上財萬字報告：從家庭資產負債表視角理解房地產市場定位

2025年三季度宏觀經濟專題報告

從家庭資產負債表視角理解房地產市場定位

上海財經大學中國式現代化研究院

上海財經大學中國宏觀經濟研究中心

二零二五年十月

目錄

一、房地產市場問題的起因

（一）一切的開始：家庭收入不確定性增加

（二）房地產問題顯現

（三）其他因素的影響

（四）多米諾骨牌開始坍塌：房地產市場波動的自我實現

（五）為什么這次不一樣

二、房地產市場風險的外溢

（一）房企的流動性大幅下降

（二）銀行系統承壓

（三）地方政府土地收入銳減

（四）城投債借新還舊的募資占比持續上升

三、房地產市場問題的政策應對

正文

2021年之后，中國房地產市場急轉直下，房價不再繼續上漲，而是進入下跌通道，持續到2025年三季度仍沒有企穩的跡象。家庭部門也變得不再愿意累積債務，甚至開始提前還貸，家庭杠桿率不再攀升，并經常連續多個季度下降。流動性更強的儲蓄備受青睞，存款屢創新高。消費恢復也始終不及預期。伴隨著家庭端消費需求的減弱和房地產市場的疲軟，家庭資產負債表在中國也成為熱詞，在2023年下半年更是掀起是否出現家庭資產負債表衰退的全民大討論。

市場上關于房地產的報告汗牛充棟，所有人都認識到了房地產市場的重要性。但卻很少有報告系統總結房地產市場問題的由來和政策應對思路。并且，即使是對房地產市場問題的起因這一根本性問題，也是眾說紛紜，甚至會出現邏輯“左右互搏”或者“循環論證”的境地。本報告發揮高校智庫的優勢，將系統闡述這一階段房地產市場遇到的問題。本報告主要分為兩部分，第一部分講房地產市場問題的起因和外溢性，第二部分講房地產問題的政策應對。

一、房地產市場問題的起因

關于短期房價波動的起因，學術界主要有兩派觀點，一派觀點認為是信貸沖擊的影響。這一派觀點認為，經過一段時期的寬松信貸政策后，政策制定者開始擔心寬松信貸導致的各種問題（比如銀行監管問題，投機問題等等），因此，會主動踩剎車，降低信貸供給，這一負向的信貸沖擊會使得經濟主體，無論是企業還是家庭，被動降杠桿，從而導致消費需求不足和房價的下跌。1990年代日本房地產市場的崩盤就是這一觀點的印證。

另一派觀點認為，房價的波動來自于投資者的信念（Belief），當人們相信“房價永遠漲”時，就會主動地去買房子，房價就會被推高，印證了投資者的信念；但當人們不再相信“房價永遠漲”時，就會降低住房需求，房價就會下跌，再次印證了投資者的信念。美國2008年金融危機前后房價的波動是這一觀點的印證。

回到中國的問題，信貸收緊的故事肯定不適合中國，關于投資者信念的故事可能適合后一階段的情形，但在最開始的時刻，人們信念的改變需要一個“扳機”。項目組認為，這個扳機就是家庭收入不確定性的增加。

（一）一切的開始：家庭收入不確定性增加

想象這樣三個場景：在第一個場景中，家庭沒有失業，但由于企業資金周轉出現問題，所有人的工資不再按月發放，而是幾個月疊在一起發，因此，家庭可能會在某一個月份一下拿到多個月的工資，也可能連續多個月拿不到工資。

在第二個場景里，家庭失去工作，只能依靠失業保險，或者自己的儲蓄維持日常生活。

在第三個場景里，家庭既沒有被“拖欠工資”，也沒有失業，但身邊經常聽到類似的新聞，家庭也不確定自己未來會不會也遇到類似的情況。

這三類家庭會如何決策呢？第一個家庭，如果當月沒有工資，收入下降，消費需求下降。但當月拿到了幾個月的合并工資，家庭是否會增加消費呢？大概率也不會，因為家庭不知道下月是否能按時拿到工資。第二個家庭，失去工作，收入下降，消費需求也會下降。第三個家庭雖然沒有受到任何影響，但出于對未來的擔心，也會增加儲蓄，降低需求，甚至當儲蓄較多時，還會提前還貸，以備未來突發狀況時有足夠的現金流。自此，家庭便處于資產負債表調整的過程中。

與此同時，考慮最中性的第一種場景，從年收入的角度看，個體的收入沒有變化，這體現在宏觀經濟統計中就是無論是平均收入，還是平均收入增速，都不會受到影響。但如果考慮收入的中位數，則無論是中位數收入，還是中位數收入增速，均會受影響。這也產生了“宏觀熱，微觀冷”的現象，即宏觀數據是好的，但微觀體感上，大部分人的境況其實是下降的。

