楊 整，徐海鋒

（四川大學 經(jīng)濟學院，成都 610064）

0 引言

從2001～2013年，我國的GDP從108,068.22億元增長到了568845億元，增長率高達426%，成為世界上第二大經(jīng)濟體，其中全社會固定資產(chǎn)投資從37,213.50億元增長到448134.91億元，增長率為1104%，對GDP的累計貢獻度高達89.18%。而房地產(chǎn)投資作為固定資產(chǎn)投資中的重要組成部分，已成為影響我國經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。成都市從2001～2013年，GDP從1492.04億元增長到2013年的9108.9億元，其中明顯跟隨增長的因素有消費額、全社會固定資產(chǎn)投資以及進出口總額。

本文首先對2001年到2013年成都市的數(shù)據(jù)進行整理，對成都市GDP，消費額，房地產(chǎn)投資額以及進出口總額的相關(guān)性進行分析，并比較名義變量和實際變量所帶來的不同的結(jié)果，通過協(xié)整分析，說明這三個因素因素對GDP的內(nèi)在影響。

1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述

1.1 成都市全社會固定資產(chǎn)投資額與房地產(chǎn)投資額

通過對成都市全社會固定資產(chǎn)投資額以及房地產(chǎn)投資額的整理，從2001～2013年，成都市固定資產(chǎn)投資總額從582.21億元增長到6501.1億元，增長率為1017%；房地產(chǎn)投資額從170.76億元增長至2110.3億元，增長率為1136%，并始終保持占比30%左右。一方面說明成都市房地產(chǎn)投資額增長迅速，另一方面說明房地產(chǎn)投資額在全社會固定資產(chǎn)總投資中占據(jù)重要位置，會對GDP會產(chǎn)生影響。

1.2 成都市GDP與房地產(chǎn)投資額

2001～2013年成都市房地產(chǎn)投資額從170.76億增長至2110.3億，其中成都市房地產(chǎn)投資依存度呈明顯上升趨勢，除了08,09年外，房地產(chǎn)投資對成都市GDP貢獻一直較大并明顯拉動經(jīng)濟增長百分點。其中，

房地產(chǎn)投資拉動經(jīng)濟增長百分點=房地產(chǎn)投資對基金貢獻度*GDP增長率

1.3 成都市GDP與消費額以及進出口額

歷年數(shù)據(jù)顯示，成都市的歷年消費額隨GDP增長而增長，且成都市的消費率基本穩(wěn)定在40%左右，這也與我國的平均水平相差不大。其中，消費率=消費額/GDP。總的來看，成都市進出口總額呈遞增趨勢，并且除了2001年是逆差外，其余年份均為順差。

2 研究方法和數(shù)據(jù)處理

2.1 研究方法

本文采用eviews6.0對成都市相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析，力求增大數(shù)據(jù)量，提高結(jié)論的可信度，采用相對頻數(shù)較高的季度數(shù)據(jù)。為了消除異方差，增強數(shù)據(jù)平穩(wěn)度，將所有的時間序列取自然對數(shù)。

2.2 剔除價格因素和季節(jié)因素

由于所采用的數(shù)據(jù)來自2001～2013年，該時間序列會受到物價水平和季節(jié)因素的影響，因此為了結(jié)論的準確性和可信性，在實證之前將名義GDP、名義房地產(chǎn)投資額、名義社會消費總額以及名義進出口額轉(zhuǎn)化為實際數(shù)額，并通過 X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整，減少波動，使數(shù)據(jù)更為平滑。下圖反映的就是數(shù)據(jù)調(diào)整之前和調(diào)整之后的對比。

表1 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

圖1 數(shù)據(jù)調(diào)整之前

圖2 數(shù)據(jù)調(diào)整之后

2.3 單位根檢驗

運用eviews6.0對所采用的季節(jié)調(diào)整后的序列進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表1所示。

3 實證檢驗

3.1 實際變量的實證檢驗

從以上變量的單位根檢驗結(jié)果可以看出來，所有的數(shù)據(jù)變量都是一階單整。由于GDP是與投資、消費、進出口差額存在線性關(guān)系，同時，房地產(chǎn)投資又是投資中的重要組成部分，因此本文可假設(shè)設(shè)立方程如下：

3.2 名義變量的實證檢驗

基于名義變量用同樣的方法再次進行檢驗，經(jīng)整理可以得到如下結(jié)果見表2。

表2 名義變量的檢驗結(jié)果

括號里面的數(shù)為T檢驗值。從經(jīng)濟意義上來看：成都市的國民經(jīng)濟收入和消費量，進口額和房地產(chǎn)投資額存在正向關(guān)系，其中影響因素最大的是消費額，其次是進出口總額，再次為房地產(chǎn)投資額?？偟目磥恚斊渌蛩夭蛔儠r，成都市LNHOUSE變動為1時候，LNGDP變動為0.197，影響接近20%。

