新型城镇化背景下河南省房地产投资时空分布分析
2019-12-04周笑影
周笑影
摘 要:在传统城镇化背景下,河南省房地产出现了过度开发导致房价过高、结构失衡以及资源浪费等现象。新型城镇化政策不仅能够扭转房地产市场出现的不健康发展状况,而且为房地产市场创造了新的发展空间。基于此,探讨河南省房地产投资的现状、空间分布情况以及影响因素,发现河南省房地产投资整体呈现空间差异性,影响房地產投资的主要因素为人口和建成区面积。
关键词:新型城镇化;房地产投资;空间分析
中图分类号:F299.23 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2019)30-0068-03
引言
简单来说,城镇化是人口向城市以及城市化生活方式的转移和变迁的过程。房地产行业在这一过程中扮演者及其重要的角色,城镇化影响着城市如何发展、向哪里发展,而房地产行业作为依托于城市的发展行业,其发展方向也会随之发生改变。同理,房地产行业的发展也会在一定程度上影响着城镇化的发展[1~3]。目前,我国的城镇化脚步逐步迈大,城镇化的进程不断加速,传统的城镇化背景下的房地产行业出现了房价过高、房地产结构失衡、土地资源严重浪费的现象,这些不良问题引起了人们的注意。随着党中央新型城镇化概念的提出,为我国房地产市场健康发展提出了新思路[4~5]。河南省地处中原,位置得天独厚,城镇化率却低于周边城市。依托于中原城市群的发展战略,在新型城镇化的背景下,其城镇化率不断提升,房地产投资额也在不断增加,房地产投资的空间联系也在发生些微的改变。基于此,探寻分析河南省在新型城镇化下房地产投资时空分布变化情况,分析探讨其特点,能更好地发挥新型城镇化的优势,取长补短,解决房地产投资市场的问题,从而促进房地产市场持续良好的发展。本文从经济社会等方面选取了一些指标,对河南省房地产投资进行影响因素的分析[6~15],以此来更好地指导房地产投资的进行,为城市更好的发展提供一些建议。
一、数据来源与研究方法
1.数据来源
本文数据涵盖河南省18个市。整理提取了2010—2016年的《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《河南省国民经济和社会发展统计公报》《济源市国民经济和社会发展统计公报》河南省18个市的房地产投资额,以及河南省17个地级市的人口、经济、行政数据。
2.研究方法
首先,全局空间自相关分析。通过全局自相关分析来展示房地产投资额的空间格局状况。常用Morans I指标度量,计算公式为:
I=
其中,Zi=Xi- Wi,j=1/di,j。式中,n为河南省各市的城市个数;XiXj为第i和第j城市的房地产投资额值;为所有城市的房地产投资额平均值;Wi,j为空间权重矩阵。-1 其次,局部空间自相关分析。为更好地解释河南省各市房地产投资额具有的空间相关性,进行局部空间自相关分析。以局部Morans I值进行度量,计算公式为: 各参数含义均相同于上式。根据区域与区域间的相关性强度,分为四种类型。类型一,“高高”区;类型二,“低高”区;类型三,“低低”区;类型四,“高低”区。“高高”区和“低低”区均存在较强的空间正相关;而“高低”区则表示某一空间单元属性值较高,而周围单元较低;同理,“低高”区的空间单元则存在较强的空间负相关。 二、结果与分析 1.河南省房地产投资现状分析。2010—2016年河南省城镇化率和房地产投资额情况(如图1a所示)。研究期内,我国的城镇化率不断提升,由38.82%上升为48.5%。城镇化率的提高与带来房地产投资额规模的变化相伴而生,两者变动曲线基本保持一致。我们可以将房地产投资额变化分为三个阶段:一是2010—2012年,房地产投资额呈现缓慢增长态势年平均增长461亿元;二是2012—2015年,房地产投资额呈现快速增长阶段年平均增长595亿元;三是2015—2016年,房地产投资额呈现平缓增长态势。 2.全局自相关分析。接下来,对河南省各市进行了全局自相关分析(如图1b所示)。2010—2014年,空间差异性呈现变小—变大—变小—变大的趋势。2014—2016年,空间差异性呈现变大的趋势。2010—2016年,我们得到的Morans I值均为负值,也就是说,河南省各市的空间关系呈现负相关性。这六年间,Morans I都在-0.2~-0.02之间,可以发现河南省各市之间的空间差异性很大,房地产投资额呈现出空间差异性很大的局面,说明河南省房地产投资受不同的区位条件影响,发展得并不均衡。 3.局部自相关分析。对河南省各市进行了局部自相关分析,然后将高值与高值聚集区和低值与低值聚集区进行了统计,可以发现在2010—2016年间,低值与低值的关联城市一直只有1个。高值和高值关联的城市只有2010年和2012年存在为1。首先,低值—低值关联类型,即房地产投资额在空间上是低值聚集的情况。在河南省分析区域内是济源市,且在七年的观测范围内一直保持不变。这也说明在这七年的观测区内,河南省各市的房地产投资额变动不是太大。其次,高值—高值关联类型,即房地产投资额在空间上是高值聚集的情况。在种类型的房地产投资额空间差异性小,且会呈现空间的正相关,该区域周围的房地产投资额数额都比较大。