人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)研究
——以中國(guó)35個(gè)大中城市為例

牟玲玲，王欣然，王晨曦

（河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300400）

城鎮(zhèn)化發(fā)展促使人口涌入經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大中城市，而城市高企的房?jī)r(jià)使得部分人口無(wú)力進(jìn)入購(gòu)房市場(chǎng)。這部分流動(dòng)人口的基本居住需求得不到滿足，而成熟的住房租賃市場(chǎng)可能成為連接城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和個(gè)人發(fā)展之間的橋梁。十九大報(bào)告提出“加快建立多主體供給、多渠道保障、租購(gòu)并舉的住房制度”，以及2020年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議與2021年兩會(huì)都強(qiáng)調(diào)發(fā)展住房租賃市場(chǎng)，這些都旨在解決大城市住房突出問(wèn)題。在“租購(gòu)并舉”戰(zhàn)略推進(jìn)下，協(xié)調(diào)人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)之間的關(guān)系，并促使三系統(tǒng)形成良性互動(dòng)循環(huán)，這對(duì)中國(guó)大中城市解決住房問(wèn)題與實(shí)現(xiàn)“人人有所居以樂(lè)業(yè)”具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

人口是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，也是經(jīng)濟(jì)繁榮的象征（Geppert et al.,2007；閆東升等，2017）。中國(guó)城市人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚具有較高的一致性，不同城市人口與經(jīng)濟(jì)的耦合度仍在提高（楊莎莎等，2017；楊巧等，2019）。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市增加公共財(cái)政預(yù)算和工作崗位，提供完善的公共資源等，一方面為實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值提供了經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，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(chǎng)的需求；另一方面也為住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展提供充足的資金與創(chuàng)造良好的投資環(huán)境，奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)（楊奎奇等，2014；劉洪玉，2017）。但由于中國(guó)住房消費(fèi)觀念、戶籍限制等，流動(dòng)人口在大城市的住房消費(fèi)選擇是一個(gè)復(fù)雜的行為。由于經(jīng)濟(jì)收入水平或流動(dòng)目的等存在差別，大部分流動(dòng)人口更傾向于租賃住房（Wang et al.,2017；楊巧等，2018）。隨著人們對(duì)租賃住房的認(rèn)知有所改善，以及國(guó)家頒布的“租購(gòu)?fù)瑱?quán)”等一系列政策，流動(dòng)人口對(duì)租賃住房有較大需求，同時(shí)其他群體的租房行為也日益增多（吳翔華等，2016）。發(fā)展住房租賃市場(chǎng)，可降低中低收入人群的居住成本；同時(shí)減少年輕人的購(gòu)房壓力，吸引并留住人才，進(jìn)而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供智力支持（楊成鋼等，2019；項(xiàng)軍等，2021）。

綜上，已有研究更多聚焦人口、經(jīng)濟(jì)與住房租賃市場(chǎng)之間兩兩關(guān)系的分析，鮮有從耦合角度分析三者之間的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系。當(dāng)前中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程仍處于發(fā)展階段，人口向中心城市流動(dòng)的趨勢(shì)仍在持續(xù)，發(fā)展住房租賃市場(chǎng)是解決大中城市流入人口居住問(wèn)題的重要途徑，因而有必要從人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)三者之間的發(fā)展視角進(jìn)行研究。因此，以中國(guó)35個(gè)大中城市為對(duì)象，從系統(tǒng)論角度分析城市人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)之間的關(guān)系，并構(gòu)建人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)的綜合水平評(píng)價(jià)體系，同時(shí)測(cè)度2018—2019 年人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度；并選擇空間誤差模型探究影響耦合協(xié)調(diào)度的因素，以期為大中城市解決住房問(wèn)題與實(shí)現(xiàn)人人“居有其屋”的目標(biāo)提供決策參考。

1 人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)的耦合協(xié)調(diào)機(jī)理

人口、經(jīng)濟(jì)和住房租賃市場(chǎng)3個(gè)系統(tǒng)具有耦合特征，且相互影響。人口與經(jīng)濟(jì)互為雙向影響?，F(xiàn)代馬爾薩斯主義的人口經(jīng)濟(jì)論認(rèn)為人口集聚與經(jīng)濟(jì)、資源等因素密切相關(guān)（王勝今等，2017），即城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不斷吸引人口流入，同時(shí)經(jīng)濟(jì)自身發(fā)展也需要不同層次的人力資源。相對(duì)其他城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市能夠提供更高的工資水平、更豐富的教育醫(yī)療資源與文化娛樂(lè)設(shè)施等，吸引人口流入。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的背景下，大多為知識(shí)密集型行業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)亟需知識(shí)和技術(shù)性人才（張車偉等，2013；湛東升等，2020）。一方面，人口流入城市為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供基本勞動(dòng)力與智力支持。另一方面，人口流入也意味著資產(chǎn)的流入，可有效支持所在城市的消費(fèi)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（李國(guó)平等，2017；楊東亮等，2018）。

