金融与房地产业影响京津冀经济增长的实证分析——基于面板数据模型的实证分析
中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究
中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究一、本文概述1、研究的背景与意义2、国内外研究现状和评价3、研究目的、内容和方法二、中国区域创新生产的现状分析1、创新生产的定义和指标体系创新生产是一个多维度、复杂且动态的过程，涵盖了从新思想的产生、研发活动的进行，到新技术、新产品、新服务的商业化应用的整个过程。
在中国，创新生产被赋予了推动经济转型升级、实现高质量发展的关键角色。
本文所指的创新生产，主要关注科技创新，即通过科学研究和技术开发产生新知识、新技术，并将其转化为实际生产力，推动经济社会的持续发展。
为了全面、系统地衡量创新生产，需要构建一个综合性的指标体系。
本文在参考国内外相关研究和实际数据可获得性的基础上，构建了一个包含创新投入、创新产出和创新环境三个维度的指标体系。
创新投入指标主要包括研发投入、研发人员数量等，反映了一个地区对科技创新的重视程度和投入力度；创新产出指标则包括专利数量、技术市场成交额等，直接体现了科技创新的成果和效益；创新环境指标涵盖了教育水平、科技服务机构数量等，这些因素对于激发创新活力、促进创新成果的转化和应用具有重要影响。
通过这一指标体系，可以全面评估中国各地区创新生产的水平、结构和特点，为后续的空间计量分析提供基础数据支撑。
这一指标体系也具有一定的动态性，可以根据实际情况进行调整和完善，以适应创新生产不断发展变化的需要。
2、中国区域创新生产的总体情况中国作为世界上最大的发展中国家，近年来在区域创新生产方面取得了显著的进步。
从总体情况来看，中国的区域创新生产呈现出以下几个显著的特点。
创新生产的地理分布不均。
尽管全国范围内的创新活动都在不断增加，但东部地区，特别是长三角、珠三角和京津冀等经济发达区域，其创新生产的规模和速度明显领先于其他地区。
这些地区的创新资源丰富，科研机构和高校众多，为创新生产提供了强大的支撑。
创新生产的行业差异明显。
高新技术产业，如信息技术、生物技术和新材料等，是创新生产的主要领域。
京津冀行业报告
京津冀行业报告京津冀地区是中国的经济发达地区之一，也是国家重点发展的区域之一。
作为中国的经济中心之一，京津冀地区的各行业发展情况备受关注。
本报告将对京津冀地区的主要行业进行分析，以便更好地了解该地区的经济发展状况。
一、制造业。
京津冀地区的制造业发达，是中国的重要制造业基地之一。
该地区的制造业涵盖了机械制造、电子制造、化工制造等多个领域。
其中，汽车制造业是该地区的重要支柱产业之一，河北省的保定市、天津市的滨海新区等地都有大型汽车制造厂。
另外，该地区还以钢铁、煤炭等传统产业为主，这些行业对当地经济的贡献非常重要。
二、房地产业。
京津冀地区的房地产业也是该地区的重要支柱产业之一。
在北京市、天津市和河北省的石家庄市等地，房地产开发商纷纷涌入，开发大型住宅小区、商业综合体等项目。
尤其是在京津两地，由于人口密集，房地产市场一直十分火爆。
然而，近年来，政府出台了一系列政策来控制房地产市场，以防止房价过快上涨，这对当地的房地产业产生了一定的影响。
三、金融业。
京津冀地区的金融业也十分发达，北京市是中国的金融中心之一，拥有众多的金融机构和金融人才。
天津市也是重要的金融中心之一，拥有多家银行总部和金融机构。
此外，河北省的石家庄市、唐山市等地的金融业也在不断发展壮大。
随着京津冀协同发展战略的推进，金融业也将成为该地区的重要支柱产业之一。
四、科技产业。
京津冀地区的科技产业也在不断发展壮大。
北京市是中国的科技创新中心之一，拥有众多的高新技术企业和科研机构。
天津市也是重要的科技创新中心之一，拥有多家高新技术企业和科研院所。
河北省的保定市、廊坊市等地的科技产业也在不断崛起。
随着国家对科技创新的重视，京津冀地区的科技产业将迎来更大的发展机遇。
