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1、請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2024.05.04 產能出清，轉機在即產能出清，轉機在即 地產論道之新周期篇（二十一）地產論道之新周期篇（二十一）謝皓宇謝皓宇(分析師分析師)白淑媛白淑媛(分析師分析師)黃可意黃可意(研究助理研究助理)010-83939826 021-38675923 010-83939815 證書編號 S0880518010002 S0880518010004 S0880123070129 本報告導讀：本報告導讀：國新辦新聞發布會對地產表態明確，“理性看待調整、階段性調整有利于新模式構建、國新辦新聞發布會對地產表態明確，“理性看待調整、階段

2、性調整有利于新模式構建、傳統產能市場出清”成為關鍵詞，我們認為行業達到新的平衡有待最后一躍。傳統產能市場出清”成為關鍵詞，我們認為行業達到新的平衡有待最后一躍。摘要：摘要：國新辦舉行新聞發布會國新辦舉行新聞發布會，指明行業后續發展方向指明行業后續發展方向：“我們要理性看待這一輪房地產調整”，正面回應了本輪房地產的調整；“房地產階段性調整，有利于房地產后續構建新模式”，給未來發展保障房送來定心丸；“因為傳統的產能可以市場出清，開發商能夠建更好的房子，提供更好的服務，這對消費者也是有利的”，若將傳統產能出清，意味著開發商的出清和已出讓土地的變現?；诠俜降亩ㄕ{我們對行業后續的發展路徑展開探討，以下

3、兩部分分析均以 4 個重要假設為前提（僅用于探討，不代表未來實際政策方向）：1）房地產市場出清有望；2）出清的路徑為資產負債表收縮；3）出清對應的資產負債表收縮更多依賴于外部力量；4）全國以“鄭州收購政策”為范本進行的全面鋪開，將收購二手房/新房的主體定義為“住房銀行”?；诩僭O，地產行業具備大資產負債表的特點，資產負債表的收縮基于假設，地產行業具備大資產負債表的特點，資產負債表的收縮將成為行業調整結束的標志，若住房銀行能夠進行一次大規模的收將成為行業調整結束的標志，若住房銀行能夠進行一次大規模的收購，可加速行業出清。購，可加速行業出清。行業庫存當前仍處于較高水平，與房企資產負債表仍較龐大相互

4、印證。2024 年以來以國資平臺等收購為主要手段的“以舊換新”政策頻出，若大規模推進則能在短時間內急速擴大現金流量表，解決債務兌付問題，并使資產負債表快速收縮，完成行業出清。然而，在租金定價模式下確定收購價格，意味著價格面臨一定壓力，但這也將加速行業出清，有利于行業長期發展?；诩僭O，資產負債表收縮之后，可以期待一輪由要素成本下降帶基于假設，資產負債表收縮之后，可以期待一輪由要素成本下降帶來經濟改善的再通脹周期來經濟改善的再通脹周期。一方面，我們測算若庫存去化周期在1.53 年內波動，收購單價在 500010000 元/平方米內波動，對應收購總金額在 930 萬億元區間，即整體在十萬億元量級；

5、另一方面，房地產在 GDP 中采用虛擬租金方式核算，隱含房產回報率超過 2%，意味著要素成本有下行空間。在完成資產負債表收縮后，城市更新帶來的邊際效率提高、而非城市半徑擴大帶來的邊際效率遞減，能夠帶來再通脹的新周期。房住不炒下，住房房住不炒下，住房逐步去金融化，終將逐步去金融化，終將進入到由需求主導的商品屬進入到由需求主導的商品屬性周期。性周期。盡管我們不確定最終地產行業將以何種方式實現調整，但是房住不炒的方針確認，住房終將回歸商品屬性，而非資本品，并重構更加合理的量價關系，以健康的姿態重回增長之路。選擇低杠桿公司依然是核心，繼續建議重組方向，重組類受益標的為旭輝控股集團、融創中國等，并繼續推

6、薦園區公司，包括中新集團、招商蛇口，龍頭房企推薦保利發展。風險提示：風險提示：行業出清對高負債房企有壓力、行業調整時間過長加重企業經營壓力、重要假設實現存在困難 評級：評級：增持增持 上次評級：增持 細分行業評級 相關報告 房地產金三銀四，而非金九銀十 2024.04.16 房地產第三階段的金融周期 2024.04.14 房地產資產定價權回歸初心 2024.04.02 房地產政策優化，等待復蘇 2024.04.02 房地產頭部集中發力，整體結構分散 2024.04.02 行業深度研究行業深度研究 股票研究股票研究 證券研究報告證券研究報告 房地產房地產 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文

7、之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2 of 20 目目 錄錄 1.前言.3 2.地產周期處于調整階段.4 2.1.回顧過往的地產周期，信用渠道的角色最重要，體現為地價為先、房價隨后.4 2.2.隨著信用擴張放緩，增長預期減弱后對即期回報率要求提高，使得租金成為更重要的變量.6 2.3.“以舊換新”政策將助推定價權回歸租金本源.7 3.假設：行業出清的觀察對象是資產負債表收縮，通過住房銀行可加速出清.9 3.1.庫存規模比市場預期的更大，暫未進入低庫存階段.9 3.2.“小資產負債表”成為房企化解風險、實現穩健經營的最終形態 11 3.3.住房銀行能加速出清，所需資金規模預期在

8、十萬億元量級.12 3.4.若小資產負債表達成，再通脹將是下一輪周期.15 3.4.1.房地產在 GDP 統計中隱含成本率為 2%，要素成本下將帶來更好的增長.15 3.4.2.城市更新、而非城市半徑擴大帶來的再通脹，將成為未來新周期的開端.16 4.回到當下，期待行業步入健康發展新周期.18 4.1.一旦是商品、而非資本品，價格合理就有需求.18 4.2.房住不炒，若進入住房的商品屬性周期，即便沒有價格彈性也可以帶來銷量的放大.18 5.投資建議.19 6.風險提示.19 eZ9WcWcW8XeZfVfV7NdN8OmOoOsQmQfQoOsPeRmMrO7NpOtONZpPrRNZpNpO

9、 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3 of 20 1.前言前言 市場正在等待行業的拐點：對于過去 3 年房地產行業的調整市場沒有分歧，而 2024 年一季度，全國商品房銷售面積/金額的同比增速仍然為-19.4%/-27.6%，降幅較 2023 年全年進一步走闊。目前市場關注調整究竟需要多久，這是判斷新一輪周期的重要條件。我們在 2021 年 7 月 26 日報告規范行業，還需兩年中曾經提到：由于土地的多重抵押問題，房企的杠桿率過高，從而會因負債渠道收縮導致信用收縮問題，并致使樓市出現調整、房企出現經營壓力。如今，經歷了 2021 年以

10、來的調整以及伴隨的資金封閉管理措施，部分房企已經出現經營壓力，市場的調整也進入到深水區。借助何種方法、以何種姿態迎來拐點，目前尚未有標準答案，市場對于可選的路徑有諸多探討。我們立足于中國房地產市場的特征、以當前市場現狀為基礎，參考 2023 年以來超 30 城推出的“以舊換新”政策，在本文中基于特定假設進行情境分析，具體如下（以下假設僅用于探討，不代表未來實際政策方向）：重要假設：1）根據國新辦發言人所述“傳統的產能可以市場出清”，即假設房地產市場出清有望；2）基于房地產行業信用渠道的重要性以及大資產負債表的特征，假設出清的路徑為資產負債表收縮，即需將資產負債表縮小至負債渠道能支撐的規模；3）

