大學(xué)生決定房價(jià)?人才越多抗跌能力更強(qiáng)

市場克而瑞研究中心 2021-11-08 11:06:46 來源:丁祖昱評樓市

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??近年來,各地“搶人大戰(zhàn)”硝煙四起,人才似乎已經(jīng)成為城市發(fā)展的重要組成部分。過去十年,中國大學(xué)生數(shù)量增長83%,遠(yuǎn)快于人口總量5%的增速,按增速比計(jì)算,大學(xué)生增長領(lǐng)先幅度達(dá)到73%。

??但在大中城市中,不少城市大學(xué)生人口增長卻不如全國平均,典型如大連、哈爾濱、太原、南昌、北京、蘭州、武漢、南京等,大學(xué)生人口較常住人口增速的領(lǐng)先幅度均不及40%。

??為探究這類人才緩增城市的房地產(chǎn)市場特征,我們選取了常住人口規(guī)模相對較高的城市,包括所有的一二線城市及常住人口規(guī)模高于500萬的三四線城市,共計(jì)100個(gè)城市。這些城市的大學(xué)生數(shù)量占比在4%~42%之間不等,能充分體現(xiàn)在不同占比下,城市的大學(xué)生規(guī)模增長差異對住宅市場產(chǎn)生的影響。

??我們依據(jù)大學(xué)生占常住人口數(shù)量比例,將這部分城市劃分了三類,進(jìn)一步研究了各類型人才緩增型城市的量價(jià)走勢以及潛在的機(jī)會點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

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??人才“緩增型”城市銷售規(guī)模增速較低

??通過大學(xué)生與總?cè)丝谠鏊俦龋闯鞘写髮W(xué)學(xué)歷人口發(fā)展速度/城市總?cè)丝诎l(fā)展速度)我們將樣本城市分為三類:

??1、近十年大學(xué)生增速比低于60%的“緩增型”城市,共有35個(gè),主要以一二線城市為主,包括北上廣杭等城市;

??2、近十年大學(xué)生增速比介于60%~80%的“中增”型城市,共有30個(gè),主要以三線城市為主,不過深圳、成都、合肥、寧波等近十年常住人口快速增長的城市也均在列;

??3、近十年大學(xué)生增速比高于80%的“快增型”城市,共涉及35個(gè)城市,其中一二線城市中僅重慶在列。

??對比不同增速的城市近十年商品住宅成交面積變化來看,“緩增型”城市的市場規(guī)模增長明顯要慢于“快增型”城市,近十年復(fù)合增長率僅有5.7%,較“快增型”城市低了4個(gè)百分點(diǎn)。

??究其原因,大學(xué)生數(shù)量緩增的城市多為一二線城市,這些城市的房地產(chǎn)市場經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)比較成熟,市場購房需求也逐漸由一、二手房共同滿足,尤其是北上廣杭等高房價(jià)城市,二手房成交規(guī)模近年來已經(jīng)逼近甚至超過新房成交面積。而其他兩種類型的城市,主要以三四線城市為主,新房仍是當(dāng)前住宅市場絕對成交主力,因此市場成交規(guī)模增長相對較快。

問我

??分能級城市來看,高學(xué)歷人才的比例變動與商品住宅成交規(guī)模的變化相關(guān)性更加凸顯。

??一線城市中,除深圳外,其余三市均為人才“緩增型”城市,即大學(xué)生數(shù)量占常住人口規(guī)模的比例增速均在60%以下。從四個(gè)城市近十年商品住宅成交規(guī)模復(fù)合增長率可以看出,大學(xué)生數(shù)量占比增幅最大的深圳近十年商品住宅成交規(guī)模復(fù)合增速達(dá)6%,顯著高于“緩增型”城市北上廣。

問我

??大部分二線城市的大學(xué)生比例增長也相對較緩,僅重慶、寧波等7個(gè)城市近年來大學(xué)生占比快速上升??紤]到不同城市的房地產(chǎn)市場所處發(fā)展階段不同,排除一些房地產(chǎn)市場發(fā)展起步較晚的中西部二線城市來看,對于蘇州、杭州、南京、寧波、廈門、天津等市場發(fā)展較成熟的城市,高學(xué)歷人才占比增長較慢的城市商品住宅成交規(guī)模增長幅度也相對較低,如杭州、南京大學(xué)生數(shù)量占比較十年前增幅明顯低于寧波,其住宅成交規(guī)模近十年復(fù)合增長率也顯著落后于寧波。

??大部分三四線城市的大學(xué)生占比和十年前相比均有大幅提升,因此樣本三四線城市中僅荊州、岳陽、南陽、永州、衡陽、泰安和珠海等少數(shù)城市為人才“緩增型”城市。對比這些城市的近十年商品住宅復(fù)合增長率來看,泰安、岳陽等人才“緩增型”城市大多排在同能級城市中的中下游,商品住宅成交規(guī)模近十年符合增長率相對較低。

