FDI對我國房地產(chǎn)價格的影響及地區(qū)差異研究

劉奕彤

(西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 重慶 400715)

FDI對我國房地產(chǎn)價格的影響及地區(qū)差異研究

劉奕彤

(西南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 重慶 400715)

本文基于我國31個省(直轄市、自治區(qū))2004-2012年省際面板數(shù)據(jù)，實證分析了外商直接投資對我國整體房地產(chǎn)價格和東、中、西部房地產(chǎn)價格的影響。結(jié)果表明：(1)從總體上看，外商直接投資對于房地產(chǎn)價格具有顯著的正向影響；(2)從各地區(qū)看，外商直接投資對東、中、西三大區(qū)域房地產(chǎn)價格的影響程度存在差異：外商直接投資對東、中部地區(qū)房地產(chǎn)價格具有顯著的負效應(yīng)，而對西部地區(qū)卻有顯著的正向拉動作用；(3)FDI并不是造成我國房地產(chǎn)價格上漲的主要因素。在此基礎(chǔ)上，本文對我國房地產(chǎn)價格的調(diào)控提出了相應(yīng)的政策建議。

外商直接投資;房地產(chǎn)價格;區(qū)域差異

近年來，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展迅速，已經(jīng)成為我國的支柱產(chǎn)業(yè)。與此同時，房地產(chǎn)市場投資過旺以及房價居高不下的問題成為熱點。在經(jīng)濟全球化的背景下，國際間的資本流動日益加速。一方面，跨國資本流動的期限日趨模糊，長期資本和短期資本的相互轉(zhuǎn)化更加迅速；另一方面，金融工具多樣化，金融衍生產(chǎn)品迅速發(fā)展，作為投資工具的不動產(chǎn)與動產(chǎn)之間的界限變得模糊起來。因此，有必要基于國際資本市場化，探討國際資本流動對我國房地產(chǎn)市場的影響。

外商直接投資(FDI)是指一國的投資者將資本用于他國的生產(chǎn)或經(jīng)營，并掌握一定經(jīng)營控制權(quán)的投資行為。近年來，房地產(chǎn)業(yè)在我國利用外商直接投資總量中占的比重有較快的提升。從圖1可以看出，除了2009年受金融危機的影響以外，近年來，流入我國房地產(chǎn)行業(yè)總體的外商直接投資呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，房地產(chǎn)市場已成為外商直接投資的熱點。到2011年，外商直接投資進入我國房地產(chǎn)行業(yè)已達到了704.7億元。FDI的流入雖然促進了我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展，但也加快了我國房地產(chǎn)價格的上漲。外商投資把房地產(chǎn)作為投機的重點，進而促進了房地產(chǎn)市場投資泡沫的形成，從而在一定程度上影響到社會經(jīng)濟生活的穩(wěn)定，因而成為社會各界關(guān)注的熱點問題。

圖1 FDI進入房地產(chǎn)情況(2003-2011年)

運用宏觀調(diào)控政策遏制房價的上漲，是現(xiàn)階段我國政府工作的重要任務(wù)。公眾對房地產(chǎn)市場過熱所表現(xiàn)出的日益加重的焦慮情緒，以及房地產(chǎn)市場潛在的資本泡沫問題，應(yīng)引起有關(guān)部門的高度重視。因此，研究外商投資是否影響我國房地產(chǎn)價格，對于我國經(jīng)濟和社會發(fā)展具有重要的意義。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分是文獻綜述；第二部分對變量的選取、數(shù)據(jù)的來源、計量模型的設(shè)定和研究方法加以說明；第三部分是對面板數(shù)據(jù)的實證研究與分析；第四部分是研究結(jié)論與政策建議。

