疫区房地产市场价格大数据分析

李奕萱,李金龙,宋雨伦,闫,龙

关键词：疫区房地产  市场价格 大数据分析 

摘  要：新冠疫情蔓延，实施疫情防控措施，社会公共秩序发生变化和人们生活秩序发生改变。因社会人群的流动，给房地产市场供需状况带来巨大的影响，从而也造成了房地产市场价值的波动。

通过大数据技术对人群流动趋势的分析，反映疫情变化、人群流动、房屋销售、房屋价值等之间的内在关系。助力房地产估价师以及关注疫区房地产市场价格变动的人士们进行认知和判断。

壬寅年仲春，惊蛰时节，北国江城吉林市依然是千里冰封、万里雪飘，好一片北国风光。然而经历寒冷的冬季，吉林人并未等到那亭亭白桦、悠悠碧空北国之春的来临，迎来的却是一场突如其来新冠疫情的肆虐。

疫情来临，社会公共秩序和人们生活秩序被扰乱，人们工作方式和学习方式被改变。同时也改变着人们的精神需求和消费导向，改变着社会诸多的供需平衡。2022年上半年，吉林市以GDP总量647.35亿元，同比增量-50.7亿元，增速-7.26%。

数据分析师和房地产估价师们开始了分析和思考:疫情蔓延→疫情防控→人群流动→房屋销售→价格变动等之间的数据关系。

本文以疫区吉林市为背景，通过大数据技术，分析疫情下人群流动的变化、对房地产市场产生的影响。以此助力房地产估价从业人员对疫区房地产市场运行的关注、认知和判断。

一、疫情防控状况

（一）疫情蔓延

3月3日，吉林市检测到第1例新冠确诊病例、7例无症状感染者，疫情开始迅速蔓延，至3月14日仅仅十天时间就达到峰值，单日新增确诊病例2,601例、新增无症状感染者979例。三月份累计新增12,306确诊病例、新增11,563例无症状感染者。全市平均每百人当中，就有1.29人为确诊病例或无症状感染者。

（二）疫情防控

党中央、国务院对吉林市的疫情给与了高度关注，孙春兰副总理亲临吉林，坐镇疫区指挥疫情防控工作。3月5日实行全城封闭管控、全域静态管理、全员居家隔离。

机关不办公、学校不上课、工厂不生产、商场不营业，交通阻断、物流中断。政府竭力调动防疫物资、进行疫情防控；尽力筹集生活物资、保证居民生活。居民每天居家隔离进行核酸检测排查，通过互联网进行信息交流、购物等活动。除疫情防控活动外，几乎中止了所有的出行活动。

    经过两个多月全民防疫阻击战，疫情得到了有效的控制，直至五月上旬政府准许具备防控条件的单位，开始陆续返岗复工。（见图1）

二、人群流动状况

疫情下，随着全城封闭管控、全域静态管理、全员居家隔离等防疫的措施，城区人群流动状况发生了极大地改变。人群流动的趋势带动着需求的变化，对于商业用房来说，就影响到经营收入和利润的变化，影响到房屋租金价格的变动。

（一）选定商圈

本文基于中国联通信令数据，对吉林市船营区河南街商圈、昌邑区东市场商圈、丰满区厦门街商圈、龙潭区汉阳街等商圈进行大数据分析。

本文所使用的数据采用了Geohash的技术对商圈进行选择，圈选后的区域用于后续的数据加工。Geohash是一种地理位置编码，通过将地球看成一个二维的平面图，采用递归的方式将平面逐步切分成更小的模块后，编码生成一个二进制的字符串，再通过base32将其转换为一个字符串。最终通过比较Geohash值的相似程度查询附近目标元素。如图2-5所示，本文将统一使用7位Geohash来对信令数据进行加工处理。

    

图2：船营区河南街商圈                  图3：昌邑区东市场商圈

  

