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2022年6月19日，由廈門大學管理學院、廈門大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院和國家統(tǒng)計局統(tǒng)計科學研究所廈門大學研究基地共同發(fā)起，廈門大學數(shù)據(jù)挖掘研究中心、廈門市云眾聯(lián)大數(shù)據(jù)科技有限公司聯(lián)合研發(fā)的“基于大數(shù)據(jù)的租賃房屋資源稟賦指數(shù)——中國70大中城市”和由廈門大學數(shù)據(jù)挖掘研究中心、東北財經大學數(shù)據(jù)科學與人工智能學院和廈門市云眾聯(lián)大數(shù)據(jù)科技有限公司聯(lián)合研發(fā)的“2021年中國房產網絡輿情分析報告”正式發(fā)布。本次發(fā)布會采用線上為主，線上線下相結合的形式舉辦。

發(fā)布會由云評研究院秘書長張露沁主持，中國房地產估價師與房地產經紀人學會會長柴強，廈門大學管理學院教授、廈門大學健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院副院長、廈門大學數(shù)據(jù)挖掘研究中心主任，中國統(tǒng)計教育學會副會長朱建平，廈門云評眾聯(lián)科技有限公司創(chuàng)始人、中國房地產估價與經濟學會理事、廈門大學數(shù)據(jù)挖掘研究中心高級顧問李秀榮，東北財經大學數(shù)據(jù)科學與人工智能學院副院長、中國信息經濟學會數(shù)字產業(yè)與區(qū)域振興專業(yè)委員會副主任徐健，北京反侵權假冒聯(lián)盟理事長洪云鋒，廈門銀行徐杰出席本次發(fā)布會并致辭。

本次發(fā)布會的第一場報告是2021年中國70大中城市租賃房屋資源稟賦指數(shù)分析報告

租賃房屋資源稟賦相關圖表和小區(qū)排名等內容的展示鏈接：http://index-lv3.yunping.com/。如圖1所示，網站提供了包括70座城市小區(qū)數(shù)量、資源點樣本數(shù)量、指標數(shù)量權重、距離權重、城市綜合指數(shù)分布、各城市一級指數(shù)分布、各城市各項資源稟賦指數(shù)熱力圖、各小區(qū)各項資源稟賦指數(shù)數(shù)值、城市前百小區(qū)各項資源稟賦指數(shù)分布以及可提供的數(shù)據(jù)資源服務列表等內容。

構建城市或地區(qū)的租賃房資源稟賦指數(shù)對規(guī)范住宅租賃管理行為、引導房地產業(yè)健康發(fā)展、促進經濟增長都具有重要意義。

①租賃房資源稟賦指數(shù)可以為政府研究租賃市場和公共租賃住房保障政策，實施市場監(jiān)控、政策調控等提供服務。通過資源稟賦指數(shù)的分析，可以展現(xiàn)各資源稟賦對房屋租金價格的影響程度，以及不同片區(qū)租金價格差異程度和原因，進而可以為政府確定租賃房價格以及制定相關政策提供參考。

②房地產開發(fā)企業(yè)通過租賃房資源稟賦指數(shù)等房地產市場指標，企業(yè)可分析判斷租賃市場的運行趨勢和相關政策走向，為項目的投資估算和項目的營銷推廣提供參考。

③公眾也可通過租賃房資源稟賦指數(shù)了解住宅租賃市場、選擇合適的租賃房屋信息渠道，根據(jù)自己的居住習慣、房屋消費能力、居住時間等情況作出自己的租賃選擇。如租戶可以根據(jù)自己比較關注的某一個或若干個資源的稟賦指數(shù)來確定租賃房源的片區(qū)，或者在既定的片區(qū)內根據(jù)自己比較關注的某一個或若干個資源的稟賦指數(shù)來確定合適的小區(qū)，這樣可以更快速更有目的性的進行租賃選擇。

④估價機構及估價師一方面為租賃房資源稟賦指數(shù)的構建以及相關的影響因素、數(shù)據(jù)的收集和動態(tài)維護等提出專業(yè)的意見和建議，使租賃房資源稟賦指數(shù)更具指導性和專業(yè)性；另一方面，估價機構和估價師在進行估價作業(yè)時可將租賃房資源稟賦指數(shù)作為租金估價相關參數(shù)取值的參考，并可為估價委托人提供相關的咨詢服務等。

租賃房屋資源稟賦指數(shù)分析報告使用的數(shù)據(jù)主要包括70座大中城市小區(qū)詳情數(shù)據(jù)和小區(qū)周邊租賃資源稟賦情況，經過多方對比和估價師確定最終選擇云評眾聯(lián)數(shù)據(jù)庫中2021年9月到2022年1月的小區(qū)詳情數(shù)據(jù)，具體如表1所示。

