每当房地产行业过热或过冷，住房空购买率就会摆在全国人民面前被鞭打。
8月5日，RealData对中国28个城市的3万个住宅小区进行了抽样调查，发布了《2022年中国主要城市住房空购房率调查报告》，首次盘点了主要城市的住房空购房率。报告显示，28个大中城市平均住房空购买率为12%，其中南昌、廊坊、佛山位列前三，均在15%以上，南昌住房空购买率高达20%。
报道一经发布，立即引发热议。虽然中国人都知道目前城市住房的空购买率很高，但贝壳拿出了真实的实地调查数据，引发了连锁反应。一些上榜城市立即组织媒体进行反驳。几天后，忍无可忍的贝壳不得不道歉并“认错”。
8月11日凌晨，RealData通过其微信账号发布声明，称部分调查问卷收集有误，导致数据不准确，本次调查不能完全反映真实情况。
房屋空购买率的报告再次成为楼市的“洪水猛兽”。
贝壳“认错”
看看果壳“认错”的声明，其实也能发现它的“顽固”。
比如壳牌说，这个调查问卷是一线从业者填写的。在实际执行中，填报人主观判断有偏差，调查样本和程序不够规范，覆盖面不够全面，部分调查问卷收集有误，导致数据不准确；空入住率不能定为标准。这个调查以“房子是否连续三个月无人居住”作为判断指标，不能完全反映真实情况。
这基本反映了中国住房空购买率调查中争议最大的问题。
首先是权威问题。由于贝壳调查员不是官方，无法核实每家每户的楼房，导致对房屋空购买率的调查“非权威”。试想一下，如果住房空购买率调查能与每十年一次的人口普查同步进行，并且能由基层“官方”人员统一进行，这种调查就方便又权威，可信度肯定更高。但问题是，中国房地产市场化30多年后的空购买率仍然没有官方数据。
其次，准确性的问题。本次房源空入住率调查，贝壳只选取了28个城市，每个城市的调查也是一线从业者通过问卷的方式收集，导致整体样本数不足。逐点抽样调查的数据不能反映全面真实的情况，最终结果与实际空入住率有一定偏差。但是，28个城市3万个居民区的调查，是一个企业所能达到的极端样本数。
最后是关于空设置率的统计口径。由于国内外没有统一的标准，官方一直没有解释空住房率的定义，也没有公布过官方的住房空住房率数据，导致以往空住房率数据相互争斗，尤其是各地政府出于利益、形象等多种因素对外发布的城市住房/[/]。
首都经济贸易大学教授、北京市房地产法学会副会长兼秘书长赵秀池在接受论文采访时表示，根据联合国和美国的统计，空买房定义为“在人口普查或调查时点没有人口入住记录的房屋”；贝壳对空购房的定义是“三个月无人居住的住房”。对比联合国的定义，这个空购房率的数据无疑是小于联合国的。
无论是联合国的定义还是炮弹的定义空设定率都是一个固定的时间点。类似于人口普查统计的口径，其实是可以查的。唯一的问题是谁来做，他们是否愿意做。由于其遍布全国的商店和深入参与房地产交易的员工，壳牌公司对建筑物进行了抽样调查。即使真实数据与实际数据略有不同，但这些数据本身的象征意义远大于其实际意义。
“平均空配售率达到12%”，可信吗？
很多人怀疑贝壳报数据的可靠性。虽然之前所有关于空 set rate的报告都有这个处理，但是我们还是有必要对这份报告中的数据进行分析。
从城市分布来看，此次入选的28个城市涵盖了全部4个一线城市、20个二线城市和4个三线城市。从样本分布来看，三线城市数量明显较少，这也导致了一些人的诟病。
从空住房率的分布来看，贝壳报告显示，住房空住房率随着城市能级的提高而提高，一线平均为7%，二线为12%，三线为16%。
按照国际通行做法，5%为适度空购买率，商品房合理空购买区间在5%-10%之间。商品房供求平衡，有利于国民经济健康发展。国际房地产“泡沫”空购买率的控制警戒线是10%，高于这个数字，说明住房供应过剩，存在库存积压的风险；空在设定率在10%-20%之间时，为空设定危险区；空20%以上的购买率是商品房严重积压区域。
