2003-2008年北京公开交易土地数据汇总分析-20

2003-2008年北京公开交易土地数据汇总分析-20
2003-2008年北京公开交易土地数据汇总分析-20

2003年至2008年三季度北京公开交易土地

数据汇总分析

2008年12月

目录

一、历年公开交易土地成交量、成交金额及均价变化情况............. - 4 -

1、土地成交量变化........................................................................ - 4 -

2、成交土地规划建筑面积变化................................................... - 5 -

3、土地成交总额变化.................................................................... - 6 -

4、成交土地平均楼面价变化....................................................... - 7 -

二、成交土地按照规划分类分析比较............................................................. - 7 -

1、用地性质分类............................................................................ - 7 -

2、各规划分类成交土地规划建筑面积变化情况...................... - 8 -

3、各规划分类土地楼面地价变化............................................... - 9 -

三、土地区域分类分析 ......................................................................................... - 10 -

1、城八区和郊区建筑面积供应量和楼面价分析.................... - 10 -

2、城八区和郊区住宅及配套建筑面积供应量和楼面价分析- 11 -

3、海淀、朝阳住宅及配套规划面积供应量和楼面价分析... - 13 -

4、其他成较量较大5区县住宅及配套建筑面积供应量和楼面价

分析................................................................................................. - 14 -

三、政策相关性分析(待完善) .................................................................... - 16 -

1、历年政策回顾.......................................................................... - 16 -

一、历年公开交易土地成交量、成交金额及均价变化情况

2003年至2008年三季度北京市公开交易共成交土地396块,土地面积3560.07万平方米,规划建筑面积4377.59万平方米,成交总金额1329.45亿元,成交平均楼面价3036.95元/平方米。

表1

1、土地成交量变化

2002年5月9日国土资源部签发11号文件《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》,按照规定,商业、旅游、娱乐和商品住宅等各类经营性用地,必须以招标、拍卖或者挂牌方式出让。国土资源部随后出文要求在2004年8月

31日前协议出让土地必须终结,一级土地市场逐渐走上公开交易。从统计图标可以看出,2006年开始土地成交面积大幅激增,其中,2006年比2005年成交土地面积递增125.86%,2007年比2006年成交土地面积递增12.32%,并与2008年一季度达到成交土地面积的顶峰—531.35万平方米。

图1

2、成交土地规划建筑面积变化

和土地成交面积同步,2006年开始土地交易面积大幅激增,其中,2006年比2005年成交土地规划建筑面积递增104.40%,2007年比2006年成交土地规划建筑面积递增39.38%,并与2008年一季度达到成交土地规划建筑面积的顶峰654.89万平方米。

图2

3、土地成交总额变化

2003年至2008年三季度土地公开交易成交总额1329.45亿元,其中2007年和2008年前三季度成交量占近六年成交总额的60%,经过2007年四季度成交总额激增后,2008年一季度成交总额达265.80亿元,为历年各季度的最高值。

图3

4、成交土地平均楼面价变化

从下图可以看出,2003年~2006年成交地块均价在2500元/平方米上下振幅(2006年一季度由于工体地块的成交变化交大),从2007年一季度开始进入逐步攀升阶段,于2007年四季度达4259.84元/平方米,为历年各季度最高值,并从2008年一季度开始大幅回落(成交地块的逐渐郊区化和用地性质的多样化尚未能体现)。

图4

二、成交土地按照规划分类分析比较

1、用地性质分类

为便于研究分析,把土地的规划用途,分为住宅及配套用地,商服综合用地,其它用地三类。其中住宅及配套用地包括以住宅为主,兼商业、金融、社区配套等性质用地性质;商服综合用地包括商业、办公、公寓式酒店、旅游酒店、文化

娱乐等性质用地;其它用地包括产业发展用地、科教文卫体和行政办公用地、基础设施、公共设施用地等等。近六年中,住宅及配套供应量最大,达总供应量的78%,共3507.05万平方米,办公商服及综合用地占17%,为755.28万平方米,工业及其他用地占5%,为233.78万平方米。

图5

2、各规划分类成交土地规划建筑面积变化情况

图6

如上图示,交易土地规划性质为住宅及配套的供应量历年持续呈放大状态,2007年四季度和2008年一季度达到规划建筑面积482.72万平方米和528.06

万平方米的高峰;土地规划性质为办公商服及综合的建筑面积增长趋势不明显,但也是在2007年四季度和2008年一季度达到210.72万平方米和91.49万平方米的高度;土地规划性质为工业及其他的建筑面积,尤其工业,在2008年后开始供应量放大,并在2008年三季度超过住宅和办公商服用地达125.19万平方米,主要集中在通州、大兴和顺义。

3、各规划分类土地楼面地价变化

图7

如上图示,交易土地住宅楼面价平均呈增长趋势(2006年一季度均价达7813.08元/平方米,主要由于工体4号院达11015元/平方米拉升所致,该季度成交地块仅2块);交易土地住办公商服楼面价总体为平缓态势,近年为下降趋势。扣除2006年一季度个别项目因素,和供应量相同,2007年四季度和2008年一季度住宅楼面均价达到4494.38元/平方米和4522.61元/平方米的峰值,价、量齐达高点。

