河南县域房地产业发展非均衡性分布研究

黄晓红

摘要：县域房地产业发展状况与态势对推进新型城镇化协调发展有直接影响。河南省108个县（市）社会经济发展水平差异较大，与之相应，县域房地产业发展也呈现出非均衡状态。研究利用河南省统计年鉴数据，以主成分分析方法对全省县域房地产业发展水平进行排序。分析表明豫中地区的县市房地产业发展水平较高，豫北、豫西部分县市房地产业发展水平相对较低。整体呈现中部高，四周低非均衡分布。

关键词：河南；县域；房地产业；非均衡

中图分类号：F293.35 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2014）08-0073-02

一、引言

河南省有108个县（市），包括21个县级市、88个县，县域合计国土面积占全省的90.5%，县域人口8060万人，占全省的82.0%。2013年统计显示，河南以42.4%的城镇化率列全国第27位，在新型城镇化道路上，河南需要付出更多的努力。新型城镇化是本届政府促推经济发展的关键举措之一，在此思想指导下，县域房地产业将会迎来新的发展机遇，同时也面临新的问题和压力。河南是农业大省，县域经济是全省经济的主体，县域人口占全省人口的绝对比重。本省的经济发展并不均衡，与之相关的房地产业发展也呈现非均衡分布。本文立足河南省情，通过数据分析，研究河南县域房地产业发展的基本态势，以为政府科学合理制定相关政府提供决策依据。

二、研究设计

（一）基本方法

县域房地产业的发展受到经济、政策、心理等多个因素的影响，经济因素无疑是最主要因素。为简化模型，本研究主要依据经济方面的数据，利用统计分析软件研究县域房地产业发展状况。后续研究可考虑再添加变量。

本研究拟采用主成分分析法，通过SAS软件的应用，将影响河南省县域房地产发展的诸多因素综合成少数几个公因子。利用公因子作为最终评价指标，由公因子的得分计算出各县（市）的综合评价值，根据各县（市）的综合评价值进行排序，得出最终排名，以此对河南省 108个县（市）的房地产发展情况进行综合评价。并根据各县（市）的排名情况得出河南省县域房地产发展的区域性总体差异，揭示河南省县域房地产发展的空间差异规律。

（二）模型指标体系的建立

据河南经济与县域房地产业发展情况及相关影响因素的分析，拟选取县域 GDP 总量、三次产业增加值、房地产开发投资额、地方财政预算收入、利税总额、城镇固定资产投资完成额、城镇在岗职工工资总额等进入研究模型。由于各县市城市人口指标难于获取，而二、三产业从业人员数量一定程度上代表了在城镇生活的居民，这部分居民往往收入相对较为稳定，具备在城市购买房屋的能力，故以此指标代替各个县（市）的城镇化率。共12 个因子（见表1所示），选取的样本是河南省 108 个县（市）。由于县（市）较少制定区域政策法规来干预区域房地产市场，多以国家或省级制定的政策为依据，故政策法规因素仅作为背景来分析，而未纳入评价指标体系中。

三、数据分析

（一）数据来源与数据标准化

本文所采用的基础数据主要来自《河南统计年鉴2013》及有关县市政府网站上公布的县域经济统计资料。

在正式进入数据分析之前，为了消除各项指标不同量纲以及指标数量级差别对数据分析的影响，首先对原始数据进行标准化处理。然后，用标准化后的数据，利用 KMO 测度和巴特利特球体检验来检验运用因子分析构造新变量的可行性。检验结果显示，KMO 测度值为 0.8350，大于 0.6，说明适合做因子分析，巴特利特球体检验的 Bartlett 值 = 1191.1456，显著性概率为 0.000，小于0.0001，即说明数据具有相关性，相关矩阵不是一个单位矩阵，故可以进行因子分析。

