◎严跃进
房企每天要接触大量信息,宏观层面包括货币政策、土地政策、全国房价走势等;微观层面包括企业资金、产品销售、潜在进入城市的供求关系等。此类信息最后以数据的形式表现,房企发现并系统学习此类数据,将利好业务和战略决策的制定。大数据时代,房企对数据的掌握能力略显滞后。很多房企的业务模式脱离数据本身,进而导致盲目决策。
基于数据做科学、灵活的企业决策,是房企战略转型亟须具备的。限购限贷政策实施以来,房地产经济就处于波动性大的漩涡中。从数据中捕获市场和政策的新信息,才能以低成本、高效率的模式产生决策。自然地,获取真实、丰富、有连续性的数据成为关键。从宏观层面看,包括国家统计局、央行、财政部、住建部、国土资源部等官网,都会发布大量数据,揭示出宏观经济和政策的变动方向。从微观层面看,企业每天的楼盘销售、与供应商的商务合作等也将产生大量数据,进而反映企业自身的经营行为。
目前房企很关注城市的定位,亟须通过接触各类数据来掌握城市进入的风险。相对来说,城市的纵向数据较易获取。房企可以很轻松地通过一个城市的统计局、房产交易中心、市场研究机构等渠道来获取数据,进而掌握当地楼市的供求走势和规律,但此类数据的价值并不大。
有价值的数据莫过于横向数据,即不同城市之间的数据对比。房企在有限的资金下,需要甄别不同城市的“风险收益”关系,进而决定城市进入。孤立地看单个城市,此类数据都可以认为是真实的。但若是横向对比,则容易犯错误。此前很多房企看到北上广深这一类城市的楼市活力,进而类推,认为天津、无锡、常州、珠海等周边城市的楼市前景也很好。但事实上,此类城市的库存去化效果没有预期的好。原因很简单,不同城市数据的发布规则和口径不同,单凭某类指标进行类推,其意义不大。
房企若能掌握真实度高且丰富的数据,自然是幸运的。但即便如此,房企也需要对数据的解读花一番努力。因为数据本身是抽象的,背后的楼市特征和规律才是最有价值的。若缺乏这样一个解读能力,那么房企就容易在经营过程中犯错误。
以目前房企颇为关注的“住宅库存”数据为例。很多房企获取了库存绝对量和库存去化周期数据,进而判断楼市供求关系和特征,最后做出城市进入的决策。但此类解读方式并不妥,因为很多库存数据有“猫腻”,比如部分城市没有剔除无效库存;部分城市库存数据并非涵盖整个城市;部分城市库存没有剔除保障房数据。如此一来,即便数据为真,房企解读后的结论也会让人很费解。
可以拿今年房企拿地热情骤降的现象做另一个例子。管理学中有个“牛鞭效应”:市场成交的信息传递给各层级供应商,由于无法有效实现信息共享,从而使得信息扭曲程度加大。而建立在此类需求数据上的供应会明显偏高。2014年初,房企凭借2013年优秀业绩的优势,在土地市场上积极拿地,以谋求新扩张。但现在看来,基于2013年的数据来决定2014年的决策,显然是错误的。
现实中,房企并不缺数据,也不缺乏对数据解读的专业能力。问题是:为什么依然有如此多的房企执行了错误的经营战略呢?这或与公司政策执行者——公司管理层或企业领袖的个人判断有关。从房企的组织架构看,家族色彩浓重、管理层高度集权的企业依然很多。此类房企在过去楼市一路高歌的情况下,个人决策能够带来经营的高效率。但在新的楼市格局下,盈利机制发生了变化。房企在市场降温中依然激进拿地、开发高端项目、运用高杠杆模式维持战略的扩张,但市场不买账。对于一些非上市房企来说,公司治理结构不佳,漠视数据背后的风险揭示,终因缺乏有效的监督而栽跟头。在这里,管理层的个人决策应为企业的经营不善负较大的责任。
今年整个楼市在降温,房企应如何高效利用数据,进而谋划新一轮的战略决策呢?笔者建议在“发现数据、挖掘数据和做出决策”三个流程上进行改善。
|