人口-經濟-住房租賃市場耦合協調研究
——以中國35個大中城市為例

牟玲玲，王欣然，王晨曦

（河北工業大學經濟管理學院，天津 300400）

城鎮化發展促使人口涌入經濟發達的大中城市，而城市高企的房價使得部分人口無力進入購房市場。這部分流動人口的基本居住需求得不到滿足，而成熟的住房租賃市場可能成為連接城市經濟發展和個人發展之間的橋梁。十九大報告提出“加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度”，以及2020年中央經濟工作會議與2021年兩會都強調發展住房租賃市場，這些都旨在解決大城市住房突出問題。在“租購并舉”戰略推進下，協調人口、經濟、住房租賃市場之間的關系，并促使三系統形成良性互動循環，這對中國大中城市解決住房問題與實現“人人有所居以樂業”具有重要現實意義。

人口是經濟發展的動力，也是經濟繁榮的象征（Geppert et al.,2007；閆東升等，2017）。中國城市人口集聚與經濟集聚具有較高的一致性，不同城市人口與經濟的耦合度仍在提高（楊莎莎等，2017；楊巧等，2019）。經濟發達的城市增加公共財政預算和工作崗位，提供完善的公共資源等，一方面為實現個人價值提供了經濟基礎，吸引人口流入（Saiz,2007；殷江濱等，2012；楊成鋼等，2019），增加了住房租賃市場的需求；另一方面也為住房租賃市場的發展提供充足的資金與創造良好的投資環境，奠定堅實的基礎（楊奎奇等，2014；劉洪玉，2017）。但由于中國住房消費觀念、戶籍限制等，流動人口在大城市的住房消費選擇是一個復雜的行為。由于經濟收入水平或流動目的等存在差別，大部分流動人口更傾向于租賃住房（Wang et al.,2017；楊巧等，2018）。隨著人們對租賃住房的認知有所改善，以及國家頒布的“租購同權”等一系列政策，流動人口對租賃住房有較大需求，同時其他群體的租房行為也日益增多（吳翔華等，2016）。發展住房租賃市場，可降低中低收入人群的居住成本；同時減少年輕人的購房壓力，吸引并留住人才，進而為經濟發展提供智力支持（楊成鋼等，2019；項軍等，2021）。

綜上，已有研究更多聚焦人口、經濟與住房租賃市場之間兩兩關系的分析，鮮有從耦合角度分析三者之間的協調發展關系。當前中國城鎮化進程仍處于發展階段，人口向中心城市流動的趨勢仍在持續，發展住房租賃市場是解決大中城市流入人口居住問題的重要途徑，因而有必要從人口、經濟、住房租賃市場三者之間的發展視角進行研究。因此，以中國35個大中城市為對象，從系統論角度分析城市人口、經濟、住房租賃市場之間的關系，并構建人口-經濟-住房租賃市場的綜合水平評價體系，同時測度2018—2019 年人口-經濟-住房租賃市場系統耦合協調度；并選擇空間誤差模型探究影響耦合協調度的因素，以期為大中城市解決住房問題與實現人人“居有其屋”的目標提供決策參考。

1 人口-經濟-住房租賃市場的耦合協調機理

人口、經濟和住房租賃市場3個系統具有耦合特征，且相互影響。人口與經濟互為雙向影響。現代馬爾薩斯主義的人口經濟論認為人口集聚與經濟、資源等因素密切相關（王勝今等，2017），即城市經濟的發展不斷吸引人口流入，同時經濟自身發展也需要不同層次的人力資源。相對其他城市，經濟發達的城市能夠提供更高的工資水平、更豐富的教育醫療資源與文化娛樂設施等，吸引人口流入。在中國經濟結構優化的背景下，大多為知識密集型行業的第三產業亟需知識和技術性人才（張車偉等，2013；湛東升等，2020）。一方面，人口流入城市為經濟發展提供基本勞動力與智力支持。另一方面，人口流入也意味著資產的流入，可有效支持所在城市的消費，推動經濟發展（李國平等，2017；楊東亮等，2018）。