11、假設出清對應的資產負債表收縮更多依賴于外部力量，而非更多依賴于自身力量；4）假設全國以“鄭州收購政策”為范本進行全面鋪開，即收購將在全國范圍內實施，將收購的對象從二手房擴展至新房，且將收購二手房/新房的一系列平臺統稱為“住房銀行”?；谝陨现匾僭O，小資產負債表是完成調整、實現出清的重要標志。在時間上，由于過往通過資產促銷、債務重組等依賴市場自身力量的調整的方式會在金融屬性驅動下，體現為互相反饋而導致出清速度較慢，而在假設能夠借助外力的前提下，通過住房銀行的參與可以實現資產負債表的快速收縮，將市場帶入新的平衡、迎來調整結束的曙光。行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必

12、閱讀正文之后的免責條款部分 4 of 20 2.地產周期處于調整階段地產周期處于調整階段 國新辦舉行新聞發布會，對國新辦舉行新聞發布會，對 2024 年一季度國民經濟運行情況進行介紹年一季度國民經濟運行情況進行介紹并答記者問，針對房地產有一段內容豐富的表述：并答記者問，針對房地產有一段內容豐富的表述：“最后一點，我還是想強調，我們要理性看待這一輪房地產調整。去年三季度發布會的時候，我就這個問題也談了一些看法。一方面，房地產行業經過二十幾年的高速擴張后，按照產業成長周期，現在調整是正常的。房地產階段性調整，有利于房地產后續構建新模式，實現高質量發展。因為傳統的產能可以市場出清，開發商能夠建更好的

13、房子，提供更好的服務，這對消費者也是有利的。另外，中國房地產市場是有支撐的，因為我們的城鎮化沒有完成，2023 年常住人口城鎮化率是 66.2%，但是戶籍人口城鎮化率還不到 50%，還有 1.8 億的外出農民工在城里沒有完全市民化，這些進城的農民工中間購房比例不高?，F有的住房存量中，90 平米以下的中小戶型房子還是占絕大多數，隨著人們生活水平的提高、城鎮化深入推進，中國房地產市場改善性需求、剛需都還比較大。中國房地產市場仍然具有持續健康發展的支撐條件，我們要理性看待房地產這一輪的調整。謝謝?！碧崛∵@段回答的內容，能夠看到官方的表態為行業接下來的發展指明方提取這段回答的內容，能夠看到官方的表態為

14、行業接下來的發展指明方向，且與市場的一貫認知有一定差異：向，且與市場的一貫認知有一定差異：1）“）“我們要理性看待這一輪房地產調整我們要理性看待這一輪房地產調整”?！?。正面回應了本輪房地產的調整，且并沒有通過一些數據上的表現來回避當前狀態，在一定程度上，和部分市場預期一定需要通過強刺激來拉回房地產行業周期的判斷有很大差異；2）“）“房地產階段性調整，有利于房地產后續構建新模式房地產階段性調整，有利于房地產后續構建新模式”?！?。正面評價了調整，并認為調整對建立長期發展模式更有幫助，這無疑也給未來發展保障房送來了更強的定心丸，結合近期各地推出的以舊換新政策，也能看到政策自上而下的印證；3）“）“因

15、為傳統的產能可以市場出清，開發商能夠建更好的房子，提供更因為傳統的產能可以市場出清，開發商能夠建更好的房子，提供更好的服務，這對消費者也是有利的好的服務，這對消費者也是有利的”?！?。提到了關鍵詞“傳統的產能”，考慮到房地產行業的產能除了開發主體以外，還有已經出讓的土地，即若將傳統產能出清，意味著開發商的出清和已出讓土地的變現。2024 年房地產行業主要關注價格，即定價模式出現轉變，傳導邏輯從地價-房價-租金，轉化為租金-房價-地價。結合以上官方表態，我們也認為這將成為當前房地產市場調整中的最大焦點。2.1.回顧過往的地產周期，信用渠道的角色最重要，體現為地回顧過往的地產周期，信用渠道的角色最重

16、要，體現為地價為先、房價隨后價為先、房價隨后 以下內容部分節選自 2022 年 5 月 19 日專題報告信用斷層信用沉浮錄（二）。土地創造信用，過去房地產是信用派生的重要環節，房企的負債增速和土地創造信用，過去房地產是信用派生的重要環節，房企的負債增速和M2 變化高度同步，也就是過往周期當中，貨幣寬松主要由房企作為信變化高度同步，也就是過往周期當中，貨幣寬松主要由房企作為信 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 5 of 20 用派生工具。用派生工具。以土地作為抓手，從土地抵押再到最后房屋銷售帶來的住房抵押貸款，房地產杠桿率最高可達 9.5

17、 倍。由于土地的抵押，使得過去房地產成為貨幣派生的重要途徑，2017 年以前 M2 的同比增速同房企總負債擴張較一致。圖圖 1：2017 年以前房企負債同比增速與年以前房企負債同比增速與 M2 同比增速同步性較大同比增速同步性較大 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 影子銀行是地產信用派生的重要渠道，其作用主要體現在拿地融資環節，影子銀行是地產信用派生的重要渠道，其作用主要體現在拿地融資環節，在傳統銀行貸款渠道受限制時，影子銀行成為支撐。在傳統銀行貸款渠道受限制時，影子銀行成為支撐。傳統銀行貸款代表低風險偏好的融資渠道，受到貨幣政策和監管的影響，因此當貨幣環境收緊、銀行貸款受限時，以信托為代

18、表的影子銀行1成為支撐。具體來說，由于拿地環節資金要求是自有資金，且銀行不允許提供拿地環節的貸款，因此信托以“明股實債”的形式參與到房企的拿地環節，如果以信托貸款代表影子銀行渠道，過去地價的增長離不開影子銀行的增長，而當前土地市場的轉冷也離不開影子銀行的下行。相比較而言，開發環節有傳統開發貸款等渠道，銷售環節有預售資金，對影子銀行的依賴度較低。圖圖 2：過：過去土地市場的火熱離不開影子銀行的發展去土地市場的火熱離不開影子銀行的發展 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 1 金融監管研究特稿中國影子銀行報告：國際上主要有三種公認影子銀行定義模式，包括資金來源模式、金融穩定理事會模式、非核心負債模

19、式。本文根據資金來源對影子銀行的定義，將資金來自非銀行金融機構的活動均納入影子銀行范疇。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%2009-032011-022013-012014-122016-112018-102020-09M2同比房企總負債同比-50%0%50%100%150%200%250%300%20072009201120132015201720192021住宅類用地總價增速信托貸款存量同比 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分

