中国楼市2020：超预期复苏，高确定未来（组图）

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2020年，中国房地产是疫情后恢复最快的行业之一。以新建住宅销售面积口径计，5月起单月销量即超过去年同期，前10月累计销量已同比转正。预计全年成交量将超过2019年，创出历史新高。

楼市的强劲复苏超出市场此前的普遍预期，其背后的原因除了国内疫情控制得力，社会秩序快速恢复正常外；也和民众担心因信贷放水，货币贬值而继续选择楼市作为储存财富的做法有关。虽然这种担心和实际情况并不相符。

在楼市整体复苏的大环境下，城市间的分化却更加显著。供求基本面是主导这一趋势的基础，并且，基本面因素仍将在未来继续决定各地楼市的表现。

截至2020年底，新冠疫情仍在全球肆虐，疫情拐点尚未出现。外部环境的复杂多变，反而确定了国内房地产政策继续维稳的目标不会变。从中央到地方，各级政策的方向都将围绕确保房地产价格和成交量的稳定而展开。预计2021年房地产市场总体量价水平可与2020年持平。

楼市复苏超预期

年初的疫情对楼市影响巨大，2020年前2个月，全国新建住宅销售面积同比大跌近40%，为有数据以来的最大同比跌幅。但仅仅3个月之后，全国5月的新房单月销售面积同比已经转正，比去年同期增长9.5%。从5月起，月度销售持续维持正增长，5-11月平均同比涨幅达10%。按此速度，全国2020全年新建住宅销售面积有望实现2.5%以上的增长幅度，增速为近三年（2018-2020）中最高。除新房销售面积外，全国住宅销售金额、均价也将创出新高。

疫情之下，楼市销售不仅没有下滑，反而再创新高。这样的结果超出了大多数行业内外人士的预期，也超出我们此前的预测。楼市之所以有如此强劲的复苏，主要原因有两方面：

一方面，疫情得到有效控制是楼市复苏的基础。以4月8日武汉解禁为标记，国内疫情在短期内得到有效控制，社会秩序恢复正常，是楼市快速复苏的主要原因。疫情期间不能出门，使得购房活动停滞。开发商也停止了各种营销活动，因此成交大幅下降。但购房需求并未因此而消失。疫情得到有效控制后，市场信心恢复，前期积压的供应和需求均集中释放，使得成交量快速恢复。5月起全国新房销售面积开始同比转正，符合积压需求释放的特征。

另一方面，对信贷放水的担心推高楼市反弹。疫情短期内得到有效控制，可以解释楼市为什么快速恢复，却难以回答为什么楼市量价能超过疫情前的水平。对此，有观点认为是信贷放水的结果。为了抵御疫情对经济的冲击，全球各国纷纷放松银根，帮助企业度过难关。中外股指也很快恢复到疫情前的水平。但国内房地产市场的恢复并不是因为信贷放水。

历史上，信贷放水导致楼市大涨的案例，国内曾经有过两次。一次是2008年底至2009年，为了抵御国际金融危机的影响，启动了“四万亿”救市；另一次是2014年底至2016年，为了房地产去库存而采取一系列刺激需求的政策。在这两次“放水”过程中，其实都有“针对购房需求的定向刺激”，比如降首付、降低按揭利率、放宽二套房贷标准以及放松限购等。正是这些措施，放大了购房者的支付能力，刺激需求增加，最后导致房价上涨。

而在2020年疫情后的信贷宽松措施中，主要是针对企业端的放松，而对个人购房的信贷条件并没松动。不论是首付比例、按揭利率、二套房贷标准均没有变化。

虽然个人购房贷款没有放松，但由于疫情后整体融资环境的宽松，资产价格上涨，导致普通民众产生对“信贷放水”的担忧——担心手中的现金相对于资产贬值，2015-2018年房价大涨的情况再现，因而选择楼市作为储藏财富的手段。

