房地產和物業服務行業：七普數據透視買房還是租房？-220705（22頁）.pdf

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1、 證券研究報告證券研究報告 請務必閱讀正文之后請務必閱讀正文之后第第 21 頁頁起起的免責條款的免責條款和聲明和聲明 七普數據透視七普數據透視買房還是租房？買房還是租房？ 房地產和物業服務行業透視七普數據系列之二2022.7.5 中信證券研究部中信證券研究部 核心觀點核心觀點 陳聰陳聰 基礎設施和現代服務產業首席分析師 S1010510120047 張全國張全國 房地產和物業服務行業聯席首席分析師 S1010517050001 這是十年一次的研究機會這是十年一次的研究機會。我們關注到我們關注到 2010-2020 年住房自有率略有下降，但年住房自有率略有下降，但仍高于美國和歐盟的水平。住房自有

2、率較低的區域仍有房地產市場需求增長的仍高于美國和歐盟的水平。住房自有率較低的區域仍有房地產市場需求增長的廣闊空間，但區域房價偏高的問題也值得關注。二手房市場重要性持續提升，廣闊空間，但區域房價偏高的問題也值得關注。二手房市場重要性持續提升，2020 年已有年已有超過超過 10%的家庭居住在二手房中。的家庭居住在二手房中。 十年一次的研究機會。十年一次的研究機會。人口普查長卷為我們提供了研究我國住房自有率，保障性住房發展水平等涉及存量住房狀況難得的機會。 盡管按人查房的調查方式在精確度上不及按房查房，但相對住房自有率來說，仍然有參考價值。本篇報告主要分析我國存量房屋的來源結構， 從住房自有率、

3、保障性住房覆蓋率和二手房市場三個維度透視我國當前的房地產市場。 住房自有率略有下降，自有商品房占比顯著提升。住房自有率略有下降，自有商品房占比顯著提升。2020 年，我國住房自有率為73.0%，較之 2010 年 74.9%的水平小幅下降。自有商品房率（含二手）則大幅上升 14.8 個百分點，達到 59.8%，而居住在原公有住房、自建房、經濟適用房的家庭占比則顯著下降。 更多居民住進商品房， 不僅意味著全社會平均住房條件的提升，更意味著更多居民擁有完整產權，可供處置的不動產。當前，我國住房自有率仍然明顯高于美國和歐盟的水平。 住房自有率的區域差異暗示房地產市場發展的區域潛力差異。住房自有率的區

4、域差異暗示房地產市場發展的區域潛力差異。 2020 年， 黑龍江、河南和河北的住房自有率最高，西藏、廣東和北京的住房自有率最低。2000 至2020 年，廣東、浙江、福建的住房自有率下降最快，天津、江西和湖南的住房自有率上升最快。 高住房自有率以及住房自有率下降較快的區域， 可能存在房價上漲壓力，但房地產市場消化供給的潛力也可能最大。低住房自有率，及住房自有率上升較快的區域， 一般房價負擔低， 但房地產市場供給長期偏大的可能性也較大。 保障性住房建設持續提速，保障性租賃住房需求廣闊。保障性住房建設持續提速，保障性租賃住房需求廣闊。2020 年，我國保障性住房覆蓋率 7.2%，較 2000 年提

5、升了 1.2 個百分點。其中，租賃用保障房的占比提升，而產權類保障性住房則發展相對慢一些。在大量人口流入的城市和區域，新市民和年輕人缺乏高質量的租賃用房。 我們相信未來保障性租賃住房有廣闊發展空間。 二手房市場重要性持續提升。二手房市場重要性持續提升。2010-2020 年，居住于二手房中的家庭，占比從4.6%上升到 10.1%。全國范圍來看，吉林, 黑龍江, 遼寧，上海的二手房占房屋來源占比最高，分別達到 22.6%、22.2%、20.0%和 19.3%。我們相信，關于房屋換手交易的成交效率和安全，也將成為政策新的關注點。 風險因素：風險因素： 問卷調查的方式已經是我們所能取得的最好的數據來

6、源， 但仍可能存在和實際情況的偏差。 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業 評級評級 強于大市（維持）強于大市（維持） 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 2 2020 年代表地區住房自有率（橫軸）、保障性住房覆蓋率（縱軸）和商品房銷售額（氣泡）年代表地區住房自有率（橫軸）、保障性住房覆蓋率（縱軸）和商品房銷售額（氣泡） 資料來源：國家統計局，Wind，中信證券研究部測算 廣東江蘇浙江山東四川河南福建安徽湖北上海湖南江西重慶河北北京0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%1

7、4.0%16.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%90.0%oXdYoYeXnXnXgVsUdUrQaQ8Q8OtRnNnPnPeRqQpQiNqQtN6MoOwPxNmOpQMYqQyR 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 3 目錄目錄 研究方法論概覽研究方法論概覽. 5 住房自有率透視住房自有率透視. 5 什么是住房自有率 . 5 自有住房家庭結構調整，全國住房自有率小幅下降 . 6 我國住房自有率顯著高于美國等發達國家 . 7 住房自有率和外來人口流入密切相關住房自有率和外

8、來人口流入密切相關 . 8 保障性住房建設提速保障性住房建設提速 . 10 全國保障性住房覆蓋率逐漸上升 . 11 租賃性保障住房覆蓋率持續提升 . 12 產權類保障住房覆蓋率持續降低 . 13 二手房市場重要性持續提升二手房市場重要性持續提升 . 15 住房商品化率繼續提升 . 15 二手房重要性日漸提升 . 16 風險因素風險因素 . 18 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 4 插圖目錄插圖目錄 圖 1：2000-2020 年全國自有住房家庭數 . 6 圖 2：2000-2020，全國廣義住

9、房自有率 . 6 圖 3：2000-2020 年全國狹義住房自有率 . 7 圖 4：2000-2020 全國家庭住房來源結構 . 7 圖 5：美國住房自有率 . 7 圖 6：世界各國住房自有率 . 8 圖 7：2000-2020 年我國各省、市、自治區住房自有率 . 8 圖 8：2020 年各地區住房自有率及家庭戶數增長情況 . 9 圖 9：2000-2020 年北京、上海、廣東、天津、浙江住房自有率變化 . 9 圖 10：2000-2020 年全國保障性住房家庭數量 . 11 圖 11： 2000-2020 年全國保障性住房覆蓋率 . 11 圖 12：2010-2020 全國住房來源結構.

