(華中農(nóng)業(yè)大學(xué) .公共管理學(xué)院;.經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北 武漢 430070)

中部地區(qū)省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)研究

劉萬紅a,周 義a,周 怡b
(華中農(nóng)業(yè)大學(xué) a.公共管理學(xué)院;b.經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北 武漢 430070)

為促進房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟良性互動、協(xié)調(diào)發(fā)展,借用耦合協(xié)調(diào)模型和GM(1,1)模型對我國中部地區(qū)省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度進行了動態(tài)分析與預(yù)測。結(jié)果表明:①2005—2014年城市經(jīng)濟系統(tǒng)得分、增速均較高,城市經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展領(lǐng)先。②從耦合關(guān)系來看,所有城市均處于頡頏階段,即將進入磨合階段。③從耦合協(xié)調(diào)關(guān)系來看,中部省會城市整體處于輕度失調(diào)發(fā)展,即將達到勉強協(xié)調(diào),城市經(jīng)濟相對滯后。④根據(jù)協(xié)調(diào)度及值,將城市劃分為輕度失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟系統(tǒng)滯后、輕度失調(diào)發(fā)展房地產(chǎn)系統(tǒng)滯后、瀕臨失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟滯后三類。⑤2020年中部地區(qū)省會城市將形成武漢優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào),鄭州良好協(xié)調(diào),長沙、合肥中級協(xié)調(diào),太原、南昌勉強協(xié)調(diào)的格局。

耦合協(xié)調(diào);協(xié)調(diào)度;頡頏;滯后;GM(1,1)

房地產(chǎn)業(yè)作為國家支柱產(chǎn)業(yè),對國家與城市經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要,兩者相互制約、相互促進[1]。宏觀經(jīng)濟持續(xù)上行是房地產(chǎn)穩(wěn)步增長的有效保障,房地產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展是地區(qū)經(jīng)濟有序發(fā)展的重要引擎之一[2]。2015年底以來,在全國“去庫存、促發(fā)展、資產(chǎn)荒、供給側(cè)改革”等綜合因素推動下,我國部分一、二線城市出現(xiàn)了新一輪的房地產(chǎn)價格暴漲,房地產(chǎn)業(yè)與城市經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)偏差。促進兩者的良性互動,實現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與城市經(jīng)濟的動態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展,助力房地產(chǎn)政策精準(zhǔn)調(diào)控,一直是社會關(guān)注的熱點問題和研究主題,具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。國內(nèi)關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)與城市宏觀經(jīng)濟研究主要集中在房地產(chǎn)業(yè)與關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)帶動效應(yīng)[2-5]、房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響[6-8]、房地產(chǎn)業(yè)與城市宏觀經(jīng)濟協(xié)調(diào)關(guān)系[9-13]等。在房地產(chǎn)與城市宏觀經(jīng)濟協(xié)調(diào)研究方面,早期研究通常采用長期均衡價格與實際房地產(chǎn)價格的偏離度來測量[9-11],后期開始借用物理學(xué)中的耦合協(xié)調(diào)度模型研究兩者間的協(xié)調(diào)關(guān)系[11,13]。但研究的空間尺度多集中于國家或省域?qū)用?忽略了區(qū)域內(nèi)城市間房地產(chǎn)與經(jīng)濟存在明顯差異,結(jié)果對實現(xiàn)政策“精準(zhǔn)調(diào)控”意義不大;研究時間尺寸多集中于“時點”,缺乏基于時序的動態(tài)演進研究。本文擬以中部六省省會城市為對象研究房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展,測度2005—2014年各城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度,分析其時空演化并根據(jù)演化規(guī)律將其劃分為不同城市類型,借用GM(1,1)模型對2015—2022年耦合協(xié)調(diào)度值進行預(yù)測。

1 研究方法

1.1 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合源于物理學(xué)范疇,是指兩個或多個系統(tǒng)(要素)利用各種交互作用而產(chǎn)生彼此影響的物理現(xiàn)象。實證研究往往使用耦合度函數(shù)用來測度系統(tǒng)間耦合關(guān)系的強弱,耦合度越高,表示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)展越有序,關(guān)系越趨于穩(wěn)定；反之，則系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)展越趨于無序、不穩(wěn)定[19]。評價模型為:

