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摘要：基于2005至2016年全国31个省（市）区的面板数据，分别构建了城市化水平与房地产繁荣度评价指标体系，通过耦合协调值、Moran值的测算判断我国城市化水平与房地产发展的协调程度以及空间关联度。实证结果表明：（1）我国城市化水平值與房地产繁荣度均处于稳定上升阶段，但房地产发展程度较城市化发展水平相对滞后，且房地产发展的地域不平衡愈演愈烈;（2）虽然我国城市化水平与房地产繁荣度的耦合协调值仍处于失调阶段，但协调值已从极差提升至轻度失调阶段;（3）城市化与房地产发展的耦合协调关系整体呈现空间正相关性，但局部空间分布不均，规模效应初现。
关键词：城市化;房地产繁荣度;耦合度;协调度;Moran值
中图分类号：F293.3 文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2019）05-0023-31 收稿日期：2019-03-26
1引言
随着房地产管控的加强，房地产行业迎来了结构性震荡期。房地产作为宏观经济的先行指标，既与我国经济上升速度放缓紧密联系，又与现代城市化进程息息相关。1995至2014年，中国内地城市化率由29.04%上升到54.77%，年均增长1.28%。与此同时，房地产市场也大幅上涨，成为国民经济的推动力。据联合国估算，到2050年，中国将有约76%的人口居住在城市地区，城市数量将居世界首位，这对中国城市化的演进提出了重大挑战。
城市化进程给城市发展带来了巨大的变化，城市化与房地产业之间存在着明显的互动关系。城市化与房地产行业繁荣程度、住房市场发展之间的相互作用一直是研究者们研究的热点。从理论上讲，城市化进程应促进民众对各种财产的需求，并刺激对涉及这些部门的国民产业的更多投资，特别是通过住房需求的大幅增长（吴振华、曹趁梅，2018），推动了房地产业的发展;另一方面，房地产业作为城市化的基础，为城市化进程提供了支撑环境（王鹤、周少君，2017）。在中国城市化进程中，土地（空间）城市化明显快于人口城市化、经济城市化与社会城市化，这种土地城市化进一步内化为以房产价值为重要特征的房地产行业发展形势。以往的研究主要集中在两个方面。
第一，房价与城市化关系的实证研究。城市化推动了房地产投资的增加（陈昌兵，2015），但房地产投资对城市化的推动效果并不明显（陈淑云、付振奇，2012）。Yang等人（2015）、马宁（2019）证实了人口城市化是房地产价格变化的格兰杰原因;罗良文、潘雅茹（2015）进一步指出，人口城镇化水平对中、西部地区的房价有显著影响，而产业城镇化水平和土地城镇化水平对东、中部地区的房价有明显正效应，从实证层面印证了城市化对房地产价格的影响机制。但也有研究认为城市化与房地产发展呈反比。由于房价的迅速上涨具有不可持续性，国民消费可能受其影响陷入“房奴效应”，从而影响城市化进程（颜色、朱国钟，2013）。Xu和Wang（2017）以2005年至2014年全国31个省的数据为基础，验证了城市化水平、商品房价格变动与住房销售速度之间的相关性。城市化率每增加1%，房地产企业住房销售率下降1.49%;房价每上涨1%，住房销售率上升0.501%。
第二，从需求角度探究城市化与房地产行业的关系。Zhang和Zheng（2009）基于2003-2007年面板数据，利用Stata对房地产需求进行了分析。他们用价格、收入和城市化程度等变量对生活需求进行量化，发现城市化进程极大地推动了商品房需求。当城市化率增加1%时，住房需求将增加5.961%。Wang（2010）则测算出，当城市化率增加1%时，可销售房地产面积将增加5.21%。从房地产业的可持续发展角度而言，Liu和Chau（2016）拓宽了研究视野，通过我国近20年的宏观数据，证明了城市化率与年度房地产投资之间存在长期均衡和单向格兰杰关系，这为预测城市化进程对未来房地产的需求提供了新的方向。城市化可以通过人口集聚增加对住房的需求来促进房地产投资，但在中国，城市化并不依赖于房地产投资（Liu等，2018），这实际上反映了房地产与城市化的脱钩现象。因此，研究城市化与房地产发展的协调关系既是房价虚高的压力所致，也是城市化转型的发展需要。
