两融余额博弈9000亿大关 融资客大举加仓PPP及地产股 下一步抢筹
　　上证综指自从8月8日再度攀上3000点大关，至昨日收盘报3033点。3000点之上的两融数据，也如同股指一样上下两难，两融余额近期均在9000亿元上下窄幅波动。不过，仍有不少个股在整体低迷的背景下获得融资客大举加仓，主要是PPP概念股及地产股，在杠杆资金的力推下，两大阵营逆市演绎精彩。　　两融数据小幅回暖 　　9月22日，沪深两市融资余额为8921.87亿元，融券余额为38.41亿元，两融余额合计8960.28亿元。中秋节小长假之前，多空双方节前一致减仓避险，使融资、融券方面均呈现回落态势，9月14日两融余额跌至8896亿元；节后多空双方又试探性加仓，不过尽管两融数据小幅回暖，但仍未能冲击9000亿元大关。　　两融数据是投资者情绪的晴雨表。8月份市场持续企稳回升，迎来了今年以来难得的一段好时光。3000点之上的两融数据也出现了显著变化，两融余额小幅攀升且在8月24日达到9011亿元，这也是近7个月以来首次突破9000亿元大关。而融资买入额则在8月15日达到区间的“峰值”――860亿元，8月16日至18日的融资买入额也均在600亿元以上。　　从行业上看，融资买入额最大的是非银金融，其次是房地产、电子、计算机、有色金属和医药生物；而融券卖出额最大的行业分别为非银金融、银行、房地产、国防军工、建筑装饰、计算机和采掘。　　另一可作为佐证的数据是新开的两融账户数据。中国结算统计的数据显示，8月份沪深两市新开设的信用证券账户(即融资融券账户)约为2.94万户，环比增加2265户。其中，8月份新开设的两融个人账户2.8887万户，环比增加2051户；机构账户479户，环比增加214户。截至8月底，沪深两市两融账户数量已达到约414.12万户，较上月末增加了25707户。至8月底，共有19家券商的两融余额规模突破100亿元。其中，广发证券、中信证券、华泰证券、申万宏源及银河证券两融余额超过500亿元。　　近期A股大盘成交持续出现地量，上证综指的振幅更是刷新14年来新低。与之对应，两融余额近期均在9000亿元上下窄幅波动，但存量资金博弈的迹象明显。山东神光认为，导致两融余额提升的主要因素，并非融资买入积极性的提升，而主要是融资偿还额的减少。这意味着存量资金流出的减速，但市场真正上行需要的增量资金仍未入场，上行压力仍然较大。　　杠杆资金追捧两大阵营　　虽然大盘近期波澜不兴，总体低迷，但这不妨碍部份股票独自“起舞”，其中一个重要推手就是两融资金。　　同花顺的统计数据显示，8月8日以来，在两市874只融资标的股中，有220只融资余额增幅超过10%，所占比例为25.17%，其中融资余额增长超过50%的有17只。从板块上看，嗅觉敏锐的融资客追捧的板块主要是PPP概念股和地产股，这两大阵营的部份股票的精彩表现，成为近期沉闷行情中的一抹亮色。　　从融资买入额上看，统计显示，自8月8日以来至9月22日，区间融资买入额超过100亿的股票有7只。其中石墨烯龙头股东旭光电区间融资买入额达到312亿元，居第一位；其次是万科A和中信国安，区间融资买入额分别为257亿元和248亿元。西部证券、中信证券、中航资本和东方财富的区间融资买入额在102亿元至120亿元之间。从市场表现来看，除西部证券外，上述几只股票均录得区间正涨幅。　　从融资余额的增幅上看，8月8日以来，有220只融资余额增幅超过10%，所占比例为25.17%，其中融资余额增长超过50%的有17只。具体看，万科A最新融资余额为60.44亿元，较8月8日增加33.40亿元，增幅高达123.55%居于首位；与万科A同属恒大概念股的廊坊发展最新融资余额9.23亿元，较8月8日增加4.81亿元，增幅达106.40%位居次席；东方园林最新融资余额9.76亿元，较8月8日增加4.40亿元，增幅达82.17%排第三位。此外，绿地控股、三聚环保、新力金融、格力电器、号百控股、蒙草生态、宋都股份、金融街、正泰电器等股票融资余额增幅均超过50%。　　作为PPP概念龙头股，蒙草生态8月8日以来融资余额增长达到64.79%，杠杆资金的助推下，其股价的区间涨幅达到65%，领涨874只融资标的股；紧随蒙草生态之后的是国中水务，也是PPP概念明星股，其8月8日以来融资余额增长28.95%，区间涨幅为53.17%。　　此外，区间涨幅居前的PPP概念股还有科融环境、安徽水利、聚光科技等，区间涨幅居在25%以上。地产股方面，涨幅居前的有廊坊发展，区间涨幅34.81%，万科A区间涨幅也有28.88%；天宸股份8月8日以来融资余额增长达到23.94%，区间涨幅为30.61%；此外，地产股中的金地集团、华发股份和宋都股份的区间涨幅也居前。　　在融资资金的追捧效应下，光迅科技、号百控股、新力金融、复星医药、广誉远等12只融资标的股23日股价创下年内新高。　　三季报绩优股或被抢筹　　目前已有部分融资标的股披露了三季度业绩预告，有分析认为，在当前的震荡行情下，融资客有可能倾向于买入绩优、防御及弹性均较强的股票，因此三季报业绩较好的股票有可能成为融资客下阶段积极抢筹的标的。据统计，目前总共有196只融资标的股预告了三季报业绩，其中三季度净利润增长的有139只，预喜股票占比约为7成。　　