2023年房地产行业专题报告：房地产行业住房规模测算

一、引言

从 2021 年下半年以来，各地政府针对房地产行业的调控政策不断 放松已近两年，然而这两年当中，房地产行业仍然呈现出下滑的态势。 根据统计局数据，2022 年全年，我国商品房的销售面积达到了 13.6 亿 平米，同比下滑24.3%；其中住宅销售面积11.5亿平米，同比下降26.8%。 2023 年 1-10 月，我国商品房的销售面积达 9.3 亿平米，同比下滑 7.8%； 其中住宅销售面积 7.9 亿平米，同比下降 6.8%。

当前，在行业的形势急转直下的情况下，市场对行业的未来存在较 为悲观的预期，房地产板块的估值也一路下滑。一方面，随着中国老龄 化的加剧和低生育率的不断持续，人口问题开始显现。因此有部分观点 认为未来国内对于住房的需求将会显著下滑；另一方面，过去商品房销 售持续保持了较高的增速，也有部分观点认为国内对于住房的需求已被 严重透支，在各地调控放松政策尽出的背景下，行业数据仍不见好转， 未来数年商品房销售会呈现大幅度的下降。实际上，整个房地产板块现 在的低估值也部分反映了市场对于行业未来增长的悲观预期。 那么，在过去 20 年时间里作为国民经济支柱的房地产行业的未来 将何去何从？为了回答这一问题，本文将从人口结构与住房需求分拆这 两个角度，采用两种模型分别对未来我国每年的住宅潜在需求总量做了 简单测算。

二、基于年龄结构及对应户主率的住房需求测算

根据研究表明家庭户数决定住房需求，人口并非直接因素：一个国 家的住房需求，会受到人口、家庭户数量和结构变动等多个因素的共同 影响。以同为亚洲国家的日本为例，根据上海市人民政府发展研究中心 的研究，1987 年，日本 65 岁以上老年人口占人口总数的比重约为 10.81%，但在人口快速老龄化背景下，日本住宅数量进入了一个长达 15 年的平稳增长区间，从 1983 年-1998 年，日本住宅数量五年增幅维 持在 8%左右的水平，并未出现明显的回落。其中，尤为值得关注的是， 2015 年日本 1 人家庭、2 人家庭的数量分别约为 1684 万户、1452 万户， 较 1985 年增长均超过 1 倍，而 4 人及以上家庭数量均出现明显下降。 实际上，由于在现代社会人口往往以家庭为单位居住和生活，相比于人 口总量，家庭户的数量可能是研究住房需求量的一个更合适的指标。据 第七次人口普查数据，全国共有家庭户 49416 万户，集体户 2853 万户， 家庭户人口为 12.93 亿人，集体户人口为 1.19 亿人。平均每个家庭户的 人口为 2.62 人，比 2010 年第六次全国人口普查的 3.10 人减少 0.48 人。 基于以上分析，我们在人口预测的基础上，采用扩展的户主率家庭 预测模型，按照联合国出版的《人口趋势的原因和结果》中对于各个年 龄段户主率的统计结果，预测未来家庭户的数量、结构情况。然后结合 2020 年普查得到的不同家庭户类型住房情况的信息,对未来我国城乡居 民住房面积的需求进行了预测，从而得到每年房地产的新增需求面积。

1、各年龄段人口数据预测

我们以国家统计局统计的 2020 年分年龄段（0-4 岁、5-9 岁、10-14 岁、15-19 岁、20-24 岁、25-29 岁、30-34 岁、35-39 岁、40-44 岁、 45-49 岁、50-54 岁、55-59 岁、60-64 岁、65-69 岁、70-74 岁、75-79 岁、80-84 岁、85-89 岁、90-94 岁、95-99 岁、100 岁以上）的人口调 查数据为基础，来预测 2021-2033 的人口结构情况。人口的变动主要由 出生、死亡和迁移三个主要过程构成。0 岁新生儿人口我们采用出生比 例乘以适龄妇女（25-34 岁）的人口数来预测，假设各年龄段中具体年 龄均匀分布，各个年龄段在考虑死亡率的情况下采用前一年对应年龄段 的人口数据预测（例如 2025 年的 5-9 岁人口数量为 2024 年时 0-4 岁人 口的五分之一与 5-9 岁人口的五分之四考虑死亡率后加总得到）。对于高 年龄段人口，则引入“留存率”的概念，留存率=1-死亡率，用以表达高 年龄段人口的生存比例，例如，2025 年 65 岁及以上的人口数量=2024 年 60-64 岁人口的五分之一×（1-相应死亡率）+2020 年 65 岁以上人 口×留存率，以此类推。根据第七次人口普查的 2020 年各省死亡人数 计算得到 65 岁以上年龄段死亡率分别为男性 3.4%，女性 2.6%，进而 得出高年龄段留存率数据。

