《房地產行業專題研究：比較視野下的房地產浪潮及核心城市房地產特征-240104（35頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《房地產行業專題研究：比較視野下的房地產浪潮及核心城市房地產特征-240104（35頁）.pdf（35頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、1 行業行業報告報告行業專題研究行業專題研究 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 房地產房地產專題研究專題研究 比較視野下的比較視野下的房地產浪潮及核心城市房地產特征房地產浪潮及核心城市房地產特征 各國房各國房價價浪潮不斷趨同，上漲和下跌過程較為對稱浪潮不斷趨同，上漲和下跌過程較為對稱 基于房地產浪潮的聚集情況，我們將過去五十年的房地產浪潮分為四個階段。1）隨著時間的推進，不同國家的隨著時間的推進，不同國家的房地產房地產浪潮趨同性增強浪潮趨同性增強：從數量上來看，四段房地產浪潮分別涉及 6、4、8 和 12 個國家，同一階段經歷房地產浪潮的國家數量隨時間的推進呈上升趨勢；從形態上來看，同一階段不同國

2、家的房價峰值落入的時間區間也在不斷縮小，四段房地產浪潮房價峰值時間區間分別為 8、7、3 和 2 年。2）大多數房地產浪潮房價上漲和下跌過大多數房地產浪潮房價上漲和下跌過程對稱性較強程對稱性較強：在已經結束的前三段房地產浪潮中，10 次房地產浪潮上漲和下跌過程較為對稱，8 次上漲明顯快于下跌，2 次上漲明顯慢于下跌。核心城市房價與人口和核心城市房價與人口和城市城市發展相匹配，發展相匹配，房價和購房房價和購房負擔持續上升負擔持續上升 房價房價：1）核心城市的房價隨著人口持續流入增速大于全國平均水平，2015-2023 年北京、上海和深圳房價復合年增長率分別高于中國平均 0.69%、2.64%和

3、4.75%。2）房地產浪潮后，核心城市房價反彈力度大于全國平均水平，次貸危機后英國平均房價和倫敦房價分別上漲了 88.62%和 117.33%。購房購房負擔負擔：1）發達國家核心城市的房價與人均 GDP 比大多維持在 10 左右，中國核心城市房價與人均 GDP 比隨著時間推移呈上升趨勢，2022 年北上深該比例均大于 40。2）中國和韓國核心城市抵押貸款占家庭收入比超過200%，美國、日本和德國核心城市該比例低于 100%。核心城市核心城市住房住房租金上漲平穩，受房價下調的影響較小租金上漲平穩，受房價下調的影響較小 1）不同于房價具有上漲和下跌的波動情況，核心城市的租金大多保持核心城市的租金大

4、多保持較為較為穩定的穩定的速度速度持續增長持續增長。2）中國核心城市租金收益率低于無風險收益率中國核心城市租金收益率低于無風險收益率，2015年 7 月-2023 年 10 月，北京、上海、深圳的租金收益率低于 2%，與其他國家核心城市 4%-6%的租金收益率差距較大。房地產健康穩定發展是經濟穩健增長的重要因素之一房地產健康穩定發展是經濟穩健增長的重要因素之一 基于各國歷史數據挖掘核心城市房價與國家平均房價之間的關聯性以及房地產的投資情況，我們認為：1）歷史復盤來看，房地產浪潮末期房價約為最高值的 70%70%。2）房地產業鏈對 GDP 貢獻在 10%左右會是一個較為穩定的狀態，房地產業會持續

5、成為經濟增長的重要動力之一。3）大多數國家的房地產資產在家庭總資產中占比超過 30%，且隨時間的推移該比例較為平穩。投資建議投資建議 通過對海外房地產歷史復盤，我們總結了在房地產浪潮過程中不同國家房價變化的共性特征，并分析各國核心城市的房價趨勢及背后原因。中國城市正經歷從快速增長向更成熟、穩定的市場轉變，政府對國內房地產市場的調控相比于海外市場更為嚴格和直接，有助于房地產市場平穩發展。長期來看，中國核心城市作為經濟增長的引擎，持續吸引著投資和人才，推動房地產市場的平穩發展。我們建議重點關注資金實力較強、土儲更為優質充裕的國央企，以及在本輪行業出清中率先完成信用修復的優質民企。此外二手房市場有效

6、恢復，建議關注存量房龍頭企業。風險提示：風險提示：行業修復不及預期；政策落地效果不及預期；市場空間測算可能存在偏差。證券研究報告 2024 年 01 月 04 日 投資建議：投資建議：強于大市（維持）上次建議上次建議：強于大市 相對相對大盤大盤走勢走勢 作者作者 分析師：郭荊璞 執業證書編號：S0590523070003 郵箱： 分析師：楊靈修 執業證書編號：S0590523010002 郵箱： 聯系人：姜好幸 郵箱： 相關報告相關報告 1、房地產：美國房地產市場：開發商期權拿地及風險應對2023.12.28 2、房地產：政策持續寬松，基本面邊際改善2023.12.19 -30%-17%-3%

7、10%2022/122023/42023/82023/12房地產滬深300請務必閱讀報告末頁的重要聲明 2 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 正文目錄正文目錄 1.過去五十年各國房地產浪潮的發生與破裂過去五十年各國房地產浪潮的發生與破裂 .4 4 1.1 不同國家房地產浪潮上漲和下跌過程較為對稱.4 1.2 房價泡沫破裂反映大區域的經濟變動.8 2.核心城市房地產發展特征核心城市房地產發展特征 .1111 2.1 核心城市住宅價格復盤.11 2.2 核心城市住房情況橫向對比.24 2.3 小結.26 3.房地產健康穩定發展是經濟穩健增長的重要動力房地產健康穩定發展是經濟穩健增長的重要動

8、力 .2727 3.1 房地產浪潮中房價最大跌幅在 30%左右.27 3.2 具備完善保障性住宅的國家：新加坡.29 4.投資建議：重點關注資金實力強、土儲優質充裕的國央企投資建議：重點關注資金實力強、土儲優質充裕的國央企 .3434 5.風險提示風險提示 .3434 圖表目錄圖表目錄 圖表圖表 1：房地產浪潮測算假設及過程房地產浪潮測算假設及過程 .4 4 圖表圖表 2：19701970 年至今部分國家房地產浪潮房價指數變動年至今部分國家房地產浪潮房價指數變動 .4 4 圖表圖表 3：19701970 年至今的四段房地產浪潮房價指數變動年至今的四段房地產浪潮房價指數變動 .5 5 圖表圖表

9、4：前三段房地產浪潮房價上漲和下跌過程前三段房地產浪潮房價上漲和下跌過程 .6 6 圖表圖表 5：第四段房地產浪潮房價上漲和下跌過程第四段房地產浪潮房價上漲和下跌過程 .7 7 圖表圖表 6：各階段房地產浪潮對稱性（數值越低，對稱程度越高）各階段房地產浪潮對稱性（數值越低，對稱程度越高）.8 8 圖表圖表 7：房地產泡沫上漲和下降的原因房地產泡沫上漲和下降的原因 .9 9 圖表圖表 8：日本日本 19741974 年能源供給情況年能源供給情況 .9 9 圖表圖表 9：英國英國 19741974 年能源供給和進口情況年能源供給和進口情況 .9 9 圖表圖表 10：經歷第三次房地產浪潮的國家股票指

10、數變動經歷第三次房地產浪潮的國家股票指數變動 .1010 圖表圖表 11：19701970-20222022 年部分核心城市人口量（萬人）年部分核心城市人口量（萬人）.1111 圖表圖表 12：北京、上海、深圳以及中國平均房價指數北京、上海、深圳以及中國平均房價指數 .1212 圖表圖表 13：北京二手房價格與人均北京二手房價格與人均 GDPGDP 比比 .1212 圖表圖表 14：上海二手房價格與人均上海二手房價格與人均 GDPGDP 比比 .1212 圖表圖表 15：深圳二手房價格與人均深圳二手房價格與人均 GDPGDP 比比 .1313 圖表圖表 16：北京、上海和深圳二手房成交量（萬套

11、）北京、上海和深圳二手房成交量（萬套）.1313 圖表圖表 17：20172017 年國家和地方出臺和實施的重點房地產政策年國家和地方出臺和實施的重點房地產政策 .1313 圖表圖表 18：20202020 年年 7 7 月月-20212021 年年 7 7 月深圳重點房地產政策月深圳重點房地產政策 .1414 圖表圖表 19：北京、上海、深圳商品房成交量（萬套）北京、上海、深圳商品房成交量（萬套）.1515 圖表圖表 20：北京、上海、深圳商品房庫存（萬套）北京、上海、深圳商品房庫存（萬套）.1515 圖表圖表 21：北京、上海和深圳租房價格指數北京、上海和深圳租房價格指數 .1515 圖表

12、圖表 22：北京二手房租金及租金收益率北京二手房租金及租金收益率 .1616 圖表圖表 23：上海二手房租金及租金收益率上海二手房租金及租金收益率 .1616 圖表圖表 24：深圳二手房租金及租金收益率深圳二手房租金及租金收益率 .1616 圖表圖表 25：北京、上海和深圳二手房租賃供給量（萬套）北京、上海和深圳二手房租賃供給量（萬套）.1616 圖表圖表 26：東京和日本平均房價指數東京和日本平均房價指數 .1717 圖表圖表 27：東京東京 7070 平米公寓房價與人均平米公寓房價與人均 GDPGDP 比比 .1717 圖表圖表 28：東京新建一戶建與人均東京新建一戶建與人均 GDPGDP

