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摘要：在1996年至2008年中國(guó)31個(gè)省級(jí)地區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立的PanelData模型，表明房地產(chǎn)業(yè)的政府投資對(duì)私人投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。產(chǎn)生擠出效應(yīng)的作用機(jī)制主要在于政府投資直接介入房產(chǎn)開發(fā)領(lǐng)域，在土地資源、信貸資金等方面與私人投資形成了競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，政府大規(guī)模投資建設(shè)保障性住房也相對(duì)減少了房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求，從而擠出了房地產(chǎn)業(yè)的私人投資。建議房地產(chǎn)業(yè)的政府投資應(yīng)從房產(chǎn)開發(fā)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向并集中于土地儲(chǔ)備開發(fā)領(lǐng)域，政府在保障性住房方面的投資應(yīng)從直接建設(shè)住房逐步轉(zhuǎn)向需求補(bǔ)貼。

關(guān)鍵詞：政府投資；私人投資；擠入效應(yīng)；擠出效應(yīng)；房地產(chǎn)

政府投資是否導(dǎo)致“國(guó)進(jìn)民退”，問題的實(shí)質(zhì)是政府投資與私人投資的關(guān)系，即政府投資對(duì)私人投資的作用是“擠出”還是“擠入”。我國(guó)此輪大規(guī)模的政府投資中，有相當(dāng)大的比重用于保障性住房建設(shè)等房地產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部政策研究中心相關(guān)研究認(rèn)為，國(guó)家4萬億元投資計(jì)劃中，與房地產(chǎn)業(yè)有直接關(guān)系的占32％。從國(guó)際上看，房地產(chǎn)業(yè)與整個(gè)經(jīng)濟(jì)的興衰密不可分。大約半數(shù)以上的國(guó)家在遭遇金融危機(jī)前都有過泡沫經(jīng)濟(jì)的經(jīng)歷，特別是房地產(chǎn)泡沫的困擾。而且，房地產(chǎn)業(yè)歷來也是各國(guó)政府在通貨緊縮或者通貨膨脹階段進(jìn)行宏觀調(diào)控的首選產(chǎn)業(yè)之一。因此，對(duì)房地產(chǎn)業(yè)政府投資研究的重要性由此凸顯。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來，關(guān)于政府投資與私人投資的研究成果日漸豐富，根據(jù)不同觀點(diǎn)，可以將關(guān)于政府投資與私人投資的國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果劃分為以下三大類。

第一類，認(rèn)為政府投資對(duì)私人投資存在擠出效應(yīng)，即政府投資的增加會(huì)導(dǎo)致私人投資的減少。

持有此類觀點(diǎn)的學(xué)者主要有：Evans和Kan(1994)通過對(duì)美國(guó)48個(gè)州1970-1980年的數(shù)據(jù)分析，評(píng)價(jià)政府投資對(duì)私人部門經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，認(rèn)為政府投資中的教育投資對(duì)私人投資效率的提高有積極意義，但是其他項(xiàng)目的政府投資并沒有明顯的效果，甚至體現(xiàn)出負(fù)面的影響。Nazmi和Ramirez(1997)利用1940-1991年墨西哥的投資數(shù)據(jù)研究了政府投資、私人投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)私人投資和政府投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有正向的促進(jìn)作用，但政府投資對(duì)私人投資會(huì)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。NLooney(1999)對(duì)巴基斯坦的數(shù)據(jù)分析顯示，政府投資不僅抑制了私人部門的發(fā)展，而且也對(duì)私人投資產(chǎn)生了擠出作用。mAhreed和Miner(2000)在政府預(yù)算約束條件下，通過比較債務(wù)融資和稅收融資這兩種不同融資方式下的政府投資效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)稅收融資下的政府投資比債務(wù)融資下的政府投資對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)更大；在其研究的所有國(guó)家中，用于公共安全和福利的政府支出都會(huì)降低投資水平。袁東和王曉銳(2000)通過對(duì)中國(guó)20世紀(jì)80年代國(guó)債發(fā)行方式、經(jīng)濟(jì)體制等方面的研究，認(rèn)為在短缺型經(jīng)濟(jì)條件下，以國(guó)債發(fā)行作為融資方式的政府投資，直接擠出了一部分銀行信貸投放和居民個(gè)人消費(fèi)，產(chǎn)生了對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)；但擠出機(jī)制不是通過資金需求緊張、利率上升致使私人部門的投資減少，而是直接抽走一部分“預(yù)算外資金”和居民可支配收入以及其它形式的社會(huì)資金造成的。曹建海、朱波、趙錦輝(2005)通過向量誤差修正模型對(duì)中國(guó)1980-1999年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)私人投資有很強(qiáng)的促進(jìn)作用，但政府投資對(duì)私人投資有明顯的擠出效應(yīng)。楚爾鳴、魯旭(2008)通過建立三變量結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型對(duì)1981-2005年中國(guó)的數(shù)據(jù)分析表明，中國(guó)政府投資在一定程度上擠出了私人投資，且不利于產(chǎn)出增長(zhǎng)。

