摘?要：以長三角城市群為研究對象，通過應(yīng)用層次分析與k—均值聚類分析的評價方法，構(gòu)建房地產(chǎn)投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，計算得到長三角城市群26個城市的綜合得分。結(jié)果表明，長三角地區(qū)的房地產(chǎn)市場發(fā)展不均衡，其中安徽省在長三角地區(qū)處于弱勢地位。改善和優(yōu)化長三角地區(qū)房地產(chǎn)投資環(huán)境，需要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展;優(yōu)化長三角經(jīng)濟(jì)布局，促進(jìn)長三角協(xié)調(diào)發(fā)展;大力發(fā)展創(chuàng)新教育，始終堅(jiān)持科技創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)投資環(huán)境?層次分析?k—均值聚類分析

一、引言

近幾年，全國房地產(chǎn)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，其中長三角地區(qū)尤為明顯。交通運(yùn)輸?shù)囊惑w化，高鐵、城際線、地鐵等外部與內(nèi)部運(yùn)輸?shù)陌l(fā)達(dá)為房地產(chǎn)行業(yè)帶來了嶄新的發(fā)展契機(jī)。與此同時長三角一體化大大增加了跨地區(qū)的人才流動，良好的投資環(huán)境對房地產(chǎn)投資者來說至關(guān)重要。深入研究該地區(qū)的房地產(chǎn)投資環(huán)境問題，可以為各個城市的政府部門針對該區(qū)域的建設(shè)與發(fā)展提供依據(jù)，并為該區(qū)域的招商引資提供提供有效的咨訊信息。

鑒于房地產(chǎn)投資環(huán)境評價的重要性，目前國內(nèi)外一些學(xué)者對房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行了許多探索。Silin?Wu運(yùn)用主成分分析法對廣州郊區(qū)房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行綜合評價[1]。Wenshuai?Wu和Gang?Kou基于層次分析法建立了群體決策共識模型，以分析多準(zhǔn)則問題下的房地產(chǎn)投資環(huán)境[2]。Vanags?J與Butane?I研究了可持續(xù)性在房地產(chǎn)業(yè)投資環(huán)境中的重要地位[3]。萬婷在研究房地產(chǎn)投資環(huán)境時采用了主成分分析和因子分析法[4]。邱艷超在研究長江中游城市群房地產(chǎn)投資環(huán)境時以因子分析與聚類分析的理論為基礎(chǔ)[5]。周德芬依據(jù)熵權(quán)TOPSIS原理構(gòu)建了房地產(chǎn)投資項(xiàng)目評價模型[6]。韋師結(jié)合熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對廣西的旅游房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行綜合評價[7]。綜上，現(xiàn)有研究主要集中于主成分分析、層次分析、熵權(quán)法等分析方法?？紤]到層次分析法充分體現(xiàn)了定量與定性相結(jié)合的特點(diǎn)，本研究結(jié)合層次分析法與k—均值聚類分析法綜合評估長三角城市群房地產(chǎn)投資環(huán)境，為促進(jìn)長三角城市群房地產(chǎn)市場的協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考依據(jù)。

二、評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）指標(biāo)選取

房地產(chǎn)投資環(huán)境受到諸多因素的影響，本文在參考眾多文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上[8][9]，根據(jù)指標(biāo)的量化容易程度以及長三角城市群的具體情況，確定了長三角城市群房地產(chǎn)投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，如表1所示。

（二）指標(biāo)數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)均參照蘇浙滬皖各省市的統(tǒng)計年鑒（2020），其中江蘇、安徽各地區(qū)的全社會固定資產(chǎn)投資額是根據(jù)2017年的固定資產(chǎn)投資額以及2018年和2019年的固定資產(chǎn)投資額增長速度計算得到的。

三、評價模型

（一）AHP層次分析法

AHP的基本思想是逐層歸納、先分后總地解決復(fù)雜的問題。即將一個復(fù)雜的問題作為一個系統(tǒng)，根據(jù)研究問題的性質(zhì)和要達(dá)到的總目標(biāo)，將問題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關(guān)聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型，從而使問題歸結(jié)為最低層相對于最高層的相對重要權(quán)重值的確定或相對優(yōu)劣次序的排定[10]。

1.建立層次結(jié)構(gòu)模型

如表1，目標(biāo)層在本研究中是指房地產(chǎn)投資環(huán)境評價指標(biāo)體系，進(jìn)一步分解的準(zhǔn)則層包括城市人文環(huán)境、城市基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境等5個準(zhǔn)則，最終分解的指標(biāo)層包括社會消費(fèi)品零售總額、商品房銷售收入等19個指標(biāo)。

2.構(gòu)造判斷矩陣

層次分析法中構(gòu)造判斷矩陣的方法是一致矩陣法，即：不把所有層次因素放在一起比較，而是兩兩之間相互比較，對此應(yīng)采用相對尺度，以盡量減少性質(zhì)不同的諸因素相互比較的困難，以大大提高其準(zhǔn)確度。相關(guān)數(shù)字含義見表2。

從準(zhǔn)則層開始，分別以其上一層次指標(biāo)作為判斷準(zhǔn)則做比較得出重要性判斷，并以列出數(shù)值的方式來表達(dá)判斷結(jié)果，然后構(gòu)造判斷矩陣，最后通過咨詢專家的方式獲得各指標(biāo)兩兩之間的相對重要性，以此為構(gòu)建原則得出判斷矩陣。通過MCEAHP軟件，求得判斷矩陣的權(quán)重，見表3，同時可以得到判斷矩陣的最大特征根λmax=5.020，CI=0.005，CR=0.004，由于CR<0.10，因此可以認(rèn)為該判斷矩陣具有滿意的一致性。

