论文部分内容阅读
摘要：在明确房地产业生态系统运行机制及健康内涵后，构建了基于PSR模型的评价指标体系，运用熵权TOPSIS法对武汉市2001-2012年房地产业生态系统健康状况及系统协调度进行了分析。研究结果表明：以2008年为分界点，在此之前，区域房地产业生态系统健康综合指数波动性较大，此后逐渐趋缓，但总体水平还有待提高，2012年房地产业生态系统仅处于“偏冷亚健康”状态；压力、状况和响应三个子系统间虽然保持较高协调性，但需注意系统内部结构调整与优化，避免协调度“虚高”现象。
关键词：房地产业，PSR模型，生态系统，健康，武汉市
中图分类号：F293 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2014）08-0031-38 收稿日期：2014-07-01
1 引言
生态系统最早由英国生态学家A.G.Tansley提出，是指一定地域内，各种生物间以及它们同环境之间功能上的统一性。随后，学者们经过不断探索，将生态系统内涵不断扩展，经济生态系统（邓群钊，2006；张向阳，2009）、企业生态系统（杜国柱，2007；方勤敏，2012；周大铭，2014）、商业生态系统（梁运文，2005；高建荣，2007；潘剑英，2012）和产业生态系统（武春友，2005；李春发，2013；张晶，2014）等都成为学术研究的重点和焦点。作为国民经济的支柱产业，房地产业具有产业链条长、附加值高、行业关联性强等特点，而且利润巨大，由此产生了一个新兴的研究范畴——房地产业生态系统。它是由自然生态系统的概念演化而来，既包含传统自然生态系统的部分特性，也具有一些自身的独特属性，是房地产业生态主体与生态因子互动融合的综合体。
房地产业生态主体众多，包括金融机构、房地产开发商、承建商、建材商、政府机构、消费者、相关社会组织等，不同主体通过持续的资金和土地流动而形成具有生态特征的社会经济统一体便形成了复杂的房地产业生态系统。在激烈的市场竞争中，房地产开发商会受到政策、资金等不同因素影响，由此会使一部分资质不高、资金不雄厚的小型房地产开发企业不断在竞争中被淘汰。而且，除了房地产开发企业内部所表征的“优胜劣汰”这一自然生态系统常用法则外，房地产开发企业与房地产中介机构、房地产规划设计公司、建筑商、地方政府、金融机构等都会产生互利互惠的生态关系。生态因子指的是与房地产发展紧密相关的自然和政策环境，如政府不定期出台的货币政策、财政政策、产业政策等。生态主体与生态因子相互影响、相互促进的作用机理也正是房地产业生态系统内部运行机制的反映（见图1）。
房地产业生态系统健康是指随着时间的推移及系统内外部环境的变化，系统能够抵抗外界环境波动所产生的胁迫效应，维持自身稳定安全，实现可持续发展。国内学者大多从某一侧面对房地产价格、税收、房地产市场发展等进行研究，与房地产发展健康相关的研究也集中于房地产业可持续发展、房地产泡沫等，鲜有从生态系统角度对房地产业健康进行定量研究，本文在构建基于PSR模型的评价指标体系后，运用熵权TOPSIS法对武汉市2001-2012年房地产业生态系统健康状况进行了分析。以期科学把握武汉市房地产业发展状况，为政策制定者提供部分借鉴。
2 研究区概况
武汉市位于湖北省东部、长江与汉水交汇处，是我国内陆最大的水陆空交通枢纽城市，也是长江中游和华中地区的经济、教育、科技和文化中心，在中部地区具有极强的聚集和吸附能力。武汉市房地产业发展起步较晚，房地产市场价值和外围市场相比，仍有较大提升空间，但随着武汉市区位优势的不断显现，武汉市房地产业近年来取得了快速发展。特别是在“复兴大武汉”战略实施、大范围的城中村及旧城改造、国家中心城市集聚效应和每年二十多万大学毕业生的现实背景下，武汉市商品住宅的刚性需求和初级改善性需求具有极大潜力。2013上半年武汉市商品房供应量504万平方米，同比微降2%，成交566万平方米，较去年同期增长42%，整体市场呈现供不应求局面，而2013年全年完成房地产开发投资额1905.60亿元，较2012年增长21%。
3 研究方法
3.1 指标体系构建及数据来源
