房价的计量经济分析
计量经济学
课程论文
论文题目房价的计量经济分析
学院经济与管理学院
专业投资学
年级 2014
学号 201424015118
学生姓名黄锦恒
完成时间 2016 年 12 月
房价的计量经济分析
摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。2015年是国企改革深化的关键之年。虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。
关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度
1.引言
近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础
房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为
一种商品，无非也是适用于这一原理的。对于住房来说，需求弹性较大，供给弹性较小。即当住房价格变化时，住房供给的变化量较大，住房需求的变化量则较小。
3.模型设定
3.1数据来源
现在我们以网上最近统计年鉴获得的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以统计年鉴获取的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。
令Y=各地区房地产总额（万元），X1=各地区房屋竣工面积（万平方米），X2=各地区建筑业企业从业人员（人），X3=各地区建筑业劳动生产率（元/人），X4=各地区人均住宅面积（平方米），X5=各地区人均可支配收入（元）。
数据如下：
表3.1
影响建筑业总产值的因素分析表
数据来源：以上数据来源于《统计年鉴》
3.2模型建立
(1)将各地区房地产总额作为因变量，各地区房屋竣工面积、各地区建筑企业从业人员、各地区建筑业的劳动生产率、各地区人均住宅面积和各地区人均可支配收入等作为自变量，构建如下回归分析模型:
Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u i
上式中，Y=各地区房地产总额（万元），X1=各地区房屋竣工面积（万平方米），X2=各地区建筑业企业从业人员（人），X3=各地区建筑业劳动生产率（元/人），X4=各地区人均住宅面积（平方米），X5=各地区人均可支配收入（元）。
(2)参数估计
用Eviews计量经济学分析软件作最小二乘回归，分析结果如下：
表3.2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 16/12/16 Time: 23:15
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2263053. 1901129. -1.190373 0.2451
X1 1273.856 232.0918 5.488588 0.0000
X2 42.84065 15.62748 2.741366 0.0111
X3 1.646219 1.341639 1.227021 0.2312
X4 -184910.4 106259.9 -1.740170 0.0941
X5 495.6706 208.9611 2.372071 0.0257
R-squared 0.976861 Mean dependent var 7446408.
Adjusted R-squared 0.972233 S.D. dependent var 7227629.
S.E. of regression 1204375. Akaike info criterion 31.01280
Sum squared resid 3.63E+13 Schwarz criterion 31.29035
Log likelihood -474.6985 Hannan-Quinn criter. 31.10328
F-statistic 211.0825 Durbin-Watson stat 2.147458
Prob(F-statistic) 0.000000
?= -2263053+1273.85 X1+42.8406 X2+1.6462 X3-18.49 X4+495.67 X5
