向聚集的地方靠攏：從在三線城市生活的個人選擇想到的_風聞

今天的文章是一些個人想法，本來只是研究下老家的人口趨勢，但是由此我想到了很多別的東西，有點發散，供讀者參考。

在三線城市的個人選擇

各個省，各個城市的七普公報都出來了，其實我覺得閲讀下自己所在城市的七普公報，還是挺有用的，我老家也是全國70個大中城市之一，人口還是不少的，分為市轄區和縣。

七普公報顯示，幾個區縣中，和2010年的六普相比，兩個核心區的人口占比從21.81%上升到了2020年的26.24%，這也是全市僅有的兩個人口增長的區，其他的區縣人口全部在下降，也就是全市人口在向市區最核心的兩個區集中，這種人口的分化應該是在最近的幾年更加明顯。

這顯示即使在三四線城市內部，人口也在聚集。我把聚集兩個字標粗，是因為這是今天本文的關鍵詞。

另外有意思的是性別比例，全市只有這兩個核心區是女多男少，女性佔比超過50%，其他區縣全部是男性多於女性，説明女性會傾向於在發展水平更高的地方生活。

然後是查了下房價，就是最近三年（2018年9月--2021年6月）的房價走勢，

兩個核心區中，

只有最核心的那個區（姑且稱為A區，也是老城區所在地）從6800多元漲到了7400多元每平，這跟該區也集中了全市最好的教育資源有關係，我高中就是考到該區的一所中學就讀，基本上老家同學親戚幾乎人人都計劃在該區買學區房。

旁邊的另一個核心區（姑且稱為B區）房價從7100多元下降到了6700多元，其實作為核心市轄區，人口又在增加，房價應該上漲才對，不過該區之前修了不少高檔小區，因此導致當時房價炒的虛高。我父母之前就在該區的一個小區買了套房子，當時算是全市居住品質最好的小區之一了，不過隨着城市的發展，恒大，碧桂園等開發商也來建房了，各種更好更高檔的小區不斷出現，已經不再有當年的風光，目前（2021年6月）該小區的房價已經比三年前下降了30%。

我一直有一個觀點，那就是在房子這件事情上，居住品質的價值總體上最終還是跑不過學位，注意是總體上。

同一地段兩個差不多的房子，面積也差不多大，

一個學區差，但是居住品質好，小區漂亮，

一個是名校學區房，但是房子老破，小區舊，

誰房價在長時間的維度下看好，核心是兩者的稀缺性誰更高，而事實證明大部分情況下是名校學區房。

可能是因為居住品質這個東西的需求性和稀缺性還是不如學區房。

比如説小區有游泳池，又或者小區面積夠大，都能提升居住品質，但即使沒有，其實很多人也能接受，畢竟游泳也只是夏天需要，

小區面積小，大不了去旁邊的公園散步也可以。但是孩子讀個爛學校，以後上不了高中，而且學校學風還差，學生抽煙逃課打遊戲，老師也不怎麼管，那可是不能接受的大事。

老破房子住起來感覺差，花十幾萬或者幾十萬裝修裝修，居住品質就可以提升，但是名校學位可不是裝修一下就有的。

同時城市可能會因為舊改和新區建設而產生一些新房，而新房往往設計，裝修和居住品質都更好，這也會導致現有房子的居住品質稀缺性降低，房子的居住品質溢價貶值。

而頂尖教育資源永遠是稀缺品+全民剛需，學校越好孩子衝破中考50%錄取比例考上高中的可能性越高，一個城市居住品質還不錯的房子可能佔比會在10%,20%,30%甚至更多，但是名校學區房的比例應該不會超過5%-10%，稀缺性極高。

總之學區的價值總體上優於居住品質帶來的價值，當然如果是頂尖的，具有不可複製稀缺居住品質資源的豪宅，又另當別論，總之具體問題具體分析，核心是稀缺性。

兩個核心區之外，其他區縣只有一個縣城的房價上漲了，而且漲幅還不小，從3900多元上漲到了5000元左右，其他區縣房價全部在下降。

這就讓我覺得有點好奇，因為這個縣城人口是減少的，怎麼房價在漲呢，

可能是因為時間上的滯後性，該縣城人均GDP全市倒數第一，三年前的房價顯著低於其他縣城，現在上漲到5000左右，而其他幾個縣城房價全部下跌到5000左右，剛好和周邊其他縣城的拉平了，這個應該是補漲。

