经济学思考——经验模型是什么_有什么识别策略_
经济学思考——经验模型是什么？有什么识别策略？让我们来一一解答。
（一）计量模型的设定及变量
针对前文中提出的研究假设，本文经验模型的设定思路主要着眼于检验中国各省份的房地产投资增长是否会对该地区的创新活动造成差异性的影响。本文基本的计量模型设定如下：
为了尽可能解决由遗漏变量可能造成的偏误问题，我们在控制变量集Z中所设置的变量包括：
（1）人均实际GDP增长率（pergdp_growth）。我们以1995年作为基期，使用中国各省份的GDP平减指数计算得到各省份的实际GDP，再除以各省份就业人数得到各省份人均实际GDP，在此基础上最终计算出各省份的人均实际GDP增长率。该指标代表了不同省份经济发展水平、技术水平以及内需规模的差异，而这些因素均是影响地区创新活动，并导致地区创新能力差异产生的重要因素，因此我们对此因素进行控制。
（2）人力资本（humancapital）。既有文献指出，人力资本是影响创新活动的重要因素（Cohen，1995；McKelvie等，2006；Alegre等，2006；孙文杰等，2009）。正如陈钊等（2004）所指出的，文献中常常用滞后的入学率作为中国情景下人力资本的代理变量，这通常是在没有对人力资本进行直接度量情况下的替代处理方法。相比之下，人均受教育水平应该是对中国情景下人力资本更为合理的度量指标。本文借鉴了陈钊等（2004）的度量方法，估算了我国相应年份的人均受教育水平，将该指标作为中国各省份人力资本的代理变量。使用的相应数据均来源于历年《中国人口和就业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
（3）国有部门因素（state）。该指标用中国各省份国有企业的销售收入占本地区GDP的比重来表示。从中国的现实情形来看，既有研究发现国有企业以及所有制差异是影响中国创新活动的重要因素（Lin等，2010）。一方面，中国的国有企业凭借自身的国有身份而更容易获得政府的创新补贴支持，并且依靠自身所处的战略地位而更容易获得国家资金来源的创新资本，这导致国有企业越多的地区，创新活动越多。另一方面，中国的国有企业自身处于特定的行政垄断地位，而垄断在一定程度上可能会导致创新能力激励机制的弱化，从而对中国创新活动形成抑制效应（吴延兵，2012）。而且，当前国有企业作为政府权力的延伸以及大量寻租活动的来源，可能会抑制创新能力激励机制。因此，国有部门因素必须被加以控制。
（4）对外开放程度。该项因素用中国各省份的进口额占GDP比重（import）和出口额占GDP比重（export）两个指标来表示。众多文献发现，无论是从宏观层面还是微观层面来看，贸易开放都是影响创新活动的重要因素（Gorodnichenko等，2010；Atkeson等，2010；Bloom等，2013）。从进口角度来看，中国的进口中包含了一定比例的先进生产设备和高技术含量的关键零配件，这既可能对企业的创新活动造成互补效应（进口中学习效应），也可能造成替代效应（竞争效应）（Kasahara等，2008；Lopez等，2010；Lu等，2012）。
无论是何种效应占据主导地位，均需要对进口因素加以控制。从出口角度来看，出口对中国创新活动也可能产生正、负两个不同方向的作用。一方面，出口可以通过出口中学习效应或干中学效应促进中国企业创新能力的提升（Wang等，2012）。另一方面，出口也可能导致中国企业被锁定在发达国家控制的全球价值链的低端环节，抑制中国企业自主创新能力的提升（刘志彪等，2007）。基于以上事实，我们认为有必要从进口和出口两个角度来考虑对外开放程度对中国创新活动的影响。
