中国房地产的沃尔克时刻来了?
生命不止,沸腾学习。
申明,这一次略有点标题党了哈。
最近Get到了一些新鲜、有趣的房地产观点,道士君在此和大家分享一下。
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中国可能正在面临"沃尔克时刻",房地产调控不会轻易退出。
用通俗的语言来说,"沃尔克时刻"就是指美联储前主席沃尔克,在1980-1982年期间,用提高利率,也就是加息的手段应对严重的高通胀。
结果减少货币供应、压抑消费的加息,提前引爆了美国的经济危机,加速了市场出清,最终树立了美联储信誉,奠定了低通胀、高增长的大时代基础。
这就是"沃尔克时刻",牺牲短期利益,换取长期目标的实现。
中国可能也迎来了"沃尔克时刻"。过去十年来所熟知的模式——"经济好的房地产紧一紧,经济不好的时候就松一松"这种以房地产作为宏观调控工具的操作或将成为历史。不仅如此,此轮对房地产的管控触及房地产公司的根本——与银行的资金往来。从去年底开始实施的"三道红线"对房地产公司的融资、负债规模做了严格的限制。
野村强调,此轮房地产调控力度空前,而且可能没有回旋余地。 一方面,房地产是导致中国贫富差距扩大的根源所在,在"共同富裕"大旗下,至少眼下政府似乎愿意牺牲部分经济增长的稳定性来遏制房价,从而遏制贫富差距扩大;另一方面,高房价也是阻止人们生育意愿的"三座大山"之一,而生育率低迷是中国目前面临的除贫富差距和中美竞争外的第三个主要问题。
从2015年提出的供给侧结构性改革,2016年提出"房住不炒"开始,其实我们走了另一条路,不再以"GDP增长高低"衡量经济发展的速度,而是寻求着质量发展,颇有点病树前头万木春的味道。
从反垄断、反资本无序扩张、成立北交所这一系列的举措大概可以看出来,我们正在走一条难而正确的道路。
有经济专家称,现在我们经济体暂时还没有做出明确选择,而是通过诸多政策严格控制债务规模和泡沫水平,也就是短期内不会大幅度加息刺破债务问题走"沃尔克时刻",也不会大幅度降息进一步增加泡沫走"明斯基时刻",而是尽可能的维持经济体稳定,通过发展时间来挤出债务和泡沫,房地产调控确实不会轻易退出。
2
三道红线更像是巴塞尔协议,不可能撤回,但可能完善。
先来看看三条红线:
1、剔除预收账款的资产负债率不得大于70%,类似【资本充足率】,均为用杠杆约束规模。
2、净负债率不得大于100%,类似【LCR流动性覆盖比率】,与短期偿付能力有关。
3、现金短债比不得小于1倍,类似【NSFR净稳定融资比率】,与长期偿付能力有关。
这三条红线一出,堪比在中国房地产领域的"巴塞尔协议"了,瞬间给已经逐渐金融化资本化运作的房企产企业套上了紧箍咒。
造城这一现象的主要原因是和房地产这些年的走势密切相关,接连不断的房价上涨,使得那么疯狂举债囤地的房地产企业获得巨额时间差距。
当前只是房地产市场拐点初期,随着见顶回调的开始,如果不抓三条红线,势必会出现危机。具体道士君在此不赘述。
房企三道红线还可能学习什么?
【TLAC】总损失吸收能力,是对"大而不能倒"企业的额外监管。
【CCyB】逆周期缓冲资本,在信贷过热时提高资本要求,在信贷过冷时下调资本要求。
3
政策会反思,土地市场将迎来利好?
与教培"双减"性质不同,房地产政策的目的是稳地价、稳房价、稳预期,政策会反思,打补丁。
全国第一场集中土拍,意料之中的爆了!
触顶摇号、地王再现、高溢价.....轮番上演。
"两集中"政策的初心,是为了平衡供需,引导市场回归理性。却有点背道而行。
紧接着,第二次集中供地,就开始打补丁。
限溢价,第二次土拍新规,在保持挂牌起始价不变基础上,将土地溢价率限制在15%以内,修复房企利润空间。
转摇号、竞品质,即到达上限后,一种方式是公开摇号,一种方式是竞品质,给中小房企、资源型房企留下更多空间。
如果第二批集中供地从上次"过热"变为"过冷",第三批集中供地可能在限溢价+摇号+购地资金审查基础上,继续打补丁,趋于更规范化、更严格化。从目前各城市第二次集中土拍来看,略冷,不至于"过冷"。
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2021年GDP压力不大,2022年将可能很困难。
由于去年的低基数,今年很容易完成GDP增长6%的底线目标,上半年12%,全年有望8.2%以上。
市场普遍认为,如果不放松房地产和城投,难以实现信贷平稳增长,野村认为如果不放松房地产,2022年GDP增速可能降至5.1%,是否地产稳增长取决于是否改变GDP底线。瑞银认为,如果房地产新开工增速连续多月为负,GDP增速回落快于预期,可能转向放松地产稳增长。
5
重磅定调来了:防止引发次生金融风险。
这是底线。
8月17日,中央财经委员会第十次会议提出,"以经济高质量发展化解系统性金融风险"、"防止在处置其他领域风险过程中引发次生金融风险"。
房地产坏账可能就是"次生金融风险"之一:银行房地产对公贷款不良率迅速攀升。
若有标志性头部房企资金链断裂、债务违约,可能触及"金融稳定底线",监管转向呵护"房地产市场平稳健康发展"。
数据来源:京津冀数据研究院、野村