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1、中国宏观金融NIFD季报主编:李扬殷剑峰张旸 王蒋姜2022 年 4 月房地产金融NIFD季报主编:李扬蔡真崔玉、陶琦2023 年 5 月 NIFD 季报是国家金融与发展实验室主要的集体研究成果之一，旨在定期、系统、全面跟踪全球金融市场、人民币汇率、国内宏观经济、中国宏观金融、国家资产负债表、财政运行、金融监管、债券市场、股票市场、房地产金融、银行业运行、保险业运行、机构投资者的资产管理等领域的动态，并对各领域的金融风险状况进行评估。NIFD 季报由三个季度报告和一个年度报告构成。NIFD 季度报告于各季度结束后的第二个月发布，并在实验室微信公众号和官方网站同时推出；NIFD 年度报告于下一年

2、度 2 月份发布。I 小阳春行情可持续吗？摘摘 要要 房地产政策方面，政府部门在坚持“房住不炒”的政策底线基础上，推出建立首套房贷利率政策动态调整长效机制，在全国范围内推行不动产“带押过户”服务，改善优质房企的资产负债表计划，启动不动产私募投资基金试点等新的积极性房地产政策措施，来促进房地产市场平稳健康发展，推动建立房地产业发展新模式。房地产市场运行方面，房价结束了持续17个月的环比下跌，下行压力得到了有效缓解；住房销售市场有所回暖，预期开始好转，住房销售面积同比上涨 1.4%，住房销售额同比上涨 7.1%，市场呈现“小阳春”行情。房地产金融形势方面，个人住房贷款余额规模为 38.94 万亿元

3、，但同比增速已下滑至 0.3%；个人住房金融服务继续优化，个人住房贷款的平均放款周期缩短至三周，21 个样本城市的首套房贷利率已步入“3”时代。房企的融资环境进一步改善，房地产开发贷款余额为 13.3 万亿元，同比增长 5.9%；房企境内信用债（不包括资产证券化产品）的发行总额是 1395.77 亿元，同比增长 11.88%；房企新增境外债主要用于违约房企债务重组，利用新发长期、低息债券置换原高息债券；房地产信托规模仍在持续压降。房地产市场风险提示：一是从境内公开市场来看，未新增首次违约房企，这表明央行、银保监会实施的改善优质房企资产负债表计划、金融“三支箭”等政策效果初显。二是个人住房贷款

4、本报告负责人：本报告负责人：蔡真 本报告执笔人：本报告执笔人：蔡真 国家金融与发展实验室房地产金融研究中心主任 崔玉 国家金融与发展实验室房地产金融研究中心研究员 陶琦 贝壳研究院数据研究总监 【NIFD 季报】季报】全球金融市场 人民币汇率 国内宏观经济 宏观杠杆率 中国宏观金融 中国金融监管 中国财政运行 地方区域财政 房地产金融房地产金融 债券市场 股票市场 银行业运行 保险业运行 机构投资者的资产管理 II“提前还贷潮”的爆发，对于借款人来说，如果还款资金来自转贷或经营贷，会存在违规和财务风险。三是存量房“带押过户”模式的推行，能够缩短交易所需时长，降低交易的资金成本，但需防范新模式带

5、来的交易风险。对于未来形势，我们对“小阳春”行情的可持续性存疑。主要判断依据来自于调研中发现的微观主体行为的改变。购房人表现为两大行为特征：第一，刚需购房者认购犹豫，甚至出现下定后又撤回的现象。主要原因是年轻人普遍担心失业、收入预期不稳。第二，房贷提前还款诉求强烈。提前还贷在过往属于正常现象，但没有引起按揭余额下行，因为过去房价一直处于上升期，个人归还按揭贷款后出于改善性或投资性需求还会购买住房、还会使用杠杆，这使得个人按揭仍处于净增加的状态。当前提前还款逻辑完全不同于以往，购房人提前还款要么是为了替换成本更低的经营贷，要么是为了减少负债总额。居民提前还贷的目的已由过去的追求资产最大化转向为负

6、债最小化，这是典型的资产负债表衰退信号。房企表现呈现两大行为特征：第一，市场约束力更强的民企普遍不拿地，新开工面积明显低于竣工面积，这反映出大部分民企对于市场的预期不乐观，不愿意投资。第二，部分房企出现“躺平”现象，自救意愿不强。目录 一、房地产政策情况.1（一）中央及部委层面持续推出新的积极性房地产政策措施.1（二）地方政府层面继续优化区域房地产政策.1 二、房地产市场运行形势.2（一）商品住宅销售价格结束了持续 17 个月的环比下跌.2（二）住房销售市场呈“小阳春”行情.3（三）“保交楼”政策支持下住宅竣工面积恢复正增长.4（四）城镇居民住房消费预期好转.5（五）土地交易市场仍未能摆脱低迷

7、状态.6（六）三线城市住宅库存去化的压力相对较大.6（七）住房租赁市场表现出复苏的迹象.7（八）租金资本化率基本保持稳定.8 三、个人住房金融形势.9（一）个人住房贷款余额增速仍在继续下滑.9（二）首套住房贷款利率继续下调.9（三）个人住房贷款的平均放款周期缩短至三周.10（四）个人住房抵押贷款总体风险不大.11 四、房企融资形势.13 （一）房地产开发贷余额的同比增速稳步回升.13（二）房地产信托规模仍在持续压降.13（三）房企境内、外债发行规模上升.14 五、房地产市场主要风险情况分析.15（一）房企债务违约蔓延的形势得到遏制.15（二）个人住房贷款早偿率大幅上升.15（三）存量房“带押过

