今年3月以来，美国股市与经济脱钩现象逐渐显著。除了高企的失业水平、低迷的居民消费之外，另一个威胁经济复苏的重大因素正在显现——无论是美国家庭、企业、还是联邦与地方政府的债务水平都呈全线攀升趋势，美国经济面临着债务危机爆发的空前风险。 收入和信贷是支撑消费增长的两个重要手段。当前美国失业水平高企，就业改善趋于停滞，越来越多的人加入永久失业的阵营，群众收入低迷，不得不通过借债支持消费增长，最终难以持续导致消费增长滑坡，引发经济衰退。同时，公司的高杠杆在繁荣时增加利润，而在衰退时却成为沉重负担，甚至加速公司破产倒闭。政府债台高筑则将压缩政策空间，限制政府提供公共服务等各方面的能力，阻碍经济复苏。 因此，衡量家庭、企业和政府债务状况是预判经济危机爆发和严重程度的重要指标。 （左图：美国整体债务增长。右图：美国债务对GDP比例。数据来源：美联储） 在过去数年低息环境的推动下，美国债务问题原本就空前严重。由上图可见，本轮经济危机的到来使美国整体债务水平进一步激增，相比2008“次贷危机”前夕几乎翻了一番，超过GDP的3倍以上。 历次衰退中，债务问题越严重，危机的程度就会越深，其中2008年“次贷危机”后的“大衰退”是1929年“大萧条”后最严重的一次。而本轮经济危机的严重程度已经显著超过了2008年危机。 （家庭债务-收入比与家庭消费下降幅度和经济衰退时长。图表来源：IMF） 美国当前整体债务中，高居不下的家庭债务将特别加剧危机的严重程度。由于居民消费为GDP贡献了接近70%的比重，沉重的家庭债务将严重限制群众的消费能力，从而阻碍经济复苏。IMF的研究显示，经济危机到来时，往往会延长衰退的时间，并加剧其严重性。上图可见，当家庭债务/收入比偏高时，经济衰退期间家庭消费下滑更严重，经济衰退的时间也显著偏长。 下图可见，2010-2019年间，美国家庭的汽车贷款、学生贷款、信用卡贷款都在攀升，中低收入家庭受此影响最大。这部分人群通常倾向于花费更大比重的收入，因此在债务升高的情况下，将立即削减消费，从而影响整体经济的复苏。在严峻的经济形势下，他们甚至面临偿债困难，或将引发大规模的违约潮，增加金融系统性风险。 （美国学生贷款、信用卡贷款、汽车贷款变化。图表来源：纽约联储银行） （美国非金融公司杠杆率。数据来源：美联储经济数据库） 同时，美国公司杠杆率处于历史新高，而债务质量比2008年“次贷危机”还要恶化。由上图可见，美国非金融公司的杠杆率（负债/（资产-负债）），目前接近2.0，处于历史新高，远高于2000危机前的1.6和2008危机前的1.0。由下图可见，投资级最低档的BBB级债券的发行量过去10年不断飙升，是次贷危机前夕3倍。而低评级公司债的占比由2008年的不到20%上升到近40%，翻了一番。在目前经济衰退的情况下，债务危机风险不如忽视。 （美国BBB级企业债发行量。来源：标普全球评级） 联储救市承诺进一步加大了公司杠杆，增加了风险。3月以来，美联储向市场注入了巨大流动性，并开始购买公司债，解决了许多企业的流动性问题，今年新发行的公司债同比增长一倍以上。但是，在当前黯淡的经济前景下，企业虽然不再面对流动性短缺，却仍然面临业绩不佳难以偿债的问题。尽管美联储的救市行为或许可以推迟债务危机，但却难以真正阻止其最终爆发，并且。进一步放大债务泡沫会导致危机更加严重。 （联邦政府债务、地方政府债务、非金融企业债务与家庭债务。图表来源：美联储） 美国政府同样债台高筑，限制联邦政府财政和货币政策空间，并可能引发地方政府债务危机。由上图可见，联邦政府（黑线）预算赤字已创下新高，在2020财政年度增加了2倍，达到3.1万亿美元，占GDP超过15%的比重。州政府和地方政府（深红线）没有留出足够的资金来支付日益昂贵的养老金费用。由于销售税和所得税暴跌，它们面临的问题将更加复杂。许多州和地方政府已经开始削减服务并解雇员工。这不仅阻碍政府刺激经济复苏，而且为地方政府债务和养老金危机埋下了伏笔。 总的来说，本轮经济衰退中，美国政府、公司和个人债务负担愈发沉重，债务危机风险正在加速累积。早在2019年底，美国总体债务水平已经超过2008次贷危机前的高峰，新冠疫情的打击使情况雪上加霜。债务负担会加重经济危机的程度，是美国经济复苏进程中的重大风险因素。
消费修复虽已步入加速通道，但疫情前消费的回落已持续近两年，我们试图从居民收入分配的角度重新审视消费动能。我们认为四季度，消费将扮演抬升经济动能的重要角色，在疫情冲击加剧收入分配不均与内循环政策导向下，可选消费的亮点值得期待。 1．国内消费的下降与分化已持续多年，并非疫情导致 疫情冲击后，消费对于经济增长的贡献一度成为最严重拖累。最终消费支出对当季GDP同比的贡献率从常态的60%左右，快速下降到-70%左右。三大需求中，投资修复最为迅速，出口在防疫物资和远程办公产品的支撑下始终保持较高韧性，只有消费表现持续疲弱。进入8月后，社零增速开始转正，服务业PMI冲高，线下消费修复进入加速期。但是整体来看消费者消费意愿仍然较弱，消费信心指数反弹也相对有限。 其实，拉长视角来看，中国的消费增速在疫情前已经出现了长达一年半以上的下行时间。这个阶段中也出现了关于消费升级与降级并行的激烈讨论。而疫情的冲击之中，一面是社零相对疲弱以及可选消费修复迟缓，一面是奢侈品、高档住宅、高级轿车的销量大增，消费背后的结构分化再度被拉大。我们认为，这一系列问题的核心原因在于收入分配差距，以及由此衍生的居民资产持有结构。 2．居民部门的收入分配与资产负债格局 影响消费的因素复杂，我们试图从收入分层的角度对国内居民的消费特征进行分析，原因有三点： ü一是收入分配不均当前正成为国内经济运行和双循环展开的核心问题之一，特别是疫情在年内进一步加剧了这一现象。 ü二是收入分配角度的结构化视角利于摆脱总量角度对于消费的泛泛之谈。从分层收入群体的边际消费倾向入手，能够更好地判断不同消费分项的走势。 ü三是收入因素在众多要素中，对消费的中枢起着决定性作用。 关于国内收入分配不均的问题，其实同样在疫情前就已经存在趋势性上升（图6），疫情冲击导致分配不均的进一步加剧。回顾近三年来，不同收入层收入增速大致表现为高收入群体增速趋缓，中低收入群体增速提升。但是两个增速差仍持续带来收入分配不均的加剧：一是城镇与农村的高收入户群体增速差持续在拉大，二是城镇居民中，高收入户群体的增速虽然趋缓，但依然高于其他城镇居民收入层的增速。此外，从地域角度来看，收入分配在不同地区与省份的差异也在不断加大（图7）。 从疫情前的收入格局来看，居民家庭收入、资产、负债情况呈现以下四个特点： （1）居民部门的杠杆仍有一定的空间，疫情后杠杆提升相对温和（图8）。居民部门人均可支配收入的累计增速持续大于居民户新增贷款累计增速。 （2）资产分布不均与负债相对集中，导致净资产分化现象强于总资产。 （3）中国家庭资产构成主要以实物资产为主，越高收入的家庭，金融资产比重越大，但居民整体投资方向有限，高收入群体现金过多（图9）。 （4）中国家庭的负债结构相对单一，构成主要以房贷为主。负债中用于消费的比例不及三成。 资产端方面，中国家庭资产分布分化显著，财富集中在少数家庭。根据最新的央行统计调查，2019年总资产排名前10%家庭，占国内家庭总资产比例接近50%。排名后40%的家庭，占总资产比例不及10%。高收入家庭户均总资产相对于最低收入家庭户均资产接近14倍差距。 在家庭资产构成中，我国城镇居民家庭资产主要以实物资产为主（占总资产79.6%），其中住房是重要构成（占总资产59%，图12）。金融资产中，银行理财、定期存款、现金及活期存款占比超过65%。股票资产和基金资产占比不到10%，居民投资方向非常有限，现金持有率过高（图13）。 中国家庭负债集中化现象显著，有负债的家庭占比56.5%，其中过半家庭的负债在30万元以下。家庭负债主要以银行贷款为主，其中房贷为主要构成。家庭户均银行贷款49.6万元，占家庭总负债的96.8%。在负债家庭中，76.8%的家庭有住房贷款，户均家庭住房贷款余额为38.9万元，占家庭总负债的比重为75.9%（图14）。对于负债的使用上，75.9%的居民家庭将负债用于购房，24.8%的居民家庭用于日常消费。 由于低收入家庭的银行负债参与率最低，更多依赖高利息民间借贷（图15）。在负债集中化影响下，中国家庭净资产分化情况甚至强于总资产，排名前1%的家庭占总净资产的17%。在资产负债率分布上，低收入家庭中有负债的平均资产负债率较高，低收入家庭偿债压力较大，甚至存在部分资不抵债的现象（表1）。 疫情冲击在年内导致上述收入分配不均格局的进一步加剧。我们从农村外出务工人员状态可以感知中低收入群体所受冲击巨大，一方面工作岗位出现减少，另一方面月均收入大幅下降后修复乏力（图16），整体对消费拖累显著。家庭财富角度，二季度低收入家庭以及自由职业家庭财富指数下行较大（图17）。 我们进一步观察居民的收入结构特征，城乡居民整体创收能力在不断增强，收入来源也呈现多样化的特征。特别是农村居民工资性收入、经营净收入的占比超过七成，体现出农村居民收入对于农业生产依赖已经相对较弱，但这种收入来源格局也意味着，疫情冲击对于农村居民的影响相对更大。由于经营性收入的大幅降低以及工资性收入的走弱（临时性雇佣、中小微企业雇佣），导致农村居民的收入整体冲击强于城镇居民，进一步拉大了收入分配差距。 但是疫情的政策刺激当前也带来了信贷下沉，低收入群体信贷获得难度在二季度有所缓解（图20、21）。而在信贷资源的使用上，不同年龄层家庭的使用方向存在明显差异，年轻家庭主要用于购房购车，中年家庭主要用于教育，老年家庭主要用于医疗。 整体来看，中国收入分配和家庭资产格局呈现出低收入户与中低收入户负债率高，高收入户持有“现金”过多，住房成为连接中国家庭资产与负债的主要源头。在这种背景下低收入户无能力大肆扩张消费，中等收入户存在负债制约，高收入户消费需求有限，最终导致消费整体疲弱。 3．收入分层下，潜在的消费突破口在哪？ 分化的收入格局下，不同收入层的居民边际消费倾向如何？对待不同商品的消费需求如何？这些问题的答案是应对收入分配不均下，提升消费的结构性发力点。 我们提取了中国城市（镇）生活与价格年鉴1985-2012年的居民收入和消费数据，建立了人均消费支出相对于人均年收入的实证模型： 其中，Cik表示第i等级收入户在第k类商品上的人均消费支出，Yi表示第i等级收入户的年人均可支配收入，εik表示随机误差项。按照统计年鉴的划分方法，我们将全部数据划分为最低收入户至高收入户共7个等级。则βik即为第i等级收入户对第k类商品边际消费倾向的回归测算结果。 从实证分析中我们发现： （1）边际消费倾向方面，困难户和低收入户高于高等收入群体，随着收入水平抬升，居民的边际消费倾向有所弱化。 （2）分项方面，食品类支出的边际消费倾向相对强于其他分项，且随着收入层级的上升而下降（图23）。 （3）不同收入组角度，居住方面低收入户的边际消费倾向高于其他组，交通和通信方面中等、高等收入户的边际消费倾向较高，医疗保健和家庭设备用品及服务的边际消费倾向在所有分项中相对有限。教育文化娱乐服务和家庭设备用品及服务的边际消费倾向在不同收入组下相对均等（其中，高收入组对教育文化娱乐服务的边际消费倾向更高，图24）。 对不同收入组的观察，我们可以发现： （1）如果基于收入有效改善的前提，那么必选消费仍然存在上升空间（食品、衣着等），而必选消费的动能将主要源于中低收入层。必选消费再次大幅改善的宏观因素源于两种情况，一是政策刺激带来低收入群体资金获得显著改善，二是经济修复至常态水平后居民收入预期和实际收入水平的再度改善。 （2）对于可选消费，在收入分配不均的背景下，改善的确定性会大于必选消费（交通和通信、家庭设备用品及服务、教育文化娱乐）。因此，当前的疫情冲击格局对可选消费边际利好会更加显著。 4．内循环政策下的消费发力意味着什么？ “双循环”将是我国中长期经济发展新理念，那么作为核心的内循环必然需要对内需——消费带来新的要求。基于对不同收入分层边际消费倾向的认知，如何在政策层面发现线索？从年内的政策导向以及居民收入分层背景中来看，我们认为短期核心在于三个方向，一是免税政策方向，二是国货潮，三是资本市场财富效应的发挥（图25）。 免税行业短期正构成内循环政策的重要落地点，7月海南离岛免税政策实施，销售额增速出现了爆发式增长。年内的免税政策，我们看到商品的扩充以及离岛旅客购物累计限额的提升和单件限额的取消。考虑到年度累计限额10万元，消费电子类产品的加入以及海外产品与国内产品的差异性，综合商品和金额角度，我们认为免税政策主要导向是发展中高收入群体消费潜力，在当前收入分配不均加剧的背景下，负面冲击相对有限，且竞争性角度和消费群体角度，免税概念与国内产品和品牌并不存在明显的替代关系。长期来看，免税概念还将承担国内文化和品牌输出的功能，国产品牌的海外市场拓展未来也将借力免税政策，同时拉动国内航空、旅游等相关行业的发展。 与免税店概念相比，在疫情加剧了居民的线上购物行为后，国货潮的力量不容忽视。我们认为当前国货概念仍主要针对的是中等和中低收入群体消费目标。该类消费者，整体负债约束明显，对于商品性价比要求较高且价格相对敏感。国货潮背后的支撑不仅源于中等以及中低收入层居民的消费习惯，也离不开网络技术、MCN机构的发展。线上销售方式的发展，对于推进社会集团（企业）消费也进入了加速阶段。企业采购电商市场的发展，会使得国产商品的推广出现更多的助力。同时企业采购电商市场的发展对于国内支付体系、国内物流体系、信息技术等方面也存在着明显的外溢效应。 综合免税概念以及国货潮概念，我们认为海外消费回流以及国产商品市场份额提升将出现新的动能。前期报告中，我们强调国内居民在海外消费的体量在万亿人民币以上，如果有25%-50%回流，可额外拉动居民最终消费0.5-1个百分点（图29）。