13、 比比 .1717 圖表圖表 29：東京都二手房成交量、上新量和庫存（萬套）東京都二手房成交量、上新量和庫存（萬套）.1818 圖表圖表 30：東京和日本平均租房價格指數東京和日本平均租房價格指數 .1818 圖表圖表 31：東京公寓年租金以及租金收益率東京公寓年租金以及租金收益率 .1919 圖表圖表 32：紐約、洛杉磯和美國紐約、洛杉磯和美國 2020 大中城市房價指數大中城市房價指數 .1919 dVxUzXjVmV8WrUaQ9R9PpNmMnPtPlOoOqRiNpPuN8OmNoPuOmNwOMYtPyR請務必閱讀報告末頁的重要聲明 3 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖

14、表圖表 33：美聯儲基金目標利率美聯儲基金目標利率 .2020 圖表圖表 34：美國房屋銷售量（萬套）美國房屋銷售量（萬套）.2020 圖表圖表 35：紐約房價與人均紐約房價與人均 GDPGDP 比比 .2020 圖表圖表 36：洛杉磯房價與人均洛杉磯房價與人均 GDPGDP 比比 .2020 圖表圖表 37：紐約二手房上新量及庫存（萬套）紐約二手房上新量及庫存（萬套）.2121 圖表圖表 38：洛杉磯二手房上新量及庫存（萬套）洛杉磯二手房上新量及庫存（萬套）.2121 圖表圖表 39：紐約、洛杉磯和美國平均租房價格指數紐約、洛杉磯和美國平均租房價格指數 .2121 圖表圖表 40：紐約租房年

15、租金及租金收益率紐約租房年租金及租金收益率 .2222 圖表圖表 41：洛杉磯租房年租金及租金收益率洛杉磯租房年租金及租金收益率 .2222 圖表圖表 42：倫敦和英國平均房價指數倫敦和英國平均房價指數 .2222 圖表圖表 43：19951995-20222022 年倫敦房屋銷售量（套）年倫敦房屋銷售量（套）.2323 圖表圖表 44：20212021 年英國不同地區房價與年收入比年英國不同地區房價與年收入比 .2323 圖表圖表 45：倫敦房價與人均倫敦房價與人均 GDPGDP 比比 .2323 圖表圖表 46：倫敦和英國平均私人住宅租金價格指數倫敦和英國平均私人住宅租金價格指數 .242

16、4 圖表圖表 47：倫敦聯排房屋年租金及租金收益率倫敦聯排房屋年租金及租金收益率 .2424 圖表圖表 48：核心城市家庭可支配收入核心城市家庭可支配收入 .2525 圖表圖表 49：中國和韓國核心城市家庭的住房負擔較大中國和韓國核心城市家庭的住房負擔較大 .2525 圖表圖表 50：核心城市房價與人均核心城市房價與人均 GDPGDP 比比 .2525 圖表圖表 51：核心城市月租金（美元核心城市月租金（美元/月）月）.2626 圖表圖表 52：核心城市租金收益率核心城市租金收益率 .2626 圖表圖表 53：20072007-20212021 年美國及核心城市房價下跌約年美國及核心城市房價下

17、跌約 1/31/3 .2727 圖表圖表 54：20072007-20092009 年英國及倫敦房價下跌約年英國及倫敦房價下跌約 17%17%.2727 圖表圖表 55：前三段房地產浪潮末期房價與最高房價比前三段房地產浪潮末期房價與最高房價比 .2727 圖表圖表 56：中國、美國和日本房地產投資占中國、美國和日本房地產投資占 GDPGDP 比重比重 .2828 圖表圖表 57：房地產業占房地產業占 GDPGDP 增加值比例增加值比例 .2828 圖表圖表 58：部分國家房地產占家庭總資產比例部分國家房地產占家庭總資產比例 .2929 圖表圖表 59：過去過去 2525 年中國購房、城市更新和

18、租房政策梳理年中國購房、城市更新和租房政策梳理 .2929 圖表圖表 60：新加坡住房類型新加坡住房類型 .3030 圖表圖表 61：新加坡公共住房政策新加坡公共住房政策 .3030 圖表圖表 62：新加坡各類房屋占比新加坡各類房屋占比 .3131 圖表圖表 63：新加坡公有住宅人口占比新加坡公有住宅人口占比 .3131 圖表圖表 64：新加坡各類房產價格指數新加坡各類房產價格指數 .3131 圖表圖表 65：新加坡新加坡 3 3-room HDBroom HDB 二手房價與人均二手房價與人均 GDPGDP 比比 .3232 圖表圖表 66：新加坡新加坡 4 4-room HDBroom HD

19、B 二手房價與人均二手房價與人均 GDPGDP 比比 .3232 圖表圖表 67：新加坡二手新加坡二手 HDBHDB 銷量（萬套）銷量（萬套）.3232 圖表圖表 68：新加坡租金價格指數新加坡租金價格指數 .3333 圖表圖表 69：20072007-20152015 年年 HDBHDB 和私人住宅租金收益率和私人住宅租金收益率 .3333 圖表圖表 70：3 3-room HDBroom HDB 租金收益率租金收益率 .3333 圖表圖表 71：4 4-room HDBroom HDB 租金收益率租金收益率 .3333 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 4 行業報告行業報告行業專題研究行業專題

20、研究 1.過去五十年各國房地產浪潮的發生與破裂過去五十年各國房地產浪潮的發生與破裂 1.1 不同國家房地產浪潮不同國家房地產浪潮上漲和下跌過程上漲和下跌過程較為較為對稱對稱 1970 年至今，十二個國家經歷了 33 次房地產浪潮，其中，愛爾蘭 1994 年到 2013年的房價指數漲幅最大，在 2007 年第四季度達到頂峰，實際房價為 1994 年第四季度的 3.35 倍，2013 年第一季度結束了這次房地產浪潮，實際房價為 1994 年第四季度的 1.65 倍。2009 年至今，十二個國家陸續進入了最近的一次房地產浪潮，房價都有著一段快速上漲的階段，部分國家已經進入了房價下跌的階段，如德國、丹

21、麥和波蘭，個別國家還在持續的上漲過程中，如俄羅斯。圖表圖表1：房地產浪潮測算假設及過程房地產浪潮測算假設及過程 核心假設核心假設 1、2015 年實際房價指數=100 2、實際房價指數同比增速6%作為房地產浪潮起始點 3、實際房價指數同比0 作為房地產浪潮的下降階段 測算過程測算過程 房地產浪潮起始點 m 的房價指數 x=100 房地產浪潮位置 n 的房價指數 y=位置 n 的實際房價指數/起始點 m 的實際房價指數*100 資料來源：國聯證券研究所 圖表圖表2：1 1970970 年至今年至今部分國家部分國家房地產浪潮房地產浪潮房價房價指數指數變動變動 資料來源：OECD 實際房價指數,國聯

22、證券研究所測算 注：假設每次房地產浪潮的起始點房價指數=100，反映不同時間指數對起始點指數的變動幅度 隨著時間的推進，隨著時間的推進，不同國家的房價不同國家的房價浪潮浪潮趨同性趨同性增強增強?；诜康禺a浪潮的聚集狀態，我們將過去五十年的房地產浪潮分為四個階段，分別是 1970-1982 年的第一階段房地產浪潮、1978-2009 年的第二階段房地產浪潮、1993-2013 年的第三階段房地產浪潮以及 2009 年至今的第四階段房地產浪潮。從數量上來看，同一階段經歷房地產浪潮的國家數量隨時間的推進呈現上升趨勢；從形態上來看，同一階段不同國家的房價峰值落入的時間區間也在不斷縮小，第一階段不同國家

23、房價峰值分布在 1973-1980年間，峰值發生的時間間隔較大，第二階段峰值發生在 1985-1991 年間，第三段峰值請務必閱讀報告末頁的重要聲明 5 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 發生在 2006-2008 年間，最后一段峰值發生在 2022-2023 年間。圖表圖表3：19701970 年至今的四段房地產浪潮房價指數年至今的四段房地產浪潮房價指數變動變動 資料來源：OECD 實際房價指數,國聯證券研究所測算 注：假設每次房地產浪潮的起始點房價指數=100，反映不同時間指數對起始點指數的變動幅度 房房地產浪潮中地產浪潮中下跌周期下跌周期一般不超過一般不超過 6 6 年，其中第三

24、次房地產浪潮的下降幅度普年，其中第三次房地產浪潮的下降幅度普遍小于上漲幅度遍小于上漲幅度。在前三段房地產浪潮中，快速上漲周期從 8 個季度到 54 個季度不等，下跌周期僅有第二次房地產浪潮中日本超過 70 個季度，其余的下跌時長均在 5-28 個季度之間，遠低于上漲所需的時長。其中，第三次房地產浪潮房價下降幅度往往遠低于房價的上漲幅度，僅有上漲幅度的 1/3 到 2/3，下降的時長大多在 24 個季度以內。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 6 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表4：前三前三段段房地產浪潮房價上漲和下跌過程房地產浪潮房價上漲和下跌過程 資料來源：OECD 實際房價指數

25、,國聯證券研究所測算 注：淺色曲線為上漲曲線的鏡像翻轉，深色曲線為下降曲線，橫坐標是季度，縱坐標是指數變化 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 7 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表5：第四第四段段房地產浪潮房地產浪潮房價上漲和下跌過程房價上漲和下跌過程 資料來源：OECD 實際房價指數,國聯證券研究所測算 注：淺色曲線為上漲曲線的鏡像翻轉，深色曲線為下降曲線，橫坐標是季度，縱坐標是指數變化 大多數房地產浪潮房價上漲和下跌過程對稱性較強。大多數房地產浪潮房價上漲和下跌過程對稱性較強。從圖表 6 來看，在已經結束的前三段房地產浪潮中，16 次房地產浪潮上漲和下跌過程對稱度指數小于 0.

