基于房价支撑度的城市房地产差异化分析

文/中估联-中国房地产估价数据中心

基于房价支撑度的城市房地产差异化分析

文/中估联-中国房地产估价数据中心

降至原先的一半。四个城市住房价格基本稳定，仍以深圳最高，四个城市月均涨幅与去年基本一致。大部分二线城市月均成交面积下降，上涨的城市只有重庆、沈阳和海口，其中成交量最大的城市是重庆，比去年月均成交面积上涨超过三成。住房价格总体稳定，南京、重庆、石家庄涨幅最大。三线城市成交稳定，有涨有跌，其中经济体量较大的城市苏州、东莞和无锡大幅下降，成交量最大的城市徐州上涨40%。住房价格涨幅比一二线城市大，其中以芜湖、扬州、盐城、常州和沧州最大。

根据马克思价值决定论，价格由价值决定，并受到市场供给和需求的影响，围绕价值上下波动。不同的房地产市场发展阶段，房地产价值和价格会呈现不同特征。我国房地产市场总体处于繁荣期。根据房地产价值和价格的关系，在进行城市房价变化趋势分析时，会重点考虑以下几点：第一，长期来看，城市房地产价值的决定因素是什么，这些因素如何支撑房地产价值持续上涨；第二，中短期来看，影响价格波动的因素有哪些，如何产生影响。

一、 上半年各线城市房地产成交情况

(一) 各线城市之间的成交差异

全国各线城市住房价格总体平稳增长，成交面积差异较大。2017年6月，一线城市商品住宅成交均价为41073元/平方米，同比增长8.3%，环比增长0.6%，而成交面积下滑厉害，月均成交面积为212万平方米，同比下降37.7%,二线城市为12466元/平方米，同比增长16.1%，月均成交面积为1825.9万平方米，同比下降21.6%，环比增长0.4%,三线城市为9470元/平方米，同比增长20%，环比增长2.9%，成交面积有所下跌，月均成交面积1052.3万平方米，同比下降8.8%。

(二) 各线内不同城市之间的成交差异

四个一线城市价格和成交涨跌较为一致，二线城市中部分城市成交差异较大，三线城市成交和价格涨跌不一。一线城市的四个城市成交量均在下降，其中上海和深圳下

二、 城市房价支撑度计算

(一) 城市房地产价值的决定因素分析

1．分析框架。从长期的房地产价值来看，城市的房价高低较大程度上取决于其本身的产业结构和经济基本面。为此，从城市的优势行业和专业化程度出发，分析城市房地产市场的宏观支撑度。

(1) 第一步，确定城市专业化指数。每个城市都有相对的优势行业，根据特定城市每个行业的就业人口来测算城市优势行业的专业化程度。城市产业结构具有由低级（农业）向高级（信息技术产业）发展的趋势，通过判断城市的优势行业的专业化程度，将城市分为七大类。

(2) 第二步，将城市专业化指数与城市基本面结合，形成房价支撑度系数，说明这些系数与城市房地产价值之间的关系。总体趋势为：信息技术业和制造业专业度越高，房价就越高，呈现正相关；农业和采矿业专业度越高，房价却越低，呈现负相关。

2．分析结果。

（1）城市聚类分析。根据城市内绝对优势行业（城市内就业份额最大的行业）和专业化行业（相对优势行业），可以将七个行业分组进一步归并为三大类，分别为制造建筑类、公共服务类和农业采矿类，与经济基本面的评级关系见表1。基本可以判断，制造建筑业越强经济发展越好，而对农业采矿业越依赖的城市，经济发展越差。

表1 城市房价支撑程度分类

全国城市基本面排名前30的城市为制造业强市，而排名最后的19个城市为农业城市，经济差，房价支撑度最低。结合城市基本面排名将城市分为五个等级，分别为一级、二级、三级、四级、五级，四个一线城市位列一级中最高。至此，全国城市被分为三类五等级，一级由制造建筑类城市构成，具有代表性的城市有一线城市和苏州、杭州、天津、武汉等制造业强市。二级主要由制造建筑类城市和小部分农业采矿类省会城市构成，城市多为二线和较强的地级城市，主要代表城市有嘉兴、济南、兰州等城市，还有采矿业城市太原和唐山等城市。三级由制造建筑类、农业采矿类和公共服务类城市构成，代表城市有赣州、肇庆和大庆等城市。四级城市数量最多，较为均匀地分布在不同行业中，代表城市有抚州、大同、韶关等城市。五级由农业采矿类经济较差的城市构成，代表城市有伊春、崇左、张掖等。

