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李迅雷:2018年樓市的趨勢(shì)與機(jī)會(huì)

摘要:

隨著調(diào)控政策的持續(xù),房?jī)r(jià)總體會(huì)呈現(xiàn)穩(wěn)中趨降走勢(shì),故2018年樓市將相對(duì)疲弱,預(yù)計(jì)在2017年商品房銷量創(chuàng)下歷史新高后,2018年銷量將出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。在防范發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線思維下,房產(chǎn)稅出臺(tái)的概率仍不大,2018年不大可能進(jìn)入人大立法程序。

未來房地產(chǎn)調(diào)控的目標(biāo),一是平穩(wěn)房?jī)r(jià),住有所居;二是多渠道提高住房供給。一二線仍有大量住房剛需尚未滿足,三四線仍有大量的棚戶區(qū)需要改造,許多農(nóng)業(yè)人口還有進(jìn)城購房需求,在一定程度上可推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展,同時(shí)也適度拉動(dòng)總需求。

預(yù)計(jì)租賃住房制度將進(jìn)一步做實(shí),如選取一二線土地財(cái)政依賴度低的城市試點(diǎn),一二線城市總體住宅供地面積有望提升,隨著決策層開始大力推動(dòng)房地產(chǎn)供給側(cè)改革,一是占比30%以上的租賃住房建設(shè)得以保證,二是正常商品住宅土地供應(yīng)力度值得期待,從而繼續(xù)拉動(dòng)一二線房地產(chǎn)投資。

持續(xù)的棚改貨幣化安置支撐三四線樓市,未來3年每年仍能帶來2.3億平米的去庫存規(guī)模,從而為三四線樓市平穩(wěn)提供有效支撐。

2016年13個(gè)省份人口處于凈流入狀態(tài)(遷入人口大于遷出人口),隨著人口逆流現(xiàn)象的延續(xù),2018年房地產(chǎn)投資機(jī)會(huì)的把握上,重點(diǎn)要尋找三四線中的強(qiáng)者:看好珠三角、長(zhǎng)三角,京津冀相對(duì)乏力。

過去5年,浙江、福建、四川、貴州、河南、江西、安徽七省的三四線人口凈流入逐步擴(kuò)大,其中浙閩川皖的三四線已經(jīng)呈現(xiàn)人口凈流入更為明顯,浙江、廣東和福建這三個(gè)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份,新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠吸引更多的外來人口。在長(zhǎng)三角各省中,也出現(xiàn)了分化現(xiàn)象,如江蘇是人口老齡化最嚴(yán)重的省份,人口出現(xiàn)凈流出,浙江則新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展興旺,人口凈流入。

2017年春節(jié)前北京遷出人口占比靠前的五個(gè)省份分別是河北、河南、山東、山西、天津,其中除了河南之外,其余四省5年來人口流出并未出現(xiàn)改善,京津冀整一片區(qū)都出現(xiàn)了人口流失,因此,相對(duì)不看好京津冀的樓市。

穩(wěn)房?jī)r(jià)就是穩(wěn)經(jīng)濟(jì):樓市調(diào)控將更加精準(zhǔn)化

房地產(chǎn)一向是政府穩(wěn)經(jīng)濟(jì)的利器,但又是一把雙刃劍。一二線城市的高房?jī)r(jià)和三四線城市的高庫存,以及房企和居民杠桿率的高企,仿若高懸的達(dá)摩克利斯之劍,成為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的隱患。

自2016年第四季度以來,政府出臺(tái)了更加精細(xì)化的調(diào)控政策,并初見成效。針對(duì)一二線房?jī)r(jià)已處高位的困境,從需求層面著手的政策,即限購限貸的冰凍之術(shù),基本遏制住了房?jī)r(jià)上漲的勢(shì)頭。在供給端,通過實(shí)行差異化的信貸政策,推動(dòng)三四線城市的房地產(chǎn)庫存持續(xù)走低。

