房地产经济区划的聚类分析

岳智慧 常飞 ��　王玉贵

摘 要：研究区域房地产经济水平空间差异，有利于政府因地制宜，依据不同地区的区域特性来制定相关的房地产政策，对全社会经济增长起着举足轻重的作用。本次研究以四川省为例，建立评价区域房地产经济水平的指标体系，以熵值法确定权重，并在运用自然断裂法将各区域房地产经济水平进行空间聚类，分析其时空分布状况，并依据其综合水平得分将所有区域分为三类。结果表明：四川省区域房地产经济发展水平在不同时间段的总体分布状况较为稳定，不同时段区域水平变化差异较小。最后提出針对不同类别区域房地产经济发展的建议，并讨论了未来对区域房地产经济发展水平这一课题的研究方向。

关键词：区域；房地产经济；发展水平；聚类分析

引言

房地产为人类生存和发展的提供入住空间和物质载体，是国民经济发展的重要推动产业[1-2]。近年来，随着我国房地产经济的迅猛发展，由于地区差异导致房地产面临的问题愈演愈烈：房价攀升过快，影响人民生活质量和社会稳定，政府政策未考虑区域差异，“一刀切”模式的调控政策成效甚微[3]；投资者区域组合投资意识较弱，投资风险较大[4]。所以，划分不同区域的房地产经济发展水平，对研究房地产经济的空间分布特征，投资者进行正确的房地产投资决策，国家根据区域实际情况制定相关房地产政策等意义重大。已有的研究主要集中于房地产经济、房地产价格和房地产政策以及他们之间关系等方面，代表性学者有郑思齐[5-6]、王先柱[7]等，而从区域角度出发去研究房地产经济发展水平的研究相对较少[8-10]。四川省幅员辽阔，地区差异明显，房地产经济发展水平必然存在差异。本文基于区域经济的视角，运用空间统计分析的方法对四川省区域房地产经济发展水平进行测算，探索其分布特征及变化发展规律。

1.数据来源、指标体系及研究方法

1.1 数据来源

本次研究选择了三个时间节点（2003年、2007年和2013年），分年度对四川省区域房地产经济发展水平空间差异进行考察，所选数据全部来源于《四川省统计年鉴》和《四川省国民经济和社会发展统计公报》。研究区域包括四川省的20个市州（由于甘孜州数据缺失，故被略去）。

1.2 指标体系

构建评价房地产经济发展水平的指标体系，不但要依照指标体系构建的一般原则，而且还要确定其影响房地产经济发展水平的主要因素。基于全面性、可行性、典型性和一致性的原则，如下构建评价四川省区域房地产经济水平的指标体系。（表1）

将所选指标进行编号，即投资完成额（X1）、固定资产投资（X2）、施工房屋面积（X3）、竣工房屋面积（X4）、商品房屋销售面积（X5）、商品房销售额（X6）、开发企业个数（X7）、开发企业从业人数（X8）、房地产投资额（X9）、区域GDP水平（X10）。

2.研究方法

2.1数据标准化

标准化处理数据，能避免由于指标间不同量纲带来的影响。其标准化公式如下[11]：

Zij=yij-yminjymaxi-yminj i=1，2，…m，（1）

式中，i表示第i个区域，j是指房地产经济发展水平指标；Zij指标表示i区域指标标准化数值；yij表示i区域y指标数据值，yjminz代表j指标在所有区域里的最小值；yimax指j指标在所有区域里的最大值。

2.2指标综合值

M=Zij×Wj（2）

其中，M表示指标综合值，Zij为指标数据标准化值，Wj为指标的权重值。

3.四川省房地产经济发展水平测算

参照《四川省统计年鉴》，构建评价指标体系和运用熵值法来确定权重，计算20个区域的房地产经济发展水平的指标权重综合值（表2）。并运用自然断裂法进行聚类分析，结果如图1所示。

