在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

作   者 | 菜乙己、董道力

数   据 | 董道力

编   辑 | 张晨阳、唐也钦

设   计 | 戚桐珲

2018年,上海相亲角,有一位老大爷自称侄子高学历、年收三百万,并直言“月入1万如讨饭”,引来大量网友自嘲式认领“乞丐”身份。

 

今年2月,“收入一万”的鄙视链降临到了二线城市,有一位网友发帖声称,收入一万在郑州“只能生存没法生活”,还完房贷、减去日常生活开支,没剩多少钱,日子过得紧紧巴巴。

 

但另一方面,因为生活处境的差异,人们对“收入1万”的体感其实是天差地别的。

 

今天,DT君就通过数据的视角,看看月收入1万的打工人,在中国到底是个什么水平。

 

 

 

#01

在中国,每月可支配收入1万已经超过99%的人

尽管关于“月收入一万,生活艰难”的吐槽不绝于耳,但事实是,在中国,确实只有极少数人能够月入过万。

 

北京师范大学中国收入分配研究院的一份数据可以作为参考,该研究院一直在追踪中国收入分配情况,分别在1988年、1995年、2002年、2007年、2013年和2018年进行了六次入户调查,沉淀为中国家庭收入调查数据库(CHIP)

 

CHIP的最近一次调查时间为2018年,研究院官网并未公布相关数据,但该院研究人员在财新发布的一篇文章透露了部分数据结果,分层抽取了7万个样本的数据显示:人均可支配月收入(扣除个人所得税等之外可用于实际使用的可支配收入)在10000元以上的家庭占比仅为0.61%,人均可支配月收入在5000-10000元区间的是4.52%;而大部分中国家庭人均可支配月收入在500-1500元这个区间,占比约40.71%。

 

在中国,真正达到月收入1万以上的有多少
#02

近7成应届毕业生,税前月入6000元以下

以上是比较宏观的统计数据,你可能会认为,统计样本中包含了家庭中的无收入人群,比如无退休金的老人、失业者、正在读书的孩子等,因而数据偏低,只看打工人的话,遍地是高薪。

但是当我们把人群缩小聚焦于已经毕业的本科生,能达到“月入1万”的仍然是少数群体。

 

涉及到更具体的就业人群划分,我们能找到的统计数据多是含税收入,如果考虑到手,还会更低。

麦可思《中国2020届大学毕业生培养质量跟踪评价》的数据显示,月收入(税前,包含工资、奖金、津贴等在内)在1万元以上的本科应届毕业生仅占该群体总人数的4.3%,与此同时,有68.1%本科毕业生月收入在6000元以下。

 

在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

即便是在工作三年后,也有相当大一部分本科生的月收入没有达到1万元。数据显示,毕业三年后,本科生的平均收入为8279元。

 

在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

也就是说,尽管互联网上似乎到处都是“年薪百万”的人,但在中国,月入1万,仍旧是一道卡住了大部分人的门槛。

#03

在哪里才能月工资过万?

在日常生活中,我们提及的月薪过万,常常是指税前工资。接下来我们一起来看一下,具体到不同的地域和城市的工资水平。

国家统计局在《中国统计年鉴2021》中公布了全国各地区就业人员的平均工资(税前,包含工资、奖金、津贴等在内),我们进行了计算排名,可以看到,位列前三的地区分别是北京、上海,和西藏,广东仅排在第六。

在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

这个结果与“北上广工资更高”的刻板印象有所出入,分析起来可能主要有两个原因:

 

一方面,因为数据是基于不同省份划分的,而广东省除了广州之外还会计入其余所有城市的人均工资,所以排名可能低于预期。

 

另一方面,因为海拔高、大气稀薄等自然环境因素,西藏的工作、生活环境相对其它地区更具挑战性,所以需要用有竞争性的、更高的工资才能吸引人才。且政策上的支持使得这样高薪招人的策略具有可持续性。

 

每月平均工作超过1万,在不同地区,所能带来的生活质量可能相去甚远。前段时间DT君就这个主题采访过12位生活在北上广的年轻人,即便都是大都市,它们之间的房价、物价也都各有不同,更不要说月薪1万在北上广,和在二三线城市之间的区别了。

 

对于普遍租房的年轻打工人来说,其中最明显直观的差别就是每个月的房租。根据麦可思研究院《2021中国本科生就业报告》的数据,在北京和深圳,2020届毕业生的住房成本占工资比已经超过了40%,其次是上海、杭州,分别占比38%、32%。而在重庆、长沙这些规模相对稍小的城市,虽然平均月收入更低,但只有15%左右的工资会被花在房租上。

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另外,互联网在某种程度上抹平了一些差异,使得不同城市的人主动或被动地享用了同一套生活方式。一些生活在三四线城市的人,因为拥有更多的闲暇时间、更少的买房焦虑,可能更乐于在娱乐、潮流上消费。虽然没有月薪1万,但生活同样丰富。

 

换句话说,“月薪1万是什么水平”“月薪1万的生活是什么样子”这个问题,直接被“你在哪里月薪1万”所影响。

 

 

 

#04

做什么才能月薪过万?