房地产业生态系统健康状况指标体系是房地产业生态系统健康发展的具体化，对正确评价房地产业发展趋势，客观分析房地产业健康状况具有重要作用。但表征房地产业生态系统健康与否的指标众多且结构层次复杂，本文在指标选取时，遵循指标全面性、代表性和可量化等原则，结合联合国OECD（经济合作发展组织）和UNEP（联合国环境规划署）提出的“压力—状态—响应”（Press-State-Response，PSR）框架（见图2），建立表1所示的房地产业生态系统健康评价指标体系，利用熵权法确定各指标权重后，运用TOPSIS对武汉市房地产业生态系统健康状况进行分析。研究基础数据来源于2002-2013年《武汉统计年鉴》和《中国房地产统计年鉴》。
3.2 评价方法
参照国际、国家、地方及行业相关标准及部分文献数据后，初步得出各指标不同等级取值范围，然后通过搜集整理10名房地产企业和学术界专家调查问卷反馈情况，结合武汉市实际，对各等级取值范围进行修正与整合，最终得出表1所示的取值范围。当然，作为一个动态变化过程，在房地产业的不同发展阶段，各指标范围需要根据实际情况作出相应调整。
3.2.1 数据标准化
为消除指标间不同量纲的影响，利用极差法对原始数据矩阵进行标准化处理：
其中，χij为指标x实际值，和分别为x的最大值和最小值。
3.2.2 指标权重确定在有n个指标，m个评价对象的评估问题中，第i个指标的权重为：
，其中，，
3.2.3 房地产业生态系统健康状况评价
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法是多属性决策分析中较为常用的科学决策技术，其基本思路是在构建最优和最劣方案后，计算各评价单元与最优方案的相对接近程度，以此作为健康分析的依据。其计算公式包括： 其中，为加权规范矩阵，和分别为最优方案集和最劣方案集。
4 结果分析
根据上文指标体系和研究方法，得到武汉市2001-2012年房地产业生态系统健康综合指数变化趋势和各类指标评价结果（见图3）。
4.1 房地产业生态系统健康标准
根据房地产业基本特性及生态系统健康划分标准，将房地产业生态系统健康状况分为五类：过冷病态、偏冷亚健康、健康、偏热亚健康和过热病态。
4.2 综合结果分析
研究期内，武汉市房地产业生态系统健康综合指数具有极大的波动性，且阶段特征明显：2001年起，武汉市加大房地产业开发投资力度，各种生产要素在行业汇集，为房地产业生态系统发展提供良好契机，反映在图2中，便是2001-2004年，综合指数稳步上升，由0.2472增长到0.5791，健康等级从“偏冷亚健康”逐步向“健康”级转变；2004年开始，房地产投资规模不断加大，价格也开始上升，生态系统内部出现失衡，使得综合指数在2005和2006年持续走低；随后，一系列的宏观调控措施虽对低位运行趋势有所缓解，并在2008年达到研究期内的最高值0.7553，但同年度的全球金融危机很快便扭转了这种上升势头，使得2009年至今，房地产业生态系统健康指数都保持在一个较低的水平，根据健康分级标准（见表2），2012年武汉市房地产业生态系统仅处于亚健康级，对房地产发展产生一定警示作用。
4.3 分类指标对比
4.3.1 压力指数
研究期内，除了2004年压力指数较上年度为增长外，其他年份均呈下降态势，表明武汉市房地产业生态系统压力现状不断恶化（逆向指标，数值越小，压力越大）。这与武汉市近些年社会经济发展紧密相关，自武汉市实施复兴计划以来，城市基础设施不断改善，集聚能力持续加强，大量人口与资金的涌入对原始房地产业生态系统造成极大冲击。
4.3.2 状况指数
在研究时段内，状态指数与综合指数基本保持相同的运行轨迹，得分指数也是在2004和2008年达到较高峰，但接下来年份都出现较大幅度下降。而且研究期内状况指数年度差异巨大，最小值为2001年的0.0259，2008年则达到最大值0.8674，与研究时段内平均水平都有较大程度偏离。
4.3.3 响应指数
由图3可以看出，响应指数变化随时间推移，带有明显阶段性：2001-2004年响应指数持续下降；2004-2008年响应指数反弹趋势明显，2008年达到0.4739；2008年后响应指数又呈下降趋势，其中2008-2009年下降幅度较大，2009年后下降幅度有所缓和，但一直保持在一个较低的水平线上。