三、土地区域分类分析

北京区域分类相对准确需做版块分析,本次分析仅做趋势分析,将城八区和郊区进行比较分析,并对热点区域和供应量较大区域做进一步深入分析。

1、城八区和郊区建筑面积供应量和楼面价分析

图8

如上图示,2006年以前,城八区和郊区建筑面积供应量基本趋于同步,由于城内拆迁难度加大,房价快速上涨,以及公共交通的大幅改善等一系列因素影响,郊区供应量逐渐放大,而城八区供应量逐渐呈萎缩态势。郊区供应量也于2007年四季度和2008年一季度达354.45万平方米和383.64万平方米,大幅超过同期城八区供应量100多万平方米。

图9

如上图示,由于城八区供应量逐渐呈萎缩态势,自2003年以来,城八区和郊区成交土地楼面价差距从1500~2500元/平方米呈逐渐拉大趋势(2005年数据由于平谷成交一块现楼招拍挂土地,致使该年度平均楼面价突升)。城八区和郊区成交土地楼面价的差距拉大另一个原因是郊区在2008年前三季度大量工业用地供应关系较大。

2、城八区和郊区住宅及配套建筑面积供应量和楼面价分析

图10

如上图示,2004~2005年城八区和郊区住宅面积供应量基本接近,随着城内拆迁难度加大,房价快速上涨,以及公共交通的大幅改善等一系列因素影响,2006年开始郊区供应量逐渐放大,而城八区供应量逐渐平缓,至2008年度呈萎缩态势。城八区和郊区住宅面积供应量差距逐部拉大,2008年前三季度,城八区住宅面积供应量为255.37万平方米,郊区则达459.31万平方米,郊区住宅供应量约为城八区的1.8倍。

图11

如上图示,近六年,虽然城八区住宅供应量减少,郊区逐渐放大,城八区和郊区的住宅楼面价2006年后基本呈平行状态,一方面反映公共交通改善逐渐拉近之间的房价预期,另一方面可以看出,城八区的房价已和购房者的购买力比较2006年度达到了高点,而郊区相对较低的房价吸引了更多的购房者。参照图9,和城八区和郊区成交土地楼面价差距从1500~2500元/平方米呈逐渐拉大

趋势相比,住宅楼面价变化却基本平行,反映出郊区办公商服和工业及其他用地公开交易的面积逐渐增大。

3、海淀、朝阳住宅及配套规划面积供应量和楼面价分析

海淀、朝阳的住宅及配套土地在近年来公开交易的城八区土地中相对其他区县供应体量较大,按照规划建筑面积统计,占全市约30%,在此做专项比较分析。

图12

如上图示,2006年以前,海淀和朝阳住宅建筑面积供应量年度差距较小,2006年开始,朝阳和海淀供应量逐渐拉大,2006年至2008年前三季度依次差量为:80.81万平方米、164.64万平方米和150.33万平方米。结合图10可以看出,海淀和城八区综合数据相似,由于区域发展面积的限制和拆迁难度的加大,供应量逐渐呈萎缩态势,而朝阳东部、北部待开发土地面积较多,拆迁难度相对较小,加之房价的大幅攀升,供应量近三年大幅增加,2006年至2008年前三季度依次为:151.28万平方米、159.22万平方米和154.67万平方米,分别占

城八区住宅总供应量的45.06%、33.24%和60.57%。

图13

如上图示,近六年来海淀、朝阳公开交易的土地住宅楼面价互有高低,从趋势看,结合图12,楼面价和供应量呈反向关系,海淀增长幅度较大,而朝阳涨幅相对平缓,可以看出,由于海淀供应量较小,某个热点区域地块的推出对均价影响比较明显,其高幅的增长未必真实,但高成本土地的推出也反映了海淀土地出现稀缺,朝阳的供应量样本足够大,可以看出近三年左右地价趋平缓,但主要原因是较远位置地块的推出拉平了均价。

4、其他成较量较大5区县住宅及配套建筑面积供应量和楼面价分析

图14

近六年除海淀、朝阳外,丰台、通州、大兴、顺义和昌平住宅建筑面积供应量达1714.93万平方米,占全市供应量50.75%,其中顺义和大兴供应量分别达409.03万平方米和429.79万平方米,均超过海淀供应量。如图14示,近两年上述五区县供应量比较密集,占2003年以来总量的55.66%,其中顺义在2008年一季度供应量接近百万平方米,达99.38万平方米,通州在2007年四季度和2008年一季度也达到了82.26万平方米和85.80万平方米。反映出住宅开发的郊区化比较明显。

图15

如上图示,除通州外,其余四区县和全市住宅楼面价发展趋势一致(见图7),其中丰台和顺义涨幅比较明显。通州2006年以前涨幅较大,以后呈下降趋势。

四、政策相关性分析(待完善)

