我国房地产业与制造业的关联性研究

发布时间：2024-04-11 02:47

　　在现代社会，制造业是经济高速增长的主要力量，是区域稳定发展的体现。制造业这一实体经济的发展能带动金融、保险、房地产业、综合技术服务业等一批服务产业的发展壮大，对整个区域经济发挥着关键作用。随着服务时代的来临，房地产业也成为经济的先导性与民生行业。制造业是实体经济的主体，而房地产业具备虚拟经济特征。制造业和房地产业的区域发展会造成实体经济因素和虚拟经济因素的相互作用，这种相互作用对区域经济的稳定和持续发将产生重要影响。因此，为了使区域经济得到更好的发展，有必要对我国房地产业与制造业的关联程度进行全面考察。 本文从理论、实证角度分析了我国房地产业与制造业的产业和空间关联。利用空间经济学、经济地理学、房地产经济学建立两个产业的关联理论。在理论基础上，进行产业关联和空间关联的实证检验。产业关联方面，利用面板数据计量方法对推导出的两部门经济互动模型进行实证检验。空间关联方面的实证分析基于空间滞后模型和空间误差模型。实证结果表明，我国房地产业与制造业总体上存在产业和空间关联，但是具体到省域概念，两个产业的相互关联并不完全良性。基于此，提出促进制造业的产业升级，加大其集聚效应以及避免房地产业发展过热...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5-2基于省域概念的我国制造业空间分布情况

图5-1基于省域概念的我国房地业的空间分布状况-1可知，我国各省的LNE（2000～2010年平均数）的均值为4.86，其中增加值LNE最大，房地产业分布次集中的地区包括上海、江苏、浙江和房地产业主要分布于沿海经济发达地区，这是因为房地产业的地理分布乃至经济发展水平的强烈影响....

图5-1基于省域概念的我国房地业的空间分布状况

区域单元相邻为1，否则为0。由此得到房地产业和制造业基本分布图（StdDeviationMap）：图5-1基于省域概念的我国房地业的空间分布状况由图5-1可知，我国各省的LNE（2000～2010年平均数）的均值为4.86，其中，广东的房地产业增加值LNE最大，房地产业分....

图5-3我国房地产业衡量指标的Moran指数散点图

空间分布上也具有显著的相互邻近性。此外，为了研究我国区域房地产业的空间集聚特征和集聚模式，还需要计算LNE的局部Moran’sI指数,图5-3和5-4分别显示了LNE的局部Moran’sI指数和Moran聚类图。图5-3我国房地产业衡量指标的Moran指数散点图....

图5-4我国房地产业衡量指标的Moran聚类图

部Moran’sI指数,图5-3和5-4分别显示了LNE的局部Moran’sI指数和Moran聚类图。图5-3我国房地产业衡量指标的Moran指数散点图结合图5-3和图5-4可以得到我国房地产业集聚的四种模式：1、东部长三角一带的7个省区（山东、江苏、上海、浙江....

本文编号：3950753