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摘要：房地产市场和城市经济是否协调发展对城市的发展具有重要影响。苏州作为长三角的重要城市之一，受上海等高房价城市外溢影响突出。基于房地产市场和城市经济发展的协调性，构建两者之间的耦合协调发展度模型和相对发展度模型，定量评价苏州市房地产市场和城市经济发展二者之间的协调关系。结果发现，苏州市房地产市场和城市经济发展基本处于磨合和协调阶段，但系统间的相对发展度近些年已在房地产市场超前于城市经济发展的临界值附近徘徊。
关键词：房地产业;城市经济发展;耦合协调度;苏州市
中图分类号：F293
文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2020）11-0014-20
收稿日期：2020一10一11
1引言
房地产业与经济发展之间的关系一直是国内外学者研究的热点课题。国外对二者关系的观点经过四个发展阶段：第一阶段认为房地产业的发展是一种社会性支出的福利保障，无法推动经济增长。随着凯恩斯经济学观点广泛传播。第二阶段认为房地产投资可以反作用于经济周期的观点被提出，学者开始使用数据进行量化研究，进一步验证房地产投资对经济的促进作用。第三阶段的观点跳出了单向研究的局限性，提出房地产投资与经济增长间是双向互动关系。第四阶段，将经济发展水平不同作为影响因素加入到研究当中，探讨不同经济发展地区的房地产与经济发展关系。国内相关研究起步较晚，自改革开放后、特别是房地产迅速发展之后相关研究才日趋丰富，研究主要通过数理模型进行分析以及从要素角度研究二者之间的互动关系，研究结果集中认为房地产市场与经济增长有较强关联性。然而，关于二者之间的发展是否协调鲜有研究涉及，是目前研究的薄弱环节。
苏州市地处长三角中心地带，是扬子江城市群重要组成部分。自改革开放以来，苏州市经济高速发展，房地场市场和经济总量都有了较大增长，2019年实现地区生产总值19235.8亿元，以占全国0.09%的土地面积和0.77%的人口创造了全国近2%的地区生产总值，居城市排名第6位。正确认识房地产市场与城市经济发展的耦合规律，能为政府调控房地产市场和制定政策提供重要依据，促进苏州市的健康可持续发展。因此，研究苏州房地产市场和经济的耦合协调发展具有重要的现实意义。
基于上述背景，本文将构建房地产市场和城市经济发展耦合协调分析的评价指标体系，以苏州市为研究单元，利用苏州市2008年至2019年间房地产市场和经济发展数据，结合耦合协调模型，对苏州市房地产市场与城市经济的协凋发展关系进行分析和探讨。
2研究方法
2.1指标体系构建
按照系统性、科学性和可獲取性原则，结合苏州市房地产市场和城市经济发展现状及已有研究成果，构建房地产市场和城市经济发展综合评价指标体系。房地产市场系统分为市场规模和结构特征两部分，包括房地产开发投资额、房屋施工面积、房屋竣工面积、房屋销售面积、商品房销售额、房地产投资占全社会固定资产投资比重和竣工住宅面积占竣工房屋面积比重指标;城市经济系统由经济规模结构和社会经济建设构成，包括地区生产总值、GDP增长率、第三产业比重、公共预算收入、公共预算支出、人均GDP、建成区面积、城镇居民人均可支配收入、城镇人口失业率和城镇非私营单位在岗职工平均工资，如表l所示。本文所需数据由《苏州市统计年鉴》提供。
2.2数据标准化
为确保不同属性指标之间具有可比性，本文对所有评价指标进行无量纲化处理，处理公式为：
公式中的f代表年份j为评价指标序号，xi为指标原始数据，rij为指标标准化值，min（xi）和max（xj）分别代表第i个指标的最小值和最大值。经过无量纲化处理，全部指标取值范围为[0.1，1]。
通过熵值法的计算和AHP层次分析法的修正，得到各指标的综合权重。
2.3模型构建
耦合协调度是一个源于物理学，用于测度两个或两个以上系统间的关系、刻画系统间发展状况的容量耦合系统模型。房地产市场和城市经济发展是两个彼此独立又相互作用的系统，本文将采用耦合协调度模型进行分析。