20、 6 of 20 2.2.隨著信用擴張放緩，增長預期減弱后對即期回報率要求提隨著信用擴張放緩，增長預期減弱后對即期回報率要求提高，使得租金成為更重要的變量高，使得租金成為更重要的變量 以下內容部分節選自 2024 年 1 月 29 日專題報告樓市冷暖，租金先知地產論道之租金回報篇（二十）。房價由什么決定？房價由什么決定？2021 年以前定價模式清晰，即決定信用擴張的是房企年以前定價模式清晰，即決定信用擴張的是房企融資拿地的行為，對應定價權為政府出讓土地。融資拿地的行為，對應定價權為政府出讓土地。做個簡單回顧，融資拿地會帶來信用擴張，而當銷售和結算的速度不及融資拿地的速度時，信用擴張的速度超過實

21、物量增長的速度，體現為信用超發，并引起資產價格上漲。對應到房企報表，當資產負債表規模擴大且資產負債率抬升之時，會出現房價上漲，上漲幅度取決于資產負債表/率抬升的速度，也即房價的變化跟隨地價的變化，而地價的變化取決于融資渠道的變化。因此，2018 年之前，房企的資產負債表/率均擴張，樓市表現為量漲價增；20192021 年，資產負債表擴/率平，樓市表現為量漲價平；2021 年至今，資產負債表縮，但銷售結算依舊，信用收縮的速度超過了實物量收縮的速度，樓市表現為量價下行。圖圖 3：資產負債率：資產負債率 2018 年見頂，超額信用時期結束年見頂，超額信用時期結束 圖圖 4：資產負債表規模：資產負債表

22、規模 2021 年見頂，后進入縮表周期年見頂，后進入縮表周期 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 實際租金收益率實際租金收益率+CPI=無風險收益率無風險收益率+風險溢價，由于實際租金收益率風險溢價，由于實際租金收益率=名義租金名義租金/名義房價，當前環境下定價權將出現轉移。名義房價，當前環境下定價權將出現轉移?？紤]到中國過往的經濟增長主要以投資拉動，因此房企代表的投資端的作用大于居民代表的消費端的作用，也即居民需求是滯后變量，在實際中體現為地價帶動房價上漲（投資拉動資產價格），再由房價上漲拉動租金上漲（資產價格拉動消費價格）。因此，租金是被房價推動，并

23、最終通過市場（通脹）的方式，找到收益率的均衡。2021 年起，房企的非標融資渠道不斷收緊，銀行成為房企的主要融資渠道，導致拿地環節的融資大幅減少，前述房企信用擴張周期拉動經濟周期的模式則不再存在。在當前潛在通脹放緩的背景下，在當前潛在通脹放緩的背景下，2023 年一線城市租金收益率年一線城市租金收益率+CPI 低于低于無風險收益率，對應著租金回報率需要提升。無風險收益率，對應著租金回報率需要提升。全球通脹放緩趨勢延續到2024 年，而中國由于GDP 增速的放緩，對應 CPI 也不會過高，2023 年全國 CPI 同比增速約為 0.3%。此外，雖國債利率處于下行周期，但以10 年期國債利率為例，

24、2023 年為 2.7%，相較一線城市 1.8%的租金收益率和 0.7%的 CPI 依然較高，因此將推動租金收益率恢復到新的合理水平。40455055606570758085902002200420062008201020122014201620182020資產負債率（申萬房地產指數，%）-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%0500001000001500002000002500002010年6月2013年6月2016年6月2019年6月2022年6月A+H合計總資產（億元）yoy同比（右）行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條

25、款部分 7 of 20 圖圖 5：一線城市租金回報率：一線城市租金回報率+CPI 低于十年期國債收益率低于十年期國債收益率 注：租金回報率和 CPI 時間為 2023 年 9 月 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 2.3.“以舊換新”政策將助推定價權回歸租金本源“以舊換新”政策將助推定價權回歸租金本源 以下內容部分節選自 2024 年 4 月 1 日報告鄭州：政府角色的大轉變城市政策跟蹤系列（五）和 2024 年 4 月 2 日報告資產定價權回歸初心再談鄭州樓市新政。已有超已有超 30 個城市表態支持“以舊換新”，個城市表態支持“以舊換新”，2024 年以來以國資平臺等收購年以來以國資平臺

26、等收購舊房的模式為主流。舊房的模式為主流。根據中指研究院統計，2023 年以來，陸續有城市出臺“以舊換新”相關政策，主要分為兩類：1）開發商與中介合作，中介優先推售已鎖定新房房源的購房者的舊房；2）國企平臺等收購舊房，售房款用于購買新房，部分對于新房選擇有限制。2024 年以來，以后者即收購方案為主流，目的是通過該行為同時降低新房和舊房的庫存，并起到活躍交易的效果，且收購的舊房一般用作保障房/人才房等。0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0%201820192020202120222023租金回報率+CPI：一線城市無風險收益率：十年期國債收益率

27、表表 1：2023 年以來超年以來超 30 城出臺“以舊換新”政策，主要包含兩個子類城出臺“以舊換新”政策，主要包含兩個子類 政策類別政策類別 地區地區 時間時間 具體內容具體內容 開 發 商 與開 發 商 與中介合作，中介合作，中 介 優 先中 介 優 先推 售 已 鎖推 售 已 鎖定 新 房 房定 新 房 房源 的 購 房源 的 購 房者的舊房者的舊房 淄博 2023 年 9 月 通過房地產開發企業和房地產經紀機構聯手，加速存量住房銷售成交，滿足購房者置換需求，全市首批 12 家房地產開發企業和房地產經紀機構代表簽署合作協議。南京 2023 年 9 月 南京房地產業協會、房地產經紀行業協會

28、聯合開發企業、重點經紀機構推出“換新購”服務，搭建“換新購”超市，超市房源不高于案場銷售最低價，通過“優先賣、放心買”保底交易服務，縮短二手房出售和新房購買周期。寧波 2023 年 10 月 寧波市房地產業協會主辦寧波住房“換新購”活動，首批已有 23 家經紀機構、13 家開發企業的 34 個樓盤參與活動。麗水 2023 年 11 月 經紀機構通過線上流量加推、線下經紀人聚焦推廣等方式“優先賣”，購房者向新房項目繳納意向金，實行“放心買”，若二手房在約定時間內售出，則購房者按約定流程辦理新建商品住房購買手續。武漢 2023 年 12 月 部分項目推出“資產換新計劃”，繳納定金后，開發商聯合經紀

29、機構出售舊房源，視銷售價格進行補貼，并購買開發商的新房源。86029 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 8 of 20 收購的用途決定收購的價格：以舊換新后的房屋若用于出售，則定價仍收購的用途決定收購的價格：以舊換新后的房屋若用于出售，則定價仍然遵循地價然遵循地價-房價房價-租金，然而一旦有用于出租的房屋，例如鄭州用于保租金，然而一旦有用于出租的房屋，例如鄭州用于保障性租賃住房，則定價模式轉變為租金障性租賃住房，則定價模式轉變為租金-房價房價-地價。地價。在當前市場下，以租金定價的房價低于以地價定價的房價，因此價格回歸商品屬性本源仍是市

