1. 过去五十年各国房地产浪潮的发生与破裂
1.1 不同国家房地产浪潮上涨和下跌过程较为对称
1970 年至今，十二个国家经历了 33 次房地产浪潮，其中，爱尔兰 1994 年到 2013 年的房价指数涨幅最大，在 2007 年第四季度达到顶峰，实际房价为 1994 年第四季 度的 3.35 倍，2013 年第一季度结束了这次房地产浪潮，实际房价为 1994 年第四季 度的 1.65 倍。2009 年至今，十二个国家陆续进入了最近的一次房地产浪潮，房价都 有着一段快速上涨的阶段，部分国家已经进入了房价下跌的阶段，如德国、丹麦和波 兰，个别国家还在持续的上涨过程中，如俄罗斯。
随着时间的推进，不同国家的房价浪潮趋同性增强。基于房地产浪潮的聚集状 态，我们将过去五十年的房地产浪潮分为四个阶段，分别是 1970-1982 年的第一阶段 房地产浪潮、1978-2009 年的第二阶段房地产浪潮、1993-2013 年的第三阶段房地产 浪潮以及 2009 年至今的第四阶段房地产浪潮。从数量上来看，同一阶段经历房地产 浪潮的国家数量随时间的推进呈现上升趋势；从形态上来看，同一阶段不同国家的房 价峰值落入的时间区间也在不断缩小，第一阶段不同国家房价峰值分布在 1973-1980 年间，峰值发生的时间间隔较大，第二阶段峰值发生在 1985-1991 年间，第三段峰值发生在 2006-2008 年间，最后一段峰值发生在 2022-2023 年间。
房地产浪潮中下跌周期一般不超过 6 年，其中第三次房地产浪潮的下降幅度普 遍小于上涨幅度。在前三段房地产浪潮中，快速上涨周期从 8 个季度到 54 个季度不 等，下跌周期仅有第二次房地产浪潮中日本超过 70 个季度，其余的下跌时长均在 5- 28 个季度之间，远低于上涨所需的时长。其中，第三次房地产浪潮房价下降幅度往 往远低于房价的上涨幅度，仅有上涨幅度的 1/3 到 2/3，下降的时长大多在 24 个季 度以内。
大多数房地产浪潮房价上涨和下跌过程对称性较强。从图表 6 来看，在已经结 束的前三段房地产浪潮中，16 次房地产浪潮上涨和下跌过程对称度指数小于 0.3（英 国和西班牙第一段房地产浪潮具有两个上涨下跌过程），结合图表 4 来看，10 次房地 产浪潮上涨和下跌过程明显比较对称，8 次房价上涨明显快于下跌，2 次房价上涨明 显慢于下跌。其中，第一次房地产浪潮中英国（紫色阶段）、日本和西班牙（两个阶 段）的涨跌曲线较为对称，英国（蓝色阶段）、新西兰和爱尔兰房价上涨速度大于下 降速度，丹麦的房价上涨速度小于下降速度；第二次房地产浪潮中仅西班牙的房价上 涨和下降过程较为对称，英国、日本和丹麦的房价上涨速度均大于下降速度；第三次房地产浪潮的 8 个国家中有 5 个国家房价上涨和下跌过程较为对称，波兰和丹麦的 房价上涨速度大于下降速度，英国上涨速度小于下降速度。 第四段房地产浪潮的刚刚步入下跌周期，目前大部分国家房价上涨和下跌过程 明显对称。所选国家中除了俄罗斯房价还处于上涨过程，其他国家都已经陆续进入了 房价下跌的周期，图表 6 中，9 次对称度数值小于 0.3，大部分国家的下跌初期速度 与上涨后期速度和形态较为一致。
1.2 房价泡沫破裂反映大区域的经济变动
同一阶段不同国家房价泡沫破裂原因相似。区别于同一阶段房价上涨原因的多 样性，同一阶段不同国家房价泡沫破裂的原因大体相同。第一阶段英国和日本受到第 一次石油危机的影响，叠加自身存在产能过剩、金融体系泡沫等问题，社会出现严重 滞涨导致了房价泡沫的破裂；第二阶段房地产价格快速下跌是日本和英国在资产过 热的情况下政府实施的紧缩性货币政策所导致；第三阶段各国房地产泡沫破裂是受 到次贷危机的影响，美国 2006 年房价见顶，房价下跌的浪潮随后蔓延至全球其他国 家，大部分国家房价在 2007 和 2008 年达到峰值后迅速下降。
