中国房地产疯涨的根本原因是什么 中国房价上涨的根本原因是什么

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其实大家关注的核心问题不外乎都是“房地产调控何时能够放松?”。因为但分懂点经济的都心知肚明,只要政府允许商品房存在,所谓的“限购”总不会长久之计。中央的决心再大,目的也不过只是抑制和促进房价回归合理,而非不让去建商品房,取缔房地产市场。内地房地产市场近二十年从无到有、从小到大,一直到泛滥成灾一发不可收拾的全部过程。在经历了上一轮(2007-2008年)房地产疯狂上涨,以及随金融危机之后出现的短暂下滑之后,预感到将会发生的更大的房地产危机。 两条房地产的基本原理:1)住房需求“1+1”任选一个人在城市里,都要至少有一张床有一间房;2)中国住房需求=13亿人口×GDP“13亿”指的是城市化进程中的人口基数;“GDP”则指中国三十多年高速发展带来的财富人群增长数量; 中央政府从2003即开始了针对房地产的宏观调控,而实际的结果尽人皆知不用在此缀述。那是什么原因导致调控屡试屡败,无终而果呢?概括起来说,就是政府制定的政策自始至终也没有真正找到中国房地产疯涨的根源,每一次调控无不是头痛医痛,脚痛医脚。中国房地产问题产生的根源不在房地产而在城市化、在国家的政体、在多年来GDP为导向的经济发展模式。太多复杂的因素搀杂其中,所以,解决房地产所出现的问题,只对房地产下药永远都是头痛医痛,不可能解决任何问题。这些复杂因素中,最主要的几点给罗列出来: 一,政治和政策问题:土地财政、现行土地出让制度、财税体制、房地产税制体现系、城乡土地二元制、土地出让和开发中的官员贪腐等等,这些问题能否改观尚不得而知。二,政策与市场的关系问题:建立一个完善的住房供应体系,需要政府去投入解决中低收入人群基本住房保障;同时以市场化解决中高收入人群居住以及合理的房产投资。保障性住房问题,中央政府是在09年之后也才刚刚真正意识到,才开始动手解决。但初始实践和过于急躁,其决策水平和解决手段上现在看都尚属小儿科,现在采取的“大跃进”方式,早晚需要修正。商品房市场现在是狗熊屁股硬压下来,在需求未解未疏的情况下,稍有放松能量就一定还会反弹放量。1999年虽有经济适用房政策推出,但由于粗放式建设,相关配套机制远不完善,经济适用房实施起来完全走样儿。2003年在当时建设部房地产业司举办的一次座谈会上,我即发言说认为经济适用房本身就是在制造泡沫。比如北京天通苑经济适用房包括一些影视文化名人整门栋的买下来投资,另一个经适房今典花园许多政府机关的高官都在里面买房,很多是用于投资,停车场里豪车遍布。2011年中央一边压任务要求全国建1000万套保障房,同时出政策重压房地产市场。各地方城市最终上报的保障房建造数量是否真实不得而知,符合既有保障条件的有效供给过剩乃是必然。而房地产市场一片冷清的背后,并没有真正压下去需求,巨大的需求在待势而发,其积聚的能量一定只会强过09年,而绝不会次之。采取如此极端的方式处理保障房和房地产市场之关系,虽然显示了中央对于抑制房地产泡沫和进行经济转型之决心,但方式未免过于武断。结果可能会是所有人不愿意见到的,保障房和商品房市场都又走向另一个极端。三,土地、财税体制存在的问题:土地出让金收入早已是地方城市最主要的收入来源,也是各地城市近年大规模兴起的基础设施建设的坚强后盾。此一轮房地产调控之严厉,瞬间断了各地方政府的财路。某种意义上讲,对房地产调控最大的抵触并非开发商,而是各地方政府。地方发展的冲动是推高房地产的引擎,真要想抑制谈何容易。上述所罗列几点主要影响中国房地产之因素,其实是一张中国错综复杂的房地产利益关系图谱。关于细节的展开我想许多人早已有过无数次论述,这里没有必要重复赘述。本文所要阐述的核心是要说明一个很少有人提及的,却又是中国房地产最为适用的简单的“房地产原理”,就是“住房需求的1+1”和“中国住房需求=13亿人口×GDP”。首先说“住房需求的1+1”。一个人居住于某地,起码要有一张床,稍有条件的则要有间房供其居住。这是一个再简单不过的世间道理。“中国人口总量世界第一,所以房子的数量也必然是第一”。对不起,这并不是我所要说的判断结论。本人想要强调的是,在当代中国,影响住房需求的关键是要看人口的移动。移动带来增量需求,也带来了我们难以解决的城市住房供需矛盾。在这里有必要重提“春运”这个让国人一年一次无比敏感的字眼。官方公布的数据:2012年全国春运客流量达到惊人的31亿人次。这个数字在2010年时是25亿,2005年则是17.9亿。春运客流总量是全国就业流动人口的直接体现。这一点,相信不会有人有所质疑。也就是说,这个宠大巨量的流动人口除了在自己家乡的房和床之外,在他们的工作生活地,至少还要有他们的一张床和一间房。而我们从2005年到2008年,再到2012年春运数字增长之快速变化之大,无疑也可以让我们得出这样的结论:这七年间,随中国流动人口的急速增加,就业目的地城市的住房需求也一定在同步快速增长。