房地产对于各级政府和亿万民众，都是头等大事。房市微温，利国利民；但房价过高、房市过热，会伤害国家经济之本。
未来房价会涨多少？本文通过研究多个国家和地区的历史数据，给出一个新的分析方法。房地产业内常说：“房价短期看货币、中期看土地、长期看人口”。但本文的结论是，在一定条件下，房价永远是个货币问题。
这个一定条件是什么条件呢？
01 货币与房价之间的秘密
货币M2与房价之间有一个秘密。
M2 即广义货币供应量，指流通于银行体系之外的现金加上企业存款、居民储蓄存款以及其他存款。以货币形式存在的财富基本都属于M2的范畴。下文也会把M2称为货币财富。
个人和企业会把财富按照一定比例，分配在生产资料、货币财富、房产、股票等形式上。比如某人总资产300万，其中有30万货币财富、30万股票和债券、200万的房产、40万的其他资产。这就构成了他的财富分配。
年龄、收入预期、文化传统、利率、通胀等多个因素都会影响一个人的财富配置，所以对于个体，货币财富与其他财富的比值是不稳定的；平均房价与个人货币财富的比值也是不稳定的。
但是，一个地区的房价，是相关全体人员用货币投票的结果。投票是个人意志，但神奇的是，千差万别的个人意志汇总后，却与货币供应量的变化大致保持一致。也就是说，平均房价和M2存在相对稳定的关系。
这就是本文提出的“M2与房价比值稳定”假说。
我们分析了wind资讯中具有较长时间M2和房价数据的国家（或地区），包括英国、香港、加拿大、韩国、新加坡、俄罗斯、马来西亚、美国、日本。这些国家（或地区）M2和房价的历史数据支持以上的假说。
先看英国数据（图1）。
图1: 英国M2与全英国平均房价（套）之间的关系
数据来源：wind
在图1中，虽然M2和房价对应不同的纵坐标，但两条纵坐标都是线性坐标。所以，只要两条曲线在比较窄的范围内保持相互缠绕，就可以确定两者之间具有稳定的关系。
从图1看出，在长达33年的时间里，英国平均房价与英国M2之间保持着稳定关系。
对数据做线性回归，结果显示，英国M2每增长约1.2亿英镑，英国平均房价增长1英镑。
再看香港数据（图2）。
图2: 香港M2与香港私人房屋平米均价之间的关系
数据来源：wind
从图2看出，在长达38年的时间里，香港私人房屋每平米均价围绕M2上下波动，两者整体上保持了稳定关系。对数据做线性回归，结果显示，香港M2每增长约1亿港币，每平米均价增长1港币。
再看加拿大的数据（图3）。
图3:加拿大M2与成屋销售均价之间的关系
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加拿大可获得的数据比较短。在16年的时间内，M2与成屋销售均价保持稳定关系。
我们还分析了韩国、新加坡、马来西亚、俄罗斯等国家数据，这些国家的M2与房屋均价也保持稳定关系。
在wind资讯内，符合数据要求的9个国家里面，只有美国和日本存在例外，原因如下。
先看美国数据（图4）。
图4: 美国M2与新建住房销售均价之间的关系（1963-2020）
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图4显示，从1963-2020的58年时间来看，美国M2和新建住房均价之间没有稳定关系。但实际上，这是因为2006年以后，M2与房价之间的关系发生了一次大变动。
如果只看1963-2006年的44年内，图5显示，美国M2和新建住房均价之间存在非常稳定的关系。在这期间，M2每增加约2200万美元，美国新建住房均价提高1美元。
图5: 美国M2与新建住房销售均价之间的关系（1963-2006）
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而且，图6显示，2005-2020年的16年内，尽管经历了次贷危机，美国M2和新建住房均价之间依然保持着稳定的关系。但是在这期间，M2每增加约1.25亿美元，美国新建住房均价提高1美元。
图6: 美国M2与新建住房销售均价之间的关系（2005-2020）
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需要注意，2006年之后，想要拉动美国新建房屋均价升高1美元，需要释放出之前约6倍的M2。这表明，房子在财富分配中的地位下降了。
为了便于理解和讨论，我们引入一个定义：K= M2的增量 ÷ 房屋均价增量。
