22城城中村改造模式、規(guī)模與行業(yè)影響探析

市場報告克而瑞研究中心 2024-02-18 10:51:36 來源:克而瑞地產研究

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  • 城市:全國
  • 發(fā)布時間:2024-02-18
  • 報告類型:市場報告
  • 發(fā)布機構:克而瑞

??導語

??城中村改造對地產銷售拉動遠遜色于棚改,房企兩類途徑方式參與。

??◎  文 / 楊科偉、俞倩倩、李詩昀

??專題視點

??7月以來,“城中村改造”提速,不僅迎來頂層政策落地,并在中央會議上多次被提及,預期未來將成為城市更新與城市發(fā)展的重點抓手。事實上,當前房地產行業(yè)也面臨深度調整期,逐步從增量房向存量房時代過渡,未來房地產市場供給側改革的重點將主要集中在補全住房保障體系、發(fā)展租房市場和共有產權住房。城中村改造作為城市更新的重要部分,通過增加保障性住房供應,可以改善市場供給結構和提升居住質量;將在房地產新發(fā)展模式建設中發(fā)揮重要作用,并通過與保障性租賃住房結合,盤活低效使用的資源,完善住房的多層次供應體系。

??PART.01

??4月底政治局會議首提超大特大城市城中村改造,已入庫項目162個(略)

??PART.02
城中村改造不同于棚改,改造范圍、模式、資金來源等四方面有差異(本節(jié)有刪減)

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??1、改造范圍:棚改面向全國、高庫存三四線受益,城中村改造主力22個超特大城市

??城中村改造的主要面向城區(qū)人口超過1000萬人的超大城市和城區(qū)人口超過500萬人的特大城市。按照國家統(tǒng)計局公布的第七次全國人口普查數(shù)據(jù),我國總共有7個超大城市,即上海、北京、深圳、重慶、廣州、成都、天津,還有15個特大城市,分別是武漢、東莞、西安、杭州、佛山、南京、沈陽、青島、濟南、長沙、哈爾濱、鄭州、昆明、大連、蘇州。

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??而上一輪的棚戶區(qū)改造面向全國所有城市,特別是去化長期承壓的廣大三四線城市,受益于棚改貨幣化安置實現(xiàn)庫存消化。比如濟寧、阜陽等2015-2018年間,年均棚改開工5萬套以上,商丘、駐馬店等個別年份開工10萬套以上,極大帶動樓市去庫存。

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??2、參與主體:棚改政府主導、地方國企主力實施,城中村改造市場化運作為主(略)

??3、資金來源:棚改依托政策性金融支持,城中村改造社會資本參與比例提高(略)

??4、改造及補償模式:棚改大拆大建+貨幣化安置,城改“留改拆增”并舉結合保障房

??棚戶區(qū)改造主要采取全面拆除+貨幣化補償為主的改造補償模式。政府主導大規(guī)模征拆,并向被征拆片區(qū)居民發(fā)放貨幣補償,居民購置商品房帶動房企銷售回款,房企購地繳納土地出讓金,最終形成資金閉環(huán)。

??但大拆大建的棚改貨幣化模式難以適配新發(fā)展階段,一是該模式存在明顯的“后遺癥”,短期內快速釋放甚至透支大量潛在購房需求,變相帶動房價地價滾雪球上漲,加劇房地產泡沫,二是貨幣補償安置可能進一步加劇財政壓力和地方債務風險。

??2021年8月,住建部發(fā)布城市更新“四道紅線”,即對城市更新過程中拆除、增減、易地安置等比例做出約束,比如拆除建筑面積比例不得大于現(xiàn)狀總面積的20%,增建面積不得大于拆除面積的2倍。

??2023年10月,住建部表示,超大特大城市城中村改造將分三類推進實施。一類是符合條件的實施拆除新建,另一類是開展經常性整治提升,第三類是介于兩者之間的實施拆整結合。城中村改造將與保障性住房建設相結合,各地城中村改造土地除安置房外的住宅用地及其建筑規(guī)模,原則上應當按一定比例建設保障性住房。