服务消费方面，“经常账户”下货物和服务的“旅行”项借方额，发现2012年以后，我国消费者在海外的消费额明显增长，特别是2015至2019年间，我国消费者每年平均在海外消费2579亿美元（图28）。如果我国居民海外消费25-50%回流，按照海外消费对应的人民币数额以及相应年份GDP最终居民消费，平均可额外拉动GDP居民最终消费0.49-0.98个百分点。若叠加海外实物消费的线上销售，那么整体海外消费体量将更大，消费回流的作用将更加显著。 针对资本市场发展，我们认为，当前中国家庭资产在股票、基金资产配置比例非常有限，从理财、存款、现金占比角度，整体配置的潜在力量仍然较高。前期报告中对于A股市场的财富效应，我们判断在过去牛短熊长的局面中，A股财富效应显著但是影响非常短暂，正向影响基本停留在1-2个季度内，市场上涨对于可选消费的提振作用大于必选消费。作为内循环核心节点的资本市场，当前监管层持续表态，要通过对外开放有力促进资本市场运行质量的提升，使投资者投资行为更加理性，市场估值更加合理，推动脉冲式的市场消失，迎接新一轮“慢牛”的到来。我们认为，在资产增配、市场运行等多方面角度，A股市场在财富效应显著的背景中将承接部分收入改善的功能，即将经济质量提升红利向居民部门传递的职能。 展望后续消费，一方面我们认为，经济常态化运行后，疫情对消费的冲击并不会带来永久性的中枢下移，因此后续消费复苏主线将扮演后疫情阶段，经济动能抬升的主角。另一方面，我们认为短期可选消费在收入分配差距快速加剧中存在改善机会，特别是后续伴随企业收入改善，企业采购行为的修复。必选消费仍然存在改善空间，但改善的催化剂存在于两种可能，一是政策刺激下信贷资金的下沉，二是居民实际收入和收入预期常态化后的改善，短期来看两种可能性相对有限。年内后续消费亮点，我们认为仍将集中在线下免税概念的增长以及线上国货潮两个脉络，相对而言在疫情冲击后的收入格局中偏向于可选消费层面，同时二者也将分别带来旅游、航空等服务消费，和相关信息技术、产业数字化的推进。
COVID-19爆发前，发展中国家未来充满希望。总体而言，发展中国家从2009-10年的大衰退中迅速复苏，其中不少国家，特别是非洲和拉丁美洲享受到全球石油、原材料和农业商品需求激增的好处。 美国则有所不同，20世纪80年代以来的经济增长收益都流向了原本便已富裕的群体，中产阶级和穷人日益落后。许多分析师将民粹主义右翼和2016年特朗普当选美国总统归因于这些趋势。随着中产阶级的缩水，越来越多的工作阶级陷入了绝望，许多人对全球化导致的就业损失、政府对阿片类药物泛滥视而不见、社保计划资金不足，甚至利润驱动的资本主义本身感到愤怒和失望。 美国上升预期正在结束，在战后数十年的繁荣期中，长期存在的政治制度和既成规范让美国的自由民主体系韧性相对较强。但在本世纪，社会凝聚以及道德进步的分享感开始消退，让国家和人民越来越容易受到反自由民粹主义的影响。 这对于发展中国家来说是一个教训。破灭的预期不但不利于个人健康和福利，也有害于社会构建和维持民主规范和制度的能力。 总体而言，过去一代人的时间里，发展中国家的经济增长比美国更强更稳定。中国和印度在20世纪90年代实现腾飞，其他许多发展中国家在21世纪初跟进，包括撒哈拉以南非洲。这波增长足够让数亿人摆脱极端贫困（每天生活费1.90美元），但并不能保证他们跻身中产阶级。相反，出现了一个庞大的“挣扎者”阶级，家庭人均收入在每天4-10美元。 挣扎者比穷人好一点，但他们缺少定期收入和社会保险，因此很容易遭受家庭冲击，如健康危机和突然失业。大部分挣扎者是不断扩大的城市中心的食品、交通（网约车司机）和零售行业的个体户或非正式工人。发展中国家有三十亿挣扎者，他们既有雄心追求更好的未来，也焦虑于挥之不去的返贫风险。 逐渐地，经济增长让一些挣扎者（最有可能的是一些完成高中教育的人）成功跻身规模庞大且迅速增加的中产阶级，人均日薪10-15美元。但是，工作阶级挣扎者家庭仍是发展中国家的主流，占人口的60%，中产阶级家庭占了另外的20%，极端贫困和富人则各占12%和8%。其中，挣扎者和新中产家庭所面临的疫情导致的发展中国家宏观经济冲击的风险最大。 伦敦国王学院的安迪·萨莫尔（Andy Sumner）与合作者们估算，COVID-19将导致发展中国家2020年GDP萎缩10%，让大约1.8亿人跌入每天1.90美元的极端贫困线之下。世界银行的估算基于幅度更小、因国而异的GDP萎缩程度（平均为5%），但仍然警告将有7000万-1亿人跌入极端贫困。 对于成千上万突然发现自己没有犯任何错误，日子却变得比自己所预期的更差的人，这意味着什么？拉丁美洲的经验表明，当敢于发声和提要求的人民遭到预期的猛然逆转时，结果是美式社会紧张和政治极化。2014-15年，拉丁美洲地区增长开始恶化，平均每年不到1%，这意味着人均增长为负。结果，在经济蛋糕不断做大时能够容忍的条件，突然间不再如此。 此后五年，巴西、玻利维亚、智利、哥伦比亚和厄瓜多尔爆发了大规模示威，大部分是针对官员腐败以及政治和公司精英所享受的内部特权。只有相对情况较好的智利，示威者成功实现了进步变革。 在COVID-19的阴影下，发展中国家正在经历严重的政治和金融压力。因为没有可交易的本国货币，这些国家无法从未来公民（如美国和欧盟那样）手中借钱满足眼下的需要。 面临社会凝聚下降、政治动荡和专制和民粹主义卷推崇来的风险，国际货币基金组织和多边银行必须为中等收入国家提供规模更大的贷款项目。这些项目应该简单直接，目标是为即刻现金转移提供资金，以确保贫穷和挣扎者家庭的儿童不会挨饿和永久辍学。这些投资对于获取未来人力资本是不可或缺的，而人力资本则是发展的最终决定因素。 COVID危机标志着美国的自由民主不仅要抵御国内的极权主义，还要为增加发展中国家的支持发出声音。如果人们相信前景不再光明，政治就有可能迅速变得混乱，并给自由和公民自由造成附带伤害。
近日，德国安联保险集团公布了最新《2020年安联全球财富报告》，对近60个国家和地区的家庭资产和债务状况进行了详细分析。这是安联连续第11年发布该全球调研报告。 报告显示，2019年，全球家庭金融资产总额增长了9.7%，创下2005年以来最强劲增长。尽管面临社会动荡、不断升级的贸易冲突和工业衰退的境况，但2019年世界各地央行逆转方向，开始实施广泛的货币宽松政策，股市飙升25%，在此过程中金融资产获得提升——证券资产类别在2019年大幅增长13.7%，为21世纪内的年度最高涨幅。 相对而言，其他两种主要资产类别的增长率较低，但仍表现不俗：主要反映基础资产的保险和养老金增幅达到了8.1%以上，银行存款则增长了6.4%。事实上，自2008年全球金融危机以来，所有资产类别的增长速度都明显高于长期平均水平。 另外，新兴市场未能主导2019年的全球金融资产增长排行榜。北美和大洋洲成为全球财富增长最快的地区，两地家庭金融资产总额均增长了创纪录的11.9%。新兴市场的财富增长连续第三年未能超越比它们富裕得多的地区，财富追赶的过程已经停滞。 