中金欲善其事先利其器中金存量住房市场监测体系.docx

1、中金欲善其事先利其器中金存量住房市场监测体系中金欲善其事，先利其器：中金存量住房市场监测体系为更加准确客观地测度住房价格变动趋势与住房市场景气程度，我们基于存量房大数据构建了“中金存量住房市场监测体系”。具体包含“价格指标体系”、“活跃指标体系”和“综合指数体系”三个部分，对应实现可比房价监测、市场供需描绘、市场温度量测三个目的。该监测体系目前覆盖18个城市，平均跨度近5年。自2021年起我们将逐月更新监测数据并发布报告，以及时、客观、准确地捕捉市场动态。其中部分指标的覆盖城市范围也将在随后的迭代过程中逐渐扩大。总体来看，2020年我国房价整体上涨且区域分化明显，同时存量住房市场景气度在疫情得

2、到有效控制后快速升温，目前已达过去2年以来的峰值。要点中金存量住房市场价格指标体系显示，2020年我国房价整体明显上涨，同时区域间分化明显。我们首先构建了“中金同质性二手住宅成交价格指数”，解决了目前市面上大多数房价指标无法剔除房源异质性影响的缺陷，实现了对房价跨期变动的准确度量。根据中金同质性二手住宅成交价格指数，2020年我国房价平均上涨5%，基本反弹至2018年年中的历史最高水平。同时，2020年房价走势在区域间分化明显：18个重点城市中，深圳房价上涨24%，市内核心区域涨幅超30%；另有7城房价涨幅在5%以上，其中上海、西安房价涨幅超过10%；6城房价涨幅低于5%；4城房价有所下跌。从

3、绝对水平来看，2020年末各城市平均房价最多相差六倍以上，3个超高能级城市平均房价均已超6万元/平方米，而18个重点城市中半数城市住房均价集中于1.5至2.5万元/平方米之间。从历史上看，2013年以来3个超高能级城市中深圳年化涨幅最高达19%，且在多数时期内呈现持续增长态势；上海、北京房价在2017年中达到峰值后基本呈现长期走平、短期有涨有跌的态势；3城房价年均涨幅均超同期沪深300指数表现。中金存量住房市场活跃指标体系显示，存量住房市场活跃度在疫情后快速提高。活跃指标体系衡量存量住房市场供需情况对比，分为实时监测的成交端指标和领先监测的在售端指标两类。根据成交端指标，新冠疫情得到有效控制后

4、，成交议价空间收窄、成交周期缩短，均表明存量住房市场活跃度快速提高，这一趋势在2020年3季度趋缓但年末再现小幅翘尾。根据在售端指标，2020年末需求侧的在售房源关注度、30日内带看次数环比涨幅趋缓或下降，供给侧的挂牌价格指数、调价房源套数占比和在售调价幅度显示售房者价格预期有所上行，我们预计中短期内市场活跃度或将趋于平稳。中金存量住房市场综合指数体系显示，市场景气度疫情后快速升温，领先指数提示中短期景气度将趋于平稳或略有下降。我们在价格指标体系和活跃指标体系基础上构建了反映存量住房市场温度的“景气指数”和“领先指数”。2020年12月18城加权平均的景气指数为100.02，在连续9个月的持续

5、升温后达到过去2年以来的峰值，表明市场重现高景气度；其中8个城市景气度高于100，分别为上海、深圳、合肥、长沙、北京、西安、广州、成都。而“领先指数”环比下降0.04%，则提示市场景气度中短期内将趋于平稳或略有下降。风险基础数据不可持续获取；基础数据质量问题。正文中金存量住房市场监测体系概览我们构建了中金存量住房市场监测体系，以准确测度房价变动趋势和存量住房市场景气度。目前市场上房价指标数量很多但大多在度量对象、度量方法、稳健性等方面存在不足，同时缺乏长期稳定的监测存量住房市场整体运行状况的量化评价指标（具体见本报告中“我们为何构建中金存量住房市场监测体系？”小节）。为准确测度房价变动趋势与存