前期財(cái)政強(qiáng)刺激對(duì)總需求的拉動(dòng)效應(yīng)正在逐漸減弱,基建投資增長(zhǎng)乏力,制造業(yè)投資動(dòng)力不足,經(jīng)濟(jì)下行壓力逐漸增大。供給側(cè)改革的持續(xù)推進(jìn),也需要總需求擴(kuò)張政策予以配合。

向前看,經(jīng)濟(jì)增速底線尚存。2020年GDP翻番是十三五規(guī)劃經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的底線,未來三年GDP增速維持6.3%以上是必然之舉。房地產(chǎn)調(diào)控的政策定力面臨較大的挑戰(zhàn)。我們還會(huì)像過去很多次那樣,為了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),放松房地產(chǎn)調(diào)控嗎?

這次答案或許不一樣,整體的房地產(chǎn)調(diào)控思路已經(jīng)發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。以前房地產(chǎn)調(diào)控多從需求側(cè)入手,之后將更加注重從供給端著力。十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào),“堅(jiān)持房子是用來住的、不是用來炒的定位,加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度,讓全體人民住有所居”,指明了房地產(chǎn)供給側(cè)改革的總方向。

未來房地產(chǎn)調(diào)控的目標(biāo),一是平穩(wěn)房?jī)r(jià),住有所居;二是多渠道提高住房供給。一二線仍有大量住房剛需尚未滿足,三四線仍有大量的棚戶區(qū)需要改造,許多農(nóng)民還有進(jìn)城需求,推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展的同時(shí),也拉動(dòng)了總需求。

圖表1:房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)GDP的拉動(dòng)與貢獻(xiàn)

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來源:Wind,中泰證券研究所

一、租賃住房制度將進(jìn)一步做實(shí):拉動(dòng)一二線房地產(chǎn)投資

1、選取一二線土地財(cái)政依賴度低的城市試點(diǎn)

一二線大部分城市土地財(cái)政的依賴度較低,為政府加大土地供給力度提供足夠空間。一直以來,國(guó)家在一二線城市房地產(chǎn)調(diào)控過程中,更多地是調(diào)控房地產(chǎn)需求端,限購限貸以及提高交易費(fèi)用,很少從房地產(chǎn)供給端入手。這其中一個(gè)非常重要的原因,就是地方政府對(duì)土地財(cái)政的嚴(yán)重依賴。所以,當(dāng)面包貴了,不是去多產(chǎn)面粉,而是去限購面包。供需緊張背景下,房?jī)r(jià)自然不斷攀升。

去年以來房地產(chǎn)調(diào)控的一個(gè)重要特點(diǎn),就是開始從供給端發(fā)力,從土地供給入手,發(fā)展租賃住房市場(chǎng)。

2016年6月,國(guó)務(wù)院出臺(tái)了推動(dòng)購租并舉的相關(guān)政策,《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快培育和發(fā)展住房租賃市場(chǎng)的若干意見》(國(guó)辦發(fā)〔2016〕39號(hào)),提出了發(fā)展住房租賃市場(chǎng)的總體思路。今年7月,住建部等九部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于在人口凈流入的大中城市加快發(fā)展住房租賃市場(chǎng)的通知》,鼓勵(lì)各地通過新增用地建設(shè)租賃住房,優(yōu)先面向公租房保障對(duì)象和新市民供應(yīng);并指出超大城市、特大城市可開展利用集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房試點(diǎn)工作。選取了廣州、深圳、南京、杭州、廈門、武漢、成都、沈陽、合肥、鄭州、佛山、肇慶等12個(gè)城市作為首批開展住房租賃試點(diǎn)。

住建部等九部門聯(lián)合發(fā)文后,各個(gè)試點(diǎn)城市出臺(tái)了相應(yīng)的配套政策,重點(diǎn)是豐富了土地供應(yīng)的渠道,提高了供地力度。北京市在其2017-2021住宅用地供應(yīng)計(jì)劃中,提出要在未來五年供應(yīng)住宅用地6000公頃,其中集體建設(shè)用地1000公頃,以保障建設(shè)住房150萬套,其中產(chǎn)權(quán)類住房100萬套,租賃住房50萬套。上海“十三五”期間,住房用地供應(yīng)5500公頃,較“十二五”增加20%,其中,租賃住房用地1700公頃;租賃住房供應(yīng)約70萬套,占新增市場(chǎng)化住房總套數(shù)超過60%。杭州提出,未來三年,新增租賃住房總量占新增商品住房總量的30%;將租賃住房用地供應(yīng)納入年度土地供應(yīng)計(jì)劃。

