外资对我国商业地产价格影响--以北京作实证分析

摘　要：本文首先分析外资进入对我国商业地产的积极和消极影响，然后以北京为实证研究对象，使用格兰杰因果模型检验外资对我国商业地产价格的影响。研究结论显示外资进军商业地产刺激了商业地产价格的升高。最后提出应采取多种措施监控、预警外资进入房地产业，防止外资大量进出房地产业对我国经济健康发展的不利影响。

关键词：外资，单位根检验，格兰杰因果检验

　　近年来，外资大量进入我国房地产业，进入商业地产的外资亦不断增加。外资以投1资基金、房地产服务业、银行等形式进入我国商业地产市场，对我国商业地产产生了积极和消极的影响。
一、外资对我国房地产市场的影响
　　积极方面外资进入引进了好的管理方法，给国内企业树立了示范作用，促使国内企业想起看齐，提升物业的出租率和租金水平，并一定程度上缓解国内企业资金紧张的局面。消极方面外资大量投资房地产业，导致地产价格上涨，增加了人民币升值的压力，导致我国宏观调控政策的失灵，尤其是投资性资本的大量进出，对经济具有非常负面的影响。
二、模型的实证检验
2.1  北京市商业地产市场概述
　　北京市作为我国政治文化中心，历来受到外资的亲睐，北京商业地产的特征：
　　（1）分布较集中。北京市商业主要集中分布在三个区域：国贸CBD、金融街和中关村，燕莎区域和望京区域作为国贸CBD的衍生区域，商业地产氛围也比较成熟。（2）形式多样。北京市有将近2000万人口，庞大的人口存在着强大的需求。北京市商业地产形式多样，百货店、超级市场、大型综合超市、便利店、仓储式商场、购物中心一应俱全。（3）租金不断上涨。北京市经济增长和人口膨胀导致市场需求的庞大，导致商业地产租金持续上涨。（4）经营模式多样化。出租、出售和租售并举的模式并存。其中，租售并举既满足商业地产发展要求产权统一，又兼顾开发商资金回流的要求。只租不售则适于资金实力强劲，谋求长期稳定收益的开发商。
　　北京市是外资进入较多的城市，且商业地产发展成熟，以北京市为实证研究，可以检验外资对我国商业地产价格影响趋势，具有代表意义。
2.2  构建模型的前提假设
　　本文你使用格兰杰因果检验模型检验外资对商业地产价格产生的影响。在进行检验前，先做以下一系列的假设，以利于研究的进行。
2.2.1  北京市作为实证研究对象
　　北京市是外资投资的热点区域之一，以北京市做为研究对象具有代表性意义。1999年至2008年外资进入房地产的资金额见下表2.1。
表2.1                    北京市历年外资在房地产的投资额

　　数据来源：国家统计局历年统计年鉴数据整理
2.2.2  办公楼和商业营业用房售价为因变量
　　因为在可靠的统计年鉴中，仅查到北京市办公楼和商业营业用房的年度销售价格，可查年度租赁指数和销售价格指数数据不完整，时间数列不连续，导致分析结果会产生较大的误差。因此，为了描述外资进入对商业地产价格的影响作用，本文拟以办公楼和商业营业用房的销售价格为因变量研究外资对商业地产价格的影响。
2.2.3  进入房地产的外资为自变量
　　由于外资进入方式的多样化，进入商业地产的外资额很难统计，使用进入房地产的外资额研究外资对商业地产价格的影响将比较可行。从各种渠道报道，外资进入对商业地产的热情较高，使用进入房地产的外资额时间数列进行本研究，尽管会有的偏差，但是能够反映外资对我国商业地产价格的影响趋势。
　　以进入房地产的外资为自变量，以办公楼和商业营业用房的销售价格为因变量，且以北京市为实证研究对象，研究外资进入对商业用房地产价格上涨的作用。
2.3  检验过程
　　研究确定的变量有三个：进入房地产的外资、办公楼售价、商业营业用房售价。对各个时间序列取对数，不会影响研究的结论。各序列对数分别用LFF、LBP、LRP来表示。三者取自然对数后的值见表2.2。
表2.2        1999～2008年北京市FF、BP、RP数据及调整后的数据

　　数据来源：根据北京市统计信息网数据整理
　　格兰杰因果检验之前要对数据进行单位根检验和协整检验。不平稳的时间序列进行格兰杰因果检验将产生虚假结果，所以有必要进行单位根检验，判断序列是否是平稳时间序列；对于非平稳时间序列，需要协整检验。
2.3.1  单位根检验
　　以ADF（Augmented Dickey-Fuller)方法来进行单位根检验，ADF检验基于以下回归方程：

　　上式中，是白噪声误差项，使不存在相关序列可以确定序列的滞后阶数。其中，判断是否有单位根的零假设,备择假设。假如原假设成立，则时间序列含有单位根，序列是非平稳的；否则时间序列是平稳的。确定滞后阶数使用AIC法。使用Eviews3.1序列及其差分序列进行单位根检验，结果见下表2.3.
表2.3    LFF、LBP、LRP，其一阶差分，二阶差分序列ADF检验结果

　　注：ADF(k）中的k为依据AIC、SC值选择的滞后阶数
　　数据来源：根据Eviews得出的结果整理
　　根据表3.3，LFF是二阶差分平稳的，LBP是原始序列平稳的，LRP是一节差分平稳的，不同层次平稳下的时间序列是不协整的，不用进行协整关系的检验，所以上述序列数据能够进行格兰杰检验。
2.3.2  格兰杰因果关系检验
　　格兰杰因果检验基于以下的模型：

　　上述模型中，[1]式零假设：，[2]式零假设：。由于数据量较少，只进行滞后期为1的格兰杰因果检验，使用Eviews3.1来分析结果见表2.4：
表2.4                      格兰杰因果检验结果

零假设	F值	P值	在5%置信水平下结果
LBP不是LFF的格兰杰原因	1.2445	0.3073	接受原假设
LFF不是LBP的格兰杰原因	3.8108	0.0988	拒绝原假设
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