外商直接投资对中国房地产市场的影响.docx
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外商直接投资对中国房地产市场的影响
外商直接投资对中国房地产市场的基本影响
——以江苏省为例的实证研究
国贸0702班张向南指导老师：
张益涛
摘要：
本文选取江苏房地产市场作为代表样本，以2000-2009年江苏省房地产市场的国内生产总值，固定资产投资额和房产的平均价格三个参数作为因变量，以2000-2009年江苏省房地产市场所吸引的外商直接投资额作为因变量。
采用回归分析的基本研究方法，探讨了外商直接投资对我国房地产市场的影响，并提出相关的政策建议。
关键词：
江苏，房地产，FDI
尹老师：
很抱歉隔了这么长时间才给您发来论文，我最近一直在准备签证的事情，因此耽误了，请您原谅。
您说得没错，的确是优秀毕业论文，呵呵！
谢谢您！
向老师汇报一下：
我已经顺利拿到签证，即将于八月初赴美。
回望大学四年，心中真是有良多感慨。
感谢恩师在学生大学期间对我的谆谆教诲，真的是使学生受益匪浅。
师恩似海，学生无以为报，只能在未来的人生之路上更加勤勉，争取做出更大的成绩，才能不辜负恩师的期望。
最后，请恩师保重身体！
祝老师身体健康，阖家幸福！
注:
这是我常用邮箱，老师如有事情，可同我联系！
国贸系07级学生张向南
Abstract:
ThispaperchoseJiangsurealestatemarketasthesample,choseGDP,theInvestmentinfixedassets,andtheaveragepriceofthehousepropertyintherealestatemarketofJiangsuProvinceasthedependentvariables,andtheamountofFDIwhichwasflewintotherealestatemarketofJiangsuProvincefrom2000-2009.InthispaperweusethemethodofsimplelinearregressionmodeltoanalysistherolewhichFDIplayedinthedevelopmentoftheJiangsuProvince’srealestatemarket,andproposesomepolicysuggestions.
KeyWords:
Jiangsu,RealEstate,FDI
目录
一、引言3
二、FDI投资我国房地产市场的基本动因、现状5
（一）FDI投资我国房地产市场的基本动因5
（二）FDI投资我国房地产市场的现状6
三、FDI对我国房地产市场的基本影响及以江苏省为例的实证研究8
（一）数据的呈现和解释8
（二）样本数据的统计描述及相关性分析7
（三）FDI对我国房地产行业的积极影响及以江苏省为例的实证检验8
（四）FDI对我国房地产行业的消极影响及以江苏为例的实证检验15
四、政策建议18
五、参考文献19
一、引言
随着中国改革开放进程的日益加深，经济全球化的不断发展，中国被纳入世界经济体系的步伐也越来越快，这一趋势主要表现在实体经济更易受到外部政治经济发展状况的影响，金融国际化程度不断加深等方面，在华外商直接投资的发展则是这一趋势的重要代表，外商直接投资（FDI）指外国企业和经济组织或个人（包括华侨、港澳台胞以及我国在境外注册的企业）按我国有关政策、法规，用现汇、实物、技术等在我国境内开办外商独资企业、与我国境内的企业或经济组织共同举办中外合资经营企业、合作经营企业或合作开发资源的投资（包括外商投资收益的再投资），以及经政府有关部门批准的项目投资总额内企业从境外借入的资金。
伴随着中国经济的蓬勃发展，中国房地产市场的持续繁荣，对人民币升值的高期望以及我国政府对房地产市场的宏观调控,房地产业中资金较为紧缺，造成房地产市场外资供需旺盛，我国房地产业的外资参与程度日趋提高。
如何保证在充分利用外资的同时，保持我国房地产市场独立而稳健的运行，是房地产业外资管理的重点之一。
江苏省是我国的沿海重省，在政治经济发展水平，对外交流招商引资等方面一直走在全国的前列,并且外商直接投资在江苏省房地产市场的数额已经达到了相当的规模，具有很强的代表意义。