26、3（英國和西班牙第一段房地產浪潮具有兩個上漲下跌過程），結合圖表 4 來看，10 次房地產浪潮上漲和下跌過程明顯比較對稱，8 次房價上漲明顯快于下跌，2 次房價上漲明顯慢于下跌。其中，第一次房地產浪潮中英國（紫色階段）、日本和西班牙（兩個階段）的漲跌曲線較為對稱，英國（藍色階段）、新西蘭和愛爾蘭房價上漲速度大于下降速度，丹麥的房價上漲速度小于下降速度；第二次房地產浪潮中僅西班牙的房價上漲和下降過程較為對稱，英國、日本和丹麥的房價上漲速度均大于下降速度；第三次請務必閱讀報告末頁的重要聲明 8 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 房地產浪潮的 8 個國家中有 5 個國家房價上漲和下跌過程較為

27、對稱，波蘭和丹麥的房價上漲速度大于下降速度，英國上漲速度小于下降速度。第四段房地產浪潮的剛剛步入下跌周期，目前第四段房地產浪潮的剛剛步入下跌周期，目前大部分大部分國家房價上漲和下跌國家房價上漲和下跌過程過程明顯對稱。明顯對稱。所選國家中除了俄羅斯房價還處于上漲過程，其他國家都已經陸續進入了房價下跌的周期，圖表 6 中，9 次對稱度數值小于 0.3，大部分國家的下跌初期速度與上漲后期速度和形態較為一致。圖表圖表6：各階段房地產浪潮對稱性各階段房地產浪潮對稱性（數值越低，對稱（數值越低，對稱程程度越高）度越高）資料來源：OECD 實際房價指數,國聯證券研究所測算 1.2 房價泡沫破裂房價泡沫破裂反

28、映大區域的經濟反映大區域的經濟變動變動 同同一一階段不同國家房價泡沫破裂原因相似。階段不同國家房價泡沫破裂原因相似。區別于同一階段房價上漲原因的多樣性，同一階段不同國家房價泡沫破裂的原因大體相同。第一階段英國和日本受到第一次石油危機的影響，疊加自身存在產能過剩、金融體系泡沫等問題，社會出現嚴重滯漲導致了房價泡沫的破裂；第二階段房地產價格快速下跌是日本和英國在資產過熱的情況下政府實施的緊縮性貨幣政策所導致；第三階段各國房地產泡沫破裂是受到次貸危機的影響，美國 2006 年房價見頂，房價下跌的浪潮隨后蔓延至全球其他國家，大部分國家房價在 2007 和 2008 年達到峰值后迅速下降。請務必閱讀報告

29、末頁的重要聲明 9 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表7：房地產泡沫上漲和下降的原因房地產泡沫上漲和下降的原因 階段階段 國家國家 時間區間時間區間 漲幅漲幅/跌幅跌幅 上漲上漲/下降原因下降原因 第一階段 英國 1970-1973 68.28%擴張性貨幣政策、擴張性財政政策 1973-1978-34.12%戰爭引起的能源危機 日本 1970-1973 54.94%需求數量擴張 1973-1977-29.30%戰爭引起的能源危機 第二階段 英國 1985-1989 77.94%擴張性貨幣政策、擴張性財政政策、投機心理過盛 1989-1993-17.92%實施緊縮的貨幣政策 日本

30、 1978-1991 80.68%擴展性貨幣政策 1991-2009-44.76%實施緊縮的貨幣政策 第三階段 美國 1997-2006 57.54%擴張性貨幣政策、寬松的信貸標準、投機心理過盛 2006-2012-27.94%次貸危機 英國 1996-2007 181.19%擴張性貨幣政策、寬松的信貸標準、投機心理過盛 2007-2009-20.14%次貸危機 俄羅斯 2001-2008 149.08%經濟快速增長 2008-2011-36.30%次貸危機 波蘭 2005-2007 102.86%經濟快速增長 2007-2013-30.47%次貸危機 西班牙 1998-2007 135.72

31、%擴張性貨幣政策、寬松的信貸標準、投機心理過盛 2007-2013-42.36%次貸危機 愛爾蘭 1995-2007 244.99%擴張性財政政策、寬松的信貸標準 2007-2013 52.03%次貸危機 丹麥 1993-2007 179.61%擴張性貨幣政策、寬松的信貸標準 2007-2012 28.23%次貸危機 資料來源：BuildPlace,ResearchGate，ScienceDirect,The Guardian,國聯證券研究所整理 二十世紀七十年代日本和英國對石油的二十世紀七十年代日本和英國對石油的依賴使得兩國經濟依賴使得兩國經濟嚴重嚴重受到石油危機的受到石油危機的影響。影響。

32、1974 年日本和英國分別有 71%和 52%的能源供給來自原油，。在能源進口方面，英國 98%的進口能源是石油。因此，石油價格的大幅度上漲對兩國經濟發展有著嚴重的負面影響，使得經濟基本面發生了一定程度的衰退。圖表圖表8：日本日本 19741974 年能源供給情況年能源供給情況 圖表圖表9：英國英國 1 1974974 年能源供給和進口情況年能源供給和進口情況 資料來源：日本統計局，國聯證券研究所 資料來源：能源安全與凈零排放部（DESNZ），國聯證券研究所 次貸危機對次貸危機對全球金融市場的打擊，是第三階段房地產泡沫破裂的直接原因。全球金融市場的打擊，是第三階段房地產泡沫破裂的直接原因。第三

33、階段房地產浪潮的 8 個國家的房價峰值集中在 2006-2008 年間，房價和股價的下請務必閱讀報告末頁的重要聲明 10 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 跌開始時間較為一致，但市場底部比房價底部更快到達，所有國家均在 2009 年初達到了股票市場指數最低點，但這些國家房價見底時間集中在 2012 和 2013 年。圖表圖表10：經歷第三次房地產浪潮的國家股票指數變動經歷第三次房地產浪潮的國家股票指數變動 資料來源：Bloomberg,國聯證券研究所測算 注：假設 2007 年 1 月 1 日所有指數=100，反映不同時間指數對 2007 年 1 月 1 日指數的變動幅度 請務必閱讀報

34、告末頁的重要聲明 11 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 2.核心城市房地產發展特征核心城市房地產發展特征 2.1 核心城市核心城市住宅住宅價格復盤價格復盤 發達國家核心城市人口數量平穩，中國核心城市人口量持續上升。發達國家核心城市人口數量平穩，中國核心城市人口量持續上升。大多數發達國家核心城市人口數量在 1970-2022 年間保持平穩或緩慢上升，東京在 1970-2010 年間人口增速較大，2010 年后增速放緩人口量逐漸趨于穩定。北京、上海、深圳和香港在 1970-2022 年間人口數量持續上漲，北京和上海 CAGR 分別為 3.07%和 3.03%，深圳 CAGR 達到 13.

35、03%。圖表圖表11：1 1970970-20222022 年部分核心城市人口量年部分核心城市人口量（萬人）（萬人）資料來源：聯合國，國聯證券研究所 2.1.1 北京、上海、深圳 從購房數據來看，從購房數據來看，中國核心城市二手房掛牌價指數陸續達到中國核心城市二手房掛牌價指數陸續達到平衡平衡狀態。狀態。北京的二手房掛牌價在 2017 年 6 月達到峰值，2 年 CAGR 為 38.64%，在緊縮的房地產政策落地后，二手房掛牌價格先是經歷了半年左右的小幅度下跌，之后價格處于相對穩定狀態；上海和深圳的房地產緊縮政策力度小于北京，所以在 2017 年后，兩個城市的二手房掛牌價增速有所放緩，但總體還是

36、呈現上升態勢，上海和深圳的二手房掛牌價分別在 2021 年 7 月和 2021 年 2 月達到峰值，在短期小幅度下調后保持穩定。2 2015015 年至今，深圳年至今，深圳二手房掛牌價二手房掛牌價漲幅最大，漲幅最大，8 8 年漲幅超過年漲幅超過 1 150%50%。2023 年三個城市二手房掛牌價都處于平衡狀態，于 2015 年相比，北京二手房掛牌價漲幅約為 85%，上海二手房掛牌價漲幅約為 120%，深圳二手房掛牌價漲幅超過 150%。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 12 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表12：北京、上海北京、上海、深圳深圳以及中國平均以及中國平均房價指數房價

37、指數 資料來源：WIND，國聯證券研究所測算 注：假設 2015 年 1 月掛牌價指數=100，反映不同時間掛牌價對 2015 年 1 月掛牌價的變動幅度 上海二手房成交價格持續上漲，房價與人均上海二手房成交價格持續上漲，房價與人均 G GDPDP 比在過去比在過去 1 15 5 年較為穩定。年較為穩定。北京和深圳的二手房價格分別在 2017 年和 2021 年達到頂峰，之后北京二手房價格較為穩定，深圳房價經歷小幅度下跌后處于穩定狀態，上海在過去十五年間二手房均價持續上漲。從二手房價格于人均 GDP 的比例來看，北京二手房價格與人均 GDP 比在 2017年 8 月達到最大值為 68.77，之

38、后持續下降，到 2022 年 12 月該比例為 41.30。上海房價與人均 GDP 比在過去十五年間較穩定，多數時間在維持在 40-50 區間內。深圳房價與人均 GDP 比在 2020 年 12 月達到最大值為 67.30，之后快速降至 40-50 區間。從成交量來看，北京和上海二手房成交量持續上升，深圳 2021 年成交量有所回落。圖表圖表13：北京二手房價北京二手房價格格與人均與人均 G GDPDP 比比 圖表圖表14：上海上海二手房價格與人均二手房價格與人均 G GDPDP 比比 資料來源：中國房價行情 ，WIND，國聯證券研究所測算 資料來源：中國房價行情 ，WIND，國聯證券研究所測

