房地产行业专题研究：七普数据透视拆迁需求知多少-220704（20页）.pdf

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1、 证券研究报告证券研究报告 请务必阅读正文之后第请务必阅读正文之后第 19 页起的免责条款和声明页起的免责条款和声明 七普数据透视七普数据透视拆迁需求知多少拆迁需求知多少 房地产行业专题研究2022.7.4 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 陈聪陈聪 基础设施和现代服务产业首席分析师 S1010510120047 张全国张全国 房地产和物业服务行业联席首席分析师 S1010517050001 分析分析 2000-2020 年三次人口普查全国家庭住房房龄数据，年三次人口普查全国家庭住房房龄数据，我们注意到我国存量我们注意到我国存量住房的房龄不断变老，拆迁在过去十年加速，居民的住房质

2、量和数量大幅跃进。住房的房龄不断变老，拆迁在过去十年加速，居民的住房质量和数量大幅跃进。展望未来，我们相信拆迁安置的需求仍然旺盛，房屋运维和物业服务的需求则展望未来，我们相信拆迁安置的需求仍然旺盛，房屋运维和物业服务的需求则持续扩大。持续扩大。 十年一次的研究机会。十年一次的研究机会。第七次人口普查的长卷数据公布，意味着我们迎来了十年一次的、 分析中国存量住房情况的研究机会。 尽管人口普查问卷的准确程度应该低于房屋普查（即以人查房的方法不如以房查房精确），但我国近年来从未开展房屋普查，故而这已经是罕有的洞察全社会存量房屋状况的机遇。本篇报告，我们主要分析存量房屋的房龄结构以及老房拆迁速度， 并

3、以此推算未来十年我国的拆迁需求。由于方法论和数据可得性的问题，本报告的口径除特别说明外，均为包含城乡的全国整体数据。 房地产高歌猛进二十年，居民住房数量和质量大幅提升。房地产高歌猛进二十年，居民住房数量和质量大幅提升。根据七普数据，2000-2020 年，我国家庭户数增长 38%，存量房建筑面积增长 89%，居民户均住房面积从 82 平米上升到 111 平米。存量住房中没有厨房的住房比例，二十年来从 16%下降到 4%，没有厕所的住房比例，则从 28%下降到 3%。 政策因素驱动拆迁提速。政策因素驱动拆迁提速。虽然房屋的平均质素上升，但棚改货币化等政策因素，驱动房屋拆迁提速。2010-2020

4、 年，我们测算老房拆迁规模总计 80.4 亿平米，这较之2000-2010年净增加了44.5亿平米。 2010年时存量房屋中， 房龄为21-30年、31-40 年、41-50 年和 50 年以上的房屋，到 2020 年时分别被拆掉了 25%、40%、53%和 57%。如果我们在 2010 年去观察 2000 年之后十年存量房屋被拆掉的比例，则十年间不同房龄段被拆掉的比例分别为 22%、23%、32%和 51%。 存量房屋房龄持续变老。存量房屋房龄持续变老。尽管拆迁加速，但由于房屋建设在房改前后有明显加速，逐渐进入老房阶段的住宅，数量反而有所提升。和 2000 年相比，2020 年居住在房龄 3

5、0 年以上的老旧住宅中的家庭户占比由 11%上升到了 14%。我们估计，全社会的平均楼龄，2020 年为 17.4 年，较之 2000 年增加超过 2 年。 2021-2030 年间，中性情景预计年产生城镇住房拆迁需求近年间，中性情景预计年产生城镇住房拆迁需求近 6 亿平米。亿平米。我们根据过去不同房龄段十年内拆迁比例，和 2020 年底房龄结构分布，再考虑人口普查可能低估空关房规模等因素，在中性情况之下，预计城镇住房年拆迁需求近 6亿平米。可能导致实际拆迁数据超过这一规模的因素，包括稳增长诉求，货币化安置推广， 拉动房地产投资政策等； 可能导致实际拆迁数据低于这一预测的因素，包括房屋营建质量

6、提升，城市规划强调“留下城市记忆”，极低质素无卫生间设施的房屋存量大幅下降等因素。 风险提示：风险提示： 以人查房的人口普查长卷数据， 毕竟只能是对存量房源的真实情况模拟，而不会是存量房屋情况本身。例如，这种调查方法可能遗漏空关房，从而导致社会总存量住房数据被低估。 问卷还可能低估人均住房面积， 因为受访人或许担心过高的人均住房面积导致缴纳房地产税等进而存在瞒报的可能。 科学认识房地产行业的长期可持续性。科学认识房地产行业的长期可持续性。在经过定量测算之后，我们可以发现我国房地产开发建设在过去二十年取得了巨大的成绩，极大提升了居民的居住水平。但展望未来，拆迁安置的需求预计仍然旺盛，房屋运维和物