數據是否真的是這樣？圖1和圖2分別描述了居民人均可支配收入的名義同比增速和中位數與平均值之比?？梢钥闯?，首先在收入增速方面，在2020年之后的絕大部分時期，中位數的同比增速均是低于平均值增速的，特別是在2021-2023年間。同時，收入均值方面，雖然中位數與平均值之間的比值從2015年后開始下降，但自2021年后，下降速度明顯加快。這一宏觀數據也間接說明，上述工資延遲發放的情況確實有可能存在。

圖1居民人均可支配收入名義同比增速（%）（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院）

圖2居民人均可支配收入中位數與平均值之比（數據來源：國家統計局、上海財經大學經濟學院）

雖然宏觀上平均收入和收入中位數的變動趨勢印證了上述例子，現實情況是否真的如此？利用中國人民大學勞動人事學院“中國雇主-雇員匹配數據跟蹤調查”微觀數據，課題組對此進行了探討。在該調查數據中，有兩個問題和本報告的分析相關，分別是“B3.1 1）您從本企業獲得的每月平均稅后總收入”和“B3.2上個月您從本企業獲得的稅后總收入為多少元”。利用這兩個問題，通過比較勞動者上月收入與平均稅后收入，可以計算那些上月收入過高或者過低的群體，而這一群體比例的變動可以被認為是收入不連續性的體現。具體而言，給定勞動者的平均收入為正，如果勞動者上月收入為0，或者上月收入比平均收入高特別多，就認為個體的收入可能不具有連續性。如果收入不連續性群體的比例大幅升高，就認為勞動力市場中工資發放存在集中發放和拖欠的情況。

由于勞動者每個月的工資出現波動是正?，F象，且本項目想要說明的是收入劇烈變動的影響，因此課題組根據上月收入與平均收入的比值，將所有樣本劃分為四組，第一組為上月收入變為0，這說明上月拖欠了工資；第二組為收入在兩倍平均收入以內，課題組認為，在考慮了收入本身的波動后，這一組群體可以被認為是按時發工資的群體，第三組為上月收入在2倍和3倍工資之間的群體，這一群體的收入略高，嚴格來看可以被視為沒有按時發放工資，也可以被認為在合理范圍之內。最后一組是上月收入在3倍平均工資以上，這一群體被認為是集中發放或者補發工資的群體。

表1匯報了2019年和2021年這兩次調查的結果。從結果中可以看出，在2021年，上月收入變為0的群體由2019年的0.7%升高到1.36%，上月收入在三倍以上平均工資的比例由2019年的7.82%升高到24.01%，這兩類群體的比例大幅上漲，說明收入不連續性的加劇。

雖然課題組進行了兩年的對比，但這種不連續性仍然可能是由于調查月份的變動引起，收入大幅的增加可能是獎金等原因導致。為進一步說明上述情景的真實性，課題組接下來給出百度指數中“拖欠工資”的熱度，如圖3所示。從圖中可以看出，在2020年之前，該熱度值雖然在2018-2019年有上升趨勢，但整體還是在600以下。而在2021-2022年，該指數大幅增加，大部分時期均超過了600，這就說明在這一段時期，拖欠工資的現象確實比較嚴重。

圖3百度指數中“拖欠工資”的熱度趨勢（數據來源：百度公司、上海財經大學經濟學院，截圖時間為2025年9月11日13:38:17）

如果對于勞動者而言，拖欠工資成為一種風險，相應地，勞動者會采取一些措施。一個可以想象的情況就是放棄工作的穩定性，以保證及時拿到報酬。利用中國綜合社會調查（CGSS）這一微觀數據，課題組對這一問題進行了進一步探討。在2021年的CGSS調查問卷中，有一個問題是“L1. 您目前的工資計算方式主要是？”，其中共有計件、計時、計件和計時、按天計算、底薪加提成（或底薪加績效）、固定月薪制、年薪制等選項。其中選擇“按天計算”的比例高達10.42%。由于這一問題只存在于2021年的調查問卷中，課題組無從得知在2021年之前選擇“按天計算”的比例，但從“是否簽訂勞動合同”這一問題可以得到互相印證。在2021年，樣本中共有60.2%的個體沒有簽訂勞動合同，但在2017年，這一比例為58.54%。體現了勞動力市場的一個變遷，零工經濟越來越多。從勞動者的角度看，如果工資收入沒有保障，寧愿放棄工作的穩定，也要選擇可以按時拿到工資的“按天計算”的工作方式，說明工資的不穩定越來越明顯。

