建筑业与中国经济发展关系的实证分析

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1、建筑业与中国经济发展关系的实证分析　　从经济发展角度看，我国的碳排放主要源于生产领域，产业结构的优化有助于低碳经济发展模式的实现。从区域研究角度看，梁云芳等和杨有志研究建筑业区域经济波动的周期性时，将中国划分为东部，中部，西部以及东北地区。本文采用2000年至2016年中国31个省市自治区的面板数据，运用LLC和IPS单位根检验、协整检验、误差修正模型与格兰杰因果检验，分析建筑业总产值与经济之间的关系，并比较中国东部、中部与西部地区的差异。　　一、建筑业与经济增长关系计量模型本文试图分析建筑业总产值Cit与房屋竣工面

2、积与房屋施工面积的比率it对地区生产总值GRP的影响。构造计量模型：lnGRPit=α+β1lnCit+β2lnit+μit。因变量是地区生产总值；自变量包含建筑业总产值Cit与房屋竣工面积与房屋施工面积的比率it。α是常数项，β1表示建筑业总产值对区域经济的影响系数，β2表示竣工面积与施工面积比率对区域经济的影响系数，μit为随机误差项。下标“i”表示中国31个省市自治区，“t”表示2000年至2016年的时间序列。为减少异方差，分别对因子取对数。考虑到通货膨胀，货币时间价值等因素，对GRP和建筑业总产值以2000

3、年数据为基数，按照GDP指数和固定资产投资指数进行折现。　　为了探讨中国不同地区的建筑业对GRP的影响差异，现在对31个省市按照地区分类按照国家统计局xx年发布的标准，划分为东部、中部与西部地区。东部包括天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西。所有数据均来自中国国家统计局网站。　　二、实证分析　　单位根检验　　单位根检验的目的是检验序列中是否存在单位根，存在单

4、位根就是非平稳时间序列，会使回归分析中存在伪回归。本文采用LLC方法和IPS方法分别进行单位根检验，LLC方法是由LevinA.等提出，采用调整后的t检验量，认为在5%条件下，当调整后的t值所对应的P大于时，接受原假设，存在单位根，数据不平稳。IPS单位根检验方法是由ImK.S.等推理出，认为在5%条件下，当Z值所对应的P大于时，接受原假设，存在单位根，数据不平稳。带常数项和时间趋势条件下，单位根检验检验结果，在5%条件下，LLC方法下，lnGRPit、lnCit、lnit的P值都为，大于；IPS方法下，lnGRPi

5、t的P值为、lnCit为、lnit为。因此，本文接受原假设，认为存在单位根，数据不平稳，需要进行协整。可见，lnGRPit、lnCit和lnit均存在不同程度的不平稳，需要进行协整。　　协整检验　　协整检验的目的是检验一组存在单位根的序列是否存在长期协整关系。lnGRPit、lnCit和lnit都存在单位根，为了避免模型出现伪回归，需要对其进行协整检验。Westerlund协整检验方法是由WesterlundJ.提出。带时间趋势用Westerlund方法进行协整检验，组内统计量Gτ和Gα的P值为1；组间统计量Pτ的P

6、值为1，Pα的P值为。组内与组间统计量的P值都大于，认为lnGRPit、lnCit和lnit存在单位根，其序列存在长期协整关系，可以构建误差修正模型来避免伪归回，探讨变量之间的关系。　　误差修正模型　　误差修正模型将协整回归中的误差项看做均衡误差，通过建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。根据以上结果，构造误差修正模型ln△GDP=α+β1ln△C+β2ln+μt-1。ln△GDP为GDP的变动量；ln△C为C的变动量；ln为S2/S1的变动量；μt-1是滞后一期的回归残差项。结果如表1所示，建筑业对经济产生积极

7、的影响，中部最强，西部次之，而东部较弱。　　格兰杰因果检验　　GrangerC.W.J.提出了格兰杰因果关系检验，用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系，本文采用5%的置信度，若0，接受原假说。　　建筑业发展与经济发展之间的因果检验：将2000年至2016年全国31省市自治区的GRP与建筑业总产值C进行格兰杰因果检验。假设一：经济增长不是建筑业发展的格兰杰原因，，P值为，否定原假说，认为经济增长是建筑业的格兰杰原因；假设二：建筑业发展不是经济增长的格兰杰原因，P值为联盟，否定原假说，认为建筑业是经济增长的格兰杰原因。　

8、　经济发展与竣工面积与施工面积比率之间的因果检验：将2000年至2016年全国31个省市自治区的GRP，竣工面积与施工面积的比率进行格兰杰因果检验（滞后期均设为3期，置信度设为5%。假设一：经济增长不是竣工面积比率的格兰杰原因，P值为，否定原假说，经济变动是竣工面积与施工面积的比率变动的格兰杰原因；假设二：竣工面积比率不是经济增长的格兰杰原因，