經(jīng)濟(jì)與住房租賃市場(chǎng)互為雙向影響。經(jīng)濟(jì)是住房租賃市場(chǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)。首先，經(jīng)濟(jì)可為住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展提供資金支持。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大中城市基礎(chǔ)設(shè)施完善，吸引房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)租賃市場(chǎng)的開發(fā)（葉劍平等，2016）。同時(shí)在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整亟需知識(shí)與技術(shù)人才；在這一過(guò)程中，城市引進(jìn)高校畢業(yè)生及其他人才，這類人群在工作初期因經(jīng)濟(jì)條件受限通常會(huì)選擇租房居住。此外，第三產(chǎn)業(yè)中服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展帶來(lái)大量從業(yè)人員，這也會(huì)增加租賃需求。反之，住房租賃市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)也具有重要影響。首先，住房租賃市場(chǎng)有利于保持住房市場(chǎng)穩(wěn)定，發(fā)展住房租賃市場(chǎng)可為經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)效益。其次，住房租賃市場(chǎng)可讓年輕人減少購(gòu)房?jī)?chǔ)蓄，進(jìn)而提振消費(fèi)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，部分年輕人并不愿意支付高昂的房?jī)r(jià)，而是把購(gòu)房的儲(chǔ)蓄存款用于其他方面消費(fèi)。（邵挺，2020）。同時(shí)，住房租賃市場(chǎng)可穩(wěn)定城市人口，間接為經(jīng)濟(jì)發(fā)展儲(chǔ)備人力資源。人是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本動(dòng)力，人力資源的再生產(chǎn)要求社會(huì)提供基本生活資源，而住房就是其中之一（Lin et al.,2018）。受傳統(tǒng)觀念的影響，大部分居民選擇購(gòu)房生活，但仍有部分居民無(wú)力支付城市高昂的房?jī)r(jià)。而發(fā)展住房租賃市場(chǎng)可實(shí)現(xiàn)中低收入者安居樂(lè)業(yè)的愿望，在實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值的同時(shí)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

人口與住房租賃市場(chǎng)互為雙向影響。住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展以人為載體（李超等，2015），而城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快人口流動(dòng)，新增城市人口導(dǎo)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(guān)注租金價(jià)格；城市引進(jìn)人才更關(guān)注居住環(huán)境與房源條件；過(guò)渡居民和剛?cè)肼毜哪贻p居民則重點(diǎn)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(jìn)租賃市場(chǎng)供需平衡（朱祥波等，2015）。住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展可為居民提供住房必需品和就業(yè)崗位。大部分中低收入群體無(wú)力購(gòu)房，只能依靠租房解決居住問(wèn)題。住房租賃市場(chǎng)中的開發(fā)經(jīng)營(yíng)、租賃服務(wù)、中介服務(wù)等工作均需要大量勞動(dòng)力；同時(shí)，住房租賃市場(chǎng)可帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而提供部分工作崗位（王先柱等，2018）。

綜上，人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)的耦合協(xié)調(diào)機(jī)理如圖1所示。在城市可持續(xù)發(fā)展視角下，三系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展是彼此之間達(dá)到和諧一致，即人口合理流動(dòng)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好與住房租賃市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行，三者不可分割且共贏共榮。

圖1 人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)機(jī)理Fig.1 Coupling coordination mechanism of population-economyhousing rental market

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究對(duì)象

本研究綜合考慮所選取城市的區(qū)域代表性和全國(guó)影響力，以及數(shù)據(jù)獲得性與操作性，最終以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局選定的35 個(gè)大中城市為對(duì)象。這35 個(gè)大中城市是直轄市、省會(huì)城市（不含拉薩）和計(jì)劃單列市的集合，都是所在區(qū)域內(nèi)的重點(diǎn)城市，其經(jīng)濟(jì)實(shí)力、城市規(guī)模、區(qū)域輻射力等具有代表性。基于地理位置與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，將35個(gè)大中城市按照東、中、西、東北部進(jìn)行劃分（表1）。

表1 城市劃分Table 1 Division of cities

2.2 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

在遵循指標(biāo)體系構(gòu)建原則的基礎(chǔ)上，參考文獻(xiàn)、報(bào)告資料中人口、經(jīng)濟(jì)與住房租賃市場(chǎng)的常用指標(biāo)以及結(jié)合理論分析，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表2）。

表2 人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重系數(shù)Table 2 Evaluation index system and weight coefficient of coupling coordination degree of population-economyhousing rental market system

