房产经济增长的格兰杰原因
自 1998年住房货币化改革以来,我国的房地产消费需求获得巨大释放,房地产市场得到极大繁荣,房地产
开发投资也逐年增长。2006年第一季度,全国房地产开发投资为 2793亿元,同比增长 %,其占 GDP的
比重为 %。房地产的快速发展,以及房地产开发投资的逐年增加,使之成为我国经济发展的支柱产
业,对经济的发展产生了巨大的推动作用。地处我国中部的武汉市,直到 2000年才进入积极向上发展的
轨道,1999年,武汉市房地产开发投资 亿元,占 GDP的比重为 %。而据武汉市统计局提供的数
据显示,武汉市 2006年第一季度房地产投资比去年同期增加四成,其中完成的房地产开发投资 65亿元,
所 GDP的比重达到 %。房地产市场的发展,已对武汉市经济的发展起到了举足轻重的作用。但是,
近两年我国房地产投资逐渐出现过热势头,北京、上海、广州、深圳等地的房地产泡沫在不断的聚集,国
家为了维持经济的持续稳定增长,对房地产市场进行了一系列的宏观调控。从 2003年开始,建设部、国
土资源部、中国人民银行等部门出台一系列的宏观调控措施,来控制房地产市场的过热。但是对于正处
于经济稳定增长期的武汉来说,房地产市场的泡沫程度还不太明显,与过热地区相比还有很大的差距,如
果对房地产开发投资进行严格控制的话,会不会对武汉市的经济增长产生不良反应成为了地方政府所关
注的问题。因此,本文从房地产投资与经济增长关系的角度出发,运用协整理论,来研究武汉市房地产开
发投资对武汉市经济增长的作用及其相互关系。
一、协整检验
本文将采用协整理论,建立误差修正模型来对武汉市作实证研究,因此,选取 1995-2005年间的武汉市国
内生产总值(GDP)和房地产开发投资额(RI)作为样本数据,来分析武汉市房地产开发投资与经济增长之间
的关系。(具体数据见表 1)
(一)单位根检验在表 1中,lnGDP和 lnRI分别是对 GDP和 RI的对数序列;dlnGDP和 dlnRI是对 lnGDP
和 lnRI的一阶差分后的序列。对于宏观经济数据,一般都存在非平稳性,因此先对上表中的数据进行单
位根检验。单位根检验是检验时间序列平稳性的一种通用的方法。单根检验的方法有 DF检验、ADF检
验和 PP检验等。通常所用的单位根检验方法为 ADF检验和 PP检验法。本文运用 ,分别对序
列 lnGDP、lnRI、dlnGDP和 dlnRI进行 ADF检验,结果如表 2:由表 2数值可知,在单根检验中,序列
lnGDP和 lnRI都接受原假设,也即序列是非平稳的,而 dlnGDP和 dlnRI的 ADF统计量则小于其对应的 5%
临界值,即拒绝原假设,序列是平稳的。在 EViews的检验结果中,AIC和 SC准则是评价检验效果的有效
手段,它们的值越小,效果越好。[1](P145-148)上表中的检验结果就是在按照 AIC和 SC最小准则得出
的,从表中数值可以看出该检验效果较好,并且序列之间存在同阶单整,因此可以对其进行协整检验。
(二)协整检验利用 1995-2005年武汉市的 GDP和房地产开发投资(RI)的时间序列数据,根据前面的检验
分析,我们对该序列进行协整检验,并建立误差修正模型(ECM)。Engle和 Granger于 1987年提出了两步
检验法,称为 EG检验。利用 EG两步法,我们首先运用 OLS法对 lnGDP和 lnRI进行回归分析,得到回归方
程:lnGDP=()+()lnRI并且各项结果显示该模型比较适合。其中 et为残差序
列,其估计值为:ei=表 3中 ADF检验统计量小于 5%显著性水平下的临界
值,且 AIC值和 SC值较小,所以残差序列是平稳序列,(1,)为协整向量。
(三)误差修正模型协整关系只是反应了变量之间的长期均衡关系,而误差修正模型的使用就是为了建立
短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足,它既能反映不同时间的长期均衡关系,又能反映短期偏离向
长期均衡修正的机制。误差修正模型(ECM:ErrorCorrectionModel)的基本形式是由
Davidson、Hendry、Srba和 Yeo干 1978年提出的,称为 DHSY模型。对于一阶线性自回归分布滞后模
型:yt=c+αyt-1+φ0xt+φ1xt-1+εt(1)假定序列变量之间具有平稳性,εt不存在自相关和异方差,经
过简单变换可以得到误差修正模型:yt=c+φ0xt+(a-1)(yt-1-φ0+φ11-axt-1)-εt(2)方程(2)即为
