李宇嘉：“钱紧”将加速楼市分化趋势

原标题：李宇嘉：“钱紧”将加速楼市分化趋势

2005年以来的十年，资金因素在我国楼市大周期中的涨跌中扮演了重要角色，例如2007年银发359号文引发的第一波下跌周期，由2008年底“四万亿投资”和海量信贷所驱动的近三年（2008年底~2012年上半年）的快速上涨中周期，以及2011年~2012年上半年限贷政策对于杠杆的限制带来的小周期温和回落。而2012年下半年~2013年三季度以来的市场快速回暖也与“保增长”、“稳增长”政策驱动的信贷投放有关，2013年房地产贷款新增额占各项贷款新增额的三成（28.1%），比2012年末上升了10.7个百分点。

事实上，2013年11月份以来主要城市成交量、房价环比涨幅连续三个月回落，今年1月份一线城市成交量回落幅度在50%左右，关键原因在于利率市场化。去年6月份“钱荒”对房地产领域资金供给的制约，是今年开局以来房贷额度和利率没有像往年一样呈现规律性好转的根本原因。而从目前来看，资金面全面紧缩的趋势在加剧，房企IPO和再融资开闸迟迟没有兑现，商业银行抛弃个人住房贷款业务的经营取向很明显，银行对于常规开发贷款已经全面收紧，监管层清理影子银行和地方政府债务可能将造成地产项目融资全面受阻，而2013年轰轰烈烈的海外融资也将因QE（量化宽松政策）渐退而出现成本上升的趋势。

中金公司在2010年一份报告中指出，资金面对于楼市走向是第一决定要素，二者的相关性达到90%左右，而每一波资金面政策上的变化都对于楼市格局产生极大的冲击。这种规律其实是全球性的，只不过在我国由于行政干预，加上各类需求产生的巨大势能，资金面冲击的影响被拉长，平缓了很多，不像美国和日本那样明显。但是，在楼市下行大周期开启、流动性紧缩周期开启、“涨价+跑量”驱动的粗放经营时代结束等背景下，资金面的细微变化都会被放大，中短期看，最明显的一点就是2012年以来出现的分化趋势将出现加剧的态势。

首先就是区域分化的加剧。区域分化从2012年就开始了，2013年一、二线城市在成交量、成交金额方面全面提速，全国有600多个城市，其中的50个重点城市占了销售金额的50%，并且重点开发商也全面回归一、二线城市，区域分化开始加速。2014年，三、四线城市过剩供应和价格下跌的风险将全面暴露。这些城市中小开发商占主体，以往资金来源主要以销售回款（占资金需求的40%多）和影子银行（如信托）为主。2012~2013年靠信贷增长和影子银行以及地方政府的暗中接济而渡过难关，掩盖了供应过剩的风险。三、四线城市在2011~2012年土地大规模出让将从2013年开始形成全面供应，同时需求下降（预期和薄弱的产业基础导致的），加上资金面全面紧缩，2014年将是三、四线城市房地产风险开始大规模爆发的一年。相比之下，一、二线城市由于人口、资源和资金的集聚，加上销售对供给比支撑依旧较强，风险尚不大。一、二线城市与三、四线城市的分化新年伊始就有征兆，据中国指数研究院统计，今年1月全国100个城市中有37个城市的房价环比下跌，比2013年12月增加了5个城市，而这37个房价下跌的城市中，有34个为三、四线城市。

其次就是开发商结构分化的加剧。从过往经验来看，资金是开发商生存根本，例如2008~2009年和2011~2012年上半年，尽管行业整体向下但中小开发商大规模倒闭的很少，原因就在于有过冬的资金，即使像绿城这样眼看就要在2012年倒下的中型开发商，也能靠影子银行融资在2013年实现“咸鱼大翻身”。凡是资金紧缩时期，必然是中小开发商退出或被大开发商兼并的时期。从2013年开始，整个行业环境都有利于大开发商，而不利于小开发商。资金面的全面紧缩将让中小开发商生存越来越难，越来越边缘化。预计未来因资金链爆发导致中小开发商出险的事会越来越多，大鱼吃小鱼的事将难以避免。

再次就是经营模式分化的加剧。资金面全面紧缩意味着开发门槛提高、资金成本上升和净利润的下滑，房企必然会选择抱团取暖以降低开发风险，2013年大城市联合拿地或联合开发成为主流，上海这一比例达到16%，未来这一比例还将上升；另一方面，资金成本上升必然要求出精品和差异化以提高利润率。因此，不管是大开发商回归一、二线城市，还是像万科做城市配套，或是像保利全面介入养老地产，或是开发商参股金融业，都是意图通过精耕细作来对冲资金成本上升的影响，而坚持传统经营模式的开发商会越来越少。此外，缩短开发周期，通过存量物业改造和股权收购来保持市场一定占有量，降低资金杠杆和依赖，也是经营模式分化的表现。

总而言之，房地产行业融资的全面紧缩，应放在我国经济去杠杆、利率市场化加速和行业渐进去泡沫的过程中来理解和看待，作为资金密集型、杠杆率最高的行业之一，房地产受其影响很大，而这一影响也将是长期的，而2014年将是影响全面体现的一年，这可能将是改变2014年甚至是未来几年我国房地产市场结构、模式和周期的最大因素。