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01不可思议
前段时间上海的老吕(化名)给我打来电话,显得异常激动,连来了3句“不可思议!”
因为就在2020年1月7日,苏州发布了一份关于人才落户相关政策草案。草案称:“落户政策正在征求意见阶段,最终人才落户政策将在2020年上半年出台”。
老吕是上海土著,他孩子毕业后追求女友,在苏州打拼,他成天叨叨要给儿子在苏州买套婚房。
然而2019年正咬紧牙关准备下手时,苏州便迎来了最强限购。老吕悔不当初,认为要等几年。这不,风向就转变了。
苏州在这个节骨眼上发布这份草案,对当下的楼市房价趋势的影响是极其重要的。为什么这么说呢?
首先,苏州很特殊。房价从2016年开始连年高涨,直至2019年才结束,是中国唯一一个横跨整个楼市大周期的城市。当然,也成功地引起了中央的注意。为了响应宏观调控政策,2019年7月24日,楼市强行被苏州史上最强调控令冰封了。
新房限售“房本+3”年,二手房限售“房本+5”年;同时,非本地人严格限购,在前3年内拥有2年社保,才有资格在苏州买1套住房。
然而没过半年,现在新一轮人才落户政策就成了板上钉钉之事,变化未免也太快了。
要知道,人才政策和限购政策是天然对冲的,而且纵观这几年行情,限购在人才政策面前已经形同虚设,例如2018年西安的抢人大战对房价的拉升作用。
再把这两年放开二胎、放开落户政策、人口出生率、城市群规划等等这些关于人口的政策联系起来,我仿佛看到了中国人口的第二个机遇红利,而这又对楼市产生巨大变革作用,对个人财富影响也至关重要。
至于“第二波机遇红利”是什么,且听下面分析。
02第一波紅利
从1949年到现在的2020年,中国人口发生了巨大的“迁徙变革”。至今为止,我认为中国共诞生了两波重大红利期。
第一波是上个世纪90年代,典型事件如“12万公务员下海”和“10万人才下海南”。
上世纪90年代,邓老在南海边“画了一个圈”——深圳,并提出“鼓励创业”的口号。市场经济开始起步,越来越多的机会摆在了年轻人的面前。
这时候全国掀起创业潮,很多人选择离开体制,闯入社会。更多的人留了条后路,选择了“停薪留职”,也就是说,如果创业不成功,还可以再回归体制。
人社部曾做过统计,1992年辞职下海者超过12万人,不辞职却投身商海(停薪留职、兼职)的人超过1000万人。
与此同时,人口开始第一次大规模迁徙。那时候交通条件特别差,都是绿皮火车,但是横跨一个中国,南下淘金的人并不少。五湖四海的人口和财富聚集,让深圳、广东、福建、江浙一带,迎来了第一波历史机遇。那时候去“淘金地”,只要勤快些,都发了财,如果脑袋灵光些,现在基本都是千万级的富人了。
紧接着是10万人才下海南。
1998年4月,海南建省,成立海南经济特区,巴掌大的一个岛屿,很快吸引了全中国年轻人的目光。一批批来自全国各地的约10万人次的闯海人,如潮水一般地奔向海南寻梦、创业,在千万人才创业潮的基础上,合力创造了中国近代史上最大规模的人口迁徙。
那时的海南一片蒸蒸日上的形态,然而因为经济基础和文化底蕴薄弱,只有房地产产业如日中天。随后被炒到天价,最终导致房价泡沫破碎,烂尾楼漫布江野,开发商纷纷倒闭,银行被不良贷款压垮。
但是那段时间在海南创业的人,只要逃离了最后一波房地产震荡,返回家乡基本都是富甲一方的人物。例如逃离出来成为地产大亨的潘石屹、冯仑等万通六君子等人。
第一波人口所创造的机遇在90年代,那么问题来了,第二波到底是何时呢?
03第二波红利
聪明的人应该想到了,就是现在!接下来,我继续为大家解读。
其实自90年代之后,人口迁徙在中国大地每时每刻都在发生着。然而有一个因素制约了迁徙效率,它就是城“镇”化建设。
中国早期在做城市发展规划时,考虑到人口基数庞大,且早期城市居民和农村居民的比例悬殊,所以为了避免短时间内人口加速涌入,对城市管理造成冲击,提出了“先富带动后富”,先把村里的迁徙到“镇”,然后再到城市。工具就是户口。
然而结果是,户口将城市和人口相对独立分开了,进城的居民如果没有户口,会受到当地福利待遇的层层限制,例如小孩不能上学,生病去不起医院等问题。所以在人们在迁徙去另外一个城市淘金结束后,往往会选择“叶落归根”。
所以在某种意义上讲,户口制约了人口流动速度。
这还不是最重要的。最重要的是,“镇”的商业环境决定了这种模式必然走不通。
这些年来,城“镇”化建设,导致了资源的大面积浪费。
2018年中国经济顶层设计师,在达沃斯论坛上讲到“未来一定要打好三大攻坚战。”这其中最重要的一条就是“防范化解重大危险”,而重大危险中最大的成分就是,因大力投资乡镇经济而导致的地方性债务黑洞。
当然这回事,现在是终于想通了。
城市化建设才是重中之重,人口流动对经济的影响是绝对的正收益,制约是违背趋势的。
所以大家会发现,从2018年开始,中国开始大力推进城市群概念和强省会战略,例如去年提出的粤港澳大湾区概念。
百城抢人大战打响,基本是一年一轮,硝烟弥漫在中国大地的各个角落。强省会,诸如成都、西安、郑州、武汉等区域大城开始崛起,所有城市都知道,只有把人才集中起来,才会最大化发展市场经济。 得人才者得未来。换言之,未来零门槛落户将在二三线城市中成为常态,人口“政策阻流”因素逐渐退去。
当然在整个大形势下,社会发展也在推动着人口加速流动。
04第二波更强
我主要讲两点,“高校利好”和“迁徙成本”。
1990年,中国人口是11.94亿,当年国民受教育程度达到大学,且被大学录取的人数有多少?60万。
那时候离开故土,去远方读大学的人,感觉像是生离死别,因为对外界的陌生,内心或多或少是恐惧的。
2019年呢?随着教育的普及和高校数量增多,大学生已不是稀缺物种,大街小巷随处可见。数据显示,2019年中国人口13.95亿,而大学生年录取人数就达到了820万!去国外读大学都已是家常便饭。
当然,我不是为了对比这30年来中国受教育程度差异,而是告诉大家,高校的普及会影响“迁徙思维”,同时也让人口迁徙变得更加容易。
例如西安,为什么在短短的2018年一年内落户60万大学生?
