技术引进方式对房地产价格的影响研究

胡国良 龙少波

摘要：文章从理论上分析了技术引进方式与中国房地产价格上涨的关系，我们认为，近十几前来中国的技术引进经历了由盛转衰的过程，这造成了大量的资本盈余从实体经济流向虚拟经济，成为了房地产价格持续上涨的一个重要原因。实证研究的结果表明，技术引进方式强度的下降能够造成房地产价格的上涨，除此之外，银行信贷扩张和人民币名义汇率也是造成房价上涨的主要原因。同时，银行信贷扩张也部分源于技术引进方式。因此，我们建议抑制房价上涨的关键在于加强自主创新能力，让资本重新回归实体经济。

关键词：技术引进方式;房地产价格;自主创新

一、 引言

进入20世纪以来，中国的房价经历了长达十余年的快速上涨过程，这使得房价成为了社会各界普遍关注的话题。房地产业的快速发展带动了一批相关产业的增长，并使其一度成为中国的支柱产业。但另一方面，房价的过度上涨也成为了经济发展的一大隐患，例如拉大了房屋持有者与非房屋持有者之间的财产差距、挤压了其他实体领域的投资、加重了人们的买房负担，长期来看不利于中国的经济转型。在房价经历多年的持续上涨之后，房地产泡沫已经形成并且正快速发展（杨帆等，2005）。近年来，中国政府不断出台各项房地产调控政策，但并没有遏制住房价上涨的势头。

由于价格问题与货币供给的关系最为直接，中国房价的持续上涨也引发了人们对于货币超发的猜想。但这又引出一个问题，为何在房价持续上涨的十余年中，中国整体的通胀率依然维持在较低的水平？理论上来说，货币超发对所有商品的影响应该是相似的，但中国在近年来的价格上涨均表现出非常明显的结构特征：在房价一路高歌猛进的同时，以CPI衡量的通胀率大部分时期都保持在相对较低的水平。这说明中国的货币流向是不平衡的。另一个需要引起关注的现象是，房价大幅上涨的这十余年正是中国技术引进方式由盛转衰的时期。由技术引进方式带来的后发优势是中国经济保持几十年高速增长的根本推动力，而随着技术引进空间的缩减，中国的宏观经济层面必然会发生结构性的变化。我们认为以上两个现象是相互关联的，技术引进方式正是造成货币流向不平衡的一个重要原因，而本文也尝试从技术引进方式的角度对中国房价快速上涨这一现象加以分析。

二、 理论分析与变量选择

1. 理论分析。技术引进方式是发展中国家快速追赶发达国家的主要发展方式，中国也不例外。无论是购买技术设备还是直接引进外商投资，技术引进方式都是以资本为载体。为了吸引技术输出国的资本流入，这就要求技术引进国能够保持足够高的资本回报率。

从历年的资本报酬占比可以看出，中国在初次收入分配上倾向于资本报酬，造成这种收入分配格局的原因主要有：一、引进的技术一般都是国外较为成熟的技术，不仅没有前期新技术开发失败的风险，而且一旦引进就能够迅速转化为生产力，并很快占领市场;二、技术引进时期同时是中国的人口红利时期，过剩的劳动力供给压低了劳动力成本，相应地提高了资本报酬;三、政府为了吸引更多的外资企业，往往给予企业政策优惠，如减税、廉价的土地供给等。因此，在技术引进仍然具有较大空间时，大量的资本都聚集到生产领域，同时因为较高的资本回报率而积累了大量的资本报酬。资本本身是逐利的，一旦实体经济无法提供更高的资本回报率时，资本流向其他回报率更高的产业或者到国外寻找投资机会。

