金融支持战略性新兴产业发展的内在机理及效率评价研究

发布时间：2017-04-14 06:15

  本文关键词：金融支持战略性新兴产业发展的内在机理及效率评价研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在2008年全球金融危机的影响下,全世界的产业体系都发生了显著的变化,新一轮的国际竞争也随之开始。为早日走出金融危机,各国都把发展新兴产业作为促进经济发展的关键点。我国政府也纷纷出台相关的政策来支持战略性新兴产业的发展,而产业的发展离不开金融的大力支持。本文从战略性新兴产业的特征出发,来研究战略性新兴产业金融支持的内在机理、战略性新兴产业的金融支持效率以及影响金融支持战略性新兴产业的因素,以期提升金融对该产业的发展。本文以新一代信息技术产业、高端装备制造产业、生物产业为研究对象,分析金融促进战略性新兴产业发展的内在机理、金融支持效率及影响因素。首先,本文试图运用面板模型对2008年至2012年,我国31个省、自治区、直辖市的三大战略性新兴产业进行实证分析,考察金融规模、金融结构、金融效率与战略性新兴产业发展的关系。实证结果表明,要促进我国战略性新兴产业的持续发展,我们不仅要扩大金融规模,提高从业人员的素质,还要主动优化金融结构。然后,运用DEA方法分别对我国三大战略性新兴产业金融支持效率进行实证研究,研究得出我国战略性新兴产业金融支持中相关政策发挥了一定作用,但资源配置效率并没有实现最优,还有提升空间,地区间的差异较大,个体间存在非均衡的发展。最后,运用Logit模型对三大战略性新兴产业金融支持效率的影响因素进行深入分析,得出利润增长率对三大战略性新兴产业金融支持效率的影响最为显著。本文可能的创新突破在于:一是,尝试对金融促进战略性新兴产业发展的内在机理进行实证分析,从而揭示金融支持促进战略性新兴产业发展的内在关系。二是,从定量分析的角度对我国战略性新兴产业金融支持效率进行五年动态的分析,从而得出我国31个省(市、区)具体金融支持效率的情况。三是,本文的数据不是基于战略性新兴产业的上市公司,而是根据《战略性新兴产业分类目录》和《中国高技术产业统计年鉴》对战略性新兴产业进行统计分类;然后统计得到战略性新兴产业的具体数据,这样使样本数据更具代表性。
【关键词】：金融支持效率 战略性新兴产业 内在机理 DEA模型 Logit模型
【学位授予单位】：贵州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832;F127
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究的背景、意义及目的9
• 1.2 相关研究综述9-13
• 1.2.1 国外相关研究文献综述9-11
• 1.2.2 国内相关研究文献综述11-12
• 1.2.3 国内外研究评述12-13
• 1.3 论文主要研究思路与创新点13-16
• 1.3.1 论文主要的研究思路13
• 1.3.2 技术路线13-15
• 1.3.3 本文的创新之处15-16
• 2 金融支持促进战略性新兴产业发展的内在机理分析16-19
• 2.1 战略性新兴产业发展的金融支持特征16-17
• 2.1.1 战略性新兴产业的内涵16-17
• 2.1.2 战略性新兴产业的特征17
• 2.2 战略性新兴产业发展的金融支持内在机理分析17-19
• 2.2.1 金融规模促进战略性新兴产业发展的机理分析17-18
• 2.2.2 金融结构促进战略性新兴产业发展的机理分析18
• 2.2.3 金融效率促进战略性新兴产业发展的机理分析18-19
• 3 金融支持促进战略性新兴产业发展的机理分析19-36
• 3.1 模型简介19
• 3.1.1 固定效应模型19
• 3.1.2 随机效应模型19
• 3.2 变量、模型与数据19-21
• 3.3 新一代信息技术产业21-25
• 3.3.1 各变量描述性统计21
• 3.3.2Hausman检验21-22
• 3.3.3 固定效应模型回归结果22-23
• 3.3.4 删除不显著项后23-24
• 3.3.5 结论24-25
• 3.4 生物产业25-30
• 3.4.1 各变量描述性统计25-26
• 3.4.2 Hausman检验26
• 3.4.3 固定效应模型回归结果26-27
• 3.4.4 删除不显著项后27-30
• 3.4.5 结论30
• 3.5 高端装备制造产业30-36
• 3.5.1 各变量描述性统计30-31
• 3.5.2 Hausman检验31-32
• 3.5.3 固定效应模型回归结果32-33
• 3.5.4 删除不显著项后33-35
• 3.5.5 结论35-36
• 4 基于DEA的战略性新兴产业金融支持效率动态评价研究36-61
• 4.1 DEA理论概述36-37
• 4.1.1 CCR模型36-37
• 4.1.2 BCC模型37
• 4.2 DEA投入产出指标的选择37-38
• 4.3 样本数据说明及处理38
• 4.4 新一代信息技术产业金融支持效率评价结果38-45
• 4.4.1 综合效率38-41
• 4.4.2 纯技术效率41-43
• 4.4.3 规模效率43-45
• 4.5 生物产业金融支持效率评价结果45-51
• 4.5.1 综合效率45-47
• 4.5.2 纯技术效率47-49
• 4.5.3 规模效率49-51
• 4.6 高端装备制造产业金融支持效率评价结果51-57
• 4.6.1 综合效率51-53
• 4.6.2 纯技术效率53-55
• 4.6.3 规模效率55-57
• 4.7 三大战略性新兴产业比较分析57-61
• 4.7.1 综合效率57-58
• 4.7.2 纯技术效率58-59
• 4.7.3 规模效率59-61
• 5 战略性新兴产业金融支持效率影响因素研究61-69
• 5.1 Logit理论概述61
• 5.2 变量、模型与数据61-62
• 5.3 新一代信息技术产业金融支持效率影响因素实证分析62-64
• 5.3.1 描述性统计分析62-63
• 5.3.2 Logit回归结果63-64
• 5.4 生物产业金融支持效率影响因素实证分析64-66
• 5.4.1 描述性统计分析64-65
• 5.4.2 Logit回归结果65-66
• 5.5 高端装备制造产业金融支持效率影响因素实证分析66-68
• 5.5.1 描述性统计分析66-67
• 5.5.2 Logit回归结果67-68
• 5.6 本章小结68-69
• 6 结论与建议69-71
• 6.1 研究结论69-70
• 6.2 研究的不足与展望70-71
• 参考文献71-75
• 附录A75-81
• 附录B81-96
• 致谢96

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9 中山大学教授 王s，

本文编号：305377