一、文獻回顧

國內(nèi)外學(xué)者對外商直接投資的本質(zhì)及作用做過不少相關(guān)研究。De Gregorio(1992)[1]通過對12個拉丁美洲國家1950-1985年的面板數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)FDI與經(jīng)濟增長有顯著的正相關(guān)關(guān)系，同時還發(fā)現(xiàn)外國直接投資的生產(chǎn)率要高于國內(nèi)投資的生產(chǎn)率。Grabber(1993)[2]認為FDI具有流動性，一旦投資地的政策環(huán)境發(fā)生變化或出現(xiàn)了更具優(yōu)勢的地區(qū)，F(xiàn)DI的轉(zhuǎn)移作用就會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集群衰落和區(qū)域經(jīng)濟波動。Borensztein等(1998)[3]通過對69個發(fā)展中國家1970-1989年的數(shù)據(jù)進行分析，認為FDI通過技術(shù)外溢效應(yīng)導(dǎo)致經(jīng)濟增長。Birkinshaw(2000)[4]運用生命周期理論深入分析了FDI對產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)升級的影響，并認為這種促進作用比較有限。Thompson E.R.(2002)[5]通過對香港制衣公司在大陸直接投資的數(shù)據(jù)進行分析，證明在產(chǎn)業(yè)集群中的FDI會具有明顯的技術(shù)外溢效應(yīng)。在國內(nèi)，魏后凱(2002)[6]對外商直接投資對中國區(qū)域經(jīng)濟增長的影響進行實證研究發(fā)現(xiàn)，東部發(fā)達地區(qū)與西部落后地區(qū)之間GDP增長率的差異大約有90%是由外商投資引起的。江錦凡(2004)[7]就FDI對中國經(jīng)濟增長的影響進行理論和經(jīng)驗分析后發(fā)現(xiàn)外商直接投資在中國經(jīng)濟增長中起到十分重要的作用。黃靜波、付建(2004)[8]通過分析FDI對廣東技術(shù)進步的作用，發(fā)現(xiàn)投資于資本密集型產(chǎn)業(yè)的FDI比投資于勞動密集型產(chǎn)業(yè)的FDI有著更強的溢出效應(yīng)。郭志儀、楊曦(2008)[9]利用1990-2004年省際面板數(shù)據(jù)，分析了FDI對中國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟增長作用機制的差異，發(fā)現(xiàn)FDI在中國各地區(qū)發(fā)揮的作用存在明顯差異。唐艷(2011)[10]認為外商直接投資促進東道國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級依賴于產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)這兩個關(guān)鍵因素實現(xiàn)。舒彤等(2014)[11]運用極值邊界分析模型(EBA)對中國外商直接投資與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證分析，結(jié)果表明外商直接投資對中國經(jīng)濟增長的影響是與中國國情及FDI在中國發(fā)展態(tài)勢息息相關(guān)的，是有時間特質(zhì)的。