报告认为，在极端情况下，全球金融资产在2020年仍可能再次增长。随着新冠肺炎使世界经济陷入衰退，世界各地央行和财政当局动用了前所未有且火力十足的货币和财政政策，保护家庭及其金融资产不受影响。 截至2020年二季度末，在财政支持政策和预防性储蓄的推动下，全球银行存款大幅增加了7%，全球家庭金融资产已经能够弥补第一季度的损失，且略增长1.5%。报告估计，在新冠肺炎疫情爆发的2020年，全球家庭金融资产仍可能实现增长。 “货币政策挽救了当前的局面。”安联首席经济学家卢睿德 (Ludovic Subran)表示，零利率和负利率是一种甜蜜的毒药，它们会破坏财富积累，但这是不可持续的。“为此，我们比以往任何时候都需要进行结构性改革，为更加包容性的增长奠定基础。” 其中，2019年，中国家庭金融资产总额增长10.0%。这一数据在2018年曾下降了3.5%。报告分析认为，2019年的增长，主要受益于保险和养老金等资产的增长推动，该类别资产增加了15.3%；银行存款同时创下了自2013年以来最强劲的增长记录，增长了12.7%。 但必须关注到，2019年中国家庭金融资产中， 保险和养老金等资产仅只占在家庭投资组合很小的一部分，约为10%。而中国家庭金融资产仍以证券投资类，如资产管理类产品，和存款为主。前者约占总资产的40.9%，后者约为49.1%。在2016年之前，存款的比重一直在下降，过去几年银行存款的比重出现了回升。这或许是受到近年股市波动影响，以及资管产品质量强化管理等措施的影响。 还需特别指出的是，2019年中国家庭负债的增幅为15.5%，连续第四年大于资产的增幅。从而使净资产增幅降至7.8%。债务比例（负债占GDP的百分比）上升到57.9%，这尽管仍低于全球平均水平65.1%，但已经高于德国和意大利等国。 报告显示，截至2019年底，中国人均金融资产净值为11193欧元。在全球排名中，中国稳定在中间位置，位居第33位，与去年持平。 根据报告的数据，2020年上半年，受银行存款增长9.6%的推动，中国家庭的金融资产增长了7.4%。如没有重大经济或公共卫生等特殊变化，中国家庭金融资产在2020年全年仍将有机会取得积极成果。 “越来越多的中国消费者开始关注风险保障和养老规划，把保险和养老金作为家庭投资组合的重点板块。”中德安联首席执行官陈良表示，专业保险顾问应与客户一起对家庭收入、负债与金融资产等进行整体考量，共同探讨家庭风险需求，为客户选择最合适的保险解决方案。这也是中德安联寿险顾问深受客户信赖的原因。
导读 中国城镇有多少住房，是供给不足、供需平衡、还是供给过剩？对上述问题的解答不仅关系到中国房地产市场未来如何发展，也关系到住房政策应如何调整。 我们在业内提出了广为流行的标准分析框架：“房地产长期看人口、中期看土地、短期看金融”。作为土地部分研究的深化，我们在2018年报告《中国住房存量测算：过剩还是短缺》中首次测算了全国、各省级、各地级单位的城镇住房存量情况，受到市场广泛关注。 本篇报告进行了相应更新和完善，研究结果表明，2018年中国城镇住房套户比为1.09，城镇住房并不过剩，未来中国房地产市场仍具有较大发展空间，但更须重视区域差异中的结构性机会。 摘要 中国有多少房子？官方已公布的中国城镇住房数据存在统计部门和建设部门两个来源，存在一定参考价值，但均存在明显问题。一是人口普查资料公布了家庭户住房数据，但未公布集体户住房数据，如直接以城镇家庭户人均住房面积作为城镇人均住房面积计算城镇住房存量存在高估。二是国家统计局公布2018年城镇人均住房建筑面积数据达39平方米，但因抽样偏差存在高估。三是官方直接公布的部分年份城镇住房存量数据要么范围偏小、要么偏大。四是国家统计局的城镇竣工住宅面积数据存在低估，无法简单通过公式“某年住房存量+竣工-折旧拆迁+农民带房入城”推算当前存量。 中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡。1）1978-2018年中国城镇住宅存量从不到14亿平增至276亿平，城镇人均住房建筑面积从8.1平方米增至33.3平方米，城镇住房套均面积从44.9平方米增至89.6平方米，城镇住房套数从约3100万套增至3.11亿套，套户比从0.8增至1.09。从国际看，当前美国、日本分别为1.15、1.16，德国为1.02，英国为1.03，而中国城镇住房套户比接近1.1，表明住房供给总体平衡。从住房来源结构看，当前全国城镇住房存量中商品房约占4成，自建房约占3成，还有3成为原公房、保障性住房及其他。2）中国城镇居民约70%居住在自有住房，约20%租房，其他10%为借住、住单位宿舍等；与建制镇居民相比，城市居民住房自有率更低且呈下降趋势、租房比重更高且呈上升趋势。从人口普查统计的家庭户人均使用住房面积分布推测，当前城镇家庭住房拥有的不平衡程度较为严重，最低20%的城镇家庭户或拥有约6%的住房，而最高20%的家庭户拥有约40%的住房。3）房地产长期看人口，尽管中国20-50岁主力置业人群比例在2013年达峰值，但综合考虑城镇化进程、居民收入增长和家庭户均规模小型化、住房更新等，中国房地产市场未来仍有较大发展空间，将逐步从高速转向中速、高质量发展阶段。预计2019-2030年中国城镇年均住房需求大致为10.9-13.5亿平方米。从城镇化进程看，2018年中国城镇化率59.6%，到2030年城镇化率达70.6%时城镇人口将再增加约2亿。从城镇人均住房使用面积看，当前美国67平，德国、法国均超过38平，日本33平，韩国28平，而中国按使用面积算人均仅23平。从家庭规模看，当前日本、美国、韩国家庭户均规模分别降至2.33、2.54、2.73人，而中国2018年为3.02人。 地区层面：哪些地方房子较多，哪些地方较少？1）分省看，全国近60%的城镇住宅存量集中在山东、江苏、广东等10个省。鄂浙苏等7省城镇人均住房建筑面积超过35平方米，而沪粤津3省不到27平方米。从城镇套户比看，东部、中部、西部、东北地区分别为1.03、1.10、1.11、1.09，黔青云等5省套户比超过1.15，沪粤2省低于1.0。2）在地级层面，在全国336个地级单位中（不含三沙），既有73个城市人均住房建筑面积小于30平，也有46个城市人均住房建筑面积大于40平；既有17个城市的套户比小于1，也有51个城市的套户比大于1.2，未来更需重视区域差异中可能存在的结构性机会。分线看，当前一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为25.6、32.9、34.3平方米，套户比分别为0.99、1.06、1.12，一线城市住房供给偏紧。 风险提示：因数据缺失及部分数据质量问题，本文使用了部分假设，相关估算可能存在一定偏差。 目录 1中国城镇有多少房子？ 