顧曉安， 李慧婕， 李文卿

(上海理工大學 管理學院， 上海 200093)

1998年住房改革開啟了中國房地產(chǎn)市場化發(fā)展的時代。在城市化進程快速推進的背景下，中國房地產(chǎn)業(yè)得到了蓬勃發(fā)展，與此同時促進了經(jīng)濟總量的迅速增長。2003年國務院18號文件進一步強調(diào)了房地產(chǎn)業(yè)在中國經(jīng)濟的支柱地位，導致社會資本不斷流入房地產(chǎn)市場，房地產(chǎn)投資持續(xù)保持高速增長，房地產(chǎn)經(jīng)濟不斷擴張。國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，中國的房地產(chǎn)投資占社會總固定資產(chǎn)投資的比例自2000年一直保持在20%左右，且房地產(chǎn)投資2001—2019年的平均年增長率為21.3%。房地產(chǎn)投資增速在全部固定資產(chǎn)投資增速下行的趨勢下仍保持較高速率的增長，具體表現(xiàn)為前者僅在2012—2015年的樓市強調(diào)控期間略低于總固定資產(chǎn)投資增速，其余期間都明顯高于全部固定資產(chǎn)投資的平均增速。

在房地產(chǎn)經(jīng)濟快速發(fā)展下，王詩勇等指出高速增長的房地產(chǎn)投資不僅打破了要素市場均衡[1]，房地產(chǎn)資本過度配置也可能是導致中國經(jīng)濟增長速度放緩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等一系列問題的原因之一。房地產(chǎn)投資作為社會固定資產(chǎn)投資的重要組成部分，與其他行業(yè)關(guān)聯(lián)度高、影響范圍廣。在此背景下，有必要探究房地產(chǎn)投資的最優(yōu)值以提高資源的利用效率，提升經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量，最終促進經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。由于中國房地產(chǎn)投資以及經(jīng)濟發(fā)展狀況存在顯著的區(qū)域差異，所以研究房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響及其作用機制，進而有效地根據(jù)區(qū)域異質(zhì)性進行房地產(chǎn)投資，使得社會資本得到更為有效的配置，對推動中國經(jīng)濟從高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，促進經(jīng)濟可持續(xù)、高效率的發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

關(guān)于房地產(chǎn)投資影響經(jīng)濟增長的研究，大多文獻得出了二者存在正相關(guān)關(guān)系的結(jié)論，鮮有研究指出房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的負面影響，或僅停留在理論層面上的探討。其中持正向關(guān)系的觀點有：許憲春等認為房地產(chǎn)投資不僅形成房地產(chǎn)商品，也會促進上下游產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)與消費，從而促使整個房地產(chǎn)經(jīng)濟循環(huán)增長[2]；景剛等分地區(qū)、分時段實證檢驗了房地產(chǎn)投資對不同地區(qū)經(jīng)濟增長的促進效應[3]；Green等、Coulson等分別基于美國1959—1992年和1959—1997年的季度數(shù)據(jù)，采用格蘭杰因果檢驗和VAR模型發(fā)現(xiàn)住宅投資是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，但經(jīng)濟增長不是住宅投資的格蘭杰原因[4-5]；Miles等運用1957—2008年的季度數(shù)據(jù)通過VAR模型證明了美國住房投資與經(jīng)濟增長的正相關(guān)關(guān)系，并提出住房投資促進了美國消費[6]。

