【摘要】本文在基于1998年房地產(chǎn)業(yè)才開始進(jìn)行商品房的改革，所以選用2000年到2010年11年華東7個省際外商實(shí)際直接投資額FDI與商品房平均銷售價格HP的年度面板數(shù)據(jù)，分析外商直接投資額對房地產(chǎn)價格的影響，通過建立固定效應(yīng)變截距模型分析FDI與HP之間的關(guān)系，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，得出房價變動引起外商直接投資額的變動的單向因果關(guān)系，最后針對一系列理論和實(shí)證研究結(jié)果提出政府應(yīng)該尋找其他影響房地產(chǎn)價格的關(guān)鍵因素來控制房價，通過合理地控制房價水平，從而更好的進(jìn)行房地產(chǎn)業(yè)的招商引資。

【關(guān)鍵詞】外商直接投資 房地產(chǎn)價格 面板數(shù)據(jù)

一、研究背景

我國房地產(chǎn)市場飛速發(fā)展，逐漸成為各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎，這得益于對房地產(chǎn)市場進(jìn)行的大量投資，其中外商直接投資在房地產(chǎn)投資中的比重不容小覷。據(jù)國家統(tǒng)計局2011年按行業(yè)分的實(shí)際利用外商直接投資金額中，房地產(chǎn)業(yè)外商直接投資額占外商總投資的23.17%（見圖1），成為僅次于制造業(yè)的第二大吸收外資產(chǎn)業(yè)。外商直接投資為我國房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了資金動力，促進(jìn)了房地產(chǎn)市場的繁榮；同時，國際資本中的投機(jī)性資本過度流入也易造成房價的巨幅波動，催生我國房地產(chǎn)市場的泡沫。鑒于房地產(chǎn)具有與各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高的特點(diǎn)，其風(fēng)險很容易波及到其他產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而影響整個國民經(jīng)濟(jì)的安全和社會的穩(wěn)定，1997年亞洲金融風(fēng)暴中國際資本大量撤離對日本房地產(chǎn)業(yè)的重創(chuàng)就是最好的佐證。因此，在當(dāng)前我國房價虛高、泡沫積聚的情況下，研究房地產(chǎn)和外商直接投資的關(guān)系走向是否具有聯(lián)動效應(yīng)，對于解決房地產(chǎn)業(yè)面臨的問題和引導(dǎo)國際資本的流入具有重要的理論和實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述

由于我國房地產(chǎn)價格的快速增長，對房地產(chǎn)價格的研究引起各方的重視，房地產(chǎn)價格受到很多復(fù)雜的因素影響，國內(nèi)外學(xué)者在這方面進(jìn)行了很多的研究。

關(guān)于外商直接投資對房地產(chǎn)的影響因素，國外學(xué)者主要從以下三個方面進(jìn)行研究，第一，外商直接投資進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)的原因研究，F(xiàn)arrell（2006）研究了日本1985年～2004年外商投資原因，發(fā)現(xiàn)良好的金融環(huán)境是外商直接投資房地產(chǎn)的主要原因；第二，外商直接投資房地產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險和回報研究，Hoeslim，Lekander.J和Witkiewicz.W（2004）利用分布于三大洲的7個國家1987～2001年的數(shù)據(jù)研究了房地產(chǎn)的投資回報，認(rèn)為房地產(chǎn)是多元化投資組合中的一個有效資產(chǎn)；第三，對外商直接投資房地產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的影響研究，Savant（2006）對印度外商直接投資房地產(chǎn)的指導(dǎo)政策進(jìn)行了分析，認(rèn)為房地產(chǎn)業(yè)利用外資有利于促進(jìn)競爭，引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，帶動國內(nèi)投資。

自從1998年我國取消福利分房以來，房地產(chǎn)業(yè)得到迅猛發(fā)展，伴隨著改革開放的不斷深入，越來越多的外資進(jìn)入我國市場，關(guān)于房價與外商投資之間的關(guān)系，國內(nèi)研究者關(guān)注的焦點(diǎn)主要集中在焦點(diǎn)主要是外資的進(jìn)入究竟會產(chǎn)生什么影響，為什么要限制外資進(jìn)入本國房地產(chǎn)，外資進(jìn)入本國房地產(chǎn)的目的何在，外資大量進(jìn)入到中國房地產(chǎn)企業(yè)具體會產(chǎn)生哪些正、負(fù)面影響等方面。具體的研究主要從以下四個方面進(jìn)行研究，第一，關(guān)于外商直接投資進(jìn)入房地產(chǎn)的原因研究，趙瓊（2010年）認(rèn)為美國實(shí)際利率的不斷下降，而人民幣名義利率較高，使國內(nèi)出現(xiàn)套利空間，以及美元持續(xù)貶值，國際熱錢急于尋找出口，新興市場成為熱錢流入的目的地。基于這些因素影響，熱錢大量流入我國；第二，外資進(jìn)入對房地產(chǎn)業(yè)的積極影響研究，冷霜（2007）認(rèn)為外資流入我國房地產(chǎn)不僅給我國帶來學(xué)習(xí)效應(yīng)和合作效應(yīng)，更有利于提高我國房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營管理水平和房地產(chǎn)企業(yè)更新投資理念，小華（2009）認(rèn)為外資的進(jìn)入提高了房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營能力，促進(jìn)房地產(chǎn)設(shè)計、施工、開發(fā)、中介和房地產(chǎn)金融等各領(lǐng)域的成熟和發(fā)展；第三，限制外資進(jìn)入房地產(chǎn)的原因研究，趙海成（2004）認(rèn)為外資大量流入房地產(chǎn)業(yè)加劇了我國房地產(chǎn)市場的供求結(jié)構(gòu)失衡，大量的短期資本流入房地產(chǎn)市場，還會帶來投機(jī)活動的高漲，產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”，促使房地產(chǎn)泡沫膨脹；第四，現(xiàn)行政策的收效及其原因研究，饒瑋、劉穎圓認(rèn)為我國采取的限制外資進(jìn)入我國房地產(chǎn)業(yè)的措施收效不大，由于我國房地產(chǎn)需求仍然非常旺盛，投資我國房地產(chǎn)不僅可以獲得巨額回報，還可享受人民幣升值的附加收益加之稅收優(yōu)惠政策，大量外資涌向中國房地產(chǎn)業(yè)的局面可能仍會持續(xù)。

