區域城鎮化進程對房地產開發投資的影響研究
——基于安徽省16市的數據分析

金長宏 楊夢杰

(安徽建筑大學經濟與管理學院 安徽合肥 230601)

近幾十年，我國城鎮化建設不斷突進，城鎮化率達到59.68%（2018）已步入快速發展階段，略高于世界平均水平55%，但與一些發達國家英國（83%）、日本（92%）相比，還存在較大差距。[1]其中，城鎮化發展不平衡是一個重要原因。房地產業是我國經濟的根基性產業，在城鎮化的推動下，人口結構、產業結構和生活需求都會發生變換，進而影響到房地產開發投資的發展。同時城鎮化是房地產業發展的源生力，為房地產業的可持續發展提供了基礎，那么，城鎮化發展不平衡會對房地產開發投資產生怎樣的影響？鑒于安徽是國家第一批新型城鎮化試點省份，對于本課題研究具有積極意義，故本文選用安徽16市作為研究對象，從人口、經濟（包含產業城鎮化）、空間以及社會城鎮化四個方面，選用復合指標法衡量城鎮化進程；并通過16市2008-2018年的面板數據，利用協整檢驗、協方差分析檢驗以及構建固定效應變系數模型等多種分析方法實證探究安徽省區域內城鎮化進程對房地產開發投資的影響。最后對在房地產開發投資長期穩定發展中，對各地區城鎮化進程提出相應的合理意見。

一、安徽省城鎮化現狀分析及其對房地產開發投資的影響

（一）安徽省城鎮化發展現狀分析。在國家各項政策推進下，安徽省從1988年城鎮化率的17.48%，上升到2008年的40.5%，當前安徽城鎮化率已達到55.81%（2019），這意味著定居在城鎮的人口超過一半，但仍低于全國水平。由于安徽省區域內城鎮化進程極不平衡，從東南向西北呈下降趨勢，各地區之間存在差距較為明顯（見圖1）。皖南地區從2008年以來城鎮化率始終處于省內領先水平，而皖中地區一直呈緩慢增長趨勢，發展較為平穩。皖北地區自2010年以來城鎮化率呈增長趨勢，直到2014年發展持續增速，可其整體水平仍低于皖南皖中地區，這主要是由于皖北地區人口多，農業發展為重，第二、三產業未得到更好的發展利用。因此，應提高皖北城鎮化速度與全省同步，對皖南則是提高質量式推進發展以及以縮小區域內差異為重點推進安徽省城鎮化進程。

圖1 2008～2018年安徽各地區城鎮化率

（二）安徽城鎮化進程對房地產開發投資的影響。從理論層面看，城鎮化與房地產業開發投資之間存在相互關系。但城鎮化對房地產開發投資的影響更大，城鎮化為房地產開發提供了經濟基礎，為房地產業創造了需求。由圖2可見，2008年以來安徽城鎮化發展平穩提升，城鎮化快速發展改變了現存的社會結構，提升了對房地產業市場剛性需求。自2008年房地產開發投資額快速增長從1362.66億元上升到2014年的4338.96億元，到2015年發展趨勢同城鎮化一致為緩速增長，2016年房市再次熱潮房價暴漲，而價格主要由供需關系決定，說明大量人口涌入城鎮，房地產開發投資發展滯后于城鎮化進程，其直接體現為房價的上漲。而各地區城鎮化差異也未能給房地產開發提供很好的發展條件，以至于2017至今房地產開發投資發展緩慢。所以要構建城鎮化與房地產業協同進步，但要謹防房地產市場蓬勃發展對城鎮化產生主導作用，從而抑制城鎮化進程。

圖2 安徽城鎮化率和房地產開發投資額

二、變量選取、模型構建與數據說明

（一）指標選取及說明。從社會經濟層面看，郝國彩研究表明對山東省房地產投資起到推進作用的城鎮化指標是GDP和非農人口比重[2]。張鴻琴等人研究表明中、西部地區城鎮化指標中城鎮常住人口比重、建成區面積以及本年新開工面積對房地產投資有顯著正向影響[3]。本文結合已有文獻，考量安徽16市的實際情況和數據的可獲得性。對解釋變量從四個方面選取了7個指標構建城鎮化進程綜合評價指標，各項指標如下：人口城鎮化指標選用城鎮常住人口占總人口比重（UR）和非農人口比重度量（NAP）；經濟城鎮化進程選用GDP和第二、三產業的產值占生產總值的比重（STI）度量；空間城鎮化指標選用建成區面積（UBA）和本年新開工面積（NC）度量；社會城鎮化指標選用人均道路擁有面積（RAC）。而被解釋變量選用房地產開發投資額（REDI）來度量。為了弱化數據的時間趨勢和量綱差異，對所有變量進行對數化處理，百分數變量除外。