统计显示，42只融资标的股的三季度净利润增长超过100%，其中三季度净利润增长超过10倍的有6只。北纬通信预计2016年1月至9月归属于上市公司股东的净利润4500万元-5000万元，同比扭亏为盈；景兴纸业预计前三季度归属于上市公司股东的净利润17000万元-18000万元，与上年同期增长69.31%；荣盛石化预计前三季度归属于上市公司股东的净利润120000万元至130000万元，同比增长2043.78%至2222.42%。此外，预告三季度净利润增长超过10倍的还有多氟多、中泰化学和雷柏科技。浙大网新、华映科技、兴业矿业、新和成、棕榈股份、七星电子等标的股今年前三季度净利润预计同比最大增幅也均在100%及以上，表现出较强的成长性。　　
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原文来自：人民币交易与研究（微信平台ID: Trading_CNY）
本文由一位忠实关注者匿名投稿，作者是金融投资和经济研究领域的资深人士。
摘要1.房贷是债务，债务是刚性的，是以居民收入的现金流偿还的。房价能涨到多少，短期内可能由资金等多种因素推动，长期而言还是由居民收入的增速来决定的。研究房地产杠杆率，指标的选择非常关键，之前很多研究的指标选择（比如房贷存量/GDP）都存在较大问题，未能客观的衡量房贷杠杆率。
2.居民杠杆率是我们需要关注的问题，但是更需要担心的是短期内杠杆率快速提高、杠杆分布不均（低收入加杠杆），美国“次贷”危机前居民部门“加杠杆”就是如此。但由于一线城市房价20年未下跌，很多人已养成了“XX永远涨”的预期，并根据这个经验和预期，较大幅度使用杠杆买房。最好不要轻易的外推历史的经验，虽然过去房价每次下跌，事后看来都是买点，那确实因为之前经济整体的基本面不错。未来如何，得把自己个人的收入预期，和宏观经济的走势、政策可能的变化等因素都考虑进去。
3.一般而言，一个国家城市化率不断提高的过程也是一个居民房贷杠杆率不断提高的过程。从美国和日本的历史可以看出来，即使城市化率不提高，存量房贷杠杆率依然有可能会上升，更不要说城市化率不断提高的阶段了。我国的城市化水平远低于日本，但是相应的存量房贷杠杆率指标已大幅超过日本泡沫经济水平，也以超过其史上最高点。且城镇化过程本身也将继续带来房贷存量杠杆率的上涨，这值得我们警惕。
4.从总量数据来看，这可能是最后一次可以不担心出现较大问题而利用居民资产负债表加杠杆的过程。后面想再让居民部门这样短期内大幅度加杠杆而不出现问题的可能性较低，也对居民部门未来在不严重影响消费等其他经济行为的情况下，大幅度加杠杆的能力存疑。
5.一线城市房地产价格的问题较为严重，但这不仅仅是一个房价的问题，还涉及到城市和土地的规划，城镇化总体思路，对于人口管控的规划，地方财政等其他问题。之前大家担心三四线城市的房地产库存问题。现在也需要担心一二线城市普通居民的杠杆问题，尤其需要警惕收入处于最低的10%但在这两年承接了较多房贷的居民的放贷杠杆问题。
6.宏观数据告诉我们，当前居民房贷存量杠杆率（居民人均房贷存量/居民年可支配收入），交易杠杆率，房贷与居民部门各种资产比较的指标都值得警惕，未来需要紧密跟踪。
7.即便如此，我们仍然无法估计房地产何时到达短期的高位，或是否到了拐点，从宏观数据上倾向于认为短期的高点会在一年之内达到，但这并不确定。若想要一线城市房价有较大幅度下跌，可能需要多种触发因素。
8.房地产是否会引发危机，是否可以和美国次债危机前作对比？光看宏观数据，尚不能回答这个问题。因为这需要更加微观的数据。我们需要追踪的是房贷的承担人是否有能力还款，尤其是承担房贷人群里面收入最低的10%，这是问题的关键！
9.过去两年居民加杠杆的速度太快，可能是由于人口高峰的因素，也可能是由于投资投机购房数量的大幅增加，我们需要了解杠杆主要是由刚需推动，还是由投资投机推动，各自对应的人群的收入财富状况怎样。这些信息宏观数据看不出来，但政策制定者应该尽快对此有深入的调研。
10.所以我们要把房贷的微观数据和居民收入财富的微观数据映射起来。如果房地产杠杆主要加在富裕阶层身上，可能问题会好很多。但是考虑到他们买房普遍比较早，且房屋数量较多，感觉更应该担心这两年由于人口高峰期等压力而被迫加杠杆买房的刚需人群。但也要紧密跟踪一部分人群利用杠杆进行投资或投机购房的行为。
11.微观数据是决策的依据。而从银行得到的一线数据的可信性可能有问题。有关部门需要立刻进行相应的微观数据调查。现在最大的问题是微观数据不可得，使得我们去用宏观和总量数据对现状进行揣测，这有点盲人摸象的意思。
12.个体和政策制定者应该根据自身定位，理性的分析数据。个体买房主要是看自身预期的未来收入是否能够保持一定的增速，如果收入增速能超过房价的增速，那问题并不大。但不是每个个体的收入增速都能超过房价的增速，也不是整个社会一直都能保持这么高的收入增速。所以政策制定者如果从整个社会的角度，也就是SocialPlanner的角度出发，一定要避免发生萨缪尔逊所说的合成谬误。
