朱云来:我们的生活节奏没有快到那个程度,电商秒到未必经济合理
6月23日消息,金融专业人士朱云来日前在出席一论坛时指出,应关注中国人口的双重危机,他分析称,中国60岁以上的人口,从2000年开始到现在,占比从10%到13%到18%,差不多翻了一倍。但容易被忽略的是, 22岁以下人口的占比,从2000年的34%到2010年的28%,到2019年的24%,“我们的年轻人在同时不断地减少。这种双重的人口危机,是需要关注的”。
以下为演讲实录:
朱云来:大家好!谢谢主持人的介绍!今天时间也比较紧,所以我就尽量简短一点。
经过多年的发展,大家也都知道,世界的形势、经济、政治等都有很大的变化。我们现在谈新局,我想能不能以历史统计数据为基础,用更宏观的、全球的视野,看看我们发展的格局到底有了一些什么样的变化,我们正面临什么样的境况,以及我们应该如何去思考,怎么样可以有所作为。
变局:流量角度的世界和中国 同与不同
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我们首先看一下近三十年全球经济的全景,全球产值自1990年的23万亿美元发展到2020年的84万亿美元。与此同时,固定资产投资相对经济产值来说是成比例同步增长的。成产比(资本形成和产出的比例),基本上一直保持在25%左右。
另外我们可以看到,全球经济整体来看从2000年后有一个快速增长,2008年金融危机前后的发展特点还是有一些不同。2008年以后,世界贸易水平有所下降,贸产比(贸易和产值的比例)从1990年的15%涨到最高的26%,现在回落到了21%,这是从流量角度看世界经济过去一段时间的变化。
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再来看一下同时期的中国经济情况,显然中国过去三十年经历了一个很快速的增长,但它也有一些不同于世界的基本特征。比如说我们的投资占比,比世界平均水平要高。
从我们资本形成和产值比例来看,90年代初,大概在24%。经过几个阶段的攀升,直到现在有将近十几年的时间维持在较高水平上,差不多百分之四十几。
我们的贸产比水平,经过了一个快速的增长,到2008年危机以后,就一直处在总体下滑的过程中。
变局:存量角度的世界和中国 同与不同
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我们再来看存量。关于经济的讨论,多数都是围绕着产值、产出、投资,也就是刚才我们说的资本形成,但是我们很少去系统地关注经济的存量。经济学统计两个基本概念,一个叫流量,是每年产生变动的新增加/减少的量。另一个就是存量,指历年累积下来经济的结果,你去年盖的大楼、工厂,与你前年及更早盖的大楼和工厂都要累计算在一起。而流量就只是每年新增加的东西。
从存量来看,我们的资产应该说是以比较快的速度在增长,特别是最近这一段时间,同时债务也有一个系统地攀升。
从全球的债务结构来讲,在2007年之前,世界的债务相对于货币来讲,是一个系统性地攀升过程。经过金融危机以后,实际上还是在持续下降的。货币按定义是银行的存款,可以说是债务形成的第一级来源,它的规模还是在往上升的,但是由后端的衍生债务在全球范围看增速是在往下降的,所以债务/货币的比值总体在下降。
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再看一下中国经济的存量情况,也和全世界平均的状态不太一样。中国的特点是资产攀升更快,因为我们的投资量每年都很大,每年都是几十万亿。
我们的债币比,在金融危机以后,经过一个短暂的下降以后,再次开始系统攀升一直到497%,而世界平均是217%多,我们是世界平均的两倍多了。最下面的蓝色虚线代表产资比,这是衡量用同样的资产规模能产生多大的价值。可以看到世界的产资比大概稳定在21%左右,由一个中等的水平逐渐升高,危机后逐渐有所下降。如果看我们中国的产资比,金融危机后从13%降到8%,总体是一直往下走的。所以从效率的观点来看,我们的资产效率是有一个逐渐下降的问题。
变局:全球经济格局变迁和产业结构演化 总体增长
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再看一下全世界总体经济格局的变迁,世界五百强公司的比较主要是当做一个代表样本,因为它只是全世界成千上万家公司中的500家。我们从1996年和2020年的对比来看,中国公司的发展比较明显。从世界经济格局来看,特别是按收入规模排名的五百强占比来看,一定程度上已反映了我们对世界经济格局的改变。
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如果我们再看产业结构的变化。因为没有足够完整的资料,我们就先选用1970年到2020年的时间段来看看经济总体增长,可以看到经济行业结构也在变化。比如说农业,1970年的时候占世界经济的9%,现在4%。制造业原来是在1970年的时候,是最大的一个行业,到现在变到了17%,也降低了近10个百分点。
建筑从7%到6%,占比大致稳定,住宿、餐饮、运输、电信等等也没有大的变化。而其它服务行业,占比从32%提高到了45%。说明经济行业结构在系统性地演变,传统的最强劲的制造业,其实还是很重要,但是占比逐渐变小,然后其他的一些新兴行业涌现出来,发展速度更快。
变局:初次经济分配和可支经济分配 住户福利在下降?