二十世纪七十年代日本和英国对石油的依赖使得两国经济严重受到石油危机的 影响。1974 年日本和英国分别有 71%和 52%的能源供给来自原油，。在能源进口方面， 英国 98%的进口能源是石油。因此，石油价格的大幅度上涨对两国经济发展有着严重 的负面影响，使得经济基本面发生了一定程度的衰退。
次贷危机对全球金融市场的打击，是第三阶段房地产泡沫破裂的直接原因。第 三阶段房地产浪潮的 8 个国家的房价峰值集中在 2006-2008 年间，房价和股价的下跌开始时间较为一致，但市场底部比房价底部更快到达，所有国家均在 2009 年初达 到了股票市场指数最低点，但这些国家房价见底时间集中在 2012 和 2013 年。
2. 核心城市房地产发展特征
2.1 核心城市住宅价格复盘
发达国家核心城市人口数量平稳，中国核心城市人口量持续上升。大多数发达 国家核心城市人口数量在 1970-2022 年间保持平稳或缓慢上升，东京在 1970-2010 年 间人口增速较大，2010 年后增速放缓人口量逐渐趋于稳定。北京、上海、深圳和香 港在 1970-2022 年间人口数量持续上涨，北京和上海 CAGR 分别为 3.07%和 3.03%， 深圳 CAGR 达到 13.03%。
2.1.1 北京、上海、深圳
从购房数据来看，中国核心城市二手房挂牌价指数陆续达到平衡状态。北京的 二手房挂牌价在 2017 年 6 月达到峰值，2 年 CAGR 为 38.64%，在紧缩的房地产政策 落地后，二手房挂牌价格先是经历了半年左右的小幅度下跌，之后价格处于相对稳定 状态；上海和深圳的房地产紧缩政策力度小于北京，所以在 2017 年后，两个城市的 二手房挂牌价增速有所放缓，但总体还是呈现上升态势，上海和深圳的二手房挂牌价 分别在 2021 年 7 月和 2021 年 2 月达到峰值，在短期小幅度下调后保持稳定。 2015 年至今，深圳二手房挂牌价涨幅最大，8 年涨幅超过 150%。2023 年三个城 市二手房挂牌价都处于平衡状态，于 2015 年相比，北京二手房挂牌价涨幅约为 85%， 上海二手房挂牌价涨幅约为 120%，深圳二手房挂牌价涨幅超过 150%。
上海二手房成交价格持续上涨，房价与人均 GDP 比在过去 15 年较为稳定。北京 和深圳的二手房价格分别在 2017 年和 2021 年达到顶峰，之后北京二手房价格较为 稳定，深圳房价经历小幅度下跌后处于稳定状态，上海在过去十五年间二手房均价持 续上涨。从二手房价格于人均 GDP 的比例来看，北京二手房价格与人均 GDP 比在 2017 年 8 月达到最大值为 68.77，之后持续下降，到 2022 年 12 月该比例为 41.30。上海 房价与人均 GDP 比在过去十五年间较稳定，多数时间在维持在 40-50 区间内。深圳 房价与人均 GDP 比在 2020 年 12 月达到最大值为 67.30，之后快速降至 40-50 区间。 从成交量来看，北京和上海二手房成交量持续上升，深圳 2021 年成交量有所回落。
2017 年中国核心城市房价的相对稳定得益于中央和地方密集的房地产调控政策 的落实。从房价来看，2017 年三个核心城市的房价走势都有着一定的变化。2017 年 是房地产调控政策密集出台的一年，中央政府在 2016 年末的中央经济工作会议中强 调了“住房不炒”的房地产长效机制。随后，各地区因地制宜发布房地产紧缩政策， 从限购、限售、限贷、提高利率等多方面减少民众的购房需求。同时政府完善租房机 制和共有产权机制，推动房地产行业的健康成长。因此，2017 年是北京、上海和深 圳房价的拐点时间，房价增速减弱，平均价格维持在一个较为稳定的状态。
2021 年深圳的房地产价格走势变化与深圳 2020 年 7 月开始的持续性楼市收紧 调控相关。2020 年 7 月 15 日深圳住建局出台了《关于进一步促进我市房地产市场平 稳健康发展的通知》，随后各项房地产调控的实施严厉打击楼市投机行为，使得深圳 的房价得以维持一个较为稳定的水平。
