中國房地產(chǎn)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率及影響因素研究
發(fā)布時間:2021-12-02 15:15
進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)以來,在堅(jiān)持供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、推動發(fā)展質(zhì)量的政策引導(dǎo)下,中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了由高速增長到中高速增長的平穩(wěn)轉(zhuǎn)變。作為一種較為特殊且對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著舉足輕重影響的行業(yè),房地產(chǎn)企業(yè)大規(guī)模擴(kuò)張的時代已經(jīng)過去。在房住不炒等政策引導(dǎo)下,房地產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)已逐步由“增量”轉(zhuǎn)向“提質(zhì)”,如何在資源約束下進(jìn)行高效的資源配置已成為房地產(chǎn)企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵。但房地產(chǎn)的現(xiàn)有相關(guān)研究或是基于行業(yè)角度,或是基于投資效率、經(jīng)營績效角度,而房地產(chǎn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究較少,因此運(yùn)用科學(xué)合理的測算方法對房地產(chǎn)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算,分析影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的因素,可以為房地產(chǎn)企業(yè)保持核心競爭力提供參考依據(jù),進(jìn)而提出促進(jìn)企業(yè)良性發(fā)展的相關(guān)建議。本文基于非參數(shù)方法—全局Malmquist指數(shù),對2013—2018年64家滬深上市的房地產(chǎn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度,可以避免同期Malmquist方法存在線性規(guī)劃不可行和無解的情況,同時弱化了“技術(shù)退步”悖論給測算結(jié)果帶來的影響,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論了決策單元的純效率變化、純技術(shù)變化以及規(guī)模變化因子的變化情況;其次探討了企業(yè)股權(quán)集中度、政府補(bǔ)助、品牌建設(shè)...
【文章來源】:內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額對比圖
內(nèi)蒙古大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文2圖1.1城鎮(zhèn)化率與城市建設(shè)用地增長對比圖Figure1.1ComparisonofUrbanizationRateandUrbanConstructionLandGrowth二是區(qū)域投資不平衡。國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布數(shù)據(jù)得到全國房地產(chǎn)開發(fā)投資額及三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額(如圖1.2所示),十年間全國房地產(chǎn)開發(fā)投資額雖增速放緩,但仍呈上升趨勢,其中東部地區(qū)開發(fā)投資額遠(yuǎn)大于中部地區(qū)和西部地區(qū),以2019年房地產(chǎn)開發(fā)投資額為例,東部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額為西部地區(qū)的2.3倍,西部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額為中部地區(qū)的1.1倍,然而在過去的九年里中部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額一直高于西部地區(qū)。因此,可以認(rèn)為中國房地產(chǎn)業(yè)存在區(qū)域投資不平衡。圖1.2三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額對比圖Figure1.2ComparisonofInvestmentinRealEstateDevelopmentintheThreeRegions三是人口紅利消失。當(dāng)前中國社會人口年齡分布中,65周歲及以上人口17603萬人,占總?cè)丝诘?2.6%,屬于老齡化社會結(jié)構(gòu)(聯(lián)合國對于老齡化社會結(jié)構(gòu)的新標(biāo)準(zhǔn)是某地區(qū)65歲老人占總?cè)丝诘?%,即視為進(jìn)入老齡化社會)。15—64周歲的人口是中國主要勞動力,同時也是房屋剛性需求較大的群體,然而由國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站獲得的數(shù)據(jù)可知,從2014年起,我國15—64周歲年齡結(jié)構(gòu)層的人口就已呈現(xiàn)負(fù)增長狀態(tài),并已持續(xù)至2019年!吧僮踊、“老齡化”趨勢已毋庸置疑,這在很大程度上會沖減城鎮(zhèn)化率提升帶來的新增需求,給中國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來生產(chǎn)和需求層面的雙重打擊。
