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[摘 要]城市化水平与房地产业发展是有着密切关系的。城市化是房地产业发展的根本动因；房地产业的发展则为城市化的结果与外在特征，并制约着城市化的健康发展。本文对江苏13个城市的城市化水平和房地产业发展水平进行了实证分析和排序，并对江苏城市化和房地产业的协调发展提出了政策建议。
[关键词]江苏 城市化 房地产业
一、引言
城市是人类经济和社会发展的结果，城市化是经济发展的空间积聚与分化的过程。城市化水平是衡量一个国家经济发展水平的重要标志之一，是21世纪对人类社会产生最大影响的社会过程。城市化问题已经引起了各级政府部门的高度关注，很多地区把它列入政府工作报告。
房地产业又称房地产开发、经营和管理业。它是从事房地产综合开发、经营、管理和服务的综合性行业。包括房地产生产、流通和消费过程的各项经营和管理业务。房地产是房产和地产的合称。房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、仓库、厂房、商业、服务、文化、教育、办公医疗和体育用房等；地产则包括土地和地下各种基础设施，例如供热、供水、供电、供气、排水排污等地下管线以及地面道路等。
城市化水平与房地产业发展是有着密切关系的。城市化是房地产业发展的根本动因；房地产业的发展则为城市化的结果与外在特征，并制约着城市化的健康发展。城市化带动城市人口的增加，引发房地产需求，同时促进经济发展，并指明了房地产业发展的方向。房地产业为城市化提供了必要的生产、生活、居住、商业娱乐等活动空间，为城市化奠定了重要的物质基础。
目前，有一些学者对城市化和房地产业发展的互动关系进行了研究，如陈石清（2008）运用协整分析方法与误差纠正模型，考察了1991年~2005年中国房地产价格与城市化水平之间的关系。实证研究发现，中国城市化水平的提高是中国房地产价格上升的原因，中国的房地产价格与中国城市化水平之间存在一种长期稳定的正向变动关系，并对实证结果进行了分析并指出了相关的政策建议。夏励嘉（2009）对广东城市化和房价关系进行了实证分析，得出结论：房地产价格随城市化进程发展而上涨是客观规律，但房地产价格过快增长既阻碍了城市化的健康发展，又脱离了实际收入的消费约束，形成房地产泡沫。各区域不均衡的城市化发展，既产生房地产泡沫，又浪费了土地资源，引发了城市化泡沫。抑制过高房价，提高土地等资源利用效率，是当前乃至未来很长时期内促进广东城市化与房地产业健康发展的关键。李杰（2010）在对江苏省城市化进程和房地产业发展阶段进行判断的基础上，分析了房地产业与城市化发展阶段的同步性规律，进一步阐明该省房地产业与城市化的互动关系，针对目前存在的城市化和房地产业发展失调的负面效应，提出了促进江苏省城市化与房地产业良性互动的发展对策，以为该省城市化与房地产业的互动发展提供参考。
由此可以看出，目前对城市化与房地产互动关系进行数量分析的比较少，尤其是针对某个具体区域的研究就更少了。本文运用SPSS软件，对江苏各市房地产业与城市化的发展水平进行实证分忻，看两者的发展水平是否协调。并针对江苏城市化和房地产业发展情况，提出了两者协调发展的政策建议。
二、江苏城市化水平和房地产业发展实证分析
1.主成分分析原理
主成分分析是一种降维的统计方法，其原理是将原来众多具有一定相关性的指标(比如P个指标)重新组合成一组新的互相无关、尽量少的综合指标来代替原来的指标，这些新的综合指标按照方差依次递减的顺序排列。综合指标保留了原始变量的主要信息，同时彼此之间又不相关，比原始变量具有更优越的性质，从而更能反映问题的实质。
通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用Fl(选取的第一个线性组合，即第一个综合指标)的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的Fl应该是方差最大的，故称Fl为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，Fl已有的信息就不需要再出现在F2中。依此类推可以构造出第三，第四，…第m个主成分。然后根据各主成分的方差贡献率作为权数，将标准化的数据代入得到综合得分。
2.江苏城市化水平的衡量
