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中國(guó)社科院報(bào)告:房?jī)r(jià)只漲不跌的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去

2020-12-02 08:48:44 來(lái)源:中國(guó)網(wǎng)地產(chǎn) 【 瀏覽字號(hào):

2020年12月1日,中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院住房大數(shù)據(jù)項(xiàng)目組發(fā)布《中國(guó)住房大數(shù)據(jù)分析報(bào)告(2020)——城市房?jī)r(jià)預(yù)警與房企品牌價(jià)值測(cè)度》。該報(bào)告同時(shí)也是國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目 “基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和重復(fù)交易法的中國(guó)城市住房?jī)r(jià)格指數(shù)編制研究” 及中國(guó)社科院國(guó)情調(diào)研重大項(xiàng)目“房地產(chǎn)調(diào)控政策及其效果”階段性成果。報(bào)告發(fā)布因城施策背景下的城市房?jī)r(jià)漲跌預(yù)警(2020)。

報(bào)告認(rèn)為,在因城施策的政策背景下,各城市房地產(chǎn)市場(chǎng)的差異化將成為常態(tài)。新冠疫情的出現(xiàn),加速了房地產(chǎn)市場(chǎng)大分化時(shí)代的來(lái)臨。市場(chǎng)差異化有利于避免房地產(chǎn)市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。在大分化時(shí)代,單純宏觀分析工具難以有效判斷區(qū)域房地產(chǎn)市場(chǎng)走勢(shì),房?jī)r(jià)局部大漲大跌風(fēng)險(xiǎn)將成為防范房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)。

報(bào)告指出,房?jī)r(jià)只漲不跌的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去。局部房?jī)r(jià)下跌監(jiān)測(cè)預(yù)警,將成為市場(chǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警的重要方面。

年度房?jī)r(jià)跌幅監(jiān)測(cè)表明,受住房市場(chǎng)自身理性回歸因素及疫情的沖擊,部分城市2020年度房?jī)r(jià)出現(xiàn)一定程度的下跌。據(jù)緯房指數(shù)同比監(jiān)測(cè),從2019年10月到2020年10月, 9城市年度跌幅均在5%以上,最高年度跌幅為9%。其中包含二線城市1個(gè),三四線城市8個(gè)。分區(qū)域看,包含北部灣城市2個(gè),環(huán)京城市2個(gè),大灣區(qū)城市1個(gè),山東半島城市2個(gè)、西南城市1個(gè)。

由于一定范圍波動(dòng)為市場(chǎng)常態(tài),多數(shù)下跌城市房?jī)r(jià)變動(dòng)仍屬于穩(wěn)中有降的范圍。

距歷史最高點(diǎn)房?jī)r(jià)調(diào)整幅度監(jiān)測(cè)表明,如果將時(shí)間維度拉長(zhǎng),可以發(fā)現(xiàn),與歷史高點(diǎn)相比,部分城市已經(jīng)出現(xiàn)了較深幅度房?jī)r(jià)調(diào)整。

據(jù)緯房指數(shù)監(jiān)測(cè),從各城市歷史高點(diǎn)至2020年10月,20個(gè)城市距最高點(diǎn)房?jī)r(jià)調(diào)整幅度均在在10%以上,其中9城市距最高點(diǎn)房?jī)r(jià)調(diào)整幅度均在15%以上,最高城市下調(diào)幅度達(dá)46.9%。調(diào)整幅度在15%以上9個(gè)城市中,包含一線城市1個(gè),二線城市4個(gè),三四線城市4個(gè)。分區(qū)域看,包含京津冀城市4個(gè),北部灣城市1個(gè),大灣區(qū)城市1個(gè),山東半島城市2個(gè),滇西城市1個(gè)。調(diào)整幅度在10%以上20個(gè)城市中,包含京津冀城市6個(gè),北部灣城市3個(gè),山東半島城市3個(gè),大灣區(qū)城市2個(gè),成渝城市群城市2個(gè),中部城市2個(gè),滇西城市1個(gè),黔中城市1個(gè)。

其中1個(gè)環(huán)京城市房?jī)r(jià)距最高點(diǎn)接近腰斬,另有1個(gè)京津冀城市、1個(gè)山東半島城市距最高點(diǎn)跌幅超過(guò)二成??紤]到這些城市在房?jī)r(jià)下跌前曾經(jīng)有過(guò)快速上漲,其房?jī)r(jià)下跌屬于理性回歸的范圍。

從各城市房?jī)r(jià)由漲轉(zhuǎn)跌的時(shí)點(diǎn)看,這些城市房?jī)r(jià)階段性拐點(diǎn)出現(xiàn)分別存在兩類情形:

中國(guó)社科院報(bào)告:房?jī)r(jià)只漲不跌的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去-中國(guó)網(wǎng)地產(chǎn)

一類是2017年上半年前后,以京津冀城市為代表,主要為2017年上半年一二線城市房地產(chǎn)調(diào)控加碼所引發(fā),到目前已經(jīng)調(diào)整了約3年半;

