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我国建筑业总产值的影响因素计量分析
目录：
一、 问题的提出
二、 数据收集
三、 模型的建立
四、 模型的检验与修正
（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验
1、经济意义上的检验
2、统计学检验
（二）计量经济学检验
1、异方差检验
2、序列相关性检验
3、 多重共线性检验
五、结论及对策建议

摘要： 建筑业是我国国民经济的一大支柱产业，在促进经济发展、吸纳就业尤其是农村富余劳动力就业等方面具有重要作用。随着经济社会的快速发展和改革的不断深入，作为传统产业的建筑行业，在规模和效益等方面均实现了较快的增长，要更加系统化的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：建筑业总产值 建筑工程产值 安装工程产值
一、 问题的提出
随着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。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，并为其他行业的改革提供宝贵的经验。面对如此快速的变迁，把握其运行发展的趋势成为了我国建筑业提供良好制度环境的迫在眉睫的工作。
二、 数据收集
年份
建筑业总产值(亿元)Y
建筑工程产值(亿元)X1
安装工程产值(亿元)X2
2012年
137217.86
121719.92
11316.59
2011年
116463.32
103665.77
9543.71
2010年
96031.13
84753.11
8512.29
2009年
76807.74
67208.42
7319.14
2008年
62036.81
53831.6
6241.74
2007年
51043.71
44446.99
5101.07
2006年
41557.16
35864.61
4333.14
2005年
34552.1
29464.38
3835.66
2004年
29021.45
23292.92
3068.47
2003年
23083.87
19508.72
2576.4
2002年
18527.18
15710.32
2173.5
2001年
15361.56
13285.44
1764.22
2000年
12497.6
10845.27
1394.38
1999年
11152.86
9639.22
1288.75
1998年
10061.99
8686.16
1173.75

（ 数据来源：国家统计局）
三、 建立模型
影响建筑业总产值的因素有很多，有的影响因素可能会对其产生直接的影响，而有些因素的影响可以忽略。即对建筑业总产值影响显著的因素是必须要考虑的，影响不显著的可以忽略。下面主要选取建筑工程产值、安装工程产值这两个因素来探讨他们对建筑业总产值的影响。这些变量分别用下面的字母表示为：
：建筑业总产值 ：建筑工程产值 ：安装工程产值
初步建立模型
四、 模型的检验和修正：
（一）模型的参数估计及经济意义、统计意义上的检验
用最小二乘法对数据进行回归，利用Eviews软件做Y对X1、X2的回归，回归结果如下表

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/03/14 Time: 18:07

Sample: 1998 2012

Included observations: 15

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
-70.24529
361.5285
-0.194301
0.8492
X1
0.995135
0.032469
30.64881
0.0000
X2
1.402447
0.361107
3.883748
0.0022

R-squared
0.999866
    Mean dependent var
49027.76
Adjusted R-squared
0.999844
    S.D. dependent var
40680.88
S.E. of regression
508.4491
    Akaike info criterion
15.47746
Sum squared resid
3102246.
    Schwarz criterion
15.61907
Log likelihood
-113.0810
    Hannan-Quinn criter.
15.47596
F-statistic
44804.90
    Durbin-Watson stat
1.701230
Prob(F-statistic)
0.000000

由上表我们可以写出建立的回归方程：

（-0.19）（30.65）（3.88）
=0.9999   F=44804.90  D.W.=1.70 n=15
1、经济意义上的检验： 
该模型可初步通过经济意义上的检验，系数符号均符合经济意义，说明建筑工程产值每增加1单位，可使建筑业总产值平均增加1.00单位；安装工程产值每增加1单位，可使建筑业总产值平均增加1.40单位；上表中的两大因素均可以在数量上增加我国建筑业的总产值。
2、 统计学检验：
从回归估计的结果可以看出，可决系数为0.9999，模型拟合情况非常理想，在给定的显著水平α=0.05的情况下，t的统计量的绝对值均大于t统计量的临界值，说明解释变量对应变量的影响是显著的，说明回归方程非常显著，整体模型效果非常好。针对，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度k=2，n-k-1=12，，，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即“安装工程产值”、“建筑工程产值”等变量联合起来确实对“建筑业总产值”有显著影响。 
（二） 计量经济学检验 
1、 异方差检验 利用怀特检验对异方差进行检验
先对该模型做普通最小二乘法回归，得到，然后作如下辅助回归：