39、算 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 13 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表15：深圳深圳二手房價格與人均二手房價格與人均 G GDPDP 比比 圖表圖表16：北京、上海和深圳二手房成交量北京、上海和深圳二手房成交量（萬套）（萬套）資料來源：中國房價行情 ，WIND，國聯證券研究所測算 資料來源：WIND，國聯證券研究所 2 2017017 年年中國核心城市中國核心城市房價的房價的相對相對穩定得益于中央和地方密集的房地產調控政策穩定得益于中央和地方密集的房地產調控政策的落實的落實。從房價來看，2017 年三個核心城市的房價走勢都有著一定的變化。2017 年是房地產調控政策密集出臺

40、的一年，中央政府在 2016 年末的中央經濟工作會議中強調了“住房不炒”的房地產長效機制。隨后，各地區因地制宜發布房地產緊縮政策，從限購、限售、限貸、提高利率等多方面減少民眾的購房需求。同時政府完善租房機制和共有產權機制，推動房地產行業的健康成長。因此，2017 年是北京、上海和深圳房價的拐點時間，房價增速減弱，平均價格維持在一個較為穩定的狀態。圖表圖表17：2 2017017 年國家和地方出臺和實施的重點房地產政策年國家和地方出臺和實施的重點房地產政策 區域區域 政策類型政策類型 出臺部門出臺部門 時間時間 主要內容主要內容 宏觀 宏觀政策調控 中央經濟工作會議 2016/12/14-201

41、6/12/16 堅持“房子是用來住的、不是用來炒的房子是用來住的、不是用來炒的”的定位，促進房地產市場平穩健康發展 住房城鄉建設部 2017/11/21 堅持分類調控、因城因地施策因城因地施策，保持調控政策的連續性穩定性 中央經濟工作會議 2017/12/18-2017/12/20 加快建立多主體供應、多渠道保障、租購并舉租購并舉的住房制度 北京 限購、限售、限貸 北京市住建委 2017/3/17 限購限購：企業購買的商品住房再次上市交易，需滿 3 年及以上提高 首付比例首付比例：第二套房購買普通和非普自住房首付款比例不低于 60%和 80%貸款年限貸款年限：暫停發放貸款期限 25 年以上的個

42、人住房貸款 北京市住建委 2017/3/22 非京籍買房按照個稅審核的，其“連續 5 年”的審核標準由每年 1 次改為自申請月的上一個月開始往前推算 60 個月連續繳納 北京市人民政府 2017/3/26 全市范圍內的商辦類房產限購限購，新建商辦只能售給企事業組織 利率 多數銀行進行了五次首套房利率上調，從 8.5 折到 9 折到基準利率最后到基準利率的 1.1 倍；二套房利率上浮 20%租房 北京市住建委 2017/9/29 強化住房租賃管理服務，增加租賃住房供應增加租賃住房供應 共有產權 北京市住建委 2017/9/30 共有產權共有產權政策在 9 月 30 日起在北京實施 上海 限售 規

43、劃國土資源局 2017/4/21 辦公、商業屬性土地不得再建類住宅產品 上海住建委 2017/5/4 新開盤商品住房由公證機構搖號公開銷售，嚴格落實購房實名制 利率 2017 年 8 月 部分銀行上調上調貸款基準 1.1 倍，首套上浮 10%租房 上海市人民政府 2017/9/27 增加各類租賃住房供應，促進購租并舉購租并舉住房體系建設 深圳 限售 深圳市規劃國土委 2017/1/19 預售申報均價不得明顯高于周邊同類同戶型在售項目的銷售均價 資料來源：中國政府網，北京市住房和城鄉建設委員會，北京市人民政府，上海市人民政府，上海證券報，深圳政府在線，國聯證券研究所整理 請務必閱讀報告末頁的重要

44、聲明 14 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 2 2021021 年深圳的房地產價格走勢變化與深圳年深圳的房地產價格走勢變化與深圳 2 2020020 年年 7 7 月開始的持續性月開始的持續性樓市收緊樓市收緊調控調控相關。相關。2020 年 7 月 15 日深圳住建局出臺了關于進一步促進我市房地產市場平穩健康發展的通知，隨后各項房地產調控的實施嚴厲打擊樓市投機行為，使得深圳的房價得以維持一個較為穩定的水平。圖表圖表18：20202020 年年 7 7 月月-20212021 年年 7 7 月深圳重點房地產政策月深圳重點房地產政策 政策政策 出臺部門出臺部門 時間時間 主要內容主要內容

45、 關于進一步促進我市房地產市場平穩健康發展的通知 深圳市住建局 2020/7/15 調整商品住房限購年限、完善差別化住房信貸措施、發揮稅收調控作用、細化普通住房標準、加強熱點樓盤銷售管理、推行房屋抵押合同網簽管理、加大二手房交易信息公開力度、嚴厲打擊房地產市場違法違規行為 樓市調控“新八條”細則 深圳市住建局 2020/7/30 明確嚴控中介機構掛牌價格，對于掛牌價格明顯高于所在樓盤合理成交價格的，中介機構不得受理并對外發布 深圳市房地產市場監管辦法（修訂征求意見稿）深圳市司法局 2020/9/17 商品房預售政策調回疫情前水平，并且首次對現售做出要求，另外深圳市主管部門建立存量商品住房買賣的

46、合理價格引導機制，定期發布全市商品住房項目合理成交價格 關于進一步加強我市商品住房購房資格審查和管理的通知 深圳市住建局 2021/1/23 嚴格審查購房人資格 關于建立二手住房成交參考價格發布機制的通知 深圳市住建局 2021/2/8 促進二手住房市場信息透明，理性交易，建立二手住房成交參考價格發布機制 2021 年 5 月 多家銀行上調房貸利率 關于進一步規范新商品住房和商品公寓銷售價格指導工作的通知 深圳市住建局 2021/5/20 預、現售商品住房和商務公寓的批準銷售價格原則上不得超過上一年度至今同地段、同類型新房的網簽價格 深圳市城市更新未簽約部分房屋征收規定（征求意見稿）深圳市規劃

47、和自然資源局 2021/7/30 區人民政府可以對未簽約部分房屋實施征收 資料來源：深圳市住房和建設局，深圳政府在線，深圳市司法局，國聯證券研究所整理 北京、上海和深圳北京、上海和深圳商品房成交量較為穩定，商品房成交量較為穩定，20202020-20222022 年北京年北京和和上海上海商品房庫存商品房庫存較為穩定較為穩定，深圳深圳商品房庫存商品房庫存上升上升。三個核心城市商品房成交量的走勢一致，2015 年成交量最高，上海成交 20.87 萬套，北京成交 10.89 萬套，深圳成交 6.63 萬套，2017年和 2018 年成交量較低，之后呈現緩慢回升的趨勢。從庫存來看，2020 年-202

48、2 年，北京商品房庫存最多，上海商品房庫存較少，兩個城市的商品房庫存較為穩定，深圳商品房庫存持續上升。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 15 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表19：北京、上海、深圳商品房成交量北京、上海、深圳商品房成交量（萬套）（萬套）圖表圖表20：北京、上海、深圳商品房北京、上海、深圳商品房庫存（萬套）庫存（萬套）資料來源：WIND，國聯證券研究所 資料來源：WIND，國聯證券研究所 從租房數據來看，從租房數據來看，北京和上海北京和上海的租房的租房價格價格指數變化較為相似，深圳租房指數變化較為相似，深圳租房價格價格指指數近兩年呈現下降趨勢。數近兩年呈現下降趨勢。

49、2014-2016 年上海租房價格快速上漲，并在 2016 年初達到第一個頂峰，北京和深圳在 2018 年達到租房價格的頂峰。2018 年之后北京和上海的租房價格變動趨勢較為相似，都在 2020 年末開始有一個較快的增長，并都在 2021 年中旬達到第二次的頂峰。圖表圖表21：北京、上海和深圳租房價格指數北京、上海和深圳租房價格指數 資料來源：WIND，國聯證券研究所測算 注：假設 2008 年 1 月房租指數=100，反映不同時間房租對 2008 年 1 月房租的變動幅度 北京、上海和深圳的北京、上海和深圳的二手房二手房租金收益率租金收益率持續走低持續走低，遠低于無風險利率，遠低于無風險利率

50、，二手二手房房的的租房供給量租房供給量在長期下降在長期下降后有后有緩慢緩慢上升上升的的趨勢趨勢?；谥性禺a二手房租金收益率數據，從 2008 年至今，北京租金收益率從 3.36%下降至 1.18%，上海租金收益率從 2.84%降至 1.64%，深圳租金收益率從 3.53%降至 1.46%。從 2009 年開始，3 個城市的租金收益率始終低于無風險收益率，截至 2023 年 10 月，租金收益率比無風險收益率大約低一個百分點。從租房供給量來看，北京在 2015 年 7 月達到最大值為 24.42 萬套，上海在 2017 年 2 月達到最大值為 30.40 萬套，深圳在 2015 年 8 月達到

51、最大值為17.48 萬套。近五年三個城市的租房供給量長期走低，每月供給量均在 10 萬套以下，2022 年下半年開始三個城市的二手房租房供給量在緩慢上升。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 16 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表22：北京北京二手房租金二手房租金及租金及租金收益率收益率 圖表圖表23：上海上海二手房租金二手房租金及租金及租金收益率收益率 資料來源：中國房價行情 ，中原地產，WIND,國聯證券研究所 注：無風險利率為 10 年期國債利率 資料來源：中國房價行情 ，中原地產，WIND,國聯證券研究所 注：無風險利率為 10 年期國債利率 圖表圖表24：深圳深圳二手房租金

