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1、中國宏觀金融NIFD季報主編:李揚殷劍峰張旸 王蔣姜2022 年 4 月房地產金融NIFD季報主編:李揚蔡真崔玉、陶琦2023 年 5 月 NIFD 季報是國家金融與發展實驗室主要的集體研究成果之一，旨在定期、系統、全面跟蹤全球金融市場、人民幣匯率、國內宏觀經濟、中國宏觀金融、國家資產負債表、財政運行、金融監管、債券市場、股票市場、房地產金融、銀行業運行、保險業運行、機構投資者的資產管理等領域的動態，并對各領域的金融風險狀況進行評估。NIFD 季報由三個季度報告和一個年度報告構成。NIFD 季度報告于各季度結束后的第二個月發布，并在實驗室微信公眾號和官方網站同時推出；NIFD 年度報告于下一年

2、度 2 月份發布。I 小陽春行情可持續嗎？摘摘 要要 房地產政策方面，政府部門在堅持“房住不炒”的政策底線基礎上，推出建立首套房貸利率政策動態調整長效機制，在全國范圍內推行不動產“帶押過戶”服務，改善優質房企的資產負債表計劃，啟動不動產私募投資基金試點等新的積極性房地產政策措施，來促進房地產市場平穩健康發展，推動建立房地產業發展新模式。房地產市場運行方面，房價結束了持續17個月的環比下跌，下行壓力得到了有效緩解；住房銷售市場有所回暖，預期開始好轉，住房銷售面積同比上漲 1.4%，住房銷售額同比上漲 7.1%，市場呈現“小陽春”行情。房地產金融形勢方面，個人住房貸款余額規模為 38.94 萬億元

3、，但同比增速已下滑至 0.3%；個人住房金融服務繼續優化，個人住房貸款的平均放款周期縮短至三周，21 個樣本城市的首套房貸利率已步入“3”時代。房企的融資環境進一步改善，房地產開發貸款余額為 13.3 萬億元，同比增長 5.9%；房企境內信用債（不包括資產證券化產品）的發行總額是 1395.77 億元，同比增長 11.88%；房企新增境外債主要用于違約房企債務重組，利用新發長期、低息債券置換原高息債券；房地產信托規模仍在持續壓降。房地產市場風險提示：一是從境內公開市場來看，未新增首次違約房企，這表明央行、銀保監會實施的改善優質房企資產負債表計劃、金融“三支箭”等政策效果初顯。二是個人住房貸款

4、本報告負責人：本報告負責人：蔡真 本報告執筆人：本報告執筆人：蔡真 國家金融與發展實驗室房地產金融研究中心主任 崔玉 國家金融與發展實驗室房地產金融研究中心研究員 陶琦 貝殼研究院數據研究總監 【NIFD 季報】季報】全球金融市場 人民幣匯率 國內宏觀經濟 宏觀杠桿率 中國宏觀金融 中國金融監管 中國財政運行 地方區域財政 房地產金融房地產金融 債券市場 股票市場 銀行業運行 保險業運行 機構投資者的資產管理 II“提前還貸潮”的爆發，對于借款人來說，如果還款資金來自轉貸或經營貸，會存在違規和財務風險。三是存量房“帶押過戶”模式的推行，能夠縮短交易所需時長，降低交易的資金成本，但需防范新模式帶

5、來的交易風險。對于未來形勢，我們對“小陽春”行情的可持續性存疑。主要判斷依據來自于調研中發現的微觀主體行為的改變。購房人表現為兩大行為特征：第一，剛需購房者認購猶豫，甚至出現下定后又撤回的現象。主要原因是年輕人普遍擔心失業、收入預期不穩。第二，房貸提前還款訴求強烈。提前還貸在過往屬于正?，F象，但沒有引起按揭余額下行，因為過去房價一直處于上升期，個人歸還按揭貸款后出于改善性或投資性需求還會購買住房、還會使用杠桿，這使得個人按揭仍處于凈增加的狀態。當前提前還款邏輯完全不同于以往，購房人提前還款要么是為了替換成本更低的經營貸，要么是為了減少負債總額。居民提前還貸的目的已由過去的追求資產最大化轉向為負

6、債最小化，這是典型的資產負債表衰退信號。房企表現呈現兩大行為特征：第一，市場約束力更強的民企普遍不拿地，新開工面積明顯低于竣工面積，這反映出大部分民企對于市場的預期不樂觀，不愿意投資。第二，部分房企出現“躺平”現象，自救意愿不強。目錄 一、房地產政策情況.1（一）中央及部委層面持續推出新的積極性房地產政策措施.1（二）地方政府層面繼續優化區域房地產政策.1 二、房地產市場運行形勢.2（一）商品住宅銷售價格結束了持續 17 個月的環比下跌.2（二）住房銷售市場呈“小陽春”行情.3（三）“保交樓”政策支持下住宅竣工面積恢復正增長.4（四）城鎮居民住房消費預期好轉.5（五）土地交易市場仍未能擺脫低迷

7、狀態.6（六）三線城市住宅庫存去化的壓力相對較大.6（七）住房租賃市場表現出復蘇的跡象.7（八）租金資本化率基本保持穩定.8 三、個人住房金融形勢.9（一）個人住房貸款余額增速仍在繼續下滑.9（二）首套住房貸款利率繼續下調.9（三）個人住房貸款的平均放款周期縮短至三周.10（四）個人住房抵押貸款總體風險不大.11 四、房企融資形勢.13 （一）房地產開發貸余額的同比增速穩步回升.13（二）房地產信托規模仍在持續壓降.13（三）房企境內、外債發行規模上升.14 五、房地產市場主要風險情況分析.15（一）房企債務違約蔓延的形勢得到遏制.15（二）個人住房貸款早償率大幅上升.15（三）存量房“帶押過

