喻于

新經(jīng)濟(jì)正在重新塑造著我們的世界，在住房需求和地產(chǎn)市場方面，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)也悄然深入滲透進(jìn)每一個(gè)角落。應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)尋找理想的居所，通過大數(shù)據(jù)分析判斷房屋的價(jià)格水平，利用搜索信息構(gòu)建地產(chǎn)投資策略……理性的“經(jīng)濟(jì)人”在住房、租房市場上，采用著新的方法和工具。那么，網(wǎng)絡(luò)尋找住所的行為有何特點(diǎn)？大數(shù)據(jù)判斷房價(jià)的準(zhǔn)確性多高？搜索信息構(gòu)建投資策略效率如何？在住房、租房的供求市場上的“經(jīng)濟(jì)人”非常想知道，從而去更好地了解相關(guān)方的意圖和自己的處境。于是，上述問題也就成了經(jīng)濟(jì)學(xué)亟待深入研究的課題。

大數(shù)據(jù)下的房屋搜尋

如何找到理想的房子是地產(chǎn)市場的一個(gè)長期研究課題。學(xué)者Risa Palm的經(jīng)典論文指出，“購房者有限的時(shí)間和資源，使他們更愿意花錢在尋找房子上”。當(dāng)前，這根本的時(shí)間和資源壓力依然存在，但在此期間，技術(shù)有了很大的進(jìn)步。

2001年，隨著房屋市場信息的在線來源開始出現(xiàn)，學(xué)者Palm &. Danis得出結(jié)論認(rèn)為：盡管網(wǎng)絡(luò)作為住房信息來源具有明顯的潛力，但互聯(lián)網(wǎng)對(duì)搜尋模式的影響很小。不過，2013年再次討論這一問題時(shí)，情況已不再如此，在美國、荷蘭、德國和英國等國，互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在已成為大多數(shù)房屋投資者與消費(fèi)者的第一個(gè)“?？扛邸?。谷歌趨勢(shì)（Google Trends for Search）在英國的網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)顯示，自2004年以來，與英國兩大在線房地產(chǎn)門戶網(wǎng)站相比，傳統(tǒng)住宅地產(chǎn)信息渠道 （房地產(chǎn)中介） 的搜索量明顯下降，其中RightMove尤其占主導(dǎo)地位。

于是，出現(xiàn)了這樣一個(gè)問題：這一走向基于網(wǎng)絡(luò)的信息獲取，是否需要重新思考“房屋市場搜尋理論”？經(jīng)濟(jì)學(xué)家通過修正既有的“搜索”的概念，化解了這一問題。

解決這一問題的一個(gè)有用的起點(diǎn)是克拉克出版的《模擬房屋市場搜索》一書。在心理學(xué)、市場學(xué)、地理學(xué)等的類似研究之后，這代表了一個(gè)里程碑式的貢獻(xiàn)——試圖理解與房屋市場搜尋相關(guān)的個(gè)人決策過程。從書中來看，最初最吸引人的是“搜索”本身的概念。

克拉克和弗勞爾度首先提出了搜尋的五個(gè)獨(dú)立的概念：（1）搜尋是目標(biāo)導(dǎo)向的，由對(duì)自己想要什么有一定了解的人進(jìn)行；（2）搜尋涉及從不同渠道收集信息的復(fù)雜過程；（3）搜尋者從來不知道完整的一組機(jī)會(huì)；（4）必須有某種方法來確定何時(shí)進(jìn)行搜尋；（5）搜尋是在一套限制條件下進(jìn)行的，包括資金、時(shí)間和獲取信息。他們還提出了一個(gè)搜尋時(shí)間序列——從報(bào)紙開始，通過代理商、朋友，然后到親戚……

相關(guān)學(xué)者阿拉斯代爾·雷認(rèn)為，這些概念仍然具有相當(dāng)?shù)呢泿艃r(jià)值，但是，如果我們要更充分地了解當(dāng)前房屋市場的配置效率，那么，在房屋市場中無處不在的在線信息來源，意味著重新評(píng)估是必要的。

近年來，人們開始尋找住房的方式發(fā)生了根本性的變化，這為更豐富的搜索活動(dòng)分析創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)傾向于關(guān)注結(jié)果指標(biāo)，如價(jià)格變化和遷移模式，而不是潛在買家的搜索活動(dòng)。這種不平衡經(jīng)常被歸因于缺乏數(shù)據(jù)。

