区域变动（精选6篇）
区域变动 篇1
一、江苏区域产业结构变动的灰色关联分析
产业结构是国民经济中各产业之间和产业内部各行业之间生产力诸要素及成果的数量比例关系和质量分布状态。随着经济发展, 苏南、苏中和苏北地区产业结构日趋合理化, 但是各个区域的三次产业结构变化与各个区域的GDP之间的关系如何并不清楚。
因此, 本文用邓氏关联度对江苏省产业结构变动与经济增长关系进行考察, 其计算步骤为:第一步, 选择参考数列X0与比较数列Xi, 其中X0={x0 (t) |t=1, 2, 3, …, k}, Xi={xi (t) |t=1, 2, 3, …, k};第二步, 对X0与Xi进行无量纲化处理, 本文利用平均值标准化的方法对个数列进行无量纲化处理;第三步, 计算比较数列Xi对参考数列X0在t时刻的关联系数ξi0 (公式为ξi0 (t) =[minimint|ci (t) -c0 (t) |+ζmaximaxt|ci (t) -c0 (t) |]/[|ci (t) -c0 (t) |+ζmaxi maxt|ci (t) -c0 (t) |], 其中, minimint|ci (t) -c0 (t) |与maxi maxt|ci (t) -c0 (t) |分别表示|ci (t) -c0 (t) |的极小值和极大值, ζ为分辨系数, 一般取ζ=0.5) ;第四步, 计算X0与Xi的关联度Ri0 (Ri0表示第i产业与GDP的关联度) , 由各产业历年关联度的平均值得到。
本文以苏南、苏中和苏北区域按当年价计算的GDP为参考数列, 以三次产业历年相应增加值为比较数列, 令ζ=0.5, 计算关联系数, 并进一步测算三次产业结构间的关联度。其中, 苏南三次产业关联度分别为0.672、0.954和0.926, 苏中为0.619、0.857和0.926, 苏北为0.649、0.871和0.891。由此, 我们发现苏南第二产业与GDP关联度大于第三产业, 苏中和苏北第三产业与GDP的关联度大于第二产业。由此可知, 苏南第二产业对GDP增长影响更大, 而苏中和苏北第三产业的发展与GDP增长更为密切。另外, 分阶段考察, 发现苏南三次产业与GDP的关联度在下降, 第三阶段三次产业关联度分别比第一阶段下降了5.7%、6.5%和9.5%, 这说明苏南产业结构变动对经济增长的促进作用在不断减小, 而苏中和苏北三次产业与GDP的关联度出现先上升后下降的趋势。
二、江苏区域产业结构变动对经济增长贡献率分析
产业结构对经济增长的贡献是指产业比例关系变化引起经济总量的增加。这一增加额占同期经济总增加量的百分比就是产业结构变动对经济增长的贡献率。我们可以用因素分析法的原理来考察产业结构变动对经济增长的贡献率。其中, GDP的增长率等于三次产业增加值占GDP的比重与各产业增加值的增长率的乘积的和。
一般而言, 各产业增长率一定, 增加值比重越高的产业对GDP拉动作用越大。本文借鉴因素分析法, 以各产业报告期增长率乘以基期的增加值比重来求GDP增长率, 与报告期实际GDP增长率相减就是产业结构变动对经济增长的贡献率, 本文以1996年为基期, 1997-2010年为报告期, 具体结果如表1所示:
数据来源:根据1997-2011年江苏省统计年鉴整理所得。
表1数据说明苏南、苏中和苏北三个区域产业结构变动对经济增长的贡献率有较大差异。从贡献率的标准差来看, 苏北地区最大为0.71, 苏南和苏中地区分布为0.53和0.35, 可见苏北地区产业结构变动对经济增长的贡献率波动大于苏南和苏中地区;其次, 从各自的贡献率大小来看, 2006-2010年产业结构变动对经济增长的贡献率较2006年之前的贡献率有一定提高。另外, 苏南、苏中和苏北地区1997-2005年的平均贡献率分别为0.257、0.031和0.486, 2006-2010年的平均贡献率水平分别为0.732、0.448和1.656, 但是, 总体而言贡献率都较低。
三、结论与建议
通过以上分析, 我们发现苏南地区第二产业的发展对经济增长影响最大, 苏中和苏北地区第三产业对经济增长作用最大。因此, 对于苏南地区, 我们可以加大第二产业投入, 对于苏中和苏北地区, 应该加大第三产业投入, 使两个地区的经济更快更好的发展。另外, 江苏区域产业结构变动对经济增长贡献总体水平还较低, 其中江苏区域贡献率的平均水平2006年后有较大提高, 尤其是苏中地区翻了14倍多, 但是, 从整体而言, 三个区域每一年的贡献率几乎都不超过1%。这说明我们必须进一步优化江苏区域产业结构, 提高产业结构变动对经济增长的贡献率, 充分利用各地区的资源环境优势, 使江苏区域经济协调健康发展。
摘要：本文利用相关数据, 运用灰色理论和统计学理论对江苏省三个地区产业结构变动对经济增长的影响进行比较分析。研究结果表明苏南、苏中和苏北三个区域的产业结构变动对经济增长的关联度都在下降。
关键词：江苏区域,产业结构变动,灰色理论,经济增长
参考文献
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区域变动 篇2
2007年京津冀区域产业结构为7.6∶44.8∶47.6, 自2006实现了从“二三一”型到“三二一”型的转变后, 第三产业产值比例增加0.8个百分点。2007年, 北京市GDP为9353.3亿元, 产业结构为1.1∶26.8∶72.1, 第三产业占GDP比例较2006年上升1.1个百分点, 第三产业中优势产业为租赁和商务服务业 (3.44) 联合国贸发会议发布的2008年度《世界投资报告》世界银行在2009年3月18日发布的《中国经济季报》中预测, 受持续性全球经济危机影响, 2009年中国GDP增长率为6.5%世界先进经济体美国、欧元区国家、日本2009年经济增长率降至-3.5%～-3.0%, 2010年恢复至0.0%～0.5%, 但仍低于2008年0.8%的水平联合国贸发会议发布的2008年度《世界投资报告》援引对全球200多家大型跨国公司进行的最新调查结果显示, 许多公司担心全球经济形势会进一步恶化。有一半接受调查的公司认为全球经济下行会对其投资计划造成严重威胁, 而有39%的公司则认为目前的金融动荡形势已对其未来3年的投资计划造成严重负面影响, 跨国公司在世界经济和全球FDI中占有重要地位, 2007年, 其全球分支机构产值占世界GDP的11% (27) , 因此, 未来国际产业投资中国的行为将趋向谨慎。
3.2.3 产业投资结构继续升级
