经济增长房地产投资（共12篇）
经济增长房地产投资 篇1
房地产行业对经济增长的影响首先体现在其投资对经济增长的直接拉动作用。房地产业的投资形成房屋建筑类固定资本, 从而作为最终资本直接计入国内生产总值。所以, 房地产业投资的规模增加, 就会导致最终资本的快速形成, 从而保证了国内生产总值的高速增长。 (表1)
利用回归分析法, 以1988年到2009年的城镇房地产开发投资与国内生产总值进行定量分析。选择各年度的房地产开发投资的对数为自变量, 国内生产总值的对数为被解释变量。由于数据是时间序列, 有可能存在高阶自回归的特征, 因此有必要使用ADF (Augment Dickey-Fuller) 检验先对数据进行单位根检验, 以排除数据的自相关。
从表3可知, 房地产开发投资和国内生产总值的对数这两个时间序列是一阶单整序列, 对其进行协整分析。
s迹统计量30.02244大于25.87211和19.38704或相伴概率小于0.05, 所以房地产开发投资与国内生产总值存在协整关系。
选择房地产开发投资的对数为自变量, 国内生产总值的对数为被解释变量, 建立回归模型:
虽然, 房地产开发投资和GDP的增长在长期存在某种相关关系, 但是不能证明他们之间的因果关系, 有必要使用格兰杰检验对其关系进行确立。通过VAR模型确立滞后期为2, 检验结果如下 (表4) :
由于相伴概率小于0.05, 因此在95%的置信水平下, 可以认为国内生产总值与房地产投资互为格兰杰原因, 在此基础上建立E C M模型 (误差修正模型) ,
从上式可知, 房地产开发投资对国内生产总值的增长有很大的推动作用, 短期来看1%的投资增加可以使得GDP增长0.17%;而长期来看, 1%的投资增长能带来GDP的0.6%的增长。并且, 存在纠正指数, 当年的GDP增长会对前一年GDP与房地产投资之间的缺口进行修正。
据国家发展改革委投资所房地产研究中心副主任刘琳统计, 房地产开发投资对经济增长具有重要作用。1997-2005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G D P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%。
其次, 房地产的发展会带动相关行业的投资的快速增加, 包括钢铁、水泥等60多个行业。房地产业对其它行业的影响可以通过影响力系数这个指标来考虑。影响力系数是某一产业增加其产出, 当增加一单位最终需求, 对国民经济所有部门产生的产出增加的影响。影响力系数大于1表明该产业部门增加产出会给其它部门带来比自身更多的产出增长。系数越大表示该部门生产对其他部门生产的波及影响程度的影响力水平越大。根据2008年统计年鉴记载, 2005年建筑业影响力系数为1.86, 排在按17个行业分类的第5位, 彰显了建筑部门对其它行业强大的带动作用。
同时, 房地产业是资金占用大, 资源消耗多的行业, 当经济过热的时候, 势必会严重挤压其他行业的发展。大量的资金由于利益的驱使, 会流向利润高的房地产业, 这样就会造成资源错配, 也会使得产业结构失调。
最后, 房地产业的发展会促进相关产业职工收入的增长, 带动其消费的增长, 通过消费乘数来拉动整个社会的消费。最终, 形成的消费会远大于增加的收入, 从而带动GDP的增长。据统计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%。
同时, 在房地产拉动耐用品消费的, 也会挤压其它消费。目前的高房价会迫使广大的消费者选择更多的储蓄来支付首付和偿还房贷。据中国统计局2008年统计年鉴记载, 人们2007年的居住消费仅仅占9.83%。但是, 居住消费中仅仅包括城镇居民住房的租金和相关维修、物业费, 其中并没有包含居民用于购置商品房和政府部门用于住房的消费支出。若加上这些支出, 那么居民的居住消费在整个消费中的比例将会大大上升。
综上所述, 在经济低迷的时候, 房地产开发投资对国民经济增长贡献作用明显, 可以直接刺激很多部门的投资。但由于房地产行业利润率高对其它部门的投资挤占作用强;房价增长过快远远超过居民可支配收入的增长, 所以需要对房地产行业进行合理的中长期的规划, 来满足绝大多数人的利益。政府可以通过规范廉住房、经济适用房市场, 来做到切切实实满足中低层人民的购房需求。在税收方面, 政府可以加大对开发满足其政策目标的企业的补贴和税收抵免;同样也可以加大对中低收入者的购房补贴和税收优惠。当然, 官员绩效考核、土地出让金、分税制财政等等问题也亟待解决。
摘要：房地产行业作为国民经济的支柱产业, 在经济增长中发挥着重要的作用。房地产业可以影响钢铁、建材水泥等上游行业和家用电器、装饰等下游行业的发展, 是个影响力大, 辐射面广的行业。房地产业对中国国内生产总值的高速增长贡献巨大, 在投资和消费环节都有重大影响。本文将结合计量模型分析房地产开发投资对经济增长的影响程度, 并综合分析房地产行业对其它经济部门的影响。
关键词：房地产,投资,经济增长,协整分析
参考文献
[1]、李文军:住房体制改革以来房地产业发展对经济增长的影响[J], 经济研究参考, 2009年第61期;
[2]、刘琳:房地产投资对GDP贡献有多大[J], 房地产研究, 2007年第10期;
经济增长房地产投资 篇2
外商直接投资、技术外溢与经济增长
外商直接投资、技术外溢与经济增长 ――对广东数据的实证分析 摘 要：本文运用计量模型，对广东省到的行业数据和城市数据进行实证分析，考察了外商直接投资(FDI)技术溢出效应与经济增长之间的相关关系。我们区分了FDI的技术外溢效应和通过企业本身较高生产率促进经济增长的效应。实证结果显示：在广东省FDI外溢的过程中，示范-模仿效应和联系效应的效果较为显著，并且形成了一定的聚集效应;FDI在行业中的外溢效应小于在地区内的效应;各城市的经济技术水平和政策因素强烈地影响着FDI的外溢效果。因此，当前相关外资政策的制定不应该一味强调引入外资的数量，重点应在于其对国内企业的技术外溢效应。关键词：外商直接投资 技术外溢效应 经济增长 一、引 言 改革开放以来，中国以其巨大的市场潜力及日益改善的软硬投资环境，吸引了大批外商来华直接投资，世界许多著名跨国公司也纷纷来华抢滩登陆。到19底，中国实际利用外商直接投资已达2700多亿美元，外资企业36万家，连续6年成为全球仅次于美国的第二大外商直接投资(FDI)接受国，外资经济已经成为中国经济发展的一个重要经济增长点。为什么要选择外商直接投资的方式?相较于对外借款、出口信贷或延期付款等其他的外资利用形式而言，FDI在引资数量上并无优势，一些FDI厂商甚至在东道国当地筹措资金。事实上，我国在20世纪70-80年代利用外资的实践中，FDI形式所占的比例很低，平均在20%左右。进入90年代以后，FDI则成为利用外资增长势头中具有决定意义的主角：其在外资利用中的比例由1990年的33.9%猛增到的77.6%。现实中我们也不难看到，各省的对外政策都竞相向外商直接投资企业提供各种优惠，包括更低的所得税率和更长的免税期、进口关税减免、基础设施建设的补贴等。这些优惠措施都是合理的吗?这些政策的理论依据何在? 从形式上来说，外商直接投资企业根据外资参与程度以及参与方式的不同，一般分为外商独资企业、中外合资企业和中外合作经营企业三种类型。无论是哪一类企业，FDI从进入时起就展现出其不同于内资的特殊性质：“FDI是资本、专利及相关技术的结合体，因而其对增长的作用是多方面的，对技术先进国和发展中国家的影响大不相同。”(Balasubramanyam等,)FDI带来了“打包的资本、管理技术和生产技术”(Johnson,1972)。也就是说，FDI不仅是指物质资本，而且是涵盖人力资本、技术知识等多种因素的广义资本概念。这一定义表明：外资与内资存在质量差异，国内企业在当地使用本地和外来资金的效率比外商低。所以，在现阶段的外资利用中，应该注重的不是资金的数额，而是该资金引起的带动国内资金使用效率提高的效应。这才是当前我国FDI迅速增长的原因。经济学研究中用FDI技术外溢效应(Spillover Effect)来说明这一点。有关FDI技术外溢效应的研究所做的正是将FDI研究的重点由量的因素扩展到质的因素，考察FDI对生产率增长的贡献，解决FDI与东道国长期经济增长的关系问题。 本文第二部分主要回顾了国内外有关外商直接投资外溢效应的研究情况，阐述了FDI技术外溢的.发生渠道及溢出效果的影响因素，在此基础上构造一个基本计量模型，对经济增长核算方法加以解释，用于实证检验;第三部分是对数据的描述;第四、五部分分别就行业数据和城市数据进行回归分析;第六部分给出本文结论并作简要评论。 二、FDI的技术溢出：文献回顾与模型设立 新古典增长模型不能解释决定长期增长的技术进步是如何产生的，也就不能真正解决一国长期经济增长的问题。80年代新增长理论将外部性纳入到经济增长过程之中,随之有关FDI通过其外溢效应对东道国长期经济增长做出贡献的实证研究也蓬勃发展起来。所谓溢出效应，是指由于广义FDI资本内含的人力资本、R&D投入等因素通过各种渠道导致技术的非自愿扩散，促进了当地生产率增长，进而对东道国长期增长做出贡献，而跨国公司(MNE)子公司又无法获取全部收益的情形。在此意义上，资本将突破新古典理论边际收益递减的经典假设，产生不变甚至递增的收益，从而影响长期增长。事实上，FDI对宏观经济影响是显而易见的。FDI向某一区域的集中往往对当地经济产生极大影响，如增加当地就业，提高劳动力总体素质，优化地区产业结构，促进城镇化水平等等。这些不是简单的资金投入效应，而是生产率提高的结果。 FDI通过什么渠道实现溢出呢?根据相关文献对FDI外溢效应的理论阐述，FDI外溢效应可以归结为以下四种渠道。第一，示范-模仿效应(demonstration-imitation effect)，即Kokko(1990)所说的传染效应(contagion effe
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经济增长房地产投资 篇3
一、第二次经济普查中房地产投资
情况分析
根据第二次经济普查所获得的数据资料， 2008年，全国房地产投资总量为30580亿元，较2007年增长5300亿元；同比增长20.9个百分点，增幅较2007年回落了近10个百分点。从占GDP比重来看，房地产业增加值为7174亿元，占GDP比重5.2%。
从第一次经济普查到第二次经济普查，房地产投资分别由2004年的13158.3亿元增加到30580亿元，5年翻了近3倍。其投资增长率分别为29.59%、20.91%、22.09%、30.15%和20.97%，均高于20%。形成了从1998年住房制度改革以来的第二个房地产投资高峰期，其基本特征是2005、2006年两年受调控影响最为明显，房地产开发投资有所紧缩。但到2007年，调控政策有所松动，投资水平又全面恢复到宏观调控之前。而2008年，受世界金融危机影响，房地产投资增速又有所下降。
二、房地产投资与经济增长之间的关系
近年来，随着房地产投资规模的不断扩大，房地产投资对经济增长的作用也在不断提高。目前理论界主要采用直接计算法和投资乘数法两种定量方法来考察房地产投资对经济增长的拉动作用。但由于第一种方法测算时只考虑由固定资产投资形成的固定资本形成总额对经济增长的直接贡献，没有考虑投资品行业收入增加所推动的一系列次级消费的增加。投入产出投资乘数法较好地弥补了直接计算法这一缺陷。所以，本报告利用投资乘数法对房地产投资与经济增长的定量关系进行测算。
投资乘数是现代宏观经济学中的重要概念，它是指某一变量增加一单位数量（在其他因素不变情况下）通过连锁反应而最终使另一变量变化的倍数。国民经济乘数法是当今国际上广泛使用的一种定量分析方法。为此，我们也可以把乘数概念引入投入产出分析中。具体地说，当国民经济某一部门增加一单位最终需求（在其他因素不变情况下）通过连锁反应而最终使各部门某一指标（如产出、收入、就业等）变化的倍数。利用投入产出表和其他统计资料，可计算出多项内容的分部门乘数，已成为宏观经济分析的有力工具。
我们运用EVIEWS软件，按照投资乘数法测算出了房地产开发投资对经济增长的贡献，结果显示：房地产投资对经济增长的初始效应为0.833811，其直接效应为0.063225，故间接贡献和引致消费贡献大约是1.063742。
这表明，第一，房地产投资对经济增长的初始效应反映了增加一单位房地产投资，所产生的基本的收入量。房地产投资对经济增长的初始效应为0.833811，远远高于其他行业的初始效应。从此角度分析，房地产投资较其他行业而言，对经济增长的贡献度较大。
第二，房地产投资的直接效应为0.063225，说明房地产部门增加投资所带动产业内部收入增加较小。房地产业的发展主要是依靠投资拉动的产业，其产业收益的增加具有滞后性和分散性，当部门每增加单位投资时，当期内部效益额的增加有限，故房地产投资的直接效应比较低。