（1）耦合度模型
耦合度表示系统间的相互作用关系。具体计算公式如（2）：
C= 2{Rt×Et/[（Rt+Et）（Rt+Et）]）1/k （2）
式（2）中，C表示耦合度，K为调节系数。R和E分别表示房地产市场系统和城市经济系统指标体系评价值。基于经济持续健康发展原则，本文将调节系数设为2，即房地产市场和城市经济发展同等重要。
（2）耦合协调度模型
耦合度可以表示系统间的相互作用程度，但不能说明系统间是高水平的相互促进或低水平的相互制约。耦合协调度表示系统间的协调配合情况，包括系统间的相互作用程度强弱及系统间良性耦合程度大小，即系统间是高水平的相互促进或低水平的相互制约。
耦合协调度模型计算公式为式（3）：
（3）
式（3）中，a和B分别表示房地产市场和区域经济的待定系数。D越大，表示系统间协调发展越和谐，D越小，表示系统问发展失调越严重。
（3）系统相对发展度模型
耦合协调度模型可以评价房地产市场和城市经济发展的耦合协调发展水平，但难以表示两个系统的相对发展状况，因此，本文引入相对发展度模型表示房地产市场和区域经济的相对发展度系数U，即式（4）：
U=Rt/Et
2.4耦合协调发展阶段
根据耦合协调度D，并结合房地产市场和区域经济相对发展度系数，借鉴现有研究成果，将房地产市场和城市经济发展耦合协调类型划分为四个阶段：低耦合阶段、拮抗阶段、磨合阶段和协调阶段。如表2所示。
3苏州房地产市场与城市经济发展协调度分析 3.1研究区概况
苏州市作为江苏省下辖地级市，截止到2019年底，全市下辖5个区、代管4个县级市，总面积8657平方千米，常住人口1075万人，户籍人口723万人。2018年12月，苏州入选2018年中国大陆最佳地级城市第1名，创新力最强的30个城市第3名，2018中国最佳旅游目的地城市第3名。白1998年房地产市场化后，全国房地产市场高速发展。苏州作为长i角重要中心城市之一，受上海、南京和杭州等高房价城市的房价溢出效应影响较大。
在房地产投资总量方面，苏州市2000年房地产投资额为61亿元，2019年为2687亿元，为2000年的40余倍。苏州市GDP和房地产投资额发展趋势基本一致，如圖2019年达19236亿元，且增长相对平稳，如图1所示。
根据宁建华（ 2010）对房地产投资强度的定义，当投资强度大于2，则认为房地产市场存在泡沫，导致投机行为增多，刚需家庭需求得不到满足。苏州市房地产市场投资强度一直维持在一个较低水平，根据指标判断标准可得苏州市房地产市场整体不存在泡沫，如图2所示。
从房地产投资结构来看，苏州市住宅投资一直占据房地产投资的绝对主体位置。2005年之后，随着人民生活水平提高，需求越来越多样化，非住宅类投资规模逐渐扩大，并逐渐维持在一个平稳的水平，如图3所示。
依照前文确定的权重及对应无量纲化指标计算得出2008年至2018年苏州市房地产市场和城市经济发展综合指数，并绘制出综合指数发展变化图，如图4所示。据图4可知，2008年至2018年内，苏州经济系统呈现稳步上升趋势，仅2013年出现下降情形;相比经济系统，房地产市场系统波动较大，呈波动性上升趋势，其中2010年、2017年和2018年下降趋势明显。
3.2苏州市房地产市场与经济发展的耦合协调度分析
为了探求房地产市场和城市经济发展两个子系统对耦合协调度的影响，本文根据两个子系统在贡献份额不同的三种情形下（a=1/3.B=2/3;d =1/2，B=1/2;a=2/3，p=1/3）计算出3个不同数值的房地产投资与经济发展耦合协调度，类型划分和测算结果变化情况，如表2和图5所示。
根据表2，从3种不同贡献份额情形下的耦合结果来看，虽然大小稍有不同，但其变化趋势是一致的。说明房地产投资与城市经济耦合协调度受两个子系统贡献份额的影响很小。因此，由于不同贡献额度的差异所引起的耦合协调度差异将不再是本文分析的重点，而将耦合协调度在2008-2018年的变化趋势分析作为重点。
