面板固定效應(yīng)房?jī)r(jià)上漲與工業(yè)發(fā)展范文

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摘要:美國(guó)次貸危機(jī)已經(jīng)過(guò)去十年有余，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)也開(kāi)始廣受關(guān)注。本文通過(guò)2005—2017年31個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用靜態(tài)雙向固定效應(yīng)模型對(duì)我國(guó)的房?jī)r(jià)水平與工業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)目前的房?jī)r(jià)水平對(duì)于我國(guó)的工業(yè)發(fā)展還未造成消極的影響。實(shí)證結(jié)果顯示房?jī)r(jià)的二次項(xiàng)與工業(yè)發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)，即房?jī)r(jià)與工業(yè)發(fā)展存在“倒U型”關(guān)系，說(shuō)明房?jī)r(jià)的上漲對(duì)于工業(yè)發(fā)展不具有可持續(xù)性。政府應(yīng)審慎限制房?jī)r(jià)，大力發(fā)展廉租房和保障性住房市場(chǎng)，從而滿(mǎn)足中低收入人群的剛性需求，降低房?jī)r(jià)的單邊預(yù)期，減少房地產(chǎn)部門(mén)對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“抽血效應(yīng)”，從而有利于工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

關(guān)鍵詞:房?jī)r(jià);工業(yè)水平;倒U型;靜態(tài)雙向固定效應(yīng)

一、引言

2007年美國(guó)次貸危機(jī)已然過(guò)去十幾載。美國(guó)政府的“居者有其屋”的產(chǎn)業(yè)政策曾一度讓美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)保持著持續(xù)繁榮，然而房產(chǎn)抵押貸款的過(guò)度證券化最終促成了美國(guó)的次貸危機(jī)，次貸危機(jī)以后的世界經(jīng)濟(jì)也一直處于低迷之中，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速也自2008年以來(lái)從9．65%逐年降到了2018年的6．6%。自從2004年之后，隨著結(jié)構(gòu)調(diào)整和出口下降，房地產(chǎn)業(yè)逐漸成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的支柱產(chǎn)業(yè)。國(guó)內(nèi)過(guò)去十幾年的房?jī)r(jià)上漲引發(fā)了廣泛的討論。這種增長(zhǎng)被一些學(xué)者認(rèn)為是理性的，房?jī)r(jià)飛速上漲的背后是飛速上漲的經(jīng)濟(jì)。中國(guó)自改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)的飛速增長(zhǎng)，同時(shí)也釋放了大量的需求，從而拉動(dòng)了對(duì)于住房的需求。也有一些學(xué)者認(rèn)為是非理性的。據(jù)國(guó)研網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，中國(guó)的商品房平均房?jī)r(jià)從2005年的3167．66元/平方米上漲到了2017年的7892元/平方米，上漲率達(dá)249%。與其一起上漲的還有中國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率。可以看到，中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格仍然持續(xù)上漲，而其他部門(mén)的固定資產(chǎn)投資增速卻呈下降趨勢(shì)，出現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮而實(shí)體投資低迷的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。反觀過(guò)去的幾次金融危機(jī)，大多存在投機(jī)資本流入房地產(chǎn)部門(mén)，并對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成“抽血效應(yīng)”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沒(méi)有及時(shí)調(diào)整，與此同時(shí)房?jī)r(jià)上漲迅速，吸收了社會(huì)過(guò)多的流動(dòng)性資金。當(dāng)房地產(chǎn)部門(mén)吸收了過(guò)多的資源，作為一個(gè)仍然處于工業(yè)化時(shí)代的發(fā)展中大國(guó)，制約和影響工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的問(wèn)題仍然突出。在當(dāng)前“振興制造業(yè)”以及“脫虛向?qū)崱钡拇蟊尘跋拢芯糠績(jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)于我國(guó)的工業(yè)水平會(huì)產(chǎn)生何種影響，從而為房地產(chǎn)市場(chǎng)和推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)制定合理的政策具有重要的借鑒價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、計(jì)量模型的構(gòu)建與實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理本文從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)和國(guó)研網(wǎng)選取了2005—2017年中國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的共372個(gè)數(shù)據(jù)樣本。以下是對(duì)各個(gè)變量的定義和解釋:1．工業(yè)水平(Lngdp2)。由于工業(yè)總產(chǎn)值受產(chǎn)品中轉(zhuǎn)移價(jià)值比重大小的影響，反映工業(yè)發(fā)展水平及其發(fā)展速度不夠準(zhǔn)確。本文選取的是工業(yè)增加值的對(duì)數(shù)。2．房?jī)r(jià)水平(Lnzzjg)。房?jī)r(jià)水平是各省市住宅平均價(jià)格水平的對(duì)數(shù)。3．交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(rjdlmj)。交通基礎(chǔ)設(shè)施選用的是人均道路面積。4．社會(huì)消費(fèi)水平(shxf)。為了消除時(shí)間趨勢(shì)的影響，社會(huì)消費(fèi)水平是社會(huì)消費(fèi)總額與國(guó)民生產(chǎn)總值的比值。5．基礎(chǔ)教育水平(gzrsbl)。基礎(chǔ)教育水平是6歲及6歲以上上高中的人數(shù)與常住人口之間的比值。為了防止出現(xiàn)偽回歸，本文對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行了面板數(shù)據(jù)的Levin－Lin－Chu單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示各個(gè)變量均通過(guò)單位根檢驗(yàn)，如表1所示。