2007年, 中国外贸出口依存度为37.5%, 金融危机下外部需求的减少在国内需求不足以弥补时必然会使传统出口依赖型产业出现产能过剩的局面;同时, 2007年中国GDP为249529.9亿元, 人均GDP为18934元, 较2000年增加140.95%, 年均增长20.14%, 其中, 城镇居民最高年收入家庭 (占调查户数10%) 人均年收入为40019.22元 (28) , 居民收入增加而带来的消费需求的升级结合人力资源结构的改善, 使得高端服务业、制造业和高新技术产业等高端产业将逐渐成为主要投资对象。由此, 随着中国人力资源成本上升及消费方式的改变, 国际产业资本投资中国的产业结构将会调整升级, 传统的依赖于廉价劳动力的劳动密集型产业不再成为国际产业转移的方向。
4 新形势下京津冀区域吸引外资行业变动趋势判断
虽然中国吸纳国外产业投资规模将缩小, 并且国外投资主体投资行为也将日趋谨慎, 但京津冀作为环渤海经济圈核心区域, 仍具有其自身的优势。
2007年, 京津冀区域GDP占全国GDP的11.27%, 外贸出口依存度为28.14%, 低于全国平均水平9.31个百分点 (29) , 相对较低的外贸出口依存度使得金融危机造成的国际经济衰退导致的外部需求的减少对京津冀区域经济的影响也相对较低。
2000～2007年, 京津冀区域GDP增长幅度为183.8%, 年均增长26.3% (30) , 大大高于全国平均水平。2009年一季度全国国民生产总值为66745亿元人民币, 同比增长6.1%, 比去年同期回落4.5个百分点, 但一季度, 京津冀区域中, 北京GDP增长率为6.1%, 与全国平均水平持平;天津市GDP增长率为16.0%, 高于全国9.9个百分点;河北省GDP增长率为8.5%, 高于全国平均水平2.4个百分点 (31) , 京津冀区域较高的经济增长率所带来的较高投资收益率对国外产业投资的具有较强的的吸引力。
人力资源结构方面, 2007年, 京津冀区域内普通高等学校为216所, 各类在校学生为4469064人, 占区域总人口9241.0万人的4.8%, 高于全国平均水平3.4个百分点, 其中硕士、博士研究生为240702人, 占在校学生数的5.4%;科研机构407个 (不包括河北省) , 科技活动人员1007327人 (32) 。高素质人才是发展高端服务业、制造业和高新技术产业等高端产业的基础条件, 由此可见, 拥有大量的高素质人才, 是京津冀吸引国际高端产业投资的重要优势。
市场需求方面, 2007年, 北京市城镇居民人均可支配收入为21989.0元, 高于全国平均水平59.5个百分点, 家庭恩格尔系数为32.2%, 低于全国平均水平3.1个百分点;天津市城市居民人均可支配收入为16357.4元, 高于全国平均水平18.66个百分点, 家庭恩格尔系数为35.3%, 低于全国平均水平1个百分点;河北省城镇居民人均可支配收入为11690.5元, 低于全国平均水平15.20个百分点, 家庭恩格尔系数为33.9%, 低于全国平均水平2.4个百分点 (33) 。京津冀区域中, 北京市、天津市城镇家庭恩格尔系数均低于全国平均水平, 城镇居民人均可支配收入更均远高于全国平均水平, 河北省虽然城镇居民人均可支配收入偏低, 但城镇家庭恩格尔系数低于全国平均水平。市场需求是吸引投资的的重要因素之一, 京津冀区域较高的收入水平和较低的恩格尔系数, 为发展现代制造业和服务业创造了市场需求, 从而形成吸引国际产业投资的区域优势。
产业结构方面, 通信设备计算机及其他电子设备制造业, 医药制造业, 交通运输设备制造业, 信息传输、计算机服务和软件业, 交通运输、仓储和邮政业, 批发和零售业, 黑色金属冶炼及压延加工业不仅是京津冀区域优势产业, 而且其发展与中国目前产业结构调整、升级的方向是一致的, 同时, 以上京津冀优势产业大部分属于国家十大振兴产业领域, 因此, 结合发展基础优势与国家政策的引导、支持, 京津冀具有区域产业结构优势。
综合以上分析, 京津冀区域仍将是我国吸引国际产业投资的活跃和重点区域, 具体表现为:
4.1 制造业仍是吸引外资重点领域
2007年, 京津冀区域产业结构为0.076∶0.448∶0.476, 虽然为“三二一”结构, 但第三产业与第二产业占GDP比值差距不大, 仅有2.8个百分点, 同时, 天津市和河北省仍为“二三一”结构, 2002～2007年, 两地第二产业占GDP比值呈上升趋势 (34) , 因此, 根据产业结构演变规律, 现阶段, 制造业仍是京津冀区域吸引外资的重点领域。
结构方面, 吸引外资产业结构继续升级。2003～2007年, 京津冀区域职工平均工资增幅为83.79%, 高于全国平均水平6.21个百分点 (35) , 所以, 京津冀区域传统的劳动密集型产业吸引外资将不具有优势, 结合中国吸引国际产业投资影响因素及趋势, 以及中国产业结构调整、升级和京津冀区域产业结构优势, 未来, 京津冀优势产业如通信设备计算机及其他电子设备制造业, 交通运输设备制造业, 医药制造业, 仪器仪表及文化办公用机械制造业等高新技术产业、现代制造业仍将是吸引外资的重点行业;2008年, 我国粗钢产量达到5亿吨, 占全球产量的38%, 国内粗钢表观消费量4.53亿吨 (36) , 直接出口折合粗钢6000万吨, 占世界钢铁贸易量的15%, 截至2008年底, 我国粗钢产能达到6.6亿吨, 超出实际需求约1亿吨 (37) , 黑色金属冶炼及压延加工业为京津冀区域优势产业, 在内部产能过剩和外部需求下降的作用下, 未来吸引国际产业投资将呈下降趋势。
4.2 服务业吸引外资比例将逐渐上升
2007年, 京津冀区域GDP产值占全国GDP产值的11.27%, 已经成为中国经济的重要增长点, 其雄厚的经济基础配合人力资源优势, 将成为支撑服务业发展重要条件。北京市是全国两个 (和上海) 产业结构为“三二一”结构的城市之一, 自1994年第三产业产值首次居于三次产业首位以来, 北京市第三产业产值占GDP比例一直呈上升趋势, 2007年第三产业产值占GDP比例为72.1% (38) , 但北京市第三产业结构仍处于发展阶段, 其一级主导专业化部门缺乏;天津市第二产业产值占GDP比例虽然自2003年以来呈上升趋势, 处于极化发展阶段, 但第三产业结构优于北京, 2007年一级主导专业化部门为批发与零售业 (区位商3.39, 占第三产业产值比例为24.35%) , 并且天津市天津港是中国最大的人工海港, 2006年港口吞吐量居于北方第一位, 服务和辐射的范围包括京津冀及中西部地区的14个省、市、自治区, 总面积近500万平方公里, 占全国面积的52% (39) 。未来, 依托于本区域人力资源优势, 区位优势及经济基础和市场需求优势, 京津冀服务业吸引外资比例将呈上升趋势, 其中, 信息传输、计算机服务和软件业, 交通运输、仓储和邮政业, 批发和零售业, 金融业等京津冀区域优势产业将获得进一步的发展, 成为服务业吸引国际产业投资重要领域。
