2018年中國重點50城房地產(chǎn)行業(yè)基本面、2019年上半年房地產(chǎn)行業(yè)主要指標周期波動幅度及房企競爭方式轉換分析[圖]

    一、行業(yè)進入總量高位，增速低位時代

    選取1999年至2018年的行業(yè)銷售數(shù)據(jù)1，配合中國人口總量和城鎮(zhèn)化發(fā)展分析行業(yè)銷售總量變化。受到政策影響，歷史上行業(yè)銷售金額、面積和房價2同比增速出現(xiàn)較大波動，但波動從2016年開始縮小。為了平滑行業(yè)波動，以1999年為基準，計算后續(xù)每一年房地產(chǎn)銷售金額、面積及單價在當年的年復合增速，增速時間段為1999年至當年。年復合增速在下圖2、3、4中標注為紅色線，復合增速從2000年開始產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

    從2000-2018年各指標年復合增速變化趨勢來看，行業(yè)銷售端的面積和總金額復合增速逐漸放緩。根據(jù)復合增速變化趨勢分段計算年同比增速和復合增速均值。發(fā)現(xiàn)銷售面積年同比增速和復合增速出現(xiàn)明顯收窄，同時期出現(xiàn)明顯相同情況的還有城鎮(zhèn)人口數(shù)。中國總人口增速在1999年至2018年期間從12.57億人增長到13.95億人，年同比增速呈現(xiàn)逐步下降?？側丝?005年增長率從0.6%-0.8%換擋成為0.5%左右，2018年增長率進一步下滑到0.38%。與此同時，城鎮(zhèn)人口在1999年至2018年期間從4.37億人增長到8.31億人，年復合增速3.44%。年度同比增速從1999年5.1%逐步下降到2018年2.2%。

    房地產(chǎn)行業(yè)銷售金額總量由銷售面積和價格兩方面因素影響。從影響力度上來看，銷售面積對行業(yè)銷售金額總量的影響較大。截止到2018年我國城鎮(zhèn)化率達到59.58%。雖然中國城鎮(zhèn)化率相比發(fā)達國家仍有上升的空間，但隨著人口總量增速放緩和城鎮(zhèn)化發(fā)展水平逐步達到高位，總量增速和城鎮(zhèn)化增速可能會不斷放緩。

    從總量分析來看房地產(chǎn)行業(yè)長期銷售面積的變化與人口總量變化趨勢基本一致。如果假設當前‚房住不炒總基調在可見時間內(nèi)長期堅持，行業(yè)價格受政策調控，那么行業(yè)銷售金額總量可能會隨總人口增長放緩而進入到總量高位而增速低位的階段。

    房地產(chǎn)行業(yè)銷售端數(shù)據(jù)和人口分段增速均值

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    相關報告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國房地產(chǎn)開發(fā)行業(yè)市場運營態(tài)勢及未來發(fā)展趨勢報告》

    1999-2018年房地產(chǎn)銷售金額及同比增速

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    1999-2018年房地產(chǎn)銷售面積及同比增速

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    1999-2018年房地產(chǎn)銷售單價及同比增速

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    1999-2018年中國總人口年增長

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    1999-2018城鎮(zhèn)人口增速逐步放緩

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    1999-2018中國城鎮(zhèn)化率不斷提升，變化速率降低

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    二、房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析：行業(yè)調控方式轉變，發(fā)展方式換擋

    1、行業(yè)主要指標周期波動幅度減弱

    從行業(yè)的周期波動來看，中國房地產(chǎn)行業(yè)進入2000年以來，一共經(jīng)歷了四次收緊調控。疊加行業(yè)主要指標的同比增速和歷次調控政策的松緊程度來看（如下圖8-10，灰色代表行業(yè)政策調控偏緊，黃色代表行業(yè)政策調控放松），行業(yè)基本面主要指標的同比增速在政策松緊變換中呈現(xiàn)明顯波動。但是本輪調控政策從2016年9月3底持續(xù)至今，行業(yè)主要指標的同比增速波動區(qū)間較前幾輪波動區(qū)間明顯收窄。

