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哇!炒房的!

 三只小星星 2018-07-06





从未来偷来的债务



意大利作家卡尔维诺小说《黑羊》讲了这样一个故事:

 

一个国家人人以偷窃为生,每到夜里每个人都会去别人家里偷东西,于是所有人既有东西被偷走,也能从别人那里偷到东西,日子还过得下去。直到有一天一个老实人搬到这里。他不想偷东西,晚上就离开家什么事都不做,没多久他家当就被偷光了,而本该由他偷的人家就没被偷。那些没有被偷过的人家发现他们比别人家富了;那些跑到老实人家里去行窃的人,总发现里面空空如也,因此他们就变穷了。

 

这个故事可能大家还不大熟悉,但如果把故事里的“老实人”换成“未来”,把没被“老实人”光顾而得益换成“从未来得到借款”,是不是有点眼熟?

 

当然,真实世界的信贷并没有从未来借钱这么简单。由于债务合约的收益是事前约定的,只要项目没有真正破产,就可以从中获得固定收益,因此对于那些不愿意股权形式出资的投资者而言,债务合约提供了一种更为适宜的出资形式,促进了资本动员。简单说,债权比股权更让人放心。

 

但是这个放心的前提是,借贷被用于能够取得收益的资本投资。如果从未来待到的钱并没有用在能取得收益的资本投资上,没有产出更多财富,就会像《黑羊》里那样产生贫富差距。这还不是最可怕的,因为在《黑羊》里,老实人最后因为家徒四壁而饿死了,但债务并不会乖乖狗带,而会越积越多,最终形成债务危机。

 

那么问题来了,你怎么知道债务合约是被用于能够取得收益的资本投资,还是被用于其他地方了呢?



答案是很难。

 

这一点上,股票反而更让人放心一些。投资者在二级市场买入股票,股票价格每天的波动在提醒投资者关注风险,该走该留每个人都会有自己的判断。而债务合约的收益水平很大程度上是固定的,即约定的应付利息和全部本金,在出现明显的违约跑路行为之前,没有任何指标能告诉你债务方的状态

 

于是,债务合约容易导致短视行为:在繁荣时期,投资者认为全额收回本息完全不成问题,对可能的损失视而不见,却不知道由于投资收益逐渐缩水,风险越来越高。等到竹篮打水一场空的时候才追悔莫及。

 

但即使是韭菜也不是全无脑子,要让人逐渐无视风险的条件其实非常苛刻。只有长期的繁荣过程中才能慢慢麻痹人,最终达到在债务市场无视风险的地步。按照海曼·明斯基的理论,这分为三个阶段:

 

第一阶段,人们投资时借贷很谨慎,现金流可以偿付债务和利息;


第二阶段,第一阶段的投资获益促使人们加大投资,抛弃了第一阶段的谨慎,拼命借贷,现金流无法覆盖债务,但好在还能支付支付利息;


第三阶段,借贷过多的人们连利息都还不起了,只能借新债还旧债,终于,泡沫大到连借新债还旧债都做不到了,“明斯基时刻”就到来了。

 

一般来说,投资人在这时候才会意识到大难临头,所有借钱给别人的人或机构的人突然收紧银根甚至抽贷。负债高的企业为了获得现金流纷纷贱卖资产,泡沫破裂。这是一个不断加强的循环,资产价格越是下跌,企业越难以从银行获得贷款,进而加剧资产价格下跌。

 

这就是债务危机导致的经济衰退。





炒房兴邦



理想状态下,金融深化是资金集中于更多信贷资源,流入商业部门和企业家手中,进行进一步投资。但是在现实世界中,多数信贷并未支持新的资本投资——很可能是因为市场饱和导致的产业回报率下降。钱往往就被用于购买现存资产,尤其是房地产。

 