經濟與住房租賃市場互為雙向影響。經濟是住房租賃市場發展的基礎。首先，經濟可為住房租賃市場的發展提供資金支持。其次，經濟發達的大中城市基礎設施完善，吸引房地產企業對租賃市場的開發（葉劍平等，2016）。同時在經濟轉型過程中，產業結構調整亟需知識與技術人才；在這一過程中，城市引進高校畢業生及其他人才，這類人群在工作初期因經濟條件受限通常會選擇租房居住。此外，第三產業中服務業的快速發展帶來大量從業人員，這也會增加租賃需求。反之，住房租賃市場對經濟也具有重要影響。首先，住房租賃市場有利于保持住房市場穩定，發展住房租賃市場可為經濟貢獻效益。其次，住房租賃市場可讓年輕人減少購房儲蓄，進而提振消費。調查發現，部分年輕人并不愿意支付高昂的房價，而是把購房的儲蓄存款用于其他方面消費。（邵挺，2020）。同時，住房租賃市場可穩定城市人口，間接為經濟發展儲備人力資源。人是經濟發展的根本動力，人力資源的再生產要求社會提供基本生活資源，而住房就是其中之一（Lin et al.,2018）。受傳統觀念的影響，大部分居民選擇購房生活，但仍有部分居民無力支付城市高昂的房價。而發展住房租賃市場可實現中低收入者安居樂業的愿望，在實現個人價值的同時為經濟發展貢獻力量。

人口與住房租賃市場互為雙向影響。住房租賃市場的發展以人為載體（李超等，2015），而城鎮化進程加快人口流動，新增城市人口導致住房需求增加。不同承租者的租房要求存在差異。其中，中低收入者更關注租金價格；城市引進人才更關注居住環境與房源條件；過渡居民和剛入職的年輕居民則重點考慮租金因素與房源條件。滿足不同類型承租者的租賃需求并提供有效供給，可促進租賃市場供需平衡（朱祥波等，2015）。住房租賃市場的發展可為居民提供住房必需品和就業崗位。大部分中低收入群體無力購房，只能依靠租房解決居住問題。住房租賃市場中的開發經營、租賃服務、中介服務等工作均需要大量勞動力；同時，住房租賃市場可帶動相關產業的發展，進而提供部分工作崗位（王先柱等，2018）。

綜上，人口、經濟、住房租賃市場的耦合協調機理如圖1所示。在城市可持續發展視角下，三系統協調發展是彼此之間達到和諧一致，即人口合理流動、經濟運行良好與住房租賃市場平穩運行，三者不可分割且共贏共榮。

圖1 人口-經濟-住房租賃市場耦合協調機理Fig.1 Coupling coordination mechanism of population-economyhousing rental market

2 研究設計

2.1 研究對象

本研究綜合考慮所選取城市的區域代表性和全國影響力，以及數據獲得性與操作性，最終以國家統計局選定的35 個大中城市為對象。這35 個大中城市是直轄市、省會城市（不含拉薩）和計劃單列市的集合，都是所在區域內的重點城市，其經濟實力、城市規模、區域輻射力等具有代表性。基于地理位置與經濟發展水平，將35個大中城市按照東、中、西、東北部進行劃分（表1）。

表1 城市劃分Table 1 Division of cities

2.2 指標體系與數據來源

在遵循指標體系構建原則的基礎上，參考文獻、報告資料中人口、經濟與住房租賃市場的常用指標以及結合理論分析，構建評價指標體系（表2）。

表2 人口-經濟-住房租賃市場系統耦合協調度評價指標體系及權重系數Table 2 Evaluation index system and weight coefficient of coupling coordination degree of population-economyhousing rental market system

從人口規模、集中程度以及就業水平3方面對人口子系統進行評價，這既是與經濟、住房租賃市場相互作用的關鍵要素，也反映了城市人口發展的現狀。其中，人口規模選取年末總人口、流動人口和畢業大學生數量來衡量；人口集中程度選取人口密度；人口就業選取城鎮單位就業人員平均工資和城鎮登記失業率衡量（任喜萍等，2019；周建軍等，2021）。

