金融集聚对经济增长质量的影响研究
发布时间：2021-10-22 06:37
改革开放以来,我国经济发展创造了持续高增长的奇迹,成为世界第二大经济体。但现阶段我国的经济发展仍存在一些难题,大量高污染、低产出的低效能企业仍存在,想要迈出“中等收入陷阱”,保持经济增长速度,就必须完成从数量型经济增长到质量型的提升。金融业对于经济增长的提升是毋庸置疑的,金融业的空间集聚也成为金融业的发展趋势。那么在此背景下,金融集聚对经济增长质量的影响值得深入研究。本文引入金融地理学理论、经济增长溢出模型及空间计量经济学,深入探究金融集聚对经济增长质量影响。本文首先进行了理论梳理,分析了金融集聚的成因与新时代下经济增长质量的内涵,并在此基础上分析了金融集聚对经济增长质量的影响机制,分别分析了金融集聚的“极化效应”与“涓流效应”,并提出研究假设。然后基于金融集聚及经济增长质量的丰富内涵,分别构建了金融集聚与经济增长质量的综合评价指标。其中,金融集聚的综合评价指标分为金融规模和金融效率两部分,经济增长质量的综合评价指标基于“五大发展理念”的视角,分为创新发展、协调发展、绿色发展、共享发展五部分,借助主成分分析法,对我国不含港澳台、西藏的30个省（市、自治州）金融集聚水平与经济增长质量总体...
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
碎石图
第5章经济增长质量的测度及现状分析47图5-1碎石图（3）成分矩阵与特征向量进一步，根据成分矩阵算出各变量的特征向量。表5-6成分矩阵指标名称成分12创新发展1.611.00协调发展0.86-0.11绿色发展0.280.16开放发展1.62-0.98共享发展0.830.03成分矩阵中所得到的各变量的成分系数除以各变量的特征值的平方根就能得到每个成分的特征向量，结果见表5-7成分栏。再通过所得的特征向量矩阵与公共因子的特征向量占比矩阵相乘，得到变量系数，结果见表5-7变量系数栏。表5-7特征向量与变量系数指标名称成分变量系数12创新发展0.140.010.6406协调发展0.370.100.2361绿色发展0.03-0.030.1100开放发展0.120.070.3277共享发展0.070.360.2513变量系数与原始数据相乘即得最终综合因子得分，具体公式为：0.640.24+0.11+0.33+0.25EQI创新发展协调发展绿色发展开放发展共享发展以此计算出来的经济增长质量指数见表5-8。
第6章金融集聚对经济增长质量的影响的实证分析61存在非常显著的正的空间相关性。此外，Moran’sI指数整体在0.252至0.337之间波动，整体呈先增加后降低的趋势，这说明我国金融集聚的空间相关性均较强，随时间变化有一定波动但整体有逐渐增加的趋势，因此在研究金融集聚影响问题时不可忽视空间因素影响。此外，基于邻接矩阵的2007年与2017年的金融集聚水平的局部Moran’sI散点图。具体见图6-3与图6-4。图6-32007年金融集聚水平局部Moran’sI散点图图6-42017年金融集聚水平局部Moran’sI散点图图6-3与图6-4，经整理见表6-6-与表6-7：
【参考文献】：
期刊论文
[1]高质量发展评价指标体系探讨[J]. 李金昌,史龙梅,徐蔼婷. 统计研究. 2019(01)
[2]金融集聚、产业结构升级与中国经济增长[J]. 谢婷婷,潘宇. 经济经纬. 2018(04)
[3]金融集聚能否促进绿色经济发展?——基于中国30个省份的实证分析[J]. 王锋,李紧想,张芳,吴艳杰. 金融论坛. 2017(09)
[4]“五大发展理念”统计评价指标体系构建——以深圳市为例[J]. 杨新洪. 调研世界. 2017(07)
[5]金融集聚对技术创新的影响——来自中国省级层面的证据[J]. 黎杰生,胡颖. 金融论坛. 2017(07)
[6]金融集聚、产业结构与环境污染——基于中国省域空间计量分析[J]. 李凯风,王捷. 工业技术经济. 2017(03)
[7]金融集聚促进了产业结构升级吗:空间溢出的视角——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 于斌斌. 国际金融研究. 2017(02)
[8]金融集聚、创新空间效应与区域协调机制研究——基于省级面板数据的空间计量分析[J]. 张虎,韩爱华. 中南财经政法大学学报. 2017(01)
