房地產(chǎn)行業(yè)專題報(bào)告：房?jī)r(jià)的合理估值中樞怎么看？

房?jī)r(jià)趨勢(shì)

1 房?jī)r(jià)估值中樞指標(biāo)判斷：租金回報(bào)率和房?jī)r(jià)收入比
當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)“房?jī)r(jià)合理估值”的討論較多，常用指標(biāo)包括房?jī)r(jià)收入比與租金回 報(bào)率，但不同觀點(diǎn)對(duì)這兩個(gè)指標(biāo)的解讀存在差異。這兩個(gè)指標(biāo)在衡量房?jī)r(jià)合理 估值時(shí)存在哪些核心局限？


第一，房?jī)r(jià)收入比：跨國(guó)可比性不足，難以反映金融屬性對(duì)估值的影響

房?jī)r(jià)收入比的核心邏輯是“居民購(gòu)買(mǎi)力與房?jī)r(jià)的匹配度”，計(jì)算公式為“家庭居 住房屋平均面積價(jià)格/家庭年收入”，但該指標(biāo)的局限性在跨國(guó)與國(guó)內(nèi)跨城市比 較中均較為突出： 首先，數(shù)據(jù)口徑差異削弱可比性。從 Numbeo2024 年數(shù)據(jù)來(lái)看，世界重點(diǎn)城市房 價(jià)收入比呈現(xiàn)顯著分化，紐約、柏林分別為 12、10.3，東京 15.7，而上海、香 港分別高達(dá) 35.2、28.1。 但這一差異并非完全源于“房?jī)r(jià)泡沫”——中國(guó)房屋面積統(tǒng)計(jì)采用“建筑面 積”（含公攤），而多數(shù)國(guó)家采用“套內(nèi)面積”，得房率差異直接拉低實(shí)際居住面積對(duì)應(yīng)的價(jià)格；同時(shí)，各國(guó)收入統(tǒng)計(jì)口徑不同（如是否含福利性收入），且中國(guó) 城鄉(xiāng)、城市能級(jí)間收入差距較大，進(jìn)一步降低跨國(guó)比較的有效性。

其次，金融屬性未被納入估值邏輯，則無(wú)法明確房?jī)r(jià)的實(shí)質(zhì)中樞。 中國(guó)居民住宅兼具居住與金融屬性，房?jī)r(jià)中隱含“流動(dòng)性溢價(jià)”（如核心城市房 產(chǎn)的交易便捷性、資產(chǎn)保值功能），而房?jī)r(jià)收入比僅衡量“居住需求下的購(gòu)買(mǎi)力 匹配”，未考慮金融屬性對(duì)估值的支撐。 例如，Wind 數(shù)據(jù)顯示，2018-2024 年中國(guó)重點(diǎn)一二線城市房?jī)r(jià)收入比持續(xù)處于 高位，上海、北京等城市一度超過(guò) 50（與 Numbeo 房?jī)r(jià)收入比有小幅差異），若 僅從“居住購(gòu)買(mǎi)力”判斷，估值已顯著偏高，但金融屬性帶來(lái)的資產(chǎn)配置需求 仍在一定時(shí)期內(nèi)支撐了房?jī)r(jià)，說(shuō)明該指標(biāo)對(duì)估值的解釋力存在缺口。


第二，租金回報(bào)率：雖忽略持有成本與利率約束、但體現(xiàn)利率定價(jià)邏輯

租金回報(bào)率的核心邏輯是“房產(chǎn)的收益屬性”，類似股票的股息率，計(jì)算公式為 “年租金/房?jī)r(jià)”，其優(yōu)勢(shì)在于租金剛性較強(qiáng)、能反映存量房產(chǎn)的實(shí)際需求，但 仍存在關(guān)鍵局限。 未納入持有成本，則收益測(cè)算不完整。純租金回報(bào)率未考慮房產(chǎn)持有階段的成 本（如物業(yè)費(fèi)、維修費(fèi)、稅費(fèi)）與融資成本（如按揭利息），若疊加這些成本， 實(shí)際收益可能顯著低于名義租金回報(bào)率。或者默認(rèn)持有成本完全轉(zhuǎn)嫁給租客， 就無(wú)法衡量房主的實(shí)際收益。 盡管如此，租金回報(bào)率和按揭利率的對(duì)比，確實(shí)是當(dāng)下對(duì)房?jī)r(jià)止跌判斷的重要 線索，畢竟歸根結(jié)底不動(dòng)產(chǎn)依然是利率定價(jià)的。 以香港市場(chǎng)為例，自從今年 5 月以來(lái)，香港按揭利率的實(shí)際成本明顯回落，5 月初一個(gè)月的 Hibor 利率也一度跌至 0.5%左右，即使后續(xù) Hibor 有所回升，目 前香港實(shí)際按揭利率低于 3.5%。但香港官方披露的租金回報(bào)率在 3.6%左右，香 港房?jī)r(jià)也在今年 5 月至 9 月明顯企穩(wěn)。

