中国基本医疗保险高质量发展的地区差异及形成机理——基于2011—2020年省级面板数据的实证研究

基于2011—2020年31个省份的面板数据,构建指标体系对基本医疗保险高质量发展进行评价。在此基础上,用Dagum基尼系数和Kernel密度估计法研究基本医疗保险高质量发展的地区相对差异和地区绝对差异的分布动态演进,并通过二次指派程序检验地区差异的形成机理。结果表明：2011—2020年,31个省份的基本医疗保险高质量发展指数均有较大程度的提升,但省际差异明显;基本医疗保险高质量发展的地区相对差异变小,地区间差异是基本医疗保险高质量发展总体差异的主要来源;基本医疗保险高质量发展的绝对差距呈扩大态势;覆盖全民、统筹城乡、可持续性三方面差异对基本医疗保险高质量发展地区差异有显著影响。由此,提出加强顶层设计、培植财源、建立基本医疗保险协调联动机制、深入实施区域协调发展战略、引导资金和技术向欠发达地区倾斜、推行先进的理念与经验、优化基本医疗保险基金管理模式等建议。     

中国省域金融集聚的空间非均衡与动态演进

从金融业三大支柱行业角度构建金融集聚评价指标体系,利用2006—2019年我国30个省份的面板数据,借助熵权法测算出省域金融集聚水平,并结合Dagum基尼系数、Kernel密度估计对中国金融集聚的区域差异及分布动态进行实证研究,得出如下结论。(1)中国金融集聚水平整体偏低,尤其是证券业集聚水平,存在较大提升空间;中国金融集聚的空间分布存在显著的非均衡特征,具体表现为内陆和沿边地区水平低而沿海地区水平高的梯度分布态势。(2)Dagum基尼系数及分解结果表明,全国总体差距在样本考察期内呈“上升—下降—波动上升—波动下降”的演变趋势;内陆地区区域内差距最大、沿海地区区域内差距次之、沿边地区区域内差距最小,沿边和内陆地区区域内差距逐步缩小,沿海地区因证券业集聚导致区域差距大幅提升而呈扩大趋势;无论是整个金融业还是三大支柱行业,沿边、内陆与沿海地区区域间差距较大,证券业和银行业问题尤为突出,区域间差距是造成我国金融集聚空间非均衡的首要原因。(3)Kernel密度估计表明,全国层面金融集聚水平呈上升趋势,但极化问题加剧;区域层面,各区域金融集聚水平均逐步提升,但区域内绝对差距呈扩大趋势,沿海和内陆地区多极分化问题均有所缓解,而沿边地区多极分化问题严重,沿海、内陆与沿边地区金融集聚水平分别集中在中高、中等和低水平。     

普惠金融与农村产业融合发展的耦合协同关系及动态演进

基于2008-2018年中国30个省份的面板数据,测算普惠金融与农村产业融合发展的耦合协调度,并采用Dagum基尼系数、核密度估计和马尔科夫链分析法研究系统耦合协调度的区域差异及分布动态演进趋势.结果表明:当前中国普惠金融和农村产业融合发展水平整体偏低,大多数省份普惠金融与农村产业融合发展的耦合协调度处于勉强协调或中度协调,两个系统的协调状态主要表现为普惠金融相对滞后;普惠金融与农村产业融合发展的耦合协调度存在较大区域差异,地区相对差异和地区绝对差异都随着农村产业融合发展试点推进而逐渐缩小.     

基于分位数回归模型的我国金融发展水平对经济增长影响的差异性分析

本文运用1997—2019年我国31个省级面板数据,基于分位数回归模型,研究我国金融发展水平对区域经济增长的影响是否存在差异性。实证研究结果认为,我国金融发展水平对经济增长有明显的作用,在不同分位数水平下,其增长程度存在着差异性。就我国东中西部地区而言,金融发展水平对东部地区经济处于低分位点省份的影响程度较大,而对于中部地区经济位于高分位点的省份影响程度较大,对西部地区经济整体有着显著的影响。基于此,提出实施金融发展的区域化战略、重视各地区金融发展水平和经济增长关系的协调等政策建议。     

