中国城市房地产市场发展潜力评价

中国城市房地产市场发展潜力评价基于时序多指标综合评价方法刘贵文1，贺玲2，周滔3（重庆大学，建设管理与房地产学院，重庆，400045）摘要：城市房地产市场发展潜力对城市发展影响重大。不同于传统的静态评价方法，本文采用时序多指标综合评价方法，通过建立影响城市房地产市场发展潜力的评价指标，对全国各区域中心的31个大中城市进行指标数据处理，确定各年度的和综合的潜力评价值，据此进行聚类分析将研究城市分为五类，在分析各城市房地产市场发展潜力的基础上提出一些建议。关键词：房地产市场；发展潜力；时序多指标；聚类分析Evaluation of Chinese citys real estate market development potential review on the method of multiple index synthetical evaluation with time seriesGuiwen Liu1, Ling He2, Tao Zhou3（Chongqing University, College of construction management and real estate, Chongqing, 400045 ）Abstract：Citys real estate market development potential has important influence on the development of the city. The paper used the method of multiple index synthetical evaluation with time series other than conventional static synthetical evaluation. Setting evaluating indicators which influence citys real estate market development potential, dealing with credit segment data of 31 city in China, determining the annual and comprehensive assessment of the potential value, clustering and dividing the cities into five categories, giving some suggestion on the basis of citys real estate market development potential.Key words: real estate market; development potential; multiple index with time series; cluster analysis1.引言改革开放三十年来，中国社会经济实现了前所未有的大突破，应运而生的房地产迅速成为中国主题经济纵横腾飞的历史推手。中国房地产业从无到有、从小到大、迅速崛起。目前中国房地产市场体系已基本健全，住房保障体系正在逐步完善，建立了以商品化、市场化和社会化为主体的城镇住房制度【1】。城市房地产市场发展潜力的高低，直接 作者简介：刘贵文，男，重庆市重庆大学建设管理与房地产学院教授、博导。邮编：400045 贺 玲，女，重庆市重庆大学建设管理与房地产学院硕士研究生。邮编：400045影响其经济发展水平的高低和人民生活的好坏。但是由于历史沿革、地理位置、经济发展潜力、政策导向、对外活动等多方面因素，作为中国各区域经济中心的31个城市，房地产业却呈现出不同的发展态势。在新形势、新阶段研究我国各城市房地产市场发展潜力，找出它们之间的差别程度，对促进地区城市间房地产市场均衡发展、提高市场竞争力方面具有重要现实意义。2.文献综述定性来看，依据发达国家的经验来看，房地产发展可分为四个阶段，包括：第一阶段：房企要素（土地）驱动阶段，土地对房地产开发企业具有决定性的作用；第二阶段：房企资金驱动阶段，资金在房地产开发中具有驱动作用；第三阶段：房企技术驱动阶段，专业技术是房地产开发的最大推动力；第四阶段：房企创新驱动阶段，创新成为房地产企业的核心竞争力。【2】从这四个阶段的特征，我们可以看出，目前我国绝大多数的开发企业处于要素驱动、资本驱动阶段向技术驱动阶段的转变。在这一新的发展阶段，谁能取胜，仅靠充足的土地储备、雄厚的资金实力还远远不够，技术壁垒逐步提高，房地产行业洗牌加速，专业技术将起到更大的作用。如下图。定量来看，从1998年到2008年，投资占GDP的比重从33.6%提高到57.48%，11年提高了23.88个百分点。在投资快速增长的过程中，房地产开发投资额增长更快，10年时间全社会固定资产投资增长了385.39%，而房地产开发投资额却增长了981.74%，占固定资产投资的比重从4.07%上升到10.38%，提高了6.3个百分点。