上述判断可从杠杆率变化中找到依据。我们对购房杠杆率的定义为：全国住宅总成交金额（含新房与二手）中，来自银行按揭贷款的比例。

杠杆率上升

据我们计算，国内购房杠杆率的历史高位是2016年，当时为了去库存，各地采取了降首付、降二套房贷标准等一系列刺激楼市需求的政策。导致房价上涨，投资需求大增，因此购房者主动加杠杆。2017年调控收紧后，杠杆率明显降低。但2020上半年，在个人按揭贷款没有放松的情况下，购房者主动加杠杆，全国购房杠杆率回升至历史第二高位，仅次于2016年。

图：全国住宅总成交金额中，各项资金来源占比（2009-2020H1）

杠杆率定义：全国住宅总成交金额中（包括新房和二手房），来自银行贷款的比例。

数据来源：国家统计局，中国人民银行，中原地产研究院

通常而言，中国购房者倾向于用自有资金购房，尽量少用贷款。因此国内的购房杠杆率总体不高。但是，当购房者是出于投资需求而购房时，如果预测房价涨幅会超过按揭利率，那么加杠杆，就能放大投资收益。因此，杠杆率的上升验证了购房者对信贷放水而造成房价上涨的担心。正是这种情绪，推动2020年楼市在疫情之下再创新高。

杠杆率上升的另一种情况是“首付分期”。虽然疫情后楼市快速复苏，但在热点城市之外，仍有很多城市表现低迷，其中多为弱二线和三四线城市。如果直接降价促销，容易引起前期业主不满和政府干涉，因此一些开发商采用“首付分期”来变相降价，降低门槛以吸引购房者。我们在2020年10月进行过一次覆盖34城市的调研，主要为一二线城市。结果发现其中有11个城市有房企采用首付分期的方式。

首付分期的金额不通过按揭贷款，因此全国实际的购房杠杆率会超过上图的测算结果。另外，接受首付分期的用户，支付能力较弱，同时相信未来房价上涨会超过贷款成本，愿意主动加杠杆，因此也是推高杠杆率的原因之一。

但实际上，信贷放水并不会导致全国房价的普遍上涨，这种情况从未发生过。2014-2018年全国各线城市房价普涨，其中一二线城市是供求关系叠加政策刺激的结果；而三四线城市则主要得益于货币化棚改政策的刺激。因此，并不是“放水”就会导致所有城市房价普涨。

从长期表现来看，城市基本面对房价的影响更大。比如一二线热点城市房价涨幅远超其他城市，甚至一线城市内部，房价涨幅的差异也非常显著。这背后还是供求基本规律在起作用，人多地少经济好的城市楼市表现才好。

图x：各投资品价格涨幅（2004.05-2020.11）

资产保值需求超过居住需求

2020年楼市的另一大特点是房价上涨而租金下降。以中原统计的重点城市二手住宅价格和租金指数来看，截至2020年11月， 7大重点城市二手住宅价格同比上涨6%，而租金则下跌3.5%。实际上，除了上述7城，住宅价格上涨而租金下跌的现象在大多数城市中都存在。

代表“真实居住需求”的租金与“反映自住与财富储藏需求”的价格走势背离，也佐证了上文的结论——民众产生对“信贷放水”的担忧——担心手中的现金相对于资产贬值，2015-2018年房价大涨的情况再现，因而选择楼市作为储藏财富的手段。

图：中原重点城市平均住宅价格指数/租金指数（2017.01-2020.11）

注：重点城市包括北上广深、天津、成都、重庆共7城市

数据来源：中原地产研究院

基本面主导城市分化

2020楼市虽然全面复苏，但城市间表现得分化却更加显著。从整体来看，全年一线城市新房销售面积同比大增近10%，明显超出全国水平。而在城市层面，杭州、南京、成都、深圳等多城的新开楼盘，出现上万购房者摇号的“万人摇”盛况，进而引发政策连续收紧。而另外一些城市则因为市场低迷，而出现政策放松，甚至官方鼓励房企降价的情况。

