摘?要：美國次貸危機(jī)已經(jīng)過去十年有余，我國的房地產(chǎn)市場也開始廣受關(guān)注。本文通過2005—2017年31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，利用靜態(tài)雙向固定效應(yīng)模型對我國的房價水平與工業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系進(jìn)行了實證分析，發(fā)現(xiàn)我國目前的房價水平對于我國的工業(yè)發(fā)展還未造成消極的影響。實證結(jié)果顯示房價的二次項與工業(yè)發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)，即房價與工業(yè)發(fā)展存在“倒U型”關(guān)系，說明房價的上漲對于工業(yè)發(fā)展不具有可持續(xù)性。政府應(yīng)審慎限制房價，大力發(fā)展廉租房和保障性住房市場，從而滿足中低收入人群的剛性需求，降低房價的單邊預(yù)期，減少房地產(chǎn)部門對于實體經(jīng)濟(jì)的“抽血效應(yīng)”，從而有利于工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

關(guān)鍵詞：房價;工業(yè)水平;倒U型;靜態(tài)雙向固定效應(yīng)

中圖分類號：F015文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1008-4428（2019）06-0063-02

一、 引言

2007年美國次貸危機(jī)已然過去十幾載。美國政府的“居者有其屋”的產(chǎn)業(yè)政策曾一度讓美國房地產(chǎn)市場保持著持續(xù)繁榮，然而房產(chǎn)抵押貸款的過度證券化最終促成了美國的次貸危機(jī)，次貸危機(jī)以后的世界經(jīng)濟(jì)也一直處于低迷之中，我國經(jīng)濟(jì)增速也自2008年以來從9.65%逐年降到了2018年的6.6%。

自從2004年之后，隨著結(jié)構(gòu)調(diào)整和出口下降，房地產(chǎn)業(yè)逐漸成為中國經(jīng)濟(jì)增長的支柱產(chǎn)業(yè)。國內(nèi)過去十幾年的房價上漲引發(fā)了廣泛的討論。這種增長被一些學(xué)者認(rèn)為是理性的，房價飛速上漲的背后是飛速上漲的經(jīng)濟(jì)。中國自改革開放以來經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)的飛速增長，同時也釋放了大量的需求，從而拉動了對于住房的需求。也有一些學(xué)者認(rèn)為是非理性的。據(jù)國研網(wǎng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，中國的商品房平均房價從2005年的3167.66元/平方米上漲到了2017年的7892元/平方米，上漲率達(dá)249%。與其一起上漲的還有中國房地產(chǎn)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率?？梢钥吹?，中國房地產(chǎn)價格仍然持續(xù)上漲，而其他部門的固定資產(chǎn)投資增速卻呈下降趨勢，出現(xiàn)房地產(chǎn)市場繁榮而實體投資低迷的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。反觀過去的幾次金融危機(jī)，大多存在投機(jī)資本流入房地產(chǎn)部門，并對實體經(jīng)濟(jì)造成“抽血效應(yīng)”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沒有及時調(diào)整，與此同時房價上漲迅速，吸收了社會過多的流動性資金。當(dāng)房地產(chǎn)部門吸收了過多的資源，作為一個仍然處于工業(yè)化時代的發(fā)展中大國，制約和影響工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的問題仍然突出。在當(dāng)前“振興制造業(yè)”以及“脫虛向?qū)崱钡拇蟊尘跋?，研究房價波動對于我國的工業(yè)水平會產(chǎn)生何種影響，從而為房地產(chǎn)市場和推動工業(yè)轉(zhuǎn)型升級制定合理的政策具有重要的借鑒價值和現(xiàn)實意義。

二、 計量模型的構(gòu)建與實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文從國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和國研網(wǎng)選取了2005—2017年中國31個省市自治區(qū)的共372個數(shù)據(jù)樣本。以下是對各個變量的定義和解釋：

1. 工業(yè)水平（Lngdp2）。由于工業(yè)總產(chǎn)值受產(chǎn)品中轉(zhuǎn)移價值比重大小的影響，反映工業(yè)發(fā)展水平及其發(fā)展速度不夠準(zhǔn)確。本文選取的是工業(yè)增加值的對數(shù)。

