1、拨开云雾见月明需求复苏中被低估的居民购买力Table_Industry住房购买力分析专题Table_ReportTime2022 年 6 月 11 日请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/2证券研究报告行业研究行业深度报告房地产房地产 行业行业投资评级投资评级看好看好Table_Author江宇辉地产行业首席分析师执业编号：S02联系电话：+86 邮箱： 信达证券股份有限公司CINDA SECURITIES CO.,LTD北 京 市 西 城 区 闹 市 口 大 街9号 院1号 楼邮编：100031拨开云雾见月明需求复苏中被低估的居民购买力20

2、22 年 6 月 11 日摘要摘要: :Table_Summary最近两年的疫情冲击之后，一种市场观点认为居民收入降低，杠杆率处在高位，居民部门的购买能力下降。本篇报告中我们分别从储蓄率、杠杆率和存贷差额增速三类指标入手， 测算分析不同省市地区的居民实际购买力。国民储蓄率和居民部门储蓄率在疫情冲击后提升国民储蓄率和居民部门储蓄率在疫情冲击后提升。 我国国民储蓄率在 2019年-2020 年连续 2 年回升，2020 年为 45.07%。2020 年疫情冲击下居民储蓄率和国民储蓄率均出现了上升。2021 年，居民部门储蓄率仍未降至疫情前水平，2021Q1 全国居民储蓄率 38.2%，较 2019

3、Q1 提升 3.4pct。从储蓄意愿来看， 根据央行城镇储户调查和 中国家庭财富指数调研报告 ， 2022年一季度居民储蓄意愿仍在上升。居民部门储蓄率上行的原因，在于疫情对消费支出的影响大于对收入的影居民部门储蓄率上行的原因，在于疫情对消费支出的影响大于对收入的影响。响。消费支出增速低于收入是近年来居民储蓄率上升的主要原因。这一方面是因为疫情冲击下部分消费场景缺失，另一方面是居民并未通过消费信贷等方式平滑收入和消费波动。在居民主要的消费支出分项中，服务类消费支出明显下滑，食品消费保持韧性。2022Q1 的食品消费对消费支出的拉动甚至超过疫情前 2019Q4 的水平。 个人住房贷款余额同比增速在

4、 2019年后持续下滑，居住类消费支出占比也出现了较大幅度的下滑。我国居民部门资产负债率和收入杠杆率均我国居民部门资产负债率和收入杠杆率均处在较低水平。处在较低水平。截至 2022Q1，社科院口径我国居民部门收入杠杆率为 62.1%，与 Cecchetti 等人通过 18个发达经济体 1980-2010 年的数据，得到的 85%收入杠杆率门槛值相比，仍存一定空间。2019 年中国居民资产负债率为 10.8%，剔除经营贷款后仅8.9%，比欧美发达经济体 13%的平均值更低。从增速变化趋势来看，近 3年杠杆率增速显著放缓，也为未来预留了一定的加杠杆空间。2021 年剩余的加杠杆空间可以拉动的各省市

5、地区房地产新增销售额基本在 2020 年全年销售额的 1 倍以上。以储蓄率和存贷差增速指标来看，近年来不同省市地区居民真实购买力持以储蓄率和存贷差增速指标来看，近年来不同省市地区居民真实购买力持续上升续上升。 不同省市地区的储蓄率在 2020 年后均有大幅增长。 在疫情影响较小的 2021 年， 部分省份储蓄率降低至疫情前水平。 收入保持增长的条件下，储蓄率的上行也就意味着居民的购买力也是在上升的。多数地区存贷差额持续增长。2019 年之后，居民存款增速提高至 13%左右，贷款增速则从20%的高位下滑。目前存贷款增速比较接近。多数城市存贷差指标在 2021年也保持正增长。住户存款扣减贷款规模的

6、同比增速持续提升，且增速快于房价增长，这意味着居民实际购买力也在上升。综合储蓄率、净现金和杠杆空间三方面因素，北京、山西和辽宁具有较高综合储蓄率、净现金和杠杆空间三方面因素，北京、山西和辽宁具有较高的潜在购买力。的潜在购买力。整体来看，沿海发达地区购买力分项得分较高，上海、北京和辽宁排名靠前。中西部地区加杠杆空间大。黑龙江、青海和山西资产负债率和收入杠杆率较低。购买力无忧，但居民意愿和市场需求的提振还有赖于居民对楼市预期的改善，未来政策重点或在稳房价和降负担。风险因素：风险因素：政策风险：政策放松进度不及预期，房地产税、预售资金政策调控超预期。市场风险：地产行业销售下行幅度超预期。请阅读最后一

7、页免责声明及信息披露 http:/3目 录1居民部门储蓄率上升，疫情对消费影响大于收入.51.1 疫情后全国来看：国民储蓄率上升.51.2 短期内局部疫情：疫情对消费支出影响大于对收入影响. 61.3 房贷余额增速持续下滑，居住类支出先增后降.82杠杆率水平居中，资产负债表存在较大提升空间.92.1 中国居民部门收入杠杆率居中.92.2 我国居民资产负债率仍然较低.102.3 近年来主要城市资产负债率和收入杠杆率提升.122.4 当前杠杆率仍然存在提升空间.153净储蓄规模持续上升，居民购买力充裕.183.1 主要省市地区储蓄率在疫情后持续上升.183.2 近年来居民存贷差增速回升.194恢复

8、购房需求核心在于扭转预期. 224.1 主要省市地产市场的潜在购买力. 224.2 地产市场需求还需更大力度政策刺激购买意愿恢复.23风险因素.25请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/4图 表 目 录图表 1：国民总储蓄率（%）. 5图表 2：城镇居民当季储蓄率（%）.5图表 3：居民当季储蓄率提升幅度（%）. 6图表 4：央行城镇储户调查储蓄、消费、投资占比意愿. 6图表 5：全国居民人均可支配收入和消费支出累计同比增速（%）.7图表 6：教育文化娱乐支出受疫情冲击较大（%）.7图表 7：2015-2021 年居民储蓄率同比增速分解（单位：%）.7图表 8：个人住房贷款余额及同比增