另外，利率環(huán)境約束回報(bào)率上行空間，所以房?jī)r(jià)本身受貨幣政策影響。租金回 報(bào)率本質(zhì)上受市場(chǎng)利率定價(jià)影響。 2021 年至今，北京、上海、深圳、成都等樣本城市租金回報(bào)率雖有所回升，但 Wind 數(shù)據(jù)顯示當(dāng)前這四大城市的租金回報(bào)率，仍維持在 1.6%-2.0%的窄幅區(qū) 間，也已經(jīng)明顯超過(guò)了同期的一年期國(guó)債收益率，但距離首套房貸 3%出頭的利 率水平，仍然不足。

或許有研究者會(huì)提出，過(guò)往中國(guó)房?jī)r(jià)上漲周期，租金回報(bào)率也是小于房貸利率 水平，為何當(dāng)時(shí)房?jī)r(jià)沒(méi)有出現(xiàn)估值中樞下跌，反而迎來(lái)了持續(xù)的景氣周期？ 核心的差別在于，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲預(yù)期較強(qiáng)的時(shí)候，租金回報(bào)率對(duì)于房?jī)r(jià)估值的重 要性就明顯下降。而根據(jù)央行儲(chǔ)戶調(diào)查報(bào)告，當(dāng)前中國(guó)居民的房?jī)r(jià)上漲預(yù)期跌 至歷史較低位置，租金回報(bào)率對(duì)房?jī)r(jià)估值中樞的重要性就凸顯。

目前中國(guó)租金回報(bào)率水平既反映了居住需求的支撐，也體現(xiàn)了當(dāng)前利率周期中 資產(chǎn)收益的整體回落。后續(xù)止跌回穩(wěn)的時(shí)間點(diǎn)判斷，就更加需要考慮租金回報(bào) 率與利率體系整體對(duì)比，包括國(guó)債收益率、房貸利率、公積金利率等。

2 房?jī)r(jià)中樞上漲預(yù)期為何發(fā)生改變？
既然單一指標(biāo)存在局限，那么房?jī)r(jià)合理估值中樞的核心邏輯應(yīng)如何界定？過(guò)往 房?jī)r(jià)估值中隱含的“增長(zhǎng)預(yù)期”是否發(fā)生變化？這對(duì)當(dāng)前估值中樞的判斷有何 影響？ 房?jī)r(jià)合理估值中樞的本質(zhì)，是“市場(chǎng)對(duì)房地產(chǎn)未來(lái)收益與風(fēng)險(xiǎn)的綜合定價(jià)”，其 核心邏輯并非單一指標(biāo)的數(shù)值高低，而是“隱含增長(zhǎng)預(yù)期”與“現(xiàn)實(shí)約束”的 匹配度。過(guò)往十幾年房地產(chǎn)景氣周期中，估值邏輯高度依賴三大增長(zhǎng)預(yù)期，而 當(dāng)前這些預(yù)期的變化，正是導(dǎo)致過(guò)往估值框架失效、當(dāng)前估值中樞探底的核心 原因：

第一，過(guò)往估值的核心隱含增長(zhǎng)預(yù)期

2008-2021 年房地產(chǎn)上行周期中，房?jī)r(jià)估值隱含三大核心增長(zhǎng)邏輯，這些邏輯共 同推升了估值中樞。 城鎮(zhèn)化與人口增長(zhǎng)預(yù)期方面，城鎮(zhèn)化率年均提升 1 個(gè)百分點(diǎn)以上（2010-2020 年 從 49.95%升至 63.89%），新增城鎮(zhèn)人口帶來(lái)持續(xù)居住需求，疊加人均居住面積 從 2010 年的 32.46 ㎡提升至 2024 年的 40.64 ㎡，基本面支撐顯著。


貨幣投放與流動(dòng)性預(yù)期方面，M2 余額從 2012 年底的 97.4 萬(wàn)億元增至 2025 年 9 月的 335.38 萬(wàn)億元，流動(dòng)性寬松環(huán)境下，房地產(chǎn)作為“類金融資產(chǎn)”的保值屬 性凸顯，推動(dòng)房?jī)r(jià)與 M2 呈現(xiàn)同步增長(zhǎng)趨勢(shì)。

