在探索房地產新的發展模式過程中，準確核算住房服務業增加值是一項重要的基礎性工作，既有利于精準評估房地產業對國民經濟的貢獻及其階段性變化，也便于在同一尺度下進行國際比較并汲取有益的轉型經驗。長期以來，采用折舊法來估算居民自有自用住房的虛擬租金是導致中國住房服務業增加值嚴重低估的主要原因。從中央政府倡導建立“租購并舉”的住房制度以來，中國住房租賃市場日益活躍，租房居住的居民占比超過采用市場法的臨界值，租賃住房大數據的發展使得技術上租金數據的可得性與準確性均顯著提高，采用市場法替代折舊法，估“實”虛擬租金的市場與技術條件已經具備。

一、住房服務業增加值中虛擬租金長期低估

住房服務業增加值中，除了企業或個人對外提供租賃服務產生的增加值外，居民自有自用住房的“虛擬租金”也是其中的重要組成部分。當居民住房自用時，可以理解為房主向自己“出租”了房屋，房主同時也是“租客”，向自己“支付”相應租金，但這一過程中并無實際的現金交易發生，所以稱之為“虛擬租金”。 聯合國國民經濟核算體系（SNA 2008）指出，“對所居住的房屋擁有所有權，視同為擁有一家非法人企業，該企業提供了住房服務并被其所屬住戶的居民消費。提供的住房服務價值等于在市場上租用同樣大小、質量和類型的房屋需要支付的租金”。

從國民經濟核算的角度看，房主無論是向他人提供住房，還是向自己提供住房，本質上均應視為向住房市場提供居住服務，這一過程中的增加值核算理應采用同一方法與標準。但長期以來，中國住房服務業增加值核算中，對外提供租賃服務產生的增加值采用以實際租金為依據的市場法，而居民自有自用的住房虛擬租金估算方法長期采用的是成本折舊法。

自2004年以來，城鎮居民自用住房虛擬租金估算方法已進行過多輪調整，主要圍繞城鎮住房的建造成本及折舊率進行，并在2010年將住房維修費用和物業費用納入虛擬租金（見表1）。2017年國務院批準《中國國民經濟核算體系(2016) 》，提出采用市場租金法來改善城鎮居民自有住房增加值核算。

表1 中國居民自有自住住房虛擬租金估算方法演進

但從公布的房地產業增加值核算結果來看，2016年后的各年份房地產業增加值并未發生應有的“跳漲”，2016年及之前的相應增加值數據也未進行必要修訂（見圖1）。可見，城鎮居民自住房虛擬租金估算時至今日仍采用折舊法，市場租金法似未在全國層面正式應用。

圖1 中國房地產業增加值及占GDP的比重
數據來源：國家統計局

成本折舊法的核心是折舊率的設定。目前，城鎮居民自有住房折舊率為當期建造成本的2%、農村居民為3%。我們認為，城鎮住房的折舊率明顯偏低。2%的折舊率是按照50年的折舊年限得出的，而以房屋折舊速度作為主要依據的住房貸款年限，最高不超過30年。換言之，金融機構認可的城鎮住房折舊率在3.3%以上。城市更新時，2000年之前建設的房子即納入老舊小區改造。相關實證文獻發現，上海二手房的折舊率為3%-5%，美國的住房名義折舊率達5.5%。

虛擬租金被低估的另一個重要原因是，折舊法核算主要依據是房屋建造成本，而不是房屋價值。中國仍處在快速城鎮化進程中，人口凈流入城市的房屋升值較快，租金也快速上漲，而房屋建造成本實際上變動不大，進一步拉大了“虛擬租金”與市場租金的差距，即居民自有自用住房的“虛擬租金”大幅低于租用同樣大小、質量和區位的住房的租金。例如，上海市區一套80平方米居民自住住房的當期建造成本為100萬元，按照折舊法計算虛擬租金為2萬元，若維修和物業管理費為0.5萬元，則相應的住房服務增加值為2.5萬元；而同小區條件相同的在租房屋月租金為0.8萬元，按照市場租金法計算的住房服務業增加值為9.6萬元，是按照折舊法計算的近4倍（見表2）。

表2  虛擬租金估算的折舊法與市場法比較（舉例）

資料來源：筆者整理

二、虛擬租金低估帶來的一連串不利影響

一是與采用市場法估算虛擬租金的主要經濟體不具可比性。2020年，美國居民自住住房的虛擬租金達到1.73萬億美元（見圖2），按照2020年平均匯率6.8974計算，折合人民幣11.94萬億元，而中國當年房地產業的全部增加值僅為7.34萬億元。換言之，美國住房服務業增加值中，僅居民自有住房的增加值就比中國房地產業增加值高出4.6萬億元，這顯然是統計核算方法的差異造成的。從在GDP中的占比來看，2020年美國居民自有住房的虛擬租金占比為8.3%，中國整個房地產業增加值的占比僅為7.2%。中國的統計數據中未正式公布虛擬租金數額及其在GDP中的占比，相關文獻按照折舊法推算的虛擬租金在GDP中的占比為2.5%左右。

圖2：美國居民自有住房的虛擬租金及其占GDP的比重
數據來源： 美國經濟分析局（BEA）

由于虛擬租金未能估“實”，在不同國家間進行比較時，便容易造成認識上的偏差。除美國外，英國、法國等經濟體虛擬租金在GDP中的占比也達到5%-10%左右（見圖3），房地產業探索新的發展模式，合理借鑒國際經驗是必要的，當觀察到主要經濟體住房服務業占比高達10%左右，而我們僅為4%左右時，就難免對轉型前景憂慮重重，擔心新的發展模式下房地產業在國民經濟中的比重出現斷崖式下跌。實際上，首先需要區分6%左右的差距中有多少是統計口徑不可比造成的，有多少是發展程度和水平不同造成的。

