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全球最大的银行及金融服务机构汇丰8月发布的一份报告指出，人口迁移带动了都市圈的房价上涨，但并不是所有的城市都能享受到这一福利。该报告在之前研究数据的基础上，另辟蹊径，把目光聚焦于在人口迁移背景下，房价最不具上升前景的20座城市，并将其定义为“乌鸦城”。这些城市的房价仍处在低迷阶段，房地产开发商几乎对它们毫不问津。
汇丰在六月份发布的一份报告《中国房地产：“凤凰城”》里提到了20座“凤凰城” （见图一），即“房价最具上升前景”的城市。在中国神话里，凤凰意味着繁荣和新的开始。 伴随着大规模的人口迁移，都市圈城市的住房需求随之上涨，这20座“凤凰城”很有可能会引领新一轮的房价上涨。包括:广州、镇江、成都、宁波、青岛、郑州、常州、武汉、嘉兴、苏州、济南、天津、佛山、无锡、厦门、南京、中山、惠州、东莞、珠海。 图一（来源: CREIS, HSBC） 但是，有些城市就被这股潮流被远远地摔在了后面。它们的房价非但没有上涨，反而出现下跌或者持续低迷的状况。我们把这些城市叫做“乌鸦城”，而乌鸦在民间神话里象征着不好的消息即将来临。 汇丰评选出的“最不具房价上升前景”的20座“乌鸦城” （具体见图二）分别是鞍山，吉林，东营，营口，桂林，宝鸡，宿迁，北海，哈尔滨，洛阳，淮安，柳州，德州，长春，马鞍山，绵阳，宜昌，赣州，湛江，南宁。
与“凤凰城”不同，“乌鸦城”往往没有良好的工作前景，也没有优质的小学教育资源。这意味着“乌鸦城”的人口迁移拉力非常弱。相对来说，只有很少的人会移居到这些城市。所以，即使在人口迁移大环境下，“乌鸦城”的住房需求或者房价都没有出现明显上涨趋势。 20座“乌鸦城”中的16座城市属于三级城市。所有的“乌鸦城”的人均收入相对来说都很低。虽然，“乌鸦城”过去的房价也有所整张，比如说，南宁2016年ASP（平均售价）首次上涨了13%，而所覆盖的95座城市ASP平均上涨了10.5%。但是“乌鸦城”普遍来说都没有推动住宅需求上涨的坚实基础。如果宏观的大环境恶化或者政策收紧，过去较高的房价上涨很有可能会导致进一步的价格调整。 2016 ASP change vs. China property attractiveness score of the 20 raven cities
汇丰银行这次报告覆盖了12家中国房地产公司：龙湖地产、中国金茂、仁恒置地、瑞安集团、雅居乐、世茂集团、富力地产、中海地产、远洋集团、华润置地、合景泰富。 这12家公司都很少涉及“乌鸦城”的业务，他们在“乌鸦城”的土地储备只有很小一部分，不到储备总量的11%。事实上，中国金茂，龙湖，瑞安，仁恒这4家公司在“乌鸦城”的土地储备为零（具体见图三）。 Land bank exposure to phoenix and raven cities for covered companies 图四（来源: Company data, HSBC）
一个公司的前景好坏，并不仅仅取决于它的业务在“凤凰城”还是“乌鸦城”。但是，基于人口迁移带动住宅需求的理论，投资股票时最简单的方法就是去选择那些业务重心放在“凤凰城”而不是“乌鸦城”的公司股票。其中表现最出色的就是中海地产，龙湖，世贸这三支股票。 在所覆盖的12家公司里面，把业务重心放在“凤凰城”的前三个公司中，中海和世贸占了两位。而且，这两只股票的交易估值都非常具有吸引力。再加上这两支股价自年初至今一直处于下跌趋势，升值空间很大。虽然龙湖在“凤凰城”的土地储备相对来说较少，却占了其全部土地存量的30%。另外，龙湖也是今年以来成单增长率最高的公司之一，同时还是私营企业里面拥有最强的资产负债表的公司之一。 仁恒似乎拥有最佳土地储备策略，因为它在“凤凰城”的土地储备最多，而“乌鸦城”的土地储备为零。仁恒的业务主要集中在南京和其他房价上涨劲头本身已经很足的城市。