區(qū)塊鏈技術(shù)如何為住房租賃高質(zhì)量發(fā)展賦能

陳立中 胡奇 徐聲星

摘要：40年的住房制度改革，使我國基本告別了住房短缺，住房供需總量基本平衡。發(fā)展住房租賃的關(guān)鍵是引導(dǎo)存量個人散租通過包租或托管的方式升級為機構(gòu)化公寓式租賃。運用區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)確權(quán)、行為估值、智能合約和智能決策等技術(shù)，能夠有效破解租賃市場中的傳統(tǒng)頑疾，推動住房租賃高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：區(qū)塊鏈技術(shù);住房租賃;高質(zhì)量發(fā)展;數(shù)據(jù)確權(quán)

中圖分類號：F293.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：10（）1-9138-（ 2020） 05-0063-69

收稿日期：2020-04-16

2019年10月24日，中共中央政治局就區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢進(jìn)行了第18次集體學(xué)習(xí)，掀起了區(qū)塊鏈技術(shù)的研究與應(yīng)用熱潮。住房租賃是房地產(chǎn)市場的重要組成部分，是房地產(chǎn)市場發(fā)展的短板，還是社會管理的重要內(nèi)容。推動區(qū)塊鏈技術(shù)在住房租賃行業(yè)中的應(yīng)用，一是有利于促進(jìn)住房租賃高質(zhì)量發(fā)展;二是幫助“租購并舉”政策落地;三是貫徹落實黨的十九屆四中全會精神，推進(jìn)城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化。

從我國住房租賃市場結(jié)構(gòu)看，未來推動住房租賃高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是發(fā)展分散式公寓。發(fā)達(dá)國家的實踐經(jīng)驗表明，機構(gòu)出租者可以穩(wěn)定地提供居住服務(wù)，并進(jìn)行專業(yè)化的管理，為租戶提供更多的增值服務(wù)，延伸產(chǎn)業(yè)鏈;同時，住房租賃市場專業(yè)化、規(guī)?；潭仍礁?，租賃住房的物理品質(zhì)和居住穩(wěn)定性越高，租賃住房與自有住房在居住品質(zhì)上的相互替代性越強，越有利于“租購并舉”住房政策實現(xiàn)。2018年，我國機構(gòu)租賃的市場占有率僅4%，遠(yuǎn)低于日本的83%、荷蘭的70%、美國的30.4%和德國的25.25%，如圖1所示。

國家統(tǒng)計局1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2017年我國城鎮(zhèn)住房套戶比為1.09。這意味著，我國城鎮(zhèn)住房供給量總體充分，但結(jié)構(gòu)性矛盾突出，住房空置率約21.4%。因此，推動住房租賃市場高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵是調(diào)結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)個人散租通過托管或包租的方式轉(zhuǎn)型升級為分散式公寓。

鏈家研究院對10大城市的出租住房，按照個人散租、分散式公寓、集中式公寓和城中村四種類別，進(jìn)行抽樣調(diào)查和統(tǒng)計推算。結(jié)果顯示，2017年，北京市出租住房共479萬間，其中，個人散租242.23萬間，占比50.58%;分散式公寓45.00萬間，占比9.39%;廣州市出租住房共327萬間，其中，個人散租218.6萬間，占比68.85%;分散式公寓5.00萬間，占比1.53%，如圖2所示。

如果剔除城中村，在北京、上海、廣州和深圳4個超一線城市中，廣州市個人散租房源占比最高，92.41%;分散式公寓占比最低，2.21%。廣州作為全國最發(fā)達(dá)的租賃市場，分散式公寓市場規(guī)模卻最少，這說明廣州市住房租賃發(fā)展總體質(zhì)量較低，如圖3所示。

多項研究顯示，不僅廣州等重點城市，全國分散式公寓市場擴張都面臨困難。在對武漢市分散式公寓的一項抽樣調(diào)查顯示，2018年樣本企業(yè)均無財務(wù)盈利，其財務(wù)成本構(gòu)成，如圖4所示。

