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        房地產(chǎn)投資對就業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)分析

        2019-12-10 01:40:14胡人斌
        關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)投資就業(yè)中國

        胡人斌

        摘要:基于我國2001-2017年省際面板數(shù)據(jù),在把握我國房地產(chǎn)投資及房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用面板向量自回歸(PVAR)模型對我國房地產(chǎn)投資的就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明:①我國房地產(chǎn)投資額和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)在研究期內(nèi)都表現(xiàn)出大幅上升趨勢,兩個(gè)指標(biāo)的平均值分別由2001年的2046487.3萬元、34268.36人增長至2017年的35418880萬元和91321.29人。②從脈沖響應(yīng)分析來看,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)對房地產(chǎn)投資的沖擊均表現(xiàn)出正響應(yīng)狀態(tài),說明房地產(chǎn)持續(xù)地對房地產(chǎn)業(yè)的就業(yè)產(chǎn)生積極影響。③從方差分解結(jié)果來看,除了房地產(chǎn)投資的帶動(dòng)效應(yīng)外,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)也表現(xiàn)出依賴自身慣性發(fā)展的特征。

        關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)投資;就業(yè);面板向量自回歸;中國

        中圖分類號:F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編號:1001-9138-(2019)11-0036-41 收稿日期:2019-10-08

        1引言

        20世紀(jì)90年代以來,隨著城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)以及城鎮(zhèn)住房體制的改革與深化,房地產(chǎn)業(yè)逐漸成為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),房地產(chǎn)投資也成為我國經(jīng)濟(jì)增長的主要推動(dòng)力之一。張洪等的研究表明,進(jìn)人21世紀(jì)后,我國房地產(chǎn)投資總額以年均23.4%的速率增長,這個(gè)增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我國GDP在這十余年間的增速。根據(jù)《中華人民共和國2018年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》,2018年,我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)完成投資額120263.5 1億元,占當(dāng)年度全國固定資產(chǎn)投資和GDP的比重分別高達(dá)1 8.63%和13.36%。房地產(chǎn)投資在促進(jìn)消費(fèi)、擴(kuò)大內(nèi)需、推動(dòng)城鎮(zhèn)化建設(shè)以及拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長等方面發(fā)揮了重要作用。劉貞平運(yùn)用1995-2011年的數(shù)據(jù),對中國房地產(chǎn)投資額與城市化水平的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。Green基于美國1959-1992年季度數(shù)據(jù),采用格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)住宅投資是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因,但經(jīng)濟(jì)增長不是住宅投資的格蘭杰原因。景剛等基于2000-2016年中國31省市面板數(shù)據(jù),全樣本、分地區(qū)、分地區(qū)分時(shí)段分別建立模型,實(shí)證分析房地產(chǎn)投資對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng),認(rèn)為房地產(chǎn)投資在一定程度上可帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。與此同時(shí),房地產(chǎn)投資對于提高人們居住生活水平,特別是擴(kuò)大就業(yè)也具有重要作用。一方面,房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長且投資規(guī)模巨大,能夠直接提供很多與房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)的就業(yè)崗位與機(jī)會(huì),另一方面,房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)等產(chǎn)業(yè)具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,對其他產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)作用明顯,可以通過產(chǎn)業(yè)鏈帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來增加社會(huì)就業(yè)。曹旭華等就曾建立線性回歸模型對房地產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造就業(yè)能力進(jìn)行了分析,她發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)不僅具有穩(wěn)定增長的直接吸納就業(yè)能力,而且由于房地產(chǎn)業(yè)具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)作用,產(chǎn)生就業(yè)的間接“乘數(shù)效應(yīng)”。但是總體來看,目前學(xué)術(shù)界對于房地產(chǎn)投資城市化效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的關(guān)注較多,對房地產(chǎn)投資就業(yè)效應(yīng)的關(guān)注則相對較為薄弱。基于此,本文擬采用面板向量自回歸(Panel-data Vector Autoregressive.PVAR)模型,利用我國大陸31個(gè)省份2001-2017年的面板數(shù)據(jù),對房地產(chǎn)投資的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)性診斷與分析,以期為深化推動(dòng)房地產(chǎn)市場與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的良性耦合發(fā)展提供參考依據(jù)。

