市場報告克而瑞研究中心 2024-06-18 11:15:06 來源:克而瑞地產(chǎn)研究
- 城市:全國
- 發(fā)布時間:2024-06-18
- 報告類型:市場報告
- 發(fā)布機構(gòu):克而瑞
??導(dǎo)語
??行業(yè)規(guī)模雖已過峰值,待釋放需求依舊規(guī)??捎^。
??◎ 文 / 馬千里 邱娟
??前言
??近年來經(jīng)濟環(huán)境的變化、人口出生率的下降、再加之城鎮(zhèn)化率進入高位,使得城市之間的人口指標(biāo)競爭愈發(fā)激烈。值得關(guān)注的是,2023年一線城市常住人口集體“轉(zhuǎn)正”,二線城市中合肥人口增量超過杭州、成都等高居首位。增長的人口指標(biāo)在推動城市經(jīng)濟發(fā)展的同時,也是城市穩(wěn)定住房需求的重要支柱。本文以76個城市為樣本,包括一線城市4個,二線城市21個,三線城市51個,綜合人口發(fā)展、住房條件、購房壓力、人口結(jié)構(gòu)等指標(biāo),研判城市人口競爭新格局,為研判城市居住需求的發(fā)展趨勢提供參考。
??01
??全國人口持續(xù)負(fù)增長
但頭部城市城鎮(zhèn)人口仍在持續(xù)增長
??受生育觀念變化、婚育推遲等多方面因素影響,全國人口出生率明顯下降。2022、2023年,我國人口總出生規(guī)模連續(xù)兩年跌破千萬,總?cè)丝谝?guī)模連續(xù)兩年下滑,并且降幅也在不斷擴大,我國也步入人口負(fù)增長國家之列。人口負(fù)增長的同時,我國城鎮(zhèn)人口仍在繼續(xù)增長,統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2023年中國城鎮(zhèn)化率達(dá)66.16%,比2022年提高0.94個百分點。這一增幅較2022年城鎮(zhèn)化率增幅0.50個百分點增加了0.44個百分點,城鎮(zhèn)化率較2022年明顯加速。從城市角度來看,在落戶門檻放松以及產(chǎn)業(yè)復(fù)蘇的雙重助力之下,多個經(jīng)濟強市的常住人口出現(xiàn)了反彈,尤其是一線四城均扭轉(zhuǎn)了2022年的負(fù)增長趨勢,2023年常住人口均實現(xiàn)正增長。
??1、2023年城鎮(zhèn)化率增速恢復(fù),城鎮(zhèn)化率仍有較大上升空間(節(jié)選)
??國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示:2023年末,我國城鎮(zhèn)常住人口達(dá)93267萬人,比2022年增加1196萬人。常住人口城鎮(zhèn)化率為66.16%,比2022年提高0.94個百分點。這一增幅較2022年城鎮(zhèn)化率增幅0.50個百分點增加了0.44個百分點,城鎮(zhèn)化率增速明顯增加。與此同時,我國戶籍人口城鎮(zhèn)化率還不到50%,明顯慢于常住人口城鎮(zhèn)化率。
??2、落戶門檻降低疊加產(chǎn)業(yè)復(fù)蘇,經(jīng)濟強市常住人口增速出現(xiàn)反彈(略)
??02
??常住人口城鎮(zhèn)化率已達(dá)高位
外來人口增加與流動人口落戶仍在推升城鎮(zhèn)人口規(guī)模
??就典型一二線城市來看,大部分城市的城鎮(zhèn)化水平已經(jīng)達(dá)到發(fā)達(dá)國家水平,平均城鎮(zhèn)化率高達(dá)84%,高于全國平均水平18個百分點。按照城鎮(zhèn)化發(fā)展進程預(yù)測的話,這些城市城鎮(zhèn)化進程將趨于緩慢,這些城市住房剛性需求的增長主要依靠外來流動人口。經(jīng)濟實力較強的一二線城市常住人口仍在不同程度的增加,典型如合肥、鄭州、杭州、成都、深圳和上海等城市常住人口增量均超10萬人,人口集聚情況比較突出。而三四線城市城鎮(zhèn)人口增加則主要依賴于城鎮(zhèn)化進程的快速推進,兩者合力作用下,各能級城鎮(zhèn)人口均提速增加。
??1、合肥、鄭州、杭州常住人口增長排名三甲,一線四城均重新回歸正增長(節(jié)選)
