王兰霞

【摘要】城镇住宅用地隨着国有土地使用权出让方式的演变，土地价格和房地产价格随之变动。计划经济时代住宅用地无偿划拨，住房采取实物分配制度。市场经济时代住宅用地采用市场竞价行为，通过招标、拍卖、挂牌方式出让，房地产开发商出价最高者，竞得土地，住房价格由房地产开发商确定。地价和房价宏观调控时期，通过政府控制土地出让节奏和规模，设定土地和房价的最高限制价格等措施主导土地和房价的价格走势。基于此，本文从房地产土地价值评估现状入手，论述了大数据时代下的房地产土地价值评估要求与分析方法，探究了房地产土地价值评估应用的不足与改进对策。

【关键词】大数据时代;房地产;土地价值;评估      【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.36.016

土地资源因其数量有限和不可再生，具有非常强的稀缺性。地域布局、地段选择、地价控制（“三地”）是优质土地资源的天然禀赋。通过运用定性和定量相结合的分析方法，从土地储备的地域、地段、地价三个方面选择探讨对房企赢利的影响。近十几年的房地产热，使城镇住宅用地使用权（以下简称涉宅用地）出让受到世人关注，几乎每一次涉宅用地供应入市，都会给土地市场带来激烈的竞争。为此，国家涉宅用地出让政策不断变化、调整，涉宅用地的出让与竞买方式受到社会持续关注。因此，关于大数据时代下的房地产土地价值评估分析方法的研究具有现实意义。

1、合理土地储备策略对房地产企业的影响

房地产涨价，涨的是地而不是房子。由于土地资源具有稀缺性、总量恒定和高附加值等特点，从房地产企业的角度来讲，理想状态下的土地资源获取策略应当体现在以下两个方面：一是以较低的成本获取土地使用权，即通过控制土地成本间接获利，享受土地红利;二是优先考虑地段好、发展潜力大的地块，以便后期高价、快速去化，从而实现溢价收益。由于市场竞争加剧，大多数情况下房地产开发企业不得不在经济利益和市场风险之间进行取舍。因此能否采取科学合理的拿地策略，不仅关系到房地产开发企业的经营获利情况，而且决定了房地产开发企业未来的生存和可持续发展。

2、大数据时代下的房地产土地价值评估分析方法

2.1房地产土地价值评估分析现状

在房地产行业，大数据可划分为静态、动态、多维动态三类。静态数据包括官方统计数据、静态POI数据及房地产行业交易数据等;动态数据包括人口迁移数据、路况数据及出行数据等;多维动态数据包括消费数据、通信数据等。因此，在大数据时代，可供房地产企业开展土地价值评估工作的参考数据较为多样，这有利于提高土地价值评估的准确性与合理性。但在工作实践中，房地产企业的土地价值评估以静态数据开发为主，关于城市人口迁移、用户消费数据、用户出行数据与用户通信数据的利用较少，难以发挥大数据深入挖掘的作用。

2.2房地产土地价值评估分析方法

2.2.1城市潜力分析

首先调查官方统计数据，了解该城市是否存在扶持政策，城市位置是否处于经济发展区和高速发展区范围内，衡量其周边城市是否产生虹吸效应，了解城市目前的基础建设条件以及未来发展规模。其次，需要统计该城市内企业的数量以及大型企业的规模，评估该城市招商引资的能力，从商业数据中判断该城市能够提供的职位数量，调查城市居民收入以及消费水平。充分利用市场数据，挖掘网络数据，评估房地产市场泡沫度和饱和度，预测该城市在房地产市场的发展潜力。最后，要调查社会人才情况，调查春节、国庆等节假日人口流动量，评估该城市处于吸纳人才状态还是外溢人才状态，并通过大数据评估分析人才吸纳或外溢的程度，对房地产项目未来的销售情况进行预测。

