【摘要】近年来，随着经济的日益发展，房地产投资业已成为我国经济增长的主要推动力之一。十余年来，房地产投资每年完成数额平均以23.4%的速率增长，这个增速远远大于我国GDP的增速。本文选取1998-2015年全国各省房地产投资和经济生产总值数据，进行一阶差分后建立面板数据模型，通过单位根检验、面板模型选择和回归检验的方法，研究全国各省市房地产投资与我国各个省市经济增长之间的关系。研究结果表明：房地产投资增长率对地区经济增长率有显著影响，两者呈正向相关，当房地产投资增长率增加时1%时，经济增长率也会增加13%，经济增长率的涨幅大于房地产投资的增长率。

【关键词】房地产投资增长率；经济增长率；面板模型

1、引言

投资对一个国家或地区的经济增长起着重大作用。房地产业在国民经济中占有重要地位，主要通过以下几个方面来体现：一是房地产业在开发投资建设中直接带动建筑、建材、冶金等行业的发展，二是房屋建成入住之后，带动家具、家电和装修等行业的发展。此外房地产业的发展还会带动相关产业的人员需求，提高了社会的整体就业水平，进而增加国民收入，影响消费，带动经济增长。目前，我国经济正处于新常态，面临着诸多挑战和风险。因而，研究房地产投资对经济增长的作用，不仅具有理论价值，而且具有重要的现实意义。

本文首先分析我国经济发展的背景，了解到房地产投资对经济增长的影响，然后总结国内外学者对这方面研究的成果，接着在理论分析的基础上结合数据进行建模、实证分析，最终得出房地产投资增长率与地区经济增长率的关系。

2、文献综述

1998年我国全面终止住房分配制度后，房地产市场发展迅猛，房地产投资也成了学者们的重要研究领域，参考已有的相关文献，主要有以下几个方面的研究：

2.1关于房地产投资的概念

国内外学者从不同角度进行了解读。其中，王兆金等认为房地产投资是指不同的投资主体（政府、企业和个人）为实现某种预定的目标，直接或间接性地对房地产的开发、经营、管理、服务和消费所进行的投资活动。同时，社会文化和政治环境、行政负担和监管限制是影响房地产投资规模的重要因素，这一观点在Karsten、Nathan 等的研究中都得到了肯定。在此基础上，笔者结合我国实际情况，发现影响我国房地产投资规模大小的因素主要有城镇化水平、居民消费价格指数、第三产业等。从大部分学者的研究结论来看，都把房地产投资视作经济发展长河中的一股重要力量。

2.2房地产投资与经济增长的关系

由于研究对象、研究方法不同，关于房地产投资与经济增长的关系，学术界众说纷纭、观点各异，经梳理发现，现有关于房地产投资与经济增长的关系研究主要集中在以下两方面：①房地产投资与经济增长之间的作用机理方面。岳朝龙等通过实证分析发现： 房地产投资和经济增长之间相互促进，长期内房地产投资对经济增长影响显著，且经济增长对房地产投资也有反馈作用。但Huang等人基于投入产出法和国民经济增长理论却发现： 房地产投资对经济增长有单向促进作用，经济增长对房地产投资并没有促进作用，如王重润等通过Feber模型分析发现，在我国的大中城市，房地产投资有较为严重的“挤出效应”，房地产投资增长会引起社会资金对实体经济投入的减少，进而阻碍经济增长。②房地产投资对经济增长影响的程度。Bisping等把房地产投资分为房地产住宅投资和商业投资两大类，再把各自对经济增长产生的影响予以分析比较，实证研究发现，房地产住宅投资对带动经济增长更有优势。但Zhang等表达了不同意见，认为房地产投资不一定对经济增长有促进作用，他们通过对中国1991-2007年30个省份地区的数据做动态计量模型分析，发现房地产投资对经济增长的影响存在明显的“门槛效应”，在我国只有人均GDP大于1000美元的省份，房地产投资才能有效地促进该地区经济增长。

总体而言，现阶段学术界关于房地产投资与经济增长之间的关系为本文研究提供了前期成果积累，并指引了深入研究的方向。随着我国经济迈入新常态，在现有研究的基础上，有必要对我国房地产投资与经济增长的关系重新解读。与以往相比，本文在研究采用1998—2015年全国各省市的房地产投资和地区生产总值的面板数据，考虑到的不平稳性，综合运用了单位根检验、面板数据模型选择和回归估等实证检验工具，分析了我国房地产投资增长率与经济增长之间的关系。

3、研究方法

3.1面板数据的单位根检验

目前面板数据的单位根检验主要有六种，分别是：LLC检验、Hadri檢验Breitung检验、IPS（Im-Pesaran-Shin）检验、崔仁（InChoi） 检验。本文主要采用LLC检验和IPS检验。

