王洪玲，孟廣文

（天津師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，天津 300387）

內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度研究

王洪玲，孟廣文

（天津師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，天津 300387）

基于灰色關(guān)聯(lián)理論，采用定量和定性分析相結(jié)合的研究方法，探討了內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及第二和第三產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的關(guān)聯(lián)程度.研究結(jié)果表明：準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)是帶動(dòng)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心力量，它與三次產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)程度依第三、第二和第一產(chǎn)業(yè)順序遞減，其相關(guān)產(chǎn)業(yè)類型偏向資本原材料和物質(zhì)加工型，并且存在與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的后向關(guān)聯(lián)度較高、前向關(guān)聯(lián)度較低等問題.

準(zhǔn)格爾旗；房地產(chǎn)；灰關(guān)聯(lián)分析；三次產(chǎn)業(yè)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，住房消費(fèi)的不斷提高受到人們的廣泛關(guān)注.房地產(chǎn)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，與國民經(jīng)濟(jì)眾多產(chǎn)業(yè)部門相互依賴、相互影響，因此，它和其他產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度影響著政府對(duì)房地產(chǎn)的調(diào)控政策.作為一個(gè)資源密集型的小城市，內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗在第十屆全國縣域經(jīng)濟(jì)基本競(jìng)爭(zhēng)力與縣域科學(xué)發(fā)展評(píng)價(jià)中，位列全國百強(qiáng)縣第20位，西部百強(qiáng)縣第1位.研究內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度對(duì)加快發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式起到了指導(dǎo)作用.同時(shí)，相關(guān)研究為協(xié)調(diào)房地產(chǎn)業(yè)與各產(chǎn)業(yè)部門的關(guān)系，滿足工業(yè)化和城鎮(zhèn)化對(duì)住房的需求提供重要參考，并為政府制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、合理安排產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模等提供重依據(jù).

針對(duì)準(zhǔn)格爾旗產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一的現(xiàn)狀，目前大部分研究只強(qiáng)調(diào)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)中的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代旅游業(yè)，很少涉及第三產(chǎn)業(yè)中房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而且對(duì)房地產(chǎn)的研究也只局限于定性的描述，缺乏定量的分析.針對(duì)準(zhǔn)格爾旗相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料樣本小、時(shí)間序列短的特點(diǎn)，本研究利用灰關(guān)聯(lián)理論，分析了內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而提出準(zhǔn)格爾旗未來房地產(chǎn)業(yè)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思路與建議.

1 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)模型的建立

1.1 研究方法

灰關(guān)聯(lián)分析是一種基于行為因子序列的微觀或宏觀幾何接近，分析、確定因子間的影響程度或因子對(duì)主行為貢獻(xiàn)測(cè)度的一種分析方法.灰關(guān)聯(lián)分析主要是對(duì)態(tài)勢(shì)發(fā)展變化的分析，即對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)發(fā)展過程的量化分析，它根據(jù)因素之間發(fā)展的相似或相異程度來衡量因素間接近的程度［1］.

系統(tǒng)分析中，常用的定量方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)法，如回歸分析法、方差分析法、主成分分析法和主分量分析法等，雖然這些方法解決了許多實(shí)際問題，但它們往往要求大樣本，且要求樣本具有典型的概率分布，而這在實(shí)際中往往難以實(shí)現(xiàn).由灰色系統(tǒng)理論提出的灰關(guān)聯(lián)分析法則不受這些局限，它可以在不完全信息中，通過一定的數(shù)據(jù)處理，在隨機(jī)的因素序列間找出所要分析研究的各因素的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)主要矛盾，找到主要特性和影響因素.灰關(guān)聯(lián)度可分為局部性灰關(guān)聯(lián)度和整體性灰關(guān)聯(lián)度2類，兩者的主要差別在于局部性灰關(guān)聯(lián)度只有一個(gè)參考序列，而整體性灰關(guān)聯(lián)度的任一序列均可作為參考序列［2］.鑒于準(zhǔn)格爾旗數(shù)據(jù)資料的狀況以及局部性灰關(guān)聯(lián)度分析法的計(jì)算量相對(duì)較小，本研究采用局部性灰關(guān)聯(lián)度分析法.

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)體系的選取

考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性，本研究主要采用內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗統(tǒng)計(jì)局編制的2005—2008年準(zhǔn)格爾旗統(tǒng)計(jì)年鑒中相關(guān)的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù).

