1、广东房地产开发投资与经济增长关系研究发布日期：2013-08-28 阅读数： 25 内容摘要:近年来,房地产市场的发展备受关注。本文定性分析了房地产开发投资和经济增长之间的关系,并建立模型对两者关系进行定量研究,根据分析结果提出相关政策建议。关键词:房地产 经济增长 分析广东房地产市场起步较早,市场化程度较高,经济地位重要, 是广东经济的支柱产业。2012 年,广东房地产业增加值占全省 GDP 的比重为 6.3%,比全国平均水平高 0.7 个百分点。房地产开发投资额居全国第三位,商品房销售额居全国第一位(见表 1)。万科、恒大、富力和碧桂园等一大批广东本土房地产开发企业,规模不断扩大,并成长为
2、全国知名的品牌,在全国房地产市场中扮演着举足轻重的角色。深入分析研究和正确认识广东房地产开发与经济增长之间的关系,对于深刻理解中央的房地产调控精神,制定合理的房地产调控政策,促进广东经济和社会持续稳定健康发展具有重要的理论指导和现实意义。表 1 2012 年 GDP 及房地产主要指标指标 单位 全国 江苏 山东 广东国内生产总值 亿元 519322.10 54058.22 50013.24 57067.92#房地产业 亿元 29005.50 2936.78 2016.20 3578.62国内生产总值增长 % 7.8 10.1 9.8 8.2#房地产业 % 3.8 7.1 6.5 7.0房地产业
3、增加值比重 % 5.6 5.4 4.0 6.3房地产开发投资额 亿元 71803.79 6206.10 4708.31 5352.79 商品房销售额 亿元 64455.79 6067.01 4111.80 6407.81 一、定性分析房地产开发是整个房地产业中最重要的经济活动和主导环节 ,房地产开发投资也是固定资产投资的重要组成部分,广东房地产开发投资占固定资产投资的比重在 30%左右。一般来说,房地产开发投资规模适度、结构合理时,对经济增长有正面的拉动和促进作用; 而当房地产开发投资过度时,对经济增长则产生的一定的负面和抑制作用。由于中国以及广东当前的经济发展阶段尚处于城市化进程的中前期,正
4、面拉动作用的强度大于负面抑制作用, 产生效应的传导速度也快于负面抑制作用。(一)房地产开发对经济增长的拉动作用。1.强有力拉动经济增长。 2012 年,广东房地产业完成增加值 3578.62 亿元, 占全省 GDP 的 6.3%;2013 年上半年,房地产业增加值占 GDP 的比重达到 9.2%。2000 年以来,房地产业增加值年均增长 12.6%,比 GDP 年均增长高 0.5 个百分点。特别是金融危机后的 2009 年, 广东房地产业增加值增长 21.3%,比当年全省 GDP 增幅高 11.6 个百分点,对 GDP 增长的贡献率达到 11.4%,为拉动全省经济走出金融危机低谷做出了重要贡献
5、。此外,房地产业具有产业链长,上下游相关产业众多等特点, 除了直接拉动经济增长外,还具有通过拉动关联产业促进经济增长的作用。据测算,房地产业与国民经济行业 42 个产业部门中的 38个均有不同程度的关联,尤其是对建筑业、家具家电制造、金融保险、餐饮住宿等行业的拉动作用尤为明显。据原国家统计局投资司司长李启明所做的投入产出模型测算结果显示,每 100 亿元房地产开发投资可以诱发国民经济各部门的产出 286 亿元,其中诱发建筑业产出 90.76 亿元、制造业产出 123.61 亿元,关联效应显著。2.改善居民居住条件。房地产开发投资的最主要产品是住房, 规模是否适度关系到千家万户的居住水平以及改善
6、条件。“十一五”期间,广东商品房竣工房屋面积为 24369.83 万平方米, 其中住宅竣工面积为 19660.13 万平方米,2012 年分别达到 5659.10 万平方米和 4589.22 万平方米,“十一五”期间年均增长 5.2%和 5.7%。截止 2012 年底,广东城镇居民人均居住面积 34.40 平方米,比 2005 年增加了 14.86 平方米 ,城镇居民居住条件有了明显改善。3.创造大量就业岗位。 2012 年,广东房地产业的年末从业人员为 73.74 万人,是 2003 年的 2.76 倍 ,增加了 47.07 万人。同时,由于房地产业的关联程度较高, 房地产行业的快速发展带动
7、相关产业发展并创造大量就业岗位,特别是为与房地产有直接关联的建筑业等行业提供大量就业机会。2012 年末全省建筑业的从业人数达到 247.31 万人,比 2003 年增加 58.26 万人, 增长 30.8%。房地产业关联产业的涉及范围广,各相关行业既需要企业管理和金融保险等高学历的专业人才,也需要普通的产业工人和建筑工人。4.财税收入的重要来源。房地产业的相关税收在政府税收中占有重要地位, 土地出让金更是全额纳入地方基金预算管理,是地方政府的“钱袋子”。近些年随着房地产市场的发展,地方政府对土地收入的依赖更是有增无减,全国土地出让收入占地方财政收入的比重从 2001 年的 16.6%提高到
