一部中国经济史，注定会记住2023。
2023，将成为中国楼市的大祭之年。
在全球超级动荡之下，在灰色大周期明确袭来之后，今年的人民币资产价格一片血雨腥风——最为血腥残酷的，不是股市，而是楼市（或推而广之的不动产）。
从1994年房改至今，在长达近30年的周期中，中国房价曾经三次整体跌幅高达15%-20%，一是2008年，二是2014年，三是今年。
前两次（2008年和2014年）整体15%-20%的跌幅，在货币政策和购房政策的支撑之下，基本上一年至多一年半就能回补甚至超过此前的整体跌幅，在此后若干年看，那两次其实都是绝佳的捞金抄底区间。
但是，今年呢？
今年整体高达15%-20%的跌幅，会不会又是一次绝佳的捞金抄底洼地呢？
绝无可能！
今年将成中国楼市的超级拐点。
过去30年，中国楼市整体是震荡向上的；未来5-8年，中国楼市整体大概率应该是震荡向下的。
在货币政策罕见宽松之当下，在楼市政策对购房者无比友好之当下，我为什么还做出如此悲观的判断？
关于这个，最早去年我就做过具体分享，这是因为中国楼市的定价逻辑变了，而且是彻底变了。
• 过去若干年，我们的楼市定价模型，一直遵循成长股逻辑。
所谓的成长股逻辑，就是即便静态收益率再低（楼市静态收益率，则指年租金回报率），但是，基于城市化加速带来的大中城市预期人口增量，市场一直在给予楼市超高估值。
当然，除了这一核心因素之外，还有其他因素，比如，过去若干年地方政府绝佳的一级土地市场操盘能力（饥饿式营销），比如，城市要素资源的人为割裂（大城市与中小城市、城市与乡村之间的教育、医疗资源差距）。
另外，从人文视角而言，东亚和极少部分东南亚国家的国民，在经济发展的一定区间内，几乎都无法超越“土地和房屋情结”，比如，30多年前的日本，过去10多年的中国，还有当下的越南等。
• 现在的楼市定价模型，已经从成长股逻辑急速转变为价值股逻辑。
所谓的价值股逻辑，就是将持有收益作为核心考量标准，市场不再看预期的催化剂了。
因为，预期的催化剂，现在已经几乎不存在了——之于人口增量而言，现在，一是城市化已经进入尾声（这里面当然存在一个所谓的存量博弈命题，今天不展开讲，今天只讲整体），二是老年化和少子化的加速到来，未来的接盘侠变少了。
之于居民杠杆率而言，现在，我们的居民杠杆率已经高达63%，这已经达到30多年前日本资产大溃败前期的水平——也就是说，之于绝大多数居民而言，再想买房，也已经心有余而力不足了。
在楼市定价模型彻底改变之后，未来的房价，整体将通过持续的震荡向下，最终将楼市的持有收益率（年租金回报）到达2%-2.5%的区间。
逻辑一旦变化，一切皆变化，且趋势难以阻挡。
所以，我们现在预判房价的中期走势（以5年为区间），大家至少应该以2%的年持有收益率，去测算你手里的房子，到底还有多大的水分，到底还有多大的震荡蒸发空间。
在楼市进入超级拐点之后，之于不同阶层而言，中产和部分中高产应该是最惨的。
以一线和二线主要城市为例，真正意义上的中产，其净资产应该在500-1000万之间，今天的中高产，其净资产应该在1000-3000万之间。
这部分人群的绝大多数，其过去阶层的攀升和财富的增长，其实主要源于三个群体：一是因房子获益的，买房子早的，且买了多套房子的，二是科技大厂和地产巨头的中高级别雇员，每年工资和激励收入100-300万的，三是小企业主，每年净利润能有100-300万，且能持续七八年的。
但是，在这一轮灰色大周期明确到来之后，上述三个中产和中高产的主流群体，其绝大多数，事实都会遭到巨大冲击。
已然明确的未来时势，将对中产和中高产构成巨大冲击，这还仅是压垮中产的一个关键因子——这对绝大多数中产和中高产而言，至少意味着未来预期现金流的大幅减少。
普遍性的房产占比过高和普遍性的高杠杆，这将成为未来压垮中产的另外两个关键因子。
现在，我们居民财富的房产占比，平均已经接近70%，这本身就是一个奇葩的超高占比。
这一平均值，如果投射到整个中产阶层，事实占比应该更高，至少对于一线和二线重点城市是这样的——因为一线和二线重点城市，一套稍微像点样子的房子，至少也要800-1000万。
这一平均值，如果投射到整个中高产阶层，事实占比也应该接近全国居民房产占比的平均值，也就是同样接近70%，在一线和二线重点城市，多数中高产阶层的财富大头，事实也都堆砌在房子上。
至于普遍性的高杠杆，今天我们的居民杠杆率平均值已经高达63%，这对于中产而言，至少在一线和二线主要城市，其事实的杠杆率应该是超过平均值的（重点是贷款买房导致的），对于中高产而言，在一线和二线主要城市，其事实的杠杆率即便低于63%的全民平均值，至少也会高达50%。所以，如果未来数年房价持续下滑，中产死于不动产，应该会成为这个时代的悲凉缩影之一。
事实上，今年，已经有部分中产死于不动产，部分中产和少部分中高产因为断供，已经导致了一线和二线主要城市的法拍房数量迅速攀升。
