上海市城镇化与房地产市场发展的协调性分析

1.相关性分析

为了进一步分析人口城镇化、空间城镇化、经济城镇化以及城镇化与房地产业的具体关系，本文首先利用上文得出的人口、空间、经济城镇化以及房地产业的综合性指标两两之间的相关性关系进行分析，见表26。

表26　相关系数表

注：**表示在置信度（双侧）0.01时，相关性是显著的，X表示人口城镇化、Y表示空间城镇化、Z表示经济城镇化、U表示城镇化综合发展水平、R表示房地产市场综合发展水平，（X，Y）表示人口城镇化与空间城镇化相关系数，以此类推。

三种相关系数显示，三大城镇化之间相关系数都比较大，且表现出显著，同时城镇化与房地产市场综合发展水平之间也存在较强的相关性。

在对三大城镇化以及城镇化水平与房地产业发展水平建立相关性分析的可行性得到论证之后，本文首先描述变量之间的散点图，观察相互之间的情况，散点图显示变量相互之间存在正相关关系，因此本文构建回归模型进行多项式拟合，具体拟合回归结果见表27。

表27　拟合回归结果

结果发现，所有二次回归的二次项系数都表现不显著，同时，一次回归的系数都强烈显著，且可以发现在范围之内系数均为正，可以证明，三大城镇化相互之间以及城镇化与房地产业发展具有相互促进作用，其中一个变量的发展均能促使其他变量发展水平的提高。为下文分析上海城镇化内部协调以及城镇化与房地产业发展的协调性分析打下基础。

2.协调性分析

从以上分析中可以看出城镇化内部三大城镇化之间以及城镇化与房地产业有较强的相关性，城镇化水平的提高能够带动房地产业的发展，房地产业的发展能够促进城镇化进程的加快。只有城镇化与房地产业两者协调发展，才能保证社会经济实现长久的可持续发展。因此，应该对长三角地区城镇化与房地产业的协调发展问题进行深入探讨。

协调度模型是评价系统之间协调发展的核心，在以往的研究中，已经有很多学者在社会、经济、生活的各个领域做过协调度研究。考虑到城市化与房地产业两个系统本身的复杂性，本文所讨论的协调发展，是一个内涵明确而外延不明确的模糊概念，因此可以用模糊数据中的隶属度概念对其进行描述，隶属度是［0，1］闭区间上的实数，其变化规律可以通过隶属度函数来反映。运用这一思想，首先建立协调度函数，计算公式为：

式7中，Us（i/j）表示系统i的实际值与系统j对系统i要求的协调值，两者的接近程度。f为系统i的实际综合评价值，f′为系统i的协调值（采用上文拟合的回归方程，将自变量的实际值带入方程，得出因变量的预测值，即与系统i相匹配的协调值），s2为系统i实际值的方差。

两系统之间相互协调发展程度的状态协调度的计算：

式（7）中，Us（i/j）表示i子系统对j子系统协调发展的状态协调度，Us（j/i）表示j子系统对i子系统协调发展的状态协调度，Us（i/j）与Us（j/i）的值越接近，说明两系统之间的协调程度越高，Us（i，j）为两系统间的协调发展值，即两系统之间相互协调发展程度的状态协调度。

本文按照以上协调度模型计算城镇化内部以及城镇化与房地产市场的协调度，结果见表28。

表28　城镇化与房地产业协调度

注：U（X，Y）表示人口城镇化与空间城镇化的协调度，以此类推。

图16为2000—2012年上海城镇化内部及城镇化与房地产业的协调度发展折线图。由折线图可以看到，整体上城镇化与房地产业的协调程度在不断上升，空间城镇化与经济城镇化的协调度整体高于其他三种情况。随着城镇化进程的提高，人口、空间、经济城镇化相互之间以及城镇化与房地产业之间的协调度波动及差距逐渐减小。

图16　2000—2012年城镇化与房地产业协调性