作者: 杨洪
笔者于春节前在一篇文章中谈及在多伦多投资25%的首期, 购买一套Condo公寓, 然后用于出租, 以租金作为回报, 即使房产不涨价, 考虑到一定的出租空置率, 还是能得到相当于8%--10%的回报. 当时得到许多质疑和评论, 主要是对这种投资方式的可行性和风险的疑问和批评. 同时也得到了许多朋友的支持和理解.
笔者提及的虽然只是众多地产投资方式中的一种, 而且并不希望读者不明就里, 跟风而上. 就此,笔者认为有责任对这种具有争议的投资方式的风险尤其是结合现在的地产走势及多伦多的区域特点, 系统的分析一下.
一个理性的投资者应该认识到: 任何一种投资其收益和风险都是并存的. 地产投资不同与股票证券, 有其特有的风险特性. 从理论上来说有来自各方面的, 与自身条件有关的如:财务状况恶化的风险, 变现困难的风险, 自然灾害的风险. 还有与市场紧密相关的如: 利率变化的风险, 购买力下降的风险, 经营失策的风险乃至社会及政策的风险.
其实, 无论是来自于哪一种风险, 归根结底会表现在自己投资的物业贬值, 房产出租不出去或入不敷出上.
价格风险篇 首先我们来分析价格的变化趋势:笔者这两年的购房客户往往会在购置房产前问到同一个问题: 在未来的几年会不会重蹈1989--1996之间的覆辙. 房价出现大幅度的下滑. 那么我们回顾历史, 来
分析一下1989年前后那个时间段都发生了些什么, 现在或在未来的几年中会不会再次发生大幅度的价格下滑?
笔者在此无意得出任何结论, 只是让我们来理性地对比一下几个客观数据:
1, Interest Rate
人们都知道, 房屋贷款的利息是直接影响购房信心的指数, 会直接或间接地影响房屋的价格. 现在经过加拿大中央银行几次调息, 基本贷款利息率(Prime Rate)已经到达5.25%, 笔者已经多次听到有的购房者对贷款利率的担忧. 但是很多人并不知道加拿大在历史上的平均基本贷款利率是8%, 而在1989-1991年期间的贷款利率是在14%--16%之间(见图1, 其中的利率与本文所提的Prime Rate略有不同, 但从中可以看出利率的基本变化规律). 基本上以历史经验来说, 如果基准利率不超过8%, 其对房屋价格的影响是有限的, 而且对地产投资者来说, 还要认识到, 其实贷款利息率是一个双刃剑, 利率会影响房屋的价格, 同时也会影响租金, 利率上升, 租金往往也会有一定的上升. 
图1 2, Unemployment Rate
道理很简单, 当人们都失去了工作, 家庭收入降低或得不到保障, 自然会降低对房屋市场的需求. 最新的统计资料显示, 今年刚公布的加拿大的失业率是6.6%, 而1989--1994年期间的平均失业率为9.81%.(见图2)
图2
3, New Construction Rate
新屋开工率是衡量房屋总供应量的一个重要指标, 通过供求关系影响到价格. 具体在1989年前后的新房开工率是多少, 笔者无从考究, 但细心的人仔细想一想, 现在大多伦多地区房龄在15—20年前后的房屋有多少. 至少笔者在帮客户买卖的房屋中有相当比例是在这个房龄阶段的, 可以说明, 在那个时候, 新屋的开工量十分的巨大, 房屋的绝对供应量巨大, 而那个时候的绝对移民数量远远少于现在, 供求关系可见一斑. 根据新的统计资料,2005安省的新屋动土数量从2004年的85,114个单元下降了5.4%，落在80,500个单. 并且在2006年将继续下跌至75,200个单元.
4, Housing Affordability
房屋购买及持有的承受力, 即一个家庭每年用在房屋上的花销与家庭年收入之间的百分比. 也就是说人们能不能买得起及养得起这个价位的房子. 2005年的统计数据标明: 多伦多的House, Townhouse及Condo Apartment的Housing Affordability分别为49%, 33%及26%, 而在1989年的比例分别是75%, 51%及45% (见图3, 图4多伦多及温哥华Housing Affordability 比较). 意思是说, 那个时候的房价远远的超过了一般家庭的购买力, 而现在的房价即使上涨了, 但是由于平均家庭收入也在增加, 房屋的承受力指数非常的健康.
图3 
图4 5, Non-Market Demand-Supply
即非市场因素的供求关系变化. 大家都知道, 近几年加拿大的移民数量平均每年是22.5万, 移民局计划未来十年，新移民总人数达到全国总人口的1％，即使保守党政府取消前政府去年年底通过的“每年向全球吸纳32.8万新移民的‘五年计划’”，未来每年移民人数仍将在23万至24万人左右. 而每年将近百分之五十以上的新移民来到多伦多定居. 而相比同一时间段, 1985--1989年的加拿大移民数量平均是13.8万.