1、历年政策回顾

房地产市场是受宏观政策影响较大的行业之一,在此总结从02年以来国家相关部门出台的对房地产宏观调控的相关政策,结合房地产在土地公开交易方面的变化,探讨分析宏观政策与房地产投资走向的相互关系。

02年房产政策:

1、2002年5月9日,中华人民共和国国土资源部签发11号文件《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》。核心内容:商业、旅游、娱乐和商品住宅等各类经营性用地,必须以招标、拍卖或者挂牌方式出让。

2、2002年8月26日,九部委发布《关于加强房地产市场宏观调控促进房地产市场健康发展的若干意见》。核心内容:针对局部地区出现的房地产投资增幅过大、土地供应过量、市场供应结构不尽合理、价格增长过快等问题,九部委从土地供应、金融信贷、住房结构等方面强调要对房地产市场进行宏观调控。03年房产政策:

1、2003年4月央行发布《中国人民银行关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》。核心内容:提高了房地产企业申请贷款的门槛,即房地产开发

企业申请银行贷款,其自有资金(指所有者权益)应不低于开发项目总投资的30%且须开发资质、信用等级较高、没有拖欠工程款等情形;加强对个贷管理,商业银行只能对购买主体结构已封顶住房的个人发放个人住房贷款,对借款人申请个人住房贷款购买第一套自住住房的,首付款比例仍执行20%的规定;对购买第二套以上(含第二套)住房的,应适当提高首付款比例。

2、2003年8月12日,国务院发布《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》国发〔2003〕18号。核心内容:认为房地产业关联度高,带动力强,已经成为国民经济的支柱产业,明确提出要保持房地产业的持续健康发展。

04年房产政策:

1、2004年3月31日,国土资源部、监察部联合下发了《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》(即71号令)。核心内容:要求对“开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况”进行全国范围内的执法监察,各地要在2004年8月31日前将历史遗留问题处理完毕,否则国家土地管理部门有权收回土地,纳入国家土地储备体系,因此8月31日被业界称作“大限”。此举是中央政府从土地供给上抑制房地产过热的又一举措。

2、2004年4月27日国务院发出通知,决定适当提高包括房地产开发在内的四大行业固定资产投资项目资本金比例,房地产开发(不含经济适用房项目)由20%及以上提高到35%及以上。

3、中国人民银行决定从2004年10月29日起上调金融机构存贷款基准利率并放宽人民币贷款利率浮动区间和允许人民币存款利率下浮。金融机构一

年期存款基准利率上调0.27个百分点,由现行的1.98%提高到2.25%,一年期贷款基准利率上调0.27个百分点,由现行的5.31%提高到5.58%。

05年房产政策:

1、2005年3月17日房贷优惠政策取消,调控涉及消费层面。央行决定从即日起调整商业银行自营性个人住房贷款政策。宣布取消住房贷款优惠利率;对房地产价格上涨过快的城市或地区,个人住房贷款最低首付款比例可由现行的20%提高到30%。央行此举表明,中央政府对房地产的政策调控力度进一步加大。

2、2005年3月26日国务院下发了《关于切实稳定住房价格的通知》。《通知》共有八条意见被称为“国八条”。

3、国务院办公厅发出通知,转发建设部等七部委《关于做好稳定住房价格工作的意见》,要求各地区、把解决房价上涨幅度过快等问题,作为当前加强宏观调控的一项重要任务。《意见》强调要加强经济适用住房建设,严格实行政府指导价,控制套型面积和销售对象,切实降低开发建设成本,建设单位利润要控制在3%以内。禁止商品房预购人将购买的未竣工的预售商品房再行转让。自2005年6月1日起,对个人购买住房不足2年转手交易的,销售时按其取得的售房收入全额征收营业税;个人购买普通住房超过2年(含2年)转手交易的,销售时免征营业税;对个人购买非普通住房超过2年(含2年)转手交易的,销售时按其售房收入减去购买房屋的价款后的差额征收营业税。

06年房产政策:

1、2006年3月5日,国务院总理温家宝所作的政府工作报告明确提出,要继续解决部分城市房地产投资规模过大和房价上涨过快的问题,表明了中央政府对今年房地产宏观调控的一个主要政策指向。

2、2006年4月28日,央行全面上调各档次贷款利率0.27个百分点,其中,5年期以上的银行房贷基准利率由6.12%上调至6.39%。这是央行在加息后短短一年多时间里再次上调利率,此次加息主要是为了抑制投资需求,进一步稳定房地产价格。

3、2006年5月17日国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议。会上提出了促进房地产业健康发展的六项措施,业内人士认为这六条措施开启了2006年房地产调控序幕,称之为“国六条”。

4、2006年5月29日,国务院办公厅出台《关于调整住房供应结构稳定住房价格的意见》(国办发(2006)37号),人称9部委“十五条”,对“国六条”进一步细化,而且在套型面积、小户型所占比率、新房首付款等方面作出了量化规定,提出90平方米、双70%的标准。

