宏觀經(jīng)濟研究：兩個維度看未來房地產(chǎn)市場

請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明宏觀經(jīng)濟研究兩個維度看未來房地產(chǎn)市場核心觀點：房地產(chǎn)是我國經(jīng)濟發(fā)展中最重要的支柱產(chǎn)業(yè)之一，2022年房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)占GDP比重分別達(dá)到6.9%和6.1%。一方面房地產(chǎn)開發(fā)與建筑涉及多個上下游產(chǎn)業(yè)，可驅(qū)動實體經(jīng)濟產(chǎn)出與供給，另一方面房地產(chǎn)具有實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的雙重屬性，會通過財富效應(yīng)影響居民消費與投資，并進(jìn)而影響經(jīng)濟周期和債務(wù)周期波動。因此房地產(chǎn)不僅影響實體經(jīng)濟，也關(guān)系國家金融穩(wěn)定。從長周期看，人口增長和城鎮(zhèn)化是驅(qū)動房地產(chǎn)周期上行的重要因素。改革開量人口涌入城市，住房需求步步攀升。從1998年住房商品化制度改革全面啟動，到2020年新一輪房地產(chǎn)調(diào)控政策出臺，國內(nèi)房地產(chǎn)周期走完了波瀾壯闊的繁榮發(fā)展階段。當(dāng)前隨著人口拐點和城鎮(zhèn)化進(jìn)一步放緩，房地產(chǎn)市場正在進(jìn)行重大轉(zhuǎn)型并尋找新的均衡點。房地產(chǎn)周期基本遵照“長期看人口，短期看利率”的框架演進(jìn)。本文我們嘗試從供給和需求兩個角度，結(jié)合人口周期與政策引導(dǎo)對地產(chǎn)發(fā)展的影響，進(jìn)一步判斷未來房地產(chǎn)發(fā)展的可能走向。從人口周期看：未來隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)城的持續(xù)放緩，地產(chǎn)市場可能會重新回到剛需驅(qū)動，供給與剛性需求逐步匹配。我們測算，若在2030年之前實現(xiàn)住宅銷售套數(shù)與住宅竣工套數(shù)的基本匹配，對應(yīng)住宅銷售套數(shù)大致可能需按照每年-5%的增速發(fā)展。從政策引導(dǎo)角度看：未來隨著不斷降息，房價和商品房銷售情況或都將得到改善。我們認(rèn)為中性情況下實際利率若能下降至3.6%以下且以后穩(wěn)步下降，商品房銷售面積增速每年下降速度可能控制在-5%以內(nèi)；如果實際利率能控制在1%以下且以后穩(wěn)步下降，商品房銷售面積可以維持在一定水平不變。但如果實際利率仍保持在當(dāng)前較高水平不變，那么商品房銷售和房價都可能經(jīng)歷較長調(diào)整時間。作者分析師蔣飛聯(lián)系人仝垚煒聯(lián)系人秦永瑜相關(guān)研究風(fēng)險提示：國內(nèi)宏觀經(jīng)濟政策不及預(yù)期；地產(chǎn)政策不及預(yù)期；財政政策不及預(yù)期；信用事件集中爆發(fā)；數(shù)據(jù)模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果可能存在差異。P.2請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明內(nèi)容目錄 3 6 9 圖表目錄 3 4 4圖表4：CPI房租同比與70大中城市房價同比 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8圖表14：ADF檢驗表 8 9 9圖表17：VAR模型預(yù)測未來十年住宅銷售套數(shù) 10 10圖表19：附錄1：向量自回歸模型結(jié)果 10圖表20：附錄2：脈沖響應(yīng)測試結(jié)果 11P.3請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明經(jīng)濟產(chǎn)出與供給，另一方面房地產(chǎn)具有實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的雙重屬性，會通過財富效應(yīng)影響居民消費與投資，并進(jìn)而影響經(jīng)濟周期和債務(wù)周期波動。因此房地產(chǎn)不僅影響實從長周期看，人口增長和城鎮(zhèn)化是驅(qū)動房地產(chǎn)周期上行的重要因素。