五、环保产业。
京津冀地区的环保产业也在不断发展壮大。
随着国家对环境保护的重视，该地区的环保产业迎来了发展的机遇。
北京市、天津市等地的环保产业发展较为成熟，拥有多家环保企业和科研机构。
河北省的石家庄市、唐山市等地的环保产业也在不断壮大。
数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响研究
数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)1.3 研究方法与路径 (5)二、数字经济概述 (7)2.1 数字经济的定义与特征 (8)2.2 数字经济的发展现状 (9)2.3 数字经济与区域经济的关联 (10)三、京津冀地区经济高质量发展现状分析 (11)3.1 京津冀地区经济发展概况 (13)3.2 京津冀地区产业结构与布局 (14)3.3 京津冀地区经济发展面临的挑战 (16)四、数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响机制 (17)4.1 促进创新驱动发展 (18)4.2 提升资源配置效率 (19)4.3 加强区域协同创新 (21)五、数字经济对京津冀地区经济高质量发展的实证分析 (22)5.1 模型构建与变量选取 (23)5.2 实证结果与分析 (25)5.3 稳健性检验与机制研究 (27)六、案例分析 (28)6.1 北京市数字经济的发展现状 (29)6.2 天津市数字经济的发展策略 (31)6.3 河北省数字经济的发展机遇 (32)七、结论与建议 (33)7.1 研究结论总结 (35)7.2 政策建议与发展策略 (36)7.3 研究展望与不足之处 (37)一、内容概要本研究旨在探讨数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响，通过分析数字经济的发展现状、特点及其在京津冀地区的应用，从而评估数字经济在推动区域内产业结构升级、创新驱动、以及区域协调发展中的作用。
研究首先回顾了数字经济的内涵和全球发展态势，接着结合京津冀一体化的宏观背景，分析该地区的经济增长模式、产业结构以及面临的挑战。
在较为全面的文献回顾基础上，本研究构建了一个包含数字经济、产业结构、创新能力和区域协调发展等指标的经济高质量发展评价模型。
研究将运用定性和定量相结合的研究方法，通过数据分析、实地调研、访谈、案例分析等方式，深入分析数字经济对京津冀地区经济高质量发展的影响，包括但不限于数字经济对当地传统行业转型升级的促进效应，数字化基础设施建设的推进作用，以及数字经济增长新动能的培育效果。
中国区域金融差异对经济发展的影响——基于空间经济学FC模型的实证分析
第 １８期 ７
财 经 理 论与 实 践 （ 月 刊 ） 双
ＴＨＥ ＴＨＥＯＲＹ ＡＮＤ ＰＲＡＣＴＩ ＣＥ ＯＦ ＮＡＮＣＥ ＡＮＤ ＦＩ ＥＣＯＮＯＭ Ｉ ＣＳ
Ｖ０ ． ３ Ｎｏ １ ８ Ｉ ３ ． ７
２１ ０ ２年 ７月
Ｊ１ ２ ２ ｕ． ０１
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金 融与 保险 ・
中 国区 域 金 融差 异 对 经 济发 展 的影 响
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基 于空 间 经济 学 Ｆ Ｃ模 型 的 实证 分 析
孙 玲， 陶士 贵
２０ ４ ） １０ ６
（ 京师范大学 商学院， 苏 南京 南 江
摘
要 ： 国 区域 经 济 发展 不 平衡 ， 大程 度 上 是 由 于金 融发 展 水 平 存 在 差 异 性 。结 合 空 间 经 济 学非 对 中 很
空 间经 济 学兴 起 于 上世 纪 ９ ０年 代 ， Ｃ模 型 是 Ｆ 空间 经济学 的基 础模 型 之一 。Ｆ Ｃ模 型 引入 了资 本 的流 动 ， 主要 分 析 了资 本 在 区域 间可 以 自由流动 的
