股市中有两种恐惧情绪：一是恐惧暴跌，二是恐惧踏空。 房市亦然，尤其是中国房市。
1.分析模型：∑（要素估值权重百分比）*
2.要素估值：排名第一得100分，其他地级市估值按照与第一名数值占比估值。
3.权重百分比：
城市规模（30%）、人口流入（10%）、人均可支配收入（10%）、商品房住房供应与销售（20%）、小学生规模（10%）、上市公司数量（5%）、财政收入（10%）、第三产业占比（5%）。
Note：因很多地级市2017年度统计数据还未公布，所以笔者多以2016年及之前数据做依托，待17年所有数据公布之后定再更新此报告。
首先说说江苏省在全国的基本情况（截止2016年底）。人口7998.6万人，全国第五；城镇化率67.7%，全国第五；地区生产总值76086.17亿元，全国第二；人均地区生产总值95257元，全国第四，仅此于天津、北京、上海。
一. 常见已知要素
这四个要素是我们讨论房地产时最常见的，千万不要忽视，因为这四大要素代表着城市的发展水平，人口吸附能力，收入水平和住房供应。
1. 城市规模
一个城市的规模大小，直接反映了城市资源聚集能力和城市管理水平。大城市房价高，小城市房价低是有原因的，城市规模加上城市发展的网络效应让大城市的发展潜力和稳定性远远好于小城市。
地区生产总值（50%）
要想富先修路，想更富要卖地。一个地区只有经济好了，才有原始动力和基础发展房地产。
苏州冠绝全省，宿迁得加油，洋河加油，刘强东加油。
人口（50%）
经济的竞争归根结底是人才的竞争，房价的高低归根结底是人口的多寡。
苏州，到底是因为经济带动人口增加，还是人口增加带动经济？镇江地理上夹在南京与常州之间，分外尴尬。
城市规模估值=（GDP要素估值50%+人口要素估值50%）30%*
2. 人口流入（10%）
外来人口流入非常重要，一个城市外来人口多，房价自然就高，北上广深就不用说了，一些三线城市的外来人口也不少。深圳原来是个小渔村，几十年来千万人涌入这个城市也让深圳的房价火箭起飞。
徐州自古就是四战之地，如今又是南北交通之咽喉，人口流入优势极大；南通靠海，交通不便，又加之紧靠上海，人口岌岌可危。
人口流入估值=新增户籍人口要素估值10%*
3. 人均可支配收入（10%）
居民手里有票子，才会去买房子，可支配收入可以说是人们买房子的底气。
有钱才能任性，任性才有底气买房嘛。
人均可支配收入估值=人均可支配收入要素估值10%*
4. 商品房住房供应与销售（20%）
各市从2013到2016年，竣工商品房住房面积都小于销售面积。
此要素说明三点：第一，供不应求；第二，各市都在积极去库存；第三，销售&竣工比越大，房市越有冲劲。
来看销售&竣工比，淮安一骑绝尘遥遥领先，连云港也不俗，无锡已经快趋近于1。
这里放出江苏各市城镇化率的对比图和国外主要国家城镇化率对比图，与上图一起比较着看，很值得玩味。
来，再看主要国家城市化率。
中国2016年的城市化率只有57%，中国如果迈入发达国家，一定会有更多农村人口卷入城市。就算中国城市化率再涨20%，还有2.6亿人要往城市迁徙。不一定非要都去北上广深，但总趋势一定是以胡焕庸线（中国地理分界线，大致是从黑龙江黑河到云南腾冲这么一条从东北到西南的45°斜线。线的东南侧，人口稠密，降水充沛；西北侧，则是地广人稀，经济活动也不活跃。 从1935年胡焕庸提出这个地理划分以来，线两侧的人口比例几乎不变的，东南半壁土地面积占36%，居住着96%的人口。西北半壁土地面积占64%，居住着4%的人口。东南侧的人口密度，是西北侧的42倍。）为界。