北京、上海和深圳商品房成交量较为稳定，2020-2022 年北京和上海商品房库存 较为稳定，深圳商品房库存上升。三个核心城市商品房成交量的走势一致，2015 年 成交量最高，上海成交 20.87 万套，北京成交 10.89 万套，深圳成交 6.63 万套，2017 年和 2018 年成交量较低，之后呈现缓慢回升的趋势。从库存来看，2020 年-2022 年， 北京商品房库存最多，上海商品房库存较少，两个城市的商品房库存较为稳定，深圳 商品房库存持续上升。
从租房数据来看，北京和上海的租房价格指数变化较为相似，深圳租房价格指 数近两年呈现下降趋势。2014-2016 年上海租房价格快速上涨，并在 2016 年初达到 第一个顶峰，北京和深圳在 2018 年达到租房价格的顶峰。2018 年之后北京和上海的 租房价格变动趋势较为相似，都在 2020 年末开始有一个较快的增长，并都在 2021 年 中旬达到第二次的顶峰。
北京、上海和深圳的二手房租金收益率持续走低，远低于无风险利率，二手房的 租房供给量在长期下降后有缓慢上升的趋势。基于中原地产二手房租金收益率数据， 从 2008 年至今，北京租金收益率从 3.36%下降至 1.18%，上海租金收益率从 2.84%降 至 1.64%，深圳租金收益率从 3.53%降至 1.46%。从 2009 年开始，3 个城市的租金收 益率始终低于无风险收益率，截至 2023 年 10 月，租金收益率比无风险收益率大约 低一个百分点。从租房供给量来看，北京在 2015 年 7 月达到最大值为 24.42 万套， 上海在 2017 年 2 月达到最大值为 30.40 万套，深圳在 2015 年 8 月达到最大值为 17.48 万套。近五年三个城市的租房供给量长期走低，每月供给量均在 10 万套以下， 2022 年下半年开始三个城市的二手房租房供给量在缓慢上升。
2.1.2 东京
从购房数据来看，东京房价指数持续上涨。2002-2023 年，日本房价指数变化幅 度较小，总体呈现先跌后涨的走势，CARG 为 0.17%，东京房价指数总体呈现上涨趋 势，CAGR 为 1.78%。东京房价在 2005-2008 年快速上涨，受到次贷危机的影响 2008- 2010 年房价快速下跌。2012 年安倍再次当选首相后推行“安倍经济学”，通过激进货 币政策、灵活财政政策和结构性改革实现宏观经济回暖，同年日本房价反弹，东京房 价上涨速度加快。
东京公寓与人均 GDP 比先下降后上升，新建一户建与人均 GDP 比持续上升。2015 年 11 月东京 70 平米公寓的平均房价为 5063 万日元，2023 年 11 月的平均房价为 7136 万日元，8 年 CAGR 为 4.38%；2015 年 11 月东京新建一户建平均房价为 6029 万 日元，2023 年 11 月平均房价为 8082 万日元，8 年 CAGR 为 3.92%。从房价与人均 GDP 比来看，东京公寓价格与人均 GDP 比先下降，在 2014 年达到最低点为 7.52，后持续 上升，2018 年该比例为 10.03；东京新建一户建价格与人均 GDP 比从 2015 年起持续 上升，2018 年该比例为 13.10。
东京都二手房成交量较为稳定、二手房库存量呈现上升趋势。2014-2023 年东京都 的二手房成交量较为稳定，月交易量维持在 3000 套左右；二手房上新量维持在一个 较为稳定的数量，月上新量维持在 15000 套左右；二手房库存量波动较大，2019 年 1 月达到峰值为 48796 套，2020 年 5 月开始库存迅速减少， 2021 年 4 月达到底部 34184 为套，之后二手房库存开始逐步上升。
从租房数据来看，东京租房价格指数在 1994 年之前保持较高的增速，1999 年之 后租房价格较为稳定。1970 年至 2023 年东京和日本平均租房价格指数的走势一致， 日本平均租房价格指数涨幅略大于东京，1999 年房价达到高点后租房价格保持平稳 状态。由于日本租房法律的约束，如果房东想要涨租金，需要得到租客同意才行；同 时，如果租客按时交租，房东也不能驱赶租客，因此日本租房价格得以长期保持在一 个稳定的状态。
