前情提要：考虑能力范围内的学区房
🎯明确定义：
学区房是因为入学人口多，教育资源不充足导致差异，优质学校学位紧俏，通过买房将资产配置变相成为教育资源配置而产生。
🎯因果关系：
出生人口的下降，导致学位和教师过剩，入学人口无需通过购买学区房即能获得优质学校的学位，学区房的价格就会下跌。这属于社会人口现象引发的市场供大于求的行为。
🎯影响因素推导：
如果想要精准预测10年后的学区房状况，可以了解学区房产生到成熟用了多少年的时间。学区房的产生是因为政府政策，属于社会人为行为引发市场行为；学区房的衰退是因为人口下降，同样属于社会问题引发市场行为。
详细的说，学区房产生与政府政策有极大的关系，通过将房地产和教育捆绑，促使大家高价买房投资孩子的教育和未来。但随着人口增加，社会内卷，年轻人逐渐不愿结婚生育，年出生人口断崖下跌，也就没有了更多学区房接盘侠助推学区房价格，导致价格下跌。
简单逻辑梳理清楚后投喂给AI，询问是否正确并如何完善。
它迅速给我反馈了答案，清晰且完整地厘清政策与学区房价的关系，解答了我的很多疑惑，具体内容如下图。
💎 总结：更可能的情景是“分化”而非“普跌”
综合来看，2034-2035年的北京学区房市场，更可能出现的不是全面下跌，而是剧烈的价值重估与分化：
🔔“硬通货”依旧坚挺：少数拥有最顶尖教育集团本部、且政策风险极低的房产，因其绝对的稀缺性，可能独立于人口周期。
🔔“普通学区房”光环褪去：大量依托于“名校分校”、“挂牌校”的房产，其教育溢价将大幅缩水，价格回归到由地段、房龄、品质等居住属性决定。
🔔 “老破小”面临最大挑战：那些仅有学位价值、毫无居住品质可言的“占坑房”，可能会成为价值缩水的重灾区。
之后我便顺理成章地继续追问它在上一个答案中提出的意见，逐渐深入地提问使我迅速学习了相关知识，大脑中思索脉络逐渐清晰。
如果未来十年没有削弱或增强学区与房地产关系的政策，以上学区的学区房走势预测？
经过多轮追问，机灵的AI还自动生成了我可能想追问的问题，并提出诸多条理清楚的解决方案。
抗风险学区房具有哪些特征？
这次使用AI成功之处在于，有效地思考后提出问题思路，AI帮我扩展思路的同时为我提供思考方向，促使我明确自己的提问内容，最后得到精确的解决方案。
