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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
根据典型变量重要程度及系数大小，从建立的典型相关模型可看出，我国国民经济发展状况受房地产业发展状况影响的程度可用三对典型相关变量予以综合描述。
第一组典型变量 和 最相关，也就最能揭示国民经济发展与房地产业发展之间的关系。由第一组典型相关方程可知,与房屋销售面积 相关（典型载荷为-0.957）；国民经济的第一典型变量 与第三产业GDP呈高度相关（典型载荷为-1.162）。即房地产需求状况影响国民经济的发展，尤其是第三产业的发展。供需两旺的房地产业具有较高的产业增加值，房地产业作为第三产业的重要组成部分，其增加值直接影响到第三产业的增加值，从而影响整个国民生产总值。另一方面，房地产业的发展还会带动金融业、装修装饰业、家具家电业、水电煤气业等相关第三产业的发展，影响第三产业增加值，促进国民经济发展。
第二组典型变量 和 也相关，但远远不如 和 的相关那么显著（根据特征值的贡献率）。根据第二组典型相关方程，与房地产业发展相关的主要因素为资金总额 ,投资完成额 （典型载荷依次为-3.382，2.601）；第二产业GDP （典型载荷为1.914），是反映国民经济发展的重要指标。大规模的房地产投资，对各种建筑原材料的需求，使一大批建材生产、冶金工业、机械工业、木材业、有色金属工业、化工业等相关第二产业得到发展，对第二产业GDP的增长具有拉动作用。
第三组典型变量 和 相关程度相对前两组弱。 与房地产业的资金总额 ，本年度投资完成额相关（典型载荷依次为-5.161，4.523）；国民经济的第三典型变量 与 、 呈高度相关（典型载荷为2.892，-2.873）。房地产业一方面带动了我国基础设施的建设，加速了城市化进程；另一方面改变了居民的居住环境，提高了人们的生活水平，增加了社会财富。
三、结论
（一） 房地产业对国民经济增长具有拉动作用
房地产业是拉动国民经济增长的主要动力。房地产业占国民经济生产总值的份额巨大，在国民经济中的贡献率大。房地产业在扩大居民消费方面作用显著且投资和建设规模大，对国民经济的发展有带动作用。在中国国内生产总值９％左右的增长率中，房地产业及其所带动的贡献率约占２个百分点。
（二） 房地产业的产业关联度高
房地产业与第二、第三产业都具有高度的产业关联性。直接和间接与房地产业相关的行业(部门)多达50多个,约5万多个品种,这些方方面面的产业部门,或者作为房地产业的初始投入部门,或者作为生产中间部门,或者作为产品配套部门,或者作为需求服务部门。根据世界银行提供的数字模型显示,每100元的建筑住宅投资,可创造相关产业170～220元的需求；每销售100元的住宅,可带动130～150元其他产品的销售。
（三） 房地产业发展带动社会财富增长
房地产业供需两旺，促进社会财富增长。房地产业的发展一方面带动了我国基础设施的建设，加速了城市化进程；另一方面改变了居民的居住环境，提高了人们的生活水平，增加了社会财富。
总而言之，鉴于房地产业对国民经济的巨大拉动作用，以及其高度的产业关联性，坚持房地产业的支柱产业地位是符合我国目前的社会和经济发展现状的。
[参考文献]
[1]于秀林，任雪松．多元统计分析[M]．中国统计出版社，1999．
[2]陈希需，倪国熙．数理统计学教程[M]．上海科学技术出版社，1988．
[3]卢纹岱．统计分析软件SPSS[M]．北京：电子工业出版社，2002．
[4]李谷成，冯中朝．中国农户消费—收入结构的实证分析[J]．技术经济，2002，(9．
[5]国家统计局．中国统计年鉴．中国统计出版社，2006．
[6]王慧芳．充分发挥房地产业在经济发展中的支柱作用[M]．中共山西省委党校学报，2002，(2)．
