IFM流量傳感器SI5000大量庫存現(xiàn)貨批發(fā)
南京惠言達電氣有限公司成立于2019年，座落在南京六合市商圈。9年備件銷售積累，公司主要經(jīng)營歐、美等國的閥門、過濾設備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動化產(chǎn)品，公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務客戶”的經(jīng)營宗旨，服務于國內(nèi)的流體控制和自動化控制領域。節(jié)省了中間環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)費用，能夠把更優(yōu)惠的價格提供給用戶。通過發(fā)展我司已經(jīng)自動化設備和備件供應商，主營產(chǎn)品廣泛應用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車、水利、市政工程及環(huán)保以及各類軍事、航空航天、科研等領域。
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IFM流量傳感器SI5000大量庫存現(xiàn)貨批發(fā)
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摘要:過去20多年來房地產(chǎn)行業(yè)的飛速發(fā)展, 對中國的宏觀經(jīng)濟調(diào)控起到了巨大的作用, 也大地影響了人們的生活.在眾多影響居民消費水平的因素中, 關系到國計民生的房地產(chǎn)價格變動對其產(chǎn)生的影響不容小覷.本文通過1992年-2015年的相關數(shù)據(jù), 利用計量經(jīng)濟學知識建立數(shù)學模型, 用模型來分析房地產(chǎn)市場價格波動對居民消費有無影響以及影響程度的大小, 然后在關于房地產(chǎn)的調(diào)控方面提出了建議措施.
關鍵詞:房價波動; 城鎮(zhèn)居民消費; 影響程度; 模型檢驗;
1 引言
從經(jīng)濟學理論中我們可以知道, 影響居民消費的主要因素是收入及其擁有的財富量.這里的財富不僅僅是指金融資產(chǎn)價值, 還包括實體資產(chǎn), 其中房產(chǎn)占了很大比重.庇古的財富效益理論中提到物價變動也是影響居民消費的重要因素.經(jīng)過1998年的房改以來, 房地產(chǎn)的這把烈火燒遍大江南北, 2015年住宅商品房平均銷售價格也由1992年的每平方米996元上漲到6473元, 增長了6.5倍, 在北京、上海等一線城市房屋收入比甚都超過了20, 對居民的生活產(chǎn)生了重要影響.國內(nèi)外的學者對這個問題有截然相反的兩種態(tài)度, 例如Case、Yoshikawa、藏旭恒、陳淑云等學者認為房價上漲對消費具有明顯作用;而Elliott、Sock-Yong Phang、李成武、周建軍等則認為房價上漲對消費不具有刺激作用.總結(jié)為房地產(chǎn)價格的上漲會帶來幾方面的影響:導致有房者財富的增加, 從而提高了居民消費能力;導致無房者的購房壓力, 在收入不變的情況下, 變相的減少了其他消費的能力或者說總量;對于房地產(chǎn)消費來說, 房地產(chǎn)價格的上漲會促進房地產(chǎn)投資, 促進房產(chǎn)消費.因此通過建立數(shù)學模型的來研究房地產(chǎn)市場價格的波動, 從中分析其對居民消費影響的關系具有極為重要的意義.
2 模型的設定
2.1 變量選擇與樣本數(shù)據(jù)
為了直觀確切地研究房地產(chǎn)價格波動對城鎮(zhèn)居民人均消費支出Y的影響, 選擇能影響居民消費的變量住宅商品房平均銷售價格 (元/平方米) 為X1、人均GDP (元) 為X2、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 (%) 為X3.1992-2015年解釋變量與被解釋變量的相關數(shù)據(jù)如表1所示, 來源于《中國統(tǒng)計年鑒》.
