文章来源：深圳宁南山
今天的文章是一些个人想法，本来只是研究下老家的人口趋势，但是由此我想到了很多别的东西，有点发散，供读者参考。
在三线城市的个人选择
各个省，各个城市的七普公报都出来了，其实我觉得阅读下自己所在城市的七普公报，还是挺有用的，我老家也是全国70个大中城市之一，人口还是不少的，分为市辖区和县。
七普公报显示，几个区县中，和2010年的六普相比，两个核心区的人口占比从21.81%上升到了2020年的26.24%，这也是全市仅有的两个人口增长的区，其他的区县人口全部在下降，也就是全市人口在向市区最核心的两个区集中，这种人口的分化应该是在最近的几年更加明显。
这显示即使在三四线城市内部，人口也在聚集。我把聚集两个字标粗，是因为这是今天本文的关键词。
另外有意思的是性别比例，全市只有这两个核心区是女多男少，女性占比超过50%，其他区县全部是男性多于女性，说明女性会倾向于在发展水平更高的地方生活。
然后是查了下房价，就是最近三年（2018年9月–2021年6月）的房价走势，
两个核心区中，
只有最核心的那个区（姑且称为A区，也是老城区所在地）从6800多元涨到了7400多元每平，这跟该区也集中了全市最好的教育资源有关系，我高中就是考到该区的一所中学就读，基本上老家同学亲戚几乎人人都计划在该区买学区房。
旁边的另一个核心区（姑且称为B区）房价从7100多元下降到了6700多元，其实作为核心市辖区，人口又在增加，房价应该上涨才对，不过该区之前修了不少高档小区，因此导致当时房价炒的虚高。我父母之前就在该区的一个小区买了套房子，当时算是全市居住品质最好的小区之一了，不过随着城市的发展，恒大，碧桂园等开发商也来建房了，各种更好更高档的小区不断出现，已经不再有当年的风光，目前（2021年6月）该小区的房价已经比三年前下降了30%。
我一直有一个观点，那就是在房子这件事情上，居住品质的价值总体上最终还是跑不过学位，注意是总体上。
同一地段两个差不多的房子，面积也差不多大，
一个学区差，但是居住品质好，小区漂亮，
一个是名校学区房，但是房子老破，小区旧，
谁房价在长时间的维度下看好，核心是两者的稀缺性谁更高，而事实证明大部分情况下是名校学区房。
可能是因为居住品质这个东西的需求性和稀缺性还是不如学区房。
比如说小区有游泳池，又或者小区面积够大，都能提升居住品质，但即使没有，其实很多人也能接受，毕竟游泳也只是夏天需要，
小区面积小，大不了去旁边的公园散步也可以。但是孩子读个烂学校，以后上不了高中，而且学校学风还差，学生抽烟逃课打游戏，老师也不怎么管，那可是不能接受的大事。
老破房子住起来感觉差，花十几万或者几十万装修装修，居住品质就可以提升，但是名校学位可不是装修一下就有的。
同时城市可能会因为旧改和新区建设而产生一些新房，而新房往往设计，装修和居住品质都更好，这也会导致现有房子的居住品质稀缺性降低，房子的居住品质溢价贬值。
而顶尖教育资源永远是稀缺品+全民刚需，学校越好孩子冲破中考50%录取比例考上高中的可能性越高，一个城市居住品质还不错的房子可能占比会在10%,20%,30%甚至更多，但是名校学区房的比例应该不会超过5%-10%，稀缺性极高。
总之学区的价值总体上优于居住品质带来的价值，当然如果是顶尖的，具有不可复制稀缺居住品质资源的豪宅，又另当别论，总之具体问题具体分析，核心是稀缺性。
两个核心区之外，其他区县只有一个县城的房价上涨了，而且涨幅还不小，从3900多元上涨到了5000元左右，其他区县房价全部在下降。
这就让我觉得有点好奇，因为这个县城人口是减少的，怎么房价在涨呢，
可能是因为时间上的滞后性，该县城人均GDP全市倒数第一，三年前的房价显著低于其他县城，现在上涨到5000左右，而其他几个县城房价全部下跌到5000左右，刚好和周边其他县城的拉平了，这个应该是补涨。
这让我想起了深圳，房价上涨都是南山，宝中等等之类的区域先动，然后再传导到其他区域，核心区域的房价成了个风向标，就像是海浪一样，会逐渐传导到其他区域。