融 发展 明 显 滞 后 于 经 济 增 长［ 。 尹 宗 成 （ ０ ８ 用 １ ］ ２０ ）
业 人数 表示 ， 金融 资本 可 以用 地 区金 融 机构 的存 款
余 额来 表示 ， 贸易 自由度包 括两 个层 面 ： 是 区际贸 一
易 自由度 ， 是对 外 贸 易 自由度 。其 中 区际 贸易 自 二
由度 可 以用 路 网密度 来 表 示 ， 外 贸 易 自 由度 可 以 对
＊ 收 稿 日期 ： ２ １ － ０ — ２ ０２ ２ ８ 基 金 项 目： 教 育 部 规 划 项 目（０ ＡＧ Ｗ ０ ５ 和 江 苏 省 社 会 科学 基 金 项 目 （９ Ｊ ０２ １ＹＪ Ｊ １ ） ０ＣＳ ０） 作者简介： 孙 玲（９４ ）女， １ ８一 ， 江苏 扬 州 人 ， 京 师 范 大 学 商 学 院 博 士研 究 生 ， 究 方 向 ： 域 金融 、 域 经 济 、 间 经济 学 。 南 研 区 区 空
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中国房地产市场与金融市场关系的实证分析_
第二章 房地产市场与金融市场关系的理论分析2.1 房地产市场对金融市场的依赖性分析在我国香港地区，1993年港埠金融业投向房地产的贷款约占贷款总额的1/3，全港60%的股票与房地产有关。
在美国，一般商业银行房地产贷款占贷款总额的60%，占资产总量的16%左右。
在欧美，房地产投资的70%要通过金融机构融资，住房信贷占全国信贷总额的比例大都接近40%，其中，美国为43.6%，英国为37.4%，德国（西德）和挪威为36%。
上述数据充分说明，金融在住房产业发展中起着重大作用[29]。
房地产再生产与一般商品再生产的共性同房地产再生产本身的特性相互交织在一起，构成了房地产再生产需要金融支持的客观基础，从而使房地产再生产产生了对金融市场的强烈依赖性。
2.1.1从商品——货币关系上考察在市场经济条件下，房地产在生产、流通、交换和消费各个环节中，必须进行各种各样的物化劳动和活劳动交易，正是这些交易的实现，才使劳动力和劳动资料及劳动对象相结合；也正是这些交易的实现，才使得房地产商品能够到达房地产购买者手中，并得以在不同经济主体之间不断流转，从而进行正常的房地产消费。
没有这些交易的实现，房地产再生产就不可能进行下去。
但是，这些交易的实现，是以货币工具的存在和运用为条件的。
如果离开货币工具，房地产再生产中各种形态的物化和活劳动就无法计算、比较、核算和控制，从而无法进行交易。
而金融机构恰恰是专门经营和管理货币这种作为一般等价物的特殊商品的，因此，房地产再生产的运行不可能离开金融的支持与配合，而且，金融市场的运行状况，直接关系到货币工具在房地产再生产中的运用程度。
2.1.2从房地产再生产的特殊性上考察房地产再生产中存在着许多需要解决的矛盾，但有两个是最基本的矛盾，这两个矛盾不解决，房地产再生产就不能顺利进行。
同时，这两个基本矛盾的解决程度，还影响着其他矛盾所能缓解的程度。
而这两个基本矛盾是否能够得到解决，以及能够得到解决的程度，主要取决于金融市场对房地产再生产的支持，包括支持的力度和支持的方式等。
京津冀产业结构对经济增长影响差异性分析——基于面板数据模型的分析
型 方 法 ，对 １７ —２ｏ 京 津 冀 产 业 结 构 对 经 济 增 长 影 响 的 差 异 进 行 了分 析 ， 结果 显 示 ：第 一 产 业 增 ９ ８ ｏ５年
加值对经济增长影响最大的是 河北省 ，其次是天津 ，最后是北京。第二产 业增加值对经济增长的影响 最 大的是天津 ，其次是北京，最后是河北省。第三产 业增加值对经济增长的影响 最大的是北京 ，其次是天 津 ，最后是 河北省。实证分析结果与 目前京津冀地 区经济发展的特点是 吻合的 ，进而提 出京津冀地 区三
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上升 ，２ ３ ２０ １２至 ０５年保持在 ６ ％左右 ，可见第三产业 是 ￣ ９
