内容提要:本文围绕城镇家庭户自然增长、城镇家庭户机械增长和城镇存量住房拆除三项需求来源,设计了基于人口普查等公开统计数据定量测算城镇新增住房需求规模的系统性方法,对 2001— 2010 年和 2011—2015 年间全国和各省份城镇新增住房需求规模进行测算与分析。 在此期间新增住房供需关系经历了从基本均衡向供过于求的变化,同时存量住房拆除引致的被动需求取代城镇家庭户自然增长和机械增长引致的主动需求,成为新增住房需求的最主要来源。 东、中、西部省份在新增需求规模、新增供需比、需求结构等方面表现出明显差异。 本文还进一步对 2021—2030 年的发展趋势进行了定量预测。 由于三项需求来源均趋于下降,2021—2025 年和 2026—2030 年间全国年均城镇新增住房需求规模预计将较 2011—2015 年间分别下降 33%和 53%。 本文设计的城镇新增住房需求规模测算方法和预测思路能够为各级政府“十四五”住房发展规划编制、房地产企业战略制定等提供参考。
吴璟; 徐曼迪, 统计研究 发表时间:2021-09-29
关键词:住房需求;结构分解;趋势变动;城镇住房;城镇化
一、引言与文献综述
人民对美好居住条件的追求,是推动住房市场发展的内在驱动力。 无论是 21 世纪初我国住房市场持续高速发展的所谓“黄金十年” ,还是近年来住房市场的“新常态” ,都源于全国范围内城镇家庭住房需求的系统性变化。 党的十九大明确提出,“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位” ,进一步突显了准确把握城镇家庭住房消费需求(如未特别说明,本文以下讨论的“住房需求”均特指“住房消费需求” )及其变化的重要性。 因此,各级政府开展“十四五”期间住房发展规划编制工作的基础性依据是对当地城镇家庭住房需求现状和未来发展的量化估计(住房和城乡建设部住房改革与发展司和中国城市规划设计研究院,2014) 。 对于房地产企业等市场参与者而言,细致把握乃至准确预判城镇家庭住房需求状况同样有助于其主动适应市场趋势,合理制定经营战略。
住房需求是住房经济学研究的传统热点问题。 Muth(1960)首先将新古典经济学效用理论引入住房市场,构建了住房需求理论。 住房需求理论将住房由异质性商品抽象为同质性的住房服务,进而构建在收入和价格约束下的住房需求函数①。 此后的研究偏重于在住房需求理论框架内,聚焦单一因素对家庭住房需求的影响规律。 以最受关注的人口因素为例,Mankiw 和 Weil( 1989)首次系统研究了人口年龄结构对住房需求的影响规律,带动了一系列针对美国住房市场的实证研究( Woodward,1991;Green 和 Lee,2016) ;国内学者也提供了若干基于我国数据的实证证据(陈斌开等,2012;李超等,2015) 。 但需要注意的是,此类研究尽管从“ 弹性” 角度揭示了特定因素对家庭住房需求的影响规律,仍无法直接形成对住房需求规模水平的量化估计,相应地难以对政府决策者和市场参与者形成直接支持。 市场分析机构在实践中经常以住房交易规模指代住房需求规模,这种做法忽略了未被满足的住房需求,也无法有效区分住房消费需求和投资 / 投机需求。 部分机构开始采用中介网站点击量等大数据手段反映住房需求,但仅能反映其短期变化而非绝对水平。 也有部分学者尝试设计量化测算住房需求规模的方法,如 Wu 等( 2016 ) 测算了 我 国 8 个 典 型 城 市 的 新 增 住 房 需 求 规 模,陈 彦 斌 和 陈 小 亮 ( 2013)从城镇化、家庭规模变化、人口老龄化三个方面设计了 9 种估算住房需求规模的方案,但整体仍处于起步阶段。
