中国70个大中城市房价指数空间格局与影响因素分析

基于国家统计局公布的2006-2020年中国70个大中城市房价指数数据,采用GIS空间分析和空间杜宾模型方法详细探讨了中国70个大中城市房价指数空间格局及其影响因素。研究结果表明:中国70个大中城市房价指数的分布整体上呈现出沿海城市高于内陆城市,东部城市高于西部城市的空间格局;中国70个大中城市房价指数存在一定程度的空间相关性,但不同年份的空间自相关强度或方向却略有差异;空间冷热点分析发现,中国70个大中城市房价指数的热点区主要分布在东部和南部地区,冷点区主要分布在中部和北部地区;空间杜宾模型结果表明,人均GDP、第三产业比例、货币发行量、人均社会消费品零售总额和公共服务是影响中国70个大中城市房价指数空间分异的主要因素。     

技能工资差距、房价上涨与城镇居民消费——基于31个省级面板数据的实证分析

通过对31个省及直辖市2006—2020年的面板数据进行研究发现：技能工资差距和房价上涨对城镇居民消费具有抑制作用。技能工资差距和住房收入比交互项的系数为正,即房价上涨对技能工资差距扩大的消费抑制作用有正向调节的效应。这说明房价上涨会削弱技能工资差距对消费的负面影响,即房地产价格的持续上涨会减弱工资分配改善对城镇居民消费的提升作用。所以,提升低技能劳动者的技能水平和缩小技能工资差距,有利于拉动城镇居民消费。同时,控制房价上涨,防止房地产泡沫形成,不仅可以提升消费,也可以提升工资收入分配改善对消费的拉动作用,使收入分配改善与扩大内需保持同步。这有利于实现共同富裕与“双循环”新发展格局构建的良性互动。     

数字经济发展对中国出口贸易的影响——基于31个省份空间计量的研究分析

基于中国31个省份2013-2020年面板数据,采用面板熵值法构建了数字经济发展水平综合指标体系,对省域数字经济发展水平进行准确测度;然后在邻接矩阵、地理距离矩阵、经济地理嵌套矩阵下,使用空间杜宾模型实证研究数字经济发展对我国出口贸易的影响。研究发现：数字经济发展通过降低信息收集成本与市场进入门槛水平,从而对我国出口贸易具有显著的促进作用,且在经济地理嵌套矩阵下的空间效应最突出;数字经济发展水平带动区际之间的良性竞争,对地理距离关联省份的出口贸易产生正向的空间溢出效应,但由于经济发展不均衡和获取资源的不及时,在邻接矩阵和经济地理嵌套矩阵下,间接效应不显著。     

商品房房价过高现象的实证分析——以北京市房价为例

目前我国城市中的商品房售价过高,在很大程度上已经严重影响城市居民的生活水平与幸福指数,以北京市房价增涨幅度过大的过程为例,对房价涨幅的原因以及影响,相关对策进行相关论证。     

影响房价的深层因素与房地产调控分析

国内房价持续上涨的势头在2008年出现了放缓的迹象,但是,房价涨幅是否得到有效控制要看影响房价的因素是否还在发挥作用。本质上,国内房价问题已经不是一个纯粹的市场问题,而是住房保障体系不健全与社会经济结构失衡的集中体现。因此,若使房价得到有效控制,未来房地产调控必须沿着健全住房保障体系以及消除社会经济结构失衡对商品房市场的影响这两个方面来进行。     

安徽省第三产业影响因素分析——基于安徽省17个市的面板数据

以安徽省17个市2000-2007年的面板数据建立计量模型,分析安徽省第三产业的影响因素.结果显示政府支出比重和城市化水平对安徽省第三产业比重的影响最大,而收入水平、市场化水平等因素的作用微弱.     

股票市场与银行市场对经济发展的影响——基于内地31个省市面板数据的实证分析

当前我国的市场经济发展还处于初级阶段,因此要推动经济的高速增长,必须关注金融市场的影响。本文以股票市场代表新兴市场、以银行市场代表传统市场,使用31个省市的面板数据研究了新兴和传统金融市场对经济增长的影响。实证结果表明：无论是新兴金融市场还是传统金融市场对经济发展都有显著的影响。     

中国高等教育效率分析——基于31个地区的面板数据

为了科学合理地分析我国高等教育的效率,从国家统计局获取2006—2020年我国31个地区高等教育的投入与产出数据,在描述性统计分析的基础上,基于BCC和DEA-Malmquist评价模型分析投入产出效率,从区域和时间两个维度分析指数特征,并从人员结构的角度对投入数据进行细分,通过对比验证结论的可靠性。结果发现：(1)无论是绝对数量还是增长速度,各地区在高等教育投入和产出上都具有很大的差异,经济和人口大省在指标上表现较为突出。(2)广东、上海、浙江的高等教育DEA效率且Malmquist指数排名靠前,成为我国高等教育发展的标杆地区。部分地区因规模效率而DEA无效,其他DEA无效的地区主要受纯技术效率的影响。(3)通过对比人员结构细分前后的模型计算结果,说明了DEA模型结果具有较好的一致性,且指标细分有助于进一步找出投入产出低效率的深层次原因。最后,结合主要结论和冗余分析的结果,为有针对性地提升高等教育投入产出效率、制定高等教育发展策略提供参考。     

安徽省进口贸易影响因素研究——基于引力模型的面板数据实证检验

采用随机引力模型,选取2001-2011年的面板数据,分析安徽省进口贸易的影响因素.实证证明：出口贸易、外商直接投资不是安徽省进口贸易的主要动力;而双边贸易成本却成为阻碍安徽省进口贸易发展的重要因素.     