經濟發展不僅表現在經濟數量的增長上，還表現在經濟效益的提高和經濟結構的優化上（孫平軍等，2012）。經濟綜合水平的評價從規模、效益、結構3 方面概括（馬慧強等，2020；Shi et al.,2020）。其中，經濟規模選取地區生產總值、社會消費品零售總額、地方財政收入和社會固定資產投資表示；經濟效益選取最直接有效的人均地區生產總值表示；經濟結構是影響經濟質量的重要指標，選取第二、三產業增加值占GDP的比例表示。

住房租賃行業均衡性受到供給和需求的影響，因而本研究以供求關系為基礎，同時參照《2019—2020 年住房租賃報告》（貝殼研究院，2020）和相關文獻（金朗等，2018；湛東升等，2020）對住房租賃市場進行概括。市場供給方面選取出租率、住房供應狀況、土地購置面積3項指標。其中，出租率是衡量住房租賃市場活躍度的重要指標，反映住房租賃市場的供給情況；住房供應狀況反映房產市場的現有供給水平，房地產商可據此判斷租賃市場是否具有投資價值；租賃住房的建設需要土地，土地購置面積的數量會影響租賃房源供給。市場需求方面則選取住房租賃人口占比、房屋租售比、房租收入比3項指標。其中，人口是住房租賃市場發展的源動力；房屋租售比是指房屋每平方米使用面積的租金與房價的比值，可用以評價房產價格偏離房產價值的程度，該指標會影響消費者選擇購房還是租房；房租收入比用以衡量住房租金與家庭收入的關系，間接反映租金對承租人生活水平的影響。

數據來源主要包括2019—2020年《中國城市統計年鑒》《中國房地產統計年鑒》、各城市統計年鑒以及統計公報與中國房價行情網①https://www.creprice.cn/。

2.3 指標標準化處理和賦權

2.3.1 初始數據的標準化處理 本研究的初始數據具有不同的量綱和屬性，因此需要進行數據標準化處理（王建康等，2021）。其中，正向指標和逆向指標無量綱化處理的公式分別為：

式中：xij表示第i個城市的第j個評價指標值；xjmin和xjmax分別表示j項指標的最小值和最大值。

為滿足計算中取對數的條件，對全部指標進行平移，即y'ij=0.5+yij，得到一個新矩陣Y=(y'ij)mn。

關于適度指標的標準化處理，將適度指標轉化為負向指標，按照負向指標的公式進行標準化處理。適度指標轉化為正向指標的公式為：

適度指標轉化為負向指標的公式為：

式中：x為轉化前的適度指標；m和M分別為X取值范圍內的最小值和最大值；x'為適度指標轉化后的正向指標或負向指標。

2.3.2 指標權重的確定 首先，對原始數據進行無量綱化處理，計算第j個指標、第i個城市的特征比重：

式中：yij為對象i的第j項指標的標準化值。

其次，根據熵權系數法，計算第j項指標的熵值：

式中：Ej為第j項指標的熵值；為信息熵系數。

最后，確定評價指標的權重，具體指標與權重計算結果見表2所示。

2.4 耦合協調度的評價方法

2.4.1 耦合度模型 耦合是指兩個或多個系統之間密切協調、相互影響的作用關系。本研究借用耦合度函數探究人口、經濟和住房租賃市場之間相互影響的內在協調關系，建立人口-經濟-住房租賃市場耦合度模型（王成等，2018；楊蔚寧等，2019），公式為：

式中：C為人口-經濟-住房租賃市場之間的耦合度，取值范圍為[0,1]。C值越大，人口、經濟、住房租賃市場之間相互作用與影響越強烈。Pi、Ei、Ri分別為城市人口、經濟、住房租賃市場的綜合評價值，i∈｛1，2，…，35｝，采用線性綜合評價計算，具體計算公式為：

