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摘 要：以国防科技工业大省陕西省为例，运用计量经济学方法，针对陕西省十六年来航空航天制造业的总产值、新产品产值、固定资产投资额等指标与其区域经济发展之间的关联关系，通过E-G协整检验和Granger因果关系检验进行分析研究，并基于结论对进一步推动陕西省航空航天制造业与地方经济的融合发展提出建议。
关键词：航空航天制造业；协整检验；Granger因果关系
中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）03-0049-05
一、研究背景
国防科技工业是我国战略性支柱产业，是国防现代化重要的物质技术基础，是经济社会发展和科技进步的首要推动力量。近年来，政府在国防科技工业与地方经济融合发展的机制建设上进行了大胆的探索和实践，取得了显著的成效。在国防科技工业与地方经济融合发展已经成为时代主题的背景之下，着力研究二者之间的关联互动对于深度军民融合及区域经济良性加速发展具有重要的意义。
陕西省是我国重要的国防科技工业发展基地，拥有雄厚的科研实力和高新技术产业基础，军民融合产业的发展具有一定的代表性。其国防科研生产横跨航空、航天、兵器、电子、船舶、核等六大行业，航空航天制造业是发展最为显著的。目前，陕西省航空航天制造业拥有30余家工业企业，40家科研机构，近8万从业人员，7千多研发人员，以及超过25亿元的资产总额。并通过资源整合大力建设了西安兵器工业科技产业基地、西安船舶科技产业园、西安阎良国家航空高技术产业基地、西安国家民用航天产业基地、西北工业技术研究院，形成“三基地一园区一院”的发展格局。
二、实证分析
本文采用计量经济学中的协整检验、Granger因果关系检验对陕西省航空航天制造业与地方经济发展之间的关联关系进行定量分析。
（一）指标选取与数据处理
本文所选用的数据样本为1996—2011年的年度数据，数据来源于2013年《陕西省统计年鉴》与《中国高技术产业统计年鉴》。
选用国内生产总值GDP、航空航天制造业总产值AMO分别作为陕西省地方经济发展状况以及航空航天制造业发展的衡量指标，航空航天制造业固定资产投资额FAI代表其在基本建设的投入指标，新产品产值NPO代表在科研技术方面的投入指标，然后对陕西省航空航天制造业总产值AMO、固定资产投资额FAI、新产品产值NPO与陕西省GDP之间的互动关系展开研究。
为剔除价格波动的不利影响，首先运用GDP指数、固定资产投资价格指数以及航空航天器出厂价格指数对GDP、FAI以及AMO、NPO的原始数据分别处理，使之成为以1996年为基期价格计算的可比数据。为了避免异方差的影响，对这4个时间序列数据进行取对数运算，分别记为LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO，具体数据（见下页表1）。本研究利用Eviews6.0软件进行相关计算分析。
（二）单位根检验
时间序列分析中的首要问题是关于时间序列数据的平稳性研究，平稳性是指时间序列的统计规律不会随时间的推移而发生变动的一种性质。本文基于ADF单位根检验法，對变量LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO以及它们的一阶差分序列进行平稳性检验。检验结果（见下页表2）。
从下页表2可以得知，LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO 4个变量在原水平下其ADF值均大于各显著性水平下的临界值，故为非平稳变量。经过一阶差分以后，新序列DLnGDP、DLnAMO、DLnFAI、DLnNPO在5%的显著水平之下，其ADF值均小于各显著性水平下的临界值，4个变量数据均为平稳性数据。基于此可以判定，序列LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO均为一阶单整序列，可以进行接下来的协整检验。
（三）协整检验
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，顾名思义，协整关系则是指非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系。本文使用E—G两步检验法对变量间的协整关系进行检验。
1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的协整检验。基于“两步检验法”的思想，对一组变量之间是否存在协整关系进行检验，其与回归方程的残差序列是否是一个平稳序列的检验是相同的。因此，下面采用最小二乘法对变量LnGDP与LnAMO进行回归估计，可以得到：
