房地产投资对地区经济增长的贡献差异_基于面板数据的分析

———基于面板数据的分析

罗国银

摘

要：基于1998－2009年我国31个省市的面板数据，

本文分析了房地产投资对我国经济增长的贡献，研究发现房地产投资对各省市的经济增长都存在显著的正向影响，但对不同地区的影响力存在差异。关键词：房地产投资；经济增长；面板数据中图分类号：F293．30文献标识码：A

文章编号：1001－490X（2010）9－050－02

作

者：湖南大学工商管理学院博士研究生；湖南，长沙，410084

一研究背景和意义房地产投资与经济增长之间的相互关系一直是学者们讨论的热点问题。国民经济的快速增长对房地产业的快速发展起到重要的带动作用，同样房地产投资的增长对促进国民经济的增长具有重要作用。房地产业对经济增长的影响主要体现在两个方面：一是房地产开发投资对经济增长的直接拉动，二是房地产开发投资通过带动关联产业和住房相关消费而带来的间接贡献。国家统计局于2010年6月15日发布了2009年全国房地产市场运行情况数据，数据显示：2009年，全国完成房地产开发投资36232亿元，比上年增长16．1%。其中，商品住宅完成投资25619亿元，增长14．2%，占房地产开发投资的比重为70．7%。2009年，全国商品房销售面积93713万平方米，比上年增长42．1%。而商品房销售额43995亿元，比上年增长75．5%。2009年中国GDP335353亿RMB，折合美元约4．92万亿，仍居世界第三。增长率8．7%。根据国家统计局发布的数据可以得知：2009中国房地产的销售收入增加了43995/1．755*75．5%=18926．62亿元，2009年中国房地产的投资支出增加了36232/1．161*16．1%=5024．42亿元，所以2009中国房地产为GDP增长了18926．62－5024．42=13902．2亿元，增长率为13902．2/335353*100%=4．15%。如果没有中国房地产对GDP的贡献，那么2009年中国GDP的增长率将降为4．55%，而不是实际中的9%。自1998年确定将住宅建设作为新的经济增长点后，房地产业便有了较大程度的发展，并逐渐成为我国经济的基础性和先进性行业，对国民经济的发展起着举足轻重的作用。那么房地产投资对经济增长的贡献到底多大，对不同的地区的经济增长贡献是否存在差异，都是一个值得进一步研究的问题。二变量的选取及数据的来源为了衡量地区经济发展水平，本文选取地区生产总值作为重要的衡量指标，其作为经济总量指标已也得到广泛的认可。为了衡量房地产业的发展情况，本文选取了房地产开发投资额作为衡量指标［1］

。根据中经网统计数据库和历年统计年鉴提供的数据，本文选用全国31个省、自治区、直辖市1998－2009年的数据进行分析。为消除价格因素对数据的影响，本文分别用GDP指数与固定资产价格指数对数据进行了调整，并折算为以1998年为基期的不变价格；为了消除变量中存在的异方差和数据的剧烈波动，本文在进行计量分析时对所有变量作了自然对数变换。三面板数据模型与方法面板数据是指在时间截面上取多个截面，在这些截面上同时选取若干样本观测值所构成的样本数据。面板数据模型是近20年来计量经济学重要的发展内容之一，它能充分利用时间及截面数据信息描述变量之间的关系［2］

。可以克服统计分析中多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更高的自由度、更高的估计效率，并减少共线性［3］

。出于以下两个考虑：①面板数据模型同时包含了时间数据和截面数据，既能看到房地产投资与经济增长之间随时间的演进关系，又能看到各地区省市在两者关系上的差异：②面板数据模型将数据扩大了几十倍，能有效地解决了样本观测期短而数据少的间题，提高了模型估计的精度。故本文将使用面板数据模型。面板数据模型的一般形式为：yit=αi+xitβi+uit，i=1，2，…，n；t=1，2，…，T（1）其中，xit为1×k向量，βI为k×1向量，k为解释变量个数，n表示个体截面成员的个数，T表示每个截面成员的观测时期总数。根据截距项α及系数β的不同取值，模型（1）可分为如下三种情形：（a）αi=αj，βi=βj