    所謂‚因城施策是指各城市根據(jù)實際情況，在房地產(chǎn)政策松緊上采取適合本地經(jīng)濟和居民收入水平的相應政策。2016年3月17日《2016年政府工作報告》首次提出要“因城施策”的政策理念，即‚完善支持居民住房合理消費的稅收、信貸政策，適應住房剛性需求和改善性需求，因城施策化解房地產(chǎn)庫存。
在本輪因城施策的調控下，調控政策采取了更加貼近城市基本面情況，對不同市場有保有壓，減少了行業(yè)整體大起大落的波動性。

    2019年7月15日，國家統(tǒng)計局發(fā)布了6月份70個大中城市商品住宅銷售價格變動情況以及1-6月份全國房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況最新數(shù)據(jù)。總體來看，2019年年上半年中國房地產(chǎn)市場開發(fā)、投資及銷售等方面表現(xiàn)均較為平穩(wěn)。房地產(chǎn)市場在日趨理性的同時，也在拉動經(jīng)濟、保障民生、化解風險方面取得了更好的成績。

    2019年上半年中國房地產(chǎn)企業(yè)銷售金額TOP100”的門檻值為114.1億元，較去年同期的58.4億元增長95.39%，這也是所有階梯門檻值里增長最快的。緊隨其后的是TOP50門檻，為322.2億元，同比增長37.16%?？梢钥吹剑须A梯門檻值中，增長較為緩和的是TOP3、TOP5以及TOP20，分別為-2.84%、12.38%和9.62%。

    觀點指數(shù)TOP100房企業(yè)2016年至2019年1-6月門檻值變化情況

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    截止至到2018年全國房地產(chǎn)開發(fā)投資達到了120264億元，同比名義增長9.5%，創(chuàng)歷史最高。進入2019年1-5月全國房地產(chǎn)開發(fā)投資達到46075億元，同比增長11.2%，增速比1-4月份回落0.7個百分點。其中，住宅投資33780億元，增長16.3%，增速回落0.5個百分點。住宅投資占房地產(chǎn)開發(fā)投資的比重為73.3%。

    2010-2019年前5月全國房地產(chǎn)開發(fā)投資統(tǒng)計情況

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    2019年1-6月全國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)房屋施工面積達到772292萬平方米，同比增長8.8%，增速與1-5月持平。其中，住宅施工面積538284萬平方米，增長10.3%。房屋新開工面積105509萬平方米，增長10.1%。其中，住宅新開工面積達到77998萬平方米，增長10.5%;房屋竣工面積為32426萬平方米，下降12.7%，降幅擴大0.3個百分點。

    3)在需求方面，2019年1-6月全國商品房銷售面積達到75786萬平方米，同比下降1.8%，降幅比1-5月擴大0.2個百分點。其中，住宅銷售面積下降1.0%，辦公樓銷售面積下降10.0%，商業(yè)營業(yè)用房銷售面積下降12.3%。截至6月末，商品房待售面積達到50162萬平方米，比5月末減少766萬平方米。

    2018-2019年前6月全國商品房銷售面積及增長情況

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    2018-2019年前6月全國商品房銷售金額情況

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    房地產(chǎn)行業(yè)主要數(shù)據(jù)指標月度累計同比數(shù)據(jù)——銷售端

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    房地產(chǎn)行業(yè)主要數(shù)據(jù)指標月度累計同比數(shù)據(jù)——投資端

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    房地產(chǎn)行業(yè)主要數(shù)據(jù)指標月度同比數(shù)據(jù)——房價

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    以42家發(fā)布銷售目標的房企作為樣本，觀點指數(shù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)目標完成率超過50%的有17家，占比40.48%；完成率位于40%-50%的房企最多，有20家，所占比重為47.62%。需要注意的是，有5家即11.90%的房企目標完成率低于40%。

    2019年上半年房企銷售目標完成比率情況

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    以100余家企業(yè)作為樣本，統(tǒng)計其公開發(fā)布的融資數(shù)額，發(fā)現(xiàn)2019年上半年房企融資數(shù)額達到12309.11億元（含擬融資計劃，下同），其中債券融資達到7602.19億元，占比61.76%。

