债券专题报告:租赁新时代下的房租指数研究

为什么要研究房租?基于下述四方面理由,我们认为有必要做好新时代背景下的房租指数研究。 1)房租与房价的偏离程度可以较好的揭示和观测国家及地区金融风险。从理论上讲,买房与租房互为可替代品,两者价格应具有高度相关性。但2016年后房租与房价发生背离,背后可能是楼市金融属性与商品属性的背离。发达国家的经验(美国2003-2005、日本1986-1990)显示,房价与房租的背离可能蕴含较大金融风险,值得高度关注。 2)通过租金可以较好的观察区域经济活力。相较地区GDP、财政收入、水泥价格等传统指标,新时代下租金可以更好的反映区域经济活力。2014年来长三角城市群租金上涨较快,且协同性好;京津冀、珠三角城市群中心城市租金上涨迅猛,但整体协同性稍差。东三省、华北地区(山西、内蒙古)、云贵地区房租上涨羸弱,一些地区租金甚至是负增长。 3)租金与GDP的偏离程度可以反映地区财政风险。经济增长和租金上涨存在显著的正向关系,而一些地区则是“经济强劲、租金不涨”,这些省市可能存在经济数据“注水”的风险。比如天津2014-2017年均GDP增速达到8.0%,而同期房租四年累计仅上涨3.2%。贵州、云南、宁夏、内蒙古等地GDP增速与租金涨幅偏离度较高,背后或隐含较大的经济数据“注水”风险与财政风险。 4)房租亦是2018年通胀的一大风险项。2018年中国CPI中枢将上行至3%,同时核心CPI将见顶向下。在通胀中枢显著抬升的背景下,CPI对风险因素的敏感性将会超乎以往,对风险因素的研究就变得尤为重要。房租占中国CPI权重约12.5%,2012-2017年房租每年贡献20%左右的CPI涨幅,房租的变化会对CPI波动产生较大影响。考虑到广大二三线城市房价在去年下半年才真正见顶,因此2018年房租或受房价的滞后影响而有所上行。 如何研究房租?目前尚缺乏较为成熟的高频租金数据。CPI房租是目前市场较为关注的高频租金数据,主要包括租房(公房房租、私房房租、其他费用)和自有住房(房贷利率、物管费、维修费等)两块。相较海外普遍采用“等值租金法”而言,我国CPI房租项统计方法尚不成熟。中观层面,存在一些独立租金统计机构,比如“中国房价平台”、“上海市租赁指数办公室”等,但各家数据呈现出较大差异。这背后原因是租房中介网站数据质量良莠不齐,许多挂牌信息为虚假捏造,这降低了样本的有效性。虽然各家数据统计机构均采用自动化去重、排异等处理,但总体数据质量仍需提高。 构建中国高频租金指标。我们选择搭建“平安十大城市租金指数”,构建方法如下:1、选择链家网作为数据采集网站。相较其他房产中介,链家数据质量明显更高,房源真实性有可靠保证。2、选取北京、上海等十大城市作为跟踪对象。我们选取北京、上海、深圳、广州、杭州、天津、长沙、武汉、成都、重庆这十个城市作为房租跟踪对象。2017年这十个城市租赁市场规模合计7820亿元,占全国比重达到49%,已具有相当代表性。同时,10个城市从地理上讲涵盖东部地区、中部地区和西部地区,亦具有较好的覆盖广度。3、定期采集最新挂牌数据。每城市采集1500-2000条数据,形成规模约1.5W-2W条数据的样本库,覆盖10大城市108个行政区,1056个板块,8000多个小区。

2018年1-2月数据显示:1)十大城市单位租金微降,中西部二线城市表现较好。截至2018年2月,十大城市单位租金为57.0元/月/平,较上月下跌0.3%。其中一线较上月下跌0.8%,二线较上月上涨0.5%。中部、西部地区城市租金分别较上月上涨1.5%和0.3%,东部下跌0.6%。2)一线城市中心区房租有所回落,非中心区表现较好。北京东城区/西城区租金分别较上月下降11.8%/0.2%,上海静安区/黄埔区租金分别较上月下降3.1%/4.7%,广州天河区下跌5.2%,杭州滨江区下跌4.1%。与此同时,非中心区房租表现相对较好,表现尤为突出的是上海浦东新区,单位租金较上月上涨9.9%,同时北京昌平也较上月上涨了2.5%。杭州、天津、武汉、成都等地非核心区房租均有不同程度上行。