2018河南省房地产投资与经济增长关系实证分析
河南省房地产投资与经济增长关系实证分析改革开放以来，我国房地产业伴随经济增长而快速发展。房地产业是我国国民经济的重要产业，其产业关联度大，对国民经济带动作用强，对推动城镇化和工业化具有重要助力，能够改善城市居住环境、提高居民生产生活水平、促进居民家庭财富积累，成为国民经济增长的重要推动力和增长点。近期，我国房地产价格涨跌区域差异明显，沿海部分地区房地产价格持续暴涨，内地房地产价格呈平稳增长态势，引发众多关注。
河南省作为中部地区的典型大省，改革开放以来经济发展迅速，同時房地产业也实现了快速发展。国民经济增长与房地产投资之间动态关系如何？房地产投资与经济增长是否有促进作用？二者是互为因果还是单向因果关系？这些问题的回答，为河南省房地产投资健康发展及房地产市场规范运行提供理论依据，对探究我国国民经济增长与房地产投资之间的关系，合理调控房地产投资与房地产价格涨跌，发挥房地产投资对国民经济的重要作用，有重要的理论意义和现实意义。
一、河南省房地产投资与GDP基本情况
自20世纪90年代以来，伴随着人民生活水平的提高，住房制度改革的深化，河南省房地产业得到迅速发展。根据《河南统计年鉴》（1991-2015）数据，河南省城镇房地产开发投资额（记为RI）从1990年的3.43亿元上升到2000年的77.87亿元，进而上升到2014年的4375.7亿元。同期，河南省GDP也由1990年的935亿元上升到2000年的5052.99亿元，进而上升到2014年的34938亿元。
河南省房地产投资增长与GDP增长趋势大致相同，房地产投资平均增速达39.33%，远高于GDP 16.59%的平均增速。受经济景气度周期性影响，房地产投资增速变动更加剧烈，波幅更大，GDP增速波动相对平稳。2008年以后，河南省房地产投资增速与GDP增速呈双双下滑趋势，增速更加平稳，进入经济增长的新常态。
二、河南省房地产投资与经济增长关系实证分析
选取城镇房地产开发投资额（以RI表示）和国内生产总值（以GDP表示）分别代表房地产投资和经济增长，用Eviews分析软件对河南省19902014年的GDP及RI的相关数据进行处理。从增速来看，GDP与房地产投资RI具有共同趋势，表明二者之间可能存在协整关系，因此首先考虑采用协整检验验证二者之间的关系，进而考虑采用误差修正模型考察二者在实际演进过程中的偏差及短期修正，最后采用Granger因果关系检验对河南省房地产投资RI和GDP之间的因果关系进行实证分析。
（一）变量的平稳性检验
由协整理论可知，若两个时间序列自身非平稳，不能直接进行回归分析，否则会出现伪回归现象，得出错误结论。但若两个时间序列单整阶数相同，就有可能协整，在协整状态下可以进行回归分析。因而，检验时间序列是否具有协整关系应首先对时间序列进行自身平稳性检验，平稳性检验方法常用的是ADF检验。
由于两个变量呈指数上升趋势，为了将其转化为线性，消除潜在的异方差问题，对两个变量同时取对数，分别表示为lnGDP和lnRI，对各数据取对数之后不会改变数据的性质和关系，用Eviews6.0分别对其进行平稳性检验。
变量的ADF检验结果如表1所示，由表2可知，lnGDP与lnRI的水平单位根及一阶单位根均为非平稳，二阶单位根在5%的显著性水平下均为平稳。
（二）变量的协整分析
由于序列lnGDP和序列lnRI均为二阶单整，可以对二者进行协整分析。为了分析房地产投资额lnRI与经济增长lnGDP之间是否存在协整关系，需要先做两个变量之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。对lnGDP和lnRI进行回归分析，可得：
lnGDP = 6.34 + 0.49lnRI （1）
（0.064187）（0.012188）
t =（98.84319）（39.95437）
R2=0.993156 DW=1.567709
令et为该方程的残差序列，即
et= lnGDP0.486957lnRI6.344495 （2）
对该残差进行单位根检验可得，在5%的显著性水平下，t检验的统计量为-2.483266，小于相应的临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明经济增长水平lnGDP与房地产投资额lnRI之间存在协整关系。由于式（1）中lnRI前的系数表示弹性，即长期来看，在其他因素不变的条件下，房地产投资增加1%，可以带动河南省GDP增长0.49个百分点。这反映了房地产投资对河南省经济增长贡献度较高，拉动作用较强，也反映出河南省经济增长对房地产投资的依赖性较强。
（三）异方差的怀特检验
由于变量可能存在异方差，影响回归的实际效果，故需对变量进行异方差检验（采用对数方法并不能完全消除异方差风险），本文采取怀特检验方法。由回归方程lnGDP = 6.344495 + 0.49lnRI，做残差平方et2与lnRI、lnRI2的辅助回归，可得：
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