农村普惠金融发展水平测度及其对农户经营性收入的空间效应研究

在构建农村普惠金融发展水平评价指标体系的基础上,计算了农村普惠金融发展水平指数,运用空间自相关分析方法和空间杜宾模型分别对农村普惠金融发展水平的时空差异和对农户经营性收入的空间效应进行了分析.结果表明：1) 2009年—2016年期间,我国农村普惠金融发展水平整体呈现出“V”字型的发展和变化趋势.2) 我国农村普惠金融发展存在显著的空间效应,区域农村普惠金融的发展存在溢出效应,且局部出现集聚性和集聚阴影效应.3) 农村普惠金融发展水平可以通过空间的交互作用产生出规模效应和溢出效应,进而有效提升农户经营性收入.4) 农村普惠金融发展对农村经营性收入影响上,不管是直接空间效应还是间接空间效应均显著为正,且间接影响更为强烈.即农村普惠金融发展的溢出效应能够促使相邻地区的农村普惠金融发展影响本地区农户的经营性收入.     

我国东部地区数字普惠金融的时空演变特征研究

基于2011—2021年我国东部地区86个城市的数字普惠金融指数，综合运用核密度非参数估计法、Dagum基尼系数及其分解法、莫兰指数、空间β收敛模型等方法，分别从发展水平、发展差异、空间集聚、空间收敛等多方面，对东部地区数字普惠金融的时空演变特征进行量化研究.结果表明：(1)东部地区数字普惠金融发展水平在不断提高.(2)东部地区数字普惠金融的绝对差异有所增大，相对差异呈现缩小趋势.子区域间差异是形成东部地区相对差异的主要原因.在3个子区域中，东部沿海综合经济区的内部差异最小，北部和东部之间的差异最大，北部和南部之间的差异缩小最快.(3)东部地区数字普惠金融发展水平的空间分布呈现“高-高、低-低”的集聚特征.(4)东部地区和其3个子区域的数字普惠金融均存在空间β收敛特征.     

区域金融集聚与企业创新效率:基于动态面板数据模型的实证分析

基于我国区域金融差异化发展的视角,深入探究了区域金融集聚对企业创新效率的影响机理,并利用动态面板数据模型,选取了1997—2014年30个省(市、区)的相关数据对不同区域的影响程度进行实证研究.结果表明:金融集聚对企业创新效率具有显著的正向效应,但不同区域的影响程度却存在着显著差异,东部地区远大于中、西部地区,中部地区略高于西部地区.     

普惠金融的多维贫困减缓效应研究 ——基于相对贫困的视角

选取2008—2017年我国30个地区的相关数据,运用固定效应模型实证研究了我国普惠金融发展对农村多维相对贫困的减缓效应,并在进一步分析中探讨了地区异质性与普惠金融水平的门槛效应等问题。结果表明:普惠金融发展对各省农村的收入、健康、教育、权利贫困减缓和总体多维相对贫困减缓均起到了显著的积极作用;普惠金融的多维相对贫困减缓效应存在地区间异质性,对中部地区贫困减缓作用最大;随着普惠金融水平的提高,普惠金融发展对多维相对贫困减缓存在边际递减效应。总体来说,普惠金融对多维相对贫困的减缓效应值得充分发挥。     

京津冀区域经济与金融集聚:集聚水平测算及影响因素研究

京津冀区域经济联动一体化已经上升到国家发展战略层面,金融集聚可以促进经济增长、推进产业升级.基于2008～2018年京津冀地区金融相关的截面数据,通过计算京津冀区域的金融相关率来度量其金融集聚水平,并探究了四个潜在影响因素对金融集聚的贡献水平.结果显示:北京金融业增加值占比向天津和河北转移的趋势明显;金融基础,人力资本,政府干预,对外开放程度对金融集聚水平影响显著,显著性依次递减.由此可见,可以通过政府政府干预等方式,对金融集聚水平较低的城市进行迁移和扩散,从而实现京津冀区域经济协同发展.     