6, Taxation
税收是在加拿大地产投资所要考虑的重要因素. 人们都知道, 加拿大是一个高税收高福利的国家. 人们在计算投资回报率的时候一定要考虑税赋因素. 主要有两种税赋与地产投资有直接的关系. 一是GST, 第二是资本收益金(Capital Gain). 也许有些朋友还不了解, 加拿大在1991年以前, 并没有设置GST这一税种, 以前的做法是将GST打入制造型企业生产的产品的成本里, 消费者是看不到GST这种税收收的存在的. 在1991年, 为了增加加拿大出口产品的国际竞争力, 降低产品成本, 增加了这种商品与服务税. 直接增加了新屋销售的成本及与房地产交易相关的服务费用.
今年年初, 新当选的保守党在竞选纲领中提到将降低GST税率及调整资本收益税的具体征收方案. 当GST能够如保守党所承诺的降低到5%的时候, 会将投资者购买新房及商用房时实际付出税率, 降低到与加拿大政府在1991年推出GST之前相同的水平上.
同时, 在保守党的议案中, 为那些在6个月时间内, 将从出售投资房产中获取的收益, 重新投资的个人免除征收资本收益金. 针对小型投资者的资本收益转滚规定(Rollover Provision), 将为小型住宅出租的投资者带来前所未有的更大实际收益. 如果这项税收的改变能够有效地实施, 将极大的鼓励更多的加拿大人, 尤其是中小型投资者考虑在地产市场上的投资.
以上是以时间为坐标的纵向比较, 下来我们再通过横向与世界其他一些国家及城市的比较, 看看多伦多的房价相对狂涨了还是反之. 了解和关心房地产市场的朋友们都知道, 现在在全球范围内, 房地产的价格猛涨, 那么这几年多伦多的涨幅是在一个什么样的位置上呢.(见图5)
图5 再横向比较加拿大各大城市近几年房屋价格上涨的幅度:
在过去的2005年里，全加拿大的房产价格上涨了10.2%, 多伦多去年房价平均上涨6.6%,至3612,611元. 而其他全国主要城市平房价格上升的情况是﹕维多利亚市上升幅度18.1%，至352,000元﹔满地可上升幅度最低，为4%，至201,71﹔温哥华上升11.4%，至611,250元. 连续几年以来, 相对于其他几个城市房价两位数的上涨, 多伦多平均6-8%的增幅倒显得平稳许多, 分析师的共识是，与89年代市场人为炒作猖獗情况不同的是，这波成长有实际需求支撑，是否泡沫, 一目了然.
无论专家如何分析预测, 也无论事实与数据如何充分, 狼来了的故事在多伦多已经被人们讲述了多年, 而还会不断地被猜测及讲诉下去. 作为理性和保守的投资者, 笔者有必要提醒人们, 房价的调整一定会在未来的某一个时间发生, 也许一年, 两年, 三年也许十年. 但无论如何我必须要预见到, 并有所准备. 如何看待房价的下跌其实就是一个如何正确理解地产投资风险的最重要的命题之一. 我们可以把地产与黄金作为一个类比, 两者皆为不可再生的资源, 即使房价或者金价大跌, 也不会变成一文不值, 永不回头. 其实这种保值抗跌性也正是地产投资价格变化的本质特性. 从历史的角度分析, 地产的价格变化周期是客观存在的, 而且具有螺旋上升的特性, 看看多伦多自1971至今的价格变化曲线, 我们可以发现, 即使在1989年—1996年其间发生的房市崩盘的极端情况, 价格于2002就得到了恢复. 所以我们对这一风险的最保守的规避原则就是: 心不要贪, 做好自己的财务规划, 量力而为, 避免投机. 只要你心存耐性, 做好长期打算, 避免割肉, 挺过困难期, 一定会有理想的回报, 这就是笔者对地产投资风险与股票投资风险最大的区别之一的理解. (见图6)
图6 在图6中有几个关键点值得关注:
1971年, 多伦多的平均房价为: $30,426;
1985年, 由于大量香港移民涌入, 大批购房及投机者的参与, 房价开始迅速攀生, 攀生前价格为: $109,094;
1989年, 房市泡沫破灭, 价格开始下降, 当时的价格为: $273,698;
1991年, 加拿大开始征收我们现在熟悉的GST, 打击了人们的消费信心, 房市雪上加霜, 价格进一步下滑, 当年平均房价: $234,313;
1996年, 房价达到最低点, 然后开始回升: $198,150;
2002年, 价格回到1989年当时顶峰时期的水平: $275,231;
然后开始平稳上涨, 一直到2005年: $335,907.
租金收益风险篇 分析了价格变化可能存在的风险, 现在我们来分析一下投资物业租金回报过程中可能存在的风险.
主要有以下几类可能出现的情况:
- 房屋出租不出去, 空置率高;
- 即使房屋出租出去了, 但是租金过低或成本过高, 入不敷出;
- 即使理论上租金和成本保证了合理的回报, 但房客拒不付租金, 同样得不到回报.
