2018年北京存量住房分析报告

2018年中国房地产总结分析报告（分区域）2018年1-12月，全国房地产投资保持平稳较快增长，销售增速继续回落，新开工和土地购置意愿依然较强，房价平均涨幅维持高位运行。

从全国各区域来看，区域间分化特征明显。

华北地区疲态明显，房地产主要指标增速放缓，房屋销售面积出现负增长；东北地区土地购置增长较快，但销售仍保持小幅下跌态势；华东地区投资增长较快，销售平稳，是保持房地产市场稳定的压舱石；华中和西南地区多数指标增速较快，是房地产市场的新兴力量和新的增长极，但西南地区需警惕房价上涨过快带来的不利影响；华南地区投资和新开工指标增长较快，但销售和土地购置指标增长较慢；西北地区投资和销售均较为平缓，但房价涨幅较快。

一、房地产开发投资增速平稳，东北、华南、华东增长较快，三四线城市增速快于一二线城市2018年1-12月，全国房地产开发投资120264亿元，同比名义增长9.5%，增速与1-11月份相比回落0.2个百分点，但与2017年全年相比提高2.5个百分点。

其中，住宅投资85192亿元，增长13.4%，增速比2017年加快4.0个百分点。

住宅投资占房地产开发投资的比重为70.8%，与上年同期相比提高2.4个百分点。

分区域看，东北、华南、华东、西南增长较快，分别增长16.2、14.2、13.0和10.4个百分点，对全国房地产投资增长的贡献率为889.2%。

华北、华中、西北增速低于全国平均水平，分别增长0.4、3.3和5.1个百分点，对全国投资增长的贡献率为10.8%。

分省市看，广东、江苏两省房地产开发投资完成额超过1万亿，浙江、山东、河南、安徽、四川等5个省投资完成额超过5000亿。

从投资增速上看，西藏、吉林、浙江、广东、甘肃、黑龙江、山西、云南、黑龙江等省区增长较快，增速均在15%以上。

宁夏、海南、青海、河北、河南、内蒙古、新疆等7个省区房地产开发投资出现负增长，特别是宁夏降幅较大，超过30个百分点。

分城市看，根据国家信息中心宏观经济与房地产数据库对全国223个地级以上城市的数据监测，重庆、上海、北京投资完成额位居前三甲，分别实现4249、4033和3873亿元，西安、郑州、杭州、武汉、广州、深圳、苏州、天津、南京、成都、佛山等城市投资完成额也较高，均超过2000亿元。

2018年房地产市场调研分析报告报告编号：OLX-GAO-003完成日期：2018-08-28目录第一节房地产行业相关政策分析 (5)一、政策底部构建，利率上行空间有限 (5)1、调控分化，主流城市政策难再加码 (5)2、人才新政起效，二线或迎改善契机 (5)3、居民按揭仍紧，但利率上行空间或有限 (6)4、房企银行信贷从紧，4月信托发行再收紧 (7)二、房地产投资市场分析 (9)第二节房地产行业发展现状 (11)一、商品房销售和待售情况 (11)二、房地产开发企业到位资金情况 (12)三、房地产行业城市现状 (13)四、土地市场现状 (14)五、房地产行业重点企业 (15)六、房地产行业发展趋势 (16)第三节房地产市场格局分析 (19)一、销售预计温和下行，投资韧性较足 (19)1、三四五线销售韧性超预期，预计全年温和下行 (19)2、一二线去化率维持高位，期待供给改善 (20)3、销售强韧性带动新开工回升 (21)4、土地市场趋于理性 (22)5、全年投资增速预计6.5%左右 (23)二、集中度稳步提升 (24)1、销售集中度提升，拿地集中度趋缓 (24)2、海外、ABS融资相对畅通，规模房企优势凸显 (26)3、2014和2018年行业及公司基本面比较 (27)4、2014和2018年资金面比较一览 (28)第四节投资策略 (30)图表1：实施人才引进新政的代表性城市住宅成交同比增速 (5)图表2：居民中长期贷款（亿元） (6)图表3：十年期国债收益率领先房贷利率 (6)图表4：银行对房企信贷不断收紧 (7)图表5：房企发债渠道相对畅通 (7)图表6：4月信托发行现负增长（1年半来首次） (8)图表7：资产证券化异军突起 (8)图表8：2017年-2018年上半年全国房地产开发投资增速 (9)图表9：房地产市场开发景气度 (10)图表10：全国商品房销售面积及销售额增速 (11)图表11：全国房地产开发企业本年到位资金增速 (13)图表12：全国商品房销量单月同比 (19)图表13：分城市商品房销量增速 (19)图表14：重点城市去化率维持高位 (20)图表15：重点城市仍受供给主导 (21)图表16：分城市新开工面积增速 (21)图表17：2018年全年新开工增速预计4%左右 (22)图表18：分城市新开工面积增速 (22)图表19：百城宅地市场供需矛盾改善 (23)图表20：房地产开发、土地、施工投资累计同比 (24)图表21：资金面紧张影响施工进度 (24)图表22：销售及拿地集中度（按面积） (25)图表23：行业并购规模持续扩大 (25)图表24：A股5家龙头房企与板块杠杆率比较 (26)图表25：房企库存降至历史低位 (27)图表26：行业去化率达到历史新高 (27)图表27：龙头业绩保障度达历史最高水平 (27)图表28：龙头连续3年销售高增 (28)表格1：今年以来调控升级及放宽的城市一览（标红为升级城市，标黑为放宽城市） 5表格2：2018年1-6月份全国房地产开发和销售情况 (12)表格3：2018年1-6月份东中西部和东北地区房地产开发投资情况 (13)表格4：2018年1-6月份东中西部和东北地区房地产销售情况 (13)表格5：房企主要融资一览（亿元） (26)表格6：A、H股主流房企2014和2017年融资成本比较 (28)表格7：2014年Q1及2018年Q1房企主要融资渠道比较 (28)表格8：主要推荐标的一览 (30)第一节房地产行业相关政策分析一、政策底部构建，利率上行空间有限1、调控分化，主流城市政策难再加码自2018年以来，城市间调控加速分化，市场热度较高的弱二线、四五线楼市调控逐步升级，而市场热度有所降温的个别强二、三线城市出现政策放宽迹象（人才落户、公积金额度上提等），我们认为这与“防止大起大落，保证行业平稳健康”的调控目标吻合。