9、速（%）.8图表 9：2019 年以后居住消费支出占比提升.8图表 10：中美日 BIS 口径居民部门收入杠杆率(%).9图表 11：2021Q3 居民部门收入杠杆率（BIS 口径）(%).9图表 12：美国居民部门收入杠杆率演变路径. 10图表 13：日本居民部门收入杠杆率演变路径. 10图表 14：我国居民资产负债率提升(%). 11图表 15：中美日居民部门资产负债率走势(%).11图表 16：我国居民资产负债率低于欧美发达经济体(%). 11图表 17：我国居民资产负债率的主要影响因素(%). 11图表 18：资产负债率指标的影响因素（单位：%）. 11图表 19：中国居民资产负债情况

10、（万亿）.12图表 20：北京、上海和广东城镇居民资产负债率增长路径（单位：%）.13图表 21：北京、上海和深圳居民收入杠杆率增长路径（单位：%）.13图表 22：主要省市地区城镇居民资产负债率指标（单位：%）.13图表 23：主要省份收入杠杆率指标（单位：%）.14图表 24：主要城市收入杠杆率指标（单位：%）.14图表 25：关于居民部门收入杠杆率极限的研究（单位：%）.15图表 26：主要省份居民收入杠杆率与次年 GDP 增速关系（单位：%）.16图表 27：主要城市居民收入杠杆率与次年 GDP 增速关系（单位：%）.16图表 28：主要省份的收入杠杆率增长空间和带动地产销售规模（单位

11、：%）. 17图表 29：北京、上海和深圳的储蓄率变化趋势（单位：%）.18图表 30：主要省市地区储蓄率变化趋势（单位：%）. 18图表 31：主要省份和直辖市储蓄率（单位：%）.18图表 32：住户存款贷款余额差同比增速持续提升.19图表 33：存贷差增速高点过后房价通常加速上行.19图表 34：主要省市地区的存贷余额差同比增速.20图表 35：北京、上海和深圳存贷余额差同比增速提升.20图表 36：多数省市地区存贷差增速在 2020 年后冲高回落（单位：%）.20图表 37：主要城市存贷差增速指标（单位：%）.21图表 38：主要省市地区的购买力与杠杆率综合得分（单位：%）. 22图表

12、39：央行储户调查中就业与收入预期走势.23图表 40：央行储户调查中看空房价比例走势. 23图表 41：三轮下行周期全国性政策力度对比. 24请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/51居民部门储蓄率上升，疫情对消费影响大于收入近期市场对于居民购买力的讨论较多。疫情冲击下居民购买力增加还是下降， 市场对此争议较大。疫情会暂时性地降低居民收入，理论上居民可以用多种方式加以应对：一是消耗现有资产，减少储蓄以支付日常生活开销。二是通过借款对冲收入波动，平滑消费，待收入恢复后清偿这部分债务。这两种情况下居民净财富都会减少，杠杆率也会上升。但现实中我但现实中我们观察到的是第三种情况：疫情后居民消

13、费出现了明显下滑，储蓄率提升，居民杠杆率增们观察到的是第三种情况：疫情后居民消费出现了明显下滑，储蓄率提升，居民杠杆率增速也明显放缓速也明显放缓。 这意味着居民的购买力和净财富可能反而是增长的。 如何理解居民的这一行为，居民购买力和财富如何变化，这一变化对未来地产市场的影响如何？1.11.1 疫情后全国来看：国民储蓄率上升疫情后全国来看：国民储蓄率上升国民储蓄率连续国民储蓄率连续 2 年回升。年回升。中国储蓄率高达 40%以上，稳居全球主要经济体首位，高国民储蓄率连年攀升至 2010 年达到峰值 50.9%，后随着宏观经济结构变化、人口老龄化和居民债务增加，国民储蓄率从 2010 年 50.9

14、%下降至 2018 年 44.2%，2018 年后储蓄率开始回升，2019 年和 2020 年储蓄率分别上升 0.23pct 和 0.66pct。2019 年国民可支配收入增速与消费支出增速双双降低，储蓄率小幅提升。2020 年疫情冲击下国民储蓄率也出现了回升。居民部门储蓄率仍未降至疫情前水平居民部门储蓄率仍未降至疫情前水平。 受疫情影响， 疫情后具体到居民部门的储蓄率来看，2020 年受到疫情影响导致就业和收入不确定性提高，居民预防性储蓄增加，一二季度全国居民当季储蓄率同比上升 6.1pct 和 5.7pct。2021 年疫情影响好转后，当月储蓄率稍有回落，但较 2019 年疫情前基期仍有较

15、大提升，2022 年一季度全国居民储蓄率 38.2%，较疫情前 2019 年同期提升 3.4pct。居民储蓄意愿仍在上升居民储蓄意愿仍在上升。从居民储蓄意愿来看，根据央行对城镇储户调查来看，疫情后体现储户储蓄意愿的“更多储蓄”占比在 2020 年先冲高后回落，但 2021 年一季度后再度攀升。2022 年一季度受到疫情影响，选择更多储蓄的储户占比上升 2.9pct，是疫情后上升最快的一季度。根据中国家庭财富指数调研报告 （CHFS、蚂蚁集团研究院、蚂蚁理财智库） ，各收入分组的家庭储蓄意愿都在 2022 年一季度出现上升，其中收入在 5-10 万和10-30 万收入等级的中低收入家庭储蓄意愿上

16、升最为明显。图图表表 1：国民总储蓄率（国民总储蓄率（%）图图表表 2：城镇居民当季储蓄率（城镇居民当季储蓄率（%）资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：城镇居民当季储蓄率=（城镇居民人均收入-城镇居民人均消费支出）/城镇居民人均收入请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/6图图表表 3：居民当季储蓄率提升幅度（居民当季储蓄率提升幅度（%）图图表表 4：央行城镇储户调查储蓄、消费、投资占比意愿央行城镇储户调查储蓄、消费、投资占比意愿资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：以2020年1季度为例， 储蓄率提升幅度=2020年1季度储蓄率

