房產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)效應(yīng)的實(shí)證研究-wenkub
2023-07-12 15:22:15 本頁面
【正文】 ,07.[15] Heikki Kauppi, Pentti Saikkonen. Predicting . Recessions with Dynamic Binary Response Models, RUESG Working Papers [C],2006,11.[16] Arturo Estrella, Frederic S. Mishkin. Prerecession Pattern of Six EconomicIndicators in the USA, Forecasting [J],2000,19:65—80.[17] Michael Dotsey. Prerecession Pattern of Six EconomicIndicators in the USA, Federal Reserve Bank of Richmond Economic [J],1998,8:7.[18] Sharon Kozicki. Predicting Real Growth and Inflation With the Yield Spread, Federal Reserve Bank of Kansas City working paper [C],1996.[19] Min Qi. Predicting US recessions with leading indicators via neural network Models, Forecasting [J],2001,17:383—401.[20] 彼得本文對于區(qū)域間關(guān)聯(lián)度的研究表明：區(qū)域間經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系和增長極作用的發(fā)揮是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵性因素。本文通過對長江三角洲三區(qū)域彼此經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)程度的研究，分析由于房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)帶來的拉動(dòng)作用，實(shí)證結(jié)論和建議如下：第一，長江三角洲的不同區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展聯(lián)系緊密，經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性和促進(jìn)作用，不同產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)。而對食品、煙草業(yè)，紡織業(yè)、教育用品業(yè)的產(chǎn)出影響不大。 根據(jù)房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用的各年份數(shù)值，可以得出上海市房地產(chǎn)投資對上海市經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用的變化趨勢，如圖6所示： 圖6 房地產(chǎn)投資拉動(dòng)各年份經(jīng)濟(jì)增長的趨勢圖從圖中可以看出我國施行商品房改革以來，房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)起到了重要的作用，2007年以前對經(jīng)濟(jì)的各年房地產(chǎn)對經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用一直在提升，其中發(fā)生激增有2003年和2007年兩個(gè)年份，這兩個(gè)年份也是我國房地產(chǎn)發(fā)展的分水嶺，對出現(xiàn)了房價(jià)大幅上漲，房地產(chǎn)開工建筑旺盛的局面，房地產(chǎn)需求的旺盛使得與房地產(chǎn)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)，順著產(chǎn)業(yè)鏈條對各部門形成影響，促進(jìn)了行業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。考慮長江三角洲投入產(chǎn)出模型的矩陣形式（1），如果最終使用發(fā)生變化,那么可將（1）式簡化為,卡可以計(jì)算對產(chǎn)出的影響程度（經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)速度）：（1）上海市房地產(chǎn)投資拉動(dòng)上海經(jīng)濟(jì)的力度分析1999年至2009年期間，%，對經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)有著十分明顯的效用，11年期間，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的百分點(diǎn)分別為：%、%、%、%、%、%、%、%、%、%、%。而上海各部門需求的增加對三區(qū)域的影響也較為顯著。上海的紡織業(yè)(4) , 建筑業(yè)(6) , 能源產(chǎn)品供應(yīng)業(yè)(9) ,服務(wù)業(yè)(10) 的發(fā)展對上海經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)起著舉足輕重的作用，而農(nóng)業(yè)也起到了一定的作用。首先定義一組區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間產(chǎn)業(yè)前向關(guān)聯(lián)系數(shù)（CAC）和后向關(guān)聯(lián)系數(shù)(CBC): （5） （6）其中為區(qū)域間投入產(chǎn)出模型中里昂惕夫矩陣的逆矩陣中的元素，而為區(qū)域間投入產(chǎn)出模型中分配系數(shù)矩陣的逆矩陣，A、B代表區(qū)域，i、j代表產(chǎn)業(yè)部門。學(xué)者Jones（1996）是最早對區(qū)域經(jīng)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度的度量方法作出計(jì)量研究的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，他通過對里昂惕夫一系列投入產(chǎn)出模型的計(jì)算，提出了區(qū)域之間的前后向關(guān)聯(lián)系數(shù)，我國學(xué)者劉啟云（2000）將關(guān)聯(lián)系數(shù)首次運(yùn)用在我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的研究中。服裝、教育用品和服務(wù)業(yè)超過了100%的自給率，其他產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)不能滿足對其產(chǎn)品的需求，使得其他區(qū)域產(chǎn)品流入，同時(shí)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)品也表現(xiàn)出較強(qiáng)的流出效應(yīng)，出現(xiàn)流動(dòng)旺盛的局面。因此,國內(nèi)產(chǎn)出線也是該部門的自給率線。二、長江三角洲產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度分析 列昂惕夫的輪廓線分析(Skyline analysis) 方法是研究區(qū)域間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度的經(jīng)典方法。 為i 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品從區(qū)域A到區(qū)域B的摩擦系數(shù)。1 農(nóng)業(yè)2 采選、石化工業(yè)3 食品、煙草業(yè)4 紡織業(yè)5 教育用品制造業(yè)6建筑業(yè)7 交通、運(yùn)輸制造業(yè)8 其他制造業(yè)9 能源產(chǎn)品供應(yīng)業(yè)10服務(wù)業(yè) 圖2 國民經(jīng)濟(jì)核算行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)長江三角洲投入產(chǎn)出模型的矩陣形式可以寫為: (1)其中為各區(qū)域的最終使用（需求）,為各區(qū)域的總產(chǎn)出, 為3個(gè)區(qū)域的直接投入系數(shù)矩陣, 為三區(qū)域之間的貿(mào)易系數(shù)( Interregional trade coefficients) 矩陣,為對角矩陣,其對角線上的元素為區(qū)域A流出到區(qū)域B的i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品占區(qū)域B該產(chǎn)業(yè)全部產(chǎn)品流入的比重，它可以用式（2）計(jì)算得到:
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