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房价调幅或达25%

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中国总体房价高估了约10%,其中房价高估程度最高的5个区域依次是江西、山西、青海、云南、河北。从分布上来看,主要东部区域和中部区域房价高估程度都在5%-15%之间,部分中东部和中西部省份房价高估程度较严重,超过15%的水平。

如果假定本轮周期中房价调整幅度与上次类似,即随后房价低估的幅度几乎与此前房价高估的幅度相当,那本轮地产调整全国房价大约会下滑25%左右。

住房需求的影响因素

住房需求的核心变量是住房自有率,即自住房与居住房的比例。我们以美国为例进行分析,对于存量房,一般都会处于三种状态之一:自住、租住和空置。住房自有率就是处于自住状态的房屋占居住房屋总量(自住屋和租住屋)的比例,可以反映社会家庭中购买住房的占比。

自上而下的对住房自有率进行分析,其影响因素大约可以拆解成两个:一是人口,不同年龄段的人口其住房自有率也不同,因此人口数量和年龄结构的变动就会对社会整体的住房自有率产生影响;二是购房决策,影响购买住房决策的因素大约包括实际使用成本、信贷可得性、可支配收入等影响。

首先看人口,人口结构和不同年龄段住房自有率的趋势变动是两大因素。从横截面来看,美国住房自有率随着年龄段的升高而提升,只是在75岁以上这一年龄段略有下降,因此,单纯人口年龄结构的变化就会影响住房自有率,比如老龄化会导致住房自有率提升。从时间序列数据看,每一年龄段的住房自有率随着时间的推移也会发生趋势性的波动,比如美国的住房自有率在80年代至90年代初下降,随后不断上升。

从总量层面看,18岁至64岁人口增速与住房自有率趋势上较为一致。20世纪70年代和90年代,美国18岁至64岁人口增速都出现了明显的抬升,这一阶段的住房自有率也出现了提升。

其次看购房决策,购房决策受实际使用成本、可支配收入、按揭可得性等因素的影响。

实际使用成本就是消费者购买房屋所产生的成本支出,对住房自有率的影响最大。在均衡状态下,消费者购买房屋的税后按揭支出应该与租住房屋的房租支出相当,因此也可以从房租角度对购买房屋的成本进行衡量,一般使用非住房部分的CPI指数对房租进行缩减来得到实际使用成本。实际使用成本的下降会对住房自有率的提升形成刺激,这在美国20世纪60年代和70年代比较明显。

可支配收入越高,消费者承受月供的额度也越高,因此会支撑住房自有率走高,收入增速越高的地区其住房自有率也越高。

按揭可得性也会影响住房自有率,如果按揭总体额度有限,在住房需求旺盛的条件下就会推高按揭利率,从而对住房需求有抑制作用。按揭可得性的一个衡量指标是使用按揭贷款总额除以房屋价格,相当于计算居民的按揭贷款能够购买的房屋数量。从美国的数据可以发现按揭可得性走势基本与住房自有率走势一致。

另外,除了可支配收入,婚姻、学历状况差异也会对住房自有率产生影响。

中国房屋需求的影响因素

在分析住房需求的影响因素之前,有必要对中国的住房自有率进行简单的说明。中国住房自有率数据非常稀缺,目前可用的数据只有2000年和2010年第5次和第6次人口普查时的数据。根据两次人口普查数据,就城镇来说,2000年和2010年住房自有率分别为74.1%和74.9%,总体看较为稳定。自有住房大概可分为购买商品房/二手房/经适房、购买原公有住房和自建住房三类,2000年自建住房和购买公有住房是主力,占比为36%和24%;2010年购买商品房/二手房/经适房是主力和自建住房是主要方式,占比均为30%左右。

从各省的城镇住房自有率差异看,影响住房自有率的最主要因素是房价。仍然使用上述第5次和第6次人口普查中各省住房来源数据计算分区域的城镇住房自有率。影响购房决策最主要的因素是实际使用成本,实际使用成本就是房屋价格乘以税后按揭利率并用房屋支出外的通胀指数进行缩减。房价、按揭利率、通胀这三个变量中房价差异明显是影响各省实际使用成本差异的核心。

从房价和城镇住房自有率的走势上发现,随着时间的推移,房价对住房自有率的影响越加明显,2010年房价差异可以解释城镇住房自有率差异的一半左右,成为影响实际使用成本和住房自有率差异的核心。

对房价的影响因素,长期来看与人口、可支配收入、抵押贷款利率等因素有关,短期与房屋过剩程度(空置率)、经济表现等因素有关。

首先,常住人口增速对房价有明显影响。我们使用2000年和2010年第5次和第6次人口普查的数据,将本地户口人数与外地户口但居住半年以上的人数相加作为常住人口,计算2000年至2010年人口数量增速。可以发现,2000年至2010年人口增速与房价有比较明显的正相关关系,人口增速大约可以解释2013年房价的60%。

其次,可支配收入也对房价有明显影响。使用剔除的30个省份的可支配收入与房价,可以发现可支配收入大约可以解释房价的78%。

因此,评估各区域住宅需求大体可以从常住人口和可支配收入两个角度进行切入。

全国房价高估10%

为了衡量房价的调整幅度,首先需要找到衡量房价长期均衡水平的方法。可支配收入与按揭利率的比与房价在长期内存在较为稳定的关系,可以用来模拟均衡的房价水平。这一指标可以衡量可支配收入对按揭贷款的承受程度,因此与房价具有稳定关系也就可以理解了。

不论美国还是中国,房价都围绕可支配收入/按揭利率的拟合中枢上下波动,可以认为长期内按揭支付能力决定了房价的均衡水平。

根据2014年二季度的数据,中国总体房价高估了10%。但一般来说,房价的高估都会伴随之后的低估,即房地产市场总是出现超调而不是达到均衡水平。比如2007年四季度房价高估了27%,随后2008年四季度房价低估了26%。

如果假定本轮周期中房价调整幅度与上次类似,即随后房价低估的幅度几乎与此前房价高估的幅度相当,那本轮地产调整全国房价大约会下滑25%左右,因为2014年一季度房价高估程度高点为12%。

使用这一方法可以对各省的房价高估程度进行分析。由于数据可得性原因,这里的分析截至2013年为止。2013年四季度,剔除的30个省份(含自治区和直辖市)中,房价高估程度最高的5个区域依次是江西、山西、青海、云南、河北;高估程度最低的5个区域依次是海南、天津、辽宁、吉林、江苏。

从分布上来看,主要东部区域和中部区域房价高估程度都在5%-15%之间,部分中东部和中西部省份房价高估程度较严重,超过15%的水平。

最后使用2002年至2013年的年度数据,计算主要地级市的房价高估程度。结果显示,深圳、西宁、呼和浩特、广州、福州是房价高估程度最高的5个城市,海口、宁波、长春、贵阳、哈尔滨和成都是房价高估程度最低的6个城市。