中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

文章编号：１００１—１４８Ｘ１２０１１）０４－０１１２—０６

中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

陈基纯１，陈忠暖２

（１．广州番禺职业技术学院建筑工程系，广州５１１４８３；

２．华南师范大学地理科学学院，广州５１０６３１）

摘要：在阐释房地产业与区域经济耦合作用机理的基础上，本文建立了二者之间的耦合协调度模型，并以中国３５个大中城市为例，对房地产业与区域经济耦合协调状况进行了实证研究。结果表明中国大中城市房地产业与区域经济系统远未达到良性共振状态。二者耦合协调度平均值处于勉强接受区闯，属于濒临失调衰退类，大部分城市存在不同程度的经济滞后或房地产滞后；中国大中城市房地产业与区域经济耦合协调度在空间分布上大致符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。

关键词：房地产业；区域经济；耦合度；耦合协调度

中图分类号：ＦＤ６１．５

文献标识码：Ａ

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２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙ＆ｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ－Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ

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目前，中国房地产业正在成为区域经济增长的重要力量。成为国民经济的主导性、支柱性产业和新的经济增长点。尽管中国各地区经济的发展有效地促进了房地产业的发展，但是关于二者互动关系的研究大多集中在房地产业区域特性的表现、房地产区域差异、房地产投资对区域经济发展的影响和贡献等方面¨。Ｊ，对房地产业与区域经济协调关系中的“协调”没有明确界定，对这种协调关系的判定、经济学表现以及如何根据不同的

收稿日期：２０１０—０９—２３

区域经济发展状况，引导和促进房地产业同步发展也缺乏规范的系统研究。鉴于此，本文首先探讨房地产业与区域经济耦合协调的作用机理，通过建立二者的耦合协调度模型，并以中国３５个大中城市作实证研究，检验房地产业与区域经济耦合协调的作用机理，比较分析３５个大中城市房地产业和区域经济耦合协调的程度与类型，以期为其他区域房地产业与区域经济的耦合协调研究提供一定的参考。

作者简介：陈基纯（１９７９一），女，湖南常德人，广州番禺职业技术学院建筑工程系教师，研究方向：区域与

城市经济、房地产经济；陈忠暖（１９５７一），男，浙江镇海人，华南师范大学地理科学学院教授，

研究生导师，研究方向：城市地理、区域经济领域。

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大研究项目．项目编号：ＯＩＪＡＺＪＤＧＡＴ００３；国家杰出青年基

金项目，项目编号：４０１２５００３；广东教育科学“十一五”规划立项课题，项目编号：０７ＪＴｌ２８；

广州市教育科学“十一五”规划课题。项目编号：０９Ａ１４１。

总第４０８期陈基纯：中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

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一、房地产业与区域经济耦合协调发展（一）房地产业的发展促进了区域经济发展许多国家发展房地产业的经验表明，在一个区域经济能力成熟的前提下，发展房地产业能够促进区域经济发展。

１．房地产投资规模的持续扩大，已成为拉动区域固定资产投资增长和经济快速发展的重要力量，这与房地产在固定资产投资中占据较大份额有直接关系。在房地产投资持续上扬的同时，全社会固定资产投资也同步上升。２００８年，房地产投资约占我国全社会固定资产投资的２３．４％，成为ＧＤＰ增长的直接推动力。另外，房地产业增加值占我国ＧＤＰ的比重也在逐年攀升。２００７年已经突破５％，这也是房地产业成为许多区域经济新的增长点的重要原因之一。

２．房地产业是区域经济发展和区域现代化的重要物质基础。在某种意义上讲。区域的发展实际上就意味着房地产的发展。土地、房屋、道路及其它公共设施，构成区域的基本框架，各种风格的房屋建筑不仅是区域经济存在和发展的空间，也是一个区域立体形象的物质外壳和主体，更是区域文明水准的基本标志。一般而言，现代化区域是否具有高效率的经济活动，决定于区域基础设施是否高效化和合理化，而这些与房地产业的发展是密不可分的。

３．房地产业在区域经济链条中处于中间环节，会对关联产业产生需求。房地产的发展不仅带动相关区域内建筑业、建材业、化工、轻工、电器、金融保险等行业的发展，还有利于扩大内需，拉动投资增长，保持国民经济持续快速健康的发展。

４．房地产业的发展可以为当地居民提供大量的就业机会。房地产业属于第三产业，它本身就包含多种服务内容，并且许多服务项目是不能用现代手段来取代人力的，因而房地产业所需的就业人数相对于其他产业要高得多。再加上房地产业的带动力较强，除了自身发展外，还能带动相关产业的发展，增加相关产业的就业。为社会提供较多的就业机会。据测算，房地产业每直接就业１人，就能给社会提供４个人的间接就业机会，这对区域经济的发展和社会稳定均起到了促进作用。

（二）区域经济的发展促进了房地产业的发展区域经济促进房地产业发展的作用机理主要表现在两个方面：一方面，从消费者购房实现的要素来看，区域经济的发展增加了居民的收入，改善了居民的居住生活方式，为居民的房地产消费提供了较高的收入和较强的购房动机，为房地产业的快速发展提供了动力来源。另一方面，区域经济

