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主题：别看什么事实了，你们与其操心房价，不如担心你们的养老金！ -- 俺老孫
房价是伴随经济发展，工业化，城市化的产物，赶上这班车的人是幸运的，没赶上只能怪自己生的晚，一味的抱怨没用，除了努力工作，没有更好的出路。
而且，你们真正应该担心的不是房价，而是你们的养老金，你们的社保金账户，其实都是空的，你们上交的社保金都给那些退休人员发退休金了。这些老人过去在国家还没建立社保政策前，没有养老金账户，也没有养老金预存，过去是企业自己解决，后来企业甩包袱甩给政府，政府财政也负担不起，就只有预支现在工作的人养老金账户里的钱，许多经济不发达的省已经在透支了。只有那些经济发达地区，年轻的工作的能缴纳社保金的地区才有富裕，这也是户籍限制的一个重要原因。
现在还算是经济上升时期，加上工作人口大于退休人口，工作的人缴纳的社保金养的起退休人员，等到你们退休的时候，即使不是经济停滞或衰退期，只是工作人口数量下降到工作人口上交的社保金不够给退休人员发退休金，你们将不得不延长工作年限，延后领取养老金的年龄，或减少领取养老金的金额。这才是你们现在应该担心的！
当然，我说的这些都是拍脑袋的产物，没有任何事实做依据，大家爱信不信，我根本不在乎。
养老金危险，部分经济发达区域更严重
部分节余，说白了不就是外来工人带不走的吗
外来年轻炮灰不跳高价房火坑早晚回去，因房价成就的“千万富翁”们将来谁养呢？
高房价+户籍制说白了就是逼出身中下层的知识分子当房奴，至少20年不得翻身
不及早转向，财政还能撑几个月？很多远不到寿命的房产（不乏配套设施完善的单位宿舍区）大拆迁无非利益集团的垂死挣扎
养老在动物界是不存在的，是人类特殊的社会行为。
解决这问题，要么引入移民，还得是年轻的老实肯干的，比如特别善于伺候人的菲律宾人才行。但是这也是庞氏骗局，因为现在引入移民了，等移民老了，得引入更多的移民......
另外一条路，就是靠科技。人工智能进行诊治病症，机器人参与看护。以机器替代人力进行劳动，人年轻时候也能轻松点，身体保养好点，中老年少点病痛。
还有邪路，但同时也是自然的正道，就是消灭老弱病残人口。
不论哪条路，都不是个人能解决的，即使你多生孩子，就现在的社会氛围，小孩长大了也未必管你。个人能做的就是多保养身体，争取老了不得病，或者糟蹋身体，没老就死。
庞氏骗局玩不下去的原因是主持者没办法印钞票。如果在金本位时代搞类似现代的福利和养老金计划也可以说最后会玩不下去。盖政府印不出黄金来。但现代社会都是信用货币。养老金是不会枯竭的。当然，通货膨胀倒是要考虑的。真靠养老金过日子，光一个通货膨胀就把养老金给贬值掉了。
所以最重要的还是要“养儿防老”。
你真不必为房价操心，更不必为房奴担心，房奴哪怕没有养老金也不愁养老，卖了房子套现几百万，就足够养老了，有或超过两套房子的甚至不必卖房，单是出租就够养老了，还能活的很滋润。
所以，少替房奴担心了，房奴很幸福。多替自己的养老操点心，未雨绸缪吧。没看那位说吗，养老金就是庞氏骗局。
前排说一句题外话：
国内有的论坛被称为键盘政治局，在出现这个称呼的同时，就有一批拿钱发帖的组团开始起哄架秧子，发展到一定时期就不能正常说话了。
刚刚我看到有人说海外政治局，调调是很熟悉的。
有的论坛被迫采取了精品化战略，虽然顶住了入侵，但是略微有些过于死板。
这事急也没用，慢慢看着来吧。
[URL=]http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/renkoupucha/2000pucha/html/t0301.htm [/URL]
表3—1 全国分年龄、性别的人口
单位:人，%
年 龄 别 人 口 数 占总人口数的百分比 性别比
合计 男 女 小计 男 女
总 计 1242612226 640275969 602336257 100.00 51.53 48.47 106.30
0-4岁 68978374 37648694 31329680 5.55 3.03 2.52 120.17
0岁 13793799 7460206 6333593 1.11 0.60 0.51 117.79
1岁 11495247 6332425 5162822 0.93 0.51 0.42 122.65
2岁 14010711 7701684 6309027 1.13 0.62 0.51 122.07
3岁 14454335 7897234 6557101 1.16 0.64 0.53 120.44
4岁 15224282 8257145 6967137 1.23 0.66 0.56 118.52
5-9岁 90152587 48303208 41849379 7.26 3.89 3.37 115.42
5岁 16933559 9157597 7775962 1.36 0.74 0.63 117.77
6岁 16470140 8866012 7604128 1.33 0.71 0.61 116.59
7岁 17914756 9590414 8324342 1.44 0.77 0.67 115.21
8岁 18752106 10014222 8737884 1.51 0.81 0.70 114.61
9岁 20082026 10674963 9407063 1.62 0.86 0.76 113.48
10-14岁 125396633 65344739 60051894 10.09 5.26 4.83 108.81
10岁 26210044 13811030 12399014 2.11 1.11 1.00 111.39