房价对居民幸福指数的影响——基于主观指标体系的分析

房价的不断上涨已经成为影响居民幸福指数的一个重要因素。本文拟从测评幸福感的主观指标体系的几个方面来分析房价对于居民幸福指数的影响,并从政府、消费者、和商业银行三个方面给出相应的建设措施。     

我国区域高等教育发展水平对区域创新的影响分析——基于我国31个省市自治区数据的分析

一个区域的高等教育发展水平对该区域的创新水平具有显著的正效应,其作用主要体现在人才培养、知识产出、实际创新活动的参与三个方面.在我国,区域创新水平呈现出与区域高等教育发展水平相似的区域分布不均衡的特征,两者关系的深入研究对探讨区域高等教育的发展具有建设性的启示.     

中学生课外补习时间投入对学业成绩的影响——基于PISA2015我国四省市数据的实证研究

基于PISA2015中国四省市数据,采用多层线性模型,研究中学生各科课外补习时间投入对学业成绩的影响效应.研究发现:课外补习时间与学业成绩之间存在先降后升的非线性关系,表明学科补习具有门槛效应,当补习时间超出某个阈值,学业成绩才会出现质的提升;数学补习时间投入差异扩大了不同家庭背景学生间数学成绩的差距,会造成教育结果的不均等;校内课程时间对学生成绩的影响呈先升后降的非线性关系,相较于补习时间,校内课程时间能更有效地提升学生成绩.因此,中学生及家长应基于实际的补习需求,合理投入补习时间;学校应保证学生校内课程学习时间,发挥学校教育的主导作用;政府应重视课外补习对教育公平的冲击,加强对校外培训机构的监管,还要为经济困难家庭学生提供必要的课外补习机会,缩小因课外补习带来的教育结果不均等,努力促进校内外教育公平.     

论房价与地价的关系——基于济南市和青岛市数据的比较实证研究

近来,人们对地价与房价的关系一直争论不休.鉴于在不同的地区房价和地价的关系有可能不同的情况,本文采用2001年第1季度至2008年第3季度的数据,通过统计方法和计量方法对济南市和青岛市房价与地价的关系进行了比较实证分析.结果表明,尽管济南市和青岛市房价和地价的关系具有不同的统计特征,但是在济南市和青岛市地价都不是影响房价的决定性因素.本文据此提出了一些政策建议.     

商品房价格影响因素实证分析——以福州市房价走势为例

根据福州2002—2015年季度商品房平均销售价格、房地产开发投资和地区生产总值的统计数据,利用单位根检验、格兰杰因果检验和协整检验,对福州市商品房平均销售价格、房地产开发投资和经济增长之间的关系进行实证分析。基于经济增长和房地产开发投资对于商品房价格都有促进作用,提出若干建议。     

我国中等职业教育全要素生产率演变与影响因素研究——基于31个省份面板数据的实证分析

通过Malmquist指数测算分析了31个省份2003-2013年中等职业教育全要素生产率的变动,发现整体上全要素生产率年均增长3.2%,技术进步是主导因素,西部、中部、东部和东北地区全要素生产率依次下降。进一步的面板模型回归显示,人才培养质量、产业结构和区域经济实力对全要素生产率有促进作用,经费投入、教育结构、人口变迁、硬件设备和师资力量对全要素生产率有约束作用。     

影响我国养老保险覆盖率的因素的实证分析

我国已经基本建立起社会统筹的养老保险体制,但各个省市的覆盖率差别较大。通过实证分析,建立多元线性回归模型,分析近几年面板数据,结果显示社会养老保险覆盖率与教育水平显著正相关,而与家庭规模和人均可支配收入显著负相关。因此我国应扩大养老保险的覆盖面,进行养老保险征缴费率的改革,加大宣传力度,建立公平体制,保障个人账户的储蓄和收益,以提高养老保险的覆盖率。     

我国一线城市房地产市场泡沫的测度研究——基于我国19个一线城市的面板数据

文章选取2018年第一财经周刊评选的15个新一线城市,加上北京、上海、广州、深圳共19个城市2005年至2016年的面板数据,建立固定效应变系数模型对房地产价格泡沫进行测度和分析。结果表明,十九个一线城市房地产价格出现不同程度的泡沫,2006年、2007年间波动最大,整体呈减小趋势。控制房价泡沫政府可以建立抑制房价上涨的长效机制,并提高房地产信息的对称性。