一、我国经济增长与金融发展实证分析（论文文献综述）
王薇[1]（2021）在《我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究》文中研究指明2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论（RBC）存在显着缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控,往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济,同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能,另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景,本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上,进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析,最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下:首先,本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制,发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累,信贷供给对投资存在扩张性影响,但会对消费形成挤出效应,使得短期内经济增长主要依靠投资驱动,在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上,本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归（MS-GAS-TVTP）模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现,在经济衰退初期,信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征,经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩,但随着信贷扩张政策的逐步实施,信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现,我国信贷供给与产出之间同向动态联动,信贷扩张能够带动我国经济增长,信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度,信贷供给对产出的时变影响系数在长期基本趋于稳定,二者趋于长期均衡。其次,考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应,本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型展开探究。研究发现,在经济衰退期,可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长;在经济扩张期,信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱,并加剧通货膨胀;信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平,但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险,并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上,本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现,我国中长期信贷供给增加虽然能够显着拉动我国经济增长,但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用,非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势;相较于中长期信贷,我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势,我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响,并且不会引起强烈的通货膨胀效应,证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。随后,本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应,并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现,在经济衰退期,信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加,进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通,政策基本有效。在经济扩张期,我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高,存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象,因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响,第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻,极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。接下来,本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现,信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应,但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强,并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显着的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时,信贷风险累积水平应当控制在一定范围内,既不能为了追求低不良水平过分惜贷,也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时,应全力避免过度放贷和过度负债,同时加强贷款发放前后的审慎监管,尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘,尽可能降低银行资产中的不良资产规模,并加快不良资产的处置流程。最后,本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响,为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现,在经济下行期,流动性类的信贷监管政策能够显着增强数量型货币政策对经济增长的调控效果,但会形成通货膨胀问题,因此,需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期,价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果,但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显着影响,二者可以各自调控,能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期,价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”,二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果,两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标,并且在一定程度上“保增长”,是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外,货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势,维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
刘耀阳[2]（2021）在《金融发展与产业结构升级 ——基于技术进步中介效应的检验》文中研究表明产业结构的优化调整是发展中国家实现赶超发展的必由之路,也是实现经济高质量发展的必然要求,中国要想真正的成为高端制造国家并推动经济高质量发展,就必须要加快推进产业结构的优化升级,实现“质”上的增长。最新制定的“十四五”规划中明确提出了“经济结构更加优化,创新能力显着提升,产业基础高级化、产业链现代化水平明显提高”的具体发展目标。产业结构的调整离不开资金的支持,金融发展可以为产业结构调整提供必要的资金支持;此外,金融发展可以通过驱动技术创新,进而作用于产业结构调整。历经改革开放四十年,我国的经济实力取得显着提升,但优异成绩的背后仍然存在诸多深层次的问题,例如我国产业结构尚未达到经济高质量发展要求,自主创新能力有待提高,资源的利用效率不高,金融机构的服务仍需提质增效,这一些问题均对经济高质量发展产生制约作用。本文为探究我国金融发展对产业结构升级的影响,选取2005-2017年全国（除港澳台外）31省市为研究对象。首先,在对金融发展、技术进步与产业结构升级定义和相关理论介绍的基础上,系统的阐述了金融发展影响产业结构升级、金融发展影响技术进步、技术进步影响产业结构升级的理论机制。随后对金融发展、技术进步与产业结构的现状进行了分析,全面了解相关指标的发展现状。最后,通过构建面板数据模型实证探究了金融发展水平对产业结构升级的影响关系,在此基础上通过门限回归分析了两者影响关系的线性情况;并构建中介效应模型,实证检验了技术进步是否是金融发展对产业结构升级的影响的中介变量运用面板数据模型、门限效应模型和中介效应模型实证剖析金融发展对产业结构升级影响效果,并深入分析技术进步在两者间的中介效应,为调整金融发展方向并以此助力“十四五”时期实现产业结构优化升级目标提出合理的政策建议。研究结果表明:（1）金融发展深化水平显着的促进了产业结构升级,金融发展效率水平显着的抑制了产业结构升级,技术进步对产业结构升级起到强烈的促进作用。（2）金融发展是非线性作用于产业结构升级的。金融发展深化水平对产业结构升级的正向影响是呈倒“U”形的,即金融发展深化水平超过了一定边界后,其对产业结构升级的作用会降低;金融发展效率水平对产业结构升级的抑制作用也是非线性关系,当金融发展效率水平越过门限值时,其对产业结构升级的抑制作用开始减弱。（3）金融发展对产业结构升级的影响具有两条路径,一是直接效应,二是以技术进步为中介的间接效应。其中,金融发展深化水平对产业结构升级具有直接的正效应和以技术进步为中介的间接正效应,间接效应为44.4%;金融发展效率水平对产业结构升级具有直接的负效应和以技术进步为中介的间接负效应,间接效应为66.8%。因此,为实现金融发展助力产业结构升级,金融端需要做到优化金融结构,引导直接融资市场的发展,健全直接融资体系;提高金融机构配置资金的效率和质量,金融机构要转变经营方式,做到经营收益与风险相匹配,提高贷款质量,引导资金配给到创新性强、高附加值的行业部门中;强化金融服务创新驱动机制,金融机构要加强对风险投资体系的建设,通过专业化的投资体系建设分散投资风险,为技术创新项目提供合理的资金支持,从而实现技术进步对产业结构优化升级的驱动作用。本研究在合理科学的构建相应指标的基础上探究金融发展对产业结构升级影响,并以技术进步为中介变量,深入剖析金融发展是否可以通过技术进步这一中间渠道对产业结构升级产生影响,一方面丰富了金融发展问题的研究,为研究金融发展与产业结构升级问题提供新的参考,对研究边界进行扩充;另一方面对于调整金融发展方向,充分发挥金融发展影响产业结构升级直接作用及通过作用于技术进步进而影响产业结构升级的间接作用具有一定的现实意义。