第二類，認(rèn)為政府投資對(duì)私人投資存在擠入效應(yīng)，即政府投資的增加會(huì)帶動(dòng)私人投資的增長(zhǎng)。

例如Aschauer(1989)通過對(duì)美國(guó)1949-1985年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為當(dāng)公共支出作為生產(chǎn)要素投入，且與私人資本互補(bǔ)時(shí)，私人資本的邊際生產(chǎn)率隨著公共投入的增加而上升，因而政府投資促進(jìn)了私人投資，美國(guó)1971-1985年全要素生產(chǎn)率下降主要是由公共資本增速降低引起的。郭慶旺、趙志耘(1999)就中國(guó)的政府投資是否產(chǎn)生擠出效應(yīng)進(jìn)行分析，認(rèn)為在民間投資對(duì)利率缺乏彈性的情況下，政府投資不會(huì)擠出民間投資，反而有利于啟動(dòng)內(nèi)需，對(duì)民間投資產(chǎn)生擠入效應(yīng)。PerEira(2001)基于脈沖響應(yīng)分析和向量自回歸分析，對(duì)美國(guó)政府投資對(duì)私人投資的影響進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在總體水平上政府投資對(duì)私人投資產(chǎn)生了擠入效應(yīng)，其中政府投資用于工業(yè)設(shè)備和運(yùn)輸設(shè)備時(shí)對(duì)私人投資的擠入效應(yīng)尤其明顯。劉溶滄、馬栓友(2001)從實(shí)證角度分析了私人投資與政府投資的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)政府投資對(duì)民間投資的擠出效應(yīng)不顯著，但公共資本的投入提高了私人部門的收益率，增加政府投資事實(shí)上帶動(dòng)了私人部門投資。㈣中國(guó)社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前沿課題組(2004)認(rèn)為在發(fā)展中國(guó)家，經(jīng)濟(jì)中存在擁擠性公共資本時(shí)，政府投資將刺激私人投資和私人資本的擴(kuò)張。Martinez-Looez(2006)利用西班牙語(yǔ)地區(qū)1965-1997年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明政府投資尤其是教育領(lǐng)域的政府投資對(duì)私人投資具有顯著的擠入效應(yīng)。陳浪南、楊子暉(2007)分析了1980-2003年中國(guó)政府支出和政府融資與私人投資的關(guān)系，經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明，中國(guó)政府的政府投資提高了私人資本的邊際產(chǎn)出，擠進(jìn)了私人投資；當(dāng)經(jīng)濟(jì)有效需求不足，社會(huì)存在大量閑置資金時(shí)，國(guó)債的發(fā)行不會(huì)對(duì)私人投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，即使在國(guó)債產(chǎn)生擠出效應(yīng)的情況下，只要將國(guó)債資金用于以政府投資為主的經(jīng)濟(jì)建設(shè)，對(duì)私人投資的凈效應(yīng)也依然為正。吳洪鵬、劉璐(2007)通過對(duì)1997年1月至2004年12月的月度數(shù)據(jù)運(yùn)用VAR模型的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，認(rèn)為可能會(huì)導(dǎo)致民間投資減少的擠出效應(yīng)機(jī)制均不存在，政府投資的擴(kuò)大產(chǎn)生了對(duì)民間投資的擠入效應(yīng)。