城市化水平通常用城市人口所占比例是城市化的主要衡量指标，但是除此之外，影响城市化水平的因素很多，城市化水平的提高是由多种因素共同作用的结果。因此，城市化水平测度应该考虑多个因素，采用多个指标，本文从城市发展的经济力、城市发展潜在力和城市发展装备力三个方面去测度城市化水平情况。
（1）城市发展经济力指标
经济指标主要反映该地区经济发展水平和居民购买力情况。包括：国内生产总值(GDP)、人均国内生产总值、第三产业占GDP比重，城乡居民储蓄额和居民可支配收入5个指标。
X1=国内生产总值
国内生产总值是指以国界为准计算，一国领土范围内本国居民和外国居民生产的最终产品和劳务总量。它是综合反映全部社会经济活动的重要指标。
X2=人均国内生产总值
人均GDP是国内生产总值以平均户籍人口数作为人数计算所得的人均值，是衡量某一地区人民生活水平的一个标准。
X3=第三产业占GDP比重
第三产业占GDP比重主要反映出某地区的人口职业结构等相关方面。
X4=城乡居民储蓄额
城乡居民储蓄额显示了某一地区居民的资金拥有水平，在我国，储蓄仍然是大多数人主要的选择，储蓄额的多少一定程度上反映了居民住房购买力的水平。
X5=居民可支配收入
可支配收入是反映居民家庭全部现金收入中能用于安排家庭日常生活的那部分收入。由于本文是研究城市化与房地产之间的相互关系，居民可支配收入水平决定了居民的购买力，对房地产的发展意义重大，因此将它列入城市化综合指标体系。
城市发展经济力的五个指标均可以从江苏统计年鉴中直接获得。
（2）城市发展潜在力指标
城市发展潜力指标主要指人口集聚程度。人口集聚程度指城镇人口占总人口的比重。一个地区的城镇人口比重越高，表明人口集中度越高，社会生活更加丰富，社会服务设施相对完善，居民生活比较方便，从而很好地反映出其他社会事业的发展水平。人口集聚程度是城市发展的内在潜力。
在江苏统计年鉴中没有直接的数据，本文采用X6=江苏某城市人口年末数/该地区年末总户籍人口数来进行衡量。
（3）城市发展装备力指标
城市发展装备指标主要反映居民生活质量和生活方式的状况。主要包括：人均住房面积、电话普及率、万人拥有公路长度和高等教育普及率。
X7=人均住房面积
人均住房面积指标表示城市居民目前居住水平，该指标与城市化综合力呈正相关，即如果人均住房面积数值较大，相应的城市化水平也较高。该指标在江苏统计年鉴中可以直接获得。
X8=电话普及率
电话普及程度代表该地区信息化发展程度，信息水平提高是城市化发展的重要体现，城市化发展水平高的地区电话普及程度也相对较高。这一指标在统计年鉴中没有直接披露，只披露了某地区年末本地电话用户和移动用户的数量。考虑到固定电话一般以户安装，移动电话按人拥有，因此在计算该指标时，以按户计算的固定电话/总户数，和移动电话数/总人数两个比率的平均值来代表。
X9=万人拥有道路长度
城市的建设需要基础设施的支持，而基础设施中最主要的一项是道路建设。因此，道路建设水平是衡量该地区城市化水平的重要指标之一。统计年鉴中披露了某城市年末实有道路长度，万人拥有道路长度=城市道路总长度/城市总人口*10000。
X10=高等教育普及率
高等教育包括大专、大学本科及以上学历。长期以来，城市和农村之间的教育和文化水平存在着较大的差距，该指标的高低很大程度上反映了一个地区城市化水平的高低。该指标在统计年鉴上没有直接披露，根据指标定义应该用受过高等教育的人数除以总人数，但由于统计年鉴上没有对高等教育人数进行统计，因此在计算该指标时用高等教育在校人数替代。因而这个指标的数值比应有的水平要低。
3.江苏各市城市化水平实证分析
本文收集了江苏13个城市2005年~2009年有关城市化水平十个指标的数据，进行了主成分分析。根据原有变量的相关系数矩阵及其检验，可以看到，大部分相关系数都较高（大于0.3，单边检验值小于0.05），各变量呈较高的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
巴特利球形检验统计量为855.494，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.782，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
所有变量的共同方差均较高，各个变量的信息丢失都较少。因此本次因子分析提取的总体效果较理想。
表1 Total Variance Explained
表2 Component Matrixa
