课程论文-建筑业总产值与计量经济学分析

建筑业总产值与计量经济学分析内容摘要：建筑业是我国国民经济的一大支柱产业，在我国的工业化和城市化进程中华国，发挥着至关重要的作用。要更加系统化地了解各种因素对建筑业总产值的影响，就要对其进行计量等方面的深入研究。关键词：建筑业总面积施工房屋面积竣工房屋面积全部职工平均人数企业单位个数建筑业总产值与计量经济学分析一、引言随着江苏省国民经济的快速增长，建筑业作为拉动国民经济的关键环节也有了长足的发展，这种发展不仅体现在整个行业规模的扩大，更体现在内部结构的不断优化，从而更好地发挥了建筑业推动国民经济，提高人民生活水平的功能。近20年来，随着商品房、铁路、公共设施、港口等各类建筑业新兴业态的快速发展促使江苏建筑业经历了重大的产业结构升级。并且建筑业作为我国城市经济改革的先行领域，在从计划经济走向市场经济的过程中，率先承担了体制变革带来的各种成本，并为其他各行各业的改革提供着宝贵的经验。面对如此快速的变迁，把握其运行发展的趋势成为了为江苏省建筑业提供良好制度环境的破在迫在眉睫的工作。本文将基于1989-2009年江苏省建筑施工企业概况表，运用计量经济学相关知识，对影响江苏省建筑业总产值的因素进行分析，从而揭示其中对江苏省建筑业总产值的影响。二、理论基础建筑业总产值（自行完成施工产值）指以货币表现的建筑安装企业在一定时期内生产的建筑业产品的总和房屋施工面积指报告期内施过工的全部房屋建筑面积，包括本期新开工、上期跨入本期继续施工、上期停缓建在本期恢复施工、本期竣工和本期施工后又停缓建的房屋面积。房屋竣工面积指在报告期内房屋建筑按照设计要求已全部完工，达到了使用条件，经有关部门检查验收鉴定合格的房屋建筑面积。计算房屋竣工面积，必须严格执行房屋竣工验收标准。对民用建筑来讲，一般应按设计要求在土建工程和房屋本身附属的水、卫、气、暖等工程已经完工，通风、电梯等设备已安装完毕，做到水通、灯亮、经验收鉴定合格，并正式交付给使用单位后，才能计算竣工面积；对于工业及科研等生产性房屋建筑，一般应按设计要求在土建工程（包括水、暖、电、卫、通风）及属于房屋组成部分的生活间、操作间等已经完成，经验收合格后才计算竣工面积。只差安装工艺设备、管线工程的亦可以计算竣工面积。多重共线性指各解释变量之间存在完全的或者近似的线性关系。三、建筑业总产值的计量经济学模型3.1模型的设计与参数估计3.1.1模型的设计施工房面积、竣工房面积、全部职工平均人数与企业单位个数是影响江苏省建筑业总产值的四个最重要的因素。本模型是把施工房面积、竣工房面积。全部职工平均人数与企业单位个数作为解释变量来揭示建筑业总产值。把施工房面积作为变量X1，竣工房面积作为变量X2，全部职工平均人数作为变量X2，企业单位个数作为变量X4，建筑业总产值作为被解释变量Y，建立起建筑业总产值的单方程计量经济学模型：Y=c+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+ui其中c,b1,b2,b3,b4为待估计参数，u1,2,3…n,ui为随机误差项，它包含了除施工房面积、竣工房面积、全部职工平均人数和企业单位个数以外的因素对建筑业总产值的影响。我们对我们取得的数据进行归总统计可以得到如下表格汇总：变量模型1(2.776)模型2(3.182)模型3(3.182)C（-701.076（0.2332））（-7322.403（-1.324391））(-2991.79(-1.559058))X10.130597（0.0000）0.270982(4.929052)X2（-0.094145（0,1784））2.171119（4.929052）X31.389704（0.7478）3.433043（0.078758）9.331617(0.612499)X40.067557（0.8397）0.942224（0.280069）1.755053(1.577373)FF>临界值F>临界值F>临界值R^20.9920440.9914310.994056变量模型4(3.182)模型5(3.182)模型6(12.706)C29.48288(0.935850)1101.656(3.431489)（-572.3865(-6.847686)）X10.000106(0..078758)0.004874(0.280069)0.100752(51.18658)X20.002314(0.612499)0.072746(1.577373)X37.43163(2.896144)X40.044456(2.896144)FF>临界值F>临界值F>临界值R^20.9837280.9897720.992422其中括号内的为T值，模型后面括号内的为T值临界值，因此我们得出的结论是：Y=-572.3865+0.100752X13.1.2数据分析过程如下：参数估计表1给出了自1989年至2009年的建筑业总产值、竣工房面积。施工房面积。全部职工平均人数和企业单位个数。表11989~2009年建筑施工企业概况年份建筑业总产值（亿元，Y）施工面积（万平方米，X1）竣工面积（万平方米，X2）职工个数（万人，X3）企业个数（个，X4）1989142.055447.403446.50128.5524081990147.235240.983307.93124.3122841991176.215711.133422.75126.4423161992265.807780.324387.99143.4424171993449.9910229.965767.78175.0628101994738.6013201.219336.28212.1733481995998.1116646.148739.38232.94342619961049.4215672.958252.13220.71352819971102.1216191.858787.36215.69354619981224.4217803.339958.90232.32358719991338.4618748.2510558.22222.80399420001546.1721287.1012329.65221.48394820011859.4124319.0114268.89239.52387220022199.5227753.3915478.58251.36408420032794.9433949.9517730.02277.91426720043656.6643170.5721756.82305.64524120054368.9552242.2325391.86342.24590920065424.8563140.4928715.39379.77637120077010.5779901.6334992.20437.10701720088547.9490144.6440272.98488.678389200910264.9299659.9243307.52540.528664通过Eviews6.0软件，得到输出的结果如图2所示DependentVariable：YMethod：LeastSquaresDate:11/19/11Time:12:40Sample:19892009Includedobserbations:21CoefficientStd.Errort-StatisticProb.