課題組最后再提供一個關于勞動者對當前工作滿意度的證據，進一步佐證上述現象的可能性。利用中國家庭追蹤調查（CFPS）數據，課題組統計了個體對當前工作的滿意程度，表2報告了三次調查年份的結果?？梢钥闯觯?022年的調查中，無論是選擇“非常不滿意”還是選擇“不太滿意”的比例均較2020年有了一定的提高。表中還有一個有意思的結果是，選擇“比較滿意”和“非常滿意”的比例在2022年同樣有所提高，勞動者對于工作的認可呈現兩極分化的情況。課題組對此的解釋是，如果勞動者不能按時得到工資，或者工作環境進一步惡化（工人的工作時間一直在持續增加），個體對工作的滿意度在下降，但同時，如果一份工作能夠按時付工資，在當前的經濟環境下，仍然會讓勞動者感到慶幸，自然也就產生了對工作滿意度兩級分化的情況。

為什么在收入整體上并未改變的情況下，上述勞動力市場的一個小的波動還是引起了這么大的震蕩，原因是人有預防性儲蓄動機，并且住房資產本身是流動性較差的資產。此時如果某些勞動者只有在很靠后的月份才能拿到工資，這些人在當下就會緊衣縮食，降低消費，降低住房需求，消費和房價就會下降。同時，如果某些勞動者可能在某一個月份拿到很多錢，這些人大概率不會進行消費，畢竟未來幾個月是沒有收入的，因此，這些人可能會去提前還貸，從而降低每月的貸款利息，也可能將錢存起來以備未來之需。因此，即使不考慮失業，只是企業暫時發不出工資，或者多個月工資合在一起發，疊加住房的流動性差的特點，就會導致房地產市場的波動。

（二）房地產問題顯現

受限于未來收入波動的增加，家庭降低住房的需求，便會導致房價下降，圖4和圖5分別匯報了70個大中城市新房和二手房的價格變動?？梢钥闯?，無論是新房，還是二手房，無論是一線城市，還是二線三線城市，從2021年以來，房價增速一路下滑，在2022年起就陷入負增長。雖然在2024年底房地產市場有所恢復，但無論是新房還是二手房，增速仍未恢復為正。

圖4新房價格指數（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

圖5二手房價格指數（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

由于上述新房和二手房數據是一個簡單的平均指標，因此可能會高估房地產市場的恢復，低估目前問題的嚴峻性。原因在于，家庭選擇住房的區域和質量會與經濟周期相關。當經濟情況好時，越是在市中心，交通便利的住房越貴，家庭會傾向于購買偏遠的住房，此時房價的增長被低估。但當經濟情況變差時，“好房子”的價格下降，家庭有能力去購買更好的住房，因此，房價的下降會被低估。為了控制住住房質量等對房價的影響，一個更好的辦法是控制住這些住房的特征，單純地看房價的變動，圖6報告了相關信息?？梢钥闯?，在控制了住房的特征后，房價的下降變得更明顯。

圖6二手房出售掛牌價指數（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

在家庭債務方面，無論是國際清算銀行（Bank for International Settlements, BIS）的統計，還是國家金融與發展實驗室(NIFD)的統計均顯示，從2021年開始，我國家庭債務占GDP的比重不再呈上升的態勢，而是變得平穩，甚至出現多個季度連續下降的新局面，如圖7所示。家庭部門加杠桿的動力大幅下降。鑒于可支配收入占GDP的比重較少，項目組還畫出了中美家庭房貸收入比的趨勢圖，如圖8所示。無論是按資金流量表中的可支配收入計算，還是按通過人均可支配收入構建的可支配收入計算，房貸收入比也傳遞了相同的信息，即我國家庭從2021年進入降杠桿階段。而根據美國的歷史經驗，如果沒有強有力的政策干預，這一趨勢可能會維持很長一段時間。

圖7中國家庭杠桿率（數據來源：BIS、NIFD、上海財經大學經濟學院）

圖8中國家庭房貸收入比（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

在需求端，家庭部門不僅投資房地產的動力不足，消費的恢復也始終不及預期。圖9匯報了新冠肺炎疫情前后不同年份各個月份的社會消費品零售總額當月同比增速（累計同比增速也傳遞了相同的信息），需要說明的是，受到新冠肺炎疫情的影響，2020年到2023年的同比數據會出現過高或過低的情況，項目組此處只放了最近兩年的數據，可以看出，雖然在疫情前，消費增速也在逐漸下降，但速度較為緩慢，疫情后增速相比于疫情前產生了趨勢性下降。雖然在國補等政策影響下，2025年的消費有了一定的恢復，但從圖中也可以看出，隨著國補的退出，消費的增速開始再次下滑，表明消費并沒有從根本上恢復。