8、戶”需防范交易風險.16 六、對未來形勢的判斷：“小陽春”行情可持續嗎？.18 附件：相關指標說明.20 1 一、房地產政策情況（一一）中央及部委層面持續推出新的積極性房地產政策措施中央及部委層面持續推出新的積極性房地產政策措施 2023 年第一季度，中央層面在堅持“房住不炒”的政策底線基礎上，不斷推出新的積極性房地產政策措施，來促進房地產市場平穩健康發展，推動建立房地產業發展新模式：一是多次重申房地產行業的國民經濟支柱產業地位。二是建立和落實首套房貸利率政策動態調整長效機制，在全國范圍內推行不動產“帶押過戶”服務，大力支持居民剛性和改善性住房需求。三是落實好房地產“金融 16條”，保持房企信

9、貸、債券等融資渠道穩定，支持房企合理融資需求。四是扎實做好保交樓、保民生工作，明確商品房消費者的房屋交付請求權或價款返還請求權優先于建設工程價款優先受償權、抵押權以及其他債權，保障購房者權益，穩定居民住房消費預期和信心。五是防范化解房企債務風險，一方面開展“資產激活”“負債接續”“權益補充”“預期提升”四項行動，改善優質房企的資產負債表，防范房企債務風險進一步惡化；另一方面設立房企紓困專項再貸款（額度 800億元），按照正向激勵、市場化原則，推動出險房企的債務重組、項目并購，推進問題房企債務風險化解工作。六是加快完善住房租賃金融政策體系，包括設立租賃住房貸款支持計劃（額度 1000 億元），啟

10、動不動產私募投資基金試點，起草住房租賃“金融 17 條（征求意見稿）”，為住房租賃市場提供多元化、多層次、全周期的金融產品和金融服務體系。（二二）地方政府層面繼續優化區域房地產政策地方政府層面繼續優化區域房地產政策 2023 年第一季度，在“因城施策”的原則下，地方政府繼續優化區域房地產政策。需求端的政策主要包括部分城市放松或取消限購、限貸等行政性管制措施，延長個人住房貸款年齡期限，優化首套、二套房認定標準，推行存量房“帶押過戶”模式，下調首付比例，動態調整區域個人住房貸款利率下限，提高多孩家庭住房公積金貸款額度上限，支持提取住房公積金支付購房首付款，支持按實際支付租金提取住房公積金，擴大人才

11、認定范圍，發放購房補貼，給予財稅優惠，棚改貨幣化安置或“房票”安置等。供給端的政策主要包括優化房地產項目預售資金的監管和使用，加大對區域內房地產項目的融資支持，鼓勵金融機構對房企存2 量貸款進行展期或調整還款安排，政府部門或國有平臺回購滯銷存量商品住房作為安置房、人才房或保障性租賃住房，因地制宜開展現房銷售試點等。二、房地產市場運行形勢（一）商品住宅銷售價格（一）商品住宅銷售價格結束了持續結束了持續 17 個月的環比下跌個月的環比下跌 從國家統計局公布的 70 個大中城市商品住宅銷售價格變動數據來看，2023年第一季度末，70個大中城市的新建商品住宅銷售價格較2022年末上漲0.26%，二手商

12、品住宅銷售價格上漲了 0.16%。從住房銷售價格的環比走勢來看，2023 年2 月，70 城新建商品住宅和二手住宅銷售價格結束了自 2021 年 9 月以來持續 17個月的環比下跌態勢（見圖 1 左上圖）。2023 年 3 月，70 個大中城市的新建商品住宅、二手住宅銷售價格分別環比上漲 0.40%、0.30%；其中，新建住宅銷售價格環比上漲的城市數量為64個，二手住宅銷售價格環比上漲的城市數量為57個。從住房銷售價格的同比情況來看，2023 年第一季度末，70 城新建商品住宅銷售價格同比下降 1.35%，二手住宅銷售價格同比下降了 2.95%，同比降幅較 2022 年末分別收窄 0.94 和

13、 0.81 個百分點。分城市層級來看，2023 年第一季度，一線城市新建商品住宅和二手住宅銷售價格累計漲幅分別為 0.78%和 1.59%，同比漲幅分別為 1.75%和 1.13%（見圖1 右上圖）。二線城市新建商品住宅銷售價格和二手住宅銷售價格累計漲幅分別為 0.57%和 0.24%，同比降幅分別為 0.22%和 2.43%（見圖 1 左下圖），三線城市新建商品住宅和二手住宅銷售價格累計下降了 0.08%和 0.11%，同比降幅分別為2.71%和 3.87%（見圖 1 右下圖）?？傮w來看，一線城市房價表現為環比、年內累計、同比的全面上漲；二線城市房價表現為環比、年內累計的上漲，房價同比仍表現

14、為下降，但新建、二手住宅銷售價格的同比降幅較 2022 年末分別收窄 0.91 和 0.76 個百分點；三線城市房價表現為環比上漲，房價年內累計、同比仍是下降，其中，新建、二手住宅銷售價格的同比降幅較 2022 年末分別收窄 1.15 和 0.89 個百分點。這意味著，隨著房地產市場供、需兩端支持性政策的落地實施，房價持續下行壓力得到了有效緩解，市場復蘇明顯。3 圖圖 1 70 個大中城市房價走勢（個大中城市房價走勢（月度月度環比）環比）資料來源：國家統計局，Wind。注：70 個大中城市房地產價格統計按照一二三線城市劃分，一線城市指北京、上海、廣州、深圳 4 個城市；二線城市指天津、石家莊、

