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11月新房供應(yīng)低位持穩(wěn),主城區(qū)改善產(chǎn)品為供給主力

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11月市場(chǎng)熱度預(yù)期回落,多數(shù)城市新房成交預(yù)期由增轉(zhuǎn)降

◎ 文/俞倩倩

11月新房供應(yīng)量低位持穩(wěn),28城單月供應(yīng)環(huán)比微增5%,同比下降46%。一線城市環(huán)比回升主要依托北京、廣州拉動(dòng),同比下滑顯整體壓力。二線城市總量持平下,分化加劇。三四線城市供應(yīng)降無(wú)可降,低基數(shù)下環(huán)比大增。

從供給結(jié)構(gòu)來(lái)看,重點(diǎn)城市剛需、改善、高端占比結(jié)構(gòu)為28%、55%和17%,呈現(xiàn)出以改善為主,剛需為輔的供應(yīng)結(jié)構(gòu)。近8成城市以主城為供應(yīng)主力。

基于11月供應(yīng)低位持穩(wěn),加之當(dāng)前熱點(diǎn)城市北上廣深蓉杭等熱點(diǎn)城市市場(chǎng)亦有降溫跡象,故而新房成交絕對(duì)量或?qū)⒀永m(xù)低位盤(pán)整行情,基于去年基數(shù)較高,同比降幅或有持續(xù)擴(kuò)大可能。

01

規(guī)模:11月28城供應(yīng)同比降46%

京穗蘇鄭長(zhǎng)等環(huán)比“翻番”顯著回升

11月房企推盤(pán)積極性小幅回升,供給約束依舊顯著:據(jù)CRIC調(diào)研,11月28城預(yù)計(jì)新增商品住宅供應(yīng)面積518萬(wàn)平方米,環(huán)比微增5%,同比下跌46%,2025年前11月累計(jì)同比下降17%。


分能級(jí)來(lái)看,一線城市環(huán)比回升主要依托北京、廣州拉動(dòng),同比下滑顯整體壓力。據(jù)CRIC監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),11月一線城市預(yù)估供應(yīng)127萬(wàn)平方米,環(huán)比增長(zhǎng)14%,但同比仍下降40%,顯示出“相對(duì)韌性”與“絕對(duì)壓力”并存。北京、廣州是主要增長(zhǎng)極,環(huán)比增幅分別達(dá)167%和126%,迎來(lái)了供應(yīng)集中放量期。上海、深圳同環(huán)比齊跌,其中上海環(huán)比大跌69%,同比降幅高達(dá)81%,供應(yīng)量創(chuàng)歷史新低,市場(chǎng)活躍度亟待提升。深圳供應(yīng)量持續(xù)在低位徘徊,同比降幅超過(guò)50%,復(fù)蘇動(dòng)能不足。

二線城市總量持平下,分化加劇。據(jù)CRIC監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),19個(gè)二線城市預(yù)估供應(yīng)358萬(wàn)平方米,環(huán)比微降1%,同比深度下跌49%。在整體持平的表象下,是城市間極為割裂的走勢(shì),一方面長(zhǎng)沙、長(zhǎng)春、鄭州、蘇州等城市環(huán)比翻番,為高增長(zhǎng)陣營(yíng),主要源于上月基數(shù)較低或是單個(gè)大盤(pán)集中拿證所致。另一方面,寧波、南京、南寧、青島、福州、濟(jì)南等供應(yīng)量持續(xù)萎縮,11月單月同比“腰斬”,城市供應(yīng)迎來(lái)階段性“空窗期”。

三四線城市供應(yīng)降無(wú)可降,低基數(shù)下環(huán)比大增。6個(gè)三四線城市預(yù)估供應(yīng)32萬(wàn)平方米,環(huán)比大增61%,但同比仍下降34%。環(huán)比高增主要源于泉州、常州等城上月基數(shù)極低(接近零供應(yīng))的擾動(dòng),絕對(duì)供應(yīng)量依然處于歷史低位,市場(chǎng)下行壓力并未緩解。


02

結(jié)構(gòu):近8成城市以主城為供應(yīng)主力

滬杭蓉漢等16城改善占比主導(dǎo)


而從供應(yīng)結(jié)構(gòu)各產(chǎn)品檔次分布來(lái)看,市場(chǎng)持續(xù)向改善需求傾斜:重點(diǎn)城市剛需、改善、高端占比結(jié)構(gòu)為28%、55%和17%,呈現(xiàn)出以改善為主,剛需為輔的供應(yīng)結(jié)構(gòu)。

