房地產過熱對沿海制造業的影響分析

　　 摘要：文章通過理論分析探索了房地產影響制造業的三個渠道——消費、投資和人力資源，并以浙江省制造業為研究對象，構建了VAR模型進行實證分析。根據脈沖響應函數的分析，得出結論：房地產通過這三個渠道對制造業有短暫的正向影響，但從長期來看，其影響作用為負。
　　 關鍵詞：房地產；制造業；VAR模型
　　 一、引言
　　 制造業是支持中國成為“世界工廠”的重要產業，無論是對國內生產總值的貢獻率還是在對就業率的拉動方面，制造業都貢獻了重要的力量。2010年中國GDP達到5.7萬億美元（以當年匯率計算），超越日本成為世界第二大經濟體。這樣的規模在很大程度上是以制造業的發展為支撐的。同時，中國制造業也面臨著諸多挑戰，中國制造的產品附加值低，在成本上升和出口市場萎縮的雙重夾擊下進退兩難。在制造業內外交困，亟需進行產業轉型和升級的背景下，房地產業依然蓬勃發展著。盡管一直受到政府宏觀調控政策的影響，然而由于中國的人均居住面積較低，對住房的需求較大，加之各種投機因素的炒作，房地產價格一路上揚。房地產過熱對我國經濟運行和人民生活的各方面都帶來了巨大的影響。那么，在制造業轉型升級的背景之下，房地產過熱是否會影響制造業的發展？而這種影響的程度和作用機制如何？這些問題正是本文探討的方向。
　　 二、房地產過熱對制造業影響的理論分析
　　 由于資本和勞動力的投入是生產產值的兩個關鍵生產要素，而消費則通過供需關系影響了產品的順利銷售，因此，制造業的產值很容易受到來自這三個渠道的影響。本文將通過分析房地產在這三個渠道上對制造業的影響，從理論上探索房地產影響制造業的作用機制。
　　 （一）投資渠道的影響
　　 由于房地產的虛擬資產屬性，房地產在投資渠道上對實體經濟的影響主要有三種效應：Tobin’sQ效應、靈活加速器效應和資產負債表效應。Tobin’sQ值表示公司市場價值對資本重置成本的比率。當Q值很高時，說明公司的市場價值很高，公司會選擇購買新的工廠投資和資本設備，這會增加投資的需求。而當Q值很低時，會降低企業對新購資本也就是投資的需求。靈活加速器理論反映的是未來預期對當前投資的影響。由于房地產價格的高漲預示著未來經濟的繁榮，這會鼓勵人們購買房地產等資本產品，提升當前的投資。資產負債表效應是指房地產價格對企業融資成本的影響，這種融資成本在資產負債表上得以反映。當企業的資產價格不斷上升時，會改善企業的資產負債表，影響銀行對企業凈財富的評估，而這種評估會進一步促使銀行降低貸款的利息費用，進而降低融資成本，刺激投資。反之則會導致投資萎縮。另外，由于房地產暴利對資本的吸引，從而使制造業資金向房地產轉移，造成了對制造業投資的“擠壓效應”，房地產過熱化和實體經濟空心化。
　　 （二）消費渠道的影響
　　 與投資渠道的影響類似，房地產在消費渠道上對制造業的影響可歸結為三種效應：財富效應、信用約束效應和購房支出壓力效應。財富效應來源于持久收入——生命周期理論，是指房地產作為居民的財富存量，當其價格上漲時，財富存量的增加會刺激當期消費的增加。信用約束效應是指房價上漲使得住房所有者用于獲取銀行貸款的抵押物價值增加，進而可以獲得更多的銀行貸款用于擴大消費支出。購房支出壓力效應是指為應對房價的上漲，居民將更多的儲蓄而不是消費，從而降低了對普通制造品的消費，也稱為“儲蓄效應”。
　　 （三）人力資源渠道的影響
　　 一方面，高漲的房價降低了普通工人在沿海城市的幸福感，較低的工資收入水平根本無法滿足買房的愿望，高房價是近些年造成沿海城市用工缺口的重要因素；另一方面，制造業的轉型升級需要大量的技術人才，高房價提高了企業的用工成本，即使企業在待遇方面不斷提高，但是其幅度遠趕不上房價的上漲速度。高房價為人力資源的流動帶來了阻礙。
　　 三、實證分析
　　 向量自回歸（VAR）是一種非結構性分析方法，能夠解決經濟理論模型中的內生變量問題，VAR模型把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型，從而反映經濟變量之間的動態關系。
　　 為了能很好地代表沿海制造業，本文以浙江省制造業為研究對象，分析浙江省房地產對制造業的影響。分別選取工業企業增加值增速作為制造業產值的代理變量Industry，以全社會固定資產投資增速作為制造業資本投入量的代理變量invest，以城鎮家庭人均消費支出增速作為消費的代理變量consume，以全部城鎮單位從業人員數增速作為制造業勞動投入量的代理變量labor，同時選取商品房平均銷售價格增速houseprice評估房地產的過熱狀況。由于公布的指標大多數是以現價計算，沒有進行同比價格調整，因此均選取同比增長率作為分析指標。
　　 各指標涵蓋浙江省2002年1月-2011年9月117個月度指標，數據來源于中國國家統計局、中經統計數據庫和CCER宏觀經濟數據庫。為了消除指標的異方差性質，對各項指標做對數處理。
　　 傳統的VAR理論要求模型中的每一個變量是平穩的，而隨著協整理論的發展，對于非平穩時間序列，只要各變量之間存在協整關系也可以直接建立VAR模型。以下是本文建立VAR模型的具體步驟。