Ang(2009)通過對(duì)馬來西亞1960-2003年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)政府投資和外國(guó)直接投資與國(guó)內(nèi)私人投資之間的關(guān)系是互補(bǔ)性的，存在擠入效應(yīng)。劉忠敏、馬樹才、陳素瓊(2009)首先采用Diamond模型對(duì)政府投資及各項(xiàng)政府支出對(duì)私人投資影響進(jìn)行理論分析；然后利用1980-2005年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、單方程誤差修正模型分析了我國(guó)政府投資對(duì)私人投資的長(zhǎng)短期效應(yīng)；結(jié)果表明無論從長(zhǎng)期還是短期看政府投資都“擠入”了私人投資。

第三類，認(rèn)為政府投資對(duì)私人投資的作用不確定，即“擠入”或“擠出”作用不顯著，或者在不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件下將產(chǎn)生不同的作用一“擠入”或“擠出”。

認(rèn)為“擠入”或“擠出”作用不顯著的學(xué)者主要有：Levine和Reneh(1992)利用119個(gè)國(guó)家1974-1989年的數(shù)據(jù)分析政府支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論是政府支出總額還是將政府支出分為資本形成、教育支出、國(guó)防支出等類別，這些變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率之間均未體現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，政府投資并未顯現(xiàn)出與私人投資的相關(guān)性。McMillin和Smyth(1994)通過對(duì)美國(guó)1952-1990年的數(shù)據(jù)分析，認(rèn)為公共資本對(duì)私人投資的影響不顯著。孫旭、羅季(2004年)從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論出發(fā)，探尋中國(guó)政府投資對(duì)民間投資的影響，并實(shí)證分析了政府投資與民間投資的關(guān)聯(lián)性，認(rèn)為中國(guó)目前政府投資對(duì)民間投資的調(diào)控能力十分有限，即未表現(xiàn)出擠入效應(yīng)，也未產(chǎn)生擠出效應(yīng)。閻持相同觀點(diǎn)的還有宋福鐵(2004)利用Granger因果測(cè)試模型，以中國(guó)國(guó)債融資為研究對(duì)象，用中國(guó)1980-2000年的實(shí)證數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)國(guó)債對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)，結(jié)果表明國(guó)債對(duì)私人投資尚未產(chǎn)生擠出效應(yīng)，但也沒起到刺激私人投資的積極作用。辜勝阻等(2010)認(rèn)為當(dāng)前我國(guó)政府公共投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)性較強(qiáng)，但對(duì)民間投資的引導(dǎo)作用不夠明顯。

