我国房地产产业对整体经济产业结构影响机制的研究

张 贺

（南京大学 商学院，江苏 南京 210093）

一、引言

自21世纪以来，房地产行业作为我国的支柱型产业，是经济增长的重要来源。房地产行业是一种资金密集型产业类型，其发展主要依靠两个方面：强大的资金以及金融机构，资金作为后盾，金融机构作为依赖。相关文献表明：银行贷款（直接和间接）所提供的资金是房地产资金总数的50%左右，从而会给银行带来较大的金融危机[1]。Rajan等学者使用了西方七国之间的数据，从而得到了房地产与当地整体经济之间的关系，分析结果可知不同国家具有不用类型的房地产公司类型，其公司特征决定了公司的主要资本结构，该结构不能被其他机构所解释和使用[2]。

房地产行业波动性较大且不具有规律性，会直接影响资源配置、资金浪费等现象，甚至会对国家宏观调控造成负面影响，严重时可造成金融危机。[3][4]与此同时，房地产也逐渐成为投资、保值的对象，势必导致房价波动范围较广，从而进一步拉大贫富差距，对我国整体经济结构造成不可预估的影响。[5]针对上述现状，本文通过对房地产价格以及测度指标的研究，分析了房地产对我国整体经济的主要影响以及产业结构的主要影响机制，对于完善房地产行业投资理论，促进我国经济上升具有重要的学术价值和实际指导意义。

二、文献综述

房地产与整体经济的关系主要体现在经济增长、利率以及银行信贷等方面。19世纪七十年代初，美国学者Green等人研究了住宅投资与GDP之间的内部关系，数据来源于1959-1992年美国房地产投资数据，结果表明两者之间为格兰杰原因，反之则无。Kim等学者针对房地产投资和GDP数据，对其进行方差分解，然后使用数据进行脉冲响应分析，实证结果表明，住宅投资与GDP会有一定联系，当投资类型为非住宅时，会对住宅投资产生负面影响[6]。

Gauger等学者使用了协整分析的方式，对美国金融管制前后住宅投资、银行利率与国民GDP关系进行研究，其结果表明金融管制前，利率变化会对住宅投资造成影响明显；在管制后，除了利率变化，GDP也会对住宅投资造成影响[7]。Miles等学者使用VAR模型，针对住宅投资和宏观经济互动进行了实证探究。其结果表明住宅投资是美国经济周期内最为关键的投资，住宅投资可有效拉动非住宅投资，其有效促进内需消费。Cases等人研究了房价上涨所产生的财富效应，他们认为会有效降低居民消费增长，其原因为当房价上涨时，所带来的财富效应会与股市下跌相互抵消[8]。Miller等学者对住房价格波动进行定义为其价格增长率的变化，使用三种不同模型进行实证研究，其结果表明：产出增产率与房价波动之间是格兰杰因[9]。

三、房地产对经济产业结构影响的计量模型的选取

近年随着经济形势逐渐变化以及一带一路政策的不断推进，我国经济产业结构会受到外界的不断冲击。因此，为了考察房地产对经济产业结构的影响，本文选择变参数模型，该模型主要根据状态空间模型进行搭建，量测方程如（1）所示。

其中βt与时间成正比关系，从而反映了解释变量与因变量直接的变化关系，可变参数βt具有不可观测性，为了获得其具体值，需使用可观测变量xt和yt进行估值。然后使用状态空间变参数模型，对房地产产业投资与我国整体经济建立模型：

RI表示房地产投资情况，本文使用GDP作为经济指标，计量模型的回归方式为对数回归，因此回归系数βt是具有弹性意义的，当房地产开发商针对当地投资增加时，则GDP也会增加βt个百分点。

