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        城市經(jīng)濟(jì)開放度與房?jī)r(jià)的相關(guān)性研究

        2015-05-30 18:24:25夏凱麗
        2015年19期

        作者簡(jiǎn)介:夏凱麗(1992.12-),女,漢,江蘇興化人,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院國(guó)際貿(mào)易學(xué)在讀碩士研究生。

        摘要:通過面板回歸模型檢驗(yàn)了我國(guó)256個(gè)地級(jí)市房?jī)r(jià)與城市經(jīng)濟(jì)開放度之間的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn):城市經(jīng)濟(jì)開放水平的高低對(duì)房?jī)r(jià)有個(gè)顯著的影響,主要是通過影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人均收入以及人才流動(dòng)來影響房屋的供求,從而來影響房?jī)r(jià)的波動(dòng)。因此,政府須從房屋需求和供給兩方面來調(diào)控部分地區(qū)過熱的房地產(chǎn)市場(chǎng)。

        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)開放度;房?jī)r(jià);面板數(shù)據(jù)

        一、引言

        自1998年我國(guó)出臺(tái)并執(zhí)行住房改革以來,城市房?jī)r(jià)總體上有了一個(gè)相當(dāng)迅速的飛躍,從2004年的1633.80元/平方米增長(zhǎng)到2012年的4782.21元/平方米,并以年平均14.5%的速度增長(zhǎng)。加入WTO以后,我國(guó)利用良好的國(guó)際環(huán)境,積極參與國(guó)際分工合作,對(duì)外開放水平不斷提高。城市是國(guó)家對(duì)外開放的平臺(tái),吸引了眾多外商直接投資。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看,測(cè)算城市經(jīng)濟(jì)開放度的方法有很多。謝守紅(2007)選擇出口依存度(出口總額占GDP比重)和資本依存度(實(shí)際利用的外資占固定資產(chǎn)投資的比重)兩個(gè)核心指標(biāo)來反映本地產(chǎn)品和投資對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的依賴程度,并采用算術(shù)平均法求出各城市的對(duì)外開放度。世界市場(chǎng)的融合是城市經(jīng)濟(jì)開放發(fā)展的一個(gè)重要基礎(chǔ),加快了城市宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),促進(jìn)了房?jī)r(jià)的飛速上漲。王松濤(2010)用貿(mào)易量占GDP的比重來衡量城市的開放度水平,發(fā)現(xiàn)城市開放度水平對(duì)房?jī)r(jià)是一個(gè)正向的顯著影響。況偉大(2013)探討了外資對(duì)房?jī)r(jià)的影響,發(fā)現(xiàn)需求環(huán)節(jié)外資流入導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲,而開發(fā)環(huán)節(jié)外資流入導(dǎo)致房?jī)r(jià)下降。

        二、數(shù)據(jù)采集與模型建立

        本文將中國(guó)256個(gè)地級(jí)市作為實(shí)證研究對(duì)象,利用2004年至2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,應(yīng)用相關(guān)回歸方法,從開放經(jīng)濟(jì)這一角度來驗(yàn)證房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響因素。本文最主要的解釋變量為經(jīng)濟(jì)開放度。對(duì)外開放度越高,越有利于吸引國(guó)外資本,因此本文用FDI與GDP的占比來測(cè)度經(jīng)濟(jì)開放度水平。此外,數(shù)據(jù)還囊括了有關(guān)房地產(chǎn)需求與供給兩個(gè)方面的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國(guó)統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。本文構(gòu)建了雙對(duì)數(shù)面板模型解釋房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素,即

        lnHpit=β0+β1lnOpenit+β2lnGDPit+β3lnIncomeit+β4lnUnemployit+β5lnPayit+β6lnUrbanit+β7lnSmokeit+β8lnGreenit+β9lnHumancapit+β10lnInternetit+εit

        其中,i表示城市,t表示時(shí)間;表示影響房?jī)r(jià)的需求層面的變量,包括人均GDP、人均收入、城市失業(yè)率以及財(cái)政預(yù)算支出;表示影響房?jī)r(jià)的供給層面的變量,包括城市化率、人均工業(yè)煙塵排放量、人均綠地面積、人力資本水平、國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù);lnOpenit為經(jīng)濟(jì)開放度;εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)列于表1。

        三、實(shí)證分析與結(jié)果

        1、靜態(tài)面板估計(jì)

