📖 ZKIZ Archives


【房地產】讀懂2017房地產:你可能不願相信,但房地產確實離哀嚎還很遠

來源: http://www.ikuyu.cn/indexinfo?type=1&id=11919&summary=

【房地產】讀懂2017房地產:你可能不願相信,但房地產確實離哀嚎還很遠

地產開發投資重點就是拿地和建房

房地產開發流程主要包括拿地和建房

房地產開發按照階段分,主要包括土地開發和房屋建設這兩部分。 一個房地產項目的開發流程大體上包括 10 個環節,各個環節並不完全按照順序進行,某些有平行部分。從前期規劃開始到徹底竣工交付環節, 都計入到房地產開發投資範圍內。 土地購置和開發占比約23%,項目施工占比約 77%。



對於單個住宅類項目來說,通常土地成本能占到單位開發成本的 60%,而建安成本通常占比 40%左右,且土地成本近年來大幅提升,建安成本也會受鋼筋、 水泥、人工的價格影響,導致整體單位成本大幅提升。 2016 年住宅樓面價 4351 元/平方米,住宅建安造價約 1562元/平方米,通常樓層越高,建安造價越貴,但是樓面價也會降低,公寓和別墅類的建安造價也會比普通商品住宅要高。 工程造價通常比竣工造價低,因為竣工造價是結算造價,是建安工程的真正造價。 房地產開發投資中統計的是預算造價,而房地產開發新增固定資產中統計的是房屋竣工價值。



房地產項目的施工通常是承包給建設單位, 通常是通過招標的形式來確定, 以確保工程投資不超過預算、 質量符合設計要求、 工期達到預期目標。 合同計價方式主要有 3 種:總價合同、單價合同、成本加酬金合同。 工程款的支付一般按時間分為 4 個階段: 1)預付款,支付承包商初期費用; 2)工程進度付款,按月支付; 3)結算付款,工程完工的最終付款;4)退還保留金。 房地產開發以形成工程實體為準,通常以工程預算價格計算,工程預算來自於工程造價,這部分體現在簽訂的承包合同金額中。房屋的建設工程造價由建築安裝工程費用、設備和工器具購置費用、工程建設其他費用、預備費組成。 其中不僅包括直接費用,還包括企業管理費、措施費、規費、利潤及稅金等。這部分可以通過建築業中簽訂的合同測算,房屋建築業和建築安裝業在固定資產投資占比約 37%。 2016 年前三季度,建築業新簽約合同約 13.7 萬億元,那麽房屋建築業和建築安裝業約為 5.1 萬億元。 而房地產開發中的建安工程和設備購置費用合計為 5.7 萬億元。從歷史數據看,這兩個數據差別不大。



房地產開發投資包括 4 部分:建築、安裝、購置、其他

房地產開發投資完成額里,主要包括 4 個部分:建築工程、安裝工程、設備工具器具購置、其他費用。其中,占比最大的是建築工程和其他費用。建築工程與安裝工程均直接與施工環節相關,其中建築工程占比約 69%,安裝工程占比約 10%。同時這部分施工里,包括的是房屋及建築物面積,也就是說除了房屋還有配套設施工程,例如小區設施建設等。 通常情況下,房屋的建設部分占比 77%,土地的購置 18%,配套設施的建設和土地開發合計 5%左右。



統計局公布的土地數據有兩個,一個是土地成交價款,一個是土地購置費用。兩個數據都包括交易環節的費用,例如劃撥款、招拍掛價格、出讓金。但是土地購置費是分期按照實際發生記入,而土地成交價款是合同金額。 土地成交價款與土地購置面積是同一口徑,可以計算土地的平均購置價格。 土地購置費按當期實際發生額計入投資, 分期付款的,應分期計入房地產開發投資。土地購置費用記入房地產開發投資的其他費用項目,占比約 76%。



房地產開發投資主要由房屋建設組成,房屋建設主要是建安工程,需要有實際項目施工才行,有三個相關的指標:房地產開發計劃總投資、房地產開發投資完成額、房地產開發新增固定資產。 計劃總投資是在建的建設工程按照總體設計規定全部建成而計劃需要的總投資,開發投資完成額是當期房屋和配套設施建設、土地開發和購置的費用;新增固定資產是已經完成建造和購置過程並已交付使用的價值, 以劃撥和“招拍掛”方式取得土地所支付的資金在房地產項目竣工後計入新增固定資產,以出讓方式取得土地所有權所支付的出讓金不計入。 從工程階段看, 計劃總投資對應的是施工,開發投資完成額對應的是當期投資的施工,新增固定資產對應的是竣工。