 

影响薪资水平的远不止“在哪儿工作”这一个因素。同样重要的,是具体“做什么工作”。

 

国家统计局《中国统计年鉴2021》的数据显示,2020年各行业平均月工资最高的三个行业分别是:信息传输、软件和信息技术服务业,科学研究和技术服务业,以及金融业。也只有在这三个行业中,就业人员平均月工资超过1万元。

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但另一方面,这三个高薪行业都有着不同的高门槛和问题:

 

信息传输、软件和信息技术服务业,面临着高强度、高时长的脑力工作,尤其是近几年,从亚健康到猝死,“拿命换钱”的工作逻辑越来越被人批判,但普遍来看,只要身处其中,人们还是难以跳出内卷严重、35岁晋升瓶颈等问题。

 

排在第二的科研行业,需要专业技术过硬的人才,紧随其后的金融行业非常看重高学历及相关经验。因此,高门槛和高月薪是密不可分的。

 

进一步的数据分析还显示,在不同地区,高薪行业的排名是不同的。

(左右滑动查看完整图片)

 在中国,真正达到月收入1万以上的有多少在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

比如上海作为金融中心,它的金融行业就业人员平均工资在27510.4元/月,是全上海所有行业中最高的。

 

但在浙江,金融行业就业人员平均工资是12150.3元/月,在全省各行业排名并不靠前。浙江省平均工资最高的行业是信息传输、软件和信息技术服务行业,就业人员平均月入19619.2元。考虑到阿里巴巴总部就在杭州,这点并不让人意外。

写在最后

 

美国南加州大学经济学家理查德•伊斯特林在《经济增长可以在多大程度上提高人们的快乐》中提出了著名的伊斯特林悖论,即收入与幸福感不成正比的现象。其解释之一就是,收入和财富具有相对性,而这种相对性决定了它们真正的价值。

 

就像我们在前文中提到的,在不同城市,月薪过万的意义是不同的。

 

正因为大城市更容易月薪过万,所以在大城市月薪过万就没有那么稀有,反而会有更多高收入人群、高消费场所,且更容易产生攀比效应。即便许多消费选项也许并不包含在月薪1万打工人的生活成本之内,它们的存在还是会直接降低薪资在人们心中的价值。

 

另外,在薪资水平较高的社交圈中,当身边大多数人的收入与你相差无几,月薪1万的心理价值自然被削弱了。

 

英国经济心理学家克里斯•博伊斯等学者提出了“收入等级”的概念来解释这一现象。博伊斯指出,大多数人判断自己薪资水平时,不会考虑薪资本身价值,他们的判断更多受到这个薪资的“收入等级”所影响。而所谓“收入等级”是一个非常具象、微观的概念:它指代每个人心中,自己的收入在个人社交圈中排在什么位置——但没有人会把宏观的社会参照值(譬如“99%的中国人月收入低于1万”)作为比较对象。

 

简单粗暴来说就是,在一个人心中,“月收入1万超过99%中国人”的认知所能带来的幸福感,大概远远不如“月收入5000超过5个亲朋好友”。

 

另外值得注意的是,大多数人更在意“比上”:与收入高于自己的人群的比较会对一个人的心理产生更大的影响。也就是说,“比下”所带来的心理安慰在“比上”所产生的的焦虑感面前,往往不值一提。

 

比如对于许多城市中产而言,他们大多数人早就月入过万,但依然无法停止对自身收入的焦虑。根据脉脉数据,即便是年薪30万以上的人群,其主要焦虑依然来自收入。

对此,财政部财政科学研究所原所长贾康认为:这种收入焦虑的根源,“还是负担多”。从高昂的房贷按揭,到鸡娃的教育投资,收入1万相较于大城市中产生活的预设花销而言,显得杯水车薪。

 

不可置否,人们关于“月薪1万”的悲欢并不相通,有人早就过万,害怕跌落,所以还在努力向上;有人收入5000,美食电影潮玩一样不落,生活得洒脱快乐;但无论如何,他们都在努力过着自己定义中的“好生活”。

(本文完)

在中国,真正达到月收入1万以上的有多少

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俄乌战争将改变俄罗斯的国运

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

每个国家都有国运,俄罗斯的国运取决于武德,历史上,凡是军事上获胜,俄罗斯都能迎来耀武扬威的“盛世”,一旦军事上失败,俄罗斯都将万劫不复。

战争的胜败还关乎统治者的存亡,克里米亚战争的失败让沙皇尼古拉一世自杀,俄罗斯退出欧洲中心。日俄战争和一战的失败,让罗曼诺夫王朝迅速覆灭,阿富汗战争的失败则间接促成了苏联的解体。

 

此前和财新记者路尘交流,她认为俄罗斯人总是在寻找政府的弱点,俄罗斯人支持政府不是源于爱戴而是慑于政府的武力,一旦政府虚弱,他们毫不介意反戈一击,另投明主。二月革命后,力主实行议会制的孟什维克曾在村社动员农民支持革命,但农民的回答却是“我们希望您做我们的沙皇。

俄罗斯人崇拜强权,沙皇越凶狠他们越崇拜(彼得大帝,叶卡捷琳娜,斯大林),沙皇越仁慈,他们越蔑视(尼古拉二世,戈尔巴乔夫),俄罗斯的统治者,必须要有武德。

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

普京之所以成功,就在于他的强大,普京搞不好经济,多年来俄罗斯一直依赖能源出口,经济上没有起色,GDP仅相当于中国江苏省,但军事上,俄罗斯连年用兵,每一次都能敲山震虎,耀武扬威,普京让很多“老人”回忆起了苏联时期的大国荣耀。

 