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic
0.342699
    Prob. F(5,9)
0.8746
Obs*R-squared
2.399070
    Prob. Chi-Square(5)
0.7916
Scaled explained SS
7.281320
    Prob. Chi-Square(5)
0.2005

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 06/03/14 Time: 18:56

Sample: 1998 2012

Included observations: 15

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
-1130729.
1409649.
-0.802135
0.4431
X1
-294.9042
308.4908
-0.955958
0.3641
X1^2
-0.007745
0.016672
-0.464532
0.6533
X1*X2
0.192604
0.366407
0.525657
0.6118
X2
3294.338
3382.258
0.974006
0.3555
X2^2
-1.176332
2.025778
-0.580682
0.5757

R-squared
0.159938
    Mean dependent var
206816.4
Adjusted R-squared
-0.306763
    S.D. dependent var
659288.1
S.E. of regression
753656.9
    Akaike info criterion
30.19244
Sum squared resid
5.11E+12
    Schwarz criterion
30.47566
Log likelihood
-220.4433
    Hannan-Quinn criter.
30.18942
F-statistic
0.342699
    Durbin-Watson stat
2.555609
Prob(F-statistic)
0.874560

可以知道，从该辅助回归得到可决系数与样本容量n的乘积，即。查表我们可以知道。
假设：，
由上面可以知道：，所以：接受，即该回归模型不存在异方差性。
2、 序列相关性检验
用LM检验法检验，含1阶滞后残差项的辅助回归结果

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic
0.215173
    Prob. F(1,11)
0.6518
Obs*R-squared
0.287788
    Prob. Chi-Square(1)
0.5916

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 06/05/14 Time: 10:08

Sample: 1998 2012

Included observations: 15

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
26.05325
378.1585
0.068895
0.9463
X1
0.003851
0.034597
0.111322
0.9134
X2
-0.040507
0.383600
-0.105596
0.9178
RESID(-1)
0.145495
0.313656
0.463868
0.6518

R-squared
0.019186
    Mean dependent var
-3.38E-12
Adjusted R-squared
-0.248309
    S.D. dependent var
470.7324
S.E. of regression
525.9387
    Akaike info criterion
15.59142
Sum squared resid
3042727.
    Schwarz criterion
15.78024
Log likelihood
-112.9357
    Hannan-Quinn criter.
15.58941
F-statistic
0.071724
    Durbin-Watson stat
1.955558
Prob(F-statistic)
0.973892

R2=0.019186 于是，LM=14*0.019186=0.268604 ，该值小于显著水平为5%、自由度为1的χ2分布的临界值χ20.05（1）=3.84，由此判断原模型不存在序列相关性。
3、多重共线性检验
和的相关系数如下表

让Y分别对做回归，Y对回归结果如下表

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/14 Time: 10:38

Sample: 1998 2012

Included observations: 15

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
1080.609
298.9362
3.614849
0.0031
X1
1.120395
0.005403
207.3770
0.0000

R-squared
0.999698
    Mean dependent var
49027.76
Adjusted R-squared
0.999675
    S.D. dependent var
40680.88
S.E. of regression
733.8853
    Akaike info criterion
16.15815
Sum squared resid
7001639.
    Schwarz criterion
16.25256
Log likelihood
-119.1861
    Hannan-Quinn criter.
16.15714
F-statistic
43005.21
    Durbin-Watson stat
0.923524
Prob(F-statistic)
0.000000