10、11 圖 13：2000-2020 年典型地區保障性住房覆蓋率 . 12 圖 14：2010-2020 年居住于租賃性保障房家庭數 . 12 圖 15：2010-2020 年租賃性保障性住房覆蓋率 . 12 圖 16：2010-2020 年全國住房來源占比 . 13 圖 17：2010-2020 年全國住房來源占比變動 . 13 圖 18：2010-2020 年典型地區租賃性保障住房覆蓋率 . 13 圖 19：2000-2020 年全國自有住房家庭結構 . 14 圖 20：2000-2020 年全國所有權保障住房覆蓋率 . 14 圖 21：重點區域所有權性保障住房覆蓋率 . 14 圖 22：2

11、000-2020 年北京自有住房家庭結構 . 15 圖 23：2000-2020 年上海自有住房家庭結構 . 15 圖 24：2000-2020 年浙江自有住房家庭結構 . 15 圖 25：2000-2020 年廣東自有住房家庭結構 . 15 圖 26：第七次全國人口普查居民住房來源 . 16 圖 27：2010-2020 年商品住房覆蓋情況 . 16 圖 28：全國居住于二手房和新建商品房的家庭數 . 16 圖 29：2010-2020 年居住于二手房和新建商品房家庭年化復合增長 . 16 圖 30：2010 年自有住房家庭結構 . 17 圖 31：2020 年自有住房家庭結構 . 17 圖

12、 32：2010-2020 年上海市居住于二手房家庭情況 . 17 圖 33：2010-2020 年上海市住房來源結構 . 17 圖 34：2020 年居住來源為二手房的比例和商品房銷售額情況 . 18 表格目錄表格目錄 表 1：第七次全國人口普查關于居民住房來源定義 . 5 表 2：中國的住房保障體系 . 10 表 3：保障性租賃住房申請及運營要求 . 10 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 5 研究方法論概覽研究方法論概覽 這是十年一次的研究機會， 我們可以通過人口普查問卷， 來分析居民住房

13、來源的問題。 在第五、六、七次全國人口普查中，住房來源通過 10%的抽樣調查的方式按戶統計我國居民的住房來源，因此本報告所述絕對值數據均為在上述歷次全國人口普查結果上采取10 倍擴樣處理。本報告只在城鎮范圍內討論住房來源的相關數據。 以人查房的做法，在統計住房來源，尤其是住房自有率時，符合國際通行的慣例。因為，住房自有率本來就是指社會成員中擁有住房的比例，而不是存量住房中被個人擁有的比例。 第七次全國人口普查將居民住房來源分為租賃住房，自有住房和其他三大類。租賃住房又分為租賃廉租房或公租房，和租賃其他住房兩類；自有住房分為購買商品房、購房二手房、購買原公有住房、購買經濟適用房和兩限房，繼承及贈

14、與五類，其中繼承及贈與類是第七次全國人口普查新增住房來源的統計項目，考慮到相似統計項目的可比性，為求十分謹慎，在本報告中，將繼承及贈與納入其他類住房來源，不計入自有住房，且繼承和贈與只在 2020 年占存量住房的 0.9%。 表 1：第七次全國人口普查關于居民住房來源定義 住房來源住房來源 定義定義 租賃廉租房/公租房 向政府相關部門申請并租住廉租房、公租房 租賃其他住房 通過私人、單位或房屋中介等渠道租住住房 購買商品房 按市場價購買的新建商品房 購買二手房 購買那些進入房屋市場進行交易， 第二次及以上進行產權登記的住房， 包括二手商品房、允許上市交易的已售公房、經濟適用房等 購買原公有住房

15、 個人以成本價或優惠價購買的、原作為福利分配給本單位職工的住房 購買經濟適用房/兩限房 向政府相關部門申請并購買經濟適用房、兩限房 自建住房 個人建造的住房，其產權屬于個人所有 繼承及贈與 從親屬處繼承而來或者受他人贈予而獲取住房 其他 上述幾種住房來源以外的情況 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 注：為了與第六次全國人口普查可比，本報告將繼承及贈與納入其他類 住房自有率透視住房自有率透視 什么是住房自有率什么是住房自有率 住房自有率是一個關于居民住房來源的國際通行數據。在美國，住房自有率是按照如下 定 義 的 ： The homeownership rate is the proport

16、ion of households that is owner-occupied. It is computed by dividing the number of households that are occupied by owners by the total number of occupied households. 在我國， 住房自有率也應定義為社會非空置住房中， 業主自住的比例， 或近似相當于，社會成員中擁有住房的比例。我們認為，我國狹義住房自有率（以下提到住房自有率，除非特別標注廣義，否則均為狹義住房自有率） ，對應在人口普查中，住房來源屬于購買商 房地產和物業服務房地產和物

17、業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 6 品房，二手房，經濟適用房，兩限房，原公有住房和自建住房六類的家庭戶占比。這些類別的房屋絕大多數可以上市交易轉讓，即便個別業主轉讓受限，這些家庭也通常被視為業主。 廣義的住房自有率，我們認為應該是所有自有住房加其他住房解決模式的家庭占社會家庭總數。我國住房產權類別相當復雜，其他類別的住房，很多是半產權性質的。且繼承和贈與也因為缺乏歷史數據，在 2020 年時被我們一并包含在其他類別。 自有住房家庭結構調整，全國自有住房家庭結構調整，全國住房自有率住房自有率小幅下降小幅下降 自有住房家庭

18、數量仍在增長。2020 年，全國自有住房的家庭總數達到 21,127 萬戶，較 2010 年的年化復合增速達到 3.5%，略低于全國總家庭 3.8%的年化復合增速，全國居民購買自有住房的需求仍然在穩步提升，并沒有到達頂部。 圖 1：2000-2020 年全國自有住房家庭數 圖 2：2000-2020，全國廣義住房自有率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 我們測算，到 2020 年，我國狹義住房自有率為 73.0%,比 2010 年第六次全國人口普查時下降了 1.9 個百分點，較之 2000 年第五次全國人口普查，則下降了 1.1 個百分點。2010