陈俊州[3]（2021）在《金融集聚对我国要素市场配置的影响研究》文中研究表明经济增长理论认为,全要素生产率的提高是实现经济高质量发展的重要途经,它是提高一国人均收入与保持经济可持续发展的关键因素。党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。目前,我国经济增长目标已从“数量型”转向“质量型”,降低要素市场配置扭曲程度是供给侧结构性改革的重要内容,有助于提高要素市场配置效率,推动经济高质量发展。近些年来,伴随着微观数据库的使用,学者们开始从要素市场资源错配的视角探究全要素生产率的损失程度。研究发现,如果要素市场得到优化配置,将促进全要素生产率的提升。当前,金融资源在区域间的流动速度越来越快,金融机构与金融活动不断聚敛产生了金融集聚现象。在中国经济发展步入高质量阶段,金融集聚作为衡量金融市场功效的重要指标,能够通过整合金融资源与要素,促进区域间的相互作用,进而改变资源配置方式,影响要素市场配置效率。本文以金融集聚为研究视角,将有关金融集聚和要素市场的相关文献进行梳理,依据相关理论基础,阐述了金融集聚对要素市场配置的影响机制。其次,本文以1998-2013年中国工业企业数据库制造业数据为样本,利用Hsieh和Klenow（2009）（1）的理论框架,测算我国要素市场配置扭曲程度,以此来表示我国要素市场配置情况;同时,采用区位熵的方法测算我国各省份金融集聚程度,分析我国要素市场配置以及金融集聚相关特征事实。其后,通过构建计量模型实证检验金融集聚对我国要素市场配置的影响;同时,在实证过程中考虑了空间地理因素,并对空间效应进行分解,使研究层次更为丰富。研究发现:第一,中国要素市场配置存在严重扭曲,这表明我国要素市场资源没有得到有效配置,不利于实体经济高质量增长;同时,资本市场配置扭曲程度明显大于劳动市场配置扭曲程度;在2008年以前,我国要素市场配置扭曲程度逐年降低,但在2008年国际金融危机爆发后,要素市场配置扭曲程度明显加剧;地区间要素市场配置扭曲程度存在明显差异,东部沿海地区要素市场配置扭曲程度较低,中西部地区要素市场配置扭曲程度较高。第二,本文用各省份区位熵指数来衡量各省金融集聚程度,结果表明我国东部沿海区域金融集聚程度较高,尤其是北京与上海等区域。第三,通过实证发现,金融集聚可以显着改善要素市场配置扭曲程度,促进资源合理配置;金融集聚对要素市场配置的影响受到宏观经济环境变化与地区经济发展不平衡的影响,宏观经济剧烈波动时,金融集聚对要素市场配置扭曲的改善作用加强;经济发达与市场机制完善的地区,金融集聚对要素市场配置扭曲的改善作用更大,而经济落后与市场机制不完善的区域,金融集聚难以改善要素市场配置扭曲程度。第四,当考虑空间地理因素以后,在经济距离权重下,金融集聚对我国要素市场配置出现了明显的正向溢出作用,即金融集聚总体上可以促进周围区域的要素市场配置扭曲改善;在空间杜宾模型（SDM）下,通过空间效应分解发现,在不同空间权重矩阵下,金融集聚都能直接改善要素市场配置扭曲程度,但间接效应与总效应产生偏差,这要归因于金融集聚存在“涓流效应”和“极化效应”两种空间效应,经济协同性更高的区域,金融集聚改善要素市场配置扭曲程度的间接效应与总效应更强。基于以上研究结论,本文提出以下几点建议:第一,随着中国市场化改革进程步入深水区与攻坚区,依靠投资、消费和出口这“三驾马车”的经济增长模式已难以为继,必须通过改善要素市场配置扭曲程度尤其是资本市场配置扭曲程度,提高资源配置效率,激活要素潜力。第二,我们应以“供给侧结构改革”为契机,深化金融体制改革,疏通金融资源按市场机制流动的障碍,建立与实体经济发展相协调的金融环境。第三,各区域应因地制宜,促进金融集聚对本区域要素市场配置扭曲的改善作用。第四,在进一步推进东部沿海地区市场机制建设的基础之上,打破阻碍资源自由流动的“地方壁垒”,积极引导区域协同发展。
许嘉禾[4]（2021）在《我国体育产业高质量发展的金融支持研究》文中进行了进一步梳理体育承载着国家强盛、民族振兴的梦想。体育强则中国强,国运兴则体育兴。体育要强、要兴,发展体育产业是主要途径。2019年,国务院办公厅发布《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》,高质量发展逐步成为体育产业发展的重要战略目标。金融是现代经济的血脉。体育产业要提质增效和持续高速发展,需要金融的有力支持。然而当下,金融体系在体育产业中的效用功能尚未能够充分发挥。因此,体育产业高质量发展所面临的金融支持问题,成为一个难以回避的命题。本研究立足于体育产业的经营实践,综合运用体育学、管理学、系统科学及金融学的相关研究方法及范式,以现代产业和金融发展的相关理论为指导,按照金融支持体育产业高质量发展的现状与问题、特征与机理、宏观效应、微观效率以及系统运行的次序,从理论分析到实证研究,展开工作。本研究的工作主要如下:一是梳理体育产业的金融支持现状,发现体育产业金融支持存在的不足。二是总结体育产业高质量发展的金融需求特征,剖析金融支持体育产业高质量发展的作用机理。三是在宏观产业层面,以耦合协调的视角,审视体育产业与金融体系的关联关系。通过建立序参量体系,引入耦合协调、剪刀差以及灰色关联等模型进行实证研究,分析二者的耦合协调发展效应及影响因素。四是从在微观企业的层面,以“黑箱”的视角,根据金融支持与体育产业的不同维度,测度金融支持体育产业高质量发展的效率水平。通过筛选体育企业样本,利用DEA、Malmquist指数及收敛性模型进行实证研究,分析金融支持体育产业高质量发展的效率水平及其演变特征。五是根据体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,构建金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型。分别从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行模拟仿真,分析不同策略对体育产业高质量发展所产生的影响。以期为优化体育产业金融支持,促进体育产业高质量发展提供理论依据和策略着力点。本研究的结论主要包括六个方面:（1）政府金融支持和市场金融支持均对体育产业高质量发展具有重要意义,在体育产业高质量发展的过程中扮演了不同的角色。随着体育产业金融需求的不断升级,政府部门对体育产业金融活动的认识持续深化,政策工具与国有资本逐步活跃。金融市场对体育产业的支持力度不断提升,各类体育产业金融市场蓬勃发展,风险投资市场异军突起。体育产业嵌入金融体系的程度不断加深。但同时,体育产业的金融支持仍存在一定问题:一是金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充;二是金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足;三是风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺;四是新兴金融工具利用不充分,体育金融复合人才供给不足。（2）我国体育产业具有快速成长的阶段性特征、业态丰富的结构性特征、高不确定性的风险性特征和消费供需的不平衡特征。在高质量发展的目标要求下,体育产业的发展特征进一步衍生出了独特的金融需求特征。体育产业高质量发展亟需的是政策引导下的规模化金融支持、层次多元化的系统性金融支持、风险偏好的针对性金融支持,以及科技赋能的普惠性金融支持。（3）资本形成、创新推动和消费刺激是金融支持体育产业高质量发展主要功能组成。金融体系一是可以扩大资本积累,促进资本形成,缓解体育产业融资约束;二是能够降低交易成本,优化资源配置,分散创新风险,推动体育产业技术、模式创新;三是可以实现跨期平滑、财富效应和风险保障,刺激体育产业消费发展。有效的金融支持作用于体育产业的投资和消费两端,通过平衡产值结构、改善融资结构、变革消费结构,促进产业的结构转型升级;通过扩大要素供给、加快要素流通、推动技术进步,提高产业的要素生产效率;通过加速企业成长、优化公司治理、形成循环激励,促进产业的价值增值,精准作用于体育产业的成长痛点,协助体育产业迈向高质量发展。（4）宏观产业效应的实证研究表明:金融体系与体育产业高质量发展之间存在内生耦合机理和外部耦合功能,具有双向耦合协调发展机制。二者不仅维持了长期、高度的耦合关联性,并且实现了耦合协调度的持续跃升,呈现出由低水平协调向高水平协调演化的动态趋势。金融体系对体育产业的短时间、爆发性增长起到了有效地支撑作用。且二者的耦合协调发展尚处于发展周期的前期,其交互胁迫作用远小于耦合协调发展所带来的正向效应。与此同时,二者的耦合协调效应受到多种内生因素和外部环境的共同影响。风险投资市场、消费金融、政府扶持和金融创新等内生动力型因素,以及居民消费结构、产业结构变动等外生环境型因素,均与二者的耦合协调发展存在密切关联。（5）微观企业效率的实证研究发现:第一,静态来看,体育产业高质量发展的总体金融支持效率尚可,多数样本企业接近最优生产前沿面,但同时具有明显的技术制约特征。扩大金融资源投入规模前,需要着重改善金融技术水平。在金融支持效率内部,债权效率较好,股权效率欠佳,且股权效率呈现规模制约特征。在体育产业内部,体育企业板块、行业业态和空间地域方面均存在不同程度的金融支持效率差异。第二,动态来看,金融支持体育产业的动态效率水平并未产生良性改观,反而出现小幅下降。主要原因是技术进步不足,产业金融技术创新水平难以支撑金融资源规模的快速增长。其中,股权动态效率下滑,技术进步水平下降明显,是导致整体金融效率下滑的主要原因。第三,动态效率的收敛性分析表明,效率落后企业对领先集团具有追赶效应,但收敛速度较慢,且收敛速度存在体育产业内部的结构性差异,达到产业金融支持效率的均衡仍需要较长时间。（6）系统建模与仿真的实证研究说明:金融支持体育产业高质量发展可以视为由政府金融支持、金融市场发展、宏观金融环境和体育产业发展所组成的动力学系统。第一,强化金融市场支持力度可以有效提升体育产业发展质量。相对而言,强化股权市场的效能略优于债权市场。股权市场更有利于体育产业规模扩张和要素生产率提升,债权市场则更有利于体育产业结构优化。第二,政府干预会对体育产业发展质量产生影响。弱化政府干预无益于体育产业发展质量,维持一定强度的政府金融支持具有必要性。适度增强政府干预有利提升体育产业发展质量。但当政府干预过度时,会造成规模增长与要素生产率下降并存,仅能“做大”而不利“做强”体育产业,最终无益于产业发展质量。第三,宏观金融风险能够对体育产业发展质量产生显着的负面冲击。随着体育产业深度嵌入金融体系,金融风险的损害力度可能进一步增大,需要审慎防范、积极应对金融风险。在结论的基础上,提出了完善金融政策体系,优化制度顶层设计;丰富金融服务市场,创新投融资渠道模式;推动金融技术创新,开发新型金融工具;优化企业金融管理,重视复合人才培养等策略建议。本文主要有以下创新点:（1）探讨了金融与体育产业高质量发展的关系。在现状梳理的基础上,总结体育产业高质量发展的金融需求特征,明确金融功能的作用支点,厘清金融支持体育产业高质量发展的作用机理。（2）结合体育产业高质量发展的宏观产业与微观企业视角进行实证研究。综合运用数理模型及相关评价方法,设计序参量体系,测度并分析金融支持体育产业高质量发展的耦合协调发展效应及其影响因素;构建投入、产出指标体系,从不同维度测度并评价金融支持体育产业高质量发展的效率特征及其变动规律。形成对体育产业高质量发展的金融支持问题的深层次认识,为优化体育产业的金融支持效能提供着力点。（3）构建了金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型,分析体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,设计模型变量及函数关系,并从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行仿真。探究不同策略对体育产业高质量发展产生的影响,为企业部门的金融决策和主管部门的政策制定提供更具现实意义的参考。
吴金燕[5]（2021）在《中国经济金融化对实体经济的影响研究》文中认为一段时期以来,我国经济发展表现出明显的“脱实向虚”现象,一方面,金融部门因具有收益高、资金回流快等优势吸引大量投机性资本而导致发展陷入自我循环,并且部门内部资产价格高、杠杆高等问题导致金融发展严重脱离服务实体经济;另一方面,由于产能过剩、产品缺乏创新、生产效率低下等问题不同程度存在,实体部门的发展动力不足使其在竞争中处于劣势。随着金融与实体经济的发展不断背离,我国开始注重二者之间的关系并通过推进金融业改革开放和实施供给侧结构性改革推动金融回归实体经济。自新冠肺炎疫情爆发以来,实体经济发展在承受原有负担的基础上又增加额外的成本。在统筹疫情防控的进程中,金融服务实体经济的重点是针对疫情中暴露出的问题补齐短板。我国需要进一步加大宏观政策实施的力度以有序推进复工复产,并把支持实体经济恢复发展放到更加突出的位置。基于此,本文着重分析经济金融化对实体经济的影响,主要的研究内容如下:第一,本文在梳理相关文献和总结相关理论的基础上,一方面,分别从促进和抑制的视角分析金融化影响实体经济和非金融企业金融化影响实业投资的机制;另一方面,构建精准衡量金融化的静态和动态权重综合指标,并应用MS-AR模型分析指标的波动特征发现,金融化和实体经济主要处在低水平区制且指标波动具有惯性。第二,本文利用Lasso回归筛选能够对实体经济产生影响的因素,并以2012年为节点分析金融化在不同阶段的影响效果。全样本的结果证实金融化抑制实体经济增长,而分阶段的结果表现为金融化的影响由负变为正,突出金融支持实体经济的政策已经取得成效。进一步对Lasso回归筛选出的变量构建MS-VAR模型分析发现,相比于低水平金融化,适度金融化对实体经济的促进力度更强且效果持续的时间更长;而过度金融化的影响在短期内（6个月）发挥抑制作用,并随时间延长在金融资源得到优化配置后才能够发挥促进作用。第三,金融化对实体经济的影响具有门槛效应,其中适度引进的外商投资能够融合本地金融资源共同发挥促进实体经济增长的作用;而不断增加的外商投资会因与本地资源形成竞争而产生挤占效果,并在资金总规模超过本地金融市场的吸纳能力后起到抑制作用。进一步将优选的时空权重矩阵纳入空间面板计量模型分析溢出效应发现,金融化对实体经济影响的直接、间接效应均为正,能够提高本地区和邻近地区的实体经济增长水平。第四,同时控制省份、时间和行业固定效应的高维面板模型结果表明非金融企业金融化抑制实业投资,而估计引入平方项的模型发现二者之间的关系主要位于“U型”曲线的左半支,以至于金融化的抑制影响占主导。进一步补充异质性分析发现,我国自2012年开始实施的金融支持实体经济相关政策能够有效降低金融化的抑制程度,并且第二产业相比于非第二产业、国有企业相比于非国有企业、大型企业相比于中小型企业金融化对实业投资的挤占程度更深。最后,对全文进行总结并据此提出便利非金融企业生产经营、促进区域协调发展和助推金融支持实体经济的政策建议。本研究的主要贡献如下:其一,由于已有研究通常使用不能准确、全面衡量金融化水平的单一指标,本文选取代表不同金融子市场的指标,并分别利用SVAR和TVP-VAR模型的脉冲响应结果计算静态和动态权重,进一步将权重赋予子指标得到对经济冲击、宏观政策的影响更敏感、测度精确性更高的金融化综合指标。其二,不同于已有研究利用逐步回归法确定纳入模型的影响因素,本文利用Lasso压缩估计不仅能够有效解决变量间存在共线性的问题,而且能够通过筛选变量起到精简模型的作用。交叉验证的方法通过对模型中的系数施加约束筛选出部分对实体经济影响小的因素,并将对应变量的系数压缩至零;而最小角解法能够对影响因素进行排序,并依据最优步长完成筛选以对交叉验证的结果进行检验。其三,由于传统的时间权重矩阵存在弊端,本文利用全局莫兰指数计算时间权重矩阵,既能够反映以前各期溢出效应对当期的影响,也能够反映影响程度随时间延长递减的趋势。不同于以往研究比较同一空间模型下不同类型时空权重的结果,本文选取时间权重矩阵与空间权重矩阵的克罗内克积作为时空权重矩阵,并通过比较时空权重矩阵与被解释变量矩阵的有效相关性以确定最优权重。其四,由于传统面板计量模型在应用中受到限制,本文构建同时控制年份、行业和省份固定效应的高维面板模型以分析金融化影响的异质性。为克服分组回归系数不具有可比性的弊端,本文添加对分组回归系数差异的检验,并通过在模型中引入交乘项以反映不同组别之间估计系数的差异。
