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1、1 行业行业报告报告行业专题研究行业专题研究 请务必阅读报告末页的重要声明 房地产房地产专题研究专题研究 比较视野下的比较视野下的房地产浪潮及核心城市房地产特征房地产浪潮及核心城市房地产特征 各国房各国房价价浪潮不断趋同，上涨和下跌过程较为对称浪潮不断趋同，上涨和下跌过程较为对称 基于房地产浪潮的聚集情况，我们将过去五十年的房地产浪潮分为四个阶段。1）随着时间的推进，不同国家的随着时间的推进，不同国家的房地产房地产浪潮趋同性增强浪潮趋同性增强：从数量上来看，四段房地产浪潮分别涉及 6、4、8 和 12 个国家，同一阶段经历房地产浪潮的国家数量随时间的推进呈上升趋势；从形态上来看，同一阶段不同国

2、家的房价峰值落入的时间区间也在不断缩小，四段房地产浪潮房价峰值时间区间分别为 8、7、3 和 2 年。2）大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强程对称性较强：在已经结束的前三段房地产浪潮中，10 次房地产浪潮上涨和下跌过程较为对称，8 次上涨明显快于下跌，2 次上涨明显慢于下跌。核心城市房价与人口和核心城市房价与人口和城市城市发展相匹配，发展相匹配，房价和购房房价和购房负担持续上升负担持续上升 房价房价：1）核心城市的房价随着人口持续流入增速大于全国平均水平，2015-2023 年北京、上海和深圳房价复合年增长率分别高于中国平均 0.69%、2.64%和

3、4.75%。2）房地产浪潮后，核心城市房价反弹力度大于全国平均水平，次贷危机后英国平均房价和伦敦房价分别上涨了 88.62%和 117.33%。购房购房负担负担：1）发达国家核心城市的房价与人均 GDP 比大多维持在 10 左右，中国核心城市房价与人均 GDP 比随着时间推移呈上升趋势，2022 年北上深该比例均大于 40。2）中国和韩国核心城市抵押贷款占家庭收入比超过200%，美国、日本和德国核心城市该比例低于 100%。核心城市核心城市住房住房租金上涨平稳，受房价下调的影响较小租金上涨平稳，受房价下调的影响较小 1）不同于房价具有上涨和下跌的波动情况，核心城市的租金大多保持核心城市的租金大

4、多保持较为较为稳定的稳定的速度速度持续增长持续增长。2）中国核心城市租金收益率低于无风险收益率中国核心城市租金收益率低于无风险收益率，2015年 7 月-2023 年 10 月，北京、上海、深圳的租金收益率低于 2%，与其他国家核心城市 4%-6%的租金收益率差距较大。房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要因素之一房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要因素之一 基于各国历史数据挖掘核心城市房价与国家平均房价之间的关联性以及房地产的投资情况，我们认为：1）历史复盘来看，房地产浪潮末期房价约为最高值的 70%70%。2）房地产业链对 GDP 贡献在 10%左右会是一个较为稳定的状态，房地产业会持续

5、成为经济增长的重要动力之一。3）大多数国家的房地产资产在家庭总资产中占比超过 30%，且随时间的推移该比例较为平稳。投资建议投资建议 通过对海外房地产历史复盘，我们总结了在房地产浪潮过程中不同国家房价变化的共性特征，并分析各国核心城市的房价趋势及背后原因。中国城市正经历从快速增长向更成熟、稳定的市场转变，政府对国内房地产市场的调控相比于海外市场更为严格和直接，有助于房地产市场平稳发展。长期来看，中国核心城市作为经济增长的引擎，持续吸引着投资和人才，推动房地产市场的平稳发展。我们建议重点关注资金实力较强、土储更为优质充裕的国央企，以及在本轮行业出清中率先完成信用修复的优质民企。此外二手房市场有效

6、恢复，建议关注存量房龙头企业。风险提示：风险提示：行业修复不及预期；政策落地效果不及预期；市场空间测算可能存在偏差。证券研究报告 2024 年 01 月 04 日 投资建议：投资建议：强于大市（维持）上次建议上次建议：强于大市 相对相对大盘大盘走势走势 作者作者 分析师：郭荆璞 执业证书编号：S0590523070003 邮箱： 分析师：杨灵修 执业证书编号：S0590523010002 邮箱： 联系人：姜好幸 邮箱： 相关报告相关报告 1、房地产：美国房地产市场：开发商期权拿地及风险应对2023.12.28 2、房地产：政策持续宽松，基本面边际改善2023.12.19 -30%-17%-3%

7、10%2022/122023/42023/82023/12房地产沪深300请务必阅读报告末页的重要声明 2 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 正文目录正文目录 1.过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂 .4 4 1.1 不同国家房地产浪潮上涨和下跌过程较为对称.4 1.2 房价泡沫破裂反映大区域的经济变动.8 2.核心城市房地产发展特征核心城市房地产发展特征 .1111 2.1 核心城市住宅价格复盘.11 2.2 核心城市住房情况横向对比.24 2.3 小结.26 3.房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要动力房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要动

8、力 .2727 3.1 房地产浪潮中房价最大跌幅在 30%左右.27 3.2 具备完善保障性住宅的国家：新加坡.29 4.投资建议：重点关注资金实力强、土储优质充裕的国央企投资建议：重点关注资金实力强、土储优质充裕的国央企 .3434 5.风险提示风险提示 .3434 图表目录图表目录 图表图表 1：房地产浪潮测算假设及过程房地产浪潮测算假设及过程 .4 4 图表图表 2：19701970 年至今部分国家房地产浪潮房价指数变动年至今部分国家房地产浪潮房价指数变动 .4 4 图表图表 3：19701970 年至今的四段房地产浪潮房价指数变动年至今的四段房地产浪潮房价指数变动 .5 5 图表图表

9、4：前三段房地产浪潮房价上涨和下跌过程前三段房地产浪潮房价上涨和下跌过程 .6 6 图表图表 5：第四段房地产浪潮房价上涨和下跌过程第四段房地产浪潮房价上涨和下跌过程 .7 7 图表图表 6：各阶段房地产浪潮对称性（数值越低，对称程度越高）各阶段房地产浪潮对称性（数值越低，对称程度越高）.8 8 图表图表 7：房地产泡沫上涨和下降的原因房地产泡沫上涨和下降的原因 .9 9 图表图表 8：日本日本 19741974 年能源供给情况年能源供给情况 .9 9 图表图表 9：英国英国 19741974 年能源供给和进口情况年能源供给和进口情况 .9 9 图表图表 10：经历第三次房地产浪潮的国家股票指

10、数变动经历第三次房地产浪潮的国家股票指数变动 .1010 图表图表 11：19 年部分核心城市人口量（万人）年部分核心城市人口量（万人）.1111 图表图表 12：北京、上海、深圳以及中国平均房价指数北京、上海、深圳以及中国平均房价指数 .1212 图表图表 13：北京二手房价格与人均北京二手房价格与人均 GDPGDP 比比 .1212 图表图表 14：上海二手房价格与人均上海二手房价格与人均 GDPGDP 比比 .1212 图表图表 15：深圳二手房价格与人均深圳二手房价格与人均 GDPGDP 比比 .1313 图表图表 16：北京、上海和深圳二手房成交量（万套

11、）北京、上海和深圳二手房成交量（万套）.1313 图表图表 17：20172017 年国家和地方出台和实施的重点房地产政策年国家和地方出台和实施的重点房地产政策 .1313 图表图表 18：20202020 年年 7 7 月月-20212021 年年 7 7 月深圳重点房地产政策月深圳重点房地产政策 .1414 图表图表 19：北京、上海、深圳商品房成交量（万套）北京、上海、深圳商品房成交量（万套）.1515 图表图表 20：北京、上海、深圳商品房库存（万套）北京、上海、深圳商品房库存（万套）.1515 图表图表 21：北京、上海和深圳租房价格指数北京、上海和深圳租房价格指数 .1515 图表

12、图表 22：北京二手房租金及租金收益率北京二手房租金及租金收益率 .1616 图表图表 23：上海二手房租金及租金收益率上海二手房租金及租金收益率 .1616 图表图表 24：深圳二手房租金及租金收益率深圳二手房租金及租金收益率 .1616 图表图表 25：北京、上海和深圳二手房租赁供给量（万套）北京、上海和深圳二手房租赁供给量（万套）.1616 图表图表 26：东京和日本平均房价指数东京和日本平均房价指数 .1717 图表图表 27：东京东京 7070 平米公寓房价与人均平米公寓房价与人均 GDPGDP 比比 .1717 图表图表 28：东京新建一户建与人均东京新建一户建与人均 GDPGDP

13、 比比 .1717 图表图表 29：东京都二手房成交量、上新量和库存（万套）东京都二手房成交量、上新量和库存（万套）.1818 图表图表 30：东京和日本平均租房价格指数东京和日本平均租房价格指数 .1818 图表图表 31：东京公寓年租金以及租金收益率东京公寓年租金以及租金收益率 .1919 图表图表 32：纽约、洛杉矶和美国纽约、洛杉矶和美国 2020 大中城市房价指数大中城市房价指数 .1919 dVxUzXjVmV8WrUaQ9R9PpNmMnPtPlOoOqRiNpPuN8OmNoPuOmNwOMYtPyR请务必阅读报告末页的重要声明 3 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图