好了，拉回江苏来。
商品房住房供应与销售估值=销售竣工比要素估值20%*
二. 关键因素
5. 小学生规模（10%）
这条要素其实应该以学龄前儿童数量为分析对象，但笔者搜遍网络也没有获得官方发布的学龄前儿童数据，所以这里就退而求其次，用小学生规模来做衡量。
一个城市学龄儿童的基数和增速在很大程度上左右着房价，尤其是学区房。比如深圳，过去几十年深圳的学龄人口增速都超过了300%，是全国最快，而且比第二名厦门多2倍，比第三名北京多三倍。如果你已经结婚或者快要结婚，在准备买房子的时候总要把未来孩子上学的情况考虑进去，这样买房突然就成了刚需（中国人的传统思维惯性不会那么容易消解）。
小学生规模估值=（在校学生规模估值50%+招生规模估值50%）10%*
6. 上市公司数量（5%）
首先说明为什么要选这个要素。首先，中国公司上市都是审批制而非注册制，一个中国公司想要在国内上市非常困难，不仅要过五关斩六将，战线拉得很长，一般都需要好几年的时间。其次，一个地区上市公司数量是经济活力非常重要的指标，你看下图的苏州，共有103家上市企业，可谓力能扛鼎。有些城市可能GDP并不差，但上市公司极少，比如淮安，这并不说明淮安经济不行，只是反映经济活力（经济政策、政商环境、创新创业等等）不够。
所以，选上市公司数量这一要素是很能反映问题的。
上市公司数量估值=上市公司数量要素估值5%*
7. 财政收入（10%）
这一要素也很重要。
笔者刚开始准备这篇报告时，脑子里总会怀疑这些官方数据，第一中国数据造假不是一次两次了，第二很多数据统计的方式方法不科学。但是，在没有更好选择的情况下，笔者更愿意相信数据而非个人感觉。在这么多统计数据中，地方财政收支的数据是很靠谱的，因为分税制一直管着地方政府呢。
目前中国只有7个省市的财政状况是良好的，分别是上海、北京、深圳、浙江、江苏和福建，其他省市财政都是赤字，入不敷出。财政赤字会激发地方政府大量卖地补贴财政，对房价会形成极大压力。
财政收入规模估值=财政收入规模要素估值10%*
8. 第三产业占比（5%）
相比第一第二产业，以第三产业为主导的城市发展潜力大，并且在实体经济下行的时候，能够有效对抗经济周期，比以工业为主导的城市要稳定，所以房价有上升的潜力且稳定。
服务业占比估值=服务业占比要素估值5%*
三. 江苏各地级市房地产要素评估总值
最后，计算出最后得分，前三名依次是苏州、南京和徐州，在地理上正好位于江苏的北、西南和东南，成掎角之势。淮安、连云港作为苏北城市，城市化率刚到全国均线，潜力巨大。而苏南的镇江潜力明显不足。
多说无益，各位看官自己分析斟酌，得出自己的判断。
四. 当我们在谈论买房时我们在谈论什么
1.中国房地产20年爆发性增长三大动力：房改、城市化、长期货币宽松，现在还剩哪个？
2.中国960万平方公里，不缺土地，缺的是资源。资源与位置捆绑，位置与房价共振。
3.选房子三选择，分别是位置、位置、位置。
4.买房三大价值：居住价值（不必付房租）、投资价值（对冲通胀）和金融价值（用杠杆撬动地球）。
5.每个人都不一样，决定房价的不是基本面，而是边际买家（杠杆与房价）。
6.“房价贵”和“有泡沫”是完全不同的概念，有泡沫一定贵，但反过来，贵不一定有泡沫。
7.房价的上涨与国人对资产贬值的恐惧成正相关。
8.中国房市是否有泡沫，死死盯住这个要素：房贷总量/居民可支配收入。(笔者正在搜集数据，转发数超过100就上线)
最后的最后，彼得林奇说：
对于年轻人来说，买房可能是一辈子最好的投资。