中国农村基本公共服务供给水平时空分异及影响因素研究

为了解中国农村基本公共服务供给水平的分布格局及动态演变规律,构建综合评价指标体系,运用熵值法确认指标权重,测算2016—2020年中国31个省份的农村基本公共服务供给水平,并运用Kernel密度估计法和标准差椭圆技术分析其时空演变,采用Dagum基尼系数法和方差分解测算农村基本公共服务供给水平的空间差异来源和结构差异来源,进而分析农村基本公共服务供给水平演变的影响因素。研究发现,2016—2020年中国整体及其东、中、西部地区农村基本公共服务供给水平呈上升趋势但省域间绝对差异逐渐增大;空间演变呈现空间区位分布扩散的趋势且分布重心呈现偏西向南的移动走势;农村基本公共服务供给水平总体空间差异逐渐扩大,且差异主要来源于地区间差异,地区内差异较低,超变密度差异最小;环境保护是结构差异的主要来源;经济发展水平会显著促进农村基本公共服务供给水平提升,而财政自主能力、城镇化水平、数字金融普惠水平和交通发展水平会显著抑制其发展,产业结构造成的影响不显著。     

普惠金融发展对实体经济的影响研究——基于三大区域的视角

分析了我国普惠金融发展现状及普惠金融对经济发展的影响机制.后基于理论基础,选取2008～2017年我国31省份相关数据,运用面板数据模型实证研究普惠金融发展对实体经济的影响.结果显示,从全国角度来看普惠金融对实体经济发展有明显促进作用,但不同地区存在差异.东部地区普惠金融发展对经济产生抑制作用,中、西部地区普惠金融发展对实体经济都具有促进作用,但西部地区更加显著.根据理论及实证研究结果,针对三大地区普惠发展提出对策建议.     

中国金融各行业空间集聚演变与影响因素

金融空间集聚对于优化金融资源空间配置、推动区域产业结构升级及促进城市功能提升具有重要意义.基于区位基尼系数、重心模型、区位熵和面板数据回归等方法,对中国金融各行业空间集聚的演变特征与影响因素进行分析.结果表明：(1)金融业、保险业和银行业在省级层面上空间集聚程度均呈缓慢下降趋势,而证券业则不断上升.(2)中国金融各行业地理重心位于东南方向,但向西南方向移动,且迁移距离是证券业>保险业>银行业>金融业.(3)北京和上海的金融各行业集聚度远高于其他省级地域单元,其中北京是金融业、保险业和银行业区位熵下降最大的省级单元;金融业和保险业向西部、中部和东北省份空间集聚不断加强;银行业西部省份区位熵增长最为显著;证券业除浙江、贵州和福建等省份区位熵有增长外,多数省份在下降.(4)金融各行业空间集聚影响因素表现出较大差异性,经济发展水平促进金融各行业空间集聚,特别是金融业和证券业;人力资本对证券业、金融业和保险业影响大,而对银行业影响不明显;工业化水平对各金融行业空间集聚影响为负,区域技术创新对证券业空间集聚具有正向影响.     

金融集聚视角下金融发展对产业结构优化的影响研究

将金融发展分解为金融规模与金融深化两方面,在考虑区域空间相关的基础上,引入金融集聚变量,通过空间计量模型检验金融发展对产业结构优化的影响和溢出效益,发现金融集聚并不能直接提升产业结构优化水平,但是金融集聚可以与金融规模和金融深化相互作用,进而提升产业结构优化水平.现阶段,在推动产业结构优化的过程中金融集聚的规模效应相较于金融集聚的深化效应对产业结构优化起到主导作用.实证结果表明:在金融集聚的影响下,金融资源具有空间溢出效应,即金融规模抑制了周边区域产业结构合理化水平,并且对周边地区产业结构高度化影响不显著,而金融深化提升了周边地区产业结构合理化和高度化的水平.     