发展为房地产业的发展奠定了基础。这主要表现在区域经济的发展有利于促进房地产配套基础设施的完善。房地产配套基础设施建设中，交通、教育、医疗、市政等硬件方面是房地产开发活动的重要组成部分，也是区域经济发展的先决条件，这方面的完善需要大量的资金作为依托，需要区域经济的发展作为支撑。区域经济的高速发展为房地产业提供了大量的资金，同时也为基础设施的完善提供了可能。

房地产业为区域经济发展提供了动力，而区域经济发展又为房地产业的发展奠定了基础，两者相互协调发展。并且这种协调发展在相同的时间内、相同的空间上能够发挥更大的效应。或者说房地产业与区域经济的协调发展过程，就是两者在相同的时间和区域内相互协调关联的过程，这个过程是房地产业系统在不断地发展演变过程中作用于区域经济系统的过程，也是区域经济系统不断反作用于房地产业系统的过程。根据上述分析，可将房地产业促进区域经济发展的机理分为投资效应、物质效应、产业关联效应、就业效应等，将区域经济推动房地产业发展的作用机理分为资金效应、基础效应、消费效应等。

二、房地产业与区域经济的耦合协调度模型（一）房地产业与区域经济综合发展水平的计算求房地产业、区域经济两个系统的协调度值。首先要计算出两个系统的综合发展水平指数，为尽量减少人为因素，本文采用主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉ．

叫Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ

Ａｎａｌｙｓｉｓ，简称ＰＣＡ法）对两个系统

综合发展状况进行定量评价。具体步骤如下：

１．指标标准化。为了消除量纲的差异所带来的不可综合性问题，选择极差标准化方法对指标的原始数据进行标准化。

２．指标权重的确定。为尽量减少权重确定的主观意识，本文采用主成分分析法分别确定两个系统各指标的权重。利用主成分分析法确定权重的步骤见文献旧Ｊ。．

３．利用综合评价函数分别计算两个系统综合

发展水平，计算公式为：

・

●

灭名）＝∑埘；毛，ｇ（，，）＝∑叶乃

（１）

其中以石）、ｇ（，，）分别为房地产业系统和区域经济系统综合发展水平，为房地产业系统各指标的标准化值，为区域经济系统各指标的标准化值。对应指标的权重分别为和。

（－－）房地产业与区域经济的耦合度

耦合度是用来描述系统或要素彼此作用影响的程度¨’。从协同学的角度看。耦合作用和协调程度

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商业研究

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决定了系统在达到临界区域时走向何种序与结构，或者说决定了系统由无序走向有序的趋势。系统由无序走向有序机理的关键在于系统内部序参量之间的协同作用，它左右着系统相变的特征与规律，耦合度正是反映这种协同作用的度量哺］。由此．可以把房地产业和区域经济两个系统通过各自的耦合元素产生相互彼此影响的程度定义为房地产业一区域经济的耦合度，它的大小反映了房地产业与区域经济两者相互协调的程度。

借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型来计算耦合度旧Ｊ。设变量氓（ｉ＝１，２，…，ｍ）、地（＿『＝１，２，…，ｎ）分别表示系统，则多个系统相互作用的耦合度模型可表示为：

度的重要指标，它对判别房地产业与区域经济耦合作用的强度以及作用的时序区间，预警二者的发展秩序等具有十分重要的意义。然而，耦合度在有些情况下却很难反映出房地产业与区域经济的整体功效和协同效应，单纯依靠耦合度判别有可能产生误导，因为每个地区的房地产业与区域经济发展都有交错、动态和不平衡的特性。假设厂（菇）与ｇ（，，）的得分都比较低，但是却能得出其耦合度高于两者一高一低时的结论。例如，当以茗）与ｇ（），）都取值０．００１时，计算得出的耦合度大于以聋）与ｇ（，，）取值分别为０．８和０．９的结果。因此，要想真实地反映房地产业与区域经济系统之间的实际情况，需构建房地产业与区域经济系统耦合协调度模型，这样不仅可以评判不同区域房地产业与区域经济两个系统之间交互耦合的协调程度，而且还能反映出房地产业与区域经济发展水平的相对高低。借鉴已有研究成果¨０。，本文将度量房地产业与区域经济发展水平高低的定量指标称为耦合协调度：

Ｄ＝（Ｃ・ｒ）９

（５）（６）

Ｃ。＝ｎ｛（ⅡＩ・ｕ２……“．）／Ｈ（耻‘＋“ｉ）｝１７。（２）

当只有两个系统时，可以直接得到它们的耦合度函数，表示为：

ｃ２＝２｛（ｕ－・ｕ２）／［（“ｌ＋ｕ２）（Ｍ。＋№）］｝垤（３）借鉴（２）式，可以定义房地产业与区域经济的耦合度Ｃ：

Ｃ＝２｛（，．（茹）・ｇ（，，））／［（厂（茗）＋ｇ（，，））（＿厂（菇）＋ｇ（），））］｝１／２

（４）

Ｔ＝矾茗）＋风（，，）

其中Ｄ为耦合协调度；Ｃ为耦合度；Ｔ为房地产业与区域经济的综合评价指数，反映两者的整体效益或水平，口，ｎ，口为待定参数，一般取０＝０．５。

（四）房地产与区域经济的耦合协调度评价标准借鉴已有研究成果¨引，按照耦合协调度的大小将房地产业与区域经济的耦合协调状况划分为３大类１０个亚类，然后再按照房地产业与区域经济综合评价指数ｆ（ｘ）与ｇ（ｙ）的对比关系可将每个亚类划分为３种类型形成３０种基本类型（见表１）。