8、户”需防范交易风险.16 六、对未来形势的判断：“小阳春”行情可持续吗？.18 附件：相关指标说明.20 1 一、房地产政策情况（一一）中央及部委层面持续推出新的积极性房地产政策措施中央及部委层面持续推出新的积极性房地产政策措施 2023 年第一季度，中央层面在坚持“房住不炒”的政策底线基础上，不断推出新的积极性房地产政策措施，来促进房地产市场平稳健康发展，推动建立房地产业发展新模式：一是多次重申房地产行业的国民经济支柱产业地位。二是建立和落实首套房贷利率政策动态调整长效机制，在全国范围内推行不动产“带押过户”服务，大力支持居民刚性和改善性住房需求。三是落实好房地产“金融 16条”，保持房企信

9、贷、债券等融资渠道稳定，支持房企合理融资需求。四是扎实做好保交楼、保民生工作，明确商品房消费者的房屋交付请求权或价款返还请求权优先于建设工程价款优先受偿权、抵押权以及其他债权，保障购房者权益，稳定居民住房消费预期和信心。五是防范化解房企债务风险，一方面开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动，改善优质房企的资产负债表，防范房企债务风险进一步恶化；另一方面设立房企纾困专项再贷款（额度 800亿元），按照正向激励、市场化原则，推动出险房企的债务重组、项目并购，推进问题房企债务风险化解工作。六是加快完善住房租赁金融政策体系，包括设立租赁住房贷款支持计划（额度 1000 亿元），启

10、动不动产私募投资基金试点，起草住房租赁“金融 17 条（征求意见稿）”，为住房租赁市场提供多元化、多层次、全周期的金融产品和金融服务体系。（二二）地方政府层面继续优化区域房地产政策地方政府层面继续优化区域房地产政策 2023 年第一季度，在“因城施策”的原则下，地方政府继续优化区域房地产政策。需求端的政策主要包括部分城市放松或取消限购、限贷等行政性管制措施，延长个人住房贷款年龄期限，优化首套、二套房认定标准，推行存量房“带押过户”模式，下调首付比例，动态调整区域个人住房贷款利率下限，提高多孩家庭住房公积金贷款额度上限，支持提取住房公积金支付购房首付款，支持按实际支付租金提取住房公积金，扩大人才

11、认定范围，发放购房补贴，给予财税优惠，棚改货币化安置或“房票”安置等。供给端的政策主要包括优化房地产项目预售资金的监管和使用，加大对区域内房地产项目的融资支持，鼓励金融机构对房企存2 量贷款进行展期或调整还款安排，政府部门或国有平台回购滞销存量商品住房作为安置房、人才房或保障性租赁住房，因地制宜开展现房销售试点等。二、房地产市场运行形势（一）商品住宅销售价格（一）商品住宅销售价格结束了持续结束了持续 17 个月的环比下跌个月的环比下跌 从国家统计局公布的 70 个大中城市商品住宅销售价格变动数据来看，2023年第一季度末，70个大中城市的新建商品住宅销售价格较2022年末上涨0.26%，二手商

12、品住宅销售价格上涨了 0.16%。从住房销售价格的环比走势来看，2023 年2 月，70 城新建商品住宅和二手住宅销售价格结束了自 2021 年 9 月以来持续 17个月的环比下跌态势（见图 1 左上图）。2023 年 3 月，70 个大中城市的新建商品住宅、二手住宅销售价格分别环比上涨 0.40%、0.30%；其中，新建住宅销售价格环比上涨的城市数量为64个，二手住宅销售价格环比上涨的城市数量为57个。从住房销售价格的同比情况来看，2023 年第一季度末，70 城新建商品住宅销售价格同比下降 1.35%，二手住宅销售价格同比下降了 2.95%，同比降幅较 2022 年末分别收窄 0.94 和

13、 0.81 个百分点。分城市层级来看，2023 年第一季度，一线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格累计涨幅分别为 0.78%和 1.59%，同比涨幅分别为 1.75%和 1.13%（见图1 右上图）。二线城市新建商品住宅销售价格和二手住宅销售价格累计涨幅分别为 0.57%和 0.24%，同比降幅分别为 0.22%和 2.43%（见图 1 左下图），三线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格累计下降了 0.08%和 0.11%，同比降幅分别为2.71%和 3.87%（见图 1 右下图）。总体来看，一线城市房价表现为环比、年内累计、同比的全面上涨；二线城市房价表现为环比、年内累计的上涨，房价同比仍表现

14、为下降，但新建、二手住宅销售价格的同比降幅较 2022 年末分别收窄 0.91 和 0.76 个百分点；三线城市房价表现为环比上涨，房价年内累计、同比仍是下降，其中，新建、二手住宅销售价格的同比降幅较 2022 年末分别收窄 1.15 和 0.89 个百分点。这意味着，随着房地产市场供、需两端支持性政策的落地实施，房价持续下行压力得到了有效缓解，市场复苏明显。3 图图 1 70 个大中城市房价走势（个大中城市房价走势（月度月度环比）环比）资料来源：国家统计局，Wind。注：70 个大中城市房地产价格统计按照一二三线城市划分，一线城市指北京、上海、广州、深圳 4 个城市；二线城市指天津、石家庄、

