房地產行業對三次產業增長的貢獻度研究

摘要:房地產業對國民經濟增長具有很強的帶動效應。運用協整檢驗、誤差修正模型、脈沖破響應函數等方法，從數量上研究房地產行業和三次產業的相關性，結果顯示，房地產業對三次產業有明顯的正影響，帶動效應的大小順序依次為第二產業、第三產業、第一產業。第三產業和房地產業在短期內出現失衡的可能性不大。這個結論和房地產業在國民經濟中的主導地位相吻合，房地產業可引領三次產業乃至整個國民經濟的增長。

關鍵詞:房地產業;三次產業;協整關系;貢獻度

中圖分類號:F293.3文獻標識碼:A 文章編號:1003-3890(2010)07-0005-05

一、引言

中國經濟的高速增長帶動了房地產業的發展，反之，房地產行業也對國民經濟做出了巨大貢獻。在經濟發展過程中協調房地產業與宏觀經濟的良性互動，既保持經濟增長又避免經濟過熱是國民經濟持續發展的根本要求。要考察房地產業與宏觀經濟的協調性，需要從房地產業發展促進經濟增長的傳導機制著手[1]。房地產業以其對國民經濟增長的帶動性強、對相關產業的輻射面廣，歷來被經濟學界稱為國民經濟的“晴雨表”，也常常是政府宏觀調控的首選對象[2]，宏觀調控成功與否取決于房地產業與其他產業的關聯程度，所以從數量上明確房地產業的帶動效應，對于確立房地產業與國民經濟的協調發展有著重要的意義。

現有文獻研究中大多著重于考察房地產業對經濟總量的貢獻，如將房地產投資額作為資本形成總額的一部分，將其增量所占GDP增量的比例作為對GDP的貢獻[3];或是通過選取代表房地產業的變量和代表國民經濟水平的GDP，采用ARDL、ECM、Granger因果檢驗等直接反映房地產業對經濟總量的貢獻[4][5][6][7]。房地產業處于國民經濟的中間環節，通過其關聯產業的產品和服務的投入對其他產業產生需求拉動效應，并通過房地產產品的供給為其他產業提供基礎性服務，對其他產業產生供給推動效應[8]，從而對眾多相關產業產生較大的沖擊，影響宏觀經濟的穩定發展。房地產業對相關產業的帶動效應也引起社會各界的廣泛關注，并有部分文獻論及。但多數研究立論的數量依據為輾轉援引，源自一手的量化研究結果較為鮮見。李啟明(2002)[9]、王國軍和劉永杏(2004)[10]等基于投入產出表，計算了房地產業對某個具體產業的帶動系數，得出的結果很詳實但系統性不強，反映的相關聯產業大多是資本、物質類產業，非物質的服務類產業較少，不能體現房地產業帶動效應的特點。且近年房地產業高速增長，其計算結果不一定適應現在的發展速度。因此有必要按照三次產業的劃分考察房地產業的帶動效應，明確房地產業具體與哪些產業有怎樣的關系。從數量上明確房地產業與三次產業的關系，對于確立房地產業在國民經濟中的地位、制定房地產業發展規劃和經濟政策、促進房地產業與國民經濟及與其他產業的協調發展意義重大[11]。筆者就將以此為目標定量測度房地產行業對三次產業的貢獻，揭示房地產業發展促進經濟增長的傳導機制。

二、房地產業和三次產業的相關性

房地產業的帶動效應主要是通過開發投資活動來帶動其他產業的發展[12]，因此在分析其對三次產業的影響時，筆者選取的房地產行業指標為房地產開發投資完成額①(Ft)，而用GDP1t、GDP2t、GDP3t分別代表第一產業的增加值、第二產業的增加值和除房地產外第三產業的增加值。中國房地產業的市場化發展是從1998年住房分配制度改革以后開始的，也從此與國民經濟的關系日趨緊密，因此筆者選取實證分析的數據也從1998年開始選取，樣本區間為1999年第1季度—2009年第3季度，包括43個季度樣本點，研究數據來源于國家統計局數據庫。

