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【摘要】近年来，随着房地产市场的不断变化，房企发展面临更为严峻的竞争形势与巨大的转型压力，如为应对粤港澳大湾区等战略变化，准确把握区域发展态势，找准潜在土地价值地区，实现对地产项目的精准投放和投资风险的有效防控，越来越多的房地产企业开始注重对区域态势的定量分析和土地价值的量化研究。本文主要是结合项目编制经验以及与房地产间的沟通、交流，归纳房地产企业的思维转变和需求变化，并提出关于土地价值评价的技术方法。
【关键词】房地产市场;土地价值
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。比如以往是關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。
参考文献：
[1]李海姣，杨会东，徐霞.基于土地伦理的南京市土地资源价值测算[J].价值工程，2015（13）
[2]熊伟.土地估价中的土地指数[J].中国房地产，1994（10）
[3]孙秋荣，涂小松等.土地资源资产价值估算及其动态变化分析——以江西省为例[J].中国国土资源经济.
[4]王江波，周晶.国外土地估价方法、实践及对我国借鉴[J].地方财政研究，2018（8）106-112.
【关键词】房地产市场;土地价值
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。比如以往是關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。
参考文献：
[1]李海姣，杨会东，徐霞.基于土地伦理的南京市土地资源价值测算[J].价值工程，2015（13）
[2]熊伟.土地估价中的土地指数[J].中国房地产，1994（10）
[3]孙秋荣，涂小松等.土地资源资产价值估算及其动态变化分析——以江西省为例[J].中国国土资源经济.
[4]王江波，周晶.国外土地估价方法、实践及对我国借鉴[J].地方财政研究，2018（8）106-112.