??在生育率下降、老齡化加速背景下,全國人口已連續(xù)兩年負(fù)增長,2023年末全國人口140967萬人,比上年末減少208萬人。在總量的局限下,在不遠(yuǎn)的將來,大部分城市都將面臨一個人口增速變緩或者下降的現(xiàn)實。
??但是當(dāng)下,受產(chǎn)業(yè)復(fù)蘇、落戶門檻和收入水平的差異,城市之間的人口格局顯著分化。經(jīng)濟強市的常住人口仍在持續(xù)上升,經(jīng)濟實力較強的一二線城市常住人口仍在不同程度的增加,典型如合肥、鄭州、杭州、成都、深圳和上海等城市常住人口增量均超10萬人,人口集聚情況比較突出。
??與此同時,我國人口第一大城市重慶常住人口規(guī)模明顯收縮,2023年常住人口降至3191.43萬人,減量21.9萬人,這一數(shù)字恰好與2023年人口增量第一城合肥的增量持平。而2022年的常住人口增量第一城——長沙2023年末全市常住總?cè)丝?051.31萬人,較2022年增加新增9.3萬人,增量降至全國第八位。
??值得注意的是,自2020年以來常住人口增速明顯放緩的一線四城2023年常住人口均回歸正增長,尤其是深圳,2023年全市年末常住人口1779.01萬人,比上年末增加12.83萬人,在四個一線城市中增量居于首位;其次是上海,2023年也一改近幾年常住人口下滑的趨勢,2023年常住人口增至2487.45萬人;相較于2022年底(2475.89萬人),增長了11.56萬人。這一數(shù)值也是自“十三五”規(guī)劃提出人口長期調(diào)控目標(biāo)后,增量上首次超過10萬人。無獨有偶,2023年末,北京市全市常住人口2185.8萬人,比上年末增加1.5萬人。這也是北京人口“六連降”之后首次增長。2023年末,2022年常住人口減少7.7萬人的廣州常住人口增至1882.70萬人,較2022年增加了9.29萬人。由此可見,一線城市人口吸引力依舊較強。
??2、一二線外來人口流入、三四線城鎮(zhèn)化提速,各能級城鎮(zhèn)人口均提速增長(略)
??3、引才落戶競爭愈加激烈,近年來一線城市戶籍人口增長持續(xù)提速(略)
??03
??京深鷺肥住房飽和度仍在低位
發(fā)展空間更為充足
??目前,我國城鎮(zhèn)人均住房面積達(dá)到40平方米,從總量平均角度來看,住房改善已經(jīng)成為了目前需求增量市場的主要動力。但是城市間發(fā)展差距較大,核心城市人口住房面積仍有較大上升空間,三四線城市改善空間相對較小,但在城市界面發(fā)展的帶動下,隨著城鎮(zhèn)化率持續(xù)提升的,本地常住人口的新型城鎮(zhèn)化也在帶來更多新增住房需求。綜合人均住房面積和房價收入比兩個指標(biāo)來看:東莞、泉州、紹興人均住房與房價收入比“雙高”,改善性需求壓力更大;京、滬、深等一線城市雖然購買難度大,但考慮到其住房飽和度仍在低位,抗風(fēng)險能力相對較佳,因此仍可高看一眼。
??1、一二線城市人均住房面積低于40㎡,廈門、合肥等仍具較大發(fā)展空間(略)
??2、鄭州、鎮(zhèn)江等近十年住宅成交巨幅放量,次新二手房源擠占新房需求(略)
??3、人均住房與房價收入比“雙高”,泉州、紹興改善性需求面臨更大壓力
??考慮到各城市房價水平和收入水平之間存在較大差異,即使人均住房面積處于低位,如果購買力處于“短板”位置的話,那么改善需求同樣難以轉(zhuǎn)化。因此我們同時考慮人均住房面積和房價收入比兩個方面,以期更加準(zhǔn)確地反映各城市的改善型需求。
??TOP50城可以分為四個類型:
??1)低改善空間、低轉(zhuǎn)化能力型。東莞、泉州、紹興就是典型代表,這類城市人均住房面積已經(jīng)處于高位,潛在的改善空間已經(jīng)較小,同時2016年以后,長三角和珠三角三四線城市房價水平迅速上漲,但收入水平并未同步大幅上漲,因此房價收入比多在13年以上,購房難度明顯上升,改善性需求面臨更大壓力。
??2)低改善空間、高轉(zhuǎn)化能力型。鎮(zhèn)江、溫州、鹽城即是典型代表,三城2023年人均住房面積均在45平方米以上,但其房價收入比均處于7-8年的合理區(qū)間,購買需求轉(zhuǎn)化能力還是比較高的,綜合來看,這類城市尚存一定的改善需求。
