China Property: What would it take to clear China's housing inventory (No.3): Forming a positive feedback loop is the key
中國房地產:清除中國的住房庫存的關鍵:形成一個正反饋循環是關鍵
這篇內容分為一、目前高線城市樓市概況;二、房地產對經濟的貢獻;三、提高可負擔性和信心是刺激需求的關鍵這三部分,其中第二和第三部分涉及大量情境假設和數據推算,懶得看這些內容的也可以直接看我的定性分析。
一、目前高線城市樓市概況
譯文:我們注意到近幾個月ASP(平均售價)呈現持續走弱態勢。根據NBS報告,70個城市的ASP數據下降幅度加劇,不過一線城市降幅相對溫和。值得注意的是,一線城市自10月24日以來錄得最大的環比跌幅,其中一線和二線城市的ASP均出現下滑。聚焦四大一線城市(見圖2),二線城市的ASP環比降幅擴大至去年10月24日以來的最大值(按三個月滾動計算),除深圳外,其余四城在7月均出現ASP下滑。展望未來數月,我們預計在一線城市/二線城市交易量疲軟及市場情緒未見改善的背景下,房價仍將承壓,這些指標已普遍回落至9月24日政策放寬前的水平。
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圖2:聚焦四大一線城市,二手房平均成交價(ASP)降幅擴大至自10月24日以來最大水平(按三個月滾動計算),盡管所有城市均出現ASP下滑,但深圳尤為明顯。
分析:進入三季度后70城的二手房價下跌開始加速,這也印證了之前一直在強調的觀點,即去年四季度開啟的成交量反彈無法持續,大概率只是一個低級別反彈。目前房價的加速下跌也呈現了和之前一樣的強者恒強的趨勢,即越是高線城市跌幅相對越小,但即使是最強城市的最強指標(比如一線的新房價格)也已經回落到去年924之前的水平。拋開基本面不談,僅憑市場慣性就可以推出這一波下殺大概率要看到今年年底。
二、房地產對經濟的貢獻
譯文:高盛經濟學家估算,房地產行業對中國經濟GDP的貢獻率已從峰值27%降至17%左右,且未來幾年該行業疲軟態勢仍將持續拖累GDP增長(見圖表11)。為消除這種拖累效應(方案1),高盛分析師預計房地產建設的全要素投資無論是建設量還是價值的同比降幅需收窄至-5%~0%,若要實現對GDP增長的輕微正向貢獻(方案2),則需要保持0%~+5%的年增長率。
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圖11:GS經濟學家預計房地產行業疲軟將占中國GDP的百分比及其對實際經濟的影響
分析:從2020年到2024年,房地產對于GDP的貢獻一路從27%降至17%(年均貢獻降幅達2%),這是一個十分夸張的數字,雖然說目前經濟的發展已經開始由房地產驅動轉向科技制造驅動,但房地產至今為止依然是支柱產業,房地產的蕭條會對經濟造成嚴重的拖累,所以穩房產無疑還會是以后政策的必選項。這也是我之前強調了多次的,以后房地產不會成為經濟發展的原因,而會是經濟發展(科技制造業發展)的結果,現在還要補充一句,房地產至少不能成為經濟的拖累項。
因此高盛假設了兩種方案,方案1假設房地產對經濟的拖累消除,則房產建設投資同比年降幅需要控制在-5%~0%;方案2假設房地產對經濟的貢獻輕微轉正,則房產建設投資同比年增幅需要達到0%~+5%。這里要強調一下,后面所有內容都會圍繞這兩個方案展開,而這兩個方案的目的是為了不讓房產成為經濟的拖累項,你們可以認為這是一個很合理的政策目標。
譯文:因此,要實現2026E中的方案1和方案2的預設目標,1)需要將建筑面積新開工量從我們的基準案例分別提高約90%/130%,達到或超過0.9億和11億平方米。2)建筑投資需要比我們的基準案例高出11%/17%(見圖表12)。盡管與我們的基準案例相比增長幅度如此之大,但我們的兩種方案下的建筑面積新開工量僅占我們計算余量的20%~30%,所需的建筑投資僅為約20%的水平(見圖表12),與歷史水平相比似乎并不苛刻。
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圖12:我們的分析表明,為抵消房地產行業對GDP增長的拖累,2026年建筑面積新開工和建設投資需要占我們計算的剩余空間的26%/21%
分析:要完成上面假設的兩種方案,建筑面積新開工量需要在基準預測值的基礎上提高90%/130%,以現在的商品房去化周期來看這顯然是很有難度的,因為過高的新開工會加劇商品房庫存的積壓,但從建筑投資的角度來看僅比基準預測值高出11%/17%,這個條件并不難達到。
三、提高可負擔性和信心是刺激需求的關鍵
譯文:在2026E情景下的1號和2號方案中,假設所有增量供應都投放到一線城市/二線城市且保持2026E銷量預測不變,這些城市的庫存將會大幅增加。為消化這些新增供應,我們認為可能需要多管齊下地支持,以刺激需求并保持一線城市/二線城市可管理的庫存水平。
分析:簡單說就是為了不讓房地產對經濟造成拖累,新建商品房在房產建設投資上可以滿足要求,但新開工后的銷售會是個問題。這取決于項目的地段和類型,去化的提升依賴于多提供受市場歡迎的核心區低容積率等高端產品,而且這些新建商品房必須在賣得動的高線城市供應,下面我們來看高盛的具體測算。