房地產開發投資是固定資產投資的組成部分, 但是並不完全計入到固定資本形成中。固定資產投資包括單純的土地購置費用,不包括無形資產的形成。然而固定資本形成正好相反,不包括單純的土地購置費用,但是包括無形資產的形成。所以固定資產投資與固定資本形成有大部分的交叉,但是又不完全一樣,所以房地產開發投資並沒有完全包括到固定資本形成中。


當房屋竣工完成後記入新增固定資產,同時還有對應的以劃撥和“招拍掛”方式取得土地所支付的資金,而以出讓方式取得土地所有權所支付的出讓金不計入新增固定資產。 房地產新增固定資產在 2013 年達到頂峰,但是整體上與竣工房屋價值趨勢大體上是一致的。



銷售和新開工到底是不是房地產開發投資的先行指標

在這里我們主要用四個指標來判斷開發投資的邏輯:新開工面積、銷售面積、竣工面積和拿地金額。 從統計指標上看,當期房地產開發投資額是跟新開工面積有關。 統計指標里的建安是根據工程造價,工程造價是根據承包合同簽約而來,通常情況下簽合同就意味著要開工,並進入施工狀態,只是取決於是新開工還是後續施工。大約以 2013 年左右為分界線, 2013 年前開發投資與新開工增速大體上是同步的,但是 2013 年以後同步路線破壞。銷售大概領先開發投資 2 個季度左右,且近期有拉長的趨勢。從同比增速圖來看,竣工與開發投資看似沒有關系,同時拿地費用與開發投資高度一致。所以我們重點以新開工和銷售為主來討論,且以 2013 年為分界線。



從實際情況出發,開發投資額主要是跟銷售類型和進度有關,歷史數據看,銷售領先開發投資 2 個季度左右。 開發投資的最重要的直接影響因素是資金來源,因為銷售回款和定金是資金來源的重要組成部分,所以銷售情況會領先開發投資。 銷售回款會直接作用到開發投資的全部部分,即新開工、後續施工和拿地,但是至於是哪部分多一點取決於當時的行業背景,也就是房企開發投資邏輯的切換。


2013 年左右是開發投資與新開工同步被破壞的分界線, 2013 年同時也是商品房銷售達到的第二個頂峰。 如果把 2013 年以前看做是地產銷售的上行期, 2013~2016 年看做房企的糾結期, 房企所處階段的變化意味著房企開發邏輯的切換。 我們發現, 2013 年以前投資主要作用於新開工, 因為處於地產銷售的上行期,只要有開工就會有銷售,所以房企已處於新開工的最大力度。所以新開工邊際上的變化主要來自於資金來源的大幅增長,也就包括銷售的大幅增長帶來的大量回款。所以會形成銷售帶動新開工,新開工帶動投資。 而2013-2016 年,房企尋求轉型和退出,形成一邊銷售一邊新開工,預售後持續施工到竣工是重點,所以銷售帶動後續施工,後續施工帶動投資。



2013 年以前:地產銷售上行期,貨幣政策決定銷售,銷售回款決定資金來源,資金來源決定投資

通常來說, 地產銷售上行期,開發商都走高周轉路線。 從資金層面來說,新開工達到了自己最大的能力,最大的刺激來自於資金來源的大幅增長,這也是前面提到的新開工與資金來源的關系。資金來源中銷售類的回款和定金是第一大來源,占比約 46%,自籌資金為第二大來源,占比約 35%,國內貸款而第三大來源,占比約 19%。而銷售、自籌資金和國內貸款都取決於貨幣政策。特別是在早些年,房企的融資渠道主要是銷售回款、銀行的開發貸款、信托等渠道, 定增和公司債監管都較嚴。當時的房地產行業還是受國家管制,並沒有完全市場化,同時資金監管也沒有堅決執行, 整體上來說,當時的房地產市場還是處於野蠻生長的市場。



2013 年以前,房地產銷售處於上行期,銷售領先新開工 個月左右。 盡管上行期,新開工的量決定了後續的銷售量,但是實際情況來說, 真正帶來邊際上改變的是資金來源,而資金來源最主要的就是銷售回款。所以通常是貨幣政策的寬松帶來銷售小周期的複蘇,而且先加緊銷售手上的存貨, 大量資金回籠後開始帶動新開工的複蘇。 銷售平均領先 個季度左右,但是自 2009 年後趨勢逐漸在同步,新開工在 2013 年達到了歷史最高, 20.1 億方,隨後便開始回落, 2016 年僅為 16.7 億方。 開發投資在這個階段主要是由新開工影響的,又因為新開工受銷售回款影響,所以就形成了銷售領先開發投資約 6個月左右的時間。



