一、市場(chǎng)容量大
中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)容量大,在未包括二手房交易、房地產(chǎn)金融、房地產(chǎn)交易服務(wù)、住房租賃、商業(yè)地產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域的情況下,僅在新建商品住宅開發(fā)銷售領(lǐng)域預(yù)計(jì)就有約 261-435 萬(wàn)億元的增量空間。上述增量源自城鎮(zhèn)居民人均居住面積提升、城鎮(zhèn)化率提升、人口自然增長(zhǎng)、過(guò)往住房供應(yīng)缺口、舊房改造等。
1、新建商品住宅開發(fā)銷售體量大,二手房交易規(guī)模亦達(dá)數(shù)萬(wàn)億級(jí)別
2016 年末,我國(guó)新建商品住宅銷售額達(dá) 9.9 萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng) 36.1%。2017年行業(yè)雖然屢遭打壓、調(diào)控,但商品住宅仍有顯著增長(zhǎng),2017 年 1-10 月銷售額為 8.6 萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng) 9.6%,預(yù)計(jì)全年大概率突破 10 萬(wàn)億元。二手房交易規(guī)模隨行業(yè)發(fā)展穩(wěn)步提升,我國(guó) 2015 年二手房交易規(guī)模為 3.47 萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng) 26%,其預(yù)計(jì)到 2020 年將達(dá) 5.65萬(wàn)億元,5 年增長(zhǎng) 63%。
二手房交易規(guī)模
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2、我國(guó)人均居住面積與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有增長(zhǎng)空間
2016 年,我國(guó)人均居住面積為 36.6 平方米,較 10 年前大幅增長(zhǎng)了 35%,房屋居住舒適度顯著提升,但與發(fā)達(dá)國(guó)家的人均居住面積相比仍存在一定的差距,如美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)、日本的人均居住面積分別達(dá) 65.03(美國(guó)普查局)、44.6(德國(guó)聯(lián)邦統(tǒng)計(jì)局)、44(Google Scholar)、44.68(日本統(tǒng)計(jì)年鑒)平方米??紤]到人均居住面積受人口密度影響,因此人口密度與我國(guó)較為接近的國(guó)家更具參考價(jià)值,我國(guó)人口密度介于美國(guó)和德國(guó)之間,并且小于英國(guó)和日本,總體差異度仍可接受,因此這四個(gè)國(guó)家的人均居住面積有望成為我國(guó)未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r的參照;而新加坡人口密度遠(yuǎn)超我國(guó)數(shù)十倍,人均居住面積不具備參考價(jià)值。由于美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和日本四個(gè)國(guó)家的人均居住面積數(shù)據(jù)中最小值為 44 平方米,我們保守估計(jì)未來(lái)我國(guó)人均居住面積將達(dá)到這一水平。
中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家人口密度和人均居住面積對(duì)比
國(guó)家 | 人口密度(人/平方公里) | 人均居住面積(平方米) |
美國(guó) | 35.32 | 65.03 |
中國(guó) | 146.85 | 36.6 |
德國(guó) | 236.94 | 44.6 |
英國(guó) | 271.31 | 44 |
日本 | 348.35 | 44.68 |
新加坡 | 7908.72 | 27.69 |
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3、城鎮(zhèn)化率仍有較大提升空間
目前我國(guó)城鎮(zhèn)化率已超過(guò)全球及中等收入國(guó)家水平,2016 年,我國(guó)城鎮(zhèn)化率為57.35%,較 2008 年提升了 10.36 個(gè)百分點(diǎn),年均增長(zhǎng) 1.3 個(gè)百分點(diǎn),增長(zhǎng)較上半程有所放緩,但整體水平與高收入國(guó)家相比仍存在較大差距,如德國(guó)、美國(guó)、英國(guó)、日本的城鎮(zhèn)化率分別高達(dá) 75.51%、 81.79% 、82.84% 、93.93%,未來(lái)我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展仍具有較大提升空間。
我國(guó)城鎮(zhèn)化率經(jīng)過(guò)快速增長(zhǎng)進(jìn)入后半程
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我國(guó)城鎮(zhèn)化率相比發(fā)達(dá)國(guó)家仍有較大提升空間