因此，以外商直接投资对江苏省房地产业造成的影响作为实证分析的样本，不仅有利于了解FDI对江苏房地产市场的作用，同时对于把握外商直接投资对全国房地产市场的整体影响走势也有着重要的指导意义，此外还有助于及时制定外资管理政策，减少外商直接投资的负面影响，对于指导我国房地产市场未来的走向，保证我国各地区房地产业的健康发展有着十分重要的意义。
二、FDI投资我国房地产市场的基本动因、现状
（一）外商投资中国房地产市场的基本动因
1.我国宏观经济发展迅速，潜力巨大
我国宏观经济快速增长,房地产业快速发展。
近十年来,我国GDP一直以9%左右的速度持续增长,而且经济总量逐年增大,到2010年我国的GDP总量已达到397983亿元人民币。
我国房地产业在稳定、快速发展的宏观经济条件下,也保持了良好的成长性。
我国的城市化进程进入了快速发展的阶段，1980年我国城市化率为19.4%,1995年上升至29%,2004年进一步提高到39%,截至2009年，中国的城市化率已经达到46.6%。
截止2010年，我国城镇人口达到6亿两千余万，城镇人口占全部人口的比例为46.59%，城镇化水平的不断提高及城镇化速度的不断加快使得城市人口的大量增加为住房建设提供了刚性需求，这些因素都为中国房地产市场的发展提供了极为重要的推动力量。
从住宅来看,按人均建筑面积20平方米的较低标准计算,就需要新建住宅41.8亿平方米。
从市场潜力看。
目前我国城镇人均建筑面积刚达到28平方米，虽有所提高，但与快速的经济发展水平还不相适应,与中等发达国家相比也相差很多，根据相关的研究结果表明从2010年到2050年，我国城市化率提高引起未来50年住宅的自然需求如下表所示：
表1我国城市化率提高引起未来50年住宅的自然需求
年份
2010
2020
2050
S=20
/人
29.4
66.4
141.4
S=25
/人
36.75
83
176.75
S=30
/人
44.1
99.6
212.1
因此，提高居住面积的潜在需求将为我国房地产业的持续发展提供强大的动力。
从流动人口来看。
伴随城市化水平的提高,我国大中城市将会持续地吸引大量的流动劳动力。
从政策来看。
“十二五”规划中，对于地产行业做出了如下的规划：
强化各级政府职责，未来五年要加大保障性安居工程建设力度，加快棚户区改造，发展公共租赁住房，增加中低收入居民住房供给。
要加强土地、财税、金融政策调节，加快住房信息系统建设，完善符合国情的住房体制机制和政策体系，合理引导住房需求。
加强市场监管，规范房地产市场秩序，抑制投机需求，促进房地产业平稳健康发展。
根据当前学术界的研究成果，中国未来的房地产需求将主要来自以下几个方面：
首先是由于中国城镇居民住房面积仍然比较低，随着经济发展，居民可支配收入的增加，居民的改善需求将越来越强烈，逐步实现梯度消费。
其次是随着中国经济的进一步发展，经济结构将发生变化，在长三角、珠三角等经济发达地区将有越来越多的服务型跨国公司进入，对写字楼、酒店等高端商业物业需求将越来越大。
再次是随着中国城市化进程的不断推进，大量流动人口入城，将产生对房地产的高度需求。
最后是城市内部的拆迁改造、房屋更新，将直接产生大量的刚性需求。
2.投资中国房地产收益高、风险小
风险与收益对称是投资学的一条基本原理。
外资要到中国大陆投资，基本原因在于在承担同样的风险下，投资中国比投资其它地方收益率高；或者是有同样的收益率，投资中国的风险比其他地方小。
外资投资中国，说明他们认为中国大陆的投资市场与其他地方相比前景要好。
外资非常看重中国经济的高速增长。
中国经济的高速增长，主要体现在：
市场容量增长，GDP增长，当年生产的商品和劳务快速增长；老百姓消费能力扩张，消费能力的平均增长速度以及GDP的增长速度大大地超过欧美等国家。
海外基金等国外投资机构之所以青睐中国房地产市场，是因为长期内不仅可以分享到中国经济快速发展的好处，而且还可以预期每年坐收人民币升值利益。
在跨国地产投资的动因中，分散风险被认为是主要的目的。
3.为了获得较高的收入回报率
中国经济乘政策的东风进入快速发展的阶段，过快的发展使得资金量的短缺，国家融资政策的过紧，引发中小企业融资难。