11岁 25137678 13110848 12026830 2.02 1.06 0.97 109.01
12岁 24576191 12779621 11796570 1.98 1.03 0.95 108.33
13岁 26282644 13619530 12663114 2.12 1.10 1.02 107.55
14岁 23190076 12023710 11166366 1.87 0.97 0.90 107.68
15-19岁 103031165 52878170 50152995 8.29 4.26 4.04 105.43
15岁 20429326 10598460 9830866 1.64 0.85 0.79 107.81
16岁 20313426 10468201 9845225 1.63 0.84 0.79 106.33
17岁 20065048 10275677 9789371 1.61 0.83 0.79 104.97
18岁 23100427 11783695 11316732 1.86 0.95 0.91 104.13
19岁 19122938 9752137 9370801 1.54 0.78 0.75 104.07
20-24岁 94573174 47937766 46635408 7.61 3.86 3.75 102.79
20岁 18393809 9315481 9078328 1.48 0.75 0.73 102.61
21岁 18924822 9548059 9376763 1.52 0.77 0.75 101.83
22岁 18831591 9519345 9312246 1.52 0.77 0.75 102.22
23岁 17931155 9119685 8811470 1.44 0.73 0.71 103.50
24岁 20491797 10435196 10056601 1.65 0.84 0.81 103.76
25-29岁 117602265 60230758 57371507 9.46 4.85 4.62 104.98
25岁 21136635 10766946 10369689 1.70 0.87 0.83 103.83
26岁 22874423 11674361 11200062 1.84 0.94 0.90 104.23
27岁 23630435 12123051 11507384 1.90 0.98 0.93 105.35
28岁 24800391 12734628 12065763 2.00 1.02 0.97 105.54
29岁 25160381 12931772 12228609 2.02 1.04 0.98 105.75
30-34岁 127314298 65360456 61953842 10.25 5.26 4.99 105.50
30岁 28012344 14396367 13615977 2.25 1.16 1.10 105.73
31岁 25018386 12817157 12201229 2.01 1.03 0.98 105.05
32岁 27718516 14262160 13456356 2.23 1.15 1.08 105.99
33岁 21736582 11133712 10602870 1.75 0.90 0.85 105.01
34岁 24828470 12751060 12077410 2.00 1.03 0.97 105.58
35-39岁 109147295 56141391 53005904 8.78 4.52 4.27 105.92
35岁 24799129 12794614 12004515 2.00 1.03 0.97 106.58
36岁 24144848 12375386 11769462 1.94 1.00 0.95 105.15
37岁 27866189 14366461 13499728 2.24 1.16 1.09 106.42
38岁 20923112 10799386 10123726 1.68 0.87 0.81 106.67
39岁 11414017 5805544 5608473 0.92 0.47 0.45 103.51
40-44岁 81242945 42243187 38999758 6.54 3.40 3.14 108.32
40岁 14684726 7608987 7075739 1.18 0.61 0.57 107.54
41岁 13059787 6819876 6239911 1.05 0.55 0.50 109.29
42岁 17135981 8985776 8150205 1.38 0.72 0.66 110.25
43岁 18998424 9889275 9109149 1.53 0.80 0.73 108.56
44岁 17364027 8939273 8424754 1.40 0.72 0.68 106.11
45-49岁 85521045 43939603 41581442 6.88 3.54 3.35 105.67
45岁 18612172 9650322 8961850 1.50 0.78 0.72 107.68
46岁 18513434 9524972 8988462 1.49 0.77 0.72 105.97
47岁 16745695 8575888 8169807 1.35 0.69 0.66 104.97
48岁 17236621 8849449 8387172 1.39 0.71 0.67 105.51
49岁 14413123 7338972 7074151 1.16 0.59 0.57 103.74
