1、长三角经济圈房地产市场研究 C ONTENTS 目录 01 宏观背景研究 02 房地产与宏观要素关系研究 03 房地产行业发展空间及机会研究 04 结论 宏观背景研究 第一章 宏观背景分析 宏观背景分析主要从区域合作及整体规划、经济容量及发展态势、人口总量及支付能力三个方面展开，旨在分析长三角经济圈内城市的宏观要素是否对房地产行业具有支撑力 区域合作及整体规划 区域合作背景 区域未来规划 经济容量及发展态势 GDP总量 三产结构 消费品零售总额 人口总量及支付能力 人口规模 人均可支配收入 支撑力 宏观背景分析框架 区域合作及整体规划 评价区域是否具备竞争优势，同时经济圈内城市之间是否具备协同

2、性 经济容量及发展态势 评价城市是否具备较强的造血功能，城市发展是否具备良好的可持续性 人口总量及支付能力 评价城市人口总量及居民是否具备较强的支付力水平 长三角经济圈规划背景 长三角经济圈城市群正处于转型提升、创新发展的关键阶段，必须立足现有基础，针对突出矛盾和问题，紧紧抓住重大机遇，妥善应对风险挑战，实现更大跨越，成为我国经济社会发展的战略支撑 长三角经济圈城市群分布 扬州 盐城 泰州 镇江 滁州 合肥 安庆 池州 铜陵 芜湖 马鞍山 南京 常州 无锡 南通 上海 湖州 杭州 宣城 苏州 嘉兴 绍兴 金华 宁波 舟山 台州 重大 意义 突出 矛盾 发展 基础 重大 机遇 上海全球城市功能相

3、对较弱，中心城区人口压力大 城市群发展质量不高，国际竞争力不强 城市包容性不足，外来人口市民化滞后 生态系统功能退化，环境质量趋于恶化 国家“一带一路”和长江经济带战略的实施，为长三角城市群充分发挥区位优势和开放优势，更高层次更高水平参与国际合作和竞争带来了新空间 加快形成国际竞争新优势 促进区域协调发展 提高城镇化质量 自然禀赋优良 综合经济实力强 城镇体系完备 四带 五圈 一核 长三角经济圈未来整体规划 未来长三角区域协同发展空间布局规划 “一核” 即上海，加快提升上海核心竞争力和综合服务功能，加快建设具有全球影响力的科技创新中心，发挥浦东新区引领作用，推动非核心功能疏解 “四带” 强化沿

4、海发展带、沿江发展带、沪宁合杭甬发展带、沪杭金发展带的聚合发展 “五圈” 依托交通运输网络培育形成多级多类发展轴线，推动南京都市圈（南京、镇江、扬州）、杭州都市圈（杭州、嘉兴、湖州、绍兴)、合肥都市圈（合肥、芜湖、马鞍山）、苏锡常都市圈（苏州、无锡、常州）、宁波都市圈（宁波、舟山、台州）的同城化发展 规划指出发挥上海龙头带动的核心作用和区域中心城市的辐射带动作用，依托交通运输网络培育形成多级多类发展轴线，推动南京都市圈、杭州都市圈、合肥都市圈、苏锡常都市圈、宁波都市圈的同城化发展，强化沿海发展带、沿江发展带、沪宁合杭甬发展带、沪杭金发展带的聚合发展，构建“一核五圈四带”的网络化空间格局 协同创

5、新推动长三角经济圈协调发展 协同创新推动长三角区域协调发展，有利于促进产业升级，推进以人为核心的新型城镇化，加快农业现代化，辐射带动周边区域和中西部地区发展，增强国家竞争力 构建恰当资源空间格局 强化主体功能分区的基底作用 优化开发区域、重点开发区域、限制开发区域 推动人口区域平衡发展 严格控制上海人口、适度控制其他优化开发区人口、引导重点开发区人口集聚 打造一体化城乡体系 创新推动经济转型升级 构建协同创新格局 建设以上海为中心、宁杭合为支点、其他城市为节点的网络化创新体系 推进创新链产业链深度融合 以产业转型升级需求为导向，聚焦电子信息、装备制造、钢铁、石化、汽车、纺织服装等产业集群发展和

