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房地产对中国经济有多支柱?(天风宏观张伟)

宋雪涛 张伟 雪涛宏观笔记 2023-01-09

静态看,房地产仍是中国经济的支柱产业,广义房地产业贡献了超过17%的名义GDP,超过20%的企业盈利,和超过12%的劳动者报酬。动态看,2016-2017年是房地产经济的顶点,房地产对经济的贡献达到峰值后开始回落。

文:天风宏观宋雪涛/联系人张伟

尽管从潜在需求角度来看,经济“去地产化”可能是中长期的大趋势。但就短期而言,房地产仍然是我国的支柱产业。“房住不炒”、“不强刺激”与“稳地产”并行不悖,短期内需求侧继续因城施策同时支持供给侧软着陆仍有较大的必要。

一、广义房地产业包括上游投资活动和中游服务活动

房地产链条较长,涉及行业众多,厘清产业链分布是分析房地产对宏观经济影响的前提。由于相关测算依赖于统计局披露的投入产出表,我们基于统计局的中国国民经济核算体系以及国民经济行业分类,来对房地产产业链进行划分。

相比于业界,统计局对房地产业的定义更加狭窄。业界通常所称的房地产业,既包括房地产本身的经营开发等相关服务活动,也包括上游的拿地、施工等投资活动。而在统计局的定义中,房地产被划分在了第三产业(服务业)中,包括房地产开发经营、物业管理、房地产中介服务、房地产租赁经营及其他房地产业等具有服务性质的经济活动。

因此,按照业界普遍使用的广义房地产概念,对应到统计局的经济核算口径下,房地产产业链应当包括:

1)上游投资活动:

主要包括房企通过建安设备投资(建筑工程投资+安装工程投资+设备工器具购置)直接参与的房屋建筑、建筑安装、建筑装饰和装修等建筑业,以及间接影响宏观经济的房企土地购置行为。

以2019年修订后的《2017年国民经济行业分类》以及最新的投入产出表(2020年)数据精度为准,房地产建安设备投资活动具体对应:住宅房屋建筑业,体育场馆和其他房屋建筑业,建筑安装业,建筑装饰、装修和其他建筑服务业,采矿、冶金、建筑专用设备制造业。其中,后三项中仅包括与住宅、商业营业用房、办公楼等商品房相关的活动。

2)中游服务活动:

即统计局口径中的房地产业,包括房地产开发经营、物业管理、房地产中介服务、房地产租赁经营及其他房地产业。

此外,由于商品房的竣工交付也会带动如装修、家具、家电、汽车等的消费,因此在更加宽泛的概念下考虑房地产对经济的影响,也应考虑对房地产后周期的拉动。

基于数据的可得性,本文在后续分析中主要讨论对宏观经济有直接影响的建筑施工活动以及服务活动,不包括土地购置和房地产后周期。并且,本文将建筑施工活动定义为房地产投资活动,主要包括房地产建筑活动和房地产安装活动,分别对应于经济核算体系中的房屋建筑业和建筑安装业;将经济核算体系下的房地产业定义为房地产服务活动。


二、房地产投资活动贡献了10%的名义GDP

我们参考统计局前副局长许宪春等(2015年)在论文《房地产经济对中国国民经济增长的作用研究》中的处理方法,利用投入产出表构建房地产投资活动对宏观经济影响的测算模型。

首先对可能导致测算结果出现误差的数据口径问题进行梳理。

五方面因素导致投入产出表中涉及房地产投资的数据与市场通常使用的房地产投资完成额之间存在差异:

1)是否形成固定资本:

房地产投资完成额中的其他费用主要为土地购置费、旧建筑物购置费,而这两项并不计入固定资本形成,因而也不在投入产出表中予以直接体现。

2)总产出中作为最终使用和中间品的比例:

逻辑上讲,房地产建筑工程投资还涉及部分装饰装修活动,设备工器具购置涉及建筑专用设备的采购,也会对GDP产生影响。但由于无法确认这两部分支出作为建筑业中间品使用和形成各自行业固定资本的比例,因此会导致测算结果存在误差。

3)是否包含商品房销售增值:

房地产投资完成额从房企支出的视角进行统计,其中建筑工程投资、安装工程投资是房企进行建筑安装时付出的成本。而在用支出法做经济核算时,房企的建筑安装投资最终体现为建筑业的固定资本形成,相较房地产投资完成额还多包括了因商品房销售产生的增值。

4)统计角度:

投入产出表从行业划分的角度进行统计,而房地产投资完成额从房地产企业角度进行统计,导致了投入产出表相较于房地产投资完成额还额外包括了非房企进行的房地产投资活动,如城投平台进行的房地产开发。

5)数据精度:

由于数据披露精度的问题,投入产出表中部分行业的数据还包括了房地产投资以外的活动。如,2020年投入产出表中的“体育场馆和其他房屋建筑”不仅包括房地产投资中的商业营业用房、办公楼的建筑活动,还包括了不计入房地产投资的体育场馆、厂房、仓库等的建筑活动,而数据披露精度尚不支持做更进一步地拆分,从而会产生一定的误差。

针对这些口径问题,我们采取以下方法进行处理:

1)针对土地购置费、旧建筑物购置费不形成固定资本:

我们在测算时从房地产投资完成额中剔除掉“其他费用”,仅考虑建安设备投资。

2)针对形成固定资本和作为中间品投入比例的问题:

考虑到装饰装修、设备工器具购置在房地产投资中的占比较小(2017-2021年,设备工器具购置占房地产投资比例的均值仅为1.2%,而逻辑上讲,商品房销售前的装饰装修并非房企主要投资方向),对最终结果的影响有限,我们假设装饰装修、设备工器具购置均体现为建筑工程的中间品投入。

3)针对房地产投资完成额中未包括销售增值的问题:

我们需要将房地产建安设备投资转换为经济核算口径下的固定资本形成。

在经济核算体系下,固定资本形成按购买者价格计算,在所有权发生变化时记录,因此固定资产的交易行为会产生固定资本形成价值的重估;而制造业、基建相关的建筑物、设备在交易过程中往往会发生贬值,从而会减少固定资本形成总额。因此,使用“房地产建安设备投资×(固定资本形成总额/剔除其他费用后的全社会固定资产投资)”来估计房地产投资所增加的固定资本形成,会造成明显的低估。

我们借助投入产出表,通过“固定资本形成/中间投入”分别计算房屋建筑业、建筑安装业中间投入的固定资本形成倍数,再假设房地产建筑工程投资(包含设备工器具购置)、安装工程投资分别对应房屋建筑业、建筑安装业的中间投入,进而计算房地产建安设备投资带来的固定资本形成。

结果显示,2012-2020年,房屋建筑业每增加1单位的中间投入,可以带来约1.33单位的固定资本形成,而建筑安装业每增加1单位的中间投入,可以带来1.31单位的固定资本形成。

4)针对统计角度的问题:

在处理第三个问题的过程中,我们用房地产投资统计口径下的建筑工程投资(包含设备工器具购置)、安装工程投资分别替代经济核算体系中房屋建筑业、建筑安装业的中间投入,实际上已经将统计角度统一到了房地产投资统计口径下。

5)针对数据精度的问题:

由于数据可得性受限,无法对数据精度做进一步处理,因此我们忽略由数据精度引起的误差。

最后,基于投入产出表对房地产投资活动对宏观经济的影响进行测算。

参考许宪春等(2015年),利用竞争型投入产出表,可以构建以下投入产出开放模型:

其中:是各部门总产出列向量;是各部门最终使用列向量;是各部门进口系数(进口额/国内需求)对角化形成的矩阵;是直接消耗矩阵,其中的元素反映生产一单位j产品需要直接投入的i产品的价值量;是各部门的增加值率,即增加值占总产出的比例;是各部门的增加值。

如果不考虑各部门的进口,模型中的列昂惕夫逆矩阵,也即完全需要系数矩阵,其中的元素代表考虑各产品的间接投入后,j产品每增加一单位最终使用时,对i产品的完全需要量。而引入则进一步剔除了生产过程中通过进口满足的中间投入。

根据每年住宅、非住宅在房屋建筑业中间投入中的占比,将房地产建筑工程投资拆分为住宅类和非住宅类。结果显示,2020年房地产建安设备投资共8.9万亿元,其中住宅类建筑工程投资(含设备)、非住宅类建筑工程投资(含设备)、安装工程投资分别为7.1、1.2、0.6万亿元,对应的固定资本形成分别约为9.3、1.6、0.8万亿元。

将以上结果分别代入到2020年投入产出开放模型中,结果显示,2020年8.9万亿元的房地产建安设备投资,共拉动了各行业增加值10.4万亿元,占当年名义GDP的10.2%,对GDP增长的贡献率为19.2%,拉动GDP增速0.67个百分点。