30、場主要矛盾，例如，在換租高峰期時，出租率和租金的下降會使持有房產的收益率下降，再考慮到租金收益率和實際利率間的差異，會促使房產持有人選擇出售房屋并切換到其他類別資產，以獲得更高的收益率。租金的變動帶來收益率的變動，再考慮租金的變動帶來收益率的變動，再考慮 CPI 水平以匹配實際利率，本身水平以匹配實際利率，本身會帶動價格的調整，而部分以舊換新政策預計會加速此過程，對行業有會帶動價格的調整，而部分以舊換新政策預計會加速此過程，對行業有利。利。由于目前部分政策為收購舊房用于出租，也即價格要向由租金所決定的消費價格貼近，中間的橋梁是租金收益率。即便考慮到大部分收購主體為國資平臺，可以有較低的借款利率

31、，而借款利率為名義利率，和租金收益率并不直接對比，因此，在當前通脹處于低位的背景下，租金收益率所隱含的風險補償也將帶動資產價格的制定向消費價格貼近。重慶 2024 年 3 月 組織 22 家房地產企業 75 個項目和 8 家中介機構開展“換新購”活動，參與的市民可以“優先賣”二手住房，延長認購期、退押金“放心買”商品住房。國 企 平 臺國 企 平 臺等 收 購 舊等 收 購 舊房，售房款房，售房款用 于 購 買用 于 購 買新房，部分新房，部分對 于 新 房對 于 新 房選 擇 有 限選 擇 有 限制制 徐州 2023 年 7 月 部分樓盤推行“以舊換新”活動，通過第三方評估公司對買房人的二手

32、房按照市場價進行評估，開發商開發商對舊房進行收購對舊房進行收購，買房人拿到房款后購買該樓盤。濟南 2023 年 9 月 由專業第三方對舊房進行價格評估，開發商開發商尋找意向買家支付客戶老房子的房款尋找意向買家支付客戶老房子的房款，業主支付購房款，購買開發商新房。揚州 2023 年 9 月 揚州新能源房屋開發公司揚州新能源房屋開發公司收購購房者存量房收購購房者存量房，購房者購買房企項目新房。連 云港 2023 年 10 月 探索“賣舊換新”新方式，由由國企平臺國企平臺限期收購限期收購“賣舊賣舊”的房屋作為的房屋作為保障性住房或人才房保障性住房或人才房使用，保障“換新”無后顧之憂。太倉 2023

33、年 11 月 將本人名下符合條件的普通商品住房按照相應規則出售給指定的出售給指定的國資公司國資公司，并購買國資公司指定的新建商品住房。鹽城 2023 年 11 月 鼓勵各區和市國有企業國有企業將將“賣舊賣舊”的房屋作為的房屋作為保障性住房房源保障性住房房源籌集對象籌集對象。鄭州鄭州 2024 年 4 月 由鄭州城市發展集團有限公司鄭州城市發展集團有限公司作為政府指定的收購主體作為政府指定的收購主體，收購二手住房用作保租房保租房，計劃 5000 套；由政府提供政策鼓勵，群眾通過市場交易實現，計劃 5000 套。數據來源：中指研究院、淄博改革網、南京市住房保障和房產局、國泰君安證券研究 行業深度研

34、究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 9 of 20 3.假設：行業出清的觀察對象是資產負債表收縮，通假設：行業出清的觀察對象是資產負債表收縮，通過住房銀行可加速出清過住房銀行可加速出清 參考參考各地“以舊換新”政策，我們基于以下重要假設展開情境分析（以各地“以舊換新”政策，我們基于以下重要假設展開情境分析（以下假設僅用于探討，不代表未來實際政策方向）：下假設僅用于探討，不代表未來實際政策方向）：重要假設：重要假設：1）根據國新辦發言人所述“傳統的產能可以市場出清”，即假設房地產）根據國新辦發言人所述“傳統的產能可以市場出清”，即假設房地產市場出清有

35、望；市場出清有望；2）基于房地產行業信用渠道的重要性以及大資產負債表的特征，假設）基于房地產行業信用渠道的重要性以及大資產負債表的特征，假設出清的路徑為資產負債表收縮，即需將資產負債表縮小至負債渠道能支出清的路徑為資產負債表收縮，即需將資產負債表縮小至負債渠道能支撐的規模；撐的規模；3）假設出清對應的資產負債表收縮更多依賴于外部力量，而非更多依）假設出清對應的資產負債表收縮更多依賴于外部力量，而非更多依賴于自身力量；賴于自身力量；4）假設全國以“鄭州收購政策”為范本進行全面鋪開，即收購將在全）假設全國以“鄭州收購政策”為范本進行全面鋪開，即收購將在全國范圍內實施，將收購的對象從二手房擴國范圍內

36、實施，將收購的對象從二手房擴展至新房，且將收購二手房展至新房，且將收購二手房/新房的一系列平臺統稱為“住房銀行”。新房的一系列平臺統稱為“住房銀行”。3.1.庫存規模比市場預期的更大，暫未進入低庫存階段庫存規模比市場預期的更大，暫未進入低庫存階段 以下內容部分節選自 2023 年 2 月 20 日專題報告車位，解密庫存地產論道之庫存篇（十八）。與市場不同，我們認為當前庫存仍然處于較高水平。與市場不同，我們認為當前庫存仍然處于較高水平。市場基于統計數據對房地產行業的基礎數據測算多有差異，尤其是當前的核心問題聚焦的庫存指標。若庫存處于低位，則市場已經超調，反之，則不然。根據我們的計算和驗證，當前庫

37、存水平仍然處于較高水平，測算的關鍵要點在于車位在新開工面積和銷售面積上的統計差異。市場以市場以傳統地產庫存測算方法得到庫存處于低位，但是在該測算方法下傳統地產庫存測算方法得到庫存處于低位，但是在該測算方法下出現兩大問題，一是庫存下降的結論與房企資產負債率提升相違背，二出現兩大問題，一是庫存下降的結論與房企資產負債率提升相違背，二是多個省市數據異常無法得到合理解釋。是多個省市數據異常無法得到合理解釋。市場通常用累計新開工*系數（系數通常取 0.95）-累計銷售來模擬廣義庫存，測算得 2022 年庫存回到 2012 年水平，約 12 億方，去化周期約 11 個月，處于歷史低位水平。但是這一傳統測算

38、方法出現兩個問題：1）傳統測算顯示房地產行業自2015 年以來整體庫存規模趨勢向下，而同期房企的資產負債率卻持續攀升，考慮到當房企資產負債率抬升且總負債處于擴張時意味著房企存貨在增加，則與測算得到的庫存下降的結論相違背；2）傳統測算方法下多個省市出現連續多年負庫存的情況，難以得到合理解釋。行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 10 of 20 圖圖 6：傳統測算下當前房地產庫存處于歷史低位：傳統測算下當前房地產庫存處于歷史低位 圖圖 7：傳統測算下當前庫存去化周期處于歷史低位：傳統測算下當前庫存去化周期處于歷史低位 數據來源：Wind、統計

