REITs+Blockchain 租赁权益交易平台：城市 数据 资产 流动

Posted 2021-04-29 希有观察

转自 Felisa的卖萌编译

发自 Felisa的卖力选取

希有 只挑最好的信息

上图来自“城市数据团”《数据视角下，杭州有多美》

CASE.1 土地虹吸：

2017年一线城市土地供应相较于2016年大幅增加，但上海、广州没有增加，深圳几乎没有供地。北京于17年4月提出住宅供应减少50%，商品住宅供应减少70%，4月1日后宣布未来5年供应150万套住房（这意味着要吸引300-450万人口进来填房）这与北京控制人口规模增长的目标相悖。

2010年-2017年这段时期，土地出让金排名前50的城市，45个是都市圈城市和省会城市。这说明都市圈周边形成了强大的吸引力，这些城市拿到了更多的土地财政之后，未来的发展环境也会更好，吸引的人才和产业更多，发展潜力更大，黑洞效应更强。

TOP50城市释放了全国土地出让面积的42%

却吸收了全国土地出让金的74%。

真正的稀缺物是——土地

A.有开发价值的土地;

B.土地长出有价值的空间； 

上述产品

贵于黄金

重于不可再生能源

保值于火星计划前--

任何流动性交易产品

*劣币 会分叉 会贬值, 另表

So What：【全国人均静态住房建筑面积】在 【城市化】和【二三四线去库存 】等一系列 正相关 进程中被一次又一次抬升；服务于 化整为零的短中期租赁机构 可关注；当然如果布局国际市场，推荐关注 日本顶级城市一筑建土地及分租市场，Felisa会另开篇探讨为什么日本东京和大阪在2020前入市或有机会。

2010 - 2017

中国城市

土地出让金收入

前50城 

V.S. 

全国2300城

=

74% V.S. 26%

CASE.2 城市竞争 = 人口竞争

以上海为例，2020年户籍老年人口将达到30%，2050年将达到45%，这样的城市也就没有了活力和创造力，也就不可能与具有国际竞争力的世界大都市圈竞争。只有引入年轻人，才能让常住人口的老龄化率会迅速降到22%左右，城市才会有竞争力。

上海都市圈应和日本东京都市圈、美国纽约都市圈、英国伦敦都市圈对标。如何对标？上海的GDP只占全国GDP的3.7%，如果上海将周边的苏州、南通、嘉兴、杭州等城市全部聚集在一起形成一个大上海都市圈，它的GDP占全国GDP的10%以上；而东京都市圈GDP占日本全国的40%。未来上海都市圈的发展潜力是看多的，如何发展？这就需要打通轨道交通、高速公路、快速公交，把上海与周边中小城镇连接起来。2017年，上海轨道交通总里程只有680公里，而东京都市圈轨道交通有2500多公里。

城市，与所有企业、商品和服务同质：

长远看人口

中期看运营

短期看金融

关于行业体量和机会，请翻牌子：

上海市区日间人口密度分布：

A.黄浦江 B.陆家嘴 C.世纪大道 D.南京西路-淮海路

So What：“房住不炒”后出台了一个新的住房制度，“多主体供给”，集体建设用地和企事业单位用地可以建成租赁住房进入市场，但是，现行的土地出让金制度没有变化。第二次，推荐关注 日本顶级城市一筑建土地分租市场。

2017的上海

近2500万人口

一半 户籍化

一半其他

2050的上海

约2100万人口

一半 老龄化

一半其他

CASE.3 城市数据化

买房，是买注城市和社区的发展潜力，投资土地和空间，看口岸、人气，未来可能看数据流；买房限制特别多，而空间是 开放的 按时计价的 按效用反哺使用者的。

我们真正思考过 封疆划地 建市设区 的存在即合理性？

我们真正置疑护照 签证 贸易 商旅 外交的目的性？

硅谷已经出现创新企业ihouse，通过集合投资人通过智能合约众筹投资以酒店、共享工作空间之类的商业地产，根据比例拥有一部分产权。

以往，只有特大资产包才能透过房地产信托投资基金（REITs）的手段，达到实物房地产资产证券化的目的。

IHT 借鉴 REITs 等传统房地产投资工具，资产持有者可以通过第三方前期审核、风控、资产包收益预估，快速把房地产资产所有权及收益权交易，极大地提高流动性。IHT 以智能合约和分布式记账技术连接资产端和金融机构端，这样大额资产就能够通过 IHT 智能合约被拆分成多个，然后再分配给多家金融机构。投资者因此可以通过金融机构投资经 IHT 智能合约拆分的小额不动产。

真正的痛点：

有土地（空间）供应的业主

没有渠道 实时 释放或回收

而有需求使用并投资的客户

没有信源 实时 追踪标的

真正的价值投资：

城市数据流动性

嫁接刚需吃住行

2016年

全国人均居住建筑面积

40.8M²

2017年

全国城市每5人

一定有1名

从事房地产相关行业

2018 - 2020

？

下面，来共同欣赏城市数据之美。

说明：图文由 城市数据团 原创首发。图文中使用的数据由杭州旅游经济实验室提供。