6、产业链关键环节创新 健全互联互通基础设施 构筑以轨道交通为主的综合交通网络 建设以上海为核心，南京、杭州、合肥为副中心，以高速铁路、城际铁路、高速公路和长江黄金水道为主通道的多层次综合交通网络 率先建成智慧城市群 推动区域数据共享，建立城市群政务信息共享和业务协同机制 推动生态公建环境共治 共守生态安全格局 推动城市群内外生态建设联动，建设长江生态廊道，共筑西部和南部绿色生态屏障 推动环境联防联治 深化跨区域水污染、大气污染、土壤污染联防联治，推进城市建设绿色化 经济容量与发展态势-GDP总量 长三角经济圈GDP总量及全国占比 亿元 数据来源：国家统计局，wind 数据注释：长三角经济圈GDP

7、为长三角经济圈包含的上海、江苏九市、浙江八市、安徽八市共26市GDP总和； 长三角经济圈GDP实际增速与全国GDP实际增速对比 作为中国第一大经济体，长三角经济圈每年集中了全国20%左右的经济总量，GDP实际增速也与全国GDP实际增速保持一致。2014-2015年长三角经济圈GDP实际增速更是超过了全国GDP实际增速 0.17 0.18 0.19 0.2 0.21 0.22 0.00 100,000.00 200,000.00 300,000.00 400,000.00 500,000.00 600,000.00 700,000.00 800,000.00 2000年 2001年 2002年

8、2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 长三角经济圈GDP总量（亿元） 全国GDP总量（亿元） 长三角经济圈/全国GDP 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 全国 长三角 上海 南京 无锡 常州 苏州 南通 盐城 扬州 镇江 泰州 杭州 宁波 嘉兴 湖州 绍兴

9、 金华 舟山 台州 合肥 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 0.00 5,000.00 10,000.00 15,000.00 20,000.00 25,000.00 30,000.00 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% 8.00% 9.00% 10.00% 11.00% 12.00% 13.00% 2015年GDP(亿元） 近五年复合增长率 全国GDP 近五年 复合增长率为：8.8% 经济容量与发展态势-GDP 数据来源：国家统计局，wind 上海、苏州、宁波、无锡处于产业转型期，第二产业的外迁缩减了此类城市GDP总量，使得经济增速放缓，从人均GDP来看，长三角经济圈

10、除安徽省的池州、宣城、滁州、安庆外，其他城市均高于全国水平 长三角经济圈2015年GDP及近5年复合增长散点 0.00 20,000.00 40,000.00 60,000.00 80,000.00 100,000.00 120,000.00 140,000.00 160,000.00 苏州 无锡 南京 杭州 常州 镇江 上海 宁波 绍兴 铜陵 舟山 扬州 南通 泰州 湖州 嘉兴 合肥 金华 芜湖 马鞍山 台州 盐城 池州 宣城 滁州 安庆 长三角经济圈各城市2015年人均GDP 2015年全国人均GDP 为49351元 经济容量与发展态势-三产结构 2011-2015年长三角经济圈三产结构

11、数据来源：国家统计局，wind 作为全国最大的城市群体，经济效益高、要素流动快的区域，2011-2015年间长三角经济圈第二产业和第三产业占比都优于全国，并逐渐实现了产业升级（从2014年起第三产业占比超过第二产业占比） 2011-2015年全国三产结构 2011-2015年长三角经济圈和全国三产结构占比 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2011 2012 2013 2014 2015 第一产业 第二产业 第三产业 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2011 2012 2013 201

12、4 2015 第一产业 第二产业 第三产业 区域 产业 2011 2012 2013 2014 2015 长三角 经济圈 第一产业 4.1% 4.1% 3.9% 3.7% 3.7% 第二产业 51.0% 49.6% 48.2% 46.7% 45.1% 第三产业 44.9% 46.3% 47.9% 49.6% 51.2% 全国 第一产业 9.4% 9.4% 9.3% 9.1% 8.9% 第二产业 46.4% 45.3% 44.0% 43.1% 40.9% 第三产业 44.2% 45.3% 46.7% 47.8% 50.2% 经济容量与发展态势-三产结构 长三角经济圈城市三产加权比重 数据来源：国