15、太原、呼和浩特、沈陽、大連、長春、哈爾濱、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、南寧、?？?、重慶、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊共 31 個城市；三線城市指唐山、秦皇島、包頭、丹東、錦州、吉林、牡丹江、無錫、徐州、揚州、溫州、金華、蚌埠、安慶、泉州、九江、贛州、煙臺、濟寧、洛陽、平頂山、宜昌、襄陽、岳陽、常德、韶關、湛江、惠州、桂林、北海、三亞、瀘州、南充、遵義、大理共 35 個城市。（二）（二）住房銷售市場呈“小陽春”行情住房銷售市場呈“小陽春”行情 從商品住宅銷售情況來看，2023 年第一季度，住房銷售市場出現了積極的變化，銷售規模結束

16、了自 2021 年第三季度以來持續 6 個季度下行的態勢，住房銷售面積、銷售額均同比回升。第一季度，全國商品住宅銷售面積為 2.63 億平方米，同比上漲了 1.4%；商品住宅銷售額為 2.76 萬億元，同比上漲了 7.1%（見圖2）。住房銷售市場回暖的主要原因可能包括以下三個方面：一是前期因疫情而積壓的住房需求在第一季度集中釋放；二是在“保交樓”等政策的支持下，市場預期開始明顯改善，部分剛需、改善性住房需求者由觀望轉為傾向于交易，住房市場的交易規模開始回升；三是個人住房貸款利率處于歷史低位，疊加部分城市限購、限貸等行政性管制措施的放松或取消、二手房“帶押過戶”模式的推行，進4 一步推動了剛需、

17、改善性住房需求轉變為市場的有效需求。但是當前住房銷售市場回暖的基礎并不穩定，市場仍在筑底過程中。一方面，積壓住房需求在第一季度集中釋放完畢后，住房銷售市場能否持續回暖仍需觀察；另一方面，住房銷售市場的回暖具有明顯的分化特征，一線、熱點二線城市住房市場交易相對較為活躍，三、四線城市住房市場交易則仍較為冷淡。圖圖 2 商品住宅銷售情況（季度）商品住宅銷售情況（季度）資料來源：國家統計局，Wind。注：商品房銷售面積等指標的同比增速均按可比口徑計算，因存在不可比因素，同比增速數據與基于報告期數據、上年已公布的同期數據直接計算的同比增速數據之間存在差異。導致出現差異的主要原因是：（1）加強在庫項目管理

18、，對毀約退房的商品房銷售數據進行了修訂；（2）加強統計執法，對統計執法檢查中發現的問題數據，按照相關規定進行了改正；（3）加強數據質量管理，剔除非房地產開發性質的項目投資以及具有抵押性質的銷售數據。（三）（三）“保交樓”政策支持下住宅竣工面積恢復正增長“保交樓”政策支持下住宅竣工面積恢復正增長 從商品住宅的投資數據來看，2023 年第一季度，全國住宅開發投資完成額為 1.98 萬億元，同比下降了 4.1%，住宅開發投資完成額同比增速仍為負值（見圖 3 左圖）。從商品住宅的開發數據來看，住宅新開工面積僅為 1.77 億平方米，同比下降 17.8%；住宅竣工面積 1.44 億平方米，同比增長 16

19、.8%（見圖 3 右圖）?？傮w來看，房地產開發企業的住房投資意愿、投資能力仍顯不足，商品住宅開發投資完成額、新開工面積同比仍在下降，但降幅已經收窄。在“保交樓”專項借款、“保交樓”貸款支持計劃的支持下，住宅竣工面積同比大幅增長，“保交樓”政策的效果逐漸顯現。5 圖圖 3 商品住宅供給情況（季度）商品住宅供給情況（季度）資料來源：國家統計局，Wind。（四）（四）城鎮居民住房消費預期好轉城鎮居民住房消費預期好轉 從中國人民銀行城鎮儲戶調查問卷數據來看，被調查儲戶中未來 3 個月預計增加購房支出的占比，由 2022 年第四季度的 16.0%上升至 2023 年第一季度的17.5%，結束了自 202

20、1 年第三季度以來的持續下降趨勢（見圖 4 左圖）。從國家統計局公布的全國房地產開發景氣指數（簡稱“國房景氣指數”）1數據來看，國房景氣指數由 2022 年末的 94.35 小幅增長至 2023 年第一季度末的94.71，仍處于較低景氣水平，房地產行業景氣程度仍然較弱（見圖 4 右圖）。圖圖 4 房地產市場預期和景氣程度情況（季度、月度）房地產市場預期和景氣程度情況（季度、月度）資料來源：中國人民銀行，國家統計局，Wind。1 全國房地產開發景氣指數（簡稱“國房景氣指數”）遵循經濟周期波動的理論，以景氣循環理論與景氣循環分析方法為依據，運用時間序列、多元統計、計量經濟分析方法，以房地產開發投資

