內(nèi)容摘要：本文利用平行數(shù)據(jù)模型對2000-2006年河北省11個地級市的房地產(chǎn)投資額與區(qū)域經(jīng)濟的關系進行研究，得出以下結論：房地產(chǎn)投資對各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展有顯著的積極影響；各地區(qū)房地產(chǎn)自發(fā)投資對GDP的影響有一定差別；各地區(qū)房地產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟的推動力存在較大差別；整體房地產(chǎn)投資額每增加1%，將帶來河北省國民經(jīng)濟0.81%的增長。 關鍵詞：房地產(chǎn)投資 GDP 平行數(shù)據(jù)模型 本文研究方法與模型設定 （一）研究方法 對河北省各地區(qū)的房地產(chǎn)投資與國民經(jīng)濟的研究不能單獨進行，必須將各地區(qū)放在同一個可比較的平面上，而且同時要利用各地區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)。在經(jīng)典線性計量經(jīng)濟學模型中，所利用的數(shù)據(jù)有一個特征，即在一個模型中，或者只有時間序列數(shù)據(jù)，或者只利用截面數(shù)據(jù)。實際上僅利用時間序列數(shù)據(jù)或者只利用截面數(shù)據(jù)不能滿足本文經(jīng)濟分析的需要，因此本文選擇平行數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學模型。 （二）模型設定 根據(jù)本文的研究目的，選擇房地產(chǎn)投資和地區(qū)生產(chǎn)總值兩個變量，其中地區(qū)生產(chǎn)總值為被解釋變量，房地產(chǎn)投資為解釋變量。在模型選擇方面，有線性模型、對數(shù)模型和半對數(shù)模型三種可供選擇。分別將三種模型形式進行分析，發(fā)現(xiàn)與其它兩種模型相比，對數(shù)模型要較好些。因此本文選定的模型為對數(shù)模型。 設定基本模型為lnGit=αi+βilnIit+uit，Git代表第i個地區(qū)第t年的該地區(qū)的生產(chǎn)總值，Iit代表第i個地區(qū)第t年的房地產(chǎn)投資額，αi代表個體影響，uit為隨機擾動項。 之所以在模型當中沒有滯后期的出現(xiàn)，是因為選擇的數(shù)據(jù)是平行數(shù)據(jù)而非時間序列數(shù)據(jù)，所以加入變量的滯后期對模型的擬合效果未必會有很好的改善，同時分別對加入滯后期和滯后兩期的情形進行分析，所得的結果均不如本文設定模型的效果，所以在本文設定的模型中沒有滯后期的出現(xiàn)。 本文選擇河北省11個地級市2000-2006年的平行數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)來自2001-2007年的《河北經(jīng)濟年鑒》。對數(shù)據(jù)進行了如下處理：首先對各地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值進行地區(qū)收入總值指數(shù)調整，折算為2000年不變價，將各地區(qū)各年房地產(chǎn)投資額進行固定資產(chǎn)投資指數(shù)調整，同樣折算為2000年不變價；然后分別對各地區(qū)各年的國內(nèi)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)投資額取自然對數(shù)。 研究平行數(shù)據(jù)的第一步是檢驗被解釋變量Git的參數(shù)是否在所有橫截面樣本點和時間上都是常數(shù)，按照平行數(shù)據(jù)模型的確定過程，本文用EVIEWS3.1對基本模型進行檢驗，得到：S1=0.04088484，S2= 0.166917188025，S3=0.413960986404 下面計算F統(tǒng)計量：把N=11，K=2，T=7代入F統(tǒng)計量計算公式： F1=1.78，F(xiàn)2= 8.0566 在顯著性水平為1%的情況下，對其進行H2檢驗。查得F(30，44)=1.43F1，因此接受H1。即結構參數(shù)在不同截面單位上是相同的，在截面單位上個體影響不同，個體影響表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個體差異的變量影響，即模型為變截距模型。 具體形式為：lnGit=αi+βilnIit+uit，(i=1，2…11，t=2000，…2006) (1) 其中為個體影響，即模型中被忽略的反映個體差異變量的影響。 在確定采用變截距模型之后，進一步確定采用固定影響模型還是隨機影響模型。利用計量經(jīng)濟學軟件Eviews3.1對樣本數(shù)據(jù)進行分析，分別得到采用固定影響模型和隨機影響模型進行模型估計的結果。采用固定影響模型時，分為加權條件（cross section weights）和不加權條件（no weighting）。采用隨機影響模型時分為GLS Transformed Regression和Unweighted Statistics including Random effects下的兩種檢驗結果。