中國房地產業Malmquist全要素生產率指數變動研究

摘 要：本文基于2002—2011年中國30個省、市、自治區房地產業面板資料，采用DEA方法構建的Malmquist全要素生產率指數，測算我國8個分區以及整體的房地產業生產率變動；分析我國房地產業的Malmquist全要素生產率指數變動。結果顯示中國房地產業Malmquist全要素生產率指數整體呈下降趨勢，存在區域發展不平衡等問題。最后根據得到的結論提出了相應的建議。

關鍵詞：中國 房地產業 DEA Malmquist全要素生產率

一、引言

房地產業作為國民經濟的重要組成部分，在促進經濟增長和社會就業等方面占據重要地位，也是我國的支柱產業。自1978年中國理論界提出住房商品化、土地產權等觀點以來，我國房地產業經過了30多年的發展，其增加值占GDP的比重從1978年的2.19 %上升到2011年的5.65 %。但與其他經濟體相比，我國房地產業的增加值比重、就業比重均較低；與國內制造業企業相比，房地產業企業的財務和經濟效益也較差。因此，在保證房地產業穩步發展的同時，房地產業的增長質量更應引起關注，因為主要依靠要素投入而非效率（生產率）提升所引發的經濟增長是難以長期維持的，技術進步和效率改善才是經濟長期持續增長的重要源泉。對于發展相對滯后的中國房地產業而言，其發展除了依賴資本、勞動等傳統生產要素的投入外，更離不開技術進步和效率提升。鑒于此，本文在已有的研究成果基礎上，嘗試運用基于DEA（Data Envelopment analysis）的Malmquist生產率指數法，采用中國2002—2011年的房地產業分區域面板數據，對房地產業分區域及整體的全要素生產率變遷進行測算和分析。

二、文獻述評

DEA在房地產業的應用文獻不多，且主要集中在對房地產企業進行研究的微觀層面。謝岳來、劉洪玉（2004）應用DEA的CCR模型，以滬深股市50 家房地產公司為決策單元，采用其2002年度財務數據，對資本利用有效性進行了實證分析。劉永樂、孫仲明（2006）應用DEA的CCR模型對我國證券市場有代表性的49 家房地產上市公司2004年的經營效率進行分析與評價。張波（2006）應用二階段DEA模型對在房地產板塊隨機選取的26 家上市公司的經營績效進行了實證研究。何元斌（2006）應用DEA的CCR模型對12 家房地產上市公司的業績進行了實證研究，并對公司的業績及有效性進行了評估。王堅強、陽建軍（2010）采用DEA方法構建的Malmquist指數，基于2004—2008年中國57 家房地產企業的面板數據，測算了房地產企業的動態投資效率；在此基礎上，分析了不同區域、不同所有權性質、不同股權結構的房地產企業動態投資效率及變化趨勢。

在以上代表性研究的基礎上，本文從房地產行業這一宏觀層面出發，應用DEA方法構建的Malmquist指數，采用中國2002—2011年的房地產業分區域面板數據，對房地產業全要素生產率的變化趨勢進行分析。

三、研究方法與數據處理

（一）研究方法

本文采用DEA-Malmquist生產率指數法，其有如下優點：1.可以弱化數據質量對結果的影響。中國的數據質量一直為許多學者所詬病，而Malmquist指數相當于做了一階差分，各行業同方向的變化將被消除；2.不需設定生產函數，不要求生產處于有效率的路徑上，從而避免主觀判斷或函數形式設定錯誤而影響結果的準確性；3.能夠實現有關TFP的所有分解，結果和政策含義更為豐富。

（二）數據處理

測算TFP需要收集和處理房地產業的產出、勞動投入和資金投入數據。

1.房地產業產出。房地產業產出用房地產業國內生產總值來衡量，2002—2011年數據取自《中國統計年鑒》。

2.勞動投入。理論上，勞動投入應綜合考慮勞動人數、勞動時間、勞動質量（效率）等因素，但實際研究中的指標選取最終取決于數據的可得性。因此，選取房地產業的“年末從業人員數”作為勞動投入指標的代理變量。2002—2011年數據取自《中國統計年鑒》。

3.資金投入。關于資金投入指標，陳岱孫教授主持編譯的《新帕爾格雷夫經濟學大辭典》在介紹全要素生產率指標時，把資金投入解釋為生產中占用的固定資產和流動資金。鑒于數據的可獲得性，本文選用房地產業固定資產投資作為資金投入指標。2002—2011年數據取自《中國固定資產投資統計年鑒》。

四、房地產業TFP的歷史變遷

基于以上數據，本文利用軟件DEAP2.1[測算得到中國房地產業分區域及整體的生產率指數及其分解，進一步對我國房地產業TFP的變化趨勢進行分析。

（一）分區域房地產業TFP的歷史變遷

1.從TFP的增長情況看，沿海地區均為正增長，其中東部沿海地區的平均增長率最高，為6.5 %；其余地區均為負增長。

2.從TFP貢獻率情況看，沿海地區TFP增長對該地區房地產業增長的貢獻率均為正，其中，東部沿海地區TFP貢獻率最高，為31.74 %；其余地區TFP貢獻率均為負。