C={u1×u2/(u1+u2)}1/2

(1)表1 耦合度等級的劃分

為了避免出現(xiàn)兩個子系統(tǒng)的綜合得分均較低且相近,導(dǎo)致系統(tǒng)整體協(xié)同效應(yīng)較高的誤導(dǎo),進一步構(gòu)造了房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度模型來測算不同區(qū)域房地產(chǎn)與區(qū)域經(jīng)濟交互耦合的協(xié)調(diào)程度,模型為:

D=(C×T)1/2,T=a×u1+b×u2

(2)

式中,u1、u2分別為房地產(chǎn)和城市經(jīng)濟系統(tǒng)綜合得分;C為耦合度;T為整體效益指數(shù);D為耦合協(xié)調(diào)度;a和b為待定系數(shù),考慮到房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟子系統(tǒng)重要性相當(dāng),a和b取值0.5。為直觀有效地反映其耦合協(xié)調(diào)情況,在協(xié)調(diào)度分級的標(biāo)準(zhǔn)情況下引入u1/u2指標(biāo)對系統(tǒng)發(fā)展同步性進行劃分,標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表2 協(xié)調(diào)度及子系統(tǒng)同步性劃分

1.2 GM(1,1)預(yù)測模型

基于房地產(chǎn)及城市經(jīng)濟子系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的統(tǒng)計年鑒,存在較大的滯后性,僅從現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析只能反映其過往的發(fā)展情況和規(guī)律,因此引入灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型,對房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢進行預(yù)測與深入研究。GM(1,1)預(yù)測模型也稱為“單變量一階灰色模型”,是灰色系統(tǒng)理論的基本模型[20]。預(yù)測模型為:

(3)

式中,a、b為模型參數(shù)。模型估計參數(shù)a值決定了預(yù)測模型預(yù)測年限的長度,灰色預(yù)測模擬的后驗差、小概率誤差檢驗將決定模型預(yù)測精度[21]。評價標(biāo)準(zhǔn)見表3、表4。

表3 GM(1,1)模型預(yù)測的適用情況

表4 GM(1,1)模型精度檢驗標(biāo)準(zhǔn)

1.3 評價指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重賦予

城市經(jīng)濟和房地產(chǎn)子系統(tǒng)均屬于復(fù)雜系統(tǒng),往往很難使用單一指標(biāo)進行有效模擬,國內(nèi)外的測度研究也開始從單一指標(biāo)向綜合評價指標(biāo)轉(zhuǎn)變[14-17],但目前尚未形成共識。主觀賦權(quán)無法避免地會產(chǎn)生隨機性、主觀性問題,客觀賦權(quán)法則多存在面板數(shù)據(jù)研究的不適用性等問題。

表5 中部地區(qū)6個主要城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系與指標(biāo)權(quán)重

為了解決綜合評價指標(biāo)確定問題,本文在現(xiàn)有研究[11-18]基礎(chǔ)上,遵循可代表性、數(shù)據(jù)可獲取性、可比性等原則,構(gòu)建了兩者耦合協(xié)調(diào)度指標(biāo)模型(表5)。其中，城市經(jīng)濟子系統(tǒng)由經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟活力、人民生活四方面構(gòu)成,包含城市GDP、地方財政一般預(yù)算收入、固定資產(chǎn)投資額、社會消費品零售總額、城鄉(xiāng)居民儲蓄存款余額、第一產(chǎn)業(yè)占比、第三產(chǎn)業(yè)占比、科學(xué)技術(shù)投入占GDP比重、教育經(jīng)費占GDP比重、GDP增長率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)民人均純收入、在崗職工平均工資等13個指標(biāo)；地產(chǎn)子系統(tǒng)由房地產(chǎn)投資、房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)、房地產(chǎn)銷售、行業(yè)經(jīng)營、行業(yè)規(guī)模五方面構(gòu)成,包括本年完成投資額、本年資金來源小計、施工面積、新開工面積、竣工面積、空置面積、商品房銷售面積、商品房平均銷售價格、企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、企業(yè)利潤總額、企業(yè)負(fù)債總額、地產(chǎn)企業(yè)個數(shù)、從業(yè)人數(shù)等13個指標(biāo)。為解決權(quán)重賦予中的主觀性和面板數(shù)據(jù)不適用性問題,建立時間序列上的可比性,提高研究合理性,本文增加了時間序列,采用改進后的熵值法賦予權(quán)重[22]。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理:采用常規(guī)極差標(biāo)準(zhǔn)化。假設(shè)有m個年份、n個城市,s個指標(biāo),xijk表示第i年j城市第k個指標(biāo)值,為避免熵值計算出現(xiàn)0的對數(shù)無意義,借鑒張琰飛[23],對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進行0.01的平移處理。