39、局、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 圖圖 8：傳統測算得到的庫存下降結論與房企資產負債：傳統測算得到的庫存下降結論與房企資產負債率提升相違背率提升相違背 圖圖 9：傳統測算下多個省市出現連續多年負庫存無法：傳統測算下多個省市出現連續多年負庫存無法解釋解釋 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 大膽假設傳統庫存測算方法中，受到車庫的影響導致新開工被低估，而大膽假設傳統庫存測算方法中，受到車庫的影響導致新開工被低估，而銷售被高估，使得庫存整體被低估，從而出現數據無法解釋的問題。銷售被高估，使得庫存整體被低估，從而

40、出現數據無法解釋的問題?？紤]到統計口徑，通常地下車庫不包括在新開工的計容面積中，而商品住宅銷售通常又包含車位的面積，這就導致新開工被低估，而銷售被高估，因此需要通過合理的車位配比來拆分出銷售當中隱藏的車庫面積或者新開工中隱藏的配套車庫面積。調整后發現 2022 年實際庫存（含車庫）應該在 4653 億方區間，處于歷史高位，對應到傳統測算方法中，測算系數應該從 0.95 上調至 1.1。-5.00 10.00 15.00 20.00 25.0020062007200920102012201420152017201920202022累計新開工*0.95-累計銷售單位：億方-5.00 10.00 1

41、5.00 20.00 25.00 30.002006-022009-072012-122016-052019-10去化周期（月）=庫存/滾動12個月平均銷售40%45%50%55%60%65%70%75%80%85%2002200420062008201020122014201620182020 2022Q3房企資產負債率(15,000)(10,000)(5,000)-5,000 10,0001999-022003-122008-102013-082018-06累計新開工*0.95-累計銷售上海江西湖北湖南廣東廣西重慶四川貴州 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱

42、讀正文之后的免責條款部分 11 of 20 圖圖 10：上調系數后得到當前房地產庫存處于歷史較高：上調系數后得到當前房地產庫存處于歷史較高水平水平 圖圖 11：上調系數后得到當前庫存去化周期處于歷史較：上調系數后得到當前庫存去化周期處于歷史較高水平高水平 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 調整測算方法后，資產負債率提升與庫存累積相匹配，且除江西外其他調整測算方法后，資產負債率提升與庫存累積相匹配，且除江西外其他省市負庫存情況均消除，上述不合理現象得到化解。省市負庫存情況均消除，上述不合理現象得到化解。調整測算方法后，庫存的增長與房企的資

43、產負債率和負債規模的增長相匹配，且在結構性負庫存問題上，除江西外其余省市沒有出現負庫存現象。（采用傳統測算方法，將調整系數至 1.1，同樣僅剩下江西依然有負庫存）。圖圖 12：房企資產負債率上升與庫存增長相匹配：房企資產負債率上升與庫存增長相匹配 圖圖 13：重新測算后除江西外的省市負庫存現象消失：重新測算后除江西外的省市負庫存現象消失 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、統計局、國泰君安證券研究 3.2.“小資產負債表”成為房企化解風險、實現穩健經營的“小資產負債表”成為房企化解風險、實現穩健經營的最終形態最終形態 市場更加關注行業的現金流量表，然而，房地產企業以資產負

44、債表為核市場更加關注行業的現金流量表，然而，房地產企業以資產負債表為核心、并非現金流量表，且前者的規模也遠大于后者。心、并非現金流量表，且前者的規模也遠大于后者。2021 年以來，行業現金流量表確實與市場風險密切相關：一方面，現金流量表包含銷售回款情況，能夠反映市場需求；另一方面，現金流量表也隱含償債兌付的壓力情況。但是，以申萬行業分類，2022 年房地產行業總資產為 13.1萬億元，而現金流量表的經營性現金流入僅為 3.0 萬億元，對應總資產是經營性現金流入的 4.4 倍。-10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00200620072009201020122014

45、20152017201920202022累計新開工*1.1-累計銷售單位：億方-5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 50.002006-022009-072012-122016-052019-10去化周期（月）=庫存/滾動12個月平均銷售40%45%50%55%60%65%70%75%80%85%2002200420062008201020122014201620182020 2022Q3房企資產負債率-1.00.01.02.03.04.05.06.0北京天津河北山西內蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖

46、南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆庫存（包含車位，億方）行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 12 of 20 資產負債表和現金流量表相互促進，且保持同向，其中資產負債表的變資產負債表和現金流量表相互促進，且保持同向，其中資產負債表的變化更為領先?；鼮轭I先。一個典型的房地產信用擴張過程包含三個環節：融資拿地開發銷售竣工結算，對應到報表上，體現為擴大資產負債表帶動價格上行，并進一步推動現金流量表的擴大，再體現為利潤表的確認。圖圖 14：房地產資產負債表規模遠大于現金流量表和利：房地產資產負債表規模遠大于現金流量表和利潤表

47、潤表 圖圖 15：資產負債表的表現領先于現金流量表和利潤表：資產負債表的表現領先于現金流量表和利潤表 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 數據來源：國泰君安證券研究 在上述邏輯的支撐下，盡管市場關注現金流量表和與之相對應的債務兌在上述邏輯的支撐下，盡管市場關注現金流量表和與之相對應的債務兌付風險，但是市場的風險化解最終需要將資產負債表縮小至負債渠道能付風險，但是市場的風險化解最終需要將資產負債表縮小至負債渠道能支撐，才能告一段落。支撐，才能告一段落。即便短期債務能夠完成兌付，但若資產負債表的收縮未結束，那么趨勢仍然朝著縮減信用的方向，并產生“縮表價格下行銷量下行資產減值加速縮表”的互相反饋，

48、直至負債渠道能夠支撐起資產的體量。3.3.住房銀行能住房銀行能加速出清，所需資金規模預期在十萬億元量級加速出清，所需資金規模預期在十萬億元量級 按照資產負債久期情況，調整期理論上在按照資產負債久期情況，調整期理論上在 2 年以上。年以上。根據測算，目前資產久期約 4.4 年，而負債久期約 2.4 年，在不考慮任何拿地、且保持當前銷量的情況下，理論上至少需 2 年的時間來達到平衡。圖圖 16：資產負債久期缺口仍在：資產負債久期缺口仍在 2 年年 數據來源：Wind、統計局、信托業協會、國泰君安證券研究 4.4 2.4 0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0行業土儲變現

49、周期（2023.12.31）信用債平均到期期限久期（年）行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 13 of 20 假設住房銀行成立，則能夠在短時間內急速擴充現金流量表，并大幅度假設住房銀行成立，則能夠在短時間內急速擴充現金流量表，并大幅度縮減資產負債表，所需的資金需求取決于庫存去化周期目標和收購單價?？s減資產負債表，所需的資金需求取決于庫存去化周期目標和收購單價。我們以統計局累計新開工和累計銷售數據為基礎，通過對車位配比、住宅面積等進行假設，得到截至 2023 年底純住宅的庫存約為 42 億方?；诖?，若未來每年住宅銷售面積為 8 億方，則需

50、收購 26 億方才能將庫存去化周期控制在 2 年，進一步，若按照 6000 元/平方米收購，收購金額約為 16 萬億元。因此，若庫存去化周期在 1.53 年內波動，收購單價在 500010000 元/平方米內波動，對應收購總金額在 930 萬億元區間。表表 2：庫存測算中對車位配比及住宅面積進行動態調整：庫存測算中對車位配比及住宅面積進行動態調整 重要假設重要假設 假設參數假設參數 1、車位面積 30 平方米/個 2、住宅面積每月提升 住宅面積從 1999 年的 100 平方米/套提升至 2023 年的125 平方米/套 3、車位配比每月提升 車位配比從 1999 年的 1:0.4 提升至 2

