大数据视角下的二手房及连带消费数据趣谈：从“一个房间到底有多大”讲起.pdf

- 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 市场数据 (人民币） 市场优化平均市盈率 16.49 国金纺织品和服装指数 3505.17 沪深 300 指数 3854.86 上证指数 3131.11 深证成指 10684.56 中小板综指 10825.48 吴劲草 联系人 wujc gjzq 唐川 分析师 SAC 执业编号： S1130517110001 tangchuan gjzq 从“一个房间到底有多大”讲起 大数据视角下的二手房及连带消费数据趣谈 投资建议 房间数越来越多是一个趋势，或带来消费升级机会。 本次数据爬取中，我们还发现了一个有趣的现象 1.随着时间的推移，很多城市（尤其是涌入人口较多，活力较强的城市），房间的数量是越来越多的。 以深圳南山区为例，其作为颇最有活力的一线城市的新区，其二手房 房间数量 体现出了非常标准的阶梯状 提升 特性，建于 1984-1999 的年的二手房，平均房间数量为2.71 间，建于 2000-2004 年的二手房，平均房间数量为 2.87 间， 2005-2009 年的房子，平均房间数量为 3.09 间， 2010-2014 年的房子，平均房间数量为 3.21 间， 2015-2020 年的二手房，平均房间数量为 3.30 间。 2.还有一些城市 &区的二手房数据，显示出来的趋势是这样的：房间数并没有明显的提升，但是，单个房间的面积变小了，从另一个角度说“房间面积的利用效率提升了”。因为家纺 &家装等品类，不是按人也不是按套消费的，而是按“房间数”进行消费的，那么“单套房房间越来越多”体现消费基准在提升，“单房间面积越来越小”体现房间单位面积利用效率在提升，都具有拉动家纺 &家装类消费的潜能。 投资建议：建议关注家纺龙头 水星家纺，罗莱生活，富安娜等。 行业观点 创新研究，大数 据视角下的二手房。我们采取爬虫技术爬取了 12 个城市 24个 区的二手房数据 （覆盖一线，准一线，二线，三线城市各三个） ，基于近40000 条数据得到了一些有趣的数据结论，涉及住房本身消费和和房型等相关的后住房的消费（如家纺 &家居等）。 二手房总价数据谈 ：一二三线城市 100 万 /套以下的房子正在消失 ， 样本的24 个区中 ， 21 个区二手房均价在 100 万以上，此前我们进行草根调研，也得出了类似的结论， 即现在二三线二手房的房价在显著上涨， 这其中的原因，我们认为，长期以来也受货币因素影响，中短期来看，棚改也是一个重要催化因素。 一 线城市套均价惊人，但其实中位数相对均价低。 北京西城区的二手房套均价达到了惊人的 1137 万元 /套，深圳南山区套均价达 964 万 /套，上海浦东新区套均价达到 948 万 /套，北京西城区的每套房子均价，达到了威海环翠区每套均价的 12 倍之多。 另一个有趣的结论是，不要怕房价均价过高，均价不能体现房子的真实价格，会被一些豪宅拉高，在这个数据上，中位数或更具参考意义。 二手房房型数据谈：房型面积上看，一二线城市“蜗居”似乎没有那么严重。 剔除 300 平以上豪宅的影响，可以看到，实际上各个城市各个区，总体来看房子平均面积差别是不大的 ， 85-95 平是绝大部分城区的面积中位数。这么看来，如果只看面积，其实一线城市的“蜗居”似乎并没有这么严重，一线城市的主力房型也是 85-95 平，并没有因为房价高企，就出现了大量小户型房。当然，我们还是能发现，北京西城区的二手房中位数面积是 75 平（又是西城区），这个面积是低于其他城市行政区的，大致可以说明，在西城区，“蜗居”的情况，多多少少还是存在的。但是从整体来看，大部分城市地区的大体房子面积还是接近的。 风险提示： 房间数量的增多，主要体现在一二线城市，三线城市还没有体现出这一的趋势。房间增多是一方面，这里面只讨论了房间数量，没有讨论消费频次。地产周期有变弱的风险，地产后周期行业也承受同样风险。 3025339437624131449948685236170410170710171010180110国金行业 沪深 300 2018年 04月 10 日 消费升级与娱乐研究中心 纺织品和服装 行业研究 买入 （ 首次评级 ） ) 行业深度研究 证券研究报告 行业深度研究 - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 1.