行业与公司 * 行业：中国房地产行业，特别是二手房市场与住房抵押贷款市场[1][2] * 公司：高盛（Goldman Sachs）亚洲经济研究团队发布的研究报告，作者为Hui Shan[1][36] 核心观点与论据 * **核心问题评估**：报告旨在评估中国房地产价格下跌导致的“负资产”（房屋价值低于未偿还贷款余额）问题的严重性，并将其与美国次贷危机时期（2010年有25%的借款人陷入负资产）的情况进行对比[2][3][4] * **当前状况判断**：得益于中国历史上较高的首付比例（至少在30%以上），尽管所研究的六个城市房价从峰值到当前（2025年）平均下跌了30%，但在2021年之前购房的借款人平均仍拥有可观的房屋资产（至少为购房价格的20%）；然而，在2021-2023年期间购房的借款人，其大部分首付款价值已被近期的价格下跌所侵蚀[2][20][22] * **未来风险阈值**：负资产问题呈现非线性关系，若2026年房价下跌幅度小于10%，问题可能仍可控；但若跌幅超过10%，负资产借款人的比例将开始显著增加，表明存在一个非线性的风险阈值[2][3][26][29] * **城市间显著差异**： * **天津**：房价见顶较早（2017年），此后下跌近50%，2017-2019年购房的借款人平均已面临负资产[12][14][20] * **成都**：因房价跌幅较小（自2022年峰值下跌不到15%）且首付比例较高，所有购房年份的借款人平均仍拥有至少15%的资产（相对于购房价格）[12][14][20] * **北京与上海**：房价曾出现“双峰”（2017年和2022/23年），平均借款人在房价下跌超过10%（上海）或15%（北京）之前不会面临负资产[12][26] * **深圳与广州**：在2026年房价再跌10%的假设下，2021-22年（深圳）和2021-23年（广州）的购房群体将更普遍地面临负资产[26] 研究方法与数据局限 * **研究范围**：由于数据限制，分析聚焦于中原（Centaline）六城市二手房价格指数涵盖的北京、上海、广州、深圳、天津和成都，这些城市约占中国城镇人口的13%和全国城镇住房财富的约30%[2][8] * **数据局限**：中国缺乏美国那样详细的贷款级抵押贷款数据和邮编级房价指数，现有的一些房价指数已被暂停（如贝壳25城）或可能低估跌幅（如国家统计局70城）[3][6] * **模型假设**：研究进行了简化假设，包括使用各城市-年份组合的最低要求首付比例、应用中国人民银行发布的全国平均抵押贷款利率、假设所有抵押贷款均为30年期可调利率贷款（中国的主流类型），并考虑了2023年及2024年央行对存量房贷的特殊降息（平均分别降低73个基点和50个基点）[15][18][24] * **结论适用性**：研究结果反映的是每个购房年份群体的平均水平，同一城市内不同社区的房价跌幅可能更大，因此群体的平均资产为正并不代表该城市无人面临负资产[19] 其他重要内容 * **风险缓释因素**：中国家庭经常提前偿还抵押贷款，尤其是在近年房价预期转弱、银行存款等替代投资回报下降的情况下，这降低了负资产风险；此外，轻微陷入负资产通常不会显著改变家庭行为，需要更大的价格跌幅借款人才会深度“资不抵债”[30] * **系统性风险判断**：综合考虑上述因素，负资产及其对抵押贷款表现的不利影响不太可能对全国银行和金融稳定构成系统性风险，尽管一旦非线性效应触发，仍可能在局部造成压力并 disproportionately 影响杠杆率最高的家庭[30] * **城市基本面差异**：六个城市在人口趋势、收入水平和房价收入比方面存在显著差异，例如，深圳和成都人口稳步增长，而北京和天津人口下降；一线城市人均可支配收入较高（8-9万元人民币），天津和成都则更接近全国平均水平（5.4万元人民币）；尽管多数城市房价大幅下跌，北京和深圳的房价收入比仍高于15倍，而天津和成都的房价相对更可负担[11][12]