楊 巍，梁蓓蓓

（1.廈門海洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院 航海學(xué)院，福建 廈門 361012；2.廈門大唐房地產(chǎn)集團(tuán)有限公司，福建 廈門 361012）

房地產(chǎn)業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)，為我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn).隨著“房住不炒”大方向的提出，各地持續(xù)收緊調(diào)控政策來保持市場平穩(wěn)運(yùn)行.房地產(chǎn)行業(yè)分化、企業(yè)分化愈加嚴(yán)重，中小房企在資金有限的情況下，市場占有率不斷被擠壓，不僅面臨擴(kuò)張問題，更有甚者生存狀況堪憂.這樣的大背景和自身特質(zhì)對中小房企跨區(qū)域經(jīng)營決策的科學(xué)性和正確性要求更高.近年來國家大力實施的城市群戰(zhàn)略則為這種區(qū)域及城市選擇提供了依據(jù)，縮小了范圍.隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，新型城鎮(zhèn)化和都市圈建設(shè)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要引擎，也將為房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展帶來新的機(jī)遇.

國外學(xué)者對于房企戰(zhàn)略擴(kuò)張進(jìn)行跨區(qū)域投資時的城市選擇問題開展了相關(guān)研究.如Nachum 從區(qū)位優(yōu)勢和集聚經(jīng)濟(jì)兩個角度出發(fā)，研究跨國企業(yè)在美國投資時是如何針對區(qū)位做出決策的［1］. Adams 等通過對房地產(chǎn)信托投資基金投資行為的研究，提出了空間分散化在投資風(fēng)險管理中的重要性［2］. Kim 等通過對韓國首爾辦公樓市場進(jìn)行實例研究，討論全球房地產(chǎn)投資的空間和區(qū)位分布特征［3］. 基于房地產(chǎn)在我國的支柱產(chǎn)業(yè)地位，國內(nèi)學(xué)者針對房企的城市選擇開展了大量的研究.如萬婷運(yùn)用因子分析法對長江經(jīng)濟(jì)帶城市群的房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行了評價［4］.吳璟等通過對上市典型房企跨區(qū)域擴(kuò)張路徑的提煉和比較分析，歸納上市房企城市選擇行為特征的主要影響因素［5］.趙彬等結(jié)合主成分分析評價法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法建立房地產(chǎn)投資潛力評價模型，對15 座“新一線城市”進(jìn)行評價，以期找到具有投資潛力的城市房地產(chǎn)市場［6］.針對城市群發(fā)展的相關(guān)研究，西方學(xué)者的研究比較久遠(yuǎn)，而我國對城市群的研究始于姚士謀等于1992 年出版的《中國的城市群》［7］.近年來，國內(nèi)學(xué)者側(cè)重于對城市群一體化、城市群協(xié)同發(fā)展的相關(guān)研究［8-10］.綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)對房企跨區(qū)域投資城市選擇的研究側(cè)重于從上市房企等大中房企的角度出發(fā)，或是單獨分析國內(nèi)主要城市的投資環(huán)境，且未將房企跨區(qū)域投資的微觀行為置于城市群的宏觀背景下考慮.鑒于此，筆者構(gòu)建的城市選擇模型充分考慮到中小房企的獨特性，在城市群的視角下，將定量分析與定性分析相結(jié)合，對擬投資的城市進(jìn)行評級.

1 城市選擇模型的構(gòu)建

1.1 層次分析法概述

在當(dāng)前“房住不炒”的大背景下，房企，尤其是中小房企跨區(qū)域投資的業(yè)績表現(xiàn)不僅會受投資城市當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)環(huán)境、市場表現(xiàn)等定量因素的影響，還會在相當(dāng)大的程度上受到當(dāng)?shù)刭Y金監(jiān)管、調(diào)控政策等難以量化因素的影響，所以在構(gòu)建城市選擇模型時應(yīng)該將定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合，才能盡可能全面地評估.層次分析法是一種將定量分析和定性分析相結(jié)合的層次權(quán)重決策分析方法，適用于構(gòu)建房企跨區(qū)域投資的城市選擇模型，其應(yīng)用主要有幾個步驟.

（1）分解各個影響因素，繪制遞階層次結(jié)構(gòu).

