摘要：中国的房地产市场在全球范围内引起了密切的关注。从微观和宏观层面来看，在2007-2011年，中国房地产行业的存货和总资产，相比于营业收入都有大幅度的上升，同时房价也在迅速攀升，这意味着房产市场的泡沫化。但是，2011年之后，中国的房地产市场开始了去存货、去泡沫化的过程。这种调整在短期内会造成一些阵痛，通过影子银行和民间借贷融资的房企的违约风险会大量暴露。

中国房地产行业面临资金压力

从微观层面的数据出发，以房地产类的上市公司所持有的存货水平为分子，以其在一段时间之内的营业收入为分母，可以得到存货周转率倒数。营业收入的数据可以使用损益表里面的，也可以使用现金流量报表里面的，二者相差不大。

图1

图2

对比图1与图2，我们能够看到的几个基本的事实是： 2008年以后，以房地产公司为观察样本，相对于给定的营业收入，其所持有的存货数量出现了大幅度的上升，相较2006年之前大约翻了一番。对于给定的营业收入，房地产公司持有的总资产比例大约从2.5上升到4，增长了60-70%。毫无疑问，其中存货的大幅度上升占很大比重。这一上升过程，与中国在2008年至2011年所经历的房价的大幅度上升，房地产市场的泡沫化，以及四万亿强大的刺激是很紧密地联系在一起的。

2012年初以来，存货占营业收入比重上升趋势基本结束，开始横向发展甚至轻微下降。从总资产的情况来看，给定的营业收入所需要持有的总资产的数量从2012年上半年以后有较为明显的下降。这一转折，佐以其他数据的交叉检验，是非常有意义的，也是非常重要的。对于我们理解房地产市场的现状，预判未来走向，都是很重要的参考。

图3

我们还可以从另一个角度进行补充讨论。在图3中，我们计算了房地产上市公司的ROA（总资产回报率）与ROE（净资产回报率）。其重点在于，从2006年或者2007年开始，ROA和ROE在趋势上有非常明显的背离，其差距有显著的扩大。这反映了地产公司杠杆率显著的提升，而这一杠杆比例迄今为止也许仍然在提升。这一加杠杆的过程若以2010年为界分为前后两段，在前面阶段ROA和ROE上升是同向的，由于资产回报率上升，所以企业加杠杆。在后面的阶段，ROE上升的同时ROA在下降，企业由于某种原因被迫用杠杆上涨推生和支持ROE的水平，但是总资产回报率在后期开始下降。

同时，因为房地产企业的存货水平和它所支持的总资产水平在上升，那么它的负债端也一定要上升，这一上升主要的来源是债务融资，而不是权益。结合一些来自于宏观经济层面和金融系统的知识，这一上升过程中的债务融资有三个主要来源。一是后来越来越受到严格管制的银行表内借贷。二是2011年以后迅速成为极其重要融资来源的影子银行体系融资。在影子银行体系融资之中，也许有40%直接流向房地产市场，也许还有一些间接流向房地产市场。而影子银行体系实际也受到一定程度的监管。第三个极其重要的融资来源是民间融资或者说民间高利贷活动。

以上三种融资来源有两个共同特点：期限短（大多不超过两年）、利率高。利率水平与开发商资质相关。在信托融资和民间融资领域，对于一个普通资质开发商来讲，利率也许在15%-30%之间。在负债到期以后，开发商所对应的资产如果无法快速变现，将同时面临越来越大的现金流压力。

现金流的压力在两个条件下会激化。第一是货币紧缩，全社会资金筹措都变得极其困难，在影子银行和民间高利贷体系里面会暴露出非常大的违约风险。媒体报道的老板跳楼、跑路事件就是违约风险暴露的体现，这背后更加印证民间借贷活动的紧张和房地产市场的调整。第二是房地产销售的大幅度下降，使得房地产企业经营性现金流来源迅速枯竭或者下降。这时，即便开发商能够快速削减开工、拿地，在过渡阶段现金流仍然面临非常大的压力。今年上半年经历的民间借贷体系的紧张、钢贸融资和商品融资的坏账等，都是这一情况的实际案例。玻璃厂、商品贸易、钢贸等产业老板获得融资（钢贸更是反复融资），这些资金最后可能都流向房地产，所以房地产资金链紧绷的情况下，民间的高利贷商人会感受到前所未有的压力。这是我们对地产开发商资产负债和资金流层面面临压力的简要总结。

房地产市场正在去泡沫、去存货

在宏观层面和微观层面所看到的事实在一定程度上可以相互印证。

图4

图5

图4是中国统计局公布的70个大中城市（分为一二三线城市）新建住宅价格的环比情况，设定2011年1月份新建住宅价格是100。图5是另一个观察样本，即一百个城市（分为一二三线）的住宅（包括二手房）价格。数据来源是指数研究院，是相对偏民间的数据。通过定基数处理排除数据波动，图4与图5反映的趋势基本一致，同时也与上市公司资产负债表的变化非常一致，所以，前述对于房地产发展趋势的分析是可信的。

