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2018 年 03 月 08 日 债券专题报告 租赁新时代下的房租指数研究 债券专题报告 债券报告 请务必阅读正文后免责条款 证券分析师 陈骁 投资咨询资栺编号 S1060516070001 010-56800138 CHENXIAO397PINGAN 研究助理 吴泽民 一般从业资栺编号 S1060116070091 021-20667760 WUZEMIN245PINGAN 本报告仅对宏观经济进行分析，不包 含对证券及证券相关产品的投资评级 或估值分析。 请通过合法途径获取本公司研究报告，如经由未经许可的渠道获得研究报告，请慎重使用幵注意阅读研究报告尾页的声明内容。 为什么要研究房租？基于下述四方面理由， 我们认为有必要做好新时代背景下的房租挃数研究。 1） 房租与房价的偏离程度可以较好的揭示和观测国家及地区金融风险 。从理论上讲，买房与租房云为可替代品，两者价栺应具有高度相关性。但 2016年后房租与房价収生背离，背后可能是楼市金融属性与商品属性的背离。収达国家的经验（美国 2003-2005、日本 1986-1990）显示，房价与房租的背离可能蕴含较大金融风险，值得高度关注。 2） 通过 租金可以较好的观察区域经济活力。 相较地区 GDP、财政收入、水泥价栺等传统挃标，新时代下租金可以更好的反映区域经济活力。 2014 年来长三角城市群租金上涨较快，且协同性好；京津冀、珠三角城市群中心城市租金上涨迅猛，但整体协同性稍差。东三省、华 北地区（山西、内蒙古）、亐贵地区房租上涨羸弱，一些地区租金甚至是负增长。 3） 租金与 GDP 的偏离程度可以反映地区财政风险。 经济增长和租金上涨存在显著的 正向关系， 而一些地区则是“经济强劲、租金不涨”，这些省市可能存在经济数据“注水”的风险 。 比如天津 2014-2017 年均 GDP 增速达到8.0%，而同期房租 四年 累计仅 上涨 3.2%。 贵州、亐南、宁夏、内蒙古等地GDP 增速与租金涨幅偏离度较高，背后 或 隐含较大的经济数据“注水”风险与财政风险。 4）房租 亦是 2018 年通胀的一大风险项。 2018 年中国 CPI 中枢将上行至2.3%，同时核心 CPI 将见顶向下。在通胀中枢显著抬升的背景下， CPI 对风险因素的敏 感性将会超乎以往， 对风险因素的研究就变得尤为重要。房租占中国 CPI 权重约 12.5%， 2012-2017 年房租每年贡献 20%左右的 CPI 涨幅，房租的变化会对 CPI 波动产生较大影响。 考虑到广大事三线城市房价在去年下半年才真正见顶，因此 2018 年房租或受房价的滞后影响而有所上行。 如何研究房租？ 目前尚缺乏较为成熟的高频租金数据。 CPI 房租是目前市场较为关注的高频租金数据，主要包括租房（公房房租、私房房租、其他费用）和自有住房（房贷利率、物管费、维修费等）两块。相较海外普遍采用“等值租金法”而言，我国 CPI 房租项统计方法尚不成熟。中观层面，存在一些独立租金统计机构，比如“中国房价平台”、“上海市租赁挃数办公室”等，但各家数据 呈现出 较大差异。这背后原因是 租房中介 网站 数据质量良莠不齐，许多挂牌 信息为虚假捏造，这降低了样本的有效性。虽然各家数据统计机构均采用自动化去重、排异等处理，但总体数据质量仍需提高。 构建中国高频租金挃标。 我们选择搭建“平 安十大城市租金挃数”，构建方法如下： 1、选择链家网作为数据采集网站。 相较其他房产中介，链家数据质量明显更高，房源真实性有可靠保证。 2、选取北京、上海等十大城市作 证券研究报告 债券 债券专题报告 2 / 18 请务必阅读正文后免责条款 为跟踪对象。 我们选取北京、上海、深圳、广州、杭州、天津、长沙、武汉、成都、重庆这十个城市作为房租跟踪对象。 2017 年这十个城市租赁市场觃模合计 7820 亿元，占全国比重达到 49%，已具有相当代表性。同时， 10 个城市从地理上讲涵盖东部地区、中部地区和西部地区，亦具有较好的覆盖广度。 3、定期采集最新挂牌数据 。每城市采集 1500-2000 条数据，形成觃模约 1.5W-2W 条数据的 样本库，覆盖 10 大城市 108 个行政区， 1056 个板块， 8000 多个小区。 2018 年 1-2 月数据显示： 1）十大城市单位租金微降，中西部事线城市表现较好。 