王耀丰 孟庆杰
【摘 要】本文通过乌鲁木齐市房地产业长期变动对就业影响的统计描述,说明房地产业投资和产值对就业贡献是正向相关的,进一步利用统计软件进行房地产业相关数据对就业的贡献性分析验证。为政府制定房地产业调控提供量化数据,在产业结构调整的同时保障就业的稳定。指出在房地产业去库存的情况下,通过产业内部结构调整和服务方式创新也可增加对就业的贡献。
【关键词】乌鲁木齐;房地产业;就业;贡献
引言
在经济发展新常态下,经济结构调整的实施对就业产生较大的影响,解决就业是政府必须面对的问题。房地产业变动对就业的影响较大,据中国经济体制改革研究会研究员钟伟为CF40所做宏观报告指出房地产对就业的影响有三个方面,一是建筑施工,2013年建筑施工企业就集中了4500万人就业;二是房地产开发和物业管理,大概可以集中1000-1200万人就业;三是房地产中介咨询行业,住房和城乡建设部房地产市场监管司通报,截至2015年8月,我国房地产估价行业人员达30余万人,房地产估价机构5500多家。本文以乌鲁木齐市房地产业对当地就业贡献性进行相关分析,以期为本地就业的稳步提升提供一些数据参考。同时通过就业的提高推动地区经济发展和稳定社会正常秩序。
1乌鲁木齐市房地产业和就业的描述性分析
1.1乌鲁木齐房地产业描述性分析
乌鲁木齐地处西北边缘,经济发展水平不高,房地产业发展时间相对较短,但其发展也有自身的特点。房地产投资规模从2001年到2014年逐年增加,形成的增加值趋势基本一致。2013年到2014年投资规模在增大,形成的增加值却在下降,说明房地产投资规模在2013年达到边际效益峰值,此后开始衰减,规模的持续扩大对增加值的贡献可能是下降的。
乌鲁木齐房地产业投资规模和房地产增加值对GDP的贡献率变动如图1,投资增长趋势不稳定,2002年、2003年、2004年、2005年的增长均为负值,2002年至2004年对GDP的贡献率在4%左右,2005年达到最低2.4%,2005年以后对GDP的贡献基本保持在5%以上,2010年开始对房地产市场进行调控,调控结果显示在2012年,房地产增加值对GDP贡献率为1.6%。2013年的边际效益与图1中的绝对变化结果是一致的。
1.2乌鲁木齐房地产就业人员描述分析
乌鲁木齐经济统计年鉴中没有第三产业各分支产业从业人员数据,本文所采用房地产业从业人数通过以下公式计算得出。
房地产从业人数=第三产业就业总人数×房地产业占第三产业比重+房地产开发从业人员
房地产开发从业人员可以从统计年鉴直接取得,其他数据可从年鉴中直接或计算取得。所采用乌鲁木齐第三产业数据和房地产产值均采用历年可比价格,不影响纵向比较。房地产从业人员变化趋势见图2。
从图3、图2和图1的对比中显示房地产业产值变化与从业人员变化趋势较为相似,但达到最高点的时间相差6个月,从业人员数据敏感度比产业对GDP贡献的敏感度要高。也说明在一定的经济水平下,产业吸纳就业率存在边际效益。房地产投资规模的变化相似度不高,可能是投资所形成的就业环境是建立在一定时间长度和房产数量基础上,有一定的滞后效应。
2乌鲁木齐市房地产业对就业贡献性分析
房地产业对就业的影响是多方面的,一方面反映在房地产业直接或间接从业人员数量;另一方面反映对上游产业(建筑设备、钢材、水泥、运输、金融等)和下游产业(公共管理、餐饮、装饰材料、社区管理等)收益和规模的影响,实质上影响着上游产业和下游产业的就业人数和结构。
2.1 模型的选择及分析
根据统计年鉴数据的时间性特征,通过房地产投资规模、产值与就业之间的散点图分析,数据之间关系基本呈线性。因此选择二元线性回归模型进行验证。
线性回归分析是在一定假设基础上对数据的验证,是对数据拟合效果的判定。多元线性回归方程对样本数据拟合效果的好坏以判定系数R?来评价,R2越接近1,回归方程拟合程度越高;反之,R?越接近0,方程拟合程度越低。回归系数的显著性检验(t检验),通过计算t值,当t值的绝对值大于t分布表所对应的临界值时,就是显著的。也可计算t值所对应的相伴概率ρ的大小,对于给定的显著水平α,如果ρ<α(0.15),认为自变量与因变量之间存在显著的线性关系,自变量的变化确实能够较好地反映因变量的线性变化,应保留在回归方程中;反之,如果ρ>α,则认为自变量与因变量之间不存在显著的线性关系,自变量的变化无法较好地解释说明因变量的变动,应剔除出回归方程。