6、量住房市场景气程度，我们基于中介公布的成交与在售房源样本（每月约有5万条成交样本、100万条在售样本）构建中金存量住房市场监测体系。中金存量住房市场监测体系主要包括中金存量住房市场价格指标体系、中金存量住房市场活跃指标体系和中金存量住房市场综合指数体系3个部分。目前该体系覆盖18个重点城市，平均横跨时间长度近5年。自2021年起，我们将按照月度频率更新数据并发出报告（时点为每月10日至15日之间），为市场提供及时准确的房价变动和存量住房市场景气度信息，其中部分指标的覆盖城市范围也将在随后的迭代过程中进一步扩大。图表: 中金存量住房市场监测体系框架资料来源：中金公司研究部价格指标体系：2020年

7、我国房价上涨5%，且区域分化明显中金同质性二手住宅成交价格指数显示，2020年我国房价整体上涨5%，反弹至历史峰值我们基于二手住宅成交样本、采用多重链式特征价格模型分别对18个重点城市构建中金同质性二手住宅成交价格指数（具体见本报告中“我们如何构建中金存量住房市场监测体系？”小节），该指标的优势在于消除住房异质性带来的非价格波动，准确、稳健地度量房价跨期变化。在此基础上，我们以各城市过去6个月内住宅成交面积（含新房和二手房）为权重加权平均，从而在汇总层面观测房价变动趋势。此外，我们也统计了各城市平均二手住宅价格，以帮助直观认知房价绝对水平。根据中金同质性二手住宅成交价格指数显示，2016年7月

8、至2018年7月我国房价经历快速上涨阶段，两年累计涨幅为57%。自2018年中起，我国房价在金融与住建政策管理下进入横盘波动、整体微跌阶段；2020年起房价重拾涨势并反弹至历史最高水平，具体来讲：2018年7月至2019年1月房价快速下行。在经历了连续两年的房价快速上涨后，2018年3月起大连、成都、杭州、沈阳、青岛、济南、长沙、武汉等城市陆续出台“四限”政策（即“限购、限价、限售、限贷”）稳定房价预期，7月底中央政治局工作会议提出“坚决遏制房价上涨”。在中央与地方政府住建政策管控下，2018年8月起房价开始转涨为跌，6个月内跌去8%，并在2019年初达到最近3年的最低值。2019年以7月为分

9、界点房价先涨后跌。2019年1月中国人民银行下调存款准备金率1ppt，流动性的释放一定程度上促使了房价连续5个月的小幅上涨，累计涨幅为4%。2019年4月、6月苏州、西安陆续加码限购，7月起开发商融资政策接连收紧，房价上涨势头终止并转入缓慢下降区间，至2019年12月较年内高点累计跌去2%。2020年房价重拾涨势。2019年11月5年期LPR调降5bp，2020年2月、4月为应对新冠疫情影响，5年期LPR分别再次调降5bp和10bp，受降息政策影响房价再次进入上涨区间。7月起为防范局部地区房价短期过快上涨风险，杭州、深圳、南京、成都、沈阳、苏州等地再次收紧“四限”政策，房价涨势趋缓但整体惯性仍

10、在，至年末房价已基本反弹至2018年中的历史最高水平，2020年房价累计上涨5%。图表: 中金同质性二手住宅加权平均成交价格指数注：2016年7月至2018年3月仅有14个城市数据可得（即18城中去除合肥、沈阳、郑州、西安），故构建14城加权平均成交价格指数观测早期房价变动趋势；此外，2015年9月至2020年10月间杭州成交数据可得，但11月起数据不再可得，因此该时期内本报告所有成交指标的分城统计结果针对19城展开，但加权平均汇总结果为保持前后连贯性仅统计不含杭州的18个城市，同时所有最新报告期的杭州成交指标统计结果均截至2020年10月。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库