??可以預見的是,城中村改造將堅持“留改拆增”并舉,防止沿用過渡房地產化的開發(fā)建設模式,搞大拆大建。即便是拆除新建的部分項目,出于財政壓力的考慮,也大概率采用房票和實物安置,更少采用貨幣安置作為補償手段。另外,與棚改掛鉤商品房市場化體系相異,城中村改造將成為住房保障體系建設的重要一環(huán),成為保障房供給的有益補充,典型案例如深圳統(tǒng)租房。

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??PART.03
三種方法測算城中村建設面積和對地產銷售貢獻度(本節(jié)有刪減)

??城中村中主要分為兩類人口:居住在自建房中的當?shù)鼐用褚约白赓U的外地居民。我們選取了21個大中城市2020年人口普查分縣資料,假定以下前提條件:(1)各城市家庭戶結構與人口結構相同;(2)所有自建住房均位于城中村中;(3)租賃自建房的外地居民忽略不計。則:

??各城市城中村人口=城區(qū)常住人口*該城市自建家庭戶占比

??考慮到城中村居住環(huán)境較差,人均承租能力較弱,因此我們假設(4)城中村的人均住房面積為該城市人均住房面積的 50%。則:

??各城市城中村建筑面積=該城市城中村人口*該城市人均住房面積*50%

??1、城中村人口約1188-3841萬人,城中村建設面積約2.21-7.43億平

??為了更好地測算各城市城中村人口數(shù)量和城中村建筑面積,我們將按照三個維度測算了自建房比例,分別為(1)行政區(qū)全域;(2)主城區(qū)(剔除下轄縣市);(3)房價高于城市均價行政區(qū)。

??若按照行政區(qū)全域,22個超大特大城市的城中村人口共計3841 萬人,而城中村建筑面積共計 7.43 億平方米。城中村人口最高的三個城市分別為重慶市(589萬人)、成都市(270萬人)、西安市(225 萬人),而城中村建筑面積最大的三個城市分別為重慶市(1.23億平方米)、成都市(0.56 億平方米)、西安市(0.51億平方米)。

??若按照主城區(qū)(剔除下轄縣市),22個超大特大城市的城中村人口共計1958 萬人,而城中村建筑面積共計3.68億平方米。城中村人口最高的三個城市分別為重慶市(300萬人)、廣州市(175萬人)、北京市(148 萬人),而城中村建筑面積最大的三個城市分別為重慶市(0.63億平方米)、佛山市(0.29 億平方米)、廣州市(0.26 億平方米)。

??若按照房價高于城市均價行政區(qū),22個超大特大城市的城中村人口共計1188 萬人,而城中村建筑面積共計2.21億平方米。城中村人口最高的三個城市分別為西安市(357萬人)、佛山市(142 萬人)、廣州市(118萬人),而城中村建筑面積最大的三個城市分別為西安市(0.8億平方米)、佛山市(0.26億平方米)、廣州市(0.18億平方米)。具體測算情況如下圖所示:

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??2、城中村改造對地產銷售貢獻度約1%-3%,大幅縮短周期和提高拆舊比也僅3%-11%(本節(jié)有刪減)

??63 號文規(guī)定拆舊比不高于 20%,拆建比不高于 2。我們假設拆建比固定為 2 倍,如果改造周期為 7 年,拆舊比為 20%,三種測算方法下,

??22 個城市城中村改造帶來的每年新建商品房建筑面積分別為4249 萬平方米、2101萬平方米和1265萬平方米,按 2022 年我國全年商品房銷售面積 13.6億方計算,分別占全國商品房銷售面積的3.13%、1.55%和0.93%。需要注意的是,如果城中村改造以房屋或房票安置為主,對商品房銷售面積的拉動要低于上述測算水平。

??若拆舊比限制松動,同時縮短改造周期,對新房銷售的拉動將大幅提升。若拆舊比提升至 50%,而改造周期縮短至 5 年,22個城市城中村改造帶來的每年新建商品房建筑面積占全國商品房銷售面積的比例將分別達到為10.95%、5.41%和3.26%。