由表1，表2可以看出主成分分析的结果。一共提取了三个主成分，累计方差贡献率为87.975%。第一主成分在X4、X8上有较高的负荷，第二主成分在X5、X7上有较高的负荷，第三主成分在X7上有较高的负荷。
通过计算，可以得到三个主成分的表达式：
F1=0.29 ZX1+0.32 ZX2+0.35 ZX3+0.38 ZX4+0.26 ZX5+0.33 ZX6-0.09 X7+0.38 ZX8+0.34 ZX9+0.33 ZX10
F2=0.38 ZX1+0.41 ZX2-0.2 ZX3-0.01 ZX4+0.48 ZX5-0.29 ZX6+0.52 ZX7-0.11 ZX8-0.13 ZX9-0.2 ZX10
F3=-0.42 ZX1-0.24 ZX2+0.23 ZX3-0.03 ZX4+0.12 ZX5+0.23 ZX6+0.72 ZX7-0 ZX8-0.09 ZX9+0.35 ZX10（Z1…Z10表示对原始变量X1…X10进行标准化后得到的）
以各主成分的方差贡献率为权重，可以得到城市化水平的综合得分：
Y1=0.63784*F1+0.15337*F2+0.08854*F3
将数据代入后可以得到表3，江苏各市城市化水平高低依次为南京、无锡、苏州、常州、镇江、南通、扬州、淮安、徐州、泰州、连云港、宿迁、盐城。
表3 江苏城市化水平排名
4.江苏房地产业发展水平衡量
为了揭示房地产业发展的水平，本文选择以下指标：
U1：房地产开发企业完成投资额。这一指标是指房地产开发企业的年末完成投资的总额，该指标反映了当年房地产业总投入，能较好地反映房地产开发的投入水平。
U2：商品房销售面积。这一指标反映当年商品房销售的总面积，体现了商品房市场的有效需求。不同地区销售面积不同，表明房地产市场发育程度不同。
U3：城镇人均可支配收入。房地产业虽然是国民经济的支柱产业和主导产业，但其健康发展必然要有经济作为支撑。其中，居民的收入水平或人均可支配收入是影响房地产市场有效需求的很重要的因素。
U4：人均国内生产总值。与U3一样，是影响房地产市场有效需求的重要指标。
以上指标在江苏统计年鉴上都可以直接找到。还有其他一些能够反映房地产业发展的指标，如房地产均价、房地产每年的开工面积、竣工面积等，但是由于这些指标在统计年鉴上没有直接披露，或者没有按照各个城市分别披露，影响实证分析的进行，所以没有将这些指标包括在内。
5.江苏房地产发展水平实证分析
研究思路和城市化水平的实证分析类似，同样是基于江苏13个城市5年的数据，针对代表房地产业发展的4个指标进行了主成分分析。根据原有变量的相关系数矩阵及其检验，可以看到，大部分相关系数都较高（大于0.3，单边检验值小于0.05），各变量呈较高的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
巴特利球形检验统计量为210.825，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.748，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
所有变量的共同方差均较高，各个变量的信息丢失都较少。因此本次因子分析提取的总体效果较理想。
表4 Total Variance Explained
表5 Component Matrixa
由表4，表5可以看出主成分分析的结果。一共提取了两个主成分，累计方差贡献率为92.298%。第一主成分在U1、U4上有较高的负荷，第二主成分在U2、U3上有较高的负荷。
通过计算，可以得到两个主成分的表达式：
F4=0.53ZU1+0.5ZU2+0.46 ZU3+0.51 ZU4
F5=-0.34ZU1-0.56ZU2+0.7 ZU3+0.27 ZU4
以各主成分的方差贡献率为权重，可以得到房地产业发展水平的综合得分：Y2=0.7881F4+0.13488F5
将数据代入后可以得到表6，江苏各市房地产业发展水平高低依次为南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、徐州、泰州、淮安、盐城、连云港、宿迁。
表6 江苏房地产业发展水平排序
6.江苏城市化水平和房地产业相互关系分析
根据以上对江苏各市城市化水平和房地产业发展的实证分析以及排序，我们可以看到，与其他学者得到的结论类似，城市化水平和房地产业发展基本呈正相关的关系，城市化水平越高，带动城市人口增多，对房地产的需求增大，带动房地产业的发展。房地产业为城市化提供了必要的生产、生活、居住、商业娱乐等活动空间，为城市化奠定了重要的物质基础。
