重庆经济增长与房地产业发展关系研究.doc

2022年-2023年建筑工程管理行业文档 齐鲁斌创作 重庆经济增长与房地产业发展关系研究摘 要：房地产业已成为国民经济的支柱产业，本文选择重庆直辖以来12年来房地产开发投资、重庆国民经济总量及其增长率三个重要经济变量，建立计量经济模型。研究发现，重庆发地产业对重庆经济发展起着巨大的推动作用，应调整好房价收入比、加强宏观调控来保证房地产业和经济的协调发展。关键词：经济增长；房地产业；计量分析一引言 房地产业是国民经济的基本生产部门，是现代经济大系统中的一个重要的有机组成部分。从发达的国家或地区来看，房地产业无一不是该国或地区的先导产业与支柱产业，对当地经济发展起着举足轻重的作用。从我国的情况来看，房地产业与经济增长的关系也很密切，房地产业的发展同样有效地拉动了经济增长。目前，重庆正处于“加快建成长江上游地区的经济中心”的转型时期，在这个转型过程中，房地产业的发展显得尤为重要。一些发达国家的实践经验表明，完善的和功能健全、安全高效的房地产业，对一个国家或地区产业结构调整和经济转型能起到重要的推动作用。 二研究综述英国学者Richard Barras运用系统分析法，通过对1855年到1996年英国一个半世纪经济增长影响因素的分析，得出住房建设投资对英国经济增长作用的研究结果。Richard运用经济增长函数和各年的数据进行回归得出结论：1855年到1924年，住房建设投资对英国国家经济发展贡献突出，明显促进英国经济的增长，达到年贡献率2%，1965年之后，英国住房问题基本得到解决，住房建设投资增长缓慢，国家的投资政策转向了机械设备等非住房资产，住房建设投资对经济增长带动作用不明显。William. C和Denise（1995）经过17个国家不同经济发展阶段房地产业增加值和国民经济增长速度的比较研究，得出经济发达国家房地产业与经济增长之间的比例关系，他们认为房地产业增长速度与国民经济增长速度应保持1.4：1的固定比率，这样可以保持经济增长的平稳发展。美国学者G. Baird和S. A. Chan（1997）以基础设施投入强度作为独立变量，研究基础设施建设对国内生产总值的贡献情况，建立了线性回归模型，通过98个发展中国加经济发展与基础建设投资的关系的研究，结果说明经济的发展与基础设施建设投资有着高度的相关性。 顾云昌（1998）通过定量研究，认为住宅产业发展对国民经济增长具有明显的拉动效应。他把住宅产业对国民经济和社会发展所起的作用概括为：带动相关产业的发展；带动消费市场的开拓；促进产业结构优化和扩大就业门路；促进社会稳定和发展。王勉、唐啸峰（1999）就我国经济周期和房地产投资波动的关系进行了定量研究，利用GNP增长率和房地产投资增长率进行线性回归得出结论：我国国民经济增长率队房地产投资波动具有决定性作用，国民经济周期性波动是导致我国房地产周期性波动的重要因素，没有做过反向的研究。李启明（2002）指出：从投资的监督看，近几年我国经济出现了通货紧缩的迹象，为了保持国民经济的快速发展，必须扩大有效需求。其中一个重要方面就是扩大投资需求，因为投资中的40%左右会转化为消费。郑思齐（2003）利用计量经济学中的granger因果关系分析法，研究住房投资与GDP之间的动态联系，发现两者之间存在着长期的均衡关系。刘红（2006）选取1986-2004年我国GDP和房地产开发投资的时序数据，利用误差修正模型对二者过细进行计量分析。定量结果表明地产投资是刺激我国经济发展的重要变量质疑，同时得出房地产投资对我国经济增长的短期波动和长期均衡各自的影响程度。 综上，不管是国外还是国内的研究都表明房地产业发展对宏观经济发展具有重要意义，两者之间存在着较强的正向交互作用。具体到重庆而言，房地产业的高速发展将在很大程度上推动经济的发展，但从少有用定量研究的方法来研究两者准确数量关系的研究。本文在借鉴前人研究成果的基础上，利用重庆直辖12年来的相关数据，建立线性回归模型，探讨重庆经济发展与房地产发展的关系。三重庆经济增长与房地产业发展关系的计量分析（一）选取变量及采集数据本文选用的主要变量是：国内生产总值（GDP）、房地产开发投资额（REI）、国内生产总值增长率（RGDP）。