4.確定評價指標(biāo)層的權(quán)重

通過MCEAHP軟件，計算、整理后得到評價指標(biāo)層相對于目標(biāo)層的權(quán)重，見表4。

5.評價結(jié)果

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化的處理后，根據(jù)各個評價指標(biāo)相對于目標(biāo)層的權(quán)重，計算得出各城市房地產(chǎn)投資環(huán)境的綜合得分，并對其綜合得分進(jìn)行排序，評價結(jié)果見表5與圖1。

根據(jù)層次分析結(jié)果，將長三角城市群26個城市的房地產(chǎn)投資環(huán)境按照綜合得分劃分為四個層次。

第一層次：綜合得分在0.75以上。這類城市的房地產(chǎn)投資環(huán)境最好，只有上海這個城市。上海作為長三角的核心城市，無論是在教育、科學(xué)、文化、衛(wèi)生，還是經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易等方面都處于領(lǐng)先地位，其房地產(chǎn)投資環(huán)境也處于最優(yōu)地位。

第二層次：綜合得分在0.4至0.65之間。這類城市的房地產(chǎn)投資環(huán)境較好，其包括蘇州、杭州、合肥、南京、寧波、無錫、南通7個城市。主要是浙江、江蘇、安徽的省會中心城市以及省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的城市，其相比上海，在固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、教育水平、科研支出方面有一定的差距。

第三層次：綜合得分在0.25至0.4之間。這類城市的房地產(chǎn)投資環(huán)境一般，包括常州、紹興、滁州、嘉興、鹽城、金華、臺州、揚(yáng)州、蕪湖、湖州、泰州11個城市。與前兩個層次的城市相比，這類城市在利用外資額、進(jìn)出口貿(mào)易方面較弱，在一定程度上影響了房地產(chǎn)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

第三層次：綜合得分在0.25以下。這類城市的房地產(chǎn)投資環(huán)境相對較差，包括馬鞍山、鎮(zhèn)江、安慶、宣城、銅陵、池州、舟山7個城市。主要分布在安徽，經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯落后于長三角其他地區(qū)，房地產(chǎn)投資環(huán)境也與其他地區(qū)存在較大差距。

（二）K—均值聚類分析

K—均值聚類分析是一種迭代求解的聚類分析方法，通過逐次更新各聚類中心的值，不斷地進(jìn)行迭代，直到得出最理想的聚類結(jié)果。其基本步驟包括[11]：

1.選擇k個對象作為初始凝聚中心

2.計算各個數(shù)據(jù)對象到各聚類中心的距離，把數(shù)據(jù)對象歸到離它最近的那個聚類中心所在的類

3.反復(fù)執(zhí)行上一個分配步驟，直到所有的對象都不能再分配為止

根據(jù)研究數(shù)據(jù)，利用MATLAB2017a對長三角城市群進(jìn)行聚類分析，一共將其房地產(chǎn)投資環(huán)境分為了四個類別，分類結(jié)果見表6。

通過K—均值聚類分析，把長三角城市群的房地產(chǎn)投資環(huán)境分為了四個類別。第一類別房地產(chǎn)投資環(huán)境最好，第二類別房地產(chǎn)投資環(huán)境較好，第三類別房地產(chǎn)投資環(huán)境一般，第四類別房地產(chǎn)投資環(huán)境較差。而且通過K—均值聚類分析得到的分類結(jié)果與通過層次分析得到的分類結(jié)果總體相似，這也進(jìn)一步檢驗(yàn)了層次分析法的精確度。

五、結(jié)語

本文通過對2019年長三角城市群房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行綜合評價，得出結(jié)論：長三角地區(qū)的房地產(chǎn)市場發(fā)展不均衡，其中安徽省在長三角地區(qū)處于弱勢地位，除了合肥市的房地產(chǎn)投資環(huán)境較好外，其余七市的房地產(chǎn)投資環(huán)境均處于中下水平，這與安徽的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有很大關(guān)系。根據(jù)評價結(jié)果，對長三角地區(qū)房地產(chǎn)投資環(huán)境的改善和優(yōu)化提出了以下建議：

（一）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展

一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r在當(dāng)?shù)氐姆康禺a(chǎn)市場中占有重要地位。因此在充分利用地區(qū)自身優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，要繼續(xù)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，增大其在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比重。同時要繼續(xù)加大對固定資產(chǎn)的投資，推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。

（二）優(yōu)化長三角經(jīng)濟(jì)布局，促進(jìn)長三角協(xié)調(diào)發(fā)展

以經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有優(yōu)勢的上海、南京、蘇州、杭州為重點(diǎn)，提高其綜合承載能力和資源優(yōu)化配置能力，強(qiáng)化對區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用。優(yōu)化長三角城市群的內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)，構(gòu)筑生態(tài)和安全屏障，形成多中心、多層級、多節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)型城市群。進(jìn)而使長三角不同地區(qū)房地產(chǎn)投資環(huán)境之間的差距縮小。

（三）大力發(fā)展創(chuàng)新教育，始終堅(jiān)持科技創(chuàng)新

要始終把推進(jìn)科技創(chuàng)新工作放到經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要戰(zhàn)略上來支撐，并且鼓勵在具備條件的地方建設(shè)區(qū)域性科技創(chuàng)新中心，提高當(dāng)?shù)氐目萍妓?。要以各地的普通高等院校學(xué)生為主，加強(qiáng)對科技創(chuàng)新型的專業(yè)人才培養(yǎng)，完善對人才的培養(yǎng)與激勵制度。同時推動各類創(chuàng)新性要素向企業(yè)集聚，形成產(chǎn)學(xué)研用深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系。使長三角各地房地產(chǎn)市場能夠更健康持久的發(fā)展。

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（趙薇，安徽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）