数字普惠金融支持实体经济发展的影响研究

为探究数字普惠金融能否真正有效地支持实体经济发展,根据2015—2019年北京大学数字普惠金融发展指数与中国31个省(自治区、直辖市)的相关经济数据,首先运用空间误差模型分析数字普惠金融对地区实体经济发展的影响机理,然后使用面板门槛模型检验二者存在的非线性效应。结果表明：数字普惠金融可有效提升地区实体经济的高质量发展,且本地区的发展易受周边地区影响,但当前不存在对周边地区的空间溢出效应;数字普惠金融与实体经济发展之间非线性关系显著,表现为明显的单门槛特征,当数字普惠金融发展水平跨过216.12后,实体经济会伴随其发展得到显著提升且作用明显。本研究结果为数字普惠金融支持实体经济发展提供实证依据,并为完善数字普惠金融实践,推动实体经济高质量发展提供可行性建议。     

近10年中国汽车工业空间分布格局

基于2001-2008年统计数据,主要采用ESDA法探讨了中国31个省级区域汽车工业空间集聚特征及其影响因素.研究发现:①中国汽车工业高度聚集在东部地区,具有空间扩散效应,中部地区发展较快,中东部局部区域间存在空间关联,但空间集聚效应不显著,发展过程不稳定.西部地区内部空间极化明显,处于集聚区的边缘地带;②中国汽车工业发展具有地理空间依赖性,空间集聚形态结构是其内在要素演变的外在表征.政策和市场条件差异是非均衡空间格局形成的主要影响因素.     

互联网金融对安徽省农村普惠金融的影响研究

互联网金融凭借其优势有效降低了交易成本、提高了交易效率和消除了信息不对称,为破解农村金融难题,实现农村普惠金融提供了可选路径。在研究大量的相关文献的基础之上,通过调研选取的安徽省部分农村区域金融机构的数据,展示了安徽省农村普惠金融发展现状,运用向后剔除回归(Backward)分析法,实证分析了传统金融模式和互联网金融模式对安徽省农村普惠金融发展的贡献效益。通过对比分析两种不同路径的金融服务供给和产出效率,得出结论:互联网金融在满足农村信贷需求方面,较传统金融业具有很高的产出效益,在吸收存款方面也比便民服务点的产出效益高,对我省普惠金融发展的促进作用非常明显。最后根据前文的理论与实证分析得出两点启示。     

数字普惠金融对经济高质量发展的影响研究

本文构建了经济高质量发展评价指标体系,分析了数字普惠金融对经济高质量发展的影响机理,对我国30个省2011～2018年的面板数据进行了实证检验.实证结果证明,数字普惠金融是我国普惠金融发展的重要动力,能够有效提升金融服务配置效率,促进我国经济高质量发展,但存在区域差异.在城镇化水平较低的地区,数字普惠金融对经济高质量发展的促进作用更加显著.该研究建议,未来数字普惠金融的发展应当推行差异化的发展策略,进一步拓展金融服务的深度和广度,实现经济成果人人共享.     

数字普惠金融与实体经济发展——基于企业创新角度分析

基于市级层面数字普惠金融指数，与2011—2020年中国A股上市公司进行数据匹配，采用双向固定效应模型，研究数字普惠金融发展对企业创新水平的影响。研究结论显示：数字普惠金融对提高企业创新水平具有激励作用，在多项稳健性检验后，该结论依然成立；数字普惠金融发展通过缓解融资约束、提高商业信用两种渠道对企业创新水平产生影响；基于异质性分析，数字普惠金融发展对企业创新提升的促进作用在非国有企业、低现金持有水平企业、中西部及低金融发展地区企业中更为显著。     

数字普惠金融对农业产业化现代化发展的影响机制研究

在数字经济和乡村振兴战略背景下，探究数字普惠金融是否有效促进农业产业化现代化发展具有重要现实意义。采用2011—2020年中国31个省份的面板数据进行实证检验，结果表明，数字普惠金融对农业产业化现代化发展具有推动作用，其影响机制如金融获得、企业创新能力和财政支农均通过检验。此外，数字普惠金融对区域农业产业化现代化的影响在区域经济发展上具有门槛效应。区域经济水平达到一定高度后，数字普惠金融对农业产业化现代化的影响显著提高。     