從人口規(guī)模、集中程度以及就業(yè)水平3方面對(duì)人口子系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，這既是與經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)相互作用的關(guān)鍵要素，也反映了城市人口發(fā)展的現(xiàn)狀。其中，人口規(guī)模選取年末總?cè)丝?、流?dòng)人口和畢業(yè)大學(xué)生數(shù)量來(lái)衡量；人口集中程度選取人口密度；人口就業(yè)選取城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資和城鎮(zhèn)登記失業(yè)率衡量（任喜萍等，2019；周建軍等，2021）。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)數(shù)量的增長(zhǎng)上，還表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)效益的提高和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化上（孫平軍等，2012）。經(jīng)濟(jì)綜合水平的評(píng)價(jià)從規(guī)模、效益、結(jié)構(gòu)3 方面概括（馬慧強(qiáng)等，2020；Shi et al.,2020）。其中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模選取地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、地方財(cái)政收入和社會(huì)固定資產(chǎn)投資表示；經(jīng)濟(jì)效益選取最直接有效的人均地區(qū)生產(chǎn)總值表示；經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是影響經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的重要指標(biāo)，選取第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比例表示。

住房租賃行業(yè)均衡性受到供給和需求的影響，因而本研究以供求關(guān)系為基礎(chǔ)，同時(shí)參照《2019—2020 年住房租賃報(bào)告》（貝殼研究院，2020）和相關(guān)文獻(xiàn)（金朗等，2018；湛東升等，2020）對(duì)住房租賃市場(chǎng)進(jìn)行概括。市場(chǎng)供給方面選取出租率、住房供應(yīng)狀況、土地購(gòu)置面積3項(xiàng)指標(biāo)。其中，出租率是衡量住房租賃市場(chǎng)活躍度的重要指標(biāo)，反映住房租賃市場(chǎng)的供給情況；住房供應(yīng)狀況反映房產(chǎn)市場(chǎng)的現(xiàn)有供給水平，房地產(chǎn)商可據(jù)此判斷租賃市場(chǎng)是否具有投資價(jià)值；租賃住房的建設(shè)需要土地，土地購(gòu)置面積的數(shù)量會(huì)影響租賃房源供給。市場(chǎng)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(xiàng)指標(biāo)。其中，人口是住房租賃市場(chǎng)發(fā)展的源動(dòng)力；房屋租售比是指房屋每平方米使用面積的租金與房?jī)r(jià)的比值，可用以評(píng)價(jià)房產(chǎn)價(jià)格偏離房產(chǎn)價(jià)值的程度，該指標(biāo)會(huì)影響消費(fèi)者選擇購(gòu)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(guān)系，間接反映租金對(duì)承租人生活水平的影響。

數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括2019—2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各城市統(tǒng)計(jì)年鑒以及統(tǒng)計(jì)公報(bào)與中國(guó)房?jī)r(jià)行情網(wǎng)①https://www.creprice.cn/。

2.3 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理和賦權(quán)

2.3.1 初始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理 本研究的初始數(shù)據(jù)具有不同的量綱和屬性，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理（王建康等，2021）。其中，正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)無(wú)量綱化處理的公式分別為：

式中：xij表示第i個(gè)城市的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值；xjmin和xjmax分別表示j項(xiàng)指標(biāo)的最小值和最大值。

為滿足計(jì)算中取對(duì)數(shù)的條件，對(duì)全部指標(biāo)進(jìn)行平移，即y'ij=0.5+yij，得到一個(gè)新矩陣Y=(y'ij)mn。

關(guān)于適度指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為負(fù)向指標(biāo)，按照負(fù)向指標(biāo)的公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)的公式為：

適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為負(fù)向指標(biāo)的公式為：

式中：x為轉(zhuǎn)化前的適度指標(biāo)；m和M分別為X取值范圍內(nèi)的最小值和最大值；x'為適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化后的正向指標(biāo)或負(fù)向指標(biāo)。

2.3.2 指標(biāo)權(quán)重的確定 首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)、第i個(gè)城市的特征比重：

式中：yij為對(duì)象i的第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

其次，根據(jù)熵權(quán)系數(shù)法，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

式中：Ej為第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值；為信息熵系數(shù)。

最后，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，具體指標(biāo)與權(quán)重計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2所示。

2.4 耦合協(xié)調(diào)度的評(píng)價(jià)方法

2.4.1 耦合度模型 耦合是指兩個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)之間密切協(xié)調(diào)、相互影響的作用關(guān)系。本研究借用耦合度函數(shù)探究人口、經(jīng)濟(jì)和住房租賃市場(chǎng)之間相互影響的內(nèi)在協(xié)調(diào)關(guān)系，建立人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合度模型（王成等，2018；楊蔚寧等，2019），公式為：

式中：C為人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)之間的耦合度，取值范圍為[0,1]。C值越大，人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)之間相互作用與影響越強(qiáng)烈。Pi、Ei、Ri分別為城市人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)的綜合評(píng)價(jià)值，i∈｛1，2，…，35｝，采用線性綜合評(píng)價(jià)計(jì)算，具體計(jì)算公式為：