结合耦合协调系数及系统相对发展度模型，将房地产市场和城市经济发展耦合协调状况划分为四大阶段12个类型。苏州市房地产市场与城市经济发展耦合协调度呈现持续上升的态势，相比房地产市场系统，城市经济发展系统发展更平稳。
从系统耦合协调度角度考虑，可将系统进一步细分为两个阶段：
第一阶段（2008-2015年）：该阶段苏州市房地产市场与城市经济发展处于磨合阶段，从低水平的磨合逐渐向协调阶段靠拢。
第二阶段（2016-2018年）：该阶段苏州市房地产市场与城市经济发展进入协调阶段，且随年份递增持续向更高水平的协调阶段发展。
从系统相对发展度角度考虑，可将系统分为三个类型：类型一为2008年、2010年和2011年，该时期的系统相对发展度低于0.85，房地产市场的发展滞后于城市经济发展，对城市经济发展形成制约。类型二为2012年至2015年、2017年，该时期的系统相对发展度维持于中等水平，房地产市场的发展同步于城市经济发展，形成推动城市经济发展的良好推力。类型三为2009年和2016年，该时期的系统相对发展度高于1.15，房地产市场发展超前于城市经济发展，对城市经济发展产生影响。
4结论与讨论
研究表明：（1） 2000-2018年苏州市房地产市场与城市经济高速发展，呈现良好态势。（2）通过投资强度评价指标，2000-2018年苏州市房地产市场投资强度一直维持在较低水平，整体不存在泡沫现象。（3） 2000-2018年苏州市房地产市场投资结构比例随人民生活需求逐渐优化，并趋向平稳。（4） 2008-2019年苏州市房地产市场和城市经济发展系统耦合协调度逐年提高，由磨合阶段进入协调阶段，并持续向更高水平的协调度发展。（5）从整体来看，苏州市房地产市场未对城市经济发展产生滞后影响，2008-2011年间，苏州市房地产市场发展稍滞后于城市经济发展，但2012年开始，房地产市场发展同步于城市经济发展，对经济发展产生助推效应。（6）随时间推移，苏州市房地产市场与城市经济的相对发展度整体呈现上升趋势，近年来多次出现房地产发展超前于城市经济发展的现象，该现象将影响城市经济的发展。
苏州作为长三角地区重要城市之一，受上海等城市的房价溢出效应显著。本文在对苏州市房地产市场与城市经济发展各项指标进行分析的基础上，构建耦合协调模型及相对发展模型，对苏州市2008年至2018年房地产市场与城市经济发展协调度的动态演变趋势进行分析，具有较强的现实意义。
参考文献：
1.沈悦 刘洪玉，中国房地产开发投资与CDP的互动关系.清华大学学报（自然科学版）.2004.09
2.张洪 金杰 全诗凡，房地产投资、经济增长与空间效应——基于70个大中城市的空间面板数据实证研究.南开经济研究.2014.01
3.马晓国 熊向阳，房地产投资与区域经济发展的动态关系分析，统计与决策.2017.12
4.王先柱 刘彩珍，城市竞争力与房地产业耦合协调发展的时空特征分析——基于我国35个大中型城市的实证研究，华东经济管理.2018.05
5.王成 唐宁.重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化，地理研究.2018.06
6.刘超 李江源 王超.房地产发展、经济增长动力要素、外部环境与经济增长效应研究——来自2000-2016年经济运行数据实证，管理评论.2018.08
7.翟乃森 钟春平.中国房地产市场波动与宏观溢H{效应研究——基于动态随机一般均衡框架.上海经济研究.2018.10
8.陈炳 曾刚 曹贤忠.长三角城市群生态文明建设与城市化耦合协调发展研究.长江流域资源与环境.2019.03
9.贾海发 邵磊 刘成奎.西宁市房地产投资与城市经济耦合协调发展测度.现代城市研究.2019.03
10.王业辉.房地产投资调控与GDP稳态增长相关性实证分析，宏观经济研究.2019.03
11.周亮 车磊 孙东琪.中国城镇化与经济增长的耦合协调发展及影响因素.经济地理.2019.6
