產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移作為優(yōu)化生產(chǎn)力空間布局、形成合理產(chǎn)業(yè)分工體系、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的有效途徑,其相關(guān)問題的研究也一直備受關(guān)注。2004年以來,東部沿海地區(qū)的勞動成本快速上升,制造業(yè)開始向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。與這一現(xiàn)象伴隨的是2004年前后房價(jià)的快速上漲,房價(jià)上漲對勞動力流動和產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)問題引起了社會的廣泛關(guān)注。2004年以來房價(jià)的快速上漲和東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)折點(diǎn)的出現(xiàn),是否有其內(nèi)在的相互關(guān)系呢?如果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是由房價(jià)快速上漲,進(jìn)而影響勞動力流動的方向所導(dǎo)致的,則將造成中國勞動力資源豐富的比較優(yōu)勢“已經(jīng)終結(jié)”的假象,從而偏離實(shí)際的比較優(yōu)勢,最終損害中國產(chǎn)業(yè)的整體競爭力。因此,對于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移動因的判斷,將直接影響對于中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的認(rèn)識,進(jìn)而影響國家產(chǎn)業(yè)、區(qū)域乃至宏觀政策的制定。本文試圖探討房價(jià)上漲、異質(zhì)性勞動力流動與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移之間的關(guān)系,研究房價(jià)上漲如何影響異質(zhì)性勞動力流動,并最終影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。由此我們不禁要思考:房價(jià)上漲引發(fā)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的規(guī)律是什么,引發(fā)了何種類型的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移?異質(zhì)性勞動力流動的中間作用機(jī)理如何?高房價(jià)引發(fā)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到底是一種自發(fā)式的結(jié)構(gòu)調(diào)整、亦或是“騰籠換鳥”的產(chǎn)業(yè)升級... 

【文章來源】：湖南科技大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：157 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

003-2013年中國31省市商品房平均銷售價(jià)格上漲情況（單位：千元）

第3章房價(jià)變動和制造業(yè)轉(zhuǎn)移的時(shí)空特征分析-40-圖3.7分地區(qū)的城市房價(jià)水平：2013年Fig3.7Urbanhousingpricelevelinsubregions圖3.8分地區(qū)的城市房價(jià)增長率：2003-2013Fig3.8UrbanHousingPriceGrowthbyRegion數(shù)據(jù)來源：根據(jù)《中國區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》中的商品房銷售額和商品房銷售面積計(jì)算得到。為了更加清晰的描述各地級市房價(jià)水平在2003-2013年的變化情況，本文繪制了地級市房價(jià)水平變化的空間分布圖（見圖3.9）。圖3.9地級市房價(jià)水平變化：2003-2013Fig3.9ChangeofHousingPriceLevelinCities:2003-2013數(shù)據(jù)來源：根據(jù)《中國區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》中的商品房銷售額和商品房銷售面積計(jì)算得到。從圖中可以看出，所有地級市的房價(jià)水平都再現(xiàn)了不同程度的上漲，但房價(jià)上漲的幅度具有較大的城市差異和區(qū)域差異。房價(jià)上漲幅度最大的城市達(dá)到18145元/平方米，房價(jià)上漲幅度最小的城市僅為941元/平方米，相差20倍。房價(jià)漲幅最大的城市集中分布在東部沿海的京津冀、長三角和株三角等地區(qū)。中部地區(qū)和東北地區(qū)的城市房價(jià)漲幅整體較小，西部地區(qū)個(gè)別城市房價(jià)漲幅超過中部地區(qū)，這與圖3.7和圖3.8的描述是一致。05000100001500020000250002013年商品房銷售價(jià)格：元/平方米0100200300城市編號東部地區(qū)城市中部地區(qū)城市西部地區(qū)城市0200400600房價(jià)上漲幅度：2003-2013（%）0100200300城市編號東部地區(qū)城市中部地區(qū)城市西部地區(qū)城市

湖南科技大學(xué)博士學(xué)位論文-51-京津冀等地區(qū)，轉(zhuǎn)出份額較小的城市主要分布在西藏、云南以及黑龍江等地區(qū)；轉(zhuǎn)入份額較大的城市主要分布在山東半島的內(nèi)陸地區(qū)、中部地區(qū)以、西部地區(qū)的重慶以及東北地區(qū)的吉林等。圖3.20制造業(yè)產(chǎn)值份額和就業(yè)份額空間演變：2004-2013Fig3.20SpatialEvolutionofOutputShareandEmploymentShareinManufacturingIndustry數(shù)據(jù)來源：中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，下同。從制造業(yè)整體的就業(yè)變化情況來看，如圖3.20（右）所示，制造業(yè)就業(yè)份額轉(zhuǎn)出較大的城市主要分布在長江三角洲、珠江三角洲以、京津冀以及山東半島的沿海城市等地區(qū)，轉(zhuǎn)出份額較小的城市主要分布在黑龍江、西北、西南等個(gè)別地區(qū)。制造業(yè)就業(yè)份額轉(zhuǎn)入較大的城市主要分布在東部地區(qū)的江蘇、中部六盛西部地區(qū)的重慶以及東北地區(qū)的遼寧等地。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]經(jīng)濟(jì)集聚的節(jié)能減排效應(yīng):理論與中國經(jīng)驗(yàn)[J]. 邵帥,張可,豆建民.  管理世界. 2019(01)
[2]新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間溢出效應(yīng)研究——創(chuàng)新要素與集聚效應(yīng)雙重視角[J]. 李紅錦,曾敏杰.  科技進(jìn)步與對策. 2019(01)
[3]城市房價(jià)泡沫及其傳染的“波紋”效應(yīng)[J]. 劉海云,呂龍.  中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(12)
[4]中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用問題再探[J]. 陳林.  經(jīng)濟(jì)評論. 2018(06)
[5]房價(jià)上漲對企業(yè)勞動力成本的影響分析[J]. 王重潤,路迪.  價(jià)格理論與實(shí)踐. 2018(05)
[6]高房價(jià)降低了中國工業(yè)企業(yè)TFP嗎——基于要素成本視角的研究[J]. 董珍.  宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2018(10)
[7]比較優(yōu)勢和競爭優(yōu)勢對地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)移的影響[J]. 陳國生,張亨溢,趙立平,魏曉博,羅嬌霞.  經(jīng)濟(jì)地理. 2018(09)
[8]房價(jià)、工資與資源配置效率——基于微觀家庭數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 張巍,許家云,楊竺松.  金融研究. 2018(08)
[9]勞動力市場分割的技能偏向如何影響家庭人力資本投資[J]. 張軍,張慧慧,徐力恒.  中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(08)
[10]房地產(chǎn)價(jià)格上漲對工業(yè)產(chǎn)出的影響及狀態(tài)性特征——基于中國大中城市數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 許祥云,李立恒.  財(cái)政研究. 2018(08)

博士論文
[1]中國勞動力空間集聚問題研究[D]. 李玉梅.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016



本文編號：3451166