显然耦合度值Ｃ介于０和１之间。当Ｃ趋向１时，房地产业系统与区域经济系统的耦合度最大，说明这两个系统之间达到了良性共振耦合，系统将趋向新的有序结构；而当Ｃ趋向０时，房地产业系统与区域经济系统的耦合度最小，说明这两个系统之间处于无关状态，系统将向无序发展。

（三）房地产业与区域经济的耦合协调度耦合度Ｃ作为反映房地产业与区域经济耦合程

表ｌ

房地产业与区域经济耦合协调的分类体系与判另４标准

三、实证研究：以中国３５个大中城市为例（一）指标体系构建及权重确定

房地产业系统和区域经济系统的耦合协调发展评价涉及到社会、经济和环境因素等各方面，在遵循科学性、可比性和可操作性原则基础上，本文

将指标体系划分了目标层、系统层、领域层和指标层四个层次，从投资效应、产业效应、就业效应三大领域９项指标。构建了房地产业系统的指标体系；从消费效应、资金效应、基础效应三大领域１ｌ项指标，构建了区域经济系统的指标体系。具体指标见表２（所有数据来源于＜中国房地产统计

总第４０８期陈基纯：中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

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年鉴（２００９）》、《中国城市年鉴（２００９）》和《中国城市统计年鉴（２００９）》）。利用主成分分析法确定的两个系统各指标的权重一并在表２中列出。

（－－）评价结果

根据公式（１）、（４）、（５）和（６）计算出中国

表２

３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及有关指标（见表３）。同时，根据表３的计算结果及表１房地产业与区域经济耦合协调的分类体系与判别标准，便可将中国３５个大中城市房地产业与区域经济耦合协调状况的评价结果一并列于表３。

房地产业与区域经济耦合协调度评价的指标体系及权重

（三）结果分析

１．整体维度分析。由表３可以看到。２００８年我国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度平均值为０．４２，处于勉强接受区间，属于濒临失调衰退类，这从３５个大中城市的耦合协调度可以看出，除了上海（Ｏ．８４）、北京（Ｏ．８２）、广州（０．６３）处于可接受区间，属于耦合协调类之外，其他城市均处于勉强接受区间和不可接受区间。从房地产系统以髫）与区域经济系统ｇ（，，）的对比关系看，全国两个系统指数的均值分别为０．１８和０．２５，可见我国城市整体上属于房地产业滞后型，３５个大中城市有２７个城市的房地产业系统指数明显低于经济系统指数，这一现象在西部城市尤为突出，这说明近年来虽然我国大部分城市经济的迅猛增长给房地产市场带来了巨大的需求，各城市房地产投资规模呈现快速发展态势，但相比城市经济的发展速度，房地产业发展仍然相对滞后。由于房地产业发展滞后，使房地产市场供给难以满足城市经济快速发展带来的巨大需求，这不仅难以提高城市居民的居住

水平，还会造成房价的急剧上涨，增加了中低收入阶层的住房难度。城市房地产与区域经济两大系统发展的失调性在近年大中城市“买房难、买房贵”的民生问题中愈演愈烈。

２．区域维度分析。从耦合协调度值Ｄ的大小可以看出（表３），２００８年中国城市房地产业与区域经济耦合协调度空间分布大致上符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。表３显示出我国东部大部分城市耦合协调度较高，其耦合协调度平均值为０．５０，位居前三位的上海、北京、广州均在东部地区。而中部地区其耦合协调度平均值为０．３７，所有城市的耦合协调度处于０．２０—０．５０之间，整体水平不高。西部地区除重庆（０．５７）和成都（０．５２）耦合协调度比较突出外，其他城市耦合协调度均较低（平均值为０．３３），其中西宁、兰州、银川位居３５个城市的最后三位。

从耦合协调区间和大类来看，东部地区虽然整体上处于勉强接受区间，属于耦合协调类。但是该区域内各城市发展极不均衡。差异明显，其耦合

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２０１１／ＩＭ

协调度依次跨越了可接受区间一勉强接受区间一不可接受区闯三大区间、耦合协调类一过渡类一不协调类三个大类。其中海口和石家庄最低，只有０．２９，而上海、北京却高达０．８以上，差距达３倍左右。中部地区各个城市发展相对比较均衡，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过

表３

渡类一不协调类两个大类，耦合协调度最高的武汉（０．４６）和最低的太原（０．２７）相差不大。西部地区虽然大部分城市耦合协调度普遍偏低，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过渡类一不协调类两个大类，但其内部差异明显，其中重庆、成都高达Ｏ．５以上，而西宁仅为０．１６。

２００８年中国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及类型

从耦合协调度的亚类来看，共分为７类：（１）良好耦合协调类共２个，分别是上海和北京．均在东部地区；（２）初级耦合协调类仅广州，同样在

东部地区；（３）勉强耦合协调类共６个，分别是沈阳、杭州、天津、深圳、重庆、成都。其中东部地区占４个，西部地区占２个；（４）濒临失调衰

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协调度依次跨越了可接受区间一勉强接受区间一不可接受区闯三大区间、耦合协调类一过渡类一不协调类三个大类。其中海口和石家庄最低，只有０．２９，而上海、北京却高达０．８以上，差距达３倍左右。中部地区各个城市发展相对比较均衡，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过