21、為基準指標，選取了房地產投資、資金、面積、銷售有關指標，剔除季節因素的影響，包含了隨機因素，采用增長率循環方法編制而成，每月根據新加入的數據對歷史數據進行修訂。通常情況下，國房景氣指數 100 點是最合適的景氣水平，95 至 105 點之間為適度景氣水平，95 以下為較低景氣水平，以下為較低景氣水平，105 以上為偏高景氣水平。6（五）（五）土地交易市場仍未能擺脫低迷狀態土地交易市場仍未能擺脫低迷狀態 2023 年第一季度，百城住宅類土地供應面積為 2780 萬平方米，同比下降38.20%；成交面積為 2169 萬平方米，同比下降 21.52%；成交金額為 2525 億元，同比下降 10.99

22、%（見圖 5 左圖）。2023 年第一季度，百城共有 909 宗土地未能成交，較 2022 末明顯下降；住宅類用地成交土地平均溢價率為 5.65%，較 2022 年末有所提升（見圖 5 右圖）?？傮w來看，房企拿地意愿和能力仍然較弱，土地市場成交規模表現為繼續大幅下降，土地交易市場仍未能擺脫低迷狀態。但是，受住宅類土地供給規模進一步下降的影響，住宅類土地的流拍數量較前期有所下降，成交土地平均溢價率有所上升。圖圖 5 100 大中城市土地交易情況大中城市土地交易情況（季度）（季度）資料來源：Wind。（六）（六）三線城市住宅庫存去化的壓力相對較大三線城市住宅庫存去化的壓力相對較大 從庫存去化情況來

23、看，14 個樣本城市平均住宅庫存去化月數，由 2022 年末的 17.6 個月上升至 2023 年第一季度末的 20.5 個月，庫存去化周期有所上升。分城市層級來看，2023 年第一季度末，一線城市平均住宅庫存去化周期為 11.7 個月；二線城市平均住宅庫存去化周期為 17.9 個月；三線城市平均庫存去化周期為 31.8 個月?？傮w來看，2023 年第一季度，一、二線城市住宅庫存去化周期雖然略有上升，但仍然處于相對合理區間；三線城市方面，住宅庫存去化周期呈波動上升態勢，庫存去化的壓力則相對較大（見圖 6）。7 圖圖 6 各城市房地產庫存去化情況（各城市房地產庫存去化情況（3 周移動平均）周移動

24、平均）資料來源：根據 Wind 統計計算。注：因南寧、東莞、泉州、寶雞的商品房可售或銷售套數數據存在不再更新或缺失問題，本報告考察的城市數量由 2021 年的 18 個調整為 14 個。圖中的一線城市包括北京、上海、廣州、深圳，二線城市包括杭州、南京、蘇州、廈門、南昌、福州、青島，三線城市包括莆田、東營、舟山。（七七）住房租賃市場表現出復蘇的跡象住房租賃市場表現出復蘇的跡象 從中原地產統計的 4 個一線城市、2 個二線城市的住房租金數據來看，2023年第一季度，北京的住房租金水平累計上漲 4.41%；深圳的住房租金水平累計上漲 2.45%；上海的住房租金水平累計上漲 0.38%（見圖 7 左圖

25、）；廣州的住房租金水平累計上漲 0.78%；成都的住房租金水平累計上漲 0.72%；天津的住房租金水平累計下降 0.28%（見圖 7 右圖）?？傮w來看，2023 年第一季度，受季節性住房租賃需求增加的影響，住房租賃市場表現出復蘇的跡象。六個樣本城市中，五個城市的住房租金水平在上升；其中，北京住房租金價格水平上漲幅度較大，已經超過 2022 年同期的租金水平。圖圖 7 中原二手住宅租金指數（中原二手住宅租金指數（月度，月度，定基定基 2004 年年 5 月月=100）資料來源：中原地產，Wind。8（八八）租金資本化率基本保持穩定租金資本化率基本保持穩定 除了考察住房市場的絕對價格水平外，還可以

26、通過相對價格指標來標衡量住房價格水平，下文采用的是租金資本化率。租金資本化率是由每平米住宅的價格除以每平米住宅的年租金得到，其含義是一套住宅完全靠租金收回成本要經過多少年，可以較好地用于刻畫房價泡沫程度。這一概念與租售比類似，但更加直觀。2023年第一季度，4個一線城市的平均租金資本化率從2022年末的57.8年，小幅下降至 2023 年第一季度末的 57.0 年（見圖 8 上圖）。二線熱點城市的平均租金資本化率由 2022 年末的 56.2 年，下降至 2023 年第一季度末的 54.1 年；二線非熱點城市的平均租金資本化率由 2022 年末的 47.5 年，小幅下降至 2023 年第一季度

27、末的 46.5 年（見圖 8 左下圖）。三線城市的平均租金資本化率由 2022 年末為 42.0 年，小幅上升至 2023 年第一季度末的 42.5 年（見圖 8 右下圖）?？傮w來看，樣本城市的租金資本化率基本保持穩定，波動幅度較小，表明房價、租金水平的上漲或下跌幅度基本一致。圖圖 8 租金資本化率走勢租金資本化率走勢（月度）（月度）資料來源：國家金融與發展實驗室監測數據。注：本報告監測的二線熱點城市包括杭州、南京、蘇州、武漢、成都、廈門、福州、西安、合肥，二線非熱點城市包括天津、重慶、鄭州、長沙、南寧、南昌、青島、寧波，三線城市包括昆明、太原、蘭州、烏魯木齊、呼和浩特、湖州、泉州、常德、蚌埠