（5）地区的产业结构（industry_structure）。该指标使用中国各省份的第二产业产值和第三产业产值的比值来衡量。中国各省份产业结构发展水平的差异，必然会影响地区的创新活动（梁琦等，2006；郁培丽等，2011）。越是偏重于第二产业的地区，其创新活动可能越活跃。当然，地区创新活动离不开第三产业中生产型服务业以及金融部门的支持。在这种情形下，地区的产业结构对中国创新活动的影响效应更为复杂，作用效果可能具有不确定性。
（6）税收水平（tax）。该指标使用中国各省份税收收入与该省份GDP的比值来表示。有文献发现，由于创新活动普遍具有的外部性和公共产品特征，无论是发达国家还是发展中国家，均会对具有正外部性的基础创新研发活动实行税收优惠政策（戴晨等，2008）。而且，为了贯彻国家制定的创新驱动发展战略，中国各级政府积极实施了各种类型的税收扶持政策，这显然会影响中国各省份的创新活动，因此需要对此因素加以控制。
此外，我们在式（10.1）中还控制了各省份以及年份固定效应的虚拟变量。前者用来控制中国不同省份由于政府扶持政策差异、技术水平差异以及地理区位差异等对地区创新活动可能造成差异性的影响。后者用以控制由政府扶持政策的变化或者外部宏观经济变化冲击所造成的影响。εit表示随机误差项。考虑到式（10.1）中某些控制因素对创新活动可能产生的逆向因果关系，我们采用了滞后一期的控制变量来加以缓解。
（二）内生性问题的讨论与工具变量的设定
从作用逻辑来看，中国各省份的房地产投资增长率和地区创新活动之间可能存在特定的内生性问题。第一，中国各省份房地产投资增长率和创新活动存在由联立性导致的内生性问题。在创新活动越活跃的地区，其经济可持续发展能力越强。企业的生产扩张效应以及居民部门的收入增长效应可以促进这些地区房地产需求的增加，进一步促进房地产投资的增长。第二，房地产投资增长率对创新活动的影响还会遇到由重要遗漏变量导致的内生性问题。比如，中国地方政府基于本地区经济发展阶段和增长动力的差异而实施有差异性的创新追赶政策，既可能对本地的创新活动造成影响，也可能对本区居民和企业部门的投资行为造成影响，进而影响本地的房地产投资增长。
而在我们所收集的省份数据中，这种地区间的创新追赶政策很难被精确界定。尽管我们已经在式（10.1）中尽量控制了一系列与地区创新活动和能力相关的省级层面的特征变量，比如，考虑到经济发展水平差异和产业结构差异，我们在式（10.1）中控制了人均实际GDP增长率以及地区的产业结构，这在一定程度上可以控制地区间创新追赶政策的差异性特征，但是，在理论上仍然可能存在无法加以有效控制的遗漏变量。
针对这两类原因导致的内生性问题，本文尝试着寻找地区房地产投资增长率的工具变量或多重工具变量，以缓解式（10.1）中由内生性问题所造成的估计偏误。按照构建工具变量的基本思路和逻辑，我们需要寻找到一个仅与中国各省份房地产投资增长率有内在联系，而与地区创新活动没有直接联系的外生变量作为相应的工具变量。我们认为，中国各省份的土地供应状况是房地产投资增长率的合适工具变量。这是因为：一方面，土地供应状况会从供给层面影响房地产投资增长率。显然，土地供给越多，则越会刺激房地产投资增长率。
另一方面，由于中国情景下土地供应状况是影响房地产价格（房价）的重要因素（陈斌开等，2013），由土地供应状况推动的房价上涨也会从需求层面进一步拉动房地产投资的增长。然而，从中国的现实来看，按照中国的《土地利用年度计划管理办法》的规定，由于中国在土地公有制下实行严格的土地用途管制制度以及严格的保护耕地制度，中国各省份的土地供应受到中央政府和省级政府的严格管制。中华人民共和国国土资源部（简称国土资源部）根据全国土地利用年度计划（简称用地计划）总量控制指标提出各自的计划指标，以编制全国土地利用年度计划草案，将之纳入年度国民经济和社会发展计划草案，再上报国务院经审定后下达各地参照执行。