其中，选择GDP是因为它是宏观经济的根本性变量，最能代表一个国家或地区经济发展水平的综合指数；选择房地产开发投资是因为它是房地产业最有代表性的指标，能代表房地产业的发展状况；选择国内生产总值增长率是因为它在很大程度上代表了一个国家或地区的经济增长水平。表4.1：重庆市国民经济及房地产开发投资的统计数据年份GDP（亿元）REI（亿元）RGDP（%）年份GDP（亿元）REI（亿元）RGDP（%）19971360.2467.511.020032272.82269.511.519981440.5697.38.420042692.81405.112.219991491.99112.57.620053070.49517.7 11.520001603.16139.6 8.520063452.14629.612.220011765.68196.79.020074122.51849.9 15.620021990.01246.010.220085096.66991.0 14.3数据来源：重庆统计年鉴2008（本表绝对数按当年价格计算，增长率按不变价格计算）（二）建立模型及分析1. GDP、RGDP与REI的散点图分析 将表4.1的数据输入统计软件eviews5.0，分别用国内生产总值（GDP）和国内生产总值增长率（RGDP）与房地产投资额（REI）做散点图以观察各变量间的线性关系。 图二：RGDP与REI散点图图一：GDP与REI散点图2GDP与REI线性模型分析由图一可知，GDP与REI存在明显的线性关系，由此，可以假定一元线性模型：GDP=C+*REI+。其中GDP为被解释变量，REI为解释变量，C为常数，为随机项。利用表4.1中的数据对以上模型中的参数C和b在EVIEWS中进行估计，得到表4.2所示结果。表4.2：GDP对房地产开发投资的计量模型Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 11:00Sample: 1997 2008Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1065.94354.2893519.634480.0000REI3.8732440.11338834.159340.0000R-squared0.991503 Mean dependent var2525.637Adjusted R-squared0.990653 S.D. dependent var1199.834S.E. of regression115.9992 Akaike info criterion12.49606Sum squared resid134558.2 Schwarz criterion12.57687Log likelihood-72.97634 F-statistic1166.860Durbin-Watson stat2.102171 Prob(F-statistic)0.000000 通过上表给出的EVIEWS计算结果，可以得到如下的回归模型：GDP = 1065.943 + 3.873244*REI （19.63448）（34.15934）R2=0.991503 F=1166.860 D.W.=2.102171 由以上计算结果可知，调整的拟合度为0.990653，说明回归模型对于数据具有很高的拟合度，且回归参数均通过t检验，说明房地产投资是影响国内生产总值的重要因素，而且回归方程的回归效果显著。模型中房地产投资的系数为正，说明房地产与GDP之间存在正相关关系，即房地产每增加投资一亿元，可使得GDP增加3.873244亿元，这与现实中房地产投资是拉动经济增长的重要动力这一常识相吻合。3RGDP与REI线性模型分析由图二知，RGDP与REI同样存在明显的线性关系，可以假定一元线性模型为RGDP=C+*REI+，其中RGDP为被解释变量，REI为解释变量，C为常数，为随机项。通过EVIEWS回归得到表4.3。