各位尊敬的来宾，早上好！非常高兴在火热的6月有机会跟大家相聚在美丽的南海之滨一起讨论2016年中国经济和资本市场的一些热点问题。我今天想与大家共同分享对于三个方面议题的看法。一个问题是房地产市场，一个问题是产能过剩问题，还有一个是影子银行。

我们知道今年年初以来中国房地产市场出现了一轮非常猛烈的恢复，从交易量和交易价格的角度来看问题，市场的上涨非常猛烈，超出了年初绝大多数人，包括我们在内的预期，从结构上来看，如果说中国一线城市房价的猛烈上涨还可以勉强找到一些明确的引流，那么二线和三线城市也出现了非常广泛的上涨，特别是二线城市一直到今年6月份房地产价格和交易量的上涨仍然非常的强烈，这无疑是大大出乎市场预期的。但在现在的时点上来看问题，我们首先想与大家讨论的是回头来看为什么会出现这样的局面，从对这一局面的反思之中我们能得到哪些一般性的结论和启示？我们对于下半年以及更长一些时间房地产市场的走向以及对经济的影响应该抱有什么样的看法？

在前一段时间围绕房地产问题的一个范围不大的讨论会上，房地产业界的一位资深专家曾经提出了一个观点，他说房地产市场的这一轮上涨与反腐败实际上存在着很密切的联系，他基本的想法是说如果反腐败导致某个地方政府的行政首长，那么在随后的一段时间里面这个行为会影响这个地方政府正常的行政作为，其中必须突出的表现是他会在市场上系统性的减少土地的供应，与地方政府密切联系的房地产商，因为可以理解的原因，也会系统性的压低新房的开工，从而造成了被动的但是加快的存货清理过程，从而使得在随后一到两年的时间里面所在地方房地产市场的存货会加速去化，这样的加速去化在房地产市场周期快速上涨的时候就通过房价非常快速的上涨，房地产市场交易量非常快速的上涨表现出来。这样的看法是否有一些道理呢？实际上并没有人系统性的去研究过相关的证据。前一段时间我们专门把这些相关的证据拿出来仔细的梳理了一下，我们看到这种想法在一定程度上可以说居然是对的，那么下来我们跟大家分享一下这些方面的一些简单的数据。

首先我们把中国的二线城市，把中国二线城市分成两组，一组是主要的行政首长或者是非常重要的行政官员因为反腐败问题被拿下，另外一组城市就是没有出现这样的冲击，这张表上我们简单的整理了地方政府因为反腐败问题受到冲击的基本情况，从这个视角出发我们就把中国的二线城市可以分解为两个对比组，一个对比组的城市就是它重要的行政官员因为反腐败问题被拿下了，另外一个对比组是它没有受到这样事件的冲击。我们认为反腐败是中央自上而下对党的政府队伍进行清理的一种行为，反腐败对地方的冲击从地方城市分组的角度来看应该具有一些随机性，我们完成这样一个对比以后，我们首先来对比这两组城市房价的表现。在这张图上，我们在2014年1月份切了一刀，是因为2014年1月份是新一届中央政府上任，并且大力度反腐，我们数据怎么计算的呢？去对比这两组城市房价的差，比如说官员被拿下马的一组城市和没有被拿下马的城市，刚开始我们设定它的房价是100，那么差就是0，我们看到在2014年1月份在我们的样本范围之内，实际上在更长的时间里面，我们重点研究的几组城市，这是官员被拿下来的，我们重点研究的这组城市就是它的行政首长出了问题的城市，对这组城市来讲在非常长的时间里面它的房价更慢，它的房价相对而言越来越低，它的房价涨幅系统性的显著更慢。但是在我们刚才所研究的这一个事件冲击发生以后，我们看到我们重点研究的这个样本组相对而言它城市的房价出现了系统性的加速，如果我们把这一结果用其他的一些统计指标去表达，它的含义是不一样的，如果我们系统性的去研究这两组城市房地产价格的上涨，2014年1月份以后我们所重点研究的官员出了问题的这个样本组，城市房价的涨幅确实显著的快于没有对比的样本组，这是现象的观察，从现象观察这一结果应该是看得到的。造成这一结果的原因是什么呢？有可能有一系列的原因，在经济上有可能是我们重点研究的样本组它的人口流速在加速，还有一种可能性是我们研究的样本组它们的房地产市场经理二指了更彻底的去存货，经历了更深入的调整，哪种原因是对的呢？

我们首先沿着房地产市场来看问题，与房地产市场几个相对应的是价格差的表现，换句话来讲在2014年1月份之前平均而言这两个样本组房地产市场销售的情况它的平均差异基本上是在0附近，但是在2014年1月份我们重点研究的这个样本组房地产销售增速出现了系统性的加快，当它的销售收入差下降回落的时候，基本上回落在下降，但它上升的时候它上升的幅度是不一样的，这个与2014年之前的情况具有非常大的差异。从交易量和交易价格的角度都说明我们所重点研究的样本组它们房地产市场的表现确实出现了系统性的变化，这个变化的原因是什么呢？我们首先来看新开工的情况，在我们所研究的时点之前，实际上我们所重点研究的这个样本组它们新开工的增速系统性的还要快一些，我们重点所研究的这个样本组这些城市房地产的新开工总体来讲系统性的还要更快一些，至少从来没有慢于那个样本组，所以这个增速差是0以上，在随后接近两年的时间，6-8个季度的时间里面我们重点所研究的这个样本组相对而言它的房地产市场新开工出现了更大的下滑，相对对比样本组而言我们所研究的这个样本组它的房地产市场新开工出现了更大的下滑，虽然这两者之间的差距在2014年1月份以后接近两年都在0以下，是一个比较明显的负值，表明这个城市房地产新开工非常低，相对而言房地产市场去存货相对来讲更加彻底。