随着投资的快速增长，我国建筑业近年来也出现了持续快速发展的局面。建筑业总产值快速增长， 11年间增长了324.43%，2008年建筑业总产值相当于GDP的5.67%。另外，房地产行业的快速发展，还带动了一批相关产业的发展。2008年，我国商品房销售面积65969.8万平方米，如果按100平方米一套房子计算，共销售了659万套，如果每套装潢费用按10万元计算，仅装潢支出就达6590亿元，接近我国一个中等省份的国内生产总值。可见，近年来房地产行业的持续快速发展,在我国经济增长中发挥的重要作用。在现有的研究中，对“城市房地产开发投资潜力评价”这一方面研究较为成熟，傅玳在城市房地产开发投资潜力评价【3】一文中，先运用聚类分析法将各类省会城市分类，然后再运用主成分分析法对各类别城市的房地产开发投资潜力进行评价排序。叶贵在房地产区域市场投资竞争潜力的灰色关联评价【4】一文中，通过建立影响房地产区域市场投资竞争潜力的评价指标，运用灰色关联法模型进行评价。这两篇文章的指标体系较为全面，但是其研究都是基于当前的静态分析，没有考虑房地产市场发展的持续时间阶段。而对城市房地产市场发展潜力方面的研究却较少，且往往以定性为主，定量分析较少，即使采用定量研究，也只是对各指标进行独立分析，不能整体、科学的判断一个城市房地产市场综合发展潜力。或者研究范围较狭窄，如中小城市房地产市场发展潜力研究【5】一文是以重庆涪陵为例来说明，没有从全国层面进行综合比较分析。总而言之，还未产生系统地对全国层面的房地产市场发展潜力评价的论文。本文采用的研究方法体系为时序多指标综合评价方法，该方法主要应用于区域经济发展水平研究、行业动态发展评价中，如全局经济效益的综合评价方法与应用【6】、上市公司经营业绩的时序多指标综合评价【7】等。它解决了传统的静态多指标综合评价的缺陷，让决策者和投资者能动态的考察行业或区域发展情况。3.房地产市场发展潜力评价指标体系构建及论证本文按照评价指标体系的科学性、简洁性、全面性、典型代表性及数据可获性等基本原则，通过借鉴城市竞争力指标体系、房地产预警指标体系，并结合房地产本身的特性，选取了3个一级指标，9个二级指标，如表格1所示。（1）增长性潜力指标 本年商品房销售价格/上年商品房销售价格：该指标反映了城市商品房销售价格趋势。（2）效率性潜力指标 房屋建筑面积竣工率：指一定时期内房屋竣工面积占同期房屋施工面积的比率。它能从房屋建筑施工速度的角度反映投资效果和建筑业经济效益。 商品房销售面积/竣工房屋面积：该指标是与“空置率”和“存量”相对的指标，它是反映房地产市场供需状态的一个重要指标。 本年开发土地面积/上年购置土地面积：该指标用来反映房地产企业土地开发的效率。（3）稳定性潜力指标 本年人均完成投资：该指标能反映房地产开发投资的规模和速度。 人均商品房销售额：指报告期内出售商品房屋的人均合同价款。它是商品房销售价格和销售面积的综合指标，它能反映居民对商品房的需求程度和消费能力。 商品房销售面积：该指标能反映一定时间段内房地产市场的消化能力。 商品房销售价格：该指标能反映房地产市场的供求关系和房屋成本。 本年购置土地面积：指在本年内通过各种方式获得土地使用权的土地面积。它反映了开发商对房地产市场的预期。表格 1 中国城市房地产市场发展潜力评价指标体系【8-11】一级指标二级指标单位代码增长性潜力指标本年商品房销售价格/上年商品房销售价格%X1效率性潜力指标房屋建筑面积竣工率%X2商品房销售面积/竣工房屋面积%X3本年开发土地面积/上年购置土地面积%X4稳定性潜力指标本年人均完成投资元X5人均商品房销售额元X6商品房销售面积万平方米X7商品房销售价格元/平方米X8本年购置土地面积万平方米X9评价城市为：北京，天津，石家庄，太原，呼和浩特，沈阳，大连，长春，哈尔滨，上海，南京，杭州，宁波，福州，厦门，南昌，济南，青岛，郑州，武汉，长沙，广州，深圳，南宁，重庆，成都，贵阳，昆明，西安，兰州，西宁，银川，乌鲁木齐31个城市（城市来源为国家公布的35个大中城市，其中长春、厦门、海口、合肥四个城市由于部分统计数据缺失不予评价）。评价指标体系中的数据是笔者根据2003年-2009年中国统计年鉴、中国城市统计年鉴中相关数据直接引用或间接计算而得。（篇幅所限、数据略）4. 房地产市场发展潜力评价模型构建设多指标时间集为，评价方案集为，指标集为。在时间样本点年份方案对指标的属性值记作，矩阵表示时间样本点年份方案集对指标集的“属性矩阵”。4.1评价指标无量纲化一般而言，评价指标有“正向指标”、“逆向指标”和“适度指标”之分。正向指标是指属性值愈大愈好的指标；逆向指标是指属性值愈小愈好的指标，适度指标是指属性值在某一最佳区间为最佳的指标。目前中国房地产业处于高速发展阶段，因此可认为本文选取的指标均为正向指标。不同的评价指标可能具有不同的量纲和量纲单位，为了消除量纲和量纲单位不同带来的影响，决策之前应将评价指标无量纲化处理。