4.4 PSR系统协调度分析
PSR模型形象地模拟了一段时期内，地方政府在掌握房地产业生态系统发展现状基础上，作出引导房地产业生态系统健康发展的响应政策，对房地产市场主体行为加以规范和约束，使房地产业生态系统良性发展。然而，区域房地产业生态系统健康状况是一个动态的变化过程，且健康与非健康并没有明确的界限，只是一个相对的概念，实质上是在反复的调整与优化过程中实现房地产业生态系统运作帕累托最优的过程。
区域房地产业生态系统的健康发展，应当是以区域经济繁荣、房地产市场发展和社会民生改善，以及三者相互协调为指向的，评价体系中“压力-状态-响应”各子系统的相互均衡三者协调关系的具体体现。为定量分析房地产业生态系统的整体性及协调一致性，本文引入协调度函数，来度量三个子系统间的协调状况。计算公式为：
式中，C为协调度指数，X、Y、Z分别为压力、状态和响应指数得分。当压力、状态和响应指数分值越接近，协调度得分越接近1.732。利用武汉市数据分析得到表3所示结果。
研究期内，三个子系统间的协调系数在波动中上升，但是我们应该看到这种高水平协调程度的本质，由于三个系统各年度得分较为接近，且水平大多较低，三者低水平的一致性却导致协调度的“虚高”，无法科学全面地反映系统间的真实协作机制。
5 结论与讨论
5.1 结论
（1）以自然生态系统概念为基础，界定出房地产业生态系统概念及运作机制，并分析了健康房地产业生态系统应该具备的特征，从“压力—状况—响应”三方面构建指标体系后利用TOPSIS法定量考核系统运行状况，研究方法与结论对后续研究也有一定参考作用。
（2）实证结果表明，2001-2012年间，随着武汉市经济社会持续发展，地方政府和企业为获取房地产业所产生的高额经济收益，不断加大房地产投资，却忽视了内部结构调整与系统生态环境优化等问题，使房地产业面临的各方压力不断增加。与此同时，作为房地产市场规则制定者及宏观调控者，地方政府并没有及时对房地产业生态系统变化做出积极反应，使房地产业生态系统健康状况呈现极大波动性，到2012年也仅处于“亚健康”状况。
5.2 讨论
（1）房地产业生态系统作为一个复杂系统，对于其内涵界定，还需要作更深层次思考与探索，形成完整的房地产业生态系统理论。
（2）对于“健康”与“不健康”，主客观意志都很难形成统一认识，尤其房地产业生态系统这样一个动态变化的统一体，受政策影响较为严重，分析历年相关数据及经济现象并不能全面反映系统变化状况，因而在指标选取时应考虑动态因素，多选用指示性强的指标，尽可能更合理、客观地反映系统健康状况。
（3）房地产业作为一个关联性极广的产业，其生态系统健康状况势必会对其他产业发展产生影响，尤其房地产业作为国民经济支柱产业，与金融机构联系紧密，如何探寻出一条既保证房地产业生态系统健康运行，又能保障与其他相关产业的协同共进路径，也是后期研究需深入探讨的主题。
参考文献：
1.陈静 张文红.城市房地产业生态系统安全研究.现代城市研究.2007.9
2.李永乐 舒帮荣 吴群.房地产价格与土地城镇化：传导机制与实证研究.中国土地科学.2013.11
3.邓富民 梁学栋.宏观经济、政府规制与房地产市场发展——政策调控与中国房地产市场发展研究论坛综述.经济研究.2012.12
4.王永钦 包特.异质交易者、房地产泡沫与房地产政策.世界经济.2011.11
5.杨力 刘程程 宋利.基于熵权法的煤矿应急救援能力评价.中国软科学.2013.11
6.颜利 王金坑 黄浩.基于PSR框架模型的东溪流域生态系统健康评价.资源科学.2008.10
7.朱珠 张琳 叶晓雯.基于TOPSIS方法的土地利用综合效益评价.经济地理.2012.10
8.吴利华.房地产业发展的基本特征与宏观调控政策影响分析.技术经济.2005.12
9.张晓琴 石培基.基于生命力指数与集对分析的城市生态系统健康评价.干旱区资源与环境.2010.3
作者简介：
李菁，华中科技大学公共管理学院副教授，硕士生导师，研究方向为土地利用管理、房地产管理。
匡兵，华中科技大学公共管理学院土地管理系硕士研究生，研究方向为土地利用管理。