1.1 现有城镇住房数据真伪识别 1.2 研究思路与主要假设 2 中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡 2.1 中国城镇住房从供给短缺到总体平衡，套户比从0.8到1.09 2.2 中国城镇住房自有率约70%，最高20%家庭拥有约40%住房 2.3 中国房地产市场仍有较大发展空间 3 地区层面：哪些地方房子多，哪些地方少？ 3.1 省级：西部地区套户比平均1.11，沪粤2省套户比低于1.0 3.2 地级：17成套户比小于1，一线城市套户比略低于1 正文 1中国城镇有多少房子？ 1.1现有城镇住房数据真伪识别 当前中国到底有多少城镇住房？据自然资源部消息，全国统一的不动产登记信息管理基础平台已实现全国联网，但住房存量数据尚未公布，未来是否公布也未可知。官方已公布的中国城镇住房数据存在统计部门和建设部门两个来源，主要涉及人口普查家庭户住房面积、城镇人均住房建筑面积、早期部分年份城镇住宅存量、城镇住宅竣工面积等四类数据，存在一定参考价值，但均存在明显问题。 一是人口普查资料公布了家庭户住房数据，但未公布集体户住房数据，如直接以城镇家庭户人均住房面积作为城镇人均住房面积计算城镇住房存量存在高估。住房数据从1995年开始被纳入全国人口1%抽样调查（“小普查”）及后续的人口普查中。但人口普查只公布家庭户住房数据，不公布集体户情况，2010年城镇集体户人口近8000万，占城镇常住人口比重达12%。根据人口普查定义，集体户是指相互之间没有家庭成员关系、集体居住共同生活在一个房间的人口。显然，集体户人均住房面积远小于家庭户人均住房面积，如以城镇家庭户人均面积乘以城镇人口得出的城镇住房面积明显是高估的。此外，对一户多宅情况，人口普查规定，如果未出租或借给其他人居住，在调查时要将这几处住房的面积相加，这意味着人口普查资料理论上包括了空置房情况，但居民事实上可能有少报瞒报。 二是国家统计局公布的城镇人均住房建筑面积数据因抽样偏差可能存在高估。国家统计局基于约16万住户的全国城乡住户一体化调查公布人均住房建筑面积数据（2013年以前城镇住户调查和农村住户调查单独开展），2018年全国人均住宅建筑面积42.4平方米，其中城镇、乡村人均住宅建筑面积分别为39、47.3平方米。虽然住户调查理论上既包括家庭户，也包括集体户，但由于住户调查样本每五年轮换一次，需保证一定稳定性，实践中抽取样本多为当地有房户籍家庭，对流动性较大、居住空间较小的常住外来人口、少量居无定所的无房户覆盖不足，因此存在一定高估。比如，2010年国家统计局公布全国城镇人均住宅建筑面积为31.6平方米，这与2010年人口普查中城镇家庭户人均住房建筑面积30.3平方米比较接近，但如果加上人均住房面积较少的集体户，真实的2010年全国城镇人均住房建筑面积无疑将低于上述数字。因此，如果直接以国家统计局公布的城镇人均住房建筑面积乘以城镇常住人口，将得出2018年中国城镇住房建筑面积高达324.2亿平，粗略估计城镇住房存量套户比高达1.19。 此外，住建部依据地方逐级上报也统计有人均住房建筑面积，比如在《中国统计年鉴2008》公布1978-2006年城市人均情况，《中国城乡建设统计年鉴》公布1990年至今村镇人均情况，但县城和2007年之后的城市人均面积缺乏，这使得难以通过市县镇加总得出全国城镇住房存量。此外，住建部定义的“人均”以户籍人口+暂住人口为分母计算（2006年之前以户籍居住人口为分母计算），与一般的常住人均不同。 三是官方直接公布的部分年份城镇住房存量数据要么范围偏小、要么偏大。1985年原城乡建设环境保护部和国家统计局组织开展了全国第一次城镇房屋普查，公布住宅建筑面积22.91亿平、使用面积15.09亿平，但涉及人口仅占当时城镇常住人口的约60%，范围偏小。原建设部曾在《城镇房屋概况统计公报2002-2005》中公布了2002-2005年全国城镇国有土地上住房存量（不含建制市城市规划区和县城以外的建制镇），加上《村镇统计公报》中的建制镇住房存量，可得2002年、2005年全国城镇存量分别为111.6、144.4亿平。但是，住建部定义的城镇范围可能偏大或存在重复统计，比如其2010年城市及县城建设用地、建制镇建成区面积加总为8.8万平方公里，较自然资源部公布的城镇建设用地7.6万平方公里大16%。 四是国家统计局公布的城镇竣工住宅面积数据存在低估，这使得无法简单通过公式“某年住房存量+竣工-折旧拆迁+农民带房入城”推算当前存量。国家统计局从1995年开始公布固定资产投资项目下的城镇竣工住宅面积（含商品住宅），1997年统计起点为50万元及以上，2011年指标调整为固定资产投资（不含农户）竣工住宅面积（原城镇竣工住宅口径+农村企事业竣工住宅面积），统计起点调整到500万及以上，但该数据因为口径及统计问题明显小于真实城镇竣工住宅面积。根据2000年、2010年两次人口普查，我们估算2000-2010年城镇住房增量达92亿，而2001-2010年城镇竣工住宅面积合计67亿平、拆迁约15亿平（依据房龄面积结构估算）、农民带房入城约7-10亿平，尚余30-33亿平未被统计。 1.2研究思路与主要假设 鉴于上述情况，我们的研究思路是：以2000、2010年人口普查数据公布的家庭户住房数据为基础，通过合理假设城镇集体户人均住房面积与家庭户人均住房面积的比例关系估算全国城镇集体户住房面积，从而得到2000、2010年全国城镇住房存量，再依据2000-2010年全国城镇住房面积增量，推算该时期未被统计的农民带房入城和城镇竣工住宅面积年均增量并以此为假设，通过公式“2010年城镇住房存量+历年城镇竣工住宅面积-拆迁面积+未被统计的农民带房入城和城镇竣工住宅面积合计”得到2018年中国城镇住房存量。同时，参考国家统计局1978年户均、人均住房面积统计、1985年全国房屋普查、人口普查和小普查房龄数据、1999年以来商品住宅竣工套均面积及官方历年住房建设标准等，估算出套均面积和其他主要年份住房存量，由此计算1978-2018年主要年份的套户比数据。 其中主要有三点需要说明： 一是假设城镇集体户人均住房面积为家庭户的35%。根据人口普查规定，初中、小学的住校学生，幼儿园全托孩子，一律视为在家中居住，作为其家庭的现有人口；高中及以上阶段住校生按其实际居住情况登记，作为学校的现有人口。我们基于集体户定义、家庭户居住情况和教育部统计的城镇学生宿舍面积，估算城镇集体户与家庭户人均住房建筑面积比例应在27%-45%之间，并依据唯一公开的宁波鄞州区集体户住房数据样本假设全国平均为35%，由此测算全国城镇集体户住房面积。我们发现，即使35%的比例有偏，对全国城镇住房存量的影响最多只有2亿平，对结果影响很小。 二是发现2015年“小普查”的住房数据存在高估，因此未予采用。依据人口普查、小普查资料计算，2000-2005年、2005-2010、2010-2015年三个阶段城镇家庭户住房存量增量分别为65.5、20.6、62.4亿平，这显然是不合理的。