內(nèi)蒙古大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文3圖1.32010—2019年人口情況Figure1.3PopulationSituationfrom2010to2019此外,國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的近十年房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)(簡稱“國房景氣指數(shù)”)顯示,在2011—2015年該指數(shù)均小于100,經(jīng)過政策寬松期的調(diào)控,2016—2018年雖略高于100,但仍呈逐步下降趨勢,較為直觀地說明房地產(chǎn)行業(yè)不景氣的現(xiàn)狀。房地產(chǎn)業(yè)作為一種較為特殊且對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著舉足輕重影響的行業(yè),對于國家的調(diào)控政策較為敏感。1998年福利分房制度退出房地產(chǎn)市場,中國房地產(chǎn)市場化改革正式開啟,逐步實(shí)行住房分配貨幣化,建立和完善以經(jīng)濟(jì)適用住房為主的住房供應(yīng)體系。這場改革使得房價不斷攀升,房地產(chǎn)也成為了炙手可熱的投資項(xiàng)目,社會資源的不斷涌入,也帶動了中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展。過快過熱的發(fā)展也產(chǎn)生了一些弊端,如整體行業(yè)資源配置不均,企業(yè)粗放式發(fā)展,個人炒房等投機(jī)行為屢見不鮮。為解決這些問題,政府部門開始推出了包括貨幣、土地等在內(nèi)的各項(xiàng)政策措施調(diào)控房價,以保證房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。下表對1998年至今國家出臺的部分政策、調(diào)控方向及效果進(jìn)行了梳理。表1.11998-2019年間房地產(chǎn)行業(yè)部分政策Table1.1PoliciesoftheRealEstateIndustryfrom1998to2019政策階段主要調(diào)控政策調(diào)控方向政策效果第一階段(1998—2002年)房改發(fā)展期1998年5月國務(wù)院出臺《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》;1998年5月中國人民銀行出臺《個人住房貸款管理辦法》等;2002年7月國土資源部頒發(fā)《招標(biāo)拍賣掛牌出讓國有土地使用權(quán)規(guī)定》福利分房制度退出,全國商品房市場供給制度建立;逐步實(shí)行住房分配貨幣化;實(shí)行積極的財政政策,鼓勵個人換購住房我國房地產(chǎn)市場化改革正式開啟;
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]進(jìn)口競爭、企業(yè)退出和進(jìn)入與全要素生產(chǎn)率[J]. 黃漓江. 世界經(jīng)濟(jì)研究. 2020(02)
[2]財政科技支出能否提振企業(yè)全要素生產(chǎn)率?——基于地方政府行為視角下的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 鄒建軍,劉金山. 西南民族大學(xué)學(xué)報(人文社科版). 2020(03)
[3]賠付率約束下的中國保險公司效率與全要素生產(chǎn)率研究[J]. 關(guān)蓉,陳鈺,鄭海濤,張文睿,魏瑤涵. 管理評論. 2020(01)
[4]高鐵開通與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國工業(yè)企業(yè)庫數(shù)據(jù)的研究[J]. 徐強(qiáng). 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討. 2020(01)
[5]社會資本能否促進(jìn)中國環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長?[J]. 萬建香,王姍姍. 管理評論. 2019(12)
[6]全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于政府干預(yù)視角[J]. 張治棟,廖常文. 軟科學(xué). 2019(12)
[7]互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)、企業(yè)研發(fā)與全要素生產(chǎn)率[J]. 陳維濤,韓峰,張國峰. 南開經(jīng)濟(jì)研究. 2019(05)
[8]基于超效率DEA和Malmquist 指數(shù)的中國科技研發(fā)效率評價研究[J]. 趙聚輝,黃詩華. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2019(09)