(4)

(5)

計算標(biāo)準(zhǔn)化后k項指標(biāo)的比重:

(6)

計算k指標(biāo)熵值:

(7)

計算k指標(biāo)信息效用值:

gk=1-ek

(8)

計算指標(biāo)的權(quán)重:

(9)

線性加權(quán)求和計算綜合得分:

(10)

2 城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)實證分析

2.1 研究區(qū)域

中部地區(qū)承東啟西、連南接北,是我國重要的糧食生產(chǎn)基地、能源原材料基地、裝備制造業(yè)基地和綜合交通運輸樞紐,在全國區(qū)域發(fā)展格局中具有重要的戰(zhàn)略地位,包含山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南六個相鄰省份,國土面積102.8萬km2,占全國陸地國土總面積的10.7%,省會城市分別為太原、鄭州、合肥、武漢、南昌、長沙。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2006—2015年底中部地區(qū)生產(chǎn)總值保持年均11.6%的增長率,高出全國平均水平2.1%[24]。2015年底以來,中部地區(qū)核心城市房地產(chǎn)價格出現(xiàn)明顯上漲。2016年11月,標(biāo)準(zhǔn)排名(中國)研究院發(fā)布《2016年1—10月均價萬元以上城市房價漲幅榜》,其中合肥市房價累計漲幅62.76%,排名全國第一,武漢累計漲幅37.48%,排名全國第五,鄭州累計漲幅32.46%,排名全國第十[25]。在“中部崛起”戰(zhàn)略背景下,省會城市經(jīng)濟不斷優(yōu)化,城市經(jīng)濟和房地產(chǎn)發(fā)展高度偏離的矛盾是選擇其作為對象研究城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的主要原因。

2.2 數(shù)據(jù)來源

城市經(jīng)濟子系統(tǒng)中城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)民人均純收入指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于各地2006—2015年的《統(tǒng)計年鑒》,其他指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2006—2015年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》,房地產(chǎn)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于2006—2015年的《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》。

2.3 房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展時序分析

整體上(圖1),2005—2014年中部省會城市的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟均呈逐步上升趨勢,城市經(jīng)濟系統(tǒng)得分及增速高于房地產(chǎn)系統(tǒng),表明在“中部崛起”戰(zhàn)略的支持下,城市經(jīng)濟得到快速提升,增速明顯,城市經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展領(lǐng)先于房地產(chǎn)系統(tǒng)發(fā)展。2005—2007年城市經(jīng)濟發(fā)展帶動房地產(chǎn)高速發(fā)展,兩者間互動效應(yīng)明顯;2008—2011年,受金融危機影響,城市經(jīng)濟下降導(dǎo)致房地產(chǎn)急速降溫,后在中央“4萬億”等系列宏觀政策調(diào)整,尤其是在房地產(chǎn)經(jīng)濟強勢崛起的帶動下,城市經(jīng)濟再度快速發(fā)展,同時也引發(fā)了房地產(chǎn)路徑依賴、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)問題的憂慮。隨著下一輪針對房地產(chǎn)經(jīng)濟調(diào)整的宏觀政策出臺,2012—2014年城市經(jīng)濟進入動蕩緩慢發(fā)展期。