式中：fij(x)為第i個(gè)子系統(tǒng)（人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)）第j年綜合評(píng)價(jià)值；wl為各子系統(tǒng)第l個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；wlj為各子系統(tǒng)中第l項(xiàng)指標(biāo)第j年的效用值。

2.4.2 耦合協(xié)調(diào)度模型 耦合度模型可用于了解人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)之間的作用程度，但無(wú)法反映子系統(tǒng)之間是在低水平上相互制約，還是高水平上相互促進(jìn)。因此，需引入耦合協(xié)調(diào)度函數(shù)，該函數(shù)既能反映系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度，又可以反映協(xié)調(diào)發(fā)展水平的階段性。計(jì)算公式為：

式中：T為3個(gè)子系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)；D為耦合協(xié)調(diào)度；C為耦合度；P、E、R分別為人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)的評(píng)價(jià)值；α、β、χ分別為人口系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的待定系數(shù)，即各子系統(tǒng)在綜合發(fā)展中的權(quán)重?，F(xiàn)有研究中對(duì)子系統(tǒng)權(quán)重的設(shè)定，大多在基于權(quán)重和為1的條件下賦予相同權(quán)重。但人口、經(jīng)濟(jì)、住房租賃市場(chǎng)各系統(tǒng)在發(fā)展中較難同步推進(jìn)，為保證結(jié)果的客觀性，采用熵值法對(duì)各子系統(tǒng)進(jìn)行二次賦權(quán)，確定待定系數(shù)分別為0.33、0.33和0.34。

耦合協(xié)調(diào)度在0～1之間，其中最大值表示優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)，最小值表示不存在協(xié)調(diào)。采用“0.1”分割截點(diǎn)法進(jìn)行區(qū)間劃分（廖重斌，1999；王先柱等，2018；馬慧強(qiáng)等，2020），評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

表3 耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Evaluation criteria for coupling coordination

3 結(jié)果分析

3.1 子系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指數(shù)

采用熵值法計(jì)算中國(guó)35 個(gè)大中城市人口子系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、住房租賃市場(chǎng)子系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)值，結(jié)果見(jiàn)圖2所示。大部分城市的人口子系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的綜合水平處于不斷上升的狀態(tài)，但住房租賃市場(chǎng)綜合水平略有下降。在人口子系統(tǒng)方面（圖2-a），除?？谑小⑻?、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(jīng)濟(jì)發(fā)展、就業(yè)與收入、公共交通、戶籍制度等，其中經(jīng)濟(jì)是最重要的因素。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，人口集聚水平在空間分布上表現(xiàn)為東部＞中部＞東北部＞西部。其中人口集聚高值區(qū)域主要分布在東部沿海地區(qū)，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(píng)價(jià)值相對(duì)較低。主要是因?yàn)闁|中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高水平發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力的需求大，進(jìn)而吸引了其他地區(qū)適齡勞動(dòng)人口流入。

在經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)方面（圖2-b），天津市、石家莊市、大連市、長(zhǎng)春市、哈爾濱市、呼和浩特市綜合評(píng)價(jià)值稍有降低。經(jīng)濟(jì)發(fā)展高值區(qū)主要分布在東部及沿海城市，主要是因?yàn)檫@些城市憑借優(yōu)越的地理位置以及國(guó)家發(fā)展政策的傾斜，聚集了眾多國(guó)內(nèi)外企業(yè)以及資本，進(jìn)而保持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí)，中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與東部沿海地區(qū)有一定差距，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度在空間分布上表現(xiàn)為東部＞中部＞西部＞東北部。

在住房租賃市場(chǎng)子系統(tǒng)中（圖2-c），綜合水平在空間分布上表現(xiàn)為東部＞中部＞東北部＞西部，其中綜合評(píng)價(jià)高值主要集中在北京、上海、廣州、天津、重慶、長(zhǎng)沙以及鄭州等中東部省會(huì)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(chǎng)發(fā)展滯后于人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從側(cè)面反映出住房租賃市場(chǎng)發(fā)展較為緩慢（表4），主要是因?yàn)檫@些熱點(diǎn)城市住房租賃市場(chǎng)存在供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配、供給不足等問(wèn)題。從需求端看，外出務(wù)工的農(nóng)民工及高校畢業(yè)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(chǎng)中兩居及以上的戶型占比高達(dá)75%，一居戶型僅占25%，市場(chǎng)上的房源供應(yīng)不能與需求相匹配（易成棟等，2021）；偏遠(yuǎn)郊區(qū)的租賃房源供應(yīng)較多，核心城區(qū)租賃房源少，職住不平衡問(wèn)題突出。從供給端看，住房租賃市場(chǎng)投資回報(bào)率較低且資金回收周期長(zhǎng)，加之存在住房租賃立法不完善、監(jiān)管體系不健全等原因，導(dǎo)致許多房地產(chǎn)開發(fā)商和擁有剩余住房的個(gè)體對(duì)住房租賃市場(chǎng)望而卻步。對(duì)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(yáng)、昆明、蘭州的住房租賃綜合評(píng)價(jià)值上升（見(jiàn)圖2-c）。這些城市大多為國(guó)家選定的住房租賃試點(diǎn)城市，可見(jiàn)國(guó)家與地方政府出臺(tái)的政策措施對(duì)城市的住房租賃市場(chǎng)具有明顯的推動(dòng)作用。