14、表图表 33：美联储基金目标利率美联储基金目标利率 .2020 图表图表 34：美国房屋销售量（万套）美国房屋销售量（万套）.2020 图表图表 35：纽约房价与人均纽约房价与人均 GDPGDP 比比 .2020 图表图表 36：洛杉矶房价与人均洛杉矶房价与人均 GDPGDP 比比 .2020 图表图表 37：纽约二手房上新量及库存（万套）纽约二手房上新量及库存（万套）.2121 图表图表 38：洛杉矶二手房上新量及库存（万套）洛杉矶二手房上新量及库存（万套）.2121 图表图表 39：纽约、洛杉矶和美国平均租房价格指数纽约、洛杉矶和美国平均租房价格指数 .2121 图表图表 40：纽约租房年

15、租金及租金收益率纽约租房年租金及租金收益率 .2222 图表图表 41：洛杉矶租房年租金及租金收益率洛杉矶租房年租金及租金收益率 .2222 图表图表 42：伦敦和英国平均房价指数伦敦和英国平均房价指数 .2222 图表图表 43：19 年伦敦房屋销售量（套）年伦敦房屋销售量（套）.2323 图表图表 44：20212021 年英国不同地区房价与年收入比年英国不同地区房价与年收入比 .2323 图表图表 45：伦敦房价与人均伦敦房价与人均 GDPGDP 比比 .2323 图表图表 46：伦敦和英国平均私人住宅租金价格指数伦敦和英国平均私人住宅租金价格指数 .242

16、4 图表图表 47：伦敦联排房屋年租金及租金收益率伦敦联排房屋年租金及租金收益率 .2424 图表图表 48：核心城市家庭可支配收入核心城市家庭可支配收入 .2525 图表图表 49：中国和韩国核心城市家庭的住房负担较大中国和韩国核心城市家庭的住房负担较大 .2525 图表图表 50：核心城市房价与人均核心城市房价与人均 GDPGDP 比比 .2525 图表图表 51：核心城市月租金（美元核心城市月租金（美元/月）月）.2626 图表图表 52：核心城市租金收益率核心城市租金收益率 .2626 图表图表 53：20 年美国及核心城市房价下跌约年美国及核心城市房价下

17、跌约 1/31/3 .2727 图表图表 54：20 年英国及伦敦房价下跌约年英国及伦敦房价下跌约 17%17%.2727 图表图表 55：前三段房地产浪潮末期房价与最高房价比前三段房地产浪潮末期房价与最高房价比 .2727 图表图表 56：中国、美国和日本房地产投资占中国、美国和日本房地产投资占 GDPGDP 比重比重 .2828 图表图表 57：房地产业占房地产业占 GDPGDP 增加值比例增加值比例 .2828 图表图表 58：部分国家房地产占家庭总资产比例部分国家房地产占家庭总资产比例 .2929 图表图表 59：过去过去 2525 年中国购房、城市更新和

18、租房政策梳理年中国购房、城市更新和租房政策梳理 .2929 图表图表 60：新加坡住房类型新加坡住房类型 .3030 图表图表 61：新加坡公共住房政策新加坡公共住房政策 .3030 图表图表 62：新加坡各类房屋占比新加坡各类房屋占比 .3131 图表图表 63：新加坡公有住宅人口占比新加坡公有住宅人口占比 .3131 图表图表 64：新加坡各类房产价格指数新加坡各类房产价格指数 .3131 图表图表 65：新加坡新加坡 3 3-room HDBroom HDB 二手房价与人均二手房价与人均 GDPGDP 比比 .3232 图表图表 66：新加坡新加坡 4 4-room HDBroom HD

19、B 二手房价与人均二手房价与人均 GDPGDP 比比 .3232 图表图表 67：新加坡二手新加坡二手 HDBHDB 销量（万套）销量（万套）.3232 图表图表 68：新加坡租金价格指数新加坡租金价格指数 .3333 图表图表 69：20 年年 HDBHDB 和私人住宅租金收益率和私人住宅租金收益率 .3333 图表图表 70：3 3-room HDBroom HDB 租金收益率租金收益率 .3333 图表图表 71：4 4-room HDBroom HDB 租金收益率租金收益率 .3333 请务必阅读报告末页的重要声明 4 行业报告行业报告行业专题研究行业专题

20、研究 1.过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂 1.1 不同国家房地产浪潮不同国家房地产浪潮上涨和下跌过程上涨和下跌过程较为较为对称对称 1970 年至今，十二个国家经历了 33 次房地产浪潮，其中，爱尔兰 1994 年到 2013年的房价指数涨幅最大，在 2007 年第四季度达到顶峰，实际房价为 1994 年第四季度的 3.35 倍，2013 年第一季度结束了这次房地产浪潮，实际房价为 1994 年第四季度的 1.65 倍。2009 年至今，十二个国家陆续进入了最近的一次房地产浪潮，房价都有着一段快速上涨的阶段，部分国家已经进入了房价下跌的阶段，如德国、丹

21、麦和波兰，个别国家还在持续的上涨过程中，如俄罗斯。图表图表1：房地产浪潮测算假设及过程房地产浪潮测算假设及过程 核心假设核心假设 1、2015 年实际房价指数=100 2、实际房价指数同比增速6%作为房地产浪潮起始点 3、实际房价指数同比0 作为房地产浪潮的下降阶段 测算过程测算过程 房地产浪潮起始点 m 的房价指数 x=100 房地产浪潮位置 n 的房价指数 y=位置 n 的实际房价指数/起始点 m 的实际房价指数*100 资料来源：国联证券研究所 图表图表2：1 1970970 年至今年至今部分国家部分国家房地产浪潮房地产浪潮房价房价指数指数变动变动 资料来源：OECD 实际房价指数,国联

22、证券研究所测算 注：假设每次房地产浪潮的起始点房价指数=100，反映不同时间指数对起始点指数的变动幅度 随着时间的推进，随着时间的推进，不同国家的房价不同国家的房价浪潮浪潮趋同性趋同性增强增强。基于房地产浪潮的聚集状态，我们将过去五十年的房地产浪潮分为四个阶段，分别是 1970-1982 年的第一阶段房地产浪潮、1978-2009 年的第二阶段房地产浪潮、1993-2013 年的第三阶段房地产浪潮以及 2009 年至今的第四阶段房地产浪潮。从数量上来看，同一阶段经历房地产浪潮的国家数量随时间的推进呈现上升趋势；从形态上来看，同一阶段不同国家的房价峰值落入的时间区间也在不断缩小，第一阶段不同国家

23、房价峰值分布在 1973-1980年间，峰值发生的时间间隔较大，第二阶段峰值发生在 1985-1991 年间，第三段峰值请务必阅读报告末页的重要声明 5 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 发生在 2006-2008 年间，最后一段峰值发生在 2022-2023 年间。图表图表3：19701970 年至今的四段房地产浪潮房价指数年至今的四段房地产浪潮房价指数变动变动 资料来源：OECD 实际房价指数,国联证券研究所测算 注：假设每次房地产浪潮的起始点房价指数=100，反映不同时间指数对起始点指数的变动幅度 房房地产浪潮中地产浪潮中下跌周期下跌周期一般不超过一般不超过 6 6 年，其中第三

24、次房地产浪潮的下降幅度普年，其中第三次房地产浪潮的下降幅度普遍小于上涨幅度遍小于上涨幅度。在前三段房地产浪潮中，快速上涨周期从 8 个季度到 54 个季度不等，下跌周期仅有第二次房地产浪潮中日本超过 70 个季度，其余的下跌时长均在 5-28 个季度之间，远低于上涨所需的时长。其中，第三次房地产浪潮房价下降幅度往往远低于房价的上涨幅度，仅有上涨幅度的 1/3 到 2/3，下降的时长大多在 24 个季度以内。请务必阅读报告末页的重要声明 6 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表4：前三前三段段房地产浪潮房价上涨和下跌过程房地产浪潮房价上涨和下跌过程 资料来源：OECD 实际房价指数

25、,国联证券研究所测算 注：浅色曲线为上涨曲线的镜像翻转，深色曲线为下降曲线，横坐标是季度，纵坐标是指数变化 请务必阅读报告末页的重要声明 7 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表5：第四第四段段房地产浪潮房地产浪潮房价上涨和下跌过程房价上涨和下跌过程 资料来源：OECD 实际房价指数,国联证券研究所测算 注：浅色曲线为上涨曲线的镜像翻转，深色曲线为下降曲线，横坐标是季度，纵坐标是指数变化 大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强。大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强。从图表 6 来看，在已经结束的前三段房地产浪潮中，16 次房地产浪潮上涨和下跌过程对称度指数小于 0.

