一、存量房调查的核心难题剖析

在房地产发展新模式转型中，存量房的盘活利用已成为政策焦点。然而在进行存量房摸底调查时，面临着多重系统性挑战，这些挑战直接影响着政策制定与市场运作的精准性。现小结如下：

1.1 数据分散与指标不统一

当前存量房数据分布在政府部门、金融机构、房企等多主体系统中，缺乏统一整合机制，呈现出明显的“数据孤岛”现象。包括：

数据源多头分布：不动产登记、银行抵押、房企库存数据分属不同系统，整合难度很大。很多地方在推行存量房交易资金监管时，不得不专门协调住建、资规部门与金融机构进行系统对接，才能实现数据共享。

统计口径差异：各机构对“存量房”定义不一，狭义库存（已竣工未售）与广义库存（含在建未售）常被混用。比如，克而瑞的数据，2025年1月，50个重点城市新建商品住宅狭义库存为3.1亿平方米（同比降11%），但若计入广义库存，部分城市如长春的去化周期则高达36个月。这种差异，连相对专业的机构都无法规范，导致的调查结论偏离可想而知。

时效性不足：非联网系统的数据更新滞后，比如广水市实施“带押过户”时发现，部分抵押状态信息延迟登记导致交易风险。

1.2 价格评估机制缺失

存量房价值评估面临市场化定价与政策目标间存在矛盾：

保障房收储价差困境：地方政府收购存量房用作保障房时，普遍参考“同地段保障性住房重置价格”（如惠州、杭州临安），但该价格常低于市场价30%-50%。房企因亏损拒绝参与，而按市场价收购又违背保障房成本控制原则。

估值模型单一化：商业机构依赖的自动估价模型（AVM）未纳入房屋老化、配套缺陷等关键因子。这种情况，翟美卿委员调研也指出，部分城市存量房因“配套设施跟不上”，实际价值衰减率达每年7%，但评估系统却不能有效量化这一影响。

1.3 居民参与意愿低与信任缺失

存量房调查需居民提供真实信息，但现实障碍非常显著！表现在：

隐私泄露担忧：涉及房产抵押、家庭收入等敏感信息时，居民配合度不足。比如，海盐县在初期推广资金监管时，因要求交易双方提供银行流水及产权证明，超40% 受访者拒绝完整填写。

“调查疲劳”现象：武汉、南京等高库存城市因频繁开展“以旧换新”问卷调查，导致居民普遍抵触。艾力森公司统计存量房业主有效参与率不足22%。

中介干扰：非专业机构借调查推销服务，如部分中介以“免费评估”收集房源后过度营销，损害行业公信力。

1.4 调查方法与技术适配不足

传统调查方式难以应对存量房特殊性：

“带押房源”核查盲区：广水市改革前，约35% 存量房交易因未发现隐藏抵押，导致过户后买方面临债务追索。现场调查难以获取实时金融数据。

配套评估缺失：专业机构采用的卫星影像分析，无法识别存量房社区内教育、医疗配套的实际质量。而配套设施是影响存量房去化的核心变量之一。

1.5 资金与政策可持续性风险

存量房调查需持续资金支持，但现实存在明显波动：

地方财政压力：河南、安徽等省虽承诺专项债支持收储，但2024年仅30% 资金到位。一般若使80城库存回归合理水平，需投入3万亿元，这个数字远超当前保障房再贷款规模。

政策工具期限错配：央行3000亿保障房再贷款期限1年，但收储项目周期常达3-5年，这导致金融机构不敢放贷。

表：存量房调查主要难题及影响维度

难题类别	具体表现	影响范围	案例
数据整合	多源数据标准不一	库存统计偏差最高达40%	长春广义/狭义去化周期差达18个月
价格评估	保障房重置价偏低	房企参与率不足50%	惠州“同地段重置价”致收储停滞
居民参与	隐私担忧与调查疲劳	问卷有效回收率<30%	武汉存量房调查需重复入户3次
技术适配	抵押状态识别困难	35%交易存在产权风险	广水市“带押过户”前纠纷频发

