编者按：东吴宏观陶川、邵翔在2月22日发布的研报中指出，2022年的经验告诉我们单靠基建无法稳住经济，2023年为达成经济目标稳地产势在必行。站在地方的角度，从地方本地经济增长和财政收入对房地产依赖的维度发现江苏、四川、湖北和湖南是今年可能需要房地产发力最急迫的省份；站在中央的层面，从跨省投入产出来看山东、江苏、广东和浙江是稳地产对全国GDP拉动最重要的省份，不过部分省份高位的房价收入比也会阻碍政策发力。

研报全文如下：

(相关资料图)

2022年的经验告诉我们单靠基建无法稳住经济，2023年为达成经济目标稳地产势在必行。但对于如何做，中央和地方往往存在分歧。地方希望通过地产拉动本地经济、稳定财政收入；中央层面的着眼点则在于既要发挥地产对经济的贡献，又不希望出现新一轮的房价飙升。政策如何去布局？

站在地方的角度，我们从地方本地经济增长和财政收入对房地产依赖的维度发现江苏、四川、湖北和湖南是今年可能需要房地产发力最急迫的省份；站在中央的层面，从跨省投入产出来看山东、江苏、广东和浙江是稳地产对全国GDP拉动最重要的省份，不过部分省份高位的房价收入比也会阻碍政策发力。综合以上地方与中央以及房价的角度，我们预计山东、湖南、江苏、四川等省份后续最有可能集中出台稳地产政策。

尽管地方早就开始“因城施策”，房地产低迷现象仍普遍存在。大中城市商品房成交面积自2021年6月起就进入同比负增区间，房地产投资占投资于GDP的比重也在攀升5年后于去年回落。(图1、2)1月70大中城市中房价环比上升的城市略有增加，但二、三线城市环比同比仍在负区间，表明疫情放松后地产消费修复仍未到来。

2022年年初以来，地方政府加大了房地产政策宽松力度。我们统计了2022年2月至今地方政府出台的房地产放松政策，数量上来看，三线城市及其他城市占比最多，但考虑到各级城市的相对数量和总GDP，我们认为过去一年二线城市地产放松的影响相对最大(图4)。放松政策的内容上主要以提高公积金贷款额度以及购房减税补贴为主(图5)。

“因城施策”谁的动力更足？这可能取决于是房地产对各地区经济重要性的差异。我们从地方GDP和财政收入对房地产的依赖程度这两个维度衡量了各省面对房地产行业的整体敞口，以找出今年最需要在房地产行业发力的地区。

地方GDP对房地产的依赖程度：一省房地产的产出会拉动其他上游部门(例如电力、原材料)的需求，可由此估算出各省省内整体经济对本身房地产的依赖程度。方法上，我们根据投入产出表求出各省房地产(这里我们采用住宅建筑)最终需求中隐含的对省内其他产业的增加值作为判断依赖程度的指标。我们结果表明云南、湖北、四川和湖南等省份在GDP维度对房地产依赖程度更高。(图6)我们发现各省今年经济增长目标相对疫情前的调整与其经济增长对房地产的依赖程度有一定程度的负相关性，说明房地产的低迷影响了地区经济的预期增长。(图8)

地方财政收入对房地产的依赖程度：房地产税收(如房产税、契税、土地增值税等)以及土地出让金是地方政府财政收入的重要来源，我们通过计算这一比例在来估算各省财政收入对房地产的依赖程度。分析结果表明南方、东部沿海省份的财政收入对房地产依赖程度高于北方(图7)。

今年稳地产，谁更急迫？综合以上两个维度，我们得出了对房地产整体上依赖更高的省份(图9)，他们位于图中偏右上的部分，包括江苏、四川、湖北和湖南等，这些省份提振房地产对本省经济增长的意义更大，在过去的一年里这些对房地产依赖更高的省份确实也推出了更多的放松政策。可期待江西、湖南等省份未来推出更多地产宽松政策。

从全国来看今年稳地产，谁最重要？各省房地产实际上也拉动了周边省各部门的需求，从国家整体角度来看，房地产利好政策侧重于对全国GDP拉动更大的省份能够事半功倍。我们在各省GDP投入对房地产(住宅建筑)的完全消耗系数的基础上考虑省间流动并根据2022年各省GDP比重加权，得到房地产拉动全国GDP最多的省份(图10)，包括山东、江苏、广东和浙江等省份。我们在过往的报告中提到今年房地产行业有约8600亿元的负缺口，上述省份则承担了房地产区域经济“补缺口”的重担。

不过站在中央角度，房价仍是地产刺激的限制因素。我们可从各省房价收入比来看政策施行的空间，一般来说房价收入比较高的省份，政府对于刺激政策的出台更加“投鼠忌器”。根据统计局的数据，北京、海南、上海和陕西的房价收入比偏高，而湖南、广西以及东北地区的房价收入比较低，可期待稳地产政策在这些省份空间更大。(图11)

综合以上地方、中央以及房价维度，我们得到后续最有可能出台稳地产政策的省份排名(图12)，因为政策在这些地区会更有效率地刺激省内GDP、改善地方财政收入、拉动区域经济增长。我们看好稳地产政策更多在在山东、湖南、江苏和四川等省份落地。

风险提示：海外货币政策收紧下外需回落，海外经济提前进入显著衰退，严重拖累我国出口。毒株出现变异，疫情蔓延形势超预期恶化。