针对房地产对经济产业结构影响，量测方程需进一步扩展，最终得到对数型计量模型：

其中j＝1，2，3，…35，固定资产与房地产投资之差用NRIjt表示，j地区第t期房地产买入为GIjt，其贷款为DKjt，该系数可有效反应房地产贷款与经济产业结构之间的关系。房地产与经济产业结构之间具有内生性关系，因此上述模型中的参数可存在内生性问题，为有效消除上述现状，估算过程中使用了GMM方法。

四、实证分析

（一）变量选取和相关假设

本文选取2007-2018年我国11个大中城市房地产产业投资数据和整体经济增长情况，35个大中城市主要包括北京、天津、上海、深圳、杭州、南京、天津、沈阳、大连、南京、成都。主要变量为固定资产与房地产投资之差、房地产买入量、贷款额、房地产开发投资总额、人均GDP。由于时间跨度较大，通货膨胀会对研究造成影响，以2007年为基准期，利用各个城市的CPI，从而将主要变量调整成去除通货膨胀后量，表1为2007年-2018年全国11个大中城市各个变量之间关系。

表1 2007-2018年11个大中城市房地产投资、整体经济产业

由表可见：2007-2018年间，我国主要11个大中城市房地产投资呈现上升趋势，由2007年的8.7%上升到2018年的18.9%；固定资产投资额整体趋势较为平稳，变化性不大，基本保持在20%左右，开发贷款量整体在25%左右波动，从而说明贷款是房地产开发资金来源之处；商品房销售总额逐步提高，由2007年的4.7%上升到2018年的32.1%，从而说明了2018年16.3%国民生产总值用于房地产交易。

（二）数据来源

本文房地产开发商投资量、国民生产总值、消费者物价指数主要来源于中经网统计数据库，商品房销售额来源于中国城市统计年鉴，不同城市的GDP来源于相关城市的统计年鉴，相关房地产贷款利率来源于中国人民银行相关网站。

（三）实证结果与分析

为了防止伪回归现象出现，本文对各个变量进行单位根检验。针对面板数据单位根检验，主要分为同质和异质单位根检验：同质单位根检验包括LLC检验、Breitung检验以及Hadri检验；异质面板检验主要包括IPS检验、Fisher-ADF检验以及Fisher-PP检验，本文使用的不同检验方法，其结果如表2所示。

表2 各单位根检验结果

由检验结果可知：在2007-2018年间，模型（1）和（3）所包含变量具有的关系为长期均衡，不同变量检验结果可信度较高，具有实际意义，LLC检验最高值为-4.78，最小值为-18.36，而Fisher最大值为110.36，最小值为4.23。

本文使用GMM估计进行一致估计量检验，假设出现了1阶回归，但是二阶自相关回归不出现，则说明了模型在差分后所得到的残差项不具有序列相关。Sargan检验主要目的是检测统计量是否正确，假设条件为工具变量和残差项不具有相关性，实证变量服从（m-n）的x2分布，其中（m-n）为自由度，工具变量数目为m，解释变量为n。在估计过程中，内生变量为Yjt、RIjt以及DKjt，其他变量为外生变量。最后模型估计的计算方式为系统GMM，其结果如表3所示。

表3 我国11个大中城市房地产投资与整体经济关系的GMM回归结果

由表可见：在回归模型（1）（2）和（3）中，其解释变量系数与经济理论符号具有一致性，Chin2检验结果说明了模型在1%水平较为显著；Sargan检验结果说明在系统中所得到的工具变量是合理有效的；残差序列检验说明系统具有1阶序列相关，从而满足GMM模型使用前提。

实证结果说明：当其他变量固定时，房地产投资对整体经济产业结构影响较大，然而非房地产投资影响力较小：当房地产开发投资增加百分点为1时，整体经济增长百分点为0.029；非房地产增加1%时，则当地GDP增加仅为0.012%，从而明确说明房地产投资影响力高于非房地产投资。房地产开发对经济产业结构影响是高于房地产贷款；房地产销售可有效拉动经济增长，而开发投资影响力与只相比是较低的。