（二）数据分析

提取公因子。根据主成分分析的原理，对15个指标数据进行降维处理，进而得到样本指标的特征根、方差贡献的差、方差贡献率以及累计方差贡献率。如表2所示：

前3个主成分方差贡献分别为53.90%、18.19%和7.75%，这3个主成分累计已包含了原始指标数据79.83%的信息，基本包含了原变量的绝大部分信息，可以用于评价的综合指标，评价的可信度为 79.83%。因此，选取前3个彼此之间独立相互不相关的主成分来代表原始指标数据，分别记为F1、F2和F3。

四、研究结果与结论

根据因子分析的主成分提取情况，分析出河南省县域房地产发展的主要影响因素是：经济发展平、城镇化和收入水平三个主成分。第一主成分包括第二产业生产总值、第三产业生产总值、利税总额、社会消费品零售总额、公共财政预算和城镇固定资产投资完成额等指标；第二主成分包括第一产业生产总值、二三产业从业人员，第三主成分只有在岗职工平均工资指标。

以这三个公因子作为评价指标，得出河南省 108个县（市）房地产发展的得分排名情况。其中，排在前十位的是：新郑市、巩义市、新密市、中牟县、荥阳市、登封市、永城市、禹州市和林州市；排在后十名的是：范县、新县、封丘县、原阳县、浚县、宁陵县、延津县、卢氏县、获嘉县和台前县。从区域分布来看，排名前十位的县（市）有七个集中在豫中地区，这里综合经济实力较强。排在后十位的县（市）有七个集中在豫北地区，属于全省范围内经济相对落后的区域。从整体的得分情况来看，108个县（市）中，有76个县（市）的综合得分处于2-4之间，说明了河南省县域房地产发展整体水平不高，尚有巨大潜力可挖。排名最后一名的台前县和排名第一位的新郑市综合得分相差了4.83分，进一步分析发现，台前县地区生产总值、城市化水平、固定资产投资以及人均收入水平等均处于落后地位，这也为该县县域房地产业未来的发展提供了思路。

综合以上分析，河南县域房地产发展呈现非均衡分布：豫中经济相对较发达的县（市），房地产业发展水平较高；这与经济欠发达的北部地带具有明显的差异，县域房地产发展总体呈现出中部较高、四周较低的三角锥状格局。这一现状要求，河南省政府在推行新型城镇化过程中应充分考虑这种差异化，并在财政、金融等政策方面适度调整，以更有效推动全省社会、经济谐调持续发展。

参考文献：

[1] 河南省统计局，河南统计年鉴（2013）[M].北京：中国统计出版社，2013（8）.

[2] 罗伯特·平狄克，等.计量经济学模型与经济预测[M].钱小军，等译.北京：机械工业出版社，2003（5）.

[责任编辑：方 晓]

摘要：县域房地产业发展状况与态势对推进新型城镇化协调发展有直接影响。河南省108个县（市）社会经济发展水平差异较大，与之相应，县域房地产业发展也呈现出非均衡状态。研究利用河南省统计年鉴数据，以主成分分析方法对全省县域房地产业发展水平进行排序。分析表明豫中地区的县市房地产业发展水平较高，豫北、豫西部分县市房地产业发展水平相对较低。整体呈现中部高，四周低非均衡分布。

关键词：河南；县域；房地产业；非均衡

中图分类号：F293.35 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2014）08-0073-02

一、引言

河南省有108个县（市），包括21个县级市、88个县，县域合计国土面积占全省的90.5%，县域人口8060万人，占全省的82.0%。2013年统计显示，河南以42.4%的城镇化率列全国第27位，在新型城镇化道路上，河南需要付出更多的努力。新型城镇化是本届政府促推经济发展的关键举措之一，在此思想指导下，县域房地产业将会迎来新的发展机遇，同时也面临新的问题和压力。河南是农业大省，县域经济是全省经济的主体，县域人口占全省人口的绝对比重。本省的经济发展并不均衡，与之相关的房地产业发展也呈现非均衡分布。本文立足河南省情，通过数据分析，研究河南县域房地产业发展的基本态势，以为政府科学合理制定相关政府提供决策依据。