式中：fij(x)為第i個子系統（人口、經濟、住房租賃市場）第j年綜合評價值；wl為各子系統第l個指標的權重；wlj為各子系統中第l項指標第j年的效用值。

2.4.2 耦合協調度模型 耦合度模型可用于了解人口-經濟-住房租賃市場之間的作用程度，但無法反映子系統之間是在低水平上相互制約，還是高水平上相互促進。因此，需引入耦合協調度函數，該函數既能反映系統之間的協調程度，又可以反映協調發展水平的階段性。計算公式為：

式中：T為3個子系統的綜合評價指數；D為耦合協調度；C為耦合度；P、E、R分別為人口、經濟、住房租賃市場的評價值；α、β、χ分別為人口系統、經濟系統、住房租賃市場系統的待定系數，即各子系統在綜合發展中的權重。現有研究中對子系統權重的設定，大多在基于權重和為1的條件下賦予相同權重。但人口、經濟、住房租賃市場各系統在發展中較難同步推進，為保證結果的客觀性，采用熵值法對各子系統進行二次賦權，確定待定系數分別為0.33、0.33和0.34。

耦合協調度在0～1之間，其中最大值表示優質協調，最小值表示不存在協調。采用“0.1”分割截點法進行區間劃分（廖重斌，1999；王先柱等，2018；馬慧強等，2020），評價標準如表3所示。

表3 耦合協調度評價標準Table 3 Evaluation criteria for coupling coordination

3 結果分析

3.1 子系統的評價指數

采用熵值法計算中國35 個大中城市人口子系統、經濟子系統、住房租賃市場子系統的綜合評價值，結果見圖2所示。大部分城市的人口子系統與經濟子系統的綜合水平處于不斷上升的狀態，但住房租賃市場綜合水平略有下降。在人口子系統方面（圖2-a），除海口市、太原市、重慶市、西安市、蘭州市、銀川市外，其他城市的人口集聚程度均在提高。這些城市人口集聚的原因主要包括經濟發展、就業與收入、公共交通、戶籍制度等，其中經濟是最重要的因素。進一步發現，人口集聚水平在空間分布上表現為東部＞中部＞東北部＞西部。其中人口集聚高值區域主要分布在東部沿海地區，尤其是北上廣深一線城市以及南京、武漢、天津、鄭州等新一線城市；而銀川、烏魯木齊、呼和浩特、西寧等西部城市人口綜合評價值相對較低。主要是因為東中部地區的經濟高水平發展對勞動力的需求大，進而吸引了其他地區適齡勞動人口流入。

在經濟子系統方面（圖2-b），天津市、石家莊市、大連市、長春市、哈爾濱市、呼和浩特市綜合評價值稍有降低。經濟發展高值區主要分布在東部及沿海城市，主要是因為這些城市憑借優越的地理位置以及國家發展政策的傾斜，聚集了眾多國內外企業以及資本，進而保持經濟高質量發展。同時，中西部地區經濟發展與東部沿海地區有一定差距，其中經濟發展程度在空間分布上表現為東部＞中部＞西部＞東北部。

在住房租賃市場子系統中（圖2-c），綜合水平在空間分布上表現為東部＞中部＞東北部＞西部，其中綜合評價高值主要集中在北京、上海、廣州、天津、重慶、長沙以及鄭州等中東部省會城市。但北京、廣州、深圳、南京、杭州等東部核心城市的住房租賃市場發展滯后于人口和經濟發展，從側面反映出住房租賃市場發展較為緩慢（表4），主要是因為這些熱點城市住房租賃市場存在供需結構錯配、供給不足等問題。從需求端看，外出務工的農民工及高校畢業生等年輕群體是租賃住房主力，大多需要小戶型的租賃房源，但租賃房源市場中兩居及以上的戶型占比高達75%，一居戶型僅占25%，市場上的房源供應不能與需求相匹配（易成棟等，2021）；偏遠郊區的租賃房源供應較多，核心城區租賃房源少，職住不平衡問題突出。從供給端看，住房租賃市場投資回報率較低且資金回收周期長，加之存在住房租賃立法不完善、監管體系不健全等原因，導致許多房地產開發商和擁有剩余住房的個體對住房租賃市場望而卻步。對比2018 年，2019年廣州、深圳、石家莊、南京、青島、太原、哈爾濱、合肥、武漢、成都、貴陽、昆明、蘭州的住房租賃綜合評價值上升（見圖2-c）。這些城市大多為國家選定的住房租賃試點城市，可見國家與地方政府出臺的政策措施對城市的住房租賃市場具有明顯的推動作用。