引子：深圳 70 平的房子可以做成三居？ 全国其他城市是这样的吗？ 2018 年初，与同事交流，深圳同事表示：深圳当地 70 平米的房子可以做成三居，这一点非常超我的预期 （笔者老家为某中西部中心城市，现居于上海） ， 在 印象中，三居都是至少 90 平以上的房子 ，而深圳 70 平的房子做成三居，是一种什么样的呈现感官呢？深圳的房子都是这样吗？全国其他地方是什么样子呢？ 房子的支出及房型的不同 ， 对于消费有着重要的参考意义 。 这个疑问作为一个引子 ，也让我们产生了很多问题。所谓“衣食住行”，其中“住”一直是城市人民最大的支出之一，而“住”之外的部分，构成了居民其他消费，包括饮食，出行，购物，教育，医疗等方方面面，同时，房子本身的装修，家居添置等也是消费的重要组成部分。举个例子， 很多消费是以“房间数”而不是“房间大小”为指标单位进行的， 如果 70 平的房子是两居的话， 那么只有两张床需要购置家纺 四件套，那么如果一些城市出现了 70 平房子三居，就可能有三张床需要购置家纺四件套，这就形成了一个家纺企业受益的消费升级格局。 在中大城市 二手房数据 或比一手房数据具有更好的代表性 。 大城市，尤其是一线城市中，一手房数据存在一定程度的失真， 一手房放出的房源有限，部分中大城市一手房交易需要抽签，有时中签率可以低至十分之一甚至几十分之一，而相比起来，二手房是一个交易更为活跃，交易时间地点更为灵活受限制更少的市场，笔者认为，二手房相关消费数据是大中城市更具有代表性的数据。 图表 1：新楼盘开盘火爆现场座无虚席 图表 2：部分中大城市一手房交易甚至需要抽签 来源：国金证券研究所 来源：国金证券研究所 2.创新研究，大数据视角下二手房相关消费数据研究 创新研究 ， 大数据视角下的数据 。笔者采取了爬虫技术，对二手房交易数据进行了爬取， 选取了 12 个城市（一线，准一线，二线，三线城市各 3个），每个城市选取一个较为成熟的老区和一个发展迅速的新区，共 24 个行政区进行二手房数据爬取 ， 数据平台是 房天下搜房网 。 城市选取标准按照 2017 年“ 中国城市新分级名单 ”，一线城市选取北京，上海，深圳，准一线城市选取杭州，成都，武汉，二线城市选取石家庄，南昌，哈尔滨，三线城市选取扬州，威海，洛阳。大部分城市每个区可以爬取到 1500-2500 个 不重复的二手房数据 （剔除重复数据），个别城市个别区数据相对较少（哈尔滨平房区，洛阳老城区），总共约 40000 套二手房的数据 ， 具有较好的代表性 。 行业深度研究 - 3 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 3：爬取共 12 个城市 24 个行政区 城市划分 城市 老区 新区 一线城市 北京 西城区 通州区 上海 徐汇区 浦东新区 深圳 福田区 南山区 新一线城市 杭州 西湖区 滨江区 成都 青羊区 天府新区 武汉 武昌区 洪山区 二线城市 石家庄 桥西区 高新区 南昌 东湖区 新建区 哈尔滨 南岗区 平房区 三线城市 洛阳 老城区 洛龙区 扬州 广陵区 邗江区 威海 环翠区 高新区 来源：国金证券研究所 多维度数据爬取 ， 全面监测二手房 实际 情况 。我们每个行政区爬取 1500-2500 个不重复的二手房数据 ， 数据采集时间： 2018.3.2， 监测内容包括 房子总价（挂牌价），单价，面积，年份，户型等 量化数据，并根据原始数据计算出 房间数，客厅数，“房间 +客厅数”，面积 /房间比，面积 /室厅比等数据 ，此外，还监测了了 所在区域 &地址 &小区名 &产权性质等非量化数据 ，下文中我们的论述以量化数据的的论述为主。 图表 4：多维度监二手房实际数据 来源：国金证券研究所 行业深度研究 - 4 - 敬请参阅最后一页特别声明 3.二手房数据趣谈 房价 篇 以下两张表分别为 12 城 24 区二手房信息平均值 /中位数总表 （数据采集时间： 2018.3.2） ，除哈尔滨平房区和洛阳老城区样本量较少（约各 200 条 ），数据一定程度上失真，其余各区样本量均约为 1500-2500， 具有较好代表性 。 