以英国2012年银行信贷分类情况为例,住房抵押信贷占到了65%(橙色部分),即使在公司信贷中,也有一小半的公司信贷(灰色部分)用于商业地产开发或投资。



这在发达经济体中已经是常规操作了,发达经济体的银行业务在过去八十年里发生了巨大变化。1928到1970年,房地产信贷占全部银行信贷的比例由30%逐步上升至35%,然而到2007年,其比例就接近60%了。而其余40%的银行信贷中,也有相当一部分可能是为房地产融资的。其实2007年发达经济体的银行信贷结构就和2012年英国银行信贷分类情况很相似了。

 

这说明房地产在财富中的重要性逐渐上升。

 

法国经济学家托马斯·皮凯蒂在其著作《21世纪资本论》中提到了这样一个现象:1970年发达国家财富总量是国民收入的3倍左右,而到了2010年,发达国家财富总量是国民收入的5到6倍。

 

这种变化的主要原因是房地产价值的大幅攀升。在法国,住房财富占据一半以上的财富总量,其占GDP比例由1970年的120%升到了2010年的371%。而且在非住房财富中,商业地产也占据着可观的份额。

 

早年天涯论坛上有种唱空房价的帖子看上去很有道理,那就是计算了一遍建造房子的钢筋水泥混凝土价格等材料的价格,加上人工费,算出房子质量再好也就四千一平米,不可能涨上天去,结果现实狠狠打了这些楼主的脸。

 

如果单算住房的建筑价值,在40年里也绝对不可能涨了那么多倍,毕竟在40年后也没用双份的钢筋混凝土造房子。事实也是如此,1950到2012年发达经济体住房价格上涨里,只有20%应归因于房屋建筑价值的增加,其他80%应归因于土地价格上涨。

 

那些计算房价或考虑房价未来趋势只考虑建筑质量的,显然没有抓住问题实质。





程序员推高房价?(大雾)



在所有富裕国家,城市土地占据总财富的份额不断上升,尤其是那些最受欢迎、最具价值的地段价格更是涨得飞快,而通过资本投资所积累的存量资本的份额则相应缩水,为什么会有这种现象发生呢?

 

其实这一波土地价格的上涨是和信息技术革命同步的。麻省理工学院经济学家埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲在新著《第二次机器革命》中指出,信息和通信技术,包括互联网和软件产业,有两个显著特征:首先,硬件容量的价格将根据摩尔定律迅速贬值,每1.5到2年折价一次,处理器,存储器,带宽等其他许多方面亦是如此;第二,软件一旦研发成功,便可大量复制,边际成本几乎为零。

 

这些特征使得信息和通信技术公司能以少量资本投资,创造出巨额财富。比如阴阳师开发团队最初只有九个人,却做出了一款月流水过亿的游戏。这在传统制造业是不可想象的。

 

而且支持业务运转的机器如果大量运用信息和通信技术的硬件或软件,其资本设备相对于当期产品和服务将持续贬值,国际货币基金组织的数据显示,1990到2014年间,资本设备相对于当期产品和服务的价格下降了33%。

 

如果投入在信息和通信技术的硬件或软件的资本设备在不断贬值,那么相对的,投入在其他相对价格不会明显下降部分的资本支出,尤其是实物建筑上的资本输出就会相对升值。换句话说,建筑在土地上的房地产价格坚挺,而信息和通信技术的硬件和软件都在不断贬值,就造成了其相对升值。

 

打个比方,不进则退的逆水舟,总是会落在不动的礁石后头。

 

总而言之,高端服务业,尤其是互联网和软件行业,造成了创造财富效率大幅提升、财富过度集中以及硬件成本迅速贬值,这就导致了其所在地的房价迅速升值。所以如果想判断一个地区的房地产价格是否会快速大幅上升,就看它招商引资的内容了:如果招来的是工厂,那么房地产价格应该不会快速升值,但如果招来的是高端服务业,尤其是IT产业,这一地区的房价很可能会迅速升值。

 

看看下图中美国2014年房地产价格最高的十座城市,有八个在湾区附近,可见硅谷的巨大作用。排名第一的Los Altos,2014年在那里购买一个带有四个卧室两个卫生间的房子需要平均花费1,963,100美元,相当于制造业已被掏空、又没有高新技术产业的克利夫兰房价的30倍。面对克利夫兰骑士队的时候,金州勇士队在房价上都更有底气……

 


而随着通信技术的发展,金融积聚效应也在增加,从属于高端服务业的金融业也有类似的作用。毕竟金融和互联网科技现如今正日益紧密连接在一起。





房子怎么变成用来炒的了?



