房地產(chǎn)業(yè)過熱發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率水平較低是目前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩大特征,房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)的發(fā)展可能存在擠出效應(yīng)。為考察房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,運(yùn)用參數(shù)法測算了各省的制造業(yè)TFP情況,然后選取房地產(chǎn)投資變化率、房地產(chǎn)商品房價格變化率作為衡量房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo),基于2001—2017年我國30個省份的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建動態(tài)面板模型,分地區(qū)、分時間,實證檢驗了房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明:總體上看房地產(chǎn)業(yè)的過熱發(fā)展阻礙了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高;分地區(qū)來看,房地產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響從東部向西部遞減;分時間來看,房地產(chǎn)業(yè)對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響呈明顯的倒"U"型。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 文獻(xiàn)回顧
2 制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算
    2.1 測算方法
    2.2 指標(biāo)選取與測算結(jié)果
3 模型設(shè)定與變量選取
    3.1 計量模型設(shè)定
    3.2 變量選取
4 實證結(jié)果與分析
    4.1 平穩(wěn)性檢驗
    4.2 動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計
    4.3 分地區(qū)動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計
    4.4 分時段動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計
5 結(jié)論與建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]房價、金融發(fā)展與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級——基于動態(tài)面板的經(jīng)驗分析[J]. 潘紅玉,劉亞茹.  財經(jīng)理論與實踐. 2019(01)
[2]高房價降低了中國工業(yè)企業(yè)TFP嗎——基于要素成本視角的研究[J]. 董珍.  宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2018(10)
[3]房地產(chǎn)投資與工業(yè)全要素生產(chǎn)率[J]. 李江濤,褚磊,紀(jì)建悅.  山東大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(05)
[4]非房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)入房地產(chǎn)行業(yè)對其全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響——基于中國A股上市公司數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 何珊珊.  當(dāng)代財經(jīng). 2018(02)
[5]方法、數(shù)據(jù)與全要素生產(chǎn)率測算差異[J]. 田友春,盧盛榮,靳來群.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(12)
[6]房地產(chǎn)投資擠出了制造業(yè)投資嗎?——基于外部融資視角[J]. 陸桂賢,許承明.  學(xué)海. 2017(04)
[7]信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)投資與制造業(yè)部門的資源配置效率[J]. 羅知,張川川.  金融研究. 2015(07)
[8]住房價格、資源錯配與中國工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 陳斌開,金簫,歐陽滌非.  世界經(jīng)濟(jì). 2015(04)
[9]房地產(chǎn)投資與制造業(yè):促進(jìn)效應(yīng)還是擠出效應(yīng)——基于非參數(shù)逐點回歸的實證分析[J]. 李暢,謝家智,吳超.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2013(05)
[10]中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計:1999—2007[J]. 魯曉東,連玉君.  經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊). 2012(02)



本文編號：3672750