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　　本文转自：国泰君安证券研究（公众号ID: gtjaresearch）

　　　　原作者：国泰君安研究团队 已获作者有条件授权　

　　近期，中国人民银行的一篇报告《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》在市场上备受关注。

　　城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%、户均总资产317.9万元、户均拥有住房1.5套……一组组数据有理有据却又让人疑惑——是我又给国家拖后腿了吗？

　　国泰君安房地产团队却从这些数据中看出了更多的东西。他们通过抽丝剥茧般梳理数据背后的逻辑，结合过往对中国房地产行业的理解进行二次推导，得出了一些更有价值的结论：

　　1、北京、上海隐含户均套数依然不足，需要继续大幅度增加供给；

　　2、房产价格上涨带来的资产膨胀压低了中国家庭的真实资产负债率，家庭的实际购买力已经略有透支；

　　3、中国家庭的不动产资产占比过高，远高于全球平均水平，更高于美国、日本等，投资类资产不足1成，需要通过房住不炒进行资产配置引导。

　　而关于“房住不炒”这个话题，国泰君安宏观团队近期有了进一步的研究。他们通过梳理二十余个省一级地方政府的政府工作报告，将其中关于房地产的政策导向划分为六个等级，从而一窥地方政府今年对房地产市场可能截然不同的态度。

01

全国户均1.5套

但北上隐含房屋供给不足

　　《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》：我国城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%。有一套住房的家庭占比为58.4%，有两套住房的占比为31.0%，有三套及以上住房的占比为10.5%。户均拥有住房1.5套。单从报告数字来看，户均拥有住房1.5套似乎印证了市场上关于我国住房过剩的结论。但是如果我们稍加计算，就会看到我国的住房市场现状并没有这么简单。

　　根据报告数据：

　　1、2019年，城镇居民家庭户均总资产317.9万元。其中，家庭资产以实物资产为主，住房占比59%。由此可得，户均对应的住房资产为：317.9*59%=188万元。

　　▼家庭资产中住房占比59%

　　数据来源：《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》

　　2、中国城镇家庭户均拥有100平方米上下的居住面积。将刚才得出的188万房产价值除以户均1.5套，得出单套房屋价值125万元。目前新房销售均价为1万元左右，考虑二手房区位更好，部分有一定溢价，因此估算全国房屋均价略超1万元。因此，单套房屋价值125万元对应100平方米上下的套均面积基本合理。

　　▼全国城镇家庭户均1.5套房

　　套均价值125万元

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　3、然而若以全国平均推算北京上海的情况，则有明显偏差，预计总量依然处于供不应求状态。若北京、上海的资产分布结构和全国一致，则按照北京和上海总资产分别为892万元和807万元计算，户均住房资产分别为528万元和477万元。若以目前的二手房成交套均总价来看，北京和上海分别约为550万元和450万元，也就是说，目前北京户均套数只有约0.96，上海则约1.06。

　　▼北京和上海推算户均住宅资产528和477万元

　　隐含户均套数0.96和1.06套

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　以此数据反映两个可能的推论：

　　1、北京、上海的住房占总资产比重高于全国平均的59%。

　　2、北京、上海的户均套数远低于1.5，可能在1左右。

　　我们认为，北京、上海隐含户均套数依然不足，仍需要继续增加供给。

02

房价上涨带来资产膨胀

居民实际购买力仍然不高

　　除了每个家庭拥有的房产数量之外，我们认为这篇报告里关于家庭资产负债情况同样值得关注。根据报告，目前全国样本城镇居民家庭的负债水平为9.1%，低于美国的12.1%。可以说，这是一个极低的水平。

　　▼中国家庭资产负债率9.1%，低于美国的12.1%

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　不过结论并没有这么简单。根据我们的了解，房改之前的存量房屋面积大约在120亿平方米，房改后大约新建180亿平方米。

　　▼存量房的负债情况

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　因此首先，考虑到房改前基本都为无负债的福利分房，这部分没有对应负债，相应拉低了负债率水平。其次，房屋资产的价格上涨是中国居民资产负债率下降的核心因素。

　　根据每年按揭贷款比例来看，新增按揭贷款比可以估算新房和二手房成交金额大约为30%，因此我们认为，是房价上涨带来的资产膨胀，带来了负债率水平大幅度下降至9.1%。

　　同时，若考虑无负债房屋多为老公房，因此尽管户均套数已经较高，但房屋质量依然有较大压力，棚改或者旧改依然会成为居民改善生活水平的必要手段。

　　另一方面，中国债务收入比（年负债/年税后收入）达到了1.02，高于美国的0.93，侧面反映了资产负债率较低是因为房价上涨。

　　考虑到美国的债务收入比已经不算太低，因此中国债务收入比更高的事实也反映出家庭实际购买力依然不高。

　　我们认为，中国家庭同时存在资产负债率较低、但债务收入比较高的情形，大概率是因为房价上涨所导致，并没有非常稳固的基础。

　　▼中国债务收入比为1.02，高于美国的0.93

　　但美国也属于偏高水平

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　不过，从目前来看，国民的偿债收入比处于安全水平。

　　2019年中国城镇居民人均可支配收入为4.2万元，以调查样本户均3.2人计算，户均可支配收入为13.6万元。按有负债家庭的偿债收入比29.5%计算，偿债后可支出金额为9.6万元，处于较为安全水平。