??PART.04
城改模式案例
市場化主體可以代持運營+資金投入積極參與城中村改造(本節(jié)有刪減)

??1、改造模式:愿景、萬科等積極參與深圳元芬村、玉田村統(tǒng)租改建長租公寓

??深圳統(tǒng)租房是城中村改造與建設保障性住房相結合的產物,指的是政府或授權企業(yè)統(tǒng)一收儲城中村房源,進行改造后統(tǒng)一出租。統(tǒng)租改造模式既能煥新城中村面貌,又能為房東提供長期穩(wěn)定租金收益,還能實現(xiàn)政府保障性租賃住房供應目標,實現(xiàn)了多方共贏。

??2018年,深圳愿景微棠商業(yè)管理有限公司與元芬新村股份有限公司達成戰(zhàn)略合作,通過整村統(tǒng)租并改造為長租公寓的形式實施城中村改造。元芬村位于龍華區(qū)大浪街道西南部,周邊產業(yè)密集,有大量居住和消費人口。安居微棠從整村規(guī)劃、安全系統(tǒng)提升、基礎設施補充、外立面美化、室內空間改造、室內外公區(qū)配套等方面進行了全面改造升級。據(jù)統(tǒng)計,全村樓房總棟數(shù)共259棟,有三分之一以上棟數(shù)業(yè)主與微棠完成簽約改造。

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??調整空間布局和小幅漲租是統(tǒng)租房覆蓋改造成本及實現(xiàn)盈利的重要手段。以元芬村項目為例,一般單個宅基地每層空間在改造后會被劃分為8個單間出租,每個單間租金在1300-1600元/月不等,而改造前每層房間數(shù)約為4-6個,根據(jù)房型面積不同租金在1500-2200元/月左右。對比相似面積房型房源,微棠公寓較元芬村其他零散房源在租金上也有一定溢價空間。

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??2017年6月,深圳萬科發(fā)起“萬村計劃”,開創(chuàng)性地提出“綜合整治+內務運營”新思路作為城中村治理提升新模式,探索城中村改造路徑。玉田村便是萬科參與城中村改造并納入保障性租賃住房的一個示范項目。玉田村位于福田區(qū)南園街道,共計114棟,建筑面積約12萬平方米,村內房屋大多建設于上世紀90年代,建筑老舊,消防隱患高,樓宇排布缺乏規(guī)劃且建筑密度極高。2017年9月,深圳萬科與福田區(qū)南園街道玉田村就物業(yè)托管簽約。玉田村將旗下物業(yè)統(tǒng)一出租給萬科,在經過統(tǒng)一改造,并對“城中村”的基礎設施、生活環(huán)境全面提升后,萬科將植入物業(yè)管理、長租公寓、社區(qū)商業(yè)等運營內容。經過改造,總經營面積約3.8萬平方米,房源總數(shù)1271套,總樓棟數(shù)41棟。

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??2023年2月,深圳人才安居集團旗下的深圳市安居微棠住房租賃投資控股有限公司正式揭牌,該公司注冊資本20億,由市人才安居集團持股51%、原大股東愿景明創(chuàng)持股49%。人才安居集團表示,目前已摸排167個城中村、3萬個樓棟、超3000萬平方米潛力改造空間,將在各區(qū)快速打造1到2個標桿項目,確保全年籌集超過3萬套。

??盡管統(tǒng)租房模式有諸多優(yōu)勢,但在租客安置、盈利能力等方面還是受到了爭議和質疑。一方面,部分改造成本不可避免地轉化為上漲的租金,轉嫁到租客身上,變相擠出低收入租賃人群,另一方面,在高成本統(tǒng)收房源的同時,改造后房租上漲的比例受到管制,意味著統(tǒng)租房必然面對盈利難題。正因為此,今年6月白芒村的綜合整治項目被叫停,統(tǒng)租房制度仍有待進一步完善。

??2、資金來源:光明地產自籌資金、上海城市更新基金等民間資本多元參與(略)

