高盛-房地產(chǎn)專題：高線城市房地產(chǎn)市場的潛力（下半部分）

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(chǎn)：清除中國的住房庫存的關(guān)鍵：形成一個(gè)正反饋循環(huán)是關(guān)鍵

由于未來不同城市之間房地產(chǎn)市場的長期分化已成定局，而今后的房地產(chǎn)市場很難用整體的數(shù)據(jù)來描述，所以本篇旨在通過各種具體數(shù)據(jù)來給大家呈現(xiàn)未來高線城市房地產(chǎn)市場的潛力會(huì)有多大，以方便有需要的人規(guī)劃資產(chǎn)配置方案，同時(shí)預(yù)留出合理的資金。最后還附上了90年代中后期上海樓市去庫存形成積極經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的案例研究供大家參考。

高線城市住房開發(fā)空間有多大

譯文：鑒于中國一二線城市仍有大量住房建設(shè)空間，若我們重演90年代末去庫存的歷史案例（本文后段附案例）加速這些城市的住房建設(shè)，所需規(guī)模會(huì)有多大？我們采用最保守與最樂觀兩種情況的平均值進(jìn)行測算，以確定滿足這些城市1.1倍住房供給比所需的新增住房量。根據(jù)分析結(jié)果，我們得出結(jié)論：仍需在一二線城市額外建設(shè)約35億平方米的住宅建筑面積，這相當(dāng)于2025年預(yù)期新建住宅量的14倍，或全國水平的6倍。相應(yīng)地，我們預(yù)估建筑投資仍有25萬億元的提升空間，土地出讓收入有48萬億元的提升空間，合計(jì)房地產(chǎn)開發(fā)投資總額達(dá)73萬億元。這分別相當(dāng)于我們2025年預(yù)期建筑投資/房地產(chǎn)開發(fā)總投資的5倍/9倍（見圖表10)。

圖10：我們估計(jì)25萬億為額外建設(shè)投資，73萬億為總投資，相當(dāng)于2025E年建設(shè)投資/總投資預(yù)測值的5倍/9倍

分析：首先住房供給比的概念在上一篇中已經(jīng)介紹了，指市場上出售/出租的住房數(shù)量與需求數(shù)量之間的比例關(guān)系，目前一線城市的供給比為0.7，即高線城市的住房存在明顯的短缺。而按照1.1倍合理住房供給比的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，未來高線城市需要新增35億平方米的新房，這相當(dāng)于2025年預(yù)期新建住宅的14倍，換算成房地產(chǎn)開發(fā)總投資則具備高達(dá)73萬億的提升空間（包括25萬億建筑投資和48萬億土地出讓收入）。

之前我一直在說未來高線城市房地產(chǎn)市場潛力很大，現(xiàn)在高盛根據(jù)住房供給比、經(jīng)濟(jì)增速、人口流入等因素給出了定量的測算結(jié)果，這個(gè)測算給出的結(jié)果是比較驚人的。為了更加直觀的了解未來高線城市房地產(chǎn)市場的潛力，我們錨定上面提到的土地出讓收入來進(jìn)一步進(jìn)行比較：

2020年土地出讓收入為 8.4萬億

2021年土地出讓收入為 8.7萬億

2022年土地出讓收入為 6.7萬億

2023年土地出讓收入為 5.8萬億

通過以上數(shù)據(jù)可以看出牛市情緒最高的2020年和2021年全國土地收入也就8萬多億，而相比之下未來僅一二線城市的潛在土地收入就達(dá)48萬億，也就是說未來高線城市的房地產(chǎn)需求潛力起碼相當(dāng)于6個(gè)牛市年份全國房地產(chǎn)需求的總和。當(dāng)然這個(gè)測算并非很嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯推演，但這種大概的對(duì)比測算的結(jié)果是八九不離十的。

我猜評(píng)論區(qū)肯定會(huì)有一大堆問我是否考慮過房價(jià)收入比這種問題，高盛測算時(shí)當(dāng)然考慮了，在上一篇的結(jié)尾處就有可負(fù)擔(dān)性（家庭杠桿率）的具體測算。所以這也是我一直強(qiáng)調(diào)今后房產(chǎn)投資已經(jīng)進(jìn)入職業(yè)玩家時(shí)代的原因，過去閉眼買房就可以賺錢的時(shí)代過去了，今后房產(chǎn)作為資產(chǎn)配置時(shí)的選城市、選板塊、買入賣出擇時(shí)等決策都需要專業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)做支撐。

譯文：需要說明的是，我們的分析尚未將拆遷需求納入考量（我們此前報(bào)告顯示，一線城市和二線城市每年約新增700~800萬平方米住宅），這可能為我們的計(jì)算結(jié)果帶來上行空間。如圖表32所示，我們注意到一線城市和二線城市仍有大量的住房沒有廚房或衛(wèi)生間，且近半數(shù)一線城市社區(qū)建于2000年之前，而且對(duì)于深圳、廣州等擁有大量城中村的城市，我們當(dāng)前對(duì)其本地住房存量的估算可能存在低估。