决定上述城市表现仍然是基本的供求关系，即土地和新房组成的供应量，与人口和收入决定的需求量之间的关系。这一观点，我们在去年的年度报告中已有阐述，目前多数城市的表现与我们的预测高度一致，比如今年表现抢眼的东莞，在我们去年的模型中位居第二，仅次于深圳。

目前来看，疫情对楼市而言，是外来的突发事件，其对楼市的影响也将随着疫情的结束而终止。但楼市内部的逻辑不会轻易改变，城市之间的基本面差异，仍将是决定未来房地产走势的主要因素。

在与上图x相同的时间周期内，我们对比各城市人口（新增常住人口）与新房供应（新建商品住宅销售面积）之间的关系可以看出，深圳是全国房屋/人口矛盾最尖锐的城市。过去15年间人口总共增加了543万，而累计新建住宅销售面积仅为7000万平方米，合人均13平方米。同样口径，一线城市平均为20平方米/人，二线城市平均为50平方米/人，而全国所有城市人均为150平方米，不同城市之间的供求差距非常明显。这个指标也是决定各线城市楼市表现的基础。

今年上半年出现新房“万人摇”的城市，如成都、杭州，都在这项指标上排在前列（人多房少）。当然，长期供不应求只是“万人摇”的基础条件。落户门槛降低导致短期人口快速增长，新房严格限价导致一二手价格倒挂，是“万人摇”现象产生的直接原因。杭州和深圳去年常住人口大幅增长，在所有城市中排名居第一、二位，上半年楼市的热度也同样领先其他城市。而从土地库存的角度看，这些城市过去土地长期供应不足，使得短期新房供应量受限，市场供不应求导致楼市表现活跃。

图：2004年以来各城市累计新建住宅销售面积/累计新增人口（平方米/人，2004-2019）

注：新建住宅销售面积不含动迁配套房等保障性住房。主城区口径，不含下辖郊县

数据来源：各地房地产交易中心、统计局

我们在2016年业内率先提出“短期看库存，中期看土地，长期看人口”的城市潜力判断逻辑，也得到了市场实践的充分验证。上述逻辑的本质还是供求关系决定市场表现的基本规律。由于房地产生产周期长，短期到中期的供应受制于“土地整理、出让、开工、预售”的建设周期，因此供应弹性小；而需求侧的波动则受到政策、信贷、预期的影响，需求弹性大。因此短期楼市的表现主要受制于供应，所以“短期看库存，中期看土地”。

而金融政策，如首付比例、二套房贷条件等虽然对需求影响大，但主要受宏观趋势影响，同一时间内城市间差异不大，并不能区别不同城市的表现，因此所谓“短期看金融”的说法并不能帮助我们判断城市表现如何分化。

而从长期来看，大多数城市供求矛盾的瓶颈不在供应，而是需求。而需求的本质是人口数量，以及与人口增长正相关的收入增长，因此“长期看人口”。

人口增长（包括自然增长和外来落户）本来是楼市的长期影响因素，但是由于2019年以来，以深圳、杭州为代表的基本面优秀的城市也大力放开落户门槛，使得常住人口激增，大量新移民的涌入成为推动深杭两地2020年楼市走势强劲的重要原因。

深圳楼市表现突出的原因在我们去年年度报告中已有分析，主要在于其本身基本面优异，叠加了一系列利好因素的刺激，再加上落户门槛降低，天时地利人和各方因素叠加，推动市场上行，也成为2020年全国楼市表现最好的城市。

而各个“万人摇”城市共同的特点是，新房短期供应不足，因为历史土地存量少（累计购地销售比）。同时，外来人口的快速增长，购房需求无法通过新房市场满足。在这种情况下，新房市场的严格限价，反而导致了一二手价格倒挂。在“买到就是赚到”的情绪驱使下，市场出现“万人摇”。因此，供应不足、需求剧增的基本面因素是产生“万人摇”的基础。