图1 2003、2007、2013年四川省房地产区域经济的发展水平空间分异图

从图中看出，四川省房地产经济发展存在严重的区域不平衡现象，对评价指标进行综合聚类，从空间上将其房地产经济发展水平划分为三个类别：

第一类城市是成都市。三个时间节点内，成都市的房地产经济发展水平稳居第一。作为四川省的省会城市，其科技力量强大，是国务院确定的西南商贸、科技与金融中心，经济实力雄厚，因此房地产的投资资金来源稳定。且近年来，随着外来人口的不断涌入，人们对住宅的需求进一步增加，从正面刺激着房地产事业的兴盛。此外，成都市还拥有优越的自然条件，平坦的地形为房地产事业的发展奠定了广袤的空间基础。其综合得分保持在2以上，与二、三类地区相比，成都市的房地产经济发展水平最高。第二类城市较多，且在不同时间点，个别地区所属类别有所变化。其中，广元市、眉山市、攀枝花、遂宁、内江市这五个城市的房地产经济发展水平在二、三类之间跳动。而其它地区的发展水平相对稳定，主要包括德阳市、绵阳市、南充市、广安市、达州市、乐山市、自贡市、宜宾市和泸州市等城市，均属于第二类地区，这些城市为省地级市，经济实力一般，房地产经济水平居中，综合得分在1左右。第三类城市中，除上述在二、三类之间跳动的城市外，主要包括巴中市、凉山彝族自治州、雅安市、阿坝藏族羌族藏族自治州等，该类地区大多位于较为偏远的山区，较为落后，房地产事业发展水平低，其综合得分在1以下。

4.结论与讨论

对于四川省房地产经济水平的区域不平衡、地区差异较大的现状，本次研究从空间分析的角度，将区域综合水平得分进行聚类，把空间统计的方法运用到房地产经济发展研究中，进一步探索四川省房地产经济发展水平在空间上的分布特征，对产业发展水平的空间统计分析实现了创新。结果表明：四川省区域房地产经济发展的分布格局基本与空间地理位置保持一致，即：以成都市城中心向外辐射递减，市东北、东南方向的综合水平显著高于其它地区；三个时间节点，各区域房地产经济发展水平波动变化较小，说明这种差异空间分布格局比较稳定。因此，政府应重点对第三类水平房地产经济发展最低的地区，通过给予优惠、鼓励政策，采用区域房地产经济协作来提升这些省份的房地产经济发展水平，进而缩小全省房地产经济发展水平的差异，促进各区域房地产经济水平的协调发展；而对于第二类地区，可采用富邻措施，加强区域房地产经济发展水平高低省份间的相互协调与合作。

基于空间分析的方法，本次研究对四川省区域房地产经济发展水平的空间分布特征进行了初步探究，在实质上属于描述性分析，在所建立的评价指标体系基础上，运用空间分析的方法对不同地区的房地产经济发展水平进行测算，并根据在地图上所呈现出来的表征差异去说明其区域水平。因此，对于未来进一步的研究方向，是对房地产经济发展水平及其区域差异性形成机理的探究。（作者单位：1.四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室；2.四川师范大学地理与资源科学学院）

参考文献：

[1] 刘洪玉.走出房地产市场发展的误区[J].中国市场，1994，（1）：34-35.

[2] 王宁，李慧民，谭啸等.基于因子与聚类分析的中国大城市房地产业发展评价[J].西安建筑科技大学学报（自然科学版）.2010，42（4）：590-603.

[3] 贾雅喆.基于因子分析与聚类分析的一线城市房地产上市公司综合评价[J].财会通讯.2011，（17）：116-117.

[4] 陳伟.35个大中城市房地产市场聚类分析[J].城市开发.2006（01）：82-83.

[5] 郑思齐，张文忠.住房成本与通勤成本的空间互动关系——来自北京市场的微观证据及其宏观含义[J].地理科学进展.2007，26（2）：35-42.

[6] 郑思齐，廖俊平，任荣等.农民工住房政策与经济增长[J].经济研究.2011，（2）：73-86.

[7] 王先柱.农民工住房政策与经济增长[J].经济问题.2007，7：31-34.

[8] 魏玮，王洪卫.房地产价格对货币政策动态响应的区域异质性——基于省际面板数据的实证分析[J].财经研究.2010，6（36）：123-132.

[9] 张立新，秦俊武.城市化与房地产开发投资区域差异——基于动态面板数据模型的实证[J].当代财经.2014，11：103-110.

[10] 卢新海，桂婷婷，万凯.基于主成分分析的区域房地产——以武汉城市圈为例[J].中国房地产.2012：62-72.

[11] 王雪青，陈媛，刘炳胜.中国区域房地产经济发展水平空间统计分析——全局Morans I、Moran散点图与LISA集聚图的组合研究[J].数理统计与管理.2014，（1）33：59-71.