（2）構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣.參照張炳江研究中的評價尺度表［11］23對判斷矩陣中的因素進(jìn)行兩兩比較打分.aij用表示第i個因素相對于第j個因素的比較結(jié)果，則aij=1/aij，設(shè)兩兩比較判斷矩陣Α為：

（3）計算單層次權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗.采用方根法計算判斷矩陣的特征向量W和最大特征根λmax，設(shè)一致性檢驗指標(biāo)為CI ，隨機(jī)一致性指標(biāo)為RI（取值參照張炳江的研究［11］53），一致性比例為CR，則：，.通常在CR＜0.1 時，認(rèn)為判斷矩陣通過一致性檢驗.

（4）計算總排序并進(jìn)行一致性檢驗.根據(jù)得出的各單層次權(quán)重，可以計算出最底層的權(quán)重.對層次總排序結(jié)果同樣也需要進(jìn)行一致性檢驗.

1.2 指標(biāo)選取

筆者參考相關(guān)文獻(xiàn)［4-6，12-14］及克而瑞、中指、同策等第三方房地產(chǎn)市場研究機(jī)構(gòu)的指標(biāo)體系，并結(jié)合我國中小房企的實際情況及數(shù)據(jù)的可獲得性，最終篩選出5 大類共20 個指標(biāo)來構(gòu)建我國中小房企城市選擇模型.

1.2.1 人口及收入

主要考察年末常住人口、近3 年常住人口復(fù)合增長率、近3 年常住戶籍人口比、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及社會消費(fèi)品零售總額5 個定量指標(biāo).

1.2.2 經(jīng)濟(jì)環(huán)境

經(jīng)濟(jì)實力雄厚的城市對于人口、資金、產(chǎn)業(yè)的吸引力較為持久可靠，能夠較好地防范化解風(fēng)險.這一指標(biāo)主要包括GDP 總量、近3 年GDP 復(fù)合增長率、人均GDP、金融機(jī)構(gòu)年末存款余額4 個定量指標(biāo).

1.2.3 市場表現(xiàn)

市場表現(xiàn)可從多維度分析，主要選取一二級市場供求平衡度、市場容量、房價地價比3 個定量指標(biāo).

1.2.4 城市發(fā)展?jié)摿?/p>

主要通過發(fā)展定位、交通通達(dá)性兩個定性指標(biāo)分別從宏觀和微觀兩個層面來考察城市的發(fā)展?jié)摿?

1.2.5 城市友好度

在“房住不炒”大基調(diào)、宏觀調(diào)控政策密集出臺的大背景下，城市友好度對于中小房企來說意義重大.此類指標(biāo)選取了土地財政依賴度、財政赤字兩個定量指標(biāo)，以及資金監(jiān)管、調(diào)控政策、預(yù)售條件、保證金及土地款支付節(jié)奏4 個定性指標(biāo).筆者將選取的5 大類共20 個指標(biāo)劃分為目標(biāo)層（Α層）、準(zhǔn)則層（B層）、方案層（C層）等，見表1.

表1 中小房企城市選擇指標(biāo)層次總排序權(quán)重

2 實證研究與分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

以長三角城市群為例對擬構(gòu)建的中小房企城市選擇模型進(jìn)行實證分析. 考慮到長三角城市群中各城市的地位、經(jīng)濟(jì)體量、地域關(guān)系及數(shù)據(jù)可得性，最終選取上海市等19 個城市進(jìn)行實證研究與分析.本文主要通過各城市統(tǒng)計年鑒、克而瑞數(shù)據(jù)系統(tǒng)等渠道搜集定量數(shù)據(jù)，定量數(shù)據(jù)采用各城市2018—2020 年這3 年的數(shù)據(jù)；通過各城市政府網(wǎng)站、市場報告收集整理定性數(shù)據(jù)，定性數(shù)據(jù)時間節(jié)點為2022 年5 月31 日.

