成也蕭何敗蕭何,房價因由何漲起,也因何停止,短期無法逆轉

所謂成也蕭,何敗蕭何,樓市的瘋漲,與房價的高昂,並非無緣無故地發生,定是由其內在因素所造成;而在短期內,也將受到相應的漲起原因,而逐漸步入停止階段。

我們都明白一個道理,任何市場的行為,都來源於一個根本的原理:供求關係。

供小於求,漲;

供等於求,穩;

供過於求,跌;

這三句話,由人類出現開始到如今,再到將來,也不會改變。

供與求的關係,我們來分析一下,供應,我們都明白,就是市場的供應量,這個供應量的變化,其實是由兩項因素推動的,一是人口的增加,二是需求的變化,兩大因素,也在內在催動了中國城鎮化進程。

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而中國樓市的飛躍,其實主要分為兩大階段:

第一個時間節點:2008年,

經過了1978年到1998年的起步,及中國房地產開始市場化的準備階段,1998年正式由住房計劃經濟邁向了市場經濟,經過短期的住房新體制試驗,開始了一段稍稍過熱的發展,開啟了宏觀調控,但到2008年伊始,受到國際金融危機的來襲,推出了當時最強大的四萬億投資刺激政策,到2009年,筆者親眼目睹了房價的瘋狂報復性上漲,這一波上漲,足以載入房地產史冊,究其根本原因,還是由於購房主體——目標人群的龐大數量存在,疊加了政策效應,這一波上漲,是真實的供小於求的體現。

第二個時間節點:2015年,

2010~2014年,史上最嚴厲的調控拉開序幕,各種調控出臺,限購措施,成功使房地產過熱勢頭得到暫時抑制。但在2015年開始,在“穩增長”和“去庫存”的政策訴求下,一二線城市房價暴漲,三四線城市房價微漲,雖然各地房地產發展區域分化比較明顯,但房地產發展又一次飛躍成功,房價翻番的城市不在少數。這一波上漲,是由需求變化而產生的,一方面,潛在購房者已被“房價不可跌”的固定思維綁定,另一方面,則是搭上了一上一輪嬰兒潮的順風車,及城鎮化的推動而產生的。

當然了,消費者的“房價不可跌”的觀點,是由一直以來房價上漲趨勢未變而形成的觀念,在此不作論證;

而中國城鎮化,及嬰兒潮這兩方面,我們可以從以下幾個圖中看到這一情況:

數據1:中國城鎮化進程數據

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中國曆年房地產住宅銷售面積

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數據3:根據中國藍皮書報告,2007年人均居住面積為22.6平方米,而2019年末,人均居住面積達到了40.8平方米,13年時間裡,人均居住面積增長了18.2平方米

從2007年開始,中國城鎮化率僅有45.99%,城鎮人口60633萬人,但到了2019年,便達到了60.60%,城鎮人口84843億人,

12年間,城鎮居民增長數量=84843-60633=24210萬人,用2.42億人來換算

這是什麼意思呢?

來算一道題,在2007年到2019年末之間,到底增加了多少住房需求:

城鎮人口增加帶來的住房需求增量=2.42億人*40.8平方米=98.7億平方米

由人均居住面積增加帶來的住房需求增量=18.2平方米*6.0633億人=114.3億平方米

98.7億平方米+114.3億平方米=213億平方米。

注:該數學題不懂的,請來回看題,

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13年間,催生了213億平方米的住房面積需求,

那銷售面積能滿足嗎?

從銷售面積中可見,(2019年中國商品房銷售面積),13年來,

總銷售面積合計=161.4億平方米,

213億-161.4億=52.4億平方米,供小於求,

因此,整整13年時間,中國房地產的高歌猛進,房價持續上漲,確實是供小於求的原因來的。

那,還可以持續多久?看一個圖歷年人口出生統計

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兩圖中,可以看出,人口增長的速度已越來越慢,將會在未來的某段時間停止甚至出現人口下降,而需求量同樣將消費殆盡。

時間預估也就在2025年左右,具體計算,筆者將在未來的另一篇文章中展示出來

因此,也有了阿里巴巴的馬雲有名的一句話,2017年馬雲曾說“8年後,中國最便宜的東西可能就是房子”

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可是又可能有專家繼續說,中國城鎮化才60%,還沒到發達國家的水平,至少得80%,還有20%的增長,因此還能催生非常大的住房需求!

在此,筆者想以日本的城鎮化來舉例子,最重要的觀點:日本城鎮化由兩部分組成,一部分是主動城鎮化,一部分是被動城鎮化,數據有點多,不如在接下來的文章中再寫吧,

結論就是,當你的人口老齡化到一定程度,農村人口中的老年人會陸續去世,而使城鎮化比例繼續提高,年輕人在城市中不願回來,這就使得城鎮化的過程被動發生,提升到一定程度,

因此,該部分無法催生住房需求,甚至到人口下滑的時候,住房需求便小於供應需求,到時候就是靜態樓市的一個終結時期!

注意一個詞:靜態,靜態,靜態!

到此,文章就結束了,中國樓市,房價的抬升始於城鎮化的進程,也將終於城鎮化,這也算是城鎮化的一個過程吧!

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注:最近筆者發現文章被抄襲現象嚴重,因此,再次聲明!

文章為“沒當老師很可惜的盤古”及“盤古論今天下事”原創圖文,抄襲必究!


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