关于房地产业与建材业宏观经济数据质量的诊断方法

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本科毕业论文(设计)

论文题目：关于房地产业与建材业宏观经济数据质量的诊断方法

学生姓名：刘孟尧

学号：0804100539

专业：统计学

班级：统计0805

指导教师：王佐仁

完成日期：2012年05月20日

目录

摘要 (3)

一、引言 (5)

二、关于房地产业与建材业 (5)

（一）房地产行业近年发展与行业现状 (5)

（二）建材行业近年发展与行业现状 (6)

三、模型构建与模型估计 (6)

（一）数据来源 (6)

（二）构建模型 (7)

1.变量选取 (7)

2.模型建立： (7)

（三）模型修正 (7)

（四）经济数据质量诊断结果： (9)

四、结论 (9)

参考文献 (10)

附表1：1995年至2010年全国房地产建筑面积相关数据 (11)

附表2：1995年至2010年全国钢筋、水泥产量 (12)

内容摘要

当前，房地产经济数据质量是各级政府和公众关注的热点问题，如何诊断行业间宏观经济数据的质量也成为政府和学者研究的重点课题。文章运用了全国房地产业和建材业1995年到2010年的数据，构建了基于房地产业和建材业宏观经济系统的上下游行业间数据诊断模型，并构造了上下游关系的行业间宏观经济统计数据质量诊断准则。文章依据以上诊断模型对房地产业和建材业的宏观经济数据进行诊断示范，结果显示构造的模型对于行业间宏观经济数据质量诊断效果良好。

关键词：房地产与建材业行业宏观经济经济数据质量数据诊断模型

Abstract

At present, the real estate economic data quality levels of government and the hot issues of public concern, how to diagnose the quality of macroeconomic data in the industry to also become the subject of the government and academics focus of the study. Use the national real estate and building materials industry from 1995 to 2010 data, to build adiagnostic model of data between the upstream and downstream sectors of the macroeconomic system based on real estate and building materials industry, and therelationship between the upstream and downstream industries between macroeconomic diagnostic criteria of the quality of statistical data. The article according to the above diagnosis diagnostic demonstration model of the macroeconomic data of the real estate and building materials industry, the results show that the constructed model to good effect for the inter-industry macroeconomic data quality diagnostics.

Key words:Real estate and building materials industry trade macroeconomic

economic data quality data diagnosis model

一、引言

房地产是现今中国老百姓生活中关注的焦点问题之一，如何诊断行业间宏观经济数据的质量也是政府和学者研究的重点课题。建材在房地产中占有很基础的一部分，因此建材业宏观经济数据的质量对房地产业经济数据的合理区间的确立有着重要的影响。在此背景下，我们从计量经济学角度出发，构建房地产业与建材业宏观经济统计数据质量诊断模型，评估两行业间的宏观经济数据质量。进而通过这两个上下游关系的行业之间数据质量的诊断方法来延伸出上下游关系的行业间宏观经济数据质量的诊断方法。

二、关于房地产业与建材业

（一）房地产行业近年发展与行业现状

房地产业是指：以土地和建筑物为经营对象，从事房地产开发、建设、经营、管理以及维修、装饰和服务的集多种经济活动为一体的综合性产业，属于第三产业，是具有先导性、基础性、带动性和风险性的产业。主要包括；土地开发、房屋的建设、维修、管理，土地使用权的有偿划拨、转让、房屋所有权的买卖、租赁、房地产的抵押贷款，以及由此形成的房地产市场。在实际生活中，人们习惯上将从事房地产开发和经营的行业称为房地产业。

现在房地产是全国乃至中央领导高度关注的一个热点问题，也引起了业内外特别是学术界的争论。大家关注的问题主要有三个：第一个是规模是否过大；第二，冲动是否过快；第三是价格。房地产具有先于国民经济萧条而萧条，后于国民经济复苏而复苏的特点。根据国家信息中心发布的统计资料，改革开放以来，我国每6—7年构成一个经济循环周期。1999年第四季度经济增长进入谷底，这标志着从1993年开始连续7年的一个完整的循环周期已经完成，从2001年开始，经济运行将进入一个新一轮的稳定增长期。另据国务院发展研究中心的一份研究报告，我国未来20年的经济增长的基本走势是：“十五”期间GDP的增长率在7．0％～8．1％之间，2010—2020年，GDP增长率将降至5．5％～6．6％。房地产发展与宏观经济的发展具有正相关性。宏观经济的持续发展，将对房地产业发展提供强力的支撑，有利于放大房地产上游的生产要素供给总量，并拉动房地产的终端市场需求。因此，未来几年内，宏观经济发展对房地产具有推动和拉动双重效应。