12.胡成春 陈迅.经济政策不确定性、房地产市场与宏观经济波动——基于GVAR模型的区域差异研究.经济问题探索.2019.08
13.韩增林 赵启行 赵东霞.2000-2015年东北地区县域人口与经济耦合协调演变及空间差异——以辽宁省为例.地理研究.2019.12
作者简介：向丹，重庆大学管理科学与房地产学院硕士研究生。
关键词：房地产业;城市经济发展;耦合协调度;苏州市
中图分类号：F293
文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2020）11-0014-20
收稿日期：2020一10一11
1引言
房地产业与经济发展之间的关系一直是国内外学者研究的热点课题。国外对二者关系的观点经过四个发展阶段：第一阶段认为房地产业的发展是一种社会性支出的福利保障，无法推动经济增长。随着凯恩斯经济学观点广泛传播。第二阶段认为房地产投资可以反作用于经济周期的观点被提出，学者开始使用数据进行量化研究，进一步验证房地产投资对经济的促进作用。第三阶段的观点跳出了单向研究的局限性，提出房地产投资与经济增长间是双向互动关系。第四阶段，将经济发展水平不同作为影响因素加入到研究当中，探讨不同经济发展地区的房地产与经济发展关系。国内相关研究起步较晚，自改革开放后、特别是房地产迅速发展之后相关研究才日趋丰富，研究主要通过数理模型进行分析以及从要素角度研究二者之间的互动关系，研究结果集中认为房地产市场与经济增长有较强关联性。然而，关于二者之间的发展是否协调鲜有研究涉及，是目前研究的薄弱环节。
苏州市地处长三角中心地带，是扬子江城市群重要组成部分。自改革开放以来，苏州市经济高速发展，房地场市场和经济总量都有了较大增长，2019年实现地区生产总值19235.8亿元，以占全国0.09%的土地面积和0.77%的人口创造了全国近2%的地区生产总值，居城市排名第6位。正确认识房地产市场与城市经济发展的耦合规律，能为政府调控房地产市场和制定政策提供重要依据，促进苏州市的健康可持续发展。因此，研究苏州房地产市场和经济的耦合协调发展具有重要的现实意义。
基于上述背景，本文将构建房地产市场和城市经济发展耦合协调分析的评价指标体系，以苏州市为研究单元，利用苏州市2008年至2019年间房地产市场和经济发展数据，结合耦合协调模型，对苏州市房地产市场与城市经济的协凋发展关系进行分析和探讨。
2研究方法
2.1指标体系构建
按照系统性、科学性和可獲取性原则，结合苏州市房地产市场和城市经济发展现状及已有研究成果，构建房地产市场和城市经济发展综合评价指标体系。房地产市场系统分为市场规模和结构特征两部分，包括房地产开发投资额、房屋施工面积、房屋竣工面积、房屋销售面积、商品房销售额、房地产投资占全社会固定资产投资比重和竣工住宅面积占竣工房屋面积比重指标;城市经济系统由经济规模结构和社会经济建设构成，包括地区生产总值、GDP增长率、第三产业比重、公共预算收入、公共预算支出、人均GDP、建成区面积、城镇居民人均可支配收入、城镇人口失业率和城镇非私营单位在岗职工平均工资，如表l所示。本文所需数据由《苏州市统计年鉴》提供。
2.2数据标准化
为确保不同属性指标之间具有可比性，本文对所有评价指标进行无量纲化处理，处理公式为：
公式中的f代表年份j为评价指标序号，xi为指标原始数据，rij为指标标准化值，min（xi）和max（xj）分别代表第i个指标的最小值和最大值。经过无量纲化处理，全部指标取值范围为[0.1，1]。
通过熵值法的计算和AHP层次分析法的修正，得到各指标的综合权重。
2.3模型构建
耦合协调度是一个源于物理学，用于测度两个或两个以上系统间的关系、刻画系统间发展状况的容量耦合系统模型。房地产市场和城市经济发展是两个彼此独立又相互作用的系统，本文将采用耦合协调度模型进行分析。
（1）耦合度模型
耦合度表示系统间的相互作用关系。具体计算公式如（2）：
C= 2{Rt×Et/[（Rt+Et）（Rt+Et）]）1/k （2）