13.房贷的杠杆率，房地产发展存在一定问题，虽然现在看上去还处于可控的状态。但现在留给我们的时间似乎似乎不多了！关于方法论的一些思考
首先，作为一个从事金融投资和经济研究相关工作的个体，我先说明下我对于业界研究的一些看法。业界研究和学术研究毕竟很不一样，后者的严谨性，可验证性，被挑战性要远大于前者。经济学和金融学的学术研究可以说是非常挑剔的，也非常不容易，发一篇论文经常需要三年以上时间，所以基本上发表在不错的学术期刊上的文章的细节都被挑战和完善过。相比学术研究，业界研究因为需要紧跟市场，强调短平快，所以对文章里面的大部分细节都不甚了了，经常漏洞百出。但是考虑到业界的研究又有很强的影响力，往往会对舆论、市场和政策制定者等产生微妙的影响。
面对一个经济现象，提出问题有点难，提出理论解释这个问题很难，用什么方法验证解释更难！在考虑实证方法的时候，计量方法的选择和指标的选取是核心。一般实证性的学术文章，计量方法和指标都很重要，更多的时候计量方法的选择是关键；对于我们这些业界的文章，一般都没有计量的问题，即使用了啥计量方法，基本上也都是用错的，所以选择何种指标进行解释是最为重要的。
1要了解当前房贷的基本情况，要最基本的指标入手，一个是总量的指标，一个增速的指标，一个是和其他指标（比如GDP，收入）相比较的情况。
1. 中国居民房贷存量飙升
2012年以来，中国经济增速持续下行，经济结构面临转型问题，但与此同时，居民房贷却迎来爆发式增长，从11年月均693亿元，飙升至15年月均2217亿元，而16年上半年月均更是激增至3933亿元，占上半年月均新增贷款总额比重超过30%。
2. 中国房贷余额增速迅猛
与此相比，08年金融危机以来，美国居民住房抵押余额大幅减少，从最高峰2007年的10.6万亿美元，下降到当前的9.5万亿美元，房贷去杠杆效果明显。日本房贷余额在2002年达到顶峰184万亿日元，但是从2001年以来一直稳定在180万亿日元左右。
而中国情况正好与之相反，居民房贷一直在稳步增加。2011年达到1万亿美元，2014年超过日本，2015年超过2万亿美元，为人民币14.1万亿人民币，到2016年上半年同比增加30%，已经超过16.5万亿人民币。如果以当前的房贷新增速度，到2016年底，我国房贷余额将达到18.4万亿。如果明年继续保持30%的房贷增速，明年底我国房贷余额将达到24万亿人民币，如果明年继续保持25%的房贷增速，也将达到23万亿人民币。
3. 房贷余额/GDP分析
基本上绝大多数之前的研究都引用了房贷余额/GDP这一指标。这一指标的好处在于简洁明了。我们可以看到，每个国家的房贷余额/GDP都有平稳的时候，也有加速上涨的时候，但是日本和美国过去的历史表明，这个指标无法一直上升，存在着天花板。
2000年以前美国房贷余额/GDP基本稳定在40%左右，此后随地产泡沫扩张而持续上升至07年的73.3%，地产泡沫破灭后见顶下滑，2015年底已降至52%左右。日本房贷余额/GDP在85年以前稳定在20%左右，在地产泡沫顶峰1990年也仅为24%左右，在地产泡沫破灭后仍在继续上升，从2001年到2015年，一直稳定在36%左右，最高在2007年达到37.71%，其房贷余额/GDP见顶回落的过程较为缓慢。
美国在08年金融危机之后，这一指标迅速下落，反映出美国房地产去杠杆的调整速度较快。于此相比，日本这一指标虽然在90年还继续上升了，但是在2000年之后，一直处于较为稳定的状态。其实也可以表明，如果一个国家收入无法快速增长的时候，其住房贷款余额/GDP这一比值虽然还可能继续往上涨，但是终将必然遇到瓶颈。
在房贷增速持续上行、经济增速缓慢下行的背景下，中国的房贷存量/GDP在过去几年呈加速上升态势。12年以前尚不足15%，15年底达到20.7%，16年底将超过25%，达到日本地产泡沫顶峰时的水平。15年房贷余额增速为23%，16年上半年则高达30%，有研究说“若未来几年以25%的速度扩张，则房贷/GDP在3年内将接近美国现有水平！”会不会到那个地步笔者不知道，但是现在来看，短期内无法扭转这个指标快速增长的趋势。中国房贷存量/GDP的比值在这三年的增速过快，值得我们关注。
4. 房贷存量/GDP不是一个好的指标
既然大家都引用这个指标，笔者第一个想法是，房贷存量/GDP这个指标的使用是否值得商榷？中，美，日之间是否可以利用这个指标进行比较？如果不行，是什么原因？那什么指标更适合进行比较？
笔者认为这一指标存在天然的缺陷，低估了中国的房贷杠杆率。
4.1 一般而言，这样的指标只能作为分析的第一步，即通过这个指标的分析，给人以直观的感受，但是很多人都把这个第一步作为一个支撑自己的关键论据。笔者认为这样使用这个指标非常不合理的。这样的指标，就是常说的属于拍脑瓜想出来的指标。虽然很多时候拍脑瓜想出来的指标也很有用，但是，首先得论证为啥这拍脑瓜想出来的指标可以作为关键论据。
4.2 这一指标在进行国别比较时候，未考虑不同经济体的发展阶段和各自特征。中国是一个正在城市化的生产型国家，日本是一个已经完成城市化的生产型国家，美国是一个经历过城市化甚至出现逆城市化现象的消费型国家。三大经济体发展阶段、发展模式、信贷市场的结构都有很大的不同，这样的单纯的对比房贷存量/GDP，并不合适的。
