房价波动与制造业升级:基于省际面板数据的空间计量分析
发布时间：2021-01-25 14:23
利用2007-2016年中国29个省市区的相关数据,分析房地产价格和制造业产业升级在中国各个省市区的分布格局和空间上的相互依赖性。基于邻接权重矩阵构建空间滞后模型和空间误差模型,分析房价波动对中国制造业产业升级的影响。基于上述研究,得到四个方面的结论:一是通过Moran’s I指数和Moran’s I散点图证明了中国房价水平和制造业产业升级存在显著的空间相关性,制造业具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点;二是中国房地产价格与制造业产业升级呈倒U型库兹涅茨曲线关系,也就是说房价波动对制造业产业升级同时具有正效应和负效应;三是从整体上看,现阶段省域间相对房价升高对制造业低端技术产业产生挤出效应,对制造业高端技术产业发展产生促进作用,相对房价升高带动了制造业产业升级;四是在北京和上海,由于房价与制造业产业升级两者之间的关系已经跨入倒U型曲线的右边,所以要有效控制房价上涨,以免制造业产业升级受到抑制。
【文章来源】：科学决策. 2020,(04)CSSCI
【文章页数】：28 页
【部分图文】：
2016年中国制造业产业升级和房价的区域分布图
Moran"s I指数已经表明制造业产业升级和房价的全局空间自相关性,为了进一步说明其空间分布的局部特征,本文还绘制了房价与制造业产业升级的Moran"s I散点图。2016年邻接权重下制造业相对产值、制造业相对就业率和房价的Moran"s I散点图如图1所示。从图1可以看出,大多数省域位于第一、第三象限,表明制造业产业层级高的地区被同样高水平的其他地区包围,制造业产业升级在空间上相互集聚,制造业产业发展缓慢的地区也被同样低水平的其他地区所包围,形成了低水平的聚集圈,验证了制造业转型升级具有相当明显的扩散效应。相对房价的Moran"s I散点主要集中在高-高集聚区域和低-低集聚区域,也就是第一、三象限,说明中国房价存在明显的空间集聚,且其分布是非均质的。总之,Moran"s I散点图显示了各个省市区房价与制造业产业升级的空间联系形式分布情况,得出房价和制造业产业升级均具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点,Moran"s I散点图也再次证明了两者皆存在显著的空间依赖性。此外,本文还分析了2016年中国制造业产业升级和房价的区域分布情况(见图2)。从制造业相对产值的区域分布来看,江苏、山东、广东处于(2.113,4.743]区间,这些地区是相对产值最高的第一梯队;河南、浙江处于(1.249,2.113]区间,属于相对产值较高的第二梯队;河北、福建、安徽、四川、湖南、江西、上海处于(0.677,1.249]区间,位于制造业相对产值一般的第三梯队;天津、重庆、吉林、广西、辽宁、陕西处于(0.355,0.677]区间,这些地区制造业的相对产值较低,为第四梯队;其他地区则为第五梯队,相对产值更低。从制造业相对就业率的区域分布来看,处于(3.015,5.56]区间的省份有广东、江苏,这两个地区的制造业相对就业率最高;山东、浙江、河南位于(1.415,3.015]区间,制造业相对就业率较高;福建、湖北、河北、湖南、安徽、四川、江西处于(0.719,1.415]范围内,这些区域的制造业相对就业率一般;上海、辽宁、重庆、广西、天津、陕西、吉林处于(0.303,0.719]区间,制造业相对就业率较低;新疆、甘肃、宁夏、海南的制造业相对就业率最低。从房价的区域分布可以看出,低房价区域的周边地区房价较低,而高房价区域临近的地区房价也较高,整体房价极化效应凸显。北京、上海的房价水平最高,其值达到了4.102和3.682,属于第一梯队;天津、浙江、广东、海南、福建、江苏的房价水平属于第二梯队,湖北、河北、辽宁、山东、安徽的房价水平一般,位于第三梯队。其他省份的房价水平较低,则位于第四梯队,如湖南的房价水平为0.555。由此可知,中西部地区房价水平相对较低,沿海地区与内陆地区房地产价格差异性明显。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国制造业转型升级发展的评价指标体系及综合指数[J]. 潘为华,潘红玉,陈亮,贺正楚. 科学决策. 2019(09)
[2]中国制造业发展质量与国际竞争力提升研究[J]. 唐红祥,张祥祯,吴艳,贺正楚. 中国软科学. 2019(02)
[3]房价、金融发展与制造业产业结构升级——基于动态面板的经验分析[J]. 潘红玉,刘亚茹. 财经理论与实践. 2019(01)
[4]城镇化、房价与产业结构升级[J]. 楚尔鸣,曹策. 经济问题探索. 2018(03)
[5]产业结构调整与中国新型城镇化[J]. 吴穹,仲伟周,张跃胜. 城市发展研究. 2018(01)
[6]基于空间计量模型的新型城镇化对制造业结构影响及路径研究[J]. 王翔. 经济问题探索. 2017(12)
[7]中国制造业集聚程度演变趋势及时空特征研究[J]. 唐晓华,陈阳,张欣钰. 经济问题探索. 2017(05)