也有文獻指出房地產(chǎn)投資不當會對經(jīng)濟產(chǎn)生不利影響，如Chen等認為房地產(chǎn)投資過高會降低資源配置效率，不利于經(jīng)濟增長，并減少社會福利[7]；張延群通過VECM模型發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資對非房地產(chǎn)投資存在明顯的擠出效應，而非房地產(chǎn)投資能夠促進房地產(chǎn)投資的增長[8]。羅知等和王詩勇等認為房地產(chǎn)投資過度會通過對制造業(yè)投資擠出導致制造業(yè)部門資源配置效率顯著下降[9,1]，且該阻礙作用存在區(qū)域差異；顏色等指出由于房價上漲無法永久持續(xù)，家庭為了購房和償還貸款壓縮消費會造成“房奴效應”，國民消費也因此受到明顯抑制[10]。崔廣亮等梳理總結(jié)了房地產(chǎn)投資、居民消費對經(jīng)濟增長影響的機理，實證發(fā)現(xiàn)城市房地產(chǎn)投資與城市產(chǎn)出存在倒“U”形曲線關(guān)系，而且房地產(chǎn)投資的持續(xù)增加將削弱居民消費對經(jīng)濟增長的促進作用[11]；賴一飛等建立VAR模型證明房地產(chǎn)投資對房價有著長期的正向影響[12]；譚政勛等利用多元GARCH模型分析中國信貸擴張、房價波動影響金融穩(wěn)定的經(jīng)驗機制,并通過動態(tài)隨機一般均衡模型加以實證[13]。

根據(jù)對已有研究的梳理，確定的研究思路具體為：首先，結(jié)合文獻綜合分析房地產(chǎn)投資通過房地產(chǎn)業(yè)、非房地產(chǎn)業(yè)、消費、經(jīng)濟風險影響經(jīng)濟增長的機制路徑。其次，利用中國2000—2017年省域面板數(shù)據(jù)，以柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)分別構(gòu)建固定效應模型，并加入滯后一期的被解釋變量以控制模型內(nèi)生性，實證分析房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的影響及作用機制，再具體分為全國樣本和東、中、西及東北地區(qū)的區(qū)域樣本進行進一步分析。研究貢獻主要表現(xiàn)為以下幾個方面：①系統(tǒng)地分析了房地產(chǎn)投資影響區(qū)域經(jīng)濟增長的機制路徑；②實證分析了房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的影響，并得出了區(qū)域異質(zhì)性的結(jié)論，可為避免“一刀切”的政策提供數(shù)據(jù)支持。

1 機制分析及假設(shè)提出

除了對房地產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長之間關(guān)系進行直接研究外，文獻多與以下幾個因素聯(lián)系起來研究二者之間的關(guān)系：非房地產(chǎn)業(yè)、消費、金融風險。據(jù)此歸納了房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的影響機制。

1.1 直接效應

根據(jù)古典經(jīng)濟增長理論，經(jīng)濟增長是技術(shù)進步、資本投入和勞動力共同的作用結(jié)果。房地產(chǎn)投資是房地產(chǎn)經(jīng)濟的起點，投資活動最終形成房地產(chǎn)商品投入到市場中，促進了房地產(chǎn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，例如建筑業(yè)、物流產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)，并且刺激了下游產(chǎn)業(yè)，如房地產(chǎn)服務行業(yè)、家具業(yè)的消費，從而促進了整個房地產(chǎn)經(jīng)濟循環(huán)增長。但由于資本投入的邊際效應遞減，房地產(chǎn)投資不當也會對經(jīng)濟產(chǎn)生不利影響，如Chen等也指出房地產(chǎn)投資過高會導致資本配置失衡，降低資源配置效率，不利于經(jīng)濟增長，并減少社會福利[7]。

1.2 對其他產(chǎn)業(yè)的擠出效應

除了對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的促進作用外，房地產(chǎn)投資也會對其他產(chǎn)業(yè)造成擠出效應，從而不利于經(jīng)濟發(fā)展。由于房地產(chǎn)業(yè)資金回報率高，回收期短，在市場力量的作用下，資本天然的逐利性使得其向房地產(chǎn)業(yè)過度集中，造成了其他行業(yè)投資短缺的狀況。當這些產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)想要獲得資金時，由于資金供給減少，供小于求，導致資金成本也會上升，不利于企業(yè)的正常運營，降低企業(yè)的資源配置效率。王文春和榮昭認為房地產(chǎn)業(yè)擴張會改變企業(yè)的創(chuàng)新投入，約束技術(shù)溢出[14]；李暢等也表示房地產(chǎn)業(yè)的過度繁榮會對制造業(yè)產(chǎn)生擠出效應[15]，吳曉瑜等、劉元春等的研究證實資本逐利屬性在房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)之間利潤落差的驅(qū)使下充分顯現(xiàn)，尤其是金融危機之后更多的包括資本在內(nèi)的生產(chǎn)要素涌入非創(chuàng)造性、非技術(shù)性的房地產(chǎn)行業(yè)，“逆技術(shù)進步傾向”對經(jīng)濟增長和企業(yè)產(chǎn)出增效的抑制凸顯[16-17]。