28、。9 三、個人住房金融形勢（一一）個人住房貸款余額增速仍在繼續下滑個人住房貸款余額增速仍在繼續下滑 從余額數據看，截至 2023 年第一季度末，我國個人住房貸款余額為 38.94 萬億元，占全部信貸余額的比例下降至 17.27%。從余額增速來看，個人住房貸款余額同比增速從 2017 年第二季度開始呈持續下降態勢。2023 年，個人住房貸款余額同比增速延續這一走勢，第一季度同比增速下滑至 0.3%，已遠低于金融機構人民幣各項貸款余額 11.8%的同比增速（見圖 9 左圖）。提前還貸潮的出現是2023 年第一季度個人住房貸款余額同比增速仍在繼續下滑的重要原因。從個人住房貸款余額的凈增量數據來看，2

29、023 年第一季度凈增量為 1400 億元。從居民部門月度新增中長期貸款數據來看，2023 年第一季度居民部門新增中長期貸款月度平均增量為 3147.33 億元，較 2022 年同期的月度平均增量（3566.67 億元）下降了 11.76%（見圖 9 右圖）。圖圖 9 個人住房貸款余額及居民新增中長期貸款情況個人住房貸款余額及居民新增中長期貸款情況 資料來源：中國人民銀行，Wind。（二二）首套住房貸款利率繼續下調首套住房貸款利率繼續下調 從 50 城個人住房貸款的平均利率水平來看，2023 年第一季度末，全國首套住房貸款的平均貸款利率約為 4.03%（為 LPR 減 27 個基點），較 20

30、22 年末下降了 8 個基點。其中，珠海首套住房貸款利率已降至 3.7%，珠海、福州、哈爾濱、昆明等 21 個樣本城市的首套房貸利率已低于 4%，步入“3”時代，而且目前僅深圳、上海、北京三個一線城市的首套住房貸款利率仍高于 LPR（4.3%）。同一10 時期，全國二套住房貸款的平均貸款利率約為 4.92%（為 LPR 加 62 個基點），連續 5 個月保持不變（見圖 10）。2023 年第一季度，首套住房貸款的平均利率繼續下調，但二套住房貸款的平均利率保持不變。在這種差別化住房利率政策下，意味著對首套剛性住房需求的金融支持力度更大，體現了“房住不炒”政策基調；但是在二套住房認定標準較為嚴格的

31、城市（例如北京市首套房貸款政策“認房又認貸”），對居民改善性住房需求的金融支持力度會較弱，為了能夠更好地支持居民改善性住房需求，地方政府還需進一步優化首套、二套房的認定標準。圖圖 10 個人住房貸款平均利率走勢個人住房貸款平均利率走勢 資料來源：貝殼研究院，中國人民銀行，Wind。注：個貸利率統計的 50 個城市包括北京、常州、成都、大連、東莞、佛山、福州、廣州、貴陽、哈爾濱、杭州、合肥、呼和浩特、惠州、濟南、嘉興、昆明、蘭州、廊坊、洛陽、綿陽、南昌、南京、南通、寧波、青島、泉州、廈門、上海、紹興、深圳、沈陽、石家莊、蘇州、太原、天津、溫州、無錫、蕪湖、武漢、西安、徐州、煙臺、銀川、長春、長沙

32、、鄭州、中山、重慶、珠海。（三三）個人住房貸款的平均放款周期縮短至三周個人住房貸款的平均放款周期縮短至三周 從個人住房貸款放款周期情況來看，2023 年第一季度末全國百城個人住房貸款平均放款周期為 21 天（三周），較 2021 年 10 月最長的 73 天已大幅縮短，住房消費金融服務持續優化。其中，2023 年第一季度末，一線城市的平均放款周期已為 36 天；二線城市的平均放款周期為 35 天（見圖 11）。11 圖圖 11 個人個人住房貸款平均住房貸款平均放款周期放款周期 資料來源：貝殼研究院。注：圖中的一線城市包括北京、上海、廣州、深圳，二線城市包括天津、重慶、西安、南京、合肥、成都、佛

33、山、東莞。（四四）個人住房抵押貸款總體風險不大個人住房抵押貸款總體風險不大 我們計算了一線城市和部分二線城市新增二手住房貸款價值比（Loan to Value，LTV），這一指標可以衡量住房價值對新增住房貸款的保障程度，也可以用于反映個人住房貸款違約風險的大小。相關研究表明，LTV 與個人住房貸款違約率顯著正相關，如果這一指標數值較低，說明購房中使用自有資金的比例較高，則銀行等金融機構面臨的風險不大。2023 年第一季度末，一線城市中北京的平均新增二手住房貸款價值比為25%，上海的平均新增二手住房貸款價值比為 25%，均處于較低水平（見圖 12 左上圖）；廣州的平均新增二手住房貸款價值比為 3

34、5%，深圳的平均新增二手住房貸款價值比為 34%，處于相對較低水平（見圖 12 右上圖）。二線城市方面，成都的平均新增二手住房貸款價值比為 47%，合肥的平均新增二手住房貸款價值比為 45%，南京的平均新增二手住房貸款價值比為 47%，西安的平均新增二手住房貸款價值比為 51%，均處于合理水平（見圖 12 左下圖）；重慶的平均新增二手住房貸款價值比為 53%，天津的平均新增二手住房貸款價值比為 37%，東莞的平均新增二手住房貸款價值比為 54%，佛山的平均新增二手住房貸款價值比為 57%，12 亦處于合理水平（見圖 12 右下圖）?？傮w來看，受益于較高的首付比例、較低的LTV，12 個樣本城市