19、 年之后，我國商品房建設雖然提速，但住房自有率上升的趨勢發生了逆轉。2000、2010 和 2020 年的廣義住房自有率，則分別為 79.5% 、79.0%和 78.9%。廣義口徑的住房自有率降幅較小，但兩種口徑的住房自有率都有下降趨勢。 自有住房內部的結構則發生了顯著的變化。在 2000 年時，商品房（包括二手房+一手房）占總家庭數的 8.9%，自建、公房和產權類保障房則占總家庭數的 65.2%。到 2020 年時， 前者占總家庭數的 42.1%， 后者則只占了 30.9%。 這不僅意味著居民住房質素的提升，更意味著大多數居民獲得更加完整，交易轉讓無限制的產權住房。人有恒產，方有恒心，社會消

20、費的升級和商品房普及率的提升，同時出現。 0%1%2%3%4%5%6%0500010000150002000025000200020102020自有住房家庭年化復合增速79.5%79.0%78.9%78.5%78.6%78.7%78.8%78.9%79.0%79.1%79.2%79.3%79.4%79.5%200020102020 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 7 圖 3：2000-2020 年全國狹義住房自有率 圖 4：2000-2020 全國家庭住房來源結構 資料來源：國家統計局，中信證

21、券研究部測算 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 我國住房自有率顯著高于美國等發達國家我國住房自有率顯著高于美國等發達國家 盡管在過去十年，我國住房自有率略有下降，但我國住房自有率仍然顯著高于美國等發達國家。從美國的經驗來看，住房自有率指標的下降雖然值得重視，也并非罕見。整體而言， 我國住房相較發達國家的主要差距， 仍然是人均住房面積偏低， 房屋養護質素偏低，而并非住房自有率偏低。 圖 5：美國住房自有率 資料來源：美國普查局，中信證券研究部 注：1）調整住房自有率為新季度數據更新時可能對前一季度數據的修訂；2）灰色區域為美國經濟衰退時期 74.1%74.9%73.0%72%73%73%74

22、%74%75%75%2000201020200%20%40%60%80%100%202020102000租賃廉租房/公租房租賃其他住房租用公有住房租用商品房自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有住房其他62%63%64%65%66%67%68%69%70%2001/032001/102002/052002/122003/072004/022004/092005/042005/112006/062007/012007/082008/032008/102009/052009/122010/072011/022011/092012/042012/112013/062014/

23、012014/082015/032015/102016/052016/122017/072018/022018/092019/042019/112020/062021/012021/082022/03住房自有率 (Homeownership Rate)調整住房自有率 (Seasonally Adjusted Homeownership Rate) 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 8 圖 6：世界各國住房自有率 資料來源：美國普查局，中國國家統計局，新加坡統計局，歐洲統計局，中信證券研究部測算

24、注：中國住房自有率為中信證券研究部測算，其余國家為官方公布數據；美國為 2022 年一季度數據，新加坡為 2021 年數據，其余國家和地區均為 2020 年數據，各國統計口徑可能存在出入，由于計算方法的原因，我國數據可能存在小幅低估。 住房自有率和外來人口流入密切相關住房自有率和外來人口流入密切相關 第七次全國人口普查中，住房自有率最高的三個區域是黑龍江、河南、河北，分別達到 85.3%、 85.1%和 84.5%； 住房自有率最低的三個區域是西藏、 廣東、 北京， 分別為 42.1%、46.2%和 54.6%。在住房自有率最低的區域中，如福建、上海、浙江、北京、廣東和西藏，除了西藏的情況特殊

25、，其他幾個省份都是經濟比較發達，人口凈流入，新市民數量頗多的省份（直轄市） ，也是房屋均價比較高，新市民置業相對比較困難的省份（直轄市） 。 圖 7：2000-2020 年我國各省、市、自治區住房自有率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 在不同的省份中，廣東、浙江和福建近 20 年來住房自有率下降最快，相比 2000 年分別下降了 25.5、15.9 和 8.6 個百分點，而天津、江西和湖南的住房自有率上升最快，同期分別上漲了 16.9、11.2 和 9.6 個百分點。 0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%90.0%100.0%30%

26、40%50%60%70%80%90%100%黑龍江河南河北湖南吉林遼寧山東江西江蘇湖北甘肅山西內蒙古重慶天津青海廣西安徽新疆寧夏四川貴州陜西云南海南福建上海浙江北京廣東西藏202020102000 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 9 圖 8：2020 年各地區住房自有率及家庭戶數增長情況 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 注：橫軸為相比 2010 年家庭戶增長比例，縱軸為住房自有率 我們詳細考察、北京、上海、廣東、浙江和天津這五個代表性區域住房來源結構的變化。為了充分考慮其他類住房來源

27、問題，我們在住房自有率之外設廣義住房自有率概念。為了準確衡量一個區域人口流入的強度，我們用人戶分離人口/區域常住人口這一指標，這一指標無法考慮省內的人口流動，故而在浙江、廣東可能低估核心區域人口流入的強度。 圖 9：2000-2020 年北京、上海、廣東、天津、浙江住房自有率變化 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 注：人戶分離人口指居住地與戶口登記地所在的鄉鎮街道不一致且離開戶口登記地半年以上的人口 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40%45%50%55%60%65%70%75%80%85%

28、90%0%10%20%30%40%50%60%70%80%北京北京上海上海天津天津廣東廣東浙江浙江租房（含廉租房、公租房、租商品房）租房（含廉租房、公租房、租商品房）200038.7%35.7%37.5%21.3%18.7%201036.6%39.5%27.2%41.0%37.4%202035.8%36.7%18.0%50.4%39.8%買商品房（含買新房、二手房）買商品房（含買新房、二手房）20004.2%11.1%13.3%11.8%11.3%201024.2%34.9%37.8%21.5%22.7%202030.6%46.9%56.2%26.2%31.2%特殊產權（含買原公有住房、經濟適

29、用房、兩限房、自建房）特殊產權（含買原公有住房、經濟適用房、兩限房、自建房）200053.4%47.8%45.5%59.9%62.3%201033.2%23.2%26.8%33.0%35.5%202024.0%13.6%19.5%20.0%26.5%其他其他20003.6%5.4%3.7%7.0%7.6%20106.0%2.4%8.1%4.5%4.5%20209.5%2.8%6.3%3.5%2.5%住房自有率（即買商品房+特殊產權）住房自有率（即買商品房+特殊產權）200057.6%58.9%58.7%71.7%73.7%201057.4%58.1%64.7%54.5%58.2%202054.

