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均衡的市场结构 理解房地产市场的全流通视角

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(原标题:理解房地产市场的全流通视角)

一、全流通:理解市场的结构性视角

传统理论理解房地产市场周期时通常只关注新房市场,或者将新房二手房视为同一市场,忽视了不同市场交易逻辑之间的差异,也忽视了不同市场之间的相互影响。尤其是,传统理论几乎都将租赁市场割裂于买卖市场之外,忽略了两者之间应有的关联。

我们认为,市场结构对于市场表现具有较强的解释能力,观察市场表现要从全流通的视角展开。全流通是指新房市场、二手房市场和租赁市场之间不再是孤立分割的关系,而是互生共连的交互关系。三个市场之间交互的方式、时机与动能决定了房地产市场运行的总体效果。

在全流通的市场格局下,微观的市场运行的机制是“交易乘数”效应:即当一个潜在客户从租赁市场进入交易市场会引发一连串交易,从而显著放大交易总量。

举个例子,假设100个租房者进入购房市场,其中50人选择新房,资金从租客与银行进入开发商,完成一次性交易;另外50人选择二手房,资金从租客与银行进入50个卖房的业主。考虑到资产配置渠道的有限性(中国金融资产波动性大、收益不稳定),为方便起见,我们假设这个50个业主全部选择换房,并按照同样的比例(50%),25个业主进入新房,另外25个业主进入二手房,由此产生一次连锁交易,如此循环,会触发更多的交易。如果触发3次交易,那么最终的交易量为175,交易乘数为1.75。很显然,初始交易进入二手房的比例越高、连锁交易的次数越高,乘数效应越大。

图:交易乘数效应

  来源:贝壳研究院

交易乘数可以解释城市之间市场表现的差异。比如,北京和上海两个一线城市,二手房交易占比超过70%,换房比例超过60%,大部分业主卖房之后会选择买房,两个城市的交易乘数通常大于2。即一个新进入市场的买房者会带动产生超过2次连环交易,从而导致交易量的快速且集中增加。相比之下,深圳换房比例较低,首次置业比例相对较高,所以乘数效应相对较较低。从这个角度看,北京和上海的房价上涨主要由于换房需求的快速释放,而深圳的房价上涨则主要取决于首次置业人群杠杆的上升,这也导致深圳房地产市场对信贷条件更加敏感。

  二、全流通的市场含义:均衡的市场结构

从全流通的角度,租赁、新房、二手房之间的结构往往导致市场表现的差异。

第一,租赁市场的发育程度对房价有着非常重要的影响。一个多层次、多产品线、有品质的租赁市场可以为年轻人提供更多的选择,买房的迫切度低,需求释放节奏缓慢,房价上涨的压力相对就会更小。例如,德国私人租赁市场发达,租赁人口占比超过50%,历史上房价和租金都比较稳定。反观中国,尽管超过80%的城市户籍家庭已经拥有自己的住宅,但仍有20%的户籍群体需要租房,同时另外2亿多外来非户籍人口徘徊在租房与非正规住房之间。由于租赁房源数量短缺,租房子女无法得到与购房同等的受教育机会,租赁权益缺失,只要有机会,他们都希望尽快买房。

从国际大城市的住房供给结构看,柏林、纽约、东京的私人租赁市场都比较发达,北京私人租赁房源比例明显偏低。租赁市场的发展滞后导致租房只是购房的过渡形态。

图: 国际大城市住房供给结构

  来源:贝壳研究院整理

第二,新房产品线的丰富程度有助于降低房价。如果新房市场的供给结构合理,产品线丰富,给年轻人的选择更多,第一次购房的年轻人可以更多地选择选择新房满足首次置业需求,从而使得交易乘数更低。反之,如果新房市场不能为首次置业的年轻人提供适合的产品时,他们不得不选择总价低的二手房,这会导致二手房过度承压,也使得交易乘数过大,房价短期内容易快速上涨。举个例子,上海从中环到外环特别是外环外,购房者几乎都能找到价格合适的新房产品,新房作为一个重要供给主体可以分散二手房的压力。而北京近几年新房供应逐年下降,位置越来越远离市中心,购房者只能依赖于二手房市场,房价上涨的压力自然更大。

 图:2018年主要城市二手房占比

  数据来源:贝壳研究院

第三,交易成数具有负反馈效应。当房价高到一定程度,或者居民杠杆加到一定程度时,交易链条会反向收缩,乘数效应的负反馈机制容易引发市场快速下行。例如,目前在一、二线的高房价情况下,首次置业者越来越难以进入市场,换房压力也日益增加,表现在换房面积增量越来越小,线上不少客户看大房买小房,看贵房买便宜,换房周期越来越长,换房链条自我抑制。三、四线城市通过货币化补贴,杠杆水平已经显著上升,未来继续上升的空间也同样受限。从这个角度看,当前的市场下行,固然有调控的因素,但更大的可能是高房价引发的负向反馈。

图:北京换房前后平均面积差(平)变化

?

  来源:贝壳研究院Real Data数据库

 三、全流通的政策含义:中性价值观

在交易乘数的作用机制下,即便需求总量不增加,房价也有可能在短期内快速拉升,因此,需求释放的时机与节奏对于房价的影响至关重要。例如,一个城市每年的住房需求量是20万套,如果这些需求匀速释放在12个月,对于供给的压力也许可以承受;反之,这些需求集中释放在个别月份,如消费者往往预期每年两会之后出台调控政策的可能性较大,他们会选择在两会之前的几个月集中入市,从而带来买房需求的“拥堵”,短期内快速拉升房价。从这个角度,要想稳定房价,不仅仅是要实现供求关系的总量平衡,更要管理好预期,避免需求的集中释放。为了实现稳定市场预期,政策应该着眼于稳定预期,保持中性的价值观,最大限度地降低“交易方差”。

 图:千人购房量

国家/地区

2017

历史平均

历史峰值

美国

19

19

26

澳大利亚

24

29

32

中国

13

12

15

北京

8

13

24

上海

12

16

24

成都

23

22

28

武汉

26

25

35

?

  注:千人购房量指每年每千人购房房屋的数量。

当前,市场的负反馈已经显现,市场进入下行通道。这种情况下,市场要想起来,核心是给予首次购房群体足够的时间积累购买力,或者放松首付和利率条件。前者可能会面临增速放缓或市场下行,而后者会带来更大的金融风险。房地产市场的真正风险不是总量杠杆率的高低,更不是有房的人加杠杆,而是无房的年轻人加杠杆率,这种杠杆的边际上升所暗含的潜在风险是巨大的。

因此,在经济下行期,为了稳增长,可行的政策选择是鼓励换房需求。有房家庭换房改善是核心需求,同时支付能力最强,存在进一步加杠杆的空间。通过降低交易成本和换房首付比例,鼓励“卖二买一”、“卖三买一”,一方面可以释放更多低总价的二手供应,满足年轻人的“上车”需求,另一方面也可以消化更多的高总价的新房库存。对于无房的年轻人,不宜再鼓励加杠杆买房,而是应该大力发展租赁市场,特别是机构化租赁,给他们更多的居住选择。

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