住房大数据网

2017年12月中国城市房价排名
网站首页 > 数据与报告 > 住房市场发展月度分析报告

中国住房市场发展月度分析报告 (2018年04月)

2018-05-02 10:20:32 住房大数据网 阅读

十九大报告指出要“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位,加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,让全体人民住有所居”。2018年04月23日中共中央政治局会议提出要“推动信贷、股市、债市、汇市、楼市健康发展,及时跟进监督,消除隐患”。为促进房地产市场平稳健康发展,以及为降低宏观经济风险提供参考,中国社科院财经战略研究院、中国社科院城市与竞争力研究中心项目组在2018年3月大数据房价指数(BHPI)的基础上,结合项目组对中国住房市场的长期跟踪研究,完成了2018年4月《中国住房市场发展月度分析报告》。

一、市场概述

2018年3月大数据房价指数监测发现,北京房价有所回升,但复苏基础并不牢固。部分热点二三线城市房价仍较快上升。前期房价涨幅相对较小的东北部分城市,房价开始出现追涨。

北京房价连续2个月企稳回升,环京楼市再度下降,西安、青岛、南宁、大连等成为新的热点二三线城市。2018年3月大数据房价指数环比显示,与2月相比,北京房价环比上涨了1.25%,涨幅比上月扩大0.28个百分点,结束了连续9个月的房价回调。但作为环京楼市风向标的廊坊(燕郊)房价,在经历了连续三个月的止跌回升后,2018年3月环比再度下跌了1.73%,显示出市场复苏的不稳定性。西安、青岛、南宁房价环比涨速居样本城市前三位,环比分别上涨5.1%、5.05%和4.29%。近年房价走势相对平和的大连,房价环比上涨4.02%,房价环比涨速居样本城市第四位。样本城市中,共有南京、合肥、天津、厦门、石家庄、廊坊6城市房价环比下跌(见表1)。

重点城市房价存在先涨先跌的现象。廊坊、天津、北京、上海、厦门、合肥等2016年以来第一波房价快速上涨城市,3月的房价均低于一年前的价格。成都、西安、南宁等第二波房价上涨城市,近一年房价涨幅仍然较大。2018年3月大数据房价指数同比显示,与上年同月上比,廊坊、天津、北京、上海、厦门房价跌幅分别为33.08%、14.88%、13.51%、4.9%、1.43%,居样本城市房价年度跌幅前五位;成都、西安、南宁、杭州、青岛房价涨幅分别为64.39%、62.69%、49.77%、45.06%、44.33%,居样本城市年度房价涨幅前五位(见表1)。

部分城市各区域板块的房价走势出现较大分化,调控政策有待进一步细化。从2018年3月主要城区大数据房价同比指数看,近一年来,北京市各区中,房价跌幅最大的为通州区达16.97%,其次为东城区下跌16.3%,最末尾为顺义区下跌11.21%。天津市跌幅最大的为东丽区下跌19.36%,最小的为河西区下跌13.5%,与北京市类似,投机程度较大的板块跌幅也较大。上海市各区中,松江区下跌8.13%居跌幅之首,而静安区还上涨了8.16%。沈阳市和平区上涨31.84%居全市各区涨幅首位。青岛市涨幅最大的为黄岛区上涨66.05%,最小的为崂山区上涨31.12%,二者涨幅差距高达35个点。南京市鼓楼区上涨21.07%居全市各区涨幅首位,江宁区上涨4.77%居末位。广州市涨幅最大的为番禹区上涨46.77%,最小的为天河区上涨18.29%。成都市郫都区上涨94.14%居各区涨幅首位,天府新区上涨57.15居各区涨幅末位,撤县设区对郫都区房价上涨构成了有力的支撑。

一、二、三线城市住房单价普遍在万元以上,其中以1-2万元区间为最多。从大数据单价中位数看,30个样本城市中,只有沈阳1个城市每建筑平方米单价中位数在1万元以下。样本城市中在5万元以上的有北京、深圳2个城市,4万元-5万元的有上海1个城市,3万元-4万元的有厦门、广州、南京、杭州、天津、青岛、廊坊(燕郊)7个城市,1万元-2万元的有苏州、武汉、济南、石家庄、郑州、东莞、合肥、南宁、成都、惠州、佛山、重庆、西安、大连、长沙、无锡、中山、烟台、太原19个城市(见表4)。

