房地产过热对沿海制造业的影响分析.doc

房地产过热对沿海制造业的影响分析摘要：文章通过理论分析探索了房地产影响制造业的三个渠道消费、投资和人力资源，并以浙江省制造业为研究对象，构建了var模型进行实证分析。根据脉冲响应函数的分析，得出结论：房地产通过这三个渠道对制造业有短暂的正向影响，但从长期来看，其影响作用为负。关键词：房地产；制造业；var模型一、引言制造业是支持中国成为“世界工厂”的重要产业，无论是对国内生产总值的贡献率还是在对就业率的拉动方面，制造业都贡献了重要的力量。2010年中国gdp达到5.7万亿美元（以当年汇率计算），超越日本成为世界第二大经济体。这样的规模在很大程度上是以制造业的发展为支撑的。同时，中国制造业也面临着诸多挑战，中国制造的产品附加值低，在成本上升和出口市场萎缩的双重夹击下进退两难。在制造业内外交困，亟需进行产业转型和升级的背景下，房地产业依然蓬勃发展着。尽管一直受到政府宏观调控政策的影响，然而由于中国的人均居住面积较低，对住房的需求较大，加之各种投机因素的炒作，房地产价格一路上扬。房地产过热对我国经济运行和人民生活的各方面都带来了巨大的影响。那么，在制造业转型升级的背景之下，房地产过热是否会影响制造业的发展？而这种影响的程度和作用机制如何？这些问题正是本文探讨的方向。二、房地产过热对制造业影响的理论分析由于资本和劳动力的投入是生产产值的两个关键生产要素，而消费则通过供需关系影响了产品的顺利销售，因此，制造业的产值很容易受到来自这三个渠道的影响。本文将通过分析房地产在这三个渠道上对制造业的影响，从理论上探索房地产影响制造业的作用机制。（一）投资渠道的影响由于房地产的虚拟资产属性，房地产在投资渠道上对实体经济的影响主要有三种效应：tobinsq效应、灵活加速器效应和资产负债表效应。tobinsq值表示公司市场价值对资本重置成本的比率。当q值很高时，说明公司的市场价值很高，公司会选择购买新的工厂投资和资本设备，这会增加投资的需求。而当q值很低时，会降低企业对新购资本也就是投资的需求。灵活加速器理论反映的是未来预期对当前投资的影响。由于房地产价格的高涨预示着未来经济的繁荣，这会鼓励人们购买房地产等资本产品，提升当前的投资。资产负债表效应是指房地产价格对企业融资成本的影响，这种融资成本在资产负债表上得以反映。当企业的资产价格不断上升时，会改善企业的资产负债表，影响银行对企业净财富的评估，而这种评估会进一步促使银行降低贷款的利息费用，进而降低融资成本，刺激投资。反之则会导致投资萎缩。另外，由于房地产暴利对资本的吸引，从而使制造业资金向房地产转移，造成了对制造业投资的“挤压效应”，房地产过热化和实体经济空心化。（二）消费渠道的影响与投资渠道的影响类似，房地产在消费渠道上对制造业的影响可归结为三种效应：财富效应、信用约束效应和购房支出压力效应。财富效应来源于持久收入生命周期理论，是指房地产作为居民的财富存量，当其价格上涨时，财富存量的增加会刺激当期消费的增加。信用约束效应是指房价上涨使得住房所有者用于获取银行贷款的抵押物价值增加，进而可以获得更多的银行贷款用于扩大消费支出。购房支出压力效应是指为应对房价的上涨，居民将更多的储蓄而不是消费，从而降低了对普通制造品的消费，也称为“储蓄效应”。（三）人力资源渠道的影响一方面，高涨的房价降低了普通工人在沿海城市的幸福感，较低的工资收入水平根本无法满足买房的愿望，高房价是近些年造成沿海城市用工缺口的重要因素；另一方面，制造业的转型升级需要大量的技术人才，高房价提高了企业的用工成本，即使企业在待遇方面不断提高，但是其幅度远赶不上房价的上涨速度。高房价为人力资源的流动带来了阻碍。三、实证分析向量自回归（var）是一种非结构性分析方法，能够解决经济理论模型中的内生变量问题，var模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型，从而反映经济变量之间的动态关系。为了能很好地代表沿海制造业，本文以浙江省制造业为研究对象，分析浙江省房地产对制造业的影响。分别选取工业企业增加值增速作为制造业产值的代理变量industry，以全社会固定资产投资增速作为制造业资本投入量的代理变量invest，以城镇家庭人均消费支出增速作为消费的代理变量consume，以全部城镇单位从业人员数增速作为制造业劳动投入量的代理变量labor，同时选取商品房平均销售价格增速houseprice评估房地产的过热状况。由于公布的指标大多数是以现价计算，没有进行同比价格调整，因此均选取同比增长率作为分析指标。各指标涵盖浙江省2002年1月-2011年9月117个月度指标，数据来源于中国国家统计局、中经统计数据库和ccer宏观经济数据库。为了消除指标的异方差性质，对各项指标做对数处理。