EMC,其中(a-1)(yt-1-φ0+φ11-axt-1)为误差修正项。[2](P153-154)利用上述协整检验结果,建立误差
修正模型,用 OLS法进行估计得到方程:dlnGDP=++-1t=()()
()R2=,F=,et=以上各统计量表明,模型通过检
验。从上面模型中可以看出,经济增长率的波动可以分为两部分:一部分为短期波动,一部分为长期均
衡。根据上面模型,武汉市短期房地产开发投资总额的对数值变动 1%,将会引起国内生产总值的对数值
同方向变动 %;误差修正项,即 et项的系数反映了对偏离长期均衡的调整力度,弹性为 %,若这
一误差项是正的,即在 t-1时刻 lnGDP大于其长期均衡值 +时,lnGDP在时刻 t就
做出相应的负的修正;反之,就做出正的修正,因此,lnGDP就在不断的“修正”过程中发展。由此可见,
武汉市房地产开发投资与武汉市的经济增长之间存在协整关系,即它们之间存在着动态均衡机制,误差修
正模型是一个比较合理的短期波动模型。
二、Granger因果检验
格兰杰因果检验在考察序列 x是否是序列 y产生的原因时采用这样的方法:先估计当前的 y值被其自身
滞后期取值所能解释的程度,然后验证通过引入序列 x的滞后值是否可以提高 y的被解释程度。如果是,
则称序列 x是 y的格兰杰成因(Grangercause)。此时 x的滞后期系数具有统计显著性。[3](P275)一般
地,还应该考虑问题的另一方面,即序列 y是否是 x的格兰杰成因。格兰杰检验的双变量回归模型
为:yt=α0+α1yt-1+…+αkyt-k+β1xt-1+…+βkxt-kxt=α0+α1xt-1+…+αkxt-k+β1yt-1+…+βkyt-
k其中,k是最大滞后阶数,通常可以取稍大一些。检验的原假设是序列 x(y)不是序列 y(x)的格兰杰成
因,即β1=β2=…=βk=0 利用相关软件可以计算出用于检验的 F统计量和相伴概率。我们运用
软件,对序列 dlnGDP和 dlnRI进行 Granger因果检验。根据 AIC和 SC最小准则,选取最大滞
后期为 k=3,在显著水平α= 水平下,检验结果如下表:由表 4可知,对于 dlnGDP不是 dlnRI的
Granger成因的原假设,拒绝它犯第一类错误的概率是 ,表明 dlnGDP不是 dlnRI的 Granger成因
的概率较大,不能拒绝原假设。第二个检验的相伴概率只有 ,表明至少在 95%的置信水平下,可以
认为 dlnRI是 dlnGDP的 Granger成因。这说明武汉市的房地产开发投资与经济增长之间存在单向
Granger因果关系。
三、结语
根据本文的研究结果我们得出,武汉市房地产开发投资与经济增长之间存在 Granger因果关系,这一结果
表明:
1.房地产市场健康发展能够带动建筑行业、相关的原材料行业、金融业等行业的发展,进而加快国民经
济的发展,带动 GDP增长。最近几年,武汉市房地产投资的增加有力地促进和支持了武汉市经济增长。对
于武汉市来说,在当前我国对房地产实行宏观调控时期,在防止房地产市场投资过热的同时,也要考虑到
房地产投资对当地经济增长的促进作用,在经济增长与开发投资之间进行平衡。
2.在经济增长的大目标约束下,房地产市场的问题的解决需要从制度创新的角度来考虑,加以解决。经济
增长是一个地区发展的主要目标,房地产开发投资的风险要服从这一目标。如果房地产投资与经济增长
不存在 Granger双向因果关系,则决策者可以从房地产投资风险的目标出发,约束和监管房地产市场发
展;如果房地产开发投资与经济增长存在 Granger双向因果关系,则决策者对房地产投资过热的管理需要
从制度创新的角度进行机制设计来化解房地产市场发展问题,从而又不损害经济增长。[4]
3.房地产开发投资与经济增长的 Granger因果关系,为武汉市宏观经济的调控提供了重要的工具变量。
在经济扩张时期,政府可以加大投资来促进经济的快速增长,经济的增长又可以提供更多的资金来投资到
房地产开发中来;反之,在经济收缩时,政府可以通过控制房地产的开发投资,降低的经济的膨胀,控制市
场的风险,稳定经济系统的运行,从而促进地区经济的不断发展。
4.武汉市经济的增长在一定程度上靠投资的拉动,在不考虑其它因素的情况下,房地产开发投资的对数值
增长 1%,对 GDP增长拉动作用高达 %。房地产业成为武汉市的国民经济主要增长点和消费热点,也
是目前国内经济过热的主要根源之一。这种投资拉动型的经济增长存在一定的隐患,政府部门应当制定
相对措施,未雨绸缪。
