贝壳研究院-房地产行业贝壳研究院·2019年度市场洞察：全流通时代-190218

《贝壳研究院-房地产行业贝壳研究院·2019年度市场洞察：全流通时代-190218（50页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《贝壳研究院-房地产行业贝壳研究院·2019年度市场洞察：全流通时代-190218（50页）.pdf（50页精品完整版）》请在悟空智库报告文库上搜索。

        理解房地产市场的全流通视角
        市场结构对于市场表现具有较强的解释能力，观察市场表现要从全流通的视角展开。全流通是指新房市场、二手房市场和租赁市场之间不再是孤立分割的关系，而是互生共连的交互关系。三个市场之间交互的方式、时机与动能决定了房地产市场运行的总体效果。
        全流通：理解市场的结构性视角
        在全流通的市场格局下，微观的市场运行机制是“交易乘数”效应：即当一个潜在客户从租赁市场进入交易市场会引发一连串交易，从而显著放大交易总量。
        举个例子，假设100  个租房者进入购房市场，其中50  人选择新房，资金从租客与银行进入开发商，完成一次性交易；另外50  人选择二手房，资金从租客与银行进入50  个卖房的业主。考虑到资产配置渠道的有限性（中国金融资产波动性大、收益不稳定），为方便起见，我们假设这50  个业主全部选择换房，并按照同样的比例（50%），25  个业主进入新房市场，另外25  个业主进入二手房市场，至此一次连锁交易产生，如此循环，会触发更多的交易。如果触发3  次交易，那么最终的交易量为175，交易乘数为1.75。很显然，初始交易进入二手房市场的比例越高、连锁交易的次数越多，乘数效应越大。
        交易乘数可以解释城市之间市场表现的差异。比如，北京和上海两个存量主导的一线城市（其中北京二手房成交占比超过70%），换房比例均在60%以上，即大部分业主卖房之后会选择买房，两个城市的交易乘数通常大于2，即一个新进入市场的购房者会触发超过2  次交易，从而导致交易量快速且集中增加。相比之下，深圳换房比例较低，首次置业比例相对较高，所以乘数效应相对较低。从这个角度看，北京和上海的房价上涨主要由于换房需求的快速释放，而深圳房价上涨则主要取决于首次置业人群杠杆的上升，这也导致深圳房地产市场对信贷条件更加敏感。