本文试图构建城市化水平与房地产繁荣度评价指标体系，利用耦合协调关系模型、Moran空间分析模型，测算两者的水平值、耦合协阋度和省域空间相关性，通过分析2005年至2016年我国31个省（直辖市）城市化与房地产行业的发展状况，探讨不同时期、不同空间我国各省域的耦合协调发展水平，为推动新型城市化进程、建立房地产行业平稳健康发展长效机制提供依据。
2研究方法
2.1指标体系
城市化（urbanization） -般是指人口向城市集聚和乡村地区转变为城市地区的过程，但成熟的城市化体系并不局限于人口因素，空间规模的拓展、经济结构的转型、生活方式的变化等均是城市化进程的代表特征，见表1。城市化的扩张是在多维度交互作用下形成的复杂集聚现象（Terry McGee，2018）。城市化从宏观层面反映为城镇人口比重、城市用地、城市经济投资、城市非农劳动力的增加，从微观层面则体现为生活习惯、消费观念、社会文化的转变。前者决定了城市规模与空间形态，是城市发展重要的外生动力;后者则成为城市化进程中的内生力量，对城市化内部特征发挥着潜移默化的塑造作用。
房地产繁荣度（prosperity of real estate）由房地产开发企业个数、万人房地产开发企业从业人数和房地产开发企业商品房销售额构成，是房地产行业景气与否的风向标。从投入的角度而言，房地产繁荣度体现了房地产行业资本、人力、土地等生产资料的占有情况;从产出的层面来说，房地产繁荣度又是商品房价值的载体，从住宅、别墅（高档公寓）、办公楼、商业营业用房等建筑体现整个社会的经济状况。 2.2数据来源
本文数据来源于《中国统计年鉴》、各省（市）统计年鉴、《中国城市统计年鉴》、《中国房地产统计年鉴》以及政府工作报告。选取2005至2016年为样本区间，构建31个省（直辖市）12年的面板数据，这一时期是我国城市化发展的转型期，也是我国房价迅猛拉升的关键期，因此具有较强的研究意义。文中最终值均以2005年为基期，后期结果通过标准化、比值法计算后得到。部分缺失数据运用插值法拟合而得。最终使用的原始样本数据为5205个，估算数据为3个，总计5208个数据。
2.3计算过程
第一步，计算功效函数。“城市化水平-房地产繁荣度”耦合系统由城市化与房地产繁荣度两个子系统构成。每个子系统又由若干个指标组成。设房地产繁荣度子系统的功效函数为P（x），城市化水平子系统的功效函数为U（y），则功效函数可以表示为：
3实证分析
3.1城市化水平值分析
第一，指标权重分析。城市化发展水平四个维度的权重两极化明显，依次为社会城市化（40.27）、空间城市化（36.21）、经济城市化（12.73）和人口城市化（10.79），其中，单个指标权重最高的3个为互联网普及率（15.82）、建成区面积占比（15.55）和城市人口密度（14.35），最低的3个为第一产业占比（2.54）、城镇固定资产投资占比（3.64）和人均道路面积（6.31）。权重的高低反映了城市化的发展的倾向性，即越来越侧重于社会与空间的转型与集聚，我国已经渡过了以人口城市化为标志的初级城市化推进阶段，优化国土空间开发格局是城市化建设的首要任务（尹贻梅等，2012）。
第二，时间序列分析。由图1可知，31个省（市）的城市化水平均值高速增加（斜率3.72），而最大、最小值的变化也保持了同样的趋势，因此可以判断我国城市化发展较为稳定，在观察期内未出现明显异常时期。同时，最值的差值虽然在2006年显著缩小，但在随后的5年里出现波浪式扩大态势，直到2012年才回归平稳缩小趋势。此外，均值与最小值的差距较近、但并未太过偏离最大值，这表明城市化水平最高的第一梯队已与落后城市拉开距离。