在5項成本構(gòu)成中，房屋租入成本、空置率損失和裝修開支基本上是硬支出。員工工資和其他開支占比19.1%，相對有一定的彈性。企業(yè)運營能力不同，該部分支出差異明顯。因此，對于分散式公寓企業(yè)而言，誰能將運營成本降下來，誰就能盈利。

人房比是反映分散式長租公寓企業(yè)運營能力的另一項重要指標(biāo)。同樣依據(jù)我們對武漢市分散式公寓的抽樣調(diào)查，自如公寓的人房比最高，為1：400;其次是錦居瑞智、杰晨美寓.優(yōu)客逸家，最低的是芒果公寓，為1：55，最高和最低相差近8倍，可見企業(yè)運營能力之間的差異，如表1所示。

1 住房租賃發(fā)展面臨的主要問題

分散式長租公寓盈利難是我國住房租賃市場發(fā)展面臨的痛點，主要體現(xiàn)在市場參與主體間信任程度低、管理成本高、決策能力低和高質(zhì)量發(fā)展機制沒有形成。

1.1 市場虛假信息難規(guī)避，信任程度低

住房租賃市場上，房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人、公寓企業(yè)、個人房東和租客經(jīng)常推送或使用多個掛牌機構(gòu)或網(wǎng)站上的信息。由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的流程和人工干預(yù)，房源等交易信息的準(zhǔn)確性和詳細(xì)程度完全取決于發(fā)布者的喜好或動機，容易造成信息不準(zhǔn)確、不及時或不完整。在住房租賃市場上，任何一點信息上的瑕疵，都能觸發(fā)鏈上陌生交易節(jié)點的斷裂，并拉低信任程度。

1.2 談判型合同主流，管理成本奇高

對分散式公寓企業(yè)而言，租賃業(yè)務(wù)一開始，需要簽訂房東端、租客端、供應(yīng)端和金融端等多種類型的合同。同時，每一份合同是非標(biāo)的，需要一對一地就合同的每一條款談判。合同簽訂后，還需要定期執(zhí)行、跟蹤和記錄付款等交易行為。不僅費時費力，還容易出錯。

1.3 資產(chǎn)與運營權(quán)責(zé)關(guān)系難界定，住房租賃高質(zhì)量發(fā)展機制無法形成

分散式公寓大多是輕資產(chǎn)運營模式，運營企業(yè)不擁有房屋產(chǎn)權(quán)。理論上，品牌企業(yè)運營能力越強，租賃物業(yè)運營得越好，住房資產(chǎn)退出后的升值潛力越大。然而，物業(yè)運營方很難分享這一增值收益。因此，租賃企業(yè)缺乏將租賃物業(yè)經(jīng)營好的內(nèi)生動力，住房租賃高質(zhì)量發(fā)展機制無法形成。

1.4 缺乏實時數(shù)據(jù)，市場決策能力低

住房租賃行業(yè)每天產(chǎn)生大量的商業(yè)、政務(wù)和社會數(shù)據(jù)，但是，市場上住房租賃信息系統(tǒng)和流程都是分散的，信息分布在不同的主體。相關(guān)市場信息缺乏互動性和共享性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余，重復(fù)記錄和不透明。市場主體缺乏實時數(shù)據(jù)，自然做不出科學(xué)的市場預(yù)測和決策，進(jìn)而影響企業(yè)盈利。

2 區(qū)塊鏈技術(shù)如何為住房租賃高質(zhì)量發(fā)展賦能

區(qū)塊鏈?zhǔn)且豁椡ㄓ眉夹g(shù)，很可能觸發(fā)現(xiàn)代科學(xué)領(lǐng)域的范式革命。習(xí)近平總書記提出，要大力發(fā)展區(qū)塊鏈技術(shù)，應(yīng)用于實體經(jīng)濟。區(qū)塊鏈技術(shù)在房地產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用國外較為普遍，例如Rex MLS基于以太坊的全球房地產(chǎn)交易系統(tǒng)，倫敦Midasium基于區(qū)塊鏈智能合約在住房租賃業(yè)務(wù)中的現(xiàn)金流和物業(yè)管理，Bloq公司基于區(qū)塊鏈技術(shù)的住房租賃實時數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。