本文采取区间值化方法：对于正向指标，令： 式中：、分别为指标在整个时间集年内的最大值和最小值。规范后的矩阵记为 。【12】4.2确定各方案在时间样本点TK年份方案BI的经济效益加权评价值设评价指标间的加权向量为，并且满足单位化约束条件，由简单加性加权法可以求得在时间样本年份方案的经济效益加权评价值为 。写成向量形式，有 其中。对时间样本点集，引进加权向量，并且满足单位化约束条件，于是，方案在整个序时集年内的动态房地产市场发展潜力值加权方法表示为：显然，总量越大越好。为此，构造如下单目标最优化模型： 解此最优化模型，得到：因此，只要知道各个方案在整个序时集年内各个不同年份的房地产市场发展潜力评价值，就可以计算出各个方案在整个序时集年内的动态房地产市场发展潜力值。4.3确定评价指标间的加权向量假定随着时间的发展，各房地产市场发展潜力值指标在不同的评价年度可以取不同的加权系数。同样，可以构造出个单目标子规划模型：解此最优化模型，得到对于个不同的评价年份，可以得到组加权向量。取其几何平均值作为统一的加权向量，可以计算出各个决策方案在整个时序集合内不同年份的房地产市场发展潜力值【13】。5.中国城市房地产市场发展潜力评价根据以上分析方法，对全国31个城市2003年至2008年6年9项指标进行时序多指标综合分析。首先，计算城市房地产市场发展潜力指标间的加权向量。根据公式，可以得到：0.510387，0.691325，0.255095，0.148482，0.198406，0.097567，0.178255，0.130985，0.276837= 0.530893，0.529136，0.305448，0.257058，0.252332，0.116004，0.201956，0.154345，0.3702070.611191，0.470936，0.377955，0.076498，0.251443，0.190659，0.248403，0.181378，0.248569 0.521951，0.417650，0.416587，0.125544，0.332228，0.222637，0.275532，0.240660，0.264674 0.554261，0.287486，0.452205，0.120069，0.348798，0.259106，0.279997，0.274467，0.2207120.466387，0.297678，0.346504，0.124582，0.493946，0.242197，0.251677，0.364393，0.243968 取几何平均值作为统一的加权向量，各个评价指标间的加权向量为= 0.534624，0.455312，0.347441，0.145338，0.308985，0.181107，0.232058，0.221114，0.272059 。可以看出，评价指标重要性一次为：X5X2X3X1X9X7X8X4X6。贡献率最大的指标为“本年商品房销售价格/上年商品房销售价格”，其权重为0.534624。贡献率最低的指标为“本年开发土地面积/上年开发土地面积”，其权重为0.145338。 第二步，根据公式，计算各年度城市房地产市场发展潜力综合评价值，计算结果如表格2所示。第三步，计算各年度城市房地产市场发展潜力综合评价值加权向量。根据公式，得到六个年度的加权向量为：= 0.344942，0.366432，0.444561，0.413080，0.479672，0.385212 可以看出，各年权重由大到小以此为：2007年2005年2006年2008年2004年2003年，该权重能较客观的反映中国房地产市场发展历程。第四步，根据公式，计算在整个时序集6年内的城市房地产市场发展潜力动态综合评价值，计算结果如表格2所示。最后，对整个序时集内的房地产市场发展潜力综合评价值进行排序聚类。6.层级排序与结果分析结合聚类结果，并综合考虑房地产市场发展潜力评价值及排名情况，将其分为五个层级：6.1第一层级：北京、深圳、上海京沪深具有的共同特点是：经济发达，全国中心城市，海外需求的存在以及全国性需求的存在。同时又具有不同特质：北京是异地购房比例较高、上海是外籍人士购房较多，深圳则是香港人购房。从2003年至2008年的动态评价值可以看出，2005年开始，上海房地产发展被北京超越。需要注意的是，在2008年国家宏观调控和经融危机的作用下，深圳房地产市场发展潜力值降为16名，为下降幅度最大的城市，深圳应加强其抗风险能力。6.2第二层级：成都、天津、沈阳、重庆、长沙、大连、宁波、广州该层级城市拥有的共同特点是：区域中心城市，经济在区域内相对发达，城市化进程迅速以及经济增长速度较快。不同特质为：成都和重庆统筹城乡的推动，天津滨海新区的推动，广州异地购房比例高。从这几个城市2003年至2008年的评价动态值来看，2003年只有大连在第三层级潜力城市中，从2004年起，其余城市均进入第二类或第三层级潜力城市（福州2008年属第4层级潜力城市），特别是成都、天津、重庆三个城市，潜力值提升迅速。