居民購(gòu)買(mǎi)力提升預(yù)期方面，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入從 2012 年的 24565 元增至 2024 年的 54188 元，年均增速約 6.8%，收入增長(zhǎng)支撐居民購(gòu)房能力，也強(qiáng)化了 “房?jī)r(jià)長(zhǎng)期上漲”的預(yù)期。

第二，當(dāng)前增長(zhǎng)預(yù)期的變化導(dǎo)致估值中樞重構(gòu)

2021 年后，上述增長(zhǎng)預(yù)期均發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，過(guò)往估值邏輯不再適用，估值中 樞進(jìn)入重構(gòu)階段： 城鎮(zhèn)化增速放緩：2023 年中國(guó)城鎮(zhèn)化率為 66.16%，年均提升幅度已經(jīng)下降，疊 加總?cè)丝谶M(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)，新增居住需求增速顯著回落，基本面對(duì)估值的支撐減 弱。 貨幣投放效率變化方面，盡管 M2 仍保持增長(zhǎng)，但流動(dòng)性向房地產(chǎn)領(lǐng)域逐漸受限 （居民資產(chǎn)負(fù)債表收縮、房企融資受限），房地產(chǎn)與 M2 的聯(lián)動(dòng)性減弱。

2022-2024 年商品房銷售均價(jià)同比增速轉(zhuǎn)負(fù)，顯示貨幣寬松對(duì)估值的拉動(dòng)效應(yīng)下 降。 居民收入預(yù)期也整體轉(zhuǎn)弱。央行儲(chǔ)戶調(diào)查報(bào)告顯示，與 2023 年之前相比，收 入、就業(yè)預(yù)期有所下降，從而影響了市場(chǎng)對(duì)房?jī)r(jià)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的預(yù)期——這意味著 當(dāng)前估值中樞需基于“低增長(zhǎng)預(yù)期”重新定價(jià)，而非沿用過(guò)往的高增長(zhǎng)邏輯。

3 房?jī)r(jià)估值中樞如何確定：供需、利率、金融風(fēng)險(xiǎn)
第一，供需格局：預(yù)期螺旋下行壓制估值中樞上限

當(dāng)前供需端的核心矛盾是“需求收縮背景下，行業(yè)形成被動(dòng)累庫(kù)”，形成“預(yù)期 減弱→價(jià)格下跌→預(yù)期進(jìn)一步減弱”的螺旋，壓制了估值中樞的上限。 需求端收縮顯著，2025 年 1-9 月商品房銷售面積累計(jì)同比下降 5.5%，商品房銷 售額累計(jì)同比下降 7.9%，整個(gè)行業(yè)的需求端景氣度持續(xù)下降。

供給端被動(dòng)累庫(kù)也成為趨勢(shì)。盡管房企拿地、施工規(guī)模收縮（2025 年 1-9 月土 地購(gòu)置費(fèi)同比下降 10.6%，房屋施工面積累計(jì)同比下降約 9.4%），但需求收縮下，行業(yè)被動(dòng)累庫(kù)，商品房待售面積今年 1-9 月同比增速回升 3.6%，導(dǎo)致庫(kù)存 壓力仍然有所上升。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2025 年 9 月，70 個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格同比下降 約 2.7%，二手房?jī)r(jià)格同比下降約 5.2%，反映供需格局下估值中樞仍在探底。

預(yù)期修復(fù)是關(guān)鍵。當(dāng)前第三方冰山指數(shù)顯示，2025 年 10 月百城二手房?jī)r(jià)格同比 下降 12%，仍然較弱。今年 8-9 月的北京、上海、深圳調(diào)控邊際放松，放寬外圈 層限購(gòu)套數(shù)，并未扭轉(zhuǎn)房?jī)r(jià)下跌趨勢(shì)。

后續(xù)如果一線城市進(jìn)一步放松調(diào)控，甚至放寬主城區(qū)限購(gòu)條件，可能會(huì)推動(dòng)出 現(xiàn)估值中樞企穩(wěn)信號(hào)，若預(yù)期改善，供需格局對(duì)估值的壓制或逐步緩解。

第二，利率環(huán)境：利差收窄影響估值中樞支撐

利率環(huán)境通過(guò)“收益對(duì)比”與“成本約束”影響估值，當(dāng)前利率信號(hào)顯示估值 中樞已逐步接近“收益支撐線”。 租金回報(bào)率與國(guó)債收益率的匹配情況值得關(guān)注。2024 年上海二手住宅租金回報(bào) 率已超過(guò) 1 年期國(guó)債收益率，2025 年一度超過(guò) 10 年期國(guó)債收益率。從收益角度 看，下一步租金回報(bào)率逐漸接近房貸利率，才能對(duì)估值中樞形成底部支撐。


