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户均1.5套,中国人的房子已经过剩了吗?

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  用数据更加深刻理解中国房地产

  撰文 | 国泰君安研究团队

  来源|国泰君安证券研究

  近期,中国人民银行的一篇报告《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》在市场上备受关注。

  城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%、户均总资产317.9万元、户均拥有住房1.5套……

  一组组数据有理有据却又让人疑惑——是我又给国家拖后腿了吗?

  国泰君安房地产团队却从这些数据中看出了更多的东西。

  他们通过抽丝剥茧般梳理数据背后的逻辑,结合过往对中国房地产行业的理解进行二次推导,得出了一些更有价值的结论:

  1、北京、上海隐含户均套数依然不足,需要继续大幅度增加供给;

  2、房产价格上涨带来的资产膨胀压低了中国家庭的真实资产负债率,家庭的实际购买力已经略有透支;

  3、中国家庭的不动产资产占比过高,远高于全球平均水平,更高于美国、日本等,投资类资产不足1成,需要通过房住不炒进行资产配置引导。

  而关于“房住不炒”这个话题,国泰君安宏观团队近期有了进一步的研究。

  他们通过梳理二十余个省一级地方政府的政府工作报告,将其中关于房地产的政策导向划分为六个等级,从而一窥地方政府今年对房地产市场可能截然不同的态度。

  全国户均1.5套

  但北上隐含房屋供给不足

  

《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》: 我国城镇居民家庭的住房拥有率为96.0%。 有一套住房的家庭占比为58.4%,有两套住房的占比为31.0%,有三套及以上住房的占比为10.5%。 户均拥有住房1.5套。

  单从报告数字来看,户均拥有住房1.5套似乎印证了市场上关于我国住房过剩的结论。

  但是如果我们稍加计算,就会看到我国的住房市场现状并没有这么简单。

  根据报告数据:

  1、2019年,城镇居民家庭户均总资产317.9万元。其中,家庭资产以实物资产为主,住房占比59%。

  由此可得,户均对应的住房资产为:317.9*59%=188万元。

  ▼家庭资产中住房占比59%

  

  数据来源:《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》

  2、中国城镇家庭户均拥有100平方米上下的居住面积。

  将刚才得出的188万房产价值除以户均1.5套,得出单套房屋价值125万元。

  目前新房销售均价为1万元左右,考虑二手房区位更好,部分有一定溢价,因此估算全国房屋均价略超1万元。

  因此,单套房屋价值125万元对应100平方米上下的套均面积基本合理。

  ▼全国城镇家庭户均1.5套房

  套均价值125万元

  

  数据来源:央行报告,国泰君安证券研究

  3、然而若以全国平均推算北京上海的情况,则有明显偏差,预计总量依然处于供不应求状态。

  若北京、上海的资产分布结构和全国一致,则按照北京和上海总资产分别为892万元和807万元计算,户均住房资产分别为528万元和477万元。

  若以目前的二手房成交套均总价来看,北京和上海分别约为550万元和450万元,也就是说,目前北京户均套数只有约0.96,上海则约1.06。

  ▼北京和上海推算户均住宅资产528和477万元

  隐含户均套数0.96和1.06套

  

  以此数据反映两个可能的推论:

  1、北京、上海的住房占总资产比重高于全国平均的59%。

  2、北京、上海的户均套数远低于1.5,可能在1左右。

  我们认为,北京、上海隐含户均套数依然不足,仍需要继续增加供给。

  房价上涨带来资产膨胀

  居民实际购买力仍然不高

  除了每个家庭拥有的房产数量之外,我们认为这篇报告里关于家庭资产负债情况同样值得关注。

  根据报告,目前全国样本城镇居民家庭的负债水平为9.1%,低于美国的12.1%?梢运,这是一个极低的水平。

  ▼中国家庭资产负债率9.1%,低于美国的12.1%

  

  不过结论并没有这么简单。

  根据我们的了解,房改之前的存量房屋面积大约在120亿平方米,房改后大约新建180亿平方米。

  ▼存量房的负债情况

  