??02

??中高收入人群增長影響居民支付能力

??從房價(jià)方面來看,“緩增型”城市的表現(xiàn)也同樣不及其他類型的城市,房價(jià)上漲動力相對較弱。以近十年房價(jià)復(fù)合增長率來看,“緩增型”城市的房價(jià)漲幅為8.9%,較“快增型”城市落后了0.4個(gè)百分點(diǎn)。

??一方面,這些“緩增型”城市多為政策調(diào)控相對較緊的一二線城市,當(dāng)房價(jià)出現(xiàn)過快上漲勢頭后,極容易觸發(fā)調(diào)控政策來壓制房價(jià)上漲趨勢,因此價(jià)格走勢相對其他類型城市較為緩和。另一方面,結(jié)合大學(xué)生占比變化來看,這些城市流入大學(xué)生規(guī)模增長相對較緩,導(dǎo)致城市中高收入人群比例增長也相對緩慢,居民支付能力也難以大幅提升,房價(jià)較快上漲支撐動力不足。

2

??聚焦城市層面來看。在“緩增型”城市中,有多個(gè)城市近十年房價(jià)復(fù)合增長率慢于全國平均水平,其中貴陽的房價(jià)漲幅最低,僅有2.6%。

??從區(qū)域分布來看,這些城市多以北方二線城市為主,近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度相對沿海二線較慢,高收入的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較慢,因此在人才爭奪戰(zhàn)中也處于下風(fēng),如天津、濟(jì)南、長春和哈爾濱等城市近十年大學(xué)生比例漲幅均處于二線城市下游。在此影響下,這些城市的房價(jià)上漲動力也比較薄弱,整體增速偏緩,如哈爾濱2020年商品住宅成交均價(jià)仍未破萬,近十年房價(jià)復(fù)合增長率僅有6%。

2

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??“緩增型”城市逆周期布局機(jī)會值得關(guān)注

??除了規(guī)模增速相對較慢外,“緩增型”城市在去化方面表現(xiàn)也不佳。具體而言,就2020年底各城市的消化周期來看,“緩增型””城市的消化周期最長,平均超過10個(gè)月。在人才流入增速放緩的背景下,這些城市需求側(cè)增長也放緩,導(dǎo)致商品住宅庫存量不斷上升,去化周期拉長,典型如大連、沈陽等城市的消化周期均在24個(gè)月以上,庫存壓力較大。

2

??值得關(guān)注的是,雖然“緩增型”城市當(dāng)前去化周期相對較長,但其周期波動也更為顯著,如海口、廈門、濟(jì)南和武漢等城市近十年消化周期波動系數(shù)均明顯高于平均水平。這種波動也使得人才“緩增型”城市更具有逆周期投資的特征。

??以武漢為例具體來看。2011年底,武漢商品住宅消化周期高達(dá)17.7個(gè)月,較上一年大幅增長,但同年武漢的地房比較一年出現(xiàn)下降趨勢,拿地成本較上一年降低,而接下來武漢的庫存壓力逐步減輕,至2015年底消化周期已不足6個(gè)月,市場迎來新一輪的大漲機(jī)會。

??2020年時(shí)亦是如此,年初受疫情影響武漢市場熱度降至冰點(diǎn),上半年庫存量也明顯增加,土地市場熱度亦降至低位,拿地成本降低,但隨著下半年市場逐漸恢復(fù),成交熱度上揚(yáng),房價(jià)也逐步走高,住宅周轉(zhuǎn)速度也明顯加快。因此,對于這類城市,逆周期布局可迎來更大收益,可重點(diǎn)關(guān)注這類機(jī)會。

2

??綜上來看,無論是規(guī)模增長還是價(jià)格漲幅,抑或在項(xiàng)目周轉(zhuǎn)速度變化方面,人才“緩增型”城市的表現(xiàn)均不及其他類型的城市。究其原因,當(dāng)前各城市爭奪的大學(xué)生人才往往是城市購房市場中的中堅(jiān)力量,而“緩增型”城市的人才占比增速卻明顯落后,拖累了城市購房需求的增長,使之市場表現(xiàn)也相對較差。

??不過,人才“緩增型”城市并非無投資機(jī)會。雖然這些城市的市場整體表現(xiàn)相對一般,但更加劇烈的波動周期使得這些城市存在逆周期布局的機(jī)會,尤其是近幾年來在人才爭奪戰(zhàn)中表現(xiàn)出色的城市,如武漢等,可重點(diǎn)關(guān)注周期性投資機(jī)會。

??04

??人才“高位見頂” 城市“抗跌”能力更強(qiáng)

??當(dāng)前,35個(gè)人才“緩增型”城市中,大學(xué)生占常住人口比例范圍從6%~42%不等,差異較大。其中,大學(xué)生占比最高的城市是北京,2020年每十萬常住人口中大學(xué)生數(shù)量達(dá)41980人,位居首位。此外,南京、上海、武漢、西安等高等教育資源較為集中的城市大學(xué)生占常住人口的比例也比較高。