注：本文由国家自然科学基金青年项目（编号：71103068）、武汉市科协国家级科技思想库建设调研课题（编号：WHKX201401）和华中科技大学自主创新研究基金（编号：2013WT014）共同资助。
李求军/责任编辑
关键词：房地产业，PSR模型，生态系统，健康，武汉市
中图分类号：F293 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2014）08-0031-38 收稿日期：2014-07-01
1 引言
生态系统最早由英国生态学家A.G.Tansley提出，是指一定地域内，各种生物间以及它们同环境之间功能上的统一性。随后，学者们经过不断探索，将生态系统内涵不断扩展，经济生态系统（邓群钊，2006；张向阳，2009）、企业生态系统（杜国柱，2007；方勤敏，2012；周大铭，2014）、商业生态系统（梁运文，2005；高建荣，2007；潘剑英，2012）和产业生态系统（武春友，2005；李春发，2013；张晶，2014）等都成为学术研究的重点和焦点。作为国民经济的支柱产业，房地产业具有产业链条长、附加值高、行业关联性强等特点，而且利润巨大，由此产生了一个新兴的研究范畴——房地产业生态系统。它是由自然生态系统的概念演化而来，既包含传统自然生态系统的部分特性，也具有一些自身的独特属性，是房地产业生态主体与生态因子互动融合的综合体。
房地产业生态主体众多，包括金融机构、房地产开发商、承建商、建材商、政府机构、消费者、相关社会组织等，不同主体通过持续的资金和土地流动而形成具有生态特征的社会经济统一体便形成了复杂的房地产业生态系统。在激烈的市场竞争中，房地产开发商会受到政策、资金等不同因素影响，由此会使一部分资质不高、资金不雄厚的小型房地产开发企业不断在竞争中被淘汰。而且，除了房地产开发企业内部所表征的“优胜劣汰”这一自然生态系统常用法则外，房地产开发企业与房地产中介机构、房地产规划设计公司、建筑商、地方政府、金融机构等都会产生互利互惠的生态关系。生态因子指的是与房地产发展紧密相关的自然和政策环境，如政府不定期出台的货币政策、财政政策、产业政策等。生态主体与生态因子相互影响、相互促进的作用机理也正是房地产业生态系统内部运行机制的反映（见图1）。
房地产业生态系统健康是指随着时间的推移及系统内外部环境的变化，系统能够抵抗外界环境波动所产生的胁迫效应，维持自身稳定安全，实现可持续发展。国内学者大多从某一侧面对房地产价格、税收、房地产市场发展等进行研究，与房地产发展健康相关的研究也集中于房地产业可持续发展、房地产泡沫等，鲜有从生态系统角度对房地产业健康进行定量研究，本文在构建基于PSR模型的评价指标体系后，运用熵权TOPSIS法对武汉市2001-2012年房地产业生态系统健康状况进行了分析。以期科学把握武汉市房地产业发展状况，为政策制定者提供部分借鉴。
2 研究区概况
武汉市位于湖北省东部、长江与汉水交汇处，是我国内陆最大的水陆空交通枢纽城市，也是长江中游和华中地区的经济、教育、科技和文化中心，在中部地区具有极强的聚集和吸附能力。武汉市房地产业发展起步较晚，房地产市场价值和外围市场相比，仍有较大提升空间，但随着武汉市区位优势的不断显现，武汉市房地产业近年来取得了快速发展。特别是在“复兴大武汉”战略实施、大范围的城中村及旧城改造、国家中心城市集聚效应和每年二十多万大学毕业生的现实背景下，武汉市商品住宅的刚性需求和初级改善性需求具有极大潜力。2013上半年武汉市商品房供应量504万平方米，同比微降2%，成交566万平方米，较去年同期增长42%，整体市场呈现供不应求局面，而2013年全年完成房地产开发投资额1905.60亿元，较2012年增长21%。
3 研究方法
3.1 指标体系构建及数据来源
