/“老旧小区”真的更容易“出阳”吗，数据分析告诉你答案？
最新文章2023-04-22

“老旧小区”真的更容易“出阳”吗，数据分析告诉你答案？



01

楔子

上图是普陀的一个老旧小区在疫情封控中的画面。


小区的楼间距很近，
道路也很窄，停车几乎占据了小区的生命通道，
建筑的外墙面也有破损，雨落水管大量私接，
龙门衣架倒是整齐划一，蔚为壮观。


这样小区的物理空间和设备设施，在防疫中确实会面临更大的挑战。所以有一种说法：“老旧小区在疫情中的表现一塌糊涂，以后千万不能买！”



真的是这样吗？带着这个问题，我查阅了很多的资料，但是都得不出这样的结论。


直到昨天，一个做房产类大数据分析的朋友发了一份研究报告给我，似乎让我找到了答案。今天这篇文章就是结合这份报告，谈谈老旧小区是不是真的那么差？到底可不可以购买？



02

数据简述


任何的数据都需要以某种口径解析，才能接近问题的“真相”。下面我试图来做一些解析。


因为聚焦“老旧小区在防疫中是不是比新小区表现差？”这个问题，所以节选的都是与此相关的数据内容。


第一个数据：全市小区染疫次数排行

解读：
这是一个小区感染疫情次数的排行榜，但是没有小区的建成年代，所以我补充了这个数据。（如下图）



从建成年代来看，在这15个出阳次数最多的小区里，只有3个小区是2000年之后的小区，其他都属于老旧小区。所以看上去老旧小区的表现确实不太好，但这只是表象，我们继续往下寻找原因。
第二个数据：按“建成年限”染疫小区统计


解读：
首先这个数据不是按照“次数总和/小区总数”得出的结果，换句话说“不管某个小区上榜了几次，都是按照一次计算的”。
从数据来看，建成10-20年的主力二手房染疫小区是比例最高的。而2002年之前的老旧小区表现还优于主力二手房，也好于次新房。而且小区越老，表现还越好。


这个结果是不是让人大跌眼镜呢？


第三个数据：按“小区规模”染疫小区统计


解读：
数据显示小型社区的表现最好，大于300户的社区表现就基本接近了。这可能和小区规模小，管理半径能够覆盖、没有死角有关。


虽然不少老旧小区的规模都很小，但还无法把老旧小区表现好和规模小划等号。因为也有不少老旧小区很大，我们在普陀碰到的香泉苑、真如西村等规模都很大。


第四个数据：按“挂牌价格”染疫小区统计


解读：
数据显示最贵和最便宜的小区表现最好，其他价格段的差不多。富人的防护意识和防护措施好，导致结果好，这个可以理解；但是穷人既没有措施，也没有意识，怎么表现还优于富人呢？


这个结果很有意思。所以我们猜测：可能是富人区和穷人区居住的人口密度都不高，带来的戏剧效应。


富人区常年空置，这是司空见惯的现象。而单价3万以下的小区最起码在郊环位置才会出现，那些位置也是地广人稀。
是不是看上去有一些道理呢？
为了验证这个猜想，我又找到另外一个分析数据（如下图）



户均人数小，基本可以等效于小区的人口密度小。如上图显示的这些红色地区，多数都集中于外环以外，而在市中心的几个区域，我也做了一些分析，结果如下图。



大宁国际，徐汇滨江、西郊宾馆，浦东三林别墅区都是豪宅区，人口密度小应该是可以理解的，也符合为什么贵的小区防疫表现好。（但上海理工附近，好像也没有太多别墅区，数据有些不太吻合，知情的朋友可以补充）。


这和我在《为什么富人“热衷”在这些地方购房！》一文中分析的富人区位置基本一致（如下图）



行文至此，我们基本能得出一个大致的结论了。容易出现“阳性”的小区， 并不是因为其建设年代久远，而是因为小区的居住人口密度大。



这也和兔博士的分析报告基本吻合。


1.最贵的和最便宜的小区染疫概率小，
那是因为居住人口密度小。



2.近5年交付的小区染疫概率小，
那是因为入住的人数还不多，也是居住人口密度小。


3.规模小于300户的小区染疫概率小，
那是因为管理半径小，服务跟得上。



03

结束语



老旧小区确实存在着“这样、那样的问题”，但是经过了近几年的城市更新，基础设施和硬件上有了长足的进步（上图就是改造之后的师大三村）。再加上人们对老旧小区的“刻板印象”，导致政府部门也异常重视。所以在这轮的疫情中，上海的老旧小区表现并没有“拉胯”。数据显示，表现反而更好一些。


老旧小区在城市中的区位都比较好，周边的生活设施也非常成熟。再加上面积不大，总价可控，是年轻人第一次置业不错的选择。而且数据也显示了，老旧小区并不比其他类型的小区更容易“出阳”，所以没必要过分担心。



事物的本质往往被“纷繁”的现象所掩盖，要想了解其本质，就需要一双“慧眼”，当然大数据分析能更好的帮助我们“去伪存真”。




















如果大家对我文中提到的这份报告感兴趣的话，可以通过下方联系方式购买！



本文来自微信公众号“良有方”（ID：nomad_liang）。大作社经授权转载，该文观点仅代表作者本人，大作社平台仅提供信息存储空间服务。

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