以前，房屋尋找始于光顧一家房地產(chǎn)中介機(jī)構(gòu)辦公室，或查看當(dāng)?shù)貓?bào)紙的房產(chǎn)頁面，而現(xiàn)在，搜尋住房的最初階段主要是通過各種市場門戶網(wǎng)站進(jìn)行的在線活動(dòng)，包括美國的Trulia、荷蘭的Funda、德國的ImmoienScout 24和英國的RightMove。

這種情況在世界各地的許多國家中得到了復(fù)制，但對(duì)于這一最初的廣泛搜尋過程是如何在空間上運(yùn)作，以及如何將其與房屋搜尋和住房次級(jí)市場的發(fā)展相關(guān)的現(xiàn)有知識(shí)聯(lián)系起來，人們知之甚少，后者通常是與住房特征或離散空間單位有關(guān)的“住宅特征”。

這些問題是分析、理解和規(guī)劃國家以下各級(jí)住房問題的一個(gè)關(guān)鍵考慮因素。諸多研究在這一領(lǐng)域有著先見之明，但迄今為止，研究方法往往側(cè)重于所謂的“有效”或“揭示”的需求，即人們實(shí)際上搬到了哪里，而不是他們想搬到哪里。一個(gè)明顯的例外是學(xué)者麥克倫南和奧沙利文在住房市場、信號(hào)和搜索方面的報(bào)告。然而，報(bào)告提交人指出，隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛接入，“被動(dòng)”與“主動(dòng)”搜索行為的比例可能隨著時(shí)間的推移發(fā)生了明顯的變化。

英國謝菲爾德大學(xué)的相關(guān)學(xué)者認(rèn)為，在許多國家，絕大多數(shù)最初的住房搜索查詢現(xiàn)在都是在網(wǎng)上進(jìn)行的，從理論上講，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以使我們更好地了解住房市場搜索是如何在空間上進(jìn)行的，此外還能產(chǎn)生關(guān)于當(dāng)?shù)刈》看渭?jí)市場地理的新認(rèn)知。

謝菲爾德大學(xué)城市研究和規(guī)劃系的一項(xiàng)研究，通過用戶生成的數(shù)據(jù)了解搜索的空間維度。用戶生成的數(shù)據(jù)來自英國最受歡迎的在線房地產(chǎn)市場網(wǎng)站right move.co.uk。該研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人強(qiáng)調(diào)，重點(diǎn)不在于研究“顯示的”需求或使用調(diào)查。

這標(biāo)志著在將搜索數(shù)據(jù)集成到我們對(duì)房地產(chǎn)市場搜索動(dòng)態(tài)的理解方面邁出了第一步。然而，考慮到人們可以很容易地在網(wǎng)上搜索住房，該研究也指出，有必要進(jìn)一步在數(shù)字環(huán)境中仔細(xì)推敲“搜索”理論，并構(gòu)建一個(gè)概念框架，使人們能夠更深刻細(xì)致地理解房屋搜尋的具體過程。

大數(shù)據(jù)下的住房估價(jià)

房地產(chǎn)企業(yè)期望很大一部分潛在的房地產(chǎn)買家在購買住宅之前通過互聯(lián)網(wǎng)通知自己。另一方面，買房子的決定，或者更籠統(tǒng)地說，購買不動(dòng)產(chǎn)的決定，是一個(gè)家庭許多不同的個(gè)人從屬?zèng)Q定的結(jié)果，受情緒和社會(huì)（同齡人）規(guī)范、信息層疊和羊群行為的強(qiáng)烈影響。

關(guān)于住房價(jià)格動(dòng)態(tài)的決定因素有著廣泛的研究，諸多研究中所提及的多個(gè)因素在后次貸危機(jī)時(shí)代，受到越來越多的關(guān)注。除了宏觀經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)變量外，可能還有其他難以衡量甚至無法觀察到的影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素。

盡管過去幾十年來已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一些推動(dòng)房價(jià)的相關(guān)根本因素，但由美國房價(jià)泡沫破裂引發(fā)的全球金融危機(jī)，以一種令人印象深刻的方式表明，經(jīng)濟(jì)學(xué)家似乎離完全理解房地產(chǎn)市場的價(jià)格決定過程還有很長一段路要走。

包含一組核心共識(shí)基本變量的標(biāo)準(zhǔn)模型（假設(shè)這些變量影響總體房價(jià)動(dòng)態(tài)，例如利率、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、人口規(guī)模和分布或通貨膨脹）經(jīng)常無法解釋房價(jià)通脹的演變和房地產(chǎn)市場上其他觀察到的價(jià)格異常。因此，由于房地產(chǎn)部門對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的突出重要性，迫切需要更準(zhǔn)確地解釋即期和未來價(jià)格動(dòng)態(tài)的模型。