式（2）中，C表示耦合度，K为调节系数。R和E分别表示房地产市场系统和城市经济系统指标体系评价值。基于经济持续健康发展原则，本文将调节系数设为2，即房地产市场和城市经济发展同等重要。
（2）耦合协调度模型
耦合度可以表示系统间的相互作用程度，但不能说明系统间是高水平的相互促进或低水平的相互制约。耦合协调度表示系统间的协调配合情况，包括系统间的相互作用程度强弱及系统间良性耦合程度大小，即系统间是高水平的相互促进或低水平的相互制约。
耦合协调度模型计算公式为式（3）：
（3）
式（3）中，a和B分别表示房地产市场和区域经济的待定系数。D越大，表示系统间协调发展越和谐，D越小，表示系统问发展失调越严重。
（3）系统相对发展度模型
耦合协调度模型可以评价房地产市场和城市经济发展的耦合协调发展水平，但难以表示两个系统的相对发展状况，因此，本文引入相对发展度模型表示房地产市场和区域经济的相对发展度系数U，即式（4）：
U=Rt/Et
2.4耦合协调发展阶段
根据耦合协调度D，并结合房地产市场和区域经济相对发展度系数，借鉴现有研究成果，将房地产市场和城市经济发展耦合协调类型划分为四个阶段：低耦合阶段、拮抗阶段、磨合阶段和协调阶段。如表2所示。
3苏州房地产市场与城市经济发展协调度分析 3.1研究区概况
苏州市作为江苏省下辖地级市，截止到2019年底，全市下辖5个区、代管4个县级市，总面积8657平方千米，常住人口1075万人，户籍人口723万人。2018年12月，苏州入选2018年中国大陆最佳地级城市第1名，创新力最强的30个城市第3名，2018中国最佳旅游目的地城市第3名。白1998年房地产市场化后，全国房地产市场高速发展。苏州作为长i角重要中心城市之一，受上海、南京和杭州等高房价城市的房价溢出效应影响较大。
在房地产投资总量方面，苏州市2000年房地产投资额为61亿元，2019年为2687亿元，为2000年的40余倍。苏州市GDP和房地产投资额发展趋势基本一致，如圖2019年达19236亿元，且增长相对平稳，如图1所示。
根据宁建华（ 2010）对房地产投资强度的定义，当投资强度大于2，则认为房地产市场存在泡沫，导致投机行为增多，刚需家庭需求得不到满足。苏州市房地产市场投资强度一直维持在一个较低水平，根据指标判断标准可得苏州市房地产市场整体不存在泡沫，如图2所示。
从房地产投资结构来看，苏州市住宅投资一直占据房地产投资的绝对主体位置。2005年之后，随着人民生活水平提高，需求越来越多样化，非住宅类投资规模逐渐扩大，并逐渐维持在一个平稳的水平，如图3所示。
依照前文确定的权重及对应无量纲化指标计算得出2008年至2018年苏州市房地产市场和城市经济发展综合指数，并绘制出综合指数发展变化图，如图4所示。据图4可知，2008年至2018年内，苏州经济系统呈现稳步上升趋势，仅2013年出现下降情形;相比经济系统，房地产市场系统波动较大，呈波动性上升趋势，其中2010年、2017年和2018年下降趋势明显。
3.2苏州市房地产市场与经济发展的耦合协调度分析
为了探求房地产市场和城市经济发展两个子系统对耦合协调度的影响，本文根据两个子系统在贡献份额不同的三种情形下（a=1/3.B=2/3;d =1/2，B=1/2;a=2/3，p=1/3）计算出3个不同数值的房地产投资与经济发展耦合协调度，类型划分和测算结果变化情况，如表2和图5所示。
根据表2，从3种不同贡献份额情形下的耦合结果来看，虽然大小稍有不同，但其变化趋势是一致的。说明房地产投资与城市经济耦合协调度受两个子系统贡献份额的影响很小。因此，由于不同贡献额度的差异所引起的耦合协调度差异将不再是本文分析的重点，而将耦合协调度在2008-2018年的变化趋势分析作为重点。
结合耦合协调系数及系统相对发展度模型，将房地产市场和城市经济发展耦合协调状况划分为四大阶段12个类型。苏州市房地产市场与城市经济发展耦合协调度呈现持续上升的态势，相比房地产市场系统，城市经济发展系统发展更平稳。
从系统耦合协调度角度考虑，可将系统进一步细分为两个阶段：
