重慶市房地產業與經濟增長關系研究

□文/劉國術 張露云

（1.成都市屈臣氏個人用品商店有限公司 四川·成都；2.重慶大學建設管理與房地產學院 重慶）

一、引言

重慶，作為我國西部最大、最具有發展潛力的城市，經過直轄十二年的建設，經濟、文化、社會全面發展，人們的生活水平穩步提高，2008年重慶市國民生產總值達到5，097億元，增速達到14.3%，位列全國第五，人均GDP達到2，573美元。2008年的“3.14”總體部署將重慶作為城鄉統籌示范區以及2009年的國務院《關于推進重慶市統籌城鄉改革和發展的若干意見》都對重慶發展提出了綱領性定位。而作為重慶市經濟增長的重要組成部分的房地產業也面臨著重大機遇，2008年全年，重慶市房地產開發投資額達到991億元，同比增長16.6%。

庫次涅茨將國民經濟分為第一產業、第二產業與第三產業，并認為經濟增長與各產業間有密切關系。房地產業作為第三產業的一部分，與國民經濟必然也存在著某種聯系。國內在房地產業與國民經濟相關性研究方面，大多數采用計量經濟學的定量計算研究：范苑（2005）以廈門市經濟特區為例，基于DI指數對房地產業周期與經濟增長相關性進行了分析，GDP增長速度與房地產投資額增長速度之間正相關，分析房地產投資增長率和GDP增長率兩組數據相關系數，得出在顯著性水平а=0.01下，相關系數0.81，表現出較高的相關性。李熙娟、李斌（2006）對全國房地產業與國民經濟關系進行了論證分析。采用1978～2002年的數據，利用計量經濟學中的協整檢驗以及格蘭杰因果檢驗模型，對房地產業與國民經濟增長之間的協整關系和因果關系分別進行檢驗，結果表明，兩者之間并不存在長期穩定的關系；取滯后期1～3時，兩者互為因果關系。陳守東、馬輝、才元（2006）認為GDP和房地產投資完成額互為Granger成因，二者關系密切。林玉倫、葛新權、周將（2007）以北京市為例，認為城市化水平、人均居住面積與因變量房屋銷售額之間存在著顯著的線性相關關系。城市化水平每提高1%，可以增加銷售額171.68億元；城市人均居住面積每增加1平方米，可以帶來銷售額增長87.45億元。房屋銷售額增量與城市化水平、GDP增長率之間存在顯著的線性相關關系。GDP每增長1%，就可以帶來銷售額增長2.127%。孔煜（2009）認為長期來看經濟增長與房地產投資額是互為因果的，即房地產消費對拉動經濟增長是有顯著作用的。但短期來說，對中國東部地區而言，房地產銷售額與經濟增長存在短期因果關系；而對于中、西部地區而言，房地產銷售額只是引起經濟增長的原因而不是其結果。

二、經濟增長與高房價

九十年代末，受重慶直轄、西部大開發等利好因素影響下，重慶市房地產市場逐漸步入發展軌道。2002年重慶市房地產價格開始穩步上升。特別是2005年以來，在全國房地產市場一片大好情況下，重慶市房地產價格也進入了加速增長階段。在此階段，重慶市經濟發展也取得了令人矚目的成就。那么，房地產價格的上漲是否與經濟增長有直接關系呢？圖1給出了重慶市1998～2008年GDP增長率與房地產價格均價增長率的關系。總體上房地產價格與GDP保持一致，但二者并沒有直接的因果關系。價格圍繞價值上下波動，這是經濟學的永恒規律。客觀地講，房地產價格上漲原因來自多個方面：首先，物價上漲導致水泥、鋼材等材料價格以及勞務價格等建安成本增加；其次，國家實行“招、拍、掛”制度，從而導致土地成本大幅度提升；最后，最重要的是來自于城市價值轉移或轉化部分。隨著城市建設投資的不斷增加、環境質量的不斷提升、教育文化事業不斷繁榮，城市的城市價值逐漸顯現出來，這部分價值附加到房地產價格中，而導致房地產價格脫離當地經濟發展水平而與城市價值正相關。（圖1）因此，房地產價格上漲只能是房地產市場發展的一種結果，并不能代表房地產市場的健康發展狀況。所謂健康的房地產市場是在規模、結構、速度、質量方面，房地產系統與宏觀經濟及其他系統相互適應和相互促進的狀態。房地產促進城市經濟發展的前提是房地產市場的健康。相反，過高的房價卻意味著房地產市場的非健康發展。所以，討論房地產市場發展時不應以房價高低來評論，房價不能作為評論房地產市場發展的指標。