图表 5： 12 城 24 区二手房数据平均值汇总 （ 数据采集时间： 2018.3.2） 平均值 城区 总价万 元 单价元 面积平 米 年份 房间数 量 面积房间 比 客厅数 量 房间 +客厅 数 面积室厅 比 一线城市 北京 西城区 1137 116935 94 1996 2.30 41.11 1.25 3.56 25.52 通州区 497 47083 106 2004 2.32 46.81 1.46 3.78 27.89 均值 817 82009 100 2000 2.31 43.96 1.36 3.67 26.71 上海 徐汇区 752 70316 97 1999 2.24 42.20 1.55 3.79 24.20 浦东新区 948 63564 117 2003 2.39 46.18 1.70 4.09 26.49 均值 850 66940 107 2001 2.31 44.19 1.62 3.94 25.35 深圳 福田区 735 70605 96 2002 2.61 37.03 1.72 4.33 21.70 南山区 964 77230 114 2006 3.03 36.98 1.93 4.96 22.21 均值 849 73918 105 2004 2.82 37.01 1.83 4.65 21.96 新一线城市 杭州 西湖区 375 36730 100 2005 2.73 36.46 1.76 4.50 21.68 滨江区 389 34198 110 2010 2.70 40.70 1.87 4.57 23.22 均值 382 35464 105 2008 2.71 38.58 1.82 4.53 22.45 成都 青羊区 226 22050 101 2009 2.58 39.46 1.76 4.34 22.86 天府新区 217 17515 124 2009 3.01 40.22 1.96 4.97 24.03 均值 222 19783 112 2009 2.80 39.84 1.86 4.66 23.44 武汉 武昌区 292 24809 110 2008 2.68 41.25 1.80 4.49 24.13 洪山区 187 18013 102 2010 2.64 39.11 1.84 4.48 22.60 均值 240 21411 106 2009 2.66 40.18 1.82 4.48 23.37 二线城市 哈尔滨 南岗区 102 10427 96 2004 2.09 46.93 1.17 3.25 29.34 平房区 42 6275 66 2006 1.78 39.72 1.01 2.79 24.00 均值 72 8351 81 2005 1.93 43.32 1.09 3.02 26.67 南昌 东湖区 112 12132 91 2003 2.37 38.45 1.68 4.05 22.18 新建区 114 13280 98 2012 2.74 36.72 1.84 4.58 21.29 均值 113 12706 94 2007 2.56 37.59 1.76 4.32 21.73 石家庄 桥西区 198 17775 108 2007 2.50 42.79 1.75 4.25 24.85 高新区 147 14424 102 2008 2.36 43.87 1.90 4.26 23.82 均值 173 16099 105 2007 2.43 43.33 1.82 4.25 24.34 三线城市 洛阳 老城区 50 5107 97 2006 2.47 39.95 1.83 4.29 22.62 洛龙区 120 9226 129 2012 2.83 46.09 1.93 4.77 26.84 均值 85 7167 113 2009 2.65 43.02 1.88 4.53 24.73 威海 环翠区 90 8328 101 2007 2.57 40.13 1.75 4.32 23.33 高新区 108 9120 113 2005 2.68 44.99 1.82 4.50 25.80 均值 99 8724 107 2006 2.63 42.56 1.78 4.41 24.57 扬州 广陵区 136 12566 106 2009 2.78 