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摘要： 房地产行业作为我国经济增长的支柱产业，既是政府财政收入的重要来源之一，又是影响我国自主创新不可忽视的一方面。本文根据柯布-道格拉斯生产函数，建立创新投入产出模型，运用我国2002-2012年的省际面板数据进行实证检验，研究结果表明：房价上涨对我国自主创新有显著的促进作用。
关键词： 房价；自主创新
【中图分类号】F299.2【文献标识码】A【文章编号】2236-1879（2018）01-0227-01
一、引言
近年来，我国房地产行业的发展正如日中天，房地产价格呈现出持续上涨的势态。房地产行业的高投资回报率吸引了大量的社会资本流入，这在一定程度上推动了房地产行业的发展。自1998年我国住房商品化全面推行以来，我国房地产行业发展速度之快令人咋舌。据统计，1998年我国房地产开发投资总额为3614亿元，2012年上涨至71803亿元，年均增长率达到23%。房地产行业一度成为我国经济增长的重要领导力量。住房资产既是消费品又是投资品。房地产行业通过投资和消费促进了我国经济的快速发展，而自主创新作为我国经济发展的强大动力，也发挥了其强大作用，那么房地产行业发展和自主创新有何关系呢？房地产行业能否通过影响自主创新进而对我国经济发展产生影响？
三、模型设定与数据来源
（一）实证模型设定。
本文运用C-D生产函数，将技术创新的投入产出函数模型设定如下：
其中，i表示地区，t表示时间，Innoi，t表示地区i在时间t的创新产出，创新研发投入包含研发资本投入Sd-rdki，t和研发人员投入Sd-rdIi，t，本文将房地产价格Shpi，t这一变量引入模型，控制变量Xi，t包括贸易和FDI，分别用Sf-trai，t和Sf-fdii，t来表示；c是常数项；i是“个体效应”，用以控制不可观测且不依时间变化的地区差异性；是随机干扰项。
（二）数据来源。
考虑到数据的可得性，本文使用2002-2012年我国30个地区的省际面板数据，数据来自历年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。
四、实证结果分析
（一）基本模型檢验结果分析。
在上文理论分析的基础上，本节就房价上涨对我国的自主创新效应采用Stata软件进行实证检验，总体回归思路如下：首先，使用普通最小二乘法（OLS）对模型（1）进行回归；其次，由于OLS本身具有局限性，我们再对模型（1）进行hausman检验，然后根据检验结果判定模型类型进行回归。
经检验，模型（1）符合随机效应的条件，因此，采用随机效应模型对该方程进行估计。上文中通过使用随机效应模型解决了遗漏变量问题，但是回归模型本身可能包含内生解释变量，为了解决模型本身可能存在的内生性问题，我们首先找出模型本身存在的内生解释变量，其次对随机效应模型进行广义矩估计（GMM）回归，并对回归结果进行如下分析：
对比模型（1）的OLS、随机效应模型和GMM模型回归结果可知，各个变量的系数及显著性水平均没有发生明显改变，从而验证了模型的稳健性。模型（1）的OLS、随机效应模型和GMM模型回归结果中房价的影响系数均为正，且都通过1%的显著性检验；这说明我国的房地产价格上涨与我国的自主创新呈正向关系，房价的上涨显著促进了我国的自主创新。由结果可知，研发资本、研发人员和对外贸易对我国自主创新的影响均显著为正，与理论预期相符合。新经济增长理论认为，企业创新能力的提高依赖于自身的研发投入。研发投入包括研发资本和研发人员两部分，加大研发资本和研发人员的投入均有助于推动我国的自主创新。国际贸易所带来的技术扩散效应也能在一定程度上推动我国的自主创新。
然而由结果可得，FDI的回归结果系数为正，但是均不显著。可能的解释是：其一，FDI对东道国的技术溢出效应与东道国的消化吸收能力密切相关，而现阶段我国对FDI溢出的消化吸收能力表现较弱。其二，我国还未摆脱世界加工厂的地位，中外合资企业和外商独资企业以劳动密集型企业居多，核心技术依然由外国企业掌握，从而导致FDI对东道国的技术溢出效应不显著。
五、结论
近年来，房地产价格持续上涨，由此引发了一系列社会问题。房价上涨对我国自主创新的影响问题也愈来愈受到社会的广泛关注。本文通过实证检验了房地产价格上涨对我国自主创新的影响。并得出以下结论：房价上涨对我国自主创新有显著的促进作用。
参考文献
[1]鲁志国.R&D投资作用于技术创新的传导机制分析[N].深圳大学学报，2005（5）.
[2]王文春，荣昭.房价上涨对工业企业创新的抑制影响研究[J].经济学（季刊），2014（2）.
[3]王健忠.房地产行业对我国企业自主创新活动的影响研究——基于省际面板数据的分析[J].现代产业经济，2013（10）.
