人口对住房的支撑力近期不会减弱。2005年末,中国处于15-64年的壮年人口占到总人口的71%,0-14岁的少年人口占总人口的22%,二者合计占98%,仅次于巴西(94%)和印度(95%)。由此可见中国之年轻,人口红利前景之巨大,亦可见地产牛市之进程。根据联合国预测数据,到2030年,中国15-64年壮年人口将占总人口的67%,0-14岁少年人口占17%,老年人口将占16%;人口结构年轻程度下降,但在国际上依然处于前列。
具体来看,1962-1975年大婴儿潮时代置业高峰期将持续。1962-1975年中国人口出生率连续14年超过2.5%,每年新增人口2000万以上,累计增加总人口3.66亿人3,占1975年末总人口的约40%,占现有人口的28%,无论规模还是比重均空前绝后(图5-6),所以1962-1975可以称为中国的大婴儿潮。目前大婴儿潮成员在32-45岁之间,占现有就业人口的48%,处于他们个人生命周期中的高收入、买房置业阶段。因中国住房分配制度改革是1998年才实行市场化的,所以30岁进入第一次买房高峰的国际理论和经验并不适合,但根据国际上婴儿潮房地产消费时代至少繁荣15年的经验,从1998年开始算起,15年是到2013年。而在1998年至2004年,7年间销售额平均增速30%。大婴儿潮时代3.66亿总人口,2006年城镇人均居住面积27平米,照此推断住宅需求面积为98.82亿平米。按偏保守的住宅商品化率和大婴儿潮时代成员购买1998-2007年全部商品住宅假设,得到的结论是3.66亿总人口的大婴儿潮时代成员未来的商品住宅需求总量是约33亿平米,略超过1998-2007年商品住宅销售面积总和。
与此同时,1981-1991年小婴儿潮时代开始进入第一次置业高峰期。1981-1991年的11年间人口出生率连续保持2%以上,每年出生人口2000万以上,累计增加2.53亿人,占1991年末总人口的22%(图5-6)。规模虽逊于大婴儿潮时代,但规模也不容忽视,可以称之为小婴儿潮时代。从生命收入周期、年龄阶段和实际情况看,1981-1991年小婴儿潮时代的人已经开始进入第一次置业高峰。作为佐证,2006年内地居民登记结婚总对数上升到938万对,进入结婚高峰期,所对应的正是小婴儿潮初期出生的人25岁左右的年龄(图5-7)。当然,不可否认1962-1975年大婴儿潮时代出生的部分父母已经为小婴儿潮时代出生的子女买好了住房,但这毕竟不会是主流。
此外,中国经济的快速发展也吸引大量外国人到中国工作学习定居,势必增加对住宅的需求。庞大的钱流和人流汇合在一起,依然对房价有强劲的支撑作用。
综合来看,上述因素都不是房地产市场本身能够决定,而且这些因素对房地产市场的影响也越来越大,并且也不是调控能够完全解决得了的。同时随着近年来我国房地产市场的不断繁荣,住宅的投资品属性受到了前所未有的关注,新增的投资性需求,大部分体现在实物资产上,因此这部分需求,并不是单纯依靠增加供给能够满足的。中国房地产市场运行的特定阶段决定了房价高位运行的方向,暂时的市场调整不意味着牛市格局的终结。相反,每一次的市场调整实际上都进一步夯实了市场运行的基础,避免市场在持续的过度兴奋后出现信心危机甚至资金危机等一蹶不振的局面。
不过,需要注意的是,虽然房价上行的方向没有大的改变,但行业的发展方式已经开始嬗变。换句话来说,在一系列的宏观调控持续校正和外部环境的变化下,房地产市场的发展模式正面临转折。
年份
|
新增劳动力(单位:万人)
|
2006
|
2021.0
|
2007
|
2166.5
|
2008
|
2321.7
|
2009
|
2453.2
|
2010
|
2440.0
|
2011
|
2303.4
|
2012
|
2185.9
|
2013
|
2018.9
|
2014
|
1720.1
|
2015
|
1600.2
|
2016
|
1512.9
|
2017
|
1435.8
|
2018
|
1353.1
|
2019
|
1375.8
|
年份
|
年龄
|
人数
|
年份
|
年龄
|
人数
|
年份
|
年龄
|
人数
|
2001
|
0
|
1360.3
|
1969
|
32
|
2485.7
|
1937
|
64
|
851.2
|
2000
|
1
|
1203.8
|
1968
|
33
|
2642.7