西方發(fā)達國家對房地產(chǎn)價格機制的研究在強調(diào)政府作用的同時，更注重市場機制的作用。Mankiw和Weil(1989)[12]研究美國20世紀70年代一些城市的住宅價格后認為二戰(zhàn)后生育高峰期出生的一代人進入購房階段是導(dǎo)致住宅價格上漲的主要原因。對于房地產(chǎn)價格的影響因素，Harris(1989)[13]研究了實際利率、名義利率對房地產(chǎn)價格的影響，發(fā)現(xiàn)實際利率的變動可以解釋市場價格水平，名義利率只在房地產(chǎn)增值預(yù)期形成時發(fā)生作用。Abraham和Hendershott(1996)[14]指出住宅價格與建設(shè)成本、就業(yè)率和收入直接相關(guān)，而價格上漲幅度和利率呈負相關(guān)關(guān)系。在國內(nèi)，周海波(2009)[15]選取人口數(shù)量、物價水平、貸款利率水平及季節(jié)虛擬變量5個指標對房地產(chǎn)價格進行多元線性回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)影響我國房地產(chǎn)價格最主要的因素是人口數(shù)量和物價水平。蘇亞莉、張玉(2011)[16]認為建筑成本、城鎮(zhèn)居民可支配收入以及居民年末儲蓄額增加等因素會使房地產(chǎn)價格顯著上漲，土地供給的增加會使房地產(chǎn)價格顯著下降。郭策、肖逸(2013)[17]選取2001-2010年全國31個省市的各影響因素的數(shù)據(jù)進行面板數(shù)據(jù)分析后認為人口數(shù)量、人均可支配收入、房屋竣工面積、房屋竣工造價、房地產(chǎn)商數(shù)量對房地產(chǎn)價格都會產(chǎn)生不同程度的影響。在外商直接投資對我國房地產(chǎn)價格影響的研究中，范東君、單良(2009)[18]基于1999-2006年的省際面板數(shù)據(jù)，計算出各個要素包括FDI對中國房地產(chǎn)價格增長的影響及貢獻程度，結(jié)果表明FDI是中國房地產(chǎn)價格上漲的原因之一。段芳(2011)[19]著眼于服務(wù)業(yè)外商直接投資的流入對上海房地產(chǎn)價格的沖擊展開分析，結(jié)果顯示FDI的變動對上海房地產(chǎn)價格波動不構(gòu)成顯著影響。沈悅、李善燊(2012)[20]發(fā)現(xiàn)FDI的流入對我國各類住宅和商業(yè)房地產(chǎn)價格存在不同程度的正向沖擊效應(yīng)，認為房地產(chǎn)調(diào)控要注意防范外源資本的結(jié)構(gòu)性沖擊影響。

以上文獻大多是研究外商直接投資對經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)集群的影響，房地產(chǎn)價格的影響因素研究主要圍繞市場供需、土地、人口等因素展開。關(guān)于FDI對房地產(chǎn)價格影響的研究大多是對全國整體或某個區(qū)域的研究，對于地區(qū)差異性的劃分不明顯。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)2004-2012年我國31個省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，對整體和東、中、西部三個區(qū)域分別進行實證研究，并根據(jù)研究結(jié)論提出相應(yīng)的政策建議。

二、模型的設(shè)定及研究方法

(一)模型的設(shè)定

利用31個省(直轄市、自治區(qū))(北京、天津、河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、河南、湖北、湖南、山西、安徽、江西、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、甘肅、新疆、青海、西藏)的面板數(shù)據(jù)，選取2004—2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為研究對象，對FDI對房地產(chǎn)價格的影響進行計量分析，進而探討促使房地產(chǎn)價格上漲的主要因素。面板模型綜合考慮了地域差別和時間序列的影響，克服了時間序列和截面分析方法的不足。FDI對房地產(chǎn)價格的影響是多層次的，在建立回歸模型時，除了考慮因變量和自變量之外，還需要驗證幾組必要的控制變量?；诜績r的自變量除了FDI之外，還有地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民的收入水平以及城鎮(zhèn)居民的消費支出。因此，本文的初始變量選取如下：

商品房平均銷售價格：Y；外商直接投資額：FDI；地區(qū)生產(chǎn)總值：GDP；城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入：PI；城鎮(zhèn)居民人均消費性支出：CS。其中，房地產(chǎn)平均銷售價格用lnY表示，外商直接投資用lnFDI表示，地區(qū)生產(chǎn)總值用lnGDP表示，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入用lnPI表示，城鎮(zhèn)居民人均消費性支出用lnCS表示。

對各項數(shù)據(jù)取對數(shù)，是為了在一定程度上消除異方差問題，同時也表示該變量的彈性，具有實際的經(jīng)濟意義。本文擬采用面板數(shù)據(jù)分析外商直接投資額及其他控制變量對商品房平均銷售價格的影響，構(gòu)建的計量經(jīng)濟模型如下：

lnY=lnFDI+lnGDP+lnPI+lnCS+μ

(1)

本文數(shù)據(jù)來源于2005-2013年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》，以及各省市的《統(tǒng)計年鑒》、金融運行報告、《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