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4、人口保持增長(zhǎng)持續(xù)創(chuàng)造住房需求
我國(guó)人口持續(xù)增長(zhǎng),近 10 年保持在 5%左右的人口自然增長(zhǎng)率,2016 年在二胎政策影響下,人口增長(zhǎng)率小幅上升,達(dá)到 5.86%,預(yù)計(jì)未來(lái)我國(guó)人口仍將保持較好的增長(zhǎng)勢(shì)頭,為房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)創(chuàng)造住房需求。
我國(guó)人口持續(xù)增長(zhǎng)
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5、供給缺口回補(bǔ)空間大
過(guò)去十多年商品住房累計(jì)供給缺口較大,自 2000 年以來(lái),除 2010、12、14及 15 年這四個(gè)年份沒(méi)有缺口,其余年份每年均呈供不應(yīng)求態(tài)勢(shì),累計(jì)供給缺口達(dá) 85 億平方米。
2000 年至 2016 年形成的供應(yīng)總?cè)笨?br />
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2016 年后中國(guó)商品房住宅潛在總需求測(cè)算
序號(hào) | 指標(biāo) | 數(shù)值 |
① | 2016 年末總?cè)丝?/div> | 13.83 億人 |
② | 城鎮(zhèn)總?cè)丝?/div> | 7.93 億人 |
③ | 鄉(xiāng)村人口 | 5.9 億人 |
④ | 當(dāng)前城鎮(zhèn)人口居住建筑面積 | 36.6 平方米 |
⑤ | 參考發(fā)達(dá)國(guó)家人均居住面積得出的改善性需求(中性與樂(lè)觀兩種情況) | 英國(guó) 44 平方米 美國(guó) 65.03 平方米 |
⑥ | 現(xiàn)有城鎮(zhèn)人口人均居住面積改善空間 | 7.4 平方米28.43 平方米 |
⑦ | 改善需求總建筑面積 | 58.68 億平225.45 億平 |
⑧ | 2016 年末城鎮(zhèn)化率 | 57.35% |
⑨ | 城鎮(zhèn)化率提升需求總建筑面積(若城鎮(zhèn)化率達(dá)到 72%,即發(fā)達(dá)國(guó)家的 80%,且人均居住面按上述標(biāo)準(zhǔn)) | 89.15 億平131.76 億平 |
⑩ | 2000 年至 2016 年形成的供應(yīng)總?cè)笨?/div> | 85.48 億平 |
未考慮人口增長(zhǎng)的 2016 年之后的總潛在需求(⑦+⑨+⑩) | 233.31 億平 442.69 億平 | |
未來(lái)總?cè)丝跐撛谠黾?/div> | 2.17 億人 | |
未來(lái)潛在增加總?cè)丝诔擎?zhèn)化的數(shù)量 | 1.56 億人 | |
總?cè)丝谠鲩L(zhǎng)城鎮(zhèn)化所增加的住房需求 | 68.75 億平101.6 億平 | |
開發(fā)商增量總需求( ⑦+⑨+⑩+) | 302.06 億平 544.29 億平 | |
舊改總需求建筑面積(1998年前住宅存量約為 120億平方米,假設(shè)其中 50%將達(dá)到壽命極限) | 60 億平 | |
總市場(chǎng)容量(開發(fā)商增量總需求 +舊改總需求) | 362.06 億平 604.29 億平 | |
2016 年全國(guó)新建商品住宅均價(jià)(銷售額/銷售面積,統(tǒng)計(jì)局口徑) | 7202.58 元/平 | |
參考 2016 年房?jī)r(jià),2016年之后的住宅潛在需求金額 | 260.77 萬(wàn)億元 435.24 萬(wàn)億 |
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6、老舊房屋亟待更新改造
住建部原副部長(zhǎng)仇保興曾在 2010 年第六屆國(guó)際綠色建筑與建筑節(jié)能大會(huì)上指出,我國(guó)住房使用壽命只能約持續(xù) 25-30 年,近年來(lái)建造于上世紀(jì)八九十年代多起房屋坍塌事件也佐證了這一點(diǎn)。 “2009 年中國(guó)城鎮(zhèn)住房存量約為 170 億平方米,其中 1997 年房改以來(lái)新建的住宅存量約為 50 億平方米,總體上新建住房占比為 30%;相比而言,截至 1975 年,日本住房存量幾乎已經(jīng)全部更新?lián)Q代”,這表明房改之前的住宅存量約為 120 億平方米,我們假設(shè)這些存量住宅中有 50%將達(dá)到壽命極限,則約有 60 億平方米的住宅存在更新改造需求。
近年我國(guó)房屋使用壽命達(dá) 20-30 年后的坍塌事件
時(shí)間 | 事件 |
2009 年 8 月 | 石家莊市一座建于上世紀(jì) 80 年代的二層樓房倒塌 |
2012 年 12 月 | 交付 20 余年的寧波市錦屏街道 2 幢樓倒塌 |
2013 年 3 月 | 紹興市越城區(qū)一幢四層樓的民房倒塌 |
2014 年 4 月 | 浙江奉化只有 20 年歷史的居民樓突然坍塌 |
2016 年 1 月 | 南寧一住戶陽(yáng)臺(tái)突然坍塌,該房所在樓房是上世紀(jì) 80 年代建造的大板房,已超過(guò) 25 年的設(shè)計(jì)使用壽命 |