15、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、南宁、海口、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐共 31 个城市；三线城市指唐山、秦皇岛、包头、丹东、锦州、吉林、牡丹江、无锡、徐州、扬州、温州、金华、蚌埠、安庆、泉州、九江、赣州、烟台、济宁、洛阳、平顶山、宜昌、襄阳、岳阳、常德、韶关、湛江、惠州、桂林、北海、三亚、泸州、南充、遵义、大理共 35 个城市。（二）（二）住房销售市场呈“小阳春”行情住房销售市场呈“小阳春”行情 从商品住宅销售情况来看，2023 年第一季度，住房销售市场出现了积极的变化，销售规模结束

16、了自 2021 年第三季度以来持续 6 个季度下行的态势，住房销售面积、销售额均同比回升。第一季度，全国商品住宅销售面积为 2.63 亿平方米，同比上涨了 1.4%；商品住宅销售额为 2.76 万亿元，同比上涨了 7.1%（见图2）。住房销售市场回暖的主要原因可能包括以下三个方面：一是前期因疫情而积压的住房需求在第一季度集中释放；二是在“保交楼”等政策的支持下，市场预期开始明显改善，部分刚需、改善性住房需求者由观望转为倾向于交易，住房市场的交易规模开始回升；三是个人住房贷款利率处于历史低位，叠加部分城市限购、限贷等行政性管制措施的放松或取消、二手房“带押过户”模式的推行，进4 一步推动了刚需、

17、改善性住房需求转变为市场的有效需求。但是当前住房销售市场回暖的基础并不稳定，市场仍在筑底过程中。一方面，积压住房需求在第一季度集中释放完毕后，住房销售市场能否持续回暖仍需观察；另一方面，住房销售市场的回暖具有明显的分化特征，一线、热点二线城市住房市场交易相对较为活跃，三、四线城市住房市场交易则仍较为冷淡。图图 2 商品住宅销售情况（季度）商品住宅销售情况（季度）资料来源：国家统计局，Wind。注：商品房销售面积等指标的同比增速均按可比口径计算，因存在不可比因素，同比增速数据与基于报告期数据、上年已公布的同期数据直接计算的同比增速数据之间存在差异。导致出现差异的主要原因是：（1）加强在库项目管理

18、，对毁约退房的商品房销售数据进行了修订；（2）加强统计执法，对统计执法检查中发现的问题数据，按照相关规定进行了改正；（3）加强数据质量管理，剔除非房地产开发性质的项目投资以及具有抵押性质的销售数据。（三）（三）“保交楼”政策支持下住宅竣工面积恢复正增长“保交楼”政策支持下住宅竣工面积恢复正增长 从商品住宅的投资数据来看，2023 年第一季度，全国住宅开发投资完成额为 1.98 万亿元，同比下降了 4.1%，住宅开发投资完成额同比增速仍为负值（见图 3 左图）。从商品住宅的开发数据来看，住宅新开工面积仅为 1.77 亿平方米，同比下降 17.8%；住宅竣工面积 1.44 亿平方米，同比增长 16

19、.8%（见图 3 右图）。总体来看，房地产开发企业的住房投资意愿、投资能力仍显不足，商品住宅开发投资完成额、新开工面积同比仍在下降，但降幅已经收窄。在“保交楼”专项借款、“保交楼”贷款支持计划的支持下，住宅竣工面积同比大幅增长，“保交楼”政策的效果逐渐显现。5 图图 3 商品住宅供给情况（季度）商品住宅供给情况（季度）资料来源：国家统计局，Wind。（四）（四）城镇居民住房消费预期好转城镇居民住房消费预期好转 从中国人民银行城镇储户调查问卷数据来看，被调查储户中未来 3 个月预计增加购房支出的占比，由 2022 年第四季度的 16.0%上升至 2023 年第一季度的17.5%，结束了自 202

20、1 年第三季度以来的持续下降趋势（见图 4 左图）。从国家统计局公布的全国房地产开发景气指数（简称“国房景气指数”）1数据来看，国房景气指数由 2022 年末的 94.35 小幅增长至 2023 年第一季度末的94.71，仍处于较低景气水平，房地产行业景气程度仍然较弱（见图 4 右图）。图图 4 房地产市场预期和景气程度情况（季度、月度）房地产市场预期和景气程度情况（季度、月度）资料来源：中国人民银行，国家统计局，Wind。1 全国房地产开发景气指数（简称“国房景气指数”）遵循经济周期波动的理论，以景气循环理论与景气循环分析方法为依据，运用时间序列、多元统计、计量经济分析方法，以房地产开发投资

21、为基准指标，选取了房地产投资、资金、面积、销售有关指标，剔除季节因素的影响，包含了随机因素，采用增长率循环方法编制而成，每月根据新加入的数据对历史数据进行修订。通常情况下，国房景气指数 100 点是最合适的景气水平，95 至 105 点之间为适度景气水平，95 以下为较低景气水平，以下为较低景气水平，105 以上为偏高景气水平。6（五）（五）土地交易市场仍未能摆脱低迷状态土地交易市场仍未能摆脱低迷状态 2023 年第一季度，百城住宅类土地供应面积为 2780 万平方米，同比下降38.20%；成交面积为 2169 万平方米，同比下降 21.52%；成交金额为 2525 亿元，同比下降 10.99