        2模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

        2.1模型設(shè)定

        PVAR模型是由Hohz-Eakin et a1.(1988)提出并經(jīng)過大量學(xué)者進(jìn)行發(fā)展完善后形成的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,兼具VAR模型和面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn),而且與VAR模型相比,PVAR模型能夠降低模型對數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)形式的要求,識別和度量一些潛在的因素對研究對象的影響,控制橫截面的異質(zhì)性,進(jìn)而更有效控制空間個(gè)體異質(zhì)性帶來的估計(jì)偏差。本文探討房地產(chǎn)投資就業(yè)效應(yīng)的PVAR模型函數(shù)形式為:

        式中,f代表省份,且i=1,2,…,N;t代表年份,且t=1,2,…,T;Yit是一個(gè)包含房地產(chǎn)投資及其就業(yè)效應(yīng)的二維列向量,為消除可能的異方差,分別對房地產(chǎn)投資(REI)及其就業(yè)效應(yīng)(EN)作對數(shù)處理,用lnREI和InEN表示;yo、k分別表示截距項(xiàng)向量和滯后階數(shù);y1為滯后第j階的參數(shù)矩陣;ai、βt分別為個(gè)體效應(yīng)向量和時(shí)間效應(yīng)向量,分別表示截面?zhèn)€體的差異性以及時(shí)間變化對個(gè)體的影響;εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

        本文采用廣義矩估計(jì)法(GMM)對上述PVAR模型進(jìn)行估計(jì)。具體步驟包括:首先對各變量序列進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn),并對PVAR模型選擇合適的滯后階數(shù);通過廣義矩估計(jì)得到變量序列之間的回歸擬合結(jié)果;然后進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,最后運(yùn)用方差分解分析來衡量不同內(nèi)生變量沖擊的貢獻(xiàn)度大小。

        2.2變量選取

        房地產(chǎn)投資是以房地產(chǎn)為對象,為獲得預(yù)期效益而對土地和房地產(chǎn)開發(fā)、房地產(chǎn)經(jīng)營以及購置房地產(chǎn)等預(yù)先墊付資金的經(jīng)濟(jì)行為,是房地產(chǎn)業(yè)完成的固定資產(chǎn)投資。本文主要選取當(dāng)年度房地產(chǎn)開發(fā)投資額作為表征房地產(chǎn)投資的指標(biāo)。

        房地產(chǎn)投資不僅能夠直接提供就業(yè)崗位,而且通過帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,創(chuàng)造更大規(guī)模的就業(yè)機(jī)會(huì)。但是鑒于很難準(zhǔn)確界定與房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)聯(lián)的其他產(chǎn)業(yè),無法理清房地產(chǎn)在就業(yè)方面所發(fā)揮的“乘數(shù)效應(yīng)”,本文主要從房地產(chǎn)提供的直接就業(yè)機(jī)會(huì)進(jìn)行考量,選取房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)作為表征就業(yè)的指標(biāo)。

        2.3數(shù)據(jù)來源

        本文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于EPS數(shù)據(jù)庫。其中,2001-2017年各省區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)投資額來源于中國固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)庫,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)來源于中國房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。

        3結(jié)果分析

        3.1現(xiàn)實(shí)特征

        圖1反映的是2001-2017年中國房地產(chǎn)投資額和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)的平均值變化情況。從中可以看到,在研究期內(nèi),我國房地產(chǎn)投資額呈逐年穩(wěn)步上升趨勢,由2001年的2046487.3萬元增長至2017年的35418880萬元,凈增長33372392.9萬元,年均增幅高達(dá)19.51%。與房地產(chǎn)投資的變化軌跡類似,2001-2017年間,我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)也表現(xiàn)出增長態(tài)勢。其中,在2003-2005年、2007-2009年和2013-2015年三個(gè)時(shí)間段內(nèi),房地產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)表現(xiàn)出波動(dòng)態(tài)勢。2001年,我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)平均值為34268.36人,至2017年,就業(yè)人數(shù)平均值達(dá)到91321.29人,年均增幅為6.32%。

