为什么家庭结构和数量会对房地产需求造成影响呢？基本的逻辑是：同样的人口总量，如果家庭结构发生变化，那么家庭数量变化，对应的住房需求会有很大不同。对住房需求的基本单位并非人口总量，而是家庭数量，一个家庭至少应该有一套住房才能满足基本需求。

一、同时关注家庭结构和住房价格的逻辑

近些年，房地产价格的巨大涨幅引起了人们的强烈关注。由于高房价不能买房的部分居民在网络等公开媒体发出强烈呼声，政府由于担忧类似美国的次贷危机在中国出现而频发政策调控房价。从历史数据看，政府的每次调控措施都能在一定程度上控制房价短期涨幅。但人们也注意到，从长期看，房价的大幅增长似乎没有避免。这不得不让人思考巨大需求背后的推动力。

从另一个视角看，中国的家庭结构和数量正在发生巨大变化。很多人认为家庭结构变化是一个缓慢的过程，但事实并非如此。中国在经济转型中的城市化、人口老龄化、家庭小型化使得家庭结构和数量变动非常迅猛。

这两个视角目前还缺乏结合分析，而二者结合分析实际上相当直观。目前国内学者研究时，对房地产需求的分析过度关注城市化及人口总量增长、货币政策、土地制度、税收制度、中国投资渠道缺乏和人口的社会特性（如中国人爱储蓄的天性，住房投资可以认为是一种储蓄）上，较少从家庭结构、家庭户数对住房需求进行分析。国内学者对人口预测主要用于人口本身问题研究，或者就人口预测分析老龄化、人口抚养比等人口因素等对消费、经济增长的影响。虽然人口预测已经能够细致到家庭数量及结构（即使不是很精确），但缺乏家庭数量与房地产需求联系的研究。

为什么家庭结构和数量会对房地产需求造成影响呢？基本的逻辑是：同样的人口总量，如果家庭结构发生变化，那么家庭数量变化，对应的住房需求会有很大不同。对住房需求的基本单位并非人口总量，而是家庭数量，一个家庭至少应该有一套住房才能满足基本需求。而且，家庭结构不同，对住房结构的需求也不同。

在土地供给非常充分、建房自由度很大的情况下，家庭数量增加或者人口增加都不是问题。在土地有限的情况下，家庭数量和住房数量不匹配就会造成很大的影响，体现在房价涨幅上。尤其是，由于房地产有一定的建设周期、建成后要改变结构需要很大的成本。因此在中国，分析家庭数量和住房数量变化对分析房价变动、指导住房建设政策有很大意义。

二、中国人口特征

近年，中国人口表现出如下特点，使得家庭结构和数量在发生持续性变化：

首先是出生率、死亡率都在下降，二者相减使得人口自然增长率近年在下降。但是，我国人口自然增长率的高点出现在1987年，此后才不断下降。1987年出生人群目前正在逐步进入生育期，这意味着我国人口总量还将不断增加若干年，并且对住房的需求会增加。

第二个特点是人口预期寿命显著提高。1990年，男性和女性期望寿命分别为66.84岁和70.74岁，人口平均期望寿命68.55岁。2000年男女期望寿命分别为69.63岁和73.33岁，平均期望寿命71.40岁。近年部分城市如上海、杭州统计人均期望寿命已经超过80岁。人均寿命的增长使得家庭户数减少速度放慢。同时，男女寿命差距使得丧偶人数增加，即使相同的总死亡率，家庭户数减少有限。

第三个特点是中国近年结婚率和离婚率都在上升。结婚率和离婚率分别指千人中结婚和离婚的对数。近年比较明显的现象是离婚率增加，结婚率也略微增加。离婚率增加说明家庭规模缩小、家庭数量增加。结婚率上升反映了上文所说的1987年及之前人口出生率剧增那段期间人口进入结婚期。但需要说明的是，结婚率上升并不能减少家庭户数，只会增加家庭户数，因为结婚前子女往往随父母同住，而结婚会产生新的家庭。因此，离婚率和结婚率上升都会增加家庭户数从而增加住房套数的需求。

还有众所周知的特点是人口大量从农村迁入城镇。中国处于城市化高峰期，农村到城镇的流动人口累计达到2亿以上，每年增加的城镇常住居民占总人口1.4%以上。2000年及以后，平均每年增加城镇人口达1800多万，以上一年城镇人口数为基数，平均每年城镇人口增加3.58%。如此巨大的城镇人口增加必然带动住房需求的上升。

五次普查数据显示平均家庭人口规模在改革开放后不断下降：1982年每户家庭人数4.41人，2000年为3.44人，2010年人口普查最新公告显示，平均每户家庭人口规模进一步下降为3.10人。可见，家庭小型化趋势非常明显。

以上的几个人口学特点决定了中国的家庭数量特别是城镇家庭数量在不断增加。根据中国统计年鉴中我国每年对人口进行千分之一的小普查数据反推全国的家庭户数，并根据城市化比例反推城市家庭户数，可知2009年全国约有4.23亿户家庭，而2007年还只有4.08亿户，1995年只有3.18亿户。这个估计数字是用非常简单的算法估计出来的，存在较大的低估可能，因为城镇家庭平均规模小，且小型化的速度更快，从而家庭户数增长更快。

