安徽省地級市房地產業發展水平差異性實證研究

段宗志，吳玉祥

(安徽建筑大學 經濟與管理學院，合肥 230601)

中國的房地產業作為國民經濟增長的重要因素，對經濟增長有著顯著的推動作用[1]。區域經濟的發展水平受房地產業發展的影響，房地產業發展差距過大會影響區域經濟的穩定發展。房地產業與地區城鎮化水平也息息相關，一方面城鎮化水平的提高有效帶動房地產業的發展，另一方面房地產業發展水平的提高有利于提高城鎮化的質量，兩者是相輔相成的[2]。安徽省作為中國中部大省之一，經濟發展一直較為緩慢，城鎮化水平不高，且各地區房地產業發展呈現出不均衡的狀態。基于當下經濟發展形態的多樣化，以安徽省為例，通過樣本數據結合區域經濟與房地產業發展的關系，建立房地產業發展水平的評價體系，對安徽省各區域房地產業發展水平的差異性進行客觀地評價分析，及時發現房地產業發展中的不足和問題，通過分析發現的問題，結合實際提出相應對策，為安徽省房地產業發展的區域差異性研究提供參考，對推動區域經濟與房地產業健康穩定的發展具有很強的理論價值和實際意義。

1 文獻綜述

現有的國外學者對房地產業的研究中，PeterPalm基于對24家商業房地產公司使用正式客戶評估的清單，以及對瑞典商業地產部門高層管理人員的15次訪談分析，確定瑞典商業房地產行業正式客戶評估策略和滿意客戶指數的使用[3]；Jiang D等人論述了中國近些年房地產業的發展，認為中國一些地區的房地產業的收縮是外商直接投資的原因[4]。

國內研究中，學者們通過不同的維度來研究房地產業的發展情況，研究方法很多采用因子和聚類分析[5]、層次分析[6]等方法。劉晴通過建立多元回歸模型，以武漢市為例選取房地產業發展相關影響因素進行研究分析，發現地方財政支出以及居民可支配收入的增加對房地產業有著顯著的推動作用[7]；代昕雨從經濟發展水平、人口、房地產投資和銷售以及房地產價格4個方面將河南省十八地市劃分為五檔[8]；蔡奇鋼等人通過環境動力、消費潛力以及市場活力3個維度建立房地產市場競爭力評價體系，運用熵值TOPSIS法對重慶市區縣房地產市場做出歸類評價[9]；劉寧等人從驅動力等5個方面運用DPSIR模型選取中國部分具有代表性的城市房地產發展狀況進行研究分析，發現房地產發展中存在的優缺點并提出相關建議[10]；郭忠玉從房地產生產、供給和需要3個方面運用因子分析和聚類分析得出河北省房地產經濟發展存在供需不均衡的現象[11]；于叢等人基于因子分析法從房地產開發及市場銷售規模和企業綜合效益兩個方面對30個地區的房地產業發展水平進行研究分析[12]。

通過上述文獻梳理可知，房地產業的研究中有關房地產業發展水平的評價并不多，且尚未形成一套固定的評價體系。學者們普遍從經濟發展水平、環境、供需等維度構建房地產業發展水平評價體系，這些研究對其他學者更深入更全面研究房地產業發展評價具有很好的啟迪作用。但是，目前學者們對房地產業發展水平的研究大多趨于靜態評價，沒有體現出隨著時間的變化房地產業的發展趨勢。本文擬以時間為基軸，對安徽省區域房地產業進行動態地評價分析。

2 指標體系構建及數據來源

評價指標的選取對房地產業發展水平評價至關重要，是評價結果可靠與否的關鍵因素。因此，選取指標時應滿足一些原則：第一是科學性原則，要能反映地區房地產業發展的真實情況；第二是全面性，能反映房地產業發展的各個方面，如發展規模、生產能力、經營能力等；第三是真實性原則，數據要真實客觀，保證評價結果的準確性；最后是可操作性原則，以便于通過一定的分析方法對其進行分析最終得出結論。

文中結合學者們已有的研究，根據房地產業發展的特征，從《安徽統計年鑒》選取指標，構建安徽省房地產業發展水平的評價體系(見表1)，主要包括發展規模、生產能力、經營能力和經濟基礎4個準則層和15個指標層。其中，發展規模從企業個數、人員、投入和產出方面反映了各地區房地產業的規模情況，是房地產業發展的重要基礎；生產能力從房屋新開工、施工以及竣工面積方面反映了地區房地產業生產制造的能力，是房地產業發展能力的重要體現；經營能力從銷售面積、銷售額、房屋的平均銷售價格、利潤和負債率方面反映了該地區房地產企業運營的狀況，它關系著房地產業發展的可持續性，經濟基礎則反映了地區的經濟發展狀況，是房地產業發展的重要環境動力。發展規模、生產能力、經營能力和經濟基礎這4個維度能綜合地反映各地區房地產業發展的綜合及真實情況。