但值得注意的是, 2007年河北省城镇居民人均可支配收入为11690.5元, 低于全国平均水平15.20个百分点, 平均GDP为730.42万元/平方公里, 为北京市的12.82%, 天津市17.24%, 且工业经济结构中, 2007年仅黑色金属冶炼及压延加工业占工业总产值的30.81%, 较2006年增加0.95个百分点, 而目前钢铁产业又属于产能过剩产业, 河北省第二产业结构有待于进一步优化, 较高的收入水平和良好的工业结构, 是发展服务业的基础, 因此, 京津冀区域中河北省在服务业吸引外资方面将相对处于劣势地位。
4.3 房地产业
房地产业虽然目前处于下行周期, 2008年全国70个大中城市房屋销售价格同比涨幅呈逐月下降走势, 且下降幅度明显, 到12月份成为负数, 全国商品房销售面积6.2亿平方米, 同比下降19.7%, 其中, 商品住宅销售面积下降20.3%;商品房销售额24071亿元, 同比下降19.5%, 其中, 商品住宅销售额下降20.1% (40) 。但我国仍然处于城市化进程中, 2007年, 京津冀区域城镇人口占总人口比例为51.86% (41) , 远低于发达国家城市化水平, 结构方面, 虽然北京市城镇人口占总人口比例为84.5%, 但由于北京作为国内重要的政治、经济活动中心, 新增常住人口以及经济发展中财富的积累和集聚, 房地产的消费和投资需求长期仍会支撑北京市房地产业的发展, 进而推动房地产业持续、健康的发展。因此, 房地产业也将继续成为吸引国际产业投资的重要领域。
区域变动 篇3
改革开放以来我国农民人均纯收入有了较大幅度增长。然而与此同时, 农村居民区域收入不平等程度也迅速扩大, 1978年不同省份农民收入的极值差率为2.78, 2005年该比值上升到4.39 (SSB, 2006) 。农民区域收入不平等的扩大吸引了许多学者对其进行研究, 从研究视角看可分为以下几个方面:①从收入结构角度对农村居民区域收入不平等及其变动进行分析, 发现收入不平等扩大与经济结构变化密切相关。[1]②从地理区位角度对农民区域收入不平等进行地区分解, 发现地区间收入不平等在总收入不平等中比重超过50%, [2]且有明显扩大趋势。 (张 平, 2003, 陈仲常、明 朗、余 翔, 2006) ③从新古典经济学收敛理论的角度对农民收入进行收敛性检验, 发现我国农村居民收入不存在绝对β收敛, [3]但存在条件β收敛 (闫仲勇, 杨满华, 2007;王洪亮、孙国锋, 2007) 。[9,10]
上述研究为本文提供了一个很好的基础, 但以上研究忽视了一个重要的问题, 这就是造成不同省份农民收入不平等的原因是什么呢?从收入来源角度看, 收入不平等的原因可以归纳为以下四种因素, 一是不同地区物质资本积累的差异, 如农业机械、农村基础设施等方面的差异;二是人力资本的差异, 如农村劳动力的知识、技能等方面的差异;三是土地生产要素的差别;四是效率因素 (TFP) , 如技术进步和规模效应等因素。收入不平等扩大主要来源何种因素?这看似简单的问题却有着非常重要的政策含义, 如果农民区域收入不平等主要是由物质资本差异导致的, 那么今后政府政策就应多鼓励落后地区物质资本积累;如果收入不平等主要来源于人力资本, 那么政府应该加大对落后地区教育的投资, 改善其教育软硬件环境, 加强对落后地区农民的知识技能培训;如果生产效率是造成农民收入不平等的主要原因, 那么接下来政府可能更应考虑如何促进落后地区技术进步, 提高其资源配置效率。
本文拟首先测算农民区域收入不平等的大小, 然后从生产要素的角度对农民区域收入不平等进行分解, 从而辨析收入不平等主要来源于何种因素, 最后提出相关的政策建议。
二、研究方法与数据来源
我们采用不同省份农民收入对数值的方差来反映农民区域收入不平等程度, 通过构造生产函数的方法, 测算不同要素的产出弹性, 在此基础上, 将农民区域收入不平等按生产要素分解, 测算不同要素对农民区域收入不平等作用的大小。方法如下:
设总量生产函数为:Yit=AitKundefinedLandundefined, (0<α<1, 0<β<1) (1)
Yit是第i个省份t年全部农民的总收入, Kit是第i个省份t年的农村物质资本存量, Hit是相应省份“放大”的农村人力资本 (H=h*L, h指农村人力资本存量, 通常以农民人均受教育年限表示, L指农村人口数量) ;Landit是相应省份的农村耕地面积;Ait指全要素生产率。
令Yit=Yit/Lit, kit=kit/Lit, hit=Hit/Lit, lit=Landit/Lit, 我们经过简单的推导, 就会得到人均生产函数:yit=AitKundefinedlundefined。
将人均生产函数两边取自然对数可得:
1nyit=1nAit+α1nkit+β1nhit+ (1-α-β) 1nlit (2)
将公式 (2) 移项并整理得:
1nyit-1nlit=1nAit+α (1nkit-1nlit) +β1n (1nlit-1nlit (3)
公式 (3) 便是我们要估计的计量模型, 其中, yit、kit、hit和lit分别为农民人均纯收入、人均农村物质资本存量、人均受教育年限和人均耕地面积。α、β、1-α-β分别为物质资本、人力资本和土地的产出弹性。
在测算出各要素的产出弹性后, 我们即可将农民收入不平等进行方差分解:
undefined
公式 (4) 中的var和cov分别表示方差和协方差。公式 (4) 的含义是把各地区农民收入不平等分解为全要素生产率增长的贡献、物质资本差异的贡献、人力资本差异的贡献和土地差异的贡献。即如果观察到两个地区人均收入相差1%, 则在条件期望下有多少是由于全要素生产率造成的, 有多少是由物质资本、人力资本和土地等生产要素造成的。[4]
本文所用数据有1988～2005年分省农民人均纯收入及其消费价格指数、历年分省农村物质资本投资及投资价格指数、历年分省农民受教育情况和分省农村耕地情况等。其中1988～1998年的以上四组数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》, 1998年后的分省农民纯收入及其消费价格指数来源于《中国统计年鉴》 (2000～2006) , 1986～2000年分省农村物质资本投资数据包括农林牧渔业基本建设投资、农林牧渔业更新改造新增固定资产、农村集体所有制单位固定资产投资、农村个人固定资产投资, 主要来源于《中国固定资产投资统计数典 (1950～2000) 》, 2000年后物质资本数据来源于《中国农村统计年鉴》 (2001～2006) , 1988～2005年分省农民平均受教育年限、农村人口和农村人均耕地情况来源于《中国农村统计年鉴》 (1989～2006) 。