房地產(chǎn)業(yè)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量，因此選取房地產(chǎn)業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值來分析房地產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的影響程度.房地產(chǎn)業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)中的重要部門，因此選取第三產(chǎn)業(yè)中與房地產(chǎn)密切相關(guān)的交通運(yùn)輸、郵電通訊、批發(fā)零售和住宿餐飲等細(xì)分行業(yè)在2005—2008年的產(chǎn)值情況作為指標(biāo)體系；此外，考慮到房地產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)許多部門也存在關(guān)聯(lián)，因此選取第二產(chǎn)業(yè)中的建筑業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)等細(xì)分行業(yè)作為指標(biāo)體系，準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)灰關(guān)聯(lián)分析指標(biāo)體系如圖1所示.

圖1 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)灰關(guān)聯(lián)分析指標(biāo)體系Fig.1 Grey relational analysis indicator system for real estate in Zhungeer

1.3 灰關(guān)聯(lián)模型的建立

灰關(guān)聯(lián)分析實(shí)質(zhì)上就是比較數(shù)列曲線到參考數(shù)列曲線幾何形狀的接近程度.一般來說，幾何形狀越接近，變化趨勢(shì)就越接近，關(guān)聯(lián)度也就越大.因此，利用灰關(guān)聯(lián)分析法對(duì)房地產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)相互關(guān)系的適宜程度進(jìn)行測(cè)度，可視為對(duì)房地產(chǎn)業(yè)和各相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度的測(cè)度.灰關(guān)聯(lián)模型建立的具體步驟如下：

（1）確定比較數(shù)列和參考數(shù)列

確定參考數(shù)列為房地產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值X0＝｛X0（k｜k＝1，2，…，n｝，又稱母數(shù)列；比較數(shù)列為準(zhǔn)格爾旗三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值X i＝｛X i（k）｜k＝1，2，…，n｝（i＝1 2，…，m），又稱子數(shù)列.

（2）原始數(shù)據(jù)變換

由于各產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)值具有不同量綱，比較時(shí)很難得到正確的結(jié)構(gòu)，為了便于分析，保證各因素具有等效性和同序性，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使之無量綱化和規(guī)一化.在灰關(guān)聯(lián)分析中進(jìn)行數(shù)據(jù)變換的常用方法有初值化處理和均值化處理，本研究選用初值化處理的方法.

（3）灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算

灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式如下：

（4）灰關(guān)聯(lián)度的計(jì)算

灰關(guān)聯(lián)度是各產(chǎn)業(yè)間關(guān)聯(lián)的量度，由灰關(guān)聯(lián)系數(shù)演變而來.計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度的方法有面積法和平均值法，本研究采用平均值法，即

式（2）中：γ為子序列與母序列的關(guān)聯(lián)度；n為兩比較序列的長度.根據(jù)灰關(guān)聯(lián)度的大小，可以確定參考數(shù)據(jù)列與比較數(shù)據(jù)列的擬合程度.灰關(guān)聯(lián)度越大的產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的相互依賴程度越密切，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)該產(chǎn)業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)越明顯［3］.

2 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度實(shí)證分析

2.1 研究區(qū)概況

準(zhǔn)格爾旗位于內(nèi)蒙古西南部、鄂爾多斯市東部，地處東經(jīng)110°05′～111°27′、北緯39°16′～40°20′.2008年總?cè)丝跒?91 336人，GDP達(dá)到395億元，人均GDP為124 371元，三次產(chǎn)業(yè)的比例為1.7∶64.2∶34.1.準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展非常迅速，2008年完成房地產(chǎn)投資8.86億元，全年商品房屋施工面積69.6×104m2，竣工面積為69.6×104m2，與2007年相比增長43.2%；商品房銷售面積為49.8×104m2，與2007年相比增長20.3%.城鎮(zhèn)人均住房建筑面積由2000年的13.9m2增加到2008年的31.68m2，增長53.2%；農(nóng)村居民人均住房面積達(dá)到35.89m2.雖然2008年準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值已達(dá)到27 836萬元，但其占GDP的比重僅為7%，仍具有良好的發(fā)展?jié)摿?