圖1 重慶市GDP增長率與房價增長率關系

三、經濟增長與房地產發展計量經濟分析

本文所采用指標為地區國民生產總值（GDP）、房地產投資額（REI）、房地產銷售額（RES）。時間序列上GDP采用重慶市2003年第一季度到2009年第三季度的數據作為量化重慶市經濟增長的指標。而房地產投資額與銷售額涵蓋了房地產市場的供給與需求兩個方面，因此，本文采用這兩個指標2003年第一季度到2009年第三季度的數據作為衡量房地產市場的發展狀況。本文所采用數據皆來自重慶市統計年鑒、重慶市國民經濟和社會發展統計公報、季度數據及國務院發展研究中心信息網站數據，并對數據進行了調整。同時，為了消除異方差的影響，對數據進行取對數處理，這樣并不影響其長期均衡關系。根據處理后的數據擬合出三者調整后的時間序列圖，如圖2所示。（圖2）

圖2 對數調整后的時間序列圖

我們對上述兩組時間序列圖進行分析，不難看出三者具有明顯的一致性。其中，房地產投資與國民生產總值的谷底值與谷峰值均保持同時到達。房地產銷售額的谷峰值與國民生產總值的谷峰值一致，但2005年與2006年房地產銷售額的谷底值滯后于國民生產總值的谷底值。我們進一步剖析經濟與房地產開發特點不難發現：首先，每年財政支出在前兩個季度甚至前三個季度開支比較平穩，到了第三個季度或者第四個季度，剩余大部分的財政預算就會大規模地投入到基礎建設等領域，從而造成GDP在后兩個季度的大幅度增加；其次，房地產公司的部分貸款一般在年前到期，因此，為了用完這部分貸款，房地產公司也會增加投資；最后，根據消費者偏好、結婚以及我國歷史傳統等因素來看，年前購房者較多，從而刺激了房地產銷售市場。

從時間序列圖上來看，重慶市GDP與房地產投資額、房地產銷售額均保持一致上升趨勢。但是三者的時間序列均是不平穩的，這樣就很難通過已知信息去掌握時間序列整體上的隨機性，因此在建立模型之前，應該先對數據進行平穩性分析。檢驗時間序列平穩性的標準方法是單位根檢驗，比較常用的單位根檢驗方法有Augmented Dickey-Fuller test（ADF）檢驗、Dickey-Fuller Test with GLS（DFGLS） 檢 驗 、Phillips-perron（PP）檢驗等，本文采用ADF檢驗方法。利用Eviews5.0對序列進行ADF檢驗，結果如表 1，其中（c、t、k）分別表示常數項、趨勢項以及滯后級數，0表示不包含常數項或時間趨勢項。（表1）

由表 1分析，LnGDP、LnRES沒有拒絕單位根假設，即認為二者是非平穩的，LnREI拒絕單位根假設，是平穩的；而LnGDP、LnREI、LnRES 的一階差分全都拒絕單位根假設，是平穩的。因此，LnREI是零階單整，LnGDP、LnRES均為一階單整，即 LnREI～I（0），LnGDP、LnRES～I（1）。綜上，LnGDP、LnRES滿足協整檢驗的前提，而LnGDP～I（1）、LnREI～I（0）不存在長期的均衡關系，因此無法做協整檢驗。

由于GDP與房地產投資額不是同階單整，因此只對GDP與房地產銷售額做協整檢驗。協整檢驗是指多個非平穩經濟變量的某種線性組合是平穩的，具有協整關系的非平穩序列建立的回歸模型可以用來反映原變量之間的均衡關系。本文采用恩格爾-格蘭杰兩階段法對LnGDP、LnRES進行協整分析。

