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1、我国金融支持与集群发展的相关性研究 :本文利用20002010年全国6个代表性城市的相关数据,通过建立面板数据模型,对金融支持和产业集群间的长期均衡关系进行了实证分析。结果表明:1、金融相关比率对于集群发展的作用大于投资转化比率。2、六个地区的金融支持与集群发展关系表现出了一定的差异性,其中北京、苏州集群发展受金融支持变量的影响很显著;长沙、西安的集群发展与金融相关比率关系显著,但与投资转化比率的相关性为负;重庆、武汉的集群发展与金融支持变量的相关性虽为正,但效果不明显。最后根据以上的区域性差异特征,提
2、出了相关的政策建议。 Abstract:Usingnationalsixrepresentativecities'relevantdatafrom2000to2010,thelong-runequilibriumrelationshipbetpiricalanalysisthroughtheestablishmentofpaneldatamodel.Theresultsshoentconversionratiofortheroleofclusterdevelopment.2,therelationshi
3、pbetentinsixareasshoedifferences,andclusterdevelopmentinBeijingandSuzhouaffectedbythefinancialsupportvariableisverysignificant;therelationshipbetentinChangsha,Xi'anandfinancialinterrelationsratioissignificant,butitisnegativeentconversionratio;althoughthec
4、orrelationbetentinChongqingandendationsent;paneldatamodel;analysisoflong-runequilibriumrelationship;policyremendations :F8:A:1006-4311(2013)07-0149-02 0引言 产业集群作为一种中间性组织,具有自身的交易优势与信息优势,在引导地区优势产业、壮大地方经济和增加就业方面发挥着越来越重要的作用。加快产业集群发展已成为我国区域经济发展的重要政策导向。从产业集群发
5、展的一般规律来看,无论是政策主导型的产业集群还是市场自发型的集群形成,都离不开金融体系的支持。金融支持与集群发展之间的相关性问题成为学术界关注的焦点问题。 1模型设定与指标选择 1.1模型假定由于金融支持对于集群发展既体现在结构层面上,又体现在效率层面上,所以本文借鉴王旭红(2009)的选取标准,以金融相关比率和投资转化系数作为衡量区域金融发展的主要指标。以区位商作为区域集群发展的衡量指标,利用经典回归分析建立以下数据模型: LQmn=c+α1firmn+α2tzzhmn+&
6、alpha;3zfgymn+α4fdimn+εmn(1) 式中: LQ代表区位熵,用来衡量六个地区的集群发展水平。本文把六个地区LQmn排名前10的优势产业加总取其平均值,记为LQ。 fir代表金融相关比率。fir=各地区金融机构的存贷款总额(F)/当地的GDP(n为误差项。 1.2各变量面板数据的统计性分析本研究主要采用六个地区2000年到2010年的面板数据,来检验近年来金融发展对产业集群的影响。本文的数据主要有:(1)《中国工业经济统计年鉴》(2000年-2010
7、年);(2)《新中国六十年统计资料》;(3)《陕西统计年鉴》;(4)《陕西省金融年鉴》(2000年-2010年);(5)《中国财政统计年鉴》(2000年-2010年);(6)《重庆统计年鉴》(2000年-2010年);(7)《四川统计年鉴》(2000年-2010年);(8)《江苏统计年鉴》(2000年-2010年);(9)《北京统计年鉴》(2000年-2010年);(10)《湖南统计年鉴》(2000年-2010年);(11)《湖北统计年鉴》(2000年-2010年)。 2实证分析 金融支持与集群发展之
8、间的长期协整关系检验:本文在进行模型设定时,假设了金融支持和集群发展存在着长期协整关系。因此实证分析的第一步,应对这一假设进行检验。本部分运用面板协整关系的方法来检验各变量之间的长期关系。而面板协整关系检验方法的前提是单位根单阶同整,因此在协整关系检验之前先要进行各变量面板数据的单位根检验。 ①面板数据的单位根检验:面板数据的单位根检验,是在综合时间序列与横截面的基础上,对宏观数据的平稳性的检验。本文运用Eviedash;基
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