第三，省份排名分析。从时间序列来看，我国省域城市化水平值排名变动较为明显，排名前五的省份由2005年的北京、上海、甘肃、西藏和天津（从高到低）变为上海、北京、天津、广东和青海，最低的5个省份为广西、四川、安徽、甘肃、贵州，城市化水平较高的省份集中于东部省份，西南省份普遍偏低。排名上升最快的省份依次为黑龙江（13）、湖南（10）、福建（9）、内蒙古（8）、宁夏（6），排名下降幅度最大的省份则是甘肃（25）、西藏（20）、海南（12）、河南（9）、安徽（7），东北省份整体提升效果较为明显。由排名第一、最低和上升最快省份的维度的得分可知，社会城市化得分最高，符合熵值权重赋值倾向，但大多数省份空间城市化维度占比大大低于预期，而城市化水平值提升快的省份在空间城市化方面具有相对优势，因此，城市空间优化、城市规模网络规划将是我国城市化发展的重要突破口，这与房地产行业发展与规划息息相关。
3.2房地产繁荣度分析
第一，时间序列分析。12年间，31个省（市）的繁荣度均值从0.25上升到1.42，年均增长率43%，斜率0.0957，这体现了我国房地产发展呈平缓而持续的上升趋势，但与城市化水平相比，房地产发展起点低、发展缓，这也侧面证明了我国空间城市化与社会城市化水平的相对不足（张立新、秦俊武，2014）。同时，从房地产繁荣度的结构分析，房地产开发企业商品房销售额的提升是繁荣度拉升的主要原因，这种单因素驱动模式虽然在一段时期内能够刺激房地产行业的发展，但一旦疲软或受制于宏观政策，房地产行业发展的势头将与城市化进程脱钩，陷入畸形发展的不良模式。
第二，差异化分析。由图2所知，我国房地产繁荣度呈现了明显的地区差异，曲线走向呈放射性开口状，方差从0.04上升到1.31。虽然极小值基本未变，但极大值增长迅猛，特别是2014年以后出现明显拉升。以2016年为例，0到1分的省份有13个，1到2分的11个，2到3分的3个，3到6分每个区间各1个，发展越快差异越大。房地产行业发展区域差异的极端化是我国房产宏观调控政策步步紧缩的重要原因，一线城市或省份（如广东、江苏、浙江、北京、上海等）的高速发展为城市化与房地产行业的协调发展埋下了隐患。
第三，省份排名分析。从极小值看，房地产繁荣度最低的省份一直是西藏;截至2016年，繁荣度低于1的省份绝大多数位于西北、西南地区，仅陕西与山西是中部省份。從最大值看，房地产繁荣度最高的地区为东部沿海省份，排名第一的省份长期是广东（2006年为上海、2009年是江苏）。虽然广东、江苏、浙江在2012年后呈现跨区间的增长势头，但在考察期内，房地产发展势头良好且稳定的省份是河北、安徽和云南。
3.3城市化水平值与房地产繁荣度的耦合分析
第一，从时间序列角度来看，我国各省（市）的耦合协调值平稳增长，协调值均值从2005年处于最大值与最小值中部的位置逐渐向最大值曲线靠拢，这表明除个别省份外，整体协调情况向好，见表3。经过10多年的发展，协调值均值维持了8.9%的增长态势，上涨0.148，拟合趋势线R2为0.9463。无论是房地产繁荣度还是两系统的耦合协调度，自2014年起均出现明显提升。
第二，我国城市化水平与房地产繁荣度的耦合协调值分值整体跨越了两个区间，即从极度失调到中度失调上升为中度失调到濒临失调阶段，见表4。虽然城市化水平与房地产发展之间的平衡长期失调，但这一情况正在逐步改善。虽然动态耦合情况滞后于城市化水平值与房地产繁荣度的发展速率，但反映了两者共同改善后实现的质变。处于严重失调阶段的省份从2005年的27个到2014年减至0;自2013年起，1/3的省份进入轻度失调阶段;自2015年起，出现首个进入濒临失调阶段的省份;在保持现有增长率的情况下，广东省将在2018年进入勉强协调发展阶段。 3.4城市化水平值与房地产繁荣度协调值的Moran分析
