姜跃庆，方洋，郝永杰
安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥230036
摘要：房地产市场的平稳运行是城市经济的一个重要反映，关系着民生大计，符合地方经济现状的房地产市场与城市经济相辅相成，互相促进。本文搜集2019年安徽省统计年鉴，摘取关于16个地级市的房地产市场相关数据，提出对房地产市场影响较重的诸多指标，通过熵权法确定各指标的权重大小，得出最终综合评分，以此反映各市房地产市场的发展水平，为各市发展房地产市场提供了理论依据。
关键词：熵权；安徽省；房地产；权重；发展水平
1.文献回顾
房地产市场在我国经济发展中一直有着重要地位，具有极强的产业关联度，一直是国内外众多学者的研究对象。钟天铭综合梳理了我国房地产经济和市场经济的发展现状，重点探讨二者实现协调发展遇到的阻碍，并进一步探究实现二者协调发展的有效路径[[[] 钟天铭.房地产经济与市场经济的协调发展研究[J].商讯，2021，(06)]]。陈锋、夏春雷、彭振江、李伟、王理政通过构建BVAR模型，发现调控政策是主导房地产企业资本结构的重要因素，但存在滞后效应，且不同类型的调控政策对房地产企业各类融资方式的影响程度不同[[[] 陈锋，夏春雷，彭振江，李伟，王理政.我国房地产调控、融资特点及发展趋势[J].海南金融，2021，(02)]]。王巍论述了我国房地产市场管理的现状，并从多个维度对解决我国房地产市场管理中面临问题的对策提出了自己的建议[[[] 王巍.我国房地产经济管理中面临的问题及对策[J].中国储运，2021，(03)]]。廖俊葳利用VAR模型，通过Granger因果检验及脉冲响应分析，发现广东省房地产不存在财富效应，得出了政府还需继续加强调控的结论[[[] 廖俊葳.广东省房地产财富效应研究——基于VAR模型的实证分析[J].全国流通经济，2020，(35)
本文利用熵权法，对安徽省各地级市的房地产市场发展水平进行综合评价。
2.熵权分析法的原理
熵原本是物理学中的定义，标志热量转化为功的程度。美国著名数学家克劳德·艾尔伍德·香农最先将熵的概念引入到信息分析方法中，提出了“信息熵”的概念，解决了信息的量化度量问题，目前已经在各个学科中广泛应用。信息熵可以用来刻画信息源的混乱程度，信息熵越小，表示信息越混乱，变异程度越大，可以输出的有效信息就越丰富，其对整体的综合评价影响程度就越大，与此信息熵对应的指标权重就越大。具体步骤如下。
2.1数据标准化
处理数据的第一步是将各个指标的数据进行标准化处理，以此抹去所选指标本身的数值大小和变异影响以及量纲所带来的影响。首先我们假设选取了m个评价对象，n个评价指标，以此来构建一个评价体系，则此评价体系的矩阵X=（xij）m*n，其中i=1，2，...，m；j=1，2，...，n。假设对各指标数据标准化后的评价矩阵为Y，则Y=（yij）m*n，其中i=1，2，...，m；j=1，2，...，n。
对于正向指标有：
对于负向指标有：
2.2确定各评价指标的权重
2.2.1设第i项评价对象下第j项指标值的比重为pij，则
2.2.2设第j项指标的熵值为ej，则
2.2.3设第j项指标的差异系数为dj，则
2.2.4设第j项指标的权重为wj，则
2.3计算综合评价分
对数据做以上处理后，只需要根据权重分别求和就可以得出所评价对象的综合评分Ui。则，
ui越接近1，表示第i项评价对象的综合水平越高。
3.房地产发展水平评价指标体系的构建
复杂而繁多的因素影响着各个地区的房地产发展水平，选取的指标要全面而不多余，才能有效的描述出房地产市场发展的真实水平。因此，本文依据全面性、综合性、可操作性等原则，结合房地产行业的特点，在安徽省16个地级市的房地产行业的财务状况、人力资源、投资环境、建筑能力、销售环境等5个维度共选取15个指标进行评价。
