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长安大学 陕西 西安 710064
【摘 要】近年来，随着西咸一体化进程加快，关天经济区、丝绸之路经济带的建设，给西安的经济发展和产业结构调整带来了千载难逢的机遇。2014年西安市住房投资占固定资产投资和住房投资占GDP（国内生产总值）的比重都超过30%，房地产对西安市的经济增长贡献突出，但弊端非常明显。过高或者过低的房地产开发投资水平都将对国民经济的持续和稳定增长产生不利影响，但是合理的房地产开发投资水平却并不容易确定。本文将以房地产开发投资水平为研究对象，借助SHTO值，探讨西安市房地产投资开发是合理水平。
【关键词】SHTO；房地产开发投资；人均GDP；实证分析
1 SHTO理论
SHTO（the share of housing investment as a Pereentage of total output）即住房投资占总产出中的百分比，是一个用来研究住房投资和国民经济关系的经济指标。由Burns和Grebler于1976年提出，他们对39个达到了足够的市场化程度的国家样本进行分析，认为SHTO值和国家的发展水平之间存在着一种二阶函数的倒U型关系。本文研究中用房地产开发投资占GDP的比重来表示SHTO值。
2 西安市房地产投资开发水平概述
表1 西安市1991年-2014年各项经济指标
年份 全社会固定资产投资
（亿元） 房地产开发投资
（亿元） GDP总量
（亿元） 年份 全社会固定资产投资
（亿元） 房地产开发投资
（亿元） GDP总量
（亿元）
1991 30.76 2.01 136.14 2003 478.1 124.82 946.66
1992 38.48 3.32 164.85 2004 646.69 169.67 1102.39
1993 75.06 7.39 229.56 2005 835.1 225.23 1313.93
1994 85.57 12.02 289.82 2006 1066.62 285.76 1538.94
1995 103.42 21.65 330.35 2007 1435.33 387.33 1856.63
1996 114.38 24.66 406.95 2008 1906.36 540.26 2318.14
1997 116.9 24.68 488.82 2009 2500.13 696.34 2724.08
1998 154.8 38.21 525.85 2010 3250.56 842.34 3241.69
1999 197.31 44.3 577.29 2011 3346.26 996.81 3862.58
2000 232.37 51.85 646.13 2012 4243.43 1281.9 4366.1
2001 287.72 67.42 734.86 2013 5134.56 1595.64 4884.13
2002 338.15 79.37 826.68 2014 5903.98 1761.88 5474.77
表2 1991-2014年西安市SHTO值和人均GDP
年份 房地产开发投资/GDP 人均GDP（万元） 年份 房地产开发投资/GDP 人均GDP（万元）
1991 1.48% 0.22 2003 13.19% 1.33
1992 2.01% 0.27 2004 15.39% 1.53
1993 3.22% 0.37 2005 17.14% 1.64
1994 4.15% 0.46 2006 18.57% 1.89
1995 6.55% 0.51 2007 20.86% 2.25
1996 6.06% 0.62 2008 23.31% 2.78
1997 5.05% 0.74 2009 25.56% 3.24
1998 7.27% 0.79 2010 25.98% 3.83
1999 7.67% 0.86 2011 25.81% 4.55
2000 8.02% 0.95 2012 29.36% 5.12
2001 9.17% 1.06 2013 32.67% 5.70
2002 9.60% 1.18 2014 32.18% 6.35
表1是1991-2014年西安市的各项经济指标，表2是根据表1计算所得的SHTO值和人均GDP。
图1 1991-2014年西安市SHTO值