通过上文的分析可以初步得出，不同区域省份城市化水平值与房地产繁荣度协调值可能存在空间关联性。因此，本文选用二进制连接矩阵（Binary Contiguity Matrix）设定空间权重矩阵，地理相邻的两个省份的值为1，不相邻的值为0，对角线记为0，通过Moran指数对2005、2009、2013和2016年四个关键时间点的协调值空间关联性和耦合关系溢出性加以测算，结果见图3-1、3-2、3-3和3-4。
Moran指数散点图由四个象限构成，横纵坐标分别表示耦合协调值与其空间滞后值。第一、三象限代表正的空間关联性，即高（低）耦合协调度的省域之间存在空间集聚现象;第二、四象限代表负的空间关联性，即高（低）耦合协调度的省域与低（高）耦合协调度的省域邻近，形成空间离散区。由此可知：
（1）从区域空间的整体状况来看，我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间正关联性正在加强。全域Moran I值从2005年的0.224上升到2016年的0.392，耦合协调度的典型区为第一、三象限，观察对象呈现从第三象限向第一象限移动并聚集的趋势。
（2）我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间关联性出现停滞期。在2009年与2013年期间，不同区域省份之间协调值的相互依赖性并未进一步加强，Moran值均为0.282，区域一体化或整体规模效益的优势尚未充足发挥，但观察对象已出现向第一象限聚集的迹象。
（3）从考察期间的整体状况来看，我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间关联性在最近3年增速明显。2016年的Moran值比2013年多0.11，而2013年的Moran值仅比2005年多0.058。这反映了自2012年新一轮房地产政策实施以来，房地产行业的发展、城市化水平的提高形成了良性发展圈，对区域平衡发展存在一定的维护作用。
4结论
基于城市化与房地产繁荣度两个系统的耦合机制，本文分别构建了城市化与房地产繁荣度评价指标体系，以中国31个省（市）2005至2016年的面板数据为样本，对两系统的耦合协调发展关系进行了定量测算，并利用Moran值判定耦合协调均值的空间关联性。主要研究结论为：
第一，我国城市化水平值与房地产繁荣度均处于稳定的上升阶段，但房地产发展程度较城市化发展水平相对滞后，且房地产发展的地区不平衡愈演愈烈。历史上，我国对房地产行业的重要宏观调控出现过6次（1993年、1998年、2003年、2005年、2008年、2010年），其中具有代表性的调控政策包括国十六条、国八条、国六条、（新）国十条、23号文件、18号文件等。自2008年起，房地产市场异常火爆，各地房价飙升，这客观上促使了政府更加紧缩的房价调控政策的出台，特别是2012年党的十八大报告直接指出，坚持房地产市场调控政策不放松。因此，在这一时期，房地产繁荣度的增速明显低于城市化水平。同时，当前房地产繁荣度的增长仅依靠房价的涨幅，特别是在一线城市或经济发达地区，经济城市化、社会城市化带来的行业改革优势尚未释放。作为城市土地和环境管理战略的一部分，政府应该重新审视土地价值和土地投机行为增加的原因以及由此造成的环境危害、市场损害。
第二，虽然我国城市化水平与房地产繁荣度的耦合协调值仍处于失调阶段，但在12年的时间跨度下，省份之间的区间分布趋于平衡，整体向上迈进了两个阶段，两系统的协调发展水平从极差提升至轻度失调阶段。如保持现有发展速率，到2018年，广东省将进入勉强协调发展阶段。然而，从房地产繁荣度指标构成分析，房价的飙升虽然刺激了两系统的协调性，但这只是一时的假性协调。房价的虚高虽然能够提高经济城市化的贡献率，但在长期内会遏制城市化进程，特别是人口、空间城市化层面，故而重新陷入失调期。因此，只有当两系统内部保持平衡，才能促使系统之间的协调发展。
