摘要：不动产在存量不动产中占有很大的比例，尤其是存量非住宅不动产中占比更高。企业不动产的运营管理效率不但影响企业自身资产的管理效果，也对整个社会资源的有效利用有很大影响。因此，本文对不动产管理及新技术简要分析，并提出了批量评估技术与地理信息技术的应用思路，以期对企业不动产管理水平的提升有所助益。
关键词：不动产管理；批量评估；GIS
一、企业不动产管理的思路
以往的企业不动产管理部门，往往将不动产管理视为固定资产管理或者租赁管理。很多企业把不动产管理定位在不动产及其设施的保养维护、改造更新、签约收租上。满足于对现有不动产的基本使用，没有考虑到不动产管理的获取（选址、购置、新建）、分配（满足业务需求基础上的空间优化利用配置）、运行管理（日常维护维修保安清洁等）、价值管理（资本投资性更新改造决策）、处置（出售或出租）等相关活动给企业主营业务带来的支撑。
而真正意义上的企业不动产管理是以企业的经营目标为前提，为企业的经营活动提供必要和充分的不动产物质条件，通过对企业不动产的界定、规划、选址、方案选择、投融资、开发管理、资产管理、资产处置、资本运作等一系列活动，使企业在顺利达成经营目标的前提下，实现企业总收益最大化的管理过程。
企业不动产管理应全面整合不动产信息资源，进行不动产的日常经营管理和风险管理，内容可能涉及建设项目发展规划、不动产选址、不动产的价值评估、不动产出售、不动产出租、不动产财务分析等。需要对企业不动产持续管理，建立日常管理计划和评估体系，监控企业现有的不动产状况，分析过度使用或未充分使用的不动产，并重新利用。
二、不动产产批量评估技术
1.人工为主的技术方法之标准价调整法
标准价调整法，作为市场比较法派生出来的一种方法，类似于城市动拆迁评估中的基准价格修正法和香港的指标估价法，但又有其自身的特点。标准价调整法可定义为：一种批量估价方法，在一定区域范围内进行估价分区，在每个估价分区内设定标准房地产并求其价值，利用房地产价格调整系数将标准房地产价格调整为各宗房地产的价值。标准价调整法适用于估价对象物业属性和估价特性较为近似的物业，尤其适用于小范围且价格影响因素少的楼栋批量评估。
2.以计算机技术为主的技术方法
（1）数据挖掘的方法和原理。首先，数据挖掘的前提需要有大量的数据可供挖掘。随着互联网在各行各业的不断渗透，房地产中介行业中出现了大量房源网站，并逐步成为了房地产经纪人发布房源招揽客户的主要渠道。一个房源网站中可以搜索的房源数量多达数十万甚至上百万条，并且每天都有数万条以上的数据更新。这样的网站有好几家，为房地产的数据挖掘提供了可行的前提。其次，结构化的数据为数据的采集提供了便利。在房源网站中，房源已经按小区进行了分类，经纪人发布哪个小区的房源，则该房源将展现在该小区的搜索项下。至于面积、房型、价格、楼层以及装修等参数，也都以格式化的方式来展现。因此，利用互联网爬虫等抓取技术，可以方便的将这些网站的房源抓取下来，并建立房源案例数据库。
最后，是数据挖掘工作。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
3.以人工与计算机技术相结合的技术方法
（1）标准价调整法与大数据挖掘技术的组合。大数据挖掘可以满足一些活跃小区的价格估算，因为活跃小区的挂牌房源较多，能满足算法所要求的数据量前提，而不活跃的小区则无法为算法提供足够的“原材料”，因此不适用数据挖掘的方法。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这时就可以运用标准价调整法来弥补。按照标准价调整法的原理，在不活跃小区的临近或相似区域内设置一个标准房，经人工调研后设置标准房与不活跃小区价格的调整系数这样在算法得出活跃小区价格的同时，可以利用预先设置好的系数一并计算不活跃小区的价格。