三、房地产投资活动对名义GDP的贡献先升后降,2012-2017年是顶峰

采取同样的方法对2007、2010、2015-2019、2021年房地产投资活动对GDP的拉动进行测算。其中,由于缺少2016、2019、2021年投入产出表,我们综合2015和2017年投入产出开放模型对2016年数据进行测算,综合2018、2020年投入产出开放模型对2019年数据进行测算,利用2020年投入产出开放模型对2021年数据进行测算。此外,2007、2010、2015、2017年投入产出表中,没有对房屋建筑业做进一步区分,我们直接将房地产建筑工程投资代入模型进行计算。

从房地产投资活动对名义GDP的贡献来看,2007年以来先升后降,大致可以划分为三个阶段:

①2007-2012年:房地产投资活动对GDP的贡献持续提升,其拉动的增加值在名义GDP中的占比由6.7%提升至11.6%。

②2012-2017年:房地产投资活动对GDP的贡献进入平台期,稳定在11.3%左右。

③2018-2021年:2018年,房地产投资活动拉动的增加值在名义GDP中的占比下滑至新的平台,近年来稳定在10%左右。

同时,从2016年以来的连续数据来看,房地产建安设备投资对名义GDP增速有稳定的拉动作用,房地产建安设备投资每增长1个百分点,可以拉动名义GDP增速提升约0.1个百分点。

尽管我们预计2023年房地产投资增速可能会进一步下滑至-11%左右(详见报告《对直觉的背离——2023年房地产市场展望》),但由于对GDP产生直接影响的房地产建安设备投资在中性预测下有望实现+1.5%的增长,较2022年预计回升11个百分点。如果按照2017、2018、2020年投入产出模型来看,建安设备投资的回升有望对明年名义GDP增速带来0.15个百分点左右的拉动。


四、房地产服务活动贡献了7%的名义GDP

与房地产投资活动不同,房地产业在经济核算体系中隶属于第三产业,涵盖房地产相关的服务性质的经济生产活动,主要由两个部分组成:一是房地产行业提供的商业性服务活动,如商品房销售、物业管理、中介服务等;二是全社会住房提供的住房服务,既包括租赁住房提供的服务,也包括居民自有住房提供的服务。

近年来,房地产业在名义GDP中的占比在7%左右。

统计局披露了各年生产法下房地产业GDP,因此我们可以从生产法角度来测算房地产业对宏观经济的影响。从生产法下的经济核算来看,房地产业在GDP中的占比呈现持续提升的趋势,近年来占GDP的比重在7%左右。2021年,生产法下房地产业增加值为7.7万亿元,占支出法GDP的6.7%,占比较2020年回落0.5个百分点;对名义GDP增长的贡献率约为2.8%,回落8.2个百分点;拉动名义GDP增速0.37个百分点,较2020年提升0.07个百分点。

不过,当前的经济核算体系可能会低估房地产服务活动对GDP的贡献。我国居民自有住房服务价值采用成本法核算,而近年来房价的上涨带来了存量自有住房的升值,以成本法核算并未考虑房屋升值部分对GDP的影响。

我们将房地产业增加值代入到前文构建的投入产出开放模型以后,得到的测算结果与上述方法一致。原因在于,房地产业直接、间接消耗的中间产品的增加值,通过生产过程转移到了房地产业上,因此利用“房地产业增加值/名义GDP”实际上已经全面衡量了房地产业对GDP的影响,包括房地产业自身及对其他行业的拉动。

商品房销售对房地产业GDP影响较大。

从逻辑上来讲,无论是房地产开发经营服务,还是中介服务,都主要围绕着商品房的销售活动展开。

从数据上来看,房地产业名义GDP增速与商品房销售额增速之间确实存在相对较高的正相关性,但不同阶段的相关程度并不一致。2000-2007年二者的相关系数为0.46,2008-2017年进一步提升至0.84,但2018年以来相关性有所下降,2018-2021年相关系数仅为0.66。

但房地产服务活动中,物业管理、保障性住房相关服务、房屋租赁服务、自有住房提供的服务受当年商品房销售的影响较小,并且自有住房服务产生的增加值目前按照成本法计算,因此商品房销售虽然是影响房地产GDP的主导因素,但并非唯一影响因素。