基于上述背景,本文开展了三个方面的研究工作。 首先,围绕城镇家庭户自然增长、城镇家庭户机械增长和城镇存量住房拆除三项新增住房需求来源,设计了一套基于人口普查、人口抽样调查等公开数据量化测算城镇新增住房需求规模的系统性方法。 其次,在全国和省级层面测算 2001—2010 年和 2011—2015 年间城镇新增住房需求规模,及其与同期新增住房供应规模的对比关系,归纳规律性特征并分析其成因。 最后,围绕三项需求来源,定量预测 2021—2030 年间城镇新增住房需求变化趋势,为“十四五” 乃至更长时期内的住房发展规划编制等工作提供参考。
二、城镇新增住房需求规模的测算方法
本文采用住房套数作为度量城镇家庭户①“ 住房需求规模” 的单位,并设定如下前提:下列测算仅在住房空间市场范畴内讨论城镇家庭居住消费需求问题,而不涉及其对住房资产或产权的需求,因此不区分租房和自有住房;假设一个家庭在一个时间点上需要且仅需要使用一套住房,暂不考虑第二居所等一个家庭需要同时使用多套住房的情况。 在上述设定下,特定时间点上城镇家庭需要的(存量)住房套数应当等于常住城镇家庭户数量。 相应地,特定时间段内(即两个时间点之间) 的“ 新增住房需求” 可能来源于两个方面:一是城镇常住家庭户数量的增加,本文将其定义为新增住房主动需求,具体可能来源于城镇家庭户数量的自然增长或机械增长;二是部分家庭的原住房因为老化、拆除等原因而灭失,本文将其定义为新增住房被动需求。
有三点需要特别说明。 第一,基于上述思路定义的“新增住房需求”可以与该市场同一时期内新竣工的住房套数,即“新增住房供应”,进行直接对比,从而在数量维度上量化反映住房市场增量供需对比情况。 第二,上述测算思路聚焦于住房“套数”而非住房“面积”。 这看似没有反映改善性住房需求的影响,但在现实中,住房市场并不会机械地将新竣工住房直接配置给存在新增住房需求的家庭。 相反,住房市场中的“ 过滤效应( housing filtering)” 将发挥作用( Hoyt,1939; Hulse 和 Reynolds,2018):一部分家庭会以换居到新竣工住房的方式实现居住条件改善,而其原住房将会以出租或出售的方式由其他家庭户使用,并帮助其改善居住条件或满足新增住房需求,以此类推。 因此,本文的测算方法虽然没有直接关注住房面积,但仍可认为已经包含了改善性住房需求。 第三, 基于上述思路的测算结果应当被解读为市场中客观存在的需求规模,而不必然是被实际满足的住房需求;换言之,这种方法有可能反映住房市场中存在的供不应求情况②,这也是其优于以住房交易规模等指标表征新增住房需求的做法之处。
基于上述思路,本文针对新增住房需求中的主动需求和被动需求部分,分别设计了基于人口普查、1%人口抽样调查等公开统计资料的量化测算方法。 表 1 以 2001—2010 年天津市情况为例对计算过程进行说明③。
(一)主动需求规模的测算
理论上,给定时期内新增住房主动需求规模应等于同一时期内城镇家庭户的净增加数。 但在实际操作中,由于我国多数城市的范围都处于快速扩张阶段,需要对由此带来的“就地城镇化”现象的影响进行修正(Wu 等,2016)。 “就地城镇化”是指,由于城镇范围扩大,部分在上一次人口普查/ 抽样调查中的乡村家庭户,可能在未发生住房变迁的情况下在下一次人口普查/ 抽样调查中被记为城镇家庭户④。 显然,这种情况会导致统计数据中城镇家庭户的增加,但并不产生实际的新增住房需求。 相应地在计算中应排除就地城镇化的影响,否则会系统性高估主动需求规模。