38.93 1.79 4.57 23.20 邗江区 149 13616 107 2009 2.81 38.84 1.77 4.58 23.33 均值 143 13091 107 2009 2.79 38.88 1.78 4.57 23.26 来源：房天下，国金证券研究所爬取数据 行业深度研究 - 5 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 6： 12 城 24 区二手房数据 中位数 汇总 中位数 城区 总价万 元 单价元 面积平 米 年份 房间数 量 面积房 间比 客厅数 量 房间 +客厅数量 面积室厅 比 一线城市 北京 西城区 850 110916 75 1999 2.00 39.00 1.00 3.00 23.50 通州区 430 46314 93 2006 2.00 45.50 1.00 4.00 27.26 均值 640 78615 84 2003 2.00 42.25 1.00 3.50 25.38 上海 徐汇区 523 66646 83 2000 2.00 42.00 2.00 4.00 23.33 浦东新区 450 55567 89 2004 2.00 42.00 2.00 4.00 23.00 均值 487 61107 86 2002 2.00 42.00 2.00 4.00 23.17 深圳 福田区 539 66395 87 2002 3.00 35.67 2.00 5.00 20.50 南山区 757 75101 96 2006 3.00 36.00 2.00 5.00 20.75 均值 648 70748 92 2004 3.00 35.83 2.00 5.00 20.63 新一线城市 杭州 西湖区 310 34989 89 2008 3.00 35.10 2.00 5.00 21.00 滨江区 376 33654 90 2010 3.00 42.33 2.00 5.00 22.53 均值 343 34322 90 2009 3.00 38.72 2.00 5.00 21.77 成都 青羊区 194 21894 88 2012 3.00 39.09 2.00 4.00 22.00 天府新区 180 17442 105 2014 3.00 37.00 2.00 5.00 21.70 均值 187 19668 97 2013 3.00 38.04 2.00 4.50 21.85 武汉 武昌区 225 22772 96 2009 3.00 41.00 2.00 5.00 23.27 洪山区 160 17262 92 2013 3.00 39.33 2.00 5.00 22.00 均值 193 20017 94 2011 3.00 40.17 2.00 5.00 22.64 二线城市 哈尔滨 南岗区 88 10000 90 2005 2.00 45.50 1.00 3.00 29.00 平房区 38 6157 62 2009 2.00 35.00 1.00 3.00 23.00 均值 63 8078 76 2007 2.00 40.25 1.00 3.00 26.00 南昌 东湖区 89 10567 88 2000 2.00 38.33 2.00 4.00 22.00 新建区 103 10289 95 2014 3.00 36.00 2.00 5.00 21.00 均值 96 10428 92 2007 2.50 37.17 2.00 4.50 21.50 石家庄 桥西区 168 17255 98 2010 2.00 43.50 2.00 4.00 24.00 高新区 139 14433 96 2012 2.00 45.00 2.00 4.00 23.75 均值 154 15844 97 2011 2.00 44.25 2.00 4.00 23.88 三线城市 洛阳 老城区 46 4944 92 2006 2.00 41.00 2.00 4.00 22.52 洛龙区 112 9058 130 2012 3.00 46.00 2.00 5.00 26.60 均值 79 7001 111 2009 2.50 43.50 2.00 4.50 24.56 威海 环翠区 63 7375 88 