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『新姐置业』互联网行业不懂？location最重要！，房地产的思维( 二 )


土地是严格按照建筑面积购买的 ， 一平米就是一平米的价格 ， 没有一点点规模经济效应 。 影响土地价格是时机等别的因素 。 同样的 ， 税收没有规模经济效应；
建筑安装成本基本都是人工成本+材料费用 ， 材料费用略有规模经济效应 ， 人工成本在目前老龄化大环境下 ， 甚至还有点规模不经济；总体看这项维持成本不上升就是管理完善的标志 。 财务和利息费有一定规模经济效应 ， 可能影响利息率1-3% ， 但是总量和利息本身相比 ， 规模效应不明显；
管理营销研发费用都有明显的规模经济效应 ， 放大规模几乎没有增长 ， 可惜这部分费用占比太少 ， 按照现在上市公司的普遍水准 ， 占到总售价的5%左右 。
这些成本结构导致房产和电子产品呈现出完全不同对销量的敏感程度 。 搭个假设模型 ， 模拟一下如果固定成本占50%的手机和固定成本占5%的住宅 ， 在少量生产 ， 中等和大量生产后成本的下降程度 。 可以看到住宅销量大涨 ， 成本却优化很少 ， 但电子产品有数倍的差异 。
『新姐置业』互联网行业不懂？location最重要！，房地产的思维
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低固定成本 ， 高可变成本的结构也决定地产公司的组织形式 ， 无论公司多大 ， 公司组织的核心都是围绕项目开展的 ， 地产公司实际上需要非常的扁平化 。 企业很难开展大规模研发 ， 目前大企业都在努力增加研发费用 ， 增加后台的附加值 ， 但是如果前端没有突破性的创造溢价的方式 ， 研发还是只能从成本节省做文章 ， 不会超过总体的5%的限制 。
高可变成本的结构 ， 导致实际观察市场占有率用处也不大 ， 因为高市场占有率总是临时的 ， 实际上在消耗土地资源 ， 市场常常出现某个城市前一年还是销售榜前列的开发商 ， 由于资源获取不足 ， 在经营能力几乎没有下滑的情况下两三年就从销售榜单跌得无影无踪 。 这个情况在消费行业很难看到（不犯错就不会被淘汰） 。 实际观察市场占有率预测未来市场格局远不如观察前端土地的垄断程度 ， 更能把握市场趋势 。
地产思维还体现在做事更强调经验主义 ， 而不是数据驱动 ， 更像中医而不是西医 。
单个地产项目投资额都很大 ， 所以导致其实即使销售额很大的公司 ， 项目个数也就以百计 ， 每年客户个数也就以万计 ， 与互联网行业、大数据领域动辄以亿作为样本数量计量工具差之甚远 。 市场相关底层数据也很不精确 ， 大都依赖统计而不是自动生成 ， 造假严重 ， 滞后严重 。
单个地产项目周期也很长 ， 至少3-4年 ， 项目一个产品动作的对错 ， 涉及的因素很多 ， 客户反馈时点又非常靠后 ， 也不利于这个行业获取客户评价 ， 快速响应要求 。
地产开发过程 ， 还涉及政策这个巨大变量的影响 ， 政策出台难以预计 ， 具体执行弹性也巨大 ， 就连宏观政策也常常看到U形大转弯 ， 在这种剧烈变动的环境下 ， 决策复杂 ， 需要答案的冗余度特别高 ， 有时候极致对本身就错了 ， 很多当时怎么看怎么对的事 ， 环境变化后全错 ， 当时不那么正确的决定 ， 却误打误撞被政策救活 。
『新姐置业』互联网行业不懂？location最重要！，房地产的思维
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地产人从业久了 ， 对宏观变化心态都很佛系 。 行业研究、公司管理更像是中医治病 ， 定性重于定量 。 价值立意优先于数据驱动 。 以前做战略时领导说还是得看“大趋势 ， 大判断 ， 大选择” 。 这些“大”其实背后都是求精确不得的那种心酸 。
经验主义的恶果是多年行业认知进步不大 ， 大家发现经验还有用的情况下 ， 也知道经验越来越不值钱 ， 因为经验主义导致认知同质化 ， 大家难以找到自己独特的竞争优势 。 数据驱动？那些可以依靠的数据在哪里？那些影响的变量和长周期也都没有变化？看看国外的建筑和地产行业 ， 也是最粗糙的行业之一 ， 这是行业本质如此？还是有改造空间？这个问题 ， 行业内人士和行业外人士其实都在思考 。 最常见的思考模式就是：“地产行业如此粗糙 ， 还如此赚钱 ， 如果能被精细化改造 ， 那该多有潜力？”


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