CX1X2X3X4-701.0760565.7722-1.2391490.23320.1305970.0236305.5268440.0000-0.0941450.066885-1.4075640,17841.3897044.2476120.3271730.74780.0675570.3285260.2056370.8397R-squraedAdjustedR-squaredS.E.ofregressionsSumsquaredresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.9936350.992044259.89681080742-143.7084624.48390.000000MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionHannan-QuinncriterDurbin-Watsonstat2633.6352913.82214.1627014.4114014.216680.909342图2建筑业总产值与施工房面积、竣工房面积、职工平均人数、企业单位个数的关系回归分析结果由结果可得建筑业总产值的单方程计量经济学模型为：Y=-701.0760+0.130597X1-0.09415X2+1.389704X3+0.067557X4T=(-1.239149)(5.526844)(-1.407564)(0.327173)(0.205637)R=0.993635R=0.992044DW=0.909342F=624.4839给定显著水平a=0.05，查F分布表，的临界值F0.05（4,5）=5.19，F>F0,05，明显显著。但是X2，X3，X4系数的T检验不显著，而且X2的系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。3.2模型的检验3.2.1多重共线性检验（1）相关系数检验。在命令窗口输入：CORYX1X2X3X4，输出的相关系数矩阵如图3所示YX1X2X3X4Y1.0000000.9963940.9904530.9828240.986268X10.9963941.0000000.9963160.9867980.990711X20.9904530.9963161.0000000.9895650.993426X30.9828240.9867980.9895651.0000000.992586X40.9862680.9907110.9934260.9925861．000000图3相关系数矩阵由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。（2）辅助回归模型检验。建立每个解释变量对其余解释变量的辅助回归模型：CX2X3X4Cofficient-7322.4032.1711193.4330430.942224t-Statistic-1.3243914.9290520.0787580.280069R2=0.992716A-R2=0.991431DW=0.718829F=772.2890CX1X3X4Cofficient-2991.7900.2709829.3316171.755053t-Statistic-1.5590584.9290520.6124991.577373R2=0.994948A-R2=0.994056DW=0.680823F=1115.906CX1X2X4Cofficient29.482880.0001060.0023140.044456t-Statistic0.9358500..0787580.6124992.896144R2=0.986169A-R2=0.983728DW=1.258365F=404.0376CX1X2X3Cofficient1101.6560.0048740.0727467.431630t-Statistic3.4314890.2800691.5773732.896144R2=0.991306A-R2=0.989772DW=2.010259F=636.1408从以上辅助回归模型中R2、F统计量的数值可以看出，X1,X2,X3,X4之间存在较为严重的多重共线性（3）方程膨胀因子检验。以上辅助回归模型可知，VIF1=137.3，VIF2=197.9，VIF3=72.3，VIF4=115.0，均明显大于10，解释变量X1，X2，X3，X4之间存在较为严重的多重共线性。3.2.2多重共线性的解决方法（1）修正多重共线性：逐步回归法采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别做Y对X1，X2，X3，X4的一元回归，结果如图4所示。解释变量X1X2X3X4参数估计值0.01007520.23609724.616501.514766T统计量51.1865831.3189523.2139726.03022R20.9928000.9809980.9659430.972724调整的R20.9924220.9799980.9641510.971288图4通过图4我们可以看出，含有解释变量X1的回归方程，其调整的R2最大，所以以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，比较重新调整的各组的拟合优度和调整的R2的值，结果如图5所示。变量X1X2X3X4Adj-R2X1，X20.131839(5.884603)-0.073557(-1.392714)0.992779X1，X30.102333(8.199158)-0.396929(-0.128392)0.9920008X1，X40.105469(7.112401)-0.072434(-0.321103)0.992046图5加入了X2后，虽然拟合优度略有所提高，但是X2不显著，加入X3后，不仅调整的R2下降，而且X3参数的T检验变得不显著。加入X4后，拟合优度下降，而且X4参数的T检验变得不显著。这说明X2，X3，X4引起严重多重共线性，应予剔除。最后修正严重多重共线性影响的回归结果如图6所示。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/19/11Time:15:22Sample:19892009Includedobservations:21CoefficientStd.Errort-StatisticProb.CX1-572.386583.58831-6.8476860.00000.1007520.00196851.186580.0000R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.9928000.992422253.66051222530-145.00282620.0660.000000MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionHannan-QuinncriterDurbin-Wastonstat2633.6352913.82214.0002614.0997414.021850.770835图6Y=-572.3865+0.100752X1T=(-6.847