李卓[6]（2021）在《我国区域性金融风险的计量研究》文中研究表明2008年爆发的国际金融危机是近年所发生的一次重大跨区域金融风险事件,它使得世界经济陷入了第二次世界大战以来历经时间最长、波及范围最广、影响程度最深的一次下行调整。危机产生的严重后果以及此后持续数年的风险处置与应对,促使人们大幅提升对金融风险问题的关注,并拥有更多的历史样本与经验证据去探索金融风险生成演化相关机制,也发展出了更为多元的研究视角。就我国而言,长期的政策刺激以及地方政府具有独特影响力的经济发展模式,在带来经济快速增长的同时,也不断累积金融脆弱、加重环境扭曲,导致各地金融风险防控形势依旧严峻。中国已有的重大金融风险都是发生在某些特定区域范围之内,特别是近年来浙江温州、内蒙鄂尔多斯、陕西神木等地区相继出现的风险事件,使我们意识到,对于一个经济地理空间十分巨大、地区之间存在明显异质性的国家,金融风险会更多地表现出区域性的特征与后果。正是基于上述对于整体环境及历史样本的认知,本文选取区域性金融风险的视角开展相关研究,主要包括以下内容:首先,结合我国现实状况,认识区域性金融风险。第2章,详细界定区域性金融风险内涵,归纳其特征,并结合当前实际,对区域性金融风险生成的内外部因素进行理论分析。论述中将关注视角重点放在我国特有的地方经济发展模式、金融体系的脆弱性及其所面对的区域环境。在金融风险动态演化方面,重点围绕金融体系内部各机构之间,金融体系与政府、企业、家户等部门之间,以及不同区域与区域之间的多种关联互动渠道,探讨金融风险区域内外的传染机制,并就区域性金融风险演化发展给予理论描述与说明。其次,构造区域性金融风险测度指标,识别我国区域风险状态及其引致因素。第3章,利用熵权法合成风险测度指标,测算我国各省份区域性金融风险时变特征。结果表明,2009至2017年中国区域性金融风险呈现震荡上升趋势,多数省份2017年金融风险水平已明显高于2009年后全球金融危机期间的风险水平。在风险贡献方面,地方政府债务负担为首要风险因素,而信贷相关问题以及房地产泡沫也是明显高于其他因素的重要风险动因。该部分还采用KMV违约模型对地方政府债务风险进行测算,描述我国地方政府债务风险严峻状态,进一步佐证风险测度结论,也为后续研究做好铺垫。第三,聚焦政府公共部门,刻画地方政府债务对区域性金融风险的影响。政府公共部门是区域性金融风险的首要来源。第4章,采用空间杜宾模型对我国省际区域性金融风险以及地方政府债务风险进行分析,实证检验二者的空间关联机制。研究发现,地方政府债务风险对区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,二者存在共振效应;区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,而改善经济基础、金融环境、法治环境以及经济参与主体,对于缓释金融风险和地方债务违约风险具有积极作用。第四,关注实体企业部门,实证产业结构变化与区域性金融风险的关系。企业部门也是区域性金融风险的重要来源。第5章,立足三次产业结构以及部分重要行业发展的视角,分析产业结构差异对区域性金融风险的影响效应。采用固定效应面板模型,考察产业结构调整结果与区域性金融风险关系。研究发现,第二产业占比增加总体上可以降低区域性金融风险,而第三产业占比对风险测度的总体影响则为正值。第二产业中,工业占比对区域性金融风险影响表现为负,而建筑业占比的影响表现为正;第三产业中,金融保险业以及房地产行业对区域性金融风险的影响表现为正,交通运输、仓储及邮电通信业以及批发和零售业的影响总体表现为负,住宿和餐饮业未见显着影响。采用面板向量自回归模型以及相应的脉冲响应函数分析产业结构对区域性金融风险影响的动态路径。实证结果除基于动态角度进一步验证了第二、第三产业对区域性金融风险的影响方向外,还进一步揭示了工业、建筑业、金融保险业、房地产业等重要行业与区域性金融风险的动态关系。最后,站在房地产泡沫传染视角,分析区域性金融风险的空间关联效应。外溢传染是区域性金融风险的重要危害特征。第6章,围绕房地产泡沫这一区域性金融风险的重要引致因素,采用动态DY连通测度方法,实证考察区域性金融风险空间关联问题。研究显示,我国各类别城市群体间的总体连通度测算结果较好地捕捉了近年来房地产市场状态,其中,2016至2018年高位运行以及近期连通度明显抬升,提示金融风险引致因素在相应时点的跨区域联动现象。此外,就各类城市群体之间房地产市场关联关系看,一线城市同新一线城市、二线城市、三线城市群体之间存在持续的较高正向关联,同时,一线城市对二线以及三线城市群体的净溢出效应近期有所减弱,而二线城市对新一线城市与三线城市的净溢出效应近期却显着加强。上述实证结果,不仅描述了地产泡沫传播的方向与力度,也为控制房地产泡沫这一重要风险引致因素提供了区域关联视角下的治理依据。整体而言,本文按照认识区域性金融风险,测度区域性金融风险,识别风险重要引致因素,刻画风险因素作用机理,分析风险空间关联机制的基本逻辑和顺序,围绕中国区域性金融风险的现实问题,给出了多元视角的计量刻画,对于我国金融风险防范工作具有积极理论意义。
高锦杰[7]（2021）在《绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究》文中指出如何推进绿色可持续发展和经济高质量增长是当代中国经济发展的重要课题。绿色金融通过绿色投资促进污染企业的绿色转型、产业结构生态化和绿色技术创新,从而对我国经济高质量增长产生重要影响。本文通过梳理国内外绿色金融与经济增长的相关文献,以绿色金融的外部性为前提,分析绿色金融的基本功能及其对经济增长影响的传导机制。在对绿色金融和经济增长的发展历程、现状及水平的测度分析的基础上,从微观机理、传导路径及区域异质性三个层面,分别运用相关模型对绿色金融对经济增长的影响进行了实证分析,在微观机理层面主要通过调节效应和中介效应模型分析绿色金融对企业经营绩效的影响;在传导路径层面主要运用中介效应模型分析绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新两条路径对经济增长的影响效果;在区域异质性层面主要通过空间杜宾模型和门限效应模型分析绿色金融影响各区域经济增长的异质性,以及不同绿色金融工具对各区域经济增长的异质性影响。本文把绿色金融影响经济增长的微观机理、传导路径及区域异质性有机结合,从理论与实证两方面系统解析绿色金融对企业经营绩效、对经济增长的传导路径及区域异质性的综合影响。在实证研究的基础上,分别从国家、地方政府、金融机构及企业等四个层面提出以绿色金融推动经济增长的对策建议。在绿色金融对微观企业经营的实证研究中,本文以融资约束和绿色技术创新作为调节变量,构建调节效应模型,实证比较分析绿色金融对绿色企业与污染企业经营绩效的影响效果,结果表明融资约束和绿色技术创新在绿色金融对绿色企业经营绩效的影响过程中均起到了正向调节作用,而融资约束在绿色金融对污染企业经营绩效的影响过程中起到了负向调节作用,而绿色技术创新则起到了正向调节作用。对比而言,绿色技术创新的调节效果要显着高于融资约束的调节效果。按照企业类型、产权属性以及企业规模等标准实证检验绿色金融对不同性质的企业的非对称影响,结果表明:对绿色企业而言,绿色金融对国有大规模环保企业的经营绩效具有更为显着的正向促进作用;而对非国有以及小规模的绿色生产企业和绿色能源企业经营绩效的影响并不显着。就污染企业而言,绿色金融对国有大规模的重污染企业的影响较为显着,且表现为正向促进作用;而对非国有小规模的中、轻度污染企业的影响并不显着。本文分别以融资约束及绿色技术创新作为中介变量,探讨绿色金融影响绿色企业和污染企业经营绩效的路径机制,结果表明,对环保企业而言,绿色金融通过改善企业融资约束、提高绿色技术创新水平两条路径进而促进企业的经营绩效的提升。而对污染企业而言,绿色金融通过恶化企业融资约束而提高绿色技术创新水平两条路径共同作用于企业经营绩效,而绿色技术创新水平的推动作用超过了融资约束的抑制作用。在绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新路径影响经济增长的研究中,本文根据环保产业和重污染产业占地区生产总值的比重及其增长率构建了产业结构生态化指标,并简要地分析了产业结构的生态化水平,结果表明,环保产业的快速发展与重污染产业的逐渐萎缩,提高了我国产业结构的生态化水平。与此同时,我国绿色技术创新水平也在不断提升。考虑到经济增长会受到政策制定、落实和发挥等方面的影响,需要一定时间进行调整,上一期的经济增长水平也会影响当期的经济增长,因此,通过构建动态面板数据模型来反映经济增长的动态变化和控制经济增长自身的内在冲击,以此检验绿色金融与经济增长之间的关系,结果表明,经济增长在时间上具有明显的持续性,且绿色金融对经济增长具有显着的促进作用。通过构建中介效应模型检验绿色金融影响经济增长的具体途径,结果表明,绿色金融确实能够通过提高产业结构生态化水平及绿色技术创新水平进而促进经济增长,且总效应中大约有22.96%是产业结构生态化的中介效应实现的,有55.38%是绿色技术创新的中介效应实现的。在绿色金融对区域经济增长影响的异质性分析中,通过构建静态面板数据模型分析绿色金融对经济增长的影响,结果表明,绿色金融发展水平的提高能够显着推动经济增长率及经济增长效率。通过分析绿色金融对经济增长的区域异质性及不同类型绿色金融工具对区域经济增长的影响,表明绿色金融对东部地区经济增长的影响效果要显着大于中西部地区,且证券类绿色金融工具对东部地区经济增长的影响更为显着,信贷类绿色金融工具对中西部地区经济增长的影响更加明显。本文以绿色金融作为门限变量,通过构建面板门限效应模型分析绿色金融通过产业结构生态化以及绿色技术创新对经济增长的非线性影响,结果表明,绿色金融通过产业结构生态化对经济增长的影响存在双门限效应;通过技术吸纳水平对经济增长的影响存在单门限效应。即当绿色金融发展水平较低（GF≤0.2518）时,产业结构生态化对经济增长的影响是不显着的,而随着绿色金融的进一步发展（0.2518<GF≤0.3294）,产业结构优化对经济增长的影响在5%的水平下显着为正,当绿色金融发展水平进一步提高（GF>0.3294）,产业结构优化影响经济增长的显着性明显提高（1%的水平下显着）,影响系数也进一步增强;当绿色金融发展水平较低（GF≤0.3051）时,技术吸纳水平对经济增长的影响虽然是显着的,但影响程度明显小于绿色金融发展水平较高时的影响程度。
韩健鹏[8]（2021）在《中国商业银行经营效率比较研究》文中研究说明商业银行的经营效率不仅对其自身的发展具有重要的意义,其对于一国的金融体系、乃至总体经济的发展也具有至关重要的影响。本文从当前我国商业银行的客观实际情况出发,根据我国主流商业银行的主要分类情况,将商业银行按照国有大型商业银行、股份制银行和城市商业银行进行分类研究。在对以往对商业银行效率的研究进行梳理的基础上,首次将模糊理论引入研究,发展出增强型Russell超效率DEA模型,即考虑模糊数的非径向超效率DEA模型。通过增强型Russell超效率DEA模型对我国不同类型商业银行经营效率分别进行测度,从负债效率、资本效率、人力资源效率、金融科技效率以及规模效率等多个角度对我国商业银行经营效率进行测度及比较研究,并对其宏观、微观影响因素进行比较分析,从多个角度提出提升我国商业银行经营效率的建议。本文主要从四个方面对我国不同类型商业银行经营效率进行研究。首先,本文对银行效率理论及目前国内外对银行效率的研究成果及研究方法进行了梳理与归纳,对现有研究的特点与不足进行分析,确定了本文的研究方法,首次引入模糊理论,建立增强型Russell超效率DEA模型;二是通过增强型Russell超效率DEA模型对当前我国商业银行经营效率总体情况进行测度,得出目前我国商业银行经营效率总体状况,并分析了存在的问题;三是对我国商业银行经营效率影响因素进行分析。从宏观和微观两个角度,分别分析了国内生产总值增长率、监管政策、货币增长率、银行业市场结构、盈利能力、成本管理、风险控制、资产质量、资产规模、公司治理、产权结构等因素对我国商业银行经营效率的影响;四是从负债效率、资本效率以及其他资源效率三个角度对我国国有大型商业银行、股份制银行和城市商业经营效率进行比较分析,从而得出如下结论:一是在目前如市场占有率、货币政策、监管政策等外部环境以及金融科技、数字技术等新兴科技高速发展的背景下,在三类商业银行中,股份制银行具有最优的发展潜力。城市商业银行无法超越股份制银行,但其在一定时期内,可通过其自身特有的优势赶超国有大型商业银行,但从长期角度来看,国有大型商业银行仍较城市商业银行更具备发展潜力;二是国有大型商业银行市场占有率的下降,即其垄断地位的下降,对其经营效率的提升具有显着的促进作用;同时,提出加强科技创新,将各类业务有效与科技结合,完善风险管理机制,不断提高资产质量,积极推进业务多元化均衡发展,稳健提升经营效率,优化产权结构,完善商业银行体制机制建设,进一步完善市场价格体系,积极推进利率市场化改革等角度提出进一步提升我国商业银行经营效率的策略。在研究方法方面,本文通过将实证分析与规范分析相结合、定性分析与定量分析相结合的方法,从理论和实证两个层面对我国不同类型商业银行经营效率进行了比较分析。在效率测度方面,以定量分析法确定了商业银行的经营效率值,通过增强型Russell超效率DEA模型对我国不同类型商业银行经营效率进行测度,并进行比较分析。在影响因素分析方面,通过定性分析法确定商业银行经营效率的影响因素,然后,采用定量分析法对各影响因素对其的影响程度进行量化。从理论层面的角度来看,本文主要运用了经济学、货币金融学、资产负债管理理论、数据包络分析理论、经济效率理论等相关理论的概念与方法,对商业银行经营效率进行深入剖析与研究,发现从负债效率、资本效率和其他资源效率三个维度考察商业银行经营效率最能充分体现商业银行的经营效率的真实情况。在综合运用上述相关理论的基础上,本文从我国不同类型商业银行经营效率存在明显差异性的现实情况出发,并基于我国不同类型商业银行在其经营发展中所面临的不同问题与挑战以及宏观经济状况的变化对不同类型商业银行的影响程度存在差异性的现实情况,从多个维度研究并分析了我国不同类型商业银行的负债效率、资本效率和其他资源效率的现实情况与内在差异。