|
1936
|
65
|
850.9
|
1999
|
2
|
1232.7
|
1967
|
34
|
2165.0
|
1935
|
66
|
773.5
|
1998
|
3
|
1424.9
|
1966
|
35
|
2456.4
|
1934
|
67
|
753.0
|
1997
|
4
|
1459.4
|
1965
|
36
|
2447.8
|
1933
|
68
|
770.7
|
1996
|
5
|
1558.3
|
1964
|
37
|
2434.7
|
1932
|
69
|
654.6
|
1995
|
6
|
1090.1
|
1963
|
38
|
2760.1
|
1931
|
70
|
461.0
|
1994
|
7
|
1646.1
|
1962
|
39
|
1913.7
|
1930
|
71
|
624.0
|
1993
|
8
|
1810.7
|
1961
|
40
|
1199.3
|
1929
|
72
|
520.4
|
1992
|
9
|
1895.6
|
1960
|
41
|
1482.7
|
1928
|
73
|
523.6
|
1991
|
10
|
2157.9
|
1959
|
42
|
1374.4
|
1927
|
74
|
457.2
|
1990
|
11
|
2584.2
|
1958
|
43
|
1788.1
|
1926
|
75
|
402.7
|
1989
|
12
|
2481.3
|
1957
|
44
|
1922.5
|
1925
|
76
|
397.4
|
1988
|
13
|
2398.0
|
1956
|
45
|
1775.0
|
1924
|
77
|
330.9
|
1987
|
14
|
2578.5
|
1955
|
46
|
1889.0
|
1923
|
78
|
310.1
|
1986
|
15
|
2224.0
|
1954
|
47
|
1866.2
|
1922
|
79
|
265.9
|
1985
|
16
|
1926.6
|
1953
|
48
|
1714.7
|
1921
|
80
|
245.6
|
1984
|
17
|
1705.3
|
1952
|
49
|
1687.2
|
1920
|
81
|
194.1
|
1983
|
18
|
1670.8
|
1951
|
50
|
1556.4
|
1919
|
82
|
158.0
|
1982
|
19
|
1785.8
|
1950
|
51
|
1465.5
|
1918
|
83
|
137.1
|
1981
|
20
|
1519.5
|
1949
|
52
|
1406.4
|
1917
|
84
|
119.9
|
1980
|
21
|
1480.3
|
1948
|
53
|
1230.2
|
1916
|
85
|
98.2
|
1979
|
22
|
1657.6
|
1947
|
54
|
1207.9
|
1915
|
86
|
73.7
|
1978
|
23
|
1630.9
|
1946
|
55
|
1090.9
|
1914
|
87
|
64.2
|
1977
|
24
|
1629.0
|
1945
|
56
|
1024.6
|
1913
|
88
|
48.4
|
1976
|
25
|
1887.3
|
1944
|
57
|
981.8
|
1912
|
89
|
36.2
|
1975
|
26
|
1940.2
|
1943
|
58
|
911.4
|
1911
|
90
|
32.4
|
1974
|
27
|
2142.3
|
1942
|
59
|
881.9
|
1910
|
91
|
22.2
|
1973
|
28
|
2254.8
|
1941
|
60
|
947.2
|
1909
|
92
|
14.6
|
1972
|
29
|
2320.6
|
1940
|
61
|
901.8
|
1908
|
93
|
10.9
|
1971
|
30
|
2498.2
|
1939
|
62
|
794.0
|
1907
|
94
|
8.1
|
1970
|
31
|
2596.7
|
1938
|
63
|
885.1
|
|
|
|