國內(nèi)區(qū)塊鏈房地產(chǎn)應(yīng)用案例主要有四個，一是2017年5月，南京市上線的“房產(chǎn)交易與不動產(chǎn)登記一體化辦理平臺”，應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)了“四減一升”目標(biāo);二是2018年2月，雄安新區(qū)上線的“區(qū)塊鏈+智慧租房”平臺，將政府監(jiān)管、租賃企業(yè)、中介機構(gòu)、出租方、承租方、運營企業(yè)和金融機構(gòu)等多主體連接起來，重構(gòu)社會信任;三是2018年12月，北京市順義區(qū)住建委上線的“棚改項目全生命周期智慧監(jiān)管信息平臺”;四是2019年4月，北京市海淀區(qū)區(qū)塊鏈二手房交易平臺上線，實現(xiàn)了二手房交易各項服務(wù)的聯(lián)動辦理。

在我國，區(qū)塊鏈技術(shù)尚未成熟，基礎(chǔ)設(shè)施不完善，如共識算法等區(qū)塊鏈核心技術(shù)尚存在優(yōu)化和完善空間，區(qū)塊鏈處理效率還無法滿足高頻和復(fù)雜的商用計算。同時，區(qū)塊鏈在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用亦處于淺層，應(yīng)用場景少。大部分僅搭建起基于企業(yè)內(nèi)部的“私有鏈”，“聯(lián)盟鏈”和“公有鏈”案例少見。未來，共識算法、服務(wù)分片、處理方式和組織形式等技術(shù)和應(yīng)用環(huán)節(jié)是需要攻克的重點。

2.1 數(shù)據(jù)確權(quán)

基于區(qū)塊鏈技術(shù)的房源共享信息系統(tǒng)，讓數(shù)據(jù)分布在點對點網(wǎng)絡(luò)中，同時采用非對稱加密方法予以確權(quán)。經(jīng)確權(quán)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)生產(chǎn)者享有相應(yīng)的收益權(quán)。在該機制下，內(nèi)生激發(fā)市場參與主體提供更詳細(xì)的信息，例如區(qū)位、地址、建筑年代、可比租金水平、資本價值、產(chǎn)權(quán)歷史記錄、租賃歷史記錄等?！皡^(qū)塊鏈?zhǔn)切湃螜C器！”數(shù)據(jù)確權(quán)后，在住房租賃全業(yè)務(wù)鏈上，能夠低成本高效率促成陌生人之間的交易，如圖5所示。

Rex MLS全球房地產(chǎn)交易系統(tǒng)基于區(qū)塊鏈技術(shù)，在一個去中心化網(wǎng)絡(luò)中，連接賣家、買家和代理機構(gòu)，獎勵有貢獻(xiàn)的參與者，增強了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和透明度，大幅提高了交易效率，如圖6所示。

2.2 智能合約

在區(qū)塊鏈平臺上，智能合同依據(jù)事先約定好的主要業(yè)務(wù)流程的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，自動生成。同時，機器自動向業(yè)主、物業(yè)管理方和其他相關(guān)利益主體付款，并實時對賬，徹底取代傳統(tǒng)的談判型租賃合同，讓現(xiàn)金流管理和物業(yè)管理等業(yè)務(wù)更容易、更透明、更高效。英國倫敦Midasium基于區(qū)塊鏈的智能合約現(xiàn)金流和物業(yè)管理，簡化了物業(yè)管理流程，實現(xiàn)了資金實時結(jié)算，如圖7所示。