50-54岁 63304200 32804125 30500075 5.09 2.64 2.45 107.55
50岁 14711260 7572176 7139084 1.18 0.61 0.57 106.07
51岁 13913927 7269012 6644915 1.12 0.58 0.53 109.39
52岁 12083027 6256655 5826372 0.97 0.50 0.47 107.39
53岁 11737540 6105349 5632191 0.94 0.49 0.45 108.40
54岁 10858446 5600933 5257513 0.87 0.45 0.42 106.53
55-59岁 46370375 24061506 22308869 3.73 1.94 1.80 107.86
55岁 10045173 5184602 4860571 0.81 0.42 0.39 106.67
56岁 9708711 5059575 4649136 0.78 0.41 0.37 108.83
57岁 8821540 4567728 4253812 0.71 0.37 0.34 107.38
58岁 8869780 4602955 4266825 0.71 0.37 0.34 107.88
59岁 8925171 4646646 4278525 0.72 0.37 0.34 108.60
60-64岁 41703848 21674478 20029370 3.36 1.74 1.61 108.21
60岁 9141141 4769323 4371818 0.74 0.38 0.35 109.09
61岁 7574442 3921897 3652545 0.61 0.32 0.29 107.37
62岁 8611865 4511488 4100377 0.69 0.36 0.33 110.03
63岁 8128275 4229884 3898391 0.65 0.34 0.31 108.50
64岁 8248125 4241886 4006239 0.66 0.34 0.32 105.88
65-69岁 34780460 17549348 17231112 2.80 1.41 1.39 101.85
65岁 7808592 3942771 3865821 0.63 0.32 0.31 101.99
66岁 7220066 3645264 3574802 0.58 0.29 0.29 101.97
67岁 7456399 3802499 3653900 0.60 0.31 0.29 104.07
68岁 6503311 3250263 3253048 0.52 0.26 0.26 99.91
69岁 5792092 2908551 2883541 0.47 0.23 0.23 100.87
70-74岁 25574149 12436154 13137995 2.06 1.00 1.06 94.66
70岁 6499332 3221942 3277390 0.52 0.26 0.26 98.31
71岁 5045743 2469891 2575852 0.41 0.20 0.21 95.89
72岁 5359819 2608469 2751350 0.43 0.21 0.22 94.81
73岁 4606896 2217591 2389305 0.37 0.18 0.19 92.81
74岁 4062359 1918261 2144098 0.33 0.15 0.17 89.47
75-79岁 15928330 7175811 8752519 1.28 0.58 0.70 81.99
75岁 4057266 1886692 2170574 0.33 0.15 0.17 86.92
76岁 3575411 1627531 1947880 0.29 0.13 0.16 83.55
77岁 3025726 1354234 1671492 0.24 0.11 0.13 81.02
78岁 2838736 1254407 1584329 0.23 0.10 0.13 79.18
79岁 2431191 1052947 1378244 0.20 0.08 0.11 76.40
80-84岁 7989158 3203868 4785290 0.64 0.26 0.39 66.95
80岁 2310212 958077 1352135 0.19 0.08 0.11 70.86
81岁 1740870 715350 1025520 0.14 0.06 0.08 69.75
82岁 1546079 612890 933189 0.12 0.05 0.08 65.68
83岁 1304628 507775 796853 0.10 0.04 0.06 63.72
84岁 1087369 409776 677593 0.09 0.03 0.05 60.48
85-89岁 3030698 1056941 1973757 0.24 0.09 0.16 53.55
85岁 898283 325809 572474 0.07 0.03 0.05 56.91
86岁 772037 275077 496960 0.06 0.02 0.04 55.35
87岁 583159 200168 382991 0.05 0.02 0.03 52.26
88岁 441245 147017 294228 0.04 0.01 0.02 49.97
89岁 335974 108870 227104 0.03 0.01 0.02 47.94
90-94岁 783594 229758 553836 0.06 0.02 0.04 41.48
