1城市化进程

中国的城市化进程是指农村等欠发达地区的人员为了满足某种需求，以上学、工作为目的，形成人员流动。城市化进程对比其他的人员流动方式有以下优点：准确性和连续性强；流动速度比较快；流动量比较大；被动流动成本较低；流动过程安全可靠、风险小。城市化的成本计算主要依据《国际货协统一过境规程》和《人员流动运价规则》。其主要原则是：1）人员在城市化进程的过程中，是主动流动的，对房地产的需求随着流动目的的不同而不同；2）人员流动过程中产生的成本计算过程极其复杂，不同人员的成本也不同，因此可以得出基本的流动成本：基本流动花额＝人员货物运费率×计费重量运费总额＝基本运费额×加成率；3）人员流动运费一般应按最短路径确定，并需将国境站至国境线的里程计算在内，国内段运费按价计算公式为：运费＝运价率×计费重量。

2城市化对建筑投资的促进分析模型

2.1构建模型

根据以往的研究数据分析，城市化进程与我国的房地产业务投资量之间是指数形态的线性关系，因此选择以线性回归模型为基础进行建模。线性回归分析，是描述一个因变量与一个或者多个自变量之间的线性依存关系[5]。在中国的城市化进程对房地产行业的促进效果分析中，设房地产的业务投资增长量为因变量y，影响房地产业务投资量变化的外部因素设为自变量x1,x2,...,xk，自变量有多个，自变量与因变量之间存在线性关系。

2.2促进变量的选取

促进效果模型被解释为房地产业务量。在城市化促进变量的选取上，影响促进效果的因素很多，不可能也没必要全部纳入到模型方程中，只能是针对性地选取关键的少数因素进行考虑。因此，对来自2012年的我国城市化进程数据进行分析，以房地产业务总收入和国有、民营、外资房地产企业在2012年的房地产业务量、业务收入、收入比重等作为研究数据，选取以下促进投资变量：1）价格x1：1表示房地产费用降低，0表示没有降低。2）房地产业务量x2：1表示房地产业务量增加，0表示没有增加。3）业务收入x3：1表示房地产业务收入增加，0表示没有增加。4）销售网点x4：1表示营业网点增加，0表示没有增加。5）交通工具x5：1表示房地产派送工具增加，0表示没有增加。6）硬件设备x6：1表示房地产的硬件设备增加，0表示没有增加。7）客户满意度x7：1表示客户满意，0表示不满意。

8）其它因素x8：1表示对业务量有促进，0表示没有促进。2.3模型检验多元线性回归模型的检验方法主要有三种：R检验、T检验、F检验。主要检验内容为：判定系数、回归系数的显著性、回归方程的显著性。（1）检验判定系数多元线性回归模型的系数判定方法与一元线性回归方程相近。而系数判定R的计算准则为：R接近于1时表示因变量y与自变量x1,x2,...,xk之间的线性关系程度密切；R接近于0则表示因变量y与自变量x1,x2,...,xk之间的线性关系成本不太密切。（2）检验回归系数显著性回归系数的显著性检验是在多元线性回归模型中检验所有自变量和因变量之间的线性关系是否显著的方法。其主要通过计算各回归系数的t检验值进行显著性检验。④其中，sb1是回归系数bj的标准差。在多元线性回归模型计算过程中，如果某个自变量的回归系数t显著性检验没有通过，则说明该自变量与因变量之间线性相关不存在显著性关系，在回归分析时就应将该自变量略去，或做适当的调整，然后用剩余的自变量再进行回归分析。

3仿真实例分析

以我国2012年的房地产统计数据为例，城市化进程的促进模型效果的仿真研究将对比2011年我国的房地产行业数据，计算促进幅度。2012年我国的房地产业务总量约为106万套。国有、民营、外资房地产投资业务收入占比分别为45.5%、22.5%、31%，业务总量分别占总业务量的48.4%、37%、14.6%。综合其他相关数据，确定促进因素。仿真结果为：与2011年相比，我国2012年房地产业务量增长22.4%；房地产业务收入增长25%；营业网点投资增幅为28.6%；配送交通车辆的投资增幅为30.8%；房地产的从业人员增幅为33.6%；硬件设备投资增幅为89.8%。

通过以上数据说明，城市化进程对于我国的房地产行业有着明显的促进作用。其相应变量增幅效果如图1所示。结语城市化进程作为促进房地产投资的一种重要促进方式，已经成为促进我国经济增长、提升我国房地产行业水平的加速剂。通过应用线性回归分析方法，对2012年我国的房地产行业增长参数进行研究表明,城市化进程的参与对于我国房地产行业的各个方面都有促进作用。