另一類是2018年下半年前后,以三四線城市為主,主要為貨幣化棚改退潮所引發(fā),到目前已經(jīng)調(diào)整了約二年半。

從下跌時(shí)點(diǎn)看,這些城市在疫情開(kāi)始前,房?jī)r(jià)就已經(jīng)階段性見(jiàn)頂。房?jī)r(jià)下跌不完全是因受疫情沖擊的影響。

報(bào)告認(rèn)為,雖然平穩(wěn)運(yùn)行為房地產(chǎn)政策的重要目標(biāo),但一定范圍的波動(dòng)也是市場(chǎng)運(yùn)行的常態(tài)。房?jī)r(jià)下跌的原因較為復(fù)雜,既可能有宏觀大環(huán)境因素,也可能有城市自身供給過(guò)剩的原因。

為更準(zhǔn)確識(shí)別房?jī)r(jià)異常漲跌情況,進(jìn)而給出科學(xué)預(yù)警信號(hào),報(bào)告基于房?jī)r(jià)空間傳導(dǎo)機(jī)制、區(qū)域房?jī)r(jià)相互作用機(jī)理和人工智能模型算法,對(duì)一二線城市房?jī)r(jià)下跌情形進(jìn)行識(shí)別。

根據(jù)房?jī)r(jià)異常下跌程度測(cè)算結(jié)果顯示,4個(gè)二線城市房?jī)r(jià)可能存在一定異常下跌情形,其房?jī)r(jià)偏離短期正常房?jī)r(jià)的比率分別為-4.91%、-3.94%、-3.30%、-2.76%,居各城市前列。其中包含環(huán)渤海城市3個(gè),中部城市1個(gè)。

年度房?jī)r(jià)漲幅監(jiān)測(cè)表明,2020年,盡管受到疫情的沖擊,在部分城市房?jī)r(jià)下跌同時(shí),仍有部分城市房?jī)r(jià)出現(xiàn)較快上漲。據(jù)緯房指數(shù)同比監(jiān)測(cè),從2019年10月到2020年10月, 9城市居樣本城市年度漲幅前列,年漲幅在10%以上。其中包含一線城市1個(gè),二線城市3個(gè),三四線城市5個(gè)。分區(qū)域看,包含大灣區(qū)城市2個(gè),京津冀城市1個(gè),長(zhǎng)三角城市3個(gè),西北城市1個(gè),蘇北城市3個(gè)。

這些城市中,有些城市2016年以來(lái)已經(jīng)歷過(guò)一波上漲,目前出現(xiàn)第二波上漲。有些城市仍屬于2016年以來(lái)第一波上漲的余波或補(bǔ)漲。

房?jī)r(jià)歷史高點(diǎn)監(jiān)測(cè)表明,城市房地產(chǎn)市場(chǎng)分化較為嚴(yán)重,在個(gè)別城市房?jī)r(jià)距最高點(diǎn)腰斬的同時(shí),緯房指數(shù)顯示,樣本城市中,另有30個(gè)城市房?jī)r(jià)可能已超過(guò)2018年1月以來(lái)的高點(diǎn)。其中包含一線城市1個(gè),二線城市5個(gè),三四線城市24個(gè)。

同樣上述城市中,有些城市出現(xiàn)2016年以來(lái)第二波上漲,有些城市仍屬于第一波上漲的余波或補(bǔ)漲。

報(bào)告認(rèn)為,房?jī)r(jià)上漲的原因同樣較為復(fù)雜,既可能有宏觀大環(huán)境因素,也可能有城市自身供給不足的原因,還有可能是城市經(jīng)濟(jì)基本面出現(xiàn)了重大利好。另外還有一種相對(duì)較快上漲的情況難以被直接識(shí)別,如相關(guān)聯(lián)的同類城市房?jī)r(jià)均較快下跌,但該城市房?jī)r(jià)微漲。

為更準(zhǔn)確識(shí)別房?jī)r(jià)異常漲跌情況,進(jìn)而給出科學(xué)預(yù)警信號(hào),報(bào)告基于房?jī)r(jià)空間傳導(dǎo)機(jī)制、區(qū)域房?jī)r(jià)相互作用機(jī)理和人工智能模型算法,對(duì)一二線城市房?jī)r(jià)上漲情形進(jìn)行識(shí)別。

房?jī)r(jià)異常上漲程度測(cè)算顯示,4個(gè)城市房?jī)r(jià)偏離短期正常房?jī)r(jià)的比率在7%以上,其中最高城市偏離比率在20%以上,居于各城市前列,可能存在異常上漲。其中包括一線城市1個(gè),二線城市3個(gè)。分區(qū)域看包含大灣區(qū)城市2個(gè),長(zhǎng)三角城市1個(gè),西南城市1個(gè)。

11個(gè)一二線城市房?jī)r(jià)偏離短期正常房?jī)r(jià)在3%以上的城市,這些城市可能存在程度不等的異常上漲情形(包含相對(duì)異常上漲)。其中包含長(zhǎng)三角城市5個(gè),大灣區(qū)城市2個(gè),西南城市2個(gè),西北城市1個(gè),海峽西岸城市1個(gè)。對(duì)這些城市房?jī)r(jià)上漲狀況有必要加以更多關(guān)注,必要時(shí)預(yù)先采取合理措施。


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