战略布局去哪里？投资决策系统告诉你

房地产后十年，战略决策为王

过去的2016年，全国房地产市场集体回暖，开发商去库存成绩显著，“过火”的需求使得企业“储备不足”。与此同时，一二线房地产市场调控趋紧，土地供应严重受限且成本极高，风险不可控，各大房企战略模式大变，开始放眼全国。然而在三四线城市，曾经的地域熟悉度带来的经验优势不再，地价也在逐步上涨。战略布局去哪里？成败一念间，选择愈发艰难。

为了持续经营，企业如何选择城市成为关键问题，城市基本面、房地产量级水平均是战略布局过程中需要考量的因素。另外，在选择了即将新进入的城市后，由于对城市不熟悉，如何选择有潜力的板块、规避高风险板块，也是让企业头疼的问题。

在这竞争激烈、地王扎堆刷屏、土拍数量和频次创新高的时期，如何才能快速有效地决策，把握时机破局而出？

为更好地服务开发商，帮助企业打造城市投资战略体系，易居克而瑞的多地团队合作，共同研发了一套智能化的拿地解决方案——CRIC投资决策系统。该系统直击“哪些城市值得进入”、“哪些板块适合开发”这两大战略痛点，在城市对比、板块选择等相关内容上精准出击，从宏观、微观方面对城市的基本情况进行实时监控，为企业的投资决策提供依据。

该系统是克而瑞在CRIC数据系统的基础上，运用多年在咨询领域的方法论和逻辑而全新建立的。系统集克而瑞长期服务经验，实现了研发能力的高落地性。

CRIC投资决策系统的有两大主要应用——城市进入、板块选择。先帮助企业制定城市进入战略，再选择适合进入的城市或值得深耕的区域，完成城市选型，再到实现板块认知，从而选择出优质地块——CRIC投资决策系统通过缜密的核心逻辑，深度认知大数据，成为了房地产企业的 智能化战略决策芯片。

科学模型体系助力智能决策

CRIC投资决策系统跳脱了传统城市级研究体系，在多层次地理空间中实现市场的层层叠加，已形成“ 全国-城市群-核心城市-单位栅格 ”分布，针对企业分类研究目标，提供多维应用，能帮助企业走出现有进驻城市局限，布局全国——先确定大都市圈片区，选择片区核心城市作为驻扎点，再寻找片区内的潜力城市，确定城市后再进一步挖掘有价值提升性的潜力板块。

经多次迭代的投资分析模型，通过多维度交叉对比分析，系统筛选出最能反映城市房地产竞争力、板块投资价值的一系列指标，综合运用主成分分析、相关性分析、回归分析、层次分析、德尔菲法等多种数学工具，重点考核购买能力、供求关系等主导市场稳定发展的内生变量，结合GIS空间分析，对城市房地产竞争力进行评价。

在研发和应用的过程中，CRIC投资决策系统遵循以下原则：

数据来源准确、权威、广泛 。城市宏观统计数据选取标准为年鉴>统计公报>月度进度报告，城市交易数据优先顺序为明细数据、月度汇总公布数据、周度汇总公布数据、日度数据汇总。对于新兴的POI、人口迁徙等方面的大数据，会保持定期更新，保证数据的准确性与实时性。指标库会尽量多地选取与房地产发展相关的指标，包括经济、人口、民生、教育、医疗、投资、城建、城市配套、地理信息等。

指标量化，具有可比性 。CRIC投资决策系统将每一个项目的供求关系、市场需求规模、购买能力等相关数据与地理信息打通。同时，对于板块规划，以及交通、教育、医疗、临近景观POI等非量化指标，系统使用数学模型对其量化，例如根据医院床位数和等级给予评分，采集商铺人气、评分、消费数据用二横向比较等等，从而方便决策者查阅每一寸土地300米/500米/1000米范围内的相关信息。

指标与应用场景的契合度高 。在各模块的数学模型上，指标选取会从分析方向出发，注重多研究角度的系统性、个体指标的典型性、体现发展趋势的动态性、以及聚焦结论目标的综合性，并会根据市场发展环境的变化，定期对指标体系进行调整。

模型方法理论与实际相结合 。城市研究涉及大量的指标及样本，评价过程繁琐，必须借助相关梳理统计模型进行评价。克而瑞根据多年的实际经验，对于不同的评价需求给予不同的分析模型，例如，对于指标赋权主观意愿较强的开发商可以选择层次分析法，而对于指标赋权未有主观要求的则可以直接使用因子分析数字赋权。

多重优势领跑行业

CRIC投资决策系统涉及 全国286个地级市的422个指标数据 ，覆盖年份从2005年至今。通过多年为开发商服务的实践经验，CRIC投资决策系统已完成从感性经验赋权，到数学模型评分，再到混合赋权，最后再回归理性复合研究法的经验累积。

系统将 克而瑞全数据打通 ，依托专业强大的研究团队以及被市场验证的研究模型，从房企痛点出发，历经数据整合、模型搭建、产品研发、产品开发各阶段，通过智能技术的应用，量化每寸土地价值。通过对有据可循的大数据进行完整应用，CRIC投资决策系统实现了对城市和板块的动态监控和数据分析，从而得出城市市场容量、市场供求、购买能力、城市基本面等方面的初判，并将结果以城市地图进行直观呈现，数据更新保持实时、连续性。