二、艾力森等创新解决方案

面对存量房调查中的系统性难题，艾力森等领先机构通过技术创新、模式重构和工具开发，已形成一系列相对有效的解决方案。这些方法不仅提升了数据质量，更推动了存量房市场的科学决策。

2.1 构建多源数据整合平台

艾力森等正通过跨系统对接打破“数据孤岛”，实现存量房全维度画像：

政务-金融数据穿透式对接：浙江海盐县与公证处合作搭建资金监管平台，整合不动产登记、网签数据及银行抵押信息。通过小程序嵌入资金存证模块，实现“房源真实性-资金流向-产权限制”三重核验。该模式运行后，累计完成311笔监管交易，监管金额2.5亿元，实现零纠纷、零投诉、零差错。在调查中可自动校验房产状态。

多口径库存动态校准：艾力森建立“城市库存监测系统”，同步抓取政府公开数据、房企签约数据、土地未开工量三类指标。针对成都等分化显著城市，区分核心区与郊区库存（如成都主城区库存仅425万平方米，去化周期4.8个月，而全域达18.8个月)，为精准施策提供依据。

区块链存证提升可信度：广水市在推行“带押过户”时引入不动产登记电子证明，所有交易环节信息上链存证，确保调查数据的不可篡改性。专业机构采用类似技术，可显著降低数据验证成本。

2.2 建立多维价值评估体系

针对价格评估困境，可以通过引入多元参数和构建动态模型提升准确性：

“保障-市场”价格联动模型：艾力森研发的房屋收储定价系统，纳入重置成本、同地段市场价、房龄折旧率、配套溢价系数、公共配套等复合参数。在郑州应用中，对地铁1公里内房源给予15%溢价，对20年以上房龄扣减12%价值，平衡政府与房企诉求。

配套缺陷量化评估：翟美卿委员团队提出“居住成本指数”，量化存量房社区在教育、医疗、商业设施等方面的短板。例如某小区无公立幼儿园，则每月增加2000元隐性教育成本，相应调减房价估值。该指标已被纳入广州增城区收储定价体系。

动态折现模型（DCF）：在评估武汉存量房时，结合租金现金流、改造投入、政策补贴计算长期价值。如某项目收购价1万元/㎡，但经改造及政策补贴后，5年内净现值可达1.3万元/㎡，增强国资平台收购信心。

2.3 居民参与激励与信任构建

提升居民参与度需解决隐私顾虑并创造实际价值：

“数据脱敏-权益绑定”双机制：海盐县的存量房调查，居民可通过“e签宝”小程序刷脸授权调取房产信息，原始数据由公证处托管，机构仅获得脱敏标签。同时绑定“调查积分”，可用于兑换购房补贴（如遂宁每份问卷抵500元契税）。

社区节点调查法：为克服“调查疲劳”，执行调查的广东女企协曾依托社区老年协会、业委会开展入户，熟人网络使问卷有效率提升至82%。同时精简频次，整合“以旧换新意向、配套需求、价格预期”于单次访问。但这种办法也存在中立性问题，可能存在被访者和调查人员默契性作弊。

反营销干扰系统：实施“白名单认证”，如向住建部门备案调查员信息，居民可通过二维码验证身份。在青岛“以旧换新”中，该措施降低骚扰投诉量90%。

2.4 混合调查技术应用

结合新技术与传统方法，突破存量房复杂场景限制：

“带押房源”实时核查：广水市打通不动产登记中心与银行系统，调查员凭产权证号可在线获取抵押状态。同时引入限制登记预警，发现查封等风险即时中止交易，避免资金损失。

配套水平空间分析：利用POI热力图+实地审计，如在成都的调查中，将3公里内三甲医院、省重点学校设为“优质配套”，通过卫星影像识别社区绿化率、车位比，并抽查物业记录验证。

数字孪生社区模拟：如北京劲松小区的改造项目，构建三维数字模型模拟加装电梯、增建养老设施效果，让居民通过VR体验，提出改进建议，使改造方案支持率从45%升至78%。