表３

渡类一不协调类两个大类，耦合协调度最高的武汉（０．４６）和最低的太原（０．２７）相差不大。西部地区虽然大部分城市耦合协调度普遍偏低，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过渡类一不协调类两个大类，但其内部差异明显，其中重庆、成都高达Ｏ．５以上，而西宁仅为０．１６。

２００８年中国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及类型

从耦合协调度的亚类来看，共分为７类：（１）良好耦合协调类共２个，分别是上海和北京．均在东部地区；（２）初级耦合协调类仅广州，同样在

东部地区；（３）勉强耦合协调类共６个，分别是沈阳、杭州、天津、深圳、重庆、成都。其中东部地区占４个，西部地区占２个；（４）濒临失调衰

总第４０８期陈基纯：中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

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退类共８个，分别是大连、青岛、厦门、宁波、武汉、长沙、郑州、合肥，东部和中部地区各占４个；（５）轻度失调衰退类共８个，分别是长春、哈尔滨、济南、福州、西安、昆明、南宁、呼和浩特，其中西部地区占了４个，东部和中部地区占２个；（６）中度失调衰退类共８个，分别是石家庄、海口、兰州、贵阳、乌鲁木齐、银川、南昌、太原；（７）严重失调衰退类仅有西宁。由此可以发现，层次越高的耦合协调类型，东部地区城市出现的频率相对较多，层次越低的耦合协调类型，西部地区城市出现的频率相对较多；而中部地区城市的耦合协调类型出现在中等层次的频率相对较多。

从房地产系统．厂（茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）的对比关系看，东部地区房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（，，）的平均值分别为０．２４和０．３８，这说明东部地区整体上属于房地产滞后性，即房地产业滞后于区域经济发展，具体表现为房地产市场发展相对落后，市场供给不足，而需求旺盛，社会容纳能力较大。东部地区除了北京和沈阳属于经济滞后型外，其他城市均属于房地产业滞后型。中部地区房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）的平均值分别为０．１３和Ｏ．１８，同样中部地区整体上属于房地产滞后性，除了武汉区域经济稍微滞后于房地产外，其他中部城市均是房地产滞后于区域经济。西部地区房地产系统ｆＣ髫）与区域经济系统ｇ（ｙ）的平均值分别为０．１４和０．１２，这说明西部地区整体上属于区域经济滞后性，即区域经济发展速度滞后于房地产业发展速度，具体表现为投资过热，供给旺盛，而需求相对不足，区域经济支撑能力有限。尽管如此，西部地区各个城市的房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）对比关系差异显著，１１个城市中有５个属于经济滞后型，６个属于房地产滞后型。西部地区中心城市，如成都、重庆，受西部大开发战略和特区规划建设的推动，加上其开发成本和风险又比东部低，相对于房价已攀升至一定程度的东部房产而言，利润空问较大，因而近年来成为许多知名房地产开发商进军西部地区的首选城市和投资热点区域，但区域经济相对房地产业而言明显滞后，市场需求凸显不足。

四、总结与讨论

在系统科学理论与协同思想指导下构建了房地产业与区域经济发展的指标体系，借助耦合协调模型。对全国３５个大中城市的房地产业与区域经济的耦合协调度进行了测度和横向比较分析。评价结果与客观实际大体相符，说明该方法能较为合理的反映客观现实。具体研究结论如下：

１．整体维度上，从耦合协调度值Ｄ来看。我国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调

度平均值处于勉强接受区间，属于属于濒临失调衰退类；从房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（，，）对比关系看，我国大中城市绝大部分属于房地产业

滞后型。

２．区域维度上，我国城市房地产业与区域经济的耦合协调度内部差异显著。其耦合协调度在空间分布上大致符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。层次越高的耦合协调类型，东部地区城市出现的频率相对较多，层次越低的耦合协调类型，西部地区城市出现的频率相对较多；而中部地区城市的耦合协调类型出现在中等层次的频率相对

较多。

３．本研究尽管从耦合定量角度研究了房地产与区域经济系统协调程度的强弱和类型，但由于在选取指标方面受收集数据来源的限制，在评价过程中，考虑范围还不够全面，对影响耦合度的各项指标还未能涉及。另外由于本研究主要基于横断面数据，而对历史的继承性缺乏深入研究，这些都是需要将来进一步探求的课题。参考文献：［１］［２】［３］

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析——长江三角洲与珠江三角洲比较研究

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（责任编辑：李江）

文章编号：１００１—１４８Ｘ１２０１１）０４－０１１２—０６

中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

陈基纯１，陈忠暖２

（１．广州番禺职业技术学院建筑工程系，广州５１１４８３；

２．华南师范大学地理科学学院，广州５１０６３１）

摘要：在阐释房地产业与区域经济耦合作用机理的基础上，本文建立了二者之间的耦合协调度模型，并以中国３５个大中城市为例，对房地产业与区域经济耦合协调状况进行了实证研究。结果表明中国大中城市房地产业与区域经济系统远未达到良性共振状态。二者耦合协调度平均值处于勉强接受区闯，属于濒临失调衰退类，大部分城市存在不同程度的经济滞后或房地产滞后；中国大中城市房地产业与区域经济耦合协调度在空间分布上大致符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。