如果这些城市加紧政策调控，仁恒在今年下半年有可能会面临更高的销售风险。 虽然华润置地、合景泰富在“乌鸦城”拥有最多的土地储备，约占他们总土地储备的10%，但是华润置地拥有最高的经常性收入，从而有利于加强其资产负债表的管理。另外投资物业也可以提高保证金的竞争力。而合景泰富不仅连续多年在住宅保证金领域出于领先地位，同时也是我们所覆盖的12家公司里面产量最高的股票。 总之，考虑到开发商的土地储备权平均有3-5年的时间，“乌鸦城”的土地储备在10%左右是可以接受的。另外，一个经过审慎管理的项目启动时间表，可以最小化在某年在某座城市销售过度集中的负面影响，从而降低在不太受欢迎城市储备土地带来的风险。
判断一座城市是否有吸引力，可以从两方面衡量：定量因素和定性因素。定量因素包括工作机会（以2016年常住居民与本地居民比例大小衡量，结果占比50%），受教育机会（以2012-2015小学生人数增长总数衡量，结果占比30%）和人口密度（以每平方千米居民数衡量，结果占比20%）。而定性因素包括住房供给情况（以库存等级衡量），当地政府的户籍政策宽松度，以及城市的交通和其他基础设施完善程度。
工作机会的大小通过常住居民与本地居民的比例来衡量。比例越大，工作机会越多，城市对外来人口的吸引力越大。根据这个比例可以看出20座“乌鸦城”的工作机会水平都很低，只有0.96， 而所研究的95座城市的平均水平是1.19。 Raven cities lag their counterparts in terms of job opportunities 图五（来源: CEIC, CREIS, HSBC）
受教育机会是人口迁移的另一个主要拉动因素，因为教育被广泛地认为对职业和未来收入都很重要。估算一个城市的受教育机会水平，是通过2012-2015年期间小学生人数的增长率。截止至2106年，小学入学人数占全部入学人数的51%，而大学入学人数只有14%。把这个和人口迁移、住宅需求联系到一起，可以发现小学生人数的增长是举家迁移的重要判断指标。而且，家人一般不会因为孩子上大学搬家。这20座城市里面，小学入学人数增长率差别很大，最低-19%，最高+19%。但是，13座“乌鸦城”的小学入学人数都是负增长，而所研究的95座城市小学人数平均增长率是+7%。 Raven cities vary in terms of access to education 图六（来源: CEIC，HSBC）
人口密度本身不是人口迁移驱动力的判定指标。但是在有些情况下，人口密度取决于现代化程度，现代化程度取决于人口迁移。所有“乌鸦城”的人口密度都低于所研究的95座城市的平均人口密度。宜昌，哈尔滨，桂林，吉林这几座“乌鸦城”，他们的人口密度是最低的，比平均密度还要低76-80%。 Raven cities have a lower-than-average population density 图七（来源: NBS, CEIC，HSBC） 中国东北部的人口流动最明显。近一次的人口普查显示，吉林和黑龙江省是净人口外流最多的省份。而吉林大学之前的一份研究报告也表明，人口外流是东北部城市经济增长的一大阻力。在所有“乌鸦城”中，长春和哈尔滨的人口密度分别是54%和80%，远远低于平均密度。
对于“凤凰城”来说，主要是人口迁移带动住房需求上涨，不过户籍政策的放宽也会吸引人口流入。但是，户籍政策本身无法决定人口流入还是流出。如果一个城市工作机会很少，或者小学教育质量很差的话，即使人们在户籍政策很宽松的情况下，可以很容易享受到城市的社会福利，他们也不会因此而选择移居到那个城市。换句话说，户籍政策只能作为城市迁移拉力的补充因素，而不是决定因素。 从2014年国务院下发了国家城镇化计划，着重于提高人口密集城市的现代化程度，为了响应中央政府的方针，很多三四级城市都放宽了他们的户籍政策。其中包括一些“乌鸦城”。可是能注意到的是这些措施并没有对房地产市场起到积极影响。 