能预测办公租金的未来的一个要素

我们一直在通过租金、空置率、净吸纳量等指标观察办公市场，但这些都是在反映市场过去已经发生的变化，无法预测未来的趋势。今天这篇文章我们尝试找到一个水晶球，找出预测未来租金变化的办法。

若想预测租金的增长，我们首先要明确租金增长由市场的供求关系决定的底层逻辑。

当办公供应面积相对需求量过多，房源端的竞争就会加剧，租金承压；而当需求更为旺盛时，租户端的竞争则会加剧，租金就会相应增长。

如果我们可以在供需关系中，找到一个与租金增长率关联度较高，而且又领先租金增长率变化的一个指标，我们就可以提前预测出市场的走势，预知租金拐点的到来。

Blissoffice研究院经过对商办数据的反复研究，找到了这样一个指标，它与租金增长率高度相关，且领先约2-3年。这个指标就是“净需求率”。

- 01 净需求率 - 

在解释这个指标之前，我们首先要清楚办公租赁市场的供应和需求该如何定义，怎样量化。这在我们的上一篇文章《上海办公市场的供需轮廓》中已有详细的分析。

简单来讲，我们可以通过上海全社会办公用房竣工面积和上海全社会各行业从业人数来分别估算市场供应和需求。

供应量较为容易理解，通过每年的办公用房竣工面积就可以累加出上海办公市场的现存总供应面积以及每年的新增供应。

需求量则相对复杂，我们可以通过上海全社会各行业从业人数来估算出工作中需要办公空间的从业人数，进而通过合理的人均办公面积假设（~10m²/人），计算出上海办公市场的总需求面积及每年度的新增需求面积。

在得出每年的新增供应和需求量后，我们引入一个新的概念 -- “净需求面积”，即每年市场的新增需求面积减去新增供应面积的差值，反映出新增需求相对新增供应的强弱。

如果净需求面积为正，则需求的增长超过供给，溢出的需求将对市场租金产生提振作用，反之则对租金增长产生消极影响。

为了衡量净需求规模对整个市场的影响，我们进一步将净需求面积除以整体市场总供应面积，就可以得出今天这篇文章的主角 - “净需求率”。具体公示如下：

净需求面积 = 新增需求面积 - 新增供应面积

净需求率 = 净需求面积 / 办公总供应面积

- 02 净需求率与租金增长率间的关系 - 

当我们把净需求率和租金增长率放到同一个坐标系时，我们可以发现，净需求率与租金增长率有较强的相关性，且领先租金增长率约2-3年。也就是说，我们通过观察净需求率的变化，就可以预测市场租金增长的表现，判断市场的拐点。

注：上海全社会各行业从业人数在2013年出现统计口径的调整，突然增加约232万人，经计算得出有效办公人口约165万人，将此部分需求平摊到从2009-2013的五年间。

净需求率（淡紫色）与租金增长率（深紫色）有较强的关联性（R²=0.6)

净需求率领先租金增长率变化约2-3年

租金增长率的拐点已经在2019年出现，20-21年租金降幅已逐步收窄

租金正增长的拐点仍未出现，2022年租金增长率是否可以回正，需要进一步观察2020年的净需求

虽然2020年的上海全社会各行业从业人数还没有公布，但如果我们想现在预测2022年的租金增长，也可以参考2017-2019三年的从业人数变化进行预测。经过计算，2020年的净需求率预测约为-2.5%。2022年的租金增长或将仍维持在小幅下降的水平。

- 03 净需求率的领先原因 - 

净需求率的变化为什么没有直接影响当年的租金增长率，而是用了2-3年才将影响传导给租金增长？可能有几个原因：

业主对租金的调整不会依靠对需求活跃度的感知而立刻进行，因为感知是主观的而且需求也存在随机性，容易出现偏差。业主对租金的调整主要基于项目的出租率变化及过去一段时间的租赁成交表现，因此租金调整的时间相对滞后

企业在租赁联合办公租赁办公空间时一般有一定的工位预留，岗位新增后不必立刻开始租办公室

办公租约一般为2-3年，企业扩租和搬迁会受租期影响

- 04 总结 - 

租金的增长取决于供求关系，预测租金的趋势拐点首先要厘清供需，从供需中寻找先导指标。而净需求率就是这样一个较好的先导指标，但我们也要清醒的认识到这个指标的局限性，现存的数据样本还较少 ，指标的准确性仍待验证，抛砖引玉，给从业者一些参考。

净需求率是一个较好的预测租金增长的先导指标，它与租金增长率关联性较高且具有2-3年的领先性。

租金增长率的拐点出现在2019年，20-21年租金降幅已逐步收窄。

租金正增长的拐点仍未出现，2022年租金增长率是否可以回正，需要进一步观察2020年的净需求。从过去三年的平均值预测，2022年的租金增长或将仍维持在小幅下降的水平。

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