年为 ８ ．５ 元 ，２０ ７ ９ ２６ 亿 ０５年
为 ３９ ．２ ６ ６ 亿元 ，是 １ ８ 的 ４ 倍 ，其 中第一产业 产值 ７ ７ ９ 年 ５
年 为 ７ ．％ ，２０ １１ ０５年 仅 为 ２ ．％ ，下 降 了 ４ ． 百 分 ９４ １７个
应 ，则 体现出资源 配置 的效率 低下 ，经济增 长必然 是不
可 持续 的 、缓 慢 的 、 不 稳 定 的 。从 世 界 各 国 经 济 增 长 史
来 看 ，现代经济增 长方式是 以产业结构 变动为核心 的经
１ ８ ７ ９ 年为 ５Ｏ 亿元 ，２０ ．３ ０５年为 １２ ３ 亿元 ；第二产业产 １ ．８ 值 １７ ９８年 为 ５ ．３亿元 ，２０ ７５ ０５年 为 ２５ ． ０ １１ ７亿元 ；第 三 产业 产值 １ ８年为 ２ ．９ 元 ，２０ 年 为 １３ ． ７ ９ ００ 亿 ０５ ５４０ ７亿元 。 产业结构虽然整体 上属于 “ 三一”型 ，第一 产业 的 比 二 重没有超过 １％ ，从 １９ ０ ９ ９年开始低于 ５ ％，２０ ０５年达 到 ３ ％；第 二 产业 的 比重 在 逐 步 降低 ，１ ８年 为 ６ ．％， ７ ９ ９６
房地产价格影响因素的实证研究_基于我国各省的面板数据分析
经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第223期2014年第5期Serial No .223No .5，2014引言2007年，美国房地产泡沫的破灭，引发了次贷危机；我国房地产市场也出现了衰退的迹象，房价持续下降。
2009年，受多重因素的影响，各种资金纷纷进入楼市，房地产市场量价齐升，迅速从复苏走向过热。
弄清影响房价的主要影响因素，探究我国房地产投资是否过热，房价是否合理，是否存在泡沫以及如何有效控制房地产价格迫在眉睫。
A braham 和Hendershott （1996）通过构造一个包含滞后项过程的住宅价格模型，揭示了住宅价格与建设成本、就业率和收入直接相关，而价格上涨幅度和利率呈负相关。
Takatoshi 等（1995）认为，在20世纪80年代日本房地产价格泡沫中，银行对房地产行业信贷的急剧增加起到了诱发的作用。
C ollyns 和Senhadji （2002）以中国香港、韩国、新加坡、泰国作为样本，证实信贷增长显著影响了房地产价格。
乔志敏（1995）用实证分析表明，生产成本的波动对房地产价格的波动有明显的作用。
平新乔（2004）认为，地价的上升推动了房价的上升。
崔光灿（2008）通过上海房地产信贷与房地产市场关系的实证研究，得出了房地产信贷同房地产价格存在着长期的协整关系，房地产信贷对房地产价格有明显的促进作用。
王松涛（2009）认为，住房价格波动不仅受到城市经济维度与房地产市场维度因素的影响，而且也受到开放经济维度因素的影响。
综上所述，国内外学者对房地产价格影响因素的研究很丰富。
本文归纳他们的研究，主要从市场需求、供给和金融角度出发，利用我国1997—2009年的面板数据对这一问题进行检验。
一、中国房地产价格影响因素和理论假说（一）需求方因素：人均GDP 和居民可支配收入从理论上看，人均GDP 和居民可支配收入作为收入水平的衡量指标，它的上升会增强居民的购买能力，提供房屋的有效需求；另一方面，由于房产本身可以作为投资品的这种特殊性，会刺激投资性的需求。
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12期一、引言北京、天津、河北协同发展的政策出台之后,三地之间的经济合作不断加强,同时为他们金融合作带来了新的机会和更高的要求。
河北分别和北京市、天津市签定了经济合作方面的文件,并且在金融风险防范、金融综合改革试验区、科技金融创新等九个方面和北京开展了金融性的工作。
河北与天津共同设立了天交所渤海股权交易中心,有效刺激了河北省非上市股份有限公司开展股权交易,促进了成长型中小企业健康成长。
