房地产业对京津冀地区经济增长的拉动作用分析

何 赛 陈连磊 赵娇娇

（北方工业大学经济管理学院，北京100144）

【产业经济】

房地产业对京津冀地区经济增长的拉动作用分析

何 赛 陈连磊 赵娇娇

（北方工业大学经济管理学院，北京100144）

利用2007年北京、天津和河北的投入产出数据，分析京津冀地区房地产业与其他产业的后向、前向和环向关联度，得出结论：京津冀地区房地产业与影响国民经济的其他产业之间均存在不同程度的影响，京津冀地区房地产业基本满足了其他产业的发展需求，对地区经济的发展具有不同程度的推动作用。通过构建Logistic模型进行实证分析，证实房地产业对京津冀地区经济增长具有一定的拉动作用。

房地产业；京津冀；经济增长；Logistic模型

随着工业化与城市化进程的加快，尤其近年来随着住房制度改革的不断深化，房地产业发展迅猛，已成为拉动经济增长的重要产业之一。京津冀地区作为全国的经济重心区域之一，研究房地产业与区域经济发展的相互影响与关联，对促进该地区经济的健康持续发展十分必要。

一、京津冀地区房地产业发展的基本情况

（一）京津冀地区房地产业增加值占GDP的比重

随着我国对房地产市场的调控以及相关房地产制度改革的施行，2000—2012年间，京津冀地区的房地产业增加值占地区GDP的比重呈现出倒U字型变化（见图1）。北京房地产业的发展呈现较为明显的先升后降的倒U字型趋势。2000年北京房地产业增加值占GDP的比重为4.55%，其后一直波动式增长，直到2009年该比重达到了最高值8.74%。2009年之后，房地产业增加值占GDP的比重呈总体波动下降趋势，2012年该比重下降到6.96%。与此同时，2000—2012年北京房地产业增加值占GDP的比重一直高于全国总体比重，这说明北京房地产业的发展较全国而言十分迅猛。天津和河北房地产业增加值占GDP的比重均小于全国总体比重，并且变化较为平稳，目前均呈现下降趋势。

（二）房地产业开发投资额

从京津冀地区房地产业开发投资额的绝对值来看，北京房地产业投资额始终高于天津和河北（见图2），且一直处于较高的增长速度（2008年因国际金融危机影响除外）

图1 2000—2012年京津冀地区房地产业增加值占GDP的比重数据来源：国家统计局、北京统计信息网、天津统计信息网、河北省统计局

图2 2000—2012年京津冀地区房地产业开发投资额

二、京津冀地区房地产业的投入产出分析

（一）京津冀地区房地产业与其他产业的后向关联度分析

后向关联效应（Backward Linkage Effect），即需求拉动效应，是指通过影响对其他产业产品的需求而发生的关联。后向关联是一种“拉力”。后向关联效应一般通过直接消耗系数和完全消耗系数来衡量。

直接消耗系数，即投入系数，记为aij，是指j产业在生产经营过程中单位总产出直接消耗的i产业产品（或服务）的数量。直接消耗系数的计算方法是根据投入产出表中第I象限的数据，用j产业的总投入Qj除以该产业生产经营中所直接消耗的第i产业的产品（或服务）的数量qij。因此，直接消耗系数的公式是：

通过直接消耗系数aij构成的n行n列的矩阵A，被称为直接消耗系数矩阵。

完全消耗系数，是指全部直接消耗系数和全部间接消耗系数之和。完全消耗系数揭示了产业之间的直接和间接的关系。完全消耗系数矩阵B，可以在直接消耗系数矩阵A的基础上计算而得。因此，完全消耗系数的公式是：

其中，B为完全消耗系数矩阵，I为单位矩阵，A为直接消耗系数矩阵。

根据公式（1）和公式（2），利用京津冀地区2007年投入产出的数据，测算京津冀地区房地产业与其他产业的直接后向关联度和完全后向关联度的情况（见表1，表2和表3）。

表1 北京市房地产业与其他产业的后向关联度

表2 天津市房地产业与其他产业的后向关联度

表3 河北省房地产业与其他产业的后向关联度

数据来源：根据《2007年河北省42个部门投入产出表》计算而得

从表1、表2、表3中房地产产业与其他产业的直接消耗系数可知，京津冀地区房地产业与其他多数产业之间均存在后向直接关联关系，但是除了几个较为密切相关的产业（即高于42产业直接消耗系数平均值的产业，北京房地产业与其中11个产业存在紧密的后向直接关联关系，天津房地产业与13个产业存在紧密的后向直接关联关系，河北房地产业与10个产业存在紧密的后向直接关联关系）外，京津冀地区房地产业与大部分产业的直接后向关联效应普遍较低。同时，京津冀地区房地产业与全部产业的完全消耗系数均大于0，这说明京津冀地区房地产业通过直接或间接的方式与影响国民经济的其他产业之间均存在着不同程度的后向完全关联效应。