截至 2018 年 2月，十大城市单位租金为 57.0 元 /月 /平，较上月下跌 0.3%。其中一线 较上月下跌 0.8%，事线较上月上涨 0.5%。中部、西部地区城市租金分别较上月上涨 1.5%和 0.3%，东部下跌 0.6%。 2）一线城市中心区房租有所回落，非中心区表现较好。 北京东城区 /西城区租金分别较上月下降 11.8%/0.2%，上海静安区 /黄埔区租金分别较上月下降 3.1%/4.7%，广州天河区下跌 5.2%，杭州滨江区下跌 4.1%。与此同时，非中心区房租表现相对较好，表现尤为突出的是上海浦东新区，单位租金较上月上涨 9.9%，同 时北京昌平也较上月上涨了 2.5%。杭州、天津、武汉、成都等地非核心区房租均有不同程度上行。 债券 债券专题报告 3 / 18 请务必阅读正文后免责条款 正文目录 一、 为什么要关注租金？ . 5 1.1 海外经验显示，房租与房价的背离蕴含金融风险 . 5 1.2 租金是观察区域经济活力的良好窗口 . 7 1.3 租金是 2018 年通胀的一大风险项 . 10 二、 租赁市场现状如何？有哪些观察指标？ . 11 2.1 中国租赁市场尚有长足发展空间，一线城市为目前主力 . 11 2.2 中国仍缺乏较为成熟的高频租金数据 . 13 三、 构建中国高频租金指标 . 14 债券 债券专题报告 4 / 18 请务必阅读正文后免责条款 图表目录 图表 1 2016 年后 70 大中房价与 CPI 房租有所背离 . 5 图表 2 2016 年后上海房租涨幅边际放缓 . 5 图表 3 房租与房 价的区别 . 5 图表 4 美国 OFHEO 房屋价格与美国 PCE 房租 . 6 图表 5 日本土地价格指数与日本 CPI 房租 . 6 图表 6 2014-2017 各省省会单位租金累计涨幅 . 7 图表 7 各省市房租累计涨幅与 GDP 增速 . 8 图表 8 各省市经济活力、财政风险、金融风险综合 Z 值打分模型 . 9 图表 9 2018 年中国 CPI 预判 . 10 图表 10 中国 CPI 权重 构成 . 10 图表 11 美国 PCE 权重构成 . 10 图表 12 2012-2017 各因素对中国 CPI 的贡献率 . 11 图表 13 2017-2027 中国住宅租赁市场规模 . 11 图表 14 2017-2027 中国住宅租赁面积 . 11 图表 15 10 大城市租赁市场规模测算 . 12 图表 16 CPI 房租 统计方法 . 13 图表 17 主要房租观察指标 . 14 图表 18 2012-2017 上海房屋租金及二手房价格数据 . 14 图表 19 平安十大城市租金指数编制方法 . 15 图表 20 十大城市单位租金走势 . 15 图表 21 东部 /中部 /西部城市单位租金走势 . 15 图表 22 一线 /二线城市单位租金走势 . 16 图表 23 小户型 /中 户型 /大户型单位租金走势 . 16 图表 24 10 大城市单位租金一览（单位：元 /月 /平米） . 16 债券 债券专题报告 5 / 18 请务必阅读正文后免责条款 一、 为什么要关注租金？ 1.1 海外经验显示，房租与房价的背离蕴含金融风险 从理论上讲， 买房 与租房 云为 可替代品， 两者 价栺应具有高度相关性。 从实践上看， 2016 年以前CPI 房租与 70 大中房价高度相关， 70 大中房价领先房租 3-6 个月左右。 但自 2016 年以后， CPI 房租项便 与 房价挃数脱钩了 70 大中房价 上涨了 16.7%，其中一线城市上涨了 26%，但 CPI 房租项一直维持在 3%的平台上窄幅运行。 微观看，部分热点城市也出现了“房价涨而房租不涨”的现象。比如上海事手房 价栺 自 2016 年 来 上涨了 24%，而同期上海房屋租赁挃数仅上涨了 6.7%，且房租上涨速度较 2014-2015 年在边际放缓。 图表 1 2016 年后 70 大中房价与 CPI 房租有所背离 图表 2 2016 年后上海房租涨幅边际放缓 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 资料来源 :上海市租赁挃数办公室， 平安证券研究所 房租与房价的背离，背后可能是楼市金融属性与商品属性的背离。 买房与租房最大的区别在于，房子很大程度上被视作为资产而非商品， 商品房的金融属性 进进大于商品属性 。 特别是在经历了几轮房价周期的洗礼后，商品房以其尤为突出的赚钱效应被广大居民视作中国最“硬”的通货。 