基于多空間尺度的住房價值評估及應用體系研究
——以重慶市為例

楊 晗，羅 波，趙 根，陳 坤，王 雪

（1.自然資源部國土空間大數據工程創新中心重慶分中心，重慶 400015；2.重慶市規劃和自然資源信息中心，重慶 400015）

0 引言

房地產市場是從事房產、土地的買賣、租賃、置換、典當、抵押等交易活動的場所[1]。住房價值評估在調控房地產市場秩序和促進社會發展方面發揮了至關重要的作用，并受到政府部門和社會公眾的高度關注[2]。

中國住房價值評估理論研究始于20 世紀30年代，在多年的實際工作中形成了一些具有較高應用價值的專業模型，如市場比較法、收益法、成本法等[3]。現有的住房價值評估方法在實際應用過程中均以經驗為導向，具有較強的主觀性；市場交易價格及其相關影響因素等信息收集需要消耗大量的時間、人力和物力，其工作成本高；評估結果難以實現真正的科學準確、客觀公平，評估結果及其相關信息無法實現共享[4]。隨著信息技術快速發展，以經驗為導向的傳統評價方法已不能同時滿足規劃自然資源部門、住房和城鄉建設部門、金融機構和社會公眾的需求，需要面向信息化、系統化和智能化轉型。

房地產市場的良性發展既受地方政策、區域經濟和社會發展的影響，又與人口、國土空間規劃、產業布局和資源環境等因素緊密相關[5]。因此，本文從規劃自然資源行業管理視角，充分融合規劃自然資源、相關政府職能部門和互聯網等數據資源，探索建立“人、房、地、市”的聯動機制，構建以大數據為手段的住房價值評估及應用體系，助力地方政府房地產調控職能部門精準、高效決策。

1 住房價值評估現狀

目前，中國學術界關于住房價值評估的方法多樣，但尚未建立統一標準、適用多種應用場景的住房價值評估體系。評估機構在實際工作中，往往根據不同的需求主體、評估目的、應用場景，選擇不同的評估方法，價值評估結果不盡相同。

1.1 抵押貸款評估價普遍較高

銀行在審核貸款申請時，需要確定貸款人提供擔保的房地產價值，專業評估機構對房地產的抵押價值進行評估，出具的評估報告作為放款限額的參考[6-7]。在貸款申請人為獲取更高額度貸款、銀行為實現收益最大化的利益驅動下，貸款評估價普遍較高。高估現象直接影響銀行等金融機構的資產安全和金融貸款業的良性發展，增加房地產市場潛在風險。

1.2 評估周期長且成本高

在房產過戶的實際過程中，家庭唯一生活用房甄別、房產交易的評估價格準確測算等工作需要大量的時間。由于房屋類型、建成年代、抵押貸款方式不同，房屋的折現率也不同，評估人員通常依靠經驗判斷，價值評估結果存在一定的主觀因素。

1.3 修正因素局限性

影響住房價值的因素包括一般因素、區域因素和個別因素三類。一般因素通常指經濟社會對房地產價格產生影響的因素，主要包括社會、經濟和制度等因素[8]。區域因素是指房地產所在地區的人口、自然、經濟和行政等因素結合所產生的地區特性。個別因素主要包括房地產建筑用途類別、結構、層數和質量等方面的個別特性。在實際評估過程中，修正因素僅考慮評估對象的個別因素及現有的周邊配套設施分布情況，未考慮評估對象所在區域的規劃功能定位、人口分布、建設用地開發強度、未來規劃實施、二手房流轉和房屋去化周期等因素對住房價值產生的影響。

2 研究方法和技術支撐

2.1 住房價值評估方法

本文基于人口、互聯網房屋價格、規劃數據、公共配套設施等多源數據，綜合利用市場比較法和收益法[9]，通過GIS 技術和大數據分析手段構建住房價值評估模型，對城市規劃單元①城市規劃單元是指國土空間規劃中，結合城市的功能布局和街道等行政區劃劃分的規劃管理范圍，面積一般為10～30 km2。-樓盤-樓棟-每套住房等不同空間維度的住房價格進行大數據計算和修正。

2.2 數據治理方法

本文數據來源于規劃自然資源等相關政府職能部門和互聯網，存在數據標準和數據格式不統一的問題，通過重慶市國土空間信息平臺進行數據匯集、質檢、清洗、轉換、溯源、存儲與管理，形成支持通用化、標準化、模塊化、可共享的重慶市住房價值評估數據支撐體系，提高數據挖掘效率，最終實現多源異構數據的有機整合[10]。