圖3：部分國家虛擬租金和實際租金在GDP中的比重（2018年）
數據來源

二是不利于從住房服務業增加值中反映租購結構變化帶來的居住條件改善。就一般規律而言，住在自有住房中的居民通常遠比租房居民要富裕。在居民的全生命周期中，擁有住房的需求幾乎是剛性的，條件允許時絕大部分居民都想擁有一套自己的住房。租賃住房主要是滿足居民階段性、臨時性居住需求的方式，隨著收入提高居民將沿著住房階梯由“租”轉“購”。由于租房時的增加值采用市場法核算，自住時的增加值采用成本法核算，當居民由“租”轉“購”改善居住條件時將會出現住房服務增加值下降的反常情況。住房自有率越高，居民自用住房的虛擬租金低估導致住房服務業增加值反而越低。

三是將導致GDP總量等一系列重要統計指標低估。居民自用住房的虛擬租金是住房服務業增加值的重要組成部分。考慮到中國住房自有率較高，虛擬租金低估將導致住房服務業增加值被嚴重低估，并進一步導致GDP總量、第三產業增加值、居民可支配收入、消費支出等重要指標低估。據相關測算，若采用國際上廣泛使用的市場法估“實”虛擬租金，GDP總量將增加8%以上，居民消費率則將從當前的不到40%上升到45%-50%。

三、估“實”虛擬租金的市場與技術條件已經具備

聯合國國民經濟核算體系（SNA 2008）指出，采用折舊法估算居民自有住房虛擬租金，是住房租賃市場不發達、沒有可供參考的市場化租金時的次優選擇。2016年以來，隨著中國住房租賃市場日益活躍、租金數據日益完善，采用市場法替代折舊法估“實”虛擬租金的市場與技術條件已經具備。

一是租賃住房市場迅速發展，租房居住的居民占比超過采用“市場法”的臨界值。相關文獻指出，一個國家私人租賃房在存量房中的占比超過10%且私人租賃住宅與其他有償租賃住宅的差距不超過3倍時，即可采用“市場法”估算居民自有自用住房的“虛擬租金”，基于實際租金的回歸分析方法是最有效的虛擬租金估算方法。根據相關測算，中國市場化租賃房源占存量住房總量的比重在15%以上。目前，中國的城市化進程仍在持續推進，以進城農民工和新畢業大學生為典型代表的新市民群體總量達到3億人，租賃成為低成本滿足其居住需求的主要解決方案。在人口凈流入的大城市，市場化租賃房源的占比可能更高。由于上述城市租金水平較高，采用“折舊法”估算的居民自有自用住房的“虛擬租金”的偏差就越大。此外，即使市場化租賃房源不到10%，只要租金數據的質量足夠高，仍然可以市場法估算虛擬租金，成本法僅作為相關條件不具備時的輔助方法。

二是技術上租金數據的可得性與準確性均顯著提高。中國住房大數據迅速發展，除了地方政府的政府租賃平臺外，市場化租賃平臺基于真實交易積累了高質量的租金數據，僅貝殼的“樓盤字典”就收錄了超過2億套城鎮房屋的區位、面積、朝向、配套等詳細信息，并將其與房價與租金數據關聯。建行等金融機構搭建的住房租賃平臺的數據積累也非常可觀。特別是在人口凈流入的大中城市，住房租賃需求旺盛，租金數據分布廣、質量高，乃至細分到網格化街區的租金數據也是可得的。此外，還有一些全國層面的微觀調查數據，也涵蓋了豐富的住房租賃數據，可作為虛擬租金估算時的輔助數據。租賃住房數據的積累和發展為居民自有自用租房“虛擬租金”的估算提供了有效的數據與技術支撐。

需要指出的是，統計調查數據與平臺大數據的整合并不存在明顯的技術障礙，且有先例可循，如社會消費品零售總額的核算實踐中就在統計調查方法的基礎上充分整合了電商平臺真實交易產生的大數據。

四、加快估“實”虛擬租金的政策建議

扎實的數據是探索房地產業高質量發展的基礎。根據各地租賃市場發展情況，加快推廣市場法，加快估“實”虛擬租金，完善住房服務業增加值核算，提高住房服務業增加值的國際可比性。

一是整合“七普”住房普查數據和租賃平臺大數據，完善租賃住房數據庫，提高租金數據質量。充分利用“七普”中的住房普查數據，并整合現有的住房租賃平臺大數據以及已有的大型微觀調查數據，完善租賃住房數據庫，并通過相應的估算模型設計將租金與房屋區位、面積、質量、房齡、朝向等關鍵指標的對應關系進一步精確化，為“虛擬租金”的估算提供扎實的數據支撐。

二是率先在租賃市場發達的人口凈流入城市試點采用市場法。在租賃房占比超過10%或租賃房占比雖未超過10%但租金數據質量較高的城市采用市場法進行虛擬租金估算，并將估算結果與折舊法進行比較，評估核算方法變化對GDP總量的影響。在尚無住房租賃市場的農村地區和租賃市場占比很小的小城鎮可沿用折舊法。

三是在試點基礎上全面采用市場法替代折舊法。在總結試點經驗后，調整、優化居民自有自用住房虛擬租金估算模型的相關系數，形成一套符合中國國情的市場法核算體系，全面、準確地核算全國居民自有自用住房的“虛擬租金”，進而完善中國住房服務業增加值的核算。可以預見的是，摸清住房及其相關的租金等底數，將有利于掌握居民租購結構的變化及相應的住房服務業增加值結構。

（作者王瑞民系國務院發展研究中心市場經濟研究所副研究員，王微系國務院發展研究中心市場經濟研究所所長、研究員）