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再从经济分配的角度来看。我们按照住户、政府、企业分部门统计数据来看中国、美国、欧盟还有日本四个较大经济体的数字(四经济体产值占世界总额70%),并把这四个区域的部门收入加总。从结构角度分析,比如在初次的经济分配,住户部门在1995年的时候,占的份额是56%,但是到了2020年,就下降到48%。政府的份额略微下降,企业从33%变到了43%,增加了10个百分点。也就是说住户下降了8个点,政府几乎下降了2个点,然后企业升了10个点。可以看出来,经济分配在这25年间出现了变化。
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当然,如果考虑政府有二次分配通过税收调节转移的作用,重新调整以后,根据可支配收入来看,住户其实大概增长了两个点,但是政府占比下降比较多,降了6个点,同时企业增加了4个点。这大概是世界的经济分配真实趋势。
一方面可以说,政府份额的下降,是不是因为减少税收,为了更好促进经济,如果这样那可能是好的下降。但是从另外一个角度来讲,全球政府的收入减少,是否会影响它的开支下降,政府开支的占比下降是不是意味着公共服务水平的降低?因为公共服务主要是面向住户部门,归根结底是住户的福利在下降。可能这和我们现在讨论世界经济的变化、社会财富分配的问题也是紧密相关的。
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回顾大的历史变化后再看看当前,这就不能不讲讲疫情。上图中左边的图是我去年参加外滩峰会的时候,做了一个疫情发展的汇总,根据当时境外累计确诊统计资料,我做了一个确诊病例趋势预测。前两天我又更新了一下这张图,按照同样的资料体系,发现境外实际发生的情况和我们当时的线性预测情况非常的接近。
当时预测是现在的累计确诊会达到1.59亿例,实际确诊的是1.74亿例,实际略微高于预测。如果这个规律持续下去,持续到今年年底,按照预测,可能会有3亿人确诊。去年我们预测今年年底三亿一千五百万确诊,现在预测是两亿七千多万,也就是说经过最近半年的努力,未来情况可能已经略有改善。当然,全世界是77亿人口,3亿人的感染仍是值得重视的问题,希望世界各国大量接种疫苗后,会对疫情起到更好控制作用。
变局:行业变迁 谁遇到了天花板
接下来看看一些行业的变迁。
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先说商业的变化,我想商业最重要的变化可能就是电商的变化了。从上图来看,美国的零售,从2000年到2020年,过去的20年,差不多翻了一倍,但是平均每年来说,应该就是百分之3.2左右,是一个稳健的增长。而中国同期发展就更快了,同期平均增长率要高很多(13.3%)。
经汇率折算后,中国商品消费水平总体接近于美国的商品零售水平。当然这是从名义价格角度统计金额,因为中美两国的商品价格差异可能还不小,从实物消费量和质来看,两国消费水平还不同。
而具体到电商的发展,中国的电商发展就要迅速得多,占商品零售金额的比重比美国几乎高了一倍。2020年中国电商占比达到了25%,已经很高了,那么它还能不能再往上走,还能走多远?
一般来说,就我们的经验来讲,电商大多数都是小商品或者低值的商品,大型商品或者是价值很高的商品是不是也可以被电商渗透,从而带动新一轮增长?我想还是会有一段路要走的。另外,我们有时候对电商的估计可能也有点过于乐观,因为经济发展好坏和你是不是会用电商并没有直接关系,而大家普遍说我们经济、我们的消费还能增长多快,所以会带动买货的速度变得更快?其实我们生活的节奏也没有快到那个程度,并不需要什么东西都是秒购、秒到,那样也未必是一个经济合理的供应体系,代价可能太高,增加的用户体验其实相对有限。现在快递,满街的电动车,摩托车,危险且不说,对快递员工的劳动福利也应该重视。另外过度电商是否过度包装,对环境压力会非常大,这对经济难道真的就是最好的一个方式吗?需要综合考量。
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这张图也和商业有关,我们看到世界各国都在盖大楼,特别是商业地产等。我统计了一下,过去十几年能找到的资料,大概累计投了10万亿美元,跟我们现在全球的商业地产总价33万亿美元来比,过去的十几年大概投了1/3了。这33万亿美元它产生了多少零售额,是否有必要?如果2020年疫情对传统商业、办公等模式形成了持久影响,商业地产或许面临一定的减值压力,是不是也会影响养老、保险等地产背后的投资机构?