30、6%60.5%75.7%46.2%57.8%廣義住房自有率（住房自有率+其他）廣義住房自有率（住房自有率+其他）200061.3%64.3%62.5%78.7%81.3%201063.4%60.5%72.8%59.0%62.6%202064.2%63.3%82.0%49.6%60.2%人戶分離人口/常住人口人戶分離人口/常住人口201057.4%55.9%45.4%48.9%47.5%202063.9%61.2%52.5%59.7%55.9% 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 10 總體來看，在

31、廣東和浙江，租住的比例持續升高。北京和上海的房價雖然貴，但租住的比例卻沒有顯著提升。我們認為，這可能和不同地區外來人口的結構有關，廣東和浙江大量制造業就業人口，而北京和上海則有大量的中高收入新興服務業就業人口。天津的房價持續維持相對低位，居民家庭中買商品房的比例也確實上升最快。 2020 年，天津住房自有率從 2000 年的 58.7%上升到 75.7%，區域房價較低，住房供給較豐富，有利于新市民置業。在特大城市中，2020 年北京、上海兩地租住比例分別為35.8%和 36.7%，在租賃住房的家庭中，租住廉租房、公租房的比例又分別占了 15.6%和10.6%。發達地區較高的租住比例，或許意味著

32、政策需要提供更多保障性租賃住房，以及降低首套房購房過高的門檻。 表 2：中國的住房保障體系 類型類型 方式方式 保障范圍保障范圍 房源來源房源來源 參與主體參與主體 公租房 租賃 城鎮中等偏下及以下收入住房困難家庭 主要來自于劃撥的公租房土地的新建，部分也來自多渠道籌措。 公 租 房 管 理機構 保 障 性 租賃住房 租賃 符合條件的新市民、青年人等群體 集體經營性建設用地、企事業單位自有閑置土地、產業園區配套用地和存量閑置房屋建設，適當利用新供應國有建設用地建設 市場化機構 共 有 產 權房 產權 住房困難群體供應，優先供應無房家庭 主要來自土地出讓中的共有產權住房供應 國 有 產 權 代持

33、機構 資料來源：中國政府網，中信證券研究部 表 3：保障性租賃住房申請及運營要求 申請對象要求申請對象要求 主要面向人口凈流入的一二線城市，解決新市民、青年群體等的住房困難問題，申請不設收入門檻、不限戶籍，通常要求申請人在當地有穩定工作，同時有住房困難 項目選址特點項目選址特點 重點在產業功能區、商業商務聚集區、城市建設重點片區等就業崗位集中片區，以及軌道交通站點附近等交通便捷區域開展和實施，有效緩解供需匹配問題 套均面積要求套均面積要求 原則上每套（間）建筑面積不超過 70 平方米，以 3045 平方米的小戶型為主 租金定價機制租金定價機制 租金價格接受政府指導，按年度或者適時公布保障性租賃

34、住房周邊同地段同品質的市場化租賃住房評估租金，保障性租賃住房的優惠租金標準按不高于評估租金的九折確定，租金年度漲幅不得超過 5% 租賃期限要求租賃期限要求 原則上不超過 5 年，部分城市要求不超過 3 年（如上海） ，到期后若仍符合條件可續租 其他政策亮點其他政策亮點 免收城市基礎設施配套費，可憑項目認定書按規定享受土地、金融、稅收以及執行民用水電氣價格等優惠政策； 編制年度住宅用地供應計劃時，對保障性租賃住房用地應優先安排、指標單列，做到應保盡保 資料來源：各地住房和城鄉建設局等政府網站，中信證券研究部 整體來看， 住房自有率相對較低的地方， 可能意味著商品房市場發展空間較大； 反之，則可能

35、意味著商品住房供給相對偏高。我國的區域發展不均衡，故而一些區域的新房開發仍然有較大空間。 保障性住房保障性住房建設提速建設提速 保障性住房覆蓋率，即保障性住房對全國社會家庭的覆蓋率，保障性住房又包括廉租房、公租房、經濟適用房和兩限房，前兩者為租賃性保障住房，后兩者為所有權性保障住房。我們通過保障性住房覆蓋率保障性住房覆蓋率=（租賃公租房（租賃公租房/廉租房、購買經濟適用房廉租房、購買經濟適用房/兩限房的家庭數兩限房的家庭數量）量）/總家庭數量總家庭數量來計算我國保障性住房覆蓋率。 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之

36、后的免責條款和聲明 11 全國保障性住房覆蓋率逐漸上升全國保障性住房覆蓋率逐漸上升 根據第七次全國人口普查， 2020 年， 全國居住于保障性住房的家庭達到 2,086 萬戶，2010-2020 年間的年化復合增速為 4.8%。2020 年，我國保障性住房覆蓋率為 7.2%，相比 2010 年提升 0.7 個百分點。其中，居住于廉租房/公租房和自有經濟適用房/兩限房的家庭戶分別占比 3.4%和 3.8%，相比 2010 年分別提升 1.0 和降低 0.3 個百分點。 圖 10：2000-2020 年全國保障性住房家庭數量 圖 11： 2000-2020 年全國保障性住房覆蓋率 資料來源：國家統

37、計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 圖 12：2010-2020 全國住房來源結構 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 相比 2010 年，2020 年除廣東外的典型區域的保障性住房覆蓋率均有所提升。其中北京、浙江提升幅度明顯，2020 年的保障性住房覆蓋率分別為 12.3%和 10.3%，較 2010年分別提升 5.1 和 7.4 百分點。上海的保障性住房覆蓋率提升較為緩慢，相比 2010 年，提升 2.7 個百分點至 4.9%。廣東的保障性住房覆蓋率為 6.9%，較 2010 年下降 0.7 個百分點，是典型區域中唯一出現下降的城市。從提升趨勢上來看，北京的保

