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                    中國房價二十年(2001-2021)走勢與通脹率對比,讀完你就明白了

                    不管承不承認,中國房地產經過20多年的高速發展,已經確信無疑地走向拐點。2021年,房地產業猶如掉進冰窟一般,整體陷入佛系躺平的狀態。這只不過是多年積累的房地產問題的總爆發而已。隨著中國城市化和工業化進入后半程,特別是近年來出生率斷崖式下跌和人口負增長的提高到來。未來的中國房地產可能不復是周期性的景氣盛衰,而更可能是走向長期的下降通道。今后的房地產是大蕭條也好、大衰退也罷,總之高峰期已過。

                    時代大轉折來臨時,最怕聽風就是雨,局中人更應該保持冷靜清醒的頭腦和定力。任何時代,房子都是人類生存的必需品,這個行業不會消失,只會改變。房子除了居住功能,還有投資屬性。買房置業是古今中外富裕后的人們優先考慮的投資行為。尤其是在貨幣貶值嚴重,鈔票越來越不值錢的現代社會,尋找能夠保值增值的投資渠道,是有點閑錢的群體階層都無法回避的問題。

                    關于房地產與通貨膨脹的關系,是個十分復雜的經濟學課題。即使寫本書也不見得能把關系扯清楚,這不是本文所要解決的問題。拋開繁瑣深奧的理論閘述,用真實發生的歷史數據來揭示事實,指導行為是中國地標城策院始終如一的研究宗旨。

                    ▼本世紀前二十年中國房價走勢與通脹率相關經濟指標對比

                    要搞清楚房價與通貨膨脹的關系,首先要界定通貨膨脹的具體內涵。特別是在中國,因為經濟長期快速發展和特殊的國情,常見的經濟指標與國外的通行概念并不完全一致,更與普通百姓的真實感受有較大反差。

                    通脹率作為反映經濟運行的核心指標,更是觀點繁多,頭緒雜亂。本文刪繁就簡地對通貨膨脹率作了簡單歸納。

                    通貨膨脹率(Inflation Rate),也稱為物價變化率,是貨幣超發部分與實際需要的貨幣量之比,用以反映通貨膨脹、貨幣貶值的程度。經濟學上,通貨膨脹率為:物價平均水平的上升幅度(以通貨膨脹為準)。通貨膨脹率的計算方式主要有三種方法:

                    第一種:基于價格指數變化計算:通貨膨脹率={(現期物價水平 -基期物價水平)/基期物價水平}

                    雖然這個公式看起來簡單,但是由于物價水平的統計過于龐大和復雜,通常以居民消費價格指數(CPI)代替。

                    第二種:基于貨幣超發計算:通貨膨脹率≈{(現期貨幣供應量 -基期貨幣供應量)/(基期貨幣供應量)}-{(期間新增貨幣需求量)/(基期貨幣供應量)}=貨幣供應增速-貨幣需求增速

                    在貨幣流通速度不變的情況下,貨幣需求增速就是GDP增速,所以對通貨膨脹率的計算可以最終簡化為:通貨膨脹率≈貨幣供應增速-GDP增速

                    第三種:基于貨幣增發計算:通貨膨脹率={(現期貨幣供應量 -基期貨幣供應量)/(基期貨幣供應量)}=貨幣供應增速

                    對于貨幣供應量,有三個定義M0,M1,M2,分別表示流通中的現金,狹義貨幣與廣義貨幣。M0=流通中現金,M1=M0+可開支票進行支付的單位活期存款,

                    M2=M1+居民儲蓄存款+單位定期存款+單位其他存款+證券公司客戶保證

                    M2不僅反映現實的購買力,還反映潛在的購買力,流動性偏弱,但反映了社會總需求的變化和未來通脹的壓力狀況。因此,對于貨幣供應量,本文采用M2數據。

                    2001-2020年中國房價與主要經濟指標走勢

                    時間

                    商品房銷售

                    價格(元/㎡)

                    房價年

                    漲幅

                    CPI

                    M2供應量(億元)

                    M2年增長率

                    GDP總量(億元)