以天津市 2001—2010 年间新增住房主动需求规模为例。 根据两次人口普查数据,2000 年末天津市城镇家庭户数为 221. 11 万户,2010 年末则增加至 287. 59 万户,净增 66. 48 万户,但其中包含了就地城镇化的影响,本文采用 Wu 等(2016)的设计方法进行修正。 2000 年末居住在天津的本地乡村人口数(即“户口在常住地的乡村人口数”)为 259. 84 万人,根据天津市统计部门在 2001— 2010 年间披露的数据,十年间累计人口自然增长率为 1. 815%。 由此可知,如果没有就地城镇化、人口迁移等因素影响,至 2010 年末天津本地乡村人口数应增长至 264. 55 万人,但 2010 年人口普查的实际报告值为 236. 82 万人,差异值为 27. 73 万人。 进一步,由人口普查数据计算得出 2001— 2010 年间天津市迁出的乡村人口数为 14. 76 万人①,由此推断这一时期实现了就地城镇化的乡村人口数为 12. 98 万人。 再结合 2010 年人口普查给出的天津市乡村家庭户户均规模(3. 38 人/ 户), 最终得到这一时期天津市就地城镇化规模约为 3. 85 万户。 因此,修正后的天津市 2001—2010 年间新增住房主动需求规模为 62. 63 万套。
在此基础上,还可以进一步将主动需求规模拆分为城镇家庭户的自然增长和机械增长两种来源。 本文选择以其中相对更明晰的自然增长部分作为直接测算对象,并假设城镇家庭户的自然增长速度与人口自然增长速度保持一致。 如前所述,2000 年末天津市城镇家庭户数为 221. 11 万户,且 2001—2010 年间天津市累计人口自然增长率为 1. 815%,由此可得在此期间由于自然增长而导致的城镇家庭户增加(亦即由城镇家庭户自然增长而形成的新增住房主动需求)为 4. 01 万户( 套) ;相应地,由城镇家庭户机械增长而形成的主动需求应为 58. 62 万套。
(二)被动需求规模的测算
给定时期内新增住房被动需求规模等于期初住房存量在该时期内的拆除数量。 本文采用黄敬婷和吴璟(2016)设计的城镇住房拆除规模估算方法。 其基本思路是,针对每一个按所居住住房建成年代划分的城镇家庭组(如居住在建成于 1980—1989 年间住房的家庭),分别利用期初和期末两次人口普查或抽样调查数据计算其规模,再由其差值计算该组别住房在这一期间的拆除规模,最终加总各住房年代组后获得城镇住房的总拆除规模②。 仍以表 1 为例,按此思路计算得到,天津市 2001—2010 年间住房被动需求规模为 29. 93 万套。
基于上述方法,本文采用 2000 年第五次全国人口普查和 2010 年第六次全国人口普查数据计算 2001—2010 年间新增住房需求规模,采用第六次全国人口普查和 2015 年 1%人口抽样调查数据计算 2011—2015 年间新增住房需求规模,并同时在全国和省级层面上开展上述测算。 需要说明的是,如果能够获得所需基础数据,上述方法同样适用于对城市层面新增住房需求规模的测算。 同时,只要后续人口普查/ 抽样调查的数据口径不发生重大调整,该方法也将继续适用于对此后时期新增住房需求规模的测算③。
三、城镇新增住房需求规模的测算结果及核心发现
(一)全国层面城镇新增住房需求情况
表 2 给出了 2001—2010 年和 2011—2015 年两个时间段内全国层面城镇新增住房需求规模的测算结果①,为保证两个时期间的可比性,均采用年均指标进行展示。 其中,有三个方面的趋势性特征尤其值得关注。
1. 全国层面新增住房需求规模有所上升。
2001—2010 年间全国年均新增住房需求约为 812. 2 万套,至 2011—2015 年间则增长到 974. 5 万套,增幅达 20%。
2. 新增住房供需对比情况经历了由供需基本平衡向供过于求的逆转。