??3)高改善空間、低需求轉(zhuǎn)化型。京、滬、深、杭等高房價的一線和新一線即是典型代表,受高房價的影響,這類城市人均住房面積擁有量處于低位,多在40平方米以下,潛在改善空間較大;同樣也受高房價的影響,這類城市房價收入比多在15年以上,購房難度大,需求轉(zhuǎn)化能力一般,因此制約了潛在的住房增量。不過考慮到其抗風(fēng)險能力較強,仍可高看一眼。
??4)高改善空間、高需求轉(zhuǎn)化型。蘭州、烏魯木齊、沈陽等城市即是典型的例子。這類城市人均住房現(xiàn)狀處于低位,多在40平方米以下,潛在改善需求較大;同時由于區(qū)位相對較偏、房價水平相對較低,房價收入比多在8年以下,需求轉(zhuǎn)化能力較強。綜合來看,這類城市理論上的改善型需求較佳。值得注意的是,這類城市多位于西北或東北地區(qū),人口競爭能力一般,具體的改善需求規(guī)模仍需進一步判斷。
??04
??在園幼兒減少蔓延至核心城市
大學(xué)擴招亦同步降速
??近年以來我國出生率不斷下滑,使得絕大部分城市在園兒童數(shù)量出現(xiàn)下降,另一方面,大學(xué)的擴招步伐也在2023年減緩,使得人口結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了新的變化。對于單個城市而言,幼兒園的人口與年輕家庭數(shù)量高度相關(guān),其規(guī)模增減代表著年輕家庭對于居住在某一城市的實際認(rèn)可,也代表著相關(guān)剛性居住需求的變化。而大學(xué)生數(shù)量則代表著城市可“低成本”吸納新增就業(yè)人群的規(guī)模,但另一方面,過高的高等院校在校生規(guī)模,也使得部分城市的常住人口增量存在一定“水分”。
??1、核心城市在園幼兒普降,千萬級人口城市中僅三城降幅低于6%
??2023年,在園幼兒數(shù)量下降已經(jīng)全面蔓延至核心城市。就已經(jīng)發(fā)布相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的城市來看,所有樣本城市在園幼兒人數(shù)均同比下跌,且降幅均超過5%,而在2022年,仍有超過二成的城市在園幼兒人數(shù)保持正增長。在園幼兒數(shù)量的普降,說明2020年以來出生人口的下行,已經(jīng)開始全面影響所有城市的長期人口發(fā)展預(yù)期,即便是對于聚集了大量外來年輕人群的核心城市也不例外。
??按降幅大小排序,超過一半的城市2023年在園幼兒人數(shù)降幅超過10%,北京、南京、鄭州、廈門、青島等城市均位列其中,上海、廣州降幅也超過9%。在園幼兒數(shù)量的下降,其背后自然是相關(guān)婚房、學(xué)區(qū)房等剛需住房的下降,近年新房市場的成交結(jié)構(gòu)變化也印證了這一點。其中衡陽跌幅最大,2023年在園幼兒人數(shù)為15萬人,較2022年下降了23%,減少了約4.7萬人,常住人口則是減少8萬人。在生育率下降、出生人口減少的大周期中,對于衡陽這類人口流出的三線城市而言,其增量人口無疑面臨著更大的下行壓力,而幼兒園人口與常住人口的同步下降,更是意味著大量年輕家庭的闔家外遷,未來的“返鄉(xiāng)置業(yè)”也將受到波及。
??在常住人口超過1000萬的核心城市中,僅西安、杭州、武漢三市在園幼兒數(shù)量降幅在6%以內(nèi),此外合肥(常住人口985萬)降幅也相對較小,為5.9%??紤]到這些城市的出生意愿大多不高,較低的在園幼兒降幅也說明了這些城市更強的人口吸納能力。并且從在園幼兒人數(shù)占常住人口的比例來看,這些城市占比均在2.7%以上,高于樣本城市平均水平,其中合肥在園幼兒人數(shù)更是達(dá)到常住人口的3.4%,共34萬,人口結(jié)構(gòu)更為年輕化。相對穩(wěn)健的在園幼兒數(shù)量,代表這這些城市更為穩(wěn)定的人口更替水平,與直接之相關(guān)的新增年輕家庭住房需求,也得以維持在相對穩(wěn)定的數(shù)量級上。聯(lián)系2023年新房市場表現(xiàn)來看,杭州、西安、合肥均是當(dāng)年的熱點城市代表,武漢交易規(guī)模也在2023年實現(xiàn)了止跌,均好于行業(yè)平均發(fā)展趨勢。