內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗“十二五”規(guī)劃預(yù)測(cè)，2015年準(zhǔn)格爾旗人口將達(dá)到45萬，中心城區(qū)用地規(guī)模達(dá)到240km2.人口增加和城鎮(zhèn)化發(fā)展導(dǎo)致住房需求不斷的上升，同時(shí)，作為資源型城市，準(zhǔn)格爾旗正由第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)向第二、三產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)格局轉(zhuǎn)變.要加快發(fā)展資源型城市相對(duì)薄弱的第三產(chǎn)業(yè)就要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，房地產(chǎn)業(yè)具有關(guān)聯(lián)度高、帶動(dòng)力強(qiáng)的特點(diǎn)，是國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè).研究房地產(chǎn)業(yè)與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度對(duì)促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)健康發(fā)展、提高居民住房水平、改善居住質(zhì)量、促進(jìn)消費(fèi)、擴(kuò)大內(nèi)需、拉動(dòng)投資增長、提升第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平以及保持國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展具有重要意義［4］.

2.2 房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)分析

與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法不同，灰關(guān)聯(lián)分析并非原始數(shù)據(jù)越多計(jì)算結(jié)果越可靠.灰關(guān)聯(lián)分析主要是對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行量化分析，盡管歷史信息對(duì)研究系統(tǒng)具有一定作用，但新信息往往更能反映系統(tǒng)最新發(fā)展的趨勢(shì)，因此，與現(xiàn)今接近時(shí)期的信息價(jià)值更大［3］.本研究選取2005—2008年準(zhǔn)格爾旗三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值作為原始數(shù)據(jù)［5］，如表1所示，通過灰色關(guān)聯(lián)分析來度量三次產(chǎn)業(yè)間的灰關(guān)聯(lián)度.

表1 準(zhǔn)格爾旗三次產(chǎn)業(yè)及房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值Tab.1 Value of three industries and real estate in Zhungeer萬元

根據(jù)灰關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法，取ρ＝0.5，計(jì)算得到Δmax＝1.778 44，Δmin＝0，根據(jù)式（1）分別計(jì)算房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，結(jié)果如表2所示.

表2 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)Tab.2 Grey relational coefficients of three industries and real estate in Zhungeer

再根據(jù)式（2），經(jīng)過整理得出準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如表3所示.

表3 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)和三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度Tab.3 Grey correlation of three industries and real estate in Zhungeer

由表3可以看出，房地產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度最高，其次是第二產(chǎn)業(yè)，與第一產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度最低.房地產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高與其本身性質(zhì)有關(guān)，作為關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、附加值高的產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)涉及開發(fā)、管理和經(jīng)營等眾多方面，它與第三產(chǎn)業(yè)的方方面面具有密切聯(lián)系，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用也集中表現(xiàn)在第三產(chǎn)業(yè)［6］.

2.3 房地產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的關(guān)聯(lián)分析

為了深入了解第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)的關(guān)系，本研究將第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)中的行業(yè)細(xì)分，分別計(jì)算它們和房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度.選取2005—2008年第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的代表行業(yè)，取它們的產(chǎn)值作為比較數(shù)列，房地產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值作為參考數(shù)列，如表4所示.

表4 準(zhǔn)格爾旗第三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)值Tab.4 Output value of tertiary industry sub－sectors in Zhungeer 萬元

取ρ＝0.5，計(jì)算得到Δmax＝1.408 396，Δmin＝0，再根據(jù)灰關(guān)聯(lián)度的理論得出準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)間的灰關(guān)聯(lián)度，計(jì)算結(jié)果如表5所示.

分析表5中數(shù)據(jù)可知，準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)和信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)，金融保險(xiǎn)業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度最大，排在前3位.交通、教育和公共服務(wù)等行業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度居中，這說明房地產(chǎn)業(yè)對(duì)社會(huì)服務(wù)業(yè)，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵電通訊業(yè)以及教育業(yè)等傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)具有基礎(chǔ)性的影響作用.租賃和商貿(mào)服務(wù)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度排在最后，說明房地產(chǎn)業(yè)對(duì)這些行業(yè)的拉動(dòng)性較?。?］.

表5 準(zhǔn)格爾房地產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)間的灰關(guān)聯(lián)度Tab.5 Grey correlations between real estate and tertiary industry sub－sectors in Zhungeer

2.4 房地產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)灰關(guān)聯(lián)理論，取ρ＝0.5，計(jì)算得到Δmax＝8.361 671，Δmin＝0.準(zhǔn)格爾旗第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的生產(chǎn)總值以及房地產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)行業(yè)內(nèi)部的灰關(guān)聯(lián)度如表6和表7所示.

