上海市工業、金融業、房地產行業對上海市地區生產總值影響的實證研究

文/陳瑩

上海市工業、金融業、房地產行業對上海市地區生產總值影響的實證研究

文/陳瑩

上海大學經濟學院

我國近幾年經濟蓬勃發展，上海市更是中國各城市中經濟發展的佼佼者。為了探討工業、金融業和房地產業分別對上海市GDP的影響程度，本文將對1993年至2013年上海市相關數據進行實證分析。本文先引用了一些相關文獻的觀點，然后利用Eviews軟件，將收集到的數據進行回歸分析，建立方程后對方程進行必要的檢驗與修正，得出最后的模型。利用2014年的數據對模型進行驗證，并利用此模型估計出2015年上海市地區生產總值。最后，得出結論并給出相關建議。

地區生產總值；工業；金融業；房地產業；回歸分析

1 研究背景

隨著中國經濟的高速發展，作為中國的金融中心——上海，更是中國各城市中經濟發展的佼佼者。為了探討工業、金融業和房地產業分別對上海市GDP的影響程度，本文將對1993年至2013年上海市相關數據進行實證分析。

對此，國內有一些學者進行過相關研究。

一篇由浦曉天和曹學軍在2006年發表的期刊中，作者得出了以下結論：房地產業增加值與生產總值呈現很強的正相關, 兩者發展趨勢基本一致；房地產業增加值將伴隨經濟發展長期、持續、穩定的增長；房地產業增加值占生產總值比重基本在5%~12%區間內。

一篇由智穎在2013年發表的期刊中得出了以下結論：長三角地區金融發展促進經濟增長的作用機制仍是不完善的，金融發展的低效率使得地區金融發展對經濟增長率提高的促進作用仍是有限的，而我國股票市場的不規范、不完善使得其目前在長三角地區未能發揮對經濟增長和產業發展的促進作用。

目前暫未有關于地區生產總值與工業增加值之間關系的研究。

2 實證檢驗

根據分析需求，樣本可得性以及分析結果可靠性，本文收集了從1993年至2013年的相關數據（表1）。數據摘自國家統計局，來源真實可靠。模型樣本容量為21，能保證分析結果具有一定的可靠性。根據本文所研究的目的，地方生產總值為被解釋變量，工業增加值、金融業增加值和房地產業增加值為解釋變量。

建立如下所述的方程模型：

其中：y——上海市地區生產總值（GDP）

β0——常數項

X1——金融業增加值（FI）

β1——FI的待定系數，即FI對GDP的影響程度

X2——工業增加值（IND）

β2——IND的待定系數，即IND對GDP的影響程度

X3——房地產行業增加值（RE）

β3——RE的待定系數，即RE對GDP的影響程度

ε——誤差項

利用Eviews軟件對數據用最小二乘法進行多元回歸，得到結果：

（-3.728580）（16.64276） （15.08210） （3.300678）

其中，擬合優度R2=0.999057，說明有99.9%的樣本能被回歸方程解釋，擬合優度很高。

從經濟意義上而言，金融業，工業和房地產行業收入的增加均會導致上海市GDP的增加，因此FI,IND,RE 三個變量的系數應該都為正數。同時，金融業，工業和房地產行業只是上海市GDP中的組成部分，還有其它影響GDP的因素存在，因此，三個變量前面系數應該均大于1.根據最小二乘法所得的多元回歸方程中，β1=3.024054>1, β2=1.590405>1, β3= 1.434801>1，因此均符合經濟意義。

β1= 3.024054的含義為，若金融行業盈利一元，整個上海市GDP將增加3.024054元；β2= 1.590405的含義為，若工業盈利一元，整個上海市GDP將增加1.590405元；β3= 1.434801的含義為，若房地產盈利一元，整個上海市GDP將增加1.434801元。

3 數據預測

2014年的數據是已知的數據，因此可以用2014年的數據來驗證模型。金融業增加值為3197.2億元，工業增加值為7163億元，房地產行業增加值為1707.175。將數據分別代入上述的三個模型中，得到表1：

表1 模型預測結果

經查詢可得，2014年上海市GDP實際為23560.94億元。觀察表17知，該實際值均在三個方程的預測誤差范圍內，因此三個方程用來估計GDP都是較為準確的。而在這三個方程中，可以看到自回歸分布滯后模型的誤差范圍是最小的，精確度最高，同時該模型擬合優度最高，說明模型的解釋能力最強。因此在三種模型中，可選擇自回歸分布滯后模型來作為最終的模型。

由于現在無法得到2015年的全年數據，因此根據已經發布年份數據的平均增長幅度，估計出工業增加值，金融業增加值和房地產增加值，并以此來估計2015年的數據。估計得到的金融業增加值為3511.88億元，工業的增加值為7297.28，房地產行業的增加值為1777.205億元。同樣將數據代入上述的三個方程中，得到表2：

表 2 自回歸分布滯后模型預測結果

4 結論與建議

從中可以看出，金融業對GDP的影響指數變小了，而工業對GDP的影響指數反而變成了最大。GDP除受這三個行業影響外，也會受到自身的影響，同時也受到工業和房地產行業前幾期增加值的影響。

因此，從表面上來看，金融業對上海GDP的影響是最大的，但是將經濟滯后期考慮在內后，發現工業對上海GDP的影響才是最大的。從中不難看出工業作為基礎性產業，對上海市的經濟依舊發揮著無與倫比的作用。

我們在為上海金融業的蓬勃發展而高興，但是在注重金融發展水平增加量的同時，應該加強金融行業的相關監管制度。金融市場和經濟發展可謂是一榮俱榮，一損俱損。結合當前市場形勢，除了提高銀行體系的效率需求外，最迫切的需求是加強證券行業的監管，提高證券行業的效率，從而更好的實現金融發展對經濟發展的推動作用。可以看到我國現在的股票市場與西方國家相比依舊很不規范：信息披露不到位，內幕交易屢見不鮮，有時候股票成了發行者圈錢的工具，股民盲目投資導致傾家蕩產等種種現象，都是金融市場的隱患。

工業作為基礎產業，同樣需要予以重視，應當保持在一定合理的影響范圍內。工業經過幾次大革命之后，現在社會的工業發展應該已經趨于穩定，因此目前工業對上海經濟的影響應該也是一個穩定的表現。

在三個行業中，無論從哪個模型中看，房地產行業對上海市GDP的影響是最小的。因此本文認為關于房地產業給上海市經濟帶來了泡沫效應的觀點是錯誤的。房地產業對上海市經濟存在一定的推動作用，但影響并沒有像人們想象的那么大，上海的經濟也并非是靠房地產炒出來的。當然，上海房地產并未畸形發展的一個重要原因是有關政策的有效監督與控制。

了解到了金融業、工業、房地產行業對上海市GDP的影響程度后，可以根據未來經濟發展目標，對三個行業給予適當的發展支持或政策限制，以形成一個社會效益最高的產業結構。

[1]浦曉天,曹學軍. 南京房地產業增加值與地區生產總值的數量關聯研究[J]. 現代城市研究,2006,09:59-64.

[2]智穎. 長三角地區金融發展與經濟增長關系的實證研究[D].南京大學,2013

[3] Eviews 6 實用教程[M]. 中國財政經濟出版社, 2008