2013 3.00 38.50 2.00 4.00 22.00 高新区 85 8892 95 2012 3.00 40.67 2.00 5.00 23.00 均值 74 8134 91 2013 3.00 39.58 2.00 4.50 22.50 扬州 广陵区 123 11771 103 2012 3.00 39.45 2.00 5.00 23.20 邗江区 136 13222 103 2010 3.00 38.74 2.00 5.00 23.00 均值 130 12496 103 2011 3.00 39.09 2.00 5.00 23.10 来源： 房天下，国金证券研究所爬取数据 行业深度研究 - 6 - 敬请参阅最后一页特别声明 3.1 二手房 套 总价谈 ： 100 万以下的房产正在消失，一线城市房产总价较高 图表 7：二手房总价平均值 来源：国金证券研究所爬取 并测算 数据 以 12 城 24 区的 二手房总价来看，我们发现了几个有趣的现象， 100 万以下的房子在逐渐消失， 除了前文提到的洛阳老城区和哈尔滨平房区，数据样本不够可能有所失真外，只有威海老区环翠区二手房总价均价为 90 万，不足 100 万， 其余 9 城 21 区二手房均价全部在 100 万以上 ， 此前我们进行草根调研 ， 也得出了类似的结论 ， 即现在二三线二手房的房价在显著上涨 ， 这其中的原因 ，我们认为， 长期以来也受货币因素影响 ，中 短期来看 ，棚改也是一个重要催化因素 。 一线城市 套 均价惊人， 北京西城区的二手房套均价达到了惊人的 1137 万元 /套， 深圳南山区套均价达 964 万 /套，上海浦东新区套均价达到 948 万 /套，北京西城区的每套房子均价，达到了威海环翠区每套均价的 12 倍之多 ， 一线城市 二手房 套均价和 套总价 中位数差距较大，老区这个差距通常大于新区。 二手房 套均价通常高于套总价中位数，主要原因是一些豪宅总 价较高，拉高了套均价，以 北京西城区 为例，二手房 套均价 1137 万，套总价中位数为 850 万 ， 差距为 287 万， 差距为33.73%， 12 城 24 区二手房套均价和套总均价中位数差距百分比的均值为23.7%（剔除上海浦东新区后为 19.92%） ，一线城市二手房套均价和套总价中位数差距较大， 北京西城区（ +34%），北京通州区（ +16%），上海徐汇区（ +44%），上海浦东新区（ +111%），深圳福田区（ +37%），深圳南山区（ +27%），一线城市这个差值相较二三线城市更大，我们认为主要原因是一线城市的豪宅价格更高，而这个在上海 浦东新区体现的更为明显，浦东有大量价高面积大的豪宅，而又有远至临港等地的价格较低的房子，使得浦东二手房均价为 948 万一套，而套总价中位数仅为 450 万一套 。整体来看，目前老区这个差值普遍大于新区，体现了老区房产的分化大于新区，而浦东作为新区其实已经有 30 年左右的发展了，其他城市的新区，未来也有可能会呈现二手房价格分化的趋势，套均价和中位数之差可能会加大。一个有趣的结论是，不要怕房价均价 过 高，均价不能体现房子 的真实价格，会被一些豪宅拉高，在这个数据上，中位数或更具参考意义。 行业深度研究 - 7 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 8：二手房套均价和和中位数之差 来源： 国金证券研究所爬取 并测算 数据 3.2 二手房均价谈 ： 12 城均价一万以下的 二手房 正在逐渐消失 ，学区房范围没有想象中大，但威力十足 一线城市二手房均价高企。 以 均价口径进行测算 ， 可以看到 ， 北上深仍不可撼动 ， 即使是较偏的的 北京 通州区 ， 二手房均价也显著高于杭州的两核心城区 。 12 城一万以下均价的二手房正在消失 。 除了 数据样本较少的的哈尔滨平房区和洛阳老城区外， 12 城 24 区中 ， 有 19 个区二手房均价已超过 10000，洛阳洛龙区 ， 威海环翠区和威海高新区均价也均在 8000 以上 ，我们认为，货币化的因素 ， 加之棚改等催化因素 ， 使得一二三线城市的二手房均价迅速上涨 ， 现在在一二三线城市 ，均价万元以下的二手房，正在逐渐消失。 学区房威力十足，但学区范围其实其实并没有想象中的大 。 