房地产投资区位差异的宏观因素分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201714025

1问题的提出

党十八大“以来,加快了新型城镇化建设进程,房地产业作为新型城镇化发展的物质基础,在推动新型城镇化发展过程中发挥了重要作用。2000年,房地产投资完论文网成额为4984亿元,占全社会固定资产投资完成额的151百分号,而到了2015年,房地产开发投资完成额增加至95979亿元,占全社会固定资产投资完成额的比重增加到171百分号。2015年房地产投资完成额与2000年相比,增长了近18倍。

各地区房地产投资额每年都在增加,不同地区的房价差异却逐渐拉大。东部沿海地区,经济发达,房地产需求活跃,长江三角洲地区。珠江三角洲地区以及京津冀城市群是房地产市场的三个价格高点,其房价水平达到甚至超过内地同类城市房价水平的几倍。而中西部地区经济发展水平远远落后东部沿海地区,发展速度也较为缓慢,房地产业发展水平也远远落后于东部地区。本文以地级市为研究单元,分析房地产业发展的区域差异性及引起房地产投资区域差异性的主要宏观因素。

2文献回顾

房地产业作为国民经济中的一个重要产业,从产业间供给与需求联系的角度,房地产业对与其密切关联的产业产生的效应主要表现为前向关联效应和后向关联效应。因此,众多学者运用国民经济核算的投入产出模型研究房地产业对其相关产业和宏观经济的带动效应(原鹏飞,冯蕾,2014;陈昌兵,2015)。高波等(2012)对新经济地理模型进行拓展,引入房价因素,发现区域房价差异导致劳动力流动,当相对房价升高时,会引起生活成本上升,降低消费者效用,从而减少劳动者流入,影响东。中。西部的产业转移和产业升级。陈淑云。付振奇(2012)运用多指标面板数据对70个大中城市分类,研究了房地产投资对不同规模城市的拉动能力,发现相对于其他资产投资,房地产投资对规模较大城市及规模较小城市经济增长的拉动能力较弱。

3房地产投资区域差异的影响因素分析

房地产投资区域差异明显,房地产投资在东部地区省份的投资量要远远大于的中西部省份,江苏省。浙江省。山东省和广东省等几个经济发展较快的省份,房地产投资量明显高于其他省份,而中西部地区的房地产投资则无法与其相提并论。省份层面表现出的差异性与城市层面表现出来的差异性整体一致,北京市。天津市和重庆市等直辖市和沿海城市的房地产投资量较为集中。在的产业划分中,房地产业归属于生产性服务业,本文借鉴陈建军(2010)提出的理论分析框架,结合新古典经济学。城市经济学以及房地产经济学的相关理论,分析房地产业及房地产投资的影响因素。

第一,城市规模因素。城市经济学理论认为,当城市规模在一定的范围内扩大会对所在城市中的各产业产生正向的外部性。首先,城市规模的扩大可以为劳动力在相关联产业间的转移提供空间,能够有效降低劳动者的搜寻成本;其次,城市规模的扩张意味着劳动力有更多的就业机会和更好的基础设施条件。城市服务功能的增加以及相关服务行业的发展必然依托于房地产业作为物质基础,这将促进房地产业的发展和房地产投资的增长。

第二,关联要素因素。新古典经济学的外部经济理论认为,与本地大市场相联系的前后向关联是促进产业集聚的因素之一。已有的研究证实,房地产业与通信设备。计算机及其他电子设备制造业。专用设备制造?I等制造业存在较强的前后向关联效应。房地产业的发展存在明显的生产外部性和行业规模报酬递增规律,区域制造业的发展水平会在很大程度上影响房地产业的生产外部性。

第三,供需平衡因素。Wheaton和Dispasquate将区域经济市场划分为三个市场,分别为区域产出市场。劳动力市场和房地产市场,通过静态分析的方法来模拟这三个市场的相互影响。在三部门“模型中,劳动力人口的增加,引起消费需求增加,进而引起消费者对住房的需求增加,导致房价与租金的上涨,从而引起房地产开发投资流动。