2、户主率取值

所谓户主率，是指人口中户主数与总人口数之比，与平均家庭规模 互为倒数。人口统计学往往认为在特定性别年龄组户主率是稳定的，联合国出版《人口趋势的原因和结果》显示，无论对于男性还是女性，无 论是发达国家和发展中国家，户主率都是随着年龄增长先增加后减少的。 我们选取联合国出版的《人口趋势的原因和结果》中发展中国家的各个 年龄段男性和女性对应的户主率数据。

3、预测结果

基于以上获得的各年龄段人口预测和户主率数据，推算未来我国每 年家庭户总数。为得到未来每年房地产新增的潜在需求面积，我们用每 年总户数乘以 2020 年户均住房建筑面积，进而取每年增量。 此外，存量住房的折旧规模也比较大，预计将对当年的住宅需求总 量有越来越大的影响，因此我们测算的未来每年住宅需求总量还将存量 住房折旧部分纳入考虑。中国的住房用地的使用年限为 70 年，整体设 计寿命为 70 年的周期，相较于欧美国家 80 年以上平均住宅寿命，我国 建筑生命周期呈现短寿命型。根据《城市住宅使用寿命研究》，由于住宅 老化、设备更新、城市规划等原因，城市住宅使用寿命偏低，均小于设 计寿命 50 年。参考统计局相关数据，如图表 5 所列，我们取折旧率 1.25% 计算出当年存量住房的折旧，并与上文的每年新增潜在需求面积相加， 得到每年的住宅需求总量，如下图所示。整体来看，模型预测未来十年 全国住宅需求总面积呈现缓慢下降的趋势，预计 2023-2033 年住宅年均 总需求约为 10.8 亿平方米。同时，存量住房折旧占总需求比例逐年上涨。

三、基于需求分拆的修正 M W 模型的测算

针对另一种观点，2021 年之前几年，行业销售金额和销售面积的高 速增长一定程度上透支了部分未来的需求，我们采用将未来潜在的住房 需求分拆为新增需求、改善需求和折旧需求三大部分进行分别测算并加 总。 经济学家 Mankiw 和 Well 在 1989 年曾提出著名的 M-W 模型，从 人口和人均住房使用面积两个因素出发研究住房需求量问题。但是模型 是基于北欧较高的居住水平和发达的住宅市场提出的，与我国的现实情 况存在一定的差异。因此，我们在 M-W 模型的基础上进行了一定的修 正。

M-W 模型的修正后计算方法如下： = 1 + 2 + 3

其中 D：住宅需求总量； D1：现有人口住房需求的增长量或对现有住房的改善需求； D2：未来新增人口的住房需求； D3：补偿性住房折旧的需求； 模型的基本假设如下： 1.住房需求均通过新购商品住房来解决； 2.改善需求引起的旧房空置不占用新增人口的住房需求； 3.改善需求为自发性的，与人均收入等因素有关，折旧需求为政府 强制性的，与其他因素无关； 4.人口、城镇化率、人均住房面积均采用线性增长假设。 模型的预测过程如下： 现有人口未来住房需求增长量=（未来应达到的人均住房使用面积 －当前的人均住房使用面积）×现有人口； 未来新增人口住房需求量=未来应达到的人均住房使用面积×新增 城镇人口×新增城镇人口暂有住房率； 未来期内现有住房折旧量=现有住房面积×年折旧率×未来年数； 现有住房面积=现有人口×人均住房面积；

1、D1：现有人口住房需求的增长量或对现有住房的改善需求

现有人口未来住房需求增长量=（未来人均住房使用面积－当前人 均住房使用面积）×现有人口，人均住房使用面积是人民生活水平的一 个重要标志。在人口数量和家庭规模不变的条件下，人均住房使用面积 的变化会引起住房需求的变化。现有人口未来住房需求量为未来应达到 的人均住房使用面积与当前的人均住房使用面积的差值再与现有人口的 乘积，未来新增人口住房需求量为未来应达到的人均住房使用面积与新 增人口和新增人口暂有住房率的乘积。 人均住房面积从长期来看受到了人口密度的影响，包括经济发达程 度、城市化水平、城市人口规模、家庭结构、文化习惯等多种因素。 国家统计局发布的数据显示，截至 2021 年，我国城镇居民人均住 房建筑面积达到 41 平米。同时，中指研究院在《“十四五”中国房地产 市场趋势展望》中预测2025年城镇居民人均住房建筑面积将提升至44.5 平方米。参考统计局数据和中指预测数据并基于线性增长假设，我们对 2030 年人均住房面积按照谨慎、中性、乐观情况进行取值：