　　 （一）序列平穩性檢驗
　　 非平穩經濟時間序列具有齊次非平穩特征，即任何非平穩經濟序列通過足夠次數的差分可以轉換成為一個平穩的時間序列。由于用非平穩經濟變量建立回歸模型會帶來虛假回歸問題，30余年來已經提出20余種常用的單位根檢驗方法。這里廣泛使用迪基——富勒（AugmentedDickey—Fuller，簡稱ADF）檢驗方法。
　　 采用R軟件的urca軟件包對各變量及其一階差分進行ADF檢驗。根據各顯著性水平的臨界值判斷檢驗結果。檢驗結果如表1所示。
　　 根據檢驗結果，在1%的顯著性水平下，各指標的ADF檢驗值大于臨界值，無法拒絕序列存在單位根的原假設，而各指標一階差分的ADF檢驗小于臨界值，拒絕一階差分序列存在單位根的原假設，各指標一階差分后的時間序列為平穩序列。因此，各原始時間序列的均為I（1）單整過程，變量同階單整，符合構建VAR模型的條件。接下來判斷這些變量之間的協整關系。
　　 （二）協整檢驗
　　 在經濟領域，多數經濟變量特別是宏觀經濟變量都是非平穩的，但是，由于經濟變量之間的內在規律使得某些特定經濟變量的線性組合卻常常是平穩的。當非平穩的時間序列存在協整關系時，才能在非平穩序列的基礎上直接建立VAR模型，而不需要對序列進行差分平穩。本文采用Johansen檢驗中的特征根方法和最大特征值檢驗方法。具體操作由R軟件中的vars軟件包實現。
　　 根據Johansen檢驗結果，在1%的顯著性水平下，trace檢驗和最大特征值檢驗的統計量值均大于Johansen分布的臨界值，拒絕原假設，表明這些變量之間至少有一個協整向量。因此，浙江省商品房平均銷售價格增長率與各經濟變量增長率之間存在長期均衡關系。
　　 （三）VAR模型的階數確定
　　 建立VAR模型之前需要確定滯后階數。足夠大的滯后階數，能夠完整反映所構造模型的動態特征，但是滯后階數會減少模型的自由度。在階數選擇時要綜合考慮滯后項和自由度的平衡。比較常用的方法是AIC信息準則和SC信息準則，AIC和SC信息準則要求它們的值越小越好。根據AIC和SC信息準則，最終選定滯后階數為4。
　　
　　 （四）VAR模型滯后結構的檢驗
　　 為了保證下文脈沖響應函數分析的有效性，需要對估計的VAR模型進行穩定性檢驗。本文用AR根確定VAR模型檢驗的穩定性。如果被估計的VAR模型所有根模的倒數小于1，即位于單位圓內，則其是穩定的。如果模型不穩定，某些結果（如脈沖響應函數的標準誤差）將不是有效的。檢驗結果顯示，本文建立的VAR（4）模型的單位根均小于1，可以在此基礎上進行脈沖響應分析。
　　 （五）脈沖響應分析
　　 脈沖響應函數描述的是VAR模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響，提供系統受沖擊所產生的響應正負方向、調整時滯、穩定過程等信息。前面的分析說明制造業產值與房地產價格、資本、消費和人力資源四個變量之間具有長期的均衡關系。因此對上述建立的4變量VAR（4）模型進行脈沖響應分析。分別給商品房平均銷售價格增速一個正的單位大小的沖擊，得到關于制造業、消費、投資和人力資源的脈沖響應函數圖，如圖1所示。在圖1的各小圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數（單位：月度），縱軸分別表示不同變量的變化，實線為脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。
　　 房地產價格的正向沖擊會給制造業帶來較大的正向影響，但影響的作用會迅速下降，盡管中間有一次反彈，但是在接下來的時間里仍然保持下降趨勢，在第5期左右就穿過零值線，變為負向影響。其后又有一個回升和快速下降的過程，后期的負向影響持續了將近6期。從消費對房地產價格的脈沖響應圖中可以看出，消費對房價沖擊的即期反應較小，隨后逐漸增大，但持續了很短時間后迅速下跌，突破零值線，在第9期左右負作用最大，隨后負作用逐漸減小。而投資對房價的響應非常敏銳，在前期的反應波動較大，第1期即迅速響應，然后急速上升，在第3期就達到頂峰，隨后迅速下降，在第5期左右突破零值線。人力資源對房價的正向沖擊反映較小，正向作用的程度較弱，持續時間很短，并且慢慢變為負向影響，其后一直保持微弱的負向影響。
　　 根據脈沖響應的分析可以發現，房地產過熱會在短期內對制造業產生正向的刺激作用，并從三個渠道給予正向影響。但是從長遠來看，房地產過熱會限制制造業的發展，為其帶來消極影響，而三個渠道的影響也均會變為負值，其中，對人力資源的影響時間更長。
　　 四、結論
　　 根據本文的分析，房地產過熱會從投資、消費和人力資源三個渠道影響沿海制造業的發展。短期內帶動制造業的發展，但長期來看，房地產的過熱狀態會影響制造業的轉型升級過程，特別是人才資源的“擠出效應”尤為顯著。因此，為了保證制造業順利的轉型升級，國家需要對房地產進行宏觀調控，合理地引導資金流向，調整產業扶持政策。
　　 參考文獻：
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