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【平安债券专题】租赁新时代下的房租指数研究

作者 : 宏评债论 35 0 0 03月08日

【平安债券专题】租赁新时代下的房租指数研究

✎平安宏观研究组  

  

平安观点

为什么要研究房租?基于下述四方面理由,我们认为有必要做好新时代背景下的房租指数研究。

1房租与房价的偏离程度可以较好的揭示和观测国家及地区金融风险。从理论上讲,买房与租房互为可替代品,两者价格应具有高度相关性。但2016年后房租与房价发生背离,背后可能是楼市金融属性与商品属性的背离。发达国家的经验(美国2003-2005、日本1986-1990)显示,房价与房租的背离可能蕴含较大金融风险,值得高度关注。

2)通过租金可以较好的观察区域经济活力。相较地区GDP、财政收入、水泥价格等传统指标,新时代下租金可以更好的反映区域经济活力。2014年来长三角城市群租金上涨较快,且协同性好;京津冀、珠三角城市群中心城市租金上涨迅猛,但整体协同性稍差。东三省、华北地区(山西、内蒙古)、云贵地区房租上涨羸弱,一些地区租金甚至是负增长。

3)租金与GDP的偏离程度可以反映地区财政风险。经济增长和租金上涨存在显著的正向关系,而一些地区则是“经济强劲、租金不涨”,这些省市可能存在经济数据“注水”的风险。比如天津2014-2017年均GDP增速达到8.0%,而同期房租四年累计仅上涨3.2%。贵州、云南、宁夏、内蒙古等地GDP增速与租金涨幅偏离度较高,背后或隐含较大的经济数据“注水”风险与财政风险。

4)房租亦是2018年通胀的一大风险项。2018年中国CPI中枢将上行至2.3%,同时核心CPI将见顶向下。在通胀中枢显著抬升的背景下,CPI对风险因素的敏感性将会超乎以往,对风险因素的研究就变得尤为重要。房租占中国CPI权重约12.5%,2012-2017年房租每年贡献20%左右的CPI涨幅,房租的变化会对CPI波动产生较大影响。考虑到广大二三线城市房价在去年下半年才真正见顶,因此2018年房租或受房价的滞后影响而有所上行。

如何研究房租?目前尚缺乏较为成熟的高频租金数据。CPI房租是目前市场较为关注的高频租金数据,主要包括租房(公房房租、私房房租、其他费用)和自有住房(房贷利率、物管费、维修费等)两块。相较海外普遍采用“等值租金法”而言,我国CPI房租项统计方法尚不成熟。中观层面,存在一些独立租金统计机构,比如“中国房价平台”、“上海市租赁指数办公室”等,但各家数据呈现出较大差异。这背后原因是租房中介网站数据质量良莠不齐,许多挂牌信息为虚假捏造,这降低了样本的有效性。虽然各家数据统计机构均采用自动化去重、排异等处理,但总体数据质量仍需提高。

构建中国高频租金指标。我们选择搭建“平安十大城市租金指数”,构建方法如下:1、选择链家网作为数据采集网站。相较其他房产中介,链家数据质量明显更高,房源真实性有可靠保证。2、选取北京、上海等十大城市作为跟踪对象。我们选取北京、上海、深圳、广州、杭州、天津、长沙、武汉、成都、重庆这十个城市作为房租跟踪对象。2017年这十个城市租赁市场规模合计7820亿元,占全国比重达到49%,已具有相当代表性。同时,10个城市从地理上讲涵盖东部地区、中部地区和西部地区,亦具有较好的覆盖广度。3、定期采集最新挂牌数据。每城市采集1500-2000条数据,形成规模约1.5W-2W条数据的样本库,覆盖10大城市108个行政区,1056个板块,8000多个小区。

2018年1-2月数据显示:1)十大城市单位租金微降,中西部二线城市表现较好。截至2018年2月,十大城市单位租金为57.0元/月/平,较上月下跌0.3%。其中一线较上月下跌0.8%,二线较上月上涨0.5%。中部、西部地区城市租金分别较上月上涨1.5%和0.3%,东部下跌0.6%。2)一线城市中心区房租有所回落,非中心区表现较好。北京东城区/西城区租金分别较上月下降11.8%/0.2%,上海静安区/黄埔区租金分别较上月下降3.1%/4.7%,广州天河区下跌5.2%,杭州滨江区下跌4.1%。与此同时,非中心区房租表现相对较好,表现尤为突出的是上海浦东新区,单位租金较上月上涨9.9%,同时北京昌平也较上月上涨了2.5%。杭州、天津、武汉、成都等地非核心区房租均有不同程度上行。

一、为什么要关注租金?

