●根据人口结构变化研究房地产市场走向一直被视为住房需求评估的基本方法
●我国自2003年前后出现的住房需求高涨现象与发端于1980年的“婴儿潮”有关
●未来二十年我国的人口结构和住房市场将会迎来一个相当长的调整期
●应抓住历史契机加快推进住房制度综合配套改革和相关人口政策的调整
根据人口结构变化来研究房地产市场走向一直被视为住房需求评估的基本方法。早在上世纪八十年代，美国著名经济学家曼昆就通过人口年龄结构准确预测到2007年前后美国住房价格的大幅下降趋势。大量研究表明，美国次贷危机的集中爆发以及房地产泡沫的破灭，几乎与美国的人口生育周期一脉相承。而我国自2003年前后出现的住房需求高涨现象，也与发端于1980年并一直持续到上世纪九十年代初期的“婴儿潮”有关。“80后”在住房市场化改革之初成年，并在2003 年左右开始准备成家立业并集中进入住房市场，成为住房刚性需求的主体。据多家调研机构的问卷结果显示，以年轻人为主的刚需群体约占近年来我国实际成交住宅的一半以上。未来二十年，由于城镇化、户籍制度、计划生育政策等多因素的综合作用，我国的人口结构和住房市场将会迎来一个相当长的调整期。
住房需求主体的人口学逻辑
按照国际上通行的人口年龄结构划分类型，15-64岁之间被视为劳动年龄人口，0-14岁和65岁以上则被视为非劳动年龄人口。国际经验表明，劳动年龄人口的比例越高，住房需求越大；而人口抚养比越高，住房需求越低。当人口接近退休年龄时，住房自有率将会随着年龄的增加而降低，因为理性消费者退休后会倾向于卖掉自有住房去选择租房，这类似于利用反向住宅抵押贷款提高自己的消费能力和生活水平。在许多OECD国家，纷纷出现了60岁左右的老年人集中抛售住房的现象。同样，少年抚养比提高后，由于抚养孩子的支出增加，在孩子未成年时父母会倾向于暂时减少购房支出。
人口的性别比对住房需求则存在双重影响。一方面，人口性别比失调所引起的“婚姻拥挤”现象会导致社会家庭数量少于性别比平衡时的家庭数量，全社会家庭数量的减少会进一步降低住房的潜在需求。另一方面，人口结构中性别比例较高的一方会面临更大的购房压力。以中国为例，高达118的出生人口性别比导致有儿子的家庭购房压力明显大于有女儿的家庭，“丈母娘推高房价”的现象在某些地区确实存在。据华人学者魏尚进估算，中国当前大约有30%的房价飙升背后可以用人口性别比失调进行解释。
住房需求的高低还与收入结构和人力资本有关。从收入角度来看，高收入人群、高收入地区的住房需求明显要高于低收入人群和低收入地区。据2010年美国的一项住房调查显示，81.7%的中位数收入以上的家庭购买了住房，而中位数收入以下的家庭购买住房的比例只有51.4%。住房市场不景气的地区往往意味着人力资本的下降和城市的衰落，人力资本整体水平较高且保持稳定的地区，其房价的波动幅度也会越小。如在美国的次贷危机中，以旧金山和洛杉矶为代表的“阳光地带”，其房价的跌幅要远远小于以底特律为代表的“冷冻地带”。
对于后发大国而言，城镇化的推进阶段和人口的空间流向成为住房市场的一个重要风向标。国际经验表明，当一国城镇化率低于50%的时候，人口流动主要以农村进入城市为主阶段，所有城市的房价涨幅总体比较接近，只是在城镇化率接近50%时大城市的房价涨幅会稍快一些；当城镇化率超过50%的时候，人口流动主要以小城市进入大城市为主，大城市的住房市场景气指数明显优于中小城市；当城市人口超过70%后，城市主城区人口开始逐步向郊区迁移，大城市郊区的住房市场逐步兴起；在城市化进程接近饱和之时，郊区城市化与“大都市圈”时代来临，大城市郊区的房价表现将会显著优异。无论在哪个阶段，人口的流向最终决定了房地产的市场表现。我国东北地区最近几年出现的人口净流出现象，也在一定程度上波及到了当地的住房市场。
中国住房需求未来走势预测
在新世纪的前十年内，中国的住房需求增加了近七倍左右。其中，人口结构因素的影响程度无论从时间还是空间上均得到了明显强化。当前，中国正处于人类历史上最大规模的城市化加速进程之中，每年将带来相当于一个东京市的人口涌入城市。从人口年龄结构来看，1980年代“婴儿潮”的滞后影响仍将长期存在。从家庭代际结构来看，由于计划生育政策的推行，当前的家庭结构呈现出小型化的特点。在房价上升预期的背景下，两代人储蓄同时爆发性释放于当前的房地产市场，故而对当前的住房市场造成空前压力。
但是由于当前的劳动年龄人口占比已经位于历史的顶峰水平，未来人口年龄结构将呈现出老年人口比例持续升高、中青年人口比例持续下降的局面，“单独两孩”政策的陆续放开再叠加1980年代生育高峰期的婴儿回声潮，未来五年内年均新生儿数量将接近1800万。而伴随着生活水平的提高和医疗卫生事业的改善，中国未来20年内的老年抚养比也将会上升一倍左右，2030年后60岁以上老年人口将会超过3.7亿。与此同时，中国目前正处于人类历史上最大规模的城镇化进程当中，根据麦肯锡的预测，中国城镇化率在2030年将达到66%，联合国经济和社会事务部发布的《世界人口展望：2010年修订版》认为2030年中国城市化率将稳步提高到68.7%，更有学者甚至提出了2030年中国城镇化率达到80%的远景设想。根据人口年龄结构和城镇化推进速度估算，未来中国住房需求的变化模式极有可能按照“高城市化率、高人口抚养比”的参照体系演化。