另外该县城是贫困县，城镇化水平很低，户籍人口城镇化率才20%多，常住人口城镇化率才30%多，农民进城应该也对县城房价有所支撑。
从全市的人口发展看，除了两个核心区之外，其他区县人口全部在下降，另外教育资源高度集中在两个核心区中的A区，因此买房如何选择其实是很清楚的，A区买套学区房是必须的，考虑到A区是老城区，房子普遍老一些，可以在B区再买套居住品质不错的房子。
另外就是找对象，两个核心区的男女比例分别是98:100和95:100左右，女多男少，而最穷的两个县城男女比例高达107:100，可以想象男青年在这两个县城的农村地区找对象一定是最难的，而相对的女青年在核心区找个对象也不容易，去县城找对象就得两地分居了，毕竟距离还有点远。
所以不只是存在大城市剩女多，农村剩男多的现象，即使在三四线城市，在同一个城市内部，也存在这种差异。
所以要找对象尽早开始找，
我觉得很多人把找对象等同于结婚了，这是错误的。去找对象不等于就一定要处对象，看不上眼的为啥要相处呢？
处对象不等于就一定要结婚，如果相处过程中发现对方有各种不可接受的缺点呢？
找对象意思是多接触接触不同的异性，觉得有不错的，可以先谈个恋爱，尝一尝爱情的苦，就算有问题也可以在婚前及时止损，这样成本也低。
等年纪大了再行动，可选择范围变小，止损成本也会提高了。
不要忽略大数据反应出来的东西，从数学上说，如果你所处的区域，大你三岁和小你三岁的年龄段，适婚同龄异性有100人，等到了30岁，有80人已经结婚了，就只能在剩下的20个人当中找了。父母催婚，其实倒并不一定就是催你结婚，而是催你早点行动找对象，越早开始行动选择范围越大，找到好对象的概率越高。
老家的亲戚和同学，
第一老家在县城的，少有人计划再继续购入县城的房子了，
第二都认为本市唯一有投资属性的就是核心区的学区房，
第三很多人在想办法通过迁户口等形式在省会买房投资。
第四认为最好的工作是核心区的体制内工作，
其次是县城的体制内工作，但是得在市区买房，不看好县城的房价，我一个比较要好的小学同学，就在下边一个县城当公务员，房子买在市区，在县城租房住，每个周末开车往返，不在该县城买房，觉得不划算，宁肯在市区多买一套租出去。
以上的个人选择和总体数据体现的趋势是一致的。
注意以上分析的是我老家三线城市，也可以说是四线城市，
市区不大，产业少，最好的工作基本就是体制内，因此分析教育资源和人口流向就差不多够了。
但是对于深圳，北京，上海，广州，乃至于杭州，成都，武汉，南京等经济发达的大城市，只是分析各区域的人口和教育资源是不够的，
还要加上产业分布。像是深圳，为啥南山区房子贵，大疆，腾讯，OPPO, 联想，百度，阿里，中兴，平安，迈瑞，TP-LINK，深圳大学，金蝶….都在这里，除了这些大公司之外，南山区还是上百家上市公司的总部所在地。
研究产业分布，对于我们有很大的指导意义，
我之前说过，半导体和汽车就是国运，再加个制药业和航空航天。
就拿现在炙手可热的半导体行业来说吧，大批的资金涌入，行业从业人员的薪资在迅速提高，
前程无忧发布了一个报告，名字叫《2021年Q1“芯力量”（集成电路/半导体）市场供需报告》，
统计了2018年1月–2021年3月，其网站上发布的招聘信息。
1：在 61个行业中，仅有集成电路/半导体和教育培训两大行业的用人需求在过去三年保持了持续的增长。
2：从2018年1月–2021年3月，集成电路/半导体行业招聘量三年翻倍，增速惊人，2018年1月该行业的职位量在61个行业中占比仅2.6%，在61个行业中排行第十二。
2021年3月集成电路/半导体行业人才需求量占职位总量达到历史最高的5.5%，在各行业中位列第四，
3：半导体行业的薪资在快速增长，尽管2020年受疫情影响，有高达55个行业的毕业生薪酬没有增长，但半导体行业毕业生的薪酬平均增长20~25%以上。
可以看出来，半导体行业已经成为我国高学历人才就业的最大增量行业，也是所有行业中薪资增幅最快的行业。
而在半导体产业的全国分布中，有一个地方的名字会反复的出现，