不同城市购房的资金门槛差距较大,但多数城市在100万元-200万元之间。从大数据总价中位数看,2018年3月,要达到当地的中等住房水平,在北京购房需要408万元,在南京需要198万元,在西安需要100万元,在大连只需要81万元。28个采样城市中,单套总价中位数在400万元以上的有北京1个城市,在300万元-400万元之间的有深圳1个城市,在200万元-300万元之间的有上海、厦门、杭州3个城市,在100万元-200万元之间的有南京、广州、青岛、苏州、武汉、廊坊、石家庄、东莞、南宁、天津、合肥、郑州、济南、成都、佛山、长沙、西安17个城市,100万元以下的有无锡、重庆、沈阳、太原、烟台、大连6个城市(见表5)。

二、形势分析与预测

从外部环境看,国际经济形势复杂多变,市场不确定性显著增加。中美贸易摩擦将迫使中国产业升级转型与结构优化,从而间接影响国民收入结构和区域经济结构。这两种结构变化都将对未来房地产市场格局产生深远影响。

从金融条件看,住房信贷市场持续趋紧,但房贷利率仍处于历史相对低点。全球金融去杠杆进程仍在继续推进,美元进入加息周期。货币实际利率上升,“余额宝”等无风险货币基金的年化利率基本维持在4%以上。虽然国家政策层面对首次购房的支持态度没有发生变化,但融资成本的提升导致商业银行自主调高了首套房贷利率。数据显示2018年3月全国首套房贷款平均利率为5.51%,相当于基准利率1.124倍,环比2月上升0.92%,同比去年3月首套房贷款平均利率4.46%上升23.54%。尽管房贷利率有所攀升,但目前的房贷利率仍处于近10年来的相对低点。

从市场本身看,各地住房市场涨多跌少。除了2016年来第一波房价上涨城市如南京、合肥、天津、厦门、石家庄、廊坊等还在下跌外,其它城市大都在上涨,西安、青岛等部分热点城市仍处于房价快速上涨区间。截至目前,已有上海、南京、长沙、成都、武汉、杭州和西安7个城市公布了摇号购房政策或意见。新房价格管制、房价上涨预期与库存不足共同造就了部分城市新房市场严重供求失衡的局面。

从政策面看,调控政策延续,限购、限售的城市继续增加。昆明将住宅限售从呈贡区2年加码为三大热点区域3年;大连本市户籍2套以上限购;沈阳在3个热点区域实行限购;青岛将限购范围扩大至青岛户籍居民家庭,并将限售期限从2年提高至5年;海南省在已出台限购政策的基础上,实施全域限购;一些三四线城市也开始限购、限售。

央行对货币政策作了微调,降低了存款准备金率1个百分点。根据中国人民银行公告,从2018年4月25日起,下调大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、非县域农村商业银行、外资银行人民币存款准备金率1个百分点。同日,上述银行将各自按照“先借先还”的顺序,使用降准释放的资金偿还其所借央行的中期借贷便利(MLF)。据测算此次降准将释放1.3万亿元的流动性,其中9000亿元用来替代尚未到期的中期借贷便利(MLF),增量资金约为4000亿元。

基于以上因素综合推测,短期看,一二线城市中房价下降或稳定的城市个数增多;三四线城市房价仍将继续惯性上涨,但涨速将有所下降。

三、政策建议

尽管外部国际经济形势错综复杂,住房市场不确定性增加,但由于我国尚处于城镇化和工业化进程之中,仍存在大量的住房真实需求作为房价支撑。因此,只要宏观货币政策不出现类似上世纪末日本的重大失误,房地产市场出现整体崩盘的可能性极小。通过需求政策抑制住房投机炒作进而控制房价泡沫风险,仍应是当前房地产调控的主要任务。