Y对回归结果如下表

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/05/14 Time: 10:39

Sample: 1998 2012

Included observations: 15

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  

C
-8525.750
1998.753
-4.265535
0.0009
X2
12.39615
0.356119
34.80897
0.0000

R-squared
0.989385
    Mean dependent var
49027.76
Adjusted R-squared
0.988568
    S.D. dependent var
40680.88
S.E. of regression
4349.565
    Akaike info criterion
19.71711
Sum squared resid
2.46E+08
    Schwarz criterion
19.81151
Log likelihood
-145.8783
    Hannan-Quinn criter.
19.71610
F-statistic
1211.664
    Durbin-Watson stat
0.467557
Prob(F-statistic)
0.000000

由此我们可以得出 ，x1和x2的拟合度都很好，都不应被剔除，所以原模型不存在多重共线性，最终的回归方程如下：

（-0.19）（30.65）（3.88）
=0.9999   F=44804.90  D.W.=1.70
五 、模型的应用与对策建议
1、结论
经过以上的实证分析，得出我国的建筑业总产值主要受建筑工程产值和安装工程产值的影响，随着两者的增加，我国的建筑业总产值就会增加。从1998年到2012年我国的建筑业总产值一直在增加，而且增长的幅度越来越大，无论是建筑工程产值还是安装工程产值，我们都在增加。在可预见的未来内，我国的建筑业总产值还会不断的增加，而且增加的幅度会更大，继续为我国的经济发展发挥自己的贡献。
2、对策建议
综上所述，增加我国建筑业总产值的最有效的方法是增加建筑工程产值和安装工程产值。
（1） 明确建筑业发展目标。
围绕 “优化结构、壮大实力”的目标，做大做优做强建筑业，加快推进城市化进程，在推进城市化进程中提升经济产值，并且解决城市就业问题。
（2） 加快建筑业转型升级。
调整优化建筑业企业结构，扶持高等级资质企业、专业企业发展，控制低等级总承包类企业的数量规模，形成总承包、专业承包、劳务分包等比例协调、分工合作、优势互补的建筑业发展格局。培育壮大建筑业骨干企业，支持鼓励有实力的建筑业企业收购、兼并、重组，鼓励中小建筑业企业以产权为纽带进行重组，尽快形成一批淮南建筑业知名企业、品牌企业。联合组建的建筑业企业集团，其子公司可继续保持原有资质，共享企业业绩、人力资源等。加快培育一批经营特色强、科技含量高、市场前景好的专业企业，大力扶持矿山、钢结构、机电化工安装、电力检修等我市特色专业承包企业做专做精。充分利用好政府的宏观调控，加大建设保障性住房、廉住房、公租房等建筑房屋；
（3） 规范建筑市场。
加快建筑市场信用体系建设，健全信用奖惩机制，将信用信息作为招投标、资质审批、评优评奖、工程担保的重要参考。强化工程质量安全监管，加强施工现场关键岗位人员在岗考核管理，强力推行广域网考勤系统，打击挂靠、转包和违法分包行为。规范建筑企业用工行为，加强劳动合同管理，健全工资支付保障机制，建立工程款的支付担保制度，积极推行建筑业务工人员工资一卡通，探索推行建筑业企业以工程项目为单位参加工伤保险的参保方式，积极改善建筑业农民工生产生活条件，推动建筑业农民工向现代产业工人转化。
（4）要注重人才队伍的建设，加快建筑业人才培养，建议市政府每年表彰一批有突出贡献的建筑业企业和企业家。鼓励建筑业企业与职业技术院校合作培养适应专业岗位需求的高技能人才，对获得国家工程质量奖、国家级施工工法或3项以上“黄山杯”工程奖的专业技术人员，可不受学历、资历、论文数量等限制，破格申报参评相应专业技术资格。
参考文献：
1、 中华人名共和国国家统计局.中国统计年鉴2012
2、 中国建筑业网
3、 中国建筑业协会