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高盛报告：中国房地产政策收紧如何抑制销售和房价 主要结论 1、中国房地产市场出现了降温信号。上周发布的 8 月份统计局 70 城房 价房价指数持续全面放缓，而且房价走低的城市数量还在增多。房地 产放缓的主要原因之一是此前政府出台了几轮调控措施。考虑到房地 产市场对于中国经济增长的重要意义，分析房地产政策收紧的影响有 助于理解近期房地产市场的减速并预计未来房地产市场发展以及整体 经济走势。 2、我们首先更新了中国房地产市场状况，然后量化分析了此前几轮政策 收紧如何对房地产销售额/成交量造成抑制。我们发现今年 3/4 月份， 即最近一次房地产政策收紧可以在很大程度上解释一线城市销量和售 价的减速。在不同政策举措中，限购令似乎是为房地产销售降温的最 有效措施，而提高首付比率和限售令似乎对平抑房价涨幅最为有效。 3、在过去几个月中，此前两轮(2016 年 10 月份和 2017 年 3/4 月份) 政策收紧的负面影响已经基本通过房地产销售和价格增幅的双双走弱 而得到了显现。我们的基本假设是当局不会进一步收紧房地产政策， 因为房价和交易增幅已呈放缓走势(我们的房地产研究团队假设 2018 年价格和交易量与 2017 年持平，而且政府不会在 2018 年进一 步收紧政策)；在这一基本假设下，我们预计 2018 年房地产行业对 于实际 GDP 增幅的贡献较今年少 0.6 个百分点。假如政府以类似 2016 年 10 月以来的政策收紧力度再次大幅收紧政策(当时政府针对 原本无限购/无限售且首付比率较低的 40 多个城市颁布了限购令，并 上调了首付比率)，在这种情况下我们认为 2018 年房价和成交量将 掉头下行，令实际 GDP 进一步削减 0.3 个百分点，也就是说 2018 年房地产行业对于实际 GDP 增长的贡献将比 2017 年低 0.9 个百分 点。 把脉中国房地产市场 中国房地产市场的上一次火热局面始于 2015 年下半年。眼见房价和销售双双快速上升， 政府出台了一系列旨在给房地产市场降温的限制性措施。受此影响，房价和销售增幅出现 了放缓。房地产交易量同比增幅从 2016 年 4 月份峰值时期的 44%降到最近三个月的约 9%；价格同比涨幅也从峰值的 19%降至最近三个月的约 4%。 回顾历史，自 2000 年之后中国房地产市场经历了 8 次价格加速上行周期(图表 1)1 。撇 除 2008-09 年因全球金融危机而放大的房价上行周期，剩余几次的房价上行平均持续时 间约为 10 个月，价格升幅平均扩大约 20 个百分点。在下行周期中，我们看到价格平均 减速幅度约为 18 个百分点。这一观察值可以作为评估当前价格减速程度的比较基准，目 前价格已较峰值下滑了约 15 个百分点。销售量周期与之相近，当前交易量同比降幅约 35 个百分点，低于此前周期创下的逾 50 个百分点的交易量增速平均降幅(图表 2)。 除了房地产价格和交易量之外，房地产库存也是一个格外有用的追踪指标。房地产销售疲 软会导致库存积累，而且库存增长将加大房价的下行压力。但是全国范围内的房地产库存 数据较为有限。我们列出了评估库存状况的不同指标，包括官方“完工待售面积”、常见且 更受青睐的“可售库存”以及涵盖各建设阶段的“潜在库存衡量指标”等。 中国房地产库存的不同衡量指标 ● “可售库存”：这是一个最常用也最受我们青睐的库存衡量数据。其具体计算方法是用“总可售建筑面积”除 以已售面积。我们认可这一库存指标的原因之一是它反映了可用于出售的房地产库存，因此最接近商业中 “库存”的概念。不过，“可售库存”数据仅存在于部分城市，并无全国范围数据(参见图表 3 黑线，它是中 国 40 大城市的“可售库存月数”均值)。 ● “完工待售库存面积”：此外，统计局还发布全国范围内的“完工待售面积”数据，它反映了房地产库 存中已经建好但尚未售出的部分。如果在建工程无法或者可能无法售出，则房地产开发商或面临 减价售房压力。因此从理论上讲，更全面的库存指标应该在已完工和空置住宅之外再计入在建库 存。 ● “涵盖各建设阶段的潜在库存衡量指标”：基于在建/完工/出售建筑面积数据序列，我们可以另外编制 出一个计入不同建设阶段库存的全国“潜在”库存数据 2 。具体而言，我们将“完工面积”和“已售面积” 数据从“在建面积”数据中扣减，再加回“完工待售面积”，用这一结果除以“已售面积”。需要注意的是， 这一估算隐含的库存明显高于“可售库存”，因为它从本质上假设所有尚未出售的在建面积都是库存， 但是许多“在建面积”尚在工程的早期阶段，距离可上市出售还有一段时间，因此这一数据可能会高 估库存水平(图表 3 比较了中国 40 大城市的“潜在库存”和“可售库存”，后者是我们更青睐的指标)。 我们估算的库存月数表明，自 2013 至 2015 年初，房地产库存快速积累，而后在 2015 年 下半年以及 2016 年多数时间里回落。在近两三个月库存有所企稳。 总而言之，我们看到房地产价格和交易量升幅持续收窄，但仍能实现正增长。2015至 2016年 上半年行业经历了一个去库存过程，而且在最近一两个月库存规模企稳。本报告后文重点分析 了此前两轮政策收紧对房地产市场的影响。 房地产政策收紧如何抑制了销售和价格增长 2010 年至今，房地产政策调整的两大周期 从 2010 年至近期，房地产市场经历了两大周期：从 2010 年至 2011年市场表现相对强劲， 当局在 2010年初宣布了全国/地方调控政策，以遏制房价快速上涨和房地产销售猛增。 在 2010 年末房地产市场降温。但是，房地产相关政策声明较少。从 2012 年二季度开始， 房地产交易量和价格反弹，而后在 2014 年再度显著回落。大城市在 2014 年下半年/2015 年出台了一系列政策放松举措，包括取消限购令、在全国范围内降低首付比例，以及房贷较 基准利率打折等。 刺激政策再次推动房地产市场在 2015 年下半年升温，而且热度从大城市蔓延至中小城市。 此次除了收紧房贷政策和上调利率之外并没有很多全国性调控政策出台。原因之一在于中 小城市和大城市的房地产市场一度明显有别，直到不久前部分中小城市还面临着显著的库 存压力。近期房地产调控政策的特征之一是收紧政策更具“地方性” 3 。 经历了房价快速上涨 的大城市都宣布了自己的收紧政策。最近两次政策收紧高峰出现在 2016 年 9/10 月和 2017 年 3/4 月份。 采集市一级房地产调控政策信息 由于近一轮房地产政策收紧具有地方性，我们采集了 2010 年以来中国 24 座大城市的市 一级房地产政策 4 。我们主要分析了以下五大领域的房地产收紧政策的信息：限购、首付 比率、贷款利率围绕基准利率的波动、房贷限制以及限售令。在过去七年里，这 24 城市共计进行了 200 余次房地产政策调整(图表 4)5 。在中国，政策收紧的公布有一定顺序， 往往先由国务院或中央政府直接或间接地给出房地产市场发展指引(要么是上行周期中表 示要“遏制过热”和“消除泡沫”，要么是在下行周期中表示要“促进房地产市场健康发展” )； 但是在始于 2016 年末的最近一次政策收紧周期中，中央政府并未像此前收紧周期那样宣 布全国性指导政策，例如首付比率应该做出多大调整等；与之相反的是，此次政府强调需 要基于地方状况具体调整房地产收紧政策(图表 5)，于是地方政府响应了中央政府的指 引，宣布了针对地方的调控政策。虽然市一级政策随后批量公布，但是各城市的政策细节 不尽相同，例如北京的限购令可能更加严格，每户可购房套数更少，而成都的限购令相对 宽松，每户可购套数相对较多。 基于相对限制能力来“量化”分析不同类型的房地产收紧政策 由于各类收紧政策的具体内容不同，我们试图基于这些政策的相对限制能力来体现其具体 要求，而非仅考虑收紧政策出台与否来应用二元指标。通过这一方法，我们能够更好地量 化不同政策举措对销售和价格的负面影响。我们因此制定了有关如何将这些政策转化为指 数的规则，并对更具限制性的政策给予更高评分。我们不准备在本报告中列举出所有规则， 但出于示意性目的，我们举出以下两个例证来说明我们如何将部分典型的收紧政策转化为 指数： 基本准则是，在某一类别内，评分越高意味着政策的限制性越强。五类政策之间评分的相对高低不一定有意义，即限购类的 1 分并不比首付比例类的 0.5 分限制性更强。