朱品 王培娟 汪麗麗 官林

摘要： 近年來，頭部房地產(chǎn)企業(yè)正在完成由建筑業(yè)向金融業(yè)的轉型，由營造驅動轉變?yōu)榻鹑隍寗?，金融的關鍵在于風控，而對于房地產(chǎn)，風控的核心又在于精準評估土地價值。文章試結合此行業(yè)背景，探討大數(shù)據(jù)助力房地產(chǎn)評估土地價值的必要性，旨在分析在大數(shù)據(jù)時代下，如何利用數(shù)據(jù)進行城市選擇、地塊分析、市場洞察，從而改善房地產(chǎn)土地價值評估的分析方法，降低投資風險。

Abstract： In recent years， the head real estate enterprises are completing the transition from the construction industry to the financial industry， their driving force changes into finance. The key of financial industry lies with the risk control. For real estate， the core of risk control lies in the accurate assessment of land value. This paper tries to discuss the necessity of using big data to help real estate to evaluate land value in this industry background. It aims to analyze how to make use of data for urban selection， plot analysis and market insight in the era of big data so as to improve the analysis method of land value assessment of real estate and reduce investment risk.

關鍵詞： 大數(shù)據(jù)；房地產(chǎn)；風控；土地價值評估

Key words： big data；real estate；risk control；land value assessment

中圖分類號：TP311.1；F301.24 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）10-0219-02

0 引言

房地產(chǎn)業(yè)是我國的支柱型產(chǎn)業(yè)，對國民經(jīng)濟和城市經(jīng)濟發(fā)展具有重大影響。近年來，由于宏觀政策和市場趨勢，頭部房地產(chǎn)正在完成由建筑業(yè)向金融業(yè)的轉型，逐漸由營造驅動變?yōu)榻鹑隍寗樱浜诵脑谟诶酶哔|(zhì)量數(shù)據(jù)建立風控體系。本文結合大數(shù)據(jù)的時代背景，簡述房地產(chǎn)行業(yè)可應用的相關數(shù)據(jù)，并結合實際場景指出房地產(chǎn)應如何利用海量數(shù)據(jù)改善融資鏈條下風控中的土地價值評估環(huán)節(jié)，以控制資產(chǎn)交易的風險。

1 大數(shù)據(jù)下房地產(chǎn)的數(shù)據(jù)信息儲備

1.1 大數(shù)據(jù)相關概念

互聯(lián)網(wǎng)的普及與云計算技術的革新，使得一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應用數(shù)據(jù)的時代正在開啟。通過精進的數(shù)據(jù)科學處理能力，可以結合大數(shù)據(jù)對具體情景進行分析預測，使決策更為精準，釋放出更多的數(shù)據(jù)隱藏價值。

大數(shù)據(jù)相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，具有“4V”特征：體量大，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量將達PB、EB、ZB級；種類多，大數(shù)據(jù)是由文字、聲音、視頻、多媒體等組成的結構化、半結構化和非結構化的多維異構數(shù)據(jù)；速度快，在海量數(shù)據(jù)的情況下，大數(shù)據(jù)仍需做到實時處理；價值密度低，應用價值大但價值密度低，通過對海量數(shù)據(jù)進行提取、處理和分析，才能獲得一部分有用的信息。

1.2 房地產(chǎn)的相關數(shù)據(jù)構成

在信息時代，高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)意味著海量的精準信息，其戰(zhàn)略價值毋庸置疑。大數(shù)據(jù)時代下，全量人口為樣本的行為數(shù)據(jù)已可以獲取。房地產(chǎn)作為重資產(chǎn)、低消費頻率、長價值鏈條的行業(yè)，其相關數(shù)據(jù)可以分為以下三類：

