论文房地产投资和经济增长的关系分析，该文是有关房地产投资毕业论文模板范文跟房地产投资和经济增长和关系分析类研究生毕业论文范文.
王俊馨
(山西财经大学,山西太原030000)
［摘 要］文章以我国1987—2014年的房地产投资额与国内生产总值时间序列数据为例,利用协整检验、误差修正模型对房地产投资与经济增长之间的长短期关系进行检验和分析.结果表明：我国的房地产投资额与国内生产总值之间存在着长期均衡关系；在短期,房地产投资额短期波动和GDP偏离长期均衡的影响都会导致GDP的波动.
［关键词］房地产投资；经济增长；协整；ECM
［DOI］1013939/jcnkizgsc201647145
1引言
消费、投资与出口是拉动经济增长的“三驾马车”,投资的增长对经济的增长有着重要的拉动作用.我国固定资产投资中的20%左右为房地产投资,约为GDP的10%,再加上房地产投资对上、下游产业,特别是钢铁、水泥等产业的带动作用非常明显,对吸收这些行业的过剩产能贡献突出,房地产业已经成为与宏观经济运行和经济增长速度密切相关的支柱产业之一,因此房地产投资对经济的影响是不能忽视的.
一些学者对房地产投资与经济增长的关系进行了不同视角的、不同方法的研究分析.其中李娜、石敏俊等采用投入产出模型和可计算一般均衡模型相结合的二阶段方法定量分析了房地产投资变化对宏观经济的影响,发现经济刺激政策促进的房地产投资增加对经济政治有着积极的作用.陆菊春、贾自武等利用动态经济计量模型分析全国及东、中和西部地区房地产投资与经济增长之间的关系发现我国房地产投资与经济增长之间具有同向的相关关系,房地产投资对推动经济增长有积极作用.况伟大使用面板数据考察了房地产投资、房地产信贷与经济增长的互动关系,表明经济增长对房地产投资影响大于房地产投资对经济增长的影响,因而一旦经济增长出现波动,将导致房地产投资剧烈波动,但房地产投资波动将引起经济增长较小波动.
本文利用我国1987—2014年的房地产投资额与国内生产总值时间序列数据,对房地产投资与经济增长之间的关系进行分析,主要运用协整检验与误差修正模型分析二者之间的长期均衡与短期波动.
2数据来源
选取房地产投资额作为衡量我国房地产投资发展的指标,选取国内生产总值作为衡量我国经济增长的指标.从《新中国六十年统计资料汇编1949—2008年》与中国国家统计局网站所公布的年度数据中,摘录我国1987年到2014年的房地产投资额数据与国内生产总值数据,并用固定资产投资指数与商品零售指数分别平减.
3实证分析
31协整关系分析
假定一些经济指标被某经济系统联系在一起,那么从长远来看这些变量应该具有均衡关系,这是建立和检验模型的基本出发点.在短期内,因为季节影响或随机干扰,这些变量有可能偏离均值.如果这种偏离是暂时的,那么随着时间推移将会回归到均衡状态；如果这种偏离是持久的,就不能说这些变量之间存在均衡关系.协整可被看作这种均衡关系性质的统计表示.
协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有协整关系,也可以通过协整检验来判断线性回归方程的设定是否合理.利用AEG的协整检验方法来判断残差序列是否平稳,进而确定回归方程的变量之间是否存在协整关系,同时还可以判断模型设定是否正确.如果残差序列是一个非平稳序列,则说明因变量除了能被解释变量解释的部分以外,其余部分的变化仍然不规则,也就是说回归方程的因变量和解释变量之间不存在稳定的均衡的关系,这样的模型有可能拟合优度、显著性水平等指标都很好,但是不能够用来预测未来的信息,因此称为“伪回归”；如果残差序列是平稳的,则回归方程的设定是合理的,说明回归方程的因变量和解释变量之间存在稳定的均衡关系.
311变量序列单整阶数确定
协整检验的前提是变量序列皆为一阶单整的时间序列,因此首先对变量序列进行平稳性检验以确定序列单整阶数.由于对变量取对数可以降低模型的异方差性,同时不改变变量间的协整关系,故对变量取对数.