普京深知俄罗斯人的“大国心态”,俄罗斯人需要东西之间的对抗来界定自己的身份,对抗是强大的象征,只有弱者才幻想被他者接纳(欧洲),普京之所以频频光膀子秀肌肉,就是要体现自己的“强大”。

不仅俄罗斯人有这种强权心态,俄罗斯统治的广大游牧民也同样信奉强权,18世纪以来,俄罗斯以强大的兵力统治了东欧草原到中亚的广袤区域,无数的游牧民族在俄军的武力下臣服于沙皇,时至今日,俄罗斯仍然有23%的少数民族人口,如果算上俄罗斯势力范围内的亚美尼亚和中亚五国,比例还要更高。

 

可以说,如此广袤区域的秩序,都由俄罗斯的刀剑所维系。

 

俄乌战争的爆发,动摇了俄罗斯主导的秩序,曾经战无不胜的普京在乌克兰遭遇了重大挫折。俄军不仅没能拿下基辅和哈尔科夫,甚至在马里乌波尔陷入了鏖战。因为兵力不足,俄军甚至被迫撤走了基辅附近的部队,让乌克兰在局部进行了反攻。

 

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

(俄军从基辅撤离准备集中兵力于东线)

 

战争研究所综合各种情报,发现俄军士气低落,已经出现了开小差的情况,部分俄军的战损达到了40%,研究所预计即使俄军攻下了马里乌波尔,在短期内也无力发动大规模进攻,这将给乌军提供反攻的时间。欧美援助乌克兰的装甲车、无人机和远程大炮、反舰系统正源源不断地抵达乌克兰。

 

除了战损较高,俄罗斯还面临一个严峻的问题,就是兵员不足,这些年俄罗斯年轻人一直逃避兵役,普京被迫将义务兵的年限缩减为1年,并且许诺不会派义务兵离开国境。而俄族义务兵在俄乌战争中的拙劣表现也让普京对大规模动员讳莫如深。

 

缺乏兵源的普京愈发依赖俄罗斯境内的少数民族,普京已经招募了车臣人、叙利亚人甚至远东的通古斯人加入了战争。

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

(俄军有很多少数民族)

 

各种数字表明,少数民族已成为俄军重要的组成部分,俄罗斯社交媒体的帖子显示,约三分之一的阵亡俄军是少数民族,在某些战役中,这一数字甚至超过了50%,俄罗斯南部阿斯特拉罕地区68%是俄族,15%是哈萨克族,但该地在乌克兰的军队85%的死者是哈萨克族。普京本人也任用了大量少数民族军官,比如国防部长绍伊古和车臣军阀卡德罗夫。

 

武装少数民族对于依帝国来说是危险的,尤其是依靠强权统治的帝国,历史上,唐朝曾借回纥兵马平定内乱,西晋曾借胡人兵力平定八王之乱,罗马帝国曾武装蛮族来保卫国家,但最终这些蛮族喧宾夺主,反戈一击,如果普京在乌克兰遭遇失败,很难保证俄罗斯境内和周围的少数民族会安分守己。

 

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

俄乌战争将改变俄罗斯的国运

 

实际上就在俄罗斯与乌克兰鏖战之际,阿塞拜疆已经向俄罗斯挑衅,哈萨克斯坦也突然宣布进行民主化改革,俄罗斯依靠武力维系着广袤区域的安全,一旦这股武力丧失,东欧草原到中亚又会陷入群雄割据的状态。

 

考虑到俄罗斯内部的复杂形势,俄乌战争是普京输不起的战役,一旦普京输掉了战争,不仅自己的地位摇摇欲坠,俄罗斯的边疆也会陷入战乱,半个世界将因俄罗斯的缺席而失序。俄罗斯衰弱的后果,远比欧美想象得严重。

 

对普京来说,他必须让俄乌战争体面的结束,俄罗斯不能占领乌克兰,但也不能在谈判桌上输掉太多,普京深知,俄罗斯人从不容忍软弱与失败,他必须反败为胜。


普京如今的战略是正确的,撤出基辅的多余兵力,集中攻击乌东地区,最终造成俄罗斯控制乌东的事实,从而逼迫乌克兰谈判,能不能在接下来的三月内拿下乌东,将决定普京和俄罗斯的命运。

 

俄乌战争毫无疑问改变了世界格局,同时也清晰地告诉我们,和平崛起,重视经济,有多么的重要。


转自:https://mp.weixin.qq.com/s/quBR-4eKOyIbJy3Pu_xr-w

上海,还要打一场硬仗!

上海,还要打一场硬仗!
在疫情中,上海要保护的老人数量是香港的2倍以上。

单日确诊首次突破一万例,达1.3万例,上海形势极其严峻!

 

从3月25日到4月4日,上海公布的本土新增确诊病例累计达到7.3万多例,无症状感染者超过6万例。

要知道,新冠第一次大爆发的2020年,上海的确诊病例也不过300多例。

这次疫情防控,对上海来说,真是一场硬仗。

所以在新闻发布会上,上海相关领导也说“疫情形势十分复杂,防控任务极其艰巨”。

大家能想到的首先是,上海是个巨型城市,常住人口已经将近2500万,比北京多300万,比广州多将近700万,比深圳多将近800万。

人口超过一定的阈值,管理和服务的难度不是简单翻番,而是指数级增加。

但我今天要说的,还不是这个问题。

上海,还要打一场硬仗!