26、3（英国和西班牙第一段房地产浪潮具有两个上涨下跌过程），结合图表 4 来看，10 次房地产浪潮上涨和下跌过程明显比较对称，8 次房价上涨明显快于下跌，2 次房价上涨明显慢于下跌。其中，第一次房地产浪潮中英国（紫色阶段）、日本和西班牙（两个阶段）的涨跌曲线较为对称，英国（蓝色阶段）、新西兰和爱尔兰房价上涨速度大于下降速度，丹麦的房价上涨速度小于下降速度；第二次房地产浪潮中仅西班牙的房价上涨和下降过程较为对称，英国、日本和丹麦的房价上涨速度均大于下降速度；第三次请务必阅读报告末页的重要声明 8 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 房地产浪潮的 8 个国家中有 5 个国家房价上涨和下跌过程较为

27、对称，波兰和丹麦的房价上涨速度大于下降速度，英国上涨速度小于下降速度。第四段房地产浪潮的刚刚步入下跌周期，目前第四段房地产浪潮的刚刚步入下跌周期，目前大部分大部分国家房价上涨和下跌国家房价上涨和下跌过程过程明显对称。明显对称。所选国家中除了俄罗斯房价还处于上涨过程，其他国家都已经陆续进入了房价下跌的周期，图表 6 中，9 次对称度数值小于 0.3，大部分国家的下跌初期速度与上涨后期速度和形态较为一致。图表图表6：各阶段房地产浪潮对称性各阶段房地产浪潮对称性（数值越低，对称（数值越低，对称程程度越高）度越高）资料来源：OECD 实际房价指数,国联证券研究所测算 1.2 房价泡沫破裂房价泡沫破裂反

28、映大区域的经济反映大区域的经济变动变动 同同一一阶段不同国家房价泡沫破裂原因相似。阶段不同国家房价泡沫破裂原因相似。区别于同一阶段房价上涨原因的多样性，同一阶段不同国家房价泡沫破裂的原因大体相同。第一阶段英国和日本受到第一次石油危机的影响，叠加自身存在产能过剩、金融体系泡沫等问题，社会出现严重滞涨导致了房价泡沫的破裂；第二阶段房地产价格快速下跌是日本和英国在资产过热的情况下政府实施的紧缩性货币政策所导致；第三阶段各国房地产泡沫破裂是受到次贷危机的影响，美国 2006 年房价见顶，房价下跌的浪潮随后蔓延至全球其他国家，大部分国家房价在 2007 和 2008 年达到峰值后迅速下降。请务必阅读报告

29、末页的重要声明 9 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表7：房地产泡沫上涨和下降的原因房地产泡沫上涨和下降的原因 阶段阶段 国家国家 时间区间时间区间 涨幅涨幅/跌幅跌幅 上涨上涨/下降原因下降原因 第一阶段 英国 1970-1973 68.28%扩张性货币政策、扩张性财政政策 1973-1978-34.12%战争引起的能源危机 日本 1970-1973 54.94%需求数量扩张 1973-1977-29.30%战争引起的能源危机 第二阶段 英国 1985-1989 77.94%扩张性货币政策、扩张性财政政策、投机心理过盛 1989-1993-17.92%实施紧缩的货币政策 日本

30、 1978-1991 80.68%扩展性货币政策 1991-2009-44.76%实施紧缩的货币政策 第三阶段 美国 1997-2006 57.54%扩张性货币政策、宽松的信贷标准、投机心理过盛 2006-2012-27.94%次贷危机 英国 1996-2007 181.19%扩张性货币政策、宽松的信贷标准、投机心理过盛 2007-2009-20.14%次贷危机 俄罗斯 2001-2008 149.08%经济快速增长 2008-2011-36.30%次贷危机 波兰 2005-2007 102.86%经济快速增长 2007-2013-30.47%次贷危机 西班牙 1998-2007 135.72

31、%扩张性货币政策、宽松的信贷标准、投机心理过盛 2007-2013-42.36%次贷危机 爱尔兰 1995-2007 244.99%扩张性财政政策、宽松的信贷标准 2007-2013 52.03%次贷危机 丹麦 1993-2007 179.61%扩张性货币政策、宽松的信贷标准 2007-2012 28.23%次贷危机 资料来源：BuildPlace,ResearchGate，ScienceDirect,The Guardian,国联证券研究所整理 二十世纪七十年代日本和英国对石油的二十世纪七十年代日本和英国对石油的依赖使得两国经济依赖使得两国经济严重严重受到石油危机的受到石油危机的影响。影响。

32、1974 年日本和英国分别有 71%和 52%的能源供给来自原油，。在能源进口方面，英国 98%的进口能源是石油。因此，石油价格的大幅度上涨对两国经济发展有着严重的负面影响，使得经济基本面发生了一定程度的衰退。图表图表8：日本日本 19741974 年能源供给情况年能源供给情况 图表图表9：英国英国 1 1974974 年能源供给和进口情况年能源供给和进口情况 资料来源：日本统计局，国联证券研究所 资料来源：能源安全与净零排放部（DESNZ），国联证券研究所 次贷危机对次贷危机对全球金融市场的打击，是第三阶段房地产泡沫破裂的直接原因。全球金融市场的打击，是第三阶段房地产泡沫破裂的直接原因。第三

33、阶段房地产浪潮的 8 个国家的房价峰值集中在 2006-2008 年间，房价和股价的下请务必阅读报告末页的重要声明 10 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 跌开始时间较为一致，但市场底部比房价底部更快到达，所有国家均在 2009 年初达到了股票市场指数最低点，但这些国家房价见底时间集中在 2012 和 2013 年。图表图表10：经历第三次房地产浪潮的国家股票指数变动经历第三次房地产浪潮的国家股票指数变动 资料来源：Bloomberg,国联证券研究所测算 注：假设 2007 年 1 月 1 日所有指数=100，反映不同时间指数对 2007 年 1 月 1 日指数的变动幅度 请务必阅读报

34、告末页的重要声明 11 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 2.核心城市房地产发展特征核心城市房地产发展特征 2.1 核心城市核心城市住宅住宅价格复盘价格复盘 发达国家核心城市人口数量平稳，中国核心城市人口量持续上升。发达国家核心城市人口数量平稳，中国核心城市人口量持续上升。大多数发达国家核心城市人口数量在 1970-2022 年间保持平稳或缓慢上升，东京在 1970-2010 年间人口增速较大，2010 年后增速放缓人口量逐渐趋于稳定。北京、上海、深圳和香港在 1970-2022 年间人口数量持续上涨，北京和上海 CAGR 分别为 3.07%和 3.03%，深圳 CAGR 达到 13.

35、03%。图表图表11：1 1 年部分核心城市人口量年部分核心城市人口量（万人）（万人）资料来源：联合国，国联证券研究所 2.1.1 北京、上海、深圳 从购房数据来看，从购房数据来看，中国核心城市二手房挂牌价指数陆续达到中国核心城市二手房挂牌价指数陆续达到平衡平衡状态。状态。北京的二手房挂牌价在 2017 年 6 月达到峰值，2 年 CAGR 为 38.64%，在紧缩的房地产政策落地后，二手房挂牌价格先是经历了半年左右的小幅度下跌，之后价格处于相对稳定状态；上海和深圳的房地产紧缩政策力度小于北京，所以在 2017 年后，两个城市的二手房挂牌价增速有所放缓，但总体还是

36、呈现上升态势，上海和深圳的二手房挂牌价分别在 2021 年 7 月和 2021 年 2 月达到峰值，在短期小幅度下调后保持稳定。2 2015015 年至今，深圳年至今，深圳二手房挂牌价二手房挂牌价涨幅最大，涨幅最大，8 8 年涨幅超过年涨幅超过 1 150%50%。2023 年三个城市二手房挂牌价都处于平衡状态，于 2015 年相比，北京二手房挂牌价涨幅约为 85%，上海二手房挂牌价涨幅约为 120%，深圳二手房挂牌价涨幅超过 150%。请务必阅读报告末页的重要声明 12 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表12：北京、上海北京、上海、深圳深圳以及中国平均以及中国平均房价指数房价

37、指数 资料来源：WIND，国联证券研究所测算 注：假设 2015 年 1 月挂牌价指数=100，反映不同时间挂牌价对 2015 年 1 月挂牌价的变动幅度 上海二手房成交价格持续上涨，房价与人均上海二手房成交价格持续上涨，房价与人均 G GDPDP 比在过去比在过去 1 15 5 年较为稳定。年较为稳定。北京和深圳的二手房价格分别在 2017 年和 2021 年达到顶峰，之后北京二手房价格较为稳定，深圳房价经历小幅度下跌后处于稳定状态，上海在过去十五年间二手房均价持续上涨。从二手房价格于人均 GDP 的比例来看，北京二手房价格与人均 GDP 比在 2017年 8 月达到最大值为 68.77，之

38、后持续下降，到 2022 年 12 月该比例为 41.30。上海房价与人均 GDP 比在过去十五年间较稳定，多数时间在维持在 40-50 区间内。深圳房价与人均 GDP 比在 2020 年 12 月达到最大值为 67.30，之后快速降至 40-50 区间。从成交量来看，北京和上海二手房成交量持续上升，深圳 2021 年成交量有所回落。图表图表13：北京二手房价北京二手房价格格与人均与人均 G GDPDP 比比 图表图表14：上海上海二手房价格与人均二手房价格与人均 G GDPDP 比比 资料来源：中国房价行情 ，WIND，国联证券研究所测算 资料来源：中国房价行情 ，WIND，国联证券研究所测