一是中央层面应保持货币政策的稳健中性,不宜放水或大幅紧缩。房价具有很强的金融依赖性,货币供应的相对稳定是楼市稳定的基础。日本在1985年“广场协议”后,为对冲日元升值压力,错误地采取了宽松的货币政策,造就了史上著名的房地产大泡沫。之后面对房地产泡沫与愈演愈烈的投机之风,日本政府被迫收缩银根,采取了加息等一系列紧缩性货币政策,最终使房地产泡沫全面崩溃。应汲取日本于上世纪末房地产泡沫破灭前后货币政策失当的教训。不采取货币扩张的方法来吹大资产泡沫,也尽量避免用紧缩性货币政策如加息、提准等来稳定房价。

二是要坚持“房住不炒”的方略,保持调控政策定力,避免为激活经济需要而再度剌激购房需求。除了少部分购房门槛过高的城市外,大多数城市房价仍在上涨,库存偏低房价快速上涨的城市也不在少数。只要给予适度政策剌激,房价进一步泡沫化难以避免,这必将显著加大宏观经济运行风险。这要求维持现有的限购、限贷等房地产调控政策力度不放松。部分快速上涨的三四线城市,还需要督促其出台或加码购房需求控制政策。加大处罚力度,严格控制各类消费贷、网贷流入房地产市场。加强市场秩序监管,及时查处各类违规销售行为。

三是及时监测楼市涨跌风险,督促相关宏观政策管理部门和各地方政府及时对政策进行微调。在当前的复杂内外部条件下,住房市场形势变化将显著加快。需要加强市场监测及时微调政策,以规避市场风险和宏观风险。特别需要加大对各区域市场库存水平、房价、实际贷款利率等重要指标异常变动的监测。