??我們進(jìn)一步依據(jù)大學(xué)生占常住人口數(shù)量比例來對35個(gè)城市進(jìn)行劃分,可將這些城市分為三類:

??1、“高位見頂”型:大學(xué)生占比超過30%的城市,包括北京、南京、上海、武漢、西安、太原及呼和浩特等7個(gè)城市。這些城市基本均是高等教育資源比較豐富的城市,高學(xué)歷人才儲備資源豐富;近幾年來,在人才政策的利好下,這些城市的大學(xué)生占比進(jìn)一步提升,目前已達(dá)到高位。而隨著人才政策紅利的消失,這些城市的大學(xué)生占比難再大幅提升,因此均屬于人才增長“見頂”型。

??2、“低位緩增”型:大學(xué)生占比低于20%的城市,主要以三線城市為主,但哈爾濱、石家莊、福州等二線城市也均在列。

??3、“增長乏力”型:大學(xué)生占比介于20%~30%之間的城市。這類城市數(shù)量也最多,共有18個(gè),其中不乏廣州、杭州、長沙等近年來人口增長表現(xiàn)亮眼的城市。對于廣州、杭州等城市來說,由于這些城市因落戶門檻放松吸引了大量的外來人口,常住人口規(guī)模增長也大幅提升,稀釋了高學(xué)歷人才占比,因此這些城市的大學(xué)生占常住人口的比例增長速度偏緩。

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??在這其中,我們發(fā)現(xiàn)在周期波動方面,人才“高位見頂”城市“抗風(fēng)險(xiǎn)”性較強(qiáng),行業(yè)周期調(diào)整受到的沖擊相對較小。以武漢、南京和西安來看,在2013年,在大部分城市商品住宅成交面積同比增速開始放緩時(shí),武漢、南京和西安成交面積同比增速仍在沖高。2017年亦是如此,在諸多一二線城市調(diào)控收緊、市場熱度急劇下滑后,武漢和西安的市場熱度仍然維持在較高水平,成交面積仍實(shí)現(xiàn)了同比增長,南京雖然成交面積當(dāng)年有所回落,但其后住宅成交面積和金額連續(xù)三年雙雙走高。

??結(jié)合人才占比來看,武漢、南京和西安由于本地高校資源豐富,人才儲備量充足,在2010年其大學(xué)生占比就位居全國前列;近年來在人才政策的影響下,大學(xué)生人才規(guī)模更是進(jìn)一步提升,如西安2020年大學(xué)生人才規(guī)模較十年前增了一倍。高學(xué)歷人才規(guī)模的增長為當(dāng)?shù)貛砹顺渥愕馁彿啃枨?,也加固了這些城市的樓市“抗跌”能力。

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??簡單來說,常住人口中人才“含金量”越高的城市,一般在行業(yè)周期調(diào)整時(shí)受到的沖擊也相對較小,市場韌性較強(qiáng),比如南京、武漢和西安均是如此。而對于哈爾濱、岳陽這樣人才占常住人口比例較低城市,需求增長動力匱乏下,市場容量已現(xiàn)萎縮跡象,未來市場規(guī)模發(fā)展將進(jìn)一步面臨挑戰(zhàn)。

??而未來,隨著大部分一二線城市城鎮(zhèn)化的完成,新增外來人口將會成為城市購房需求增長的主要?jiǎng)恿χ唬邔W(xué)歷人才恰恰是其中的中堅(jiān)購房力量。由此可見,高學(xué)歷人口占常住人口的比例對城市樓市的影響也會再逐步加深。

??綜合來看,人才“緩增型”城市由于人才增速慢,一定程度上拖累了城市購房需求的增長,其市場表現(xiàn)也相對較差的表現(xiàn)不及人才增長較快的城市,但人才“緩增型”城市并非無投資機(jī)會,典型如南京、武漢和西安等高人才比重的城市,由于近些年常住人口規(guī)模增速較快,尤其是西安這種人才已經(jīng)突破1000萬人的城市來說,人才規(guī)模的增量也是十分顯著的,其市場表現(xiàn)也趨于穩(wěn)定。

??而對于長春、大連、沈陽、哈爾濱、岳陽這樣人才中低的城市來說,其自身需求增長動力較弱,市場容量已現(xiàn)萎縮跡象,加之部分城市又面臨人口的外流,譬如哈爾濱、泰安、荊州、岳陽、衡陽、南陽等城市近十年常住人口均“負(fù)增長”,未來市場規(guī)模發(fā)展將進(jìn)一步面臨挑戰(zhàn)。

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中國城市住房價(jià)格288指數(shù)

(2023-02)

1571.9點(diǎn)

  • 0.13%
  • -0.91%
日期指數(shù)環(huán)比同比
2023.011569.9-0.97%-0.14%
2022.121572.1-0.92%-0.11%
2022.111573.9-0.12%-1.08%
2022.101575.8-0.20%-1.01%
2022.091579.0-0.02%-0.87%
2022.081579.3-0.04%-0.62%
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