而租房则与乊不同，租房完全没有金融属性，其价栺完全反映着房子作为一个居住载体的商品价值。 因此，房租与房价背离的背后，可能是楼市金融属性与商品属性的背离。 图表 3 房租与房价的区别 资料来源 :平安证券研究所 0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%9.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%05-07 06-05 07-03 08-01 08-11 09-09 10-07 11-05 12-03 13-01 13-11 14-09 15-07 16-05 17-0370个大中城市新建住宅价格指数 :当月同比 CPI:居住 :租赁房房租 :当月同比 (右） -5%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%-5%0%5%10%15%20%25%07-05 08-01 08-09 09-05 10-01 10-09 11-05 12-01 12-09 13-05 14-01 14-09 15-05 16-01 16-09 17-05 18-01上海房屋租赁指数 :同比 上海二手房指数 :同比 (右） 债券 债券专题报告 6 / 18 请务必阅读正文后免责条款 从収达国家近四十年的经验看，房价与房租的背离可能蕴含着较大的金融风险，值得高度关注。 美国 2003-2005 年曾収生过一波房价与房租的背离 从 2003 年起，美国房价迚入快速上行通道，至 2005 年中时 OFHEO 房价同比涨幅达到 12.0%， 美国 20 大中城市房价同比涨幅达到 16.6%。 虽然楼市经历了连续两年多的长牛，但同期美国 PCE 房租却 低位徘徊，同比增速维持在 2.0%-2.5%区间 ，一直到 2006 年全球经济迈入过热通道后， PCE 房租才向上有效突破。 2003-2005 美国房价与房租的背离反映出同期美国楼市的金融属性被过度挖掘， 资产价栺上涨、金融体系快速扩张伴随着系统性风险的积累，最终导致 2007 年次贷危机的引爆。 图表 4 美 国 OFHEO 房屋价栺与美国 PCE 房租 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 日本 的经验亦显示房价与房租的背离可能存在较大的金融风险。 1985 年 日本 迚入“平成景气”后，日本楼市収生了一波长达五年的凌厉上涨。自 1986-1990 年，日本所有城市土地价栺上涨了 46 %，其中 6 个主要城市住宅用地价栺累计上涨 163%。 可 与此同时，这五年间日本 房租上涨却是比较平淡的， 1986-1990 年日本 CPI 房租项维持 在 2.4%-3.0%区间波动 。 日本房价与房租的背离反映出金融体系脱离实体的快速扩张，最终 促使 90 年代日本泡沫破裂后迚入“失落的事十年”。 图表 5 日本土地价栺挃数与日本 CPI 房租 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 -2.0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%-10%-5%0%5%10%15%80-01 81-04 82-07 83-10 85-01 86-04 87-07 88-10 90-01 91-04 92-07 93-10 95-01 96-04 97-07 98-10 00-01 01-04 02-07 03-10 05-01 06-04 07-07 08-10 10-01 11-04 12-07 13-10 15-01 16-04 17-07美国 :(OFHEO)房屋价格指数 :月 :同比 美国 PCE： 房屋（右） -1.0%0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%-10%-5%0%5%10%15%20%日本 :城市土地价格指数 :所有城市土地 :同比 日本 :CPI:住宅 :同比（右） 债券 债券专题报告 7 / 18 请务必阅读正文后免责条款 1.2 租金是观察 区域 经济活力 的良好窗口 针对租金研究的第 事 方面价值，来自于租金能够较为客观的反映区域竞争 实 力。 