1.3 對消費的“財富效應”及“房奴效應”

房地產(chǎn)投資會通過消費對經(jīng)濟增長造成影響，這種影響的正負取決于促進作用和擠出作用的大小。一方面，房地產(chǎn)投資快速增長，房地產(chǎn)商品的供給也隨之增加，增加的房地產(chǎn)供給帶動了房地產(chǎn)相關(guān)消費，諸如家具、家電、裝修的消費，但這也可能擠出一定的居民日常消費。另一方面，由于房地產(chǎn)投資對房價有正向的影響,房地產(chǎn)投資過熱，在城市化進程快速推進的背景下，城市的人口集聚創(chuàng)造了更多的住房剛性需求，推動房價快速上漲，使得房價收入比過高。同時房地產(chǎn)投資的擴張伴隨著居民對房價上漲的預期，居民出于對資產(chǎn)保值的需求，傾向于將住房作為一項穩(wěn)定增長的投資，這使得房地產(chǎn)的需求進一步增長。相對房地產(chǎn)投資帶來的大量供給而言，更快增長的房地產(chǎn)商品需求再次加速了房價的上漲，顏色等指出由于房價上漲是不能永久持續(xù)的，購房和償還貸款的“房奴效應”大于資產(chǎn)升值的“財富效應”，最終擠出居民的消費能力[10]。

1.4 金融風險

房地產(chǎn)投資過度會對金融和經(jīng)濟的平穩(wěn)運行帶來風險，從而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響。這種風險主要來源于兩個部門不斷擴張的信貸規(guī)模以及不斷攀升的房價。一方面，房地產(chǎn)投資需要吸收大量的社會資本，這就導致了房地產(chǎn)企業(yè)的貸款需求增加，于是房地產(chǎn)企業(yè)的信貸規(guī)模隨之快速擴張；另一方面，根據(jù)上文分析，房價在需求的推動下上漲，但是在金融體系中，即使房價上漲幅度很大，金融杠桿使得居民可以選擇通過承擔更多的住房貸款來購買房產(chǎn)，這就形成了居民住房投資需求與住房貸款循環(huán)增長的局面。IMF和張曉晶等都表明居民債務上升雖然短期內(nèi)能夠促進經(jīng)濟增長，但在中長期內(nèi)會破壞宏觀金融的穩(wěn)定性，并且會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響[18-19]。

綜合以上分析得出房地產(chǎn)投資影響區(qū)域經(jīng)濟增長的機制，如圖1所示。

圖1 房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響機制

由圖1可知，房地產(chǎn)投資除了對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接的促進作用之外，在房地產(chǎn)投資過度時，會對其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展、居民日常消費造成擠出效應，從而不利于區(qū)域經(jīng)濟的增長；同時，房地產(chǎn)投資過熱的狀況使得區(qū)域經(jīng)濟風險加劇，最終也不利于地區(qū)經(jīng)濟的長期穩(wěn)定增長。據(jù)此本文提出如下假設(shè)。

H1a：房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的正面效應始終大于負面效應，房地產(chǎn)投資與區(qū)域經(jīng)濟增長存在正相關(guān)關(guān)系。

H1b：隨著房地產(chǎn)投資的增加，房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的邊際效益逐漸遞減，最終負面效應超過正面效應，房地產(chǎn)投資與區(qū)域經(jīng)濟增長存在“倒U”形關(guān)系。

2 模型設(shè)定及數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定

根據(jù)索洛新古典經(jīng)濟增長理論，假設(shè)規(guī)模報酬不變，柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為

Y=AKαLβ

(1)

式中：Y表示生產(chǎn)總量；A為包含了所有技術(shù)因素的變量；K表示社會固定投資；L為勞動力；α、β分別表示資本和勞動力對經(jīng)濟增長的貢獻。