圖9社會消費品零售總額當月同比增速（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

家庭既不買房，也不消費，錢去了哪里？答案就是儲蓄。需要說明的是，為了說明儲蓄的多樣性，以及家庭潛在的資產組合，此處課題組沒有匯報家庭銀行存款的信息，而是匯報的通過資金流量表計算的家庭儲蓄率，此處的儲蓄相當于除掉消費的所有資產，并不局限于銀行存款。從圖10可以看出，我國家庭儲蓄率在2009年之后持續下降，這一下降趨勢也是到了2021開始截止，雖然沒有趨勢層面的上升，但整體仍顯著高于新冠肺炎疫情前。同時，居民戶新增人民幣存款的數據反映出，家庭儲蓄不但增加，而且增加的更多是流動性最強的存款。

圖10資金流量表中家庭儲蓄率（數據來源：Wind、上海財經大學經濟學院）

（三）其他因素的影響

上述分析只是來源于“拖欠工資”這一收入波動事件，宏觀經濟環境變差還會從其他許多方面影響房地產市場。比如在青年人就業方面，雖然青年人失業率升高是一個嚴峻的問題，但課題組認為，另一個可能更加值得注意的問題是青年人勞動參與率不斷下降。當然，如果從趨勢上來看，隨著大學的擴招，研究生博士生的擴招，青年人勞動參與率在某些時期下降是情有可原的，但在過去的一段時間，即使在沒有明顯的政策引導的情況下，仍然可以看到，無論男性還是女性，相比于整體勞動參與情況，青少年（16-24歲）的勞動參與率均在下降，如圖11和圖12所示。青年人退出勞動力市場，準備考公考研，或者進行更多的知識儲備，這一定程度上會對未來勞動力市場的健康發展起到作用。但同時，如果有更多的青年人退出勞動力市場，只能和父母住在一起，那么對住房的需求進一步降低，房價也會進一步受到沖擊。

圖11男性勞動參與率（數據來源：國際勞工組織（ILO）、上海財經大學經濟學院）

圖12女性勞動參與率（數據來源：國際勞工組織（ILO）、上海財經大學經濟學院）

對比圖11和圖12中男性和女性的勞動參與率，還可以看到另一個額外的信息，即在過去一段時期，男性的勞動參與率在下降，而女性的勞動參與率在上升。這一結果也從側面印證了數據的準確性。在經濟學理論中，有一個關于女性勞動參與率的經典理論是增加工人效應（The Added Worker Effect）。這一理論指出，當家庭中男性受到經濟沖擊失業或者退出勞動力市場后，女性會通過更多地增加勞動來彌補家庭收入的損失。以上男性和女性勞動參與率的差異性表現也為這一理論提供了中國版的現實注腳。

圖13不同年齡段的MPC（數據來源：CFPS、上海財經大學經濟學院）

除了青年失業率非常高以外，其實這一段時期中國勞動力市場的整體失業率也較高。在之前的報告中，課題組一直呼吁除了青年人的失業率以外，還要關注其他人群，特別是中年人的失業率。原因在于，中年人是家庭里的“頂梁柱”，上有老下有小，一旦失業，整個家庭就會陷入危機。在此次報告中，利用CFPS數據，課題組檢驗了不同年齡群體對于暫時性收入沖擊的自我保險作用。結果如圖13所示?？梢钥闯觯瑫簳r性收入沖擊向消費的傳導系數在中年時是最高的，這一結果可以做多方面解釋，一是從沖擊傳導的角度，中年人自我保險能力最差，受到收入沖擊影響后需求下降的最多；二是從邊際消費傾向的角度，不同于很多人的“下意識”的感覺，其實年輕人的邊際消費傾向不是特別高，真正邊際消費傾向高的群體是中年人，換句話說，如果采用針對家庭的財政政策，向中年人傾斜可能會取得更好的效果。在對房地產市場的影響上，無論是改善性住房，還是為子女準備的剛需住房，中年人均是房產購買主力和住房抵押貸款借貸主力，因此，在宏觀經濟不好的情況下，中年人對需求的收縮會更激進，無論是對消費，還是對房價，造成的影響也就更大。

造成城市住房需求下降的另一個因素是流動人口的回流。由于很多公共服務，比如廉租房，失業保險等，并未覆蓋到流動人口，因此，當城市收入波動增加，或者失業率升高時，流動人口并不會待在城市里，而是會返回戶口所在地，畢竟待在城市里不但沒有穩定的工作，生活成本也會更高，而回到家鄉至少可以降低生活成本。在缺乏公共服務保障的情況下，對于流動人口而言，回流肯定會帶來福利的改進。但對于城市來說，雖然流動人口可能并不是買房的主力，但流動人口的回流帶來的更多是生活成本的提高和服務質量的下降，造成住房增加值的下降，也會降低住房的價格。