基于《中国统计年鉴》等数据源,本文以城镇住房竣工规模作为有效住房供应的指标,测算了 2001—2010 年和 2011—2015 年两个时间段内全国层面城镇新增住房供应规模①。 2001—2010 年间全国年均新增住房供应 818. 4 万套,即新增住房供需比(定义为同一时期同一市场中的新增住房供应规模和新增住房需求规模之比)为 100. 8%,属于供需基本平衡②。 但至 2011—2015 年间,全国年均新增住房供应大幅增长至 1145. 9 万套,增幅达 40%,新增住房供需比相应上升至 117. 6%, 即从增量角度看存在明显的供过于求。
3. 新增住房需求的构成从以主动需求为主转变为以被动需求为主。
2001—2010 年间,全国层面年均新增住房主动需求规模 475. 5 万套,但至 2011—2015 年间则下降至 215. 8 万套。 进一步分析可以发现,主动需求规模下降主要来自于其中的城镇家庭户机械增长部分,其年均规模由 2001—2010 年间的 399. 3 万套大幅缩减至 2011—2015 年间的 111. 9 万套,降幅达到 72%。 与之相反,由住房拆除引致的新增被动需求规模则由 2001—2010 年的年均 336. 7 万套上升至 2011—2015 年间的 758. 7 万套,增幅高达 125%。 相应地,主动需求在新增住房需求中的占比也由前期的 58. 6%下降至后期的 22. 2%。
上述三方面趋势共同勾勒出这一时期全国层面住房市场的基本特点。 2001—2010 年间,持续快速城镇化等因素带动了对住房的强劲主动需求,住房市场新增供需整体处于平衡甚至供略不应求的状态,这解释了所谓住房市场“黄金十年”期间全国范围内住房价格持续较快速度上涨等现象。 2011—2015 年间,城镇家庭户机械增长速度明显放缓,但同时全国范围内的大规模城镇棚户区改造带动了新增被动需求大幅上升,这使得新增住房需求的总规模仍出现上升,但其构成发生明显变化。 另外,受国际金融危机后经济刺激计划的影响,大部分地区的住房建设规模激增并在 2010 年左右逐步形成有效供应,导致新增住房供应开始大幅超过新增住房需求,甚至造成较为严重的住房库存问题,并在 2013 年左右达到顶峰。 本文第 4 部分将对上述变化进行更细致分析。
(二)省级层面城镇新增住房需求情况
本文进一步测算了 27 个省、自治区、直辖市(以下简称省份)新增住房需求规模③。 在需求规模、供需比、需求结构等方面,不同省份,尤其是东、中、西部省份①之间,表现出显著差异性。
1. 新增住房需求规模出现较大幅度上升的省份集中在中、西部地区,若干东部地区省份新增住房需求规模持平甚至出现回落。
图 1 展示了 2001—2010 年和 2011—2015 年两个时期各省份年均新增住房需求规模情况。 对比前后两个时期,广西、贵州、云南、甘肃等多个西部省份的新增住房需求规模出现较大幅度上升, 其中广西和贵州的新增需求规模增幅均超过 100%,9 个参与计算的西部省份的平均增幅达到 50%。 中部省份的新增住房需求规模增长幅度普遍位于中游,8 个参与计算的中部省份的平均增幅为 33%。 相比之下,东部省份新增住房需求规模的增幅明显较低,10 个参与计算的东部省份的平均增幅仅为 13%。 其中,广东省年均新增需求规模几乎持平,上海和北京的年均新增需求规模则分别下降了 47%和 10%。
2. 东部省份新增住房供不应求情况明显扭转,但部分中、西部省份新增住房供需比反而出现下降。
图 2 展示了两个时期各省份新增住房供需比情况。 2001—2010 年间,10 个参与计算的东部省份的新增住房供需比平均仅为 101. 3%,其中广东、北京、浙江、福建等省份的供应缺口达到甚至超过 20%。 但至 2011—2015 年间,东部省份新增住房供需比平均值上升至 139. 2%(即使排除供需比最高的辽宁省,平均值也达到 121. 2%),除北京(95. 9%)外没有新增住房供应规模低于新增住房需求规模的省份②。 与之相反,广西、云南、湖南、湖北、河南等中、西部省份新增住房供需比下降,2011—2015 年间存在新增住房供不应求现象的省份也主要集中在中、西部地区。
