孫中方 王宏

【摘要】本文通過研究房地產(chǎn)業(yè)這一國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，結(jié)合上海市各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與數(shù)據(jù)，定量分析上海市房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系和內(nèi)在結(jié)構(gòu)，并且通過進(jìn)一步分析房地產(chǎn)業(yè)對于相關(guān)產(chǎn)業(yè)的影響，得出房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的支柱性地位和相關(guān)政策性建議的結(jié)論。文章共三部分，第一部分分析上海市房地產(chǎn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與其在上海市國民經(jīng)濟(jì)中的地位，第二部分基于灰色系統(tǒng)理論模型，運(yùn)用灰色分析計(jì)算上海市房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度。第三部分的上海市房地產(chǎn)業(yè)合作博弈模型會在基于第二部分的鄧氏關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的深度分析排序。本文創(chuàng)新點(diǎn)在于將灰色關(guān)聯(lián)模型與博弈論進(jìn)行結(jié)合拓展。

【關(guān)鍵詞】上海 房地產(chǎn)業(yè) 產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度 合作博弈

一、引言

（一）問題的提出

在我國，房地產(chǎn)業(yè)，是國民經(jīng)濟(jì)的重要綜合性產(chǎn)業(yè)之一，和其他產(chǎn)業(yè)之間具有很高的關(guān)聯(lián)度和帶動力。尤其是在一線城市，房價居高不下，人們對于房地產(chǎn)的需求旺盛，產(chǎn)業(yè)熱度很高?？紤]到國民經(jīng)濟(jì)是一個各個產(chǎn)業(yè)相互作用的復(fù)合的整體，為了確立在上海市，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展地位和其對于其他產(chǎn)業(yè)的帶動作用和聯(lián)合作用，本文提出了上海市房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度與產(chǎn)業(yè)合作博弈分析這一研究課題，從關(guān)聯(lián)度、合作性的角度去試著分析和解決在上海市，房地產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)如何協(xié)調(diào)發(fā)展、發(fā)揮出效用最大化這一問題。本文的創(chuàng)新點(diǎn)也在于從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度延伸到產(chǎn)業(yè)合作博弈的角度上。

（二）文獻(xiàn)綜述

鄧聚龍（1982）提出的灰色系統(tǒng)理論，是一種研究少數(shù)據(jù)、信息不確定性問題的方法。根據(jù)序列曲線的偏向程度的相似性來確定關(guān)聯(lián)度，幾何形狀越接近，關(guān)聯(lián)度就越大。

馮諾依曼、摩根斯坦（1944）將博弈論系統(tǒng)地推廣到了n人博弈結(jié)構(gòu)并且應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，納什（1951）也提出了納什均衡的概念和均衡存在定理。動態(tài)分析是考慮經(jīng)濟(jì)變量隨時間延伸而對整個經(jīng)濟(jì)體系的影響，靜態(tài)分析是根據(jù)既定的外生變量求得內(nèi)生變量的方法，進(jìn)行一種綜合性的對比。這些都可以成為分析房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度及波及效應(yīng)的模型方法。

具體到房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度和對國民經(jīng)濟(jì)的帶動方面，劉水杏（2004）研究了房地產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度的國際比較，孔凡文、劉寧（2005）運(yùn)用了灰色系統(tǒng)理論方法進(jìn)行了房地產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度分析，李秀婷、劉凡、吳迪、董紀(jì)昌、高鵬（2014）在基于投入產(chǎn)出模型和五張投入產(chǎn)出表（1997以后），量化分析了房地產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和帶動作用，張清勇、年猛（2012）在運(yùn)用了感應(yīng)度系數(shù)和影響力系數(shù)的基礎(chǔ)上，定量說明了房地產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度和帶動力的強(qiáng)弱，為政策是否要傾斜于房地產(chǎn)業(yè)提供了理論依據(jù)。王光凈、楊繼君、劉仲英（2010）在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型上，基于合作博弈做了轉(zhuǎn)化成量化細(xì)致的分析。劉靜波（2007）從網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的視角下進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)博弈分析。

