金融生态系统运行效率的区域差异分析

文章利用2008-2014年31省区面板数据,采用Bootstrap-DEA方法和固定效应模型对我国金融生态系统运行效率及其影响因素进行区域差异分析.研究发现:目前我国总体效率不高,各省及地区间差距较大,效率的区域分布呈现出较为规律的东、中、西、东北部地区梯度递减的趋势,各年间各个地区的效率值也存在显著性差异;社会福利情况、政府干预程度、教育支持力度、金融就业人员规模、金融发展水平等因素不同程度的影响了各个地区金融生态系统的有效运行.     

基于DEA-Tobit的长江经济带技术转移金融支持效率研究

基于三阶段DEA-Tobit模型,对长江经济带11省市金融支持技术转移效率进行测度,并与其他典型区域进行对比,对金融效率的影响因素进行判识。研究表明:(1)长江经济带技术转移的金融支持效率为0.343,远低于京津冀的效率水平;(2)在长江经济带内部,受区域经济、金融发展水平、政府科技创新支持等环境因素影响,不同省市效率差异明显,效率最高的湖北省为0.514,而最低的贵州省只有0.08;(3)通过Tobit分析发现,在同一外部环境下,高技术企业研发投入强度、技术转移机构占比是影响金融支持技术转移效率差异的主要原因。因此,要提高长江经济带技术转移的金融支持效率,应进一步优化区域金融要素投入,强化高技术企业研发需求,完善技术转移市场体系,提升技术转移机构的技术管理效率与专业化服务水平。     

基于潜类别随机前沿的区域创新效率及其影响因素分析

运用可根据研究对象的潜在属性内生分组的潜类别随机前沿模型,采用1999-2012年中国各省区数据,研究各省区的创新效率及影响因素。结果表明:以人力资本水平和基础设施状况为条件变量,将全国各省区分成两个技术类别,分别有各自的技术前沿和函数形式,A类别中上海市的创新效率最高,B类别中河北省的创新效率最高;平均来看,各类的创新效率均呈上升趋势,贸易开放、产业结构和金融发展对创新效率均有显著的正向作用,同时创新效率在各类内部均存在俱乐部收敛。     

金融支持科技创新效率实证分析

文章通过Malmquist方法选取我国19个主要省份2008-2014年的省级面板数据,对不同省份的金融支持科技创新效率进行分析,得出我国科技创新金融支持渠道的不足,并在此基础上提出完善科技创新金融支持渠道的政策建议.     

金融支持与区域经济发展——基于江苏数据的实证研究

本文以金融支持为研究视角,探寻了金融变量与区域经济发展之间的关联性.研究结果表明,江苏省不同区域的投资效率、经济增长对居民储蓄的影响效果以及相关金融变量变化所产生的时滞效应都有较大差异,而金融支持力度的差异是江苏区域经济发展不平衡的一个重要原因.     

中国海洋经济发展的金融支持效率测算——基于三大海洋经济圈的实证

首先从理论上考察了金融支持对海洋产业发展的作用,其次采用灰色关联模型实证检验金融发展与海洋经济发展的关联性,接着运用面板SFA模型对中国11个省份的金融支持效率进行测算和时空差异分析。实证结果表明,中共十九大报告、"十三五"规划、粤港澳大湾区规划等国家政策提供了强有力的支持:金融发展与海洋经济发展的关联度均在0.5以上,表现出显著的正相关关系;进一步发现中国海洋产业的金融支持效率呈上升趋势,且三大海洋经济圈的效率水平差异较大,东部海洋经济圈支持效率水平在三个区域中最高,北部金融支持效率其次,南部支持效率较低;测算的金融支持效率结果显示,金融对海洋经济发展总体起着较好的促进作用,中国对海洋产业的金融支持成效逐年提升,但各海洋经济圈存在差异性,形成了"三圈三极"的格局,圈内各省海洋产业发展不均衡,差异较大,但总体来说效率趋于均衡,向高水平发展。最后,据此提出促进中国海洋产业发展及优化金融支持效率等方面的建议。     

金融扶贫效率测度与优化

文章基于三阶段DEA-Malmquist模型对我国31个省份2013—2018年的金融扶贫效率进行测度,结果发现金融扶贫效率符合预期,总体较高,但在不同省份、不同年份表现出差异性。金融扶贫效率及其变化受多种因素影响,技术进步是关键,管理效率是核心,规模效率是基础,环境变量和随机噪声不容忽视。剔除环境因素和随机噪声影响后,金融扶贫效率多数都有不同程度的提高。为此,需要重视金融扶贫、转变政府管理方式、优化投入规模、加大科技创新与应用、营造良好市场环境、加强区域经济协调、建立风险管理体系等工作,为推进金融扶贫转向金融支持乡村振兴奠定基础。     