即对于各个个体成员方程，截距项及系数均相同，称为联合回归模型。（b）αi≠αj，βi=βj

即各个个体成员方程的截距项α不同，而系数β相同，称为变截距模型。变截距模型表明，对各个个体成员方程而言，解释变量对被解释变量的影响相同，但是，各个个体成员对被解释变量的影响不同，这种影响是解释变量无法说明的，要用50模型截距表示。（c）αi≠αj，βi≠βj

即各个个体成员方程的截距项α及系数β均不同，称为变系数模型。该模型表明，对各个个体成员方程而言，既存在个体影响，也存在结构变化，即解释变量对被解释变量的影响随个体差异而变化。建立面板数据模型的第一步是要检验模型是上述（a）、（b）、（c）三种情形中的哪一种，经常使用的方法是协方差分析检验方法。检验提出如下两个假设：H1：β1=β2=…=βn

H2：α1=α2=…=αn；β1=β2=…=βn

若接受H2，则模型为联合回归模型，无需进一步检验；若拒绝H2，则需检验H1。若接受H1，则为变截距模型；若拒绝H1，则为变系数模型。假设检验使用F统计量，模型（a）、（b）、（c）的剩余平方和分别为、S1、S2，S3，F检验的本质是看三个模型的剩余平方和有无显著性差异，从而决定是哪个模型。在成立的条件下，F统计量为：FS1－S3）/［（N－1）（k+1）］2=（S［NT－N（k+1）］～F［（N－1）（k+1），N3/（T－k－1）］（2）给定显著性水平α，若F2＞Fα，则拒绝原假设，检验H1；反之，则认为是模型（a）。在H1成立的条件下，F统计量为：F（S1－S3）/［（N－1）k］1=SN（k+1）］～F［（N－1）k，N（T－k－1）］3/［NT－（3）给定显著性水平α，若F1＞Fα，则拒绝H1，接受模型（c）；反之，则认为是模型（b）［4］

。四实证分析首先，检验面板数据模型是联合回归模型、变截距模型和变系数模型三种情形中的哪一种。本文运用协方差分析检验方法来判别模型类型，以可比地区生产总值为自变量，以可比房地产开发投资额为因变量，通过Eviews5．0分别以联合回归模型、变截距模型和变系数模型对数据进行拟合，求得模型（a）、（b）、（c）的剩余平方和S1=2．52E+10，S2=1．90E+10，S3=6．98E+09，再根据公式（2）、（3）可计算得F1=16．90；F2=25．62，（其中所需参数N=31，k=1，T=10），查表可知临界值：F0．05（60，248）=1．32；F0．05（30，248）=1．46由于模型的F统计量的值均大于临界值，故面板数据适合的是变系数模型，即本文所研究的对象适合截距项与系数均不同的模型。对面板数据以可比地区生产总值为因变量进行变系数模型拟合，模型拟合结果见表1：表1

变系数模型拟合结果

地区房地产投资α地区房地产投资iβ地区房地产投资i

αiβiαiβi北京2．15830．1924＊＊＊1．68700．0292*＊＊（5．06）海南（1．71）甘肃1．01630．0458＊（1．01）天津1．70480．1566＊＊＊1．46480．0866*0．0264＊＊＊（3．01）河南（4．63）贵州0．3827（0．26）51河北1．30360．1031＊＊0．0937＊＊（4．5870）山西1．62010．0329*（2．92）内蒙古0．4536（4．40）山东0．90750．1293＊＊＊0．0466＊＊＊0．0568＊＊＊（4．82）安徽1．1585（0．64）宁夏0．5760（1．98）江苏1．26090．1462＊＊＊0．0503＊＊＊0．0344*（2．85）湖北1．1060（0．086）青海0．2173（2．00）上海2．75240．1748＊＊＊0．0494＊＊＊0．0335*（2．59）湖南1．0807（0．087）陕西1．5428（1．86）浙江2．98120．1173＊＊＊0．0323＊＊（1．33）江西1．0516（1．51）四川0．91440．1016＊＊＊（2．33）福建2．96830．1341＊＊＊0．0502＊＊＊（4．10）黑龙江0．7474（0．75）西藏0．97100．0393＊＊＊（0．44）广东2．76490．2179＊＊＊0．0795＊＊＊（2．54）吉林0．6151（1．46）新疆1．07940．0523＊＊（2．11）广西0．84820．0521＊＊＊0．0532＊＊＊（1．25）辽宁0．5461（1．08）云南0．82020．0551＊＊＊（0．82）重庆0．95260．1037＊＊＊（2．91）注：其中*，＊＊，＊＊＊分别表示在90%，95%和99%的置信水平显著。括号内数据为标准差。