国内很多地方,我们都要注意防范未成年人感染。

但实际上,上海现在的疫情防控,面临一个更棘手的问题:

上海的老龄化程度高,老年人多。

先看数字。

根据去年4月发布的《上海市老年人口和老龄事业监测统计信息》,上海户籍老年人的数量已经达到533.49万,这已经超过了中国特大城市的最低人口规模标准(500万)。而截至2021年,山西省会太原的常住人口也不过530万。

上海老龄化程度更是高达36.1%!

什么概念?就是在上海,不到3个人里面,就有1个老人。

尤其是80岁以上的高龄老人,2020年就有82.53万。

像黄浦、静安、普陀、虹口4个区,老龄人口占比更是超过了40%。

当然,上海是有绝对人口吸引力的,就算加上1000万没有户口的人(有一个说法叫“外来常住人口”),上海的老龄化程度仍然高达23.4%。

同口径相比,隔壁江苏的老龄化程度是21.84%,浙江只有18.70%,深圳更是只有5.36%。

不得不感叹一句,上海有点“老”,深圳是真“年轻”。

上海,还要打一场硬仗!

上海人口的“金字塔”

这个问题为什么重要?

可能大家大致有个观念:老人是新冠疫情的易感人群,更是高危人群。

像先前美国媒体报道的,厚厚一叠报纸里刊登的讣告信息,里面绝大部分是老人。

但是,中国和西方的意识形态毕竟不同,比如,中国人自觉戴口罩,在西方,有人专门抗议政府戴口罩的要求。

我觉得和上海相比,有一定参考价值的,香港算一个,都是国际化大都市。

再来看看香港的数据。

 

下面这张图,我贴过,因为数据有更新,所以重新贴一下。

上海,还要打一场硬仗!

数据的时间范围是2021年12月31日至2022年3月30日00:00,也就是香港官方认定的,奥密克戎带来的“第五波疫情”所处的时间段。

短短3个月,香港因为疫情被夺走7493条生命,其中,60岁以上老人有7191人,80岁以上高龄老人有5322人。

算一下百分比:60岁以上老人的占比将近96%,80岁以上高龄老人占71%。

也就是说,病毒吞噬的主要是老人的生命。

我专门做了下面一张图,看起来就更清楚了。

上海,还要打一场硬仗!

香港“第五波疫情”中死亡人口的年龄分布

前面说了上海的老龄化程度是36.1%,而香港只有27.51%。

上海比香港的老龄化程度要更严重。

 

香港老年人口数量总共是203万,80岁以上的高龄人口数量是40.2万。

所以,在疫情中,上海要保护的老人数量,是香港的2倍以上。

香港的数据还显示,因新冠病毒感染死亡人口中,年龄中位数是86岁。

即便是老人接种了疫苗,仍然不可掉以轻心。

香港数据显示,接种两针或者三针疫苗的死亡率,80岁以上的老人是3.12%,70-79岁是0.36%,60-69岁是0.09%,50-59岁是0.03%,40-49岁是0.01%,低于39岁就是0。

接种一针的80岁以上老人,死亡率是5.98%,没接种疫苗的死亡率则高达16.11%。

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香港死亡病例的疫苗接种情况

也就是说,接种疫苗仍然是保护老人健康的重要手段,可即便是接种了疫苗,老人还是高危人群。

我没有找到上海新冠疫苗接种率的权威统计数据。

但去年12月时,就有个新闻说,上海3岁以上人群新冠疫苗全程接种率87.7%,18岁以上人群全程接种率达93%。

但老人的接种率还不高。

在同一个新闻里有个数字:上海60岁以上人群里,361万人接种新冠疫苗,353万人完成全程接种,40万人完成加强免疫。

也就是说,哪怕是按照最大的口径,打一针,在去年11月底时,上海老人的疫苗接种率可能也就62%。

如果按照严格的加强免疫标准,那比例更是只有7%左右。

也就是说,还有一两百万上海老人没有接种疫苗(截至2021年11月底的数据)。

上海,还要打一场硬仗!

上海弄堂里的老人

老龄化程度高、老人多给疫情防控带来的困难,在2020年其实就已经体现出来了。

当时,有人统计,在华东7个省市里,上海的死亡率是最高的,达到2.06%,相比之下,江苏是0、浙江是0.08%,平均也才0.44%。

上海,还要打一场硬仗!

2020年第一轮疫情的相关数据

上海的医疗资源极其丰富,三甲医院就有30多家,当时病例也不过300多例,救助肯定很及时,也有充裕的救助条件,但为什么这些人还是不幸去世了?

重要的一个解释可能就是,上海老人多。

我又找了下当时7个去世的患者信息,年龄分别是:88岁、79岁、25岁、75岁、81岁、63岁、83岁。

7个人里,6个是老人,5个超过70岁,3个超过80岁。

而那个25岁的患者,患有肥胖症,有报道说体重高达240斤。

这就有了印证。

其实,同样还有印证的是,根据《中国统计年鉴2021》医疗卫生机构住院服务里的“病死率”,上海高达1.4%,是全国最高,全国平均水平只有0.4%。

比上海医疗条件差的省份多了去了,除了可能存在外地病重到上海求医的人多的情况,那么,最有可能的解释,还是上海老人多、老龄化程度高。

 

上海,还要打一场硬仗!