2.2 模型數(shù)學形式的確定
2.2.1 分析設定模型
住宅商品房平均銷售價格X1意義:住宅商品房價格越高, 表明該地越發(fā)達, 人民生活水平越高, 人均消費支出也將越高, 可見二者是正相關關系;人均生產(chǎn)總值X2意義:人均生產(chǎn)總值越高, 每個個體擁有的財富將越多, 購買能力也越強, 人均消費支出也將越高, 可見二者是正相關關系;城鎮(zhèn)登記失業(yè)率X3意義:城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較高, 表明自愿失業(yè)者人數(shù)增多, 居民更加地追求高質(zhì)量的生活, 人民生活水平越高人均消費支出也將越高, 或者失業(yè)率是由于經(jīng)濟發(fā)展較快時一些被淘汰的失業(yè)者引起的, 此時人們生活水平整體還是提高, 可見二者也是正相關關系.為驗證被解釋變量與解釋變量間的具體關系, 先利用EViews作趨勢圖和散點圖, 結(jié)果均顯示出Y與X1、X2幾乎呈現(xiàn)線性增長, 而X3在多數(shù)年份呈現(xiàn)水平波動.可以初步建立方程模型為 (μ為隨機擾動項) :
2.2.2 對模型做回歸
根據(jù)回歸結(jié)果, 模型寫為如下:
3 模型的檢驗及修正
3.1 經(jīng)濟意義檢驗
由回歸結(jié)果可知:在其他因素不變的情況下, 當平均每平方米商品房銷售價格增長1元、人均GDP每增長1元、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率每增加1%, 城鎮(zhèn)居民消費支出將分別增加0.2363元、0.3217元、969.28元.符號符合經(jīng)濟意義, 該模型可初步通過經(jīng)濟意義上的檢驗.
3.2 統(tǒng)計意義上的檢驗
3.2.1 擬合優(yōu)度檢驗 (R檢驗)
R=0.9987, R=0.9985, 說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合很好, 即解釋變量"住宅商品房平均銷售價格 (X1) 、人均GDP (X2) 、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 (X3) "對被解釋變量"城鎮(zhèn)居民人均消費性支出 (Y) "的絕大部分差異做出了解釋.
3.2.2 F檢驗
針對H0:β1=β2=β3=0, 給定顯著性水平α=0.05, 在F分布表中查出自由度為k=3和n-k-1=20的臨界值Fα (3, 20) =8.66, 由F=5112>Fα (3, 20) =8.66, 應拒絕原假設H0:β1=β2=β3=0, 說明回歸方程顯著, 即列入模型的解釋變量聯(lián)合起來確實對被解釋變量有顯著影響.
3.2.3 t檢驗
分別針對H0:βj=0 (j=0, 1, 2, 3) , 給定顯著性水平α=0.05, 查t分布表的自由度為n-k-1=20的臨界值tα/2 (n-k-1) =2.086.由圖2中的數(shù)據(jù)可得, 與β0、β1、β2、β3對應的t統(tǒng)計量分別為-4.75、2.52、21.83、10.74, 其值全都大于tα/2 (n-k) =2.101, 這說明在顯著水平α=0.05下, 分別都應當拒絕原假設H0:βj=0, 也就是說, 當在其他解釋變量不變的情況下, 解釋變量分別對被解釋變量都有顯著影響.
3.3 計量經(jīng)濟意義檢驗
3.3.1 多重共線性檢驗 (簡單相關系數(shù)法)
檢驗:用簡單相關系數(shù)法檢驗多重共線性, 得到結(jié)果為:X1與X2的相關系數(shù)為0.9743、X1與X3的相關系數(shù)為0.6675、X2與X3之間的相關系數(shù)為0.7010, 可見自變量之間存在多重共線性.
修正:采用逐步回歸法來修正多重共線性, 分別用Y和自變量做回歸, 發(fā)現(xiàn)回歸結(jié)果中X2對Y的貢獻大, 因此引入X2作為基礎變量, 然后依次加入X1和X3發(fā)現(xiàn)加入X1時模型顯著變好, 再依次引入X3發(fā)現(xiàn)終模型沒有更好的改善.通過分析確定了終函數(shù)應為Y=f (X2, X1) , 所以使用Y=1594.9685+0.3696X2+0.1383X1.
3.3.2 異方差性檢驗 (white檢驗法)
檢驗:利用white檢驗法對回歸模型進行異方差性檢驗, 結(jié)果為:n R=16.9467, 由White檢驗知, 在α=0.05下, 查X分布表, 得臨界值X (0.05) <7.81<n R=16.9467, 所以模型中存在異方差.
修正:利用加權(quán)小二乘法進行修正, 先假設權(quán)重為W1=1/resid^2, 生成新變量:GENR W1=1/resid^2, 然后做回歸:LS (W=W1) Y C X2X1, 得到模型為:Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1, 當再次對所得新模型再次進行WHITE檢驗時, 新模型已不存在異方差.因此修正后的模型可用.
3.3.3 自相關性檢驗 (偏相關系數(shù)檢驗法)
檢驗:用偏相關系數(shù)檢驗法來檢驗自相關性.假設滯后期為12, 得到殘差與各期相關系數(shù)和偏相關系數(shù).可知, 模型中不存在一階自相關, 更不存在高階自相關.所以模型終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.
