本篇報告中， 以35個大中城市為重點分析對象， 從供給需求、金融信貸、調控政策等方面， 解析驅動和影響房價的多方面因素；並通過不同城市各因素的量化和排名， 判斷重點城市的房價走勢， 探析目前房價仍具有上漲潛力的城市。
房價的“績優股”與“潛力股”
通過房價累計漲幅排名， 以篩選出近年來房價表現良好的“績優股”。 選取35個城市在過去兩輪週期中， 也即自2012年7月以來的房價累計漲幅進行排名。
前15位房價表現良好的“績優股”城市為：深圳， 廈門， 廣州， 上海， 南京， 合肥， 北京， 鄭州， 福州， 武漢， 杭州， 天津， 石家莊， 長沙， 濟南。
通過對比房價累計漲幅與該城市房地產基本面的強弱， 來篩選未來房價仍有上漲空間的“潛力股”。 將過去兩輪週期中35個大中城市的房價累計漲幅排名， 與各個城市房地產基本面排名兩者計算差值。
前15位基本面排名比較靠前， 但房價漲幅相對靠後的“潛力股”城市為：烏魯木齊、成都、海口、天津、寧波、哈爾濱、西寧、北京、上海、杭州、石家莊、蘭州、呼和浩特、大連、深圳。
最後值得注意的是， 上述的量化指標都是衡量的房地產基本面。 在具體投資某一個城市房地產時， 還要綜合當地的調控政策、市場情緒等這些非量化指標進行判斷。
驅動房價的需求因素：人口與流動
人口是影響房價需求的根本因素， 我們將人口因素區分為存量人口和未來潛在的人口流入。 其中， 未來潛在的人口流入主要取決於當地的優質資源。
本地戶籍人口
本地戶籍人口擁有家庭提供的存量住房， 外來常住人口是購房的剛性需求來源。 常住人口/戶籍人口越大， 說明外來常住人口比例越多，
房價的上漲幅度與該地區常住人口/戶籍人口的比例具有明顯的正相關關係。
工作人口/常住人口
房價的上漲幅度與該地區工作人口/常住人口比例具有較為明顯的正相關關係。
小學生在校人數增速
小學生在校人數增加， 意味著該城市青壯年人口增加， 對房地產或者學區房的需求增加。 隨著社會對教育的越來越重視， 爭奪優質的教育資源， 會大幅度助推房價的上漲。
房價的上漲幅度與該地區新增小學生在校人數增速正相關。
潛在人口流入需求
一個城市優質公共資源越多， 該城市潛在的人口流入越多。 教育和醫療是我國稀缺的優質公共資源。
北京、上海、廣州作為優質公共資源最多的三個城市， 能夠較好的支撐本輪房價的上漲。 而深圳作為本輪房價上漲的領頭羊， 其優質公共資源依然匱乏。
驅動房價的供給因素：庫存與土地
驅動房價的供給因素主要包括庫存和土地兩個方面。從理論上看，一個城市地產庫存越高、供地越多，說明其商品房供給越充分，房價上漲的空間越小；而當一個城市地產庫存處於歷史低位，或供地面積收縮，則其房價上漲的潛力則較大。
1、房地產庫存的計算
狹義的庫存=商品房待售面積
廣義的庫存=商品房待售面積+（施工面積-竣工面積-期房銷售）
此外，為了消除城市規模對庫存的影響，我們還計算了相應城市的人均庫存，等於庫存/常住人口。
2、狹義庫存與廣義庫存
理論上，庫存越低的城市，在其它條件不變的情況下，房價漲幅越高。
累計狹義和廣義庫存，與房價漲幅均沒有明顯的負相關關係，尤其是對於本輪房價漲幅較高的城市，如合肥，南京，廣州和上海。而值得一提的是，一線城市由於規模較大，庫存也都普遍較高。
3、土地供給
理論上來講，土地供給越是充分的城市，房價上漲的幅度越小。
人均土地購置面積與房價漲幅具有顯著的負相關性。35個大中城市的平均人均土地購置面積為0.4平方米，房價漲幅較高的城市，如深圳，南京，上海等城市的人均土地購置面積遠遠低於該水準。
驅動房價的金融因素：信貸、利率與估值
驅動房價的金融因素主要包括信貸規模、利率水準及估值水準。
信貸數量：M2與住房貸款
信貸數量的指標主要包括M2與住房貸款規模。
M2同比增速是房地產週期較好的領先指標。M2增速的回升表徵整體流動性環境的寬鬆，對於具有金融資產屬性的房地產而言，對其價格有積極的推升作用。
從歷史資料看，M2同比增速領先住宅價格同比大致5個月；而從本輪房價週期看，M2增速的反彈與房價同比增速的回升幾乎是同步的。這主要是由於本輪房價上行週期帶有明顯的政策驅動影響。