(1901129) (232.09) (15.62) (1.34) (106259) (208.96)
T =（-1.19）（5.48 ）（2.74）（-2.15）（1.22）（-1.74）
R2= 0.9722 F=211.0825 n=31
3.3模型检验及修正
3.3.1经济意义检验
模型估计结果说明，假定在其他变量不变的前提下，房屋竣工面积每增长1万平方米，平均来说,房地产总额会增长1273.85万元；建筑业企业从业人员每增加1人，平均来说房地产总额会增长42.84062万元；建筑业劳动生产率每增加1%，平均来说居民消费会增加1.6462万元。这与理论分析和经验判断基本一致。人均住宅面积每增加1平方米，平均来说房地产总额会减少18.49万元；人均可支配收入每增加1元，平均来说房地产总额会增长495.67万元。这与理论分析和经验判断相悖。
统计检验
①拟合优度：由表3.2可知R2=0.9768，2R=0.9722，说明模型的样本拟合性很强，反映了模型对样本的拟合很好。
②F检验：针对H0：β1=β2=β3=β4=β5=0，给定显著性水平α=0.05，由表1.1得到P=0<0.05拒绝原假设，说明回归方程显著。即房屋竣工面积，建筑业企业从业人员，建筑业劳动生产率，人均住宅面积，人均可支配收入等变量联合起来确实对房地产总额有显著影响。
③t检验：H0：βj=0 (j=0，1，2，3，4，5，6)给定显著性水平α=0.05，只有，X1，X2，X5的P值<0.05,这说明在显著性水平α=0.05下，在其他解释变量不变的情
房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49
从经济学角度，浅析中国房价 刘英英 1102204112 淮阴工学院 摘要：随着中国经济的迅速发展，近几年中国房价一路走高，可谓是风光无限。但也让无数的潜在购房者望而却步，造就了无数的“房奴”为房梦而奔波。许多到了已婚年龄的80后青年一房难求，导致“蜗居”“蚁族”“裸婚”等现象的产生，是什么造就了中国房地产价格的居高不下？本文运用相关的经济学原理，浅析其原因和影响，以及其给人的思考。 关键词：供给与需求，生产成本，经济学，危害，措施 正文： 一）供给与需求的影响 在经济学家的眼中，价格是由供给和需求决定的；价格的变动是由供给和需求的变化决定的。我国是一个人口众多的发展中国家，人口基数大、人口增长快，而且城市化水平低，农村人口多，必然会对住房产生大量需求，再加上数以万计的大学毕业生需要在城市寻找自己的生存空间、买房、扎根、建立自己的家庭，导致了城市住房需求量的急剧增加，同时随着生活水平的提高，越来越多的人需要更优越的居住环境静，这也促进了房产的需求。另外，投机炒房减少供给。受前几年房价涨高的影响越来越多的人加入了投机炒房的行列，低价买入然后弃之不用或出租出去，从而影响了市场的供给，导致了房产价格的增长。因此，近些年中国房价一路飙升。 通过经济学的理论分析可知，商品价格是指有市场上商品的需求曲线和供给曲线决定的均衡价格。由于房地产供给的有限性和房地产商的极力宣传，大家错把需要曲线（需要是相当于对物品的偏好，并没有考虑支付能力等因素)看做需求曲线(需求是指既有愿望，又有支付能力的需要。如果没有支付能力，则不能将需要称为需求。形成需求有三个要素：对物品的偏好，物品的价格和手中的收入。)，需要曲线的需求量大于需求曲线，同等供应曲线条件下，商品房的价格高于其实际价值，形成了高房价。同时，随着我国经济的发展，城市化水平不断提高，对商品房的需要量不断加大，而需要住房的居民收入的增长跟不上经济发展速度，商品房的高价位一次次被刷新。 按照常理推断，既然我国商品房价格形成是由市场需要曲线和供给曲线决定的，市场需求量被高估了，那么多开发的商品房进入市场会冲低商品房的价格并形成商品房滞销的局面。但现实为什么常常出现商品房热销的局面?其根本原因在于利润的趋势，大家认为商品房的价格会持续走高。因为按照现实中参照的市场需要量，商品房市场的供应量还较小，商品房市场处于供小于求的局面，存在升值的空间。而且商品房是缺乏弹性的商品，需求量的变动随价格变动不敏感。同时，由于受土地等因素的制约，商品房不可能实现无限的供给，这就进一步坚定了大家对商品房升值的信心，这样就造成了我国商品房极度热销的场面。 二)生产成本的增加 房地产市场的发展依赖于土地，甚至可以说地理区位因素可以决定房地产的价格及档次。土地作为不可再生资源，其供应量是有限的，而且每一区位的土地都是独一无二的。可见，土地在房地产市场中发挥着不可替代的作用。