為了考察房地產開發投資完成額(Ft)和第一產業的增加值(GDP1t)、第二產業的增加值(GDP2t)、除房地產外第三產業的增加值(GDP3t)之間的相互關系，首先繪制了Ft和GDP1t、GDP2t、GDP3t的時間序列圖(如圖1所示)。

由圖1可見，房地產開發投資完成額(Ft)和第一產業的增加值(GDP1t)、第二產業的增加值(GDP2t)、除房地產外第三產業的增加值(GDP3t)的波峰和波谷存在一定程度的重合，兩兩之間有一定的相關性。

利用Eviews6.0對中國房地產開發投資完成額(Ft)和第一產業的增加值(GDP1t)、第二產業的增加值(GDP2t)、除房地產外第三產業的增加值(GDP3t)之間進行相關性檢驗，得到如下的相關系數:

r(Ft，GDP1t)=0.8610

r(Ft，GDP2t)=0.9551

r(Ft，GDP3t)=0.9263

由相關系數可以看出，Ft和GDP1t、GDP2t、GDP3t之間有很強的相關性，中國房地產業的增長對三次產業起到一定的推動作用，或者其他產業推動了房地產業的增長。為了明確其他產業和房地產業增長之間的確切關系，筆者將進一步運用協整檢驗等計量經濟方法進行研究。為了避免異方差，對上述所有變量在進行季節性調整后取自然對數，相關變量的差分形式對應于其增長率指標②。

三、實證檢驗

(一)平穩性檢驗

當使用非平穩序列進行回歸時會造成偽回歸，傳統的統計量，如T值、DW值和R2等將出現偏差[13]。為了保證回歸結果的無偏性、有效性和最佳性，需要檢驗樣本數據的時間序列特征。筆者利用Eviews6.0進行ADF檢驗[14]，根據實際情況將滯后階數采用AIC準則和SC準則中取小者，五個變量的平穩性檢驗結果(見表1)顯示:lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t、和lnFt四個時間序列數據都不平穩，進一步對其一階差分進行平穩性檢驗，檢驗發現，一階差分都至少在10%的水平上平穩，都是一階單整序列，變量之間可能存在協整關系。

(二)協整檢驗

兩個以上的變量，如果具有不同的單整階數，有可能經過線性組合構成低階的單整變量。于是筆者應用協整理論分別考察房地產業對第一產業、第二產業以及除房地產外第三產業的帶動作用。對于兩變量問題，協整關系的一個重要前提是兩個變量都是單整變量，而且單整的階數要相同。由表1的檢驗結果可知，lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t和lnFt都是一階單整序列，符合協整要求[15]。協整的經濟意義在于:兩個變量雖然各自具有長期的波動規律，但是如果它們是協整的，則它們之間存在著一個長期穩定的比例關系。故分別構建如下三個長期均衡關系式:

lnGDP1t=?琢1+?茁1lnFt+?著1(1)

lnGDP2t=?琢2+?茁2lnFt+?著2(2)

lnGDP3t=?琢3+?茁3lnFt+?著3(3)

利用Eviews6.0對相關變量進行協整檢驗，估計結果如下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*

從式(4)、(5)、(6)的回歸結果可以看出，除了式(6)的殘差在10%的顯著水平上不存在一階自相關外，式(4)、(5)的殘差存在較強的一階自相關性。加入滯后項，重新得到lnGDP2、lnGDP3和lnFt的協整方程。

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***

為了解殘差項的平穩性，利用Eviews6.0對殘差項序列進行ADF單位根檢驗，檢驗結果(見表2)顯示，?著1、?著2和?著3均在1%的顯著水平下平穩，由此可以認為lnGDP1和lnFt、lnGDP2和lnFt、lnGDP3和lnFt都是(1，1)階協整，式(4′)、(5′)和(6)即為它們的長期均衡關系式。