39、算 请务必阅读报告末页的重要声明 13 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表15：深圳深圳二手房价格与人均二手房价格与人均 G GDPDP 比比 图表图表16：北京、上海和深圳二手房成交量北京、上海和深圳二手房成交量（万套）（万套）资料来源：中国房价行情 ，WIND，国联证券研究所测算 资料来源：WIND，国联证券研究所 2 2017017 年年中国核心城市中国核心城市房价的房价的相对相对稳定得益于中央和地方密集的房地产调控政策稳定得益于中央和地方密集的房地产调控政策的落实的落实。从房价来看，2017 年三个核心城市的房价走势都有着一定的变化。2017 年是房地产调控政策密集出台

40、的一年，中央政府在 2016 年末的中央经济工作会议中强调了“住房不炒”的房地产长效机制。随后，各地区因地制宜发布房地产紧缩政策，从限购、限售、限贷、提高利率等多方面减少民众的购房需求。同时政府完善租房机制和共有产权机制，推动房地产行业的健康成长。因此，2017 年是北京、上海和深圳房价的拐点时间，房价增速减弱，平均价格维持在一个较为稳定的状态。图表图表17：2 2017017 年国家和地方出台和实施的重点房地产政策年国家和地方出台和实施的重点房地产政策 区域区域 政策类型政策类型 出台部门出台部门 时间时间 主要内容主要内容 宏观 宏观政策调控 中央经济工作会议 2016/12/14-201

41、6/12/16 坚持“房子是用来住的、不是用来炒的房子是用来住的、不是用来炒的”的定位，促进房地产市场平稳健康发展 住房城乡建设部 2017/11/21 坚持分类调控、因城因地施策因城因地施策，保持调控政策的连续性稳定性 中央经济工作会议 2017/12/18-2017/12/20 加快建立多主体供应、多渠道保障、租购并举租购并举的住房制度 北京 限购、限售、限贷 北京市住建委 2017/3/17 限购限购：企业购买的商品住房再次上市交易，需满 3 年及以上提高 首付比例首付比例：第二套房购买普通和非普自住房首付款比例不低于 60%和 80%贷款年限贷款年限：暂停发放贷款期限 25 年以上的个

42、人住房贷款 北京市住建委 2017/3/22 非京籍买房按照个税审核的，其“连续 5 年”的审核标准由每年 1 次改为自申请月的上一个月开始往前推算 60 个月连续缴纳 北京市人民政府 2017/3/26 全市范围内的商办类房产限购限购，新建商办只能售给企事业组织 利率 多数银行进行了五次首套房利率上调，从 8.5 折到 9 折到基准利率最后到基准利率的 1.1 倍；二套房利率上浮 20%租房 北京市住建委 2017/9/29 强化住房租赁管理服务，增加租赁住房供应增加租赁住房供应 共有产权 北京市住建委 2017/9/30 共有产权共有产权政策在 9 月 30 日起在北京实施 上海 限售 规

43、划国土资源局 2017/4/21 办公、商业属性土地不得再建类住宅产品 上海住建委 2017/5/4 新开盘商品住房由公证机构摇号公开销售，严格落实购房实名制 利率 2017 年 8 月 部分银行上调上调贷款基准 1.1 倍，首套上浮 10%租房 上海市人民政府 2017/9/27 增加各类租赁住房供应，促进购租并举购租并举住房体系建设 深圳 限售 深圳市规划国土委 2017/1/19 预售申报均价不得明显高于周边同类同户型在售项目的销售均价 资料来源：中国政府网，北京市住房和城乡建设委员会，北京市人民政府，上海市人民政府，上海证券报，深圳政府在线，国联证券研究所整理 请务必阅读报告末页的重要

44、声明 14 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 2 2021021 年深圳的房地产价格走势变化与深圳年深圳的房地产价格走势变化与深圳 2 2020020 年年 7 7 月开始的持续性月开始的持续性楼市收紧楼市收紧调控调控相关。相关。2020 年 7 月 15 日深圳住建局出台了关于进一步促进我市房地产市场平稳健康发展的通知，随后各项房地产调控的实施严厉打击楼市投机行为，使得深圳的房价得以维持一个较为稳定的水平。图表图表18：20202020 年年 7 7 月月-20212021 年年 7 7 月深圳重点房地产政策月深圳重点房地产政策 政策政策 出台部门出台部门 时间时间 主要内容主要内容

45、 关于进一步促进我市房地产市场平稳健康发展的通知 深圳市住建局 2020/7/15 调整商品住房限购年限、完善差别化住房信贷措施、发挥税收调控作用、细化普通住房标准、加强热点楼盘销售管理、推行房屋抵押合同网签管理、加大二手房交易信息公开力度、严厉打击房地产市场违法违规行为 楼市调控“新八条”细则 深圳市住建局 2020/7/30 明确严控中介机构挂牌价格，对于挂牌价格明显高于所在楼盘合理成交价格的，中介机构不得受理并对外发布 深圳市房地产市场监管办法（修订征求意见稿）深圳市司法局 2020/9/17 商品房预售政策调回疫情前水平，并且首次对现售做出要求，另外深圳市主管部门建立存量商品住房买卖的

46、合理价格引导机制，定期发布全市商品住房项目合理成交价格 关于进一步加强我市商品住房购房资格审查和管理的通知 深圳市住建局 2021/1/23 严格审查购房人资格 关于建立二手住房成交参考价格发布机制的通知 深圳市住建局 2021/2/8 促进二手住房市场信息透明，理性交易，建立二手住房成交参考价格发布机制 2021 年 5 月 多家银行上调房贷利率 关于进一步规范新商品住房和商品公寓销售价格指导工作的通知 深圳市住建局 2021/5/20 预、现售商品住房和商务公寓的批准销售价格原则上不得超过上一年度至今同地段、同类型新房的网签价格 深圳市城市更新未签约部分房屋征收规定（征求意见稿）深圳市规划

47、和自然资源局 2021/7/30 区人民政府可以对未签约部分房屋实施征收 资料来源：深圳市住房和建设局，深圳政府在线，深圳市司法局，国联证券研究所整理 北京、上海和深圳北京、上海和深圳商品房成交量较为稳定，商品房成交量较为稳定，20 年北京年北京和和上海上海商品房库存商品房库存较为稳定较为稳定，深圳深圳商品房库存商品房库存上升上升。三个核心城市商品房成交量的走势一致，2015 年成交量最高，上海成交 20.87 万套，北京成交 10.89 万套，深圳成交 6.63 万套，2017年和 2018 年成交量较低，之后呈现缓慢回升的趋势。从库存来看，2020 年-202

48、2 年，北京商品房库存最多，上海商品房库存较少，两个城市的商品房库存较为稳定，深圳商品房库存持续上升。请务必阅读报告末页的重要声明 15 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表19：北京、上海、深圳商品房成交量北京、上海、深圳商品房成交量（万套）（万套）图表图表20：北京、上海、深圳商品房北京、上海、深圳商品房库存（万套）库存（万套）资料来源：WIND，国联证券研究所 资料来源：WIND，国联证券研究所 从租房数据来看，从租房数据来看，北京和上海北京和上海的租房的租房价格价格指数变化较为相似，深圳租房指数变化较为相似，深圳租房价格价格指指数近两年呈现下降趋势。数近两年呈现下降趋势。

49、2014-2016 年上海租房价格快速上涨，并在 2016 年初达到第一个顶峰，北京和深圳在 2018 年达到租房价格的顶峰。2018 年之后北京和上海的租房价格变动趋势较为相似，都在 2020 年末开始有一个较快的增长，并都在 2021 年中旬达到第二次的顶峰。图表图表21：北京、上海和深圳租房价格指数北京、上海和深圳租房价格指数 资料来源：WIND，国联证券研究所测算 注：假设 2008 年 1 月房租指数=100，反映不同时间房租对 2008 年 1 月房租的变动幅度 北京、上海和深圳的北京、上海和深圳的二手房二手房租金收益率租金收益率持续走低持续走低，远低于无风险利率，远低于无风险利率

50、，二手二手房房的的租房供给量租房供给量在长期下降在长期下降后有后有缓慢缓慢上升上升的的趋势趋势。基于中原地产二手房租金收益率数据，从 2008 年至今，北京租金收益率从 3.36%下降至 1.18%，上海租金收益率从 2.84%降至 1.64%，深圳租金收益率从 3.53%降至 1.46%。从 2009 年开始，3 个城市的租金收益率始终低于无风险收益率，截至 2023 年 10 月，租金收益率比无风险收益率大约低一个百分点。从租房供给量来看，北京在 2015 年 7 月达到最大值为 24.42 万套，上海在 2017 年 2 月达到最大值为 30.40 万套，深圳在 2015 年 8 月达到

51、最大值为17.48 万套。近五年三个城市的租房供给量长期走低，每月供给量均在 10 万套以下，2022 年下半年开始三个城市的二手房租房供给量在缓慢上升。请务必阅读报告末页的重要声明 16 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表22：北京北京二手房租金二手房租金及租金及租金收益率收益率 图表图表23：上海上海二手房租金二手房租金及租金及租金收益率收益率 资料来源：中国房价行情 ，中原地产，WIND,国联证券研究所 注：无风险利率为 10 年期国债利率 资料来源：中国房价行情 ，中原地产，WIND,国联证券研究所 注：无风险利率为 10 年期国债利率 图表图表24：深圳深圳二手房租金