数字普惠金融与农业高质量发展水平的收敛性研究

采用2011—2018年省际面板数据,建立农业高质量发展的指标体系,测算我国28个省份的农业高质量发展水平,基于测算结果分析农业高质量发展水平的收敛性。结果表明:我国农业高质量发展水平存在区域差异,东部地区农业高质量发展水平最高,其次是中部地区和西部地区;农业高质量发展水平在全国及区域层面上均呈现收敛性特征,东部地区收敛速度最慢、中部地区最快。同时进一步分析了数字普惠金融对农业高质量发展的影响,并借助条件收敛模型探讨数字普惠金融对农业高质量发展的收敛效应。总体表明:无论是从全国层面还是从东部、中部、西部三大地区来看,我国数字普惠金融的发展与农业高质量发展水平呈正相关关系;数字普惠金融发展提高了全国及东部、中部、西部的农业高质量发展水平的收敛速度,有利于农业高质量发展水平的区域均衡发展。     

我国地方政府间税收竞争存在性及竞争程度的实证分析

利用税收反应函数,通过对1992～2009年的省级面板数据进行分析发现,我国各省份的税负水平与竞争省份税负存在高度的相关性,即各省之间存在相互模仿的税收竞争；通过聚类分析发现,我国不同省份的税收竞争水平存在一定差异,水平较高的省份大多分布在中东部地区,同时大多数省份的税收竞争水平较为平稳,但不同省份税收竞争水平的变动趋势不尽相同.     

新发展格局下金融服务高技术产业的产出效率及空间相关性研究

使用超效率SBM-DEA测度2010～2020年我国30个省份金融服务高技术产业产出效率,运用Dagum基尼系数和莫兰指数对金融服务高技术产业产出效率的区域差异和空间关联性进行分析。研究结果表明,我国金融服务高技术产业产出效率在2010～2020年逐步提升,但各省份差异较大;从区域来看,我国东、中、西部地区金融服务高技术产业产出效率区域内与区域间存在差异,区域内与区域间都没有形成协同促进作用;我国30个省份金融服务高技术产业产出效率在空间上存在正相关,但聚集分布的不平衡性增加。应深化区域间协同发展机制和金融改革,科学整合资源,提高金融服务高技术产业产出效率。     

我国高质量发展评价及空间分异

基于高质量发展和新发展理念,构建了我国高质量发展水平评价指标体系,利用E—TOPSIS方法和基于增益水平的动态激励评价方法对我国省域高质量发展水平进行静态和动态评价,并探究其空间分异特征.结果表明:我国高质量发展水平总体保持稳步提高的态势,发展水平较高的地区主要集中在东南沿海地区,而发展水平较低的地区主要分布在西南和西北部分省份;我国高质量发展水平呈现正的空间自相关性,高质量发展水平正向集聚趋势不断增强,但是除东部沿海部分省域高质量发展水平的提高与周边省份联系较为密切外,大部分省域相互之间联系较弱;2008—2017年高质量发展热点区域呈现逐步扩展的态势,而冷点区呈现萎缩的态势,表现出由弱热点向热点再向强热点增强的趋势,东部沿海和中部地区聚集着热点区,而冷点区聚集在西南地区.     

数字经济发展水平的区域差异、分布动态及收敛性--基于中国十大城市群的实证研究

基于2011—2019年中国地级及以上城市的面板数据,利用熵值法测算数字经济发展水平的基础上,运用Dagum基尼系数和核密度估计等方法对十大城市群的区域差异和分布动态进行分析,并利用变异系数与静态面板收敛模型检验收敛性。研究发现:样本考察期内,中国城市群数字经济发展水平呈上升趋势,但存在显著的区域不均衡格局,东部城市群发展水平高于中西部;城市群总体的相对差异呈现缓慢下降趋势,其主要来源是群间差异,而群内差异的贡献率最小;各城市群数字经济发展水平具有不同的分布延展性和极化特征;十大城市群中,京津冀、珠三角、成渝、关中、山东半岛和北部湾城市群存在σ收敛,同时所有城市群均存在绝对β收敛和条件β收敛。     

