基于房價支撐度的城市房地產差異化分析

文/中估聯-中國房地產估價數據中心

基于房價支撐度的城市房地產差異化分析

文/中估聯-中國房地產估價數據中心

降至原先的一半。四個城市住房價格基本穩定，仍以深圳最高，四個城市月均漲幅與去年基本一致。大部分二線城市月均成交面積下降，上漲的城市只有重慶、沈陽和海口，其中成交量最大的城市是重慶，比去年月均成交面積上漲超過三成。住房價格總體穩定，南京、重慶、石家莊漲幅最大。三線城市成交穩定，有漲有跌，其中經濟體量較大的城市蘇州、東莞和無錫大幅下降，成交量最大的城市徐州上漲40%。住房價格漲幅比一二線城市大，其中以蕪湖、揚州、鹽城、常州和滄州最大。

根據馬克思價值決定論，價格由價值決定，并受到市場供給和需求的影響，圍繞價值上下波動。不同的房地產市場發展階段，房地產價值和價格會呈現不同特征。我國房地產市場總體處于繁榮期。根據房地產價值和價格的關系，在進行城市房價變化趨勢分析時，會重點考慮以下幾點：第一，長期來看，城市房地產價值的決定因素是什么，這些因素如何支撐房地產價值持續上漲；第二，中短期來看，影響價格波動的因素有哪些，如何產生影響。

一、 上半年各線城市房地產成交情況

(一) 各線城市之間的成交差異

全國各線城市住房價格總體平穩增長，成交面積差異較大。2017年6月，一線城市商品住宅成交均價為41073元/平方米，同比增長8.3%，環比增長0.6%，而成交面積下滑厲害，月均成交面積為212萬平方米，同比下降37.7%,二線城市為12466元/平方米，同比增長16.1%，月均成交面積為1825.9萬平方米，同比下降21.6%，環比增長0.4%,三線城市為9470元/平方米，同比增長20%，環比增長2.9%，成交面積有所下跌，月均成交面積1052.3萬平方米，同比下降8.8%。

(二) 各線內不同城市之間的成交差異

四個一線城市價格和成交漲跌較為一致，二線城市中部分城市成交差異較大，三線城市成交和價格漲跌不一。一線城市的四個城市成交量均在下降，其中上海和深圳下

二、 城市房價支撐度計算

(一) 城市房地產價值的決定因素分析

1．分析框架。從長期的房地產價值來看，城市的房價高低較大程度上取決于其本身的產業結構和經濟基本面。為此，從城市的優勢行業和專業化程度出發，分析城市房地產市場的宏觀支撐度。

(1) 第一步，確定城市專業化指數。每個城市都有相對的優勢行業，根據特定城市每個行業的就業人口來測算城市優勢行業的專業化程度。城市產業結構具有由低級（農業）向高級（信息技術產業）發展的趨勢，通過判斷城市的優勢行業的專業化程度，將城市分為七大類。

(2) 第二步，將城市專業化指數與城市基本面結合，形成房價支撐度系數，說明這些系數與城市房地產價值之間的關系。總體趨勢為：信息技術業和制造業專業度越高，房價就越高，呈現正相關；農業和采礦業專業度越高，房價卻越低，呈現負相關。

2．分析結果。

（1）城市聚類分析。根據城市內絕對優勢行業（城市內就業份額最大的行業）和專業化行業（相對優勢行業），可以將七個行業分組進一步歸并為三大類，分別為制造建筑類、公共服務類和農業采礦類，與經濟基本面的評級關系見表1。基本可以判斷，制造建筑業越強經濟發展越好，而對農業采礦業越依賴的城市，經濟發展越差。

表1 城市房價支撐程度分類

全國城市基本面排名前30的城市為制造業強市，而排名最后的19個城市為農業城市，經濟差，房價支撐度最低。結合城市基本面排名將城市分為五個等級，分別為一級、二級、三級、四級、五級，四個一線城市位列一級中最高。至此，全國城市被分為三類五等級，一級由制造建筑類城市構成，具有代表性的城市有一線城市和蘇州、杭州、天津、武漢等制造業強市。二級主要由制造建筑類城市和小部分農業采礦類省會城市構成，城市多為二線和較強的地級城市，主要代表城市有嘉興、濟南、蘭州等城市，還有采礦業城市太原和唐山等城市。三級由制造建筑類、農業采礦類和公共服務類城市構成，代表城市有贛州、肇慶和大慶等城市。四級城市數量最多，較為均勻地分布在不同行業中，代表城市有撫州、大同、韶關等城市。五級由農業采礦類經濟較差的城市構成，代表城市有伊春、崇左、張掖等。