二、研究设计

（一）基本方法

县域房地产业的发展受到经济、政策、心理等多个因素的影响，经济因素无疑是最主要因素。为简化模型，本研究主要依据经济方面的数据，利用统计分析软件研究县域房地产业发展状况。后续研究可考虑再添加变量。

本研究拟采用主成分分析法，通过SAS软件的应用，将影响河南省县域房地产发展的诸多因素综合成少数几个公因子。利用公因子作为最终评价指标，由公因子的得分计算出各县（市）的综合评价值，根据各县（市）的综合评价值进行排序，得出最终排名，以此对河南省 108个县（市）的房地产发展情况进行综合评价。并根据各县（市）的排名情况得出河南省县域房地产发展的区域性总体差异，揭示河南省县域房地产发展的空间差异规律。

（二）模型指标体系的建立

据河南经济与县域房地产业发展情况及相关影响因素的分析，拟选取县域 GDP 总量、三次产业增加值、房地产开发投资额、地方财政预算收入、利税总额、城镇固定资产投资完成额、城镇在岗职工工资总额等进入研究模型。由于各县市城市人口指标难于获取，而二、三产业从业人员数量一定程度上代表了在城镇生活的居民，这部分居民往往收入相对较为稳定，具备在城市购买房屋的能力，故以此指标代替各个县（市）的城镇化率。共12 个因子（见表1所示），选取的样本是河南省 108 个县（市）。由于县（市）较少制定区域政策法规来干预区域房地产市场，多以国家或省级制定的政策为依据，故政策法规因素仅作为背景来分析，而未纳入评价指标体系中。

三、数据分析

（一）数据来源与数据标准化

本文所采用的基础数据主要来自《河南统计年鉴2013》及有关县市政府网站上公布的县域经济统计资料。

在正式进入数据分析之前，为了消除各项指标不同量纲以及指标数量级差别对数据分析的影响，首先对原始数据进行标准化处理。然后，用标准化后的数据，利用 KMO 测度和巴特利特球体检验来检验运用因子分析构造新变量的可行性。检验结果显示，KMO 测度值为 0.8350，大于 0.6，说明适合做因子分析，巴特利特球体检验的 Bartlett 值 = 1191.1456，显著性概率为 0.000，小于0.0001，即说明数据具有相关性，相关矩阵不是一个单位矩阵，故可以进行因子分析。

（二）数据分析

提取公因子。根据主成分分析的原理，对15个指标数据进行降维处理，进而得到样本指标的特征根、方差贡献的差、方差贡献率以及累计方差贡献率。如表2所示：

前3个主成分方差贡献分别为53.90%、18.19%和7.75%，这3个主成分累计已包含了原始指标数据79.83%的信息，基本包含了原变量的绝大部分信息，可以用于评价的综合指标，评价的可信度为 79.83%。因此，选取前3个彼此之间独立相互不相关的主成分来代表原始指标数据，分别记为F1、F2和F3。

四、研究结果与结论

根据因子分析的主成分提取情况，分析出河南省县域房地产发展的主要影响因素是：经济发展平、城镇化和收入水平三个主成分。第一主成分包括第二产业生产总值、第三产业生产总值、利税总额、社会消费品零售总额、公共财政预算和城镇固定资产投资完成额等指标；第二主成分包括第一产业生产总值、二三产业从业人员，第三主成分只有在岗职工平均工资指标。

