房地产行业对三次产业增长的贡献度研究
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摘要:房地产业对国民经济增长具有很强的带动效应。运用协整检验、误差修正模型、脉冲破响应函数等方法,从数量上研究房地产行业和三次产业的相关性,结果显示,房地产业对三次产业有明显的正影响,带动效应的大小顺序依次为第二产业、第三产业、第一产业。第三产业和房地产业在短期内出现失衡的可能性不大。这个结论和房地产业在国民经济中的主导地位相吻合,房地产业可引领三次产业乃至整个国民经济的增长。
关键词:房地产业;三次产业;协整关系;贡献度
中图分类号:F293.3文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2010)07-0005-05
一、引言
中国经济的高速增长带动了房地产业的发展,反之,房地产行业也对国民经济做出了巨大贡献。在经济发展过程中协调房地产业与宏观经济的良性互动,既保持经济增长又避免经济过热是国民经济持续发展的根本要求。要考察房地产业与宏观经济的协调性,需要从房地产业发展促进经济增长的传导机制着手[1]。房地产业以其对国民经济增长的带动性强、对相关产业的辐射面广,历来被经济学界称为国民经济的“晴雨表”,也常常是政府宏观调控的首选对象[2],宏观调控成功与否取决于房地产业与其他产业的关联程度,所以从数量上明确房地产业的带动效应,对于确立房地产业与国民经济的协调发展有着重要的意义。
现有文献研究中大多着重于考察房地产业对经济总量的贡献,如将房地产投资额作为资本形成总额的一部分,将其增量所占GDP增量的比例作为对GDP的贡献[3];或是通过选取代表房地产业的变量和代表国民经济水平的GDP,采用ARDL、ECM、Granger因果检验等直接反映房地产业对经济总量的贡献[4][5][6][7]。房地产业处于国民经济的中间环节,通过其关联产业的产品和服务的投入对其他产业产生需求拉动效应,并通过房地产产品的供给为其他产业提供基础,对其他产业产生供给推动效应[8],从而对众多相关产业产生较大的冲击,影响宏观经济的稳定发展。房地产业对相关产业的带动效应也引起社会各界的广泛关注,并有部分文献论及。但多数研究立论的数量依据为辗转援引,源自一手的量化研究结果较为鲜见。李启明(2002)[9]、王国军和刘永杏(2004)[10]等基于投入产出表,计算了房地产业对某个具体产业的带动系数,得出的结果很详实但系统性不强,反映的相关联产业大多是资本、物质类产业,非物质的服务类产业较少,不能体现房地产业带动效应的特点。且近年房地产业高速增长,其计算结果不一定适应现在的发展速度。因此有必要按照三次产业的划分考察房地产业的带动效应,明确房地产业具体与哪些产业有怎样的关系。从数量上明确房地产业与三次产业的关系,对于确立房地产业在国民经济中的地位、制定房地产业发展规划和经济政策、促进房地产业与国民经济及与其他产业的协调发展意义重大[11]。笔者就将以此为目标定量测度房地产行业对三次产业的贡献,揭示房地产业发展促进经济增长的传导机制。
二、房地产业和三次产业的相关性
房地产业的带动效应主要是通过开发投资活动来带动其他产业的发展[12],因此在分析其对三次产业的影响时,笔者选取的房地产行业指标为房地产开发投资完成额①(Ft),而用GDP1t、GDP2t、GDP3t分别代表第一产业的增加值、第二产业的增加值和除房地产外第三产业的增加值。中国房地产业的市场化发展是从1998年住房分配制度改革以后开始的,也从此与国民经济的关系日趋紧密,因此笔者选取实证分析的数据也从1998年开始选取,样本区间为1999年第1季度―2009年第3季度,包括43个季度样本点,研究数据来源于国家统计局数据库。
为了考察房地产开发投资完成额(Ft)和第一产业的增加值(GDP1t)、第二产业的增加值(GDP2t)、除房地产外第三产业的增加值(GDP3t)之间的相互关系,首先绘制了Ft和GDP1t、GDP2t、GDP3t的时间序列图(如图1所示)。
由图1可见,房地产开发投资完成额(Ft)和第一产业的增加值(GDP1t)、第二产业的增加值(GDP2t)、除房地产外第三产业的增加值(GDP3t)的波峰和波谷存在一定程度的重合,两两之间有一定的相关性。
利用Eviews6.0对中国房地产开发投资完成额(Ft)和第一产业的增加值(GDP1t)、第二产业的增加值(GDP2t)、除房地产外第三产业的增加值(GDP3t)之间进行相关性检验,得到如下的相关系数:
r(Ft,GDP1t)=0.8610
r(Ft,GDP2t)=0.9551
r(Ft,GDP3t)=0.9263
由相关系数可以看出,Ft和GDP1t、GDP2t、GDP3t之间有很强的相关性,中国房地产业的增长对三次产业起到一定的推动作用,或者其他产业推动了房地产业的增长。为了明确其他产业和房地产业增长之间的确切关系,笔者将进一步运用协整检验等计量经济方法进行研究。为了避免异方差,对上述所有变量在进行季节性调整后取自然对数,相关变量的差分形式对应于其增长率指标②。
三、实证检验
(一)平稳性检验
当使用非平稳序列进行回归时会造成伪回归,传统的统计量,如T值、DW值和R2等将出现偏差[13]。为了保证回归结果的无偏性、有效性和最佳性,需要检验样本数据的时间序列特征。笔者利用Eviews6.0进行ADF检验[14],根据实际情况将滞后阶数采用AIC准则和SC准则中取小者,五个变量的平稳性检验结果(见表1)显示:lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t、和lnFt四个时间序列数据都不平稳,进一步对其一阶差分进行平稳性检验,检验发现,一阶差分都至少在10%的水平上平稳,都是一阶单整序列,变量之间可能存在协整关系。