目前外商直接投資對房地產(chǎn)價格的影響，很多都是采用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，而利用省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究相對較少，本文利用華東地區(qū)近幾年的面板數(shù)據(jù)研究這兩者之間的關(guān)系。

三、變量的選取

本篇文章涉及的變量有FDI代表房地產(chǎn)業(yè)外商直接投資額，HP是商品房平均銷售銷售價格，用HP來代表房地產(chǎn)價格，SLR代表金融機(jī)構(gòu)一年期法定貸款利率，用該指標(biāo)控制國家宏觀經(jīng)濟(jì)變量，具體見表1。

四、數(shù)據(jù)及處理

本文選取了2000年～2010年11年的華東地區(qū)7個省份的房地產(chǎn)業(yè)實(shí)際利用外商投資直接額和商品房平均銷售價格的對應(yīng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于2001年至2011年各年份的《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》，選取2000年～2010年各年度最后一次調(diào)整的國家一年期法定貸款利率，數(shù)據(jù)來源于各年的中國統(tǒng)計年鑒。為了排除物價波動的影響，用1978年為基期的各年居民消費(fèi)價格指數(shù)（數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局），對所有相關(guān)變量進(jìn)行指數(shù)平減，同時為消除面板數(shù)據(jù)截面所產(chǎn)生的異方差影響，所有變量取自然對數(shù)。

五、模型及處理

針對面板數(shù)據(jù)的模型，主要有固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，他們分別又分為定截距項(xiàng)模型和變截距項(xiàng)模型，本文利用相關(guān)數(shù)據(jù)和Eviews軟件進(jìn)行模型選擇的相關(guān)分析，得出本文所涉及的面板數(shù)據(jù)適合使用固定效應(yīng)變截距模型，具體的分析過程見下文。

為了研究外商直接投資實(shí)際使用額FDI是如何決定房地產(chǎn)價格HP，首先假定數(shù)據(jù)適合使用固定變截距模型，居于此假設(shè)，建立如下變截距的面板數(shù)據(jù)模型：

為了判斷選擇變截距模型是否適合這個面板數(shù)據(jù)，還需要估計一個混合回歸模型，即假定模型（1）中截距項(xiàng)在所有的截面成員上都是相同的，即假定αi=α。混合回歸模型的形式如下：

LNHPit=αi+β1LNFDIit+β2LNSLRit+μit （2）

i=1，2，3，4，5，6，7 t=2000，2001，……，2010

（一）固定效應(yīng)變截距模型估計

固定變截距模型的估計結(jié)果如下表2：

常數(shù)項(xiàng)的估計值為4.4816，其t統(tǒng)計量在1%的顯著水平下顯著；它表示在7個截面成員地區(qū)的取對數(shù)后房價的平均水平（下面簡稱平均自發(fā)房價）。解釋變量LGFDI的系數(shù)估計值為0.1736，它的t統(tǒng)計量非常顯著。由于估計的是變截距模型，因此這個解釋變量的系數(shù)估計值對7個截面成員地區(qū)都是相同的。因?yàn)榻忉屪兞康南禂?shù)估計值為正數(shù)，說明LGFDI對LGHP有正的影響。LNSLR系數(shù)為1.2191，P值也很小，該系數(shù)統(tǒng)計顯著，估計系數(shù)為正數(shù)，表明貸款利率也對房價也有正的影響。

Fixed Effects（Cross）列給出的是7個截面成員地區(qū)的自發(fā)房價水平相對于平均自發(fā)房價（常數(shù)項(xiàng)C）的偏離，用于反映7個地區(qū)之間的自發(fā)房價結(jié)構(gòu)差異。其中，上海地區(qū)的自發(fā)房價水平最高，浙江地區(qū)次之，福建最低，各地區(qū)自發(fā)的房價水平之間的差異是由每個地區(qū)獨(dú)特的環(huán)境所引起的，上海和浙江的商業(yè)化水平總體較高，自然房價也較高。