国家政策对规范房地产市场，调整市场结构与产业结构，平抑市场价格具有深远的影响并起到了至关重要的作用，其目的是完善和促进我国房地产市场健康发展，进而带动我国国民经济和人民生活水平的迅速提高。2003和2004年是我国房地产高速发展的两年，在这两年中房地产开发数量和投资量都达到了空前的规模，商品房售价也连连攀升。为了调解市场需求和价格，两年来，国家陆续出台了一系列政策法规，治理和规范房地产行业的运行秩序，其中包括：中国人民银行发出关于《进一步加强房地产信贷业务管理的通知》，国土资源部、监察部联合下发的《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》，建设部等七部委发出的《关于做好稳定住房价格工作的意见》，以及央行两次上调个人住房贷款利率的政策等。国家在加强房地产信贷业务管理，规范房地产企业融资渠道、获

取开发土地，加强经济适用住房建设，完善廉租住房制度、整顿和规范市场秩序、完善市场信息披露制度等方面进行引导和调控。

从区域经济来看，房地产业是一个区域差异巨大、级差收益明显的行业。一个区域的房地产业发展的程度必然受到该地区经济发展水平及产业结构状况的制约。一般而言，区域经济增长是随着投资量的不断增加和需求量的持续上升发展起来的。这种投资与需求的增长，必然导致对房地产需求的增加，从而带动房地产业的相应发展。

（二）建材行业近年发展与行业现状

建材行业是中国重要的材料工业。建材产品包括建筑材料及制品、非金属矿及制品、无机非金属新材料三大门类，广泛应用于建筑、军工、环保、高新技术产业和人民生活等领域。

受地产市场的限购令、人民币升值、国际经济因素等市场影响，建材的终端市场现阶段有明显的回落。建材行业鱼龙混杂，本文选取钢筋和水泥两种主要建材为例。

2004年，中国建材行业受到政府宏观调控的影响，产业政策调整对某些建材企业造成了一定冲击。

2005年行业发展仍继续保持高速发展态势，产量与销售额总体上稳健增长；中国建材行业发展的宏观经济环境和投资环境依然较好。

2006年，建材行业经济运行总体保持又快又好发展态势。生产销售增速明显加快，经济运行质量进一步提高，产业结构有了新的改善。规模以上建材企业完成工业总产值（现价）13275亿元，增长29.1%；完成主营业务收入11534亿元，同比增长29.3%；实现利润603亿元，增长47.1%。

2007年建材行业产量、效益大幅度提高，1-11月，建材行业实现利润796亿元，同比增长56.6%。装备水平的提升使中国水泥工业能耗显著降低，2007年吨水泥综合能耗138千克标煤，比上年减少4千克标煤。

2008年第一季度，建材工业完成工业增加值947亿元，按可比价格计算比2007年同期增长27.9%，增速与2007年同期相比加快1.7个百分点，呈现快速增长态势。

“十一五”规划基建投资已棋至中盘，公路、铁路等基础设施建设投资的爆发增长和普通民用建筑投资的平稳增长，使建筑行业正处在景气上行阶段。同时，在建设节能社会和国家加强自主创新能力的背景下，节能和技术创新主题将是行业的发展热点。

目前全国水泥产量增长速度仍然在10%以上，相对于能源供应紧张局面仍然偏高，其中主要原因是中西部地区水泥产量的较快增长。

西部地区水泥生产能力的过快增长，在部分地区已经造成较为严重的产能过剩。

钢材方面，在经济增速放缓、产能过剩的大背景下，我国钢铁业面临的是成本高起、供大于求、微利运行等困境。近期，国内主要建筑钢材价格全线下跌，时隔一年多后，华东地区部分钢价跌破4000元/吨大关，钢企全面面临减产亏损压力。

三、模型构建与模型估计

（一）数据来源

本文采用1995年到2010年全国平均的年度数据，选取的建材业数据包括水泥和钢筋，数据主要来源于《中国统计年鉴》（1996版~2011版），中国统计出版社。部分指标数据来源于国家统计局网站。数据见附表1,附表2。