第四,市场潜能因素。新经济地理学理论认为,交易成本对产业的选址有重要影响。房地产业融合了制造业和服务业的特点,既包括了开发过程中的运输费用,又有服务业中的交易成本特点。市场潜能较高的地区,房地产商品有更高的需求动力。对房地产开发企业来说,在市场潜能高的区域投资会增加未来的预期收益,因此,更多的房地产开发企业会投资于市场潜能较高的地区。

综合以上分析,本文将面板数据模型构建如下:

其中,下标i表示地级区域,下标t表示年份。由于各变量在时间上存在明显的递增趋势,因此对各变量取对数处理。lninvi,t表示被解释变量房地产开发投资;lnciti,t表示城市规模;lnmani,t表示制造业规模;lnperi,t表示人均收入水平;lnmari,t表示市场潜能;εi,t表示误差项。

4变量说明与实证分析

房地产投资指标,本文以259个地级以上城市市辖区年末房地产企业开发投资完成额表示,单位为万元;城市人口规模,本文用城市市辖区城镇人口数量表示,单位为万人;制造业规模变量本文选用了年末制造业就业人员表示,单位为万人;人均收入水平用城镇在岗职工平均工资衡量,单位为元。本文采用了度量方法对各市级以上地级市的市场潜能进行了测算。本文所使用的数据均来自2004―2015年中国城市统计年鉴中国统计年鉴和中经网数据库的数据。考虑到本文所选取的各解释变量及被解释变量在时间上存在明显的递增趋势,因此在进行模型的拟合之前,对各变量进行了取对数处理。在进行回归模拟过程中,为了避免不同城市经济发展差异对计量结果的影响,即数据的异方差性对计量结果的影响,因此本文借助了广义最小二乘估计(GLS)对面板数据模型进行修正。下表是东。中。西部三大地区的普通面板模型估计结果。

从回归结果来看,东。中。西部三大地区模型的可决系数分别为0743。0784和0782,模型整体均通过了显著性检验。在本文所研究的259个城市中,在东部地区的有99个城市,除了制造业规模变量在5百分号的显著性水平上显著外,其余各变量均在1百分号的水平上显著;而102个中部城市和58个西部地区城市的各变量均在1百分号的水平上显著。说明模型具有较高的稳定性。

从城市规模变量对房地产投资的影响来看,中部地区城市的影响系数最高,其次为东部地区和西部地区,通过提高城市人口规模来提高房地产投资,中部地区效果会更明显。比较各地区制造业规模对房地产投资的影响,西部地区的影响系数最高,东部地区影响系数最低,因此对于西部地区,提高地区的制造业水平对本地房地产业的发展有较为明显的影响。从人均收入水平来看,东。中部地区的系?捣直鹞?0977和0973,明显高于西部地区,东部地区与中部地区人均收入水平的提高将对该地区房地产业有明显的带动作用。从市场潜能对房地产投资的影响来看,西部地区的影响系数远大于东。中部地区,说明交通基础设施及生活配套设施等因素的投入力度将是对西部地区房地产投资影响最为明显的因素。

5结论及政策启示

通过对东部。中部和西部三大地区实证分析发现:发展较为成熟的东部地区城市,制造业规模的提升和市场潜能的提高对房地产投资的拉动作用空间有限,人均收入水平所反映的购买力对房地产业有比较明显的作用。从中部地区城市房地产投资水平和房地产业发展水平的影响因素分析来看,城市的人口规模的扩大对房地产投资水平的提高有较为明显的作用。对于发展相对滞后的西部地区,城市数量和人口数量相对较少,大力发展地区制造业水平,提升西部城市的市场潜能将有助于西部地区房地产业发展水平的提升。

东部地区经济发展水平领先于中。西部地区,城镇化水平较高,是高房价集中的地区,从房地产投资的角度看,一线城市中可供开发的土地已非常有限,房地产开发商想要拿到土地的开发权要付出更大的成本,这也直接造成了房价的上涨,而且增加了投资风险。为了限制一线城市房价的快速上涨,应优化城市产业升级,控制房地产投资。对于中。西部地区城市,应首先从城市整体规划入手,建立整体功能化明确的城市,完善城市配套基础设施的建设,增加人们的生活幸福感,减缓人才外流的趋势。通过政策引导激励投资,提高资本利用率,充分发挥房地产业对城市国民经济的拉动作用,逐步缩小与东部城市的差距,促进整体经济的持续健康发展。

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