    若分月來看2019年4月融資總額最高，達到3309億元，其中債券融資額為1636.29億元，而公司債在債券融資中占比36.76%。4月過后，隨著監(jiān)管層對融資收緊，融資金額下降明顯。剛剛過去的6月份，房企融資動作進一步減少，錄得的融資金額僅為2074.74億元，環(huán)比下跌8.93%。

    2019年1-6月房企業(yè)融資情況

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    2019年1到5月，樣本房企海外融資的金額分別為836.67億元、604.46億元、789.94億元、740.10億元和229.64億元。其中23號文發(fā)布后，境內(nèi)融資環(huán)境出現(xiàn)明顯收緊態(tài)勢，房企積極謀求海外發(fā)債上的突破。于此，6月單月海外融資數(shù)額出現(xiàn)環(huán)比大幅增長，增幅為189.75%，錄得的融資額為665.39億元。

    2019年1-6月房企海外融資情況

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    2、區(qū)域分化，城市周期興起

    本輪行業(yè)調控思路發(fā)生轉變，調控權利被下放至地方，由地方根據(jù)當?shù)厥袌銮闆r使用適宜的調控工具進行調節(jié)。不僅如此，國家發(fā)改委發(fā)布的《關于實施2018年推進新型城鎮(zhèn)化建設重點任務的通知》和《2019年新型城鎮(zhèn)化建設重點任務》（簡稱為2018年和2019年‚通知）中對于城鎮(zhèn)化發(fā)展的思路在向‚城市轉變，其中包括：

    1.加強都市圈建設及中心城市人口吸引力：2018年《通知》建議開展都市圈建設，即‚在城市群內(nèi)選擇若干具備條件的中心城市及周邊中小城市，提高中心城市產(chǎn)業(yè)質量和公共服務水平，增強對人口的吸引力和承載力；

    2.降低大中小城市落戶難度：2019年《通知》首次以常住人口劃分城市能級，降低大中小潛力城市落戶難度，繼續(xù)加大戶籍制度改革力度：在此前城區(qū)常住人口100萬以下的中小城市和小城鎮(zhèn)已陸續(xù)取消落戶限制的基礎上，城區(qū)常住人口100萬—300萬的Ⅱ型大城市要全面取消落戶限制；城區(qū)常住人口300萬—500萬的Ⅰ型大城市要全面放開放寬落戶條件，并全面取消重點群體落戶限制。

    3.資源匹配人口流動：2018年和2019年均顯示在資源調配方面傾向于人口聚集區(qū)域，例如‚深化‘人地錢掛鉤’等配套政策4，允許都市圈內(nèi)城鄉(xiāng)建設用地增減掛鉤節(jié)余指標跨地區(qū)調劑等。

    此外，2017年起多個城市陸續(xù)涌現(xiàn)人才引入政策或在現(xiàn)有政策上進行松緊調整。人才政策通常在落戶、社保、補貼（購房補貼、租房補貼或現(xiàn)金補貼）等方面給與支持。人才引入政策是因城施策的另外一種體現(xiàn)，是調控政策抑制市場過熱的一種平衡措施，既有助于流動人口帶來的剛性需求正常釋放，又不影響現(xiàn)有調控政策對投機需求的抑制作用。由于不同城市的人才引入政策的方式和力度略有差異，這種差異會使得不同城市對流動人口產(chǎn)生不同吸引力，形成城市分化的另一種影響因素。

    當行業(yè)總量進入低增速階段時，地域人口流動所帶來的住房需求將逐漸成為行業(yè)銷售主要影響因素，成為不同城市間市場差異的主要原因。行業(yè)政策促進人口流入發(fā)展型城市，進而加速城市分化——資源優(yōu)質的大中型城市長期具備較強的人口吸引能力?？紤]到城市基本面的分化以及因城施策調控，行業(yè)未來發(fā)展將從總量驅動的增長變?yōu)樾袠I(yè)內(nèi)部分化驅動的區(qū)域增長，行業(yè)周期將從行業(yè)整體同漲同跌變?yōu)槌鞘兄芷凇?/p>

