中国房地产经济区划的聚类分析

　　1数据来源、指标体系及研究方法

　　1.1数据来源

　　本文研究的时期为1999-2003年，一共5年，分年度对我国的房地产发展的经济区划进行考察，研究对象包括中国30个省市地区，其原始数据全部来源于《2000-2004年中国统计年鉴》

　　1.2指标体系

　　在对原始数据进行筛选综合的基础上我们构造了11项基本指标：

　　选择以上指标主要基于以下理由：①构造指标的原始数据能在历年统计年鉴中找到并规范使用。②指标能反映出房地产经济发展的各方面，综合后能反映各省市地区房地产整体发展状况。③原始数据均取自统计年鉴，数据在时间上具有较好的前后一致性，各年度的横截面数据也具有较好的可比性。

　　2003年的实证研究这一部分，我们将具体介绍2003年度的研究步骤和结果。

　　2.1全国30个省市地区指标值分布的初步比较

　　86统计与决策2006年2月下）

　　将全国30个省市地区的原始数据进行初步处理，统计出各项指标的期望、标准差和变异系数如表2。

　　观察表2所示的11个指标的变异系数，我们发现本年完成投资、资金来源总计、房地产开发经营总收入、这三个指标的标准差系数均超过了100/，房地产开发营业利润甚至达到246.16%,除个人购买商品房住宅比重、房屋建筑面积竣工率这两个比例指标相对来说稍微小之外，其余的指标都超过了50%,这表明我国的房地产业地区之间的发展存在巨大的不平衡，地区之间存在极大的差异。而极差系数则把这种差异性表现得更为明显，并且它还进一步表明我国房地产业的发展不但区域发展不平衡，而且发展最快的地区与最落后的地区落差非常大。这些情况表明对这30个省市地区进行房地产发展水平区划非常必要。

　　下面我们采用聚类分析中的系统聚类法对这30个省市地区进行房地产发展水平区划。

　　2.2聚类分析过程2.2.1聚类分析原理

　　聚类分析是研究样品或指标分类问题的一种多元统计方法，系统聚类法是聚类分析中应用最为广泛的一种方法，它的基本原理是：首先将一定数量的样品或指标各自看成一类，然后根据样品或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，重复这一过程，直至将所有的样品或指标）

　　合并为一类。

　　我们采用g型聚类分析紂样品分类），在聚类之前先对数据进行标准化处理以消除数据间存在的量纲和数量级的差别。为了将样品进行分类，将一个样品看作p维空间的一个点，并在空间定义距离，距离越近的点归为一类，距离较远的点归为不同的类。

　　本文计算样品之间的距离采用欧氏距离：

　　再运用系统聚类法中的Word法离差平方和法）进行分析，Word法的基本原理见相关文献，不再赘述。

　　2.2.2数据处理及结论

　　我们采用SPSS统计软件进行数据处理，得到房地产业发展水平经济区划的聚类图谱如图1。

　　根据聚类图，我们看到有四个聚集比较密集的区域：号到11号为第一个聚集区；2号到16号为第二个聚集区；7号到24号为第三个聚集区；25号到30号为第四个聚集区。其中第二个聚集区又与第三个聚集区联系较紧，第四个聚集区与其余三个聚集区距离最远。结合各个聚集区指标值我们将这30个省市地区作如下划分：

　　1)房地产经济发达区：上海、广东、北京、江苏、山东、浙江。这些省市主要分布在东部沿

　　2）地产经济发达区开始有了较大差距，但还是基本处于靠前的位置。

　　3)陕西、河南、海南。这些省市主要分布在我国中西部，没有地理位置优势，经济发展比较缓慢，房地产业发展也受到限$|J。从各项指标来看除个人购买商品房住宅面积比重比较高以外其余各项指标均处于中下游位置。

　　4)房地产经济较落后区：安黴、江西、湖南、河北、黑龙江、山西、青海、内蒙古、宁夏、吉林、新疆。这些省市地区也大多分布在我国中西部地区，房地产业发展受制于当地经济条件和经济环境的影响发展也比较缓慢，从各项指标情况来看，除房屋建筑面积竣工率最高外，其他指标基本都处于下游水平。

　　这四类发展区中房地产经济较发达区与房地产经济潜在发展区之间区域差异相对来说较小，房地产经济发达区又与其他三大发展区距离拉开较大。

　　2历年的主要研究结果

　　3.1房地产发展水平的总体趋势分析

　　我们将这30个省市地区的11项指标值的期望和标准差系数进行汇总见表3)，指标的期望值用来说明当年房地产在该指标上的一般发展水平，标准差系数用来说明当年房地产发展水平在地区间差异程度。从表3可知，11项指标当中有10项都是逐年递增的，只有变量V4房屋建筑面积竣工率）呈现出下降的趋势，这表明我国房地产1999-2003这几年总体来说处于上升发展的势头。从标准差系数来看，各项指标值的绝对数值仍然保持较高的水平，但是从以时间为轴的动态变化过程来看，除V4房屋建筑面积竣工率）基本持平，V7房地产竣工房屋造价）在2003年有一个较大的上升反弹外，其余九项指标都从1999-2003年均处于下降趋势，这表明我国的房地产发展虽然还是存在严重的地区之间的不平衡，但这种不平衡程度是在逐年下降的。