房价下跌对中国经济的影响分析 房地产业是指从事土地和房地产开发、经营、管理和服务的行业。房地产业是中国经济的支柱产业，房地产的发展能够推动相关产业的发展，带动就业人数的增加，对GDP的增长具有很强的拉动作用。但是近期以来房地产投资有了较大幅度的下降，房价也有所回落，这到底是福是祸，对中国经济又有怎样的影响？通过分析房价下跌的影响，提出了相关的应对策略。 标签：房价下跌；影响；对策 1 中国房地产市场现状 近年来，房地产投资占固定资产投资的平均比例为23%左右，对总投资的拉动约为25%，在GDP中占比约10%，房地产投资对经济的影响力之大可见一斑。但是2011年12月末，房地产贷款余额同比增长13．9％，比上年末回落13．5个百分点；全年累计增加1．26万亿元，同比少增7704亿元，全年增量占同期各项贷款增量的17．5％，比上年水平低9．4个百分点。无独有偶，2012年1月以来，全国100个城市住宅平均价格连续第5个月环比下跌，环比跌幅为0.18%。2月份，全国100个城市住宅平均价格为8767元/平方米，环比1月下跌0.30%。至此，百城房价已经连续6个月环比下跌，同时跌幅创2011年9月开始下跌以来最高水平。房地产投资明显下降，房价也出现回落，中国房地产迎来了一个新的转折点。 2 房价下跌对中国经济的影响 房价下跌无疑为那些天天因购房难而苦恼的人们带来了一丝春风，低收入群体可以买到心仪的房子，也可以使一些购房者改善居住条件。有数据显示，自1998年住房改革以来，在不吃不喝的前提下，中国城镇中等收入居民家庭的人均年可支配收入只能购买3平方米上下的住宅面积，这远远低于世界其他国家的水平。我国居民的收入不足以承担如此高的房价，房价下跌无疑让房奴看到了希望，让老百姓能够改善自己的居住条件。一些专家认为，目前的房价仍然有下调的空间，房价的合理回归应该是涨幅介于GDP（或人均可支配收入）和CPI（消费者物价指数）涨幅之间，2012年北京等一线城市房价下跌10%是可以接受的。房价的合理下跌对于改善民生有着重要的意义。中国人的消费支出中，食品、教育、医疗保健支出比重远远高于世界其他国家，而住房消费的增加无疑加重了人们的负担，房价下跌，让中国人能够有更大的支出来改善自己的生活，这有利于社会的和谐进步。 但是房价暴跌并不是一个很好的事情。在全球经济衰退的阴云下，中国的国内生产总值增幅有所回落。房地产业作为中国经济的支柱产业，一旦房价出现暴跌，就会拖累其它行业，造成经济发展速度放缓。目前全球经济复苏仍然面临着很大的不确定性，欧债危机仍在延续，国际大宗商品仍在高位，美元面临升值周期，诸多因素都对中国的外需很不利。中国2011年净出口对GDP增长的贡献率
计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产
２０１０年３月 第４７卷第２期 西北师大学报（社会科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ） Ｍａｒ．２０１０ Ｖ０１．４７ＮＯ．２ 高房价是经济问题还是政治问题 ——分析中国房价的政治经济视角 张振华 （南开大学周恩来政府管理学院，天津３０００７１） ［摘要］高房价是当下我国房地产市场最突出的特征。经济学从房地产市场的区域寡头垄断结构、供求失衡、周期理论等视角来解释中国的高房价现象。这些解释存在或大或小的问题。政治经济视角在肯定高房价现象经济起因的同时，尤其关注政治性因素对于房价的推动作用，并由此主张，对房地产市场的调控不能单纯从经济的角度着眼，而应该经济对策和政治对策并举。 ［关键词］高房价；利益集团｝房地产市场｝政治经济分析 ［中图分类号］Ｆ２９３．３［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１—９１６２（２０１０）０２—００８６—０５ 一、高房价的三种经济解释视角 （一）“市场结构一市场行为一市场绩效”：高房价的经济解释视角之一 苗天青的《我国房地产业：结构、行为与绩效》和李伯含的《中国房地产业的市场结构与竞争行为研究》是这种研究的代表。这种分析视角主张从产业组织理论的“市场结构一市场行为一市场绩效”（ＳＣＰ）模式出发来分析我国房地产市场的结构、房地产商的市场行为和房地产产业的经济绩效。 苗天青和李伯含都认为，我国房地产市场存在区域寡头垄断结构。