    3、房企競爭方式轉換，從行業(yè)紅利轉向企業(yè)紅利

    行業(yè)總量高位低增長而區(qū)域出現(xiàn)分化的基本面趨勢會使得房地產(chǎn)企業(yè)之間競爭加劇。行業(yè)原先的發(fā)展主要是依靠人口整體增長所帶來的行業(yè)紅利。在總量穩(wěn)定的情況下行業(yè)思路將轉變?yōu)槠髽I(yè)紅利，即不同企業(yè)依據(jù)自身核心競爭力，精準把握項目區(qū)域和產(chǎn)品的選擇，從而獲取高于行業(yè)平均的利潤率水平。

    區(qū)域方面，行業(yè)政策導向明晰了方向，即城市群內(nèi)選擇若干具備條件的中心城市及周邊中小城市。房企選對區(qū)域即選對了趨勢，可以獲取長期發(fā)展過程中人口流入、經(jīng)濟增長所影響的購買力、以及配套基建完善給資產(chǎn)帶來的增值紅利。其次，房企需要順應所在城市的需求設計產(chǎn)品。在競爭加劇的環(huán)境下，適合當?shù)匦枨蟮漠a(chǎn)品是保證短期銷售和樹立長期品牌的重要因素。

    將1999-2018年中國31個省、直轄市和計劃單列市的GDP和常住人口進行了相關性分析。中國31個省和直轄市的GDP占比從1999年到2018年變化不大，這也就是說各省每年對經(jīng)濟總量的貢獻相對穩(wěn)定。從1999-2018年常住人口年復合增速與31個省和直轄市GDP占比的關系來看，GDP占比較大的省市常住人口增長率相對較高。而常住人口增長復合增速和GDP復合增速的相關性卻不強。經(jīng)濟強的省市對人口有長期吸引力，同時此規(guī)律也適用于城市。由此推測，未來直轄市和省會城市以及周邊有潛力的中小城市更具有人口吸引力和房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    2018年31個省市GDP占比較1999年變化

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    1999-2018年常住人口年復合增速與GDP占比相關性

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    二、重點50城房地產(chǎn)行業(yè)基本面分析

    基于上文對行業(yè)周期趨勢變化以及所造成的城市波動影響，希望在下文中找出未來具備發(fā)展?jié)摿Φ闹攸c五十大城市。

    1、分線城市總量分析

    選取了50個具備條件的中心城市及周邊中小城市（見表2）。2018年50個樣本城市的合計GDP占全國的46.42%，常住人口占全國的29.44%。該50個城市具有一定代表性。在下面章節(jié)中，按照近十年（2008-2018年，下同）的時間跨度，對城市常住人口和經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)進行研究分析。

50個樣本城市名單

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樣本城市GDP及全國占比

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    樣本城市常住人口及全國占比

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    樣本城市的人口流動受到該城市經(jīng)濟發(fā)展水平、居民生活質量、以及該城市所處區(qū)位等綜合因素影響。為此分別選取50個城市的樣本城市GDP和樣本城市城鎮(zhèn)人均可支配收入指標分別代表相應城市的經(jīng)濟發(fā)展水平和當?shù)鼐用裆钯|量。同時樣本城市所處的區(qū)位影響因素可能與該城市周邊的大城市經(jīng)濟實力成正比，而與該城市距離輻射大城市的距離成反比。為此采取‚輻射城市GDP/樣本城市與輻射城市間距離的復合指標來表示樣本城市受其周邊大城市的經(jīng)濟輻射程度的影響因素。

    首先，從樣本城市2018年常住人口總量上分析，50個樣本城市中，一線城市常住人口均值為1842.8萬人，二線城市常住人口均值為904.2萬人，三四線城市常住人口均值為588.6萬人。即一線城市常住人口數(shù)量均值高于二線城市，而二線城市常住人口數(shù)量均值高于三四線城市。同時，不同城市之間的常住人口數(shù)量差異較大。其中，一線城市中上海、北京的常住人口數(shù)量高于一線城市均值；二線城市中重慶、成都、天津等城市的常住人口數(shù)量高于二線城市均值；三四線城市中蘇州、濰坊等城市的常住人口數(shù)量高于三四線城市均值。而由于新成立合并區(qū)縣較多的緣故，五十城中重慶的常住人口數(shù)量最大。

