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1、 中国房地产投资与经济增长的计量分析 C h 海海事大学经济管理学院，上海 200135) 摘要：近几年，中国房地产市场比较热，不断掀起投资的浪潮，中国的经济随之也较快地增长。但是金融危机席卷全 球，对于 2009 年，中国的房地产投资与经济增长又如何呢？本文立足于现实情况，采集了 15 年的数据先对房地产投资和 G D P 进行组合预测，然后运用计量经济的相关知识对这十几年的数据进行定量分析，提出自己的见解，并展望未来。 关键词：房地产投资；经济增长；预测；格兰杰因果检验；协整分析 中图分类号： F 062.9 文献标识码 ： A 文章编号： 1004-292X (2010) 01-0022
2、-04 一、引言 当前中国经济正在飞速的发展，任何一个国家都在想尽一 切办法发展本国经济，提高人民的生活水平，其中，进出口贸 易是促进经济增长的有效方法之一，国内也有许多学者在这方 面做了大量工作，进行了深入广泛的研宄，在一定层面上对中 国经济的发展起到了巨大的推动作用，但是鉴于目前金融危机 的影响，光靠进出口贸易未必能保持中国经济持续稳定的增长。 在这种情况下，国家制订了相关的应对措施，扩大内需就是其 中之一。房地产业是国民经济的支柱产业，对 G D P 有很大的贡 献潜力，房地产投资是固定资产投资的主要组成部分，是一个 国家国民经济发展的主要动力之一。房地产在我国国民经济中 的地位日益突出
3、，尤其是近几年投资增长迅猛，对于推动中国 经济的增长起到了不可磨灭的作用，房地产投资逐渐成为打通 经济发展瓶颈、推动经济发展的重要手段。同时房地产投资也 会带来不少的就业机会，增加许多新的就业岗位，对于稳定国 内市场，开拓新的市场，平稳地度过这次金融危机，并且使中 国 G D P 保 8 的目标得以实现创造了条件。 因此， 研究房地产投 资 与经济增长的关系是有必要的。 先前国内也有不少学者在 房地 产与经济增长相关方面写过不少文章， 大多数都是从定 性分析 的角度来介绍房地产市场的发展与经济增长之间的关 系，如崔 光灿 （ 2004)针对我国目前消费率偏低的状况，不可 不重视作为 支柱产业和
4、消费热点的房地产业， 对该产业如何 在促进我国经 济增长、满足消费需求和防范化解风险的同时 实现进一步发展 提出了一些有用的建议；潘佳 (2005)对福州 房地产业进行了分 析，发现福州房地产业充分发挥了国民经 济带动先导产业的作 用，体现了区域经济的优势和特点， 较 好地执行和适应了宏观 调控政策， 最终得出房地产市场供求 关系基本平衡，供给结构 与消费需求结构基本协调， 与国民 经济发展水平相适应的结论 ; 吴力 （ 2008)认为新经济时代的 到来使我国的支柱产业 房地 收稿日期： 2009-05-15 产业面临着前所未有的机遇和挑战。从房地产经济对我国经济 的拉动作用来看，房地产经济中
5、存在着非理性行为，并对新经 济时代我国房地产经济发展的未来走向等方面进行分析和思考， 同时对我国房地产经济的健康发展提出相关的建议。有关定量 分析方面的文章也有一部分，不过大多数定量分析都是应用比 较陈旧的数据来分析房地产市场建设与经济增长之间的关系， 如喻智成（ 2004 ) 运用多元回归分析的方法， 选用 1991 年至 2001 年的数据对重庆市城市化水平、人均居住面积和商品房 销 售 额 与 经 济 增 长 的 关 系 进 行 实 证 研 究 ， 结 果 表 明 一 方 面 G D P 增长与 城市化水平的提高导致商品房销售额不断增长， 另一方面，由 于居住消费价格指数变化的原因导致住