吕程[9]（2021）在《中国财政分权对经济发展质量影响研究》文中提出党的十九大报告指出:“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,经济高质量发展已成为新时代中国经济发展的主旋律。而经济发展质量的提升,离不开国家制度的保障。政府部门可以通过相应制度的调整和完善,不断影响着各经济主体的生产可能性曲线的最优边界以及行为决策,进而作用于经济发展质量。而作为国家顶层设计的财政分权制度体系,是政府部门治理和发展经济的重要制度工具和支柱,在经济发展质量提升的过程中具有独特优势。财政分权体现的是央地政府间的收入安排和支出责任的划分,其核心是经济分权与政治集权相结合而产生的激励制度。由于央地政府间存在信息不对称问题,导致中央政府在主导地方经济发展和建设的过程中可能会存在滞后性和供给不足等问题,不能较好地满足地区经济发展和建设的需要。而经济分权后,地方政府拥有了一定的经济自主权,可以依据辖区的区位优势、产业格局以及发展需要制定相关的财政政策和提供公共产品和服务,促进政府运行效率的提高。同时,在财政分权下,地方政府拥有的自由裁量权增加,引致地方政府运用公共资源引导经济资源流动和分配的灵活性和效率性增强,刺激地方政府财政支出结构的优化,并最终作用于经济发展质量。纵观分税制改革以来,财政分权制度不断的调整和改革以适应经济发展的需要,引导经济资源和社会资源的合理配置和平衡发展。目前,我国已步入高质量发展阶段,如何进一步完善财政分权制度以助力经济发展质量的提升成为现阶段重要的议题。因此,如何科学研判财政分权与经济发展质量之间的关系,获得财政分权制度红利,以及发挥财政分权优势,对推动经济发展质量提升具有重要的理论和现实意义。鉴于此,本文围绕“中国财政分权是否促进经济发展质量提升”这一核心研究问题展开,通过作用机制阐释来明晰财政分权与经济发展质量之间关系,通过测度和现状观察来把握现阶段财政分权与经济发展质量的变化趋势以及演变特征,通过实证检验来探讨财政分权对经济发展质量影响作用的直接效应和传导效应。本文具体安排如下:第一章是绪论部分。包括研究背景及意义的介绍、研究思路与方法、主要内容与技术路线的阐述,以及本文创新之处与不足之处的说明。第二章是文献综述部分。该部分首先对财政分权的相关文献进行梳理,主要包括财政分权内涵、财政分权测度等方面。其次,对经济发展质量的相关文献进行梳理,主要包括经济发展质量内涵、经济发展质量指标体系构建与测度等方面。再次,对财政分权与经济发展质量关系的相关文献进行梳理,主要包括财政分权与经济发展、财政分权与资源优配、财政分权与要素扭曲等方面。最后,通过对文献的梳理,发现现有研究中的不足并加以完善。第三章是理论基础与作用机制部分。首先,本文对财政分权相关理论和经济发展相关理论进行回顾,为后续研究提供理论支撑。其次,以经济发展质量内涵为依托,从效率提升、结构优化、经济稳定、动能培育、绿色环保以及民生改善六个方面,探讨财政分权对经济发展质量影响作用的直接效应。最后,从地方政府行为引致的资源优配和要素扭曲效应来探讨财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应。第四章是财政分权与经济发展质量的测度与现状观察部分。首先,对财政分权与经济发展质量进行测度。从收入和支出两个方面,选择地方财政收入自治率、地方财政收入占比、地方财政支出自决率和地方财政支出占比来测度财政分权;从效率提升、结构优化、经济稳定、动能培育、绿色环保以及民生改善六个维度构建经济发展质量指标体系,并采用变异系数法进行测度。其次,对测度结果进行现状观察,包括变化趋势观察和核密度估计观察。最后,通过拟合观察发现,除了地方财政支出自决率外,地方财政收入自治率、地方财政收入占比与和地方财政支出占比均与经济发展质量呈现正相关关系。第五章是财政分权对经济发展质量影响作用的直接效应检验部分。首先,采用中国2007-2019年30个省（市、自治区）的面板数据,构建动态面板模型,并利用两阶段系统GMM进行基准回归估计和成因分析。其次,采用替换被解释变量、更换模型估计方法以及处理内生性问题来进行稳健性检验。再次,从结构异质性、区域异质性以及时序异质性进行异质性分析。最后,进行拓展分析,对财政分权影响经济发展质量作用进行非线性考察。第六章是财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应检验部分。首先,构建递归效应模型来检验财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应。其次,从资源优配效应传导途径和要素扭曲效应传导途径进行实证检验。包括以科技投入、环境投入以及FDI衡量的资源优配效应和以产能利用率、市场分割、投资偏好以及公共支出结构偏向衡量的要素扭曲效应。最后,采用替换被解释变量的方法来进行稳健性检验。第七章是结论与政策建议部分。首先,对全文进行归纳总结得出结论,包括财政分权影响经济发展质量的作用机制、财政分权与经济发展质量的测度与现状观察、财政分权与经济发展质量影响作用的直接效应以及传导效应检验。其次,根据得出的结论提出相关政策建议,包括从直接效应检验提出的政策建议（完善财政分权的顶层设计、因地制宜的设置财政分权强度）以及从传导效应检验提出的政策建议（科技投入方面、环境投入方面、外商直接投资方面、产能利用方面、市场分割方面、投资偏好方面、公共支出结构方面）。最后,提出研究展望。本文的创新之处主要体现以下几个方面:第一,在研究视角方面,区别已有研究从金融发展、财政支出、税收优惠和人力资本的视角,本文以中国财政分权制度为切入点,考察财政分权制度是否促进经济发展质量的提升。第二,在作用机制方面,本文分别从财政分权影响经济发展质量的直接效应和传导效应两个方面进行梳理。在梳理直接效应时,更是从构成经济发展质量的六个维度入手,使作用机理分析更加贴合实际。而在梳理传导效应时,本文从地方政府行为引致的资源优配和要素扭曲效应来探讨财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应,使作用机理分析更加符合现实。第三,在实证检验中,本文运用多种实证检验相结合的方法对“中国财政分权是否促进经济发展质量提升”这一研究问题进行论证。具体而言,构建动态面板模型来检验财政分权对经济发展质量影响作用的直接效应;构建递归效应模型,检验财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应。
王永仓[10]（2021）在《数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应》文中指出数字经济是当前全球发展的主流趋势,数字金融是数字经济时代创新活动最为活跃的领域。数字金融以先进的底层技术为依托,以数字化的知识和信用作为关键生产要素,为实现普惠金融发展和社会经济包容性增长提供了新的途径。发展壮大农村经济,增加农民创业就业机会,拓宽农民增收渠道,促进农民收入增长是“三农”领域的热点议题,也是“三农”工作的中心任务。经过改革开放40余年的发展,我国农村居民收入水平有较大提高,但是相对于城镇居民,农村居民收入水平依然较低,城乡收入差距依然较大,城乡社会经济发展失衡已经成为我国社会经济发展的突出矛盾。随着我国经济发展进入新常态,经济增速逐年放缓,农村居民外出就业面临严峻挑战,在农业生产成本“地板”和农产品价格“天花板”的双重挤压下,农民收入持续增长面临较大的压力,突如其来的新冠疫情也对农民收入增长带来负面影响。金融是现代经济的核心,金融发展是促进农民收入增长的重要渠道,但是中国传统农村金融面临可持续性问题,对农村经济发展和农民收入增长支持乏力,需要寻求新的动力以促进农村居民持续增收。然而,数字金融快速发展可能为农民收入增长带来新机会。随着互联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等数字技术的快速发展以及在金融领域的广泛应用,人类社会逐步迈入数字金融时代。数字金融作为数字技术与金融服务高度融合的产物,具有低成本、广覆盖、可持续等优势,降低了信贷服务对财务报表、信贷记录、抵押担保等传统信贷技术的依赖,提高了金融服务的可得性,通过促进消费投资、激励创新创业、支持商业模式创新发展等途径提升了金融服务实体经济的能力,改善了农村居民创业就业环境,为促进农民收入增长带来更多的机会。数字金融有望通过金融组织与金融服务等方面的创新,不断缩小数字鸿沟,解决农村普惠金融发展长期面临的低收益、高成本、效率与安全难以兼顾等瓶颈问题,可以惠及被传统金融排斥的大量农村居民,有助于缓解他们的金融约束,获得便利低成本的支付、投资理财、融资、保险等金融服务,并改善他们的消费行为,促进他们的创业、投资、经营及就业活动,提高农村资金配置效率,促进农村经济发展,进而促使农民收入增长。鉴于此,本文以数字金融为切入视角,着重分析数字金融对农民收入增长的作用机制和影响效应。本文遵循提出问题、理论研究、实证研究与政策研究的逻辑思路,基于中国数字金融与农民收入增长的实际情况,采用规范研究和实证研究相结合的方法为促进农村数字金融有效普及、推动数字金融发展、促进农民收入增长提供政策依据。具体地,本文在深入分析中国农民收入增长的演变历程及结构变化、数字金融的特征事实及演变趋势的基础上,重点构建了数字金融影响农民收入增长的理论框架,并运用2011-2018年的省级面板数据和中国家庭金融调查（CHFS）数据,综合采用工具变量法、分位数回归法、中介效应模型、门槛估计法、面板半参数估计、空间计量、最小二乘法、倾向得分匹配法、Iv-probit等方法实证检验数字金融对农民收入增长的影响效应及作用机制,最后基于结论提出发展数字金融以促进农民增收的政策建议。本文的研究内容和研究结论归结如下:第一,中国数字金融发展取得了很大的成绩,省域间的数字金融差距日趋缩小,但是数字金融服务实体经济依然存在问题,带来了新的风险并产生新的金融排斥;改革开放以来,我国农民收入增长、收入结构表现出显着的时空差异,各省农民收入差距日渐缩小,农民收入来源呈现出多元化特征,省域间的农民收入增长具有显着的空间依赖性,呈现出分块集聚的特征;数字金融与农民收入具有普遍的正相关性,且具有非线性特征。加速数字技术与金融服务深度融合,推动金融发展提质增效已经成为全球共识。中国各类数字金融业务的应用与普及取得了很大的成绩。省域间的数字金融发展差距日渐缩小,金融服务的普惠性明显提升,服务实体经济的能力显着增强。但是数字金融发展本身及服务实体经济方面依然存在着问题。部分传统金融体系存在的问题并非因为数字金融而化解,有些问题在数字金融领域反而进一步强化。数字金融发展带来了新的问题和风险,并产生了新的金融排斥。中国数字金融在短期内将会强化监管,长期将会防范风险与鼓励创新并重,以促进普惠金融发展并提升服务实体经济的能力。改革开放以来,中国农民收入增长及收入结构表现出明显的时空差异,农民收入水平逐渐提高,收入形态已经高度货币化,收入来源逐渐多元化。工资性收入超越经营性收入成为农民收入增长最主要的来源,转移性收入成为近年农民收入增长的亮点,财产性收入水平依然较低。省域间的农民收入差距总体上表现出先扩大后缩小的特征,近年来农民收入差距的收敛速度正在放缓。各省份农民收入增长表现出显着的空间依赖性,农民收入较高的省份、农民收入较低的省份存在分块集聚的特征。伴随着数字金融的发展,农民收入水平也在不断提高。数字金融发展、数字金融各维度、数字金融的各项业务与农民收入具有正相关性,且具有非线性特征。数字金融与工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入均具有正相关性,且表现出非线性特征。数字金融与各区域农民收入之间具有正相关性,且存在非线性特征。第二,数字金融发展通过促进工资性收入、经营性收入等各项收入增长进而带动农民增收,处于不同收入分位数的群体均能从数字金融发展中获益,尤其是低收入群体获益较多,在不同区域数字金融发展的增收效应存在显着的差异。首先,无论是数字金融总指数还是各维度指数都与农民收入增长显着正相关,并具有显着的滞后效应。采用过度识别的工具变量GMM和LIML方法对内生性进行控制的估计结果表明上述结论具有稳健性。支付、信贷、保险等各类数字金融业务均能促进农民收入增长。其次,数字金融对经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入增长均有显着的正向促进作用。再次,数字金融对农民收入增长的影响存在显着的地区差异,其中数字金融对西部地区的增收效应最强。最后,各收入分位数上的人群均能从数字金融及各维度发展中获益,尤其是低收入群体获益更多。数字金融对农民收入增长的影响体现出包容性特征。第三,数字金融发展对农民收入增长的影响具有基于自身非线性特征,并存在人力资本门槛效应和正向的空间溢出效应。首先,数字金融及各维度发展对农民收入增长均存在双重门槛效应,表明数字金融影响农民收入增长具有非线性特征。随着数字金融及各维度发展水平越过相应的门槛值,对农民收入增长的促进作用逐渐增强,当前所有省份的数字金融发展均跨越了第二个门槛值。其次,总体上数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛效应不明显,但其各维度发展对农民收入增长的人力资本门槛效应存在结构性差异。覆盖广度存在双重人力资本门槛效应,随着人力资本跨越相应的门槛值,农民增收效应逐步增强。进一步分析表明,覆盖广度与农村人力资本的交互耦合有助于促进农民增收。使用深度的人力资本门槛效应不显着。数字化程度存在单一人力资本门槛效应,随着人力资本跨越门槛值,增收效应有所减弱。在样本期内大部分省份的人力资本仍然处在数字化程度增收效应较大的阈值范围内。再次,数字金融及各维度发展均存在显着的空间集聚特征。总体上数字金融的空间溢出效应不显着,数字金融各维度对农民收入增长的空间溢出效应存在差异。具体来看,覆盖广度不仅有利于本省的农民收入增长,还能提高邻接省份的农民收入增长。使用深度有利于提高本省农民收入增长,但对邻接省份农民收入增长的影响不显着。数字化程度对本省农民收入增长影响不显着,但是对邻接省份的农民收入增长具有显着的促进作用。第四,数字金融发展促进了宏观经济增长,并主要通过城市化进程进而有利于农民收入增长。在控制经济增长的情况下,产业结构和城市化本身也是数字金融影响农民收入增长的有效渠道。数字金融对农民收入增长除了通过中介变量传导之外,还能直接促进农民收入增长。首先,数字金融及各维度发展对经济增长具有显着而稳健的正面影响。