（二）全國房地產業TFP的歷史變遷

表2列出了全國房地產業的Malmquist生產率指數及其分解。2002-2011年的TFP年均下降0.6 %，這主要由于技術效率的降低。從時間維度看，全國房地產業TFP及其分解主要體現為以下幾個特征：

1.從TFP的增長情況看，2005年、2006年、2009年均為正增長，最高值出現在2005年。但2005年的TFP的高增長可謂是曇花一現，直到2009年才再次出現較高的增長率，這可能與2008年11月推出的4 萬億投資計劃有關。2003年、2004年、2007年、2008年、2010年以及2011年為負增長，2003年TFP增長率下降最大，這與非典以及央行嚴控房地產貸款和高檔住宅建設的121號文件對房地產業的沖擊較大有一定關系。

2.技術效率與技術進步的增長方向相反，即技術效率增長率整體呈下降趨勢，而技術進步增長率整體呈上升趨勢。在技術效率方面，從2003年的8.7 %下降到2011年的8.4 %；與此相反，技術進步增長率從2003年的-21.7 %上升到2011年的-12.9 %。

3.在技術效率的分解指標中，2002-2011年的純技術效率和規模效率年均增長率分別為-1.7 %和-0.1 %，可見自2002年開始到2011年主要是純技術效率的變化主導技術效率的變化。

4.與其他投入要素相比，TFP增長對中國房地產業增長的貢獻率較低。具體而言，TFP貢獻率僅在2005年、2006年、2009年為正，最高值出現在2005年；其余年份TFP貢獻率均為負，最低值出現在2008年。平均來看，2002-2011年間，房地產業年均增長20.28 %，而TFP的平均貢獻率卻為-2.96 %。可見，TFP貢獻率在樣本期內并沒有出現明顯的上升趨勢，這說明中國房地產業的發展仍主要依靠傳統生產要素的推動，技術進步對房地產業發展的貢獻相對較低。

五、主要結論及建議

通過以上對我國2002-2011年房地產業整體及分區域TFP的變化趨勢進行分析，得到如下主要結論：

（一）2002-2011年中國房地產業TFP整體呈下降趨勢

技術效率與技術進步的增長方向相反，技術效率增長率整體呈下降趨勢，而技術進步增長率整體呈上升趨勢。

（二）2002-2011年間，沿海地區房地產業的TFP平均增長率均為正，其中東部沿海地區的TFP平均增長率最高

我國東北地區、黃河中游地區、西北地區、西南地區以及長江中游地區房地產業的TFP平均增長率均為負。

（三）與勞動、資本這樣的yGVaio1KMjA3EPb0n24Mmc/obsziMgxF9cWYKuAraEo=傳統生產要素相比，TFP增長對中國房地產業的貢獻率較低

針對目前我國房地產業TFP整體較低的情形，房地產行業應從自身做起，不僅要提高從業人員的專業知識及自身素質，更要提高全行業的服務、管理水平。特別應注意的是，內陸地區的房地產企業應向沿海地區尤其是東部沿海地區學習，提高自身的經營效率；沿海地區應進一步學習國外房地產業先進的管理手段及經驗，從而使自身的生產率得到更大水平的提升。除了從房地產行業自身來提高生產率外，政府的政策制度也應鼓勵房地產業向技術密集型產業發展。這樣，從宏微觀兩方面著手，我國房地產業才能突破生產力瓶頸，在未來實現健康快速的發展。

參考文獻：

[1]Krugman ， P.The Myth of Asia's Miracle[J].Foreign Affairs ，1994，73（6）.

[2]謝岳來，劉洪玉.基于數據包絡分析的企業資本利用有效性研究 [J].運籌與管理，2004，13（3）.

[3]劉永樂，孫仲明.房地產上市公司經營績效的DEA評價 [J].統計與信息論壇，2006，（1）.

[4]張波.房地產上市公司經營績效評價 [J].統計與決策，2006（2）.

[5]何元斌.房地產業上市公司業績的DEA有效性分析 [J].蘭州學刊，2006（4）.

[6]王堅強，陽建軍.基于Malmquist指數的房地產企業動態投資效率研究 [J].當代經濟管理，2010，32（1）.

[7]傅勇，白龍.中國改革開放以來的全要素生產率變動及其分解（1978-2006 年）[J].金融研究，2009（7）.

[8]Rolf Fare ， Shawna Grosskopf ， Mary Norris ， ZhongyangZhang. Productivity Growth ， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries [J]. The American Economic Review ， 1994，84（1）.

[9]Coelli ， Tim . A Guide to DEAP Version 2.1： A Data Envelopment Analysis （Computer） [J] . CEPA Working Papers Department of Econometrics ， 1996（8）.

責任編輯：康偉