三大产业与房地产投资间的关系研究

詹婷　韦玮

[摘 要]文章基于广西壮族自治区2009—2018年地区三大产业生产总值与房地产投資额面板数据，通过进行面板协整检验、面板格兰杰因果检验，并构建动态面板GMM模型进行估计分析。结果表明：三大产业与房地产投资间存在长期均衡稳定的协整关系;第二、第三产业均为房地产投资的格兰杰原因，且随着滞后期增加，不同产业与房地产投资间的格兰杰因果关系会有所改变;第一产业对房地产投资起较强的抑制作用，第二、第三产业起促进作用，且第三产业作用更强。

[关键词]产业协调发展;面板格兰杰因果检验;正交GMM

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.01.001

1 引言

近年来，随着房地产行业的不断发展，关于房地产投资、房地产市场以及房地产对经济的拉动作用方面的研究不胜枚举，而紧跟国家政策，调控好房地产投资与市场经济间的关系变得尤为重要。学者们的研究主要集中在房地产价格、房地产投资与其他要素间的关系研究。

房价研究方面如崔光灿（2009）[1]选取了一系列宏观指标与房地产价格指标，探究了房地产价格与宏观经济间的互动关系，发现房地产价格影响宏观经济稳定，存在“财富效应”。陈瑞（2017）[2]分析了地方政府债务与房价水平间的关系，结果表明地方政府债务与房价间存在相互促进关系。任啸辰（2019）[3]基于固定效应回归分析法探究了人口因素与房地产价格间的关系，得到人口数量与人口密度的提高与房价之间存在正相关关系。

房地产投资方面如李江涛（2018）[4]研究了房地产投资对工业全要素生产率的影响，得到适度增加房地产投资对工业全要素生产率有促进作用，过热则会抑制全要素生产率增长。林成龙（2020）[5]实证研究了区域内城镇化对房地产投资的影响，发现两者存在相互促进作用，且房地产投资对城镇化水平推动作用更强。

综合来看，房地产对于相关经济指标多有促进作用，学者们的研究主要基于宏观经济层面，且选取的数据多为全国31个省、市（地区）的相关指标数据。可知房地产投资和发展存在一定的地域特性，各区域内经济发展状况也不甚相同，因此需要更具有针对性地研究区域内房地产投资动态，因域施策，尽快建立健全区域内房地产长效稳定的发展机制。

文章以广西壮族自治区为例，选取2009—2018年地区三大产业生产总值指标和房地产开发投资额指标，构建模型，以探究不同产业对房地产市场发展的影响情况，寻求产业与房地产间的健康发展关系，为更好地规划区域经济发展提供理论及实证基础。

2 实证分析

2.1 数据来源与处理

文章所选取数据均来自《广西统计年鉴（2010—2019年）》，指标分别为2009—2018年的广西第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值和房地产开发投资总额。为了便于分析计算，指标数据单位已统一，经对数化处理之后，以lnone、lntwo、lnthree、lnfdc分别代表以上四个指标，进行进一步的建模分析。

2.2 平稳性检验

一般地，不论是时间序列模型研究还是面板模型分析，都需要进行单位根检验以判断变量数据的平稳性。根据表1给出的检验结果，所选取的四指标对数化序列在5%水平下均为平稳序列，可直接用于后续的检验及面板数据模型的构建。

2.3 协整检验与格兰杰因果检验

欲探究房地产投资与三大产业之间是否存在长期均衡稳定的关系，需对解释变量与被解释变量进行Pedroni面板协整检验。检验结果如表2所示。

面板协整检验原假设为面板变量之间不存在协整关系。由表2可知，所构造的七个统计量中，有四个统计量拒绝了原假设，其中维度内检验统计量两个，维度间检验统计量两个。因此，面板变量之间存在长期均衡稳定的协整关系，即房地产投资与三大产业的发展是存在稳定联系的。

为了进一步探究变量之间的相互影响关系，基于面板协整检验进行格兰杰因果检验。由于面板数据包含截面和事件两个维度、降低解释变量之间共线性、增大样本数量和提高格兰杰因果检验自由度等原因，面板格兰杰检验法比基于事件序列数据的格兰杰检验法具有更高的准确性[6]。得到结果如表3所示。