38、障性住房覆蓋率呈現逐年提升趨勢，而上海和浙江則在 2010 年下降后，2020 年開始增長。 4.4%4.6%4.8%5.0%5.2%5.4%5.6%5.8%05001000150020002500200020102020保障性住房家庭數年化復合增速0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%2000201020200%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20102020租賃廉租住房/公租房租賃其他住房自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有住房其他（包含繼承或贈予） 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普

39、數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 12 圖 13：2000-2020 年典型地區保障性住房覆蓋率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 租賃性保障住房覆蓋率持續提升租賃性保障住房覆蓋率持續提升 租賃住房方面，我們通過租賃性保障住房覆蓋率=（租賃公租房/廉租房的家庭數量）/（總租賃住房家庭數量）來估算我國租賃性保障住房覆蓋率。 租賃性保障住房在全國租房家庭的滲透率進一步提升。根據第七次全國人口普查數據，2020 年，全國約有 6,121 萬戶家庭居住于租賃住房中，2010-2020 年的年化復合增速為3.8%。其中居住于租賃性保障住房中的家

40、庭為 996 萬戶，年化復合增速為 7.4%；租賃社會住房的家庭達 5,125 萬戶，年化復合增速為 3.3%。 租賃保障住房的家庭增速顯著高于租賃社會住房的家庭，推動全國租賃性保障性住房覆蓋率上升 4.7 個百分點，達到 16.3%。 圖 14：2010-2020 年居住于租賃性保障房家庭數 圖 15：2010-2020 年租賃性保障性住房覆蓋率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 根據第七次全國人口普查，2020 年，租賃廉租房/公租房和租賃其他住房的家庭合計占比 20.1%，其中，前者占比 3.4%，后者占比 17.7%。相比 2010 年，租

41、賃廉租房/公租0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%北京上海浙江廣東2000201020200%2%4%6%8%02000400060008000200020102020租賃社會住房家庭租賃性保障住房家庭租賃性保障住房家庭CAGR租賃社會住房家庭CAGR0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%18.0%20102020 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 13 房的家庭占比提高 1.0 個百分點，租賃其他住房的家庭占比降低 0

42、.9 個百分點。隨著社會經濟的進步，保障性住房解決了一部分住房最困難人群的居住問題。 圖 16：2010-2020 年全國住房來源占比 圖 17：2010-2020 年全國住房來源占比變動 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 注：外圈為 2020 年數據，內圈為 2010 年數據 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 2020 年，四個典型區域中，北京、上海、浙江的租賃性保障住房覆蓋率均大幅提升，較 2010 年分別增長 11.4、5.7 和 8.4 個百分點至 15.6%、10.6%和 12.9%。相比這三個地區，廣東的租賃性保障住房覆蓋率出現下滑，相比 2010 年降低 3.2 個百分點

43、至 12.1%。 圖 18：2010-2020 年典型地區租賃性保障住房覆蓋率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 產權類產權類保障住房覆蓋率持續降低保障住房覆蓋率持續降低 自有住房方面，我們通過所有權保障住房覆蓋率=（購買經濟適用房/兩限房的家庭數量）/（居住于自有住房家庭數量）來估算我國所有權保障住房覆蓋率。 根據第七次全國人口普查，2020 年，我國自有住房的家庭達到 21,127 萬戶，較 2010年的年化復合增速為 3.5%。其中，居住于所有權性保障住房的家庭達到 1,090 萬戶，較租賃廉租房/公租房租賃其他住房自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有

44、住房其他-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%18.0%北京上海浙江廣東20102020 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 14 2010 年的年化復合增速為 3.0%；居住于普通自有住房的家庭達到 20,037 萬戶，較 2010年的年化復合增速為 3.5%。 全國范圍內， 2020 年保障性住房對自有住房的覆蓋率為 5.2%，較 2010 年降低 0.2 個百分點。 圖 19：20

45、00-2020 年全國自有住房家庭結構 圖 20：2000-2020 年全國所有權保障住房覆蓋率 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 在四個重點區域中，北京和浙江的所有權性保障住房覆蓋率總體呈上升趨勢，相比于2010 年，分別提升 2.4 和 6.8 個百分點至 12.2%和 9.1%。上海和廣東地區的所有權性住房覆蓋率相比 2010 年分別提高 1.1 和降低 0.6 個百分點至 1.7%和 1.8%，盡管上海的所有權性住房覆蓋率相比 2010 年有所增長，但仍低于 2000 年 7.5%的水平。 圖 21：重點區域所有權性保障住房覆蓋率 資料來源

46、：國家統計局，中信證券研究部測算 2010-2020 年，北京、上海和浙江地區居住于所有權性保障住房的家庭的年化復合增速分別為 3.5%、12.7%和 19.0%，顯著高于同期居住于普通自有住房的家庭數量的增長。同期，廣東地區居住于所有權性保障性住房的家庭的平均每年以 0.2%的速度下降，而該地區居住于普通自有住房的家庭數量的年化復合增速為 2.9%。 0%2%4%6%0500010000150002000025000200020102020普通住房家庭所有權保障住房家庭所有權保障住房家庭CAGR普通住房家庭CAGR0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%9.0

47、%2000201020200.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%北京上海浙江廣東200020102020 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 15 圖 22：2000-2020 年北京自有住房家庭結構 圖 23：2000-2020 年上海自有住房家庭結構 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 圖 24：2000-2020 年浙江自有住房家庭結構 圖 25：2000-2020 年廣東自有住房家庭結構 資料來源：國家統計局，中信證券