2.3 估值

在區(qū)塊鏈技術(shù)中，平臺自動記錄每一個租賃行為，并建立一一映射的數(shù)字身份。在“數(shù)據(jù)所有權(quán)、數(shù)據(jù)使用權(quán)和數(shù)據(jù)收益權(quán)”三權(quán)分立機制下，好的行為，資產(chǎn)化，并在未來應(yīng)用時獲得相應(yīng)的收益;不好的行為，點對點記錄下來，聯(lián)合懲戒。

2.4 智能決策

區(qū)塊鏈技術(shù)充當(dāng)租賃交易主體之間的締結(jié)組織，為交易各方提供開放和共享的數(shù)據(jù)庫，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，促進(jìn)實時記錄和更新。通過設(shè)計并使用相應(yīng)的預(yù)測分析軟件，從區(qū)塊鏈中獲得實時數(shù)據(jù)，并進(jìn)行智能分析，提高住房租賃相關(guān)業(yè)務(wù)決策的科學(xué)性和及時性。美國Bloq公司基于區(qū)塊鏈技術(shù)，運用數(shù)據(jù)挖掘、異常檢測、聚類分析和人工智能等方法，為住房租賃行業(yè)提供商業(yè)模式預(yù)測、空置期、周轉(zhuǎn)率、潛在違約識別、違規(guī)行為實時發(fā)現(xiàn)等服務(wù)。

2.5“公有鏈、聯(lián)盟鏈、私有鏈”三鏈互通

與傳統(tǒng)住房租賃不同，現(xiàn)在住房租賃產(chǎn)業(yè)包括房源獲取、裝修改造、金融服務(wù)、物業(yè)服務(wù)、生活服務(wù)、公共服務(wù)和平臺管理等，如圖8所示。

基于現(xiàn)代住房租賃產(chǎn)業(yè)參與主體多的特點，參與主體之間容易形成利益共同點。圖9演示了武漢錦居瑞智房產(chǎn)管理公司住房租賃“三鏈”互通的應(yīng)用場景。錦居瑞智是一家典型的利用區(qū)塊鏈技術(shù)管理的分散式長租公寓企業(yè)，以錦居瑞智與美的電器業(yè)務(wù)合作為例，錦居瑞智在市場上通過包租方式獲取一批房源（大多是老舊住房）后，向美的購買空調(diào)等家用電器?；诙唛L期業(yè)務(wù)往來，對錦居瑞智而言，希望得到相對優(yōu)惠的價格;對美的而言，錦居瑞智起初購買了空調(diào)，基于品牌認(rèn)知，租客可能追加購買美的洗衣機、冰箱或微波爐等家用電器;租客大多是新就業(yè)、支付能力有限的年輕人，經(jīng)過3-5年的租住生活后，這些年輕人極有可能買房置業(yè)，同樣基于之前對美的品牌的認(rèn)知，自然會傾向于購買美的品牌電器;更為重要的是，美的傳統(tǒng)市場（或主導(dǎo)市場）是新房市場，長期以來無法進(jìn)入舊房市場。錦居瑞智做的是分散式公寓，基本都是舊房子。美的與錦居合作，能自然地切入到舊房市場。

錦居瑞智和美的電器在上述情景下經(jīng)過多次業(yè)務(wù)往來，共識機制內(nèi)在生成。借助區(qū)塊鏈技術(shù)，錦居瑞智發(fā)行錦居積分，美的發(fā)行美的積分。在共識機制的作用下，錦居積分和美的積分實現(xiàn)互換，兩家企業(yè)間的聯(lián)盟鏈得以形成。隨著交易機制的延展和完善，更多企業(yè)可加入聯(lián)盟鏈。如果將相關(guān)政務(wù)和社會數(shù)據(jù)確權(quán)、上鏈，公有鏈進(jìn)一步形成，全方位放大租賃市場的運用效能。

