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时间:2017-12-06
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1、低碳经济下产业结构调整金融支持实证研究 摘要:从实证分析角度研究低碳经济下江苏省产业结构调整的金融支持,把三类产业的机构关系以随机效应形式包含进线性混合模型,分析信贷、资本市场和投资对三产业GDP结构的影响,解决了描述统计分析法可能得出的是伪相关的问题,修正了传统回归模型在度量三产业GDP结构(调整)方面的缺陷,最后归纳结论提出政策建议。关键词:低碳经济;产业结构调整;金融支持;混合模型;随机效应中图分类号:F121.3文献标志码:A文章编号:1673-291X(2013)11-0060-03一、理论分析哥本哈根会议以来,低碳经济引起广大关注,然而学术界关于低碳经济与产业结构
2、调整的研究并不是很多。理论界认为,金融支持对产业结构调整有直接影响:金融政策等手段可以改变资金的供给水平和配置格局,进而影响产业结构的调整、优化。实证分析中,把金融政策等手段具体化为信贷、资本市场和固定资产投资等对产业结构的影响。本文建立混合模型来研究产业结构调整的金融支持问题:y=Xβ+Yγ+ε7其中,X是固定效应解释变量矩阵,β是固定效应系数向量,Z是随机效应设计矩阵,γ是随机效应系数向量,常用到的假定是随机效应项满足MVN(0,G)分布,ε是扰动项,协方差矩阵为R。二、江苏省产业结构调整中的金融支持(一)金融支持1.信贷对产业结构的影响信贷投入对各产业GDP增长发挥积极的
3、作用。从近年来我国信贷投入效益变动情况来看,单位信贷增加额与各产业GDP增加额显正相关性,同时存款也在一定程度上通过影响信贷来作用于产业GDP。因此,我们选择各项存款(DEPOSIT)和各项贷款(LOAN)作为解释变量(单位亿元)。2.资本市场对产业结构的影响证券市场能够通过金融资源的优化配置,促使资金向有效率、最有竞争力的产业流动,促进产业结构的调整和优化。我们初步选择上市公司募集资金总额(亿元)(变量名STOCK)、公司债券(亿元)(变量名BOND)、上市公司总资产(亿元)(变量名ASSET)和市价总值(亿元)(变量名VALUE)作为解释变量。3.投资对产业结构的影响7投资
4、结构对各产业部门的潜在产出能力具有决定性影响。固定资产投资按资金来源分为国家预算内资金、国内贷款、利用外资、自筹资金和其他,我们将各项汇总作为投资变量(亿元)(变量名I)。从数据来看,我国各产业产值增长率与投资增长率、投资结构均具有较大的相关性。把各个行业的产出作为Y(亿元),行业记为INDUSTRY(分类变量,取1表示第一产业,2表示第二产业,3表示第三产业)。把1993—2010年共18年的数据按照行业差异整理为分层(纵向)数据结构(条记录)。现在建立线性混合模型,需要考虑三类产业结构之间的方差结构和关系,针对三类产业选择随机效应模型,设定三类产业结构之间的方差矩阵为UN型
5、。按照第三类方差分析的结果进行变量筛选,同时结合经济学常识,保留了不太显著的LOAN变量,最终进入建模的变量的固定效应的第三类方差分析。结果见下表1。由此可见,贷款LOAN的效应不算显著,但是考虑到贷款对于金融支持的重要性,以及专家学者的完整论述,本文予以保留。相应模型的AIC为588.9,AICC为589.2,BIC为584.9。整理固定效应的回归系数如下页表2。7由此可见,投资(I)、上市公司募集资金总额(STOCK)和存款(DEPOSIT)的效应都为正,p值可见拒绝原假设犯错误的概率都很大,变量比较显著,特别是存款和投资变量。贷款(LOAN)的效应为正,但是结合p值可知与
6、0没有显著性差异。存款对产值的影响为正,而且显著,这肯定了存款对经济的支持作用;另一方面,贷款的作用却不显著,这说明融资渠道中,从储蓄(存款)到投资(贷款)的转化渠道不流畅,或者存在一些制度性障碍。产业的影响系数中,第二产业达到18.1041,但遗憾的是不太显著,第一产业为-82.2860,考虑到产业变量为分类变量,需要结合常数项117.1,因此第一产业的截距为34.8,第二产业为135.2,第三产业为117.1。三个产业作为一个因子,其总体效应是显著的。最后看看三产业的协方差矩阵,由随机效应估计的估计结果可知,UN(1,1)的估计值为0.000424,残差为8068.5。(二
7、)产业与低碳对于主要温室气体二氧化碳来说,其影响因素主要有经济总量、人口、单位GDP能耗、单位能源二氧化碳排放量等。根据KaYa公式调整为:=××人均GDP×能源消耗强度×单位能源CO2排放量其中,能源消耗量/GDP为单位GDP能耗,反映能源消费强度,主要与技术进步和产业结构有关;单位能源二氧化碳排放量,主要与能源结构、技术结构有关。7由表3中数据可知2010年,江苏省单位GDP能耗结构中,第一产业的单位GDP能耗为0.015538千克标准煤/元,高于第三产业产业平均单位GDP能耗0.015
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