通過(guò)大學(xué)生與總人口增速比（即城市大學(xué)學(xué)歷人口發(fā)展速度/城市總人口發(fā)展速度）我們將樣本城市分為三類(lèi)：

1、近十年大學(xué)生增速比低于60%的“緩增型”城市，共有35個(gè)，主要以一二線(xiàn)城市為主，包括北上廣杭等城市；

2、近十年大學(xué)生增速比介于60%~80%的“中增”型城市，共有30個(gè)，主要以三線(xiàn)城市為主，不過(guò)深圳、成都、合肥、寧波等近十年常住人口快速增長(cháng)的城市也均在列；

3、近十年大學(xué)生增速比高于80%的“快增型”城市，共涉及35個(gè)城市，其中一二線(xiàn)城市中僅重慶在列。

對比不同增速的城市近十年商品住宅成交面積變化來(lái)看，“緩增型”城市的市場(chǎng)規模增長(cháng)明顯要慢于“快增型”城市，近十年復合增長(cháng)率僅有5.7%，較“快增型”城市低了4個(gè)百分點(diǎn)。

究其原因，大學(xué)生數量緩增的城市多為一二線(xiàn)城市，這些城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，市場(chǎng)購房需求也逐漸由一、二手房共同滿(mǎn)足，尤其是北上廣杭等高房?jì)r(jià)城市，二手房成交規模近年來(lái)已經(jīng)逼近甚至超過(guò)新房成交面積。而其他兩種類(lèi)型的城市，主要以三四線(xiàn)城市為主，新房仍是當前住宅市場(chǎng)絕對成交主力，因此市場(chǎng)成交規模增長(cháng)相對較快。

圖1.1  不同大學(xué)生數量增速區間城市近十年商品住宅成交面積復合增長(cháng)率

數據來(lái)源：CRIC

分能級城市來(lái)看，高學(xué)歷人才的比例變動(dòng)與商品住宅成交規模的變化相關(guān)性更加凸顯。

一線(xiàn)城市中，除深圳外，其余三市均為人才“緩增型”城市，即大學(xué)生數量占常住人口規模的比例增速均在60%以下。從四個(gè)城市近十年商品住宅成交規模復合增長(cháng)率可以看出，大學(xué)生數量占比增幅最大的深圳近十年商品住宅成交規模復合增速達6%，顯著(zhù)高于“緩增型”城市北上廣。

圖1.2  四個(gè)一線(xiàn)城市近十年商品住宅成交面積復合增長(cháng)率

大部分二線(xiàn)城市的大學(xué)生比例增長(cháng)也相對較緩，僅重慶、寧波等7個(gè)城市近年來(lái)大學(xué)生占比快速上升?？紤]到不同城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)所處發(fā)展階段不同，排除一些房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展起步較晚的中西部二線(xiàn)城市來(lái)看，對于蘇州、杭州、南京、寧波、廈門(mén)、天津等市場(chǎng)發(fā)展較成熟的城市，高學(xué)歷人才占比增長(cháng)較慢的城市商品住宅成交規模增長(cháng)幅度也相對較低，如杭州、南京大學(xué)生數量占比較十年前增幅明顯低于寧波，其住宅成交規模近十年復合增長(cháng)率也顯著(zhù)落后于寧波。

大部分三四線(xiàn)城市的大學(xué)生占比和十年前相比均有大幅提升，因此樣本三四線(xiàn)城市中僅荊州、岳陽(yáng)、南陽(yáng)、永州、衡陽(yáng)、泰安和珠海等少數城市為人才“緩增型”城市。對比這些城市的近十年商品住宅復合增長(cháng)率來(lái)看，泰安、岳陽(yáng)等人才“緩增型”城市大多排在同能級城市中的中下游，商品住宅成交規模近十年符合增長(cháng)率相對較低。

從房?jì)r(jià)方面來(lái)看，“緩增型”城市的表現也同樣不及其他類(lèi)型的城市，房?jì)r(jià)上漲動(dòng)力相對較弱。以近十年房?jì)r(jià)復合增長(cháng)率來(lái)看，“緩增型”城市的房?jì)r(jià)漲幅為8.9%，較“快增型”城市落后了0.4個(gè)百分點(diǎn)。

一方面，這些“緩增型”城市多為政策調控相對較緊的一二線(xiàn)城市，當房?jì)r(jià)出現過(guò)快上漲勢頭后，極容易觸發(fā)調控政策來(lái)壓制房?jì)r(jià)上漲趨勢，因此價(jià)格走勢相對其他類(lèi)型城市較為緩和。另一方面，結合大學(xué)生占比變化來(lái)看，這些城市流入大學(xué)生規模增長(cháng)相對較緩，導致城市中高收入人群比例增長(cháng)也相對緩慢，居民支付能力也難以大幅提升，房?jì)r(jià)較快上漲支撐動(dòng)力不足。

