摘要：文章对我国中小城市房地产业投资面临的风险进行了定性分析，在此基础上，引入灰色关联度技术，以近年来房地产业迅猛发展的河北省廊坊市为例进行实证研究，找出各风险因素中对房地产投资盈利影响程度不同的主次因素，并从地方政府和房地产开发商的双重角度，提出相应的风险管理防范策略及规避、减少风险潜在损失的具体对策。
 
    关键词：中小城市；房地产业；风险管理；灰色关联度；廊坊市
 
    在人们的社会、经济和科研活动中，会经常遇到信息不完全的情况。在控制论中，人们常常用颜色的深浅来形容信息的明确程度。艾什比（ashby）将内部信息未知的对象称为“黑箱”。因此，“黑”表示信息未知，“白”表示信息完全明确，用“灰”表示部分信息明确、部分信息不明确。同样，可以系统区分为黑色系统、白色系统和灰色系统，用来反映认识主体对认识客体的认识程度。为了更好的认识和有效地控制灰色系统，20世纪80年代，灰色系统理论应运而生，并迅速在社会众多行业和领域得到了广泛应用，这也真正体现了人类认识和改造世界的主动精神。
 
    我国房地产业尚处于产业发展的初级阶段，有关其投资风险的研究刚刚起步。目前，有些学者已运用常规的投资风险分析方法如调查和专家打分法、敏感性分析法、贝叶斯方法、蒙特卡洛法、相关性分析等，就我国房地产业投资风险管理做了相关探讨。但是，针对中小城市的相关研究还不多见。本文采用定性研究和定量分析相结合的方法，运用灰色关联分析技术，对近年来我国中小城市房地产业投资面临的风险进行理论分析。在此基础上，以近年来房地产业迅猛发展的河北省廊坊市为例进行实证研究，提出相应的风险管理防范策略及规避、减少风险潜在损失的具体对策。
 
    一、对我国中小城市房地产业投资面临的风险进行理论分析
 
    一般来讲，风险就是一个事件会产生人们不希望后果的可能性。房地产市场是一种资金量大、周转期长、且受政治、社会影响较大的特殊市场，所以在其投资过程中会遇到一定的风险。房地产投资风险是指房地产开发商因对未来某项房地产投资的决策以及客观条件的不确定性而导致该项房地产投资的资本损失或实际收益与期望收益产生负偏差的程度及其发生概率。房地产投资风险多种多样，十分复杂。本文根据风险因素的性质不同，将其分为：政策因素、经济发展因素、市场因素、自然因素、利率因素、社会因素、管理因素和技术因素等。并且在《中国房地产纵横》中也对各主要影响因素进行了排序，其先后顺序依次为：政策因素、利率因素、经济因素、自然因素和技术因素。由于本研究是针对我国中小城市房地产投资风险管理问题，该风险系统应包括上述五种风险因素。因为，除了常规的五种主要风险因素外，如市场因素、管理因素和社会因素等在内的这些因素并非可有可无；相反，由于中小城市特殊的具体情况，它们的影响反而会比较大，这在定量分析中会得到相应体现。
 
    房地产业投资的风险分析与评价是个主观与客观相结合的过程，而对某些过程中潜在风险因素的评价也很难用定量数字来描述。我国的房地产业发展历史较短，客观估计所要求的历史资料很少,在房地产业投资的风险分析中对各风险因素随机变量的概率分布常用主观估计来建立。目前，房地产业比较流行的是根据《中国房地产纵横》上的房地产论文的统计数据和对分析专家关于房地产投资的认识所做的调查，对各风险因素定性分析的评分等级标准，将指标等级划分为七级,其中“优”、“良”、“中”、“差”对应分值分别为4、3、2和1，指标等级介于上述两相邻等级之间时,相应评分值为3.5、2.5和1.5。为了便于观察和计算，将上述七个等级的相应数值分别扩大2倍，即“优”、“良”、“中”、“差”对应分值分别为8、6、4和2，指标等级介于上述两相邻等级之间时,相应评分值为7、5和3。
 
    二、以河北省廊坊市房地产业投资风险管理为例进行实证分析
 
    廊坊市于1989年4月经国务院批准正式成立，地处河北中部、京津两大城市之间，由于其得天独厚的地理位置和环境，素有“京津走廊上的明珠”之美誉。改革开放以来，廊坊市获得了长足发展，经济建设和社会发展取得巨大成就，也是河北省唯一获得全国“生态城市”殊荣的少数城市之一。作为我国中小城市的典范的廊坊市，市区人口约40万，作为八大支柱行业之一的房地产业发展十分迅速，包括上缴利税、城镇房地产业投资总额增长速度、利润总额和商品房均价等多项指标位居全省之首。据2007年统计数字显示，廊坊市共有143个企业，其投资额占同期全社会固定资产投资总额的17.96％，吸纳就业人数达6819人，上缴利税高达65631万元，对于优化廊坊市产业结