这种结构是由房地产产品的自然属性决定的：“房地产产品位置的固定性决定了房地产市场不存在全国性市场，而是区域市场。而区域市场中的竞争体现为相邻的房地产产品之间的竞争，在构成竞争关系的临近区域或临近地段，房地产企业及其房地产产品的数量是很少的，区域内少数开发商之间的竞争就是寡头竞争。由此在一定区域市场范围内形成的市场结构就是寡头垄断的市场结构。蚍１３（Ｐ６３） 由于寡头垄断厂商的决策对整个市场和其他竞争对手都会产生极大的影响，因此，每个厂商在做出决策时，不仅要考虑本身的成本与收益情况，而且还要考虑到这一决策可能对市场的影响以及竞争对手对此的反应。因为其他厂商的反应又决定了厂商行动对其自身所带来的后果。［２］（ＰＰ．８８—８９）因而，在区域寡头垄断结构下，市场存在着普遍的合谋。竞争的主要形式是非价格竞争，非价格竞争策略是房地产企业的占优策略。［１】（Ｐ１）苗天青还认为绝大多数的房地产企业存在隐瞒盈利的情况，其目的是偷逃税款，房地产业的实际盈利水平不仅远远高于现有的统计数据，而且普遍存在着暴利。 然而，该理论在推导房地产市场的“区域寡头垄断结构”时，遭遇了困难。［３３市场结构有三个衡量指标：市场集中度、产品的差异化和进入壁垒。统计数据表明，我国房地产市场的集中度很低。且产品的差异化并不明显。在进入壁垒方面，土地的协议出让曾是最大的壁垒，然而随着土地“招拍挂”的普遍实施，此种壁垒逐渐消减。经济学者显然回避了这一问题：“这种统计和计算在中国房地产业目前所处的初级阶段显然意义不大”。房地产市场的垄断结构来自于房地产产品的“自然属性”。即位置的固定性。［１１（Ｐ５２）然而如果仅从这一点就能够推导出房地产市场是“区域寡头垄断结构”的话，我们便可认定所有国家和地区、所有时期的房地产市场都是“区域寡头垄断结构”，因为不仅中国的房子不能动。美国的房子也不能动Ｉ不仅现在的房子不能动，过去的房子也不能动。如果再深究一步的话，还会发现，这种研究办法是“借”来的。ＳＣＰ范式主要适用于制造业的分析，这样在对房地产业进行研究时，就难免出现“水土不服”的情况。 （二）供求关系与高房价：高房价的经济解释视角之二这种理论倾向于从供求关系失衡、供小于求的角度来解释高房价。典型的计算办法是将房地产市场的需求分为潜在需求、真实需求、被动需求、投机性需求和其他需求。 ［收稿日期］２００９—０９－１４ ［基金项目］南开大学人文社会科学青年项目（ＮＫＱ０９４２）阶段性成果 ［作者简介］张振华（１９７９一），男，山西繁峙人，法学博士，南开大学讲师，从事政府经济学、政治社会学研究８６ 万方数据
大学生月消费支出调查报告 一、引言 在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。 二、理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出 三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出 四、数据搜集 1、数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况 人数每人每月消 费 支出Y 学习支出 （X1） 消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760
作者：非成败 作品编号：92032155GZ5702241547853215475102 时间：2020.12.13 从微观经济学角度分析影响房价的因素 摘要：房价关系着和影响着每个家庭，房价是个备受关注的问题，本文从微观经济学角度出发，从供需、消费者和博弈机制三个方面来分析影响房价的因素。 关键词：房价供需消费者博弈机制 一、供需影响着房价 1.住房供给影响房价。这里主要从供给结构来谈。我国居民人均居 住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比，仍存在很大的差距，绝对住房供给水平并不高，供给方面存在结构不合理的问题，存在空置。这里引入空置这一概念。①空置一词来源于西方，指建筑物的整体或部分未得到使用，处于等待出租状态或者出售状态。由此可见，空置一方面表明房屋未被使用，另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售，只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。否则，不能称其为空置。空置也是一种供给，且：供给=需求+空置率。空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时，使用者注重的是房屋的服务功能，价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。从卖方角度看，面临的