表3分别给出了滞后期为1期和2期时，三大产业变量与房地产投资变量之间的格兰杰因果检验结果。在相应的显著性水平下拒绝原假设的情形已在表中标出。

滞后1期时，第二产业和第三产业变量对应的F检验统计量分别为6.85634和8.50526，在1%的显著性水平下均拒绝原假设，即第二产业与第三产业均为房地产投资的格兰杰原因，反之不是。

滞后2期时，第二产业和第三产业变量的F检验统计量也同样拒绝原假设，但不同的是，与滞后1期相比，此时的第二产业变量对应的P值为0.0056，数值更小且更为显著。在1%的水平下，房地产投资是第二产业的格兰杰原因，说明随着滞后期的增长，房地产投资也会对第二产业产生一定的影响。第三产业是房地产投资的格兰杰原因，对应的P值由0.0042变成了0.0209，显著性逐渐降低，说明随着滞后期的增长，第三产业对于房地产投资的影响可能会逐渐减弱。

综合两期滞后期结果，第一产业对应的F检验统计量都不能有效拒绝原假设，说明第一产业不是房地产投资的格兰杰原因，反之亦是如此。两者之间的关系需要借助模型来进一步探究。

2.4 模型识别与估计

房地产投资不仅会受到相关因素的影响，还有可能与过去的投资存在一定的联系，考虑到被解释变量自身存在时间效应，文章将被解释变量滞后一阶纳入解释变量当中。在研究面板数据时，若采用常规的随机效应或固定效应进行普通最小二乘估计，可能会造成模型估计系数存在有偏性和非一致性[7]。因此，采用GMM估计法，在保证工具变量均有效且随机误差项不存在序列相关的情况下，提高估计精度，得到更优的模型。

在动态面板模型中，当处理个体效应时有两种方法，一种是一阶差分的方式，即对模型进行一阶差分变换;另一种是由Arellano和Bover（1995）提出的正交变换方法，同样可以消除模型中的个体效应[8]。鉴于更优的模型选择，文章采用的是正交GMM估计方法。得到结果如表4所示。

从三种方法估计得出的结果来看，OLS估计、固定效应估计和正交GMM估计得到的被解释变量正负号一致，可知选取的变量合适，模型具有稳健性。三种方法对比来看，正交GMM估计的系数精度较高，标准误差较前两种方法更小，且均通过了显著性检验。Sargan统计量表示对过度识别约束有效性的检验，当拒绝了过度识别检验的原假设，意味着模型设定错误。此处估计得到的Sargan统计量的值为0.581510，不拒绝过度识别原假设，表示模型设定合理，所有工具变量均有效。此外，残差项自相关检验只适用于差分GMM估计的方法，故在此并未得出AR（1）、AR（2）的值。

2.5 结果分析

根据正交GMM估计结果，lnfdc滞后一期变量即房地产投资额滞后一期的系数为正，表明房地产投资存在时期相关性，上一期的投资情况会对当期投资起正向影响，且上一期投资额每变动1个单位，本期房地产投资额将上升0.1227个单位。

lnone表示第一产业生产总值指标，模型估计结果反映第一产业生产与房地产投资之间存在负向的关系。第一产业主要包括农、林、牧、渔，不论是农业生产、林业种植、畜牧培育还是渔业养殖都需要占用大面积的土地资源，在产业发展的过程中会对房地产开发投资造成阻碍，征地用地方面存在困难。对于土地的合理规划与使用，是第一产业发展与房地产投资之间寻求平衡的重要一环。

lntwo表示第二产业生产总值指标，与房地产投资之间为正向关系，系数为0.4431。第二产业主要包括矿石、钢铁、石油、木材、化工、食品、电器等，工业的发展能够在一定程度上推动房地产投资行为。结合文章格兰杰因果检验结果，第二产业与房地产投资之间存在一定的相互性，随着滞后期的增长，受到第二产业影响的房地产投资也会反过来刺激第二产业的发展，这是因为房地产投资、开发及建设都需要用到大量的工业物力、人力，投资行为的扩张也会促进第二产业的发展。且滞后期增加，第二产业对房地产的影响效果更显著。

lnthree表示第三产业生产总值指标，正交GMM估计结果显示第三产业与房地产投资之间呈系数为1.2871的正向关系，比第二产业的系数更高。已知第三产业主要为各类服务或商品，主要包括交通部门、生产生活服务部门和科教文化部门等。一方面，第三产业的发展需要依托完善健全的城市空间，如商品销售、服务行业的发展需要更大更宽的销售空间及平台，教育、文化行业的发展需要更多的学生和更广阔的校区;另一方面，由第三产业带动逐渐发展起来的城市经济、交通、文化、医疗等方面的建设也会吸引更多人来当地进行房地产投资、长久居住，进而推动房地产投资的发展。