在一定程度上提升了融资成本，较高的投资回报率，引起国际游资的进入，而FDI则是其进入中国市场，谋取高额投资回报率的重要方式之一。
（二）FDI投资中国房地产市场的现状
1.我国房地产市场吸引外商直接投资金额与外商直接投资在我国的总额比较及分析
表2外商直接投资总额，房地产业吸引外商投资金额及二者比例
年份
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
房地产行业吸引FDI数额（亿美元）
106.1
124.1
116.3
142.6
171.4
303.1
485.4
634.9
403.3
外商直接投资总额（亿美元）
468.8
527.4
535.1
606.3
603.3
630.2
747.7
923.9
900.3
房产行业FDI占FDI总额比例（%）
22.6
23.5
21.7
23.5
28.4
48.1
64.9
68.7
44.8
图1房地产行业吸引FDI数额和FDI投资总额
图2房地产行业吸引FDI数额占FDI总额比例示意图
从表格及图一中我们可以清楚地看出2001年到2008年，房地产行业吸引FDI数额和FDI投资总额一直持续上升，从2008年到2009年FDI总体投资数额有所下降，而房地产行业所吸引的FDI的数额经历了更大规模的下降。
在图二中我们发现，从2001-2005年，房地产吸引FDI的数额占FDI投资总额的比例越来越大，并且2005-2008年这个比例有了一个巨大的提升，达到近70%。
从2008-2009年这一比例有了大幅的下滑。
2.当前我国房地产市场FDI的基本特点
纵观近年来我国房地产市场FDI得到的迅猛发展，我们可以总结出中国房地产市场的如下几个基本特点：
第一是投资渠道日益多样化，这主要包括是通过直接投资方式进入中国房地产业、借用外债等非FDI方式进入房地产行业和个人和境外机构（非居民机构）投资房产（即非居民机构以自购和包销方式买入商品房，再通过转售赚取差价）等三种方式。
第二是投资目标以高档物业为主，逐渐向中低档扩张。
从投资目标来看，外资最主要的投资目标是中国大城市的高档物业。
根据研究，FDI在中国大陆的投资呈现出以下的趋势：
2003年至2004年，投资重点在住宅，特别是高档住宅;2004年底，外资投资基金的投资转向以甲级写字楼为主的商业地产；2005年，外商直接投资将主攻方向放在了中心城市的商业地产。
除了继续保持在高档物业的高投资之外，逐渐向中低档物业扩张的趋势。
而对于不同类型的外资，其投资目标也不一样。
例如开发型外资逐渐由商用物业转为住宅，由高档物业转向中高档、中档、中低档物业；而收租型外资的物业类型，主要是有稳定租户的成熟商用物业。
第三是资金来源以华人资本为主，欧美资本增长迅速港、澳、台的华人资本由于得天独厚的地域优势，进入大陆市场的历史悠久，在大陆投资有丰富经验和较强的市场把握能力。
四、FDI对我国房地产市场的基本影响及以江苏省为例的实证研究
（一）数据的呈现和解释
表3
年份
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
FDI
3837
3296
8178
11080
73175
95978
163304
336432
334671
378416
GDP
351.91
393.75
456.56
549.5
659.4
731.01
914.78
1132.32
1220.98
2025.39
INV
1.72
7.98
3.25
859.91
1318.73
1639.4
2031.2
2689.5
3318.3
3735.04
PRI
2705.3
2932.3
3088.7
3621
4041.7
5132.7
5416
6688.3
6602.3
7358
图3
（二）样本数据的统计描述及相关性分析
为方便计量分析的进行，本文选取江苏省房地产市场作为样本数据的来源，取FDI值作为自变量，分别取INVESTEMENT,PRICE和GDP作为因变量（各变量含义如表3注释所示）。
本文首先对各分组数据进行描述统计量的测算，并使用Jarque-Bera统计量对样本的正态性进行检验，然后使用Pearson相关系数检验样本数据的相关性，最后采用一元回归分析的基本方法测算对江苏房地产市场影响的程度。