图4：丰满区厦门街商圈                  图5：龙潭区汉阳街商圈

（二）数据加工口径

数据加工口径如下：

1、2022年1- 6月份疫情爆发及其前后的期间；

2、20-60岁社会主要消费群体的人群年龄区间；

3、商圈内大于等于20分钟驻留时长大概率有消费行为的人群；

4、商圈内非职非住人群，排除常驻区域内工作和生活的非流动人群。

（三）人流量变动趋势

按照设定的四个条件，对个商圈的人群流量数据进行统计分析。（见表一

、图6）

表一：  1-6月份四大商圈人流数量
月 份	河南街商圈	东市场商圈	厦门街商圈	汉阳街商圈	合  计
1月	124585	69515	42992	21450	258542
2月	121685	57069	38780	16415	233949
3月	29177	18197	13543	8109	69026
4月	5632	6170	5065	3255	20122
5月	54773	40814	25975	13661	135223
6月	67360	53249	35705	18724	175038
总 计	403212	245014	162060	81614	891900

  

从商圈人口流动总量变动趋势，反映出了疫情来临人流量急剧下降，尤其是4月份全域静态管理、居家隔离期间，商圈人流量达到了最低点。疫情缓解、解除封控，人们陆续开始返岗复工，商圈内人流量逐渐增加。人群流动趋势的变化受疫情影响十分明显。（见图7）

三、市场运行状况

（一）新增房屋数量

1-6月份，新增商品房面积18.8万㎡，同比下降82.1%；1,684套，同比下降83.7%。其中商品住房面积17.8万㎡，同比下降81.7%；非住房上市面积1.0万㎡，同比下降87.1%。

（二）销售房屋数量

3月份吉林市城区房屋销售面积同比下降88.6%、销售套数同比下降87.9%、销售金额同比下降87.8%；4月份更是历史性地出现了“零上市”、“零销售”的现象，房地产市场运行陷入停滞状态。（见表二）

表二： 1-6月份全市房屋销售状况
月份	销售面积（万㎡）		销售套数		销售金额（亿元）
	数量	同比（%）	数量	同比（%）	金额	同比（%）
三月	1.4	↓88.6	148	↓87.9	0.9	↓87.8
四月	0.0	——	0	——	0.0	——
五月	4.0	↓76.5	369	↓79.3	2.5	↓77.8
六月	11.3	↓44.9	1105	↓40.9	6.9	↓53.0

与同期相比，疫情对吉林市各行政区域房屋销售数量造成了普遍的、严重的影响，其中降幅最小的是丰满区51.3%，降幅最大的是龙潭区92.6%。（见表三）

表三： 1-6月份各区房屋销售面积
行政区	数 量（万㎡）	同比（%）
船营区	4.4	↓78.7
昌邑区	3.4	↓68.7
丰满区	8.1	↓51.3
龙潭区	0.1	↓92.6

随着政府各项防控政策的逐步实施和社会各界大力援助，疫情得到有效地控制。各行各业开始复工复产，人们走出家门，生活逐渐恢

复常态，公共秩序得到回复。房地产市场从一度停滞，开始逐步回复运行。

虽然在一定程度上疫情影响了社会对住房的需求观念，但是随着疫情期间人们对住房需求的逐步释放，促使市场上房屋销售数量逐月增加。5月份、六月份房屋销售同比下降的幅度逐渐减少。

（三）疫情下人群流动对房屋销售数量的影响

通过上述对疫情蔓延、疫情防控、人群流动、房屋销售量趋势变化分析，能够明显地看出：疫情蔓延、人群流动骤降，房屋滞销，房地产市场萧条；疫情缓解、人群流动增加，房屋销售上升，房地产市场开始复苏。（见表四）

表四：疫情下人流量和房屋销售量对比
月  份	新增确诊病例+无症状感染者	人流数量	房屋销售量（套）
一 月	0	258542	768
二 月	0	233949	853
三 月	23869	69026	148
四 月	3752	20122	0
五 月	19	135223	369
六 月	26	175038	1105