综合来看，三大产业中，首先是第一产业，对于房地产投资行为的影响最大，且为负向影响，对于房地产发展存在一定的阻碍或抑制作用。其次是第三产业，较第一产业更低，但是对房地产投资起正向的促进作用，随滞后期增加而与房地产投资起相互促进作用。最后是第二产业，同样对房地产投资起促进的正向作用，作用效果持续稳定，但短期内效果没有第三产业显著。

3 结论与建议

3.1 結论

文章采用2009—2018年广西壮族自治区14个市三大产业与房地产投资额指标的动态面板数据，构建正交GMM模型对三大产业与房地产投资之间的关系进行分析，得到以下结论：

（1）基于数据进行Pedroni面板协整检验，构造的7个统计量中有4个拒绝原假设，表示三大产业与房地产投资之间存在着长期均衡稳定的协整关系。

（2）基于协整关系进行面板格兰杰因果检验，结果显示除第一产业外，第二、第三产业均是房地产投资的格兰杰原因。其中随着滞后期增加，第二产业的影响显著性增强，房地产投资与第二产业发展呈现相互促进关系，第三产业影响逐渐减弱。

（3）构建正交GMM模型对面板数据进行估计，估计结果精度较高，工具变量有效，模型整体具有稳健性。结果显示第一产业对房地产起负向抑制作用，第二、第三产业起正向促进作用，且短期内第一产业影响最大，依次到第三、第二产业。

3.2 建议

房地产投资发展研究一直是学者们关注的话题，房地产投资拉动区域经济发展的作用亦是不言而喻，但在推动房地产市场发展的同时要注重与其他产业的整合与协调发展。若房地产业过快发展，易导致其他行业出现产能过剩或过热增长，给经济发展带来不稳定因素[9]。

正如文章所分析的广西壮族自治区，其传统产业为农业，蔗糖业为国家战略产业，而近年来其产业结构在不断地调整，逐渐向电子信息、轻工、纺织、医药、食品、轨道交通等方向转移。结合文章的数据分析结果，在拟订相应经济发展政策时，可在保证第一产业生产稳定持续增长的前提下，多注重第二、第三产业的发展，借助第二、第三产业发展推动房地产投资活动，进而拉动其他行业发展。与此同时，要注重产业间的稳定与协调，做好第一产业与房地产投资之间对于土地使用的平衡，找到第二产业与房地产之间相互作用的高效平稳点，抓准第三产业给房地产投资带来的短期发力点，促进整体区域经济均衡、稳定、协调发展。

参考文献：

[1]崔光灿.房地产价格与宏观经济互动关系实证研究——基于我国31个省份面板数据分析[J].经济理论与经济管理，2009（1）：57-62.

[2]陈瑞，张博.地方政府债务与房价水平——基于面板格兰杰因果关系的检验[J].财会研究，2017（7）：75-80.

[3]任啸辰，傅程远.人口因素与房地产价格关系的研究——基于2006—2017大中城市面板数据的分析[J].中国国土资源经济，2019（12）：73-80.

[4]李江涛，褚磊，纪建悦.房地产投资与工业全要素生产率[J].山东法学学报（哲学社会科学版），2018（5）：131-139.

[5]林成龙.区域内城镇化与房地产投资关系的实证研究——以浙江省为例[J].现代商业，2020（8）：59-61.

[6]顾文青，张涛.公路基础设施建设与流通经济增长的关系——基于面板数据的格兰杰因果关系检验[J].商业经济研究，2017（6）：23-25.

[7]章玉微，陈秉谱，郭美娟.甘肃省农业区域专业化增收效应研究——基于动态面板数据的系统GMM分析[J].中国农业资源与区划，2020（3）.

[8]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].3版.北京：清华大学出版社，2020.

[9]姚景源.房地产投资与经济增长及产业发展的关系研究（二）[J].经济，2011（6）：18-19.

[基金项目]广西高校中青年教师基础能力提升项目“广西城市空间集聚与产业协调发展研究”（项目编号：KY2016YB868）。

[作者简介]詹婷（1993—），广西外国语学院，专职教师，硕士，研究方向：应用统计、区域经济;韦玮（1983—），广西外国语学院，高级经济师，硕士，研究方向：城市经济、房地产经济。