说透中国房价之谜!房地产马上发生5件大事 事关你我!(深度好文)

2015年11月10日 美国房产华富美




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疯狂的房价:以北京为例

来源:沙漠之鹰(文章有精简)

作者:赵一鸣

原标题《用数据说话:北京房价数据背后的数据》


数据来源


这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次,在链家官网上抓取的在售二手房数据,2014年约为64000条,2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差,因此结论仅供参考。


疯涨的房价


从1992年到2015年,北京的房价经历了怎样的疯狂?可以查看下面的图表(本图来自网络)。




可以看到,1992年到2002年,呈现一个非常稳定的状态。从2008年起,北京的房价如同火箭一般上窜。


有意思的是,如果按照建造时间来绘制图表,会发现在2000年和2004年左右,达到高峰。在6W套二手房中,2000年总共建造了7697套,占比百分之11.21%。




到了2014年,北京各个区县的二手房价格如下图:




西城区和东城区的平均价格在五万五左右,之所以没有达到网上其他数据所提到的丧心病狂的9万,是因为我们分析的是二手房。目前二环内新楼盘的数量极少,几乎没有讨论的价值。


我们将房价以热力图方式绘制在地图上,就会非常直观:




颜色越深,代表其价格越高。除了西城,东城这些老城区,中关村(包含大量的学区房)和国贸(北京CBD)都价格高企。


如果我们改变缩放等级,进一步缩小地图范围,可以看到最贵的房子,集中在西单,南锣鼓巷,国贸,以及北新桥地区。




这些最贵小区的房价有多贵呢?下面列出排名前十的十个小区的价格:




2014年到2015年的房价变化


下面是刚需读者最关心的内容,2014年到2015年的北京房价,经历了怎样的变化?众所周知,2014年房价走低,整体唱衰,甚至有商家打出了降价6000元/平的广告来推销房子。2015年,降准降息政策出炉,公积金贷款比例提高,北京房价回暖,我们知道肯定涨价了。但到底涨了多少呢?

我们按照2014和2015年价格增减的百分比,绘制出下面的房价变化数量比例图。可以看到,房价变化基本呈现正态分布趋势。但均值不在0点,靠近5%左右,整体右移:




经过统计,2014年的平均房价为40125/平,2015年为42535/平。涨价比例5.64%。也就是说,一套三百万的房子,平均涨了16万左右。


我们列出10万元以下单价,2015年小区内二手房数量超过20套的涨价排名前十的小区:




上地房价怎么涨了这么多?即使在北京,7万8的价格都已经是豪宅,可是上地的房子,一般都是普通的住宅。


原因还是学区房,海淀区教改使得这边的房子变化极大。 上地东里小区内建有上地实验小学,该小学可直升一零一中学上地分校,一零一中学上地分校位于上地西里北侧,就是这9年直升的诱惑导致该区域房价直线攀升。可怜天下父母心!


当然,有涨价就有降价:




基本上,降价的小区都在非中心城区,例如樱花园就在顺义。


小结


5%的涨幅,已经说明2015年比2014年价格回暖不少。也有少部分郊区小区降价。当然,这种涨幅和之前火箭般的涨价不可同日而语。可以肯定的是,像北京这样的城市,房子几乎是不可能大跌的。但未来的事情,谁知道呢?


(作者简介:赵一鸣,2007级北邮通信工程专业,曾在三星研究院研究自然语言处理,在北京阅联从事大数据开发,包括编译,爬虫和数据清洗,可视化分析等。马拉松和无器械健身爱好者。)


一文搞懂:中国房价之谜


来源:经济学最新论文EPR(文章略有精简)



在上一个十年里,人民币升值预期加上居民财富投资的转移,造就了整个房地产市场的黄金十年。目前看来,除开北上广深这些一线市场的地产因为大资金避险需求还有一定上涨空间以外,二三线地产已经岌岌可危。


以下内容总结自NBER论文《Demystifying the Chinese Housing Boom》:


中国的房价到底有多高?