                    GDP

                    增速

                    通貨膨脹率

                    2001

                    2170

                    2.7%

                    0.7%

                    158301

                    17.6%

                    110863

                    8.34%

                    8.55%

                    2002

                    2250

                    3.7%

                    -0.8%

                    185007

                    16.8%

                    121717

                    9.12%

                    7.09%

                    2003

                    2359

                    4.8%

                    1.2%

                    221222

                    19.6%

                    137422

                    10.04%

                    8.67%

                    2004

                    2778

                    17.7%

                    3.9%

                    254107

                    14.7%

                    161840

                    10.11%

                    4%

                    2005

                    3167

                    14%

                    1.8%

                    298755

                    17.6%

                    187318

                    11.39%

                    5.55%

                    2006

                    3366

                    6.3%

                    1.5%

                    345577

                    16.9%

                    219438

                    12.73%

                    2.61%

                    2007

                    3863

                    14.7%

                    4.8%

                    403442

                    16.7%

                    270092

                    14.23%

                    2%

                    2008

                    3800

                    -1.7%

                    5.9%

                    475166

                    17.8%

                    319244

                    9.65%

                    7.41%

                    2009

                    4681

                    23.2%

                    -0.7%

                    610224

                    28.5%

                    348517

                    9.40%

                    17.39%

                    2010

                    5032

                    7.5%

                    3.3%

                    725851

                    19.7%

                    412119

                    10.64%

                    7.51%

                    2011

                    5357

                    6.4%

                    5.4%

                    851590

                    13.6%

                    487940

                    9.55%

                    7.10%

                    2012

                    5790

                    8%

                    2.0%

                    974148

                    13.8%

                    538580

                    7.86%

                    6.06%

                    2013

                    6237

                    7.7%

                    2.0%

                    1106524

                    13.6%

                    592963

                    7.77%

                    5.40%

                    2014

                    6324

                    1.4%

                    2%

                    1228374

                    12.2%

                    643563

                    7.43%

                    3%

                    2015

                    6793

                    7.4%

                    1.4%

                    1392278

                    13.3%

                    688858

                    7.04%

                    5.89%

                    2016

                    7476

                    10%

                    2%

                    1550066

                    11.3%

                    746395

                    6.85%

                    4.20%

                    2017

                    7892

                    5.5%

                    1.6%

                    1690235

                    8.1%

                    832035

                    6.95%

                    1.96%

                    2018

                    8726

                    10.5%

                    2.1%

                    1826744

                    8.1%

                    919281

                    6.75%

                    1.24%

                    2019

                    9310

                    6.7%

                    2.9%

                    1986488

                    8.7%

                    986515

                    5.95%

                    2.64%

                    2020

                    9860

                    5.9%

                    2.5%

                    2186795

                    10.1%

                    1015986

                    2.23%

                    7.68%

                    (數據來源:國家統計局)

                    20年平均CPI:過去20年全國CPI指數,最高年份5.9%,最低年份-0.8%,CPI年平均增幅<3%,居民消費物價總體上漲平緩。20年房價漲幅:2001年全國商品房平均售價2170元/㎡,2020年售價9860元/㎡。20年累計上漲454%。由于中國巨大的地域差異,各地的房價漲幅相差十分懸殊。20年GDP增速:2001年全國GDP110863億元,2020年GDP總量增加到1015986億元,20年累計增長了916%。20年貨幣(M2)增量:2001年全國M2供應量158301億元,2020年M2供應量2186795億元。2001-2020年20年期間的總供應量增長率1524.54%,復合年化增長率為14.96%。簡單說就是:2020年12月31日,1624.54元人民幣的購買力大致相當于2001年1月1日100元人民幣的購買力。20年通貨膨脹率(M2增速-GDP增速):將20年通貨膨脹率進行匯總整理,可以得到我國2001-2020年期間的總通貨膨脹率207.87%,復合年化通貨膨脹率為5.78%。簡單說就是:2020年12月31日,307.87元人民幣的購買力大致相當于2001年1月1日100元人民幣的購買力。

