仲量聯行研究部創(chuàng)見性地在業(yè)內發(fā)布辦公樓空置焦慮指數(anxiety index)——綜合“內生”（動態(tài)空置變化）以及“外生”（市場供應變化）兩大因素，量化分析業(yè)主實時對外招租心態(tài)，從而形成一套量化工具為辦公樓宇租金定價策略提供更多維度參考。
資管時代 信息與數據輔助決策制定
長期以來，市場對于辦公樓空置的研究聚焦于即時空置率與租金走勢的聯系，即以同一時間點項目間空置情況的橫向對比，作為業(yè)主制定租金策略的決定性依據。然而，仲量聯行研究部認為，存量辦公物業(yè)步入資管時代，發(fā)展商普遍面臨租賃需求增速放緩、新增供應迸發(fā)的多重挑戰(zhàn)；為了幫助業(yè)主實現物業(yè)租值最大化，利用更為科學的決策系統(tǒng)以提前預判競爭對手行為，將是降低空置成本并實現快速去化不可或缺的一步。
因此，仲量聯行華南區(qū)研究部在傳統(tǒng)的空間維度（項目總空置面積）之外，引入時間維度作為新的研究變量，定義出了一項內生空置焦慮指數。具體而言，我們通過充分利用仲量聯行的大量歷史數據，以定期追蹤的物業(yè)所有樓層和所有單元的空置情況構建了一個復合指數，以衡量業(yè)主因去化周期而產生的潛在利益損失，并以此分析空置去化周期時長與業(yè)主租賃壓力之間的關系。
通過研究廣州成熟的甲級辦公樓的歷史空置數據，我們發(fā)現：
內生空置焦慮指數與該辦公樓平均租金呈現較為顯著的負相關。截選2018年至今的數據，在整體市場和珠江新城子市場，兩者相關系數可分別達到-0.87與-0.85（相關系數絕對值越接近1，則表示變量間的關聯度越強）。因而我們得以結論，除即期空置面積外，累積的空置時長也將對業(yè)主信心起到較大的負面影響。（注：全文用整體市場代表本文選取的廣州21個代表辦公樓項目之和。）
以2022年上半年度廣州甲級辦公樓租賃市場表現為例，由于珠江新城的某一互聯網龍頭企業(yè)搬遷至總部大樓，導致超5萬平方米的空置面積被釋放，因而從空間維度推高內生空置焦慮指數。同時受經濟環(huán)境與疫情等多方影響，需求持續(xù)疲軟，導致歷史遺留以及本年度新增空置辦公樓空間的去化速度不理想，長期滯銷又從時間維度進一步推高指數。從實際的租金市場表現來看，廣州甲級辦公樓市場平均租金在六個月內跌幅達到3.7%，與內生空置焦慮指數在2022年以來不斷攀升相吻合。
內外兼修 立體監(jiān)測項目租賃壓力
對于存量辦公樓業(yè)主而言，其壓力不僅僅來自于自身項目的空置情況，周邊近期落成或即將落成樓宇所帶來的大量供應和租賃競爭同樣是一大壓力來源。因此，我們在內生空置焦慮指數的基礎上，引入外生變量，即項目周邊區(qū)域內、每個時點前后一定時間段內的甲級辦公樓新增供應量，由此形成復合空置焦慮指數。
此時，復合空置焦慮指數對于整體市場以及珠江新城CBD子市場甲級辦公樓歷史租金的相關系數分別提高至-0.95與-0.91，預示著憑借此多維的量化分析模型，我們得以更為立體地監(jiān)測每一幢目標樓宇業(yè)主的租賃壓力轉變。
聚焦競品 輔助制定定價策略
為進一步探索此項創(chuàng)新研究在商業(yè)領域的應用，仲量聯行研究部選取了位于珠江新城內互為強替代性競品的五個優(yōu)質甲級辦公樓項目，探索在租賃需求縮減以及新增供應井噴的背景下，如何利用“空置焦慮指數”捕捉辦公樓業(yè)主對于項目租金的控制力變化。
憑借數據庫的完備性，我們得以深入探討項目不同的空置面積區(qū)間、空置時長區(qū)間與租金之間的聯系。
備注：由于選取的項目具有突出優(yōu)越的地理位置與綜合物業(yè)品質，周邊或其他區(qū)域內近期新增的辦公樓供應對這些樓宇的業(yè)主心態(tài)影響甚微，所以我們在此僅考慮內生空置焦慮指數。
發(fā)現一
歷史數據中，當季度新增的大面積空置單元（超過1000平方米）造成的空置焦慮指數超過臨界值（圖三橙色虛線）的現象共有8次，其中7次伴隨有租金下降。
發(fā)現二
歷史數據中，小面積空置單元連續(xù)滯銷導致的空置焦慮指數超過臨界線（圖三藍色虛線）的現象共出現11次，其中10次伴隨出現租金下降。
通過觀察上圖，我們發(fā)現：即時新增大面積空置總量和長期未能去化的小面積空置呈現一定程度的關聯。具體而言，即期新增的大面積內生空置焦慮指數（紫色線段）出現回落，同時長期滯銷小面積空置焦慮指數（紅色線段）上升，兩者呈此消彼長之勢。對此現象我們提出一個潛在的解釋，即業(yè)主因大面積單元空置所累積的焦慮度上升之時，往往會于第三個季度開始改變租賃策略，將大面積空置單元拆分成小單元放租以加快空置去化，此時租金跌幅更為顯著（例如2022年二季度）。
仲量聯行華南區(qū)研究部總監(jiān)曾麗表示，我們以算法和編程等途徑改善了租賃盤源因為信息不對稱導致的數據統(tǒng)計不連貫等問題，從而提高數據提取的精確度。未來，我們將擴大研究范圍，不斷優(yōu)化現有模型，將空置焦慮指數推廣至國內其他城市，因地制宜地進行參數整合，為當地不同類型的辦公樓市場研究提供更為科學的量化參考指標。此外，利用仲量聯行獨有的需求端數據資源，將供需兩端的定量分析相互融合，為業(yè)主量身定制開發(fā)一套項目租金策略機制。
來源：仲量聯行
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