將式(1)兩邊同時除以L，y和k分別表示人均產(chǎn)出和人均資本存量，即表示為人均生產(chǎn)函數(shù)，再在等式兩邊取對數(shù)得到

lny=lnA+αlnk

(2)

將式(2)變形，同時加入控制變量得以下模型：

lnYit=a0+α1lnYi,t-1+α2lnkit+α3lnmit+α4lnC+α5lnhit+α6lneit+εit

(3)

式中：lnYit表示人均GDP；lnYi,t-1表示滯后一期的人均GDP。將社會固定投資分成房地產(chǎn)投資和非房地產(chǎn)投資兩個部分，其中k表示房地產(chǎn)開發(fā)投資，m表示非房地產(chǎn)投資，C表示的是人均社會消費品零售額，h為房地產(chǎn)業(yè)金融風險?？紤]到對外出口對經(jīng)濟增長的影響，再加入人均出口額作為控制變量，ε表示隨機擾動項。

2.2 數(shù)據(jù)來源及指標選取

考慮到政策推出的年份，以及數(shù)據(jù)的可獲得性和面板數(shù)據(jù)計量方法對時間序列的要求，研究的時段確定為 2000—2017年。研究所用數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《地方統(tǒng)計年鑒》。為了對計量方程參數(shù)進行估計,模型中其他變量及其度量指標的選取具體說明如下。

1)被解釋變量(lnpgdp)：經(jīng)濟增長用實際人均GDP表示。由于統(tǒng)計年鑒中只公布了GDP指數(shù)，也就是實際GDP增長率，而不是GDP平減指數(shù)。所以以2000年為基期，運用各省份每年的實際GDP增長率計算出接下來各省各年的實際GDP，再做人均化處理，得出所需的實際人均GDP。

2)核心解釋變量(lnprei)：人均房地產(chǎn)投資，即人均房地產(chǎn)開發(fā)投資。由于柯布道格拉斯函數(shù)中的資本為存量指標，所以本文的解釋變量房地產(chǎn)投資也應該用存量來表示。目前已被普遍采用的測算資本存量的方法是戈登史密斯(Goldsmith)在1951年開創(chuàng)的永續(xù)盤存法。使用永續(xù)盤存法計算房地產(chǎn)投資存量的公式為

Kt=Kt-1(1-σ)+It

(4)

式中：Kt表示t年的投資存量；σ表示投資存量折舊率；It表示t年的投資增量。為了與永續(xù)盤存法的內(nèi)在含義相一致,在資本品的相對效率按照幾何方式遞減的假定下，采用與張軍等[20]一致的做法，對于房地產(chǎn)投資存量折舊率的計算，選擇代表幾何效率遞減的余額折舊法，即

dτ=(1-σ)τ,τ=0,1,…

(5)

式中:dτ代表資本品的相對效率，即舊資本品相對于新資本品的邊際生產(chǎn)效率;σ代表折舊率;τ代表時期。在相對效率幾何遞減模式下, 折舊率在各年的分布是不變的。參考黃永峰等[21]的研究，采用中國法定殘值率代替資本品的相對效率dτ,其值為3%～5%,在式(5)中使用中間值4%[22]。由于房地產(chǎn)投資建設(shè)期一般為3年左右，銷售期和裝修入住期為1～5年，同時考慮到存量住房的后期使用及再裝修各方面影響，選擇10年的折舊期限來計算房地產(chǎn)投資折舊率，根據(jù)式(5)列出的幾何遞減的余額折舊法計算σ的結(jié)果為27.5%。

關(guān)于2000年基期的房地產(chǎn)投資存量數(shù)據(jù)，依據(jù)霍爾和瓊斯(Hall and Jones)在估計各國1960年的資本存量時采用的方法,即K=I/(θ+σ),其中I為2000年的房地產(chǎn)投資額，θ為2000—2010年的房地產(chǎn)開發(fā)投資增長率的幾何平均數(shù)，σ為前面計算出的房地產(chǎn)投資折舊率。