22、%（见图 5 左图）。2023 年第一季度，百城共有 909 宗土地未能成交，较 2022 末明显下降；住宅类用地成交土地平均溢价率为 5.65%，较 2022 年末有所提升（见图 5 右图）。总体来看，房企拿地意愿和能力仍然较弱，土地市场成交规模表现为继续大幅下降，土地交易市场仍未能摆脱低迷状态。但是，受住宅类土地供给规模进一步下降的影响，住宅类土地的流拍数量较前期有所下降，成交土地平均溢价率有所上升。图图 5 100 大中城市土地交易情况大中城市土地交易情况（季度）（季度）资料来源：Wind。（六）（六）三线城市住宅库存去化的压力相对较大三线城市住宅库存去化的压力相对较大 从库存去化情况来

23、看，14 个样本城市平均住宅库存去化月数，由 2022 年末的 17.6 个月上升至 2023 年第一季度末的 20.5 个月，库存去化周期有所上升。分城市层级来看，2023 年第一季度末，一线城市平均住宅库存去化周期为 11.7 个月；二线城市平均住宅库存去化周期为 17.9 个月；三线城市平均库存去化周期为 31.8 个月。总体来看，2023 年第一季度，一、二线城市住宅库存去化周期虽然略有上升，但仍然处于相对合理区间；三线城市方面，住宅库存去化周期呈波动上升态势，库存去化的压力则相对较大（见图 6）。7 图图 6 各城市房地产库存去化情况（各城市房地产库存去化情况（3 周移动平均）周移动

24、平均）资料来源：根据 Wind 统计计算。注：因南宁、东莞、泉州、宝鸡的商品房可售或销售套数数据存在不再更新或缺失问题，本报告考察的城市数量由 2021 年的 18 个调整为 14 个。图中的一线城市包括北京、上海、广州、深圳，二线城市包括杭州、南京、苏州、厦门、南昌、福州、青岛，三线城市包括莆田、东营、舟山。（七七）住房租赁市场表现出复苏的迹象住房租赁市场表现出复苏的迹象 从中原地产统计的 4 个一线城市、2 个二线城市的住房租金数据来看，2023年第一季度，北京的住房租金水平累计上涨 4.41%；深圳的住房租金水平累计上涨 2.45%；上海的住房租金水平累计上涨 0.38%（见图 7 左图

25、）；广州的住房租金水平累计上涨 0.78%；成都的住房租金水平累计上涨 0.72%；天津的住房租金水平累计下降 0.28%（见图 7 右图）。总体来看，2023 年第一季度，受季节性住房租赁需求增加的影响，住房租赁市场表现出复苏的迹象。六个样本城市中，五个城市的住房租金水平在上升；其中，北京住房租金价格水平上涨幅度较大，已经超过 2022 年同期的租金水平。图图 7 中原二手住宅租金指数（中原二手住宅租金指数（月度，月度，定基定基 2004 年年 5 月月=100）资料来源：中原地产，Wind。8（八八）租金资本化率基本保持稳定租金资本化率基本保持稳定 除了考察住房市场的绝对价格水平外，还可以

26、通过相对价格指标来标衡量住房价格水平，下文采用的是租金资本化率。租金资本化率是由每平米住宅的价格除以每平米住宅的年租金得到，其含义是一套住宅完全靠租金收回成本要经过多少年，可以较好地用于刻画房价泡沫程度。这一概念与租售比类似，但更加直观。2023年第一季度，4个一线城市的平均租金资本化率从2022年末的57.8年，小幅下降至 2023 年第一季度末的 57.0 年（见图 8 上图）。二线热点城市的平均租金资本化率由 2022 年末的 56.2 年，下降至 2023 年第一季度末的 54.1 年；二线非热点城市的平均租金资本化率由 2022 年末的 47.5 年，小幅下降至 2023 年第一季度

27、末的 46.5 年（见图 8 左下图）。三线城市的平均租金资本化率由 2022 年末为 42.0 年，小幅上升至 2023 年第一季度末的 42.5 年（见图 8 右下图）。总体来看，样本城市的租金资本化率基本保持稳定，波动幅度较小，表明房价、租金水平的上涨或下跌幅度基本一致。图图 8 租金资本化率走势租金资本化率走势（月度）（月度）资料来源：国家金融与发展实验室监测数据。注：本报告监测的二线热点城市包括杭州、南京、苏州、武汉、成都、厦门、福州、西安、合肥，二线非热点城市包括天津、重庆、郑州、长沙、南宁、南昌、青岛、宁波，三线城市包括昆明、太原、兰州、乌鲁木齐、呼和浩特、湖州、泉州、常德、蚌埠

28、。9 三、个人住房金融形势（一一）个人住房贷款余额增速仍在继续下滑个人住房贷款余额增速仍在继续下滑 从余额数据看，截至 2023 年第一季度末，我国个人住房贷款余额为 38.94 万亿元，占全部信贷余额的比例下降至 17.27%。从余额增速来看，个人住房贷款余额同比增速从 2017 年第二季度开始呈持续下降态势。2023 年，个人住房贷款余额同比增速延续这一走势，第一季度同比增速下滑至 0.3%，已远低于金融机构人民币各项贷款余额 11.8%的同比增速（见图 9 左图）。提前还贷潮的出现是2023 年第一季度个人住房贷款余额同比增速仍在继续下滑的重要原因。从个人住房贷款余额的净增量数据来看，2