51、023 年的 1:0.9 4、車位銷售比例 2019 年以來車位銷售比例給予 5%折扣代表滯銷 數據來源：國泰君安證券研究 表表 3：住房銀行的資金需求量取決于庫存去化周期目標和收購單價住房銀行的資金需求量取決于庫存去化周期目標和收購單價 收購單價（元收購單價（元/平方米）平方米）庫存庫存去化周期去化周期目標目標（月）（月）5000 6000 7000 8000 9000 10000 18 15.1 18.1 21.2 24.2 27.2 30.2 21 14.1 16.9 19.8 22.6 25.4 28.2 24 13.1 15.7 18.4 21.0 23.6 26.2 27 12.1

52、 14.5 17.0 19.4 21.8 24.2 30 11.1 13.3 15.6 17.8 20.0 22.2 33 10.1 12.1 14.2 16.2 18.2 20.2 36 9.1 10.9 12.8 14.6 16.4 18.2 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 既然住房銀行有助于化解當前困局，那么需要考慮的就變成推行后可能面臨什么樣的困難，整體來看，預計有兩大類，一類是操作層面的困難，另一類是定價層面的困難。操作層面的困難主要涉及的是收購誰的房屋的問題。操作層面的困難主要涉及的是收購誰的房屋的問題。1）若是參考鄭州等城市的新政，即收購二手房、讓居民自行購買新房，能夠有效

53、規避選擇收購對象的道德風險，我們認為具備較強的可操作性。2）若是直接收購開發商的新房庫存，則分為類似于購房者一樣的購買房產，或是類似于房企一樣的購買項目股權，我們更傾向于認為住房銀行會選擇前者，因為其目的是運營資產，而非開發資產。但是，若采用收購開發商新房房產的方案，對應債務依然需要房企來承但是，若采用收購開發商新房房產的方案，對應債務依然需要房企來承擔，然而以房企目前凈資產狀況來看，對價格的容忍度并不高。擔，然而以房企目前凈資產狀況來看，對價格的容忍度并不高。我們選取國內有開發業務的上市房企的2023 年半年報數據進行測算，房企總資產約為 19 萬億元，假設與貨值之間的對應系數為 1.5（由

54、于報表尚不能體現工程進度，因此貨值系數有較大的可調節性），扣除合同負債 4.6萬億元，剩余大約有 22.1 萬億元未售貨值，而對應的歸母凈資產為 2.8 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 14 of 20 萬億元，可測得當前凈資產提供的安全墊不充足，對價格的容忍度并不高。圖圖 17：房企凈資產對價格變動的容忍度并不高：房企凈資產對價格變動的容忍度并不高 注：計算中采用并表的資產和歸母的凈資產，口徑并不對等，但考慮到很多項目的并表為合作項目，即 A 公司的并表項目體現為 B 公司的凈資產出資，因此整體而言，并表的資產和歸母的凈資產有一定的

55、對標性。數據來源：Wind、國泰君安證券研究 若住房銀行推行，將催化房價定價權向租金轉移，按照當前租金收益率若住房銀行推行，將催化房價定價權向租金轉移，按照當前租金收益率和實際利率來測算，有擊破房企凈資產的壓力，這才是收購模式下的最和實際利率來測算，有擊破房企凈資產的壓力，這才是收購模式下的最大障礙。大障礙。從住房收購后用途來看，住房銀行并不充當一個新的開發商，而是作為資產運營方，既有出租、也有出售，由于租和售同樣都是國家信用背書，能做到租售同權，因此出售和出租的價值將趨向一致。目前宏觀環境下，CPI 較低、無風險收益率較高，因此導致租金回報率的要求提高，若一定嚴格按照此公式測算，當前的房價跌

56、幅會超過房企凈資產能夠容忍的跌幅極限，也就意味著行業面臨凈資產為負的壓力。目前已經有部分房企出現負凈資產的情況，若房價持續下跌，則數量還會增加。圖圖 18：在：在 CPI 較低時，要求租金較低時，要求租金回報率提升或者無風險收益率下降回報率提升或者無風險收益率下降 數據來源：國泰君安證券研究 剛性負債假設需要被打破，住房銀行若真實落地，我們認為地方國企的剛性負債假設需要被打破，住房銀行若真實落地，我們認為地方國企的項目、部分央企和民企的項目，可以成為其收購對象。項目、部分央企和民企的項目，可以成為其收購對象。一類是國企背景的企業，這類企業可以通過其他業務來填補凈資產，因此即便虧損、甚至項目凈資

57、產為負，也能夠在整個地方政府平臺背景下實現凈資產不為負；另一類是民企和央企，這類企業只能通過自身業務來滿足凈資產，因此剛性負債假設就面臨較大壓力，一旦出險，只能通過重組來削減債務，以對沖房價下跌帶來的資產減值折損。已售貨值4.6萬億元剩余資產14.7萬億元貨值膨脹7.4萬億元凈資產2.8萬億元未售貨值=22.1萬億元凈資產=2.8萬億元房價最大跌幅=12.7%資產負債表總資產=19萬億元租金房價CPI無風險收益率風險溢價（）行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 15 of 20 3.4.若小資產負債表達成，再通脹將是下一輪周期若小資產負債表

58、達成，再通脹將是下一輪周期 3.4.1.房地產在房地產在 GDP 統計中隱含成本率為統計中隱含成本率為 2%，要素成本下將帶來更，要素成本下將帶來更好的增長好的增長 以下內容部分節選自 2024 年 1 月 29 日專題報告樓市冷暖，租金先知地產論道之租金回報篇（二十）。2002 年的國民經濟核算體系中，城鎮居民自有住房服務價值按成本法計算，在 2004 年全國第一次經濟普查之前，農村居民、城鎮居民自有住房分別按照每年 2%、4%提取折舊；2004 年后，調整為農村居民、城鎮居民分別按照每年 3%、2%提取折舊，這更符合現實環境，因為城鎮居民住房建筑質量比農村地區的房屋質量更好。但是顯然該核算

59、方法不能及時地反映房屋租賃市場的變化，并且折舊的提取過于主觀，折舊率使用線性函數不合乎房屋的實際使用情況，對每年的折舊實行平均分配等額提取亦存在一定爭議。2016 年中國國民經濟核算體系（年中國國民經濟核算體系（2016）改進了居民自有住房服務產）改進了居民自有住房服務產出的核算方法，從存量房屋折舊改為市場租金法計算城鎮居民自有住房出的核算方法，從存量房屋折舊改為市場租金法計算城鎮居民自有住房服務產出。服務產出。隨著我國經濟的快速發展、居民收入水平的不斷提升、住房制度改革的不斷深化，我國房地產市場快速發展，房價和房租大幅度上漲，而房屋建造成本并沒有同步上升，按成本法計算的城鎮居民自有住房服務價

