数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

撰文=燕十三

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

2月17日,统计局发布了1月份的房价数据:多城市房价明显上涨,特别是一二线城市,数据令人堪忧!


在媒体咨询2020年1月份价格变动情况时,国家统计局人员评价为“总体稳定”。1月共有47城新建商品住宅销售价格环比上涨,8城环比持平,15城售价环比下跌;与去年12月相比,数量变化情况基本持平。

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

具体而言,经初步测算,1月份,4个一线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.4%,涨幅比上月扩大0.2个百分点。其中,北京持平,上海、广州和深圳分别上涨0.5%、0.3%和0.5%。


其他能级城市方面,31个二线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.2%,涨幅比上月回落0.1个百分点;35个三线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.4%,涨幅比上月回落0.2个百分点。


与去年同期相比,一线城市新建商品房价格全部上涨;二线城市新房价格涨幅已连续9个月回落,而三线城市则连续10月相同或回落。

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其实,有点让人难以理解,为什么在疫情期间房价不仅没有大幅度下滑,还存在一定涨幅!

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

按照统计局发布的1月份的房价数据,西安新房环比上涨0.3%,同比上涨12.8%,二手房环比下滑0.2%.


这就是说,西安已经连续上涨47个月了,涨幅仅次于呼和浩特14.8%、西宁14.7%、大理14.1%、唐山13.6%,属于统计局说的“景气较好”。


甚至于另外一家数据机构,对西安更加看好,《冰山数据》发布了“60城房价月涨幅排名(冰山指数146期)”,其中二手房,1月第三周西安房价14347元/㎡,2月第三周西安房价14425元/㎡,西安涨幅竟然达到了0.5%,排名全国第一!

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数据统计如此之高,真是看得起西安,但遗憾的是这与现实情况不符,在1月份时候西安还沉浸在市场促销之中,无论是8折、9折、95折都还存在,大量房企不断释放优惠,借用贝壳冲量,并没有哪个楼盘提价,如果按照促销价格,应该略有降幅。


但这一次数据上涨,一些专家直接引用官方数据,固然“官方统计不会错”,但有些统计必然是“滞后的数据”,具有很强烈的迷惑性。


今天,看到某数据机构发文,1月份西安商品房供应84.57万方,成交92.3万㎡,略显供不应求态势,价格较上月稍微回落,为13416元/㎡。这个就相对比较接近真相了,虽然略显供不应求,但价格是稍微回落的。

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

引用一段话:在楼市下行周期内,大部分城市之前的新建住宅限制签约房源逐渐释放,使得统计口径为网签价格的新房数据依然上行,而从数据看,大部分城市的新建商品房价格失真。


疫情期间,各地售楼部关闭,成交量必然下滑。如果市场真的是供需两旺就不可能出现部分城市刺激政策,更不会有衡阳救市文件!

数据迷案!1月份西安房价逆流,竟然环比上涨0.3%

2月份以来,河北、天津、重庆、浙江、上海、西安、福州等10多个省市密集出台了涉房支持政策,意在缓解房地产企业资金周转压力。


除此之外,全国有30多个城市针对公积金政策在疫情下出台了不同的宽松政策,其中,最为明显的一个城市便是衡阳!


一份名为《关于促进房地产市场平稳健康发展的若干政策(试行)》,一共 17条刺激措施,这份文件无法在衡阳市住建局官网或衡阳市政府官网检索到,但衡阳市房地产业协会微信公众号「衡阳楼市」在(2020 年 2 月 15 日)早间8 点,全文发布了这份文件;并且声称:这份文件是“经衡阳市委、市政府同意”的。


目前为止,这份文件是能够检索出的最接近“救市”的一份文件,其中“救市政策”包括:


1、购房补贴:所缴契税税率为1%全额补贴,所缴契税税率为1.5%的按照2/3补贴,所缴契税税率为2%以上(含2%)的按照50%补贴。


2、补贴范围:还进一步扩大人才购房补贴对象范围,高级人才给予购房补贴,非“双一流”大学全日制本科生一次性购房补贴5万元。


3、分期卖地:房企拿地签约后一个月缴纳土地出让总价款50%,余款在办理用地不动产登记前缴清,最长不超过12个月。


此外,衡阳市《关于促进房地产市场平稳健康发展的若干政策》的实施细则,贷款最低首付款比例由原来购房总价款的30%、50%分别调整为20%、30%。


为此,有人也提到了,既然其他城市放松限购,西安是否要跟风?西安不能跟风,因为,按照官方《调控政策效应深化房产市场趋于理性》,截止2019年年底西安“住宅去化周期约5.2个月,低于合理下限6.8个月”(低于国家五大分类标准),一旦限购解除,投机性购买将再次抬高市场。


因为,为了市场长治久安,也为了西安房价平稳下去,一定要仔细辨别数据的合理性,还要搞清楚几个关键数据,不要人云亦云!


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