17、-2019年1季度储蓄率。资料来源：Wind，信达证券研发中心1.21.2 短期内局部疫情：疫情对消费支出影响大于对收入影响短期内局部疫情：疫情对消费支出影响大于对收入影响疫情对消费支出的影响更大，居民未通过加杠杆的方式平滑收入和消费波动。疫情对消费支出的影响更大，居民未通过加杠杆的方式平滑收入和消费波动。储蓄率与消费率之和等于 1， 储蓄率的上升对应着消费率的下降， 而消费率等于人均消费支出/人均可支配收入。我们对历年影响消费率的主要分项进行拆解，可以发现：2019 年和 2021 年，居民消费支出的增长慢于收入增速。2020 年，消费支出同比降低 1.6%。在居民收入仍保持小幅增长的情况下

18、， 2020年 Q1 和 Q2 人均消费支出累计同比分别为下降 8%和6%， 到2021年消费恢复的弹性比收入增长的弹性更高。这一方面与居民的消费习惯有关，也就是获得收入后再消费，不存在超前和预支消费的习惯。西方国家在疫情冲击后通过大规模财政转移支付补贴居民收入，同时居民可以通过消费信贷等方式，对冲收入波动以平滑消费。我国的情况明显不同。另一方面，疫情冲击下部分消费场景缺失，居民不得已减少部分消费。两方面原因共同导致消费支出增长乏力，这是近年来居民储蓄率上升的主要原因。从消费分项上看，服务类支出对消费增速的拉动下滑，食品消费拉动保持韧性。从消费分项上看，服务类支出对消费增速的拉动下滑，食品消费

19、拉动保持韧性。可支配收入包括劳务、经营、财产和转移支付收入四项。消费支出则包括食品、衣着、居住、家庭设备、医疗、交通和通信、教育文化娱乐和其他支出共 8 个分项。我们将居民消费支出增速拆分为各个分项的拉动之和，可以看到：食品消费支出的贡献依然保持韧性。2021 年消费支出增长 5.9%， 其中食品支出对消费支出增速的拉动达到 2.5%， 甚至超过疫情前的 2019年的 2.3%。除此之外的其他分项拉动均出现大幅下滑。教育文化娱乐（0.2%） 、交通通信（0.7%）和医疗（0.5%）三项服务类消费的拉动均不及疫情前的最低水平。居住（1.4%） 、衣着（0.2%）和其他支出（0.1%）等也没有恢复

20、至疫情前的水平。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/7图图表表 5：全国居民人均可支配收入和消费支出累计同比增速（全国居民人均可支配收入和消费支出累计同比增速（%）图图表表 6：教育文化娱乐支出受疫情冲击较大（教育文化娱乐支出受疫情冲击较大（%）资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心图图表表 7：2015-2021 年居民储蓄率同比增速分解（单位：年居民储蓄率同比增速分解（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：2021年增长率数据为相比2019年的两年简单平均增速。居民消费率同比增速居民消费支出增长率-居民可支配收入增长率。请阅读

21、最后一页免责声明及信息披露 http:/81.31.3 房贷余额增速持续下滑，居住类支出先增后降房贷余额增速持续下滑，居住类支出先增后降2016 年后房贷余额增速持续下滑，居住消费支出占比先增后降。年后房贷余额增速持续下滑，居住消费支出占比先增后降。个人住房贷款余额同比增速在 2016 年出现阶段性顶部后，增速持续回落，主要系 2016 年全国范围内限购限贷重启，居民首付比例提升。居住类消费支出占比在 2020Q1-Q2 上升，达到 25.4%，反映了居住类支出具有一定刚性。 但从 2020Q3 开始也出现了较大幅度的下滑。 这可能与收入回升、疫情下租房需求下降，以及居民对房贷的提前还款意愿上

22、升等因素有关。图图表表 8：个人住房贷款余额及同比增速（个人住房贷款余额及同比增速（%）图图表表 9：2019 年以后居住消费支出占比提升年以后居住消费支出占比提升资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/92杠杆率水平居中，资产负债表存在较大提升空间除了储蓄率这一影响资产增长的指标之外， 居民负债规模和杠杆率水平对购房决策也会产生重要影响。2.12.1 中国居民部门收入杠杆率居中中国居民部门收入杠杆率居中截至截至 2021Q3，中国居民部门收入杠杆率处于中等水平中国居民部门收入杠杆率处于中等水平。居民部门债务的相对规

23、模可以用居民杠杆率衡量，主要包括收入杠杆率和资产杠杆率（资产负债率） ，收入杠杆率即居民部门负债/GDP。相比于资产负债率，这一指标的分母相对容易获得，因此收入杠杆率指标常用于进行跨国比较。 但因为分母是一个流量数据，需要将指标理解为居民部门以当年收入偿还现有债务所需年数。2022Q1，社科院口径的中国居民部门收入杠杆率为 62.1%。截至2021Q3，BIS 口径中国居民部门收入杠杆率为 61.6%，在 52 个国家中排在第 25 位，位于中等水平，与美国 2000 年和日本 2007-2019 年的读数接近。与海外冲高回落不同与海外冲高回落不同，2020 年后我国居民部门收入杠杆率增长接近

24、停滞年后我国居民部门收入杠杆率增长接近停滞。尽管我国居民杠杆率在短短 10 年时间内，从 2010 年的 27.3%提升到了近几年的 60%，但疫情冲击后杠杆率增长路径出现了明显变化。2021Q1 到 2021Q3，我国居民部门收入杠杆率在 62%左右窄幅波动，不再进一步增长。美国和日本居民杠杆率则在 2021Q1 冲高，随后至 2021Q3回落。货币宽松和财政托底政策有助于稳定居民部门收入杠杆率。货币宽松和财政托底政策有助于稳定居民部门收入杠杆率。利率下行、金融市场发展程度提高、预期的收入增速上升、年轻人口占比增加时，居民杠杆率通常会出现自发的上行趋势。经济下行期政府的稳定政策也对居民杠杆率

25、的企稳回升起到重要作用。国内 2008 年“四万亿”财政政策托底经济，居民部门收入杠杆率在 2009-2010 年持续上升。海外主要经济体在疫情冲击下的 2020 年推行超宽松货币政策，并进行大规模财政刺激，居民部门收入杠杆率也在短期内企稳回升。图图表表 10：中美日中美日 BIS 口径居民部门收入杠杆率口径居民部门收入杠杆率(%)图图表表 11：2021Q3 居民部门居民部门收入收入杠杆率（杠杆率（BIS 口径）口径）(%)资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/10图图表表 12：美国居民部门收入杠杆率演变路径美

