我国普惠金融发展对城乡居民收入差距影响的实证分析 ——基于面板门槛模型
发布时间：2021-06-28 19:58
2013年我国正式提出要发展普惠金融以降低贫困,改善地区之间发展不平衡的现状。我国城乡居民收入差距大是发展不平衡的重要表现,2018年城镇和农村人均可支配收入之比为2.7,普惠金融的发展是否起到缩小城乡居民收入差距的效果还不明确。本文着重研究我国普惠金融发展对城乡居民收入差距的影响,现有的评价普惠金融发展多以银行为代表的传统金融指标体系构建普惠金融指数,但随着互联网和数字金融的发展,以支付宝为代表的数字金融在普惠金融发展中发挥了重要的作用,因此本文尝试构建包含传统金融指标和数字金融指标的普惠金融指数,以期能更准确的评价普惠金融发展现状。首先,本文通过回顾普惠金融产生背景、发展历程和理论基础,探讨普惠金融对城乡居民收入差距影响的直接作用和间接作用机制。然后,通过主成分分析将以金融机构银行为代表的传统金融指标体系合成传统普惠金融指数,再通过层次分析法将以支付宝为代表的数字金融指标体系合成数字普惠金融指数,再将两者加权合成普惠金融指数,用于评价我国普惠金融的发展现状。最后,运用面板门槛模型实证分析普惠金融指数与衡量城乡居民收入差距的泰尔指数之间的影响关系,并对比传统普惠金融和数字普惠金融对城...
【文章来源】：上海外国语大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线图
17图4.1普惠金融指标体系1、传统普惠金融指标体系传统普惠金融指标体系方面，结合我国当前以银行为代表的传统金融机构依然是金融体系的最重要组成部分，从传统普惠金融发展的可获得性、使用情况和质量三个方面，选取15个指标构建完整的指标体系。传统普惠金融指标体系的数据来源为：国家统计局公布的《中国统计年鉴》（1999年-2019年），中国人民银行发布的《中国金融年鉴》(2010年-2018年)、银保监会发布的《普惠金融白皮书(2018)》、民政部官网公开数据以及各省市地方统计年鉴。传统普惠金融指标体系的可获得性方面主要以传统的金融机构接触和服务用户来体现，例如“银行业金融机构网点数”和“银行业金融机构从业人员数”这些指标来衡量，在衡量的过程中会添加相应的处理指标，消除人口和地域面积差异带来的指数的不公平。例如，每百平方公里的银行业金融机构网点数考虑了地理密度因素。传统普惠金融指标体系的使用情况方面主要以传统的银行业金融机构的存贷款余额情况来体现，也加入了保险业发展情况数据，测算出银行业和保险业的金融发展状况。这些银行业金融机构主要由大型商业银行（中国工商银行等）、股份制银行（招商银行等）、城市商业银行（上海银行等）、农村商业银行（安徽农商银行等）、村镇银行等。
22关系数分别为0.956、0.952、0.910和0.779等，即变量之间有高度相关性，故变量可降维。3)确定主成分个数k,根据主成分碎石图，可知图4.2传统普惠金融指标体系主成分碎石图前四个主成分的累计方差率已经达到91.67%，即主成分1、2、3、4与X显著相关,故k=4，累计方差率为91.67%，对应的特征值的分别为λ1=6.69，λ2=4.67，λ3=1.35，λ4=0.87。（3）主成分正向化将各主成分用函数正向化表示为：1=0.2041+0.2672+0.0783+0.2444+0.2665+0.2516+0.3727+0.1928+0.3679+0.33510+0.20811+0.02212+0.29913+0.33814+0.156152=0.36810.3112+0.2663+0.2624+0.1885+0.20760.0747+0.3738+0.11490.19210+0.33811+0.381120.27513+0.143140.023153=0.1151+0.1262+0.5323+0.24840.42850.43660.0197+0.07580.03690.05310+0.02511+0.03112+0.023130.00114+049115
【参考文献】：
期刊论文
[1]普惠金融、收入分配和贫困减缓——推进效率和公平的政策框架选择[J]. 李建军,韩珣. 金融研究. 2019(03)
[2]数字普惠金融减小了城乡收入差距吗?——基于中国省级数据的面板门槛回归分析[J]. 张贺,白钦先. 经济问题探索. 2018(10)
[3]中国普惠金融发展水平测度及影响因素分析——基于省级差异视角[J]. 杨辉,许舜威. 武汉金融. 2018(07)
[4]普惠金融与中国城乡收入差距——基于中国省际面板数据的实证[J]. 张益明,李慧. 金融与经济. 2018(05)
[5]中国普惠金融发展的影响因素及其收敛性——基于中国省级面板数据检验[J]. 孙英杰,林春. 广东财经大学学报. 2018(02)
[6]金融普惠、风险应对与农村家庭贫困脆弱性[J]. 张栋浩,尹志超. 中国农村经济. 2018(04)
[7]中国数字普惠金融的省域差异及影响因素研究[J]. 葛和平,朱卉雯. 新金融. 2018(02)
[8]关于普惠金融对城乡收入差距影响的门槛效应研究[J]. 张建波. 甘肃社会科学. 2018(01)
[9]数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验[J]. 宋晓玲. 财经科学. 2017(06)
[10]包容性金融发展与城乡居民收入差距——基于中国内地省级面板数据的实证研究[J]. 张彤进,任碧云. 经济理论与经济管理. 2017(05)
博士论文
[1]中国普惠金融发展与包容性经济增长问题研究[D]. 李志创.吉林大学 2019
硕士论文
[1]中国普惠金融水平评价及其减贫效应研究[D]. 唐哲.哈尔滨工业大学 2019