[9]金融集聚能够提升科技创新效率么?——来自中国的经验证据[J]. 王仁祥,白旻. 经济问题探索. 2017(01)
[10]创新驱动是否促进了经济增长质量的提升?[J]. 白俊红,王林东. 科学学研究. 2016(11)
博士论文
[1]经济增长质量：一种理论解释及中国的实证分析[D]. 钞小静.西北大学 2009
[2]金融集聚影响区域经济增长的机制研究[D]. 刘红.同济大学 2008
本文编号：3450571
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
碎石图
第5章经济增长质量的测度及现状分析47图5-1碎石图（3）成分矩阵与特征向量进一步，根据成分矩阵算出各变量的特征向量。表5-6成分矩阵指标名称成分12创新发展1.611.00协调发展0.86-0.11绿色发展0.280.16开放发展1.62-0.98共享发展0.830.03成分矩阵中所得到的各变量的成分系数除以各变量的特征值的平方根就能得到每个成分的特征向量，结果见表5-7成分栏。再通过所得的特征向量矩阵与公共因子的特征向量占比矩阵相乘，得到变量系数，结果见表5-7变量系数栏。表5-7特征向量与变量系数指标名称成分变量系数12创新发展0.140.010.6406协调发展0.370.100.2361绿色发展0.03-0.030.1100开放发展0.120.070.3277共享发展0.070.360.2513变量系数与原始数据相乘即得最终综合因子得分，具体公式为：0.640.24+0.11+0.33+0.25EQI创新发展协调发展绿色发展开放发展共享发展以此计算出来的经济增长质量指数见表5-8。
第6章金融集聚对经济增长质量的影响的实证分析61存在非常显著的正的空间相关性。此外，Moran’sI指数整体在0.252至0.337之间波动，整体呈先增加后降低的趋势，这说明我国金融集聚的空间相关性均较强，随时间变化有一定波动但整体有逐渐增加的趋势，因此在研究金融集聚影响问题时不可忽视空间因素影响。此外，基于邻接矩阵的2007年与2017年的金融集聚水平的局部Moran’sI散点图。具体见图6-3与图6-4。图6-32007年金融集聚水平局部Moran’sI散点图图6-42017年金融集聚水平局部Moran’sI散点图图6-3与图6-4，经整理见表6-6-与表6-7：
【参考文献】：
期刊论文
[1]高质量发展评价指标体系探讨[J]. 李金昌,史龙梅,徐蔼婷. 统计研究. 2019(01)
[2]金融集聚、产业结构升级与中国经济增长[J]. 谢婷婷,潘宇. 经济经纬. 2018(04)
[3]金融集聚能否促进绿色经济发展?——基于中国30个省份的实证分析[J]. 王锋,李紧想,张芳,吴艳杰. 金融论坛. 2017(09)
[4]“五大发展理念”统计评价指标体系构建——以深圳市为例[J]. 杨新洪. 调研世界. 2017(07)
[5]金融集聚对技术创新的影响——来自中国省级层面的证据[J]. 黎杰生,胡颖. 金融论坛. 2017(07)
[6]金融集聚、产业结构与环境污染——基于中国省域空间计量分析[J]. 李凯风,王捷. 工业技术经济. 2017(03)
[7]金融集聚促进了产业结构升级吗:空间溢出的视角——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 于斌斌. 国际金融研究. 2017(02)
[8]金融集聚、创新空间效应与区域协调机制研究——基于省级面板数据的空间计量分析[J]. 张虎,韩爱华. 中南财经政法大学学报. 2017(01)
[9]金融集聚能够提升科技创新效率么?——来自中国的经验证据[J]. 王仁祥,白旻. 经济问题探索. 2017(01)
[10]创新驱动是否促进了经济增长质量的提升?[J]. 白俊红,王林东. 科学学研究. 2016(11)
博士论文
[1]经济增长质量：一种理论解释及中国的实证分析[D]. 钞小静.西北大学 2009
[2]金融集聚影响区域经济增长的机制研究[D]. 刘红.同济大学 2008
本文编号：3450571
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