第三，城市化与房地产发展的耦合协调关系整体呈现空间正相关性，但局部空间分布不均，规模效应初现。从全局Moran I值看，测算值大于0，即表明协调值呈现正的空间关联性，但空间分布的离散性经历了较为集中、分散到再集中的过程。虽然空间关联性在2008年后出现停滞期，但最近3年增速明显。华东地区空间正相关较强，而华中、西北、西南地区存在空间离散现象，仍有省份偏离趋势线，我国城市区域一体化或整体规模效益的优势尚未充分发挥。
关键词：城市化;房地产繁荣度;耦合度;协调度;Moran值
中图分类号：F293.3 文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2019）05-0023-31 收稿日期：2019-03-26
1引言
随着房地产管控的加强，房地产行业迎来了结构性震荡期。房地产作为宏观经济的先行指标，既与我国经济上升速度放缓紧密联系，又与现代城市化进程息息相关。1995至2014年，中国内地城市化率由29.04%上升到54.77%，年均增长1.28%。与此同时，房地产市场也大幅上涨，成为国民经济的推动力。据联合国估算，到2050年，中国将有约76%的人口居住在城市地区，城市数量将居世界首位，这对中国城市化的演进提出了重大挑战。
城市化进程给城市发展带来了巨大的变化，城市化与房地产业之间存在着明显的互动关系。城市化与房地产行业繁荣程度、住房市场发展之间的相互作用一直是研究者们研究的热点。从理论上讲，城市化进程应促进民众对各种财产的需求，并刺激对涉及这些部门的国民产业的更多投资，特别是通过住房需求的大幅增长（吴振华、曹趁梅，2018），推动了房地产业的发展;另一方面，房地产业作为城市化的基础，为城市化进程提供了支撑环境（王鹤、周少君，2017）。在中国城市化进程中，土地（空间）城市化明显快于人口城市化、经济城市化与社会城市化，这种土地城市化进一步内化为以房产价值为重要特征的房地产行业发展形势。以往的研究主要集中在两个方面。
第一，房价与城市化关系的实证研究。城市化推动了房地产投资的增加（陈昌兵，2015），但房地产投资对城市化的推动效果并不明显（陈淑云、付振奇，2012）。Yang等人（2015）、马宁（2019）证实了人口城市化是房地产价格变化的格兰杰原因;罗良文、潘雅茹（2015）进一步指出，人口城镇化水平对中、西部地区的房价有显著影响，而产业城镇化水平和土地城镇化水平对东、中部地区的房价有明显正效应，从实证层面印证了城市化对房地产价格的影响机制。但也有研究认为城市化与房地产发展呈反比。由于房价的迅速上涨具有不可持续性，国民消费可能受其影响陷入“房奴效应”，从而影响城市化进程（颜色、朱国钟，2013）。Xu和Wang（2017）以2005年至2014年全国31个省的数据为基础，验证了城市化水平、商品房价格变动与住房销售速度之间的相关性。城市化率每增加1%，房地产企业住房销售率下降1.49%;房价每上涨1%，住房销售率上升0.501%。
第二，从需求角度探究城市化与房地产行业的关系。Zhang和Zheng（2009）基于2003-2007年面板数据，利用Stata对房地产需求进行了分析。他们用价格、收入和城市化程度等变量对生活需求进行量化，发现城市化进程极大地推动了商品房需求。当城市化率增加1%时，住房需求将增加5.961%。Wang（2010）则测算出，当城市化率增加1%时，可销售房地产面积将增加5.21%。从房地产业的可持续发展角度而言，Liu和Chau（2016）拓宽了研究视野，通过我国近20年的宏观数据，证明了城市化率与年度房地产投资之间存在长期均衡和单向格兰杰关系，这为预测城市化进程对未来房地产的需求提供了新的方向。城市化可以通过人口集聚增加对住房的需求来促进房地产投资，但在中国，城市化并不依赖于房地产投资（Liu等，2018），这实际上反映了房地产与城市化的脱钩现象。因此，研究城市化与房地产发展的协调关系既是房价虚高的压力所致，也是城市化转型的发展需要。