[2]我国数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响研究[D]. 付鹤.吉林大学 2019
[3]数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响研究[D]. 张凯.兰州大学 2018
[4]普惠金融对城乡居民收入差距的影响[D]. 马黄龙.兰州大学 2018
[5]我国普惠金融发展对城乡收入差距的影响研究[D]. 苏伟琦.贵州财经大学 2016
[6]辽宁省城乡居民收入差距及其影响因素分析[D]. 王璐.东北财经大学 2011
本文编号：3254955
【文章来源】：上海外国语大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线图
17图4.1普惠金融指标体系1、传统普惠金融指标体系传统普惠金融指标体系方面，结合我国当前以银行为代表的传统金融机构依然是金融体系的最重要组成部分，从传统普惠金融发展的可获得性、使用情况和质量三个方面，选取15个指标构建完整的指标体系。传统普惠金融指标体系的数据来源为：国家统计局公布的《中国统计年鉴》（1999年-2019年），中国人民银行发布的《中国金融年鉴》(2010年-2018年)、银保监会发布的《普惠金融白皮书(2018)》、民政部官网公开数据以及各省市地方统计年鉴。传统普惠金融指标体系的可获得性方面主要以传统的金融机构接触和服务用户来体现，例如“银行业金融机构网点数”和“银行业金融机构从业人员数”这些指标来衡量，在衡量的过程中会添加相应的处理指标，消除人口和地域面积差异带来的指数的不公平。例如，每百平方公里的银行业金融机构网点数考虑了地理密度因素。传统普惠金融指标体系的使用情况方面主要以传统的银行业金融机构的存贷款余额情况来体现，也加入了保险业发展情况数据，测算出银行业和保险业的金融发展状况。这些银行业金融机构主要由大型商业银行（中国工商银行等）、股份制银行（招商银行等）、城市商业银行（上海银行等）、农村商业银行（安徽农商银行等）、村镇银行等。
22关系数分别为0.956、0.952、0.910和0.779等，即变量之间有高度相关性，故变量可降维。3)确定主成分个数k,根据主成分碎石图，可知图4.2传统普惠金融指标体系主成分碎石图前四个主成分的累计方差率已经达到91.67%，即主成分1、2、3、4与X显著相关,故k=4，累计方差率为91.67%，对应的特征值的分别为λ1=6.69，λ2=4.67，λ3=1.35，λ4=0.87。（3）主成分正向化将各主成分用函数正向化表示为：1=0.2041+0.2672+0.0783+0.2444+0.2665+0.2516+0.3727+0.1928+0.3679+0.33510+0.20811+0.02212+0.29913+0.33814+0.156152=0.36810.3112+0.2663+0.2624+0.1885+0.20760.0747+0.3738+0.11490.19210+0.33811+0.381120.27513+0.143140.023153=0.1151+0.1262+0.5323+0.24840.42850.43660.0197+0.07580.03690.05310+0.02511+0.03112+0.023130.00114+049115
【参考文献】：
期刊论文
[1]普惠金融、收入分配和贫困减缓——推进效率和公平的政策框架选择[J]. 李建军,韩珣. 金融研究. 2019(03)
[2]数字普惠金融减小了城乡收入差距吗?——基于中国省级数据的面板门槛回归分析[J]. 张贺,白钦先. 经济问题探索. 2018(10)
[3]中国普惠金融发展水平测度及影响因素分析——基于省级差异视角[J]. 杨辉,许舜威. 武汉金融. 2018(07)
[4]普惠金融与中国城乡收入差距——基于中国省际面板数据的实证[J]. 张益明,李慧. 金融与经济. 2018(05)
[5]中国普惠金融发展的影响因素及其收敛性——基于中国省级面板数据检验[J]. 孙英杰,林春. 广东财经大学学报. 2018(02)
[6]金融普惠、风险应对与农村家庭贫困脆弱性[J]. 张栋浩,尹志超. 中国农村经济. 2018(04)
[7]中国数字普惠金融的省域差异及影响因素研究[J]. 葛和平,朱卉雯. 新金融. 2018(02)
[8]关于普惠金融对城乡收入差距影响的门槛效应研究[J]. 张建波. 甘肃社会科学. 2018(01)
[9]数字普惠金融缩小城乡收入差距的实证检验[J]. 宋晓玲. 财经科学. 2017(06)
[10]包容性金融发展与城乡居民收入差距——基于中国内地省级面板数据的实证研究[J]. 张彤进,任碧云. 经济理论与经济管理. 2017(05)
博士论文
[1]中国普惠金融发展与包容性经济增长问题研究[D]. 李志创.吉林大学 2019
硕士论文
[1]中国普惠金融水平评价及其减贫效应研究[D]. 唐哲.哈尔滨工业大学 2019
[2]我国数字普惠金融发展对城乡收入差距的影响研究[D]. 付鹤.吉林大学 2019
[3]数字普惠金融对城乡居民收入差距的影响研究[D]. 张凯.兰州大学 2018
[4]普惠金融对城乡居民收入差距的影响[D]. 马黄龙.兰州大学 2018
[5]我国普惠金融发展对城乡收入差距的影响研究[D]. 苏伟琦.贵州财经大学 2016
[6]辽宁省城乡居民收入差距及其影响因素分析[D]. 王璐.东北财经大学 2011
本文编号：3254955
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/shuoshibiyelunwen/3254955.html