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7、結(jié)論:商品住宅開發(fā)細(xì)分領(lǐng)域增量空間約 261-435 萬(wàn)億元
我們通過(guò)城鎮(zhèn)化率、人均可居住面積、人口自然增長(zhǎng)、2000~2016 年住宅供應(yīng)缺口,以及老舊住宅更新等五大因素來(lái)測(cè)算未來(lái)我國(guó)住宅總建筑面積(假設(shè)以此計(jì)算的市場(chǎng)容量全部進(jìn)入商品房市場(chǎng))。其中,城鎮(zhèn)化率的提升、人均可居住面積的擴(kuò)大、人口的自然增長(zhǎng)形成的市場(chǎng)增量,以及 2000~2016 年形成的住宅供應(yīng)缺口,有利于開發(fā)商開拓市場(chǎng);而舊改需求對(duì)開發(fā)商而言不產(chǎn)生增量貢獻(xiàn),最高人民法院于 2016 年 2 月 23 日發(fā)布了《物權(quán)法解釋(一)》,包括不動(dòng)產(chǎn)登記與物權(quán)確認(rèn)等等,使《物權(quán)法》更具操作性,加強(qiáng)了居民對(duì)物權(quán)的保護(hù)意識(shí),開發(fā)商舊改拆除的房屋應(yīng)依法給予拆遷補(bǔ)償,并保障被征收人的居住條件。
最高人民法院發(fā)布《物權(quán)法》司法解釋主要內(nèi)容
時(shí)間 | 發(fā)布機(jī)構(gòu) | 文件名稱 | 主要內(nèi)容 |
2007 年 3月 | 全國(guó)人大 | 《中華人民共和國(guó)物權(quán)法》 | · 第四十二條 為了公共利益的需要,依照法律規(guī)定的權(quán)限和程序可以征收集體所有的土地和單位、個(gè)人的房屋及其他不動(dòng)產(chǎn)。征收集體所有的土地,應(yīng)當(dāng)依法足額支付土地補(bǔ)償費(fèi)、安置補(bǔ)助費(fèi)、地上附著物和青苗的補(bǔ)償費(fèi)等費(fèi)用,安排被征地農(nóng)民的社會(huì)保障費(fèi)用,保障被征地農(nóng)民的生活,維護(hù)被征地農(nóng)民的合法權(quán)益。征收單位、個(gè)人的房屋及其他不動(dòng)產(chǎn),應(yīng)當(dāng)依法給予拆遷補(bǔ)償,維護(hù)被征收人的合法權(quán)益;征收個(gè)人住宅的,還應(yīng)當(dāng)保障被征收人的居住條件。任何單位和個(gè)人不得貪污、挪用、私分、截留、拖欠征收補(bǔ)償費(fèi)等費(fèi)用。 · 第四十四條 因搶險(xiǎn)、救災(zāi)等緊急需要,依照法律規(guī)定的權(quán)限和程序可以征用單位、個(gè)人的不動(dòng)產(chǎn)或者動(dòng)產(chǎn)。被征用的不動(dòng)產(chǎn)或者動(dòng)產(chǎn)使用后,應(yīng)當(dāng)返還被征用人。單位、個(gè)人的不動(dòng)產(chǎn)或者動(dòng)產(chǎn)被征用或者征用后毀損、滅失的,應(yīng)當(dāng)給予補(bǔ)償。 |
2016 年 2月 | 最高人民法院 | 最高人民法院關(guān)于適用〈中華人民共和國(guó)物權(quán)法〉若干問(wèn)題的解釋(一) | (一)關(guān)于不動(dòng)產(chǎn)登記與物權(quán)確認(rèn)或基礎(chǔ)關(guān)系爭(zhēng)議 (二)關(guān)于預(yù)告登記的效力 (三)關(guān)于特殊動(dòng)產(chǎn)轉(zhuǎn)讓中的“善意第三人” (四)關(guān)于發(fā)生物權(quán)變動(dòng)效力的人民法院、仲裁委員會(huì)的法律文書的范圍 (五)關(guān)于按份共有人優(yōu)先購(gòu)買權(quán)的司法保護(hù) (六)關(guān)于善意取得制度的適用 |
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我們假設(shè)未來(lái)城鎮(zhèn)化率達(dá)到 72%(即達(dá)到發(fā)達(dá)國(guó)家 80%的水平),人均居住面積在中性和樂(lè)觀情況下分別達(dá)到 44(英國(guó))和 65(美國(guó))平方米,潛在總?cè)丝谶_(dá)到 16 億人,以此測(cè)算的住宅總需求建筑面積約為 362~ 604 億平方米,對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)規(guī)模約為 261~435 萬(wàn)億元,其中,對(duì)開發(fā)商有利的住宅市場(chǎng)增量約為302~ 544 億平方米,對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)規(guī)模約為 218~392 萬(wàn)億元。另外,由于目前我國(guó)租賃市場(chǎng)正處于政策紅利推動(dòng)下的快速發(fā)展時(shí)期,租賃市場(chǎng)或?qū)⒎至鞑糠仲?gòu)房需求。
二、觸角延伸范圍廣,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響大
1、房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng),其繁榮或降溫將顯著影響上、下游眾多行業(yè)領(lǐng)域