财政支农、金融支农与农村经济发展的边界效应——来自中国东中西各地区农村的比较研究

为研究各区域财政支农和金融支农的规模与效率对农村经济水平的影响,选取2005—2018年中国30个省市自治区的数据进行实证研究,首先通过数据包络分析模型构建效率指标体系;其次,加入规模变量构建面板模型进行研究;最后,通过门槛模型计算得出农村经济边界。结果表明：财政支农规模的发展对东、中、西部地区农村经济水平均有显著的促进作用,均呈现出显著的边界特征,但财政支农效率仅对东部地区农村经济水平有显著的促进作用;金融支农规模对中、西部地区农村经济水平呈显著的抑制作用,金融支农效率仅对中部地区农村经济水平呈显著的抑制作用;财政支农与金融支农协同作用下,效率层面仅对中部地区农村经济有显著正相关。研究结果可为中国支农政策改革提供理论依据,为构建财政支农、金融支农的合作体系提供一定参考与支撑。     

产业集聚、金融发展对IT企业的R&D投资影响研究

产业集聚和金融发展在推动产业创新力和产业竞争力上发挥着重要作用。在理论分析基础上建立实证检验模型,运用IT上市公司和中国工业经济年鉴等数据,研究产业集聚和金融发展对信息技术企业R＆D投资的影响。结果表明,我国电子信息产业集聚的区域差异大,产业集聚对IT企业R＆D投资有显著的正向影响,但金融发展水平的区域差异相对较小,所在区域的金融发展水平对IT企业R＆D投资的影响不显著。     

云南省县域经济差异的空间分析

基于2013年县域截面数据,运用空间经济计量模型,对云南县域经济增长集聚及其影响因素进行分析.实证研究表明:云南县域经济增长具有明显的空间依赖性,在地理空间上存在集聚现象;经济增长水平较高的县域集中分布在滇中地区,而经济增长水平较低的县域则分布在滇东北、滇南、滇西南和滇西部分地区,经济增长差异显著;消费、劳动力与工业化等因素对区域经济增长具有的促进作用.并根据实证研究结果提出相应的政策建议.     

基于多维贫困脆弱性视角的数字普惠金融防止农户返贫效果研究

选取2014—2018年中国家庭追踪调查的微观数据和北京大学数字普惠金融指数构建三期平衡面板数据,采用Probit模型对数字普惠金融防止返贫的效果进行实证研究并进行异质性分析。结果表明,数字普惠金融能显著缓解农户多维贫困脆弱性,具有较好的防止返贫效果。就渠道效应而言,其覆盖广度和使用深度对农户多维贫困脆弱性的缓解作用更强。进一步异质性分析揭示了数字普惠金融对低收入农户和东中部地区居民的贫困脆弱性缓解效果更为明显。     

中国区域科技创新与产业结构优化的耦合协调研究

在经济和科技全球化深入发展的背景下,推动科技创新与产业结构优化协调发展,对于实现区域高质量发展、持久竞争力增强具有重要意义.本文基于耦合协调度模型和空间自相关分析,利用ArcGIS、GeoDa软件,探究了2002～2016年中国30个省市的科技创新与产业结构优化耦合协调发展水平的时空演变特征.结果表明:2002～2016年各省市科技创新—产业结构优化的耦合协调度呈逐年上升趋势,总体呈"东中西"依次递减的空间演变格局;制约耦合协调发展的主导因素总体存在空间一致性,均属于科技创新滞后型;中国区域科技创新—产业结构优化的耦合协调度空间自相关和空间异质性显著,区域发展不均衡,在空间上两极集聚的现象明显,"高—高(HH)"集聚区的省市均位于东部沿海地区,"低—低(LL)"集聚区主要集中在中西部地区,且已发展为较稳定的空间格局.最后从科技创新、产业结构优化、区域协调发展战略等方面提出相应对策建议,以期全面提升中国科技创新和产业结构优化协调发展水平.