房貸利率利差的修復(fù)空間也會(huì)影響房?jī)r(jià)中樞。 房貸利率與整體貸款利率的利差是衡量按揭政策寬松度的關(guān)鍵指標(biāo)。2022 年以 來(lái)，個(gè)人房貸平均利率基本上每季度都下降（除 2025 年一季度略有上升），但 當(dāng)前房貸利率與整體貸款利率的利差（平均貸款利率-住房貸款利率）仍然較窄 ——若利差進(jìn)一步擴(kuò)大（如房貸利率相對(duì)于整體貸款利率更具優(yōu)勢(shì)），將降低居 民購(gòu)房成本，提升估值中樞的支撐力度。

第三，金融風(fēng)險(xiǎn)：抵押物價(jià)值約束估值中樞下限

不動(dòng)產(chǎn)作為銀行核心抵押物，其價(jià)格下跌直接影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定，這一風(fēng)險(xiǎn)約 束界定了估值中樞的“底線”。 抵押物價(jià)值與銀行資產(chǎn)質(zhì)量密切相關(guān)。 2021 年至今，WIND 百城二手房掛牌價(jià)，較高點(diǎn)整體下跌約 19%，導(dǎo)致銀行抵押 物估值下降。 而銀行資產(chǎn)端的收益能力也受到影響。2025 年三季度商業(yè)銀行整體凈息差降至 1.42%，大型商業(yè)銀行凈息差僅 1.31%，若房?jī)r(jià)進(jìn)一步下跌，銀行不良貸款率或 上升、凈息差進(jìn)一步收窄，金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)將提升。我們判斷，房?jī)r(jià)下跌的下限 不會(huì)觸發(fā)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

另外，參考國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)與美國(guó)不同，中國(guó)的商業(yè)銀行不會(huì)主動(dòng)觸發(fā)止贖 （Foreclosure），而是通過(guò)協(xié)商還款、補(bǔ)充擔(dān)保等方式化解風(fēng)險(xiǎn)，甚至不主動(dòng) 去做個(gè)人房貸的抵押物價(jià)值重估。這一機(jī)制延緩了風(fēng)險(xiǎn)暴露，也在我國(guó)為金融 系統(tǒng)安全筑起了防火墻。 結(jié)合當(dāng)前銀行凈息差數(shù)據(jù)與抵押物減值情況，核心城市房?jī)r(jià)估值中樞會(huì)逐漸顯 現(xiàn)，不會(huì)放任中樞下移影響金融系統(tǒng)安全。

4 房?jī)r(jià)估值的修復(fù)條件和觀測(cè)指標(biāo)體系
最后，從宏觀政策與長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)房?jī)r(jià)合理估值中樞的修復(fù)需要哪些條 件？市場(chǎng)應(yīng)重點(diǎn)觀測(cè)哪些指標(biāo)來(lái)判斷估值中樞是否企穩(wěn)？ 房?jī)r(jià)合理估值中樞的修復(fù)是“政策引導(dǎo)+市場(chǎng)自發(fā)”共同作用的結(jié)果，核心在于 “預(yù)期修復(fù)”與“增長(zhǎng)匹配”，未來(lái)需重點(diǎn)關(guān)注政策效果與宏觀指標(biāo)的邊際變 化。

第一， 估值中樞修復(fù)的核心條件

從日本等國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與國(guó)內(nèi)現(xiàn)實(shí)來(lái)看，估值中樞修復(fù)需滿足三大條件。 首先就是收入與就業(yè)預(yù)期改善。 這是最根本的前提——只有居民收入信心與就業(yè)預(yù)期回升，才能重建“購(gòu)房能 力+購(gòu)房意愿”，央行儲(chǔ)戶調(diào)查報(bào)告中的“未來(lái)收入信心指數(shù)”持續(xù)回升至 50 以 上，或成為估值中樞企穩(wěn)的先行信號(hào)。 從過(guò)往數(shù)據(jù)看，往往新房?jī)r(jià)格增速接近或超過(guò)城鎮(zhèn)人均可支配收入增速時(shí)，會(huì) 觸發(fā)調(diào)控政策收緊。反之，新房?jī)r(jià)格增速與城鎮(zhèn)人均可支配收入增速產(chǎn)生差 距，調(diào)控政策有放松空間。后續(xù)居民收入增速持續(xù)改善，對(duì)地產(chǎn)行業(yè)政策提振 也形成空間。