第三，房地产对经济增长的间接贡献较大，为1.063742，大于房地产投资的初始效应和直接效应的总和。故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他产业投资、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，故房地产开发投资对GDP增长的间接拉动作用是房地产促进经济增长的重要因素。
并且，通过测算，结果显示房地产开发投资对经济增长的贡献呈现逐步上升态势，而且2007年我国房地产投资乘数为1.96078。房地产开发投资对我国经济增长具有重要作用，房地产投资大规模增加，在推动经济增长中发挥了明显作用，贡献率不断提高。其中既有由房地产开发投资本身所产生的直接贡献，也有通过对关联产业的带动效应所产生的间接贡献。
同时，我们也发现，房地产投资增长确实有助于经济增长，但房地产投资占固定资产投资的比例过大则会在一定程度上降低这种贡献。况且，房地产投资对经济增长的贡献并不能完全归功于房地产业一个产业。另外，与房地产投资占固定资产投资的比例相比，房地产业的产出贡献率目前仍然较小，统计期内房地产业增加值占国内生产总值的比例一直没有超过5%。总之，整体来看，房地产投资对国民经济中其他产业的拉动作用较大，乘数效应大致有1.96078左右。如果考虑到购房后对家电、家具等消费的刺激效应，房地产行业对经济的拉动作用还要更大。
三、房地产投资与关联产业发展之间的关系
房地产业，因其产业链跨度大，产业附加值较高且具有较高的关联效应和扩散效应，已经成为我国国民经济增长中不可或缺的一部分。其中，房地产业有一个非常重要的特点就是具有很强的产业关联性，即前向关联、后向关联和环向关联。
产业关联主要分三类，前向关联、后向关联和环向关联。其中，前向关联是指通过供给联系与其他产业部门发生的关联。后向关联是指通过需求联系与其他产业部门发生的关联。环向关联指各产业在经济活动中依据前、后向的关联关系组成了产业链或产业环。
本报告利用投入产出模型来分析房地产投资与其他产业的关联效应。通过利用投入产出模型和数学方法，我们分别测算了房地产投资与其他产业的前向关联、后向关联和房地产业投资诱发系数。
（一）前向关联测算结果
从前向关联测算结果可以看出，房地产与其他关联产业中的14个行业关联度较高，平均值0.003699以上。在这14个行业中，租赁和商务服务业的向前关联度排名第一，关联值远高于其他行業以及42个行业向前关联度平均值，说明房地产投资对该行业的向前带动作用很大；对金融业，文化、体育和娱乐业，住宿和餐饮业，居民服务和其他服务业的向前影响小于租赁和商务服务业但明显高于其他行业；对房地产业，邮政业，金属制品业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，仪器仪表及文化办公用机械制造业，信息传输、计算机服务和软件业，电气机械及器材制造业，综合技术服务业，造纸印刷及文教体育用品制造业等9个行业向前关联值也明显高于42个行业向前关联度平均值，表明房地产投资对这些行业的向前带动作用也明显高于其他行业。
（二）后向关联测算结果
从后向关联测算结果可以看出，房地产与其他关联产业中的13个行业关联度较高，平均值0.006027以上。在这13个行业中居民服务和其他服务业，金融业，批发和零售业，信息传输、计算机服务和软件业等4个行业向后关联度分别为：0.029025、0.026413、0.024067、0.020133，均超过了0.02，明显高于其他行业，说明房地产投资对这4个行业的向后关联影响最大；其次是文化、体育和娱乐业，住宿和餐饮业，租赁和商务服务业，邮政业等4个行业，它们的向后关联度虽然低于前面4个行业，但仍然超过42个行业平均值的2倍，表明房地产投资对这4个行业的向后影响仍然较大；综合技术服务业，房地产业，纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业，工艺品及其他制造业和教育等5个行业的向后关联值低于前面8个行业，但高于其29个行业，也就说虽然房地产投资对这5个行业的向后关联影响小于前面8个行业，但是相对其他29个行业影响还是会大很多。
（三）房地产业投资诱发系数测算
从房地产投资诱发系数测算结果可以看出，房地产业对金属冶炼及压延加工业，通用、专用设备制造业，化学工业，交通运输设备制造业，金属矿采选业，建筑业等六大行业的诱发效应最为明显，诱发系数均大于1，超过了42个行业诱发系数平均值的2倍。其中金属冶炼及压延加工业诱发系数排第一位，诱发系数最大，而且高出后面各行业诱发系数较多，超过42个行业诱发系数平均值的4倍；通用、专用设备制造业，化学工业，交通运输设备制造业，金属矿采选业，建筑业，电力、热力的生产和供应业等6个行业诱发系数超过42个行业诱发系数平均值的2倍；通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，石油和天然气开采业，金属制品业，交通运输及仓储业，农林牧渔业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，木材加工及家具制造业，批发和零售业等9个行业的诱发系数也超过了42个行业诱发系数平均值。综合来看，房地产投资对上述16个行业的诱发带动作用较为明显。
经济增长房地产投资 篇4
关键词：房地产投资,经济增长,贡献率
一、导论
(一) 研究背景和研究意义
房地产投资, 广义上来说就是通过把资本投入到房地产市场, 从而达到赚取利润, 获得回报的一种方式。1986年, 我国房地产投资额仅为101亿元, 截止到2015年年底, 我国房地产投资额已经达到了95979亿元, 在近三十年的时间里, 增长了950余倍。巨大的利润先机带动资本的逐利性, 使得更多的资本投入到房地产行业, 从而带来新一轮的经济发展。房地产投资不仅会吸引资本投入, 也会带动建筑、工业等相关产业的发展。同时, 房地产投资刺激了居民的大宗消费, 产生了财富效应, 这在某种程度上也带动了内需, 助推了经济的稳定增长。
然而, 我国房地产投资在发展的道路上, 也出现了不少的问题。投资规模不均衡、市场资金信贷泡沫、库存积压等, 这些都有可能引起资金脱离生产领域实体经济, 并在一定程度上阻碍创新和产业转型, 最终使得经济增长受到冲击。中国宏观经济论坛在2016年发布的数据分析报告称:由于地区经济发展模式以及发展程度的不同, 各省市地区的房地产投资规模以及投资效果也有所差异。总体我国房地产投资呈现出一定的规模差异, 且房价的过快与过慢增长, 都会给我国经济持续有效的发展带来一定的影响。因此, 营造稳健的房地产投资环境, 正确引导房地产投资, 实现其与经济增长的良性互动至关重要。
(二) 国内外研究现状
在最初, 国外的一些学者认为不应该把房地产投资当作有利于经济增长的强力后盾。尤其是在整个社会资本极度匮乏的条件下, 房地产投资不仅不会促进经济增长, 反而会对经济的持续健康发展起到一定的抑制作用。Weisman (1955) 认为, 房地产投资的影响效果是不同的, 可以起到促进作用, 也可以起到抑制作用。在不同的国家, 对它们的经济增长影响不同, 特别是在一些不发达的国家, 大力投资房地产会对其国民经济发展起到一定的阻碍作用。1970年之后, 随着房地产行业的逐渐发展, 学者们开始对房地产投资有了不同的认识。并认为房地产投资有利于国民经济的持续健康发展, 且与经济增长之间存在着相互影响关系。Green (1997) 通过利用Gr aner因果关系检验得出结论:房地产投资有益于经济增长预测。
国内研究中, 祝运海 (2011) 在前人的基础上, 通过各种模型建立与协整分析认为:房地产投资与经济增长之间存在着密切的关系, 并对其进行了长期效果分析, 认为在长期, 两者之间会保持相对的均衡, 在利用相关数据进行实证研究后发现, 当房地产投资上升一个百分点时, 国内生产总值就会增加0.351个百分点。许宪春、贾海、李皎等 (2015) 通过对房地产贡献率的研究认为:房地产投资与它所形成的固定资本总额在国内生产总值中所占比重, 以及房地产投资贡献率都显示出逐年增加的趋势。
二、我国房地产投资发展现状及对经济增长的影响
我国房地产市场的发展起步于新中国成立后的土地改革制度。在20世纪90年代, 由于受到东南亚金融危机的影响, 我国出现了需求不足的现象, 自此以后, 政府便开始出台了一系列鼓励政策, 大力推广房地产行业的发展, 以此来拉动内需, 带动经济的发展。有最新数据研究表明, 截止到今年前三季度, 房地产投资对我国经济增长的贡献率达到了8%左右, 可见其重要程度。2010年, 我国房地产行业在持续过热的发展状态下, 出现了房价居高不下的现象, 不利于经济持续发展, 于是政府又制定了相关政策用以规制房地产市场的发展, 抑制房价上涨。随着我国全社会对固定资产投资额的加大, 房地产开发投资也相应增加。在2000年, 我国房地产开发投资额仅为4984.05亿元, 到2014年, 我国房地产开发投资额达到了95035.61亿元, 另外, 住房投资额、办公楼投资额、商业营运房投资额等也有了大幅度的提升。可以明显看出, 在15年的时间里, 我国房地产开发投资额增长了近20倍, 各项具体投资也有了很大的增长。与此同时, 我国房地产开发在住宅、别墅高档公寓、办公楼的投资额均表现出逐年增加的态势。
如图所示, 2003年左右我国房地产投资额增长率持续上升, 一度出现投资过热的现象, 这时, 为保障我国经济的平稳发展, 政府先后出台了一系列的宏观调控政策调整投资结构, 控制房地产投资规模, 适度抑制房地产市场的发展, 使得我国房地产市场发展速度减缓。在2007年的时候, 房地产开发投资额增长率的曲线迅速上升, 这期间, 房地产市场在我国又进入了新一轮的发展热潮, 与此同时可以看到, 我国GDP增长率曲线与其有着相似的发展轨迹, 这主要是因为国民经济增长促进了房地产开发投资的发展。2008年美国出现次贷危机, 引发了全球金融市场的波动, 相应的我国经济的发展也受到了一定影响, 由外需带动的投资急剧减小, 这使得我国国内生产总值减少, 对房地产市场的投资也减少。从图上可以看出, 到2010年, 我国经济发展出现回升的趋势, 同时, 对房地产市场的投资也开始增加。
通过分析可以发现, 我国房地产开发投资和国民收入总值的增长趋势基本上是同步发展的, 这说明了我国房地产开发投资和经济增长之间存在着一定的联系, 经济发展在一定程度上也影响着房地产市场的投资规模。
上图为我国房地产开发投资对经济增长的贡献率, 并通过图2分析可以看出, 2001年~2003年之间, 我国房地产投资对经济增长的贡献逐年增加, 呈现上升趋势, 到2003年之后, 该贡献率相对下降, 并且有了将近5年时间的低谷时期。而在低谷过后的2009年, 房地产投资又开始复苏, 对经济增长的贡献持续上升。这说明了房地产开发投资对经济增长有一定的拉动作用, 二者具有一定的依存关系。因此, 要维持经济稳定发展, 就要对房地产市场投资做出一定的规制, 避免投资过热和投资不足现象的发生。而高或过低的房地产投资都会对我国经济增长产生一定的影响。当投资过热时, 会对消费产生一定的挤出效应, 并且催生房价上涨, 不利于经济发展;由于房地产市场会带动其相关产业的发展, 因此, 当投资不足时, 这些产业的发展也会受到一定的制约, 同时, 对就业也有一定影响, 最终不利于经济的发展。
三、结论及政策性建议
鉴于以上讨论, 并结合我国实际发展现状, 在理论依据的基础上, 可以有针对性的为我国房地产合理有效的投资提出建设性意见, 并且为我国经济持续发展做出合理规划。
一是提高房地产开发效率, 在我国的房地产投资过程中, 由于投资方案的不合理等因素, 存在着无效投资的现状, 造成了对资金和资源的浪费。因此, 不仅要注重房地产投资的总量, 更重要的是提高房地产投资的有效性, 这样才能保证其持续有效的发展。
二是政府应该合理规划, 正确引导房地产行业的投资方向, 加大保障性住房的建设规模。同时, 地产金融市场的扶持力度, 有效控制房价。
三是支持消费者在有基本需求的基础上购房, 不盲目购房, 并且出台合理的限购政策, 保障消费者的合法权益。
四是建立健全的法律法规制度, 强化监督部门的管理, 加大对房地产投资贷款审核力度, 控制银行贷款, 避免银行坏账以及资金大量流入房地产市场, 造成投资过热, 引发房地产市场泡沫。
参考文献
[1]Harris R, Arku G.Housing and economic development:the evolution of an idea since 1945.Habitat International[J].2006 (30) :1007-1017.