52、二手房租金及租金及租金收益率收益率 圖表圖表25：北京、上海和深圳北京、上海和深圳二手房二手房租賃供給量租賃供給量（萬套）（萬套）資料來源：中國房價行情 ，中原地產，WIND,國聯證券研究所 注：無風險利率為 10 年期國債利率 資料來源：中國房價行情 ，國聯證券研究所 2.1.2 東京 從購房數據來看，從購房數據來看，東京房價指數持續上漲。東京房價指數持續上漲。2002-2023 年，日本房價指數變化幅度較小，總體呈現先跌后漲的走勢，CARG 為 0.17%，東京房價指數總體呈現上漲趨勢，CAGR 為 1.78%。東京房價在 2005-2008 年快速上漲，受到次貸危機的影響 2008-20

53、10 年房價快速下跌。2012 年安倍再次當選首相后推行“安倍經濟學”，通過激進貨幣政策、靈活財政政策和結構性改革實現宏觀經濟回暖，同年日本房價反彈，東京房價上漲速度加快。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 17 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表26：東京東京和日本平均和日本平均房價指數房價指數 資料來源：FRED,日本不動產研究所，國聯證券研究所測算 注：假設 2002 年 1 月房價指數=100，反映不同時間房價對 2002 年 1 月房價的變動幅度 東京公寓與人均東京公寓與人均 G GDPDP 比先下降后上升，新建一戶建與人均比先下降后上升，新建一戶建與人均 G GDPDP

54、比持續上升。比持續上升。2015年 11 月東京 70 平米公寓的平均房價為 5063 萬日元，2023 年 11 月的平均房價為7136 萬日元，8 年 CAGR 為 4.38%；2015 年 11 月東京新建一戶建平均房價為 6029 萬日元，2023 年 11 月平均房價為 8082 萬日元，8 年 CAGR 為 3.92%。從房價與人均 GDP比來看，東京公寓價格與人均 GDP 比先下降，在 2014 年達到最低點為 7.52，后持續上升，2018 年該比例為 10.03；東京新建一戶建價格與人均 GDP 比從 2015 年起持續上升，2018 年該比例為 13.10。圖表圖表27：東

55、京東京 7070 平米公寓房價與人均平米公寓房價與人均 G GDPDP 比比 圖表圖表28：東京東京新建一戶建與人均新建一戶建與人均 G GDPDP 比比 資料來源：OECD,TOKYO KANTEI，國聯證券研究所測算 資料來源：OECD,TOKYO KANTEI，國聯證券研究所測算 東京都二手房成交量較為穩定、二手房庫存量呈現上升趨勢。東京都二手房成交量較為穩定、二手房庫存量呈現上升趨勢。2014-2023 年東京都的二手房成交量較為穩定，月交易量維持在 3000 套左右；二手房上新量維持在一個較為穩定的數量，月上新量維持在 15000 套左右；二手房庫存量波動較大，2019 年1 月達到

56、峰值為 48796 套，2020 年 5 月開始庫存迅速減少，2021 年 4 月達到底部34184 為套，之后二手房庫存開始逐步上升。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 18 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表29：東京都二手房成交量、上新量和庫存東京都二手房成交量、上新量和庫存（萬套）萬套）資料來源：東日本不動產流通機構，國聯證券研究所 從租房數據來看，從租房數據來看，東京租房價格指數在東京租房價格指數在 1 1994994 年之前保持較高的增速，年之前保持較高的增速，1 1999999 年之年之后租房價格較為后租房價格較為穩定穩定。1970 年至 2023 年東京和日本平均租房

57、價格指數的走勢一致，日本平均租房價格指數漲幅略大于東京，1999 年房價達到高點后租房價格保持平穩狀態。由于日本租房法律的約束，如果房東想要漲租金，需要得到租客同意才行；同時，如果租客按時交租，房東也不能驅趕租客，因此日本租房價格得以長期保持在一個穩定的狀態。圖表圖表30：東京東京和日本平均和日本平均租房租房價格價格指數指數 資料來源：總務省統計局，國聯證券研究所測算 注：假設 1970 年 1 月租房價格指數=100，反映不同時間租房價格對 1970 年 1 月租房價格的變動幅度 東京公寓東京公寓租金收益率租金收益率呈現下降趨勢，且始終遠高于無風險收益。呈現下降趨勢，且始終遠高于無風險收益。

58、東京公寓租金增長緩慢，2009 年 11 月每平方米年租金為 3.86 萬日元，2023 年 11 月每平方米年租金為 5.08 萬日元，CAGR 為 1.97%。從租金收益率來看，2009 年至今租金收益率持續下降，2009 年 1 月租金收益率為 6.77%，2023 年 11 月租金收益率為 4.99%。日本十年國債利率較低，多年維持在-1%到 1%之間，對比來看東京公寓的租金收益率始終遠高于無風險收益率。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 19 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表31：東京公寓年租金以及租金東京公寓年租金以及租金收益收益率率 資料來源：TOKYO KANTEI

59、，WIND,國聯證券研究所測算 注：租金收益率=每平米公寓年租金/單位面積房價；無風險利率為 10 年期國債利率 2.1.3 紐約、洛杉磯 從購房數據來看，從購房數據來看，洛杉磯房價指數彈性較大，房價增速大于紐約。洛杉磯房價指數彈性較大，房價增速大于紐約。美國 20 大中城市的平均房價、紐約房價以及洛杉磯房價都在 2009 年下跌至 2003 年的水平，之后持續上漲。洛杉磯房價指數彈性最大，上漲和下跌速度遠高于美國 20 大中城市的平均水平。紐約房價較為平穩，指數波動較小，2009-2023 年房價指數上漲速度略小于美國 20 大中城市的平均水平。圖表圖表32：紐約紐約、洛杉磯洛杉磯和美國和美

60、國 2 20 0 大中城市大中城市房價指數房價指數 資料來源：S&P Dow Jones Indices LLC，FRED,WIND，國聯證券研究所測算 注：假設 2000 年 1 月房價指數=100，反映不同時間房價對 2000 年 1 月房價的變動幅度 美聯儲的量化寬松政策是美聯儲的量化寬松政策是 2 2020020-20222022 年美國房價的快速增長的原因。年美國房價的快速增長的原因。2020 年初至 2022 年第一季度美聯儲低利率刺激消費，帶動了房地產銷量的增加。2020 年 4 月美國房屋銷售量為 56.9 萬套，2020 年 7 月房屋銷售量增加至 101.9 萬套，因此房價

61、在此期間迅速抬升，2022 年隨著美聯儲加息和房屋銷售量的下降，美國房價也有所下跌。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 20 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表33：美聯儲基金目標利率美聯儲基金目標利率 圖表圖表34：美國房屋銷售量（萬套）美國房屋銷售量（萬套）資料來源：WIND，國聯證券研究所 資料來源：U.S.Bureau of Labor Statistics，FRED，國聯證券研究所 從房價與從房價與人均人均 G GDPDP 比來看，紐約房價負擔比來看，紐約房價負擔較為平穩較為平穩，洛杉磯房價負擔持續上升。，洛杉磯房價負擔持續上升。從 2015 年至今，紐約房價呈現緩慢增長趨

62、勢，洛杉磯房價增長速度較快，2020 年 9月洛杉磯平均房價超過紐約，2022 年 12 月，紐約平均房價為 76.58 萬美元，洛杉磯平均房價為 90.80 萬美元。從房價與人均 GDP 比來看，2015 年-2020 年，紐約和洛杉磯該比例持續上升，紐約房價與人均 GDP 比較小，2020 年該比例為 8.32；洛杉磯房價與人均 GDP 比較大，2020 年該比例為 12.38。圖表圖表35：紐約房價與人均紐約房價與人均 G GDPDP 比比 圖表圖表36：洛杉磯房價與人均洛杉磯房價與人均 G GDPDP 比比 資料來源：WIND，Zillow，國聯證券研究所 資料來源：WIND，Zill

63、ow，國聯證券研究所 紐約二手房庫存呈上升趨勢，洛杉磯二手房庫存呈紐約二手房庫存呈上升趨勢，洛杉磯二手房庫存呈下降下降趨勢。趨勢。紐約二手房庫存量較小，二手房上新量保持在每月 1000-2000 套，二手房庫存波動上升。洛杉磯二手房庫存量約為紐約的 2-3 倍，二手房上新量保持在每個月 4000-6000 套，二手房庫存整體呈現下降趨勢。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 21 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表37：紐約二手房上新量及庫存紐約二手房上新量及庫存（萬套）萬套）圖表圖表38：洛杉磯二手房上新量及庫存洛杉磯二手房上新量及庫存（萬套）萬套）資料來源：，國聯證券研究所 資料來

64、源：，國聯證券研究所 從租房數據來看，從租房數據來看，紐約和洛杉磯租房價格持續上升且增速穩定。紐約和洛杉磯租房價格持續上升且增速穩定。不同于房價的漲跌變動，美國租房價格的走勢在次貸危機中沒有收到較大的影響，1981 年至 2023年始終呈現上漲的態勢。紐約和洛杉磯房租價格走勢較為統一，高于美國整體的租房價格指數增速。2023 年 10 月，美國整體的租房價格是 1981 年 1 月的 4.80 倍，紐約的租房價格是 1981 年 1 月的 5.22 倍，洛杉磯 2017 年 12 月的租房價格是 1981 年 1月的 4.40 倍。圖表圖表39：紐約紐約、洛杉磯洛杉磯和美國平均和美國平均租房租

