基于Panel Data模型的中国土地市场发育区域差异及其对房价的影响

研究目的:分析中国土地市场发育的区域差异,以及这种差异对房价的影响。研究方法:面板数据模型。研究结果:(1)中国土地市场发育水平存在区域差异,区域内部的发育水平也不尽相同,东、中、西部的差异呈现先缩小后加大的趋势;(2)土地市场发育对房价的影响同样存在区域差异,东部、中部地区具有负向影响,且东部较中部显著,西部地区具有正向影响。研究结论:(1)提高土地市场发育水平可以促使房价达到合理水平;(2)在提高土地市场化水平的基础上不断完善市场经济环境,有利于这种作用的实现。

科学、技术的互动及其对经济发展的影响:基于panel data的实证研究

进入知识经济社会,发展中国家的追赶和发展过程,更加依赖于科学、技术及其二者之间的相互作用。本文在前人研究的基础上,选择了中国30个省(市、自治区)的板面数据进行初步实证分析。研究发现,中国的基础科学研究、技术进步对经济发展存在显著的促进作用,技术进步对经济发展的直接贡献要远大于基础科学研究的贡献;然而基础科学研究与技术进步之间的相互作用机制不甚理想,致使科学研究的作用未能很好发挥。最后在实证研究的基础上对科技和经济发展提供了若干对策建议,并提出进一步研究的建议。

基于Panel-data的区际产业转移粘性分析

利用面板数据模型,以江苏省为例,对28个制造业的科技进步、产业集群、区域人力资本积累、沉没成本和资产专用性、劳动力跨区域流动、制度创新、政府阻力等因素对产业转移粘性的关系进行了实证研究,并依据各个因素的贡献率得出了跨区域产业转移的初步结论。

人力资本与农业经济增长:基于中国农村的Panel data模型分析

本文根据1997—2004年我国30个省份的统计数据,建立PanelData模型,对我国农村人力资本在农业经济增长中的作用进行了实证研究。分析结果表明:农村人力资本是农业经济增长的重要源泉,对农业经济发展有显著的正向效应;各级教育程度对农业经济增长的作用不同,其中初中教育对农业经济发展有显著的正向影响,是农业经济增长的最主要人力资本源泉,高中和高等以上教育也有正向作用,但目前由于比重小且人员外流严重,对农业经济增长没有产生显著作用。

房价影响因素的空间非一致性与差异化调控手段——基于Panel Data模型的实证研究

房地产价格受多种宏观经济因素的综合影响,不同城市的房价决定因素可能存在差异。文章将全国城市划分为四种级别,并选择17个一、二、三线样本城市,以货币供应量、CPI、GDP、城镇居民家庭人均可支配收入和社会固定资产投资额为解释变量,选取2002-2012年的季度数据,构建Panel Data模型,研究房价影响因素的空间非一致性,研究结果证明了空间非一致性的存在。基于此,对一、二、三线城市分别提出了差异性调控手段建议。

我国R&D投入与经济增长实证研究——基于panel data模型分析

从我国R&D活动的三大主体(大中型企业、社会科研机构和高校)角度出发,利用全国30个省市1998—2006年的相关数据,对R&D投入与经济增长之间的关系进行实证研究。研究发现三大科研主体的R&D投入产出弹性均不高,其中以高校最低,而大中型企业的R&D投入产出弹性在三者中最高。分析了其原因并提出了相应的政策建议。

基于空间Panel Data的中国区域人均GDP收敛分析

本文应用空间Panel Data分析方法,对我国区域人均生产总值(GDP)的β收敛模型进行实证研究。研究结果表明我国区域经济增长在1996年至2005年期间存在扩散,1996年至2000年区域人均GDP为β收敛,2001年至2005年区间β扩散,β收敛理论实证研究受样本区间影响很大。在政策上提出国家对缩小国内区域经济增长差距的政策应根据国家长短期目标而调控。