6、宅空置 的增加；梁振雨 (2006)运用协整理论，对武汉市 1995 2005 年间的房地产开发 投资与 G D P 的数据进行分析研宄， 结果表 明两者之间存在长期 稳定的均衡关系， 并通过对其建立误差 修正模型，可以看出两 者之间长期均衡和短期波动的关系， 房地产投资是经济增长的 格兰杰原因；尚国费(2008)对河北 省房地产经济发展水平进行 评价分析， 通过建立房地产经济 发展水平评价指标体系，选用 了 2006 年河北省经济统计年鉴 的数据，应用主成分分析和聚类 分析法对河北省 11 个城市的 房地产经济发展水平进行了定量分 析，并将 11 个城市划分为 四类，对各类进行了简要的评价分
7、析。 鉴于当前金融危机下 面，用计量经济的分析方法来写文章的少 之又少， 本文立足 于现实，借鉴前人的经验，先用组合预测的 方法对 2009 年中 国房地产投资额和 G D P 作合理的预测，然后运 用统计学知识、 格兰杰因果检验和协整分析的方法来做详细的 解释和说明。 二、中国房地产投资额及 G D P 的预测 金融危机席卷全球， 中国在此影响下， 房地产投资额和 G D P 的发展趋势如何？这是一个敏感的问题，每一个中国人都 会对此感兴趣。本文主要采用组合预测的方法，对于所收集到 作者简介：吴嵩（ 1983-)，男，上海人，硕士研宄生，研宄方向：产业经济、计量经济和海运经济研宄。 的数 据
8、 ， 通常情况下可以利用不同的建模方法建立出不同 的 模 型，然后根据不同的模型计算出不同的预测值，组合 预 测 就 是 设法将不同的预测模型组合起来，产生一种新的模 型 ， 这样 的 组合预测模型可能导出比任何一个独立的模型的 预 测 值更为 精 确的预测值。著名的诺贝尔经济学奖获得者格 兰 杰 在接受杂 志 社记者采访时，也曾表示组合预测的精确度 要 远 远高于单一 模 型的预测值 。本文利用 Eviews6 和 M atlab6.5联 合 对 2009 年中国 房 地产投资额和 GDP 进 行合理的预测 ， 达 到 理想的预期效果， 为 下面将要进行的计量分析奠定基础 。 其 主要 预第
9、 测一 步 ， 骤 对 如 G 下D P：进 行 预 测 。 先 采 用 二 次 指 数 平 滑 方 法 、 Holt-W iiteis 指数平滑方法和 A R H A 方法对 G D P 进行拟合， 然 后 对得到的三个模 型的拟合值再用 B P 神经网络进行拟合预 测 处 理，最后就得到四个模型的拟合预测值 。 第二，同样的， 对房地产投资额进行相同的处理可以得 到 四个模型的拟合预测值。 第三， 对于 G D P 得到的四个模型的拟合预测值进行组合 预 测矫正处理。采用的是加权平均方法，先算出权数 a i ， 设相 仏应 为于预测方法新产生的的平方和，即 (y i t -b 2 ,那么
10、取 t=i ，最终的预测值 经过计算， 可以算出 2009 年的 G D P 大约为 343629.832 亿 元， 房地产投资额大约为 36892.73356 亿元。 表 1 1994-2009 年中国有关经济指标数据表 年份 GDP (亿泪 房地产开发投 资 额 REI(亿元 ） 房地产投资 依存度 房地产投资 对 经济贡献率 房地产投资 拉动 经济增 长百分点 1994 年 46759.4 2331.38 0.0499 1995 年 58478.1 2831.4 0.0484 0.0427 0.0107 1996 年 67884.6 3216.44 0.0474 0.0409 0.006
11、6 1997 年 74462.6 3106.4 0.0417 -0.0167 -0.0016 1998 年 79552.8 3579.58 0.0450 0.0930 0.0064 1999 年 82054.4 4010.17 0.0489 0.1721 0.0054 2000 年 89403.5 4901.73 0.0548 0.1213 0.0109 2001 年 95933.3 6245.48 0.0651 0.2058 0.0150 2002 年 102397.9 7736.42 0.0756 0.2306 0.0155 2003 年 116694 10106.12 0.0866 0.