进一步考虑到各省份社会经济条件的差异性,研究发现在中西部地区,以及在初始互联网普及率、居民高等教育比例相对较低省份,数字金融及各维度发展对经济增长的正向促进作用更强;在初始传统金融发展水平较低、私营企业比重较高的省份数字金融的经济增长效应受到一定程度的抑制。其次,数字金融及各维度发展可以通过经济增长进而促进农民增收。进一步的分析表明,在控制其他变量的情况下,经济增长对农民收入增长的影响主要通过城市化途径来实现,而产业结构的变迁和城市化也是数字金融影响农民收入的重要途径。再次,数字金融及各维度除了通过中介变量影响农民收入增长之外,还能直接促进农民收入增长。最后,数字金融及各维度影响农民收入增长的传递路径存在区域差异。第五,数字金融促进家庭创业,进而促进农民收入增长。数字金融使用通过促进农户家庭创业活动,提高创业绩效,从而促进农户增收,社区数字金融水平具有显着的正向溢出效应。此外,数字金融促进了农户家庭成员的非农就业,相对于创业家庭,数字金融对非创业家庭的非农就业水平影响更为显着。首先。数字金融使用有助于促进农户家庭收入增长,社区数字金融水平提高对农户家庭增收具有显着的正向溢出效应。具体来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用降低了农户的农业收入,提高了非农收入,即数字金融促进农户家庭增收并改变收入结构;社区数字金融水平的提高对所有农户的家庭增收均具有显着的正向溢出效应。对异质性农户,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应存在差异。总体上,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应随分位点的上升表现出先下降后缓慢增强的特征,对非贫困农户、东部地区的农户以及低社会资本和低金融知识农户的家庭增收效应更强,对贫困农户和中西部地区农户的增收效应较弱。其次,数字金融使用有助于促进农户家庭创业和提高非农就业水平,社区数字金融水平对家庭创业和非农就业水平具有显着的正向溢出效应。从创业活动来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用能显着促进农户家庭创业,尤其是提高机会型创业的概率,并改善非创业家庭的创业意向;对于不使用数字金融的农户,社区数字金融水平提高对其创业活动具有溢出效应,对创业意向的影响则不显着。从创业绩效来看,数字金融使用能显着提高项目营业收入和经营利润,社区数字金融水平对营业收入和经营利润具有正向溢出效应。数字金融还能改善农户家庭非农就业水平,相对于创业家庭,数字金融使用和社区数字金融水平对非创业农户的非农就业促进作用更为显着。相较已有研究,本文创新在于:（1）研究视角方面。本文从宏观和微观两个层面分析数字金融对农民收入增长的作用机制并进行实证验证,现有研究通常从某一个方面的来展开。宏观层面,从赋能实体经济的角度讨论数字金融通过经济增长对农民增收的影响,并逐步检验经济增长对农民收入增长的传递路径。研究结果表明,在样本期内,经济增长主要通过吸收农村人口向城市转移来促进农民收入增长。微观层面从支持农户家庭创业的视角讨论数字金融对农户家庭增收的影响。研究结果表明数字金融促进了农户家庭创业活动,尤其是机会型创业,并提升了创业绩效,从而促进家庭增收。现有文献关注到数字经济对自雇型就业和受雇型就业的影响,但是很少从微观的角度考察,本文比较了数字金融对创业家庭和非创业家庭就业活动的影响。结果表明,数字金融对非创业家庭的非农就业影响力度更大。即是说,数字金融更有利于增加受雇型劳动者的非农就业机会。（2）研究内容方面。没有使用数字金融的家庭能否从数字金融发展中获得好处,这一点很少有文献进行考察。本文从社区层面考察了数字金融发展水平对不使用数字金融家庭的溢出效应。研究结果表明,社区数字金融水平对农户家庭收入、家庭创业及非农就业均有正向的溢出效应。关于数字金融对贫困户和非贫困户收入增长的影响,目前关注的文献也较少。本文比较了数字金融对贫困户和非贫困户的增收效应。结果表明,数字金融使用、社区数字金融水平促进了非贫困户的家庭增收,但是对贫困家庭的增收效应不显着。现有文献关注到数字金融对非农收入的影响,但是对农业收入的关注比较少。本文分析了数字金融对家庭农业收入和非农业收入的影响。结果表明,数字金融提高了农户家庭非农业收入,减少了农业收入。（3）研究方法方面。本文将面板门槛模型、二次项面板模型及面板半参数模型结合起来以研究数字金融影响农民收入增长的非线性效应,将面板门槛模型与交互耦合协调度模型结合起来研究数字金融的人力资本门槛效应,在研究数字金融农户增收效应时使用了OLS、2SLS及PSM方法。现有研究在处理同类问题时通常只考虑了其中的一种或两种方法,本文尽可能把这些方法结合起来,以增强研究结论的可靠性。
二、我国经济增长与金融发展实证分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国经济增长与金融发展实证分析（论文提纲范文）
（1）我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 信贷供给总量的经济效应 |
| 1.2.2 信贷供给结构的经济效应 |
| 1.2.3 信贷供给价格的经济效应 |
| 1.2.4 信贷风险累积的经济效应 |
| 1.2.5 信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 |
| 1.3 主要研究目标、论文结构及主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 论文结构及主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要贡献 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 第2章 信贷供给宏观经济效应的理论基础 |
| 2.1 信贷供求理论 |
| 2.1.1 宏观信贷供求理论 |
| 2.1.2 微观信贷供求理论 |
| 2.2 信贷价格理论 |
| 2.2.1 可贷资金理论 |
| 2.2.2 金融抑制理论 |
| 2.3 信贷风险理论 |
| 2.3.1 Fisher的“债务-通货紧缩”理论 |
| 2.3.2 金融脆弱性理论 |
| 2.4 信贷配给与信贷传导理论 |
| 2.4.1 均衡配给理论 |
| 2.4.2 银行信贷渠道传导理论 |
| 2.4.3 资产负债表渠道传导理论 |
| 第3章 我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 |
| 3.1 基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 模型均衡 |
| 3.1.3 参数校准与模拟分析 |
| 3.2 我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 |
| 3.2.1 MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 |
| 3.2.2 我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 |
| 3.2.3 动态关联性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.1 信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 |
| 4.2 我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 |
| 4.2.1 非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 |
| 4.2.2 变量选取、数据处理及平稳性检验 |
| 4.2.3 我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 |
| 4.2.4 我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 |
| 4.3 我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.3.1 SV-TVP-FAVAR模型原理 |
| 4.3.2 我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.3 我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.4 我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 |
| 5.1 信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 |
| 5.1.1 投资渠道传导机制分析 |
| 5.1.2 消费渠道传导机制分析 |
| 5.2 ST-BVAR模型原理 |
| 5.2.1 ST-BVAR模型设定 |
| 5.2.2 ST-BVAR模型的非线性检验 |
| 5.3 不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 |
| 5.3.1 变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 |
| 5.3.2 第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 |
| 5.3.3 第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析 |
| 6.1 多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 |
| 6.2 不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 |
| 6.2.1 理论机制分析 |
| 6.2.2 变量选取及数据处理 |
| 6.2.3 分位数脉冲响应分析 |
| 6.3 不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 |
| 6.3.1 变量选取及数据处理 |
| 6.3.2 分位数脉冲响应分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 |
| 7.1 理论背景与影响机制分析 |
| 7.2 信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 |
| 7.2.1 变量选取及数据说明 |
| 7.2.2 经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.3 物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.4 金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）金融发展与产业结构升级 ——基于技术进步中介效应的检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 1.金融发展的相关研究综述 |
| 2.金融发展与产业结构升级研究综述 |
| 3.金融发展与技术进步研究综述 |
| 4.技术进步与产业结构升级研究综述 |
| 5.文献评述 |
| 第三节 研究思路与研究方法 |
| 1.研究思路 |
| 2.研究方法 |
| 第四节 研究的创新点与不足 |
| 1.可能的创新点 |
| 2.研究的不足之处 |
| 第五节 本章小结 |
| 第二章 金融发展、技术进步与产业结构升级理论基础及影响机制 |
| 第一节 相关概念的界定 |
| 1.金融发展 |
| 2.技术进步 |
| 3.产业结构 |
| 第二节 相关理论基础 |
| 1.金融发展理论 |
| 2.产业结构升级理论 |
| 第三节 金融发展、技术进步与产业结构升级作用机制 |
| 1.金融发展促进产业结构升级作用机制 |
| 2.金融发展促进技术进步作用机制 |
| 3.技术进步促进产业结构升级作用机制 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 金融发展、技术进步与产业结构发展现状 |
| 第一节 全国金融发展现状分析 |
| 1.金融发展规模 |
| 2.金融发展结构 |
| 第二节 全国技术进步现状分析 |
| 第三节 全国产业结构状况分析 |
| 第四节 金融发展、技术进步、产业结构升级现状关联性 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 金融发展、技术进步与产业结构升级影响实证研究 |
| 第一节 面板数据模型的选择 |
| 第二节 变量的选择与估算 |
| 1.指标确定与数据来源 |
| 第三节 实证检验 |
| 1.模型设定 |
| 2.数据平稳性检验 |
| 3.实证结果分析 |
| 第四节 稳健性检验 |
| 1.缩尾检验 |
| 2.变量替换检验 |
| 第五节 金融发展与产业结构升级的非线性分析 |
| 1.模型建立 |
| 2.估计结果与分析 |
| 第六节 技术进步对金融发展与产业结构升级中介效应分析 |
| 1.中介效应模型理论阐述 |
| 2.模型构建 |
| 3.估计结果与分析 |
| 第七节 本章小结 |
| 第五章 结论及建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）金融集聚对我国要素市场配置的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 第二节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 研究特色与创新 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 第一节 要素市场配置与金融集聚理论 |