高端服务业创造出来的新富人群是十分可观的,看看去年城镇非私营单位就业人员分行业年平均工资,信息技术行业和金融业分列前两位,分别为全国平均水平的1.79倍和1.65倍。



一般来说,在一座城市,工资远比平均水平高的那群人自然是不愁吃穿。但是人一天也就是三顿饭,一件衣,高工资超出生活必需的那部分又不能闲置,就只能买房了。

 

更何况在中国,一座城市的教育、医疗、社保乃至户口都和房子绑定,持有成本低不交房地产税,股市还坑的一逼,在这种情况下,不买房子留着钱干什么呢?

 

这就造成了这样一种现象:为能居住在城市的最佳地段,消费者不惜以高价竞争,购房支出在收入占据的份额越来越高。如果最佳地段是稀缺的,理想房地产所在的土地是不可再生的,那么唯一可以调节的就是房地产的价格,所以房地产的价格会一直涨上去。

 

而且大家都不傻,尽管可能不知道房地产价格上涨的原理,但也都能意识到房地产价格上涨的趋势,只要有了这个意识,房地产的重要性就会被进一步推升。

 

所以看到这里的小伙伴们请为你的收入对号入座。不好意思地说,我们几个的收入,已经基本告别北京的房子了,哪怕它会修到七环。

 

房地产价格必然会上涨,人们也知道房地产的价格必然会上涨,造成的结果就是原本人们认为房地产是用来住的,后来却认为房地产可以作为一个资产类别进行投资了,房地产也可以用来炒了。

 

这就是为什么房改之后的这20年里,很多人逐渐意识到,房地产是一个投资品。正是价格的上涨,扭转了人们对房地产的认知。如今在深圳的一套房子,按照深圳的房租水平要出租60年才能收回成本,显然购房者不是因为租金利得,而是因为在这套房子涨价的预期而购买的。





银行偷懒神助攻



除了可以预见的上涨之外,银行偏爱对房地产的贷款的另一个原因就是,以房地产为抵押的信贷业务风险更低,更易于管理

 

虽然承诺保本保息,风险不高,但毕竟债权投资也是投资,而银行对其他商业项目投放信贷时,需要严格评估项目前景和未来现金流情况。如果是产业投资,则流程繁杂、成本较高而且专业度要求较强,银行的评估成本很高。最重要的是,一旦项目失败,资产几乎没有转售价值。这些商业项目在批准贷款时需要银行人员对该行业的长期积累,精耕细作,才能做到在放贷时心中有数。

 

这体现在现实生活中,就是中小民营企业融资难,贷款利息比国有企业要高一到三成。对于银行来说,虽然业务都有风险,但是国有企业貌似有国家兜底,所以风险低一些。而民营企业破产了就不好办了,风险更高,贷款成本也就相对更高。如果是银行人员看不懂的高新产业,或者没有什么可以用于实体抵押的“虚”经济,贷款的难度就更高了。

 

而房地产的价值在不同的用户手中均能充分体现,以房地产资产为抵押能够简化风险评估程序。从银行个体角度看,以房地产为抵押的信贷业务更令人放心,麻烦也比较少。因此,比国有企业贷款成本更低的,就是购房时的按揭贷款。

 

但这就造成了另外一个问题:既然房地产抵押贷款业务这么好做,银行就会偏重于做这部分业务,从而会导致信贷供给-信贷需求-资产价格的自我强化周期。

 