表4.3：RGDP对房地产开发投资的计量模型Dependent Variable: RGDPMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 12:54Sample: 1997 2008Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C8.3928030.56454214.866560.0000REI0.0069180.0011795.8673060.0002R-squared0.774903 Mean dependent var11.00000Adjusted R-squared0.752393 S.D. dependent var2.424121S.E. of regression1.206245 Akaike info criterion3.363914Sum squared resid14.55028 Schwarz criterion3.444731Log likelihood-18.18348 F-statistic34.42528Durbin-Watson stat1.525304 Prob(F-statistic)0.000158 通过上表给出的EVIEWS计算结果，可以得到如下的回归模型：RGDP=8.392803+0.006918*REI （14.86656）（5.867306）R2=0.774903 F=34.42528 D.W.= 1.525304由以上数据可知，样本可决定系数为0.774903，因而模型与样本值有较好的拟合效果，进一步分析得，回归参数全部通过t检验，说明回归方程的回归效果显著，也说明房地产投资是影响RGDP，即GDP增长率的重要因素。REI的系数为正，说明房地产与RGDP之间存在正相关关系，即每增加一亿元房地产的投资，就能带来0.006918个百分点的GDP的增长。这是由于投资的乘数效应发挥作用，从而拉动经济加速增长而导致的。通过建立的模型以及分析可以看出，直辖以来，重庆的房地产业以及经济总体上呈现稳步增长的趋势，而且重庆的经济增长与房地产业发展之间存在显著的正相关性，即两者之间相互影响，相互促进。因此，完善的和健全房地产业，使其稳步高效的发展对保证重庆经济快速协调发展有着重要意义。四 促进重庆经济增长与房地产业协调发展的对策措施以上研究表明，重庆房地产业与经济增长之间关系密切，房地产投资能够促进经济的发展。然而，由于近几年来房地产投资增长过快，在促进国民经济发展的同时，也存在投资结构不合理的问题。它不仅影响房地产业本身的健康发展，还对国民经济带来不少负面的影响。众所周知，房地产市场在我国是高利润行业，由于我国金融市场不完善，房地产投资于是成了众矢之的，这就直接导致了大量闲置资金涌入房地产市场。同时，银行也愿意为房地产开发商融资，因而许多不具有开发实力的投资者也盲目跟进，使房地产投资的整体效率下降。因此，为了规范房地产市场，国家各部门出台了许多相关文件，力求将房地产行业引人健康的发展轨道。鉴于房地产投资在我国宏观经济中的重要地位，以及它对宏观经济运行产生的影响，本文结合重庆的实际与所做的研究，提出如下一些建议：（一）调整房价收入比美国房地产业次贷危机引发的全球性金融危机告诫我们，房价收入比虚高达到一定程度会引发房地产泡沫，从而诱发金融危机和经济危机，最终危机甚至破坏国民经济协调健康发展。联合国人居中心认为，房价收入比为2-3倍比较合理，当房价收入比超过5时，大多数人就会买不起房子。世界银行专家Hamer通过对世界50多个城市的调查，认为房价收入比为4-6倍是比较理想的。18这里的房价收入比，即住房价格与收入比例是指一套住房的自由市场中位价格与中位年住户收入之比。19中国的房价收入比已经高于国际公认标准的3-6倍20，尽管各地区房价收入比的差异很大，但重庆房地产业在经历了直辖以来的迅猛发展之后，其房价收入比已远偏离了国际公认标准，因而调整其比例关系就显得迫在眉睫了。与全国相似，重庆“房价收入比”问题产生的直接原因有三个:一是居民住房由实物分配到货币分配转变；二是国家长期以来实行的(城镇)居民低工资制；三是国有土地由无偿使用到有偿使用转变。因而要想将房价收入比调整到适当水平并非一朝一夕之功，必须是至上而下的全面政策调整，以及从下到上的良好执行力，才能达到理想的效果。这里提出一些浅显的建议以供参考：例如控制商品住宅价格过快上涨，如完善住房保障体系，提供适量的经济适用房，防止房价的虚高；保持城镇居民可支配收入的持续增长，增加居民购买力；大力发展住房二级市场，一方面可以增加住房供给量，降低房价，另一方面使购房者增加了更多的选择机会，可以买到自己满意的住房。