表1  2018年3月主要城市大数据房价指数

城市

环比上涨%

同比上涨%

近3月

上涨%

近半年

上涨%

1

2

3

1

2

3

西安

2.17

2.4

5.1

56.63

58.33

62.69

9.97

16.57

青岛

3.02

1.95

5.05

52.7

45.19

44.33

10.33

16.6

南宁

0.28

1.66

4.29

34.89

43.3

49.77

6.32

20.48

大连

2.41

1.98

4.02

18.79

19.05

22.35

8.64

14.2

烟台

2.47

1.45

2.99

32.83

33.42

36.54

7.07

18.05

太原

2.52

1.27

2.8

22.85

22.75

24.98

6.74

14.47

广州

1.76

1.01

2.66

45.11

40.75

36.25

5.53

9.22

重庆

1.01

1.58

2.17

32.21

29.9

28.8

4.83

6.42

成都

2.83

2.16

2.12

72.39

70.69

64.39

7.28

27.58

长沙

0.73

1.09

1.92

34.01

30.26

28.54

3.8

6.79

武汉

0.86

0.62

1.89

27.84

23.57

22.81

3.4

6.95

无锡

0.55

1.17

1.89

29.42

27.67

25.96

3.64

4.47

济南

0.65

0.51

1.78

47.87

38.78

34.59

2.97

7.27

沈阳

0.35

1.05

1.55

21.14

22.16

21.58

2.97

6.65

杭州

0.75

0.14

1.31

55.08

48.84

45.06

2.22

8.82

深圳

1.22

-0.59

1.3

7.29

6.4

6.14

1.93

2.49

北京

-0.26

0.97

1.25

-5.36

-9.16

-13.51

1.96

-1.56

东莞

1.6

0.63

0.97

25.48

23.2

21.84

3.23

8.96

苏州

0.46

0.87

0.9

4.8

3.91

2.7

2.25

2.21

佛山

0.36

2.06

0.53

43.47

36.71

27.17

2.96

3.03

上海

-1.51

-0.1

0.39

-3.6

-4.1

-4.9

-1.22

-4.14

郑州

-0.26

0.22

0.16

9.47

7.98

6.03

0.12

-0.5

中山

1.7

0.35

0.04

-

-

-

2.1

7.12

南京

0.64

1.22

-0.02

13.95

13.51

11.18

1.85

3.84

合肥

-0.33

0.02

-0.03

-2.2

-1.19

-1.01

-0.35

0.15

天津

0.72

0.33

-0.07

-8.82

-10.9

-14.88

0.99

-5.86

厦门

-2.21

-1.36

-0.15

9.34

3.34

-1.43

-3.69

-6.47

石家庄

0.37

-0.17

-0.46

20.38

15.12

7.74

-0.26

-3.45

廊坊

2.24

2.93

-1.73

-28.74

-28.88

-33.08

3.41

-9.98

京津冀

-0.13

1.04

0.83

-6.25

-9.58

-14.17

1.73

-2.6

长三角

-0.43

0.15

1.12

6.75

6.04

5.07

0.84

-0.17

中部

1.04

1.21

2.07

25.95

24.06

23.51

4.39

8.51

珠三角

1.88

-0.02

1.3

25.54

22.72

19.2

3.18

5.17


数据来源:住房大数据联合实验室(www.zfdsj.org)数据库

中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组

注:各城市以2018年3月房价环比涨幅为顺序。由于每月都将根据最新数据对所有指数进行重算与修订,不同版本的指数可能会有细微差异,以最新版本为准。近半年及近3月上涨均指截至3月底的房价累计涨幅。计算范围仅限于存量(二手)住房成交价数据。廊坊房价主要根据廊坊市燕郊板块数据编制,下同。

表2  2018年3月主要城区大数据房价指数(一线城市)

城市

区县

同比上涨%

环比上涨%

近3个月

上涨%

近半年

上涨%

2

3

2

3

北京

东城

-7.56

-16.3

1.82

-0.01

0.73

-2.78

西城

-9.41

-14.3

0.67

2

1.92

-0.63

朝阳

-9.05

-12.64

0.64

1.59

1.51

-1.75

海淀

-8.94

-13.23

1.06

1.08

1.97

-0.74

丰台

-9.98

-13.6

0.57

1.98

1.97

-1.39

石景山

-7.97

-14.52

2.45

0.72

1.46

-3.55

通州

-13.76

-16.97

0.8

1.03

4.31

-2.93

昌平

-9.02

-12.53

1.01

1.45

2.45

-1.23

大兴

-9.44

-13.59

1.73

1.14

2.56

-2.37

顺义

-7.89

-11.21

1.54

1.92

3.48

1.2

房山

-8.76

-13.84

0.07

2.17

2.26

-0.71

门头沟

-2.97

-15.47

4.25

-2.7

1.51

-4.96

上海

浦东

-3.08

-4.27

-0.47

-0.11

-1.74

-3.84

闵行

-5.39

-6.43

-0.49

0.18

-1.43

-4.34

宝山

-6.15

-6.82

0.01

-0.09

-0.81

-3.57

徐汇

-2.12

-3.72

-0.64

-1.04

-2.32

-5.16

普陀

-4.38

-5.19

-0.62

0.07

-1.71

-5.1

杨浦

-1.93

-3.88

-0.59

0.62

-1.32

-5.16

长宁

-0.5

-2.74

-0.36

-0.14

-1.48

-2.18

松江

-7.43

-8.13

-0.43

-0.58

-1.35

-5.31

嘉定

-5.73

-6.66

-0.39

0.45

-0.86

-3.77

黄浦

0.56

-0.29

-0.88

2

0.26

-2.64

静安

4.53

8.16

-0.19

1.21

0.09

0.07

闸北

-2.95

-3.77

0.3

0.26

-0.65

-2.26

虹口

-4.13

-7.07

0.12

0.36

-1.72

-4.25

青浦

-0.41

-2.33

-1.06

-1.19

-2.39

-3.61

奉贤

-2.7

-5.12

0.42

-0.45

-1.64

-6.88

深圳

罗湖

3.77

4.33

-1.2

2.39

3.88

3.12

福田

5.72

5.79

-1.19

1.41

1.34

2.63

南山

10.16

8.88

-0.43

2.36

2.7

4.16

宝安

6.26

6.71

-1.67

1.01

1.38

-0.61

龙岗

5.36

4.21

0.21

0.25

1.42

2.26

广州

天河

19.72

18.29

-1.5

4.7

1.32

4.39

海珠

32.96

34.43

-0.06

5.58

8.48

10.36

番禺

50.89

46.77

1.15

4.24

4.17

12.88

数据来源

住房大数据联合实验室(www.zfdsj.org)数据库

中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组

注:各区县板块的划分参考了行业习惯和市场关联性,与行政区划可能不完全一致。由于每月都将根据最新数据对所有指数进行重算与修订,不同版本的指数可能会有细微差异,以最新版本为准。计算范围仅限于存量(二手)住房成交价数据。近半年及近3月上涨均指截至3月底的房价累计涨幅。

