市場報(bào)告馬千里 、邱娟 2023-04-11 13:39:49
- 城市:全國
- 發(fā)布時(shí)間:2023-04-11
- 報(bào)告類型:市場報(bào)告
- 發(fā)布機(jī)構(gòu):克而瑞
??專題視點(diǎn)
??國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2022年末全國人口141175萬人,比上年末減少85萬人,這是我國人口首次迎來負(fù)增長,我國也正式步入人口負(fù)增長國家之列。負(fù)增長主要源自長期低生育率,2022年全年出生人口956萬人,人口出生率為6.77‰,這是我國出生人口首次低于1000萬,較2016年出生人口1786萬人減少了830萬人,規(guī)模較少了46%,規(guī)模明顯收縮。同時(shí)“七普”數(shù)據(jù)顯示,2020年我國育齡婦女總和生育率為1.3,已經(jīng)處于較低水平。按照人口理論,2.1的總和生育率是維持代際更替、人口穩(wěn)定的基本條件;1.5是國際社會(huì)通認(rèn)的警戒線,一旦下滑至1.5以下,就有掉入“低生育率陷阱”的可能,樓市需求側(cè)勢必也會(huì)面臨多方面的挑戰(zhàn)。
??從相關(guān)人口數(shù)據(jù)來看,我國已經(jīng)陷入低生育陷阱,受計(jì)劃生育政策、教育理念的影響,與同等經(jīng)濟(jì)水平的國家相比,我國的生育率水平更低。不僅如此,我國的老齡化沖擊也先一步來臨,粗略算下來,未來10年我國勞動(dòng)人口將減少7000萬人,年均減少700萬。老齡化使得城鎮(zhèn)就業(yè)人口大幅減少,由于老年人對住房需求相對較少,勢必對住房市場造成一定的沖擊。分區(qū)域來看,受產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及收入水平差異等多重因素的影響,城市競爭越發(fā)嚴(yán)重,山西、貴州、甘肅等地區(qū)或?qū)⒚媾R更嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型陣痛,這些地區(qū)的房地產(chǎn)市場也將遭受一定的沖擊。
??國際經(jīng)驗(yàn)顯示,一旦陷入低生育陷阱(總和生育率低于1.5),生育率是很難回升的。即使生育率有所回升,也難以實(shí)質(zhì)性上臺(tái)階,且容易出現(xiàn)反復(fù)。在我國人口出生率大幅下降這樣的大背景之下,為了更好的應(yīng)對房地產(chǎn)行業(yè)的規(guī)模波動(dòng)挑戰(zhàn):
??首先,可以利用完善托育服務(wù)體系、增加育兒補(bǔ)貼等生育鼓勵(lì)政策提升人口出生率,增加購房需求;尤其是多子女家庭在購房、租房方面給予政策傾斜,在降低購房門檻、減免稅費(fèi)、實(shí)行差異化的信貸政策等方面都有可能出臺(tái)一些鼓勵(lì)措施,進(jìn)而激活房地產(chǎn)市場;
??其次,要結(jié)合產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,開展職業(yè)技能培訓(xùn),加快培養(yǎng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的急需人才;以市場主導(dǎo)、共建共享的方式構(gòu)建人力資源供給體系,緩解就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾,千方百計(jì)提高就業(yè)率和收入水平,進(jìn)而提升購買力;
??此外,也要破除妨礙勞動(dòng)力、人才流動(dòng)的體制和政策弊端,加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程,為增量城鎮(zhèn)人口提供戶籍、就學(xué)、就醫(yī)等方面的便利,提升城市競爭力,有效緩解低生育率帶來的沖擊,從而實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場軟著陸。
??PART.01
??新出生人口減少
??需求更替速度同步下降