我国财政科技支出效率的区域差异研究

区域科技发展不平衡是我国当前社会面对的难题。本文基于DEA和SFA两种方法对2015—2018年中国30个地区的科技支出效率进行实证研究,DEA结果显示:我国科研综合效率处于中上水平,东部发达地区技术进步较快但存在资源浪费,而中、西部落后地区的科研投入规模还远远不足,其中新疆、青海等落后地区的相对效率提升较大。SFA结果显示:各地区科技支出效率的排序与DEA测算结果相比具有显著差异,东、中、西部地区的绝对效率呈现逐级递减趋势,地区间科研水平发展不均衡。当前我国仍需进一步改革科技管理政策,协调优化区域间科技资源配置,助推我国区域经济实现科技创新驱动发展。     

双重差分方法下的利率传导有效性因素分析——基于银行资产负债表的视角

摘要：本文基于2011－2020年中国31个省（市）的数字金融发展指数,从全国和区域两个维度出发,使用基尼系数测算中国数字金融发展水平的地区差异,基于核密度估计探讨其空间分布状态,并进一步采用传统和空间马尔科夫链方法系统考察地区间数字金融发展水平的内部流动性和空间动态演进特征。研究结果表明：（1）我国数字金融发展水平整体呈上升趋势,但地区间差异较大,东西部地区差距最大,且有扩大态势;（2）不同地区数字金融发展的演变趋势趋同,部分地区“极化”现象明显,且不同地区数字金融的空间分布特征各异;（3）地区间数字金融发展水平的流动性随着数字金融水平的提高减弱,数字金融水平越高的地区稳定性越强,呈现“俱乐部”收敛特征。上述发现加深对我国数字金融发展的空间格局认知,并在此基础之上为缩小区域数字金融水平差异提供新的思路。     

我国金融资源空间分布差异的实证研究

对2002~2012年中国金融资源空间分布差异的实证研究表明,我国金融资源空间分布存在明显差异且差异不断扩大,东、中、西部的区内差异是造成整体差异的主要因素,而东部地区的内部差异对整体差异产生主要影响。政府应采取针对性措施,促进金融资源在地区间的合理分布,推动区域经济协调发展。     

中国地区经济增长不平衡与收敛性——基于省际面板数据的经验研究

以经济增长中的收敛性理论为基础,运用面板数据分析方法考察中国区域经济增长和收敛性问题:通过标准差和变异系数,对我国省际间σ趋同情况进行分析;并在MRW分析框架的基础上,采用面板数据模型,对中国省际间以及东中西部三大经济地带内部经济增长情况进行实证分析。结果表明:我国省际之间经济并不存在绝对收敛,即落后省份经济的增长并不比发达省份快;但是存在条件收敛性。     

我国乡村产业投融资综合评价与空间分析

基于2015—2022年我国31个省域面板数据,采用模糊物元模型、泰尔指数（Theil）和空间自相关等方法,对乡村产业投融资的效果和区域差异进行了综合评价和空间分析。研究结果显示,整体上乡村产业投融资效果良好,但各省份之间存在较大差异。其中,天津、北京、河北、山西与上海5个省域投融资效果最显著,青海、甘肃、陕西、宁夏与新疆地区投融资效果较为落后。此外,乡村产业投融资在不同指标方面呈现出不同的空间分布特征。大部分省份的乡村产业投融资水平受到周边省份的影响,呈现出较强的空间依赖性,整体格局相对稳定。基于上述发现,提出以下建议：一是发挥龙头省市的带动作用,提高乡村产业投融资效率;二是深入推进数字农业建设,拓宽乡村产业投融资渠道;三是完善乡村产业投融资风险防控机制,营造良好的投融资环境。     

我国区域税收收入差距及其收敛性分析北大核心CSSCI

本文基于1994-2013年我国内地31个省份的面板数据,采用收敛模型系统考察了不同省域人均税收收入差距及其收敛性。研究结果得出了2004-2013年东、中、西部地区人均税收收入差异呈现明显的缩小趋势,省域间人均税收收入差距主要源于东、中、西部地区内部各省份的差异,而非三大地区之间的差异等结论,并对1994-2013年不同省份人均税收收入的变异程度远高于人均GDP的变异程度这一现象的成因进行了分析。     