表3  2018年3月主要城区大数据房价指数(二三线城市)

城市

区县

同比上涨%

环比上涨%

近3个月

上涨%

近半年

上涨%

2

3

2

3

天津

南开

-10.02

-14.47

0.26

-1.06

-0.59

-7.93

河西

-10.33

-13.5

1.08

-0.04

-0.06

-4.84

河北

-13.31

-16.48

0.38

-0.78

-1.1

-6.1

河东

-11.84

-15.36

-1.11

-0.08

-2.06

-6.17

红桥

-13.93

-15.54

-0.41

0.22

0.09

-6.49

西青

-14.88

-14.87

0.75

2.54

0.23

-5.77

东丽

-15.7

-19.36

-0.75

-0.2

-3.95

-9.92

南京

鼓楼

21.07

21.07

1.48

2.2

4.49

9.11

建邺

10.58

10.37

-0.25

1.03

1.4

2.29

秦淮

16.71

13.84

0.2

-0.45

0.59

2.77

玄武

13.46

12.28

0.58

0.3

-0.25

3.16

江宁

5.41

4.77

0.38

0.25

0.66

1.68

成都

锦江

66.98

63.46

1.87

2.85

7.74

25.38

青羊

66.51

64.36

2.22

3.1

8.34

23.93

武侯

68.58

66.67

1.94

2.86

8.98

26.81

成华

77.57

73.95

2.01

2.08

7.33

28.94

金牛

69.04

67.46

2.58

2.28

9.01

29.85

天府新区

59.31

57.15

1.75

2.8

8.65

27.46

郫都

93.45

94.14

3.12

3.58

11.38

41.79

重庆

江北

38.11

35.31

1.3

3.48

5.86

9.71

渝北

39.56

34.58

1.05

1.8

4.22

6.33

南岸

35.14

32.47

0.94

1.41

2.87

8.44

大连

甘井子

22.09

25.9

2.34

4.67

9.5

15.19

沙河口

19.08

21.03

1.96

3.37

8.43

13.66

杭州

西湖

41.24

38.27

-0.36

0.82

1.08

8.9

下城

45.78

39.76

1.51

1.56

1.84

6.33

拱墅

43.32

40.05

-0.01

2

2.7

6.78

青岛

市南

40.76

37.22

1.58

3.95

9.24

13.14

市北

36.52

36.61

1.44

4.82

8.42

12.91

李沧

32.29

31.59

1.73

4.56

8.28

11.74

崂山

38.86

31.12

2.73

0.63

7.81

10.81

黄岛

63.67

66.05

3.03

7.15

15.77

27.73

长沙

雨花

28.66

28.03

0.8

2.24

4.65

7.12

苏州

工业园区

2.3

2.58

-0.04

1.09

1.11

2.31

沈阳

铁西

14.96

15.44

1.76

1.6

3.75

4.58

和平

33.82

31.84

0.91

1.94

3.67

8.54

浑南

29.25

28.16

0.95

1.2

3.38

7.72

济南

市中

40.44

35.57

0.39

1.62

2.78

6.97

天桥

44.52

38.47

0.85

1.69

3.06

8.44

数据来源

住房大数据联合实验室(www.zfdsj.org)数据库

中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组

注:各区县板块的划分参考了行业习惯和市场关联性,与行政区划可能不完全一致。由于每月都将根据最新数据对所有指数进行重算与修订,不同版本的指数可能会有细微差异,以最新版本为准。计算范围仅限于存量(二手)住房成交价数据。近半年及近3月上涨均指截至3月底的房价累计涨幅。

 


 