本文试图构建城市化水平与房地产繁荣度评价指标体系，利用耦合协调关系模型、Moran空间分析模型，测算两者的水平值、耦合协阋度和省域空间相关性，通过分析2005年至2016年我国31个省（直辖市）城市化与房地产行业的发展状况，探讨不同时期、不同空间我国各省域的耦合协调发展水平，为推动新型城市化进程、建立房地产行业平稳健康发展长效机制提供依据。
2研究方法
2.1指标体系
城市化（urbanization） -般是指人口向城市集聚和乡村地区转变为城市地区的过程，但成熟的城市化体系并不局限于人口因素，空间规模的拓展、经济结构的转型、生活方式的变化等均是城市化进程的代表特征，见表1。城市化的扩张是在多维度交互作用下形成的复杂集聚现象（Terry McGee，2018）。城市化从宏观层面反映为城镇人口比重、城市用地、城市经济投资、城市非农劳动力的增加，从微观层面则体现为生活习惯、消费观念、社会文化的转变。前者决定了城市规模与空间形态，是城市发展重要的外生动力;后者则成为城市化进程中的内生力量，对城市化内部特征发挥着潜移默化的塑造作用。
房地产繁荣度（prosperity of real estate）由房地产开发企业个数、万人房地产开发企业从业人数和房地产开发企业商品房销售额构成，是房地产行业景气与否的风向标。从投入的角度而言，房地产繁荣度体现了房地产行业资本、人力、土地等生产资料的占有情况;从产出的层面来说，房地产繁荣度又是商品房价值的载体，从住宅、别墅（高档公寓）、办公楼、商业营业用房等建筑体现整个社会的经济状况。 2.2数据来源
本文数据来源于《中国统计年鉴》、各省（市）统计年鉴、《中国城市统计年鉴》、《中国房地产统计年鉴》以及政府工作报告。选取2005至2016年为样本区间，构建31个省（直辖市）12年的面板数据，这一时期是我国城市化发展的转型期，也是我国房价迅猛拉升的关键期，因此具有较强的研究意义。文中最终值均以2005年为基期，后期结果通过标准化、比值法计算后得到。部分缺失数据运用插值法拟合而得。最终使用的原始样本数据为5205个，估算数据为3个，总计5208个数据。
2.3计算过程
第一步，计算功效函数。“城市化水平-房地产繁荣度”耦合系统由城市化与房地产繁荣度两个子系统构成。每个子系统又由若干个指标组成。设房地产繁荣度子系统的功效函数为P（x），城市化水平子系统的功效函数为U（y），则功效函数可以表示为：
3实证分析
3.1城市化水平值分析
第一，指标权重分析。城市化发展水平四个维度的权重两极化明显，依次为社会城市化（40.27）、空间城市化（36.21）、经济城市化（12.73）和人口城市化（10.79），其中，单个指标权重最高的3个为互联网普及率（15.82）、建成区面积占比（15.55）和城市人口密度（14.35），最低的3个为第一产业占比（2.54）、城镇固定资产投资占比（3.64）和人均道路面积（6.31）。权重的高低反映了城市化的发展的倾向性，即越来越侧重于社会与空间的转型与集聚，我国已经渡过了以人口城市化为标志的初级城市化推进阶段，优化国土空间开发格局是城市化建设的首要任务（尹贻梅等，2012）。
第二，时间序列分析。由图1可知，31个省（市）的城市化水平均值高速增加（斜率3.72），而最大、最小值的变化也保持了同样的趋势，因此可以判断我国城市化发展较为稳定，在观察期内未出现明显异常时期。同时，最值的差值虽然在2006年显著缩小，但在随后的5年里出现波浪式扩大态势，直到2012年才回归平稳缩小趋势。此外，均值与最小值的差距较近、但并未太过偏离最大值，这表明城市化水平最高的第一梯队已与落后城市拉开距离。