五、广义房地产业贡献了17%的名义GDP,2016-2017年是房地产经济的顶点

综合对房地产投资活动、服务活动拉动经济增长的测算来看,房地产对宏观经济存在较大的影响。

近年来,广义房地产拉动的增加值在名义GDP中的占比基本稳定。2007-2016年,广义房地产拉动的增加值的在名义GDP中的占比整体呈现提升的趋势,由2007年的11.7%提升至2016年的18.2%。2018年以来,广义房地产对名义GDP的贡献小幅下滑,但基本能够稳定在17%左右;对名义GDP增速分别拉动0.59、1.45、0.98、1.10个百分点。

但实际上,广义的房地产行业对GDP的贡献不止17%。一方面,商品房的销售还会带动居民增加对装潢材料、家电、家具以及汽车的消费,也会间接的拉动经济增长,但这部分的影响难以从各消费品的需求中进行有效地分离。另一方面,房地产投资过程中还涉及到土地购置,对地方财政存在直接的影响,对城投平台、基建投资产生的经济增长存在间接的影响;土地财政如果长期降温,将会持续弱化财政对基建的撬动能力(详见《基建的长期问题》)。此外,居民自有住房服务产生的增加值以成本法核算,也会导致低估广义房地产对经济的贡献。

从结构上看,房地产投资活动对GDP影响更大,但2012年以来存在回落的趋势。2007-2012年,在房地产市场快速发展的阶段,投资活动对GDP的影响持续提升,其拉动的增加值在广义房地产业中的占比由2007年57%提升至2012年的67%。此后,房地产投资活动仍然是房地产影响宏观经济的主要途径,投资活动拉动增加值在广义房地产业中的占比仍能保持在60%左右,但较2012年的峰值有所回落。

由于房地产投资活动带来的增加值更多,因此房地产建安设备投资对广义房地产拉动的增加值有更大的影响,对GDP的影响也相应更大。

根据投入产出表中的“营业盈余/总产出”,可以从收入法角度计算出各行业的盈余率,即每单位产出可以贡献多少营业盈余,再利用上述计算出的房地产对各行业产出拉动情况,可以进一步计算出房地产行业对全社会盈利拉动的情况。

投资活动:规模大,利润薄。

2020年,房地产投资活动共拉动各行业产出33万亿元,其中贡献企业盈余2.9万亿元,占当年全社会营业盈余的11.8%。

从贡献率角度看,2012年以前,房地产投资活动拉动的盈余在全社会总盈余中的占比持续提升,由2007年的7.9%提升至2012年的12.9%;2012年以后,房地产投资活动对总盈余的贡献呈现边际回落的趋势,但基本稳定在12%左右。

从盈余率角度看,尽管房地产投资活动影响的产业规模较大,但利润率并不算高。2010年以来,房地产投资活动的盈余率始终保持在小幅低于全社会平均盈余率的水平,可能是因为与房地产投资关联较高的建筑、建材业的利润率偏低。

服务活动:2017年盈余率出现跃升。

相较于投资活动,归属于第三产业的房地产服务活动的盈利能力更强。2020年,房地产服务活动带动各行业盈余合计2.7万亿元,占全社会总盈余的10.9%,盈余率高达30.1%,超出全社会平均盈余率21个百分点。

2017年可能是房地产业的一个重要转折点。2017年房地产服务活动盈余率达到34.1%,较2015年大幅提升21.3个百分点,此后均保持在30%以上。从2015、2017年投入产出表的对比来看,引起房地产服务活动盈余率大幅提升的主要原因在于房地产业的固定资产折旧率大幅下降,从而推升了其盈利水平。但从近年来的变化来看,房地产服务活动的盈余率有边际下滑的趋势。

综合投资活动和服务活动,广义房地产业对社会总盈余的贡献在近年来超过20%。2020年,广义房地产业共拉动各行业盈余5.6万亿元,占比达22.7%,盈余率为13.5%,盈余率高出社会平均水平4.4个百分点,但盈余率及盈余占比在2018年以来均出现边际回落。

从广义房地产业内部的盈利贡献来看,2017年同样是个分水岭。2017年以前,投资活动是贡献盈利的主要分项,占比在30%左右;而2017年以后,服务活动对盈利的贡献明显提高,目前二者基本接近。