从上述统计指标判断，Prob值都在0.000，显然小于5%的显著性水平，表明模型回归的系数非常显著；F值为1 006.313，相应的概率值为0.000，因此可以拒绝模型整体解释变量系数为零的原假设，模型的整体拟合情况良好；R方和调整R方都在98%以上，说明该模型整体上拟合得非常好；DW值为0.99，LM检验表明残差序列不存在序列相关。
通过ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见下页表3）。
通过下页表3的检验结果可以看到，回归方程（1）的残差序列ADF检验值小于5%的显著性水平下的临界值，因此认为该残差序列是平稳的。
基于协整检验的思想，本文认为LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，方程（1）为LnAMO与LnGDP之间的协整方程。而前文对原始数据进行了取对数运算，故回归方程的系数代表了弹性的概念。因此，通过协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业总产值增加1%，陕西省GDP增加0.82%。
2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的协整检验。对陕西省航空航天制造业新产品产值和陕西省GDP之间的协整关系进行检验。得到回归方程如下：
通过相关统计指标判断我们可以得知，此回归方程具有较好的拟合程度，而且，方程各系数和方程整体均具有显著性。LM检验表明，残差序列也不存在序列相关。
用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表4）。 通过表4中的ADF检验结果表明，回归方程（2）的残差序列ADF检验值小于10%的显著性水平下的临界值，因此可以说该残差序列是平稳的。
根据协整检验的观点，可以认为LnNPO与LnGDP之间存在协整关系，方程（2）为LnNPO与LnGDP之间的协整方程。协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业新产品产值增加1%，陕西省GDP则增加0.59%。
3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的协整检验。同理，对陕西省航空航天制造业固定资产投资额与陕西省GDP之间的协整关系进行检验。回归方程如下：
由上述统计指标可以看出，方程拟合效果较差，方程整体和方程系数都不具有显著性，而且LM检验表明残差序列存在2阶自相关。
用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表5）。
表5的ADF检验结果表明，回归方程（3）的残差序列的ADF检验值大于显著性水平10%下的临界值，因此接受原假设，认为该残差序列是一个非平稳序列。
根据协整检验的思想认为LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系。
（四）Granger因果关系检验
采用协整检验，只是对变量间是否具有长期均衡关系进行了相关检验，而其对于变量间的长期均衡关系是否构成因果关系以及因果关系方向等问题，并不能给出更加合理清楚的解释。因此，本文采用Granger因果关系检验进一步检验变量间的因果关系。
1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，我们使用水平值对其因果关系进行考察。然而，滞后阶数对Granger因果关系检验结果具有显著的影响，若滞后阶数不同，则所得因果关系也会具有差异性。因此，在实际操作中，通过利用较多的滞后阶数进行多次检验，将会获得更为全面合理的结果。
选择滞后阶数从1～4，对俩变量进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表6）。
下页表6显示，当滞后1期时，拒绝原假设，LnAMO与LnGDP之间互为Granger因果原因；当滞后阶数为2阶时，存在单向Granger因果关系（由LnGDP到LnAMO）；当滞后阶数为3阶时，存在单向Granger因果关系（LnAMO到LnGDP）；而在滞后期为4阶时，二者之间不存在任何方向上的Granger因果关系。不难看出，在较短时期内，主要存在的是单向Granger因果关系（由地方经济增长到航空航天制造业总产值增长）；而在滞后3期时，存在反向Granger因果关系（由航空航天制造业总产值增长到地方经济增长）。