65、房價格價格指數指數 資料來源：U.S.Bureau of Labor Statistics，FRED，國聯證券研究所測算 注：假設 1981 年 1 月租房價格指數=100，反映不同時間租房價格對 1981 年 1 月租房價格的變動幅度 紐約租房價格高于洛杉磯，租金紐約租房價格高于洛杉磯，租金收益收益率先下降后上升率先下降后上升且始終高于無風險利率且始終高于無風險利率，洛杉磯洛杉磯租金收益率租金收益率持續下降持續下降，2 2023023 年年租金收益率租金收益率低于無風險利率低于無風險利率。2015 年 7 月紐約租房平均年租金為 3.30 萬美元，2023 年 7 月為 4.27 萬美元，8

66、 年 CAGR 為 3.29%；2015 年 7 月洛杉磯租房平均租金為 2.39 萬美元，2023 年 7 月為 3.45 萬美元，8 年CAGR 為 4.70%。從租金收益率來看，紐約租金收益率先下降后上升，2021 年 1 月租金收益率最低為 4.28%，2023 年 10 月租金收益率為 5.80%；洛杉磯租金收益率呈現波動下降趨勢，2023 年 10 月租金收益率為 3.73%。隨著美聯儲連續加息，2020 年-2023 年美國無風險收益率持續上升，2023 年 8 月洛杉磯租金收益率首次低于無風險收益率。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 22 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究

67、圖表圖表40：紐約紐約租房年租房年租金租金及租金及租金收益收益率率 圖表圖表41：洛杉磯洛杉磯租房年租金及租金租房年租金及租金收益收益率率 資料來源：Zillow，WIND，國聯證券研究所 注：租金收益率=年租金/房價；無風險利率為 10 年期國債利率 資料來源：Zillow，WIND，國聯證券研究所 注：租金收益率=年租金/房價；無風險利率為 10 年期國債利率 2.1.4 倫敦 從購房數據來看，從購房數據來看，倫敦房價指數從二十一世紀起增速超過英國平均水平。倫敦房價指數從二十一世紀起增速超過英國平均水平。二十一世紀之前倫敦和英國平均房價指數增速較為一致，二十一世紀后倫敦房價指數增速遠高于英

68、國平均房價增速，隨著時間的推進兩者差距越來越大。圖表圖表42：倫敦和英國平均倫敦和英國平均房價指數房價指數 資料來源：英國土地登記處，國聯證券研究所測算 注：假設 1968 年 4 月房價指數=100，反映不同時間房價對 1968 年 4 月房價的變動幅度 倫敦房屋銷售量在倫敦房屋銷售量在 2 2008008 年斷崖式下跌，之后維持在每年十萬套左右。年斷崖式下跌，之后維持在每年十萬套左右。1996-2007年間倫敦年房屋銷售量始終超過十二萬套，2008 年房屋銷售量僅有八萬套左右，2009-2015 年房屋銷售量持續上升超過十二萬套后開始了連續五年的銷量下滑，2008年之后，倫敦年房屋銷售量維

69、持在十萬套左右。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 23 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表43：1 1995995-20222022 年倫敦房屋銷售量年倫敦房屋銷售量（套）（套）資料來源：plumplot，國聯證券研究所 倫敦房價與年收入比率高于英國其他地區，房價與人均倫敦房價與年收入比率高于英國其他地區，房價與人均 G GDPDP 比比呈現上升趨勢呈現上升趨勢。2021 年倫敦所有區域的房價與人均年收入比都超過 10，其中肯辛頓-切爾西區該比例最高為 36.52。從房價與人均 GDP 比來看，1998-2022 年倫敦房價與人均 GDP 比持續上升，從 1998 年的 4.12

70、上升至 2022 年的 9.19,CAGR 為 3.55%。圖表圖表44：2 2021021 年英國不同地區房價與年收入比年英國不同地區房價與年收入比 圖表圖表45：倫敦房價與人均倫敦房價與人均 G GDPDP 比比 資料來源：英國國家統計局，國聯證券研究所 資料來源：英國土地登記處，英國國家統計局，國聯證券研究所測算 從租房數據來看，從租房數據來看，倫敦倫敦私人住宅私人住宅租金指數持續上升，增速略高于英國平均租金指數持續上升，增速略高于英國平均私人私人住宅住宅租金指數。租金指數。2023 年倫敦租金指數為 150.00，是 2005 年的 1.50 倍，英國平均私人住宅租金指數為 140.1

71、0，是 2005 年的 1.40 倍。與房價指數不同，倫敦私人住宅租金在過去 18 年間始終穩定上漲。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 24 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表46：倫敦和英國平均倫敦和英國平均私人住宅租金私人住宅租金價格指數價格指數 資料來源：英國國家統計局，國聯證券研究所測算 注：假設 2005 年 1 月租房價格指數=100，反映不同時間租房價格對 2005 年 1 月租房價格的變動幅度 倫敦聯排租房收益率持續下降，倫敦聯排租房收益率持續下降，2 2023023 年英國加息使得租房收益率低于無風險收年英國加息使得租房收益率低于無風險收益率。益率。2005 年

72、10 月倫敦聯排房屋年租金為 1.68 萬美元，2023 年 10 月倫敦聯排房屋平均年租金為 2.63 萬英鎊，CAGR 為 2.51%。從租金收益率來看，倫敦聯排房屋的租金收益率呈現下降趨勢，2005 年 1 月租金收益率為 7.23%，2023 年 10 月租金收益率為 4.67%。2021 年 12 月起，英國進行了 14 次加息，十年期國債利率不斷上升，2023 年 7 月無風險收益率超過倫敦聯排房屋的租金收益率。圖表圖表47：倫敦倫敦聯排房屋年租金及聯排房屋年租金及租金收益率租金收益率 資料來源：英國土地登記處，英國國家統計局，Homelet，WIND，國聯證券研究所測算 注：租金

73、收益率=年租金/房價；無風險利率為 10 年期國債利率 2.2 核心城市住房情況橫向對比核心城市住房情況橫向對比 東亞國家核心城市房價負擔壓力較大，住房抵押貸款占家庭可支配收入比例較東亞國家核心城市房價負擔壓力較大，住房抵押貸款占家庭可支配收入比例較高。高。在選取的核心城市中，根據 NUMBEO 的統計數據，在過去的 18 個月內，東亞國家的房價與家庭可支配收入比較高，北京、上海、深圳和香港該比例超過 40，美國房價與家庭可支配收入比較低，紐約和洛杉磯該比例小于 10。住房抵押貸款占家庭可請務必閱讀報告末頁的重要聲明 25 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 支配收入比的高低和房價與家庭

74、可支配收入比較為一致，北京、上海、深圳和香港該比例超過 250%。圖表圖表48：核心城市家庭可支配收入核心城市家庭可支配收入 城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(萬美元萬美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(萬美元萬美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(萬美元萬美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(萬美元萬美元)北京 3.104208 上海 2.572668 深圳 2.834496 香港 6.222456 東京 4.881438 首爾 5.682474 新加坡 9.36108 紐約 12.381318 洛杉磯 10.906398 倫敦 7.223328 慕尼黑 7.

75、083918 巴黎 5.169906 資料來源：NUMBEO，國聯證券研究所 注：NUMBEO 中家庭可支配收入=1.5*平均凈工資（50%是假設的女性在勞動力中的百分比）圖表圖表49：中國和韓國核心城市家庭的住房負擔較大中國和韓國核心城市家庭的住房負擔較大 資料來源：NUMBEO，國聯證券研究所 注：2022 年 6 月-2023 年 11 月核心城市房價與家庭可支配收入比（左軸）、住房抵押貸款占收入比（右軸）。收入為家庭可支配收入；房價收入比是總房價與家庭每年可支配收入的比率；抵押貸款占收入的百分比是抵押貸款的實際每月成本與每月家庭可支配收入的比率 隨著時間推移，隨著時間推移，發達國家核心

76、城市房價與人均發達國家核心城市房價與人均 G GDPDP 比較為平穩，發展中國家該比較為平穩，發展中國家該比例呈現上升趨勢。比例呈現上升趨勢。紐約、洛杉磯、東京和倫敦房價與人均 GDP 比為 10 左右，且隨著時間幾乎不變。北京、上海和深圳的房價與人均 GDP 比較大，且隨著時間推移呈現上升趨勢。圖表圖表50：核心城市房價與人均核心城市房價與人均 G GDPDP 比比 資料來源：中國房價行情 ，WIND，OECD,TOKYO KANTEI，Zillow，英國土地登記處，英國國家統計局，國聯證券研究所測算 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 26 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 不同國家核心

77、城市租金價格差距大，不同國家核心城市租金價格差距大，發達國家發達國家核心城市的核心城市的租金收益率較高。租金收益率較高。從平均租金水平來看，過去 18 個月紐約三室每月平均租金高達 6050.14 美元，東京三室平均月租金僅為 1178.70 美元，兩者相差 4 倍左右。從租金收益率來看，大部分國家核心城市的租金收益率呈現下降趨勢，但發達國家核心城市的租金收益率較高，2015 年 7 月-2023 年 10 月，發達國家的租金收益率大多在 4%-5%，中國的三個核心城市租金收益率較低，租金收益率長期維持在 1%-2%的區間。圖表圖表51：核心城市月租金核心城市月租金（美元（美元/月）月）圖表圖