金融发展、科技创新与经济高质量发展

文章基于2012—2021年我国30个省份的面板数据,运用熵值赋权法测算金融发展、科技创新与经济高质量发展的综合指数,并通过面板门限回归模型研究金融发展与经济高质量发展之间的线性和非线性关系,以及不同科技创新水平下金融发展对经济高质量发展影响的变化。结果显示：金融发展及其分类指标均对我国经济高质量发展具有正向促进作用,且经济高质量发展水平的提高能够强化金融发展水平、金融发展规模以及金融发展效率的促进作用;金融发展对经济高质量发展的促进作用具有科技创新的门限效应,其促进作用随科技创新水平的不断提高而持续增强;科技创新对金融发展分类指标的支持作用存在差异,对金融发展规模的支持作用较强,对金融发展效率的支持作用较弱。     

城市金融网络、知识溢出与城市创新效率

文章利用金融行业企业总部分支机构数据,运用社会网络分析测度金融网络,借助DEA-Malmquist指数模型测度城市创新效率,分析城市金融网络、知识溢出与城市创新效率三者之间的关系。研究发现：城市间金融联系广度和强度显著上升,金融网络呈现东密西疏的“核心—外围”分布格局;金融网络的发育能够促进城市创新效率的提升,且不同地区存在异质性,东部地区和核心区域城市受到的影响更大;在网络外部性的作用下,金融网络通过促进空间知识溢出对城市创新效率的提高产生积极作用,网络邻近性对知识溢出效应的影响大于地理邻近作用。     

金融发展规模与金融效率的非线性关系研究

通过共享投入关联两阶段DEA模型测量区域金融效率,以各地区存贷款余额占GDP的比重衡量区域金融发展规模,运用Hansen的门槛规模模型检验了区域金融发展规模与金融效率的非线性关系.结果显示,区域金融发展规模与金融效率存在双重门槛效应,在金融发展水平低的地区,金融发展规模改善金融效率的作用最强;金融发展水平中等地区,金融发展规模改善金融效率的作用依然存在;而在金融发展水平高的地区,金融发展规模不再具有改善金融效率的作用.最后,提出了深化金融发展规模与改善金融效率的政策建议.     

城市网络特征对金融效率影响的实证分析

城市金融发展与集聚是影响城市金融效率的重要因素,但是城市间的社会金融网络关系对金融效率是否存在影响并未受到足够关注。文章在构建城市金融网络的基础上,选取城市社会网络关系中的程度中心度和中间中心度两个核心特征,以中国2015—2019年30个省会城市和5个计划单列市为样本,分析城市网络特征对金融效率影响的机制和空间差异性。研究发现：城市网络的两个核心特征对金融效率均具有显著的正向促进作用,但两者存在一定的差异;城市网络特征均通过产业结构升级来提升金融效率,其中,程度中心度还可通过促进科技创新与加快资本积累来提升金融效率;城市网络特征对金融效率的促进作用在空间上具有显著差异性,一方面体现在不同的网络特征对同一区域的影响不同,另一方面体现在同一网络特征对不同区域的影响不同。     

区域创新体系科技资源配置效率影响因素实证分析

文章运用DEA-Tobit两步法,综合评价2010年我国30个省市自治区的科技资源配置效率,分析影响区域创新体系科技资源配置效率的因素.研究表明:配置效率与区域开放程度、高技术产业发展、科研机构的人才投入、企业对科技创新的支持力度正相关；而区域经济发展水平对区域科技资源配置效率有负显著影响；产学研结合水平、政府科技投入等因素对区域科技资源配置效率的影响不显著.     

