随着今年进入下半年,楼市也进入了下半场。房企也从疯狂融资进入了融资艰难的阶段。
雪上加霜的是国内举债难度加大的情况下,房企的国内债到期压力又大。
Wind数据显示2019年房企国内债到期数量508只,总偿还量5303.02亿元。此外海外债到期数量66只,规模237.57亿元。
因此在这样的情况下,房企不得不疯狂海外发债,以新债换旧债。7月份以来已经有超过20家房企密集发布了多笔海外融资计划,涉及的资金有170亿美元(约人民币1168亿元)。
房企在国内面临着融资难度加大最主要的原因就是国家在一步步收紧对房企的输血渠道。
在5月份银保监会就发文要求商业银行、信托、融资租赁等金融机构违规向房企输血融资,包括债券和ABS。
6月初又传出一些不断创造地王的基金房企,例如旭辉、融创和中铁建等企业又被重点监控。
到了7月份,中融信托、中航信托、江苏省国际信托、万向信托、兴业信托、交银国际信托、光大信托、五矿信托、百瑞信托、国民信托等十家信托企业又被银保监会约谈。
会议要求今年房地产信托规模不得超过6月末的规模;已备案项目不影响发行及成立,未备案项目一律暂停;符合432的通道类业务也算房地产项目,全部暂停。
除此之外7月12日,国家发展与改革委发布的《国家发展与改革委办公厅关于对房地产企业发行外债申请备案登记有关要求的通知》明确,房地产企业发行外债只能用于置换未来一年内到期的中长期境外债务。
可以看见,房企的融资之路一步步在被收窄,这才导致了现如今房企不得不高利发行海外债,像华南城控、新湖中宝(600208)、正荣地产等房企海外举债年利率都已经超过了10%。而历年来典型房企境外融资成本分别是6.87%、5.61%、6.75%、7.15%、8.34%。
其实钱不是没有,只是不给房企。国家是想将资金引流到小微实体企业。
最近几个月以来央行也向市场输了不少血,特别是6月份为了保持中小银行的流动性更是频繁操作逆回购、MLF、再贴现、常备借贷便利等工具。
一边是银行资金充足,另一边却是房地产融资受限。这说明国家对于市场资金的流向管控很严,严禁资金流向房地产。
为什么,因为水涨船就会高,为了防止房价再一次疯狂上涨,钱必须要管住。而且,目前国内面临着的问题是实体经济发展相对来说不是那么理想,房地产上半年却再一次迎来春天。
而资本天生就喜欢往高回报的房地产走,这样下去当然不好,实体经济是坚实的基础,基础打牢了经济这座“摩天大楼”才更加稳固。
而今年国家稳房价的理念不变,这也就意味着国家对于资金的管控也难以放松。
此外随着房企融资的收紧,房企的拿地热情也跟着减弱,这也是融资收紧最为直接的表现。
对于这一次的融资收紧,部分人担心会不会引起房企的集体暴雷。对于部分实力强大的房企来说,融资的收紧并非就到了决定生死的程度,因为房企融资收紧历年来都曾经出现。
例如2016年央行收紧房企公司债,2017年银监会进一步加强银行信贷管理以及对金融机构、信托公司的监管,2018年央行发布《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》,银行表外业务和通道业务受限等等。
当时2017年房企的海外融资也是突然激增。2016年内房股海外债发行规模还在610亿元,到2017年突然上升到2527亿元了,2018年1-5月,也就是半年都还没到海外债发行规模也已经上升到1847亿元了。
所以说,对于国家收紧融资渠道,部分房企说不定已经习以为常了。
还记得2018年也曾经有过一段时间的融资渠道收紧,当时暴哥和一位在房企工作的朋友谈到这一个问题的时候,朋友曾经说过其实对于融资收紧,很多房企都有自己的一套度过难关的方案,并没有外界想象中的那么恐怖。
在商界,锦上添花往往比较常见,雪中送炭就很难得。因此在资金紧缺的大环境之下,房企的头部效应越来越明显。
资金面良好的开发商往往能得到资本的青睐,能够以相对低的成本融资,而资金面承压的开发商融资成本就相对要高很多。
例如像万科这样的企业融资成本可以去到4%左右,绿地、旭辉、雅居乐、世茂等房企的融资成本也集中在4%到6%左右。
而7月11日泰禾集团(000732)发布的4亿美元债票面年利率已经达到了15%,利息差别已经高达10%了。而且像国瑞、泛海、朗诗、方圆、佳兆业、弘阳地产等发行成本也均在10%以上。
从这里可以明显看到,不同房企之间的融资成本分化情况明显。那么在这样的情况下,房企也会更加分化,强者恒强,弱者更弱。
那么一些顶不住资金压力的房企,要么加速卖房回款、要么被收购或者破产等。
可以看到7月份的破产房企也不少,主要以中小企居多。所以在融资大环境被收紧的情况下,其实比较难熬的是很多资金量储备不足的中小房企。此外像泰禾这样拿地过于激进,今年资金问题严重的企业,那就有点难熬了。
其实这一切都在向大家释放出一个新的信号,在房企融资收紧的环境下,购房风险也增加了。
如果房企破产,那么购房者的产权办理问题、后期的物业服务是否会到位、相应的商业是否能发展起来等不确定性因素就会瞬间增加。
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