[2]1Glaeser E, Sacerdote B.The Social Consequences of Housing.Journal of Housing Economics[J].2004 (9) :1-23.
[3]黄忠华, 吴次芳, 杜雪君.房地产投资与经济增长——全国及区域层面的面板数据分析[J].财贸经济2008 (8) :56-60.
福建省投资对经济增长的效应分析 篇5
福建省投资对经济增长的效应分析
投资是影响经济发展的.重要因素,也是改革开放2 0多年来福建经济快速增长的发动机.在改革开放这一历史性的变迁过程中,福建省投资规模迅速扩大,投资结构急剧改变,投资体制改革也取得了明显成效,大大提升了福建经济在全国的地位,人均生产总值进入全国前列,整体生产力水平上了一个新台阶.本文通过对固定资产投资与经济增长的关系进行分析和评述,在此基础上,提出一些看法和建议.
作 者：徐斌 作者单位：福建省统计局刊 名：发展研究英文刊名：DEVELOPMENT RESEARCH年，卷(期)：“”(8)分类号：F2关键词：
公共投资对经济增长的作用 篇6
【关键词】政府职能；经济发展；公共投资
一、绪论
政府作为投入主体进行的公共资本投入，是促进国内经济发展的一个重要方式，也是国内外研究经济增长的一个方向。作为公共投资一直被我国认为是维持可持续发展的一个重要手段，它不但可以满足国家社会的公共需求，同时也是作为主体的政府在其行驶经济职能的行为。政府通过有效的公共投资，来保证国家经济科学的发展，利用公共产品以及准公共产品来满足社会大众的生活生产需求。本文中所涉及到的公共投资主要是指广义投资的概念，我们将公共投资根据用途分为三个部分，其一，是政府在用于形成基础设施等公共物资资本投入流量。其二，政府用于人力方面培训提高的支出。其三，政府用于发展科技方面的支出。
二、公共投资的实际定义
政府用于公共投资主要是指国家发展阶段，需要政府财政支持的公共基础建设。这里面涵盖了很多的内容和方面。公共投资的经济作用是非常广泛的，需要通过公共投资的概念去定义。通常需要通过分析经济运行过程中公共投资与私人投资、区域经济发展以及城乡经济结构等问题。面对诸多方面的综合协调关系进行有效的分析，国家需要进行宏观以及微观经济机制的建立来确定公共投资的总体发现。并且通过多层面的经济关系研究，来公共投资的规定，这样有效的帮助公共投资更加合理化，也更加具有实效性。
三、公共投资的作用
对于政府公共投资政策，其主要的作用是对于社会总供需有着很强的调节能力。在面对政府基础设施的投资、国民教育方面的支出等方面，需要不断研究其发展投资在促进经济资源变化的问题，而公共投资在提高国民经济潜在的发展力具有着重要的作用。通常公共投资需要对于推动总供需进行分析，对于总需求和总供给形成的发展曲线进行分析，根据乘数效应实现时间跨度并最终对产出做出合理的评估。
在我国市场经济体制环境下发展，政府对于公共投资的政策需要谨慎，这可能直接影响着国家经济未来的走向。我国政府公共投资的主要作用分为以下三点：
1.政府通过对于未来市场做出有效的评估，利用公共投资政策的发布来弥补阶段性市场失灵，以及对于社会发展基础资源的有效配置。
2.政府发布公共投资政策对于加强国有经济的地位，且保证国家经济命脉的发展和地位。
3.政府公共投资其实是国家对于国民经济宏观调控的一个有效手段，通过公共基础的发展和建设来达到维护国民经济发展的正确方向。
四、增强公共投资对于我国经济增长效果的对策
1.完善机制
（1）完善评估机制
在公共投资方面需要建立严苛的分析效果评估机制，这是利用科学的方法对于投资后期的效果进行评估，所以需要有一套规范的评价标准，按照规范进行公共投资行为的评判，而评判也需要建立在标准且公正的前提下综合进行，由于公共投资行为是政府对于国内经济增长的一个宏观调控手段，所以所有的资金投入和项目立项过程都需要进行深层次的分析和管理，这种评估手段是确保项目的汇报和达到效果目的的依据。
（2）完善政府投资管理机制
在政府公共投资政策开始实施时，需要建立一个管理职能部门，其下包含所有所涉及的方面，比如投资主管，财政主管等，这样分工明确进行工作，也可以对政府的投资管理工作进行监督，作为监督机关的审计部门也需要严格履行自己的职责，加强审计监督工作，建立完善投资管理工作机制，当然也鼓励社会群体比如媒体进行监督。
（3）法律法规的完善加强其约束力
公共投资需要依据法律法规进行，所以相关的法律需要健全，这样才能保证公共投资达到预期的目的和效果，依据法规进行工作主要是为了保证公平有序的进行投资过程，能够有效的提高投资的效果。
2.完善公共投资管理体制
在制度上加以约束，在体系上加以完善，这是政府在进行公共投资前必须着重考虑的问题，在决策过程中，不管任何职能部门都需要履行约束，对不遵守法规而造成损失的，必须追求其责任。
（1）政府投资项目决策机制
这需要制定完善且科学的决策程序，所有政府投资行为都需要按照这个程序进行决策，程序需要符合我国社会的特点，并且根据国际通用的方法进行制定，对于立项评估等工作，都需要进行严格的程序，每一个阶段的程序都必须按照所得出的结果执行。
（2）改进公共投资项目建设实施方式
需要建立在公共投资行为发生过程中的直接管理部门，负责承担管理工作的责任，有效的监管工作，必须跟着实际情况进行完善和改变，以此达到相关管理的目的，增强投资风险意识，建立和完善政府投资项目的风险管理机制。
（3）公共投资运营过程的市场机制
政府的投资行为创新需要建立在体制创新的基础之上，各级政府需要利用特有的经营和发展方式来吸引资本的回报和效益，对于可以开放的投资项目可以放手社会资本入驻，可以采取招标形式，完全实施市场化的经营制度。
五、结语
公共投资在经济增长的过程中具有重要的意义，它是资本扩张后经济发展的重要基础，在现代社会，经济发展是一个复杂的过程，特别是对于一个国家而言，而公共投资作为国内社会经济发展的基础依据，具有重要的作用和深远的意义。公共投资作为政府直接参与资源配置的方式，对于推动我国经济发展发挥着重要的作用，只要正确处理政府和市场的经济关系，就可以维持我国经济增长的稳定。
参考文献：
[1]王稳，经济效率因素分析[M].经济科学出版社，2002年版.