进入21世纪后，随着中国的技术水平逐渐接近世界技术前沿，引进技术的空间逐渐消失时，技术引进对经济增长的促进作用也会越来越小。此时，技术引进方式已经无法再继续维持以往的高回报率，在此前积累的大量资本报酬需要寻找新的投资领域。但由于资本项目受到管制，过剩的资本只能留在国内。由于技术引进方式主要作用于实体经济，实体经济的资本回报率逐渐下降，大量的过剩资本开始转向投资股市、房市等虚拟经济。相比于其他产业，此时的房地产市场在吸纳过剩资本上具有独特的优势。首先，中国股票市场发展尚且不完善，投资者没有形成合理的投资模式，难以吸纳足够的过剩资本。其次，不同于股票，房地产兼有投资品与消费品双重属性。中国正处在城镇化的高速发展时期，大量农村人口涌入城市购房，因此房地产作为消费品具有大量的刚性需求。而作为投资品，房地产受到预期的影响，在刚性需求推动下房价上涨的现象使得人们产生了房价持续上涨的预期，进一步吸引了大量资本进入房地产市场，持续推高房价并强化预期。在这样的背景下，大量的过剩资本转而投向房地产市场，成为推高房价的主要推动力。这种资本流向的转变所反映的正是货币的流动，而中国的货币超发和信贷扩张也在很大程度上来源于技术引进所带来的高投资，这成为了资产价格上涨的货币基础。

2. 变量选择。本文分析以VAR模型为基础，采用的计量方法包括协整检验、脉冲响应函数和方差分解。协整检验用于检验同阶单整时间序列数据的长期均衡关系，脉冲响应函数用以观察某一变量在面对其他变量的冲击时是如何变化的，方差分解可以研究不同变量对房地产价格的影响强弱。

本文研究的是技术引进方式对房地产价格的影响，变量的选择中除了反映技术引进方式和房地产价格的变量外，还应包括其他能够对房地产价格产生影响的因素。根据理论分析和其他学者的研究结果，本文选择的变量还包括信贷总额、人民币名义汇率、土地价格和利率。本文研究所采用的数据是2003年1月～2013年12月的月度数据，数据来源于《中国统计年鉴》和中经网数据库。

在理论的基础上，考虑到数据的可得性，本文采用的代理变量如下：技术引进方式强度（tci），本文参考唐未兵等人（2014）的做法，用实际FDI与全社会固定资产投资额之比来表示技术引进强度，比值越高则表明技术引进在经济增长中的贡献越大;房地产价格（hp），国家统计局公布有住宅销售价格指数来反映房地产价格水平的变化，但统计数据是以城市为单位，并没有全国的数据，为此本文用商品房销售额除以商品房销售面积得到的平均价格来表示房地产价格;信贷总额（cre），本文用金融机构人民币信贷资金运用总量来表示;人民币名义汇率（ndf），本文采用的是人民币对美元的月平均汇率;土地价格（lp），本文用房地产开发中的单位面积的土地购置费来表示，计算方法是用房地企业的土地购置费除以土地购置面积。利率（r），银行间市场的利率更能够反应市场资金的供求关系，所以本文用银行间同业拆借7天加权月平均利率来作为代理变量。以上数据均取其自然对数作为计量分析的数据，缺省数据采用插值法处理。

三、 实证检验

1. 变量平稳性检验与Johansen协整检验。我们先对数据的平稳性进行检验，本文采用ADF方法对所有变量及其一阶差分项进行单位根检验，所有检验均包含截距项，不含时间趋势项，滞后阶数根据信息准则选取，检验的结果如表1所示。经过检验，所有变量在5%的显著性水平下都是不平稳的序列，但所有变量的一阶差分项在1%的显著性水平下都是平稳的，可见所有变量都是一阶单整序列。

由于变量均为一阶单整序列，因此变量之间可能存在长期稳定的均衡关系，在进行Johansen协整检验之前，我们先构建VAR模型。构建VAR模型的关键在于滞后期的选择，我们综合比较了LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息准则的检验结果，最终选择滞后期为4。建立VAR模型后，我们对模型的稳定性进行了检验：模型中所有根摸的倒数都小于1，即位于单位圆内，表明该模型是稳定的。一般来说，Johansen协整检验的滞后期是VAR模型滞后期减1，即选择滞后3期。根据迹统计量和最大特征值统计量的检验结果显示，变量之间存在协整关系（表2）。

