作者注:這幾篇沒寫房價,但核心論點均與房價有關,請讀者自行判斷。
作為工廠流水線上打螺絲的一員,今天打完,大概率會確定明天還會接著打。但商場的導購,永遠不知道她的客戶什么時候會出現在眼前。
所以流水線上的牛馬,能夠大概率確定自己未來一段時間的收入,而商場導購的收入水平,不確定性要明顯高出很多。
這就是工業和服務業在穩定層面的差異,這會對購房產生怎樣的影響?
這張展現2018至2023年第二、第三產業從業人員變化幅度的圖譜,以其斑斕的色彩和精確的數字,為我們揭示了近年來就業結構變遷的宏觀圖景,也為思考上述問題提供了堅實的數據基石。
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圖譜清晰地顯示,在這五年間,以制造業為代表的第二產業,其就業版圖呈現出大面積的收縮色調。
超過四分之二的制造業行業板塊顯示出負增長,其中紡織服裝、皮革毛羽、木材加工等勞動密集型傳統行業,從業人員降幅普遍超過20%。甚至煤炭開采、黑色金屬礦采等上游行業,也出現超過20%的負增長。
這直觀地告訴我們,工廠流水線上的崗位數量在整體縮減,那些曾被認為能提供“穩定預期”的崗位正在減少。
與此同時,代表第三產業的右側區域,色彩則豐富得多。雖然批發零售、住宿餐飲等傳統服務業吸納就業的增幅有限甚至為負,但一系列現代服務業板塊卻呈現出強勁的增長勢頭。
互聯網和相關服務、軟件和信息技術服務業、租賃和商務服務業、科學研究和技術服務業等領域,其從業人員增幅顯著,普遍達到兩位數。
這表明,就業增長的核心引擎已經從車間流水線,轉向了寫字樓、實驗室和數字空間。
這種就業結構的深刻轉變,首先直接沖擊了收入預期的穩定性。
傳統制造業崗位,盡管薪酬增長可能平緩,但其規律的工作時間、相對固定的月薪、以及較低的被裁汰風險,共同構成了一個可預測的收入流。
這份“確定性”,恰恰是承擔長期、大額房貸時最重要的心理和財務基石。當這樣的崗位總量收縮,意味著能提供穩定收入預期的就業基本盤在縮小。
取而代之的服務業崗位,其收入模式則更為多元且波動。許多崗位的收入與績效、提成、項目獎金緊密掛鉤,具有較強的周期性和不確定性。
例如,一個房產中介的收入高度依賴于市場成交熱度,一個程序員可能面臨項目制帶來的收入起伏。
這種收入流的不確定性,會顯著削弱個人或家庭對未來長達二三十年的債務償還能力的信心。人們會變得更加謹慎,推遲或降低購房決策。
更深層的影響在于職業路徑與城市選擇的變化。傳統工業就業往往與特定工業園區、制造業基地綁定,催生了穩定的、以工廠為中心的生活社區和購房需求。
而現代服務業的就業地理分布更為廣泛和靈活,尤其是在大城市和城市群的核心區。
這可能導致購房需求在空間上更加集中,但同時也因高房價和租房市場的發達,削弱了即時的自有住房購買動力。
此外,就業穩定性也與社會保障的感知息息相關。盡管法規上要求一致,但不同行業和企業對社保公積金的繳納基數和規范性存在差異。
從歷史經驗看,規上工業企業的繳納通常更為規范,這直接關系到購房時公積金貸款的額度與便利。
部分服務業,特別是中小微企業和靈活就業形態,在這方面的保障相對薄弱,無形中提高了運用金融杠桿購房的門檻。
消費觀念也隨之演變。與工廠“包吃包住”或提供宿舍的集體生活模式不同,服務業從業者更早、更深地浸潤在城市消費文化中。
他們可能更傾向于將可支配收入用于體驗、教育、自我提升或租賃更便利的住所,而非將大部分儲蓄和未來收入“鎖定”為一套房產的首付和月供。住房從“人生必需品”的清單中,其排序可能發生微妙變化。
從宏觀經濟鏈條看,就業結構變化也影響著整體收入分配格局。高增長的現代服務業固然創造了高收入崗位,但也存在收入分化較大的特點。
而萎縮的傳統制造業,過去是培育大規模中等收入群體的重要土壤。當“穩定中等收入”群體增長放緩,而收入不確定性和分化加劇時,對房價形成普遍支撐的購買力基礎也會受到影響。
因此,圖表中每一個百分比變化的背后,都不只是一個工作崗位的增減,更是成千上萬個家庭對未來生活規劃的重塑。
當社會經濟的主導就業形態從“制造”轉向“服務”,從“穩定預期”轉向“彈性靈活”,附著在“房子”上的傳統意義——如安家落戶、婚育基石、財富儲存——也必然經受考驗。
購房決策,歸根結底是對未來長達數十年的收入與生活的鄭重承諾。
當承諾所依賴的經濟基礎變得更加波動不定時,承諾本身自然會變得更為審慎。
這張就業變化圖譜,就這樣悄然描摹了房地產市場底層需求邏輯變遷的一個重要側面。
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