根据“中国房地产业中长期发展动态模型”测算，2025年全国房地产市场将呈现“销售规模恢复仍面临挑战，新开工面积、开发投资或继续回落”的特点。

  需求端，中性情形下，预计2025年全国商品房销售面积同比下降6.3%，乐观情形下或可实现止跌。推动新房销售“止跌回稳”的关键政策包括：快速推进货币化安置100万套城中村及危旧房改造、加快收储存量房、加大购房补贴力度等。

  供给端，受土地缩量、房企资金承压、市场库存规模高等因素制约，明年开工投资难改下行趋势，中性情形下，2025年新开工面积同比下降15.6%，房地产开发投资额同比下降8.7%。目前，中央已出台多项措施支持地方政府盘活存量闲置土地，有关政策的加快落实，是增加市场有效供应、推动投资开工恢复、促进市场进入新循环的关键。

  2024年全球经济稳步的增长速度放缓，主要经济体开启了降息周期，另外世界各国重要选举活动密集，同时地理政治学日益复杂多变。展望2025年，特朗普任期内全球政治、军事、贸易、金融秩序将重塑。自2020年开始，我国已经推动了以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的战略部署，形成以我为主的经济发展趋势。明年国内经济发展形势将高度依存于政策的速度和力度，2025年经济稳步的增长目标预计仍将定在5%左右。

  房地产作为重要的资产类别，与生俱来具有投资属性。房地产行业调整对居民家庭财富、消费行为和金融机构资产配置都产生较大影响。关于房地产是否见底，能够正常的看到经历三年调整后，中国主要城市房价已出现明显回调，参考其他经济体经验，可能还不能轻言房价或整个房地产销售已经见底了。从房地产价值来看，近几年中国主要城市房价收入比都出现下降，房价可负担程度在改善，租金房价比也有提升，房地产作为资产的投资价值正在改善。另外，必须要格外注意到房地产的代际财富分配和投资倾向问题，在经历三年房价下跌后，年轻一代对房地产的看法发生了改变。

  长期看，房地产有三个重要特征：一是，城镇化，数字化，老龄化和少子化会对供需产生深刻影响；二是，房地产的区域、定位分化日益强烈，这是决定企业战略和投资者策略的核心因素；三是，2021年我就提出，国内很多的城市房价和需求都已过历史高点，这个趋势在日本、韩国以及很多东亚经济体中具有共性。

  从发展机会来看，新型城镇化、改善性需求长期存在、房价收入比改善、低利率环境等因素都表明房地产作为投资品的吸引力在改善。但同时我们还必须要关注人口趋势和结构变化，宏观经济与区域经济走势的不确定性等，这些可能会是决定投资成败的主要的因素和原因。

  影响2025年不同城市房地产市场复苏的因素最重要的包含：（1）政策支持力度及改善空间，特别是货币化安置城中村改造政策对销售带动较大，后续可关注各地政策支持力度及落实进展；（2）市场供求关系及预期，包括当前市场仓库存储上的压力、未来高品质项目供给以及居民房价预期等；（3）城市吸附力，这决定了城市对外部购房需求的吸引力，取消限购后，城市聚焦效应吸引来的外部新增购房需求也是支撑市场恢复的重要因素。

  展望2025年，核心一二线城市房地产市场有望率先止跌回稳。市场修复路径或表现为二手房成交持续放量进而带动房价趋稳，而新房销售企稳更依赖政策支持与高品质供给增加。更多低能级城市住房将回归消费属性，城镇化及购买力主导市场走势。

  2024 年，中国物业管理行业继续向高水平质量的发展方向精进。规模业绩方面，管理面积增速放缓，企业更看重效益；长期资金市场止跌回稳，IPO 有回暖趋势，企业多举措提振信心且有国企成功上市；多元服务空间广阔但各领域情况各异，其中社区生活服务领域潜力较大；企业加强服务品质建设，打造以客户为中心的服务体系，推动品牌建设；行业政策方面，物业费限价引发热议，同时也有政策促进行业规范发展。

  2025 年，物业管理行业将迎来新变化。基础服务可能将出现 “卷服务 + 卷价格” 局面，有望推动 行业实现真正的“质价相符”。企业更加重视业务深耕与内功修炼，实现提质增效。多元服务围绕优势领域布局并借政策发力。科技赋能使 AI 技术应用与智能硬件落地成必然趋势。长期资金市场中地方国资整合上市有契机，专业赛道民企也将获认可。行业政策在促消费背景下，将以鼓励为主，因关乎民生会谨慎出台新政策，整体行业有望在变革与机遇中持续发展并走向成熟。