这也意味着，28个城市中，只有9个城市空的采购率合理，大部分在10%-15%之间，廊坊、佛山、重庆、武汉、南通等5个城市采购率高于15%，属于库存积压严重的地区。
南昌脱颖而出，进入20%区间。也就是说，南昌五分之一的已售房源存量处于空状态，这大大出乎我的意料。为了得到更多的数据，我在晚上8点左右开车在南昌九龙湖、红谷滩区、西湖区的居民区转悠。一个明显的感受是，红谷滩、西湖区入住率普遍较高，但新城入住率严重不足。
我观察过的六个小区中，红谷滩有两个小区亮灯率超过70%，西湖区有两个小区亮灯率接近75%，而九龙湖即使是绿地悦城这样的成熟小区，亮灯率也不到60%。我住的小区属于第二个新小区，2018年交房。现在已经交付四年多了，亮灯率不到30%。
当然亮灯率和入住率有一定偏差，但基本能反映一个小区的入住规模和一个城市的楼市情况。事实上，从去年下半年开始，南昌新房成交明显放缓，成交量降至冰点，待消化库存激增。经过前四五年的新城区扩张，南昌面临着去化周期的空购买率和双升的局面。
克而瑞研究中心数据显示，截至今年6月底，南昌商品房普遍库存已达8000多万平方米，去化周期超过24个月，在全国所有大中城市中也处于前列。
南昌只是中国二三线城市房地产压力的一个缩影，也是当今中国房市逃离序列的象征，这也是过去几年空购房率报道不断出现的重要原因。
房地产sturm und drang近十年，关于房屋空购买率的研究报告不少，颇有影响。例如，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2014年发布的《2014年中国城市家庭住房空购买率及住房市场发展趋势》报告指出，2013年中国城市家庭空2018年国家电网按照一户用电不超过20度a的标准，计算出2017年大中城市11.9%住房空购买率的数据2018年中国住房空购买率CICC高吗？报告显示，2017年末，中国城镇广义和狭义住房空购买率分别为16.9%和12.1%，其中城镇地区分别为14.7%和9.7%。
由于统计口径和样本数量不同，这些数据在最终结果中差异较大。一方面，这些数据基本都指向一个问题，就是中国目前的住房空购买率已经达到了很高的水平。
另一方面，数据的较大差异也使得房源空购买率调查的权威性和可信度大打折扣，而此次贝壳平均空购买率达到12%的结论也难免受到质疑。
房屋空购买率不是“洪水猛兽”
果壳发完报告没几天就撤回来道歉了，还是能说明一些问题的。
首先是关于空设置率的统计，确实需要进一步完善。无论从样本数量、统计方法还是统计口径，都需要进一步优化。当然，最准确的方法是类似于人口普查的逐户调查。如果这项工作和人口普查结合起来，实际上并不会占用更多的资源。它只是要求人口普查工作人员填写另一张表格。
另外，类似于用电量和用水量的统计数据，在准确性上应该和真实数据差别不大。众所周知，城市公共服务人员深入基层毛细血管，对于建筑物是否空有更准确的数据。这个样本数基本可以覆盖所有城镇的建筑。
二是看到空套率背后的影响因素。RealData认为，影响空购买率的因素很多。从宏观层面来看，买房门槛、老龄化程度、租金回报都会影响空购买率的变化。例如，人口年龄结构和住房需求之间存在显著的相关性。国内研究表明，当老龄化达到一定程度时，住房需求就会下降。同时空住房水平还受到城市购房门槛、租金回报水平等因素的影响。这不仅仅是住房供大于求的问题。
最后，如何看待空率。研究机构发布的房屋空购买率调查报告并非洪水猛兽。对于地方当局来说，贝壳的房屋空购买率报告绝对是决策者了解家底，规划未来城市发展，尤其是土地开发的重要参考。对于那些空拿地率高的城市，至少要适当控制卖地的规模和速度。
退一步说，如果你觉得贝壳的数据不准确，当地政府能不能牵头统计一下辖区内的房屋空购买率？特别是在当前房地产行业困难的情况下，关于住房空购买率的调查不是“洪水猛兽”，实际上它应该是一个及时的援助。