表4 住房租賃市場與人口、經濟綜合發展水平的比較Table.4 Comparison of housing rental market with comprehensive level of population and economic development

圖2 人口-經濟-住房租賃市場耦合評價值空間分布Fig.2 Spatial distribution of coupling evaluation value of population-economy-housing rental market

3.2 耦合協調度的評價

3.2.1 耦合協調度的時間分析 根據耦合協調度得分，采用核密度進行測度發現，人口-經濟-住房租賃市場的耦合協調分布演進具有以下特征：從形狀上，其耦合協調度呈明顯的偏態分布，說明耦合協調度存在差異，即耦合協調度較高的城市數量少，大部分城市為中低水平的耦合協調階段，系統耦合協調仍需提升。從位置上看，核密度曲線呈緩慢右移，說明人口-經濟-住房租賃市場耦合協調度總體有所上升。從峰度上看，波峰垂直高度下降，水平寬度增加，右拖尾變短，說明耦合協調度高值變小，低值保持平穩，各城市間耦合協調水平差異變大（圖3）。

圖3 人口-經濟-住房租賃市場耦合協調度的核密度分布Fig.3 Kernel density distribution of coupling coordination degree of population-economy-housing rental market

3.2.2 耦合協調度的空間分析 由圖4 可以看出，2018—2019 年中國35 個城市的人口-經濟-住房租賃市場的耦合協調度變化幅度較小。相比2018年，2019年大部分城市人口-經濟-住房租賃市場協調水平小幅上升。其中，上海市的耦合協調值居首位。相比中、西、東北部城市，東部城市的人口-經濟-住房租賃市場協調水平較好，大部分城市耦合協調值＞0.6，且保持在初級協調水平；而瀕臨失調的城市主要分布在西部地區。

圖4 2018-2019年人口—經濟—住房租賃市場耦合協調度空間分布Fig.4 Spatial distribution of coupling coordination degree of population-economy-housing rental market during 2018 to 2019

在東部城市中，上海市和北京市的耦合協調度均＞0.8，處于良好協調水平；廣州市和深圳市的耦合協調度穩定在0.7 以上，處于中級協調水平；天津、南京、杭州的耦合協調度穩定在0.6 以上，處于初級協調水平。這些耦合協調水平較高的城市均發展較早，且產業基礎雄厚；對外交通發達，外來人口眾多，住房需求旺盛；同時住房租賃市場發展較好，2019年北京、上海、深圳房源供應量穩居全國前三，南京租房供應領先新一線城市。除北京、上海、廣州、深圳、南京、天津、杭州和海口外，其余東部城市耦合協調度均位于0.5～0.6，處于勉強協調水平。這些城市均為區域內重點中心城市，經濟增長與基礎設施建設快速，且居民生活環境良好。而耦合協調水平較低的海口市主要以房地產業與旅游業作為經濟發展支柱，產業基礎較為薄弱。同時城市外來人口多以旅游購物為目的，且務工人員較少，這類人群對住房的需求不足以帶動租賃市場的發展，因此耦合協調值較低，處于瀕臨失調的水平。

在中部城市中，鄭州市和長沙市兩年的耦合協調值均＞0.6，處于初級協調水平；合肥市與南昌市兩年的耦合協調值均介于0.5～0.6，保持在勉強協調水平。其中，武漢市耦合協調值出現較大幅度上升，從勉強協調水平提高到初級協調水平。武漢市是中國重要的工業與科教之地，且近年來產業轉型成功與基礎設施建設日益完善。截至2017年，武漢市新建住房銷售量已達到105萬套，存量房市場大，且租賃房源充足，房屋租賃規模基本可以滿足各種租房需求。同時，“讓更多留漢大學生以低于市場價20%租到租賃房”等一系列人才引進政策的實施（成立等，2018），為武漢租賃市場的穩定發展起重要作用。在市場、政策、公共基礎建設等多重因素的推動下，武漢市三系統之間協調水平不斷上升。