圖1 2005—2014年中部地區(qū)省會城市房地產(chǎn)、城市經(jīng)濟子系統(tǒng)得分均值

2.4 房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合度時序分析

從表6可見,2005—2014年中部六省省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合度一直處于頡頏階段,表明兩者尚未充分發(fā)揮雙向促進帶動的功效。這主要是由于我國房地產(chǎn)起步晚、發(fā)展時間短,該時期城市宏觀經(jīng)濟經(jīng)歷過多次劇烈波動導(dǎo)致。從時序上看,六個省會城市的耦合度值均處于穩(wěn)步上升的趨勢,即將進入磨合階段,隨著經(jīng)濟轉(zhuǎn)型調(diào)整,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合度將進一步改善。

表6 中部地區(qū)6個主要城市2005—2014年耦合度C值

圖2 2005—2014年整體協(xié)調(diào)度及u1/u2值

2.5 房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度時序分析

從縱向比較來看(圖2),2005—2014年中部六省省會城市的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度平均值為0.385,u1/u2均值為1.12,處于輕度失調(diào)發(fā)展階段，城市經(jīng)濟子系統(tǒng)相對滯后。中部六省省會城市整體耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)上行,由0.316增長至0.494,即將達到勉強協(xié)調(diào)階段,考察期內(nèi)u1/u2值在2007年由房地產(chǎn)極度滯后反彈到城市嚴(yán)重滯后保持穩(wěn)定,主要是由金融危機前城市經(jīng)濟出現(xiàn)走低趨勢、城市經(jīng)濟對房地產(chǎn)投資的依賴度提升、房地產(chǎn)子系統(tǒng)過熱導(dǎo)致。中部省會城市整體協(xié)調(diào)度變化曲線可劃分為兩個明顯階段：2005—2010年為波動調(diào)整期,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟輕度失調(diào)。2005年以來全國房地產(chǎn)價格出現(xiàn)一波非理性的暴漲,我國接連出臺“國八條”、“國六條”等一系列組合調(diào)控政策,房地產(chǎn)迎來新的一輪調(diào)整。同時，2007年受全球金融危機影響,中國經(jīng)濟增速回落,城市經(jīng)濟出現(xiàn)下滑,城市經(jīng)濟子系統(tǒng)出現(xiàn)波動。該時期房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度值在0.30—0.40之間，呈現(xiàn)出波動中調(diào)整的態(tài)勢。2011—2014年為穩(wěn)步上升期,協(xié)調(diào)度值穩(wěn)定上行,由0.418提升至0.494,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟瀕臨失調(diào),即將達到勉強協(xié)調(diào),但增速明顯放緩。主要原因是，為應(yīng)對金融危機導(dǎo)致的經(jīng)濟萎縮、出口負(fù)增長、工廠倒閉等負(fù)面影響,我國出臺了一攬子經(jīng)濟刺激計劃,城市經(jīng)濟子系統(tǒng)回暖并保持較高水平增長,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度不斷優(yōu)化。但2014年底寬松的貨幣政策導(dǎo)致資本“脫實向需”愈演愈烈,房地產(chǎn)因其保值增值性吸引了大量資金涌入,房地產(chǎn)子系統(tǒng)短期內(nèi)劇烈增長,導(dǎo)致房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟協(xié)調(diào)度優(yōu)化增速放緩。