那就是上海临港，很多人知道这里是特斯拉中国工厂的所在地，
但是就半导体产业而言，
半导体制造的积塔半导体，格科微的CMOS图像传感器工厂，闻泰科技12英寸车规级功率半导体晶圆制造厂，半导体生产设备的中微半导体，盛美半导体，做半导体材料的新昇300mm大硅片工厂，做芯片设计的寒武纪，地平线等在这里都有分布，此外临港还在引进EDA芯片设计工具公司。
以至于临港已经可以开半导体产业发展高峰论坛了。
上海目前的中芯国际，华虹半导体生产都集中在张江地区，这里也是上海半导体的发展高地，而在上海市的发展规划里面，临港显然也要做大为半导体产业的集聚地，形成一南一北的态势。
这是一个简单的问题，众所周知海量的资金在流向半导体产业，当然这些资金也在以薪资形式流向半导体产业的从业人员，
2021年3月3日上海临港新片区发布《中国(上海)自由贸易试验区临港新片区集成电路产业专项规划(2021-2025)》，计划到2025年，集成电路产业规模突破1000亿元，引进培育5家以上国内外领先的芯片制造企业；形成5家年收入超过20亿元的设备材料企业；培育10家以上的上市企业，发展壮大一批独角兽设计企业，汇聚超过2-5万名硕士以上学历的集成电路从业人员。
那么作为中国新兴产业的半导体产业资金和人才持续向临港聚集，会给临港的房价带来什么样的影响？上房地产网站查下2019-2021年的房价走势就知道了。
如果我们研究中国历史上每一次的新产业发展，都会产生一些龙头公司，产生一批高薪高收入的从业人员，这就带来三个机会，
第一个机会是加入这家公司，成为它的员工，或者成为它的供应商，或者成为它的经销商，会极大的分享到产业发展的时代红利。
过去的十年是国产智能手机快速崛起的时代，华米OV都在大规模的发展线下门店，国内很多人是跟上了这个趋势，通过开手机门店赚到了钱的。
第二个机会是买入这家公司的股票，长期的持续持有。
第三个机会在买入这家公司附近的房产，尤其是距离近的，带学区的，居住品质好的。
当然，以上三个机会不要机械的理解，
不是说，这家公司产业赛道前景好，这家公司又是龙头，股价就会永远上涨，而不需要考虑中短期的波动盲目买入。
也不是说，这家公司附近的房价就一定会远超过其他区域，
举个例子，某个新兴行业在快速发展，但龙头公司孤立的在城市的某个偏远区域，员工有5000人，而同行业里面其他四五家规模较大的公司聚集在市区，跳槽更方便，教育和居住配套资源更好，尽管单个公司的规模比不上那家龙头公司，但是四五家加起来有1万名员工，而同行业内薪资又差不太多，那么显然是后者的房价更有支撑。
总之，要理解人口，产业，资金都是聚集起来才更有效率，也是市场经济发展的客观规律，因此我们做出就业，买房这些个人选择的大原则顺应“聚集”这个客观规律和趋势，
向人口聚集的地方靠拢；
向产业聚集，尤其是先进和新兴产业的地方靠拢；
向资源（教育，医疗，居住配套）聚集的地方靠拢；
向资本聚集的地方靠拢。
我们平时有些俗话，例如“常在河边走，哪能不湿鞋”，“近朱者赤近墨者黑”，其实我倒是从中悟出来一些其他的意思，当你在工作，买房乃至于投资这些问题上向着聚集的地方靠拢之后，你一定会从中“蹭到”一些经济利益，你在河边走，想不湿鞋都难。
反之我们如果是在沙漠里行走，怎么可能湿鞋呢？
一个非常简单的例子，同样是跑滴滴，送外卖，为什么在大城市月入过万就有可能，而在中小城市则非常困难，因为顺应了“向人口和产业聚集的地方靠拢”，分享到了人口和产业聚集带来的红利。
我在之前就提过，这两年资金和人才就在向半导体行业聚集，因此这两年买半导体行业的股票，只要拿得住，不赚钱真的是小概率事件。
这就是顺应了“向资金和人才聚集的先进产业靠拢”
再比如，大家都知道学计算机工资高，因为互联网产业就是大量资金的聚集地，看下互联网公司的融资规模就可以看出来，动不动公司估值就是几十亿美元，还没有上市的字节跳动估值都2000亿美元的规模了。
敏锐的观察人口在哪里聚集，先进产业在哪里聚集，资金在向哪个领域聚集，政府规划的教育，医疗，居住配套资源在哪个地方聚集，我们的机会就在哪里。