影响建筑业发展的因素分析

三 模型设定 1 数据收集
本研究所采用的数据来源于中华人民共和国国家统计局国家数据库，本文选取了1994年-2013年数据。所选取的变量包括：国民总收入、居民消费水平、人口、居民消费价格指数、储蓄、建筑单位个数、M2、建筑业总产值。具体的时间序列数据见下表：

year X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 2013 585336.8 15632 136072 102.6 447601.6 79528 159313 2012 532872.1 14110 135404 102.6 399551 75280 137217.9 2011 479576.1 12570 134735 105.4 343635.9 72280 116463.3 2010 407137.8 10522 134091 103.3 303302.5 71863 96031.13 2009 345046.4 9283 133450 99.3 260771.7 70817 76807.74 2008 318736.7 8430 132802 105.9 217885.4 71095 62036.81 2007 268631 7310 132129 104.8 172534.2 62074 51043.71 2006 217246.6 6299 131448 101.5 161587.3 60166 41557.16 2005 184575.8 5596 130756 101.8 141051 58750 34552.1 2004 160289.7 5032 129988 103.9 119555.4 59018 29021.45 2003 135718.9 4475 129227 101.2 103617.7 48688 23083.87 2002 119765 4144 128453 99.2 86910.65 47820 18527.18 2001 108683.4 3887 127627 100.7 73762.43 45893 15361.56 2000 98562.2 3632 126743 100.4 64332.38 47518 12497.6 1999 88989.8 3346 125786 98.6 59621.83 47234 11152.86 1998 83505.7 3159 124761 99.2 53407.47 45634 10061.99 1997 78517.3 3002 123626 102.8 46279.8 44017 9126.48 1996 70538.3 2789 122389 108.3 38520.8 41364 8282.25 1995 60146.5 2355 121121 117.1 29662.3 24133 5793.75 1994
48370.3
1833
119850
124.1
21518.8
23315
4653.32
2 模型设定
本文研究的主要内容是影响房地产发展的因素，房地产发展的指标本文选取建筑业总产值，而其他一系列的解释指标包括：国民总收入、居民消费水平、人口、居民消费价格指数、储蓄、建筑单位个数、M2。对于这些宏观数据，由于数据比较大，根据普遍文献的处理办法，对宏观数据进行取对数。由于CPI的度量是取上一年的价格指数为100，因此本文则主要是算出通货膨胀率，通货膨胀率的计算公式是（cpi-100）/100则为当年的通货膨胀率。根据上述数据建立模型如下：






其中，解释变量为：X1 国民总收入的对数值、X2 居民消费水平的对数值、X3 人口的对数值、X4 通货膨胀率、X5 储蓄的对数值、X6 建筑单位个数的对数值、X7 M2的对数值。解释变量为：Y 建筑业总产值的对数值。
4.模型的估计与调整
X7 1106525 974148.8 851590.9 725851.8 606225 475166.6 403442.2 345603.6 298755.7 254107 221222.8 185007 158301.9 134610.3 119897.9 104498.5 90995.3 76094.9 60750.5 46923.5