在我们 通过回归方程式确定相对影响后，我们才能够衡量不同类别政策评分的相对高低。 限购方面，如本地居民家庭(即拥有本地户籍的居民家庭)限购一套住房，则评分为 1 分，如限购两套住房，则得分为 0.5 分；我们还进一步考虑了政策设计的漏洞；比 如，如政策中未具体指明单身人士家庭是否仅可购买“正常”居民家庭限购套数的一 半，则我们将以上的 0.5 或 1 分乘以 0.7。理由是限购通常面向家庭，而夫妻为购买 多套住房理论上可办理“假离婚”(有许多报道描述了夫妻如何申请“假离婚”成为 两户“单身人士家庭”而非“一户正常家庭”，以谋求购买更多房产)6 。 首付比例变动方面，我们基于首付比例水平将这一变动转化为指数，并加总首套房/ 二套房首付比例。我们还对二套房应用折让因子(0.8)，因对二套房的限制不及首套房。 对于首套房需首付 30%、二套房首付 50%的城市，我们给予的评分为 30%+50%*0.8。 限贷(如三套房不得贷款)、限售(售房时的交易税费或设置最短持有期)及房贷利 率较基准利率的浮动方面，我们应用我们的判断并基于政策的相对限制性进行评分。 比如在限售方面，如售房需缴纳 5%的交易税费，则为 1 分，如持有满两年则免征该 5%税费，则将 1 分乘以 0.6 以计入并非所有交易均须缴纳 5%税费的事实。在房贷利 率较基准利率的浮动方面，如果政策为“较基准利率上浮 10%”，则评分为 1.1。将 “房贷利率较基准利率浮动”政策转化为指数的难度较大，因该政策在执行方面的灵 活度较高。即便在同一座城市，比如北京，各商业银行房贷利率较准利率的浮动空间 也有所不同。这也为我们的分析带来了噪音(详细讨论见下文)。 如图表 6 所示，与最近的收紧周期相比，限贷政策在 2010/14 年收紧/放松周期的出现次 数更为频繁。在从 2016 年到目前的收紧周期内，出台首付比例调整和限购政策的次数更 多。部分城市还实施了限售。房贷利率更多反映出总体利率环境，尽管近日来有一波政策 声明要求提高房贷利率较基准利率上浮比例 7 。我们并未将以上政策计入指数。 ..... 这对于总体经济增速意味着什么？ 我们的分析印证了楼市调控政策确实是房地产销售和房价走弱的影响因素。此外，2016 年 10 月和 2017 年 3/4 月两轮调控的大部分负面影响很可能已经体现在销售和房价涨幅 的走弱当中。进一步调控措施值得关注，尤其是最低首付比率调整和限购令以及限售令 方面。我们的房地产行业研究团队的基本假设是，2018 年房地产成交量和房价水平将持 平于 2017 年，并且没有进一步调控政策出台。 这一基本情景假设意味着 2018 年 GDP 增速相较今年面临不利因素，因为基于 2017 年前 八个月实际来看，2017 年整体房地产交易量和房价都可能实现正增长。我们估算的这一 基本情景假设意味着 2018 年房地产行业对于总体经济增速的贡献为 0.3 个百分点，低于 2017 年的 0.9 个百分点，因此将令明年总体 GDP 增速降低 0.6 个百分点(图表 9)12。 倘若新一轮调控政策实施，我们的分析将面临下行风险。如果调控力度与 2016 年 10 月 至当前一样如此之大，我们估算将令房地产行业对 2018 年实际 GDP 增速的贡献进一步 降至零，令 2018 年实际 GDP 增速相对于 2017 年面临 0.9 个百分点的不利影响(隐含的 房地产销售降幅约为 10%，房价降幅约为 4%，房地产固定资产投资同比增速约为 3%13)。 我们认为此种“调控情景”的可能性相对较低，尤其是在销售和房价涨幅继续较当前水平 放缓、未必需要强力调控的情况下。 旧城改造计划是图表 9 中 2018 年房地产行业基本假设可能面临的一项上行风险。与此项 计划相关的居民曾以实物房产的形式获得补偿，目前现金补偿的占比正在上升。这将会为 总体房地产交易提供支撑，尽管房价涨幅和销量增速都呈现放缓的总体趋势 14。 关注同花顺财经（ths518），获取更多机会 责任编辑：zqn
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