经济增长房地产投资 篇7
目前, 国内外关于房地产实际投资对国民经济增长的影响的研究及讨论有很多, 大体可以分为定性和定量两部分。
定性分析的文献主要有: (1) 梁蓓、何泳芳、罗勇翔 (2003) 认为, 从宏观经济总量来看, 房地产经济是整个国民经济的重要组成部分, 对一国经济增长有着不可忽视的重要作用。而国民经济的发展水平和速度, 又会制约着房地产业的发展水平。房地产业与国民经济的相互关系是双方面的, 或是带动, 或是制约。 (2) 骄永富、阎俊爱 (2003) 认为, 房地产投资绩效的好坏, 或房地产经济的发展态势如何, 一方面对国民经济的发展具有强劲的推动力, 另一方面它们的起伏将会波及国民经济, 影响宏观经济的总量均衡和结构均衡, 造成宏观经济的波动。 (3) 谭刚 (2001) 认为, 房地产业发展水平与国民经济增长率高度正相关, 房地产业的发展速度越快, 宏观经济增长率也就越高。
利用计量经济模型分析房地产业发展对经济增长影响关系的主要有: (1) Green、Richard K (1997) 利用Granger因果关系检验发现1952—1992年期间, 美国的住宅投资是GDP的Granger原因, 但GDP不是住宅投资的Granger原因; (2) Mycong-Soo Kim (2002) 根据韩国1970—2000年的数据, 利用向量自回归 (VAR) 对韩国住宅与非住宅投资与GDP增长率的关系进行分析, 认为非住宅投资比住宅投资对GDP波动的影响更大。 (3) 郑思齐、刘洪玉 (2004) 利用Granger检验, 发现与其他投资相比, 房地产投资对经济的短期影响更强一些, 这表明房地产投资是中国经济短期波动的重要因素; (4) 王飞、黄满盈 (2005) 从房地产开发和销售两方面研究了中国房地产业对经济发展的促进作用。研究发现, 2002年和2003年房地产开发和销售对整个经济的诱发额分别高达GDP的7.6%和7.2%。
与以往研究不同, 本文的创新之处在于: (1) 在研究范围和研究内容上, 以往文献多采用时间序列数据, 涉及省级行政单位的面板数据研究相对较少。本文采用面板数据, 分析全国各省份以及区域层面的房地产实际投资对经济增长的个体影响及区域差异; (2) 在研究方法上, 由于用Granger因果关系检验不能得出房地产实际投资对经济增长影响量的大小, 本文综合前人研究方法并加以改进, 采用面板数据下固定效用模型的方法, 分析了房地产实际投资在不同个体单位下对经济增长的影响程度。
二、实证分析
由于中国不同地区经济发展水平以及房地产发展水平差距很大, 为了将地区之间的影响引入模型, 采用面板数据作为样本。以各省份生产总值 (GDP, 单位:亿元) 作为被解释变量, 以各省房地产实际投资完成额 (RI, 单位:亿元) 作为解释变量。由于面板数据包括横截面数据和时间序列两维数据, 如果模型设定不正确, 极易造成较大的偏差, 估计结果和实际将相差甚远。因此, 在确定模型的形式以前先对模型的设定形式进行检验, 主要检验模型参数在所有横截面样本点和时间是否具有相同的常数。模型常用的有以下三种形式:
形式1:αi≠αj, βi≠βj (变系数模型)
形式2:αi≠αj, βi=βj (变截距模型)
形式3:αi=αj, βi=βj (不变参数模型)
要检验模型属于哪种形式, 经常使用的检验是协方差分析检验, 主要检验如下两个假设:
如果接受假设H2则可以认为样本数据符合情形3, 即模型为不变参数模型, 无须进行进一步的检验。如果拒绝假设H2, 则需检验假设H1。如果接受H1, 则认为样本数据符合情形2, 即模型为变截距模型;反之拒绝H1, 则认为样本数据符合情形1, 即模型为变参数模型。检验假设可利用F统计量的计算方法。检验H2的统计量为:
其中S1为情形1 (变参数模型) 的残差平方和;S2为情形2 (变截距模型) 的残差平方和记;S3为情形3 (不变参数模型) 的残差平方和记。N为截面样本点个数, T为时间序列期数, K为解释变量个数。若计算所得到的统计量F2的值不小于给定置信度下的相应临界值, 则拒绝假设H2, 继续检验假设H1。反之, 接受H2, 则认为样本数据符合模型情形3, 即不变参数模型。
在假设H1下检验统计量F1也服从相应自由度下的F分布, 即:
若计算所得到的统计量F1的值不小于给定置信度下的相应临界值, 则拒绝假设H1。如果接受H1, 则认为样本数据符合情形2, 即模型为变截距模型, 反之拒绝H1, 则认为样本数据符合情形1, 即模型为变参数模型。
本文选取来自于《中国统计年鉴》1997—2007年 (重庆于1997年建立直辖市) 全国三十一个省及直辖市的面板数据, 以各地区房地产投资实际完成额为自变量, 记为RI, 以各地区国内生产总值为因变量, 记为GDP, 来分析中国房地产实际投资对经济增长的贡献度。本文系利用Eviews6.0进行分析, 为了消除异方差性, 对两变量分别取对数。
利用上述检验方法, 分别检验并计算得:S3=107.01, S2=6.74, S1=3.08, 在此, N=31, T=11, k=1, 利用F1, F2检验公式可得两检验统计量F1=5.4, F2=150.45, 取显著性水平为5%时, 可以得到临界值F0.05 (30, 279) =1.5, F0.05 (60, 279) =1.37。由于F2=150.45>1.37, 故拒绝假设H2, 继续检验假设H1, 又由于F1=5.4>1.5, 故拒绝假设H1, 因此模型应采取情形1的形式, 即为变参数模型。建立模型为:
由于模型仅对各地区的个体差异情况进行研究, 所以将模型取为固定效应模型。为了减少面板数据造成的异方差性, 在回归估计时选取“可行的广义最小二乘法”即GLS方法来对模型进行估计。
检验结果可分为两部分, 第一部分解释变量RI对应于各截面成员的系数以及其估计结果, 例如北京的系数为1.23, 表示北京地区的房地产实际投资对北京GDP的影响程度, 当北京的房地产实际投资教育投资增加1%时, 将拉动GDP1.23%个单位;第二部分给出了评价总体估计效果的统计量, 由于估计方法选择的是GLS估计, 所以结果给出了加权和未加权两种情况下的评价统计量。可以看出, 加权后的模型R2显著提高, 所以采用GLS估计要比OLS估计更合理。
三、结论以及政策建议
本文基于1997—2007年度各省份面板数据, 运用面板数据计量模型, 对各省以及区域层面的房地产实际投资对其经济增长的影响程度进行了计量分析, 得出以下结论: (1) 不论是在省级层面, 还是在区域层面, 乃至全国, 房地产实际投资额对经济增长有着极其重要的贡献, 这也证实了很多学者的论断。 (2) 房地产实际投资额对经济增长的影响程度存在个体差异与区域差异。其中影响程度最大省份是西藏, 系数约为2.73, 最小的是北京, 系数为1.23, 相差1倍多;各地区的房地产实际投资对GDP的贡献不相同, 西部地区最高为1.76;中部地区次之为1.64;东部地区最低为1.51。这是由于经济发达地区经济总量大, 房地产基础较好, 它们的弹性系数已经较小, 经济欠发达地区则正好相反。
本文的政策建议是: (1) 合理发挥房地产实际投资对经济的拉动作用。 (2) 实施区域性的房地产调控政策。 (3) 加强宏观调控, 促进房地产市场可持续健康发展。因此, 应根据房地产市场的冷热状况, 在不同时期对房地产业采取适当的土地政策、税费政策、金融政策, 有效调节房地产市场的供给与需求, 防止虚热或萎缩;通过房地产景气状况的分析监测, 建立科学的预警预报体系, 调节房地产业的发展速度。
参考文献
[1]Green and Richard K“Follow the leader:How Changes in Residential and Non-Residential Investment Predict in GDP”, RealEstate Economics, June 1, 1997.
[2]Mycong-Soo Kim.A Comparative Study on Residential Investment and Nonresidential Investment in GDP Fluctuation”[C].清华大学房地产研究所AsRES会议第七届年会论文集, 2004.
[3]ZIIENG siqi, LIU Hongyu“Interaction Among Construction Investment, Other Investment and GDP in China”, Tsinghua Scienceand Technology, April, 2004.
[4]梁蓓, 何泳芳, 罗勇翔.房地产实际投资经济学[M].北京:中国统计出版社, 2003:167-168.
[5]骄永富, 阎俊爱.地产实际投资分析与决策[M].北京:中国物价出版社, 2003:205-206.
[6]谭刚.深圳房地产周期波动研究[J].建筑经济, 2001, (9) .
[7]王飞, 黄满盈.房地产业对经济发展促进作用的实证分析[J].经济学动态, 2005, (7) :45-48.
[8]王国军, 刘水杏.房地产业对相关产业的带动效应研究[J].经济研究, 2004, (8) :38-47.
[9]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社, 2006.
经济增长房地产投资 篇8
从综合实力看上海是中国最重要的城市之一, 上海的发展速度也呈现比其他城市地区更快的趋势, 作为我国经济发展火车头之一, 上海市的经济发展是有目共睹的。而上海市房地产作为上海市国民经济的重要组成部分正发挥其应有的作用, 且正日趋完善。本文以上海市生产总值的增长来表征上海宏观经济的增长, 运用Eviews5.0等计量经济工具对上海市房地产投资和上海市生产总值两者之间的关系进行实证分析。
二、实证分析
1.变量和数据。
选取1998—2007年间的上海市生产总值 (GDP) 和房地产开发投资额 (FDCI) 作为样本数据, 来分析上海市房地产开发投资与经济增长之间的关系。G和F表示GDP和FDCI的环比增长率数据 (数据来源:根据《上海统计年鉴》1998—2007年各年整理所得) 。
2. 变量的平稳性检验。
为了避免时间序列数据之间产生“伪回归”或“虚假回归”的现象, 有必要对原序列进行平稳性检验。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验, 这里我们选取ADF检验。两组对应序列进行ADF检验, 结果如表1。
由以上分析可知, 序列LnGDP和LnFDCI经过二阶差分后成为平稳序列, 即序列LnGDP和LnFDCI为二阶单整, 表示为Ln GDP~I (2) , LnFDCI~I (2) 。由于序列之间存在同阶单整, 因此这两个变量符合协整检验的前提条件, 可以对其进行协整分析。
数据来源:数据经eviews5.0计量软件分析整理所得。
3. 变量的协整分析。
以上海市的生产总值GDP为因变量, 房地产投资总额FDCI为自变量, 运用EG两步法进行协整检验。首先对这两个变量运用OLS法构造一元回归模型, 接着检验其残差是否平稳, 如果是平稳的, 则可以说两者是协整的, 否则是非协整的。
第一步对LnGDP和LnFDC进行回归分析, 得到回归方程:
(4.634240) (12.06052)
R2=0.947868 D-W=1.092963 AIC=-1.575737
SC=-1.515220 F=145.4561
第二步令e为该方程的残差序列, 即e=LnGDP-2.433681-0.961902Ln FDCI, 对该残差进行单位根检验:
其检验结果显示为, 残差序列检验t值为-1.578394大于5%显著性水平下的ADF临界值-1.988198。因此, 接受原假设, 即e存在一个单位根。则残差序列e为非平稳时间序列, 由此可以判断Ln GDP与LnFDCI之间是非协整关系。
方程 (1) 被称为协整方程, 它反映的是序列LnGDP与LnFDCI的长期均衡关系。这说明上海市生产总值与房地产开发投资额这两个时间序列不是平稳的时间序列, 且二者的变动趋势在长期内也是非一致的。
4. 误差修正模型。
考虑一阶自回归分布滞后模型, 记为ADL (1, 1) , 模型形式如 (4) 式所示:
移项整理可得误差修正模型形式:
ΔYt=β2ΔXt+λ (Yt-1-k0-k1Xt-1) +et
其中λ=β1-1, k0=β0/ (1-β1) , k1= (β2+β3) / (1-β1) 。
同理按前述步骤处理:
ΔYt=R0+β2ΔXt+λECMt-1+et
用ols估计参数得:
ΔYt=0.119250+0.123132ΔXt-0.341683ECMt-1
T统计量 (4.368991) (0.651436) (-1.351616)
R2=0.255889, DW=1.644154
修正误差项的系数大小反映了偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值 (-0.341683) 来看, 当短期波动偏离长期均衡时, 将以 (-0.341683) 的调整力度将非均衡状体拉回到均衡状态。
再考虑二阶自回归分布滞后模型, 记为ADL (2, 2) , 模型形式如 (3) 式所示:
移项整理可得误差修正模型的形式为:
其中λ=1-μ1-μ2, α0=β0/λ, α1= (β1+β2+β3) /λ
则 (4) 式中ECMt-1=Yt-1-α0-α1Xt-1为误差修正项;β0、β1、λ为系数项。
第一步是求得模型:
Yt-1=2.877205+0.891028Xt-1
第二步将ECMt-1=Yt-1-2.877205-0.891028Xt-1带入误差修正模型, 即
ΔYt=-μ2ΔYt-1+β1ΔXt-β3ΔXt-1-λ (Yt-1-2.877205-0.891028Xt-1) +et
用ols估计参数得:
ΔYt=0.659524ΔYt-1+0.285654ΔXt+0.057058ΔXt-1+0.250119ECMt-1
R2=0.212970, DW=2.191160
因此, 从系数估计值 (-0.250119) 来看, 当短期波动偏离长期均衡时, 将以 (-0.250119) 的调整力度将非均衡状体拉回到均衡状态。
数据来源:数据经eviews5.0计量软件分析整理所得。
5. Granger因果检验。
由表2可知:当滞后一阶时, 对于LnGDP不是Ln FDCI的Granger成因的原假设, 拒绝它犯第一类错误的概率是0.76720, 表明d LnGDP不是LnFDCI的Granger成因的概率很大, 接受原假设。说明GDP变化并不是是引起房地产投资变化的原因, 第二个检验的相伴概率为0.12377, 表明在95%的置信水平下, 可以认为LnFDCI并不是LnGDP的Granger成因。所以在滞后一阶的情况下, 上海市经济增长不是拉动房地产投资增长的原因, 而房地产投资的增长对经济增长的影响也不显著, 它们不是因果关系。当滞后二年时, 情况类似。
三、结论
根据以上研究表明, 上海房地产开发投资与经济增长之间并不存在Granger因果关系。由此可以知道, 上海市GDP增长并不是拉动上海市市房地产投资增长的直接或者最主要的原因, 而上海市房地产投资对GDP增长的“因”的体现也并不显著, 只能说房地产投资在一定程度上促进了GDP的增长, 但由于上海的经济增长因素很多, 而且其中很多因素对GDP的拉动力度可能更大, 从而使得房地产投资的拉动效果显得不是那么明显。还表明上海市房地产投资所带动的产业链部门的发展作用并没有太直接的体现在GDP增长中, 而伴随着上海市GDP的增长, 上海市的国民经济得到迅速发展, 国民收入也得到持续增加。一定的经济增长迅速积累了房地产投资所需要的大量资金, 国民收入的持续增加又拉动了上海市居民的消费水平, 从而为房地产投资标的物提供了一定规模的市场需求。虽然相互之间有一定的促进作用, 但是并不构成统计意义上的因果关系。所以, 根据上海市的GDP的波动性并不能很好地预测上海市房地产开发投资的走势。
摘要：以Eviews5.0为平台, 从上海市房地产投资与经济增长关系的角度出发, 运用协整理论、Granger因果、误差修正模型等计量理论方法对两者之间的关系进行了实证分析。实证的结果表明, 在长期内两者之间不存在因果关系, 即上海市GDP增长不是拉动上海市房地产投资增长的直接原因, 而房地产投资增长对GDP增长的影响也并不显著。
关键词：上海市,房地产投资,GDP,协整检验,Granger因果检验,误差修正模型
参考文献
[1]马薇.协整理论与应用[M].天津:南开大学出版社, 2004.