一線和準(zhǔn)一線城市,房?jī)r(jià)的一半以上,是以土地出讓金和房地產(chǎn)相關(guān)稅費(fèi)的形式轉(zhuǎn)移給了政府。這些城市大多數(shù)對(duì)土地財(cái)政依賴度較低,若要讓利供應(yīng)租賃用地,其實(shí)就是政府將來自土地出讓金和相關(guān)稅費(fèi)的收益轉(zhuǎn)移給老百姓。這種模式的房地產(chǎn)供給側(cè)改革,不僅能夠解決夾心層的住房問題,而且這個(gè)過程中,居民、企業(yè)都沒有加杠桿。以上海和杭州為例,9月14日,上海最新出讓的一塊租賃住房用地樓面價(jià)6750元,僅為周邊二手房?jī)r(jià)格的十分之一左右。最新拍出杭州住房租賃用地,其樓面價(jià)5049元/平方米,僅為周邊二手房?jī)r(jià)格的七分之一左右。

但是,在轉(zhuǎn)移利益的意愿方面,地方政府各有不同,這體現(xiàn)在租賃用地供給的方式上。第一,單獨(dú)供應(yīng)的租賃住房用地,以及村集體留用地上建設(shè)租賃住房,政府往外轉(zhuǎn)移的利益最大。第二,配建公共租賃住房,即以招標(biāo)、拍賣、掛牌方式出讓商品住房用地,當(dāng)土地溢價(jià)率超過一定比例后,由競(jìng)價(jià)轉(zhuǎn)為競(jìng)自持租賃住房面積。這種模式轉(zhuǎn)移的利益較小,因?yàn)殚_發(fā)商最終會(huì)將自持租賃住房方面的損失,通過提高可售商品房的價(jià)格來獲得補(bǔ)償。目前京滬和十二個(gè)試點(diǎn)城市在推廣租賃住房政策時(shí),大部分是同時(shí)使用這兩種租賃供地方式,當(dāng)然也有個(gè)別城市僅使用第二種方式,例如廣州。

圖表2:一線試點(diǎn)城市土地財(cái)政依賴程度較低

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來源:Wind,各省市財(cái)政局網(wǎng)站,中泰證券研究所

注:浙江省、遼寧省和安徽省的省級(jí)數(shù)據(jù)年份分別為2015、2015和2012;肇慶市級(jí)政府性基金數(shù)據(jù)不可得。

圖表3:部分省份土地財(cái)政依賴度

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來源:Wind,中泰證券研究所

2、一二線城市總體住宅供地面積有望提升

租賃住房政策的推出,從供給和需求兩方面都會(huì)影響房地產(chǎn)市場(chǎng)。

從供給層面來看,租賃住房擠占了很大一部分普通商品房供給。目前租賃住房分兩檔,第一檔是一線城市,以上海作為標(biāo)準(zhǔn),租賃占新增的60%;第二檔是二線城市,以杭州作為標(biāo)準(zhǔn),租賃占新增30%。

從需求層面來看,租賃住房政策會(huì)改變房地產(chǎn)需求的結(jié)構(gòu)。以前是房地產(chǎn)銷售好,然后拉動(dòng)房地產(chǎn)投資。而現(xiàn)在房地產(chǎn)的需求分為了兩部分,一部分是剛性的租賃住房需求,另一部分是普通的商品房需求。