        利用stata12軟件,使用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行模型估計(jì),結(jié)果列于表2模型1至3。模型1是表示需求因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響結(jié)果;模型2是表示供給因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響結(jié)果;模型3是需求與供給因素共同影響房?jī)r(jià)的結(jié)果。通過相關(guān)檢驗(yàn),我們可以確認(rèn)模型1至3分別采用隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)回歸比較合適。在不考慮內(nèi)生性的情況下,從影響房?jī)r(jià)的需求層面的因素來看,經(jīng)濟(jì)開放度、人均GDP、人均純收入、財(cái)政預(yù)算支出對(duì)房?jī)r(jià)的影響是正向顯著的,回歸系數(shù)為正,且都在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn),表明隨著城市經(jīng)濟(jì)開放度的提高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民購(gòu)買力以及政府財(cái)政預(yù)算支出的增加而提高。失業(yè)率水平對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用,失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率具有反向的對(duì)應(yīng)變動(dòng)關(guān)系,失業(yè)率越高,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率越低,則導(dǎo)致房?jī)r(jià)水平相對(duì)下降。從影響房?jī)r(jià)的供給層面的因素來看,城市化率、人均綠地面積、人力資本水平以及互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)對(duì)房?jī)r(jià)有一個(gè)顯著的正向影響,意味著城市化水平的上升、人力資本水平的提高以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的逐步完善可以促進(jìn)房?jī)r(jià)的上漲;而人均工業(yè)煙塵排放量對(duì)房?jī)r(jià)有一個(gè)顯著的負(fù)向影響,說明環(huán)境污染對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)有一個(gè)下行的壓力,環(huán)境污染嚴(yán)重的地區(qū)房?jī)r(jià)相對(duì)較低。從需求和供給兩方面因素來考慮,各因素(除人均純收入外)對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度普遍減小,此時(shí)經(jīng)濟(jì)開放度對(duì)房?jī)r(jià)的影響不再顯著,且系數(shù)為負(fù),因此我們要考慮其內(nèi)生性問題。

        2、二階段最小二乘法(2SLS)估計(jì)

        事實(shí)上,城市經(jīng)濟(jì)開放度與房?jī)r(jià)變動(dòng)存在著因果關(guān)系,會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題。因此,本文以經(jīng)濟(jì)開放度的滯后二期作為工具變量進(jìn)行回歸。此外還加入了三個(gè)虛擬變量(東部城市=1、海濱城市=1、國(guó)際機(jī)場(chǎng)=1)作為工具變量進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果列于表2模型4至6。

        在考慮內(nèi)生性的情況下,房?jī)r(jià)需求層面的因素影響基本上沒有發(fā)生方向上的變化,而主要因素經(jīng)濟(jì)開放度的影響程度變大了,回歸系數(shù)由0.02變?yōu)?.05,其它影響因素如人均GDP、政府財(cái)政預(yù)算支出對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度也變大了,而人均純收入、失業(yè)率對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度變小了。房?jī)r(jià)供給方面的因素影響部分發(fā)生了方向上的變動(dòng)。經(jīng)濟(jì)開放度對(duì)房?jī)r(jià)的影響從正向影響變?yōu)樨?fù)向影響??赡艿脑蚴荈DI的流入使人均工業(yè)煙塵污染排放量增加,房?jī)r(jià)受環(huán)境污染而下跌。模型6考慮了需求與供給兩方面因素對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。在需求因素與供給因素的共同作用下,經(jīng)濟(jì)開放度對(duì)房?jī)r(jià)的影響為正,且在5%的水平上顯著。

        解釋變量

        四、結(jié)論及建議

        本文在探討了城市經(jīng)濟(jì)開放度對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響因素之后,得出以下結(jié)論:城市經(jīng)濟(jì)開放水平的高低對(duì)房?jī)r(jià)有著顯著的影響;經(jīng)濟(jì)開放度主要是通過影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、個(gè)人純收入以及環(huán)境因素來間接影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的;人力資本水平也是影響房?jī)r(jià)上漲的一個(gè)重要因素,越高的人力資本水平意味著越強(qiáng)的社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)意識(shí),故而擁有對(duì)房產(chǎn)資源更高的占有欲,從而促進(jìn)房?jī)r(jià)的上漲。

        根據(jù)以上的結(jié)論,本文提出以下政策建議。第一,要引導(dǎo)海外投資商,尤其是房地產(chǎn)投資商,適當(dāng)將注意力從東部沿海城市轉(zhuǎn)向中西部地區(qū)。改革開放三十多年來,我國(guó)吸引了眾多海外投資,東部地區(qū)尤為突出。海外投資的增加刺激了房?jī)r(jià)的激增。為了緩解東部地區(qū)房?jī)r(jià)上漲的負(fù)面后果,今后中西部地區(qū)要加快促進(jìn)FDI發(fā)展的步伐,創(chuàng)造吸引FDI流入的有利環(huán)境。第二,今后政府在制定控制房?jī)r(jià)政策時(shí),更多地應(yīng)從影響房?jī)r(jià)供給的方面著手,不應(yīng)一味地限制人們對(duì)房屋的需求。建立一個(gè)省際間建設(shè)用地指標(biāo)的交易市場(chǎng),允許東部沿海地區(qū)使用中西部的建設(shè)用地指標(biāo),這樣中西部地區(qū)可以得到東部地區(qū)更多的土地資金,東部地區(qū)的住宅供地規(guī)模就可大大增加,減緩房?jī)r(jià)上漲的程度。第三,加快中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),吸引人才流入。相對(duì)于中西部地區(qū),東部地區(qū)由于在地理環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等方面具有比較優(yōu)勢(shì),吸引了大批的人才流入,造成了東部地區(qū)過高的競(jìng)爭(zhēng)壓力,房屋需大于求,加快房?jī)r(jià)的上漲。中西部地區(qū)應(yīng)完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),制定相關(guān)的優(yōu)惠政策,以此來吸引人才或勞動(dòng)力的流入,緩解東部過高的房?jī)r(jià)壓力。(作者單位:南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)

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