关键词：房地产业；区域经济；耦合度；耦合协调度

中图分类号：ＦＤ６１．５

文献标识码：Ａ

ＣｏｕｐｌｉｎｇＣｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎＤｅｇｒｅｅｂｅｔｗｅｅｎＲｅａｌＥｓｔａｔｅＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｙｉｎＣｈｉｎａ

ＣＨＥＮＪｉ—ｃｈｕｎｌ．ＣＨＥＮＺｈｏｎｇ—ｎｕａｎ２

（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ

ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｔｗｅｅｎ

ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＧｕａｎｇｚｈｏｕＰａｎｙｕＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ。Ｇｎａｎｇｚｈｏｕ

ｉｎｄｕｓｔｒｙ

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５１１４８３－Ｃｈｉｎａ；

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙ＆ｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ－Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ

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５１０６３１－Ｃｈｉｎａ）

ｔｈｅｅｘｐａｔｉａｔｉｏｎ

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目前，中国房地产业正在成为区域经济增长的重要力量。成为国民经济的主导性、支柱性产业和新的经济增长点。尽管中国各地区经济的发展有效地促进了房地产业的发展，但是关于二者互动关系的研究大多集中在房地产业区域特性的表现、房地产区域差异、房地产投资对区域经济发展的影响和贡献等方面¨。Ｊ，对房地产业与区域经济协调关系中的“协调”没有明确界定，对这种协调关系的判定、经济学表现以及如何根据不同的

收稿日期：２０１０—０９—２３

区域经济发展状况，引导和促进房地产业同步发展也缺乏规范的系统研究。鉴于此，本文首先探讨房地产业与区域经济耦合协调的作用机理，通过建立二者的耦合协调度模型，并以中国３５个大中城市作实证研究，检验房地产业与区域经济耦合协调的作用机理，比较分析３５个大中城市房地产业和区域经济耦合协调的程度与类型，以期为其他区域房地产业与区域经济的耦合协调研究提供一定的参考。

作者简介：陈基纯（１９７９一），女，湖南常德人，广州番禺职业技术学院建筑工程系教师，研究方向：区域与

城市经济、房地产经济；陈忠暖（１９５７一），男，浙江镇海人，华南师范大学地理科学学院教授，

研究生导师，研究方向：城市地理、区域经济领域。

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大研究项目．项目编号：ＯＩＪＡＺＪＤＧＡＴ００３；国家杰出青年基

金项目，项目编号：４０１２５００３；广东教育科学“十一五”规划立项课题，项目编号：０７ＪＴｌ２８；

广州市教育科学“十一五”规划课题。项目编号：０９Ａ１４１。

总第４０８期陈基纯：中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

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一、房地产业与区域经济耦合协调发展（一）房地产业的发展促进了区域经济发展许多国家发展房地产业的经验表明，在一个区域经济能力成熟的前提下，发展房地产业能够促进区域经济发展。

１．房地产投资规模的持续扩大，已成为拉动区域固定资产投资增长和经济快速发展的重要力量，这与房地产在固定资产投资中占据较大份额有直接关系。在房地产投资持续上扬的同时，全社会固定资产投资也同步上升。２００８年，房地产投资约占我国全社会固定资产投资的２３．４％，成为ＧＤＰ增长的直接推动力。另外，房地产业增加值占我国ＧＤＰ的比重也在逐年攀升。２００７年已经突破５％，这也是房地产业成为许多区域经济新的增长点的重要原因之一。

２．房地产业是区域经济发展和区域现代化的重要物质基础。在某种意义上讲。区域的发展实际上就意味着房地产的发展。土地、房屋、道路及其它公共设施，构成区域的基本框架，各种风格的房屋建筑不仅是区域经济存在和发展的空间，也是一个区域立体形象的物质外壳和主体，更是区域文明水准的基本标志。一般而言，现代化区域是否具有高效率的经济活动，决定于区域基础设施是否高效化和合理化，而这些与房地产业的发展是密不可分的。

３．房地产业在区域经济链条中处于中间环节，会对关联产业产生需求。房地产的发展不仅带动相关区域内建筑业、建材业、化工、轻工、电器、金融保险等行业的发展，还有利于扩大内需，拉动投资增长，保持国民经济持续快速健康的发展。

４．房地产业的发展可以为当地居民提供大量的就业机会。房地产业属于第三产业，它本身就包含多种服务内容，并且许多服务项目是不能用现代手段来取代人力的，因而房地产业所需的就业人数相对于其他产业要高得多。再加上房地产业的带动力较强，除了自身发展外，还能带动相关产业的发展，增加相关产业的就业。为社会提供较多的就业机会。据测算，房地产业每直接就业１人，就能给社会提供４个人的间接就业机会，这对区域经济的发展和社会稳定均起到了促进作用。