3 Airbnb的經(jīng)驗

2007年10月，美國兩位藝術(shù)學(xué)院畢業(yè)生切斯基和杰比亞突發(fā)奇想，出租充氣床墊+早餐，賺錢交房租。幾經(jīng)磨煉，2009年4月終于實現(xiàn)了“產(chǎn)品與市場”的契合。2009年10月，Airbnb獲得紅杉資本58.5萬美元的風(fēng)投;2010年II月，獲得Greylock基金720萬美元的風(fēng)投;2011年7月，又獲得安德森一霍洛維茨1.12億美元的風(fēng)投。如今，Airbnh市場估值高達(dá)300億美元，1.4億訪問量，遍布191個國家10萬個城市，600萬套在線房源;平均每晚200萬人人住，有近2500名員工，其中客服1000名，工程師400人;房東年平均收益6000美元。

3.1 Airbnb面臨的挑戰(zhàn)

Airbnb基于“房屋共享世界，扶持中產(chǎn)階級家庭，幫助他們在Airbnb上做房東”的創(chuàng)業(yè)思想，執(zhí)行“住在陌生人家中，陌生人住在自己家中”的經(jīng)營理念。在散租住房市場上，公司無法掌控產(chǎn)品，一切問題均可能隨時發(fā)生，租客只能依靠自己，很難保證不發(fā)生意外。對切斯基和杰比亞來說，在Airbnb業(yè)務(wù)拓展過程中，如何保證安全，是公司面臨的最大挑戰(zhàn)。任何一起惡性事件，均可能打破租客與房東之間的信任，觸發(fā)每位用戶心中最可怕的噩夢，也會讓投資者提心吊膽。

201 1年6月29日.Airbnb房東EJ家慘遭租客洗劫;2015年10月，美國作家扎克·斯通的父親在Airbnb出租房后院中被樹枝砸中身亡;2013年，一位加拿大女游客一氧化碳中毒，死于臺灣短租房中……。公司還不時接到出租房鄰里有關(guān)租客敲錯門、亂丟垃圾、亂扔煙頭、衣著暴露、派對和群租方面的投訴。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，公司高薪聘請美國“災(zāi)難大師”勒漢出任政策咨詢師，但幾乎沒有效果。

3.2 區(qū)塊鏈技術(shù)解危

面對各種突發(fā)事件，Airhnb研究發(fā)現(xiàn)，事實上，房東與租客之間的信任水平越高，顧客租房意愿越大，房東愿意出租給特定顧客的意愿也越大。2016年3月，Airbnh開始采用區(qū)塊鏈技術(shù)，證書化房東和租客的信息，重建租客和房東間的信任之橋。

Airbnb應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，顛覆了散租市場的傳統(tǒng)頑疾，成功玩轉(zhuǎn)陌生人社會。切斯基總結(jié)道，區(qū)塊鏈技術(shù)透明、安全和高效的特性，尤其適合那些被低效率拖累的企業(yè)轉(zhuǎn)型;區(qū)塊鏈對于處理多方參與的分布式交易尤其有效，如表2所示。

4 總結(jié)與展望

區(qū)塊鏈開創(chuàng)了一種在不可信的競爭環(huán)境中，低成本建立信任的新型計算范式和協(xié)作模式，憑借其獨有的信任建立機制，實現(xiàn)穿透式監(jiān)管和信任逐級傳遞。住房租賃產(chǎn)業(yè)鏈條長，交易節(jié)點多，過程復(fù)雜，服務(wù)時間久，是一個生產(chǎn)力水平較低，生產(chǎn)關(guān)系復(fù)雜的行業(yè)。區(qū)塊鏈技術(shù)在重塑生產(chǎn)關(guān)系方面尤其有效，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與住房租賃行業(yè)的縱深融合，未來行業(yè)在商業(yè)模式、運營方式和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面將展現(xiàn)出更人性更現(xiàn)代的場景。

4.1 總結(jié)