26、国居民部门收入杠杆率演变路径图图表表 13：日本居民部门收入杠杆率演变路径日本居民部门收入杠杆率演变路径资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心2.22.2 我国居民资产负债率仍然较低我国居民资产负债率仍然较低居民部门资产负债率数值明显小于收入杠杆率居民部门资产负债率数值明显小于收入杠杆率，2019 年末为年末为 10.8%，剔除经营性贷款剔除经营性贷款后为后为 8.9%，处在较低水平处在较低水平。居民债务并不是一定要以当期收入偿还，还可以动用存量资产，资产负债率指标考虑了存量资产的清偿能力。 根据社科院口径的居民部门总资产和负债数据，我们可以计算居民部门资产负

27、债率，计算公式为居民部门金融负债（贷款）除以居民部门总资产，最新数据可以计算到 2019 年。这一指标与我国收入杠杆率走势比较相似，但数值上明显更低。2019 年末我国居民资产负债率为 10.8%，接近美国和日本 2019 年水平。与欧美国家不同的是，我国居民的贷款中包括针对个体业主的经营性贷款。2019 年，我国剔除经营性贷款后的居民资产负债率仅为 8.9%。与欧美发达经济体的均值相比与欧美发达经济体的均值相比， 我国居民资产负债率处在较低位置我国居民资产负债率处在较低位置。 根据 2019 和 2020年国家资产负债表，欧美发达经济体居民部门资产负债率都在 10%以上。2020 年平均值为

28、13.2%，2019 年平均值更高，达到 13.9%。从历史序列来看，美国居民资产负债率长期高于 10%，日本居民资产负债率大致在 10%附近波动。以 10%为标准，我国居民部门资产负债率的提升空间大致在 1pct；以 13%为标准，提升空间为 4pct。我国居民资产负债率受住房影响最大，金融资产次之。我国居民资产负债率受住房影响最大，金融资产次之。从分子居民贷款与分母总资产增速角度看， 2010 年以来居民贷款增速均超过总资产增速， 因此资产负债率持续提升。 2018年之后， 居民贷款增速从 2017 年的 20.5%下滑至 2019 年的 14.1%， 而总资产增速从 10.5%提升至 1

29、2.4%， 因而这一时期居民资产负债率的上行斜率趋于平缓。 居民负债除了住房贷款之外，还包括其他消费贷款（汽车等）和经营性贷款，住房贷款与其他消费贷款对贷款整体的拉动和贡献较高。居民总资产包括金融资产和固定资产， 其中金融资产和住房对总资产的增长贡献较大。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/11图图表表 14：我国居民资产负债率提升我国居民资产负债率提升(%)图图表表 15：中美日居民部门资产负债率走势中美日居民部门资产负债率走势(%)资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：居民部门金融负债（贷款）除以居民部门总资产。资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：美国居民资

30、产负债率=居民和非盈利机构部门贷款/总资产。日本居民资产负债率=居民(包括私人非公司组织的企业)贷款/结算资产。图图表表 16：我国居民资产负债率低于欧美发达经济体我国居民资产负债率低于欧美发达经济体(%)图图表表 17：我国居民资产负债率的主要影响因素我国居民资产负债率的主要影响因素(%)资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：中国居民资产负债率=(住户贷款-经营性贷款)/居民总资产。资料来源：Wind，信达证券研发中心图图表表 18：资产负债率指标的影响因素（单位：资产负债率指标的影响因素（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：居民资产负债率=居民金融负债(贷款

31、)/居民总资产。居民资产负债率同比增速居民贷款增长率-居民总资产增长率。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/12图图表表 19：中国居民资产负债情况（万亿）中国居民资产负债情况（万亿）项目年份非金融资产（固定资产）金融资产金融负债贷款总资产净资产通货存款保险准备金证券投资基金份额股票及股权债券贷款合计200067209203058289396059582534854320022539200

32、920366440332852305747425052004352989746835020294248320529592504903469627435982006482594527444283082007

33、60546424992338882432346562475632008622263323048635687422009790974256002923433022003342984640209909904396062378872

34、770360723426428442049695454094774644633438998679543078029722735832065956244353893245542287952992079079420326748932820892766904782571210

35、58933327572220409883250937373724599039033340496043659272204959253044220204054832059362872628925462405862084011206

36、6946462338357496055126222资料来源：Wind，中国国家资产负债表2020，信达证券研发中心。数据说明：贷款主要为居民部门内部的小额贷款和P2P贷款2.32.3 近年来主要城市资产负债率和收入杠杆率提升近年来主要城市资产负债率和收入杠杆率提升从资产负债率指标来看从资产负债率指标来看，多数省份资产负债率在多数省份资产负债率在 2021 年达到近年来的高位年达到近年来的高位，但绝对水但绝对水平仍然较低平仍然较低。 我们统计了主要省份和直辖市的资产负债率指标， 计算方式为各省市住户贷款/该省市城镇居民总资产，居民

37、总资产数据来自央行 2019 年开展的城镇居民调查。 根据计算结果，尽管自 2015 年以来各省资产负债率持续上升，截至 2019 年，大多数省份资产负债率仍然处在低于 10%的水平。这一指标最高的地区是江西和广西，分别达到 9.3%和 8.4%。北京和黑龙江资产负债率最低，分别是 3%和 2.9%。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/13除了资产负债率指标之外，居民持有资产类型等因素也会影响清偿能力。除了资产负债率指标之外，居民持有资产类型等因素也会影响清偿能力。居民资产主要包括金融资产和固定资产两类，房地产资产是固定资产中的一类， 金融资产的流动性明显强于固定资产。金融市场发展程

38、度高，居民资产形式也会更加多样，除了银行存款和房地产之外，还可以持有股票、债券、基金和信托等形式金融资产。而持有资产类型主要受资产收益率影响。如果房价增长较快，居民持有的房地产占比会更高，可以通过以房换房形式实现资产增值。如果房价增长慢于股票、基金等金融产品，则金融资产占比会更高。图图表表 20：北京北京、上海和广东城镇居民资产负债率增长路径上海和广东城镇居民资产负债率增长路径（单位单位：%）图图表表 21：北京、上海和深圳居民收入杠杆率增长路径（单位：北京、上海和深圳居民收入杠杆率增长路径（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心图图表表 22：主要