13、家统计局，wind 数据注释：城市三产的加权比重=近5年产业（一产、二产及三产）GDP/近5年总GDP，数据为2011-2015年加权数据 城市 第一产业 第二产业 第三产业 城市 第一产业 第二产业 第三产业 上海 0.6% 36.3% 63.2% 泰州 6.5% 51.6% 42.2% 南京 2.5% 42.4% 55.2% 扬州 6.5% 52.0% 41.9% 杭州 3.1% 43.2% 53.7% 绍兴 4.8% 52.7% 42.5% 舟山 10.0% 43.3% 46.6% 湖州 6.7% 51.9% 41.4% 金华 4.6% 48.1% 47.3% 池州 14.5% 48.2

14、% 37.3% 台州 6.7% 47.8% 45.8% 嘉兴 4.7% 54.7% 40.5% 常州 3.0% 50.9% 46.5% 合肥 5.1% 55.2% 39.7% 无锡 1.7% 51.6% 46.7% 宣城 14.5% 51.4% 34.1% 苏州 1.5% 51.8% 46.6% 安庆 14.7% 53.9% 31.4% 盐城 13.5% 46.6% 40.0% 滁州 19.4% 52.2% 28.3% 宁波 3.8% 51.8% 44.4% 芜湖 5.7% 65.3% 28.9% 镇江 4.0% 52.0% 44.3% 马鞍山 5.6% 65.8% 28.6% 南通 6.4%

15、 51.4% 42.7% 铜陵 1.9% 72.9% 25.3% 上海、南京、杭州以第三产业为主导产业，舟山、金华、台州、常州、无锡、苏州、盐城、宁波、镇江、南通十城二、三产业基本分布均匀，其余城市以第二产业为主导产业，安徽省各城市第二产业占比较大，特别铜陵第二产业占比达到了70%以上。由于以第二产业为主导的城市仅能够形成最初由产业带来的人口聚集效应，未来亟需新一轮产业导入才能再次形成人口聚集规模 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 上海 南京 杭州 舟山 金华 台州 常州 无锡 苏州 盐城 宁波 镇江 南通 泰州 扬州 绍兴 湖州 池州 嘉

16、兴 合肥 宣城 安庆 滁州 芜湖 马鞍山 铜陵 第一产业 第二产业 第三产业 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 其他区域 长三角经济圈 经济容量与发展态势-消费品零售总额 数据来源：国家统计局，wind 2008年开始，长三角经济圈和全国社会消费品零售总额增速呈现下降趋势，但长三角经济圈社会消费品零售总额占全国比例始终保持在18%左右；2015年在全国社会消费品零售总额增速处于下降的趋势下，长三角经济圈社会消费品零售总额增速呈现上升

17、趋势 长三角经济圈社会消费品零售总额及增速 全国社会消费品零售总额及增速 长三角经济圈社会消费品零售总额占全国比重 亿元 亿元 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 社会消费品零售总额（亿元） 增速 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 2005 2006

18、 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 社会消费品零售总额（亿元） 增速 上海 宁波 合肥 南京 杭州 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 嘉兴 湖州 绍兴 金华 舟山 台州 无锡 常州 苏州 南通 扬州 盐城 镇江 泰州 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00% 18.00% 20.00% 2015年社会消费品零售额（亿元） 近五年复合增长率 经济容量与发展态势-消费品零售总额 数据来源：国家统计局，wind 长三角经济圈城市2

19、015年社会消费品零售额及近5年复合增长散点 1 高购买力城市 上海、杭州、南京、苏州、宁波、合肥等一二线城市居民消费能力较强 2 低购买力城市 除南通和无锡外，其他三线城市的城市居民消费能力普遍偏低，均低于长三角经济圈平均水平 1 2 上海、杭州、南京、苏州、宁波等城市社会消费品零售总额均高于长三角经济圈平均水平，一二线城市仍然是拉动长三角经济圈消费能力的主力军，三四线城市居民消费能力普遍偏低，但安徽省大部分城市如马鞍山、宣城、安庆、滁州、芜湖、池州等城市的社会消费品五年复合增长率均高于长三角经济圈平均水平 2011年开始，长三角经济圈总人口占全国比重趋于稳定，基本保持在10%左右；作为国际