3. 主动需求在新增住房需求中的占比普遍出现下降,东部省份尤其明显。
图 3 展示了两个时期各省份主动需求在新增住房需求中的占比情况。 除天津和湖北以外,其他省份主动需求占比均出现下降,其中东部省份的下降尤为明显。 2001—2010 年间,10 个参与计算的东部省份中主动需求在新增住房需求规模中的占比平均达到 69. 6%,上海、北京、广东、浙江等热点地区中主动需求更是在新增住房需求中占绝对主导地位。 但至 2011—2015 年间,东部省份主动需求在新增住房需求规模中占比的平均值已下降至 32. 5%。 中、西部省份在 2001—2010 年间的主动需求占比平均值分别为 48. 1%和 43. 1%,属于被动需求偏多的情况,2011—2015 年间主动需求占比进一步降至 25. 1%和 19. 6%。
四、成因分析和趋势预测
上述测算从结果层面展示了 2001—2015 年间我国城镇新增住房需求规模及其构成的变化情况。 为分析上述变化的成因,并基于该规律及其演化趋势预测住房需求的未来发展状况,本节将围绕家庭机械增长、家庭自然增长和住房拆除这三项新增住房需求的主要来源逐一展开讨论,并尝试对 2021—2030 年间发展趋势做出展望。
(一)城镇家庭户机械增长
全国范围而言,城镇家庭户的机械增长主要来源于城镇化进程中人口从农村地区向城镇地区的迁移,即“异地城镇化”。 “异地城镇化”和“就地城镇化”同为构成人口城镇化的主要形式。 此前测算结果显示,2011—2015 年间城镇家庭户机械增长部分形成的年均新增住房需求规模较 2001—2010 年间出现大幅度下降。 这一趋势首先源于这一期间我国城镇化速度的整体回落。 如图 4 所示,我国城镇化率的提升速度自 20 世纪 90 年代中期起明显加速,2001—2010 年间正处于城镇化速度最快的阶段,年均城镇化率增幅约 1. 37 个百分点。 此后城镇化速度则出现较明显回落, 2011—2015 年间年均城镇化率增幅约 1. 23 个百分点,2016—2020 年间年均增幅预计不超过 1. 13 个百分点。 其次,异地城镇化和就地城镇化的相对构成也发生了一定变化。 我国人口城镇化 2011 年以前以异地城镇化为主,2011 年后逐步转变为异地城镇化和就地城镇化并重(苏红键和魏后凯, 2018)。 本文测算结果显示,2001—2010 年间异地城镇化在新增城镇化人口中的占比为 62. 6%, 2011—2015 年间则降至 44. 7%。 这一转变一方面源于国家实施的鼓励外出务工人员返乡创业就业、乡村振兴等政策,所导致的异地城镇化人口减少;另一方面也源于国家支持就地、就近城镇化所取得的成效(厉以宁,2018)。 这也再次表明,若忽略现实中大量存在的就地城镇化现象,直接以城镇化率速度判断城镇新增住房需求,将导致明显的偏误。
进一步采用以下三个步骤对未来城镇家庭户机械增长规模进行初步估计。 首先,基于 Logistic 模型①对 1990—2019 年间全国城镇化率水平进行拟合,并由此得到 2020—2050 年间预测值(图 4 中虚线部分)。 该模型显示,全国层面城镇化率增长曲线的增速拐点出现于 2007 年左右,此后城镇化率提升速度已经并将继续呈下降趋势。 2021—2030 年间年均城镇化率增幅预计在 1. 03 个百分点左右,此后增幅将进一步回落,直至城镇化率水平在 21 世纪中叶稳定于约 80%的峰值。 其次,综合城镇化率预测结果和全国城乡总人口预测值②,预测得到 2020—2030 年间各年末全国城镇人口水平,以及各年份的城镇人口增量。 最后,假设异地城镇化在人口城镇化进程中占比和城镇家庭户规模均保持 2011—2015 年间情况,即可最终计算得到城镇家庭户机械增长引致的新增住房需求规模。 基于上述测算,城镇家庭户机械增长部分预计在 2021—2025 年间年均贡献约 101 万套新增住房需求,2026—2030 年间则为年均 94 万套,与 2011—2015 年相比分别下降了 10%和 16%。