圖2.1  不同類(lèi)型城市房?jì)r(jià)近十年復合增長(cháng)率

聚焦城市層面來(lái)看。在“緩增型”城市中，有多個(gè)城市近十年房?jì)r(jià)復合增長(cháng)率慢于全國平均水平，其中貴陽(yáng)的房?jì)r(jià)漲幅最低，僅有2.6%。

從區域分布來(lái)看，這些城市多以北方二線(xiàn)城市為主，近年來(lái)經(jīng)濟發(fā)展速度相對沿海二線(xiàn)較慢，高收入的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較慢，因此在人才爭奪戰中也處于下風(fēng)，如天津、濟南、長(cháng)春和哈爾濱等城市近十年大學(xué)生比例漲幅均處于二線(xiàn)城市下游。在此影響下，這些城市的房?jì)r(jià)上漲動(dòng)力也比較薄弱，整體增速偏緩，如哈爾濱2020年商品住宅成交均價(jià)仍未破萬(wàn)，近十年房?jì)r(jià)復合增長(cháng)率僅有6%。

圖2.2 不同類(lèi)型城市房?jì)r(jià)近十年復合增長(cháng)率

除了規模增速相對較慢外，“緩增型”城市在去化方面表現也不佳。具體而言，就2020年底各城市的消化周期來(lái)看，“緩增型””城市的消化周期最長(cháng)，平均超過(guò)10個(gè)月。在人才流入增速放緩的背景下，這些城市需求側增長(cháng)也放緩，導致商品住宅庫存量不斷上升，去化周期拉長(cháng)，典型如大連、沈陽(yáng)等城市的消化周期均在24個(gè)月以上，庫存壓力較大。

圖3.1  部分人才“緩增型”城市2020年底商品住宅消化周期（月）

數據來(lái)源：CRIC

值得關(guān)注的是，雖然“緩增型”城市當前去化周期相對較長(cháng)，但其周期波動(dòng)也更為顯著(zhù)，如?？?、廈門(mén)、濟南和武漢等城市近十年消化周期波動(dòng)系數均明顯高于平均水平。這種波動(dòng)也使得人才“緩增型”城市更具有逆周期投資的特征。

以武漢為例具體來(lái)看。2011年底，武漢商品住宅消化周期高達17.7個(gè)月，較上一年大幅增長(cháng)，但同年武漢的地房比較一年出現下降趨勢，拿地成本較上一年降低，而接下來(lái)武漢的庫存壓力逐步減輕，至2015年底消化周期已不足6個(gè)月，市場(chǎng)迎來(lái)新一輪的大漲機會(huì )。

2020年時(shí)亦是如此，年初受疫情影響武漢市場(chǎng)熱度降至冰點(diǎn)，上半年庫存量也明顯增加，土地市場(chǎng)熱度亦降至低位，拿地成本降低，但隨著(zhù)下半年市場(chǎng)逐漸恢復，成交熱度上揚，房?jì)r(jià)也逐步走高，住宅周轉速度也明顯加快。因此，對于這類(lèi)城市，逆周期布局可迎來(lái)更大收益，可重點(diǎn)關(guān)注這類(lèi)機會(huì )。

圖3.2  2010年以來(lái)武漢市商品住宅消化周期和年度成交地房比走勢（月）

綜上來(lái)看，無(wú)論是規模增長(cháng)還是價(jià)格漲幅，抑或在項目周轉速度變化方面，人才“緩增型”城市的表現均不及其他類(lèi)型的城市。究其原因，當前各城市爭奪的大學(xué)生人才往往是城市購房市場(chǎng)中的中堅力量，而“緩增型”城市的人才占比增速卻明顯落后，拖累了城市購房需求的增長(cháng)，使之市場(chǎng)表現也相對較差。

不過(guò)，人才“緩增型”城市并非無(wú)投資機會(huì )。雖然這些城市的市場(chǎng)整體表現相對一般，但更加劇烈的波動(dòng)周期使得這些城市存在逆周期布局的機會(huì )，尤其是近幾年來(lái)在人才爭奪戰中表現出色的城市，如武漢等，可重點(diǎn)關(guān)注周期性投資機會(huì )。

當前，35個(gè)人才“緩增型”城市中，大學(xué)生占常住人口比例范圍從6%~42%不等，差異較大。其中，大學(xué)生占比最高的城市是北京，2020年每十萬(wàn)常住人口中大學(xué)生數量達41980人，位居首位。此外，南京、上海、武漢、西安等高等教育資源較為集中的城市大學(xué)生占常住人口的比例也比較高。