因此，我们认为2015年小普查的城镇家庭户住房数据与2005年一样存在高估，因此未基于2015年数据、而是基于2010年普查情况推算当前情况。 三是城镇家庭户均规模数据依据人口普查、“小普查”、及年度人口变动抽样调查。从国际经验看，家庭户均规模具有小型化趋势。由于劳动力回流中西部、生育政策有所放开等因素，近十年家庭户均规模稍有回升。比如，2015年“小普查”统计城镇家庭户均规模为2.93人，高于2010年的2.85人。从人口变动抽样调查看，2016、2017年的城镇家庭户均规模分别为2.98、2.92。因此本文根据趋势，假定2018年城镇家庭户均规模为2.90。 2中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡 2.1中国城镇住房从供给短缺到总体平衡，套户比从0.8到1.09 改革开放四十年来，中国城镇居民从筒子楼住到住宅小区，从全民蜗居到基本适居，住房事业取得巨大进步，这主要得益于1990年代从福利分房到住房商品化的住房制度改革。根据我们测算，1978-2018年中国城镇住宅存量从不到14亿平增至276亿平，城镇人均住房建筑面积从8.1平方米增至33.3平方米，城镇住房套均面积从44.9平方米增至89.6平方米，城镇住房套数从约3100万套增至3.11亿套，套户比从0.8增至1.09。与国家统计局公布的2018年城镇人均住房建筑面积39平方米相比，我们测算的城镇人均住房建筑面积小5.7平方米。一般而言，套户比小于1，表明一国住房供给总体不足；套户比等于1，表明一国住房总体基本供求平衡；考虑到休闲度假需求、因人口流动带来的人宅分离等情况，成熟市场的套户比一般在1.1左右。从国际看，当前美国、日本分别为1.15、1.16，德国为1.02，英国为1.03，中国城镇住房套户比接近1.1，表明住房供给总体平衡。 由于“文革”期间住房建设严重滞后，1978年全国城镇人均住房建筑面积反而较1950年下降20%，缺房户占比达47.5%。随着改革开放后住宅建设加快，到1985年城镇人均住房建筑面积增长至10.9平方米，但缺房户依然高达26.5%；其中，婚后无房、暂住非住宅房、暂住临时简易房、暂住亲友房等“无房户”占比3.2%，三代同室、父母成年子女同室、成年兄妹同室、二户同室等“不便户”占比10.4%，人均住房建筑面积在5.7平方米以下的拥挤户占比12.8%（原文为人均居住面积4平方米以下，按0.7系数折合）。 随着1990年代住房制度改革推进，特别是1998年国务院下发《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》后，商品住宅带动城镇住宅竣工面积大幅攀升。按照国家统计局的口径估算，1978年全国城镇竣工住宅面积不足1亿平，1998年超过5亿平，2011年超过10亿平；其中，竣工商品住宅面积占城镇竣工住宅面积占比从1995-1999年的不足32%，跃升至2000年的38%，2003年超过60%，2007年超过70%；从全国人口普查和小普查资料的房龄结构数据看，有约97%的城镇住房为1978年以来建造，约87%为1990年以来建造，约60%的城镇住房为2000年以来建造。与中国不同，欧美发达经济体的住房平均房龄较老，比如英国、美国住房房龄超过50年的比例均超过40%，超过100年房龄的比例分别为20%、7%。 从住房来源结构看，当前全国城镇住房存量中商品房约占4成，自建房约占3成，还有3成为原公房、保障性住房及其他。根据国家统计局数据，1998-2018年竣工商品住宅合计113亿平，占当前城镇住宅存量的41%。而根据人口普查及小普查中的城镇家庭户住房来源数据，2000-2010年购买新建商品房的城镇家庭户户数占比从8.9%升至21.7%（2010年开始统计购买二手房比例，为4.6%），自建房比例从35.7%降至31.5%，购买原公有住房比例从23.5%降至12.9%，购买经济适用房、两限房比例从6.0%降至4.1%，租赁廉租房、公租房从14.4%降至2.4%；租赁其他住房比例从6.1%增至18.6%，其他比例从5.4%降至4.1%。由于人口普查中的购买二手房、租赁其他住房并未说明来自商品房还是非商品房，这使得我们需要依靠商品住宅竣工面积判断存量房中商品房比例。 在城镇内部，城市和建制镇家庭户的住房来源结构存在显著差异。根据2010年人口普查，城市家庭户住房来自购买新建商品房、原公房的比例分别为26%、17.3%，明显高于建制镇的14.7%、5.8%；而建制镇家庭户住房来自自建房的比例高达56.2%，明显高于城市的16.4%。 2.2中国城镇住房自有率约70%，最高20%家庭拥有约40%住房 中国城镇居民约70%居住在自有住房，约20%租房，其他10%为借住、住单位宿舍等；与建制镇居民相比，城市居民住房自有率更低且呈下降趋势、租房比重更高且呈上升趋势。根据2000年人口普查资料家庭户住房来源统计，有74.1%的城镇家庭户居住在自有住房，有20.5%的租房，还有5.4%的住房来源为其他（比如，借住亲友住房但不付租金，住单位单人或夫妻宿舍但不付租金等情况）。到2010年，上述比例分别为74.9%、21.0%、4.1%。此外，2005年、2015年小普查统计的城镇家庭户住房自有率分别为77.9%、79.2%，住房自有率偏高，可能存在抽样问题。 把居住在自有住房的比例简单看作住房自有率，2010年城镇家庭户住房自有率较2000年有所上升，但主要是建制镇家庭户住房自有率从78.0%增至83.2%，而城市家庭户住房自有率从72%降至69.8%。租房人口主要集中在城市，城市家庭户租房比例从2000年的23.2%上升至25.8%，建制镇家庭户租房比例从15.6%降至13.3%。假设城镇集体户人口都没有自己住房，我们估算2000、2010年中国城镇居民住房自有率分别为66.0%、65.9%。扣除学生，2010年全国城镇居民住房自有率为71.1%；其中城市居民和建制镇居民住房自有率分别为67.6%、76.9%。从现实情况看，把居住在自有住房的比例简单看作住房自有率从而估计全国城镇住房自有率可能稍有低估，因为可能存在因本地无房而租房、但在外地（如老家）有房等情况。从国际比较看，中国城镇住房自有率较高，当前美国住房自有率为64.2%、日本为61.7%、德国为46%，这与中国重视“家”的文化传统以及过去房价基本持续上涨的预期等存在一定关系。 根据人口普查资料定义，当一个家庭有多套住房时且未出租或借给他人居住，其“使用”的住房面积为全部住房面积；但如果该家庭有住房出租或借给他人居住，则该住房面积为实际居住人“使用”，计入实际居住人的住房面积。从现实来看，租房人群的人均住房面积建筑面积一般在30平以下；如家庭人均住房面积超过50平，则人口普查统计的住房面积很可能为该家庭产权所有。因此，考虑出租等情况，人口普查的使用住房数据可能会低估富裕家庭的产权住房面积，高估贫困家庭的产权住房面积，因此低估实际产权拥有住房情况的不平衡程度。 