(二)研究方法

目前對我國房地產(chǎn)價格的研究大多是基于時間序列數(shù)據(jù)展開的，而在定量分析中，樣本區(qū)間過短會限制估計和檢驗統(tǒng)計量的自由度，從而降低分析結(jié)論的可靠性。盡管部分研究采用季度數(shù)據(jù)來增加樣本容量，但是Perron(1991)[21]、Pierce和Snell(1995)[22]等的研究結(jié)論均顯示，影響估計和檢驗可靠性的主要是樣本數(shù)據(jù)的采樣區(qū)間。所以，樣本區(qū)間較短時，運用季節(jié)數(shù)據(jù)對提高估計和檢驗可靠性的作用是有限的，季節(jié)效應(yīng)的存在反而可能干擾我們對經(jīng)濟變量變化特征的認識。

面板數(shù)據(jù)包含了截面、時期和變量三維信息，結(jié)合時間序列和橫截面二者的數(shù)據(jù)進行分析，克服時間序列和橫截面各自的不足，有助于解決樣本區(qū)間偏短的問題；而且考慮到中國經(jīng)濟的具體特征，面板數(shù)據(jù)分析具有更強的適用性。一般的線性面板數(shù)據(jù)模型可以表示為：

(2)

其中，Xit為1×K向量，K為解釋變量的個數(shù)，N為截面成員個數(shù)，T為時間點個數(shù)。在進行面板數(shù)據(jù)分析時，如果模型形式設(shè)定不正確，估計結(jié)果將與所要模擬的經(jīng)濟現(xiàn)實偏離很遠。因此，建立面板模型第一步便是檢驗被解釋變量的參數(shù)是否對所有截面都一樣，即選擇合適的模型。所以構(gòu)造F-test統(tǒng)計量：

(3)

式中，S1、S2分別表示混合模型和固定效應(yīng)模型的殘差平方和。N為截面?zhèn)€數(shù)，K為解釋變量個數(shù)，T為時期數(shù)。將模型分析得到的F統(tǒng)計量與F臨界值進行對比，便可對選擇混合模型還是固定效應(yīng)模型進行取舍：如果F統(tǒng)計量大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型；反之，則選擇混合模型。固定效應(yīng)模型又進一步分為個體固定效應(yīng)模型和個體隨機效應(yīng)模型，為此再進行Hausman檢驗，其統(tǒng)計量為：

(4)

運用Eviews軟件對面板數(shù)據(jù)進行估計，通常是通過含有Pool對象和面板結(jié)構(gòu)(Panel)的工作文件來實現(xiàn)的，但Pool對象一般用于截面成員較少而時期較長的“窄而長”、側(cè)重時間序列分析的數(shù)據(jù)，而面板結(jié)構(gòu)文件一般用于截面成員較多而時期較短的“寬而短”、側(cè)重截面分析的數(shù)據(jù)。本文選取我國31個省(直轄市、自治區(qū))、時間跨度為2004-2012年的年度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，因此，本文利用Eviews6.0軟件估計時運用面板結(jié)構(gòu)的工作文件是較為合適的。

三、房地產(chǎn)價格影響因素的實證分析

(一)單位根檢驗

本文以2004-2012年我國31個省(直轄市、自治區(qū))的外商直接投資額與房地產(chǎn)價格為研究對象，實證分析外商直接投資額(FDI)以及地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(PI)、城鎮(zhèn)居民人均消費性支出(CS)對商品房平均銷售價格(Y)的影響。

從表1可以看出，商品房平均銷售價格、外商直接投資額、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民人均消費性支出5個指標均為平穩(wěn)序列，可以對其進行直接回歸，以考察各變量之間的數(shù)量關(guān)系。

表1 單位根檢驗結(jié)果

(二)FDI對房地產(chǎn)價格影響的整體回歸分析

首先就FDI對商品房平均銷售價格的總體效應(yīng)進行分析。對核心變量進行回歸，再引入控制變量，并根據(jù)面板數(shù)據(jù)的F檢驗和Hausman檢驗結(jié)果選擇合適的模型進行估計。表2給出了我國31個省份2004-2012年的整體估計結(jié)果。