第三，省份排名分析。从时间序列来看，我国省域城市化水平值排名变动较为明显，排名前五的省份由2005年的北京、上海、甘肃、西藏和天津（从高到低）变为上海、北京、天津、广东和青海，最低的5个省份为广西、四川、安徽、甘肃、贵州，城市化水平较高的省份集中于东部省份，西南省份普遍偏低。排名上升最快的省份依次为黑龙江（13）、湖南（10）、福建（9）、内蒙古（8）、宁夏（6），排名下降幅度最大的省份则是甘肃（25）、西藏（20）、海南（12）、河南（9）、安徽（7），东北省份整体提升效果较为明显。由排名第一、最低和上升最快省份的维度的得分可知，社会城市化得分最高，符合熵值权重赋值倾向，但大多数省份空间城市化维度占比大大低于预期，而城市化水平值提升快的省份在空间城市化方面具有相对优势，因此，城市空间优化、城市规模网络规划将是我国城市化发展的重要突破口，这与房地产行业发展与规划息息相关。
3.2房地产繁荣度分析
第一，时间序列分析。12年间，31个省（市）的繁荣度均值从0.25上升到1.42，年均增长率43%，斜率0.0957，这体现了我国房地产发展呈平缓而持续的上升趋势，但与城市化水平相比，房地产发展起点低、发展缓，这也侧面证明了我国空间城市化与社会城市化水平的相对不足（张立新、秦俊武，2014）。同时，从房地产繁荣度的结构分析，房地产开发企业商品房销售额的提升是繁荣度拉升的主要原因，这种单因素驱动模式虽然在一段时期内能够刺激房地产行业的发展，但一旦疲软或受制于宏观政策，房地产行业发展的势头将与城市化进程脱钩，陷入畸形发展的不良模式。
第二，差异化分析。由图2所知，我国房地产繁荣度呈现了明显的地区差异，曲线走向呈放射性开口状，方差从0.04上升到1.31。虽然极小值基本未变，但极大值增长迅猛，特别是2014年以后出现明显拉升。以2016年为例，0到1分的省份有13个，1到2分的11个，2到3分的3个，3到6分每个区间各1个，发展越快差异越大。房地产行业发展区域差异的极端化是我国房产宏观调控政策步步紧缩的重要原因，一线城市或省份（如广东、江苏、浙江、北京、上海等）的高速发展为城市化与房地产行业的协调发展埋下了隐患。
第三，省份排名分析。从极小值看，房地产繁荣度最低的省份一直是西藏;截至2016年，繁荣度低于1的省份绝大多数位于西北、西南地区，仅陕西与山西是中部省份。從最大值看，房地产繁荣度最高的地区为东部沿海省份，排名第一的省份长期是广东（2006年为上海、2009年是江苏）。虽然广东、江苏、浙江在2012年后呈现跨区间的增长势头，但在考察期内，房地产发展势头良好且稳定的省份是河北、安徽和云南。
3.3城市化水平值与房地产繁荣度的耦合分析
第一，从时间序列角度来看，我国各省（市）的耦合协调值平稳增长，协调值均值从2005年处于最大值与最小值中部的位置逐渐向最大值曲线靠拢，这表明除个别省份外，整体协调情况向好，见表3。经过10多年的发展，协调值均值维持了8.9%的增长态势，上涨0.148，拟合趋势线R2为0.9463。无论是房地产繁荣度还是两系统的耦合协调度，自2014年起均出现明显提升。
第二，我国城市化水平与房地产繁荣度的耦合协调值分值整体跨越了两个区间，即从极度失调到中度失调上升为中度失调到濒临失调阶段，见表4。虽然城市化水平与房地产发展之间的平衡长期失调，但这一情况正在逐步改善。虽然动态耦合情况滞后于城市化水平值与房地产繁荣度的发展速率，但反映了两者共同改善后实现的质变。处于严重失调阶段的省份从2005年的27个到2014年减至0;自2013年起，1/3的省份进入轻度失调阶段;自2015年起，出现首个进入濒临失调阶段的省份;在保持现有增长率的情况下，广东省将在2018年进入勉强协调发展阶段。 3.4城市化水平值与房地产繁荣度协调值的Moran分析
通过上文的分析可以初步得出，不同区域省份城市化水平值与房地产繁荣度协调值可能存在空间关联性。因此，本文选用二进制连接矩阵（Binary Contiguity Matrix）设定空间权重矩阵，地理相邻的两个省份的值为1，不相邻的值为0，对角线记为0，通过Moran指数对2005、2009、2013和2016年四个关键时间点的协调值空间关联性和耦合关系溢出性加以测算，结果见图3-1、3-2、3-3和3-4。
