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        公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 正文

        空間計量模型下金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了空間計量模型下金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

        空間計量模型下金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長

        摘要:根據(jù)2008年-2017年內(nèi)蒙古自治區(qū)12個盟市的空間面板構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,并進行空間相關(guān)性檢驗以及空間計量模型的選擇,從而得到內(nèi)蒙古經(jīng)濟增長與金融業(yè)發(fā)展的空間特征。通過空間滯后模型進行檢驗得到空間計量檢驗結(jié)果并進行了分析研究。結(jié)果顯示:空間滯后模型最適合研究內(nèi)蒙古自治區(qū)金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系;人力資本投入對內(nèi)蒙古經(jīng)濟增長的促進作用最大,物質(zhì)資本投入對經(jīng)濟增長作用最小,由于內(nèi)蒙古位于偏遠地區(qū)相比于發(fā)達城市來說金融資源以及信息交流相對較少,所以金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用相對較弱。

        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟增長;金融業(yè);空間計量模型;內(nèi)蒙古

        當前我國正處于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進轉(zhuǎn)型的新階段。所以未來幾年金融業(yè)發(fā)展會處在一個加快發(fā)展的階段。雖然中國的經(jīng)濟增長也出現(xiàn)很多危機,但目前中國擁有較為靈活的政策制度,在GDP增速放緩的時候能夠快速看清局面,供給側(cè)改革、一帶一路等措施都帶來顯著成果。金融市場發(fā)展本身還是回到了對未來經(jīng)濟增長的趨勢上,但是由于不同的省市經(jīng)濟、物質(zhì)基礎(chǔ)不同以及對金融業(yè)的發(fā)展不同,使各省市的金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長有差異。內(nèi)蒙古金融業(yè)一直積極地發(fā)展,雖不及發(fā)達地區(qū)但也形成了自己的特色,分析了內(nèi)蒙古經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀、存在的問題以及未來發(fā)展的方向可以使其更加了解現(xiàn)在所處的經(jīng)濟現(xiàn)狀,同時為我國經(jīng)濟發(fā)展提供參考數(shù)據(jù)。金融業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系是顯著的,但對這一問題的研究很多學者都沒有考慮到空間因素對兩者之間關(guān)系的影響。而空間計量經(jīng)濟學主要研究空間的位置分布對經(jīng)濟發(fā)展的影響,因此筆者主要利用空間計量經(jīng)濟學模型對內(nèi)蒙古的金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行實證分析研究。

        1模型的選擇

        1.1空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

        首先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,本文選取的是后相鄰規(guī)則,兩個相鄰的區(qū)域有公共邊或頂點取值為1,反之沒有公共頂點或者公共邊取值為0。A=0兩個區(qū)域沒有公共邊或公共點1{兩個區(qū)域有公共邊或公共點。

        1.2空間相關(guān)性的檢驗與分析

        利用GeoDa軟件計算內(nèi)蒙古各盟市的人均生產(chǎn)總值(PGDP)和金融相關(guān)比率(FIR)的全局Mo-ran’sI指數(shù),結(jié)果如表2所示。由表2的檢驗結(jié)果看Z(l)值均大于5%和1%置信水平相對應(yīng)的臨界值1.65和1.96,說明2008年-2017年內(nèi)蒙古各盟市PGDP和FIR都通過了顯著性檢驗,也就說明內(nèi)蒙古各盟市經(jīng)濟增長和金融業(yè)發(fā)展是具有聚集性的,而不是在空間中隨機分布的。

        1.3空間計量模型的選擇

        在分析時,到底選擇SLM(空間自回歸模型)還是SEM(空間誤差模型)更加恰當,可以通過Moran'sI檢驗或者兩個拉格朗日乘數(shù)形式LMERR、LMLAG及其穩(wěn)健形式的R-LMERR和R-LMLAG等來檢驗,再進行選擇。其中ρ是SLM的變量,λ是SEM的變量。從以上3個表中可以看出,空間滯后模型優(yōu)于空間誤差模型。首先在表3中可以看出我們可以看出LMERR的顯著性水平較LMLAG稍差一些,其次在表4中可以看出SLM模型的LnL值大并且AIC、SC值很小,最后在表5中看到62.356>49.192,也就是說空間滯后模型的對數(shù)似然也要好于空間誤差模型。綜上得出結(jié)論,筆者研究選擇空間滯后模型(SLM)。