表6 準(zhǔn)格爾旗第二產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)值Tab.6 Output value of secondary industry sub－sectors in Zhungeer 萬元

由表7可以看出，非金屬礦物制品業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)以及建筑業(yè)與房地產(chǎn)的灰關(guān)聯(lián)度最高，居于第二產(chǎn)業(yè)的前3位.電力、熱力的生產(chǎn)及供應(yīng)業(yè)，工藝品及其他制造業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度居中，保持在0.8～0.87之間.而房地產(chǎn)業(yè)與飲料制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)的關(guān)關(guān)聯(lián)度最小，分別為0.73和0.63.

表7 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)間的灰關(guān)聯(lián)度Tab.7 Grey correlations between real estate and secondary industry sub－sectors in Zhungeer

2.5 房地產(chǎn)業(yè)與各細(xì)分行業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度排序

結(jié)合準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度分析，將灰關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，結(jié)果如表8所示.

表8 準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與第二、三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度Tab.8 Grey correlations between real estate and various subsectors of secondary industry and tertiary industry in Zhungeer

從表8中可以看出，非金屬礦物制造品業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，建筑業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)及供應(yīng)業(yè)，工藝品及其他制造業(yè)以及信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度較高，均在0.85以上.教育和交通運(yùn)輸?shù)惹跋蜿P(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度較低，基本在0.67左右.住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售貿(mào)易等傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)與房地產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)灰關(guān)聯(lián)度最低，在0.6～0.65之間.

3 結(jié)果分析與探討

通過對(duì)內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)以及第二、三產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行分析，得到以下結(jié)果：

（1）房地產(chǎn)業(yè)與三次產(chǎn)業(yè)間的灰關(guān)聯(lián)程度依第三、第二和第一產(chǎn)業(yè)順序遞減.通過分析準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)與三次產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)關(guān)系可以得出，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)準(zhǔn)格爾旗經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響力依第三、第二和第一產(chǎn)業(yè)順序依次遞減.房地產(chǎn)業(yè)具有關(guān)聯(lián)度高、帶動(dòng)性強(qiáng)等特征，它對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有基礎(chǔ)作用，將會(huì)作為核心力量帶動(dòng)準(zhǔn)格爾旗第三產(chǎn)業(yè)以及整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.

（2）準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與新型高科技產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高.房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與第三產(chǎn)業(yè)中信息傳輸、計(jì)算機(jī)和軟件業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度最大，說明準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和新型高科技產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高，這一方面是因?yàn)闇?zhǔn)格爾旗政府充分重視信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不斷加大信息業(yè)的投入；另一方面是因?yàn)闇?zhǔn)格爾旗的發(fā)展充分利用了電子商務(wù)和現(xiàn)代信息技術(shù)，建立了房地產(chǎn)管理信息系統(tǒng)，用信息化手段來提高房地產(chǎn)開發(fā)、經(jīng)營和物業(yè)管理的水平［8］.房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和新型高科技產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度高體現(xiàn)了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一種趨勢(shì)，即要從目前粗放式增量型的發(fā)展過渡到集約化內(nèi)涵式就要提升新型高科技的技術(shù)含量，并將其運(yùn)用于房地產(chǎn)開發(fā)、建設(shè)、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié).

（3）準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)過度依賴金融保險(xiǎn)業(yè).房地產(chǎn)業(yè)和金融保險(xiǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度排在第二說明準(zhǔn)格爾旗的房地產(chǎn)業(yè)過度依賴金融保險(xiǎn)業(yè).這導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)面臨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)，包括由于市場(chǎng)供求狀況的變化導(dǎo)致的資產(chǎn)價(jià)格變化所帶來的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，房地產(chǎn)業(yè)過分依賴金融保險(xiǎn)業(yè)還會(huì)帶來流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn).這種格局可能造成房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展無序和市場(chǎng)價(jià)值虛高，房地產(chǎn)投機(jī)和炒作氣氛濃重，進(jìn)一步發(fā)展可能導(dǎo)致房地產(chǎn)發(fā)展過熱，甚至出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫釀成危機(jī)［9］.