2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的Granger因果关系检验。鉴于LnNPO与LnGDP之间也存在协整关系，因此使用水平数值对其进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表7）。
由下页表7可以看出，在滞后期数从1～4时，均存在由LnNPO到LnGDP的单向Granger因果关系，说明在滞后四期的时间内，都存在由航空航天制造业新产品产值增长到地方经济增长的单向Granger因果关系。
3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系，因此，根据Granger因果关系检验对数据平稳性的要求，需要对平稳序列进行差分之后再进行检验，检验结果（见下页表8）。
由表8可以看出，在滞后期数从1～4时，LnFAI与LnGDP之间均不存在任何方向上的Granger因果关系。且差分后的数据，表示了变量在前后年份之间的波动，因此这一检验结果可以解释为，陕西省航空航天制造业固定资产投资额波动与陕西省GDP波动之间在滞后四年的时间内都不存在任何方向上的Granger因果关系。
三、研究结论
通过上述实证分析，本文主要得出以下几点结论：（1）陕西省航空航天制造业总产值以及新产品产值与地方经济发展之间，已经建立起了长期平稳的均衡关系，且二者弹性系数分别为0.82和0.59，而固定资产投资额与地方经济发展之间还未形成平稳的均衡关系。（2）陕西省航空航天制造业总产值对地方经济发展的驱动作用，在时间上仍然存在一定的滞后。新产品产值很好地带动了地方经济的发展，但地方经济的发展却并未形成促进航空航天制造业新产品产值增加的原因。总体上看，二者之间未形成良好的互动反馈机制。固定资产投资额与地方经济发展之间也尚未形成良好的互动关系。
四、政策建议
基于上述分析及结论，为了深入推行陕西省航空航天制造业与地方经济的融合发展，本文特提出以下几点建议：（1）重点扶持优秀的航空航天制造业企业推行股份制改革和分批上市。大力推动企业建立现代企业制度和现代产权制度，并通过积极引入多元化的投资主体，增强企业的内在活力和自我发展的动力，且以上市企业为产业发展平台，加快航空航天制造业的发展步伐。（2）完善科研机制建设，提高军民融合产业科技成果的转化效率。通过加深军工与民用企业之间相互合作，不仅对国防科技工业运行效率得到了提升，而且与地方经济的融合发展得以更好地推动，“軍民结合”的国防科技工业体系被更好地建立。（3）政府应该继续推动产学研合作，加大科技创新的力度，并通过增加对高校、科研院所的投资等方式，加速并提高了科研成果的开发利用。与此同时，科技人员的配置效率需要进一步提高，人员培训力度需要进一步加大，进而来保证企业可持续性的创新能力。（4）努力探索本地区其他产业的支撑。例如，本地其他产业部门在资金、技术、人力、物力上给予支持帮助，及对国防科技产业管理创新提供的意见等，所以应大力促进区域产业部门发展的良性互动，进一步推动航空航天制造业的长足发展。
参考文献：
[1] 张晓峒.计量经济学基础：第3版[M].天津：南开大学出版社，2007.
[2] 李国柱，刘德智.计量经济学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.
[3] 张近乐，李玉芬.陕西省航空航天制造业与地方经济发展关联度实证研究[J].西北工业大学学报：社会科学版，2011，（3）：19-24.
[4] 张近乐，易晨晨.比较视阈下陕西省航空航天制造业贡献度分析——基于区位商及 VAR 模型[J].科技进步与对策，2014，（9）：44-50.
[5] 刘敏.军民融合高技术产业创新体系建设研究——以陕西省为例[J].科技进步与对策，2012，（23）：73-77.
[6] 董洁，游亚楠.中国航空航天制造业国际竞争力实证分析[J].科技进步与对策，2012，（2）：55-58.
[7] 王育宝，吴狄.陕西省高新技术优势产业选择与竞争力分析——基于偏离一份额分析法[J].科技管理研究，2009，（12）：218-221.
[8] 李清光，李晓钟.中国茶叶出口价格变动的动态关系分析[J].华东经济管理，2011，（11）：53-56.
[9] 张磊，范淑娟，赵悦辰.我国农村恩格尔系数影响因素的研究[J].华东经济管理，2013，（2）：42-46.