（二）区域经济的发展促进了房地产业的发展区域经济促进房地产业发展的作用机理主要表现在两个方面：一方面，从消费者购房实现的要素来看，区域经济的发展增加了居民的收入，改善了居民的居住生活方式，为居民的房地产消费提供了较高的收入和较强的购房动机，为房地产业的快速发展提供了动力来源。另一方面，区域经济

发展为房地产业的发展奠定了基础。这主要表现在区域经济的发展有利于促进房地产配套基础设施的完善。房地产配套基础设施建设中，交通、教育、医疗、市政等硬件方面是房地产开发活动的重要组成部分，也是区域经济发展的先决条件，这方面的完善需要大量的资金作为依托，需要区域经济的发展作为支撑。区域经济的高速发展为房地产业提供了大量的资金，同时也为基础设施的完善提供了可能。

房地产业为区域经济发展提供了动力，而区域经济发展又为房地产业的发展奠定了基础，两者相互协调发展。并且这种协调发展在相同的时间内、相同的空间上能够发挥更大的效应。或者说房地产业与区域经济的协调发展过程，就是两者在相同的时间和区域内相互协调关联的过程，这个过程是房地产业系统在不断地发展演变过程中作用于区域经济系统的过程，也是区域经济系统不断反作用于房地产业系统的过程。根据上述分析，可将房地产业促进区域经济发展的机理分为投资效应、物质效应、产业关联效应、就业效应等，将区域经济推动房地产业发展的作用机理分为资金效应、基础效应、消费效应等。

二、房地产业与区域经济的耦合协调度模型（一）房地产业与区域经济综合发展水平的计算求房地产业、区域经济两个系统的协调度值。首先要计算出两个系统的综合发展水平指数，为尽量减少人为因素，本文采用主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉ．

叫Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ

Ａｎａｌｙｓｉｓ，简称ＰＣＡ法）对两个系统

综合发展状况进行定量评价。具体步骤如下：

１．指标标准化。为了消除量纲的差异所带来的不可综合性问题，选择极差标准化方法对指标的原始数据进行标准化。

２．指标权重的确定。为尽量减少权重确定的主观意识，本文采用主成分分析法分别确定两个系统各指标的权重。利用主成分分析法确定权重的步骤见文献旧Ｊ。．

３．利用综合评价函数分别计算两个系统综合

发展水平，计算公式为：

・

●

灭名）＝∑埘；毛，ｇ（，，）＝∑叶乃

（１）

其中以石）、ｇ（，，）分别为房地产业系统和区域经济系统综合发展水平，为房地产业系统各指标的标准化值，为区域经济系统各指标的标准化值。对应指标的权重分别为和。

（－－）房地产业与区域经济的耦合度

耦合度是用来描述系统或要素彼此作用影响的程度¨’。从协同学的角度看。耦合作用和协调程度

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商业研究

２０１Ｉ／０４

决定了系统在达到临界区域时走向何种序与结构，或者说决定了系统由无序走向有序的趋势。系统由无序走向有序机理的关键在于系统内部序参量之间的协同作用，它左右着系统相变的特征与规律，耦合度正是反映这种协同作用的度量哺］。由此．可以把房地产业和区域经济两个系统通过各自的耦合元素产生相互彼此影响的程度定义为房地产业一区域经济的耦合度，它的大小反映了房地产业与区域经济两者相互协调的程度。

借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型来计算耦合度旧Ｊ。设变量氓（ｉ＝１，２，…，ｍ）、地（＿『＝１，２，…，ｎ）分别表示系统，则多个系统相互作用的耦合度模型可表示为：

度的重要指标，它对判别房地产业与区域经济耦合作用的强度以及作用的时序区间，预警二者的发展秩序等具有十分重要的意义。然而，耦合度在有些情况下却很难反映出房地产业与区域经济的整体功效和协同效应，单纯依靠耦合度判别有可能产生误导，因为每个地区的房地产业与区域经济发展都有交错、动态和不平衡的特性。假设厂（菇）与ｇ（，，）的得分都比较低，但是却能得出其耦合度高于两者一高一低时的结论。例如，当以茗）与ｇ（），）都取值０．００１时，计算得出的耦合度大于以聋）与ｇ（，，）取值分别为０．８和０．９的结果。因此，要想真实地反映房地产业与区域经济系统之间的实际情况，需构建房地产业与区域经济系统耦合协调度模型，这样不仅可以评判不同区域房地产业与区域经济两个系统之间交互耦合的协调程度，而且还能反映出房地产业与区域经济发展水平的相对高低。借鉴已有研究成果¨０。，本文将度量房地产业与区域经济发展水平高低的定量指标称为耦合协调度：

Ｄ＝（Ｃ・ｒ）９

（５）（６）

Ｃ。＝ｎ｛（ⅡＩ・ｕ２……“．）／Ｈ（耻‘＋“ｉ）｝１７。（２）

当只有两个系统时，可以直接得到它们的耦合度函数，表示为：

ｃ２＝２｛（ｕ－・ｕ２）／［（“ｌ＋ｕ２）（Ｍ。＋№）］｝垤（３）借鉴（２）式，可以定义房地产业与区域经济的耦合度Ｃ：

Ｃ＝２｛（，．（茹）・ｇ（，，））／［（厂（茗）＋ｇ（，，））（＿厂（菇）＋ｇ（），））］｝１／２

（４）

Ｔ＝矾茗）＋风（，，）

其中Ｄ为耦合协调度；Ｃ为耦合度；Ｔ为房地产业与区域经济的综合评价指数，反映两者的整体效益或水平，口，ｎ，口为待定参数，一般取０＝０．５。

（四）房地产与区域经济的耦合协调度评价标准借鉴已有研究成果¨引，按照耦合协调度的大小将房地产业与区域经济的耦合协调状况划分为３大类１０个亚类，然后再按照房地产业与区域经济综合评价指数ｆ（ｘ）与ｇ（ｙ）的对比关系可将每个亚类划分为３种类型形成３０种基本类型（见表１）。