(二)實(shí)證模型基于以上分析，可以建立以下回歸模型:其中解釋變量為房?jī)r(jià)水平(Lnzzjg)，為了進(jìn)一步探究房?jī)r(jià)水平與工業(yè)水平的非線性關(guān)系，引入了房?jī)r(jià)水平的平方項(xiàng)(Lnzzjg2)。εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其中i代表相應(yīng)省份，t表示不同的年份，δi為地區(qū)固定效應(yīng)，ηt為時(shí)間固定效應(yīng)，Xi，t為一系列控制變量。本文所選取的控制變量如下:1．交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(rjdlmj)一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)，勞動(dòng)力的流動(dòng)程度也越高，這使得農(nóng)業(yè)部門(mén)的過(guò)剩勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城市，加入社會(huì)生產(chǎn)陣營(yíng)中的同時(shí)增加了廉價(jià)勞動(dòng)力的供給，從而使得其他生產(chǎn)部門(mén)能夠降低用工成本，從而把資金更多地投入到企業(yè)研發(fā)與創(chuàng)新當(dāng)中，促進(jìn)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。2．社會(huì)消費(fèi)水平(shxf)消費(fèi)作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕馬車(chē)之一，其變動(dòng)在影響經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的同時(shí)也影響了工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。3．基礎(chǔ)教育水平(gzrsbl)不同于一些學(xué)者們利用高等院校的人數(shù)來(lái)衡量人力資本水平，本文更傾向于認(rèn)為一個(gè)地區(qū)的基礎(chǔ)教育水平?jīng)Q定了人力資本水平。很重要的一個(gè)原因就是不僅僅是高端產(chǎn)業(yè)需要人才，一些中端甚至低端產(chǎn)業(yè)也需要大量與其匹配的人才供給，從而保證工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的連續(xù)性。