11、，中金公司研究部图表: 中金同质性二手住宅加权平均成交价格指数同比及环比资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 18城中金同质性二手住宅成交价格指数环比涨跌情况注：环比上升、持平、下降分界点分别为+0.5%和-0.5%。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 18城中金同质性二手住宅成交价格指数同比涨跌情况注：同比上升、持平、下降分界点分别为+3%和-3%。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部中金同质性二手住宅成交价格指数显示，2020年房价走势区域分化明显，深圳涨幅超两成从城市群视角来看，尽管2020年房价整体呈

12、上涨趋势，但各城市群之间房价走势分化明显。具体来讲，我们观测的18个城市分别为9个城市群的核心城市，其中东北的辽中南城市群，西北的关中平原城市群，东南的长三角、珠三角城市群和西南的成渝城市群房价上涨明显；北方的京津冀城市群和南方的长江中游城市群房价涨幅温和；中部的山东半岛、中原城市群房价呈下跌趋势。从单个城市视角来看，各城市房价绝对水平和相对变化也存在明显差异。各城市平均房价最多相差六倍以上，3个超高能级城市平均房价均已超过6万元/平方米，多数城市平均房价在1.5至2.5万元/平方米之间。按照房价绝对水平分档，第一档为3个超高能级城市，平均房价均已超过6万元/平方米，其中深圳（7.6）、北京（

13、6.4）、上海（6.1）；第二档包括杭州（3.8）、广州（3.3）、南京（3.2），这3个城市平均房价在3至4万元/平方米之间；第三档为平均房价在1.5至2.5万元/平方米之间的9个城市，其中苏州（2.4）、天津、青岛（均为2.1）、武汉（1.8）、济南（1.7）、合肥、成都、大连（均为1.6）、西安（1.5）；第四档为平均房价在1.5万元/平方米以下的城市，其中郑州（1.4）、重庆（1.2）、沈阳、长沙（均为1.0）。 2020年深圳房价涨幅超两成，另有7城房价涨幅超过平均水平。2020年前7个月深圳房价累计上涨17%，为遏制房价快速上涨势头，7月15日深圳出台了史上最严的本地户籍限购政策，

14、并针对离异购房、购置“豪宅”（非普通住房）等行为增加限购、限贷条件，房价上涨速度略有减缓但整体上涨惯性仍较强，截至12月房价累计上涨24%。此外，上海（+12%）、西安（+10%）、大连、合肥（均为+9%）、成都（+8%）、广州、沈阳（+7%）2020年累计涨幅均超过18城平均水平（+5%）。6城房价呈现温和上涨势头，青岛、郑州、济南、天津2020年房价有所下跌。与深圳房价快速上涨情况相反的是，南京（+5%）、北京（+4%）、重庆、长沙、苏州（均为+3%）、武汉（+1%）6城房价呈现温和上涨趋势，2020年累计涨幅低于18城平均水平（+5%）。与此同时，青岛、郑州、济南和天津的房价2020年分

15、别下跌0.4%、1%、2%和3%。图表: 2020年各城市群中金同质性二手住宅成交价格指数累计涨幅注：杭州2020年1-10月房价累计上涨5.3%。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 2020年12月18城二手住宅平均、最高、最低成交价格注：本报告中最高、最低成交价格为城市内价格最高、最低的五个街道二手住宅平均成交价格。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部中金同质性二手住宅成交价格指数显示，超高能级城市间与内部各区房价走势也差异显著2013至2020年间，北京、上海、深圳房价分别年化增长11%、12%和19%，累计翻1.3、1.5、3.1倍，均超

16、同期沪深300指数年化涨幅（10%）。深圳房价8年来多数时间均保持上涨，未经历过长时间持续下跌。其中有两个阶段房价上涨较为明显，分别为2015年1月至2016年3月和2019年1月至2020年12月，前一阶段历时15个月累计上涨91%，后一阶段历时24个月累计上涨40%。北京、上海房价峰值出现在2017年年中，以此为界呈现先涨后平的走势。北京、上海房价的主要上涨阶段均为2016年1月至2017年年中（滞后于深圳第一个房价上涨阶段约1年），峰值分别出现在2017年4月和6月，该阶段内房价累计上涨98%和77%。此后北京房价连续9个月下跌，较峰值累计跌去16%；上海房价进入持平阴跌阶段，并在201

