房地产观察4:近年来我国房地产销售面积趋势分析

admin 2025-09-08 阅读:3 评论:0
根据国家统计局数据,2024年全国商品房销售面积为9.74亿平方米,同比下降了12.9%,其中最主要的住宅销售面积为8.14亿平方米,占整体房地产的83.64%,增速同比也下降了14.1%。 2025年前两月,全国商品房销售面积为...

根据国家统计局数据,2024年全国商品房销售面积为9.74亿平方米,同比下降了12.9%,其中最主要的住宅销售面积为8.14亿平方米,占整体房地产的83.64%,增速同比也下降了14.1%。 2025年前两月,全国商品房销售面积为1.07亿平方米,同比下降了5.1%,其中最主要的住宅销售面积为0.92亿平方米,占整体房地产的85.68%,增速同比也下降了3.4%。 降幅有所收窄。

从更长周期看,自2000年以来,我国商品房销售面积大致可分为三个阶段。2000年-2010年为高速增长阶段,这期间商品房销售面积增速均在10%以上,且基本在20%左右,最高时达到42.1%(2009年,2008年为负增长19.7%,由于前年基数小,因此2009年大幅增长)。2011年-2021年为中低速增长阶段,这期间除个别年份外增速降低到10%以下,另有2014年和2019年两年销售面积为负增长;而2013年和2016年销售面积增速分别为17.3%和22.5%。2021年商品房销售面积达到了17.94亿平方米的峰值。2022年以来为第三阶段,三年商品房销售面积同比出现了负增长。

2024年房地产销售面积为9.74亿平方米,基本回到2009年时的水平。

住宅是我国商品房销售中的最大组成部分,从2000年以来的数据看,住宅销售面积占商品房销售面积的比值均在80%以上,但近年来占比有所下降,由2009年时最高的91.02%下降到了2024年的83.64%。

因此住宅销售面积的走势与商品房整体走势及阶段划分基本一致。2009年前销售面积增速在20%左右甚至更高。2022年以来的三年销售面积出现负增长。2024年我国住宅销售面积为8.14亿平方米,也基本回到2009年时的水平。

从各省份商品房销售面积看,江苏和山东是商品房销售面积最大的两个省份,特别是江苏2023年和2024年销售面积均在1亿平方米以上,而山东2023年销售面积在1亿平方米以上,2024年下降到了9833.17万平方米。另有广东、四川、河南、湖北和浙江五省销售面积也在5000万平方米以上。

海南、吉林、黑龙江、宁夏、青海和西藏6省份房地产销售面积不足1000万平方米。

2023年和2024年各省商品房销售面积和增速表如下:

2023年尚有海南、西藏、新疆、天津、青海、内蒙、北京、吉林、山西和甘肃10省份商品房销售面积为正增长,2024年仅有海南、青海、天津和湖北4个省份为正增长,其中海南、青海和天津3个省份连续2年商品房销售面积增速为正。

2024年福建、广东、云南、宁夏和四川5个省份商品房销售面积下降幅度超过20%。

住宅销售面积方面,2024年江苏排在第一位,销售面积最大的省份基本与商品房一致,江苏、山东、广东和河南四省销售面积超过5000万平米。

2023年和2024年各省住宅销售面积和增速表如下:

2023年尚有海南、西藏、青海、新疆、天津、北京、吉林、内蒙、山西和甘肃10个省份商品房销售面积为正增长,2024年仅有海南和青海2省份为正增长,且该两省连续两年住宅销售面积增速为正。

2024年四川、宁夏、广东、云南和福建5个省份住宅销售面积下降幅度超过20%。

住宅销售面积占商品房销售面积比方面,2024年全国住宅销售面积占商品房整体销售面积比为83.64%。2024年各省份中重庆住宅销售面积比最小,仅为64.6%,北京占比第二小,2024年为70.2%;山西占比最高,达到95.8%;31个省份中有9个省份占比超过90%。

几大销售面积大省中广东和江苏占比均低于80%,分别为78.7%和79.8%。

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权,未经许可,不得转载。

分享:

扫一扫在手机阅读、分享本文

热门文章
  • BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转

    BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转
    乖离率(BIAS)是技术分析中一个重要的指标,用于衡量股价与其移动平均线之间的偏离程度。通过计算股价与均线的差值占均线的百分比,投资者可以判断当前股价是否处于超买或超卖状态。BIAS的计算公式为: BIAS = (当前股价 – 移动平均线) / 移动平均线 × 100% 当BIAS值大于10%时,通常认为股价处于超买状态,市场可能面临回调风险;而当BIAS值小于-10%时,则认为股价处于超卖状态,市场可能迎来反弹机会。 乖离率的基本原理 乖离率的核心思想是股价会围...
  • CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号

    CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号
    顺势指标(Commodity Channel Index,简称CCI)是一种广泛应用于股票、期货和外汇市场的技术分析工具。它由唐纳德·兰伯特(Donald Lambert)于1980年提出,主要用于衡量价格相对于其统计平均值的偏离程度。CCI的核心思想是通过计算当前价格与历史平均价格的差异,来判断市场是否处于超买或超卖状态。 CCI的计算公式较为复杂,但其核心逻辑是通过比较当前价格与一定周期内的平均价格,来衡量价格的波动性。具体来说,CCI的计算公式为:CCI = (当...
  • MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势

    MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势
    MACD(平滑异同移动平均线)是技术分析中常用的趋势跟踪指标,由DIFF线、DEA线和柱状线组成。它通过计算两条指数移动平均线(EMA)的差值,帮助投资者识别市场趋势的强弱和转折点。本文将深入解析MACD的构成、计算方法及其在捕捉趋势转折与背离信号中的应用。 MACD的构成与计算方法 MACD由三个主要部分组成:DIFF线、DEA线和柱状线。DIFF线是短期EMA(通常为12日)与长期EMA(通常为26日)的差值,反映了短期和长期趋势的差异。DEA线则是DIFF线的9...
  • 威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!

    威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!
    威廉指标(Williams %R,简称WMSR)是一种常用的技术分析工具,主要用于判断市场的超买和超卖状态。它由拉里·威廉姆斯(Larry Williams)在20世纪70年代提出,通过测量当前价格相对于一定周期内最高价和最低价的位置,来反映市场的短期动能。本文将深入探讨威廉指标的基本原理、如何利用它判断短期超买状态(80以上),以及为什么需要结合其他指标进行验证。 威廉指标的基本原理 威廉指标的计算公式为: WMSR = (最高价 – 收盘价) / (最高价 –...
  • 能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势

    能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势
    能量潮(On-Balance Volume,简称OBV)是一种技术分析工具,由乔·格兰维尔(Joe Granville)在1963年提出。OBV通过累计成交量的变化来预测股票价格趋势,是一种非常有效的量价分析工具。OBV的核心思想是成交量是价格变动的先行指标,成交量的变化可以预示价格的未来走势。 OBV的计算方法相对简单。当某一天的收盘价高于前一天的收盘价时,当天的成交量被加到前一天的OBV值上;当某一天的收盘价低于前一天的收盘价时,当天的成交量从前一天的OBV值中减去...