圖3 2005—2014年中部六城市協(xié)調(diào)度比較

表7 中部地區(qū)6個主要城市耦合協(xié)調(diào)度D及u1/u2值分級

從橫向比較分析(圖3),2005—2014年中部六省省會城市耦合協(xié)調(diào)度均保持上行趨勢,但存在明顯的細節(jié)差異。根據(jù)協(xié)調(diào)度子系統(tǒng)同步劃分標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合中部地區(qū)省會城市耦合協(xié)調(diào)度D及u1/u2值(表7),將中部省會城市劃分為三類:①輕度失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟系統(tǒng)滯后型----合肥。2005—2014年，合肥的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度由輕度失調(diào)向勉強協(xié)調(diào)改善,滯后性由2007年房地產(chǎn)極度滯后探底反彈至城市經(jīng)濟嚴(yán)重滯后保持穩(wěn)定,側(cè)面印證了2015年底以來合肥市房價暴漲、供需失衡、恐慌性購房情緒蔓延、投資投機比重大的現(xiàn)實，表明合肥市近年來房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟發(fā)展嚴(yán)重不匹配,房地產(chǎn)子系統(tǒng)發(fā)展過熱、房價漲幅較快,存在較大泡沫。②輕度失調(diào)發(fā)展房地產(chǎn)系統(tǒng)滯后型----太原、南昌。太原市的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟協(xié)調(diào)度D值及同步性指標(biāo)u1/u2不斷優(yōu)化,由2005年中度失調(diào)房地產(chǎn)極度滯后轉(zhuǎn)變?yōu)闉l臨失調(diào)房地產(chǎn)嚴(yán)重滯后。太原市早年“因煤而興”,而今“因煤而困”，城市經(jīng)濟結(jié)構(gòu)差、轉(zhuǎn)型晚,2009年地區(qū)生產(chǎn)總值增速僅為2.9%,遠低于其他城市10%的增速,城市經(jīng)濟系統(tǒng)得分連續(xù)十年幾乎停滯。太原市協(xié)調(diào)度和同步性指標(biāo)的優(yōu)化主要是因為房地產(chǎn)子系統(tǒng)相對城市經(jīng)濟子系統(tǒng)更加走低。住房需求側(cè)方面,太原市常住人口相對少、人均住房面積高、人口吸附力小,同時經(jīng)濟低迷、投資投機客戶少導(dǎo)致住房市場需求不足。住房供給側(cè)方面,近年來太原市加大了棚戶區(qū)、“城中村”改造,房地產(chǎn)供應(yīng)量大幅增長,存在供應(yīng)過剩的庫存風(fēng)險。南昌市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度邁入輕度失調(diào),u1/u2值在房地產(chǎn)子系統(tǒng)比較滯后與城市經(jīng)濟子系統(tǒng)比較滯后中徘徊波動,屬于同步性較好城市,接近合理水平。南昌市城市基礎(chǔ)底子最薄、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理:農(nóng)業(yè)尚未形成產(chǎn)業(yè)化,工業(yè)化程度較低,缺乏高科技術(shù)戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)?？疾炱趦?nèi)在“中部崛起”戰(zhàn)略的支撐下,南昌市城市經(jīng)濟逐步提升。2012年南昌市GDP增長率為12.5%,高于同期武漢的GDP增長率(11.4%),處于中部第三名,房地產(chǎn)子系統(tǒng)保持同步平穩(wěn)增長,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟基本同步。③瀕臨失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟系統(tǒng)滯后型----鄭州、武漢、長沙。武漢市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度優(yōu)化明顯,跨越4個階段,分別是2005—2007年輕度失調(diào)階段、2008—2010年瀕臨失調(diào)階段、2011—2013年勉強協(xié)調(diào)階段、2014年首次達到初級協(xié)調(diào)階段,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)較好,而同步性u1/u2值則基本穩(wěn)定在城市經(jīng)濟系統(tǒng)嚴(yán)重滯后。武漢市在城市經(jīng)濟和房地產(chǎn)系統(tǒng)方面均為中部第一名。2016年武漢入選為國家中心城市,地區(qū)生產(chǎn)總值達到11913億元,排名全國第九、中部第一,城市經(jīng)濟成功轉(zhuǎn)型,高新科技支柱產(chǎn)業(yè)形成,經(jīng)濟發(fā)展蒸蒸日上。武漢市城市經(jīng)濟子系統(tǒng)滯后的原因是近年來該市房地產(chǎn)承受了一線城市、周邊省市的投資投機需求,市場過熱、需求擴容明顯,房地產(chǎn)價格漲幅驚人。2016年武漢市商品房成交28.8萬套,房價累計增長37.48%,住房庫存嚴(yán)重不足。鄭州、長沙的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度值基本一致,分別跨越三個階段,達到勉強協(xié)調(diào)階段,城市發(fā)展嚴(yán)重滯后。長沙經(jīng)濟基礎(chǔ)相對鄭州較好，增速快,2014年GDP達到7825億元,處于中部第二名,但房地產(chǎn)庫存大、內(nèi)需不足。鄭州市為人口大省河南省的省會城市,省內(nèi)人口吸附力大,2016年底鄭州入圍國家中心城市,未來城市發(fā)展速度快、前景可期,但同期房地產(chǎn)行情火熱,在棚戶區(qū)、“城中村”改造浪潮中供需兩旺,“地王”、樓價記錄接連刷新,城市經(jīng)濟系統(tǒng)嚴(yán)重滯后。