3.1.1 LLC检验

LLC检验适用于相同根 （ common root） 情形。LLC 检验原理的原假设是

H0∶ρ=0（有单位根）；备择假设是H1∶ρ<0。LLC 检验为左单侧检验，统计量为 ：

其中， 表示标准的t统计量；N是截面容量；；SN是每个个体长期标准差与新息标准差之比的平均数；的标准误差；是误差项的方差；分别是均值和标准差的调整项。

3.1.2 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验

IPS检验克服了LLC检验的缺陷，允许面板中不同个体（序列）

3.2面板数据模型

面板数据模型的一般形式为：

其中，αit为模型的常数项，xit= （x1t，x2t，…，xkt）是1×K向量，βit=（β1t，β2t，…，βkt）是K×1向量。随机误差项uit互相独立，且满足零均值、同方差的假定。然而，上述模型不能用来估计，也不能用来预测，因为参数的个数比自由度nT多。因此，为了方便，我们假设参数不随时间变化，只随个体变化。因此，模型改写为：

其中。μit是个体效应，εit为特异误差。且War（εit）=σt2，εit相互独立。根据对μi的不同假定，可以将面板数据模型分为固定效应模型（ Fixed Effect Model） 和随机效应模型（Random Effect Model）。如果是固定效应模型，那么

μi在时间上是固定的，与解释变量可能有关，也可能无关；如果是随机效应模型，那么μi也是随机变量；如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异，从截面上看不同的截面之间也不存在显著性差异，则为混合回归模型。

4、模型设计与数据说明

4.1变量选择和模型设计

通常地区GDP值能描述该地的经济发展状况，为了考察房地产投资增长率与经济增长率之间的关系，本文选择各地區生产总值的一阶差分（d_gdp）作为描述地区增长率的变量，各地区房地产开发投资一阶差分（d_fdc）为描述地区房地产投资开发增长率的变量。另外，一个地区的经济发展状况受多个因素的影响，经总结整理相关文献，社会固定资产投资、劳动力就业情况对经济的增长有显著影响，因此本文选择除房地产开发投资外各地区其他固定资产投资nfdc和各地区城镇失业率syl作为控制变量。为保证投资效率影响的效果检验的一致性以及保证数据的平稳性，对nfdc进行一阶差分（d_nfdc）、对syl取对数（ln_syl）作为控制变量，建立面板数据回归模型，模型设计如下：

其中，α0为截距项，表示除社会固定资产投资增长率和失业率外，其他影响因素对经济增长率的影响；β0、β1、β2分别表示房地产投资增长率、非房地产投资的固定资产投资、城镇失业率对地区经济增长率的影响系数；σ0为随机误差项。

4.2数据描述

我国从1998终止福利分房制度，本文以我国1998-2015作为研究期。本文所使用的原始数据来源于国家统计局历年的《中国统计年鉴》以及各省市的统计年鉴，为了保证实证结果的准确性，剔除了数据有缺失的两个省份，故样本容量为全国29个省市，共2088个数据。

5、实证分析

5.1单位根检验

为避免出现时间序列由于非平稳而造成的伪回归现象，在做面板数据模型之前，我们首先对时间序列进行平稳性的单位根检验。

根据单位根检验结果显示： ln_gdp，ln_fdc，ln_nfdc均没通过LLC检验和IPS检验，ln_syl在均在1%的显著水平下通过LLC检验和IPS检验。对gdp、gdc、nfdc、进行一阶差分d_gdp、d_fdc、d_nfdc均能在1%的显著水平下通过LLC检验和IPS检验。因此，d_gdp、d_fdc、d_nfdc、ln_syl表现平稳。

5.2面板数据模型形式确定

在进行回归之前，本文通过F检验和Hausman 检验来选择合适的面板数据模型形式。一般地，F检验是决定选取混合模型还是固定效应模型，Hausman 检验则是决定选取固定效应模型还是随机模型。如表所示，F检验和Hausman检验p值均为零，拒绝原假设，所以本文面板数据应选择固定效应模型。

5.3回归结果分析

本文采用固定效应模型对地区经济增长、房地产投资、除房地产外其他社会固定资产投资、城镇失业率的数据进行回归，检验房地产对全国各地区经济增长的影响程度。回归结果如表4，同时将混合模型和随机模型结果一并呈现，根据三个模型的系数显著性检验和自变量的解释程度来看，固定效应模型3个变量系数的回归结果都在1%的显著水平下通过检验；随机效应模型和混合效应模型中，变量ln_syl的回归结果都没能通过显著性检验，因此，固定效应模型更能真实反房地产投资对经济增长的影响，这也正印证上述的检验。

