【摘要】：2017年李克強總理在政府工作報告中提出金融要增強服務實體經(jīng)濟的能力,防止脫實向虛,由于我國幅員遼闊,金融空間分布上存在較大差異,這種差異不僅體現(xiàn)在以金融機構或金融資源的空間集聚為代表的金融發(fā)展的差異,還體現(xiàn)在金融信息共享的差異,金融業(yè)中的信息并不能實現(xiàn)完全共享,因地域差異等因素,會使得金融信息在傳遞過程中存在不同程度的損耗,而以互聯(lián)網(wǎng)為代表的各種信息技術手段的發(fā)展,緩解了信息不對稱,這也會直接影響到金融服務實體經(jīng)濟的能力,在當前重視經(jīng)濟發(fā)展質量,全面提高全要素生產(chǎn)率的背景下,綜合考察金融空間異質性對全要素生產(chǎn)率的影響尤為重要。由于我國特殊的經(jīng)濟體制,政府在經(jīng)濟發(fā)展中起到了重要的作用,中央政府和地方政府的行為均會影響區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展,中央政府對地方政府的轉移支付可以看作是對金融發(fā)展不足的補充,而地方政府會通過地方干預和加大科學技術支出影響全要素生產(chǎn)率,在地方政府干預的過程中也必然會影響金融資源配置。因此把三者放入一個框架中分析更能全面反映金融對全要素生產(chǎn)率的影響。本文首先對資本存量K和全要素生產(chǎn)率的計算進行歸納和總結,介紹我國目前關于全要素生產(chǎn)率計算的方法,概述它們的特點、適用范圍等,其次定義金融空間異質性的范圍并分析其對全要素生產(chǎn)率的影響機制,然后從地方政府和中央對地方轉移支付兩個角度探討政府行為對全要素生產(chǎn)率的影響機制,理清金融空間異質性、政府行為與全要素生產(chǎn)率之間的邏輯關系。隨后進一步測算了金融空間異質性以及全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)兩個核心變量。從金融發(fā)展和金融信息擴散強度兩個維度刻畫我國金融空間異質性,其中金融信息擴散強度采用因子分析法,而金融發(fā)展指標綜合考慮了銀行和證券市場兩個市場的發(fā)展情況。分析發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展水平高的地區(qū)證券市場發(fā)展更好;采用隨機前沿分析法(SFA)對超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式下的地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)進行了測算,統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)從全國層面來看全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)呈現(xiàn)U型發(fā)展趨勢,而從省際的均值來看地區(qū)間存在較大差異。在測算全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)的過程中基于最新的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用PIM方法重新估算了我國1952-2015年各省資本存量K數(shù)據(jù),從統(tǒng)計上看,資本存量K區(qū)域差距存在擴大趨勢。最后從實證角度分析發(fā)現(xiàn),金融對全要素生產(chǎn)率的影響從全國層面來看具有正向作用,但是這種正向作用并不明顯,而加入金融信息擴散強度變量后,強化了金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的正向影響。但是金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響受2008年金融危機的外生沖擊較大,金融危機前金融發(fā)展對全要生產(chǎn)率具有促進作用,而金融危機之后金融發(fā)展對全要生產(chǎn)率具有抑制作用,但是金融信息擴散強度能夠部分抵消危機后金融發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的負向作用。以政府行為指標分組考察時發(fā)現(xiàn)在市場化高、科學技術投入高以及轉移支付高的組別中,金融發(fā)展規(guī)模對全要素生產(chǎn)率的影響并未隨著金融發(fā)展規(guī)模的擴大對全要素生產(chǎn)率起到促進作用,金融信息擴散強度反而表現(xiàn)出了對全要素生產(chǎn)率的促進作用,說明信息擴散技術手段的提高促進了地區(qū)技術進步,從而促進了全要素生產(chǎn)率的提高。政府要使金融發(fā)揮促進經(jīng)濟結構轉型作用必須注意干預的適度性以及方向性問題。
【學位授予單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：D630;F832;F124
【圖文】：

排名后來退出倒數(shù) 5 名的省份 貴州我們依據(jù) 4.1.1 節(jié)中因子分析法計算的數(shù)值，對每年各省的金融信息擴散強度按其數(shù)值進行了排序，并對排名前 5 名以及后 5 名的省份進行了分析，結果發(fā)現(xiàn)廣東省一直位居榜首，即廣東省依托于各種通信技術手段的信息擴散強度最強，這得利于其良好的地理優(yōu)勢，開放較早，信息技術普及率較早且高于其他省份。而浙江、江蘇和山東雖然也一直位列前 5 名，但是山東自 2010 年后開始跌落到前 5 名中的最后一名，而江蘇省逐漸上移取代了山東省的位置。青海、寧夏、海南、甘肅一直位居于倒數(shù) 5名的行列中。圖 4-1 是我們對每年東、中、西部地區(qū)的金融信息擴散強度取均值繪制而成的，由此可以觀察地區(qū)金融信息擴散強度的時間變化趨勢，以及不同地區(qū)之間差異。我們發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的金融信息擴散強度要高于中部及西部地區(qū)，而中部的信息擴散強度要大于西部地區(qū)。但是東部地區(qū)的金融信息擴散強度并不是一直處于上升趨勢，在 2011年及 2012 年經(jīng)歷了一個緩慢的下降趨勢。

第 4 章 金融空間異質性、全要素生產(chǎn)率的測度我們進一步對區(qū)域金融發(fā)展進行了比較，圖 4-2 是我們對各省份 2000-2015 年的金融發(fā)展均值比較情況，由圖 4-2 可看出上海、北京、廣東、浙江的金融發(fā)展綜合水平分別位列前四名，而上海、北京金融發(fā)展綜合水平高與其是金融中心城市密不可分。而由貸款與證券市場交易總額的比值來看，金融發(fā)展綜合水平最高的上海其數(shù)值最小，而青海、內蒙古等金融發(fā)展綜合水平低的省份該比值越大，說明金融發(fā)展綜合水平越高的地區(qū)越是以證券市場為主。

【參考文獻】

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1 鄭世林;周黎安;;政府專項項目體制與中國企業(yè)自主創(chuàng)新[J];數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究;2015年12期

2 毛其淋;許家云;;市場化轉型、就業(yè)動態(tài)與中國地區(qū)生產(chǎn)率增長[J];管理世界;2015年10期

3 余泳澤;張先軫;;要素稟賦、適宜性創(chuàng)新模式選擇與全要素生產(chǎn)率提升[J];管理世界;2015年09期

4 王玨;駱力前;郭琦;;地方政府干預是否損害信貸配置效率?[J];金融研究;2015年04期

5 汪沖;;漸進預算與機會主義——轉移支付分配模式的實證研究[J];管理世界;2015年01期

6 任曙明;呂鐲;;融資約束、政府補貼與全要素生產(chǎn)率——來自中國裝備制造企業(yè)的實證研究[J];管理世界;2014年11期

7 顏銀根;;轉移支付、產(chǎn)業(yè)跨區(qū)轉移與區(qū)域協(xié)調發(fā)展[J];財經(jīng)研究;2014年09期

8 鄭世林;周黎安;何維達;;電信基礎設施與中國經(jīng)濟增長[J];經(jīng)濟研究;2014年05期

9 莫易嫻;;互聯(lián)網(wǎng)時代金融業(yè)的發(fā)展格局[J];財經(jīng)科學;2014年04期

10 師博;沈坤榮;;政府干預、經(jīng)濟集聚與能源效率[J];管理世界;2013年10期

本文編號：2729419