*2005 年銷售的統計口徑發生變化,所以剔除 2006 年前的數據。 2005 年 月份以前的商品房銷售面積和銷售額為實際銷售統計口徑; 2005 年 月份以後的銷售面積和銷售額包括期房和現房。

除了新開工部分外(體現在建安工程),其他費用(主要是土地購置費)也表現出相同的走勢,這就意味著,在 2013 年前,銷售不僅帶動新開工,同時還帶動了拿地,所以建安和拿地兩方面都拉動了開發投資。 2013 年後開始,銷售增速與建安增速趨勢相同,然而其他費用開始下滑,開發投資邏輯發生了轉變。



2014~2016 年:房企的糾結期, 新開工不再與投資同步, 投資向後續施工轉移,加大投資是為了退出,所以投資取決於前期的銷售

2013 年達到第二個地產銷售的頂峰, 也是新開工的歷史最高峰。 之後新開工不再與開發投資同步,新開工逐漸開始與銷售同步。 新開工與房地產開發投資不再同步也意味著其中的開發邏輯有所轉變。 2011 年房企毛利率開始下行, 同時居民剛需逐漸滿足,房企開始面臨是離開還是留下的抉擇。 這個階段新開工不與開發投資同步,也不與建安工程同步,意味著開發投資的拉動不再來自於施工的前半段,而是施工的後半段,即預售後繼續施工達到竣工交房, 沒有土地的房企選擇完成退出行業。 這段期間,融資渠道也開始拓寬,包括定增和公司債的發行等, 所以竣工出現小高峰, 建安工程與竣工的走勢相同。 雖然從開發投資完成額看與竣工關系不大,但是從結構上看,建安工程開始與竣工趨勢相同。



銷售在 2014 年左右開始與新開工同步,2014 年 11 月降準降息是本輪地產小周期的開始,隨後 2015 年多次降準降息, 2016 年進入“十三五”規劃,從貨幣和行政兩方面鼓勵去庫存,整體都在利好銷售,而土地的收緊和監管的加強在催著房企在轉型,加速行業整合。這個階段房企手上結余資金較多,“去庫存”要求去的是房企手上的房屋和土地,所以新開工與銷售大體上同步。拿地的增加不再取決於房企有沒有資金,而取決於政府有沒有供地。 一二線熱點城市只要一出地必成“地王”。 新開工與開發投資的同步關系破壞,新開工與銷售開始同步, 一邊銷售一邊開發, 開發投資已開始往後續施工轉移,所以銷售依然是開發投資的領先指標。 2016 年是銷售和開發投資繼續創新高的一年。





以萬科為例, 高杠桿高周轉帶來的迅速擴張

萬科( 000002.SZ) 是一個典型的走高杠桿、 高周轉路線的公司, 一方面體現在工業化住宅的生產方式, 提高施工效率; 另一方面體現在資金流, 公司應收賬款的周轉天數從 2002年的 27 天下降到 2015 年的 4 天。 萬科銷售的周期大概在 4 年左右, 新開工的周期大概在 3 年左右,而竣工的周期在 5 年左右。 從萬科的年度數據看,拿地領先新開工 1 年,而2001-2007 年新開工領先銷售 1 年,之後與銷售大體上同步,直到 2012 年左右時間。



對於萬科來說, 2002 年開始加杠桿,做大銷售搶占市場份額。 2013 年 ROE 階段性到頂,並首次進入海外市場, 2014 年開始往物流地產轉型。 銷售增速的高峰分別為 2002 年、2007 年和 2010 年;而 2007 年和 2012-2013 年是萬科 ROE 最高的幾年。對萬科進行杜邦分析可以發現, 2002 年公司開始加杠桿,體現為公司權益乘數開始增長, 公司通過提高負債的方式增加資金來源,資產周轉率雖然開始降低,但是銷售凈利率在逐漸提高, ROE和 ROA 開始大幅增長。 2007 年是萬科 ROE 第一次到頂, 21.9%,公司銷售增速達到歷史最高,因為走的高杠桿路線,公司總資產大幅增長,特別是在 2006 年和 2007 年連續兩年翻倍,所以公司的資產周轉率持續下降。公司持續加杠桿,直到 2013 年, ROE 達到第二個頂峰, 21.5%,隨後開始回落。 隨後,公司進入海外房地產市場,住宅方面開始註重社區服務,轉型方面是進入物流地產,尋找新的利潤增長點。