表4 住房租賃市場(chǎng)與人口、經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)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(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合評(píng)價(jià)值空間分布Fig.2 Spatial distribution of coupling evaluation value of population-economy-housing rental market

3.2 耦合協(xié)調(diào)度的評(píng)價(jià)

3.2.1 耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)間分析 根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度得分，采用核密度進(jìn)行測(cè)度發(fā)現(xiàn)，人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)的耦合協(xié)調(diào)分布演進(jìn)具有以下特征：從形狀上，其耦合協(xié)調(diào)度呈明顯的偏態(tài)分布，說(shuō)明耦合協(xié)調(diào)度存在差異，即耦合協(xié)調(diào)度較高的城市數(shù)量少，大部分城市為中低水平的耦合協(xié)調(diào)階段，系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)仍需提升。從位置上看，核密度曲線呈緩慢右移，說(shuō)明人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)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(shuō)明耦合協(xié)調(diào)度高值變小，低值保持平穩(wěn)，各城市間耦合協(xié)調(diào)水平差異變大（圖3）。

圖3 人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)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(xié)調(diào)度的空間分析 由圖4 可以看出，2018—2019 年中國(guó)35 個(gè)城市的人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)的耦合協(xié)調(diào)度變化幅度較小。相比2018年，2019年大部分城市人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)協(xié)調(diào)水平小幅上升。其中，上海市的耦合協(xié)調(diào)值居首位。相比中、西、東北部城市，東部城市的人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)協(xié)調(diào)水平較好，大部分城市耦合協(xié)調(diào)值＞0.6，且保持在初級(jí)協(xié)調(diào)水平；而瀕臨失調(diào)的城市主要分布在西部地區(qū)。

圖4 2018-2019年人口—經(jīng)濟(jì)—住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)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(xié)調(diào)度均＞0.8，處于良好協(xié)調(diào)水平；廣州市和深圳市的耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)定在0.7 以上，處于中級(jí)協(xié)調(diào)水平；天津、南京、杭州的耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)定在0.6 以上，處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平。這些耦合協(xié)調(diào)水平較高的城市均發(fā)展較早，且產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚；對(duì)外交通發(fā)達(dá)，外來(lái)人口眾多，住房需求旺盛；同時(shí)住房租賃市場(chǎng)發(fā)展較好，2019年北京、上海、深圳房源供應(yīng)量穩(wěn)居全國(guó)前三，南京租房供應(yīng)領(lǐng)先新一線城市。除北京、上海、廣州、深圳、南京、天津、杭州和?？谕猓溆鄸|部城市耦合協(xié)調(diào)度均位于0.5～0.6，處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平。這些城市均為區(qū)域內(nèi)重點(diǎn)中心城市，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)快速，且居民生活環(huán)境良好。而耦合協(xié)調(diào)水平較低的海口市主要以房地產(chǎn)業(yè)與旅游業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展支柱，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較為薄弱。同時(shí)城市外來(lái)人口多以旅游購(gòu)物為目的，且務(wù)工人員較少，這類人群對(duì)住房的需求不足以帶動(dòng)租賃市場(chǎng)的發(fā)展，因此耦合協(xié)調(diào)值較低，處于瀕臨失調(diào)的水平。

在中部城市中，鄭州市和長(zhǎng)沙市兩年的耦合協(xié)調(diào)值均＞0.6，處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平；合肥市與南昌市兩年的耦合協(xié)調(diào)值均介于0.5～0.6，保持在勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平。其中，武漢市耦合協(xié)調(diào)值出現(xiàn)較大幅度上升，從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平提高到初級(jí)協(xié)調(diào)水平。武漢市是中國(guó)重要的工業(yè)與科教之地，且近年來(lái)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型成功與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)日益完善。截至2017年，武漢市新建住房銷售量已達(dá)到105萬(wàn)套，存量房市場(chǎng)大，且租賃房源充足，房屋租賃規(guī)模基本可以滿足各種租房需求。同時(shí)，“讓更多留漢大學(xué)生以低于市場(chǎng)價(jià)20%租到租賃房”等一系列人才引進(jìn)政策的實(shí)施（成立等，2018），為武漢租賃市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展起重要作用。在市場(chǎng)、政策、公共基礎(chǔ)建設(shè)等多重因素的推動(dòng)下，武漢市三系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)水平不斷上升。