40年的住房制度改革，我國基本告別了住房短缺，住房供需總量基本平衡。在這種背景下，發(fā)展住房租賃市場，建立“租購并舉”的住房制度，關(guān)鍵是引導(dǎo)存量個人散租通過包租或托管模式轉(zhuǎn)型升級為機構(gòu)化公寓式租賃，并運用區(qū)塊鏈技術(shù)，推動行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。一是數(shù)據(jù)確權(quán)。建議在統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，要求全國住房租賃經(jīng)營和管理部門，采用區(qū)塊鏈加密技術(shù)，對與租賃相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行確權(quán)，標(biāo)記為資產(chǎn);二是智能合約。建議系統(tǒng)梳理、分類住房租賃市場中的商業(yè)模式，為各交易環(huán)節(jié)建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。依據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，運用區(qū)塊鏈技術(shù)，建立智能合約，替代傳統(tǒng)的談判型合同;三是智能決策。依靠區(qū)塊鏈技術(shù)締結(jié)的分布式、可溯源、可信任的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘、聚類分析、深度學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，對市場行為進(jìn)行實時分析，為市場監(jiān)管和預(yù)測提供科學(xué)支撐;四是市場監(jiān)管。建議打通目前住房租賃監(jiān)管平臺與市場交易平臺之間的鏈接，或重塑二者之間的關(guān)系，建立“公有鏈、聯(lián)盟鏈、私有鏈”三鏈互通的應(yīng)用場景，為住房租賃高階發(fā)展賦能。

4.2 展望

在現(xiàn)代數(shù)字經(jīng)濟中，如果用馬克思主義經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論解釋，大數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料，人工智能是生產(chǎn)力，區(qū)塊鏈技術(shù)則是生產(chǎn)關(guān)系。事實上，近幾年住房租賃行業(yè)已經(jīng)積累和囤積了大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)幾乎處于“睡眠”狀態(tài);人工智能是以機器替代人，適合多環(huán)節(jié)陌生交易行為。如果忽視大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的匹配使用，即使縱深應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，其效果將呈現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減。只有大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈三大數(shù)字技術(shù)協(xié)同使用，系統(tǒng)推進(jìn)，區(qū)塊鏈技術(shù)的潛能才能充分發(fā)揮出來。

區(qū)塊鏈技術(shù)的核心是重塑、數(shù)字化每一商業(yè)行為，改善生產(chǎn)關(guān)系，將信息網(wǎng)演化為價值網(wǎng)。住房市場由新房市場、二手房市場和租賃市場構(gòu)成，如果以住房租賃市場區(qū)塊鏈技術(shù)改造為起點，逐步延伸到新房市場和二手房市場，運用“房+人”的管理策略，最終能構(gòu)建起覆蓋全國的現(xiàn)代信用體系。

參考文獻(xiàn)：

1.加拉格爾.愛彼迎傳，中信出版集團.2019

2.魏冀飛，李曉東，于非.區(qū)塊鏈原理、架構(gòu)與應(yīng)用.清華大學(xué)出版社.2019

3.井底望天，蔣曉軍，相里朋，劉純?nèi)?區(qū)塊鏈與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，中國工信出版集團.2018

4.楊現(xiàn)領(lǐng)，粟樣丹.租賃新時代.廈門大學(xué)出版社.2017

5.陳立中，虞曉芬，陳永偉.馬克思主義住宅理論及其中國化發(fā)展與創(chuàng)新.華中師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）.2018.03

6.Evander Smart.Rex：Decentralizing and DisruptingReal Estate Listing Services.BTC Manager.2016.07

7.Deloitte Center for Financial ServiceAnalysis.Blockchain.Bitcoins and rental payments.Property Council ofAustralia.2016

8.Schneider.Foxand Safa，Blockchain：Putting TheorV intoPractice.G oldman Sachs Report.2016

作者簡介：陳立中，華中師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院教授;住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部科技委員會住房和房地產(chǎn)專業(yè)委員會委員。

胡奇，華中師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院碩士研究生。

徐聲星，文華學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)部副教授。

基金項目：教育部人文社科規(guī)劃基金項目“住宅類建筑能耗、排放測算與低碳建筑政策設(shè)計”（ 16YJA790054）。武漢市住房保障和房屋管理局2020年課題項目“運用大數(shù)據(jù)思維強化房地產(chǎn)市場源頭管控和全過程監(jiān)管研究”。