论文中日韩三国房地产投资对经济影响差异是关于对写作中日韩三国论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文世界网友评论中日韩论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：在经济增长理论的多变量分析框架下,以中国、日本和韩国1990-2014年相关数据为基础,通过单位根检验、Johansen协整检验、向量误差修正模型,实证分析了房地产投资对经济发展影响的地区差异.结果表明,房地产投资和经济发展之间存在长期的均衡关系,并且房地产投资对经济发展的影响存在显著的地区差异,其中房地产投资对中国经济发展具有长期效应,而房地产投资对日本和韩国经济发展均具有短期效应,韩国经济发展拉动能力主要依赖于非房地产投资和劳动投入.
关键词：房地产投资,经济发展,差异,中国,日本,韩国
中图分类号：F293文献标识码：B
文章标识码：1001-9138-（2017）01-0074-80收稿日期：2016-09-20
1 引言
房地产业具有显著的区域性特征,不同区域经济发展阶段、经济发展水平、房地产市场供需关系等均存在巨大差异,目前理论界就房地产投资对经济增长的作用機制、影响程度以及影响力在时间维度上的差异等进行了深入研究,但是从空间维度就房地产投资对经济发展影响方向和幅度作对 析的研究相对不足.本文主要是通过对中国、日本和韩国1990-2014年相关数据的分析,探讨房地产投资对经济发展的影响方向、作用强度及区域差异性.相关数据显示,中国、日本和韩国是东北亚地区经济实力最强的三个国家,三国经济总量（GDP）占世界经济总量的五分之一,已成为东北亚乃至整个亚太地区的核心.其中,韩国和中国均在1998年实施了房地产市场改革,由非市场化向市场化方向转型,两国房地产市场发展有一定相似之处,日本房地产市场在经历了20世纪中后期的高度繁荣后逐渐趋于稳定,但是由于区位上的便利性及经济联系的紧密性,和中国和韩国房地产市场有着很强的关联性.
2 模型、数据和方法
2.1 模型构建
古典增长理论认为,一个地区的增长主要是其资本、劳动等生产要素投入增加引起的.新增长理论则认为,一个地区的经济增长主要受益于固定资本投资隐含的技术进步,或受益于人力资本积累或知识积累.目前测算生产要素对经济增长贡献较为典型的方法是柯布-道格拉斯生产函数,其基本的表达形式为：
式中,Yt、A、Kt和Lt分别是一地区某一时期人均产出水平、广义技术进步状态、物质资本投资和劳动力投入.α和β分别为固定资本和劳动力投入的产出弹性,在不存在规模经济的前提下,α+β等于1.
如果将物质资本投资分为房地产投资和非房地产投资两部分,相应的生产函数为：
式中,Kst为非房地产投资,Rt为房地产投资,为房地产投资的产出弹性,在不存在规模经济的前提下,.
在实证过程中,为消除数据自方差和数据剧烈波动的影响,对式（2）两边同时取对数,将非线性的生产函数修正为下列线性函数：
式中,i为地区,t为时间,c为截距项,μ为随机误差项,α、β和分别代表非房地产投资、劳动投入和房地产投资的弹性系数.
2.2 指标选取
已有研究在衡量生产函数中的总产出时,大多采用GDP这一指标,本文同样利用各国GDP总产值来衡量经济发展程度,即总产出（Y）；选取各国房地产开发投资总额衡量房地产投资基本情况（R）；利用固定资产投资额和房地产开发投资总额的差值来衡量非房地产投入（K）；选择就业人员数来衡量劳动投入要素（L）.
2.3 数据来源
利用1990-2014年中国、韩国和日本3个国家的时序数据进行实证分析,其中,GDP和就业人员数据来源于世界银行世界发展指标数据库（World Bank “World Development Indicators” Database）,房地产投资额和固定资产投资额数据来源于各国家当年度统计年鉴.
3 结果分析
3.1 单位根检验
由于所选取的GDP、房地产开发投资、固定资产投资和就业人数都是年度时间序列数据,在进行协整和因果检验之前,必须先检验时间序列的平稳性（stationary）,即检验序列是否服从单位根过程.本文利用扩展的迪基-富勒（Augmented Dickey-Fuller,简称ADF）方法来检验样本数据的时间序列特征.先后对相关变量的对数序列和一阶差分序列进行ADF检验,在滞后期数的选择上,参照Akaike info Criterion（AIC）和Schwarz Criterion（SC）,结果表明：3个国家、、和时间序列ADF的统计量大多大于10%显著水平下的临界值,接受原假设,时间序列含有单位根,是非平稳序列,其一阶差分序列的ADF值均小于10%水平下的临界值,是平稳序列,构成了序列进行平稳检验的前提条件,如表1所示.
3.2 Johansen协整检验
由于时间序列、、和均为I（1）序列,故判断它们之间可能存在协整关系,即变量之间长期稳定的比例关系.本文将采用基于回归系数的Johansen多变量协整检验方法对时间序列、、和进行协整检验.在进行协整检验前,必须首先确立向量自回归（VAR）模型的结构.
3.2.1 确定VAR模型的最佳滞后阶数
Johansen协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法,因此在进行协整检验之前,必须首先确定VAR模型的滞后结构.在选择滞后阶数p时,一方面要使滞后阶数足够大,以便能充分地利用所构造模型的变量信息,但滞后阶数太大又会导致自由度减少,直接影响模型参数估计量的有效性.根据LR、AIS、SC等指标,并考虑模型的自由度来判别对VAR模型合适的滞后结构选择.检验结果表明在中国、日本和韩国分别构建的VAR模型最佳滞后期均为4期,如表2所示.
3.2.2 Johansen协整检验
基于VAR（4）模型,用Johansen协整检验判断、、和的协整关系时,确定滞后期为3.通过模型选择的联合检验,确定出最合适的协整检验模型为协整空间中有常数项,数据空间有线性趋势项,Johansen协整检验结果,如表3所示.
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参考文献：
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