①為社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供了及其重要的實(shí)體場(chǎng)所;②促進(jìn)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展,包括材料、金屬開采、建筑業(yè)、家居、家電等;③帶動(dòng)了相關(guān)配套產(chǎn)業(yè)的繁榮,如金融業(yè)、教育、文化等;④為二手房交易及房屋租賃的提供了發(fā)展基礎(chǔ)。
房地產(chǎn)部分產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D
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房地產(chǎn)部分配套產(chǎn)業(yè)示意圖
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2、房地產(chǎn)支柱地位對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響大
新建商品房銷售額快速增長(zhǎng),截至 2016 年末,銷售額已達(dá) 11.8 萬(wàn)億元,2000年至 2016 年增長(zhǎng)了近 32 倍,年均復(fù)合增速超 24%。從商品房銷售額占 GDP現(xiàn)價(jià)的比重來(lái)看,該比例呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)——從 2000 年的 3.6%提升至 2016年的 15.8%,創(chuàng)歷史新高,這意味著房地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在加大,重要性在提升。商品房銷售面積累計(jì)同比增速每增加 9.5%,GDP 提高 0.1%。
商品房銷售額/GDP 呈上升趨勢(shì)
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2016 年,中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)增加值占 GDP 比重達(dá) 6.47%,創(chuàng)歷史新高。從國(guó)際比較來(lái)看,中國(guó)這一指標(biāo)仍處于較低水平,未來(lái)仍有增長(zhǎng)空間——發(fā)達(dá)國(guó)家房地產(chǎn)業(yè)早已度過(guò)了快速增長(zhǎng)階段,在人們普遍認(rèn)識(shí)中發(fā)達(dá)國(guó)家房地產(chǎn)業(yè)增加值占 GDP 的比重應(yīng)該不高,但從客觀數(shù)據(jù)來(lái)看,發(fā)達(dá)國(guó)家這一指標(biāo)仍處于高位,如美國(guó)常年處于 11%~12%的水平,英國(guó)從 2009 年的 9.2%快速上升至 2016 年 13.1%的新高,甚至連以租房為主、視房地產(chǎn)業(yè)為福利重要組成部分的德國(guó),該指標(biāo)在 2016 年也處于 11%的高位。
中國(guó)及部分發(fā)達(dá)國(guó)家房地產(chǎn)增加值占 GDP 比重
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從各行業(yè)對(duì) GDP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)來(lái)看,房地產(chǎn)業(yè)在三大產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)中排行前列,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度較高,支柱地位突出。
行業(yè)對(duì)GDP累計(jì)同比貢獻(xiàn)率(%)
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行業(yè)對(duì)GDP累計(jì)同比的拉動(dòng)(百分點(diǎn))
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三、地方政府對(duì)土地財(cái)政依賴度高
1、土地財(cái)政短期不可替代
中國(guó)近 20 年房地產(chǎn)的高速發(fā)展與土地財(cái)政密不可分,地方政府通過(guò)土地出讓金獲取充裕財(cái)力用于道路、交通、學(xué)校、醫(yī)院等公共設(shè)施建設(shè),促進(jìn)了地方城市的發(fā)展,而城市的發(fā)展又提升了土地的價(jià)值,反哺地方政府的土地出讓價(jià)值,形成良性循環(huán)。這種土地財(cái)政機(jī)制隨著時(shí)間的推移,不但成為了地方政府重要的財(cái)政收入來(lái)源,也是地方政府主要的償債來(lái)源之一,短期不可替代。
1)土地出讓金占公共財(cái)政收入比重大
A)省、直轄市
2016 年土地出讓金占財(cái)政收入比重超過(guò) 30%的省、直轄市有 14 個(gè),占全部 25 個(gè)省、直轄市的 56%,其中土地出讓金占比超過(guò)50%的省、直轄市有 6 個(gè),占比 43%,可見(jiàn)大部分省、直轄市的土地出讓金占財(cái)政收入比重較大。
2016 年省、直轄市土地出讓金占公共財(cái)政收入比重較大
序號(hào) | 省、直轄市 | 土地出讓金(億元) | 公共財(cái)政收入(億元) | 土地出讓金占比 |
1 | 江西 | 1211 | 1621 | 75% |
2 | 重慶 | 1497 | 2228 | 67% |