[10] 董昊.西安市房地产投资与经济增长的互动关系研究[D].西安：西安建筑科技大学硕士学位论文，2010.
[责任编辑 刘娇娇]
关键词：航空航天制造业；协整检验；Granger因果关系
中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）03-0049-05
一、研究背景
国防科技工业是我国战略性支柱产业，是国防现代化重要的物质技术基础，是经济社会发展和科技进步的首要推动力量。近年来，政府在国防科技工业与地方经济融合发展的机制建设上进行了大胆的探索和实践，取得了显著的成效。在国防科技工业与地方经济融合发展已经成为时代主题的背景之下，着力研究二者之间的关联互动对于深度军民融合及区域经济良性加速发展具有重要的意义。
陕西省是我国重要的国防科技工业发展基地，拥有雄厚的科研实力和高新技术产业基础，军民融合产业的发展具有一定的代表性。其国防科研生产横跨航空、航天、兵器、电子、船舶、核等六大行业，航空航天制造业是发展最为显著的。目前，陕西省航空航天制造业拥有30余家工业企业，40家科研机构，近8万从业人员，7千多研发人员，以及超过25亿元的资产总额。并通过资源整合大力建设了西安兵器工业科技产业基地、西安船舶科技产业园、西安阎良国家航空高技术产业基地、西安国家民用航天产业基地、西北工业技术研究院，形成“三基地一园区一院”的发展格局。
二、实证分析
本文采用计量经济学中的协整检验、Granger因果关系检验对陕西省航空航天制造业与地方经济发展之间的关联关系进行定量分析。
（一）指标选取与数据处理
本文所选用的数据样本为1996—2011年的年度数据，数据来源于2013年《陕西省统计年鉴》与《中国高技术产业统计年鉴》。
选用国内生产总值GDP、航空航天制造业总产值AMO分别作为陕西省地方经济发展状况以及航空航天制造业发展的衡量指标，航空航天制造业固定资产投资额FAI代表其在基本建设的投入指标，新产品产值NPO代表在科研技术方面的投入指标，然后对陕西省航空航天制造业总产值AMO、固定资产投资额FAI、新产品产值NPO与陕西省GDP之间的互动关系展开研究。
为剔除价格波动的不利影响，首先运用GDP指数、固定资产投资价格指数以及航空航天器出厂价格指数对GDP、FAI以及AMO、NPO的原始数据分别处理，使之成为以1996年为基期价格计算的可比数据。为了避免异方差的影响，对这4个时间序列数据进行取对数运算，分别记为LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO，具体数据（见下页表1）。本研究利用Eviews6.0软件进行相关计算分析。
（二）单位根检验
时间序列分析中的首要问题是关于时间序列数据的平稳性研究，平稳性是指时间序列的统计规律不会随时间的推移而发生变动的一种性质。本文基于ADF单位根检验法，對变量LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO以及它们的一阶差分序列进行平稳性检验。检验结果（见下页表2）。
从下页表2可以得知，LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO 4个变量在原水平下其ADF值均大于各显著性水平下的临界值，故为非平稳变量。经过一阶差分以后，新序列DLnGDP、DLnAMO、DLnFAI、DLnNPO在5%的显著水平之下，其ADF值均小于各显著性水平下的临界值，4个变量数据均为平稳性数据。基于此可以判定，序列LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO均为一阶单整序列，可以进行接下来的协整检验。
（三）协整检验
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，顾名思义，协整关系则是指非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系。本文使用E—G两步检验法对变量间的协整关系进行检验。
1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的协整检验。基于“两步检验法”的思想，对一组变量之间是否存在协整关系进行检验，其与回归方程的残差序列是否是一个平稳序列的检验是相同的。因此，下面采用最小二乘法对变量LnGDP与LnAMO进行回归估计，可以得到：