3.3 基于名義變量模型的進一步研究

為了更進一步研究房地產(chǎn)投資額，消費額和進出口額對成都市GDP時候有長期穩(wěn)定的影響，再對以上變量進行協(xié)整檢驗。

3.3.1 模型定階

為了使模型有更強的可信度，并保證一定的自由度，消除誤差項的自相關(guān)，本文選定3階，在AIC準則下，用Johnsen檢驗得出一個協(xié)整方程，如表3所示。

表3 Johnsen檢驗的協(xié)整結(jié)果

3.3.2 VAR模型

（1）模型的穩(wěn)定性檢驗

在JohnSen檢驗定階后，取階數(shù)為3，用VAR中的F矩陣的單位根來進行穩(wěn)定性檢測，如圖3所示，在階數(shù)為3的情況下，所有的單位根都分布在單位圓中，故VAR是穩(wěn)定的。

圖3 VAR模型的單位圓檢驗

（2）VAR模型的矩陣輸出結(jié)果

從擬合度來看，整體擬合度較好，說明VAR模型的輸出結(jié)果對整體具有較強的解釋性。為了再具體觀測，三個因素對GDP的沖擊作用，在此對其進行脈沖分析。

（3）脈沖響應(yīng)分析

圖4反映在一個新息的沖擊下，房地產(chǎn)投資額度對收入的影響。很明顯可以看出，從第1期到第10期，房地產(chǎn)投資額對收入的影響呈現(xiàn)正向沖擊的作用，并且強度沒有減弱的趨勢。

圖5中反映在新息的沖擊下，進出口額對收入的影響?？梢钥闯觯诘谝黄诘臅r候，出現(xiàn)最大值，并急劇減少，于第四期開始趨于平穩(wěn)。整體效果呈現(xiàn)正向沖擊。

圖6所示一個新息的沖擊下消費額對收入的影響，從1-3期消費額對收入存在正向沖擊，急劇上升的態(tài)勢，并于第4期開始趨于穩(wěn)定，整體效果呈現(xiàn)正向作用。

（4）方差分解

為進一步考察各個變量對結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻程度，在此對VAR模型進行方差分解，結(jié)果見表4所示：

如表4所示，可以看出，在滯后10期的情況下，作為被解釋變量的GDP本身受前期影響，存在47.732%的貢獻度，其次是解釋變量消費水平存在24.0013%的貢獻度，進出口額存在16.5846%的貢獻度，而房地產(chǎn)額存在11.6821%的貢獻度。三個變量對GDP的貢獻程度結(jié)果為：消費＞進出口額＞房地產(chǎn)投資額。

圖4 房地產(chǎn)投資額對GDP的脈沖響應(yīng)

圖5 進出口額對GDP的脈沖響應(yīng)

圖6 消費額對GDP的脈沖響應(yīng)

4 結(jié)論

本文通過選取2001～2013年的季度數(shù)據(jù)，對成都市經(jīng)濟增長影響因素進行實證研究，得出以下結(jié)論：

（1）房地產(chǎn)投資對成都市經(jīng)濟增長存在正向的促進作用，但是整體對經(jīng)濟增長的影響要小于消費。假設(shè)其他因素不變的情況下，只考慮房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟的影響，可以看出，每當房地產(chǎn)投資增加1個單位的時候，會促進成都市經(jīng)濟增長0.197個單位。同理，當消費增加1個單位的時候，將促進成都市經(jīng)濟增長0.2827個單位，當進出口額增加1個單位的時候，將促進成都市經(jīng)濟增長0.2557個單位。在考慮多因素共同作用于經(jīng)濟增長的時候，明顯可以發(fā)現(xiàn)，消費對經(jīng)濟的拉動作用大于進出口額和房地產(chǎn)投資。

表4 方差分解結(jié)果

（2）從脈沖分析可以看出來，房地產(chǎn)投資對GDP的作用有稍微的滯后，在1-4期都相對比較不那么顯著，而5-10期都有明顯的驅(qū)動作用，相比于消費對GDP的沖擊，在1-2期快速產(chǎn)生正向影響，并在以后期數(shù)保持在高位的正向作用，說明消費對經(jīng)濟增長的作用滯后較短，能快速促進經(jīng)濟增長。進口額對GDP的影響則在主要表現(xiàn)在初始階段，但是作用強度快速下降至穩(wěn)定水平，說明進出口額的顯著拉動作用并不持久，這是反映了政府不應(yīng)該依賴進出口，而應(yīng)該注重國內(nèi)消費的提高。

總的看來，房地產(chǎn)投資額、消費和進出口額對成都市經(jīng)濟增長都呈現(xiàn)正向作用，其中也明確反映出了我國應(yīng)該抓住時機加快經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型拉動內(nèi)需，使我國經(jīng)濟增長具有可持續(xù)性。

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