从固定模型的计量结果来看，房地产投资变量与经济增长正相关，且解释程度高达99%。对房地产投资和经济增长进行一阶差分后这两个变量分别描述的是房地产投资增长率和经济增长率。由回归结果可知，当房地产投资增长率提高1%时，经济增长率提高13.61%，经济增长率的涨幅大于房地产投资增长率的涨幅，增加房地产投资有利于地区经济的增长。

6、结论与建议

6.1研究结论

通过本文的分析，在影响房地产投资的主要因素中，房地产投资增长率以及其他社会固定资产投资、城镇失业率均对经济增长的速度有显著影响且解释度高达99%。房地产投资增长速度和其他社会固定资产投资增长速度与经济增长率正相关，城镇失业率与经济增长率负相关，当房地产投资增长率上升1%时，经济增长率上升13.61%；当其他社会固定资产投资增长率上升1%时，经济增长率上升13.67%；当城镇失业率上升1%时，经济增长率下降7%。由实证分析的结果可以得知，投资能大力推动经济的增长，且经济增长的程度要远大于社会投资的涨幅，另外，降低失业率也能推动经济的增长。

6.2政策建议

房地产投资能有效提高地区经济发展，各地区要发展经济必须重视房地产投资，但也不能因噎废食，而要与我国宏观经济发展相适应。其次，由于目前房地产业存在的主要问题是房价过高、投机严重等，居民的真正居住需求得不到满足。因此政府需要从调控房价、治理投机活动入手，才能使房地产业健康发展。最后，我国的房地产投资资源消耗大、工业程度化低、环境负荷严重，因此政府必须大力促进“节能省地型”房地产。笔者给出如下几点建议：

（1） 政府要全面正确的认识房地产投资对经济增长的作用。 一方面，政府要合理引导房地产企业开发投资，合理规划土地利用，合理控制房地产投资规模，保证房地产投资在投资结构中占据合理比例。 另一方面，政府要认识到经济增长不能过度依赖房地产投资，因为房地产企业对其他行业发展存在挤出效应，这就要求政府发展多元化的经济增长点，科学的建设房地产市场。

（2） 加强普通中低档住房建设，实现“居者有其屋”。2015年以来我国房价普遍集体上涨，高昂的房价成为薪资阶层的负担，一些弱势群体更是望房兴叹。因此，政府要注重民生，一方面大力加强保障房建设，增加该类住房的供应，加大对该类住房的补贴，实现真正的惠及群众。另一方面，政府要全面建设社会保障体系，保障低收入群体的基本生活需求。

（3） 发挥税收调节作用，抑制投资投机性购房。通过税收调节，在一定程度上抑制外来投资者的投机行为，降低市场风险。同时，也要对部分开发商“捂盘惜售”等违规销售行为进行处罚，打压其投机行为，平衡市场供需关系。

（4） 缩小居民收入差距，完善保障住房建設。强化、扩大以低收入群体为主的就业支持，继续发挥最低工资制度的积极作用。此外，继续落实住房“双轨制”，充分挖掘住房保障对收入分配的调节潜力。继续加大保障房对低收入群体的支持力度，探索实施租金管制的可能性及实施办法。

（5） 完善房信贷政策，优化投资路径。一方面，通过加强金融监管，强化借款人资格审查，谨防出现房地产泡沫。同时，严格控制对房地产。开发商的贷款数额及贷款期限，降低房地产开发企业的投资热情。另一方面，转变开发模式，调整投资方向。改变以商住投资为主要投资的传统投资模式，加强对文化地产、旅游地产以及养老地产等的投资，这样既能满足消费者需求的多元化和个性化，又可以加大对商住房地产“去库存”的力度。

参考文献：

[1]张洪，金杰，全诗凡.房地产投资、经济增长与空间效应——基于70个大中城市的空间面板数据实证研究[J].南开经济研究，2014年第1期.

[2]顾文青.房地产投资促进区域经济增长的分解研究[J].当代经济，2017年4月第10期.

[3]杨鹏，于志慧.房地产投资对区域经济增长的影响研究——基于安徽省时间序列数据[J].黄山学院学报，2017年4月第2期.

[4]向为民，谭希为.房地产投资与经济增长——基于重庆的协整分析[J].重庆理工大学学报（ 社会科学），2017年第8期.

[5]徐丽杰.城市化、房地产投资与经济增长关系的研究——以河南省为例[J].地域研究与开发，2014年6月第3期.

[6]孙萍.沈阳市经济增长率与房地产投资增长率关系的实证分析[J].经济研究导论，2016年第3期.

[7]徐会军，唐志军，巴曙松.我国房地产投资增长率波动的实证研究——基于景气指数和脉冲方法的分析[J].东北大学学报（社会科学版），2009年9月第5期.

作者简介：

朱卫（1994年），女，湖北省荆州市，中南财经政法大学硕士研究生，产业投资。