??受晚婚晚育、婚育理念轉(zhuǎn)變的影響,我國人口出生率明顯下降。受此影響,2022年,我國人口出生規(guī)模首次跌破千萬,總?cè)丝谝?guī)模減少85萬人。分區(qū)域來看,有超14個(gè)地區(qū)人口規(guī)模已經(jīng)負(fù)增長,其中黑吉遼三省,人口自然增長率均在-3‰以上,依賴內(nèi)生需求的省市面臨更大挑戰(zhàn)。
??1.1 2022年出生人口首次跌破千萬,我國也正式步入人口負(fù)增長國家之列
??受80后嬰兒潮生育高峰和二胎放開的影響,2011-2017年人口出生率持續(xù)高位,多個(gè)年份出生率超過13‰,出生規(guī)模均在1600萬以上,創(chuàng)下一波生育高峰。但是自2016年以來,我國人口出生率開啟了斷崖式下跌,出生率由2016年的13.57‰降至2022年6.77‰,出生率七連降創(chuàng)歷史新低,下降了6.8個(gè)千分點(diǎn)。
??從絕對規(guī)模來看,2022年我國出生人口跌至956萬人,首次降至1000萬人以下,較2016年出生人口1786萬人減少了830萬人,規(guī)模較少了46%,規(guī)模明顯收縮。同期死亡人口1041萬人,死亡率為7.37‰;自然增長率為-0.60‰,這也是我國人口自改革開放以來首次迎來負(fù)增長。2022年,我國總?cè)丝诮抵?41175萬,較2021年減少了85萬,2022年我國也正式跨入人口負(fù)增長國家之列,可以稱之為“人口負(fù)增長元年”。
??1.2 近半數(shù)地區(qū)人口規(guī)模收縮,人口大省山東也步入人口負(fù)增長時(shí)代(略)
??1.3 上??偤蜕式抵?.7,人口流入較多的杭州自然增長率也明顯收窄(略)
??PART.02
??人口紅利“消退”,勞動(dòng)力人口減少
??從規(guī)模上來看,我國勞動(dòng)人口規(guī)模明顯有減少的趨勢,與此同時(shí),老和少的規(guī)模在不同程度地增加,2021年總撫養(yǎng)比增至46.3%,即不到2.2個(gè)勞動(dòng)人口就要供養(yǎng)1個(gè)老人或兒童,撫養(yǎng)壓力明顯增加。不僅如此,東北和中西部部分地區(qū)50-59歲人口比例均超17%,將在未來的10年迎來一波“退休潮”,養(yǎng)老壓力繼續(xù)增加。
??2.1 勞動(dòng)力人口規(guī)模明顯下滑,總撫養(yǎng)比增至46.3%
??統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2021年我國15-64歲人口為9.65億人,較2013年峰值10.1億人減少了4500萬人,人口紅利有“消退”的趨勢。與此同時(shí),0-14歲和65歲以上人口規(guī)模逐漸增加,2021年總撫養(yǎng)比增至46.3%,即不到2.2個(gè)勞動(dòng)人口就要供養(yǎng)1個(gè)老人或兒童。而總撫養(yǎng)比在2010年僅有34.2%,由此可以看出撫養(yǎng)壓力的增速之快。
??具體來看,受人口出生率下滑的影響,少兒撫養(yǎng)比在2020年達(dá)到階段性峰值26.2%之后,2021年有下降的趨勢,降至25.6%;而老年撫養(yǎng)比已經(jīng)延續(xù)了多年的上升,由2003年的10.7%增至2021年的20.8%,比例接近翻番,并且年均增速明顯加快,近三年年均增速高達(dá)1.33個(gè)百分點(diǎn),而在2010年之前的10年間年均增速不足0.2個(gè)百分點(diǎn),養(yǎng)老壓力劇增。
??2.2 東北和中西部地區(qū)將迎來一波“退休潮”,養(yǎng)老壓力繼續(xù)增加
??國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2022年我國65周歲及以上人口達(dá)20978萬人,占全國人口比重14.9%,較2021年增加了0.7個(gè)百分點(diǎn)。按照國際通行劃分標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)一個(gè)國家或地區(qū)65歲及以上人口占比超過7%時(shí),意味著進(jìn)入老齡化;達(dá)到14%,為深度老齡化;超過20%,則進(jìn)入超老齡化社會(huì)。按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn),2022年,我國已經(jīng)進(jìn)入到深度老齡化社會(huì)。不僅如此,受社會(huì)、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、人口流動(dòng)等多重因素影響,地區(qū)之間的老齡化率也存在較大差異。
