金融发展、人力资本积累与经济增长

本文尝试构建一个内生增长模型，从人力资本积累视角探究金融发展对经济增长的非线性门限效应。在此基础上，基于我国30个省份2000—2020年面板数据，构建能够克服解释变量与门限变量同时具有内生性的动态面板门限模型进行实证分析。研究结果表明，第一，无论是全国范围还是分东、中、西部区域，人力资本积累均对经济增长产生显著的驱动作用。第二，我国金融发展与经济增长之间的关系显著存在基于人力资本积累的双门限效应。当人力资本积累处在低于最小门限值的低水平区制时，金融发展对经济增长的影响显著为负；当人力资本积累介于最小与最大门限值区制时，金融发展对经济增长的影响开始转正但并不显著；当人力资本积累处在高于最大门限值的高水平区制时，金融发展对经济增长具有显著的提升作用。第三，各地区人力资本积累水平差异是造成金融发展的经济增长绩效存在显著区域异质性的重要原因，各地区金融发展对经济增长的影响大小与方向取决于各自人力资本积累处于何种区制类型。本文最后基于理论与实证研究结论给出了相应的政策建议。     

中部六省地级市区金融发展与经济增长的空间面板分析

面板数据模型从基本形式拓展到空间面板数据模型,体现了时空特征整合的经济计量建模发展方向.从数据生成过程的时空依赖特征来看,结合传统的统计模型、空间统计模型与空间面板数据模型能够挖掘更加全面的数据信息,揭示经济金融活动的空间自相关性与空间集群性.基于地级市区数据的空间统计与计量经济分析结果表明:中部六省的金融发展与经济增长的空间依赖关系是统计显著的,并为深入进行整合时空特征的区域金融与经济增长关系的统计与计量建模分析提供了有利的证据支持.     

二氧化碳排放与经济增长——基于分位回归验证Kuznets假说

文章运用分位回归方法探讨二氧化碳排放与经济增长之间的关系。分位回归有助于解释在不同分位数下因变量与自变量之间关系。结果表明：二氧化碳排放与经济增长的关系总体呈“倒U型”，但在不同阶段会呈现“N型“。二氧化碳排放高的地区存在着比较明显EKC曲线趋势，也就是说，随着经济水平提高，二氧化碳排放将逐渐减少，但目前我国还处于上升时期。     

天津金融体系发展与经济增长

本文以国内学者研究为基础，利用天津地区金融发展数据，对环渤海地区金融发展与经济增长的关系进行实证比较研究，试图从天津金融发展角度来解释金融体系发展与经济增长。     

变量惩罚效应在贝叶斯分位数回归模型的应用

尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题.为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型.通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下.     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

金融结构与经济增长关系的统计检验——基于河南省的实证

文章基于2010—2020年河南省18个地级市的面板数据,通过构建固定效应模型和调节效应模型,研究金融结构与经济增长之间的关系。结果显示：河南省金融结构与经济增长之间存在“倒U”型关系,临界值为2.3311,在临界值左侧,金融结构会产生正向经济增长效应,而越过临界值后,金融结构的经济增长效应转为负向;产业结构高级化对两者关系具有调节效应,随着产业结构高级化的推进,临界点将左移,且曲线变得更陡;分组回归结果显示,在产业结构高级化水平较高的地区,金融结构与经济增长仍满足“倒U”型非线性关系,在产业结构高级化水平较低的地区,金融结构与经济增长正向相关。     

房地产业与银行业股票的相关性研究

在给定概率水平下,为了描述具有尖峰、肥尾、有偏等特性的金融变量之间的非线性相依结构,给出了能够准确刻画金融变量上述特性的非对称Laplace分布,首次推导出了以该分布为边际分布,联合分布由高斯Copula建立的非线性分位数回归模型.实证表明:高斯Copula非线性分位数回归模型能够更全面准确的描述房地产业与银行业股票收益率之间的风险相关关系,对于预测收益率和防范金融风险具有十分重要的意义.     

分位数回归在风险管理中的应用

VaR已经成为金融风险度量的重要工具之一,近几年获得了重大的发展,计算VaR常用的方法主要有3种:历史模拟法HS(Historical Simulation)、方差-协方差法(Variance-Covariance Method)和蒙特卡罗模拟法MC(Monte CarloSimulation).分位数回归模型是针对解释变量的条件分位数来建模的,而资产组合的VaR实质上就是分位数,所以我们采用分位数回归模型来对VaR进行估计.     

基于非对称分布散点分位数的区间数据回归分析

许多经济变量(如GDP)水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据(如各地区GDP)之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。     

分位数回归技术综述

普通最小二乘回归建立了在自变量X=x下因变量Y的条件均值与X的关系的线性模型。而分位数回归（Quantile Regression）则利用自变量X和因变量y的条件分位数进行建模。与普通的均值回归相比,它能充分反映自变量X对于因变量y的分布的位置、刻度和形状的影响,有着十分广泛的应用,尤其是对于一些非常关注尾部特征的情况。文章介绍了分位数回归的概念以及分位数回归的估计、检验和拟合优度,回顾了分位数回归的发展过程以及其在一些经济研究领域中的应用,最后做了总结。     

分位数回归的理论再说明及实例分析

文章从次序统计量的角度给出了分位数回归方法合理性的说明,给出R软件的实现过程并通过实例给出了分位数回归结果的解释。     

空间效率、外部性与区域收入差异研究

从空间效率和外部性的角度来探讨区域收入差异问题,以新经济地理学经典的工资方程为理论基础,利用中国2000-2009年30个省份的面板数据以及分位数回归的方法,检验了各种类型的市场潜能(金融外部性或空间效率)、就业密度(技术外部性)和地区工资的关系.研究发现:无论是全国样本还是分地区样本,市场潜能对地区工资的正向效应显著;在分样本中,就业密度外部性对地区工资具有“门槛”效应;除中西部地区,国外市场潜能(出口开放)和国内市场潜能之间具有明显的替代关系;不同分位点处,不同区域下的解释变量对于职工平均工资的影响具有鲜明的区域特征.     

