我国金融排除度的空间差异及影响因素分析

本文试图运用2008年的数据测算我国金融排除度,并解析各个省份金融排除度空间差异的原因。根据IFI指数计算结果表明:在我国31个省(自治区、直辖市)中,9.7%的省份金融排除度低,54.8%的省份遭受了严重的金融排除,其余省份遭受了中等程度的金融排除。基于Tobit模型的研究结果表明,影响金融排除程度的因素主要是人口年龄结构、地理特征、人均收入以及商业文化环境。     

我国保险排除度空间差异及其影响因素分析

运用2010年的数据对我国保险排除程度进行了测算,并分析了造成各个省份保险排除程度空间差异的主要原因。根据指标IIE计算结果表明:在我国31个省区市中存在着不同程度的保险排除,68%的省份遭受了严重的保险排除,29%的省份遭受了中度保险排除。最后,应用Tobit模型分析得出,影响我国保险排除程度的主要因素是教育水平、经济发展以及民族因素。     

我国保险排除度空间差异及其影响因素研究

运用2011年的数据对我国保险排除度进行了测算,并分析了造成各个省份保险排除度空间差异的主要原因。根据保险排除程度指标IIE计算结果表明：在我国31个省市中存在着不同程度的保险排除,742%的省份遭受了严重的保险排除,129%的遭受了中度保险排除。最后,应用Tobit模型分析得出,影响我国保险排除程度的主要因素是经济繁荣程度、年龄结构、教育水平。     

高质量发展背景下科技金融的综合效率、空间差异及影响因素

文章构建高质量发展背景下的科技金融效率评价体系,基于我国省际面板数据,综合运用SE-U-SBM模型与ML指数对我国省际科技金融效率分别进行静态与动态测算及分析,并进一步使用Tobit模型对影响科技金融效率的内外部因素展开实证分析。结果显示:我国科技金融综合效率呈现“东高-中平-西低”的地域分布特征,在全要素生产率方面中西部省份的表现更强;政府、金融与产业因素对科技金融效率具有正向影响,经济、开放与环境因素对科技金融效率则呈现负向影响,其中部分影响因素表现出明显的地区异质性。据此,文章最后提出要积极引导各类资源,加快产业转型升级;建设科技银行体系,建立多元化风险投资基金;提升企业研发投入规模,加大人才激励力度。     

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。     

河北省科技金融发展效率测度及影响因素分析

本文对科技金融效率进行测度,有助于了解河北省科技金融投入产出效率,明确科技金融发展水平。在选取河北省相关数据为投入与产出指标的基础上,运用规模报酬可变的DEA-BCC模型测度河北省2011-2020年科技金融效率,并采用Tobit模型分析河北省科技金融效率影响因素。实证分析表明,河北省科技金融效率整体表现良好,但在财政科技支出结构、科技人才培养、科技成果转化效率以及企业经费使用效率等方面仍存有不足。基于研究结论,提出要完善科技金融政策体系、优化政府财政科技支出结构,注重科技创新人才培养、加快科技创新人才队伍建设,增强企业创新能力发展、提高企业科技成果转化效率,加强科研企业财务监管,提高企业科研经费使用效率等对策建议。     

浅论我国金融排除的现状及原因

金融排除是西方金融地理学家"新金融地理"的研究方向之一,是金融地理研究向社会文化转向的产物.20世纪90年代以来,政府管制放松、信息技术的广泛应用使西方一些发达国家的金融业有了新的发展空间,各金融机构进行了一系列的改革和重组,为了降低成本、增加利润、开辟新的业务,各金融机构将一些中小城市的分支机构纷纷关闭,从而导致这些相对落后的地区缺少金融机构,由此产生了金融排除.     

我国城乡金融排斥二元性的空间差异与演变趋势(1978-2009)

针对国内外金融排斥理论和实证研究的不足,从二元性视角研究金融排斥问题,不仅构建了城乡金融排斥二元性指数,而且在空间差异分析的基础上,利用时间序列模型,剖析城乡金融差异的波动态势和未来演变趋势.指出削减城乡金融排斥二元性的关键在于利用空间溢出效应,促进城乡关联;推动农村金融的加速度增长;从需求引致、供给推动、金融生态入手解决排斥,干预的重点在于"金融沙漠".     

我国绿色金融发展的区域差异及其影响因素研究

本文基于绿色信贷、绿色证券、绿色保险和碳金融四个层面,构建我国区域绿色金融发展指数的评价指标体系,并运用指标体系对我国30个省(除西藏、港澳台以外)的绿色金融发展情况进行评价,按照发展程度大体分为三个区域。随后对我国绿色金融发展的区域差异及其变动趋势进行分析,并对我国绿色金融发展差异的影响因素进行实证分析。得出如下结论:由于经济发展观念及增长方式、国家政策扶持等固有因素的差异,我国经济发达地区的绿色金融发展水平低于经济欠发达地区;2010年以来我国区域绿色金融发展的总差异呈现两阶段的缩小趋势;经济的发展、产业结构的升级以及能耗结构的优化促进了绿色金融发展差异的减小。     

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

中国区域经济发展不平衡,很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称FC模型的理论,构建区域金融差异影响的实证模型,并用面板数据模型进行检验,从一个新的视角来分析区域金融差异对经济发展的影响。结论表明,东部和西部区域金融发展对区域经济发展的影响具有积极的推动作用,中部区域金融水平的影响不显著。交易成本的降低将促使东部地区经济发展,却会使得中西部地区的经济出现衰退现象。另外,劳动力要素、政府政策支持和科研技术水平的提高也是推动我国经济发展的主要动力。     