放在全国范围看,上海的医疗资源可能也就稍逊于北京

目前,上海疫情已经在社区传播。

微博开辟了一个“上海求助超话”,浏览一下,里面的内容大部分也和老人相关。

前两天,一个不少人转发的视频里显示,在封控小区里,老人蹲在围栏下,拜托路人帮忙买鸡蛋。

这让人感到莫名酸楚。

上海,还要打一场硬仗!

 

尤其是,上海还有40多万文盲(相信,其中大部分是老人)。

疫情里,要保护好这批最脆弱的群体。

对于上海来说,是一场硬仗。

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历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

我们如今所面临的一切问题,其实在历史的长河里都可以找到相似的答案。

 

当然,如今的房地产问题也难逃其中。

 

当下的经济与楼市,我们能否从过去找到参照,答案是肯定的。

 

历史使人深邃,如果您有耐心看到最后,或许会发现

 

—— 世上真没有新鲜事儿。

 

 

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

 

2006年,为了遏制房地产过热等问题,京城九部委联合发布了年度重磅公告《国六条细则》

 

—— 自当年6月1日起,个人住房按揭贷款首付款比例不得低于30%。

 

2007年,继续打补丁,二手房贷新政问世

 

—— 二套及以上住房的,首付比例不得低于40%。

 

自此首付比例方面的钢印被彻底打上,需求端被狠砍一刀。

 

正因如此,当年骂娘声无数,一波接着一波。

 

明白人都知道,政策历来是经济的映射,所以人们也为”政策的周期性修改”起了一个高大上的名字

 

—— 调控。

 

相对于楼市的各种收紧式调控,市场最看重的其实只有两个

 

第一个是限购。

 

原因很简单,资格比钱更重要,你说你有钱是吧

 

—— 不好意思,有钱并不稀缺。

 

大家也不妨想想,哪里的原住民最有自豪感,京沪牌五菱宏光就敢在冀苏牌BBA面前横着走。

 

在京沪老太太眼里,无论你背名包,还是戴名表,再怎么打扮也是土炮。

 

越无形的东西,越是无价,不是用钱可以衡量的。

 

限购威力巨大,但可遇不可求,我们平时更应关注的则应是第二个

—— 限贷。

 

原因也很简单,对于一项具有金融属性的实物资产而言,金融直接拿捏它的七寸。

 

无论是首付比例下调,还是利率的下调,对刚改客群的号召力是绝对给力的。

 

毕竟,这关系着咱上缴的真金白银数量。

 

以上任一条都可以作为楼市的发令枪,尤其是限贷。

 

从2006年到2022年,期间你不知换了多少对象,各大部门领导也不知道换了多少届。

 

但房贷首付比例下调至20%却只有3次。

 

 

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

第一次是2008年金融危机爆发后。

 

受金融风暴影响,那年中国经济出现大幅回撤,民工返乡潮席卷各大城市。

 

当年受伤最狠的不是别的,而是房地产。

全国商品房销售额2.51万亿元,同比下降16.1%;

 

销售均价3800元/平,同比下降1.7%;

 

商品住宅年末广义库存面积10.8 亿平,同比增速高达23.6%,去化周期同比提升了6.5个月至18.1个月。

那年王石的年薪由去年的691万元大幅缩减至248.1万元,降幅达三分之二;

 

当然,那年还时任总裁的郁亮也只拿年薪的三分之一。

 

那年也正是由万科吹响降价甩卖的号角。

 

北京各个楼盘也纷纷跟风降价,如星河皓月推出的10套特价房,价格下调幅度将近50%,合生的国际花园和帝景博悦的特价房优惠幅度分别达到33%和25%。

 

不过开发商们还是以限量特惠、尾房直降、送精装家具家电等各种方式遮遮掩掩,之后则愈演愈烈,折扣也一路走低,9.9折、9.8折、9.5折、9折……

 

瞧,历史真的没有新鲜事,只有缺乏记忆的人。

 

然而市场并没有买账,那年的降价来得如此突然,让购房者掏出来的钱包又塞了回去,所有人对房市的稳定预期已经不复存在,许多去年年底前买房的人是最大受害者。

 

由于当时的买价已经高出现在的卖价许多,一些人不得不选择断供以减少损失,但断供带来银行信誉受损等负面影响巨大。

 

更多的人开始在徘徊中等待,等待中选择了观望。

 

尽管当年央行10月已出了新政,将30%的首付比例调到了20%,将贷款利率下限一口气打到基准利率的7成。

 

注意,这是第一次下调首付比例,第一次大幅下调利率。

 

后来的事我们都知道了,无数70、80后家庭的财富命运被改写。

 

 

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

调控如钟摆,在边缘部分摆动后,终会回归中间位置。

 

2010年4月,《国10条细则》出台

 

—— 首、二套首付比例分别回升至30%、50%。

而彼时的房地产市场,已青出于08年而远胜于08年,恍如大梦一场。

 

世间没有后悔药,前些年一起走出校园的不少80后发现,这两年产生的财富差距要用一生去追赶。

 

世上本没有新鲜事,可遇到不同的事人们就不这么想了

2014年9月30日,贷款利率再次来到7成;

 

2015年9月30日,首套贷款比例最低来到25%;

 

2016年2月,在最低25%的首付比例基础上,各地向下浮动5个百分点;同时首套未结清的情况下,二套门槛也40%降到30%。

 

错过上轮的人们再次恍惚,有种梦回2008年的感觉,首付比例与利率的下调被完全复刻。

 

但是,这次有点不一样。

 

2014年,”大众创业,万众创新”横空出世,至于原因都懂吧?