（二）构建模型

1.变量选取

从变量的经济关系方面看，建材产量能够影响到此后竣工房屋的建筑面积，但会有滞后期，由于本文研究的时间是以年为单位的，所以滞后期不会很明显，可以忽略。

由于本文研究的是房屋的建筑面积与建材产量之间的数据质量，所以根据因果关系，选取竣工房屋建筑面积为因变量(y)，建材产量作为自变量。本文选取了两种主要建材作为自变量：水泥产量(x 1)和钢筋产量(x 2)。 2.模型建立：

12y a bx cx ε=+++ …… ①

（三）模型修正

用SPSS 统计软件做回归分析，得出模型①的回归结果如下表：

表1 模型汇总b

模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的

误差

更改统计量

Durbin-Watso

n R 方更改 F 更改

df1

df2

Sig. F 更改 1

.968a

.937

.927 12701.04071

.937 96.513

2

13

.000

1.463

表2 系数a

模型 非标准化系数

标准系数 t Sig.

共线性统计量 B 标准 误差 试用版

容差

VIF

1

(常量) 115546.741

13003.781

8.886

.000

水泥产量 .931 .644 .887 1.444 .172 .013 77.791 钢筋产量

1.031

7.828

.081

.132

.897

.013

77.791

回归结果中发现变量1x 与2x 在以5%为上下界时不显著。经检验模型中存在严重的多重共线性。因此，运用主成份分析来消除多重共线性。首先对2个解释变量提取主成份，然后再对提取到的主成份与被解释变量做回归。

得到的表达式为：

1.22'62901.52y x =+ …… ②

1112'x a a x x λλ??

??= ? ?????

（10.501a = 1.994λ=）

消除多重共线性后的模型②用Eviews 软件得出的模型的拟合结果如下:

表3 方程②拟合结果

在表3中可以看到，模型②拟合优度较高，DW 值为1.46，经查表，不存在自相关，R 2应用主成份回归分析的结果对y 的解释程度是93.6%。 对模型②用Eviews 进行怀特检验，结果如下表：

表4 White 检验结果

通过表4可以看出，两项指标的P 值均大于0.05，表明模型②不存在异方差，可以进行估计。

（四）经济数据质量诊断结果：

对各个年份的房地产业经济数据进行诊断，把假定真实的1x ，2x 代入方程②，得出：

表5 解释变量的点估计和区间估计值

年份

点估计

值

95%置信区间的下限 95%置信区间的上限 统计数据 是否落在置信区间内 相对误差 1995 162387.08 152812.9327 171961.2295 145600.1 否 11.53% 1996 163779.5 154355.103 173203.8976 161965.7 是 1.12% 1997 165803.94 156593.2978 175014.5807 166057.1 是 0.15% 1998 168299.03 159344.9246 177253.1394 170904.8 是 1.52% 1999 172124.82 163547.7545 180701.8884 187357.1 否 8.13% 2000 174559.17 166210.6703 182907.6645 181974.4 是 4.07% 2001 181555.32 173806.8271 189303.8112 182437.1 是 0.48% 2002 188216.01 180945.7293 195486.2866 196737.9 否 4.33% 2003 202658.39 196022.9993 209293.7828 202643.7 是 0.01% 2004 212367.69 205788.7444 218946.6275 207019.1 是 2.58% 2005 222181.84 215343.0825 229020.5986 227588.7 是 2.38% 2006 239346.46 231402.0582 247290.8572 212542.2 否 12.61% 2007 252761.83 243544.0972 261979.5649 238425.3 否 6.01% 2008 255873.04 246324.6119 265421.471 260307 是 1.70% 2009 281073.66 268534.576 293612.7514 302116.5 否 6.97% 2010

304995.02

289312.696

320677.3439

304306.1

是

0.23%

对比官方数据和我做的估计值发现，1995年、1999年、2002年、2006年、2007年未落入95%的置信区间内，而其他年度均落入95%的置信区间内。因此，统计数据有待诊断。

四、结论

本文从产量的角度研究房地产业与建材业宏观经济数据的质量诊断问题，归纳起来具有以下几个方面的特点：第一、本文运用全国31 个省市平均的年度数据，从因果关系上寻找指标之间的内在联系并建立模型。第二、从相对误差系数和置信区间两方面共同构建了一套经济数据的质量诊断准则，能明确的判断数据的质量。第三、构建的质量诊断模型可以应用于其他上下游关系的行业间宏观经济数据质量诊断，有很强的拓展性。