以这三个公因子作为评价指标，得出河南省 108个县（市）房地产发展的得分排名情况。其中，排在前十位的是：新郑市、巩义市、新密市、中牟县、荥阳市、登封市、永城市、禹州市和林州市；排在后十名的是：范县、新县、封丘县、原阳县、浚县、宁陵县、延津县、卢氏县、获嘉县和台前县。从区域分布来看，排名前十位的县（市）有七个集中在豫中地区，这里综合经济实力较强。排在后十位的县（市）有七个集中在豫北地区，属于全省范围内经济相对落后的区域。从整体的得分情况来看，108个县（市）中，有76个县（市）的综合得分处于2-4之间，说明了河南省县域房地产发展整体水平不高，尚有巨大潜力可挖。排名最后一名的台前县和排名第一位的新郑市综合得分相差了4.83分，进一步分析发现，台前县地区生产总值、城市化水平、固定资产投资以及人均收入水平等均处于落后地位，这也为该县县域房地产业未来的发展提供了思路。

综合以上分析，河南县域房地产发展呈现非均衡分布：豫中经济相对较发达的县（市），房地产业发展水平较高；这与经济欠发达的北部地带具有明显的差异，县域房地产发展总体呈现出中部较高、四周较低的三角锥状格局。这一现状要求，河南省政府在推行新型城镇化过程中应充分考虑这种差异化，并在财政、金融等政策方面适度调整，以更有效推动全省社会、经济谐调持续发展。

参考文献：

[1] 河南省统计局，河南统计年鉴（2013）[M].北京：中国统计出版社，2013（8）.

[2] 罗伯特·平狄克，等.计量经济学模型与经济预测[M].钱小军，等译.北京：机械工业出版社，2003（5）.

[责任编辑：方 晓]

摘要：县域房地产业发展状况与态势对推进新型城镇化协调发展有直接影响。河南省108个县（市）社会经济发展水平差异较大，与之相应，县域房地产业发展也呈现出非均衡状态。研究利用河南省统计年鉴数据，以主成分分析方法对全省县域房地产业发展水平进行排序。分析表明豫中地区的县市房地产业发展水平较高，豫北、豫西部分县市房地产业发展水平相对较低。整体呈现中部高，四周低非均衡分布。

关键词：河南；县域；房地产业；非均衡

中图分类号：F293.35 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2014）08-0073-02

一、引言

河南省有108个县（市），包括21个县级市、88个县，县域合计国土面积占全省的90.5%，县域人口8060万人，占全省的82.0%。2013年统计显示，河南以42.4%的城镇化率列全国第27位，在新型城镇化道路上，河南需要付出更多的努力。新型城镇化是本届政府促推经济发展的关键举措之一，在此思想指导下，县域房地产业将会迎来新的发展机遇，同时也面临新的问题和压力。河南是农业大省，县域经济是全省经济的主体，县域人口占全省人口的绝对比重。本省的经济发展并不均衡，与之相关的房地产业发展也呈现非均衡分布。本文立足河南省情，通过数据分析，研究河南县域房地产业发展的基本态势，以为政府科学合理制定相关政府提供决策依据。

二、研究设计

（一）基本方法

县域房地产业的发展受到经济、政策、心理等多个因素的影响，经济因素无疑是最主要因素。为简化模型，本研究主要依据经济方面的数据，利用统计分析软件研究县域房地产业发展状况。后续研究可考虑再添加变量。

本研究拟采用主成分分析法，通过SAS软件的应用，将影响河南省县域房地产发展的诸多因素综合成少数几个公因子。利用公因子作为最终评价指标，由公因子的得分计算出各县（市）的综合评价值，根据各县（市）的综合评价值进行排序，得出最终排名，以此对河南省 108个县（市）的房地产发展情况进行综合评价。并根据各县（市）的排名情况得出河南省县域房地产发展的区域性总体差异，揭示河南省县域房地产发展的空间差异规律。

（二）模型指标体系的建立

据河南经济与县域房地产业发展情况及相关影响因素的分析，拟选取县域 GDP 总量、三次产业增加值、房地产开发投资额、地方财政预算收入、利税总额、城镇固定资产投资完成额、城镇在岗职工工资总额等进入研究模型。由于各县市城市人口指标难于获取，而二、三产业从业人员数量一定程度上代表了在城镇生活的居民，这部分居民往往收入相对较为稳定，具备在城市购买房屋的能力，故以此指标代替各个县（市）的城镇化率。共12 个因子（见表1所示），选取的样本是河南省 108 个县（市）。由于县（市）较少制定区域政策法规来干预区域房地产市场，多以国家或省级制定的政策为依据，故政策法规因素仅作为背景来分析，而未纳入评价指标体系中。