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还有一组我觉得值得关注的产业趋势,就是手机和汽车。手机市场曾经有辉煌的历史,但你仔细看手机全球的出货量,实际上现在好像基本上不怎么增长了,甚至智能手机的出货量反而是在下降的。我想是不是智能手机一定程度上代表的是中高端用户的需求,这个需求已经到了瓶颈了。而从上图可以看出,手机的出货量是高于智能手机的出货量的,也就是说可能新增手机用户,甚至是置换需求,已可能是以相对低端需求为主,比如非洲很多地区和用户,他并不需要智能手机,他只需要手机。这是我们能从数据中看到的一个变化。
汽车也是,全球的汽车消费目前差不多回到十年以前的消费量了,它也是经过了一个系统性地增长,但是它现在回落了。就电动汽车而言,一方面大汽车厂好像很难转变、一下子大规模生产电动车,即便他们的压力很大。但另一方面,新生的势力却好像能蓬勃地快速成长。我想可能是这个道理,现在的汽车制造跟我们过去的传统汽车制造可能不一样了,过去几大传统汽车制造商,几乎垄断了所有的生产,完成了从设计到制造,到甚至到最后包装的全部环节,都是在他们自己的工厂供应体系里完成。
但是到了电动车生产的流程可能会有很大变化,如果原来是SKD(semi knock down),是半分解,现在则是CKD(complete knock down)全流程分解全球化组装了。我们在研究集装箱海运的时候,发现那是有一类货品的增长很快。就是汽车的散件,英文叫knockdown都是变成了散件,散件放在箱子里一装一运,海运也很便宜,很快就能到。所以就变成了全世界组装,根据哪儿有汽车需要或者是哪里能开发出来汽车市场,就可以把车散件运过去,现场组装,电动车的工艺技术相对简单,有点像以前的电脑、手机散件组装了。可能有了这样明显的制造工艺发展变化后,汽车行业的格局也会发生较大变化。
我研究过城市,就以中国来说,我们中国的统计还是比较充分的,可以知道一个城市的道路长度有多少,道路面积有多大等。所以城市的汽车保有量可以算了一笔账,很简单,这个城市有多少辆汽车,每辆汽车平均占地应该多大的面积,如果所有汽车开到街上,算他们总的占地面积,就会发现和城市总的道路面积相当了。
很显然,城市里边可能已经放不下更多汽车,更何况道路并不是平均使用的,有很多城市里边的道路,空着也没人去,没有车使用;但同时有很多地方堵得根本就走不动,这从侧面也体现最终车的需求其实是有瓶颈的。
那电动汽车又为什么能起来?一方面确实是新能源绿色的号召作用,另外一方面也是因为补贴政策。但是还有一个原因,电动车已经是一个新型的制造方式了,它的制造、设计,都是专业化的设计,它的零部件采购也是全球化的,所以它很容易在过去一个没有厂子的地方把车攒起来,满足一个地方的需求。而它的销售模式也有改变,主要通过网上的、社交的模式销售。很多人或者为了节能的理念,或者是追求一种车的性能特点的发烧友而通过购车形成了圈子,他们往往收入比较高,能接受更高价格。但这个的消费群体毕竟是少数。
这样也就可以理解为什么这么多人会到电动汽车行业里去,这还是一个很好的商业机会,但如果按照我之前的分析,这个商业机会规模应该是比较有限的,它跟我们上面讲的大路上跑的大众化汽车需求并不完全相同,而且最后很可能也会受汽车固有的规模效应影响制约。
变局:碳排放的两难
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上图是全世界从1965年开始的碳排放曲线,这个排放量通过相对简单的模型估算,碳与氧气燃烧,估算生成的二氧化碳重量。以此测算世界能耗与世界产值的比值,即每万美元有多少吨碳排放。从趋势看,上世纪60年代中期,排产比有一个迅速改善的过程,但2007年后进入了瓶颈。未来随着世界经济的发展,碳排放量仍然很大,所以进一步降低碳排任重道远。
图中燃耗是不可再生能源的消费。而能耗中包括了可再生能源,但从图中曲线能发现再生能源和不可再生能源之间差距很小,因为自然科学的禀赋使然。开发风能、光能、水利,包括光合作用增加,还是一个比较艰巨的任务。就未来的前景而言,需要考虑两方面,一方面世界经济发展需要能源,另一方面能源带来非常大量的排放问题,碳排又威胁到我们地球环境的稳定。所以我们可能必须要抉择,能否继续用这些不可再生能源。目前来看所有的选择似乎都难以证明它们是可行的。