??第七次人口普查公布的人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示,2020年全國50-59歲人口占比為16%,這部分人群在未來的10年相繼退休,養(yǎng)老壓力進(jìn)一步增加。分地區(qū)來看,黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙、湖北、甘肅、江蘇、安徽等東北和中西部地區(qū)目前50-59歲人口占比均超17%,在之后的10年間這些地區(qū)將會(huì)出現(xiàn)一波較高的退休潮,養(yǎng)老壓力將明顯增加。
??2.3 大量的人口流入一定程度減緩老齡化進(jìn)程,上海50歲以上人口比重為38%
??反之,10年間新增退休人員占比較低區(qū)域集中在西部和東南沿海地區(qū),這些地區(qū)大都是生育率較高的地區(qū),譬如西藏、貴州、新疆、寧夏、廣西、廣東等,50-59歲人口占比均在15%以下,尤其是西藏,瀕臨退休人員比重僅有11%,50歲以上總?cè)丝诒戎貎H有20%,是全國養(yǎng)老壓力最小的地區(qū)。
??值得注意的是,受益于人口流入,目前深受重度老齡化之痛(目前60歲以上人員比重高達(dá)23.4%,僅次于遼寧省)的上海未來10年退休人員占比為14.1%,在全國31個(gè)地區(qū)中處于較低水平,在一定程度上可以減輕上海的老齡化壓力,50歲以上比重為38%,低于遼寧、黑龍江、吉林、江蘇、重慶、四川、湖北、內(nèi)蒙古、山東多個(gè)地區(qū),老齡化程度進(jìn)程略有變緩。
??PART.03
??增量需求更加依賴于人口遷徙和住房改善
??考慮到全國人口總規(guī)模峰值已過,各省常住人口將逐步進(jìn)入負(fù)增長車道,目前已知的2022年人口規(guī)模增長比較顯著的是浙江,年末全省常住人口6577萬人,比上年末增加37萬人,在目前已經(jīng)公布數(shù)據(jù)的地區(qū)中居于首位(廣東尚未公布)。這一數(shù)據(jù)可以看出內(nèi)生需求將明顯減少,勢必對房地產(chǎn)行業(yè)造成一定的沖擊。統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2022年商品房銷售面積、金額分別為135837萬平方米、133308億元,同比分別下降24%和27%,快速發(fā)展20余年的房地產(chǎn)行業(yè)規(guī)模正式進(jìn)入下行周期。在人口規(guī)模減少的大背景之下,長期以來經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)或大中心城市人口逐年大增的態(tài)勢將會(huì)扭轉(zhuǎn),購房需求將更多地依靠人口遷徙和住房改善,對于少數(shù)人均住房面積較低的區(qū)域而言,下一階段的增長空間優(yōu)勢也會(huì)更為顯著。
??3.1 2030年城鎮(zhèn)化率有望突破70%,人口遷徙雖降速仍有望中期趨穩(wěn)(略)
??3.2 未來十年城鎮(zhèn)人口增長主要看縣域,河南、山東、四川增量高居前三(略)
??3.3 約1/4人口住房面積仍不足35㎡,大灣區(qū)改善需求空間較大(略)
??PART.04
??產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)入轉(zhuǎn)型陣痛期
??就業(yè)人口指標(biāo)出現(xiàn)波動(dòng)