3)控制變量：①人均非房地產(chǎn)業(yè)投資(lnpsai)。對于基期2000年的非房地產(chǎn)投資存量，根據(jù)張軍等[22]給出的2000年的總固定資產(chǎn)投資的存量，將并入四川省固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)中的重慶市的數(shù)據(jù)根據(jù)當年GDP的比重將其資本存量分離出來，再將各省(直轄市、自治區(qū))2000年的固定資產(chǎn)投資存量減去前文中算出的2000年房地產(chǎn)投資存量數(shù)據(jù)，得到2000年非房地產(chǎn)投資的存量數(shù)據(jù)，同時以2000年為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)將年投資額平減，再按照永續(xù)盤存法逐年計算相應的非房地產(chǎn)投資存量，并做人均化處理。②居民消費(lnprc)。用人均社會消費品零售額來度量。③房地產(chǎn)金融風險(lnhpi)。由于房地產(chǎn)貸款數(shù)據(jù)沒有省級面板數(shù)據(jù)，而房價收入比一般用來表征房地產(chǎn)泡沫風險，也可以在一定程度上反映房地產(chǎn)市場的金融風險，研究采用房價收入比來表示房地產(chǎn)投資過度帶來的經(jīng)濟風險。房價收入比指一套住房的價格與家庭年總收入的比值，國際上一般使用中位數(shù)來計算。出于數(shù)據(jù)的可獲得性，使用商品房銷售總額除以銷售面積得到商品房單價，并假設(shè)一套住房的面積為80 m2，同時以上海市的年平均每戶人口數(shù)據(jù)來表示全國各省市的家庭人口情況，房價收入比=商品房單價×80/(人均GDP×平均每戶人口)；④人均出口額(lnpexp)。出口額數(shù)據(jù)在統(tǒng)計年鑒中的單位是美元，根據(jù)當年的美元匯率算出各年對應的人民幣數(shù)額，再以2000年為基期的消費價格指數(shù)做平減得到人均出口額數(shù)據(jù)。

4)缺失數(shù)據(jù)處理：通過地方統(tǒng)計年鑒或內(nèi)插法進行補充。

2.3 變量描述性統(tǒng)計

表1列出了實證模型中涉及的變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 描述性統(tǒng)計

2.4 多重共線性檢驗

對于經(jīng)濟數(shù)據(jù)而言，各個變量經(jīng)常存在時間趨勢上的一致性，為了避免解釋變量之間存在高度相關(guān)性而對實證造成干擾，通過多重共線性檢驗以驗證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，確保實證模型的有效。依據(jù)經(jīng)驗規(guī)則最大的VIF，即max{VIF1,…,VIFk}不超過10來進行檢驗。表2為VIF檢驗結(jié)果。

由表2可知，核心解釋變量與控制變量的VIF低于10，通過了經(jīng)驗規(guī)則，表明本文的實證模型不存在嚴重的多重共線性問題。

表2 多重共線性檢驗

3 實證回歸結(jié)果分析

3.1 全樣本實證結(jié)果分析

表3報告了基于31個省份(直轄市、自治區(qū))2000—2017年的全樣本回歸結(jié)果。由于Hausman檢驗都通過了1%的顯著性水平，表明應該選擇固定效應模型。

表3 全樣本回歸結(jié)果

從表3的全樣本實證結(jié)果來看，線性模型與加入二次項之后非線性模型的擬合優(yōu)度都在0.99以上，說明實證模型能夠有效地反映變量之間的關(guān)系。線性模型中核心解釋變量人均房地產(chǎn)投資存量與被解釋變量人均GDP之間存在顯著的正向關(guān)系，同時控制變量非房地產(chǎn)投資存量也對人均GDP存在正向效應，從其彈性系數(shù)上看，0.056 3顯著大于核心解釋變量的0.015 5，說明房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的促進作用不如非房地產(chǎn)投資。加入核心解釋變量的二次項以驗證核心解釋變量與被解釋變量是否存在非線性關(guān)系，在加入二次項之后，結(jié)果見表3，二次項系數(shù)為負且在5%的水平上顯著，說明房地產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長之間存在倒“U”形關(guān)系。同時可以觀察到，隨機效應模型中二次項的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負數(shù)。據(jù)此判斷，中國可能存在房地產(chǎn)投資過度，并在一定程度上阻礙了經(jīng)濟增長的現(xiàn)象。但進一步按照全樣本的回歸結(jié)果算出拐點的房地產(chǎn)投資存量的自然對數(shù)為11.79，沒有省份跨過此拐點。