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比较一下不同国家的不同情况。从上图来看,美国和日本的情况差不多,都是大概从1965年左右开始,从高能耗发展到了高能源效率,到最后排产比在2.6。中国早期发展耗能的水平是比较高的,从90年代开始有一些系统的改进,但是改进到现在,我们也仍然在一个相对比较高的水平;如果要接近到世界水平,还是有相当大的挑战。所以我们就会很纠结,一方面要经济发展,必须要使用大量能源,但消耗能源就要大量排放。另一方面需要减少排放,使用清洁能源,但目前找不到可行的清洁能源替代,所以就要降低发展的速度。
变局:中国人口的双重危机
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再谈一下人口问题。同样的历史尺度,大概是从1960年到2020年,全世界人口其实还是比较均匀的增长,从30亿到77亿,平均每年增长1.6%,实际的产值增长是3.5%,名义产值增长得更快。但这里很多是属于价格上涨的影响,所以名义GDP全世界是增长7.3%,去掉了价格的因素,实际的产值是3.5%。考虑人口增长也就是1.6%,在经济增长3.5%的情况下,应该说是足以满足人口增长的基本需要,并使得平均水平能有小幅提高,虽然不会像名义GDP增速看起来那么可观。
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这张图是关于中国人口结构的分析, 60岁以上的人口,从2000年开始到现在,占比从10%到13%到18%,差不多翻了一倍。容易被大家忽略的是, 22岁以下人口的占比,从2000年的34%到2010年的28%,到2019年的24%,可以看到,我们的年轻人在同时不断地减少。这种双重的人口危机,是需要关注的。
变局:金融科技和金融开放的两张图
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再来谈谈全球的金融科技情况,刚才前面嘉宾也讨论了很多关于投资的话题,相关领域新兴企业无论估值涨幅,或是技术创新都很有些令人瞩目,确实是一个现象。以Stripe这个公司为例,从2014年到2021年大概也就六七年的时间,估值涨了几百倍。但这毕竟是少数,可能100个或是1000个里边能有一个。
但媒体或者大众都喜欢讲财富的故事,关注吸引人的故事,可能造成大家以为天下到处都是这样成功故事的假象。但现实并非如此,全球金融科技独角兽企业总值也就7098亿美元,而全世界的金融资产差不多几百万亿。数据一对比,成功的企业其实是凤毛麟角,也只有极少数投资人可获得超额收益。
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这张图是全球市场金融开放程度的图,讲的是开放程度指数,主要根据一个国家货币是不是开放的评定,比如同时有几种不同的汇率,或者经常账户、资本账户有没有什么限制,另外外汇收入是不是要强制结汇来编制。
这张图可以作为我们的一个参考,从中国的角度,如果我们需要一些国际投资,我们可以参考这张图,知道上哪去找更可以从容进出的地方。相当于一个指引地图。
我们想长远的问题,不但要想流量经济的增长,还要想存量的资产效率或是质量。举个例子,盖很多非常好的效率高的工厂,它未来有很大的产出价值,但是如果你盖了很多租不出去的楼,那这个资产实际上价值很低。相比之下,金融的逻辑是,你就是要在这个市场上去找到相对效益最高的资产,相对价值最高的资产,用金融的方式投资或提供服务。
变局:全球资产回报率需要提高
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从全球财富的角度,全球的资产从2003年的253万亿,到2019年变成了620万亿,这张图可以看到股票、债券、贷款、存款、实物这几种大类资产的大概占比,总体看保持大致的稳定。
但从图表来看,实物资产和金融资产的回报近年来有明显的不同。可以看到,金融资产曾经有些年份回报很高,但它确实波动相对也比较大,实物资产相对涨幅小,但波动也比较小,相对比较稳定。
因为图表的数据来源只有不到20年,时间还不够长,但还是可以从中得到一个大概的印象,我们关注GDP但不宜只把它作为一个流量概念,而应该从提高整个社会资产回报率的角度考虑它。
回到我的第二个主题,有所作为,时间有限,我简单讲一下。
思为:少有所教怎么做?补贴乡村学生生活费?大学扩容?