表1 房地產業發展水平評價指標體系

基于指標、時間和空間建立數據，以時間為基軸[13]，選用安徽省2014—2018年的數據進行全局主成分分析和聚類分析，對安徽省16個地級市房地產業發展水平差異性進行動態評價分析。

3 數據處理與分析

3.1 全局主成分分析

研究構建15個指標，由于指標較多，運用全局主成分分析可以將多個指標進行降維，綜合成幾個主成分來覆蓋原有的多項指標。通過運用SPSS軟件，根據獲取的數據對安徽省16個地級市的房地產業發展水平進行綜合評價分析。

在運用軟件分析過程中，為了消除量綱帶來的不合理影響，對數據進行標準化處理。首先進行KMO和巴特利特檢驗。通過數據分析，選取的指標數據KMO值為0.888>0.8，很適合做全局主成分分析(見表2)。

表2 KMO和巴特利特檢驗

由上述分析可知，選取的指標是適合做全局主成分分析的。由數據(見表3)可以看出前3個特征值旋轉荷載平方和分別為9.597、2.776、1.053，均大于1，且累積貢獻率達到89.506%，大于85%，根據主成分提取的原則，前3個主成分代表原來的15個指標評價作用是客觀有效的。

表3 總方差解釋

根據表4旋轉后的成分荷載矩陣對主成分進行分析。對于第一個主成分，房地產開發企業個數X1、房地產業就業人數X2、房地產業總產值X3、房地產投資完成額X4、施工房屋面積X5、竣工房屋面積X6、本年新開工面積X7、房屋銷售面積X8、商品房銷售額X9、房屋平均銷售價格X10、營業利潤X11和地方財政支出X1312個指標在第一公共因子中的因子荷載值較大，上述指標從不同方面反映了房地產業發展水平的綜合情況，所以命名第一個公共因子F1為房地產業發展綜合因子；人均GDPX14和人均可支配收入X152個指標在第二公共因子中的因子荷載值較大，這兩個指標反映了地區的社會經濟水平，因此命名第二個公因子F2為經濟基礎因子；資產負債率X12在第三公共因子中的因子荷載值較大，這個指標反映了房地產企業利用資金進行經營活動的能力，因此命名第三公共因子F3為房地產業經營因子。由于第一主成分的方差貢獻率達到了63.958%，所以F1是評價房地產業發展水平指標體系中的主要方面，在這個因子上的得分越高，房地產業發展水平越高。

表4 旋轉后的成分荷載矩陣a

由此可知，對提取的3個主成分因子進行矩陣分析，可得主成分因子的表達式為

F1=0.125X1+0.086X2+0.051X3+0.105X4+

0.128X5+0.065X6+0.145X7+0.136X8+

0.102X9+0.006X10+0.061X11+

0.033X12+0.136X13-0.131X14-0.137X15.

F2=-0.099X1+0.013X2+0.103X3-0.019X4-

0.079X5+0.056X6-0.134X7-0.109X8-

0.012X9+0.198X10+0.073X11-

0.014X12-0.111X13+0.473X14+0.479X15.

F3=0.044X1-0.096X2-0.101X3+0.007X4+

0.059X5-0.011X6+0.097X7+0.125X8+

0.016X9-0.081X10-0.117X11+

0.942X12+0.033X13-0.045X14+0.079X15.

確定各主成分得分后，根據方差百分比確定綜合得分為

ZF=0.639 77×F1+0.185 06×F2+

0.070 23×F3.

3.2 各地級市房地產業發展水平得分及分析

基于以上分析計算得出安徽省各地區房地產業發展水平各主成分得分排名及綜合得分，見表5、表6。

表5 安徽省地級市各主成分2014—2018年得分排序

表6 2014—2018年各地級市房地產業發展水平綜合得分

基于時間角度，首先從第一主成分排名來看，合肥市每年位居首位，阜陽市排名逐年上升后趨于穩定，蕪湖市排名有所下降，其他地區基本保持穩定，可以看出各地級市房地產業發展處于同步平穩的狀況；從第二主成分排名來看，合肥市近5年來穩步上升，地區經濟水平位居全省首位，這也驗證了近些年合肥市發展之迅速，而淮南市地區經濟水平近些年從前五跌至中下游水平，與當地特色煤炭行業不景氣有一定的關系，其他地區基本保持穩定；從第三主成分排名來看，淮北市和宿州市兩個地區房地產企業經營能力進步顯著，在長三角一體化的引領下兩個地區的企業得到了明顯的轉型升級，其他地區基本保持穩定。