        3.2面板單位根檢驗(yàn)

        本文綜合運(yùn)用LLC(Levin-Lin-Chu)準(zhǔn)則、IPS(Im-Pesaran-Shin)準(zhǔn)則和Fisher-ADF準(zhǔn)則進(jìn)行面板單位根的聯(lián)合檢驗(yàn)。如果三種準(zhǔn)則均拒絕存在單位根的原假設(shè),則說明序列平穩(wěn),反之則不平穩(wěn),具體結(jié)果如表1所示。從中可以看到,對lnREI的水平值進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),結(jié)果表明不能完全拒絕原假設(shè),即存在單位根。對兩個(gè)變量的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),均顯著地拒絕原假設(shè),由此說明lnREI和InEN都是一階單整序列,可以進(jìn)行面板向量自回歸分析。

        3.3 PVAR模型估計(jì)

        在正式估計(jì)PVAR模型之前,必須首先確定模型的滯后階數(shù)p。已有研究通常采用Akaike信息準(zhǔn)則(AIC)、Baysian信息準(zhǔn)則(BIC)以及Hannan-Quinn信息準(zhǔn)則(HQIC)三種方式,根據(jù)信息量最小原則確定PVAR模型的p值。從表2可知,三種準(zhǔn)則一致表明應(yīng)選取PVAR(1)模型。

        基于一階差分的面板數(shù)據(jù),為避免模型中時(shí)間和固定效應(yīng)可能造成的系數(shù)估計(jì)偏差,借鑒AreUano和Bover提出的“Helmert'過程消除時(shí)間和固定效應(yīng)。其中,h_lnEN和L.h_lnREl分別為lnEN和lnREI經(jīng)過Helmert變換、消除固定效應(yīng)后的序列,L.表示滯后一期的變量。通過GMM估計(jì)方法得到的結(jié)果如表3所示。從中可以看到,以房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)作為被解釋變量,其差分變量與其自身滯后一期的變量正相關(guān),說明房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)具有一定的慣性作用,房地產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口規(guī)模的增長能夠進(jìn)一步集聚各類資源,進(jìn)而發(fā)揮規(guī)模效應(yīng),促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的擴(kuò)大,但是P值為0.343,這種作用機(jī)制并沒有通過顯著性檢驗(yàn)。房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)差分序列與滯后一期的房地產(chǎn)投資顯著正相關(guān),即當(dāng)期房地產(chǎn)投資規(guī)模較上期上揚(yáng),下期房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)也會(huì)較上期有所上浮,這也在實(shí)證層面驗(yàn)證了房地產(chǎn)投資的就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。

        3.4脈沖響應(yīng)分析

        脈沖響應(yīng)分析是用來衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對其他變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡,可以直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)交互作用和效應(yīng),并從動(dòng)態(tài)反應(yīng)中判斷變量間的時(shí)滯關(guān)系。本文借助Stata14.0軟件,將沖擊時(shí)間設(shè)置為10期,通過蒙特卡洛(Monte Carlo)實(shí)驗(yàn)?zāi)M500次得到房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)對其自身及房地產(chǎn)投資的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖,如圖2和圖3所示。其中,橫軸s代表沖擊時(shí)間,縱軸代表對相關(guān)變量沖擊的響應(yīng)程度,中間紅色線條代表脈沖響應(yīng)曲線,最上端和最下端兩條實(shí)現(xiàn)分別代表95%和5%分位點(diǎn)的估計(jì)值。

