在本专题的上一篇报告中，我们着重分析了中国房地产的整体周期变化、各线城市房地产的周期差异及其宏观影响。在本轮周期之前，一二三线的住宅价格走势高度一致，只是价格增长的幅度不同。从本轮周期开始，一二三线城市之间以及内部的住宅价格走势出现结构性分化。本轮房地产的复苏回暖具有明显的先后顺序，一线城市最先，二线城市随后，三线城市最后。

本篇报告中，我们以35个大中城市为重点分析对象，从供给需求、金融信贷、调控政策等方面，解析驱动和影响房价的多方面因素；并通过不同城市各因素的量化和排名，判断重点城市的房价走势，探析目前房价仍具有上涨潜力的城市。

我们从需求、供给以及金融三个角度分析了本轮房地产走势分化的结构性因素。需求因素中，常住人口/户籍人口，工作人口/常住人口以及小学生在校人数增速代表着对房地产以及学区房的存量刚需，优质的公共资源数量代表着未来可能潜在的人口流入以及刚需，与房价涨幅成正相关；供给因素中，人均广义库存，人均土地购置面积代表着房地产当前以及未来的供给，与房价涨幅成负相关关系；金融因素中，房价/收入比代表着购房的风险偏好，其越高意味着投机需求越大，在利好的刺激下，购房的热情越高，越容易推动房地产价格的上涨。实证检验，这七项指标与本次的房价涨幅具有显著的统计相关性，可以较好的解释不同城市本轮房地产价格的分化。

我们通过房价累计涨幅排名，以筛选出近年来房价表现良好的“绩优股”。选取35个城市在过去两轮周期中，也即自2012年7月以来的房价累计涨幅进行排名，前15位房价表现良好的“绩优股”城市为：深圳，厦门，广州，上海，南京，合肥，北京，郑州，福州，武汉，杭州，天津，石家庄，长沙，济南。

我们通过对比房价累计涨幅与该城市房地产基本面的强弱，来筛选未来房价仍有上涨空间的“潜力股”。将过去两轮周期中35个大中城市的房价累计涨幅排名，与各个城市房地产基本面排名两者计算差值，得到前15位基本面排名比较靠前，但房价涨幅相对靠后的“潜力股”城市为：乌鲁木齐、成都、海口、天津、宁波、哈尔滨、西宁、北京、上海、杭州、石家庄、兰州、呼和浩特、大连、深圳。

最后值得注意的是，我们上述的量化指标都是衡量的房地产基本面。在具体投资某一个城市房地产时，还要综合当地的调控政策、市场情绪等这些非量化指标进行判断。

风险提示：宏观经济大幅下行，货币政策大幅收紧，房地产调控政策超预期变动。

在本专题的上一篇报告中，我们着重分析了中国房地产的整体周期变化、各线城市房地产的周期差异以及其宏观影响。从房地产本身周期轮动的规律来看，当前中国整体的房地产市场各项指标同比增速都已进入下行周期，并很可能持续到2018年二、三季度，届时房地产下行对于宏观经济的负面影响将表现得最为充分；一二线城市房价增速处于下行周期后半段，三线城市整体房价仍处于加速上涨阶段，房价的结构性分化显著，本轮房地产的复苏回暖具有明显的先后顺序，一线城市最先，二线城市随后，三线城市最后。

在本篇报告中，我们将从供给需求、金融信贷、调控政策等方面，解析驱动和影响房价的多方面因素；并通过不同城市各因素的量化和排名，判断重点城市的房价走势，探析目前房价仍具有上涨潜力的城市。我们将主要以35个大中城市为重点分析对象，其中包括4个直辖市、22个省会城市、4个自治区首府（西藏拉萨除外）、5个计划单列市（大连、青岛、宁波、厦门、深圳）。具体为：北京、天津、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、广州、深圳、南宁、海口、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐。

本文主要内容安排如下：第一部分是分析驱动房价的需求因素，主要包括常住人口/户籍人口，工作人口/常住人口，小学生在校增速等；第二部分是分析驱动房价的供给因素，主要考察土地供给和房地产库存两方面；第三部分探讨驱动房价的金融因素，包括信贷数量、信贷价格（利率水平）、估值指标（房价收入比）等；第四部分简单分析房地产调控政策对于上述因素的作用机制；第五部分是结论，以及对于重点城市房价走势的展望。