8、2009 年的 48.8%。2012 年 ,广东房地产开发企业上缴所得税 169.19 亿元,是 2005 年的 2.11倍,“十一五” 期间年均增长 16.1%。2012 年,广东土地成交价款 435.00 亿元, 是 2005 年的 2.88倍,年均增长 23.6%。2013 年 ,随着土地市场成交重新活跃,全省各地土地成交出让金也出现了大幅的增长,广州市上半年土地出让金收入 307 亿元,已经接近去年全年水平。5.推进城镇化建设。房地产开发投资,必然带动项目周边交通、绿化、教育、医疗等配套设施建设,加快城市的建设和发展,推动城市化进程加速。在房地产开发建设的拉动下,广东城镇化率由 200
9、5 年的 60.7%上升到 2012 年的 67.4%,珠三角地区更是达到了 83.8%。此外, 房地产业的快速发展也为城市发展提供了载体,扩展了城市空间,提升了城市品质,带动了城市基础设施建设,改善了城市功能、城市面貌和城市投资环境。(二)房地产开发对经济增长的抑制作用。1.过度开发对实体经济产生挤出效应。(1)建设占用大量资金对实体经济资金需求产生挤出效应。房地产开发行业是一个典型的资金密集型行业,与金融行业关联度极高。开发企业购置土地需支付高额的土地出让金, 资金额动辄数十亿,广东 2009 年的亚运城项目土地出让金高达 255 亿元 ,需要金融资本的支持。此外,项目开发建设需要支付大量
10、的建筑安装和人工费用,也需要大量的资金周转。在社会资金总量一定的情况下,必然对实体经济和其他行业的资金需求产生挤出效应。(2)利润率过高导致产业资本向房地产业集聚。由于资本的逐利性,总是不断地从低利润率的行业流向高利润率的行业,最后形成各行业利润率大致相等的动态均衡。在我国现阶段, 由于房地产开发行业尚不规范和不成熟,具有利润率畸高、资金量要求大、经营风险单一、技术含量低和进入壁垒少等特点,对社会资本的流动形成强大的引导和示范效应, 资本不断从实体经济流向房地产行业,造成其他实体经济发展相对缓慢,经济结构逐步失衡,企业科研和创新动力不足, 产业结构调整和企业转型升级困难。以家电制造业为例,格力
11、集团、美的集团和 TCL 集团分别成立格力地产、美的地产和 TCL 地产,进军房地产开发行业。以制造业发达的佛山市为例,除广东宏宇、新中源、新明珠等知名陶企外,还有美的、星星、皇朝家私、欧浦钢铁等一些制造业领域的知名品牌进入到房地产行业。2.房价过高对消费增长的抑制作用。(1)房价过高对居民消费需求具有直接替代效应。由于商品房销售价格过高,高额的购房支出占据居民可支配收入的大部分,在预算一定的情况下,直接挤占了教育、体育、医疗和文化等领域的支出,对发展内需形成巨大的直接替代效应。这种替代效应对中产阶级影响最为明显, 而中产阶级一般被认为是社会消费的主体。近年来国际经济形势未有好转,中央一直强调
12、通过拉动内需,提高我国经济发展的内生动力,但效果并不显著,内需乏力的情况一直未有明显改善 ,这与居民购房支出较大有直接关系。20002012 年,广东商品房销售额年均增长 19.9%,比全社会消费品零售总额年均增幅高 5.2 个百分点。与 2000 年相比,商品房销售额与全社会消费品零售总额之比也大幅攀升,2012 年全省为 0.28:1(见图 1),珠三角地区相对较高,惠州、珠海和中山都超过 0.40:1。图 1 2000 年来广东商品房销售额与全社会零售总额比值(2)房价过高对经济增长具有间接抑制作用。购房支出占比过高,影响居民整体生活质量的提高和幸福感的增强;拥有住房成为人生追求的目标和
13、衡量成功的标志, 许多人成为“房奴” 并为之奔波奋斗,这种以物质财富为导向的畸形价值观念,导致社会创新精神和机制严重缺乏;稳房价是政府实施地产调控政策的重要目标,若多轮调控措施陆续推出但效果不佳, 势必影响政府在民众中的公信力;当前保障房建设力度不够,保障房分配机制有待完善,加速了社会阶层的两极分化, 形成社会不稳定因素;房价过高加剧了房地产市场的投机和泡沫,加剧了经济发展的潜在风险。二、定量分析本文选取广东省 19902012 年地区生产总值(GDP)和房地产开发投资额(FI)数据, 反映经济增长和投资情况。为了消除异方差的影响,对两个数据序列同时取自然对数(LnGDP 和 LnFI),这种
14、变换不会影响数据间的长期均衡关系和短期调整效应。本文采用的数据处理软件为 Eviews6.0,具体数据见附表。(一)相关性分析表 2 LnGDP 与 LnFI 之间的相关分析LnGDP LnFILnGDP 1 0.975353LnFI 0.975353 1表 2 为 LnFI 与 LnGDP 的相关分析结果 ,结果显示:LnFI 与 LnGDP 的相关系数为 0.9753,具有显著的统计学意义,说明房地产投资的对数值(LnFI)与 GDP 的对数值 (LnGDP)具有显著的相关性。房地产投资的对数值(LnFI)增加时,GDP 的对数值(LnGDP) 也相应增加(见图 2)。图 2 LnGDP