39、省市地区城镇居民资产负债率指标（单位：主要省市地区城镇居民资产负债率指标（单位：%）资料来源：Wind，中国国家资产负债表2020，信达证券研发中心。数据说明：（1）资产负债率=住户贷款/城镇居民总资产。（2）城镇居民总资产数据根据中国人民银行2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查中的分省数据计算，其余年份数据通过历年居民总资产增速推算。从收入杠杆率指标衡量以当期收入对存量债务的清偿能力。从收入杠杆率指标衡量以当期收入对存量债务的清偿能力。收入杠杆率等于住户贷款比上 GDP 的比值，衡量了居民债务相对当期收入的规模。这一指标越高意味着居民需要花更长时间清偿债务，越低则表示当前债务相对规模不

40、大，存在较高的加杠杆空间。不同省市地区收入杠杆率走势分化不同省市地区收入杠杆率走势分化。 从主要省市地区的收入杠杆率指标来看， 东部沿海地区的收入杠杆率普遍较高，中西部地区偏低。2021 年收入杠杆率最高的省份地区是浙江、广东、重庆、福建和上海，而山西、新疆、内蒙古等地指标读数偏低。2015 年至今，多数城市的杠杆率指标也均在上升。 台州、 珠海和深圳 2021 年收入杠杆率指标最高， 接近 100%。北京和上海收入杠杆率大致在 50-60%， 排名居中。 唐山、 烟台和无锡收入杠杆率不到 40%。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/14图图表表 23：主要省份收入杠杆率指标（单位：

41、主要省份收入杠杆率指标（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：收入杠杆率=住户贷款余额/GDP。图图表表 24：主要城市收入杠杆率指标（单位：主要城市收入杠杆率指标（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：收入杠杆率=住户贷款余额/GDP。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/152.42.4 当前杠杆率仍然存在提升空间当前杠杆率仍然存在提升空间债务水平和杠杆率的提高存在两方面影响债务水平和杠杆率的提高存在两方面影响。 一方面， 适度加杠杆能够平滑居民收入和消费波动，同时购入的资产价格上升时产生财富效应，这均有助于保持经济和消费增速稳定。另一方面，

42、杠杆率过高增加居民部门债务清偿负担，同时会加剧居民收入的脆弱性和违约风险，抑制消费。现有研究重点关注了杠杆率与经济增速和消费增长的关系。对于居民部门收入杠杆率的极限对于居民部门收入杠杆率的极限，现有研究得出的最高门槛值在现有研究得出的最高门槛值在 80%-85%左右左右。根据Cecchetti、Mohanty 和 Zampolli（2011）的思路，他们通过 18 个 OECD 国家 1980-2010年的数据，计算不同收入杠杆率分组内的 GDP 增速，分析合理的杠杆率水平。其他有关杠杆率极限的研究思路是类似的， 不过不同研究得出的门槛值有一定区别， 最高门槛在80-85%不等。IMF（201

43、7）将研究扩展至 80 个发达和发展中国家，以当期和未来 1-6 年的 GDP增速对居民杠杆率作回归，认为杠杆率超过 30%时，中期（未来 3 年）经济增长会受到一定负面影响；杠杆率超过 65%时，杠杆率的进一步增加会提高银行业危机发生的概率。Lombardi、Mohanty 和 Shim（2017）对 1990-2015 年 54 个发达和发展中国家做类似的回归分析，认为收入杠杆率超过 60%和 80%时，将分别对消费和经济增长产生负面影响。当前我国省级层面的居民部门收入杠杆率，距离门槛值仍有提升空间。当前我国省级层面的居民部门收入杠杆率，距离门槛值仍有提升空间。为了判断我国居民部门收入杠杆

44、率是否过高， 根据Cecchetti 等人研究的思路， 我们统计了2015年到2021年的国内主要省份地区和城市收入杠杆率与次年 GDP 增速，二者呈现一定的倒 U 型关系。收入杠杆率超过 50%时，杠杆率的进一步增加伴随着次年 GDP 增速均值的小幅降低，不过降低幅度并不显著，远未达到损害经济和挤出消费的程度。图图表表 25：关于居民部门收入杠杆率极限的研究（单位：关于居民部门收入杠杆率极限的研究（单位：%）资料来源：Cecchetti等(2011)，IMF(2017)，Lombardi等(2017)，信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/16图图表表 26：主要省份

45、居民收入杠杆率与次年主要省份居民收入杠杆率与次年 GDP 增速关系增速关系（单位单位：%）图图表表 27：主要城市居民收入杠杆率与次年主要城市居民收入杠杆率与次年 GDP 增速关系增速关系（单位单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心低杠杆率省市地区的房地产市场仍有较大增长空间。低杠杆率省市地区的房地产市场仍有较大增长空间。从收入杠杆率角度测算，如果以80-85%为收入杠杆率上限，我们根据 2021 年各省市收入杠杆率计算加杠杆空间，将这一值乘以 2021 年 GDP，得到居民负债的潜在增量。假设首付比例为 70%，可将负债增量换算为地产销售增量。根据

46、各省市地区 2021 年数据，除了少数收入杠杆率较高（超过 90%）的地区外，大部分地区剩余加杠杆空间可以拉动的房地产新增销售额基本都在 2020 年全年销售额的 1 倍以上。由于有些省市地区的杠杆率较低（小于 50%） ，加杠杆对地产销售的拉动幅度较大，这类地区的地产市场理论上还有很大的增长空间。不过需要说明的是， 现实中杠杆率在较短时间内快速提高存在困难，这里对拉动地产销售倍数的测算仅作为理论探讨。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/17图图表表 28：主要省份的收入杠杆率增长空间和带动地产销售规模（单位：主要省份的收入杠杆率增长空间和带动地产销售规模（单位：%）资料来源：Win