在西部城市中，城市間的耦合協調度差距較大。重慶的耦合協調度在這兩年位居首位，均＞0.6，保持在初級協調水平；成都市耦合協調度由2018 年0.564 5 上升到2019 年0.622 4，處于初級協調水平；西安和烏魯木齊兩年間耦合協調水平保持穩定，處于勉強協調水平；昆明耦合協調度由2018年0.499 0 上升到0.516 5，處于勉強協調水平；南寧、貴陽、銀川、呼和浩特、西寧這5個城市耦合協調度均介于0.4～0.5，處于瀕臨失調水平；蘭州市耦合協調度由0.513 5 下降到0.483 4，由勉強協調下降到瀕臨失調水平。重慶是中國西南片區唯一的直轄市，且在直轄規劃與西部大開發戰略的共同支持下，其經濟產業基礎、產業創新能力和公共資源條件雄厚；同時，其2019 年常住人口已超過3 000萬，位居全國第一，住房需求旺盛。作為住房租賃市場的試點城市，成都市政府部門快速響應國家政策，建立城市租賃專委會、制定租賃市場發展五年規劃等，全方位扶持租賃市場發展。作為省會城市，成都是中國最西部的新一線城市，也是國務院確定的西南片區科技、商貿、金融、交通信息樞紐中心。2019年常住人口超過1 500萬，“蓉漂”占比持續上升，這為住房租賃市場帶來最直接的增長動力。由此，在政策、市場、城市建設等因素的影響下，重慶和成都系統耦合協調水平較高。蘭州地處西北地區，受益于西部大開發戰略，逐漸發展成為中國西北部重要的交通中心城市；但其城市基礎設施建設薄弱與對外吸引力弱，難以擴大住房租賃市場。同時蘭州工資水平較低，但租金較高。2019年蘭州房租收入比達34%，超過30%的“幸福分割線”，說明租房壓力比較大，因此其耦合協調水平有所下降。

在東北城市中，4個城市2018年的耦合協調度均＞0.5，處于勉強協調水平，其中長春市位居首位。2019年，沈陽、大連、哈爾濱耦合協調度均略有下降，其中哈爾濱耦合協調水平由勉強協調降為瀕臨失調。近年來，長春的經濟增長速度居東北地區副省級城市之首，且流動人口接近百萬。作為中央財政支持的試點城市，長春積極發揮財政獎補資金政策優勢與多渠道籌集租賃住房，并規范租賃市場交易與降低住房成本，穩定人口數量，為經濟結構轉型升級儲備人才資源。作為中國最北部的省會城市，哈爾濱與經濟發達地區相距較遠與生產交換的成本偏高；同時東北老工業基地的轉型發展動力逐漸消退，經濟下行壓力大，人力資源外流，城市人口規模難以支撐住房租賃市場的發展，導致三系統協調水平有所下降。

4 影響因素

4.1 空間計量模型

與傳統計量經濟學不同的是，空間計量經濟學以空間權重矩陣為基礎，同時考慮因區域空間差異所造成的溢出和依賴關系。采用的空間計量模型納入了基于地理距離權重矩陣的空間滯后模型和空間誤差模型。

