林采宜：2018中国不同城市房地产风险比较

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随着这一周期的调控，房地产价格正在进入放缓甚至下跌的区间。2018年后，中国房地产市场将面临许多宏观风险:第一，城市化和人口增长带来的需求增加和需求增加将逐渐减弱。

成都、重庆和长沙的房地产价格风险指数最低。受一线城市的溢出效应和人口集中在中心城市的影响，这些城市对住房的潜在需求相对较大。

首先，中国房地产进入了一个周期性的转折点

在当前周期的调控下，房地产价格正在进入一个放缓甚至下降的区间。2018年后，中国房地产市场将面临许多宏观风险:

首先，由城市化和人口增长产生的急需和改善的需求逐渐减弱。2016年和2017年，随着二胎政策的全面放开，出生人数仅比“十二五”期间增加了12%。因此，可以估计，即使实行二胎政策，中国育龄妇女的生育率也只有1.18，低于日本和韩国。由于20世纪90年代后出生人口基数的减少，新生人数将会减少。

其次，不断上升的债务水平将进一步增加房地产市场的风险。从2006年到2017年，城镇居民总负债与可支配收入的比率从18.52%上升到79.42%。与此同时，可支配收入的增长率从14.5%下降到8%。随着可支配收入的增长率逐年下降，负债率上升，中国居民购房的承受能力也相应下降。

第三，宽松的货币环境不复存在。美联储紧缩政策的溢出效应导致了全球利率中心的上升趋势，人民币利率也不例外。同时，由于新增就业人口减少，稳定增长的压力降低，去杠杆化成为主旋律，这也决定了流动性的中性紧张。

第四，进一步深化房地产政策调控。住宅用地的“供方改革”将改变市场对未来房地产供给的预期，从而降低因土地稀缺导致的住房供应紧张的预期。2017年8月28日，国土资源部、住房和城乡建设部联合发布了《集体建设用地建设租赁住房试点方案》的通知，宣布郊区集体建设用地进入租赁市场，不仅大大增加了住房供应，也大大降低了住房开发建设成本。2018年3月5日，在总理府的报告中，稳步推进房产税立法成为今年的重点任务之一。房产税不仅会增加住房拥有成本，还会改变投资者对未来房价的预期，这将对住房需求和整个房地产市场产生重大影响。

第二，不同城市的房地产风险指数不同

在相同的宏观经济环境下，由于不同地区的经济发展水平、老龄化程度、居民负债水平以及地方政府对土地财政的依赖程度不同，不同城市面临的房地产潜在风险水平也不同。本文从供给、需求和房价泡沫水平三个方面，选取九个维度:租金收入比、年化租金销售比、房价收入比、居民人口增长率、老年人口比例、人均可支配收入增长率、居民负债率、土地财政依存度和不良投资销售增长率，分析了我国24个大中城市房地产市场的风险水平，并对其风险指标进行了评价。

1.房价泡沫水平:租金收入比、年化租金销售比和房价收入比

租金收入比、年化租金销售比和房价收入比是衡量房价泡沫程度的一般指标。“租金收入比”显示了一个城市租金增长的潜力。一般来说，大学毕业生平均工资收入的40-45%是市中心普通公寓的租金上限。因此，“租金收入比”越低，城市租金上涨的潜力就越大(租房的需求方有能力支付)，反之亦然；年租售比是房地产作为资产的收入水平，在正常情况下应略高于无风险收入(存款、国债)；房价与收入的比率显示了这个城市居民的承受能力。房价与收入的比率越高，这个城市居民的负担能力就越低。由上述三个指标构成的房价泡沫指数直接影响居民对房地产的投资需求，是一个快速变量。我们给50%的权重，其中房价收入比是最直观的反映泡沫水平，我们给它30%的权重。

2.消费需求:居民人口增长、老年人口比例、人均可支配收入增长和债务水平

从需求角度看，房地产具有消费和投资的双重属性。消费需求是自营需求，主要取决于当地居民人口增长率、人均可支配收入增长率和当地居民债务水平。其次，当地的人口结构，尤其是老年人口的比例，也对住房需求有一定的影响。因此，我们把这四个维度作为研究住房消费需求的重要指标。消费需求对房地产市场有长期的影响，这是一个缓慢的变量。我们给出35%的权重，其中人口增长率和居民债务水平分别给出10%和15%的权重。