 

2015年,相信股民朋友忘不掉吧,同时外汇储备持续暴跌,在2015年8月,一个月少了939亿美元。

 

正是那年里,香港李超人持续撤资,最终跑路英国。

 

网络上遍地BK论,人心惶惶,”保xx还是保xx”成为财经圈持续火热的话题。

 

而房地产市场,再次成为被抛弃的孩子。

2014年全国商 品房销售额 7.63 万亿元,同比下滑 6.3%;销售均价 6324 元/平,同比增长 1.4%,增速明显下滑;

 

商品住宅广义库存增至历史最高点:28.1亿平,去化周期高达 26.9个月。

高库存,高去化周期,量价齐跌,万念俱灰。

 

这样的背景下,开启了第二次下调首付比例,同样大幅下调利率。

 

后来的事我们都知道了,无数80、90后家庭的财富命运被改写。

 

 

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

而2022年,是历史上第三次调节首付比例与利率。

 

行业背景几乎再次被完美复刻,

居民购房意愿一直在降低;

 

房价持续下行;

 

库存上行速度加快。

2020年8月的政策收紧,可以称得上是2016年以来的最强力加码。

 

这为2021年的暴雷潮埋下伏笔,在扭转预期方面取得不可小觑的效果,而这也使得

 

—— 行业背景与经济背景在熟悉的窘境再次会师。

 

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

去年全国商品房销售金额和销售均价增速分别为从2020年的 8.7%、5.9% 降至 4.8%、2.8%,去化周期提升至 20.1个月。

 

另一方面,去年三四季度 GDP增速下降至 4.9%和 4.0%,而今年Q1恐怕再次刷新我们的认知。

本轮楼市宽松,是从去年4季度”满足购房者合理购房需求”开始的。

站在长周期上,你会发现调控的时间点并不是偶然。

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

昨天相关部门一篇关于 《you can you up,no can you down》的文章突然被下架,但却说了不少真话。

把房地产市场稳定发展搞好,把经济搞上去,一切就好办,所有房地产新发展模式转型的配套措施和工作都要服从这个大局。

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

历史轮回,第三轮楼市周期即将开启

政策不过是经济问题的映射,而我们当下面临的问题,历史两轮周期已经给过两次答案。

今人不见古时月,今月曾经照古人。

 

更巧合的是仍有人觉得这次不一样,或许他们还年轻,真不知道

 

—— 世上没有新鲜事!

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/BlwTizBSR80phh_9bSQEcQ

多强的封控政策,才能防住奥密克戎?

2022虎年春节过后,中国开始应对奥密克戎变异的挑战。从1月的安阳、天津津南疫情,到2月的深圳、东莞、防城港、呼和浩特疫情,再到3月的上海、吉林、山东以及全国各地渐渐展开的疫情,我们不难发现,奥密克戎变异导致的疫情,与之前的疫情有着很大不同。以前行之有效的防控方式,似乎失效了。
 
2021年和之前的每一次疫情中,我们的应对手段其实归根结底就是三条——发现与监测;流调与溯源;管控与重点人群核酸。当发现和监测落后于病例传播,流调与溯源手段也无法穷尽病例时,立刻停止整个城市或者城市部分高风险区域的运作,开展全员核酸,就成了最后一道,也是最行之有效的一道防线。
 
 

「封城」对疫情控制的作用

在奥密克戎变异之前,「封城」对疫情的控制能够起到什么样的效果?使用国家卫健委公布的每天各城市的本土病例数量和本土无症状感染者数量,以及每个城市从2020年至今每天的人流量数据,我们可以完成一个简单的计算。
 
下图是我们使用的各城市疫情数据来源。
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 1:每日新增本土病例
 
我们的人流量是通过当地商圈的人流量监测和到店消费分天数据综合计算得到的。下图列出了西安市从20202月至今的每日人流量指数。可以看到,西安曾经有过四个因疫情造成的凹陷,前三次分别是20211月的石家庄疫情,20218月南京疫情,202110月兰州疫情导致的输入病例。这几次疫情都没有出现大规模的本土感染,但西安都做了一些预防性的防疫工作,例如为了应对南京疫情可能造成的输入,在20217月30日关闭了华清池和兵马俑。但西安的最大考验出现在图中的第四个凹陷,也就是202112月的西安本地疫情中。
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 2:西安市人流量
我们将西安的人流量数据聚焦于2021121日到20221月31日。西安本轮疫情的第一例本土病例出现在129日,但西安并没有立刻做出反馈,而是在1216日左右开始进行较大规模的防控。而最后西安的疫情也较为严重,一直到1月底时,西安市人流量也只恢复到疫情前的70%。
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 3:西安疫情期间人流量
 
在和西安疫情几乎相同的时刻,125日在宁波市出现了3例阳性病例。宁波的反应非常快,126日便暂停了疫情出现地点镇海区的所有文旅体活动,镇海区停课停学
 
下图列出了宁波市的人流量指数变化情况。从图中可以看到,宁波通过快速的反馈和封控控制了疫情,当地人流量在10天后即达到谷底,随后回升。宁波市此次疫情最后仅有76个病例,用时一个月不到,当地人流量就达到了疫情前的水平。
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 4:宁波市疫情期间人流量
 