综上，上述热点城市的产生，再次验证了我们基本面分析框架的逻辑性，也为我们预判未来市场走势提供了依据。

2021楼市预判：高度确定性

首先，政策方向确定：继续维持市场稳定。

截至2020年底，新冠疫情仍在全球肆虐，疫情拐点尚未出现。外部环境复杂多变的趋势仍将延续。这些来自外部的不确定，反而增加了稳定国内经济发展的必要性和确定性。在内外双循环发展格局下，房地产行业巨大的规模对于稳定内循环意义重大。我们认为2021年国内房地产政策继续维稳的目标不会变。从中央到地方，各级政策的方向都将围绕确保房地产价格和成交量的稳定而展开。

2020年楼市政策的演变过程，已经体现出维持房地产市场稳定是我们政策的首要目标。从年初疫情之下调控政策的宽松，到下半年政策的逐渐收紧、“三条红线”的出台，显示在楼市已经恢复到疫情前水平的情况下，政策目标及时转向防止楼市过热。

结合目前国内房地产市场的实际情况，虽然2020年的出色表现并非完全由居住需求主导，同时楼市也面临未来增长空间有限的局面（注1）。因此，确保楼市维持目前的稳定水平，仍将是政策的最佳选择。

综上，我们继续维持2019年度报告和2020年中报告对未来政策方向的判断，即：

在当前复杂的国内外环境下，维持一个稳定的房地产市场，恐怕是最佳的选择。“稳市场”不仅是2020年政策的目标，也可能是未来相当长一段时间内政策的目标。

对于“稳”的含义，一二线城市主要是控房价，既要防止价格上涨激化泡沫，也要防止价格下跌导致市场信心崩盘。对于三四线城市，“稳”的主要是成交量。三四线城市是全国房地产市场规模的主力，占比接近8成。在棚改刺激政策逐步退出，市场存在透支需求的背景下，防止成交量过快下滑将是未来政策的主要目标。

考虑到楼市需求的惯性和目前政策依然存在放松空间，我们认为这个目标在2021年是可以实现的。即2021年全国楼市的量价将维持与2020年总体相当的水平。基本面依然决定城市分化，一二线热点城市表现优于三四线。

注1：根据央行发布的《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》显示，全国城镇家庭户均住房拥有量达1.5套，低收入家庭加杠杆空间有限。这一结论与我们对全国楼市未来增长空间的判断比较接近，即未来全国楼市需求总量增长空间有限。未来刺激政策的空间同样有限。

当前全国住房销售总量中，存在透支未来需求的部分，这部分规模约为3.8亿平方米。相当于全国年住宅销售面积的四分之一，或2017至2018年交付面积的15%；——《家装销量下跌的背后：投资需求》

其次，基本面依然决定城市分化。

展望2021年，供求关系决定城市表现的逻辑依然成立。在“稳地价、稳房价、稳预期”“三稳”调控大环境下，一些特殊因素成为主导楼市表现的主因：比如人才落户、新房限价及一二手倒挂等。结合上述因素，我们对2021年城市表现的预测如下模型所示，位于模型左上角的城市意味着有更高的发展潜力和更低的风险，有望在2021年有更好的表现。

2020年城市分化模型

数据来源：中原集团研究中心

最后，价格强管制，房价车牌化。

现有的新房限价政策始于2016年底，于2017年起逐渐覆盖全国一二线主要城市。限价政策之初，很多业内人士认为无法持久，因其不符合新房销售定价低开高走的行业惯例。但现状是该政策已经维持了3年，而且在可预见的未来仍将延续。

在稳市场的政策大方向下，保持房价稳定将是其中的重要环节。而在热点城市中，土地资源稀缺，供需缺口巨大，价格上涨的压力始终存在，未来应该如何管理？凭空想象并不可取，政府实际的管理模式才是有价值的参考——比如机动车牌照的管理方式。

之所以车牌可以作为房价管理的参照，是因为两者之间存在着一定的内在联系。本质上都是稀缺土地资源的使用价格。具体来说，车牌和房价都是使用依附在城市土地资源上的各种相关资源的使用价格。房子依附在土地上的资源有教育、医疗、职业发展机会等；而车牌则是城市中心区快速道路的通行权。