一、驱动房价的需求因素：人口与流动

人口是影响房价需求的根本因素，我们将人口因素区分为存量人口和未来潜在的人口流入。其中，未来潜在的人口流入主要取决于当地的优质资源。

1.1 存量人口需求

通常来讲，本地户籍人口拥有家庭提供的存量住房，外来常住人口是购房的刚性需求来源。常住人口/户籍人口越大，说明外来常住人口比例越多，购房需求越大。在常住人口中，工作人口的比例越高，对房地产需求的购买力越强。另外，在校小学生人数增速越快，说明该地区有持续的青壮年人口增长，对房地产的需求也会增大。因此，我们使用常住人口/户籍人口，工作人口/常住人口，以及小学生在校人数增速来衡量一个地区的房地产需求。

1、常住人口/户籍人口

本地户籍人口拥有家庭提供的存量住房，外来常住人口是购房的刚性需求来源。常住人口/户籍人口越大，说明外来常住人口比例越多，购房需求越大。

我们选取了35个大中城市在本轮房价周期中（2015年1月到2017年6月）新建住宅价格的累计涨幅，以及各城市2011年-2015年间的常住人口/户籍人口比例的均值，作为对比和考察的指标。得出的结论是：房价的上涨幅度与该地区常住人口/户籍人口的比例具有明显的正相关关系。

具体来看：

• 本轮房价涨幅越高的城市，常住人口/户籍人口越高。典型城市是深圳、厦门、上海、北京、广州和天津。尤其是深圳，常住人口/户籍人口为350%，是35个大中城市常住人口/户籍人口均值126%的将近3倍。这也是本轮周期中深圳房价复苏最快，上涨幅度最高的一个原因。

• 房价涨幅与常住人口/户籍人口之间，拟合方程系数显著，拟合优度达0.46，说明二者存在紧密的相关性。如果我们将样本缩小至房价累积涨幅前十的大中城市（深圳、厦门、合肥、南京、上海、广州、北京、杭州、郑州、武汉），发现方程的拟合优度进一步上升，高达0.76。说明房价累积涨幅越高的城市，二者的相关性更高。

  
  

2、工作人口/常住人口

常住人口中，工作人口的比例越高，代表该城市潜在的购买力越强，年轻化程度越高，住房刚性需求增长的潜力越大。

我们选取了35个大中城市在本轮房价周期中（2015年1月到2017年6月）新建住宅价格的累计涨幅，以及各城市2011年-2015年间的工作人口/常住人口比例的均值进行对比，得出的结论是：房价的上涨幅度与该地区工作人口/常住人口比例具有较为明显的正相关关系。

具体来看，

• 房价涨幅越高的城市，工作人口/常住人口的比例越高。深圳作为本轮房价上涨的领头羊，工作人口/常住人口排名第一，将近80%，是35个大中城市平均值31%的2倍还多。

• 房价涨幅与工作人口/常住人口比例相关性的弹性，随着后者的提高而进一步增加。以全部35个大中城市为样本观察，每当工作人口/常住人口上升1个百分点时，房价的涨幅随之上升0.56个百分点；而我们筛选工作人口/常住人口比例超过50%的前10大城市，每当工作人口/常住人口上升1个百分点时，房价的涨幅随之上升1.15个百分点。

  
  

3、小学生在校人数增速

小学生在校人数增加，意味着该城市青壮年人口增加，对房地产或者学区房的需求增加。随着社会对教育的越来越重视，争夺优质的教育资源，会大幅度助推房价的上涨。

选取35个大中城市在本轮房价周期中（2015年1月到2017年6月）新建住宅价格的累计涨幅，以及各城市2011年-2015年间小学生的在校人数增速的均值进行对比，可知：房价的上涨幅度与该地区新增小学生在校人数增速正相关。

具体来看，

• 房价涨幅越高的城市，小学生在校人数增速也偏高。35个大中城市小学生在校人数增速平均是1.85，而厦门、合肥和深圳的小学生增速分别为8.2、7.9和6.9，是平均值的4倍还多，房价涨幅在本轮周期中也属于较高的城市。同时，两个指标线性方程的0.4324，在统计上较为显著。

• 房价涨幅与小学生在校人数增速的相关性及其变动弹性，都随着后者的提高而进一步增加。以全部35个大中城市为样本观察，两个指标线性方程的拟合优度为0.4324，小学生在校人数增速每增加1个百分点，推动房价上涨4.2个百分点；而若只考虑小学生人数增速为正的城市，两个指标线性方程的拟合优度提升至0.5323，房价涨幅对小学生在校人数增速的弹性也进一步上升到6.5左右。