从上述统计指标判断，Prob值都在0.000，显然小于5%的显著性水平，表明模型回归的系数非常显著；F值为1 006.313，相应的概率值为0.000，因此可以拒绝模型整体解释变量系数为零的原假设，模型的整体拟合情况良好；R方和调整R方都在98%以上，说明该模型整体上拟合得非常好；DW值为0.99，LM检验表明残差序列不存在序列相关。
通过ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见下页表3）。
通过下页表3的检验结果可以看到，回归方程（1）的残差序列ADF检验值小于5%的显著性水平下的临界值，因此认为该残差序列是平稳的。
基于协整检验的思想，本文认为LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，方程（1）为LnAMO与LnGDP之间的协整方程。而前文对原始数据进行了取对数运算，故回归方程的系数代表了弹性的概念。因此，通过协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业总产值增加1%，陕西省GDP增加0.82%。
2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的协整检验。对陕西省航空航天制造业新产品产值和陕西省GDP之间的协整关系进行检验。得到回归方程如下：
通过相关统计指标判断我们可以得知，此回归方程具有较好的拟合程度，而且，方程各系数和方程整体均具有显著性。LM检验表明，残差序列也不存在序列相关。
用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表4）。 通过表4中的ADF检验结果表明，回归方程（2）的残差序列ADF检验值小于10%的显著性水平下的临界值，因此可以说该残差序列是平稳的。
根据协整检验的观点，可以认为LnNPO与LnGDP之间存在协整关系，方程（2）为LnNPO与LnGDP之间的协整方程。协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业新产品产值增加1%，陕西省GDP则增加0.59%。
3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的协整检验。同理，对陕西省航空航天制造业固定资产投资额与陕西省GDP之间的协整关系进行检验。回归方程如下：
由上述统计指标可以看出，方程拟合效果较差，方程整体和方程系数都不具有显著性，而且LM检验表明残差序列存在2阶自相关。
用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表5）。
表5的ADF检验结果表明，回归方程（3）的残差序列的ADF检验值大于显著性水平10%下的临界值，因此接受原假设，认为该残差序列是一个非平稳序列。
根据协整检验的思想认为LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系。
（四）Granger因果关系检验
采用协整检验，只是对变量间是否具有长期均衡关系进行了相关检验，而其对于变量间的长期均衡关系是否构成因果关系以及因果关系方向等问题，并不能给出更加合理清楚的解释。因此，本文采用Granger因果关系检验进一步检验变量间的因果关系。
1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，我们使用水平值对其因果关系进行考察。然而，滞后阶数对Granger因果关系检验结果具有显著的影响，若滞后阶数不同，则所得因果关系也会具有差异性。因此，在实际操作中，通过利用较多的滞后阶数进行多次检验，将会获得更为全面合理的结果。
选择滞后阶数从1～4，对俩变量进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表6）。
下页表6显示，当滞后1期时，拒绝原假设，LnAMO与LnGDP之间互为Granger因果原因；当滞后阶数为2阶时，存在单向Granger因果关系（由LnGDP到LnAMO）；当滞后阶数为3阶时，存在单向Granger因果关系（LnAMO到LnGDP）；而在滞后期为4阶时，二者之间不存在任何方向上的Granger因果关系。不难看出，在较短时期内，主要存在的是单向Granger因果关系（由地方经济增长到航空航天制造业总产值增长）；而在滞后3期时，存在反向Granger因果关系（由航空航天制造业总产值增长到地方经济增长）。