35、的新增二手住房貸款抵押物保障程度均較高，個人住房貸款總體風險不大。從上述數據來看，一線城市比二線城市的貸款比例更小、風險更加可控，造成這一現象的原因包括如下幾點：第一，一線城市首套、二套房認定標準嚴格，且最低首付比例要求較高，存在改善性住房需求的借款人首付支付比例較高。例如，北京的首套認定標準為“認房又認貸”，二套房的最低首付款比例為 60%2。第二，一線城市（除深圳外）普遍老舊住宅較多，而銀行對于一些接近產權年限的住宅不發放貸款，這也是造成一線城市貸款比例低的原因。第三，一線城市住房總價較高，借款人為降低月供還款壓力或僅使用住房公積金貸款，傾向于通過掏空“六個錢包”和親友借款來提高首付比例。

36、第四，一線城市的房價遠高于二線城市，因而交易稅費較高，部分購房人出于避稅目的簽訂陰陽合同；在陽合同中降低房款總額來減少稅費支出，在陰合同就需要多出首付，造成了貸款比例小。第五，因個貸和經營抵押貸之間仍存在利差，部分購房者在全款或高首付比例的前提下，違規使用抵押經營貸或二次抵押貸款。這種情形下，個人住房貸款的低LTV，并不意味著低風險。圖圖 12 一線和部分二線城市新增二手住房貸款價值比（一線和部分二線城市新增二手住房貸款價值比（LTV）資料來源：貝殼研究院。2 購買普通自住房的首付款比例不低于 60%，購買非普通自住房的首付款比例不低于 80%。13 四、房企融資形勢（一一）房地產開發貸余額的

37、同比增速穩步回升房地產開發貸余額的同比增速穩步回升 從央行公布的金融機構貸款投向統計數據來看，截至 2023 年第一季度末，房地產開發貸款余額為 13.3 萬億元，同比增長 5.9%，同比增速較 2022 年末上升2.2 個百分點，占全部信貸余額的比例為 5.90%（見圖 13）。隨著房企融資政策環境的進一步改善和“保交樓”專項借款的有序投放，房地產開發貸款余額的同比增速穩步回升。圖圖 13 房地產開發貸余額情況（季度）房地產開發貸余額情況（季度）資料來源：中國人民銀行，Wind。（二二）房地產信托）房地產信托規模規模仍在仍在持續持續壓降壓降3 從投向房地產行業的信托資金數據來看，截至 202

38、2 年末，房地產信托余額為 1.22 萬億元，同比下降 30.52%；與 2021 年末相比，余額壓降了 5376.56 億元。分季度來看，2022 年第一、二、三、四季度，房地產信托余額分別為 1.57 萬億元、1.42 萬億元、1.28 萬億元、1.22 萬億元。房地產信托存量余額從 2019 年三季度開始，已連續 14 個季度下滑，信托投資公司仍在持續壓降房地產信托規模。與此同時，房地產信托余額占信托業資金余額的比重也在持續下降。截至2022 年末，房地產信托余額占信托業資金余額的比重為 8.14%，較 2021 年末下 3 由于信托數據滯后發布，當前最新數據更新至 2022 年第四季度

39、，本節分析基于 2022 年第四季度及之前的數據。14 降了 3.6 個百分點（見圖 14 左圖）。從融資成本來看，2022 年第一、二、三、四季度，房地產信托發行的平均預期年化收益率分別為 7.55%、7.58%、7.62%、7.36%，表現為先升后降；加上 2%3%左右的信托公司報酬和信托計劃發行費用，房企信托融資的平均成本在9.36%10.62%之間（見圖 14 右圖）。圖圖 14 房地產信托情況（季度）房地產信托情況（季度）資料來源：中國信托業協會，用益信托網，Wind。（三三）房企境內、外債發行規模上升房企境內、外債發行規模上升 2023 年第一季度，房企境內信用債（不包括資產證券化

40、產品）的發行總額是1395.77 億元，同比增長 11.88%；平均票面利率為 3.83%（見圖 15 左圖）。其中，在中國人民銀行政策工具箱里的“第二支箭”機制下，通過中債信用增進公司提供全額擔保增信方式發行民營房企債券 7 只，發行規模為 59 億元。從存量情況來看，截至 2023 年第一季度末，房企境內信用債待還余額為 1.78 萬億元；其中，2023 年內到期規模為 2539.70 億元。2023 年第一季度，房企境外債發行規模為 56.98 億美元（約為人民幣 390.2億元），同比上升 5.55%；平均票面利率為 2.54%。其中，華夏幸福因債務重組發行了約 50 億美元境外債，利

41、率為 0%或 2.5%，期限為 8 年，用于置換原高息境外債。從存量情況來看，截至 2023 年第一季度末，房企境外債存量余額為 1615.96億美元（約為人民幣 1.11 萬億元），較 2022 年末下降了 6.57%。15 圖圖 15 房地產開發企業境內、境外信用債發行情況（季度）房地產開發企業境內、境外信用債發行情況（季度）資料來源：Wind。五、房地產市場主要風險情況分析（一一）房企債務違約蔓延的形勢得到遏制房企債務違約蔓延的形勢得到遏制 2022 年，從境內公開市場來看，房企信用風險加速暴露，債務違約房企逐漸從前期高負債、高杠桿的民營房企，蔓延至優質大型民營房企。2023 年第一季度

42、，房企境內債出現實質違約、展期的數量為 49 只，違約規模（違約日債券余額）為 670.64 億元，涉及恒大、華夏幸福、金科、榮盛、融信、三盛宏業、陽光城、奧園、富力、佳源創盛、俊發、融僑、寶龍、世茂、龍光、鑫苑置業、中天金融 17 家發行主體。其中，9 只房企債券因未按時兌付本息而實質違約，違約規模為 112.65 億元；40 只房企債券展期，規模為 557.99 億元。雖然 2023 年第一季度房企境內債實質違約、展期規模大幅增加，但違約主體均為 2022 年已違約房企，并未新增首次違約房企。這表明，從境內公開市場來看，央行、銀保監會實施的改善優質房企資產負債表計劃、金融“三支箭”等政策的

