版权：来源 中国指数研究院 ID:indexsoufun
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阿基米德曾经说过：“给我一个支点，我就能撬起地球。”中国古代道家哲学也有"四两拨千斤"之说。这样看来，杠杆其实是个好东西。用的好，它能够帮助你实现“美好生活”的梦想。
以前老是会看到分析为什么中国人爱储蓄的文章，但现在看到的更多文章是分析中国居民为什么爱举债买房。以往金融不发达以及社会保障不健全导致家庭消费决策大大受限。
改革开放后，我们的金融创新速度大大加快，居民接受速度也很快，观念的阻碍吹弹即破。1998年之后，为了配合住房货币化改革，中国开始发展住房金融，首先是在50个大中城市推出住房按揭贷款。
自此，购房贷款逐步成为居民贷款中最大的品种。所以，当我们谈居民的杠杆时，我们可以理解为是在谈居民购房按揭产生的杠杆。
一切都在朝着政策希望的方向发展。
1997年末，我国商业银行个人住房贷款余额不足200 亿元，2017年，全国个人住房贷款余额21.86万亿元，年均复合增长率约40%。
再来看住户存款余额的变化，1997年末全国城乡居民储蓄余额为4.6万亿，2017年年末全国住户存款65.20万亿，年均复合增长率仅为13%。
40%对13%，这就是中国居民20多年杠杆率完美的逆袭之路。从辛苦存钱给别人消费，到提前消费自己的未来收入。正是杠杆的力量使大部分人能够将人力资本提前变现，消费预算大大拓宽，实现“美好生活”。
所以，至少到目前，我们仍然要怀着感恩的心态去看待这段杠杆的上升之路。
但，从2016年起，“去杠杆”开始不断出现在各种媒体，居民购房加杠杆更是成为风暴之眼。如此看来，我们用杠杆构筑的“美好生活”也有可能很脆弱。
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为了更好地认识这种脆弱，我们就得好好研究下衡量举债风险的核心指标——杠杆率。
目前“杠杆率”存在较多的口径。其中，有一类指标可以称为宏观杠杆率，宏观杠杆率又分两种，一种是全国居民的资产负债率（总负债/总资产），另外一种是负债水平（总负债/GDP）。本文主要基于"总负债/总资产"来衡量城市居民的杠杆率。
当然了，城市居民准确的总资产和总负债我们并没有办法得知，这个甚至居民自己都不是完全能算的过来。虽然银行存款里的货币资产只是流动资产的一部分（流动资产加上非流动资产才是总资产）。但银行里的负债也仅仅只是一部分（普通居民负债通常还包含各类民间借贷）。综合考虑，我们间接地用银行负债/银行存款来衡量城市居民杠杆率。
目前，全国居民部门的杠杆率（住户贷款余额/住户存款余额）2018年一季度大概是61%（全国住户贷款余额42万亿/存款69万亿），也就是说住户往银行存了一百块，又从银行贷出六十块，这好像也没什么不合理。
但，整体合理并不意味着结构合理。家庭部门债务总量不高的表象有可能遮掩了城市间家庭债务的重大差异。
目前，衡量居民杠杆率各种指标主要是从全国层面进行衡量，最大的缺陷是没有办法识别不同城市的差异性。所以，必须下沉到城市。为此，我们基本上把有公布住户贷款余额和存款余额的城市都纳入到统计范围了。最后获得近百个城市居民的“借款余额/存款余额”数据。
对这些城市进行杠杆率的分析结果显示，整体平均下来，住户杠杆率在62%左右，基本与全国水平一致。所以，无论是从全国层面还是百城杠杆率水平来看，确实仍在可控的范围之内。
但，从局部城市来看，百城里有接近一半的城市杠杆率是超过全国平均水平的。其中，深圳、珠海、合肥、南京、杭州、苏州等城市杠杆率超过100%，且增长速度非常快。
高居民杠杆率城市的形成历程
总的来看，我们的住房销售在创纪录的同时，购房加杠杆也使整体的杠杆率在蹭蹭地往上走。特别是2016年、2017年两年，一切都变化的太快。所以，问题的核心在于部分城市走的太快。
34城2014-2017居民杠杆率变化
如果说当前的住房消费是对未来人力资本的提前折现，而人力资本的积累大部分时候是一个缓慢的过程，购房加杠杆走的太快就不得不“负重”。
如果要“负重”，花在住房上的消费就会对日常消费产生挤出效应。也就是说居民大胆负债购房后采取的是“节衣缩食”的对策，其实应对的并不从容。我们对其中34座城市的居民杠杆率做了分析后发现：杠杆率过高或过低都不利于拉动消费。
34城2014-2017居民杠杆率变化与社会消费品零售总额增速的关系
杠杆率过低很好理解，不敢借钱也意味着不敢消费，这种情况下消费的绝对规模跟增长速度应该都上不去。