2.6 房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度預(yù)測

以2005—2014年中部六省省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度值為基值對2015—2020年的耦合協(xié)調(diào)度值進行了GM(1,1)預(yù)測,其預(yù)測模型精度檢驗和預(yù)測值分別見表8、圖4。模型估計參數(shù)α均滿足-α≤0.3,適用于長期預(yù)測。通過后驗差、小誤差概率檢驗,模型預(yù)測精度較高,結(jié)果可信。

表8 中部地區(qū)省會城市2015—2022年GM(1,1)預(yù)測精度

圖4 中部地區(qū)省會城市2005—2022年房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度值趨勢

從圖4發(fā)現(xiàn),在不發(fā)生宏觀經(jīng)濟重大波動和房地產(chǎn)政策調(diào)整的環(huán)境下,2005—2020年六個省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度值穩(wěn)步上升,到2020年將形成四個明顯等級,其中武漢為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào),鄭州為良好協(xié)調(diào),長沙、合肥為中級協(xié)調(diào),太原、南昌為勉強協(xié)調(diào)。2005—2020年,武漢市持續(xù)領(lǐng)先,并將在2020年達到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào);長沙與鄭州的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度值呈“Y”形演化,2014年開始鄭州明顯領(lǐng)先且差距不斷增大;2005—2013年太原和南昌房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)值呈“螺旋交叉”態(tài)勢,2014年太原市大幅領(lǐng)先并與南昌保持相對穩(wěn)定的平行增長。

3 結(jié)論與建議

從耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的角度出發(fā),借助耦合協(xié)調(diào)模型對中部省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系進行了分析與預(yù)測。結(jié)果發(fā)現(xiàn),中部六個省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)均處于頡頏階段,兩者尚未充分發(fā)揮雙向促進帶動的功效,中部省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)整體處于輕度失調(diào)、城市經(jīng)濟系統(tǒng)比較滯后階段。

具體結(jié)論:①在構(gòu)建房地產(chǎn)、城市經(jīng)濟系統(tǒng)評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,采用改進后的熵值法賦予權(quán)重并測算房地產(chǎn)、城市經(jīng)濟系統(tǒng)綜合得分。2005—2014年我國中部地區(qū)省會城市城市經(jīng)濟系統(tǒng)得分均值、增速均高于房地產(chǎn)系統(tǒng),城市經(jīng)濟子系統(tǒng)發(fā)展領(lǐng)先,表明在“中部崛起”戰(zhàn)略的支持下,城市經(jīng)濟得到快速提升,增速明顯。②運用耦合協(xié)調(diào)度模型從橫向、縱向角度對各省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度進行了動態(tài)分析。2005—2014年,六個省會城市的房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合度處于頡頏階段,尚未充分發(fā)揮雙向促進帶動的功效,即將進入磨合階段,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)整體處于輕度失調(diào),城市經(jīng)濟系統(tǒng)比較滯后。中部省會城市整體協(xié)調(diào)度變化曲線可以劃分為兩個明顯階段：2005—2010年為波動調(diào)整期,協(xié)調(diào)度值為0.30—0.40之間波動調(diào)整,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟輕度失調(diào)。2011—2014年為穩(wěn)步上升期,協(xié)調(diào)度值由0.418提升至0.494,房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟瀕臨失調(diào),即將達到勉強協(xié)調(diào),但增速明顯放緩。根據(jù)協(xié)調(diào)度及u1/u2值,將城市劃分為三類：合肥為輕度失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟系統(tǒng)滯后型,太原、南昌為輕度失調(diào)發(fā)展房地產(chǎn)系統(tǒng)滯后型,武漢、鄭州、長沙為瀕臨失調(diào)發(fā)展城市經(jīng)濟系統(tǒng)滯后型。③通過灰色系統(tǒng)預(yù)測GM(1,1)模型對2015—2020年中部地區(qū)省會城市房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度值進行了預(yù)測。2020年，中部地區(qū)六個省會城市將形成武漢優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào),鄭州良好協(xié)調(diào),長沙、合肥中級協(xié)調(diào),太原、南昌勉強協(xié)調(diào)的格局。