（二）京津冀地区房地产业与其他产业的前向关联度分析

前向关联效应（Forward Linkage Effect），即供给推动效应，是指通过影响另一种产品供给的容易程度而发生的联系。前向关联是一种“推力”。前向关联效应一般通过直接分配系数和完全分配系数来衡量。

直接分配系数，是指某产业的产品分配给另一个产业作为中间产品直接使用的价值占该种产品总产值的比例，记为rij。直接分配系数的计算方法也是根据投入产出表中第I象限的数据，用i产业的总投入Qi去除该产业生产经营中所直接消耗的第j产业的产品（或服务）的数量qij。因此，直接分配系数的公式是：

通过直接分配系数rij构成的n行n列的矩阵H，被称为直接分配系数矩阵。

完全分配系数，是指某产业的产品分配给另一个产业作为中间产品的直接使用价值和间接使用价值占该种产品总产值的比例。完全分配系数矩阵W，可以在直接分配系数矩阵H的基础上计算而得。因此，完全分配系数的公式是：

其中，W为完全分配系数矩阵，I为单位矩阵，H为直接分配系数矩阵。

根据公式（3）和公式（4），利用京津冀地区2007年投入产出数据测算京津冀地区房地产产业与其他产业的直接前向关联度和完全前向关联度的情况（见表4、表5和表6）。

表4 北京市房地产业与其他产业的前向关联度

表5 天津市房地产业与其他产业的前向关联度

表6 河北省房地产业与其他产业的前向关联度

从表4、表5和表6中房地产业与其他产业的直接分配系数和完全分配系数可知，京津冀地区房地产业与其他多数的产业之间存在着前向关联的关系。其中，北京房地产业与金融业的前向关联度较高（直接分配系数和完全分配系数均在0.5之上），这表明金融业的生产需求直接影响到了北京房地产业的发展，金融业的发展对于北京房地产业具有较大的直接拉动作用。

（三）京津冀地区房地产业与其他产业的环向关联度分析

环向关联效应，即带动效应，是指某产业的发展和其他产业相互发展的作用效果。环向关联效应一般通过完全消耗系数和完全分配系数之和来衡量。

通过以下完全消耗系数和完全分配系数的结果，计算得出京津冀地区房地产业的环向关联度情况（见表7、表8和表9）。

表7 北京市房地产业与其他产业的环向关联度

北京4 2产业环向关联度平均值0 . 0 3 7 7

表8 天津市房地产业与其他产业的环向关联度

从表7、表8和表9中房地产业与其他产业的环向关联度可知，京津冀地区房地产业基本满足了京津冀地区其他产业的发展需求，北京对地区经济的推动作用最大，天津次之，河北最小。

三、京津冀地区房地产业对经济增长的实证分析

（一）数据选取

为了求证京津冀地区的房地产业和经济增长之间的相互关系，本文将选用京津冀地区的房地产业增加值来表示房地产业的发展水平，选用京津冀地区的地区生产总值GDP来表示经济的发展水平，从而实现本文研究的目的。

表9 河北省房地产业与其他产业的环向关联度

通过查阅国家统计局、北京市统计信息网、天津市统计信息网和河北省统计局，整理得出2000—2012年间京津冀地区的房地产业增加值和地区生产总值GDP的统计数据（见表10、表11和表12）。

表10 2000—2012年北京市房地产业增加值和GDP统计数据 单位：亿元

表11 2000—2012年天津市房地产业增加值和GDP统计数据 单位：亿元

表12 2000—2012年河北省房地产业增加值和GDP统计数据 单位：亿元

数据来源：国家统计局、北京统计信息网、天津统计信息网、河北省统计局

（二）构建Logistic模型

根据表10、表11和表12的统计数据，对2000—2012年间京津冀地区的房地产业增加值和GDP分别进行统计分析描述，以房地产业增加值为横坐标，以GDP为纵坐标绘制出散点图（见图3、图4和图5）。

图3 2000—2012年北京市房地产业增加值和GDP散点图

图4 2000—2012年天津市房地产业增加值和GPP散点图

图5 2000—2012年河北省房地产业增加值和GDP散点图

从图3、图4和图5可以看出，京津冀地区的房地产业增加值和GDP之间均存在着较强的正相关性，同时三组曲线均呈现出较为明显的S形特点，这说明京津冀地区的房地产业增加值和GDP之间存在着某种非线性的关系，可通过构建Logistic模型来分析它们两者之间的数量关系。