5、2006年5月31日,国税总局下发《关于加强住房营业税征收管理有关问题的通知》(国税发74号文件),对“国六条”中二手房营业税新政策的具体执行问题予以明确。要求各级地方税务部门要严格执行调整后的个人住房营业税税收政策。2006年6月1日后,个人将购买不足5年的住房对外销售全额征收营业税。个人将购买超过5年(含5年)的普通住房对外销售,应持有关材料向地方税务部门申请办理免征营业税的手续。

6、2006年7月6日,建设部颁发165号文件《关于落实新建住房结构比例要求的若干意见》,进一步明确了37号文件中90平方米标准为单套住房建筑面积,并提出要加强监督检查,落实责任追究制度,地方政府要负起切实责任。

7、2006年7月6日,建设部联合国家发展和改革委员会、国家工商行政管理总局下发166号文件《关于进一步整顿规范房地产交易秩序的通知》,要求房地产开发企业取得预售许可证后,应当在10日内开始销售商品房。同时加强房地产广告发布管理,未取得商品房预售许可证的房地产项目,不得发布商品房预售广告。

8、2006年7月,由建设部、商务部、国家发展和改革委员会、中国人民银行、国家工商行政管理总局、国家外汇管理局等六部委联合会签的《关于规范房地产市场外资准入和管理的意见》(171号文件),这份文件旨在规范外资的使用,对中国境内外资购买房屋和进入房地产业做了限制。业界称为“限外令”,加强了对外商投资企业房地产开发经营和境外机构和个人购房的管理。

9、2006年7月24日,国务院办公厅发布《关于建立国家土地督察制度有关问题的通知》(国办发〔2006〕50号),九个国家土地督察局派驻地方,全国省(区、市)及计划单列市的土地审批利用,将纳入九大土地督察局严格监管之下。

10、2006年7月26日,国税总局发布《关于住房转让所得征收个人所得税有关问题的通知》(108号文),宣布从8月1日起,各地税局将在全国范围内统一强制性征收二手房转让个人所得税。

北京市土地数据分析

2003年至2008年三季度北京公开交易土地 数据汇总分析 2008年12月

目录 一、历年公开交易土地成交量、成交金额及均价变化情况.......... - 3 - 1、土地成交量变化................................. - 3 - 2、成交土地规划建筑面积变化....................... - 4 - 3、土地成交总额变化............................... - 4 - 4、成交土地平均楼面价变化......................... - 5 - 二、成交土地按照规划分类分析比较.......................................................... - 6 - 1、用地性质分类................................... - 6 - 2、各规划分类成交土地规划建筑面积变化情况 ......... - 6 - 3、各规划分类土地楼面地价变化..................... - 7 - 三、土地区域分类分析 ......................................................................................... - 8 - 1、城八区和郊区建筑面积供应量和楼面价分析 ......... - 8 - 2、城八区和郊区住宅及配套建筑面积供应量和楼面价分析- 9 - 3、海淀、朝阳住宅及配套规划面积供应量和楼面价分析- 10 - 4、其他成较量较大5区县住宅及配套建筑面积供应量和楼面价分 析............................................... - 11 - 三、政策相关性分析(待完善) .................................................................. - 13 - 1、历年政策回顾.................................. - 13 -

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势,47% 的受访者称当前应

北京市房地产开发费用一览表

北京市房地产开发费用一览表 1 土地成交价格 成交价/建筑面积 成交价格除以建筑面积 2 契税 成交价*3%/建筑面积 《北京市契税管理规定》,为土地成交价格的3% 1 可行性研究编制费 200000/建筑面积 估算为20万元 2 环境影响评估费 200000/建筑面积 估算为20万元 3 交通影响评估费 1 按1元/m2计,一般通过招拍挂的项目不需要交纳 4 节能评估费 200000/建筑面积 估算为20万元 5 地质勘察费 3 《关于发布工程勘察和工程设计收费标准的通知》,按3元/m2计算 6 工程规划设计费及园林景观设计 费 40 《关于发布工程勘察和工程设计收费标准的通知》,按40元/m2计算(含红线内综合管网、园林景观及竣工图编制) 7 用地及建筑物钉桩防线费 (2594.32+648.5)/建筑面积 《关于测绘产品收费标准的通知》,根据坐标点数计算,每4个点收费2594.32元/m2,每增加一个点收648.5元,此处按5个点计算。 8 国有土地使用证附图测绘费 50000/建筑面积 《关于测绘产品收费标准的通知》,图测,5万元

