在市场面 ， 用库存去化、房价周期、需求透支率、地价房价比等波动较大的4个短期指标研判城市市场短期波动 ， 以在基本面分析基础上判断进入时机及优先顺序 。 一些城市尽管从基本面上看中长期发展潜力较大 ， 但如果短期需求透支严重 ， 短期之内并无发展潜力 。 我们通过4个短期指标反映市场面 ， 包括土地消化周期、房价周期、需求透支率、地价房价比等 。 由于可售库存数据不全 ， 我们以土地消化周期这种广义库存去化指标反映城市住房库存 。 房价周期反映城市房价目前处于何种位置 ， 是上涨中还是下跌中 ， 以及相关持续时间 。 需求透支率即为当前住宅销售面积增速与过去几年增速的偏离程度 ， 如果大幅偏离过去均值 ， 则很可能意味着风险较大 。 地价房价比可大致反映房企当前拿地的预期成本收益比 ， 不过如果缺乏人口和产业导入 ， 地价房价比低的地区也缺乏发展潜力 。

此外 ， 短周期的金融指标多具有全国同一性、地区差异小 ， 所以未纳入模型考量范围 。 金融政策（利率、流动性投放、信贷、首付比等）既是各国进行宏观经济调控的主要工具之一 ， 也是对房地产市场短期波动影响最为显著的政策 。 住房的开发和购买都高度依赖银行信贷的支持 ， 利率、首付比、信贷等政策将影响居民的支付能力 ， 也影响开发商的资金回笼和预期 ， 对房市供求波动影响较大 。

本文所有的数据均来自于公开渠道 ， 主要包括国家及各地方统计局、政府公开资料、Wind、部分房地产专业数据机构等 。 对部分地区或部分指标尚未公布2018年数据的情况 ， 我们以2017年数据代替 。

在数据处理上 ， 为消除原始数据的量纲差异 ， 对原始数据采取“最大值-最小值”方法进行标准化处理 。 其中 ， 对于单调递增指标线性转换为0-100 ， 对于单调递减指标逆向线性转换为0-100 。

在权重处理上 ， 采用层次分析法自上而下设置各级指标权重 ， 并通过回测历史数据优化权重设置 。 在2015-2016年的数据回测中 ， 模型对排名的准确度为75% ， 对指数的拟合优度为62% 。

2 基本面：2019年中国城市发展潜力排名

2.1 榜单概览：深北上广居榜首 ， 区域中心城市及长三角珠三角表现突出 ， 东北整体落后

根据GDP、城镇居民人均可支配收入、以及城市政治地位等 ， 将全国337个地级及以上单位划分为一二三四城市 ， 其中三沙市因公开数据缺失较多而不在本文榜单范围内 。 一线城市为北上广深4个 ， 2018年GDP在2万亿元以上；二线城市为除一线城市外的直辖市、多数省会城市、计划单列市以及GDP大于7000亿元且城镇居民人均可支配收入大于4万元的少数发达地级市共35个；三线城市为少数弱小省会城市和GDP在2000亿元以上的其他地级单位共85个；四线城市为GDP在2000亿元以下的其余地级单位共213个 。

2019年深北上广稳居中长期发展潜力榜单前4名 ， 二线城市中成都、南京、武汉、重庆、天津、杭州位居前十；东部地区有32座城市进入前50名 ， 东北地区有超八成城市位于200名之后 。 百强城市以全国13%的土地 ， 集聚50%的人口 ， 创造约73%的GDP ， 占全国商品住宅销量的约62% 。 深圳占据城市发展潜力榜首 ， 北京、上海、广州紧随其后 。 二线城市中 ， 成都、南京、武汉、重庆、天津、杭州位列前10名；郑州、长沙、西安、济南、合肥等省会城市 ， 厦门、青岛等计划单列市 ， 苏州、东莞、佛山等发达地级市进入前20名 。 省会城市除呼和浩特、银川、西宁、拉萨外均排名前50 。 在前50名城市中 ， 东部地区多达32个 ， 中部、西部、东北地区分别有6、8、4个 。 除直辖市、省会城市和计划单列市外 ， 前50名其余地级市大多分布在长三角、珠三角地区 ， 其中长三角城市群8个 ， 珠三角城市群4个 ， 海西城市群、山东半岛城市群各2个 。 分地区看 ， 东部、中部、西部地区排在200名之后的城市占比分别为4.6%、22%、64.1%；东北地区有30座城市位列200名之后 ， 占本区域地级单位个数的83.3% ， 发展潜力总体靠后 。 需注意 ， 各指标经标准化处理后合成的发展潜力指数仅具备序数意义 。