本文使用EVIEWS6.0作为统计分析的主要工具。
1.对各分组数据进行各项描述统计量的测算，并利用Jarque-Bera统计量进行正态性检验。
J-B统计量是检验样本数据是否来自正态性总体的一种重要方法，
计算公式如下：
JB=
[
]
其中S和K分布表示偏度和峰度，在正态分布的假设下，J-B统计量服从自由度为2的卡方分布。
以该序列服从正态分布作为原假设，反之为备择假设。
下表中给出的概率值为JB统计量取值大于样本计算的JB值的概率。
以5%作为检验水平，当概率值大于0.05时，则接受原假设；当概率值小于0.05时，则拒绝原假设。
由于EVIEWS6.0的描述统计数据中给出了相关概率值，因此可以直接应用P值而不需要用置信区间进行判断。
表4参数的相关描述统计量
参数
统计
量
FDI
GDP
PRICE
INVESTMENT
Mean
114439.0
712.2456
4758.630
1560.500
Median
73175.00
659.4000
4587.200
1479.045
Maximum
336432.0
1220.980
7358.000
3735.040
Std.Dev.
136370.1
316.7374
1719.174
1379.826
Jarque-Bera
1.393173
0.840023
0.962644
0.753412
Kurtosis
2.168750
1.843450
1.553169
1.751228
Probability
0.498283
0.657039
0.617966
0.686118
Sum
1029951
6410.210
47586.30
15605.00
Skewness
0.869504
0.474988
0.232930
0.249378
Minimum
3296.000
351.9100
2705.300
1.720000
首先对FDI数据的分析，从描述统计数据中可知，J-B统计量的值为1.393173，对应的P值为0.498283，远大于0.05，因此接受原假设，FDI的数据服从正态分布;其次对GDP数据的分析，从描述统计数据中可知，J-B统计量的值为0.840023，对应的P值为0.657039，远大于0.05，因此接受原假设，GDP的数据服从正态分布;再次对PRICE数据的分析，从描述统计数据中可知，J-B统计量的值为0.962644，对应的P值为0.617966，远大于0.05，因此接受原假设，PRICE的数据服从正态分布;同理，最后对INVESTMENT数据的分析，从描述统计数据的结果中可知，J-B统计量的值为0.753412，对应的P值为0.686118，大于0.05，接受原假设,INVESTMENT的数据服从正态分布。
2．采用PEARSON系数进行样本的相关系数检验
R=
/
表5样本变量相关系数矩阵
变量名称
GDP
FDI
PRICE
INVEST
GDP
1.000000
0.918638
0.919096
0.929179
FDI
0.918638
1.000000
0.969922
0.959278
PRICE
0.919096
0.969922
1.000000
0.984460
INVESTMENT
0.929179
0.959278
0.984460
1.000000
本文使用EVIEWS6.0软件生成FDI，INVESTMENT,PRICE和GDP的PEARSON交叉相关系数矩阵，由此发现自变量之间以及自变量与因变量间存在着高度的相关性,因此可以进行进一步回归分析的研究。
（三）FDI对我国房地产行业的积极影响及以江苏省为例的实证检验
1.积极影响
（1）外资的进入改善了我国房地产企业的资本结构,推动优势企业的持续发展。
在宏观调控的背景下，政府部门和金融机构都在努力控制金融风险，防止房地产开发投资的规模增长和由此带来的风险累积，这使得对贷款融资长期依赖的国内房地产行业企业陷入资金紧张的境地。
很多房地产开发商，特别是拥有土地储备但资金匮乏的开发商都努力争取与资本实力雄厚的外资合作，并将其视为实现生存和发展的重要机遇。
获取外来资本的竞争加速了房地产企业的优胜劣汰，推动企业通过资本结构的调整实现持续发展。
（2）外资的进入促成房地产投资自运行体系的形成避免投资风险的波及。