东京公寓租金收益率呈现下降趋势，且始终远高于无风险收益。东京公寓租金 增长缓慢，2009 年 11 月每平方米年租金为 3.86 万日元，2023 年 11 月每平方米年 租金为 5.08 万日元，CAGR 为 1.97%。从租金收益率来看，2009 年至今租金收益率持 续下降，2009 年 1 月租金收益率为 6.77%，2023 年 11 月租金收益率为 4.99%。日本 十年国债利率较低，多年维持在-1%到 1%之间，对比来看东京公寓的租金收益率始终 远高于无风险收益率。
2.1.3 纽约、洛杉矶
从购房数据来看，洛杉矶房价指数弹性较大，房价增速大于纽约。美国 20 大中 城市的平均房价、纽约房价以及洛杉矶房价都在 2009 年下跌至 2003 年的水平，之 后持续上涨。洛杉矶房价指数弹性最大，上涨和下跌速度远高于美国 20 大中城市的 平均水平。纽约房价较为平稳，指数波动较小，2009-2023 年房价指数上涨速度略小 于美国 20 大中城市的平均水平。
美联储的量化宽松政策是 2020-2022 年美国房价的快速增长的原因。2020 年初 至 2022 年第一季度美联储低利率刺激消费，带动了房地产销量的增加。2020 年 4 月 美国房屋销售量为 56.9 万套，2020 年 7 月房屋销售量增加至 101.9 万套，因此房价 在此期间迅速抬升，2022 年随着美联储加息和房屋销售量的下降，美国房价也有所 下跌。
从房价与人均 GDP 比来看，纽约房价负担较为平稳，洛杉矶房价负担持续上升。 从 2015 年至今，纽约房价呈现缓慢增长趋势，洛杉矶房价增长速度较快，2020 年 9 月洛杉矶平均房价超过纽约，2022 年 12 月，纽约平均房价为 76.58 万美元，洛杉矶 平均房价为 90.80 万美元。从房价与人均 GDP 比来看，2015 年-2020 年，纽约和洛 杉矶该比例持续上升，纽约房价与人均 GDP 比较小，2020 年该比例为 8.32；洛杉矶 房价与人均 GDP 比较大，2020 年该比例为 12.38。
纽约二手房库存呈上升趋势，洛杉矶二手房库存呈下降趋势。纽约二手房库存 量较小，二手房上新量保持在每月 1000-2000 套，二手房库存波动上升。洛杉矶二手 房库存量约为纽约的 2-3 倍，二手房上新量保持在每个月 4000-6000 套，二手房库 存整体呈现下降趋势。
从租房数据来看，纽约和洛杉矶租房价格持续上升且增速稳定。不同于房价的 涨跌变动，美国租房价格的走势在次贷危机中没有收到较大的影响，1981 年至 2023 年始终呈现上涨的态势。纽约和洛杉矶房租价格走势较为统一，高于美国整体的租房 价格指数增速。2023 年 10 月，美国整体的租房价格是 1981 年 1 月的 4.80 倍，纽约 的租房价格是 1981 年 1 月的 5.22 倍，洛杉矶 2017 年 12 月的租房价格是 1981 年 1 月的 4.40 倍。
纽约租房价格高于洛杉矶，租金收益率先下降后上升且始终高于无风险利率， 洛杉矶租金收益率持续下降，2023 年租金收益率低于无风险利率。2015 年 7 月纽约 租房平均年租金为 3.30 万美元，2023 年 7 月为 4.27 万美元，8 年 CAGR 为 3.29%； 2015 年 7 月洛杉矶租房平均租金为 2.39 万美元，2023 年 7 月为 3.45 万美元，8 年 CAGR 为 4.70%。从租金收益率来看，纽约租金收益率先下降后上升，2021 年 1 月租 金收益率最低为 4.28%，2023 年 10 月租金收益率为 5.80%；洛杉矶租金收益率呈现 波动下降趋势，2023 年 10 月租金收益率为 3.73%。随着美联储连续加息，2020 年2023 年美国无风险收益率持续上升，2023 年 8 月洛杉矶租金收益率首次低于无风险 收益率。