[9]政府補(bǔ)助與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——對U型效應(yīng)的理論解釋及實(shí)證分析[J]. 胡春陽,余泳澤. 財政研究. 2019(06)
[10]考慮不良貸款時滯效應(yīng)的中國商業(yè)銀行績效分析[J]. 藍(lán)以信,溫檳檐,王旭. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2019(04)
碩士論文
[1]房產(chǎn)稅改革對房地產(chǎn)市場的影響[D]. 張力嘉.山東大學(xué) 2019
[2]銀行信貸對我國房地產(chǎn)市場的影響分析[D]. 靳雨楠.天津大學(xué) 2018
[3]基于DEA-Malmquist-Tobit和SD模型的新三板股權(quán)融資效率評價研究[D]. 姜琳.華南理工大學(xué) 2018
[4]基于三階段DEA方法的中國房地產(chǎn)業(yè)效率研究[D]. 孫潔.中南財經(jīng)政法大學(xué) 2017
[5]政府補(bǔ)助、股權(quán)結(jié)構(gòu)與全要素生產(chǎn)率[D]. 惠士友.東北大學(xué) 2014
[6]房地產(chǎn)公司投資效率評價及影響因素研究[D]. 姚芬.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2012
本文編號:3528698
【文章來源】:內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額對比圖
內(nèi)蒙古大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文2圖1.1城鎮(zhèn)化率與城市建設(shè)用地增長對比圖Figure1.1ComparisonofUrbanizationRateandUrbanConstructionLandGrowth二是區(qū)域投資不平衡。國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布數(shù)據(jù)得到全國房地產(chǎn)開發(fā)投資額及三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額(如圖1.2所示),十年間全國房地產(chǎn)開發(fā)投資額雖增速放緩,但仍呈上升趨勢,其中東部地區(qū)開發(fā)投資額遠(yuǎn)大于中部地區(qū)和西部地區(qū),以2019年房地產(chǎn)開發(fā)投資額為例,東部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額為西部地區(qū)的2.3倍,西部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額為中部地區(qū)的1.1倍,然而在過去的九年里中部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)開發(fā)投資額一直高于西部地區(qū)。因此,可以認(rèn)為中國房地產(chǎn)業(yè)存在區(qū)域投資不平衡。圖1.2三大地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額對比圖Figure1.2ComparisonofInvestmentinRealEstateDevelopmentintheThreeRegions三是人口紅利消失。當(dāng)前中國社會人口年齡分布中,65周歲及以上人口17603萬人,占總?cè)丝诘?2.6%,屬于老齡化社會結(jié)構(gòu)(聯(lián)合國對于老齡化社會結(jié)構(gòu)的新標(biāo)準(zhǔn)是某地區(qū)65歲老人占總?cè)丝诘?%,即視為進(jìn)入老齡化社會)。15—64周歲的人口是中國主要勞動力,同時也是房屋剛性需求較大的群體,然而由國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站獲得的數(shù)據(jù)可知,從2014年起,我國15—64周歲年齡結(jié)構(gòu)層的人口就已呈現(xiàn)負(fù)增長狀態(tài),并已持續(xù)至2019年!吧僮踊、“老齡化”趨勢已毋庸置疑,這在很大程度上會沖減城鎮(zhèn)化率提升帶來的新增需求,給中國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來生產(chǎn)和需求層面的雙重打擊。
內(nèi)蒙古大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文3圖1.32010—2019年人口情況Figure1.3PopulationSituationfrom2010to2019此外,國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的近十年房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)(簡稱“國房景氣指數(shù)”)顯示,在2011—2015年該指數(shù)均小于100,經(jīng)過政策寬松期的調(diào)控,2016—2018年雖略高于100,但仍呈逐步下降趨勢,較為直觀地說明房地產(chǎn)行業(yè)不景氣的現(xiàn)狀。房地產(chǎn)業(yè)作為一種較為特殊且對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著舉足輕重影響的行業(yè),對于國家的調(diào)控政策較為敏感。