29、023 年第一季度净增量为 1400 亿元。从居民部门月度新增中长期贷款数据来看，2023 年第一季度居民部门新增中长期贷款月度平均增量为 3147.33 亿元，较 2022 年同期的月度平均增量（3566.67 亿元）下降了 11.76%（见图 9 右图）。图图 9 个人住房贷款余额及居民新增中长期贷款情况个人住房贷款余额及居民新增中长期贷款情况 资料来源：中国人民银行，Wind。（二二）首套住房贷款利率继续下调首套住房贷款利率继续下调 从 50 城个人住房贷款的平均利率水平来看，2023 年第一季度末，全国首套住房贷款的平均贷款利率约为 4.03%（为 LPR 减 27 个基点），较 20

30、22 年末下降了 8 个基点。其中，珠海首套住房贷款利率已降至 3.7%，珠海、福州、哈尔滨、昆明等 21 个样本城市的首套房贷利率已低于 4%，步入“3”时代，而且目前仅深圳、上海、北京三个一线城市的首套住房贷款利率仍高于 LPR（4.3%）。同一10 时期，全国二套住房贷款的平均贷款利率约为 4.92%（为 LPR 加 62 个基点），连续 5 个月保持不变（见图 10）。2023 年第一季度，首套住房贷款的平均利率继续下调，但二套住房贷款的平均利率保持不变。在这种差别化住房利率政策下，意味着对首套刚性住房需求的金融支持力度更大，体现了“房住不炒”政策基调；但是在二套住房认定标准较为严格的

31、城市（例如北京市首套房贷款政策“认房又认贷”），对居民改善性住房需求的金融支持力度会较弱，为了能够更好地支持居民改善性住房需求，地方政府还需进一步优化首套、二套房的认定标准。图图 10 个人住房贷款平均利率走势个人住房贷款平均利率走势 资料来源：贝壳研究院，中国人民银行，Wind。注：个贷利率统计的 50 个城市包括北京、常州、成都、大连、东莞、佛山、福州、广州、贵阳、哈尔滨、杭州、合肥、呼和浩特、惠州、济南、嘉兴、昆明、兰州、廊坊、洛阳、绵阳、南昌、南京、南通、宁波、青岛、泉州、厦门、上海、绍兴、深圳、沈阳、石家庄、苏州、太原、天津、温州、无锡、芜湖、武汉、西安、徐州、烟台、银川、长春、长沙

32、、郑州、中山、重庆、珠海。（三三）个人住房贷款的平均放款周期缩短至三周个人住房贷款的平均放款周期缩短至三周 从个人住房贷款放款周期情况来看，2023 年第一季度末全国百城个人住房贷款平均放款周期为 21 天（三周），较 2021 年 10 月最长的 73 天已大幅缩短，住房消费金融服务持续优化。其中，2023 年第一季度末，一线城市的平均放款周期已为 36 天；二线城市的平均放款周期为 35 天（见图 11）。11 图图 11 个人个人住房贷款平均住房贷款平均放款周期放款周期 资料来源：贝壳研究院。注：图中的一线城市包括北京、上海、广州、深圳，二线城市包括天津、重庆、西安、南京、合肥、成都、佛

33、山、东莞。（四四）个人住房抵押贷款总体风险不大个人住房抵押贷款总体风险不大 我们计算了一线城市和部分二线城市新增二手住房贷款价值比（Loan to Value，LTV），这一指标可以衡量住房价值对新增住房贷款的保障程度，也可以用于反映个人住房贷款违约风险的大小。相关研究表明，LTV 与个人住房贷款违约率显著正相关，如果这一指标数值较低，说明购房中使用自有资金的比例较高，则银行等金融机构面临的风险不大。2023 年第一季度末，一线城市中北京的平均新增二手住房贷款价值比为25%，上海的平均新增二手住房贷款价值比为 25%，均处于较低水平（见图 12 左上图）；广州的平均新增二手住房贷款价值比为 3

34、5%，深圳的平均新增二手住房贷款价值比为 34%，处于相对较低水平（见图 12 右上图）。二线城市方面，成都的平均新增二手住房贷款价值比为 47%，合肥的平均新增二手住房贷款价值比为 45%，南京的平均新增二手住房贷款价值比为 47%，西安的平均新增二手住房贷款价值比为 51%，均处于合理水平（见图 12 左下图）；重庆的平均新增二手住房贷款价值比为 53%，天津的平均新增二手住房贷款价值比为 37%，东莞的平均新增二手住房贷款价值比为 54%，佛山的平均新增二手住房贷款价值比为 57%，12 亦处于合理水平（见图 12 右下图）。总体来看，受益于较高的首付比例、较低的LTV，12 个样本城市

35、的新增二手住房贷款抵押物保障程度均较高，个人住房贷款总体风险不大。从上述数据来看，一线城市比二线城市的贷款比例更小、风险更加可控，造成这一现象的原因包括如下几点：第一，一线城市首套、二套房认定标准严格，且最低首付比例要求较高，存在改善性住房需求的借款人首付支付比例较高。例如，北京的首套认定标准为“认房又认贷”，二套房的最低首付款比例为 60%2。第二，一线城市（除深圳外）普遍老旧住宅较多，而银行对于一些接近产权年限的住宅不发放贷款，这也是造成一线城市贷款比例低的原因。第三，一线城市住房总价较高，借款人为降低月供还款压力或仅使用住房公积金贷款，倾向于通过掏空“六个钱包”和亲友借款来提高首付比例。