从这样两个例子的比较看,「及时封城」,确实是对「控制疫情」有比较好的作用。
 
我们可以试着从统计上证明这一点。
 
首先,用T表示用天计算的时间。如果一座城市从T-5T-1这五天内均没有出现病例,而在T时刻出现了本土病例,那么我们将疫情的「爆发」定义在T时间点。在这种定义下,一些城市会出现多段疫情,我们将每一段疫情的爆发起始点均算作一个数据点。
 
其次,将「封控强度」定义为一个城市的人流量的变化。T+4T+5T+6时刻的当地人流量平均值,除以T-1时刻的当地人流量,定义为一个地区「封控强度」。T+4T+5T+6时刻的人流量相比疫情前下降得越多,说明该地区的封控越快,越严格。对西安12月9日的疫情来说,这个数字接近1,也就是没有在五天内采取任何封城措施;对宁波12月5日的疫情来说,这个数字大约是0.87,即人流量因封控下降了13%。
 
再次,将「控制疫情」定义为一个城市T+14T+15T+16三天的新增病例与T+4T+5T+6三天的新增病例的比值这里的病例包括了确诊病例和无症状感染者。如果疫情爆发半个月后的当日新增病例比起疫情爆发第四到六时的新增病例要少,说明疫情得到了控制。这个数字越低,说明疫情控制得越好。
 
最后,将「封控强度」和「控制疫情」取对数
 
在非奥密克戎变异疫情,和奥密克戎变异疫情下,分别用「封城」去解释「控制疫情」。两者相关性越高,越能够说明及时、快速的「封城」可以快速控制疫情。
 
 

非奥密克戎变异疫情

多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 5:Omicron之前的疫情
 
上图列出了在奥密克戎变异前的历次疫情中疫情后人流量(横坐标)病例增长速度(纵坐标)的关系。可以看到,两者之间存在着显著的相关性,其中越靠右的点,代表其封控强度更轻,靠左边的点则有更加严格且快速的封城行动。靠上的点表示疫情衰减越慢(0以下)或者增长越快(0以上)。
 
两者的拟合显示,当封控强度(即人流量减少程度)增加1%时,病例增长速度会减少2.55%,在1%的水平上显著。
 
在上图中,西安是最靠右上角的点,代表在这次疫情中,西安确实在封城上反应更慢,且半个月后的病例增速增长越快。石家庄则是最靠左下的点之一,其疫情后人流量的对数值为-0.75,即疫情前的47%,而病例增长速度的对数值等于-2,代表其半个月后的新增病例是疫情爆发后5天新增病例的13.5%。
 
在上图中,75%的疫情出现在红线下方,代表四分之三的城市15天之后的新增病例已经比5天时的新增病例要更少。如果这个城市对疫情进行了一定防控,即疫情之后人流量变化低于0,则该城市在半个月后继续出现病例增长的概率就只有10%
 
 

奥密克戎变异疫情

 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 6:Omicron变异疫情
上图列出了奥密克戎变异疫情下的历次疫情中疫情后人流量(横坐标)和病例增长速度(纵坐标)的关系。两者之间仍然存在显著的正相关
 
当封城的程度(即人流量减少程度)增加1%时,病例增长速度会减少2.78%,在1%的水平上显著。
 
不难注意到,在这张图中,最右边出现了深圳。读者也许会问,深圳的疫情明明已经控制住了,为什么会出现在疫情半个月后病例上升的区间呢?其实只要仔细阅读深圳的病例就知道,深圳的首个本土病例,并不是3月出现的,而是2月12日出现的。从2月16日到2月18日时,深圳分别有8、3、3个本土病例。半个月后,2月26日到2月28日的深圳本土病例猛增至303628个本土病例,病例不仅没有衰减,反而大幅度上升了。深圳采取比较严格的封城措施,已经是三月初的时候。从2月中旬到3月初,深圳的人流量下降并不明显,幸运的是,深圳在这个阶段也没有出现病例的大规模传播,给3月初才开始进行的大规模封控提供了条件。
 
在奥密克戎变异疫情下,有一半以上的城市出现在了红线上方,即疫情爆发半个月后病例还在继续增长。
 
在奥密克戎变异疫情中,如果一个城市对疫情进行了一定防控,即疫情之后人流量变化低于0,则该城市在半个月后继续出现病例增长的概率仍然高达51%
 
 

防控的效果出现了什么变化?

 
非奥密克戎疫情,封城程度每提升1%可以降低2.55%的病例增长速度;在奥密克戎变异疫情下,封城程度每提升1%可以降低2.78%的病例增长速度。从这个对比看,封城依然是有效的,而且在奥密克戎变异下效果更好。
 
那么为什么在奥密克戎前的疫情只要做了一些防控,就可以将疫情扩散的概率控制在10%,而在奥密克戎变异下,同样程度的防控,疫情扩散概率却增长到了51%呢?
 