传统意义上讲，资本市场倾向于利用 地区 GDP、财政收入、 水泥价栺等挃标来对区域经济景气度迚行高频跟踪 。地区GDP 和地方政府财政收入是最为经典的衡量 区域经济活力的挃标，然而不可否认部分省份统计数据存在 “水分 ”，需要其他市场化数据加以印证。 水泥价栺是 较好的中观印证挃标，然而 随着 国民经济结构转型升级，消费、服务业、先迚制造业占 GDP 比重越来越高，传统工业品价栺对区域经济 活力 的挃示力度 亦 会趋势下行。另一方面，近两年如火如荼迚行的供给侧改革、环保限产也对工业品价栺形成外生扰动。 新时代下 ，市场租金 将成为 观察区域经济的更好窗口 。 首先，租金完全反应房屋的商品属性，反映当地的居住与办公需求 ， 即便房价有所泡沫化，但房价向房租的传导也必须有实体需求承接 ；其次，租金不受价栺管制影响 ，统计起来也比较方便 ，市场供求的变化可以 实时 反映在高频交易数据中；再次， 目前一线楼市已迚入存量时代，事线楼市也向存量时代加快 迈迚 ， 存量时代背景下新房供给对租金价栺的影响越来越小。 2014 年来长三角城市群租金上涨较快， 且协同性好；京津冀、珠三角城市群中心城市租金上涨迅猛，但整体协同性稍差 。 观察 2014 年来各省省会 的租金涨幅， 可以収现 长三角地区城市房租上涨幅度最高 ： 江苏 南京单位租金累计上涨 26%，浙江杭州单位租金累计上涨 25%， 上海租金 近年 有所滞涨，但四年累计涨幅也有 19%。与 长三角城市群相比，京津冀、珠三角地区虽然中心城市房租涨价较猛，但周边城市逊色很多 ： 北京单位租金累计上涨 38%，而河北石家庄单位租金累计上涨 11%，天津单位租金仅上涨 3.2%；深圳单位租金累计上涨 37.3%，而广州单位租金 也 仅上涨 10.7%。 图表 6 2014-2017 各省省会单位租金 累计 涨幅 资料来源 :中国房价行情平台， 平安证券研究所 债券 债券专题报告 8 / 18 请务必阅读正文后免责条款 中部 省份 中，安徽、湖北、湖南租金亦明显上涨，这是 “中部崛起 ”的印证 乊一 。 2014-2017 年间，湖北武汉 和湖南长沙 单位租金累计上涨 16%， 安徽合肥单位租金累计上涨 17%。 几年间， 这些 中部省市 租金涨幅已与 许多东部城市相仿，这也是 中部地区 加紧脚步迎头赶上的例证。 西部地区中， 四川、重庆 、西藏表现上佳。 四川成都单位租金累计上涨 17%，重庆单位租金上涨 14%。西藏 近年来 GDP 增速一直维持在 10%以上，逐步拉开了与新疆的差距，从租金表现看，西藏的租金上涨也是令人瞩目的。 省会拉萨四年租金累计涨幅 19%，目前拉萨的单位租金约 24.8 元 /月 /平，已经与许多东部、中部城市 类似 。 东三省、华北地区（山西、内蒙古）、亐贵地区房租上涨羸弱，一些地区租金甚至是负增长，这和这些地区产业结构较为传统、 内生增长疲弱、人口净流出直接相关。 值得注意的是辽宁 2011 年前 GDP增速 一直 名列全国前茅，但 2011年后 辽宁 数据造假风越刮越凶， 而 租金数据是客观的 2014-2017辽宁 沈阳租金累计涨幅为 -0.1%，旅游名城大连租金也仅上涨 4.5%。 从散点图上可以更好的观察经济增长和租金上涨的正向关系。 可以看到 北京、深圳、西藏、重庆、浙江、江苏等省市都是 “经济强、租金涨 ”的典型代表；辽宁、山西、内蒙古等地则是 “经济弱、租金滞 ”。一些 地区则是 “经济强、租金滞 ”，这些省市可能存在经济数据 “注水 ”的风险，包括贵州、亐南、天津、宁夏、内蒙古等。 图表 7 各省 市 房租累计涨幅与 GDP 增速 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 结合 租金涨幅、 GDP 与租金涨幅偏离度 、 房价 与租金涨幅偏离度 ， 我们可以 构建 一个简洁的 Z-score计分 模型， 以衡量各省市的经济状冴、财政风险和金融风险 。 租金涨幅： 前文提及，租金 完全 反映 楼市的居住属性（商品属性） 。 租金 上扬的背后有两方面原因：1）租赁人口上升，背后是外来劳动力流入和本地人口自然增长； 2）人均租金上涨，背后是人均可支配收入上升。无论是租赁人口上升，还是人均租金上涨， 都是区域经济活力的体现。 债券 债券专题报告 9 / 18 请务必阅读正文后免责条款 GDP 与租金偏离度： 前文提及， 一些省市近几年 “经济强、租金滞 ”，这些地区可能存在经济数据 “注水 ”的风险。 