2.2 實證分析

2.2.1 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣

在完成中小房企城市選擇指標(biāo)體系的構(gòu)建后，采用專家評分法構(gòu)造相應(yīng)指標(biāo)的兩兩比較判斷矩陣（見表2），咨詢了包括研究學(xué)者、房地產(chǎn)行業(yè)從業(yè)人員在內(nèi)的業(yè)內(nèi)專家，在綜合各位專家評分結(jié)果的基礎(chǔ)上，得到最終的兩兩比較判斷矩陣.此處以準(zhǔn)則層（B層）相對于目標(biāo)層（Α層）的重要性為例，可以得到兩兩比較判斷矩陣Α=（aij）5×5為：

表2 指標(biāo)體系下各因素重要性比較

2.2.2 計算單層次權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗

根據(jù)方根法，第一步：計算判斷矩陣Α每一行因素的乘積，得到向量

第二步：計算向量mi的5 次方根，得到向量

第三步：對向量進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)重向量

第四步：計算得出最大特征根λmax=5.019 8.

根據(jù)權(quán)重向量得出準(zhǔn)則層（B層）各指標(biāo)權(quán)重為：人口及收入（B1）為0.099 0、經(jīng)濟(jì)環(huán)境（B2）為0.099 0、市場表現(xiàn)（B3）為0.429 3、城市發(fā)展?jié)摿Γ˙4）為0.099 0、城市友好度（B5）為0.273 8.

同樣可以計算出方案層（C層）各指標(biāo)的單層次權(quán)重.

2.2.3 計算總排序并進(jìn)行一致性檢驗

根據(jù)前述計算結(jié)果得出總排序的一致性檢驗比例，通過一致性檢驗.最后計算出方案層（C層）20 個指標(biāo)對應(yīng)目標(biāo)層（Α層）的總排序權(quán)重，見表1.

在準(zhǔn)則層（B層）中，市場表現(xiàn)和城市友好度是中小房企跨區(qū)域投資時城市選擇的重點考察指標(biāo)（見表1）；而具體到方案層（C層），市場容量、房價地價比、一二級市場供求平衡度、交通通達(dá)性、資金監(jiān)管、預(yù)售條件、保證金及土地款支付節(jié)奏幾項指標(biāo)是對城市選擇影響最大的指標(biāo)，這與我國中小房企自身資金流動性不足及抗風(fēng)險能力差的特質(zhì)是相符的.

2.2.4 計算各項指標(biāo)分?jǐn)?shù)

考慮到20 個指標(biāo)的特性，將其劃分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩大類，對定量指標(biāo)通過模糊綜合評價法計算分?jǐn)?shù)，對定性指標(biāo)采用專家評分法打分，最后相加得到各個城市的總分?jǐn)?shù).

定量指標(biāo)包括年末常住人口（C1）、近3 年常住人口復(fù)合增長率（C2）、近3 年常住戶籍人口比（C3）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（C4）、社會消費(fèi)品零售總額（C5）、GDP 總量（C6）、近3 年GDP 復(fù)合增長率（C7）、人均GDP（C8）、金融機(jī)構(gòu)年末存款余額（C9）、一二級市場供求平衡度（C10）、市場容量（C11）、房價地價比（C12）、土地財政依賴度（C15）、財政赤字（C16）共14 個指標(biāo)，總權(quán)重為66.1%，設(shè)定量指標(biāo)滿分為66.1 分；定性指標(biāo)有6 個，總權(quán)重為33.9%，設(shè)其滿分為33.9 分；則各城市的總滿分為100 分.

首先，計算定量指標(biāo)得分.

（1）確定因素集合C，即：

（2）確定評判集合Y.按照前文確定的定量指標(biāo)滿分為66.1 分，將66.1 分平均劃分5 個評判等級，評判集合設(shè)為Y=｛第一檔，第二檔，第三檔，第四檔，第五檔｝，分別對應(yīng)｛52.9~66.1，39.7~52.8，26.5~39.6，13.3~26.4，0~13.2｝五個分?jǐn)?shù)區(qū)間.

（3）確定單因素模糊評價矩陣.確定各定量指標(biāo)的分級標(biāo)準(zhǔn)；在此基礎(chǔ)上構(gòu)建模糊變換矩陣R=其中，rij表示對第i個因素做出第j級評語的隸屬度.

（4）在對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后得到定量指標(biāo)權(quán)重向量Α，即：

（5）計算定量指標(biāo)得分.由評判集合Y的分?jǐn)?shù)區(qū)間得出定量指標(biāo)評分的數(shù)值向量為：

則各城市定量指標(biāo)的得分為：F1=Α×R×P.

其次，計算定性指標(biāo)得分.