78、表52：核心城市租金收益率核心城市租金收益率 資料來源：NUMBEO，國聯證券研究所 注：數據統計時間段為 2022 年 6 月-2023 年 11 月 資料來源：中國房價行情 ，中原地產，WIND,TOKYO KANTEI,U.S.Bureau of Labor Statistics，Zillow，英國土地登記處，英國國家統計局，Homelet，國聯證券研究所測算 2.3 小結小結 核心城市的房價核心城市的房價與與人口和城市化發展相匹配人口和城市化發展相匹配，房價下調后反彈速度高于平均水，房價下調后反彈速度高于平均水平且具有持續走高的趨勢。平且具有持續走高的趨勢。1）長期來看核心城市的房價在

79、人口持續流入的情況下總體保持一個較為穩定的上漲速度。2）核心城市的房價走勢與全國平均房價走勢是相似的，但是房價調整到低點后，核心城市的房價反彈力度更大，上漲速度更快，會在較短時間內到達更高的價格。3）從較長的時間尺度看，核心城市房價會與全國平均房價的差距越來越大。核心城市平均房價負擔總體呈現上升態勢或平穩態勢，很少有長期持續下降的核心城市平均房價負擔總體呈現上升態勢或平穩態勢，很少有長期持續下降的情況。情況。1）從房價與人均 GDP 比來看，發達國家核心城市的房價與人均 GDP 比大多維持在 10 左右，且隨時間變化不大，中國核心城市房價與人均 GDP 比較大，且隨著時間推移呈現上升趨勢。2）

80、東亞國家的房價與家庭可支配收入比普遍較高，且住房抵押貸款與收入比較高。核心城市租金上漲平穩，受房價下調的影響核心城市租金上漲平穩，受房價下調的影響較較小??；與其他核心城市不同的是，中；與其他核心城市不同的是，中國核心城市租金收益率低于無風險收益率國核心城市租金收益率低于無風險收益率。1）不同于房價具有明顯的上漲和下跌的波動，核心城市的租金大多保持一個較為穩定的增速持續增長。2）核心城市的租金上漲速度普遍略高于全國平均租金上漲速度。3）中國核心城市租金收益率低于無風險收益率，與其他國家核心城市的情況有著較大的差異。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 27 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 3.

81、房房地產地產健康健康穩定穩定發展發展是是經濟穩健增長的重要經濟穩健增長的重要動力動力 3.1 房地產浪潮房地產浪潮中房價最大中房價最大跌幅在跌幅在 3 30%0%左右左右 房地產浪潮的下降過程中，房地產浪潮的下降過程中，核心城市房價跌幅與全國平均水平較為統一。核心城市房價跌幅與全國平均水平較為統一。從美國、英國以及兩國的核心城市房價指數變化可以看到，核心城市的房價變動方向和時間與國家平均水平相吻合。從跌幅來看，2007 年 1 月-2012 年 1 月，美國平均房價跌幅為 33.30%，紐約房價跌幅為 25.89%，洛杉磯房價跌幅為 39.63%。2007 年 9 月-2009 年 4 月，英

82、國平均房價跌幅為 17.99%，倫敦房價跌幅為 17.79%。圖表圖表53：2 2007007-20212021 年美國及核心城市房價下跌約年美國及核心城市房價下跌約 1 1/3/3 圖表圖表54：2 2007007-20092009 年英國及倫敦房價下跌約年英國及倫敦房價下跌約 17%17%資料來源：S&P Dow Jones Indices LLC，FRED，國聯證券研究所測算 注：假設 2000 年 1 月房價指數=100，反映不同時間房價對 2000 年 1 月房價的變動幅度 資料來源：英國土地登記處，英國國家統計局，國聯證券研究所測算 注：假設 2006 年 1 月房價指數=100，

83、反映不同時間房價對 2006 年 1 月房價的變動幅度 各國房地產浪潮末期房價約為最高值的各國房地產浪潮末期房價約為最高值的 7 70%0%。在前三段房地產浪潮的 18 次房地產泡沫中，有一半下跌幅度大于 30%，并且有一半下跌幅度在 20%-40%之間。所以，房地產浪潮末期房價大約為最高房價的 70%。由于核心城市與國家平均跌幅較為一致，因此核心城市房價跌幅也在 30%左右。圖表圖表55：前三段房地產浪潮末期房價與最高前三段房地產浪潮末期房價與最高房價比房價比 美國美國 英國英國 日本日本 新西蘭新西蘭 俄羅斯俄羅斯 波蘭波蘭 西班牙西班牙 丹麥丹麥 愛爾蘭愛爾蘭 第一段第一段 70.56%

84、70.70%59.76%67.19%67.21%86.32%第二段第二段 73.54%56.02%83.85%65.86%第三段第三段 72.06%79.86%85.04%63.70%69.53%57.64%71.77%47.97%資料來源：OECD 實際房價指數,國聯證券研究所測算 美國和日本房地產投資占美國和日本房地產投資占 G GDPDP 比重近二十年呈現下降趨勢比重近二十年呈現下降趨勢，中國房地產投資占，中國房地產投資占G GDPDP 比比重重先上升后下降先上升后下降。中國房地產投資占 GDP 比重在 2000-2014 年快速上升，從3.31%上漲到 10.00%，CAGR 為 8.

85、22%，2015-2020 年該比重較為平穩，2021 年開始下降，2023 年該比重為 7.07%。美國房地產投資占 GDP 比重先上升后快速下降，主要原因是二十一世紀初信貸寬松增加房地產需求，在經歷次貸危機后房地產不斷去泡沫使得房地產投資占 GDP 比重迅速下降，后續在經濟修復過程中該比例平穩上升，在請務必閱讀報告末頁的重要聲明 28 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 上升至 4-5%趨于平穩狀態。相比起美國，日本 2000 年后房地產始終處于一個資產泡沫破裂后的經濟持續修復的狀態，房地產投資占 GDP 比重以平穩速度緩慢下降。圖表圖表56：中國、中國、美國和日本房地產投資占美國和

86、日本房地產投資占 GDPGDP 比重比重 資料來源：WIND，FRED,國聯證券研究所 房地產房地產業對經濟貢獻較高且較為穩定，房地產產業鏈的發展是經濟增長的重要業對經濟貢獻較高且較為穩定，房地產產業鏈的發展是經濟增長的重要動力之一。動力之一。美國、英國、日本等國家房地產業對 GDP 的貢獻常年維持在 10%以上，2021 年美國房地產業占 GDP 比重為 11.58%，英國為 11.65%，日本為 11.93%，新西蘭 2020 年房地產占 GDP 比重高達 16.67%。德國、西班牙等西歐國家房地產業對 GDP的貢獻常年維持在 8%以上，2021 年德國房地產業占 GDP 比重為 9.30

87、%，西班牙為10.95%，奧地利為 8.36%，丹麥為 8.24%。圖表圖表57：房地產房地產業占業占 G GDPDP 增加值比例增加值比例 資料來源：OCED，國聯證券研究所測算 大部分國家大部分國家房地產房地產資產資產在家庭總資產中占比大，且在家庭總資產中占比大，且隨時間推移隨時間推移該比例較為平穩。該比例較為平穩。除了日本，其他國家房地產占家庭總資產的比例均長期超過了 30%，其中美國房地產約占家庭總資產的 1/3，德國房地產約占家庭總資產的 1/2。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 29 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表58：部分國家房地產占家庭總資產比例部分國家房地產占

88、家庭總資產比例 資料來源：OECD,國聯證券研究所測算 3.2 具備完善保障性住宅的國家：新加坡具備完善保障性住宅的國家：新加坡 中國保障房政策密集出臺，更完善的保障房體系有望逐步落地中國保障房政策密集出臺，更完善的保障房體系有望逐步落地。過去二十五年間，中央從購房、城市更新和租房角度不斷提出房地產的保障性政策，且隨著時間的推進，政策推出的速度也在不斷加快。2023 年中央提出了房地產的“三大工程”：面向購房群體的“保障性住房”、面向城市更新的“城中村改造”以及提高城市人性的“平急兩用”公共基礎設施建設。圖表圖表59：過去過去 2 25 5 年年中國購房、城市更新和租房政策梳理中國購房、城市更

89、新和租房政策梳理 資料來源：中華人民共和國住房和城鄉建設部，中國政府網，國聯證券研究所整理 新加坡具備完善的公共住房政策，基本實現“居者有其屋”。新加坡具備完善的公共住房政策，基本實現“居者有其屋”。新加坡超高的居民住房自有率得益于完善的保障性公共住房體系。新加坡的住房類型分為組屋、執行共管公寓、私人公寓和有地住宅，其中組屋作為最大規模的保障性住宅承載了大多數新加坡公民和永久居民的住房需求。1960 年建屋發展局成立，1964 年發布人民置業計請務必閱讀報告末頁的重要聲明 30 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 劃，使得絕大多數家庭擁有了自己的房屋。二十世紀九十年代到二十一世紀初新加坡

90、政府開始不斷升級改造公共住房的居住條件，在改造基礎的居住條件后又針對老年人、住宅生態和購房公積金等方面進行了進一步的改進，同時在質和量上保證居民的居住體驗。圖表圖表60：新加坡住房類型新加坡住房類型 房屋類型房屋類型 土地類別土地類別 購入限制條件購入限制條件 轉賣限制條件轉賣限制條件 組屋（HDB）公有 新加坡公民和新加坡永久居民，中低收入群體 居住滿五年后可轉售給新加坡公民和新加坡永久居民 執行共管公寓（EC)公私混合 新加坡公民家庭 住滿五年以后部分私有化，可以轉售給公民，PR 和外籍人士 私人公寓 私有 外籍人士、新加坡公民、新加坡永久居民 PR 都可以購買 無 有地住宅 私有 外籍人