这里K值越大，表明为了提高一单位的房屋均价，需要越多的新增M2。K越大，说明房价越难被M2拉动。同时，K值增大，反应了房屋在整体财富配置中比例下降，也就是反应了房屋资产重要性的下降。
再看看日本数据（图7）。
图7: 日本M2与所有城市住宅土地平均价格指数之间的关系
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由于查不到日本平均住宅土地的具体价格，所以用住宅土地平均价格指数代替。图7显示，在1987年之前，日本M2和土地价格之间存在稳定关系。但从1988年开始，土地价格增速开始大幅高于M2增速。在1992年，地产泡沫开始破裂，直到2006价格才稳定下来。
需要注意的是，2006年之后，尽管M2仍在增长，但土地价格并不随之增长。上文公式中的K值实际上变为了无穷大。这反应的是，住宅土地资产在整体财富配置中重要性大幅下降。
综合来看，符合数据要求的9个国家或地区的历史数据都支持“M2与房价比值稳定”假说，即满足一定的条件下，某国家或地区的平均房价和M2之间存在相对稳定的关系。
02 影响房价的其他因素
毋庸置疑，土地存量、人口流动、经济发展、文化理念也都会显著影响一个城市的房价。但讨论房价时，不该把这些因素和货币因素平行起来。
除去货币之外的所有因素，都是通过改变K值来影响房价。K值体现的是房屋资产在财富配置中的重要性。K值越小，表明房屋越重要。比如，土地越是稀缺，K值越小；人口流入越多，K值越小；当地经济活跃程度越高，K值越小。
如果在一段时间内，货币之外的因素相对稳定，那么K值就相对稳定。这就可以解释为何在英国、香港、加拿大、韩国、新加坡、俄罗斯、马来西亚等国家，K值能在几十年的时间内保持稳定。
如果影响K值的某个重要因素发生了显著变化，那K值也会随之变化。例如1990年之后的日本，又如2007年之后的美国。
大规模的经济萧条会显著提升K值。日本和美国的数据都支持这一点。图8所示的意大利数据也支持这一点。2012年欧债危机恶化，意大利经济遭受重创。可以看出，此后K值几乎变为了无穷大。
图8:意大利M2与房屋价格指数之间的关系
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目前，只能定性判断货币之外的因素对K值影响的方向，而不能定量测算。
本文强调的是，应该把影响房价的因素分为两大类：货币因素和其他因素。当不发生大规模经济危机、持续的恶性通胀、人口持续下降等情况时，K值是相对稳定的。所以，在很多国家和地区，房价增速和货币增速之间具有稳定的关系。
这对研究中国房价有何意义？
03 中国的货币与房价
利用以上的认知，可以解释一些现象，也可以预测一些问题。
作为示例，我们选取上海和天津房价进行分析，其他城市大同小异。从图9看，上海房价与M2之间具有稳定关系。中国M2每增加约70亿元，上海住宅平米均价提高1元。
图9: 中国M2与上海住宅平米均价之间的关系
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从图10看，天津房价与M2之间也具有稳定关系。中国M2每增加约160亿元，天津住宅平米均价提高1元。天津的K值为160亿，大于上海的70亿。上文说过，K值越大，说明此处的房子越是较差的资产。
图10: 中国M2与天津住宅平米均价之间的关系
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从图1-图10可以看出，如果K值不发生大变化，每年的新增M2就决定了每年房价的潜在增长。实际房价增长不一定刚好等于潜在增长，但实际房价会围绕潜在房价而波动，而且每过几年就朝着潜在房价的方向回归。
上海住宅价格这么高，租售比低于2%。为什么还有很多人愿意投资？他们不理性吗？通过我们的框架看，其实他们是理性的。
2020年，中国M2增量约20万亿元，那么上海住宅的潜在平米均价就提高了约3000元。
目前上海平米均价约35000元。目前房屋贷款利率约为5%，如果钱都是借来的，每平米的财务成本为1750元。然而，2020年每平米潜在均价提升了3000元，而且每平米租金扣除了折旧费用之后，收益大约还有600元。
所以，总收益为3600元，远远大于成本1750元。从这个角度看，2020年在上海买房，并非失去理智。
当然，这个讨论有前提：K值不能变。如果未来发生美国和日本的情况，K值大幅上涨，那么购房者有可能遭受损失。
（作者为《财经》产业研究中心研究员）
