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    如果人口负增长,楼市还撑得住么

    信息发布者:王二唯
    2019-01-16 17:24:06   转载

    编者按:本文来自微信公众号:真叫卢俊,(ID:zhenjiaolujun0426),作者:真叫卢俊,36氪经授权转载

    我们长久以来,都在担心人多了怎么办,可是这段时间频繁的信号闪现,却提醒我们需要思考一个反方向。

    “农民工返乡潮提前一个月”、“中国首次出现人口负增长”、“新生儿出生率下降”……

    我们现在又要开始焦虑人少了怎么办?

    而争议热度最高的,就是赖之以生存的楼市,还能不能撑得住。

    01

    如果人口不乐观

    昨天「2019·奔向未来」丁祖昱评楼市年度发布会,在上海梅赛德斯奔驰文化中心举行,用大数据总结分析2018+2019年房地产。

    其中专门提到了人口问题,人口不乐观。

    想必大家对这句话已经烂熟于心:

    房地产市场,短期看金融,中期看土地,长期看人口。

    而近年的数据情况是这样的:

    育龄妇女减少,生育意愿降低,从13年到17年这5年,一孩出生人数整体都在下滑,最高差值高达331(万人)

    再来看二孩情况:


    从2016年正式放开二孩政策后,2017年二孩出生数量达到顶峰,继而马上下跌,预计2018年二孩率是50%

    并不是二孩的数量多了,而是一孩数量少了,显得二孩占比高。

    那么需求是不是就随之减少了呢?

    看看近三年这些人口增长较快的城市:

    可以看出来

    而每年平均800万的毕业生,才是未来的刚需。

    这部分刚需大概有多少需求呢?

    改善群体的需求是:

    综上,刚需+改善需求加起来,平均每年是17亿㎡如此大的需求量。

    所以我们看到,或许人口情况没有那么乐观,呈现走低的趋势,可是需求依然庞大。

    02

    如果人口负增长

    采纳2015年的抽样调查的年龄结构(官方)和联合国预测的中国死亡模式(与官方预期寿命一致),2018年的生育率为1.05,那么出生1031万人,死亡1158万人,负增长127万人。

    由于官方的总人口存在上亿水分,采纳缩水后的人口结构和滞后台湾17年的死亡模式,2018年的生育率为1.05,那么出生941万人,死亡971万,负增长30万人。

    引用自网易财经报道,美国威斯康星大学研究员易富贤的说法。

    人口负增长严格意义上,不是说人变少了,而是人口还在增加,只不过增加的慢一点。

    人口负增长改变的是人口结构,主要体现在年龄层面。

    人口负增长带来最显著的改变是,老年人口比重增加,老龄化加重。

    这时候我们会说,既然已经严重老龄化了,那么就是说老人的比重增加了,那么多老人的存在,是不是对养老地产就有丰沛的需求呢?

    丁祖昱在发布会上说,不看好养老地产,严谨的说,短期不看好。

    如果是健康老人:

    其实事情特别多,要帮忙照看孙子辈,要跳广场舞要养生,这部分健康老人的生活其实是很忙碌的,难有自己的时间。

    而这部分老人是和孩子们住在一起的,就算自己住也会选择在热闹而便民的老城区,卖菜聊天打牌,邻里往来有自己习惯固定的生活环境。

    而太多养老地产地处郊区,其实是脱离了老人赖以生存的社会圈

    如果是失能失智老人:

    本身需要齐全完备的医疗资源配套,所以也就需要靠近医院,那么这样的地产项目其实是更少的,医疗资源是稀缺的,弄不好就会被吐槽,典型的出力不讨好。

    所以虽然老龄化严重,老人多,可是养老地产其实是很难做的。

    近几年养老地产虽然有所增长,可是从总体规模上看,并不占据任何优势。

    而2018年中国购房人群的人物画像是这样的:

    我国购房人群中21岁至26岁占比7%,26岁至30岁占比20%,31岁至35岁占比22%,36岁至40岁占比16%,41岁至45岁占比11%,46岁至50岁占比8%,51岁以上占比12%。

    也就是说,98%的购房者,其实都是50岁以下的人群。

    大量85后,90后,95后都是独生子,有人会说以后对房子没有那么多需求,其实也不对。

    就算以后的孩子拥有双方父母2套以上的房子,可是真正自己需要用的时候,那些老房子老旧且设施跟不上孩子需求。

    孩子还是会选择买新房子,或者说卖掉父母的房子去置换新房;

    而且晚婚不婚主义已经非常普遍,那么还单身的孩子到了适当年龄也会有购房需求,这样原本结婚一套住房解决,单身的两个人就需要2套住房;

    中国城市化还在继续,距离75%的城市化,大约还要25-30年的样子,这个周期就涉及到大量房屋升级需求,比如三线的到二线买房,二线的到一线买房,小房子换大房子,远郊的买进市区……