基于空间计量的金融集聚及其影响因素分析

本文采用区位基尼系数和区位熵指数测度2001~2010年中国金融产业的集聚程度,并用Moran’sI指数和散点图检验金融集聚的空间自相关的存在。考虑空间自相关性,建立空间计量模型,考察了经济规模、人力资本、政府作用、对外开放以及信息化水平等因素对金融集聚的影响,结果表明：一定的经济规模是金融集聚产生的基础,但需谨慎制定金融中心建设规划;丰裕的人力资源、有力的政府支持和先进的信息化水平是金融集聚形成的重要条件;目前的对外开放自由程度与金融集聚发展需要不相匹配。     

金融集聚的区域差异及影响因素的空间计量分析

运用空间计量方法,利用31省市2005~2010年的相关数据对我国金融产业集聚的影响因素进行实证研究,研究表明：中国金融产业存在不断增强的正向空间自相关性与空间集聚性,邻接地区的金融产业集聚具有溢出效应;资源禀赋能部分解释中国金融产业区域集聚,在控制新经济地理与产业政策因素影响下,资源禀赋因素对金融产业集聚的影响不再显著;新经济地理变量和产业政策变量对金融集聚有正的促进作用;中国金融产业区域差异明显,呈现东高西低的分布格局。     

区域金融发展影响因素的空间面板计量分析

本文利用2002～2009年的省级面板数据,通过空间面板回归发现,在考虑空间效应的情况下,我国区域金融的发展主要受到周边省区金融发展、自身经济水平和本区域内人力资本等因素的影响。科技创新几乎对区域金融发展没有任何作用,而对外开放则正在阻碍区域金融发展。如何推进科技成果的转化和改变"两头在外"的贸易模式,是发展区域金融时需要考虑的。     

我国地区金融生态环境差异分析

金融风险越来越多地受到人们的关注,在同一个经济体内部,各个地区之间不应该存在明显的金融风险差异,而我国不同地区的金融风险却有很大的不同,其中最主要的原因是我国各地存在不同的金融生态环境,本文通过对我国金融生态环境差异原因的分析,解释我国地区金融风险差异的原因,然后对改善金融生态环境,降低金融风险提出体制上和机制上的建议.     

区域金融地理差异分析

国家分为不同的区域,区域不同地形地貌、政策导向与市场经济、区域金融发展现状也会有所不同。由于市场经济是国家发展中的重要构成部分,在当前的市场经济发展过程中,金融是核心,也是国家与区域经济发展的重要推动力,能够有效带动区域与国家协同发展。自从改革开放之后,经济发展成为了重点内容,由于中国有不同的经济带以及地区划分,所以经济发展也有着多元政策导向。在金融发展过程中,地理因素是极为重要的因素,并且产生了交叉学科——金融地理学。金融地理学包含着众多的因素,例如区域产业发展与社会文化因素、区域中心发展等等。本文从以下方面分析探讨人文因素与自然因素,通过整合分析,我们能够发现近几年我国经济水平有了翻天覆地的变化,所以本文进一步探究区域金融地理差异,并且选取典型区域进行案例探讨。     

中国省域金融产业集聚影响因素的空间计量分析

金融是经济发展的内生变量和核心要素,金融业总是以金融产业集群的形式出现并形成金融中心.研究金融产业集聚的方法不能忽视空间维度的相关性和异质性.显著影响金融产业集聚程度的因素有经济发展水平、工业化水平、人力资本水平和技术创新水平.现阶段中国省域间的金融业集聚具有正的溢出效应,各省域应该加强相邻省域间的区域金融合作,并减少人为造成的相邻省域间的金融交往障碍.     

我国区域金融差异对经济增长的影响

我国区域金融差异是导致我国区域经济发展不平衡的主要因素之一,笔者运用金融发展理论,研究大量文献,分析分析我国区域金融发展以及经济增长的实际情况,运用多元统计学、经济学面板数据研究法等多种方法论证我国区域金融发展与经济增长之间的关系,阐述区域金融差异对经济增长的影响,并提出相关的政策性建议。     

金融发展、房地产投资对京津冀城镇化空间差异的影响研究

河北省城镇化建设明显滞后于其经济发展水平,且与北京市和天津市存在较大差异,这已经成为制约河北省经济发展的重要因素,也将成为京津冀一体化建设的掣肘。以河北省为研究对象,构建了包含城镇化、金融发展、金融创新和房地产投资的VAR模型,通过格兰杰因果检验讨论了金融发展、金融创新和房地产投资对城镇化率的影响,并在此基础上引入空间计量模型,利用空间自回归模型和空间误差模型对京津冀地区城镇化水平的空间特点进行刻画。模型结果显示,城镇化建设具有显著的正向溢出效应,金融发展和房地产投资等对城镇化建设具有显著的正向影响和空间相关性。     

中国省域数字经济发展评价、地区差异及驱动因素分析

合理审视各省市数字经济的发展水平、地区差异与驱动因素对制定数字经济政策、促进地区数字经济协调发展具有重要意义.本文基于2013-2019年30个省市的面板数据,综合运用熵值法、Dagum基尼系数法与面板Tobit模型,探究各省市的数字经济发展水平、地区差异与驱动因素.结果表明:一是从全局上看,虽然全国数字经济水平在稳步上升,但是存在整体发展水平较低、地区间"数字鸿沟"现象明显等问题.二是各区域差异上,东部-中部和东部-西部的数字经济水平差异都在稳步下降,只有中部-西部二者间差异呈现波动式增长态势.差异贡献率上,区域间差异主导全国数字经济水平差异变化,但其影响力在变弱.区域内差异和超变密度差异对全国差异影响较小,但其影响力有扩大趋势.三是从驱动因素上看,经济发展水平、产业结构、知识产权保护、人力资本和科技发展均能显著促进数字经济水平发展,政府干预则会抑制数字经济发展.其中,科技发展和知识产权保护对数字经济发展影响较大.