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城镇化对成渝经济区商贸流通业的影响研究

发布时间:2017-07-06 02:16

  本文关键词:城镇化对成渝经济区商贸流通业的影响研究


  更多相关文章: 成渝经济区 城镇化 商贸流通业 Panel date模型 面板VAR模型


【摘要】:自2011年《成渝经济区区域规划》颁布以来,成渝经济区发展成为我国第四经济增长极,其经济综合实力在西南地区最强,在未来发展中潜力巨大。随着近年成渝经济区城镇化进程的不断推进,人口的迁徙、消费观念的改变、就业结构的转变等给地区商贸流通业带来怎样的变化,这是一个值得研究的问题。以前,由于人们没有充分认识到商贸流通业的重要性,对城镇化的发展只是简单的理解为人口的转移、城市规模的扩大,没有将两者协调起来发展,从而在城镇化进程中没有充分重视商贸流通业的发展。本文首先介绍了成渝经济区商贸流通业和城镇化的发展现状,建立包含6个准则层21个指标的城镇化评价指标体系,采用改进的熵值法求出各指标权重,对2002-2013年成渝经济区25个代表城市的城镇化指数进行计算。然后,以成渝经济区25个城市为研究对象,以人均社零总额为被解释变量,以城镇化综合指数、人口城镇化指数、经济城镇化指数、社会城镇化指数、生活城镇化指数、空间城镇化指数和环境城镇化指数为解释变量,分别运用Panel date模型建立一元面板数据模型,计算出各地的城镇化影响效应系数,并运用分层聚类法对城镇化影响效应系数进行聚类分析,分析同一个城镇化因素对不同地区影响效应的差异。接着,将成渝经济区作为一个整体的研究对象,结合Panel date模型和面板VAR模型,进行面板数据多元回归估计,得到静态状态下不同城镇化因素对成渝经济区整体商贸流通业的影响效应系数,并通过面板矩估计、脉冲响应分析、方差分解等方法,研究成渝经济区城镇化对商贸流通业的动态影响作用。最后得出结论:(1)城镇化对成渝经济区商贸流通业的发展存在正向影响效应;(2)城镇化对不同地区商贸流通业发展的影响效应是不同的;(3)不同城镇化因素对成渝经济区整体商贸流通业的影响强度不同,影响度从强到弱依次为生活城镇化、经济城镇化、人口城镇化、社会城镇化、空间城镇化、环境城镇化;(4)城镇化对成渝经济区商贸流通业的影响是一个动态变化过程,不同的城镇化因素在商贸流通业发展过程中均起到了促进作用,其相对重要性也在不断发生变化。并针对上述结论提出了相关对策建议。
【关键词】:成渝经济区 城镇化 商贸流通业 Panel date模型 面板VAR模型
【学位授予单位】:重庆工商大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F727
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 1 绪论8-12
  • 1.1 选题背景及意义8-9
  • 1.1.1 选题背景8
  • 1.1.2 选题意义8-9
  • 1.2 研究内容和技术路线9-10
  • 1.2.1 研究内容9-10
  • 1.2.2 技术路线10
  • 1.3 研究方法和主要创新点10-12
  • 1.3.1 研究方法10-11
  • 1.3.2 主要创新点11-12
  • 2 研究的相关理论和文献综述12-19
  • 2.1 相关概念阐述12-14
  • 2.1.1 商贸流通业概念阐述12
  • 2.1.2 城镇化概念和内涵12-13
  • 2.1.3 成渝经济区范围界定13-14
  • 2.2 相关文献综述14-19
  • 2.2.1 国外研究综述14-15
  • 2.2.2 国内研究综述15-18
  • 2.2.3 研究述评18-19
  • 3 成渝经济区城镇化及商贸流通业发展现状分析19-36
  • 3.1 成渝经济区城镇化发展现状分析19-29
  • 3.1.1 城镇化评价指标体系构建19-20
  • 3.1.2 改进熵值法评价原理及过程20-24
  • 3.1.3 综合评价24-29
  • 3.2 成渝经济区商贸流通业发展现状分析29-35
  • 3.3 本章小结35-36
  • 4 城镇化对成渝经济区不同地区商贸流通业影响的实证分析36-50
  • 4.1 城镇化对不同地区商贸流通业影响效应分析36-44
  • 4.1.1 计量方法及原理36-37
  • 4.1.2 数据选取说明37-38
  • 4.1.3 面板数据的单位根检验38
  • 4.1.4 面板数据的协整检验38-40
  • 4.1.5 面板数据的回归估计40-44
  • 4.2 城镇化对商贸流通业影响系数的聚类分析44-49
  • 4.2.1 聚类方法及数据说明45
  • 4.2.2 聚类结果分析45-49
  • 4.3 本章小结49-50
  • 5 城镇化对成渝经济区整体商贸流通业影响的实证分析50-58
  • 5.1 面板数据多元回归分析50-52
  • 5.1.1 面板数据模型建立50-51
  • 5.1.2 面板数据回归估计51-52
  • 5.2 面板VAR模型估计分析52-57
  • 5.2.1 计量方法及原理52-53
  • 5.2.2 相关模型建立53
  • 5.2.3 面板矩估计53-55
  • 5.2.4 脉冲响应函数55-56
  • 5.2.5 方差分解56-57
  • 5.3 本章小结57-58
  • 6 结论及政策建议58-61
  • 6.1 本文结论58-59
  • 6.2 政策建议59-61
  • 参考文献61-64
  • 攻读学位期间所发表论文一览表64-65
  • 致谢65-66

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本文编号:524419

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