60、值存在明顯低估。因此，核算體系采用市場租金法計算城鎮居民自有住房服務產出，能夠更客觀地反映城鎮居民自有住房服務價值。圖圖 19:2016 年以前，我國房地產業增加值中城鎮居民自有住房服務采取房屋成本折舊計算，存在明顯低估年以前，我國房地產業增加值中城鎮居民自有住房服務采取房屋成本折舊計算，存在明顯低估 數據來源：中國非經濟普查年度 GDP 核算方法（2010 年修訂版）、國泰君安證券研究 國家統計局表示，原則上農村居民自有住房服務產出仍采用成本法計算，國家統計局表示，原則上農村居民自有住房服務產出仍采用成本法計算，而城鎮居民自有住房服務產出則采用市場租金法計算。而城鎮居民自有住房服務產出則采用

61、市場租金法計算。在新的經濟核算標準下，城鎮居民自有住房的服務產出將采用市場租金法進行核算。盡管城鎮居民自有的住房并沒有發生實際的租賃行為，缺乏實際的租賃價格，但仍需要參考周邊同類型的租房市場來“虛擬出一個租金”，以納入統計中，這也是一個逐步實行的過程。但是考慮到除一二線城市外，大多數城鎮房屋租賃市場不夠發達，租賃住房占比較低，租金數據代表性較弱，仍然采用成本法核算居民自有住房服務增加值。在租房市場不房地產開發經營業物業管理業房地產中介服務業其他房地產活動居民自有住房服務房地產業增加值固定資產折舊城鎮居民自有住房虛擬折舊農村居民自有住房虛擬折舊 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責

62、條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 16 of 20 斷完善、租金數據不斷豐富的基礎上，將探索使用租金法核算居民自有住房服務增加值。從國際比較得知，我國目前從國際比較得知，我國目前 GDP 中房地產業增加中房地產業增加值在值在 6%左右，明顯存左右，明顯存在低估。在低估。為了實現城鎮居民自有住房服務價值估算對接中國 2016 年核算體系，我國在加快實施住房普查的相關內容，通過住房普查收集房屋的地理位置、面積、住宅結構、質量、房齡、朝向等詳細信息，為市場租金法核算結果的準確性提供充分的數據支撐，從而提高我國自有住房服務價值核算的可靠性，提升中國 GDP 數據在國際上的可比性。盡管市場仍然有

63、更大的聲音，認為地產的核心作用是財富效應，但我們盡管市場仍然有更大的聲音，認為地產的核心作用是財富效應，但我們認為，在宏觀環境并不支持的情況下，要素成本帶來的潛在增長更為重認為，在宏觀環境并不支持的情況下，要素成本帶來的潛在增長更為重要。因此，若按照這樣的政策執行，低要素成本下，類比海外發要。因此，若按照這樣的政策執行，低要素成本下，類比海外發達經濟達經濟體，經濟也將迎來新的發展。體，經濟也將迎來新的發展。圖圖 20：2016 年以前我國年以前我國 GDP中房地產業增加值占比中房地產業增加值占比在在 5%以內以內 圖圖 21：美國和日本采取虛擬租金計算，：美國和日本采取虛擬租金計算，GDP 中

64、房地中房地產業增加值占比在產業增加值占比在 12%13%數據來源：Wind、國泰君安證券研究 數據來源：Wind、美國經濟分析局、日本內閣府、國泰君安證券研究 3.4.2.城市更新、而非城市半徑擴大帶來的再通脹，將成為未來新周城市更新、而非城市半徑擴大帶來的再通脹，將成為未來新周期的開端期的開端 邊際回報是驅動資金流向的核心，過往城市半徑不斷擴大，主要是因為土地價格持續上漲且能覆蓋新建配套對應的支出，因此可以出讓郊區土地，并形成良性循環。如今，土地出讓的難度加大，若仍要繼續新建配套，就會導致邊際回報率下降，從而城市半徑擴大的速度也就會放緩。相比于新建，當前環境下城市更新的回報率更加可觀，雖有較

65、高的拆遷相比于新建，當前環境下城市更新的回報率更加可觀，雖有較高的拆遷收儲成本，但無需額外新建配套。收儲成本，但無需額外新建配套。目前舊城改造模式包括原拆原建和凈地出讓，和以往的一二級聯動不同，在這兩種模式之下，政府的支出壓力更低、回報率更高，對于企業來說去化壓力也更小，且更符合當下的要求。0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%197819821986199019941998200220062010201420182022中國:GDP:不變價:房地產業占比6.4%12.0%13.6%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0

66、%1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022中國GDP:房地產業占比日本GDP:房地產業占比美國GDP:房地產業占比 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 17 of 20 表表 4：城市半徑擴大需要同步新增各類配套城市半徑擴大需要同步新增各類配套 2023年年浙江省浙江省國有建設用地供應國有建設用地供應計劃規劃（公頃）計劃規劃（公頃）占比占比 商服用地 2299 6.7%工礦倉儲用地 11590 33.8%住宅用地 7054 20.6

67、%公共管理與服務用地 3980 11.6%交通運輸用地 8436 24.6%水域及水利設施用地 858 2.5%特殊用地 80 0.2%數據來源：浙江省自然資源廳、國泰君安證券研究 不同于市場認為的城市更新會盤活存量導致供給增加，進而造成房價下不同于市場認為的城市更新會盤活存量導致供給增加，進而造成房價下跌，我們認為，城市更新、而非城市半徑擴大，將帶來核心區市場的再跌，我們認為，城市更新、而非城市半徑擴大，將帶來核心區市場的再次騰飛。次騰飛。城市更新會使得資金更多的投向核心區，和以往在城市半徑擴大時投向郊區不同，核心區的價格彈性將變得更大。城市更新還將帶來效率的提升，有別于郊區的低效投入，將助

68、推經濟的城市更新還將帶來效率的提升，有別于郊區的低效投入，將助推經濟的快速增長，例如降低城市的擁堵、增加城區的密度等，都能帶來效率的快速增長，例如降低城市的擁堵、增加城區的密度等，都能帶來效率的提升，海外也已經有大量的項目做驗證。提升，海外也已經有大量的項目做驗證。如日本六本木六丁目項目充分利用容積獎勵規則，將容積率擴大至原來的 2.2 倍：重建前，項目土地的平均容積為 327%，而重建后平均容積增至 723%，同時，還通過道路交通的重新規劃提高了城市通勤的效率。（參考 2023 年 11 月 29 日研究報告 創新金融，發力城改地產論道之城中村改造日本篇（十九）圖圖 22：六本木六丁目城市更

69、新項目橫跨泡沫期：六本木六丁目城市更新項目橫跨泡沫期 圖圖 23：六本木六丁目城市更新地塊的價格彈性更大：六本木六丁目城市更新地塊的價格彈性更大 數據來源：日本國土交通省、國泰君安證券研究 注：以 2003 年地價為基準計算累計漲幅 數據來源：日本國土交通省、國泰君安證券研究 行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 18 of 20 4.回到當下，期待行業步入健康發展新周期回到當下，期待行業步入健康發展新周期 4.1.一旦是商品、而非資本品，價格合理就有需求一旦是商品、而非資本品，價格合理就有需求 中國房地產的杠桿率主要在房企上，居民沒有承擔