典型城市大體可以分為以下幾類(lèi):(1)西安、昆明、天津、鄭州、福州、長(zhǎng)沙等城市剛需產(chǎn)品供應(yīng)占比都在50%以上。(2)寧波、北京剛需與改善占比不分伯仲,占比均在4-5成。(2)上海、杭州、成都、武漢等16城依舊以改善產(chǎn)品作為供應(yīng)主力,當(dāng)前“以銷(xiāo)定產(chǎn)”模式下適銷(xiāo)對(duì)路改善盤(pán)加大供應(yīng)也有望保證市場(chǎng)短期維穩(wěn)。(4)深圳、徐州、無(wú)錫合肥等本月高端產(chǎn)品占比均在45%以上,在各產(chǎn)品檔次中居首。


從供應(yīng)結(jié)構(gòu)各項(xiàng)目區(qū)域分布來(lái)看,重點(diǎn)城市主城、近郊、遠(yuǎn)郊占比結(jié)構(gòu)為70%、23%和7%,本月供應(yīng)重心仍集中在主城區(qū),近郊次之,遠(yuǎn)郊最少。分城市來(lái)看,青島、徐州、泉州、福州、鄭州、昆明、南寧、合肥、重慶等主城占比均在9成以上,長(zhǎng)沙、天津、南京、深圳、寧波等則以近郊項(xiàng)目為主,占比均在5成及以上。而廣州本月以遠(yuǎn)郊項(xiàng)目為供給主力,占比達(dá)46%。


03

預(yù)判:11月市場(chǎng)熱度預(yù)期回落

多數(shù)城市新房成交預(yù)期由增轉(zhuǎn)降

盤(pán)點(diǎn)了11月供應(yīng),結(jié)合當(dāng)下各城市的成交特征,來(lái)對(duì)后市進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單預(yù)判:11月供應(yīng)低位持穩(wěn),環(huán)比微增但同比顯著不及去年同期,房企推盤(pán)積極性一般,故而新房成交絕對(duì)量或?qū)⒀永m(xù)低位盤(pán)整行情,基于去年基數(shù)較高,同比降幅或有持續(xù)擴(kuò)大可能。

而從市場(chǎng)熱度來(lái)看,或?qū)⒏呶换芈?/strong>:據(jù)CRIC監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),28個(gè)重點(diǎn)城市2025年11月預(yù)期項(xiàng)目平均去化率32%,環(huán)比下降3pcts,同比下降10cts。

各城市新房市場(chǎng)徹骨預(yù)期跌多漲少:上海、成都等前期熱點(diǎn)城市11月新房成交規(guī)模預(yù)期回落,一方面供應(yīng)顯著縮量,同環(huán)比均出現(xiàn)大幅回落,一定程度上制約成交放量;另一方面從微觀項(xiàng)目來(lái)看,部分前期熱點(diǎn)板塊項(xiàng)目也有銷(xiāo)售逐步滑坡跡象,譬如上海楊浦東外灘、浦東北蔡等,整體需求面臨階段性瓶頸。少數(shù)城市諸如深圳、武漢、重慶等預(yù)期延續(xù)弱復(fù)蘇走勢(shì),整體成交規(guī)模低位回升。還有多數(shù)弱二線城市諸如鄭州、福州、南寧等整體成交還將下探,購(gòu)買(mǎi)力疲軟導(dǎo)致成交增長(zhǎng)乏力的情況還將延續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間。

而從二手房市場(chǎng)來(lái)看,成交仍處于下行通道。尤其是新房產(chǎn)品力全面提升背景下,二手房市場(chǎng)僅能吸引價(jià)格敏感度較高的剛需客群,短期內(nèi)以“以?xún)r(jià)”能否“換量”效果存疑。



- The end -

本文僅為個(gè)人觀點(diǎn),不代表所在企業(yè)觀點(diǎn)

克而瑞,成立于 2006 年,行業(yè)領(lǐng)先的中國(guó)房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)商,現(xiàn)信息覆蓋 400 個(gè)城市。依托強(qiáng)大的專(zhuān)業(yè)研究力量和咨詢(xún)顧問(wèn)團(tuán)隊(duì),克而瑞服務(wù)于 TOP100 強(qiáng)中 95% 以上的房地產(chǎn)企業(yè),并為政府、企業(yè)和購(gòu)房者提供房地產(chǎn)線上線下信息服務(wù)的全面解決方案。

經(jīng)過(guò)十余年淬煉,克而瑞從行業(yè)數(shù)據(jù)到客戶(hù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)閉環(huán)。依托中國(guó)房地產(chǎn)住宅信息服務(wù)平臺(tái)(CRIC)和中國(guó)房地產(chǎn)資管信息服務(wù)平臺(tái)(CAIC)的支持,克而瑞業(yè)務(wù)覆蓋地產(chǎn)、資管、物管等房地產(chǎn)領(lǐng)域。創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)品CRIC系統(tǒng)、投資決策系統(tǒng)、數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)、場(chǎng)景化大屏、柵格土地評(píng)估系統(tǒng)、城市租售系統(tǒng),CAIC 投管云、資管云、CRIC 物業(yè) AI 等,為大量房企/物企提供了決策依據(jù)。

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