在这种制度安排下，中国各省份的土地供应状况必然是由土地利用年度计划来决定的，而土地利用年度计划在很大程度上是由中央政府而非各地方政府来决定的（虽然各地方政府可以根据自己的用地需求来上报土地利用年度计划）。这就保证了中国各省份土地供应状况仅仅会影响地区房地产投资增长率，而对地区创新活动并不会造成直接影响。
需要进一步关注的事实是，中央政府在2003年左右的土地政策发生了重要调整，具体表现在：
（1）在土地供应总量上实行更严格的建设用地指标管理制度。在土地供给方式上实施地方政府的垄断供给制度，而且全面推行招拍挂制度，从而激励了地方政府通过所谓的饥饿供给策略来获取土地财政收入的最大化。
（2）出于区域经济均衡发展的战略考虑，中央政府在2003年后开始实施偏向中西部地区的用地指标倾斜政策。在2003年之前，中西部地区的土地出让成交面积占全国土地出让成交面积的比重不断下降。而从2003年开始，该指标呈现逐步上升的态势，由2003年的29.5%上升到2010年的45%。
（3）从2003年开始，政府对各地区违规使用土地进行严厉督察和打击，特别是针对东部地区违法用地的案件的查处力度非常大。以上事实至少能够说明以下基本问题：中央政府在一定程度上是按照中国各省份的发展均衡状况来决定各地的用地指标，而不是完全按照经济发展水平以及经济发展需求来决定各地的用地指标。最为典型的事实是，中国东部地区的多数城市在2003—2010年，无论是从工商业发展的用地需求的角度来看，还是从由快速城市化以及人口流入导致的用地需求急剧增长的角度来看，土地利用年度计划指标应该都处于相对高速增长的阶段。
然而，事实是东部地区的土地利用年度计划指标在此阶段处于下滑态势，这就部分解释了东部多数地区房价快速增长，以及东部地区相比中西部地区房价居高不下的原因。在这种情形下，中国各地区的土地利用年度计划指标就具有由政府政策驱动的外生特征，因此，从中国各省份土地利用年度计划指标的形成逻辑来看，可能就存在中央政府制订计划各省份确定土地利用年度计划指标（决定供给）土地价格上涨（需求大于供给发挥作用）房地产投资大幅上涨的传导逻辑链条。
基于以上基本事实的逻辑分析，我们认为，使用中国各省份上一年的国有建设用地出让面积和地区人口数量的比值所得到的各省份人均建设用地出让面积，作为中国情景下各省份房地产投资增长率的工具变量，是具有合理性的。理由在于：各省份人均建设用地出让面积既包含了中央政府的土地利用年度计划指标信息，又直接反映了政府政策驱动的各种有效信息。
而且，使用上一年的各省份人均建设用地出让面积作为工具变量的好处在于：一方面，该变量可以消除由不同省份本身的地域面积差异导致的不可比因素。另一方面，该变量可以消除房地产投资反过来影响各省份人均建设用地出让面积的可能渠道（陆铭等，2015）。以上数据来源于历年《中国国土资源年鉴》。
此外，基于中国各省份的房价也是影响房地产投资增长率的重要因素，我们也尝试使用中国各省份的商品房销售平均价格作为房地产投资增长率的多重工具变量。然而从中国的现实情形来看，中国各省份的商品房销售平均价格的变化信息很有可能与地区经济发展水平相关，而地区经济发展水平又有可能与地区的创新活动相关，因此，其未必是有效的工具变量。
基于此考虑，我们认为，将中国各省份的商品房销售平均价格作为房地产投资增长率的多重工具变量，未必是一个合理的做法，因而我们就舍弃了这种工具变量的设定思路。当然，难以排除的想法是，各省份人均建设用地出让面积仍有可能在不同程度上通过促进经济发展以及对外开放程度这两个渠道来影响地区创新活动，从而造成内生性问题。针对促进经济发展以及对外开放程度这两个可能的影响渠道，我们相应控制了人均实际GDP增长率、地区的产业结构等变量，从而在较大程度上避免各省份人均建设用地出让面积通过未观察到的因素来对房地产投资增长率产生影响。
免责声明：本文来自腾讯新闻客户端创作者，不代表腾讯网的观点和立场。 admin发布于 2022-03-15 05:46:04 头条