1、谁更懂一块地的价值？在“面粉”贵于“面包”的时代，开发商如何在拿地前详细考量一块地的最终价值？利用大数据分析方法，通过城市潜力评价模型、所属区域房价走势、企业内因模型、区域流动人口数据统计等计算方法，锁定“面粉”价格，实现有的放矢，并非难事。 算出来的恒大拿地价 “35.6 亿元！成交！”2013 年 7 月，随着主持人一声槌落，恒大地产在与万科住总首开联合体、中铁建等的争夺中，首次成功在京拿地，通过昌平沙河高教园区地块正式进军北京房地产市场。 这地究竟拿得有多值？在市场纷纷认为此举是恒大回归一、二线城市的标志时，某机构基于大数据的系统，根据土地数据、城市数据及恒大在京发展情况，评测认为恒大对
2、于目标地块的合理拿地价格为 36.2 亿元。 根据与土地相关的大数据计算出来的 36.2 亿元究竟靠谱吗？可以细想一下，虽然实际发生的拍地价格是 35.6 亿元，但恒大在此次拿地前后的动态信息可以看出其现金量十足、进京意图明显。2013 年 6 月底，恒大以现金余额 419.7 亿元达到上市以来最高水平，位列行业第一，在薄利多销的高周转模式带动下，恒大在流动性趋紧的大环境中仍显得游刃有余。而粗略统计，2013 年恒大地产在北京、上海、重庆、南京、杭州等城市拿地金额已超过 300 亿元，其中北京、上海占比超五成，一、二线扩张策略显而易见。 回头再看昌平沙河高教园区地块，假如现场竞拍进行到了 36
3、.2 亿元，恒大会放弃吗？ 对大数据在房地产领域的应用，新峰地产总经理端然认为，大数据背景下需要读懂城市，以及认清市场和地块的价值。无论交易数据、土地信息、宏观经济还是企业的开发经营，都可以被量化成为数据。而细细想来，土地的价值就是在展现其背后各个数据内容的价值。土地价格实际上是土地经济价值的反映，是为购买获取土地预期收益的权利而支付的代价。所以，当土地背后每项内容的数据价值都被计算出来的时候，总和与土地的价格也不会相差太多。 土地背后的大数据 大数据时代来临已属社会共识。在这个数据起决策主导作用的时代，只有对数据进行精准分析，才能与需求智能匹配，进而发挥数据的最大价值，去积极推动个人和企业决
4、策方式的转变。可房地产行业该如何应用大数据，一些行业内人士还没弄清楚究竟。 其实在房地产领域，大数据将会使房企拿地变得更加精准，更加具有可分析性，更加有针对性。因为通过大数据分析，房企拿地之前，可以明确目标地块周边项目的价格走势、区域购房人群特征分析、竞争楼盘的优劣势、配建商业的辐射范围、户型配比合适率、竞争房企的价格底线、配建自住型商品房上限面积等详细信息，从而做到“运筹帷幄之中，决胜千里之外” 。 业内一直有“学习万科好榜样”的口号，而作为地产大哥大的万科亦一直走在时代的前端，通过利用大数据来进行拿地测算。据悉，一向专注于住宅产品的万科，其土地数据主要是来自于第三方的机构。随着国内不断攀升
5、的地价，万科无论在二手市场获取土地、三旧改造土地，以及获取保障房用地等方面，都利用了大数据的支撑。 据一位熟知万科的业内人士透露，在 2009 年大多数地产商并未看好房山楼市的情况下，万科却接二连三在房山拿地，其背后除了看中区域巨大的发展潜力之外，更在于大数据调研带来的信心。 该业内人士表示，万科在房山布局拿地决策之前，曾经请移动、联通、电信三大手机运营商，在同一时间点检测北京在网使用人数的数据，来判断北京地区的实际人口规模，以此结合当年北京的新房供应量、北京存量房数量、北京房价均价、购房人群年龄结构等众多数据，进行市场和区域预判，认为北京的购房主力为刚需人群。而在北京房价不断高企的背景下，房
6、山作为当时的“价值洼地”将拥有巨大的购房群体支持，因此在房山拿地是一场“必胜仗” 。 正是基于大数据调研的充分准备，2009 年 9 月 7 日万科以 22 亿元摘得长阳起步区 1 号地，楼面地价为 6443 元/平方米。此后，同年 9 月 28日万科联手中粮力挫群雄，以 29.3 亿元的总价拿下房山长阳起步区 5 号地，楼面地价为 5726 元/平方米。 无疑，大数据的运用让万科尝到了“甜头” 。以其拿到的长阳起步区1 号地为例，2010 年 6 月该地块所建项目长阳半岛正式面市，开盘均价为 13500 元/平方米，而四年过后，该项目即将推出联排别墅新品，虽然现在尚未公布最终价格，但据业内测
7、算该项目最新售价将在 25000 元/平方米以上。仅仅四年时间，长阳半岛的升值率就高达 85%。 去哪儿与土地拍卖 一张实时更新的网络地图，瞬间就可以让数亿中国人的迁徙轨迹跃动呈现，这样一件看似不可思议的事情，源自一个诞生不到月余时间的新事物百度迁徙。从探究今年春运为何成都到北京的客流最多，到“东莞 8 小时迁徙图” ，百度迁徙迅速成为公众试图窥知未知世界的“技术神器” 。大数据使得如此庞大的人流轨迹在短时间内被挖掘出来，而且方便查询。 楼市传媒集团董事长蔡鸿岩曾提出“住房需求 1+1”和“中国住房需求=13 亿人口GDP”两大理论。 “住房需求 1+1”意为任选一个人在城市里，都要至少有一张
8、床有一间房；“13 亿”指的是城市化进程中的人口基数；“GDP”指的是中国三十多年高速发展带来的财富人群增长数量。多年来的中国楼市整体走势是验证这两大观点的最好注解。 参考百度在“春运人口迁徙密集、中国手机渗透率高”的背景下，通过抓取分析手机网民定位信息的大数据，绘制出的人群迁徙轨迹，基于人口密集迁徙全程、即时、动态、直观地记录和展现一段时期的迁徙轨迹与特征。 虽然近年来“逃离北上广”的声音不绝于耳，但淘宝根据用户 180天内默认收货地址信息分析的统计数据显示，北京、上海、广州等大城市的人口依旧呈“正向”流入的趋势。大部分地区的人选择迁徙的目的地，都是离自己原所在地相对较近的地区。如安徽人最爱前往的地方是江苏和浙江；河北人更多迁往北京和天津；湖南、湖北、江西人选择广东作为“下一站” ；宁夏人则选择陕西的较多。其中涉及的迁徙用户中，85%的人是 18-34 岁的青壮年。 通过“人口迁徙图”的大数据应用来进行全国拿地布局，无疑是现在房企应该关注的重点所在。因为，通过对目标拿地城市的人口迁徙数量预判，以及当地新增供应和存量房的对比、房价收入比、地价房价比、与中心城市房价比等这些会影响土地价格的数据，就可以让房企明晰，该不该在这个城市拿地。在此基础上，以恒大为首的龙头房企，脱离原有的二、三线城市大本营，不惜血本进军北上广一线城市拿地，也并非事出无因。