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刚才有嘉宾也提到教育问题,姑且不提家庭的经济负担,从学校的教育而言,从上图可以看出,每个年级的人口,比如小学,每个年级1760万,但是到初中的时候就变成1600万了,这个缺口的部分原因就是有些人就没有再上中学了,到高中差得就更大,到本专科数据更是下降很多。
是不是有这种可能,贫困人口特别是乡村地区现在要保证孩子的教育,还是需要付出很多,有些家长会觉得花钱让子女读初高中,不如打工,至少小孩自己能养活自己了。我们已经实行了九年义务制教育(欧美不少发达国家义务制教育时段为12年,并有部分向15年过渡)。现在比80年代开始制定实行的九年义务制教育的时候经济增长得非常多了,很多金融的数字都加了一个零两个零了,那我们现在是否可以重新考虑一下,如何去保证孩子能完成中学教育?乡村平均一个人就每年一万多块钱收入,消费可能六千块,即使假设一个学生全年就需要六千块钱生活费的话,是否也考虑将贫困学生的6000元也补助起来,从而减轻家庭负担。
再看我们的大学教育,人数比小学大概差了30%,怎么解决呢?能否扩大大学数量、师资人数等接收学生的能力,政策放开一些,让大家都可以有更多的机会上大学?从而缓解高考巨大的竞争压力。还有为考试而产生发展的各种补习班辅导班,这个某种意义上来说像修昔底德陷井一样:只要有一个家庭要补,要去辅导,所有的人都得跟着干,你加一倍我也得加一倍,“不能输在起跑线上”。大家都想跑进大学。当然考试还是应该的,至少作为一个基本的衡量。我想保证少有所教的花费还是可支付的,其实我做了一个计算,现在来不及说了,这个投入是比我们现在很多的万亿大型项目要小很多。
思为:成有所居 租还是买?法律如何保护?
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成有所居,实际上是想讲我们的住房问题。从历史统计资料来看,中国的房子价值,我们以1999年比较典型的50平米的房子来算,到现在全国平均价格看也已价值88万。而如果我们1999年购买的话,也就是9万块钱。如果按70%的贷款来算,把每年付的月供累计起来,再和每年租房的平均租金累计起来比的话,租房是要比起买房来讲价值差了很多。99年买房累计付到现在,付了16万,但得到的房子价值88万,而如果按市场租金的水平支付,累计到现在,你付出的租金价格是买房支付16万的好几倍,而且你还没有房子。
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我后来做了一个测试,如果最近10年以来买房会是怎样呢,如果房价还延续过去那种房价上涨趋势,继续涨的话,那你买房子仍然是合算的。但是不能确定未来的房价增长还和过去一样。
如果用统计局公布的五等分收入分组来看,统计资料里城镇最低收入的20%和中下收入的20%这两个群体,按其收入,扣除吃饭等必要消费之外剩下的钱全都交房租,也只能交这么多,就是深红的线,所谓他可以付的租金累计就形成累租。也就是我要租30年的房子,累计需要付这么多钱,但按这40%群体的收入及历史增速,它承担购房首付和月供的能力可能不足,所以他买房子是有困难的、只能租房。但如果按这40%群体的支付能力和市场租金水平,那么他们独立承担租房也可能有一定压力。可能需要政府考虑住房的补贴(包括廉租房或公租房的形式),或者其他租金的补贴。但客观上,这样在我国的住房市场上,其实形成了两个不同群体,承担能力和解决方案可能需要有所区别。
另外我们的租房市场也有值得关注的问题,有关部门和媒体应该呼吁租房市场形成一个更清晰的法律框架。因为从经济学的角度看,有一个良性的法律法规,对租房的人和出租的人都要有科学、系统、明确的权利和义务的约束,这样才会是一个比较良性的市场,而实际上这也有利于增加社会资产的利用效率,好处很多。
比如说长租公寓,本来听起来挺好,就是说盖了这么多的房子了可以长期租出去,但是结果很多新兴企业爆雷,或是模式演变成了金融杠杆投资。这过程中是否也显示了一个租房市场基本规则待厘清问题。现在大家都在讨论关于REITs的问题,REITs其实也可能涉及很多长期租赁,那么首先仍需考虑基本租约的纠纷怎么规范,相关法律收益权利义务怎样明确等问题。
思为:老有所养 怎么养?养老基金?
