租金跌至 2018 年 1 月该指数首次推出以来的最低水 平。除厦门和福州外，所有二线城市房价均出现下跌，跌幅达 14%。

表 23. 纬房综合指数

该图表显示的是 2018 年 1 月开始的纬房综合指数，该指数由中国社会科学院编制

2. 房地产活动下降对经济的影响

由于房地产是中国地方政府财政收入的一个重要来源，也是企业重要的抵押品形式，因此，相对于通常的价格不断上涨模式而言，房价即使小幅下跌也可能带来相当大的风险。

减少的住房活动对经济产生直接影响至少有三个渠道:首先，房屋销售的大幅减 少使开发商的现金流紧张，并可能使许多开发商破产，租房公司也面临着来自封城政 策和出行减少的巨大压力。据彭博社报道，27 在 2020 年第一季度，超过 100 家活跃在 中国的房地产公司申请破产，随着房地产行业 1.46 万亿元企业债将于 2020 年底到 期，如果冠状病毒大流行得不到遏制，预计又一轮倒闭潮将到来。

其次，房地产破产的激增将导致人们失去工作或至少减少部分收入，这再次给住房需求带来下行压力。

第三，房地产价格通过金融加速器机制影响家庭和企业的资产负债表及其贷款能力。

因此，住房价格变动既影响信贷增长，也影响金融稳定。

正如我们已经讨论过的，由于房地产与其他经济部门的联系，例如建筑、家用电器、家具、租赁服务等，房地产具有放大效应。因此，房地产活动的减少可能会导致经济的螺旋式下降，导致就业、收入、消费和投资的进一步下降。

在本节中，我们使用投入产出模型，利用中国最新的投入产出表(2017 年)，探 讨房地产市场冲击对经济的影响程度。我们将工业网络中各部门之间的相互依赖性量 化为:

∆X = (I − A)-1∆F (1)

其中∆X 是每个部门的总产出向量。∆F 是最终需求向量。A 表示直接需求系数矩 阵。将每个部门的总产出乘以增值率，就可以得出对总增加值的影响程度。

2016 年，房地产投资为 102580 亿元，其中建筑与安装投资 76300 亿元，设备仪 表购置投资 1460 亿元，其他项目投资 24820 亿元。其他项目的投资，主要是土地， 不直接形成固定资产，因此不计算在内，房地产对经济的估计影响见表 1

表 1. 房地产对经济的影响 (2016)

本图表根据投入产出矩阵中的跨行业联系，展示了房地产相关活动对中国经济的影响。

考虑到外部部门并不能从根本上改变这一情况，

Δ/ud835/udc4b=[/ud835/udc3c−(/ud835/udc3c−/ud835/udc40)/ud835/udc34]- 1 (/ud835/udc3c−/ud835/udc40)∆/ud835/udc39   (2)

其中 M 为对角化各部门进口在国内需求中所占份额所形成的矩阵。在这种情况 下，房地产对经济的总影响达到 GDP 的 24%，而根据类似的计算方式，美国约为15%。

在堪萨斯城联邦储备银行的一项类似研究中，库克等人(2018)使用了更早版本的 中国投入产出表(2012)，确定了房地产活动对 GDP 的贡献约为 22%。他们的结果与我 们的结果略有不同，部分原因是由于房地产活动在 2012 年至 2017 年间对中国经济的 重要性越来越大，也部分反映了我们对房地产建设的不同测算方式。

库克等人(2018 年)与房屋相关的建筑价值是根据与房地产行业相关的固定资本 形成在固定资本形成总额中所占的份额来计算的，而在本文中，建筑价值是通过房地 产投资减去土地购买计算的。

运用类似的方法，我们可以估计世界其他主要经济体对房地产行业的依赖程度 (图 24)。中国对住房建设的依赖程度甚至超过了金融危机前的爱尔兰和西班牙，也 远高于美国。

表 24. 各国房地产相关活动占 GDP 的比重

这个图表显示了房地产相关活动在中国、美国、英国、德国、法国、西班牙、荷兰、芬兰、爱尔兰、日本和韩国的 GDP 总额中所占的比重。

3. 大流行的不同情景下房地产对经济的影响

新冠疫情的大流行造成了严重的社会混乱。对它的不同反应可能导致不同的经济后果，根据澳大利亚国立大学的预测，中国的国内生产总值将下降 6.5-9.5%，这取决 于对新冠疫情的控制程度，在每一种情景下，投资将下降 7.0-10.2%(表 2)。根据投 入产出表的结果，相同规模的房地产投资减少意味着 GDP 将再下降 2.0-2.9%。

表 2. 不同情景下住房活动对 GDP 的影响

该表显示了在新冠肺炎大流行的不同情景下，房地产对经济的估计影响。

结论

本文通过跨国比较和供需分析，确定了中国房地产行业的供给过剩。我们提供 了全新的和大幅更新的数据，表明房地产行业对中国经济的影响过大，宽泛地说 (使用投入产出表并考虑高阶效应)占中国经济的 29%，甚至高于先前的估计。(考虑到经济的其他部门将这一估计将降低到 24%)此外，近年来需求和供给因素 已经显著倾斜，这表明可能房地产存在巨大的下行压力，特别是由于趋势增长放缓。

根据投入产出和情景分析，我们发现房地产部门和相关活动(如果确实发生)下 降 20%，可能导致产出水平下降约 5-10%。

的确，中国政府在房屋价值方面拥有巨大的行政权力。在中国，不仅存在广泛的区划和监管，而且私人实体不能拥有土地，这一事实进一步突显了中国房地产爆炸的规 模有多大。然而，正如我们的分析所显示的，中国政府面临着一个微妙的平衡之举， 因为他们可以制定的许多政策(例如，加强对新建住房建设的监管)这可能有助于现有业主，但要以就业和生产更为快速的下降为代价。