| 一、扭曲理论 |
| 二、金融地理学理论 |
| 第二节 要素市场配置与金融集聚文献综述 |
| 一、要素市场配置内涵及测算 |
| 二、金融集聚内涵及测算 |
| 三、金融集聚对要素市场配置的影响 |
| 第三节 金融集聚对要素市场配置的影响机制 |
| 一、缓解企业融资困境 |
| 二、促进创新与技术进步 |
| 三、推动产业结构升级 |
| 四、产生空间溢出效应 |
| 第三章 变量测算与特征事实分析 |
| 第一节 要素市场配置测算框架 |
| 第二节 要素市场配置与金融集聚特征事实分析 |
| 一、要素市场配置特征事实分析 |
| 二、金融集聚特征事实分析 |
| 第四章 金融集聚对要素市场配置影响的实证分析 |
| 第一节 金融集聚对要素市场配置的静态影响分析 |
| 一、静态面板模型构建 |
| 二、实证结果分析 |
| 三、异质性分析 |
| 四、稳健性检验 |
| 第二节 金融集聚对要素市场配置的空间溢出效应分析 |
| 一、空间计量模型构建 |
| 二、要素市场配置扭曲程度的空间自相关检验 |
| 三、实证分析结果 |
| 四、空间效应分解 |
| 第五章 总结 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）我国体育产业高质量发展的金融支持研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 体育产业高质量发展的现实需要 |
| 1.1.2 金融与实体经济关系的重新审视 |
| 1.1.3 体育产业高质量发展的金融诉求 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 主要内容与研究方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 体育产业 |
| 2.1.2 高质量发展 |
| 2.1.3 体育产业高质量发展 |
| 2.1.4 金融支持 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 经济高质量发展的金融支持研究 |
| 2.2.2 新兴产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.3 体育产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.4 体育产业高质量发展与金融支持的关系认识 |
| 2.2.5 文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 产业生命周期理论 |
| 2.3.2 产业结构理论 |
| 2.3.3 产业融合理论 |
| 2.3.4 Schumpeter金融促进理论 |
| 2.3.5 金融结构理论 |
| 2.3.6 金融深化、金融约束与金融内生理论 |
| 2.3.7 系统理论与经济效率理论 |
| 第3章 体育产业高质量发展的金融支持现状与不足 |
| 3.1 体育产业高质量发展的金融支持现状 |
| 3.1.1 政府金融支持现状 |
| 3.1.2 信贷市场支持现状 |
| 3.1.3 债券市场支持现状 |
| 3.1.4 股票市场支持现状 |
| 3.1.5 风险投资支持现状 |
| 3.1.6 其他金融市场支持现状 |
| 3.2 体育产业高质量发展的金融支持不足 |
| 3.2.1 金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充 |
| 3.2.2 金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足 |
| 3.2.3 风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺 |
| 3.2.4 新兴金融工具利用不尽充分,体育金融复合人才供给不足 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 体育产业高质量发展的金融支持特征与机理 |
| 4.1 体育产业高质量发展的金融需求特征 |
| 4.1.1 “支柱地位”与扩张趋势: 亟需政策引导的规模化金融支持 |
| 4.1.2 丰富业态与结构演进: 亟需层次多元的系统化金融支持 |
| 4.1.3 投资风险与不确定性: 亟需风险偏好的针对性金融支持 |
| 4.1.4 消费升级与供需优化: 亟需科技赋能的普惠性金融支持 |
| 4.2 体育产业高质量发展的金融支持机理 |
| 4.2.1 金融支持体育产业高质量发展的功能组成 |
| 4.2.2 金融支持体育产业高质量发展的作用机理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 体育产业高质量发展的宏观金融支持效应分析——基于耦合协调视角 |
| 5.1 研究方案设计 |
| 5.2 研究方法选择 |
| 5.2.1 金融支持体育产业高质量发展的复杂系统特征 |
| 5.2.2 耦合的应用 |
| 5.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.3.1 耦合机制的内涵 |
| 5.3.2 金融支持体育产业高质量发展的耦合机理 |
| 5.3.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.4 模型构建与数据处理 |
| 5.4.1 耦合测度模型 |
| 5.4.2 灰色关联模型 |
| 5.4.3 序参量体系与数据选取 |
| 5.4.4 熵值赋权处理 |
| 5.5 耦合协调效应分析 |
| 5.5.1 系统发展水平分析 |
| 5.5.2 耦合关联与耦合协调效应分析 |
| 5.5.3 基于剪刀差的进一步讨论 |
| 5.6 耦合协调效应的影响因素 |
| 5.6.1 影响因素识别 |
| 5.6.2 变量选取 |
| 5.6.3 影响因素分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 体育产业高质量发展的微观金融支持效率评价——以上市公司为例 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 研究方法选择 |
| 6.2.1 金融支持体育产业高质量发展的投入产出特征 |
| 6.2.2 方法思路与适用性 |
| 6.3 模型构建与数据处理 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 样本选取 |
| 6.3.3 指标测算与数据处理 |
| 6.4 静态效率矩阵分析 |
| 6.4.1 综合金融效率分析 |
| 6.4.2 股权静态效率分析 |
| 6.4.3 债权静态效率分析 |
| 6.5 动态效率演变分析 |
| 6.5.1 金融效率的动态演变 |
| 6.5.2 股权效率的动态演变 |
| 6.5.3 债权效率的动态演变 |
| 6.6 效率收敛性分析 |
| 6.6.1 金融效率的收敛性分析 |
| 6.6.2 股权效率的收敛性分析 |
| 6.6.3 债权效率的收敛性分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 体育产业高质量发展的金融支持系统建模与仿真 |
| 7.1 研究方案设计 |
| 7.2 研究方法选择 |
| 7.2.1 系统动力学原理 |
| 7.2.2 系统动力学组成模块—基于Vensim实现 |
| 7.2.3 系统动力学特点及适用性 |
| 7.3 建模准备 |
| 7.3.1 模型构建原则 |
| 7.3.2 系统边界确定 |
| 7.3.3 模型基本假设 |
| 7.4 模型与变量关系构建 |
| 7.4.1 子系统组成及因果关系 |
| 7.4.2 总系统组成及因果关系 |
| 7.4.3 系统流图设计及主要变量 |
| 7.4.4 变量函数关系确定 |
| 7.5 模型检验 |
| 7.5.1 外观检验 |
| 7.5.2 运行检验 |
| 7.5.3 稳定性检验 |
| 7.5.4 历史检验 |
| 7.5.5 灵敏度检验 |
| 7.6 策略仿真分析 |
| 7.6.1 基础仿真结果 |
| 7.6.2 市场金融策略仿真 |
| 7.6.3 政府金融干预仿真 |
| 7.6.4 金融风险情景仿真 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、建议与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）中国经济金融化对实体经济的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、背景及意义 |
| 二、内容和方法 |
| 三、研究思路及框架 |
| 四、研究创新与不足 |
| 第一章 理论基础及文献综述 |
| 第一节 概念界定及相关理论基础 |
| 一、概念界定 |
| 二、相关理论基础 |
| 第二节 相关文献综述 |
| 一、非空间维度下金融化影响经济增长的相关研究 |
| 二、空间维度下金融化影响经济增长的相关研究 |
| 三、非金融企业金融化影响实业投资的相关研究 |
| 本章小结 |
| 第二章 金融化与实体经济的发展现状及问题 |
| 第一节 金融化与实体经济的发展现状 |
| 一、金融化的发展现状 |
| 二、实体经济的发展现状 |
| 第二节 金融支持实体经济的现状及问题 |
| 一、金融支持实体经济的现状 |
| 二、金融支持实体经济存在的问题 |
| 本章小结 |
| 第三章 金融化影响实体经济的机制分析 |
| 第一节 金融化在不同部门之间传导的机制分析 |
| 一、政府部门的金融化表现 |
| 二、家庭部门的金融化表现 |
| 三、非金融企业的金融化表现 |
| 第二节 宏观视角下金融化影响实体经济的机制 |
| 一、金融化影响实体经济的促进机制分析 |
| 二、金融化影响实体经济的抑制机制分析 |
| 第三节 微观视角下非金融企业金融化影响实业投资的机制 |
| 一、非金融企业金融化促进实业投资的机制分析 |
| 二、非金融企业金融化抑制实业投资的机制分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 金融化与实体经济测度及波动特征分析 |
| 第一节 模型简介 |
| 一、结构向量自回归(SVAR)模型简介 |
| 二、时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型简介 |
| 第二节 金融化测度 |
| 一、金融化综合指标的构建基础 |
| 二、金融化综合指标的权重确定 |
| 三、金融化综合指标的比较 |
| 第三节 金融化与实体经济的波动特征分析 |
| 一、金融化的波动特征分析 |
| 二、实体经济的波动特征分析 |
| 三、金融化与实体经济的分区制发展路径 |
| 本章小结 |
| 第五章 金融化影响实体经济的研究:基于宏观视角 |
| 第一节 金融化影响实体经济的分阶段研究 |
| 一、Lasso回归简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 四、稳健性检验 |
| 第二节 金融化影响实体经济的分区制研究 |
| 一、马尔科夫区制转换向量自回归(MS-VAR)模型简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 金融化影响实体经济的区域差异研究:基于中观视角 |
| 第一节 金融化影响实体经济的门槛效应分析 |
| 一、研究设计 |
| 二、门槛效应检验与门槛值确定 |
| 三、全样本的实证分析 |
| 四、分区域样本的实证分析 |
| 第二节 金融化影响实体经济的空间溢出效应分析 |
| 一、研究设计 |
| 二、空间面板计量模型的权重确定 |
| 三、空间面板计量模型的筛选 |
| 四、空间面板计量模型的实证分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 非金融企业金融化影响实业投资的研究:基于微观视角 |
| 第一节 非金融企业金融化影响实业投资的实证分析 |
| 一、高维面板固定效应模型简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 第二节 非金融企业金融化抑制实业投资的补充研究 |
| 一、宏观经济政策的结构化影响分析 |
| 二、行业异质性的影响分析 |
| 三、产权性质异质性的影响分析 |
| 四、企业规模异质性的影响分析 |
| 本章小结 |
| 第八章 结论、政策建议与研究展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 一、金融化与实体经济的测度及波动特征 |
| 二、金融化影响实体经济的结论 |
| 三、金融化影响实体经济的区域差异结论 |
| 四、非金融企业金融化影响实业投资的结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、旨在便利非金融企业融资的政策建议 |
| 二、旨在促进区域协调发展的政策建议 |
| 三、旨在助推金融支持实体经济的政策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（6）我国区域性金融风险的计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究框架及研究创新 |
| 第2章 区域性金融风险特征与生成因素及其动态演化 |
| 2.1 区域性金融风险的概念与特征 |
| 2.2 区域性金融风险的生成因素 |
| 2.3 区域性金融风险的动态演化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 区域性金融风险测算 |
| 3.1 数据选取与熵权法介绍 |
| 3.2 我国省级区域性金融风险的测算 |
| 3.3 地方政府债务违约风险的测算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地方政府债务风险对区域性金融风险的空间溢出效应 |