图1是根据表2中数据制作的1991-2014年西安市SHTO值散点图。从图1可以看出在1994年至1998年之间SHTO值出现一次波动，受1994年我国市场经济体制改革和房地产市场启动的双重影响，西安市SHTO值在1995年出现一个峰值，随后由于房地产开发投资增速慢于GDP增速，SHTO值在1996年有所回落，1997年受亚洲金融危机影响，SHTO值下滑，在1998年回升之后快速增长。2002年西安市进行土地使用制度改革，公开出让国有土地使用权，受此政策影响SHTO值开始持续高速增长，2008年，受国内经济调整政策的影响，房地产开发投资由2007年的387.33亿元猛增至540.26亿元，但由于GDP同样增速迅猛，所以SHTO值的增加并不明显，在2009年至2011年房地产开发投资增速与GDP增速大致保持相等，2012年以韩国三星电子项目产业集群为代表的一大批项目落户西安，助推了西安市的房地产开发投资水平及SHTO值的上升，2014年全国宏观经济形势严峻复杂，房地产开发投资增长从高速向中高速阶段转换，其增速10.42%为近十年新低，慢于GDP增速12.09%，SHTO值开始下降。 3 西安市房地产开发投资与人均GDP关系的实证分析
根据SHTO理论，建立以下模型：
式中，Y表示房地产开发投资占GDP的百分数，即SHTO值，X表示人均GDP。人均GDP选用人民币元为单位，但是考虑到我国人均GDP已达到万元以上，直接以元为单位，拟合方程的高次项系数会非常小，故略作调整，以万元为单位进行拟合。选用表2中数据进行回归分析，其二次曲线拟合结果如图2所示。
图2 1991-2014年西安市SHTO值和人均GDP二次拟合图
得到拟合方程为：y = -0.0096x2 + 0.1106x - 0.0064，R? = 0.9782，函数拟合优度较高。从图2及拟合方程可以看出，SHTO值随人均GDP变化，并且呈现一种先上升又下降的二阶函数倒U型趋势，符合SHTO理论。
4.西安市未来五年人均GDP及SHTO值预测
表3 西安市过去三年经济指标
年份 GDP总量（亿元） GDP总量指数（上年为100） 年末常住人口（万人） 常住人口指数（上年为100） 全国GDP增速
2012 4366.1 112.51 855.29 100.46 7.70%
2013 4884.13 111.38 858.81 100.41 7.70%
2014 5474.77 111.35 862.75 100.46 7.40%
2012、2013、2014三年GDP总量增长率分别为12.51%、11.38%，11.35%，成呈递减趋势，同时全国GDP增速分别为7.70%、7.70%、7.40%，告别了过去平均10%左右的高速增长，经济增长放缓，从高速增长转为中高速增长，进入由量转质的新常态。在2015中央政府工作报告中提到，全国经济增长预期为7%左右，西安市2015年预期经济增长为10.5%，受“一带一路”等利好政策的影像，预测在未来五年西安市GDP增速将高于全国平均水平，大约保持在10%左右。过去三年西安市平均常住人口指数为100.44，预计未来五年内平均常住人口指数将继续保持为100.44左右。根据以上预测数据计算西安市未来五年人均GDP、SHTO值以及房地产开发投资。
表4 西安市未来五年经济指标预测
年份 GDP总量（亿元） 年末常住人口（万人） 人均GDP（万元） 房地产开发投资/GDP 房地产开发投资（亿元）
2015 6022.25 866.55 6.95 29.68% 1787.40
2016 6624.47 870.36 7.61 27.72% 1836.30
2017 7286.92 874.19 8.34 24.58% 1791.12
2018 8015.61 878.03 9.13 20.02% 1604.73
2019 8817.17 881.90 10.00 13.60% 1199.14
图3 2015-2019年西安市SHTO值和人均GDP预测图
5 结论
本文通过对西安市过去24年房地产开发投资、GDP、人均GDP三者之间关系的分析，运用SHTO理论，预测西安市未来五年的房地产投资开发情况，得到以下结论：
结论一、通过图3可以发现，1991-2014年西安市的房地产开发投资与人均GDP的关系基本符合SHTO理论，房地产开发投资与占总产出的百分比与人均GDP存在倒U型关系。
结论二、从预测结果来看，2013年是SHTO值的顶点，在2013年之后逐步下降，一方面是我国房地产市场经过二十多年的发展逐渐成熟，另外一方面也是我们国家经济转型，经济结构调整的结果，符合实际现实情况。
但由于我国特殊的经济社会背景，历史数据较少，且房地产市场在过去未能达到足够的市场化程度，所以理论的运用存在一定的局限，导致模型只适合短期预测，具备中长期预测的能力。
参考文献：
[1]刘斯文.基于SHTO值的云南住房投资与区域经济发展关系实证分析[J].现代商业，2007，13：140+139.