第一阶段（2008-2015年）：该阶段苏州市房地产市场与城市经济发展处于磨合阶段，从低水平的磨合逐渐向协调阶段靠拢。
第二阶段（2016-2018年）：该阶段苏州市房地产市场与城市经济发展进入协调阶段，且随年份递增持续向更高水平的协调阶段发展。
从系统相对发展度角度考虑，可将系统分为三个类型：类型一为2008年、2010年和2011年，该时期的系统相对发展度低于0.85，房地产市场的发展滞后于城市经济发展，对城市经济发展形成制约。类型二为2012年至2015年、2017年，该时期的系统相对发展度维持于中等水平，房地产市场的发展同步于城市经济发展，形成推动城市经济发展的良好推力。类型三为2009年和2016年，该时期的系统相对发展度高于1.15，房地产市场发展超前于城市经济发展，对城市经济发展产生影响。
4结论与讨论
研究表明：（1） 2000-2018年苏州市房地产市场与城市经济高速发展，呈现良好态势。（2）通过投资强度评价指标，2000-2018年苏州市房地产市场投资强度一直维持在较低水平，整体不存在泡沫现象。（3） 2000-2018年苏州市房地产市场投资结构比例随人民生活需求逐渐优化，并趋向平稳。（4） 2008-2019年苏州市房地产市场和城市经济发展系统耦合协调度逐年提高，由磨合阶段进入协调阶段，并持续向更高水平的协调度发展。（5）从整体来看，苏州市房地产市场未对城市经济发展产生滞后影响，2008-2011年间，苏州市房地产市场发展稍滞后于城市经济发展，但2012年开始，房地产市场发展同步于城市经济发展，对经济发展产生助推效应。（6）随时间推移，苏州市房地产市场与城市经济的相对发展度整体呈现上升趋势，近年来多次出现房地产发展超前于城市经济发展的现象，该现象将影响城市经济的发展。
苏州作为长三角地区重要城市之一，受上海等城市的房价溢出效应显著。本文在对苏州市房地产市场与城市经济发展各项指标进行分析的基础上，构建耦合协调模型及相对发展模型，对苏州市2008年至2018年房地产市场与城市经济发展协调度的动态演变趋势进行分析，具有较强的现实意义。
参考文献：
1.沈悦 刘洪玉，中国房地产开发投资与CDP的互动关系.清华大学学报（自然科学版）.2004.09
2.张洪 金杰 全诗凡，房地产投资、经济增长与空间效应——基于70个大中城市的空间面板数据实证研究.南开经济研究.2014.01
3.马晓国 熊向阳，房地产投资与区域经济发展的动态关系分析，统计与决策.2017.12
4.王先柱 刘彩珍，城市竞争力与房地产业耦合协调发展的时空特征分析——基于我国35个大中型城市的实证研究，华东经济管理.2018.05
5.王成 唐宁.重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化，地理研究.2018.06
6.刘超 李江源 王超.房地产发展、经济增长动力要素、外部环境与经济增长效应研究——来自2000-2016年经济运行数据实证，管理评论.2018.08
7.翟乃森 钟春平.中国房地产市场波动与宏观溢H{效应研究——基于动态随机一般均衡框架.上海经济研究.2018.10
8.陈炳 曾刚 曹贤忠.长三角城市群生态文明建设与城市化耦合协调发展研究.长江流域资源与环境.2019.03
9.贾海发 邵磊 刘成奎.西宁市房地产投资与城市经济耦合协调发展测度.现代城市研究.2019.03
10.王业辉.房地产投资调控与GDP稳态增长相关性实证分析，宏观经济研究.2019.03
11.周亮 车磊 孙东琪.中国城镇化与经济增长的耦合协调发展及影响因素.经济地理.2019.6
12.胡成春 陈迅.经济政策不确定性、房地产市场与宏观经济波动——基于GVAR模型的区域差异研究.经济问题探索.2019.08
13.韩增林 赵启行 赵东霞.2000-2015年东北地区县域人口与经济耦合协调演变及空间差异——以辽宁省为例.地理研究.2019.12
作者简介：向丹，重庆大学管理科学与房地产学院硕士研究生。