人口下降，对各个行业都有影响，并且对绝大多数的行业有负面影响，因为需求总量在减少。
但是社会本身是一个复杂的混沌系统，它不会只受单一变量的影响。
就比如，人口下降了，对消费的需求总量自然会降低。但是因为房价的降低，不再占用普通人消费的大头，所以又会刺激其他行业的消费。
还有，如果我们国家在某些体量较大的领域能够取得世界级的核心竞争力，即外国不买我们的产品不行，那就可以实现以未来的少数人口创造曾经多数人口的价值，则依然会有钱消费其他行业的产品，人口下降也不足为虑。当然，反之的话，则足为虑。
另外，人口下降又面临着人口老龄化的问题，所以养老、医疗行业在未来的需求量明显又会增大。
所以说，分析现在，预测未来。首先要明白会有很多变量在影响未来的发展，而且这些变量之间的关系，有的是有关联的，甚至是一环扣一环的，有的却是矛盾的，有的则是风马牛不相及的。
但，想要罗列出大大小小的所有变量是不可能的。
大家也肯定都听过“亚马逊热带雨林一只蝴蝶扇动下翅膀，能够引发美国的一场飓风”的蝴蝶效应，该效应就是强调一个微小的变量可能引起巨大的后果。
如果某个人或计算机系统能够罗列出大大小小的所有变量，并且可以分析推演下去，则未来预测的准确率将达到百分之一百。
显而易见，以人类的目前的科技文明来看，这种计算体量即使是用超大型的分布式的计算机集群也是根本无法完成的。
所以，人类历史上总有些人想要靠一个公式、一个理论去试图百分百准确预测未来，显然是无知与荒谬的。
那对于拾星船的未来预测，则是分辨出当下及未来的关键变量和重大变量，分析这些变量，对于预测未来，不会得出百分之百的准确率，但显然是可以提高预测的准确率。
正如拾星船此前多篇文章中阐述的观点，我们不是追求预测的百分百准确率，而是追求概率大于50%的准确率，当然越多越好。
本系列文章，拾星船是基于人口下降这一关键原因进行对未来预测的分析的。
这是符合科学实验的方法的——剥离其他变量，分析单一变量。
特别是关键变量。
但是要追求更准确的分析率，必然要加入其他重要变量。
下面以房地产和其他消费行业对比为例。
消费行业，不同的机构有不同的划分方式。
因为在这个社会上，除了某些特殊的东西，如生命、时间、健康、亲人、感情等等，其他任何东西都是可以金钱化的，如房子、装修、汽车、家电、家具、电子产品、食物、饮料、衣服、首饰、书籍、医疗、娱乐……
可以通过金钱购买的，都完全可以都归为消费品。
比如曾经坚持不投科技类公司的沃伦·巴菲特后来坚定的投资了苹果公司，他的理由就是他不把苹果公司当成一家科技公司，而是当成一家卖消费品公司。
从不同的视角看，手机可以是科技产品，也可以是消费品。
那房子也是消费品，为什么它就和其他商品在同样面对人口下降的大势下，未来结局有很大的不同呢？
因为还有其他两个重要变量起作用。
第一房子的使用寿命很长，是30-70年产权。这说明一个人一辈子仅仅为了住的话，不需要购买2套以上的房子。
第二，中国目前房子存量达到了惊人的6亿栋，这是住建部在2023年发布的调查结果。
注意单位是“栋”，不是“套”。中国有十四亿人口，平均3个人（一家三口）需要一套房子。
当然6亿栋，包含农村住宅（一栋等于一套）和城市的楼房，也包含着除住宅的商用建筑和公共设施，当然城市住宅也包含别墅、联排、叠拼等特殊户型。但即使这样，可以粗略的计算出房子的供应量是远大于需求量的。
而其他消费品，从生命周期而言，一是没有房子那么长，二是也不会有哪个行业挤压如房地产这样体量的库存。
所以，拾星船后续分析其他产业，各有各的逻辑——相同的关键变量与不同的重要变量。
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