1998年福利分房制度退出房地產(chǎn)市場,中國房地產(chǎn)市場化改革正式開啟,逐步實(shí)行住房分配貨幣化,建立和完善以經(jīng)濟(jì)適用住房為主的住房供應(yīng)體系。這場改革使得房價不斷攀升,房地產(chǎn)也成為了炙手可熱的投資項(xiàng)目,社會資源的不斷涌入,也帶動了中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展。過快過熱的發(fā)展也產(chǎn)生了一些弊端,如整體行業(yè)資源配置不均,企業(yè)粗放式發(fā)展,個人炒房等投機(jī)行為屢見不鮮。為解決這些問題,政府部門開始推出了包括貨幣、土地等在內(nèi)的各項(xiàng)政策措施調(diào)控房價,以保證房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。下表對1998年至今國家出臺的部分政策、調(diào)控方向及效果進(jìn)行了梳理。表1.11998-2019年間房地產(chǎn)行業(yè)部分政策Table1.1PoliciesoftheRealEstateIndustryfrom1998to2019政策階段主要調(diào)控政策調(diào)控方向政策效果第一階段(1998—2002年)房改發(fā)展期1998年5月國務(wù)院出臺《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》;1998年5月中國人民銀行出臺《個人住房貸款管理辦法》等;2002年7月國土資源部頒發(fā)《招標(biāo)拍賣掛牌出讓國有土地使用權(quán)規(guī)定》福利分房制度退出,全國商品房市場供給制度建立;逐步實(shí)行住房分配貨幣化;實(shí)行積極的財政政策,鼓勵個人換購住房我國房地產(chǎn)市場化改革正式開啟;
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]進(jìn)口競爭、企業(yè)退出和進(jìn)入與全要素生產(chǎn)率[J]. 黃漓江. 世界經(jīng)濟(jì)研究. 2020(02)
[2]財政科技支出能否提振企業(yè)全要素生產(chǎn)率?——基于地方政府行為視角下的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 鄒建軍,劉金山. 西南民族大學(xué)學(xué)報(人文社科版). 2020(03)
[3]賠付率約束下的中國保險公司效率與全要素生產(chǎn)率研究[J]. 關(guān)蓉,陳鈺,鄭海濤,張文睿,魏瑤涵. 管理評論. 2020(01)
[4]高鐵開通與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國工業(yè)企業(yè)庫數(shù)據(jù)的研究[J]. 徐強(qiáng). 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討. 2020(01)
[5]社會資本能否促進(jìn)中國環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長?[J]. 萬建香,王姍姍. 管理評論. 2019(12)
[6]全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于政府干預(yù)視角[J]. 張治棟,廖常文. 軟科學(xué). 2019(12)
[7]互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)、企業(yè)研發(fā)與全要素生產(chǎn)率[J]. 陳維濤,韓峰,張國峰. 南開經(jīng)濟(jì)研究. 2019(05)
[8]基于超效率DEA和Malmquist 指數(shù)的中國科技研發(fā)效率評價研究[J]. 趙聚輝,黃詩華. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2019(09)
[9]政府補(bǔ)助與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——對U型效應(yīng)的理論解釋及實(shí)證分析[J]. 胡春陽,余泳澤. 財政研究. 2019(06)
[10]考慮不良貸款時滯效應(yīng)的中國商業(yè)銀行績效分析[J]. 藍(lán)以信,溫檳檐,王旭. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2019(04)
碩士論文
[1]房產(chǎn)稅改革對房地產(chǎn)市場的影響[D]. 張力嘉.山東大學(xué) 2019
[2]銀行信貸對我國房地產(chǎn)市場的影響分析[D]. 靳雨楠.天津大學(xué) 2018
[3]基于DEA-Malmquist-Tobit和SD模型的新三板股權(quán)融資效率評價研究[D]. 姜琳.華南理工大學(xué) 2018
[4]基于三階段DEA方法的中國房地產(chǎn)業(yè)效率研究[D]. 孫潔.中南財經(jīng)政法大學(xué) 2017
[5]政府補(bǔ)助、股權(quán)結(jié)構(gòu)與全要素生產(chǎn)率[D]. 惠士友.東北大學(xué) 2014
[6]房地產(chǎn)公司投資效率評價及影響因素研究[D]. 姚芬.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2012
本文編號:3528698
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