52、二手房租金及租金及租金收益率收益率 图表图表25：北京、上海和深圳北京、上海和深圳二手房二手房租赁供给量租赁供给量（万套）（万套）资料来源：中国房价行情 ，中原地产，WIND,国联证券研究所 注：无风险利率为 10 年期国债利率 资料来源：中国房价行情 ，国联证券研究所 2.1.2 东京 从购房数据来看，从购房数据来看，东京房价指数持续上涨。东京房价指数持续上涨。2002-2023 年，日本房价指数变化幅度较小，总体呈现先跌后涨的走势，CARG 为 0.17%，东京房价指数总体呈现上涨趋势，CAGR 为 1.78%。东京房价在 2005-2008 年快速上涨，受到次贷危机的影响 2008-20

53、10 年房价快速下跌。2012 年安倍再次当选首相后推行“安倍经济学”，通过激进货币政策、灵活财政政策和结构性改革实现宏观经济回暖，同年日本房价反弹，东京房价上涨速度加快。请务必阅读报告末页的重要声明 17 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表26：东京东京和日本平均和日本平均房价指数房价指数 资料来源：FRED,日本不动产研究所，国联证券研究所测算 注：假设 2002 年 1 月房价指数=100，反映不同时间房价对 2002 年 1 月房价的变动幅度 东京公寓与人均东京公寓与人均 G GDPDP 比先下降后上升，新建一户建与人均比先下降后上升，新建一户建与人均 G GDPDP

54、比持续上升。比持续上升。2015年 11 月东京 70 平米公寓的平均房价为 5063 万日元，2023 年 11 月的平均房价为7136 万日元，8 年 CAGR 为 4.38%；2015 年 11 月东京新建一户建平均房价为 6029 万日元，2023 年 11 月平均房价为 8082 万日元，8 年 CAGR 为 3.92%。从房价与人均 GDP比来看，东京公寓价格与人均 GDP 比先下降，在 2014 年达到最低点为 7.52，后持续上升，2018 年该比例为 10.03；东京新建一户建价格与人均 GDP 比从 2015 年起持续上升，2018 年该比例为 13.10。图表图表27：东

55、京东京 7070 平米公寓房价与人均平米公寓房价与人均 G GDPDP 比比 图表图表28：东京东京新建一户建与人均新建一户建与人均 G GDPDP 比比 资料来源：OECD,TOKYO KANTEI，国联证券研究所测算 资料来源：OECD,TOKYO KANTEI，国联证券研究所测算 东京都二手房成交量较为稳定、二手房库存量呈现上升趋势。东京都二手房成交量较为稳定、二手房库存量呈现上升趋势。2014-2023 年东京都的二手房成交量较为稳定，月交易量维持在 3000 套左右；二手房上新量维持在一个较为稳定的数量，月上新量维持在 15000 套左右；二手房库存量波动较大，2019 年1 月达到

56、峰值为 48796 套，2020 年 5 月开始库存迅速减少，2021 年 4 月达到底部34184 为套，之后二手房库存开始逐步上升。请务必阅读报告末页的重要声明 18 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表29：东京都二手房成交量、上新量和库存东京都二手房成交量、上新量和库存（万套）万套）资料来源：东日本不动产流通机构，国联证券研究所 从租房数据来看，从租房数据来看，东京租房价格指数在东京租房价格指数在 1 1994994 年之前保持较高的增速，年之前保持较高的增速，1 1999999 年之年之后租房价格较为后租房价格较为稳定稳定。1970 年至 2023 年东京和日本平均租房

57、价格指数的走势一致，日本平均租房价格指数涨幅略大于东京，1999 年房价达到高点后租房价格保持平稳状态。由于日本租房法律的约束，如果房东想要涨租金，需要得到租客同意才行；同时，如果租客按时交租，房东也不能驱赶租客，因此日本租房价格得以长期保持在一个稳定的状态。图表图表30：东京东京和日本平均和日本平均租房租房价格价格指数指数 资料来源：总务省统计局，国联证券研究所测算 注：假设 1970 年 1 月租房价格指数=100，反映不同时间租房价格对 1970 年 1 月租房价格的变动幅度 东京公寓东京公寓租金收益率租金收益率呈现下降趋势，且始终远高于无风险收益。呈现下降趋势，且始终远高于无风险收益。

58、东京公寓租金增长缓慢，2009 年 11 月每平方米年租金为 3.86 万日元，2023 年 11 月每平方米年租金为 5.08 万日元，CAGR 为 1.97%。从租金收益率来看，2009 年至今租金收益率持续下降，2009 年 1 月租金收益率为 6.77%，2023 年 11 月租金收益率为 4.99%。日本十年国债利率较低，多年维持在-1%到 1%之间，对比来看东京公寓的租金收益率始终远高于无风险收益率。请务必阅读报告末页的重要声明 19 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表31：东京公寓年租金以及租金东京公寓年租金以及租金收益收益率率 资料来源：TOKYO KANTEI

59、，WIND,国联证券研究所测算 注：租金收益率=每平米公寓年租金/单位面积房价；无风险利率为 10 年期国债利率 2.1.3 纽约、洛杉矶 从购房数据来看，从购房数据来看，洛杉矶房价指数弹性较大，房价增速大于纽约。洛杉矶房价指数弹性较大，房价增速大于纽约。美国 20 大中城市的平均房价、纽约房价以及洛杉矶房价都在 2009 年下跌至 2003 年的水平，之后持续上涨。洛杉矶房价指数弹性最大，上涨和下跌速度远高于美国 20 大中城市的平均水平。纽约房价较为平稳，指数波动较小，2009-2023 年房价指数上涨速度略小于美国 20 大中城市的平均水平。图表图表32：纽约纽约、洛杉矶洛杉矶和美国和美

60、国 2 20 0 大中城市大中城市房价指数房价指数 资料来源：S&P Dow Jones Indices LLC，FRED,WIND，国联证券研究所测算 注：假设 2000 年 1 月房价指数=100，反映不同时间房价对 2000 年 1 月房价的变动幅度 美联储的量化宽松政策是美联储的量化宽松政策是 2 2 年美国房价的快速增长的原因。年美国房价的快速增长的原因。2020 年初至 2022 年第一季度美联储低利率刺激消费，带动了房地产销量的增加。2020 年 4 月美国房屋销售量为 56.9 万套，2020 年 7 月房屋销售量增加至 101.9 万套，因此房价

61、在此期间迅速抬升，2022 年随着美联储加息和房屋销售量的下降，美国房价也有所下跌。请务必阅读报告末页的重要声明 20 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表33：美联储基金目标利率美联储基金目标利率 图表图表34：美国房屋销售量（万套）美国房屋销售量（万套）资料来源：WIND，国联证券研究所 资料来源：U.S.Bureau of Labor Statistics，FRED，国联证券研究所 从房价与从房价与人均人均 G GDPDP 比来看，纽约房价负担比来看，纽约房价负担较为平稳较为平稳，洛杉矶房价负担持续上升。，洛杉矶房价负担持续上升。从 2015 年至今，纽约房价呈现缓慢增长趋

62、势，洛杉矶房价增长速度较快，2020 年 9月洛杉矶平均房价超过纽约，2022 年 12 月，纽约平均房价为 76.58 万美元，洛杉矶平均房价为 90.80 万美元。从房价与人均 GDP 比来看，2015 年-2020 年，纽约和洛杉矶该比例持续上升，纽约房价与人均 GDP 比较小，2020 年该比例为 8.32；洛杉矶房价与人均 GDP 比较大，2020 年该比例为 12.38。图表图表35：纽约房价与人均纽约房价与人均 G GDPDP 比比 图表图表36：洛杉矶房价与人均洛杉矶房价与人均 G GDPDP 比比 资料来源：WIND，Zillow，国联证券研究所 资料来源：WIND，Zill

63、ow，国联证券研究所 纽约二手房库存呈上升趋势，洛杉矶二手房库存呈纽约二手房库存呈上升趋势，洛杉矶二手房库存呈下降下降趋势。趋势。纽约二手房库存量较小，二手房上新量保持在每月 1000-2000 套，二手房库存波动上升。洛杉矶二手房库存量约为纽约的 2-3 倍，二手房上新量保持在每个月 4000-6000 套，二手房库存整体呈现下降趋势。请务必阅读报告末页的重要声明 21 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表37：纽约二手房上新量及库存纽约二手房上新量及库存（万套）万套）图表图表38：洛杉矶二手房上新量及库存洛杉矶二手房上新量及库存（万套）万套）资料来源：，国联证券研究所 资料来

64、源：，国联证券研究所 从租房数据来看，从租房数据来看，纽约和洛杉矶租房价格持续上升且增速稳定。纽约和洛杉矶租房价格持续上升且增速稳定。不同于房价的涨跌变动，美国租房价格的走势在次贷危机中没有收到较大的影响，1981 年至 2023年始终呈现上涨的态势。纽约和洛杉矶房租价格走势较为统一，高于美国整体的租房价格指数增速。2023 年 10 月，美国整体的租房价格是 1981 年 1 月的 4.80 倍，纽约的租房价格是 1981 年 1 月的 5.22 倍，洛杉矶 2017 年 12 月的租房价格是 1981 年 1月的 4.40 倍。图表图表39：纽约纽约、洛杉矶洛杉矶和美国平均和美国平均租房租

