金融发展与财政支出对区域城镇化质量的影响研究

发布时间：2020-12-30 01:39

　　金融发展与财政支出在城镇化建设中发挥着重要作用。与此同时,中国城镇化建设开始从高速发展时期步入中速发展的“新常态”。党的十九大更强调区域协调发展,城镇化建设也从“量”的积累走向“质”的转变。中国金融发展和财政支出存在明显的空间异质性,这种异质性会对区域城镇化发展质量产生影响。本文在对城镇化质量的内涵进行科学界定的基础上,深入探究了金融发展和财政支出对区域城镇化质量的影响机理;基于全国31个省市自治区的相关数据,刻画了中国城镇化质量、金融发展以及财政支出的区域差异性;建立空间面板模型,运用面板数据从全局和局域层面对中国金融发展与财政支出影响区域城镇化质量的空间差异性和溢出性进行了实证检验。在理论层面,运用空间经济学、金融发展学理论,深入探讨了金融发展对区域城镇化质量的影响机理、财政支出对区域城镇化质量的影响机理、金融与财政联动对城镇化质量的影响机理,得出如下结论:(1)金融集聚具有显著的空间溢出性,表现为欠发达地区可以享受邻近较发达地区的正外部效应;(2)金融发展的差异表现在金融规模、金融结构、金融效率等方面,且金融资本对城镇化质量的作用存在空间差异性;(3)在中国式财政分权体制背景下,... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文研究框架

武汉理工大学硕士学位论文同时会抑制邻近区域金融发展。但随着金融体系快速发展，扩散作用大于集聚作用，金融资源等要素资源会向边缘地区回流。由此带来的是人力资源、技术资源等在更大的空间范围内进行重新的优化组合，并形成新的发展极。这种正向的空间溢出效应将有利于改善地区间的人口结构、知识体系以及资源配置，产生城镇化质量的空间效应，推动区域城镇化质量的提高。

检验变量局部空间相关性的检验方法有 Local Moran’s I 指数、G 统计量以及Moran’s I 散点图（Anselin，1992）[101]。Moran’s I 散点图共包含四个象限，表示地区之间的局部空间关系形态：第一象限为高高空间关联（H-H），代表高观测值地区彼此邻近；第二象限为低高空间关联（L-H），表示低观测值地区被高观测值地区所围绕；第三象限为低低空间关联（L-L），表示低观测值地区间彼此邻近；第四象限为高低空间关联（H-L），表示高观测值地区被低值地区所包围的空间联系形态。因此，运用 Moran’s I 散点图可以明确空间单元的局部空间集聚形态。本文选择最常用的 Moran’s I 散点图对综合城镇化质量指数的局域空间相关性进行检验。首先运用 Geoda 软件计算局部 Moran’s I 指数，并画出 Moran’s I散点图，运用 ArcGIS 软件画出局域集聚地图，以便更具体形象地分析每个区域与周边地区的空间差异及集聚程度。下图 3-1、图 3-2、图 3-3、图 3-4 是代表性年份的局部 Moran’s I 散点图，横轴表示综合城镇化质量指数 UI，纵轴为空间滞后向量 Lagged UI。


本文编号：2946725