在输出结果上，系统实现了 大数据的可视化 。通过地图工具的充分使用，各指标排名在二维地图上实现了可视化输出，通过色彩的变化为各类研究报告提供直观的图像应用，城市、板块发展现状及投资潜力一目了然，以数据图像化为辅助，简化决策，提高效率。

考虑到企业决策的偏好差异、房地产市场形势变化迅速的行业特征，投资决策系统也加入了自定义功能，决策者可以按需增初分析过程中的指标体系、指标对应权重， 自定义研究范围 。

CRIC投资决策系统早已越过了线下服务阶段和产品研究阶段，是 一个线上成型产品 ，并最终成为了被开发商广泛认可的商业化产品。

CRIC投资决策系统-被广泛认可的线上成型产品

城市进入：层层筛选对比

CRIC投资决策系统的城市进入模型分析维度来自于多年行业经验积累，同时也被业界验证。模型中应用指标来自于克而瑞独有的研究库来应对市场调整与波动，以保证输出结论的权威性。

系统首创了9类一级指标和422个二级指标，通过指标之间的横向对比，城市进入价值优劣势尽在掌握。对于286个城市，企业可根据自身需求和关注重点，灵活设定指标和筛选参数进行纵向的 城市筛选 ，还可通过不同指标进行横向的 城市对比 ，且可通过移动对比标尺直观不同城市的状况。关注了一个城市后，可查看 单一城市具体核心指标 。

板块选择：择弃一目了然

CRIC投资决策系统的板块选择模块，对于以往难以量化的定性指标在应用上实现了科学量化，最终输出数据维度覆盖全板块的投资建议。依托克而瑞强大的数据系统和深耕当地城市的专业研究团队，以及成熟逻辑与方法论，通过板块各指标分析，CRIC投资系统可实时掌控各板块投资环境，并对数据和信息进行深度挖掘，对投资分析模型进行优化和迭代。

板块选择的计算模型

根据计算结果，将城市各板块划分投资类型，通过线下回归模型，得到板块各指标的综合得分，进而将板块划分为 优先进入型、机会关注型、重点关注型、风险入驻型 ，并在地图上通过不同的色块来展示。

数据下沉：城市栅格图

克而瑞还认识到，每一个地理信息都可划分为自定义尺寸的小格子，当栅格越小，每一个栅格里集中的信息量越大，对于未来板块及区域的判断就越准确。因此，在传统板块划分的研究方法之外，CRIC投资决策系统还首创了城市发展栅格图——基于GIS地理信息， 将城市地图划分成1km*1km的小格子 ，将城市数据下沉到颗粒化的栅格中。

通过将城市指标投射到城市栅格图中，对指标进行赋权重作累加，深浅不一的颜色可直观展现城市不同板块的发展潜力，由此筛选出符合企业需求的几个最具潜力的重点投资区域或板块。再根据当年土地拟供应计划，结合最具潜力的重点拓展区域，实现土地匹配。栅格图规避了各板块内部区域发展不平衡而导致的结果不匹配，颗粒化的汇总统计数据能够开发更快的系统性算法，帮助投资者快速对比多幅土地之间的关键性指标。

城市发展栅格图效果展示（图例：重庆）

目前，克而瑞投资决策系统已辅助数十家开发商进行投资布局、拿地决策。无论是集团层面的战略布局，还是区域公司的城市对比，亦或是城市深耕的区域选择，克而瑞投资决策系统均能灵活、快捷、及时为开发商提供宏微观层面的可视化大数据决策依据。

通过对大数据的挖掘运用，再陌生的城市、板块也将完整展现、无处遁形。随着克而瑞在房地产大数据领域的不断深入创新，更多的不可能将成为可能。

【延伸阅读】

CRIC投资决策系统实际服务案例

目前，克而瑞投资决策系统已辅助数十家开发商进行投资布局、拿地决策，也有不少企业询问系统的使用方法及功能，以下通过一个服务案例说明。

服务案例背景

服务对象 ：国内某TOP50开发房企集团总部

客户需求 ：走出现有进驻城市局限，布局全国，先确定大都市圈片区，选择片区核心城市作为驻扎点，再寻找片区内的潜力城市，确定城市以后挖掘有价值提升性的潜力板块。

投资决策系统在各服务环节中的作用

阶段一：大片区城市群初步甄选

决策系统首页呈现各城市综合实力得分，按照0-5%、5-25%、25-50%、50-100%进行分阶，可得出全国城市能级的格局分布，划定入选片区，主要集中在前50%的区域，如东北，西北暂不考虑。

全国大片区的城市能级划分情况

阶段二：各片区中核心驻扎点城市筛选

STEP1： 选定片区：选择长三角、珠三角、环渤海、中西部四个片区。

在城市分组中选择片区

STEP2： 选定需求指标。以30个全国二线以上城市为样本，根据77个宏观经济指标和房地产成交价格的回归方程，检验出国内生产总值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、一般财政预算收入、常住人口、房地产开发投资额这几个指标为影响房地产的显著指标。因此在投资决策系统中选定这些指标作为城市对比的基础。

城市对比指标的选择逻辑