65、房价格价格指数指数 资料来源：U.S.Bureau of Labor Statistics，FRED，国联证券研究所测算 注：假设 1981 年 1 月租房价格指数=100，反映不同时间租房价格对 1981 年 1 月租房价格的变动幅度 纽约租房价格高于洛杉矶，租金纽约租房价格高于洛杉矶，租金收益收益率先下降后上升率先下降后上升且始终高于无风险利率且始终高于无风险利率，洛杉矶洛杉矶租金收益率租金收益率持续下降持续下降，2 2023023 年年租金收益率租金收益率低于无风险利率低于无风险利率。2015 年 7 月纽约租房平均年租金为 3.30 万美元，2023 年 7 月为 4.27 万美元，8

66、 年 CAGR 为 3.29%；2015 年 7 月洛杉矶租房平均租金为 2.39 万美元，2023 年 7 月为 3.45 万美元，8 年CAGR 为 4.70%。从租金收益率来看，纽约租金收益率先下降后上升，2021 年 1 月租金收益率最低为 4.28%，2023 年 10 月租金收益率为 5.80%；洛杉矶租金收益率呈现波动下降趋势，2023 年 10 月租金收益率为 3.73%。随着美联储连续加息，2020 年-2023 年美国无风险收益率持续上升，2023 年 8 月洛杉矶租金收益率首次低于无风险收益率。请务必阅读报告末页的重要声明 22 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究

67、图表图表40：纽约纽约租房年租房年租金租金及租金及租金收益收益率率 图表图表41：洛杉矶洛杉矶租房年租金及租金租房年租金及租金收益收益率率 资料来源：Zillow，WIND，国联证券研究所 注：租金收益率=年租金/房价；无风险利率为 10 年期国债利率 资料来源：Zillow，WIND，国联证券研究所 注：租金收益率=年租金/房价；无风险利率为 10 年期国债利率 2.1.4 伦敦 从购房数据来看，从购房数据来看，伦敦房价指数从二十一世纪起增速超过英国平均水平。伦敦房价指数从二十一世纪起增速超过英国平均水平。二十一世纪之前伦敦和英国平均房价指数增速较为一致，二十一世纪后伦敦房价指数增速远高于英

68、国平均房价增速，随着时间的推进两者差距越来越大。图表图表42：伦敦和英国平均伦敦和英国平均房价指数房价指数 资料来源：英国土地登记处，国联证券研究所测算 注：假设 1968 年 4 月房价指数=100，反映不同时间房价对 1968 年 4 月房价的变动幅度 伦敦房屋销售量在伦敦房屋销售量在 2 2008008 年断崖式下跌，之后维持在每年十万套左右。年断崖式下跌，之后维持在每年十万套左右。1996-2007年间伦敦年房屋销售量始终超过十二万套，2008 年房屋销售量仅有八万套左右，2009-2015 年房屋销售量持续上升超过十二万套后开始了连续五年的销量下滑，2008年之后，伦敦年房屋销售量维

69、持在十万套左右。请务必阅读报告末页的重要声明 23 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表43：1 1 年伦敦房屋销售量年伦敦房屋销售量（套）（套）资料来源：plumplot，国联证券研究所 伦敦房价与年收入比率高于英国其他地区，房价与人均伦敦房价与年收入比率高于英国其他地区，房价与人均 G GDPDP 比比呈现上升趋势呈现上升趋势。2021 年伦敦所有区域的房价与人均年收入比都超过 10，其中肯辛顿-切尔西区该比例最高为 36.52。从房价与人均 GDP 比来看，1998-2022 年伦敦房价与人均 GDP 比持续上升，从 1998 年的 4.12

70、上升至 2022 年的 9.19,CAGR 为 3.55%。图表图表44：2 2021021 年英国不同地区房价与年收入比年英国不同地区房价与年收入比 图表图表45：伦敦房价与人均伦敦房价与人均 G GDPDP 比比 资料来源：英国国家统计局，国联证券研究所 资料来源：英国土地登记处，英国国家统计局，国联证券研究所测算 从租房数据来看，从租房数据来看，伦敦伦敦私人住宅私人住宅租金指数持续上升，增速略高于英国平均租金指数持续上升，增速略高于英国平均私人私人住宅住宅租金指数。租金指数。2023 年伦敦租金指数为 150.00，是 2005 年的 1.50 倍，英国平均私人住宅租金指数为 140.1

71、0，是 2005 年的 1.40 倍。与房价指数不同，伦敦私人住宅租金在过去 18 年间始终稳定上涨。请务必阅读报告末页的重要声明 24 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表46：伦敦和英国平均伦敦和英国平均私人住宅租金私人住宅租金价格指数价格指数 资料来源：英国国家统计局，国联证券研究所测算 注：假设 2005 年 1 月租房价格指数=100，反映不同时间租房价格对 2005 年 1 月租房价格的变动幅度 伦敦联排租房收益率持续下降，伦敦联排租房收益率持续下降，2 2023023 年英国加息使得租房收益率低于无风险收年英国加息使得租房收益率低于无风险收益率。益率。2005 年

72、10 月伦敦联排房屋年租金为 1.68 万美元，2023 年 10 月伦敦联排房屋平均年租金为 2.63 万英镑，CAGR 为 2.51%。从租金收益率来看，伦敦联排房屋的租金收益率呈现下降趋势，2005 年 1 月租金收益率为 7.23%，2023 年 10 月租金收益率为 4.67%。2021 年 12 月起，英国进行了 14 次加息，十年期国债利率不断上升，2023 年 7 月无风险收益率超过伦敦联排房屋的租金收益率。图表图表47：伦敦伦敦联排房屋年租金及联排房屋年租金及租金收益率租金收益率 资料来源：英国土地登记处，英国国家统计局，Homelet，WIND，国联证券研究所测算 注：租金

73、收益率=年租金/房价；无风险利率为 10 年期国债利率 2.2 核心城市住房情况横向对比核心城市住房情况横向对比 东亚国家核心城市房价负担压力较大，住房抵押贷款占家庭可支配收入比例较东亚国家核心城市房价负担压力较大，住房抵押贷款占家庭可支配收入比例较高。高。在选取的核心城市中，根据 NUMBEO 的统计数据，在过去的 18 个月内，东亚国家的房价与家庭可支配收入比较高，北京、上海、深圳和香港该比例超过 40，美国房价与家庭可支配收入比较低，纽约和洛杉矶该比例小于 10。住房抵押贷款占家庭可请务必阅读报告末页的重要声明 25 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 支配收入比的高低和房价与家庭

74、可支配收入比较为一致，北京、上海、深圳和香港该比例超过 250%。图表图表48：核心城市家庭可支配收入核心城市家庭可支配收入 城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(万美元万美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(万美元万美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(万美元万美元)城市城市 家庭可支配收入家庭可支配收入(万美元万美元)北京 3.104208 上海 2.572668 深圳 2.834496 香港 6.222456 东京 4.881438 首尔 5.682474 新加坡 9.36108 纽约 12.381318 洛杉矶 10.906398 伦敦 7.223328 慕尼黑 7.

75、083918 巴黎 5.169906 资料来源：NUMBEO，国联证券研究所 注：NUMBEO 中家庭可支配收入=1.5*平均净工资（50%是假设的女性在劳动力中的百分比）图表图表49：中国和韩国核心城市家庭的住房负担较大中国和韩国核心城市家庭的住房负担较大 资料来源：NUMBEO，国联证券研究所 注：2022 年 6 月-2023 年 11 月核心城市房价与家庭可支配收入比（左轴）、住房抵押贷款占收入比（右轴）。收入为家庭可支配收入；房价收入比是总房价与家庭每年可支配收入的比率；抵押贷款占收入的百分比是抵押贷款的实际每月成本与每月家庭可支配收入的比率 随着时间推移，随着时间推移，发达国家核心

76、城市房价与人均发达国家核心城市房价与人均 G GDPDP 比较为平稳，发展中国家该比较为平稳，发展中国家该比例呈现上升趋势。比例呈现上升趋势。纽约、洛杉矶、东京和伦敦房价与人均 GDP 比为 10 左右，且随着时间几乎不变。北京、上海和深圳的房价与人均 GDP 比较大，且随着时间推移呈现上升趋势。图表图表50：核心城市房价与人均核心城市房价与人均 G GDPDP 比比 资料来源：中国房价行情 ，WIND，OECD,TOKYO KANTEI，Zillow，英国土地登记处，英国国家统计局，国联证券研究所测算 请务必阅读报告末页的重要声明 26 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 不同国家核心

77、城市租金价格差距大，不同国家核心城市租金价格差距大，发达国家发达国家核心城市的核心城市的租金收益率较高。租金收益率较高。从平均租金水平来看，过去 18 个月纽约三室每月平均租金高达 6050.14 美元，东京三室平均月租金仅为 1178.70 美元，两者相差 4 倍左右。从租金收益率来看，大部分国家核心城市的租金收益率呈现下降趋势，但发达国家核心城市的租金收益率较高，2015 年 7 月-2023 年 10 月，发达国家的租金收益率大多在 4%-5%，中国的三个核心城市租金收益率较低，租金收益率长期维持在 1%-2%的区间。图表图表51：核心城市月租金核心城市月租金（美元（美元/月）月）图表图