15、和 LnFI 的时间序列图(二)单位根检验由于传统的计量经济学方法对非平稳的时间序列不再适用 ,利用 OLS 等传统方法对计量模型进行估计时,许多参数的统计量可能不再服从标准正态分布,容易产生“伪回归” 问题。因此需要进行单位根检验。单位根检验是分析检验一个时间序列是否由一个差分平稳过程所产生和一个时间序列是否由一个趋势平稳过程所产生,主要方法有 DF 检验、ADF 检验和 PP 检验,本文采用常用的 ADF 检验。表 3 是对 LnFI 与 LnGDP 的水平值及一阶差分进行 ADF 检验的结果。由 ADF 检验可知:LnFI与 LnGDP 均没通过临界值检验,不能否认零假设,即说明 LnF
16、I 和 LnGDP 水平值均不平稳;LnFI与 LnGDP 的一阶差分 DLnFI、DLnGDP 均通过了临界值检验, 说明其是平稳的。由以上分析可知:DLnFI I(0) 、DLnGDPI(0)均为单整序列,是平稳序列 ,可以运用协整方法来分析他们之间的相互关系。表 3 各变量的平稳性检验结果变量符号 检验形式 ADF 值 1%临界值 概率 结论LnFI (C,0,0) -3.718362 -3.769597 0.0112 不平稳LnGDP (C,0,1) -2.074365 -3.78803 0.2559 不平稳DLnFI (C,0,2) -6.87877 -3.831511 0 平稳DL
17、nGDP (C,t,4) -4.721545 -4.616209 0.0083 平稳注:检验类型中的 C, T, K 分别表示单位根检验方程的常数项、时间趋势和滞后阶数,0 表示不含有;检验类型中是否含有常数项和时间趋势,以其相应系数是否具有非零显著性为准则,滞后阶数 k 的选取以 AIC 信息量最小为准则。(三)协整分析倘若两个或两个以上的具有同阶的非平稳时间序列经过某种线性组合可以得到一个平稳的时间序列,那么可以称这两个或两个以上的非平稳时间序列之间存在着协整关系, 也就意味着这些经济现象之间存在着长期的均衡关系。在确定变量一阶单整的前提下,对两者进行协整关系检验。经过以上的分析,可以看到
18、 LnFI 与 LnGDP 存在着一阶差分平稳的现象 ,在确定变量一阶单整的前提下,对两者进行协整关系检验。本文采用 Johansen 检验法, 进行协整分析前,首先对协整关系进行确定。表 4 Johansen 协整检验结果(迹检验)HypothesizedNo. of CE(s)EigenvalueTraceStatistic0.05Critical ValueProb.*None * 0.760095 32.3948 20.26184 0.0007At most 1 0.174882 3.844569 9.164546 0.4357注:None 表示不存在协整关系,At most 1 表示
19、至多存在一个协整关系,以此类推;* 表示在 0.05 显著性水平拒绝原假设。表 5 Johansen 协整检验结果(最大特征值检验)HypothesizedNo. of CE(s)EigenvalueMax-Eigen Statistic0.05Critical ValueProb.*None * 0.760095 28.55023 15.8921 0.0003At most 1 0.174882 3.844569 9.164546 0.4357注:None 表示不存在协整关系,At most 1 表示至多存在一个协整关系,以此类推;* 表示在 0.05 显著性水平拒绝原假设。表 6 Joha
20、nsen 协整结果LnGDP LnFI C1 -0.982297 -2.549637-0.02336 -0.19479由 Johansen 协整结果可以得出:在给定 5%的显著性水平下 ,无论是迹检验还是特征值检验都表明 LnFI 和 LnGDP 两个变量之间存在一个协整关系。建立协整方程式为:LnGDP=0.982297*LnFI+2.549637 (四)格兰杰因果关系检验由协整检验结果可知 LnFI 与 LnGDP 之间存在长期稳定的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,则需要进一步的验证。为了揭示各变量的因果关系, 本文采用格兰杰因果分析法,对变量序列进行格兰杰因果关系检验,当滞后