疫情来临，房屋销售量迅速进入谷底；疫情过后，房屋销售量缓慢回升，疫情状况反向影响市场房屋销售量。人群流动数量则正向影响房屋销售量，两者密切相关，人群流动和房屋销售量变动趋势大体趋于同步，表明人群流动直接影响着房地产市场需求的变化。（见图8）

四、疫情下房屋价值波动

对商业用房进行估价，通常采用收益法。本文按照收益法的估价技术思路，对全剩余寿命模式公式中的净收益和报酬率两个主要变量，通过市场抽样调查、分析其在疫情期间的变化，进而测算其对房屋价格变动影响的幅度。

（一）疫情下有效毛租金减损

疫情下商家闭门歇业，无法经营，收入中断，但经营费用依然在不断地发生。

经过对图2、图3、图4、图5区域商圈的300家出租型商业用房进行调查，结果显示，有99%出租人给予承租人不同时长的减免租金。有超过一半的出租人免一个月租金，近三分之一的出租人免二个月租金，最长的免二个半月租金。（见表五）

表五： 减免租金状况调查统计表
时  长	商户数量	所占比例（%）	免租月数
不减免	3	1	0
半个月	18	6	9
一个月	162	54	162
一个半月	18	6	27
二个月	87	29	174
二个半月	12	4	30
合  计	300	100	402

（二）收益数额下降

在调查的300家商户当中，出租人共减免402月时长的租金，平均每家减免租金时长为402/300=1.34月。由此测算得出平均每家有效毛收入降低的幅度为1.34/12=11.17%。即受疫情影响，平均每家有效毛租金收入是正常情况下的88.83%。

调查结果显示，出租人的运营费用约为租金数额的20-30%，这里取中位数25%进行测算。疫情期间，房地产税、房屋保险、物业服务费、管理费用、维修费、水电费等运营费用基本保持不变。则：

房屋净收益的下降幅度为：[1-]×100%=14.9%

例如：月租金2万元，年租金24万元的商业用房，年毛租金收入减少24×11.17%=2.68万元；净收益减少24×14.9%=3.58万元。

（三）报酬率变动

以安全利率加风险调整值作为报酬率，安全利率选用一年定期存款利率1.75%；为承担额外风险所要求的补偿风险调整值，经调查，因为疫情原因，出租人要求额外风险补偿由以往的5.5%增加到了6%。即疫情前报酬率为1.75%+5.5%=7.25%；疫情后报酬率为1.75%+6%=7.75%。

（四）价值变动幅度

    其中：Ai—净收益 r—报酬率 n—收益年限 

1、疫情前房屋价值：V1 =

2、疫情后房屋价值：V2 =

3、价值变动幅度= (1- )×100%

当收益年限为10年时：疫情后房屋收益价值平均降幅为16%；当收益年限为20年时：疫情后房屋收益价值平均降幅为20%。

疫区疫情蔓延，政府实施疫情防控，社会公共秩序发生变化，社会生活秩序也发生改变。人群流动的趋势，引导着社会需求的导向，影响着房地产市场供需状况，也影响着房地产市场价值的波动。

疫情下，对不同时期、不同区域、不同类型房地产供需状况所产生的影响不同，房地产价格波动幅度也不尽一致，应结合市场客观环境状况的不同，进行具体的分析。

参考文献：

[1]中华人民共和国国家标准《房地产估价规范》GB/T50291-2015

[2]《房地产估价理论与方法》 柴 强  主编

作者简介：李奕萱 1993年01月20日 男 吉林省 满族 硕士研究生 联通数字科技有限公司  数据分析师 研究方向:数据科学

李金龙 1966年3月11日 男 吉林省 汉族 在职研究生 中房学理事  资深注册房地产估价师 吉林方正房地产资产评估有限公司 总 裁 研究方向:房地产估价

宋雨伦 联通数字科技有限公司 总经理

闫  龙 联通数字科技有限公司 模型开发高级工程师