圖14省份失業率常住人口變動（數據來源：CFPS、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

選取人口流入省份作為樣本，課題組通過將常住人口的變動代表流動人口的回流，即如果某個人口流入大省的常住人口下降，這就說明這一省份吸納的流動人口在下降，也就說明曾經在這一省份的很多流動人口發生了回流的現象。并通過CFPS構建了這些省份的失業率與人口波動指標，檢驗了失業率與常住人口變動之間的關系，如圖14和圖15所示。可以看出，無論是失業率，還是收入方差，均與常住人口的變動負相關，也就是說，失業率的增加，或者收入不確定性的增加確實會導致勞動力回流，從而引發上述現象的發生。

圖15省份收入波動常住人口變動（數據來源：CFPS、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

（四）多米諾骨牌開始坍塌：房地產市場波動的自我實現

房地產市場的波動只是開始，如果沒有外力干預，會在經濟運行中自我放大，影響人們的預期。自2022年以來，國內經濟增速放緩、就業市場壓力增大，消費者就業和收入預期雙承壓，居民對未來收入的信心不足，引發預防性儲蓄動機增強，拖累消費增長動力。

消費者信心指數（Consumer Confidence Index, CCI）是衡量消費者對當前和未來經濟形勢信心的綜合性指標，它反映了消費者對經濟發展、就業前景、收入水平以及消費意愿等方面的看法和預期。作為一項先行指標，CCI對預測消費支出、投資意愿乃至整體經濟走勢具有重要參考價值。當前中國消費者信心指數和消費者滿意指數處于極低水平，且在2025年上半年仍在低位徘徊。如圖16所示。并且從圖中可以看出，消費者信心指數的下降也是發生在2021年后期，略微落后于房地產市場的波動。這表明消費者對經濟前景的判斷趨于謹慎甚至悲觀，內生增長動力不足的問題尤為突出，可能對未來的消費和投資活動產生顯著的抑制作用，是宏觀經濟運行中亟待解決的關鍵問題。

圖16消費者信心指數（數據來源：財新/CEIC數據庫、上海財經大學經濟學院）

消費者預期指數從2025年1月的89.2降至4月的88.3，表明消費者對未來經濟前景、就業改善和收入增長的預期持續悲觀（見圖17）。這與制造業PMI中從業人員指數長期低于榮枯線相呼應，共同指向就業市場的結構性壓力和居民收入增長放緩的現實。當家庭擔心未來收入下降時，會選擇減少當前非必要消費、增加儲蓄以備不時之需。這直接導致社會消費品零售總額增速放慢。

圖17消費者整體預期、就業預期和收入預期指數（數據來源：財新/CEIC數據庫、上海財經大學經濟學院）

在這種高不確定性環境下，住房作為居民資產的重要部分，其市場表現也深受影響（需求不足 → 房價下跌 → 財富效應減弱）。一方面，住房具有“雙重屬性”：既是不動產（流動性差），又被視為相對安全的資產。當收入前景不確定上升時，由于房產變現難度高，家庭往往不會輕易出售房屋套現，而是傾向于削減消費并保留住房。但另一方面，正因為缺乏變現渠道，住房無法充分充當家庭的“蓄水池”來平滑消費——房價下跌打破了“房價永遠漲”的神話，反而削弱了房產的安全資產屬性。換言之，在中國當前的市場環境下，收入沖擊導致的預防性儲蓄增加，并未通過典當房產等方式轉化為消費資金，反而造成住房需求下降和房價下行。這一連鎖反應正是近兩年房地產市場低迷的重要成因。

圖18房價增速預期指數（數據來源：中國人民銀行、上海財經大學經濟學院）

中國消費者信心指數的持續走弱，并非單一因素所致，而是多重宏觀經濟因素相互作用的結果。它不僅反映了收入和就業預期的不確定性、房地產市場調整的沖擊，也體現了市場信心的恢復需要更強有力的信號和更穩定的宏觀環境。提振消費者信心，將是未來宏觀政策需要重點關注并持續發力的方向。

消費者信心下降，對房價的預期也在下降，圖18基于中國人民銀行儲戶問卷調查構建的房價增速預期指數進行展示。當指數大于0.5時，表明居民整體上對下季度房價持上漲預期；當指數小于0.5時，則反映出看跌預期。由數據可見，在本輪房地產市場下行周期中，自2022年三季度起，居民對房價增速整體轉向悲觀。盡管2023年一季度預期指數曾短暫回升，但隨后迅速下行。截至2025年二季度，該指數已降至歷史最低水平，顯示出居民對房地產市場的悲觀情緒仍未得到根本性緩解。