[2]罗伯特·S·平狄克, 丹尼尔·L·鲁宾费尔德.计量经济模型与经济预测:中译本[M].北京:机械工业出版社, 1999.
[3]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M].天津:南开大学出版社, 2006.
经济增长房地产投资 篇9
泰安市房地产投资概况
(一) 房地产投资规模逐年扩大
从2000-2014年房地产投资变化趋势看 (表1) , 15年间房地产投资规模大幅增加, 房地产投资额从2000年的5.40 亿元, 增长到2014 年的143.10 亿元, 增长了25.5 倍, 平均每年增长30.67% 。 尽管比同期泰安市全社会固定资产投资年均增长率低2个百分点, 但却远远超过了同期泰安市GDP的年均增长速度 (16.03%) 。 尤其是2003 年房地产投资出现了跳跃式增长, 比2002年增长141.67%; 2006年泰安市房地产投资首次出现了负增长 (-26.11%) , 但之后泰安市房地产投资稳步上升, 年均增长26.65个百分点, 到2014年达到峰值。
(二) 房地产市场状态良好
泰安市房地产市场供需形势良好 (图1) , 其中房地产市场需求呈现逐步上升的势头。 2000-2013年商品房实际销售面积从42.40万m2逐步攀升到2013年的405.70万m2, 增长了8.57倍, 年平均商品房实际销售面积为167.49万m2, 平均每年的增长量为27.95万m2, 年均增长率达到18.97%, 尤其2002年以后年均增长率更高达22.13%。 2014年由于我国宏观经济步入新常态, 经济增速放缓, 房地产市场进入新的调整期, 在此背景下泰安市房地产市场需求发生重大逆转, 商品房实际销售面积和销售额分别比2013 年下降44.7% 和36.3%。
从房地产市场供给状况看, 泰安市房地产市场供给波动幅度较大, 但总体呈上升态势。竣工房屋面积从2000年的57.85万m2, 增加到2014年的151.10万m2, 年平均竣工房屋面积为136.87万m2, 平均每年增加6.66万m2, 年均增长率为7.10%。2014年受国家宏观经济形势的影响竣工房屋面积急剧下降, 比2013年下降31.32%。
研究方法
为了考察泰安市房地产投资对经济增长的影响, 参考祝运海的研究成果, 选取房地产投资额 (REI) 和地区生产总值 (GDP) , 分别用来衡量房地产投资和国民经济发展状况的代表性指标。
(一) 房地产投资对经济增长贡献方法
选择房地产投资依存度 (IDD) 、房地产投资对经济增长贡献率 (ICR) 和房地产投资对经济增长拉动率 (IDR) 3 个指标来反映泰安市房地产投资对经济增长的贡献。 公式分别为:
其中, ΔREI、 ΔGDP分别表示同一时期房地产投资额和地区生产总值增量; SGDP表示同一时期地区生产总值增长速度。
(二) 误差修正模型 (ECM)
要建立误差修正模模型, 先要构建房地产开发投资与经济增长的VAR模型, 其一般表达式为:
其中, Yt=[D (Ln GDP) , D (Ln REI) ], Ln GDP、 Ln REI分别表示取对数后的国内生产总值和房地产投资额, A (L) 是P阶滞后算子的多项式矩阵, ut是 (2×1) 阶的简化式残差向量, Ω是其方差协方差矩阵。 因ut存在当期相关关系, 需运用Ω的乔利斯基 (Cholesky) 分解方法使误差项正交以消除相关关系, 经分解得ut的表达式:
其中, C为唯一的Cholesky下三角矩阵; εt为结构式残差向量 (均值为零、 方差为1的单位矩阵) 。 由此得到结构化的VAR模型为:
其中, F (L) 为p次多项式矩阵, k为经过转换后的确定性趋势项 (Ck=c) 。
对 (4) 式进行变换, 得到向量误差修正模型 (ECM) , 表示为:
N其中, , I代表单位矩阵;
Π 矩阵是变量长期关系的系数矩阵。 在达到长期均衡时, 式 (5) 的差分变量为零向量, εt中随机误差项的数学期望值为零, 因此, Πt -k=0 表示长期均衡时变量的关系。 因此判断GDP和REI之间的长期均衡关系可以通过Π计算系数矩阵的秩及特征值来进行判断。
由于经过一阶差分的内生变量向量中各序列都是平稳的, 因此, 只有构成ΠYt-k的各变量都是I (0) 时, 才能保证随机误差项εt是平稳过程。 因此, 系数矩阵的秩满足0<R (Π) =m<g时, 存在矩阵α和β, 使得:
将式 (8) 带入式 (7) 得到:
其中, α为调整系数矩阵, β为协整矩阵。 β′Yt -k中每行都是一个I (0) 组合变量, 即每一行都是使变量Y1, t-1, Y1, t-2, ……, Y1, t-k具有协整关系的线性组合形式。 因此可以通过计算β的秩来判断GDP和REI之间的协整关系。
实证研究
本文研究数据主要来源于 《泰安统计年鉴》 (2001-2015年) 和泰安市国民经济和社会发展统计公报 (2000-2014年) , 数据处理软件为Eviews7.0。
(一) 泰安市房地产投资对经济增长的贡献
根据公式 (1) 、 (2) 和 (3) , 得到结果如表1所示。
由表1可知, 泰安市房地产投资依存度整体呈增长趋势。 IDD从2000年的1.42%上升到2005年的3.57%, 年均增长20.25%; 特别是2006年以后泰安市IDD持续升高, 从2006年的2.21%上升到2014 年的4.77% , 年均增长10.09%, 虽低于前一时期的增长速度, 但增长趋于平稳。 15年间泰安市IDD均值为3.00%, 低于同期山东省6.40%的平均水平, 也低于全国9.97%的平均水平, 这说明泰安市房地产投资占GDP的比重偏低, 房地产投资还有较大潜力。
泰安市房地产投资对经济增长拉动率波动幅度较大, 整体呈上升趋势。IDR从2001年的0.03% 上升到2014年的0.61%, 平均增长率为24.73%, 年平均值为0.72%, 低于山东省1.47%的平均水平和全国2.17%的平均水平, 这说明泰安市房地产投资对其经济拉动较弱, 还有很大提升空间。
泰安市房地产投资对经济增长贡献率受国家宏观调控政策的影响起伏波动较大, 但整体呈上升趋势。 2001-2014年ICR最大值为2003 年的10.84% , 最小值为2006年的-4.90%, 年平均值为4.76% , 远低于山东省平均水平 (10.28%) 和全国平均水平 (15.84%) 。总体而言ICR由2001年的0.27%上升到2014 年的7.99% , 平均增长率为29.89% , 高于山东省和全国平均增长速度, 这说明泰安市正在加大房地产投资, 其经济对房地产投资拉动的依赖正在变强。
(二) 泰安市房地投资对经济增长的影响
从表1可以看出, 房地产投资额同GDP的变化趋势基本相同, Pearson相关系数为0.983, P=0.000, 这表明泰安市GDP与房地产投资之间存在很强的正相关性。 为了更加准确地判断两者的关系, 采用ECM对二者关系进行进一步分析。
1.平稳性检验
为了消除原始变量的异方差影响, 需要对GDP和REI数值进行对数化处理, 得到Ln GDP序列和Ln REI。 采用既含截距项又含时间趋势项的检验回归模型对Ln GDP序列和Ln REI序列进行ADF检验, 根据AIC最小准则确定检验的滞后期, 检验结果见表2。
由表2可知, Ln GDP和Ln REI一阶差分序列的ADF值的绝对值均大于10% 临界值的绝对值, 说明两序列的一阶差分序列不具有单位根, 是平稳序列, 即两序列为一阶单整序列I (1) , 可以进行协整检验以确定它们之间是否存在协整关系。
2. 协整检验和误差修正模型 (ECM)
首先对这两个变量运用OLS法构造一元回归模型, 然后检验其残差是否平稳, 如果是平稳的, 则说明是协整的, 否则是非协整的。 通过计算得出回归方程为:
从系数的显著性来看, Prob.值都在0.0000, 都小于1%的显著水平, 说明模型回归系数非常显著; 从模型整体的显著性来看, F统计量值为371.8860, 相应的概率值Prob. 为0.0000, 说明模型回归方程显著; 从模型整体拟合度来看, R2和调整R2都在96%以上, 说明该模型拟合效果非常好。 由回归方程 (4) 可以看出, 泰安市Ln GDP与Ln REI存在正相关的长期均衡关系, 房地产投资每增加1%, 经济增长可增加0.63%。
由方程 (4) 得到残差序列ε的表达式:
对残差序列ε运用ADF检验方法进行平稳性检验, 以确定泰安市房地产投资与经济增长之间是否存在协整关系, 检验结果见表3。 结果显示, 残差序列ε的ADF检验值的绝对值均大于1%、 5%和10%水平的绝对值, P值为0.0066, 表示残差序列 ε 不具有单位根, 说明此序列是平稳的, 泰安市房地产投资与经济增长之间存在协整关系。
由上述分析可知, 房地产投资与经济增长之间有一种长期或均衡的关系, 然而, 在短期中由于受到各种因素的影响会使REI与GDP之间的关系偏离均衡状态, 因此建立误差修正模型来反映二者的短期动态关系。 其模型形式为:
式中, α为截距项; βi (i=1, 2) 为系数; μt为随机误差项; ECM表示根据长期协整方程计算的误差修正项, 反映了房地产投资与经济增长之间偏离均衡关系的非均衡误差。
经回归得到误差修正模型的估计结果:
回归模型的R2为0.77, 模型整体拟合较好, 各回归系数显著。 误差调整系数为-0.1288, 符合反向修正机制, GDP在t期的变化可以消除前一期12.88%的非均衡误差。
3.Granger因果关系检验
方程 (4) 并不能说明Ln GDP和Ln REI两者之间是否存在因果关系, 因此还需要对两个时间序列进行Granger因果关系检验。 根据赤迟信息准则和施瓦茨信息准则, 确定最优滞后期为3, 得到序列Ln GDP和Ln REI的Granger因果关系检验结果如表4所示。
注: ***、 **和*分别表示在1%、 5%和10%的显著水平。
