FDI对我国区域经济增长贡献及其差异研究

文章以Cobb-Dauglas生产函数为理论模型,运用30个省市区panel数据,采用变系数模型分析了外国直接投资(FDI)与国内投资对各省经济增长的影响.结果显示对各省市区经济增长贡献最大的仍然是国内投资,它对所有省份的经济增长都产生了显著的正效应,而外国直接投资对各省市区经济增长的影响程度存在明显差异;同时,运用固定效应变截距模型,研究了FDI对我国东、中、西部地区经济增长影响的差异,结果表明FDI对于东部地区经济增长的显著相关性不强,对中部地区的国内投资有一定的"挤出效应",而对西部地区的经济增长起到了显著的推动作用.     

我国西部地区公路建设投资与经济增长之关系研究

运用格兰杰因果检验方法,可验证西部地区公路建设投资与其经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系;以生产函数模型实证分析西部地区公路建设投资对经济增长的影响效果,可直观深入地反映出西部地区公路投资存在的差距和不足。改善西部地区公路建设投资效果,加大对公路建设的投资,能够为西部地区带来巨大的经济社会效益。     

房地产开发投资对经济增长的影响——基于河南省数据的实证分析

房地产开发投资规模的变化对经济增长具有显著影响,这种影响在不同地区有一定的差异。河南省作为中原经济区的领头羊,研究其房地产开发投资对经济增长的影响具有标本意义。通过测算房地产开发投资弹性系数发现:河南省房地产开发投资与经济增长具有显著正相关性,国内生产总值的对数值与房地产开发投资的对数值之间的Pearson相关系数为0.991,房地产开发投资贡献率在1998年之后呈现明显上升趋势。房地产开发投资弹性系数为0.527表明,河南省房地产开发投资对经济增长会产生较明显的影响。因此,就河南省而言,未来一段时期还应保持较高的房地产开发投资规模,进一步优化房地产开发投资结构。这样,才会更有利于推动河南省经济的不断增长。     

“双循环”背景下城市房价如何影响经济增长——基于链式多重中介效应的分析

在“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的背景下,我国需进一步理清房地产对投资和消费的综合影响。基于2005—2018年286个城市数据,通过构建链式多重中介效应模型和门槛效应模型,实证研究了房价对经济增长的影响效应和作用机理。研究发现：房价上涨通过投资和消费两个渠道对经济增长产生独立中介效应和链式中介效应,其中独立中介效应分别占总效应的36.12%和26.91%,链式中介效应占13.96%;区域差异较为明显,相比东部地区和西部地区,中部地区正向效应更大;房价对经济增长存在双门槛效应,房价处高位区间对经济增长作用效应趋于负向;房价对于固定资产投资具有显著积极影响,但当房地产投资与固定资产投资比值提高至一定水平,房价上涨转而抑制固定资产投资;房价处于低水平时对于消费有显著积极影响,但随着房价收入比提高,房价对消费的抑制作用越来越强。     

辽宁省房地产投资与经济增长关系的实证研究

为了分析房地产投资对经济增长的影响,运用协整理论、Granger因果关系检验及误差修正模型对辽宁省房地产投资与经济增长关系进行了实证分析。结果表明:辽宁省房地产投资与经济增长之间存在长期协整关系;短期内房地产投资与经济增长之间存在双向因果关系;经济增长在短期内对房地产投资的拉动作用要比长期更加明显.     

成人高等教育投资与区域经济增长关系的实证研究

文章运用面板单位根检验、面板协整检验和面板误差修正模型等方法对中国东、中、西部地区的成人高等教育投资与区域经济增长的关系进行了比较研究。结果表明,从长期来看,东、中部地区成人高等教育投资与区域经济增长之间具有明显的双向长期因果关系,但是西部地区只存在从成人高等教育投资到区域经济增长的单向因果关系;就短期而言,中、西部地区成人高等教育投资与区域经济增长之间无因果关系,东部地区只存在从区域经济增长到成人高等教育投资的单向因果关系。     

对西部地区实现经济增长路径的实证分析

通过采用 C— D生产函数对西部地区经济增长的有关因素进行分析后认为 ,对西部地区经济增长影响较大的因素依次为教育投资的增加 ,城市化水平的提高 ,劳动就业人数的扩张 ,固定资产投资的追加及政府对经济干预程度的降低。因此 ,加大向西部地区教育的投资和推进城市化发展应成为实现西部地区经济增长的主要路径和制定西部开发政策的首要切入点     