圖1 城市三類五等分布情況

從地理空間的角度來看，城市基本面為一、二級的制造建筑類城市集中在東部沿海，多為二線城市，而城市基本面為四、五級的農業采礦業城市集中在西部、山西（資源型）和東北部地區（農業）。

（2）房價支撐度案例分析：蘇州。

經濟基本面：2017年上半年GDP總量為8290.12億元，同比增長7%，排名全國第七，江蘇省第一。人口總量1061.60萬人。

制造業專業度：蘇州不在二線城市列表中，但是經濟發展良好，注重高新技術產業、服務業和旅游業，產業結構水平高（位列第一），制造業發達，經濟增長潛力大，住房需求旺盛，房價有極強支撐。

表2 部分城市房價支撐度與GDP排名情況

(二) 城市房地產市場供需分析

從中短期來看，房價波動還受到市場供需的影響。中估聯數據采用LBI與去庫周期的關系來分析市場總體運行情況。

1．合理的LBI與去庫周期區間。LBI值高意味著土地泡沫大，去庫周期長意味著去庫壓力大。LBI值和去庫周期都存在合理值區間。

表3 LBI值結構段分布

表4 合理去庫周期

2．LBI與去庫周期對房價風險的影響規律。LBI從商品房成本的角度反映土地獲取時的樓面價水平與當下售價水平的關系，測算成交樓板價占售價的比例，反映靜態土地成本率。去庫周期反映市場供需水平，去庫周期越長，資金回收時間越長，市場風險越大，去庫壓力就越大。具體而言，LBI和去庫周期都高時，房價上漲壓力較大，兩者都低時，房價上漲壓力較小；LBI高而去庫周期低時，房價壓力較小；去庫周期高而LBI低時，房價壓力較大。根據這兩個指標，中短期價格波動可能較大的城市有南昌、青島、重慶、合肥、南京、石家莊等，價格相對穩定的城市有廣州、呼和浩特、西安等。

三、 部分城市房地產市場未來展望

依據房地產支撐度、LBI和去庫周期的結合，我們對部分城市下半年風險評級進行展望。

(一) 近半年房價上漲較快的城市

二線城市中房價上漲較快的城市有南京、重慶、福州、沈陽、廈門等，三線城市中房價上漲較快的城市有蕪湖、揚州、鹽城、常州、濟寧、滄州等。這些城市風險評級排名較為靠前，風險較低，多以制造業為優勢行業，均有較好的房價支撐度。部分城市分析結果見表5。

表5 部分房價上漲較快城市的風險評級

(二) 近半年房價出現下跌的城市

二線城市中房價下跌的城市有杭州、天津等，三線城市中房價下跌的城市有蘇州、惠州、秦皇島、紹興等。除杭州與天津之外，其他城市產業對房價的支撐都略有不足，海口和舟山以農業旅游業為專業行業，柳州、紹興以建筑業為專業行業，桂林雖以制造業為專業行業，但其專業度不高，房價支撐度略顯不足。部分城市分析結果見表6。

表6 部分房價出現下跌城市的風險評級

(三) 近半年房價較為穩定的城市

近半年房價較為穩定的城市有廣州、呼和浩特、西安等，在嚴苛的限購、限貸等政策下，深圳、廣州房價微降，寧波、西安和大連房價微漲。但是，這些城市風險評級低，產業結構發展好，房價是否繼續穩定下去還要看政策的嚴厲程度。部分城市分析結果見表7。

表7 部分房價較為穩定城市的風險評級

表8 部分房價波動較大城市的風險評級

(四) 近半年房價波動較大的城市

二線城市中房價波動較大的城市有南昌、青島、重慶、合肥、南京、石家莊等，三線城市中房價波動較大的城市有濟寧、鹽城、揚州、滄州、唐山、洛陽等。可以看到，這些城市多為房價上漲較快的城市，說明房價的波動是由于房價的過快上漲造成的。部分城市分析結果見表8。

（整理：余燕清）