我們進(jìn)一步依據大學(xué)生占常住人口數量比例來(lái)對35個(gè)城市進(jìn)行劃分，可將這些城市分為三類(lèi)：

1、“高位見(jiàn)頂”型：大學(xué)生占比超過(guò)30%的城市，包括北京、南京、上海、武漢、西安、太原及呼和浩特等7個(gè)城市。這些城市基本均是高等教育資源比較豐富的城市，高學(xué)歷人才儲備資源豐富；近幾年來(lái)，在人才政策的利好下，這些城市的大學(xué)生占比進(jìn)一步提升，目前已達到高位。而隨著(zhù)人才政策紅利的消失，這些城市的大學(xué)生占比難再大幅提升，因此均屬于人才增長(cháng)“見(jiàn)頂”型。

2、“低位緩增”型：大學(xué)生占比低于20%的城市，主要以三線(xiàn)城市為主，但哈爾濱、石家莊、福州等二線(xiàn)城市也均在列。

3、“增長(cháng)乏力”型：大學(xué)生占比介于20%~30%之間的城市。這類(lèi)城市數量也最多，共有18個(gè)，其中不乏廣州、杭州、長(cháng)沙等近年來(lái)人口增長(cháng)表現亮眼的城市。對于廣州、杭州等城市來(lái)說(shuō)，由于這些城市因落戶(hù)門(mén)檻放松吸引了大量的外來(lái)人口，常住人口規模增長(cháng)也大幅提升，稀釋了高學(xué)歷人才占比，因此這些城市的大學(xué)生占常住人口的比例增長(cháng)速度偏緩。

圖4.1  “緩增型”城市在2020年大學(xué)生占常住人口的比例

數據來(lái)源:各城市統計年鑒

在這其中，我們發(fā)現在周期波動(dòng)方面，人才“高位見(jiàn)頂”城市“抗風(fēng)險”性較強，行業(yè)周期調整受到的沖擊相對較小。以武漢、南京和西安來(lái)看，在2013年，在大部分城市商品住宅成交面積同比增速開(kāi)始放緩時(shí)，武漢、南京和西安成交面積同比增速仍在沖高。2017年亦是如此，在諸多一二線(xiàn)城市調控收緊、市場(chǎng)熱度急劇下滑后，武漢和西安的市場(chǎng)熱度仍然維持在較高水平，成交面積仍實(shí)現了同比增長(cháng)，南京雖然成交面積當年有所回落，但其后住宅成交面積和金額連續三年雙雙走高。

結合人才占比來(lái)看，武漢、南京和西安由于本地高校資源豐富，人才儲備量充足，在2010年其大學(xué)生占比就位居全國前列；近年來(lái)在人才政策的影響下，大學(xué)生人才規模更是進(jìn)一步提升，如西安2020年大學(xué)生人才規模較十年前增了一倍。高學(xué)歷人才規模的增長(cháng)為當地帶來(lái)了充足的購房需求，也加固了這些城市的樓市“抗跌”能力。

圖4.2  2011年~2019年武漢、南京和西安住宅成交面積同比走勢

數據來(lái)源:各城市統計年鑒

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，常住人口中人才“含金量”越高的城市，一般在行業(yè)周期調整時(shí)受到的沖擊也相對較小，市場(chǎng)韌性較強，比如南京、武漢和西安均是如此。而對于哈爾濱、岳陽(yáng)這樣人才占常住人口比例較低城市，需求增長(cháng)動(dòng)力匱乏下，市場(chǎng)容量已現萎縮跡象，未來(lái)市場(chǎng)規模發(fā)展將進(jìn)一步面臨挑戰。

而未來(lái)，隨著(zhù)大部分一二線(xiàn)城市城鎮化的完成，新增外來(lái)人口將會(huì )成為城市購房需求增長(cháng)的主要動(dòng)力之一，而高學(xué)歷人才恰恰是其中的中堅購房力量。由此可見(jiàn)，高學(xué)歷人口占常住人口的比例對城市樓市的影響也會(huì )再逐步加深。

綜合來(lái)看，人才“緩增型”城市由于人才增速慢，一定程度上拖累了城市購房需求的增長(cháng)，其市場(chǎng)表現也相對較差的表現不及人才增長(cháng)較快的城市，但人才“緩增型”城市并非無(wú)投資機會(huì )，典型如南京、武漢和西安等高人才比重的城市，由于近些年常住人口規模增速較快，尤其是西安這種人才已經(jīng)突破1000萬(wàn)人的城市來(lái)說(shuō)，人才規模的增量也是十分顯著(zhù)的，其市場(chǎng)表現也趨于穩定。

而對于長(cháng)春、大連、沈陽(yáng)、哈爾濱、岳陽(yáng)這樣人才中低的城市來(lái)說(shuō)，其自身需求增長(cháng)動(dòng)力較弱，市場(chǎng)容量已現萎縮跡象，加之部分城市又面臨人口的外流，譬如哈爾濱、泰安、荊州、岳陽(yáng)、衡陽(yáng)、南陽(yáng)等城市近十年常住人口均“負增長(cháng)”，未來(lái)市場(chǎng)規模發(fā)展將進(jìn)一步面臨挑戰。