36、第四，一线城市的房价远高于二线城市，因而交易税费较高，部分购房人出于避税目的签订阴阳合同；在阳合同中降低房款总额来减少税费支出，在阴合同就需要多出首付，造成了贷款比例小。第五，因个贷和经营抵押贷之间仍存在利差，部分购房者在全款或高首付比例的前提下，违规使用抵押经营贷或二次抵押贷款。这种情形下，个人住房贷款的低LTV，并不意味着低风险。图图 12 一线和部分二线城市新增二手住房贷款价值比（一线和部分二线城市新增二手住房贷款价值比（LTV）资料来源：贝壳研究院。2 购买普通自住房的首付款比例不低于 60%，购买非普通自住房的首付款比例不低于 80%。13 四、房企融资形势（一一）房地产开发贷余额的

37、同比增速稳步回升房地产开发贷余额的同比增速稳步回升 从央行公布的金融机构贷款投向统计数据来看，截至 2023 年第一季度末，房地产开发贷款余额为 13.3 万亿元，同比增长 5.9%，同比增速较 2022 年末上升2.2 个百分点，占全部信贷余额的比例为 5.90%（见图 13）。随着房企融资政策环境的进一步改善和“保交楼”专项借款的有序投放，房地产开发贷款余额的同比增速稳步回升。图图 13 房地产开发贷余额情况（季度）房地产开发贷余额情况（季度）资料来源：中国人民银行，Wind。（二二）房地产信托）房地产信托规模规模仍在仍在持续持续压降压降3 从投向房地产行业的信托资金数据来看，截至 202

38、2 年末，房地产信托余额为 1.22 万亿元，同比下降 30.52%；与 2021 年末相比，余额压降了 5376.56 亿元。分季度来看，2022 年第一、二、三、四季度，房地产信托余额分别为 1.57 万亿元、1.42 万亿元、1.28 万亿元、1.22 万亿元。房地产信托存量余额从 2019 年三季度开始，已连续 14 个季度下滑，信托投资公司仍在持续压降房地产信托规模。与此同时，房地产信托余额占信托业资金余额的比重也在持续下降。截至2022 年末，房地产信托余额占信托业资金余额的比重为 8.14%，较 2021 年末下 3 由于信托数据滞后发布，当前最新数据更新至 2022 年第四季度

39、，本节分析基于 2022 年第四季度及之前的数据。14 降了 3.6 个百分点（见图 14 左图）。从融资成本来看，2022 年第一、二、三、四季度，房地产信托发行的平均预期年化收益率分别为 7.55%、7.58%、7.62%、7.36%，表现为先升后降；加上 2%3%左右的信托公司报酬和信托计划发行费用，房企信托融资的平均成本在9.36%10.62%之间（见图 14 右图）。图图 14 房地产信托情况（季度）房地产信托情况（季度）资料来源：中国信托业协会，用益信托网，Wind。（三三）房企境内、外债发行规模上升房企境内、外债发行规模上升 2023 年第一季度，房企境内信用债（不包括资产证券化

40、产品）的发行总额是1395.77 亿元，同比增长 11.88%；平均票面利率为 3.83%（见图 15 左图）。其中，在中国人民银行政策工具箱里的“第二支箭”机制下，通过中债信用增进公司提供全额担保增信方式发行民营房企债券 7 只，发行规模为 59 亿元。从存量情况来看，截至 2023 年第一季度末，房企境内信用债待还余额为 1.78 万亿元；其中，2023 年内到期规模为 2539.70 亿元。2023 年第一季度，房企境外债发行规模为 56.98 亿美元（约为人民币 390.2亿元），同比上升 5.55%；平均票面利率为 2.54%。其中，华夏幸福因债务重组发行了约 50 亿美元境外债，利

41、率为 0%或 2.5%，期限为 8 年，用于置换原高息境外债。从存量情况来看，截至 2023 年第一季度末，房企境外债存量余额为 1615.96亿美元（约为人民币 1.11 万亿元），较 2022 年末下降了 6.57%。15 图图 15 房地产开发企业境内、境外信用债发行情况（季度）房地产开发企业境内、境外信用债发行情况（季度）资料来源：Wind。五、房地产市场主要风险情况分析（一一）房企债务违约蔓延的形势得到遏制房企债务违约蔓延的形势得到遏制 2022 年，从境内公开市场来看，房企信用风险加速暴露，债务违约房企逐渐从前期高负债、高杠杆的民营房企，蔓延至优质大型民营房企。2023 年第一季度

42、，房企境内债出现实质违约、展期的数量为 49 只，违约规模（违约日债券余额）为 670.64 亿元，涉及恒大、华夏幸福、金科、荣盛、融信、三盛宏业、阳光城、奥园、富力、佳源创盛、俊发、融侨、宝龙、世茂、龙光、鑫苑置业、中天金融 17 家发行主体。其中，9 只房企债券因未按时兑付本息而实质违约，违约规模为 112.65 亿元；40 只房企债券展期，规模为 557.99 亿元。虽然 2023 年第一季度房企境内债实质违约、展期规模大幅增加，但违约主体均为 2022 年已违约房企，并未新增首次违约房企。这表明，从境内公开市场来看，央行、银保监会实施的改善优质房企资产负债表计划、金融“三支箭”等政策的