20、大都市的上海常住人口总量及复合增速均显示明显优势，对人口持续流入的吸引力强，合肥市常住人口总量虽不及上海、杭州，但其五年复合增长率处于长三角经济圈各城市首位，作为安徽省省会，加之最近几年的规划发展，吸引了周边城市人群和部分返乡人群的进入 人口总量及支付能力-人口规模 长三角经济圈总人口及全国占比 数据来源：国家统计局，wind 数据注释：长三角经济圈总人口=长三角经济圈26个城市常住人口之和 长三角经济圈城市2015年常住人口及近5年复合增长散点 8.20% 8.40% 8.60% 8.80% 9.00% 9.20% 9.40% 9.60% 9.80% 10.00% 10.20% 10500

21、11000 11500 12000 12500 13000 13500 14000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 长三角经济圈总人口 长三角经济圈人口占全国比重 （万人） 上海 合肥 宁波 杭州 南京 苏州 无锡 常州 泰州 南通 扬州 镇江 嘉兴 湖州 绍兴 舟山 台州 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 盐城 金华 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 -0.20% 0.00% 0.20% 0.40% 0.60% 0.80% 1.00% 2015年常住人口（万人） 5年

22、复合增长率 总量较大、复合增长较小 总量较大、复合增长较大 总量较小、复合增长较小 总量较小、复合增长较大 合肥 宁波 杭州 南京 无锡 常州 泰州 南通 扬州 镇江 嘉兴 湖州 绍兴 舟山 台州 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 盐城 金华 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 2015年人口流入比 2015年外来人口（万人） 人口总量及支付能力-人口吸附能力 数据来源：各城市统计局，wind 数据注释：常住人口数据包含各城市市辖区及下属县级市，外来人口=常住人口-户籍人口，人口

23、流入比=常住人口/户籍人口 上海、苏州由于其自身发展条件和区位优势，吸引了众多人口流入，人口流入比均高于1.5，而无锡、宁波、嘉兴、常州、南京、杭州的人口吸附能力也较强，可以看出这些吸附力较强的城市不是省会城市就是受热点城市外溢的城市；上海、合肥人口密度均超过了2000人/平方公里，其次是无锡，由于其毗邻上海的区位优势，无论是人口密度还是外来人口数量均处于高位 上海 （981.65,1.68） 苏州 （394.59,1.59） 长三角经济圈城市2015年外来人口与人口流入比散点图 长三角经济圈城市2014年市辖区人口密度（人/平方公里） 2015年长三角经济圈各城市平均外来人口 常住人口户籍人

24、口 常住人口2000人/平方公里 1000人/平方公里 500人/平方公里 人口总量及支付能力-人均可支配收入 数据来源：国家统计局，wind 数据注释：人均可支配收入数据为城市城镇人均可支配收入数据，长三角经济圈人均可支配收入为长三角经济圈包含的26个城市人均可支配收入的平均值 全国人均可支配收入及增速 长三角经济圈人均可支配收入及增速 长三角经济圈人均可支配收入普遍高于全国水平，从2011年开始全国人均可支配收入增速和长三角经济圈人均可支配收入增速均趋于放缓，但2015年在全国人均可支配收入增速收窄的情况下，长三角经济圈人均可支配收入增速出现反弹 元/人 元/人 0.00 0.02 0.0

25、4 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 人均可支配收入 增速 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

26、 2015 人均可支配收入 增速 上海 南京 杭州 宁波 合肥 无锡 常州 苏州 南通 盐城 扬州 镇江 泰州 嘉兴 湖州 绍兴 金华 舟山 台州 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 55,000 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 2015年人均可 支配收入（元） 5年复合增长率 人口总量及支付能力-人均可支配收入 上海的人均可支配收入在长三角经济圈处于最高位，其次为苏州，居民支付能力强，而池州、安庆及滁州人均可支配收入及复合增速均相对较低，地域上受核心城市上海辐射发