从土地购置的情况来看，类似的情况是存在的，如果我们以2014年1季度为一个分水岭去对比这两个样本组，我们能够看到的情况是我们所研究的这个样本组土地购置面积下滑幅度也显著的更大一些，这些情况在很大程度上已经佐证了我们刚开始的一个假说，就是一个城市的官员因为腐败问题被拿下，这个城市在随后大概一两年的时间里面土地的市场会受到更强的抑制，新开工会受到更强的抑制，从而会加速这个城市的存货去化过程。除此之外是否有一些非常强的经济上的原因也可能导致这一结果呢？我们又从经济的角度比较了这两组城市的情况。首先在这里我们比较了这两组城市居民可支配收入的情况，从这一比较来看，应该说没有很强的证据说明一组城市的居民可支配收入出现了显著的加速，从居民可支配收入的角度来讲没有很强的证据说明一组城市的可支配收入出现了加速。另外一种情况是不是因为人口的加速流入呢？人口的加速流入从而推动房价的上升呢？我们同样研究了人口的情况，对于二线城市来讲没有常住人口的连续数据，并且更加重要的是中国常住人口的数据常常是基于1%的人口调查，未必那么可靠，作为一个对比我们重点研究了这些城市的小学在校人口的增长，6-11岁1-6年级小学在校人数的增长，因为小学在校人数是基于教育部的统计，数据的还原度非常高，而且我们设想在中国大中城市6-11岁的儿童如果不是处于特殊的情况应该都在学校，我们设想这个城市有大量的人口涌入，这些涌入人口的子女在小学在校人数方面可以得到一定的表现，特别重要的是小学在校人数的变化在我们看来可以比较好的反映刚需的变化。如果一个年轻的家庭在一个城市安家，随后有了子女，随后这个子女在这个城市上学，他对于学位房的刚需需求非常强，所以一个城市在校小学生人数的历史变化也许可以比较好的反映这个城市刚需的变化趋势，并且这个数量可得，并且数据的质量非常高。

从这张图上我们想提出两个重要的观察，第一个重要的观察是从小学生在校人数的情况来看，这两组城市并没有系统的差异，如果说多少有一些差异的话，那么对比样本组小学人数的增长还要更快，换句话来讲房价上涨比较慢的那组城市，它小学在校人数的增长还要更快，它刚需上涨还要更强。我们所关注的房价上涨比较快的这个样本组，它小学在校人数的增长并没有那么快。这样我们从收入、人口流入以及所带来的刚需两个角度，基本上可以排除这样的可能性，就是两个样本组房价上涨的明显差异与经济因素或者是人口因素有关系，这种可能性是被排除的。同时从房地产市场的新开工以及拿地的情况来看，我们可以在一定程度上认定出现问题的城市房地产市场在供应层面上受到了更强的抑制，这种抑制与随后房价的上涨之间应该存在着比较紧密的联系。这个是我们迄今为止提出的一些判断。

除此之外，我们还想跟大家分享的第二个重要的判断是我们来观察中国的人口结构，如果以小学适龄人口的增长比较接近于未来的小学在校人口的增长来看问题，我们会看到在我们目前所处的阶段以及到2020年或者是略晚一些，以小学在校人数的增长来衡量，我们有一个小规模的人口红利或者是有一个小规模的人口高峰，这个高峰另外一个表述的方法就是我们看历史数据，我们看中国普通小学在校人数的增长情况，在这里这一增长情况我想给大家分享几个重要的观察。第一个重要的观察是从1998年一直到2013年，甚至到2014年，在15年左右的时间里面中国小学在校人数一直是负增长，这个反映了中国年轻人比例下降，但是由于人口自身小周期的作用，大约从2014年或者2015年开始未来十年时间中国小学人口会重新恢复增长，这一增速大约在1%左右，高的时候有1.5，低的时候有0.8，但是在未来5-10年里面中国小学人数会重新恢复增长，这一增长大约在1%左右。从人口角度来看问题，我们正在经历一些轻易的变化，特别重要的是在过去尽管在全国范围内来看小学在校人数维持了长期的负增长，但是中国一线城市在校人数至少在2008年以来一直维持非常快速的增长，尽管在全国范围之内小学人数的增长都是负值，但是在中国一线城市小学在校人数的增长一直维持4%甚至是5%比较快速的增长，这种变化表明一线城市吸纳了大量的，并且主要是年轻的劳动力，中国年轻的劳动力非常大量的、非常集中的流入了中国的一线城市，推动了一线城市在校人数以非常快的速度增长，以5%的速度增长意味着在14年的时间里面就会翻一番，这种人口趋势的变化可以想象它推动了一线城市对住房、对学区房非常旺盛的需求，并且从人口的趋势来看，这一趋势在2020年之前不见得会结束。