我们对于资本存量的估计, 采用国际上比较通用的永续盘存法。按照永续盘存法来估计资本投入, 定义本期的资本存量为上一期的资本存量加上当年的投资, 再减去折旧, 即:Kt=It+ (1-δ) Kt-1。上式中, Kt是t年的资本存量, It是t年的投资额, δ是折旧率。我们以1986为基期确定为初始资本存量, 在资本存量初始值的估计方法上, 遵循Kohli (1978) 的思路。具体来讲, 假定1952 1986年之间投资的实际增长率与实际产值的增长率是相同的, 以稳定的速度r增加, 这样可以得到:K1986=I1986/ (δ+r) 。这种估计方法的优点在于, 它可以保证1986年的资本存量不受以后逐年数据的影响。[5]在估计出资本存量初始值的基础上, 我们假定资本折旧率为0.05, 并按照永续盘存法估计了农村生产性资本投入总量。将各省历年的农村生产性资本投入总量除以农村总人口数, 得到人均生产性物质资本存量。
三、经验结果及其解释
我们首先对东部地区、中部地区与西部地区 (1) 的有关经济指标进行了描述性比较, 结果如表1所示。表1显见, 我国东中西部地区农民收入存在较大
差距, 且逐年有扩大。与此相对应, 人均农村生产性资本存量在东部和西部之间存在巨大差距, 1988～1993年东部人均资本存量是西部的2倍以上, 而1995年后资本存量的比值更是扩大到4倍以上。东部地区人均受教育年限也明显高于西部。东部地区农民人均耕地面积相对较少, 仅相当于西部地区人均耕地面积的70%～80%。
比较中部和西部地区, 中部和西部农民收入之比由1988年的1.05扩大到了2005年的1.33, 人均资本存量比虽有下降趋势, 但差距依然明显存在。
为进一步较精确地分析农民区域收入不平等, 我们采用不同省份农民收入对数值的方差来反映农民区域收入不平等程度, 结果如图1所示, 图1显示不同省份农民收入对数值方差除在个别年份略有下降外, 大多数年份均呈明显扩大趋势。具体来讲, 农民收入对数方差从1988年的0.08上升到2005年的0.17, 扩大了1.06倍。
图1和表1都显示出我国农民区域收入不平等较大并呈迅速扩大趋势, 那么这种区域收入不平等扩大背后的原因是什么呢?下面我们试图通过模拟生产函数, 在测算出各生产要素产出弹性的基础上, 采用方差分解技术来探寻收入不平等扩大之原因。
我们采用1988～2003年28个省、市、自治区 (不包括西藏、重庆和海南) 的面板数据 (Panel Data) 对理论模型进行模拟。计量结果如表2所示。
注:括号内为估计参数的标准差, ***表示参数在1%的显著性水平上通过T检验。
该表同时报告了固定效应和随机效应两种模型的回归结果, 比较两种模型的回归结果, 我们发现各参数相差不大, 这说明我们得到的结果具有很强的稳健性。从Hausman检验上看, 由于模型Hausman检验值为6.66, 其伴随概率为0.04, 这说明我们不能认为随机效应和固定效应是无差异, 而应接受固定效应模型。由固定效应模型的回归结果知, F值等于964.17, 其伴随概率小于0.01, 这说明整个方程模拟效果较好, 从各变量的标准差和T值上看, 各参数均在1%的显著水平上不等于0, 且范围符合我们的理论预期。表2显见, 物质资本、人力资本和土地三种生产要素的产出弹性分别为0.37、0.59和0.04。
在测算出各生产要素的产出弹性后, 我们依据公式 (4) 将农民区域收入不平等分解为物资、人力、土地、TFP四部分的贡献, 具体如下页表3所示。
从表3看出, 在我国农民区域收入不平等从1988至2005年迅速扩大的过程中, 物质资本对农民收入不平等的贡献呈现出逐年扩大的特征, 人力资本对农民收入不平等贡献各年基本变动不大;全要素生产率对农民收入不平等贡献2000年以前的大多数年份小于人力资本的贡献, 但在2000年以后, 其明显超过了人力资本的贡献且表现出逐年增大的趋势;土地在所有因素中对农民收入不平等的贡献最小, 且数值为负。
在测算各因素对农民收入不平等贡献的基础上, 我们分别计算了它们各自的贡献率, 如图2所示, 它显示农民收入不平等50%以上来自物质资本差异, 1990年后, 物质资本差异对农民收入不平等贡献率达到70%以上。人力资本在上世纪80年代末和90年代初对农民收入不平等的贡献率较大, 1990年达18.99%, 之后基本上逐年缩小, 到2005年对农民收入不平等的贡献率下降到9.51%。TFP对农民收入不平等的贡献率在1988～2000年的多数年份中小于人力资本的贡献率, 但2000年以后, 其明显超过人力资本的贡献率, 2005年对农民收入不平等的贡献率达到16.81%, 是人力资本贡献率的1.77倍。土地对农民收入不平等的贡献率始终为负, 其贡献率绝对值均在3%以下。从1988～2005年整个期间看, 各因素对农民收入不平等扩大作用贡献率从大到小的顺序是:物质资本>人力资本>全要素生产率>土地。
四、结论与政策含义
本文分析了农村居民区域收入不平等的来源。主要结论如下:农村居民区域收入不平等程度在这一时期内明显扩大, 东部与西部地区农民收入差距扩大尤其明显。我们通过构造生产函数, 采用面板数据进行模拟, 发现物质资本、人力资本和土地的产出弹性分别为0.37、0.59和0.04。采用方差分解方法, 从生产要素的角度将农民收入不平等分解为四部分, 发现农民收入不平等扩大的原因主要是来源于物质资本的差异, 其次是人力资本, 再次是全要素生产率 (TFP) , 土地有一定缩小收入不平等的作用, 但作用较弱。
结论隐含的政策含义是政府有必要平抑农村各地区间日益扩大的收入不平等, 解决这一问题的主要有三条途径:增加对中西部地区的投资、改善中西部地区的教育、提高中西部地区资源配置的效率, 但它们有轻重缓急之分。
首先, 应从加大和引导对中西部地区的投资入手, 改变西部农村地区交通不便、基础设施建设滞后的局面, 要着力全面改善中西部农村的水、电、路等小型基础设施, 促进其物质资本积累, 缩小中西部与东部地区的物质资本存量的差距。其次, 重视中西部地区的农村教育, 大力开展农村科技培训和农村职业技术教育, 提高这些地区的人力资本水平。再次是要注重引导中西部地区农村的技术引进和技术创新, 提高其生产技术水平, 改善其资源配置效率, 促进其全要素生产率的提高。但试图从扩大中西部地区农作物耕种面积上缩小农民区域收入不平等可能是效果不明显的。
参考文献
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区域变动 篇4
伴随着中国科技创新投入力度的加大,科技创新资源利用的效率问题引起人们的广泛关注,国内诸多学者对其进行了有益的探讨。比如,官建成[1,2]、刘顺忠[3]、柳卸林[4,5]等对我国区域创新系统创新效率及能力作了评价研究;池仁勇[6]、虞晓芬[7]等针对我国区域发展的不平衡问题,从区域技术创新效率差异角度分析区域发展不平衡的成因;刘树和张玲从专利角度对我国各省专利发展的有效性作了实证分析[8];吴和成和刘思峰对我国区域R&D的相对效率作了评价研究[9]。