我们将前两张图合并在一起,就能看出问题所在——两者的截距有极大差异。:
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 7:所有疫情的防控效果
 
非奥密克戎疫情下,我们用国内各城市疫情拟合出的直线表达式是:
  
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
 
而在奥密克戎变异疫情下,该表达式变成了:
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
 
两者的斜率类似,但两者的截距,一个是-0.502,一个是1.259,也就是说,在同样的防控力度下,奥密克戎变异疫情的病例增长对数,将比非奥密克戎变异疫情的病例增长对数高出1.761。
 
将自然对数作为底数计算,这意味着在同样的初始爆发条件和同样的防控力度下,密克戎变异疫情在半个月后的每日新增病例,将比非奥密克戎疫情在半个月后的每日新增病例高出5.82
 
换一种表述,如果要让疫情得到控制,那么奥密克戎变异疫情后的人流量对数,需要比非奥密克戎疫情后的人流量对数,低0.648。将自然对数作为底数计算,这意味着要将半个月后的疫情控制在同样的程度下,奥密克戎变异需要比非奥密克戎变异,压低额外的52%的人流量。
 
2021年时将人流量减少到80%可以控制的疫情,现在需要将人流量减少到38.2%(即80%×(1-52%=38.2%)才能达到同样的效果。
 
 

举个例子:长春

 

我们在之前的一篇文章《哪些城市从疫情中复活更快?》中曾经提到,长春是一个能够从疫情中快速恢复的好例子。
 
20211月15日到20212月16日,长春爆发了一次105个病例的中等规模疫情。第一个病例于2021年1月16日报告,长春市立刻定位至疫情原发地公主岭市,1月18日开展第一轮长春下辖的公主岭市的全员核酸,要求「所有居民居家隔离,严禁出户,生活必需品由村屯、社区、小区值守人员代买」,并且对相关区域封城封区。第一轮核酸完毕后,长春将包围圈缩小至范家屯镇,在范家屯镇连续进行了4轮全员核酸。此时长春疫情已经得到了有效控制。再过一周,长春在1月30在公主岭市进行了第二轮全员核酸。接下来的所有新增病例都在隔离管控中发现。
 
可以看到,在这轮疫情中,长春市用雷霆手段,精准对个别区域进行全员核酸,实施严格封控,疫情一周就得到控制,两周就实现了社会面清零,后续经济也就快速恢复了。从线上、线下人流量数据中可以看到,长春的线上消费用了29天恢复到疫情前水平,线下人流量只用了35天就恢复到了疫情前水平。
 
从下图的病例和人流量指数可以看到,长春整体的人流量下降并不明显,防控措施在1月26日左右达到顶峰时,当地的人流量也只是下降到了疫情前的76%,却也成功控制住了疫情。
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 8:长春非奥密克戎变异疫情病例与人流量指数
 
那么,在这一轮奥密克戎变异疫情中,长春又呈现了怎样的变化呢?
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
图表 9:长春奥密克戎变异疫情病例与人流量指数
 
从图中可以看到,本次长春疫情,3月4号出现第一例病例,3月5日长春的人流量就开始下降,一直下降到3月16日,长春的人流量已经降低到疫情前的4%,无论从速度、下降幅度还是持续时间上,长春本轮疫情的封控强度都已经远远超过了20211月时的疫情。但从结果看,每日病例仍然在继续上升。4月2日,长春新增确诊病例和无症状感染者合计3823人,再次创下奥密克戎变异疫情以来的当地最高峰。
 
 

写在最后

 
从武汉疫情之后,中国一共出现了124次非奥密克戎疫情以及215次奥密克戎疫情,匹配人口流量数据后,我们可以获得其中55次非奥密克戎疫情70次奥密克戎疫情的防控程度和疫情扩散率,从中可以得出两点结论:
 
一, 在相同防控程度下,奥密克戎变异疫情的扩散速度要比非奥密克戎疫情快5.82倍。
 
二, 要控制住疫情的扩散,奥密克戎变异袭击的城市需要在原有封控强度上再额外减少52%的人流量,才能取得非奥密克戎疫情下相同水平的防控成果。
 
奥密克戎变异的高传播性使得以往行之有效的防控手段失去了作用。那么,我们应该做到什么程度,才能够防控奥密克戎变异呢?
 
如果只是去看个别数据,可能会让我们得到偏颇的结论。
 
要是只看深圳,你可能会成为一个乐观主义者,认为即使疫情已经发展了半个月,仍有机会用「长痛不如短痛」的封控来解决疫情。
 
要是盯着长春,你又会成为一个悲观主义者,认为只要疫情一旦扩散,就再也无法通过封控的手段来解决,一个月的封城也无法阻止病例的继续上升。
 
这也是为什么我们需要去看更多的数据点。从我们的数据观察,有62个地区在奥密克戎变异疫情出现后采取了一定的防控手段。
 
这些防控手段如果用在奥密克戎变异之前的疫情中,可以有92%的可能控制住疫情,即使病例继续上升,也极少出现爆发性增长的状况。
 
但在密克戎疫情中,同样程度的防控措施,控制住疫情的概率只剩下51%。在那些没有控制住疫情的地区,更是有一部分出现了病例的爆发式的指数增长和传播。
 
因此,若要用较大把握防控奥密克戎变异疫情,我们不得不采取更加严格的措施,目前能看到的唯一方法,就是在第一例病例出现后,立刻采取全城封控。例如图7的天津津南、河南安阳、山东威海,都是通过异常严格的手段,短期内大幅度降低人流量,才换来了新增病例的下降。
 
如今,越来越多的城市也意识到了这一点。4月2日,海南三亚报告了1例确诊病例和4例无症状感染者,这是三亚市一个月以来第一次出现确诊病例。同日,4月2日晚上17:00,三亚便暂停了整个城市的客运、公交、出租车、游船运营。
 
多强的封控政策,才能防住奥密克戎?
 
这,也许才是我们防控奥密克戎变异疫情时,唯一能够保证成功的手段。

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