    50個樣本城市2018年常住人口數(shù)量比較

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    其次，從樣本城市近十年的GDP總量上分析。50個樣本城市中，一線城市近十年的GDP均值為18178.3億元，二線城市近十年的GDP均值為5529.9億元，三四線城市近十年的GDP均值為3474.9億元。即一線城市近十年的GDP均值高于二線城市，而二線城市近十年的GDP均值高于三四線城市。同時，不同城市之間近十年的GDP均值差異較大。其中，一線城市中上海、北京近十年的GDP均值超過一線城市均值；二線城市中天津、重慶等城市近十年的GDP均值超過二線城市均值；三四線城市中蘇州、無錫、寧波等城市近十年的GDP均值超過三四線城市均值。

    50個樣本城市近十年GDP均值比較

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    從分線城市GDP逐年同比變化率分析，不同分線城市的GDP增速走勢趨同且差距逐漸收窄。2009年因經(jīng)濟危機爆發(fā)影響，不同分線城市GDP同比增速均下滑，2010-2011年GDP保持高速增長，2012年開始GDP增速放緩。2018年，分線城市GDP逐年同比變化率由高到低分別為三四線城市、一線城市和二線城市。

    分線城市GDP逐年同比變化率

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    第三，從樣本城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值上分析，50個樣本城市中，一線城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值為42868元，二線城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值為28512元，三四線城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值為28675元。即一線城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值高于二三四線城市，而二線城市和三四線城市之間近十年城鎮(zhèn)人均可支配收入均值的差異不大。其中，一線城市中上海、北京近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值略高于一線城市均值；二線城市中杭州、南京等城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值超過二線城市均值；三四線城市中蘇州、寧波、東莞等城市近十年的城鎮(zhèn)人均可支配收入均值超過三四線城市均值。

    50個樣本城市近十年城鎮(zhèn)人均可支配收入均值比較

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    從分線城市城鎮(zhèn)人均可支配收入逐年同比變化率分析，分線城市變化率波動較大。除了2008年受金融危機影響而一線城市與二三四線城市趨勢相反以外，其余時間不同分線城市之間的城鎮(zhèn)人均可支配收入逐年同比增速的變動趨勢大體相同。2018年，分線城市城鎮(zhèn)人均可支配收入逐年同比變化率由高到低分別為一線城市、二線城市和三四線城市。

    分線城市城鎮(zhèn)人均可支配收入逐年同比變化率

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    第四，從樣本城市所處的區(qū)位影響因素總量上分析（采取前述‚輻射城市GDP/樣本城市與輻射城市間距離的復合指標表示。為了研究便利，當研究的樣本城市為三四線城市時，該指標中的輻射城市為該城市所在省的省會城市；當研究的樣本城市為具有較強經(jīng)濟輻射能力的一二線城市本身時，該指標中的輻射城市簡化為該城市的中心點），2018年50個樣本城市中，一線城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標均值為644.3億元/km，二線城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標均值為138.5億元/km，三四線城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標均值為75.5億元/km。即一線城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標均值遠高于二線城市，而二線城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標均值高于三四線城市。其中，一線城市中深圳、上海2018年所處的區(qū)位影響因素指標高于超過二線城市均值；三四線城市中東莞、紹興、珠海等城市2018年所處的區(qū)位影響因素指標超過三四線城市均值。

    50個樣本城市‚輻射城市GDP/樣本城市與輻射城市距離比較

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    2、人口流入情況分析

    首先，從樣本城市常住人口近十年的絕對變動上分析（即2018年城市常住人口較2008年常住人口增長數(shù)量，以萬人為單位），50個樣本城市中，一線城市常住人口近十年的絕對流入均值高于二線城市，而二線城市常住人口近十年的絕對流入均值高于三四線城市。其中，一線城市中上海、北京的常住人口近十年的絕對流入值較高；二線城市中天津、成都等城市常住人口近十年的絕對流入值較高；三四線城市中蘇州、寧波、東莞等城市常住人口近十年的絕對流入值較高。50個樣本城市中只有哈爾濱近十年呈現(xiàn)人口流出的趨勢。