主要问题是能否及时将房屋销售出去，因为销售时间越长，市场价格变化的可能性越大，价格风险不断增加；同时，空置期越长，管理的费用就越高。因此，在预计销售时间较长时，卖方为了减少风险就可能降低销售价格；相反，空置面积减少，购买者增加时，卖方就有可能提高价格。 2.土地的供给影响房价。土地的供给总量影响着房地产产品供应总 量。土地供给就是可供利用的土地的数量，分为自然供给和经济供给。所谓土地的经济供给，就是指在自然供给的基础上，经过开发，可为人类直接用于生产，生活等各种用途的土地的数量。 土地供给是房地产市场基础，土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积，那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响：一方面是影响房地产产品的供给总量；另一方面是影响生产和预期。但影响力的时效不同，对房地产产品供给的影响，由于房地产开发周期的原因，要在1～2年之内才能显现出来，但对投资和消费的影响却是当期的。由于房、地的紧密关系，土地供给量与房地产增量有着密切关系，土地供给量是房地产增量的基础，他们之间的关系由容积率来反映。 设房地产增量为QR，土地供给量为QL，容积率为F，则有QR=F×QL。 则当容积率不变时，土地供给量与房地产增量呈线性正相关关系。
计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝ ，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义 是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
计量经济学实践报告： 影响我国房地产价格因素的分析 学生姓名： 学号： 学院：商学院 专业: 国际贸易 指导教师：
摘要：房地产，一个与社会大众息息相关的名词，一个牵动许多购房者神经的名词。眼下的房价无疑是最火热的焦点。本文选取1991-2005年相关的数据，应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响我国房地产价格的各因素进行检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，修正等一系列的工作，最后确定一个较好的拟合模型，进一步明确和完善相关的经济学知识。以上过程都通过EVIEWS在计算机上实现。最后，对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 关键词：房地产价格物价城镇居民收入建材价格 一、问题的提出 近几年来，房地产价格急剧上涨，使得房地产问题变得异常尖锐。今年的经济工作会议和十七大以及年初的两会，对房地产行业的发展持有肯定的表述，房地产业在促进国民经济稳定健康增长，全面改善城乡居民居住状况发挥了巨大的作用，最近几年房地产发展的情况可以看得出来，城乡住宅的建筑量每年保持在13亿平方米，城镇是 5.5—6亿平方米，竣工量是很大的。过去有厂房集中建房，商品房的比例不大，最近的比例很多，达到了80%。人均住房面积大幅度的提升，1978年人均居住面积是2.6平方米左右，现在已经达到了27平方米/人均，这在世界上也是令人瞩目的。人均住房面积的增长是伴随着人口快速增加提升的，房地产业发展给国民经济以及人民生活带来的积极影响，包括对GDP的贡献率，最高峰达到了5.2%，平均水平是4.5%。 我国房地产还是一个年轻产业，自从1990年国务院55号令对土地交易的法律承认开始，标志着我国房地产商品化的开始，到目前为止，已经有17年的发展历史了。这15年来，我国房地产大体经历了三个阶段，就是说1990至1996年为一个阶段，这时的消费者对产品的要求不高，还仅仅只是提供一个居所，对劣质产品、市场需求不是太看重，但市场在起步，总的来说是卖方市场；第二个阶段是从1996年至2000年，随着1998年取消福利分房以后，房地产市场的购房主体发生了变化，集团购买基本退出市场，而个人消费成为主体，购房主体个人化已是一种不可逆转的趋势。