43、效果已经显现，房企债务违约不断蔓延的形势得到遏制。（二二）个人住房贷款早偿率大幅上升个人住房贷款早偿率大幅上升 2023 年第一季度，个人住房贷款“提前还贷潮”登上热搜，大量借款人开始集中提前偿还个人住房贷款。从已发行 RMBS 基础资产的早偿率情况来看，2023年第一季度个人住房贷款的早偿率（年化）达到 15.2%，远高于 2022 年的 8.9%，为 2016 年以来的最高值（见图 16）。大量借款人提前偿还个人住房贷款的原因包括两个方面，一是因为新增和存量住房贷款利率差较大，叠加理财市场收益率16 较低，部分借款人在手头存款或资金充足情况下，为降低利息支出和资金的机会成本，开始提前偿还房

44、贷；二是由于疫情三年对居民部门的收入预期和资产负债表均产生了较大的冲击，居民部门开始通过提前还贷、增加储蓄、降低消费等方式来修复家庭资产负债表，这也意味着居民部门资产负债表已出现衰退的苗头。对于借款人来说，如果提前偿还个人住房贷款的资金来自家庭储蓄，可以降低利息支出；但是，如果还贷资金是来自转贷或经营贷的置换，这一方面会因为较高的过桥资金费用增加新的财务风险，另一方面也可能因为违规风险，使得贷款被提前收回，进而导致家庭现金流断裂，情节严重的还可能会因为涉嫌骗贷被依法追究刑事责任。对于商业银行来说，个人住房贷款一直是商业银行最为优质的贷款业务，具有规模大、周期长、收益稳定、风险低等特征，大规模的

45、提前还贷潮一方面会降低商业银行贷款业务规模和利润水平，另一方面商业银行还需要承担收回资金的再投资风险。图图 16 个人住房贷款早偿率情况（年化个人住房贷款早偿率情况（年化，算术平均算术平均）资料来源：Wind。（三三）存量房“带押过户”需防范交易风险存量房“带押过户”需防范交易风险 为进一步提升便利化服务水平，降低不动产交易过程中的制度性交易成本，2023 年 3 月，自然资源部和银保监会发布了关于协同做好不动产“带押过户”便民利企服务的通知（自然资发202329 号），在全国范围内推行不动产“带押过户”服务。不动产“带押过户”是指对于存在未结清的按揭贷款、已经抵押的不动产，17 在办理买卖转

46、移登记时，不需要提前归还旧贷款、注销抵押权，即可完成过户、再次抵押和发放新贷款等手续，实现不动产登记和抵押贷款的有效衔接。其法理基础是 2021 年 1 月 1 日起施行的民典法第四百零六条“抵押期间，抵押人可以转让抵押财产。当事人另有约定的，按照其约定。抵押财产转让的，抵押权不受影响。抵押人转让抵押财产的，应当及时通知抵押权人”的相关规定。住房是居民部门最重要的不动产，传统的交易模式下，存在未结清的按揭贷款、已经抵押的存量住房，在办理买卖转移登记时，需卖方自筹资金、买方提前支付部分房款或借助过桥资金偿还按揭贷款，完成解抵押（即“赎楼”），然后办理存量房过户登记。在“带押过户”模式下，存量房在

47、交易过程中，无需“赎楼”程序，即可办理存量房过户登记。实践中，主要有三种“带押过户”模式。模式一：新旧抵押权组合模式。通过借新贷、还旧贷无缝衔接，实现“带押过户”。买卖双方及涉及的贷款方达成一致，约定发放新贷款、偿还旧贷款的时点和方式等内容，不动产登记机构合并办理转移登记、新抵押权首次登记与旧抵押权注销登记。模式二：新旧抵押权分段模式。通过借新贷、过户后还旧贷，实现“带押过户”。买卖双方及涉及的贷款方达成一致，约定发放新贷款、偿还旧贷款的时点和方式等内容，不动产登记机构合并办理转移登记、新抵押权首次登记等，卖方贷款结清后及时办理旧抵押权注销登记。模式三：抵押权变更模式。通过抵押权变更实现“带押

48、过户”。买卖双方及涉及的贷款方达成一致，约定抵押权变更等内容，不动产登记机构合并办理转移登记、抵押权转移登记以及变更登记。推行不动产“带押过户”服务，对于存量房交易来说，这项措施能够简化交易流程，缩短交易所需时长；因无需筹资“赎楼”，也会降低交易的资金成本。例如，一般情况下过桥资金的费用（利息+手续费）会高达 3%左右，年化利率会超过 30%。推行不动产“带押过户”服务，对于住房市场来说，能够提高存量房市场交易的活跃度，支持居民“卖一买一”的改善性住房需求。但是，“带押过户”需要四方主体，即卖方、买方、不动产登记部门和银行之间的密切配合与无缝衔接，我们需要防范“带押过户”这种新模式因各部分衔接