杠杆率过高呢，我们针对34座城市做了分析后发现，2014年到2017年的四年间，这34座城市住户的杠杆率从46%上升到63%，相应的社会消费品零售总额增速从12%的高增长下滑到9%的水平。
当然了，造成这种情况一定有很多的原因。但可能的原因之一是有其他“长期消费”对“当下的消费支出”产生了挤出效应，这个“长期消费支出”就是房贷按揭。
这也很好理解，我们可以假设当前购房家庭在未来三年内工资性收入有一定的增长，但不出现太大的变化，那么扣除每个月的按揭后，多数家庭可支配收入就越来越少，能花到其他消费领域的钱自然也更有限。
当然了，这个问题还涉及到两个要确认的点。一个是社会消费品零售总额并不包括教育、医疗等支出，有可能是这两项支出形成挤兑效应（此点暂不考虑）；另一个是房价上升带来的财富效应也有可能促进消费（此点重点考虑）。
以美国为例：美国2000年以后，基于住房的再融资规模不断扩大，这成为消费资金的重要来源，在这场消费热潮中，居民把房屋当成了自动提款机，不断把房产价值套现（观点来自国家信息中心）。
而对于我国而言，我们房子的再融资功能是有，但再融资功能主要作用于再次购买住房（持续的改善或其他目的），并不是通过再融资成为消费资金的来源。
形成这种现象的原因在于我国住房租赁市场尚不发达，大部分改善型需求大多通过购买新的房产来实现，缺乏对租赁住房的偏好。
如此看来，我们确实是在“负重”前行，而且，还在不断给自己“加重”。
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哪些区域，哪类城市“负重”指数更高？
通过对近100个城市的数据分析，我们有很多的发现，第一个就是珠三角、长三角这些传统发达地区居民的杠杆率遥遥领先。当然了，这些地区有发达的经济做基础，金融市场也相对发达。
其他区域，中部地区、东北地区、京津冀地区、山东半岛整体的杠杆率其实并不高。
中国百城分区域2017住户杠杆率
值得注意的是，目前我国居民的杠杆率与整体的经济发展水平并不完全一致。西部地区与中部地区或山东半岛地区相对比，偏高的居民杠杆率与经济发展水平并不适应；一线城市如果考虑深圳的极值效应，整体其实并不高，重点是二线城市的杠杆率水平非常高，这值得我们充分重视后期的风险。
2017百城分城市级别住户杠杆率差异
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杠杆过高的城市后期有哪些风险呢？最重要是大大提高了整个市场的敏感性。
风险一：购买能力透支，价格调整压力加大。对房地产市场来说，后期的风险无非就是量价回调的风险。随着“抑杠杆”政策的推进，那些高杠杆的城市回调幅度也更大。而杠杆水平处于较低的城市则表现较好。
2017城市杠杆率与房价平均累计涨幅（百城）
城市杠杆率与2018.7房价平均同比涨幅（百城）
风险二：高杠杆增加了房价运行的波动性。我们选择用2016年的居民杠杆率与月度价格的波动幅度来说明这个问题。之所以选择2016年，主要是鉴于以下几方面的考虑：
2014、2015年整体尚未开始加杠杆行情，所以用2014、2015的数据分析并不合理。以下两个图中杠杆率的变化与房价离散度的关系并不明显。
2014年34城居民杠杆率与月度价格变异系数的关系
2015年34城居民杠杆率与月度价格变异系数的关系
2017年各项调控政策已经发挥效应，特别前期热点城市的价格受到较大的宏观调控影响，整体的价格变化自主性较差，所以下图的分析结果就体现为杠杆率越高的城市价格波动性越小。这样看来2017年的数据用来分析也不合理。
2017年34城居民杠杆率与与月度价格变异系数的关系
按照这个逻辑，真正开始加杠杆且受政策影响较小的是2016年，所以用2016年的数据是最可能得出准确结论的。
通过对2016年34座城市的分析，我们发现：杠杆率越高的城市，商品住宅月度之间的价格波动性更大。
2016年34城居民杠杆率与与月度价格变异系数的关系
风险三：如果杠杆是由本地正常需求加载的，那么信贷政策收紧条件下，前期需求大量透支，后期成交量回调幅度加大。杠杆高的城市表明需求透支已经非常严重，这点很好理解，借助杠杆很多个人或家庭提前“上车”了。再加上近期利率水平持续上浮，首付比提高，接下来就是购买力不足。
从需求透支这个角度来看：有两种可能，一种是正常的需求集中爆发，那就是提前透支，也就是风险三的情况，但这种风险主要是对后期需求的透支，并不存在套现影响市场稳定的问题；另一种是外来的投资投机需求在没有对本地的存款做“贡献”的前提下，拉高了贷款余额，存在这种情况的城市风险更大。
第二种情况对应的风险最严重，所以我们还要看下第四种风险——外地投资客大量加载杠杆造成的风险。