圖19展示了課題組基于量化結構模型得到的模擬結果。結果表明，在家庭存在非理性投機預期的情況下，負向需求沖擊會首先引致房價下跌。實際房價的下降將促使家庭形成更加悲觀的房價增速預期，而這種預期反過來又會進一步削弱購房需求，從而加劇房價下行壓力。由此，實際房價與房價預期之間形成了相互強化的正反饋機制。與此同時，房價下跌對宏觀經濟產生顯著負面沖擊，不僅推動土地價格走低，還抑制房企投資活動，最終導致GDP的下滑。

圖19量化結構模型模擬結果（數據來源：上海財經大學經濟學院）

（五）為什么這次不一樣

事實上，消費不足的問題曾長期困擾著中國經濟，文獻中更是有“中國儲蓄之謎”的經典命題，房地產市場也在2015年左右遇到過暫時的困難。并且，無論是中央政府，還是地方政府，對房地產市場和居民消費問題一直持續關注，并陸續出臺了如降首付，降買房限制，降利率，以及發消費券等一系列需求刺激政策。2024年的中央經濟工作會議更是將“國內需求不足”定義為我國經濟運行面臨的困難和挑戰之一，并將“大力提振消費、提高投資效益，全方位擴大國內需求”作為經濟的重點任務。

在經濟學理論和國際經驗方面，當家庭面臨的收入不確定性增加時，家庭的預防性儲蓄動機會發揮作用，家庭會降低消費，增加儲蓄，同時，如果還額外有失業沖擊，則失業還會帶來額外的負向收入效應，最后，如果考慮住房的流動性較差的因素，家庭的住房需求降低，房價降低。這是一個無論是在經濟學理論上，還是在經濟學實踐中，均較為經典的傳導機制。但一個問題是，為什么這次不確定性沖擊的影響這么大？持續時間這么長？對中國經濟造成這么大的后果？

圖20省份杠桿率與家庭消費增速（數據來源：CFPS、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

課題組認為，核心的原因就是經過近10年的加杠桿（見圖7），中國的家庭債務有了很大的膨脹，導致家庭資產負債表變得非常脆弱。這個時候一個很小的沖擊也可能造成嚴重的后果，即脆弱的家庭資產負債表放大了沖擊的影響。利用CFPS微觀調查數據，課題組首先對此邏輯在數據上進行了探討。利用家庭的財務數據，并借助CFPS多期調查的特點，課題組首先構建了分省2020年的平均杠桿率，以及分省2022年的消費增速和房價增速。研究發現，無論是2022年的消費增速，還是房價增速，均與2020年的杠桿率負相關。也就是說，在2020年如果家庭杠桿率越高，則2022年家庭的需求就會越低。

圖21省份杠桿率與房價增速（數據來源：CFPS、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

進一步地，利用自主構建的多資產不完全市場異質性個體模型，課題組探討了家庭資產負債表對沖擊影響的放大作用，即檢驗沖擊影響的狀態依賴性。具體做法如下：課題組構建了兩種情形，在第一種情形下，初始穩態的房貸利率較高，家庭的債務累積要少一些，類似于2015年時的宏觀經濟形勢；第二種情形下，初始穩態的房貸利率較低，家庭的債務累積要多一些，類似于2021年時的宏觀經濟形勢。假設兩種情形下受到一樣的收入不確定性沖擊，則由于在低利率的初始穩態下，家庭的債務累積更多，財務狀況更脆弱，對沖擊的自我保險作用更弱，因此，沖擊的影響也會更大。圖22和圖23分別匯報了在低利率和高利率兩種不同情形下，收入不確定性沖擊對消費和房價的影響。可以看出，確實如前所述，同樣的沖擊，在家庭債務更高，家庭資產負債表更膨脹的時候，沖擊的影響就會更大。

圖22收入不確定性沖擊對消費的影響（數據來源：上海財經大學經濟學院）

圖23收入不確定性沖擊對房價的影響（數據來源：上海財經大學經濟學院）

二、房地產市場風險的外溢

即使不考慮房地產市場占GDP的份額，以及房地產上游水泥鋼筋的銷售和下游建材家電的銷售，房地產市場出現了問題，也會進一步通過金融市場、地方財政等影響整個宏觀經濟。即沖擊會通過家庭資產負債表向其他兩張資產負債表傳導。

（一）房企的流動性大幅下降

受多重因素疊加的影響，以“恒大爆雷”為標志性事件，我國房地產行業開始進入深度調整階段，住宅銷售量價齊跌，持續時間將近三年，為房改以來持續時間最長、調整幅度最大的一次。如圖24所示，房地產企業的固定資產周轉率和應收賬款周轉率連續三年持續下降，企業流動性持續收緊，為2020年以來最低水平。使得房地產企業對產業鏈上相關主體的支付能力明顯下降，房地產行業深度調整的影響溢出至其他行業或部門。當然，除了本報告提出的從需求端導致的房地產市場疲軟的原因外，供給端的三道紅線也對當前房地產企業的流動性困境造成了一定的影響。