因為西安的高校多,来西安读书的学生来自于五湖四海。因为机会问题,三四线城市或者家处乡镇的学生,大概率会选择落户西安。工作稳定后,很可能会把父母接过来,这样就完成了整个家庭的迁徙。
而90年代,除非是在家乡实在混不下去了,被迫选择去另外一个城市。家庭迁徙更不用说,和传统叶落归根的思维严重冲突,大家都理解不了。
第二个是迁徙成本。90年代去另外一个城市,除了绿皮火车就是巴士,不安全而且速度极慢,稍远的地方就得晃悠几天车程。
而现在是航天高铁时代,一天之内贯穿中国。高铁像大动脉一样将中国彻底贯通,人口像血液一样在这个框架中迅速穿梭。
数据显示,2017年中国铁路营业里程达到了12.7万公里,而在2019年底,这个数值改写成13.9万公里以上,其中高铁里程就达到了3.5万公里,成为全球高铁最发达的国家。
另外一个就是信息成本。90年代了解另外一个城市,只能通过大字报和远方归来的亲戚朋友讲故事。而现在互联网时代,想了解一个城市,动动手指头就可以,远隔千里城市发生的事情,能第一时间传入你的耳朵。
综上所述,此刻的我们正站在中国人口迁徙大时代的风口上,而且力度、影响力和对个人带来的财富机遇,要远比30年前的第一波来得更猛烈。
05财富机遇
接下来开始敲黑板总结。
我用大量数据和事实演示了中国人口的迁徙路径。中国在近代史上的大迁徙,除了闯关东、走西口、下南洋,就是90年代的“下海”和今天的“城市群+抢人大战”。
而且此波中国人口大迁徙的规模会远超历史上任何一个阶段,在这其中会创造无数的财富机遇,同时会使城市格局产生巨大的变动。
在城市群和强省会战略下,城市投资会更加集中。
原来三四线城市有机会建地铁,但未来大概率不会批了,因为钱要集中投资在上游的大城市。这会导致三四线城市以及乡镇经济逐步放缓。
未来在三四线城市中,除了核心城市产业溢出和区域强推的省会城市,其他三四线城市大概率会被抽干。就像安徽和湖北一样,你会发现其他小城市都是为了合肥和武汉服务的,合肥更是有“合一省而肥一市”的说法。
注意,未来不是“农村-城市”的城市化,而是“城市-城市”的城市化,小的到大的,弱的到强的。大家心里要有预判。
对于个人财富的影响,我认为主要表现在房产增值,其次是个人发展(创业和工作)。
原来人口因素对于城市发展是长期因素,但是现在看来,人口加速涌动对城市房价的影响,如调控政策一样,起到的是短期刺激作用。例如2018年人口对西安房价的刺激。
还有2018年深圳人口对房价的刺激。深圳为何今年房价一反常态,在四大一线城市中脱颖而出?
很简单,在2014-2018年间,深圳人口加速流入,常住人口增量达255万,这其中很大一部分人口都是带着家里的6个钱包入场,相当于全国财富定向流入了深圳楼市,房价上涨动力强是很正常的。尤其是2018年,深圳人口流入61.99万人口,带来的住房需求是很直接的。
所以大家未来在关注城市房价的同时,一定要把人口流入趋势放在最前面。
关于2019年的人口趋势,上个月京东大数据集团发布了一篇报告,叫做《2019中国人口迁移和城镇化发展研究报告》(以下简称《报告》),数据真实度在市面上还不错。
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《报告》显示,北京、上海对高学历和高净值人群吸引力最强,深圳对人才的吸附能力最强;杭州、成都、重庆、长沙等二线城市人口净流入强劲,成都、重庆都市圈特征显著。
其中武汉、长沙都市圈效应不明显;哈尔滨、大连、沈阳等城市人口流出非常严重,且都市圈集聚效应不明显;青岛、厦门都市圈集群特征明显;西安、郑州城市集群效应较强;“下沉消费市场”已释放出巨大的消费潜力,成为拉动中国消费和经济增长的重要引擎。
除此之外,苏州、南京、天津、佛山、宁波、贵阳对本区域人口的吸引力也在与日俱增。
随着人口的加速流入,这些城市的房产增值空间会逐步拉高,这是目前享受到人口迁徙红利最简单有效的方法。