随着市场经济的快速发展，除国有、集体所有的房地产公司外，大量的中外合资、合作、独资、私营的房地产企业参与房地产的开发销售。房地产市场开发主体的多元化和购房主体需求的多样化，房地产市场开始完全市场化。第三阶段是在2000年以后，整个中国的房地产快速发展，我国地产市场进入到大规模的市场化开发阶段。从2000年到2005年，我国度过了地产15年这场大戏中分量最重的五年，房地产进入以“ 新产品主义” 为开发导向。2000年以后，整个中国的房地产快速发展，这时不仅要有理念，还要有文化，还要讲产品，是我国房地产发展最为迅速的时期。 二、经济理论陈述 无论是以攫取高额利润还是以快速回笼资金为主要目标，厂商在为楼盘确定价格时通常需考虑三个因素：一是成本——地价、建安成本、税收及其他费用的总和。二是竞争——市场供求总量、直接与间接竞争对手们的价格情况。三是消费者——目标消费者能够接受何种价格。三种因素在楼盘最终定价中所起的作用显然不一样，一般说来市场供求总量与竞争对手的价格只是参考，而成本与消费者则是决定价格策略的根本因素。因此,我选取了建筑材料价格,城镇居民收入,城镇物价指数,城市人口四个因素作为解释变量。一方面，资本
∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。
关于中国房价对中国经济影响的分析与研究 能源与环境工程学院 2009013班万雪吟 摘要：当前房价居高不下，普通城镇居民的家庭收入增长远远赶不上飙升的房价，房地产业是暴利产业，商品房空置率居高不下已是不争的事实。而由此引出的一系列问题与现象：如透支中国未来购买力，贫富差距拉大而激化社会矛盾，社会巨大财产的重新分配，改变居民消费意识，改变物价水平等，也将在现在和不远的未来对中国经济产生长远的影响。本文主要通过研究由中国的高房价引发的种种问题以及现象，观察其目前对中国经济产生的影响，得到中国房价在未来对中国经济乃至世界经济的宏观影响，最终提出一些浅显的解决办法，本文主要运用商品经济学，西方经济学的理论与知识，对当前房价做简要分析。 关键词：房价虚高中国经济通货膨胀负面影响 （以下斜体下划线为引用） 改革开放以来，随着中国经济的飞速发展，房地产市场化开发的逐渐深入，住房需求的增多和购买力的加强，使得房地产市场欣欣向荣，在拉动经济增长的同时，也使得房价居高不下，尽管现在房地产开发商在户型，配套，环境规划，物业管理，卫生等方面相较于以前有不少的提高，但这并不是房价能够节节攀升且居高不下的理由，高房价的出现，是有更加深层次的原因的。而在这个非理性现状出现之后，也必然会导致更多严重的后果。 1.虚假购买力，透支未来中国经济 中国住房问题的严重性在于：住房市场化一开始马上就引进西方的按揭购房方式，使得居民的购买力和需求被人为的多倍放大，虽然在最初对房地产业的兴盛起到了不可否认的推动作用，但时间一长，其弊端也逐渐显现，过早的引用西方的按揭购房方式，使得供需矛盾被快速的激化，而在暴利的刺激下，许多房地产商捂盘销售，控制房源，使得矛盾进一步激化，房价也随之直线上升，住房需求大是肯定的，大学生毕业，婚龄青年结婚，这些真正需要房子的人多数都无法接受如此高的房价，承受如此重的负担，在这种情况下，按揭购房就成了必然的付款方式。虽然这样能够解决一时的燃眉之急，但在未来的几十年里，这些人每个月都要用收入的很大部分来还款，必然会使其在未来的购买力大幅下降，而在金融危机之后的中国，经济的增长很大程度都要依赖国内巨大的消费需求和购买力。透支了未来的购买力，也就是透支了未来的中国经济。 2.贫富差距拉大，财富过于集中，影响社会稳定 房地产的暴利是房地产业持续过热的重要原因之一，经过最近几年房地产业的发展，巨大的财富向房地产商集中，而这巨大的财富，是从无数普通人身上得
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5 =1.25 用 =0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
房价的计量经济分析
计量经济学 课程论文 论文题目房价的计量经济分析 学院经济与管理学院 专业投资学 年级 2014 学号 201424015118 学生姓名黄锦恒 完成时间 2016 年 12 月