经济增长可有效反向带动房地产开发投资，GDP提高1%，则房地产投资量会增加0.046%，具有明显的促进作用，且高于房地产对经济影响。当显著水平为1%时，则所得到的回归系数不明显，当显著水平达到5%时，房地产投资和经济增长之间具有互动关系，但是此关系为非对称。非房地产投资对房地产投资具有负面作用，非房地产投资上升1%，房地产投资率会降低0.044%，说明非房地产投资会间接影响房地产投资，且该投资具有负面作用。

通过房地产开发贷款模型可知：整体经济产业提高会有效促进房地产开发贷款的上升，经济增长率上升1%，则房地产开发贷款上升0.124%。利率对房地产主要为反向作用，利率上升1%，则房地产贷款的增速下降0.411%，其主要原因为当利率上升时，则房地产企业融资成本会显著上升。房地产价格上升1%，则房地产贷款增产率会提高1.235%，说明房地产价格会促进房地产贷款，其原因有两个：首先，房屋价格上涨，房地产作为抵押品，其价值会提高，与此同时，银行也会加大信贷规模；其次，房地产价格上升，会提高行业内利润，从而直接刺激房地产扩大经营规模。

脉冲响应函数主要目的是对模型进行误差修正，会在扰动项基础上对内生变量造成影响，影响范围主要为当前值和未来值，图1和图2为脉冲响应函数，基于修正模型。横轴为滞后阶数，主要为2007-2018年度；纵轴为房地产价格指数影响，其影响为单位的反击程度。

图1 房地产价格对经济增长的脉冲响应

图2 房地产价格变化对城市增长率脉冲响应

由图1可见：房地产发展速度越快，脉冲响应则越高，脉冲函数的峰值为第二期，然后逐渐变缓，最终达到平稳状态，该趋势与前文所分析结果一致，即假设GDP增长率由5%上升到10%，房地产价格会快速达到非平衡状态，其价格会出现上下波动现象。由图2可见：当城市化率上升时，房地产价格会出现负增长，其主要原因为当城市化率过高时，针对土地供应，这是一个短期行为，然而房地产需求主要针对一定区域内的适龄人口，凭借收入提高和人口增长实现，该过程是长期过程，因此房地产价格出现先降低后上升局面。

五、房地产产业对我国整体经济产业结构影响

以2018年为基准期，表4为房地产价格变化对我国整体经济产业结构影响的结果，总体而言，房地产价格波动对我国整体经济产业结构影响较为明显，本文选择了总产生、政府消费、就业、进出口等指标来反映房地产产业对我国整体经济产业结构影响。

表4 房地产价格提高10%-30%对我国整体经济产业结构影响（单位：千亿元）

由表可见：随着房地产产业的发展，总支出、GDP、居民消费等指标都是呈现上升趋势，该结果与我国经济形式和结构具有一定关系。总支出主要是指在一定时期内，所生产货物和服务价值总和，其他部门投入也可计算进去，因此模拟结果中的总支出与房地产产业发展关系不具有过多意义。当房地产产业发展速度较快时，其他行业的投资总额也会随之提高，从而会直接拉动GDP的提高。房价上升促进居民消费水平的提高，主要原因可归结于财富效应。

房地产下跌也会对整体经济造成较大影响，在20世纪日本房地产泡沫破裂时，导致日本经济长达十余年走下坡路，因此房地产下跌对我国整体经济影响也具有实际意义。表5为房地产价格下降10%-30%对我国整体经济产业结构影响。

表5 房地产价格下降10%-30%对我国整体经济产业结构影响（单位：千亿元）

总体而言，房价下跌会对我国整体经济产业结构造成较大影响，总支出、居民消费、资本形成、进出口以及GDP都会显著降低，其中居民消费所受影响较大，其主要原因与当前生产力以及分配结构有关。当房地产价格不断下降时，房地产企业所得到的利润也在大幅度缩减，导致资金更多的流向其他产业，促进其他产业发展，房地产行业所带来的财富效应也在不断缩减。