针对江苏而言，各市的城市化水平和房地产业发展水平差距还是比较大的，省会南京和苏南的苏锡常镇无论是城市化还是房地产业综合得分都是比较高的，苏中的扬州南通居中，以徐州为代表的苏北居后。并且苏南、苏中、苏北之间的差距很大，苏北的城市化水平和房地产业综合得分大多为负值。
就各城市城市化水平和房地产业发展之间的相互关系，总体来说，江苏各城市还是协调发展的，也有个别城市的不是很匹配。比如无锡的城市化水平位居第二，房地产综合得分位居第三，而苏州的城市化水平位居第三，房地产综合得分位居第二。再如淮安城市化排名第八，房地产业排名第十；盐城城市化水平排名十三，房地产业排名十一。
三、推动江苏城市化水平和房地产业协调发展的政策建议
1. 制定城市化与房地产业协调发展的战略
江苏各市经济发展不平衡，而且各地区自然资源、人力资源、科技等要素分布不均，不同城市的发展模式和发展速度不可能完全一致。因此，江苏各市要从本地区经济发展现实出发，制定城市化与房地产业协调发展战略。对于发展比较快的苏南城市，制定城市化与房地产业协调发展战略要遵循城市化演变规律，政府应积极采取推进措施，如税收优惠政策、金融优惠政策、人才激励政策等，最大限度发挥扩散效应，引导资金、人才、技术等要素流向周边城区和乡镇，带动周边城区房地产业的发展。对于经济发展相对落后的苏北苏中城市，政府应更新发展理念，根据本地区城市化演变的客观要求采取与本地区房地产业相协调的发展模式。
2.保持合理的房地产业发展规模和速度
房地产业的投资规模和发展速度并不是越大、越快就越好，要与城市化发展水平、收入水平、其他产业的发展相协调。如果房地产业的增长远远超过其他产业需求和居民收入的增长速度就会导致房产空置与资源浪费。房地产发展既要符合自身的发展规律，又要与其他产业发展相适应，适应国民经济的承受能力并促进国民经济快速健康发展。因此，对于现阶段房地产发展水平超前于城市化水平的城市，政府可通过出台限制措施和制定优惠政策等方法，限制房地产业的过度投资，并鼓励和引导房地产开发商向滞后地区投资，促进城市化和房地产业的良性互动发展。
参考文献：
[1]陈石清，朱玉林.中国城市化水平与房地产价格的实证分析[J].经济问题，2008.1
[2]徐琍.芜湖市房地产业对城市化的作用及持续发展[J].安庆师范学院学报，2010.5
[3]郭晓男.我国城市化与房地产业的协调发展研究[J].学习与探索，2010.4
[4]夏励嘉.广东城市化与房地产业互动关系研究[J].开发研究，2009.4
[5]吴淑莲.城市化与房地产业互动关系研究[D].华中农业大学博士学位论文，2006.5
[关键词]江苏 城市化 房地产业
一、引言
城市是人类经济和社会发展的结果，城市化是经济发展的空间积聚与分化的过程。城市化水平是衡量一个国家经济发展水平的重要标志之一，是21世纪对人类社会产生最大影响的社会过程。城市化问题已经引起了各级政府部门的高度关注，很多地区把它列入政府工作报告。
房地产业又称房地产开发、经营和管理业。它是从事房地产综合开发、经营、管理和服务的综合性行业。包括房地产生产、流通和消费过程的各项经营和管理业务。房地产是房产和地产的合称。房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、仓库、厂房、商业、服务、文化、教育、办公医疗和体育用房等；地产则包括土地和地下各种基础设施，例如供热、供水、供电、供气、排水排污等地下管线以及地面道路等。
城市化水平与房地产业发展是有着密切关系的。城市化是房地产业发展的根本动因；房地产业的发展则为城市化的结果与外在特征，并制约着城市化的健康发展。城市化带动城市人口的增加，引发房地产需求，同时促进经济发展，并指明了房地产业发展的方向。房地产业为城市化提供了必要的生产、生活、居住、商业娱乐等活动空间，为城市化奠定了重要的物质基础。
