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專傢未來二十年中國住房需求將劇烈變動
根據人口結構變化來研究房地產市場走向一直被視為住房需求評估的基本方法。早在上世紀八十年代，美國著名經濟學傢曼昆就通過人口年齡結構準確預測到2007年前後美國住房價格的大幅下降趨勢。大量研究表明，美國次貸危機的集中爆發以及房地產泡沫的破滅，幾乎與美國的人口生育周期一脈相承。而我國自2003年前後出現的住房需求高漲現象，也與發端於1980年並一直持續到上世紀九十年代初期的“嬰兒潮”有關。“80後”在住房市場化改革之初成年，並在2003 年左右開始準備成傢立業並集中進入住房市場，成為住房剛性需求的主體。據多傢調研機構的問卷結果顯示，以年輕人為主的剛需群體約占近年來我國實際成交住宅的一半以上。未來二十年，由於城鎮化、戶籍制度、計劃生育政策等多因素的綜合作用，我國的人口結構和住房市場將會迎來一個相當長的調整期。
住房需求主體的人口學邏輯
按照國際上通行的人口年齡結構劃分類型，15-64歲之間被視為勞動年齡人口，0-14歲和65歲以上則被視為非勞動年齡人口。國際經驗表明，勞動年齡人口的比例越高，住房需求越大；而人口撫養比越高，住房需求越低。當人口接近退休年齡時，住房自有率將會隨著年齡的增加而降低，因為理性消費者退休後會傾向於賣掉自有住房去選擇租房，汽車貸款台中大里汽車貸款這類似於利用反向住宅抵押貸款提高自己的消費能力和生活水平。在許多OECD國傢，紛紛出現瞭60歲左右的老年人集中拋售住房的現象。同樣，少年撫養比提高後，由於撫養孩子的支出增加，在孩子未成年時父母會傾向於暫時減少購房支出。
人口的性別比對住房需求則存在雙重影響。一方面，人口性別比失調所引起的“婚姻擁擠”現象會導致社會傢庭數量少於性別比平衡時的傢庭數量，全社會傢庭數量的減少會進一步降低住房的潛在需求。另一方面，人口結構中性別比例較高的一方會面臨更大的購房壓力。以中國為例，高達118的出生人口性別比導致有兒子的傢庭購房壓力明顯大於有女兒的傢庭，“丈母娘推高房價”的現象在某些地區確實存在。據華人學者魏尚進估算，中國當前大約有30%的房價飆升背後可以用人口性別比失調進行解釋。
住房需求的高低還與收入結構和人力資本有關。從收入角度來看，高收入人群、高收入地區的住房需求明顯要高於低收入人群和低收入地區。據2010年美國的一項住房調查顯示，81.7%的中位數收入以上的傢庭購買瞭住房，而中位數收入以下的傢庭購買住房的比例隻有51.4%。住房市場不景氣的地區往往意味著人力資本的下降和城市的衰落，人力資本整體水平較高且保持穩定的地區，其房價的波動幅度也會越小。如在美國的次貸危機中，以舊金山和洛杉磯為代表的“陽光地帶”，其房價的跌幅要遠遠小於以底特律為代表的“冷凍地帶”。
對於後發大國而言，城鎮化的推進階段和人口的空間流向成為住房市場的一個重要風向標。國際經驗表明，當一國城鎮化率低於50%的時候，人口流動主要以農村進入城市為主階段，所有城市的房價漲幅總體比較接近，隻是在城鎮化率接近50%時大城市的房價漲幅會稍快一些；當城鎮化率超過50%的時候，人口流動主要以小城市進入大城市為主，大城市的住房市場景氣指數明顯優於中小城市；當城市人口超過70%後，城市主城區人口開始逐步向郊區遷移，大城市郊區的住房市場逐步興起；在城市化進程接近飽和之時，郊區城市化與“大都市圈”時代來臨，大城市郊區的房價表現將會顯著優異。無論在哪個階段，人口的流向最終決定瞭房地產的市場表現。我國東北地區最近幾年出現的人口凈流出現象，也在一定程度上波及到瞭當地的住房市場。
中國住房需求未來走勢預測
在新世紀的前十年內，中國的住房需求增加瞭近七倍左右。其中，人口結構因素的影響程度無論從時間還是空間上均得到瞭明顯強化。當前，中國正處於人類歷史上最大規模的城市化加速進程之中，每年將帶來相當於一個東京市的人口湧入城市。從人口年齡結構來看，1980年代“嬰兒潮”的滯後影響仍將長期存在。從傢庭代際結構來看，由於計劃生育政策的推行，當前的傢庭結構呈現出小型化的特點。在房價上升預期的背景下，兩代人儲蓄同時爆發性釋放於當前的房地產市場，故而對當前的住房市場造成空前壓力。
但是由於當前的勞動年齡人口占比已經位於歷史的頂峰水平，未來人口年齡結構將呈現出老年人口比例持續升高、中青年人口比例持續下降的局面，“單獨兩孩”政策的陸續放開再疊加1980年代生育高峰期的嬰兒回聲潮，未來五年內年均新生兒數量將接近1800萬。而伴隨著生活水平的提高和醫療衛生事業的改善，中國未來20年內的老年撫養比也將會上升一倍左右，2030年後60歲以上老年人口將會超過3.7億。與此同時，中國目前正處於人類歷史上最大規模的城鎮化進程當中，根據麥肯錫的預測，中國城鎮化率在2030年將達到66%，聯合國經濟和社會事務部發佈的《世界人口展望：2010年修訂版》認為2030年中國城市化率將穩步提高到68.7%，更有學者甚至提出瞭2030年中國城鎮化率達到80%的遠景設想。根據人口年齡結構和城鎮化推進速度估算，未來中國住房需求的變化模式極有可能按照“高城市化率、高人口撫養比”的參照體系演化。