1）空間滯后模型（SLM） 空間滯后模型用于研究鄰近地區因變量對本地區產生的影響，表達式為：

式中：Y為被解釋變量矩陣；X為解釋變量矩陣；ρ為表示空間效應系數，測量空間滯后因變量Wy對因變量y的影響；W為空間權重矩陣；β為參數向量；ε為隨機誤差項向量。

2）空間誤差模型（SEM） 空間誤差模型用于分析相鄰區域因變量的誤差影響，當區域間的相互影響程度受所在地理位置的不同的影響而產生差異時，則采用該模型，表達式為：

式中：β表示變量x對因變量Y的影響；ε為隨機誤差項向量；λ為空間誤差系數，μ為正態分布的隨機誤差向量。

4.2 影響因素的選取

近年來，人們對城市公共服務的水平和質量提出了更高要求。但由于每座城市的發展起點、建設規劃、經濟條件等不盡相同，所以不同城市公共服務水平的發展情況存在較大差異。公共資源中，民眾最為關注的是教育（劉洪玉，2017）。教育是立民之本，一座城市教育的發展水平與當地經濟社會有著密切關系，兩者相互促進、共同發展（陳杰等，2019）。在推進“健康中國”戰略過程中，尤其是進入疫情防控常態化階段，醫療資源已經不再是單純的看醫治病的剛性需求，人們在日常生活中也逐漸關注城市內部的醫療資源（王宏亮等，2021）。因此，選擇教育資源和醫療資源作為公共資源的解釋變量。同時，根據表2中評價指標權重，采用方差膨脹因子（VIF）對中國城市人口-經濟-住房租賃市場耦合協調度的所有初選影響因素進行多重共線診斷，最終確定如下解釋變量（表5）。

4.3 模型選取與結果分析

拉格朗日乘數和穩健性檢驗統計量結果顯示（表6），空間滯后模型中的Lagrange Multiplier、Robust LM 未通過顯著性檢驗；空間誤差模型中的Lagrange Multiplier、Robust LM 顯著，且均通過10%顯著性檢驗，因此選用空間誤差模型。

表6 空間相關性檢驗Table 6 Spatial correlation test

同時，Hausman 檢驗值為9.23，對應的P值為0.51，＞5%的顯著性水平臨界值，即接受隨機效應的原假設（朱麗南等，2017）。因此，選用隨機效應下的空間誤差模型進行分析。為避免異方差性，對指標進行對數預處理，估計結果見表5所示。

表5 人口—經濟—住房租賃市場耦合協調影響因素及其回歸結果Table 5 Influencing factors and regression results of the coupling coordination factors of population-economy-housing rental market

城市經濟與人口-經濟-住房租賃市場系統的耦合協調度存在顯著的正相關關系。其中，經濟結構回歸系數高達1.318 9，表明合理的產業結構是耦合協調度提高的關鍵因素。低效率的農業經濟向高效率的第二、三產業經濟轉變是經濟結構優化的重要表現，合理的產業結構可對城市經濟發展產生深遠影響（李春生等，2015）。城市經濟日益集聚，能夠提供更豐富的就業機會和更優厚的薪資報酬，增強了對外吸引力，促進人口的不斷流入。大量人口流入會改變城市內部的人口數量與結構，為住房租賃市場帶來直接需求。為緩解基本居住矛盾，經濟發達城市會加大對租賃市場的資金投入力度（田莉等，2020），進一步保障居民住有所居。

城市人口與人口-經濟-住房租賃市場系統的耦合協調度存在顯著的正相關關系。住房租賃市場的發展離不開人口規模和市場需求的增長。大中城市憑借豐富的就業機會、便利的生活工作環境以及完善的公共基礎設施不斷吸引人口流入，這為城市住房租賃市場的發展帶來直接動力。

房產市場發展水平與人口-經濟-住房租賃市場系統的耦合協調度具有顯著的正相關關系。成熟穩定的房地產市場是租售并舉的市場，中國以往主要發展商品房市場，忽視了住房租賃市場。同時，大中城市的住房供需矛盾日益突出，這會對人口和產業產生擠出效應，不利于經濟發展。因而在大力發展租賃住房的背景下，城市可通過租賃市場調節房屋資源，解決中低收入人口的基本居住需求問題，并對人口-經濟-住房租賃市場三系統的良性互動水平產生促進作用。

公共資源中醫療資源與人口-經濟-住房租賃市場系統的耦合協調度不存在顯著的關系，而教育資源存在正向影響。中國家庭大多重視子女教育問題，而經濟發達的大中城市往往擁有更好的教育資源。因此，提高生活水平與為子女教育提供物質基礎是流動人口進城務工的初衷（汪潤泉，2016），同時對子女教育的高期望也增強外來人口安家落戶的意愿。但大中城市房價較高，大部分流動人口仍買不起房，在這一過程中因子女入學而產生的租賃需求日益增多。因此，教育資源對耦合協調度的提高具有正向作用。