圖24上市房地產企業固定資產周轉率和應收賬款周轉率（數據來源：WIND、上海財經大學經濟學院，單位：%）

（二）銀行系統承壓

房地產市場的低迷還會傳導到銀行系統。圖24的散點圖展示了2009年至2023年間，中國房價與房地產行業貸款不良率之間的關系。其中，橫軸代表“房價”，使用“商品房每平方米銷售價格與人均GDP的比值”來衡量從而可以排除趨勢的影響，數值越高代表房價相對于居民收入越高?？v軸則代表了銀行對房地產行業貸款的“不良貸款率”。圖中橙色的虛線是數據的擬合趨勢線，呈現出從左上向右下的傾斜趨勢。揭示了兩個變量之間存在著明顯的負相關關系。簡單來說，在房價收入比較高的年份，房地產行業的不良貸款率往往處于較低水平；反之，在房價收入比較低的年份，不良貸款率則傾向于走高。這種負相關關系背后有清晰的經濟邏輯。當房價較高時，通常對應著房地產市場的繁榮期。在這個階段，房地產開發商銷售回款迅速，資金鏈充裕，償還銀行貸款的能力很強，因此貸款違約的概率很低。而當房價收入比下降時，則往往意味著房地產市場進入調整期或下行期，開發商面臨銷售困難、現金流緊張的困境，償債能力減弱，從而導致貸款違約事件增多，推高了銀行的不良貸款率。

圖25房價與房地產行業貸款不良率（數據來源：WIND、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

圖26地區房價與貸款不良率（數據來源：WIND、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

考慮到使用國家總體層面的數據樣本量可能過小，課題組收集了各個省份2010-2022年的房價數據和銀行不良貸款率的橫截面數據。圖26展示了2020-2023年的樣本房價和不良貸款率的關系。可以看出，即使在地區方面，以及銀行整體的不良率，二者仍然是負相關的。當然，由于城市固定效應，以及可能存在的內生性影響，二者之間的關系僅可被看作為相關性關系，并不能直接被解讀為因果性，但大量的事實證據表明，房地產市場和銀行系統穩定性之間的相輔相成關系是真實存在的。

（三）地方政府土地收入銳減

房地產市場的低迷也直接影響土地市場，影響地方政府的財政收入。圖27報告了地方本級政府性基金收入中國有土地使用權出讓收入的同比增速，可以看出，從2021年開始，土地財政收入增速持續下降，在2022年初增速跌至0以下，并始終未能恢復為正。雖然最近一段時期，增速有所收窄，但根據2023年的趨勢，課題組仍然無法判斷這一收窄是暫時性的還是持久性的。土地出讓金減少，使本就債務高企的地方政府財力更加緊張。土地市場低迷既是房地產行業景氣度不足的結果，也反過來制約城市更新和新項目供應，對未來市場供給形成隱憂。不過，由于近年來土地供給側改革和集中供地政策的實施，土地價格過快下行的風險有所控制，短期內未出現土地流拍潮，但長期來看仍需關注地方政府和城投平臺的債務風險。

圖27地方本級政府性基金收入:國有土地使用權出讓收入（數據來源：WIND、國家統計局、上海財經大學經濟學院）

（四）城投債借新還舊的募資占比持續上升

房地產低迷，地方政府的賣地收入銳減，在房地產市場繁榮階段所借的債務此時成為負擔，造成債務擠壓效應。自2021年以來，如圖28所示，用于借新還舊或償還有息債務的募資占比持續上升，而用于項目建設、補充流動資金或其他事項的募資規模和占比則持續下降，其中，2025年一、二季度募資用于借新還舊或償還有息債務的比例分別高達95%和96%，用于項目建設等用途的資金規模僅為592億元和578億元。低迷的房地產市場不僅對房地產企業的資金鏈造成巨大壓力，其影響也延伸至與房地產企業存在諸多合作的城投平臺，疊加融資平臺本就高企的債務規模，使得融資平臺債務風險不斷凸顯。此外，在城投市場化轉型的大背景下，雖然房地產業務是城投轉型的一個重要方向，但低迷的市場環境也加大了城投平臺轉型的難度，對城投平臺的化債和轉型形成拖累。

圖28城投債募集資金投向（數據來源：WIND、上海財經大學經濟學院，單位：億元）

三、房地產市場問題的政策應對

本報告聚焦于房地產市場的需求端，指出通過家庭資產負債表理解目前房地產市場，乃至整個內需困境的邏輯與現實依據。關于對宏觀調控政策的啟示方面，課題組認為，在政策建議上，本報告與其說建議政策做什么，倒不如說政策上盡量不要做什么。

