房產經濟增長的格蘭杰原因范文

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自1998年住房貨幣化改革以來,我國的房地產消費需求獲得巨大釋放,房地產市場得到極大繁榮,房地產開發投資也逐年增長。2006年第一季度,全國房地產開發投資為2793億元,同比增長20.2%,其占GDP的比重為6.44%。房地產的快速發展,以及房地產開發投資的逐年增加,使之成為我國經濟發展的支柱產業,對經濟的發展產生了巨大的推動作用。地處我國中部的武漢市,直到2000年才進入積極向上發展的軌道,1999年,武漢市房地產開發投資96.71億元,占GDP的比重為8.91%。而據武漢市統計局提供的數據顯示,武漢市2006年第一季度房地產投資比去年同期增加四成,其中完成的房地產開發投資65億元,所GDP的比重達到13.77%。房地產市場的發展,已對武漢市經濟的發展起到了舉足輕重的作用。但是,近兩年我國房地產投資逐漸出現過熱勢頭,北京、上海、廣州、深圳等地的房地產泡沫在不斷的聚集,國家為了維持經濟的持續穩定增長,對房地產市場進行了一系列的宏觀調控。從2003年開始,建設部、國土資源部、中國人民銀行等部門出臺一系列的宏觀調控措施,來控制房地產市場的過熱。但是對于正處于經濟穩定增長期的武漢來說,房地產市場的泡沫程度還不太明顯,與過熱地區相比還有很大的差距,如果對房地產開發投資進行嚴格控制的話,會不會對武漢市的經濟增長產生不良反應成為了地方政府所關注的問題。因此,本文從房地產投資與經濟增長關系的角度出發,運用協整理論,來研究武漢市房地產開發投資對武漢市經濟增長的作用及其相互關系。

一、協整檢驗

本文將采用協整理論,建立誤差修正模型來對武漢市作實證研究,因此,選取1995-2005年間的武漢市國內生產總值(GDP)和房地產開發投資額(RI)作為樣本數據,來分析武漢市房地產開發投資與經濟增長之間的關系。(具體數據見表1)

(一)單位根檢驗在表1中,lnGDP和lnRI分別是對GDP和RI的對數序列;dlnGDP和dlnRI是對lnGDP和lnRI的一階差分后的序列。對于宏觀經濟數據,一般都存在非平穩性,因此先對上表中的數據進行單位根檢驗。單位根檢驗是檢驗時間序列平穩性的一種通用的方法。單根檢驗的方法有DF檢驗、ADF檢驗和PP檢驗等。通常所用的單位根檢驗方法為ADF檢驗和PP檢驗法。本文運用EViews5.0,分別對序列lnGDP、lnRI、dlnGDP和dlnRI進行ADF檢驗,結果如表2:由表2數值可知,在單根檢驗中,序列lnGDP和lnRI都接受原假設,也即序列是非平穩的,而dlnGDP和dlnRI的ADF統計量則小于其對應的5%臨界值,即拒絕原假設,序列是平穩的。在EViews的檢驗結果中,AIC和SC準則是評價檢驗效果的有效手段,它們的值越小,效果越好。[1](P145-148)上表中的檢驗結果就是在按照AIC和SC最小準則得出的,從表中數值可以看出該檢驗效果較好,并且序列之間存在同階單整,因此可以對其進行協整檢驗。

(二)協整檢驗利用1995-2005年武漢市的GDP和房地產開發投資(RI)的時間序列數據,根據前面的檢驗分析,我們對該序列進行協整檢驗,并建立誤差修正模型(ECM)。Engle和Granger于1987年提出了兩步檢驗法,稱為EG檢驗。利用EG兩步法,我們首先運用OLS法對lnGDP和lnRI進行回歸分析,得到回歸方程:lnGDP=2.95578(4.05)+0.855317(5.7)lnRI并且各項結果顯示該模型比較適合。其中et為殘差序列,其估計值為:ei=lnGDP-0.855317lnRI-2.95578表3中ADF檢驗統計量小于5%顯著性水平下的臨界值,且AIC值和SC值較小,所以殘差序列是平穩序列,(1,-0.855317)為協整向量。