認(rèn)為“擠入”或“擠出”作用取決于不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的學(xué)者主要有：Fisher和Tumovsky(1998)的研究認(rèn)為在長(zhǎng)期內(nèi)和短期內(nèi)，政府投資對(duì)私人投資的影響取決于政府投資的融資方式、公共物品供給的擁擠程度、私人投資和政府投資之間的替代程度等；當(dāng)擁擠程度較低時(shí)，公共資本存量的增加將提高公共服務(wù)水平，只要公共資本與私人資本在生產(chǎn)函數(shù)中存在互補(bǔ)而非替代效應(yīng)，私人資本的邊際產(chǎn)出就會(huì)得到提高，由此刺激私人資本的長(zhǎng)期積累和投資；而當(dāng)擁擠程度較高時(shí)，政府投資對(duì)私人投資的效應(yīng)取決于生產(chǎn)中私人投資和政府投資之間的替代程度同擁擠程度之間的效應(yīng)關(guān)系，擁擠程度越高、替代彈性越大，則政府投資的增長(zhǎng)會(huì)使私人資本存量和投資增長(zhǎng)；如果擁擠程度同替代程度呈反向關(guān)系，則政府投資的增長(zhǎng)可能最終導(dǎo)致私人投資和私人資本存量的減少。Enden和Holcombe(2005)分析了1980-1997年發(fā)展中國(guó)家的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府投資與私人投資存在互補(bǔ)關(guān)系，政府投資每增加10％私人投資便隨之增加2％；但與之相對(duì)的是，在發(fā)達(dá)國(guó)家政府投資則對(duì)私人投資具有擠出效應(yīng)。董秀良、薛豐慧、吳仁水(2006)在重新界定財(cái)政支出對(duì)私人投鰳應(yīng)的基礎(chǔ)上，利用季度數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法分析了我國(guó)財(cái)政支出對(duì)私人投資的長(zhǎng)短期效應(yīng)。結(jié)果表明，短期內(nèi)財(cái)政支出對(duì)私人投資具有一定擠出效應(yīng)，而長(zhǎng)期均衡關(guān)系上則表現(xiàn)為擠入效應(yīng)。楊曉華(2006)利用中國(guó)1978-2003年的數(shù)據(jù)，對(duì)政府投資、私人投資和產(chǎn)出進(jìn)行建模分析，分析結(jié)果表明政府投資對(duì)私人投資在短期具有擠入效應(yīng)，在長(zhǎng)期則具有擠出效應(yīng)，不過兩種效應(yīng)都比較弱，結(jié)論剛好與董秀良等人的相反。而尹貽林：盧晶(2008)從理論上將政府投資對(duì)私人投資的各種效應(yīng)進(jìn)行重新梳理，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用向量自回歸模型和向量誤差修正模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。結(jié)果表明，在長(zhǎng)期內(nèi)，我國(guó)政府投資與私人投資之間存在著惟一的長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且政府投資對(duì)私人投資的綜合效應(yīng)表現(xiàn)為擠入效應(yīng)；在短期¨內(nèi)，政府投資對(duì)私人投資則具有擠出效應(yīng)，并分析了這種擠出效應(yīng)的主要作用機(jī)制，得出的最終結(jié)論與董秀良等人的一致。

縱觀上述研究成果，大多從國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體上來研究政府投資與私人投資的關(guān)系，但是已有文獻(xiàn)中對(duì)房地產(chǎn)業(yè)政府投資與私人投資關(guān)系的研究尚處于空白狀態(tài)。

二、模型構(gòu)建與變量選擇寫作論文

(一)模型構(gòu)建

在研究房地產(chǎn)業(yè)政府投資和私人投資的關(guān)系時(shí)，本文使用的是中國(guó)各地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)政府投資和私人投資的面板數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)具有個(gè)體、時(shí)間、指標(biāo)等蘭維信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本文中面板數(shù)據(jù)的個(gè)體是指包括北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西j海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等在內(nèi)的中國(guó)31個(gè)省級(jí)地區(qū)；時(shí)間是指從1996年至2008年共13個(gè)統(tǒng)計(jì)年度；指標(biāo)是指房地產(chǎn)業(yè)的政府投資和私人投資兩個(gè)指標(biāo)。

