1、影响我国城镇居民住房面积因素实证分析影响我国城镇居民住房面积因素实证分析摘要根据目前房地产业现状，从计量经济学的角度来验证一下职工平均货币工资、国民生产总值、城镇居民价格消费指数、城镇住房平均销售价格等因素对我国城镇居民住房销售总面积的影响程度。关键词职工平均货币工资国民生产总值城镇居民价格消费指数城镇住房平均销售价格我国城镇居民住房销售总面积。1目录一、引言2二、变量选取与模型建立2三、模型求解和检验3（一）模型初始估计3（二）经济意义、拟合度、F检验4（三）多重共线性检验5四修正后的模型自相关性检验7（五）异方差检验8四、结论9五、对策建议92一、引言专家预测，到年，中国城市化水平将提高到
2、，城镇人口将达到亿以上，按人均需住房平方米计算，仅城镇新增人口每年就需增亿平方米以上，房地产业在国民经济和社会发展中的重要地位将逐渐突出。房地产市场的发展，不仅可以推动经济的发展，而且可以从增加投资的消费，增加就业多方面拉动国内的需求。由此可见，住房问题已经成为我国市场经济发展过程中的一个重要问题。在此，我们将从计量经济学的角度进行研究。二、变量选取与模型建立这里选取“我国城镇居民住房销售总面积”为被解释变量，选“职工平均货币工资”“国民生产总值”“城镇居民价格消费指数”“城镇住房平均销售价格”为解释变量。分别用Y、X1、X2、X3、X4。下表为19972011年的数据我国城镇居民住房销售总面
3、积（万平方米）Y职工平均货币工资（元X1国民生产总值（单位亿元）X2城镇居民价格消费指数X3城镇住房平均销售价格（元/平方米）X41997786436444780608510311790199810827174468302428994185419991299787831988479159871857320001657028933398000451008194820011993875108341080682100720172002237023112373119095799209220032977885139691349771009219720043381989159201594536103326
4、0820054958783182001836174101629369632006554229520856215904410153119251200770135882472126642210453645183200859280352889831603031056357620098618489322443403209914459201093376636539399759510324725201196528414179947211510534993175（资料来源中国统计年鉴）建立多元回归模型YCC1X1C2X2C3X3C4X4U其中U为随机误差项。三、模型求解和检验（一）模型初始估计运用EVIEW
5、S软件，用OLS估计模型中未知参数，得到参数估计结果如下参数参数估计值参数标准差T统计量双侧概率4C83323854916006169495001209X135457131110880319180700096X203509470094295372180600040X340484744706347086021604098X430856715296715582563200002Y83323849523545713031X103509469821X24048473583X33085671075X4S491600611108800094295（4706347）（5296715）T16949503191
6、807（3721806）（0860216）（5825632）R209936362R0991090F3903169SE2927839DW2033585N15（二）经济意义、拟合度、F检验（1）经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当职工平均货币工资每增加百分之一，我国城镇居民住房销售总面积会平均增加35；在假定其他变量不变的情况下，国民生产总值每增加1,我国城镇居民住房销售总面积平均减少035，在假定其他变量不变的情况下，当城镇居民价格消费指数每增加百分之一，我国城镇居民住房销售总面积会平均增加40485，在假定其他变量不变的情况下，当城镇住房平均销售价格每增加百分之一，我国
7、城镇居民住房销售总面积会平均增加3086。这与理论分析的经验判断一致。2回归方程的标准误差的评价SE2929839说明，回归方程与各5观测点的平均误差为2929839。3拟合优度检验可决系数R20993636，说明所建模型整体上对样本数据的拟合较好，即解释变量“职工平均货币工资”“国民生产总值每增加”“当城镇居民价格消费指数”“城镇住房平均销售价格”对被解释变量的绝大部分差异做出了解释。（4）F检验给定显著性水平005下，查F分布表查出自由度为K4和NK110的临界值为596，F3903169596，说明原方程显著，即解释变量联合起来对被解释便量有显著影响。（三）多重共线性检验由估计模型可见，
