
二手房交易“大数据”:北京人平均33年换一次房
如果不是将所有数据都摆在您面前,您对北京的二手房涨幅,可能还只是“感觉”。昨日,伟业我爱我家公布了他们攒了15年的北京二手房交易“大数据”,从中我们可以发现一些有意思的现象:从上世纪末北京出现二手房开始到现在,购房人多掏了10倍的钱买房;北京奥运会结束后,一线城市的新房和二手房市场突然出现了变化——二手房交易量超过了新房;2009年,北京二手房成交量攀上了近15年以来的最高峰,达到25万套。
二手房比重不断增大
很多新来的北京人可能对房价的感觉,还只是近几年的事儿。而我爱我家的数据显示,当年望京的部分房源每平方米只要3000元,买一套100平方米的房子,只需要二三十万元就能全拿下。
“我入行的时候,还没人把房地产经纪或者中介这个行业当一回事儿。”伟业我爱我家集团副总裁胡景晖说,1999年全市的二手房交易加起来,还没有目前我爱我家单月的交易量多。而1999年的数据由于太低,都无法在柱状图上显示。
连续15年的调查数据显示,2000年到2003年期间,大部分人买房子愿意出20万元到30万元;2004年时,就已经涨到40万元到60万元;2007年以后,购房人买房子愿意拿出的钱是100万元;2009年时就跳到了150万元;到现在,平均一单二手房的成交价,已经到了250万元到300万元之间。
“这是一个社会财富积累和交易标的物价格和中介承担的责任不断增加的过程。”胡景晖说。
奥运会结束后,一线城市的新房和二手房市场突然出现了变化——二手房交易量超过了新房,而这种情况不仅出现在北京,上海、广州、深圳也在同一年出现了这样的状态。
2009年,北京二手房成交量攀上了近15年以来的最高峰,达到25万套。同时,2009年成为新房和二手房交易比重的分水岭。
数据显示,自2009年北京二手房交易量首超新房开始迄今已领先7个年头,且量差越来越大,已达到1∶2.2。这也就意味着,市场上每成交2.2套二手房,才会成交一套新房。成交价、成交量二者呈现出滚雪球式的增长。
年交易量上升到15万套
据我爱我家市场研究中心统计,15年来北京二手房年交易量,已从最初的年均几千套跃升到现在的年均15万套左右,单价、总价也在2005至2007年、2009年两个特殊历史时段呈过山车式增长,当前主城区均价已达到36000元/平方米、300万/套左右的水平。通过经纪公司成交的二手房市场份额也从最初的不足20%到现在的80%,承载的交易量与交易金额预计超过3600亿。
但这个看似庞大的数据还传达出另外一个信号——北京每年交易的二手房占可交易的房子的比例,只有2到4个百分点。
“这意味着什么?平均我们算3%,意味着每个北京人33年才换一次房。”胡景晖解释说,因为每年市场上只有2%、3%的房子在流通,所有的房子流通一遍需要30年。
这样的结果,和一部分发达国家有着巨大差距。美国目前的二手房换手率平均8%左右,意味着一个美国家庭平均12年换一次房。
如果北京的二手房换手率达到8%,那又是怎样一番场景呢?“那一年就应该是60多万套的交易量,相当于现在的3到4倍。”胡景晖分析,由于目前的二胎政策和贷款、纳税政策走向宽松,对很多北京人来说,每10年换一次家,或许会变得“很正常”。
购房主力军年龄不断攀升
“跟你说吧,我这房子最主要的还是看学区;孩子从上幼儿园到高中只要都方便,这套房我现在就签了。”昨天中午,站在东直门内的一家中介门店里,30多岁的北京市民刘先生,将自己的购房要求全盘向中介业务员托出。
这是刘先生购买的第一套房子,此前的30多年,他一直蹭住在父母家,直到孩子出生才计划添置房产。按照我爱我家的大数据计算,10年前他如果买了房,将会出现在当时22岁以下的购房人群体中;而今,能够在22岁以下购房的人,变得寥寥无几了。
我爱我家的统计数据显示,2006年,还有一些22岁以下的购房人出现,而到了2015年,柱状图上几乎已经没了标志着22岁以下年轻人的蓝色。原本26岁到30岁的人是购房主力军,而随着房价的增高,这部分“主力军”力量被逐渐压缩,31岁到35岁的人群逐渐增加。
“现在的购房人都已经成长,购房人群已经迭换一代人。”胡景晖说,据我爱我家市场研究中心统计,2006年二手房购买人群中,70后、80后占比分别为52.4%、27.2%,经过十年的变迁,当前70后、80后占比分别为29.2%、54.4%。如今的二手房市场中,80后成为购房主体,相对的是,70后已经退出了主力购房人群。
“看到这张图我发现确实我老了。”胡景晖感叹。10年内,90后的购买者占比从原来的0.4%变成了4.1%,增长了10倍有余。而41岁到50岁以及50岁以上人群,在这10年中几乎没有变化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29