| 4.1 变量选取与模型设计 |
| 4.2 空间溢出效应实证分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.1 变量选取与模型设计 |
| 5.2 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.3 产业结构差异性影响效应的动态实现路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域性金融风险的空间关联效应分析 |
| 6.1 数据选取与模型介绍 |
| 6.2 我国房地产市场的空间关联实证分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论建议与研究展望 |
| 7.1 研究结论与政策建议 |
| 7.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（7）绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 有关绿色金融内涵的相关文献 |
| 1.2.2 有关绿色金融影响企业绩效的相关文献 |
| 1.2.3 有关绿色金融影响产业结构的相关文献 |
| 1.2.4 有关绿色金融影响技术创新的相关文献 |
| 1.2.5 有关绿色金融影响经济增长的相关文献 |
| 1.2.6 文献述评 |
| 1.3 研究思路、内容及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 主要创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 绿色金融 |
| 2.1.2 绿色产业 |
| 2.1.3 污染产业 |
| 2.1.4 产业结构 |
| 2.1.5 经济增长 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 绿色金融理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 2.2.3 绿色发展理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 绿色金融影响经济增长的理论分析 |
| 3.1 绿色金融的基本功能 |
| 3.1.1 资本积聚功能 |
| 3.1.2 投资导向功能 |
| 3.1.3 信息传递功能 |
| 3.1.4 要素整合功能 |
| 3.2 绿色金融对企业生产决策的影响 |
| 3.2.1 成本—收益函数 |
| 3.2.2 图形解析 |
| 3.2.3 企业决策 |
| 3.3 绿色金融对经济增长的DSGE模型分析 |
| 3.3.1 模型简介 |
| 3.3.2 模型构建 |
| 3.3.3 模型校准 |
| 3.3.4 政策冲击 |
| 3.4 绿色金融对经济增长的影响机理 |
| 3.4.1 绿色金融、产业结构生态化与经济高质量增长 |
| 3.4.2 绿色金融、绿色技术创新与经济增长效率提升 |
| 3.4.3 绿色金融与经济增长的区域异质性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 绿色金融与经济增长的发展现状及测度 |
| 4.1 绿色金融的发展现状及测度 |
| 4.1.1 绿色金融的发展现状 |
| 4.1.2 绿色金融的水平测度 |
| 4.2 经济增长的发展现状及测度 |
| 4.2.1 经济增长的发展现状 |
| 4.2.2 经济增长的效率测度 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 绿色金融影响经济增长的微观机理分析 |
| 5.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 5.1.1 样本选择 |
| 5.1.2 特征事实 |
| 5.1.3 理论假设 |
| 5.2 模型设定、变量选取与数据来源 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 数据来源与统计性描述 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 全样本估计结果 |
| 5.3.2 企业类型视角 |
| 5.3.3 产权性质视角 |
| 5.3.4 企业规模视角 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.4.1 更换经营绩效指标 |
| 5.4.2 替换控制变量 |
| 5.5 绿色金融影响企业经营绩效的中介效应分析 |
| 5.5.1 绿色金融、融资约束与企业经营绩效 |
| 5.5.2 绿色金融、绿色技术创新与企业经营绩效 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 绿色金融影响经济增长的传导路径分析 |
| 6.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 6.1.1 样本选择 |
| 6.1.2 特征事实 |
| 6.1.3 理论假设 |
| 6.2 模型设定、变量选取与数据说明 |
| 6.2.1 模型设定 |
| 6.2.2 计量方法 |
| 6.2.3 变量选取 |
| 6.2.4 数据说明 |
| 6.3 绿色金融对经济增长的中介效应检验 |
| 6.3.1 绿色金融对经济增长的总效应检验 |
| 6.3.2 绿色金融、产业结构生态化与经济增长 |
| 6.3.3 绿色金融、绿色技术创新与经济增长 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 更换计量方法 |
| 6.4.2 变更样本范围 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 绿色金融影响经济增长的区域异质性分析 |
| 7.1 特征事实与理论假设 |
| 7.1.1 特征事实 |
| 7.1.2 理论假设 |
| 7.2 模型构建、变量选取与数据来源 |
| 7.2.1 模型构建 |
| 7.2.2 变量选取 |
| 7.2.3 数据来源 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 基于全样本的估计 |
| 7.3.2 基于地区样本估计 |
| 7.3.3 基于绿色金融工具的估计 |
| 7.4 稳健性检验 |
| 7.4.1 剔除控制变量 |
| 7.4.2 指标的再度量 |
| 7.5 门限效应检验 |
| 7.5.1 面板门限模型设定 |
| 7.5.2 门限效应存在性检验 |
| 7.5.3 门限估计结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 主要结论与对策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.2.1 国家统筹设计与完善绿色金融体系 |
| 8.2.2 地方政府因地制宜发展绿色金融 |
| 8.2.3 发挥金融机构对绿色金融的引导作用 |
| 8.2.4 强化绿色金融对企业发展的促进作用 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
| 后记 |
（8）中国商业银行经营效率比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 商业银行经营效率研究方法文献综述 |
| 1.2.2 商业银行前沿效率研究文献综述 |
| 1.2.3 商业银行规模效率研究文献综述 |
| 1.2.4 商业银行范围效率研究文献综述 |
| 1.2.5 商业银行经营效率影响因素文献综述 |
| 1.3 论文主要框架与研究方法 |
| 1.3.1 主要框架 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足之处 |
| 1.4.1 论文的创新点 |
| 1.4.2 论文的不足之处 |
| 第2章 理论研究 |
| 2.1 效率理论 |
| 2.1.1 效率的概念 |
| 2.1.2 古典政治经济学中的效率理论 |
| 2.1.3 新古典经济学的价格均衡效率理论 |
| 2.1.4 边际学派的效率理论 |
| 2.1.5 福利经济学效率理论 |
| 2.1.6 X效率理论 |
| 2.2 银行经营效率理论 |
| 2.2.1 商业银行经营效率的概念 |
| 2.2.2 西方经济理论中的银行经营效率 |
| 2.2.3 《资本论》对银行经营效率的阐述 |
| 2.2.4 银行经营效率的类别 |
| 2.2.5 本文对商业银行经营效率的分类 |
| 2.3 商业银行资产负债管理理论 |
| 2.3.1 商业性贷款理论 |
| 2.3.2 资产可转换性理论 |
| 2.3.3 预期收入理论 |
| 2.3.4 存款理论 |
| 2.3.5 购买理论 |
| 2.3.6 销售理论 |
| 2.4 数据包络分析理论 |
| 2.4.1 数据包络分析(DEA) |
| 2.4.2 超效率DEA模型 |
| 2.5 增强型Russell超效率DEA模型构建 |
| 2.5.1 模糊理论 |
| 2.5.2 隶属函数 |
| 2.5.3 模糊非径向超效率DEA模型 |
| 2.5.4 增强型Russell超效率DEA模型 |
| 2.5.5 存在非期望产出的模糊增强型Russell测度方法 |
| 2.6 本章小节 |
| 第3章 中国商业银行总体经营效率比较分析 |
| 3.1 中国银行业发展总体现状 |
| 3.1.1 中国商业银行发展格局及特点 |
| 3.1.2 不同类型商业银行发展现状 |
| 3.2 中国商业银行总体经营效率测度 |
| 3.2.1 测度方法选择 |
| 3.2.2 效率测度相关概念界定 |
| 3.2.3 变量选取与数据说明 |
| 3.2.4 基于增强型Russell超效率DEA模型的中国商业银行经营效率静态分析 |
| 3.2.5 基于随机前沿法的中国商业银行经营效率动态分析 |
| 3.3 中国商业银行总体经营效率比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不同类型商业银行负债效率比较分析 |
| 4.1 商业银行负债管理 |
| 4.1.1 商业银行负债的界定 |
| 4.1.2 商业银行负债的作用 |
| 4.1.3 商业银行负债业务 |
| 4.2 国有大型商业银行负债效率分析 |
| 4.2.1 指标选择与效率测度 |
| 4.2.2 实证分析 |
| 4.3 股份制银行负债效率分析 |
| 4.3.1 指标选择与效率测度 |
| 4.3.2 实证分析 |
| 4.4 城市商业银行负债效率分析 |
| 4.4.1 指标选择与效率测度 |
| 4.4.2 实证分析 |
| 4.5 国有大型商业银行、股份制银行、城市商业银行负债效率比较分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 不同类型商业银行资本效率比较分析 |
| 5.1 商业银行资本管理 |
| 5.1.1 商业银行资本构成 |
| 5.1.2 商业银行资本管理的意义 |
| 5.2 国有大型商业银行资本效率分析 |
| 5.2.1 指标选择与效率测度 |
| 5.2.2 国有大型商业银行资本效率实证分析 |
| 5.3 股份制银行资本效率分析 |
| 5.3.1 指标选择与效率测度 |
| 5.3.2 股份制银行资本效率实证分析 |
| 5.4 城市商业银行资本效率分析 |
| 5.4.1 指标选择与效率测度 |
| 5.4.2 城市商业银行资本效率实证分析 |
| 5.5 国有大型商业银行、股份制银行、城市商业银行资本效率比较分析 |
| 5.5.1 资本结构影响因素分析 |
| 5.5.2 资本效率比较分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 不同类型商业银行其他资源效率比较分析 |
| 6.1 商业银行其他经营资源效率 |
| 6.1.1 人力资源效率 |
| 6.1.2 金融科技效率 |
| 6.1.3 规模效率 |
| 6.2 国有大型商业银行其他资源效率分析 |
| 6.2.1 指标选择与效率测度 |
| 6.2.2 实证分析 |
| 6.3 股份制银行其他资源效率分析 |
| 6.3.1 指标选择与效率测度 |
| 6.3.2 实证分析 |
| 6.4 城市商业银行其他资源效率分析 |
| 6.4.1 指标选择与效率测度 |
| 6.4.2 实证分析 |
| 6.5 国有大型商业银行、股份制银行、城市商业银行其他资源效率比较分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 中国商业银行经营效率影响因素分析 |
| 7.1 中国商业银行经营效率宏观影响因素理论分析 |
| 7.1.1 监管政策 |
| 7.1.2 经济增长 |
| 7.1.3 货币政策 |
| 7.1.4 市场结构 |
| 7.2 中国商业银行经营效率微观影响因素理论分析 |
| 7.2.1 盈利能力 |
| 7.2.2 成本管理 |
| 7.2.3 风险控制 |
| 7.2.4 资产质量 |
| 7.2.5 资产规模 |
| 7.2.6 公司治理 |
| 7.2.7 产权结构 |
| 7.3 基于DEA-Tobit模型的商业银行经营效率影响因素实证分析 |
| 7.3.1 DEA-Tobit模型 |
| 7.3.2 变量选择与说明 |
| 7.3.3 描述性统计分析 |
| 7.3.4 回归分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 进一步提升中国商业银行经营效率对策选择 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 对策选择 |
| 8.2.1 我国银行业总体策略选择 |
| 8.2.2 国有大型商业银行策略选择 |