在观测期内,这样的城市主要是周口市,该关联区出现位置恒定不变。最后,其他关联类型。包括了高—低关联类型(即房地产投资额高值被低值包围)和低—高关联类型(即房地产投资额低值被高值包围)。从上页图1c中可以看出,2013年、2016年的漯河市和驻马店市;2014年、2015年的漯河市和周口市都是我们所说的低—高类型。2010年、2012年、2014年的郑州市则属于我们所说的高—低类型。整体来说,出现这种现象的原因可能是济源市属于河南省的一个县级市,位置偏远,位于河南省的边界,发展并不迅速,经济实力以及人口增长所能带来的多住房需求的动力并不足,而郑州市作为河南省的省会城市,发展迅速,会远超于周边的城市,所以会出现高—低类型的出现。但随着中原城市群战略的提出,各个城市的经济实力的发展、城镇化率进程的不断提升,房地产投资额的值也会不断地上升,那么这种明显的差异性会不断缩小,所以这种高—低类型区会变少。低—低类型的出现可能是由于这些市位置较河南省中心发展地带较远,中心地带所产生的辐射作用鞭长莫及,那么这些城市的发展速度可能不如其周边城市的发展。所以,对于房地产发展的拉动力较周边地区弱一些,会产生房地产投资额不高聚集的现象。 4.房地产投资影响因素分析。一个产业的发展主要是受需求和资本多少的影响,当需求量大、积累的资本多时,那么该产业会进入一个发展的空前繁荣时期,如多该产业的需求量小、积累的资本也少,那么该产业可能不会发展成为太大的规模。这两个因素哪一个缺少,都会影响该产业的发展。所以,在选择房地产投资额影响因素时,从这两个方面着手进行考虑,并结合一定的社会经济等方面的因素来确定。本次研究选取人均GDP值、人口值、人均收入值、建成区面积值以及二次产业产值占总产值的比重这5个指标。通过分析发现人均GDP、人均收入、建成区面积、人口值均是房地产投资额的影响因素。其中,对房地产投资额具有较大影响的前两位指标为建成区面积和人口值。城市的不断扩张、人口数量增长均会对房地产行业起到一定的拉动作用,经济实力的提升也会促使房地产行业繁荣发展。 三、结论 1.河南省房地产投资的空间集聚呈现负相关性。河南省的房地产投资额具有空间差异性。河南省房地产投资呈现波动状态的空间集聚。2010—2016年,周口市为主要的高值聚集区,济源市为主要的低值聚集区,郑州市为主要的高低聚集区,漯河市、驻马店市为低高聚集区。 2.房地产投资额受多因素的复杂影响。人均GDP、人均收入、人口增长、建成区面积均会对房地产投资产生正相关的影响。其中,房地产投资额的前两位影响因素是人口增长和建成区面积。 四、讨论 在城市化进程不断推进的现阶段,房地产行业和城镇化存在一定影响关系。更好地解决房地产行业存在的问题,应该可以为城镇化的推进带来一定帮助。首先,我们要充分发挥地区与地区之间的联动作用,减少城市之间发展程度的差异性。其次,将房地产投资与地区实际情况结合,多角度全方位分析,从而制订合理的投资计划。另外,要做好房地产的保障性建设和质量管控,为人们提供更好的住房条件。最后,我们要因地制宜,基于實际条件来进行各个地市的房地产投资。 参考文献: [1] 蔡雪雄,林南艳.福建省新型城镇化与房地产业协调发展路径研究[J].东南学术,2016,(6):147-152. [2] 李格.京津冀协同发展下河北省新型城镇化水平提升策略研究[D].石家庄:河北大学,2016. [3] 张鸿琴,王拉娣,张琪.城镇化水平对房地产投资影响的研究——基于中西部面板数据分析[J].福建论坛:人文社会科学版,2016,(4):175-180. [4] 高昊,邓思远,褚可心.廊坊房地产投资现状与问题研究[J].现代营销(下旬刊),2017,(2):136-136. [5] 邓小鹏,赵超,常腾原.中国海外房地产投资现状与对策研究[J].建筑经济,2017,(5):12-16. [6] 王松涛,刘洪玉.房地产开发投资水平理论研究与实证分析[J].建筑经济,2006,(6):60-63. [7] 曾雨晴,基于ESDA的房地产投资变化率时空格局变化研究——以成都19个区县为例[J].绵阳师范学院学报,2016,(8):98-104. [8] 黄磊.人口结构对住宅需求的影响——以西安市为例[D].西安:西安建筑科技大学,2009. [9] 马丽丽,王海民.济南市人口城镇化与房地产投资额的因果关系分析[J].现代农业科技,2013,(20):348-349. [10] 孙志妍,张洪.基于地理加权回归模型对我国房地产投资影响因素分析[J].经济研究导刊,2017,(5):17-18. [11] 刘云超.探析经济周期对中国房地产及投资的影响[J].现代经济信息,2017,(7):22. [12] 高敬超,张洪.我国房地产投资区位差异的宏观因素分析[J].中国市场,2017,(14):25-26. [13] 龙奋杰,吴公樑.城市人口对房地产投资的影响研究[J].土木工程学报,2003,(9):65-70. [14] 陈淑云,付振奇.城市化、房地产投资与经济增长的关系分析——以湖北省1990—2009年时间序列数据为例[J].经济体制改革,2012,(2):30-35. [15] 赵朋.房地产投资波动与城市化关联性研究[J].华东经济管理,2006,(10):37-40.