根據國際經驗，人口撫養比的這種長期上升趨勢將會一定程度上導致住房剛性需求的下降，但由於高城市化率所帶來的部分改善性需求，將會適度延緩城市總體住房需求的下降幅度。未來二十年中國城市住房需求的總體走勢將會呈現出“上升—平穩—下降”的“倒U型”特征，拐點大致出現在2020-2025年間，屆時中國城市的住房需求將不再具備快速增加的條件。因此，未來中國住房制度的綜合配套改革目標，一方面要著眼於消化當前人口結構所引致的剛性需求和改善型需求，進一步抑制住房市場的投資和投機性需求。另一方面，要謹防2025年後可能出現的人口金字塔“蘑菇雲”風險。未來20年，中國人口結構的劇烈變動，將會導致人口金字塔的形狀和變化趨勢呈現出典型的“蘑菇雲”狀。正如原子彈爆炸產生的蘑菇雲一樣，人口結構“蘑菇雲”所釋放出的能量和沖擊力將會對住房市場和宏觀經濟造成巨大影響。
從住房需求的區域格局來看，由於中國常住人口統計口徑的城鎮化率已超過50%，人口由農村向城市流動的速度將減緩，而人口從小城市向大中城市集聚的狀況將變得更加突出。由於中國當前的經濟增長模式仍以勞動投入型為主，經濟發展速度較快的城市和區域往往對高學歷的勞動年齡人口吸引力相對較高，這種局面會加速中青年勞動力向東部沿海城市的集聚，從而進一步降低東部地區的人口撫養比並導致住房剛性需求的相對增加。新世紀以來，100-500萬人口的大城市數目增加瞭24個，城市人口增長瞭近6000萬，中小城市（鎮）所擁有的人口數在全部城鎮人口中所占的比重有所下降。這種城鎮化和人口流動的嘉義信貸借貸信貸年息合宜住宅信貸年息借貸增貸轉貸新態勢將會進一步加劇中國住房需求的空間失配現象，中國住房市場將會迎來一個相當長的分化時期。北上廣深等一線城市由於受到供地約束和人口過度集聚的影響，其剛性需求和改善性需求還將依然強烈，總體會呈現出“量穩價增”的局面；二線城市和人口基本面向好的三線城市開始從規模擴張轉變為結構優化，總體呈現“量減價穩”階段；其他三四線城市由於人口規模和房地產市場增長後勁乏力，可能會面臨“有量無價”的蕭條局面。
幾點高雄銀行貸款信貸年息政策建議
未來二十年將是中國人口結構及住房需求劇烈變動的時期，為瞭防止人口結構的周期性波動給住房市場帶來大起大落的影響，我們認為，必須抓住歷史契機加快推進住房制度綜合配套改革和相關人口政策的調整。
第一，適度調整生育政策穩定住房需求主體。在充分論證“單獨兩孩”政策實施效果的基礎上，考慮全面放開兩孩政策的可行性。從長期來看，人口生育率的增加可以有效防止人口結構的周期性波動給住房市場帶來大起大落的影響。一方面，人口撫養比的增加可以增加當前的消費率、減少儲蓄率，從而在一定程度上避免瞭中國住房需求的持續高漲；另一方面，出生率的增加可以有效增加未來住房市場的潛在需求主體，使得未來有比較穩定的成年人來接續房地產市場，避免需求主體的急劇減少引發的房價硬著陸。總體而言，單獨兩孩政策是有利於房地產市場的穩健均衡發展的，但就目前而言，單獨兩孩政策的力度和強度還無法達到立竿見影的效果。
第二，進一步深化戶籍制度改革的深度和廣度。改革開放以來，以戶籍制度為基礎的大量有形和無形門檻，導致瞭大量流動人口選擇在流入地工作而仍在流出地買房，造成瞭嚴重的職住分離和住房需求的空間失配問題。據調查數據顯示，僅有0.9%的農民工實現瞭在務工城市購買住房的願望，而大約有1/3以上的農民工選擇在老傢縣城和鄉鎮買房。通過戶籍制度改革和保障性安居工程，可以將這一部分流動性的需求主體穩定下來。在部分條件具備的地區，可以嘗試宅基地、房屋和土地使用權跨區域調配置換的可行性。
第三，針對老齡人口比例逐漸升高的趨勢，可以參照歐美發達國傢反向住宅抵押貸款的運作模式，在建立健全老年保障體系的基礎上嘗試“以房養老”政策的可行性，適度增加銀色住宅和老年公寓的供應量，滿足不同年齡段和健康狀況老年人的住房服務消費需求；針對農民工和低收入群體的職住不平衡問題，可以通過減免租房稅費、鼓勵有關部門成立國有房屋租賃經營機構和中介機構等措施，進一步規范租房市場並保護承租行為，從而有效緩解這部分人群的住房壓力。
第四，建立以人口基本面為導向的分類城市住房調控體系。未來二十年同樣是中國住房市場出現嚴重分化的時期，城鎮化的新態勢將會引發不同等級的城市出現不同的市場特點，調控的力度和方式也需要有所差異。下一階段的城市化將會導致人口的空間結構向東部沿海地區的大中城市傾斜，而三、四線城市的流入人口將會小於其遷出人口。因此，要加快形成以人口流入和流出為基本面的分類城市住房調控體系，有效預防住房市場的潛在風險。
新聞來源http://finance.china.com.cn/industry/estate/20150823/3304700.shtml
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