2.3 地名地址匹配技術

為實現建設項目的互聯網地址數據與不動產登記坐落數據的有效聯動，本文研發數據融合治理工具和模型，實現空間數據自動融合，建立融規劃自然資源相關業務數據、興趣點（point of interest，POI）數據為一體的地名地址數據庫，包括門牌號、地址、不動產號、規劃許可等數據，為重慶市住房價值評估、監測監管和應用服務提供全面、可靠的地名地址定位服務。

2.4 空間大數據分析技術

為提升住房價值評估工作中高頻、海量的空間數據分析效率，本文基于Spark &HDFS 構建了地理分析服務器（GeoAnalytics）的分布式計算框架[11]，利用空間大數據分析的分布式并行計算能力，構建住房價值評估指標體系和計算模型，實現人口、規劃、確權登記、公共配套設施等多源時空大數據的高效空間運算，提高住房價值評估效率。

3 評估及應用體系構建

3.1 總體框架

本文充分融合規劃自然資源等政府職能部門數據和互聯網數據，以重慶市國土空間信息平臺為依托，構建集數據融合、指標設置、模型構建、算法分析、系統展示和應用服務為一體的住房價值評估及應用體系，通過住房價值評估及應用監測系統等手段搭建多價合一、全域覆蓋、多應用場景的重慶市住房價值評估及應用體系，如圖1所示。服務政府職能部門、金融機構、社會公眾，實現住房價值評估的“多價合一”，輔助政府精準決策，提升企業運行效率和公共服務水平。

圖1 住房價值評估及應用體系總體框架

3.2 數據支撐體系

本文以重慶市為例，在影響房地產價格的三大因素基礎上，構建了一套涵蓋現狀數據、規劃數據、管理數據和社會經濟數據的數據支撐體系。其中，現狀數據主要包括土地利用現狀、地理國情普查等數據，規劃數據涵蓋分區國土空間規劃、詳細規劃、專業專項規劃等數據，管理數據主要包括確權登記、公共服務設施、道路交通設施等數據，社會經濟數據包含人口、互聯網房屋價格、POI 等數據。

3.3 評估指標體系

3.3.1 構建原則

（1）科學性原則。住房價值評估指標選取的理論與現實依據需要經過反復論證，選取的指標應目的明確、定義準確且可比性較強，確保指標體系的科學性。

（2）系統性原則。對住房價值評估指標的關聯性進行綜合考慮，并根據指標層級及其產生的作用和影響進行合理劃分，進而全面評估住房價值。

（3）可持續性原則。構建住房價值評估指標體系，需要考慮其相對穩定性和可持續發展的特性，充分考慮各種影響因素的變化趨勢及其影響，在動態過程中進行靈活評估。

（4）可操作性原則。在指標選取過程中，選取便于收集和計算分析、易量化、與住房價值影響因素緊密相關的指標。

3.3.2 評估指標設置

通過對住房價值評估的影響因素進行全面梳理，按照由淺入深的設計思路，本文從城市規劃單元-樓盤-樓棟-每套住房4 個空間維度出發，構建了區域規劃定位、人口分布情況、用地實施指數等13 個方面80 余項指標的住房價值評估指標體系，如表1 所示，確保評估對象修正因素全面、評估內容豐富、評估方法科學、評估結果合理。

表1 住房價值評估指標體系

續表

續表

續表

3.4 應用體系構建

3.4.1 住房價值評估及應用監測系統

住房價值評估及應用監測系統從城市規劃單元-樓盤-樓棟-每套住房4 個空間維度出發，分別對全市房屋總體情況、房地產開發建設情況、市場交易及流轉情況、家庭共同持有住宅情況、公共配套設施規劃實施情況等方面進行宏觀監測和評價。

（1）規劃單元維度。在城市規劃單元層面，對各規劃單元規劃功能定位、開發強度和人口密度等基本情況、房屋的物業類型和建成年代、住宅開發建設態勢、戶籍人口、實有人口、年齡構成及分布、房屋交易情況及公共配套設施等內容進行宏觀監測。進一步考慮區域社會經濟、開發強度及規劃功能定位等因素對住宅價值的影響。

