房地產發展與產業結構探討范文

本站小編為你精心準備了房地產發展與產業結構探討參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

[摘要]基于珠三角9個城市2010年-2016年年度面板數據，運用固定效應模型和隨機效應模型，分析珠三角地區的房地產發展與城市產業結構升級的關系。研究結果發現：長期來看，珠三角房地產發展對城市產業結構升級有明顯的阻礙作用，房地產發展增加會抑制產業結構升級；本地區的人口遷入增加有利于珠三角城市群的產業結構升級；人平均工資的提高與產業結構升級顯著地正相關；在進行穩健性檢驗后結果依然顯著。

[關鍵詞]珠三角；房地產發展；產業結構升級

珠三角由廣東省的九個城市（廣州、深圳、中山、東莞、珠海、佛山、肇慶、江門、惠州）組成，是我國經濟最發達的城市群之一。從探索思考珠三角的區域合作新模式，到現在的“一帶一路”戰略提出，珠三角在努力向世界大都市群邁進，其發展受到高度關注。城市群的發展離不開城市合理的產業結構，合理的產業結構有利于引導城市群向著正確的方向快速發展。而房地產業在短短幾十年內迅速崛起，成為了我國支柱產業之一，對城市產業結構的調整產生了重要影響。近年來，房地產與產業結構升級的關系成為了社會重要的研究課題。關于房地產與產業結構的相關文獻，一部分集中探討了房地產宏觀與經濟的關系。劉洪玉[1]認為中國經濟的發展離不開投資，我國的投資作為推動中國經濟發展的三大力量之一，而其中房地產投資占據著總投資將近1/3的比重，就中國而言，房地產經濟對我國的消費、生產、和投資領域產生了舉足輕重的作用。張屹山、黃忠華等人[2][3]考慮了空間相關性，使用協整模型，并結合Granger因果檢驗，他們的研究發現房地產開發投資對經濟增長起到了促進作用。但是這種促進作用并非是一成不變的，王業輝[4]用非異質性面板模型得出最優比的房地產投資為29%，過量的房地產投資短期內會促進經濟增長，長期來看對經濟會產生較大的抑制作用。關于房地產與產業結構的另一部分文獻，聚焦討論了房地產與產業結構的關系。Wu等[5]運用差異分析法發現房地產繁榮推動了與房地產有關的行業的需求，這些“意外”的需求溢出減少了行業內的競爭，增加了行業內的生產率不平等，因此房地產業的繁榮增加了社會其他行業內資源的錯配現象。Zhang等[6]認為高房價對勞動力流動、投資環境和居民消費產生了負面影響，影響了中國制造業整體資源配置效率和全球價值鏈地位的提高。馮萍等[7][8]利用我國1999-2016年30個省份的面板數據通過面板回歸模型，程博采用OLS的方法，最終都驗證了高房價對于城市產業結構的升級存在擠出效應。本文的可能貢獻之處在于:其一，豐富了產業結構升級的相關研究。以往文獻中對大多聚焦于研究不同產業之間的關系，鮮有文章研究產業結構升級。其二，豐富了珠三角城市群的房地產發展與產業結構升級的實證研究。在以往關于房地產發展與產業結構升級的關系研究中，大多以全國作為研究對象。

1.實證方法與數據說明

1.1數據來源及模型設定

本文采用了珠三角2000-2016年的城市年度面板數據。所有數據來源于《廣東省統計年鑒》，由于數據獲取渠道有限，部分數據計算得出。對于面板固定效應和隨機效應的選擇，本文通過Hausman檢驗的結果，并借鑒了Borenstein等[9]的方法，確定選用固定效應模型。以產業結構升級（Y）作為被解釋變量，以房地產發展(X1)作為核心解釋變量，將城市發展水平（X2）、人口流動水平（X3）、勞動力水平（X4）、工資水平（X5）、外商投資水平（X6）、城市教育水平（X7）、城市醫療水平（X8）多個控制變量納入計量模型，建立以下。本文以產業結構升級（Y）作為被解釋變量，以房地產發展（X1）作為主要解釋變量，本文采用的固定效應模型如下：(1)itY反映的是i地t年的產業結構，通過第三產業占第二產業比重來衡量；X1it為核心解釋變量，表示第t年，i地區的房地產發展水平；832,XXX為控制變量。itε、iα分別表示隨個體與時間而變動的擾動項、產業結構升級的不可觀測效應。為了避免核心解釋變量測算誤差影響結果的準確性，本文引入了房地產投資率（X1.1），作為核心替代解釋變量。其模型表達式為：(2)