此外，各小區(qū)周邊租賃資源稟賦情況由廈門大學數(shù)據(jù)挖掘研究中心和云評眾聯(lián)運用定向資料搜集技術自互聯(lián)網數(shù)據(jù)獲取，如表2所示。

指標體系中，一級指標通過劃分交通、教育、生活服務、體育與休閑和醫(yī)療健康等分領域指標，計算得到的對應分領域的指數(shù)反映了房屋周邊各個領域的資源稟賦豐富程度；二級指標則是通過進一步細分上述5個領域，選取22個指標，其對應的指數(shù)則反映了房屋周邊各個具體資源稟賦豐富程度。

與前兩期類似，本期小區(qū)數(shù)據(jù)取自云評數(shù)據(jù)庫，經云評估價師和數(shù)據(jù)工程師處理，小區(qū)數(shù)據(jù)不需要進行額外的處理。在聽取了專家的建議，經過現(xiàn)有研究的整合分析和實際評估后，對這些數(shù)據(jù)進行了清洗和相關算法的改進。因此，得到圖2和圖3 中的七個地區(qū)租賃房屋資源稟賦綜合指數(shù)的分布以及對應的表4和表5給出的七個地區(qū)租賃房屋資源稟賦綜合指數(shù)分布的一些統(tǒng)計量。

以下是各分領域指數(shù)的分析結論：

一、交通綜合指數(shù)。通過數(shù)據(jù)分析得出：隨著城市的進一步發(fā)展，交通資源的分布將趨向于平滑，70座城市內部將不再存在公共交通資源極端不足的情況，但城市之間資源差異仍會繼續(xù)存在。

二、教育綜合指數(shù)。分析得出70座城市之間和城市內部的教育資源存在較明顯的兩極分化現(xiàn)象。

三、生活服務綜合指數(shù)。在生活服務資源方面，大多城市可以劃分為不太明顯的三個圈層：匱乏，相對不足和相對富足。另外，從更大的峰度上來看，生活服務資源的城市內部與城市間的聚集情況更為明顯：僅有少數(shù)的小區(qū)或城市具備較豐富的生活服務資源，大多數(shù)城市和城市內部的小區(qū)該方面的資源均相對較少。

四、體育與休閑綜合指數(shù)。前面三個一級指數(shù)代表的資源多為政府提供的公共服務資源，受到政府統(tǒng)籌規(guī)劃的約束，而體育與休閑資源中存在較多的非政府提供的資源，因此其選址決策更多地受到其自身預算約束和預期收益等方面的影響，因此分布不均勻的特征更為明顯。

五、醫(yī)療健康綜合指數(shù)。有趣的是，通過分析相關數(shù)據(jù)，類似于生活服務綜合指數(shù)，在醫(yī)療健康資源方面，大多數(shù)地區(qū)都可以劃分出三個圈層，特別是華東、華南、華中和西南地區(qū)，其左側厚尾和雙峰特征較華北和西北地區(qū)更為明顯。七個地區(qū)均存在非常顯著的雙峰乃至多峰現(xiàn)象，醫(yī)療健康資源的分配十分不均衡。

綜上所述，七個地區(qū)的綜合指數(shù)和各個一級指數(shù)大致有以下幾個特點：明顯的左偏，部分指數(shù)存在左尾的小峰值，多峰態(tài)以及南方地區(qū)多比北方地區(qū)的分布更為均衡。根據(jù)租賃房資源稟賦指數(shù)，政府能夠從多渠道實施市場監(jiān)控，房地產開發(fā)企業(yè)能更準確地對項目的投資價值進行估算，并針對不同目標群體選擇營銷推廣方式，公眾也可通過租賃房資源稟賦指數(shù)了解住宅租賃市場，根據(jù)自己的居住習慣、房屋消費能力、居住時間等情況作出自己的租賃選擇。

本次發(fā)布會的第二場報告是2021年中國房產網絡輿情分析報告

本期分析報告以“中國房產”為主題，從近期受民眾關注度較高的熱點話題“房屋買賣”、“政策”、“落戶”、“住房問題”、“土地市場”、“監(jiān)督管理”、“成交量”、“房住不炒”、“房貸”、“房企”、“實體因素”和“工程建設”等進行輿情分析。本次報告利用聚焦型網絡數(shù)據(jù)抓取技術對全國7家大型門戶網站和微博平臺的房地產話題進行輿情信息獲取，共獲得住房相關新聞正文56465條，新聞評論12005條，微博正文62394條，微博評論52718條。通過數(shù)據(jù)清洗，得到有效數(shù)據(jù)新聞正文為20417條，新聞評論6374條，微博平臺正文25861條，微博評論32083條。