難于正確解釋和預(yù)測房地產(chǎn)價(jià)格發(fā)展問題的原因之一可能僅僅是信息輸入不足和不完整。對(duì)于一些標(biāo)準(zhǔn)的宏觀經(jīng)濟(jì)解釋變量，如GDP或可支配收入，我們經(jīng)常觀察到大量的出版延遲和修訂。通常，所使用數(shù)據(jù)的頻率和粒度都很低，有時(shí)甚至不存在相關(guān)數(shù)據(jù)，特別是區(qū)域一級(jí)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

此外，除了這些與許多宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有關(guān)的眾所周知的問題外，學(xué)者奧斯特曼與本德爾指出，還存在著重要的心理（“情緒”）、社會(huì)人口或個(gè)人因素（出生、婚姻、移徙）或其他行為現(xiàn)象，如羊群行為，這些因素顯然在購房/購房過程中發(fā)揮了作用，因此可能對(duì)價(jià)格產(chǎn)生影響。

不過，這些變量大多很難測量，甚至是不可觀測的。可利用的信息往往只能以高成本（例如使用調(diào)查）獲得，這存在許多問題，如可靠性有限和相當(dāng)長的時(shí)間滯后。為了獲得這些變量的綜合影響并增加一般的信息輸入，經(jīng)濟(jì)專家們建議使用搜索引擎數(shù)據(jù)，即從Google趨勢(shì)獲得的單一搜索頻率索引，這是一種非常簡單的方法。

谷歌搜索指標(biāo)應(yīng)該能夠很好地實(shí)時(shí)捕捉所有這些理性和非理性因素。當(dāng)然，一些搜索查詢可能主要是由硬客觀的理性事實(shí)（例如低抵押貸款利率）引起的，從而反映了經(jīng)典的理性決策。但是，由于觀察到的搜索活動(dòng)似乎總是受到在決策過程中起作用的所有變量和因素的混合驅(qū)動(dòng)，它們肯定也受到（并反映）其他相當(dāng)不合理的動(dòng)機(jī)（如“情緒”）的影響（和反映）。隨著時(shí)間和地理區(qū)域的變化，谷歌趨勢(shì)將數(shù)十億個(gè)這樣的搜索查詢記錄下來并進(jìn)行分類，收集決策者意圖的信號(hào)，從而至少在一定程度上衡量“投資者情緒”的總體水平。

德國漢堡大學(xué)經(jīng)濟(jì)系的一項(xiàng)研究通過提高傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕忉屇芰ΓD深入細(xì)致地了解搜索數(shù)據(jù)的整合是否有助于更好地理解房價(jià)動(dòng)態(tài)。該研究使用歐統(tǒng)局的房價(jià)指數(shù)（Hpi），在2005至2013年間對(duì)14個(gè)歐盟國家的樣本進(jìn)行分析，結(jié)果顯示額外整合來自預(yù)定義搜索類別（“房地產(chǎn)代理”）的谷歌的搜索強(qiáng)度有助于緩解數(shù)據(jù)可用性不足的問題，建模房屋購買和價(jià)格確定過程。

大數(shù)據(jù)下的房產(chǎn)投資

因?yàn)楣烙?jì)一個(gè)不透明的商品或市場的公允價(jià)值要耗費(fèi)更多的時(shí)間，而且要詳細(xì)得多。這就提出了這樣一個(gè)問題：當(dāng)研究更多（更少）復(fù)雜資產(chǎn)類別時(shí)，搜索者是否會(huì)在網(wǎng)上留下更多（更少）痕跡？而不動(dòng)產(chǎn)和其他資產(chǎn)一樣，亦有同樣的問題。

可以假設(shè)，研究密集型資產(chǎn)越多，即在做出決策之前需要的信息越多，就越有可能預(yù)測搜索者在隨后（反式）行動(dòng)中的行為。由于房地產(chǎn)投資信托市場（REITs）是一個(gè)相對(duì)研究密集型的資產(chǎn)，它是一個(gè)適合進(jìn)一步分析的例子。當(dāng)然，這也是因?yàn)殛P(guān)于REITs的信息收集被認(rèn)為更加全面，因?yàn)橘Y本市場和空間市場都需要分析。

對(duì)REIT投資組合進(jìn)行徹底的分析，除了基本的股票市場分析，主要包括評(píng)估相關(guān)（房地產(chǎn)）市場和未來發(fā)展的租金收入和收益?？墒?，這涉及到研究人員之間關(guān)于REITs的行為在多大程度上與房地產(chǎn)或股票市場更相似的討論。