　　同时若以目前套均房价125万元计算也可以看出，中国城镇家庭通过新增储蓄再次买房的能力已经基本透支，接下来只能靠置换来购入新的房产。

　　▼偿债收入比处于合理区间

　　但若考虑新增购房则有压力

　　数据来源：央行报告，国家统计局，国泰君安证券研究

03

中国居民的实际财富

略有高估

　　考虑到中国房地产的价格膨胀因素，我们认为中国居民的资产大多集中于不动产上，因此实际财富值略有高估。按照央行报告，中国家庭不动产占比72%，住房达到59%，超过了资产的一半。同时，投资类资产占比只有9.7%，整体来看过低。

　　▼中国家庭不动产类资产占比较高

　　投资类较低

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　▼住房是最大占比

　　达到了59.1%

　　数据来源：央行报告，国泰君安证券研究

　　我们曾经根据《全球财富报告》测算过各国的非金融资产占比，其中，中国非金融资产占比大约为63%，高于全球平均的52%，远高于美国的36%。

　　如果居民可以将未来新增收入投资于其他类资产，那么非金融资产占比将出现明显下降。

　　▼ 中国非金融资产占比过高

　　分别是日本和美国的1.4和1.7倍，但风险并不大

　　数据来源：全球财富报告，国泰君安证券研究

　　因此，要平衡中国国民的资产配置分布，必须要通过“房住不炒”来得以实现。

04

稳预期仍是房地产核心

改善型需求松动空间较大

　　截止目前，31省（市）中已有29省召开“两会”，其政府工作报告是看2020年房地产政策风向的最好指引。

　　以这29个省（市）的政府工作报告为样本，国泰君安宏观团队分析各省（市）对房地产政策的表述，可以看到从紧到松形成了六个梯队：

　　1、最严梯队：强调、重申“房住不炒”——北京、湖南、浙江、吉林、山西。

　　▼ 最严梯队：5省（市）

　　　　只强调“房住不炒”

　　数据来源：各省政府工作报告、国泰君安证券研究

　　2、次之梯队：强调“房住不炒”，又提“三稳”（稳房价、稳地价、稳预期）——上海、宁夏、河北、海南、江苏。

　　▼ 5省（市）强调“房住不炒”

　　　　又提“三稳”（稳房价、稳地价、稳预期）

　　数据来源：各省政府工作报告、国泰君安证券研究

　　3、趋松梯队：只强调“三稳”——福建、湖北、江西、重庆。

　　▼ 4省（市）只强调“三稳”

　　数据来源：各省政府工作报告、国泰君安证券研究

　　4、松动弹性大：强调差别化调控、因城施策——广东、安徽、甘肃。

　　▼ 3省（市）强调差别化调控、因城施策

　　数据来源：各省政府工作报告、国泰君安证券研究

　　5、松动空间大：只强调“平稳健康发展”——河南、广西、内蒙古、辽宁、新疆。

　　▼ 5省（市）“平稳健康发展”等

　　数据来源：各省政府工作报告、国泰君安证券研究

　　6、未提房地产：贵州、山东、天津、西藏4省（市）。

　　如果我们把前两类相加，强调“房住不炒”共计10省（市），定义为松动空间相对有限的话，其占比32%。剩下后四类加起来，看做房地产政策松动空间较大的话，占比68%。也就是说有21省市，将近七成以上的省（市）房地产政策有松动空间。

　　因而我们认为，尽管2020年中央层面还会维持“房住不炒”基调，但在地方层面松动的空间较大。除了放松开发商融资政策之外，在地方层面或将在居民需求端出台支撑改善型需求政策。

　　不过需要注意的是，由于北京、上海等标杆省（市）属于强调”房住不炒”之列。在这种情况下，地方政府层面的政策松动很难形成像2014年-2016年那轮房价上涨的示范效应。

　　以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告《房地产：居民配置下的资产膨胀》、《房地产政策松动的风到底往哪边吹？—“两会”前瞻系列（二）》及公开资料，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。若因对报告的摘编产生歧义，应以完整版报告内容为准。

　　谢皓宇(分析师) 证书编号 S0880518010002        白淑媛(分析师) 证书编号 S0880518010004

　　单戈(研究助理) 证书编号 S0880119110057        花长春(分析师) 证书编号 S0880518110004

　　张  捷(分析师) 证书编号 S0880517050006

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