2024年12月19日，由北京中指信息技术研究院主办，中国房地产指数系统、中国物业服务指数系统承办的“2024中国房地产大数据年会暨2025中国房地产市场趋势报告会”在北京召开。
房地产大数据的应用已从“浅尝”逐渐步入“深用”阶段，以往的研究主要集中在三个方面：利用多维度数据动态展示市场发展情况；深化对消费者行为规律的挖掘；以及利用大数据进行房地产风险评估。
近两年，我们正在做的两项研究：（1）通过大数据和AI技术，更精确量化房地产市场的库存和需求，如通过网上交易平台图片识别空关住房（购买后不自住也不出租的空置住房），揭示其规模和对市场的影响。（2）利用大数据和文本分析技术，可以更深入理解居民对“好房子”的需求，比如对居住痛点进行识别，为房地产项目提供更精准的市场定位和改进方向。
未来，我们希望可以通过最新的AI技术实现对房地产市场预期的量化测度，或许能够为更准确地把握市场情况提供很多有益的思考维度。
城市公共品定价是一个长期以来的研究命题，房地产数据在评估公共品价值的研究中十分重要。基于城市空间微观数据，运用特征价格模型，我们分析了轨道交通对房价的影响。研究发现，随着住房距离轨道交通站点越来越远，房价会呈现梯度下降的趋势。同时，轨道交通对土地、二手房、租金的溢价率会存在差异。利用类似的方法，还可以研究学校、空气质量、水质等公共品的定价问题。在房地产市场发展的新阶段，公共品定价可能也会出现新的趋势，是未来值得研究的问题。
第一，基于劳动力市场的中国城市边界究竟在哪儿？我们基于地图数据来划定通勤都市区的边界，中国在2017年一共有537个人口超过50万的都市区，国际对比研究发现，中国的都市区相对较小，大城市还有进一步成长的空间。
第二，中国居住隔离到底是什么样的程度？基于中国网格级分教育、分收入的人口数据，我们研究发现，中国居住隔离的程度比美国低，但呈上升趋势，居住隔离指数较高的城市主要分布在华北和东北区域。
随着数字平台的迅速渗透，消费者从线下出行转向线上搜索，消费搜寻成本大幅降低，消费习惯和城市空间支付意愿发生了显著变化。我们探索了数字平台经济如何塑造商业设施的空间分布，以及房地产市场如何在平台经济的浪潮中转型。
我们构建了消费者定向搜索模型，识别了北京市的商户平台注册、商户迁移、住房交易记录以及微观路网可达性，对平台经济、商业地产与高质量发展展开系统研究。结果显示，数字平台驱动商家向低可达性但更聚集的区域迁移，填补了商圈内的“空白地带”；同时，远离城市核心区域的消费者因信息便利获益，其消费者剩余的提升也反映在住房价格梯度变化中。
未来，基于消费大数据与物流大数据的深度融合，我们可以研究线上消费行为与线下出行模式的联合分布规律，并通过智能物流网络建设实现平台经济与低空经济的协同创新。
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中央经济工作会议：持续用力推动房地产市场止跌回稳
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企业研究
2024年1-11月中国房地产企业销售业绩排行榜
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2024年1-11月全国房地产企业拿地TOP100排行榜
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房地产市场
2024中国房地产市场总结&2025趋势展望
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2024年中国住房租赁市场总结与展望
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2024年1-11月全国房地产开发经营数据解读
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指数研究
中国房地产指数系统百城价格指数报告（2024年11月）
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2024年三季度中国百城地价指数报告
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物业研究
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2024年中国物业服务价格指数研究报告
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