美国早已完成城镇化和工业化进程，房地产投资占GDP的比重为3%，整个产业链占GDP比重并不高。2008年美国房地产泡沫破灭属于典型的周期性危机，主导因素是货币信贷政策。在“9.11”事件后，美国政府采取低利率政策刺激经济。金融管制的放松与低利率相结合，为居民提供了大量的高杠杆、高风险贷款产品，使得不合格家庭纷纷进入住房市场，同时房贷证券化产品迅速发展，为此后的危机埋下伏笔。美联储从2004年开始加息，2008年传到次贷市场并引发大规模违约，导致房地产泡沫破灭。由于美国具有高度市场化的经济金融体系、较高的劳动生产率和经济竞争力、以及良性的人口结构（归功于移民政策），其房地产泡沫在急剧破裂后又快速完成了调整。房价在经历年大幅下跌后，从2011年开始进入盘整和复苏阶段。
日本曾在上世纪70年代初期和80年代末期出现过两轮房地产泡沫，最终以不同的结果收场。第一轮泡沫的基本发展脉络如下：随着政府政策向房地产市场倾斜，1965年日本住宅市场进入快速发展阶段；1971年，石油危机、日元升值导致日本经济减速，政府采取宽松货币政策，并放松住房管制和推动“列岛改造计划”，极大刺激了被压抑了多年的住房需求，导致了房地产价格迅速飙升；此后政府采取收紧信贷、提高贴现率等措施，较快抑制了房价上涨，同时并未导致泡沫的破裂。
以下四个方面因素起到了关键支撑作用：
一是良好的人口结构，二战后日本的“婴儿潮”在70年代进入成年；
二是城市化的快速提升，1975年以前每年提高0.7个百分点以上；
三是居民收入的快速增长，1978年以前日本居民可支配收入保持两位数的增长；
四是工业化进入到高点，70年代中期以前属于日本工业化率的提升阶段。
对比来看，80年代末的日本房地产泡沫却以破裂告终，根本原因在于货币信贷政策收紧叠加经济结构变化。日本房地产市场在70年代中期到80年代中期平稳发展，六大都市用地价格年均增速在5%以下。但1985年广场协议后，日元对美元大幅升值，政府为振兴出口，采取宽松货币政策，形成了“土地抵押-信贷扩大-土地升值”的恶性循环，年六大都市用地价格年均增速超过20%。为了抑制房地产泡沫，日本从1989年开始加息，1991年收紧信贷规模。
但这一轮泡沫并没有像上一轮那样得到自动化解，却以破裂而告终。其中，一个关键因素是经济从70年代中期发生了结构性变化，房地产市场的发展失去了基本面因素的支撑，包括人口进入老龄化拐点、城市化率增速显著下滑、工业化率一路下滑、居民收入增速下台阶等。另外，80年代日本大规模推行金融自由化10，资本大规模流进流出，进一步加剧了房地产泡沫及其破裂的程度。此轮房地产泡沫破裂持续多年未能恢复，日本经济进入失去的20年。
虽然日本70年代房地产市场出现泡沫，但是经济结构处于调整初期，逐渐消化了泡沫，支持了房地产市场的十年平稳发展。从人口结构、工业化率、城镇化发展阶段、居民收入等指标来看，我国所处的发展阶段与日本70年代大体相当。
4.3 正如之前有研究在报告所说的，如果我们仔细分析这一指标的分母——GDP，我们会发现中国居民房贷杠杆率很有可能被低估。居民负债率=居民债务余额/GDP，但收入法下各国GDP结构存在较大差异，因而以GDP作为杠杆率的分母，将导致可比性欠佳。譬如中国劳动者报酬（一般居民收入的主要来源与其线性相关）占比为46%，显著低于美国的53%，也低于日本的55%。这意味着同样是GDP作为分母，美、日GDP中分配给劳动者的报酬——即居民收入的比例要比中国多13%以上。如果我们改用居民收入的因素，或者说劳动者报酬来作为分母，中国居民杠杆率可能被低估10%以上。
4.4&如果房贷存量/GDP不是一个好的指标，如何寻找能准确衡量房贷杠杆率的指标呢？首先，房贷存量是以居民的收入来偿还的，所以分母最好也是和居民的收入挂钩的指标。其次，我们在选择指标的时候，我们其实是在考虑总量的比较，即房贷的总量与收入的某种总量进行比较。总量的比较，本质上是每个居民平均量的比较，所以更为合理的指标应该是人均房贷存量和某种人均收入指标的比较。
4.5 这里我们需要确定关于房贷和收入如何平均的原则。笔者思考了一些基本的原则——信贷获取的可接触性，信贷偿还的可对应性，公平性原则。
信贷获取的可接触性原则意味着我们需要考虑分子——房贷归根到底是谁借的，谁可以接触到房贷市场。在中国，房贷绝大多数借款人都应该是城镇居民，非城镇居民几乎很难接触到房贷，即使有，这个量也不会很大。因为在中国，商品房市场的主体在城镇。而美国，我们可以认为，所有人都可以接触到房贷，无需区分城镇和农村。一方面是考虑到其农业人口比例较低，不到总人口2%，另一方面考虑到其早已完成城市化，也考虑到其信贷市场的高度发达，使得普通居民获取房贷的不存在接触性问题。
而日本，考虑到1975年时候城市化率已经到75%，到1990年城市化率在77%，和同时期美国城市化率相差不大，同时，日本有着较为完善的农村金融体系，所以我们也认为其房贷可以由全体居民来平摊。当然，我们也可以用城市化率来估算日本城市人口的比例，并将房贷平摊给城市人口，这样的结果会使日本城市居民人均房贷存量偏高。所以我们可以将日本的人均房贷存量/人均可支配收入，和城镇人均房贷存量/城镇人均可支配收入分别进行下研究和比较。
