——辽宁大学房研智行队发布AI赋能的商品住宅健康指数构建平台：

新房与二手分体评估，可视化呈现政策传导与城区分化

导语

在楼市进入“品质竞争+结构去库存”的新周期后，单看价格涨跌已不足以解释一座城市的真实运行。近日，辽宁大学团队发布AI赋能的商品住宅健康指数（HRI）平台：将经济与金融稳健性、政策支持与市场调控、舆情信心指数、住房品质与宜居性四大维度纳入同一套时序指标体系，并区分新房/二手分别计算，配合年度政策时间轴（滚动浏览）、行政区热力图（支持缩放）、近12月因子贡献与下行因素建议卡等功能，力图把“看不见的结构变化”变成一张张“会说话的图”。

一、为什么是“健康度”，而不是“房价涨跌”

•结构优先于价格：相同的价格回落，可能意味着“去库存提速、结构出清”，也可能是“信心走弱、交易受阻”。HRI将流动性、品质、政策、情绪彼此映射，提供更可解释的判断框架。

•新房/二手分体评估：同城两条曲线并行显示，避免平均数掩盖差异；二手端额外关注挂牌—成交—置换链条。

•政策—市场可视化：按年份梳理国家与地方关键政策，配实施口径与影响说明，帮助读者理解“为何上行/为何企稳”。

团队负责人表示：“我们希望把‘看盘’从‘看价格’升级为‘看健康’，从而服务政府治理、企业决策，也让普通购房者更理性。”

二、平台四大核心功能：把复杂问题“一眼看懂”

1、HRI双线趋势（新房 vs 二手）：0–100分制，≥70为健康、40–70为关注、<40为警示；预测区段以虚线标注，切换近12月 / 2020–2025等时段。

2、行政区热力图（可缩放）：突出核心城区（和平、沈河、皇姑、大东、铁西、浑南、沈北新区）分布特征，支持快捷放大与联动提示。

3、驱动因素贡献（柱状/雷达）：四维因子权重随样本动态校准，近12月可一键对比新房与二手的驱动差异。

4、“建议卡”机制：按月输出下行因素标签+干预建议，如“政策支撑偏弱—建议提升‘以旧换新’覆盖、优化税费优惠节奏”“品质/宜居性不足—建议推进老旧小区微更新、完善教育医疗配套”等。

三、沈阳样本的三点观察（平台首发城市）

•结构性分化明显：平台显示，新房呈“品质驱动、政策与金融协同”的稳步修复，二手呈“政策与品质牵引、信心滞后”的渐进回暖——去库存化与“好房子”导向正在共同作用。

•政策传导具滞后与分层：年度时间轴把“降首付/降利率、公积金优化、以旧换新、保交楼与城市更新”等举措与市场曲线对齐，显示“先政策—后交易—再情绪”的节奏特征。

•城区热力差异可被迅速识别：核心区在品质与配套上优势更明显，外围区在去库存效率与预期稳定方面更依赖政策连续性与信息透明。

四、面向承德及环渤海城市的启示

1、从“总量稳”到“结构优”：用健康度识别“品质强/流通弱”与“政策强/信心弱”等“错位”，精准定策。

2、去库存与“好房子”并举：把老旧片区的品质微更新纳入“健康度提升”的硬指标，兼顾短期去化与中期预期。

3、建立常态化监测：以HRI为年度评估抓手，配合季度“建议卡”，形成“监测—预警—评估—复盘”闭环。

五、谁会用到它：政府、企业、经纪人、消费者“四端共用”

•    政府端：辅助年度评估与政策复盘；识别结构性短板，推进差异化去库存。

•    企业端：用因子贡献筛选“产品力可提升”的片区；在拿地与开发方案上更聚焦“好房子”的真实要素。

•    经纪人端：通过二手端“链条顺畅度+政策连续性”信号，提升置换撮合效率。

•    消费者端：理解“为什么稳/为什么涨”的原因，减少情绪化决策，理性选房。

六、技术与合规说明

•方法口径：四维体系+新房/二手分体；指数区间0–100；分级阈值≥70/40–70/<40。

•AI环节：在规范化指标基础上引入AI权重学习与文本解析，实现“指标—政策—舆情”的语义联动。

•数据披露：平台展示为综合参考，不构成单盘投资建议；后续城市将视数据条件逐步开放试点。

结语

在“去库存化”和“好房子”并重的保供稳需阶段，健康度或许是理解楼市的一把更好的“标尺”。辽宁大学团队的这套HRI平台，尝试把分散的信息拉到同一张图上：把结构变化看清楚，把决策链条拉直。当可解释性与可视化能力同步提升，理性与信心也就更容易回归。

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责任编辑：kj015

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