深评：楼市对中国车市的影响几何？

　　 车市销量下跌了，必然需要诸多专家来会诊，寻找车市下跌背后的原因，最知名最响亮的论断无疑是“高房价才是车市下跌的罪魁祸首”，或者是“汽车市场被房价压垮，消费者没钱买车了”，稍稍理性的表述则是“房地产对汽车消费的挤出效应与财富效应减弱并存”。总之一句话，中国车市下跌的最大罪魁祸首来源于房地产。但我们不禁想问：车市低迷真的是房地产挤压所导致的么？

●《深评问道》是什么？　　《深评问道》是汽车之家首个面向行业端用户打造的节目，特约汽车行业资深从业者执笔，独家解析／揭秘行业大事件。除了热闹表象，我们更想向您呈现对事物本质、因果以及未来可能性的探究和思考。

　　本期行业评论员——孙木子，汽车行业分析师，关注新能源汽车及出行领域；曾任财新智库汽车行业首席分析师，安信证券汽车行业分析师，新华信上海分公司汽车事业部总监，参与创建“财新·中国新能源汽车指数”，兼任多家媒体汽车行业特约评论员，从业近20年，以不同的视角持续观察汽车产业。

　　首先我们通过下方某权威机构的公开文件，看看“高房价造成车市下跌”的观点是如何得来：从2016年底到2018年底，这一轮房地产的增长，对汽车消费产生了挤出效应。对三四线城市的消费者来说，原来20-30万可以买一套不错的房子，现在已经涨到100平方房子差不多要60-70万，首付和买一辆中国品牌汽车的价钱相当，如果全部财产或者负债投入到房子上，是没有能力购买汽车的。对于一线城市的消费者来说，虽然相对房子来说汽车的首付不是大问题，但是换购和增购的需求更多。

『数据来源：互联网公开资料』

　　基于审慎的考量，我们把2013年1月到2019年7月的中国乘用车月度销量同比增幅数据叠加到这张图片中，可得到如下这张新图。其中，图中深红色的实线为基于中国汽车工业协会统计的狭义乘用车月度销量同比增幅，为防止季节性波动对乘用车销量数据的扰动，我们把乘用车销量数据做了三个月移动平均处理，以使其更加平滑。

『数据来源：互联网公开资料 泰博英思』

　　结合乘用车月度销量同比增幅，一个初步的结论可以得出：住宅价格指数相对较高的时候，乘用车销量同比增长更快，车市更加火爆。房地产对汽车消费的挤出效应在上图中的表现其实并不明显。虽然“楼市影响车市”这一观点非常流行，但从某种意义上说，这属于强行关联数据、并进行强行解说，有断章取义之嫌。

　　2019年5月份，安信证券高善文博士曾发文分析，以房地产的横断面数据为基础，探讨了基于房地产挤压消费这一解释的可靠性。从相对宏观的角度考察中国经济，历史上绝大部分时候，中国内需的减速主要来自于投资活动的减速。但2018年以来，我们观察到基建活动在减速，而房地产和制造业投资在加速，整体的投资活动是比较稳定的，2018年至今中国经济的减速主要来自于消费活动的下降，这在历史上非常罕见。

　　我们将全国居民人均可支配收入和社会消费品零售季度同比增速放在一张图，不难发现历史上居民消费活动与收入的变化存在很紧密的联系。自2017年中以来两者之间的相对背离越来越大，相对收入水平，居民消费越来越弱，这也是本轮中国内需减速很重要的原因，也是汽车销量显著下滑的关键。消费活动的减速毫无疑问与中国自身经济的变化具有更加紧密的联系。

『数据来源：荷兰经济政策研究局 安信证券』

　　通常意义上，人们认为房价的上升和销售的放大会带动居民消费的扩张，一方面是这形成了财富效应，并且改善了居民获取信贷的能力；另外一方面是房屋销售会伴随装修、家具、家电购买等开支的扩大。当然，对于新购房者、以及潜在购房者而言，房价上涨会导致其实际收入缩水，从而可能会被迫减少消费开支，从而表现出挤压效应。

　　问题的关键在于，财富效应和挤压效应相比较，孰大孰小。具体到汽车行业，一个值得重点讨论的问题是：以汽车为代表的消费减速是否主要来自房地产销售的挤压？

　　文献研究一般认为财富效应是主导型的。在历史上其他时期的房价上涨过程中，投资者也一般认为财富效应更大。那么，这次的情况是否会有例外呢？首先，我们把社会消费品零售总额与房地产销售额加在一起，计算加总指标的同比增速。如果房地产销售当真挤压了社会消费品零售，那么加总数据应该没有持续减速的趋势存在。可以发现，2016年以后，加总指标单边减速的模式依然存在，甚至变得更强烈。

『数据来源：Wind 安信证券』

　　其次，我们把全国160个城市商品房销售的增速和社会消费品零售的增速放在一个散点图上来观察，可以发现：在2017年的横截面上，两者之间表现为显著的正相关关系，这也支持着财富效应的传统看法。

『数据来源：CEIC 安信证券；备注：数据使用2017年160个主要城市数据』

　　当然，一个城市人口流入的多寡、经济增长的快慢等因素都可能带来前述结果，为此，我们进一步对横轴和纵轴的数据进行了差分处理，即用2017年房地产零售与社会消费品零售的增速减去2016年的增速。差分后的指标是一个城市房地产销售、消费品零售增速的变化，不是增速本身，从而排除了城市的特质等因素的影响。实际回归结果显示，两者之间仍然存在很强的正相关关系。