房地产业生态系统健康状况指标体系是房地产业生态系统健康发展的具体化，对正确评价房地产业发展趋势，客观分析房地产业健康状况具有重要作用。但表征房地产业生态系统健康与否的指标众多且结构层次复杂，本文在指标选取时，遵循指标全面性、代表性和可量化等原则，结合联合国OECD（经济合作发展组织）和UNEP（联合国环境规划署）提出的“压力—状态—响应”（Press-State-Response，PSR）框架（见图2），建立表1所示的房地产业生态系统健康评价指标体系，利用熵权法确定各指标权重后，运用TOPSIS对武汉市房地产业生态系统健康状况进行分析。研究基础数据来源于2002-2013年《武汉统计年鉴》和《中国房地产统计年鉴》。
3.2 评价方法
参照国际、国家、地方及行业相关标准及部分文献数据后，初步得出各指标不同等级取值范围，然后通过搜集整理10名房地产企业和学术界专家调查问卷反馈情况，结合武汉市实际，对各等级取值范围进行修正与整合，最终得出表1所示的取值范围。当然，作为一个动态变化过程，在房地产业的不同发展阶段，各指标范围需要根据实际情况作出相应调整。
3.2.1 数据标准化
为消除指标间不同量纲的影响，利用极差法对原始数据矩阵进行标准化处理：
其中，χij为指标x实际值，和分别为x的最大值和最小值。
3.2.2 指标权重确定在有n个指标，m个评价对象的评估问题中，第i个指标的权重为：
，其中，，
3.2.3 房地产业生态系统健康状况评价
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法是多属性决策分析中较为常用的科学决策技术，其基本思路是在构建最优和最劣方案后，计算各评价单元与最优方案的相对接近程度，以此作为健康分析的依据。其计算公式包括： 其中，为加权规范矩阵，和分别为最优方案集和最劣方案集。
4 结果分析
根据上文指标体系和研究方法，得到武汉市2001-2012年房地产业生态系统健康综合指数变化趋势和各类指标评价结果（见图3）。
4.1 房地产业生态系统健康标准
根据房地产业基本特性及生态系统健康划分标准，将房地产业生态系统健康状况分为五类：过冷病态、偏冷亚健康、健康、偏热亚健康和过热病态。
4.2 综合结果分析
研究期内，武汉市房地产业生态系统健康综合指数具有极大的波动性，且阶段特征明显：2001年起，武汉市加大房地产业开发投资力度，各种生产要素在行业汇集，为房地产业生态系统发展提供良好契机，反映在图2中，便是2001-2004年，综合指数稳步上升，由0.2472增长到0.5791，健康等级从“偏冷亚健康”逐步向“健康”级转变；2004年开始，房地产投资规模不断加大，价格也开始上升，生态系统内部出现失衡，使得综合指数在2005和2006年持续走低；随后，一系列的宏观调控措施虽对低位运行趋势有所缓解，并在2008年达到研究期内的最高值0.7553，但同年度的全球金融危机很快便扭转了这种上升势头，使得2009年至今，房地产业生态系统健康指数都保持在一个较低的水平，根据健康分级标准（见表2），2012年武汉市房地产业生态系统仅处于亚健康级，对房地产发展产生一定警示作用。
4.3 分类指标对比
4.3.1 压力指数
研究期内，除了2004年压力指数较上年度为增长外，其他年份均呈下降态势，表明武汉市房地产业生态系统压力现状不断恶化（逆向指标，数值越小，压力越大）。这与武汉市近些年社会经济发展紧密相关，自武汉市实施复兴计划以来，城市基础设施不断改善，集聚能力持续加强，大量人口与资金的涌入对原始房地产业生态系统造成极大冲击。
4.3.2 状况指数
在研究时段内，状态指数与综合指数基本保持相同的运行轨迹，得分指数也是在2004和2008年达到较高峰，但接下来年份都出现较大幅度下降。而且研究期内状况指数年度差异巨大，最小值为2001年的0.0259，2008年则达到最大值0.8674，与研究时段内平均水平都有较大程度偏离。
4.3.3 响应指数
由图3可以看出，响应指数变化随时间推移，带有明显阶段性：2001-2004年响应指数持续下降；2004-2008年响应指数反弹趋势明显，2008年达到0.4739；2008年后响应指数又呈下降趋势，其中2008-2009年下降幅度较大，2009年后下降幅度有所缓和，但一直保持在一个较低的水平线上。
4.4 PSR系统协调度分析