78、表52：核心城市租金收益率核心城市租金收益率 资料来源：NUMBEO，国联证券研究所 注：数据统计时间段为 2022 年 6 月-2023 年 11 月 资料来源：中国房价行情 ，中原地产，WIND,TOKYO KANTEI,U.S.Bureau of Labor Statistics，Zillow，英国土地登记处，英国国家统计局，Homelet，国联证券研究所测算 2.3 小结小结 核心城市的房价核心城市的房价与与人口和城市化发展相匹配人口和城市化发展相匹配，房价下调后反弹速度高于平均水，房价下调后反弹速度高于平均水平且具有持续走高的趋势。平且具有持续走高的趋势。1）长期来看核心城市的房价在

79、人口持续流入的情况下总体保持一个较为稳定的上涨速度。2）核心城市的房价走势与全国平均房价走势是相似的，但是房价调整到低点后，核心城市的房价反弹力度更大，上涨速度更快，会在较短时间内到达更高的价格。3）从较长的时间尺度看，核心城市房价会与全国平均房价的差距越来越大。核心城市平均房价负担总体呈现上升态势或平稳态势，很少有长期持续下降的核心城市平均房价负担总体呈现上升态势或平稳态势，很少有长期持续下降的情况。情况。1）从房价与人均 GDP 比来看，发达国家核心城市的房价与人均 GDP 比大多维持在 10 左右，且随时间变化不大，中国核心城市房价与人均 GDP 比较大，且随着时间推移呈现上升趋势。2）

80、东亚国家的房价与家庭可支配收入比普遍较高，且住房抵押贷款与收入比较高。核心城市租金上涨平稳，受房价下调的影响核心城市租金上涨平稳，受房价下调的影响较较小小；与其他核心城市不同的是，中；与其他核心城市不同的是，中国核心城市租金收益率低于无风险收益率国核心城市租金收益率低于无风险收益率。1）不同于房价具有明显的上涨和下跌的波动，核心城市的租金大多保持一个较为稳定的增速持续增长。2）核心城市的租金上涨速度普遍略高于全国平均租金上涨速度。3）中国核心城市租金收益率低于无风险收益率，与其他国家核心城市的情况有着较大的差异。请务必阅读报告末页的重要声明 27 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 3.

81、房房地产地产健康健康稳定稳定发展发展是是经济稳健增长的重要经济稳健增长的重要动力动力 3.1 房地产浪潮房地产浪潮中房价最大中房价最大跌幅在跌幅在 3 30%0%左右左右 房地产浪潮的下降过程中，房地产浪潮的下降过程中，核心城市房价跌幅与全国平均水平较为统一。核心城市房价跌幅与全国平均水平较为统一。从美国、英国以及两国的核心城市房价指数变化可以看到，核心城市的房价变动方向和时间与国家平均水平相吻合。从跌幅来看，2007 年 1 月-2012 年 1 月，美国平均房价跌幅为 33.30%，纽约房价跌幅为 25.89%，洛杉矶房价跌幅为 39.63%。2007 年 9 月-2009 年 4 月，英

82、国平均房价跌幅为 17.99%，伦敦房价跌幅为 17.79%。图表图表53：2 2 年美国及核心城市房价下跌约年美国及核心城市房价下跌约 1 1/3/3 图表图表54：2 2 年英国及伦敦房价下跌约年英国及伦敦房价下跌约 17%17%资料来源：S&P Dow Jones Indices LLC，FRED，国联证券研究所测算 注：假设 2000 年 1 月房价指数=100，反映不同时间房价对 2000 年 1 月房价的变动幅度 资料来源：英国土地登记处，英国国家统计局，国联证券研究所测算 注：假设 2006 年 1 月房价指数=100，

83、反映不同时间房价对 2006 年 1 月房价的变动幅度 各国房地产浪潮末期房价约为最高值的各国房地产浪潮末期房价约为最高值的 7 70%0%。在前三段房地产浪潮的 18 次房地产泡沫中，有一半下跌幅度大于 30%，并且有一半下跌幅度在 20%-40%之间。所以，房地产浪潮末期房价大约为最高房价的 70%。由于核心城市与国家平均跌幅较为一致，因此核心城市房价跌幅也在 30%左右。图表图表55：前三段房地产浪潮末期房价与最高前三段房地产浪潮末期房价与最高房价比房价比 美国美国 英国英国 日本日本 新西兰新西兰 俄罗斯俄罗斯 波兰波兰 西班牙西班牙 丹麦丹麦 爱尔兰爱尔兰 第一段第一段 70.56%

84、70.70%59.76%67.19%67.21%86.32%第二段第二段 73.54%56.02%83.85%65.86%第三段第三段 72.06%79.86%85.04%63.70%69.53%57.64%71.77%47.97%资料来源：OECD 实际房价指数,国联证券研究所测算 美国和日本房地产投资占美国和日本房地产投资占 G GDPDP 比重近二十年呈现下降趋势比重近二十年呈现下降趋势，中国房地产投资占，中国房地产投资占G GDPDP 比比重重先上升后下降先上升后下降。中国房地产投资占 GDP 比重在 2000-2014 年快速上升，从3.31%上涨到 10.00%，CAGR 为 8.

85、22%，2015-2020 年该比重较为平稳，2021 年开始下降，2023 年该比重为 7.07%。美国房地产投资占 GDP 比重先上升后快速下降，主要原因是二十一世纪初信贷宽松增加房地产需求，在经历次贷危机后房地产不断去泡沫使得房地产投资占 GDP 比重迅速下降，后续在经济修复过程中该比例平稳上升，在请务必阅读报告末页的重要声明 28 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 上升至 4-5%趋于平稳状态。相比起美国，日本 2000 年后房地产始终处于一个资产泡沫破裂后的经济持续修复的状态，房地产投资占 GDP 比重以平稳速度缓慢下降。图表图表56：中国、中国、美国和日本房地产投资占美国和

86、日本房地产投资占 GDPGDP 比重比重 资料来源：WIND，FRED,国联证券研究所 房地产房地产业对经济贡献较高且较为稳定，房地产产业链的发展是经济增长的重要业对经济贡献较高且较为稳定，房地产产业链的发展是经济增长的重要动力之一。动力之一。美国、英国、日本等国家房地产业对 GDP 的贡献常年维持在 10%以上，2021 年美国房地产业占 GDP 比重为 11.58%，英国为 11.65%，日本为 11.93%，新西兰 2020 年房地产占 GDP 比重高达 16.67%。德国、西班牙等西欧国家房地产业对 GDP的贡献常年维持在 8%以上，2021 年德国房地产业占 GDP 比重为 9.30

87、%，西班牙为10.95%，奥地利为 8.36%，丹麦为 8.24%。图表图表57：房地产房地产业占业占 G GDPDP 增加值比例增加值比例 资料来源：OCED，国联证券研究所测算 大部分国家大部分国家房地产房地产资产资产在家庭总资产中占比大，且在家庭总资产中占比大，且随时间推移随时间推移该比例较为平稳。该比例较为平稳。除了日本，其他国家房地产占家庭总资产的比例均长期超过了 30%，其中美国房地产约占家庭总资产的 1/3，德国房地产约占家庭总资产的 1/2。请务必阅读报告末页的重要声明 29 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表58：部分国家房地产占家庭总资产比例部分国家房地产占

88、家庭总资产比例 资料来源：OECD,国联证券研究所测算 3.2 具备完善保障性住宅的国家：新加坡具备完善保障性住宅的国家：新加坡 中国保障房政策密集出台，更完善的保障房体系有望逐步落地中国保障房政策密集出台，更完善的保障房体系有望逐步落地。过去二十五年间，中央从购房、城市更新和租房角度不断提出房地产的保障性政策，且随着时间的推进，政策推出的速度也在不断加快。2023 年中央提出了房地产的“三大工程”：面向购房群体的“保障性住房”、面向城市更新的“城中村改造”以及提高城市人性的“平急两用”公共基础设施建设。图表图表59：过去过去 2 25 5 年年中国购房、城市更新和租房政策梳理中国购房、城市更

89、新和租房政策梳理 资料来源：中华人民共和国住房和城乡建设部，中国政府网，国联证券研究所整理 新加坡具备完善的公共住房政策，基本实现“居者有其屋”。新加坡具备完善的公共住房政策，基本实现“居者有其屋”。新加坡超高的居民住房自有率得益于完善的保障性公共住房体系。新加坡的住房类型分为组屋、执行共管公寓、私人公寓和有地住宅，其中组屋作为最大规模的保障性住宅承载了大多数新加坡公民和永久居民的住房需求。1960 年建屋发展局成立，1964 年发布人民置业计请务必阅读报告末页的重要声明 30 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 划，使得绝大多数家庭拥有了自己的房屋。二十世纪九十年代到二十一世纪初新加坡