正是由于面板數(shù)據(jù)含有橫截面、時(shí)間和指標(biāo)三維信息，利用面板數(shù)據(jù)建立模型可以構(gòu)造和檢驗(yàn)比單獨(dú)使用橫截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù)更為真實(shí)的行為方程，以進(jìn)行更加深入的分析。利用面板數(shù)據(jù)建立的計(jì)量模型稱為ParielData模型。PanelData模型的一般式可表示為：

yit=αit+βitxit+uit式中，yit是因變量向量，xit是解釋變量向量，參數(shù)αit表示模型的截距項(xiàng)，βit表示解釋變量xit的系數(shù)向量，N表示個(gè)體截面成員的個(gè)數(shù)，T表示每個(gè)截面成員的觀測(cè)時(shí)期總數(shù)，uit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了實(shí)現(xiàn)模型的估計(jì)，通常假定參數(shù)滿足時(shí)間一致性，PanelData模型可以簡(jiǎn)化為：

yi=αi+βixi+uiti=1，2，…，N

根據(jù)截距項(xiàng)向量αit和系數(shù)向量βit的不同特征，可以將PanelData模型進(jìn)一步劃分為三種類型：不變系數(shù)模型、變截距模型、變系數(shù)模型。不變系數(shù)模型，是指模型在橫截面上既無個(gè)體影響也沒有結(jié)構(gòu)變化，即對(duì)于各個(gè)體成員方程來說，反映個(gè)體影響的截距項(xiàng)αit和反映結(jié)構(gòu)變化的系數(shù)向量βit均相同；變截距模型，是指模型在橫截面上存在個(gè)體影響而無結(jié)構(gòu)變化，并且個(gè)體影響可以用截距項(xiàng)αi的差別來說明，即對(duì)于各個(gè)體成員方程來說，反映個(gè)體影響的截距項(xiàng)αi不同而反映結(jié)構(gòu)變化的系數(shù)向量βi相同；變系數(shù)模型，是指模型在橫截面上既存在個(gè)體影響又存在結(jié)構(gòu)變化，即對(duì)于各個(gè)體成員方程來說，反映結(jié)構(gòu)變化的截距項(xiàng)αi和反映結(jié)構(gòu)變化的系數(shù)向量βi均不同。由于個(gè)體影響又可分為固定影響和隨機(jī)影響兩種不同的形式，因而存在個(gè)體影響的變截距模型和變系數(shù)模型又都可以分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種。

綜上所述，PanelData模型通常可以分為不變系數(shù)模型、固定效應(yīng)變截距模型、隨機(jī)效應(yīng)變截距模型、固定效應(yīng)變系數(shù)模型、隨機(jī)效應(yīng)變系數(shù)模型五種。在對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)政府投資與私人投資關(guān)系的研究中，需要根據(jù)實(shí)證數(shù)據(jù)的分析和檢驗(yàn)來確定PanelData模型的具體形式。

(二)變量選擇及數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，對(duì)中國(guó)房地業(yè)政府投資和私人投資關(guān)系的研究中，將采用在數(shù)量上構(gòu)成房地產(chǎn)業(yè)投資絕大部分的房地產(chǎn)開發(fā)投資作為房地產(chǎn)業(yè)投資的變量；進(jìn)而將房地產(chǎn)開發(fā)投資資金來源中包括財(cái)政撥款和財(cái)政安排貸款兩部分在內(nèi)的國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金視為政府投資，而將其余來源于國(guó)內(nèi)貸款、利用外資、自籌資金和其他資金的投資視為私人投資。即將房地產(chǎn)開發(fā)投資中的國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金投資作為房地產(chǎn)業(yè)政府投資的變量，而將其余資金來源之和作為房地產(chǎn)業(yè)私人投資的變量。

在中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)政府投資與私人投資關(guān)系的研究中，所使用的數(shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2009年)、《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》(1997-1999年)。為保證不同來源數(shù)據(jù)的一致性，已經(jīng)對(duì)上述來源的重疊數(shù)據(jù)進(jìn)行了交叉核對(duì)，彼此相同的數(shù)據(jù)項(xiàng)下數(shù)據(jù)均相同，因此，可以一同進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。