    50個樣本城市近十年常住人口絕對變化

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    其次，從樣本城市常住人口近十年的相對變動上分析（即2018年城市常住人口較2008年常住人口增長率，以百分數(shù)為單位），50個樣本城市中，一線城市常住人口近十年的相對變動率均值為31.4%，二線城市常住人口近十年的相對變動率均值為17.9%，三四線城市常住人口近十年的相對變動率均值為8.07%。即一線城市常住人口近十年的相對變動率均值高于二線城市，而二線城市常住人口近十年的相對變動率均值高于三四線城市。其中，一線城市中深圳、廣州常住人口近十年的相對變動率高于一線城市均值；二線城市中鄭州、天津等城市常住人口近十年的相對變動率超過二線城市均值；三四線城市中珠海、廊坊、蘇州等城市常住人口近十年的相對變動率超過三四線城市均值。

    50個樣本城市近十年常住人口相對變化

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    從分線城市常住人口逐年同比變化率和三年移動平均復合增速中可以看出：2010年之前分線變化率波動較大，近年來分線城市變化率波動較為平穩(wěn)，而2016年之后二線和三四線城市常住人口逐年同比變化率逐步抬升，其中二線城市常住人口逐年同比變化率開始超過一線城市。

    分線城市常住人口逐年同比變化率

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    分線城市常住人口三年移動平均復合增速

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    3、分線城市經(jīng)濟特征

    基于上述分析，進一步探討近十年來樣本城市的GDP、城鎮(zhèn)人均可支配收入，以及樣本城市所處的區(qū)位影響因素對城市常住人口變動（包括絕對變動和相對變動率）的影響。

    研究表明：首先，無論是樣本城市的GDP、城鎮(zhèn)可支配收入，還是樣本城市所處的區(qū)位影響因素都與樣本城市的常住人口變動（包括絕對變動和相對變動率）存在一定的正相關關系。樣本城市的經(jīng)濟綜合水平、居民生活質量，以及該城市所處區(qū)位等因素都對樣本城市的常住人口流入產(chǎn)生了一定的正向推動作用。

    其次，以樣本城市的GDP為例，其與樣本城市常住人口的絕對變動之間的正相關關系要大于前者與后者的相對變動率之間的正相關關系（城鎮(zhèn)可支配收入、樣本城市所處的區(qū)位影響因素的分析結果類似）。樣本城市的經(jīng)濟綜合水平、居民生活質量，以及該城市所處區(qū)位等因素對樣本城市的常住人口絕對變化規(guī)模影響程度更大。

    樣本城市GDP對近十年常住人口相對變化

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    樣本城市GDP對近十年常住人口絕對變化

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    第三，以樣本城市常住人口的相對變動率為例，樣本城市所處的區(qū)位影響因素與樣本城市常住人口的相對變動率之間的正相關關系，其強度要大于樣本城市GDP因素和城鎮(zhèn)可支配收入因素與后者之間的正相關關系。人口流動最容易受到該城周邊的大城市或城市經(jīng)濟圈的經(jīng)濟輻射力的影響，特別是人口向一二線大城市流入逐步變得困難后，流動人口傾向于‚退而求其次，流向大體量經(jīng)濟體的周邊中小城市的趨勢。

    樣本城市城鎮(zhèn)人均可支配收入對近十年常住人口變化

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

    樣本城市城鎮(zhèn)人均可支配收入對近十年常住人口變化

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    第四，以樣本城市常住人口的相對變動率為例，樣本城市的GDP因素與樣本城市常住人口的相對變動率之間的正相關關系，其強度要大于樣本城市的城鎮(zhèn)可支配收入因素與后者之間的正相關關系。樣本城市的經(jīng)濟體量所反映的整體經(jīng)濟發(fā)展水平是影響人口流入的一個相對重要因素。由于經(jīng)濟體量大的城市能夠提供更多的就業(yè)崗位，從而為外出務工人員提供了更大空間遷入。另外，盡管人口更傾向于流入收入和生活水平高的城市，但是考慮到外出務工人員受知識水平等所限而大多從事薪酬較低的加工制造業(yè)，因此對于他們更具有吸引力的往往是有著更多就業(yè)機會的城市，而非更高生活質量的‚小而美的城市。

