面臨諸多宏觀風險 內地樓市進入拐點

  圖:分析指出,隨着本輪週期的調控,內地房地產價格正走入漲幅放緩甚至下行區間\中新社

  從綜合數據的比較來看,目前成都、重慶、長沙三個城市的房地產價格風險指數最低。受到一線城市溢出效應以及人口往中心城市集中的影響,這些城市的潛在購房需求相對較大。\華安基金首席經濟學家 林採宜

    一、中國房地產已經進入週期性拐點

  隨着本輪週期的調控,房地產價格正走入漲幅放緩甚至下行區間,2018年往後,中國房地產市場將面臨諸多宏觀風險:

  一是由城鎮化和人口增長所產生的剛需和改善型需求逐步減弱。2016年和2017年,在全面放開兩孩的情形下,人口出生數量只比“十二五”期間增加12%,由此可以推算,即便實施全面兩孩政策,中國育齡女性的生育率也只有1.18,低於日本和韓國。由於90後生育人口基數的減少,新生人口數量將相應有所下降。

  二是逐年升高的負債水準將進一步加大房地產市場的風險。從2006年到2017年,城鎮居民總負債佔可支配收入的比例從18.52%上升至79.42%。與此同時,可支配收入增長率卻從14.5%下降至8%,隨着可支配收入增長率的逐年下降和債務率的上升,中國居民在房屋購置方面的支付能力相應下降。

  三是流動性寬鬆的貨幣環境已不復存在。美聯儲緊縮政策的溢出效應,導致全球利率中樞上行,人民幣利率也不例外。同時,由於新增就業人口的減少,穩增長壓力減小,去槓桿成為主旋律,這個宏觀調控基調也決定了流動性的中性偏緊。

  四是房地產政策調控的進一步深化。住宅用地的“供給側改革”將改變市場對未來房地產供給預期,從而降低因土地稀缺而導致住宅供給緊張的預期。2017年8月28日,國土資源部和住房城鄉建設部聯合發佈《利用集體建設用地建設租賃住房試點方案》的通知,宣布郊區集體建設用地進入租賃市場,不僅大量增加住宅的供給,而且大幅降低住宅開發建設的成本。2018年3月5日,國務院總理所作的政府工作報告中指出,穩妥推進房地產税立法成為今年的重點工作之一。房產税不僅將增加房屋持有成本,更重要的是改變投資者對未來房價的預期,對於住房需求和整個房地產市場都將產生重大影響。

    二、不同城市的房地產風險指數不一樣

  在相同的宏觀經濟環境下,由於各個地區的經濟發展水準、老齡化程度、居民負債水準以及地方政府對土地財政的依賴程度不同,不同城市面臨的房地產潛在風險水準也不盡相同。本文從供給、需求、房價泡沫水準三個方面,選取租金收入比、年化租售比、房價收入比、常住人口增速、老年人口佔比、居民可支配收入增速、居民負債率以及土地財政依賴度和投資銷售增速差等九個維度的指標,對國內24個主要大中城市進行房地產市場風險水準分析,並評估其風險指數。

  (1)房價泡沫水準:租金收入比、年化租售比、房價收入比

  租金收入比、年化租售比、房價收入比是衡量房屋價格泡沫水準的一般性指標。“租金收入比”顯示了一個城市房租上漲的潛力,通常而言,大學畢業生平均工資收入的40%-45%是市中心普通公寓租金的上限,所以,“租金收入比”越低,説明該城市房租上漲的潛力越大(租房的需求方具有支付能力),反之亦然;年化租售比是房地產作為一種資產的收益水準,正常情況下應該略高於無風險收益(存款、國債);房價收入比顯示該城市居民購買住房的支付能力,房價收入比越高,該城市的居民的購房能力越低。由以上三個指標構成的房價泡沫指數直接影響居民對房地產的投資性需求,屬於快變數,我們賦予50%的權重,其中,房價收入比對於泡沫水準的反映最為直觀,我們賦予其30%的權重。

  (2)消費需求:常住人口增長、老年人口佔比、居民可支配收入增長和負債水準

  從需求的角度來看,房地產具有消費和投資雙重屬性。消費需求即自住需求,自住需求主要取決於當地常住人口規模的增長速度、居民可支配收入增長速度以及當地居民的負債水準。其次,當地人口結構,尤其是老年人口的佔比對住房需求也有一定影響。因此,我們把這四個維度的指標作為考察住房消費需求的重要指標。消費性需求對房地產市場的影響週期較長,屬於慢變數,我們賦予35%的權重,其中,人口增速及居民負債水準分別賦予10%、15%的權重。

