淺談大數(shù)據(jù)下房地產(chǎn)土地價(jià)值評(píng)估的分析方法

摘 要：近年來，房地產(chǎn)企業(yè)由建筑業(yè)逐漸向金融業(yè)的轉(zhuǎn)型，由營造驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑隍?qū)動(dòng)。同時(shí)，金融的關(guān)鍵在于整個(gè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)控制，而對(duì)于房地產(chǎn)行業(yè)來說，風(fēng)險(xiǎn)控制的核心主要又是精準(zhǔn)評(píng)估土地價(jià)值?；诖耍恼陆Y(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展大背景，探討了如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代下做好房地產(chǎn)土地價(jià)值評(píng)估，提出了可借鑒的方法，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，以供參考。

1 大數(shù)據(jù)城市房地產(chǎn)發(fā)展演變過程

1.1大數(shù)據(jù)類型及具體分析

總所周知，大數(shù)據(jù)是一種融通工具，它能夠分析數(shù)據(jù)與信息融通，一些有價(jià)值的、智能的甚至傳統(tǒng)信息分析方法無法獲取的知識(shí)和信息，大數(shù)據(jù)分析都可以進(jìn)行分析獲取，特別是通過海量數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)進(jìn)行的搜索，最終實(shí)現(xiàn)模式挖掘與預(yù)測分析。怎樣通過大數(shù)據(jù)膨脹的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的積累，處理這一類具有寶貴市場信息的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行系列深入挖掘、分析、管理和應(yīng)用，這個(gè)問題需要我們亟待解決。房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)挖掘與分析主要包含以下幾個(gè)方面：關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、演變和預(yù)測分析等。聚類分析，主要就是將所有的數(shù)據(jù)對(duì)象拆分到多個(gè)群組里，在每一個(gè)群組里都具有比較高的相似度，但在群組之外，每個(gè)對(duì)象都會(huì)有些許的差異。在房地產(chǎn)市場分析領(lǐng)域，借助聚類分析可以用來研究片區(qū)市場分異、需求類型構(gòu)成，從而將科學(xué)的依據(jù)提供給樓盤開發(fā)類型的選擇、區(qū)域房地產(chǎn)調(diào)控政策。關(guān)聯(lián)分析，是找到屬性之間的關(guān)聯(lián)性，不同項(xiàng)的相關(guān)性需要通過關(guān)聯(lián)規(guī)則在同一事件中找出來，這充分體現(xiàn)了分析數(shù)據(jù)集合之間有趣的關(guān)系。

1.2城市房地產(chǎn)的發(fā)展

該城市房地產(chǎn)業(yè)行業(yè)起源于20世紀(jì)80年代中期，其蓬勃發(fā)展是在1998年國家停止福利分房制度以后。直至2016年，該人均住房建筑面積為37.6平方米，增長3.3%，城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)為31.9%。1984年，市房地產(chǎn)開發(fā)公司成立后，開始在中心城區(qū)大面積修建住房，并形成了居民住宅小區(qū)。20世紀(jì)90年代，隨著住房制度的改革，住宅小區(qū)也漸漸有了商品房的概念，但那些商品房往往是單體樓居多，沒有物業(yè)，規(guī)模較小。進(jìn)入21世紀(jì)，首個(gè)花園式樓盤開工建設(shè)。此后，各種高品質(zhì)樓盤如雨后春筍般拔地而起，該城市迎來了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的黃金時(shí)代。

1.3城市近幾年的房價(jià)波動(dòng)

根據(jù)每個(gè)月的均價(jià)匯出的近年來房價(jià)波動(dòng)顯示，2010全年該市房價(jià)上漲1436元/㎡，漲幅達(dá)44.5%。2013年房地產(chǎn)價(jià)格開始呈明顯下降趨勢，而2014年后成交均價(jià)一降再降，相比之下盡顯頹勢。放眼整個(gè)房地產(chǎn)市場，愈加蕭條的市場局面搞得人心惶惶，各種駭人聽聞的“樓市要垮”論非常直接的克制住了購房者的置業(yè)欲望。2014年是房地產(chǎn)發(fā)展過程中的一個(gè)緩沖點(diǎn)，減緩的市場局勢應(yīng)該成為樓市趨于正常化的新起點(diǎn)。2016年樓市成交均價(jià)與去年同期相比有小幅回落，主要原因在于十堰安設(shè)房項(xiàng)目有非常大的影響，大量低價(jià)安置房的入市，拉低了整體成交均價(jià)，該城市從大盤形勢看，房屋成交均價(jià)隨之上漲，但從總體形勢看，成交均價(jià)有顯現(xiàn)下滑的現(xiàn)象。

2 房地產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的影響因素

2.1上漲因素分析

黨的十一屆三中全會(huì)后，該市的經(jīng)濟(jì)建設(shè)進(jìn)入了一個(gè)高速發(fā)展時(shí)期，隨著地方政府對(duì)這個(gè)產(chǎn)業(yè)的引入，使得當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)呈現(xiàn)快速增長的模式，人民收入的增長，自然帶動(dòng)消費(fèi)力的提升，由此購房的積極性也會(huì)提高，從而帶動(dòng)了房價(jià)的上漲。而該城市，其實(shí)也只是我國今年來各個(gè)城市快速發(fā)展的一個(gè)縮影，具有代表性，能夠從一定程度上反應(yīng)我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和房地產(chǎn)行業(yè)的進(jìn)步。