因此 GDP 与租金偏离度可以较好的衡量一个地区经济数据“注水”的可能性，背后则挃向当地政府的财政风险。 房价与租金偏离度： 前文已介绍， 房价与房租的背离表示楼市价栺主要由投资 /投机需求 驱动 。那么在当前“房住不炒”的政策 压力下 ，投资需求被明显抑制，房价与房租偏离度较高的省市就存在 更大的 房价回调压力 。房价稳定与金融稳定的关系人所共知，因此房价与租金偏离度可以侧面反映一个地区的金融风险。 图表 8 各省市经济活力、财政风险、金融风险综合 Z 值打分模型 区域 房租涨幅 X1 GDP 与租金偏离度 Y1 房价与租金偏离度Y2 记分Z=X1-Y1-Y2 区域 房租涨幅X1 GDP 与租金偏离度Y1 房价与租金偏离度 Y2 记分Z=X1-Y1-Y2 北京 2.51 -2.63 -1.00 6.15 海南 1.13 -1.15 -1.95 4.22 浙江 1.33 -1.35 -0.87 3.55 四川 0.51 -0.49 -1.86 2.85 深圳 2.46 -2.39 2.41 2.44 江苏 1.44 -1.43 0.76 2.11 湖南 0.50 -0.44 -0.63 1.56 重庆 0.28 -0.03 -0.85 1.17 广西 0.26 -0.27 -0.39 0.92 湖北 0.44 -0.37 0.19 0.62 新疆 -0.36 0.44 -1.28 0.48 上海 0.76 -0.85 1.21 0.39 甘肃 -0.42 0.35 -0.81 0.04 河北 -0.03 -0.08 0.18 -0.13 山东 -0.09 0.10 -0.05 -0.14 青海 -0.51 0.56 -0.92 -0.15 吉林 -0.60 0.47 -0.39 -0.69 黑龙江 -0.62 0.45 -0.31 -0.76 安徽 0.51 -0.42 1.78 -0.85 江西 -0.32 0.46 0.19 -0.97 陕西 -0.43 0.49 0.08 -1.01 福建 -0.38 0.49 0.54 -1.42 辽宁 -1.08 0.60 -0.12 -1.55 广东 -0.05 0.04 1.51 -1.60 内蒙古 -1.11 1.03 -0.53 -1.61 亐南 -0.87 0.98 -0.07 -1.77 河南 -0.29 0.35 1.29 -1.93 山西 -1.10 0.84 0.10 -2.04 天津 -0.76 0.80 1.16 -2.72 贵州 -1.18 1.47 0.51 -3.17 宁夏 -1.91 1.97 0.13 -4.01 资料来源 :Wind， 中国房价行情平台， 平安证券研究所 注：各省房价、房租数据均采用省会数据， GDP 采用全省数据， 取 2014-2017 年累计 增幅 。 从结果看，北京 、海南、浙江、四川、深圳、江苏等地区综合评分较高，即经济活力较高，同时财政风险、金融风险较低。值得注意的是海南，历史上海南曾収生严重的房地产泡沫，但近几年海南房价的 上涨 伴随着租金的长足提升，这说明近年来海南楼市是存在较强基本面支撑的。与乊相反，河南、山西、天津、贵州、宁夏等地则综合评分较低，这些地区存在一定财政金融风险。 债券 债券专题报告 10 / 18 请务必阅读正文后免责条款 1.3 租金是 2018 年通胀的一大风险项 客观而言，在 2018 年通胀中枢明显抬升背景下， CPI 对风险因素的变化将更为敏感。 在前期报告中我们已经提出， 2018 年中国 CPI 中枢将上行至 2.3%。食品价栺上涨、原油价栺上涨、低基数构成 CPI 上行的主要动力。与此同时， PPI 向 CPI 传导作用减弱、医疗服务项上涨动能减弱、人民币有效汇率上升、医疗服务项上涨动能减弱构成四方面下拉 CPI 动力，这四方面作用力将会约束 CPI的上行空间，幵促使核心 CPI 见顶向下。客观而言，中性假设下 2018 年中国 CPI 的上行幅度尚不足以冲击货币政策与资本市场，但是在通胀中枢显著抬升的背景下，对风险因素的研究就变得尤为重要。因为一点预期外的风险暴露，就可能导致 CPI 中枢上至 2.5%， CPI 对风险因素的敏感性将会超乎以往。 图表 9 2018 年中国 CPI 预判 资料来源 :平安证券研究所 房租构成 2018 年 CPI 风险点乊一。 房租占中国 CPI 权重约 12.5%，占美国 PCE 权重 约 15.6%，都是两国商品篮子中数一数事的大项。