（二）强宏观调控重庆的房地产业是国民经济增长的一个重要因素，是必须始终坚持发展的一个关键产业。结合重庆现状，金融危机前房地产市场的主要问题是房地产业固定资本投入过度，这就要求政府首先在源头上控制固定资本投入规模，提高房地产业资本进入门槛。中央及时出台相关政策法规，使房地产投资降温，房地产业的过度膨胀情况得到了缓解。2008年，随着金融海啸席卷全球，中国经济受到了不小的冲击，其中房地产业倍受打击，重庆也不例外。因此，当务之急不再是如何控制房地产过度膨胀，而是加强政府的宏观调控，采取必要措施，防止房地产市场受金融危机打压陷入低迷，以及引导房地产业向科学健康的方向发展。首先，应树立正确的投资观，这是解决问题的根本所在。房地产投资当前在重庆发展很快，这主要是房地产作为城市发展的基础性、先导性产业的性质决定的，是城市自身经济发展的需要，是要为城市经济发展提供基础性、先导性服务的，而不是用来繁荣经济的工具。现代经济增长理论表明，经济增长的最终依靠是知识、技术和人力资本的增加与积累，树立正确的房地产投资观念，进而合理控制房地产相关行业投资，将房地产投资为经济增长服务作为其主要作用，保持与整体经济运行相协调的发展幅度。其次，政府应引导开发商根据社会消费水平和市场即期需求，合理确定房地产投资类型，不同档次商品房之间的供应数量，实现供给结构和需求结构的基本吻合。针对目前部分城市的商业地产开发过度问题，政府应从宏观调控的角度出发，适当控制部分小区的商业配套面积，对于原有的商业网点规划面积过大的，应根据实际情况予以调整；另外，改变商业地产的开发模式，转变成只租不售或整体出售的模式，把开发商的利益与商业地产运营捆绑在一起，可以有效解决商业地产开发不顾市场需求的问题。最后，结合重庆实际情况，政府应引导房地产商对中低价位、中小套型普通商品住房的投资，切实增加中低价位、中小套型普通商品住房供应。要重点明确廉租住房、经济适用住房、限价商品房和中低价位、中小套型普通商品住房的结构比例、建设规模。另外，政府要对房地产投资进行规范的引导，无论是在住宅投资还是商业地产上的投资，都能给市民提供一个公开透明的信息服务。参 考 文 献1Richard Barras. The Real Estate Economy and Design of Russian Housing Reform J.Urban Studies, 1995(32):974-975 2C. William, D. Denise. Housing Problem and Housing Policy J.Journal of Social Policy, 1998(26):3883G. Baird, S. A. Chan Energy. Cost of House and Light Construction Building and Remodeling of Existing HouseJ,New Zealand Energy Research and Development Committee, 2000(76):89-954Quigley JM. Real estate prices and economic cycles. International Real Estate Review,1999(1):1-205顾云昌.住宅产业与经济增长J.城市开发，1998 (5)6王勉，唐啸峰.我国经济周期与房地产投资波动的关系J.成都西南金融，1999（12）：45-477李启明.论中国房地产业与国民经济的关系J.南京工业大学学报（社会科学版），20（3）:68-708郑思齐.住房投资与国民经济的协调发展J.城市开发，2003，（10）9韩建.房地产业对国民经济发展的影响J.河南大学学报（哲学社会科学版），2004（1）:24-2710刘红.中国城市房地产投资的动态经济效应J.经济与管理研究，2006（3）:49-5311 12百度百科. 13蒋岳，刘垠.中国地区经济增长比较研究M.第一版.北京:经济科学出版社，200214朱建锋. 重庆市房地产市场特征分析及前景预测D.西南大学，200815重庆市统计局. 16朱建锋.重庆市房地产市场特征分析及前景预测D.西南大学，200817张晓峒.计量经济学基础M.第三版.南开.南开大学出版社