目前，有一些学者对城市化和房地产业发展的互动关系进行了研究，如陈石清（2008）运用协整分析方法与误差纠正模型，考察了1991年~2005年中国房地产价格与城市化水平之间的关系。实证研究发现，中国城市化水平的提高是中国房地产价格上升的原因，中国的房地产价格与中国城市化水平之间存在一种长期稳定的正向变动关系，并对实证结果进行了分析并指出了相关的政策建议。夏励嘉（2009）对广东城市化和房价关系进行了实证分析，得出结论：房地产价格随城市化进程发展而上涨是客观规律，但房地产价格过快增长既阻碍了城市化的健康发展，又脱离了实际收入的消费约束，形成房地产泡沫。各区域不均衡的城市化发展，既产生房地产泡沫，又浪费了土地资源，引发了城市化泡沫。抑制过高房价，提高土地等资源利用效率，是当前乃至未来很长时期内促进广东城市化与房地产业健康发展的关键。李杰（2010）在对江苏省城市化进程和房地产业发展阶段进行判断的基础上，分析了房地产业与城市化发展阶段的同步性规律，进一步阐明该省房地产业与城市化的互动关系，针对目前存在的城市化和房地产业发展失调的负面效应，提出了促进江苏省城市化与房地产业良性互动的发展对策，以为该省城市化与房地产业的互动发展提供参考。
由此可以看出，目前对城市化与房地产互动关系进行数量分析的比较少，尤其是针对某个具体区域的研究就更少了。本文运用SPSS软件，对江苏各市房地产业与城市化的发展水平进行实证分忻，看两者的发展水平是否协调。并针对江苏城市化和房地产业发展情况，提出了两者协调发展的政策建议。
二、江苏城市化水平和房地产业发展实证分析
1.主成分分析原理
主成分分析是一种降维的统计方法，其原理是将原来众多具有一定相关性的指标(比如P个指标)重新组合成一组新的互相无关、尽量少的综合指标来代替原来的指标，这些新的综合指标按照方差依次递减的顺序排列。综合指标保留了原始变量的主要信息，同时彼此之间又不相关，比原始变量具有更优越的性质，从而更能反映问题的实质。
通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用Fl(选取的第一个线性组合，即第一个综合指标)的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的Fl应该是方差最大的，故称Fl为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，Fl已有的信息就不需要再出现在F2中。依此类推可以构造出第三，第四，…第m个主成分。然后根据各主成分的方差贡献率作为权数，将标准化的数据代入得到综合得分。
2.江苏城市化水平的衡量
城市化水平通常用城市人口所占比例是城市化的主要衡量指标，但是除此之外，影响城市化水平的因素很多，城市化水平的提高是由多种因素共同作用的结果。因此，城市化水平测度应该考虑多个因素，采用多个指标，本文从城市发展的经济力、城市发展潜在力和城市发展装备力三个方面去测度城市化水平情况。
（1）城市发展经济力指标
经济指标主要反映该地区经济发展水平和居民购买力情况。包括：国内生产总值(GDP)、人均国内生产总值、第三产业占GDP比重，城乡居民储蓄额和居民可支配收入5个指标。
X1=国内生产总值
国内生产总值是指以国界为准计算，一国领土范围内本国居民和外国居民生产的最终产品和劳务总量。它是综合反映全部社会经济活动的重要指标。
X2=人均国内生产总值
人均GDP是国内生产总值以平均户籍人口数作为人数计算所得的人均值，是衡量某一地区人民生活水平的一个标准。
X3=第三产业占GDP比重
第三产业占GDP比重主要反映出某地区的人口职业结构等相关方面。
X4=城乡居民储蓄额
城乡居民储蓄额显示了某一地区居民的资金拥有水平，在我国，储蓄仍然是大多数人主要的选择，储蓄额的多少一定程度上反映了居民住房购买力的水平。
X5=居民可支配收入
可支配收入是反映居民家庭全部现金收入中能用于安排家庭日常生活的那部分收入。由于本文是研究城市化与房地产之间的相互关系，居民可支配收入水平决定了居民的购买力，对房地产的发展意义重大，因此将它列入城市化综合指标体系。
城市发展经济力的五个指标均可以从江苏统计年鉴中直接获得。
（2）城市发展潜在力指标
城市发展潜力指标主要指人口集聚程度。人口集聚程度指城镇人口占总人口的比重。一个地区的城镇人口比重越高，表明人口集中度越高，社会生活更加丰富，社会服务设施相对完善，居民生活比较方便，从而很好地反映出其他社会事业的发展水平。人口集聚程度是城市发展的内在潜力。
在江苏统计年鉴中没有直接的数据，本文采用X6=江苏某城市人口年末数/该地区年末总户籍人口数来进行衡量。
（3）城市发展装备力指标
城市发展装备指标主要反映居民生活质量和生活方式的状况。主要包括：人均住房面积、电话普及率、万人拥有公路长度和高等教育普及率。
X7=人均住房面积
人均住房面积指标表示城市居民目前居住水平，该指标与城市化综合力呈正相关，即如果人均住房面积数值较大，相应的城市化水平也较高。该指标在江苏统计年鉴中可以直接获得。
X8=电话普及率