47、d，信达证券研发中心。数据说明：负债增量根据2021年GDP测算，假设首付比例为70%。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/183净储蓄规模持续上升，居民购买力充裕当前居民的储蓄率已连续 3 年企稳回升， 目前加杠杆空间也仍然存在。 那么居民部门购买力如何？居民收入依然保持增长的条件下， 储蓄率持续提升会导致存款增速的上行， 而杠杆率增长则会拉升贷款增速。我们构建一个存贷差额增速指标，综合考虑两方面因素，进一步分析居民真实购买力的变化趋势。3.13.1 主要省市地区储蓄率在疫情后持续上升主要省市地区储蓄率在疫情后持续上升从储蓄率来看从储蓄率来看，不同省市地区的储蓄率在不同省市地区的储

48、蓄率在 2020 年大幅增长年大幅增长，居民购买力上升居民购买力上升。我们统计了主要省份和地区的储蓄率， 计算方式为扣减消费支出后的当地可支配收入比上可支配收入。2019 到 2021 年，大多数省份和城市的储蓄率都有较大幅度的提升。在疫情影响较小的 2021 年，少数省份储蓄率已降低至低于疫情前的水平，例如江苏、河南和黑龙江省。收入保持增长的条件下，储蓄率的上行也就意味着居民的购买力也是在上升的。图图表表 29：北京、上海和深圳的储蓄率变化趋势（单位：北京、上海和深圳的储蓄率变化趋势（单位：%）图图表表 30：主要省市地区储蓄率变化趋势（单位：主要省市地区储蓄率变化趋势（单位：%）资料来源：

49、Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心图图表表 31：主要省份和直辖市储蓄率（单位：主要省份和直辖市储蓄率（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：储蓄率=(可支配收入-消费支出)/可支配收入，统计范围为全体居民。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/193.23.2 近年来居民存贷差增速回升近年来居民存贷差增速回升我们构建存贷差额增速指标，来衡量居民净购买力的变化。我们构建存贷差额增速指标，来衡量居民净购买力的变化。在居民收入保持正增长的条件下，如果居民减少消费、提高储蓄率，会导致银行存款等形式的资产规模增加。另一方面， 由于居民向银行申请贷

50、款会导致住户贷款和存款等量增长， 因此剔除贷款影响后的存款增长，能更好地反映居民不依赖信贷的实际购买力的增长。我们用金融机构住户存款存量，减去住户贷款存量，并计算这一差值的同比增速来进行测算。当这一指标为正并且上升时，意味着居民购买力持续上升，存在进一步扩大消费和加杠杆的潜力。这一指标与 M2-社融增速剪刀差的计算思路类似，但只关注与房贷关系密切的居民存贷款分项。2018 年以来存贷差增速提升，居民贷款增速下滑至接近存款增速。年以来存贷差增速提升，居民贷款增速下滑至接近存款增速。从指标序列中可以看到，2019 年以后，居民存款增速与贷款增速比较接近。2019 年之后居民存款增速从不足10%提高

51、到 13%左右。而受房地产调控政策等因素影响，房贷增速下行拖累住户贷款增速从 2017 年 20%的高位逐步下滑。受此影响，2019 年之后存贷差存量余额持续增长。因此，当前居民购买力是在持续回升的，不过对消费和住房支出意愿依赖于对未来收入的预期。一旦疫情影响消退、预期趋于稳定，预防性储蓄回落，那么消费和住房支出有望企稳复苏。存贷差增速通常高于房价增速存贷差增速通常高于房价增速。 衡量居民净购买力， 还需考虑存贷差增速与房价增速的关系，如果房价上升速度快于居民净现金增长时，居民购买力将受损。不过从全国层面的历史数据来看，存贷差增速通常高于房价增速。而且每当存贷差余额增速达到短期内高点时，楼市往

52、往迎来一轮行情（2009 年、2012 年和 2020 年） 。2015-2017 年是一个特例，以存贷差增速测算的居民购买力不高，但房价大幅上涨。图图表表 32：住户存款贷款余额差同比增速持续提升住户存款贷款余额差同比增速持续提升图图表表 33：存贷差增速高点过后房价通常加速上行存贷差增速高点过后房价通常加速上行资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心多数省市地区的存贷差指标在多数省市地区的存贷差指标在 2021 年保持正增长年保持正增长。我们统计了全国省市地区和重点城市 2016 年至今的存贷差同比增速。结果显示，不同城市的居民购买力走势分化，不过多数省份和

53、城市 2020 年存贷增速差指标在 2016-2020 年保持上升趋势。 苏州和珠海两市存贷差增速在 2021 年末均超过 35%。济南、深圳、北京、石家庄的存贷差增速保持在 10%以上，厦门、唐山、三亚、成都存贷差增速保持增长。青岛、昆明、重庆、温州和贵阳的存贷差增速在 2021 年为负。扣减房价增速对排名影响较小，居民净现金增长速度基本上快于房价增长。不同省份存贷差度量的购买力差异，可能受金融市场发展程度和房价增长速度影响不同省份存贷差度量的购买力差异，可能受金融市场发展程度和房价增长速度影响。部分中西部省市地区存贷差相对房价增长较快的可能原因有几个方面。 第一， 从资产端来看，居民资产较

54、多以存款形式持有，存款增速较高。第二，从负债端来看，居民获得的信贷资源不足。第三，在房价方面，过去房价涨幅较小，加杠杆买房的行为也比较少。但正因如此，这类省市地区未来购房的流动性资产规模和加杠杆空间都是比较大的。 而相应地部分经济发请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/20达地区存贷差增长较慢，主要原因可能是：存款形式资产较少，居民更多持有股票和基金等金融资产；信贷资源容易获得，贷款规模和增速较高；过去房价涨幅较快，现有资产中房地产占比较高，居民更多通过以房换房形式实现资产增值等。图图表表 34：主要省市地区的存贷余额差同比增速主要省市地区的存贷余额差同比增速图图表表 35：北京、上海

55、和深圳存贷余额差同比增速提升北京、上海和深圳存贷余额差同比增速提升资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心图图表表 36：多数省市地区存贷差增速在多数省市地区存贷差增速在 2020 年后冲高回落（单位：年后冲高回落（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：（1）存贷差增速=(当期住户人民币存款余额-当期住户人民币贷款余额)/(上期住户人民币存款余额-上期住户人民币贷款余额)的绝对值-1。分母取绝对值，保证存款扣减贷款规模为负时，计算结果的符号与存贷差额变动方向一致。（2）部分缺少住户人民币存款和贷款规模数据的省市地区使用了住户本外币存款和贷款数