（4）準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的后向關(guān)聯(lián)度較高、前向關(guān)聯(lián)度較低.后向關(guān)聯(lián)是指一個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)向自己供應(yīng)產(chǎn)品或服務(wù)的產(chǎn)業(yè)或部門的影響，前向關(guān)聯(lián)是指某產(chǎn)業(yè)對(duì)將本產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)作為生產(chǎn)資料的產(chǎn)業(yè)或部門的影響［10］.非金屬礦物制品、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)以及建筑業(yè)是房地產(chǎn)的后向關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，為房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了充足的原材料，而房地產(chǎn)的發(fā)展也進(jìn)一步促進(jìn)了建筑業(yè)和化學(xué)原料等行業(yè)的發(fā)展.這些行業(yè)的發(fā)展強(qiáng)烈地受到了房地產(chǎn)業(yè)的影響，說明了準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的平均后向關(guān)聯(lián)度較高［11］；而教育、交通運(yùn)輸和住宿餐飲等前向關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度較低，說明房地產(chǎn)業(yè)與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的平均前向關(guān)聯(lián)度低，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)其他產(chǎn)業(yè)部門的前向推動(dòng)能力較弱，反映了準(zhǔn)格爾旗經(jīng)濟(jì)服務(wù)化程度和生活質(zhì)量層次較低［12］.

（5）相關(guān)產(chǎn)業(yè)類型偏向資本原材料及物質(zhì)加工型，對(duì)服務(wù)性產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)作用較弱.準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)服務(wù)業(yè)帶動(dòng)作用較弱，特別是和第三產(chǎn)業(yè)中傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的灰關(guān)聯(lián)度很小，這說明準(zhǔn)格爾旗傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域深受準(zhǔn)格爾旗外來人口少、資金投入不足等因素的限制.從與第二產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)灰關(guān)聯(lián)度角度分析，關(guān)聯(lián)度高的產(chǎn)業(yè)類型基本偏向于資本原材料及物質(zhì)加工型［13］，這說明準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)正處于“數(shù)量擴(kuò)張”的階段，經(jīng)濟(jì)增長方式以物質(zhì)和資本拉動(dòng)型為主，這是因?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)的中間投入較高，集約程度低，發(fā)展粗放，這必然導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)一步弱化［14］.

4 結(jié)論

針對(duì)準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中存在的問題，需要從專業(yè)化、市場(chǎng)化方面加大力度，繼續(xù)加快準(zhǔn)格爾旗工業(yè)化和城鎮(zhèn)化步伐，為房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力；加強(qiáng)宏觀調(diào)控和制度建設(shè)確保土地市場(chǎng)的規(guī)范化和市場(chǎng)化，規(guī)范房地產(chǎn)產(chǎn)權(quán)交易關(guān)系，轉(zhuǎn)換政府角色，營造房地產(chǎn)業(yè)的良好發(fā)展環(huán)境［15］；加強(qiáng)準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)自身建設(shè)，充分重視房地產(chǎn)業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)以及國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的作用，使其成為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心力量，引導(dǎo)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、附加值高的相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，不斷優(yōu)化房地產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加科技含量，穩(wěn)步發(fā)展后向關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，加快發(fā)展前向關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，使準(zhǔn)格爾旗房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注重拓展房地產(chǎn)業(yè)的流通和服務(wù)領(lǐng)域，由目前粗放式增量型向集約化內(nèi)涵式過渡，由物質(zhì)資本拉動(dòng)型向服務(wù)推動(dòng)型轉(zhuǎn)化［16］.

［1］ 傅立.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］.北京：科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，1992：185－186.

［2］ 易德生，郭萍.灰色理論與方法［M］.北京：石油工業(yè)出版社1992：26－27.

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［6］ 苗啟香，徐靈平，李成剛，等.河北省房地產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)研究［J］.石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，32（1）：14－16.

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［8］ 邱述兵，王相玲.基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的山東省房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究［J］.市場(chǎng)論壇，2009（3）：58－59.

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Study on correlation of real estate industry in Inner Mongolia Zhungeer

WANGHong－ling，MENGGuang－wen

（College of Urban and Environmental Science，Tianjin Normal University，Tianjin 300387，China）

Basing on grey theory，the relationship between real estate industry of Inner Mongolia Zhungeer and total output value of three industries，and the relationships between the real estate and business of the second or tertiary industries are analyzed using the method of quantitative and qualitative.The results show that the real estate industry of Zhungeer becomes core strength to promote three industries'development，the correlation of real estate and three industries along the third，second，the primary industry decreases.The type of related industries tends to raw material and material processing，and the real estate has the disadvantages of higher average backward linkages and lower average former linkages and so on.

Zhungeer；real estate；grey relational analysis；three industries

F203

A

1671－1114（2012）01－0054－06

2011－06－28

王洪玲（1986—），女，碩士研究生.

孟廣文（1960—），男，教授，主要從事城市與區(qū)域規(guī)劃方面的研究.

（責(zé)任編校 紀(jì)翠榮）