在這一背景下,對(duì)供給端首當(dāng)其沖的影響,就是總體住宅供地面積有望提升。雖然租賃住房面積擠占了部分商品住宅用地,但考慮到以前政府出于對(duì)土地財(cái)政的依賴,房?jī)r(jià)高漲之時(shí),在土地供應(yīng)方面非但沒有雪中送炭,而是火上澆油,為了不出拍出高房?jī)r(jià),反而干脆不供地了。例如,2012-2016年期間,北京市計(jì)劃供應(yīng)商品住宅用地4300公頃,實(shí)際只供應(yīng)了2452公頃,尤其是在房?jī)r(jià)快速上漲的2015-2016年,合計(jì)只供應(yīng)了485公頃,只占原計(jì)劃供應(yīng)量的30%。但是,政府會(huì)盡力保障涉及民生的住房供給。例如,2012-2016年期間,北京市保障性安居工程的3100公頃的供地計(jì)劃接近全部完成。

因此,隨著決策層開始大力推動(dòng)房地產(chǎn)供給側(cè)改革,一是占比30%以上的租賃住房建設(shè)得以保證,二是正常商品住宅土地供應(yīng)力度值得期待。

同時(shí),政府也正在多渠道保證住宅用地供應(yīng)。今年4月住建部就發(fā)文稱,各地要根據(jù)商品住房庫存消化周期,適時(shí)調(diào)整住宅用地供應(yīng)規(guī)模、結(jié)構(gòu)和時(shí)序,對(duì)消化周期在36個(gè)月以上的,應(yīng)停止供地;36-18個(gè)月的,要減少供地;12-6個(gè)月的,要增加供地;6個(gè)月以下的,不僅要顯著增加供地,還要加快供地節(jié)奏。

這一趨勢(shì)已經(jīng)在今年以來北京的土地市場(chǎng)有所顯現(xiàn),今年以來已供應(yīng)宅地62宗,而去年全年僅供應(yīng)17宗。央行發(fā)布的《2016年第四季度中國(guó)貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》就曾提到,“從完善財(cái)稅制度、改進(jìn)土地占補(bǔ)平衡等方面入手,從供給端解決房地產(chǎn)供需錯(cuò)配問題,構(gòu)建房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展的長(zhǎng)效機(jī)制。”

二、持續(xù)的棚改貨幣化安置支撐三四線樓市

年初以來,三四線樓市成交持續(xù)超預(yù)期,不可否認(rèn),棚改貨幣化安置比例提升是背后重要推手。根據(jù)住建部數(shù)據(jù),2016年全國(guó)棚改貨幣化安置比例達(dá)到48.5%,兩年提升近40個(gè)百分點(diǎn),帶動(dòng)2016年商品房去庫存2.5億平米,占全年銷量的16%。從全國(guó)各省情況來看,貨幣化安置對(duì)商品房銷量貢獻(xiàn)較大的省份多為西北、中部、東北等人口凈流出、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)。

在今年5月召開的國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議上,國(guó)家確定了未來3年棚改的目標(biāo),2018至2020年再改造各類棚戶區(qū)1500萬套,我們按照2017-2020年55%左右的棚改貨幣化安置比例、套均85平的假設(shè)測(cè)算,未來3年每年仍能帶來2.3億平米的去庫存規(guī)模,從而為三四線樓市平穩(wěn)提供有效支撐。

圖表4:全國(guó)棚改貨幣化安置去庫存測(cè)算

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來源:Wind,中泰證券研究所

圖表5:全國(guó)各省16年棚改貨幣化安置去庫存對(duì)銷量

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來源:Wind,中泰證券研究所

圖6:三四線房地產(chǎn)銷售額占半壁江山

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來源:Wind,中泰證券研究所

圖7:三四線房地產(chǎn)投資額占比過半

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來源:Wind,中泰證券研究所

尋找三四線中的強(qiáng)者:

來自局部“人口繁榮”的證據(jù)

過去幾年,回歸一二線似乎已經(jīng)成為絕大多數(shù)房企的共識(shí),而三四線留給市場(chǎng)的刻板印象就是人口流出、需求不足,但從近兩年京滬人口負(fù)增長(zhǎng)、農(nóng)民工回流等現(xiàn)象來看,我們不禁要問,三四線整體真的是一片死寂嗎?局部是否存在超預(yù)期的亮點(diǎn)呢?除了棚改貨幣化安置帶來的變相放水和一二線溢出效應(yīng)之外,三四線難道一點(diǎn)內(nèi)生需求支撐都沒有嗎?讓我們先從省級(jí)層面的人口流動(dòng)變化開始分析。

