郑州市对商业地产需求的影响.doc

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1、郑州市对商业地产需求的影响　　摘要：城镇化在推动经济增长，尤其是商业地产行业的增长方面起着越来越重要的的作用。本文首先根据郑州市1978年-2015年的城镇化率拟合了logistic增长曲线，然后对郑州市2016年-2020年的城镇化率进行了预测。然后证明了城镇化率与商品房销售面积之间的协整性并建立长期协整关系，接下来建立了两个时间序列的误差修正模型，并对2016年-2020年的商品房�N售面积做出预测。　　关键词：城镇化；商品住宅需求；预测；logistic曲线；误差修正模型　　一、研究基础　

2、　国内关于城镇化对商品住房的需求影响的研究，无论在理论上还是在实证上都已有了不小的成果。比如2002年曹光辉等采取逐步回归和组合预测分析方法构建了住宅需求总量预测模型，得出了住宅需求总量和城市人口呈正相关关系；2006年王峰等采用时间序列法对我国的城镇化进行预测，又根据刚性需求和改善需求确定了住宅市场需求总量模型，此模型可以确定特定时间区段的住宅市场需求总量；2009年在《中国城镇化对住宅销售量影响的实证研究》一文中，陈卫莉、曹华林，刘友平构建了城镇化和住宅销售面积构建了多阶分布滞后模型和自然对

3、数模型对全国的住宅销售面积进行了预测。得出了1995年到2005年间中国城镇化率每提高1.4个百分点，住宅销售面积平均提高21个百分点，模型拟合度较好但使用数据较少；2010年在《城镇化对我国商业地产需求的影响》一文中，王文婷通过建立双对数一元线性回归模型，对我国商品住宅销售面积进行了预测，结果结果表明城镇化率每增加1个百分点，商业地产商品住宅销售面积增加5.2个百分点；2013年在《我国城镇化对商品住房需求的拉动效应研究》一文中，杨晓东、李远建立了误差修正模型，结果表明城镇化水平每提高1%，会

4、拉动商品住房销售面积增长2.76%；2016年在《人口城镇化对河北省住房消费需求的影响》一文中用协整检验和格兰杰因果检验对比了城镇居民住房消费支出、城镇人口占比、商品房平均价格、人均GDP几组数据，发现人口城镇化、人均GDP、居民消费支出三者之间互为因果。　　二、拟合logistic曲线并预测城镇化率　　自然界中，很多事物的发展都有这样的规律：在发展初期，数量或规模增长缓慢，随后进入急速增长阶段，达到一定程度后，增长趋势又逐渐变慢，最终数量或规模不再增长，到达到一个稳定值。Logistic模型能

5、很好的拟合这一事物增长规律。在社会学中经常被用于人口的增长预测、城镇化的增长预测。　　1.Logistic方程模型简介及评价　　Karmeshu研究发现，20世纪50年代以来发达国家随着经济发展水平的提高，城镇人口的增长相对农村要快一些，但是随着城镇化水平的提高，并趋向某一值时，速度将会减缓，城镇化水平的增长曲线大致表现为一条拉伸得“S”型曲线，城镇化率与时间变量表现为一种关系：U=K/）其中U表示城镇化水平，K为饱和城镇化水平，t为时间变量，a、r为待估参数。城镇化的饱和水平实际上与一个国家的

6、城镇人口统计标准有关，当城市化水平达到最大值以后，城镇人口的比例会随时间推移在最大值附近波动。根据研究表明，Logistic模型中城镇化饱和水平K值可以取在80%以上，即K∈。　　2.指标选取及数据来源　　在对城镇化进行研究的文章中，一般用城镇化率作为城镇化水平的指标。本文选取常住人口城镇化率作为城镇化水平的代表。数据是从郑州市统计信息官网人口统计部分得来。选取的是郑州市1978年-2015年的常住人口城镇化率作为研究对象。　　3.模型建立　　根据logistic方程：　　以郑州市1978年-2

7、016年的城镇化率为时间序列，利用EVIEWS软件进行LS参数估计，拟合logistic曲线方程。表1为郑州市1978年至2015年的城镇化率。　　将城镇化率设为Y，作为因变量。对年份做标准化处理作为t，自变量。然后建立YTC的logistic方程。由于K的取值在0.8到1之间，分别将K=0.8和K=1带入方程并进行参数估计。然后对2016至2020年的城镇化率进行预测。对取不同K值预测出来的估计量和原序列进行对比。发现当K=1所得出来的估计量和原序列数据更接近，，所以将K值定为1。　　得出来的

8、参数估计值为，如表2所示。　　曲线方程为Y=1/*0.0573018169269*T））　　方程拟合优度检验R2=0.998363发现R2接近1，方程的拟合度为优，可以用此方程对城镇化率进行预测。由于至今为止郑州市信息统计网仍未公开2016年度的城镇化率，在这里本文对2016年的城镇化率也做预测。根据拟合方程对郑州市2016至2020年的城镇化率进行预测结果，如表3所示：　　从预测结果来看，在2017年郑州市城镇化率会突破70%，之后几年会继续以0.8%至0.9%的幅度增长。　　三、人口城镇化对