12、1658 0,0231 2004 年 136875.9 13158.25 0.0961 0.1512 0.0262 2005 年 183867.9 15759.3 0.0857 0.0554 0.0190 2006 年 210871 19382.46 0.0919 0.1342 0.0197 2007 年 257306 25279.65 0.0982 0.1270 0.0280 2008 年 300670 30579.82 0.1017 0.1222 0.0206 2009 年 343629.832 36892.73356 0.1074 0.1469 0.0210 数据来源：中国统计年鉴 测为
13、 10.17%)，从走势来看， 16 年间房地产投资依存度波动的 幅度不是很大，呈现稳定递增的趋势，说明国家开始重视房地 产投资所带来的收益，其次看房地产投资对经济的贡献率，指 标波动较大，呈现出不规则波动的局面，这与不同时期的宏观 经济背景关联较大。 其中 1997 年为 - 1 . 67 %， 主要由于房地产 三、中国房地产投资和经济增长的统计分析及因果关系 分 投析 资减少而造成，之后又开始增长。从 2002 年开始至今，总 1.统计分析 本文主要采用 3 个指标来表示房地产投资额对经济增长的 贡献与拉动效果。 这三个指标分别是房地产投资依存度， 即 房 地产投资额与 G D P 的比值
14、 ； 房地产投资对经济增长的贡献 率， 即当年房地产投资额与上一年房地产投资额之差与当年 G D P 与 上一年 G D P 之差的比值；房地产投资增长拉动经济增 长的百分 点，即房地产投资对经济增长的贡献率与G D P 增速 的乘积。利 用 1994 年到 2009 年的年度统计数据，测量上述三 个指标如表 1 所示。由表 1 可知，在 90 年代，中国房地产投资 规模很小， 1997 年甚至出现负增长， 这主要是因为当时 6 月 亚洲出现金融 危机，对于第一次突如其来的金融危机，中国 政府虽然采取了 积极的财政货币政策和相关的措施保证了 G D P 的稳定增长，但 对于房地产投资方面却没有
15、引起重视。 随着房地产市场的不断完 善和相关政策的出台，中国房地产 投资取得了巨大的成就。截止 至 2008 年底，短短的十几年间， 中国房地产投资额平均增长率约 为 18.72%，以此同时， G D P 也由 1994 年的 46759.4 亿元增加到 2008 年的 300670 亿元，平 均增长率约 13.21%。如果再加上对于 2009 年的预测，则可知 中国房地产投资额平均增长率约为 18.84%，而 G D P 的平均增 长率约为 13.28%。综上所述，可知 2009 年中国的经济增长基 本保持 由 平 表 稳 1， ， 还 不 可 会 以 出 知 现 道 大 中 起 国 大 房
16、 落 地 的 产 情 投 形 资 。 与经济增长运行趋势 基本一致， 即房地产投资变动时经济也会出现相应的变动。 具 体从各指标来进行分析，首先看房地产投资依存度，中国 的房 地产投资依存度不高，最高的时候仅为 10.74% (如果不 包括预 体趋 势上房地产投资对经济的贡献率出现了大幅度下跌， 到 了 2005 年达到最低 5.54%，然而到了 2006 年又突然增加到 13.42%，这 主要由于当时房地产投资过热，社会上掀起了一 股 “ 房产热 ” 的浪潮，房价增长迅猛而导致。 随后又开始反 弹，但是依旧呈 现下降的趋势，不过根据预测， 2009 年会有 小幅度上升，这是 由于国家战略发展
17、的需要， 要从多方面拉 动经济的增长，并且 出台了 “ 暖房 ” 工程，由此可见，房地 产投资对于经济的增长 还是显著的； 最后来看房地产投资拉 动经济增长百分点的走 势，总体上看， 这十几年间， 波动十 分剧烈， 由表 1 可见， 出 现了两个明显的波峰， 第一次是在 2004 年达到较高水平 2 . 62 %， 随后又下降， 但是由于社会上 掀起的 “ 房产热 ” ，在 2007 年又 达到了高峰2.8%，当中间隔 时间较短，仅仅 3 年时间，之后又 开始回落，主要是由于中国 政府采取了相关的政策措施防止房 地产泡沫的产生而导致经 济下滑所致，但是根据目前形势， 国 家鼓励房地产投资， 因
18、 此，在 2009 年略有小幅回升，但是波动 幅度具体会如何变化 还有待观察。总的来说，近十几年来由于 房地产投资增长拉 动经济增长平均在 1 . 5 % 左右， 从表 1 的数据 显示， 进入 21 世 纪以后，房地产投资增长拉动经济增长较多， 从 2000 年算起 至今，平均约为 2.2%，可见房地产投资对经济增 长的作用是 较为明显的。 根据表 1 的数据可以计算出中国房地产投资总量与 G D P 总 量 两个变量之间的相关关系，结果如表 2 所示，可见两变量之 间的 相关系数高达 0.99597,这说明两者可能存在较强的依存 关系。 从表 1 可以看出，中国 G D P 与房地产投资R