9 商品房面积预测、实测费 2.72 《关于测绘产品收费标准的通知》,住宅:1.36元/m2;商业用房:2.04元/m2;多功能综合楼2.72元/m2 10 工程招投标交易服务费 (建安成本+市政费用)*0.11%*60%/ 建筑面积 关于建设工程和设备招投标交易服务收费标准的函》,按工程中标价(建安成本及大小市政费用之和)的0.11%收取。其中,招标方缴纳60%,中标方缴纳40%。 11 监理招投标交易服务费 9000/建筑面积 建设工程监理招投标交易服务费按以下收费标准收取:(一)项目投资额5千万元以下(含5千万元)的按每项5000元收费,5千万元至8千万元(含8千万元)的按每项7000元收费,8千万元至1亿元(含1亿元)的按每项8000元收费,1亿元至3亿元(含3亿元)的按每项9000元收费,3亿元以上的按每项15000元收费。(二)以上收费中,招标方交纳70%、中标方交纳30%。(三)项目投资额是指该项目建筑安装投资额,不包括土地费用、拆迁和各种补偿费用以及设备费用的投资12 勘察、设计招投标交易服务费 22500/建筑面积 1、勘察招投标交易服务收费标准:按计划部门批准的投资额5千万元以下(含5千万元)的按每项1200元收费,5千万元至1亿元(含1亿)的按每项1600元收费,1亿元至3亿元(含3亿元)的按每项2500元收费,3亿元以上的按每项4000元收费。 2、设计招投标交易服务收费标准:按计划部门批准的投资额5千万元以下(含5千万元)的按每项6000元收费,5千万元至1亿元(含1亿)的按每项8000元收费,1亿元至3亿元(含3亿元)的按每项20000元收费,3亿元以上的按每项30000元收费。 13 工程、监理招投标代理服务费 50000/建筑面积 《招标代理服务收费管理暂行办法》,招投标代理费用5万元/次 14 城市基础设施建设费 160 《北京市征收城市基础设施建设费暂行办法》,住宅:160元/m2;商业按200元/m2收取。招拍诖项目已包含在政府土地收益中。 15 建筑节能与发展新型墙体材料专

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

2018北京市存量房屋买卖合同(自行成交版)

北京市存量房屋买卖合同 (自行成交版) 特别提示 《北京市存量房屋买卖合同》(经纪成交版)(自行成交版)自2007年7月1日起推行使用。本合同示范文本仅供查看,不能作为签约下载使用。申请办理存量房屋转移登记手续的,买卖双方须提交通过北京市房地产交易管理网(https://www.360docs.net/doc/1616470659.html,)和北京工商网(https://www.360docs.net/doc/1616470659.html,)下载合同编号标识"CX"的示范文本,并在打印后填写使用。 出卖人:_______________________________ 买受人:_______________________________ 北京市建设委员会 北京市工商行政管理局 二○○七年五月

说明 1、本合同文本为示范文本,由北京市建设委员会和北京市工商行政管理局共同制定,适用于本市行政区域内国有土地上的存量房买卖。存量房,即二手房,是指通过办理转移登记取得房屋所有权证的房屋。 2、签订本合同前,出卖人应当向买受人出示房屋所有权证及其他有关证书和证明文件。 3、签订本合同前,双方当事人应当仔细阅读合同条款,特别是其中具有选择性、补充性、填充性、修改性的内容。本合同文本【】中选择内容、空格部位填写及其他需要删除或添加的内容,双方当事人应当协商确定。【】中选择内容,以划√方式选定;对于实际情况未发生或双方当事人不作约定时,应当在空格部位打×,以示删除。 4、双方当事人应当按照自愿、公平及诚实信用的原则订立合同,任何一方不得将自己的意志强加给另一方。为体现双方自愿的原则,本合同文本相关条款后留有空白行,供当事人自行约定或补充约定。合同生效后,未被修改的文本打印或印刷文字视为双方当事人同意内容。 5、本合同文本为买卖双方自行成交所采用的示范文本,通过设立"专用账户"的房地产经纪机构或交易保证机构划转交易结算资金的,所签订的《存量房交易结算资金划转协议》应当作为本合同的附件。 6、存量房屋所有权转移登记时所涉及的主要税费包括但不限于:契税、印花税、土地出让金(已购公有住房有此项)、综合地价款(经济适用住房有此项)、营业税及附加、所得税、土地增值税等。 7、双方当事人选择申请仲裁解决争议的,可以向北京仲裁委员会、中国国际经济贸易仲裁委员会或注明全称的其他仲裁委员会申请。 8、双方当事人可以根据实际情况决定本合同原件的份数,并在签订合同时认真核对,以确保各份合同内容一致。

