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“认房不认贷”政策落地近半月,市场端的效果如何?

“认房不认贷”政策落地近半月,市场端的效果如何?

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2023.09.13

本文字数:1983,阅读时长大约4分钟



导读新政精准释放的需求传导到实际销售端仍需时间。


作者 | 第一财经 张慧敏


“居民置业意愿、对房价的预期均有改善,一、二手房价格未大幅波动,市场成交数据恢复仍需时间。”中指研究院在最新的报告中,对今年8月底“认房不认贷”等政策出台之后房地产市场整体表现做出如此评价。
8月底,多部委联合发文将“认房不认贷”纳入“一城一策”工具箱,同时将全国首套、二套商贷首付比例下限降至20%、30%,此后各地紧抓“金九银十”窗口期,不断加快政策落地节奏。根据中指研究院监测数据,9月1日-11日,全国已有超30省市发布楼市优化政策近40条。
具体来看,8月30日,广州、深圳两地率先落地执行首套房“认房不认贷”政策,9月1日,北京、上海全面跟进执行,力度超预期。除了一线城市外,目前已有成都、杭州、厦门、长沙、苏州等超30城跟进落实“认房不认贷”政策。此外,近期南京、沈阳、大连、兰州、青岛、济南、福州、郑州已宣布取消限购,上海降低临港新片区人才购房门槛。
中指研究院的研究报告显示,整体来看,受前期政策力度不同、市场基本面及房价预期不同等因素影响,新政对不同城市的影响差异较大,预计本次政策对京沪、广深、核心二线城市、普通二线城市、三四线城市的带动程度由强到弱。
而从新政落地至今的数据看,影响程度亦如上述所说,京沪有市场表现优于广深、优于核心二线城市等。
置业意愿方面,中指院在9月4日~6日进行了线上问卷调查,结果显示,新政后居民购房信心改善明显,其中北京、上海购房意愿强于上月的受访者占比提升超15个百分点,广州、深圳提升幅度相对较小,分别提升7、10个百分点。
居民对未来房价悲观预期有所改善,一线城市政策调整后,北京、上海房价上涨预期明显增加,分别上升5、4个百分点,而广州、深圳房价预期相对稳定,房价上涨预期变化不大。
价格水平方面,一线城市“认房不认贷”政策推动“卖一买一”置换链条转动,短期内二手房挂牌量出现增加,供求同步增加背景下,房价未出现大幅波动;对于新房市场来说,当下房企策略仍以快速出货为主,尚未出现明显涨价预期。
成交方面,总体来看个别城市政策效果初显,但市场销售数据恢复仍需时间。
根据中指数据,8月,市场情绪延续回落态势,重点城市新建商品住宅成交面积同比下降27%,环比下降0.6%,绝对规模为2016年以来同期最低水平。再这样的市场环境下,新政后,重点城市网签数据整体尚无明显好转,9月第二周(9月4日~9月10日),重点50城新房销售面积环比下降26.9%,同比下降24.6%。相比之下,上周(9月4日~9月10日)北京、深圳、武汉销售略有好转,环比分别增长16.9%、3.8%、3.3%。
8月,重点城市二手房市场情绪较弱,各周二手房成交套数整体处于今年以来的较低水平,多城市“认房不认贷”落地后,上周重点城市二手房成交套数环比基本持平,在低基数下同比增长40.1%。
中指研究院市场研究总监陈文静表示,全面执行首套房“认房不认贷”,直接利好两类人群,一类是外地有过贷款记录在本地无房家庭,一类是本地卖一买一的置换家庭。政策优化后,前期观望或积压的购房需求将得到快速释放,而对于“卖一买一”的购房者来说,考虑到此次一线城市是在较严格的限购条件下放松“认房不认贷”政策,加上换房需要一个过程,这部分需求进入市场仍需要一定时间。
从房企供应端来看,9月以来批准上市面积保持在低位,根据中指监测,政策落地后,上周重点15城商品住宅批准上市面积在低基数下环比增长56.0%,同比仍下降15.5%。对此,中指研究报告显示,“由于过去两年房企拿地开工规模大幅下降,重点城市新房供应节奏放缓,购房者可选择的优质项目不足或成为制约销售恢复的重要原因。”
“当前优化政策落地对全国市场的带动效果尚未明显显现,多项新政带动下,预计核心城市‘金九银十’市场可期,一线城市市场持续时间将好于二线及三四线城市。”对此,陈文静解释称,一线城市前期被政策压制的购房需求较多,政策优化后购房门槛大幅降低,需求入市将对市场形成更好支撑;一线城市人口规模、居民购买力等基本面更强,对住房需求的支撑度也更高;此外,一线城市房价预期渐稳,而普通二线及三四线城市房价下跌预期仍在,市场修复需要更长时间。
陈文静提及:当前居民加杠杆购房意愿远低于前几轮市场周期,因此,从政策趋势来看,核心城市仍有优化空间,例如,二线城市有望全面取消过去在市场过热阶段出台的限制性政策。一线城市政策调整取决于市场恢复程度,未来有望按照因区施策原则,优化限购政策。另外,降低首付比例、降低房贷利率加点数、降低交易税费等也是一线城市政策优化方向,如北京、上海首套住房首付比例有望降至30%,广州、深圳或降至20%,同时京沪普宅认定标准已十年未做调整,存在优化空间。
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