19、EIt 间的关系 较为密 切，两个变量都有不断增长的趋势，且变动方向基本一致。这 就 表明了房地产投资与经济增长之间确实存在正相关性。 表 2 中 国 GDP 与房地产投资额 REI 之间的相关关系 GDP REI GDP 1 0.995965299 REI 0.995965299 1 2.格兰杰因果检验 由于经济时间序列经常出现伪相关现象， 为了消除伪相 关 性，本位采用格兰杰因果检验作进一步的分析， 滞后阶数 取 1。 如表 3 所示。 表 3 格兰杰因果检验结果 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. REI does not Granger Cau
20、se GDP 15 10.5249 0.007 GDP does not Granger Cause REI 0.01692 0.8987 从表 3 可以知道， 对于 REI 不是 GDP 格兰杰成因的原假设， 拒绝它犯第一类错误的概率是 0.007,表明至少在 95%的置信水 平下，可以认为 REI 是 GDP 的格兰杰成因。然而对于第二个假 设， 同理可知至少在 95%的置信水平下，不能认为 GDP 是 REIM 格兰杰 成因。因此， REI 是 GDP 的原因，但是 GDP 不是 REI 的原 因，这是 一个单项的因果关系。 四、中国房地产投资与经济增长的协整分析 协整理论是 20 世纪
21、 80 年代有 Engle、 Granger 提出来的，具体 来说，它是从 分析时间序列的非平稳性入手， 探求非平稳变量 间蕴含的长 期均衡关系，为非平稳时间序列的建模提供了新的 解决方法。 为消除异方差，对原始数据采用自然对数变换得到 L N G D P 和 L N R E L 1.单位根检验 在进行协整检验之前先进行序列的平稳性检验，本文采用 A D F 法。利用 E v f c w s 6 软件进行检验，结果如表 4 所示。 表 4 GDP 与 REI 的 ADF 单位根检验 根据弹性函数的定义得到 G D P 对 R E I 弹性系数为 : 方程 表明，如果 L N G D P 与 L
22、NREtt 间的协整关系成立， b 为 GDP 与 REIt 间的弹性系数，即 G D P 增长 1 个单位，房地产投 资 就增长 b 个单位，为了建立 L N G D P 与 LNREIt 间的协整模型， 本 文利用 EvieWs6 统计软件， 对 L N G D P 与 L N R E I 进行 O L S 线性估 计 ， 并 消 除 了 二 阶 自 相 关 ， 算 出 的 协 整 回 归 方 程 为 ： L N G D P =6.0132+0.6311L N R E I + R R d 1.1181， A R 0-0.5108 (3 (L2.3333) (U.9324) 1.224) (
23、-2.0153) S.E = (0.4876) (0.0529) (0.2647) (0.2534) p= (0.0000) (0.0000) (0.0018) (0.0715) R2=0.9891 D.W =2.5289 从统计检验上看， R 2 =0.9891,说明该方程的拟合优度较 高。经过验证，各项检验均通过，下面进行残差的单位根检验。 残差的单位根检验。设 R E E D 为方程 (3)的残差序列， 现在对RESID 进行 ADF 检验，如表 5 所示。 表 5 回归方程残差的 ADF 检验 变量 ADF统计量 1%临界值 AIC SC 检验形式 (c， t， k) 结论 RESID
24、 -4.570348 -2.754993 -2.795342 -2.751885 ( , , ) 平稳 由表 5 可知， 在 1 % 的显著性水平下， 残差序列 RESID 通过 了平 稳性检验，这说明中国 GDP 和房地产投资 REIt 间存在长期 稳定 的动态均衡关系，即协整关系。 3.误差修正模型 根据格兰杰表示的定理， 若变量之间存在协整关系， 则这 些 变量必有误差修正模型表达式，将变量的短期关系和长期关系 包含在同一个方程中。根据回归方程估算出序列 0&1=160?- 0.6311L N R E I -6.0132-AR (L)=1.1181， AR -0.5108，建立的误 差修
25、正模型如下： D tNGDP)=0.4735D tNGDPU)f .3507D CNREIf2)- .6399ECM (-1) (4) 注： 检验形式中， c、 t和 k分别表示有常数项、趋势项和滞后阶数； (2) 临界值一列中，所取的显著水平为 1%; (3) 滞后期 k的选择标准是以 AIC和 SC 值最小为标准； (4) D表示变量序列的一阶差分，括号里面有 2表示二阶差分。 由表 4 可知， 时间序列 L N G D P 与 L N R E B 5 过二阶差分就平 稳，所以是二阶单整序列，记为 16)序列。 2.协整检验 协整模型的建立。假设 L N G D P 与 L N R E I