                    根據2001-2020年全國房價和CPI、GDP、M2供應量增速變化,可以簡單比較20年房價與三種通貨膨脹率間的強弱:

                    ·全國平均房價增速 > 通貨膨脹率1(CPI增速)

                    ·全國平均房價增速 > 通貨膨脹率2(M2增速-GDP增速)

                    ·全國平均房價增速 < 通貨膨脹率3(M2增速)

                    2001-2020年中國房價與主要經濟指標走勢對比

                    本世紀前20年,中國商品房價格漲幅基本上維持在CPI(下限)和M2(上限)震蕩區間內浮動,與通貨膨脹率(M2增速-GDP增速)軌跡纏繞,走勢略強于通脹率曲線。隨著中國經濟增速減緩和貨幣供應量持續減少,各項經濟指標運行曲線有整體收斂趨勢,房價漲幅與GDP、M2增速及通脹率的波動空間越來越小。

                    縱觀中國過去20年的房價漲幅,基本上跑贏了國際通常意義上的通貨膨脹率(CPI和M2增速-GDP增速),但仍然遠低于貨幣供應量增速。中國數十年經濟的高速發展,是以海量發行的貨幣支撐起來的。盡管前二十年,中國普通消費品物價上漲并不算高,老百姓對鈔票貶值依然深有痛感。源于超發的大量貨幣催生資產價格的快速膨脹,前20年如果沒有優質的資產標的物投資,普通群眾很難說財富得到實質性增長。在中國,跑贏M2供應量,才可以說真正實現了財富保值增值。

                    2001-2020全國主要城市商品住房價格及漲幅

                    對比項目

                    2001年

                    2020年

                    20年累計漲幅

                    M2供應量(億元)

                    158301

                    2186795

                    1524%

                    全國房價(元/㎡)

                    2170

                    9860

                    466%

                    區域房價(元/㎡)

                    全市

                    市區

                    中心城區

                    市區

                    中心城區

                    1、北京

                    4716

                    63414

                    116646

                    1344%

                    2473%

                    2、上海

                    3658

                    55834

                    94270

                    1526%

                    2577%

                    3、深圳

                    5517

                    73334

                    107078

                    1329%

                    1940%

                    4、廣州

                    4046

                    36352

                    55720

                    898%

                    1377%

                    5、廈門

                    2562

                    46295

                    58254

                    1806%

                    2273%

                    6、杭州

                    2844

                    31861

                    49736

                    1120%

                    1748%

                    7、南京

                    2663

                    31556

                    47181

                    1184%

                    1771%

                    中國房價二十年(2001-2021)走勢與通脹率對比,讀完你就明白了

                    8、天津

                    2308

                    25815

                    54221

                    1118%

                    2349%

                    9、成都

                    1849

                    17507

                    23647

                    946%

                    1279%

                    10、武漢

                    2065

                    18429

                    25222

                    892%

                    1221%

                    過去20年,北上廣深和全國主要區域中心城市房價漲幅均超過10倍。特別是一線城市和新一線城市中心城區房價漲幅強于貨幣供應量增速。擁有全國一二線城市核心地段的優質房產才算是真正跑贏了通貨膨脹,成為時間的朋友。

                    ▼中美房地產價格錨定目標的差異

                    在房地產資產價格的錨定目標上,中國與以美國為代表的發達國家有著較大差異。過去20年,中國名義CPI漲幅相比房價漲幅和貨幣發行量增速微不足道。資產價格的比較對象更偏重于貨幣供應量。房地產是嚴重依靠資金推動的,而前20年中國的貨幣發行量在全世界首屈一指,之所以沒有引發大規模通脹,房地產這個資金蓄水池功不可沒。相應地,如果沒有不動產投資,中國百姓是不可能享受到經濟快速發展帶來的財富增值的。

                    美國作為老牌資本主義發達國家,房地產走過了一百多年發展歷程,歷經多輪盛衰周期,產業極其成熟。由于美國已進入后工業化和城市化階段,房地產建設量非常穩定,房價的漲跌主要與通貨膨脹率(CPI)相關。兩國在CPI的構成上也可看出明顯差別。