在上行周期,自然是一团和气:信贷供给扩张推升资产价格,从而提高了借贷双方的资产净值,增强了信心。对于银行而言,资产价格攀升令信贷损失维持低位,资本基础增强,从而能够投放更多信贷,同时良好的贷款表现,强化了银行管理层及信贷部门的信心,认为未来的贷款将同样安全。对于借款人而言,在抵押比给定的情况下,净值增长使借款人能借入更多资金,而且出于对资产增值的乐观,他们也很愿意接受银行充沛的新贷款。

 

所以房地产价格越是上涨,房地产信贷也越是增加。2000到2007年间的一轮上行周期中,美国住房抵押信贷规模和房价分别增长134%和90%,西班牙分别为254%和120%,爱尔兰分别为336%和109%。

 

然而信贷扩张并不是无边无际的,如果扩张到社会中一些低信用的人都开始加入到这个游戏,这个游戏的风险就会逐渐积累,直到最后一片雪花飘落,周期反转下行。

 

次贷危机前的美国,信贷扩张到了令人瞠目结舌的程度。电影《大空头》里,主人公发现一个收入不高的脱衣舞女,在房产中介的怂恿下,不断地利用再融资,同时购买了5套别墅,承担了高达200%的债务违约风险。正是调查了这些现象,主人公才下定决心做空美国房地产市场。






他们个个都还是贼



债务再扩张的一个后果就是借款人的杠杆率极高。如果房价稍微一下跌,那么杠杆率越高的人,蒙受损失的比例越大,房地产的下行周期就会拉开帷幕。

 

假设你买一栋总价100万元的房子,借到的抵押贷款的最大抵押比为90%,你花在这座房子上的现金只有这座房子净值的10%也就是10万元。在上行期,房子涨多少钱你就赚了多少钱,还贷毫无压力,花钱自然也毫不手软。但如果房价下跌5%也就是5万元,这笔损失却砍进了借款人的肉里,净值损失就是5万元除以10万元,高达50%。

 

房屋净值损失比例如此之高,就会导致家庭开始缩减消费开支。但是如果大家都缩减消费开支,消费萎靡和内需萎缩就出现了,实体经济又要开始衰退。

 

工厂企业盈利不够,周转不灵,就发不出工资,人们的收入进一步减少,对经济的悲观预期开始蔓延。上高杠杆购买资产的人会以极低的价格抛售资产以还清债务,这就导致原本高价购买的房地产等资产价格开始缩水,进一步促使家庭财产缩水,加强人们对减少消费和经济衰退的预期。

 

美国经济学家阿蒂夫·迈恩和阿米尔·苏菲的《房债》一书中分析了美国次贷危机,得出了四个重要结论:

 

第一,2007-2008年危机前后,房价涨跌幅度最大的城市,是那些因人口密度大和分区限制而最难扩大住房供给的城市。也就是说,如果一个城市土地供应限制较多,在房地产上行周期会暴涨,在下行周期则会暴跌,波动性较大。

 

第二,家庭部门杠杆率越高的县,往往也是2008年后消费支出急剧下降的县,可见房地产这种资产的缩水对人们消费心理的影响有多深。

 

第三,在上述这些县中,本地导向型行业,如商店、汽车中介、酒店等的就业率下滑最为严重,因为这些行业是受本地消费减少冲击最严重的行业。

 

第四,公司部门商业投资之所以减少,其原因并非信贷供给受到限制,而是家庭部门消费支出减少,导致产品的服务型需求相应萎缩,这就是房地产价格下行传染到整个经济体的表现。

 

所以对于如今中国的房地产情况,形势已经很明朗了。对应到这四条就是:

 

第一,如果想要防止房价暴涨暴跌,那么就应该减少城市的土地供应限制。在最近一轮暴涨之前的长沙和重庆房价,一直较为平稳,就是因为土地供应比较充足。

 

第二,应当控制家庭部门杠杆率。这在重点城市的限购措施中做得比较好,比如广州购买首套房的首付比率不得低于30%,

 

第三和第四条由于现在还没有进入下行周期,所以体会尚不明显,但是民众的六个钱包显然掏得差不多了,用在衣食住行上的钱就不够了。这里可以看看社会消费品零售总而增速的不断下滑趋势。


(数据来源:国家统计局)

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