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译文题目：中国住房投资与经济增长的相互作用
摘要
住宅投资在国家中占据的重要地位以及其的增长速度已经成为了近些年来中国经济的独有特点。然而，与此同时，值得我们注意的是，经济增长对住宅投资的严重依赖可能会危害整个国家经济的稳定和健康。利用格兰杰因果检验模型，本文检验了住宅投资与国民经济、非住宅投资与国民经济之间的因果关系。我们发现：第一，在短期内住宅投资对于国民经济增长的作用大于非住宅投资。第二，在长期内房地产投资对国民经济增长有影响，而国民经济对于两者均有长期作用。我们的研究表明，住宅投资是国民经济短期波动的重要原因。它的增长将会刺激国民经济的增长，而它的下降将会引起国民经济向下波动。
关键词：经济增长；住宅投资；非住宅投资；格兰杰因果检验模型；协整分析；误差修正模型
前言
近些年来中国国民经济增长的速率是不平常的，尤其是在世界经济不景气的背景之下。中国政府一贯地重视增加投资在刺激国民经济增长中发挥的作用。这些政府政策似乎已经达到了预期的目标。根据中国国际贸易与经济合作协会（2002）发布的信息：1998年-2002年间，投资在国名经济增长中占比约4%，而国民经济的总增长为8%。这相当于达到了总增长率的一半以上，超过了消费（3%）和净出口（1%）的贡献率。
与其他类型的投资不同，住宅投资在这一阶段增长迅速，主要有以下两个方面的原因：第一，在1998年颁布的住房改革制度，这使得自由市场成为了提供住宅的主要渠道。1998年的住房改革释放了巨大的住房需求和并带来了潜在的高额利润，这鼓励了房地产开发商建造越来越多的房子。第二，是政府对于房地产开发的支持。为了实现高的GDP增长率的目标，中国政府鼓励住房建设。有传闻称，住房投资管理局放宽了审批标准，银行可以为住房开发项目提供宽松的信贷。
因此，商业住房投资，作为政府住房投资的可行替代品，在近年来达到了非常高的增长率。根据中国国家统计局2002年发布的数据，1998年-2001年的住房增长率分别为35.2%、26.8%、25.5%、27.3%。由于商品房投资是我国房地产开发投资中规模最大、最重要的环节，它的快速增长必然导致房地产投资的高速增长。中国人民银行货币政策分析小组在2002年报道到：2001年GDP增长率为7.3%，其中1.3%直接由房地产行业贡献，1.9- 2.5%直接或间接由房地行业贡献。这意味着，在2001年房地产业占GDP增长率的30%。
为了正式评估住房投资对中国国民经济的影响，我们利用适当的宏观时间序列考察了住房投资对经济增长的短期和长期效应。我们还将其与非住房投资对国民产出的影响进行了比较。
经济理论表明，房地产开发与较大的经济发展脱节，从长远来看这种脱节将会得到纠正。均衡考虑表明，如果长期没有相应的经济增长，房地产市场的发展是无法持续的。因此，我们研究住房投资的长期行为是否受到GDP的长期行为的影响。总之，本研究调查了住房投资与经济增长之间的短期和长期动态关系，以及非住房投资与经济增长之间的动态关系，并比较了这些关系的性质。
在前言中讨论了中国房地产市场的一些独特的制度设置，使本研究的研究成果具有特别的价值。中国房地产市场是一个独特的自然实验，中国的宏观经济和房地产市场在经历了长期的计划经济后都处于发展的早期阶段。由于宏观时间序列较短，在相关研究中国房地产市场宏观经济相关性的文献中，几乎没有仔细进行计量经济学研究。
文章的其余部分内容如下：第二章进行文献综述。第三章讨论本研究中使用的方法和经验模型。第四章展示相关结果数据。第五章对检验结果进行解释。最后，结论和政策影响在第六章中提出。
数据收集
中国国内生产总值和住房投资的有效数据始于1981年。在1980年国家经济统计体制改革前的1981年，中国国家统计局公布的是GNP而不是GDP。通过查阅《中国统计年鉴》，我们收集了相关的数据，构建了1981-2000年住房和非住房投资的年度GDP数据。在接下来的实证研究中，GDP、住房投资(HI)和非住房投资(NI)是参照1981年的市场价格来表示的。
住房投资占GDP的比重从6.1％到8.6％不等，平均为7.4％，标准差为0.8％。图1显示了1981年至2000年住房投资重要性的波动。住房部门在国民经济中的相对重要性在这段时期内保持相当的稳定，同时显示出周期性变化。这反映了最近房地产市场的繁荣，1998年之后，房地产市场的增长超过了8.0%。