以往文献对创新效率问题的研究成果颇丰,但对创新生产率的问题却鲜有人关注。创新效率与创新生产率有着本质差别,不可混同。创新效率是在既定创新投入下实现最大产出,或者既定产出水平下实现最小投入的能力,其值等于实际产出与最优产出,或者最优投入与实际投入之比;而创新生产率是指创新过程中实际产出与所需投入的比率,根据投入要素数量的不同可以分为单要素生产率和全要素生产率(total factor productivity,TFP);创新效率研究侧重于测度某一特定时间点上潜在最优投入产出与实际投入产出的静态比例关系,而创新生产率分析不仅可以揭示实际投入产出状况,而且可以深入分析其动态变化规律,进而可探究其变化原因。[11]。技术效率表示在给定投入要素下实际产出与最优产出(生产前沿,production frontier)之间的距离,距离越大,技术效率越低;技术进步则表示生产前沿面随时间的移动变化[12]。技术效率变化和技术进步具有不同的经济意义,技术效率变化意味着落后地区向先进地区的学习与追赶,而技术进步则说明先进地区通过新创造与新发现推动生产可能性边界的向外移动。那么当前阶段我国区域创新的TFP变化情况如何?其变化原因是来源于技术效率还是技术进步?区域间变动是否存在差异?本文聚焦于中国区域创新的TFP问题,以全国大陆30个省区(西藏除外)为研究对象,运用Malmquist生产率指数衡量各个地区的TFP变动状况,并在此基础上进一步将其分解,探究TFP变动的动力及成因所在,为国家及地方创新工程建设提供理论参考。
2 研究方法
Malmquist生产率指数由Malmquist于1953年首先提出,后由Caves等作为生产率指数予以使用[13]。本文以我国30个省际区域为基本决策单元(decision making unit,DMU),采用由Fare等提出的DEA-Malmquist指数方法,通过构造每一时期的最佳实践前沿来度量各个省区的技术效率变化和技术进步状况。
对于一个投入产出系统,假设有n个生产要素投入,m个产出,投入集合为x∈Rn+,产出集合为y∈Rm+,S为生产技术,θ为达到生产前沿面时产出要素的增加比率,则可定义产出距离函数为:
根据Fare等的研究,从t时期到t+1时期,TFP变动的Malmquist指数可以表示成:
式中,(xt,yt),(xt+1,yt+1)分别表示第t和t+1期的投入产出向量,Dto和Dt+1o分别表示以t时期与t+1时期的技术St和St+1为参照的距离函数。
式(2)可进一步分解为不变规模报酬假定下技术效率变化与技术变动的乘积:
式中,方括号外的项表示技术效率的变化(TEC),TEC>1表明前沿面下的决策单元向前沿面的趋近,效率改善,而TEC<1则表明远离前沿面,效率退步;方括号里的项表示技术变动(TC),它是前沿面在区间t和t+1变化的几何平均值,TC>1表示生产可能性边界的向外移动,即技术进步,反之,则技术退步。
式(3)中,Malmquist指数中技术效率变化部分可进一步的分解为变动规模报酬假定下纯技术效率变化和规模效率变化的乘积:
式中,第一项表示纯技术效率变化(PTEC),第二项表示规模效率变化(SEC)。PTEC>1表明变动规模报酬下效率改善,反之则效率退步;SEC>1表示相对于第t期,第t+1期更接近固定规模报酬,SEC<1则远离固定规模报酬。
根据式(2)、式(3)、式(4),构造Malmquist指数需测算4个距离函数。假设有K个DMU,则第k个DMU的距离函数Dto(xtk,ytk)可由式(5)所示的线性规划求得,其它3个距离函数可同理得到。
3 变量选取与数据说明
应用Malmquist生产率指数评测中国区域创新生产率的变动情况,投入产出指标的合理选取十分关键。相关文献一般采用R&D资金投入和R&D人力资源投入作为创新活动的投入变量。比如,刘顺忠和官建成[3],池仁勇和唐根年[14],虞晓芬和李正卫[7]等都将R&D经费支出和R&D人员投入作为衡量创新活动投入的两个基本指标。R&D经费支出是指统计年度内各执行单位实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出,包括从事研究与发展活动人员劳务费、管理费、固定资产购建费及其它用于研究与试验发展活动的实际支出[15]。R&D人员投入则指统计年度内参与研究与试验发展项目研究、管理和辅助工作的人员投入,包括项目(课题)组人员,企业科技行政管理人员和直接为项目(课题)活动提供服务的辅助人员。R&D经费支出和R&D人员投入充分显示了一个地区的创新规模与潜力,是一个地区创新投入能力的综合体现。本研究亦采用R&D经费支出和R&D人员投入作为测度区域创新生产率的两个投入指标。
在产出变量方面, 专利是一个被经常采用的指标[1,2,3,6,7,16]。专利是对发明人的发明创造经审查合格后,由专利局依据专利法授予发明人和设计人对该项发明创造享有的专有权。专利包括发明、实用新型和外观设计三种。三种专利中,发明专利是衡量创新产出水平的较好指标,其技术含量高且申请量很少受到专利授权机构审查能力的约束,更能客观的反映出一个地区原始创新能力与科技综合实力[2,4,17]。因此,本文选用发明专利申请授权量作为创新产出的一项衡量指标。此外,本研究还选取科技论文发表数(文中指被国外三大索引系统SCI、EI、ISTP收录的科技论文)和技术市场成交合同金额为另两项衡量创新产出效果的指标[2,6,15]。科技论文综合体现了一个地区在基础研究、应用研究等方面取得的成果及其与外界的交流情况,而技术市场成交合同金额则反应出该地区科技与经济相结合,技术成果转化为市场价值的水平[3,7]。
本文分析数据纵向覆盖7年(1999～2005),横向覆盖中国大陆30个省区(西藏由于缺乏技术市场成交合同金额方面的数据,分析中将其略去)。原始数据来源于《中国科技统计年鉴》(2000～2007)。
4 实证结果
本文利用DEAP 2.1软件包计算1999～2005年我国30个省区的Malmquist生产率及其分解指数。
4.1 区域创新生产率变动的总体分析
