中国未来的房价会怎样 从六个变量分析未来房价走势

更新时间:2024-05-25

对于目前还没买房的你来说,一定很想知道中国未来的房价会怎样。房产作为一种大类资产,其价格除了受市场因素影响外,管制程度的高低对价格的影响也十分明显。但只凭这一个变量就可以预测未来房价走势了吗?如果可以这样预测的话,那发财岂不是太简单了。事实上,许多所谓的预测结果在逻辑上都不堪一击。本文从六个变量分析中国未来的房价,希望能够给买房的你带来参考价值!

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从六个维度看未来的房价

1.影响房价最重要的因素——人口

正如中央所言:“房子是用来住的,不是用来炒的”。人口因素对房价的影响,可找到不少证据,如:2012年前,一二线和三线城市的房价涨幅一致,2012年后,一线城市的房价快涨,超越了二、三线城市的涨幅;2015年开始,二线城市的房价涨幅扩大。

房价从普涨到结构性上涨,与人口结构、人口流动有关,如:我国劳动年龄人口(15-59岁)的净减少是从2012年开始的,当年减少了345万。此外,从2011年开始,中国新增外出农民工数量也首次出现了减少,故人口年龄结构与人口流动两个因素都导致房价普涨时代的结束。

在房价涨幅较大的二线城市中,合肥和厦门尤为引人注目,据说2016年的涨幅分别列第一和第二。如果从二线城市过去10年人口增长幅度看,恰好又是厦门第一、合肥第二。但同样的省会城市如西安,或同样的计划单列市如大连,2015年的人口居然是减少的,这可以解释为何这两个引人注目的城市在全国房地产火爆的2016年,西安房价几乎没有涨,大连房价是下跌的原因。

从2015年开始,我国流动人口数量首次呈现减少,净减少超500万,意味着我国城镇化进程步入后期,尽管大部分学者并不同意这一判断。据统计局数据:2015年新增外出农民工的数量只增加60多万,其中80%以上流向地级以上城市——这也印证我的一贯判断,即中国正在经历的是大城市化进程,而非城镇化,2015年二线城市房价的崛起,正是大城市化快速推进的体现。

大城市的最大优势:教育、医疗和文化娱乐等资源比中小城市优质且丰富,就业机会和薪酬待遇也优于中小城市。当中国成为中高等收入国家之后,恩格尔系数下降,服务消费比重不断上升,这就是人口不断流向大城市的原因所在,这也是中国不同类别城市房价自2012年开始出现分化的原因。

从人口老龄化上分析:我国未来的房价不容乐观,老龄化意味着房产需求长期回落,也就是说,每过一年,离房产的熊市就近一年。我国人口基数庞大,不像美国可通过移民来缓解老龄化问题。因此,人口流向和老龄化决定了今后中国这一轮房地产上 升周期中,不再有普涨行情,只存在与大城市化相关的结构性行情,但趋势并不乐观。

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2.货币膨胀是导致高房价的主要因素

曾经一篇文章《从人口现象到货币现象》提出:2011年前,房价上涨是人口现象,2011年后,房价上涨是货币现象。理由是2011年后,我国新增农民工数量出现下降,此外,房产开发投资增速从33%回落到2015年的1%。据中国研究院数据:从2011年6月至2016年6月这五年中,全国100个城市的房价加权平均上涨了28.4%,但同期M2增长了近100%,GDP增长了近50%,但2011年之前10年房价涨幅超过M2增速,说明近年来房价涨幅已经趋缓了。

从2012年开始,一线城市房价大幅上涨,人口增长快的仅有深圳,北上人口增速放缓,2015年上海人口出现了负增长。因此,一线城市的房价上涨与人口因素关系不大,却与M2和存款增速高增长相关。由于2014年底,政府放松了对金融机构同业存款的监管,允许同业存款转为一般存款,导致作为区域金融中心的北上深存款增速出现了爆炸式增长,从而带动了住房贷款的大幅增加。但目前北上深的存款增速已经基本归零,意味着流动性拐点已经出现。

货币膨胀是资产荒的主因,因此,我国不仅房价整体水平高,其他资产价格也普遍偏高,如:股价、古玩和艺术品价格等。尽管倡导经济脱虚向实,但鉴于稳增长的目标依然未变,故货币增速不会大幅下行,估计今后三、五年M2增速仍会维持在10%左右。这就意味着资产价格偏高现象还会持续下去。

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3.居民收入结构对房价的影响不容忽视

人们常用房价收入比或房价租金比来证明我国房价过高,但忽视了居民可支配收入比低的问题。据国家统计局公布的2014年居民可支配收入的抽样调查数据推算:2014年城镇居民的可支配收入总额为21.61万亿,农村居民可支配收入为6.49万亿,加总之后为28.1万亿;同时,国家统计局又公布了“2014年住户部门实物交易资金来源_可支配总收入”为39.11万亿,则住户部门可支配总收入超过居民部门可支配总收入11万亿。

目前还不清楚“住户部门与居民部门”间的统计差异有多大,据统计来看:“住户部门”,包括:住户、个体工商户和非公司私营企业以及为住户服务的非营利机构等。但即便把个体工商户等后面三类的可支配收入剔除(假设有3万亿),仍难以解释住户部门可支配收入与抽样调查所获得的居民可支配收入之间的巨大缺口。也就是说,中国的实际房价收入比并没有那么高。