一.欠發(fā)達(dá)地區(qū)出現(xiàn)人口回流

人口增長(zhǎng)分為自然增長(zhǎng)和流動(dòng)增長(zhǎng)(機(jī)械增長(zhǎng)),自然增長(zhǎng)是出生人口減去死亡人口,流動(dòng)增長(zhǎng)是遷入人口減去遷出人口。從中期來看,人口的流動(dòng)增長(zhǎng)對(duì)一個(gè)城市或區(qū)域更為關(guān)鍵。根據(jù)各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),計(jì)算出各省常住人口的流動(dòng)增長(zhǎng)率,發(fā)現(xiàn)自2012至2016年以來,15個(gè)省份人口流動(dòng)增長(zhǎng)率在擴(kuò)大,除河南、江西外,2016年13個(gè)省份人口處于凈流入狀態(tài)(遷入人口大于遷出人口),15個(gè)省份大致可分為三類:

第一類是民營(yíng)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的華東、華南省份,以浙江、福建、廣東為代表;第二類是傳統(tǒng)的打工人口輸出大省,以西南的川黔、中部的鄂皖為代表;第三類是受到國(guó)家政策重點(diǎn)扶持的邊疆大省,西藏、新疆、內(nèi)蒙古。

圖表8:全國(guó)各省人口流動(dòng)增長(zhǎng)率

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來源:wind,各省統(tǒng)計(jì)公報(bào)及統(tǒng)計(jì)年鑒,中泰證券研究所

二、從人口流向看樓市:

看好珠三角、長(zhǎng)三角,京津冀相對(duì)乏力

1. 京津冀:出現(xiàn)整一片區(qū)人口流失

從上述計(jì)算的數(shù)據(jù)來看,東北、西北(除陜西、新疆)、華北區(qū)域(除內(nèi)蒙古)的絕大多數(shù)省市5年來均呈現(xiàn)人口流出擴(kuò)大的態(tài)勢(shì),在這些城市中,略超預(yù)期的是天津。作為京津冀城市圈中規(guī)模排名第二的城市,天津并未能有效吸納從北京流出的人口,自身人口凈流入規(guī)模逐年遞減,且周邊的河北、山東人口也是呈現(xiàn)小幅凈流出。根據(jù)百度大數(shù)據(jù)的《2017年春運(yùn)遷徙總結(jié)報(bào)告》,2017年春節(jié)前北京遷出人口占比靠前的五個(gè)省份分別是河北、河南、山東、山西、天津,其中除了河南之外,其余四省5年來人口流出并未出現(xiàn)改善,京津冀整一片區(qū)都出現(xiàn)了人口流失。

圖表9:北京人口流入來源五大省的人口凈流入變化

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來源:百度大數(shù)據(jù),各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),中泰證券研究所

圖表10:北京、天津、山東人口凈流入規(guī)模(萬人)

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來源:各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),中泰證券研究所

2. 長(zhǎng)三角:

人口從上海向周邊的浙江、安徽、江西等省擴(kuò)散

和北京一樣,上海近5年來人口凈流入規(guī)模亦在不斷縮小,在2015年首次出現(xiàn)人口凈流出。但與京津冀不同的是,長(zhǎng)三角人口成功實(shí)現(xiàn)了從核心城市向周邊的擴(kuò)散,上海人口流入來源前五大省中的浙江、安徽、江西等近年來均出現(xiàn)了人口回流,這些省份相對(duì)較好的人口消化和吸附能力側(cè)面反映了長(zhǎng)三角發(fā)展相對(duì)均衡的區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

圖表11:上海人口流入來源五大省的人口凈流入變化

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來源:百度大數(shù)據(jù),各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),中泰證券研究所

圖表12:滬浙皖贛人口凈流入規(guī)模(萬人)