模型說話:辯投資邏輯變化和投資無憂

在選用模型和變量的時候, 盡量註意幾項原則,①避免樣本量少情況下的多自變量情況,因為盡管自變量多會增加模型看起來的解釋力( R 方檢驗),但模型變得不可外推,也就是各個變量無法自身通過檢驗;②避免變量之間的自相關性,這是回歸的大忌;③註意自變量的可預測性,可以通過兩方面來解決,一是變量本身預測誤差小,二是變量本身為先導指標;④註意模型的可解釋性,由於研究的是經濟問題,則需要透過模型得到背後的經濟規律;⑤盡量用簡單模型,越簡單的模型假設越少,對於非複雜問題的解釋度更直觀且更可靠。

我們從兩個角度來看對投資增速的回歸預測, 一種是直接從投資增速出發, 去匹配與之相關的變量, 進行外推預測, 挑選的變量也為增速口徑, 做一個統計上的外推, 這樣能夠一定程度上有更好的預測結果,但指標解釋度稍弱於絕對量的回歸預測;第二種就是從投資絕對值出發,去匹配。

在模型選擇方面, 我們選用最簡單的線性回歸, 因為其相對簡單, 而且可解釋度高, 我們會從帶殘差的強預測和不帶殘差的強解釋出發, 進行兩種不同的模型檢驗。我們挑選 4 組變量,考慮年度數據的可得性和可靠性,挑選 2001 年以來的歷史數據,備選 4 個自變量,分別是新開工面積( x1)、銷售面積( x2)、竣工面積( x3)、拿地金額( x4)。

開發投資完成額( y) =α1+β1*新開工面積( x1)
開發投資完成額( y) =α2+β2*銷售面積( x2)
開發投資完成額( y) =α3+β3*竣工面積( x3)
開發投資完成額( y) =α4+β4*拿地金額( x4)

我們可以看出來,若用增速預測,則總樣本量為 16 個,若用絕對量預測,樣本量為 17 個,所以從原則①看,我們選取不超過 2 個自變量做預判, 這 4 個指標本身之間有很強的相關性,且基本上為正相關,從原則②看,我們需要避免新開工、銷售、竣工這 3 個指標在同一模型中出現。比較有意思的是,原則③和④盡管為挑選原則,但我們後面會發現,原則③是模型出來的結果,也就是說,我們發現了,變量的相關性變化極大,那麽模型的可解釋性也需要變化。



我們先用一個圖來印證我們此前的一個觀點, 就是說在 2013 年前後,是邏輯的一個分水嶺,也就是說,相關性會出現極大的變化。 比較有意思的是竣工面積增速,從 2010 那邊之前的負相關,到 2016 年的極度正相關,相關性系數達到 0.8,是所有指標中最高的,超過了新開工的 0.7。 同時,新開工、銷售和拿地面積增速的相關性逐漸減弱,而竣工增速的相關性逐漸提升。 這樣的變化,就是我們強調的原則④,就是如果用一個模型進行預測,由於背後的經濟邏輯出現變化,會導致模型的可解釋性大幅下降。



基於此, 我們的解釋是, 新開工面積從邏輯來看, 是傳統的領先指標, 在於先有開工、 再有銷售、再有拿地,所以有了開工就有了投資。 所以若從同一時間不做平移的變量來看,新開工面積相關性下降、而竣工面積相關性突然上升,說明了之前的傳統邏輯出現了改變。我們更傾向於認為, 竣工面積代表的當年投資更反映了投資,而原來新開工反映的投資意願就不成為真正的投資。

得知以上結論, 我們就需要修改模型, 因為邏輯的變化, 導致無法用 2001~2016 年的數據來直接做預測, 這將得出錯誤的結果。我們就用 年的數據來做預測,這樣的好處在於,可以進行回溯檢驗。