根据国际经验，人口抚养比的这种长期上升趋势将会一定程度上导致住房刚性需求的下降，但由于高城市化率所带来的部分改善性需求，将会适度延缓城市总体住房需求的下降幅度。未来二十年中国城市住房需求的总体走势将会呈现出“上升—平稳—下降”的“倒U型”特征，拐点大致出现在2020-2025年间，届时中国城市的住房需求将不再具备快速增加的条件。因此，未来中国住房制度的综合配套改革目标，一方面要着眼于消化当前人口结构所引致的刚性需求和改善型需求，进一步抑制住房市场的投资和投机性需求。另一方面，要谨防2025年后可能出现的人口金字塔“蘑菇云”风险。未来20年，中国人口结构的剧烈变动，将会导致人口金字塔的形状和变化趋势呈现出典型的“蘑菇云”状。正如原子弹爆炸产生的蘑菇云一样，人口结构“蘑菇云”所释放出的能量和冲击力将会对住房市场和宏观经济造成巨大影响。
从住房需求的区域格局来看，由于中国常住人口统计口径的城镇化率已超过50%，人口由农村向城市流动的速度将减缓，而人口从小城市向大中城市集聚的状况将变得更加突出。由于中国当前的经济增长模式仍以劳动投入型为主，经济发展速度较快的城市和区域往往对高学历的劳动年龄人口吸引力相对较高，这种局面会加速中青年劳动力向东部沿海城市的集聚，从而进一步降低东部地区的人口抚养比并导致住房刚性需求的相对增加。新世纪以来，100-500万人口的大城市数目增加了24个，城市人口增长了近6000万，中小城市(镇)所拥有的人口数在全部城镇人口中所占的比重有所下降。这种城镇化和人口流动的新态势将会进一步加剧中国住房需求的空间失配现象，中国住房市场将会迎来一个相当长的分化时期。北上广深等一线城市由于受到供地约束和人口过度集聚的影响，其刚性需求和改善性需求还将依然强烈，总体会呈现出“量稳价增”的局面；二线城市和人口基本面向好的三线城市开始从规模扩张转变为结构优化，总体呈现“量减价稳”阶段；其他三四线城市由于人口规模和房地产市场增长后劲乏力，可能会面临“有量无价”的萧条局面。
几点政策建议
未来二十年将是中国人口结构及住房需求剧烈变动的时期，为了防止人口结构的周期性波动给住房市场带来大起大落的影响，我们认为，必须抓住历史契机加快推进住房制度综合配套改革和相关人口政策的调整。
第一，适度调整生育政策稳定住房需求主体。在充分论证“单独两孩”政策实施效果的基础上，考虑全面放开两孩政策的可行性。从长期来看，人口生育率的增加可以有效防止人口结构的周期性波动给住房市场带来大起大落的影响。一方面，人口抚养比的增加可以增加当前的消费率、减少储蓄率，从而在一定程度上避免了中国住房需求的持续高涨；另一方面，出生率的增加可以有效增加未来住房市场的潜在需求主体，使得未来有比较稳定的成年人来接续房地产市场，避免需求主体的急剧减少引发的房价硬着陆。总体而言，单独两孩政策是有利于房地产市场的稳健均衡发展的，但就目前而言，单独两孩政策的力度和强度还无法达到立竿见影的效果。
第二，进一步深化户籍制度改革的深度和广度。改革开放以来，以户籍制度为基础的大量有形和无形门槛，导致了大量流动人口选择在流入地工作而仍在流出地买房，造成了严重的职住分离和住房需求的空间失配问题。据调查数据显示，仅有0.9%的农民工实现了在务工城市购买住房的愿望，而大约有1/3以上的农民工选择在老家县城和乡镇买房。通过户籍制度改革和保障性安居工程，可以将这一部分流动性的需求主体稳定下来。在部分条件具备的地区，可以尝试宅基地、房屋和土地使用权跨区域调配置换的可行性。
第三，针对老龄人口比例逐渐升高的趋势，可以参照欧美发达国家反向住宅抵押贷款的运作模式，在建立健全老年保障体系的基础上尝试“以房养老”政策的可行性，适度增加银色住宅和老年公寓的供应量，满足不同年龄段和健康状况老年人的住房服务消费需求；针对农民工和低收入群体的职住不平衡问题，可以通过减免租房税费、鼓励有关部门成立国有房屋租赁经营机构和中介机构等措施，进一步规范租房市场并保护承租行为，从而有效缓解这部分人群的住房压力。
第四，建立以人口基本面为导向的分类城市住房调控体系。未来二十年同样是中国住房市场出现严重分化的时期，城镇化的新态势将会引发不同等级的城市出现不同的市场特点，调控的力度和方式也需要有所差异。下一阶段的城市化将会导致人口的空间结构向东部沿海地区的大中城市倾斜，而三、四线城市的流入人口将会小于其迁出人口。因此，要加快形成以人口流入和流出为基本面的分类城市住房调控体系，有效预防住房市场的潜在风险。
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