对我国房地产业与国民经济投入产出的分析

从我国投入产出的内容与发展,对其进行了结构分析。确定了房地产业在国民经济中比重结果。     

我国房地产业与金融业产业关联效应研究——基于投入产出延长表

本文以产业关联理论为指导,利用投入产出模型,定量分析了我国房地产业与其他产业的后向、前向关联效应。结果显示,我国金融业与房地产业关联关系异常密切,无论是前向关联效应还是后向关联效应都排在前列,房地产业与金融业的后向直接关联度为0.024821,在42个产业中位次第1;后向完全关联度为0.034112,位次第2;前向直接关联度为0.018824,位次第2;前向完全关联度为0.025863,位次第2。我国房地产业与金融业产业关联度过大,远超国际平均水平。为此,应建立房地产金融风险监控指标体系,出台住房差别化消费信贷政策和实施细则,各地金融监管部门加强对当地金融机构执行国家宏观调控措施的监督检查力度。     

我国旅游业的产业关联效应研究

旅游业作为一个综合性产业,与国民经济众多产业部门都存在直接或间接的技术经济关联。本文运用投入产出模型,以我国最近的2007年投入产出表为依据,通过旅游产业的中间需求率、中间投入率、消耗系数和分配系数等指标的计算,定量分析我国旅游业的产业关联效应,揭示我国旅游业与国民经济其他产业之间的相互作用和影响。研究结果表明,我国旅游业的产业关联具有中间需求率小、中间投入率大和后向关联度较强、前向关联度较弱等特点。     

中国知识产权密集型产业的关联效应分析

本文基于投入产出结构分解技术,测算并分析了2002-2017年中国知识产权密集型产业和传统产业间的关联效应.研究发现:(1)知识产权密集型产业与传统产业间的关联效应整体上不断上升,其中,乘数效应是各产业总效应的核心,知识产权密集型产业的溢出效应高于传统产业;(2)知识产权密集型产业对国民经济总产出的贡献值与溢出效应规模...     

河北省蔚县剪纸产业关联效应分析

河北省蔚县剪纸产业已有200多年的历史,在县政府领导下已经成为蔚县经济的支柱产业。为顺应市场需求,抓住经济快速发展的有利时机,本文深入探究与剪纸产业相关的其他产业的发展前景,为相关产业的发展献计献策,综合促进蔚县经济更上一个台阶。     

北京市房地产产业关联分析

运用2007年北京市42个部门的投入产出表,对房地产业进行了产业关联分析,认为北京市房地产业具有产业关联效应下降、服务业特点明显、技术化提高等发展特征。     

产业关联视角下的政府投资拉动效应研究

鉴于政府投资可在产业间经关联传导产生辐射拉动效应,本文利用投入产出模型原理,构建了旨在考察政府投资取向和力度对我国经济发展的影响模型。用我国2007年投入产出表和2009年各项统计数据进行了实证分析,计算了政府对各部门增加相同比例投资对GDP增长的贡献,考察了政府在各部门等额投资对增加值及其各构成部分的拉动效果。特别是将国家振兴规划中的十大产业与投入产出表中的相应部门结合,进一步量化十大产业及2009年政府部分新增预算在应对金融危机、促进国民经济发展中的作用。     

陈淮谈“十一五”规划与房地产业的七点关联

党的十六届五中全会刚刚结束，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》（以下简称《建议》）顺利通过。虽然《建议》从头到尾都没有提到房地产业，但用心者可以发现，里面有相当的部分与房地产业有着密切的关系。建设部政策研究中心主任陈淮认为其中有七点相关内容值得探讨：     

广东房地产业的产业影响测度研究

近年房价快速上涨,对经济发展、居民财产变化和消费结构等产生深远影响,房地产是否应当作为支柱产业曾一度引发争论。利用第四、五次广东42部门投入产出调查数据,对房地产业的行业属性和功能的定位判断进行实证分析。     

广东房地产业的产业影响测度研究

近年房价快速上涨,对经济发展、居民财产变化和消费结构等产生深远影响,房地产是否应当作为支柱产业曾一度引发争论。利用第四、五次广东42部门投入产出调查数据,对房地产业的行业属性和功能的定位判断进行实证分析。     

基于投入产出分析的北京房地产业波及效应测算

一、产业波及效应的测算指标 投入产出分析是研究经济系统各个部分间表现为投入与产出的相互依存关系的经济数量方法,运用这个方法可以测算产业波及效应。在国民经济体系中,     

我国房地产业与国民经济发展关系的实证分析

本文首先确定了衡量房地产业与国民经济发展的八个指标,然后通过对这八个指标进行相关分析和多元回归分析考察近十年来我国房地产业对国民经济的推动作用,结果表明房地产业规模的粗放增长对国民经济的发展能起到一定的推动作用,但更大程度上,国民经济的发展要依靠房地产业整体效益的提高。     