2.1.4 伦敦
从购房数据来看，伦敦房价指数从二十一世纪起增速超过英国平均水平。二十 一世纪之前伦敦和英国平均房价指数增速较为一致，二十一世纪后伦敦房价指数增 速远高于英国平均房价增速，随着时间的推进两者差距越来越大。
伦敦房屋销售量在 2008 年断崖式下跌，之后维持在每年十万套左右。1996-2007 年间伦敦年房屋销售量始终超过十二万套，2008 年房屋销售量仅有八万套左右， 2009-2015 年房屋销售量持续上升超过十二万套后开始了连续五年的销量下滑，2008 年之后，伦敦年房屋销售量维持在十万套左右。
伦敦房价与年收入比率高于英国其他地区，房价与人均 GDP 比呈现上升趋势。 2021 年伦敦所有区域的房价与人均年收入比都超过 10，其中肯辛顿-切尔西区该比 例最高为 36.52。从房价与人均 GDP 比来看，1998-2022 年伦敦房价与人均 GDP 比持 续上升，从 1998 年的 4.12 上升至 2022 年的 9.19,CAGR 为 3.55%。
从租房数据来看，伦敦私人住宅租金指数持续上升，增速略高于英国平均私人 住宅租金指数。2023 年伦敦租金指数为 150.00，是 2005 年的 1.50 倍，英国平均私 人住宅租金指数为 140.10，是 2005 年的 1.40 倍。与房价指数不同，伦敦私人住宅 租金在过去 18 年间始终稳定上涨。
伦敦联排租房收益率持续下降，2023 年英国加息使得租房收益率低于无风险收 益率。2005 年 10 月伦敦联排房屋年租金为 1.68 万美元，2023 年 10 月伦敦联排房 屋平均年租金为 2.63 万英镑，CAGR 为 2.51%。从租金收益率来看，伦敦联排房屋的 租金收益率呈现下降趋势，2005 年 1 月租金收益率为 7.23%，2023 年 10 月租金收益 率为 4.67%。2021 年 12 月起，英国进行了 14 次加息，十年期国债利率不断上升， 2023 年 7 月无风险收益率超过伦敦联排房屋的租金收益率。
2.2 核心城市住房情况横向对比
东亚国家核心城市房价负担压力较大，住房抵押贷款占家庭可支配收入比例较 高。在选取的核心城市中，根据 NUMBEO 的统计数据，在过去的 18 个月内，东亚国家 的房价与家庭可支配收入比较高，北京、上海、深圳和香港该比例超过 40，美国房 价与家庭可支配收入比较低，纽约和洛杉矶该比例小于 10。住房抵押贷款占家庭可支配收入比的高低和房价与家庭可支配收入比较为一致，北京、上海、深圳和香港该 比例超过 250%。
随着时间推移，发达国家核心城市房价与人均 GDP 比较为平稳，发展中国家该 比例呈现上升趋势。纽约、洛杉矶、东京和伦敦房价与人均 GDP 比为 10 左右，且随 着时间几乎不变。北京、上海和深圳的房价与人均 GDP 比较大，且随着时间推移呈现 上升趋势。
不同国家核心城市租金价格差距大，发达国家核心城市的租金收益率较高。从 平均租金水平来看，过去 18 个月纽约三室每月平均租金高达 6050.14 美元，东京三 室平均月租金仅为 1178.70 美元，两者相差 4 倍左右。从租金收益率来看，大部分国 家核心城市的租金收益率呈现下降趋势，但发达国家核心城市的租金收益率较高， 2015 年 7 月-2023 年 10 月，发达国家的租金收益率大多在 4%-5%，中国的三个核心 城市租金收益率较低，租金收益率长期维持在 1%-2%的区间。
2.3 小结
核心城市的房价与人口和城市化发展相匹配，房价下调后反弹速度高于平均水 平且具有持续走高的趋势。1）长期来看核心城市的房价在人口持续流入的情况下总 体保持一个较为稳定的上涨速度。2）核心城市的房价走势与全国平均房价走势是相 似的，但是房价调整到低点后，核心城市的房价反弹力度更大，上涨速度更快，会在 较短时间内到达更高的价格。3）从较长的时间尺度看，核心城市房价会与全国平均 房价的差距越来越大。 核心城市平均房价负担总体呈现上升态势或平稳态势，很少有长期持续下降的 情况。1）从房价与人均 GDP 比来看，发达国家核心城市的房价与人均 GDP 比大多维 持在 10 左右，且随时间变化不大，中国核心城市房价与人均 GDP 比较大，且随着时 间推移呈现上升趋势。2）东亚国家的房价与家庭可支配收入比普遍较高，且住房抵 押贷款与收入比较高。