檢驗結果如表1所示。 由表1可知，采用固定影響變截距模型的R2統(tǒng)計量（0.986032，0.937679）和D-W值（1.253215，1.027544）均優(yōu)于采用隨機影響變截距模型的R2統(tǒng)計量（0.749271，0.776937）和D-W值（0.383119，0.430637），也就是說固定影響變截距模型的擬合優(yōu)度優(yōu)于隨機影響變截距模型的擬合優(yōu)度，因此選用固定影響變截距模型。在固定影響變截距模型檢驗結果中可以看出加權情況下的R2統(tǒng)計量為0.986032，D-W值為1.253215，不加權情況下的R2統(tǒng)計量為0.937679，D-W值為1.027544，加權情況下的擬合優(yōu)度優(yōu)于不加權情況。 綜上，本文采用加權條件的固定影響變截距模型，即下面的模型： lnGit=αi+βlnIiit+uit，(i=1，2…11，t=2000，…2006) (2) 其中，假定橫截面的個體影響可以用常數(shù)項αi的差別來說明，這樣，αi表示各地區(qū)對于房地產(chǎn)業(yè)的自發(fā)投資。參數(shù)估計結果如表2。將以上系數(shù)分別代入（2），將方程變形后可以得到河北省11個地級市相應的回歸方程，如表2所示。 房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響 從表2可以看出，房地產(chǎn)投資對各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展有顯著的積極影響。各地區(qū)房地產(chǎn)自發(fā)投資對GDP的影響有一定差別：唐山的影響最大，廊坊的影響最小。由此可見各地區(qū)房地產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟的推動力存在較大差別。下面對各地區(qū)房地產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟的推動力及推動效率具體進行計算： （一）推動力分析 推動力分析即彈性分析。彈性系數(shù)是指在任意函數(shù)中，解釋變量的相對變動所引起的被解釋變量的相對變動，即被解釋變量的變化率與解釋變量的變化率之比。彈性有點彈性與弧彈性之分。本文選用弧彈性，原因是考慮到上文得出的回歸方程為指數(shù)形式，用弧彈性計算效果會好些。根據(jù)弧彈性的定義，分別取各地區(qū)兩年的房地產(chǎn)投資額與GDP，求它們之間的弧彈性。根據(jù)弧彈性的定義，計算公式為：，其中E為彈性系數(shù)，即各地區(qū)房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟的推動力，x1、y1分別為前一年份的房地產(chǎn)投資額與GDP，x2、y2分別為后一年份的房地產(chǎn)投資額與GDP。取2000年與2002年的數(shù)據(jù)，可以得到各地區(qū)的彈性，并按照彈性大小進行分組，其結果如表3所示。 從表3可以看出，河北省區(qū)域經(jīng)濟增長在一定程度上是由房地產(chǎn)業(yè)推動的，各地區(qū)房地產(chǎn)完成投資對地區(qū)經(jīng)濟推動力差別較大，推動力較大的為秦皇島，達到0.5792，最小的為石家莊，推動力為0.1050。 （二）推動效率分析 為了進一步分析各地區(qū)房地產(chǎn)投資對各地區(qū)國民經(jīng)濟的推動作用大小，引入一個新的系數(shù)，稱為“推動效率”，它是房地產(chǎn)投資的推動力系數(shù)與該房地產(chǎn)投資在GDP中所占份額的比值，用q表示，q=D/S，D表示在考察期內(nèi)對房地產(chǎn)投資的推動力系數(shù)（彈性），S表示房地產(chǎn)投資在考察期內(nèi)占GDP的平均百分比。這樣可以排除推動力系數(shù)受到不同的房地產(chǎn)投資所占份額因素的影響。如果q>1，表明房地產(chǎn)投資在這期間內(nèi)對國民經(jīng)濟的推動作用是積極的，超過了自身所占的份額，是高效率的。相反，如果q<1，則表示這種推動作用是消極的，是低效率的。下面根據(jù)表3的結論與各年份相關數(shù)據(jù)進行計算。結果如表4所示。 由表4可以看出，廊坊的q值小于1，說明房地產(chǎn)投資對該地區(qū)的推動效率較小；石家莊、邢臺、滄州、保定、張家口、承德的q值在1至5之間，說明這些地區(qū)的房地產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟有積極的促進作用；邯鄲、衡水、秦皇島、唐山的q值均大于5，其中唐山的q值最大，達到14.9，這些城市的房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟有較大的促進作用。 （三）固定效應模型分析 由表1可以看出，河北省整體房地產(chǎn)投資額每增加1%，將帶來河北省國民經(jīng)濟0.81%的增長。房地產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟的推動作用明顯。