49、不畅带来新的交易风险。对于买方来说，可能会承担的风险包括：一是支付完放款后，卖方未用于18 归还贷款，住房的原抵押权未能解除，存在商业银行以抵押权人身份请求人民法院拍卖、变卖抵押财产，面临钱、房两失的风险；二是卖方“一房两卖”，陷入买卖纠纷的风险。对于作为抵押权人的商业银行来说，可能存在的风险包括：未收到足额还款的情况下，房屋完成了产权转移与抵押权转移、变更，导致抵押权益受损或抵押权悬空问题；当市场下行，存量房实际价值不足以偿还借款时，抵押权面临无法实现的风险。为防范上述交易过程中存在的资产、资金安全风险，卖方、买方、不动产登记部门、银行、交易中介之间需加强业务协同配合，并建立明确的保障机制。

50、六、对未来形势的判断：“小阳春”行情可持续吗？尽管 2023 年第一季度房地产市场销售数据和部分金融数据表现良好，市场呈现“小阳春”行情，但市场分化严重，复苏呈点状，持续时间似乎不长。此外，房地产发展的大环境已发生根本转变，如宏观增长率下行、人口负增长、城镇化放缓、房价上涨预期被扭转。在此背景下，我们对小阳春行情的可持续性存疑。近期，在中央大兴调研精神指导下，我们走访了一些城市的房企、银行、住建局等部门，观察到了市场主体的一些微观行为，也可验证“小阳春”的可持续性问题。首先，消费者购房需求不稳，主要体现为两个行为特征：第一，调研显示，一些刚需购房者认购犹豫，甚至出现下定后又撤回的现象。主要原因

51、是年轻人普遍认为收入上涨概率低、担心失业，1624 岁年轻人城镇调查失业率自 2023 年以来持续上升，在 4 月达到 20.4%，几乎是疫情前的两倍。没有工作，即使有“六个钱包”的支持，年轻人也不敢买房。第二，房贷提前还款诉求强烈。提前还贷在过往属于正常现象，但没有引起个人按揭贷款余额下行，因为过去房价一直处于上升期，个人归还按揭贷款后出于改善性或投资性需求还会购买住房，还会使用杠杆，这使得个人按揭仍处于净增加的状态。当前，提前还款的逻辑完全不同于以往，购房人提前还款要么是为了替换成本更低的经营贷，要么是为了减少负债总额。居民提前还贷的目的已由过去的追求资产最大化转向为负债最小化，这是典型的

52、资产负债表衰退信号。调研显示，2023 年一季度四川省个人住房贷款提前还款额为 462.6 亿元，同比增长达 85.3%。其次，房企投资意愿不强，甚至出现“躺平”现象，具体行为表现如下：第19 一，市场约束力更强的民企普遍不拿地，新开工面积明显低于竣工面积，这反映出大部分民企预期市场不好，不愿意投资。尽管一些优秀民营房企的年报还处于盈利中，但调研发现，其实际已经亏损。这是因为房企采取预售制度，只有当住宅交付给购房人时才能在年报中确认营业收入，而此套住宅对应的拿地成本在两至三年以前就已计入账面。如果未来房价不能稳定或上涨，房企的利润表还将恶化，有演变为“资不抵债”的风险。第二，部分房企出现“躺平

53、”现象。我们针对重庆的调研发现，部分出险房企希望仅依靠专项借款完成保交楼任务，或仅以出险项目剩余货值作为抵押，不愿提供其他项目资产用于平衡，自救意愿不强。20 附件：相关指标说明 1.租金资本化率：每平米住宅的价格除以每平米住宅的年租金得到，其含义是一套住宅完全靠租金收回成本要多少年的时间。这一指标与租售比类似，可以较好地刻画房价泡沫程度，但更加直观。具体计算公式为：租金资本化率=每平米住宅价格/每平米住宅一年租金，它与租售比的换算关系为：租金资本化率=1/（租售比12）。本报告中租金资本化率的分子房价数据是通过对二手房交易信息网站的二手房成交价格数据采集和统计而得，在剔除某些异常值后用成套价

54、格除以住宅面积得到样本住宅的单位价格，再采取简单平均法得到整个城市的住宅单价；租金资本化率的分母租金数据是通过对住房租赁信息网站发布的住房租赁价格数据采集和统计而得，在得到样本单位月租金后采取简单平均法得到城市月租金水平，再乘以 12 个月得到城市的年平均租金。2.库存去化周期：指的是待售商品房需要多长时间能够销售完。具体计算公式为：库存去化周期=商品房可售套数/商品房成交套数，由于新建商品房市场波动程度较大，本报告采取 3 周移动平均的方式进行平滑处理。数据来源于 Wind数据库，最终源头为各城市房地产管理局。3.贷款价值比（Loan to Value，LTV）：指贷款占住宅价值的比重，反映了住房消费中使用杠杆的程度，具体计算公式为：贷款价值比=贷款金额/住宅总价。版权公告：【版权公告：【NIFD 季报】为国家金融与发展实验室版权所有，未经版权所季报】为国家金融与发展实验室版权所有，未经版权所有人许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、上网和刊登，如有违反，有人许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、上网和刊登，如有违反，版权所有人保留法律追责权利。报告仅反映原文作者的观点，不代表版权所有人版权所有人保留法律追责权利。报告仅反映原文作者的观点，不代表版权所有人或所属机构的观点。或所属机构的观点。制作单位：国家金融与发展实验室。制作单位：国家金融与发展实验室。