1.1 海外经验显示,房租与房价的背离蕴含金融风险

从理论上讲,买房与租房互为可替代品,两者价格应具有高度相关性。从实践上看,2016年以前CPI房租与70大中房价高度相关,70大中房价领先房租3-6个月左右。但自2016年以后,CPI房租项便与房价指数脱钩了——70大中房价上涨了16.7%,其中一线城市上涨了26%,但CPI房租项一直维持在3%的平台上窄幅运行。微观看,部分热点城市也出现了“房价涨而房租不涨”的现象。比如上海二手房价格自2016年来上涨了24%,而同期上海房屋租赁指数仅上涨了6.7%,且房租上涨速度较2014-2015年在边际放缓。

【平安债券专题】租赁新时代下的房租指数研究房租与房价的背离,背后可能是楼市金融属性与商品属性的背离。买房与租房最大的区别在于,房子很大程度上被视作为资产而非商品,商品房的金融属性远远大于商品属性。特别是在经历了几轮房价周期的洗礼后,商品房以其尤为突出的赚钱效应被广大居民视作中国最“硬”的通货。而租房则与之不同,租房完全没有金融属性,其价格完全反映着房子作为一个居住载体的商品价值。因此,房租与房价背离的背后,可能是楼市金融属性与商品属性的背离。

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从发达国家近四十年的经验看,房价与房租的背离可能蕴含着较大的金融风险,值得高度关注。美国2003-2005年曾发生过一波房价与房租的背离——2003年起,美国房价进入快速上行通道,至2005年中时OFHEO房价同比涨幅达到12.0%,美国20大中城市房价同比涨幅达到16.6%。虽然楼市经历了连续两年多的长牛,但同期美国PCE房租却低位徘徊,同比增速维持在2.0%-2.5%区间,一直到2006年全球经济迈入过热通道后,PCE房租才向上有效突破。2003-2005美国房价与房租的背离反映出同期美国楼市的金融属性被过度挖掘,资产价格上涨、金融体系快速扩张伴随着系统性风险的积累,最终导致2007年次贷危机的引爆。

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日本的经验亦显示房价与房租的背离可能存在较大的金融风险。1985年日本进入“平成景气”后,日本楼市发生了一波长达五年的凌厉上涨。自1986-1990年,日本所有城市土地价格上涨了46 %,其中6个主要城市住宅用地价格累计上涨163%。可与此同时,这五年间日本房租上涨却是比较平淡的,1986-1990年日本CPI房租项维持在2.4%-3.0%区间波动。日本房价与房租的背离反映出金融体系脱离实体的快速扩张,最终促使90年代日本泡沫破裂后进入“失落的二十年”。

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1.2 租金是观察区域经济活力的良好窗口

针对租金研究的第二方面价值,来自于租金能够较为客观的反映区域竞争实力。传统意义上讲,资本市场倾向于利用地区GDP、财政收入、水泥价格等指标来对区域经济景气度进行高频跟踪。地区GDP和地方政府财政收入是最为经典的衡量区域经济活力的指标,然而不可否认部分省份统计数据存在水分,需要其他市场化数据加以印证。水泥价格是较好的中观印证指标,然而随着国民经济结构转型升级,消费、服务业、先进制造业占GDP比重越来越高,传统工业品价格对区域经济活力的指示力度亦会趋势下行。另一方面,近两年如火如荼进行的供给侧改革、环保限产也对工业品价格形成外生扰动。

新时代下,市场租金将成为观察区域经济的更好窗口。首先,租金完全反应房屋的商品属性,反映当地的居住与办公需求,即便房价有所泡沫化,但房价向房租的传导也必须有实体需求承接;其次,租金不受价格管制影响,统计起来也比较方便,市场供求的变化可以实时反映在高频交易数据中;再次,目前一线楼市已进入存量时代,二线楼市也向存量时代加快迈进,存量时代背景下新房供给对租金价格的影响越来越小。