文章首先使用抵押贷款数据对中国120个主要城市的2003-2013年的房价进行了测算。这120个城市包括了四个一线城市(北京、上海、广州、深圳)、大部分二线城市以及众多三线城市。


作者计算了2003-2013中国120个城市的房价指数(此处的房价指数为名义指数),而在此期间平均通胀率为2.68%,相对于房价上涨来说相对微小。

上图是北、上、广、深四座一线城市的房价指数、人均GDP、人均可支配收入。


首先北京市的房价上涨最为明显,房价指数从2003年的1上涨到2013年的7.6,即在十年间房价翻了7倍,而与此同时北京市的人均可支配收入只翻了三倍。同时注意到,北京的房价出现了两次短时间的下降,第一次出现在2008年金融危机之后,而第二次开始于2011年5月份,然而在2012年6月份即结束。


相比较于北京而言,上海的房价上涨更加温和。十年之间上海的房价翻了4.43倍,远小于北京,而上海的人均可支配收入也大约翻了三倍。而与北京不同的是,上海经历了三次房价下跌:第一次从2005年到2007年,下跌了13%;第二次同样为金融危机之后;而第三次调整,从2011年六月到2012年三月,下跌了25%。


广州在十年之内房价翻了5.1倍,而深圳则翻了3.65倍。与此同时,这两座城市都经历了数次房价调整,最严重的一次发生在金融危机之后的深圳,房价几乎下跌了39%。


而对于二三线城市,房价上涨并没有一线城市那么夸张。


对于二线城市而言,十年期间二线城市的房价平均翻了3.92倍,与此同时房价的波动也比一线城市平缓很多。然而注意到,尽管房价上涨了很多,而人均收入的变化也几乎是同步的。作者认为人均收入的变化代表了家庭对房产需求的变化,而从二线城市的数据中,房价上涨虽然很快,但是似乎与实际需求的背离并不显著。


而对于85个三线城市,平均而言十年期间房价翻了三倍,然而值得注意的是,在此期间人均收入的增长甚至快于房价的上涨速度。


中国房价VS亚洲其他国家房价


那么中国的房价上涨与其他亚洲国家的房价上涨有不同特点么?



如上图,日本从1955年到1990年,人均GDP翻了大约40倍,然而其土地价格却翻了80倍。而随后的25年期间,日本经济增长停滞,土地价格水平也终于在2014年回归了与其人均收入相当的水平。上图也印证了日本战后的房地产泡沫的产生与破灭。



而新加坡房价的上涨与其经济发展水平有很高的同步性,除了两段时间出现了偏离:上世纪八十年代以及亚洲金融危机之前的1995-1997年。在这两段时间之前,新加坡都经历了持续的经济增长,然而当经济下行时,房价水平又回复到了经济增长水平上。


结合以上的经验,与日本的房地产泡沫相比,中国的房价上涨有其自身的特点:除了少数几个一线城市外,大量二三线城市的房价上涨与购买力的增长水平是相当的。这些国家的历史经验也许对中国的房地产市场的思考有一些历史借鉴意义。


谁在买房?


一线城市的房产价格飞涨部分可以由地方政府有限的土地、房屋供给解释,然而,仅仅从供给方面并不能够完全解释。作者手上的抵押贷款数据可以帮助我们更详细的了解房产市场需求方的特征。(这部分数据对于中产、相对低收入的购房家庭更有解释力


对于每类城市,作者主要集中于两类家庭:所有贷款家庭收入在最低的10%的家庭,称之为低收入家庭(bottom-income borrower group,p10)以及在45%-55%的中等收入家庭(middle-income group,p50)。


上面两张图分别给出了在一线城市、二线城市家庭收入的时序以及这些家庭在整个城市的收入排序(即p10、p50样本中家庭在整个城市中收入的分位数,整个城市的收入情况由Urban Household Survey得出)。


通过上图可以看到,所有的城市,家庭收入在样本期间段内都经历了持续的增长。一线城市p10组的平均收入从2003年的39000元增长到2012年的92000元(2.4倍),而p50组从87000元增长到184000元(2.1倍);在二线城市,p10组的平均收入从2003年的19000元增长到2012年的58000元(3.1倍),而p50组从40000元增长到99000元(2.5倍)。