表2 FDI與房地產(chǎn)價格的總體回歸分析結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。結(jié)果由Eviews6.0軟件得出，下同。

表2中模型(1)是未引入控制變量的估計結(jié)果，由于F統(tǒng)計量大于臨界值，故拒絕混合模型的原假設(shè)，Hausman檢驗在10%的顯著水平下接受個體隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此模型(1)應(yīng)選擇個體隨機效應(yīng)模型。模型(2)、(3)、(4)分別為引入控制變量后的混合模型、個體固定效應(yīng)模型和個體隨機效應(yīng)模型的擬合結(jié)果。由模型(3)中的F統(tǒng)計量和模型(4)的Hausman檢驗結(jié)果可知，建立個體固定效應(yīng)模型較為合適，因此模型(3)的估計結(jié)果最為準確。從擬合結(jié)果看，外商直接投資額、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入以及城鎮(zhèn)居民人均消費性支出與商品房銷售價格的正相關(guān)關(guān)系都十分顯著。而這一時期，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民人均消費性支出對推動商品房平均銷售價格上漲的作用最為明顯。外商直接投資額、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入以及城鎮(zhèn)居民人均消費性支出對商品房平均銷售價格具有顯著的正向效應(yīng)，其系數(shù)為0.045583、1.059865、0.616716。這表明我國外商投資額每上漲1%，商品房平均銷售價格就會上漲0.0456%；城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入每上漲1%，商品房平均銷售價格上漲1.0599%；城鎮(zhèn)居民人均消費性支出每上漲1%，商品房平均銷售價格上漲0.6167%。由此可見，外商直接投資雖然對商品房平均銷售價格具有一定的推動作用，但并不是促使我國房地產(chǎn)價格上漲的主要因素，城鎮(zhèn)居民的收入、消費水平對房價的影響更為關(guān)鍵。而地區(qū)生產(chǎn)總值對商品房平均銷售價格卻具有負效應(yīng)，這可能是近年來隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)的貢獻度大幅提高。

(三)FDI對房地產(chǎn)價格影響的地區(qū)差異分析

由于我國不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展格局、居民收入水平和居民消費水平存在明顯的差異，因此，各項指標對各地區(qū)的影響也不可避免地存在差異。準確估算和區(qū)分FDI對不同地區(qū)的影響程度，對于制定我國房價調(diào)控政策有著重要的意義。所以，為了進一步探尋FDI對房地產(chǎn)價格影響的差異性，本文將會進一步對東部、中部、西部進行實證分析。經(jīng)過F檢驗與Hausman檢驗可知，東部地區(qū)適合個體固定效應(yīng)模型，而中部和西部地區(qū)則適合個體隨機效應(yīng)模型。表3給出了三大區(qū)域商品房平均銷售價格對FDI以及引入控制變量后的回歸結(jié)果。

表3 FDI與房地產(chǎn)價格的總體回歸分析結(jié)果

總體上看，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民人均消費性支出對東、中部地區(qū)房地產(chǎn)價格的影響不顯著，而對西部地區(qū)具有顯著影響。FDI對東、中部地區(qū)房地產(chǎn)價格具有顯著的負效應(yīng),而地區(qū)生產(chǎn)總值對于東、中部地區(qū)房地產(chǎn)價格卻有顯著的正效應(yīng)；但是FDI對西部地區(qū)具有顯著的正效應(yīng)，而地區(qū)生產(chǎn)總值對西部地區(qū)房地產(chǎn)價格卻有負向效應(yīng)，影響效果并不顯著。由此可見，東、中部地區(qū)與西部地區(qū)存在明顯的差異。從地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)來看，東部地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值系數(shù)最大，對商品房銷售價格的影響最明顯，其次為中部地區(qū)。這說明，東、中部地區(qū)(尤其是東部地區(qū))經(jīng)濟較發(fā)達，地區(qū)生產(chǎn)總值對于促進房地產(chǎn)價格上漲的貢獻度較大，經(jīng)濟形勢過熱對房價的沖擊效果較為明顯；而我國西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展比較落后，地區(qū)生產(chǎn)總值對于促進房地產(chǎn)價格上漲的作用不大。FDI對于西部地區(qū)房地產(chǎn)價格有一定影響，其系數(shù)為0.028504，即西部地區(qū)的外商直接投資額每上升1%，商品房平均銷售價格就會上漲0.0285%。由于西部地區(qū)經(jīng)濟建設(shè)較為落后，其規(guī)避風(fēng)險的能力較差，受到其他干擾因素的影響也較為明顯，因此，城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和城鎮(zhèn)居民人均消費性支出對西部地區(qū)的影響也比較顯著，其系數(shù)分別為0.554735、0.478686，即城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入或城鎮(zhèn)居民人均消費性支出每上漲1%，商品房平均銷售價格會分別上漲0.5547%、0.4787%。由此可見，在經(jīng)濟比較落后的地區(qū)，居民的需求程度對房價波動的影響較強。