根據(jù)表2結(jié)果，固定效應(yīng)變截距模型的估計結(jié)果如下：

（二）混合回歸模型估計

利用Eviews軟件中固定效應(yīng)模型的冗余變量似然比檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

表3 固定效應(yīng)模型的冗余變量似然比檢驗(yàn)

根據(jù)表3所示的結(jié)果，混合回歸模型的估計結(jié)果：

從表3可以看到，混合回歸模型的所有參數(shù)估計值的t統(tǒng)計量對應(yīng)的P值都非常小，在1%的檢驗(yàn)水平上都是顯著的。解釋變量LNFDIit和LNSLRit的系數(shù)估計值為正，說明外商直接投資和一年期法定貸款利率都對對房價有正的影響。

與混合回歸模型對比，固定效應(yīng)變截距模型是一個無約束的模型，了進(jìn)一步檢驗(yàn)是變截距模型還是混合回歸模型更適合，進(jìn)行受約束F檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示，因?yàn)镕統(tǒng)計量和LR統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值非常小，故拒絕“固定效應(yīng)變截距模型是冗余的”原假設(shè)，表明與固定效應(yīng)變截距模型相比，混合回歸模型是無效的，即可以拒絕“7個地區(qū)的截距項(xiàng)是相同的”假定。

綜合上述模型（1）、（2）對比，本文選擇變截距模型。接下來是固定效應(yīng)變截距模型和隨機(jī)效應(yīng)變截距模型的選擇問題，具體選擇依據(jù)見下文的相關(guān)檢驗(yàn)。

（三）隨機(jī)效應(yīng)變截距模型估計

首先，假設(shè)數(shù)據(jù)服從隨機(jī)效應(yīng)變截距模型，利用Eiews軟件進(jìn)行相關(guān)的估計，結(jié)果如表5所示，常數(shù)項(xiàng)和解釋變量的系數(shù)估計都顯著且為正數(shù)，與表2的數(shù)據(jù)對比，解釋變量的系數(shù)估計值與固定效應(yīng)的估計值很相近。

（四）固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的對比

為了確定固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型哪個模型更合適，利用Eviews進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示：

從上圖可以看出，解釋變量的系數(shù)估計值較接近，固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型中的LNFDI系數(shù)估計值分別為0.1736和00.1983，概率P為0.0294。

Hausman隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)的原假設(shè)是：固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的估計量沒有實(shí)質(zhì)的差異，其檢驗(yàn)統(tǒng)計量服從自由度為2的x2分布。從上表7可以看到檢驗(yàn)統(tǒng)計量等于4.74601，其概率值P為0.0932，因此在5%的顯著水平上不能拒絕檢驗(yàn)原假設(shè)，即固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的估計量沒有實(shí)質(zhì)差異，所以本文采用固定效應(yīng)模型。

綜上所述，本篇文章理論模型選用固定效應(yīng)變系數(shù)模型。即房價、外商直接投資、一年期法定貸款利率之間的回歸方程如下：

六、結(jié)論與建議

根據(jù)上文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出如下結(jié)論：

華東7個地區(qū)關(guān)于外商直接投資額、房地產(chǎn)價格和一年期法定貸款利率之間的省級面板數(shù)據(jù)，適合使用固定效應(yīng)變截距模型來進(jìn)行相關(guān)的分析。經(jīng)過一系列的分析，我們可以知道是一個地區(qū)的外商直接投資額和一年期貸款利率都會引起該地區(qū)房地產(chǎn)價格的變動。外商直接投資額越高，房地產(chǎn)價格越高，一年期法定貸款利率越高，房地產(chǎn)價格越高。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出如下建議：

一是房地產(chǎn)業(yè)的外商直接投資額，會炒高一個地區(qū)的房地產(chǎn)價格，外商地方政府要想控制當(dāng)?shù)胤績r，就要合理控制外商在房地產(chǎn)業(yè)的直接投資額，可以對這部門呢資金進(jìn)行合理引流，引導(dǎo)外商直接投資于其他更需要資金流的行業(yè)，在保證引進(jìn)外資總量不變的情況下，合理調(diào)整外資資金利用結(jié)構(gòu)，從而提高該地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)水平。

二是國家一年期法定貸款利率會提高房地產(chǎn)價格，所以國家在調(diào)整法定貸款利率時，要考慮其對房價可能造成的影響，近年來，國家出臺了很多調(diào)控房地產(chǎn)價格的法律條款，但是高房價問題始終沒得到解決，為此，國家在出門相關(guān)政策時可以結(jié)合金融機(jī)構(gòu)法定貸款利率考慮這個問題。

三是影響房地產(chǎn)價格的因素還有很多，除了外商直接投資，金融機(jī)構(gòu)一年期法定貸款利率外，還有許多可能因素，國政府要想從根本上解決問題，還要對影響房價的因素進(jìn)行更深更廣程度研究，做到對癥下藥。

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作者簡介：林銀瑞（1989-），女，漢族，福建莆田人，福州大學(xué)統(tǒng)計學(xué)研究生，研究方向：金融統(tǒng)計。