48、研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 二手房市場重要性持續提升二手房市場重要性持續提升 住房商品化率繼續提升住房商品化率繼續提升 2000-2020 年仍然是住房商品化率不斷提升的年份。相比于 2010 年第六次全國人口普查，居住于自有新建商品房的家庭數量占比提升 10.2 個百分點至 31.9%，居住于自有二手房占比提升 5.5 個百分點至 10.1%，成為第七次全國人口普查中各住房來源中，唯二占比大幅提升的部分。 0%5%10%15%20%0100200300400200020102020普通住房家庭所有權保障住房家庭所有權保障住房家庭CAGR普通住房家庭CAGR-30%-20%-

49、10%0%10%20%0100200300400500600200020102020普通住房家庭所有權保障住房家庭所有權保障住房家庭CAGR普通住房家庭CAGR-10%-5%0%5%10%15%20%25%02004006008001000200020102020普通住房家庭所有權保障住房家庭所有權保障住房家庭CAGR普通住房家庭CAGR-2%0%2%4%6%050010001500200020102020普通住房家庭所有權保障住房家庭所有權保障住房家庭CAGR普通住房家庭CAGR 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文

50、之后的免責條款和聲明 16 另一方面，2010-2020 年，居住于自建住房的家庭年均下降 0.3%，占總體比例下降10.5 個百分點至 21.0%，購買原公有住房占的家庭年均下降 3.7%，占總體比例下降 6.8個百分點至 6.1%。絕對值的下降代表原公有住房在逐漸拆遷。 2020 年，我們統計居住在純商品化住房解決方案的家庭（即租賃商品房和購買商品房的家庭） 總計達到 17309 萬戶。 居住于商品住宅的覆蓋率從 2000 年的 15%增長到 2010年的 45%，在進一步上升到 2020 年的 60%。 圖 26：第七次全國人口普查居民住房來源 圖 27：2010-2020 年商品住房覆

51、蓋情況 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 注：外環為 2020 年數據，內環為 2010 年數據 資料來源：國家統計局，中信證券研究部測算 二手房重要性日漸提升二手房重要性日漸提升 居住于自有二手房的家庭增速下顯著高于居住于新建商品房的家庭，推動二手房市場的發展。2020 年，全國范圍內，居住于自有二手房的家庭達到 2,936 萬戶，較 2010 年的年化復合增速達到 12.2%；居住于自有新建商品房的家庭達到 9,249 萬戶，相比于 2010年的年化復合增速為 7.9%。 圖 28：全國居住于二手房和新建商品房的家庭數 圖 29：2010-2020 年居住于二手房和新建商品房家庭年化復

52、合增長 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 租賃廉租房/公租房租賃其他住房自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有住房其他0%10%20%30%40%50%60%70%02000400060008000100001200014000160001800020000200020102020商品住房覆蓋家庭商品住房覆蓋率01000200030004000500060007000800090001000020102020購買二手房家庭購買新建商品房家庭0%2%4%6%8%10%12%14%2020購買二手房家庭購買新建商品房家庭 房地產和

53、物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 17 全國范圍內，居住于自有二手房的家庭占所有自有住房家庭的比例持續提升。根據第七次全國人口普查，2020 年，居住于自有二手房的家庭占全部自有住房家庭的 14%，相比于 2010 年的 6%提升 8 個百分點。居住于二手房的家庭的增幅高于全部居住于自有住房家庭的增幅。 圖 30：2010 年自有住房家庭結構 圖 31：2020 年自有住房家庭結構 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 以上海為例，2020 年，居住于自有二手房的家

54、庭數量達到 153 萬戶，較 2010 年的年化復合增速達到 12%。居住于二手房的家庭占總體比例從 2010 年的 7%，提升至 2020年的 19%。 圖 32：2010-2020 年上海市居住于二手房家庭情況 圖 33：2010-2020 年上海市住房來源結構 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 注：內圈為 2010 年數據，外圈為 2020 年數據 二手市場正在蓬勃發展。這一方面意味著經紀服務行業不斷壯大，另一方面也意味著政策越來越需要關注二手市場成交的效率和安全性。 購買二手房, 6%自建住房購買商品房購買二手房購買經濟適用房購買原公有住房購買

55、二手房, 14%自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有住房0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%02040608010012014016018020102020二手房家庭CAGR租賃廉租房/公租房租賃其他住房自建住房購買新建商品房購買二手房購買經濟適用房/兩限房購買原公有住房其他 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 18 圖 34：2020 年居住來源為二手房的比例和商品房銷售額情況 資料來源：國家統計局，中信證券研究部 注：橫軸為 202

56、0 年商品房銷售額，縱軸為居住于二手房家庭占總家庭比例 風險因素風險因素 問卷調查的方式已經是我們所能取得的最好的數據來源，但仍可能存在和實際情況的偏差。例如，個別居民可能會傾向于夸大住房的困難程度，以便未來申請保障性住房；多居所居民可能不能準確說明居住方式等。 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0%5%10%15%20%25%0500010000150002000025000 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5 請務必閱讀正文之后的免責條

57、款和聲明 19 相關研究相關研究 房地產行業專題研究七普數據透視拆遷需求知多少 (2022-07-04) 房地產行業 2022 年上半年房企銷售點評長期主義碩果，保利坐二望一 (2022-07-01) 房地產行業跟蹤報告本地、專業、透明濱江啟示 (2022-07-01) 房地產和物業服務行業跟蹤報告復蘇三部曲，格局一點通 (2022-06-30) 物業服務行業專題研究物管十講之七：應收款，增長質量風向標 (2022-06-29) 房地產行業近期觀點基本面見底和貝殼的投資價值 (2022-06-28) 大房地產業 2022 年下半年投資策略一半是周期拐點，一半是成長起點 (2022-06-27)

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61、奇花初胎，矞矞皇皇 (2022-04-15) 房地產行業專題研究報告盈利能力觸底，信用效率兼顧 (2022-04-13) 物業服務行業專題研究物管十講之四：業主自治推動品牌化發展 (2022-04-06) 房地產行業跟蹤點評政策更進一步，基本面底部明朗 (2022-04-06) 物業服務行業 2021 年年報總評奇花初胎，矞矞皇皇 (2022-04-05) 房地產行業專題報告政策發力的市場根源 (2022-03-31) 房地產和物業服務行業跟蹤報告哈爾濱模式可能推廣復制 (2022-03-24) 房地產和物業服務房地產和物業服務行業行業透視七普數據系列之二透視七普數據系列之二2022.7.5