风险四：如果杠杆是由外地投资客大量加载的，那么如果预期投资收益下滑，就会引发投资客抛售。可以确定的是，真正的刚需手里基本上就只有一套房，这部分几乎不会根据市场价格波动做出转卖手里房源的决策。所以，适当加杠杆满足刚需的合理购房需求并不会带来后期的市场风险。
关键是投资、投机客，也就是手里有两套房或者更多套房的，这部分群体购房算的是投资回报率，而不是自己住的舒不舒服。当市场预期发生变化时，如果杠杆用的过高，迫于压力就存在快速变现手里房源的可能。
当这部分群体的人数达到一个临界点时（杠杆率越高，这部分群体的数量越多），就会对市场的稳定性造成影响。
所以，限售成为了这一轮房地产调控的主角。2017年，厦门最先开启限售措施。一线城市中的深圳今年7月份也开始对企业及个人新购房屋实行限售措施。其他杠杆率较高的城市，如珠海、南京、杭州、重庆等也在执行限售政策。
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整体来看，在限贷政策、利率上升的背景下，本轮房地产加杠杆的周期已经结束。接下来，我们更应该关注的是哪些城市有能力进行风险的自我出清。
由于城市居民杠杆率是由个体加载形成的，所以对城市风险出清能力的分析需要基于个体后期对杠杆的消化能力以及继续加载的能力来考量。
例如，张三刚读完大学并找到了工作，那么他的主要财富就是他未来年复一年的工作收入流，这些收入流今天的总折现值即为他的人力资本价值。那么，千千万万个张三的人力资本共同构成了一个城市的人力资本池，池子里大致根据受教育程度形成收入的阶梯分布。这些人力资本就是未来消化这些债务的主体。
涉及到人力资本有两个核心要素要关注。一是工资收入指标，二是受教育年限指标。工资收入衡量的是近期，受教育年限衡量的是中长期，是工资能够实现增长的核心动力。
我们先来看下收入水平跟负债的匹配度。下图可以看出，整体来看，居民杠杆率高的城市，平均工资收入也高。这表明整体上来说目前居民负债的程度与收入是相匹配的。但，部分城市出现偏离的情况较为明显。
城市居民杠杆率与职工工资收入的关系
哪些城市出现偏离呢？厦门、珠海、合肥、宿迁、惠州、郑州、重庆、贵阳、南宁等城市职工平均工资收入与杠杆率并不匹配，体现为收入中等，但杠杆率奇高，后期风险的自我出清仍存在较大压力；
而深圳、南京、杭州、苏州、武汉虽然收入较高，但杠杆率也很高，如果收入增速能够维持，应该不存在什么问题，但短期也存在一定的压力；
相比这些高杠杆城市，北京、上海属于高收入-低杠杆率型城市，整体信贷风险管控较好。
市辖区在岗职工平均工资收入与城市居民杠杆率
再来看下未来收入增长潜力跟负债的匹配度。工资收入是当下的，所以我们还要看未来的偿债能力。为了说明这个问题，我们选择常住人口的受教育年限这个指标。
为什么选这个指标而不是基于历史数据给各个城市定一个工资收入增长速度？原因很简单，其实只要是企业认可的“人才”，虽然暂时在一城的收入低，但通过城际的流动完全可以在短时间内提高收入，从而能够更有效地应对原购房城市的负债。所以，我们用常住人口受教育年限来衡量未来收入增长的潜力。
通过对近百个城市的常住人口平均受教育年限分析发现：杠杆率越大的城市居民平均受教育年限也越高，整体上来说高杠杆率城市居民举债是基于对未来较高的人力资本优势。但，与前面的情况一样，个别城市存在较大的偏离。
城市居民杠杆率与平均受教育年限
低受教育年限-高负债率城市：宿迁、台州、温州、重庆杠杆率较高，但城市常住人口平均受教育年限短，未来收入无论是就地就业还是异地转移就业的增长潜力都较有限；
中受教育年限-高负债率城市：厦门、合肥、杭州、苏州、南宁、贵阳、惠州这些城市杠杆率较高，但人口平均受教育年限处于中等水平，未来人力资源收入有一定的增长潜力；
高受教育年限-高负债率城市：深圳、珠海、南京人力资本受教育年限较高，但居民的负债率也非常高，后期在稳住居民负债率的前提下，通过较高的人力资源收入增长潜力是能够实现自我出清的。
所以，中长期来看风险主要在于第一种和第二种内部的个别城市。
常住人口平均受教育年限与城市居民杠杆率
加杠杆的方式可能相对简单，那就是货币宽松、信贷支持。但降杠杆或稳杠杆的方式却有多种多样。中国的金融制度创新仍要继续，居民实现“美好生活”仍然要合理借助杠杆的作用。
我们认为，未来无论是从降杠杆的角度，还是在风险可控的前提下继续加杠杆，要有效应对债务风险，对个人来说提高人力资本价值是唯一可靠的途径。而对城市来说提升城市整体的人力资本价值也更为重要。这，才是城市正确解决、控制居民信贷风险的正确方式。