3 | 江蘇 | 5431 | 8121 | 67% |
4 | 安徽 | 1104 | 1793 | 62% |
5 | 河南 | 1436 | 2415 | 59% |
6 | 浙江 | 1973 | 3441 | 57% |
7 | 湖南 | 1173 | 2515 | 47% |
8 | 河北 | 1208 | 2851 | 42% |
9 | 四川 | 1412 | 3389 | 42% |
10 | 山東 | 2227 | 5529 | 40% |
11 | 廣西 | 626 | 1556 | 40% |
12 | 海南 | 244 | 628 | 39% |
13 | 廣東 | 3384 | 10390 | 33% |
14 | 天津 | 879 | 2723 | 32% |
15 | 山西 | 495 | 1702 | 29% |
16 | 遼寧 | 612 | 2127 | 29% |
17 | 甘肅 | 207 | 744 | 28% |
18 | 陜西 | 417 | 1834 | 23% |
19 | 吉林 | 287 | 1264 | 23% |
20 | 云南 | 361 | 1812 | 20% |
21 | 新疆 | 246 | 1331 | 18% |
22 | 黑龍江 | 169 | 1166 | 14% |
23 | 上海 | 799 | 5520 | 14% |
24 | 北京 | 429 | 5081 | 8% |
25 | 貴州 | 32 | 1503 | 2% |
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B)地級(jí)市
我們按照上述方法對(duì)地級(jí)市進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(數(shù)據(jù)最新更新至 2009 年),由于 wind沒(méi)有地級(jí)市的土地出讓金指標(biāo),因此以政府性基金收入(其中絕大部分為土地出讓金)指標(biāo)進(jìn)行替代。結(jié)果顯示,政府性基金收入占公共財(cái)政收入超過(guò) 50%的地級(jí)市有 169 個(gè),占比全部 240 個(gè)地級(jí)市的 70%,其中,政府性基金收入占公共財(cái)政收入超過(guò) 100%的地級(jí)市有 44 個(gè),占比 26%,可見(jiàn)地級(jí)市的土地出讓金占比也較大。
2009 年地級(jí)市土地出讓金占公共財(cái)政收入比重
序號(hào) | 地級(jí)市 | 政府性基金收入(億元) | 公共財(cái)政收入(億元) | 政府性基金收入占比 |
1 | 廣元 | 25.1 | 10.2 | 245% |
2 | 濰坊 | 322.7 | 158 | 204% |
3 | 綿陽(yáng) | 65.5 | 33.7 | 194% |
4 | 北海 | 27.6 | 17.2 | 161% |
5 | 杭州 | 820.7 | 520.8 | 158% |
6 | 鞍山 | 193.1 | 123.1 | 157% |
7 | 成都 | 569 | 387.4 | 147% |
8 | 南充 | 34.5 | 23.5 | 147% |
9 | 德陽(yáng) | 46.1 | 31.8 | 145% |
10 | 沈陽(yáng) | 463 | 320.2 | 145% |
11 | 營(yíng)口 | 82.1 | 57.1 | 144% |
12 | 自貢 | 24.4 | 17 | 143% |
13 | 阜新 | 25.8 | 18.6 | 139% |
14 | 眉山 | 24.7 | 18.4 | 134% |
15 | 三亞 | 35.8 | 26.7 | 134% |
16 | 濟(jì)南 | 280.9 | 210.2 | 134% |
17 | 寧波 | 564.3 | 432.8 | 130% |
18 | 衢州 | 49.1 | 37.9 | 130% |
19 | 大同 | 60.9 | 47.6 | 128% |
20 | 廊坊 | 87 | 69.3 | 126% |
21 | 大連 | 497 | 400.2 | 124% |
22 | 常州 | 260.2 | 215.9 | 121% |
23 | 臨沂 | 109.8 | 91.5 | 120% |
24 | 開封 | 34.9 | 29.5 | 118% |
25 | 溫州 | 227.1 | 195.6 | 116% |
26 | 滁州 | 42.9 | 37.1 | 116% |
27 | 臺(tái)州 | 157.4 | 136 | 116% |
28 | 亳州 | 19.8 | 17.3 | 115% |
29 | 宣城 | 40.2 | 35.4 | 113% |
30 | 黃山 | 23.4 | 20.8 | 112% |
31 | 金華 | 144.4 | 129.3 | 112% |
32 | 紹興 | 178.7 | 160.4 | 111% |
33 | 寧德 | 30.4 | 27.5 | 110% |
34 | 舟山 | 52.8 | 48.8 | 108% |
35 | 九江 | 54.6 | 50.5 | 108% |
36 | 佛山 | 271.2 | 254.7 | 106% |
37 | 撫順 | 56.4 | 53.8 | 105% |
38 | 青島 | 390 | 377 | 103% |
39 | 防城港 | 19 | 18.5 | 103% |
40 | 蕪湖 | 70.4 | 69.4 | 101% |
41 | 麗水 | 37.7 | 37.4 | 101% |