6.3第三层级：福州、青岛、武汉、杭州、昆明、哈尔滨、南京、乌鲁木齐、银川、郑州该层级城市拥有的共同特点是：经济增长速度较快，城市发展速度加快，城市基础设施建设逐渐完善，投资环境较好。不同特质为：武汉作为中部中心城市，吸引大量周边地区和来武汉投资人士在汉定居；南京和杭州为投资性需求旺盛。从动态评价值来看，该层级城市房地产发展潜力提升迅速，2003年10个城市基本处于第四层级潜力城市，从2004年起，逐渐向第二类、第三层级潜力城市发展。需要说明的是，杭州和南京属于我国沿海省会城市，房地产发展水平较高。由于其民间资本多、投资性需求旺盛、一级市场房价过高，导致其二级市场火爆，一级市场反而不温不火。国家统计年鉴目前只统计一级市场数据，因此此处不能全面反映着两个城市的房地产市场发展潜力。随着西部大开发的进行，位于中国西北部的银川和乌鲁木齐进入第三层级潜力城市。银川是新亚欧大陆桥沿线的重要商贸城市，位于“呼-包-银-兰-青经济带”的中心地段，也是宁蒙陕甘周边约500公里范围内的区域性中心城市，区位优势明显。因此银川房地产市场发展潜力与不容忽视。乌鲁木齐有着丰富的自然资源和优美的旅游资源，属于资源型城市，随着资源的开发必然带来房地产业的发展。6.4第四层级：呼和浩特、济南、南昌、南宁、石家庄、西安、贵阳该层级城市拥有的共同特点是：内陆城市，区域整体经济发展水平不高。从评价动态值来看，济南和南昌的房地产市场发展潜力表现出下降的趋势，由2003处于第三层级潜力城市向第四类、第五类发展。西安处于第四层级的主要原因是：陕西省是中国经济均衡发展的典型，西安在陕西的首位度不高，市场范围局限，导致西安市内房地产市场不温不火。经过分析，影响西安的房地产市场发展潜力评价值的指标是：房屋销售面积、本年土地购置面积和人均商品房销售额。6.5第五层级：西宁、太原、兰州西宁、太原和兰州位于第五层级的主要原因是，区域经济发展的影响、市场氛围以及居住文化等。除了太原在2003年处于第三层级之外，其他在各年中均处于第四、第五层级。7.结论通过对中国31个大中城市房地产市场发展潜力进行综合比较研究和准确定位，明确各城市在全国房地产市场中的地位，对引导房地产市场理性发展、政府相关部门实施宏观调控有总要的理论意义和现实意义。从本文的评价结果来看，东部城市的房地产市场发展潜力高于中西部城市，在前三层级21个城市中，有14个城市位于东部地区，而作为中国中心城市的北京、上海和深圳，仍是房地产市场发展潜力最大的城市。随着中国经济的发展，中西部城市房地产发展潜力逐渐增强，跨入二、三层级的行列。参考文献：1卜凡中.我国房地产这些年.浙江大学出版社，2010，（3）：1-4.2易居中国.2007 年度中国城市房地产市场发展潜力评估研究报告.20083傅玳. 城市房地产开发投资潜力评价.统计与决策.2006（1）：112-1144叶贵，汪红霞.房地产区域市场投资竞争潜力的灰色关联评价.经济问题.2009（10）：41-445赵丽.中小城市房地产市场发展潜力研究.重庆大学硕士论文.20056 王应明.全局经济效益的综合评价方法与应用科技进步与对策.2000（4）：127-1297 王璐.上市公司经营业绩的时序多指标综合评价.数理统计与管理.2005（3）：86-878左继宏，胡树华.关于区域竞争力的指标体系设计研究J.武汉理工大学学报：信息与管理工程版，2004，（4）：65-67.9陈剑涛.区域竞争力的评价指标体系综述J.湖北经济学院学报，2005，（12）：76-77.10赵黎明，贾永飞，钱伟荣.房地产预警系统研究J.天津大学学报（社会科学版），1999，（4）：279.11张鸿铭，陈则明.城市房地产预警研究J.房地产市场，2004，（1）：36-37.12 樊治平，肖四汉，有时序多指标决策的理想矩阵法J.系统工程， 1993：61-65.13 高伟，周敏，江苏省区域经济发展水平实证分析时序多指标综合评价方法及应用.数理统计与管理，2005：5-9.表格 2：2003年-2008年中国31个大中城市房地产市场发展潜力评价值、排名及聚类数值 城市2003年-2008年2003年2004年2005年2006年2007年2008年房地产市场发展潜力动态综合值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值房地产市场发展潜力值排序号聚类值北京2.731287110.686683941.150297211.324279111.136901211.322929210.98644621深圳2.629344211.151491110.803735531.180523221.160499121.348689110.743773163上海2.519183311.015083221.166229111.106969320.963005621.129123420.80520192成都2.302887420.690942840.822987431.075916421.005083421