2014年来长三角城市群租金上涨较快,且协同性好;京津冀、珠三角城市群中心城市租金上涨迅猛,但整体协同性稍差。观察2014年来各省省会的租金涨幅,可以发现长三角地区城市房租上涨幅度最高:江苏南京单位租金累计上涨26%,浙江杭州单位租金累计上涨25%,上海租金近年有所滞涨,但四年累计涨幅也有19%。与长三角城市群相比,京津冀、珠三角地区虽然中心城市房租涨价较猛,但周边城市逊色很多:北京单位租金累计上涨38%,而河北石家庄单位租金累计上涨11%,天津单位租金仅上涨3.2%;深圳单位租金累计上涨37.3%,而广州单位租金也仅上涨10.7%

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中部省份中,安徽、湖北、湖南租金亦明显上涨,这是中部崛起的印证之一。2014-2017年间,湖北武汉和湖南长沙单位租金累计上涨16%,安徽合肥单位租金累计上涨17%。几年间,这些中部省市租金涨幅已与许多东部城市相仿,这也是中部地区加紧脚步迎头赶上的例证。

西部地区中,四川、重庆、西藏表现上佳。四川成都单位租金累计上涨17%,重庆单位租金上涨14%。西藏近年来GDP增速一直维持在10%以上,逐步拉开了与新疆的差距,从租金表现看,西藏的租金上涨也是令人瞩目的。省会拉萨四年租金累计涨幅19%,目前拉萨的单位租金约24.8//平,已经与许多东部、中部城市类似。

东三省、华北地区(山西、内蒙古)、云贵地区房租上涨羸弱,一些地区租金甚至是负增长,这和这些地区产业结构较为传统、内生增长疲弱、人口净流出直接相关。值得注意的是辽宁2011年前GDP增速一直名列全国前茅,但2011年后辽宁数据造假风越刮越凶,而租金数据是客观的——2014-2017辽宁沈阳租金累计涨幅为-0.1%,旅游名城大连租金也仅上涨4.5%

从散点图上可以更好的观察经济增长和租金上涨的正向关系。可以看到北京、深圳、西藏、重庆、浙江、江苏等省市都是经济强、租金涨的典型代表;辽宁、山西、内蒙古等地则是经济弱、租金滞。一些地区则是经济强、租金滞,这些省市可能存在经济数据注水的风险,包括贵州、云南、天津、宁夏、内蒙古等。

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结合租金涨幅、GDP与租金涨幅偏离度、房价与租金涨幅偏离度,我们可以构建一个简洁的Z-score计分模型,以衡量各省市的经济状况、财政风险和金融风险。

租金涨幅:前文提及,租金完全反映楼市的居住属性(商品属性)。租金上扬的背后有两方面原因:1)租赁人口上升,背后是外来劳动力流入和本地人口自然增长;2)人均租金上涨,背后是人均可支配收入上升。无论是租赁人口上升,还是人均租金上涨,都是区域经济活力的体现。

GDP与租金偏离前文提及,一些省市近几年经济强、租金滞,这些地区可能存在经济数据注水的风险。因此GDP与租金偏离度可以较好的衡量一个地区经济数据“注水”的可能性,背后则指向当地政府的财政风险。

房价与租金偏离度:前文已介绍,房价与房租的背离表示楼市价格主要由投资/投机需求驱动。那么在当前“房住不炒”的政策压力下,投资需求被明显抑制,房价与房租偏离度较高的省市就存在更大的房价回调压力。房价稳定与金融稳定的关系人所共知,因此房价与租金偏离度可以侧面反映一个地区的金融风险。

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从结果看,北京、海南、浙江、四川、深圳、江苏等地区综合评分较高,即经济活力较高,同时财政风险、金融风险较低。值得注意的是海南,历史上海南曾发生严重的房地产泡沫,但近几年海南房价的上涨伴随着租金的长足提升,这说明近年来海南楼市是存在较强基本面支撑的。与之相反,河南、山西、天津、贵州、宁夏等地则综合评分较低,这些地区存在一定财政金融风险。