  (3)供給端:投資銷售增速差、土地財政依賴度

  房屋供給是房地產價格非常直接的影響因素,而考慮房屋供給的直接指標是地產投資增速。若地產投資增速遠大於銷售增速會產生大量過剩存量房,同時引起地產企業資金週轉緊張,從而引發價格下跌風險。因此我們將地產投資銷售增速差(地產投資增速─地產銷售增速)作為供給端的重要指標來考察。同時,地方政府的調控政策可以在短時間內影響當地房地產價格,土地財政依賴程度越高的城市和地區,地方越傾向於維護高房價。因此我們把“土地財政依賴度”也作為考察當地房地產風險的重要指標。供給因素同樣屬於慢變數,我們分別賦予投資銷售增速差、土地財政依賴度5%、10%的權重。

  根據上述指標的權重和各個城市的統計數據,我們計算後得出不同城市的風險指數如下:

  從房價泡沫水準來看,2017年房價泡沫水平最高的城市依次為北京、廈門、深圳、上海、三亞,房價收入比均達到20倍以上。租金收入比較高的城市為三亞和北京,達到40%左右,已經沒有太多的上漲空間(根據全球各大城市經驗數據顯示,租金的上限最高不會超過大學畢業生薪酬總額的45%)。同時這24座城市的年化租售比都在3%以下,低於無風險收益。低租金收益率反映了居民對房地產的投資主要是為了價格上漲的資本利得,一旦房價上漲的預期改變,投資性房產將遭到大量拋售,當地房地產價格面臨下行壓力。

  總體來看,2016年人口增長最快的是以廣州、深圳為中心的珠江三角洲地區,常住人口增速超過4%。其次為中西部地區核心城市,如成都、長沙、鄭州,成都常住人口增速高達8.6%。京津冀地區常住人口增速低於1%,老齡化最嚴重的是上海、北京,65歲以上老年人口比重分別超過30%和24%。同等人口規模情況下,老年人口比重高的城市對住房需求相對較弱。

  從居民負債水準來看,最高的是深圳、廈門,居民負債超過可支配收入兩倍以上,其次為杭州、南京、廣州、福州、蘇州,負債率達到150%以上。2005年以來中國居民總負債增速處於12%到43%之間。

  2017年,人均可支配收入增速最快的城市為武漢、南京,達到9.2%左右,24城收入增速均值為8.5%,杭州、大連則低於8%。顯然,當前的收入增速低於負債增速,負債水準不斷提高將進一步加大房地產市場的風險。

  從供給端來看,目前土地財政依賴水準最高的城市分別為杭州、南京和濟南,均超過130%,依賴度最低的是深圳、上海和長沙,低於25%。上海、大連、合肥、蘇州投資增速超過銷售增速30%以上,三亞投資增速遠落後于銷售增速,超過90%。

  三、基本結論

  (1)一線城市接近房價下行拐點,二線城市房價漲速放緩

  從綜合因素考量結果來看,風險指數達到80以上的城市分別為北京、上海、廈門、深圳,風險指數在60-70之間的城市分別為福州、三亞、杭州、廣州、南京、天津。總體來看,一線城市的房地產風險要高於二線城市。實證數據顯示,本輪小週期中,一線城市房價增速下降的時間拐點及幅度均快於二線城市。

  (2)北京、上海人口下降將導致消費性需求減弱,投資性需求取決於限購條件及幅度均快於二線城市。

  觀察北京、上海、廣州、深圳四座一線城市人口變化,北京、上海外來人口增速逐年下滑甚至出現負增長,深圳、廣州人口增速相對較高。2017年北京、上海常住人口同時下降,為1978年以來首次。這一方面跟人口老齡化有關,同時也跟超大城市的人口控制有關(根據規劃,到2020年,北京常住人口將控制在2300萬以內,上海到2035年常住人口控制在2500萬左右)。同時,考慮到中國户籍制度、學籍制度對人口往大城市集中的限制,以及城市民工在進入老齡化後多會選擇回農村養老,未來一線城市,尤其是北京、上海,靠人口遷移拉動的消費性住房需求將逐步減少。

  (3)成都、重慶和長沙是目前房價風險指數較低的城市

  從綜合數據的比較來看,目前成都、重慶、長沙三個城市的房地產價格風險指數最低。受到一線城市溢出效應以及人口往中心城市集中的影響,這些城市的潛在購房需求相對較大。

責任編輯: 大公網

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