[2]王松涛，陈伟，陈轶，方铭.房地产开发投资水平影响因素研究——北京、上海、天津、深圳房地产投资开发比较研究[J].建筑经济，2007，08：17-21.
[3]王松涛，刘洪玉.房地产开发投资水平理论研究与实证分析[J].建筑经济，2006，06：60-63.
[4]周为吉，黄意兴.基于SHTO理论对广州市住宅投资比重与人均GDP增长的实证分析[J].中国集体经济，2009，13：101-102.
[5]施燕.基于SHTO理论对东西部房产发展水平的探讨[J].经济研究导刊，2008，03：131-134.
[6]西安市统计局.西安统计年鉴2014[G].中国统计出版社，2014.
作者简介：姓名：郭祥（1991.02--）性别，男，陕西省延安市人，硕士，土地资源管理。
（上接第144页）
的方式完成通信程序代码。
二、消防泡沫喷洒系统测试
消防泡沫喷洒系统测试工作的目的是检测该系统中数据采集的准确性和网络运行的稳定性。在某公司1km范围内，将远程控制上位机安装在该公司的办公楼中，使其采集控制中心附近的宿舍楼和办公楼的火情温度情况数据，并使用NS2网络测试软件在不同时段测试该系统GPRS网络运行的稳定性，其部分测试结果如表1。由此可知，不同时段网络丢失包数和数据延时有显著的变化趋势，在上午7点半至中午12点，公司人数最多，增大了系统监测的压力，使无线网络的压力增大，可能引发网络堵塞，使得丢失包数和数据延时变大。但是，该系统GPRS网络运行的稳定性均合格，能够满足火情防控要求。工程师对系统进行测试时，对比监测了区域中的火灾情况，详情如表2。
表1 系统GPRS网络运行性能部分测试结果
测试时间 丢失包数 数据延时 测试结果
7：30 6 4s 合格
8：00 2 1s 合格
8：30 2 1.5s 合格
9：00 2 1s 合格
12：00 5 3s 合格
14：00 3 2s 合格
17：00 5 2.5s 合格
表2 温度数据对比详情
建筑群1 人工（%） 系统（%） 建筑群2 人工（%） 系统（%）
1 76.89 86.59 1 75.82 75.58
2 75.45 85.63 2 75.43 75.87
3 75.69 85.72 3 76.61 76.62
4 76.91 86.89 4 75.39 75.70
5 77.37 86.71 5 75.75 85.93
6 75.28 85.58 6 75.88 75.49
7 75.46 85.16 7 76.93 75.51
结束语
本次研究中，消防泡沫喷洒系统主要利用WINCC组态软件来监控、采集和存储数据，并统计相关数据，如果排量和排放物均大于限定值，该系统中央控制系统会发出预警信号。对该系统进行试验调试，该系统能够进行火情监控和及时预警。本次研究中，消防泡沫喷洒系统能够以自动化控制方式控制泡沫的排放量，再加上下位机控制的灵活性，最大限度地提升了该系统各项功能的智能化程度。WINCC的控制子系统能够在操作界面上显示系统运行的所有情况，并及时、准确的传输相关数据，具有较高的应用价值。
参考文献：
[1]张太成.建筑防火中的消防泡沫喷洒系统设计方法研究[J].工程经济，2015，03（01）：85-91.