43、效果已經顯現，房企債務違約不斷蔓延的形勢得到遏制。（二二）個人住房貸款早償率大幅上升個人住房貸款早償率大幅上升 2023 年第一季度，個人住房貸款“提前還貸潮”登上熱搜，大量借款人開始集中提前償還個人住房貸款。從已發行 RMBS 基礎資產的早償率情況來看，2023年第一季度個人住房貸款的早償率（年化）達到 15.2%，遠高于 2022 年的 8.9%，為 2016 年以來的最高值（見圖 16）。大量借款人提前償還個人住房貸款的原因包括兩個方面，一是因為新增和存量住房貸款利率差較大，疊加理財市場收益率16 較低，部分借款人在手頭存款或資金充足情況下，為降低利息支出和資金的機會成本，開始提前償還房

44、貸；二是由于疫情三年對居民部門的收入預期和資產負債表均產生了較大的沖擊，居民部門開始通過提前還貸、增加儲蓄、降低消費等方式來修復家庭資產負債表，這也意味著居民部門資產負債表已出現衰退的苗頭。對于借款人來說，如果提前償還個人住房貸款的資金來自家庭儲蓄，可以降低利息支出；但是，如果還貸資金是來自轉貸或經營貸的置換，這一方面會因為較高的過橋資金費用增加新的財務風險，另一方面也可能因為違規風險，使得貸款被提前收回，進而導致家庭現金流斷裂，情節嚴重的還可能會因為涉嫌騙貸被依法追究刑事責任。對于商業銀行來說，個人住房貸款一直是商業銀行最為優質的貸款業務，具有規模大、周期長、收益穩定、風險低等特征，大規模的

45、提前還貸潮一方面會降低商業銀行貸款業務規模和利潤水平，另一方面商業銀行還需要承擔收回資金的再投資風險。圖圖 16 個人住房貸款早償率情況（年化個人住房貸款早償率情況（年化，算術平均算術平均）資料來源：Wind。（三三）存量房“帶押過戶”需防范交易風險存量房“帶押過戶”需防范交易風險 為進一步提升便利化服務水平，降低不動產交易過程中的制度性交易成本，2023 年 3 月，自然資源部和銀保監會發布了關于協同做好不動產“帶押過戶”便民利企服務的通知（自然資發202329 號），在全國范圍內推行不動產“帶押過戶”服務。不動產“帶押過戶”是指對于存在未結清的按揭貸款、已經抵押的不動產，17 在辦理買賣轉

46、移登記時，不需要提前歸還舊貸款、注銷抵押權，即可完成過戶、再次抵押和發放新貸款等手續，實現不動產登記和抵押貸款的有效銜接。其法理基礎是 2021 年 1 月 1 日起施行的民典法第四百零六條“抵押期間，抵押人可以轉讓抵押財產。當事人另有約定的，按照其約定。抵押財產轉讓的，抵押權不受影響。抵押人轉讓抵押財產的，應當及時通知抵押權人”的相關規定。住房是居民部門最重要的不動產，傳統的交易模式下，存在未結清的按揭貸款、已經抵押的存量住房，在辦理買賣轉移登記時，需賣方自籌資金、買方提前支付部分房款或借助過橋資金償還按揭貸款，完成解抵押（即“贖樓”），然后辦理存量房過戶登記。在“帶押過戶”模式下，存量房在

47、交易過程中，無需“贖樓”程序，即可辦理存量房過戶登記。實踐中，主要有三種“帶押過戶”模式。模式一：新舊抵押權組合模式。通過借新貸、還舊貸無縫銜接，實現“帶押過戶”。買賣雙方及涉及的貸款方達成一致，約定發放新貸款、償還舊貸款的時點和方式等內容，不動產登記機構合并辦理轉移登記、新抵押權首次登記與舊抵押權注銷登記。模式二：新舊抵押權分段模式。通過借新貸、過戶后還舊貸，實現“帶押過戶”。買賣雙方及涉及的貸款方達成一致，約定發放新貸款、償還舊貸款的時點和方式等內容，不動產登記機構合并辦理轉移登記、新抵押權首次登記等，賣方貸款結清后及時辦理舊抵押權注銷登記。模式三：抵押權變更模式。通過抵押權變更實現“帶押

48、過戶”。買賣雙方及涉及的貸款方達成一致，約定抵押權變更等內容，不動產登記機構合并辦理轉移登記、抵押權轉移登記以及變更登記。推行不動產“帶押過戶”服務，對于存量房交易來說，這項措施能夠簡化交易流程，縮短交易所需時長；因無需籌資“贖樓”，也會降低交易的資金成本。例如，一般情況下過橋資金的費用（利息+手續費）會高達 3%左右，年化利率會超過 30%。推行不動產“帶押過戶”服務，對于住房市場來說，能夠提高存量房市場交易的活躍度，支持居民“賣一買一”的改善性住房需求。但是，“帶押過戶”需要四方主體，即賣方、買方、不動產登記部門和銀行之間的密切配合與無縫銜接，我們需要防范“帶押過戶”這種新模式因各部分銜接