电话普及程度代表该地区信息化发展程度，信息水平提高是城市化发展的重要体现，城市化发展水平高的地区电话普及程度也相对较高。这一指标在统计年鉴中没有直接披露，只披露了某地区年末本地电话用户和移动用户的数量。考虑到固定电话一般以户安装，移动电话按人拥有，因此在计算该指标时，以按户计算的固定电话/总户数，和移动电话数/总人数两个比率的平均值来代表。
X9=万人拥有道路长度
城市的建设需要基础设施的支持，而基础设施中最主要的一项是道路建设。因此，道路建设水平是衡量该地区城市化水平的重要指标之一。统计年鉴中披露了某城市年末实有道路长度，万人拥有道路长度=城市道路总长度/城市总人口*10000。
X10=高等教育普及率
高等教育包括大专、大学本科及以上学历。长期以来，城市和农村之间的教育和文化水平存在着较大的差距，该指标的高低很大程度上反映了一个地区城市化水平的高低。该指标在统计年鉴上没有直接披露，根据指标定义应该用受过高等教育的人数除以总人数，但由于统计年鉴上没有对高等教育人数进行统计，因此在计算该指标时用高等教育在校人数替代。因而这个指标的数值比应有的水平要低。
3.江苏各市城市化水平实证分析
本文收集了江苏13个城市2005年~2009年有关城市化水平十个指标的数据，进行了主成分分析。根据原有变量的相关系数矩阵及其检验，可以看到，大部分相关系数都较高（大于0.3，单边检验值小于0.05），各变量呈较高的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
巴特利球形检验统计量为855.494，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.782，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
所有变量的共同方差均较高，各个变量的信息丢失都较少。因此本次因子分析提取的总体效果较理想。
表1 Total Variance Explained
表2 Component Matrixa
由表1，表2可以看出主成分分析的结果。一共提取了三个主成分，累计方差贡献率为87.975%。第一主成分在X4、X8上有较高的负荷，第二主成分在X5、X7上有较高的负荷，第三主成分在X7上有较高的负荷。
通过计算，可以得到三个主成分的表达式：
F1=0.29 ZX1+0.32 ZX2+0.35 ZX3+0.38 ZX4+0.26 ZX5+0.33 ZX6-0.09 X7+0.38 ZX8+0.34 ZX9+0.33 ZX10
F2=0.38 ZX1+0.41 ZX2-0.2 ZX3-0.01 ZX4+0.48 ZX5-0.29 ZX6+0.52 ZX7-0.11 ZX8-0.13 ZX9-0.2 ZX10
F3=-0.42 ZX1-0.24 ZX2+0.23 ZX3-0.03 ZX4+0.12 ZX5+0.23 ZX6+0.72 ZX7-0 ZX8-0.09 ZX9+0.35 ZX10（Z1…Z10表示对原始变量X1…X10进行标准化后得到的）
以各主成分的方差贡献率为权重，可以得到城市化水平的综合得分：
Y1=0.63784*F1+0.15337*F2+0.08854*F3
将数据代入后可以得到表3，江苏各市城市化水平高低依次为南京、无锡、苏州、常州、镇江、南通、扬州、淮安、徐州、泰州、连云港、宿迁、盐城。
表3 江苏城市化水平排名
4.江苏房地产业发展水平衡量
为了揭示房地产业发展的水平，本文选择以下指标：
U1：房地产开发企业完成投资额。这一指标是指房地产开发企业的年末完成投资的总额，该指标反映了当年房地产业总投入，能较好地反映房地产开发的投入水平。
U2：商品房销售面积。这一指标反映当年商品房销售的总面积，体现了商品房市场的有效需求。不同地区销售面积不同，表明房地产市场发育程度不同。
U3：城镇人均可支配收入。房地产业虽然是国民经济的支柱产业和主导产业，但其健康发展必然要有经济作为支撑。其中，居民的收入水平或人均可支配收入是影响房地产市场有效需求的很重要的因素。
U4：人均国内生产总值。与U3一样，是影响房地产市场有效需求的重要指标。
以上指标在江苏统计年鉴上都可以直接找到。还有其他一些能够反映房地产业发展的指标，如房地产均价、房地产每年的开工面积、竣工面积等，但是由于这些指标在统计年鉴上没有直接披露，或者没有按照各个城市分别披露，影响实证分析的进行，所以没有将这些指标包括在内。