①靜態(tài)數(shù)據(jù)：官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)、房地產(chǎn)交易數(shù)據(jù)、購房消費者線上線下行為數(shù)據(jù)、城市靜態(tài)POI數(shù)據(jù)、垂直網(wǎng)站開源數(shù)據(jù)等；②動態(tài)數(shù)據(jù)：百度路況等的熱力數(shù)據(jù)、城市實時交通出行數(shù)據(jù)、細分維度的點評數(shù)據(jù)、人口遷移數(shù)據(jù)等；③多維度動態(tài)數(shù)據(jù)：各渠道消費數(shù)據(jù)、手機信令數(shù)據(jù)、人口城市遷移數(shù)據(jù)、公交出行數(shù)據(jù)、出租單車的移動軌跡數(shù)據(jù)等。

面對數(shù)據(jù)的急劇增長，房地產(chǎn)企業(yè)分析必須借助大數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術，提高決策能力和經(jīng)濟效益。

2 房地產(chǎn)土地價值評估的現(xiàn)狀

由于宏觀政策和市場趨勢，頭部房地產(chǎn)正在完成由建筑業(yè)向金融業(yè)的轉型。在此背景下，房地產(chǎn)價值鏈條中營造部分的權重逐漸降低，融資部分的權重不斷攀升。融資的核心在于風控，其中土地價值評估是首要也是風險最高的工作環(huán)節(jié)。

目前房地產(chǎn)在評估土地價值的分析中，首先要結合自身實力及項目定位，從城市的高度上審視項目，明確趨勢以整合政府資源加以利用。其次需要對地塊價值進行清晰的判斷，包括對城市規(guī)劃、周邊配套和土地自身條件等條件，明確土地價值的核心優(yōu)勢點及劣勢點。最后則需對房產(chǎn)交易市場、消費者進行深入研究，從市場現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、競爭壓力和客戶需求等角度明確地塊市場價值及走勢，為拿地決策提供科學合理的依據(jù)。

可以看到，大部分房地產(chǎn)在土地價值評估的分析過程中，更多的在于利用官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)和市場交易數(shù)據(jù)對城市具體地塊做宏觀分析和市場判斷，沒有對大數(shù)據(jù)時代下消費者的行為數(shù)據(jù)進行結合并深入挖掘分析。

3 大數(shù)據(jù)下房地產(chǎn)的拿地環(huán)節(jié)分析

3.1 大數(shù)據(jù)下判斷城市潛力

首先房地產(chǎn)企業(yè)需結合自身實力與項目定位，評估該城市的進入門檻與成本。房地產(chǎn)企業(yè)判斷城市潛力的核心考察點在于，該城市能否吸納人口?？筛鶕?jù)PEST企業(yè)宏觀環(huán)境分析模型展開分析。

①宏觀政策，利用官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)，判斷城市是否有政策扶持，是否處于高速發(fā)展圈內(nèi)，是否有周邊城市虹吸效應影響，基礎建設的規(guī)模及發(fā)展力度；②經(jīng)濟發(fā)展，利用城市企業(yè)的規(guī)模與數(shù)量，城市招商引資力度等經(jīng)濟數(shù)據(jù)，結合商業(yè)數(shù)據(jù)或市場調(diào)研數(shù)據(jù)判斷城市企業(yè)提供的職位質(zhì)量及數(shù)量，城市居民人均收入水平及消費能力；③社會現(xiàn)狀，利用城市在往年春節(jié)期間的人口流動行為數(shù)據(jù)，判斷城市外溢還是吸納人才，以及外溢或吸納人才的幅度和趨勢；④技術能力，利用市場調(diào)研數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)垂直網(wǎng)站數(shù)據(jù)及開源數(shù)據(jù)，判斷城市房地產(chǎn)的市場飽和度、市場泡沫度、需求量的走勢等。

3.2 大數(shù)據(jù)下區(qū)分地塊價值

根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展規(guī)律，房地產(chǎn)必須把握城市的發(fā)展動向，找到重點發(fā)展的地塊、土地價值上升空間大的地塊進行投資，從而控制投資風險。大數(shù)據(jù)時代下，可以利用海量多維度數(shù)據(jù)結合GIS地理信息系統(tǒng)，將相關數(shù)據(jù)信息進行地理化，幫助企業(yè)看清城市的發(fā)展趨勢，完成城市中不同地塊的價值評估分析。如以下實際應用場景：