(三)變量描述與實(shí)證結(jié)果1．變量描述由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的差異，為了避免不同來(lái)源的數(shù)據(jù)之間的偏差帶來(lái)誤差，本文所選取的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和國(guó)研網(wǎng)。共選取了31個(gè)地區(qū)(省、自治區(qū)、直轄市)2005—2017年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。處理軟件使用的是Stata15．1。2．實(shí)證結(jié)果分析在對(duì)實(shí)證模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)時(shí)，通過(guò)F、LM檢驗(yàn)拒絕了混合回歸，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)采用固定效應(yīng)回歸模型，于是本文選擇了固定效應(yīng)回歸。并且出于對(duì)無(wú)偏一致性的考慮，本文使用的是雙向固定效應(yīng)模型，即對(duì)個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)都進(jìn)行了嚴(yán)格控制，以排除異質(zhì)性帶來(lái)的誤差。回歸結(jié)果見(jiàn)表3。表3中給出了房?jī)r(jià)水平對(duì)工業(yè)水平的影響的回歸結(jié)果。從模型整體來(lái)看，加入控制變量以后，模型的可解釋系數(shù)提高，說(shuō)明模型具有較好的解釋力。同時(shí)，對(duì)模型進(jìn)行地區(qū)和時(shí)間的雙向固定以后，整體的顯著性得到提高。就各個(gè)變量來(lái)看:(1)房?jī)r(jià)水平與房?jī)r(jià)水平的平方在1%水平下顯著。值得注意的是房?jī)r(jià)水平的系數(shù)為正，而房?jī)r(jià)水平的平方的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明近年來(lái)(2005—2017年)我國(guó)房?jī)r(jià)水平與工業(yè)水平呈正相關(guān)，即房?jī)r(jià)水平的提高促進(jìn)了工業(yè)水平的提高;主要原因是在過(guò)去的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，房地產(chǎn)作為我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè)，其上下游產(chǎn)業(yè)涉及鋼鐵、水泥、機(jī)械裝備等諸多行業(yè)，很大程度上拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從而帶動(dòng)了我國(guó)工業(yè)水平的提高。而房?jī)r(jià)水平的平方與工業(yè)水平呈“倒U型”關(guān)系，說(shuō)明房地產(chǎn)的發(fā)展對(duì)于我國(guó)工業(yè)水平的提高不具有可持續(xù)性，盡管當(dāng)前還未達(dá)到“拐點(diǎn)”。(2)社會(huì)消費(fèi)水平的系數(shù)為負(fù)，且在1%水平下顯著，說(shuō)明社會(huì)消費(fèi)水平越高，反倒對(duì)于工業(yè)水平具有抑制作用，可能的原因是當(dāng)前我國(guó)消費(fèi)水平與工業(yè)水平存在“不匹配”問(wèn)題，即我國(guó)工業(yè)水平處于中游，而我國(guó)的消費(fèi)水平分化嚴(yán)重，主要集中在低端和中高端，正好反映出了主席所指出的“我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”。(3)基礎(chǔ)教育水平的系數(shù)為正，且在1%水平下顯著，說(shuō)明基礎(chǔ)教育水平能在一定程度上促進(jìn)工業(yè)水平的提高。(4)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的系數(shù)為正，且在1%水平下顯著，說(shuō)明交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)，越能促進(jìn)一個(gè)地區(qū)工業(yè)水平的提高。這與預(yù)期一致，由于交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠降低勞動(dòng)力的流動(dòng)成本，從而促進(jìn)勞動(dòng)力要素的流動(dòng)，勞動(dòng)力供給的增加，能夠降低工業(yè)部門(mén)的用工成本，從而提高產(chǎn)出效率，進(jìn)而提升工業(yè)水平。

三、結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)2005—2017年31個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)考察了我國(guó)各省市自治區(qū)的平均房?jī)r(jià)水平與我國(guó)工業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系，在控制基礎(chǔ)教育水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平和社會(huì)消費(fèi)水平等因素影響下，分析了房?jī)r(jià)水平的變動(dòng)對(duì)于工業(yè)發(fā)展水平的影響，實(shí)證結(jié)果表明:①當(dāng)前我國(guó)的房?jī)r(jià)水平還未對(duì)工業(yè)水平帶來(lái)拖累。一方面是由于房地產(chǎn)部門(mén)本身能夠帶動(dòng)上下游行業(yè)的諸多個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這其中包括工業(yè)部門(mén);另一方面由于過(guò)去的幾年里，中國(guó)政府及時(shí)出臺(tái)了多項(xiàng)遏制房?jī)r(jià)的政策，使得房?jī)r(jià)上漲保持在一個(gè)合理的區(qū)間內(nèi)，因而未對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)太多負(fù)面影響;②房?jī)r(jià)與工業(yè)水平之間還存在非線性的“倒U型”關(guān)系。說(shuō)明房?jī)r(jià)對(duì)工業(yè)發(fā)展水平的帶動(dòng)作用是有限的，在經(jīng)濟(jì)增速開(kāi)始逐漸減緩的大環(huán)境下，一旦房?jī)r(jià)上漲超過(guò)某個(gè)臨界點(diǎn)，勢(shì)必會(huì)對(duì)工業(yè)發(fā)展帶來(lái)拖累。基于以上研究，本文提出以下幾點(diǎn)建議:①加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的監(jiān)管，防止房?jī)r(jià)出現(xiàn)非理性波動(dòng);②由政府帶頭大力發(fā)展廉租房市場(chǎng)和租房市場(chǎng)作為商品房市場(chǎng)的補(bǔ)充。房產(chǎn)不可分割的屬性決定了房產(chǎn)不是所有人都可以消費(fèi)的。因而也就意味著房地產(chǎn)市場(chǎng)并不存在所謂的一般均衡，而只有分離均衡，調(diào)控應(yīng)以加大供應(yīng)為主;③引導(dǎo)外資流向，支持新興產(chǎn)業(yè)和高端制造業(yè)發(fā)展。

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作者：王政 單位：上海大學(xué)馬克思主義學(xué)院碩士研究生