信贷偿还的可对应性原则意味着谁借贷，谁偿还，即我们需要把房贷的偿还对应到借贷群体身上。所以GDP不是一个好的分母，也不是一个可进行有效比较的分母。GDP也不是一个衡量居民收入的良好指标，因为每个国家GDP和居民收入之间存在较大的差异。我认为作为分母的较好的指标为居民年均可支配收入。考虑到以上两大原则，在中国，即意味着城镇人口的年均可支配收入。在美国和日本，可认为是居民的年均可支配收入。
公平性原则即意味着客观的公平的引用前两大原则进行房贷的平摊和分析。
综上所述，笔者认为可以更加客观的衡量且进行国际间对比的关于房贷存量杠杆率的指标为居民人均房贷存量/居民年人均可支配收入。考虑到中国的城市化进程、金融体系和商品房市场主体，中国的指标采用城镇居民人均房贷存量/城镇居民年人均可支配收入；美国和日本的这一指标即为居民人均房贷存量/居民人均年可支配收入。
当然，这个指标也是有一定的问题的，笔者并不避讳，但是笔者认为这个指标远比房贷存量/GDP更有现实可比性和国际可比性。有人会质疑中国这一指标高估了中国城镇人口的人均房贷，当然，这里面肯定是存在误差的，中国的城镇居民人均房贷存量可能是高估的，因为也会有农村居民在城镇购买商品房。但是同时分母城镇居民年人均可支配收入也比全部居民年可支配收入要高。笔者并不避讳承认这些误差，笔者只是想要找到最合适的比较变量。
笔者同时还需要提出很重要一点的是，笔者进行中国存量房贷平摊的人口基数为城镇人口，而非城市人口。这里又需要牵扯到城镇化和城市化的区别，笔者并不想花太多的经历讨论这些。
分析考虑房贷存量的可偿还人群。中国的城镇化率为56%左右，城镇户籍化率为37%左右，我们可以取两者较大的数字，即56%作为接下来分析的基准。假定非城镇人口基本不涉及到房屋贷款，按照前面确定的原则。我们大致可以把房贷存量的借贷和偿还归到城镇人口上，也就是为了分析的方便，我们假定中国56%的城镇人口，承担100%的房贷存量。美国可以认为是以100%人口，承担了100%的房贷存量。日本可以两者都计算下。
4.6 前面假定了关于中国，我们分析的指标是城镇人均房贷存量/城镇居民年人均可支配收入。中国2015年城镇居民人均可支配收入为31195元（中位数29129元），假定城镇居民可支配收入2016年比2015年增长8%，2016年底城镇居民可支配收入为33690元。2016年六月底房贷存量为16.8万亿（不包括公积金贷款），以上半年房贷存量增速30%计算，到2016年底，我国房贷存量将达到18.4万亿（不包括公积金贷款）。2016年底城镇居民常住人口为77116万人。这样算来，到2015年底，城镇人均房贷存量/城镇居民年人均可支配收入为0.71，到2016年底，城镇人均房贷存量/城镇居民年人均可支配收入将达到0.82。
4.7 对比分析下美国，美国2015年房贷存量为9.56万亿美元，人均房贷存量为2.96万美元，美国2015年人均可支配收入为40332美元，所以我们得到人均房贷存量/人均年可支配收入为0.70。从下图中可以明显看出，08年金融危机之后，利用此指标衡量的美国的房地产杠杆率大幅度减少，从最高时候07年的1.01一直稳步下降2015年的0.70。
而反观我们中国，若假定房贷存量增速保持今年上半年房贷存量的增速，即30%，假定下半年和明年城镇人均年可支配收入保持增加8%的年化增长率。城镇居民人均房贷存量/城镇居民年人均可支配收入在2016年底会达到0.82，基本上达到了2003年时候美国的比例，如果2017年依然城镇居民人均可支配收入和房贷存量还保持2016年的增速，即8%和30%，这一指标将冲向0.99，距美国历史上的此指标的最高点1.01只差一步之遥。
这还是尚未考虑两国的消费偏好、负债偏好和城市化率水平的不同，后面笔者会分析到。
4.8 考虑日本。我们发现日本这一指标总体上在任何时候要比美国人低一些。这也是可以理解的。有专门的学术文章论述这些事情。学术研究发现，衡量日本的房贷杠杆率的各种指标，都要比其他工业国家低一些，即使是在日本泡沫经济的时候。美国在2000年之前此一直低于0.65，自从2000年纳斯达克泡沫，美联储开始降息后，这一指标急剧上升，当然，后面发生了所有人都知道的金融危机。日本在80年代一直保持较为稳健的比例，但是从1985年的0.29开始，也迅速上升，到1989年已达到0.41，此后由于日本经济失去的十年，此指标上升到。但此后一直保持在0.60左右。这个指标在90年的大幅上升，很大程度上是因为失去的十年中，日本人均收入的停滞不前，资产负债表恶化，居民被迫使用杠杆买房。
4.9 为了更好的进行比较。我们可以把日本的房贷只平摊给城市居民，从而进行中日之间的比较，以便让大家更好的看清楚极端情况是何种样子，我们可以将日本的指标变为城市人均房贷存量/城市居民年人均可支配收入。