结果显示全国31个省市房地产业对经济增长的影响存在差异，这也反映出了我国现阶段区域经济发展存在的差异，仅有海南、河南、山西、青海和陕西是在90%的置信水平下显著；江西、内蒙古和新疆在95%的的置信水平下显著；其余各省市则均在99%的置信水平下显著。广东、上海、北京、天津等市场经济比较发达，房地产业起步较早的省市，房地产业对经济增长影响较大，房地产投资每增加1个百分点，能分别带动相应省市经济增长0．2179、0．1748、0．1924和0．1566。而经济欠发达地区，由于受到市场经济发展还不够完善，房地产业起步晚，发展速度较慢，房地产投资对经济增长影响的作用相对较弱，虽然不能很好地拉动地区的经济增长，但也能起到一定的推动作用［5］

。五结论与政策建议第一，房地产开发投资对经济增长具有重要作用［6］

。1997－2009年，综合直接贡献率、间接贡献率和引致消费贡献率得到的房地产开发投资对GDP增长的总贡献率平均达到22．49%，即在各年GDP的增量中，房地产开发投资总贡献的份额平均达到1/5；在平均8．94%的GDP增幅中，房地产开发投资贡献的百分点平均达到2．03%。第二，房地产开发投资对经济增长的贡献呈现逐步上升态势，对GDP增长的总贡献率由1998年的16．57%增加到2005年的21．41%，其中2007年达到最高为27．37%。第三，房地产开发投资对经济增长的贡献中，由房地产开发投资拉动的其它产业投资、居住消费和建筑装饰品、耐用消费品的消费支出对经济增长的贡献大于其本身对经济增长的直接贡献。其中，直接贡献大约占40%，间接贡献和引致消费贡献大约占60%。当前，在国家严格调控房价的情况下，房地产开发投资对经济增长的总贡献率仍然达到1/5。由于其产业关联度高，房地产开发投资的大幅波动，可以带动其它相关产业也出现波动，最终必然会引起经济发展的波动。因此保持房地产开发投资的平稳增长，对国民经济持续稳定发展具有重要意义。总之，为了更好地促进地区的经济发展，各（下转27页）地位的农业碳基金来管理和使用部分气候变化税的收入等，可农业企业、行业协会、咨询公司、农民专业合作社、科促进政府、研机构及媒体等多方面力量的参与和合作，使政府以少量公共资金的投入获得更多更好的农产品质量安全管理效果；四是低碳农业政策可促进农产品生产者和公众观念的转变，进一步强化其生态文明、健康安全和低碳理念，从社会舆论层面构建起农产品质量安全目标实现机制。三实现我国低碳农业与农产品质量安全良性关系的对策构想实现我国低碳农业与农产品质量安全良性关系是一个巨需要配合各方面的力量，需要全社会的共同努大的系统工程，才能显示其巨大效益。力，（一）要优化农业生态环境。为实现低碳农业与农产品质量安全的良性关系，从生产角度看，绝非简单地停留在开发低碳农产品层面上，最基础的是要在优化农业生态环境上下我国农业生态环境破坏严重，如气候变暖对农业功夫。目前，生态环境影响就很大，这种不断恶化的农业生态环境状况迫以夯实实现低碳农业使我们不得不花大力气培育绿色生态，与农产品质量安全良性关系的基础。一是以防治为基础，遏制生态环境恶化。由于农村环境污染主要是水污染、大气污染、固体废弃物污染、土壤污染等，所以要建立农村污水净化处理制定污染物总量削减方案，要采取节能和保洁措施，控系统，要从污染源头开始，改进或采取制温室气体向大气中的排放，清洁生产工艺，尽量少排和不排废物，控制化肥对环境的不良影响，农业生产中尽量多施有机肥，不使用或安全合理地使用发展高效低毒的农药代替残留毒性高的农药，加强生物农药，增强生态系统服务功能。经济社会防治。二是以保护为重点，为满足对生态的发展离不开生态系统服务功能的巨大支撑，系统服务不断增长的需求，避免生态系统退化和服务功能的必须明确各区域生态系统功能定位，构建区域生态系统丧失，服务功能持续利用的政策框架和实施方案，其中，最为关键是要加强森林、草地建设，积极退耕还林、还草，加强水资源开发实现科学用水。