49、不暢帶來新的交易風險。對于買方來說，可能會承擔的風險包括：一是支付完放款后，賣方未用于18 歸還貸款，住房的原抵押權未能解除，存在商業銀行以抵押權人身份請求人民法院拍賣、變賣抵押財產，面臨錢、房兩失的風險；二是賣方“一房兩賣”，陷入買賣糾紛的風險。對于作為抵押權人的商業銀行來說，可能存在的風險包括：未收到足額還款的情況下，房屋完成了產權轉移與抵押權轉移、變更，導致抵押權益受損或抵押權懸空問題；當市場下行，存量房實際價值不足以償還借款時，抵押權面臨無法實現的風險。為防范上述交易過程中存在的資產、資金安全風險，賣方、買方、不動產登記部門、銀行、交易中介之間需加強業務協同配合，并建立明確的保障機制。

50、六、對未來形勢的判斷：“小陽春”行情可持續嗎？盡管 2023 年第一季度房地產市場銷售數據和部分金融數據表現良好，市場呈現“小陽春”行情，但市場分化嚴重，復蘇呈點狀，持續時間似乎不長。此外，房地產發展的大環境已發生根本轉變，如宏觀增長率下行、人口負增長、城鎮化放緩、房價上漲預期被扭轉。在此背景下，我們對小陽春行情的可持續性存疑。近期，在中央大興調研精神指導下，我們走訪了一些城市的房企、銀行、住建局等部門，觀察到了市場主體的一些微觀行為，也可驗證“小陽春”的可持續性問題。首先，消費者購房需求不穩，主要體現為兩個行為特征：第一，調研顯示，一些剛需購房者認購猶豫，甚至出現下定后又撤回的現象。主要原因

51、是年輕人普遍認為收入上漲概率低、擔心失業，1624 歲年輕人城鎮調查失業率自 2023 年以來持續上升，在 4 月達到 20.4%，幾乎是疫情前的兩倍。沒有工作，即使有“六個錢包”的支持，年輕人也不敢買房。第二，房貸提前還款訴求強烈。提前還貸在過往屬于正?，F象，但沒有引起個人按揭貸款余額下行，因為過去房價一直處于上升期，個人歸還按揭貸款后出于改善性或投資性需求還會購買住房，還會使用杠桿，這使得個人按揭仍處于凈增加的狀態。當前，提前還款的邏輯完全不同于以往，購房人提前還款要么是為了替換成本更低的經營貸，要么是為了減少負債總額。居民提前還貸的目的已由過去的追求資產最大化轉向為負債最小化，這是典型的

52、資產負債表衰退信號。調研顯示，2023 年一季度四川省個人住房貸款提前還款額為 462.6 億元，同比增長達 85.3%。其次，房企投資意愿不強，甚至出現“躺平”現象，具體行為表現如下：第19 一，市場約束力更強的民企普遍不拿地，新開工面積明顯低于竣工面積，這反映出大部分民企預期市場不好，不愿意投資。盡管一些優秀民營房企的年報還處于盈利中，但調研發現，其實際已經虧損。這是因為房企采取預售制度，只有當住宅交付給購房人時才能在年報中確認營業收入，而此套住宅對應的拿地成本在兩至三年以前就已計入賬面。如果未來房價不能穩定或上漲，房企的利潤表還將惡化，有演變為“資不抵債”的風險。第二，部分房企出現“躺平

53、”現象。我們針對重慶的調研發現，部分出險房企希望僅依靠專項借款完成保交樓任務，或僅以出險項目剩余貨值作為抵押，不愿提供其他項目資產用于平衡，自救意愿不強。20 附件：相關指標說明 1.租金資本化率：每平米住宅的價格除以每平米住宅的年租金得到，其含義是一套住宅完全靠租金收回成本要多少年的時間。這一指標與租售比類似，可以較好地刻畫房價泡沫程度，但更加直觀。具體計算公式為：租金資本化率=每平米住宅價格/每平米住宅一年租金，它與租售比的換算關系為：租金資本化率=1/（租售比12）。本報告中租金資本化率的分子房價數據是通過對二手房交易信息網站的二手房成交價格數據采集和統計而得，在剔除某些異常值后用成套價

54、格除以住宅面積得到樣本住宅的單位價格，再采取簡單平均法得到整個城市的住宅單價；租金資本化率的分母租金數據是通過對住房租賃信息網站發布的住房租賃價格數據采集和統計而得，在得到樣本單位月租金后采取簡單平均法得到城市月租金水平，再乘以 12 個月得到城市的年平均租金。2.庫存去化周期：指的是待售商品房需要多長時間能夠銷售完。具體計算公式為：庫存去化周期=商品房可售套數/商品房成交套數，由于新建商品房市場波動程度較大，本報告采取 3 周移動平均的方式進行平滑處理。數據來源于 Wind數據庫，最終源頭為各城市房地產管理局。3.貸款價值比（Loan to Value，LTV）：指貸款占住宅價值的比重，反映了住房消費中使用杠桿的程度，具體計算公式為：貸款價值比=貸款金額/住宅總價。版權公告：【版權公告：【NIFD 季報】為國家金融與發展實驗室版權所有，未經版權所季報】為國家金融與發展實驗室版權所有，未經版權所有人許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、上網和刊登，如有違反，有人許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、上網和刊登，如有違反，版權所有人保留法律追責權利。報告僅反映原文作者的觀點，不代表版權所有人版權所有人保留法律追責權利。報告僅反映原文作者的觀點，不代表版權所有人或所屬機構的觀點?；蛩鶎贆C構的觀點。制作單位：國家金融與發展實驗室。制作單位：國家金融與發展實驗室。