学区房因为带有“学票”的属性，价格会明显偏高，北京以西城区的学区房属性为甚，西城区二手房均价达到 11.7 万元 /平米，但是实际上，学区的性质并非是全国性的，除了北京、深圳等地方财政较强的地方，全国大部分地区其实是是民办中小学强于公办的，大部分地方，并不能 实现如北京一样的“以房入学”。 图表 9： 12 城 24 区二手房均价 行业深度研究 - 8 - 敬请参阅最后一页特别声明 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 均价层面，平均值和中位数差距并不大 。 上一节我们可以看到，二手房套均价“平均值 -中位数”差距非常之大，达到 23.7%，平均值被一些豪宅拉高了，但在均价层面，这个差别并不大，二手房均价“平均值 -中位数”差别为 5.86%，过半样本城区的差值在 5%以下，平均值并没有被豪宅拉高很多，我们可以得到一个简单的结论 豪宅主要豪在大，而不 豪 在 单价贵。 图表 10：二手房均价“平均值 -中位数”之差 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 3.3 二手房年份谈 ： 一线城市的二手房的年头，新区平均得有个 10 年，老区平均 得有 个 20 年 按我们的选择标准 ， 一个城市是选一个老区 ， 一个新区的 ， 从二手房平均建设年份来看 ， 也大体符合这个一新一老的情况 。 从二手房挂牌平均程度来看，可以大致认为一线城市的 新房子是比较少的， 房子都挺老的了 ， 而一线城市中，北京西城区二手房平均是 1996 年建设的（就是套均价 1137万的那个区），上海徐汇区平均是 1999 年，较为新的城市深圳的福田区二手房平均也是 2002 年建设的，对于一线城市来说，老区的房子平均得有差不多 20 个年头了，新区的二手房平均也有差不多 10 个年头了。二三线城市，还有一些较为新的房子，但是平均也有 8,9 个年头了，从年份上来说，样本中二手房最新的分别是江西新建区（平均 2012 年），洛阳洛龙区（平均 2012 年），也就是，其中大部分我们传统上认为这些“比较新的新区”（如上海浦东新区，石家庄高新区等）的二手房平均也有差不多 10 个年头了，不过和一 线城市不太一样的是，二三线城市的“老区”的房子，翻新的还比较新，二三线城市老区中的二手房，还“相对年轻”，我们认为，这也说明，一线城市的老区，近年来已经较少有新建的房子了，但是二三线城市的老区，还有相当数量的新建房子，拉低了整体二手房的平均房龄。 行业深度研究 - 9 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 11： 12 城 24 区二手房平均建设年份 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 4.二手房数据趣谈 房型篇 4.1 二手房 面积 谈 ：只从面积来看，一线城市似乎“蜗居”的没有那么夸张 根据上文的论述 ， 我们认为 豪宅主要是“豪在大上”，刨去豪宅的影响，中位数似乎更能代表该城区的普遍房子面积，我们采取了 12 城 24 区二手房的面积中位数 ， 做了一个图如下 。 可以看到 ， 实际上各个城市各个区 ，总体来看房子平均面积差别是不大的 ， 85-95 平是绝大部分城区的面积中位数 ，如果假设，房子大小也是大致服从类正态分布的，那么 可以认为各地的主力房型差不多都还是 85-95 平 。 这么看来 ，如果只看面积，其实一线城市的“蜗居” 似乎 并没有这么严重 ，一线城市的主力房型也是 85-95平 ， 并没有因为房价高企 ， 就出现了大量小户型房 。 当然 ， 我们还是能发现 ，北京 西城区的二手房中位数面积是 75 平（又是西城区），这个面积是低于其他城市行政区的，大致可以说明，在西城区，“蜗居”的情况，多多少少还是存在的。 但是从整体来看， 大部分城市地区的大体房子面积还是接近的。 