70、過高的杠桿率。中國房地產的杠桿率主要在房企上，居民沒有承擔過高的杠桿率。無論從儲蓄、房產 LTV 比率、居民杠桿等指標，都得不出中國居民杠桿率過高的結論，也即一旦住房回歸商品屬性，就重新回到居住的供需關系、而非信用貨幣的供需關系。按照目前的城鎮化率、人均居住面積，只要價格合理，就有需求。按照目前的城鎮化率、人均居住面積，只要價格合理，就有需求。目前中國城鎮化率仍然處于上行階段，同時在 2023 年再次迎來了城鎮化率加速提升的過程，預計仍將維持較高速度的提升狀態。需要注意的是，價格和人均居住面積大多呈反向關系，也即價格相對高的地方人均居住面積相對較小。整體來看，維持合理的價格、形成價格和人口的良

71、性循環，是更好的結果。4.2.房住不炒，若進入住房的商品屬性周期，即便沒有價格彈房住不炒，若進入住房的商品屬性周期，即便沒有價格彈性也可以帶來銷量的放大性也可以帶來銷量的放大 自自 2021 年以來，樓市持續調整且量價齊跌，隱含的是房住不炒下的去年以來，樓市持續調整且量價齊跌，隱含的是房住不炒下的去杠桿，也即去金融屬性。杠桿，也即去金融屬性。盡管我們并不認為住房可以完全不具備金融屬性，但在更加健康的市場，商品屬性的占比應該更大?；谠撆袛?，對房地產的量價表現需要新的邏輯：資本品是比較典型的方向一致的量價同步關系，而對于商品來說，供需關系下的量價表現有一定差異，例如，降價促銷意味著降價可以換來銷

72、量的增長，也會出現庫存消化后的量價齊升，整體來看，以需求推動為主，而非供給。金融屬性去化結束，也就將迎來新的商品屬性周期，并將出現銷量的放金融屬性去化結束，也就將迎來新的商品屬性周期，并將出現銷量的放大。大。當前去金融屬性過程中，購房者擔心價格下跌帶來資產減值損失，因此市場更多體現為量價齊跌；然而，去金融化進程結束后，將進入到由需求主導的商品屬性周期，即便沒有價格彈性，具備性價比的價格也將換來銷量的放大，尤其我國還處于經濟增長階段，人均 GDP、城鎮化率都還處于中等水平，仍有大量需求。請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 5.投資建議投資建議 選擇低杠桿公司依然是核

73、心，繼續建議重組方向。選擇低杠桿公司依然是核心，繼續建議重組方向。重組類受益標的為旭輝控股集團、融創中國等，并繼續推薦園區公司，包括中新集團、招商蛇口，龍頭房企推薦保利發展。表表 5:重點公司盈利預測重點公司盈利預測 證券簡稱證券簡稱 4.30 最新最新股股價（元）價（元）23 EPS 24E EPS 23 PE 24E PE 總市值總市值（億元）（億元）總股本總股本（億股）（億股）2024漲幅漲幅 投資投資評級評級 000002.SZ 萬科 A 7.41 1.02 0.74 7.3 10.0 813 119-29%增持 600048.SH 保利發展 8.91 1.01 1.09 8.8 8.

74、2 1,067 120-10%增持 001979.SZ 招商蛇口 8.47 0.70 0.79 12.1 10.7 767 91-11%增持 601512.SH 中新集團 8.22 0.91 0.92 9.0 8.9 123 15 7%增持 002244.SZ 濱江集團 6.71 0.81 0.98 8.3 6.8 209 31-8%增持 數據來源：Wind、國泰君安證券研究 6.風險提示風險提示 當前行業處于調整期，無論是否有政策均將進入到關鍵階段：在官方表態之后，若有相關政策，則出清可能加快，并伴隨行業門檻的抬升，出清后的剩余房企將享受持續的紅利，此時高負債房企將面臨較大壓力，低杠桿房企和

75、重組房企具備更強的風險抵御能力；若讓市場自行調整，預期將持續較長時間，對企業經營帶來較大壓力。本文展開的情境分析所必備的 4 條重要假設存在一定的實現困難，且僅為探討所設，不代表未來實際政策方向。同時，文中對庫存、資金體量等的測算存在一定誤差。行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的免責條款部分請務必閱讀正文之后的免責條款部分 20 of 20 本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格 分析師聲明分析師聲明 作者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，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理

76、解，本報告清晰準確地反映了作者的研究觀點，力求獨立、客觀和公正，結論不受任何第三方的授意或影響，特此聲明。免責聲明免責聲明 本報告僅供國泰君安證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告。本報告的信息來源于已公開的資料，本公司對該等信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可升可跌。過往表現不應作為日后的表現依據。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資

77、料、意見及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司、本公司員工或者關聯機構不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，也不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。投資者務必注意，其據此做出的任何投資決策與本公司、本公司員工或者關聯機構無關。本公司利用信息隔離墻控制內部一個或多個領域、部門或關聯機構之間的

78、信息流動。因此，投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的情況下，本公司的員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。市場有風險，投資需謹慎。投資者不應將本報告作為作出投資決策的唯一參考因素，亦不應認為本報告可以取代自己的判斷。在決定投資前，如有需要，投資者務必向專業人士咨詢并謹慎決策。本報告版權僅為本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用。如征得本公司同意進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并注

79、明出處為“國泰君安證券研究”，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。若本公司以外的其他機構（以下簡稱“該機構”）發送本報告，則由該機構獨自為此發送行為負責。通過此途徑獲得本報告的投資者應自行聯系該機構以要求獲悉更詳細信息或進而交易本報告中提及的證券。本報告不構成本公司向該機構之客戶提供的投資建議，本公司、本公司員工或者關聯機構亦不為該機構之客戶因使用本報告或報告所載內容引起的任何損失承擔任何責任。評級說明評級說明 評級評級 說明說明 1.1.投資建議的比較標準投資建議的比較標準 投資評級分為股票評級和行業評級。以報告發布后的12個月內的市場表現為比較標準，報告發布日后的 12 個月

80、內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深 300 指數漲跌幅為基準。股票投資評級股票投資評級 增持 相對滬深 300 指數漲幅 15%以上 謹慎增持 相對滬深 300 指數漲幅介于 5%15%之間 中性 相對滬深 300 指數漲幅介于-5%5%減持 相對滬深 300 指數下跌 5%以上 2.2.投資建議的評級標準投資建議的評級標準 報告發布日后的 12 個月內的公司股價（或行業指數）的漲跌幅相對同期的滬深 300指數的漲跌幅。行業投資評級行業投資評級 增持 明顯強于滬深 300 指數 中性 基本與滬深 300 指數持平 減持 明顯弱于滬深 300 指數 國泰君安證券研究所國泰君安證券研究所 上海上海 深圳深圳 北京北京 地址 上海市靜安區新閘路 669 號博華廣場20 層 深圳市福田區益田路 6003 號榮超商務中心 B 棟 27 層 北京市西城區金融大街甲 9 號 金融街中心南樓 18 層 郵編 200041 518026 100032 電話（021）38676666（0755）23976888（010）83939888 E-mail：