3.供给方面:投资和销售增长率低，土地财政依赖

住房供给是影响房地产价格的一个非常直接的因素，而考虑住房供给的直接指标是房地产投资的增长率。如果房地产投资的增长率远远高于销售增长率，就会出现大量的存量房屋过剩，同时也会造成房地产企业资金周转紧张，从而导致价格下跌的风险。因此，我们把房地产投资和销售的增长率之差(房地产投资增长率-房地产销售增长率)作为供给方面的一个重要指标。同时，地方政府的调控政策会在短时间内影响当地的房地产价格。金融对土地依赖程度较高的城市和地区往往会保持较高的房价。因此，我们把“土地财政依赖”作为考察地方房地产风险的一个重要指标。供给因素也是缓慢的变量，我们给投资和销售的低增长率和土地的财政依赖性分别赋予5%和10%的权重。

根据上述指标的权重和各城市的统计数据，我们对不同城市的风险指标计算如下:

从房价泡沫水平来看，2017年房价泡沫水平最高的城市依次为北京、厦门、深圳、上海和三亚，房价收入比达到20倍以上。租金收入较高的城市是三亚和北京，约占40%，并没有增加太多的空房(根据世界主要城市的经验数据，租金上限不会超过大学毕业生工资总额的45%)。与此同时，这24个城市的年租/销售比率低于3%，低于无风险收入。低租金收益率反映出居民投资房地产主要是为了价格上涨的资本收益。一旦房价上涨的预期发生变化，投资性房地产将被大量抛售，当地房地产价格将面临下行压力。

总体而言，2016年人口增长最快的是以广州和深圳为中心的珠江三角洲地区，居民人口增长率超过4%。其次，它是中西部地区的核心城市，如成都、长沙和郑州。成都常住人口增长率高达8.6%。京津冀地区常住人口增长率不到1%，其中上海和北京的人口老龄化最为严重，65岁以上老年人的比例分别超过30%和24%。在人口规模相同的情况下，老年人口比例高的城市对住房的需求相对较弱。

从居民负债水平来看，深圳和厦门最高，居民负债超过可支配收入两倍以上，其次是杭州、南京、广州、福州和苏州，负债比例达到150%以上。自2005年以来，中国居民总债务的增长率在12%至43%之间。

2017年，人均可支配收入增长最快的城市是武汉和南京，分别达到9.2%左右。24个城市的平均收入增长率为8.5%，而杭州和大连的平均收入增长率低于8%。显然，目前的收入增长率低于债务增长率，而不断上升的债务水平将进一步增加房地产市场的风险。

从供给方面看，目前土地金融依存度最高的城市是杭州、南京和济南，均超过130%，依存度最低的城市是深圳、上海和长沙。25%.上海、大连、合肥和苏州的投资增长超过销售增长30%以上，而三亚的投资增长远远落后于销售增长90%以上。

三.基本结论

1.一线城市已接近房价下跌的转折点，二线城市的房价增速正在放缓

根据综合因素，风险指数在80以上的城市是北京、上海、厦门和深圳，风险指数在60-70之间的城市是福州、三亚、杭州、广州、南京和天津。总体而言，一线城市的房地产风险高于二线城市。实证数据显示，在这短短的一周内，一线城市房价增长下降的时间拐点和幅度要快于二线城市。

2.北京和上海的人口下降将导致消费需求减弱，而投资需求取决于购买限制

观察北京、上海、广州和深圳四个一线城市的人口变化，北京和上海的流动人口增长率逐年下降，甚至出现负增长，而深圳和广州的流动人口增长率相对较高。2017年，北京和上海的常住人口同时减少，这是自1978年以来的首次。一方面，它与人口老龄化有关，同时也与特大城市的人口控制有关(根据规划，到2020年北京的常住人口将控制在2300万以内，到2035年上海的常住人口将控制在2500万左右)。同时，考虑到中国户籍制度和学生身份制度对大城市人口集中的限制，以及城市农民工进入老龄化后往往选择返回农村养老的事实，未来一线城市尤其是北京和上海由人口迁移驱动的消费性住房需求将逐渐减少。

3.成都、重庆和长沙是目前房价风险指数较低的城市

从综合数据的比较来看，成都、重庆和长沙的房地产价格风险指数最低。受一线城市的溢出效应和人口集中在中心城市的影响，这些城市对住房的潜在需求相对较大。

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