表1列出我国30个省区1999～2005年的TFP、TEC、TC、PTEC和SEC值。从表1可看出,1999～2005年间,我国区域创新全要素生产率的平均增长率为4.9%,这主要得益于技术进步的提高,平均增长4.1%;同时,技术效率也有一定的增长,平均增长0.8%,其中,规模效率平均增长1.3%,而纯技术效率出现负增长,平均增长率为-0.5%。上述结果表明,我国区域创新全要素生产率的整体提升,既有落后地区向先进地区的学习与追赶效应(技术效率增长),又有先进地区通过新创造和新发现所带动的增长效应(技术进步),但技术进步是其主要动力,这与文献[12]、文献[18]对各省区全要素生产率增长动力来源的测算结果相一致。进一步分析显示,我国区域创新技术效率虽有增长,但由于纯技术效率和规模效率的相互抵消,导致了技术效率增长仅仅维持在0.8%的较低水平。由于管理及制度等问题的制约,我国区域创新活动的纯技术效率并不理想,纯技术效率下降限制了技术效率的全面提升,为了解决创新规模不断扩张带来的管理效率低下等问题,必须适当进行管理创新及制度变革。纵向考察,1999～2005年间,全要素生产率整体呈现增长的态势,但期间也出现短暂的衰退现象,比如2001～2002年,这表明我国区域创新全要素生产率的增长并不稳定。那么造成这种不稳定的原因是什么呢?我们认为还有待于进一步深入地考察。但一般来说,科技创新活动容易受到国家宏观环境及政府科技政策的影响,当国家宏观经济形势较好,政府重视科技创新活动从而提供政策支持,加大投入力度时,科技创新就会表现出良好、稳定的发展态势,反之,就会出现波动与衰退的迹象。
4.2 各地区创新生产率变动及差异性分析
表2列出了我国各省区及东、中、西部三大经济区域(2)平均Malmquist生产率指数及其分解指数。根据表2结果可知,全要素生产率在东、中、西部均表现出上升的态势,且东部大于中部,中部又大于西部,东部全要素生产率大于全国平均水平,而中、西部则低于全国平均水平。可见区域创新全要素生产率表现出明显的区域特征,在经济发展比较好的地区增长较快。
对比东、中、西部三大区域创新全要素生产率变动指数及其分解指数可以看出:
①1999～2005年间,东部地区创新全要素生产率增长6.7%,其主要动力来源于技术进步的推动,平均增长7.6%, 高于全国4.1%的平均水平, 但技术效率却出现了负增长, 平均降低了0.8个百分点, 与全国平均正增长的态势形成了反差。东部地区技术效率出现负增长,是否说明其与其它区域的差距趋向于收敛呢?我们也将在下文予以验证。单从其分解结果来看,技术效率的下降源于纯技术效率的下降,一定程度上说明伴随着东部科技创新规模的不断扩大, 管理及制度问题凸现, 现有管理理念、方法及制度体系已不适应东部地区的规模水平,要想改变现状, 必须加强管理及制度创新, 引进新的管理理念与方法,建立新的制度体系,以确保科技创新活动的持续、健康发展。这一区域中,河北、辽宁、江苏、浙江、福建和山东6个省区均表现出技术效率下降的趋势,且原因均源于纯技术效率的下降,特别是山东纯技术效率下降最多,达到了-8.1%,这些省区必须在管理和制度荡新方面大下功夫。
②中、西部各项指标均显出增长的态势。中部地区技术效率增长明显,平均增长2.9个百分点, 且其增长主要源于规模效率的增长。近年来,由于国家“中部崛起”战略的实施,国家投入大量财力、物力支持中部地区的科技创新活动,地方政府也积极采取相关措施吸引高科技企业及高层次人才来中部投资创业,有效地促进了该区域创新规模的扩大,发挥了规模经济的优势。西部地区创新全要素生产率的提高主要源于技术进步,平均增长3.1%。与中部地区相比,西部地区在基础设施、人才配备等方面都相对落后。近年来,西部地区加大了对基础设施、科研设备、仪器等方面的投资力度,使得技术出现明显的进步,但由于条件落后,无法吸引到高层次的人才,致使人才配备没有及时跟上,资源的利用效率并没有充分释放,技术效率增长缓慢。
4.3 技术效率的收敛性分析
根据上文分析可知,中、西部地区的技术效率变化均大于1,而东部区域的技术效率变化却小于1,中、西部地区对东部地区的追赶效应已初步显示,那么数量上是否支持这一结论呢?本文将对其进行检验。
本文采用文献[19]中所用的绝对β-收敛回归模型进行检验,模型如式(6)所示:
式中,TEC为技术效率变化率,TE0为基期技术效率,β为回归系数,c为常数项,ε为随机扰动项。当基期技术效率lnTE0的回归系数为负时,表示存在绝对收敛,为正时,表示发散。根据文献[19]的处理方法,本文将1999～2005年间各地区技术效率变化率的平均值作为模型(6)中的TEC值,单方程回归结果如表3所示。
注: 括号内数字为显著性概率, **表示在0.01的显著性水平下显著, *表示在0.05的显著性水平下显著, 各地区基期技术效率值可利用DEA方法中的CCR模型计算得到,限于篇幅关系,文中并未列出,如需要可向作者全部索取。
表3列出我国全国范围内及东、中、西部各个地区范围内的β-收敛模型回归结果。从检验结果来看,全国范围内的技术效率是显著收敛的,这一结果也证实了本文的猜测。近年来,中、西部地区充分发挥其“后发优势”,在加强自身建设的同时,积极与东部先进地区开展技术交流与合作,吸引东部企业到中、西部地区投资设厂,传递经验,有效地缩短了与东部地区的技术差距。但就东、中部各自区域而言,其回归系数并不显著,没有充足理由拒绝此两个区域内部技术效率不显著收敛的假设。而西部地区回归系数为负且显著,表明其内部有收敛的趋势。
5 简要结论
本文应用Malmquist生产率指数对我国区域创新全要素生产率变动情况进行了实证分析。结果表明:1999～2005年间,我国区域创新生产率变动总体呈现出增长的态势,平均增长4.9个百分点,但短期内也有波动迹象;技术进步是全要素生产率增长的主要动力,但技术效率也在增长,可是由于纯技术效率和规模效率变动的相互抵消,技术效率增长并不明显;7年间,纯技术效率有下降的趋势,表明随着我国科技创新规模的不断扩大,管理和制度问题日益凸现,为了解决规模扩张带了的管理效率下降等问题,需适当进行管理创新及制度变革;东、中、西部各个区域全要素生产率均呈现增长的趋势,但东、中部主要依靠技术进步,而西部则依靠技术效率的提高;全国范围内技术效率呈现收敛的趋势,后进地区对先进地区的追赶效应明显,西部地区内部技术效率也存在收敛的趋势,但东、中部收敛趋势并不显著。本文的研究价值在于提出我国区域创新过程中的生产率问题,探究区域创新生产率变动中的长处及短板所在,为相关部门制定科学合理的科技创新政策提供启示。
区域变动 篇5
改革开放以来, 我国第一产业的就业比重相比第二产业和第三产业持续降低, 第三产业就业比重增长速度最快, 但是目前我国第三产业就业比重与其他发达国家相比是较低的, 产业结构偏离度过大。有学者认为应该采取一定的措施来纠偏, 但就业结构一定与产业结构同步吗?是什么让劳动力在不同的产业之间进行流动?这种流动是否会受到空间溢出效应的影响?迄今为止, 我们对区域之间的这种空间溢出作用的强度和作用范围的实证研究依然有限。
二、研究方法及数据处理
(一) 全要素生产率的测算
对生产率进行测量是为了辨别产出差异当中那些不能被投入差异解释的部分。相同的企业生产相同的产品, 如果投入越少, 我们就说其生产率越高。为了使生产率得以提高, 我们需要观测并控制应用于投入和产出的技术水平。如果企业之间的技术水平发生变化、规模经济不变, 首选的方法是数据包络分析 (DEA) 。运用DEA模型时, 我们不需要设定具体的生产函数, 还允许企业间技术异质的存在。
