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滬杭深等樓市緣何“調(diào)控越嚴、樓市越熱”?

市場克而瑞研究中心 2021-12-20 08:50:28 來源:丁祖昱評樓市

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??“2020年起核心城市進入新一輪調(diào)控升級周期,其中突出的是上海、深圳、杭州、西安、武漢等城市,但無論是成交量價還是實際開盤表現(xiàn)均表露出樓市持續(xù)升溫的事實。

??2021年上述城市累計調(diào)控過百次,普遍側(cè)重對購房者購房行為的疏導(dǎo)。但調(diào)控高壓下上述城市規(guī)模均再創(chuàng)新高,其中杭州、深圳成交量價同比分別增長50%和12%。

??樓市調(diào)控層層升級的熱點城市樓市成交為何“節(jié)節(jié)攀升”?

??從成因上來看每個城市均有自身獨具的因素。如土地供應(yīng)受限、房地價聯(lián)動、一二手房價聯(lián)動等。但避開短期干擾從中長期來看,近十年來核心城市大量的新增購房需求是驅(qū)動主因。”

??01

??上深杭西等累計調(diào)控逾百次

??但2021年量價同比仍高增

??2020年起,新一輪調(diào)控政策在核心城市陸續(xù)頒布。在中央根據(jù)“房住不炒”精神出臺房企融資“三道紅線”、銀行房貸“五檔分類”以及22城土地“兩集中”的背景下,核心城市陸續(xù)在房屋買賣、涉房貸款、人口落戶、土地供求等多個方面層層升級了政策干預(yù)力度。

??以上海、深圳、杭州、武漢和西安5個核心城市為例,2020年-2021年11月共計出臺涉及房地產(chǎn)相關(guān)調(diào)控、約談和規(guī)劃近200條。2021年為防止金融貸款違規(guī)進入房地產(chǎn)擾亂市場,5個核心城市政策調(diào)控更為密集。2021年3月5城合計出臺新規(guī)20條,月均則超過2020年一倍。

??圖:2020年-2021年11月部分核心城市政策規(guī)劃出臺數(shù)量(單位:條)

數(shù)據(jù)來源:CRIC整理

??值得注意的是,近兩年核心城市所頒布的各項政策多著眼于需求端,如房屋買賣、涉房貸款、人口落戶、價格參考等,作用于供應(yīng)端的多流于表面,如“擴大涉宅用地、新增住宅規(guī)模”等。2021年土地“兩集中”后核心城市方才出臺關(guān)于土地競拍方式、購置資金來源、房地價聯(lián)動和新房集中供應(yīng)等實質(zhì)性供應(yīng)端調(diào)控政策。

??與調(diào)控政策層層升級相襯的,則是核心城市新房成交量價大幅上升。以上述5個核心城市為例,2021年前11月5城商品住宅成交面積和成交均價同比分別普漲30%和10%。杭州成交面積同比漲幅達50%,上海前11月也有累計22%以上的同比漲幅。深圳成交均價同比上漲12%,武漢和西安房價同比漲幅也均超10%。

??可見,雖然2020年起尤其是2021年地方政府出臺了若干政策面向房地產(chǎn)市場進行了全面的調(diào)控升級,但核心城市新房銷售量價依舊出現(xiàn)了大幅上漲。

??圖:2021年1-11月部分核心城市商品住宅成交面積和成交均價累計同比漲幅(單位:%)

數(shù)據(jù)來源:CRIC中國房地產(chǎn)決策咨詢系統(tǒng)

??02

??充裕購買力支撐樓市

??庫存見底,供不應(yīng)求加劇

??核心城市新房市場高熱難抑是由于長期的供需錯配導(dǎo)致的,其核心因素在于大量新增的購房需求。

??一方面,人口自然流入落戶帶來龐大購房“外需”。對比“七普”和“六普”人口數(shù)據(jù),深圳、西安、杭州、武漢等近十年常住人口增量顯著。其中深圳增長達714萬人,西安、杭州、武漢3城年復(fù)增長量均超2%。持續(xù)新增的新市民帶來源源不斷的新增自住購房需求。

??另一方面,居民限購政策解禁帶來大量購房“內(nèi)需”。典型如上海對外地購房者需連續(xù)繳納5年社保方可購買首套房,以及限離婚、限轉(zhuǎn)讓、限法拍等諸多限制。即使2010年-2020年上海常住人口僅增長185萬人,年復(fù)增長率不及1%;但隨著首批和次批被限購人群陸續(xù)解禁,2021年上海新房熱點板塊剛需房仍“一房難求”。

??上海2021年前11月三房產(chǎn)品成交占比較2020年增加7.1pcts。即使出臺了新房集中供應(yīng)、同一家庭同一時間段全市只能認籌一套、限制認籌比例不超過1:3等限制政策,但在龐大“內(nèi)需”下仍難改供不應(yīng)求的現(xiàn)狀。

圖:部分核心城市“七普”相比“六普”常住人口增量及十年年復(fù)增長率

(單位:萬人、%)

數(shù)據(jù)來源:CRIC中國房地產(chǎn)決策咨詢系統(tǒng)

??03

??核心城市“一二手房倒掛”

??倒逼新房“高熱不退”