2. 房價水平（Lnzzjg）。房價水平是各省市住宅平均價格水平的對數(shù)。

3. 交通基礎(chǔ)設(shè)施水平（rjdlmj）。交通基礎(chǔ)設(shè)施選用的是人均道路面積。

4. 社會消費(fèi)水平（shxf）。為了消除時間趨勢的影響，社會消費(fèi)水平是社會消費(fèi)總額與國民生產(chǎn)總值的比值。

5. 基礎(chǔ)教育水平（gzrsbl）?；A(chǔ)教育水平是6歲及6歲以上上高中的人數(shù)與常住人口之間的比值。

為了防止出現(xiàn)偽回歸，本文對各個變量進(jìn)行了面板數(shù)據(jù)的Levin-Lin-Chu單位根檢驗。檢驗結(jié)果顯示各個變量均通過單位根檢驗，如表1所示。

（二）實證模型

基于以上分析，可以建立以下回歸模型：

其中解釋變量為房價水平（Lnzzjg），為了進(jìn)一步探究房價水平與工業(yè)水平的非線性關(guān)系，引入了房價水平的平方項（Lnzzjg2）。εi，t為隨機(jī)擾動項，其中i代表相應(yīng)省份，t表示不同的年份，δi為地區(qū)固定效應(yīng)，ηt為時間固定效應(yīng)，Xi，t為一系列控制變量。本文所選取的控制變量如下：

1. 交通基礎(chǔ)設(shè)施水平（rjdlmj）

一般來說，一個地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)，勞動力的流動程度也越高，這使得農(nóng)業(yè)部門的過剩勞動力轉(zhuǎn)移到城市，加入社會生產(chǎn)陣營中的同時增加了廉價勞動力的供給，從而使得其他生產(chǎn)部門能夠降低用工成本，從而把資金更多地投入到企業(yè)研發(fā)與創(chuàng)新當(dāng)中，促進(jìn)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

2. 社會消費(fèi)水平（shxf）

消費(fèi)作為拉動經(jīng)濟(jì)增長的三駕馬車之一，其變動在影響經(jīng)濟(jì)波動的同時也影響了工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

3. 基礎(chǔ)教育水平（gzrsbl）

不同于一些學(xué)者們利用高等院校的人數(shù)來衡量人力資本水平，本文更傾向于認(rèn)為一個地區(qū)的基礎(chǔ)教育水平?jīng)Q定了人力資本水平。很重要的一個原因就是不僅僅是高端產(chǎn)業(yè)需要人才，一些中端甚至低端產(chǎn)業(yè)也需要大量與其匹配的人才供給，從而保證工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的連續(xù)性。

（三）變量描述與實證結(jié)果

1. 變量描述

由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的差異，為了避免不同來源的數(shù)據(jù)之間的偏差帶來誤差，本文所選取的數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局和國研網(wǎng)。共選取了31個地區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市）2005—2017年的省級面板數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計如表2所示。處理軟件使用的是Stata 15.1。

2. 實證結(jié)果分析

在對實證模型進(jìn)行實證檢驗時，通過F、LM檢驗拒絕了混合回歸，進(jìn)行Hausman檢驗采用固定效應(yīng)回歸模型，于是本文選擇了固定效應(yīng)回歸。并且出于對無偏一致性的考慮，本文使用的是雙向固定效應(yīng)模型，即對個體效應(yīng)與時間效應(yīng)都進(jìn)行了嚴(yán)格控制，以排除異質(zhì)性帶來的誤差?；貧w結(jié)果見表3 。

表3中給出了房價水平對工業(yè)水平的影響的回歸結(jié)果。從模型整體來看，加入控制變量以后，模型的可解釋系數(shù)提高，說明模型具有較好的解釋力。同時，對模型進(jìn)行地區(qū)和時間的雙向固定以后，整體的顯著性得到提高。就各個變量來看：