Malmquist指数被应用于生产效率的测算并依据效率测算的结果进行比较研究。我们将每个省区作为一个决策单元, 在一定时期内, 投入函数为xk, t= (Xk) , 产出函数为yk, t= (Yk) , k代表我国各省区。我们从产出角度来运用非参数数据包络分析方法构造t时期的不变规模报酬, 即
其中, Z表示不同横截面观察值的权重。相应的k省区的产出距离函数为
此产出距离函数是使θ最大来求解线性规划的, 其目的是在投入给定的情况下求出产出最大。当Dct=1时, 生产在技术上有效率;当Dct>1, 生产在技术上无效率。
根据经济学家等 (1989) 的研究, Malmquist生产率变化指数可设为
若Mt (k, t, t+1) 大于1, 表明全要素生产率在改进, 小于1则意味着生产率在退化。
(二) 计量模型
1. Moran I指数
空间计量通常使用空间自相关指数Moran I, 即
Yi表示第i个地区的观测值, n代表观测的地区总数, Wij代表空间权重矩阵, 如果两个地区相邻则取“1”, 反之则为“0”。Moran I的范围在-1到1之间, 当Moran I>0, 意味着地区之间空间呈现正相关, Moran I<0, 表示两个地区之间空间不相关。
2. 空间误差模型 (SEM) 与空间滞后模型 (SLM)
根据设定模型时对“空间”体现方法的不同, 我们将空间计量模型分为两种:空间滞后模型和空间误差模型, 表示形式为
其中, Y是被解释变量, X代表外生解释变量矩阵, X的参数向量是β, ρ代表的是空间滞后回归的系数, λ是空间误差回归系数, ε=λWε+μ, 和都代表示随机误差项, 空间权重矩阵为W。
本文采用的是0到1的空间权重矩阵, 相邻的区域空间权重为“1”, 不相邻区域为“0”, 即
确定空间权重的方法有很多种, 关于空间权重的选择外生并且任意。由于邻接方法简便, 它被广泛使用, 本文使用这一方法。
3. 模型设定及变量选取
本文的被解释变量为就业结构对数值 (lnn觶/n) , 其中n为某行业的就业人数占工业总就业人数的比重。本文主要研究工业各行业内部结构变化。我们将待估计的计量模型设定为
其中, 下标i表示各省区, t表示年份, αi表示地区效应, γt是时间效应, 其他变量涵义同上。
为了考察地区就业结构与产业全要素生产率的关系, 本文选取的主要变量是已经被证实影响着就业结构。本文将工业分为采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产和供应业。回归方程的被解释变量是第二产业中各行业就业结构指标的对数值, 解释变量包括资本劳动比、各产业发展水平, 相对全要素生产率的增长和人均收入水平的对数值。
(三) 指标选择及数据处理
本文所采用的样本包括我国28个省区, 同时我们将重庆的数据并入四川, 考察期为1987~2012年, 共700个观测值。工业全要素生产率的产出变量为工业增加值, 投入变量包括资本存量和劳动投入, 选取固定资产净值作为资本投入并以各行业固定资产投资价格指数进行平减。劳动投入指标以职工年均人数代表劳动投入。
本文用工业各行业职工人数占工业职工人数的比重来衡量就业结构。将国内生产总值 (GDP) 作为我国经济总量的唯一统计指标。我们从各省相应年份《统计年鉴》获得28个省区的生产总值 (1987年=100) , 将生产总值的指数全部换算为以1987年我基数的不变价格。各年份各省区人口采用年末人口数指标, 这一数据来自于《中国统计年鉴》及各地区《统计年鉴》相应年份。
三、实证分析
(一) 工业各产业全要素生产率的变动分析
运用DEAP2.0软件, 我们得到我国工业各行业的全要素生产率呈现增长趋势, 其中采矿业的全要素生产率增长最快, 平均增长率为17%, 制造业和电力、燃气及水的生产和供应业的平均增长率分别为6.9%和7.8%。采矿业的全要素生产率从1988年的0.89上升到2012年的1.41。制造业和电力、燃气及水的生产和供应业的全要素生产率则分别从1.17和0.94到0.94和0.85。
(二) 空间计量结果
由于允许共同冲击的存在, 所以模型中扰动项目中有空间滞后变量的存在, 即 (εit=λWε-it+μit~iid (0, σμ2) , |ρ|≤) 。对于公式 (7) 来说, 其做法是先进行固定效应的预估计, 从而得到一致估计的系数β和ρ。然后, 利用得到的残差结合矩方法估计λ、σμ2和σt2。最后, 根据估计结果使用FGLS法, 再次估计式 (7) 中的固定效应, 得到β和ρ的一致有效估计。
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上拒绝原假设。
以上采用的是固定效应模型, 从回归结果来看, 资本劳动比对工业各产业就业结构产生负向的影响。采矿业的资本劳动比每增加1个百分点, 其就业份额增加约0.5个百分点。对于制造业来说, 资本劳动比前的系数较小。这表明提高制造业的资本劳动比对制造业就业份额的减少影响不大。
全要素生产率都对工业各产业的就业结构产生负面的影响, 并且估计结果相当显著。人均GDP的增长对制造业就业结构的影响不显著, 人均GDP的增长对采矿业就业结构的影响为负, 对电力、燃气及水的生产和供应业影响为正。这说明经济的发展会加大对电力等行业的需求, 减少对采矿业等初级加工的需求。从空间相关系数来看, 这些指标都为正值并且都通过了1%的显著性概率检验。这说明, 本地区的产业的就业结构容易受到周边地区的就业结构的影响。
四、结论
通过研究, 本文得出以下几点结论。
第一, 样本期内, 我国采矿业的全要素生产率的增长率最高, 其次是电力、燃气及水的生产和供应业, 最后是制造业。这表明要提高工业总体的全要素生产率, 关键是制造业。
第二, 就业结构不一定要与产业结构发展变化同步, 这取决于资本产出比、相对全要素生产率和人均收入水平的变化。
第三, 一个地区的就业结构分布是有规律的, 它取决于其相邻地区的经济发展和产业发展情况。提高制造业的就业份额关键在于空间相关效应。
摘要：运用空间计量分析技术, 本文考察了19882012年中国大陆28个省级就业结构转变和区域工业全要素生产率增长之间的关系。研究发现, 我国区域工业就业结构存在显著的正向相关性, 相对全要素生产率的增长和资本产出比的提高会降低产业的就业份额。人均收入的提高对产业就业份额的影响可正可负。产业结构与就业结构的变动未必同步。提高制造业的就业份额关键在于空间效应的提高。
关键词：就业结构,全要素生产率,空间面板
参考文献
[1]Franco Malerba.Innovation and the evolution of industries[J].Journal of Evolutionary Economics, 2006 (16) .