17、8年4月开始连续10个月的下跌，累计跌去12%。此后两城房价均有所回升。整体而言，在2017年中之后，北京、上海房价呈现长期走平，短期有涨有跌的特点。图表: 超高能级城市中金同质性二手住宅成交价格指数资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 超高能级城市中金同质性二手住宅成交价格指数同比资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部3个超高能级城市内部各区之间房价绝对水平与相对变化也存在明显差异。由于单一区县内样本数量较少，故区县层面的中金同质性二手住宅成交价格指数以季度为频率进行计算。北京核心4区房价高于平均水平，西城、通州区受政策影响2020年房价仅微涨或有

18、所下跌。北京二手住宅平均成交价为6.4万元/平米，其中核心4个区（西城、东城、海淀、朝阳）的均价高于这一数值，其他区县中丰台、石景山价格在5万元/平米以上，昌平、通州、大兴在4万元/平米以上，其余在3万元/平米上下。2020年北京房价基本为各区普涨，但受学区房政策和单独限购政策影响，西城仅涨1%，通州房价有所下降。上海市核心7区房价高于或等于平均水平，除远郊的奉贤外2020年各区基本实现普涨。上海二手住宅平均成交价为6.1万元/平米，市内7个区的均价高于或等于这一数值，其他区县中浦东、闵行价格在5万元/平米以上，宝山价格在4万元/平米以上，其余在3万元/平米上下。2020年上海市除远郊的奉贤区

19、外基本为各区普涨。深圳核心3区房价高于平均水平，核心区2020年房价涨幅达三成。深圳二手住宅平均成交价为7.6万元/平米，核心3个区（南山、福田、宝安）的均价高于这一数值，其他区县中龙华、罗湖、光明价格在5万元/平米以上，盐田、龙岗、坪山价格均在4万元/平米以上。2020年深圳房价平均上涨24%；核心区房价涨幅较平均水平更高，达30%。图表: 北京各区二手住宅平均成交价格资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 北京各区成交价格指数涨幅资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 上海各区二手住宅平均成交价格资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金

20、公司研究部图表: 上海各区成交价格指数涨幅资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表：深圳各区二手住宅平均成交价格资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部图表: 深圳各区成交价格指数涨幅资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部活跃指标体系：市场活跃度年末小幅翘尾，中短期内或将趋稳除成交价格指标外，我们还构建了中金存量住房市场活跃指标体系，更加直观地度量市场供需力量对比（本报告中将之定义为活跃度），最终帮助刻画存量住房市场景气程度。根据度量对象和数据结构差异，活跃指标体系分为成交端和在售端两个维度。其中成交端指标主要用于活跃度实时监测，包括根据成

21、交样本计算的成交议价空间和成交周期两个指标；在售端指标则度量了存量住房市场上待成交的供需双方整体情况，一定程度上具有活跃度领先监测价值，主要指标为根据在售样本计算的在售关注度和30日内带看次数（需求侧）、挂牌价格指数和调价房源占比及调价幅度（供给侧）。成交端活跃指标显示，市场活跃度疫后快速反弹，随后趋于平稳，年末现小幅翘尾住房作为居民家庭的大宗、低频、异质交易商品，购房者在交易过程中通常会在房产经纪人带领下实地考察多套经过初筛的住房，在选择好目标住房后还需与售房者进行多轮价格协商从而确定成交价格，而该过程往往要经历较长时间。其中涉及的两个关键指标，即成交议价空间和成交周期，则能够在一定程度上实