27、展较少，人民可支配收入水平改善缓慢，居民支付能力较弱 数据来源：各城市统计局，wind 长三角经济圈各城市2015年人均可支配收入及近5年复合增长散点 总量较大、复合增长较小 总量较大、复合增长较大 总量较小、复合增长较小 总量较小、复合增长较大 1 高收入城市 上海为人均可支配收入最高城市，其次为苏州，高收入城市距离上海较近，受上海辐射影响较大，居民支付能力强 2 中等收入城市 镇江、南通、泰州等城市属于中等收入城市，人均可支配收入及复合增速均相对较强 3 收入待增长城市 池州、安庆和滁州人均可支配收入及复合增速均相对较低，地域上受核心城市上海辐射发展较少，人民可支配收入水平改善缓慢，居民支

28、付能力较弱 1 2 3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 上海 杭州 苏州 南京 宁波 合肥 无锡 常州 南通 金华 台州 嘉兴 绍兴 镇江 芜湖 湖州 宣城 马鞍山 盐城 安庆 扬州 舟山 泰州 滁州 铜陵 池州 宏观背景总结 长三角经济圈各城市主成分综合得分 综合得分 数据来源：国家统计局，wind 数据注释：通过SPSS计算主成分得分=（主成分方差贡献度/提取主成分方差贡献度总和）*城市因子得分*特征根平方根，总量数据均为2015年数据 主成分得分 参与主成分得分的主要宏观因素 GDP总量及5年复合增长率 城市常住人口及5年复合增长率 人均可支配收入 及5年复合增长率 社会消费品零售额

29、及5年复合增长率 通过对主要宏观要素的分析，长三角经济圈各城市可分为四个梯队，上海为传统强经济城市。而杭州、苏州、南京、宁波、合肥、无锡为第二梯队，宏观经济具有发展潜力，常州等17个城市为第三梯队，宏观经济实力相当，而铜陵和池州作为第四梯队，宏观经济实力较弱 第一梯队 第二梯队 第三梯队 第四梯队 房地产与宏观要素关系研究 第二章 经济、人口 房地产 1 2 1. 中国经济整体下行，区域内城市资源的分配不均及产业结构不同导致经济发展出现分化，重点城市人口吸附效应明显 3 2. 由于对经济下行的避险要求，供给端倾向于投资重点（重点规划）城市；同时鉴于产业迁入和资源吸附产生的人口持续流入，重点城市

30、住房需求仍持续增长 3. 房地产进一步拉动重点城市经济增长，区域经济分化持续加大，同时重点城市人口吸附效应得到再次提升 经济、人口与房地产关系图 房地产与宏观要素关系研究 在经济持续下行及区域内城市对人口吸附能力进一步分化（重点城市人口吸附能力增强）的背景下，原先重点城市的房地产与经济失衡状态将进一步加强 固定资产投资（除房地产投资） 长三角经济圈固定资产投资（除房地产投资）及增速 全国固定资产投资（除房地产投资）及增速 数据来源：国家统计局，wind 2010年之前，长三角经济圈和全国固定资产投资额（除房地产投资）增速保持较大幅度增长，而2010年之后，两者固定资产投资额（除房地产投资）增速

31、明显放缓。 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 固定资产投资（除房地产投资） 增速 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 400,000 450,000 500,000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20

32、12 2013 2014 2015 固定资产投资（除房地产投资） 增速 固定资产投资（除房地产开发投资） 长三角经济圈各城市2015年固定资产投资（除房地产开发投资）及2015年商品住宅销售面积散点 长三角经济圈各城市2015年固定资产投资（除房地产开发投资） 及 2015年常住人口散点 数据来源：国家统计局，wind 数据说明：嘉兴、台州、铜陵、池州、宣城商品住宅销售面积数据缺失、上海、杭州为商品住宅不含保障房数据 除去房地产开发投资的固定资产投资额与城市常住人口及商品住宅销售面积均呈正相关，表明固定资产投资（除去房地产开发投资）的增加将产生对人口的吸附能力，人口的流入产生新增住房需求推动商