為了促進城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展,提出以下建議：在未來的發(fā)展中,合肥應(yīng)防范房地產(chǎn)泡沫,從供給需求結(jié)合角度抑制房地產(chǎn)非理性過熱惡化,促進房地產(chǎn)平穩(wěn)發(fā)展。太原應(yīng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展理念,利用原有工業(yè)基礎(chǔ)完成工業(yè)化升級,實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型與城市經(jīng)濟快速發(fā)展,同時進行住房供應(yīng)側(cè)改革,控制房價合理平穩(wěn)增長,實現(xiàn)城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)的同步發(fā)展。南昌應(yīng)聚焦城市經(jīng)濟崛起,在“中部崛起”和長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃的政策支持下招商引資，培育新的經(jīng)濟增長點。武漢應(yīng)在供給端增大土地與住房供應(yīng),打擊投資投機窗口,促進房地產(chǎn)系統(tǒng)降溫,實現(xiàn)房地產(chǎn)與城市經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)的同步發(fā)展。長沙應(yīng)加快落實“去庫存”政策,同時嚴(yán)防市場過熱,促使城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)同步發(fā)展并不斷優(yōu)化。鄭州市則應(yīng)努力完善房地產(chǎn)市場規(guī)范化、公開化,打破行業(yè)潛規(guī)則、粗放式發(fā)展,推動房地產(chǎn)發(fā)展精細化,利用現(xiàn)階段國家戰(zhàn)略的高度支持城市經(jīng)濟發(fā)展。

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AnalysisonCouplingDevelopmentBetweenRealEstateandUrbanEconomicinProvincialCapitalsofCentralChina

LIU Wan-honga,ZHOU Yia,ZHOU Yib
(Huazhong Agricultural University a.School of Land Management;b.School of Economics amp; Management,Wuhan 430070,China)

In order to promote the positive interaction and coordinate the development between the real estate and the urban economy,the coupling coordination model and the GM (1,1) model were used to analyze and forecast the real estate and urban economic coupling coordination degree of the provincial capital cities in six provinces.The results showed that:①From 2005 to 2014,the urban economic system scores and the growth rate were higher,and developed ahead.② From the coupling relationship,all cities were in antagonistic stage,would soon enter the run-in stage.③From the coupling and coordination relationship,the central capital city as a whole in a slight imbalance development,was about to reach a reluctant coordination,the city economy was relatively lagging behind.④According to the degree of coordination and the cities were divided into three categories:Mild disorder to develop urban economic system lag,mild imbalance in the development of real estate system lagging behind the development of urban economic downturn.⑤By 2020,Wuhan was quality coordination,Zhengzhou was good coordination of,Changsha,Hefei was intermediate coordinate,Taiyuan,and Nanchang was coordination of different grades.

coupling coordination;coordination degree;antagonism;lag;GM (1,1)

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.06.011

F293.3

A

1005-8141(2017)06-0699-06

2017-03-21；

2017-04-09

國家社會科學(xué)基金資助項目“城市弱勢群體的住房保障制度研究”(編號:10CGL080);國家社會科學(xué)基金資助項目“保障房建設(shè)的社會空間效應(yīng)、形成機制與福利測度研究”(編號:12CGL092)。

劉萬紅(1992-),男,湖北省荊州人,碩士研究生,主要研究方向為房地產(chǎn)經(jīng)營管理、社會福利與保障。

周義(1973-),男,湖北省武漢人,博士,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向為管理科學(xué)與工程、社會福利與保障。