核心城市租金上涨平稳，受房价下调的影响较小；与其他核心城市不同的是，中 国核心城市租金收益率低于无风险收益率。1）不同于房价具有明显的上涨和下跌的 波动，核心城市的租金大多保持一个较为稳定的增速持续增长。2）核心城市的租金 上涨速度普遍略高于全国平均租金上涨速度。3）中国核心城市租金收益率低于无风 险收益率，与其他国家核心城市的情况有着较大的差异。
3. 房地产健康稳定发展是经济稳健增长的重要动力
3.1 房地产浪潮中房价最大跌幅在 30%左右
房地产浪潮的下降过程中，核心城市房价跌幅与全国平均水平较为统一。从美 国、英国以及两国的核心城市房价指数变化可以看到，核心城市的房价变动方向和时 间与国家平均水平相吻合。从跌幅来看，2007 年 1 月-2012 年 1 月，美国平均房价 跌幅为 33.30%，纽约房价跌幅为 25.89%，洛杉矶房价跌幅为 39.63%。2007 年 9 月2009 年 4 月，英国平均房价跌幅为 17.99%，伦敦房价跌幅为 17.79%。
各国房地产浪潮末期房价约为最高值的 70%。在前三段房地产浪潮的 18 次房地 产泡沫中，有一半下跌幅度大于 30%，并且有一半下跌幅度在 20%-40%之间。所以， 房地产浪潮末期房价大约为最高房价的 70%。由于核心城市与国家平均跌幅较为一致， 因此核心城市房价跌幅也在 30%左右。
美国和日本房地产投资占 GDP 比重近二十年呈现下降趋势，中国房地产投资占 GDP 比重先上升后下降。中国房地产投资占 GDP 比重在 2000-2014 年快速上升，从 3.31%上涨到 10.00%，CAGR 为 8.22%，2015-2020 年该比重较为平稳，2021 年开始下 降，2023 年该比重为 7.07%。美国房地产投资占 GDP 比重先上升后快速下降，主要原 因是二十一世纪初信贷宽松增加房地产需求，在经历次贷危机后房地产不断去泡沫 使得房地产投资占 GDP 比重迅速下降，后续在经济修复过程中该比例平稳上升，在上升至 4-5%趋于平稳状态。相比起美国，日本 2000 年后房地产始终处于一个资产泡 沫破裂后的经济持续修复的状态，房地产投资占 GDP 比重以平稳速度缓慢下降。
房地产业对经济贡献较高且较为稳定，房地产产业链的发展是经济增长的重要 动力之一。美国、英国、日本等国家房地产业对 GDP 的贡献常年维持在 10%以上， 2021 年美国房地产业占 GDP 比重为 11.58%，英国为 11.65%，日本为 11.93%，新西 兰 2020 年房地产占 GDP 比重高达 16.67%。德国、西班牙等西欧国家房地产业对 GDP 的贡献常年维持在 8%以上，2021 年德国房地产业占 GDP 比重为 9.30%，西班牙为 10.95%，奥地利为 8.36%，丹麦为 8.24%。
大部分国家房地产资产在家庭总资产中占比大，且随时间推移该比例较为平稳。 除了日本，其他国家房地产占家庭总资产的比例均长期超过了 30%，其中美国房地产 约占家庭总资产的 1/3，德国房地产约占家庭总资产的 1/2。
3.2 具备完善保障性住宅的国家：新加坡
中国保障房政策密集出台，更完善的保障房体系有望逐步落地。过去二十五年 间，中央从购房、城市更新和租房角度不断提出房地产的保障性政策，且随着时间的 推进，政策推出的速度也在不断加快。2023 年中央提出了房地产的“三大工程”：面 向购房群体的“保障性住房”、面向城市更新的“城中村改造”以及提高城市人性的 “平急两用”公共基础设施建设。
