長春公積金新政征求意見稿落地在即：八大調整精準發力，護航樓市平穩運行

一、政策出臺背景：意見征集進行時

2026年5月13日，長春市住房公積金管理中心發布《關于優化調整住房公積金使用政策的通知（征求意見稿）》，面向社會公開征求意見，截止時間為2026年6月3日。這一政策動向，迅速引發繳存職工與市場參與者的廣泛關注。

從頂層邏輯看，此次調整是對"十五五"規劃綱要中"深化住房公積金制度改革，擴大使用范圍"部署要求的具體落實，同時也呼應了全國住房城鄉建設工作會議提出的"因城施策、精準施策"工作安排。從地方實踐看，這是長春近年來公積金政策持續優化的又一次延續。

回顧長春公積金政策的演進脈絡：

2024年7月：發布長住金管規字〔2024〕3號文，調整第二次使用住房公積金貸款的首付款比例。

2025年5月：長春市直、省直分別發文，多子女家庭貸款額度上浮40%，租房提取額度提高。

2025年9月：新建商品住房首付款比例降至15%，綠色住宅及"好房子"貸款額度上浮30%。

2026年3月：新增物業費、維修資金、契稅提取情形，毛坯房貸款額度上浮10%。

2026年5月：本次征求意見稿提出八大優化調整。

可以看到，長春公積金政策呈現"小步快跑"的優化節奏，每一次調整都瞄準居民住房消費的實際痛點。

二、長春樓市現狀：成交回暖與庫存壓力并存

要理解此次政策調整的現實意義，需要先看清當前的市場底色。

成交端：同比改善，月度波動明顯

根據克而瑞數據，2026年1—5月，長春新房成交8825套、成交面積98.27萬㎡（建面，下同）、成交均價8932元/㎡（僅統計普通住宅、別墅、酒店式公寓）。

分月份觀察，市場呈現明顯的同比改善與月度波動并存特征：

1月：成交套數1824套，同比+196.1%，成交均價9680元/㎡；

3月：供應套數2219套，環比+1278.26%，呈現集中放量；成交套數3354套；

4月：成交套數2063套，同比+97.98%。

數據解讀：1—5月長春新房成交呈現明顯波動，1月、3月、4月表現相對突出，成交均價在7455—9680元/㎡區間運行。月度起伏一定程度上反映出供應節奏對成交節奏的牽引作用。（數據來源：克而瑞）

庫存端：高位回落，去化周期仍偏長

截至2026年4月，長春新房庫存59526套、庫存面積703.67萬㎡，庫存套數同比-32.27%，去化周期（12個月口徑）30.0個月（僅統計普通住宅、別墅）。

綜合來看，市場呈現"成交同比改善、供應節奏不穩、庫存高位回落但去化周期偏長"的特征。市場內生動能尚需進一步激活，這為此次政策出臺提供了現實依據。

三、政策八大要點逐條解析

1.階段性加大個人住房貸款支持力度（有效期至2026年12月31日）

政策原文要點：

繳存人新購住房申請公積金貸款或辦理"商轉公"貸款時，本人及配偶名下無未結清的公積金貸款的，按首套房貸款政策執行；

公積金貸款月還款額占借款人及配偶住房公積金月繳存基數之和的比例上限，由50%提升至60%；

取消貸款額度與職工住房公積金賬戶余額倍數掛鉤；

雙繳存人家庭單筆貸款最高額度提高至150萬元。

解讀分析：這四條調整可以理解為一套"組合拳"。首套房認定上采取"認房不認貸"思路，讓結清過公積金貸款的家庭重新獲得首套房政策待遇；還款能力核定比例從50%提升至60%，提高了借款人可貸額度的天花板；取消額度與賬戶余額掛鉤，則破解了"余額不足、貸款受限"的瓶頸。

特別值得關注的是雙繳存人家庭單筆貸款最高額度提高至150萬元這一條款。對比2025年9月長春主城區首套基礎額度100萬元的水平，本次提升幅度較為顯著，重點服務雙職工改善型家庭的置換需求。

2.優化"商轉公"貸款政策

政策原文要點：

原商業性個人住房貸款正常還款時限要求由"12個月（含）以上"調整為"6個月（含）以上"，且近6個月還款期間無逾期記錄；

原商業性個人住房貸款（限新建商品房貸款）執行15%首付款比例的，轉為住房公積金貸款時，按最低首付款比例不低于15%、貸款額度不超過抵押物價值的85%執行。

解讀分析：商轉公門檻進一步降低，正常還款時限由12個月縮短至6個月，讓更多商貸購房者更早享受公積金貸款利率。這與2025年9月長春首付比例降至15%的政策形成銜接，避免商轉公過程中因首付政策錯配而受阻。

3.調整長春公積金下轄分支機構（鐵路電力分中心）貸款首付款比例

政策原文要點：鐵路電力分中心下轄分理處發放的新建商品房貸款，可按分理處所在地城市公積金中心規定的首付款比例政策執行，但不得低于15%。

解讀分析：這一調整實現了屬地政策的統一，便利跨區域繳存職工在工作地或居住地購房，減少政策落差帶來的操作摩擦。

4.加大對特定群體購房支持力度

政策原文要點：新市民、青年人、現役軍人及經認定的高層次人才申請公積金貸款的，單筆貸款最高額度可上浮10%。

解讀分析：這一條精準對接長春的人口導入與人才戰略。從2025年面向高校畢業生的購房補貼，到本次面向新市民、青年人、現役軍人及高層次人才的額度上浮，可以看出長春在"留人"政策上的延續性與一致性。