(二)协整检验
两个以上的变量,如果具有不同的单整阶数,有可能经过线性组合构成低阶的单整变量。于是笔者应用协整理论分别考察房地产业对第一产业、第二产业以及除房地产外第三产业的带动作用。对于两变量问题,协整关系的一个重要前提是两个变量都是单整变量,而且单整的阶数要相同。由表1的检验结果可知,lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t和lnFt都是一阶单整序列,符合协整要求[15]。协整的经济意义在于:两个变量虽然各自具有长期的波动规律,但是如果它们是协整的,则它们之间存在着一个长期稳定的比例关系。故分别构建如下三个长期均衡关系式:
lnGDP1t=?琢1+?茁1lnFt+?着1(1)
lnGDP2t=?琢2+?茁2lnFt+?着2(2)
lnGDP3t=?琢3+?茁3lnFt+?着3(3)
利用Eviews6.0对相关变量进行协整检验,估计结果如下③:
lnGDP1t=5.4640+0.3875lnFt(4)
(38.2208***)(21.7446***)
R2=0.9202 校正R2=0.9183 DW=0.6164
lnGDP2t=5.1705+0.5854lnFt(5)
(33.9854***)(30.8690***)
R2=0.9587 校正R2=0.0577 DW=1.0336
lnGDP3t=5.0503+0.5665lnFt(6)
(38.9657***)(35.0645***)
R2=0.9677 校正R2=0.9669 DW=1.3823*
从式(4)、(5)、(6)的回归结果可以看出,除了式(6)的残差在10%的显著水平上不存在一阶自相关外,式(4)、(5)的残差存在较强的一阶自相关性。加入滞后项,重新得到lnGDP2、lnGDP3和lnFt的协整方程。
lnGDP1t=0.5733+0.0570lnFt+0.8820lnGDP1t-1(4′)
(1.7391*)(2.4424**)(15.0087***)
R2=0.9877 校正R2=0.9870 DW=2.1727***
lnGDP2t=0.4275+0.0560lnFt+0.9141lnGDP2t-1(5′)
(2.5519**)(2.9518***)(28.8152***)
R2=0.9980 校正R2=0.9979 DW=1.6980***
为了解残差项的平稳性,利用Eviews6.0对残差项序列进行ADF单位根检验,检验结果(见表2)显示,?着1、?着2和?着3均在1%的显著水平下平稳,由此可以认为lnGDP1和lnFt、lnGDP2和lnFt、lnGDP3和lnFt都是(1,1)阶协整,式(4′)、(5′)和(6)即为它们的长期均衡关系式。
由式(4′)、(5′)和(6)可以计算出三次产业产值对房地产投资额的长期弹性。从长期看,房地产投资额增长1%会带动第一产业GDP增长0.4833个百分点,带动第二产业GDP增长0.6519个百分点,同时带动除房地产外的第三产业GDP增长0.5665个百分点。这说明房地产行业对第二产业的促进作用要强于对其他两个产业,这是因为房地产行业对第二产业不仅有需求拉动效应,还有供给推动效应。房地产业对第二产业中的建筑业和部分重工业具有很强的需求拉动效应,对于部分轻工业又具有供给推动效应,因此其对第二产业的影响最大;第三产业的主要生产资料是房屋,房地产品为其发展提供了前提,促进了其发展,房地产业对第三产业产生的主要是供给推动效应;而房地产业对第一产业的影响主要通过生地开发过程来实现,因此总贡献度弱于其他两个产业。
(三)误差修正模型(error correction model, ECM)
根据上述研究可以发现,三次产业GDP和房地产投资额之间存在着长期均衡的关系。为了解决可能存在的短期失衡问题,建立误差修正模型反映三次产业GDP对房地产投资额的短期弹性[16]。前文已经得到长期均衡关系式与其随机误差项,将其作为非均衡误差项带入模型,并且lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t和lnFt都是一阶单整序列,在建立误差修正模型的时候对回归误差项采用滞后一阶的形式:
?驻lnGDP1t=a1+b1?驻lnFt-?滋1ECM1t-1
?驻lnGDP2t=a2+b2?驻lnFt-?滋2ECM2t-1
?驻lnGDP3t=a3+b3?驻lnFt-?滋3ECM3t-1
其中ECM1t、ECM2t和ECM3t分别是式(4′)、(5′)和(6)的残差项。利用Microfit4.1,得到表3所示的估计结果。
从表3可以看出,除房地产外第三产业GDP与房地产投资额的误差修正模型拟合度不高并且各项系数也不显著,也就是第三产业GDP和房地产投资额之间在短期内出现暂时失衡的可能性不大。
从第一产业GDP与房地产投资额之间的误差修正模型中看到,短期内房地产投资额的变化将引起第一产业GDP的同方向变化,若房地产投资额变化1%,则第一产业GDP将变化0.057%。长期来看,房地产投资额以0.4833的比率影响第一产业GDP的变化,而-0.1180的误差修正项系数则说明模型对偏离长期均衡的调整力度并不是很大。
