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房地产行业专题报告:行业发展换挡,城市周期兴起-0624-海通证券-25页.pdf
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[Table_MainInfo]
行业研究/房地产 证券研究报告
行业专题报告
2019 年 06 月 24 日
[Table_InvestInfo]
投资评级
优于大市
维持
市场表现
[Table_QuoteInfo]
-
23.97%
-14.73%
-5.50%
3.74%
12.97%
22.21%
2018/6 2018/9 2018/12 2019/3
房地产 海通综指
资料来源:海通证券研究所
相关研究
[Table_ReportInfo]
《一线城市新房市场成交量同比持续上
升》2019.06.16
《投资销售增速回落,高位拐点初显》
2019.06.15
《本周成交量环比回调,同比增速逐渐扩
大》2019.06.09
[Table_AuthorInfo]
分析师:涂力磊
Tel:(021)23219747
Email:tll5535@htsec.com
证书:S0850510120001
分析师:杨凡
Tel:(021)23219812
Email:yf11127@htsec.com
证书:S0850518070003
分析师:谢盐
Tel:(021)23219436
Email:xiey@htsec.com
证书:S0850511010019
行业发展换挡,城市周期兴起
[Table_Summary]
投资要点:
房地产行业进入总量高位,增速低位阶段。1980 年中国住房制度改革以来,中
国房地产市场总量持续增长。房地产行业总销量为住房面积需求和单价的乘积。
行业历次周期主要受政策影响而呈现周期波动。平滑周期波动后,我们发现行
业增速较高阶段主要由住房销售面积拉动,而住房销售面积增速动力减弱与总
人口增长动力减弱趋势基本相同。我们认为如果‚房住不炒‛基调不变,行业
价格涨幅可能长期受政策调控,行业销售金额总量可能持续受销售面积增速和
人口增速影响而进入到总量高位而增速低位的阶段。
行业调控思路转变,行业周期波动收窄。中国房地产行业进入 2000 年以来,一
共经历四次收紧调控,销售金额和面积的同比增速在政策松紧变换中呈现明显
波动。2016 年 9 月以来,最新一轮调控政策采取因城施策方式,对不同城市实
行分化调控。从行业历史数据的波动性来看,在此次因城施策的调控下行业销
售及投资端主要数据指标波动变小,行业周期波动逐步收窄。
城镇化建设任务方向明确,城市周期兴起。国家发改委发布的《关于实施 2018
年推进新型城镇化建设重点任务的通知》和《2019 年新型城镇化建设重点任务》
中对于城镇化发展的思路向都市圈内中心城市及周边中小城市倾斜,例如降低
大中小城市落户限制、允许都市圈内城乡建设用地增减挂钩节余指标跨地区调
剂等。我们认为,当行业总量进入低增速阶段时,地域人口流动所带来的住房
需求将逐渐占据行业销售主要影响因素。我们认为,行业政策促进了人口流入
资源型城市,进而促进了城市分化,行业周期将从行业整体同涨同跌变为城市
周期。
房企竞争方式转换,从行业红利转向企业红利。行业原先的发展主要是依靠人
口整体增长所带来的行业红利。在总量稳定的情况下,企业红利开始提升,即
不同企业依靠自身核心竞争力精准把握项目区域布局和产品选择。考虑产品选
择涉及微观实体运营较多,本文暂时不深入讨论,集中分析城市选择问题。
经济体量吸引人口,核心 50 城具备发展潜力。基于对行业周期趋势变化以及所
造成的城市波动影响,我们选取了 50 个潜力城市,通过对常住人口数量、GDP
增速、城镇人均可支配收入、区位影响等因素对其基本面进行分析,并选择我
们认为较优的长期城市,包括上海、深圳和北京,以及广州、天津、苏州、重
庆、武汉、南京、成都、杭州、长沙、无锡、宁波。
风险提示。因城施策下各城市调控整体偏严格,导致城市分化速度较慢。
行业相关股票
[Table_StockInfo]
股票代码 股票名称
EPS(元) 投资评级
2018 2019E 2020E
上期 本期
000002 万科 A 2.99 3.61 4.34 优于大市 优于大市
600048 保利地产 1.59 1.93 2.32 优于大市 优于大市
601155 新城控股 4.65 5.98 8.00 优于大市 优于大市
000961 中南建设 0.59 1.08 1.89 优于大市 优于大市
03333 中国恒大 2.85 4.07 4.89 优于大市 优于大市
01918
融创中国
3.73 5.56 7.30
优于大市 优于大市
00817
中国金茂
0.45 0.57 0.74
优于大市 优于大市
注:EPS 基于海通最新外发报告盈利预测、并按最新股本摊薄。
资料来源:Wind,海通证券研究所
行业研究〃房地产行业
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2
目 录
1. 行业进入总量高位,增速低位时代 ............................................................................ 6
1.1 房地产行业销售总量影响因素分析 .................................................................. 6
1.2 人口需求总量进入高增长低增速阶段 .............................................................. 7
2. 行业调控方式转变,发展方式换挡 ............................................................................ 8
2.1 行业主要指标周期波动幅度减弱 ...................................................................... 8
2.2 区域分化,城市周期兴起............................................................................... 10
2.3 房企竞争方式转换,从行业红利转向企业红利 .............................................. 10
3. 重点 50 城基本面分析 ............................................................................................. 11
3.1 分线城市总量分析 ......................................................................................... 11
3.2 人口流入情况分析 ......................................................................................... 16
3.3 分线城市经济特征 ......................................................................................... 18
3.4 分线城市综合因素排名 .................................................................................. 19