2.2.2地块价值分析

在大数据背景下，积极利用大数据技术，结合GIS地理系统，让数据信息和地理信息结合，了解城市不同区域的发展趋势和潜能。地块价值分析要以官方数据、经济信息为基础，到城市进行实地考察调研，评估基础设施的发展情况，从而对城市发展方向进行判断，确认发展力度。结合GIS地理系统以及大数据挖掘技术，了解不同地块基础设施的配套情况，包括商场、地铁、公交线路、学校、公园等，关注不同地块配套设施密集程度，评估地块价值。通过分析支付宝消费数据、人流量轨迹、滴滴数据、共享单车数据等，绘制人口潮汐图，根据人口流动轨迹以及时间段，判断地块属于居住区还是商业区，从而指导项目设计，如图1。

2.2.3市场交易分析

首先，要对消费数据以及商业数据进行挖掘，评估该地块房产项目的属性、成交额、成交量等，结合GIS地理系统，了解地块生活配套设施对房地产项目价格的影响，综合评估项目成交额以及成交量。其次，根据市场交易数据以及消费行为数据，描绘居民画像，着重分析人群年龄、消费能力、户型偏好、活动轨迹等数据，得到消费者需求数据，可指导房地产项目设计开发类型、成本以及开发周期。最后，通过分析消费地点、消费水平以及消费频率，能够判断商圈影响范围，评估该区域消费活力。将GIS地理系统和大数据分析技术结合起来，能够综合判断市场形势，了解该地区房地产市场的饱和度和竞争力，从而调节项目设计，控制投资风险。

2.2.4土地价值评估方法比较

1）估价原理简单易懂。要求取待估土地的市场价格，就要去市场上寻找类似的土地交易案例，以类似土地交易案例的成交价为基础，调整修正得到待估土地的评估值。因此，市场法的估价原理非常简单，评估报告的使用者也容易理解。而成本法中各种成本界定难以理解，收益法中一些重要参数计算难度大，其余延伸方法更是难以理解。2）能够体现当前市场价格。市场法中采用的所有可比实例的详细情形都是在现行市场上找到的，因此其评估值更能反映当下市场的价格。而成本法建立在过去所产生的成本，忽视了供求关系的影响，收益法更是建立在未来产生的收益，都不能反映目前的市场状况。3） 评估结果更容易被理解和接受。市场法估价原理简单，又能够反映资产目前的市场状况，与一般投资者的投资理念相符，因此也就更容易被委托人和其他报告使用者所接受。

3、未來政策的走向

第一，加强配套系统建设。一方面，房地产企业需加强评估人员的培训，针对大数据在房地产土地价值评估中的各项应用问题，进行针对性培训，培训内容应涵盖不同土地价值评估环节应用的大数据类型、大数据开发利用软件的操作、大数据平台的安全应用等，强化评估人员综合素养，加大大数据的利用深度。另一方面，房地产企业需加强大数据平台建设，连通房地产企业的客户管理系统、项目管理系统，全面收集房地产土地价值评估所用的各类数据，实现大数据共享。同时，房地产企业应构建客户数据库与项目数据库，综合评估项目特点与客户特点，针对客户需求，评估房地产土地价值，合理设计房地产开发项目，实现房地产土地价值的最大化利用，为房地产企业创造更高收益。第二，加强大数据安全管理。针对房地产企业的大数据安全问题，技术人员可结合安全风险来源，采取监控措施、加密措施及风险检测措施，以加强大数据安全管理。在大数据监控中，房地产企业应对大数据平台的各项参数进行实时监控，并制定报警机制，在大数据平台因攻击出现异常时，报警系统可立即警示工作人员，采取应急方案，反击攻击行为，保障数据安全;在大数据加密中，房地产企业构建网络空间可信任平台，配置自适应加密算法、防火墙等技术，使数据平台的各项数据操作均处于加密状态;在风险检测中，房地产企业应加强接入认证管理，引进密码技术，应对数据污染问题通过云威胁分析技术，准确检测定位攻击行为，迅速破解，规避数据安全问题的影响，保障房地产土地价值评估工作有序进行。

结束语：

综上所述，在大数据时代下，房地产土地价值评估的广度与深度均需扩充，利用大数据进行城市潜力分析、地块价值分析及市场交易分析。针对三类房地产土地价值评估应用存在的配套机制不完善、大数据安全问题，房地产企业应加强人员、平台等配套系统建设，并引进安全防护技术，加强大数据安全管理，切实发挥大数据在房地产土地价值评估中的作用，以推动房地产企业可持续发展。

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