三、估計(jì)過程與結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)處理

首先，在對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析之前，為了克服物價(jià)波動(dòng)的影響，所有數(shù)據(jù)指標(biāo)均除以1978年為基期的CPI指數(shù)。其次，從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中華人民共和國(guó)年鑒》、《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)摘要》等的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，自2005年起房地產(chǎn)開發(fā)投資的資金來源表中不再列出“國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金”、“債券”這兩項(xiàng)資金來源。經(jīng)與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局工作人員溝通確認(rèn)，“國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金”一項(xiàng)數(shù)據(jù)的觀測(cè)值為0，“債券”計(jì)入“其他資金”。再次，為了降低和消除異方差，提高估計(jì)精度，所有變量在剔除價(jià)格因素影響后均取自然對(duì)數(shù)，然后再作進(jìn)一步的回歸估計(jì)和檢驗(yàn)。由于零值無法進(jìn)行取對(duì)數(shù)的運(yùn)算，常見做法是剔除為零值的觀測(cè)值，或者給存在零值的變量的各觀測(cè)值統(tǒng)一加上一個(gè)足夠小的正數(shù)修正后，再取自然對(duì)數(shù)。如果剔除全部零值，則樣本量損失較大，因而選擇給經(jīng)價(jià)格指數(shù)修正的各觀測(cè)值統(tǒng)一加上一個(gè)足夠小的正數(shù)修正。從各地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資各資金來源的分列數(shù)據(jù)來看，數(shù)量級(jí)在萬元以上，因而將相應(yīng)此變量經(jīng)價(jià)格指數(shù)修正的各觀測(cè)值加上1元，可以說是足夠小，對(duì)數(shù)據(jù)估計(jì)的精確度影響不大；其余數(shù)據(jù)經(jīng)價(jià)格指數(shù)修正后直接取自然對(duì)數(shù)。

下文中LnGI表示經(jīng)過修正后取對(duì)數(shù)的房地產(chǎn)開發(fā)投資中的政府投資；LnPI表示經(jīng)過修正后取對(duì)數(shù)的房地產(chǎn)開發(fā)投資中的私人投資。所有統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果均由軟件Eviews6計(jì)算得到。

(二)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免偽回歸，確保估計(jì)結(jié)果的有效性，必須對(duì)各面板序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)序列平穩(wěn)性最常用的辦法就是單位根檢驗(yàn)，本文使用LLC、BrEintung、IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher這五種方法進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。這五種單位根檢驗(yàn)方法的原假設(shè)均是面板數(shù)據(jù)中存在單位根，而備擇假設(shè)則是面板數(shù)據(jù)中不存在單位根；檢驗(yàn)中如拒絕存在單位根的原假設(shè)則說明此序列是平穩(wěn)的，反之則不平穩(wěn)。

對(duì)代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中政府投資的LnG／和代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中私人投資的LnPl這兩組面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。檢驗(yàn)中，變量滯后分布長(zhǎng)度(即滯后階數(shù))的選擇是依據(jù)Sehwarz準(zhǔn)則進(jìn)行的，檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綖榧群薪鼐囗?xiàng)又含有趨勢(shì)項(xiàng)。

可見，對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)政府投資LnG／的單位根檢驗(yàn)中，五種檢驗(yàn)方法均拒絕了存在單位根的原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的；對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資LnPI的單位根檢驗(yàn)中，五種檢驗(yàn)方法中只有一種(BrEIntung檢驗(yàn))無法拒絕存在單位根的原假設(shè)，其余四種檢驗(yàn)方法均拒絕了存在單位根的原假設(shè)，因而可以認(rèn)為數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。也就是說，代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中政府投資的LnGI和代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中私人投資的LnPI這兩組面板數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的。

(三)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)的結(jié)果同時(shí)表明，代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中政府投資的LnGI和代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中私人投資的LnPI是同階單整的兩個(gè)變量，因而可以對(duì)這兩個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以考察變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