房价的计量经济分析 摘要：2015年以来全国整体的楼市销售在政策不断利好的刺激下，温和回暖。2015年是国企改革深化的关键之年。虽然此前国企改革进度总体来说低于预期，但从2015年年初至今，尤其是两会以后，相关政策密集出台，“1+N”国企改革文件出台的预期逐渐加强。由于一线城市在经济增长、产业聚集以随着政府一系列关于房地产政策的出台，我国房地产行业出现回暖迹象，许多城市的房价都在上升期。2015年1至6月份，全国商品房销售面积同比增长3.9%，而1至5月份为下降0.2%，热点城市住宅交易量明显上升。在住宅交易回暖的过程中，房地产市场出现新的运行特征，将对房地产业数量型增长模式提出巨大挑战，值得高度关注。 关键词：房价成本；计量假设检验；拟合优度 1.引言 近年以来，房地产业迅速发展，价格持续稳定上涨，已远远超过一般人所能承受的经济能力。过高的房价有可能超出经济系统的承受能力，从而最终影响经济的稳定。为此基于对我国房价上涨的成因分析，并有针对性地提出了解决房价问题的对策建议2.理论基础 房产是指建筑在土地上的各种房屋，包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房等。地产是指土地及其上下一定的空间，包括地下的各种基础设施、地面道路等。房地产由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，在经济学上又被称为不动产。可以有三种存在形态：即土地、建筑物、房地合一。根据经济学原理，商品的价格由供求变化决定。若供过于求，则价格下降，反之，价格上升。供给与需求理论就是通过协调供给与需求的关系以使产品达到一种均衡价格，住房作为
计量经济学实验报告 我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业 小组成员：（姓名及学号）
我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 一．研究的目的要求 1.研究的背景 居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。 为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析 为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水
房地产对我国实体经济的影响
具，都会对房地产业产生直接或间接的影响，在一定程度上抑制炒房投机的行为。而对于购买首套住房等出于生活必须的购房者，应给予适当的政策优惠。 2、扩大低价商品住宅的供应量，缩小供需缺口。目前的房地产市场只有政府有能力进行调整，要解决房地产市场上的根本问题，平抑房价上涨过快的有效手段，就是扩大低价商品住宅的供应量。政府要提供充足的土地用于低价商品房建设，以缩小供需缺口，只有这样才能使投机炒房失去市场，从而有效地抑制房价上涨过快。 3、完善相关法律和制度，建立完备的法律法规和住房制度。房价不是一个政策就能决定升降的，调控房价需要财政、税务、土地等各方面互相配合，综合运用财税、金融、法律、行政等手段，在稳定的前提下加快各项改革措施与相关政策法规和制度的出台和落实，逐步解决存在的问题，引导房地产业合理健康发展。 4、加快实体经济产业升级，增强企业的核心竞争力。引导地方政府摆脱对住宅地产的过度依赖，激发商业、工业地产在创造税收、解决就业方面的长效作用，适时考虑通过税收等手段帮助工商地产走出低谷。实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策，对资金的流向保持密切监管和掌控，确保资金能最大限度流入实体经济。 总之，我国投资炒房过热，吸取了实体经济的资金，已经发展成了一个严重的社会问题，只有政府让利于民，使开发商用最低的本钱价出售，才是解决问题的关键，才能使房价回归理性，使房地产业和实体经济都实现平稳健康的发展。 参考文献： [1]才元.中国房地产业波动对国民经济的影响研究[D].吉林大学,2007年. [2]袁志刚.樊潇彦;房地产市场理性泡沫分析[J].经济研究;2003年03期. [3]洪静.完善房地产市场的新思路[J].安徽工业大学学报(社会科学版),2004年03期. [4]李熙娟,李斌.房地产业与国民经济增长的实证研究[J].商业研究,2006年04期.