与此同时,随着工业化和城市化进程的加快,特别是近年来住房制度改革的不断深入,房地产业发展迅速,已成为推动经济增长的重要产业之一。
因此,本文利用计量经济学理论,通过建立面板数据模型,关注金融业与房地产业在京津冀经济增长影响方面的差异。
目前,国内研究学者对金融和房地产与经济增长关系的计量经济学分析方法,大部分是对这个地区的时间序列数据进行分析,建立时间序列模型,但是这种研究方法的缺点是分析对象不全面,是单一的。
二、实证分析研究(一)数据处理经济指标选用河北、天津和北京三地各自的GDP 。
本文以金融业以及房地产业的产业价值结构为代表变量,分别用J 和F 表示。
所有资料和本文所用到的数据均来自北京、天津、河北三地的经济统计年鉴。
为了消除价格水平变化的影响,将上述指标均调整为1997年为基期的价格水平,指标自然对数处理,表示为lnGDP ,lnJ 和lnF 。
(二)模型的设定1.模型设定原理。
本文所使用的面板数据,也被叫做并行数据,是过去20年计量方面的重要发展与发现之一。
与传统其他诸如时间、截面分析方法相比,面板数据分析不仅增加了样本量,而且有效地防止了多重共线性。
它更好地解决了忽略变量和解释变量之间相关性的问题,使得参数估计结果更可靠,分析更深入。
单个方程面板模型的一般形式是:y it =αit +x it βit +u it i=1,2,…n ,t=1,2,…,T (1)其中αi 为1×k 向量,βi 为k ×1向量,k 为解释变量的数目。
该式通常有以下三种情形:情形1:不变参数模型αi =αj ,βi =βj情形2:变截距模型αi ≠αj ,βj =βj 情形3:变系数模型αi ≠αj ,βj ≠βj研究面板数据的第一步,是测试上述三种情况中的哪一种是正在研究的问题所适合的模型。
从而确定模型的形式,否则若模型的选择不正确,后续将有一系列的错误出现。
通常可以通过两个假设来检验:假设1:斜率相同,截距不同。
H 1∶β1=β2=…=βN假设2:截距和斜率都相同。
H 2∶α1=α2=…=αN β1=β2=…=βN如果接受H 2,则选择不变参数模型,不需要进一步测试。
如果拒绝假设2,则可以确定该模型是变量系数或变量截距之一,并且需要进一步测试假设1。
如果检验通过则通过假设1检验,选择上述规定的情形2的模型;如果未通过检验则否定假设1,则确定面板模型为上述情形3的模型。
可以使用F 统计量来计算这两个假设测试的实现。
通过分别运行三种情况下的模型,可以得到以上三种模型的残差平方和,以便进行下一步检验。
通过估计分别得到变系数、变截距、不变参数它们各自的残差之和S 1,S 2,S 3,然后根据下面两个F 统计量来选定选用哪种模型:(1)检验H 2的F 统计量为:F 2=(S 3-S 1)/[(N-1)(k +1)]S 1/(NT-N(k+1))~F[(N-1)(k +1),N(T-k-1)]检验H 1的F 统计量为:F 1=(S 2-S 1)/[(N-1)k ]S 1/(NT-N(k+1))~F[(N-1)k,N(T-k-1)]其中N 是数据的横截面数,T 是周期数,k 则表示解释变量的数量。
根据上面的公式,F 1继续测试假设H 1,反之,它被确定金融与房地产业影响京津冀经济增长的实证分析———基于面板数据模型的实证分析朱晓娜摘要:随着北京、天津、河北协同发展政策的出台,金融业和房地产业成为人们讨论的热点。
本文采用面板模型,实证分析了1997—2015年金融业和房地产业对京津冀三地经济增长一体化政策的影响。
结果显示:金融业对三个区域的影响程度由大到小为北京、天津、河北。
房地产业对三个地区的影响程度由高到低依次为天津、河北、北京。
关键词:京津冀;金融业;房地产业;经济增长中图分类号:F29文献标识码:A作者单位:河北经贸大学金融学院纵横88圆园18年第12期为恒定参数模型。
2.代入数据选定模型。
这里,面板数据模型被引入金融业和房地产业,这是京津冀经济增长的动力。
通过使用E ⁃views6分别估计上述三个模型获得以下结果。