5.江苏房地产发展水平实证分析
研究思路和城市化水平的实证分析类似，同样是基于江苏13个城市5年的数据，针对代表房地产业发展的4个指标进行了主成分分析。根据原有变量的相关系数矩阵及其检验，可以看到，大部分相关系数都较高（大于0.3，单边检验值小于0.05），各变量呈较高的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
巴特利球形检验统计量为210.825，相应的概率Sig为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.748，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合作因子分析。
所有变量的共同方差均较高，各个变量的信息丢失都较少。因此本次因子分析提取的总体效果较理想。
表4 Total Variance Explained
表5 Component Matrixa
由表4，表5可以看出主成分分析的结果。一共提取了两个主成分，累计方差贡献率为92.298%。第一主成分在U1、U4上有较高的负荷，第二主成分在U2、U3上有较高的负荷。
通过计算，可以得到两个主成分的表达式：
F4=0.53ZU1+0.5ZU2+0.46 ZU3+0.51 ZU4
F5=-0.34ZU1-0.56ZU2+0.7 ZU3+0.27 ZU4
以各主成分的方差贡献率为权重，可以得到房地产业发展水平的综合得分：Y2=0.7881F4+0.13488F5
将数据代入后可以得到表6，江苏各市房地产业发展水平高低依次为南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、徐州、泰州、淮安、盐城、连云港、宿迁。
表6 江苏房地产业发展水平排序
6.江苏城市化水平和房地产业相互关系分析
根据以上对江苏各市城市化水平和房地产业发展的实证分析以及排序，我们可以看到，与其他学者得到的结论类似，城市化水平和房地产业发展基本呈正相关的关系，城市化水平越高，带动城市人口增多，对房地产的需求增大，带动房地产业的发展。房地产业为城市化提供了必要的生产、生活、居住、商业娱乐等活动空间，为城市化奠定了重要的物质基础。
针对江苏而言，各市的城市化水平和房地产业发展水平差距还是比较大的，省会南京和苏南的苏锡常镇无论是城市化还是房地产业综合得分都是比较高的，苏中的扬州南通居中，以徐州为代表的苏北居后。并且苏南、苏中、苏北之间的差距很大，苏北的城市化水平和房地产业综合得分大多为负值。
就各城市城市化水平和房地产业发展之间的相互关系，总体来说，江苏各城市还是协调发展的，也有个别城市的不是很匹配。比如无锡的城市化水平位居第二，房地产综合得分位居第三，而苏州的城市化水平位居第三，房地产综合得分位居第二。再如淮安城市化排名第八，房地产业排名第十；盐城城市化水平排名十三，房地产业排名十一。
三、推动江苏城市化水平和房地产业协调发展的政策建议
1. 制定城市化与房地产业协调发展的战略
江苏各市经济发展不平衡，而且各地区自然资源、人力资源、科技等要素分布不均，不同城市的发展模式和发展速度不可能完全一致。因此，江苏各市要从本地区经济发展现实出发，制定城市化与房地产业协调发展战略。对于发展比较快的苏南城市，制定城市化与房地产业协调发展战略要遵循城市化演变规律，政府应积极采取推进措施，如税收优惠政策、金融优惠政策、人才激励政策等，最大限度发挥扩散效应，引导资金、人才、技术等要素流向周边城区和乡镇，带动周边城区房地产业的发展。对于经济发展相对落后的苏北苏中城市，政府应更新发展理念，根据本地区城市化演变的客观要求采取与本地区房地产业相协调的发展模式。
2.保持合理的房地产业发展规模和速度
房地产业的投资规模和发展速度并不是越大、越快就越好，要与城市化发展水平、收入水平、其他产业的发展相协调。如果房地产业的增长远远超过其他产业需求和居民收入的增长速度就会导致房产空置与资源浪费。房地产发展既要符合自身的发展规律，又要与其他产业发展相适应，适应国民经济的承受能力并促进国民经济快速健康发展。因此，对于现阶段房地产发展水平超前于城市化水平的城市，政府可通过出台限制措施和制定优惠政策等方法，限制房地产业的过度投资，并鼓励和引导房地产开发商向滞后地区投资，促进城市化和房地产业的良性互动发展。
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