42 | 滄州 | 64.9 | 64.7 | 100% |
43 | 湖州 | 80.2 | 80 | 100% |
44 | 咸寧 | 18.1 | 18.1 | 100% |
45 | 西安 | 180 | 181.4 | 99% |
46 | 撫州 | 35.2 | 35.6 | 99% |
47 | 嘉興 | 140 | 141.7 | 99% |
48 | 合肥 | 176.5 | 180.9 | 98% |
49 | 連云港 | 87.6 | 90.2 | 97% |
50 | 遂寧 | 12.7 | 13.1 | 97% |
51 | 新余 | 31.5 | 33 | 95% |
52 | 長(zhǎng)春 | 136 | 142.7 | 95% |
53 | 蚌埠 | 30.2 | 31.7 | 95% |
54 | 南平 | 29.7 | 31.4 | 95% |
55 | 鎮(zhèn)江 | 94.7 | 101.6 | 93% |
56 | 阜陽(yáng) | 27.3 | 29.9 | 91% |
57 | 白山 | 18 | 19.8 | 91% |
58 | 福州 | 177.5 | 195.3 | 91% |
59 | 駐馬店 | 26.5 | 29.3 | 90% |
60 | 樂(lè)山 | 30.9 | 34.3 | 90% |
61 | 哈爾濱 | 172.8 | 193.4 | 89% |
62 | 太原 | 104.8 | 117.5 | 89% |
63 | 廣安 | 14.3 | 16.2 | 89% |
64 | 宜春 | 42.1 | 47.7 | 88% |
65 | 鐵嶺 | 42.3 | 48 | 88% |
66 | 南寧 | 105.1 | 120.5 | 87% |
67 | 衡水 | 18.8 | 21.7 | 87% |
68 | 貴陽(yáng) | 91.3 | 105.4 | 87% |
69 | 玉林 | 26.2 | 30.6 | 86% |
70 | 鹽城 | 104.9 | 126.8 | 83% |
71 | 安慶 | 34.1 | 41.6 | 82% |
72 | 棗莊 | 49.8 | 60.8 | 82% |
73 | 宿州 | 15 | 18.5 | 81% |
74 | 梧州 | 19 | 23.5 | 81% |
75 | 南昌 | 93.8 | 115.9 | 81% |
76 | 鷹潭 | 14.5 | 18.1 | 80% |
77 | 徐州 | 131.6 | 164.3 | 80% |
78 | 龍巖 | 43.2 | 54.3 | 80% |
79 | 六安 | 26.1 | 33.1 | 79% |
80 | 惠州 | 78.9 | 101.6 | 78% |
81 | 內(nèi)江 | 12.5 | 16.2 | 77% |
82 | 達(dá)州 | 18.1 | 23.4 | 77% |
83 | 信陽(yáng) | 21.5 | 28 | 77% |
84 | 肇慶 | 42.3 | 55.9 | 76% |
85 | 廣州 | 530.7 | 702.7 | 76% |
86 | 贛州 | 50.9 | 68.1 | 75% |
87 | 三明 | 28.4 | 38 | 75% |
88 | 武漢 | 236.1 | 316.1 | 75% |
89 | 晉城 | 35.7 | 48.1 | 74% |
90 | 運(yùn)城 | 19 | 26.3 | 72% |
91 | 莆田 | 27.4 | 37.9 | 72% |
92 | 瀘州 | 23.2 | 32.1 | 72% |
93 | 保定 | 52.8 | 73.3 | 72% |
94 | 周口 | 22.1 | 30.9 | 72% |
95 | 宜昌 | 39.4 | 54.9 | 72% |
96 | 濟(jì)寧 | 95.9 | 134.7 | 71% |
97 | 蘭州 | 40.4 | 57 | 71% |
98 | 廈門 | 170.3 | 240.6 | 71% |
99 | 泰安 | 64.7 | 91.4 | 71% |
100 | 牡丹江 | 21.5 | 30.6 | 70% |
101 | 陽(yáng)江 | 14.1 | 20.2 | 70% |
102 | 湛江 | 36.7 | 52.7 | 70% |
103 | 商丘 | 24.5 | 35.4 | 69% |
104 | 淮北 | 15.3 | 22.1 | 69% |
105 | 孝感 | 18.5 | 27 | 69% |
106 | 益陽(yáng) | 14 | 20.6 | 68% |
107 | 東營(yíng) | 55 | 80.9 | 68% |
108 | 普洱 | 11.3 | 16.6 | 68% |
109 | 欽州 | 14.2 | 21 | 67% |
110 | 景德鎮(zhèn) | 16.4 | 24.3 | 67% |
111 | 柳州 | 41.2 | 61.4 | 67% |
112 | 黑河 | 6.6 | 9.9 | 67% |
113 | 伊春 | 3.9 | 5.9 | 66% |
114 | 漳州 | 46.6 | 70.9 | 66% |
115 | 日照 | 28.3 | 43.5 | 65% |
116 | 鄂爾多斯 | 105.1 | 162 | 65% |
117 | 東莞 | 149.2 | 231.2 | 65% |
118 | 張家口 | 30.3 | 47 | 64% |
119 | 隨州 | 4.9 | 7.6 | 64% |
120 | 聊城 | 35.6 | 55.4 | 64% |
121 | 蘇州 | 476.6 | 745.2 | 64% |