在西部城市中，城市間的耦合協(xié)調(diào)度差距較大。重慶的耦合協(xié)調(diào)度在這兩年位居首位，均＞0.6，保持在初級(jí)協(xié)調(diào)水平；成都市耦合協(xié)調(diào)度由2018 年0.564 5 上升到2019 年0.622 4，處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平；西安和烏魯木齊兩年間耦合協(xié)調(diào)水平保持穩(wěn)定，處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平；昆明耦合協(xié)調(diào)度由2018年0.499 0 上升到0.516 5，處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平；南寧、貴陽(yáng)、銀川、呼和浩特、西寧這5個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度均介于0.4～0.5，處于瀕臨失調(diào)水平；蘭州市耦合協(xié)調(diào)度由0.513 5 下降到0.483 4，由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)下降到瀕臨失調(diào)水平。重慶是中國(guó)西南片區(qū)唯一的直轄市，且在直轄規(guī)劃與西部大開發(fā)戰(zhàn)略的共同支持下，其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力和公共資源條件雄厚；同時(shí)，其2019 年常住人口已超過(guò)3 000萬(wàn)，位居全國(guó)第一，住房需求旺盛。作為住房租賃市場(chǎng)的試點(diǎn)城市，成都市政府部門快速響應(yīng)國(guó)家政策，建立城市租賃專委會(huì)、制定租賃市場(chǎng)發(fā)展五年規(guī)劃等，全方位扶持租賃市場(chǎng)發(fā)展。作為省會(huì)城市，成都是中國(guó)最西部的新一線城市，也是國(guó)務(wù)院確定的西南片區(qū)科技、商貿(mào)、金融、交通信息樞紐中心。2019年常住人口超過(guò)1 500萬(wàn)，“蓉漂”占比持續(xù)上升，這為住房租賃市場(chǎng)帶來(lái)最直接的增長(zhǎng)動(dòng)力。由此，在政策、市場(chǎng)、城市建設(shè)等因素的影響下，重慶和成都系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平較高。蘭州地處西北地區(qū)，受益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略，逐漸發(fā)展成為中國(guó)西北部重要的交通中心城市；但其城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱與對(duì)外吸引力弱，難以擴(kuò)大住房租賃市場(chǎng)。同時(shí)蘭州工資水平較低，但租金較高。2019年蘭州房租收入比達(dá)34%，超過(guò)30%的“幸福分割線”，說(shuō)明租房壓力比較大，因此其耦合協(xié)調(diào)水平有所下降。

在東北城市中，4個(gè)城市2018年的耦合協(xié)調(diào)度均＞0.5，處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平，其中長(zhǎng)春市位居首位。2019年，沈陽(yáng)、大連、哈爾濱耦合協(xié)調(diào)度均略有下降，其中哈爾濱耦合協(xié)調(diào)水平由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)降為瀕臨失調(diào)。近年來(lái)，長(zhǎng)春的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度居?xùn)|北地區(qū)副省級(jí)城市之首，且流動(dòng)人口接近百萬(wàn)。作為中央財(cái)政支持的試點(diǎn)城市，長(zhǎng)春積極發(fā)揮財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)資金政策優(yōu)勢(shì)與多渠道籌集租賃住房，并規(guī)范租賃市場(chǎng)交易與降低住房成本，穩(wěn)定人口數(shù)量，為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)儲(chǔ)備人才資源。作為中國(guó)最北部的省會(huì)城市，哈爾濱與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)相距較遠(yuǎn)與生產(chǎn)交換的成本偏高；同時(shí)東北老工業(yè)基地的轉(zhuǎn)型發(fā)展動(dòng)力逐漸消退，經(jīng)濟(jì)下行壓力大，人力資源外流，城市人口規(guī)模難以支撐住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展，導(dǎo)致三系統(tǒng)協(xié)調(diào)水平有所下降。

4 影響因素

4.1 空間計(jì)量模型

與傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不同的是，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以空間權(quán)重矩陣為基礎(chǔ)，同時(shí)考慮因區(qū)域空間差異所造成的溢出和依賴關(guān)系。采用的空間計(jì)量模型納入了基于地理距離權(quán)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(qū)因變量對(duì)本地區(qū)產(chǎn)生的影響，表達(dá)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(yīng)系數(shù)，測(cè)量空間滯后因變量Wy對(duì)因變量y的影響；W為空間權(quán)重矩陣；β為參數(shù)向量；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

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

式中：β表示變量x對(duì)因變量Y的影響；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量；λ為空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