以吉林和桂林为例。自2015年开始，吉林逐渐放宽户籍政策，扩大社会福利覆盖面。但是，吉林的房价自2015年至2017年5月下降了9%， 而研究覆盖的95座城市同期的房价平均上升了16%。桂林也在2017年7月放宽了户籍政策，但是桂林的房价两年来几乎没有任何变化。 同样，虽然地理位置是评估一座城市吸引力的重要因素，但是它对吸引人口流入并没有太大的帮助。与“凤凰城”相比，“乌鸦城”普遍都坐落在偏远的地方，远离都市。假设所有省会都是都市，我们发现从“乌鸦城”到最近的都市需要半个小时到6个小时不等。有趣的是，20座“乌鸦城”里面的11座城市到最近的都市都不超过2个小时的火车路程（具体见图八）。但是这些城市与邻近都市的房地产市场情况相差非常大。 Railway travelling time from raven cities to the closest metropolis 图八（来源: Gaotie.cn, CREIS, HSBC） 比如，德州到济南（山东省会）乘火车需要半个小时。但是，济南的房价自2012年到2016年上升了22%，而德州的房价却下降了1%。同样，洛阳到郑州（河南省会）乘火车需要1个小时，但是洛阳的房价自2012到2016年只上涨了4%，而郑州同期房价增长37%。 所以，工作机会，受教育机会，人口密度三项因素才是影响人口流入以及房价上涨的关键。换句话说，如果随着时间发展，“乌鸦城”的经济发展和改革都步入正轨，对外来人口的吸引力提升，加上宽松户籍政策和便利的交通，那么接受都市的外溢人口就是顺其自然的事情了。
库存数据可以让我们对房地产市场的供给有一个清晰的认识。但是因为大多数的“乌鸦城”都是小的三线城市，所以只有4座城市的库存数据可供参考。“凤凰城”住宅需求大，库存都处于下降趋势，但是这四座“乌鸦城”库存趋势却不一致。 南宁，宜昌，长春三座城市的绝对库存趋势都是下降的，这和房地产市场情况保持一致，但是哈尔冰的库存自2015年12月以来却增长了40%。 哈尔滨在2010-2017年4月期间平均去库存周期是20.8个月，这与二线城市的同期平均去库存周期要长很多。同样，长春的去库存周期也很高，2016年12月是11.2个月，2017年4月是13个月。而二线城市房地产市场同期的平均去库存周期分别是8.3个月和8.4个月。 Absolute inventory level of the four cities 图九（来源: CREIS, HSBC） 另一方面，南宁和宜昌似乎和其他的二线、三线城市相比，去库存化处于同一水平。2017年4月，南宁的去库存周期是3.4个月，而二线城市平均是8.4个月；宜昌是6.5个月，而三线城市平均是9.4个月。 图十（来源: CREIS, HSBC） 在住宅用地供应方面，南宁和宜昌2017年的土地供应目标比2016年实际土地供应低22%和14%。长春2017年土地供应比2016年实际土地供应高110%。哈尔滨没有公布2017年土地供应目标。但是，基于政府无法达到土地销售目标，所以可以根据过去两年的平均目标达成率来估算2017的土地供应。结果显示南宁2017年预估的土地供应与去年持平，宜昌和长春的土地供应比去年同期分别下降28%和37%。
虽然“乌鸦城”和“鬼城”都有负面含义，但是两者完全不同。“鬼城”指的是那些几乎没人居住的城市，而“乌鸦城”不是没人居住，只是人口迁移拉力的角度分析，该城市的房价不具备上涨前景。 在判定城市是否为“乌鸦城”时，首先我们不会考虑这座城市是不是看起来没人居住。其次，我们研究的是整座城市，而不是城市下面的某些行政区（尤其是那些偏远的小的区域）。另外，“鬼城”往往是媒体和学术研究的关注点。而且，媒体有时候提到“鬼城”，可能仅仅是因为这些城市正在建设中而没人居住。
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