『数据来源：CEIC 安信证券；备注：数据使用2017年160个主要城市数据』

　　通过比较这些回归结果，我们大体可以认为，房地产销售的加速的确会促进社会消费品零售以及汽车消费的加速，但两者之间看不到明确的挤压。

　　如果推翻基于房地产的解释就必须知道过去两年真正导致居民消费增长异常减速的原因。高善文博士对此的解释是它很可能与中国金融领域的去杠杆政策有关。过去几年金融去杠杆的具体表现大致体现在两个方面，一方面体现为宏观领域的去杠杆，另一方面体现为微观领域的去杠杆。

『数据来源：BIS 泰博英思』

　　这在中国金融信贷领域得到了实施和印证。中国宏观领域的杠杆水平和历史趋势背离从2016年初23.5个百分点收窄到2018年底的仅0.7个百分点，其绝对杠杆水平也从2017年初的最高点下降了3.7个百分点。虽然杠杆率水平整体降幅不大，但折算到信贷资金规模上前所未有。初步测算，此阶段宏观层面的去杠杆直接导致了9万亿元人民币规模的信贷资金投放缩减。

　　金融信贷领域的去杠杆在一定程度上有效地化解和防范了中国经济在转型期间相对突出的系统性金融风险问题，但与此同时，这也给汽车产业及上下游带来较大的压力，尤其较为突出的体现在汽车消费信贷领域。

　　数据显示，截至到2017年底，中国汽车消费信贷渗透率近45%。汽车消费信贷在汽车市场上升期对于汽车消费的更加普及起到了相当大的促进作用；在去杠杆背景下，汽车消费信贷则无疑受到去杠杆的较大冲击，并在一定程度上影响了2018-2019年汽车消费，甚至成为汽车销量下滑的另一助推剂。

　　非常有趣的是，我们把宏观层面整体的杠杆水平与历史趋势差额放到时间序列上和乘用车季度增幅进行比较可以发现：杠杆水平与历史趋势线正向背离越多，期间的乘用车季度增幅相对较高；与之相反，整体杠杆水平和离市区实现反向背离越多，则乘用车季度增幅相对较低；尤其在趋势背离的转折点期间，杠杆水平与历史趋势线差额和乘用车季度增幅存在高度的一致性。

『数据来源：BIS 中国汽车工业协会 泰博英思』

　　与宏观领域的去杠杆相比，微观领域的去杠杆则表现得更加凶猛，其具体表现为监管机构对P2P的综合整治。中国互联网金融协会的数据显示，国内P2P贷款余额以2018年5月为分水岭；2018年5月之前，以“点对点”起家最后往往搞成了资金池、自融和非法集资的P2P，贷款余额从2017年1月份的2000亿规模上升至2018年5月的1.2万亿之多。2019年全年，随着P2P爆雷不断，监管机构对P2P的清退也渐成合拢之势。截至2019年11月，P2P贷款余额连续18个月一路下跌至不到6000亿的规模。

『数据来源：中国互联网金融协会 泰博英思 (单位：亿元)』

　　过去近二十年汽车市场的火爆行情使得中国的汽车金融市场呈持续走高之势。数据显示，截至2017年底，中国汽车消费信贷已经培育成万亿元规模的市场。从整体上看，3C数码、房屋装修和汽车消费信贷作为相对优质的投资标的，成为P2P资金池流向的绝对主力；其中，汽车消费信贷一度占据P2P资金流向的40%之多。据业内专家测算，以2017年底万亿元规模的汽车消费信贷市场为例，以“车抵贷”和“购车分期”为形态的高杠杆P2P资金占汽车消费信贷市场近20%的份额，对应的资金规模在2000亿元水平。

　　随着P2P监管的趋严，P2P资金从汽车消费信贷领域不断回撤。截至2019年底，P2P资金在汽车消费信贷领域的存续资金仅500亿元左右，缩水七成以上。众所周知的是，大众、通用、福特、奔驰、宝马等主流品牌在汽车金融服务方面相对完善，P2P资金介入规模相对有限；相比较而言，诸多尚未取得汽车金融牌照的国内汽车厂商在开展汽车消费信贷业务时，则更加依赖于银行以外的非正规渠道。

『数据来源：中国互联网金融协会 中国汽车工业协会 泰博英思』

　　在汽车消费的上行期，很多信用资质不高的人借助P2P资金实现了提前购车，并帮助中国品牌市场占有率节节提升；在本轮汽车下行周期中，微观领域的去杠杆加剧了中国品牌下跌，中国品牌受冲击相较于合资品牌更加明显。数据层面可以发现：P2P贷款余额快速萎缩的时间与乘用车消费下行的时间点基本一致，P2P贷款余额同比增幅和中国乘用车市场月度同比增幅存在高度共振。

　　自2019年5月开始，P2P贷款余额和乘用车市场同比增幅开始出现分化局面，这一分化的背后体现了微观领域去杠杆趋于结束。从趋势上看，乘用车市场同比增幅虽然仍然为负增长，但是负增长的程度正在修复，而民间信用体系也基本上触底。

　　展望2020年，随着监管手段的不断加强，汽车消费信贷领域的杠杆水平有望得到缓慢修复，乘用车消费从底部抬升的状态下有望进一步回升，大概率实现正增长。

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