中国大陆城市房地产价格影响因素及区域差异实证分析

针对近年来我国大陆房地产价格过快增长及区域间房地产价格的差异,实证分析了影响我国大陆房地产价格的因素,指出形成东部、中部和西部地区房地产价格差异的原因,即东部较高的房地产价格是由过量的投资需求引起,并有针对性地提出相关政策建议,以期实现房地产市场的健康稳步发展。     

西部开发中的外商直接投资问题研究

改革开放的梯度推进 ,使外商直接投资在我国呈现出明显的地区差异。西部地区在利用外商直接投资数量、质量等方面与东部地区存在着很大差距 ,这也是加剧东西部地区经济不平衡增长的一个重要原因。西部大开发战略的制定和实施 ,为西部地区吸引外资提供了强有力的政策支持 ,西部地区应抓住时机 ,优先进行制度创新 ,积极吸引外商直接投资 ,促进地区经济协调健康发展     

财政分类支出与供给侧结构性改革——以西部地区为例

2015年11月,中央做出了供给侧结构性改革的战略决策。从供给侧结构性改革中的"补短板"出发,以西部地区财政支出效应为研究对象,根据西部84个地级市2004—2013年的数据,采用面板向量自回归模型对财政分类支出与经济增长的关系进行的实证研究发现,财政的发展类支出是经济增长的原因,民生类支出是经济增长的结果。基于广义矩估计和面板门限模型的进一步检验结果表明,作为发展类支出主要形式的基础设施投资,对西部地区的全要素生产率存在显著正向影响,且该影响因发展水平的不同存在差异。西部财政应顺应供给侧结构性改革的要求,提供与发展密切相关的社会先行成本;基于西部地区的不同类型基础设施对全要素生产率的作用不同的特点,做到精确投资;同时关注民生财政支出。     

房地产投资对行业全要素生产率的影响——基于信贷中介效应的视角

基于2005-2017年294个地级市的面板数据,分析在以信贷发展水平为中介的情境下,房地产投资对我国行业全要素生产率的影响。结果表明：在全国层面,信贷是房地产投资通过挤占效应抑制全要素生产率增长的重要中间媒介,三者之间存在显著的不完全中介效应;在分区域层面,房地产投资对全要素生产率的直接影响和间接影响存在显著的区域差异性,但总体作用的趋势是一致的。     

云南省房地产业对经济增长和消费水平的影响分析

从房地产业对经济增长、消费水平的影响出发,通过建立向量自回归模型,应用Johansen协整检验、Granger因果关系检验和脉冲响应函数,分析了云南省房地产业对经济增长和消费水平的影响。分析结果表明：一是房地产开发投资与GDP具有双向因果关系,当房地产开发投资增长1%时,GDP将增长0.53个百分点,且1单位的房地产开发投资冲击对经济增长的影响在第三季度时达到最大,之后缓慢衰减;二是云南省的消费水平具有较强的惯性,房价上涨的财富效应显著,当房价上涨1%时,消费增长1.24个百分点,且1单位的房价冲击对消费水平的影响在第三季度最大,之后迅速衰减并趋于零。     

海南房地产市场特征与影响因素分析

在全国房地产市场形成之前,由于特殊的历史原因,海南经历了房地产泡沫的剧烈冲击。近年海南区域位置的独特性被房地产市场重新发现,但与此同时,高档海景房过度开发、需求外地化进而潜在的投资性购房比例过大等问题突出。海南房地产市场特征及其优势不可能长期脱离宏观环境,其需求必然受到当前国家宏观调控及货币紧缩政策的影响,同时受到本地实体经济发展、居民收入及其消费偏好、金融环境支持等诸多因素的制约,因此,海南应慎防房地产泡沫再现。     

房地产开发项目风险管理研究

随着房地产业在我国的发展壮大,部分地区投资过热及房地产价格过快增长等问题也相继出现,房地产开发项目风险日益增大。文章主要阐述了房地产开发面临诸如政策风险、通胀风险、市场供求、利率水平、变现能力及房地产开发项目周期风险等系统风险及决策风险、财务风险、营销风险等非系统风险,最后提出了房地产开发项目风险管理的步骤:风险识别、评估、应对及对风险的监控,旨在完善房地产开发企业风险管理。     