本研究采用年度时间序列并且在小样本的约束下进行计量经济学分析。本研究不能使用季度数据，因为中国国家统计局从1997年开始才开始报告季度GDP。此外，尽管住房投资的某些部分存在季度数据，但季度住房投资数据的质量令人怀疑。他们的测量大体上是粗略的，并且统计方法和使用的测量方法在这段时间内发生了很大的变化。虽然本研究观测的对象相对较少(N=20)，但时间序列数据却在相当长的一段时间内(20年)延续。更重要的是，这个时间序列涵盖了整个中国市场实验的时期。
通常，从经济级数的变化速率来探讨它们之间的长期关系是很方便的。如果变量的变化量相对较小，则变量的对数的第一个差值大约等于变化率，因为：
因此，在1981年不变的市场价格中测量的GDP、住房投资(HI)和非住房投资(NI)的年度时间序列被转化为自然对数。
实证分析结果
时间序列平稳度的单位根检验
使用ADF检验模型进行检验，我们正式测试Ln(GDP)、Ln(HI)和Ln(NI)是否为I(1)。增广的Dickey-Fuller检验使指示变量在水平和滞后差异上的变化发生倒退。
利用AIC信息准则，确定了被测变量滞后差异的最佳滞后期。根据Wooldridge(1999，第582页)的建议，在所有的测试中，最大滞后长度都设置为3年。Wooldridge建议每年的数据应该有1到2年的长度，并且考虑到中国时报系列使用的时间比较短。
此外，通过AIC信息准则，我们发现包含一个截距是最优的，排除了所有回归方程的线性趋势变量。如果水平项的检验统计量，即ADF检验统计量，小于临界值，则拒绝零假设。
表2的面板A显示，Ln(GDP)、Ln(HI)、Ln(NI)的ADF检验统计量均大于5%的临界值，说明Ln(GDP)、Ln(HI)、Ln(NI)的滞后水平项系数比较接近0。可以推断，Ln(GDP)， Ln(HI)和Ln(NI)本质上是平稳序列，近似为I(1)。但是注意ADF检验统计数据不具有通常的t分布。
另一方面，在面板B中显示的ADF检验结果表明，Ln（GDP）、Ln（HI）和Ln（NI）的一阶差分别是∆Ln（GDP）、∆Ln（HI）和∆Ln（NI），都是平稳序列，即i.e.，I（0）。(ADF)测试在面板A和B中的结果强烈表明，Ln(GDP)、Ln(HI)和Ln(NI)都近似为I(1)。
协整性检验
对于协整变量来说，重要的是区分长期和短期的交互。考虑到这一点，我们使用Johansen检验（1991）来对协整性进行检查。Johansen检验估计一个双变量向量自回归模型，它使用表示变量的差异作为因变量，每个变量都有一个滞后的水平项，滞后的差异作为解释变量。此外，我们还包含了一个截距，但排除了VAR方程和协整方程的趋势变量。通过AIC准则来确定最优滞后期后，如果水平项的系数矩阵小于全秩2，那么这两个变量之间存在一个共同的长期关系，即协整关系。Johansen检验是对这个矩阵的秩的检验，检验统计量大于临界值表明完全秩假设被拒绝。LR检验统计量检验表明原假设被接受。
表3显示了测试结果，对两个协整关系进行了检验。对于Ln(GNP)和Ln(HI)对以及Ln(GNP)和Ln(NI)，在5%的显著性水平上拒绝无协整的零假设，表明Ln(GDP)和Ln(HI)是协整的，Ln(GDP)和Ln(NI)也是协整的。也就是说，它们各自有一个共同的随机趋势，并将按比例增长，并在长期内共同移动。另一方面，HI和NI是不协整的，即缺乏长期的关系或共同的趋势。
格兰杰因果检验结果
由于GDP和HI以及GDP和NI都是协整的，所以应该将误差修正项引入格兰杰因果检验。因为HI与NI之间是不协整的，因此，我们估计HI和NI之间的相互作用，使用标准的双变量向量自回归(VAR)模型，表4报告了HI和NI之间Granger因果关系检验的实证结果。A部分显示了住房投资与非住房投资的第一次自回归的模型估计。Ln(NI)t-1的系数在住宅投资方程中为正且显著，说明NI领先于HI。然而，Ln(HI)t-1的系数在非住房投资方程中并不显著，说明HI并不主导NI。在B部分中，我们报告了短期的检测结果。在5%的置信水平上，从Ln(NI)到Ln(HI)存在显著的单向因果关系，而Ln(HI)不是Ln(NI)的格兰杰因。
