房地產

4張圖告訴你...十年後,台灣房價少1/3,是很合理的事

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從人口結構出發

92年,台灣面臨SARS疾病的襲擊,全球死亡人數779人,台灣死亡人數也高達47人,當時嚴重到連和平醫院的醫師都限制出院以控制疫情。隨著SARS疫情遠走,台灣不動產走入10年的多頭,在一路走來,房價不斷攀高的過程中,有專家看多也有看空。

從下表中,可以看到台灣地區房價指數在2003年開始快速攀高,雖然在2008年至2009年金融海嘯期間略有走緩,但隨著世界各國印鈔票救市,經濟呈現一副榮景,股市房市不斷快速創新高,2014年來到近期高點的287。

 

眼看著104年略有下跌,許多人不禁問:未來房地產走勢是漲還是跌呢?

不動產的專家很多,引用數據資料也不少,一般常見喜歡採用住宅開工、貸款餘額、土建融資、建照核發數、使用執照核發數、房價租金比…等數據來評斷不動產市場的表現。但這比較像是落後指標,如同一個人身體健康,不能只看外在的體重、身高、心跳、血壓,還要看其基因遺傳、生活習慣、家庭環境之類的核心因素,才能看到當事人未來的趨勢。否則只是看一些表象數據,很容易會做出錯誤的判斷。

房地產的核心因素,個人認為要從「人口結構」的供需為切入點。

房屋長線會一直上漲嗎?

從光復初期迄今,整體經濟情勢發展不錯,出口導向等正確經濟政策,使得台灣經濟快速起飛,生活穩定之際,人口也快速增長。52年推動「兩個孩子恰恰好,1個不嫌少」,但人口還是持續成長,一直到65至71年間,人口才來到了高峰而逐漸反轉向下。近年來,隨著國際局勢波動,各國紛紛採取「量化寬鬆」救經濟的策略,導致全球資金氾濫情況,當資金氾濫,資產價格就會上升,也成為不動產價格上揚的因素之一。

回頭來看歷年不動產價格,幾乎是看回不回,不動產價格一直上升的結果,使得人們認為投資不動產是正確的選擇,有土斯有財的概念深植人心,不動產價格不可能下跌。只是,任何的買賣還是要回歸到供需狀況,當然包括不動產價格。《經濟大懸崖》作者哈利‧鄧特二世提到其團隊研究出27至41歲是初次購屋年齡(註1),主要是考量平均結婚年齡,接著生小孩,然後就會想要購買房屋。

(註1)哈利‧鄧特二世,2014-2019經濟大懸崖,第100頁。依據內政部統計處資料顯示,我國生母平均年齡大約31歲,所以購屋年齡將逐漸延後,可將此數據進行調整為31-45。

如下圖,以單齡人口資料初步計算出台灣90年至104年各年度27至41歲區間的人口總數,發現在99年來到576萬人的高峰,然後逐年下滑,代表著房地產購買需求人口的降低。臺灣有嚴重的少子化問題,這一批少子化世代的小孩子,正逐漸長大中,未來也會成為27至41歲這一個區間的人口。

 

企業基本面與股價的關係如同人與狗的關係。人是代表企業基本面,狗則代表股價,狗兒喜歡跑來跑去,如同股價一樣,漲漲跌跌,但狗兒總是會回到狗主人身邊,正如同股價總是會回歸基本面。房價也是一樣,供需還是最基本的論述,無論是因為稅制的改變、貨幣政策、利率調整、經濟情勢等因素,導致房價有所波動,最後還是要回歸供需基本面。

換言之,當需求已經轉趨下滑,房價趨勢轉而向下是早晚的問題。如上表,將本圖與前面房價指數相疊之後如下,在27至41歲區間人數的高峰,也就是在99年,之後雖然房價仍舊上揚,但就好像是人與狗的關係,在103年回到頂峰,開始下跌而要回歸人口需求的基本面。

 

從單齡人口的數據來觀察,65至71年間,人口來到了高峰,幾乎都超過40萬人以上;翻過了此一高峰,即開始往30萬人口下滑,一直到87年正式跌破了30萬,由於87年度是傳統生肖的虎年,生的小孩子特別少,單齡人口剩下26.7萬人;接著來到了兔年與龍年,稍稍回升了一下,自此一路崩落,一直到了97年,正式跌破了20萬人(參考內政部統計月報)。

65年至71年間人口高峰所出生者,現在大約是40歲至34歲之間,也正是本文所提到27歲至41歲初次購屋的年齡,隨著原本在此一區間逐漸老化,換上一批新的年輕人,只是這一批新的年輕人一年比一年愈來愈少。

如前所述,99年,27至41歲人口為576萬人的高峰轉折後,依據單齡人口推估,預估112年跌破500萬人,124年跌破400萬人(註2)。因此,如果沒有其他購屋者來補足此一人口降低所導致的需求缺口,十年後,房價少三分之一甚至於更低,也應該是合理期待。

(註2)本圖之數據是由單齡人口直接推估計算,並沒有考慮死亡、歸化等因素所造成之變動。

 

代結論:遍地便宜的合理房價

筆者從人口結構的供需觀點切入,初步認為未來不動產基本面前景看淡,對現在想要購屋的朋友,如果想要選購縣市人口無法增加或停滯無法上揚的區域,建議先以租屋為主,10年之後應會看到讓購屋者滿意的合理房價;此外,隨著經濟成長動能的下滑,10年後也應該同時會有令人驚艷,感受到銀行誠意的超低貸款利率。

本文獲大數聚授權轉載,原文:不動產只漲不跌嗎?從人口結構看房價趨勢!


作者簡介_台科大數據研究中心

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