91、士可購買升濤灣別墅，不可購買優質洋房 GCB 和分層地契 與購入限制條件相同 資料來源：國聯證券研究所整理 圖表圖表61：新加坡公共住房政策新加坡公共住房政策 資料來源：新加坡政府機構網站，國聯證券研究所整理 新加坡組屋占比超過新加坡組屋占比超過 7 70%0%，約，約 8 80%0%的人口居住在公有住宅中。的人口居住在公有住宅中。新加坡房地產構成中占比最大的房屋類型是組屋，2000 年組屋數量占到所有房產數量的 81.10%，2022年該比例下降到 71.99%；其次是共管公寓和住宅公寓，2000 年占比為 11.10%，2022年該比例上升至22.46%；有地房產以及其他類型住宅占比較小，

92、2022年占比不足6%。從居住在公有住宅的人口占總人口的比例來看，1989 年新加坡住在共有住宅的人口比例為 88%，到 2022 年該比例下降至 77%。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 31 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表62：新加坡各類房屋占比新加坡各類房屋占比 圖表圖表63：新加坡公有住宅人口占比新加坡公有住宅人口占比 資料來源：新加坡統計局，國聯證券研究所 資料來源：新加坡統計局，國聯證券研究所 從購房數據來看，從購房數據來看，新加坡保障性住房的價格比較穩定，商品房價格持續上漲。新加坡保障性住房的價格比較穩定，商品房價格持續上漲。新加坡房價從 2005 年-2021

93、年上漲，組屋、私人無地住宅和私人有地住宅房價指數 5年 CAGR 分別為 13.94%、12.16%和 15.74%，2011 年 12 月政府開始實施額外的賣家印花稅后房價較為穩定，組屋房價呈現下降趨勢，私人無敵住宅和私人有地住宅房價緩慢上漲。2020 年政府采取寬松貨幣政策刺激消費，房價進行了下一輪的快速攀升，直至 2023 年 4 月政府提高額外印花稅，房價增速才有了降低的趨勢。圖表圖表64：新加坡各類房產價格指數新加坡各類房產價格指數 資料來源：SRX，國聯證券研究所測算 注：假設 2016 年 1 月房價指數=100，反映不同時間房價對 2016 年 1 月房價的變動幅度 新加坡新加

94、坡組屋購房組屋購房負擔較小，負擔較小，組屋組屋房價與人均房價與人均 G GDPDP 比例呈現下降趨勢。比例呈現下降趨勢。新加坡 3-room 和 4-room 的二手組屋房價變化較為一致，總體來說住房負擔遠小于其他核心城市。3-room 二手組屋房價與人均 GDP 比例在 2009 年達到峰值 6.91 后持續呈現下降趨勢，2022 年該比例為 4.59；4-room 二手組屋房價與人均 GDP 比例同樣在 2009 年達到峰值 9.04 后持續呈現下降趨勢，2022 年該比例為 6.48。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 32 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表65：新加坡新加坡

95、 3 3-roomroom HDBHDB 二手二手房價與人均房價與人均 G GDPDP 比比 圖表圖表66：新加坡新加坡 4 4-roomroom HDBHDB 二手二手房價與人均房價與人均 G GDPDP 比比 料來源：WIND，新加坡住建局，國聯證券研究所測算 資料來源：WIND，新加坡住建局，國聯證券研究所測算 新加坡新加坡 3 3-roomroom 組屋二手房銷量較為穩定，組屋二手房銷量較為穩定，4 4-roomroom 組屋二手房銷量穩步上升。組屋二手房銷量穩步上升。2009 年 3-room 和 4-room 組屋二手房銷量都達到了頂峰，年銷售量分別達到了 10394套和 1366

96、3 套，隨著價格的上升和印花稅政策的實施，2010-2013 年組屋二手房銷售量持續下降，2014-2022 年 3-room 組屋二手房銷量維持在每年 6000-8000 套，4-room組屋二手房銷量呈現上升趨勢，2021 年銷量達到 13235 套。圖表圖表67：新加坡二手新加坡二手 H HDBDB 銷量銷量（萬套）（萬套）資料來源：新加坡住建局，國聯證券研究所測算 從租房數據來看，從租房數據來看，新加坡租金價格總體呈現上漲趨勢，租售比穩定且新加坡租金價格總體呈現上漲趨勢，租售比穩定且組屋組屋租售租售比高于私人有地住宅租售比。比高于私人有地住宅租售比。與房價指數走勢不同的是，私人有地住宅

97、和組屋的租金價格指數走勢較為一致，組屋租金指數 17 年 CAGR 為 6.50%，私人有地住宅租金指數17 年 CAGR 為 5.59%。從租金收益率來看，組屋租金收益率較為穩定，約為 6%，高于大部分國家商品房和二手房的租金收益率；私人有地住宅租金收益率持續下降，8 年下降了 1.18 個百分點。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 33 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 圖表圖表68：新加坡租金價格指數新加坡租金價格指數 資料來源：SRX，國聯證券研究所測算 注：假設 2016 年 1 月租房價格指數=100，反映不同時間租房價格對 2016 年 1 月租房價格的變動幅度 圖表圖表69：

98、2 2007007-20152015 年年 H HDBDB 和私人住宅和私人住宅租金租金收益率收益率 資料來源：SRX，國聯證券研究所測算 注：租售比=年租金/房價 新加坡新加坡組屋組屋租金收益率較為平穩且遠高于無風險收益率。租金收益率較為平穩且遠高于無風險收益率。2007 年 6 月-2023 年9 月，3-room 組屋租金收益率維持在 6%-9%之間，4-room 組屋租金收益率維持在 5%-8%之間，無風險收益率在 1%-4%之間，租金收益率較為穩定且遠高于無風險收益率。圖表圖表70：3 3-roomroom HDBHDB 租金收益率租金收益率 圖表圖表71：4 4-roomroom

99、HDBHDB 租金收益率租金收益率 資料來源：新加坡住建局，WIND，國聯證券研究所測算 注：租金收益率=年租金/房價；無風險利率為 10 年期國債利率 資料來源：新加坡住建局，WIND，國聯證券研究所測算 注：租金收益率=年租金/房價；無風險利率為 10 年期國債利率 請務必閱讀報告末頁的重要聲明 34 行業報告行業報告行業專題研究行業專題研究 4.投資建議投資建議：重點關注資金實力強、土儲：重點關注資金實力強、土儲優質充裕的國央企優質充裕的國央企 通過對海外房地產歷史復盤，我們總結了在房地產浪潮過程中不同國家房價變化的共性特征，并分析各國核心城市的房價趨勢及背后原因。中國城市正經歷從快速增

100、長向更成熟、穩定的市場轉變，政府對國內房地產市場的調控相比于海外市場更為嚴格和直接，有助于房地產市場平穩發展。長期來看，中國核心城市作為經濟增長的引擎，持續吸引著投資和人才，推動房地產市場的平穩發展。我們建議重點關注資金實力較強、土儲更為優質充裕的國央企，以及在本輪行業出清中率先完成信用修復的優質民企。此外二手房市場有效恢復，建議關注存量房龍頭企業。5.風險提示風險提示 行業行業修復不及預期修復不及預期：房地產市場的恢復和修復受多方面因素影響，包括宏觀經濟、政策調控和市場信心等。如果這些因素發展不如預期，房地產行業的修復可能較為緩慢，開發商面臨銷售不暢、庫存積壓等問題。政策落地效果不及預期政策

101、落地效果不及預期：盡管政府出臺了一系列支持性政策以促進房地產市場的穩定與發展，但實際政策的執行和效果可能受到地方層面執行的差異、政策配套的完備性等多方面因素的制約。市場空間測算市場空間測算可能存在可能存在偏差偏差：市場空間測算是基于一定前提假設，存在假設條件不成立、市場發展不及預期等因素導致市場空間測算結果偏差。請務必閱讀報告末頁的重要聲明 35 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投

102、資建議或觀點有直接或間接聯系。評級說明評級說明 投資建議的評級標準 評級 說明 報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6 到 12 個月內的相對市場表現，也即：以報告發布日后的 6 到 12個月內的公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A 股市場以滬深 300指數為基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為基準；韓國市場以柯斯達克指數或韓國綜合股價指數為基準。股票評級 買入

103、相對同期相關證券市場代表指數漲幅 20%以上 增持 相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于 5%20%之間 持有 相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于-10%5%之間 賣出 相對同期相關證券市場代表指數跌幅 10%以上 行業評級 強于大市 相對同期相關證券市場代表指數漲幅 10%以上 中性 相對同期相關證券市場代表指數漲幅介于-10%10%之間 弱于大市 相對同期相關證券市場代表指數跌幅 10%以上 一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬國聯證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“國聯證券”）。未經國聯證券事先書面授權，不得以任何方

104、式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為國聯證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，國聯證券不因收件人收到本報告而視其為國聯證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但國聯證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要

105、時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，國聯證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，國聯證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。國聯證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。國聯證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。國聯證券的資產管理部門、自營部門以及其

106、他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，國聯證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到國聯證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。版權聲明版權聲明 未經國聯證券事先書面許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復制、轉載、刊登和引用。否則由此造成的一切不良后果及法律責任有私自翻版、復制、轉載、刊登和引用者承擔。聯系我們聯系我們 北京：北京：北京市東城區安定門外大街 208 號中糧置地廣場 A 塔 4 樓 上海：上海：上海市浦東新區世紀大道 1198 號世紀匯二座 25 樓 無錫：無錫：江蘇省無錫市金融一街 8 號國聯金融大廈 12 樓 深圳：深圳：廣東省深圳市福田區益田路 6009 號新世界中心大廈 45 樓 電話：0510-85187583