由表4可知, 在5%的显著性水平下, 当原假设为 “Ln GDP不是Ln REI的Granger原因” 时, P值为0.0327, 小于0.05 显著水平, 表明经济增长是房地产投资增长的原因; 当原假设为“ Ln REI不是Ln GDP的Granger原因”时, P值为0.8275, 大于0.1显著水平, 表明房地产投资不是经济增长的原因。因此得出, 泰安市经济增长促进了房地产投资的增长, 而房地产投资对经济增长的影响并不明显。
结论与建议
(一) 研究结论
通过对2000-2014年泰安市房地产投资对其经济增长的贡献分析以及对房地产投资序列与经济增长序列的平稳性检验、 协整检验、 ECM模型分析、Granger因果关系检验分析, 得出主要研究结论为:
第一, 泰安市房地产投资对经济增长的贡献呈现波动上升趋势, 2007年以后波动渐趋平缓, 但总体贡献率较低; 房地产投资占GDP的比重偏低, 房地产投资对其经济拉动较弱, 房地产投资还有较大潜力, 经济发展依赖房地产投资拉动的趋势增强。
第二, 泰安市房地产投资与GDP之间存在长期和短期影响, 从长期来看, 两者之间存在正相关的长期均衡关系, 房地产投资每增加1%, 会使GDP增长0.63%。 短期波动中导致的系统偏离非均衡状态会通过误差修正机制得以调整, 调整系数为-0.1288, 调整效果较为明显。
第三, 泰安市经济增长对房地产投资增长具有单向因果关系, 即经济增长促进了房地产投资的增长, 而房地产投资对经济增长的影响不明显, 但房地产投资具有较大的增长空间。
(二) 政策建议
根据研究结果, 提出促进泰安市房地产与经济协调发展的建议为:
第一, 适度增加泰安市房地产投资力度, 促进GDP稳步增长。 泰安市IDD分别低于山东省和全国3.40和6.97个百分点, ICR分别低于山东省和全国5.52和10.08个百分点, IDR也分别低于山东省和全国0.75和1.45个百分点, 这说明泰安市房地产投资对经济增长的贡献较低, 政府应通过合理引导房地产投资来实现泰安市房地产业和地区经济的繁荣, 充分发挥房地产投资对经济增长的促进作用, 使之成为拉动经济增长新的增长点。
第二, 合理控制房地产投资规模与速度, 避免大起大落。 泰安市房地产投资与GDP之间存在着正相关的长期均衡关系, 虽然GDP短期的偏离能够通过自动修正机制调整到均衡状态, 但房地产投资短期的大规模波动会对整个房地产市场产生巨大震荡, 从而对经济增长产生巨大冲击, 使经济较高地偏离均衡程度, 导致经济恢复需要较长的调整期。 政府应根据市场需求和供给情况, 合理规划房地产投资规模与速度, 防止因投资不足导致的地价飞涨或者投资过度导致的房地产泡沫对国民经济带来的不良影响。
第三, 进一步加快经济增长, 为房地产投资营造良好的宏观环境。 国民经济的总体状况是房地产业得以存在和发展的宏观基础, 制约或带动房地产业的发展程度。 由上述Granger因果关系分析可知, 泰安市经济增长促进了房地产投资的增长, 宏观经济环境为泰安市房地产投资提供了肥沃的土壤, 使房地产投资规模与速度均呈现较快的增长。然而一旦宏观经济增长出现较大波动就会对房地产投资产生较大影响。 未来泰安市在积极发挥房地产投资对经济增长拉动作用的同时, 还应注重通过扩大内需、 加快旅游业发展、 提高工业发展效率等多途径刺激经济增长, 增强经济增长的稳定性, 夯实房地产业发展的宏观基础, 给投资者继续加大房地产投资带来稳定信心, 从而更加有效地促进房地产业的发展。
摘要：本文在分析泰安市房地产投资现状的基础上, 采用ECM方法, 探讨2000-2014年泰安市房地产投资对其经济增长的影响。结果表明:房地产投资对经济增长的贡献呈波动上升趋势, 2007年以后波动渐趋平缓, 但总体贡献率较低;房地产投资占GDP的比重偏低, 对经济拉动能力较弱, 经济增长对房地产投资拉动的依赖性增强;房地产投资与GDP之间既存在正相关的长期均衡关系, 又存在短期波动关系;经济增长对房地产投资具有单向因果关系, 而房地产投资对经济增长的影响不明显。针对研究结果, 提出了促进泰安市房地产投资与经济协调发展的政策建议。
关键词：房地产投资,经济增长,ECM,泰安市
参考文献
[1].刘章生, 陶满德, 李芬.房地产投资与宏观经济波动的相互影响关系---基于格兰杰因果检验模型的研究[J].改革与战略, 2012 (3) :60-63.
[2].王满银, 肖瑛等.中国房地产宏观调控政策研究[J].城市问题, 2012 (10) :50-54.
[3].Bharat Kolluri, Mahmoud Wahab.Asymmetries in the Conditional Relation of Government Expenditure and Economic Growth[J].Applied Economics, 2007 (18) :2303-2322.
[4].Kabir Hassan M, Benito Sanchez.Financial Development and Economic Growth:New Evidence from Panel Data[J].The Quarterly Review of Economics and Finance, 2011 (1) :88-104.
[5].祝运海.房地产开发投资与经济增长的动态关系研究---基于ECM的实证分析[J].经济问题, 2011 (5) :44-47.
经济增长房地产投资 篇10
一、深圳市房地产业现状
自1998年以来,在中央全面推动住房制度改革等一系列宏观经济政策的引导下,深圳市房地产业发展加快,出现了产销两旺的良好态势。虽然近两年国家加大了房地产业的调控力度,但在2006年,深圳房地产业继续快速发展,全年房地产开发投资总额为462.09亿元,增长9.1%,占本市固定资产投资总额的36.28%;全年商品房施工面积3122.10万平方米,比上年增长2.1%,其中,住宅2157.39万平方米,增长0.2%;商品房竣工面积848.89万平方米,下降10.2%,其中,住宅581.87万平方米,下降17.4%。
房价方面,虽然中央及地方出台一系列的调控政策,分别从金融、土地、税收政策等方面全方位调控房地产市场,但是于深圳房地产市场需求旺盛,而土地供应偏紧的格局难于改变,房价绝对水平继续攀升。2006年12月深圳一手住宅的销售价格同比2005年12月上涨34.5%,比去年12月的17.28%的同比涨幅扩大了17.22个百分点。到了2007年一手住宅销售价格各月的同比涨幅更是呈扩大化,仅上半年的涨幅就超过了5成。
二、实证分析
1. 变量及数据选取。
由于本文研究的是深圳市房地产投资(简称“FDC”)与当地经济增长之间的关系,用国内生产总值(简称“GDP”)来表示经济增长是一个比较恰当的指标。因此,本文选用深圳市统计局官方网站公布的2003年第一季度至2007年第二季度的季度数据作为样本区间(见表1)。
注:(1)GDP和FDC的部分季度数据通过计算得到。
(2)g和f表示GDP和FDC的环比增长率。
2. 实证检验。
(1)平稳性检验(ADF检验)。对于时间序列数据的分析,我们需要知道生成序列的随机过程是否不随时间变化。如果随机过程的特征随时间变化,则用一个简单的代数模型来反映时间序列的过去和未来通常十分困难。相反,如果随机过程的随机特征不随时间变化,则可用具有确定系数的方程来将时间序列模型化。因此,大部分学者都是从分析序列是否平稳开始的,并且自从David Dickey和Wayne Fuller(1976,1979,1981)对单位根检验进行系统地介绍以来,这种检验方法就成为检验时间序列数据是否存在平稳性的标准,所以本文也采用单位根检验对两个变量g和f分别进行检验,结果见表2:
注:(1)检验形式中的C,T,P分别表示常数项,趋势项和滞后阶数,N表示检验方程中此处对应项不存在。(2)第2列中P值是根据赤池信息准则(AIC)确定的。(3)第3列中带﹡号的数值是表示该序列在5%的水平上显著,带﹡﹡号的数值则是在水平1%的水平上显著。(4)检验结果是采用Eview3.1分析所得。
由以上分析得知两个变量的相关序列都是平稳的。这就说明两者之间存在协整性(co-integration),具有长期稳定的比例关系。因此可以对以上数据进行进一步的分析。
3. 格兰杰因果关系检验。
由以上的计算结果和检验结论可知,深圳市房地产投资与当地经济增长之间有长期的稳定关系,所以对二者进行因果关系检验,以检验它们之间的相互作用。通过运用Pairwise Granger Causality分别做滞后期为1、2、3和4的检验,得到如表3所示的结果。
该结果表明,当滞后期为3时,GDP不是深圳市房地产投资增长的原因;而房地产投资却是当地经济增长的原因,这就解释了当期的房地产投资并不能立即对经济增长产生推动作用,得需要一定的时间来转化和消化,房地产投资对经济增长的推动作用要在三个季度之后凸现出来。从上表同样可以看出,当滞后期为4时,房地产投资和经济增长率是互为因果关系;即在一年之后,两者具有相互的推动作用。这种滞后作用从直观上也容易理解,例如房地产业的发展可以带动建筑业、制造业、采矿业、商业、电力煤气自来水供应业以及房地产业自身的发展。有学者认为,房地产业的发展能带动建筑、建材、冶金等五十多个物质生产部门20多个大类近2000种产品的发展,从而带动整个社会经济的发展。但是这种诱发效应存在时间上的滞后,从而造成其对GDP的促进作用在4期之后才能体现出来;同时GDP的增长此刻也对房地产开发带来了更加有利的影响。
另外,从图1中也可以看出,房地产投资和G D P增长率之间存在很强的序列相关性。由此可以说明,深圳市房地产投资和GDP之间有相互促进作用。对于两者之间的关系,可以用计量经济学模型来分析和研究。
4. 建立模型并分析回归结果。
通过以上分析,分别选取深圳市GDP增长率g作为因变量,房地产投资增长率f及其4项之后变量作为自变量,根据散点图和以上的分析构建以下模型:
对式(1)进行普通最小二乘估计(OLS)同时进行修正之后得到回归方程(括号中数值为t统计量):
