这几个城市，房地产还能干10年

刚看了下，最终以-55.5%收盘，总市值仅111.2亿港元，最高市值2177亿港元，高光时刻是2020年1月2日。

时间跨度为3年3个月，回撤幅度为94.89%。

这仿佛就是过去3年房地产行业的缩影：尾部风险的无穷大。

展望未来，行业洗牌基本结束，留下的基本都是央企、国企，聚焦一二线城市进行布局，翻开各企业年报也可以发现，突出强调自己在核心城市的布局情况。

安全与发展成为企业的核心诉求，用官话说：高质量的增长。

然而，大城市真的就安全吗？深耕核心城市就能取得增长吗？

理论上来说，共识是没有价值的，分歧才能获得收益，叠加时间周期的风险收益研判，仍是一件很难的事情。

今天，我们聚焦到一二线核心城市，回到一个城市内核的就业视角，讨论以下4个问题：

1、疫情几年，大城市提供给打工人的就业机会有多少？

2、降薪潮后，还有多少人能买得起房？

3、高房价下，改善真的能成为主流吗？

4、有效客群VS住房供给，不同城市房地产还可以干几年？

本文选取2022年全国销售额前十城市（上海、北京、杭州、广州、成都、深圳、南京、青岛、武汉、苏州等）。

根据不同城市5年招聘数据，计算各大城市楼市上车收入要求、有效客群规模及结构，研判城市供与求，得出当下可开发年份、动态的供需路标。

01 哪个城市韧性更强？

所谓的韧性，我通常理解为抵御风险的能力，即面对不确定的环境下的应变能力。

整体情况：2022年新增岗位下降八成

图1：近五年（2018-2022年）10大城市的招聘总岗位

我们选取同一智联招聘网站，近5年的数据进行横向对比，可以看到：

从这个数据可以看出为何当下会有通缩的担忧了，就业不足、收入下降，自然就没有消费动力。

城市差异：北京、成都表现亮眼，韧性更足

图2：近五年（2018-2022年）10大城市招聘岗位差异

但就业不等于置业。

02 哪个城市有效客群多？

大城市商品房主要是服务少数群体，所以需要定义有效客群。

我们根据上车总价，挖掘新增就业中满足月供收入的人群数量。

假设新房套均总价*0.6为刚需的上车总价，根据上车总价算换算月供，以家庭为单位换算人均月供，再按照人均月供占收入的比例换算成收入要求，便可以挖掘满足月供收入的人群。戳这里了解云行销，行销拓客不再忙盲茫！

图3：近五年(2018-2022年)10大城市有效客群比例及收入要求

整体来看：有效客群占比与城市经济发展水平成反比

分城市看：北京、上海有效客群大幅扩容，广州门槛最低、深圳最高

图4：近五年（2018-2022年）四大城市有效客群比例变化

城市竞争进入存量博弈主导，在不考虑增量情形下，我们可以得出每个城市还有多少上班族买得起+需要住房。

用城市就业人口总量*有效客群比例*（1-家庭住房拥用率），识别当前城市有效客群到底还有多少？

表1：各城市就业及有效客群容量

得出成都、广州、武汉超过200万上班族还需要购置商品房，位居第1-3名；

北京、上海、南京低于100万人，位居后3名，北上的主要原因是大部分买不起，南京的原因是住房拥有率较高。

除了规模，结构也很重要。

03 有效客群结构如何？

从买得起房可以延伸到买得起什么样的房。

刚才我们假设新房套均总价*0.6为刚需的上车总价，接下来提高收入门槛：

看看不同城市近五年客群结构的变化，以深圳为例：

图5：深圳近5年（2018-2022年）客群结构变化

简单来说，就是在深圳买得起房的人群里，以刚需为主流，占比超七成，但2022年开始能买得起首改的潜在客户更多了，首改从12.9%提升至23.4%。

所以需要分2步看，第一是定义主流（占比高），第二是演变趋势（变化大）。

先看主流客群，从收入需求端结构基本还是刚需：首改：再改（7：2：1）的状态，用均值倍数可以洞察出城市的一些差异：

表2：各城市主流客群收入需求端结构对比   

可以发现：深圳的刚需化属性最强，武汉、青岛、成都以改善化主导。

接下来以改善化需求为例，看看十座城市的5年客群结构变化：

图6：10城近5年（2018-2022年）改善需求比例变化

可以看到需求端，整体改善化趋势明显。

其中青岛、苏州比例提高最大，分别为28.8%、18.4%，深圳、成都紧随其后；

杭州、北京相对稳定，这两个城市改善属性较强的原因，或许是基数较高，5年前已经呈现出价格的全面改善化。

综合来看，刚需仍是主流（以深圳为典型），但正加速演变，趋向改善化（成都、武汉、青岛表现突出）

除了客群需求，还需要看供给情况。

04 城市到底还能不能干？

上面，我们分析了有效客群总容量，我们结合供给一起对比，就可以从存量视角看房地产还能干几年。

图7：近五年(2018-2022年)商品住宅供应情况

直观地对比，可以发现：

我们用有效客群容量需求套数（按户均1.5劳动力测算）/过年5年平均供给套数，得出不同城市存量需求可开发年份：

表3：10城存量需求可开发年份

在供给稳定的情形下，存量需求可开发年份情况：

以杭州为例：

这就是我们常说的动态路标，没人可以准确预判未来，但可以动态观测潜在的风险或机会，提前预判、做出决策。

情形1：假设杭州市场回暖，土地放量，供给上升至15-20万套/年的水平，而人口增长进入停滞（准确地定义应该是本文分析的有效客群中高收入人群的数量变化），那就是多维共振，存在系统性风险。

情形2：假设杭州市场低迷，土地缩量，供给维持在10万套/年的水平，而人口增长保持稳定，那看似风险的市场，依然不太可能出现系统性风险，因为市场比较的是供给相对值的变化。

......

最后，再次回顾下本文的内容及观点：

1.面对居民缩表，核心要关注的指标是城市新增就业情况，就业收入是根源；

2.大城市高房价背景下，核心是要测算不同房价下有效客群的容量，有需求才是核心；

3.改善化潮流下，需要关注不同城市不同周期的主流客群及结构演变差异，竞争的本质是结构的预判；

4.存量博弈情形下，成都、广州、深圳、苏州的房地产市场仍有10年以上的开发周期；

5.动态增量情形下，需关注新增供给、有效客群两者的变化速率，提前预判、做出决策。