而值得注意的是,样本中的p50组基本来自于各个城市中相对富裕的一部分人。在一线城市,样本中的p50组在从2003年处于城市中85%的位置下降到了2009年的59%的位置,伺候又重回了75%的位置。而在二线城市,p50从2003年的81.5%的位置下降到了2010年62%的位置,此后又反弹到2012年68%的位置。


而低收入的借贷组p10更有意思,因为这组数据代表了买房的最不富有的一批人在这个城市中其收入究竟处于什么样的位置。基本上,一线城市p10在整个区间段都维持在大约25%的水平,而二线城市则维持在大约30%的水平。这个数字说明买房的人不仅仅来自于城市中收入最高的一批人,同时也来自于很大一部分低收入群体。


而更有意思的是,尽管一线城市的房价快速上涨,p10从2003年的35%的位置下降到了2010年的17.5%,之后又重新爬回了2012年的26%,这说明快速增长的价格并没有把低收入家庭挡在房地产市场门外。


上图给出了样本中不同城市类别首付比例的时序,左边为p10组,而右边为p50组。可以看到中等收入组别的首付比例基本上在35%以上,而令人惊讶的是,相比于中等收入家庭,低收入家庭的首付比例甚至更高,基本在40%以上。这很大程度上是由于中国政府的政策所致,比如首套房的比例至少为30%等(不同时间有不同政策),而第二套房的首付比例甚至更高。


如此高水平的首付减小了未来房地产市场的风险,除非房价下跌超过30%,贷款家庭不太会对他们的贷款违约。此外,在中国,银行对这部分债务有追索权,意味着一旦违约,银行可以要求贷款者使用其他资产偿付。这些原因使得中国不太可能发生类似美国的次贷危机。



房价收入比是一个非常常用的房价负担的度量。上图给出了2003年至2012年中国的房价收入比的时序图,其中左边为低收入家庭,右边为中等收入家庭。


对于低收入家庭而言,一线城市的房价收入比远远高于二三线城市,而从2003年至2011年一度从8左右爬升至11左右,之后2012年又降回9.2左右。而在二三线城市,房价收入比一直维持在8左右,变化幅度不大。


而对于中等收入家庭组,房价收入比比低收入家庭小很多。而同样,一线城市房价收入比高于二线城市,高于三线城市。


作者强调,家庭对未来收入的增长预期可能是高房价收入比的重要影响因素。如果家庭有收入增长的预期,那么就会接受购房时接近8甚至10的房价收入比。此外,家庭对于整个经济(或者等价的,其他家庭)的收入增长预期,会导致家庭对于房价一直上涨的预期,而这种预期也会使得家庭乐于接受高房价收入比。


此外,房子的大小也是决定房屋价值的重要维度。上图展示了两类家庭房屋大小的时序图。尽管总的趋势是下降的,但是中国家庭的房屋面积仍然是很宽敞的。一线城市的低收入家庭购买的了全国最小的房子,而即使这部分家庭,居住面积也有70多平米。对于一线城市的典型家庭,人均居住面积大约有25平方米,这在世界范围内都算比较高的。


从年龄分布上来看,低收入组似乎比中等收入组更年轻一点,基本上30的头5年是买房的主力军。



由上图可以看到,在三类城市中,低收入家庭组有大约40%的购房者为单身男女。Wei, Zhang and Liu (2014) 指出,由于性别的不平衡,是否拥有房产是中国男性在婚姻市场上竞争力的重要因素。这个论点意味着单身男性比起女性应该更渴望购买住房。这一点在二三线城市非常明显。然而在一线城市,单身男性与单身女性买房的比例大体相同,这意味着尽管婚姻市场是理解房市的重要因素,但是对于一线城市的房价,似乎并没有什么太强的解释能力。