从2001年至2014年乌鲁木齐房地产投资、产值和就业人员统计数据见表1。
利用2001年到2014年乌鲁木齐市统计年鉴数据中的房地产投资规模x1、第三产业中房地产业产值x2(利用历史可比价)和就业y之间的数据关系,应用统计软件spss进行回归分析。
y=b0+b1x1+b2x2+u
u为残差项,b0代表截距表示x1和 x2为零时y的平均值,b1代表投资规模对就业的贡献率,b2代表房地产值对就业的贡献率,在给定解释变量值条件下得到回归结果。
2010年以后由于房地产市场受国家政策调控影响较大,第一次分析采用前10年的数据,回归结果如下:
y=4.418+0.004x1+0.032x2
t 20.226 0.594 1.99
sig 0 0.572 0.087
R2=0.877 调整后的R2=0.841 D-W=2.019
第一次回归结果显示,投资规模、产值与就业呈正向相关,样本回归模型拟合度较好达84.1%。房地产投资对就业贡献率为0.4%,房地产产值贡献率3.2%。产值的贡献率比投资规模的贡献率大8倍。
第二次利用2001年-2014年数据,相关系数表显示自变量的共线性过大,影响参数估计的真实性,投资规模没有通过t检验,从模型中删除。第二次回归结果如下:
y=4.741 +0.031x2
t 22.853 8.778
R2=0.865 调整后的R2=0.854
显示样本回归模型的拟合度较好,对从业人员的贡献率为3.1%, x2的偏回归系数表示当房地产产值增加1亿,会增加就业人数31万人,说明房地产为产值对就业的影响较大。另一方面也显示房地产投资规模受地方政府影响较大,其统计数据不能满足回归分析的检验,影响了对当地房地产市场的定量化分析。
2.3结果分析
通过以上回归数据的分析,可得出如下结论,第一、在房地产前期正常快速发展期间,房地产投资和产值对就业的影响是正向的可以通过检验,R2=0.877 调整后的R2=0.841 D-W=2.019,房地产投资对就业贡献率为0.4%,房地产产值贡献率3.2%;第二、当房地产发展进入一个较大规模时(相对于居民收入水平和当地经济发展水平),由于受国家政策调控影响,投资规模对就业呈负相关(对就业贡献率为-0.008),与第一部分的描述分析相对应,产业投资规模出现边际效益递减现象;第三、产业规模达到一定相对水平时,提高产值水平才能更好地促进就业。当房地产产值增加1亿,会增加就业人数31万人,说明房地产为产值对就业的影响较大,而产值的提高依赖于产业内部结构的调整和服务方式的创新。
3建议
在目前国家房地产业调控和房产去库存的情况下,加大投资促进就业的方式已不适合,继续推动就业应从下面几个方面考虑。
3.1 调整房地产业内部结构
在需求市场条件下,开发占比最大,只要得到土地,开发后就可获超额利润。随着三、四线城市需求市场的饱和和过剩产业结构的调整(乌鲁木齐是三线城市),房地产商品库存较大,严重影响房地产业利润的实现和就业的增加。因此适度改善设计、增加营销、完善物业和公开信息应增加在房地产业中的比重,保障产业链的平衡发展,实现消化库存的目标,提高行业产值,达到解决就业目的。
3.2创新房地产业服务方式
原有房地产业服务主要是开发公司卖房子;物业公司收票子。当住房基本需求满足后,对住宅的要求提高,同时改善性住房需求进一步提高,原来单一卖房的环境发生变化,要实现产值增加。房地产业应从创新设计理念入手,贯彻“适用、经济、绿色、美观”的建筑方针。可通过租售结合、创设较好的租房环境、提高租房服务水平的方式实现增值。物业公司开拓新的经营项目,利用行业协会提供小区家政服务、小区连锁净菜直销、小区营利性养老场所、营利性健身服务场所、学区房的连锁托管及培训服务等,提供服务的同时也增加了就业。同时公开小区各类供需信息,提高小区信誉度从而提高区域租金水平,实现利润增加。
4.结束语
通过乌鲁木齐房地产业对就业的贡献分析,说明房地产产值对就业的贡献最大,其次是房地产投资规模。数据分析也显示一定经济水平下投资规模出现的边际效益,对就业促进作用弱化。因此通过调整房地产业内部结构和创新服务方式是提高房地产业产值的有效途径,同时也为就业创造了条件。
参考文献:
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