可以看到,回归结果比较好地拟合了FDC和GDP之间的关系,拟合优度达到55.84%,这说明深圳市房地产投资增长率和GDP增长率之间有较强的相关性;并且常数项和自变量系数分别在34%和1%水平上显著;DW统计量显示回归方程并不存在很明显的序列相关。F统计量也较好地反映了该模型在1%水平上显著,这说明房地产投资对深圳市的GDP的增长有较强的解释能力。
同理,以深圳市房地产投资增长率作为因变量,GDP增长率作为自变量,构建方程并得到的回归结果:
系数和自变量分别在水平2 0%,5%,1%上显著。同时方程的拟合优度达到了76.05%,因此回归结果很好地反映了GDP的增长对房地产投资增长的反向促进作用。
式(2)和式(3)说明,深圳市房地产投资每增长1%,将带动4期之后的GDP增长率增加0.982%;而当期的GDP增长率每增加1%则会使得房地产投资增长率增加0.331%,同时4期之前的GDP增长率对当期的房地产投资增长的贡献率在0.541%,因此显示出滞后4期的GDP增长对房地产投资的作用要优于当期。
四、结论及建议
由以上分析可知,深圳市房地产投资和GDP增长率之间存在较强的正相关关系,能够相互促进共同增长,但都有四期的滞后作用。同时房地产投资对GDP的拉动效应更大。这是因为房地产投资能够带动建筑、装潢、建材等相关行业的发展,从而为GDP的增加提供更直接的动力。而深圳市GDP的增长对房地产投资的推动作用更加直接,在当期就能反映出来。这是因为,GDP增长能带来收入的增加,从而有更多的资金投入到房地产投资中去;同时GDP的增加带来的收入增加又能够促进房地产消费以及房地产相关行业的投资,因此推动了未来4期的房地产投资的增长。所以,理性的房地产投资以及合理的房地产价格能够对深圳市经济增长带来较大的促进作用。为达到这一目的,特提出以下建议:
1. 完善房地产供给结构。
当地政府可以从宏观调控入手对房地产供给结构进行政策性的引导。对住宅、商业开发用房所用土地进行合理分配,最大可能的满足各阶层的需求。同时规范一级市场,加快二、三级市场的开放力度,并积极发展房屋租赁业。从而来抑制房价上涨过快,产生房地产泡沫。
2. 理顺房地产对经济增长促进作用的传导机制。
就应该是相关行业得到更加科学、合理的发展。具体而言,应该对建筑、装潢等行业从政策层面进行倾斜,以刺激该行业的发展。另外,应同时推进房地产开发的产业化,培育开发龙头企业同时规范中介、物业管理等紧密相关行业以稳定和繁荣房地产业的发展。
3. 规范房地产市场,建立公平、统一的竞争秩序。
市政府可以在国家宏观政策和相关规章制度的约束之下,制定和出台一系列行业标准,以约束和规范房地产投资行业的行为和动作,以建立竞争公平、价格透明、维权简单、有据可依的市场环境。
4. 谨防对楼市前景的盲目乐观,谨防楼市高位崩盘对经济的冲击。
参考文献
[1]罗伯特S.平狄克丹尼尔L.鲁宾费尔德:《计量经济模型与经济预测》(中译本),机械工业出版社,1999年版
[2]石志华:(1997)“‘九五’经济发展,谁主沉浮-”《中国房地产》第1期
[3]李蔚:(2003)“深圳房地产的现状与发展思路,”《特区经济》第12期
[4]林玉伦葛新权周将:(2007)“北京房地产业与经济增长的实证研究,”《当代经济》第2期
[5]谭刚:(2001)“深圳房地产周期波动研究,”《建筑经济》第8期
[6]王三兴:(2007)“房地产市场中两种需求的经济效应分析,”《云南财经大学学报》第23卷第1期
经济增长房地产投资 篇11
摘 要 目前，我国的教育投资支出与国际标准相比仍有较大差距。进入21世纪，我国更是坚持科学发展观，实施科教兴国战略。在新时期下进一步加强对公共教育的投资显得十分必要。本文通过内生增长理论分析了公共教育投资与经济增长的关系，在理论阐述的基础上进行了实证分析，并指出了相应的政策含义。
关键词 经济增长 公共教育投资 内生增长理论
一、引言与文献综述
教育具有明显的外部效益特别是社会效益，决定了政府应当尽可能地增加教育投资，保障在市场机制下很难实现的社会公平，实现社会效益最大化。因此在当代教育中，政府对教育的公共投资都是本国教育经费的主要来源。公共教育对经济增长的作用，国内外已有较多的论述。Easterly和Rebelo（1993）发现公共教育投资与经济增长正相关。马拴友（2002）利用交叠世代模型分析指出在考虑税收时存在使经济增长最大化的最优公共教育支出规模。那么，在新的历史时期下公共教育投资的经济增长效应如何？本文通过内生增长模型分析公共教育投资与经济增长的关系，在理论阐述的基础上，运用我国1990-2007年的数据进行了实证分析，并指出了相应的政策含义。
从20世纪60年代开始，国际上使用公共教育经费占国内生产总值（或国民生产总值）的比例这一指标，来衡量一个国家的公共教育经费是否充足，以及政府对教育投资的努力程度的高低。我國自20世纪90年代以来一直采用“财政性教育经费”这一指标来度量政府提供的公共教育经费。因此本文中，凡涉及我国的数据均是指财政性教育经费。
二、公共教育投资经济增长效应的实证分析
（一）模型的建立
本文生产函数采取柯布－道格拉斯形式，按照巴罗的模型，则相应的柯布-道格拉斯生产函数可以有下面形式：
Yt=AKtαLtβ
式中，Yt、A、Kt、Lt分别是一地区某一时期人均产出水平、广义技术进步状态、物质资本投资和劳动力投入。α、β分别为固定资本和劳动力投入的产出弹性。在不存在规模经济的前提下，α+β=1。
假定政府其对产出征收的比例税全部用作公共教育投资Gt。如果将固定资本投资分为公共资本投资和民间资本投资两部分，则包含公共教育投资要素的C-D函数为：
Yt=AKstαLtβGtγ
其中，Yt为第ｔ期的产出量，Kst为私人资本投资，Gt为公共资本投资，α、β、γ分别为私人资本投资、劳动力投入、公共资本投资的产出弹性。在不存在规模经济的条件下，α+β+γ=1。
根据以上的分析，通过对生产函数方程两边取自然对数，我们可以建立公共资本投资总量与经济增长之间的线性计量模型：
lnYt=c+αlnKst+βlnLt+γlnGt+ut
式中，ut为随机扰动项，在一定程度上反映了省略变量的影响。
（二）基础数据的选择处理
1．总产出（Yt）：用真实GDP表示，真实GDP等于名义GDP除以GDP平减指数。由于中国统计年鉴中没有GDP平减指数，因此这里我们借鉴马树才、孙长清（2005）的做法，用如下公式进行换算：
Deflator =（GDPt/GDPtindex）×（GDP1978index/GDP1978）
式中，GDPt代表第t年的名义GDP，GDPtindex代表第t年的GDP指数，GDP1978代表1978年GDP名义值，GDP1978inedx代表1978年GDP指数（=100）。
2．公共教育投资（Gt）：我国的公共教育支出就是指财政性教育经费。由于实际公共教育投资是收入的一部分，因此实际公共教育投资Gt等于名义公共教育投资Gt除以GDP平减指数。
3．私人资本投资（Kst）：考虑到对公共投资的划分，这些部门一般指农林牧渔业、采掘业、制造业、建筑业、批发零售和餐饮业、金融保险业、房地产业和其他部分等8个部门的投资。
4．劳动力投入（Lt）：采用年度从业人员数量作为该指标的代替。
本文实证研究的样本数据区间为1990-2007年，原始数据来源于各年《中国统计年鉴》，如表1所示。
（三）实证研究的结果
利用表1数据，采用最小二乘法对（3）式进行回归，估计结果如下：
LnY=2.72+1.31LnG-0.02LnK -1.74LnL
R2=98.78%，经调整R2=98.52%。
上述回归结果表明，各变量的回归系数都具有显著性。其中，公共教育投资与经济增长显著正相关，公共教育投资每增加一个单位，经济产出增加1.31表单位。
三、当前我国公共教育投资状况与政策建议
（一）当前我国公共教育投资状况
本文通过对财政收入占GDP比重和财政性教育经费占GDP比重的变动情况的对比来说明当前我国公共教育投资的状况。
从历年的统计数据可以看出，财政收入占GDP比重与财政性教育经费占GDP比重的变化有着惊人的相似：从1990年一直下降到1995年，然后从1995年开始稳步回升。也就是说，由于多方面的原因，中国内地1990到1995年虽然在经济上取得了巨大的成绩，但是国家财政收入占GDP比重并没有相应大幅度地增加。从1996年开始，也就是新的教育法颁布后，财政性教育经费的增长速度开始快于经济增长速度，相应的财政性教育经费占GDP的比例也随着经济增长而增长，说明政府对教育的重视程度提高，教育公共投资的力度在逐渐加大。
（二）政策建议
目前，我国的教育投资支出与国际标准相比仍有较大差距。进入21世纪，我国更是坚持科学发展观，实施科教兴国战略。在新时期下进一步加强对公共教育的投资显得十分必要。
1．从目前和今后一段时期来看，随着我国经济的快速增长，对人力资本的需求会迅速增加。财政资金作为我国教育投资的主体，应该继续加大财政资金的教育投资。通过切实改进财政资金管理，着力提高财政资金使用效率；进一步优化财政支出结构，有效增加教育投入。
2．鼓励民间教育投资。我国的教育主要是国家办教育，全社会的教育经费中，财政性经费占百分之七八十，其中主要是预算内拨款和征收农村和城市教育费附加，民间办学不足百分之二。因此，国家要打破这种大统一的局面，加大鼓励私人和社会办学，通过放开甚至实行优惠和补助政策，刺激私人和外资开放教育领域，弥补国家教育投资的不足。
3．我国的公共教育投资具有明显的地区差异，东中部教育投资大于西部地区。因此，一方面政府要加大对西部地区的公共教育投资规模，另一方面通过实行优惠措施，引导民间资本和外资投入到西部地区，减小教育投资的地区差异。
参考文献：
[1]刘卓珺,于长革.公共投资的经济效应及其最优规模分析.经济科学.2006.
[2]马树才,孙长清.经济增长与最优财政支出规模研究.统计研究.2005.
[3]王威.中国公共投资效应研究.辽宁大学.2007.
[4]丁建勋.基础设施投资与经济增长——我国基础设施投资最优规模估计.山西财经大学学报.2007.