以上三种情况中任何一种的出现都会直接地影响投资回报率. 下来, 我们就从三个方面来分别理解一下三大风险的控制:
1. 租房空置率风险的控制
先分析对比一下, 加拿大各大城市的空置率:
加拿大按揭及房屋公司(Canada Mortgage and Housing Corp.，简称CMHC)公布, 2005年多市的出租空置率为3.7％; 加拿大公寓空置率最高的城市，首推温莎，高达10.3%；紧随其后的是新省圣约翰的5.7%；萨省及雷湾的4.6%；埃德蒙顿、纽芬兰省圣约翰士及魁省萨奎尼(Saguenay)的4.5%、安省湿比利及卡尔加利的1.6%、魁北克市及温哥华的1.4%、魁省舍布鲁克(Sherbrooke)的1.2%，空置率最低城市为维多利亚的0.5%. CMHC报告指出，虽然安省大量兴建公寓大楼，但在11个租屋市场中，安省公寓空置率属於较低者。
大多伦多地区的租赁公寓大楼空置率从 4 年前的 0.6% 升高至目前的将近 7%，原因有多个，包括越来越多的新共管公寓楼（Condominium）与租赁公寓楼进入市场，购房市场受低利率刺激一直火热。统计资料显示，在大多伦多地区，目前空置率最高的是Don Mills、Lawrence、北士嘉堡、密西沙加中部及密西沙加西南地区，都在 6% 以上。其次是Jane/Sheppard、401 以北的央街，空置率在5%至6%之间。
由以上数据可以看出, 区域的不同, 物业所处的地理位置(Location)不同, 房屋出租的难易程度截然不同, 不同地方的空置率自然就相去甚远了. 所以, 投资物业的选址不同于选购自住房, 不能想当然自己认为好, 这个地址就好. 必须要调查研究市场行情, 认真了解每个地方的空房率趋势, 租金与房价的比率及未来房屋供应及租住房需求关系的变化.
投资物业的选址是决定投资成败的关键所在.
发展商及建筑商的信誉, 该大楼的管理水平及名声, 房屋的新旧也同样在一定程度上影响着空置率的高低.
相比而言房屋价格的绝对值高低却并不是影响出租率的决定因素. 有些地点好的地段, 房价相对与其他地方高, 但租金也高, 而且供不应求, 空置率反而低.
除此以外, 还有一些局部因素, 影响到空置率. 如一栋大楼刚刚竣工交付使用的时候, 会有在短时间内房源的大量供应, 在瞬时形成供大于求的情况, 我们一方面要预见到这一点, 相信在一段时间的市场消化以后, 还是会回到供求的平衡点. 与此同时, 笔者建议可以运用多种技术手段, 尽量的避免及减少这一段时间的损失. 至于几种具体方法, 笔者在此不做鏊诉.
- 成本与收益风险的控制
根据调查得知, 以全加两居室公寓租金来比较，多市以其高达1，052元的平均月租金位于全国第一位，此外温哥华为1，004元，渥太华为920元.
还有一个数据概念值得我们关注, 那就是Housing Price-Earning Ratio(P/E), 房屋价格收益系数, 即房屋的价格参数与同期租房成本参数的比率, 意思是说, 通过这一概念, 我们可以了解到, 购买及持有一套住宅的花费与在此同时将同一房产出租所得到的现金流(Cash Flow)的相对关系, 或者换一个角度理解, 持有一套房产的费用与节省下来的用于租住同一套房产的成本的对比关系. 该系数越小, 说明房价越相对于租金越便宜.(见图7)
图7 由图7可以判断出, 相对于租金, 多伦多的房价处于最便宜的位置.
接下来, 再对比一下, 以1989年为基准, 加拿大几大城市Housing P/E Ratio截止到2004年的变化趋势.(见图8, 图9, 图10, 图11)
图8
图9
图10
图11
与其他地区和城市相比之下, 我们恰巧幸运的生活在多伦多这个价格并不苛刻的城市.
在多伦多的房屋租金定价存在一个不成文的”黄金分割率”, 即租金的市场定价基本遵循着一个原则, 基本保证投资者在投下房款的25%以后, 所得到的租金基本与房屋的各种花费包括贷款本息, 管理费, 地税, 水电气杂费的总和基本相抵, 并有时候略有盈余. 如何能够实现这一目标, 开源节流. 就同样需要在物业类型的选取, 售房合同的签订及其他技术层面的操作上小心谨慎.
- 坏帐风险的控制
最后, 笔者强调, 风险控制的最有效的原则之一就是: 投资的多样化, 把鸡蛋放在不同的篮子中,用来分散风险应该成为一个理性投资者的座右铭. 世上投资的方式有多种, 笔者从不排斥其他的投资方式, 如股票, 证券, 基金, RRSP等. 而且仅就房地产而言, 同样存在着多种不同的投资方式, 如投资独立大房, 商场, 铺面, 酒店甚至是地产项目的开发. 熟话说条条道路通罗马, 关键是选择适合自己, 并有充分的把握控制风险的选项. 地产投资并不是盲目乱投资. 承认风险的客观存在, 理性分析, 审时度势以及利用专业的服务都是减少风险, 增加回报的有力保证.
说明: 本文所引用数据, 图表除标明出处的以外, 其余均根据多伦多地产局及其他官方统计部门的统计数据, 经本文作者及多伦多房产资讯网工作人员收集整理所得. 其准确性由各数据来源提供方保证, 本文作者谨在此基础上做分析与比较, 特此说明.
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