1.3 租金是2018年通胀的一大风险项

客观而言,在2018年通胀中枢明显抬升背景下,CPI对风险因素的变化将更为敏感。在前期报告中我们已经提出,2018年中国CPI中枢将上行至2.3%。食品价格上涨、原油价格上涨、低基数构成CPI上行的主要动力。与此同时,PPICPI传导作用减弱、医疗服务项上涨动能减弱、人民币有效汇率上升、医疗服务项上涨动能减弱构成四方面下拉CPI动力,这四方面作用力将会约束CPI的上行空间,并促使核心CPI见顶向下。客观而言,中性假设下2018年中国CPI的上行幅度尚不足以冲击货币政策与资本市场,但是在通胀中枢显著抬升的背景下,对风险因素的研究就变得尤为重要。因为一点预期外的风险暴露,就可能导致CPI中枢上至2.5%CPI对风险因素的敏感性将会超乎以往。

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房租构成2018年CPI风险点之一。房租占中国CPI权重约12.5%,占美国PCE权重约15.6%,都是两国商品篮子中数一数二的大项。从实际涨幅贡献看,2012-2017年房租每年贡献20%左右的CPI涨幅。因此,房租的变化会对CPI波动产生较大影响。考虑到本轮房价周期一二三线城市触顶的时间有较大差异,广大二三线城市房价在去年下半年才真正见顶,因此2018年房租或受房价的滞后影响而有所上行。

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二、租赁市场现状如何?有哪些观察指标?

2.1 中国租赁市场尚有长足发展空间,一线城市为目前主力

城市化背景下,未来租赁市场仍有长足发展空间。决定租赁市场规模的主要因素有二:一是租赁人口的增长,主要取决于流动人口的增长;二是人均租金的增长,主要取决于人均可支配收入以及租金收入比的变化。截至2017年末,我国城市化率58.52%,预计到2020年时城市化率将超过60%。从结构上看,超大城市人口增速逐步放缓(2017年北上津三地人口出现净流出),500-1000万人口规模的城市将获得快速发展的机会,未来全国租赁市场的增长仍具有相当的确定性。根据易居研究院的测算,2017年全国住宅租赁市场规模为1.6万亿元,预计到2020年扩升至2.2万亿元,到2027年扩升至3.9万亿元。2017年全国住宅租赁面积33.8亿平米,预计到2027年升至43.3亿平米。

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一线城市为租房市场主力,二线城市尚有长足空间。我们选取10个主要的一二线城市,测算其租赁市场规模及占比,测算假设如下:

1)租住人口:一线城市户籍人口中15%租住房屋,外来常住人口中80%租住房屋。二线城市户籍人口中10%租住房屋,外来常住人口中60%租住房屋。据此假设,目前一线城市租赁人口占常住人口比重43%,二线城市租赁人口占常住人口比重20%,与相关统计数据相符。

2)单位租金:我们采用链家网各城市租金数据作为参考依据。考虑到链家网的价格为卖方挂牌价格,采用90%的折扣估算出实际单位租金。

3)人均租住面积:一线城市22/人,二线城市25/人。

根据上述假设,我们估算出2017年一线城市租赁市场规模6360.8亿元,占全国比重39.8%,是全国租房市场的主力。6个二线城市租赁市场规模合计1459亿元,占全国比重仅9.1%,未来随着增量人口流入及人均收入提升,二线城市的租赁市场规模及占比或有显著提升。综合一二线城市数据,2017年十大城市租赁市场规模7820亿元,占全国比重49%,几近全国市场的半壁江山。

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2.2 中国仍缺乏较为成熟的高频租金数据

CPI房租作为官方公布租金高频指标,存在三方面问题。CPI房租是目前市场较为关注的高频租金数据,主要包括租房和自有住房两块,其中“租房”项下包括公房房租、私房房租、其他费用,“自有住房”项下包括房贷利率、物业管理费用、维护修理费用、其他等。相较海外国家房租CPI的统计方法而言,中国CPI房租项统计方法尚不成熟:1)相对于海外国家主要采用“等值租金法”对自有住房租金进行估算,我国采取使用者成本法进行估算,这低估了房价和房租变化的影响;2)中国租房租金包括了相当比例的公房房租,这亦低估了市场价格变化的影响;3)从统计数据来源讲,CPI房租采用政府备案数据,而客观而言国内许多租房成交记录并不提交备案,这也降低了CPI房租的公允性。