基于Panel Data模型的我国商业银行效率研究

从盈利能力、资产流动性和费用控制等方面研究我国商业银行效率,为消除原始变量之间的多重共线性,运用主成分分析方法对原始变量进行变换,得到盈利性因子和流动性及安全性因子作为解释变量。运用固定影响的变截距Panel Data模型对国内13家主要商业银行1999～2008年的效率进行实证分析表明:国有商业银行在盈利能力方面对效率的贡献要高于股份制商业银行,但在费用控制和资产质量等方面对效率的贡献要低于股份制商业银行。

基于PanelData的金砖国家对美高技术产品出口竞争力及影响因素分析

以巴西、俄罗斯、印度、中国、南非组成的金砖国家(BRICS),作为新兴经济代表,纷纷重视高技术产品的出口竞争。2010年金砖国家高技术产品出口总值达5008亿美元,占世界高技术产品出口的22.76%,而金砖国家在美国市场高技术产品的出口竞争成为新的焦点。本文旨在比较金砖国家对美高技术产品出口竞争力影响因素,挖掘金砖国家高技术产品出口的竞争优势,并借鉴金砖国家的成功经验,为中国提出对策建议,以增强中国对美高技术产品出口竞争力。

环境规制、产业结构与中国工业污染的区域差异——基于东、中、西部Panel Data的经验研究

在已有的研究中,东、中、西部工业污染水平与影响因素的区域差异较少得到关注。本文在增长模型基础上得出影响环境污染水平的基本因素,并运用1993—2009年东、中、西部三个地区29个省份的年度数据,在Panel Data模型基础上对三大地区的工业污染进行了实证分析并得出相应的结论。

中国各地区金融发展与经济增长——基于Panel Data模型的分析

金融发展与经济增长的关系是经济学的一个重要研究领域。本文试图从中观层面以我国各地区为研究对象,通过建立计量经济模型探讨在我国区域金融发展与经济增长之间的关系。通过实证研究,本文得出我国各地区金融发展对经济的增长有促进作用,因此各地区应继续深化金融改革、促进金融发展,从而推动经济增长。

开放式基金赎回问题研究——基于Panel-Data的Granger因果检验

本文应用新近发展的Panel-Data Granger因果检验方法,检验开放式基金的赎回率和基金单位净值(NAPS)增长率以及基金累计净值(ACCNAV)增长率之间的因果关系。通过对2002年12月31日以前成立的17支基金的14个季度数据的研究发现:(1)基金单位净值增长率和基金累计净值增长率并不是基金赎回率的Granger原因,一直困扰着开放式基金的"赎回困惑"不过是一个"假象";(2)基金赎回率是基金单位净值增长率和基金累计净值增长率的Granger原因,高的基金赎回率大大的降低了基金单位净值增长率和基金累计净值增长率。

基于Panel Data模型的新疆区域产业结构调整对环境污染的影响分析

文章选取2000年以来新疆区域经济与环境数据,建立产业结构调整与环境污染指标的计量模型,重点估算出产业结构调整对环境污染的区域特征。实证结果发现:第一,在工业废水排放量方面,固定效应系数最高为克拉玛依市,最低为和田地区。第二,在工业废气排放量方面,固定效应系数最高为克拉玛依市,数值最低的为克州。第三,新疆产业结构调整对工业固体废物排放量的固定效应系数最高的是乌鲁木齐市,数值最低的是塔城地区;第四,就新疆三大区域而言,北疆尤其天山北坡经济带的固定效应系数普遍高于东疆和南疆地区,区域分布差异非常显著。从实证分析结果来看,推动经济社会与资源环境协调发展的基础是抓好重点区域和领域的环保工作,要加强污染防治,积极推行排污许可和总量控制制度,落实重点流域、区域、城市、产业污染治理任务。

Panel-Data下Granger因果检验的理论和应用发展综述

Panel-Data下Granger因果检验的相关理论是最近几年才发展起来的,现有的研究提出了关于Panel-Data下Granger因果检验的四个基本假设:同质无因果关系假设(HNCH)、同质因果关系假设(HCH)、异质因果关系假设(HECH)以及异质无因果关系假设(HENCH),根据检验参数的特点给出三种类型的检验模型:固定系数模型、随机系数模型和混合固定随机系数模型。目前,还只有固定系数模型的相关理论较为完善,另外两种模型的检验还都存在一定的难度。因此,只有从理论研究和实际应用两个方面对该理论进行阐述,并对现有的理论进行简要的评述,才可指出其存在的不足及可能的改进方向。

