面向房企市场需求转变的土地价值研究初探

文/聂爽 广东省城乡规划设计研究院 广东广州 510290

1、房地产企业思维方式转变

1.1 时代背景

房企在如何转型上达成了高度的一致。众多企业纷纷从过去的单一开发、建房、售楼，转向整个房地产市场的服务，从城市开发商转变为城市服务商、城市运营商。万科提出“美好生活场景师”的概念，着重于提供全套的社区服务配套；金茂地产、时代地产提出城市运营4.0 等概念，旨在深度参与城市持续性、综合性开发建设；华夏幸福提出打造产业新城运营商，近年来在全国拓展迅速。

1.2 关注重点

为应对转型的市场压力，房企比以往更迫切需要深入的去了解一个区域、一个城市，更关注区域、城市的变化与趋势。他们不再局限于小区设计、片区控规，或者单个的城市更新改造项目、特色小镇规划，开始更多的关注区域的格局、城市的战略，以求从中找到潜在的机会点。万科、保利、恒大等房企先后成立了城市发展研究院、新型智库，开始研究在哪些城市布局，如何布局等关乎企业集团发展方向的关键性问题。

1.3 需求多样

随着市场的分化和竞争的压力，房企的需求日益的丰富且多样。近年来，房企除了和传统的策划咨询机构合作外，开始更多的和数据分析公司、专业的研究机构甚至大众媒体平台等开展项目合作。同时，随着地产企业内部规划专业人士的日益增多，他们的需求也日益的多样。

2、房地产企业需求重点

2.1 目标导向

作为市场性企业，房企的目标就是盈利。因此，在进行土地价值研究的时候，房企明确要求，需要帮他们找到两个区域，即高价值的区域、低投入区域。然后采用差值法，两者的差值越大，投资价值就越高，这些区域也就是房企需要关注的地区。

2.2 战略判断

给出企业长远的发展建议。企业认为看得见的未来，不叫趋势判断。他们认为“深中通道”即为大势，对于区域的价值影响已经显现，关注的价值已然不大。相反，从区域长远角度考虑，类似于环湾快轨等设想，告诉他们在未来的一段时间内，从珠海的唐家湾高新区，可能会有一条环湾快速轨道直接链接深圳前海，他们则展现出浓厚兴趣。

2.3 深度认知

对事物的认知深度，要求更高。以往关注的是一个地区“有什么”，现在则更多的关注这些东西“是什么”，未来的发展趋势“怎么样”等一系列问题，关注从现象到本质背后的原因。比如以往是关注一个区域有多少人，现在更关注的是这些人的学历、年龄结构构成，甚至关注人口的流入流出情况、原因，以及未来一段时间的流动趋势如何。

2.4 量化分析

数据量化是检验观点的唯一标准。和他们沟通、交流，概念性的东西说再多也没多大用处，准确的数据说明显得最为重要。因为在房企的决策者面前，一个决定关乎到几十亿、上百亿的投资，扎扎实实的数据才是最信得过的分析。近年来大数据分析由于能够真实、准确反映现实状况，在房地产界也特别受青睐，成为其决策判断的重要依据。例如有些企业已经开展了根据共享单车的大数据分析，重新定义地铁盘的边界等等研究。

2.5 市场思维

习惯市场化思维看待问题。比如他们会认为资产证券化、物业竞自持等要素，是影响空间价值的重要因素，需要纳入考虑。他们认为潮汕文化、客家文化等地域文化对房产会产生较大影响，文化内涵需要深挖。诸如此类的市场分析都需要我们去研究，当然从不同的、独特的视角去看问题总能发现一些不一样的东西。

3、土地价值研究技术方法初探

在上述的房企市场转变和需求特征变化的大背景下，我们有幸承担了两个房企委托项目的编制工作，重点对土地价值开展了两个层面的分析。

3.1 根据要素流动规律判断土地价值发展趋势

我们依托大数据开展了粤港澳大湾区发展规律的研究，重点分析了包括制造企业、客货流、创新资源、通勤人员、购房需求、旅游消费六大要素空间流动特征。例如通过粤通卡数据、高速公路收费站通行数据，了解广州南沙港运输的货物来源地分布、各街镇工作日通勤时段高速收费站通行量，以此判断区域内的客货流要素的流动特征。例如通过2001、2008、2014、2017年工商注册统计的全国企业名录数据，可以形成传统制造业、高端制造业的拓展空间强度分布，将其与珠三角高速公路网、省级以上重大平台范围叠加，我们可以发现这些潜在特征：传统制造业要素呈现出沿高速公路等廊道流动的特征，而高端制造业则偏好选择区位好、标准高的平台跳空发展。同时，我们根据湾区高新技术企业总分支数据、创新专利合作万方数据，找到了创新要素的分布态势，通过比对区域生态环境空间分布，可以进一步推导出这样一条规律：高端、优质、创新企业选择跳空发展的落点区域除了区位好、标准高之外，还偏好于生态环境优良的区域。

3.2 以多源大数据构建土地价值评价方法

通过搜集大量多元大数据，建立了由4 大基础要素和6 大支撑要素构成的土地价值评价体系，既涵盖了人口、经济、文化、生态等自身特征要素，也包含了用地供给、交通条件等影响土地价值的核心影响要素。运用城市基础大数据以及多源网络大数据，搭建了数据模型，通过要素叠加分析，形成了对土地价值的精准判断。

同时，通过大数据深挖掘，引入了住宅饱和度的大数据算法，通过晚上12 点至翌日凌晨6点手机信令数据可以精准识别某片区的实际居住人口；通过抓取搜房网、链家网等主流房产交易平台的住宅面积规模，在数据清洗之后，作为片区内的准确住宅供给建筑量，两者计算可以得到人均住宅建筑面积，对比规范标准和实际市场需求值，判断片区的住宅饱和度。