中国房地产投资的产出弹性——基于时变系数面板数据模型的估计

基于30个省(直辖市、自治区)1999-2010年的面板数据,通过建立时变弹性生产函数模型估算了中国房地产投资和非房地产投资的产出弹性并描述其变化趋势。实证结论表明:1999-2010年间,中国房地产投资的产出弹性远低于非房地产投资的产出弹性,且两者均呈非线性变化,意味着房地产投资的高速增长伴随生产效率的不断下降;房地产投资产出弹性在2008年出现历史性拐点,反映出中国政府自2006年末以后实施的房地产业发展的深化调控措施已经并在继续发挥其积极效应。因此,在中国房地产市场化程度还不是很高,市场还不很成熟的情况下,行政调控作为一种辅助手段,可以弥补市场的失效和不足;但与此同时,政府必须注意合理控制中国房地产投资的规模和增速,从而实现经济的持续高效发展。     

安徽房地产的开发投资及其经济贡献分析

为了全面反映房地产业与经济增长的关系,考察安徽房地产业发展对社会和经济带来的影响,文章通过理论与实证相结合的方法建立了基于安徽省房地产业与经济增长关系的模型,详细分析了房地产业对安徽省经济增长的影响程度,从而依据研究结果更加准确地把握房地产市场调控的重点,促进房地产市场的健康持续发展。     

中国房价有泡沫吗?

首先选取了房价收入比、房地产价格增长率/实际GDP增长率、房地产投资额/固定资产投资额、房地产开发贷款增长率/金融机构贷款总额增长率和房地产开发企业待开发土地面积/本年土地购置面积等5个测度指标进行分析;然后通过计算每年同比增长率,将历年数据进行直观对比。研究发现:中国房价收入比大大超过了国际公认的房价标准,中国房地产行业投资过热,中国房地产开发贷款增速较快,房地产开发企业“囤地”意图比较明显,中国房价泡沫比较明显;最后,从房产信贷政策、土地供给、遏制投机性购房、增加特殊房型供给税收政策调整等5个方面提出了抑制中国房价泡沫的政策建议。     

去杠杆背景下房地产信托对房价的影响研究

基于2006年1月—2017年12月的全国月度数据,运用SVAR模型、脉冲响应和反事实模拟检验了去杠杆背景下房地产信托对货币政策调控和房价的影响,并且基于2007年—2016年全国68家信托公司的集合类房地产信托数据分析了房地产信托对房价区域差异化的影响。结果发现：房地产信托规模的增加导致银行间借贷成本上升;房地产信托的增长弱化了房价和房地产投资对紧缩型货币政策的响应程度;房地产信托对房价有正向的作用,且在东部地区影响最为显著。因此,应有效平衡房地产金融风险防范与房地产金融创新,促进信托公司快速转型,使得信托公司做到真正服务实体经济。     

后限购时代我国房地产市场风险分析

后危机时代,对房地产业的扶持政策被限购令等调控政策取代,也引发了人们对房地产市场风险的忧虑。交易量萎缩、房价下跌、房地产股票下跌、房地产信托违约风险提高等使房地产市场的风险突显。房地产业对消费、投资及其他产业的影响使得房地产市场成为一个政府和金融资本深度介入的市场。政府的政策导向自然成为决定房地产市场风险趋势的重要因素。政府对房地产业的调控意在推动市场整合,以城镇化带动中国经济发展的战略使房地产市场的商品性需求仍旧强劲,房价受通货膨胀支撑等因素使得中短期内房地产市场不存在系统性风险。然而,从长期看,应警惕汇率波动对房地产市场的冲击,警惕人口年龄结构变化对房地产业的影响。     

基于灰色关联度的房价影响因素修正分析

从房地产行业和经济人口角度总结以往房价影响因素指标中存在的信息冗杂、代表性不强的问题,对以往的房地产行业和经济人口影响因素指标进行了修正和补充,以11个新一线城市的房价为例,建立新的指标体系,用灰色关联分析法分析了影响房价的因素及其与房价的关联程度。结果表明:影响房价的因素影响程度由大到小依次为城镇人均可支配收入、人均GDP、城镇新增就业人口、住宅开发投资额、住宅销售面积、住宅待售面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积、住宅施工面积、居民消费价格指数;经济人口的需求因素对房价的关联度大于房地产行业的供应因素;人口因素对房价的关联程度低于区域经济因素。