[2]曾勇，杨满江.台固定式水成膜泡沫灭火系统消防安全试验与评估[J].中国舰船研究，2013，07（02）：105-110.
[3]高振锡，阎玲，王瑞，等.泡沫喷雾灭火系统设计计算[J].消防科学与技术，2010，11（02）：126-128.
【摘 要】近年来，随着西咸一体化进程加快，关天经济区、丝绸之路经济带的建设，给西安的经济发展和产业结构调整带来了千载难逢的机遇。2014年西安市住房投资占固定资产投资和住房投资占GDP（国内生产总值）的比重都超过30%，房地产对西安市的经济增长贡献突出，但弊端非常明显。过高或者过低的房地产开发投资水平都将对国民经济的持续和稳定增长产生不利影响，但是合理的房地产开发投资水平却并不容易确定。本文将以房地产开发投资水平为研究对象，借助SHTO值，探讨西安市房地产投资开发是合理水平。
【关键词】SHTO；房地产开发投资；人均GDP；实证分析
1 SHTO理论
SHTO（the share of housing investment as a Pereentage of total output）即住房投资占总产出中的百分比，是一个用来研究住房投资和国民经济关系的经济指标。由Burns和Grebler于1976年提出，他们对39个达到了足够的市场化程度的国家样本进行分析，认为SHTO值和国家的发展水平之间存在着一种二阶函数的倒U型关系。本文研究中用房地产开发投资占GDP的比重来表示SHTO值。
2 西安市房地产投资开发水平概述
表1 西安市1991年-2014年各项经济指标
年份 全社会固定资产投资
（亿元） 房地产开发投资
（亿元） GDP总量
（亿元） 年份 全社会固定资产投资
（亿元） 房地产开发投资
（亿元） GDP总量
（亿元）
1991 30.76 2.01 136.14 2003 478.1 124.82 946.66
1992 38.48 3.32 164.85 2004 646.69 169.67 1102.39
1993 75.06 7.39 229.56 2005 835.1 225.23 1313.93
1994 85.57 12.02 289.82 2006 1066.62 285.76 1538.94
1995 103.42 21.65 330.35 2007 1435.33 387.33 1856.63
1996 114.38 24.66 406.95 2008 1906.36 540.26 2318.14
1997 116.9 24.68 488.82 2009 2500.13 696.34 2724.08
1998 154.8 38.21 525.85 2010 3250.56 842.34 3241.69
1999 197.31 44.3 577.29 2011 3346.26 996.81 3862.58
2000 232.37 51.85 646.13 2012 4243.43 1281.9 4366.1
2001 287.72 67.42 734.86 2013 5134.56 1595.64 4884.13
2002 338.15 79.37 826.68 2014 5903.98 1761.88 5474.77
表2 1991-2014年西安市SHTO值和人均GDP
年份 房地产开发投资/GDP 人均GDP（万元） 年份 房地产开发投资/GDP 人均GDP（万元）
1991 1.48% 0.22 2003 13.19% 1.33
1992 2.01% 0.27 2004 15.39% 1.53
1993 3.22% 0.37 2005 17.14% 1.64
1994 4.15% 0.46 2006 18.57% 1.89
1995 6.55% 0.51 2007 20.86% 2.25
1996 6.06% 0.62 2008 23.31% 2.78
1997 5.05% 0.74 2009 25.56% 3.24
1998 7.27% 0.79 2010 25.98% 3.83
1999 7.67% 0.86 2011 25.81% 4.55
2000 8.02% 0.95 2012 29.36% 5.12
2001 9.17% 1.06 2013 32.67% 5.70
2002 9.60% 1.18 2014 32.18% 6.35
表1是1991-2014年西安市的各项经济指标，表2是根据表1计算所得的SHTO值和人均GDP。
图1 1991-2014年西安市SHTO值