5.擴大"帶押過戶"業務范圍

政策原文要點：經商業銀行同意，允許繳存人與"商貸"住房產權人交易房屋時，通過"帶押過戶"方式辦理公積金貸款業務。

解讀分析：這是疏通"二手房—新房"循環的重要一招。帶押過戶擴圍至公積金貸款場景，有助于縮短二手房交易周期、降低交易資金占用成本，讓"以舊換新"的鏈條更順暢。

6.支持還款方式變更

政策原文要點：借款人可在還款期內申請變更1次還款方式（即在"等額本息"與"等額本金"還款方式之間變更）。

解讀分析：這一條看似細微，卻切實回應了借款人收入結構變化時的資金安排訴求。家庭在不同階段對月供壓力與利息支出的偏好不同，給予一次變更機會，提升了制度的靈活度。

7.優化提前還款機制

政策原文要點：公積金貸款發放后，借款人還款滿6個月可申請提前償還部分或全部貸款；提前部分還款以千元為單位，單次最低還款額為1萬元；提前部分還款后，貸款剩余本金不得低于1萬元。

解讀分析：通過明確還款門檻、起算時點與最小單位，既給予借款人合理的提前還款空間，又規范了提前還款秩序，便于公積金資金池的穩健運行。

8.支持公積金用于城市更新

政策原文要點：

支持繳存人申請使用公積金貸款用于城鎮危舊房屋自主更新、原拆原建，貸款首付、額度、期限以及落實抵押（擔保）方式參照新建商品房公積金貸款政策執行；

吉林省行政區域內自有老舊住房自主更新原拆原建期間，產權人及配偶可按租房提取情形申請提取；自主更新出資額可一次性提取或按償還貸款本息情形提取，不受"不同情形申請提取需間隔12個月"的限制。

解讀分析：這是本次征求意見稿中具有突破意義的條款之一。它把公積金的使用邊界從"購房"拓展到"城市更新與原拆原建"，與"十五五"城市更新戰略形成呼應，讓老舊住房群體在自主更新過程中獲得真切的制度托底。無論是貸款支持、租房過渡提取還是出資額提取，都打通了原拆原建全流程的資金通道。

四、政策協同效應：與歷史政策形成完整工具箱

把本次征求意見稿放回到長春近兩年的政策序列中觀察，其位置與意義更加清晰。

從這一脈絡可以歸納出三個特點：

其一，覆蓋維度由窄變寬。早期政策聚焦貸款本身的首付與額度，到2026年3月已延展至物業費、維修資金、契稅等日常居住支出，再到此次拓展至城市更新與原拆原建，公積金制度的支持半徑明顯擴大。

其二，目標群體由單一變多元。多子女家庭、新市民、青年人、現役軍人、高層次人才、改善置換家庭、老舊住房產權人……不同的政策條款分別精準對位不同群體的需求場景。

其三，工具屬性由"購房支持"向"全周期居住保障"升級。這與既有報道中提到的"全周期居住保障"提法相一致——公積金不再只是買房的"敲門磚"，更成為覆蓋租房、購房、裝修、物業、更新各環節的居住資金保障。

五、市場影響展望

基于現有材料，從四個維度做方向性觀察。

對剛需與改善群體

首付門檻與還款壓力進一步減輕。還款能力核定比例提升、取消額度與余額掛鉤、雙繳存人家庭單筆貸款最高額度提高至150萬元，這一組合對雙職工改善置換家庭的支持作用較為直接。疊加2026年3月已落地的毛坯房貸款額度上浮10%政策，"購房+裝修"的資金壓力鏈有望得到緩解。

對二手房市場

商轉公門檻降低與帶押過戶擴圍，是疏通二手房交易鏈條的關鍵。當二手房交易資金占用與時間成本下降，新房—二手房之間的置換循環將更順暢。

對去化與庫存

結合前文數據，2026年4月長春新房庫存59526套、去化周期30.0個月，庫存壓力仍存。政策端持續優化，有助于穩定市場預期、推動庫存消化節奏，但具體效果仍需觀察政策正式發布后的市場反饋。

對城市更新

公積金支持原拆原建是本輪政策的創新點。它與長春構建現代化都市圈、推進城市更新戰略相協同，讓公積金的"互助"屬性在城市更新這一更宏大的議題上得到延伸。

六、結語

總體來看，此次《關于優化調整住房公積金使用政策的通知（征求意見稿）》是長春落實"因城施策、精準施策"的又一次具體行動，體現了公積金制度的公平性、互助性與普惠性。八大調整覆蓋貸款支持、商轉公、特定群體、帶押過戶、還款機制、城市更新等多個層面，相互之間形成有機銜接。

需要提醒讀者的是：意見征集截止時間為2026年6月3日，繳存職工與相關單位可通過官方渠道反饋意見；最終政策內容以長春市住房公積金管理中心正式發布的版本為準。

數據與政策來源：長春市住房公積金管理中心、長春市住房公積金管理委員會、克而瑞數據。

THE END

1、上述研究成果由克而瑞長春分析師孫洪亮，通過人機協作綜合使用克而瑞·決策專家的AI問數、AI問知、AI文章和數據分析功能撰寫完成。內容僅供參考，不構成投資建議；

2、AI生成的內容（包括但不限于圖片、數據、文字等），并未獲得若有的相關權利方的授權，用戶需確保其使用、傳播（特別是商業用途）時不侵害他人享有的權益；

3、運營方不對用戶因使用內容而導致的任何直接、間接或附帶后果負責。