房屋銷售額對廈門市國民經濟增長的實證研究分析

梁唯一 集美大學財經學院

一、引言

廈門地處福建省東南部，與漳州、泉州并稱廈漳泉閩南金三角經濟區。1980年10月7日中央批復將其設立為經濟特區，并在2010年將經濟特區由廈門島內擴大到全市。2020年，廈門地區生產總值達到6 384.02億元，較上年增長6%，其中房屋總銷售額為1 223.32億元，約占廈門地區生產總值的19%。縱觀廈門地區2003年至2020年的房屋總銷售額數據可以發現，廈門房屋銷售額一直處于高位運行狀態，廈門地區生產總值在2003年至2020年增長率為885%，而房屋銷售額的增長率達到1 660%，這些數據表明房屋銷售額的增長速度明顯快于經濟增長的速度，廈門地區的經濟結構存在一定程度的失衡，對房地產的依賴很有可能導致房地產泡沫以及通貨膨脹。因此，本文通過研究房屋銷售額與廈門地區經濟增長之間的關系，合理估計房屋銷售額對廈門地區經濟增長的作用，這對建設廈門經濟特區，促進其經濟穩定增長有一定的現實意義。

二、廈門市房屋銷售水平發展情況

(一)房價居于高位且逐年增長

由于近幾年以來國家實行限購、限價、限貸等措施，廈門地區房價的快速上漲趨勢已經受到了一定的遏制，但結合2012年至2021年7月的房地產均價可以發現，廈門地區的房價仍處于高位，且存在逐年上升的趨勢。

2020年廈門地區房地產均價為46 188.33元，相比2019年的45 161.92元，同比增長了2%，而相比2012年的15 488.17元，房地產均價的增長率高達198%。筆者認為廈門地區房價居高不下且連年增長的原因主要有：

1.成本推動房價增長

由于土地購置費、設備工器具購置費漲價以及工人工資提高等因素造成房價上漲。例如，據廈門市統計局的資料顯示，廈門市勞動工資增長迅速，2019年廈門地區勞動人員年人均工資為96 193元，比上年增長12 354元，扣除物價因素實際增長率為11.4%。

2.消費者的投機行為

由于大部分消費者缺乏基本的投資知識以及金融產品投資渠道的匱乏，導致許多消費者將閑置資金投入房地產市場，且大部分消費者在廈門地區買房不是因為自身對居住的需求而是為了等待房價上漲后轉賣以期獲得高額的差價收益，這種“炒房”的投機行為是導致廈門地區房價泡沫的最主要因素。

3.政府的影響

地方政府稅收對于房地產業的依賴性過強也是導致廈門地區房價增長的原因。房地產業的發展可以帶動地區其他制造業如建材業、水泥業等發展從而拉動地方經濟正增長，且發展房地產行業所帶來的高額土地購置稅費以房屋購置稅費也是地方政府難以放棄房地產行業，促使房價“水漲船高”的原因。

圖1 2012年—2021年廈門市房價趨勢圖

(二)房屋銷售額呈緩慢增長趨勢

圖2 2003年—2020年廈門地區房屋銷售額趨勢圖

根據廈門統計局提供的2003年至2020年廈門地區房屋銷售額的數據，可以看出2003年至2015年廈門市房屋銷售額快速增長，由69.5億元增加至1 217.94億元，增幅達到1 653%，2015年以后，房屋銷售額有些許回落，大致在920億元到1 220億元左右震蕩。另外，2003年至2020年間，房屋銷售額占廈門地區生產總值的比率有較大幅度的波動，其中，2009年房屋銷售額僅占廈門地區生產總值的11%，而在2015年，房屋銷售額占廈門地區生產總值的比率高達32%，2015年后，房屋銷售額在廈門地區生產總值中的占比趨于穩定，大約為20%左右。這些數據表明，2003年至2015年期間，廈門地區的房地產業銷售火熱，而在2015年以后，房地產業的投資熱度下降，房屋銷售額呈緩慢增長趨勢。

三、房屋銷售額對廈門市經濟增長影響的實證分析

(一)經濟計量模型說明

1.變量設計

廈門地區的生產總值代表廈門地區在一定時期內所生產的最終產品和服務的市場價值總和，可以用來衡量該地區的生活水平及經濟增長程度，故選用廈門地區2003年至2020年的GDP來表示廈門地區的經濟增長狀況，并作為模型的一個變量，用Y表示。此外，根據所選取的廈門地區生產總值的時間區間，選定2003年至2020年廈門地區的房屋銷售額作為另一個變量，用X表示。以上數據均來自廈門市統計局的《特區年鑒》。

2.數據處理

為了消除原始變量的異方差影響，對所選變量做對數處理，經處理后的數據不會影響變量間的相關關系。Y對數化處理后的數據記為lnY，X對數化處理后的數據記為lnX。數據分析均采用Eviews10.0進行。