譯文:需要增加多少銷售量?根據我們2026E年基準情景下的新盤開工量和銷售數據,到2026年底一線和二線城市將面臨13個月的庫存壓力,而2014年-2015年/2016年-2018年期間為18/11個月。但若保持當前銷售量不變,在方案1和方案2下,商品房庫存將飆升至約30個月和40個月水平。為使2026年底一線/二線城市的庫存壓力與基準情景相當,我們估算在方案1和方案2下,2026年需額外售出約2.1億平方米的建筑面積(見圖17)。這相當于比基準情景預測值高出約60%/90%,比2026E全國銷售總量基準值高出25%/37%。
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圖17:為了完成方案1和方案2,2026年建筑面積的銷售量需要比2026E的全國銷售量高出25%/37%
分析:一般來說商品房庫存去化周期保持在12-18個月屬于正常范圍,根據高盛測算,如果保持當前去化速度不變,要完成方案1/方案2則商品房庫存去化周期將飆升至約30個月和40個月。如果要保持高線城市的庫存壓力與基準預測的13個月相當,則需要額外售出60%(方案1)/90%(方案2)的新房,開發商的壓力可想而知,新開工的項目必須要在賣得動新房的高線城市,而且要多提供賣的好的核心區低容積率高端項目。
譯文:障礙何在?以一線城市為例,我們估算當前住房供給比約0.7倍(盡管這一數字可能未能完全反映城中村存量,且我們認為從長遠來看,城中村住房不會構成有效住房供給)。其中55%的戶籍家庭擁有約1.5倍的住房供給比,而45%的非戶籍家庭僅有0.1倍住房供給比。這主要受到政策限制(尤其是購房限制)和高房價收入比(超過20倍房價收入比)的影響。
分析:住房供給比指市場上出售/出租的住房數量與需求數量之間的比例關系,供給比小于1說明供小于求,供給比大于1說明供大于求。那么根據高盛估算目前一線城市總體的住房供給比是0.7(即供不應求的狀態)。細分來看,55%的戶籍家庭處于1.5的供大于求狀態,而45%的非戶籍家庭處于0.1的嚴重供不應求狀態。
造成這種供給比嚴重分化的原因是一線城市的限購和高房價收入比(大于20倍),簡單說就是由于非戶籍家庭不讓買和買不起兩個原因造成的。這里需要強調的是這里的非戶籍家庭統計不包括一線城市外來的富裕階層,因為他們早就通過補社保等各種辦法落戶后全款買房了,而一線城市并不缺外來的富裕階層落戶買房。
譯文:購房補貼需要多少?我們通過兩種方法計算緩解購房負擔差距并刺激額外銷售所需的補貼水平:1)以房產價格差作為衡量標準(通過租金價值與實際債務成本的比值測算),根據房貸寬松力度(如降低利率、延長還款期限等,見圖表18),可能需要0.2萬億~0.6萬億的購房補貼。2)參考全球門戶城市案例,將一線城市和二線城市按房價收入比設定合理購房成本壓力基準,估算所需購房補貼約為0.6萬億~1萬億。
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圖18:考察可負擔性(1):通過租金收益率與實際債務成本的比值衡量,填補一線/二線城市新增銷售所需購房補貼總額可能達0.2萬億~0.6萬億,取決于房貸寬松政策的力度。
分析:那么在測算了需要增加的新房銷量和分析了新房銷售的障礙因素后,高盛進一步給出了在維持13個月庫存壓力的條件下完成方案1/方案2所需要的購房補貼金額,用兩種方法測算出的補貼金額在0.2萬億~0.6萬億和0.6萬億~1萬億。
這兩種方法各有依據,我們可以綜合一下取0.6萬億±0.2萬億作為中值來進行估算,那么0.4萬億~0.8萬億這個刺激水平目前來看還是給得起的,而且考慮到房地產對經濟的影響力巨大,用這些錢來換取房地產不再成為經濟的拖累項似乎也是很合理的政策選項。
譯文:家庭杠桿率能否攀升?若將未償抵押貸款余額與GDP的比率推算至歷史峰值水平,我們的專有分析模型顯示,中國家庭在抵押貸款新增總額/凈額方面仍有超過50萬億至20萬億人民幣的提升空間,這足以支撐65萬億人民幣的新房銷售量。在方案1和方案2中,即使不計入購房補貼因素,我們預計家庭杠桿率和償債能力比率也只會出現小幅上升(圖21)。
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圖 21:我們認為家庭杠桿率和家庭償債能力比率的壓力可能仍可控。家庭償債能力比率(DSR)的計算方法是(債務償還+利息支付)/家庭可支配收入,我們對中國數據日本和美國的測算對比
分析:最后高盛還進行了家庭杠桿率的測算,因為家庭杠桿率直接影響到了新增商品房供應的可負擔性,高盛的模型分析顯示中國家庭杠桿額仍然有20萬億-50萬億的提升空間,對應可以支撐的新房銷售額為65萬億,所以即使不計入上面計算的額外購房補貼,家庭杠桿率和償債能力也只會出現輕微的上升(完全可以負擔)。
以上分析說明在市場完全吃得下讓房地產不再成為經濟拖累項而設計的方案1/方案2所需的新增新房銷售,而目前高線城市的房地產市場缺的并不是購買力和加杠桿能力,而缺的是利于房價反彈的再通脹、信心恢復、收入預期恢復等環境條件。
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