個人住房貸款餘額同比與房價同比的走勢也相當一致。
利率水準：住房貸款利率
對房價週期影響最大的當然就是個人住房貸款利率水準。
理論上說，個人住房貸款利率和金融機構貸款利率的上升會增加個人購房和房地產投資的融資成本，從而抑制房地產價格的上漲；同理，貸款利率的下行，有助於刺激房地產價格的上漲。從歷史資料看，房價週期與貸款利率（滯後三個季度）週期基本呈現完全反向的關係。
估值水準：房價/收入比
房價/收入比，即當地的房價與人均收入之比，通常被認為從流動性的角度衡量房價背後的支撐力量。但我們認為，在對房地產市場形成單邊的上漲預期下，房價收入比越高的地方，代表著購房的杠杆越高，當地的購房熱情越容易受到“貸款利率下降”，“首付貸優惠”等政策的撩動。
房價收入比與房價漲幅具有明顯的正相關關係。房價/收入前十的城市，包括深圳，上海，北京，海口，福州，廈門，杭州，廣州，大連和天津，也是本輪房地產價格上漲較高的城市。這些城市的上漲部分是由於投機需求驅動，蘊含著一定的風險。
驅動房價的政策因素：房地產調控
中國房地產週期受到調控政策的顯著影響。房價快速上漲及到達峰值的過程中，一般都伴隨著房地產調控政策的收緊；在房價處於低位、經濟下行壓力凸顯的情況下，政府則傾向於放鬆調控政策以刺激房地產行業的增長。
我國的房地產調控政策以限制需求為主，房價受政策影響較大。政策放鬆，房價迅速反彈；政策收緊，房價則快速回落。
近期政府著意推廣“租售同權”、“集體用地建設租賃用房”等試點，可見，政府正在著意通過長效調節機制的作用，致力於扭轉市場對於房價的預期，逐步化解房地產泡沫。
結論與展望：
中國城市房地產的績優股和潛力股
首先，我們根據房價驅動因素的分析，測算各城市房地產基本面的情況。根據上述分析，我們認為常住人口/戶籍人口，工作人口/常住人口，小學生在校人數增速，優質公共資源數量，人均廣義庫存，人均土地購置面積，以及房價收入比可以較好的解釋不同城市本輪房地產價格分化。
我們將這七個因素作為評價指標，每項指標各個城市的排名如下：
我們對每一個指標下城市的排名進行打分，然後給每一個指標賦予相同權重，加總七個指標每個城市的得分進行排序如下表。這反映的是這些城市房價受到房價驅動因素基本面支撐的強弱程度。
其次，我們通過房價累計漲幅排名，以篩選出近年來房價表現良好的“績優股”。具體來說，我們選取35個城市中在過去兩輪房地產週期中，也即自2012年7月以來的房價累計漲幅進行排名，得出結果如下表所示：
再次，我們通過對比房價累計漲幅與該城市房地產基本面的強弱，來篩選未來房價仍有上漲空間的“潛力股”。我們將過去兩輪週期中35個大中城市的房價累計漲幅排名，與各個城市房地產基本面排名兩者計算差值，試圖得到那些基本面排名比較靠前，但房價漲幅相對靠後的城市，也即房價仍有上漲潛力的城市排名。
最後，我們篩選出近兩輪週期以來房價累計上漲幅度排名前15位元的“績優股”，以及有基本面支撐且前期房價漲幅偏低的前15位“潛力股”。
最後值得注意的是，我們上述的量化指標都是衡量的房地產基本面。在具體投資某一個城市房地產時，還要綜合當地的調控政策、市場情緒等這些非量化指標進行判斷。
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驅動房價的供給因素：庫存與土地
驅動房價的供給因素主要包括庫存和土地兩個方面。從理論上看，一個城市地產庫存越高、供地越多，說明其商品房供給越充分，房價上漲的空間越小；而當一個城市地產庫存處於歷史低位，或供地面積收縮，則其房價上漲的潛力則較大。
1、房地產庫存的計算
狹義的庫存=商品房待售面積
廣義的庫存=商品房待售面積+（施工面積-竣工面積-期房銷售）
此外，為了消除城市規模對庫存的影響，我們還計算了相應城市的人均庫存，等於庫存/常住人口。
2、狹義庫存與廣義庫存
理論上，庫存越低的城市，在其它條件不變的情況下，房價漲幅越高。
累計狹義和廣義庫存，與房價漲幅均沒有明顯的負相關關係，尤其是對於本輪房價漲幅較高的城市，如合肥，南京，廣州和上海。而值得一提的是，一線城市由於規模較大，庫存也都普遍較高。
3、土地供給