通過網絡輿情分析技術，探討了2021年中國房地產熱點話題關注特征，即熱度差異、內容識別、關聯(lián)程度，并且對房地產熱點話題文章及其對應的評論進行了情感傾向性分析，進而對2021年中國房產公眾關注的熱點話題特征進行了深刻的剖析。

一、特征分析反映熱點話題輿情。

為了探索數(shù)據(jù)中公眾關于房地產討論的熱點話題，采用自然語言處理技術對數(shù)據(jù)中的評論文本進行分詞和詞性標注處理，運用TF-IDF方法計算每個詞的重要性，結合詞語的詞性篩選得到最終的關鍵詞。將每個熱點話題中的關鍵詞按照頻率由高到低排序，挖掘輿情特征。

住房不炒成為本次全國樓市網絡輿論關注的焦點。分析數(shù)據(jù)中公眾關于房地產討論的熱點話題發(fā)現(xiàn)，“住房不炒”熱點話題的詞頻數(shù)為45526，成為本次報告關注的焦點話題，圍繞住房不炒，“房地產”、“樓市”、“房價”成為這個話題中受關注程度較高的詞匯。充分體現(xiàn)了2021年7月22日國務院副總理韓正重申“房住不炒”的定位，為下半年房地產政策調控明確定調，全面落實穩(wěn)地價、穩(wěn)房價、穩(wěn)預期的房地產長效機制?！俺山涣俊焙汀皩嶓w因素”熱點話題的詞頻數(shù)分別為45335和44232，隨著“一省一政”的實施，不同城市中房地產市場對于政策的反映也存在差異性，無論是房地產開發(fā)商的業(yè)績保障還是公眾自身的購房意愿，也成為關注的焦點。如今人們對于房屋追求有了進一步的提升，不僅是房屋本體價值的體現(xiàn)，更注重“生活區(qū)”這個實體因素，這樣樓盤面積與花園等基本設施，將成為了公眾關注的重要因素之一。

發(fā)展保障性租賃住房進一步完善住房保障體系。通過分析發(fā)現(xiàn)，熱點話題詞“房屋買賣”和“住房問題”的詞頻數(shù)分別為23990和27701，其出現(xiàn)的高頻詞匯有“房屋”、“產權”、“租賃”、 “保障”、“城區(qū)”、“試點”、“新城”等，這兩個熱點話題反映出同一類輿情。在房地產相關政策的驅動下，房屋產權與房屋租賃政策引起公眾的關注。也充分體現(xiàn)了在“十四五”期間，將以發(fā)展保障性租賃住房為重點，進一步完善住房保障體系，增加保障性住房供給，努力實現(xiàn)全體公眾住有所居。因此如何保障公眾的居住權益與新城的建設規(guī)劃成為公眾關注的焦點。

強化監(jiān)督管理進一步規(guī)范土地市場和工程建設。通過對高頻詞匯分布的結果進行觀察，發(fā)現(xiàn)“土地市場”詞頻數(shù)為18235、“工程建設”詞頻數(shù)為18084、 “房企”詞頻數(shù)為14842、“監(jiān)督管理”詞頻數(shù)為12994。隨著房地產市場的調控，全國各地都出臺了新的土地市場政策，同時圍繞“工程建設”，“配套設施”也是一個高頻詞匯，可見土地市場的開發(fā)與房屋建設的配套設施，是如今人們相關話題高度討論的內容。近幾年，由于疫情的影響，房地產開發(fā)商在資金上的壓力越來越大，在改善資金回流，穩(wěn)定房地產業(yè)的健康發(fā)展的過程中，進一步落實城市政府主體責任，強化省級政府的監(jiān)督指導責任，也受到了公眾的普遍關注。

人才落戶是引進高層次人才的有力手段。通過分析發(fā)現(xiàn)，“房貸”詞頻數(shù)為12710、“落戶”詞頻數(shù)為9738、“政策”詞頻數(shù)為8514。在這里特別需要提及的是，以“落戶”為熱點，“學校”、“人才”、“教育資源”成為這個話題中受關注程度較高的詞匯，充分反映出人才落戶是引進高層次人才，推動地區(qū)經濟發(fā)展的有力手段，除了政策給予人才的優(yōu)惠之外，人才對于落戶之外的相關資源也保持著很高的關注度，例如子女的教育資源等等。同時隨著房地產調控政策的進一步穩(wěn)定，加強對房地產貸款的集中管理，加強對個人住房貸款的審慎管理，成為了公眾關注的熱點。

二、關聯(lián)分析探索輿情內在機理

本報告分析運用關聯(lián)規(guī)則算法進一步分析各房產熱點話題之間的聯(lián)系，針對各個主題之間的關系，利用圖形的直觀展示，結合關聯(lián)分析中“支持度”、“信任度”、“提升度”三個重要概念的計算，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)之下各個主題之間的依賴和關系。