  近两年，我们正在做的两项研究：（1）通过大数据和AI技术，更精确量化房地产市场的库存和需求，如通过网上交易平台图片识别空关住房（购买后不自住也不出租的空置住房），揭示其规模和对市场的影响。（2）利用大数据和文本分析技术，可以更深入理解居民对“好房子”的需求，比如对居住痛点进行识别，为房地产项目提供更精准的市场定位和改进方向。

  未来，我们大家都希望可以通过最新的AI技术实现对房地产市场预期的量化测度，或许能够为更准确地把握市场情况提供很多有益的思考维度。

  建筑运营阶段的碳排放是全球碳排放的大多数来自。基于新加坡住户用水用电数据的研究表明，绿色建筑认证后，住宅用水量和用电量反而明显地增加，与预期的减碳效果相反。原因可能是绿色认证导致房价上涨，进而增加屋主财富，促使消费增加，包括水电消费。住宅租户和商业地产没有这种现象，因没有财富效应。基于研究成果，对新加坡的绿色认证提出了两项政策建议：一是在居住小区进行入户节约能源改造以减弱财富效应；二是定期核验绿色认证建筑的实际能耗。未来希望在中国利用地产能耗数据研究极端天气对商业地产能耗的影响。

  城市公共品定价是一个长期以来的研究命题，房地产数据在评估公共品价值的研究中十分重要。基于城市空间微观数据，运用特征价格模型，我们分析了轨道交通对房价的影响。研究之后发现，随着住房距离轨道交通站点越来越远，房价会呈现梯度下降的趋势。同时，轨道交通对土地、二手房、租金的溢价率会存在一定的差异。利用类似的方法，还可以研究学校、空气质量、水质等公共品的定价问题。在房地产市场发展的新阶段，公共品定价可能也会出现新的趋势，是未来值得研究的问题。

  第一，基于劳动力市场的中国城市边界究竟在哪儿？我们基于地图数据来划定通勤都市区的边界，中国在2017年一共有537个人口超过50万的都市区，国际对比研究发现，中国的都市区比较小，大城市还有进一步成长的空间。

  第二，中国居住隔离到底是怎样的程度？基于中国网格级分教育、分收入的人口数据，我们研究之后发现，中国居住隔离的程度比美国低，但呈上涨的趋势，居住隔离指数较高的城市主要分布在华北和东北区域。

  未来计划研究城市内部空间梯度、互联网与商业生态等问题。希望未来能够建立建筑数据库和土地利用管制数据库，以促进城市规划等相关研究。

  我们构建了消费者定向搜索模型，识别了北京市的商户平台注册、商户迁移、住房交易记录以及微观路网可达性，对平台经济、商业地产与高水平质量的发展展开系统研究。结果显示，数字平台驱动商家向低可达性但更聚集的区域迁移，填补了商圈内的“空白地带”；同时，远离城市核心区域的消费者因信息便利获益，其消费者剩余的提升也反映在住房价格梯度变化中。

  未来，基于消费大数据与物流大数据的深层次地融合，我们大家可以研究线上消费行为与线下出行模式的联合分布规律，并通过智能物流网络建设实现平台经济与低空经济的协同创新。

  习强调新质生产力“特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力”。数字化的经济作为新质生产力的重要体现，其核心在于数据要素的价值化。为实现从原始数据到数字资本的价值跨越，我们应该对数据要素价值化的各环节、全流程进行创新探索。此外，为加速数据要素价值化的发展，我们提议不仅要打造核心基础设施，还要充分发展数字化的经济中介服务体系，同时充分推广应用数字化的经济新兴技术并研究推动制度创新。

  在这一进程中，人工智能技术，特别是AI大模型技术崛起，引领新一轮的科技革命和产业变革。为抓住这一机遇，我们应该在保障数据高效供给、加强算力支撑作用方面做出突破。数据作为重要的生产因素，人工智能作为重要技术方法，两者结合会为行业发展带来新的机遇。“数智金融”创新将带来三大转变，如金融分析从定期财务报表向实时数据包转变；从企业上市发行股票向数字资产包发行通证转变；从传统公司模式向数智社区转变。

  4万+房地产报告每日更新，涵盖住宅市场、房企研究、土地市场、物业研究、政策解读、指数研究等诸多领域；

  2300个城市地产数据、225万宗土地的推出成交信息、40万个住宅项目和5万栋商用物业的交易数据；

  中国城市投资吸引力排名，百城房价，查城市、查房企、查地产数据、查房地产政策；

  京津冀、长三角、珠三角、成渝、长江中游等核心城市群集中供地、土地拍卖快讯。

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