显然耦合度值Ｃ介于０和１之间。当Ｃ趋向１时，房地产业系统与区域经济系统的耦合度最大，说明这两个系统之间达到了良性共振耦合，系统将趋向新的有序结构；而当Ｃ趋向０时，房地产业系统与区域经济系统的耦合度最小，说明这两个系统之间处于无关状态，系统将向无序发展。

（三）房地产业与区域经济的耦合协调度耦合度Ｃ作为反映房地产业与区域经济耦合程

表ｌ

房地产业与区域经济耦合协调的分类体系与判另４标准

三、实证研究：以中国３５个大中城市为例（一）指标体系构建及权重确定

房地产业系统和区域经济系统的耦合协调发展评价涉及到社会、经济和环境因素等各方面，在遵循科学性、可比性和可操作性原则基础上，本文

将指标体系划分了目标层、系统层、领域层和指标层四个层次，从投资效应、产业效应、就业效应三大领域９项指标。构建了房地产业系统的指标体系；从消费效应、资金效应、基础效应三大领域１ｌ项指标，构建了区域经济系统的指标体系。具体指标见表２（所有数据来源于＜中国房地产统计

总第４０８期陈基纯：中国房地产业与区域经济耦合协调度研究

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年鉴（２００９）》、《中国城市年鉴（２００９）》和《中国城市统计年鉴（２００９）》）。利用主成分分析法确定的两个系统各指标的权重一并在表２中列出。

（－－）评价结果

根据公式（１）、（４）、（５）和（６）计算出中国

表２

３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及有关指标（见表３）。同时，根据表３的计算结果及表１房地产业与区域经济耦合协调的分类体系与判别标准，便可将中国３５个大中城市房地产业与区域经济耦合协调状况的评价结果一并列于表３。

房地产业与区域经济耦合协调度评价的指标体系及权重

（三）结果分析

１．整体维度分析。由表３可以看到。２００８年我国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度平均值为０．４２，处于勉强接受区间，属于濒临失调衰退类，这从３５个大中城市的耦合协调度可以看出，除了上海（Ｏ．８４）、北京（Ｏ．８２）、广州（０．６３）处于可接受区间，属于耦合协调类之外，其他城市均处于勉强接受区间和不可接受区间。从房地产系统以髫）与区域经济系统ｇ（，，）的对比关系看，全国两个系统指数的均值分别为０．１８和０．２５，可见我国城市整体上属于房地产业滞后型，３５个大中城市有２７个城市的房地产业系统指数明显低于经济系统指数，这一现象在西部城市尤为突出，这说明近年来虽然我国大部分城市经济的迅猛增长给房地产市场带来了巨大的需求，各城市房地产投资规模呈现快速发展态势，但相比城市经济的发展速度，房地产业发展仍然相对滞后。由于房地产业发展滞后，使房地产市场供给难以满足城市经济快速发展带来的巨大需求，这不仅难以提高城市居民的居住

水平，还会造成房价的急剧上涨，增加了中低收入阶层的住房难度。城市房地产与区域经济两大系统发展的失调性在近年大中城市“买房难、买房贵”的民生问题中愈演愈烈。

２．区域维度分析。从耦合协调度值Ｄ的大小可以看出（表３），２００８年中国城市房地产业与区域经济耦合协调度空间分布大致上符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。表３显示出我国东部大部分城市耦合协调度较高，其耦合协调度平均值为０．５０，位居前三位的上海、北京、广州均在东部地区。而中部地区其耦合协调度平均值为０．３７，所有城市的耦合协调度处于０．２０—０．５０之间，整体水平不高。西部地区除重庆（０．５７）和成都（０．５２）耦合协调度比较突出外，其他城市耦合协调度均较低（平均值为０．３３），其中西宁、兰州、银川位居３５个城市的最后三位。

从耦合协调区间和大类来看，东部地区虽然整体上处于勉强接受区间，属于耦合协调类。但是该区域内各城市发展极不均衡。差异明显，其耦合

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商业研究

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协调度依次跨越了可接受区间一勉强接受区间一不可接受区闯三大区间、耦合协调类一过渡类一不协调类三个大类。其中海口和石家庄最低，只有０．２９，而上海、北京却高达０．８以上，差距达３倍左右。中部地区各个城市发展相对比较均衡，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过

表３

渡类一不协调类两个大类，耦合协调度最高的武汉（０．４６）和最低的太原（０．２７）相差不大。西部地区虽然大部分城市耦合协调度普遍偏低，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过渡类一不协调类两个大类，但其内部差异明显，其中重庆、成都高达Ｏ．５以上，而西宁仅为０．１６。