??改革開放四十多年以來,我們經(jīng)濟(jì)社會(huì)取得了巨大的發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也明顯調(diào)整。尤其近些年,隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、人工智能等新技術(shù)革命的快速發(fā)展,原有的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)工人逐漸被機(jī)械化取代,低端產(chǎn)業(yè)工人需求逐漸減少,對他們的就業(yè)造成一定程度地影響,而高科技人才和受過良好專業(yè)技能訓(xùn)練的新型勞動(dòng)者成為需求主力。這樣一來,中短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)就業(yè)崗位與人力資源供求結(jié)構(gòu)錯(cuò)位,就業(yè)指標(biāo)出現(xiàn)波動(dòng)。此外,各地區(qū)、各行業(yè)之間薪酬差距也在逐漸拉大,在此影響下,人力資源供求越發(fā)失衡。
??4.1 產(chǎn)業(yè)升級疊加疫情影響,失業(yè)率升至5.6%的階段性高位(略)
??4.2 區(qū)域薪酬水平差異巨大,進(jìn)一步加劇人力資源供求錯(cuò)位
??統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市在從業(yè)人數(shù)、工資水平和失業(yè)率方面表現(xiàn)各不相同。就收入水平上來看,京、滬城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資均超19萬元/人,較第三位的西藏自治區(qū)高出5萬元/人,第四、五位的則是天津和浙江,收入為12萬元/人??偟膩砜?,31個(gè)地區(qū)之間的收入水平存在巨大差異。
??分區(qū)域來看,收入水平較高的區(qū)域除了京、滬、津等直轄市和西藏外,浙江、廣東和江蘇收入水平在國內(nèi)處于領(lǐng)先位置。尤其是是長三角區(qū)域,在高收入的吸引下,其人口吸引力大增?!捌咂铡睌?shù)據(jù)顯示,長三角三省一市2020年常住人口總量2.35億人,較2010年增加了近2000萬,占全國的1/4;人口增幅高達(dá)9%,遠(yuǎn)超全國平均水平5.38%,人口聚集規(guī)模和速度在全國表現(xiàn)均較突出。
??以長三角地區(qū)勞動(dòng)力占比最高的杭州為例,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)尤為發(fā)達(dá),而這些行業(yè)恰恰是高薪行業(yè),2022年其城鎮(zhèn)居民人均可支配收入高達(dá)77043元/平方米,居于全國前列。高薪也吸引了大量高素質(zhì)人才,其政府工作報(bào)告顯示,2022年杭州市新引進(jìn)35歲以下大學(xué)生34.7萬人,連續(xù)三年保持在30萬人以上,人才凈流入率繼續(xù)保持全國 第一,這也進(jìn)一步推升了杭州的大學(xué)生比重。
??相比之下,珠海、佛山等城市雖然勞動(dòng)力比重在全國居于前列,但是這些城市的大學(xué)生比重均低于杭州,教育素質(zhì)不佳。以東莞為例,雖然其勞動(dòng)人口比重高達(dá)81.41%,居于全國首位,但是其居民受教育水平較低,大學(xué)生比重僅有13%,不及杭州的一半,也低于全國平均水平;占比最高的人口是初中生,占比高達(dá)42%,多以低端產(chǎn)業(yè)工人為主,這部分人群收入普遍不高,因而影響了購房需求的基本面。
??不僅如此,中西部地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)能級相對低,收入水平也處于較低水平,人口外流現(xiàn)象較為突出,城市競爭力又會(huì)被進(jìn)一步削弱。就以大學(xué)生比重較好的太原為例,2020年其城鎮(zhèn)居民可支配收入僅38329元/人,低于全國平均水平。長久以來,其高學(xué)歷人口比重均居全國前列(“六普”時(shí)僅次于北京、南京和武漢,比重高達(dá)24%,甚至超過了上海),但是其收入水平在一二線城市處于墊底位置,僅略高于長春(34045元/人)。與之類似的城市還有鄭州,其收入水平同樣與其高學(xué)歷人口比重極不匹配,其經(jīng)濟(jì)潛力有待進(jìn)一步發(fā)掘。
??4.3互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)收入仍處領(lǐng)先位置,依然是年輕人心中的“白月光”(略)
??PART.05
??結(jié)論:城鎮(zhèn)就業(yè)人口年均下降700萬