| 8.2.3 股份制银行策略选择 |
| 8.2.4 城市商业银行策略选择 |
| 8.2.5 宏观政策方向选择 |
| 8.3 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（9）中国财政分权对经济发展质量影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文创新与不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 财政分权相关文献综述 |
| 2.1.1 财政分权内涵 |
| 2.1.2 财政分权测度 |
| 2.2 经济发展质量相关文献综述 |
| 2.2.1 经济发展质量内涵 |
| 2.2.2 经济发展质量指标体系构建与测度 |
| 2.3 财政分权与经济发展质量关系相关文献综述 |
| 2.3.1 财政分权与经济发展 |
| 2.3.2 财政分权与资源优配 |
| 2.3.3 财政分权与要素扭曲 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 理论基础与作用机制 |
| 3.1 财政分权理论 |
| 3.1.1 第一代财政分权理论 |
| 3.1.2 第二代财政分权理论 |
| 3.1.3 中国式财政分权理论 |
| 3.2 经济发展相关理论 |
| 3.2.1 经济增长理论 |
| 3.2.2 可持续发展理论 |
| 3.3 财政分权对经济发展质量影响的直接作用机制分析 |
| 3.3.1 效率提升 |
| 3.3.2 结构优化 |
| 3.3.3 经济稳定 |
| 3.3.4 动能培育 |
| 3.3.5 绿色环保 |
| 3.3.6 民生改善 |
| 3.4 财政分权对经济发展质量影响的传导作用机制分析 |
| 3.4.1 财政分权与资源优配效应 |
| 3.4.2 财政分权与要素扭曲效应 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 财政分权与经济发展质量的测度与现状观察 |
| 4.1 财政分权测度 |
| 4.1.1 指标选择 |
| 4.1.2 数据来源与说明 |
| 4.2 经济发展质量的测度 |
| 4.2.1 指标体系构建 |
| 4.2.2 测度方法选择 |
| 4.2.3 数据来源与说明 |
| 4.3 财政分权与经济发展质量的现状观察 |
| 4.3.1 财政分权的现状观察 |
| 4.3.2 经济发展质量的现状观察 |
| 4.3.3 财政分权与经济发展质量的拟合现状观察 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 财政分权对经济发展质量影响作用的直接效应检验 |
| 5.1 模型构建与变量选取 |
| 5.1.1 模型构建 |
| 5.1.2 变量选择与数据来源 |
| 5.2 基准检验及成因分析 |
| 5.2.1 收入分权检验 |
| 5.2.2 支出分权检验 |
| 5.3 稳健性检验 |
| 5.3.1 替换被解释变量 |
| 5.3.2 更换模型估计方法 |
| 5.3.3 内生性问题处理 |
| 5.4 异质性检验 |
| 5.4.1 结构异质性检验 |
| 5.4.2 区域异质性检验 |
| 5.4.3 时序异质性检验 |
| 5.5 拓展分析:非线性思考 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 财政分权对经济发展质量影响作用的传导效应检验 |
| 6.1 模型构建与变量选取 |
| 6.1.1 模型构建 |
| 6.1.2 变量选择与数据来源 |
| 6.2 资源优配效应的传导途径检验及成因分析 |
| 6.2.1 科技投入传导途径 |
| 6.2.2 环境投入传导途径 |
| 6.2.3 FDI传导途径 |
| 6.3 要素扭曲效应的传导途径检验及成因分析 |
| 6.3.1 产能利用率传导途径 |
| 6.3.2 市场分割传导途径 |
| 6.3.3 投资偏好传导途径 |
| 6.3.4 公共支出结构偏向传导途径 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 资源优配效应的稳健性检验 |
| 6.4.2 要素扭曲效应的稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 基于直接效应检验的政策建议 |
| 7.2.2 基于传导效应检验的政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（10）数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目标与意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献回顾与评述 |
| 1.3.1 农民收入增长的影响因素的相关文献 |
| 1.3.2 金融发展与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.3 数字金融与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.4 农民收入持续增长的模式及政策措施研究 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 数据来源 |
| 1.5 研究框架与路线 |
| 1.5.1 研究框架 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究创新与局限 |
| 1.6.1 研究的创新 |
| 1.6.2 存在的局限 |
| 第2章 理论回顾与借鉴 |
| 2.1 金融中介理论 |
| 2.1.1 交易成本理论 |
| 2.1.2 信息不对称论理论 |
| 2.1.3 风险管理理论 |
| 2.1.4 简要评述 |
| 2.2 金融发展理论 |
| 2.2.1 金融结构理论 |
| 2.2.2 金融深化理论 |
| 2.2.3 金融功能理论 |
| 2.2.4 普惠金融理论 |
| 2.2.5 简要评述 |
| 2.3 经济增长理论 |
| 2.3.1 新古典增长理论 |
| 2.3.2 内生增长理论 |
| 2.3.3 包容性增长理论 |
| 2.3.4 简要评述 |
| 2.4 网络经济理论 |
| 2.4.1 网络商品理论 |
| 2.4.2 双边市场理论 |
| 2.4.3 长尾理论 |
| 2.4.4 简要评述 |
| 第3章 数字金融与农民收入增长的理论框架及研究假说 |
| 3.1 核心概念界定与辨析 |
| 3.1.1 数字金融 |
| 3.1.2 农民收入增长 |
| 3.2 数字金融影响农民收入增长的间接作用机理 |
| 3.2.1 农户创业 |
| 3.2.2 经济增长 |
| 3.3 数字金融影响农民收入增长的直接作用机理 |
| 3.4 数字金融影响农民收入增长的非线性作用与空间溢出机理 |
| 3.4.1 数字金融影响农民收入增长的非线性作用机理 |
| 3.4.2 数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛作用机理 |
| 3.4.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出机理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国数字金融的特征事实与农民收入增长分析 |
| 4.1 数字金融的业务形态 |
| 4.1.1 网络支付 |
| 4.1.2 网络融资 |
| 4.1.3 财富管理 |
| 4.1.4 网络保险 |
| 4.1.5 互联网征信 |
| 4.2 中国数字金融发展特征 |
| 4.2.1 中国数字金融发展脉络 |
| 4.2.2 中国数字金融指标体系 |
| 4.2.3 中国数字金融发展特征评价 |
| 4.3 中国数字金融发展问题及趋势 |
| 4.3.1 中国数字金融发展问题 |
| 4.3.2 中国数字金融发展趋势 |
| 4.4 中国农民收入增长的演变历程 |
| 4.4.1 超常规增长阶段(1978-1984 年) |
| 4.4.2 波动低速增长阶段(1985-2003 年) |
| 4.4.3 高速增长阶段(2004-2012 年) |
| 4.4.4 新常态增长阶段(2013-2019 年) |
| 4.5 农民收入增长的结构变化 |
| 4.5.1 农民收入结构变化 |
| 4.5.2 结构变动的收入增长贡献 |
| 4.5.3 农民收入的形态结构分析 |
| 4.6 农民收入增长的地区差异及空间分布特征 |
| 4.6.1 各地区农民收入增长时期差异 |
| 4.6.2 农民收入增长的变异系数分析 |
| 4.6.3 四大区域的农民收入增长差异 |
| 4.6.4 农民收入增长的空间分布特征 |
| 4.7 数字金融与农民收入的相关分析 |
| 4.7.1 数字金融与农民收入的相关性分析 |
| 4.7.2 数字金融与农民收入结构的相关性分析 |
| 4.7.3 数字金融与各区域农民收入的相关性分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 数字金融影响农民收入增长的总效应分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型构建、变量选取与估计策略 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 估计策略 |
| 5.3 计量结果分析 |
| 5.3.1 数字金融与农民收入增长 |
| 5.3.2 数字金融与农民收入结构 |
| 5.3.3 区域差异分析 |
| 5.3.4 分位数回归 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数字金融影响农民收入增长的非线性及空间溢出效应分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数字金融影响农民收入增长的非线性效应分析 |
| 6.2.1 模型与变量 |
| 6.2.2 数字金融门槛效应结果分析 |
| 6.2.3 人力资本门槛效应结果分析 |
| 6.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出效应分析 |
| 6.3.1 空间相关性检验 |
| 6.3.2 空间计量模型构建 |
| 6.3.3 空间计量结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:经济增长渠道 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 模型设定、变量选择与统计分析 |
| 7.2.1 模型设定 |
| 7.2.2 变量选择 |
| 7.2.3 统计分析 |
| 7.3 数字金融与经济增长的计量分析 |
| 7.3.1 基于总体样本的计量分析 |
| 7.3.2 基于细分样本的计量分析 |
| 7.4 数字金融、经济增长与农民收入增长的计量分析 |
| 7.4.1 数字金融、经济增长与农民收入增长 |
| 7.4.2 拓展性讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:农户创业渠道 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模型、变量与数据 |
| 8.2.1 模型设定 |
| 8.2.2 变量选择 |
| 8.2.3 数据来源 |
| 8.2.4 描述性统计 |
| 8.3 数字金融与农户家庭增收 |
| 8.3.1 数字金融使用与农户家庭增收 |
| 8.3.2 社区数字金融水平对农户家庭增收的溢出效应 |
| 8.3.3 农户家庭异质性分析 |
| 8.4 作用机制分析 |
| 8.4.1 数字金融与农户创业活动 |
| 8.4.2 数字金融与农户创业绩效 |
| 8.4.3 拓展性讨论:数字金融与农户非农就业 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 推进农村数字金融有效普及 |
| 9.2.2 加快数字金融发展 |
| 9.2.3 完善数字金融监管 |
| 9.2.4 加强消费权益保护 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
四、我国经济增长与金融发展实证分析（论文参考文献）
- [1]我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究[D]. 王薇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]金融发展与产业结构升级 ——基于技术进步中介效应的检验[D]. 刘耀阳. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [3]金融集聚对我国要素市场配置的影响研究[D]. 陈俊州. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [4]我国体育产业高质量发展的金融支持研究[D]. 许嘉禾. 山东大学, 2021(11)
- [5]中国经济金融化对实体经济的影响研究[D]. 吴金燕. 东北师范大学, 2021(09)
- [6]我国区域性金融风险的计量研究[D]. 李卓. 吉林大学, 2021(01)
- [7]绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究[D]. 高锦杰. 吉林大学, 2021(01)
- [8]中国商业银行经营效率比较研究[D]. 韩健鹏. 辽宁大学, 2021(02)
- [9]中国财政分权对经济发展质量影响研究[D]. 吕程. 辽宁大学, 2021(02)
- [10]数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应[D]. 王永仓. 西南大学, 2021(01)