本文采用Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)方法對(duì)各地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)政府投資和私人投資的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)的原假設(shè)是“存在相應(yīng)個(gè)數(shù)的協(xié)整向量”，即存在相應(yīng)個(gè)數(shù)的協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)中，變量滯后分布長(zhǎng)度(即滯后階數(shù))的選擇，是依據(jù)Schwarz準(zhǔn)則進(jìn)行的；檢驗(yàn)?zāi)Ｊ竭x為序列有確定性趨勢(shì)而協(xié)整方程只有截距的情況；顯著性水平設(shè)定為5％。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5％的顯著性水平下，Johansen面板協(xié)整檢驗(yàn)中，F(xiàn)isher聯(lián)合跡統(tǒng)計(jì)量和Fisher聯(lián)合I-max統(tǒng)計(jì)量均拒絕了“存在0個(gè)協(xié)整向量”的原假設(shè)，顯示出兩變量之間存在著協(xié)整關(guān)系。也就是說，房地產(chǎn)開發(fā)的政府投資和私人投資之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立模型進(jìn)行回歸，其回歸結(jié)果是較為精確的。

(四)模型形式的確定與估計(jì)結(jié)果

利用代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中政府投資的和代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中私人投資的兩個(gè)變量建立PanelData模型，以分析房地產(chǎn)業(yè)政府投資與私人投資之間的關(guān)系。在對(duì)PanelData模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，使用的樣本數(shù)據(jù)包含了時(shí)間序列和橫截面這兩個(gè)方向上的信息，如果模型形式設(shè)定得不正確，估計(jì)結(jié)果將與所要模擬的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)偏離甚遠(yuǎn)。PanelData模型形式的確定，首先要在隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)之間進(jìn)行選擇和判斷，其次要在不變系數(shù)模型、變截距模型、變系數(shù)模型之間進(jìn)行選擇和判斷。

1隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)的選擇與判斷

對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的識(shí)別，常用的檢驗(yàn)方法是Hausman檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)的原假設(shè)是：隨機(jī)效應(yīng)模型中個(gè)體影響與解釋變量不相關(guān)；備擇假設(shè)是：個(gè)體影響與解釋變量相關(guān)，應(yīng)建立固定效應(yīng)模型。

以房地產(chǎn)開發(fā)投資中政府投資的LnG／作為解釋變量，以代表房地產(chǎn)開發(fā)投資中私人投資的LnPI作為被解釋變量，建立兩變量隨機(jī)效應(yīng)模型，在此基礎(chǔ)上做Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

從檢驗(yàn)結(jié)果可見，Hausman檢驗(yàn)拒絕了模型是隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，表明應(yīng)建立固定效應(yīng)模型。

2不變系數(shù)模型、變截距模型、變系數(shù)模型的選擇與判斷

對(duì)平均自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平的偏離，用來反映不同地區(qū)間區(qū)域影響因素的差異；β是房地產(chǎn)開發(fā)政府投資引發(fā)的私人投資的邊際投資傾向；i表示31個(gè)不同的地區(qū)；t表示從1996至2008年共13個(gè)時(shí)間截面。