??人力供求錯(cuò)位加劇需求減量
??從相關(guān)人口數(shù)據(jù)來看,我國已經(jīng)陷入低生育陷阱,老齡化和少子化同步到來。受計(jì)劃生育政策、教育理念的影響,與同等經(jīng)濟(jì)水平的國家相比,我國的生育率水平更低。老齡化使得城鎮(zhèn)就業(yè)人口大幅減少,由于老年人對住房需求相對較少,勢必對住房市場造成一定的沖擊。分區(qū)域來看,受產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及收入水平差異等多重因素的影響,城市競爭越發(fā)嚴(yán)重,山西、貴州、甘肅等地區(qū)或?qū)⒚媾R更嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型陣痛,這些地區(qū)的房地產(chǎn)市場也將遭受一定的沖擊。
??5.1 需求缺口:老齡化沖擊先一步來臨,城鎮(zhèn)就業(yè)人口每年下降700萬人
??“七普”數(shù)據(jù)顯示,我國大陸地區(qū)60歲及以上已經(jīng)超2.6億,占比高達(dá)18.70%,而10年前“六普”時(shí)60歲及以上老人不足1.8億人,占比僅有13.3%。10年間老年人增加了近8000萬,年均增量約800萬人。
??不僅如此,受生育理念轉(zhuǎn)變的影響,近5年我國年度出生人口數(shù)呈現(xiàn)斷崖式下跌,2022年已經(jīng)跌破1000萬人,人口總量進(jìn)入“負(fù)通道”。“七普”數(shù)據(jù)顯示,20歲以下的青少年比例僅有23.1%,較10年前下降了1個(gè)百分點(diǎn)??紤]到2020年之后新生兒人口規(guī)模下降速度加快,未來10年青少年比例降幅將會(huì)超過1個(gè)百分點(diǎn)。一系列數(shù)據(jù)表現(xiàn),在“六普”到“七普”的十年間,我國老齡化、少子化速度均明顯加深。
??對比2010和2020年人口“金字塔”,可以明顯的看出,我們?nèi)丝谡趶摹胺€(wěn)定型”向“收縮型”轉(zhuǎn)變,年輕人口組比例逐漸縮小,中年以上各組比重較大,塔形下窄上寬。2020年人口年齡比重最高的年齡組是30-34歲,占比為8.81%,其次是50-54歲和45-49歲年齡組,占比均超8%,勞動(dòng)力人口以“中年”為主;而2010年人口年齡比重最高的年齡組是20-24歲,占比為9.56%,其次為40-44歲、35-39歲,年齡相對較輕。
??基于我國人口年齡結(jié)構(gòu),2030年人口年齡比重最高的的年齡組大概率是40-44歲(“七普”時(shí)30-34歲),與此同時(shí),1963年及整個(gè)六十年代(“七普”時(shí)50-54歲和45-49歲)出生高峰期出生的一代人都將依次進(jìn)入老年,使得我國人口老齡化進(jìn)程進(jìn)一步加速,向深度老齡化發(fā)展。粗略算下來,未來10年我國勞動(dòng)人口將減少7000萬人,年均減少700萬。
??5.2 區(qū)域分化:城市競爭進(jìn)一步加劇,山西、貴州、甘肅或面臨更嚴(yán)峻產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型陣痛(略)
??5.3 政策建議:國際經(jīng)驗(yàn)來看生育率難再回升,促產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、解決人力供求結(jié)構(gòu)性錯(cuò)位是關(guān)鍵
??“七普”數(shù)據(jù)顯示,2020年我國育齡婦女總和生育率為1.3,簡單來說就是一名女性平均生出1.3個(gè)孩子,這個(gè)數(shù)據(jù)代表著現(xiàn)如今我國仍然處于較低生育水平階段。通常是越是發(fā)達(dá)的國家,人口增長率就越低,甚至?xí)r常還會(huì)有負(fù)增長的情況出現(xiàn)。與同等收入水平國家相比,我國生育率處于墊底水平。即我國當(dāng)前人均GDP為1.2萬美元,而同等收入水平的俄羅斯、馬來西亞生育率分別為1.8、1.9,而我國實(shí)際生育率僅1.3。“未富先少生”,我國已成為人口前景最不樂觀的國家之一。