                    美國CPI分類中,住宅權重占42%,是CPI構成中的大頭。而中國CPI結構中住宅類只占20%的權重,住宅類CPI也是測算租賃房租。僅從CPI結構上,美國的CPI可以如實反映美國房價的動態變化,兩者相互作用、相互影響。中國以食品為龍頭的CPI在過去20年的經濟高速發展中,對房價反映的失真也就順理成章。

                    兩國居住類CPI走勢強弱高下立判,尤其是疫情后美國瘋狂開動印鈔機放水,房價上漲對CPI攀升的推動十分明顯。而中國在房住不炒的政策約束下,兩國CPI有越拉越大的趨勢。

                    在過去的123年中,美國房價平均內生(幾何)增長率為3.07%。在同樣的123年中,美國CPI年通脹率為2.82%。美國的房價以高于通脹率千分之2.5%的速度漲了一百多年。一般的常識是房地產是抗通脹的,在扣除通脹率后,美國的房價就基本不漲了。

                    美國幾個主要城市房價與通脹率的關系反映了這一點。如果在1988年初把波士頓的房價折成1元,那么到2013年漲到1.08元,相當于扣除通脹后以每年0.3%的速度增長。如果在1988年初把洛杉磯的房價折成1元,那么到2013年漲到1.12元,相當于扣除通脹后以每年0.46%的速度增長;如果在1988年初把舊金山的房價折成1元,那么到2013年漲到1.29元,相當于扣除通脹后以每年1%的速度增長。舊金山的房價漲幅是最大的,一個重要原因是硅谷造富的驅動。

                    美國以金融立國,中國是世界工廠,這是留給世人的通常感覺。而中美兩國在GDP與M2的關系上卻顛覆了常規印象。美國的M2供應量始終低于GDP,而中國的M2供應量遠大于GDP總值。

                    我國2020年末的M2余額為218萬億元,與GDP之比為215%,而美國2020年的M2/GDP為91.6%,不足中國一半,美國紙幣超發嚴重但M2相較我國沒那么大。M2代表著市場中的貨幣量,資金流向決定了財富漲落。過去20年,相比于CPI微不足道的漲幅,在中國,資產價值與貨幣供應量(M2)的關系顯而易見更加重要。從2017年起,中國M2增速連續三年低于10%,2020年因為疫情原因有所增長,但增速與高峰期也不可同日而語。M2增速的回落可能也是全國各地房價漲勢衰竭的原因之一。

                    ▼中國房地產未來的投資前景

                    眾所周知,中國經濟增長主要靠投資、出口和消費三駕馬車拉動。投資要靠貨幣供應量推動,在經濟學上有邊際效應遞減規律。2020年全國M2超過200萬億元,而經濟增速創下新低。出口受疫情刺激十分紅火但也難言可持續性,消費疲軟是制約經濟的核心因素。這也是國家提倡共同富裕,推動經濟雙循環戰略的原因。未來,中國居民能否實現真正的財富增長,取決于兩個方面,一是收入增長超過通脹率(M2-GDP增速),二是資產價值超過貨幣供應量增速(M2)。