    從具體城市上看，發(fā)展較早且發(fā)達的城市（如上海、北京、蘇州等）的常住人口流入的絕對數(shù)值很高，但人口基數(shù)大也使得人口的相對變化率表現(xiàn)一般；而近些年發(fā)展迅速的城市（如深圳、鄭州、珠海等）的常住人口流入的相對變化率表現(xiàn)則更好。

    輻射城市GDP/城市間距離對近十年常住人口變化率

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    輻射城市GDP/城市間距離對近十年常住人口變

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    4、分線城市綜合因素排名

    綜上所述，從GDP增速、人均可支配收入、區(qū)位因素三個指標分別給50樣本城市進行賦分，由高到低挑選出最佳的14個城市。對于每項指標，假設全國平均指標賦值折算為標準分1分，每個樣本城市按照其指標值對應全國平均指標賦值的倍數(shù)折算為相應的標準分，最后將每個樣本城市的三個指標標準分加總算出總分，從而挑選出分數(shù)最高的前14個城市。

    方法一：采取2018年樣本城市指標值進行篩選時的前14個城市如下：

    采取2018年樣本城市指標值進行篩選時的前14個城市

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    根據(jù)以上打分，50個樣本城市中得分最高的前三名是上海、深圳和北京，分別為12.44分、10.40分和10.24分。其他得分較高的城市依次為廣州、天津、蘇州、重慶、武漢、南京、成都、杭州、長沙、無錫、寧波。

    方法二：用全國和各個城市2015-2018年的GDP、人均可支配收入、區(qū)位因素的復合增速，在2018年基礎上預測各個指標未來三年的數(shù)值，并取未來三年預測值的平均。根據(jù)各個城市的各因素平均數(shù)值占全國平均值的權重賦予該城市該項因素分值，分值由大到小排列出來的前14個城市如下：

    采取未來三年樣本城市指標預測均值進行篩選時的前14個城

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    由此可知，50個樣本城市中得分最高的前三名是上海、北京和深圳，分別為16.62分、14.69分和14.67分。其他得分較高的城市依次為廣州、重慶、蘇州、天津、武漢、成都、南京、杭州、長沙、無錫、寧波。

    在2019年上半年從房價、房地產(chǎn)投資、房地產(chǎn)銷售、開工面積、土地成交等房地產(chǎn)領域指標綜合來看，當前房地產(chǎn)市場運行總體平穩(wěn)。

    一方面城鎮(zhèn)化還在繼續(xù)推進，剛需和改善性的需求還是有的;

    另一方面，‘房住不炒’的理念越來越深入人心，‘因城施策’強調城市政府主體責任。這兩方面因素綜合在一起，下階段房地產(chǎn)市場穩(wěn)地價、穩(wěn)房價、穩(wěn)預期是能做到的，房地產(chǎn)投資不會出現(xiàn)大起大落。

    董希淼進一步指出，“房住不炒”已經(jīng)成為中國社會的普遍共識，未來各項涉及房地產(chǎn)的宏觀政策也將遵循這一方向。目前，保持經(jīng)濟增長維持在合理區(qū)間需要適當?shù)呢泿沤鹑诃h(huán)境，但這對防止其他領域資金流入房地產(chǎn)市場提出了更高的政策實踐要求。

    下半年政策調控換擋將進一步突出從“全國嚴控”到“因城施策”的轉變，調控的抓手將從房價層面向土地、限購、金融等維度縱深化落實。同時，城市之間的熱度將開始出現(xiàn)分化，房地產(chǎn)市場不會出現(xiàn)單邊熱度持續(xù)上揚的格局，整體穩(wěn)定、小幅波動將成為主流趨勢。