显然，日本这个指标肯定是高估了分子，但分母基本可以认为是相等的。因为日本农业人口和非农业人口收入差别不大，日本的城市化率从1975年到1990一直稳定在76%左右，略有增长。我们可以认为日本在那时候已基本上完成了城市化。但是我们依然可以看到，即使这样，1989年日本这一指标也只有0.53，而到2016年六月底，我们这一指标已经到了0.71，超过日本历史最高水平。我们的各种风险偏好，消费习惯，更应该是和日本相近的。但是我们的杠杆率却在和美国比肩了。
4.10 正如前面所说的，我们也需要分析下江苏、浙江这些沿海发达地区，看看这些地方房贷杠杆率是什么水平。
我们假设一种非常极端情况：东部的沿海发达地区地区，比如江浙一带，农村和城镇居民已经无法区别，彻底完成城市化，同时信贷可接触性非常好，反正就是和美国一样，所以这两个省份的存量房贷应该由这两个省份的所有居民一起平摊。当然，这是一种极端的情况，这样计算出来的数值可能大大低估了按照前面原则计算出来的居民存量房贷/居民年可支配收入这一比值！
计算下来的结果是，如果用所有居民平摊，当前江苏为0.64，浙江为0.69。如果只用城镇居民平摊，江苏为0.82，浙江为0.87。
4.11 以上因素并没有考虑中国的城市化还处于城市化进程中，中国当前城市化率为57%，日本在90%以上，美国虽然在80%左右，但是其早已完成城市化，甚至出现逆城市化现象。
一个国家城市化率不断提高的过程也是一个居民房贷杠杆率不断提高的过程。从美国和日本的历史可以看出来，即使城市化率不提高，房贷存量/GDP依然有可能会上升，更不要说城市化率不断提高的阶段了。
为什么一个国家城市化率不断提高的过程也一定房贷杠杆率不断提高的过程。笔者在此举一个例子，说明情况：有两个岛，一个叫中岛，一个叫美岛。中岛里面50%的的房子都是新建的，而且房子还在不断涨价，每年涨10%。美岛里面只有10%的房子是新修的，另外90%的房子都是老的房子，美岛的房子也在涨价，每年也涨10%。假定这两个岛分离很远，各自是一经济体，且岛上的人都需要全额借款买房。也就是说，整个中岛的存量房贷不仅来自于新的房子的房贷，也来自于价格上涨；而美岛的存量房贷，主要来自于价格上涨。
以日本为例子，我们说明下，这个过程。1975年，日本家庭住房贷款余额/当年GDP的比值只有13%，但是日本当年的城镇化率已经达到了76%。随着日本城镇化率不断提高，日本家庭住房贷款余额/当年GDP的比值也不断提高，1990年，此比值已达到24%，当年日本城镇化率达到77.37%。在泡沫经济破灭的后的十年，日本家庭住房贷款余额/当年GDP一直从24%上升到2001年的36%左右。随后一直稳定在36%附近。
当前，我们的城镇化率水平为56%，城市化率水平不到40%，但是我们的杠杆率水平，无论是只用城镇居民平摊，还是利用所有居民平摊的居民人均房贷存量/人均可支配收入的比例已经超过日本1989年的水平，且依然在大幅上升中。换句话说，我们快速升高的存量房贷杠杆率可能正在耗尽未来的杠杆的潜能！
所以，总结而言，虽然我们当前的城市化率的水平远远落后欧美，但是房贷存量/GDP已超过日本泡沫经济，城镇人均房贷存量/城镇人均年可支配收入已经快赶上美国最高峰。
2我们接下来将分析一些常用的房价负担指标：房贷存量与居民储蓄相比，房贷存量与居民总金融资产相比，房贷存量与居民总房产价值，房价收入比，租金售价比，房屋空置率。
1. 房贷存量与居民储蓄相比：需关注但可控
1.1 中日比较显示我国房贷存量/居民储蓄此指标增速较快，且已超过日本较大幅度
中国和美国是不适合比较和储蓄相关的指标。正如前面所说，美国是一个负债消费型国家，所以美国的居民储蓄率一直偏低，由于种种原因，中国的储蓄率一直较高。较中美之间的这个指标没有意义。
所以中国和日本的房贷存量/居民储蓄的比较是我们应该关注。我们发现。2015年底，这个指标到了28.35%，超过了日本1995年的水平24.41%。到2016年六月底，这个指标已经到了31%，大大超过日本当前的水平20%，也超过日本过去20年的水平。不出意外可以推算出，也已经超过了1989年日本的泡沫经济时候的水平。
并不是说超过日本的当前的水平甚至90年泡沫经济时候的水平高就会发生问题。但是我国房贷存量/居民储蓄的增速和日本过去相比，有点快，2015年从24.89%上升到28.35%，2016年不出意外能升到32%以上。说明过去两年，我国居民的加杠杆的速度较为猛烈。
居民加杠杆的速度太快，可能是由于人口高峰的因素，也可能是由于投资投机购房数量的大幅增加，政策制定者想办法对此有深入的调研。
一个重要的原因伴随着老龄化等原因，中国居民存款的增速在缓慢下降。但是房贷存量的增速却在这两年日渐上升，且后者的速度远远超过前者。
1.2 新增房贷/新增储蓄增速今年可能超过100%，表明居民储蓄的增量可能赶不上房贷的增量。
如果我们只比较增量的变化，我们发现2015年新增房贷/新增储蓄的比例到了73%，到今年底很有可能突破100%。这意味着中国居民新增加的房贷负债，将超过新增加的储蓄。换句话说，我们要开始吃前面那么多年积累的储蓄的老本了。正如前面所言，我们的储蓄的增速本身随着老龄化等原因是在下降的，房贷的增速却在上升，两者形成了剪刀差。
当然，这个指标可能石油一定问题的。原因在于居民现在把很多的资产从存款转移配置到了理财产品上，如果我们把个人的新增理财和新增储蓄加总，这个指标会客观一些。我们发现今年新增房贷差不多会占据居民新增储蓄和理财加总的70%。