90岁 285875 88128 197747 0.02 0.01 0.02 44.57
91岁 181689 53460 128229 0.01 0.01 41.69
92岁 140092 40460 99632 0.01 0.01 40.61
93岁 100237 27802 72435 0.01 0.01 38.38
94岁 75701 19908 55793 0.01 35.68
95-99岁 169756 51373 118383 0.01 0.01 43.40
95岁 58097 16617 41480 40.06
96岁 42063 12543 29520 42.49
97岁 31168 10068 21100 47.72
98岁 23294 7599 15695 48.42
99岁 15134 4546 10588 42.94
100岁及以上 17877 4635 13242 35.00
这是五普的分年龄人口数据，出自国家统计局。
我简单一点说：
这里面，5年一档，80后人口数是：1.03亿。85后人口数是：1.25亿。合计全部80后是2.28亿。90后人口数是：0.90亿，95后人口数是：0.69亿。合计全部90后人口数是1.59亿。总量减少0.69亿。
比较80后总数，就是下降了30%，十分之三。
世卫说，20-45岁是青壮年。这样，2000年的时候，我国青壮年人数是94573174+117602265+127314298+109147295+81242945=529879977
也就是5.30亿。90后比80后少的人数，就占到2000年青壮年总人数的13%。
就是说，超过七分之一的劳动力消失了。
但是实际比例更严重。
到2010年，这十年退出青壮年队伍的人口数是109147295+81242945=190390240，也就是1.90亿。补充进来的90后人口数是0.90亿。这样，纯减少劳动力1.00亿。也就是总青壮年人数是4.30亿。2011年比2000年，青壮年之比是81%。约略的说，少了将近五分之一的劳动力。
按照战争减少人口的速度来看，八年抗战期间军民总伤亡据说有三千万规模，但是这是伤亡不是死亡。也就是说，不经意间，减少的人口足够我们大概打很多次世界大战。
而这一时期，正是各种用工荒就业难开始爆发的时期。至迟在2005年就开始有了用工荒和就业难的新闻（我按时间段搜索的时候看的，2001年的时候还没有，大概那之前出生人口还比较多）。这几年用工荒和就业难都是常见新闻了。
用工荒是因为20岁以上30岁以下的年轻劳动力锐减30%。就业难是因为，在失去了大批打工仔的支撑之后，公司企业的机关急剧缩小和减少，于是以大学生为主的职员阶层急剧萎缩。
2000年再往后，2010年应该是第六次人口普查的数据，但是没找到细数，只有个简略公报，将14岁以下的合并报告了，话是这样说的：
简略计算，直接以2000年的0-4岁为10-14岁，68978374，去掉之后，则00后总数是153481363，也就是1.53亿。只比90后总数减少了0.06亿，也就是六百万人。可以说，如果只看这个，那我们可以说，人口下降趋势稳定了。
换句话说，只要社会撑过去这几年，就业岗位减下来了，稳定住了，形势还是可以好转的。
但是这个数据是间接推的，而且不知道为什么国家统计局的六普数据打不开，这简直是逼死强迫症的节奏。
我觉得这样比较太粗略了，所以我又找了找，结果还是找到了六普数据。
全 国 1332810869 13786434.00 61746176.00 70881549 74908462 99889114 127412518 101013852 97138203 118025959
简单说，就是00后的人口数是146414159，也就是1.46亿。这和公布的主要数据差了七百万。和90后的1.59亿相比，减少数字就是0.13亿。
无论怎么说，人口剧烈下降的危险趋势算是止住了。
现在，90后已经开始成为生育主力了。我们知道，90后比80后少了30%。也就是说，如果还是一胎制，人口铁定崩了，以中国现在几乎是准世界第二的能量，人口一崩，等着亡国就行了。
还好现在放开二胎了，所以出生率大概会上升一些。但是基数低30%，出生数大概会有一点账面的上升，但是这是在剧烈下降之后的缓慢上升，很难翻盘。特别是当初期的补偿性生育高峰结束之后、新的自发性生育高峰来临之前。
如果不想被移民换种，那么现在大概最合适的路子就是研发机器人了。
看来我们只有期盼美帝的终结者是真的，中国依靠天网取得了中美竞争的胜利。
我觉得当年五普数据出来的时候就应该采取紧急措施了。
一线有脑子的哪怕唯一房产半价出手到乡下养老去就是
房奴现在能卖掉的价格去掉手续费和余贷再说
就开放二胎。。。鼓励二胎。。。开放三胎。。。鼓励三胎。。。
15、16年一二线房东抓紧离场到乡下买小产权是最好的投资
哪怕卖出唯一一套住宅
表面价格出不了货，半价还出不了货吗？
入住率高的小产权现房也不必担心风险
2017，房地产税不抓紧落地，大批投机者就跑了
你恨又房者可以理解，但把有房者想象成傻子就是你傻了，凭什么人家要半价出手一二线城市的房子？还哪怕是卖唯一一套房子？还去农村买小产权房是最好投资？理由呢？论据呢？逻辑呢？事实呢？你能不能把你的观点从论点论据到论证过程完整论述一番，以解我之惑？说不定，你雄文一出，我就翻然悔悟，半价把房子卖给你，自己按你的教毀去农村买个小产权房了。
“你恨又房者可以理解”，一二线有房者值得我惦记吗？揭批地蟾党也是因为它们挡我道
至于——“
个人看来，现在肯出表面价格3成购买一线（甚至部分二线）房子的不是犯傻就是烧包
这两年关于房产文字锐减只是不愿意扰乱金融而已，不过既然都说了“房子是用来住的不是用来炒的”，包括地蟾党部分爪牙在内粉丝期待的靴子迟早落地