5 結論與討論

基于中國35 個大中城市2018—2019 年的面板數據，運用耦合協調與空間誤差模型，分析城市人口-經濟-住房租賃市場系統的耦合協調水平與影響因素。得到的主要結論有：

1）人口、經濟和住房租賃市場作為3個社會系統，彼此之間相互影響。經濟發達城市憑借豐富的就業機會、公共資源等優勢條件吸引人口流入。但大中城市的高房價使部分人口無力購房，因此產生了租賃住房的需求。成熟的住房租賃市場能夠有效滿足人們的居住需求，提高中低收入人群在城市生活的幸福感，增強長期留在城市發展的意愿，由此產生的穩定勞動力供給又為經濟發展奠定了堅實基礎。三系統之間的協調發展是彼此之間達到和諧一致，三者不可分割且共贏共榮。

2）中國35個大中城市的人口子系統與經濟子系統的綜合水平有所上升，而住房租賃市場綜合水平稍有下降。其中東部核心城市的住房租賃市場綜合評價值較高，但仍然滯后于人口和經濟的發展，這主要是由于住房租賃市場存在供需結構錯配、供給不足等問題。

3）各城市人口-經濟-住房租賃市場系統耦合協調度整體有所上升，但各城市間的發展差距變大。其中，劃入住房租賃試點城市的耦合協調度相對較高。同時，不同區域之間的系統耦合協調度也呈現顯著差異性。東部城市耦合協調度普遍高于其他地區，其中上海和北京已達到良好協調水平；中部城市除太原外，耦合協調度均處于勉強協調及以上水平；西部城市的耦合協調度差距較大，重慶保持在初級協調水平，西安和烏魯木齊保持在勉強協調水平，成都由勉強協調水平調整為初級協調水平，除上述城市外的西部城市均處于瀕臨失調水平；東北4個城市的耦合協調度均有所下降，但沈陽、大連和長春仍為勉強協調水平，哈爾濱下降到瀕臨失調水平。

4）基于空間誤差模型發現，經濟發展水平、人口規模、房地產市場發展水平以及教育資源是提高系統耦合協調水平的顯著因素。

對此，本研究提出以下建議：1）增加租賃房源供應，豐富租賃房源類型。需關注北上廣深等東部城市不同層次人群的租賃需求，進一步均衡租賃房源供求結構；可通過使中西部快速發展的城市集中出讓租賃地塊以及集體建設用地等方式新建租賃住房，同時盤活閑置房源，以增加租賃房源供應。2）加強政策引導，落實“租購同權”。本研究發現列入住房租賃試點城市的耦合協調水平較高，表明國家政策支持對提高耦合協調水平有顯著的推動作用。因此需進一步健全住房租賃市場的法規政策，保障承租人享受基本公共服務，尤其需要解決進城務工人員隨遷子女的教育問題。3）因城施策，因地制宜。城市經濟實力、人口規模、房產市場發展均是影響耦合協調度的主要因素。應警惕經濟發達的東部城市房產市場發展可能出現的問題，完善租賃市場的管理規定與健全住房信息平臺，進一步提高承租群體的宜居感與幸福感，同時為耦合協調度較低的城市提供參考。而對協調程度較低的西部、東北部城市，應加速其地區經濟發展，可通過相關政策扶持推動勞動密集型產業向中西部地區轉移，引導資本和人才的空間轉移，為住房租賃市場的發展注入活力，從而實現三系統的良性互動。

本文在耦合協調理論的基礎上，定量分析人口、經濟和住房租賃市場之間的協調關系，為大中城市實現人口集聚、經濟發展與住房租賃市場的協調發展提供了思路與方向。但由于數據可獲得性的局限，本文僅從整體視角宏觀分析了三者之間的耦合協調關系，并未深入探究三系統之間的關系。因此，未來可豐富指標與拓展三系統協調評價框架，以提高研究的應用價值。