和利用，（二）要探索低碳农业发展新模式。由于低碳农业是在应对全球气候变化中应运而生的新生事物，是一种新的经济形目前大多数人对之缺乏了解，因此，要通过广泛的宣传教态，让低碳理念深入人心，尽快让公众正确理解低碳农业与农育，产品质量安全的关系关系。在此基础上，必须紧紧抓住两个重点环节。一是积极探索低碳农业产业模式。低碳农业经济目前各地在农业生产上有不少农民创造的发展有多种模式，我们应科学地进行总结，使之完善为产的低碳农业经济形态，业模式，进而推而广之，如风力发电、秸秆发电、生物柴油等清洁能源模式等就极具推广价值。二是不断创新低碳农业技术。在低碳农业经济发展进程中，技术创新是关键，没有技术支撑的低碳农业只能是镜花水月。创新低碳农业技术主要是创新低碳资源综合利用技术、畜禽鱼健康养殖技高效安全农业生产技术、术、农业生态保护技术、低碳安全农产品标准化加工技术、农业节能减排技术、节水农业技术、绿色能源技术、废弃物综合利用并要在实践中积极推广应用，在应用中不断提高。技术等，（三）要提供相关的制度安排。在低碳农业发展和农产品对中国这样一个市质量安全管理中存在着各种各样的矛盾，既需要市场机制的基础性场经济体制尚不成熟的大国而言，调节，也离不开政府的有效监管，必须为实现低碳农业和农产品质量安全良性关系提供一系列相关的制度安排。一是制定和颁布相关法律、法规。目前，我国规范农产品生产行为、销消费行为的法律法规还很不完善，政府应加快立法，售行为、以强制性手段来规范和引导农产品生产者、销售者和消费者从而制止或消除农产品质量安全问题的负外部性。为的行为，此，应完善节约农业资源、保护农业生态环境的法律法规体系，出台更加严格的节能、节水、节地等各项国家标准，建立起高能耗、高污染、高排放落后工艺、技术和设备的强淘汰制度，加强对提高农产品检测检验检疫水平。二是完善农产品市场的监管，消费领域存在典型的信息不对信息披露机制。在农产品生产、称现象，容易产生逆向选择和道德风险，因此，政府应建立公益性的农产品信息披露组织机构，形成完善的信息披露机制，及时使农产品生产者、销售者和消费发布相关市场信息和公用信息，真正发挥出信息在促进低碳者掌握的信息尽可能完善和充分，农业和农产品质量安全良性关系中的服务作用。参考文献：［1］张慧芳等：《农产品质量安全与农业经济持续发展的关系》，《乡镇经济》，2009年第6期。研究［2］赵其国等：《低碳经济与农业发展思考》，《生态环境学，2009年第5期。报》

［3］张慧研等：《我国农业生态环境现状及解决的对策》，《北2005年第5期。方经贸》，

［4］沈木珠、：《低碳经济背景下我国地方科技措施创李国良》，《山东社会科学》，2010年第7期。新研究

（责任编辑：余小平）

（上接51页）地区应当结合自身的经济发展现状，建立合理的房地产开发战略，制定合理的政策以促进房地产业的健康有序发展，为地区经济增长做出强有力的贡献。，2008年第8期，贸经济》第56－61页。［3］陈海燕：《面板数据模型分析及应用》，2006年。天津大学，

［4］高铁梅：《计量经济分析方法与建模》，清华大学出版社2006年版。［5］刘琳、：《房地产开发投资对经济增长的影响及建周霞》，《中国经贸导刊》，2009年第5期，议第11－12页。［6］李涛：《房价波动的需求变异因素剖析》，《经济问题》2010年，第8期。

参考文献：［1］崔光灿：《房地产价格与宏观经济互动关系实证研究》，《经济理论与经济管理》，2009年第1期，第57－62页。

［2］黄忠华、：《房地产投资与经济增长》，《财吴次芳、杜雪君

（责任编辑：余小平）

27