利用上述检验方法,计算得:S 1=1.173914,S 2=1.558547,S 3=8.232617F 1=48.10F 2=3.93在规定的显着性水平为5的情况下检查F 分布表,并获得临界值为:F 2(6,48)=2.30,F 1(4,48)=2.56首先,根据前面的分析识别模型,由于F 2>2.30,所以拒绝H 2;由于F 1>2.56,所以拒绝H 1。
因此,模型应使用变量的变系数模型,模型表示形式如下:lngdp it =α+αi +β1i lnj it +β2i lnf it +u it其中,i 代表省份,i=1,2,3;t 代表时间,t=1,2,3…19;α为代表截距的均值,αi 是平均值的偏差,U it 是随机扰动项,它服从独立同分布。
lngdp it 是i 省t 年的真实GDP 的自然对数值,lnj it 是i 省t 年的金融业真实产值的自然对数值,lnf it 是i 省t 年的f 实际值的自然对数。
由结果可知最后确定的数据模型反映出,两大产业对三地经济增长的差异不仅表现在截距条件上,而且反映在系数上,表明京津冀经济增长的结构性差异。
3.影响效应识别。
模型效应的识别,由于这次实证仅针对每个区域的数据进行研究,因此选用固定效应。
进一步通过似然比检验确定,结果P 值为0,由于零假定表示的是没有固定效应,那么P<0.05则否定零假定并确定模型为固定效应。
4.模型的估计与检验。
采用ADF 检验可知,时间序列在10个显著水平上是平稳的,这消除了多重共线性的可能性。
用Eviews 估计确定出来的变系数模型,并且比较加权和未加权统计。
因此,使用未加权方法执行参数估计。
估计结果如图1:图1模型的估计结果5.结果分析。
从回归结果来看,图1显示,北京、天津和河北三地金融业和房地产业对经济影响存在着明显不同:(1)金融行业对经济增长影响最大的是北京,金融行业产值每增长1个百分点,北京地区GDP 增加0.80%;其次是天津,金融业产值每增长1个百分比,天津地区GDP 增长0.36%;最后,河北由运行结果P 可知这个影响并不太明显,在近20%水平下,金融业产值每增长1个百分点,河北地区GDP 仅增长0.2%。
可以看出三地金融发展程度有较大的差异,由于北京市作为全国资本金融和文化的中心,无论在信贷资金、金融信息、金融人才等金融资源上都最为丰富;天津有一定的金融创新优势;河北的金融发展还有很长的路要走。
(2)房地产的开发对经济影响最显著的地区是天津,由实证结果可知,房地产产值每增长1个百分点,天津地区的GDP 增长0.59;其次是河北,房地产产值每增长1个百分点,河北省地区的GDP 增长0.53;最后是北京,在10%显著性水平下,房地产业产值增加1个百分点,北京地区的GDP 增加0.15。
可以看出房地产业对津冀两地的经济有明显的拉动,而北京可能由于房地产业趋于饱和,所以对北京经济的拉动效果不太明显。
三、结论(一)关于金融产业方面从以上结果可以看出,这三个地区的金融业发展存在显著的不同,导致区域性金融发展不平衡,对三地的协调发展构成巨大阻碍。
区域性金融合作不可避免地要求该地区资源的高流动性和合理分配。
与长江、珠江三角洲相比,这三地区的金融合作仍处于倡议的初级阶段,金融协同发展的程度远不及长江、珠江三角洲。
可以从加大大行政区的统一、加强完善的金融合作机制、加强构建金融合作平台、破除金融资源配置存在的壁垒、加强金融监管合作方面进行改进。
(二)关于房地产行业尽管北京房地产行业的附加值占北京GDP 的比例较小,但在北京这个行业的发展速度非常快。
这说明伴随着北京人口密度增大,这个地区房地产业已接近饱和状态,所以这个产业不会有更多的潜力。
因此,这个行业的产值在北京的GDP 中不会太高。
虽然天津和河北房地产的增加值占其各自GDP 的很大比例,但房地产业的发展与全国相比相对落后,特别是在河北。
所以应该加大力度在天津、河北发展房地产业,拉动经济的增长,同时为北京分担人口压力,加快京津冀一体化发展。
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