1.2變量設計及描述性統計

因變量：因變量為產業結構（Y），借鑒了郭文偉[10]的做法，以第二產業與第三產業的比值作為解釋變量，其計算方法如下：100%I×=FY(3)其中，I代表城市當年的第二產業產值，F代表城市當年第三產業總產值，Y的比值越大，說明城市的第三產業占比越多，城市第二產業占比越小。因變量：本文的核心解釋變量是房地產發展水平（X1）和房地產投資率（X1.1）。房地產發展水平采用進行對數處理后的數值；房地產投資率以當年房地產投資占當年固定資產投資的比重來表示?？刂谱兞浚焊鶕膫サ萚10]的相關研究，按照聚集經濟學原理，本文選取了城市發展水平（X2）、勞動力水平（X3）、工資水平（X4）、外商投資水平（X5）、人口流動水平（X6）、城市教育水平（X7）、城市醫療水平（X8）八個控制變量，所有數值采用對數處理后的數據。

2.實證分析

2.1基準回歸結果

表2為模型建立設定方程的回歸結果，（1）和（3）回歸的方法是面板固定效應（簡稱FE），（2）和（4）回歸的方法是面板隨機效應（簡稱RE）。從（1）的回歸結果可以看出，X1的系數是-0.171，且在5%的統計水平上顯著，X1對珠三角產業結構升級存在顯著的負向影響，表明珠三角城市的房地產發展越快，城市的產業結構升級越困難，X1每增加一個單位，阻礙城市產業結構升級0.171個單位。另外，X4、X6、X7的系數均為正且顯著，表明工資水平、人口流動水平和教育水平對產業結構升級均存在顯著的正向影響，工資每上漲1個單位，推動珠三角產業結構升級0.841個單位；城市遷入的人口每增加一個單位，促進城市產業結構升級0.17個單位；城市教育水平每提高一個單位，促進產業結構升級0.607個單位。X5對產業結構升級的系數雖然為負，但是顯著性不穩定。（3）和（4）是將核心變量X1替換成X1.1的估計結果。從（3）的結果來看，當用X1.1來表示房地產發展水平時時，房地產發展對產業結構升級依然顯著為負。

2.2穩健性檢驗

本文的穩健性檢驗其一通過更換回歸模型的方法對實證結果的穩健性進行了檢驗。雖然Hausman檢驗的結果選擇了FE，但是本文將FE納入了模型進行對比分析。本文的穩健性檢驗其二通過改變自變量測算方式進行了檢驗。雖然主要自變量是房地產投資，以房地產投資額取對數后的數值表示，避免自變量測算誤差影響實證分析結果，我們將房地產投資率加入了模型。本文的穩健性檢驗其三通過剔除模型中的控制變量進行了檢驗。結果如表4所示，模型（1）-（6）為分別剔除X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8的回歸結果，從X1的系數來看，顯著為負，變量X4、X6、X7也都顯著為正。與表2的結果基本基本無差異，再次驗證了實證分析中結果的穩健性。

3.結論與建議

本文通過珠三角城市群的年度城市數據，探討了珠三角房地產發展與產業結構升級的關系，研究結論有三：其一，珠三角房地產發展對產業結構升級存在顯著的負向影響。房地產發展越快第三產業在城市中所占的比重會減少，這表明，房地產一定程度阻礙了金融業和服務業的發展，這種阻礙作用主要表現在過多的資源流向了房地產業，從而抑制了城市產業結構升級。其二，工資水平的提高對城市產業結構存在顯著正向影響。工資水平的提高其實質是城市的產業生產技術水平和生產效率的提高，當技術水平提高時，城市的中低端技術產業向高端技術產業轉型，從而有利于城市的產業結構升級。其三，人口流入增加能促進珠三角城市群產業結構升級。產業升級過程中，離不開高學歷和高技術優秀人才，大量的人口流入，為城市產業提供了豐富的社會人才，有利于產業結構升級。根據本文的研究結論和珠三角城市群現狀，提出以下建議：第一，合理控制房地產市場，以實現珠三角城市的產業結構升級和房地產業協同發展。由于房地產投資對城市產業結構升級存在抑制作用，因此政府需要采取措施，合理控制房地產熱度，避免房地產市場的熱度過熱，保證城市群產業結構健康升級。第二，為企業提供良好的外部條件，鼓勵產業自主創新。政府可以通過政策鼓勵產業結構轉型，鼓勵中低端技術產業向高端技術產業轉型，加大對企業創新的人才投入和資金投入，從而引導城市產業結構升級。第三，加快珠三角城市群建設，充分發揮城市協同作用。珠三角應當加強其核心城市的建設，通過核心城市產業升級協同帶動周邊城市發展。

作者：彭敏 賈士軍 單位：廣州大學管理學院