56、据进行替换。缺少年末数据的省市地区，采用当年最后一期可得数据替换。（3）为了分析居民净购买力相对于房价的增速优势，右侧表的存贷差增速扣减了当年该省市地区的房价涨幅。（4）测算结果按照2020年由高到低排序。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/21图图表表 37：主要城市存贷差增速指标（单位：主要城市存贷差增速指标（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：存贷差增速=(当期住户存款余额-当期住户贷款余额)/(上期住户存款余额-上期住户贷款余额)-1。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/224恢复购房需求核心在于扭转预期4.14.1 主要省市地产市场的潜在购买

57、力主要省市地产市场的潜在购买力综合储蓄率、净现金和杠杆空间三方面因素，北京、山西和辽宁具有较高的潜在购买综合储蓄率、净现金和杠杆空间三方面因素，北京、山西和辽宁具有较高的潜在购买力力。我们汇总每个省市地区的储蓄率、存贷差增速和杠杆率三类指标，求指标的横截面分位数后求和，得到每个省市地区的综合评价得分。储蓄率和存贷差增速高、资产负债率与收入杠杆率低的省市得分更高。整体来看，沿海发达地区购买力分项得分较高，中西部地区加杠杆空间大。整体来看，沿海发达地区购买力分项得分较高，中西部地区加杠杆空间大。其中，上海、北京和辽宁购买力最强，2020 年储蓄率和存贷差增速排名均靠前。黑龙江、青海和山西加杠杆空间

58、较大，资产负债率和收入杠杆率比较低。综合两方面得分来看，北京、山西、辽宁、内蒙古和黑龙江排名靠前，这些地区 2020 年储蓄率基本都超过 35%，2020 年存贷差均保持正增长，多数超过 10%。同时这些地区的资产负债率和收入杠杆率偏低，地产市场具备较高的潜在购买力。图图表表 38：主要省市地区的购买力与杠杆率综合得分（单位：主要省市地区的购买力与杠杆率综合得分（单位：%）资料来源：Wind，信达证券研发中心。数据说明：综合评价=储蓄率、存贷差增速、资产负债率、收入杠杆率四项得分的加总。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/234.24.2 地产市场需求还需更大力度政策刺激购买意愿恢复

59、地产市场需求还需更大力度政策刺激购买意愿恢复潜在购买力并不意味着地产增速一定会快速回升潜在购买力并不意味着地产增速一定会快速回升。 按照我们的测算分析， 对于当前国内房地产市场，居民购买力是充足的，也存在加杠杆空间。但地产需求的释放还需等待居民购买意愿的恢复，潜在购买力转化为实际销售需要一定外部条件的催化。居民不愿意购买的背后原因在于两方面，一方面是对楼市和房价的走势预期，另一方面是对未来收入的预期偏悲观。从央行储户调查数据看，今年 1 季度居民对未来就业和收入的预期仍在低位，看空房价比例偏高。图图表表 39：央行储户调查中就业与收入预期走势央行储户调查中就业与收入预期走势图图表表 40：央行

60、储户调查中看空房价比例走势央行储户调查中看空房价比例走势资料来源：Wind，信达证券研发中心资料来源：Wind，信达证券研发中心刺激需求恢复还需看政策力度，目前政策力度远不及刺激需求恢复还需看政策力度，目前政策力度远不及 2008 和和 2014 年两轮调控。年两轮调控。1、尚未出台全国性统一宽松政策尚未出台全国性统一宽松政策。2008 年和 2014 年两轮下行周期中，政策力度最大的区别在于 2008 年和 2014 年均出台多方面的全国性统一宽松政策，例如 2008 年将最低首付比例调整为 20%， 降低交易环节税负， 降低最低资本金比例， 并出台了力度较大的 4000亿元保障性安居工程建

61、设，2014 年三次全国性政策下调首付比、全国范围内放松限贷、提高还款额度，并在 2015 年出台了力度较大的货币化安置政策。本轮截至目前，仍以因城施策为主开展放松调控， 全国性政策仅有 5 月初央行和银保监会发布的 关于调整差别化住房信贷政策有关问题的通知 ，下调按揭利率下限，但具体实施仍要以因城施策为主。2、因城施策阶段数量因城施策阶段数量、能级和力度均不足能级和力度均不足。尽管本轮政策调整中，已经有百余城出台了宽松政策， 但政策力度加大是以4月底政治局会议的明确表态为节点， 4月29日前与2014年 930 政策出台前各地的因城施策宽松政策相较：数量方面，2014 年全国调控前，46 个

62、限购城市中仅剩北上广深四个一线城市和三亚共五个城市仍在执行限购，并有福建、江西、宁夏和湖北四个省出台了省级调控政策，而本轮政治局会议明确表态前，据我们不完全统计仅有 18 个城市出台了涉及放松限购限贷的政策，相较 2014 年数量明显不足；城市能级方面，2014 年因城施策阶段有天津、宁波、济南、温州、杭州、长沙、苏州、西安等城市能级较高的城市出台取消限购政策，本轮仅有南昌、郑州、宁波、哈尔滨、福州、南京、南宁、兰州、昆明、厦门等能级较高的城市出台相关政策,且部分城市的放松政策仅针对部分热度较差的区域而非全域；政策力度方面，2014 年多地直接取消限购政策，而本轮较高能级城市的限购限贷政策宽松

63、目前仍附加有特定区域、 特定人群、仅在部分区域针对部分符合条件人群放开。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/24图图表表 41：三轮下行周期全国性政策力度对比三轮下行周期全国性政策力度对比类别类别-20-20-2022利率利率政策政策基准利率降准 4 次；降息 5 次降息 6 次，降准 6 次降息 1 次，降准 3 次利率折扣七折利率七折利率首套房按揭利率下限调整至LPR-20bp信贷信贷政策政策首付比例最低首付比例调整为 20%2014 年 930 新政，首套房首付比下调 30%；2015 年 3