约谈十二城，调控不放松摘要市场政策：近期，住建部负责人就房地产市场调控问题约谈了成都、太原两市政府负责同志。

约谈强调，要牢固树立“四个意识”，毫不动摇地坚持“房子是用来住的、不是用来炒的”定位，坚持房地产市场调控目标不动摇、力度不放松，落实地方调控主体责任，因城因地制宜，精准施策，确保房地产市场平稳健康发展。

据了解，住房城乡建设部还约谈了西安、海口、三亚、长春、哈尔滨、昆明、大连、贵阳、徐州、佛山等10个城市政府负责同志。

约谈再次强调，坚持房地产调控目标不动摇、力度不放松。

这是继全国两会“部长通道”后，住房城乡建设部再一次表明坚决的态度。

可见二季度及下半年，房地产市场仍将遵循严控政策，维持市场平稳发展。

土地市场：2018年1-4月，19个监测城市土地市场共计成交面积约8077.47万㎡，同比上涨11.33%，成交金额共计4801.04亿元。

从成交面积同比涨幅来看，北京、太原、石家庄、天津、广州、合肥和南昌成交面积同比下降，南昌以-49.74%的降幅领降；其他12城土地成交面积同比均上涨，其中乌鲁木齐1-4月成交土地206.01万平方米，同比上涨1033.17%。

住宅市场：1）存量住宅，据中估联行研究院监测的数据反馈，2018年4月存量住宅价格环比下降的城市为厦门、深圳和石家庄，北京与上月相比基本持平，其余城市环比继续上涨。

其中太原环比涨幅最大，本月存量住宅均价为8962元/㎡，环比上涨3.01%；存量住宅均价环比下降的城市中，厦门环比下降最大，本月存量住宅市场均价35305元/㎡，环比下降1.35%；4月，北京存量住宅成交面积居首，为118.94万㎡，同比上涨22.70%，涨幅最大。

2）新建住宅：2018年4月，深圳新建住宅销售均价高居首位，为54169元/㎡。

同比、环比均微降。

石家庄环比降幅最大，为-11.78%。

同比涨幅最大的为西安，达到36.20%。

2018年4月，中估联行研究院监测的19座城市中，超半数城市新建住宅成交面积环比上涨，其中合肥以94.82%涨幅领涨。

北京CPI存在的问题与改进建议注:本文经过精心编辑, 下载后可直接使用也可以编辑修改。

近年来, 居民消费价格指数是最为老百姓津津乐道的统计指标, 成为经济生活中的热点名词。

由于受人口构成、经济发展水平、居民收入、消费结构及地域文化等具有地方特征的诸多因素的影响, 各地CPI的编制、影响因素及其波动规律各有不同。

北京作为首都, 是我国政治、经济、金融、文化、交通中心, 拥有众多外国使馆、大学生及大量流动人口, 并且北京地区与全国经济增长方式、消费架构、人文特征、人口组成、社会保障、政府行为等多因素的差异, 显然, 北京地区CPI波动规律及其驱动因素具有明显的地方特色。

一、北京CPI现状目前, 北京地区仍采用国内统一的CPI编制体系, 没有具有北京特色的一套CPI编制体系, 并且到目前为止还没有查阅到关于北京CPI的研究成果的相关文献, 因此, 具有北京地方特色的CPI编制体系仍处于空白状态。

因此, 分析当前北京CPI编制问题, 继而, 在此基础上提出建立具有北京特色的多角度、全方位、多层次的CPI 编制方法的改进建议, 这一研究是十分必要且具有巨大的意义。

