京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据告诉你,是谁在支撑着北京房地产市场的发展
1、交易量处于持续上行阶段
从2010至今,北京市场交易量呈现出“W”型,2010年,受国十一条收紧政策影响,成交量高位运行;2013年,受“国五条”政策影响,成交量达到顶峰;2014年受经济下行影响,房地产市场降温,交易量下滑;2015年,政策持续宽松,致成交量稳步上行,月均交易量(1.7万套)赶超2010年(1.6万套),创历史新高。
此外,随着土地的稀缺,北京房地产市场已然进入存量房时代,自2010年以来,北京二手住宅成交量均高于一手住宅,进入2016年,北京二手住宅的成交量达到一手住宅交易量的3倍。数据显示,2010年至2015年底,北京二手住宅共成交92.3万套,一手住宅共成交58.4万套。
2、房价年均增长率达16.7%
纵观价格指数走势图可以看出,北京房价呈现周期的变化,总体呈现调—降—抚—涨的态势。从租金指数走势来看,租金的变动表现稍微平稳,并未出现大涨大跌的局面,主要是由于租赁市场是住房真实需求的体现,存在的投机性较小。
数据显示,2010年至2015年,房价上涨100%,年均增长率为16.7%;房租上涨76.4%,年均增长率为12.7%。租金价格的年均增长率均高于2010-2014年北京职工工资年均涨幅10.8%。
1、首置成交占比为非首置3倍
自“930”新政以来,利好改善性需求的政策逐渐入市,催化了改善性需求的释放。从下图看,对二手房的影响不大,虽然非首置购房的比例小幅微升,但首次购房的人数仍是非首置的三倍,刚需仍是市场交易的主力军。
2、60-90㎡成交占比维持在35%左右
从面积上看,近一年以来,60-90㎡的刚需户型仍占总成交量的35%左右,其次为60㎡以下的交易量占比,也就是说,90㎡以下的户型仍受市场欢迎,一定程度上说明由于过高的单价,居民只能选择小户型解决当前的住房问题,刚需仍是市场主力。
3、购房主力为新北京居民
从购房人的性质来看,近一年来,老北京人购房占比维持在35%左右,而本市居民的购房占比维持在77%左右,也就是说新北京人群的购房占比维持在42%左右,该占比已经大于老北京人群的购房占比。
新北京人由于解决了北京户口,定居北京的可能性极大,而定居首要解决的生活问题就是住房问题,随着人口的不断涌入,新北京人已经成为北京购房人群的主力军。
4、购房人群年轻化
2015年,北京购房人群年龄年轻化,平均年龄为34岁,与2014年相比小幅下滑;从购房年龄的分布看,购房年龄主要集中在26-40岁之间,占总成交量76.2%。该年龄段的人口面临组建家庭的重任,随着工作收入的逐渐增加,购买力逐渐增强,住房需求较为强烈。
5、租房人群偏好近郊区域
由于北京购房门槛较高,因此外来人口普遍利用租房满足住房需求,据统计,2015外省人口的租赁占比为45%,占租赁总人口的一半。根据云房数据库数据统计,2015年平均每套租金为4260元/月,其中,一居每套租金3589元/月,二居每套租金4292元/月,三居每套租金5954元/月,租一套房相当于普通职工的一个月的工资。
从外省人口租赁人群集中的片区来看,由于市区的高租金,居民普遍选择交通方便的近郊区域,例如,北苑,回龙观,天通苑。
1、北京房价收入比偏离合理区间
房价收入比,是指住房价格与城市居民家庭年收入之比,是用来衡量消费者对房产的实际购买能力。房价收入比值越大,住房压力越大。根据我国的实际情况,按照国家统计局相关数据进行整理计算和跟踪比较,我们认为全国城镇房价收入比保持在6-8属合理区间,并根据2015年住宅成交均价*30(城镇人均住房面积)/当年城镇居民人均可支配收入计算房价收入比。
整体来看,2015年全国商品住宅房价收入比为7.2,仍然属于在6-8的合理区间。然而,2015年,北京房价是收入的25.3倍,严重偏离房价收入比的合理区间,生活在北京的居民仍存在较大的购房压力。
2、低收入居民仅能承受市场租金的37%
近年来,北京租金水平直线上扬,居民收入的上涨幅度低于房价上涨的幅度,多数中低收入者付完房租仅够温饱。整体来看,北京市居民承受租金的能力较低,仅中高等收入及高等收入家庭对房租的承受能力大于全市平均承受水平。低收入及中低收入的家庭,其收入仅能承受平均租金的37%,55%。
3、居民还贷压力大,平均还贷额度151万元
北京作为中国首都,拥有成熟的产业结构,吸引了大量的外地人来京就业,导致房价的攀升。2015年,北京居民全款买房的占比仅占17.8%,此外,居民的贷款压力集中在100-200W之间,平均还贷额度为151万元,按照最新基准利率(4.9%),贷款年限30年计算,月均还款额度为8014元,全年还款96168元,是2015年北京城镇居民的可支配收入(27635元)3.5倍。可见,居民的平均还贷压力大,“住”已经成为居民奋斗的首要目标。
4、二环内买60㎡的房屋需月还款额过万
从环线的数据来看,二环内买60㎡的房屋,按照首付比例30%,贷款年限30年计算,月均还款额需达到12046元,按照经验,收入是还款额的2倍才能满足居民的基本生活,那么,月收入需达到24092元,然而,一般京城的工薪阶层,月收入过万的可能性都极小。
1、城镇居民家庭租赁房屋占比为20%
根据统计局2015年统计年鉴数据显示,2014年城镇居民家庭租赁房屋的占比为20%,按照2014年城镇人口1685.9万人计算,2014年城镇居民租赁人口为337.2万人,这个数量相当于整个朝阳区常住人口水平,租赁需求仍较为庞大。
2、常住外来人口占比接近4成
由于北京购房门槛高,外来居民来北京置业只能选择租房来满足住房需求,等收入达到一定水平及满足购房资格后,再选择购房。
根据统计局2015年统计年鉴数据显示,近十年以来,北京常住外来人口呈直线上升的趋势,2005-2015年,年均外来人口增长率达12.9%。至2014年,北京常住外来人口818.7万人,占常住总人口的38%。
3、常住人口年龄集中段正处于购房阶段
根据统计局数据显示,北京常住人口的的年龄段集中在20-44岁之间,占总人口的48.7%,按照常住人口的总量2151.6万人计算,集中在20-44岁之间的人口为1047.8万人。购房年龄集中在26-40岁之间,与常住人口年龄集中区间高度重合,再次印证了市场需求的庞大。
云房发声综上所述,是谁在支撑着北京房地产市场的发展呢?答案是中青年群体,这部分群体由于面临组建家庭的重任,丈母娘压力,孩子上学的压力等,购房需求较为强烈。但是,他们处于事业起步及初步发展期,房价承受能力较为薄弱,北京的高房价,高租金让大多数青年人感叹,买不起也租不起,住房压力极大,部分青年人群付完房租仅够温饱。
然而,这部分人的群体特征是有梦想,有思想,有上进心,正在通往实现自我价值的道路,在整个社会中起到主力军的作用。俗话说,青年兴则国家兴,青年强则国家强。
所以,让我们向生活在北京的中青年致敬,他们不仅面临工作的压力,还面临住房的压力,要不是为了心中的梦想,又有谁愿意生活的这么累呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24