2018年房山区土地成交

2018年房山区土地市场状况 2017年12月7日,房山土地市场两宗共有产权住房用地挂牌出让,土地成交金额为43.6亿元,其中房山良乡镇地块被金融街以18.2亿收入囊中,金隅20轮25.4亿夺下房山阎村地块。 北京市国土资源局网站数据显示,两宗共有产权住房用地分别为北京市房山区良乡镇中心区01-17-02等地块、北京市房山区阎村镇LX14-0602等地块,两宗地居住建筑规模全部建设“共有产权住房”,销售价格26000元/平方米(含全装修费用)。 据不完全统计,截至12月7日,2017年房山共出让用地9宗,除一宗工业用地外,其余8宗均含住宅用地,中海、万科、龙湖、保利、天恒等品牌房企均布局房山。根据数据显示,2017年1月-11月,房山区共新增供应新房1281套,成交4268套,成交均价为33427元/平。本次出让的两宗共有产权住房销售价格均为26000元/平(含全装修费用),远低于周边住宅项目均价。 2018年7月4日,房山区青龙湖镇FS16-0201-0013地块和顺义区后沙峪镇马头庄村SY00-0019-6007地块迎来集体拍卖,两宗地在开拍前均获得多次报价。 两地块均采用“限房价、竞地价”的出让方式,在28轮激烈竞拍后,房山区青龙湖镇FS16-0201-0013地块以17.5亿总价被金地斩获。随后,经过39轮竞拍,顺义区后沙峪镇马头庄村SY00-0019-6007地块则以26亿元被建工收入囊中。首先进行房山区青龙湖镇FS16-0201-0013地块的竞拍,包括中海、首开+保利、东亚、.金地、金茂、万科、中骏在内的7家单位8家房企加入“抢地”大战。最终在28轮激烈竞拍后将该地块以17.5亿的总价收入囊中,溢价率41.13%。 9月13日,北京市国土资源局以拍卖的方式出让三宗地块,地

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大,月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是,年末盘点全年数据情况时发现,整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理,没有相对应的差旅报告,使得差旅负责人从中发现问题。事中环节,监控员工的差旅行为,事后环节,统计、分析差旅数据,便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示,公司在差旅费用管理的重点包括五项:合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高,达到30%。合规是税务核查的重点,效率是指员工的工作效率、自动化的效率,人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控,那数据应透明,以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后,再对管理效果进行评估,查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本,据相关统计,超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要,只要对差旅行为进行管控,差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来,“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题,另一方面通过数据进行深入的分析,帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业,如何让数据服务于差旅管理,将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告,差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况,包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时,使用的企业客户不多,但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后,都开通了在线报告。

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究 摘要:进入21世纪,信息技术成为这个时代发展的主流,大数据时代也正是信息技术下的产物,对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是,在大数据时代不断发展的过程中,大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发,对大数据的管理形式,进行了简要的分析和阐述,并提出了一些建议,希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词:大数据时代;大数据管理;策略 信息技术作为时代不断发展的象征,不管是在我国行业的发展中,还是在人们的日常生活,都起到了重要作用。同时,在信息技术不断发展的过程中,大数据时代的应用范围也在不断的扩大,其来源渠道也非常多,数量也在不断增加。在这种情况下,大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加,现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展,并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中,也受到了严重的影响,因此,要想有效的对大数据进行充分利用,就要对大数据管理形式给予高度重视,采取有效的措施,不断加强大数据的管理形式,最终实现有效、便捷、安全等管理性能,这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年,在大数据管理不断发展的过程中,也取得了一定的成绩。但是,大数据管理也经历了一个漫长的过程,主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时,随着大数据时代的大数据不断增加,所管理的范围和环境也在不断的变化。并且,在大数据管理不断发展的过程中,一些管理问题逐渐的暴露出来,为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇,下面就大数据管理的发展历程,管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代,计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时,根据当时的发展技术来说,并没有磁盘、U盘等一些先进设备,将其计算的结果进行去全面的保存和整理,仅仅只是依靠纸带、卡片等形式,对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差,并且在保存的过程中,也会经常发生丢失的现象,对大数据时代的大数据管理形式的发展,是没有任何的帮助。但是,依照当时的技术水平来看,也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展

大数据及其智能处理技术

云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大,指代大型数据集,一般在10TB 规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准,即3V:类型(variety)、数量(volume)和速度(velocity)。其中类型(variety)指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式;数量(volume)指收集和分析的数据量非常大;速度(velocity)指数据处理速度要足够快。 大数据对于悲观者而言,意味着数据存储世界的末日,对乐观者而言,这里孕育了巨大的市场机会,庞大的数据就是一个信息金矿,随着技术的进步,其财富价值将很快被我们发现,而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术,伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术,是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理,从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由 根据IDC作出的估测,数据一直都在以每年50%的速度增长,也就是说每两年就增长一倍(大数据摩尔定律),这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量,预计到2020年,全球将总共拥有35亿GB的数据量,相较于2010年,数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题,而是全新的问题。举例来说,在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中,都有着无数的数字传感器,这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温