2.2下降因素分析

從市房管局?jǐn)?shù)據(jù)來看，2013年該市樓市供應(yīng)量達(dá)2546961.35平方米，成交量為1265356.89平方米，庫存量達(dá)1281604.46平方米。房地產(chǎn)市場此時(shí)已進(jìn)入供大于求的階段。由于庫存量翻了兩三倍，導(dǎo)致許多房地產(chǎn)開發(fā)商出現(xiàn)銷售滯后的情況。數(shù)據(jù)顯示該市2009至2011年房地產(chǎn)建筑業(yè)總產(chǎn)值上升的較為緩慢，且2010年至2011年房地產(chǎn)企業(yè)急劇減少，一年的時(shí)間有八家企業(yè)倒閉，由此也反映出2011-2012房地產(chǎn)市場出現(xiàn)問題。2012年開始出現(xiàn)輿論部分招商引資進(jìn)來的企業(yè)，逐漸退出。這些企業(yè)的遷移使得當(dāng)?shù)厝嗣竦馁彿啃判氖軇?chuàng)，購房受阻，對(duì)房產(chǎn)價(jià)格造成嚴(yán)重影響。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在房地產(chǎn)土地評(píng)估方法

1）綜合利用網(wǎng)上的開源數(shù)據(jù)以及商業(yè)數(shù)據(jù)，比如不同時(shí)間點(diǎn)的房產(chǎn)屬性、成交量、成交額、成交時(shí)間長等，來判斷出各地塊的房地產(chǎn)市場現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，并可結(jié)合GIS地理信息系統(tǒng)，從而判斷各類城市生活配套設(shè)施對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的權(quán)重，以此作為價(jià)值評(píng)估體系的一部分。

2）利用消費(fèi)者線上行為數(shù)據(jù)及市場交易數(shù)據(jù)，完成目標(biāo)消費(fèi)者人群畫像，其中包括性別分布、年齡分布、消費(fèi)能力、家庭狀況、關(guān)注戶型、相關(guān)網(wǎng)頁瀏覽時(shí)間等，判斷出目標(biāo)消費(fèi)者的核心需求以及迫切程度，并結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)所要開發(fā)的項(xiàng)目類型、開發(fā)成本周期，判斷其可行性；

3）利用商業(yè)數(shù)據(jù)，分析出消費(fèi)者的地點(diǎn)為集中還是分散，并結(jié)合RFM模型，即消費(fèi)者的消費(fèi)頻率、人均消費(fèi)水平，、消費(fèi)者最近一次消費(fèi)信息，判斷地塊各商圈的市場活力與輻射范圍。

4）加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的研發(fā)力度。房地產(chǎn)土地評(píng)估機(jī)構(gòu)能否實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，主要取決于房地產(chǎn)土地評(píng)估機(jī)構(gòu)是否設(shè)立研發(fā)部門，研發(fā)工作是否富有成效。房地產(chǎn)土地評(píng)估機(jī)構(gòu)的研發(fā)工作，要側(cè)重于新技術(shù)、新方法和新手段，特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)在房地產(chǎn)土地評(píng)估領(lǐng)域的應(yīng)用，優(yōu)化工作流程，提高工作效率，降低業(yè)務(wù)成本。為此，需要采用新的組織形式與管理方法，利用民營高科技企業(yè)的技術(shù)、人才與設(shè)備優(yōu)勢，聯(lián)合科研機(jī)構(gòu)和高等院校等共同研發(fā)評(píng)估大數(shù)據(jù)技術(shù)等，積極開展大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的雙邊或多邊技術(shù)協(xié)作，逐步形成房地產(chǎn)土地評(píng)估大數(shù)據(jù)技術(shù)科研平臺(tái)，為房地產(chǎn)土地評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供有力支撐。

5）加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)市場立法。房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要法律權(quán)威性的主體和手段來保障它的發(fā)展環(huán)境，市場和政府要相互協(xié)調(diào)才能共同創(chuàng)造出法制化的環(huán)境。在房地產(chǎn)運(yùn)營的過程中，一切要以法律性質(zhì)的合同為基礎(chǔ)達(dá)成交易，因此，一定要重視購房過程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)。首先要完善規(guī)范來解決房地產(chǎn)的消費(fèi)糾紛，要遵規(guī)守法；其次是要嚴(yán)格執(zhí)法，進(jìn)行嚴(yán)格的市場監(jiān)管；最后要建立房地產(chǎn)的信用體系，共同建立起平等公開的契約制度。

4 結(jié)束語

綜上所述，我們可以得知，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)的采集與分析在技術(shù)層面已不再是難點(diǎn)，如何結(jié)合房地產(chǎn)具體業(yè)務(wù)場景對(duì)海量的多維度數(shù)據(jù)并深入挖掘分析，結(jié)合地區(qū)實(shí)際經(jīng)濟(jì)和消費(fèi)信心，才是現(xiàn)階段的關(guān)鍵。目前，在房地產(chǎn)正在完成由建筑業(yè)向金融業(yè)的轉(zhuǎn)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(wù)知識(shí)進(jìn)行結(jié)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(jià)值評(píng)估這一環(huán)節(jié)的有效變革，控制投資風(fēng)險(xiǎn)。

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作者簡介

丁艷嫻（1990-），女，廣東茂名市人，大學(xué)本科學(xué)歷，工作單位：國眾聯(lián)資產(chǎn)評(píng)估土地房地產(chǎn)估價(jià)有限公司江門分公司，研究方向：土地評(píng)估，土地規(guī)劃