將評判等級設(shè)定為｛第一檔，第二檔，第三檔，第四檔，第五檔｝五級，分別對應(yīng)｛90~100，80~89，70~79，60~69，0~59｝5 個分?jǐn)?shù)區(qū)間，然后根據(jù)專家評分法求出各城市定性指標(biāo)得分：其中，ai表示表2 中各定性指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重，fi表示各定性指標(biāo)專家打分的平均值.最后，得出中小房企城市選擇指標(biāo)的總分?jǐn)?shù)：F=F1+F2.

2.2.5 計算得分

具體算法以上海市為例說明.

第一步：構(gòu)建單因素模糊評價矩陣R（14×5 階矩陣）為：

第二步：根據(jù)得到的權(quán)重向量?。?×14 階矩陣）、評分?jǐn)?shù)值向量P（5×1 階矩陣），即：

計算出上海市定量指標(biāo)得分為：F1上海=Α×R×P=57.41.

第三步：運(yùn)用模型（6）計算出上海市定性指標(biāo)得分為：F2上海=24.43.

第四步：將定量指標(biāo)得分和定性指標(biāo)得分相加，得出上海市城市選擇指標(biāo)的總分?jǐn)?shù)為：F上海=F1上海+F2上海=81.84.

同理，可以計算出其余18 個城市的總得分.需要說明的是，每個城市的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)表現(xiàn)是不斷變化的，并非一成不變的絕對值，因此各個城市的評分及排名僅代表此次分析的結(jié)果.

2.2.6 城市分類

各城市最后的得分體現(xiàn)的是該城市的綜合質(zhì)素，中小房企在選擇城市投資布局時不能僅依據(jù)得分及排名來確定，而應(yīng)該將定量指標(biāo)及定性指標(biāo)結(jié)合起來綜合分析.故以定量指標(biāo)得分為橫軸，以定性指標(biāo)得分為縱軸，繪制出各城市的得分分布圖，并根據(jù)定量指標(biāo)得分和定性指標(biāo)得分的平均值將上述19 個城市劃分為4 類，見圖1.按照一、二、三、四象限區(qū)分，位于第一象限的是常州和無錫，這兩個城市的經(jīng)濟(jì)實力和人口基礎(chǔ)都處于上游，整體市場表現(xiàn)良好，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚，交通便捷，政策環(huán)境寬松，城市友好度較高，適合中小房企作為重點布局和深耕的城市.位于第四象限的是上海、合肥、寧波、南京、蘇州、杭州，這些城市的戰(zhàn)略地位重要，經(jīng)濟(jì)實力雄厚，人口基數(shù)大且虹吸能力強(qiáng)，交通發(fā)達(dá)，規(guī)劃利好明顯，整體市場表現(xiàn)良好，但政策環(huán)境較為嚴(yán)格，且土拍市場競爭激烈，不適合作為中小房企重點布局的城市，考慮到其戰(zhàn)略地位，可采用與其他房企合作的戰(zhàn)略型布局策略.位于第二象限的是蕪湖、揚(yáng)州、南通、湖州、金華、臺州、嘉興、泰州幾個城市，這些城市的經(jīng)濟(jì)實力雖與全國其他城市相比較為發(fā)達(dá)，但在長三角城市群中表現(xiàn)平平，整體市場表現(xiàn)和政策環(huán)境相對適中，對于中小房企來說可以考慮在進(jìn)入長三角城市群后機(jī)會型布局.位于第4 象限的是鎮(zhèn)江、鹽城、紹興，這3 個城市的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)得分均處于下游，中小房企可謹(jǐn)慎觀望，擇機(jī)進(jìn)入.

圖1 各城市得分分布圖

3 結(jié)束語

基于國家以城市群推動重大區(qū)域戰(zhàn)略融合發(fā)展的背景下，在對有關(guān)房企城市選擇及城市群發(fā)展國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國中小房企的特質(zhì)，運(yùn)用層次分析法構(gòu)建了城市選擇模型，并以長三角城市群為例進(jìn)行驗證，最后針對每個類別的城市提出了中小房企的布局建議.該模型還存在諸如數(shù)據(jù)不夠精確、樣本量有限等不足，但是其靈活性較高，不同房企可根據(jù)自身情況進(jìn)行調(diào)整，為我國中小房企城市選擇的探索提供新的思路和方法，為中小房企做出城市選擇決策提供參考.