图1是根据表2中数据制作的1991-2014年西安市SHTO值散点图。从图1可以看出在1994年至1998年之间SHTO值出现一次波动，受1994年我国市场经济体制改革和房地产市场启动的双重影响，西安市SHTO值在1995年出现一个峰值，随后由于房地产开发投资增速慢于GDP增速，SHTO值在1996年有所回落，1997年受亚洲金融危机影响，SHTO值下滑，在1998年回升之后快速增长。2002年西安市进行土地使用制度改革，公开出让国有土地使用权，受此政策影响SHTO值开始持续高速增长，2008年，受国内经济调整政策的影响，房地产开发投资由2007年的387.33亿元猛增至540.26亿元，但由于GDP同样增速迅猛，所以SHTO值的增加并不明显，在2009年至2011年房地产开发投资增速与GDP增速大致保持相等，2012年以韩国三星电子项目产业集群为代表的一大批项目落户西安，助推了西安市的房地产开发投资水平及SHTO值的上升，2014年全国宏观经济形势严峻复杂，房地产开发投资增长从高速向中高速阶段转换，其增速10.42%为近十年新低，慢于GDP增速12.09%，SHTO值开始下降。 3 西安市房地产开发投资与人均GDP关系的实证分析
根据SHTO理论，建立以下模型：
式中，Y表示房地产开发投资占GDP的百分数，即SHTO值，X表示人均GDP。人均GDP选用人民币元为单位，但是考虑到我国人均GDP已达到万元以上，直接以元为单位，拟合方程的高次项系数会非常小，故略作调整，以万元为单位进行拟合。选用表2中数据进行回归分析，其二次曲线拟合结果如图2所示。
图2 1991-2014年西安市SHTO值和人均GDP二次拟合图
得到拟合方程为：y = -0.0096x2 + 0.1106x - 0.0064，R? = 0.9782，函数拟合优度较高。从图2及拟合方程可以看出，SHTO值随人均GDP变化，并且呈现一种先上升又下降的二阶函数倒U型趋势，符合SHTO理论。
4.西安市未来五年人均GDP及SHTO值预测
表3 西安市过去三年经济指标
年份 GDP总量（亿元） GDP总量指数（上年为100） 年末常住人口（万人） 常住人口指数（上年为100） 全国GDP增速
2012 4366.1 112.51 855.29 100.46 7.70%
2013 4884.13 111.38 858.81 100.41 7.70%
2014 5474.77 111.35 862.75 100.46 7.40%
2012、2013、2014三年GDP总量增长率分别为12.51%、11.38%，11.35%，成呈递减趋势，同时全国GDP增速分别为7.70%、7.70%、7.40%，告别了过去平均10%左右的高速增长，经济增长放缓，从高速增长转为中高速增长，进入由量转质的新常态。在2015中央政府工作报告中提到，全国经济增长预期为7%左右，西安市2015年预期经济增长为10.5%，受“一带一路”等利好政策的影像，预测在未来五年西安市GDP增速将高于全国平均水平，大约保持在10%左右。过去三年西安市平均常住人口指数为100.44，预计未来五年内平均常住人口指数将继续保持为100.44左右。根据以上预测数据计算西安市未来五年人均GDP、SHTO值以及房地产开发投资。
表4 西安市未来五年经济指标预测
年份 GDP总量（亿元） 年末常住人口（万人） 人均GDP（万元） 房地产开发投资/GDP 房地产开发投资（亿元）
2015 6022.25 866.55 6.95 29.68% 1787.40
2016 6624.47 870.36 7.61 27.72% 1836.30
2017 7286.92 874.19 8.34 24.58% 1791.12
2018 8015.61 878.03 9.13 20.02% 1604.73
2019 8817.17 881.90 10.00 13.60% 1199.14
图3 2015-2019年西安市SHTO值和人均GDP预测图
5 结论
本文通过对西安市过去24年房地产开发投资、GDP、人均GDP三者之间关系的分析，运用SHTO理论，预测西安市未来五年的房地产投资开发情况，得到以下结论：
结论一、通过图3可以发现，1991-2014年西安市的房地产开发投资与人均GDP的关系基本符合SHTO理论，房地产开发投资与占总产出的百分比与人均GDP存在倒U型关系。
结论二、从预测结果来看，2013年是SHTO值的顶点，在2013年之后逐步下降，一方面是我国房地产市场经过二十多年的发展逐渐成熟，另外一方面也是我们国家经济转型，经济结构调整的结果，符合实际现实情况。
但由于我国特殊的经济社会背景，历史数据较少，且房地产市场在过去未能达到足够的市场化程度，所以理论的运用存在一定的局限，导致模型只适合短期预测，具备中长期预测的能力。
参考文献：
[1]刘斯文.基于SHTO值的云南住房投资与区域经济发展关系实证分析[J].现代商业，2007，13：140+139.