圖 32：我們注意到，一線/二線城市有相當(dāng)數(shù)量的住房存在不足

分析：需要特別說明的是，高盛上面關(guān)于高線城市未來房地產(chǎn)需求的測算并未包括拆遷帶來的新需求，而事實(shí)上由于高線城市起步早，預(yù)制板結(jié)構(gòu)的房子占比相對(duì)較高，所以拆遷需求相比低線城市也會(huì)高出很多。

從圖32可以看到具體的拆遷需求估算，沒有廚房和衛(wèi)生間的房子肯定都是要拆遷的，比如中國城市沒有廚房的房子占比為2.9%，而一線城市5.4%/二線城市4.0%（高于城市平均水平）。再比如中國城市沒有衛(wèi)生間的房子比例為2.1%，而一線城市3.1%/二線城市3.6%（高于城市平均水平）。所以說未來高線城市拆遷創(chuàng)造的購房需求也會(huì)是很大的一塊需求，上面推算的未來高線城市的房地產(chǎn)需求潛力相當(dāng)于6個(gè)牛市年份全國房地產(chǎn)需求總和這個(gè)結(jié)果仍然是低估的，實(shí)際的購房需求會(huì)只更加高。

高線城市住房市場潛力的來源

譯文：圖 28：我們估計(jì)截至2024年底，一線/二線城市家庭合計(jì)約占全國城鎮(zhèn)住房資產(chǎn)價(jià)值的70%，中國城鎮(zhèn)住房存量價(jià)值按城市層級(jí)劃分。

分析：根據(jù)上圖28所示，目前高線城市的房產(chǎn)價(jià)值占全國房產(chǎn)總價(jià)值的70%以上，而且從趨勢上看高線城市的房產(chǎn)價(jià)值占比從2015年的60%逐步上升至2024年的71%（集中度年均提升比例超過1%）。

這里面的邏輯也是我之前一直在強(qiáng)調(diào)的，在經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型至高科技制造的大趨勢下，只有高線城市能提供足夠的設(shè)施和人才承載新興制造業(yè)，這催生了大量的高收入就業(yè)機(jī)會(huì)，正因如此人口也會(huì)源源不斷的持續(xù)流入高線城市，這就形成了一個(gè)強(qiáng)者恒強(qiáng)的自我循環(huán)。所以未來值得投資配置的只有科技制造推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高速增長，人口不斷流入的高線城市，而絕大多數(shù)的低線城市都不適合進(jìn)行資產(chǎn)配置。

譯文：圖30：一線/二線城市在2018-2023年占城市居民凈增加量的56%，而2010-2018年為30%。

分析：上圖30描述了人口流入的趨勢，在2010年-2018年高線城市僅占全國城市人口流入的30%（一線4%+二線26%），而2018年-2023年高線城市占全國人口流入的56%（一線12%+二線44%），這清楚的說明人口向高線城市集中的趨勢在大幅加速。隨著未來產(chǎn)業(yè)升級(jí)的持續(xù)進(jìn)行，人口會(huì)越來越向高線城市集中，所以評(píng)論區(qū)那些張口就一句人口下降房價(jià)怎么漲的人看清楚了，高線城市缺人口嗎？

譯文：圖 34：一線城市相當(dāng)大比例的城市人口居住在租賃住房或自建住房中。

分析：上圖34統(tǒng)計(jì)了租房率和自建房比例，其中一線城市的租房率高達(dá)50%，而這些租房的人當(dāng)中有相當(dāng)一部分未來有購房需求。二線城市中自建房的比例高達(dá)26%，而這些自建房中的相當(dāng)一部分未來也有升級(jí)成商品房的購房需求。所以說租房和自建房的升級(jí)需求（主要是剛需產(chǎn)品）未來會(huì)是高線城市房產(chǎn)需求的主要組成部分之一。

譯文：圖 35：一線城市人均居住面積升級(jí)的提升空間更大，非戶籍家庭也存在這種可能性。

分析：根據(jù)上圖35所示，一線城市的人均居住面積相對(duì)于全國平均水平來說有比較大的提升空間，其中高線城市的外來務(wù)工人員的人均居住面積有很大的提升空間（但這取決于本地的房價(jià)收入比）。

譯文：圖 26：一線/二線城市的可支配收入增速超過全國平均水平，達(dá)到全國平均水平的1.6倍/1.1倍。

分析：圖26顯示目前一線/二線城市的人均可支配收入為全國水平的1.6倍/1.1倍，而且高線城市不入表的收入相對(duì)會(huì)更多，這可以為未來高線城市房價(jià)的長期上漲提供支撐（取決于未來高線城市科技制造推進(jìn)程度）。

