浅析大数据对房地产估价行业的影响

摘要：大数据时代来临，房地产估价具有大数据特征，抓住时代机遇，促进行业发展

关键词：大数据 房地产估价

一、大数据与房地产估价

1、房地产估价具有大数据特征

大数据分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类数据无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页、地理位置信息等称之为非结构化数据。

影响房地产估价的因素包括：经济发展状况、货币政策、物价、利率、汇率、规划、环境、配套设施、区位、用途、规模、土地形状、地形地势、建筑结构、装修、心理等因素。各因素之间不是完全独立的，而是交叉或包含关系；不同的影响因素或者其变化，导致房地产价格的方向、程度、关系、水平、时间是不尽相同的，这些因素是结构化数据与非结构化的组合，因此房地产估价具备大数据特征。

2、房地产估价需要大数据

房地产具有不可移动、独一无二、价值较大、交易频率低的特征，这些特征给房地产估价带来众多困难，因此房地产估价需要大数据作支撑。房地产存量房的抵押、征收征用、税收、保险、转让租赁、分割、司法鉴定、企业重组上市合资合并、损害赔偿都需要进行估价，估价数量必定会大幅度增加。从行业发展角度看，有必要开发利用大数据，满足房地产估价业务快速发展的需求。

大数据是房地产估价方法的基础。房地产估价方法包括比较法、收益法、成本法、假设开发法。例如比较法中的交易实例的搜集、房地产状况调整，收益法中的资本化率的确定，全部需要大数据。

二、房地产估价数据现状

1、重视数据库建设

房地产估价公司自建数据库。房地产估价公司通过政府资料、房地产经纪人反馈数据、地铺咨询数据、报纸挂牌数据、专业网站查询数据积累数据。进而开发智能估价系统。深圳房讯通信息技术有限公司作为云估价平台的发起成员，为所有成员伙伴提供先进的IT系统、数据建设、营销推广和培训交流等支持服务。深圳市新永基房地产评估顾问有限公司的IDEAS智能房地产估价系统采用房地产估价的市场比较法，进行自动监控和数据采集，收到评估委托信息时，计算出相对科学合理的评估咨询参考价格。

专业性房地产数据研究机构涌现。CREIS中指数据汇集了20年来的房地产开发经营数据、120余个城市的地产交易数据和2300个城市的土地市场信息，收录56万余宗土地、26万余个项目和5万多栋商用物业详细信息。REICO工作室基于“促进房地产业及国民经济稳定、快速、可持续发展”的认识，独立开展房地产市场研究，上海易居房地产研究院是具有法人实体地位的专业房地产研究机构。

政府完善并逐渐公开各类与房地产价格相关数据。国内生产总值、农业生产、工业生产、固定资产投资、民间固定资产投资、房地产开发投资和销售、社会消费品零售总额、城乡居民收支、房地产开发投资和销售、70个大中城市住宅销售价格月度报告国民经济和社会发展统计公报、统计年鉴等都可在网上公开查询使用。

2、房地产估价数据存在的问题

（1）经验化。房地产估价除了定量分析，还会依靠估价师的知识、经验以及对当地房地产市场的深入调查作出判断，测算结果还需要通过对房地产价格影响因素做综合分析后再做适当的调整才能作为估价结果。如估价参数的确定，绝大多数估价师依据的仍然是个人经验，这使得估价结果经验化、笼统化。

（2）模糊化。房地产价格一般用均价、最高价、最低价、指数来表述，房地产的个体性没有体现出来，造成准确性差。非常典型的一个例子就是零售商业地产有“一步三市”之差异。

（3）数据分散，覆盖面窄。房地产有地域性，不同城市、不同区位，差异巨大。无论是国家统计数据、研究机构数据，还是行业数据，三四五线城镇数据非常匮乏。住宅、土地数据资源多，非住宅房地产数据少。买卖数据多、租赁、自营自用数据少。房地产估价公司普遍规模较小，数据库资料有限。房地产数据分散、覆盖面窄，影响房地产估价的精确性。

三、大数据给房地产估价带来的机遇与挑战

1、积极参与政府大数据产业发展规划

在房地产估价专业领域方面，大力推动政府部门数据共享，推动公共数据资源开放，推动大数据基础设施建设，实现资源整合。

2、利用企业的资源库，开展科研工作

利用自身的数据库与大学、科研机构、搜房网等战略合作，开发房地产估价大数据。大数据产业必须突破的三大环节：资源、技术、应用。大数据资源的核心是开放和共享问题。如哪些数据可以提供给谁共享？数据是由所有者按需求者定制推送，还是由需求者到所有者系统中抓取等等。技术包括对数据进行清洗、规格化、加载存储、分析、挖掘、展现，最终形成需求者可用的数据和信息资源。应用方面的研究内容是：数据需求者如何将获取到的可用数据应用到自己的新产品设计、市场分析、营销策略、或政府部门的宏观决策当中。开发精确数学模型中直接采用。也可以在非结构化的决策支持系统中使用。

3、推动房地产估价产业创新发展

构建大数据平台，抛弃单样本或者抽样样本的分析手段，采取全样本分析的方式，运用先进的数理统计分析技术，对影响估价对象的因素进行全面的分析判断，实现估价结果精确化，同时寻找出估价结果背后的规律性。以大数据开拓估价业务范围：地集约型评价、建设用地增减平衡、土地一级开发成本测算、停产停业损失评估、装饰装修评估、质量缺陷损失评估、公共租赁住房租金价格评估、房产税税基评估、房地产基金、房地产信托、房地产资产管理、资产证券化。

4、探索大数据市场交易机制，培育新的利润增长点

大数据交易是指从数据中获得包括商业价值在内的红利。很多商业公司大约只存储15%的有关他们业务的数据，其余85%数据都存储在其它外部公司或网站上。大数据时代的技术，使得企业内部的大数据和外部数据的整合、交互变得更加重要。大数据交易是必要途径。

房地产估价公司积极参与建立大数据市场交易机制，掌握大数据，培育新的利润增长点。参考文献：

[1]刘.房地产大数据研究现状和趋势分析.建筑经济，2015.

[2]周丹，郭化林.大数据时代对商业地产估价的影响研究，商场现代化，2014.

[3]迟爱峰.大数据时代对房地产估价行业发展的影响.挑战与展望――大数据时代房地产估价和经纪行业发展论文集，2013.

[4]杨斌.唐永峰浅议大数据时代对房地产估价的影响.挑战与展望――大数据时代房地产估价和经纪行业发展论文集，2013.