[2]王松涛，陈伟，陈轶，方铭.房地产开发投资水平影响因素研究——北京、上海、天津、深圳房地产投资开发比较研究[J].建筑经济，2007，08：17-21.
[3]王松涛，刘洪玉.房地产开发投资水平理论研究与实证分析[J].建筑经济，2006，06：60-63.
[4]周为吉，黄意兴.基于SHTO理论对广州市住宅投资比重与人均GDP增长的实证分析[J].中国集体经济，2009，13：101-102.
[5]施燕.基于SHTO理论对东西部房产发展水平的探讨[J].经济研究导刊，2008，03：131-134.
[6]西安市统计局.西安统计年鉴2014[G].中国统计出版社，2014.
作者简介：姓名：郭祥（1991.02--）性别，男，陕西省延安市人，硕士，土地资源管理。
（上接第144页）
的方式完成通信程序代码。
二、消防泡沫喷洒系统测试
消防泡沫喷洒系统测试工作的目的是检测该系统中数据采集的准确性和网络运行的稳定性。在某公司1km范围内，将远程控制上位机安装在该公司的办公楼中，使其采集控制中心附近的宿舍楼和办公楼的火情温度情况数据，并使用NS2网络测试软件在不同时段测试该系统GPRS网络运行的稳定性，其部分测试结果如表1。由此可知，不同时段网络丢失包数和数据延时有显著的变化趋势，在上午7点半至中午12点，公司人数最多，增大了系统监测的压力，使无线网络的压力增大，可能引发网络堵塞，使得丢失包数和数据延时变大。但是，该系统GPRS网络运行的稳定性均合格，能够满足火情防控要求。工程师对系统进行测试时，对比监测了区域中的火灾情况，详情如表2。
表1 系统GPRS网络运行性能部分测试结果
测试时间 丢失包数 数据延时 测试结果
7：30 6 4s 合格
8：00 2 1s 合格
8：30 2 1.5s 合格
9：00 2 1s 合格
12：00 5 3s 合格
14：00 3 2s 合格
17：00 5 2.5s 合格
表2 温度数据对比详情
建筑群1 人工（%） 系统（%） 建筑群2 人工（%） 系统（%）
1 76.89 86.59 1 75.82 75.58
2 75.45 85.63 2 75.43 75.87
3 75.69 85.72 3 76.61 76.62
4 76.91 86.89 4 75.39 75.70
5 77.37 86.71 5 75.75 85.93
6 75.28 85.58 6 75.88 75.49
7 75.46 85.16 7 76.93 75.51
结束语
本次研究中，消防泡沫喷洒系统主要利用WINCC组态软件来监控、采集和存储数据，并统计相关数据，如果排量和排放物均大于限定值，该系统中央控制系统会发出预警信号。对该系统进行试验调试，该系统能够进行火情监控和及时预警。本次研究中，消防泡沫喷洒系统能够以自动化控制方式控制泡沫的排放量，再加上下位机控制的灵活性，最大限度地提升了该系统各项功能的智能化程度。WINCC的控制子系统能够在操作界面上显示系统运行的所有情况，并及时、准确的传输相关数据，具有较高的应用价值。
参考文献：
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