(二)模型實證分析

1.單位根檢驗

根據lnY與lnX數據的走勢圖(圖3)可以初步判斷兩個序列可能都存在趨勢項和截距項，可能為不平穩的時間序列。

圖3 lnY與lnX的時序圖

利用ADF單位根檢驗法對lnY和lnX進行單位根平穩性檢驗，取顯著性水平為5%，檢驗結果見表1。

表1 平穩性檢驗結果

檢驗結果表明，lnY與lnX的原序列都存在單位根，為非平穩序列。對lnY和lnX進行一階差分后，其P值小于5%，可以拒絕“存在單位根”的原假設，因此，lnY與lnX為同階單整序列，符合協整檢驗的條件。

2.協整檢驗

首先對lnY與lnX進行協整回歸，結果如下(括號中為t值)：

表2 殘差的平穩性檢驗結果

由表2可知殘差序列不存在單位根，為平穩序列。據此可以表明lnY與lnX是(1，1)階協整，并存在長期穩定的關系。

3.VAR模型的建立

(1)滯后階數的判定。本文采用多準則聯合確定的方法，對滯后階數進行選擇，選擇滯后階數k=3。選擇結果見圖4。

圖4 VAR滯后階數k的選擇結果

(2)VAR模型的穩定性檢驗。經過檢驗可知，滯后期長度為1，內生變量為6的VAR模型，其中每一個特征根倒數的模都落在單位圓內，不存在單位圓外的根，據此可以判斷該VAR模型具有穩定性。檢驗結果見圖5。

圖5 VAR模型的穩定性檢驗

由此可以得出VAR模型的估計結果：

(3)格蘭杰因果關系檢驗。上述協整檢驗只能證明lnY與lnX之間存在長期穩定關系，其中孰為因果還需進行因果關系檢驗，來分析兩變量之間的因果關系。檢驗結果見圖6。

圖6 格蘭杰檢驗結果

由上圖可知，在lnX的方程中，lnX作為被解釋變量對解釋變量lnY進行格蘭杰因果檢驗，不構成對lnY的因果檢驗關系；而在lnY的方程中，lnY作為被解釋變量對解釋變量lnX進行格蘭杰檢驗，所得聯合分布統計量為9.364 606，且在5%的水平上與lnX存在因果關系。因此，該VAR模型的回歸函數為：

(4)脈沖響應函數。基于上述所建立的VAR模型，可以刻畫出lnY與lnX之間的脈沖響應函數，從而分析它們之間的短期動態關系。脈沖函數圖見圖7。

圖7 VAR模型的脈沖響應函數圖

由上圖可知，lnX對來自lnY的擾動沒有做出太大的響應，lnX在第一期到第三期的響應值均接近0，隨后有緩步上升，并在第五期達到響應峰值，在此之后lnY對lnX的沖擊作用逐步下降，響應值又之間接近X軸，總體來看lnY雖然對lnX存在沖擊作用，但效果并不顯著；而lnY對來自lnX的擾動反應劇烈，并在第三期達到負峰值，在第五期達到正峰值，這樣的結果也充分證明了上述格蘭杰因果檢驗的正確性。

(5)方差分解。利用方差分解判斷每個變量的變動對VAR系統變量影響的貢獻度。方差分解結果見圖8。

由圖8可知，在lnX的波動中，不考慮其自身的貢獻度，lnY對lnX的貢獻度在初期為0隨后逐漸上升，但貢獻度的最大值不超過5%；而在lnY的波動中，lnX對lnY在第一期就存在著影響，但貢獻度較小，隨后貢獻度逐漸上升，其中最大貢獻度在45%左右。這說明lnX對lnY有著較大的影響，而lnX除了受lnY的影響之外，還存在被其他貢獻度更大的因素所影響。

圖8 VAR模型方差分解結果

(三)實證結果分析

上述實證分析表明，廈門地區房屋銷售額與廈門地區生產總值之間存在著協整關系，即長期穩定關系，根據格蘭杰因果檢驗可知房屋銷售額的變動顯著的影響廈門地區生產總值的變動，即由lnX作為解釋變量，由lnY作為被解釋變量的回歸模型成立，當lnX每變動1個百分點時，廈門地區的生產總值會平均變動0.728 1個百分點，根據脈沖函數分析和方差分解分析可知廈門地區的房屋銷售額對該地區的生產總值有顯著的促進作用。

四、對廈門地區房地產市場的建議

由上述實證分析的結果可知，廈門地區的房屋銷售額對廈門地區的經濟增長起到很大的促進作用，或者可以說，廈門地區的經濟增長大部分依賴于該地區的房地產業。然而土地作為不可再生資源，其供給不會隨著需求的增加而增加，即土地的供給彈性為0。若政府不注重發展其他產業，尤其是高新技術產業，則當廈門地區的房地產開發殆盡后，廈門地區的經濟增長將會有較大幅度的回落。

為了促進廈門地區的房地產市場健康發展，筆者提出以下策略建議：當地政府應當積極響應中央的號召，嚴格執行限購、限貸的政策，并積極改善廈門地區的經濟結構，將原先投入房地產建設的部分資金用于扶持在廈門地區的高新技術產業，從而將廈門經濟增長所依賴的重心轉移。除此之外，還應提高新房的入住率，宣傳“以住代炒”的新思想新理念，將廈門地區的房價增長幅度控制在一定范圍內，防止房價的虛高及房地產泡沫的產生。