重庆经济增长与房地产业发展关系研究.doc
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1、2022年-2023年建筑工程管理行业文档 齐鲁斌创作 重庆经济增长与房地产业发展关系研究摘 要:房地产业已成为国民经济的支柱产业,本文选择重庆直辖以来12年来房地产开发投资、重庆国民经济总量及其增长率三个重要经济变量,建立计量经济模型。研究发现,重庆发地产业对重庆经济发展起着巨大的推动作用,应调整好房价收入比、加强宏观调控来保证房地产业和经济的协调发展。关键词:经济增长;房地产业;计量分析一引言 房地产业是国民经济的基本生产部门,是现代经济大系统中的一个重要的有机组成部分。从发达的国家或地区来看,房地产业无一不是该国或地区的先导产业与支柱产业,对当地经济发展起着举足轻重的作用。从我国的情况来
2、看,房地产业与经济增长的关系也很密切,房地产业的发展同样有效地拉动了经济增长。目前,重庆正处于“加快建成长江上游地区的经济中心”的转型时期,在这个转型过程中,房地产业的发展显得尤为重要。一些发达国家的实践经验表明,完善的和功能健全、安全高效的房地产业,对一个国家或地区产业结构调整和经济转型能起到重要的推动作用。 二研究综述英国学者Richard Barras运用系统分析法,通过对1855年到1996年英国一个半世纪经济增长影响因素的分析,得出住房建设投资对英国经济增长作用的研究结果。Richard运用经济增长函数和各年的数据进行回归得出结论:1855年到1924年,住房建设投资对英国国家经济发
3、展贡献突出,明显促进英国经济的增长,达到年贡献率2%,1965年之后,英国住房问题基本得到解决,住房建设投资增长缓慢,国家的投资政策转向了机械设备等非住房资产,住房建设投资对经济增长带动作用不明显。William. C和Denise(1995)经过17个国家不同经济发展阶段房地产业增加值和国民经济增长速度的比较研究,得出经济发达国家房地产业与经济增长之间的比例关系,他们认为房地产业增长速度与国民经济增长速度应保持1.4:1的固定比率,这样可以保持经济增长的平稳发展。美国学者G. Baird和S. A. Chan(1997)以基础设施投入强度作为独立变量,研究基础设施建设对国内生产总值的贡献情况
4、,建立了线性回归模型,通过98个发展中国加经济发展与基础建设投资的关系的研究,结果说明经济的发展与基础设施建设投资有着高度的相关性。 顾云昌(1998)通过定量研究,认为住宅产业发展对国民经济增长具有明显的拉动效应。他把住宅产业对国民经济和社会发展所起的作用概括为:带动相关产业的发展;带动消费市场的开拓;促进产业结构优化和扩大就业门路;促进社会稳定和发展。王勉、唐啸峰(1999)就我国经济周期和房地产投资波动的关系进行了定量研究,利用GNP增长率和房地产投资增长率进行线性回归得出结论:我国国民经济增长率队房地产投资波动具有决定性作用,国民经济周期性波动是导致我国房地产周期性波动的重要因素,没有
5、做过反向的研究。李启明(2002)指出:从投资的监督看,近几年我国经济出现了通货紧缩的迹象,为了保持国民经济的快速发展,必须扩大有效需求。其中一个重要方面就是扩大投资需求,因为投资中的40%左右会转化为消费。郑思齐(2003)利用计量经济学中的granger因果关系分析法,研究住房投资与GDP之间的动态联系,发现两者之间存在着长期的均衡关系。刘红(2006)选取1986-2004年我国GDP和房地产开发投资的时序数据,利用误差修正模型对二者过细进行计量分析。定量结果表明地产投资是刺激我国经济发展的重要变量质疑,同时得出房地产投资对我国经济增长的短期波动和长期均衡各自的影响程度。 综上,不管是国
6、外还是国内的研究都表明房地产业发展对宏观经济发展具有重要意义,两者之间存在着较强的正向交互作用。具体到重庆而言,房地产业的高速发展将在很大程度上推动经济的发展,但从少有用定量研究的方法来研究两者准确数量关系的研究。本文在借鉴前人研究成果的基础上,利用重庆直辖12年来的相关数据,建立线性回归模型,探讨重庆经济发展与房地产发展的关系。三重庆经济增长与房地产业发展关系的计量分析(一)选取变量及采集数据本文选用的主要变量是:国内生产总值(GDP)、房地产开发投资额(REI)、国内生产总值增长率(RGDP)。其中,选择GDP是因为它是宏观经济的根本性变量,最能代表一个国家或地区经济发展水平的综合指数;选