                    2001-2020年中國城鎮居民收入增長與房價、通脹率

                    時間

                    城鎮人均收入

                    收入增長率

                    商品房銷售價格

                    房價年漲幅

                    CPI

                    M2增速

                    GDP增速

                    通貨膨脹率

                    2001年

                    6824

                    9%

                    2170

                    2.7%

                    0.7%

                    17.6%

                    8.34%

                    8.55%

                    2002年

                    7652

                    12.1%

                    2250

                    3.7%

                    -0.8%

                    16.8%

                    9.12%

                    7.09%

                    2003年

                    8406

                    9.8%

                    2359

                    4.8%

                    1.2%

                    19.6%

                    10.04%

                    8.67%

                    2004年

                    9335

                    11%

                    2778

                    17.7%

                    3.9%

                    14.7%

                    10.11%

                    4%

                    2005年

                    10382

                    11.2%

                    3167

                    14%

                    1.8%

                    17.60%

                    11.39%

                    5.55%

                    2006年

                    11620

                    11.9%

                    3366

                    6.3%

                    1.5%

                    16.9%

                    12.73%

                    2.61%

                    2007年

                    13603

                    17%

                    3863

                    14.7%

                    4.8%

                    16.7%

                    14.23%

                    2%

                    2008年

                    15549

                    13.5%

                    3800

                    -1.7%

                    5.9%

                    17.8%

                    9.65%

                    7.41%

                    2009年

                    16901

                    8.7%

                    4681

                    23.2%

                    -0.7%

                    28.5%

                    9.4%

                    17.39%

                    2010年

                    18779

                    11.1%

                    5032

                    7.5%

                    3.3%

                    19.7%

                    10.6%

                    7.51%

                    2011年

                    21427

                    14.1%

                    5357

                    6.4%

                    5.4%

                    13.6%

                    9.55%

                    7.1%

                    2012年

                    24127

                    12.6%

                    5790

                    8%

                    2.6%

                    13.8%

                    7.86%

                    6.06%

                    2013年

                    26467

                    9.7%

                    6237

                    7.7%

                    2.6%

                    13.6%

                    7.77%

                    5.40%

                    2014年

                    28844

                    9%

                    6324

                    1.4%

                    2%

                    12.2%

                    7.43%

                    3%

                    2015年

                    31195

                    8.2%

                    6793

                    7.4%

                    1.4%

                    13.3%

                    7.04%

                    5.89%

                    2016年

                    33616

                    7.8%

                    7476

                    10%

                    2%

                    11.3%

                    6.85%

                    4.2%

                    2017年

                    36396

                    8.3%

                    7892

                    5.5%

                    1.6%

                    8.1%

                    6.95%

                    1.96%

                    2018年

                    39251

                    7.8%

                    8726

                    10.5%

                    2.1%

                    8.1%

                    6.75%

                    1.24%

                    2019年

                    42359

                    7.9%

                    9310

                    6.7%

                    2.9%

                    8.7%

                    5.95%

                    2.64%

                    2020年

                    43834

                    3.5%

                    9860

                    5.9%

                    2.5%

                    10.1%

                    2.23%

                    7.68%

                    本世紀前20年,中國城鎮居民人均可支配收入增長迅速。從2001年的6824元到2020年的43834元,20年累計增長642%,增速超過全國房價平均增速。大多數年份的收入增速也高于房價、CPI和GDP增速,居民收入的增加是實實在在的,問題在于收入分配不均衡。有隱憂的是從2015年起,收入增速快速下降,告別了兩位數增長。收入與房價和GDP增速的差距越來越小,居民收入增加已經明顯減弱。

                    最近5年收入平均通脹率

                    年份

                    收入增速

                    通貨膨脹率

                    2016年

                    7.8%

                    4.20%

                    2017年

                    8.3%

                    1.96%

                    2018年

                    7.8%

                    1.24%

                    2019年

                    7.9%

                    2.64%

                    2020年

                    3.5%

                    7.68%

                    平均值

                    7.06%

                    3.54%

                    過去5年,通貨膨脹率的平均值約為3.54%,復合年化通貨膨脹率3.51%;而前5年居民收入的算術平均增速為7.06%。同時,考慮到2020年疫情以及未來利率的下行趨勢,未來十年,對于基本生活消費品物價指數,通貨膨脹率會在每年3-4%左右甚至略高,與過去20年CPI的平均增速有所上升。但只要不出現2020年疫情引起的收入劇烈下降,居民收入增長超過消費品物價增速問題不大。