26、 间的协整模 型为： 其中，上式中的 -1 表示滞后一期， -2 表示滞后两期。经过 验 证，各项检验均通过。 3.协整分析评价 从长期来看， 由协整模型 （ 3 ) 可知， 中国房地产投资对 G D P 的贡献较大。系数 0.6311 表示变量 G D P 对变量 R E I 的弹性，也 就 是说中国房地产投资额每变动 1 个单位，中国的 G D P 就将变 动 0.6311 个单位，而且两者之间是一种长期稳定的关系。这 就意味 着， 房地产投资不但不是国民经济的一个减项因素， 相反对中国 经济的增长起到较大的推动作用， 在一定情况下 增加房地产投资 有利于促进中国 G D P 的增长。 从
27、短期和长期 上来看， 中国房地产 投资与 G D P 的变动可能会出现不一致的 时候， 这时就要用误差修 正模型来解释。 从模型 ( 4 ) 来看， D (L N G D P )、 D C L N R E D 从数学 意义上面看就代表增长的概念， 即从该角度上面讲， 房地产投 资对 G D P 的变动有较强的促进 作用。从短期来看，中国 R E 咖波 变 量 ADF 统计 量 临界 值 AIC SC 检验形 式 (c t,k) 结 论 LNGDP -3.966972 -5.295384 -3.949055 -3.706987 (c,t,5) 不平 稳 D(LNGDP) -2.668996 -4
28、.420595 -2.97364 -2.82024 (c,0,5) 不平 稳 D(LNGDP,2) -4.972655 -4.05791 -2.322143 -2.235227 (c,0,l) 平 稳 LNREI -2.501623 -5.295384 -4.930782 -4.688714 (c,t,5) 不平 稳 D(LNREI) -2.320194 -4.420595 -4.367681 -4.214284 (c, ,5) 不平 稳 D(LNREI,2) -10.79888 -4.582648 -7.454559 -7.385047 (c,0,5) 平 稳 么 006) (2.1205)
29、 f2.6336) S.E = (0.236) 0.1654) (0.243) p= (0.0726) (0.06) (0.025) R 2=0.667 D . W =2.2345 动对 LNGDP 没什么影响，但是滞后两期 REI 的变动则对本期 GDP 的变动产生正方向的影响，即滞后两期的 REI 每增长 1 个单 位， 本期 LNGDP 将变化 0.3507 个单位，影响程度相当大，可见 房地 产投资对 GDP 的影响存在滞后效果，影响是长期的，因此， 从 长远的战略角度上看， 房地产投资对推动经济的增长作用是 巨大的。 还可以看到， 上期 GDP 变动对本期 GDP变动产生同方 向的影
30、响，弹性为 0.4735，反映了中国 GDP 持 续变化的趋势。 ECM(-l)的系数反映了修正项对偏离长期均衡的调整力度，若 上期 GDP 低于长期均衡，即 ECM(-1)1,则本期的GDP 将会提 高， 反之亦然，从而保证了 GDP 与房地产投资之间保持长期稳 定 的关系，模型 中 ECM(-l)的系数为负，符合反向修正机 制， 正好说明了这一点。 五、结论及展望 近十年以来， 房地产投资对经济的推动作用， 受到人们 的普 遍认可，而房地产投资的作用有时却受到人们的怀疑， 本文运用 计量经济方法进行研宄讨论，结果表明，中国的房 地产投资与经 济增长之间存在着单项的因果联系和稳定的长 期动态
31、均衡关系。 房地产投资是一国经济的重要组成部分， 是每一个国家 都 必不可少的。现代经济增长理论认为，一个国家经济要快 速增 长，就要调动一切可以调动的因素，挖掘本国的潜力， 除了大 力发展进出口贸易外，还要充分利用国内市场，扩大 内需，从 而从多方面来刺激经济的增长。长期来看，经济增 长的主要原 因是生产要素供给的增加和全要素生产率的提高。 生产要素供 给的增加包括资本和劳动供给的增加，全要素生 产率的提高则 涉及产业结构优化、规模经济、制度创新和技 术创新等多方面 因素，这些因素都与房地产投资有着十分密 切的关系，这就从 理论方面揭示了房地产投资与经济增长间 的互动关系，由此可 见，房地产
32、投资的需求不容忽视。 进入了 21 世纪， 伴随着全球经济一体化趋势的形成， 各 个 国家面临着激烈的国际竞争，有不少国家由国外市场转向 挖掘 国内市场，尤其是在金融危机的今天，国外市场不景气， 作为 发展中国家的一员 中国，更应该将眼光由国外转向 国内， 转向幅员辽阔的中西部地区和北部地区，充分挖掘国 内潜力， 积极扩大国内市场，调动 13 亿中国人民的力量，发 挥人 的主观 能动性和创造性。从长远的战略角度出发，大力 推进国内不发 达地区城市建设的发展，积极投资房地产建设， 让广大中国人 民逐步改变传统的生活观念和生活质量，适应 现代化的生活方 式，提高人民的生活水平，体现社会主义制度的优
