“数字经济”加速城市研判转型新步伐！

2020年1月，急促的电话拨通。

“你好，我是社区服务站的，请问您是否于2019年12月25日乘坐GXXX到达武汉南站？”

“是”

“请问您是否有发烧或其他不适情况？”

“没有”

“请您尽量减少外出，如有不适，第一时间通知我们！”

滴滴滴····接下来的五天，物业、公司、楼管、派出所电话接踵而至····然后，支付宝、微信、丁香医生各种疫情统计小程序铺天盖地。那是作为一个普通小老百姓第一次被大数据震撼到的时刻。

01

我国不断狂奔的“数字经济”

我国的数字经济也从疫情中逆势崛起，2020年我国数字经济规模扩张到39.2万亿元，成为国民经济的核心增长极之一。而数字经济在GDP的比重，也由27%上升38.6%。

02

借助“数字经济”衍生的城市研判新模式

大数据应用，在多数情况下源于对多源数据的综合融合，从而获得从不同角度观察、认知事物的多方位图谱。而单个系统、组织的数据往往仅包含事物某个片面、局部的信息。比如我们将城市研究迭代为四个阶段，如下图：

在2016年-2017年两年间，河南房地产市场一片欣欣向荣，据不完全统计，需求地市城市研判的企业不少于30家，部分城市一个月内研判三遍，那个睁眼就是某某城市进入报告的特殊时期，派生出大量的工具书版的城市报告，毫无疑问，弊端就是换个底板和logo，更新一轮的新数据，成为了百分之八十企业手中的决策参考依据。结果，百分之五十的企业选择了相同的城市布局，比如“许昌”，不出意外的跳进了2018-2020年的巨型深渊，不仅价格骤降1000-1500元/㎡，库存更是节节攀升。

2018-2019年，战略类研究阶段。在多城市房地产量价长期横盘的时期，站在不同类型企业的角度，寻找停摆中的转型升级契机，于是大量企业的一城一策应势而起。随之面对的是当企业想要下探县级市场的时候，不公开的数据渠道，闭塞的市场成为了大部分企业望而却步的拦路虎。

2020年，在一轮轮的研判和更迭中，大家意识到，只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。然后我们利用大数据盘摸城市占位，利用城市白天/晚上人口密度分布图去解释城市肌理，利用城市平均客单价判断经济水平，利用poi分布寻找城市的商业业态分，利用行车等时圈寻找项目重点区域客群······

2021年，在不断完善的数据集合中，城市研判也终于迎来了第四阶段——多视角阶段。从城市占位、周期趋势、投资地图、加之线上智慧平台辅助的方式进行全面和长期有效的城市研读和把握。

首先，针对单一城市的研究，不只局限研究单一城市本身，而是置身于高能级城市的轮动环境中。其次，利用科学的多因子回归，拟合优选方程式，对城市进行多维趋势预测，再将历史发生值与预测值进行差异对比，精准研判城市宏观周期。最后，结合城市新房，二手房指标以及库存周期，对市场竞争格局进行“空间调整”。

基于以上三要素，可以做到从宏观指导中长期趋势，微观预示短期波动风险，库存周期调整修正，从而辅助企业在首轮而非长期的城市研判中把握进驻时机。

03

释放“数字经济”新动能，培育城市

研判的智慧大脑

推动数字经济的”三驾马车”：数字技术、生产要素和基础设施。

数据技术发展的50年间，技术栈逐渐成熟，大数据技术沿着异构计算，云化，AI，内存计算等方向持续更迭，5G和物联网应用的成熟，又带来了海量视频和物联网数据。而数据作为数字经济的生产要素，其规模，多样化，更新速度，以及人们从数据中获得的价值。在数字经济的条件下，融合展示的是平台。

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克而瑞栅格系统

而这些动能，克而瑞目前也在运用在城市研判中，比如新开发的CRIC栅格地图软件。其一，在数据层面，提升广度，增加控规类数据，消费类数据，规划类数据、城市通勤数据···做数据碎片化的归整。其二，在技术能力上，实时的gis在线地图，利用AI融合、异构计算等成熟技术实现平台的可视化。其三，在深度上，关注板块之间多维度数据的深度挖掘，横向预判城市轮动周期，寻找市场切入点，给出企业长期的不同战术设定的实时推送。由此，也真正意义上实现了城市研判中，线下线上的全面融合，线下看结论，线上看数据。

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