其次，两者的供求数量关系接近。需求方面，车牌和房子的需求者都是在这个城市生活的人；供应方面，每年机动车牌照的投放数量和新房的供应套数比较接近，每个城市大概都在十几万张/年和十几万套/年的数量级。

国内车牌市场已经有了几种不同的价格管理模式，可简单分为北京、上海、深圳三种模式。同为一线城市，采用三种不同的模式，应该是设计上有意为之。

北京模式——本质上是一个“低价+摇号”排队的模式。车牌的价格并不高，但摇号人数较多，即使是暂时还没有买车需求的人也会加入到摇号的队伍中。

这个模式的好处是，相对于上海和深圳，价格会比较低。缺点是需要摇号排队等待的时间比较长，甚至需要几年或更长的时间。在车牌供给量有限的情况下，摇号人数在不断增加，以至于越到后面排队的人，轮到的时间就会更长。

上海模式——上海模式和北京模式完全不同。早期上海车牌是价高者得的拍卖模式，因此车牌价格的涨幅与同期房价基本一致。2015年后，房价继续往上涨，而车牌价格则基本保持稳定（参见图x）。其价格曲线是一条稳定上行的直线，即斜率是固定的。这个涨幅应该是政策的制定者认为合理的涨幅。

之所以2015年之后，上海车牌价格能维持平稳的直线增长，是因为出让方式进行了改革，设定了每月价格的上限。结果就是在愿意出这个价格的人群里，选用抽签的方式获取车牌。因此定价方式变成“限价+抽签”（实际操作略有不同，但本质如此）。同时，为了防止二手市场上黄牛倒卖车牌。上海取消了个人之间的车牌交易，个人如果不需要车牌，可按照当期价格卖还给政府。经过这样的调整，完全消除了车牌市场上的投资需求。上海真正实现了“车牌是拿来用的，不是拿来炒的”。

深圳模式——深圳采取了介于北京和上海之间的混合模式，兼具了这两个模式的特点。即“低价+摇号排队和竞价拍卖”。对价格敏感且愿意花时间等待的，可以选择摇号排队；有支付能力且需求迫切，可选择竞价拍牌。

上述三种的车牌定价模式可以类比不同的房地产市场。

北京车牌模式类似保障房市场，因为价格低，需求的人数众多，导致排队所需时间比较长，典型如香港的公屋市场。

上海车牌模式类似商品房市场，前期价高者得为主，后期采取限价销售。但由此也产生了新的问题，即价格不再成为市场供求的调节机制，导致需求大增。只能用摇号的方式解决。对应到新房市场，近两年摇号成为普遍现象。多个城市还规定必须公证摇号。

车牌可以取消二手市场来防止倒卖，但在楼市却难以复制。因为不能直接剥夺民众获取资产增值的权益。不过，只要能限制投资收益，就能防止投机炒卖。这在实践中，也能找到具体案例，比如上海的非住宅市场（商业及写字楼市场），基本没有短线炒家，原因在于交易过户时，有专业机构评估实际价格，无法做低逃税。 同时对增值部分严格征收20%的个人所得税和差额累进的土地增值税，这两项税款通常可占增值部分的一半以上，因此商办市场基本没有靠买进卖出赚取差价获利的投资者。

以此可见，只要能限制投资收益，就能有效抑制投资需求。个人所得税和土地增值税都是现有的税种，住宅市场可以借鉴使用。

深圳车牌模式类似商品房与保障房的结合。既有低价的保障房供应，可以轮候抽签。同时也保留市场化的价高者得模式。两种模式并行使得市场上不同人群可以选择不同的方式实现自身需求。

目前的房价管理模式接近上海模式，即“限价+抽签”，以及逐步增加对二手交易的限制，比如限售。长期来看，“十四五”规划纲要同时提到“房住不炒”和“有效增加保障性住房供给”，理念上与深圳车牌管理模式相符，显示“保障房+限价商品房”的模式，在未来可能成为房价管理的方向。

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