  因此首先,考虑到房改前基本都为无负债的福利分房,这部分没有对应负债,相应拉低了负债率水平。

  其次,房屋资产的价格上涨是中国居民资产负债率下降的核心因素。

  根据每年按揭贷款比例来看,新增按揭贷款比可以估算新房和二手房成交金额大约为30%,因此我们认为,是房价上涨带来的资产膨胀,带来了负债率水平大幅度下降至9.1%。

  同时,若考虑无负债房屋多为老公房,因此尽管户均套数已经较高,但房屋质量依然有较大压力,棚改或者旧改依然会成为居民改善生活水平的必要手段。

  另一方面,中国债务收入比(年负债/年税后收入)达到了1.02,高于美国的0.93,侧面反映了资产负债率较低是因为房价上涨。

  考虑到美国的债务收入比已经不算太低,因此中国债务收入比更高的事实也反映出家庭实际购买力依然不高。

  我们认为,中国家庭同时存在资产负债率较低、但债务收入比较高的情形,大概率是因为房价上涨所导致,并没有非常稳固的基础。

  ▼中国债务收入比为1.02,高于美国的0.93

  但美国也属于偏高水平

  

  不过,从目前来看,国民的偿债收入比处于安全水平。

  2019年中国城镇居民人均可支配收入为4.2万元,以调查样本户均3.2人计算,户均可支配收入为13.6万元。按有负债家庭的偿债收入比29.5%计算,偿债后可支出金额为9.6万元,处于较为安全水平。

  同时若以目前套均房价125万元计算也可以看出,中国城镇家庭通过新增储蓄再次买房的能力已经基本透支,接下来只能靠置换来购入新的房产。

  ▼偿债收入比处于合理区间

  但若考虑新增购房则有压力

  

  数据来源:央行报告,国家统计局,国泰君安证券研究

  中国居民的实际财富略有高估

  考虑到中国房地产的价格膨胀因素,我们认为中国居民的资产大多集中于不动产上,因此实际财富值略有高估。

  按照央行报告,中国家庭不动产占比72%,住房达到59%,超过了资产的一半。同时,投资类资产占比只有9.7%,整体来看过低。

  ▼中国家庭不动产类资产占比较高

  投资类较低

  

  ▼住房是最大占比达到了59.1%

  

  我们曾经根据《全球财富报告》测算过各国的非金融资产占比,其中,中国非金融资产占比大约为63%,高于全球平均的52%,远高于美国的36%。

  如果居民可以将未来新增收入投资于其他类资产,那么非金融资产占比将出现明显下降。

  ▼ 中国非金融资产占比过高

  分别是日本和美国的1.4和1.7倍,但风险并不大

  

  数据来源:全球财富报告,国泰君安证券研究

  因此,要平衡中国国民的资产配置分布,必须要通过“房住不炒”来得以实现。

  稳预期仍是房地产核心

  改善型需求松动空间较大

  截止目前,31。ㄊ校┲幸延29省召开“两会”,其政府工作报告是看2020年房地产政策风向的最好指引。

  以这29个。ㄊ校┑恼ぷ鞅ǜ嫖,国泰君安宏观团队分析各。ㄊ校┒苑康夭叩谋硎,可以看到从紧到松形成了六个梯队:

  1、最严梯队:强调、重申“房住不炒”——北京、湖南、浙江、吉林、山西。

  ▼ 最严梯队:5。ㄊ校┲磺康鳌胺孔〔怀础

  

  数据来源:各省政府工作报告、国泰君安证券研究

  2、次之梯队:强调“房住不炒”,又提“三稳”(稳房价、稳地价、稳预期)——上海、宁夏、河北、海南、江苏。

  ▼ 5。ㄊ校┣康鳌胺孔〔怀础

  又提“三稳”(稳房价、稳地价、稳预期)

  

  3、趋松梯队:只强调“三稳”——福建、湖北、江西、重庆。

  ▼ 4。ㄊ校┲磺康鳌叭取

  

  4、松动弹性大:强调差别化调控、因城施策——广东、安徽、甘肃。

  ▼ 3。ㄊ校┣康鞑畋鸹骺、因城施策

  

  5、松动空间大:只强调“平稳健康发展”——河南、广西、内蒙古、辽宁、新疆。

  ▼ 5。ㄊ校捌轿冉】捣⒄埂钡

  

  6、未提房地产:贵州、山东、天津、西藏4。ㄊ校。

  如果我们把前两类相加,强调“房住不炒”共计10。ㄊ校,定义为松动空间相对有限的话,其占比32%。
剩下后四类加起来,看做房地产政策松动空间较大的话,占比68%。

  也就是说有21省市,将近七成以上的。ㄊ校┓康夭哂兴啥占。

  
因而我们认为,尽管2020年中央层面还会维持“房住不炒”基调,但在地方层面松动的空间较大。除了放松开发商融资政策之外,在地方层面或将在居民需求端出台支撑改善型需求政策。

  不过需要注意的是,由于北京、上海等标杆。ㄊ校┦粲谇康鳌狈孔〔怀础敝。在这种情况下,地方政府层面的政策松动很难形成像2014年-2016年那轮房价上涨的示范效应。

  END

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