提升存量房评估精度服务房地产市场健康发展

（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 吴爽

随着我国房地产市场渐次发展，存量房交易愈发活跃。当下存量房地产价格的批量评估仍旧面临众多棘手问题：传统批量评估法难以契合海量异质房产评估需求；大数据时代新兴评估方法距离成熟还有差距；多种评估方法同时存在，却欠缺系统的对比与优化。笔者在梳理存量房地产价格批量评估发展态势的基础上，剖析了不同评估方法的优缺点，进而提出优化批量评估的思路与建议，旨在为相关研究与实践提供参考。

存量房地产价格批量评估方法的现状与问题

传统批量评估方法的局限性。传统通用的批量评估办法，主要涉及比较法、收益法和成本法等。这些估值手段往往凭借少量“典型案例”展开，难以完整呈现海量特性相异房产价格的影响要素。传统方法对房地产诸如质量、区位等核心要素考量欠缺，评估得出的结果，其准确性及可诠释性不够理想。传统途径一般依靠评估师作出主观判断，评估效率呈低水平状态，难以贴合大规模批量评估的需要。

大数据环境下批量评估方法的发展。伴随大数据、人工智能等创新技术的崛起，一批崭新的批量评估途径顺势出现。首先是基于海量房产样本数据，运用特征价格模型进行参数估计，训练回归模型并测定不同房产特征的价格影响系数。其次是采用基于空间计量的地理加权回归之法，充分权衡房地产空间依赖及空间差异特性。此外，还有结合神经网络、支持向量机等机器学习算法的非参数估计举措，拟合房价跟影响因素之间的复杂非线性关联。这些新兴手段采用海量异质样本数据，在多维度层面刻画房产价格影响逻辑，提升了批量评估精准度以及灵活运用程度。

多元批量评估方法并存的困境。尽管大数据催生了一系列新兴批量评估方法，但它们仍各自独立发展，缺乏系统对比与整合。由于缺乏对不同方法适用边界与场景的界定，评估主体难以根据实际需求选择最优方法，在实际操作中，导致多种评估方法难以形成有效合力。现行批量评估方法多侧重横截面数据，缺乏时间维度的动态更新机制，难以适应房地产市场的动态变化节奏。同时，多元化方法在理论与实践应用领域仍存诸多短板，亟需系统性整合与优化。

存量房地产价格批量评估的方法创新与思考

综合运用多源数据优化批量评估。提升批量评估精度需依托海量多源异构数据。评估工作中，除传统房产登记数据外，还应积极整合互联网资源，如房地产网站公布的房源资讯、用户浏览与评论的相关数据等，从多维度捕捉房地产价格形成的关键因素。基于数据挖掘、文本分析等技术，提取房地产隐含特征，构建更完善、更具动态适应性的特征体系。就数据维度偏高及数据稀疏这一特点而言，可选取奇异值分解、主成分分析这类降维方式，去除数据干扰项，提高数据质量。针对数据欠缺、数据冗余等困境，可采用插值、数据融合等方式预处理，增强数据完备性与连贯性。

引入机器学习算法提升批量评估精度。机器学习是提升批量评估精度重要基石，可结合数据特性与评估要求，灵活选用适配的机器学习算法。就特征工程而言，可依托Lasso等算法完成特征筛选，减少数据维度，增进模型的抗干扰性。采用局部加权线性回归以及K近邻等算法，针对不同房产子类进行差异化定价，拓展评估的动态维度。就复杂的非线性特征而言，可引入支持向量机、神经网络等相关算法，创建房价非线性关联的拟合模型。借助随机森林、极端梯度提升等集成学习算法，集合多个基础学习器的评估反馈，压缩评估的离散幅度，改善评估的稳定性。在模型验证的操作中，需着重采用交叉验证、留一法等相关策略，合理判断不同算法的评估效果。

构建批量评估方法动态优化机制。存量房地产市场具有动态演进特性，要求批量评估方法持续优化以适应市场变化。一是建立评估方法的定期评判机制，通过周期性采集新增样本数据，跟踪各类评估方法效果，遴选契合当前市场态势的最优方法。二是建立评估方法的自主学习迭代机制，采用增量学习、在线学习等相关技术，推动评估模型实时刷新，逐步提升评估方法对新状况、新疑问的适应水平。探索建立评估方法的动态组合架构，针对不同市场阶段与不同楼宇类型，精准组合适配的评估方法，找到差异化评估与整体评估的均衡契合点。三是建立政府、评估机构及高校参与的常态化交流合作机制，推动前沿评估技术融合与多样化方法交汇，依托“产学研用”协同驱动批量评估方法的创新优化。

存量房地产价格批量评估是促进房地产市场健康发展的重要基础。面对规模庞大且特性多元的存量房，亟需依托数据驱动、技术赋能开启评估范式创新革新。未来，需进一步加强评估方法动态适应性的相关研究，探索评估模型自学习的演变逻辑，推动构建规范统一、多元融合的批量评估体系。

【作者系辽宁理工学院管理学院副教授；本文系2024年度辽宁省普通高校基本科研项目：存量背景下房地产价格批量评估方法及比较研究（LJ112413217008）、2025年教育部产学合作协同育人项目：基于工程教育认证的招投标课程实践教学体系构建与评价机制研究（2504231640）成果】