三、数据分析

（一）数据来源与数据标准化

本文所采用的基础数据主要来自《河南统计年鉴2013》及有关县市政府网站上公布的县域经济统计资料。

在正式进入数据分析之前，为了消除各项指标不同量纲以及指标数量级差别对数据分析的影响，首先对原始数据进行标准化处理。然后，用标准化后的数据，利用 KMO 测度和巴特利特球体检验来检验运用因子分析构造新变量的可行性。检验结果显示，KMO 测度值为 0.8350，大于 0.6，说明适合做因子分析，巴特利特球体检验的 Bartlett 值 = 1191.1456，显著性概率为 0.000，小于0.0001，即说明数据具有相关性，相关矩阵不是一个单位矩阵，故可以进行因子分析。

（二）数据分析

提取公因子。根据主成分分析的原理，对15个指标数据进行降维处理，进而得到样本指标的特征根、方差贡献的差、方差贡献率以及累计方差贡献率。如表2所示：

前3个主成分方差贡献分别为53.90%、18.19%和7.75%，这3个主成分累计已包含了原始指标数据79.83%的信息，基本包含了原变量的绝大部分信息，可以用于评价的综合指标，评价的可信度为 79.83%。因此，选取前3个彼此之间独立相互不相关的主成分来代表原始指标数据，分别记为F1、F2和F3。

四、研究结果与结论

根据因子分析的主成分提取情况，分析出河南省县域房地产发展的主要影响因素是：经济发展平、城镇化和收入水平三个主成分。第一主成分包括第二产业生产总值、第三产业生产总值、利税总额、社会消费品零售总额、公共财政预算和城镇固定资产投资完成额等指标；第二主成分包括第一产业生产总值、二三产业从业人员，第三主成分只有在岗职工平均工资指标。

以这三个公因子作为评价指标，得出河南省 108个县（市）房地产发展的得分排名情况。其中，排在前十位的是：新郑市、巩义市、新密市、中牟县、荥阳市、登封市、永城市、禹州市和林州市；排在后十名的是：范县、新县、封丘县、原阳县、浚县、宁陵县、延津县、卢氏县、获嘉县和台前县。从区域分布来看，排名前十位的县（市）有七个集中在豫中地区，这里综合经济实力较强。排在后十位的县（市）有七个集中在豫北地区，属于全省范围内经济相对落后的区域。从整体的得分情况来看，108个县（市）中，有76个县（市）的综合得分处于2-4之间，说明了河南省县域房地产发展整体水平不高，尚有巨大潜力可挖。排名最后一名的台前县和排名第一位的新郑市综合得分相差了4.83分，进一步分析发现，台前县地区生产总值、城市化水平、固定资产投资以及人均收入水平等均处于落后地位，这也为该县县域房地产业未来的发展提供了思路。

综合以上分析，河南县域房地产发展呈现非均衡分布：豫中经济相对较发达的县（市），房地产业发展水平较高；这与经济欠发达的北部地带具有明显的差异，县域房地产发展总体呈现出中部较高、四周较低的三角锥状格局。这一现状要求，河南省政府在推行新型城镇化过程中应充分考虑这种差异化，并在财政、金融等政策方面适度调整，以更有效推动全省社会、经济谐调持续发展。

参考文献：

[1] 河南省统计局，河南统计年鉴（2013）[M].北京：中国统计出版社，2013（8）.

[2] 罗伯特·平狄克，等.计量经济学模型与经济预测[M].钱小军，等译.北京：机械工业出版社，2003（5）.

[责任编辑：方 晓]