长三角一体化城市群房地产格局研究_15页_2mb

长三角一体化城市群房地产格局研究总结

核心内容概述

本报告聚焦长三角一体化城市群的房地产市场格局，从房地产投资依赖度、市场容量、市场价格和居民杠杆率四个维度，对2016-2021年长三角41个城市房地产发展情况进行分析，揭示区域房地产市场的变化趋势与未来潜力。

一、房地产投资依赖度

1.1 各城市依赖度格局

• 上海市：房地产投资依赖度整体较低，呈下降趋势。2016-2021年均值为11.9%，2016年最高为13.5%，2019年最低为11.1%。
• 江苏省：依赖度整体较低，苏北苏南地区分化明显，近三年依赖度有所上升。2016-2021年均值为10.6%，2020年最高为11.7%。南京、苏州、扬州依赖度最高，其中南京近三年均值达17.4%。
• 浙江省：依赖度整体较高，近三年呈上涨趋势。2016-2021年均值为15.8%，2020年最高为17.7%。杭州、湖州、嘉兴依赖度最高，其中杭州近三年均值达21.4%。
• 安徽省：依赖度整体较高，近三年微涨。2016-2021年均值为18.9%，2017年最高为19.9%。阜阳、蚌埠、六安依赖度最高，其中阜阳近三年均值达30.0%。

1.2 依赖度变化趋势

• 2019-2021年年均增幅与2016-2018年对比，长三角房地产依赖度呈现分化发展。
• 增幅≥4%：7个城市，包括江苏1个、浙江2个、安徽4个。
• 0≤增幅<4%：14个城市，包括江苏6个、浙江6个、安徽2个。
• -4%≤增幅<0：17个城市，包括江苏6个、浙江2个、安徽8个。
• 增幅< -4%：3个城市，包括浙江1个、安徽2个。

二、市场容量

2.1 商品住宅销售量格局

• 江苏 > 安徽 > 浙江 > 上海，交易量年均值超千万方的城市有9个。
• 江苏省：成交量最大为苏州（1863万方），南京、无锡、南通、徐州等城市成交量较高。
• 浙江省：成交量最大为杭州（1401万方），宁波、湖州、金华等城市表现较好。
• 安徽省：成交量最大为合肥（1129万方），安庆、马鞍山、淮南等城市成交量较低。

2.2 商品住宅销售量变化趋势

• 2019-2020年商品住宅年均成交总量达31422万平方米，比2017-2018年增加1593万平方米。
• 江苏 > 浙江 > 安徽 > 上海，年均增量超100万方的城市有10个。
• 江苏省：增量最大的为徐州，主要因房价连续上涨带动成交量。
• 浙江省：增量最大的为宁波。
• 安徽省：大部分城市成交量减少，蚌埠、池州、黄山等城市变化较小。

三、市场价格

3.1 商品住宅价格水平

• 上海 > 浙江 > 江苏 > 安徽，均价超过15000元/平方米的城市有15个。
• 上海均价55235元/平方米，江苏省均价14480元/平方米，浙江省均价17463元/平方米，安徽省均价8130元/平方米。
• 高价城市包括南京、杭州、苏州、合肥等，其中南京和杭州均价最高，分别为29871元/平方米和30839元/平方米。

3.2 商品住宅价格增速

• 江苏 > 浙江 > 安徽 > 上海，均价增速超过10%的城市有11个。
• 江苏省：无锡、常州、宿迁、盐城等城市涨幅较大。
• 浙江省：绍兴、湖州、金华等城市因新区建设或承接外溢客户而价格上涨。
• 安徽省：马鞍山、芜湖、黄山、蚌埠等城市因经济带动或旅游地产而价格上升。

四、居民杠杆率

4.1 各城市杠杆率格局

• 安徽 > 上海 > 江苏 > 浙江，2021年长三角住户存贷比均值为1.32，低于全国均值1.48。
• 浙江省杠杆率最低，部分城市如嘉兴住户存贷比仅为0.44，显示居民购房杠杆较低，但交易活跃。
• 安徽省部分城市如合肥、蚌埠等因市场火热，杠杆率相对提高。

五、房地产市场整体格局

5.1 市场分类

• 交易量价高、涨幅大：19个城市，主要集中在长三角核心城市及都市圈，如上海、南京、苏州、杭州、合肥等。
• 依赖度高、杠杆率低：11个城市，如江苏的扬州、泰州，安徽的铜陵、淮南等，具备较大的发展潜力。

关键信息总结

• 长三角房地产市场在整体上表现活跃，但各城市发展不均衡。
• 上海依赖度低且持续下降，表明其经济结构已从地产转向其他产业。
• 江苏省呈现南强北弱格局，苏南城市依赖度下降，苏北城市依赖度上升。
• 浙江省依赖度高且持续上涨，杭州作为核心城市带动全省市场。
• 安徽省依赖度高，但市场容量较小，部分城市如阜阳、蚌埠依赖度突出。
• 居民杠杆率方面，浙江最低，安徽最高，反映不同城市居民购房行为差异。
• 整体来看，长三角房地产市场正处于转型期，核心城市带动区域发展，部分城市仍有增长空间。

数据来源与免责声明

• 数据来源：58安居客房产研究院，基于市场公开信息及自有监测数据。
• 报告内容仅供参考，不构成任何投资建议，因数据时效性和获取局限性，报告观点可能随时间变化。

报告作者

• 首席分析师：张波
• 高级分析师：朱鹏
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