长期以来我国房地产行业与国内金融机构关系十分紧密，二者的合作既具有商业基础，也受到政策强制，房地产行业的发展情况直接影响金融体系能否健康运行,在缺乏外来资金缓冲的情况下，一旦资本汇集数额巨大的房地产行业出现问题，国内的金融市场和整体经济体系都会受到极大冲击，外资进入后可以通过直接投资和间接融资的方式承担部分融资责任和金融风险，使房地产行业在选择资本来源，确定资本结构和决定资本运用方向上更具灵活性和独立性，同时避免一旦房地产投融资环节出现问题，国家的金融体系就受到打击，并影响整个国民经济的健康运行。
（3）外资的进入提高了房地产企业经营能力。
在对历史经验的研究分析中我们看到房地产行业外商直接投资额的增加有利于固定资产投资规模的增长。
有利于加速房地产企业资金回笼，解决暂时性的资金短缺的问题，提高企业融资能力，促进房地产设计、施工、开发，中介和房地产金融等各领域的成熟和发展，并且外来投资者为国内房地产行业带来了成熟的管理体系和先进的操作经验，促使国内房地产企业使用先进的技术设备，不断创新经营机制和改革管理理念这有利于改变我国房地产业普遍低效的经营状态，增强企业的竞争能力，开发出更多高品质的物业项目。
（4）外资带来了很多新的房地产金融工具和投资理念为我国资本市场的发展做出了贡献。
房地产投资信托和抵押贷款证券化等金融工具日渐被大家所熟知，且有可能作为真实的投融资工具被房地产企业和广大投资者使用，这些金融工具的出现。
不仅可以为房地产行业的发展提供新的思路，也可以为国内外的投资者提供参与中国房地产市场的机会。
推动国内房地产市场以更快的速度融入国际投资市场，共同分享收益，共同承担风险。
2.以江苏为例的实证检验
（1）方程1：
江苏省房地产行业GDP同FDI的相关关系研究
①绘制散点图用以确定方程的具体形式
图4
散点图表明模型可以采用线性方程表达.
②模型序列相关和异方差性的检验
表6
Sample:
110
Includedobservations:
10
Autocorrelation
PartialCorrelation
AC
PAC
Q-Stat
Prob
.*|.|
.*|.|
1
-0.068
-0.068
0.0624
0.803
.***|.|
.***|.|
2
-0.409
-0.416
2.5763
0.276
.|.|
.*|.|
3
-0.051
-0.145
2.6217
0.454
.*|.|
.**|.|
4
-0.077
-0.336
2.7399
0.602
.|.|
.**|.|
5
-0.054
-0.285
2.8101
0.729
.|*.|
.*|.|
6
0.140
-0.190
3.3963
0.758
.|*.|
.*|.|
7
0.102
-0.158
3.8084
0.802
.|.|
.*|.|
8
0.007
-0.089
3.8117
0.874
.*|.|
.*|.|
9
-0.089
-0.167
4.7521
0.855
根据偏相关和自相关图及Q统计量检验的分析得知，方程的残差不存在序列相关性。
表7
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
17.88831
Prob.F（2,7）
0.0018
Obs*R-squared
8.363592
Prob.Chi-Square
（2）
0.0153
ScaledexplainedSS
8.025230
Prob.Chi-Square
（2）
0.0181
表8
obs
Actual
Fitted
Residual
ResidualPlot
1
351.910
423.639
-71.7286
|.*|.|
2
393.750
421.980
-28.2304
|.*|.|
3
456.560
436.944
19.6157
|.*.|
4
549.500
445.839
103.661
|.|*.|
5
659.400
636.168
23.2317
|.|*.|
6
731.010
706.062
24.9476
|.|*.|
7
914.
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