8、该模型R20993636，2R0991090可决系数较高，F检验值为3903169明显显著，但当005时，T临界值等于2281，且X2、X3、X4的回归系数不能通过T检验，这表明可能存在严重的多重共线性。有简单的线性相关系数检验可知，两个变量间的相关系数很高，证实存在严重的多重共线性。所以需要对模型进行补救。（1）相关系数检验利用EVIEWS软件得到相关系数矩阵图如下YX1X2X3X4Y10000000981184097181605027300992132X109811841000000099738705608080990470X20971816099738710000000583591098
9、78286X305027300560808058359110000000525529X409921320990470098782805355291000000可见每个因素都与被解释变量高度相关，而且解释变量之间也是高度相关的，存在多重共线性。2消除多重共线性采用逐步回归法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3和X2的一元回归，结果如下表所示其中加入X4的方程2R最大，以X4为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示ADJR2TSTATISTICPROBX1、X4098444403023707684409351200015X2、X409871321617660131763
10、1087500000X3、X40984808061653205491240466300000引入其他变量后各个方程的调整后可决系数都小于方程（1）中的调变量X1X2X3X4参数估计值2698211023828868044482750125T统计量1832287148634520968652857306R209627220944426025273809843262R09598540940151019525609831217整后可决系数或T的实际概率不符。决定将模型设定为Y35934792750125X4RSQUARED0984326ADJUSTEDRSQUARED0983121F8164203D
11、W1069099这说明其他因素不变的情况下，当城镇住房平均销售价格每增加百分之一，我国城镇居民住房销售总面积会平均增加275。四修正后的模型自相关性检验对一个样本容量为15的解释变量模型，在5的显著性水平下，查表可得DL108，DU136,因为DW1069099DL126,所以随机误差项存在自相关。（1）残差图分析表明可能存在自相关。（2）DW检验8因为N15，K2，取显著水平005时，查表得DL108，DU136,因为DW1069099DL126,所以存在一阶正自相关性。（3）自相关性的修正利用科克伦奥科特迭代法得到的回归结果如下Y32964161392668772209X4AR103826
12、164688T66610611814540R209876652R0985422F4403773DW2185559从结果可以看出，此时DW2185559,查N15,K1,005的DW统计量表，的DL126，DU136DW2185559,表明模型已不存在自相关性。（五）异方差检验用怀特检验法验证修正后模型是否存在异方差，EVIEWS软件显示的结果为WHITEHETEROSKEDASTICITYTESTFSTATISTIC0372320PROBABILITY0696823OBSRSQUARED0876415PROBABILITY0645192TESTEQUATIONDEPENDENTVARIABLE
13、RESID2METHODLEASTSQUARESDATE01/16/15TIME2154SAMPLE115INCLUDEDOBSERVATIONS15VARIABLECOEFFICIENSTDERRORTSTATISTICPROBC1818693538121884047707306419X422152592570243086188704056X42334475138876060860363040659RSQUARED0058428MEANDEPENDENTVAR1407414ADJUSTEDRSQUARED0098501SDDEPENDENTVAR12915773SEOFREGRESSION1
14、3536945AKAIKEINFOCRITERION3585660SUMSQUAREDRESID220E15SCHWARZCRITERION3599821LOGLIKELIHOOD2659245FSTATISTIC0372320DURBINWATSONSTAT1486803PROBFSTATISTIC0696823取显著水平下005，由于NR200512X200525991,所以函数不存在异方差性。四、结论通过以上一系列分析我们得到的最终模型为Y35934792750125X4五、对策建议专家预测，到年，中国城市化水平将提高到，城镇人口将达到亿以上，按人均需住房平方米计算，仅城镇新增人口每年就需增亿平方米以上，房地产业在国民经济和社会发展中的重要地位将逐渐突出。房地产市场的发展，不仅可以推动经济的发展，而且可以从增加投资的消费，增加就业多方面拉动国内的需求,所以可以适当提高城镇住房平均销售价格。六、参考文献孙敬水计量经济学第二版清华大学出版社,2004年5月中国统计年鉴