4.2 影響因素的選取

近年來(lái)，人們對(duì)城市公共服務(wù)的水平和質(zhì)量提出了更高要求。但由于每座城市的發(fā)展起點(diǎn)、建設(shè)規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)條件等不盡相同，所以不同城市公共服務(wù)水平的發(fā)展情況存在較大差異。公共資源中，民眾最為關(guān)注的是教育（劉洪玉，2017）。教育是立民之本，一座城市教育的發(fā)展水平與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)有著密切關(guān)系，兩者相互促進(jìn)、共同發(fā)展（陳杰等，2019）。在推進(jìn)“健康中國(guó)”戰(zhàn)略過(guò)程中，尤其是進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段，醫(yī)療資源已經(jīng)不再是單純的看醫(yī)治病的剛性需求，人們?cè)谌粘Ｉ钪幸仓饾u關(guān)注城市內(nèi)部的醫(yī)療資源（王宏亮等，2021）。因此，選擇教育資源和醫(yī)療資源作為公共資源的解釋變量。同時(shí)，根據(jù)表2中評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，采用方差膨脹因子（VIF）對(duì)中國(guó)城市人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)度的所有初選影響因素進(jìn)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(jié)果分析

拉格朗日乘數(shù)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果顯示（表6），空間滯后模型中的Lagrange Multiplier、Robust LM 未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；空間誤差模型中的Lagrange Multiplier、Robust LM 顯著，且均通過(guò)10%顯著性檢驗(yàn)，因此選用空間誤差模型。

表6 空間相關(guān)性檢驗(yàn)Table 6 Spatial correlation test

同時(shí)，Hausman 檢驗(yàn)值為9.23，對(duì)應(yīng)的P值為0.51，＞5%的顯著性水平臨界值，即接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)（朱麗南等，2017）。因此，選用隨機(jī)效應(yīng)下的空間誤差模型進(jìn)行分析。為避免異方差性，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)預(yù)處理，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5所示。

表5 人口—經(jīng)濟(jì)—住房租賃市場(chǎng)耦合協(xié)調(diào)影響因素及其回歸結(jié)果Table 5 Influencing factors and regression results of the coupling coordination factors of population-economy-housing rental market

城市經(jīng)濟(jì)與人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。其中，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)高達(dá)1.318 9，表明合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是耦合協(xié)調(diào)度提高的關(guān)鍵因素。低效率的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向高效率的第二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要表現(xiàn)，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響（李春生等，2015）。城市經(jīng)濟(jì)日益集聚，能夠提供更豐富的就業(yè)機(jī)會(huì)和更優(yōu)厚的薪資報(bào)酬，增強(qiáng)了對(duì)外吸引力，促進(jìn)人口的不斷流入。大量人口流入會(huì)改變城市內(nèi)部的人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)，為住房租賃市場(chǎng)帶來(lái)直接需求。為緩解基本居住矛盾，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市會(huì)加大對(duì)租賃市場(chǎng)的資金投入力度（田莉等，2020），進(jìn)一步保障居民住有所居。

城市人口與人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展離不開人口規(guī)模和市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)。大中城市憑借豐富的就業(yè)機(jī)會(huì)、便利的生活工作環(huán)境以及完善的公共基礎(chǔ)設(shè)施不斷吸引人口流入，這為城市住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展帶來(lái)直接動(dòng)力。

房產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平與人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。成熟穩(wěn)定的房地產(chǎn)市場(chǎng)是租售并舉的市場(chǎng)，中國(guó)以往主要發(fā)展商品房市場(chǎng)，忽視了住房租賃市場(chǎng)。同時(shí)，大中城市的住房供需矛盾日益突出，這會(huì)對(duì)人口和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠出效應(yīng)，不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因而在大力發(fā)展租賃住房的背景下，城市可通過(guò)租賃市場(chǎng)調(diào)節(jié)房屋資源，解決中低收入人口的基本居住需求問(wèn)題，并對(duì)人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)三系統(tǒng)的良性互動(dòng)水平產(chǎn)生促進(jìn)作用。

公共資源中醫(yī)療資源與人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度不存在顯著的關(guān)系，而教育資源存在正向影響。中國(guó)家庭大多重視子女教育問(wèn)題，而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)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(zhì)基礎(chǔ)是流動(dòng)人口進(jìn)城務(wù)工的初衷（汪潤(rùn)泉，2016），同時(shí)對(duì)子女教育的高期望也增強(qiáng)外來(lái)人口安家落戶的意愿。但大中城市房?jī)r(jià)較高，大部分流動(dòng)人口仍買不起房，在這一過(guò)程中因子女入學(xué)而產(chǎn)生的租賃需求日益增多。因此，教育資源對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的提高具有正向作用。

5 結(jié)論與討論

基于中國(guó)35 個(gè)大中城市2018—2019 年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)與空間誤差模型，分析城市人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平與影響因素。得到的主要結(jié)論有：