為保證在回歸方程中，所選解釋變量和被解釋變量間的關系為線性且顯著，并對被解釋變量具有較大影響，則選用逐步回歸法對所選解釋變量進行篩選。經過篩選得出GDP、NC、STI及NAP中P值（0.000）（0.000）（0.000）（0.002）均通過1% 檢驗說明顯著性較好；VIF 值（3.284）（3.176）（5.401）（5.320）均小于10通過共線性診斷。故本文選取GDP、本年新開工面積、第二三產業的產值占國內生產總值的比重、非農人口比重分析安徽區域城鎮化進程對房地產開發投資的影響。

表1 變量選取及城鎮化指標構建

（二）模型設定。據前文分析，可建立面板模型如下：

其中i為橫截面，表示安徽16個市；t為時期，代表2008年到2018年；REDIit表示第t年第i個城市的房地產開發投資額；αi為模型的固定效應，代表不同城市之間的差異；β1i到β4i是模型待估計參數；GDPit、NCit、STIit及 NAPit表示第 t年第 i個城市國內生產總值、本年新開工面積、第二三產業的產值占國內生產總值的比重及非農人口比重的城鎮化情況；μit表示隨機誤差項。

（三）數據來源。本文數據采用2008-2018年《安徽統計年鑒》和安徽各市的國民經濟與社會發展統計公報，鑒于2011年巢湖市被撤銷將其劃為三部分，故將2008年至2010年的數據進行了處理，將各年的數據依據巢湖市包含土地面積的比值劃分并入合肥市、蕪湖市以及馬鞍山市。結合研究目的及研究方法，將選取的安徽省16市劃分為：皖南、皖中和皖北地區。對于個別缺失數據使用趨勢外推法和插值法進行補齊。

三、實證結果分析

（一）面板數據的平穩性檢驗。為了防止數據出現虛假回歸，需先對數據進行平穩性檢驗。檢驗時,根據截面個體是否存在相同根分為兩類: 第一類是存在相同根檢驗,包括LLC、Hadri檢驗等。第二類是存在不同根檢驗，包括IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher檢驗。本文主要參考檢驗指標見表2。

表2 變量單位根檢驗結果

表2檢驗表明，經過一階差分后，第二三產業的產值占總值的比重（STI）和非農人口比重（NAP）均拒絕原假設，結果說明面板數據是平穩的，由于STI和NAP變量為一階差分單整序列，可對其做協整檢驗。

（二）協整檢驗。由于平穩性檢驗發現，STI和NAP變量均為同階單整序列，對于具有相同單整階數的非平穩變量，本文選取的協整檢驗方法是基于Engle-Granger二步法的面板檢驗，采用的方法為Pedroni檢驗與Kao檢驗。

表3表明：在5%的顯著性水平下，Kao檢驗的p值為0；Pedroni檢驗一半以上統計量的P值小于5%。所以從長期來看，2008-2018年安徽城鎮化進程與房地產開發之間存在平穩的協整關系。

表3 協整檢驗結果

（三）面板數據模型選擇。

1.Hausman檢驗確定模型的影響形式。假設建立隨機效應回歸模型，利用豪斯曼檢驗來對模型（a）進行參數估計，根據豪斯曼檢驗結果Prob（0.0000），表示在1%的顯著水平下，拒絕原假設，即模型（a）應采用固定效應模型。

2.協方差分析檢驗。面板模型分為三種形式：混合回歸模型、變截距模型和變系數模型。為得到有效的參數估計，必須對模型的設定形式進行檢驗，首先假設：

可見如果接受了假設H2，可采用混合模型進行回歸分析。如果拒絕了假設H2，將對H1進行檢驗。如果接受H1，則滿足變截距模型要求。反之拒絕了H1，則采用變系數模型。通過模型回歸計算，構建三種模型的殘差平方和分別是：混合模型為S3=16.3975；變截距模型為S2=6.3278以及變系數模型為S1=1.4692。

檢驗以上兩種假設需要用F統計量，其中檢驗假設H2的F統計量為：

其中N表示截面個數，取16；k表示解釋變量，取4；T表示考察年數為11；經計算得出F2=13.0054，F1=5.2909。由于在給定5%的顯著性水平下，F2大于其臨界F0.05(75,96)=1.4275 則 拒絕 H2，而 F1大于 其 臨界值 F0.05（60,96）=1.4557，又拒絕了H1。因此，模型（a）的形式為變系數模型。

（四）回歸結果分析。當采用固定效應變系數模型回歸時，由于N大于T，則采用截面加權估計法對各解釋變量進行截面加權，并用White period系數協方差法，用于消除研究數據存在的組內自相關與群組異方差。如表4所示，回歸結果中修整R2在0.996上，說明解釋程度為99.6%，即模型的解釋能力較好，DW為2.26，也表明不存在序列相關，并且四個解釋變量均顯著。下面對各市進行分地區估計，得出皖南、皖中、皖北地區系數平均值為：LnGDP：0.8863、1.4407、2.0295；STI：0.0605、-0.0279、-0.0208；LnNC：0.1364、0.20935、0.2064；NAP：-0.0306、0.0011、-0.0439。