對于控制變量，人均消費對經(jīng)濟的促進作用在1%的水平上顯著，且其彈性系數(shù)高于人均房地產(chǎn)投資存量的系數(shù)，說明了中國的經(jīng)濟發(fā)展依賴消費增長的情況，也進一步顯示要注意投資過度擠出消費，從而對經(jīng)濟造成負面影響。固定效應模型中房價收入比系數(shù)不顯著，而在隨機效應模型中，房價收入比的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，這說明可能由于房地產(chǎn)投資過度，推高了房價，進而使得房價收入比快速增長，房地產(chǎn)發(fā)展導致金融風險加劇，并對經(jīng)濟增長造成了不利影響。人均出口額對經(jīng)濟增長也顯現(xiàn)出顯著的促進作用。

3.2 分區(qū)域樣本實證結(jié)果分析

考慮到中國區(qū)域發(fā)展不均衡，經(jīng)濟發(fā)展上可能存在不可忽略的個體差異，全國樣本可能不能完全驗證房地產(chǎn)投資和區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系。為了進一步檢驗實證結(jié)果的可靠性，根據(jù)國家統(tǒng)計局2011年發(fā)布的《東西中部和東北地區(qū)劃分方法》，將全國樣本分為東部、中部、西部及東北部地區(qū)4個樣本，表4為實證結(jié)果。

從表4中分區(qū)域樣本的回歸結(jié)果可以看出：①線性模型中四大經(jīng)濟區(qū)域房地產(chǎn)投資的系數(shù)均顯著小于非房地產(chǎn)投資的彈性系數(shù)，說明各地區(qū)都需要注意其他產(chǎn)業(yè)投資對經(jīng)濟增長的促進作用，并且防止投資過度集中于房地產(chǎn)業(yè)而擠出其他產(chǎn)業(yè)投資，以至阻礙區(qū)域經(jīng)濟增長。②東部和西部地區(qū)的房地產(chǎn)投資與區(qū)域經(jīng)濟增長存在顯著的正向關(guān)系，非線性關(guān)系并不存在。本文認為東部地區(qū)由于人員的涌入，房地產(chǎn)投資的增長與市場需求是相匹配的，所以并沒有出現(xiàn)投資與經(jīng)濟增長負相關(guān)的情況；而西部地區(qū)的房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對滯后，也沒有出現(xiàn)負面影響。③東北部和中部地區(qū)的房地產(chǎn)投資與地區(qū)經(jīng)濟增長的關(guān)系與全國趨同，為顯著的倒“U”形關(guān)系，表5給出了拐點的詳細數(shù)據(jù)。本文認為是在人口流出的條件下，依舊大力發(fā)展房地產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長是不利的。四大經(jīng)濟區(qū)域控制變量的實證結(jié)果與全國樣本沒有太大的出入。

表4 分區(qū)域樣本回歸結(jié)果

表5 拐點詳細數(shù)據(jù)

由表5可知，東北地區(qū)只有遼寧省的房地產(chǎn)投資存量在2014年跨過了拐點，而之后幾年該省數(shù)據(jù)保持在了拐點以下，沒有對地區(qū)經(jīng)濟增長造成持續(xù)的不利影響。中部地區(qū)的6個省份的房地產(chǎn)投資存量分別從2008—2011年開始跨過拐點，并且在之后的年份持續(xù)高于拐點，說明中部地區(qū)房地產(chǎn)投資過度的現(xiàn)狀較為嚴重，已經(jīng)出現(xiàn)不利于中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)象，且持續(xù)了10年左右。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