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其他租金高频指标均来源于第三方数据,并采用存量房挂牌价格。中国房地产业协会与青岛禧泰房地产数据有限公司合作建立的“中国房价平台”是目前数据较为完备的租金数据库。该平台以禧泰房地产大数据为基础,从9300家第三方网站上获取租房挂牌数据,并实时向社会公布。另外,上海市租赁指数办公室也定期公布“上海房屋租赁指数”,该指数以上海1.2万个住宅小区为基础,统计上海市十五个区高频租金情况,并分高端、中端、低端市场分别进行披露。

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第三方数据良莠不齐,各指标存在较大差异。第三方租金数据最大的问题是各家网站数据真实性良莠不齐,一些平台以大量虚假低价房源欺揽顾客,众多中介平台亦较难对信息发布者资质进行核查。而许多租金指标又以存量房挂牌价格作为统计依据,这使得各家指标数据存在较大差异。虽然各家数据发布机构都对数据进行了自动化去重、排异、互补的整理,但数据质量整体有所差异。以上海为例,同样是刻画上海租房市场情况,“上海房屋租赁指数”和“中国房价行情平台:上海租金”两者就出现了较大差异。行情平台的上海房租数据领先上海二手住宅价格近半年,且波动较大;而上海房屋租赁指数却滞后上海二手住宅价格半年,且波动较小。2017年来,行情平台的价格同比增速见底回升,而上海房屋租赁指数与上海二手住宅价格仍延续下行趋势。

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三、 构建中国高频租金指标

按上文所述,相比目前高速发展的住房租赁市场,目前我国尚欠缺较为成熟的高频租金数据。无论是官方公布的房租CPI,还是其他采用第三方数据的租金指标,或多或少均存在一定问题。但与此同时,租金的重要性正在变得比以往任何时候都更为重要:1)房租与房价的偏离程度可以较好的揭示和观测国家及地区金融风险;2)租金可以较好的观察区域经济活力;3)租金与GDP的偏离程度可以用以观测GDP的“注水风险”与隐含的财政风险;4)租金亦是2018年通胀的一大风险项。

为了在新时代下做好对房租的跟踪和研究,我们选择搭建平安十大城市租金指数,构建方法如下:

1、选择链家网作为数据采集网站。相较其他房产中介,链家数据质量明显更高,房源真实性有可靠保证,因此我们选择链家网作为数据采集网站。

2、选取北京、上海等十大城市作为跟踪对象。我们选取北京、上海、深圳、广州、杭州、天津、长沙、武汉、成都、重庆这十个城市作为房租跟踪对象。根据前文测算,2017年这十个城市租赁市场规模合计7820亿元,占全国比重达到49%,已具有相当代表性。同时,10个城市从地理上讲涵盖东部地区、中部地区和西部地区,亦具有较好的覆盖广度。

3、定期采集最新挂牌数据,每城市采集1500-2000条数据,形成样本库。

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2018年1-2月数据显示,十大城市单位租金微降,中西部二线城市表现较好。截至20182月,十大城市单位租金为57.0//平,较上月下跌0.3%。其中一线城市单位租金82.6//平,较上月下跌0.8%,二线城市单位租金39.5//平,较上月上涨0.5%。分区域看,东部城市单位租金72.3//平,较上月下跌0.6%。中部和西部城市单位租金分别为33.932.7//平,较上月上涨1.5%0.3%

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一线城市中心区房租有所回落,非中心区表现较好。细查2月房租数据,可以发现除深圳、成都外,大部分城市核心区房租都有所回落,例如北京东城区较上月下降11.8%,西城区较上月下降0.2%;上海静安区较上月下跌3.1%,黄浦区较上月下降4.7%;广州市天河区较上月下跌5.2%;杭州滨江区较上月下跌4.1%。与此同时,非中心区房租表现相对较好,表现尤为突出的是上海浦东新区,单位租金较上月上涨9.9%,同时北京昌平也较上月上涨了2.5%。杭州、天津、武汉、成都等地非核心区房租均有不同程度上行。

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