三、中国房地产市场两个关键特征

近年，城镇房地产市场的土地由政府垄断供应，这在一定程度导致供给不足。由于土地供给后开发和出售需要一定的时间，因此，土地规划和人口结构变化经常不相适应。具体地说，城镇房地产市场表现出以下特点：

首先是价格快速上涨。1998年房改后，住宅销售均价快速上涨，平均每年涨幅超过5%。这还只是统计局公布的数据，实际涨幅可能更大。

第二个特点是人均居住面积在不断增长。统计局2007年和2010年进行的两次调查显示，居民住房面积在增长，从2007年人均28.3平方米/人升至2010年的31.7平方米/人。

四、结合分析

既然人均居住面积在增加，说明供给量增长比人口增长更多，但房价在不断增长。而且，过去多年平均来讲，我国城镇人口增速赶不上住宅价格上涨速度，因此单纯从人口总量来分析住房价格上涨必然存在问题。我们必须关注家庭结构对应的户数的增加来解释房地产需求变化。根据统计局公布的数据，近年在所有家庭中，有比较明显的家庭小型化趋势。三人户家庭占据最大家庭类别比重，四人户及以下占据80%以上家庭数量。一人户、二人户整体呈现增长趋势，而三人户及以上呈现下降趋势，家庭规模越大的家庭类型，其占总家庭数量比重下降趋势越明显。总之，当前家庭户数增加主要来自一人户、二人户的增加。2009年，一人户、二人户家庭占总家庭比重在35%以上，三人户家庭比重下降到30%以下。

对应地，我们可以搜集一些住宅市场信息。根据中国统计年鉴，从1999年到2009年，城镇竣工住房套均面积在不断增加，由90平方米/套增加到107平方米/套。显然，这样大面积的住房不会是一居室甚至不会是两居室。这意味着，一人户、二人户家庭的增加，对应的需求显然是一居室或最多两居室，但住房结构并没有适应家庭结构产生的需求，而是在盲目扩大面积。

虽然没有权威的更细致的公布全国房地产市场结构的信息，但我们可以通过一些地方统计局的调查大概地观察全国城市住宅结构分布。为了和家庭结构及数量结合分析，我们主要关注当前住宅结构中一居室、二居室、三居室的比例。

根据江苏省统计局对盐城市调查发现：2008年底，拥有三居室的家庭占32.1%，拥有二居室的占34%，一居室占2.8%。根据徐州市统计局公布，2007年底，丰县城镇居民的成套住宅中，三居室住宅最多，比例达到33％，其余依次为二居室住宅21％、四居室住宅占4％、单栋住宅2%及一居室住宅1％，显示出以三居室为代表的套房正成为居民住宅的主流户型。西安市统计局调查显示，2006年，城市居民住房成套率已达87.4％。居住三居室及以上的占 24.3%，二居室占 58.9 %，一居室占 4.3 ％，其他占 12.6 ％。

以上信息显示：在目前住宅结构中，一居室所占比例极小，而对于一人户、二人户家庭，一居室应该是首选。住宅结构和人口结构的不匹配，可能是住房价格上涨的重要原因，因为少数人占有了更多面积，甚至这么大面积的住房不是居住者本人想要的。而对于住房套数的需求比较刚性，平均面积大或者居室多，将导致套数减少。在这里，关键点是要认识到供给的单位不是建筑面积，而是套数。从这个角度看，建设保障性住房也是合理的，因为今后保障性住房的建设都将是以小户型为主。当然，对于保障性住房由市场提供还是政府提供，是另外存在争议的操作性话题。

家庭结构和住宅结构不匹配导致房价增长，也得到了本文作者在统计上的证明。相比于使用总人口解释商品房价格上涨，使用家庭套数有更大的统计解释力。这里不再列出具体统计结果。

五、未来的预测及相应政策讨论

鉴于家庭结构和数量与住宅结构和数量匹配对于稳定住房市场的重要作用，而住宅建设存在滞后性和难以改变性，因此预测今后家庭结构、数量对于指导住宅市场建设是有帮助的。

根据2010年人口普查数据的公布结果，作者根据可能的婚姻关系、移民速度等参数可以预测2020～2050年人口总量、城市化率以及户数分布。预计今后每个连续十年城镇大概增加5400万、4600万和4400万户。这意味着今后的三十年分成三个十年期的阶段，每阶段至少需要新建住房540万套/年、460万套/年和440万套/年。2009年，我国城镇竣工住房554.9万套，但这一数字能否持续显然存在问题。首先，统计公布的竣工住房套数没有考虑拆迁旧房子的补建，实际净增套数应该少于500万套。另外，由于我国土地供应越来越受到18亿亩耕地的限制，拆迁成本越来越高，很难想象未来三十年能够持续提供像2009年那样高峰的住房套数供应，除非大幅度减小套均面积。最后，新增住房还要满足一部分投资需求，使得能够满足全部人口居住需要的更显不足。

应该采取的相关政策可能比较直接。首要的是提高供给，在土地供给有限的情况下，应该鼓励更多一居室住房的建设。因为未来家庭小型化趋势非常明显，而家庭户数持续增长要求足够多的住房套数供给保证。其次，要适当抑制投资投机，限制单户家庭购房套数，可以结合行政手段和税收制度来达到这个目的。

原文链接：http://business.sohu.com/20160713/n458998731.shtml