        圖2中當(dāng)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)本期給自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后產(chǎn)生了正向波動(dòng),在當(dāng)期正向影響達(dá)到最大,此后逐漸下降,第2期以后開始表現(xiàn)出負(fù)向效應(yīng),此后便一直在0值下方變動(dòng)。總體來看,10期的累積效應(yīng)為正值,說明房地產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的累積效應(yīng)。圖3展示了房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)對房地產(chǎn)投資沖擊的脈沖響應(yīng),面對房地產(chǎn)投資的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,房地產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)當(dāng)期的響應(yīng)為0,隨后開始持續(xù)上升,并在第2期達(dá)到最大值,盡管第3期開始又開始穩(wěn)定下降,但是在整個(gè)沖擊期內(nèi)都為正值,即房地產(chǎn)投資對房地產(chǎn)企業(yè)從業(yè)人數(shù)具有正向作用,能持續(xù)帶動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)。

        3.5方差分解

        方差分解提取的是每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)對模型中變量產(chǎn)生影響的相對重要性,通過方差分解,可以評估各個(gè)沖擊對系統(tǒng)中內(nèi)生變量變化的解釋力度和相對重要性。本文通過方差分解進(jìn)一步分析房地產(chǎn)投資的就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。與脈沖響應(yīng)分析類似,本部分同樣進(jìn)行500次Monte Carlo模擬,生成10期的面板方差分解結(jié)果如表4所示。

        從表4來看,在對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)誤差項(xiàng)的分解中,其自身在第一期貢獻(xiàn)了100%的解釋能力,盡管從第2期開始,其自身的解釋力有所下降,但是直到第10期,其貢獻(xiàn)率依然高達(dá)74.6%,再次說明我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)表現(xiàn)出依賴自身慣性發(fā)展的特征。同時(shí)可以看到,盡管與房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)相比,房地產(chǎn)投資的解釋力度相對較低,但是從第1期開始,房地產(chǎn)投資對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)就業(yè)人數(shù)的貢獻(xiàn)能力表現(xiàn)出逐年穩(wěn)步上升態(tài)勢,第1期時(shí),房地產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率并不明顯,至第10期時(shí),房地產(chǎn)投資對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)就業(yè)人數(shù)的貢獻(xiàn)率達(dá)到25.4%。

        4結(jié)論與討論

        本文結(jié)合房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長、關(guān)聯(lián)性廣的基礎(chǔ)特征,指出房地產(chǎn)投資會(huì)直接或間接形成就業(yè)效應(yīng),并以我國2001-2017年省際面板數(shù)據(jù)為研究樣本,運(yùn)用面板向量自回歸模型對我國房地產(chǎn)投資的就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析。得出了以下結(jié)論:

        (1)2001-2017年間,我國房地產(chǎn)投資額和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)都表現(xiàn)出大幅上升趨勢,兩個(gè)指標(biāo)的平均值分別由2001年的2046487.3萬元、34268.36人增長至2017年的35418880萬元和91321.29人,年均增長率分別為19.51%和6.32%。

        (2)面對房地產(chǎn)投資的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)除了當(dāng)期沒有響應(yīng)外,在其余沖擊期內(nèi)都表現(xiàn)為正值,即房地產(chǎn)投資對房地產(chǎn)企業(yè)從業(yè)人數(shù)具有正向作用,能持續(xù)帶動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)就業(yè)。

        (3)從方差分解結(jié)果來看,除了房地產(chǎn)投資的帶動(dòng)效應(yīng)外,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)變化表現(xiàn)出依賴自身慣性發(fā)展的特征。在所設(shè)定的分解期內(nèi),我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)從業(yè)人數(shù)誤差項(xiàng)的70%以上都能夠從其自身得到解釋。

        本文所提出的房地產(chǎn)就業(yè)效應(yīng)擴(kuò)展了已有相關(guān)研究的范疇,但是本文僅僅是通過面板數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)投資的就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證,沒有深入系統(tǒng)地揭示就業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)的生成機(jī)制,而且也沒有對不同區(qū)域的帶動(dòng)效應(yīng)程度進(jìn)行比較分析,這些都是后續(xù)研究的重要方向。

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