我们对人均住房面积在8平方米以下的家庭户乐观假设其人均住房面积为7平方米，对人均住房面积在70平方米以上的家庭户保守假设其人均住房面积为72平方米，由此计算不同类型家庭户拥有的住房面积。研究发现： 其一，住房困难的家庭户比例明显下滑。1995-2015年人均住房建筑面积在8平方米以下的家庭户数占比从12.6%降至3.3%，人均9-16平方米的家庭户数占比从35.3%降至11.9%。 其二，高收入家庭使用的住房面积占比与其户数占比的比例趋于下降，但与此同时，低收入家庭使用的住房面积占比与其户数占比的比例也在趋于下降。2000-2015年，人均50平方米以上的城镇家庭户住房面积占比与其户数占比的比例从2000年的2.30降至1.78，人均60平方米以上、70平方米以上的城镇家庭户住房面积占比与其户数占比的比例分别从2.30（2005年）降至1.89、2.41（2005年）降至1.96；而人均住房面积在8平方米以下、9-16平方米的家庭户住房面积占比与其户数占比的比例分别从0.35（1995年）降至0.19、0.61（1995年）降至0.35。 其三，即使从使用情况看，住房分布的不平衡程度仍然严重。换算为五等份或十等份看，2000年最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为3.0%、7.1%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为22.4%、39.0%。到2010年，情况变化为，最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为2.3%、6.2%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为21.8%、39.4%。2015年小普查数据存在一定抽样问题，导致最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别升至为2.8%、7.2%，最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别降至19.6%、36.9%。 根据人口普查资料城镇家庭户住房“使用”情况的数据估算，1995-2015年全国城镇家庭户住房使用分布的基尼系数大致保持在0.3左右，这显然存在低估。如果考虑20%的城镇家庭户租房、人均住房面积更低的城镇集体户人口以及2亿多农民工群体在城镇置业比例较低等情况，低收入群体实际拥有的住房面积占比与其户数即人口占比的比例无疑将更低，即产权层面的城镇家庭住房分布基尼系数无疑更高。 2.3中国房地产市场仍有较大发展空间 房地产长期看人口，尽管中国20-50岁主力置业人群比例在2013年左右达峰值，但综合考虑城镇化进程、居民收入增长和家庭户均规模小型化、住房更新等，中国房地产市场未来仍有较大发展空间，将逐步从高速转向中速、高质量发展阶段。 一是中国城镇化进程还有较大空间，到2030年城镇化率达70.6%时城镇人口将再增加约2亿。2018年中国城镇常住人口达8.3亿，常住人口城镇化率为59.6%，如按户籍人口算2018年城镇化率仅为43.4%。联合国《世界人口展望2019》预计到2030年中国常住人口城镇化率将达约70.6%，城镇常住人口将较2018年再增加约2亿。根据我们在报告《中国人口大迁移》中测算，2012-2016年中国城镇人口增量中来自自然增长、区划变动、乡城迁移的平均比例为18.6%、35%、46.4%，与国家统计局测算2018年的23.6%、36.8%、39.6%相差不大。这意味着，即使假设因区划变动导致的农民就地城镇化产生的住房需求全部不通过市场渠道满足，而是通过安置房（拆迁）或带房入城（未被拆迁）满足，2019-2030年仍有1.3亿新增城镇人口存在住宅需求。如假设安置房也是通过市场购买（如货币化安置）满足，且未被征迁、带房入城的比例为60%，则2019-2030年大致有约1.6亿新增城镇人口存在住房需求。 二是与主要发达经济体相比，中国城镇人均住房面积较小，随着居民收入增长和家庭规模小型化等，人均住房面积未来存在至少20%的提升空间。一方面，当前中国已进入中高收入经济体行列，随着未来向高收入经济体行列迈进，城镇居民对人均住房面积的需求还将进一步增加。国际上一般对住房面积统计的口径为使用面积，把2018年中国城镇人均住房建筑面积按照0.7的系数折合为使用面积仅为23.3平方米，明显低于主要发达经济体水平。考虑到国际上对人均住房面积的统计一般不分城乡，如简单以0.85的系数把各国人均住房面积换算为各国城镇人均住房面积，当前韩国、俄罗斯的城镇人均住房面积分别为28.2、27.9平，日本为33.1平，德国、法国分别为38.6、39.5平方米，美国为66.9平。 另一方面，中国家庭户规模小型化空间大，可能导致更多的住房和更大的人均住房面积需求。因生育率下滑、晚婚、不婚率和离婚率提高、寿命延长、人口流动等因素，家庭规模小型化是世界各国人口发展的普遍趋势。比如，1960-2015年，日本一人户、二人户家庭比例分别从5.3%、12.7%增至34.5%、27.9%。当前日本、美国、韩国家庭户均规模分别降至2.33、2.54、2.73人。中国家庭户均规模从1982年的4.41迅速降至2010年的3.09；其中，2010年城镇家庭户均规模为2.85人。由于劳动力回流中西部、二胎政策等因素，近年家庭户均规模较2010年有所上升。从一人户、二人户比例看，中国2015年仅分别为13.1%、25.3%，总体相当于日本1990年代至21世纪初水平，未来仍有很大下降空间。 因此，如果以人均使用面积28平即人均建筑面积40平为标准算，未来中国城镇人均住房面积存在约20%的改善空间。 三是中国现有城镇住房成套率仅85%，并且尚有20%的家庭居住在条件较差的平房，存在住房更新需求。一是中国城镇住房成套率仅85%左右，还有约15%的住宅需要更新。1985年中国城镇住房成套率仅为24.1%，1995年居住在成套住宅的家庭户比例快速提升至61%，2010年、2015年分别达75.6%、84.3%。其中，根据2015年小普查数据，城市、镇家庭户中同时拥有厨房和厕所的比例分别为89.3%、76.8%。二是中国城镇尚有约20%的平房需要更新。随着拆迁新建，中国城镇家庭户中居住在平房比例从1995年的46.1%降至2015年的20.6%，其中城市、建制镇分别为10.2%、36.1%。 2019-2030年中国城镇年均住房需求大致为10.9-13.5亿平方米。根据我们前述测算，2000-2010年、2010-2018年中国城镇人均住房建筑面积分别年均增长3%、2.3%，假设2019-2030年中国城镇人均住房面积年均增长1.3%-1.5%（即2030年人均住房建筑面积达38.8-39.8平方米），则2030年中国城镇住房存量需达395-405亿平，较2018年净增119-129亿平，即年均净增9.9-10.8亿平。