ADF检验结果显示,国内生产总值与房地产投资额的原序列均为二阶单整时间序列,而取对数后的序列皆为一阶单整序列.
312对回归残差进行ADF检验,并查表计算协整临界值
作lngdp(国内生产总值的对数)关于lnfdc(房地产投资额的对数)的OLS回归,回归结果为：lngdp等于570+073lnfdc,令其残差为.
作lnfdc(房地产投资额的对数)关于lngdp(国内生产总值的对数)的OLS回归,回归结果为：lnfdc等于-765+136lngdp,令其残差为.
当α等于005且n等于28时：∞等于-33377,1等于-5967,2等于-898,计算得到协整临界值C005等于-33377-5967÷28-898÷282≈-356.与的AEG值分别为-445与-456,均小于-356,证明协整关系确实存在.
313分析协整检验结果
经过分析发现,国内生产总值与房地产投资额之间存在双向的协整关系,即二者之间存在着长期的均衡关系,二者之间的回归关系不是虚假回归.
其中以lngdp为因变量、lnfdc为解释变量的回归方程估计结果显示：当房地产投资额每变动073个百分点时,GDP变动1个百分点；以lnfdc为因变量、lngdp为解释变量的回归方程估计结果显示：当GDP每变动136个百分点时,房地产投资额变动1个百分点.
32误差修正模型
传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系,而实际经济数据却是由“非均衡过程”生成的.因此,建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程.误差修正模型不再单纯地使用变量的水平值或变量的差分值建模,而是把两者有机地结合在一起,充分利用这两者所提供的信息.从短期看,被解释变量的变动是由较稳定的长期趋势和短期波动所决定的,短期内系统对于均衡状态的偏离程度的大小直接导致波动振幅的大小.从长期看,协整关系式起到引力线的作用,将非均衡状态拉回均衡状态.
根据上文建立的国内生产总值与房地产投资额之间的长期均衡方程,将残差作为误差修正项建立误差修正模型,得到回归方程如下：
Δlngdpt等于012-042(lngdpt-1-570-073lnfdct-1)+011Δlnfdct
在结果式中,差分项反映了短期波动的影响.GDP的短期变动可以分为两部分：一部分是短期房地产投资额波动的影响(Δlnfdct)；另一部分是GDP偏离长期均衡的影响(lngdpt-1-570-073lnfdct-1).误差修正项的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度.从系数估计值(-042)来看,GDP与房地产投资额之间的非均衡误差对GDP增量的调整为负影响,当短期波动偏离长期均衡时,将以42%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态.
4结论
经过分析,发现房地产投资与经济增长之间存在着长期的均衡关系,二者有着共同的变化趋势,存在着长期的均衡关系,二者之间的回归关系不是虚假回归.以lngdp为因变量、lnfdc为解释变量时,当房地产投资额每变动073个百分点时,GDP变动1个百分点.以lnfdc为因变量、lngdp为解释变量时,当GDP每变动136个百分点时,房地产投资额变动1个百分点.
误差修正模型中,修正项的系数为-042,显示当短期波动偏离长期均衡时,将以42%的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态.
参考文献：
［1］陆菊春,贾自武房地产投资对经济增长效应及区域性差异的研究［J］.武汉理工大学学报,2008（12）
［2］李娜,石敏俊房地产投资变化对中国经济的影响［J］.管理评论,2012（10）
［3］况伟大房地产投资、房地产信贷与中国经济增长［J］.经济理论与经济管理,2011（1）
［4］陈淑云,付振奇城市化、房地产投资与经济增长的关系分析［J］.经济体制改革,2012（2）
［5］赵美平,张所地山西省房地产投资与经济增长的协整分析［J］.物流工程与管理,2013（11）
［6］张清勇,郑环环中国住宅投资引领经济增长吗［J］.经济研究,2012（2）
［作者简介］王俊馨(1991—),女,山西大同人,硕士,山西财经大学研究生.研究方向：经济计量方法与应用.
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参考文献：
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