.116042520.86746932天津2.235368520.6117681840.955431321.069237520.987201521.040126920.758519133沈阳2.111542620.5432152340.6555511830.8709291230.90706821.066448721.06573911重庆2.095601720.5779982040.7333191430.956985830.8188781421.146963320.81422252长沙2.077774820.6658481440.789231930.8541061430.882441021.046961820.81118472大连2.070919920.858676330.705361630.8546831330.8793911120.9835241230.782096113宁波2.0481381020.6687871340.789358831.011094620.7964171530.9125811430.809982广州2.0162791130.5212622640.7786771030.8192661730.936857721.067498620.747335143福州2.0127891230.5332342440.7160741530.955813931.076203310.9338211330.646552214青岛1.9890771330.6848531140.7540131230.979525730.8468291320.9024341730.670824204武汉1.9250091430.5708342240.795011630.8305011530.8517891220.9866331130.629424244杭州1.9247231530.6861041040.5994682040.8757771030.7238471630.9873041030.795583102昆明1.9010321630.5779492140.5982692140.7694522140.90261920.9060481530.86426542哈尔滨1.7868331730.6706811240.6648071730.7110772240.6694372030.8460522030.81359162南京1.7781091830.6209121740.7745841130.7796161940.7061391930.8967061830.549555274乌鲁木齐1.7717171930.740602530.5625012340.7714422040.6257522340.8777491930.746769153银川1.7147042030.6545911540.6532271930.8751331130.5605142840.6923642440.770618123郑州1.7019132140.4398282750.4818462740.8219091630.7139511830.9044381630.725558183呼和浩特1.5352462240.6211641640.5648642240.7834041840.6285292240.555833050.621678254济南1.5253842340.717006730.7525311330.5351952950.577572740.5897082850.630645234南昌1.5166172440.722905630.4895632640.6566542440.7232521730.6752742540.449809295南宁1.5141882540.4103333050.791966730.4761523150.5986042540.7572382240.675653194石家庄1.4574112640.433792950.3681142940.6471275640.6124742440.8251782130.613654264西安1.4454522740.4362062850.5484872440.5352272850.6531142130.6287872750.738978173贵阳1.4167532840.5799491940.3660033050.6480242540.59052640.7103042340.544807284西宁1.345572950.5310332540.4745482840.5057293050.4758482940.6728562640.634363224太原1.1935183050.803124430.2344393150.7105982340.3149713150.4546033150.432251305兰州1.1703423150.3951452150.5164342540.5542092750.4118693050.579992950.38961315