PSR模型形象地模拟了一段时期内，地方政府在掌握房地产业生态系统发展现状基础上，作出引导房地产业生态系统健康发展的响应政策，对房地产市场主体行为加以规范和约束，使房地产业生态系统良性发展。然而，区域房地产业生态系统健康状况是一个动态的变化过程，且健康与非健康并没有明确的界限，只是一个相对的概念，实质上是在反复的调整与优化过程中实现房地产业生态系统运作帕累托最优的过程。
区域房地产业生态系统的健康发展，应当是以区域经济繁荣、房地产市场发展和社会民生改善，以及三者相互协调为指向的，评价体系中“压力-状态-响应”各子系统的相互均衡三者协调关系的具体体现。为定量分析房地产业生态系统的整体性及协调一致性，本文引入协调度函数，来度量三个子系统间的协调状况。计算公式为：
式中，C为协调度指数，X、Y、Z分别为压力、状态和响应指数得分。当压力、状态和响应指数分值越接近，协调度得分越接近1.732。利用武汉市数据分析得到表3所示结果。
研究期内，三个子系统间的协调系数在波动中上升，但是我们应该看到这种高水平协调程度的本质，由于三个系统各年度得分较为接近，且水平大多较低，三者低水平的一致性却导致协调度的“虚高”，无法科学全面地反映系统间的真实协作机制。
5 结论与讨论
5.1 结论
（1）以自然生态系统概念为基础，界定出房地产业生态系统概念及运作机制，并分析了健康房地产业生态系统应该具备的特征，从“压力—状况—响应”三方面构建指标体系后利用TOPSIS法定量考核系统运行状况，研究方法与结论对后续研究也有一定参考作用。
（2）实证结果表明，2001-2012年间，随着武汉市经济社会持续发展，地方政府和企业为获取房地产业所产生的高额经济收益，不断加大房地产投资，却忽视了内部结构调整与系统生态环境优化等问题，使房地产业面临的各方压力不断增加。与此同时，作为房地产市场规则制定者及宏观调控者，地方政府并没有及时对房地产业生态系统变化做出积极反应，使房地产业生态系统健康状况呈现极大波动性，到2012年也仅处于“亚健康”状况。
5.2 讨论
（1）房地产业生态系统作为一个复杂系统，对于其内涵界定，还需要作更深层次思考与探索，形成完整的房地产业生态系统理论。
（2）对于“健康”与“不健康”，主客观意志都很难形成统一认识，尤其房地产业生态系统这样一个动态变化的统一体，受政策影响较为严重，分析历年相关数据及经济现象并不能全面反映系统变化状况，因而在指标选取时应考虑动态因素，多选用指示性强的指标，尽可能更合理、客观地反映系统健康状况。
（3）房地产业作为一个关联性极广的产业，其生态系统健康状况势必会对其他产业发展产生影响，尤其房地产业作为国民经济支柱产业，与金融机构联系紧密，如何探寻出一条既保证房地产业生态系统健康运行，又能保障与其他相关产业的协同共进路径，也是后期研究需深入探讨的主题。
参考文献：
1.陈静 张文红.城市房地产业生态系统安全研究.现代城市研究.2007.9
2.李永乐 舒帮荣 吴群.房地产价格与土地城镇化：传导机制与实证研究.中国土地科学.2013.11
3.邓富民 梁学栋.宏观经济、政府规制与房地产市场发展——政策调控与中国房地产市场发展研究论坛综述.经济研究.2012.12
4.王永钦 包特.异质交易者、房地产泡沫与房地产政策.世界经济.2011.11
5.杨力 刘程程 宋利.基于熵权法的煤矿应急救援能力评价.中国软科学.2013.11
6.颜利 王金坑 黄浩.基于PSR框架模型的东溪流域生态系统健康评价.资源科学.2008.10
7.朱珠 张琳 叶晓雯.基于TOPSIS方法的土地利用综合效益评价.经济地理.2012.10
8.吴利华.房地产业发展的基本特征与宏观调控政策影响分析.技术经济.2005.12
9.张晓琴 石培基.基于生命力指数与集对分析的城市生态系统健康评价.干旱区资源与环境.2010.3
作者简介：
李菁，华中科技大学公共管理学院副教授，硕士生导师，研究方向为土地利用管理、房地产管理。
匡兵，华中科技大学公共管理学院土地管理系硕士研究生，研究方向为土地利用管理。
注：本文由国家自然科学基金青年项目（编号：71103068）、武汉市科协国家级科技思想库建设调研课题（编号：WHKX201401）和华中科技大学自主创新研究基金（编号：2013WT014）共同资助。
李求军/责任编辑