行业深度研究 - 10 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 12： 12 城 24 区 二手房面积中位数 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 4.2 二手房 房间数 谈 -不同城市 ： 新城市深圳房间数明显多于其他城市 ，房间数量变多是一个重要的消费升级趋势 我们观察了两个维度的数据“平均房间数”和“平均房间 +客厅数”，观察到了一个很有意思的现象 同样作为 一线城市，深圳的房间数显著多于北京和上海 。 深圳福田区的平均房间数 2.61 个，南山区平均房间数 3.03个，冠绝全 24 个区 ， 而上海和北京的平均房间 约为 2.3 个 ，我们得到了一个很简单粗暴 &较为主观的观察结果 作为新城市的深圳，房间数量普遍比北京上海的多 ，而一些明显带有“新建区倾向”的城区，比如成都天府新区，南昌新建区，洛阳洛龙区，都呈现出了“房间数量多”这个特点，至此，我们终于得到了一个和消费倾向研究有关系的 有趣 结论 新城市&新建区的房间数量越来越多了，这或许是一个消费升级趋势！ 参考日本第二消费时代的特点（即消费商品迅速增加，以多为美，从一开始家中一台电视一台空调到每个房间都要配一台电视 &一台空调） ，我国现在也出现了这样的趋势，即我们在文章一开始说的“很多消费如家纺 &家电 &家装都是以房间为单位消费的，而不是住宅为单位”， 那么， 我们观察到的 房间数量的变多 （即房间单位面积的消费效率提高） ，无疑是一个消费升级的重要趋势 。 接下来，我们将会继续论证这一点。 行业深度研究 - 11 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 13：平均房间数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 图表 14：平均房间 +客厅数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 4.3 二手房 房间 数 谈 -不同时期 ：房间数越来越多是一个趋势 本次数据爬取中 ， 我们还发现了一个有趣的现象 随着时间的推移 ，很多城市（尤其是涌入人口较多，活力较强的城市）， 房间的数量是越来越多的 （只算室不算厅） 。 我们以每 5 年为一个计算周期，整体体现趋势如下。 行业深度研究 - 12 - 敬请参阅最后一页特别声明 以深圳南山区为例 ，其作为颇最有活力的一线城市的新区，其二手房数据体现出了非常标准的阶梯状特性，即随着时间的推移，深圳南山区的房子很标准地体现出了“房间数越来越多”的特性， 建于 1984-1999 的 年的二手房 ， 平均房间数量为 2.71 间， 建于 2000-2004 年的二手房 ， 平均房间数量为 2.87 间， 2005-2009 年的房子 ， 平均房间数量为 3.09 间 ， 2010-2014 年的房子 ， 平均房间数量为 3.21 间， 2015-2020 年的二手房 ， 平均房间数量为 3.30 间 。 这就意味着 ，平均来说，新房子比老房子有更多的房间，那么就需要更多的家纺 &家装 等消费。 图表 15：深圳南山区 -平均房间数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 深圳福田区二手房显示出来类似的趋势 ，即“新建的房子具有更多房间”，虽然没有南山区数据显示出来的这么标准，不过大体也是这样的趋势。 图表 16：深圳 -福田区 -平均房间数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 行业深度研究 - 13 - 敬请参阅最后一页特别声明 上海浦东 新区 &北京通州等等大城市新区 ， 也体现出来了相似的情形 ， 即较新的房子的房间数量较多 。 图表 17：上海 -浦东新区 -平均房间数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 图表 18：北京 -通州区 -平均房间数量 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 还有一些城市 &区的二手房数据 ， 显示出来的趋势是这样的 ： 房间数 并没有明显的提升 ， 但是 ， 单个房间的面积变小 了，从另一个角度说“房间面积的利用效率提升了”。 