4 研究結(jié)論及建議措施
4.1 研究結(jié)論及其解釋
模型經(jīng)過檢驗以及修正之后終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.表明商品房平均銷售價格和人均GDP都對城鎮(zhèn)居民消費水平有影響.
在商品房以及人均GDP價格不變時, 城鎮(zhèn)居民消費為2053.5479元.這部分不受收入高低的影響消費屬于自發(fā)消費, 多用于生活必需品等.符合生活實際和經(jīng)濟學解釋.當其他因素不變, 商品房平均銷售價格每增長1元/平方米、城鎮(zhèn)居民消費增加0.5113元, 可見房價上漲的速度超過了居民消費水平的上漲速度, 政府應采取適當?shù)拇胧﹣碚{(diào)控房地產(chǎn)價格.當其他因素不變時, 人均GDP每增長1元、城鎮(zhèn)居民消費增長0.3075元, 可見居民手里的消費大約占收入的1/3, 表明當居民收入提高時, 并不會選擇全部將其消費, 還會有2/3的用于儲蓄或者投資等.綜上所述, 終所得模型在經(jīng)濟意義檢驗上*能適應經(jīng)濟現(xiàn)象, 且各項檢驗均通過, 因此確定為終模型.
4.2 建議措施
4.2.1 健全房屋信息發(fā)布機制
應建立一個完善、公開透明的信息發(fā)布平臺, 能夠發(fā)布房地產(chǎn)商以及政府的市場信息也可以查詢每一個居民的基本住房信息.在公布信息時盡可能地完善、詳盡、透明, 這樣不但可以減少尋租行為的發(fā)生也可以監(jiān)管房地產(chǎn)商, 而且可以減少信息不對稱產(chǎn)生的問題, 也方便政府進行宏觀調(diào)控, 建立良好的房地產(chǎn)市場秩序.
4.2.2 靈活土地供應方式
在中央財政與地方財政分開后, 地方政府只能靠買賣土地的收入來進行財政建設的需要, 因此房價上漲是必然的趨勢.應該進一步規(guī)范土地的買賣租讓的方式, 在審計預算工作中納入土地租金的使用.此外, 政府可以先規(guī)劃土地的建設和使用方向, 然后再讓開發(fā)商進行建設, 開發(fā)商建成之后再進房屋的出售, 這樣可以強化政府的主導作用、對開發(fā)商進行了限制、也會使得房屋的價格更為合理.
4.2.3 通過階梯稅制適時征收房產(chǎn)稅
通過征收房產(chǎn)稅可以使得房地產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)登記更為明晰、能夠有效控制每個人手上的房源.按照房子的數(shù)量以及人均住房面積來進行階梯狀征稅, 房產(chǎn)越多、要付出的稅收成本也就越大, 這樣可以有效控制二手房的炒作交易行為.此外還應當設置一個合理的征稅起點, 隨著二胎政策的開放, 家庭住房需求也會增加, 并且各地居民的生活水平不同, 也應因地制宜地征收不同的稅率.
4.2.4 借鑒國外的成功經(jīng)驗
美國的住房金融體系、日本推進住房資產(chǎn)證券化、印度、韓國的公共住房銀行模式, 這些發(fā)達國家都是在調(diào)控房價方面做得比較成功的*, 其中日本的法律體制和我國的比較相近, 我們可以借鑒他們成功的經(jīng)驗將其"中國化", 然后應運到我國房地產(chǎn)的調(diào)控中來, 進行我國房地產(chǎn)資產(chǎn)證券化的發(fā)展.
5 總結(jié)
近年來, 伴隨著社會快速發(fā)展的同時, 居民消費水平也顯著提高.而民消費水平中, 除以上兩個重要因素外, 還受居民儲蓄、通貨膨脹、自身消費觀念、對未來消費的預期、社會保障水平等眾多因素的影響.其中房地產(chǎn)價格的波動對居民的消費影響中不僅有財富效應、擠出效益、替代效益還包括財富轉(zhuǎn)移效益.近幾年房地產(chǎn)價格的快速增長, 影響到居民的住房問題, 不能妥善處理住房問題將會對社會的和諧穩(wěn)定發(fā)展帶來大的方面影響, 因此對房地產(chǎn)價格的調(diào)控是國家和政府亟待解決且刻不容緩的任務.
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