（三）研究目的

本文希望通過建構(gòu)上海市房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度與產(chǎn)業(yè)間合作博弈的模型，來分析房地產(chǎn)業(yè)的高關(guān)聯(lián)度和強(qiáng)帶動力，進(jìn)一步明確房地產(chǎn)業(yè)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)程度的大小與序列，以這種通過灰色關(guān)聯(lián)和合作博弈的評價體系，為現(xiàn)實(shí)的房地產(chǎn)政策和經(jīng)濟(jì)決策和如何推動上海市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提供相關(guān)的量化理論參考和依據(jù)。雖然這里使用的是上海市的數(shù)據(jù)，但對其他城市的房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度也具有一定的參考意義。

（四）上海市房地產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率分析

我們來分析上海市房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所居地位，展現(xiàn)出房地產(chǎn)業(yè)對整個社會產(chǎn)業(yè)的影響力，進(jìn)而再引出房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度即對各個產(chǎn)業(yè)的不同影響程度。

根據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局所公布的近五年（2011～2015）的房地產(chǎn)業(yè)與全市生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，可以分析得出上海市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對上海市國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率。這里需要先計(jì)算出上海市房地產(chǎn)業(yè)相對于上一年度產(chǎn)值的增加，再用房地產(chǎn)業(yè)的增加值比上全年度生產(chǎn)總值的增加值，得出上海市房地產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度。用公式表示為：

其中，Cr表示上海市房地產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率，RSt表示現(xiàn)期房地產(chǎn)總產(chǎn)值，RSt-1表示上一期房地產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，Yt表示現(xiàn)期的一定意義上的總產(chǎn)值，Yt-1表示上一期的總產(chǎn)值。利用EXCEL所計(jì)算得出的結(jié)果如表2所示。

可以看出，上海市房地產(chǎn)業(yè)在近5年都呈現(xiàn)增長態(tài)勢，總體趨勢和第三產(chǎn)業(yè)和社會總產(chǎn)值的增加保持著同步。房地產(chǎn)業(yè)的增加值在2013點(diǎn)達(dá)到近五年的峰值，并且在2014年和2015年回落后逐漸回升。

具體到貢獻(xiàn)率來看，對于房地產(chǎn)業(yè)所屬的第三產(chǎn)業(yè)，近5年的貢獻(xiàn)率全部為正，2011到2015年上海市房地產(chǎn)業(yè)對于第三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率在1.3%到17.7%波動，貢獻(xiàn)率最大值出現(xiàn)在2013年的17.7%，最新一年的貢獻(xiàn)率為9.7%，反映出房地產(chǎn)自身的波動還是比較大的，對于第三產(chǎn)業(yè)增加的貢獻(xiàn)率也不斷浮動。

而對于上海市社會總產(chǎn)值來說，房地產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率也是出現(xiàn)了交大幅度的波動，波動范圍在0.8%到17.1%，最近一年為10.8%，幅度較大，貢獻(xiàn)率不穩(wěn)定。

總體來說，上海市房地產(chǎn)業(yè)不管對于第三產(chǎn)業(yè)還是社會總產(chǎn)值來說，都有著一定程度的帶動作用，但是房地產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率也有著波及范圍大、貢獻(xiàn)率不穩(wěn)定的情況出現(xiàn)。

二、灰色系統(tǒng)理論

（一）灰色系統(tǒng)理論模型建立

灰色關(guān)聯(lián)度，是因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度。而灰色關(guān)聯(lián)分析法，也就是衡量因素之間相互關(guān)聯(lián)程度的一種方法。

假定系統(tǒng)中有m個評價因素去評價n個待選擇的評價對象，那么基于灰色關(guān)聯(lián)度的鄧氏關(guān)聯(lián)度，我們構(gòu)建如下屬性矩陣：

其中xij表示第i個評價因素去評價第j個待評價對象的評價屬性值。

帶入處理后的數(shù)據(jù)，即評價屬性值之后，我們可以進(jìn)一步地把矩陣進(jìn)行無量綱化處理，一般采取的方法有極值化、標(biāo)準(zhǔn)化、均值化與標(biāo)準(zhǔn)差化等。