4. 总结 ......................................................................................................................... 21
5. 风险提示 .................................................................................................................. 21
行业研究〃房地产行业
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3
图目录
图 1 房地产行业销售总量影响因素分解简示 .............................................................. 6
图 2 1999-2018 年房地产销售金额及同比增速 .......................................................... 7
图 3 1999-2018 年房地产销售面积及同比增速 .......................................................... 7
图 4 1999-2018 年中国总人口年增长 ......................................................................... 8
图 5 1999-2018 年房地产销售单价及同比增速 .......................................................... 8
图 6 1999-2018 城镇人口增速逐步放缓 ..................................................................... 8
图 7 1999-2018 中国城镇化率不断提升,变化速率降低 ............................................ 8
图 8 房地产行业主要数据指标月度累计同比数据 —— 销售端 ................................. 9
图 9 房地产行业主要数据指标月度累计同比数据——投资端 ..................................... 9
图 10 房地产行业主要数据指标月度累计同比数据——房价 ........................................ 9
图 11 影响房企核心要素简析图 .................................................................................. 11
图 12 2018 年 31 个省市 GDP 占比较 1999 年变化 ................................................... 11
图 13 1999-2018 年常住人口年复合增速与 GDP 占比相关性 .................................... 11
图 14 样本城市 GDP 及全国占比 ............................................................................... 12
图 15 样本城市常住人口及全国占比 .......................................................................... 12
图 16 50 个样本城市 2018 年常住人口数量比较 ........................................................ 13
图 17 50 个样本城市近十年 GDP 均值比较 ............................................................... 14
图 18 分线城市 GDP 逐年同比变化率 ........................................................................ 14
图 19 50 个样本城市近十年城镇人均可支配收入均值比较 ........................................ 15
图 20 分线城市城镇人均可支配收入逐年同比变化率 ................................................. 15
图 21 50 个样本城市“辐射城市 GDP/样本城市与辐射城市距离”比较 ......................... 16
图 22 50 个样本城市近十年常住人口绝对变化 ........................................................... 16
图 23 50 个样本城市近十年常住人口相对变化 ........................................................... 17
图 24 分线城市常住人口逐年同比变化率 ................................................................... 17
图 25 分线城市常住人口三年移动平均复合增速 ........................................................ 18
图 26 样本城市 GDP 对近十年常住人口相对变化率 .................................................. 18
图 27 样本城市 GDP 对近十年常住人口绝对变化 ...................................................... 18
图 28 样本城市城镇人均可支配收入对近十年常住人口变化率 ................................... 19
图 29 样本城市城镇人均可支配收入对近十年常住人口变化 ...................................... 19
图 30 辐射城市 GDP/城市间距离对近十年常住人口变化率 ....................................... 19
行业研究〃房地产行业
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5
表目录
表 1 房地产行业销售端数据和人口分段增速均值 ....................................................... 7
表 2 50 个样本城市名单 ........................................................................................... 12
表 3 采取 2018 年样本城市指标值进行筛选时的前 14 个城市 ................................. 20
表 4 采取未来三年样本城市指标预测均值进行筛选时的前 14 个城市 ..................... 20
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