经济增长房地产投资 篇12
近年来, 随着经济社会的发展, 以及住房改革的深化, 房地产业得到了快速发展, 房地产开发投资成为全社会最主要的投资渠道之一。房地产业具有价值量大、保值增值性强、资金密集、能够有效吸收流动性等特点。进行房地产开发投资不仅能直接拉动经济的增长, 而且扩大投资还会拉动对原料、生产设备、劳动力等的需求, 从而拉动与投资活动相关行业的产出和消费需求的增长。1985~2010年间, 广州市房地产开发投资额由最初的4.65亿元迅速增至983.66亿元, 26年增长近212倍;房地产开发投资占全市固定资产投资总额的比重由10.65%增加到38.73%;房地产开发投资占地区生产总值的比重由3.7%上升到9.2%。随着房地产业在国民经济中的地位不断提高, 房地产开发投资已经逐渐成为影响经济增长和波动的重要因素, 而房地产市场是一个区域性的市场, 房地产市场与区域经济发展相互影响、相互作用。因而, 有关房地产开发投资与区域经济增长两者之间的影响关系也成为学界关注的重点。
目前, 国内外学者对房地产投资和经济增长的关系进行了较多的探讨。从相关文献所采用的研究方法来看, 主要是采用了Granger因果检验、向量自回归 (VAR) 、变参数模型、面板数据等方法。
Green, Richard K (1997) 利用Granger因果关系检验分析了住宅投资与GDP增长的关系, 发现1952~1992年期间美国的住宅投资是GDP增长的Granger原因, 但GDP增长不是住宅投资的Granger原因。Myeong-Soo Kim (2002) 根据韩国1970~2000年的数据, 利用向量自回归 (VAR) 对韩国住宅与非住宅与GDP增长率的关系进行分析, 指出非住宅投资比住宅投资对GDP波动的影响更大。贺书平 (2005) 利用变参数模型对我国房地产投资与经济增长之间的互动关系进行了实证分析, 得出两者之间是相互制约、相互拉动的。刘洪玉, 张红 (2006) 基于要素分解法对我国1998~2001年房地产对经济增长的平均贡献率进行了计算, 并得出了具体的数值。黄中华、吴次芳、杜雪君 (2008) 采用1997~2006年我国31个省 (直辖市、自治区) 的面板数据分析全国及区域层面房地产投资对经济增长的影响。研究发现, 无论在全国还是区域层面, 房地产投资的发展都能促进经济增长, 但房地产投资对经济增长的贡献和影响存在区域差异。
本文利用2003~2010年广州市12个区县的面板数据, 把全市划分为若干个功能区。从这些功能区入手分析房地产开发投资对广州市经济增长的影响, 以期了解房地产投资对广州市不同区域经济增长的影响及其差异。
1 数据说明与模型设定
1.1 数据和样本说明
考虑到2003年广州市的行政区域规划调整才基本稳定, 为方便统计, 本文选取2003~2010年广州市12个区县的数据进行分析, 以广州市地区生产总值和房地产开发投资额分别作为经济增长和房地产投资水平的衡量指标。数据来源为2004~2011年《广州统计年鉴》以及广州统计局网站。为剔除物价水平变动的影响, 本文分别用地区生产总值指数和居民消费价格指数对数据进行了调整, 折算为以2003年为基期的不变价格。
按照《广州市主体功能区研究》中的分组方法, 将广州市分为优化开发区、重点开发区、限制开发区、禁止开发区四个地区。优化开发区主要集中在中心都会, 包括荔湾、越秀、珠海、天河、黄埔、萝岗六个区, 其占优化开发区比例均超过60%。重点开发区主要包括番禺区、南沙, 这是与广州市“南拓”和“海珠区-市桥南部转移带”规划相适应的。增城、白云、花都重点开发区和限制开发区这两类开发区的比例均达到60%。 (基于重点开发区与限制开发区所包含的区域在很多区县重叠, 本文将其归为一个功能区以便分析。) 禁止开发区主要集中在从化市, 其禁止开发区比例接近70%, 这是与广州市“北优”规划和生态保护规划相适应的。
1.2 模型设定
利用横截面数据进行回归分析和时间序列数据分析是经济研究中的常用方法。但只采用时间序列分析时, 则不能反映不同界面数据之间的联系, 同时, 只利用横截面数据, 又不能反映数据随时间变化的特性。结合本文的研究目的, 考虑到面板数据包含了若干截面在一段时间内的相关信息, 且能解决样本容量不足的问题, 能改进模型估计的有效性, 故采用面板数据模型。
结合本文具体研究内容, 设定模型的一般形式为:
其中, gdp表示广州市地区生产总值, rei表示房地产开发投资额, αi表示截距项, 系数βi表示弹性, 即广州市房地产投资变动1%所引起的地区生产总值变化的百分比。i是截面成员的个数, 包括优化开发区、重点/限制开发区、禁止开发区和全省4个截面, t表示每个截面成员的样本观测时期数, 本文中主要有8个时期。为消除可能存在的异方差, 对 (1) 中的变量取自然对数, 记为ln (gdp) 和ln (rei) 。通常假定随机误差项uit之间相互独立, 且满足均值为零、方差同为σu2的假定。
根据对αi和βi的不同限制, 可以将面板数据模型 (1) 分为以下3种类型:
1) 混合回归模型:αi=αj, βi=βj;
2) 变截距模型:αi≠αj, βi=βj;
3) 变系数模型:αi≠αj, βi≠βj;
建立面板数据模型的第一步就是检验样本数据符合上述三种模型中的哪一种。具体方法为协方差检验, 检验提出如下两个原假设:
检验模型形式需使用下列两个F检验统计量:
其中, n是截面成员个数, n=4, t是每个截面成员的样本观测时期数, t=8, k是非常数项解释变量的个数, k=1, S1、S2、S3分别是混合回归模型、变截距模型和变系数模型的残差平方和。
模型形式检验的过程是:先检验原假设H1, 若统计量F2小于某个检验水平 (比如5%) 下的F分布临界值, 则接受原假设H1, 采用混合回归模型。否则, 拒绝原假设H1, 继续检验H0, 若统计量F1小于某个检验水平 (比如5%) 下F分布临界值, 则接受原假设H0, 采用变截距模型。否则拒绝原假设H0, 采用变系数模型。
2 模型估计与结果分析
针对2003-2010年广州市12个区县的面板数据, 分别以混合回归模型、变截距模型和变系数模型对数据进行拟合。拟合后可得到它们的残差平方和, S1=35.07805, S2=9.885982, S3=6.956129。根据公式 (2) 和 (3) , 其中n=4, t=8, k=1, 计算可得:F2=3.21, F1=5.75。查表可知临界值为:F0.05 (6, 24) =2.51, F0.05 (3, 24) =3.01。由于模型的F统计量的值均大于相应的临界值, 故比较合适的是变系数模型。
按照个体影响的不同, 变系数模型分为固定效应变系数模型和随机效应变系数模型。由于截面成员个数没达到随机效应模型估计的要求, 因此只能采用固定效应变系数模型。考虑到可能存在截面异方差和同期相关, 因此采用SUR截面加权的GLS方法进行估计, 估计结果如表1所示。
资料来源:2001~2011年《广州统计年鉴》。
表1估计中, 回归模型的拟合优度达到0.999786, 拟合效果非常好。同样采用变系数模型, 可以得到广州市12个区县经济增长的房地产投资弹性系数的估计结果, 见表2。
注:表中的“排名”表示, 将12个市区经济增长的房地产投资系数按降序排列得到的顺序。
综合表1和表2的模型统计结果, 可以看出:
2.1 房地产开发投资对经济增长的影响存在区域差异
房地产开发投资对广州市整体的经济增长有正面的促进作用, 而且在三个区域的促进作用大小不等, 其中禁止开发区最大, 优化开发区次之, 重点/限制开发区最小。从经济增长的房地产投资弹性系数来看, 禁止开发区的房地产开发投资每增长1个百分点, 会使该区域GDP增加1.81个百分点, 高于其他两个开发区的1.26和0.85。
禁止开发区是广州市的生态保护屏障, 在政策上禁止工业发展和损害环境的建设活动, 而且实行严格的土地用途管制, 只适度发展了旅游等相应绿色产业。虽然如此, 但此地区依托广州市便利的交通, 飞速发展的经济, 一定程度上弥补了它基础设施、产业、文化和社会配套建设的匮乏。另外, 政府通过筛选实力强、素质高的开发商进行科学规划, 完善配套工程、协调就业和交通, 实现了复合开发, 使房地产投资对经济的拉动作用得到了充分的发挥。在注重生态环境保护的前提下, 合理控制房地产投资的规模和增速, 循序渐进, 适度开发, 为该地区房地产开发提供了科学的指导和潜在的条件。
优化开发区作为广州市政治、经济、文化中心, 客观上需要基础设施、产业等区域配套设施的不断完善, 这就为房地产开发提供了契机和有利条件。通过房地产开发, 该区域的价值得到提升, 有利于实现经济的快速增长。
重点开发区作为主要的工业化和城市拓展区, 在做好环境保护的前提下, 应依托便利的交通积极推进大规模工业开发和城市建设。此外, 重点开发区也是广州市未来疏散中心城区产业与人口的重要地区, 这都为房地产业的发展和该地区经济的增长提供了良好的环境。限制开发区是广州市主要的农业基地, 在该区域, 进行中低强度的房地产开发, 适度发展工业和城镇, 建设特色城郊农业才是其合理的发展思路。
2.2 个别地区县房地产投资对经济增长的影响与其所在功能区不同步
在优化开发区, 荔湾区和黄埔区的房地产开发投资对经济增长有负面抑制作用, 经济增长的房地产开发投资弹性系数为-0.55和-0.27。这表明:尽管优化开发区的房地产开发投资对经济增长有重要贡献, 但这种效果却不能在荔湾区和黄埔区得到体现, 同理, 虽然重点开发区、限制开发区房地产投资可以拉动经济的增长, 但这并不代表房地产投资对这些区域的所有县镇经济发展都有推动作用。
3 结论和建议
本文利用面板数据模型, 研究了房地产开发投资对广州市经济增长的影响。结果表明:房地产开发投资对广州市整体的经济增长有正面的促进作用, 而且在三个区域的促进作用大小不等。其中禁止开发区最大, 优化开发区次之, 重点/限制开发区最小, 房地产投资每增加1%会分别引起这三个区域GDP增长1.81%、1.25%、0.85%。此外, 个别区县 (如荔湾和黄埔) 房地产投资对经济增长的影响与其所在功能区并不同步。荔湾和黄埔属于优化开发功能区, 优化开发功能区的房地产投资对经济增长有正面的促进作用, 而荔湾和黄埔的弹性系数为-0.55和-0.27, 房地产投资对经济增长存在负面的抑制作用。
针对上文的分析结果, 为合理发挥房地产投资对经济增长的作用, 提出如下建议:
1) 正确认识房地产开发投资对经济增长作用的“两面性”。一方面, 应看到房地产投资对经济增长能产生有效拉动, 要积极发挥其正面促进作用;另一方面, 应看到房地产投资对经济增长也可能存在不利影响, 要避免其对经济增长的负面抑制作用。具体问题具体分析, 不可盲目开发。
2) 实施区域性房地产调控政策。由于房地产开发投资对经济增长的影响存在区域差异, 因此, 应避免“一刀切”的政策, 要实施区域性的房地产调控政策。具体来说, 对禁止开发区和优化开发区, 应在不违反该区域功能定位、环境发展的前提下, 积极发挥房地产投资对经济增长的拉动作用;对重点/限制开发区, 应合理控制房地产投资的规模和增速, 循序渐进, 科学开发;对于荔湾和黄埔等房地产投资对经济增长有不利影响的地区, 应谨慎发展, 做到趋利避害。
参考文献
[1]梁云芳, 高铁梅, 贺书平.房地产市场与国民经济协调发展的实证分析[J].中国社会科学, 2006 (3) :74.
[2]宗刚, 刘, 程连元.房地产投资对北京市经济增长的影响[J].现代管理科学, 2011 (11) :13.
[3]陆菊春, 贾自武, 田洪芬.房地产投资对经济增长效应及区域性差异的研究[J].武汉理工大学学报, 2008, 30 (6) :959-963.
[4]解兵, 路世昌.房地产投资对辽宁省经济的增长促进作用分析[J].中小企业管理与科技, 2008 (32) :104.