33、品住宅销售面积增长 上海 南京 杭州 宁波 合肥 无锡 常州 苏州 南通 盐城 扬州 镇江 泰州 嘉兴 湖州 绍兴 金华 舟山 台州 芜湖 马鞍山 铜陵 安庆 滁州 池州 宣城 y = 0.9953x - 0.6304 R = 0.5879 1.50 1.70 1.90 2.10 2.30 2.50 2.70 2.90 3.10 3.30 3.50 2.60 2.80 3.00 3.20 3.40 3.60 3.80 2015年常住人口自然对数 2015年固定资产投资（除房地产开发投资）自然对数 上海 南京 杭州 宁波 合肥 无锡 常州 苏州 南通 盐城 扬州 镇江 泰州 湖州 绍兴 金华 舟

34、山 芜湖 马鞍山 安庆 滁州 y = 1.302x - 1.8493 R = 0.5399 1.50 1.70 1.90 2.10 2.30 2.50 2.70 2.90 3.10 3.30 2.80 2.90 3.00 3.10 3.20 3.30 3.40 3.50 3.60 3.70 2015年商品住宅销售面积自然对数 2015年固定资产投资（除房地产开发投资）自然对数 房地产（住宅）开发投资 长三角经济圈房地产（住宅）开发投资额及增速 全国房地产（住宅）开发投资额及增速 亿元 亿元 数据来源：国家统计局，wind 数据说明：铜陵、安庆、滁州、池州、宣城2015年房地产（住宅）开发投资额

35、数据缺失，长三角经济圈房地产（住宅）开发投资额为除5城外，其他21个城市房地产（住宅）开发投资额总和 长三角经济圈和全国房地产（住宅）开发投资增速均呈下降趋势，2014年以前，长三角经济圈房地产（住宅）开发投资增速均小于全国水平，2014年开始长三角经济圈房地产（住宅）开发投资增速赶超全国水平 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.00 2000.00 4000.00 6000.00 8000.00 10000.00 12000.00 14000.00 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

36、 长三角经济圈房地产（住宅）开发投资 增速 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.00 10000.00 20000.00 30000.00 40000.00 50000.00 60000.00 70000.00 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 全国房地产（住宅）开发投资 增速 南京 无锡 常州 苏州 南通 盐城 扬州 镇江 泰州 杭州 宁波 嘉兴 湖州 绍兴 金华 舟山 台州 合肥 芜湖 上海 马鞍山 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00 1,000.0

37、0 1,200.00 1,400.00 1,600.00 1,800.00 2,000.00 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 2015年房地产（住宅）开发投资额（亿元） 近五年复合增长率 房地产（住宅）开发投资 长三角经济圈各城市2015年房地产（住宅）开发投资及 近5年复合增长散点 总量较大、复合增长较小 总量较大、复合增长较大 总量较小、复合增长较小 总量较小、复合增长较大 1 速度放缓城市 上海长三角经济圈各城市中房地产（住宅）开发投资总量相对较大，但增速放缓 2 1 2 3 4 高速发展城市 杭州、苏州、南京、宁波房地产开发正处于高速发展期，房地产

38、开发（住宅）投资总量及增速均相对较大 3 未来潜力城市 绍兴、金华、盐城、舟山、湖州、扬州、镇江等城市虽然目前城市房地产（住宅）开发投资总量相对较小，但增速增长明显为潜力城市 4 发展缓慢城市 常州、嘉兴、芜湖、台州、泰州、马鞍山房地产（住宅）投资总量及增速均相对较低，中长期内机会较小 长三角经济圈各城市房地产（住宅）开发投资出现分化，房地产（住宅）开发投资额大的城市其城市属性也越好，上海、杭州、南京、合肥得益于其直辖市和省会城市的地位，宁波为计划单位市，而无锡、苏州为上海外溢城市。结合房地产（住宅）开发总量及增速来看，苏州、杭州、南京、宁波为房地产开发高速发展城市，而镇江、扬州、盐城等城市具

39、有一定潜力 数据来源：国家统计局，wind，同策咨询研究部 房地产与宏观要素关系研究 经济 人口 问题1：长三角经济圈内城市房地产市场，是否受经济和人口两大经济要素影响？ 问题2：如果有影响，那么经济和人口分别对城市房地产市场商品住宅销售面积有多大的影响？ 问题3：经济和人口对房地产市场商品住宅销售面积影响是同时性的？还是具有时序性？ 那么经济和人口到底对房地产市场有无影响？如果有影响分别为多大程度影响？经济和人口产生影响是否具同时性？ 数据说明：经济指标选用GDP，人口指标选用城市市辖区常住人口 状态空间模型 状态空间模型定义 定义量测方程为： ， t=1,2，,T 式中：T表示样本长度，