（1）房價水平與房價水平的平方在1%水平下顯著。值得注意的是房價水平的系數(shù)為正，而房價水平的平方的系數(shù)為負(fù)，說明近年來（2005—2017年）我國房價水平與工業(yè)水平呈正相關(guān)，即房價水平的提高促進(jìn)了工業(yè)水平的提高;主要原因是在過去的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，房地產(chǎn)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)，其上下游產(chǎn)業(yè)涉及鋼鐵、水泥、機(jī)械裝備等諸多行業(yè)，很大程度上拉動了經(jīng)濟(jì)增長從而帶動了我國工業(yè)水平的提高。而房價水平的平方與工業(yè)水平呈“倒U型”關(guān)系，說明房地產(chǎn)的發(fā)展對于我國工業(yè)水平的提高不具有可持續(xù)性，盡管當(dāng)前還未達(dá)到“拐點”。

（2）社會消費(fèi)水平的系數(shù)為負(fù)，且在1%水平下顯著，說明社會消費(fèi)水平越高，反倒對于工業(yè)水平具有抑制作用，可能的原因是當(dāng)前我國消費(fèi)水平與工業(yè)水平存在“不匹配”問題，即我國工業(yè)水平處于中游，而我國的消費(fèi)水平分化嚴(yán)重，主要集中在低端和中高端，正好反映出了十九大習(xí)近平主席所指出的“我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”。

（3）基礎(chǔ)教育水平的系數(shù)為正，且在1%水平下顯著，說明基礎(chǔ)教育水平能在一定程度上促進(jìn)工業(yè)水平的提高。

（4）交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的系數(shù)為正，且在1%水平下顯著，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)，越能促進(jìn)一個地區(qū)工業(yè)水平的提高。這與預(yù)期一致，由于交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠降低勞動力的流動成本，從而促進(jìn)勞動力要素的流動，勞動力供給的增加，能夠降低工業(yè)部門的用工成本，從而提高產(chǎn)出效率，進(jìn)而提升工業(yè)水平。

三、 結(jié)論與政策建議

本文通過2005—2017年31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)考察了我國各省市自治區(qū)的平均房價水平與我國工業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系，在控制基礎(chǔ)教育水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平和社會消費(fèi)水平等因素影響下，分析了房價水平的變動對于工業(yè)發(fā)展水平的影響，實證結(jié)果表明：①當(dāng)前我國的房價水平還未對工業(yè)水平帶來拖累。一方面是由于房地產(chǎn)部門本身能夠帶動上下游行業(yè)的諸多個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這其中包括工業(yè)部門;另一方面由于過去的幾年里，中國政府及時出臺了多項遏制房價的政策，使得房價上漲保持在一個合理的區(qū)間內(nèi)，因而未對經(jīng)濟(jì)帶來太多負(fù)面影響;②房價與工業(yè)水平之間還存在非線性的“倒U型”關(guān)系。說明房價對工業(yè)發(fā)展水平的帶動作用是有限的，在經(jīng)濟(jì)增速開始逐漸減緩的大環(huán)境下，一旦房價上漲超過某個臨界點，勢必會對工業(yè)發(fā)展帶來拖累。

基于以上研究，本文提出以下幾點建議：①加強(qiáng)對房地產(chǎn)市場的監(jiān)管，防止房價出現(xiàn)非理性波動;②由政府帶頭大力發(fā)展廉租房市場和租房市場作為商品房市場的補(bǔ)充。房產(chǎn)不可分割的屬性決定了房產(chǎn)不是所有人都可以消費(fèi)的。因而也就意味著房地產(chǎn)市場并不存在所謂的一般均衡，而只有分離均衡，調(diào)控應(yīng)以加大供應(yīng)為主;③引導(dǎo)外資流向，支持新興產(chǎn)業(yè)和高端制造業(yè)發(fā)展。

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作者簡介：

王政，男，湖南益陽人，上海大學(xué)馬克思主義學(xué)院碩士研究生，研究方向：政治經(jīng)濟(jì)學(xué)。