2、D2：未来新增人口的住房需求

（1）未来的人口数量曲线拟合与预测值

我国城镇化初期是 1949 年-1995 年，中期是 1996 年-2032 年，后 期是进入 2033 年以后。2021 年底我国城镇化人口占总人口的比重是 64.72%。我们根据 1996-2022 年的数据拟合得到 2023-2033 年的人口 数量。

使用该公式进行拟合可得到 2033 年的人口数量约为 13.91 亿，但 考虑到多胎政策的实施，应用历史数据拟合并不是一个好的方法，可能会导致人口数量偏小，然而 1）根据国务院印发的《国家人口发展规划（2016－2030 年）》，2030 年全国总人口预期目标为 14.5 亿； 2）据中国人口与发展研究中心《中国人口中长期变动趋势预测 （2021-2050）》，2030 年全国总人口预计为 13.99 亿人。 3）据联合国人口司《世界人口展望 2022》预测结果，2022 年我国 人口达到峰值 14.26 亿人，随后进入长期负增长，2035 年降至 14.01 亿人、2050 年继续降至 13.17 亿人，2079 年降至 10 亿人以下，2100 年为 7.71 亿人。 因此，2033 年的人口数据可认为取值范围在 14.0 亿-14.5 亿之间， 本文取 14.1 亿，2023-2033 年间人口数量则采用线性插值法进行填充。

（2）城镇化率曲线拟合与预测值

城市化率是经济发展水平的一个重要指标，欧美发达国家目前城镇 化率在 80%左右。从 1850 年到 1970 年，美国城市化率从 10%增长到 75%左右。之后美国城市化率速度减慢，从 1970 的 75%增长到现在 81%。 联合国报告预测 2030 年中国的城镇化率将达到 70%以上，我们假定 2033 年城镇化率可以达到 76%，然后根据线性拟合曲线得到 2023-2033 年的城镇化率数据。

3、D3：补偿性住房折旧的需求

中国的住房设计寿命是 70 年的周期，但是中国住宅更新速度比较 快，根据《城市住宅使用寿命研究》，城市住宅使用寿命偏低，均小于设 计寿命 50 年。 对住宅折旧量的估计有两种方法，第一种是通过住宅折旧率——住 宅折旧量占住宅存量的比率——来推算每年的折旧量，即，假定每年住宅的折旧量与住宅存量之间有如下关系： = × �

其中: t 年的住房折旧需求量（万平米）; : t 年当年存量住宅面积（万平米） : t 年的住房折旧率； 第二种方法是通过旧房拆迁量占城镇新建住宅量的比例来推算。这 种方法只能对住宅折旧量进行大致估算。因此我们选择第一种方法进行 计算。

考虑我国住宅使用年限，我们取年折旧率范围在 1.2%-1.8%之间， 根据统计局的城镇人口人均居住面积数据可推算出 2021 年的城镇存量 住宅面积约为 375 亿平米（这一数据明显少于上一模型的原因在于，本 模型推算的是城镇住宅存量面积，因而采用的是城镇人口数量乘以人均 居住面积，如果采用全国人口数量，则两者测算结果误差将在 10%以内）， 据此可以计算出每年的住房折旧情况。

4、谨慎、中性、乐观情况下预测结果汇总

依托于以上对于未来人口、城镇化率、折旧等数据的研究分析，我 们对以下 3 个指标（暂有住房率即新增城镇人口买房比率、2033 年人均 住房面积、年折旧率）按照谨慎、中性、乐观情况进行取值，然后将 D1 （现有人口住房需求的增长量或对现有住房的改善需求）、D2（未来新 增人口的住房需求）和 D3（补偿性住房折旧的需求）在不同情况下的数 值进行汇总计算，就可以得到谨慎、中性、乐观情况下未来应达到的人 均住房使用面积。从这一模型的计算结果可以看到，在乐观和中性情况 下，未来十几年我国住宅需求面积的中枢值分别在 15 亿平米和 11 亿平 米左右，而即便在谨慎取值条件下，住宅每年需求量也可维持在 8 亿平 米左右，行业并不会经历大幅的衰退。