表4 模型回歸結果

由表4可知，從整體層面來看，國內生產總值、本年新開工面積和第二三產業占總值比對安徽房地產開發投資均起到顯著正向影響，但非農人口比重對房地產開發投資的影響系數為負。而各地區城鎮化進程對房地產開發的影響存在較大差距。從各地區回歸結果來看，皖南、皖中和皖北地區的經濟城鎮化進程對房地產開發投資均起到正向影響，其中皖北地區經濟城鎮化對房地產開發投資影響系數最大。結合皖北現狀可知，由于皖北地區經濟發展落后于皖南皖中，需利用城鎮化推動經濟的發展從而促進房地產業規模擴張。皖南地區產業城鎮化進程對房地產開發投資的影響系數最大，而皖中皖北地區產業城鎮化對房地產開發投資的彈性系數為-0.027和-0.02，負向影響較小。因皖北第一產業發展比重略高，淮北淮南礦業發展不足，宿州、亳州和蚌埠旅游業又未得到合理開發利用，以至于皖北地區產業城鎮化發展不顯著，對房地產開發投資未起到帶動作用。皖南、皖中和皖北地區空間城鎮化進程均對房地產開發投資均起到正向影響（0.1364、0.209、0.206），且皖中地區對其影響最大。皖中地區不僅處于長江經濟帶還擁有長三角副中心城市合肥，隨著合肥都市圈發展壯大，綜合承載力不斷增強，城市宜居性持續優化，吸引了較多人口轉移就業定居，這一點可以驗證皖中地區人口城鎮化對房地開發投資起到正向影響（0.0011）。而皖南、皖北地區人口城鎮化對房地產開發投資彈性系數均為負（-0.030、-0.043）。皖南地區部分城市（蕪湖市、馬鞍山市）人口城鎮化對房地產開發投資起到正向影響，但區域競爭力不強人口回流緩慢，皖北地區人口分布雖多但城鎮人口不多，加上人口外流造成人口城鎮化發展滯后，進而削弱了對房地產業開發力度。

四、結論與政策建議

基于安徽省16市2008-2018年的面板數據，建立固定效應變系數模型，實證檢驗了城鎮化發展對房地產開發投資的影響，同時考察了區域內城鎮化差異性影響。本文的主要結論則概括為以下幾點：

首先，皖南、皖中、皖北地區經濟和空間城鎮化進程對房地產開發投資均起到正向推動作用，只有皖中地區人口城鎮化對房地產開發投資起到正向影響，但彈性系數不大，而皖南、皖北地區空間城鎮化的進一步發展并未產生相應的人口城鎮化，可見存在土地利用效能低的現象，意味著相同的土地并未得到最優化利用，沒有朝向維持更多人口的方向發展。

其次，對各地區城鎮化影響分析，皖北經濟城鎮化、皖南產業城鎮化以及皖中地區空間和人口城鎮化對房地產開發投資的彈性系數最大，可以看出全省城鎮化發展尚有差距，且南北差距較大。提升城鎮化速度是皖北地區的發展要點，而皖南地區城鎮化進程著重于質量提升。與皖中相比，南北雖各有其發展側重點，但沒有皖中城鎮化進程穩固。

再次，從總體來講，安徽省城鎮化進程和房地產開發投資之間的關系是長期均衡的。近11年來，推動安徽省房地產開發投資快速發展的是經濟城鎮化和空間城鎮化，人口城鎮化進程未能拉動房地產開發投資發展?？稍谑舜髸h上國家提出發展新型城鎮化建設，在提高城鎮化質量的同時，必須做到以人口城鎮化為重點。而安徽作為新型城鎮化試點省，只有部分地區實現了以人口城鎮化推動產業發展，還需加大推進力度。

對上述結論，本文提出下述幾點政策建議：與人口發展相比，土地發展過快，而土地并不是無限的。需實現土地與人口的協同發展，但戶籍問題已是農業轉移人口城鎮化的重難點。要想提升農村人口落戶城鎮的速度，就必須放寬城鎮落戶條件，對落戶限制進行優簡化，逐步推進租賃同權，試行區域戶籍一體化發展，并對已建低效用地進行改造。第二，應構建區域之間協同發展，縮小區域內差距，加強“一圈一群兩帶”城鎮發展布局，打造皖南皖北地區中心城市從而增強地區競爭力，并對各市發展提出相輔相成的理念，提高全省城鎮化發展的質量。第三，應全面落實新型城鎮化，充分利用好國家政策，比如：作為國家新型城鎮化試點省，各市可借此良機根據發展情況大力試行適合自己的新機制，做到一城一策或一城多策，力求人口城鎮化先行，促進房地產開發投資穩定健康發展。