新加坡具备完善的公共住房政策，基本实现“居者有其屋”。新加坡超高的居民 住房自有率得益于完善的保障性公共住房体系。新加坡的住房类型分为组屋、执行共 管公寓、私人公寓和有地住宅，其中组屋作为最大规模的保障性住宅承载了大多数新 加坡公民和永久居民的住房需求。1960 年建屋发展局成立，1964 年发布人民置业计划，使得绝大多数家庭拥有了自己的房屋。二十世纪九十年代到二十一世纪初新加坡 政府开始不断升级改造公共住房的居住条件，在改造基础的居住条件后又针对老年 人、住宅生态和购房公积金等方面进行了进一步的改进，同时在质和量上保证居民的 居住体验。
新加坡组屋占比超过 70%，约 80%的人口居住在公有住宅中。新加坡房地产构成 中占比最大的房屋类型是组屋，2000 年组屋数量占到所有房产数量的 81.10%，2022 年该比例下降到 71.99%；其次是共管公寓和住宅公寓，2000 年占比为 11.10%，2022 年该比例上升至22.46%；有地房产以及其他类型住宅占比较小，2022年占比不足6%。 从居住在公有住宅的人口占总人口的比例来看，1989 年新加坡住在共有住宅的人口 比例为 88%，到 2022 年该比例下降至 77%。
从购房数据来看，新加坡保障性住房的价格比较稳定，商品房价格持续上涨。新 加坡房价从 2005 年-2021 年上涨，组屋、私人无地住宅和私人有地住宅房价指数 5 年 CAGR 分别为 13.94%、12.16%和 15.74%，2011 年 12 月政府开始实施额外的卖家印 花税后房价较为稳定，组屋房价呈现下降趋势，私人无敌住宅和私人有地住宅房价缓 慢上涨。2020 年政府采取宽松货币政策刺激消费，房价进行了下一轮的快速攀升， 直至 2023 年 4 月政府提高额外印花税，房价增速才有了降低的趋势。
新加坡组屋购房负担较小，组屋房价与人均 GDP 比例呈现下降趋势。新加坡 3- room 和 4-room 的二手组屋房价变化较为一致，总体来说住房负担远小于其他核心城 市。3-room 二手组屋房价与人均 GDP 比例在 2009 年达到峰值 6.91 后持续呈现下降 趋势，2022 年该比例为 4.59；4-room 二手组屋房价与人均 GDP 比例同样在 2009 年 达到峰值 9.04 后持续呈现下降趋势，2022 年该比例为 6.48。
新加坡 3-room 组屋二手房销量较为稳定，4-room 组屋二手房销量稳步上升。 2009 年 3-room 和 4-room 组屋二手房销量都达到了顶峰，年销售量分别达到了 10394 套和 13663 套，随着价格的上升和印花税政策的实施，2010-2013 年组屋二手房销售 量持续下降，2014-2022 年 3-room 组屋二手房销量维持在每年 6000-8000 套，4-room 组屋二手房销量呈现上升趋势，2021 年销量达到 13235 套。
从租房数据来看，新加坡租金价格总体呈现上涨趋势，租售比稳定且组屋租售 比高于私人有地住宅租售比。与房价指数走势不同的是，私人有地住宅和组屋的租金 价格指数走势较为一致，组屋租金指数 17 年 CAGR 为 6.50%，私人有地住宅租金指数 17 年 CAGR 为 5.59%。从租金收益率来看，组屋租金收益率较为稳定，约为 6%，高于 大部分国家商品房和二手房的租金收益率；私人有地住宅租金收益率持续下降，8 年 下降了 1.18 个百分点。
新加坡组屋租金收益率较为平稳且远高于无风险收益率。2007 年 6 月-2023 年 9 月，3-room 组屋租金收益率维持在 6%-9%之间，4-room 组屋租金收益率维持在 5%- 8%之间，无风险收益率在 1%-4%之间，租金收益率较为稳定且远高于无风险收益率。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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