[4]Trajtenberg M. Product Innovations， Price Indices and The Measurement of Economic Performance[R]. National Bureau of Economic Research， 1990.
[5]Coe D T， Helpman E. International R&D spillovers[J]. European Economic Review， 1995.
关键词： 房价；自主创新
【中图分类号】F299.2【文献标识码】A【文章编号】2236-1879（2018）01-0227-01
一、引言
近年来，我国房地产行业的发展正如日中天，房地产价格呈现出持续上涨的势态。房地产行业的高投资回报率吸引了大量的社会资本流入，这在一定程度上推动了房地产行业的发展。自1998年我国住房商品化全面推行以来，我国房地产行业发展速度之快令人咋舌。据统计，1998年我国房地产开发投资总额为3614亿元，2012年上涨至71803亿元，年均增长率达到23%。房地产行业一度成为我国经济增长的重要领导力量。住房资产既是消费品又是投资品。房地产行业通过投资和消费促进了我国经济的快速发展，而自主创新作为我国经济发展的强大动力，也发挥了其强大作用，那么房地产行业发展和自主创新有何关系呢？房地产行业能否通过影响自主创新进而对我国经济发展产生影响？
三、模型设定与数据来源
（一）实证模型设定。
本文运用C-D生产函数，将技术创新的投入产出函数模型设定如下：
其中，i表示地区，t表示时间，Innoi，t表示地区i在时间t的创新产出，创新研发投入包含研发资本投入Sd-rdki，t和研发人员投入Sd-rdIi，t，本文将房地产价格Shpi，t这一变量引入模型，控制变量Xi，t包括贸易和FDI，分别用Sf-trai，t和Sf-fdii，t来表示；c是常数项；i是“个体效应”，用以控制不可观测且不依时间变化的地区差异性；是随机干扰项。
（二）数据来源。
考虑到数据的可得性，本文使用2002-2012年我国30个地区的省际面板数据，数据来自历年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。
四、实证结果分析
（一）基本模型檢验结果分析。
在上文理论分析的基础上，本节就房价上涨对我国的自主创新效应采用Stata软件进行实证检验，总体回归思路如下：首先，使用普通最小二乘法（OLS）对模型（1）进行回归；其次，由于OLS本身具有局限性，我们再对模型（1）进行hausman检验，然后根据检验结果判定模型类型进行回归。
经检验，模型（1）符合随机效应的条件，因此，采用随机效应模型对该方程进行估计。上文中通过使用随机效应模型解决了遗漏变量问题，但是回归模型本身可能包含内生解释变量，为了解决模型本身可能存在的内生性问题，我们首先找出模型本身存在的内生解释变量，其次对随机效应模型进行广义矩估计（GMM）回归，并对回归结果进行如下分析：
对比模型（1）的OLS、随机效应模型和GMM模型回归结果可知，各个变量的系数及显著性水平均没有发生明显改变，从而验证了模型的稳健性。模型（1）的OLS、随机效应模型和GMM模型回归结果中房价的影响系数均为正，且都通过1%的显著性检验；这说明我国的房地产价格上涨与我国的自主创新呈正向关系，房价的上涨显著促进了我国的自主创新。由结果可知，研发资本、研发人员和对外贸易对我国自主创新的影响均显著为正，与理论预期相符合。新经济增长理论认为，企业创新能力的提高依赖于自身的研发投入。研发投入包括研发资本和研发人员两部分，加大研发资本和研发人员的投入均有助于推动我国的自主创新。国际贸易所带来的技术扩散效应也能在一定程度上推动我国的自主创新。
然而由结果可得，FDI的回归结果系数为正，但是均不显著。可能的解释是：其一，FDI对东道国的技术溢出效应与东道国的消化吸收能力密切相关，而现阶段我国对FDI溢出的消化吸收能力表现较弱。其二，我国还未摆脱世界加工厂的地位，中外合资企业和外商独资企业以劳动密集型企业居多，核心技术依然由外国企业掌握，从而导致FDI对东道国的技术溢出效应不显著。
五、结论
近年来，房地产价格持续上涨，由此引发了一系列社会问题。房价上涨对我国自主创新的影响问题也愈来愈受到社会的广泛关注。本文通过实证检验了房地产价格上涨对我国自主创新的影响。并得出以下结论：房价上涨对我国自主创新有显著的促进作用。
参考文献
[1]鲁志国.R&D投资作用于技术创新的传导机制分析[N].深圳大学学报，2005（5）.
[2]王文春，荣昭.房价上涨对工业企业创新的抑制影响研究[J].经济学（季刊），2014（2）.
[3]王健忠.房地产行业对我国企业自主创新活动的影响研究——基于省际面板数据的分析[J].现代产业经济，2013（10）.
[4]Trajtenberg M. Product Innovations， Price Indices and The Measurement of Economic Performance[R]. National Bureau of Economic Research， 1990.
[5]Coe D T， Helpman E. International R&D spillovers[J]. European Economic Review， 1995.