33、越性。 步入 2009 年，展望 2010 年，国家制订了许多刺激经济增 长 的政策，其中包括四万亿的投资计划，十大振兴产业政策， “ 暖房 ” 工程， 加强经济适用房和廉租房的建设等等， 在这 众多 的规划中，有一部分规划多多少少都跟房地产投资挂钩， 这就 说明了中央和地方政府己经充分意识到房地产投资对拉 动经济 的增长起到了不可估量的作用。从前面的分析也可以 知道，前 几年房地产的投资效果对经济增长的拉动作用将在 今后几年中 逐渐层现出来。从中国统计数据应用支持系统上 面了解到， 2009 年第一季度中国 GDP 比同期增长了 6.1%,达到 65745 亿元， 房地产投资同比增长 4.1
34、%，达到 4880.29 亿元， 这是一个良好的 开端。相信有中国政府政策的支持和广大人 民群众的配合，度 过这次金融危机，保持中国经济稳定持续 增长， GDP 保 8 的目标 就一定能够实现。 【参考文献】 1 William H. Green. Econometric Analysis-6th editionM. New York: Prentice Hall, 2007. 2 Bruce L. Bowerman, Richard T.OConnell. Forecasting and TimeSeriesan applied approachM. Beijing： China Machi
35、ne Press, 2003 3 Khaled, Mohammed Introduction to Modem Econometrics with Applications M. New Zealand ： Pearson Education New Zealand, 2008. 4 Nachane. Econometrics M. UK： Oxford University Press, 2006. 5 George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel.时间序列分析 ： 预 测与控制 M.北京 :中国统计出版社 ， 1997 6
36、Jeffrey M. Wooldridge.计量经济学导论 :现代观点 (第 2 版英文版 )M.北 京 :清华大学出版社， 2004. 7 徐国强 .统计预测和决策 M.上海 :上海财经大学出版社， 2005. 8 Clive. W.J. Granger.格兰杰计量经济学文集 (第一卷） M.上海：上海 财经 大学出版社， 2007. 9 Clive. W.J. Granger.格兰杰计量经济学文集 (第二卷） M.上海：上海 财经 大学出版社， 2007. 10 沃尔特 恩德斯 .应用计量经济学：时间序列分析 M.北京 :高等教 育出版社， 2006. 11 张晓峒 .EViews 使用指
37、南与案例 M.北京 :机械工业出版社， 2007. 12 喻智成 .重庆房地产与经济增长的实证研宄 J.经济论坛， 2004(8): 34-35 . 13 梁振雨 .武汉市房地产投资与经济增长的协整研宄 J.中南财经政 法大学研 究生学报， 2006(5):24-27. Chinas Real Estate Investment and Economic Growth of the Quantitative Analysis WU Song (School of Economics and Management Shanghai Maritime University, Shanghai 20
38、0135, China) Abstract ： In recent years, Chinas real estate market developed faster, and continued to set off a wave of investment, so Chinas economy has been growing rapidly. However, the financial crisis was sweeping all over the world, what will Chinas real estate investment and economic growth g
39、o in 2009? In this paper, I collect data for 15 years, firstly use the combined forecasting method to predict Chinas real estate investment and GDP, then use the knowledge of econometrics to analysis the data, finally, I express own opinion and look forward to the future. Key words： real estate investment； economic growth； forecast； Granger causality test； cointegration analysis