我对这一综合趋势的解读如下：从开工和成交量方面来看，主体在三线及以下城市；虽然在图中一线城市的斜率极大，但是北京、上海房屋新开工、成交、投资等，在全国房地产市场中以实物量而论所占比例还是很小的。我们来集中观察三线以下城市的情况（参见图5），如果2011年1月份为100， 2014年5月份不到107。也就是说，在约四年的时间里，价格定基数累计涨幅不到7%。而这四年里，CPI上涨约15%，因为2011年CPI涨了7-8%，以后平均每年上涨3%，；可支配收入（Disposable income）的涨幅保守估计为30%。所以，相对于收入而言，在过去三年半时间里，房价的调整和修复过程实际上已经开始了。

如果我们完全以新建住宅为基础的话，得到的结论是相似的，尽管数据有一些差异。2014年5月，新建住宅价格的定基数接近109，每年涨速不到3%，这一涨速恐怕还不足以覆盖在高杠杆比例和高成本融资的条件下，开发商累计财务成本上升。开发商为了支持存货所需要支付的利息成本每年都不止2%-3%。所以，对新建住宅数据的观察也支持这样的看法： 2011年以后，作为中国房地产市场的主体，三线及以下城市去泡沫的过程在2011年某个时候已经开始了。人们对于房地产泡沫的关注与讨论集中于中国的一线城市，即北京、上海、广州、深圳。一线城市的价格定基指数，在图4上约为125。如果以图5百城的数据来看就更高，接近140。所以，2011年以来，中国房地产市场在经历显著的分化，在非常小的一部分地区，整个房价在继续快速泡沫化，而在房地产市场交易量主体部分的去存货和去泡沫过程已经开始。

2008~2010年，中国大中小城市所有领域的房价大幅度上升。结合这一情况，我们可以解释2011年以后上市公司的存货数量开始稳定下来，总资产数量也下降的事实。其原因在于市场已经开始调整，而且到现在为止已经调整了至少两年半。随着市场调整的持续，房地产企业或早或晚都会意识到市场的不景气，从而被迫去存货，压缩资产数量。所以，我们在上市公司报表看到存货数量和资产数量高点是在2012年早些时候，之后房地产企业总体上已经开始调整了。

此外，还有一部分数据观察，以国家统计局所公布的商品房的销售面积作为基础来分析。尽管由于各种原因，这一数据短期内也许存在一定的偏差，但是在一个相对比较长的序列上来看，还是比较可靠的。我们把数据分为三个阶段：2007年之前是第一段，2007-2010年是第二段，2011年以后是第三段。商品房销售面积的平均增速在第一个阶段大概是21%~22%，在第二个阶段约为13%，在第三个阶段平均是8%。这是我们熨平了一些短期剧烈的波动后所观察到的市场销售的情况。

图6

图7

另一个指标是房屋新开工面积（如图7）。新开工面积对应的就是未来（平均一年半以后）的房屋供应量。当我们继续把市场分成这三个阶段，在观察新开工面积的时候，我们看到在第一个阶段房地产新开工面积的平均增速大概是19%，跟销售面积基本一致。在第二个阶段，销售面积平均增速只有12%，而房地产新开工面积的平均增速约为22%，这反映了在金融危机后的几年时间里，房地产市场经历了显著的存货积累过程，这在上市公司的数据中也很好地反映出来了。

同样重要的是，2011年以来，整个房地产市场平均销售面积的增速是8%，但是平均新开工面积的增速不到5%。供应的增长从增速上来看已经显著低于销售增长。换句话说，2011年以来，房地产市场已经开始去存货。

基于以上数据，我们可以对房地产市场的现状做出基本评价。站在2014年6月这个时点观察中国的房地产市场，我们有把握认为，中国房地产市场的主体，在过去三年的时间里已经在去存货和去泡沫的过程中；在一线城市，房地产市场总体继续经历着显著的泡沫化过程，其中的宏观经济风险也许有一些，但是不会特别大。我们应该重点讨论的问题不是要不要去泡沫，而是接下来应该怎么办。

中国房地产市场正驶入深水区

中国房地产市场还需要三至五年的时间完成去存货和去泡沫的过程。以上市公司存货数据为基础，并对这一数据进行推算，我们可以看到，尽管市场去泡沫过程已经持续三年多，但是去泡沫的程度也许还不及三分之一。与2012年以来的情况相比，未来几年去泡沫、去存货会明显加快。即使考虑到收入的增长，如果市场在三至五年之后基本完成了去存货和去泡沫的过程，就很不错了。

在这一去泡沫化的过程中，在房地产三线及以下城市的某些地区，在民间信贷的某些领域以及在影子银行体系的某些板块上，将会出现严重的违约以及违约所带来的大规模的重组。在一定范围内，市场激烈的调整是难以避免的。在中国最发达的长三角地区（不考虑上海），比较激烈的调整已经持续了两三年。正是在这样的背景下，那里的银行体系压力在上升，民间借贷体系压力相当大。即便是影子银行体系，压力也是非常显著的。钢贸融资大规模的坏账等，也是在这一背景下发生的。

所以，中国房地产市场这艘船正在驶入深水区（uncharted area），我们从来没有经历过。这里也许有暗礁，也许有很多风浪，会不会翻船呢？我个人的看法是，中国政府仍然有足够的财政资源和能力，在一定程度上控制局面的发展，不会失控。