①利用官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)等，并結合市場調(diào)研和城市基礎建設發(fā)展情況，判斷該城市的具體發(fā)展方向，發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展力度；②利用互聯(lián)網(wǎng)開源數(shù)據(jù)，判斷城市不同地塊的城市生活配套設施的分布情況，如地鐵、醫(yī)院、學校、商圈、廣場等，具體關注各地塊中的配套設施的聚集程度，以及其質(zhì)量和數(shù)量；③利用公交地鐵等交通數(shù)據(jù)，以及滴滴、共享單車定位的商業(yè)數(shù)據(jù)，結合GIS做出人口潮汐圖，分析不同時間段的人口流動軌跡和人口聚集情況，判斷各地塊屬性偏向于就業(yè)還是居住。

3.3 大數(shù)據(jù)下市場交易分析

房地產(chǎn)企業(yè)要評估各個地塊的市場交易發(fā)展趨勢。房地產(chǎn)市場環(huán)境主要是由城市的房地產(chǎn)發(fā)展趨勢和供需關系所決定的。市場環(huán)境好，則有助于提升企營造與回款的效率，從而進一步的開拓和發(fā)展新項目。如果市場環(huán)境不好，那么企業(yè)進入該市場也會受到多方面的約束，效率降低，風險上升，從而影響進一步的發(fā)展。

①利用網(wǎng)上的開源數(shù)據(jù)以及商業(yè)數(shù)據(jù)，如不同時間點的房產(chǎn)屬性、成交量、成交額、成交時長等，判斷各地塊的房地產(chǎn)市場現(xiàn)狀及趨勢，并可結合GIS地理信息系統(tǒng)，判斷各類城市生活配套設施對房地產(chǎn)價格影響的權重，作為價值評估體系的一部分；

②利用消費者線上行為數(shù)據(jù)及市場交易數(shù)據(jù)，完成目標消費者人群畫像，包括其性別分布、年齡分布、消費能力、家庭狀況、關注戶型、相關網(wǎng)頁瀏覽時長等，判斷出目標消費者的核心需求以及迫切程度，并結合房地產(chǎn)企業(yè)所要開發(fā)的項目類型、開發(fā)成本與周期，判斷其可行性；

③利用商業(yè)數(shù)據(jù)，分析消費者完成消費的地點為集中還是分散，并結合RFM模型，即消費者的消費頻率、人均消費水平、消費者最近一次消費的信息，判斷地塊各商圈的市場消費活力與輻射范圍。

大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)評估土地價值這一環(huán)節(jié)的實際應用，關鍵點在于要將房地產(chǎn)行業(yè)相關數(shù)據(jù)信息進行地理化分析，并結合各地塊房地產(chǎn)市場環(huán)境的現(xiàn)狀及趨勢，完成城市空間地圖，構建城市地塊價值評估指標體系，從而找到該城市的價值洼地，控制投資風險，提高整體效率。

4 結論

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)的采集與分析在技術層面已不再是難點，如何結合房地產(chǎn)具體業(yè)務場景對海量的多維度數(shù)據(jù)并深入挖掘分析，從而產(chǎn)生價值，才是現(xiàn)階段的關鍵。目前，在頭部房地產(chǎn)正在完成由建筑業(yè)向金融業(yè)的轉型這一行業(yè)大背景下，須將從數(shù)據(jù)中提煉的有效信息與房地產(chǎn)行業(yè)的具體業(yè)務知識進行結合分析，才能提高房地產(chǎn)企業(yè)的城市空間分析能力，從而完成土地價值評估這一環(huán)節(jié)的有效變革，提高回款效率，控制投資風險。

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