房地產市場區(qū)塊鏈創(chuàng)新發(fā)展展望

來源：智能家居時間：2020-12-22 16:40

自從房地產投資信托基金和房地產投資證券化出現(xiàn)以來，人們在買賣房地產所有權股份的方式上再未有過創(chuàng)新舉措。而區(qū)塊鏈和數(shù)字貨幣市場的興起，使人們可以進行更高效進行房地產交易。

匯豐銀行（HSBC）的全球房地產報告顯示，2016年全球房地產總價值超過228萬億美元，年增長率為5％。對全球房地產投資貢獻最大的是北美地區(qū)，其次是歐洲、中東和非洲（EMEA）以及亞太地區(qū)。這些地區(qū)跨境投資活動越來越頻繁：2016年亞太地區(qū)向EMEA地區(qū)投資200億美元，向北美地區(qū)投資330億美元。北美在2016年向亞太地區(qū)投資了160億美元，向EMEA地區(qū)投資了400億美元，而EMEA地區(qū)僅向亞太地區(qū)投資了40億美元，向北美投資了180億美元。這表明國際社會對歐洲房地產的巨大需求。

過去，用于開發(fā)商業(yè)資產的房地產投資一直由機構投資者主導。個人投資者的投資通常僅限于住宅物業(yè)。安永會計師事務所（Ernst and Young）發(fā)布的《 2019年房地產眾籌報告》顯示，2008年金融危機過后，房地產市場眾籌開始大范圍的而興起，年增長率在18.5%，在2018年總價值達到65億美元。。眾籌總價值的44％來自北美地區(qū)，37％來自亞太地區(qū)，19％來自歐洲、中東和非洲地區(qū)。金融科技的發(fā)展極大地提高了眾籌的能力，而眾籌平臺的出現(xiàn)便于個人和機構投資者投資多種資產。還有一些知名的投資者參與其中，包括CrowdStreet，DiversyFund，EquityMultiple，F(xiàn)undrise，PeerStreet和RealtyMogul。

隨著區(qū)塊鏈和數(shù)字貨幣的發(fā)展以及銀行和投資者越來越多地采用區(qū)塊鏈技術和數(shù)字貨幣，分布式記賬技術（區(qū)塊鏈技術）在重整房地產眾籌市場。展望未來，區(qū)塊鏈和數(shù)字貨幣技術將使全球范圍內更多的人參與進來，提升交易的而透明度和數(shù)據的安全性，從而進一步創(chuàng)新房地產眾籌市場。當然新的挑戰(zhàn)也會出現(xiàn)，快速發(fā)展的技術必須與當?shù)卣叻ㄒ?guī)相適應。但不可置否的是發(fā)展仍需要大量的投資以及合理的流動性。

房地產碎片化使房地產投資變得更加靈活，普通小額投資者也有機會參與投資過去只提供給機構投資者和優(yōu)質投資者的房地產項目。個人投資者可以投資房地產基金產品，通過增加住宅和商業(yè)房地產資產的多元化來降低風險。萬通控股董事長馮侖也曾在2018年提到過：區(qū)塊鏈技術現(xiàn)在也越來越熱鬧，房地產行業(yè)最近在區(qū)塊鏈技術上面也有很多討論和研究，特別是在房地產金融服務這塊，大家都認為區(qū)塊鏈技術可以廣泛應用。比如說你有一個房子，融資的時候，不需要通過現(xiàn)在這樣一套手續(xù)，可以通過智能合約，我們叫做分布式的，一群人一群人直接融資，這個也是大家在努力研究的一個問題。

以香港市場為例。多年來，香港的房地產市場價格一直居高不下。即便如此，香港當?shù)鼐用袢詨粝胫鴵碛凶约旱姆课荨Ｏ愀鄣姆績r平均每平方英尺2,000美元，則500平方英尺的公寓價格為1,000,000美元。而香港居民的平均月收入為2500美元，對于普通工薪族來講，買房是不可能的事情。而房地產產權的碎片化就可以發(fā)揮作用。普通人可以以他們認為合適的價格進行投資，比如500美元。這為很多投資者提供了新的投資機會--通過投資快速獲得收益，從而使他們有一天擁有自己夢想的房屋。同時通過眾籌獲得房產所有權的成本比房產資產本身要低得多，一般人不需要額外融資就可進行良好的房地產投資。

近幾年房地產領域涌現(xiàn)出了多種商業(yè)模式，包括眾籌、定制、資產證券化、REITs等，都是在探索新的商業(yè)做法。而目前的地產交易生態(tài)只立足于傳統(tǒng)的鏈條方式，很多創(chuàng)新形式在這此鏈條內無法發(fā)揮效能。而通過區(qū)塊鏈+數(shù)字貨幣有可能全面提升資產的流動性，孵化全新的商業(yè)模型。

市場上已經有眾多類似的區(qū)塊鏈地產模式創(chuàng)新，如REAL數(shù)字貨幣地產眾籌、Wealth Migrate等，雄安新區(qū)也已經試點區(qū)塊鏈租房應用。以及如LABS（Liquifying Asset Backed Securities）已經開始在就增加房地產市場的流動性上提出相應的解決方案，減少REITs和證券化債務結構相關的交易成本。

（責任編輯：冉笑宇）