二、北京CPI存在的问题北京是以都市为主体的城市, 目前通行的CPI统计涉及城区和区县县城, 基本能反映全北京市的价格水平。

但仍然存在以下几个问题：首先, 现行CPI的统一编制没有更好地反映出北京各地区居民收入水平的差异。

2006年北京按功能不同将诸城区和区县划分为四个功能区：（1）首都功能核心区, 包括原东城、原西城、原崇文、原宣武四个区；（2）城市功能拓展区, 包括朝阳、海淀、丰台、石景山四个区；（3）城市发展新区, 包括通州、顺义、大兴、昌平、房山五个区和亦庄开发区；（4）生态涵养发展区, 包括门头沟、平谷、怀柔、密云、延庆五个区县。

北京市核心区、发展区、新区和生态涵养区四大功能区的发展水平不一, 按照现行统一的方法统计四大功能区的居民消费价格指数不能很好地反映四大功能区的居民消费习惯、消费结构、收入水平等影响居民消费价格指数的因素差异。

易居中国100城住宅库存报告一线城市率先步入补库存通道，四季度预计百城库存将增加一、百城库存跌回七年前水平1、100城库存：库存连续37个月同比下跌截至2018年8月底，易居研究院监测的100个城市新建商品住宅库存总量为42259万平方米，环比减少0.3%，同比减少7.2%。

观察历史数据，2015年以来全国100城库存规模就呈现出持续性的下跌态势，充分体现了近三年全国去库存“战役”取得了较好的效果。

当前全国100城库存规模相当于2011年11月的水平，即库存规模回落到了七年前的水平。

图1 100城新建商品住宅库存面积数据来源：各地官方房地产信息网、CRIC、易居研究院2、城市结构：一线城市近三个月库存明显增加截至2018年8月底，一、二、三四线100个城市新建商品住宅库存总量分别为2288、21702和18269万平方米，环比增幅分别为1.3%、-0.1%和-0.7%，同比增幅分别为4.7%、-10.2%和-4.7%。

从同比增幅数据看，一线城市在连续34个月库存同比下跌后，6月份首次出现同比正增长态势，7-8月份继续同比正增长，这意味着一线城市正进入补库存阶段。

同时，二线城市同比跌幅最大，这可以解释近期此类城市房价上涨过快的现象。

图2 一、二、三四线城市新建商品住宅库存面积数据来源：各地官方房地产信息网、CRIC、易居研究院3、城市排行：65个城市库存低于去年同期水平2018年8月，100个城市中，有35个城市库存出现了同比增长现象。

其中九江、合肥和镇江3个城市的库存上升幅度较大，同比增幅分别达到104%、64%和55%。

部分城市库存规模较高，或存在已成交但未网签的交易现象。

同时，100个城市中，有65个城市的库存出现了同比下滑态势，其中大连、金华和深圳的同比跌幅较大，跌幅分别为55%、43%和42%。

总体上说，库存同比下跌的城市数量更多，这也带动了百城库存规模出现下跌。

表1 100城新建商品住宅库存面积同比增幅排序数据来源：各地官方房地产信息网、CRIC、易居研究院二、同比数据显示推盘节奏在加快1、100城预售：预售面积同比明显上升2018年8月份，100个城市新建商品住宅月度新批准预售面积为4462万平方米，环比增长1.0%，同比增长32.7%。

中国住房存量研究报告导读我们在业内提出了广为流行的标准分析框架：“房地产长期看人口、中期看土地、短期看金融”。

作为土地部分研究的深化，我们在2018年报告《中国住房存量测算：过剩还是短缺》中首次测算了全国、各省级、各地级单位的城镇住房存量情况，受到市场广泛关注。

本报告进行了相应更新和完善。

研究结果表明，2020年中国城镇住房套户比为1.09，一线、二线、三四线城市分别为0.97、1.08、1.12，中国住房整体已经静态平衡，但是区域供求差异极大，随着人口往都市圈城市群流入，未来仍面临住房短缺现象，但东北、西北以及非都市圈城市群的低能级城市，由于人口外迁严重，不仅已经出现供给过剩，而且未来过剩程度还将加深。

因此，须重视区域差异中的结构性机会和风险。

新一轮房改（新房改）的关键是城市群战略、人地挂钩、金融稳定和房产税。

建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度。

目录1 中国城镇有多少房子？1.1 现有城镇住房数据真伪识别1.2 研究思路与主要假设2 中国城镇住房40年：从供给短缺到总体平衡2.1 中国城镇住房从供给短缺到总体平衡，套户比从0.8到1.092.2 中国城镇住房自有率约70%，最高20%家庭拥有约40%住房2.3 中国房地产市场仍有较大发展空间3 地区层面：哪些地方房子多，哪些地方少？3.1 省级：东北地区套户比平均1.13，沪粤京5省套户比低于1.03.2 地级：22城套户比小于1，一线城市套户比略低于1正文1中国城镇有多少房子？1.1现有城镇住房数据真伪识别当前中国到底有多少城镇住房？据自然资源部消息，全国统一的不动产登记信息管理基础平台已实现全国联网，但住房存量数据尚未公布，未来是否公布也未可知。

官方已公布的中国城镇住房数据存在统计部门和建设部门两个来源，主要涉及人口普查家庭户住房面积、城镇人均住房建筑面积、早期部分年份城镇住宅存量、城镇住宅竣工面积等四类数据，存在一定参考价值，但均存在明显问题。