由式(4′)、(5′)和(6)可以計算出三次產業產值對房地產投資額的長期彈性。從長期看，房地產投資額增長1%會帶動第一產業GDP增長0.4833個百分點，帶動第二產業GDP增長0.6519個百分點，同時帶動除房地產外的第三產業GDP增長0.5665個百分點。這說明房地產行業對第二產業的促進作用要強于對其他兩個產業，這是因為房地產行業對第二產業不僅有需求拉動效應，還有供給推動效應。房地產業對第二產業中的建筑業和部分重工業具有很強的需求拉動效應，對于部分輕工業又具有供給推動效應，因此其對第二產業的影響最大;第三產業的主要生產資料是房屋，房地產品為其發展提供了前提，促進了其發展，房地產業對第三產業產生的主要是供給推動效應;而房地產業對第一產業的影響主要通過生地開發過程來實現，因此總貢獻度弱于其他兩個產業。

(三)誤差修正模型(error correction model， ECM)

根據上述研究可以發現，三次產業GDP和房地產投資額之間存在著長期均衡的關系。為了解決可能存在的短期失衡問題，建立誤差修正模型反映三次產業GDP對房地產投資額的短期彈性[16]。前文已經得到長期均衡關系式與其隨機誤差項，將其作為非均衡誤差項帶入模型，并且lnGDP1t、lnGDP2t、lnGDP3t和lnFt都是一階單整序列，在建立誤差修正模型的時候對回歸誤差項采用滯后一階的形式:

?駐lnGDP1t=a1+b1?駐lnFt-?滋1ECM1t-1

?駐lnGDP2t=a2+b2?駐lnFt-?滋2ECM2t-1

?駐lnGDP3t=a3+b3?駐lnFt-?滋3ECM3t-1

其中ECM1t、ECM2t和ECM3t分別是式(4′)、(5′)和(6)的殘差項。利用Microfit4.1，得到表3所示的估計結果。

從表3可以看出，除房地產外第三產業GDP與房地產投資額的誤差修正模型擬合度不高并且各項系數也不顯著，也就是第三產業GDP和房地產投資額之間在短期內出現暫時失衡的可能性不大。

從第一產業GDP與房地產投資額之間的誤差修正模型中看到，短期內房地產投資額的變化將引起第一產業GDP的同方向變化，若房地產投資額變化1%，則第一產業GDP將變化0.057%。長期來看，房地產投資額以0.4833的比率影響第一產業GDP的變化，而-0.1180的誤差修正項系數則說明模型對偏離長期均衡的調整力度并不是很大。

從第二產業GDP與房地產投資額之間的誤差修正模型中看到，短期內房地產投資額的變化也將引起第二產業GDP的同方向變化，若房地產投資額變化1%，則第二產業GDP將變化0.056%。長期來看，房地產投資額以0.6519的比率影響第一產業GDP的變化，而-0.0859的誤差修正項系數則說明模型對偏離長期均衡的調整力度較小。

(四)脈沖響應函數(impulse response function，IRF)

在此筆者使用脈沖響應函數來描述房地產投資額分別對三次產業影響的動態效應。脈沖響應函數描繪了在一個擾動項上加上一次性的一個沖擊(one-time shock)，對于內生變量的當前值和未來值所帶來的影響。在脈沖響應函數分析時，采用的是Cholesky脈沖響應法。結果如圖2所示，其中橫軸表示以季度為單位的滯后期，縱軸表示變化率。

從圖2可以看出，當本期給房地產投資額一個標準差的正向沖擊后，第一、二產業產值在當期會迅速增加。在2個季度的時間內，第一產業和第二產業產值的增長有一個迅速回復的過程，并且增長速度在5個季度內出現反復波動，在未來幾期保持穩定在0.05%以內的增速。

就第三產業而言，當本期給房地產投資額一個標準差的正向沖擊后，第三產業GDP在5個季度內會出現連續平穩的增長，并在未來幾個季度內保持穩定的增速。

通過脈沖效應函數的分析，發現房地產投資額的增長會使三次產業GDP出現正向的增長，同時也揭示了房地產投資額對三次產業的短期影響。并且房地產投資額對第一、第二產業GDP的一個沖擊所產生的波動明顯比對第三產業GDP要強得多，這也驗證了前文第三產業GDP和房地產投資額之間在短期內出現暫時失衡可能性不大的結論。

