数字金融、区域创新与经济发展联动关系——基于广东省面板数据PVAR动态模型分析

本文以广东省21个地级市作为研究对象,分为珠三角地区、粤东西北地区、广东省三个区域进行动态PVAR模型实证分析,通过构建面板向量自回归(PVAR)模型,运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解,分析三者互相影响及地域异质性情况。研究结果发现：数字金融、区域创新及经济发展存在互相促进关系,但其促进作用不显著;数字金融与经济发展、区域创新与经济发展联动关系存在地域异质性;数字金融发展应该更加全面化、多样化,针对不同地域发展差异,制定差异化数字金融服务策略,加大吸引人才力度,推进区域创新,进而带动区域经济的高质量发展。     

基于VAR模型分析金融支持农村经济增长关系实证研究——以广东省为例

本文研究广东省2005年～2019年间金融发展对农村经济增长影响程度问题,通过VAR模型选取金融规模、效率以及结构做为解释变量,以农村经济增长做为被解释变量,进行实证研究,并提出存在问题,力争研究问题原因以及解决方法,为乡村振兴建设发展助力。通过运用VAR模型实证分析发现,广东省的在农村经济增长中短期内金融效率、金融规模以及金融结构显著性不强,其具有显著贡献的是金融结构优化,甚至金融规模并不是农村经济增长的格兰杰因果关系,显著性不明显,说明广东金融发展对农村经济增长可能存在准入限制的问题。建议持续改善农村金融发展环境,降低农村金融风险,打造一个多样性、健康的,以农村需求为导向的支持农村经济金融体系,促进农村经济增长。     

金融资源配置效率、产业结构升级对中小城市碳排放影响研究——以广东省湛江市为例

随着近几年中小城市快速发展,产业结构持续升级,金融配套政策持续落地,中小城市碳排放影响程度也随之得到关注。本文以广东省湛江市为例,选取2005年～2019年该市金融资源配置效率、产业结构方面数据,与其碳排放强度之间的关系进行研究,并且对其贡献度进行测量。本文通过运用时间序列模型VAR模型进行计量分析,研究发现金融资源配置、产业结构升级是影响碳排放强度的原因,产业结构升级对于碳排放强度影响尤为明显,湛江市的金融资源有效地引导至第二产业,并促进第二产业向现代高新技术企业发展,支持重工业企业节能减排,实现绿色低碳经济。