由于居民可支配收入比低估,居民收入的贫富差距可能比公开数据更大,因此,在居民的资产配置方面,财富会向少数人集中,富裕阶层拥有的房产数量或许超出预期。少数人拥有大量住房,使得一二线城市的房源紧张,导致住房供不应求,房价居高不下。

用我国房贷余额占2000年至今居民所购住房总市值的比重来算,大约20%左右,如按住宅总市值来算,估计10%左右,相比目前美国的40%,中国居民购房的杠杆率水平其实很低,这也从一个侧面说明中国高收入群体的购买力很强,统计局的数据大大低估了这类群体的实际收入水平。

居民收入结构的改善需经历较长的一段时间,若不通过经济危机事件等意外 ,贫富差距的缩小很难实现,意味着持续了那么多年的高房价、高股价等资产荒现象仍难以在今后几年内就消失。

4.产业结构变化致各地房价分化

以上提到人口流向对房价的影响,主观是我国正经历大城市化过程,所以一二线城市房价走势强。再进一步观察,会发现并不是所有大城市人口都以相近的增速在膨胀,有些城市增长快,有些大城市人口在减少,这与中国的产业升级和产业结构演进有关。

如:近几年,东北房价的下跌,与GDP增速大幅回落有关,传统的重工业优势不再,债务率上升,产能过剩导致就业机会减少,于是人口向外转移。尽管振兴东北老工业基地喊了那么多年,但在产业升级和经济转型方面似乎起色不大。因此,尽管东北也有沿海开放城市,但就像美国的汽车城底特律,虽然曾经有过的繁荣景象,但汽车业的衰落导致城市的破产,房价也随之大幅下跌。

又如:这几年来,深圳人口的大量流入,与金融、高科技产业的崛起相关;世界银行今年1月26日报告指出:以广州、佛山、深圳及东莞组成的珠三角都市区,已超过日本东京,成为全球面积最大、人口最多的都市区,人口超过阿根廷、澳洲或加拿大,达4200万人。而随着广深产业转移,广州、深圳的大量人口必定会更多地流向周边地区,如东莞和佛山,从而带动这两个城市房价的上涨。过去讲广东要腾笼换鸟,如今东莞正在实施的是“机器换人”,因此,珠江三角洲地区房价的上涨,与制造业产业升级导致人口大量流入与收入水平提高有很大关系。

总体来看,2015年的房价上涨,是结构性的房产牛市,除了长三角和珠三角房价涨幅较大外,其他两个区是京津冀与中部的武汉、郑州、长沙等城市集群。

5.外部因素对国内房价构成负面影响

由于货币的超发,导致资产荒,又使得国内资产估值水平偏高,于是国内的企业、机构投资者和居民通过各种途径增加海外投资的规模。2015年中国成为规模仅次于美国的境外直接投资最多的国家,这其实也是货币超发后外溢的表现。

过去30多年来,我国由农业国变为全球制造业、外贸出口第一大国,外汇的大量流入使人民币持续九年升值,但2014年之后,人民币开始贬值,外汇储备也随后开始下降。同时,美元指数持续走强,尤其当美联储开始加息之后,人民币的贬值速度明显加快,导致国内居民的换汇需求大幅上升。

为改变贬值预期,2017年央行将收紧货币,导致利率上行,因此,在货币贬值趋势下,房价上涨的理由似乎不充分,即便采取外汇 管制措施来稳定汇率,也很难改变大家的思维定势。

正是特朗普当选美国总统,导致贸易保护主义的思潮变本加厉,这对我国的出口不利,加上美国经济复苏已经确定,2017年继续加息应无悬念,外汇储备的减少和海外利率水平的提高,会在一定程度上倒逼国内的利率水平抬升。

总体分析,贬值对房价不利,升值对房价有利,人民币目前已从升值期转为贬值期。

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6.政策对当前房价的影响最明显

决定房价的主因是人口,其中就包括:人口年龄结构与人口流向,其次是货币规模和流向,但变量中短期内相对稳定,不会成为房价波动的触发因素。数据表明:政策变化对房价短期的影响最明显。

既然房产政策对短期房价的影响很大,因此,对2017年政策的研究非常重要。2016年末中央会议提出,要坚持“房子是用来住的、不是用来炒的”的定位,综合运用金融、财税、立法等手段,加快研究建立符合国情、适应市场规律的基础性制度和长效机制,既抑制房地产泡沫,又防止出现大起大落。意味着还会有更多的房产政策要出台,包括:房产税等立法手段。

在抑制房价上涨的方式上,中央会议提出:要落实当地政府主体责任,房价上涨压力大的城市要合理增加土地供应,提高住宅用地比例,盘活城市闲置和低效用地。特大城市要加快疏解部分城市功能,带动周边中小城市发展。概况下来,就三句话,一是地方政府要承担房价上涨的主体责任,二是二线热门城市要增加土地供应,三是超大城市要疏散人口,带动周边小城市发展。

编辑总结:以上就是中国未来的房价会怎样 从六个变量分析未来房价走势的相关知识介绍,这样看来,今年的房价很难上涨了,从长期看,由于人口老龄化,房地产开发投资的增速仍会不断下降,房地产从长期看并不乐观。

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