        1.4指標的選擇

        在研究內(nèi)蒙古金融業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系,所以在樣本選擇上以內(nèi)蒙古自治區(qū)的12個市、盟為研究對象進行研究。文中用來反應(yīng)經(jīng)濟增長的指標是PGDP,衡量金融業(yè)發(fā)展水平的解釋變量應(yīng)用的是FIR(金融相關(guān)比率),在這里FIR=金融機構(gòu)存款總額+金融機構(gòu)信貸總額/生產(chǎn)總值。由于對經(jīng)濟增長的影響因素往往不會是單一不變的,所以若我們只用一個解釋變量金融相關(guān)比率去進行研究往往會產(chǎn)生偏差,所以需要加入一些與經(jīng)濟增長有關(guān)的新的解釋變量。根據(jù)其他學者的研究,我們知道人力資本投入(Hum)、物質(zhì)資本投入(Phy)、創(chuàng)新科技水平都是影響經(jīng)濟增長的重要因素,故筆者共選取4個解釋變量。

        2實證結(jié)果分析

        2.1局部空間相關(guān)性分析

        前面對內(nèi)蒙古各市的PGDP和FIR進行了數(shù)據(jù)分析,可以得出結(jié)論內(nèi)蒙古各盟市的經(jīng)濟增長與金融業(yè)發(fā)展是具有空間相關(guān)性的。但以上是對整體宏觀上的分析,所以為了探究內(nèi)蒙古自治區(qū)特定區(qū)域的空間相關(guān)性,運用Geoda軟件做出LISA地圖,時間節(jié)點選擇2008年和2017年進行局部自相關(guān)分析,結(jié)果如圖1所示。在圖1可以看到在經(jīng)濟增長方面2008年內(nèi)蒙古自治區(qū)H-H區(qū)主要在阿拉善盟、烏海和鄂爾多斯;L-L主要在錫林郭勒盟;L-H聚集區(qū)在巴彥淖爾。其中經(jīng)濟發(fā)展水平都比較高的鄂爾多斯、烏海和阿拉善盟恰巧相鄰,鄂爾多斯又與經(jīng)濟發(fā)展很好的呼和浩特和包頭緊靠,它們之間往來有利于經(jīng)濟的發(fā)展。然而巴彥淖爾雖然臨近烏海、鄂爾多斯和包頭,但是資源和地理位置等因素相對較差,所以經(jīng)濟發(fā)展水平較低處于L-H。錫林郭勒盟臨近赤峰市、興安盟、通遼市以及烏蘭察布市,這幾個市的經(jīng)濟發(fā)展水平都相對較低,所以它處于L-L。在圖2可以看到在經(jīng)濟增長方面2017年內(nèi)蒙古自治區(qū)H-H區(qū)主要在烏海市和鄂爾多斯市,阿拉善盟退出了高高集聚區(qū);L-H區(qū)依然是巴彥淖爾市。我們還可以看到錫林郭勒盟由2008年的L-L轉(zhuǎn)變到H-L區(qū)。然而它周圍的都沒有改變說明它和周圍地區(qū)往來較少,應(yīng)該是通過自身發(fā)展,使經(jīng)濟發(fā)展水平超過了緊鄰的盟市,進入到H-L區(qū)。在圖3中可以看到,2008年各市的FIR相對于2017年來說高一些,但其實這幾年內(nèi)蒙古自治區(qū)各市金融業(yè)都在不斷發(fā)展,到了2016年年末開始下降以至于呈現(xiàn)出圖3。2018年呈現(xiàn)FIR上漲至2016年以上再次達到峰值,因此之所以呈現(xiàn)圖3應(yīng)該是受到了大環(huán)境的沖擊全國整個行業(yè)都有明顯的回落。在圖3可以得到雖然10年間發(fā)展不穩(wěn)定但無論是2008年還是2017年呼和浩特和烏海市都是金融業(yè)發(fā)展最好的城市,而通遼市金融業(yè)發(fā)展相對較差。根據(jù)圖中標準誤差線可以看出相鄰城市金融業(yè)的發(fā)展趨勢很相似。對圖1、圖2、圖3同時分析時,會發(fā)現(xiàn)阿拉善盟2008年P(guān)GDP處于H-H區(qū),但金融業(yè)發(fā)展并不是最好的但也是相對較好的,原因是阿拉善地處內(nèi)蒙古的邊境并且人口稀少、科研人才匱乏,但地理資源豐富,地理資源豐富的還有鄂爾多斯,它們主要靠地理資源去發(fā)展經(jīng)濟,但金融業(yè)的發(fā)展趨勢和PG-DP的變化情況是相對一致的。對于烏海市來說,PGDP都位于H-H區(qū),金融業(yè)發(fā)展在整個內(nèi)蒙古自治區(qū)排名達到第二。巴彥淖爾一直位于L-L區(qū)金融業(yè)發(fā)展也是倒數(shù)的城市。總的來說,可以看出內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市金融業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟增長雖然不如發(fā)達城市的相關(guān)性強,但是也具有一定的空間相關(guān)性。