本文采用安徽省16个地级市的房地产方面的数据，数据从2019年安徽省统计年鉴中摘取，或者计算原始数据得出。
4.安徽省各市房地产市场发展水平的熵权法分析
为了消除各个指标在量纲方面的干扰，本文用上文所述公式对所搜集的原始数据进行标准化处理，在对标准化数据经过处理后，确定了各指标的信息熵值Ej和权重Wj，具体计算结果如表1所示。
从表1可以看出来，所选指标的权重范围在0.0291—0.0977之间，整体差距不大。对比可观察出，房地产行业从业人员数目这个指标的权重在所选的15个指标中位列第一，而房地产行业固定资产投资增长率的权重最低。其中，按照所选指标的比例，只有前7个指标的权重大于0.0667（1/15），这表明主要关注的指标应该是这7个。准则层的权重范围也在0.1533—0.3049之间，整体较为均衡，由此可见，所选指标较为贴切。相比较而言，安徽省各地市建筑能力（新开工房屋面积、施工房屋面积、竣工房屋面积、房屋建筑面积竣工率、竣工房屋价值）的综合权重占比最大，表明建筑能力对房地产行业的综合发展水平有较大影响。
表 1各指标熵值及权重
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结合已经处理过的数据，权重分别求和就可得出安徽省16个地级市房地产行业发展水平的综合评分，具体计算结果如表2所示。
本文把房地产市场的发展水平分为五大层次，依次为：初级层次（0≤U≤0.2）、初中级层次（0.2≤U≤0.4）、中级层次0.4≤U≤0.6）、中高级层次（0.6≤U≤0.8）、高级层次（0.8≤U≤1）。由表2可知，各城市对比之下，只有合肥市这一个城市的房地产市场发展水平处于高级层次，综合评分达到了0.9071，不难看出，这是因为合肥市的关于各项权重较大的指标所对应的原始数据都较大，如房地产行业从业人员数目、房地产公司资产合计、商品房销售额等，合肥市都遥遥领先其他城市，房地产市场发展水平相对较高。没有城市处于中高级层次，紧接着评分第二的是阜阳市，评分仅为0.4336，处于中级层次，最后是5个初中级层次的城市和9个初级层次的城市，城市房地产发展水平较低。而评分最低的池州市，房地产行业发展水平综合评分只有0.0433，这与合肥市的综合评分有着天壤之别，仅为合肥市综合评分的1/20。这充分反映了安徽省内各区域房地产市场发展水平的极度不均衡性。
表 2 16个评价对象的综合评分U
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5.结语
本文利用熵权法对安徽省16个地级市的房地产市场发展水平进行了综合评价。研究发现：房地产行业从业人员数目在所选指标中权重最大，而房地产行业固定资产投资增长率对房地产发展水平的影响最小；建筑能力这个维度对房地产行业的综合发展水平有重大影响；合肥市在所有评价对象中是唯一一个处于高级层次房地产发展水平的城市，其综合评分是池州市的20倍，这充分说明了安徽省内各区域房地产市场发展水平的极度不均衡性。由此分析得出，合肥市应加强其对周边城市的房地产经济辐射作用，带动周边城市的房地产经济发展，而其他城市如淮北市、淮南市、铜陵市、池州市等，应该在中央在房地产行业实施的大政方针的前提下，积极出台政策，完善房地产经济，这些对于提高安徽省整体的房地产市场发展水平具有重要意义。
参考文献
[] 钟天铭.房地产经济与市场经济的协调发展研究[J].商讯，2021，(06)
[] 陈锋，夏春雷，彭振江，李伟，王理政.我国房地产调控、融资特点及发展趋势[J].海南金融，2021，(02)
[] 王巍.我国房地产经济管理中面临的问题及对策[J].中国储运，2021，(03)
[] 廖俊葳.广东省房地产财富效应研究——基于VAR模型的实证分析[J].全国流通经济，2020，(35)
作者简介：姜跃庆（1997.09-），男，汉族，籍贯安徽阜阳，研究生在读，研究方向:绿色金融]]。