通過分析發(fā)現(xiàn)，話題關聯(lián)性較為明顯，熱點話題成為關聯(lián)核心。從關聯(lián)分析結果來看，各個季度關聯(lián)規(guī)則中“成交量”和“房住不炒”均是核心話題，該話題的關注度始終較高；而“實體因素”和“工程建設”話題僅在第四季度成為核心話題?？梢哉J為，“房住不炒”政策在輿情上至少從2021年三季度以來逐漸取得更強的實施效果。

三、關注度分析展現(xiàn)熱點變化規(guī)律

為了對比分析門戶網站和微博平臺中12個熱點話題被關注的情況，利用關注度分析方法，計算得到2021年各月份中12個熱點話題在門戶網站和微博平臺的正文及其評論數(shù)據(jù)中的關注度指標，進一步展現(xiàn)熱點話題變化規(guī)律。

“房住不炒”和“成交量”關注度居高，話題變化較為平穩(wěn)。房住不炒話題在網站和微博的總體關注度在80%上下波動，相對較為平穩(wěn)。微博正文與微博評論呈現(xiàn)出相同的趨勢，而網絡評論關注度居高，進一步說明公眾熱衷于 “房住不炒”的評價和討論。針對成交量話題而言，網站和微博的總體關注度在60%上下波動，在總體相對較為平穩(wěn)的基礎上，凸顯網絡評論關注度，分別于2月和4月經歷了最低點和最高點后，5月開始呈上升趨勢，說明公眾對“成交量”話題的討論趨于平穩(wěn)上升。

網站平臺更加關注“實體因素”和“工程建設”，“土地市場”和“監(jiān)督管理”的關注度相對較低。就門戶網站和微博平臺而言，“實體因素”和“工程建設”的公眾關注度，更加傾向于門戶網站，兩個熱點話題的變化趨勢基本相近，然而網站評論關注度相對波動較大，2月到6月先上升后下降，此后保持較穩(wěn)定的上揚趨勢?！巴恋厥袌觥焙汀氨O(jiān)督管理”整體關注度較低，但是就網站評論關注度相對起伏較大，而且有到達90%以上的高位關注度，進一步說明“兩會”期間出臺的政策，引起公眾的高度關注。

“房屋買賣”、“落戶”和“房貸”主題的關注度相對較低，總體評論的關注度起伏較大。在此特別需要提及的是，網站評論和微博評論以“落戶”為熱點，引發(fā)“房屋買賣”和“房貸”話題的討論，更加深刻地說明了人才、教育、資源等因素牽動和影響房地產業(yè)的發(fā)展。

“政策”熱點的關注度，平臺差異較大。針對網站關注度在80%上下波動，話題的關注度變化相對較為平緩，而在網站評論中，該話題的關注度相對起伏較大，2月、4月和6月呈現(xiàn)出較高的關注度，7月到10月與正文的關注度呈現(xiàn)出相對一致的趨勢。相較于網站該話題關注度的火熱而言，在微博上的關注度呈現(xiàn)出較為冷淡的趨勢，這也是中國房產輿情分析過程中發(fā)現(xiàn)的重要特征之一。

四、情感指數(shù)揭示樓市輿情，反映公眾心境

本次報告的傾向性分析不同于以往按地理位置劃分區(qū)域，我們通過獲取的文本數(shù)據(jù)劃，分為新聞正文和評論兩個部分來分析機構組織與公眾的情感指數(shù)。由于公眾的情感傾向存在著一定的差異，因此這樣劃分可以清晰對比機構組織與公眾之間存在的差異。另外，在分析新聞正文和評論中情感趨勢差異時，本次報告使用自適應調整情感傾向分析方法根據(jù)內容自動調整相關情感詞的權重信息，使得情感指數(shù)計算結果更加準確。

在此基礎上，發(fā)現(xiàn)“房屋買賣”和“住房問題”相關話題，隨著《民法典》實施和兩會中大城市住房問題等相關議題的出現(xiàn)，公眾對于二者的輿論情感的樂觀傾向逐步提升；“成交量”和“房住不炒”在2021年7月22日國家頒布了房地產相關指導政策之后，除微博外的公眾評論迅速回復到樂觀狀態(tài)。類似地，對于“實體因素”和“工程建設”這兩個在關聯(lián)規(guī)則上有著緊密聯(lián)系的熱點話題，同樣也有類似的輿情情感傾向性指數(shù)，在微博上的正文和評論相對門戶網站而言樂觀程度較低，但隨著兩會的召開和指導政策的發(fā)布，新聞正文和評論的樂觀傾向均更為明顯。