[2]牛仁亮, 陈永奇.加速技术进步:结构调整的必由之路[J].管理世界, 2004 (12) .
[3]黄茂兴, 李军军.技术选择、产业结构升级与经济增长[J].经济研究, 2009 (07) .
区域变动 篇6
关键词：利率市场化,区域非均衡发展,利率冲击效应
1 选题背景
2014年以来出现的“冷楼市”不仅使得在湘投资者难以继续以粗放式的盲目投资获得较高回报,而且很大程度影响消费者的投资预期。本文针对样本中利率对于房地产市场的传导机制的敏感性进行实证研究,研究结论可以为双方市场的均衡发展起到指导性作用。
2 文献综述
Adam ( 2008) 首先证明了房地产价格变化影响利率变动。但仅有少数研究认为利率与房地产价格的作用关系是单向的,例如Wong ( 2003) 认为,在长期中仅有房地产价格对利率具有影响,利率对房地产价格则没有显著影响。Altavilla ( 2000) 发现欧盟各成员国对利率政策的敏感度具有非均衡性。李国杰 ( 2006) 认为利率政策在不同区域产生差异性效应。覃道爱 ( 2004) 认为在统一利率政策下,其传导机制在不同区域发展过程中具有差异。
3 实证分析
根据经济发展水平、城市综合竞争实力等,选取湖南省三个具有代表性的城市 ( 长沙、常德和永州) 为样本,分别代表经济发达城市、经济较发达城市和经济欠发达城市,建立Var模型PI = a1j×PI( - 1) + a2j×Ri+ a3j,其中PI为2002—2014年湖南省房地产价格指数,PI( - 1) 为房地产价格指数的一阶滞后变量,R0为五年期以上贷款利率,R1为一至三年期贷款利率,R2为半年期贷款利率。a1,a2为PI和R的系数矩阵,a3为随机误差项,根据a1,a2,a3可以得出利率对不同房地产市场的价格指数的影响以及各区域所受到利率政策冲击的大小。通过对全省房地产价格指数和五年期以上贷款利率进行二阶差分调整,得到以下结论: PI和R的ADF检测绝对值均大于临界水平,即在1% 水平下显著,有理由认为选取数据位平稳性序列,R的ADF检验的绝对值同样大于1% 显著水平的临界值,可以进行Granger检验 ( 见表1) 。
第一,利率对于经济发达城市的房地产市场冲击效用显著。结果显示PI1= 0. 956237PI1( - 1) - 0. 984234R0+5. 68989 ,利率与长沙市的房地产价格指数呈现明显负相关关系。长沙是湖南省的CBD ,其经济发展水平以及第三产业的发展速度均高于其他各市,因此吸引投资流向的能力在全省占绝对优势。我们从信贷需求的两方面分析:一方面,住房消费者的信贷需求逐年提升,经济发达城市吸引人才流入的能力较强,因此,利率对于这部分人的影响较为明显,利率变动将经济发达城市居民的住房潜在需求化为实际需求。另一方面,房地产开发商的信贷需求旺盛,经济发达城市的市场流动性更高,住房需求旺盛,而且土地价格和人力成本更高,因此房地产开发商以及投资性消费者的双方信贷需求均旺盛,对利率的关切程度也高于其他城市。
第二,经济较发达城市利率对于房地产市场的有效性相对较低。结 果显示PI2= 0. 9034587PI2( - 1) 0. 45456457R0+ 3. 545679。相对于省会城市而言,一方面经济较发达城市土地资源匮乏程度较低,房地产投资者的融资成本较高,取得银行贷款难度系数较大; 另一方面相较于经济发达城市的房地产市场饱和,伴随中国城乡一体化以及人才“回流潮”,经济较发达地区房地产业保持发展高增速,未来经济较发达地区发展潜力巨大。
第三,利率对于经济欠发达城市的传导效应较弱。结果显示PI3= 0. 8734255PI3( - 1) - 0. 356778R0+ 5. 666779。该类城市房地产业起步较晚,开发商资金链较为短缺,投资关注度以及市场行情的相对较弱,加上大多数潜在购房群体流向大中城市,储蓄型购房占比大于信贷消费型购房。
由上分析可看出,利率提高对于房地产价格有负向作用,而利率对于房地产价格的传导机制在不同区域具有非均衡性,在深度和广度方面都有着较大的区别。总体而言,房地产价格对于利率变动的敏感性依照经济发展的程度逐级递减,收敛期逐级缩短。
4 结论分析
4. 1 建立多部门配合、多层次监管的房地产金融体系
房地产市场的地域差异决定湖南省各地区的房地产市场具有明显的等级地租效应,部分市区政府存在利用土地垄断地位控制土地供应量,开发商借机囤积土地抬高地价,加上投机者的市场炒作,房地产价格与其价值虚高的偏差,造成房地产市场的恶性循环。因此,各地区政府应该加强配合,尽早建立透明、公开、公正的房地产调控体系,提高各个地区房地市场之间的资金流动性。
4.2 推进利率市场化改革,建立多元化融资渠道
一方面,加快推进民间借贷和房地产信托走上正轨; 另一方面,房地产证券化也是解决房地产市场融资困难的有效途径,其优势在于扩大房地产开发商的资金来源的同时也降低银行的资金风险。再者,近年来我国证券市场发展迅速,体系日趋完善,因此将房地产行业对于银行的风险化解到多种融资渠道中,推行房地产市场证券化具备可行性。
4.3 加快区域性利率政策的出台
湖南省各市房地产业发展的不均衡导致以利率为基础的银行信贷政策实施效果的偏差,影响资源配置效率,一定程度上不利于经济的可持续发展。发达地区房地产资金找到落脚点较为便利,因此统一的利率政策使得资金流向投资报酬率较高的城市 ( 例长沙) 。因此建议在未完全放开市场利率的前提条件下,适当降低经济欠发达城市( 例常德、永州) 的贷款利率,提高经济发达城市的存款利率,引导经济发达城市的剩余储蓄资金流向经济欠发达城市,并可以投放在房地产市场,有利于提高经济欠发达城市的居民生活水平,引导湖南省人口的合理分流,以房地产市场作为强力后盾,从而促进湖南省市场经济的区域协调发展。
4.4 优化房地产企业内部的资产结构