7、择房地产开发投资是因为它是房地产业最有代表性的指标,能代表房地产业的发展状况;选择国内生产总值增长率是因为它在很大程度上代表了一个国家或地区的经济增长水平。表4.1:重庆市国民经济及房地产开发投资的统计数据年份GDP(亿元)REI(亿元)RGDP(%)年份GDP(亿元)REI(亿元)RGDP(%)19971360.2467.511.020032272.82269.511.519981440.5697.38.420042692.81405.112.219991491.99112.57.620053070.49517.7 11.520001603.16139.6 8.520063452.14629
8、.612.220011765.68196.79.020074122.51849.9 15.620021990.01246.010.220085096.66991.0 14.3数据来源:重庆统计年鉴2008(本表绝对数按当年价格计算,增长率按不变价格计算)(二)建立模型及分析1. GDP、RGDP与REI的散点图分析 将表4.1的数据输入统计软件eviews5.0,分别用国内生产总值(GDP)和国内生产总值增长率(RGDP)与房地产投资额(REI)做散点图以观察各变量间的线性关系。 图二:RGDP与REI散点图图一:GDP与REI散点图2GDP与REI线性模型分析由图一可知,GDP与REI存在明
9、显的线性关系,由此,可以假定一元线性模型:GDP=C+*REI+。其中GDP为被解释变量,REI为解释变量,C为常数,为随机项。利用表4.1中的数据对以上模型中的参数C和b在EVIEWS中进行估计,得到表4.2所示结果。表4.2:GDP对房地产开发投资的计量模型Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 11:00Sample: 1997 2008Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1065.94354
10、.2893519.634480.0000REI3.8732440.11338834.159340.0000R-squared0.991503 Mean dependent var2525.637Adjusted R-squared0.990653 S.D. dependent var1199.834S.E. of regression115.9992 Akaike info criterion12.49606Sum squared resid134558.2 Schwarz criterion12.57687Log likelihood-72.97634 F-statistic1166.860
11、Durbin-Watson stat2.102171 Prob(F-statistic)0.000000 通过上表给出的EVIEWS计算结果,可以得到如下的回归模型:GDP = 1065.943 + 3.873244*REI (19.63448)(34.15934)R2=0.991503 F=1166.860 D.W.=2.102171 由以上计算结果可知,调整的拟合度为0.990653,说明回归模型对于数据具有很高的拟合度,且回归参数均通过t检验,说明房地产投资是影响国内生产总值的重要因素,而且回归方程的回归效果显著。模型中房地产投资的系数为正,说明房地产与GDP之间存在正相关关系,即房地产
12、每增加投资一亿元,可使得GDP增加3.873244亿元,这与现实中房地产投资是拉动经济增长的重要动力这一常识相吻合。3RGDP与REI线性模型分析由图二知,RGDP与REI同样存在明显的线性关系,可以假定一元线性模型为RGDP=C+*REI+,其中RGDP为被解释变量,REI为解释变量,C为常数,为随机项。通过EVIEWS回归得到表4.3。表4.3:RGDP对房地产开发投资的计量模型Dependent Variable: RGDPMethod: Least SquaresDate: 01/27/10 Time: 12:54Sample: 1997 2008Included observatio
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