图 4 给出的拟合模型也有助于解释 2001—2015 年不同省份间的变化趋势差异。 图 4 的三个分图,分别将 2000、2010 和 2015 年各地区的城镇化率水平标注在反映城镇化率进程的拟合/ 预测曲线上。 2000 年大部分省份均处于其中的加速阶段,这解释了 2001—2010 年间城镇家庭户机械增长引致的主动需求普遍旺盛的现象。 至 2010 年,以东部省份为主的部分省份已率先进入减速增长阶段,相应地其在 2011—2015 年间城镇家庭户机械增长引致的主动需求出现回落;多数中西部省份则仍处于加速增长阶段,相应的城镇家庭户机械增长引致的主动需求仍然旺盛。 而 2015 年 (乃至 2020 年),已经有包括部分中西部省份在内的更多省份陆续进入城镇化率水平的减速增长阶段,这也预示着 2021—2030 年间城镇家庭户机械增长引致的主动需求规模下降的现象将在更多地区出现。
(二)城镇家庭户自然增长
前述测算结果显示,2001—2015 年间城镇家庭户自然增长对新增住房需求的贡献度保持在 10%左右,是新增住房需求三项来源中贡献度最低的一项,这与长期计划生育政策下我国人口自然增长率下降、老龄化提升的总体趋势相吻合。
预测结果同时显示,城镇家庭户自然增长引致的新增住房需求规模未来将继续呈下降趋势。若干针对我国家庭生命周期的研究显示,20 ~ 34 岁是城镇人群形成新家庭的高峰年龄段(于洪彦和刘艳彬,2007;陈斌开等,2012),换言之,20 ~ 34 岁年龄段人口规模将直接决定城镇家庭户自然增长数量。 根据这一思路,本文采用以下思路预测城镇家庭户自然增长引致的新增住房需求规模。首先,基于 2015 年人口抽样调查提供的全国城镇人口分年龄段分布数据,结合中国保险监督管理委员会(现中国银行保险监督管理委员会)发布的《中国人身保险业经验生命表(2010—2013)》中刊载的各年龄段死亡率数据,在不考虑城镇人口机械增长的前提下,预测得到 2020 年、2025 年和 2030 年末全国城镇 20~34 岁人口规模。 其次,如表 3 所示,针对各个 5 年段时期,分别计算全国城镇 20~34 岁人口规模在期初和期末的平均值。 最后,基于表 3 中前三个 5 年段时期计算 20~34 岁人口规模与年均城镇家庭户自然增长需求之间的比例关系,并由该比例计算得到后两个 5 年段时期年均城镇家庭户自然增长需求规模的预测值。 结果显示,受 20 世纪末至 21 世纪初人口低出生率影响,2021—2025 年间城镇家庭户自然增长引致的新增住房需求规模年均约 85 万套,2026— 2030 年间则为年均约 64 万套,分别较 2011—2015 年下降约 19%和 38%。
(三)存量住房拆除
2011—2015 年间与 2001—2010 年间城镇新增住房需求的另一重要变化,是由存量住房拆除引致的被动住房需求大幅度提升,这主要源于我国在 2010 年前后启动的大规模城镇棚户区改造。 2008 年,棚户区改造正式被列为保障性安居工程的重要组成部分推向全国,随后陆续出台多项政策文件进行指导和支持,特别是 2009 年 12 月底国家住房和城乡建设部、国家发展和改革委员会等五部门印发的《关于推进城市和国有工矿棚户区改造工作的指导意见》中,明确提出“用 5 年左右时间基本完成集中成片城市和国有工矿棚户区改造”的工作要求,极大地推动了棚户区改造等城市更新工作在全国范围内的快速推进。 