122 | 許昌 | 29.8 | 47.1 | 63% |
123 | 江門 | 52.8 | 83.6 | 63% |
124 | 衡陽(yáng) | 29.4 | 46.6 | 63% |
125 | 吉安 | 25.1 | 39.7 | 63% |
126 | 襄陽(yáng) | 22.9 | 37 | 62% |
127 | 遼陽(yáng) | 29.4 | 48 | 61% |
128 | 長(zhǎng)沙 | 150.6 | 246.3 | 61% |
129 | ???/div> | 23.5 | 38.4 | 61% |
130 | 雅安 | 6.6 | 10.9 | 61% |
131 | 鶴壁 | 10.9 | 18 | 60% |
132 | 宜賓 | 24.6 | 41 | 60% |
133 | 邢臺(tái) | 25.7 | 43 | 60% |
134 | 齊齊哈爾 | 20.5 | 34.5 | 59% |
135 | 貴港 | 11.5 | 19.5 | 59% |
136 | 菏澤 | 35.8 | 60.6 | 59% |
137 | 萊蕪 | 19.2 | 32.7 | 59% |
138 | 上饒 | 28.2 | 48.1 | 59% |
139 | 邵陽(yáng) | 14.9 | 25.5 | 59% |
140 | 南陽(yáng) | 32.9 | 56.2 | 59% |
141 | 唐山 | 99.1 | 169.7 | 58% |
142 | 漯河 | 11.8 | 20.4 | 58% |
143 | 麗江 | 6.7 | 11.7 | 58% |
144 | 百色 | 16.5 | 28.5 | 58% |
145 | 淮安 | 55.5 | 96.5 | 58% |
146 | 南通 | 114 | 199 | 57% |
147 | 黃石 | 14.8 | 26 | 57% |
148 | 錦州 | 26.9 | 48 | 56% |
149 | 長(zhǎng)治 | 38.6 | 69.6 | 56% |
150 | 河源 | 11.1 | 20.2 | 55% |
151 | 濱州 | 43.9 | 80.2 | 55% |
152 | 呂梁 | 32.4 | 59.7 | 54% |
153 | 揚(yáng)州 | 69.3 | 128.1 | 54% |
154 | 威海 | 55.5 | 102.5 | 54% |
155 | 忻州 | 18.1 | 33.5 | 54% |
156 | 淮南 | 20.1 | 37.3 | 54% |
157 | 陽(yáng)泉 | 15.9 | 29.8 | 53% |
158 | 鄭州 | 159.5 | 301.9 | 53% |
159 | 清遠(yuǎn) | 26.4 | 50 | 53% |
160 | 南京 | 228.5 | 434.5 | 53% |
161 | 綏化 | 10.1 | 19.3 | 52% |
162 | 攀枝花 | 18.2 | 34.9 | 52% |
163 | 朔州 | 23.8 | 46.2 | 51% |
164 | 池州 | 12.4 | 24.1 | 51% |
165 | 秦皇島 | 28.7 | 56.3 | 51% |
166 | 泉州 | 76 | 150.1 | 51% |
167 | 石家莊 | 63 | 126 | 50% |
168 | 宿遷 | 31.5 | 63.1 | 50% |
169 | 泰州 | 68.8 | 138.6 | 50% |
170 | 十堰 | 12.7 | 25.8 | 49% |
171 | 安陽(yáng) | 27.2 | 55.2 | 49% |
172 | 遵義 | 22.5 | 46.3 | 49% |
173 | 云浮 | 9.1 | 18.8 | 49% |
174 | 邯鄲 | 41.9 | 87.2 | 48% |
175 | 德州 | 26.4 | 55.3 | 48% |
176 | 丹東 | 23.8 | 50.1 | 48% |
177 | 中山 | 52.4 | 110.4 | 47% |
178 | 昆明 | 95 | 201.6 | 47% |
179 | 承德 | 21.1 | 45.2 | 47% |
180 | 濮陽(yáng) | 11.7 | 25.3 | 46% |
181 | 晉中 | 26.7 | 57.8 | 46% |
182 | 梅州 | 14.2 | 30.8 | 46% |
183 | 四平 | 9.8 | 21.4 | 46% |
184 | 新鄉(xiāng) | 25.5 | 55.9 | 46% |
185 | 無(wú)錫 | 189.5 | 415.9 | 46% |
186 | 三門峽 | 18.8 | 41.5 | 45% |
187 | 桂林 | 25 | 55.1 | 45% |
188 | 盤錦 | 19.6 | 43.4 | 45% |
189 | 松原 | 11.4 | 25.8 | 44% |
190 | 萍鄉(xiāng) | 11.9 | 27.3 | 44% |
191 | 淄博 | 55.1 | 128.8 | 43% |
192 | 鄂州 | 5.8 | 13.6 | 42% |
193 | 葫蘆島 | 15.7 | 37.3 | 42% |
194 | 臨汾 | 26.4 | 62.9 | 42% |
195 | 韶關(guān) | 17 | 40.7 | 42% |
196 | 荊州 | 9.3 | 22.4 | 42% |
197 | 通化 | 10.6 | 26 | 41% |
198 | 婁底 | 11.3 | 28.1 | 40% |
199 | 懷化 | 10.3 | 25.5 | 40% |