然后根據(jù)無量綱化后的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到二級最小差和二級最大差之后，我們就可以利用求出來的數(shù)值，帶入灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式，先求得灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)：

其中ρ被成為灰色關(guān)聯(lián)分析中的分辨系數(shù)，灰色系統(tǒng)理論研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)ρ≤0.5463時，分辨力最好，取其為0.5，此時分辨程度較好并且利于計(jì)算。

最后根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度公式求得最終的關(guān)聯(lián)度，其關(guān)聯(lián)度：

如此，便可知道關(guān)聯(lián)的大小的差異以及位次。

（二）上海市房地產(chǎn)業(yè)灰色關(guān)聯(lián)度分析

根據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，我們計(jì)算近五年的上海市房地產(chǎn)業(yè)與其他社會產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)總值，這里我們所采取的無量綱化方法為Z-score法，即用數(shù)值減去它的均值，然后再比上樣本的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式如下：

這里的μ表示均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)差。Z分?jǐn)?shù)的過程就是計(jì)算一個數(shù)在分布中相對位置的方法，能夠真實(shí)地反映一個分?jǐn)?shù)距離平均數(shù)的相對標(biāo)準(zhǔn)距離。這有利于我們消除在產(chǎn)業(yè)規(guī)模、計(jì)量單位等方面上計(jì)算房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度的偏差。

根據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的包括房地產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的八個產(chǎn)業(yè)的近五年生產(chǎn)總值的原始數(shù)據(jù)，將其進(jìn)行Z分?jǐn)?shù)處理之后，結(jié)果如下表所示：

根據(jù)表5的數(shù)據(jù)，我們計(jì)算得到的一級最小差為0.0041、0.0074、-0.0156、0.0127、-0.0059，一級最大差為-1.1506、-0.3885、0.9897、-0.8201、1.7431，那么我們就可以得到兩級最小差和兩級最大差的值，即：

再把二級最小差和二級最大差帶入關(guān)聯(lián)系數(shù)的公式，求得金融業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲業(yè)、建筑業(yè)和工業(yè)對于房地產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，如下表所示：

根據(jù)上表所得出來的上海市房地產(chǎn)業(yè)同其他主要產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，我們可以用灰色關(guān)聯(lián)度公式計(jì)算得出最終的關(guān)聯(lián)度，并且按照關(guān)聯(lián)度的大小將其排序，直觀地展現(xiàn)出在上海市，社會其他主要產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度的大小，如下表所示：

根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，一般認(rèn)為鄧氏關(guān)聯(lián)度大于0.65即為關(guān)聯(lián)效果較為密切，上面結(jié)果顯示房地產(chǎn)業(yè)與除工業(yè)以外的六大產(chǎn)業(yè)關(guān)系均較為密切，這也直接說明了在上海市，房地產(chǎn)業(yè)是具有高關(guān)聯(lián)度和強(qiáng)帶動力的產(chǎn)業(yè)，與國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展息息相關(guān)。其中，與上海市房地產(chǎn)業(yè)的鄧氏關(guān)聯(lián)度最高的是批發(fā)和零售業(yè)，關(guān)聯(lián)度高達(dá)0.9265，這說明了近幾年來在上海市，房地產(chǎn)業(yè)與批發(fā)和零售也相互促進(jìn)的關(guān)系最為密切。這個結(jié)論是目前的趨勢而言，上海市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較大程度上依賴于上海市批發(fā)和零售業(yè)的發(fā)展。

以上是對上海市房地產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)度的分析，接下來本文會從房地產(chǎn)業(yè)和其他某個產(chǎn)業(yè)合作的角度，計(jì)算產(chǎn)業(yè)間的合作所能達(dá)到的效用值的排序。下文非零和博弈模型的構(gòu)建是基于鄧氏關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)之上的深化。

三、產(chǎn)業(yè)博弈均衡

（一）產(chǎn)業(yè)博弈均衡

博弈論，亦被稱作對策論，作為經(jīng)濟(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)分析工具，探討的是決策主題的預(yù)測行為和實(shí)際行為，并對他們的行為進(jìn)行分析，做出優(yōu)化策略的評判，讓他們在決策過程中經(jīng)過局中人、行動、信息、策略等的基本規(guī)則達(dá)到博弈平衡。分析方法一般有策略集、函數(shù)分析等等。