首先，采用普通最小二乘法（OLS）對LnGDP、LnRES進行回歸分析，得出回歸模型：

根據上述方程，參數t檢驗顯著，R2說明該方程的擬合度較好，方程殘差項εt=LnGDP-5.109312-0.354256×LnRES。

其次，我們對殘差項進行單位根檢驗得出結果如表2所示。（表2）可以看出，殘差項εt在1%臨界水平、5%臨界水平及10%臨界水平都顯著性拒絕單位根假設，即殘差項是平穩的。這說明雖然GDP與RES都是非平穩的，但二者的長期變動趨勢是一致的，即二者的線性組合是平穩的。短期內，可能受政策、稅收等影響，二者有所偏離，但長期來看將仍會回到均衡狀態。Granger認為，若變量之間存在協整關系，則變量之間至少存在一個方向上的因果關系。因此，下一步我們對GDP與房地產銷售額進行Granger檢驗。

在單位根檢驗中，我們分析得知GDP與REI是非同階單整，不能進行協整檢驗，所以對GDP與REI采用基于水平VAR模型檢驗，其理論模型為：

表1 各變量的平穩性檢驗結果

表2 殘差項的平穩性檢驗結果

式中，μ1t、μ2t表示誤差項；LnREI、LnGDP前系數（α2i、β2i）分別表示房地產投資額對GDP的影響及GDP對房地產投資額的影響；t表示時間；i表示滯后階數；c1、c2為常數。若?i，α2i=0，則說明房地產投資額不是引起GDP的Granger因；若?i=0，β2i=0，則說明GDP不是引起房地產投資額的Granger因。LnGDP與LnREI的基于水平VAR模型的Granger檢驗結果如表3所示，取滯后階數分別為1-4。（表3）可以看出，取滯后階數為1時，拒絕原假設，即GDP與REI互為格蘭杰成因；取滯后階數為2時，接受原假設，認為GDP與REI不互為格蘭杰成因；取滯后階數為3時，拒絕原假設，即GDP與REI互為格蘭杰；取滯后階數為4時，GDP不是REI的格蘭杰成因，而REI是GDP的格蘭杰成因。

表3 LnGDP與LnREI的格蘭杰因果關系

另一方面，雖然GDP與RES同為一階單整，且二者之間存在協整關系，但無法度量變量偏離共同隨機趨勢時的調整速度，因此我們引入誤差修正模型（ECM）對GDP與RES進行分析。誤差修正模型一般表達式為：ΔYt=β0+βtΔXt+λ×ecmt-1+εt其中，ecm反映變量在短期波動中偏離長期均衡關系的程度，稱為均衡誤差。采用普通最小二乘法（OLS）估計得到LnGDP與LnRES的誤差修正模型為：

從結果來看，T值與R2較為顯著，經濟意義明顯。因此，我們對GDP與房地產銷售額進行Granger因果關系檢驗。結果如表4所示。（表4）我們認為，取滯后階數為1時，GDP是房地產銷售額的格蘭杰成因；取滯后階數為4時，房地產銷售額是GDP的格蘭杰成因。

表4 LnGDP與LnRES的Granger因果關系

四、結論

經過以上分析，我們認為重慶市房地產市場與經濟增長之間存在著一定關系。房地產投資額增加在短期內會刺激生產，帶動相關產業投資，從而拉動經濟增長；同時，GDP的增長也會給投資者帶來一定信心，繼續加大房地產投資。但長期來看，二者之間存在一定波動，主要是因為理性預期以及財政政策、貨幣政策等不斷調整，造成投資與GDP非平穩變化；另一方面，短期內經濟前景明朗，促使人們產生積極預期，從而會刺激房地產銷售。但長期來看，房地產銷售多受制于消費者購房能力以及政策影響；同時，房地產銷售對GDP的貢獻逐漸顯露出來，成為拉動GDP增長的一個重要原因。因此，政府應把握好房地產市場的發展，鼓勵居民購房，活躍房地產市場。同時，對房地產投資應加以引導，保證其健康穩定發展。

[1]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：E-views應用及實例[M].清華大學出版社，2006.

[2]張曉峒.計量經濟學基礎[M].南開大學出版社，2007.

[3][美]庫次涅茨.常勛等譯.各國的經濟增長[C].商務印書館，1985.