對(duì)此固定效應(yīng)變截距模型的估計(jì)結(jié)果分別如表4和表5所示。

模型可根據(jù)表4的估計(jì)結(jié)果改寫為：Lnfilit=12.71+αir-0.09LnGLit

四、結(jié)論與建議

(一)全國(guó)層面

從上文對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果可知，房地產(chǎn)開發(fā)的政府投資每增加1個(gè)百分點(diǎn)，私人投資將減少0.09個(gè)百分點(diǎn)，即政府投資對(duì)私人投資將產(chǎn)生擠出效應(yīng)。房地產(chǎn)業(yè)政府投資對(duì)私人投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)的作用機(jī)制主要在于以下幾方面：(1)政府在房地產(chǎn)領(lǐng)域的投資直接進(jìn)入房產(chǎn)開發(fā)階段，政府投資與私人投資構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，利用財(cái)政資金或財(cái)政安排貸款的資金優(yōu)勢(shì)，政府部門或代表政府意愿的機(jī)構(gòu)在土地市場(chǎng)與私人投資者爭(zhēng)奪土地開發(fā)資源，由于土地資源的稀缺性，這必然造成對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)，減少房地產(chǎn)業(yè)的私人投資。(2)房地產(chǎn)領(lǐng)域的政府投資相當(dāng)一部分配套資金來自銀行等金融機(jī)構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)出于對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)效率、監(jiān)管難度等方面的考慮，傾向于將資金投向代表政府投資的貸款者，在信貸規(guī)模不變的情況下，將使私人投資者融資難度加大、融資成本增加，從而降低私人投資的水平。(3)政府在房產(chǎn)開發(fā)階段的政府投資增加還可能造成建筑材料、機(jī)械設(shè)備、建筑工人等生產(chǎn)要素供應(yīng)緊張，如果這些生產(chǎn)要素的供給未能及時(shí)滿足需求，可能導(dǎo)致這些生產(chǎn)要素的價(jià)格上漲，從而使私人資本承擔(dān)生產(chǎn)成本增加、利潤(rùn)減少的后果，致使私人投資水平下降。(4)房地產(chǎn)領(lǐng)域的政府投資大規(guī)模建設(shè)保帝性住房，擴(kuò)大保障勝住房的覆蓋群體，相對(duì)減少了房地產(chǎn)市場(chǎng)的購(gòu)房需求者，降低了需求者對(duì)正常商品房的購(gòu)買意愿，可以說“擠出”了私人投資的部分市場(chǎng)需求，進(jìn)而“擠出”了房地產(chǎn)業(yè)的私人投資。

鑒于上述分析，提出如下建議：(1)房地產(chǎn)業(yè)的政府投資應(yīng)從房產(chǎn)開發(fā)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向并集中于土地儲(chǔ)備開發(fā)領(lǐng)域，這樣一方面可以避免與私人投資爭(zhēng)奪土地資源、資金以及其他生產(chǎn)要素，以減少對(duì)私人投資產(chǎn)生的“擠出”作用；另一方面也可以將土地供給更好地控制在政府手里，以便于對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行宏觀調(diào)控。(2)政府在保障性住房方面的投資，其投資形式可以從直接建設(shè)住房逐步轉(zhuǎn)向需求補(bǔ)貼，以減少政府行政力量對(duì)市場(chǎng)干預(yù)的不利作用，更好地利用市場(chǎng)機(jī)制配置資源靈活高效的特點(diǎn)。

(二)地區(qū)層面

各地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資的個(gè)體是指中國(guó)31個(gè)省級(jí)地區(qū)，因此個(gè)體影響也就是地域影響。模型形式確定為固定效應(yīng)變截距模型表明個(gè)體影響是固定的而非隨機(jī)的，也就是說各地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資中受到的地域影響是固定的。表5的估計(jì)結(jié)果表明，包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南、陜西在內(nèi)的18個(gè)地區(qū)，地域因素的影響系數(shù)是正的，即這些地區(qū)自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平高于全國(guó)平均自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平；而包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、江西、廣西、海南、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆在內(nèi)的13個(gè)地區(qū)，地域因素的影響系數(shù)是負(fù)的，即這些地區(qū)自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平低于全國(guó)平均自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平。其中，地域因素影響系數(shù)最高的前5個(gè)地區(qū)依次分別為廣東、北京、浙江、上海、江蘇；而地域因素影響系數(shù)負(fù)值最大的是西藏和青海。從中可以看出，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資的地域因素影響系數(shù)為正，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資的地域影響系數(shù)為負(fù)，其主要原因在于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，投資環(huán)境較好、房地產(chǎn)需求較大，因而自發(fā)的房地產(chǎn)私人投資水平較高。在制定房地產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策時(shí)，應(yīng)充分考慮各地區(qū)自發(fā)房地產(chǎn)開發(fā)私人投資水平，對(duì)不同地區(qū)采取目標(biāo)相同而調(diào)控手段有差別的宏觀政策，以便更好地實(shí)現(xiàn)調(diào)控的目的。