涉及到前文探討的上海市產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度問題時，我們這里運(yùn)用博弈論的分析方法，將其他的各個產(chǎn)業(yè)同房地產(chǎn)業(yè)相比，研究上海市各產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)之間的結(jié)構(gòu)平衡問題，通過量化的分析，計(jì)算出房地產(chǎn)業(yè)對于其他產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率和整體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略，以便提供響應(yīng)的政策建議。

這里我們更多地考慮建立起非零和博弈，也就是合作博弈的模型來分析上海市房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)的這種相互促進(jìn)關(guān)系。對非零和博弈模型的建立如下：

第一概念局中人：產(chǎn)業(yè)類型N

根據(jù)前文中劃分的與上海市房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析的各個產(chǎn)業(yè)，我們將其一起劃分為一個產(chǎn)業(yè)集合，用N來表示，其中0、1、2、3、4、5、6、7分別代表房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、信息傳輸與計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、交通運(yùn)輸與倉儲和郵政業(yè)、建筑業(yè)和工業(yè)。利用集合將其記為：

第二概念策略：博弈Si

這里用Si（i=1，2，……7）來表示上海市其他產(chǎn)業(yè)同房地產(chǎn)業(yè)之間的博弈策略，數(shù)據(jù)分析下的Si呈現(xiàn)出的不同數(shù)值讓我們可以將其排序做進(jìn)一步的量化處理。

第三概念收益：效用函數(shù)U

考慮到上海市房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模、投入量、所占份額都不同，那么必須經(jīng)過相關(guān)的數(shù)據(jù)處理消除這種影響分析的偏差。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀和優(yōu)化分析離不開增長率、占比、生產(chǎn)能力等概念，綜合考量本文提出以下三個指標(biāo)：

第一個指標(biāo)：增長率ri。不同產(chǎn)業(yè)的增長率是直接貢獻(xiàn)于社會總產(chǎn)值增長率的，用這個指標(biāo)也能夠很直觀地展現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)的增長數(shù)值，體現(xiàn)他們的影響力和帶動力，這是為社會提供源源不斷的發(fā)展動力的重要指標(biāo)。我們用其他產(chǎn)業(yè)的增長率和房地產(chǎn)業(yè)的增長率做出一個對比結(jié)合，能夠體現(xiàn)出房地產(chǎn)業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)之間在增長方面的這種帶動和促進(jìn)作用的大小。

第二個指標(biāo)：產(chǎn)值占比βi。前文也提到社會各產(chǎn)業(yè)之間的規(guī)模和類型都不同，那么根據(jù)他們產(chǎn)值所占社會總產(chǎn)值的比例便能夠?qū)嶋H判定他們作用力的大小強(qiáng)弱。以房地產(chǎn)業(yè)和社會其他產(chǎn)業(yè)的這種占比情況的分析，能夠更實(shí)際地處理房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)之間的產(chǎn)業(yè)博弈均衡策略。

第三個指標(biāo)：鄧氏關(guān)聯(lián)度γi。鄧氏關(guān)聯(lián)度是基于前文我們利用灰色系統(tǒng)理論所分析出來的數(shù)據(jù)，反映了2014年，上海市房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)之間的相互帶動作用力的大小關(guān)系。既然我們要分析房地產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)之間的非零和博弈均衡，那么就不可避免地使用他們之間的這種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)系，這既與前文的分析一脈相承，又有利于得出最后基于博弈論分析方法的產(chǎn)業(yè)合作博弈的結(jié)果。