(三)誤差修正模型協整關系只是反應了變量之間的長期均衡關系,而誤差修正模型的使用就是為了建立短期的動態模型以彌補長期靜態模型的不足,它既能反映不同時間的長期均衡關系,又能反映短期偏離向長期均衡修正的機制。誤差修正模型(ECM:ErrorCorrectionModel)的基本形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo干1978年提出的,稱為DHSY模型。對于一階線性自回歸分布滯后模型:yt=c+αyt-1+φ0xt+φ1xt-1+εt(1)假定序列變量之間具有平穩性,εt不存在自相關和異方差,經過簡單變換可以得到誤差修正模型:yt=c+φ0xt+(a-1)(yt-1-φ0+φ11-axt-1)-εt(2)方程(2)即為EMC,其中(a-1)(yt-1-φ0+φ11-axt-1)為誤差修正項。[2](P153-154)利用上述協整檢驗結果,建立誤差修正模型,用OLS法進行估計得到方程:dlnGDP=0.079+0.384dlnRI+0.134et-1t=(6.804)(2.515)(2.791)R2=0.772365,F=36.42598,et=lnGDP-0.855317lnRI-2.95578以上各統計量表明,模型通過檢驗。從上面模型中可以看出,經濟增長率的波動可以分為兩部分:一部分為短期波動,一部分為長期均衡。根據上面模型,武漢市短期房地產開發投資總額的對數值變動1%,將會引起國內生產總值的對數值同方向變動0.384%;誤差修正項,即et項的系數反映了對偏離長期均衡的調整力度,彈性為0.134%,若這一誤差項是正的,即在t-1時刻lnGDP大于其長期均衡值2.95578+0.855317lnRI時,lnGDP在時刻t就做出相應的負的修正;反之,就做出正的修正,因此,lnGDP就在不斷的“修正”過程中發展。由此可見,武漢市房地產開發投資與武漢市的經濟增長之間存在協整關系,即它們之間存在著動態均衡機制,誤差修正模型是一個比較合理的短期波動模型。

二、Granger因果檢驗

格蘭杰因果檢驗在考察序列x是否是序列y產生的原因時采用這樣的方法:先估計當前的y值被其自身滯后期取值所能解釋的程度,然后驗證通過引入序列x的滯后值是否可以提高y的被解釋程度。如果是,則稱序列x是y的格蘭杰成因(Grangercause)。此時x的滯后期系數具有統計顯著性。[3](P275)一般地,還應該考慮問題的另一方面,即序列y是否是x的格蘭杰成因。格蘭杰檢驗的雙變量回歸模型為:yt=α0+α1yt-1+…+αkyt-k+β1xt-1+…+βkxt-kxt=α0+α1xt-1+…+αkxt-k+β1yt-1+…+βkyt-k其中,k是最大滯后階數,通常可以取稍大一些。檢驗的原假設是序列x(y)不是序列y(x)的格蘭杰成因,即β1=β2=…=βk=0利用相關軟件可以計算出用于檢驗的F統計量和相伴概率。我們運用EViews5.0軟件,對序列dlnGDP和dlnRI進行Granger因果檢驗。根據AIC和SC最小準則,選取最大滯后期為k=3,在顯著水平α=0.05水平下,檢驗結果如下表:由表4可知,對于dlnGDP不是dlnRI的Granger成因的原假設,拒絕它犯第一類錯誤的概率是0.15047,表明dlnGDP不是dlnRI的Granger成因的概率較大,不能拒絕原假設。第二個檢驗的相伴概率只有0.04036,表明至少在95%的置信水平下,可以認為dlnRI是dlnGDP的Granger成因。這說明武漢市的房地產開發投資與經濟增長之間存在單向Granger因果關系。

三、結語

根據本文的研究結果我們得出,武漢市房地產開發投資與經濟增長之間存在Granger因果關系,這一結果表明:

1.房地產市場健康發展能夠帶動建筑行業、相關的原材料行業、金融業等行業的發展,進而加快國民經濟的發展,帶動GDP增長。最近幾年,武漢市房地產投資的增加有力地促進和支持了武漢市經濟增長。對于武漢市來說,在當前我國對房地產實行宏觀調控時期,在防止房地產市場投資過熱的同時,也要考慮到房地產投資對當地經濟增長的促進作用,在經濟增長與開發投資之間進行平衡。

2.在經濟增長的大目標約束下,房地產市場的問題的解決需要從制度創新的角度來考慮,加以解決。經濟增長是一個地區發展的主要目標,房地產開發投資的風險要服從這一目標。如果房地產投資與經濟增長不存在Granger雙向因果關系,則決策者可以從房地產投資風險的目標出發,約束和監管房地產市場發展;如果房地產開發投資與經濟增長存在Granger雙向因果關系,則決策者對房地產投資過熱的管理需要從制度創新的角度進行機制設計來化解房地產市場發展問題,從而又不損害經濟增長。[4]

3.房地產開發投資與經濟增長的Granger因果關系,為武漢市宏觀經濟的調控提供了重要的工具變量。在經濟擴張時期,政府可以加大投資來促進經濟的快速增長,經濟的增長又可以提供更多的資金來投資到房地產開發中來;反之,在經濟收縮時,政府可以通過控制房地產的開發投資,降低的經濟的膨脹,控制市場的風險,穩定經濟系統的運行,從而促進地區經濟的不斷發展。

4.武漢市經濟的增長在一定程度上靠投資的拉動,在不考慮其它因素的情況下,房地產開發投資的對數值增長1%,對GDP增長拉動作用高達0.384%。房地產業成為武漢市的國民經濟主要增長點和消費熱點,也是目前國內經濟過熱的主要根源之一。這種投資拉動型的經濟增長存在一定的隱患,政府部門應當制定相對措施,未雨綢繆。