以 杭州西湖区为例，西湖区是杭州的一个老区，2005-2009 与 2010-2014 对比来看 ， 房间数量并没有显著的增加 ， 但是有另一个我们测算的数据 ， 即 “ 房间面积比 ” 房间面积 /房间数，这个值只包含了房间没有包含客厅（其实我们有测算另一个数据叫“室厅面积比”，大体走势和房间面积比差不多），这个数字越小，说明“单个房间面积越小”，一定程度上可以认为“房间面积利用效率更高”。杭州西湖区就体现行业深度研究 - 14 - 敬请参阅最后一页特别声明 出来了这么一种特性 作为老区，虽然新建房子房间数没有显著增多，但是其 单位面积 利用效率提升了 ，同样可以一定程度上说明，家纺 &家居等按照房间数消费的产品的消费升级。 杭州西湖区， 2005-2009 年建立的房子 ， 平均一套房子有 2.9 个房间 ， 但是房间面积比为 41.55，而 2010-2014 建立的房子 ，平均 房间数为 2.78，但房间面积比为 35.83，单位房间消费效率是有所提升的。 发展较快二线城市基本上显现出和杭州接近的形态。 图表 19：杭州西湖区 -房间数量 &房间面积比 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 不过似乎三线城市还没体现出“房间数量越来越多”的情况，以威海市高新区为例，其房间数量 并没有增多，我们也可以看到，其房间面积比达到了 45+，即一个两居房平均对应大概 90 平，一个三居房可以对应 135 平，房间面积比这个数据在一二线城市大约 35-40， 实际上主要原因还是三线城市房价还在普遍可承受范围内 ，大家也都买得起房子，那房间也可以往大了设计，不像一线城市，地贵人多，房间就得小心翼翼设计，争取把一块地发挥出最大的容纳作用，这样一个房子就被设计的越来越小，房间数量越来越多，就出现了文章开头描述的这种情况 像深圳这 种城市，一个三居房 80-90 平成了非常常见的现象 ， 甚至出现了 70 平三居房的现象。 行业深度研究 - 15 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 20： 威海高新区 -平均房间数 &面积房间比 来源： 国金证券研究所爬取并测算数据 5.大数据视角下一些有趣的结论 创新研究， 大数据视角下的二手房。 我们采取爬虫技术爬取了 12 个城市24 个行政区的二手房数据 ， 基于近 40000 条数据 ，得到了一些有趣的数据结论，涉及住房本身消费和和房型等相关的后住房的消费（如家纺 &家居等）。 城市选取覆盖 全面，涵盖 一二三线城市。 城市选取标准按照 2017 年“中国城市新分级名单”，一线城市选取北京，上海，深圳，准一线城市选取杭州，成都，武汉，二线城市选取石家庄，南昌，哈尔滨，三线城市选取扬州，威海，洛阳。 二手房总 价数据谈 ：一二三线城市 100 万 /套以下的房子正在消失 。 除了前文提到的洛阳老城区和哈尔滨平房区，数据样本不够可能有所失真外，只有威海老区环翠区二手房总价均价为 90 万，不足 100 万，其余 9 城 21区二手房均价全部在 100 万以上，此前我们进行草根调研，也得出了类似的结论，即现在二三线二手房的房价在显著上涨，这其中的原因，我们认为，长期以来也受货币因素影响，中短期来看，棚改也是一个重要催化因素。 二手房总 价数据谈 ： 一线城市套均价惊人，但其实中位数相对均价低 。北京西城区的二手房套均价达到了惊人的 1137 万元 /套，深圳南山区套均价达 964 万 /套，上海浦东新区套均价达到 948 万 /套，北京西城区的每套房子均价，达到了威海环翠区每套均价的 12 倍之多。 二手房套均价通常高于套总价中位数，主要原因是一些豪宅总价较高，拉高了套均价，以北京西城 区为例，二手房套均价 1137 万，套总价中位数为 850 万，差距为287 万，差距为 33.73%。 整体来看，目前老区这个差值普遍大于新区，体现了老区房产的分化大于新区，未来 新区 也有可能会呈现二手房价格分化行业深度研究 - 16 - 敬请参阅最后一页特别声明 的趋势，套均价和中位数之差可能会加大。一个有趣的结论是，不要怕房价均价过高，均价不能体现房子的真实价格，会被一些豪宅拉高，在这个数据上，中位数或更具参考意义。 二手房均价 数据 谈： 12 城一万以下均价的二手房正在消失。 近两年来，