22、时反映市场活跃度。成交议价空间：与市场活跃度负相关，议价空间在疫后先收窄后趋稳，年末再度下行从成交议价空间角度来看，成交议价空间越小，往往意味着市场活跃度越高。成交议价空间是指挂牌价格与成交价格差值占挂牌价格的比重。当市场供过于求（活跃度低）时，卖方议价能力较买方走弱，对应成交议价空间变大，例如2018年下半年和2019年下半年。反之，当市场供不应求（活跃度高）时，卖方议价能力较买方走强，对应成交议价空间变小，例如2019年上半年与2020年新冠疫情得到有效控制后。2020年初新冠疫情期间成交议价空间稳定在3.0%至3.1%之间；2季度疫情得到控制后议价空间持续收窄，表明市场活跃度快速反弹；3

23、季度议价空间基本稳定略有抬升，年末再现下行趋势，表明市场活跃度一定程度上出现年尾行情。图表: 18城加权平均成交议价空间1资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 18城加权平均成交议价空间同比变化资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 18城加权平均成交议价空间环比变化资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部成交周期：与市场活跃度负相关，一定程度上滞后于成交议价空间从成交周期角度来看，为了达成成交所需的时间越短，往往意味着存量住房市场活跃度越高。成交周期是指从房源挂牌至最终成交所经历的时间长度。

24、如果存量住房市场整体供不应求（活跃度高），则购房者会加速决策过程以避免错过心仪住房或自身支付能力被动削减，成交周期相应缩短。如果存量住房市场整体供过于求（活跃度低），则购房者观望情绪有所上升就会延迟决策，以避免“买贵”，成交周期相应延长。需要指出的是，成交周期反应速度往往落后于议价空间2-3个月。因此我们认为从成交议价空间观测到的2020年末市场活跃度有所提升的结论，或将反映在今年1季度的成交周期下行趋势上；而2020年年末成交周期略微上行，则与议价空间在2020年3季度略有抬升的趋势相符合。图表: 18城加权平均成交周期资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表

25、: 18城加权平均成交周期与议价空间的领先滞后关系资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部在售端活跃指标显示，年末需求趋缓、供给侧价格预期上行，中短期内活跃度或将趋稳在售端活跃指标体系通过刻画存量住房市场上待成交的供需双方情况，一定程度上实现中短期维度的活跃度领先监测。需要强调的是，不同于成交端指标可以追溯历史，在售端指标仅能从2020年下半年开始观测，但随时间推移积累数据增多，可以看到更多长期规律。在售关注度与30日内带看次数：2020年下半年市场需求快速提高，至年末有所趋缓我们以近期挂牌的在售二手住宅平均关注度和30日内带看次数2反映需求方情况。近期挂牌的在售二

26、手住宅平均关注度，是指以当期在售二手住宅套数标准化的潜在购房者在相关房产中介网站或终端点击的“关注”总数，反映潜在购房者在线初筛目标房源的行为。该指标具备3个特点：1）反映较早期的潜在购房需求，其中仅部分转化为实际购房行为；2）伴随着房源信息线上化的进一步普及，该指标长期具备上升趋势；3）操作线上化使得该指标受假期、气候等因素影响程度较小。近期挂牌的在售二手住宅30日内带看次数，是指以当期在售二手住宅套数标准化的过去30日内潜在购房者在房产经纪人带领下实地考察房源的次数。相对应地，该指标具备以下2个特点：1）反映更加“接近成交”的潜在购房需求，即有更大概率转化为实际购房行为；2）考察线下化使得

27、该指标受假期、气候等因素影响程度更大。综合两个指标，在剔除2020年国庆、中秋双节期间集中看房行为影响后，可以看到2020年下半年存量住房市场需求快速提高，但该趋势至年末有所趋缓。这主要表现为年末关注度环比涨幅有所回落，同时30日内带看次数受寒潮、传统节日、局地疫情反复等多重因素影响，2020年12月环比下降4.2%。图表: 近期挂牌的在售二手住宅加权平均关注度环比资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 近期挂牌的在售二手住宅加权平均30日内带看次数环比注：由于操作原因，所收集的9月底30日带看次数实际为国庆、中秋双节后数据，从而造成9月环比较高、10月环比