        2.2SLM空間計量檢驗結(jié)果

        在前面提到用PGDP和FIR數(shù)據(jù)不能夠完完全全的說明經(jīng)濟增長與金融業(yè)發(fā)展有關(guān),所以進行了增加變量;針對SLM和SEM的選擇進行檢驗,最終選擇了SLM。接下來對2008年-2017年的數(shù)據(jù)進行空間自回歸,觀察變量的變化,估計結(jié)果如表6所示。從表6可以看到,空間滯后的相關(guān)性系數(shù)ρ值在2008年的0.264到2017年已經(jīng)提升到了0.431,說明相關(guān)性越來越顯著;擬合度R2的值也越來越大由0.516上升到了0.711,說明擬合度越來越好;對于變量FIR和HUM以及PHY來說對經(jīng)濟增長都有促進作用,雖然金融業(yè)的彈性系數(shù)低于HUM彈性系數(shù),但仍然能夠說明金融業(yè)對內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市經(jīng)濟增長有促進作用。總的來說,內(nèi)蒙古各盟市的人力資本投入、物質(zhì)資本投入以及金融業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長都有一定的促進作用,只是效果不同。

        3結(jié)論和建議

        3.1人力資本投入

        從2008年-2017年的數(shù)據(jù)分析來看內(nèi)蒙古各盟市的人力資本投入系數(shù)在緩慢上升,說明內(nèi)蒙古各盟市的經(jīng)濟增長對人力資本投入更加有依賴性。內(nèi)蒙古在2008年內(nèi)普通高校在校生人數(shù)為316700人到了2017年人數(shù)增長到448092人。近幾年來,內(nèi)蒙古各高校也在不斷加強教育改革,這說明內(nèi)蒙古人力資本投入越來越多,人力資本的投入,使得內(nèi)蒙古自治區(qū)人才的數(shù)量和質(zhì)量得到了提升,從而加速經(jīng)濟的發(fā)展。因此,內(nèi)蒙古自治區(qū)相應(yīng)部門應(yīng)采取繼續(xù)加大人力資本投入,同時保證教育的質(zhì)量。

        3.2物質(zhì)資本投入

        從表6可以看出物質(zhì)資本投入的彈性系數(shù)較人力資本和金融業(yè)來說相對較小,但是也在緩慢的增加,說明對經(jīng)濟的影響也是顯著的,只是相對于HUM和FIR來說相對較弱,因為內(nèi)蒙古是中國的西部地區(qū),相比于沿海城市它的信息交流以及設(shè)施的儲備等都相當少。因此,內(nèi)蒙古自治區(qū)相關(guān)部門應(yīng)加大對物質(zhì)資本的投入。

        3.3金融業(yè)發(fā)展

        內(nèi)蒙古地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展主要在呼和浩特但內(nèi)蒙古各盟市的金融相關(guān)比率都在逐年上升,從表6可以看出FIR的彈性系數(shù)一直處于上升狀態(tài)但是幅度很小,但是也可以說明金融業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長有促進作用。內(nèi)蒙古自治區(qū)地處偏遠金融業(yè)發(fā)展相對于中國其他南方發(fā)達城市的金融業(yè)發(fā)展弱,內(nèi)蒙古金融占GDP比重、金融相關(guān)比率以及區(qū)位商都具有一定的差距。因此,內(nèi)蒙古自治區(qū)的相關(guān)領(lǐng)導機構(gòu)應(yīng)該根據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)各盟市的金融業(yè)發(fā)展情況以及各盟市的實際發(fā)展水平等因素去合理地發(fā)展金融業(yè)。

        作者:李德榮 唐俊 翟麗麗 單位:內(nèi)蒙古科技大學理學院

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