其次，需要關(guān)注利率政策的精準(zhǔn)傳導(dǎo)。需推動(dòng)房貸利率與整體貸款利率的利差 進(jìn)一步擴(kuò)大（房貸利率相比于整體貸款利率更加優(yōu)惠），同時(shí)通過(guò)廣譜降息降低 居民融資成本，使租金回報(bào)率與利率水平的匹配度進(jìn)一步提升（如北上深租金 回報(bào)率接近首套房貸款利率）。 雖然過(guò)往周期，重點(diǎn)城市租金回報(bào)率也低于房貸利率，但是在 2021 年地產(chǎn)景氣 度大幅下行之前，市場(chǎng)對(duì)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)仍然有預(yù)期。而當(dāng)前房?jī)r(jià)上漲的預(yù)期明顯減 弱，二手房租金回報(bào)率與按揭利率匹配，對(duì)房?jī)r(jià)止跌的重要性就大幅提升。

政策與宏觀的聯(lián)動(dòng)方面，參考日本 2012 年后“貨幣寬松+財(cái)政發(fā)力”的組合 （安倍“三支箭”推動(dòng)財(cái)政赤字貨幣化，央行持有政府債務(wù)大增，同時(shí)擴(kuò)大公 共支出支持城鎮(zhèn)化），國(guó)內(nèi)或需通過(guò)“寬松貨幣+積極財(cái)政”聯(lián)動(dòng)，如加大保障 性住房建設(shè)、支持縣域城鎮(zhèn)化與城市集群發(fā)展，以宏觀政策托底基本面，為估 值中樞修復(fù)提供支撐。 我們觀察日本房?jī)r(jià)止跌回穩(wěn)的案例。在 91 年日本房?jī)r(jià)開(kāi)始劇烈下跌之后，到了 2012-2013 年，安倍成為首相，實(shí)踐“安倍經(jīng)濟(jì)學(xué)”，推動(dòng)日本央行大量買(mǎi)入日 本國(guó)債，從而釋放大量流動(dòng)性。日本商業(yè)銀行對(duì)地產(chǎn)的貸款余額也經(jīng)過(guò)拐點(diǎn)重 新上升，日本房?jī)r(jià)也在 2013 年之后止跌，逐漸恢復(fù)上漲趨勢(shì)。

市場(chǎng)需重點(diǎn)觀測(cè)的指標(biāo)

未來(lái)判斷估值中樞是否企穩(wěn)，可聚焦三大類指標(biāo)。 需求端指標(biāo)：核心城市二手房成交量連續(xù) 3 個(gè)月同比回升（反映需求真實(shí)改 善）、居民中長(zhǎng)期貸款同比增速轉(zhuǎn)正（反映購(gòu)房信貸需求回暖）；利率與利差指標(biāo)：房貸利率與整體貸款利率的利差擴(kuò)大，超過(guò) 2014-2016 年時(shí) 期，同時(shí)上海、北京等核心城市租金回報(bào)率接近首套房貸款利率； 金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)：商業(yè)銀行凈息差止跌回升、房地產(chǎn)不良貸款率增速放緩，時(shí)刻 關(guān)注銀行對(duì)房地產(chǎn)抵押物的估值變化。

5 總結(jié)
綜上所述，房?jī)r(jià)合理估值中樞并非由單一指標(biāo)決定，而是“增長(zhǎng)預(yù)期+供需格局 +利率環(huán)境+金融風(fēng)險(xiǎn)”多維度交叉作用的結(jié)果，當(dāng)前正處于“高增長(zhǎng)預(yù)期向低 增長(zhǎng)預(yù)期切換”的估值重構(gòu)階段，核心特征是“指標(biāo)分化、中樞探底、風(fēng)險(xiǎn)約 束明確”。 從短期看，估值中樞仍受需求收縮與預(yù)期減弱壓制，但金融安全考慮與利率支 撐已逐步顯現(xiàn)；從長(zhǎng)期看，估值中樞的修復(fù)需依賴收入就業(yè)預(yù)期改善、政策精 準(zhǔn)傳導(dǎo)與宏觀經(jīng)濟(jì)回暖的共振。未來(lái)市場(chǎng)需跳出“單一指標(biāo)判斷估值”的誤 區(qū)，聚焦收入信心、利率利差、政策效果等邊際變化，才能更精準(zhǔn)地把握房?jī)r(jià) 合理估值中樞的企穩(wěn)信號(hào)——這既是政策制定的重要參考，也是市場(chǎng)參與者判 斷底部的核心依據(jù)。