基于空間角度，結合近5年各地區房地產業發展水平綜合得分的平均得分來看，合肥市遙遙領先其他地區，平均綜合得分差距過大；蚌埠市、阜陽市、滁州市、六安市以及蕪湖市得分相比其他城市靠前且為正值，這與資源分配不均衡有著很大的關系。

結合時間和空間角度可以發現，除了省會城市，各地區房地產業發展速度處于同一水平線上且保持相對平穩的狀態。依據統計分析結果和實際情況，如此大的差異性形成的內在原因有以下幾個方面：第一，資源分配嚴重不均衡；第二，各地區房地產業之間沒有形成一定的競爭機制，缺少突破和創新；第三，各地區房地產業對市場的快速變化作出的反應不同，導致地區之間差異性越來越大。

3．3 聚類分析

通過主成分分析得出各地級市房地產業發展水平的綜合得分，為了更清楚地反映安徽省地級市房地產業發展水平差異性，依據不同年份各地區房地產業發展水平綜合得分對地級市個案進行聚類分析，得到聚類結果見圖1。

圖1 各地區房地產業發展水平聚類分析

通過對安徽省地級市房地產業發展水平的聚類分析，結合前面的分析可將區域分為以下三類。

第一類地區：合肥市作為安徽省的省會，5年房地產業發展水平綜合得分第1名，處于第一梯隊。不僅具有很強的房地產綜合發展能力，同時經濟基礎雄厚，由主成分得分數據可知合肥地區房地產企業資產負債率相對其他地區偏低，說明合肥地區房地產企業有足夠的資金能力去組織經營活動以滿足市場的需求，具備較好的房地產市場開發的環境條件。

第二類地區：蕪湖、滁州、蚌埠和阜陽市，房地產業發展水平綜合得分靠前，處于第二梯隊。結合4個城市各主成分得分來看，蕪湖市整體房地產業發展水平處于領先水平；滁州、蚌埠、阜陽市在第二主成分得分不高，經濟基礎薄弱，房地產市場的總體活力較高，房地產市場供給充足，但跟地區經濟水平不匹配。

第三類地區：六安、宿州、安慶、宣城、馬鞍山、淮南、銅陵、亳州、黃山、淮北和池州市處于第三梯隊。結合各主成分得分，六安和宿州地區經濟水平相對其它地區較差；淮北、宣城、銅陵和黃山市的地區經濟水平處于中等偏上，但房地產市場的活力不高；亳州、淮南、馬鞍山、池州和安慶市的房地產企業資金運營能力較差。

4 結論和建議

1)結合主成分和聚類分析評價得出的結果，安徽省各地級市之間的房地產業發展水平參差不齊，區域差異性較明顯，呈現出南北差異，一些地區房地產發展程度與社會經濟水平不協調。第一梯隊合肥市房地產業發展水平遙遙領先，第二和第三梯隊中大部分城市呈現出供需不均衡的現象。偏北方的城市如阜陽和宿州等城市房地產市場活力較高，但地區經濟水平不能滿足房地產市場大量的供給；偏南方的城市如黃山和銅陵市地區經濟水平較高，但房地產市場低迷，不能滿足大量的需求。

2)根據評價的結果，提出以下建議：對于房地產業發展活力較弱但地區經濟水平較高的地區，房地產企業應結合本地區特色的產業，刺激房地產的投資開發，并轉向高質量發展；對于房地產業發展活力較高但地區經濟水平較落后的地區，房地產企業應結合當地政府制定相應的惠民政策，同時以為當地提供更多的就業崗位等措施來帶動當地經濟的發展；對于房地產企業經營能力薄弱的地區，需積極引進房地產專業人才促使房地產業轉型升級，以便于對房地產市場的快速變化作出合理的決策。嚴格遵守房地產市場調節機制的相關政策引導，避免供需不均衡，促進房地產企業穩定健康地發展。合理地進行城市規劃，利用房地產市場與軌道交通的協調發展機制[14]，以省會城市作為示范區，促進房地產市場發展進一步提升。政府應加強引導，在資源分配均衡的前提下，促使房地產業在各地區之間形成一定的競爭機制，并結合獎勵機制和扶持措施鼓勵各地區房地產企業不斷地做出突破和創新。加大促進各地級市之間的合作交流，以省會為牽頭，合理地構建城市群城市鏈[15]，帶動其他地級市協同發展進步。