這讓我想起了深圳，房價上漲都是南山，寶中等等之類的區域先動，然後再傳導到其他區域，核心區域的房價成了個風向標，就像是海浪一樣，會逐漸傳導到其他區域。

另外該縣城是貧困縣，城鎮化水平很低，户籍人口城鎮化率才20%多，常住人口城鎮化率才30%多，農民進城應該也對縣城房價有所支撐。

從全市的人口發展看，除了兩個核心區之外，其他區縣人口全部在下降，另外教育資源高度集中在兩個核心區中的A區，因此買房如何選擇其實是很清楚的，A區買套學區房是必須的，考慮到A區是老城區，房子普遍老一些，可以在B區再買套居住品質不錯的房子。

另外就是找對象，兩個核心區的男女比例分別是98:100和95:100左右，女多男少，而最窮的兩個縣城男女比例高達107:100，可以想象男青年在這兩個縣城的農村地區找對象一定是最難的，而相對的女青年在核心區找個對象也不容易，去縣城找對象就得兩地分居了，畢竟距離還有點遠。

所以不只是存在大城市剩女多，農村剩男多的現象，即使在三四線城市，在同一個城市內部，也存在這種差異。

所以要找對象儘早開始找，

我覺得很多人把找對象等同於結婚了，這是錯誤的。去找對象不等於就一定要處對象，看不上眼的為啥要相處呢？

處對象不等於就一定要結婚，如果相處過程中發現對方有各種不可接受的缺點呢？

找對象意思是多接觸接觸不同的異性，覺得有不錯的，可以先談個戀愛，嘗一嘗愛情的苦，就算有問題也可以在婚前及時止損，這樣成本也低。

等年紀大了再行動，可選擇範圍變小，止損成本也會提高了。

不要忽略大數據反應出來的東西，從數學上説，如果你所處的區域，大你三歲和小你三歲的年齡段，適婚同齡異性有100人，等到了30歲，有80人已經結婚了，就只能在剩下的20個人當中找了。父母催婚，其實倒並不一定就是催你結婚，而是催你早點行動找對象，越早開始行動選擇範圍越大，找到好對象的概率越高。

老家的親戚和同學，

第一很老家在縣城的，少有人計劃再繼續購入縣城的房子了，

第二都認為本市唯一有投資屬性的就是核心區的學區房，

第三很多人在想辦法通過遷户口等形式在省會買房投資。

第四認為最好的工作是核心區的體制內工作，

其次是縣城的體制內工作，但是得在市區買房，不看好縣城的房價，我一個比較要好的小學同學，就在下邊一個縣城當公務員，房子買在市區，在縣城租房住，每個週末開車往返，不在該縣城買房，覺得不划算，寧肯在市區多買一套租出去。

以上的個人選擇和總體數據體現的趨勢是一致的。

注意以上分析的是我老家三線城市，也可以説是四線城市，

市區不大，產業少，最好的工作基本就是體制內，因此分析教育資源和人口流向就差不多夠了。

但是對於深圳，北京，上海，廣州，乃至於杭州，成都，武漢，南京等經濟發達的大城市，只是分析各區域的人口和教育資源是不夠的，

還要加上產業分佈。像是深圳，為啥南山區房子貴，大疆，騰訊，OPPO, 聯想，百度，阿里，中興，平安，邁瑞，TP-LINK，深圳大學，金蝶….都在這裏，除了這些大公司之外，南山區還是上百家上市公司的總部所在地。

研究產業分佈，對於我們有很大的指導意義，

我之前説過，半導體和汽車就是國運，再加個製藥業和航空航天。

就拿現在炙手可熱的半導體行業來説吧，大批的資金湧入，行業從業人員的薪資在迅速提高，

前程無憂發佈了一個報告，名字叫《2021年Q1“芯力量”（集成電路/半導體）市場供需報告》，

統計了2018年1月--2021年3月，其網站上發佈的招聘信息。

1：在 61個行業中，僅有集成電路/半導體和教育培訓兩大行業的用人需求在過去三年保持了持續的增長。

2：從2018年1月--2021年3月，集成電路/半導體行業招聘量三年翻倍，增速驚人，2018年1月該行業的職位量在61個行業中佔比僅2.6%，在61個行業中排行第十二。

2021年3月集成電路/半導體行業人才需求量佔職位總量達到歷史最高的5.5%，在各行業中位列第四，

3：半導體行業的薪資在快速增長，儘管2020年受疫情影響，有高達55個行業的畢業生薪酬沒有增長，但半導體行業畢業生的薪酬平均增長20~25%以上。

可以看出來，半導體行業已經成為我國高學歷人才就業的最大增量行業，也是所有行業中薪資增幅最快的行業。

而在半導體產業的全國分佈中，有一個地方的名字會反覆的出現，

那就是上海臨港，很多人知道這裏是特斯拉中國工廠的所在地，

但是就半導體產業而言，

半導體制造的積塔半導體，格科微的CMOS圖像傳感器工廠，聞泰科技12英寸車規級功率半導體晶圓製造廠，半導體生產設備的中微半導體，盛美半導體，做半導體材料的新昇300mm大硅片工廠，做芯片設計的寒武紀，地平線等在這裏都有分佈，此外臨港還在引進EDA芯片設計工具公司。