数字普惠金融对乡村振兴的影响研究

以数字普惠金融助力乡村振兴，有利于实现我国经济包容性增长。基于2011—2021年我国31个省份数据，实证检验数字普惠金融对乡村振兴的影响、作用机制和空间效应。研究发现：（1）数字普惠金融有助于本地区乡村振兴，但对周边地区的乡村振兴产生了一定的抑制作用；（2）数字普惠金融主要通过促进农村电商发展、赋能增长极和缓解农户融资约束促进乡村振兴；（3）数字普惠金融对乡村振兴的空间溢出效应在不同的地理距离范围、区域和省份存在显著差异。研究结论为乡村振兴的金融服务优化路径提供了科学决策依据。     

数字经济对农业农村现代化的影响研究

在数字化转型的浪潮中,数字经济在推动乡村振兴、实现农业农村现代化中发挥着重要作用。选取2011-2021年中国30个省份的数据,运用固定效应模型实证检验数字经济对农业农村现代化的影响,并将研发强度和农村金融发展水平作为中介变量探究其中的间接传导机制,研究发现：数字经济发展水平的提高对农业农村现代化具有显著的促进作用,同时通过增强研发强度、提升农村金融发展水平间接推动农业农村现代化建设。异质性分析结果表明,数字经济对农业农村现代化的促进作用存在明显的区域差异,东部地区最显著,中部地区次之,西部地区不显著。基于此,应大力支持数字经济发展,为农业农村现代化做好数字支持;发挥数字经济支持研发强度和农村金融发展的作用,为农业农村现代化做好技术支撑和金融支持;缩小地区经济发展差距,协调推进不同区域农业农村现代化进程。     

数字普惠金融使用深度发展的动态演进、区域差异和空间收敛

本文基于数字普惠金融使用深度的市级层面数据,利用非参数核密度估计、Dagum基尼系数研究了2012年至2020年使用深度在全国和分区域范围内的动态演进、区域相对差距,采用变异系数、空间面板模型对使用深度的收敛性进行检验。研究发现,全国范围内及东、中、西部地区,数字普惠金融使用深度水平不断提高,多极化现象得到缓解;全国、分区域内使用深度的相对差异整体上呈下降趋势,区域间差异是整体差异的主要来源;我国数字普惠金融使用深度存在着显著的空间正相关;全国、分地区范围内使用深度呈现出“前期收敛、后期发散”的态势,且都存在着显著的空间收敛;不同区域收敛速度不同,在加入了相关控制因素后各区域收敛速度加快。     

中国数字金融发展的区域差异与动态演进

本文基于2011-2020年中国31个省(市)的数字金融发展指数,从全国和区域两个维度出发,使用基尼系数测算中国数字金融发展水平的地区差异,基于核密度估计探讨其空间分布状态,并进一步采用传统和空间马尔科夫链方法系统考察地区间数字金融发展水平的内部流动性和空间动态演进特征。研究结果表明：(1)我国数字金融发展水平整体呈上升趋势,但地区间差异较大,东西部地区差距最大,且有扩大态势;(2)不同地区数字金融发展的演变趋势趋同,部分地区“极化”现象明显,且不同地区数字金融的空间分布特征各异;(3)地区间数字金融发展水平的流动性随着数字金融水平的提高减弱,数字金融水平越高的地区稳定性越强,呈现“俱乐部”收敛特征。上述发现加深对我国数字金融发展的空间格局认知,并在此基础之上为缩小区域数字金融水平差异提供新的思路。     

区域经济发展不平衡与金融资源分布之间的关系研究(下)

我国金融资源地区分布差异的原因 我国区域经济发展十分不平衡,各地区工业化、城市化和市场化水平存在较大差异,在市场力量作用下会引导金融资源的地区分布差异,而金融体系本身的发展演变也会影响到金融资源地区分布的调整.