（2）多元回归模型与大数据挖掘技术的组合。质量要求较高以外，多元回归模型最大的弱点在于迭代问题。市场不断变化，模型不可能一成不变，当市场发生变化并导致变量之间的关系也发生改变时，原有模型的价格预计精度必然下降，此时必须对模型进行重新构建。问题在于市场价格变化未必会导致变量间的关系也发生变化（或变化很小），或者当变量间关系发生变化时，人员主观上可能无法及时发现。当主观能够感受到变量间的关系出现变化时，往往已经有了很大的变化。此时再进行模型的迭代就已近晚了，之前的价格估算可能已经
出现了错误。大数据挖掘技术可以很好地弥补上述的缺陷。大数据挖掘不仅可以直接计算某些具体变量，任何数据内在的规律和关联都可能应用大数据挖掘的方式进行探索和发现，并且能对极为细小的数值波动进行反应。利用数据挖掘的这一特性，可以建立对变量的波动监控，当波动超过一定的预设阀值即可启动模型的迭代更新。
三、GIS技术在房屋管理上的应用
1.GIS引入房产管理具体事务
GIS的引入可以有效加强房产管理具体事务，其主要包括以下两个方面：①构建房屋空间数据模型：房屋管理中主要涉及房产数据，包括自然信息、坐落信息、产权信息。在传统的房屋管理中，房屋信息的表示以人工制图的方式，这种方式无法满足房屋动态信息的展示，而引入GIS可以有效解决上述问题，其可以在房屋属性变更时动态特征变化④。空间数据模型是GIS应用的基础，GIS可以借助点、颜色、符号等多种内容表现房屋信息，实现房屋数据的有效组织。②构建有效的房屋数据管理：传统的房屋信息数据管理更多的是利用数据库进行属性数据管理，无法对房屋空间数据进行有效维护。房屋空间数据时需要相应的空间信息来展示，而GIS可以较好的展示上述空间数据。GIS的数据库管理系统可以对房屋属性数据与空间数据进行维护，实现房屋综合信息的管理，例如在传统管理方式中，房屋确权以具体地理街区进行命名，而街区本身存在模糊或者精确度不够的问题，而GIS的应用可以引入房屋地形图，与街区信息相结合，更加准确的明确房屋确权。
2.GIS
引入房产管理的决策支持GIS的引入同样可以为房屋智能化管理提供帮助，具体包括如下内容：①可视化：GIS技术的引入能够更加直观的展示房屋数据，形成属性数据与空间数据的交互，实现房屋数据可视化，更加直观的了解房屋信息，提高人们对房屋信息的理解程度，这对于房屋租赁和买卖极为重要。②统计分析：传统房屋管理数据分析更多的是对属性数据的分析，例如以图和表的方式展示房屋抵押状态。而GIS的引入可以形成更多的数据统计内容，特别是房屋管理的空间数据统计，例如容积率统计、房产密度统计等。
③评价分析：GIS技术的引入可以结合房屋地理信息以及空间数据，上述信息的汇总将形成综合的房屋信息，而这些信息将提供直观和综合的决策信息，为房产管理者提供有效的智能决策分析结果。
结束语
关注企业不动产的建设、开发、使用、租赁、投融资、转让等诸多运营管理问题的研究，建立全面的企业不动产管理方法体系具有必要性和紧迫性。本文初步提出了企业不动产管理的基本思路及可利用的技术手段，希望对企业不动产管理的理论研究和实务工作有所帮助。
参考文献
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[3]朱孟成.GIS在房产管理中的应用[J].信息与电脑(理论版),2014(12): 120.
论文作者:朱玲
论文发表刊物:《基层建设》2019年第19期
论文发表时间:2019/9/21
标签：不动产论文; 房屋论文; 数据论文; 企业论文; 数据挖掘论文; 技术论文; 房源论文; 《基层建设》2019年第19期论文;