對於檢驗結果的滿意程度,要從自身需求出發,例如,我們為什麽要預測地產投資?拿什麽做參考系?就當前而言,我們認為是在於得出, 2017 年的經濟增長,地產是否會起拉動作用,若地產投資可能太差, 則可能還會刺激,若投資不差,則不用擔心經濟失速,而基建作為替代會根據地產投資的情況來做一個組合拳。 若我們以 6.5%為 GDP 中值,則需要知道 2017 年的地產投資是大概率超過 6.5%、還是落在附近、還是低於 6.5%。這樣,引入統計學中的置信區間的概念,若我們通過模型能夠大概率讓預測結果落在一個包含或者不包含 6.5%的區間,就有助於我們做出對結論的判斷。

在此之前,我們先做一個回溯,有助於看模型的邏輯性是否正確,因為若邏輯正確,則可以根據 2sigma(雙尾的 90%置信區間 Z-value 為 1.96) 原則得出小概率事件是否發生,然而,很不幸的是,用新開工和竣工面積對投資進行 2010~2015 年總計 個樣本的回溯,再套用 2016 年的數據,盡管模型本身通過了檢驗,但是最終的結果均不理想,實際的地產投資增速為 7%,然而用新開工面積預測出來的結果是, 90%的概率落在[17%, 21%]的區間,竣工面積預測的結果是, 90%的概率落在[13%, 19%]區間。有意思的是,盡管如此,但根據我們之前的結論,這樣的結果是有效的,也就是說,我們可以基於 2015 年的數據,得出 2016 年的投資大概率將超過 GDP 增速的結論,而且,也確實得以驗證。



那麽,我們沿用這個模型,就需要對新開工面積和竣工面積增速分別做預測, 這個就是原則③所強調的。 從這兩個變量的預測來說,我們認為新開工面積預測難度較大,而竣工面積的預測難度相對較小,可以通過銷售情況來推測,一般來說,銷售好,因為要交房,竣工就好,然而竣工會比銷售更加平滑,原因在於交房周期長於施工周期,這里的時間安全墊就是開發商平滑資金和平滑利潤(也就是稅收)的重要手段。

有了這個判斷, 我們可以進一步修訂模型,就是如何預測自變量的模型,盡管可以通過無數次調試,去測驗最能預測竣工的自變量,但我們依然去選用領先一期的銷售面積去預測竣工面積,因為只有這樣,才能符合原則④。我們將領先一期的銷售面積去預測竣工面積,這里加入拿地,因為,拿地和竣工都是消耗資金的,非此即彼。所以模型就成為了用領先一期的銷售和拿地去預測竣工。





但是, 很不幸的是, 幾乎沒有任何一個指標和竣工有強相關性, 所有模型都無法通過檢驗,同樣的情況發生在新開工上, 所以, 盡管我們很不想用更複雜的模型, 但是卻只能再引入spearman 相關系數的概念,原因在於,我們做模型的時候發現,竣工面積和領先一期的銷售面積具備驚人的同向性,在結果上,我們也可以看到,其 spearman 相關系數高達 0.7(這是秩相關系數,減少了異常值的幹擾,但使相關系數的使用變得極其困難,往往只能表達其在方向和排序上的相關性程度,所以是秩相關系數的一種)。

那麽, 以此做推測, 我們可以看到 2016 年的銷售面積增速 22%,在 2010 年來排名第 2,那麽按照相關性推測,其大概率將落到第 2~第 名的區間,也就是說,再差的區間應該也在 8%以上的增速,並低於 18%。 就此, 我們將這樣的結果應用到之前的模型當中, 得出一個“模糊”的結果,就是大概率投資增速將超過 6.5%。 為什麽說模糊的結果, 就是因為, 高的相關性出現了邏輯錯誤(原則④),低的相關性卻樣本量過小,模型的確定性不強。但至少有一點可以說明的是, 2017 年的地產投資無憂。




附錄: 統計指標解釋

全社會固定資產投資: 以貨幣形式表現的在一定時期內全社會建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用的總稱。全社會固定資產投資按登記註冊類型可分為國有、集體、聯營、股份制、私營和個體、港澳臺商、外商、其他等。

房地產開發投資: 指各種登記註冊類型的房地產開發法人單位統一開發的包括統代建、拆遷還建的住宅、廠房、倉庫、飯店、賓館、度假村、寫字樓、辦公樓等房屋建築物,配套的服務設施,土地開發工程( 如道路、給水、排水、供電、供熱、通訊、平整場地等基礎設施工程) 和土地購置的投資; 不包括單純的土地開發和交易活動。