28、回落的现象。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部挂牌价格指数与在售调价行为：2020年末供给侧价格预期上行，活跃度中短期内或将趋稳我们以挂牌价格指数和在售调价行为反映供给侧情况。具体包含三个指标，分别为中金同质性二手住宅挂牌价格指数、在售二手住宅中调价套数占比和在售调价二手住宅调价幅度。需要明确的是，由于基础数据是样本而非全体，所以指标更多反映售房者的价格预期变化而非潜在供给总量变化。但我们认为价格预期能够一定程度上反映供给侧整体情况，当售房者价格预期上行，往往意味着供给侧整体库存不高。中金同质性二手住宅挂牌价格指数显示，年末存量住房市场价格预期有所上行。中金同

29、质性二手住宅挂牌价格指数构建方法仍为多重链式特征价格模型，但基础数据改为每个报告期内新挂牌二手住宅和在售调价二手住宅（即本期相对上期挂牌价有所调整的二手住宅），该指数剔除了房源异质性影响，准确测度售房者的预期价格变动。 2020年12月19城加权平均挂牌价格指数为100.7，环比11月上涨0.6%；其中7个城市挂牌价格指数环比上涨（上期为6个），10个城市环比持平（上期为6个），2个城市环比下跌（上期为7个）；总体反映售房者价格预期有所上行。图表: 中金同质性二手住宅成交价格指数环比涨跌情况注：环比上升、持平、下降分界点分别为+0.5%和-0.5%。资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中

30、金公司研究部图表: 中金同质性二手住宅加权平均挂牌价格指数资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 中金同质性二手住宅加权平均挂牌价格指数环比资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部其中，在售调价二手住宅样本能更直观地表征售房者价格预期变动。多数情况下在售调价二手住宅的调价方向为下调，即调价幅度为负数，这是为尽快达成交易采取的正常行为；但在房价短期过快上涨的情形下，调价方向可能转为上调，例如深圳、上海、合肥。下调幅度收窄或上调幅度增加均隐含售房者的价格预期上行，反之则为下行。综合调价方向、调价幅度和在售二手住宅中调价套数占比变化情况

31、可以对当期售房者的价格预期走势进行判断。2020年12月在售二手住宅中调价套数占比环比11月下降3.4%，整体调价方向仍为下调，但下调幅度环比收窄0.4个百分点至-1.20%，同样表明售房者价格预期有所上行。综合来看，2020年下半年存量住房市场需求快速提高，至年末受寒潮、传统节日、疫情局地反复等多重因素影响趋于平缓。同时年末供给侧价格预期有所上行（隐含库存水平不高）。在售端指标显示，市场活跃度中短期内或将趋于平稳。图表: 加权平均在售二手住宅中调价套数占比环比资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 加权平均在售调价二手住宅调价幅度资料来源：搜房、58、贝壳

32、等房产中介网站，中指数据库，中金公司研究部图表: 调价套数占比、调价方向、调价幅度反映供给侧价格预期变化资料来源：中金公司研究部图表: 2020年12月19城在售调价二手住宅调价幅度资料来源：搜房、58、贝壳等房产中介网站，中金公司研究部综合指数体系：市场再现高景气度，中短期内趋稳或微降我们前述构建的价格指标体系和活跃指标体系分别从成交价格和市场供需对比两方面衡量存量住房市场景气程度，刻画维度十分丰富但同时带来了指标复杂、不够直观简单的问题。为此我们构建了综合指数体系，即通过主成分分析方法（具体见本报告中“我们如何构建中金存量住房市场监测体系？”小节），将前述多个指标共有的、反映市场整体温度的主成分“提炼”出来，从而在数量意义上刻画存量住房市场景气程度。类似地，综合指数体系也分为用于实时监测的景气指数和用于领先监测的领先指数。