四、城中村改造的影响和规模测算

2023 年 7 月，国务院办公厅印发《关于在超大特大城市积极稳步推 进城中村改造的指导意见》，同时明确了城中村改造的三大重要作用和目 的：改善民生、扩大内需、推动城市高质量发展。

1、重点城市城中村改造政策梳理

根据各地政府网站，各个超大特大城市正积极稳步推进城中村改造 工作，通过拆除新建、整治提升以及拆整结合三类方式推进实施。今年 以来，已有广州、深圳、杭州、青岛等城市相继发布了城中村改造细则 要求或支持性政策。本部分我们梳理了部分重点城市关于城中村更新改 造方面的政策。

2、通过城中村数量预测占地面积

由于城中村改造后续释放的需求可能会深度影响我国房地产市场的 规模，因此本部分我们分别通过城中村数量与人口规模对 21 个超大特 大城市城中村改造的市场容量及影响进行测算，在整体测算中，我们进 行了较多假设，会对测算结果造成一定影响，此外，由于政策涉及的城 市较多，因此后续推进节奏仍需关注各地的政策执行情况，即我们的假 设存在修正的可能性，具体测算如下。 根据各城市的政府网站，我们统计了 9 个城市所披露的城中村数量， 其中包括深圳、广州、武汉、东莞、西安、佛山、南京、济南、长沙。 此外，我们采用第七次人口普查数据中“城区自建房户数占比”为基准， 来估算单个城市城中村居住的常住人口数量，并计算得出这 9 个城市的 整体的“调整系数”为 0.6，即城区常住人口×自建房户数占比/城中村 个数。以广州市为例，广州市城区常住人口 1488 万人，行政区自建房 户数占比 12.66%，城中村个数 272 个，计算得出调整系数约为 0.69。 并将此系数运用至计算其他各个城市，则可以计算出 21 个超大特大城 市约有 3409 个城中村。

关于城中村面积，以广州市为例，截至 2023 年 8 月，广州全市累 计批复城中村改造项目 82 个，面积约 3800 万平方米，可得单个城中村 平均占地面积约为 46 万平方米。出于各个重点城市人口规模、建筑密 度等差异，我们对城中村面积进行调整。21 城城中村平均占地面积=广 州市城中村平均占地面积×面积调整系数，我们测算单个城中村平均占 地面积约为 32 万平，根据上文得出的 3409 个城中村项目，即可测算出 21 个超大特大城市城中村占地面积约为 10.91 亿平方米。考虑到披露城 中村具体数据的城市较少，且各个城市发展水平、城镇化率、人口规模 等水平不同，我们扩展城中村个数调整系数的范围为 0.5-0.7，单个城中 村占地面积范围 25-39 万平，则 21 个超大特大城市城中村数量范围为 3281-3589 个、占地面积的范围约为 8.20-14.00 亿平方米。

我们在城中村面积的基础上继续考虑拆除重建比例。根据住建部 2021 年 8 月《关于在实施城市更新行动中防止大拆大建问题的通知》（简 称“63 号文”）的要求，除违法建筑和经专业机构鉴定为危房且无修缮 保留价值的建筑外，不大规模、成片集中拆除现状建筑，原则上城市更 新单元（片区）或项目内拆除建筑面积不应大于现状总建筑面积的 20%。 而 2023 年 7 月 21 日国常会审议通过的《关于在超大特大城市积极稳步 推进城中村改造的指导意见》，并没有对拆除重建的比例做 20%的明确 限制。结合当前房地产市场的环境，我们认为后续该指标有一定放松的 可能性，且实际执行中拆迁比例可能会更高。因此，我们假设实际操作 拆除重建比在乐观、中性的情况下分别为 40%、30%。因此，根据上文 测算出的 21 个超大特大城中村占地面积约为 10.91 亿平方米，可改造 的占地面积约为 3.27-4.36 亿平方米。在此基础上，由于城中村单间住 房面积普遍较小，故采用 2.5 为容积率进行计算，推算出城中村改造的 总建筑面积约为 8.18-10.90 亿平方米。

综上所述，我们计算出城中村改造将累计带动约 8.18-10.90 亿平方 米的销售面积，由于城中村建设周期普遍较长，预计需求将在后续 8-10 年持续释放，平均每年可带动销售面积 0.8-1.4 亿平方米，每年释放需求约占我们测算的住宅需求量 10.8 亿平米的 7.9%-12.6%。

编辑：火腿肠