2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的Granger因果关系检验。鉴于LnNPO与LnGDP之间也存在协整关系，因此使用水平数值对其进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表7）。
由下页表7可以看出，在滞后期数从1～4时，均存在由LnNPO到LnGDP的单向Granger因果关系，说明在滞后四期的时间内，都存在由航空航天制造业新产品产值增长到地方经济增长的单向Granger因果关系。
3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系，因此，根据Granger因果关系检验对数据平稳性的要求，需要对平稳序列进行差分之后再进行检验，检验结果（见下页表8）。
由表8可以看出，在滞后期数从1～4时，LnFAI与LnGDP之间均不存在任何方向上的Granger因果关系。且差分后的数据，表示了变量在前后年份之间的波动，因此这一检验结果可以解释为，陕西省航空航天制造业固定资产投资额波动与陕西省GDP波动之间在滞后四年的时间内都不存在任何方向上的Granger因果关系。
三、研究结论
通过上述实证分析，本文主要得出以下几点结论：（1）陕西省航空航天制造业总产值以及新产品产值与地方经济发展之间，已经建立起了长期平稳的均衡关系，且二者弹性系数分别为0.82和0.59，而固定资产投资额与地方经济发展之间还未形成平稳的均衡关系。（2）陕西省航空航天制造业总产值对地方经济发展的驱动作用，在时间上仍然存在一定的滞后。新产品产值很好地带动了地方经济的发展，但地方经济的发展却并未形成促进航空航天制造业新产品产值增加的原因。总体上看，二者之间未形成良好的互动反馈机制。固定资产投资额与地方经济发展之间也尚未形成良好的互动关系。
四、政策建议
基于上述分析及结论，为了深入推行陕西省航空航天制造业与地方经济的融合发展，本文特提出以下几点建议：（1）重点扶持优秀的航空航天制造业企业推行股份制改革和分批上市。大力推动企业建立现代企业制度和现代产权制度，并通过积极引入多元化的投资主体，增强企业的内在活力和自我发展的动力，且以上市企业为产业发展平台，加快航空航天制造业的发展步伐。（2）完善科研机制建设，提高军民融合产业科技成果的转化效率。通过加深军工与民用企业之间相互合作，不仅对国防科技工业运行效率得到了提升，而且与地方经济的融合发展得以更好地推动，“軍民结合”的国防科技工业体系被更好地建立。（3）政府应该继续推动产学研合作，加大科技创新的力度，并通过增加对高校、科研院所的投资等方式，加速并提高了科研成果的开发利用。与此同时，科技人员的配置效率需要进一步提高，人员培训力度需要进一步加大，进而来保证企业可持续性的创新能力。（4）努力探索本地区其他产业的支撑。例如，本地其他产业部门在资金、技术、人力、物力上给予支持帮助，及对国防科技产业管理创新提供的意见等，所以应大力促进区域产业部门发展的良性互动，进一步推动航空航天制造业的长足发展。
参考文献：
[1] 张晓峒.计量经济学基础：第3版[M].天津：南开大学出版社，2007.
[2] 李国柱，刘德智.计量经济学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.
[3] 张近乐，李玉芬.陕西省航空航天制造业与地方经济发展关联度实证研究[J].西北工业大学学报：社会科学版，2011，（3）：19-24.
[4] 张近乐，易晨晨.比较视阈下陕西省航空航天制造业贡献度分析——基于区位商及 VAR 模型[J].科技进步与对策，2014，（9）：44-50.
[5] 刘敏.军民融合高技术产业创新体系建设研究——以陕西省为例[J].科技进步与对策，2012，（23）：73-77.
[6] 董洁，游亚楠.中国航空航天制造业国际竞争力实证分析[J].科技进步与对策，2012，（2）：55-58.
[7] 王育宝，吴狄.陕西省高新技术优势产业选择与竞争力分析——基于偏离一份额分析法[J].科技管理研究，2009，（12）：218-221.
[8] 李清光，李晓钟.中国茶叶出口价格变动的动态关系分析[J].华东经济管理，2011，（11）：53-56.
[9] 张磊，范淑娟，赵悦辰.我国农村恩格尔系数影响因素的研究[J].华东经济管理，2013，（2）：42-46.
[10] 董昊.西安市房地产投资与经济增长的互动关系研究[D].西安：西安建筑科技大学硕士学位论文，2010.
[责任编辑 刘娇娇]