2.5 政策与金融工具协同

专业机构通过设计可持续资金方案，破解调查支持不足难题：

资金期限错配解决方案：如信达资产发起200亿元房地产纾困基金，其中100亿元用于问题项目盘活。可利用设计阶梯式调查计划：前期用再贷款资金完成基础普查，后期以基金支持深度尽调。

“以需定购”调查先行机制：苏州国企收储前，委托某机构开展保障房需求匹配度调查，确定“小户型（<90㎡）、地铁1公里内”等收储标准，避免资源错配。该模式使收储房源去化周期缩短50%。

专项债支持政策落地：财政部2024年表态“专项债可用于收购存量商品房”，辽宁据此制定2025年收购4.5万套目标。调查机构可协助设计资金绩效评估体系，如遂宁要求收储后6个月内保障房入住率>80%。

三、艾力森存量房调查方案框架

基于创新实践，艾力森构建“全流程-多主体”解决方案框架，为房地产新模式转型提供坚实支撑。

3.1 数据整合平台建设

统一数据中台架构：构建集不动产登记、银行贷款、房企销售、人口普查于一体的数据平台。设置动态清洗规则，如对“已停工3年项目”自动标记为高风险库存。

库销比预警系统：接入克而瑞50城库存监测数据，当区域去化周期突破18个月阈值时，自动触发深度调查。如长春库存达36个月后，启动土地供应暂停机制。

3.2 多维价值评估体系

重置成本动态模型：纳入建材价格指数、人工成本波动实时更新基准价，避免惠州、临安等地因静态定价导致的收储失败。

隐性成本量化工具：计算通勤、教育等附加支出。如某小区距地铁超2公里，则每月增加600元交通成本，相应调减估值8%。

3.3 居民参与激励设计

“调查-权益”联动平台：居民完成存量房问卷后，生成“房票额度积分”（如杭州积分可抵5% 新房首付）。同时严格隔离数据与营销，建立住建部门直管的调查员认证体系。

社区节点网络：培训居委会骨干、物业管家为调查协调员，通过社区活动嵌入问卷。广州增城区试点后，40岁以上业主参与率提升35%。

3.4 混合调查技术应用

产权区块链核验：接入广水市“带押过户”系统，实时调取抵押、查封状态。开发移动端产权尽调工具，现场扫描产证获取房屋全维度档案。

配套GIS评估模块：整合教育、医疗、商业POI数据，自动生成配套评分。如成都调查中识别主城区10个学区溢价板块，为收储定价提供依据。

3.5 政策金融工具协同

资金可持续性设计：设计“再贷款+专项债+REITs”分层方案，如前期用央行再贷款完成普查，后期以REITs支持租赁转化。

“白名单”项目筛选：优先调查去化周期>24个月城市（如长春、南宁），对纳入“白名单”项目，协调国开行发放2.4亿低息贷款。

四、实践路径展望

存量房调查的专业化转型需政策、技术、资金多方协同。近期多地实践已证明，科学调查能显著提升存量政策效能，未来在以下方向仍有深化空间：

从“数据提供”到“决策支持”升级：调查机构需超越基础数据采集，提供政策仿真推演。比如若投入1.5-2万亿资金收购120-170万套房，可使大中城市库销比回落至13-14个月合理区间。此类研判对政策规模设定具有关键参考价值。

构建“调查-改造-运营”闭环：存量房价值提升依赖后期运营，调查机构应延展服务链。比如持续监测租金涨幅、住户满意度，验证“先调查后改造”模式可使资产增值20% 以上。

探索跨城联动物联网监测：在长三角、粤港澳等区域，试点安装智能电表、水表监测存量房空置（如月用水<1吨标记为空置）。结合海盐县资金监管平台经验，建立跨城空置率预警系统，为差异化施策提供依据。

总之，房地产发展新模式下的存量房盘活是一项系统工程，艾力森通过技术创新与模式重构，正成为破解存量难题的核心智囊。随着更多实证经验的积累，艾力森将进一步推动存量资源优化配置，为中国房地产市场的平稳转型注入专业动力。