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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
根据典型变量重要程度及系数大小，从建立的典型相关模型可看出，我国国民经济发展状况受房地产业发展状况影响的程度可用三对典型相关变量予以综合描述。
第一组典型变量 和 最相关，也就最能揭示国民经济发展与房地产业发展之间的关系。由第一组典型相关方程可知,与房屋销售面积 相关（典型载荷为-0.957）；国民经济的第一典型变量 与第三产业GDP呈高度相关（典型载荷为-1.162）。即房地产需求状况影响国民经济的发展，尤其是第三产业的发展。供需两旺的房地产业具有较高的产业增加值，房地产业作为第三产业的重要组成部分，其增加值直接影响到第三产业的增加值，从而影响整个国民生产总值。另一方面，房地产业的发展还会带动金融业、装修装饰业、家具家电业、水电煤气业等相关第三产业的发展，影响第三产业增加值，促进国民经济发展。
第二组典型变量 和 也相关，但远远不如 和 的相关那么显著（根据特征值的贡献率）。根据第二组典型相关方程，与房地产业发展相关的主要因素为资金总额 ,投资完成额 （典型载荷依次为-3.382，2.601）；第二产业GDP （典型载荷为1.914），是反映国民经济发展的重要指标。大规模的房地产投资，对各种建筑原材料的需求，使一大批建材生产、冶金工业、机械工业、木材业、有色金属工业、化工业等相关第二产业得到发展，对第二产业GDP的增长具有拉动作用。
第三组典型变量 和 相关程度相对前两组弱。 与房地产业的资金总额 ，本年度投资完成额相关（典型载荷依次为-5.161，4.523）；国民经济的第三典型变量 与 、 呈高度相关（典型载荷为2.892，-2.873）。房地产业一方面带动了我国基础设施的建设，加速了城市化进程；另一方面改变了居民的居住环境，提高了人们的生活水平，增加了社会财富。
三、结论
（一） 房地产业对国民经济增长具有拉动作用
房地产业是拉动国民经济增长的主要动力。房地产业占国民经济生产总值的份额巨大，在国民经济中的贡献率大。房地产业在扩大居民消费方面作用显著且投资和建设规模大，对国民经济的发展有带动作用。在中国国内生产总值９％左右的增长率中，房地产业及其所带动的贡献率约占２个百分点。
（二） 房地产业的产业关联度高
房地产业与第二、第三产业都具有高度的产业关联性。直接和间接与房地产业相关的行业(部门)多达50多个,约5万多个品种,这些方方面面的产业部门,或者作为房地产业的初始投入部门,或者作为生产中间部门,或者作为产品配套部门,或者作为需求服务部门。根据世界银行提供的数字模型显示,每100元的建筑住宅投资,可创造相关产业170～220元的需求；每销售100元的住宅,可带动130～150元其他产品的销售。
（三） 房地产业发展带动社会财富增长
房地产业供需两旺，促进社会财富增长。房地产业的发展一方面带动了我国基础设施的建设，加速了城市化进程；另一方面改变了居民的居住环境，提高了人们的生活水平，增加了社会财富。
总而言之，鉴于房地产业对国民经济的巨大拉动作用，以及其高度的产业关联性，坚持房地产业的支柱产业地位是符合我国目前的社会和经济发展现状的。
[参考文献]
[1]于秀林，任雪松．多元统计分析[M]．中国统计出版社，1999．
[2]陈希需，倪国熙．数理统计学教程[M]．上海科学技术出版社，1988．
[3]卢纹岱．统计分析软件SPSS[M]．北京：电子工业出版社，2002．
[4]李谷成，冯中朝．中国农户消费—收入结构的实证分析[J]．技术经济，2002，(9．
[5]国家统计局．中国统计年鉴．中国统计出版社，2006．
[6]王慧芳．充分发挥房地产业在经济发展中的支柱作用[M]．中共山西省委党校学报，2002，(2)．
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。