自2024年4月初，郑州打响住房“以旧换新”第一枪后，跟进的城市数量仍在持续增加。截至目前，至少已有超过50个城市相继落地相关政策，其中不乏以深圳、上海为代表的一线城市。“以旧换新”政策直接目的是打通需求端换房链条，刺激住房消费需求，更底层逻辑是进一步居民住房消费预期，助力楼市完成筑底回暖。一方面，可以肯定，“以旧换新”市场潜力是巨大的；另一方面，需要注意的是，“以旧换新”依然存在诸多不确定性。
一、“以旧换新”可撬动万亿级市场潜在需求
尽管当前房地产仍处于试探性触底阶段，但我国房地产市场规模依然巨大。
2023年，中国新房市场交易规模约9.5亿平，折合成销售金额约为10.3万亿元；二手房成交面积约为5.7亿平，成交金额约为7.1万亿元。根据《中国住房需求测算2024》数据显示，未来5年，中国新增住房需求在9.4亿平每年，其中改善性需求约为3.7亿平。同时，就“卖旧买新”比例看，不同能级城市表现有差异，整体约为46.7%。
据此，我们可以大致测算出，当前我国“以旧换新”可撬动的潜在市场需求约为1.73亿平，折合成金额约为2万亿元。当然，这是狭义上的“买新”潜在需求。
就广义角度来看，考虑到一二线城市“换新”比例相对较低，数据显示，一线城市“换新”比例仅为33%，二线约为46%。这主要是因为，一方面新房配套成熟度相对较低；另一方面，新房依然以期房为主，在交房时间及品质方面存在一定的不确定性。因此，从广义角度看，我们可以将楼龄在20年以内的次新房，也可并入“换新”范畴，这一比例大概为42.01%。从这个角度看，“以旧换新”的潜在市场需求约为3.28亿平，约合3.82万亿元。
总之，无论是狭义还是从广义角度，“以旧换新”潜在市场都已经超过万亿规模。
二、当前“以旧换新”主流模式
面对过万亿的潜在市场，如何通过政策引导方式来有效撬动住房需求，必然会成为当下关注焦点。总体来看，当前主流的“以旧换新”模式主要包括三种。
其一， “代售购新”模式。政府主导，面向“卖旧买新”客户，提前锁定新房房源并优先出售其旧房，代表城市包括上海及深圳。以上海为例，“以旧换新”大致流程是，面向计划出售二手房并购置新房的客户，购房者先与房企达成购置新房意向，再由房地产中介机构推动旧房交易，在约定期限内，完成旧房交易并购置新房。如果未能在约定期限内卖出旧房，换房人无需承担任何违约责任。
其二，回购模式。地方使用财政补贴鼓励房企收购旧房以达到“卖旧买新”的效果，国企收购用作保障房，政府收购用作安置房。代表城市有海宁、连云港及南充等。
其三，购房补贴模式。针对住房“以旧换新”给予一定程度的契税优惠或购房补贴，以此降低购房成本。以沈阳为例，沈阳推出了“卖旧买新”补贴100元/平方米的优惠政策；此外，苏州也推出了“卖旧买新”购房契税补贴政策，最高可享受100%购房契税补贴。
三、“以旧换新”现存挑战
当前主流的三种模式，除了其自身优势外，各有挑战点需要克服。
“代售购新”这种模式的最大挑战点在于如何在约定期限内“换旧”，特别是在市场预期有待提升的背景下，刚需是否愿意接盘，依然存在较大不确定性。从流程上看，当前客户锁定意向新房的期限一般是2个月，这也意味着，房地产中介机构要在2个月内帮助客户卖掉“旧房”。然而，数据显示，2023年主流城市二手房成交周期总天数约为189天，远超出2个月的时间期限。
购房补贴及回购模式最大挑战点在于，严重依赖于地方政府的财政情况，如果购房补贴力度不足，就难以激发换房客群的积极性，如果加大购房力度，又要依赖于地方政府财政情况。回购模式大致相同，以郑州为例，其制订的二手住房收购计划，先行在金水区、郑东新区等区域进行试点，试点期间完成二手住房“卖旧买新、以旧换新”500 套，逐步在主城区全面实施，全年计划完成 5000 套。然而，相较于2023年郑州超过10万套的二手交易规模，这个比例显然较低，仅占约5%。更直白来讲，“以旧换新”这笔钱，到底该由谁来出？这个问题依然待解。
“以旧换新”的市场潜在规模是足够大的，一旦推动起来，一方面可推动新房二手置换的有效联动，另一方面也能够推动商品房及保障房的有效联动。这是其有价值的一面，此外，当前存在的挑战点也是不容忽略的。旧房子如何能够在短期内卖出去？业主是否愿意让利来促进成交？刚需客群是否有动力接盘？谁又来为大规模回购来买单等。换言之，当前并不能得出“以旧换新”切实能够有效促进市场回暖这一结论，尚还需要时间的验证。
作者：金强，系纬房研究院首席分析师，中国城市经济学会房地产专业委员会副秘书长，转载、摘编需注明出处、作者及机构。
免责声明：本文所载信息不代表所在机构意见，亦不保证相关信息的准确性和完整性。文中所述内容和意见仅供参考，不构成市场交易和投资建议。数据仅供市场短线研究分析参考，市场评价以统计部门为准。
意见、建议与合作：
微信号（电话）：17190301535
邮箱：zfdsj2@163.com
更多数据分析及研究报告，请扫码加入专业讨论群（注明专业机构名称、职位及姓名）或粉丝群（无身份限制）。