房地产成为投资工具


中国的经济增长伴随着高储蓄率。银行储蓄是主要的投资工具,由于中国严格的资本控制,家庭与企业不能自由的将他们的储蓄自由的投资到国外,而中国股市的规模又没有足够的大,债券市场就更小了。在这种环境下,房产就成了替代的投资工具。



上图给出了中国的银行储蓄的规模。中国名义的银行储蓄率2003-2013年大约在2%-4%左右,而如果扣除通胀率,一些年份收益率甚至为负。这就给中国家庭寻找其他的投资工具带来了很强的激励。


图中虚线给出了中国股市的规模,尽管在此期间快速扩张,然而规模仍然远远小于储蓄的规模。


上表总结了上海证券交易所这些年间收益与风险的情况。在这段时间,每年的平均收益大约有7.3%,以及51.5%的波动率(volatility)。如此之高的波动率可能是由于2008年之前的股市泡沫有关,可以看到2009-2013年波动率只有33.9%,当然收益率也只有5.3%。



而对比下来,投资房产却有着更高的回报率以及更低的风险。比如一线城市在2003-2013这段期间,平均每年有15.7%的收益率,而波动率只有15.4%。相对于股票,投资房产的收益率更高,波动性更低。


而其中,2009年之前,投资房产的收益率特别高,达到了20.4%,二线城市也有17.3%的年化收益率。而在2009-2013年,平均的收益率也维持在20%左右,相比于股票市场来说,仍然是非常有吸引力的。


一些讨论


上面给出了与房地产有关的数据,围绕这些数据,作者对于房地产市场与中国的宏观经济做了一些讨论。


房地产市场的繁荣经常与信贷扩张紧密联系在一起,最新的例证莫过于美国的次贷危机。因而中国在房地产市场繁荣过程中由于杠杆而带来的风险就成为了一个关注的焦点。然而,根据上面介绍的30%以上的首付比例,这大大降低了信贷扩张的风险。


另外一个大家都关心的问题是,中国的房地产市场到底有没有泡沫?


作者指出,可信的识别出资产泡沫是非常困难的,这需要一个充分描述市场供需、金融系统摩擦的理论框架。不过,作者的分析提供了一些对于中国房地产市场繁荣很好的观察。


一方面,价格的大幅上涨不一定代表一定有泡沫,因为除了极个别的一线城市,房产价格的上涨同时也伴随着收入的增长。另一方面,房地产对于很多家庭来说的确非常的昂贵,然而这可能体现了这些家庭对未来收入增长的预期以及对房价增长的预期。当家庭对未来的预期发生改变时,特别是如果中国经济出现了sudden stop,高房价收入比的确会成为一个潜在的风险。


此外,这篇文章的分析强调了未来系统性分析中国房地产市场所必须包含的几个方面:


房地产市场在一、二、三线城市都提供了比股票、债券、存款更高的回报率。


在所有城市,低收入家庭也会购买房价八倍于其年收入的房子。


随着房地产市场的繁荣,中国的家庭同样有大量的银行储蓄。


考虑房地产市场应该在中国金融系统不完美的背景下进行分析。过低的存款利率是一个不安定的因素。


房产除了众所周知的较差的流动性之外,风险也是房产作为一种投资品的重要维度。然而使用月度的数据很难度量当经济急剧下滑时的风险。比如在2008-2009年房地产是比股票更稳健的资产。


正如Pritchett and Summers (2014)指出,由于“向均值回归(regression to the mean)”现象的存在,中国一直维持9%,甚至7%、6%的增长水平的可能性是非常小的,这意味着当经济最终放缓时的巨大风险。因此,一个系统的研究框架应该包含居民对于未来持续的增长的预期。


已彻底翻篇:房地产马上发生这5件大事(关乎你我)


来源:新浪地产,ID:dichannews


2015年的房地产市场,已经彻底翻篇了。


当然这不是最终的结局。因为房地产还要继续充当宏观经济转型或下滑的缓冲垫,因为真实的城市化进程才刚进入半途,还有现在所谓的房子仅解决了遮风挡雨的初级功能。所以,房地产的故事远没完。