传统的var理论要求模型中的每一个变量是平稳的，而随着协整理论的发展，对于非平稳时间序列，只要各变量之间存在协整关系也可以直接建立var模型。以下是本文建立var模型的具体步骤。（一）序列平稳性检验非平稳经济时间序列具有齐次非平稳特征，即任何非平稳经济序列通过足够次数的差分可以转换成为一个平稳的时间序列。由于用非平稳经济变量建立回归模型会带来虚假回归问题，30余年来已经提出20余种常用的单位根检验方法。这里广泛使用迪基富勒（augmenteddickeyfuller，简称adf）检验方法。采用r软件的urca软件包对各变量及其一阶差分进行adf检验。根据各显著性水平的临界值判断检验结果。检验结果如表1所示。根据检验结果，在1%的显著性水平下，各指标的adf检验值大于临界值，无法拒绝序列存在单位根的原假设，而各指标一阶差分的adf检验小于临界值，拒绝一阶差分序列存在单位根的原假设，各指标一阶差分后的时间序列为平稳序列。因此，各原始时间序列的均为i（1）单整过程，变量同阶单整，符合构建var模型的条件。接下来判断这些变量之间的协整关系。（二）协整检验在经济领域，多数经济变量特别是宏观经济变量都是非平稳的，但是，由于经济变量之间的内在规律使得某些特定经济变量的线性组合却常常是平稳的。当非平稳的时间序列存在协整关系时，才能在非平稳序列的基础上直接建立var模型，而不需要对序列进行差分平稳。本文采用johansen检验中的特征根方法和最大特征值检验方法。具体操作由r软件中的vars软件包实现。根据johansen检验结果，在1%的显著性水平下，trace检验和最大特征值检验的统计量值均大于johansen分布的临界值，拒绝原假设，表明这些变量之间至少有一个协整向量。因此，浙江省商品房平均销售价格增长率与各经济变量增长率之间存在长期均衡关系。（三）var模型的阶数确定建立var模型之前需要确定滞后阶数。足够大的滞后阶数，能够完整反映所构造模型的动态特征，但是滞后阶数会减少模型的自由度。在阶数选择时要综合考虑滞后项和自由度的平衡。比较常用的方法是aic信息准则和sc信息准则，aic和sc信息准则要求它们的值越小越好。根据aic和sc信息准则，最终选定滞后阶数为4。（四）var模型滞后结构的检验为了保证下文脉冲响应函数分析的有效性，需要对估计的var模型进行稳定性检验。本文用ar根确定var模型检验的稳定性。如果被估计的var模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的。如果模型不稳定，某些结果（如脉冲响应函数的标准误差）将不是有效的。检验结果显示，本文建立的var（4）模型的单位根均小于1，可以在此基础上进行脉冲响应分析。（五）脉冲响应分析脉冲响应函数描述的是var模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，提供系统受冲击所产生的响应正负方向、调整时滞、稳定过程等信息。前面的分析说明制造业产值与房地产价格、资本、消费和人力资源四个变量之间具有长期的均衡关系。因此对上述建立的4变量var（4）模型进行脉冲响应分析。分别给商品房平均销售价格增速一个正的单位大小的冲击，得到关于制造业、消费、投资和人力资源的脉冲响应函数图，如图1所示。在图1的各小图中，横轴表示冲击作用的滞后期数（单位：月度），纵轴分别表示不同变量的变化，实线为脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。房地产价格的正向冲击会给制造业带来较大的正向影响，但影响的作用会迅速下降，尽管中间有一次反弹，但是在接下来的时间里仍然保持下降趋势，在第5期左右就穿过零值线，变为负向影响。其后又有一个回升和快速下降的过程，后期的负向影响持续了将近6期。从消费对房地产价格的脉冲响应图中可以看出，消费对房价冲击的即期反应较小，随后逐渐增大，但持续了很短时间后迅速下跌，突破零值线，在第9期左右负作用最大，随后负作用逐渐减小。而投资对房价的响应非常敏锐，在前期的反应波动较大，第1期即迅速响应，然后急速上升，在第3期就达到顶峰，随后迅速下降，在第5期左右突破零值线。人力资源对房价的正向冲击反映较小，正向作用的程度较弱，持续时间很短，并且慢慢变为负向影响，其后一直保持微弱的负向影响。根据脉冲响应的分析可以发现，房地产过热会在短期内对制造业产生正向的刺激作用，并从三个渠道给予正向影响。但是从长远来看，房地产过热会限制制造业的发展，为其带来消极影响，而三个渠道的影响也均会变为负值，其中，对人力资源的影响时间更长。四、结论根据本文的分析，房地产过热会从投资、消费和人力资源三个渠道影响沿海制造业的发展。短期内带动制造业的发展，但长期来看，房地产的过热状态会影响制造业的转型升级过程，特别是人才资源的“挤出效应