四、研究結(jié)論及政策建議

房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)安全直接關(guān)系著國家金融安全和宏觀經(jīng)濟安全。本文借助2004-2012年的省際面板數(shù)據(jù)，實證分析了外商直接投資對我國房地產(chǎn)價格的影響?；貧w結(jié)果和分析表明，房地產(chǎn)市場價格走強是國內(nèi)經(jīng)濟形勢良好的表現(xiàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民收入和消費水平在其中扮演了重要角色。從整體上看，外商直接投資對于我國房地產(chǎn)價格具有顯著的正向影響，但城鎮(zhèn)居民的收入水平對房地產(chǎn)價格的影響最大，其次是城鎮(zhèn)居民消費支出水平，二者對房地產(chǎn)價格的影響遠遠超過了FDI的影響。從各地區(qū)看，外商直接投資對東、中、西三大區(qū)域房地產(chǎn)價格的影響程度存在差異：外商直接投資對東、中部地區(qū)房地產(chǎn)價格具有顯著的負效應(yīng)，GDP是推動房地產(chǎn)價格上漲的主要因素，越是發(fā)達的地區(qū)，GDP對房價的正向影響越大；而在西部地區(qū)，F(xiàn)DI對房價卻有顯著的正向拉動作用，城鎮(zhèn)居民的收入、支出水平對房地產(chǎn)價格的影響最大，是推動房地產(chǎn)價格上漲的主要因素。

綜上所述，F(xiàn)DI在一定程度促進了我國房地產(chǎn)市場發(fā)展，房地產(chǎn)價格的上漲是我國經(jīng)濟態(tài)勢過熱的體現(xiàn)。對此，本文提出以下建議：第一，遏制境外資本過度流入房地產(chǎn)行業(yè)，特別要抑制投機性需求，應(yīng)將外資購買國內(nèi)房地產(chǎn)列為資本項目管理范圍。第二，加強對房地產(chǎn)投資基金的管理，限制利用外資投資基金購買大量的國內(nèi)房地產(chǎn)。第三，取消超國民待遇的外商房地產(chǎn)公司境外融資規(guī)定。第四，在保持GDP高速平穩(wěn)增長的基礎(chǔ)上，積極引導(dǎo)FDI的投向，使之更有利于房地產(chǎn)的發(fā)展。第五，針對不同層次的需求，調(diào)整房地產(chǎn)供應(yīng)結(jié)構(gòu)，規(guī)范房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)經(jīng)營行為。第六，加強政府對房地產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控，不斷加強房地產(chǎn)市場信息系統(tǒng)建設(shè)，提高房地產(chǎn)的銀行貸款條件，規(guī)范政府的各種規(guī)費。第七，加快外匯管理體制改革，對由于人民幣升值造成的境外資金炒作我國房地產(chǎn)的行為加以防范。

[1] De Gregorio,J.Economic Growth in Latin American[J].Journal of Development Economics,1992(39)：59-83.