譯文：圖 29：2023年末，一線/二線城市的人口中約有25%沒有戶口。

分析：根據(jù)上圖29目前高線城市中25%的人沒有戶口，而這些沒有戶口的人當(dāng)中也有相當(dāng)一部分有潛在的本地購房需求。

譯文：圖 31：2018-2023年一線/二線城市人口年復(fù)合增長率為2.6%，而全國為1.0%。

分析：上圖31更加直觀的給出了高線城市人口復(fù)合增長率為2.6%（2018年-2023年），而同期全國城市人口復(fù)合增長率為1%，未來高線城市不缺人這個(gè)事實(shí)是很明顯的，而有人的地方才有房地產(chǎn)。

個(gè)案研究：上海房產(chǎn)庫存問題的解決（1998-2003年）

譯文：為應(yīng)對(duì)外部沖擊而實(shí)施的住房市場調(diào)控政策：中國在90年代末啟動(dòng)住房市場改革，旨在應(yīng)對(duì)出口增速放緩和外資流入減少的局面。通過積極調(diào)整政策導(dǎo)向包括取消福利房、實(shí)施開發(fā)商融資激勵(lì)、放開土地出讓等措施最終引發(fā)了供給側(cè)繁榮。盡管這使房地產(chǎn)行業(yè)成為數(shù)十年來經(jīng)濟(jì)增長的主要引擎，在海外需求疲軟的背景下刺激了上游需求，但同時(shí)也催生了供應(yīng)過剩：1995-1998年間全國商品住房竣工面積近5億平方米，超出銷售總建筑面積約70%，至1998年尚有約2億平方米未售出（占全國城鎮(zhèn)住房存量的5%）。聚焦地方層面，上海樓市同樣呈現(xiàn)此趨勢，1995-1998年銷售額較竣工量低40%，未售出完工住房達(dá)到1200萬平方米（占住房存量總量的7%）。

定向刺激政策化解庫存積壓：1998-2003年的政策實(shí)踐表明，精準(zhǔn)刺激措施最終能有效消化過剩庫存（見圖7）。政府推出了為期五年的所得稅退稅計(jì)劃，我們估算該計(jì)劃共退還了90億至160億元人民幣，相當(dāng)于政策期間本地房產(chǎn)銷售額的2%-4%，以及地方稅收的11%-19%。該計(jì)劃與配套措施（包括降低契稅、對(duì)不可售公共住房置換提供資本利得稅優(yōu)惠、對(duì)開發(fā)商租賃轉(zhuǎn)購方案給予稅收減免、對(duì)企業(yè)購買空置房屋用于出租提供退稅等）共同作用，推動(dòng)庫存快速消化，1997至2003年間未售出的完工住宅數(shù)量減半，庫存周期從17個(gè)月驟降至3個(gè)月。

積極的經(jīng)濟(jì)循環(huán)效應(yīng)顯現(xiàn)：房價(jià)在2000年末恢復(fù)正增長，期間漲幅超過40%（全國平均僅為19%），同期商品住房市場顯著擴(kuò)張，2003年交易額和成交量分別達(dá)到1997年水平的2.5倍和4.5倍。經(jīng)濟(jì)乘數(shù)效應(yīng)顯著，1998至2003年間非稅財(cái)政收入以30%+年復(fù)合增長率增長，土地出讓量年均增幅達(dá)20%。房地產(chǎn)投資成為關(guān)鍵增長引擎，在政策實(shí)施期間貢獻(xiàn)了固定資產(chǎn)投資增長的45%和GDP增速的9%，其效益遠(yuǎn)超政策執(zhí)行產(chǎn)生的財(cái)政成本。

圖 7：上海在1998-2003年間的政策應(yīng)對(duì)帶來的收益遠(yuǎn)超政策實(shí)施所需的財(cái)政支出

分析：這個(gè)案例大家可以大概看一下，主要講的是90年代中后期我國也面臨過類似現(xiàn)在房產(chǎn)供應(yīng)量過剩的問題，而這其實(shí)就是大家熟知的98房改的背景。其中的典型代表就是上海樓市，當(dāng)時(shí)上海的房產(chǎn)銷售額相比竣工量低了40%，庫存積壓明顯，接著上海市政府就推出了一系列的定向刺激政策來去商品房庫存，包括降低契稅、對(duì)不可售公共住房置換提供資本利得稅優(yōu)惠、對(duì)開發(fā)商租賃轉(zhuǎn)購方案給予稅收減免、對(duì)企業(yè)購買空置房屋用于出租提供退稅等。最終定向刺激政策成功吸收了過剩庫存，并在房價(jià)復(fù)蘇、住房市場擴(kuò)張、非稅財(cái)政收入增長、房地產(chǎn)相關(guān)投資增加之間形成良性循環(huán)，把經(jīng)濟(jì)重新拉回了正軌，產(chǎn)生的正向效益遠(yuǎn)超當(dāng)時(shí)投入的財(cái)政成本，這是一個(gè)值得借鑒的非常成功的樓市去庫存案例。