房地产行业：如何跨过供需关系去定义城市价值？

请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 行业研究丨专题报告丨房地产 [Table_Title] 如何跨过供需关系去定义城市价值？ 报告要点 [Table_Summary]供需关系衡量城市价值具有滞后性，且在短期内波动较大；如何跨过供需关系去定义城市价值，须从经济、人口、杠杆等需求端内生因素寻找依据，采用熵值法构建城市价值评价体系；再结合库存情况作综合判断；一档 5 城、二档 18 城可作为主要拓展城市，三四档城市基本面偏弱，仅可作为机会型拓展范围。行业仍在寻找新均衡，但量的急跌正在过去，Q2 开始跌幅会逐步收敛，只是价格仍有结构性压力，风险出清尚需时间。建议关注供给侧优化和稳定现金流标的。 分析师及联系人 [Table_Author] 刘义 赵智勇 SAC：S0490520040001 SAC：S0490517110001 SFC：BRP550 %%%%%%%%research.95579.com1 请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 更多研报请访问 长江研究小程序 房地产 cjzqdt11111 [Table_Title2] 如何跨过供需关系去定义城市价值？ 行业研究丨专题报告 [Table_Rank] 投资评级 看好丨维持 [Table_Summary2] 短期供需关系波动较大，且衡量城市价值具有滞后性 对于房企而言，选对了城市，就把握了未来竞争的胜负手。市场在短期阵痛下，供需两侧的不确定性更强，且供需有一定滞后性，短期供需关系难以充分反映城市房地产市场的真实价值。以往通过“市场历史数据外推未来城市规模体量”的方法已不再有效，无论是城市库存去化周期还是销售规模，都有可能在短期内发生较大变化。根据中指院数据推算，2022 年底四个一线城市商品住宅去化周期中值为 18.7 个月，2023 年中降至 16.3 个月，2023 年底再度回升至18.3 个月。一线城市市场尚且较为稳定，二线样本 19 城在 2022 年底、2023 年中、2023 年底的去化周期中值分别为 18.0、13.2、20.1 个月，三四线样本 34 城的变化则更大。从市场规模角度，以往几千亿体量的房地产市场，有可能在一年之后锐减到一半不到，也可能相对缓和下降。研究城市的真实市场价值，必须找到背后更加稳定的支撑因素和内生动力。 从经济、人口、杠杆等需求因素出发，采用熵值法构建城市价值评价体系 回归城市基本面，我们从经济发展、人口聚集、居民杠杆等需求因素构建城市价值评价体系，并通过熵值法确定指标权重后对全国 60 个主要城市进行综合评分。经济发展决定社会整体购买力，采用人均 GDP、人均 GDP 复合增速、金融机构本外币存款余额、政府一般预算收入、城镇单位在岗职工平均工资等 5 个指标衡量；人口聚集决定底层需求，采用常住人口、七普 15-64 岁人口占比等 2 个指标反映人口规模和结构；居民杠杆水平折射购房意愿，用住户贷款余额/住户存款余额反映。以上 8 个指标经归一化处理后，采用城市研究指标构建的常用方法“熵值法”计算各指标权重，数据离散程度越大，则隐含信息量越大，赋予更高的权重。得到各评价指标贡献率排序，其中金融机构存款余额、一般预算收入权重占比均超 25%，常住人口、城镇职工工资权重超 10%，其余因素贡献个位数权重占比。归一化指标加权汇总得到各城市价值评分，将所有城市的市场价值评分进行排序分档，一线及杭州 5 城领先，居首档；苏州、成都、南京、天津等 18 城居二档，均为经济基础较好、人口基数较多的强二线城市。一二档 23 城可作为当前房企的主要拓展范围，三四档城市基本面支撑度弱，仅可作为机会型拓展范围。 下行周期里，一二档城市的市场规模和价格趋势韧性如何？ 市场规模韧性如何？通过城市新房市场成交面积反映市场规模，对比近年商品住宅销售面积距历史年份高点的跌幅，发现苏州、无锡、青岛、长沙、济南、合肥等城市的规模韧性较强，而天津、东莞较差。价格趋势韧性如何？通过城市二手市场价格指数反映价格趋势，对比 2023年底二手住宅销售价格距历史年份高点的跌幅，发现杭州、成都、无锡、长沙、西安、合肥等城市的价格韧性较强，而郑州较差。量价韧性兼具的城市包括无锡、长沙、合肥等。 投资建议：关注优质开发龙头和弱周期标的 供需关系衡量城市价值具有滞后性，且在短期内波动较大；如何跨过供需关系去定义城市价值，须从经济、人口、杠杆等需求端内生因素寻找依据，采用熵值法构建城市价值评价体系；再结合库存情况作综合判断；一档 5 城、二档 18 城可作为主要拓展城市，三四档城市基本面偏弱，仅可作为机会型拓展范围。行业仍在寻找新均衡，但量的急跌正在过去，Q2 开始跌幅会逐步收敛，只是价格仍有结构性压力，风险出清尚需时间。建议关注供给侧优化和稳定现金流标的。 风险提示 1、销售表现持续低于预期。2、房价下跌导致量价负反馈。3、熵值法忽略了主观重要程度。 市场表现对比图(近 12 个月) 资料来源：Wind 相关研究 [Table_Report]•《基本面调整的时间与空间——海外地产泡沫之市场篇》2024-02-29 •《如何理解城改与棚改的“相同”和“不同”？》2024-02-28 •《如何看待北上深购物中心走势？》2024-02-27 -38%-25%-12%1%2023/32023/62023/102024/2房地产沪深300指数2024-03-01%%%%%%%%research.95579.com2 请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 7 行业研究 | 专题报告 图 1：样本城市商品住宅去化周期（中值）变化（单位：月） 资料来源：中指院，长江证券研究所 图 2：熵值法计算过程重点数据 资料来源：Wind，统计局，中指院，中经数据，统计年鉴，长江证券研究所 图 3：60 个城市的房地产市场价值评分排序 资料来源：Wind，统计局，中指院，中经数据，统计年鉴，长江证券研究所（本文重庆计算范围为“主城都市区”） 1015202530352021/122022/012022/022022/032022/042022/052022/062022/072022/082022/092022/102022/112022/122023/012023/022023/032023/042023/052023/062023/072023/082023/092023/102023/112023/12样本57城一线4城二线样本19城三四线34城因素人均地区生产总值(元)人均地区生产总值复合增速金融机构本外币存款余额(亿元)一般预算收入(亿元)年末常住人口(万人)七普15-64岁人口/常住人口城镇单位在岗职工平均工资(元)居民杠杆率熵值0.9530.9880.8370.8450.9350.9670.9310.973差异系数0.0470.0120.1630.1550.0650.0330.0690.027差异系数求和0.571因素权重8.2%2.0%28.5%27.1%11.4%5.8%12.1%4.8%%%%%%%%%research.95579.com3 请阅读最后