    虽然人口负增长了,但是需求可以从各个维度里面释放出来。

    也就是说,人口负增长影响其实对购房主力需求的冲击,其实并没有大家想象中那么大。

    03

    如果人口继续流动--强省市

    人口负增长是事实,人口不均衡也是事实,人口继续流动依然是事实。

    这样必然就有人口净流入多的城市,也有人口净流出多的城市。

    人口流动简单可以分成两种,一种是横向流动,一种是纵向流动。

    横向流动主要是地缘层面,比如各个城市之间流动,农村往城市流动;纵向流动类似于在社会阶层这个垂直纵向间流动,比如蓝领阶层上升到中产阶层。

    这两种流动是相互交融交叉进行的,改变的是整个人口格局。

    从弱省市流入到强省市,基本流入这五大城市群中。

    这是中国地理学家胡焕庸,在1935年提出的划分我国人口密度的对比线:

    线东南半壁36%的土地供养了全国96%的人口;西北半壁64%的土地仅供养4%的人口。二者平均人口密度比为42.6:1。

    人口负增长,不代表强城市的人口也是负增长,五大城市群的经济+人口数据依旧表现强势。

    中国五个城市群,只用了11%的土地面积,就承载了中国40%的人口,而且这40%的人口创造了全国55%的GDP。

    长三角吸纳了最多的人口创造了最大的GDP,而珠三角诞生了最高效的人均GDP。

    强省市还是没问题的,市场越差的时候一线越展现自己的虹吸效应,2019会是探底的一年,一些鸡贼的开发商已经加快了拿地的节奏。这个战场越来越成为拼耐力的舞台。

    保守来说,中期内就算人口负增长,人口流动速度放缓,但是在一线+强二线城市,总有最新鲜的血液在输入,总有坚实的人口基数+足够的购买需求,能够撑得住这些强城市的基本面。

    每个人都在用脚投票,每投一票,这个城市价值就加一分。

    04

    如果人口继续流动--弱省市

    这里我们一定要说抢人大战

    这两年抢人大战如此密集,大大小小抢人政策接近百条,优惠力度你看到了是这样的

    抢人之后,二线城市的房价也有了立竿见影的效果

    这里面其实就有一个问题,二线城市抢人无非几个方向,一线城市+同二线城市+三四线城市。

    客观来说一二线城市人才部分被吸过来,其实并不会造成多么严重的后果,因为这些城市本身基础人口底子厚,而且被抢成功的概率属于正常。

    抢人大战的二线城市真正大幅度吸引来的,其实是三四线城市的人口。

    说到三四线,还有说到一个不能忽略的变量,叫货币化棚改。

    货币化棚改是非常好的一个模式,也是最快程度将财富从政府转移到个体最有效也是最快速的方式。

    而且伴随着货币化棚改可以同步带动城市更新和三四线城市去库存的策略,所以如果没有意外的话,这个政策会一直持续下去。

    但是,需要焦虑的不是货币化棚改带动的楼市泡沫,更加需要担心的是,如果货币化棚改停止之后,社会购买力如何有效跟进以及实现内循环

    如果在棚改阶段,没有及时进行产业升级+引进,棚改结束后的三四线,在抢人大战的推波助澜下,人口流出后,应该何去何从?

    三四线城市房价已经到了高位,甚至有些小县城的房价已经达到了2.5万,很明显整体的三四线的房价是虚高,单纯的低土地成本已经很难盘活零散型三四线市场。

    所以对于较弱的三四线城市,棘手的问题还有很多,这两年有点温水煮青蛙的意思。

    05

    如果一定要问,人口负增长对楼市有什么影响,我可能会说,这两者之间并不是因果关系。

    对房地产影响最大的还是供需关系。

    每年国家土地供应是有限额的,中西部供应量大,可是人口流失,人少房子多,房价自然不会涨太多,基本微涨持平,没有暴涨的合理性,就算处于高位,也可能是虚高不下;

    而给中西部土地多了,相应对一二线就要收紧,土地供应就少,可是人口流入,人多房子少,自然房价要上涨,房子变稀缺;

    人口增长的地方房价应该涨,人口负增长的地方房价应该跌,如果人口负增长的地方房价还是涨,肯定不正常,所以才出现了三四线城市的鬼城。

    房价涨幅与人口净流入应该保持一致,当前主要矛盾是供需错配。

    综上,如果人口负增长,人口流动,格局洗牌。

    强省市恒有价值,弱省市自求多福。

    一线城市+强二线城市,恒定是有价值的,有过硬的抗跌能力,你大爷永远是你大爷,人口会保持相对的动态平衡,人口基石稳定,需求充裕。

    要担心的是三四线城市,如果没有在棚改结束前完成产业升级,也没有留住保底的人口,确实会成为一个问题。

    对于个体而言,没有硬核能力的人,无法留在一二线城市,在三四线城市也只能勉强过活。


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