21、期数选 2 时,检验结果见下表。表 7 LnGDP 和 LnFI 的格兰杰因果关系检验滞后阶数 原假设 F 值 概率值2 LnFI 不是 LnGDP 的格兰杰原因 3.62918 0.052 LnGDP 不是 LnFI 的格兰杰原因 18.1992 0.00008在滞后 2 期的情况下 , LnGDP 的变化会引起 LnFI 的的变化,LnGDP 是 LnFI 的格兰杰原因,同时在滞后 2 期的情况下的 LnFI 变化将会引起 LnGDP 的变化,LnFI 是 LnGDP 的 Granger 原因。(五)结论通过运用时间序列模型分析 19902012 年广东 GDP 和房地产开发投资数据, 可
22、以得到以下结论:1.广东经济增长和房地产开发投资存在长期稳定的均衡关系。由经济增长和房地产开发投资协整方程可知,在长期动态过程中,广东房地产开发投资在经济增长中扮演着重要角色,对经济增长的拉动作用十分明显,房地产开发投资适度增长促进了地区经济增长。2.根据格兰杰因果检验结果显示,在滞后期为 2 的情况下, 房地产开发投资是经济增长的格兰杰原因,经济增长又是房地产开发投资的格兰杰原因,即广东房地产开发投资和经济增长具有双向互为因果关系,经济增长促进了房地产开发投资,房地产开发投资又促进了经济增长,两者互动关系十分密切。三、政策建议(一)正确看待房地产开发投资和经济增长的关系。定性分析和定量研究结
23、果显示,广东房地产开发投资不仅直接拉动经济增长,还通过乘数效应和关联效应间接促进经济增长, 在短期内对经济增长的拉动作用极为显著。但从长期来看,房地产开发投资过度和房价过高对经济增长的抑制作用也十分明显,不能片面夸大和强调房地产开发投资在经济增长中的促进效应, 忽视在经济增长中的长期抑制效应,不能以盲目和过度发展房地产市场来刺激经济的短期增长, 牺牲长远利益换取当前发展和一时繁荣。(二)保持房地产开发投资和经济增长协调发展。维持房地产开发投资的适度发展和合理规模,保持房地产开发投资的规模与经济增长协调一致,有利于促进经济平稳增长, 有助于促进房地产市场的长远健康发展。政府在制定宏观经济和房地产
24、调控政策时, 既要考虑地方经济增长, 更要关注中低收入居民的住房需求,既要考虑短期经济效益,更要注重长远发展,做到规模适度, 循序渐进,科学统筹,协调发展。(三)建立和完善房地产市场调控的长效机制。进一步完善房地产调控政策和手段,建立以税收和信贷等经济手段为主的长效调控机制。加强房地产相关税收制度建设,提高住房持有成本和空置成本,抑制房产投机和泡沫,鼓励首次置业刚需和改善性需求。减少和避免使用行政调控手段,削弱和缩小短期调控政策对经济运行的负面影响和冲击,更多地利用经济手段调控房地产市场,促进社会经济和房地产市场的平稳运行和健康发展。供稿单位:投资处课题组撰 稿:钟淼宏 李两聪田 明 郑振威王
25、志荣 梁 慧附表 19902012 年广东 GDP 和房地产数据( 单位:亿元)Year GDP FI LnGDP LnFI1990 1559.03 32.70 7.35182 3.48738 1991 1893.30 49.75 7.54608 3.90701 1992 2447.54 125.57 7.80284 4.83286 1993 3469.28 316.53 8.15170 5.75742 1994 4619.02 404.13 8.43794 6.00174 1995 5933.05 563.89 8.68829 6.33486 1996 6834.97 528.85 8.82
26、981 6.27070 1997 7774.53 528.31 8.95861 6.26968 1998 8530.88 602.72 9.05145 6.40145 1999 9250.68 710.20 9.13245 6.56555 2000 10741.25 858.61 9.28185 6.75531 2001 12039.25 972.34 9.39593 6.87971 2002 13502.42 1115.25 9.51062 7.01683 2003 15844.64 1233.52 9.67059 7.11763 2004 18864.62 1355.84 9.84504
27、7.21218 2005 22557.37 1591.90 10.02382 7.37268 2006 26587.76 1843.51 10.18821 7.51943 2007 31777.01 2519.13 10.36650 7.83167 2008 36796.71 2932.34 10.51316 7.98356 2009 39482.56 2961.32 10.58361 7.99339 2010 46013.06 3659.69 10.73668 8.20513 2011 53210.28 4809.91 10.88201 8.47843 2012 57067.92 5352.79 10.95200 8.58537
