1 引言

本文在新古典经济增长模型的框架下，运用非线性计量模型对我国房地产投资如何影响经济增长展开系统性的定量分析。本文将是第一篇基于全国地级市的面板数据，且在非线性框架下系统地研究我国房地产投资如何影响经济增长的实证文章。

2 文献综述

现有的文献存在三大不足，一是对变量之间的非线性关系的重视不足，多数文献直接假定变量之间是静态的、线性的关系；二是现有文献主要基于Granger因果关系展开研究；三是既往文献大多数基于国家层面的时序数据或省级面板数据，或者采用少数城市数据构建面板。鉴于此，本文将基于更全面、更具微观特征的全国所有地级城市的面板数据，在非线性分析框架和非线性计量模型的基础上，更严谨地定量研究我国房地产投资如何影响本地经济的增长，以及在何种情况下产生多大的影响。

3 数据与计量模型

3.1数据及统计性描述

根据国家统计局公布的数据显示，房地产投资包括住宅、办公楼、商业营业用房、经济适用房，以及其他等种类的投资。其中，住宅投资占比最高，其他几类投资占比较小。本文采用的房地产投资包括了以上几类投资的总和。

考虑到我国房地产市场在1998年前后存在较大的差异性，本文选择的样本为2000-2013年间255个地级市的面板数据。

本文采用的变量包括经济增长率(g)、人均实际GDP(y)、人口增长率(gn)、固定资产投资占GDP之比(fixratio)、房地产开发投资占GDP之比(reiratio)、房地产开发投资占全社会固定资产投资之比(reifixratio)等。数据来源于国家统计局、Wind等数据库。

3.2实证模型

借鉴Gregory, Romer, Weil 的研究，基于新古典经济增长理论所发展而来的实证经济增长模型，并考虑变量之间潜在的非线性特征，具体的实证模型为：

鉴于上述讨论，本文将选用以下两个门限变量：房地产投资占GDP的比重（reiratio）和房地产投资占社会固定资产投资比重（reifixratio），通过非线性门限面板模型，检验房地产投资是否会影响本地经济的增长以及如何影响。本文预期随着以上两个门限变量比重的提升，投资对我国经济增长的影响将逐步减弱。

3.3 计量方法

本文采用全国255个地级市面板数据，数据很可能存在较大的异质性，而GMM方法可以有效地消除数据异质性带来的不利影响。更重要的是，由于门限变量的存在，本文中每个体制（regime）的数据实际上是非平衡（unbalanced）的面板数据，在这种情况下，GMM方法得到的估计量一般要优于pooled OLS方法得到的估计量。

在公式（1）中，我们还需要考虑的另一个问题是固定资产投资占GDP的比重与被解释变量之间很可能存在内生性。如果存在内生性，且不用适当的工具变量加以控制，OLS方法和GMM方法回归结果均可能有偏差。因此，本文采用了固定资产投资占GDP比重的滞后一期变量作为工具变量，以解决公式（1）中可能潜在的内生性问题。

鉴于上述讨论，出于稳健性考虑，本文将同时采用OLS方法和GMM方法对公式（1）进行回归检验。

4 实证研究结果

在使用门限面板模型之前，研究要先确认公式（1）是否存在门限效应以及门限的数量。此外，为了保证每个体制包含足够的观测值，本文仅对样本期中间的80%样本量进行格点搜索，同时，也为了使得计算难度控制在合理的范围内，我们将最大门限数量设置为3个。本文采用条件最小二乘法（conditional OLS）估计门限变量的门阀值以及门限的个数，并对所有可能的门限值进行迭代，选取公式（1）中残差平方和(RSS)最小的门限值作为门限估计值。在得到门限估计值之后，利用Bootstrap方法检验门限效应的显著性水平。

在确定各门限变量均存在门限效应之后，我们就可以对模型进行门限面板检验。

5 结论及启示

本文基于我国255个地级市2000-2013年间的面板数据，综合运用GMM方法、非线性门限面板模型，定量地分析了我国房地产投资对经济增长的影响。本文采用的计量模型和方法表明我国房地产投资对经济增长的影响并非静态不变的。具体而言，本文的研究可以得出以下结论：随着房地产投资占GDP比重、房地产投资占固定资产投资比重的增加，投资对我国经济增长的影响逐渐下降，而且房地产投资占GDP比重和房地产投资占固定资产投资比重同时增加时，投资对我国经济增长的影响力进一步减弱。

基于以上的研究结论，我们可以认为，当地政府要有全局眼光来鼓励和引导房地产发展过程中，一方面，要合理引导其他产业的发展，避免出现投资过于集中在房地产行业的情况，另一方面要避免出现社会资本从其他行业流入房地产业的情形发生。

*本文为删减版，原载于中国城市规划协会会刊《城乡规划》杂志2017年第5期。

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