图1 城市三类五等分布情况

从地理空间的角度来看，城市基本面为一、二级的制造建筑类城市集中在东部沿海，多为二线城市，而城市基本面为四、五级的农业采矿业城市集中在西部、山西（资源型）和东北部地区（农业）。

（2）房价支撑度案例分析：苏州。

经济基本面：2017年上半年GDP总量为8290.12亿元，同比增长7%，排名全国第七，江苏省第一。人口总量1061.60万人。

制造业专业度：苏州不在二线城市列表中，但是经济发展良好，注重高新技术产业、服务业和旅游业，产业结构水平高（位列第一），制造业发达，经济增长潜力大，住房需求旺盛，房价有极强支撑。

表2 部分城市房价支撑度与GDP排名情况

(二) 城市房地产市场供需分析

从中短期来看，房价波动还受到市场供需的影响。中估联数据采用LBI与去库周期的关系来分析市场总体运行情况。

1．合理的LBI与去库周期区间。LBI值高意味着土地泡沫大，去库周期长意味着去库压力大。LBI值和去库周期都存在合理值区间。

表3 LBI值结构段分布

表4 合理去库周期

2．LBI与去库周期对房价风险的影响规律。LBI从商品房成本的角度反映土地获取时的楼面价水平与当下售价水平的关系，测算成交楼板价占售价的比例，反映静态土地成本率。去库周期反映市场供需水平，去库周期越长，资金回收时间越长，市场风险越大，去库压力就越大。具体而言，LBI和去库周期都高时，房价上涨压力较大，两者都低时，房价上涨压力较小；LBI高而去库周期低时，房价压力较小；去库周期高而LBI低时，房价压力较大。根据这两个指标，中短期价格波动可能较大的城市有南昌、青岛、重庆、合肥、南京、石家庄等，价格相对稳定的城市有广州、呼和浩特、西安等。

三、 部分城市房地产市场未来展望

依据房地产支撑度、LBI和去库周期的结合，我们对部分城市下半年风险评级进行展望。

(一) 近半年房价上涨较快的城市

二线城市中房价上涨较快的城市有南京、重庆、福州、沈阳、厦门等，三线城市中房价上涨较快的城市有芜湖、扬州、盐城、常州、济宁、沧州等。这些城市风险评级排名较为靠前，风险较低，多以制造业为优势行业，均有较好的房价支撑度。部分城市分析结果见表5。

表5 部分房价上涨较快城市的风险评级

(二) 近半年房价出现下跌的城市

二线城市中房价下跌的城市有杭州、天津等，三线城市中房价下跌的城市有苏州、惠州、秦皇岛、绍兴等。除杭州与天津之外，其他城市产业对房价的支撑都略有不足，海口和舟山以农业旅游业为专业行业，柳州、绍兴以建筑业为专业行业，桂林虽以制造业为专业行业，但其专业度不高，房价支撑度略显不足。部分城市分析结果见表6。

表6 部分房价出现下跌城市的风险评级

(三) 近半年房价较为稳定的城市

近半年房价较为稳定的城市有广州、呼和浩特、西安等，在严苛的限购、限贷等政策下，深圳、广州房价微降，宁波、西安和大连房价微涨。但是，这些城市风险评级低，产业结构发展好，房价是否继续稳定下去还要看政策的严厉程度。部分城市分析结果见表7。

表7 部分房价较为稳定城市的风险评级

表8 部分房价波动较大城市的风险评级

(四) 近半年房价波动较大的城市

二线城市中房价波动较大的城市有南昌、青岛、重庆、合肥、南京、石家庄等，三线城市中房价波动较大的城市有济宁、盐城、扬州、沧州、唐山、洛阳等。可以看到，这些城市多为房价上涨较快的城市，说明房价的波动是由于房价的过快上涨造成的。部分城市分析结果见表8。

（整理：余燕清）