??2、長沙、寧波外來幼兒數(shù)量居于前列,溫州、福州超二成幼兒去外地上學(xué)
??就典型城市適齡幼兒園兒童的遷徙情況來看,45%的城市呈凈遷入狀態(tài),超過一半城市呈遷出狀態(tài)。其中遷出量較大的城市為深圳、廣州、溫州、福州等,凈流出的兒童數(shù)量達(dá)到適齡兒童總量的二成以上,這些城市共通特征為民營經(jīng)濟較為發(fā)達(dá),外來人口較多,但房價水平收入比也相對較高,城市對外來人口的“粘性”較弱。就此角度來看,廣州和深圳近年來在園兒童數(shù)量的領(lǐng)先,主要還是依賴其較高的常住人口出生基數(shù),單純就本市出生適齡兒童的入園情況來看,在廣州和深圳出生的新生兒,仍然只有不足八成在本市上幼兒園。
??而北京和上海的適齡幼兒園兒童遷入、遷出情況則較為平衡,上海在近年嚴(yán)峻的疫情高壓之下僅流失了4.6%的適齡兒童,并且流失率在2023年回升了1個百分點,城市的人口人口集聚能力再度回升,北京在園兒童數(shù)量僅凈遷出1萬人,占比約為2%,在北京高昂的居住成本之下,極低的幼兒流失率也在側(cè)面說明了北京的人口集聚能力。
??幼兒園適齡兒童遷入量較大的則是長沙、寧波、杭州、蘇州、金華等外來人口“粘性”較高的城市。以近年人口流入比較突出的寧波為例,得益于深厚的工業(yè)基礎(chǔ),作為國內(nèi)首個“中國制造2025”試點示范城市,近年來寧波經(jīng)濟總量持續(xù)排名全國前列,財政收入更是穩(wěn)居全國前十,在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的帶動下,2020-2023年常住人口增量27.7萬,同樣排名全國前十。并且寧波較高的收入水平和周邊郊縣相對較低的居住成本,使得更多年輕家庭愿意讓子女留在寧波,2023年寧波幼兒園在園兒童達(dá)到26.2萬,較適齡出生兒童數(shù)量多了約5.3萬人,這一增量在全國處于領(lǐng)先水平。適齡兒童的凈流入代表著外來年輕家庭對于這些城市的認(rèn)可,就置業(yè)角度而言,流動人口家庭的住房需求也更為迫切,在中期內(nèi)仍將為這些城市帶來穩(wěn)定的增量住房需求。
??與2022年相比,佛山、鄭州、南京、濟南凈流入幼兒數(shù)量明顯減少,其中濟南更是從凈流入變?yōu)榱藘袅鞒觯?023年濟南在園幼兒數(shù)量為30萬人,較2022年減少15%,開辦幼兒園2117所,較上年減少73所,粗略估算2023年新入園幼兒僅為當(dāng)年畢業(yè)幼兒的一半左右。凈流入在園兒童的下降,一方面說明這些城市對外來年輕家庭安家的吸引力下降,另一方面也使得長期住房需求面臨更多挑戰(zhàn)。
??3、廣州、武漢等五市在校大學(xué)生破百萬,鄭州常住人口中大學(xué)生占比超10%(略)
??4、典型城市大學(xué)擴招速度回落,廣州、沈陽在校大學(xué)生均少于上年(略)
??05
??總結(jié):行業(yè)規(guī)模雖已過峰值
待釋放需求依舊規(guī)模可觀
??對于大多數(shù)核心城市而言,當(dāng)前人口發(fā)展的有利因素仍強于不利因素:其一,全國城鎮(zhèn)化率仍在攀升階段,其二,大多數(shù)核心城市戶籍城鎮(zhèn)化率仍遠(yuǎn)低于常住人口的城鎮(zhèn)化率,其三,人均住房面積也有較大的發(fā)展空間,其四,在各地強調(diào)經(jīng)濟集聚發(fā)展的大趨勢之下,隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間集中度的提升,常住人口也在進一步向核心城市集聚,以上各項有利因素所帶來的人口流入,在較長的一段時間內(nèi)仍將足以覆蓋出生率下降所帶來的負(fù)面影響。不過對于大多數(shù)三四線城市而言,雖然城鎮(zhèn)化率仍有較大的發(fā)展空間,但在常住人口、尤其是鄉(xiāng)村人口持續(xù)外流的影響下,城鎮(zhèn)化率往往只能是縮量增長,再加之人均住房面積的高位,對于住房需求發(fā)展的判斷仍需保持審慎態(tài)度。