• 如果我们只观察35个大中城市小学生在校人数增速前十的城市，具体包括厦门、合肥、深圳、郑州、北京、长沙、天津、石家庄、福州和青岛，回归方程的拟合优度进一步提高到0.663，房价涨幅对小学生在校人数增速的弹性上升到7.8。也即是说，对于小学生在校人数持续增加的城市，小学生在校人数增速每增加1个百分点，推动房价上涨7.8个百分点。

  
  

1.2 潜在人口流入需求

一个城市优质公共资源越多，该城市潜在的人口流入越多。教育和医疗是我国稀缺的优质公共资源。我们用一个城市的211大学数量+三甲医院数量来衡量该城市的优质公共资源。也即是说，211大学+三甲医院数量越多，该地将可能有更多的人口流入。

我们选取了35个大中城市在本轮房价周期中（2015年1月到2017年6月）新建住宅价格的累计涨幅，以及各城市的211大学数量+三甲医院数量进行对比，得出的结论是：房价的上涨幅度与该地区211大学数量+三甲医院数量具有较为明显的正相关关系。

具体来看，北京、上海、广州作为优质公共资源最多的三个城市，能够较好的支撑本轮房价的上涨。而深圳作为本轮房价上涨的领头羊，其优质公共资源依然匮乏。

二、驱动房价的供给因素：库存与土地

驱动房价的供给因素主要包括库存和土地两个方面。从理论上看，一个城市地产库存越高、供地越多，说明其商品房供给越充分，房价上涨的空间越小；而当一个城市地产库存处于历史低位，或供地面积收缩，则其房价上涨的潜力则较大。

2.1 房地产库存

1、房地产库存的计算

在计算住房库存之前，我们需要厘清一下有关房地产面积常用的几个指标的内涵关系。

• 商品房施工面积：报告期内施工的全部房屋（包括地下室、半地下室以及配套房屋）建筑面积。包括本期新开工的面积和上年开工跨入本期继续施工的房屋面积，以及上期已停建在本期恢复施工的房屋面积。本期竣工和本期施工后又停建缓建的房屋面积仍包括在施工面积中，多层建筑应填各层建筑面积之和。

• 商品房新开工面积：在报告期内新开工建设的房屋面积。

• 商品房竣工面积：报告期内房屋建筑按照设计要求已全部完工，达到住人和使用条件，经验收鉴定合格或达到竣工验收标准，可正式移交使用的各栋房屋建筑面积的总和。

• 商品房待售面积：指房地产开发企业报告期末已竣工的可供销售或出租的商品房屋建筑面积中，尚未销售或出租的商品房屋建筑面积，包括以前年度竣工和本期竣工的房屋面积。

  
  

可见，商品房新开工面积和竣工面积都包含在施工面积中。商品房待售面积是指已竣工但尚未销售或出租的商品房屋建筑面积。所谓的库存就是指没有销售的建筑面积。狭义的库存一般指商品房待售面积，广义的库存不仅包括已竣工未销售面积，还包括正在施工中还未销售的建筑面积。由于期房销售，一些还在施工的建筑以期房的形式预售。所以：

• 狭义的库存=商品房待售面积

• 广义的库存=商品房待售面积+（施工面积-竣工面积-期房销售）

  
  

此外，为了消除城市规模对库存的影响，我们还计算了相应城市的人均库存，等于库存/常住人口。

2、狭义库存与广义库存

理论上，库存越低的城市，在其它条件不变的情况下，房价涨幅越高。我们选取35个大中城市的房价和库存数据进行分析：房价的累积涨幅为2015年1月到2017年6月的累积涨幅（本轮周期），狭义和广义库存均为2011年-2015年的累计值，人均狭义和广义库存为2011年-2015年的平均值。

具体来看：

• 累计狭义和广义库存，与房价涨幅均没有明显的负相关关系，尤其是对于本轮房价涨幅较高的城市，如合肥，南京，广州和上海。而值得一提的是，一线城市由于规模较大，库存也都普遍较高。

• 人均狭义和广义库存，与房价涨幅的负相关关系更加明显。为了消除城市规模对库存的影响，我们计算了各城市的人均狭义库存和人均广义库存，并考察其与房价涨幅之间的关系。整体来看，人均狭义库存越高的城市，房价涨幅越低，二者的相关性优于狭义库存与房价涨幅之间的关系，但对于涨幅较高的几个城市，人均狭义库存与其房价涨幅负相关性并不紧密。人均广义库存与房价涨幅之间也存在显著的负相关性，例如深圳的人均广义库存最低，房价的涨幅也最高，而其它几个涨幅较高的城市，如北京，上海，广州，天津以及合肥，在过去5年里人均广义库存也较低。