??造成這種現(xiàn)象的原因是多方面的,既有因計(jì)劃生育導(dǎo)致育齡婦女?dāng)?shù)量明顯較少的緣故,又有房價(jià)、教育、養(yǎng)育成本過高的影響;尤其是近5年,20-35歲處于生育旺盛期的婦女大幅減少,房價(jià)又集聚攀升,疊加疫情的影響,使得我國生育率斷崖式下跌。
??國際經(jīng)驗(yàn)顯示,一旦陷入低生育陷阱(總和生育率低于1.5),生育率是很難回升的。即使生育率有所回升,也難以實(shí)質(zhì)性上臺(tái)階,且容易出現(xiàn)反復(fù)。參考同樣實(shí)施過節(jié)育政策的新加坡,1960年代,新加坡總和生育率一度高達(dá)5.4,1970年代開始推出節(jié)育政策。在節(jié)育政策和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的雙重效應(yīng)下,其總和生育率從1971年的3.0快速下降到1986年的1.44。之后新加坡及時(shí)調(diào)整了人口政策,從限制生育轉(zhuǎn)向鼓勵(lì)生育,政策起到了一定作用,生育率從1.44增加到1989年的1.8,但好景不長,生育率上升4年后又重回下降趨勢,雖然新加坡不斷加大鼓勵(lì)生育的力度,但總和生育率依然在下降,1995年降到1.71,到2002年之后則一直低于1.4,之后則徘徊在1.1至1.3之間的低水平,2022年,新加坡生育率已低至1.05。由此可見,鼓勵(lì)生育政策的作用是有限的,一旦陷入低生育陷阱,人口負(fù)增長的趨勢很難被逆轉(zhuǎn)。
??在我國人口出生率大幅下降這樣的大背景之下,為了更好的應(yīng)對房地產(chǎn)行業(yè)的規(guī)模波動(dòng)挑戰(zhàn):
??首先,可以利用完善托育服務(wù)體系、增加育兒補(bǔ)貼等生育鼓勵(lì)政策提升人口出生率,增加購房需求;尤其是多子女家庭在購房、租房方面給予政策傾斜,在降低購房門檻、減免稅費(fèi)、實(shí)行差異化的信貸政策等方面都有可能出臺(tái)一些鼓勵(lì)措施,進(jìn)而激活房地產(chǎn)市場;
??其次,要結(jié)合產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,開展職業(yè)技能培訓(xùn),加快培養(yǎng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的急需人才;以市場主導(dǎo)、共建共享的方式構(gòu)建人力資源供給體系,緩解就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾,千方百計(jì)提高就業(yè)率和收入水平,進(jìn)而提升購買力;
??此外,也要破除妨礙勞動(dòng)力、人才流動(dòng)的體制和政策弊端,加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程,為增量城鎮(zhèn)人口提供戶籍、就學(xué)、就醫(yī)等方面的便利,提升城市競爭力,有效緩解低生育率帶來的沖擊,從而實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場軟著陸。
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碧桂園服務(wù):2022年?duì)I收413.7億元 “以人為中心”推動(dòng)服務(wù)創(chuàng)新
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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 |
---|---|---|---|
2023.01 | 1569.9 | -0.97% | -0.14% |
2022.12 | 1572.1 | -0.92% | -0.11% |
2022.11 | 1573.9 | -0.12% | -1.08% |
2022.10 | 1575.8 | -0.20% | -1.01% |
2022.09 | 1579.0 | -0.02% | -0.87% |
2022.08 | 1579.3 | -0.04% | -0.62% |
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