我们再去看中国城市的房地产,这七年间,中国房地产恰恰是最快速增长的七年。北京这样的国际化城市,城市中高端商品房市场的需求与这个城市空港客运量变量有着直接的关系。北京首都机场自T2候机楼建成之后,虽然2008年奥运会又抢建出T3,但一直运力追赶不上需求,运力不足始终困扰着机场当局。最新的消息,2012年北京首都机场客运量预计将达到9300万人次,位居世界第一。而这个数字在2009年时仅有6500万!对京、沪、穗这几个作为核心开通的城铁、高铁的城市来说,城铁和高铁通车给这些城市输送了较之前更多、更庞大的外来人口。一个多小时就可以乘坐高铁从山西、山东、河南、辽宁等地进出首都。交通条件的改善,“来了就不想走的人”客观上进一步增大了中心大城市的长期住房需求的压力。信息和交通等物质条件的快速改善,对中国牵动世界的城市化进程起到了巨大的助推作用。特别是近年高铁超速建设,高铁对于所连接城市有何影响?给城市经济发展和人民生活带来了哪些变化?连接城市的人口流动趋向呈何规律?其GDP以及产业经济的偏离或转移是否存在等等这一系列的问题,真的希望归口的国家最高权威研究机构,比如中国社科院那些花着纳税人钱的学者们去认真系统地好好的多去研究,而不要整天到晚除了说房价涨还是跌,就是评开发商好还是坏。下面再来说“中国住房需求=13亿人口×GDP”这个原理。这个等式解读起来,比上一个“1+1”原理则要复杂得多。因为人口数和GDP对应着诸如:城乡差距、户藉制度、资源分配、行政体制、财税制度、城市化战略,以及人性学、人口流动学、马斯洛需求理论等等一系列的因素。美国总统里根卸任前的《最后一次演讲》里面的一段话:为什么有那多么人不惜冒着子弹射杀的危险,翻过那道墙(柏林墙)来到我们这个国土?为什么有那么多人不惜以生命为代价,凭借一叶小舟漂泊过太平洋来到我们这个国土?……因为在我们这个国土上的孩子,他们想到吃什么样的冰激淋,就可以吃到什么样的冰激淋。……因为我们知道,追求幸福美好的生活是他们每个人的权利。人往高处走,追求幸福美好的生活是每个人的权利!这个真理,我想更适用于当代中国。因为在中国近三十年高速经济增长过后,我们至今仍面对着有目共睹的巨大的城乡差距、东西部差距、沿海与内地差距,我们仍存在甚至还在继续扩大着城乡民众接受教育的差距、医疗保健以及救护的差距、生活资源享受的差距、社会公共设施享受的差距,以及个人寻找发展、就业、创业机会的差距。“人往高处走”构成了当今中国经济和社会发展现状促使的人口往城市集中流动的基数规模。而出于创富和安全的需求,则让当代中国财富和富有人群过于密集的涌入大城市。回顾过去七、八年间中国房地产急速增长的规律,我们不难发现,房地产发展最快、房价上涨领先的城市,绝大多数与这些城市的辐射力有着非常直接的关系。也就是说,一个城市的辐射范围越强,外来人口涌入的压力也就越大,房地产上涨也就越快。比如北京、深圳、上海这几个城市,其辐射外来住民的范围都是全国甚至全世界;杭州、成都、大连、青岛等城市属于区域性中心辐射城市,这些城市的房地产市场主体上都被外来购房人群所主导。从马斯洛人的需求层次理论去看,乡镇和小城市先富裕起来的民众移居至大城市,符合马氏理论的“安全需求”。山西煤老板在山里一夜暴富后,先想的是要把妻小父母以及他的财产移到相对安全的大城市;小县城里靠手工作坊积累起财富的江浙农民,也要想着把儿女送到上海、北京去上学前途才有保障。改革开放物质生活水平的改善让中国大陆13亿人口解决了生存的基本需求。但对于13亿人口基数下涌现的巨量的巨富阶层和中产阶级,离“小地方”进入大城市是多数人必然的选择。所以就有了“村里的去县里,县城里的去省城,省城的人去京、沪、深,大城市的人向国外移民”这样一幅世界前所未有的、庞大的移民洪潮线路图。某种意义上讲,由于城乡差距,以及大城市与小城市资源等各方面存在的日益拉大的差距,房地产事实上只是中国大陆“财富马泰效应”的物质表征,是中国当下日益拉大的贫富差距的物化体现。一直以来总有一种观点在左右着政府的决策,这就是用“房价-收入比”判断房地产是否存在泡沫,或者判断房价是否过高。我一直以来认为,此理论在其它任何一个国适用,但在中国绝不适用。原因只有一个:推动中国城市房价快速上涨的力量不是本地居民,而是城市外涌入的“移民”。如果拿着山西煤老板的收入与北京或三亚的房价去做比对的话,房价高不高大家彼此都心知肚明。业内一种说法是,全国的“县太爷”至少有八成人在首都有自己的房产;辽宁某市卫生局两个普通的干部在国贸对面的建外SOHO合着买了一个整层用来投资。此轮调控之前的调查数据显示,北京四环以内购买豪宅的客户超过六成为非京藉人士。所以,若要真正了解中国住房之需求,真要制定正确的房地产管控调节政策,前提则是必须要研判正确中国的人口流动趋向以及数量。在没有对流动人口进行理性分析判断的前提下,采取压制、限制之类的做法,其结果一定还会适得其反。

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