我們知道，產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)與其增加值的比例呈現(xiàn)正比的關(guān)系，產(chǎn)業(yè)的增長率越高，那么它的帶動力就越強(qiáng)，為社會產(chǎn)值增長做出的貢獻(xiàn)也就越大。而產(chǎn)值占比也是，產(chǎn)業(yè)所占的比例越高，那么同樣的增長率下，能產(chǎn)生出更大的效用，因此產(chǎn)值占比也與其效用呈正比關(guān)系。至于鄧氏關(guān)聯(lián)度，一般來說，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度越高，房地產(chǎn)業(yè)同另外一個產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)盟就能發(fā)生更大的效用，所以鄧氏關(guān)聯(lián)度也與其效用有正比關(guān)系。由于鄧氏關(guān)聯(lián)度是不同于增長率和產(chǎn)值占比的復(fù)合概念，所以我們提出的效用計(jì)算公式即為：

（二）上海市房地產(chǎn)業(yè)博弈模型分析

根據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局最新發(fā)布的上海市統(tǒng)計(jì)年鑒（2016），基于2014到2015年的數(shù)據(jù)，我們可以得到如下的表格，分別計(jì)算出八個產(chǎn)業(yè)的增長率ri，產(chǎn)值占比βi和前文已經(jīng)得到的鄧氏關(guān)聯(lián)度。

根據(jù)表8的數(shù)據(jù)，我們利用構(gòu)建的效用函數(shù)公式，先計(jì)算單個產(chǎn)業(yè)所帶來的效用值，用Ui，（i=0，1，2，……8）來表示，再計(jì)算房地產(chǎn)業(yè)與另外7個產(chǎn)業(yè)形成小產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟所帶來的效用，用U0i（i=1，2，……7）來表示，見下表：

為了更好地分析聯(lián)盟效用值的數(shù)值所代表的地位，我們將聯(lián)盟效用數(shù)值和聯(lián)盟的GDP產(chǎn)值放在一張表中，并且本文在這里提出一個概念，即用聯(lián)盟的效用數(shù)值乘以聯(lián)盟產(chǎn)值占比，用這個新的數(shù)值ψi反映出子產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對于整個經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)和增長作用，表格也按其高低進(jìn)行排序。計(jì)算公式為：

從上表可以看出，房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)、建筑業(yè)之間的ψi較高，這說明了在綜合考慮兩個產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和產(chǎn)業(yè)總值占比之后，上海市的房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)與金融業(yè)的產(chǎn)業(yè)合作能夠達(dá)到最佳的效益，這個結(jié)果符合房地產(chǎn)業(yè)與建筑業(yè)和上海市作為金融中心的金融業(yè)比較發(fā)達(dá)的這之間的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系。

值得一提的是房地產(chǎn)業(yè)和工業(yè)之間的鄧氏關(guān)聯(lián)度比較低，但這兩個產(chǎn)業(yè)所形成的聯(lián)盟卻能給上海市產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生較大的帶動作用，這是因?yàn)楣I(yè)產(chǎn)值較大，在上海市國民經(jīng)濟(jì)中的地位舉足輕重。因此房地產(chǎn)業(yè)和工業(yè)兩大產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合，能夠給上海市總產(chǎn)值產(chǎn)生很大的促進(jìn)作用。

至于其他的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟之間，情況比較穩(wěn)定。房地產(chǎn)業(yè)和批發(fā)與零售業(yè)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、交通運(yùn)輸、郵政和倉儲業(yè)之間的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟也是能夠帶來比較好并且比較穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)效益。值得一提的是房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度位次較高，但兩大產(chǎn)業(yè)聯(lián)合所形成的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟效用值所居位次比較低，說明在上海市，這兩個產(chǎn)業(yè)之間所形成的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟趨向于飽和，所能形成的集聚效應(yīng)和帶動效果比較有限。

四、結(jié)論

全文先是通過了投入產(chǎn)出模型計(jì)算了上海市房地產(chǎn)業(yè)與社會其他產(chǎn)業(yè)之間的消耗系數(shù)與分配系數(shù)，接著利用灰色系統(tǒng)理論計(jì)算了上海市房地產(chǎn)業(yè)與社會其他產(chǎn)業(yè)之間的鄧氏關(guān)聯(lián)度，利用這兩個數(shù)據(jù)之間的對比，我們排列出上海市房地產(chǎn)業(yè)帶動力和相互促進(jìn)都比較密切的產(chǎn)業(yè)，并對此做出了時間上變化的走向。