从第二产业GDP与房地产投资额之间的误差修正模型中看到,短期内房地产投资额的变化也将引起第二产业GDP的同方向变化,若房地产投资额变化1%,则第二产业GDP将变化0.056%。长期来看,房地产投资额以0.6519的比率影响第一产业GDP的变化,而-0.0859的误差修正项系数则说明模型对偏离长期均衡的调整力度较小。
(四)脉冲响应函数(impulse response function,IRF)
在此笔者使用脉冲响应函数来描述房地产投资额分别对三次产业影响的动态效应。脉冲响应函数描绘了在一个扰动项上加上一次性的一个冲击(one-time shock),对于内生变量的当前值和未来值所带来的影响。在脉冲响应函数分析时,采用的是Cholesky脉冲响应法。结果如图2所示,其中横轴表示以季度为单位的滞后期,纵轴表示变化率。
从图2可以看出,当本期给房地产投资额一个标准差的正向冲击后,第一、二产业产值在当期会迅速增加。在2个季度的时间内,第一产业和第二产业产值的增长有一个迅速回复的过程,并且增长速度在5个季度内出现反复波动,在未来几期保持稳定在0.05%以内的增速。
就第三产业而言,当本期给房地产投资额一个标准差的正向冲击后,第三产业GDP在5个季度内会出现连续平稳的增长,并在未来几个季度内保持稳定的增速。
通过脉冲效应函数的分析,发现房地产投资额的增长会使三次产业GDP出现正向的增长,同时也揭示了房地产投资额对三次产业的短期影响。并且房地产投资额对第一、第二产业GDP的一个冲击所产生的波动明显比对第三产业GDP要强得多,这也验证了前文第三产业GDP和房地产投资额之间在短期内出现暂时失衡可能性不大的结论。
四、结论
最近11年来,房地产行业的迅速增长是我国GDP快速发展的一个主要因素。房地产作为在工业化、城市化兴起和发展过程中所形成的一个独立产业,是推动工业化、城市化发展的主要力量之一,已经成为现代社会经济大系统中一个重要的有机组成部分。房地产业和三次产业产值之间存在一种长期均衡关系,从常识上理解是毋庸置疑的,目前大量定性研究中也都给出了这样的结论,但并没有经过理论检验和论证。
笔者通过定量研究、构建模型揭示了这种均衡关系,反映了房地产业对三次产业增长的贡献度,具有一定的理论价值。研究结果显示,房地产投资额对三次产业产值有明显的正影响,弹性系数分别为0.4833、0.6519和0.5665,房地产业对三次产业带动效应的强度高低顺序依次为第二产业、第三产业、第一产业。另外,笔者还揭示了房地产投资额和第一、第二产业产值之间的短期调整关系,并认为第三产业和房地产投资之间在短期内出现暂时失衡的可能性不大。这个结论和房地产业在我国现阶段经济中的主导地位相吻合,以房地产业为龙头,引领三次产业乃至整个国民经济的发展是中国下一阶段经济增长的显著特征。
注释:
①房地产投资完成额,指的是报告期内房地产开发企业完成的房屋和土地开发投资。它是反映房地产市场投资规模的指标,对市场变化起导向作用。
②对于房地产投资完成额而言,其差分形式代表了房地产投资完成额的增长率,即?驻lnFt=lnFt-lnFt-1=ln1+■=ln■。
③*表示在10%的显著性水平下显著,**表示在5%的显著性水平下显著,***表示在1%的显著性水平下显著。
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Research on the Contribution of Real Estate Industry to Thrice Industry
Pu Yongjian, Yan Guowan
(School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China)
Abstract: The development of real estate will directly impact the stability of the macro-economy. By quantitatively researching on the relationship between real estate and thrice industry, with conitegration analysis, ECM and IRF, the results show that real estate make remarkably positive impact on thrice industry, ranking in secondary industry, tertiary industry and primary industry. It's not possible to be unbalanced in tertiary industry and real estate recently. This result coordinates with the leading station of real estate in our economy, and real estate will be in leading station for development of real estate and the whole national economy.
Key words: real estate industry; thrice industry; cointegration; contribution