2. 房贷存量/居民总金融资产：已超过日本，需关注未来变化
正如之前所说，在比较不同国家的同一个指标时，我们首先要思考的是，这两个国家是否具有可比较性，这些比较对我们的参考意义有多大。考虑到美国金融市场的发达和完善，同时考虑到消费偏好，金融市场等与中国的相关性，关于房贷存量/居民总金融资产，我们还是应该比较中日之间的数值。
上图可以看到的比较是不同时点比较的数据，看下图时间序列的数据。我们发现日本从1994年开始，这一指标就未超过14%。2015年底中国这一指标已经到了15%，不出意外中国今年年底可以到17%以上。
3. 房贷存量/居民总房产价值：此指标意义不大，容易错误使用，可对比股市的融资债务。
关于这个指标的比较，我认为意义不大——简而言之，债务是刚性的，而房产价值是可变动的：
第一，很难较为准确的估算出中国的存量房地产价值是多少；
第二，房贷存量对于居民而言是刚性的负债，是必须用现金流偿还的债务，而居民房地产价值是一个一旦很多人决定变现，市场就容易出现流动性问题导致价值大大缩水的指标。
或许举个例子更能说明问题，房贷存量就是股票市场里面融资的存量，居民总房产价值可以认为是股票市场的总市值。现在一个散户融资了100万买了沪深300指数ETF，这100万就是散户必须偿还的债务。假定现在股指4000点，如果你觉得未来指数还会继续涨到5000点，那你可以把你的ETF在5000点的时候卖给别人，这时候你的之前购买的价值100万，而现在价值125万的ETF将转移到另一个接盘的人身上，你的债务也因为你得卖出得以清偿，并得到25万的收益。但如果股指跌到了3000点，你的ETF将只值75万，但是你还是需要偿还100万的债务。
第三，这是一个存量比上存量的指标，看上去符合同类性质数据相比，但是前者是刚性的，后者是可变动的。后者是价格和波动的函数。如果很多人都选择售卖房产，或者被迫出售房产，后者的价值都大大降低，可以想象下股灾时候去融资杠杆时股票的表现。
当然，很多人也用自己的方法估算了这个比值。比如中金估算这个比值在10%左右，日本大概在11%左右。用最新的数据带入某其他券商的方法估算的保守值在14.3%。如果居民房产价值用社科院国家资产负债表里面的数据推算，这一指标应该超过了15%。
4. 商品住宅销售和收入等比较：和美国不可比，占居民可支配收入比例较高
2015年商品住宅销售额为7.27万亿，2016年截至7月为4.9万亿，比2015年累计同比增加41%，假设2016年全年销售额增长40%，则今年商品住宅销售额为10.2万亿，占住户部门存款余额的17%，占居民可支配收入的比例为30%。如果按照第一篇里面描述的方法，把商品住宅的销售归到城镇居民身上，则今年商品住宅销售额占城镇居民可支配收入的比例为38.6%。
要注意，这里的商品住宅销售额代表的是新房销售额。美国的新房销售额/居民可支配收入只有2.3%。所以如果和美国相比较，我们会发现我们这个比例高的惊人。当然，因为美国已经完成城市化，所以房地产市场主要是占成交比例90%左右的二手房为主，和我们以新房为主导的结构很不一样。所以这没有啥可比性。
所以，我们需要明确的一点，进行国别比较的时候，首先要考虑是否具有可比性！
5. 房价收入比、租金售价比、地价房价比
5.1 房价收入比论国家全球排第五，论城市深圳第一，一线城市都进入前十。
房价收入比，是指住房价格与城市居民家庭年收入之比。举个例子：2009年一套4环以内普通两居室新房80平米，按单价25000元/平方米计算，平均200万左右；若以工作五年的中产阶级家庭为单位买房，假设夫妇月工资为6000元，则家庭月收入达到12000元，年收入为14.4万元，需要时间为约为14年。房价收入比是我们最常用的指标之一。
5.1.1 统计局数据的房价收入比指标偏低
如果我们看统计局的数据，我们会发现房价收入比这个指标主要在一线城市较高，二三线城市尚可。说明我国房价还没有完全失控，最少大部分二三线城市还处于可控的状态。
但是上面表格里面的数据是偏低的。上面表格里面，商品住宅销售均价使用的是统计局口径的数据，包括了经济适用房、棚改房、动迁房、限价房等可售型保障性住房在内，因此，商品住宅销售均价被明显低估。
正好易居做过类似的研究，我们可以做个直观的比较——剔除可售型保障性住房后的房价收入比，能更真实的反映各城市的房价收入比水平，但部分城市统计的剔除可售型保障性住房的房价范围仅包含市区，与统计局人均收入不完全对应，易居依据克而瑞（CRIC）数据系统，对剔除可售型保障性住房后的房价收入比作一个简单研究，结论仅供参考。易居的研究表明，2015年，剔除可售型保障性住房后，全国35个大中城市房价收入比均值为10.2，与2014年相比下降0.4，其中深圳、上海、北京、厦门、福州5个城市遥遥领先，深圳高达27.7，高出第二名上海6.9。整体上看，房价收入比排名靠前的地区多是东部城市。
以上是2015年的数据，2016年以来，一线城市地产又大幅上涨，相比2015年底普遍涨幅都在25%以上（根据清华大学恒隆房地产研究中心，北京大学林肯研究院城市发展与土地政策中心的《中国典型城市住房同质价格指数报告》）。所以上述房价收入比可能更进一步提高。