中国省域数字经济发展的产业关联效应测算

研究目标:量化分析中国省域数字产业化和产业数字化发展的产业关联效应。研究方法:通过界定、分离与合并2007年、2012年和2017年中国30个省份投入产出表各部门数字化和非数字化部分,编制中国数字产业投入产出表,运用投出产出分析方法对中国省域数字经济产业关联效应进行测算和分析。研究发现:东部地区数字产业化和产业数字化部门对国民经济均有显著的拉动和推动作用,中部地区产业数字化部门是国民经济的龙头产业,而西部地区数字产业化部门对国民经济的拉动作用较小;大多数省份数字产业化和产业数字化部门影响力系数及感应度系数的时间趋势均呈交叉关系。中国数字产业属于“投资依赖型”产业;数字经济受出口需求影响较大的地区主要集中在沿海经济发达地区;消费对数字产业化部门的诱发效应及依赖程度整体上大于产业数字化部门,但产业数字化部门受消费的影响程度在不断上升。数字经济发展对大部分地区生产性服务业有显著的就业拉动效应,对东部和中部地区制造业税收贡献效应最为显著,产业数字化对各产业的就业拉动效应和税收贡献效应大于数字产业化。研究创新:以数字产业化和产业数字化分类为基础,构建省域数字经济发展的投入产出分析框架;系统、客观...     

安徽省煤炭产业关联效应的动态分析

煤炭是我国最重要的能源,随着产业结构的调整,煤炭产业在国名经济中的地位也发生了变化。本文运用投入产出法对安徽省煤炭产业的关联效应进行了动态分析,冀为安徽省煤炭产业健康快速发展提供有价值的决策参考。     

重庆市航空运输产业关联与波及效应分析

重庆航空运输业发展相对滞后,研究重庆与上海航空运输业的关联差异,为重庆航空运输业的发展提供理论依据。以重庆和上海两市的投入产出表为基础,构建投入产出模型,分析两市航空运输产业关联和波及效应。对比计算结果发现:重庆航空运输业后向关联度较低,内部关联效应较弱;与第三产业的关联效应有待加强;对经济发展的推动力较弱,拉动效应明显。为了更好地发展航空运输业,重庆应特别注重加强航空运输业与第三产业的关联效应。     

基于投入产出的长三角地区信息产业经济效应分析

本文基于2012年和2017年的投入产出表,分析上海、江苏、浙江、安徽三省一市信息产业的直接消耗系数、影响力系数、感应度系数等指标,并对三省一市信息制造业和信息服务业的产业关联和产业波及效应进行比较分析。结论是：上海、江苏、浙江、安徽三省一市信息产业增加值占地区生产总值的比重均有所增加,浙江、安徽两地的增长幅度明显,信息服务业占地区生产总值的比重增加显著,安徽省信息制造业相较于信息服务业发展得更好;三省一市信息制造业和信息服务业对其它产业有不同程度的依赖;信息制造业和信息服务业的影响力系数都要大于感应度系数,应该采取主动,积极发展信息制造业和信息服务业,以促进其他产业的增长。     

海南省房地产业与其他产业的关联度分析

房地产业的产业链非常长、波及面十分广阔,海南省房地产业发展就像过山车一样不稳定.本文利用2002年、2007年、2012年的投入产出模型定量反映房地产业与其他产业之间的前向、后向关联产业,揭示房地产业与其它产业之间的相互影响程度,旨在为促进海南省房地产业的健康发展提出对策建议.     

奥运会的影响有多大？——基于产业关联视角的模型与测算

奥运会是一种综合性的国际化体育盛事，不仅有参与人员多、文化内涵高、持续时间长和竞赛水平高等独特魅力，更是一场巨大的投入产出经济活动，需要许多产业部门为其提供各种产品（中间或最终产品），同时将奥运产品提供给各产业部门消费，这种奥运会与各产业部门间存在的广泛而密切的技术经济联系可称为奥运会产业关联。由于奥运会产业关联广泛复杂且相关统计数据不全面，奥运会在大多数国家从未被视为一个专门产业并纳入国民经济账户体系，使得对奥运会产业关联效应的测算长期以来鲜有文献涉猎。     

我国房地产业金融加速器效应研究——基于面板数据的实证分析

房地产业作为国民经济的支柱产业,政府对其宏观调控颇为必要.根据金融加速器理论,微小的外部冲击会造成大幅度的实体经济波动,且对小企业的影响比对大企业大.本文通过对沪深上市房地产企业的面板数据进行实证分析表明,货币政策金融加速器效应在我国房地产业显著,且存在不对称性.政府在调控房地产行业时,要考虑货币政策对不同规模房地产企业的不同影响.     

基于投入产出表数据挖掘的物流业产业关联研究

将应用一种物流业调整系数进行物流业数据的挖掘,试图获取更加可靠的数据进行物流业产业关联分析。首先,通过对已有的物流业统计标准进行分析,界定物流业范畴;然后,将物流业增加值的4个构成要素与投入产出表的相关部门之间对应,并计算相关部门的物流业调整系数;接着,构建包含物流业与统计年鉴中17个国民经济产业部门的18部门投入产出模型;最后,利用该投入产出模型对物流业的产业关联度进行分析,并与传统物流业处理的关联分析进行比较研究。分析表明,利用物流业调整系数挖掘的物流业数据,确实能帮助进行物流业产业关联分析,且其结果更加符合物流业的实际特征。