协整方程如下：

HP=-0.153TIC+0.506CRE+0.017LP+0.549RER-0.052R

T值：      （-4.10） （6.26） （0.38） （1.66）（-2.65）

根据协整方程，我们发现技术引进方式强度和利率对房价的影响是反向，而信贷总额、地价和人民币名义汇率对房价的影响是正向的。其中，信贷总额和汇率对房价的影响最大，地价对房价的影响最小，且后者的t统计量没有通过显著性检验，说明地价并不是影响房价的主要因素，可见中国的房价变动主要反映的市场供求关系，与土地成本关系较小。我们所关心的是技术引进方式强度与房价的关系，结果显示随着技术引进逐渐衰竭，房地产价格是上升的，这与我们的理论相符。信贷总额对房价的影响是正向的，这与大部分学者的研究结论相似，即银行信贷的过度扩张使得大量资金流入房地产行业，催生了房价泡沫。而人民币名义汇率对房价的影响同样很大，影响途径主要是短期国际资本流动，表明随着人民币的升值，套利的空间逐渐缩小，流入国内的短期资本也会越来越少。另外，利率对房价的影响为负，虽然t统计量是显著的，但其系数较小，说明从长期来看市场利率变动对房价的作用很小。

2. 脉冲响应函数。VAR模型把所有变量都视作内生变量，一般可以通过做脉冲响应函数来观察某个变量发生一个单位的冲击后，其他变量的当期和未来是如何反应的。我们将冲击期限设为20期，得到各解释变量对房价的脉冲响应（图1）。

从图1中可以看出，技术引进方式强度的变化对房价的影响在初期是负向的，随后转为正向，在第3期又转为负向反应，并且对房价的影响达到最大。此后，在第5期反应重新变为正向，并且在第9期后房价的反应均为负向。这说明技术变化对房价的影响在初期较为不稳定，反映出短期内技术变化对经济影响的不确定性，但长期内具有负向影响。

信贷总额对房价的冲击在最初几期就达到了最大值，最后逐渐降低，第4和5期转为负向方向，第6期后变为正向，并且持续较长时间。这说明银行信贷对房价的影响最为持久。地价对房价的影响在初期是负向的，在第3期达到影响的最大值，随后负向影响减小，并且在第7期后转为正向，并持续下去。人民币名义汇率对房价的影响的波动性最大，在面临一个正向的地价冲击时，房价的反应最初是反向的，随后在正向与负向之间变动，在第9期后变为正向，持续到第15期，此后房价的反应稳定在负向。可见，人民币名义汇率与房价之间的影响关系较为复杂，反映出短期国际资本流动的投机性很强，难以预测。利率冲击对房价的影响较为稳定，除第3期为正向外，其他时期均为负向影响，并且在第4期达到最大值，此后逐渐减弱。

3. 结果分析。从上述实证结果可以看出，中国房地产价格上涨受到技术引进方式的影响，同时又受到银行信贷扩张和人民币名义汇率的影响。而这影响中国房价的三个主要因素又反映的是货币的流动。中国技术引进速度的不断下降势必带来实体经济资本回报率的降低，从而使得资本或者说货币从实体经济领域流向房地产等虚拟经济。银行信贷扩张一方面是技术引进方式所造成的后果，另一方面也为房地产价格上涨提供了货币支持。人民币汇率的变动主要通过影响短期国际资本流动，而这些资本多是流向房地产等市场需求高额回报。总体而言，中国房地产价格上涨的直接原因是资本或者说货币向房地产的大量集聚，背后所反映的是中国技术引进方式的变化以及流动性的过剩。

四、 结论

中国作为一个发展中国家，技术引进方式是其发展经济的主要推动力。在中国快速引进技术的时期，实体经济领域能够保持较高的资本回报率，由此积累了大量的资本盈余。而进而二十一世纪后，技术引进方式逐渐由盛转衰，在技术引进时期积累的资本盈余开始从实体经济流出，流入房地产等虚拟经济寻求更高的资本回报率。这个时期正是中国房地产价格开始全面上涨的开始。因此，从技术引进方式的角度来看，中国房地产价格是技术引进速度放缓的一个后果，具有一定的必然性。

由于技术引进方式是造成中国房地产价格上涨的一个重要原因，而前者又反映的是资本回报率的变化和货币的流动，我们认为抑制中国房地产价格持续上涨的主要手段在于自主创新。当技术引进方式无法成为实体经济发展的动力时，通过加强自主创新提高实体经济的资本回报率，吸引资本重新回归实体经济，使得房地产市场吸纳的过剩流动性得以疏解，从而达到抑制房价上涨的目的。

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基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金（项目号：13XNH112）。

作者简介：胡国良（1989-），男，汉族，安徽省滁州市人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为宏观经济分析;龙少波（1984-），男，汉族，湖南省邵东县人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为宏观经济分析。

收稿日期：2014-12-11。