房地产价格提高也会导致各个部门投入产出发生变化，表6为房地产价格提高对不同部门投入产出影响。

表6 房地产价格提高10%-30%对各个部门投入产出影响（%）

由表可见：当房价上涨时，会对所有部门的国内产出量、中间投入量以及增加值造成影响，且该影响为正面影响，一般房地产行业上涨幅度最大，从而可有效带动其他行业的发展。房地产对不同行业的影响也是具有区别的。房价上涨时，房地产企业会加大对其投资力度，从而促进房地产产出的不断提高。建筑业和金融保险业是仅次于房地产行业所受的冲击影响。其所受影响较大的第二产业，如制造业和建筑业，金融保险所受影响也较大，这些行业与房地产都有较大关联性。内在原因为房地产价格上升时，会导致房地产行业高速发展，其投资快速增加，从而导致对制造业、建筑业等需求量显著上升，导致该行业国内产出量、中间投入量以及增加值大幅度上升。

采矿业、农业等其他行业受房地产产业影响较小，当房地产价格提高时，行业内部波动较小，主要由于上述行业与房地产行业关联性较小，对这些部门需求量较小。房价上涨会直接带动其他行业需求量，这些行业有的是房地产本身或者与房地产行业相关的，与此相关行业会促进中间投入量变化，最终影响增加值，而与房地产关系性较小行业，所受影响较低。

六、结论与启示

本文通过理论与实证相结合的研究方法，研究了我国房地产产业与我国整体经济产业之间的关联，结果表明，房价下跌会对我国整体经济产业结构造成较大影响，总支出、居民消费、资本形成、进出口以及GDP都会显著降低，其中居民消费所受影响较大，其主要原因与当前生产力以及分配结构有关。基于上述分析为了优化我国整体经济结构，推动房地产产业发展，本文提出以下建议：

（1）降低地方政府干预。房地产业绩主要受到土地转让制度以及当地政府政策有关，近年来土地转让主要以竞拍形式获得，其制度较之前有了较大进步，透明度越来越高，但是该制度只是在有限地区实行，其执行力度和执行范围还较小，还需进一步完善。与此同时，当地政府针对房地产政策会有所倾斜，从而会对房地产业绩造成影响，最终影响整体经济产业结构，其政策主要会导致不同区域之间的税务竞争，一些需政府重点扶持的行业无法获得较为有利的税收条件，从而造成这些公司收入降低，间接影响房地产行业的发展。为了营造公平公正的商业环境，保护房地产以及与之相关的行业健康发展，我国相关部门颁布了相关法律法规，维护我国整体经济产业结构正常发展。

（2）优化公司资本结构。我国房地产业绩与其资本结构关联性较小，但是为了消除政府政策影响，资本结构对房地产业绩以及房价波动的影响力会日益提高。无息负债与总资产利润率之间的关系为正相关，即无息负债越高，则总资产利润率越高。然后有息负债与此相反，有息负债越高则总资产利润率越低，出现上述现状的主要原因也是显而易见的，无息负债的成本较低，房地产企业可利用这一部分资金进行投资以及扩大经营，只有保证一定利润前提下，其盈利数量也是较高的。当这部分投资为长期负债时，由于资金流动速度快，且流动时间较长，所获得利益也是较高。

（3）大力发展我国房地产企业债券市场。我国房地产产业业绩与长期负债有一定关联，且为正相关关系。然后政府为了防止出现房地产泡沫，有效限制房地产行业高速发展，会出台相关法律法规限制其信贷规模和资金量，为了应对上述措施，房地产行业应对转变思路，由间接融资转变为直接融资，从而获得更多的长期信用贷款。然而我国目前债券市场发展速度较慢，应当选择信用度较高的债券评级机构，逐步确立权威。在此基础上，应增加企业债券流动性，多借鉴发达国家经验，逐步推动柜台交易，针对不符合要求的房地产企业，应当将其剔除出债券市场。