表4  2018年3月主要城市大数据住房单价中位数(元/平方米

城市

2017年12月

2018年1月

2018年2月

2018年3月

排名

北京

53474

54962

54869

55060

1

深圳

52726

52508

54294

52476

2

上海

49524

47300

46747

47626

3

厦门

38920

39100

38469

35026

4

广州

28907

29016

28626

29231

5

南京

28971

28208

28518

28156

6

杭州

28630

28459

27359

27934

7

天津

23558

23810

24650

23822

8

青岛

19368

20320

21455

22276

9

廊坊

19834

20219

20387

20221

10

苏州

19662

19566

18937

19348

11

武汉

18902

18802

19219

19254

12

济南

17844

17919

17589

17961

13

石家庄

16302

15896

17027

17160

14

郑州

16274

16209

16122

16662

15

东莞

17820

18082

17276

16650

16

合肥

16068

15749

15871

15998

17

南宁

13830

12642

15342

15880

18

成都

14670

15176

15340

15346

19

惠州

10119

14012

-

14925

20

佛山

14410

13484

15376

13334

21

重庆

11374

11476

11604

11938

22

西安

10536

10989

11494

11869

23

大连

11208

11178

11498

11636

24

长沙

10791

10941

10986

11200

25

无锡

10547

12174

10432

11020

26

中山

11703

11995

11714

10747

27

烟台

9230

8960

9151

10202

28

太原

9542

9673

9965

10060

29

沈阳

9079

9586

9773

9598

30

数据来源

住房大数据联合实验室(www.zfdsj.org)数据库

中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组

注:计算范围仅限于存量(二手)住房成交价数据。

 

 


 

表5  2018年3月主要城市大数据住房总价中位数(万元/套)

城市

2017年12月

2018年1月

2018年2月

2018年3月

北京

400

410

408

408

深圳

340

343

370

333

上海

315

311

302

298

厦门

310

330

349

286

杭州

222

218

218

212

南京

212

207

203

198

广州

204

206

200

195

青岛

144

153

170

170

苏州

172

175

161

168

武汉

152

160

154

154

廊坊

156

158

146

147

石家庄

126

140

128

146

东莞

154

154

150

145

南宁

190

110

72

142

天津

138

144

149

141

合肥

132

139

137

134

郑州

130

119

108

128

济南

147

133

129

126

成都

117

120

123

120

佛山

120

110

122

119

长沙

101

102

98

101

西安

92

95

100

100

无锡

95

120

81

97

重庆

94

94

91

95

沈阳

85

89

96

87

太原

83

83

90

86

烟台

80

74

73

86

大连

78

80

80

81

数据来源

住房大数据联合实验室(www.zfdsj.org)数据库

中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组

注:计算范围仅限于存量(二手)住房成交价数据。

大数据房价指数(BHPI)由住房大数据联合实验室、中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组根据采自互联网的数百万条存量住房实际成交价数据,利用最新互联网大数据分析技术和国际通行的重复交易指数模型计算。通过新技术的应用,BHPI尽可能规避了房价指数编制常见的阴阳合同价、非理性报价、网签时间滞后、加总失真等技术难题,以求更为贴近居民家庭对房价涨跌的真实感受。BHPI为月度存量房价格指数,指数样本目前覆盖了约三十个主要城市和数十个重点城市的主要城区。根据重复交易指数模型的技术特性,BHPI仅监测存量住房价格变动,新建商品住房价格变动不计入BHPI。BHPI为大数据挖掘研究前沿成果,数据仅作为市场研究参考,住房市场评价以政府统计部门数据为准。

 

报告执笔人:

邹琳华  中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组组长

吕风勇  中国社科院城市与竞争力研究中心研究员,《中国县域经济发展报告》主编

 

本研究得到国家自然科学基金面上项目“多中心群网化中国城市新体系的决定机制研究”(批准号:71774170)及“基于互联网大数据和重复交易法的中国城市住房价格指数编制研究”(批准号:71774169)资助。

 

《中国住房市场发展月度分析报告》可于每月中下旬登录中国社科院财经战略研究院网站(www.naes.org.cn)查询。更多详细指数及数据请登录住房大数据研究网www.zfdsj.org查询,或关注微信公众号“住房大数据”订阅。如有问题与建议,请与中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组联系,项目组邮箱:zfdsj2@163.com,微信号:11192160,电话:17190301535。未经项目组许可,不得将本报告及数据用于商业用途,转载请注明出处。

图片关键词

微信扫描二维码或搜索公众号“住房大数据”关注,获取最新住房大数据研究报告。

 

 

 


Powered by MetInfo 5.3.19 ©2008-2019 www.metinfo.cn