将房地产业增加值和GDP用函数关系表示为：

其中，y为GDP，x为房地产业增加值，K，b0，b1均为未知常数，且K＞0，b0＞0，b1＞0≠1。

通过对以上这一模型进行非线性分析，然后研究得出房地产业对京津冀地区经济增长的影响和拉动作用。

由于该模型属于非线性方程，所以为了便于使用线性模型的参数估计方法，要对上述的函数关系式做如下变换：

然而，通过大量真实的数据发现，在实际生活中房地产业增加值是不可能趋于无穷大的，同时GDP也不可能达到饱和值。所以综合考虑房地产业增加值可能会呈现出一种非平稳的增长趋势，所以，本文只预测到2030年的房地产业发展情况，也就是说，将会选用2030年的GDP预测值来作为本文研究的GDP饱和值，从而来确定参数K的值。

由于2000—2012年间京津冀地区的GDP随着时间的推移基本上均呈现出一种线性增长的趋势，所以假设y＝A＋Bt，该式中y为GDP，t为期数，A，B均大于0，通过最小二乘法来分别估计出参数A，B的值，借助Excel分别得出了以下三个回归方程，分别为：y＝1234.6t＋1721（北京），y＝910.89t＋130.67（天津），y＝1820.3t＋2293.5（河北）。同时，三个回归方程的拟合系数分别为：R2＝0.9694（北京）、R2＝0.9202（天津）、R2＝0.9496（河北），这说明假设的模型拟合度均比较高。

这三个一元线性回归模型的斜率分别为：1234.6（北京）、910.89（天津）、1820.3（河北），这表明京津冀地区的GDP平均每年分别会增长1234.6亿元（北京）、910.89亿元（天津）、1820.3亿元（河北）。到2030年（即t＝30），北京的GDP的预测值约为38759亿元，天津的GDP的预测值约为27457.37亿元，河北的GDP的预测值约为56902.5亿元。

接下来，先来计算北京GDP对房地产业增加值的回归模型。可以将GDP的饱和值取得更大一些，即为40000亿元。在这段区间内，参数K即为

表13 2000—2012年北京市房地产业增加值x和GDP转换值y′ 单位：亿元

利用Eviews7.2软件对2000—2012年间北京GDP转换值y′和房地产业增加值x进行回归分析，得出结果如下（见表14）：

表14 2000—2012年北京市GDP转换值对房地产业增加值的回归结果

从表14的计算结果可以看出，参数b′0＝ －7.9419，b′1＝－0.0020，将b′0，b′1值代入lnb0＝b′0，lnb1＝b′1中，得到b0＝0.0004，b1＝0.9980。然后把K，b0，b1值代入公式（5），得出2000—2012年间北京GDP对房地产业增加值的回归模型为：

同理可以得到2000—2012年间天津GDP对房地产业增加值的回归模型为：

2000—2012年间河北GDP对房地产业增加值的回归模型为：

从统计检验结果来看，三个回归模型的拟合系数分别为：R2＝0.9783（北京）、R2＝0.9521（天津）、R2＝ 0.9734（河北），这说明建立的三个数学模型拟合优度较高，均是可靠的。三个回归方程统计量F的显著性水平均远小于0.001，这说明建立的一元线性回归模型均是显著的。同时，从回归系数的t值和相应的P来看，统计量T的显著性水平也均小于临界值，通过了t检验，说明这三个方程回归系数也是显著的。

从经济学意义来看，三个回归模型中的K均大于0，b0也均大于0，而b1均在0和1之间，这符合GDP随房地产业增加值增长而增加的经济学规律，也说明基于Logistic函数建立的京津冀地区的GDP和房地产业增加值之间的回归估计模型是有效的。

综上所述，可以得出结论：房地产业对京津冀地区经济增长具有一定的拉动作用。

［1］孟瑞敏.试析区域经济与房地产产业的关系［J］.现代营销，2011（6）.

［2］任洪浩.京津冀地区房地产业关联效应比较研究［D］.陕西杨凌：西北农林科技大学，2011.

［3］宫锡鸿，孙乃军，赵飞等.用Excel建立Logistic模型方法探讨［J］.中国植保导刊，2011（6）：12－15.

［4］王国军，刘水杏.房地产业对相关产业的带动效应研究［J］.经济研究，2004（8）：38－47.

［5］苗启香，徐灵平，李成刚，褚冉冉.河北省房地产业对相关产业的带动效应研究［J］.石家庄经济学院学报，2009，32（1）：14－17.

［6］刘水杏.我国房地产业与国民经济其他产业的关联度分析［J］.上海市经济管理干部学院学报，2003（4）：60－65.

（责任编辑：刘润婉）

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A

2095－3283（2014）12－0067－07

何赛（1992－），女，汉族，北京人，本科生，研究方向：国际经济与贸易。

北方工业大学学生科技活动项目资助课题。