六、广义房地产业贡献了12%的劳动报酬

根据投入产出表中“劳动报酬/总产出”,可以计算出各行业的劳动报酬率,进而也可以计算出房地产对从业人员工资收入的拉动作用。

投资活动:对薪酬的贡献先升后降。

2020年,由房地产投资活动直接、间接拉动的劳动报酬合计4.8万亿元,占全社会劳动总报酬的9.1%。

2007-2012年,房地产投资活动对全社会劳动报酬的贡献持续攀升,占比从6.0%提升至10.9%,房地产的快速发展对扩大居民收入产生了显著的效果。而2015年以来,随着房地产投资活动对GDP的贡献边际回落(图3),房地产投资活动对全社会劳动报酬的贡献也开始了趋势性的下滑,2015、2017、2018、2020年的占比依次为10.6%、10.1%、8.9%、9.1%。

房地产投资活动的劳动报酬率并不算高。2007年-2020年,房地产投资活动的劳动报酬率在10%-15%,尽管随着全社会整体的劳动报酬率在同步提升,但持续低于全社会平均水平;2020年,房地产投资活动的劳动报酬率约为14.8%,低于全社会平均水平4.7个百分点。

服务活动:对薪酬的贡献相对较小。

相比于投资活动,房地产服务活动对居民收入的贡献更少。2020年,房地产服务活动拉动各行业劳动报酬合计1.6万亿元,仅占全社会劳动总报酬的3.1%,与其对名义GDP7%左右的贡献率相比,明显偏低。

此外,房地产服务活动的劳动报酬率也持续低于全社会平均水平,但缺口在逐渐收敛。2020年,房地产服务活动劳动报酬率约为18.5%,较全社会平均水平低1.1个百分点,但劳动报酬率较2018年提升了2.9个百分点。

综合来看,尽管广义房地产业带动的经济体量较大,但由于劳动报酬率不高,导致其对薪酬的贡献相较拉动的经济增长而言相对偏低。

2020年,广义房地产业合计拉动劳动报酬6.5万亿元,占全社会劳动总报酬的12.2%,较2018年提升0.6个百分点。由于投资活动、服务活动的劳动报酬率均低于全社会平均水平,因此广义房地产业劳动报酬率同样相对较低,2020年约为15.6%,低于全社会平均劳动报酬率4个百分点。

从结构上看,尽管服务活动拉动的劳动报酬占比从2007年以来持续提升,但相比投资活动仍然偏低,投资活动是房地产业提供劳动报酬的主要渠道。2020年,投资活动拉动的劳动报酬在广义房地产业中占75%。

尽管房地产在经济活动中的占比边际回落,同时潜在购房需求也将持续下降(详见《地产下行的尽头:多少亿平是终点?——中国房地产市场的长期需求测算》),经济“去地产化”可能是中长期趋势。但就目前而言,对经济增长贡献超过17%,对企业利润贡献超过20%,对劳动报酬贡献超过12%,房地产仍然是我国的支柱产业。“房住不炒”、“不强刺激”与稳地产并行不悖,短期内通过因城施策的方式继续支持房地产供需两端同时软着陆仍有较大的必要。



风险提示

文中测算依赖部分假设,可能会导致测算结果存在误差,仅供参考;房地产政策可能会影响房地产周期趋势,进而影响本文的结论;本文未考虑土地购置、地产后周期对经济的间接影响,可能会低估实际影响。

 团队介绍

宋雪涛 | 宏观首席研究员

中证协培训讲师,保险资管业协会百人。美国北卡州立大学经济学博士。曾任人民银行研究局访问研究员,CF40特邀研究员,发表有CF40专著、学术论文、央行工作论文等。2018、2019、2020年金牛奖全市场最具价值分析师(前15名),2021年金牛奖最佳分析师(第3),2020、2021年Wind金牌分析师(第3)、上证报最佳分析师(第5),2019、2020、2021年新浪金麒麟分析师,2020年21世纪金牌分析师(第5),2020、2021年入围新财富最佳分析师。


向静姝 | 研究员

曾任职于英仕曼投资旗下核心量化对冲基金AHL。伦敦商学院硕士。主要负责美国经济、全球央行和美股美债研究。


林   彦 | 研究员 

曾任职于弘尚资产(红杉资本在中国的证券资产管理平台)量化投研部门,负责商品期货投资条线。武汉大学金融工程硕士,主要负责大类资产配置和基本面量化研究。


郭微微 | 助理研究员武汉大学金融学硕士,主要负责ESG、产业政策、行业专题研究。
张   伟 | 研究员对外经济贸易大学金融学硕士,主要负责经济政策和利率研究。
孙永乐 | 研究员中央财经大学产业经济学硕士,主要负责国内宏观经济和货币流动性研究。



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