以至於臨港已經可以開半導體產業發展高峯論壇了。

上海目前的中芯國際，華虹半導體生產都集中在張江地區，這裏也是上海半導體的發展高地，而在上海市的發展規劃裏面，臨港顯然也要做大為半導體產業的集聚地，形成一南一北的態勢。

這是一個簡單的問題，眾所周知海量的資金在流向半導體產業，當然這些資金也在以薪資形式流向半導體產業的從業人員，

2021年3月3日上海臨港新片區發佈《中國(上海)自由貿易試驗區臨港新片區集成電路產業專項規劃(2021-2025)》，計劃到2025年，集成電路產業規模突破1000億元，引進培育5家以上國內外領先的芯片製造企業；形成5家年收入超過20億元的設備材料企業；培育10家以上的上市企業，發展壯大一批獨角獸設計企業，匯聚超過2-5萬名碩士以上學歷的集成電路從業人員。

那麼作為中國新興產業的半導體產業資金和人才持續向臨港聚集，會給臨港的房價帶來什麼樣的影響？上房地產網站查下2019-2021年的房價走勢就知道了。

如果我們研究中國歷史上每一次的新產業發展，都會產生一些龍頭公司，產生一批高薪高收入的從業人員，這就帶來三個機會，

第一個機會是加入這家公司，成為它的員工，或者成為它的供應商，或者成為它的經銷商，會極大的分享到產業發展的時代紅利。

過去的十年是國產智能手機快速崛起的時代，華米OV都在大規模的發展線下門店，國內很多人是跟上了這個趨勢，通過開手機門店賺到了錢的。

第二個機會是買入這家公司的股票，長期的持續持有。

第三個機會在買入這家公司附近的房產，尤其是距離近的，帶學區的，居住品質好的。

當然，以上三個機會不要機械的理解，

不是説，這家公司產業賽道前景好，這家公司又是龍頭，股價就會永遠上漲，而不需要考慮中短期的波動盲目買入。

也不是説，這家公司附近的房價就一定會遠超過其他區域，

舉個例子，某個新興行業在快速發展，但龍頭公司孤立的在城市的某個偏遠區域，員工有5000人，而同行業裏面其他四五家規模較大的公司聚集在市區，跳槽更方便，教育和居住配套資源更好，儘管單個公司的規模比不上那家龍頭公司，但是四五家加起來有1萬名員工，而同行業內薪資又差不太多，那麼顯然是後者的房價更有支撐。

總之，要理解人口，產業，資金都是聚集起來才更有效率，也是市場經濟發展的客觀規律，因此我們做出就業，買房這些個人選擇的大原則順應“聚集”這個客觀規律和趨勢，

向人口聚集的地方靠攏；

向產業聚集，尤其是先進和新興產業的地方靠攏；

向資源（教育，醫療，居住配套）聚集的地方靠攏；

向資本聚集的地方靠攏。

我們平時有些俗話，例如“常在河邊走，哪能不濕鞋”，“近朱者赤近墨者黑”，其實我倒是從中悟出來一些其他的意思，當你在工作，買房乃至於投資這些問題上向着聚集的地方靠攏之後，你一定會從中“蹭到”一些經濟利益，你在河邊走，想不濕鞋都難。

反之我們如果是在沙漠裏行走，怎麼可能濕鞋呢？

一個非常簡單的例子，同樣是跑滴滴，送外賣，為什麼在大城市月入過萬就有可能，而在中小城市則非常困難，因為順應了“向人口和產業聚集的地方靠攏”，分享到了人口和產業聚集帶來的紅利。

我在之前就提過，這兩年資金和人才就在向半導體行業聚集，因此這兩年買半導體行業的股票，只要拿得住，不賺錢真的是小概率事件。

這就是順應了“向資金和人才聚集的先進產業靠攏”

再比如，大家都知道學計算機工資高，因為互聯網產業就是大量資金的聚集地，看下互聯網公司的融資規模就可以看出來，動不動公司估值就是幾十億美元，還沒有上市的字節跳動估值都2000億美元的規模了。

敏鋭的觀察人口在哪裏聚集，先進產業在哪裏聚集，資金在向哪個領域聚集，政府規劃的教育，醫療，居住配套資源在哪個地方聚集，我們的機會就在哪裏。