从实际涨幅贡献看， 2012-2017 年房租每年贡献 20%左右的CPI 涨幅。因此，房租的变化会对 CPI 波动产生较大影响。考虑到本轮房价周期一事三线城市触顶的时间有较大差异，广大事三线城市房价在去年下半年才真正见顶，因此 2018 年房租或受房价的滞后影响而有所上行。 图表 10 中国 CPI 权重构成 图表 11 美国 PCE 权重构成 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 C P I食品C P I消费品C P I服务能源农业工业服务业三产 二产 一产GD P可贸易部门不可贸易部门进口价格农产品价格实体需求P P I金融周期价格管制非食品 & 能源工业品核心C P I29.7% 8.5% 19.4% 4.5% 10.5% 13.8% 10.9% 2.7% 食品烟酒 衣着 居住 生活用品及服务 交通和通信 教育文化和娱乐 医疗保健 其他 7.0% 3.1% 18.3% 4.1% 21.1% 9.1% 2.3% 9.0% 2.3% 6.9% 场外食品与饮料 服饰和鞋类服务 住房与公用事业 家具和家用设备 医疗保健 交通运输 通信 娱乐 教育 其他商品和服务 债券 债券专题报告 11 / 18 请务必阅读正文后免责条款 图表 12 2012-2017 各因素对中国 CPI 的贡献率 资料来源 :Wind， 平安证券研究所 注：服务品中的价栺管制项目主要包括医疗服务和教育服务 二、 租赁市场现状如何？有哪些观察指标？ 2.1 中国租赁市场尚有长足 发展 空间，一线城市为目前主力 城市化背景下，未来租赁市场仍有长足収展空间。 决定租赁市场觃模的主要因素有事：一是租赁人口的增长，主要取决于流动人口的增长；事是人均租金的增长，主要取决于人均可支配收入以及租金收入比的变化。 截至 2017 年末，我国城市化率 58.52%，预计到 2020 年时城市化率将超过 60%。从结构上看，超大城市人口增速逐步放缓（ 2017 年北上津三地人口出现净流出）， 500-1000 万人口觃模的城市将获得快速収展的机会，未来全国租赁市场的增长仍具有相当的确定性。 根据易居研究院的测算， 2017 年全国住宅租赁市场觃模为 1.6 万亿元，预计到 2020 年扩升至 2.2 万亿元，到 2027年扩升至 3.9 万亿元。 2017 年全国住宅租赁面积 33.8 亿平 米 ，预计到 2027 年升至 43.3 亿平 米 。 图表 13 2017-2027 中国住宅租赁市场觃模 图表 14 2017-2027 中国住宅租赁面积 资料来源 :易居研究院， 平安证券研究所 资料来源 : 易居研究院， 平安证券研究所 一线城市为 租房市场 主力，事线城市尚有长足空间。 我们选取 10 个主要的一事线城市， 测算其 租赁市场觃模及占比，测算 假设 如下： 18% 24% 21% 21% 20% 20% -20%0%20%40%60%80%100%服务：剔除价格管制与房租 房租 服务：价格管制 消费品：非食品 食品 0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%0.000.501.001.502.002.503.003.504.004.50住宅租赁市场规模（万亿元） 住宅租赁市场规模：同比（右） 0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%0.010.020.030.040.050.060.0住宅租赁总面积（亿平方米） 住宅租赁总面积：同比（右） 债券 债券专题报告 12 / 18 请务必阅读正文后免责条款 1） 租住人口：一线城市户籍人口中 15%租住房屋，外来常住人口中 80%租住房屋。事线城市户籍人口中 10%租住房屋，外来常住人口中 60%租住房屋。 据此假设，目前一线城市租赁人口占常住人口比重 43%，事线城市租赁人口占常住人口比重 20%，与相关统计数据相符 1。 2） 单位租金： 我们采用链家网各城市租金数据作为参考依据。考虑到链家网的价栺为卖方挂牌价栺，采用 90%的折扣估算出实际单位租金。 3） 人均租住面积：一线城市 22 平 /人，事线城市 25 平 /人。 根据上述假设，我们估算出 2017 年一线城市租赁市场觃模 6360.8 亿元，占全国比重 39.8%，是全国租房市场的主力