??1、行業(yè)規(guī)模進入調(diào)整期,人口集聚仍將支撐核心城市需求發(fā)展(節(jié)選)
??相比2021年的15億平方米的住宅成交高點,行業(yè)規(guī)模已經(jīng)下跌超過30%,2023年新房交易規(guī)模已經(jīng)回落至10億平方米以內(nèi),并且從最新的月度指標(biāo)發(fā)展趨勢來看,2024年新房交易規(guī)模仍在進一步下探。不過若將統(tǒng)計范圍擴大到二手房方面,其成交表現(xiàn)已然相對平穩(wěn),說明當(dāng)前住房交易的需求支撐仍然存在,只是在行業(yè)出清庫存,人均“閑置”房源減少的過程中,新房成交規(guī)模進入了超跌調(diào)整期所致。
??從規(guī)模觸底的角度推斷,當(dāng)前中國大部分家庭的住房置換時間都在15年以內(nèi),即年均城鎮(zhèn)一二手房屋交易規(guī)模應(yīng)在24億平方米以上,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于當(dāng)前的市場交易規(guī)模。即便考慮到當(dāng)前購房者積極性的下降,以日本相關(guān)指標(biāo)為參照,按集體住宅平均25年的置換時間保守估算,目前中國的一二手市場規(guī)模也應(yīng)達(dá)到14億平方米以上,有理由相信,2024年住房交易規(guī)模已經(jīng)接近、或者已經(jīng)達(dá)到了行業(yè)規(guī)模階段性底部。
??剛需:頭部30城凈流入人口1億人,“剛需蓄水池”仍有較充足調(diào)整空間(節(jié)選)
??2020年以來,隨著高能級城市平均城鎮(zhèn)化率突破80%,人口向中心城市集聚的速度有所下降,就人口規(guī)模變動的角度來看,2023年一二線常住人口規(guī)模僅增長了0.4%,明顯低于上一個十年的人口發(fā)展速度。與之相應(yīng),期間新增剛需規(guī)模同樣落入低位,就納入統(tǒng)計的23個一二線城市來看,2023年新增了133萬常住人口,按人均30㎡計算剛需住房規(guī)模,約新增4000萬平方米住房需求,僅為這些城市新房銷售規(guī)模的16%。
??來自常住人口增量的剛需規(guī)模增長雖然放緩,但是“存量剛需”規(guī)模依舊可觀。從戶籍?dāng)?shù)據(jù)估算,據(jù)2023年公報披露數(shù)據(jù),在人口凈流入排名前30的城市中,仍然有1億人的外來人口,凈流入人口相關(guān)住房需求可達(dá)30億平方米,中長期內(nèi)“存量剛需”仍將是住房需求的有力支撐。聯(lián)系近期地方調(diào)控政策變化來看,大多數(shù)城市已經(jīng)完全放開外來人口的購房限制,典型如南京更是出臺了重啟購房落戶、城市圈公積金互認(rèn)等一攬子政策。
??具體到城市視角來看,一線城市凈流入人口高居前列,其中深圳外來人口更是接近1200萬領(lǐng)先。大量的外來人口為一線城市提供了充足的剛需蓄水池,對于一線城市而言,目前的刺激性政策儲備相對豐富,只要能夠穩(wěn)定住市場的價格預(yù)期,在行業(yè)的復(fù)蘇周期中也有望走出更加理想的回暖曲線。
??改善:一二線人均住房面積仍低于40平方米,改善需求發(fā)展空間依舊可期(略)
??2、年輕家庭:杭州、西安年輕家庭數(shù)量持增,成都、南京在園幼兒凈流入歸零(略)
??3、畢業(yè)生遷徙:各城市大學(xué)生留存率差異巨大,杭州、寧波畢業(yè)生粘度明顯高于福州、泉州(略)
??4、城市需求規(guī)模排行:北上廣深蓉杭穩(wěn)居前六,南京、濟南堪堪入榜
??綜合剛需、改善規(guī)模,幼兒園跨市就讀、大學(xué)生畢業(yè)生粘度等指標(biāo),對樣本城市需求支撐力進行量化測算,選出了21個綜合評價較佳的城市。與2023年測評結(jié)果相比,蘇州、寧波位次有所下降,福州更是跌出了綜評較佳的行列,這些城市排名下降的主要共通原因是人均住房面積較高、改善性需求發(fā)展空間受限所致。