基于Panel Data模型的土地供应量对房价的影响研究

研究目的:定量反映土地供应量对房价的影响及其作用机制。研究方法:计量经济学方法。研究结果:一年前的土地供应量对房屋供应量的影响是正的,对房价的影响是负的,两者在统计上都是显著的,但土地供应量增加对降低房价的影响力非常小。两年前的土地供应量虽然影响房屋供应量,但却不影响房价。研究结论:影响中国当前房价的因素非常复杂,增减土地供应量对调控房价有一定作用,但必须同时有其他工具的辅助,否则其效果很可能不够显著。

我国东、中、西部外商直接投资(FDI)对国内投资的挤入挤出效应——基于Panel Data模型的分析

本文以1983-2003年我国30个省份的FDI、国内投资以及GDP的时间序列数据为基础,利用PanelDa-ta模型,对全国以及东、中、西部地区FDI对国内投资的挤入挤出效应进行了计量分析。结果表明:在全国范围内以及东部地区,FDI对国内投资的影响表现为挤出效应;中部地区则表现为明显的挤入效应;而对于西部地区,FDI对国内投资存在着异常显著的挤出效应。文章最后对实证结果进行了深入的分析,并提出了相应的政策建议。

云南省城乡居民消费差异的Panel Data模型

采用包含信息充分的面板数据（Panel Data）建立变系数和变截距模型对1993～2004年的云南省城乡消费的样本数据进行了分析，得出结论：样本期间云南省城乡居民的消费性支出差距小于收入差距。认为分析城乡差距时，如果直接采用收入比较就会夸大差距的水平而导致负面影响加强，不利于社会的稳定，应该考虑农村居民收入中的非货币化部分。采用城乡居民的消费性支出来测量这两个群体的差距，这样更具有客观性和合理性；云南省城乡消费存在着显著差异，具体为食品、家庭设备、医疗保健和文教娱乐的平均消费水平差异以及衣着、居住、交通通讯的边际消费倾向差异；城镇和农村居民新增消费支出排在前三位的分别为“食品-交通通讯-文教娱乐”和“食品-居住-文教娱乐”；城乡消费差距有扩大化趋势。认为这一切都是因为农民增收太慢造成的，对此提出具体的提高农民收入的措施。

产业结构变动对我国能源消费影响的Panel data模型

本文首先给出了1985年以来能源消费增长率与经济增长率的变化趋势,然后基于29个省(区)1985年～2004年的截面时间序列数据建立了能源消费、经济增长与产业结构之间的Paneldata模型,定量分析了不同时期内产业结构变动对能源消费的影响,最后根据研究结论,提出了政策建议。

对外开放、金融发展与海洋产业集聚——基于Panel Data模型的省际差异分析

在着力发展海洋产业的时代背景下,梳理出对外开放、金融发展与海洋产业集聚之间的作用机理,基于1997—2012年中国沿海11个省份的面板数据,运用Panel Data模型,实证了对外开放条件下,我国金融发展对海洋产业集聚作用的省际差异性。检验结果显示,金融发展水平与海洋产业集聚程度之间并非正相关,对外开放作为至关重要的条件因素,直接制约着金融要素作用的发挥。说明各省必须依照实际情况,三者协调发展,才能有效促进海洋产业的集聚。

各地区农民收入差异与城镇化发展水平的相互关系——基于协整的Panel Data模型分析

本文首先对我国各地区农民人均纯收入和城镇化发展水平这两个变量建立Panel Data模型。并根据Panel Data模型的协整理论确立二者间的长期均衡关系,以此建立反映短期非均衡关系的Panel Data误差修正模型,对长期和短期模型中的地区因素和时间因素进行了比较。