??在充裕的購買力支撐下,2020年起核心城市“一二手房倒掛”現(xiàn)象愈演愈烈。學(xué)區(qū)房概念的炒作使得擁有優(yōu)質(zhì)的教育資源和生活配套資源的區(qū)域二手房價飆升。

??仍以上述5個核心城市為例,2021年前11月,上海、杭州和西安三城全市二手房均價漲幅最為顯著,均超15%。其中杭州二手房價同比漲幅達21%。結(jié)合新房房價來看,上海和杭州一二手房房價差異尤為顯著,其中上海全市一二手房價價差超1萬元/平方米。

??受二手房“高增速”、“高價差”的影響下,一方面價格敏感型購房者將置業(yè)選擇轉(zhuǎn)向新房市場,另一方面改善型購房者從二手房市場獲利進入新房市場完成置換。兩方面作用下二手房市場向新房市場傳導(dǎo)漲價預(yù)期。

圖:2021年前11月核心城市二手房成交均價同比增速及一二手房房價差(單位:元/平方米)

數(shù)據(jù)來源:CRIC中國房地產(chǎn)決策咨詢系統(tǒng)

??值得一提的是,2021年起累計有15城出臺了“二手住房成交參考價”以及如“三價就低”、“大學(xué)區(qū)入學(xué)”等政策消解學(xué)區(qū)房概念并抑制二手房房價。

??但一方面二手住房成交參考價只降備案價不降實際成交價,購房者承擔更大購房負擔下紛紛轉(zhuǎn)向同區(qū)域新房,進一步激化了熱點區(qū)域新房供求關(guān)系,武漢、杭州等“萬人搖”景象再現(xiàn)。

??另一方面“學(xué)區(qū)房”概念在既得利益者的維護下已經(jīng)形成思維慣性。因此即使如天津等陸續(xù)下令“中介不得協(xié)助買賣雙方隱瞞或虛報房屋成交價格”,但是對核心城市的熱點區(qū)域而言,一二手房倒掛現(xiàn)象的消弭仍需較長時間,短期新房市場仍將受二手房成交的熱度傳導(dǎo)。

??04

??核心區(qū)域稀缺高價宅地

??催化新盤“萬人搖號”

??土地方面,2020年后核心城市陸續(xù)在土拍規(guī)則中加強了“房地價聯(lián)動”的調(diào)控機制,如通過設(shè)定限地價條款“限房價競地價”、第二輪集中供地中競品質(zhì)、競自持等。但隨著地房價聯(lián)動關(guān)系的深化,土拍高熱下高價地的成交對新房市場的預(yù)期指引變得更加強烈。

??具體表現(xiàn)為核心城市熱點區(qū)域地價拉動房價超漲,房價同比增速大于地價。深圳南山區(qū)、杭州富陽區(qū)、西安西咸新區(qū)、武漢武昌區(qū)、硚口區(qū)和漢陽區(qū)房價同比漲幅超過地價,其中武昌區(qū)和西咸新區(qū)房價同比超地價13pcts達20%。從市場表現(xiàn)來看,上述幾區(qū)也是樓市升溫最快的區(qū)域,新房成交體量最大、去化最高。

圖:2020年-2021年部分核心城市涉宅用地成交樓板價和商品住宅成交均價同比增速

??數(shù)據(jù)來源:CRIC中國房地產(chǎn)決策咨詢系統(tǒng)

??部分區(qū)域土地供應(yīng)受限導(dǎo)致稀缺宅地價格走高,區(qū)域地價高漲帶動新房高熱。上海最為顯著,嘉定、閔行、楊浦和青浦四區(qū)地價同比漲幅超40%,房價同比漲幅則均超10%,其中嘉定房價同比增29%,即使有集中供應(yīng)對區(qū)域均價的攤薄也收效不佳。諸如此類地,杭州臨安區(qū)、武漢江岸區(qū)、西安高新區(qū)地價同比增速均超30%。從市場表現(xiàn)來看,上述幾區(qū)軍事樓市熱度最高的區(qū)域,出現(xiàn)了“萬人搖”等一房難求現(xiàn)象。

??人口大基數(shù)或高增長所新增的購房需求是上海、深圳、西安、武漢等核心城市未來房地產(chǎn)市場規(guī)模的主要支撐力量。涉房信貸政策的收緊對房地產(chǎn)市場是一大挑戰(zhàn),對上述核心城市也不例外。但需求支撐下其市場規(guī)模僅將短期回調(diào),待供需達到新常態(tài)則中長期發(fā)展可期。

??短期來看,涉房信貸政策于2021年的收緊,無論是居民端還是房企端,對所有城市房地產(chǎn)市場均會起到降溫作用。因此預(yù)計短期內(nèi)上述需求增長型城市樓市規(guī)模也將面臨一定程度的回調(diào),但在自住購房需求的表達下成交規(guī)模的降幅有限。

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2023-10-23 更多

中國城市住房價格288指數(shù)

(2023-02)

1571.9

  • 0.13%
  • -0.91%
日期指數(shù)環(huán)比同比
2023.011569.9-0.97%-0.14%
2022.121572.1-0.92%-0.11%
2022.111573.9-0.12%-1.08%
2022.101575.8-0.20%-1.01%
2022.091579.0-0.02%-0.87%
2022.081579.3-0.04%-0.62%
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