64、30 新政，二套房商代首付比 40%；2015 年 930 非限购城市首套房商贷首付比降至 25%部分城市下调首付比限购限购限贷限贷首套房认定无2014 年 930 二套房改为“认贷不认房”部分城市放松限购限贷贷款额度提高贷款额度，月还款额与月收入比上限控制在 50%-60%部分城市放款符合条件人群的公积金贷款额度税收税收政策政策交易税降低交易环节税赋营业税免征期限 5 年下调至 2 年；2016 年下调非一线城市房地产交易环节契税、营业税房企房企融资融资股权融资支持房企融资定增通道开启，债权融资鼓励优质企业发行企业债、 开展 REITs试点公司债融资、中票融资放开；支持符合条件的房地产企业在

65、银行间债券市场发行债务融资工具；鼓励银行业发行住房贷款支持证券、专项金融债券等筹集资金用于发放房贷。信托暂时取消信托资金向实体经济发放贷款的额度限制，允许信托公司以投资附加回购承诺方式对房地产开发项目进行间接融资资本金比例降低保障性住房和普通商品住房项目的最低资本金比例预售资金预售资金加强监管住房住房保障保障棚改/保障性住房“四万亿”投资计划中，4000 亿元用于加快建设保障性安居工程货币化安置资料来源：Wind，信达证券研发中心提振居民意愿和提振居民意愿和市场需求的核心是改变市场需求的核心是改变居民居民对楼市的预期对楼市的预期。未来地产政策有两个潜在的发力方向。一是保证地产市场基本稳定，扭转

66、大家对于房地产市场下行的预期。房价稳定增长有助于提振居民当期购买意愿； 同时还能避免房地产资产对居民资产负债表的破坏，通过财富效应提振经济和消费增长，促使收入和住房需求上升，形成良性循环。二是降低未来现金流的不确定性。例如通过降低房贷利率等方式，减少居民按揭负担，进一步增强居民信心。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/25风险因素政策风险：政策风险：政策放松进度不及预期，房地产税、预售资金政策调控超预期。市场风险：市场风险：地产行业销售下行幅度超预期。请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/26Table_Introduction研究团队简介研究团队简介江宇辉江宇辉，信达证券房

67、地产行业首席分析师，中南财经政法大学管理学学士，上海财经大学金融硕士，从事地产行业研究六年，先后供职于中信建投证券、中梁地产集团。曾获 2015 年第十三届新财富房地产最佳分析师第二名,2016年第十四届新财富房地产最佳分析师第五名,2017年第十五届新财富房地产最佳分析师第三名。机构销售联系人机构销售联系人区域姓名手机邮箱全国销售总监韩秋月华北区销售总监陈明真华北区销售副总监阙嘉程华北区销售祁丽媛华北区销售陆禹舟华北区销售魏冲华北区销售樊荣华东区销售总监杨兴华东区销售副总监吴国华东区销售国鹏程华东区销售李若琳华东区销售朱尧华东区销售戴剑箫华东区销售方威华东区销售俞晓华东区销售李贤哲华东区销售

68、孙僮华东区销售贾力华南区销售总监王留阳华南区销售副总监陈晨华南区销售副总监王雨霏华南区销售刘韵华南区销售许锦川请阅读最后一页免责声明及信息披露 http:/27分析师声明分析师声明负责本报告全部或部分内容的每一位分析师在此申明，本人具有证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券分析师,以勤勉的职业态度,独立、客观地出具本报告；本报告所表述的所有观点准确反映了分析师本人的研究观点；本人薪酬的任何组成部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体分析意见或观点直接或间接相关。免责声明免责声明信达证券股份有限公司(以下简称“信达证券”)具有中国证监会批复的证券投资咨询业务资格。本报告由信达证

69、券制作并发布。本报告是针对与信达证券签署服务协议的签约客户的专属研究产品，为该类客户进行投资决策时提供辅助和参考，双方对权利与义务均有严格约定。本报告仅提供给上述特定客户，并不面向公众发布。信达证券不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。客户应当认识到有关本报告的电话、短信、邮件提示仅为研究观点的简要沟通，对本报告的参考使用须以本报告的完整版本为准。本报告是基于信达证券认为可靠的已公开信息编制，但信达证券不保证所载信息的准确性和完整性。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告最初出具日的观点和判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会出现不同程度的波动，涉及证券或投资标

70、的的历史表现不应作为日后表现的保证。在不同时期，或因使用不同假设和标准，采用不同观点和分析方法，致使信达证券发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告，对此信达证券可不发出特别通知。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测仅供参考，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人做出邀请。在法律允许的情况下，信达证券或其关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能会为这些公

71、司正在提供或争取提供投资银行业务服务。本报告版权仅为信达证券所有。未经信达证券书面同意，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发布、转发或引用本报告的任何部分。 若信达证券以外的机构向其客户发放本报告， 则由该机构独自为此发送行为负责， 信达证券对此等行为不承担任何责任。本报告同时不构成信达证券向发送本报告的机构之客户提供的投资建议。如未经信达证券授权，私自转载或者转发本报告，所引起的一切后果及法律责任由私自转载或转发者承担。信达证券将保留随时追究其法律责任的权利。评级说明评级说明风险提示风险提示证券市场是一个风险无时不在的市场。投资者在进行证券交易时存在赢利的可能，也存在亏损的风险。建议投

72、资者应当充分深入地了解证券市场蕴含的各项风险并谨慎行事。本报告中所述证券不一定能在所有的国家和地区向所有类型的投资者销售，投资者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，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专业顾问的意见。在任何情况下，信达证券不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者需自行承担风险。投资建议的比较标准投资建议的比较标准股票投资评级股票投资评级行业投资评级行业投资评级本报告采用的基准指数 ：沪深 300 指数（以下简称基准） ；时间段：报告发布之日起 6 个月内。买入：买入：股价相对强于基准 20以上；看好：看好：行业指数超越基准；增持：增持：股价相对强于基准 520；中性：中性：行业指数与基准基本持平；持有：持有：股价相对基准波动在5% 之间；看淡：看淡：行业指数弱于基准。卖出：卖出：股价相对弱于基准 5以下。