5.1.2 中美一线城房价收入比较：中国远高于美国
由于美国存在房产税，中国不存在房产税，所以比较中美房价收入比的时候，需要把房产税等因素消除。我国一线城市房价收入比均值从2015年19上升为2016年25。目前，北京为25、上海为24、深圳高达38，远高于美国一线城市房价收入比（平均为9左右）以及2007年的水平。但如果将居民收入增速和房产税因素考虑进来，我国一线城市居民16年收入可以负担一套房，对应美国一线城市为9年，两者的差距比未调整时候略好。
表格解读：
1. 如果用CEIC的数据，经过调整后北京、上海、深圳的房价收入比都在15以上，这意味着一个家庭如果假定当前的收入增速一直不变，需要15年才能买得起一套房。
2. 个体和政策制定者应该根据自身定位，理性的分析这些数据。个体买房主要是看自身预期的未来收入是否能够保持一定的增速，如果收入增速能超过房价的增速，那问题并不大。但不是每个个体的收入增速都能超过房价的增速，也不是整个社会一直都能保持这么高的收入增速。所以政策制定者如果从整个社会的角度，也就是SocialPlanner的角度出发，一定要避免发生萨缪尔逊所说的合成谬误。
3. 利用房贷买房即意味着使用杠杆。个人首付20%，杠杆率就是5倍。个体可以根据自己对于未来的收入预期，判断需要使用的杠杆倍数，甚至可以把杠杆倍数用足。但是政策制定者要警惕整个社会的杠杆的使用，尤其需要慎重思考杠杆背后的假设意味着什么。如果政府试图相信其可以维持一个8%的收入增速15年以上，从而进行政策决策，这是有点危险的。这就类似于炒期货把杠杆加的太大了。
4. 我们假设一线城市居民的收入将以8%的增速增长15年。考虑到经济收敛，潜在经济增长率下降，人口高峰已过等因素，我觉得整体上这一目标不容易实现。这个假设的要求是非常强的，这意味着未来15-20年经济将不能发生大的波动。虽然过去三十多年，我们经济整体走势不错，但是其实也出现了几次较大的波动。而当前的杠杆率已然不低，如果中途出现任何的居民可支配收入的大的变动，都会引起巨大的问题。如果社会的大部分成员都以这个假设来外推个体自己的行为，是一件危险的事情。
5. 如果收入增速不能以8%的增速增长很长时间，一线城市家庭所面对的房价收入比可能在依然在20以上，将是需要我们警惕的高数值。若中间发生了收入增速意外大幅下滑，可能会引发房地产市场较大的震动。5.2 租售比：此比值较高，尚未完全进入居民买房决策体系
链家等做了一些研究，我引用如下：“房屋租售比”= “每平方米建筑面积的月租金”/ “每平方米建筑面积的房价”。但为了便于理解，我们可以把这个概念颠倒一下，转变为“房屋售租比”。
房屋售租比即“房屋售租比”=“每平方米建筑面积的房价”/“每平方米建筑面积的月租金”，其含义可以简单理解为：“在保持当前的房价和租金条件不变的情况下，完全收回投资需要多少个月”。
而从收回投资时间长度上来看，在假设当前房价和租金不变的情况下，目前南京需要的时间最长：598个月即50年；北京上海深圳分别需要35年、37年和41年。
据融360发布中国房贷市场报告显示，7月全国首套房平均利率为4.44%，二套房平均利率为5.39%。目前仅有成都的房产仍具有“以房养房”的潜力。其它城市的租房收益率已经无法跑赢房贷利率。
从住宅租金高低的绝对值上来看，北京上海深圳稳居前三，每平米租价平均每月分别为：123元、107元和100元。这也反映出三个一线城市由于人口持续涌入的原因，对于房产的实际需求非常旺盛。紧随一线之后的是厦门，租金为一个月72元每平米。
1. 整体而言，中国住宅的租金率都偏低。尤其是一线城市的住宅的租金率越来越低，这意味着房租的上涨，无法赶上房价的上涨。一线城市和部分二线城市的租金回报率显著低于全国的均值水平。这一现象短期内似乎不会消失。
2. 租金的涨幅，主要是由收入增速来决定的，反映了社会整体所能为房租所支付的价格。房价，当前主要是由资金决定的，反映了买房人群边际上所愿意支付的价格。两者的背离一定程度上体现了社会财富的分化。相比大部分居民收入而言，房价还是较高的，尤其是一线城市。
3. 房价的价格粘性远低于房租的价格粘性，房价的涨幅的传导无法迅速传导到租金的涨幅上。未来租金和房价如何收敛，值得思考。
4. 预期房价未来仍然可以较快上涨的时候，房屋持有人和买房人并不特别在意租金收入，因为房价上涨带来的增值收益远高于租金的收益。
5. 我们没有经历过类似香港、日本、美国一样的地产周期，所以市场和购房者还没有学会把租金作为一个衡量房地产价值的参照系。
6. 可以把房子认为是成长股，现在大家更多关心的是他的价格的涨幅，而不是分红。虽然说房租是房价长期波动的中心轨迹，但是房价的增长性，即类似股价的高成长性使得我们无法准确的衡量房价的中心轨迹。北大量化实战培训，投资人的必修课
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作者：佚名
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