改革開放以來，中國經(jīng)濟快速增長，推動了1990年代之后的城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，政策出臺，國內(nèi)房地產(chǎn)周期走完了波瀾壯闊的繁榮發(fā)展階段。當(dāng)前隨著人口拐點和城鎮(zhèn)需求兩個角度，結(jié)合人口周期與政策引導(dǎo)對地產(chǎn)發(fā)展的影響，進(jìn)一步判斷未來房地產(chǎn)發(fā)1.人口周期下的房地產(chǎn)發(fā)展鎮(zhèn)化快速提升，大量人口開始涌入城市購置房產(chǎn)。我們用年度新增城鎮(zhèn)戶數(shù)、年度商品圖表1：中國總?cè)丝诤途用窀軛U率987人口預(yù)測:15-64歲:中國（億人）人口預(yù)測:15-64歲:中國（億人）2012-2017年15-64歲人口維持10.12020,居民杠桿率0和銷售環(huán)節(jié)，供需狀況都是基本一致的，住宅的銷售面積和竣工面積，銷售套數(shù)和竣工P.4請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明2004年前，房價與房租基本同步上漲2015年后，房價迎來新一輪快速上漲；房價房租比超過185%2004年前，房價與房租基本同步上漲2015年后，房價迎來新一輪快速上漲；房價房租比超過185%圖表2：商品住宅銷售面積和竣工面積對比（萬平方米）0中國:商品房銷售面積:住宅中國:房屋竣工面積:住宅何看待債務(wù)對經(jīng)濟的影響》中所提到的“閾值185%”。圖表3：我國房價與房租指數(shù)對比（1999年=100）房價指數(shù)房租指數(shù)2005-20142005-2014年，房價上漲速度明顯快于房租上漲速度P.5請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明2015年前，房租與房價漲幅較高，價格體現(xiàn)剛需驅(qū)動特點圖表4：CPI房租同比與70大中城市房價同比2015年前，房租與房價漲幅較高，價格體現(xiàn)剛需驅(qū)動特點70個大中城市新建商品住宅價格指數(shù):當(dāng)月同2015-20192015-2019年，房價漲幅較高，房租漲幅平穩(wěn)，價格體現(xiàn)投機驅(qū)動特點50-10種程度加劇了城鎮(zhèn)化率放緩的趨勢。如果說城鎮(zhèn)化是過去20年房地產(chǎn)市場的暗圖表5：全國人口數(shù)和城鎮(zhèn)人數(shù)（億人）圖表6：中、美、日城鎮(zhèn)化水平變化對比（%）OECD預(yù)測:中國總?cè)丝?642020城市化率:美國:+70年:環(huán)比增加城市化率:日本:+60年:環(huán)比增加中國:總?cè)丝?城鎮(zhèn):比重(城鎮(zhèn)化率):環(huán)比應(yīng)求的剛需階段以及投機階段。未來隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)城的持續(xù)放緩，地產(chǎn)市場可能會重新P.6請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明預(yù)計2023年后，重回剛需驅(qū)動型需求，供給與剛需匹配2013年前，剛需驅(qū)動型需求，供給不及剛需D’SDD’’預(yù)計2023年后，重回剛需驅(qū)動型需求，供給與剛需匹配2013年前，剛需驅(qū)動型需求，供給不及剛需D’SDD’’圖表7：我國住宅銷售、竣工套數(shù)與城鎮(zhèn)新增戶數(shù)對比與預(yù)測0中國:住宅銷售套數(shù)（萬套）中國:住宅竣工套數(shù)（萬套）中國:新增城鎮(zhèn)總戶數(shù)（萬戶）20132013年-2021，投機驅(qū)動型需求，供給與剛需接近2.貨幣政策下的房地產(chǎn)發(fā)展不同貨幣政策會一定程度加快或減緩地產(chǎn)周期性發(fā)展的進(jìn)度，表現(xiàn)為短期供需矛盾的加劇，形成房價的波動。