??PART.05
??綜論
??城中村改造對地產銷售拉動遠遜色于棚改,房企兩類途徑方式參與

??綜上,我們對比了當前城中村改造和此前棚改貨幣化安置,可以看出城中村改造并非簡單的棚改2.0,二者在改造范圍、參與主體、資金來源、改造及補償方式層面都有明顯區(qū)別??梢钥闯?,(1)中央對于城中村改造的資金支持力度是明顯弱于棚改貨幣化安置的,更多是鼓勵民間資本積極參與;(2)由此前的大拆大建變?yōu)椤八牡兰t線”,即對城市更新過程中拆除、增減、易地安置等比例做出約束,要求城市更新堅持“留改拆”并舉,防止沿用過渡房地產化的開發(fā)建設模式。(3)改造范圍主要集中在當前20多個超大特大城市,而不是棚改貨幣化安置以廣大三四線作為主力軍。

??這些都使得城中村改造對于地產銷售的拉動作用會遠遠低于棚改貨幣化安置,據(jù)CRIC測算,樂觀預期,以行政區(qū)區(qū)域自建房比例測算,22個超大特大城市的城中村人口共計3841 萬人,而城中村建筑面積共計 7.43 億平方米。我們假設拆建比固定為 2 倍,如果改造周期為 7 年,拆舊比為 20%, 22 個城市城中村改造帶來的每年新建商品房建筑面積分別為4249 萬平方米,僅占2022年全國商品房銷售面積的3.13%。而假設每套棚改貨幣化安置對應購置85平方米的住房,2014年-2017年,累計帶動7.5億平住宅去庫存,總計銷售貢獻率約15%,城中村改造難以企及。

??不過城中村改造仍是房地產行業(yè)向新模式轉型的必要一環(huán),隨著我國城鎮(zhèn)化水平逐步提升,對于超大特大城市也將帶來深遠影響,土地利用效率有望提升,同時滿足城市居民提升居住環(huán)境、完善配套等需求。而對于市場化主體房企而言也意味著新的機會,可以從兩種途徑積極參與:

??一是輸出專業(yè)能力,代建或是代持運營方面。會利好以下三類企業(yè):一類是地方國企或央企,憑借背景優(yōu)勢和政企關系可以更廣泛、及時地獲得城中村改造信息,重點部署、搶占先機。一類是深耕一二線城市企業(yè),對于高能及城市規(guī)劃、產品已有一定的研究和實踐,發(fā)揮深耕優(yōu)勢可以更順利切入。還有一類是運營管理能力強、城市更新經驗豐富的企業(yè),“城中村”改造硬實力還要靠“本地化”和“專業(yè)性”,運營管理能力強、城市更新經驗豐富的企業(yè)能夠更大程度保障項目效率和質量,也將是政府優(yōu)先考慮合作方。

??二是以自有資金投入,或是積極參與城市更新基金。房企主導城中村改造有利于降低地方政府的資金壓力,對房企來說,通過一二級聯(lián)動參與城中村改造可以較低的價格鎖定大量地塊,有利于增厚土儲和擴張未來收益空間。但是,由于城中村項目體量大、利益關系復雜,項目規(guī)劃-審批-拆遷-開發(fā)的周期很長,房企面臨的時間成本和資金成本很高,因而單純以自有資金投入適用性較低,更多采取參與城市更新基金方式,譬如成為Pre-REITs投資,前端項目獲取階段,基金作為融資工具;待項目建成、進入培育期后,可以選擇將其出售給自管的核心型基金,將存量資產出表以便于表外孵化,起到優(yōu)化報表的作用。

中國城市住房價格288指數(shù)

(2023-02)

1571.9

  • 0.13%
  • -0.91%
日期指數(shù)環(huán)比同比
2023.011569.9-0.97%-0.14%
2022.121572.1-0.92%-0.11%
2022.111573.9-0.12%-1.08%
2022.101575.8-0.20%-1.01%
2022.091579.0-0.02%-0.87%
2022.081579.3-0.04%-0.62%
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