以1.5%-2%的折旧率计算，则2019-2030年将折旧拆迁约60-82亿平，即年均折旧拆迁约5-6.8亿平。并且从历史经验看，2000-2010年每年约有4亿平属于农民带房入城和未纳入国家统计局城镇竣工住宅面积统计的住房面积。假设2019-2030年这部分仍为年均4亿平，则2019-2030年每年需新增城镇住房10.9-13.5亿平。 3地区层面：哪些地方房子多，哪些地方少？ 基于2010年人口普查资料分省数据、2015年1%人口抽样调查资料分省数据等，并结合全国城镇住房情况，我们估算了2010年、2018年各省级、地级单位城镇住宅存量、人均住宅建筑面积、套户比及相关情况。 3.1省级：西部地区套户比平均1.11，沪粤2省套户比低于1.0 当前全国近60%的城镇住宅存量集中在山东、江苏、广东等10个省。分地区看，2018年东部、中部、西部、东北地区城镇住房存量分别占全国的42.6%、26.5%、23.5%、7.4%，而对应的城镇常住人口比例分别为43.6%、24.5%、23.9%、8.0%。分省看，2018年山东、江苏、广东城镇住房存量超过20亿平，河南、浙江、四川等7个省份在10-19亿平之间，其他省份则不足10亿平，海南、宁夏、青海、西藏等4省更是不到2亿平。 鄂浙苏等7省人均住房建筑面积超过35平方米，而沪粤津甘4省不到27平方米。分地区看，2018年东部、中部、西部、东北地区城镇人均住房建筑面积分别为32.0、35.4、32.1、30.1平方米。分省看，2018年湖北、浙江、江苏等7省城镇人均住房建筑面积超过35平方米，山东、广西、四川等14省城镇人均住房建筑面积在30-34平方米之间，山西、北京、新疆等其他10个省城镇人均住房建筑面积低于30平方米，上海、广东、天津、甘肃人均更是低于27平方米。 由于各省套均面积存在差异，城镇人均住房建筑面积的大小与套户比的高低并不具有必然联系。从城镇套户比看，东部、中部、西部、东北地区分别为1.03、1.10、1．11、1.09，黔青云等5省套户比超过1.15，沪粤2省低于1.0。分地区看，东部、中部、东北地区分别为1.03、1.10、1.09，西部地区为1.11。分省看，2018年贵州、青海、云南等5省城镇住房套户比超过1.15，广西、宁夏、河南等6省套户比在1.10-1.15之间，湖北、黑龙江、辽宁等11省套户比在1.05-1.10之间，北京、四川、山东等7省套户比介于1.0-1.05之间，广东、上海2省套户比在1.0以下。 从住房成套率看，2015年重庆、广东、山东等省城镇家庭户居住在成套住宅的比例超过90%，而黑龙江、云南、内蒙古、西藏等省低于75%。从建筑层数看，2015年有河北、山东城镇家庭户居住在平房比例高达40%以上，西藏、内蒙古、山西、河南在30%以上，而浙江、湖北、江西、重庆、上海、福建等省低于10%。 3.2地级：17城套户比小于1，一线城市套户比略低于1 在全国336个地级单位中（不含三沙），既有73个城市人均住房建筑面积小于30平，也有46个城市人均住房建筑面积大于40平；既有17个城市的套户比小于1，也有51个城市的套户比大于1.2，未来更需重视区域差异中可能存在的结构性机会。 从人均住房面积看，2018年有73个城市的人均住房建筑面积小于30平方米，占比21.7%；有124个城市的人均住房建筑面积介于30-35平方米，占比36.8%；有93个城市的人均住房建筑面积介于35-40平方米，占比27.6%；有46个城市的人均住房建筑面积大于40平方米，占比13.6%。 从套户比看，2018年有17个城市的套户比小于1，占比5.1%；有144个城市的套户比介于1.0-1.1之间，占比42.9%；有124个城市的套户比介于1.1-1.2之间，占比36.9%；有51个城市的套户比高于1.2，占比15.2%。 分线看，当前一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为25.6、32.9、34.3平方米，套户比分别为0.99、1.06、1.12，一线城市住房供给偏紧。从人均住房面积看，2010年一线、二线、三四线城市人均住房建筑面积分别为22.9、26.8、28.5平方米，到2018年分别增至25.6、32.9、34.3平方米，分别增长11.8%、23.0%、20.4%。从城镇住房套户比看，2010年一线、二线、三四线城市套户比分别为0.92、0.93、0.96，到2018年分别增至0.99、1.06、1.12。
9月7日，在复星FC2M大会暨全球生态供应链峰会上，深耕海南的复星与当地多个政府机构、企业达成现场合作，其中，复星商社与海口综合保税区管理委员会达成战略合作协议，全面嫁接复星产业资源，助力海南自由贸易港跨越式发展。与此同时，复星医疗签约入驻海南生态软件园，复星旅文旗下酷怡国际旅行社签约三亚旅游文化投资集团进一步加强在海南的文旅开发合作。 复星国际董事长郭广昌表示，在健康化、线上化、家庭化消费趋势不断升级，数字化技术高速跃进的当下，对家庭需求全覆盖的FC2M大生态，将会最大化地为家庭客户创造价值。复星愿意通过多维度的生态赋能，携手全球供应链伙伴、深度融合，努力打造一个以客户需求为中心，共生、共创、共享、共赢的FC2M全球生态供应链。 复星国际联席董事长汪群斌表示，“复星的供应商与生态合作伙伴是构建FC2M生态中非常重要的一环。展望未来，复星希望与我们在全球的生态合作伙伴，互为土壤，共同成长，携手为全球家庭客户提供最优质的创新产品与服务。” 复星FC2M模式，即是一个以客户需求驱动产品创造与快速迭代的产业闭环。其中，C代表家庭客户（Client），M代表智造者（Maker），2代表打通客户端与智造端的链接（Tolink），而“F”既代表Fosun复星，也代表Family家庭。目前，复星已经赋能打造三亚亚特兰蒂斯、老庙黄金、松鹤楼、万邦云健康、BFC外滩枫径等多个典型的FC2M产品案例。 与此同时，作为FC2M生态系统的重要一环，赋能产业运营不断壮大的全球生态供应链至关重要。阿里巴巴的云计算服务，支撑复星整体基础架构和线上化业务运营；丹纳赫的全球诊断平台与复星医药诊断、医疗板块成员企业长期业务协同，互为支撑与保障；海康威视携手南钢，推动基于视频AI智能在生产、安全、综治等业务方向的落地和应用…… 复星国际联席CEO徐晓亮表示，作为一家创新驱动的家庭消费产业集团，复星业已完成全球布局和产业布局，并在此基础上链接了全球数以百计的优质M端智造者，覆盖健康、快乐、富足领域，与全球数以万计的合作伙伴，共同为超过3.5亿C端客户提供优质、贴心的产品与服务。
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