采取更換核心變量計算方法的方式驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性，參考以往研究的做法，在計算房地產(chǎn)投資存量數(shù)據(jù)的過程中，以8年為折舊期，根據(jù)直線折舊法計算的12.5%的折舊率得出一組新的房地產(chǎn)投資存量以及非房地產(chǎn)投資存量的面板數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)與上文保持一致，表6給出全國樣本的回歸結(jié)果。

比較表6與第一次全國樣本回歸結(jié)果表3發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量與各控制變量彈性系數(shù)的符號和顯著性基本沒有變化，只有線性模型中房地產(chǎn)投資以及非線性模型中加入的二次項的彈性系數(shù)從5%的顯著性水平上升到了1%的水平。其次，各變量彈性系數(shù)的大小發(fā)生了較小的數(shù)量變化。穩(wěn)健性檢驗表明，本文的實證分析可信度較高，實證結(jié)果可靠。

表6 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

首先分析了房地產(chǎn)投資影響區(qū)域經(jīng)濟增長的機制，其次，基于索洛新古典經(jīng)濟增長理論，使用中國31個省(直轄市、自治區(qū))2000—2017年的面板數(shù)據(jù)建立固定效應模型，并依據(jù)區(qū)域不同將樣本劃分為東、中、西及東北地區(qū)4個子樣本，實證分析了房地產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長的線性與非線性關(guān)系，得出以下結(jié)論及建議。

4.1 結(jié)論

1)全國樣本的線性回歸結(jié)果得出，房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的促進作用顯著低于非房地產(chǎn)投資以及消費，說明中國存在房地產(chǎn)投資過度的問題，即社會資本過度向房地產(chǎn)行業(yè)集中阻礙了中國經(jīng)濟的增長；在加入人均房地產(chǎn)投資的二次項之后，二次項的系數(shù)顯著為負，說明房地產(chǎn)投資超過一定限度之后會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響，但沒有省份跨過以全國樣本的回歸結(jié)果計算出的拐點。

2)分區(qū)域樣本線性回歸結(jié)果強化了房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的促進作用低于非房地產(chǎn)投資以及消費的結(jié)論，這說明房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的促進作用與當前資源配置并不匹配，中國各個區(qū)域目前都存在一定程度的資源錯配。加入二次項之后發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)和東北部地區(qū)房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的影響與全國樣本一致，呈倒“U”形，東北地區(qū)僅有遼寧省在2014年跨過了拐點，中部地區(qū)6個省份則分別在2008—2011年跨過拐點，且在之后的年份持續(xù)高于拐點。東部地區(qū)和西部地區(qū)房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)顯著的正向影響，不存在非線性關(guān)系。分析這種倒“U”形影響可能是因為房地產(chǎn)投資與地區(qū)發(fā)展不匹配，尤其是在人口流出的背景下大量投入房地產(chǎn)開發(fā)投資，會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響。

4.2 建議

1)適當減少房地產(chǎn)投資份額。全國樣本及區(qū)域樣本結(jié)果顯示房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的促進作用小于非房地產(chǎn)投資，所以本文認為相對于房地產(chǎn)業(yè)投資，向非房地產(chǎn)業(yè)投資能夠使得資源配置更優(yōu)化。即通過減少一定的房地產(chǎn)投資份額投入其他產(chǎn)業(yè)，可以提高資本的利用效率，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，有利于中國經(jīng)濟逐步擺脫對房地產(chǎn)行業(yè)的過度依賴。

2)合理制定不同區(qū)域的房地產(chǎn)發(fā)展政策。當前，中國中部及東北地區(qū)因經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、人口流出、房地產(chǎn)投資過高等因素，面臨房地產(chǎn)“去庫存”壓力；尤其在中部地區(qū)，本文認為該地區(qū)需要加大對房地產(chǎn)開發(fā)投資的控制，以使房地產(chǎn)投資存量降低至合理區(qū)間，避免對地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響。而對于東部地區(qū)一線城市，為防止房地產(chǎn)市場過熱，要嚴守政策底線，控制房價。西部地區(qū)需要制定符合地區(qū)實際發(fā)展的房地產(chǎn)發(fā)展配套政策，加快城市高質(zhì)量發(fā)展。