房地產開發投資完成額: 從本年1月1日起至本年最後一天止完成的全部用於房屋建設工程、土地開發工程的投資額以及公益性建築和土地購置費等的投資。 是以貨幣形式表現的房地產開發企業(單位)在一定時期內進行房屋建設及土地開發所完成的工作量及有關費用的總稱。房地產開發投資額是完成的實物量指標,一般以形成工程實體為準。只是發生財務收支或沒有用於工程實體的材料和未安裝的設備,都不能計算投資完成額。房地產開發投資額原則上以市場交易價格作為計算依據。在實際工作中, 一般以工程的預算價格計算投資額,但在預算價格之外發生的工程價差、量差,應視同修改預算價格, 投資完成額按修改後的預算價格計算。 實行招標投標的工程,按中標價格計算投資完成額。 房地產開發投資包括房屋開發投資和土地開發投資,以及應分攤計入投資的各項費用。房地產開發投資按構成:

① 建築工程: 指各種房屋、建築物的建造工程,又稱建築工作量。 這部分投資額必須興工動料,通過施工活動才能實現。
② 安裝工程:指各種設備、裝置的安裝工程,又稱安裝工作量。在安裝工程中,不包括被安裝設備本身價值。

③ 設備工具器具購置:指報告期內購置或自制的,達到固定資產標準1的設備、工具、器具的價值。
④ 其他費用: 其他費用指在固定資產建造和購置過程中發生的,除建築安裝工程和設備、工器具購置投資完成額以外的費用,不指經營中財務上的其他費用。

*其他費用包括土地出讓金、大市政費、四源費( 煤、熱、自來水、汙水)、不可預見費、舊房屋購置,基本畜禽支出,林木支出,退耕退牧還林還草、土壤改良、城市綠化,辦公生活用家具、器具購置,建設單位管理費,土地征用、購置及遷移補償費,政府收費,勘察設計費,研究實驗費,可行性研究費,臨時設施費,施工機械轉移費,設備檢驗費,負荷聯合試車費,土地占用、使用費,建設期應付利息,包幹結余,企業債券發行費,合同公證費及工程質量監測費,國外借款手續費及承諾費,匯兌損益,調整器材調撥價格折價,壞賬損失,固定資產虧損及損失等。

土地購置面積:指房地產開發企業在本年內通過各種方式獲得土地使用權的土地面積。土地成交價款:指房地產開發企業進行土地使用權交易活動的最終金額。在土地一級市場,是指土地最後的劃撥款、“招拍掛”價格和出讓價;在土地二級市場是指土地轉讓、出租、抵押等最後確定的合同價格。 土地成交價款與土地購置面積同口徑,可以計算土地的平均購置價格。

土地購置費: 指房地產開發企業通過各種方式取得土地使用權而支付的費用。土地購置費包括:(1)通過劃撥方式取得的土地使用權所支付的土地補償費、附著物和青苗補償費、安置補償費及土地征收管理費等;(2)通過出讓方式取得土地使用權所支付的出讓金; (3)通過“招、拍、掛”方式取得土地使用權所支付的資金。以劃撥和“招拍掛”方式取得土地所支付的資金在房地產項目竣工後計入新增固定資產,以出讓方式取得土地所有權所支付的出讓金不計入新增固定資產。土地購置費按當期實際發生額計入投資。土地購置費為分期付款的,應分期計入房地產開發投資。


房屋施工面積: 指報告期內施工的全部房屋建築面積。包括本期新開工的面積、上期跨入本期繼續施工的房屋面積、上期停緩建在本期恢複施工的房屋面積、本期竣工的房屋面積以及本期施工後又停緩建的房屋面積。多層建築應填各層建築面積之和。

房屋竣工面積: 指報告期內房屋建築按照設計要求已全部完工,達到住人和使用條件,經驗收鑒定合格或達到竣工驗收標準,可正式移交使用的各棟房屋建築面積的總和。

新增固定資產:指已經完成建造和購置過程,並已交付生產或使用單位的固定資產的價值,包括已經建成投入生產或交付使用的工程投資和達到固定資產標準的設備、工具、器具的投資及有關應攤入的費用。該指標是表示固定資產投資成果的價值指標,也是反映建設進度,計算固定資產投資效果的重要指標


土地開發投資額: 指房地產開發企業完成的前期工程投資,即路通、水通、電通、場地平整等( 也稱七通一平) 所完成的投資。一般指生地開發成熟地的投資。在舊城區( 老區拆遷) 的開發中,如果有統一的規劃,如政府有關部門批準的小區建設的前期工程中,有場地平整,原有建築物、構築物拆除,供水供電工程等工作量也可計算。未進行開發工程、只進行單純的土地交易活動不作為土地開發投資統計。土地開發投資額在房屋用途分組中能分攤的部分就分攤,不能分攤的全部計入其他。