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老有所养。简而言之,就是我刚才说的,改革开放正好40年,我们一个人的生命周期正好是从20岁左右开始工作,60岁退休,也大概是40年,我们就把改革开放40年的历史资料放在这儿,作为一个模拟。可以看到,对比他每年的收入水平,消费水平,收入减掉消费的剩余,我们是否可以建立一个模型,探讨你怎么来养老?
在合适的政策鼓励支持下,每个人自己都可提早准备自己的养老基金,比如每年收入扣除必要消费后的剩余部分,按照我们初步搭建的模型测算,可能全国平均每人每年六千块钱左右,存到有效管理的基金。所谓有效管理的基金,即这个养老基金的价值至少随整体资本市场的增长而同步增长。到退休前,每个人这笔基金就可专供自己的全部退休消费,即按年支取,维持工作前消费水平(考虑通胀),到人生最后阶段完全消费完。按我们初步测算模型看,每年需要存入的金额平均看还是可承担接受的。
当然这是一个思考的框架,你总是要打一些富余才行,另外也没有考虑每个人并行的其他投资需求,比如买房子。但这个证明了至少有这样一个可能性。但同样的问题也是,国家需要建立一个框架体系,系统的建立个人账户,然后有什么样的系统的养老政策,为大家提供比较系统安排自身养老的路径和激励。
当然,这个基金隐含有一个假设,就是金融市场能提供一个稳定的合理回报。回报越高,我们每年需要为养老付出的钱就可以更少,同时如果金融市场非常波动,实际上也就越难把握基金是否最后足够满足退休以后生活的全部需要。
这就是我的主要内容,谢谢大家,不好意思有点拖时了。
问答:中国合理的房价到底应该是多少?
主持人:谢谢朱云来先生,请留步,我们还有个问题,有一个很接地气的问题,因为最近媒体报道说,您在一个论坛说过,说中国的房价应该是在8000元左右比较合理,我也看到您是怎么测算的了,是吧?人均可支配收入3万,人均可支配消费的支出两万减一下,做一个贷款的模型。但是现在的房价应该是已经高过这个至少25%了,您怎么看这个问题?
朱云来:对,其实我想因为媒体喜欢简单化,把这个简化成一个八千块。其实我的逻辑,曾经明确讲过。我当时是说什么是房地产市场的合理价格,比方说从住宅来讲,应该是说老百姓的平均收入是多少,然后其他的生活必要的开销是多少,剩下的是你可以用于买房的钱。所以我的意思是说,最终的房价按照纯粹市场规律来讲的话,最后它能卖的最高价就是大家兜里剩的最多的那个钱,这和我刚才用的累计可租的那个道理是一样的。当然还可考虑更多的因素,但也很难说无一遗漏。我们只能说至少这是最重要的基本道理,最基本的考虑点
但是你刚才说了,三万块钱的收入,两万块钱的消费,还剩下一万块钱,然后现在我们全国平均的城镇平均的房价都已经到了一万块钱一平米。再说一个大致的居住标准,比如人均30平米,那1个人要三十年的平均结余才够买能住的房子,从这个角度来说,房价是高了的。不是说房价绝对值高低,但是相对全国平均收入来讲是高了的。
当然,还是有很多能买得起房子的人,你可以把它看成收入比较高的人可以买了房子,然后可能再租给相对低收入的大众,那也会有同样的问题了,你的房子能租多少钱?这也才应该是计算房子价值的基础对吧?而房租一样还是你我口袋里能剩的、能够付得起房租的钱。
反过来你作为房主,投资房子的人来说,如果他知道他未来这个房子只能收这么多房租,那理论上应该能值多少钱是可以计算的。这应该是一个约束性的因素来限制你的购房决策。当然这个未来的房价可能还有一个因素需要考虑的,就是我们整个社会的货币扩张问题。因为如果货币投放或者说贷款规模越来越大,它有一个助推房价的作用。贷款扩大投资的规模,然后助推房子的价格。但最终时间长了,累积太多了,它可能就容易有系统性调整的需要,当然这是纯粹从经济学的原理、市场规律来看待的。
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责任编辑:梁斌 SF055