理論上來講，土地供給越是充分的城市，房價上漲的幅度越小。
人均土地購置面積與房價漲幅具有顯著的負相關性。35個大中城市的平均人均土地購置面積為0.4平方米，房價漲幅較高的城市，如深圳，南京，上海等城市的人均土地購置面積遠遠低於該水準。
驅動房價的金融因素：信貸、利率與估值
驅動房價的金融因素主要包括信貸規模、利率水準及估值水準。
信貸數量：M2與住房貸款
信貸數量的指標主要包括M2與住房貸款規模。
M2同比增速是房地產週期較好的領先指標。M2增速的回升表徵整體流動性環境的寬鬆，對於具有金融資產屬性的房地產而言，對其價格有積極的推升作用。
從歷史資料看，M2同比增速領先住宅價格同比大致5個月；而從本輪房價週期看，M2增速的反彈與房價同比增速的回升幾乎是同步的。這主要是由於本輪房價上行週期帶有明顯的政策驅動影響。
個人住房貸款餘額同比與房價同比的走勢也相當一致。
利率水準：住房貸款利率
對房價週期影響最大的當然就是個人住房貸款利率水準。
理論上說，個人住房貸款利率和金融機構貸款利率的上升會增加個人購房和房地產投資的融資成本，從而抑制房地產價格的上漲；同理，貸款利率的下行，有助於刺激房地產價格的上漲。從歷史資料看，房價週期與貸款利率（滯後三個季度）週期基本呈現完全反向的關係。
估值水準：房價/收入比
房價/收入比，即當地的房價與人均收入之比，通常被認為從流動性的角度衡量房價背後的支撐力量。但我們認為，在對房地產市場形成單邊的上漲預期下，房價收入比越高的地方，代表著購房的杠杆越高，當地的購房熱情越容易受到“貸款利率下降”，“首付貸優惠”等政策的撩動。
房價收入比與房價漲幅具有明顯的正相關關係。房價/收入前十的城市，包括深圳，上海，北京，海口，福州，廈門，杭州，廣州，大連和天津，也是本輪房地產價格上漲較高的城市。這些城市的上漲部分是由於投機需求驅動，蘊含著一定的風險。
驅動房價的政策因素：房地產調控
中國房地產週期受到調控政策的顯著影響。房價快速上漲及到達峰值的過程中，一般都伴隨著房地產調控政策的收緊；在房價處於低位、經濟下行壓力凸顯的情況下，政府則傾向於放鬆調控政策以刺激房地產行業的增長。
我國的房地產調控政策以限制需求為主，房價受政策影響較大。政策放鬆，房價迅速反彈；政策收緊，房價則快速回落。
近期政府著意推廣“租售同權”、“集體用地建設租賃用房”等試點，可見，政府正在著意通過長效調節機制的作用，致力於扭轉市場對於房價的預期，逐步化解房地產泡沫。
結論與展望：
中國城市房地產的績優股和潛力股
首先，我們根據房價驅動因素的分析，測算各城市房地產基本面的情況。根據上述分析，我們認為常住人口/戶籍人口，工作人口/常住人口，小學生在校人數增速，優質公共資源數量，人均廣義庫存，人均土地購置面積，以及房價收入比可以較好的解釋不同城市本輪房地產價格分化。
我們將這七個因素作為評價指標，每項指標各個城市的排名如下：
我們對每一個指標下城市的排名進行打分，然後給每一個指標賦予相同權重，加總七個指標每個城市的得分進行排序如下表。這反映的是這些城市房價受到房價驅動因素基本面支撐的強弱程度。
其次，我們通過房價累計漲幅排名，以篩選出近年來房價表現良好的“績優股”。具體來說，我們選取35個城市中在過去兩輪房地產週期中，也即自2012年7月以來的房價累計漲幅進行排名，得出結果如下表所示：
再次，我們通過對比房價累計漲幅與該城市房地產基本面的強弱，來篩選未來房價仍有上漲空間的“潛力股”。我們將過去兩輪週期中35個大中城市的房價累計漲幅排名，與各個城市房地產基本面排名兩者計算差值，試圖得到那些基本面排名比較靠前，但房價漲幅相對靠後的城市，也即房價仍有上漲潛力的城市排名。
最後，我們篩選出近兩輪週期以來房價累計上漲幅度排名前15位元的“績優股”，以及有基本面支撐且前期房價漲幅偏低的前15位“潛力股”。
最後值得注意的是，我們上述的量化指標都是衡量的房地產基本面。在具體投資某一個城市房地產時，還要綜合當地的調控政策、市場情緒等這些非量化指標進行判斷。
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