房地產開發企業計劃總投資: 指在建的建設工程按照總體設計( 或按設計概算或預算) 規定的內容全部建成計劃需要的總投資。

固定資產投資的實際到位資金: 根據固定資產投資的資金來源不同,分為國家預算資金、國內貸款、利用外資、自籌資金和其他資金。

房地產開發企業本年到位資金: 指房地產開發企業報告期內實際可用於房地產開發的各種貨幣資金及來源渠道。具體細分為國內貸款、利用外資、自籌資金和其他資金。

①國內貸款: 指報告期固定資產項目投資單位向銀行及非銀行金融機構借入用於固定資產投資的各種國內借款,包括銀行利用自有資金及吸收存款發放的貸款、上級主管部門撥入的國內貸款、國家專項貸款(包括煤代油貸款、勞改煤礦專項貸款等),地方財政專項資金安排的貸款、國內儲備貸款、周轉貸款等。

②利用外資: 指報告期收到的境外(包括外國及港澳臺地區)資金(包括設備、材料、技術在內)。包括對外借款(外國政府貸款、國際金融組織貸款、出口信貸、外國銀行商業貸款、對外發行債券和股票)、外商直接投資、外商其他投資(包括利用外商投資收益在國內進行固定資產再投資活動的資金)。不包括我國自有外匯資金(國家外匯、地方外匯、留成外匯、調劑外匯和國內銀行自有資金發放的外匯貸款等)。各類外資按報告期末的外匯牌價(中間價)折成人民幣計算。

③自籌資金: 指固定資產投資單位在報告期收到的,由各企、事業單位籌集用於固定資產投資的資金,包括各類企事業單位的自有資金和從其他單位籌集的用於固定資產投資的資金,但不包括各類財政性資金、從各類金融機構借入資金和國外資金。

④其他資金: 指在報告期收到的除以上各種資金之外的用於固定資產投資的資金,包括社會集資、個人資金、無償捐贈的資金及其他單位撥入的資金等。(對於房地產還包括定金及預收款、個人按揭貸款等)


商品房銷售面積: 指報告期內出售商品房屋的合同總面積( 即雙方簽署的正式買賣合同中所確定的建築面積)。由現房銷售建築面積和期房銷售建築面積兩部分組成。


商品房的種類主要包括住宅、辦公樓、商業營業用房,以及其他:

①住宅: 指專供居住的房屋,包括別墅、公寓、職工家屬宿舍和集體宿舍( 包括職工單身宿舍和學生宿舍)等, 但不包括住宅樓中作為人防用、不住人的地下室等。住宅按照用途可以劃分為經濟適用住房和別墅、高檔公寓等。按照戶型結構可以劃分為 90 平方米以下住房, 144 平方米以上住房等。


別墅、高檔公寓: 指建築造價和銷售價格明顯高於一般商品住宅的商品住宅。別墅一般指地處郊區,獨立成棟的商品住宅;高檔公寓一般指地處市內高檔社區,高層或多層的商品住宅。別墅、高檔公寓的確定標準:一是經有房地產投資計劃審批權的主管部門審批建設的別墅、高檔公寓開發項目;二是銷售價格高於當地同等地段商品住宅平均銷售價格一倍以上的別墅、公寓開發項目。

②辦公樓: 指企業、事業、機關、團體、學校、醫院等單位使用的各類辦公用房( 又稱寫字樓)。

③商業營業用房: 指商業、糧食、供銷、飲食服務業等部門對外營業的用房,如度假村、飯店、商店、門市部、糧店、書店、供銷店、飲食店、菜店、加油站、日雜等房屋。

④其他: 凡不屬於上述各項用途的房屋建築物,如中小學教學用房、托兒所、幼兒園、圖書館、體育館等。(完)



股市有風險,投資需謹慎。本文僅供受眾參考,不代表任何投資建議,任何參考本文所作的投資決策皆為受眾自行獨立作出,造成的經濟、財務或其他風險均由受眾自擔。

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=244718

黃學東: 機器翻譯離舉一反三還很遠

曾經培養過李開複、陸奇,如今還擁有沈向洋、洪小文的微軟從來不缺華人技術大咖。

而黃學東一直是這家老牌IT巨頭的一線大咖中相當有個性的一位。作為微軟公司語音識別領域的領軍人物,加入微軟25年的老將黃學東至今仍活躍在人工智能領域科學研究的前線。