[8]中国高端装备制造业的技术创新能力:2004～2014[J]. 贺正楚,潘红玉,邓英,夏智伦. 经济数学. 2016(04)
[9]我国房地产业对实体经济的掠夺效应——基于多部门动态随机一般均衡模型的模拟分析[J]. 周端明,艾非,胡小文. 当代经济研究. 2016(11)
[10]经济开放度、房地产价格及其空间溢出[J]. 鞠方,雷雨亮,周建军. 中国软科学. 2016(10)
本文编号：2999376
【文章来源】：科学决策. 2020,(04)CSSCI
【文章页数】：28 页
【部分图文】：
2016年中国制造业产业升级和房价的区域分布图
Moran"s I指数已经表明制造业产业升级和房价的全局空间自相关性,为了进一步说明其空间分布的局部特征,本文还绘制了房价与制造业产业升级的Moran"s I散点图。2016年邻接权重下制造业相对产值、制造业相对就业率和房价的Moran"s I散点图如图1所示。从图1可以看出,大多数省域位于第一、第三象限,表明制造业产业层级高的地区被同样高水平的其他地区包围,制造业产业升级在空间上相互集聚,制造业产业发展缓慢的地区也被同样低水平的其他地区所包围,形成了低水平的聚集圈,验证了制造业转型升级具有相当明显的扩散效应。相对房价的Moran"s I散点主要集中在高-高集聚区域和低-低集聚区域,也就是第一、三象限,说明中国房价存在明显的空间集聚,且其分布是非均质的。总之,Moran"s I散点图显示了各个省市区房价与制造业产业升级的空间联系形式分布情况,得出房价和制造业产业升级均具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点,Moran"s I散点图也再次证明了两者皆存在显著的空间依赖性。此外,本文还分析了2016年中国制造业产业升级和房价的区域分布情况(见图2)。从制造业相对产值的区域分布来看,江苏、山东、广东处于(2.113,4.743]区间,这些地区是相对产值最高的第一梯队;河南、浙江处于(1.249,2.113]区间,属于相对产值较高的第二梯队;河北、福建、安徽、四川、湖南、江西、上海处于(0.677,1.249]区间,位于制造业相对产值一般的第三梯队;天津、重庆、吉林、广西、辽宁、陕西处于(0.355,0.677]区间,这些地区制造业的相对产值较低,为第四梯队;其他地区则为第五梯队,相对产值更低。从制造业相对就业率的区域分布来看,处于(3.015,5.56]区间的省份有广东、江苏,这两个地区的制造业相对就业率最高;山东、浙江、河南位于(1.415,3.015]区间,制造业相对就业率较高;福建、湖北、河北、湖南、安徽、四川、江西处于(0.719,1.415]范围内,这些区域的制造业相对就业率一般;上海、辽宁、重庆、广西、天津、陕西、吉林处于(0.303,0.719]区间,制造业相对就业率较低;新疆、甘肃、宁夏、海南的制造业相对就业率最低。从房价的区域分布可以看出,低房价区域的周边地区房价较低,而高房价区域临近的地区房价也较高,整体房价极化效应凸显。北京、上海的房价水平最高,其值达到了4.102和3.682,属于第一梯队;天津、浙江、广东、海南、福建、江苏的房价水平属于第二梯队,湖北、河北、辽宁、山东、安徽的房价水平一般,位于第三梯队。其他省份的房价水平较低,则位于第四梯队,如湖南的房价水平为0.555。由此可知,中西部地区房价水平相对较低,沿海地区与内陆地区房地产价格差异性明显。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国制造业转型升级发展的评价指标体系及综合指数[J]. 潘为华,潘红玉,陈亮,贺正楚. 科学决策. 2019(09)
[2]中国制造业发展质量与国际竞争力提升研究[J]. 唐红祥,张祥祯,吴艳,贺正楚. 中国软科学. 2019(02)
[3]房价、金融发展与制造业产业结构升级——基于动态面板的经验分析[J]. 潘红玉,刘亚茹. 财经理论与实践. 2019(01)
[4]城镇化、房价与产业结构升级[J]. 楚尔鸣,曹策. 经济问题探索. 2018(03)
[5]产业结构调整与中国新型城镇化[J]. 吴穹,仲伟周,张跃胜. 城市发展研究. 2018(01)
[6]基于空间计量模型的新型城镇化对制造业结构影响及路径研究[J]. 王翔. 经济问题探索. 2017(12)
[7]中国制造业集聚程度演变趋势及时空特征研究[J]. 唐晓华,陈阳,张欣钰. 经济问题探索. 2017(05)
[8]中国高端装备制造业的技术创新能力:2004～2014[J]. 贺正楚,潘红玉,邓英,夏智伦. 经济数学. 2016(04)
[9]我国房地产业对实体经济的掠夺效应——基于多部门动态随机一般均衡模型的模拟分析[J]. 周端明,艾非,胡小文. 当代经济研究. 2016(11)
[10]经济开放度、房地产价格及其空间溢出[J]. 鞠方,雷雨亮,周建军. 中国软科学. 2016(10)
本文编号：2999376
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