1）人口、經(jīng)濟(jì)和住房租賃市場(chǎng)作為3個(gè)社會(huì)系統(tǒng)，彼此之間相互影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市憑借豐富的就業(yè)機(jī)會(huì)、公共資源等優(yōu)勢(shì)條件吸引人口流入。但大中城市的高房?jī)r(jià)使部分人口無(wú)力購(gòu)房，因此產(chǎn)生了租賃住房的需求。成熟的住房租賃市場(chǎng)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(qiáng)長(zhǎng)期留在城市發(fā)展的意愿，由此產(chǎn)生的穩(wěn)定勞動(dòng)力供給又為經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。三系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展是彼此之間達(dá)到和諧一致，三者不可分割且共贏共榮。

2）中國(guó)35個(gè)大中城市的人口子系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的綜合水平有所上升，而住房租賃市場(chǎng)綜合水平稍有下降。其中東部核心城市的住房租賃市場(chǎng)綜合評(píng)價(jià)值較高，但仍然滯后于人口和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這主要是由于住房租賃市場(chǎng)存在供需結(jié)構(gòu)錯(cuò)配、供給不足等問(wèn)題。

3）各城市人口-經(jīng)濟(jì)-住房租賃市場(chǎng)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度整體有所上升，但各城市間的發(fā)展差距變大。其中，劃入住房租賃試點(diǎn)城市的耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較高。同時(shí)，不同區(qū)域之間的系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度也呈現(xiàn)顯著差異性。東部城市耦合協(xié)調(diào)度普遍高于其他地區(qū)，其中上海和北京已達(dá)到良好協(xié)調(diào)水平；中部城市除太原外，耦合協(xié)調(diào)度均處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)及以上水平；西部城市的耦合協(xié)調(diào)度差距較大，重慶保持在初級(jí)協(xié)調(diào)水平，西安和烏魯木齊保持在勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平，成都由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平調(diào)整為初級(jí)協(xié)調(diào)水平，除上述城市外的西部城市均處于瀕臨失調(diào)水平；東北4個(gè)城市的耦合協(xié)調(diào)度均有所下降，但沈陽(yáng)、大連和長(zhǎng)春仍為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)水平，哈爾濱下降到瀕臨失調(diào)水平。

4）基于空間誤差模型發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平以及教育資源是提高系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平的顯著因素。

對(duì)此，本研究提出以下建議：1）增加租賃房源供應(yīng)，豐富租賃房源類型。需關(guān)注北上廣深等東部城市不同層次人群的租賃需求，進(jìn)一步均衡租賃房源供求結(jié)構(gòu)；可通過(guò)使中西部快速發(fā)展的城市集中出讓租賃地塊以及集體建設(shè)用地等方式新建租賃住房，同時(shí)盤活閑置房源，以增加租賃房源供應(yīng)。2）加強(qiáng)政策引導(dǎo)，落實(shí)“租購(gòu)?fù)瑱?quán)”。本研究發(fā)現(xiàn)列入住房租賃試點(diǎn)城市的耦合協(xié)調(diào)水平較高，表明國(guó)家政策支持對(duì)提高耦合協(xié)調(diào)水平有顯著的推動(dòng)作用。因此需進(jìn)一步健全住房租賃市場(chǎng)的法規(guī)政策，保障承租人享受基本公共服務(wù)，尤其需要解決進(jìn)城務(wù)工人員隨遷子女的教育問(wèn)題。3）因城施策，因地制宜。城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人口規(guī)模、房產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展均是影響耦合協(xié)調(diào)度的主要因素。應(yīng)警惕經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部城市房產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展可能出現(xiàn)的問(wèn)題，完善租賃市場(chǎng)的管理規(guī)定與健全住房信息平臺(tái)，進(jìn)一步提高承租群體的宜居感與幸福感，同時(shí)為耦合協(xié)調(diào)度較低的城市提供參考。而對(duì)協(xié)調(diào)程度較低的西部、東北部城市，應(yīng)加速其地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可通過(guò)相關(guān)政策扶持推動(dòng)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，引導(dǎo)資本和人才的空間轉(zhuǎn)移，為住房租賃市場(chǎng)的發(fā)展注入活力，從而實(shí)現(xiàn)三系統(tǒng)的良性互動(dòng)。

本文在耦合協(xié)調(diào)理論的基礎(chǔ)上，定量分析人口、經(jīng)濟(jì)和住房租賃市場(chǎng)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，為大中城市實(shí)現(xiàn)人口集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與住房租賃市場(chǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供了思路與方向。但由于數(shù)據(jù)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(xié)調(diào)關(guān)系，并未深入探究三系統(tǒng)之間的關(guān)系。因此，未來(lái)可豐富指標(biāo)與拓展三系統(tǒng)協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)框架，以提高研究的應(yīng)用價(jià)值。