２００８年中国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及类型

从耦合协调度的亚类来看，共分为７类：（１）良好耦合协调类共２个，分别是上海和北京．均在东部地区；（２）初级耦合协调类仅广州，同样在

东部地区；（３）勉强耦合协调类共６个，分别是沈阳、杭州、天津、深圳、重庆、成都。其中东部地区占４个，西部地区占２个；（４）濒临失调衰

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协调度依次跨越了可接受区间一勉强接受区间一不可接受区闯三大区间、耦合协调类一过渡类一不协调类三个大类。其中海口和石家庄最低，只有０．２９，而上海、北京却高达０．８以上，差距达３倍左右。中部地区各个城市发展相对比较均衡，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过

表３

渡类一不协调类两个大类，耦合协调度最高的武汉（０．４６）和最低的太原（０．２７）相差不大。西部地区虽然大部分城市耦合协调度普遍偏低，仅跨越了勉强接受区间一不可接受区间两大区间、过渡类一不协调类两个大类，但其内部差异明显，其中重庆、成都高达Ｏ．５以上，而西宁仅为０．１６。

２００８年中国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调度及类型

从耦合协调度的亚类来看，共分为７类：（１）良好耦合协调类共２个，分别是上海和北京．均在东部地区；（２）初级耦合协调类仅广州，同样在

东部地区；（３）勉强耦合协调类共６个，分别是沈阳、杭州、天津、深圳、重庆、成都。其中东部地区占４个，西部地区占２个；（４）濒临失调衰

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退类共８个，分别是大连、青岛、厦门、宁波、武汉、长沙、郑州、合肥，东部和中部地区各占４个；（５）轻度失调衰退类共８个，分别是长春、哈尔滨、济南、福州、西安、昆明、南宁、呼和浩特，其中西部地区占了４个，东部和中部地区占２个；（６）中度失调衰退类共８个，分别是石家庄、海口、兰州、贵阳、乌鲁木齐、银川、南昌、太原；（７）严重失调衰退类仅有西宁。由此可以发现，层次越高的耦合协调类型，东部地区城市出现的频率相对较多，层次越低的耦合协调类型，西部地区城市出现的频率相对较多；而中部地区城市的耦合协调类型出现在中等层次的频率相对较多。

从房地产系统．厂（茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）的对比关系看，东部地区房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（，，）的平均值分别为０．２４和０．３８，这说明东部地区整体上属于房地产滞后性，即房地产业滞后于区域经济发展，具体表现为房地产市场发展相对落后，市场供给不足，而需求旺盛，社会容纳能力较大。东部地区除了北京和沈阳属于经济滞后型外，其他城市均属于房地产业滞后型。中部地区房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）的平均值分别为０．１３和Ｏ．１８，同样中部地区整体上属于房地产滞后性，除了武汉区域经济稍微滞后于房地产外，其他中部城市均是房地产滞后于区域经济。西部地区房地产系统ｆＣ髫）与区域经济系统ｇ（ｙ）的平均值分别为０．１４和０．１２，这说明西部地区整体上属于区域经济滞后性，即区域经济发展速度滞后于房地产业发展速度，具体表现为投资过热，供给旺盛，而需求相对不足，区域经济支撑能力有限。尽管如此，西部地区各个城市的房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（Ｙ）对比关系差异显著，１１个城市中有５个属于经济滞后型，６个属于房地产滞后型。西部地区中心城市，如成都、重庆，受西部大开发战略和特区规划建设的推动，加上其开发成本和风险又比东部低，相对于房价已攀升至一定程度的东部房产而言，利润空问较大，因而近年来成为许多知名房地产开发商进军西部地区的首选城市和投资热点区域，但区域经济相对房地产业而言明显滞后，市场需求凸显不足。

四、总结与讨论

在系统科学理论与协同思想指导下构建了房地产业与区域经济发展的指标体系，借助耦合协调模型。对全国３５个大中城市的房地产业与区域经济的耦合协调度进行了测度和横向比较分析。评价结果与客观实际大体相符，说明该方法能较为合理的反映客观现实。具体研究结论如下：

１．整体维度上，从耦合协调度值Ｄ来看。我国３５个大中城市房地产业与区域经济的耦合协调

度平均值处于勉强接受区间，属于属于濒临失调衰退类；从房地产系统以茗）与区域经济系统ｇ（，，）对比关系看，我国大中城市绝大部分属于房地产业

滞后型。

２．区域维度上，我国城市房地产业与区域经济的耦合协调度内部差异显著。其耦合协调度在空间分布上大致符合东、中、西梯度递减的空间分异规律。层次越高的耦合协调类型，东部地区城市出现的频率相对较多，层次越低的耦合协调类型，西部地区城市出现的频率相对较多；而中部地区城市的耦合协调类型出现在中等层次的频率相对

较多。

３．本研究尽管从耦合定量角度研究了房地产与区域经济系统协调程度的强弱和类型，但由于在选取指标方面受收集数据来源的限制，在评价过程中，考虑范围还不够全面，对影响耦合度的各项指标还未能涉及。另外由于本研究主要基于横断面数据，而对历史的继承性缺乏深入研究，这些都是需要将来进一步探求的课题。参考文献：［１］［２】［３］

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（责任编辑：李江）