大数据存储和管理的技术分析

大数据:这是业内热门词汇,描述了企业大量积累、存储和挖掘大文件(400GB到TB级)的现象。随着信息的质量、种类和丰富性达到新的水平,大数据已经形成多年了。 大数据集的蔓延是由那些运行丰富的数据格式(如使用音频或视频文件)的企业或其积累充足的信息来从统计角度洞察市场(例如在社交媒体网络上保存帖子)的意愿而造成的。 对于企业来说,数据对于战略和业务连续性都非常重要。简言之,内容就是知识,所以内容就是王道。 大数据的承诺不是没有根据的。通过提供做决策的具体分析基础,生成洞察力以及从数据收集和总结中发现的新机会可以很容易支持公司的发展战略。然而,当务之急是大数据集容易消耗巨大的时间和成本,从而造成非结构化数据的雪崩。适当的IT 基础设施,即合适的存储解决方案的重要性不能被低估。如果没有合适的存储,就不能轻松访问或部署大量数据。 由于“大数据”现象已形成多年,首席信息官在当前阶段会问自己的问题就是:我如何平衡各种技术,以支持战略性存储并保护我的数据。” 找到正确的数据管理工具是有效数据保护措施不可或缺的一部分,要知道数据将继续存在,并在需要时变得有价值。

“组成高效的存储系统的因素是什么”这个问题在多样化中找到了答案。多样化是大数据管理“万全”方案的对立面。通过将数据与合适的存储系统相匹配,通过考虑何时、如何使用数据,企业机构可确保存储解决方案支持,而不是阻碍关键业务驱动因素(如效率和连续性)。通过这种方式,企业可自信地引领这个包含大量、广泛信息的新时代。 数据存储多样化:备份与归档 管理大数据的关键是制定战略,以高自动化、高可靠、高成本效益的方式归档数据。大数据现象意味着企业机构应对大量数据,以及各种数据格式的挑战。多样化作为有效方式而在各行各业兴起,是一种涉及各种产品来支持数据管理战略的数据存储模式。这些产品包括自动化、磁盘和重复数据删除、软件,以及备份和归档。支撑这一方式的原则就是:特定类型的数据坚持使用合适的存储介质。企业需要认识到,数据存储和保护并没有尚方宝剑;在现实中,需要一套与各种功能相匹配的解决方案。 大数据管理需要各种技术 首席信息官应关注的一个具体领域就是:备份和归档的方法,因为这是在业务环境中将不同类文件区分开来的最明显的方式。当企业需要迅速、经常访问数据,那么基于磁盘的存储就是最合适的。这种数据可定期备份,以确保其可用性。相比之下,随着

大数据处理技术发展现状及其应用展望

大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界(于2012年,高德纳修改了对大数据的定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别;第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三,商业价值高。第四,处理速度快。 在大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下,一种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系:没有大数据的信息积淀,则云计算的计算能力再强大,也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力,则大数据的信息积淀再丰富,也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,分布式处理技术,海量数据的存储和管理技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识

面向资源高效管理与可视化分析的检测大数据平台

面向资源高效管理与可视化分析的 检测大数据平台 刘朝阳1,李 越1,黄家怿1,2※,刘海峰1,2 (1.广州市健坤网络科技发展有限公司,广东 广州 510630;2.广东省现代农业装备研究所, 广东 广州 510630) 摘?要:随着国家对农药、兽药、化肥、饲料等农用物资监管力度的加强,使得农资检测需求明显增加,检测数据呈现出多源、高纬、异构等大数据特点。为满足大量农资现场抽检需求,提高检测效率,对发展农资快速检测技术提出了新要求。为了研究不同地区不同检测实验室记录的数据特征及相互关系,满足不同业务场景共性需求,以多源数据预处理、融合分析决策和可视化展示多平台协同分析技术为核心,构建可视化分析的检测大数据平台,为农业数据资源提供高效的管理策略。以全国13家检测机构在2011—2018年饲料检测数据为对象,应用大数据平台架构和关键技术,构建饲料检测大数据平台。通过饲料近红外光谱分析饲料蛋白质、水分含量和时间的变化规律,为饲料生产厂家提供生产建议。通过处理不同种类饲料的不同检测数据,证明该平台能有效提高数据处理效率,表明大数据技术可以为推动速测技术实用化发展提供新的解决途径。 关键词:农资;检测系统;大数据;分析策略 中图分类号:TP311:S23 文献标识码:A 文章编号:1673-2154(2019)03-0045-05 0?引言 随着国家对农药、兽药、化肥、饲料等农用物资监管力度的加强,农资检测的数据呈现出爆炸性增加态势。如何处理多源、高纬、异构等农业大数据,如何利用农业资源进行科学高效地管理,成为迫切需求,传统的管理手段和技术已不能满足目前我国农业发展的实际需要[1-3]。 目前,不同时期建设的种植、畜牧、农机等一系列应用系统并行存在,因缺乏统一顶层设计和数据规范,每个系统需要独立的服务器、存储和带宽资源,造成资源浪费和信息交换共享困难。在数据层面,存在数据孤岛,即缺乏顶层设计、数据标准不统一、数据理解缺乏共同的语言。在应用层面,存在应用孤岛,即各系统之间彼此独立、缺乏信息服务交换机制、信息不能交换共享。在业务层面,存在业务孤岛,即业务缺乏统一流程管控、存在断点、不能实现业务的完整顺利执行和处理。 为了打破农业信息资源的孤岛格局,更加高效地挖掘农业数据中的有效信息,设计并构建了面向资源高效管理与可视化分析的检测大数据平台,在近红外光谱技术的体系下对饲料农资进行数据分析。检测大数据平台批处理速度是开源Hadoop的10~100倍,是MPP的5~10倍,可以对从GB到PB级的数据量实现复制的查询和分析。此外,平台也具有可扩展性,用户可以通过增加集群节点数 收稿日期:2018-12-12 基金项目:广东省省级科技计划项目(2016A050503033)、广州市科技计划项目(201802030003、01704020072)。作者简介:刘朝阳(1986-),男,软件工程师,主要从事农业信息化建设方面研究。E-mail: 308542327@https://www.360docs.net/doc/1616470659.html, ※通讯作者:黄家怿(1980-),女,高级工程师,主要从事农业信息化与智能装备方面研究。 E-mail: 2796426373@https://www.360docs.net/doc/1616470659.html, 45