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來源:wind,中泰證券研究所

3. 珠三角:核心城市及周邊人口集聚力不斷強(qiáng)化

根據(jù)百度大數(shù)據(jù)的《2017年春運(yùn)遷徙總結(jié)報(bào)告》提供的數(shù)據(jù),廣州、深圳17年春節(jié)前遷出人口中,55.7%、45.5%來自省內(nèi),這意味著穗深約一半的流動(dòng)人口來自廣東省內(nèi)其他城市的輸出。雖然廣東省并未公布市一級(jí)的常住人口遷移數(shù)據(jù),但每年均披露市一級(jí)的戶籍人口遷移數(shù)據(jù),結(jié)合廣州、深圳等相對(duì)寬松的落戶條件,已能夠分析珠三角乃至整個(gè)廣東省的人口流動(dòng)變化。

圖表13:廣州人口流入來源五大省的人口凈流入變化

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來源:百度大數(shù)據(jù),各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),中泰證券研究所

圖表14:深圳人口流入來源五大省的人口凈流入變化

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來源:百度大數(shù)據(jù),各省統(tǒng)計(jì)公報(bào),中泰證券研究所

從戶籍人凈遷移數(shù)據(jù)來看,廣深、佛惠莞的戶籍遷入人口規(guī)模一直在穩(wěn)步增長(zhǎng),并呈現(xiàn)凈遷入狀態(tài),而廣東其余三四線城市的戶籍遷入人口逐年下降,自2012年以來,基本為凈遷出狀態(tài)。從2016年各市的戶籍人口遷移數(shù)據(jù)來看,除上述5個(gè)城市外,僅中山、珠海、清遠(yuǎn)為凈遷入,這也表明廣東省的人口繁榮僅限于穗深及其周邊(廣州周邊上的佛山、中山、清遠(yuǎn);深圳周邊上的惠州和穗深之間的珠海、東莞),粵西、粵東、粵北的三四線城市人口仍在流失。

圖表15:廣東省戶籍人口凈遷移人數(shù)(萬人)

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來源:廣東統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,中泰證券研究所

圖表16:廣東省戶籍人口遷入(萬人)

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來源:廣東統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,中泰證券研究所

圖表17:廣東省2016年各市戶籍人口遷移(單位:人)

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來源:廣東統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,中泰證券研究所

三、三四線中的強(qiáng)者:看好浙閩川皖等省

在分析完具有代表性的三大城市群之后,我們以近5年來人口凈流入或流出出現(xiàn)改善的15個(gè)省份為對(duì)象(見圖表8),來觀察這些省市的二線及三四線城市的人口流動(dòng)情況。由于省級(jí)人口增長(zhǎng)率統(tǒng)一采用常住人口口徑,而各地級(jí)市人口增長(zhǎng)率口徑參差不齊(杭州、寧波等采用常住人口;廣州、深圳、佛山等采用戶籍人口),為了統(tǒng)一分析,對(duì)于省市人口增長(zhǎng)口徑一致的河南、江西、浙江、福建、四川、貴州、陜西、安徽采用常住人口凈流入規(guī)模(即流動(dòng)增長(zhǎng)規(guī)模)這一指標(biāo),其余8省采用常住人口增速變化分析。

圖表18:三四線人口凈流入情況

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來源:各省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng),中泰證券研究所

注:由于四川各地級(jí)市尚未公布2016年人口明細(xì)數(shù)據(jù),因此四川省的成都和川三線城市采用15年和11-15年的時(shí)間計(jì)算,特此注明。

從我們的計(jì)算分析來看,過去5年,浙江、福建、四川、貴州、河南、江西、安徽七省的三四線人口凈流入逐步擴(kuò)大,其中浙閩川皖的三四線的人口凈流入更為明顯。再結(jié)合常住人口增速變化這一指標(biāo),我們發(fā)現(xiàn)華東的浙閩、西南的川渝黔、中部的豫贛鄂皖等省份5年來的三四線人口增速均在擴(kuò)大。因此,我們認(rèn)為華東、西南、中部的三四線城市或迎來中期的“人口繁榮”,具體來看,比如浙江的湖州、金華等;福建的泉州、漳州;四川的綿陽、廣元,安徽的蚌埠等。

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