90、政府开始不断升级改造公共住房的居住条件，在改造基础的居住条件后又针对老年人、住宅生态和购房公积金等方面进行了进一步的改进，同时在质和量上保证居民的居住体验。图表图表60：新加坡住房类型新加坡住房类型 房屋类型房屋类型 土地类别土地类别 购入限制条件购入限制条件 转卖限制条件转卖限制条件 组屋（HDB）公有 新加坡公民和新加坡永久居民，中低收入群体 居住满五年后可转售给新加坡公民和新加坡永久居民 执行共管公寓（EC)公私混合 新加坡公民家庭 住满五年以后部分私有化，可以转售给公民，PR 和外籍人士 私人公寓 私有 外籍人士、新加坡公民、新加坡永久居民 PR 都可以购买 无 有地住宅 私有 外籍人

91、士可购买升涛湾别墅，不可购买优质洋房 GCB 和分层地契 与购入限制条件相同 资料来源：国联证券研究所整理 图表图表61：新加坡公共住房政策新加坡公共住房政策 资料来源：新加坡政府机构网站，国联证券研究所整理 新加坡组屋占比超过新加坡组屋占比超过 7 70%0%，约，约 8 80%0%的人口居住在公有住宅中。的人口居住在公有住宅中。新加坡房地产构成中占比最大的房屋类型是组屋，2000 年组屋数量占到所有房产数量的 81.10%，2022年该比例下降到 71.99%；其次是共管公寓和住宅公寓，2000 年占比为 11.10%，2022年该比例上升至22.46%；有地房产以及其他类型住宅占比较小，

92、2022年占比不足6%。从居住在公有住宅的人口占总人口的比例来看，1989 年新加坡住在共有住宅的人口比例为 88%，到 2022 年该比例下降至 77%。请务必阅读报告末页的重要声明 31 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表62：新加坡各类房屋占比新加坡各类房屋占比 图表图表63：新加坡公有住宅人口占比新加坡公有住宅人口占比 资料来源：新加坡统计局，国联证券研究所 资料来源：新加坡统计局，国联证券研究所 从购房数据来看，从购房数据来看，新加坡保障性住房的价格比较稳定，商品房价格持续上涨。新加坡保障性住房的价格比较稳定，商品房价格持续上涨。新加坡房价从 2005 年-2021

93、年上涨，组屋、私人无地住宅和私人有地住宅房价指数 5年 CAGR 分别为 13.94%、12.16%和 15.74%，2011 年 12 月政府开始实施额外的卖家印花税后房价较为稳定，组屋房价呈现下降趋势，私人无敌住宅和私人有地住宅房价缓慢上涨。2020 年政府采取宽松货币政策刺激消费，房价进行了下一轮的快速攀升，直至 2023 年 4 月政府提高额外印花税，房价增速才有了降低的趋势。图表图表64：新加坡各类房产价格指数新加坡各类房产价格指数 资料来源：SRX，国联证券研究所测算 注：假设 2016 年 1 月房价指数=100，反映不同时间房价对 2016 年 1 月房价的变动幅度 新加坡新加

94、坡组屋购房组屋购房负担较小，负担较小，组屋组屋房价与人均房价与人均 G GDPDP 比例呈现下降趋势。比例呈现下降趋势。新加坡 3-room 和 4-room 的二手组屋房价变化较为一致，总体来说住房负担远小于其他核心城市。3-room 二手组屋房价与人均 GDP 比例在 2009 年达到峰值 6.91 后持续呈现下降趋势，2022 年该比例为 4.59；4-room 二手组屋房价与人均 GDP 比例同样在 2009 年达到峰值 9.04 后持续呈现下降趋势，2022 年该比例为 6.48。请务必阅读报告末页的重要声明 32 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表65：新加坡新加坡

95、 3 3-roomroom HDBHDB 二手二手房价与人均房价与人均 G GDPDP 比比 图表图表66：新加坡新加坡 4 4-roomroom HDBHDB 二手二手房价与人均房价与人均 G GDPDP 比比 料来源：WIND，新加坡住建局，国联证券研究所测算 资料来源：WIND，新加坡住建局，国联证券研究所测算 新加坡新加坡 3 3-roomroom 组屋二手房销量较为稳定，组屋二手房销量较为稳定，4 4-roomroom 组屋二手房销量稳步上升。组屋二手房销量稳步上升。2009 年 3-room 和 4-room 组屋二手房销量都达到了顶峰，年销售量分别达到了 10394套和 1366

96、3 套，随着价格的上升和印花税政策的实施，2010-2013 年组屋二手房销售量持续下降，2014-2022 年 3-room 组屋二手房销量维持在每年 6000-8000 套，4-room组屋二手房销量呈现上升趋势，2021 年销量达到 13235 套。图表图表67：新加坡二手新加坡二手 H HDBDB 销量销量（万套）（万套）资料来源：新加坡住建局，国联证券研究所测算 从租房数据来看，从租房数据来看，新加坡租金价格总体呈现上涨趋势，租售比稳定且新加坡租金价格总体呈现上涨趋势，租售比稳定且组屋组屋租售租售比高于私人有地住宅租售比。比高于私人有地住宅租售比。与房价指数走势不同的是，私人有地住宅

97、和组屋的租金价格指数走势较为一致，组屋租金指数 17 年 CAGR 为 6.50%，私人有地住宅租金指数17 年 CAGR 为 5.59%。从租金收益率来看，组屋租金收益率较为稳定，约为 6%，高于大部分国家商品房和二手房的租金收益率；私人有地住宅租金收益率持续下降，8 年下降了 1.18 个百分点。请务必阅读报告末页的重要声明 33 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 图表图表68：新加坡租金价格指数新加坡租金价格指数 资料来源：SRX，国联证券研究所测算 注：假设 2016 年 1 月租房价格指数=100，反映不同时间租房价格对 2016 年 1 月租房价格的变动幅度 图表图表69：

98、2 2 年年 H HDBDB 和私人住宅和私人住宅租金租金收益率收益率 资料来源：SRX，国联证券研究所测算 注：租售比=年租金/房价 新加坡新加坡组屋组屋租金收益率较为平稳且远高于无风险收益率。租金收益率较为平稳且远高于无风险收益率。2007 年 6 月-2023 年9 月，3-room 组屋租金收益率维持在 6%-9%之间，4-room 组屋租金收益率维持在 5%-8%之间，无风险收益率在 1%-4%之间，租金收益率较为稳定且远高于无风险收益率。图表图表70：3 3-roomroom HDBHDB 租金收益率租金收益率 图表图表71：4 4-roomroom

99、HDBHDB 租金收益率租金收益率 资料来源：新加坡住建局，WIND，国联证券研究所测算 注：租金收益率=年租金/房价；无风险利率为 10 年期国债利率 资料来源：新加坡住建局，WIND，国联证券研究所测算 注：租金收益率=年租金/房价；无风险利率为 10 年期国债利率 请务必阅读报告末页的重要声明 34 行业报告行业报告行业专题研究行业专题研究 4.投资建议投资建议：重点关注资金实力强、土储：重点关注资金实力强、土储优质充裕的国央企优质充裕的国央企 通过对海外房地产历史复盘，我们总结了在房地产浪潮过程中不同国家房价变化的共性特征，并分析各国核心城市的房价趋势及背后原因。中国城市正经历从快速增

100、长向更成熟、稳定的市场转变，政府对国内房地产市场的调控相比于海外市场更为严格和直接，有助于房地产市场平稳发展。长期来看，中国核心城市作为经济增长的引擎，持续吸引着投资和人才，推动房地产市场的平稳发展。我们建议重点关注资金实力较强、土储更为优质充裕的国央企，以及在本轮行业出清中率先完成信用修复的优质民企。此外二手房市场有效恢复，建议关注存量房龙头企业。5.风险提示风险提示 行业行业修复不及预期修复不及预期：房地产市场的恢复和修复受多方面因素影响，包括宏观经济、政策调控和市场信心等。如果这些因素发展不如预期，房地产行业的修复可能较为缓慢，开发商面临销售不畅、库存积压等问题。政策落地效果不及预期政策

101、落地效果不及预期：尽管政府出台了一系列支持性政策以促进房地产市场的稳定与发展，但实际政策的执行和效果可能受到地方层面执行的差异、政策配套的完备性等多方面因素的制约。市场空间测算市场空间测算可能存在可能存在偏差偏差：市场空间测算是基于一定前提假设，存在假设条件不成立、市场发展不及预期等因素导致市场空间测算结果偏差。请务必阅读报告末页的重要声明 35 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投

102、资建议或观点有直接或间接联系。评级说明评级说明 投资建议的评级标准 评级 说明 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后 6 到 12 个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的 6 到 12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A 股市场以沪深 300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普 500 指数为基准；韩国市场以柯斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。股票评级 买入

103、相对同期相关证券市场代表指数涨幅 20%以上 增持 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于 5%20%之间 持有 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于-10%5%之间 卖出 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10%以上 行业评级 强于大市 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 10%以上 中性 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于-10%10%之间 弱于大市 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10%以上 一般声明一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属国联证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“国联证券”）。未经国联证券事先书面授权，不得以任何方

104、式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为国联证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，国联证券不因收件人收到本报告而视其为国联证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但国联证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要

105、时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，国联证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，国联证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。国联证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。国联证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。国联证券的资产管理部门、自营部门以及其

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