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我国国民经济发展及房地产业发展典型相关分析摘 要：采用典型相关分析的方法，建立我国国民经济发展与房地产业发展之间的典型相关模型，定量分析国民经济发展与房地产业发展各分变量的相互关系及影响程度。从而客观评价房地产业在整个国民经济发展中的地位和作用，为促进房地产业和国民经济的和谐发展提供政策参考。 关键词：典型相关分析；房地产业；国民经济 一、引言 房地产业是指从事房地产开发、经营、管理和服务等的经济实体所组成的众多行业的产业部门。改革开放以来，房地产业得到了前所未有的发展。2003年，国务院还把房地产业列为我国国民经济的支柱产业，房地产业也因此成为我国国民经济发展的重要组成部分。然而，国民经济的发展包括众多方面，房地产业究竟是对国民经济的那些方面产生了重要影响，使得他能够从众多产业中脱颖而出，成为国民经济的支柱产业？为了搞清这个问题，本文采用了典型相关模型对国民经济与房地产业的关系进行分析，发现房地产业与国民经济的发展在经济增长、产业带动等众多方面存在高度关联性，对国民经济的发展有着不可替代的作用。 二、实证分析 （一）研究方法 典型分析是研究两组变量之间相关关系的多元分析方法。它借用主成分析中降维的思想，把多个变量与多个变量之间的相关化为两个变量之间的相关. 即首先在每组变量内部找出具有最大相关性的一个线性变量组合，然后再在每组变量内找出第二对线性组合，使其本身具有最大的相关性，并分别与第一对线性组合不相关。如此下去，直到两组变量内各变量之间的相关性被提取完毕为止。有了这些最大相关的线性组合，则讨论两组变量之间的相关，就转化为研究这些线性组合的最大相关，从而减少了研究变量的个数。其数学原理如下：设两组随机变量 因此 既是A又是B的特征值, 而相应的特征向量为l,m，由此还可以写出各典型变量。对所求得的典型变量,还需进行显著性检验,通过检验的典型变量才能用来进行经济分析。下面就用典型相关分析法来分析我国房地产业发展与国民经济发展之间的关系。 （二）指标选择及数据来源 衡量国民经济发展状况的指标非常多，至今国际上也没有一个完全统一的国民经济发展状况指标体系。因此结合我国的实际情况和各指标的经济意义，并借鉴一些国家的经验，通过筛选，从经济增长、社会财富和居民生活水平三个方面确定了6项指标，作为因变量组(dependent variables)。考察经济增长的最常用指标是国内生产总值（GDP），依据生产法，选取了一、二、三产业的国内生产总值三项指标，分别记为 、 、 。社会财富的总积累用资本形成总额来反映，记为 。居民生活状况通过居民收入和就业状况反映，选取了人均可支配收入、城镇登记失业率两指标，分别记为 、 。 房地产业的发展必须同时具备土地、资金、市场需求这三基本条件。因此在确立评价房地产业发展的指标时，我们从这三个基本条件出发共选取了4个指标，分别是：土地购置面积 ，本年投资完成额 ，资金总额 ，房屋销售面积 ，并将这4项指标称为协变量组(covariates)。 样本数据均来自于《中国统计年鉴（2006）》，具体以2005年中国大陆的省际截面数据作为样本（即大陆的31个省市，不包括港澳台地区）。 （三）模型建立 在对原始数据进行了消除量纲的处理后，采用SPSS13.0经济统计分析软件进行典型相关分析,得出如下结果。 1.典型相关系数及其检验 首先通过Pillai迹检验，Hotelling-Lawley迹检验，Wilks L检验和Roy的最大根检验，分析两组变量的相关性。四个检验都是有两个自由度的F检验，每个检验都给出了相应的F值和p值，结果p值均为0.000通过检验，可以进行典型相关分析。 表1给出了典型相关系数和特征值。可以看出,前三对典型变量(U，V)的累积特征根已经占了总量的99.338%。它们的典型相关系数也都在0.8之上,表明相应的典型变量之间密切相关。 维度递减检验检验的是从本行所对应的典型相关系数及其以后的所有典型相关系数。如果有一行维度递减检验不显著，即说明以后各行的典型相关不显著。因此维度递减检验能够提供每对典型相关的检验信息。由表2可知，前三对典型变量通过检验，相关关系显著，仅用这三对典型变量就能够用协变量组来解释因变量组。 2.典型相关模型构建 鉴于原始变量的计量单位不同,不宜直接比较,因此采用标准化后的典型变量系数,构建典型相关模型,见表3。 冗余分析是对构建的典型相关模型解释能力的判定，如表4所示，因变量组被其自身及其对立典型变量解释的百分比均较高,尤其是第一、第二对典型变量具有较高的解释百分比,反映两者之间较高的相关性。 （四）结果分析 根据典