Moran指数散点图由四个象限构成，横纵坐标分别表示耦合协调值与其空间滞后值。第一、三象限代表正的空間关联性，即高（低）耦合协调度的省域之间存在空间集聚现象;第二、四象限代表负的空间关联性，即高（低）耦合协调度的省域与低（高）耦合协调度的省域邻近，形成空间离散区。由此可知：
（1）从区域空间的整体状况来看，我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间正关联性正在加强。全域Moran I值从2005年的0.224上升到2016年的0.392，耦合协调度的典型区为第一、三象限，观察对象呈现从第三象限向第一象限移动并聚集的趋势。
（2）我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间关联性出现停滞期。在2009年与2013年期间，不同区域省份之间协调值的相互依赖性并未进一步加强，Moran值均为0.282，区域一体化或整体规模效益的优势尚未充足发挥，但观察对象已出现向第一象限聚集的迹象。
（3）从考察期间的整体状况来看，我国城市化水平值与房地产繁荣度协调值的空间关联性在最近3年增速明显。2016年的Moran值比2013年多0.11，而2013年的Moran值仅比2005年多0.058。这反映了自2012年新一轮房地产政策实施以来，房地产行业的发展、城市化水平的提高形成了良性发展圈，对区域平衡发展存在一定的维护作用。
4结论
基于城市化与房地产繁荣度两个系统的耦合机制，本文分别构建了城市化与房地产繁荣度评价指标体系，以中国31个省（市）2005至2016年的面板数据为样本，对两系统的耦合协调发展关系进行了定量测算，并利用Moran值判定耦合协调均值的空间关联性。主要研究结论为：
第一，我国城市化水平值与房地产繁荣度均处于稳定的上升阶段，但房地产发展程度较城市化发展水平相对滞后，且房地产发展的地区不平衡愈演愈烈。历史上，我国对房地产行业的重要宏观调控出现过6次（1993年、1998年、2003年、2005年、2008年、2010年），其中具有代表性的调控政策包括国十六条、国八条、国六条、（新）国十条、23号文件、18号文件等。自2008年起，房地产市场异常火爆，各地房价飙升，这客观上促使了政府更加紧缩的房价调控政策的出台，特别是2012年党的十八大报告直接指出，坚持房地产市场调控政策不放松。因此，在这一时期，房地产繁荣度的增速明显低于城市化水平。同时，当前房地产繁荣度的增长仅依靠房价的涨幅，特别是在一线城市或经济发达地区，经济城市化、社会城市化带来的行业改革优势尚未释放。作为城市土地和环境管理战略的一部分，政府应该重新审视土地价值和土地投机行为增加的原因以及由此造成的环境危害、市场损害。
第二，虽然我国城市化水平与房地产繁荣度的耦合协调值仍处于失调阶段，但在12年的时间跨度下，省份之间的区间分布趋于平衡，整体向上迈进了两个阶段，两系统的协调发展水平从极差提升至轻度失调阶段。如保持现有发展速率，到2018年，广东省将进入勉强协调发展阶段。然而，从房地产繁荣度指标构成分析，房价的飙升虽然刺激了两系统的协调性，但这只是一时的假性协调。房价的虚高虽然能够提高经济城市化的贡献率，但在长期内会遏制城市化进程，特别是人口、空间城市化层面，故而重新陷入失调期。因此，只有当两系统内部保持平衡，才能促使系统之间的协调发展。
第三，城市化与房地产发展的耦合协调关系整体呈现空间正相关性，但局部空间分布不均，规模效应初现。从全局Moran I值看，测算值大于0，即表明协调值呈现正的空间关联性，但空间分布的离散性经历了较为集中、分散到再集中的过程。虽然空间关联性在2008年后出现停滞期，但最近3年增速明显。华东地区空间正相关较强，而华中、西北、西南地区存在空间离散现象，仍有省份偏离趋势线，我国城市区域一体化或整体规模效益的优势尚未充分发挥。