                    最近5年M2供應量增速

                    年份

                    GDP增速

                    M2增速

                    2016年

                    6.85%

                    11.30%

                    2017年

                    6.95%

                    8.10%

                    2018年

                    6.75%

                    8.10%

                    2019年

                    5.95%

                    8.70%

                    2020年

                    2.23%

                    10.10%

                    平均值

                    5.75%

                    9.46%

                    從M2來看,過去5年,M2計算的廣義通貨膨脹率為每年9.46%,復合年化通貨膨脹率9.45%。由于全球疫情大流行,各國紛紛開閘放水刺激經濟,加之大宗商品漲幅驚人,美國通脹率上升將是長期趨勢;對國內的資產價格起到頂托作用,通貨膨脹率長期會保持高位。未來十年,對于核心資產,實際通貨膨脹率可能會不低于每年10%。

                    在美國,一旦處于高通脹率周期,房地產信托投資基金(REITs)的收益表現往往強于國債、指數基金和股票。房地產作為保值工具的特性十分明顯。疫情以后美國房地產市場的逆勢大漲,也與富裕階層加大對房地產的投資分不開。

                    近幾十年,中國居民的投資經歷就是一部與通脹相抗衡的斗爭史。只要經濟過熱,各種物資和投資工具都被翻來覆去的輪番炒作過。但真正能跑贏貨幣放水的產品寥寥無幾。根據研究機構的調查,從1978年到2017年,全國紡織品、食品煙酒、大宗商品的價格漲幅均跑不過M2增速,即使被捧上神壇的國酒茅臺,不算黑市價的正常零售價也低于貨幣發行速度。唯一能笑傲江湖,睥睨眾生的行業就是教育產業。課外培訓能掏空中國家長的錢包果然真實不虛。國家對教育產業的“雙減”政策確實英明,切中要害。

                    在證券市場,股票、債券、基金等產品正常情況下的投資收益遠低于M2增速。至于靠期貨、P2P金融來賺取意外橫財,對普通老百姓而言,成為被收割韭菜的概率更大。像貴金屬、珠寶、古玩、字畫等小眾投資品,專業和技術門檻太高,更不是一般人能夠玩得轉的。

                    中國居民能夠穩定放心、低門檻地實現財富保值增值的投資對象可能只有一線城市和部分二線城市的房地產。過去20年,中國一線城市的地價增速高于M2增速,部分新一線和強二線省會城市中心城區的房地產也能跑贏M2。經濟越有活力、人口流入越多的城市,房價的前景越光明,這已經是無需論證的事實。

                    通貨膨脹與經濟增長可以說形影不離,特別是疫情后全球面臨百年未有的大變局,基于對未來不確定的恐懼,加劇了人們對財產的占有和保護心理。如何在大通脹時代,守護我們的財富?著名的網紅經濟學者給出了抵御通脹的三點投資建議:

                    第一:都市圈和城市群的房子

                    第二:供給稀缺的貴金屬

                    第三:成長賽道的龍頭公司

                    對于沒有生產資料和專業經驗的絕大多數工薪階層和普通生意人,第二、三點投資建議基本屬于過過眼癮,看看就好。對于普通人投資機會,與本文觀點不謀而同的是第一點:都市圈和城市群的房子。

                    未來中國房地產整體趨勢是走下坡路,但是兩極分化更加明顯,一線、新一線和三四城市、縣城鄉鎮的房價可能會天隔地遠。房價一窩瘋普漲的時代已經遠離,將來的房產投資需要審慎的選擇和判斷。選擇房產,更大的側重點是選擇地域和城市。一線城市自不待言,新一線城市、各大區域的中心城市和省會城市中心城區的房地產,也是能戰勝通脹的靠譜選擇。未來中國區域競爭是以城市群和都市圈來劃分勢力范圍,房地產也將依托經濟向上、人口集中的大城市才有大的發展。

                    未來若干年的通脹趨勢和房地產投資前景已經明了,剩下的就是如何把握機會,增強自身投資實力的問題。不管怎樣,相比那些復雜深奧的高門檻投資渠道,房子在中國依然是最大多數人不可替代的放心安全的資產保值手段。(申明:凡轉載本頭條號原創文章,須注明“轉載自中國地標城策院【許子論語】頭條號原創文章”,否則視為侵權并被追究責任。)



                    本文名稱:《中國房價二十年(2001-2021)走勢與通脹率對比,讀完你就明白了》
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