“我負責的具體範圍過幾年就會有所變化,但是有一件事情沒變,我是微軟語音技術的創始人,微軟的語音識別、語音合成技術都是我一手創建出來的。”對自己成績足夠自信的同時黃學東對於技術本身又表現得足夠謙遜,真正的自然語言理解還需要更長的路要走,那才是人工智能真正的皇冠。

假裝聽懂人話

黃學東有一連串響當當的頭銜。

他是國際電子電氣工程師學會(IEEE)和美國計算機學會(ACM)的雙科院士,也是微軟認知工具包CNTK的締造者之一。2016年他被美國《連線》雜誌評選為全球創造未來商業的25位大牛天才之一。

同時,黃學東還是微軟全球技術院士,這代表著微軟技術人員的最高榮譽,現在全球也僅有20多人獲得這項殊榮,而黃學東是目前微軟唯一的華人技術院士。

但是這一切頭銜面前,讓黃學東目前最滿意的成績是在今年3月份,他帶領的團隊在機器翻譯領域拿下一項里程碑式的成就:其研發的機器翻譯系統在通用新聞報道的newstest2017中譯英測試集上,達到了人工翻譯水平。

“微軟機器翻譯第一次達到了媲美人的水平,這是非常有歷史性意義的事實。語音和語言是人類進化中重要的東西,而現在計算機第一次在翻譯質量上超過專業人士的水平,這對人類文明的進展來說是很震撼的。”黃學東這樣解釋道。

但上述成就對於黃學東所在的團隊而言,其實是不斷挑戰的結果。

2016年,微軟率先實現語音識別系統5.9%的低錯誤率,在Switchboard對話語音識別任務中已經達到人類對等的水平。

2017年8月,黃學東所在的團隊獎又將上述對話語音識別詞錯率降低至5.1%,創造了當時該領域內錯誤率最低紀錄,首次達成與專業速記員持平而優於絕大多數人的表現。

這意味著,如果讓一個人來翻譯,或者把錯誤率整出來,那絕對達不到5.1%,這是一群人聯合攻關才能做到的水平。

黃學東的觀點是,從研究角度來說,這個意義十分重大,即便是0.1%的差距,無論是運算量還是時間,耗費都是巨大的。

黃學東深信“對話即平臺”,“語音交互的發展是一個自然的過程,這是因為語音交互是一個無需觸碰設備即可完成的體驗,它可以讓人擺脫設備的枷鎖。”

目前,微軟已經將機器翻譯技術落地。

但高計算量、噪音問題、理解力這三個問題,目前還是限制了語音交互在實際應用場景中的效果。

“雖然如此,但是語音交互畢竟已經可以落地並產生了商業化應用,‘機器聽懂人話’這個目標已經基本實現。”但黃學東認為機器翻譯是位於感知到認知之間的一個過程,因為它可以“假裝”聽懂,翻譯出來的效果還不錯,但實際上它並沒有聽懂。

語音交互的難題

機器翻譯上從達到人類水平到超越人類水平,在業界一度被解讀為人工智能在研究領域的突破性進展。

但是現有大多數硬件與智能服務的交互體驗仍有很大缺陷。黃學東認為這應該歸於在“語義識別”方面大家還在止步不前。“我們在教計算機不僅是轉錄口語,而且要了解話語的意義和意圖方面仍有很多工作要做。從識別語音到理解話語,是語音技術的下一個主要挑戰。”

黃學東認為在沒有突發事件的情況下,現在的機器翻譯可以做到基本可信、基本可達、基本還算比較雅。但是如果出現突發事件,機器翻譯出錯誤會出得比人類更離譜。而最好的方法是在機器轉錄翻譯的時候,有人在旁邊看著,有錯誤就給糾正一下。

在黃學東看來,語義理解是語音交互中最難攻克的問題之一。他指出,這是因為語音理解方面的標記非常少,而且也沒有公認的標準,所以要通過非監督式學習來攻克這個困難,但是,非監督式學習目前還在探索階段,亟待突破。

“我們現在還沒有達到,什麽時候達到也不知道。”黃學東可以肯定的是,強人工智能一定是由自然語言理解、感知驅動的,讓計算機能達到人的知識獲取能力,可以通過閱讀自動獲取知識。

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=264602

Next Page

ZKIZ Archives @ 2019