中国经济增长的决定因素分析——基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的实证研究

采用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging）方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明：高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。     

数字普惠金融、区域创新与经济增长

数字普惠金融、区域创新是助推经济增长的核心力量。文章从省际面板数据中截取了2011—2019年的部分数据,对数字普惠金融、区域创新、经济增长三者之间的关系进行深入探究。研究结果表明:(1)数字普惠金融和区域创新能显著促进经济增长,在考虑内生性问题和分区域探讨的情况下,回归结果依然具备较强的稳健性;(2)数字普惠金融能进一步通过提高创新水平对经济增长产生影响;(3)随着普惠金融发展水平发生改变,创新水平对经济增长的影响呈非线性关系;(4)分区域来看,不同地区数字普惠金融都会对经济增长产生影响,但影响程度有所不同,由强到弱依次为西部、中部、东部;而创新水平对经济增长产生的影响则相反,影响程度由强到弱依次为东部、中部、西部。     

贝叶斯分位数回归组间组内变量选择及其应用

文章利用贝叶斯方法研究分位数回归的组间和组内双变量选择问题。基于偏态拉普拉斯分布和贝叶斯统计推断方法,结合组间和组内系数的Spike-and-Slab先验分布,提出了分位数回归的贝叶斯双层变量选择方法,并给出易于实施的Gibbs后验抽样算法。通过大量数值模拟和实证分析验证了所提变量选择方法的有效性。     

资源型城市金融发展与经济增长的相关性分析

文章选用格兰杰因果关系检验和灰色关联分析法对四川省攀枝花市在实施经济转型过程中金融发展与经济增长关系进行了实证研究.结果表明,攀枝花市经济增长导致并驱动金融发展,金融发展对经济增长的引领驱动作用尚未发挥出来.但是,金融发展是经济增长的重要内生变量,二者间存在明显的相关关系,金融结构的优化、金融规模的扩展、金融效率及金融创新力的增强对经济增长有积极促进作用.     

数字经济促进经济增长的城市异质性研究

中国正处于数字经济快速发展时期，数字化是打造经济高质量发展新引擎的现实需求。同时，中国城市众多，城市之间经济增长水平存在较大差异，不同城市从数字经济获得的经济增长效应也可能不相同。区域协调发展需要保持城市间经济发展水平差异可控，因此，数字经济的经济增长效应存在怎样的城市异质性还关系到城市发展的协调问题。从集聚经济和“涓滴极化”理论出发，在理论上探讨了数字经济对经济增长的直接效应和溢出效应存在城市异质性的逻辑。基于2013—2018年中国城市面板数据，构建双重固定效应面板模型，研究发现信息基础设施、数字产业化和数字金融对城市生产率的均值回归系数显著为正。在基准模型上施加分位数约束和引入空间滞后项，构建面板分位数模型和分位数空间杜宾模型估算数字经济不同维度对城市经济增长在不同分位点处的回归系数，研究发现，宽带互联网、数字产业化和数字金融更偏向提升中小城市本地经济水平，移动通信更偏向提升大城市本地经济水平；数字产业化对经济水平的空间溢出表现为涓滴效应；信息基础设施只对大城市经济水平具有正向空间溢出，并未对中小城市经济水平产生积极的空间溢出，甚至构成阻碍作用。实证结果表明，数字经济是控制城市经...     

收入增长、分配公平与贫困减少

 利用CHNS调查数据,分两个阶段：1990-1999、1999-2005,依据收入分布函数定量讨论了收入增长、分配公平与贫困减少三者之间的关系。均值回归与O-B分解结果显示：收入决定机制是影响人均收入增长的主导因素,然而需要关注在1999-2005年间教育的系数效应为负。分位数回归与M-M分解显示：两个阶段,收入决定机制是导致居民收入分布向右偏移的主要原因;第一阶段的居民收入差距扩大主要源于劳动力特征的变化,第二阶段的居民收入差距扩大难以解释。Shapley分解结果显示：收入增长能显著减少贫困,而收入差距扩大会累及减贫效果;在两个不同阶段,贫困减少的增长效应贡献始终最大,而分配效应与贫困线变动效应贡献顺序发生了交替变化。     

入境旅游发展与我国经济增长动态关系的实证检验

文章使用最新的年度数据,通过建立限制性向量自回归模型、向量误差修正模型和变量的弱外生性分析,对我国入境旅游与经济增长的关系进行分析。结果表明,旅游外汇收入、真实国内生产总值、消费者价格指数和名义汇率四者之间存在惟一协整关系,真实国内生产总值是关于协整参数的弱外生变量,而旅游外汇收入是内生变量即经济增长是入境旅游发展的长期原因,进而支持了我国的经济增长促进国际旅游发展的假说;消费者价格指数和汇率与入境旅游发展之间在短期和长期均不存在因果关系。