基于结构方程模型的城市金融可持续发展影响因素研究

城市金融作为区域金融资源的核心,其发展状态对于区域经济有着重要影响。在金融可持续发展理论基础上,分析影响城市金融可持续发展的关键因素,提出研究假设,运用结构方程构建研究模型,分析了因素之间的相关性及对城市金融可持续发展的影响,并通过问卷调查收集数据,对研究模型进行验证,结果表明,该方法合理、有效。研究发现:城市金融基础、经济基础、金融发展支持环境以及金融发展效率都正向影响城市金融发展的成效,并以此对城市金融可持续发展产生正向影响。     

基于SVM的金融企业内部会计控制效率评价

文章建立基于支持向量机(SVM)的金融工具计量方法和内部会计控制效率评价方法,促使内部会计控制成为金融企业有效控制金融风险的基本保障和关键环节。文章将利用该方法从金融工具风险评估和内部控制效率评价两方面进行创新,以提高金融企业内部会计控制效率。实证分析结果表明,基于SVM的金融工具计量方法和内部会计控制效率评价方法是有效的,从而实现了金融企业内部会计控制效率量化分析和综合评价的新途径。     

“第十二五”期间呼和浩特市要打造西北金融中心

据了解,“十二五”期间,呼和浩特市要打造西北部金融中心,定位于西北地区区域金融资源集散中心,成为联动渤海经济区和西北各省区的多功能、开放型金融中心城市。     

空间异质性、非期望产出与区域金融生态运行效率评价

金融生态系统运行绩效的高低在一定程度上反映了不同区域之间资源的利用效率、经济的发展效率、市场秩序的调节效率以及金融主体的经营效率,能够综合反映区域金融的发展水平。通过构建纳入空间异质性—非期望产出因素的区域金融生态效率测算模型,对中国2006—2015年省际金融生态运行效率进行测算。研究结果表明,不考虑非期望产出的金融生态运行效率测度会对真实情况出现估计偏差,对政策制定产生误导,因此考虑非期望产出的效率测度更为合理。中国金融生态运行效率存在显著的地区差异,空间技术异质性导致金融生态运行效率存在显著的地区差异,呈现出"东部—中部—西部"效率依次递减的格局,并且差距有逐步扩大的趋势。     

湖北金融对产业结构升级转型的实证分析

金融因素在产业结构升级中起到的作用越来越明显,文章对湖北产业结构转型升级的金融支持问题进行了实证分析。结果发现,融资效率和投资回报率与产业结构转型升级之间呈反向关系,而且还存在着相当大的反方向作用。造成这一现象的主要原因,与湖北金融发展的区域特征、市场结构、投资规模与结构密切相关。     

区域金融效率的测算及其空间差异分析

如何衡量和提高金融效率水平是金融领域研究的重点之一.文章运用随机非参数包络分析法测算了2003-2015年我国各区域的金融投入产出效率,并运用探索性空间数据分析(ESDA)法分析我国金融效率的空间相关性和差异性.结果表明:我国东部地区的金融效率水平最高,其次是西部地区,中部地区的金融效率水平最低,但各区域的金融效率水平都在提高,而且金融效率水平的差距也在逐渐缩小.同时,我国各地区金融效率存在一定的空间相关性,部分地区空间相关性或差异性显著.     

金融支持技术进步的统计考量

金融支持作为技术进步的重要推动力量对经济发展有深远影响。文章首先分析了四川省金融支持技术进步的现状;接着运用协整检验、Granger因果检验及回归分析等方法对四川省的时间序列数据进行实证检验,结果表明:金融结构是技术进步的核心推动力量;金融效率对技术进步的支撑作用相对较小;金融规模对技术进步存在一定的阻碍作用。在实证的基础上,文章对金融支持在技术进步中的现实效率状况提出政策建议:增大金融支持技术创新领域的规模,调整优化金融支持结构,建立多层次的资本市场,完善技术进步的风险分担体系。     

数字经济背景下我国区域创新效率测算

文章使用SSBM-网络DEA模型,从创新链角度入手,测算了2014—2018年我国31个省份数字经济下区域创新效率及其分阶段效率（知识研发效率与商业化效率）,并与传统区域创新效率进行了对比分析,以探索数字经济背景下我国区域创新效率的现状与演变以及数字经济对区域创新效率的影响。结果显示：（1）2014—2018年,数字经济背景下我国区域创新效率总体呈现“U”型变化特征,且数字经济下我国区域创新效率高于传统区域创新效率,但数字经济下区域创新效率与传统区域创新效率总体水平均较低,存在严重的效率损失。（2）数字经济对中西部地区创新效率的提升作用更明显,2014—2018年数字经济背景下我国区域创新效率呈优化趋势,省域集中度变差。（3）数字经济背景下区域创新效率的提高主要是因为数字经济提高了创新活动第一阶段（知识研发）的效率,数字经济并未显著提高区域创新效率中的商业化效率。（4）数字经济背景下区域创新效率总体呈现“知识研发效率极高-商业化效率中等”“知识研发效率中等-商业化效率极高”“知识研发效率中等-商业化效率极低”“知识研发效率中等-商业化效率中等”4种典型特征。