2015 年 1 月份全国棚户区改造经验交流会上公布的数据显示,2010—2014 年全国累计改造棚户区达 2100 万户。 2015 年 6 月国务院颁布《关于进一步做好城镇棚户区和城乡危房改造及配套基础设施建设有关工作的意见》,进一步提出 2015—2017 年间改造城镇棚户区住房 1800 万套的目标和“推进棚改货币化安置”等新举措,此后仅 2015 年一年全国城镇棚户区改造开工规模就超过 600 万户①。
但从未来趋势看,继续以大规模住房拆除形式推进城市更新改造的必要性正在下降。 基于全国人口普查数据,表 4 中展示了城镇存量住房按建成年代及设施水平的分布情况。 从 2000 年到 2015 年,全国层面建成年代较早(2000 年以前,尤其是 1980 年以前)的老旧住房占比持续下降;各地区测算结果显示,西部省份老旧住房占比下降更快。 此外,户内无独立厨房、无独立厕所的住房比例也呈现显著降低趋势。 与之相应,2018 年后,改造提升逐步取代拆除重建成为城市更新的主要形式,尤其是自 2020 年以来着力加强城镇老旧小区改造工作力度。 以上迹象表明,2020 年以后的新增住房被动需求规模很有可能较之前出现明显回落。
本文参考黄敬婷和吴璟(2016)提出的住房拆除规模预测方法,对 2021—2030 年的拆除规模进行预测。 考虑到对于相同房龄组的住房而言,其建成年代越靠后,住房质量越高、拆除率越低,此处基于 2001—2010 年和 2011—2015 年的测算数据对于各房龄组在 2021—2030 年间的拆除率进行等比例趋势外推②,并根据外推得到的拆除率计算拆除规模。 预测结果显示,2021—2025 年间年均城镇住房拆除规模约 470 万套,2026—2030 年间约为年均 297 万套,较 2011—2015 年的 758. 7 万套相比分别下降了 38%和 61%。
综上,城镇新增住房需求规模在 2020 年后的十年间将出现较为明显的下降。 预测得到 2021—2025 年间年均城镇新增住房需求约为 656 万套,2026—2030 年间约为年均 455 万套,分别较 2011—2015 年下降 33%和 53%。
(四)可能存在的新趋势及其影响
需要注意的是,上述预测的前提是三项主要需求来源均基本延续此前的核心规律。 如果我国的城镇化模式、城镇家庭生活周期特征、城镇居民住房需求特点等出现关键性变化,则可能超出本文测算和预测的假设条件,并对我国未来城镇新增住房需求规模产生重要影响。
1. 新型城镇化战略的影响。
此前的预测结果显示 2021—2030 年间我国城镇化率水平的提升速度将进一步放缓。 但城镇化率水平增速与城镇家庭户机械增长规模间的联系并不是恒定的,而将受到城镇化模式的影响,因此有必要高度重视 2014 年以来户籍制度改革等一系列新型城镇化战略的影响。 例如,2010 年第六次全国人口普查和 2015 年人口抽样调查数据均显示,城镇人口中约 12%为非家庭户,其中相当部分为居住于工棚等非临时居所或宿舍的进城务工人员;如果进城务工人员融入当地的程度显著提升,则部分非家庭户人口将转化为家庭户人口并形成对城镇住房的需求。 再如,随着多数城镇落户门槛的降低,“异地城镇化”在城镇化人口中的占比可能出现回升,这也将形成更大规模的新增住房需求。
2. 城镇家庭户规模的下降趋势。
此前的预测结果显示,2021—2030 年间全国范围内 20~34 岁年龄段人口呈显著下降趋势。 但与此同时,我国城镇家庭的户均规模整体呈下降趋势,由 2000 年的户均 3. 81 人减少到 2015 年的 2. 93 人。 特别是年轻群体的独立居住正在成为一大趋势(聂伟和风笑天,2017;常进锋,2017),城镇家庭户人口中一人户占比已从 2000 年的 2. 40%上升到 2015 年的 4. 24%。 这意味着在同样的城镇人口规模下将形成更多的家庭户,可能在一定程度上减轻年轻人口规模下降对城镇新增住房需求的负面影响。