[2] Grabber G.The weakness of strong ties:The lock-in of regional development in the Ruhr area[C]. In The embedded firm—On the socioeconomics of industrial networks. New York:Routledge,1993:255-277.

[3] Borensztein.E.,De Gregorio.J.,Lee.J.W.How Does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth[J].Journal of International Economics,1998，l(45)：115-135.

[4] Birkinshaw J.Regional clusters and multinational enterprises,independence,dependence,or interdependence[J].International Studies of Management and Organization,2000(30):25-114.

[5] Tompson E.R.Clustering of foreign direct investment and enhanced technology transfer:Evidence from Hong Kong firms in China[J].World Development,2002(30):873-889.

[6] 魏后凱.外商直接投資對中國區(qū)域經(jīng)濟增長的影響[J].經(jīng)濟研究,2002(4):19-26.

[7] 江錦凡.外國直接投資在中國經(jīng)濟增長中的作用機制[J].世界經(jīng)濟,2004(1):3-10.

[8] 黃靜波,付建.FDI與廣東技術(shù)進步關(guān)系的實證分析[J].管理世界(月刊),2004(9):81-86.

[9] 郭志儀,楊曦.外商直接投資對中國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟增長作用機制的差異——1990-2004年地區(qū)數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].南開經(jīng)濟研究，2008(1):75-86.

[10] 唐艷.外商直接投資產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟縱橫,2011(4):55-58.

[11] 舒彤,劉純霞,陳收,等.供應(yīng)鏈體系中外商直接投資對中國經(jīng)濟增長的影響與實證[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2014(2):282-290.

[12] Mankiw.G.N,Weil.D.N.The Baby Boom, The Baby Burst and the Housing Market[J].Regional Science and Urban Economics.1989(19):235-258.

[13] Harris,J.C.The Effect of rates of interst on housing prices[J].Journal of Real Estate Finance and Economics，1989(2).

[14] Abraham,M.,P.H.Hendershott.Bubble in metropolitan housing market[J].Journal of Housing Research，1996(2).

[15] 周海波.房地產(chǎn)價格影響因素的實證研究[J].海南大學(xué)學(xué)報人文社會科學(xué)版,2009(10):537-543.

[16] 蘇亞莉,張玉.我國房地產(chǎn)價格影響因素的實證研究[J].江西社會科學(xué)，2011(12):54-57.

[17] 郭策,肖逸.基于省際面板數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)價格影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策，2013(16):132-134.

[18] 范東君,單良.FDI對我國房地產(chǎn)價格影響的實證研究——基于省際面板數(shù)據(jù)分析[J].云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2009(2):82-88.

[19] 段芳.服務(wù)業(yè)外商直接投資流入與房地產(chǎn)市場風(fēng)險研究——以上海為例[J].經(jīng)濟問題，2011(1):51-55.

[20] 沈悅,李善燊.國際資本沖擊、多重套利與異質(zhì)性房價波動[J].中國軟科學(xué)，2012(9):36-44.

[21] Perron P.Test consistency with varying sampling frequency[J].Econometric Theory，1991(7):341-368.

[22] Pierce R G, Snell A J.Temporal aggregation and the power of tests for a unit root[J].Journal of Econometrics，1995(65):333-345.

[23] 葛騰飛,孫自勝.基于金融差異視角對我國貨幣政策區(qū)域效應(yīng)的分析[J].西華大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2013(6):92-97.

[24] 張秋平,符建華,鞠寒.中國對外貿(mào)易對經(jīng)濟增長貢獻度探索——基于VAR模型的分析[J].西華大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2014(2):72-77.

[責(zé)任編輯 楊 瑜]

2014-04-21

國家社會科學(xué)基金重大招標項目(11&ZD047)；國家社科基金重點項目(13AJY019)；國家社科基金青年項目(12CJY062)；教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目(13YJC790149)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(SWU1409313)。

劉奕彤(1989—)，女，碩士研究生，研究方向為金融理論與政策。

F293.3;F832.6;F224

A

2095-1124(2015)01-0090-06