40、表示k*m矩阵， 表示为k*1向量， 表示k*1向量，式均值为0，协方差矩阵为 的连续的不相关扰动项，即 一般地， 的元素是不可观测的，然而可表示成一阶马尔科夫（markov）过程。下面定义状态方程（state equation）为 t=1,2，,T 式中： 表示为m*m矩阵， 表示m*1向量， 表示成m*g矩阵， 表示g*1向量，是均值为0，协方差矩阵为 的连续的不相关扰动项，即 若使上述的状态空间模型成立，还需要满足下面两个假定： （1）初始状态向量 的均值为 ，协方差矩阵为 （2）在所有的时间区间内，扰动项 和 相互独立，而且它们和初始状态 也不相关 tttttudaZytZtdtutH

41、 , 0tuEttHu)var(ta,1ttttttRcaTatTtctRttQ , 0tEttQ)var(tattPtatutKalman滤波的一般形式 考虑状态空间模型，设 表示基于信息集合 的 的估计量， 表示估计误差的m*m协方差矩阵，即 当给定 和 时， 的条件分布的均值由下式给定，即 在扰动项和初始状态向量服从正态分布的假设下， 的条件分布的均值 是 在最小均方误差意义下的一个最优估计量。估计误差的协方差矩阵是 t=1,2，,T 以上两个式子被称为预测方程 一旦得到新的预测值 ，就能够修正 的估计 ，更新方程是 和 式中 t=1,2，,T 上述式一起构成Kalman滤波公式 1t1

42、tY1ta1tP)(11111tttttaaEP1t1tPtatttttcT11ta1ttta,11ttttttttRQRTPTPtyta1tt)(1111ttttttttttttdZyFZP)1111ttttttttttPZFZPPPttttttHZPZF1建立状态空间模型克服了上述多元回归模型的缺陷，通过卡尔曼滤波估计出经济（GDP）市辖区常住人口（pop）随时间变化对商品销售面积的动态影响系数 上海 南京 苏州 合肥 杭州 无锡 芜湖 常州 金华 马鞍山 宁波 绍兴 扬州 镇江 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15

43、 市辖区常住人口对销售面积拉动系数 城市GDP对销售面积拉动系数 上海 南京 苏州 合肥 杭州 无锡 芜湖 常州 金华 马鞍山 宁波 绍兴 扬州 镇江 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 市辖区常住人口对销售面积拉动系数 城市GDP对销售面积拉动系数 房地产与宏观要素关系研究 2011年GDP与市辖区常住人口对房地产销售面积拉动系数 城市辖区人口拉动型 混合拉动型 经济拉动型 2015年GDP与市辖区常住人口对房地产销售面积拉动系数 城市辖区人口拉动型 混合拉动型 经济拉动型 数据来源：中国城市统计年鉴，wind，同策

44、咨询研究部 数据注释：其他城市商品住宅数据和市辖区人口数据部分缺失 根据状态空间模型估计，镇江、绍兴、苏州商品住宅销售面积主要依靠市辖区人口拉动，而南京、扬州商品住宅销售面积主要依靠城市GDP拉动，无锡商品住宅销售面积由混合型拉动转变为市辖区人口拉动，长三角区域商品住宅销售面积以市辖区人口支撑为主导，且区域内人口驱动房地产需求的过程逐渐被强化 -15 -10 -5 0 5 10 15 镇江 南京 宁波 常州 杭州 金华 合肥 芜湖 扬州 马鞍山 苏州 上海 绍兴 无锡 市辖区人口拉动系数变化 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 镇江 杭州 常州 宁波 芜湖 金华 扬州 马鞍山