62、請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 20 房地產行業跟蹤點評迎接政策高潮和銷售復蘇 (2022-03-23) 房地產及物業服務行業重大事項點評如何理解防范房地產企業風險和向新發展模式轉型 (2022-03-16) 房地產行業跟蹤點評地產見底復蘇路線圖 (2022-03-15) 房地產行業觀點穩增長背景下大地產業的投資機會 (2022-03-10) 房地產和物業服務行業重大事項點評時間不同，三穩含義不同 (2022-03-06) 房地產行業專題報告需求側的六種工具 (2022-03-04) 房地產行業重大事項點評擴大首套房定義，有力刺激購房需求 (2022-03-02) 房地產行業 2022 年

63、 2 月房企銷售數據點評市場低去化，企業低信心，政策高期待 (2022-03-01) 物業服務行業專題研究物管十講之三：國企乎？民企乎？ (2022-02-25) 房地產行業重大事項點評按揭額度和定價是決定需求的關鍵 (2022-02-18) 物業服務行業專題研究物管十講之二：可市場直拓，何必花錢并購？ (2022-02-17) 物業服務行業專題研究物管十講之一：老盤不賺錢嗎？ (2022-02-14) 房地產行業跟蹤報告政策逆周期發力，期待終結信用塌陷 (2022-02-11) 房地產行業專題研究需求視角：按揭利率預計將下降較快 (2022-02-10) 房地產行業專題研究供給視角：土地市場

64、調整評估 (2022-02-08) 房地產行業專題研究業績明朗，競爭格局明朗 (2022-02-08) 房地產開發和運營 2021 年四季度持倉分析政策持續友好，配置比例提升 (2022-01-28) 房地產行業跟蹤點評冰河開裂的聲音 (2022-01-25) 物業服務行業專題研究為什么無需下調行業盈利預測 (2022-01-20) 房地產行業跟蹤點評政策合力，有望推動行業三月復蘇 (2022-01-20) 房地產行業專題研究供給側的結構問題無法只透過總量政策解決 (2022-01-18) 房地產行業跟蹤點評不一樣的周期：地產項目并購的冀望和遺憾 (2022-01-16) 物業服務行業跟蹤報告

65、重建信任，藍籌脫穎而出 (2022-01-08) 21 分析師聲明分析師聲明 主要負責撰寫本研究報告全部或部分內容的分析師在此聲明： （i）本研究報告所表述的任何觀點均精準地反映了上述每位分析師個人對標的證券和發行人的看法； （ii）該分析師所得報酬的任何組成部分無論是在過去、現在及將來均不會直接或間接地與研究報告所表述的具體建議或觀點相聯系。 一般性聲明一般性聲明 本研究報告由中信證券股份有限公司或其附屬機構制作。中信證券股份有限公司及其全球的附屬機構、分支機構及聯營機構（僅就本研究報告免責條款而言，不含 CLSA group of companies） ，統稱為“中信證券” 。 本研究報告

66、對于收件人而言屬高度機密，只有收件人才能使用。本研究報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布該研究報告的人員。本研究報告僅為參考之用，在任何地區均不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。中信證券并不因收件人收到本報告而視其為中信證券的客戶。本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的建議或策略。對于本報告中提及的任何證券或金融工具，本報告的收件人須保持自身的獨立判斷并自行承擔投資風險。 本報告所載資料的來源被認為是可靠的，但中信證券不保證其準確性或完整性。中信證券并不對使用本報告或其所包含的內容

67、產生的任何直接或間接損失或與此有關的其他損失承擔任何責任。本報告提及的任何證券或金融工具均可能含有重大的風險，可能不易變賣以及不適合所有投資者。本報告所提及的證券或金融工具的價格、價值及收益可跌可升。過往的業績并不能代表未來的表現。 本報告所載的資料、觀點及預測均反映了中信證券在最初發布該報告日期當日分析師的判斷，可以在不發出通知的情況下做出更改，亦可因使用不同假設和標準、采用不同觀點和分析方法而與中信證券其它業務部門、單位或附屬機構在制作類似的其他材料時所給出的意見不同或者相反。中信證券并不承擔提示本報告的收件人注意該等材料的責任。中信證券通過信息隔離墻控制中信證券內部一個或多個領域的信息向

68、中信證券其他領域、單位、集團及其他附屬機構的流動。負責撰寫本報告的分析師的薪酬由研究部門管理層和中信證券高級管理層全權決定。分析師的薪酬不是基于中信證券投資銀行收入而定，但是，分析師的薪酬可能與投行整體收入有關，其中包括投資銀行、銷售與交易業務。 若中信證券以外的金融機構發送本報告，則由該金融機構為此發送行為承擔全部責任。該機構的客戶應聯系該機構以交易本報告中提及的證券或要求獲悉更詳細信息。本報告不構成中信證券向發送本報告金融機構之客戶提供的投資建議，中信證券以及中信證券的各個高級職員、董事和員工亦不為（前述金融機構之客戶）因使用本報告或報告載明的內容產生的直接或間接損失承擔任何責任。 評級說

69、明評級說明 投資建議的評級標準投資建議的評級標準 評級評級 說明說明 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；韓國市場以科斯達克指數或韓國綜合股價指數為基準。 股票評級股票評級 買

70、入 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅 20%以上 增持 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于 5%20%之間 持有 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-10%5%之間 賣出 相對同期相關證券市場代表性指數跌幅 10%以上 行業評級行業評級 強于大市 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅 10%以上 中性 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-10%10%之間 弱于大市 相對同期相關證券市場代表性指數跌幅 10%以上 22 特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，中信證券可能（1）與本研究報告所提到的公司建立或保持顧問、投資銀行或證券服務關系， （2）參與或投資本報告所提到的 公 司 的