為了研究這一問題，以及信息需求與美國REIT市場之間的關(guān)系，曾有研究編制了兩組關(guān)鍵詞：一組包含與房地產(chǎn)有關(guān)的搜索詞，另一組（相當(dāng)通用的）與金融相關(guān)的搜索詞。這樣，每個(gè)搜索詞都構(gòu)成了一個(gè)基于信息需求的單獨(dú)投資策略，其交易信號(hào)來自于基礎(chǔ)GoogleSV的每周變化。然后，對(duì)兩個(gè)關(guān)鍵字子集的投資策略的總體性能進(jìn)行比較，以了解什么樣的信息需求更能預(yù)測REIT市場。此外，由于過去十年的特點(diǎn)是市場動(dòng)蕩，信息需求相關(guān)性的具體時(shí)間動(dòng)態(tài)尤其令人感興趣。

結(jié)果，如果谷歌搜索興趣與股票交易量掛鉤，如學(xué)者Preis等人所發(fā)現(xiàn)的那樣，在收益或虧損異常高的階段，信息需求應(yīng)是一個(gè)特別好的預(yù)測因素。雷根斯堡大學(xué)國際房地產(chǎn)商學(xué)院的經(jīng)濟(jì)專家認(rèn)為，“這就是為什么有的相關(guān)研究能夠確定了2006年至2013年40個(gè)最極端的向上和向下市場波動(dòng)的戰(zhàn)略預(yù)測能力?！倍薪?jīng)過測試的投資策略都是以摩根士丹利資本國際（Msci）美國REIT指數(shù)以及DJIA的買入和持有策略為基準(zhǔn)的。

學(xué)者羅奇蒂和迪策爾的一項(xiàng)研究從若干個(gè)方面對(duì)房地產(chǎn)（股權(quán)）投資者的信息需求、房地產(chǎn)股票市場和網(wǎng)上搜索行為等方面的文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。首先，他們發(fā)現(xiàn)搜索查詢數(shù)據(jù)是美國REIT市場的成功預(yù)測器。此外，研究結(jié)果顯示，資產(chǎn)專用（房地產(chǎn)專用）搜索詞比金融相關(guān)搜索查詢更能預(yù)測美國REIT市場。此外，這也是第一篇研究Google趨勢(shì)投資策略（GTIS）長期投資表現(xiàn)動(dòng)態(tài)的論文。

研究結(jié)果顯示，特別是在投資者面臨巨大不確定性和信息需求增加的危機(jī)期間，基于谷歌數(shù)據(jù)的投資策略非常成功地預(yù)測了市場行情，GTIS預(yù)測40種最極端市場走勢(shì)的命中率要高得多（高達(dá)75%）。就實(shí)際影響而言，大量基于信息需求的投資策略的表現(xiàn)將優(yōu)于市場（MSCI美國REIT指數(shù)）。

現(xiàn)在，既有的一系列研究已經(jīng)在谷歌搜索數(shù)據(jù)和金融以及房地產(chǎn)市場之間建立了各種關(guān)系。而羅奇蒂和迪策爾的該項(xiàng)研究通過關(guān)注在線搜索數(shù)據(jù)與REIT市場之間的關(guān)系，為這一領(lǐng)域的研究作出了自己的貢獻(xiàn)。

就其性質(zhì)而言，房地產(chǎn)投資信托基金市場是一個(gè)正在辯論的問題，即它與股票市場還是直接房地產(chǎn)市場更相似?？梢酝ㄟ^探討房地產(chǎn)（股權(quán)）投資者信息需求的性質(zhì)來探討這個(gè)問題。

首先，重要的是要確定REIT市場在信息透明度和效率方面與股票市場有多大不同。另有學(xué)者的研究曾得出結(jié)論認(rèn)為：REIT市場的行為不同于一般股票市場，因?yàn)樗鼈兲峁┑男畔鞑ズ捅O(jiān)測活動(dòng)的水平不同。這主要表現(xiàn)在股票周轉(zhuǎn)率較低、專業(yè)股東所占比例較低以及金融分析師的覆蓋率相對(duì)較低。這支持了這樣一種觀點(diǎn)，即REIT投資者需要更多的信息來為股票定價(jià)，還有學(xué)者分析了六個(gè)亞洲/太平洋區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化與一般股票市場之間的關(guān)系，并提供了證據(jù)，證明以前關(guān)于股票的信息導(dǎo)致了區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化市場的變化。此外，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)出現(xiàn)不平衡時(shí)，所調(diào)查的股票市場的價(jià)格調(diào)整效率高于REIT市場。