京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25