45、苏州 合肥 上海 绍兴 无锡 南京 GDP拉动系数变化 房地产与宏观要素关系研究 2011-2015年GDP拉动系数变化率 系数变化 2011-2015年市辖区人口拉动系数变化率 系数变化 从拉动系数的变化率来看，市辖区人口对商品住宅销售面积拉动变化明显，其中有8个城市出现市辖区人口拉动系数的正向变化，镇江近5年无论是经济还是人口对其房地产销售面积拉动均非常显著 数据来源：中国城市统计年鉴，wind，同策咨询研究部 数据说明：其他城市商品住宅数据和市辖区人口数据部分缺失 总结 1 3 杭州、苏州、南京、宁波房地产开发正处于高速发展期，房地产开发（住宅）投资总量及增速均相对较大；上海房地开发（住

46、宅）投资总量较大，但增速放缓；绍兴、金华、盐城、舟山、湖州、扬州、镇江等城市虽然目前城市房地产（住宅）开发投资总量相对较小，但增速增长明显为潜力城市 长三角经济圈房地产市场与全国其他区域相比较繁荣，2014年起，房地产开发投资增速高于全国水平，但各城市房地产市场出现分化，上海以主导地位领先其他区域，省会城市南京和杭州紧随其后，在经济和人口的双重作用下，长三角经济圈的房地产市场以人口拉动为主导，区域内人口驱动房地产需求的过程逐渐被强化 固定资产投资（除房地产开发投资）对房地产市场有一定的促进作用，固定资产投资（除房地产开发投资）的增加对人力的吸附能力变强，人口的流入产生新增住房需求，促进房地产市

47、场的发展，2015年上海、苏州、杭州、南京、合肥、宁波的固定资产投资（除房地产开发投资）较大，其人口吸附能力较强，房地产市场较繁荣 上海、苏州、宁波、绍兴、镇江、常州商品住宅销售面积主要依靠市辖区人口拉动，而南京、扬州商品住宅销售面积主要依靠城市GDP拉动，无锡商品住宅销售面积由混合型拉动转变为市辖区人口拉动 2 房地产行业发展空间和机会研究 第三章 分析框架 城市房地产市场量价增速周期性判断 城市间房地产市场量价影响 房地产市场量价预测 对城市商品住宅销售面积及均价数据进行季节调整（如果未通过X-12检验，那么不作调整）； 取调整后商品住宅销售面积和均价的同比增速数据，进行频谱分析确定最大概

48、率周期及次周期； 使用BP滤波模型，做出城市商品住宅成交面积和均价增速的主、次周期曲线，并最终划定周期； 对长三角经济圈重点城市的季节调整后的商品住宅及均价绝对量数据进行HP滤波分解，分离出趋势序列和波动序列； 使用5个重点城市的商品住宅波动序列建立VAR模型，通过方差分解得到城市间商品住宅波动序列走势的相互影响； 商品住宅均价波动序列建模同上； 城市商品住宅销售面积预测方法采用时间序列分解法中的乘法模型，即将时间序列变化因素分为长期趋势因素，季节变动因素、周期变动因素和不规则变动因素，分别求出趋势项，季节指数和周期波动，由于不规则变动因素无法预测，故预测结果采用其他三种因素的乘积求得； 城市

49、商品住宅销售均价预测方法则先运用月度数据通过ARMA模型预测出2016年12月商品住宅销售均价，再用年度数据通过趋势外推法预测2017年房价 通过对城市房地产市场量价增速周期研究确定城市房地产周期，同时考虑城市间量价相互影响，建立计量模型并综合周期和城市相互影响因素，最终获得房地产市场量价的预测结果 数据注释：考虑到数据可得性，我们对城市商品住宅成交量价的研究对象为：上海、杭州、南京、合肥、苏州和无锡 -重点城市房地产市场量、价增速周期判断 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 2007年

50、1月 2007年4月 2007年7月 2007年10月 2008年1月 2008年4月 2008年7月 2008年10月 2009年1月 2009年4月 2009年7月 2009年10月 2010年1月 2010年4月 2010年7月 2010年10月 2011年1月 2011年4月 2011年7月 2011年10月 2012年1月 2012年4月 2012年7月 2012年10月 2013年1月 2013年4月 2013年7月 2013年10月 2014年1月 2014年4月 2014年7月 2014年10月 2015年1月 2015年4月 2015年7月 2015年10月 2016年1月