当然本文的研究在实际应用中可能存在着一些不足,需要实际应用中特别注意。由于模型规律是通过数据中提取而建立的，在行业宏观经济运行平稳年份，该方法对于数据质量诊断具有可靠性。但对于区域经济运行波动比较大的时期，比如经济危机的时候，经济指标数据会出现较大的波动，这时采用该数据诊断模型检验数据质量其结论可能会有较大的偏差。因此，在这种情况下，应结合实际情况来综合诊断指标数据的质量。

参考文献

［1］高铁梅，计量经济分析方法与建模-Eviews应用及实例.北京：清华大学出版社,2006［2］王振龙，时间序列分析.北京：中国统计出版社，2005

［3］易丹辉，数据分析与Eviews应用.北京：中国人民大学出版社，2008

［4］庞浩，计量经济学.北京：科学出版社，2007

［5］高鸿业，西方经济学.北京：中国人民大学出版社，2007

［6］朱建平，《应用多元统计分析》.北京：科学出版社

［7］徐荣华,黄灿灿.统计数据质量漫谈.统计方略,2008(9)

［8］王斌，《直面WTO重要行业与上市公司研究》.经济科学出版社

附表1:1995年至2010年全国房地产建筑面积相关数据

年份地区施工房屋竣工房屋

竣工房

屋

建筑面积

#住宅

建筑面积

#住宅

价

值#住

宅

(万平方

米)

#商品住

宅

(万平方

米)

#商品住

宅

(亿元)

#商品住

宅

1995 215084.6 140451.9 32902.3 145600.1 107433.1 11951.3 3622.7 995.4 1996 (236308.5) (155849.3) (31849.3) (162849.3) (122204.5) (12232.6) (4505.6) (1194.3) 235258.6 155508.9 31849.3 161965.7 121913.4 12232.6 4505.6 1194.3 1997 230491.0 149658.1 30374.7 166057.1 121101.0 12464.7 4884.6 1269.9 1998 245755.7 167600.8 36223.0 170904.8 127571.6 14125.7 5441.8 1484.1 1999 263294.3 181236.4 42590.3 187357.1 139305.9 17640.7 9498.7 6019.9 1831.3 2000 265293.5 180634.3 50498.3 181974.4 134528.8 20603.3 9969.6 6153.4 2173.6 2001 276025.4 182767.1 61583.0 182437.1 130419.6 24625.4 10495.1 6396.5 2622.4 2002 304428.2 193731.0 73208.7 196737.9 134002.1 28524.7 11686.3 6967.8 3191.0 2003 343741.7 205286.7 91390.5 202643.7 130160.8 33774.6 13421.0 7631.2 4128.9 2004 376495.1 217580.5 108196.5 207019.1 124881.1 34677.2 15239.6 8320.3 4620.7 2005 431123.0 239769.6 129078.4 227588.7 132835.9 43682.9 18789.5 10042.3 6060.1 2006 462677.0 265565.3 151742.7 212542.2 131408.2 45471.7 19891.6 10950.1 6717.2 2007 548542.0 315629.8 186788.4 238425.3 146282.7 49831.3 23582.7 12990.7 7853.1 2008 632261.0 364354.4 222891.8 260307.0 159404.6 54334.1 28074.0 15334.1 9295.3 2009 754189.4 431463.2 251328.8 302116.5 184209.5 59628.7 35353.9 19378.9 11500.2 2010 885173.4 492763.6 314760.1 304306.1 183172.3 63443.1 40704.9 21929.5 13527.5

附表2：1995年至2010年全国钢筋、水泥产量

年份水泥产量(万吨) 钢筋产量(万吨)

1995 47591.22 2471.04

1996 49118.90 2427.54

1997 51173.80 2530.49

1998 53600.00 2763.81

1999 57300.00 3141.72

2000 59700.00 3336.49

2001 66103.99 4389.70

2002 72500.00 5093.32

2003 86208.11 6779.35

2004 96681.99 6654.61

2005 106884.79 6912.72

2006 123676.48 8416.80

2007 136117.25 10275.48

2008 140000.00 9708.97

2009 164397.78 12172.54

2010 188191.17 13876.93