　　3.2房地产经济区划的聚类结果比较分析

　　通过将1999-2003年的房地产聚类结果对比分析见表4)，再结合各年的聚类图谱由于篇幅限制没有将各年的聚类图谱一一列出），我们发现房地产在这五年里的发展呈现

　　出以下几个特点和趋势：

　　1)各年的房地产发展水平的区域分布结构有变动，但变动不大，总体来看，呈现出由头轻脚重发达区太少而较落后区太多）向均衡的方向发展的趋势。上海、广东在1999-2002年一直雄居榜首，而在这四年内落后地区所占比重有增无减，直到2003年北京、江苏、山东、浙江才进入发达地区行列，较落后地区所占比重也开始下降，

　　整体开始呈现出向均衡方向发展的趋势。

　　2)1999-2002年期间发达区和较发达区之间距离较小，同时潜在发展区和较落后区之间又比较接近，而在这两者之间存在比较大的差距

　　此系由聚类图的分析比较而得）。宄其原因我们发现发达区和较发达区在地域分布上比较接近，

　　都基本属于我国的沿江和靠海地带，在上海、广东和北京等中心城市经济发展的带动和辐射下，较发达区的省市基本上能够跟上发达区房地产业发展的步伐和节奏。而潜在发展区和较落后区基本都处于中国中西部地区，它们在空间上和经济发展速度上也都比较接近，因而表现在房地产业经济发展水平上也就比较接近了。而中国东部沿海以及沿江地带与中国中西部之间由于地理位置的差异、改革开放开始时间的迟早、国家政策的不同等原因，造成了他们之间较大的差距。

　　3)到2003年房地产业经济发展水平的地区分布发生了较大的改变，发达区所包括的省市增多且开始和其他三种类型发展区的差距拉大。通过对历年的房地产聚类图谱分析比较我们发现2003年房地产发达区由以前的两到三个省市一下增至六个，以前位于较发达区之列的江苏、山东、浙江首次跨入发达地区行列，这表明中国房地产发展开始由增长点发展成增长面形态。但是我们也发现，此时房地产发达区和其他三种类型的发展区之间的距离开始拉大，可以预见，在今后的几年里中国的房地产在较大面积发达区的带动下将会发展得更为迅速，但是由于发达区和其他三种类型的发展区之间还存在较大差距，我国房地产业大面积高速度的发展状况并不会立即显现。

　　4)一直到2003年为止，房地产总体发展呈上升趋势但较落后地区一直占有相当大的比重。比较1999-2003年的我国30个省市地区的聚类结果汇总表我们发现，较落后区所包含的省市地区个数一直占有最大比重，而且一直到2003年为止，这种状况都没有本质的改变。这说明我国较落后地区房地产业的发展虽然总体上是处于上升趋势，但是发展速度还要加快，这也是改变我国房地产业地区发展极不均衡现象的重要一环。

　　4结语

　　1)我国房地产业发展总体呈上升发展趋势，其发展水平的地区差异在逐渐缩小，但这种区域发展不平衡状况仍然显著。

　　2)我国房地产业发展己形成一定的区域格局，可初步划分为房地产业发达区、较快发展区、潜在发展区和较落后区等四种区域类型。这四种类型区域呈现出头轻脚重的分布状况，即发达区所占比重小而较落后区所占比重过大，这种分布状况直到2003年才开始有所改善。

　　3)1999-2002年的房地产经济区划结果呈现出较好的一致性，相比之下2003年出现了房地产业发展地区分布的较大改变，一方面房地产经济发达区开始增多，另一方面发达区与其他三种类型的发展区之间的差距又有加大，这说明一方面我们要鼓励其他三种类型发展区房地产业的发展，另一方面我们还需密切注意房地产发达区的发展速度和规模，防止房地产泡沫的产生。

　　限于目前的统计资料，本文对中国房地产经济区划的分析和动态研宄在时间上比较滞后，可选择的指标体系有待进一步系统化和科学化，得出的结论具有较强的现实意义和借鉴意义。笔者认为本文提供了一个比较可行的房地产经济区划的研宄思路和方法，得出的结论也和实际较为吻合，今后随着我国房地产经济的发展和指标体系的进一步完善和健全，我们可以结合判别分析、主成分分析等多元统计方法对此进行更深入的研宄和探索。

　                                                    　彭向，胡跃红

　                                        　(长沙理工大学经济学院，长沙410076)