（2）樓盤維度。在住宅樓盤層面，對各個樓盤的樓盤名稱、地址、開盤時間、總建筑面積、居住建筑面積、樓棟數、住宅套數、容積率和綠化率、物業類型、戶型等基本情況，一手房均價、二手房均價及樓盤評估均價等價格因素，近兩年交易情況、周邊配套設施分布情況，周邊終身教育、交通出行、健康管理、生活服務、文化休閑、生態宜居等配套情況進行系統監測和綜合評價。進一步深化樓盤品質、市場交易和流轉情況、周邊配套設施分布情況及生態宜居程度等因素對住宅價值的影響。

（3）樓棟維度。在住宅樓棟層面，對各個樓棟的樓棟名稱、物業類型、總建筑面積、居住建筑面積、樓層數、住宅套數等基本情況，一手房均價、二手房均價及樓盤評估均價等情況，近兩年交易情況，樓棟品質等要素進行統一監測監管。進一步深化樓棟的物業類型和品質、市場交易及流轉情況等因素對住宅價值的影響。

（4）每套住房維度。在每套住房層面，對住房的門牌號、坐落、物業類型、所在樓層、建筑面積、公園或江景朝向等基本情況，一手房網簽、二手房交易等情況，土地取得方式、土地性質及土地使用權到期時間等管理信息，產權人及其所在家庭的住房情況，周邊配套設施分布情況進行系統監測和綜合評價。進一步深化房屋交易及流轉情況、家庭住房情況等因素對住宅價值的影響。

（5）產權人及家庭住房情況。對權利人基本信息、家庭成員基本信息、家庭住房信息及其涉及的住房具體情況進行監測，實現住宅與權利人、家庭數據庫進行有效關聯和融合，有效甄別家庭共同持有房產。

3.4.2 應用服務場景

（1）輔助政府精準決策。“多價合一”的住房價值評估為規劃自然資源、住房和城鄉建設等政府職能部門提供服務，助力地方政府房地產調控職能部門精準、高效決策。

支撐規劃自然資源部門優化土地供給，提升登記效率。多空間維度的住房總量結構和分布情況、家庭持有住房情況和房地產用地供需情況等監測數據，可為重慶市未來居住用地的供應總量、時序、規模和布局優化提供數據分析和決策參考。此外，房地產交易“多價合一”機制，可以縮短房地產交易時間，有效提升規劃自然資源部門不動產登記效率，進一步優化營商環境。

助力住房和城鄉建設部門規范房地產交易市場秩序。評估成果可為重慶市二手房指導價提供參考，通過建立信息共享機制，有效規范房地產交易市場秩序，引導重慶市房地產市場健康發展[12]。

（2）提高企業運行效率。基于住房價值評估建立的房地產交易“多價合一”機制，可進一步規范購房融資，加快銀行住房貸款審批進度。支撐房屋評估機構提升房屋評估效率。針對房屋評估機構，本研究成果可為房地產價值評估工作提供參考，在一定程度上減少房屋評估的時間成本和人力物力，大幅提升房屋評估效率。

（3）提升公共服務水平。通過數據脫密脫敏處理，將住房價值評估結果及相關監測數據通過系統、查詢接口、評估報告等形式向社會公眾開放，為公眾選房購房提供服務。

4 總結與展望

本文以規劃自然資源行業管理視角，對重慶市房地產市場運行情況開展多空間尺度的動態監測和評價。通過充分融合規劃自然資源等相關政府職能部門和互聯網數據，面向城市規劃單元-樓盤-樓棟-每套住房，探索構建一套集多源數據支撐和治理體系、多維度的住房價值評估指標體系、大數據和信息技術支持體系、可視化的住房價值評估及監測系統應用服務體系于一體的重慶市住房價值評估及應用體系，實現了“多價合一”、全域覆蓋和多應用場景，為政府職能部門、金融機構、社會公眾提供優質服務，但仍存在一些不足。

在構建住房價值評估指標體系時，本文未考慮地方房地產市場調控政策、房地產開發企業運行情況、人口流動和房地產輿情等方面對住房價值評估的影響。未來研究將結合手機信令、云計算和機器學習等技術進一步優化完善住房價值評估指標體系和算法模型。

目前，在不動產登記工作過程中，二手房的交易登記板塊相對薄弱，登記價格與市場價格存在一定差異。未來研究需要進一步規范和加強二手房交易登記工作，需要將互聯網數據常態化納入重慶市國土空間信息平臺，并自動實現多源異構數據的有機整合。