??就2024年測評結(jié)果來看,四座一線城市依舊高居前列,在更高的居留成本、以及大規(guī)模的本科招生基數(shù)之下,一線城市的學(xué)生相關(guān)指標(biāo)表現(xiàn)一般,適齡幼兒凈流出,大學(xué)生留存率也不高,但是在全國領(lǐng)先的外來人口基數(shù)和較低的人均住房水平之下,一線城市依然擁有著最為堅實的需求發(fā)展基礎(chǔ)。成都、杭州同樣躋身第一梯隊,兩城的優(yōu)勢也較為明顯:人口規(guī)?;鶖?shù)較大,以及對年輕家庭吸引力較強,橫向?qū)Ρ绕渌鞘衼砜?,樓市表現(xiàn)也仍是二線城市的第一梯隊。
??第二梯隊有七個城市,其中西安、武漢、鄭州的剛需和改善規(guī)模更為均衡,若地方主管部門能夠平衡好供求關(guān)系,其房地產(chǎn)市場也有望更快地走出調(diào)整期。重慶主要是依靠首屈一指的人口基數(shù),因此在潛在需求規(guī)模指標(biāo)的測算上居于前列,但是從人口凈流入、幼兒園人口流失,大學(xué)生留存率等指標(biāo)來看表現(xiàn)并不突出。佛山則主要是大量的外來租賃戶人口推高了城市的潛在剛需規(guī)模,但是廣佛一體化發(fā)展之下,佛山中高端改善需求不可避免地在向廣州流出。至于蘇州和寧波,則是人均住房面積均已突破45平方米,存量住房規(guī)模較大,改善性需求中的高端改善比例進一上升,并且在現(xiàn)今大部分剛需被二手房承接的客觀事實下,若要完成需求鏈從二手到一手房的傳導(dǎo),也要面臨更多阻力。
??位于第三梯隊的有八個城市,雖然較一二梯隊有一定差距,但在全國范圍內(nèi)仍然稱得上差強人意。如果地方主管部門能夠控制好重點發(fā)展板塊的庫存指標(biāo),其新房市場依舊能夠取得不錯的表現(xiàn),典型表現(xiàn)優(yōu)秀的如合肥,作為一座千萬級人口的城市,即便是在2018-2021年的周期性高點,其新房市場交易規(guī)模一直被維持在900萬平方米以下,2022年之后更是調(diào)降至600萬平方米以下,較低的供求規(guī)模,意味著更低的庫存體量,在2021年下半年以來的這一輪行業(yè)規(guī)模調(diào)整中,合肥市場也展現(xiàn)出了更強的發(fā)展韌性。而南京則是典型反例,在2019-2021年新房市場交易規(guī)模連創(chuàng)新高,2021年更是達(dá)到1200萬平方米,短期透支式的需求釋放,必然導(dǎo)致消化周期指標(biāo)的失真低位和土地市場信心的膨脹,最終導(dǎo)致新房庫存過量增長,在本一輪的市場下行周期中,南京也面臨著更大的去化壓力,2024年二季度開盤項目去化率已經(jīng)降至一成左右。
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中國證券業(yè)協(xié)會: 我國經(jīng)濟向好要素不斷積聚,長期需要加大力度推動房地產(chǎn)等方面制度改革
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- 2024-06-17 12:18:01
中國城市住房價格288指數(shù)
(2023-02)1571.9點
- 0.13%
- -0.91%
日期 | 指數(shù) | 環(huán)比 | 同比 |
---|---|---|---|
2023.01 | 1569.9 | -0.97% | -0.14% |
2022.12 | 1572.1 | -0.92% | -0.11% |
2022.11 | 1573.9 | -0.12% | -1.08% |
2022.10 | 1575.8 | -0.20% | -1.01% |
2022.09 | 1579.0 | -0.02% | -0.87% |
2022.08 | 1579.3 | -0.04% | -0.62% |
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