从目前市场展露的信号和演变规律来看,眼下房地产正在向五大方向靠拢:


1、政策面将依然对房价有保有压


2015年的市场,开发商无可奈何,老百姓彷徨失措,不过有一位估计很气定神闲,那就是最高管理层。理由很简单,今年的房价没大跌,这样就没有过分拖累经济全局;同时也没大涨,兼顾民生方面也交得起答卷。


这一年,凭心而论,是房地产调控这些年在平衡性方面把握得最好的一年。


从各种大型会议和领导人言论中,我们其实很容易观察出,房价大起大落是政府执政的大忌。今年的一个典型例子就是北京市政府东迁导致通州房价大涨,当时准备投资押涨的大有人在,但随后便被政府的一纸严厉限购令强排在外。这一年,哪个地方的房子越热,哪个政府的压力就越大。同样,出手保房价也是毫不迟疑,今年出台了多少明暗支持三四线楼市的政策,大家心里都应该有数。


所以,在拉动经济的新引擎还未找到之前,这种对房价有保有压的调控还会持续。在此背景下,任何导致市场大起大落的政策可能都不会出台。


2、高端市场限购将可能很快打开


土地制度、限量供给和招投标制度,所有这些让重点城市土地价格高到了不可思议的地步。2015年是公认的豪宅元年,即便如此全年最多也就成交250多套。在限购条件下,未来高端客源枯竭和开发商亏损套牢是看得到的结局。


这对于地方政府来说并不妙。化解的办法只有一个,那就是打开高端市场限购,让全国想进来的土豪帮忙消化,这是一个三方共赢的方案。如果库存足够大,说不定户口问题也会一并解决。


其实,可以感觉到在土地交易上地方政府和房企多年来所达成的一种心照不宣的“默契”:一个是土地财政需要有人来买单,另一个则心领神会地递上大把钞票,这是一个渠道顺畅的双向循环。但如果递钞票的难以为继了,另一个当然也会为旧拍档分忧——那就打开高端限购。这其中有一条重要逻辑是,高端市场已然绝缘于普通商品房市场,也就是说这个市场打不打开和一般人没有半毛钱关系,反正你也买不起!


这种思路实际并不新鲜,过去打开对高端市场限价,对个别市场个别对待就是源头,如今重复用一遍又有何妨!


3、一线城市普通工薪层将渐次进入保障房序列


从目前的地价飙涨情况看,普通工薪层将彻底无缘纯商品新房,未来对接这部分需求的将是各种保障房,包括自住房,限价房,公租房等等。二手商品房价将受制于自住房等保障房价格。


大部分一线城市将会建立清晰的住房分层体系,高端市场归市场,保障的归保障,这是一种类似于新加坡的住房分层设计。


4、重点城市土地市场将由博傻进入均衡状态


目前,几乎所有全国性房企全部回归重点城市拼抢土地,这也是土地价格不断创出新高的主要原因之一。在离奇的高地价面前,房企的心态也在发生改变。像最近碧桂园北京退地一事,正反应了高地价面前房企矛盾复杂的心理。


从短期趋势看,还看不到地价要下降的可能性。这也预示着,拥有类似像碧桂园心态的房企只能有增无减。一直减下去,到了剩下某些特定数量房企的时候,便可能会形成一种纳什均衡,即:如果既不增加,也不减少竞争房企数量,地价便会大致停留在大家都可接纳的价格范围内(当然指的是一种动态的增减)。从这一点看,长期地价的上涨空间将会有所节制。


5、市场全面进入产品多元化时代


自1998年房改以来,国内房地产第一次进入买方市场。在总量总体过剩的前提下,考验房企开发能力的时代到来了。同样拿一块地,过去可能只要盖房子就会赚钱,将来就行不通。


在竞争层面上,拥有优秀开发能力的房企将会胜出一块地,如何定位客群,如何决策匹配产品,如何创新设计,都是决定市场接纳度的关键要素。与此同时,一个产品类型花样频出的时代将会全面开启。



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联系人:罗女士 13011226865

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