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实证论文 关于区域金融地理差异的实证:安徽、浙江为例论文范文参考资料

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区域金融地理差异的实证分析:以安徽、浙江为例摘要:文章通过Eviews统计软件对安徽、浙江以及安徽内部的金融差异进行比较分析,研究交通、经济、文化、市场等经济地理相关因素对金融差异的影响,得出区域金融差异受区域地理差距尤其是新经济地理因素的影响,通过地理环境的改善可以有效降低区域金融差异水平等结论。

关键词:区域金融;金融地理;金融差异;金融相关率

一 文献综述和理由的提出

近年来,由于金融的先导作用,国内外学者对区域金融发展与区域经济增长的关系等方面的理由进行了较多的研究, 而在区域金融发展过程中普遍存在的区域金融差异也不例外。有代表性的早期研究如Goldsmith(1969)用指标M2/GNP来衡量金融增长的水平,McKinnon(1973)用金融总资产与GNP的比值(FIR指标)来反映金融增长程度,这些指标均将发展中国家经济落后的理由归结为金融发展的落后。进入九十年代以后,众多学者对区域金融发展和区域金融差异理论做出了进一步的发展,有代表性如Greenwood和Jovanovic(1990)、Clark等(2003)、Shankha Chakraborty和Tridip Ray(2003)等等,他们共同的观点是贫困地区要优先发展金融,其中“金融约束论”是最具代表性的观点。国内学者一方面结合中国实际对西方学者的理论进行修补和创新,提出应该重视国内金融发展的区域差距阐释区域金融地理差异的实证:以安徽、浙江为例,如张杰(1995,2001)、金雪军,田霖(2004,2006)、殷德生,肖顺喜(2000)、周立,王子明(2002)等。国内学者也积极用实证研究的策略来分析中国区域金融差异对经济发展的影响,如王满仓(2005)、董金玲(2008)、古学彬、孙丽霞、方茂扬(2009)、李瑞英(2010)、彭伟、冯庆水(2011)等分别分析了陕西、江苏、广东、浙江、安徽等不同区域金融差异的存在、评价体系、影响机制等。

从已有文献来看,国内学者对区域金融差异的研究主要依靠不同指标体系的设立,而这些指标侧重于金融市场规模、区域经济总量等经济指标,也有涉及到区位熵、市场集中度等传统地理空间指标,很少引入产业集聚、生产网络、电子商务等“新经济地理”因素,未能强调地理因素在区域金融发展中的作用。笔者选择交通、经济规模、市场开放程度等作为传统地理因素,区域文化、互联网发展等作为新经济地理因素,分析上述地理因素尤其是新经济地理因素对区域金融差异的影响,并通过浙江与安徽的区际差异以及安徽内部16个地市的区内差异来研究如何实现区域金融的协调均衡发展。

二 模型确定及数据选取说明

常见的金融发展指标有表示金融总量增长的全部金融相关比率(FIR),收入比、存贷差、存贷比等,而经济增长指标主要有GDP、人均GDP等,本文参考田霖(2006)等人的成果,采用1990年~2011年份的安徽和浙江两个省份的金融相关比率作为区域间金融发展水平的考察指标,用2011年安徽16个地市的金融相关比率、收入比、存贷差、存贷比等作为区域内部的金融发展水平的考察指标,用GDP衡量区域经济发展水平,用人均GDP、公路密度/货运量、外资利用率三个指标代表传统地理因素,用每万人在校大学生人数、第三产业比重、邮政电信业务量/网民数量代表新经济地理因素,通过安徽、浙江2001年~2011年上述指标的各项数据来分析地理差异和区域间金融差异的相关程度。

本文所用的数据来自安徽统计年鉴(1991年~2012年)、浙江统计年鉴2012,所有变量都进行对数处理。本文使用的计量软件为EViews5.0统计软件。

三 实证分析过程

1. 经济金融数据描述性分析。本文在实证验证之前,对安徽、浙江两省1990年~2011年的经济增长指标和金融发展指标进行初步观察,首先采用人均GDP增长趋势与金融相关比率趋势图进行简单比较分析(见图1、图2)。

从两图比较可以看出,无论是东部发达的浙江,还是中部欠发达的安徽,金融增长与经济增长都表现出明显的一致性,另外两个区域之间的金融差异和经济规模差异都呈扩大的趋势,说明金融差异对区域经济增长产生了一定的影响。

其次,通过比较金融发展和贷款两个指标对经济的贡献率来看(见图3、图4),金融规模都在不断扩大,对经济增长的影响正在不断加强,金融发展波动性较为明显,但尚处于稳定调节过程中。

最后对2011年安徽16个地市的各项指标进行比较(见图5、图6),可以看出安徽省16地市金融发展水平很不均衡,但是梯度比较明显,经济发展比较好的合肥、马鞍山、芜湖等地区金融业发展也相对突出,而亳州、阜阳、宿州、六安等地区金融业相对落后,但也有铜陵等地区金融发展与经济发展出现不一致的现象,这里的结论与彭伟、冯庆水(2011)采用区位熵的计算结果略有出入。

2. 区域金融差异的影响因素实证分析。

(1)单位根检验。由于大部分经济变量是非平稳的,为了避开将实际上不相关的两个非平稳变量用来回归分析,本文在进行具体的因果关系检验和回归分析之前,首先对各序列进行ADF单位根检验,检验变量的平稳性,对于非平稳性的变量进行处理,使之成为平稳时间序列。

安徽相关数据检验结果显示,金融相关比率和六个地理变量数列均不能拒绝原假设,因而可以认为是一个非平稳的序列。进一步对各变量的一阶差分数列进行单位根检验,各变量数列在准许的显著性水平下拒绝存在单位根的零假设,即是平稳的。由此认为各数列为一阶单整数列,区域金融地理差异的实证:以安徽、浙江为例由专注毕业论文与职称论文的http://www.zbjy.cn提供,转载请保留******.结果如表1所示。

浙江和安徽16个地市的数据同样显示各数列为一阶单整数量。

(2)协整检验。分别以安徽、浙江的时间数列数据进行普通最小二乘法回归,通过t检验和拟合优度检验得到图7、图8、图9,拟合良好,可以直观看到实际观测值和拟合值非常接近,表明金融发展差异与各地理变量之间存在协整关系。

(3)相关性分析。为了更好地观察金融差异与各地理因素之间的关系,对前面建立的多元线性回归方程进行相关性分析,得到相关系数矩阵,如表2、表3所示。[阐释区域金融地理差异的实证:以安徽、浙江为例标签:Tags]相关范文由写论文的好帮手http://www.zbjy.cn提供,转载请保留******.

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