基于關(guān)聯(lián)度的數(shù)據(jù)，我們進(jìn)一步利用產(chǎn)業(yè)間的合作博弈模型，將關(guān)聯(lián)度加入產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，計(jì)算出了產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟為經(jīng)濟(jì)效益增長帶來的ψi值，方便為相關(guān)性的政策提供參考性的建議。

基于以上分析，目前在上海市，房地產(chǎn)業(yè)同工業(yè)、金融業(yè)和批發(fā)與零售業(yè)間的關(guān)聯(lián)度較為緊密，并且房地產(chǎn)業(yè)同這三個產(chǎn)業(yè)兩兩結(jié)成的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟也能創(chuàng)造出效率很高的經(jīng)濟(jì)增長動力，所以上海市如果需要從發(fā)展房地產(chǎn)業(yè)入手，乃至促進(jìn)整個經(jīng)濟(jì)增長，政策上可以向以上三個企業(yè)傾斜。以此來優(yōu)化房地產(chǎn)和大范圍的經(jīng)濟(jì)社會產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)房地產(chǎn)市場的良性健康發(fā)展，也讓房地產(chǎn)業(yè)能夠效率更高地，通過“內(nèi)在型”和“外在型”的關(guān)聯(lián)，產(chǎn)生出更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)增長動力。

參考文獻(xiàn)

[1]孔凡文，劉寧，婁春媛子.房地產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度分析[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005，03：285-288.

[2]周松蘭，劉棟.產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度分析模型及其理論綜述[J].商業(yè)研究，2005，05：107-111.

[3]陳寶紅.房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度及波及效應(yīng)分析[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2007.

[4]尚天成，黃斌.房地產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度省域差異研究[J].山東建筑大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，v.28；No.11901：22-26.

[5]周強(qiáng).文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)機(jī)制和關(guān)聯(lián)度的動態(tài)分析——基于灰色關(guān)聯(lián)模型[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)），2013，v.27；No.26508：22-25.

[6]劉水杏.房地產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度的國際比較[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2004，04：81-87.

[7]田敏，田喜洲.基于產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度及區(qū)內(nèi)相對比較優(yōu)勢度的中國重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)選擇[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2009，v.30；No.v.3008：117-120.

[8]王光凈，楊繼君，劉仲英.基于合作博弈的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型[J].工業(yè)工程與管理，2010，v.15；No.8001：53-58.

[9]李秀婷，劉凡，吳迪，董紀(jì)昌，高鵬.基于投入產(chǎn)出模型的我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，v.3402：323-336.

[10]金永成.生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)發(fā)展的知識化問題——基于上海投入產(chǎn)出表的實(shí)證分析[J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2012，v.26；No.21205：100-105.

[11]朱宗堯，李寧，王建會.上?，F(xiàn)代信息服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)與波及效應(yīng)研究——基于投入產(chǎn)出模型的實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2012，v.24；No.28809：43-54.

[12]張清勇，年猛.中國房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高、帶動力強(qiáng)嗎——兼論房地產(chǎn)業(yè)的定位[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2012，No.37110：123-129.

[13]劉靜波.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角下的產(chǎn)業(yè)博弈分析[J].財(cái)貿(mào)研究，2007，No.10402：11-18.

[14]蘇雪晨.產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)合作競爭博弈機(jī)理研究[D].廣西大學(xué)，2014.

[15]趙娉樂.我國區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度測算及協(xié)同發(fā)展研究[D].湖南大學(xué)，2014.

[16]Institute B M.Input-Output Analysis - Foundations and Extensions[J].2013.http：//site.ebrary.com/lib/mitlibraries/docPrint.action？encrypted=817334.

[17]Song Y，Liu D C.An Input–Output Approach for Measuring Real Estate Sector Linkages[J].Journal of Property Research，2007，24（1）：71-91.

基金項(xiàng)目：本文受國家自然科學(xué)基金“創(chuàng)新公共政策中政府技術(shù)采購的決策與評價模型研究”（71103032）資助。

作者簡介：孫中方（1992-），男，安徽蚌埠人，東華大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)在讀碩士研究生；王宏（1971-），女，黑龍江慶安人，東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院教授，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)政策。