首先，課題組認為，在貨幣政策方面，要對以降利率擴信貸為主的貨幣信貸政策持謹慎樂觀態度。原因在于，貨幣政策通過需求端刺激經濟的主要渠道是貸款利率降低帶來的流動性渠道和家庭二次抵押帶來的再融資渠道。在家庭資產負債表已經相當脆弱的情況下，無論是降利率還是擴信貸，都會加劇資產負債表的脆弱。同時，由于中國并沒有發達的房屋凈值貸款市場，家庭的二次抵押行為受限，這會進一步限制貨幣政策的效果。當然，需要說明的是，降低存量房貸利息的政策還是有效的，可以降低家庭的還款額，起到修復家庭資產負債表的目的。

圖29寬松貨幣政策對消費的影響（數據來源：上海財經大學經濟學院）

圖30寬松貨幣政策對房價的影響（數據來源：上海財經大學經濟學院）

課題組利用構建的一個包括流動性資產、非流動性房產以及房貸的不完全市場生命周期模型，對貨幣政策通過家庭資產負債表的傳導進行了理論層面的分析，在分析中，共考慮了兩種情形，一種是存在再融資的情形，另一種是不存在再融資的情形。貨幣政策對消費和房價的影響如圖29和圖30所示，可以看出，在面臨貨幣政策沖擊時，雖然存在利率降低產生的還款額下降的流動性效應，由于沒有再融資渠道，貨幣政策沖擊雖然會起到提高房價，促進消費的作用，但相比于存在再融資渠道的經濟環境，該影響被大大削弱。

其次，由于家庭部門加杠桿導致的財務脆弱性，擴張的財政政策的效果可能會更好。原因在于，財政政策的效果取決于家庭的邊際消費傾向，而家庭邊際消費傾向的最重要影響因素就是市場完備性和家庭所受到的流動性約束。由于住房資產在中國的流動性更低，且家庭部門加杠桿導致流動性進一步收緊，因此，家庭的邊際消費傾向更高。

課題組在2022年宏觀報告中已經指出，由于市場更加不完備，在我國可能存在著家庭儲蓄率高與家庭邊際消費傾向高并存的現象。其經濟學含義為：未還完房貸的住房凈值不能進行二次抵押導致的市場不完全性不但會提高家庭儲蓄，還會提高家庭對收入沖擊的邊際消費傾向。具體而言，如果家庭不能進行二次抵押，則一方面由于未來收入不確定性的存在，家庭未來可能有收入驟降的風險，如果不想因此而賣房，就需要為未來的房貸還款儲備流動性資產，也就是說，二次抵押市場的缺失引入家庭額外的儲蓄動機，壓低了日常消費；另一方面在面臨收入沖擊時，家庭也不能通過調整信貸保持消費平滑，進行自我保險(self-insurance)，為了降低消費的波動，家庭也會壓低日常消費。因此，家庭消費不但受到額外儲蓄動機的抑制，而且受到消費平滑機制缺失帶來的抑制。在收到財政補貼后，家庭的邊際消費傾向可能會更高。

課題組繼續利用構建的結構模型，比較了中國和美國家庭的邊際消費傾向大小。圖31報告了家庭收到暫時性財政補貼后家庭邊際消費傾向的變動圖。可以看出雖然財政補貼雖然是一次性的，但其存在長期效應；并且在中國家庭的邊際消費傾向始終大于美國家庭。項目組進一步發現，無房家庭、流動性資產更少的家庭以及杠桿率更高的家庭，會更容易受到預算約束的限制，邊際消費傾向更高。這部分特定人群在穩定經濟過程中將起到重要作用。完善再分配調節機制、轉移支付體系，將財政補貼政策或社會保障政策向這部分人群傾斜，提高這一部分人群的收入對于總需求的恢復作用不容忽視。

圖31家庭邊際消費傾向動態圖（數據來源：上海財經大學經濟學院）

需要認識到，單純聚焦于房地產的政策可能短期內會有效果，但長期來看并不能解決房地產市場的問題。原因在于，房地產的問題不是房地產本身出了問題，而是宏觀經濟出了問題蔓延到了房地產的市場，這個時候如果“頭痛醫頭腳痛醫腳”，出臺一些只是針對房地產市場的政策，可能會使得扭曲變得更大。

最重要的是，要警惕落入“促消費-穩房價-降債務”的不可能三角。政策制定者需要明確到底是希望家庭擴表還是縮表。如果要促消費穩房價，必然就會涉及債務繼續攀升。如果要降債務的同時保持房價穩定，必然要犧牲消費。從這個不可能三角也可以看出，從房地產市場外部打破這個矛盾是重點。優化宏觀經濟環境，提高家庭收入穩定性，家庭才會有信心去消費，宏觀經濟發展才能變得順暢。

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