四、結論

最近11年來，房地產行業的迅速增長是我國GDP快速發展的一個主要因素。房地產作為在工業化、城市化興起和發展過程中所形成的一個獨立產業，是推動工業化、城市化發展的主要力量之一，已經成為現代社會經濟大系統中一個重要的有機組成部分。房地產業和三次產業產值之間存在一種長期均衡關系，從常識上理解是毋庸置疑的，目前大量定性研究中也都給出了這樣的結論，但并沒有經過理論檢驗和論證。

筆者通過定量研究、構建模型揭示了這種均衡關系，反映了房地產業對三次產業增長的貢獻度，具有一定的理論價值。研究結果顯示，房地產投資額對三次產業產值有明顯的正影響，彈性系數分別為0.4833、0.6519和0.5665，房地產業對三次產業帶動效應的強度高低順序依次為第二產業、第三產業、第一產業。另外，筆者還揭示了房地產投資額和第一、第二產業產值之間的短期調整關系，并認為第三產業和房地產投資之間在短期內出現暫時失衡的可能性不大。這個結論和房地產業在我國現階段經濟中的主導地位相吻合，以房地產業為龍頭，引領三次產業乃至整個國民經濟的發展是中國下一階段經濟增長的顯著特征。

注釋:

①房地產投資完成額，指的是報告期內房地產開發企業完成的房屋和土地開發投資。它是反映房地產市場投資規模的指標，對市場變化起導向作用。

②對于房地產投資完成額而言，其差分形式代表了房地產投資完成額的增長率，即?駐lnFt=lnFt-lnFt-1=ln1+■=ln■。

③*表示在10%的顯著性水平下顯著，**表示在5%的顯著性水平下顯著，***表示在1%的顯著性水平下顯著。

參考文獻:

[1]Ball M， Morrison T. Housing Investment Fluctuations:An International Comparison[J].Department Land Economy，University of Aberdeen，1995，(9):1-2.

[2]姜春海.中國房地產市場投機泡沫實證分析[J].管理世界，2005，(12):71-84.

[3]國家統計局綜合司課題組.關于房地產對國民經濟影響的初步分析[J].管理世界，2005，(11):30-33.

[4]沈悅，劉洪玉.住宅價格與經濟基本面:1995-2002年中國14城市的實證研究[J].經濟研究，2004，(6):78-86.

[5]黃忠華，吳次芳，杜雪君.中國房價、利率與宏觀經濟互動實證研究[J].中國土地科學，2008，22(7):38-44.

[6]張曉晶，孫濤.中國房地產周期與金融穩定[J].經濟研究，2006，(1):23-32.

[7]田成詩，李輝.中國房地產市場風險評價:基于房價與宏觀經濟協整的分析[J].預測，2008，(4):1-5.

[8]王國軍，劉水杏.房地產業對相關產業的帶動效應研究[J].經濟研究，2004，(8):38-47.

[9]李啟明.論中國房地產業與國民經濟的關系[J].中國房地產，2002，(6):13-16.

[10]王國軍，劉水杏.房地產業對相關產業的帶動效應研究[J].經濟研究，2004，(8):38-47.

[11]D.Denise and C.W.William.Urban Economics and Real Estate Markets[M].New Tersey Prentice-Hall，1996:90-113.

[12]劉琳.房地產投資對GDP貢獻有多大?[J].中國投資，2007，(10):17.

[13]He Z.， Koichi M.On Spurious Granger Causality[J].Economie Letter， 2001，(73) 307-313.

[14]Dickey D A， Fuller W.A..Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root[J]，Econometrica， 1981，(49):1057-1072.

[15] Engle R F， Granger C W J.Co-integration and error correction: representation， estimation and testing[J].Ecomometrica， 1987，55(2): 251-276.

[16]Granger C W J.Some Recent Developments in a Coneept of Causality.Journal of Econometrics， 1988，(39) 199-211.

責任編輯:王巖云

責任校對:艾 嵐

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