雖然此番話是出自深圳住建局負責人之口，但表明深圳對解決住房矛盾問題的方向清晰;面臨的困難和阻力巨大，此路可以說是“九路十八彎”，部分群體或許可以率先享受到“紅利”。
值得注意的是自2018年深圳提出房改意見至今，到2035年新增建設籌集各類住房170萬套，其中人才、安居房和租賃房不少于100萬套，是不是意味著大概有70萬的商品房會陸續(xù)入市。
另外，2018年至2020年籌集建設各類住房42萬套，，其中人才住房、安居房和租賃房不少于25萬套。
但是有一組數據顯示，2018年至2020年深圳安居房供應數據如下：
2018年4萬多套
2019年不到4萬套
2020年計劃4萬多套
這組數據好像與此前房改提出的目標相差甚遠，你會發(fā)現新加坡模式深圳該怎么學呢?
還有就是關于商品房市場2018年至2020年中的成交數據如下：
2018年新房住宅成交29396套
2019年新房住宅成交37882套
2020年上半年新房住宅成交16727套
這里未包括計算商辦類產品的成交數據，但是總體相比計劃供應量還是相差明顯。
從2018年至2020年安居房和商品房新增進入市場的供應預計超22萬套，加上其他住房供應量，離42萬套的目標可能還有一段距離。
這就是深圳住房模式的實際問題所在，說到底就是供需矛盾!
另外一組關于2018年至2020年中二手房成交數據如下：
2018年二手房成交64627套
2019年二手房成交77246套
2020年上半年二手房成交44000套
對比了上述幾組數據后，你會發(fā)現深圳成熟市場的魅力所在，二手房市場成為支撐住房需求釋放的重要渠道，你說深圳業(yè)主們漲價信心強勁嗎?
此次，深圳提出 “大力發(fā)展公共住房”，亦是計劃從根本上解決住房供需矛盾的嘗試舉措。
所謂的新加坡模式是建立起組屋+商品房的二元房地產結構，數據顯示，截至2016年，高達82%的新加坡公民居住在組屋里，住房自有率和組屋自有率均在90%以上。
新加坡模式的有兩組數據值得關注，一是82%公民住組屋，二是自有率90%。
2019年深圳官方口徑的常住人口數量為1343.88萬人，戶籍人口為494.78萬人，同時每年還有大量新增的常住人口和戶籍人口。
現今深圳可提供的住房有1035萬套，包括了商品住宅、保障房、自建房、集體自建房、工業(yè)區(qū)宿舍。
若僅計算商品住宅和保障房數量，162萬套的量對比1343.88萬常住人口，供需矛盾之大;并且還要面臨全國各地有資金條件的購房者對深圳房產的青睞，你說深圳該怎么樣面對房價問題呢?。
若深圳按戶籍人口配建安居房、人才房和租賃房，82%的自有率，深圳當下需要配建超400萬套房源，包括政府提供的存量房源;并且深圳每年戶籍人口持續(xù)新增，你說新加坡模式的難度有多大呢?
即使有計劃推進住房新增供應量，同時面臨常住人口和戶籍人口的新增，想留下來的新深圳人太多了。
若按60%的深圳市民將住在政府提供的租賃或出售的住房中，深圳未來最少要建設300萬套保障房(按2019年494.78萬戶籍人口計算)，目前深圳才34萬套保障房，缺口之大可想而知。
值得注意的是深圳常住人口數量與商品住宅數量的嚴重失衡，深圳常住人口商品住宅自有率9.53%，這應該是北上廣深四大一線城市最低，你說深圳房價會如何呢?
所以新加坡模式值得嘗試，更多的需要探索住房需求的外溢，例如臨深區(qū)域的惠陽、鳳崗、塘廈、黃江等地方承接住房需求;正如深圳人才安居集團和前海控股先后在東莞塘廈拿了3宗住宅地的舉措，向外延伸釋放需求。
還有，深圳需要加快舊改、提高容積率、修改住宅地塊規(guī)劃屬性比例等方面入手，全方位增加供應，并設置購買門檻(限購)，平衡市場價格。
另外，東莞好像也有深圳的味道。有數據顯示，東莞2019年常住人口846.45萬，商品房約80萬套，商品房自有率9.45%，是不是與深圳相似呢!
這也是為什么今年深圳和東莞行情備受矚目的根本性原因之一。
對此，不止深圳需要學習新加坡模式，還有其他一線城市和新一線城市，以及強二線城市，不然房價問題終究是一個難點。
即使學習新加坡模式過程順利，深圳商品房的價格也會呈現上漲態(tài)勢，正所謂“兩條腿走路”;高端有市場，中端可滿足，低端有保障。
還有就是香港模式有公屋，可香港的商品房市場同樣傲視全球，根本性問題是供需矛盾;深圳最好的過程或許是房價慢漲，保障房供應大增;這個過程好似無終點。
或許也可以把深圳的小產權房、村民自建房以及商辦類住房統(tǒng)籌為租賃/安居型住房;此處需要先行示范和魄力。
房叔認為，土地金融的慣性會使得房價呈現穩(wěn)漲趨勢，畢竟好城市承載力有限，房價或許是最好的篩選器。
房子和房價的底層邏輯是人性使然，任何時候這個不會因人意志而轉移。
希望示范區(qū)深圳可以走出一條深圳版的新加坡住房模式，然后復制經驗至其他城市!
標簽： 新加坡深圳房價