第一章导论 一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题 什么是计量经济学？ 答案见教材第3页 四、案例分析题 假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究，应该分哪些步骤，分别如何分析？（参考计量经济学研究的步骤） 第一步：选取被研究对象的变量：汽车销售量 第二步：根据理论及经验分析，寻找影响汽车销售量的因素，如汽车价格，汽油价格，收入水平等 第三步：建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型 第四步：估计模型中的参数； 第五步：对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验； 第六步：进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。 第二章简单线性回归模型 一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性（有效性），BLUE。 2、解释变量；参数；参数。 3、随机误差项；随机误差项。 二、单项选择题 1-4：BBDA;6-11：CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误： 1. 错； 2. 错； 3. 对； 4.错； 5. 错； 6. 对； 7. 对； 8.错 五、简答题： 1.为什么模型中要引入随机扰动项？ 答：模型是对经济问题的一种数学模型，在模型中，被解释变量是研究的对象，解释变量是其确定的解释因素，但由于实际问题的错综复杂，影响被解释变量的因素中，除了包括在模型中的解释变量以外，还有其他一些因素未能包括在模型中，但却影响被解释变量，我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有：
计量经济学课程论文论文题目：国生产总值对固定资产投资的影响 学生： 学号： 专业： 班级： 指导教师： 完成日期：年月日
摘要 随着我国经济日以不断的增长，在国民经济的发展过程中,固定资产投资对国民 经济的增长起着重要的作用。而在目前的经济现状中，国生产总值与固定资产投 资之间存在共存趋势。本文从国生产总值及固定资产投资的关联性出发，通过对 数据模型的设立，讨论了随着我国国民生产总值与固定资产投资的关联性。 关键词：国生产总值；固定资产投资；经济增长：发展； 目录 一、引言 (3) 二、国生产总值与入境旅游的关联性分析 (3)
（一）理论依据 (3) （二）实证分析 (5) 1.模型指标选择 (5) 2.数据来源 (6) 3.模型的设定 (6) 4.模型的估计与检验 (8) 三、结论........................................ 错误!未定义书签。参考文献........................................ 错误!未定义书签。附录 (3)
一引言 随着世界经济逐渐走强，我国经济也快速增长。投资是总需求的一个组成部分，从而带动总产出的水平的增长，投资可以形成新的后续生产能力，为长期的经济增长提供必要的物质和技术基础。文献检索发现，关于固定资产投资和国生产总值的相关性研究有很多，大多为回归分析，协整方差等。并对它们进行了序列相关系检验及修正，异方差检验及其修正，最后给出了相应的修正模型(ECM)。检验结果表明，中国经济的增长是固定资产投资增长的重要原因，最后，结合实证分析得出一些结论，并给出一些建设性的建议。 综上，推断国生产总值对固定资产投资有影响，国生产总值的提高会引起固定资产的增长。本文借鉴他人在针对相对国生产总值与固定资产投资的关系的研究，提出了国生产总值对固定资产投资有影响的论点，之后通过模型对此进行实证分析。本文安排如下：第一部分，引言；第二部分，梳理相关理论研究文献并通过建立模型，进行二者的关联性分析；第三部分，结论。 二国生产总值与固定资产投资的关联性分析 （一）理论依据 1.根据哈罗德--萨缪尔森效应理论论证相对劳动生产率与汇率的关系。 唐旭和钱士春在《相对劳动生产率变动对人民币实际汇率的影响分析－哈罗德--萨缪尔森效应实证研究》中从国相对劳动生产率对相对价格的影响、国际中两国相对劳动生产率对两国相对价格的影响两方面进一步研究了相对劳动生产率对实际汇率的影响。 文章以第二产业与第三产业分别作为贸易与非贸易部门，通过构造第二、三产业劳动生产率与价格缩减指数等数据，发现我国贸易部门相对于非贸易部门的相对劳动生产率一直在上升，非贸易部门相对于贸易部门的相对价格也在上升，符合哈罗德--萨缪尔森效应理论所描述的特征。进一步研究表明，两部门相对生产率对相对价格影响显著，两者呈正向关系，贸易部门与非贸易部门的劳动生产