摘要：在1996年至2008年 纵观上述研究成果，大多从国民经济整体上来研究政府投资与私人投资的关系，但是已有文献中对房地产业政府投资与私人投资关系的研究尚处于空白状态。

二、模型构建与变量选择代写论文

(一)模型构建
在研究房地产业政府投资和私人投资的关系时，本文使用的是中国各地区房地产业政府投资和私人投资的面板数据。面板数据具有个体、时间、指标等兰维信息的数据结构，本文中面板数据的个体是指包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西j海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等在内的中国31个省级地区；时间是指从1996年至2008年共13个统计年度；指标是指房地产业的政府投资和私人投资两个指标。
正是由于面板数据含有横截面、时间和指标三维信息，利用面板数据建立模型可以构造和检验比单独使用横截面数据或时间序列数据更为真实的行为方程，以进行更加深入的分析。利用面板数据建立的计量模型称为pariel data模型。panel data模型的一般式可表示为：
yit=αit+βitxit+uit式中，yit是因变量向量，xit是解释变量向量，参数αit表示模型的截距项，βit表示解释变量xit的系数向量，n表示个体截面成员的个数，t表示每个截面成员的观测时期总数，uit表示随机误差项。
为了实现模型的估计，通常假定参数满足时间一致性，panel data模型可以简化为：
yi=αi+βixi+uit i=1，2，…，n
根据截距项向量αit和系数向量βit的不同特征，可以将panel data模型进一步划分为三种类型：不变系数模型、变截距模型、变系数模型。LOcAlHost不变系数模型，是指模型在横截面上既无个体影响也没有结构变化，即对于各个体成员方程来说，反映个体影响的截距项αit和反映结构变化的系数向量βit均相同；变截距模型，是指模型在横截面上存在个体影响而无结构变化，并且个体影响可以用截距项αi的差别来说明，即对于各个体成员方程来说，反映个体影响的截距项αi不同而反映结构变化的系数向量βi相同；变系数模型，是指模型在横截面上既存在个体影响又存在结构变化，即对于各个体成员方程来说，反映结构变化的截距项αi和反映结构变化的系数向量βi均不同。由于个体影响又可分为固定影响和随机影响两种不同的形式，因而存在个体影响的变截距模型和变系数模型又都可以分为固定效应和随机效应两种。

综上所述，panel data模型通常可以分为不变系数模型、固定效应变截距模型、随机效应变截距模型、固定效应变系数模型、随机效应变系数模型五种。在对中国房地产业政府投资与私人投资关系的研究中，需要根据实证数据的分析和检验来确定panel data模型的具体形式。
(二)变量选择及数据来源
鉴于数据的可获得性，对中国房地业政府投资和私人投资关系的研究中，将采用在数量上构成房地产业投资绝大部分的房地产开发投资作为房地产业投资的代理变量；进而将房地产开发投资资金来源中包括财政拨款和财政安排贷款两部分在内的国家预算内资金视为政府投资，而将其余来源于国内贷款、利用外资、自筹资金和其他资金的投资视为私人投资。即将房地产开发投资中的国家预算内资金投资作为房地产业政府投资的代理变量，而将其余资金来源之和作为房地产业私人投资的代理变量。
在中国房地产业政府投资与私人投资关系的研究中，所使用的数据分别来源于《中国统计年鉴》(2000-2009年)、《中国固定资产投资统计年鉴》(1997-1999年)。为保证不同来源数据的一致性，已经对上述来源的重叠数据进行了交叉核对，彼此相同的数据项下数据均相同，因此，可以一同进行计量经济分析。

三、估计过程与结果

(一)数据基础处理
首先，在对时间序列进行分析之前，为了克服物价波动的影响，所有数据指标均除以1978年为基期的cpi指数。其次，从《中国统计年鉴》、《中华人民共和国年鉴》、《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国统计摘要》等的统计数据来看，自2005年起房地产开发投资的资金来源表中不再列出“国家预算内资金”、“债券”这两项资金来源。经与国家统计局工作人员沟通确认，“国家预算内资金”一项数据的观测值为0，“债券”计入“其他资金”。再次，为了降低和消除异方差，提高估计精度，所有变量在剔除价格因素影响后均取自然对数，然后再作进一步的回归估计和检验。由于零值无法进行取对数的运算，常见做法是剔除为零值的观测值，或者给存在零值的变量的各观测值统一加上一个足够小的正数修正后，再取自然对数。如果剔除全部零值，则样本量损失较大，因而选择给经价格指数修正的各观测值统一加上一个足够小的正数修正。从各地区房地产开发投资各资金来源的分列数据来看，数量级在万元以上，因而将相应此变量经价格指数修正的各观测值加上1元，可以说是足够小，对数据估计的精确度影响不大；其余数据经价格指数修正后直接取自然对数。
下文中lngi表示经过修正后取对数的房地产开发投资中的政府投资；lnpi表示经过修正后取对数的房地产开发投资中的私人投资。所有统计分析结果均由软件eviews 6计算得到。

(二)数据平稳性检验
为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，必须对各面板序列的平稳性进行检验。检验序列平稳性最常用的办法就是单位根检验，本文使用llc、breintung、ips、adf-fisher和pp-fisher这五种方法进行面板单位根检验。这五种单位根检验方法的原假设均是面板数据中存在单位根，而备择假设则是面板

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