200 | 揭陽(yáng) | 10.8 | 28.9 | 38% |
201 | 平頂山 | 26.3 | 70.3 | 37% |
202 | 白城 | 4.7 | 12.6 | 37% |
203 | 馬鞍山 | 23.4 | 63.7 | 37% |
204 | 荊門 | 6.4 | 18.1 | 35% |
205 | 汕尾 | 6.9 | 19.7 | 35% |
206 | 朝陽(yáng) | 14.7 | 42.1 | 35% |
207 | 永州 | 9.3 | 26.8 | 35% |
208 | 佳木斯 | 4.9 | 14.5 | 33% |
209 | 洛陽(yáng) | 39.3 | 120.3 | 33% |
210 | 漢中 | 4.6 | 14.4 | 32% |
211 | 岳陽(yáng) | 13.7 | 43.7 | 31% |
212 | 呼和浩特 | 32.2 | 106.8 | 30% |
213 | 深圳 | 262 | 880.8 | 30% |
214 | 煙臺(tái) | 55.5 | 189.1 | 29% |
215 | 遼源 | 4.2 | 14.4 | 29% |
216 | 郴州 | 14.2 | 48.8 | 29% |
217 | 包頭 | 37.7 | 130.3 | 29% |
218 | 大慶 | 24.1 | 84.5 | 29% |
219 | 珠海 | 27.4 | 101.4 | 27% |
220 | 焦作 | 14.4 | 54.4 | 26% |
221 | 株洲 | 17.6 | 66.6 | 26% |
222 | 雞西 | 4.8 | 18.4 | 26% |
223 | 張家界 | 3.1 | 12 | 26% |
224 | 黃岡 | 8 | 32.2 | 25% |
225 | 本溪 | 12.2 | 50.3 | 24% |
226 | 鶴崗 | 2.8 | 11.7 | 23% |
227 | 銅陵 | 7.5 | 33 | 23% |
228 | 玉溪 | 12 | 54.2 | 22% |
229 | 常德 | 11.3 | 51.2 | 22% |
230 | 汕頭 | 11.9 | 58.5 | 20% |
231 | 七臺(tái)河 | 3.3 | 16.8 | 20% |
232 | 潮州 | 3.5 | 18.2 | 19% |
233 | 湘潭 | 7.1 | 38.7 | 18% |
234 | 寶雞 | 5 | 30.1 | 17% |
235 | 茂名 | 6.4 | 41.7 | 15% |
236 | 雙鴨山 | 2.6 | 17.8 | 14% |
237 | 六盤水 | 3.6 | 37.1 | 10% |
238 | 咸陽(yáng) | 2.7 | 31.7 | 8% |
239 | 延安 | 5.6 | 90.5 | 6% |
240 | 拉薩 | 0.1 | 15.6 | 1% |
數(shù)據(jù)來(lái)源:公開資料整理
2、地方政府性債務(wù)對(duì)土地出讓收入依賴度高
地方政府性債務(wù)對(duì)土地出讓收入的依賴程度較高,截至 2012 年底,11 個(gè)省級(jí)、316 個(gè)市級(jí)、1396 個(gè)縣級(jí)政府承諾以土地出讓收入償還的債務(wù)余額 34865 億元,占省市縣三級(jí)政府負(fù)有償還責(zé)任債務(wù)余額 93643 億元的 37.23%。我們統(tǒng)計(jì)了23 個(gè)省、直轄市政府承諾以土地出讓收入償還的債務(wù)余額占償還責(zé)任債務(wù)的比重(下稱“土地出讓金償債比重”),17 個(gè)省、直轄市的土地出讓金償債比重超過(guò) 30%,占比全部 23 個(gè)省、直轄市的 74%,其中土地出讓金償債比重超過(guò) 50%省、直轄市有 6 個(gè),占比 26%,可見(jiàn)無(wú)論全國(guó)還是省市,政府債務(wù)對(duì)土地出收入的依賴度均較高。
省、直轄市政府債務(wù)對(duì)土地出讓收入依賴度較高
序號(hào) | 省、直轄市 | 政府承諾以土地出讓收入償還的債務(wù)余額 :占償還責(zé)任債務(wù)比重 |
1 | 浙江 | 66.27% |
2 | 天津 | 64.56% |
3 | 北京 | 60.30% |
4 | 福建 | 57.13% |
5 | 海南 | 56.74% |
6 | 重慶 | 50.89% |
7 | 江西 | 46.72% |
8 | 上海 | 44.06% |
9 | 湖北 | 42.99% |
10 | 四川 | 40.00% |
11 | 遼寧 | 38.91% |
12 | 廣西 | 38.09% |
13 | 山東 | 37.84% |
14 | 江蘇 | 37.48% |
15 | 安徽 | 36.21% |
16 | 黑龍江 | 36.10% |
17 | 湖南 | 30.87% |
18 | 廣東 | 26.99% |
19 | 陜西 | 26.73% |
20 | 吉林 | 22.99% |
21 | 甘肅 | 22.40% |
22 | 河北 | 22.13% |
23 | 山西 | 20.67% |
數(shù)據(jù)來(lái)源:公開資料整理
綜上所述,房地產(chǎn)業(yè)是毋庸置疑的支柱產(chǎn)業(yè),其宏觀之母、周期之母地位決定了和大部分行業(yè)是一榮俱榮、一損俱損的關(guān)系。
相關(guān)報(bào)告:智研咨詢發(fā)布的《2018-2024年中國(guó)商品住宅開發(fā)市場(chǎng)專項(xiàng)調(diào)研及投資前景分析報(bào)告》