在房地產(chǎn)需求與供給同步上行周期，需求與供給之間往往存在缺口，供不應(yīng)求推動房價上漲，此時的政策往往通過提高利率等方式收緊需求，供需缺口會有所收斂，進(jìn)而控制房價無法過快上漲；反之，若通過降低利率方式刺激需求，供需圖表8：地產(chǎn)需求上升周期供給需求概念圖圖表9：地產(chǎn)需求上升周期供給需求概念圖Y需求上行周期，Y供給同步上行DSDSD’’D’’Tt1T供給仍在上行D’D’t2T而當(dāng)房地產(chǎn)需求步入下行周期，需求逐漸低于供給，房價產(chǎn)生下降壓力，此時于通過降低貸款利率等手段拉動需求曲線向上平移，使短期需求與供給之間的缺口維持施以刺激地產(chǎn)需求，有效降低實際房貸利率，商品房銷售增速也在政策落地半年內(nèi)見底P.7請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明圖表10：實際貸款利率與地產(chǎn)銷售和投資增速（%）-10-60商品房銷售面積:住宅:當(dāng)月同比:指數(shù)修勻中國:房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額:當(dāng)月同比:指數(shù)修勻?qū)嶋H住宅利率（百城口徑，右軸）2023年9月末，降低存量首套房貸利率、調(diào)降二套房貸2023年9月末，降低存量首套房貸利率、調(diào)降二套房貸利率下限2008年10月，降低首2014年9月，付比、降低利率下限降低首套首付比、降低利率下限降低二套首付比0-10-20房貸利率和居民貸款增速這兩個指標(biāo)在解釋商品房銷售面積增速方面有較強影響。鑒于之后住戶貸款增速與實際住宅利率走勢發(fā)生了較大的背離，主要原因是房價波動變小了場基本情況附注中解釋，房地產(chǎn)開發(fā)投資、商品房銷售面積等指標(biāo)的增速均按可比口徑計算。年之后的走勢重新回歸后的公式擬合度更高。這既證明了模型的有效性，也體現(xiàn)了商品圖表11：不同時段模型擬合住宅銷售面積增速（%）0-10-20-30-402020-2023擬合2011-2023擬合商品房銷售面積:住宅:當(dāng)月同比:指數(shù)修勻2011-062013-我們知道過去20余年地產(chǎn)需求快速上升伴隨著居民貸款的提升，其另P.8請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明 力會受到擠壓。居民債務(wù)攀升到一定水平，換言之，居民消費與信貸能力減弱到一定水 而在債務(wù)下行階段，資產(chǎn)需求回升對降低利率的敏感度可能降低。這也可以解釋為何2020年以來短周期模型中實際房貸利率的回歸系數(shù)會擴大超過十倍之多。圖表12：中、美、日居民杠桿率對比（%）圖表13：住戶貸款增速與房價及地產(chǎn)銷售增速（%）杠桿率:居民部門:中國6中國:金融機構(gòu):人民幣:各項貸款:境內(nèi)貸款:住戶貸款:同比中國:未來房價預(yù)期:上漲占比:月:等差商品房銷售面積:住宅:當(dāng)月同比:指數(shù)修勻(右軸)0-20-40究院院是居民貸款增速都與房價有關(guān)，而另外一個外生變量就是利率。因此本文希望通過構(gòu)建首先，為了準(zhǔn)確判斷原始序列是否平穩(wěn)，需要對其做自相關(guān)和偏自相關(guān)分析，如下圖所圖表14：ADF檢驗表H0:變量有單位根變量縮寫變量名ADF檢驗:p值70個大中城市新建商品住宅價格指數(shù):當(dāng)月同比0.001rate個人住房貸款加權(quán)平均利率0.093draterate變量的一階差分0.004P.9請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明圖表15：VAR模型對商品住宅銷售增速擬合值與實際值（%）50Jan-11Feb-12Mar-13Apr-14May-15Jun-16Jul-17Aug-18Sep-19Oct-20Nov-21Dec-22最后，進(jìn)行脈沖響應(yīng)測試，為了使脈沖效應(yīng)結(jié)果更穩(wěn)健，我們把利率作差分處理，得到其影響在50個月左右逐漸消失。脈沖響應(yīng)測試結(jié)果顯示降息對房價3.未來房地產(chǎn)市場走勢預(yù)測圖表16：VAR模型預(yù)測未來十年房價同比與房貸利率（%）raterate(預(yù)測值)price(右軸)price(右軸,預(yù)測值)50Jan-11May-13Sep-15Jan-18May-20Sep-22Jan-25May-27Sep-29Jan-32May-34可以看到自回歸模型預(yù)測的住宅銷售套數(shù)明顯較高：2024年住宅銷售面積同比約在P.10請仔細(xì)閱讀本報告末頁聲明現(xiàn)這一結(jié)果需要條件較為苛刻：持續(xù)大幅降息促使房價回歸正增長。根據(jù)測算，如果降圖表17：VAR模型預(yù)測未來十年住宅銷售套數(shù)0200120032005200720092011201320結(jié)合計量方法測算的未來平衡狀態(tài)以及當(dāng)下的房地產(chǎn)市場，我們認(rèn)為未來商品房市場可圖表18：房價、商品房銷售增速及利率未來十年平均水平分情況預(yù)測未來年均增速房價利率實際利率商品銷售面積增速-0.6%4%3