3. 城镇家庭对住房质量需求的普遍性、大幅度提升。
本文没有单独考虑城镇家庭在质量维度(包括面积、品质等)的住房升级需求,而是假设这种升级能够结合“新建住房-梯度过滤-存量住房拆除”的过程完成。 但如果城镇家庭住房质量需求出现大幅度提升,超出了住房市场过滤效应的容纳能力,则有可能直接形成新增住房需求。 这种对住房质量的普遍性、大幅度需求提升可能源于居民收入水平增长,也可能源于人口老龄化等趋势引致的对住房特定维度品质的新需求。 若干市场调查结果均显示①,2020 年新冠肺炎疫情期间,由于多数家庭居家时间的大幅提升和居家办公、居家学习等新需求的出现,城镇家庭对当前住房条件的不满意度出现较普遍提升,换言之有可能较普遍出现住房升级需求。
4. 城镇家庭第二居所需求的上升。
本文测算城镇住房需求规模的基础假设是一个家庭在一个时间点上仅需要使用一套住房。 随着居民收入水平的持续提升和居住需求多样性程度的提高,部分家庭可能形成对第二居所的使用需求,如城郊的周末居所乃至于外地的度假居所等。 美国全国住宅建造商协会(NAHB)的统计显示,2016 年美国全国住房存量中的 5. 6%(约 740 万套)属于家庭的第二居所。 如果我国城镇家庭第二居所需求出现显著提升,有可能成为城镇新增住房需求的又一核心驱动力,甚至是新的主要增长点。
五、结论与启示
本文界定了城镇家庭户自然增长、城镇家庭户机械增长和城镇存量住房拆除三项新增住房需求来源,以此为框架设计了基于人口普查等公开统计数据定量测算城镇新增住房需求规模的系统性方法。 基于该方法,本文定量测算了 2001—2010 年和 2011—2015 年间我国城镇新增住房需求规模。 测算结果表明,在此期间城镇家庭户机械增长速度明显放缓,但同时全国范围内的大规模城镇棚户区改造带动了新增被动需求大幅上升,被动需求取代主动需求成为新增住房需求的最主要来源;同时,尽管新增住房需求规模小幅上升,新增住房供需关系仍经历了从基本均衡向供过于求的变化。 本文还初步展望了 2021—2030 年间新增住房需求规模的变化趋势。 从全国层面上看,城镇家庭户自然增长、城镇家庭户机械增长和城镇存量住房拆除所引致的新增住房需求规模均预期出现下降,2021—2025 年间年均城镇新增住房需求约 656 万套,2026—2030 年间约年均 455 万套, 分别相较 2011—2015 年下降 33%和 53%。 但住房升级需求、第二居所需求等新趋势不容忽视,有潜力成为未来城镇新增住房需求的新兴来源。
本文的研究工作具有两方面重要意义。 方法层面上,本文设计的城镇新增住房需求规模测算方法和预测思路建立在公开的宏观数据基础上,在全国、省份和城市层面上均具有较强可操作性, 能够直接支持各级政府主管部门推进“十四五”乃至更长跨度的住房发展规划编制工作,以及房地产企业等市场参与者的宏观层面战略制定。 研究发现层面上,本文的预测结果表明城镇新增住房需求规模在全国范围内的逐步下降是难以逆转的趋势。 对于政府管理者而言,这一方面意味着过去十几年间建立在旺盛新增住房需求基础上的以大规模房地产开发刺激经济发展、高度依赖土地财政收入等传统发展模式已不可持续;另一方面也提示在制定未来住房发展规划时,应注重推动规划重点由数量维度向质量、结构维度的转变。 房地产企业同样应当积极适应这一重大变化,主动推进产业转型升级。
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