接下来,我们研究了Ln(GDP)与Ln(HI)以及Ln(GDP)与Ln(NI)的短期、长期内的因果关系。表5显示了利用误差修正模型后的格兰杰因果关系检验结果。根据表3的协整检验结果，得到了协整向量，然后将残差向量拟合为误差修正项，构建了ECM模型，并且使用AIC准则确定了最佳滞后项。由表5可知，在Ln(GDP)到Ln(HI)的因果关系方程检验中EC项的系数，以及在Ln(HI)到Ln(GDP)的因果关系方程检验中EC项的系数，结果显示在5%的置信水平下显著。这一结果表明，GDP与HI之间存在双向、长期的关系。研究Ln(GDP)对Ln(NI)长期效应的方程中EC项的系数，对其进行检验后显示在5%的置信水平上也很显著，说明GDP也是非住房投资的长期决定因素。
用滞后解释变量的t统计量来研究短期内的因果关系。我们仍然使用Wald统计数据来说明零假设，这个零假设认为短期内两者之间不存在因果关系。∆Ln(HI)t - 1的系数在ECM 1的 GDP方程中是积极和有意思的，意味着在滞后期为1年的情况下住房投资能够促进GDP的增长。然而,∆Ln(NI)t - 1和∆Ln(NI)t - 2在ECM 2 的GDP方程没有意义，说明在滞后期为1年或者2年的情况下，非住宅投资并不是GDP增长的原因。意料之中的是，ECM 1中GDP方程的统计数据在5％水平下显着，表明住房投资对GDP的短期影响是显着的。另一方面，ECM 2中的GDP方程的统计数据仅在15％的水平上显着，这是说明非住房投资对GDP不存在短期影响的最强有力的证据。滞后解释变量的t统计量和统计数据表明，住房投资对经济增长的短期效应明显强于非住房投资。
总而言之，住房投资对GDP有短期的影响作用，反之亦然。但短期内非住房投资对GDP并不存在影响作用。此外，非住房投资对住房投资有短期影响。住房投资对GDP有长期影响，而非住房投资则没有。GDP对住房投资和非住房投资都有长期影响。GDP和住房投资之间存在长期的反馈关系，但GDP和非住房投资之间没有长期的反馈关系。
我们的短期结果显示住房投资对经济增长的具有短期效应与Green（1997），Coulsen and Kim（2000），Chau and Zou（2000）和Wen（2001）等人的结论基本一致。与此同时，与Mills（1987）和Madsen（2002）等人不一致，他们表明非住房投资对经济增长比住房投资更重要。
我们的长期检验结果表明住房投资对经济增长的长期影响与Brito和Perreira（2002）的理论预测一致，而经济增长对住房和非住房投资的长期影响与一般均衡理论、以及Leung（2003）等人相一致。最后，住房投资与经济增长之间的双向长期关系这个结论与张（1994,1998）等人的理论预测是一致的。
结论
我们使用格兰杰因果检验模型来探索国内生产总值，住房投资和非住房投资之间的长期和短期关系。Dickey-Fuller（ADF）测试表明，它们都是I（1），表明应该使用一一阶差分来进行Granger因果关系检验。Johansen的协整检验显示，住房投资和非住房投资分别与GDP相互协整，但住房投资不与非住房投资相协调。因此，使用第一种差异VAR模型进行住房投资和非住房投资之间的格兰杰因果检验，同时使用误差修正模型（ECM）来检测GDP与住房投资之间的因果关系，以及GDP和非住房投资。
我们的研究结果表明，中国住房投资的增长能够预测短期内GDP的增长。因此，正如Green（1997）和Coulson和Kim（2000）等人为美国提供的文件所述，住房投资影响了中国短期的国民经济增长，而这种影响对于非住房投资并不明显。由于住房投资是短期经济增长或复苏的重要指标，因此住房投资的崩溃可能导致GDP的大幅波动，这可能会危害国民经济的稳定。
同样，我们检验了住房投资对经济增长的长期影响，检验结果与Brito和Perreira（2002）的结论相一致的。此外，GDP是住房投资的格兰杰因，表明在长期内国民经济的长期发展指引着住房投资的发展。同样，GDP与非住房投资之间也有类似的影响。 长期的调查结果与经济变量之间的一般均衡条件相一致。
我们的实证结果表明，在研究期间，住房建设是中国国民经济的一个更重要的驱动力。然而，随意地扩大住房投资规模可能带来严重问题，因为其短期波动会影响国民经济的稳定。如果建设活动的数量和结构与企业和家庭的支付能力不相适应，有效需求不足，房地产投资将在经济危机损害国家经济健康之后崩塌。
Fang, Zhang, and Fan（2002）和Lu (2002) 等人指出，中国的城市发展存在较大的区域差异。由于我
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