北京市房地产开发企业土地开发及购置情况3年数据分析报告2019版

北京市房地产开发企业土地开发及购置情况3年数据分析报 告2019版

前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局,行业年报等,通过整理及清洗,从数据出发解读北京市房地产开发企业土地开发及购置情况现状及趋势。 北京市房地产开发企业土地开发及购置情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有,其他方引用我方报告均需要注明出处。 北京市房地产开发企业土地开发及购置情况数据分析报告深度解读北京市房地产开发企业土地开发及购置情况核心指标从房地产开发企业待开发土地面积,房地产开发企业本年土地购置面积,房地产开发企业土地成交价款等不同角度分析并对北京市房地产开发企业土地开发及购置情况现状及发展态势梳理,相信能为你全面、客观的呈现北京市房地产开发企业土地开发及购置情况价值信息,帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录 第一节北京市房地产开发企业土地开发及购置情况现状 (1) 第二节北京市房地产开发企业待开发土地面积指标分析 (3) 一、北京市房地产开发企业待开发土地面积现状统计 (3) 二、全国房地产开发企业待开发土地面积现状统计 (3) 三、北京市房地产开发企业待开发土地面积占全国房地产开发企业待开发土地面积比重统 计 (3) 四、北京市房地产开发企业待开发土地面积(2016-2018)统计分析 (4) 五、北京市房地产开发企业待开发土地面积(2017-2018)变动分析 (4) 六、全国房地产开发企业待开发土地面积(2016-2018)统计分析 (5) 七、全国房地产开发企业待开发土地面积(2017-2018)变动分析 (5) 八、北京市房地产开发企业待开发土地面积同全国房地产开发企业待开发土地面积 (2017-2018)变动对比分析 (6) 第三节北京市房地产开发企业本年土地购置面积指标分析 (7) 一、北京市房地产开发企业本年土地购置面积现状统计 (7) 二、全国房地产开发企业本年土地购置面积现状统计分析 (7) 三、北京市房地产开发企业本年土地购置面积占全国房地产开发企业本年土地购置面积比 重统计分析 (7)

最新版北京市(自行成交版)存量房屋买卖合同

存量房屋买卖合同 (自行成交版) 出卖人: _____________________________ 买受人: _____________________________ 1、本合同文本为示范文本,由北京市建设委员会和北京市工商行政管理局共同制定,适用于本市行政区域内国有土地上的存量房买卖。存量房,即二手房,是指通过办理转移登记取得房屋所有权证的房屋。 2、签订本合同前,出卖人应当向买受人出示房屋所有权证及其他有关证书和证明文件。 3、签订本合同前,双方当事人应当仔细阅读合同条款,特别是其中具有选择性、补充性、填充性、修改性的内容。本合同文本【】中选择内容、空格部位填写及其他需 要删除或添加的内容,双方当事人应当协商确定。【】中选择内容,以划"方式选定;对于实

际情况未发生或双方当事人不作约定时,应当在空格部位打X,以示删除。 4、双方当事人应当按照自愿、公平及诚实信用的原则订立合同,任何一方不得将自己的意志强加给另一方。为体现双方自愿的原则,本合同文本相关条款后留有空白行, 供当事人自行约定或补充约定。合同生效后,未被修改的文本打印或印刷文字视为双方当事人同意内容。 5、本合同文本为买卖双方自行成交所采用的示范文本,通过设立“专用账户”的房地产经纪机构或交易保证机构划转交易结算资金的,所签订的《存量房交易结算资金划转协议》应当作为本合同的附件。 6存量房屋所有权转移登记时所涉及的主要税费包括但不限于:契税、印花税、土地出让金(已购公有住房有此项)、综合地价款(经济适用住房有此项)、营业税及附加、所得税、土地增值税等。 7、双方当事人选择申请仲裁解决争议的,可以向北京仲裁委员会、中国国际经济贸易仲裁委员会或注明全称的其他仲裁委员会申请。 8双方当事人可以根据实际情况决定本合同原件的份数,并在签订合同时认真核对,以确保各份合同内容一致。

北京市288块831大限过关土地列表

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