71、金 融 交 易 ， 及 /或 持 有 其 證 券 或 其 衍 生 品 或 進 行 證 券 或 其 衍 生 品 交 易 。 本 研 究 報 告 涉 及 具 體 公 司 的 披 露 信 息 ， 請 訪 問https:/ 法律主體聲明法律主體聲明 本研究報告在中華人民共和國（香港、澳門、臺灣除外）由中信證券股份有限公司（受中國證券監督管理委員會監管，經營證券業務許可證編號：Z20374000）分發。本研究報告由下列機構代表中信證券在相應地區分發：在中國香港由 CLSA Limited（于中國香港注冊成立的有限公司）分發；在中國臺灣由 CL Securities Taiwan Co., Ltd.分發；

72、在澳大利亞由 CLSA Australia Pty Ltd.（商業編號：53 139 992 331/金融服務牌照編號：350159）分發；在美國由 CLSA （CLSA Americas, LLC 除外） 分發； 在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd. （公司注冊編號： 198703750W） 分發； 在歐洲經濟區由 CLSA Europe BV 分發； 在英國由 CLSA （UK） 分發； 在印度由 CLSA India Private Limited 分發 （地址： 8/F, Dalamal House, Nariman Point, Mumbai 400021；電話

73、：+91-22-66505050；傳真：+91-22-22840271；公司識別號：U67120MH1994PLC083118） ；在印度尼西亞由 PT CLSA Sekuritas Indonesia 分發；在日本由 CLSA Securities Japan Co., Ltd.分發；在韓國由 CLSA Securities Korea Ltd.分發；在馬來西亞由 CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd 分發；在菲律賓由 CLSA Philippines Inc.（菲律賓證券交易所及證券投資者保護基金會員）分發；在泰國由 CLSA Securities (Thail

74、and) Limited 分發。 針對不同司法管轄區的聲明針對不同司法管轄區的聲明 中國大陸：中國大陸：根據中國證券監督管理委員會核發的經營證券業務許可，中信證券股份有限公司的經營范圍包括證券投資咨詢業務。 中國香港：中國香港：本研究報告由 CLSA Limited 分發。 本研究報告在香港僅分發給專業投資者（ 證券及期貨條例 （香港法例第 571 章）及其下頒布的任何規則界定的） ， 不得分發給零售投資者。 就分析或報告引起的或與分析或報告有關的任何事宜， CLSA 客戶應聯系 CLSA Limited 的羅鼎， 電話： +852 2600 7233。 美國：美國：本研究報告由中信證券制作。

75、本研究報告在美國由 CLSA（CLSA Americas, LLC 除外）僅向符合美國1934 年證券交易法下 15a-6 規則界定且 CLSA Americas, LLC 提供服務的“主要美國機構投資者”分發。對身在美國的任何人士發送本研究報告將不被視為對本報告中所評論的證券進行交易的建議或對本報告中所述任何觀點的背書。任何從中信證券與 CLSA 獲得本研究報告的接收者如果希望在美國交易本報告中提及的任何證券應當聯系CLSA Americas, LLC（在美國證券交易委員會注冊的經紀交易商） ，以及 CLSA 的附屬公司。 新加坡：新加坡：本研究報告在新加坡由 CLSA Singapore

76、Pte Ltd.，僅向（新加坡財務顧問規例界定的） “機構投資者、認可投資者及專業投資者”分發。就分析或報告引起的或與分析或報告有關的任何事宜， 新加坡的報告收件人應聯系 CLSA Singapore Pte Ltd， 地址： 80 Raffles Place, #18-01, UOB Plaza 1, Singapore 048624，電話：+65 6416 7888。因您作為機構投資者、認可投資者或專業投資者的身份，就 CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何財務顧問服務，CLSA Singapore Pte Ltd 豁免遵守財務顧問法 （第 110 章） 、 財務

77、顧問規例以及其下的相關通知和指引（CLSA 業務條款的新加坡附件中證券交易服務 C 部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。 加拿大：加拿大：本研究報告由中信證券制作。對身在加拿大的任何人士發送本研究報告將不被視為對本報告中所評論的證券進行交易的建議或對本報告中所載任何觀點的背書。 英國：英國：本研究報告歸屬于營銷文件，其不是按照旨在提升研究報告獨立性的法律要件而撰寫，亦不受任何禁止在投資研究報告發布前進行交易的限制。本研究報告在英國由 CLSA （UK）分發，且針對由相應本地監管規定所界定的在投資方面具有專業經驗的人士。涉及到的任何投資活動僅針對此類人士。若您不具備投資的

78、專業經驗，請勿依賴本研究報告。 歐洲經濟區：歐洲經濟區：本研究報告由荷蘭金融市場管理局授權并管理的 CLSA Europe BV 分發。 澳大利亞：澳大利亞：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商業編號：53 139 992 331/金融服務牌照編號：350159) 受澳大利亞證券與投資委員會監管，且為澳大利亞證券交易所及 CHI-X 的市場參與主體。 本研究報告在澳大利亞由 CAPL 僅向 “批發客戶” 發布及分發。 本研究報告未考慮收件人的具體投資目標、財務狀況或特定需求。未經 CAPL 事先書面同意，本研究報告的收件人不得將其分發給任何第三方。本段所稱的“批

79、發客戶”適用于公司法（2001） 第 761G 條的規定。CAPL 研究覆蓋范圍包括研究部門管理層不時認為與投資者相關的 ASX All Ordinaries 指數成分股、離岸市場上市證券、未上市發行人及投資產品。CAPL 尋求覆蓋各個行業中與其國內及國際投資者相關的公司。 印度：印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，為全球機構投資者、養老基金和企業提供股票經紀服務（印度證券交易委員會注冊編號：INZ000001735） 、 研究服務 （印度證券交易委員會注冊編號： INH000001113） 和商人銀行服務 （印度證券交易委員會注冊編號： INM000010619） 。 CLSA 及其關聯方可能持有標的公司的債務。 此外， CLSA 及其關聯方在過去 12 個月內可能已從標的公司收取了非投資銀行服務和/或非證券相關服務的報酬。 如需了解 CLSA India“關聯方”的更多詳情，請聯系 Compliance-I。 未經中信證券事先書面授權，任何人不得以任何目的復制、發送或銷售本報告。未經中信證券事先書面授權，任何人不得以任何目的復制、發送或銷售本報告。 中信證券中信證券 2022 版權所有。保留一切權利。版權所有。保留一切權利。