关于财政金融的论文10000字_关于财政金融的毕业论文范文模板

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  关于财政金融的论文10000字(一):政府财政与金融市场对区域自主创新能力的影响论文

 

  摘要:选取我国三大经济区2001—2017年的数据,运用面板数据模型分析了政府财政、金融市场及其相互作用对区域自主创新能力提升的影响,结果表明:政府财政对自主创新能力的提升作用较金融市场更为显著,但三大经济区存在差异;就全国总体而言,金融支持效率指标在是否存在政府中介的情况下均不显著,金融市场对自主创新的支持效率还很低下;误差修正模型表明区域自主创新能力提升还受自身前期自主创新能力水平影响;人力资本的投入对区域自主创新能力的提升起到至关重要的作用。

 

  关键词:自主创新;政府财政;金融市场;人力资本

 

  一、引言

 

  近年来,伴随着我国经济步入新常态,我国逐步将提升自主创新能力作为国家的一项重大发展战略;促进科技和金融的结合,是我国提升自主创新能力和建设创新型国家的战略选择。2018年全国两会政府工作报告再次强调要加快金融体制改革,完善金融服务体系,增强金融服务实体经济能力,加大对自主创新的支持力度。因此,现阶段需要构建一个完备和高效的金融支持体系,充分发挥金融对自主创新的推动作用。但鉴于科技创新的高风险性和取得回报的长周期性等特点以及我国区域经济发展的不平衡性等现实情况,在提升自主创新能力的过程中,在市场的调节作用占据主导地位的同时,政府财政的作用同样不能忽视。

 

  关于金融市场、政府财政对自主创新的支持作用,国内外学者从理论与实证方面做了大量研究。现有研究结果表明,金融市场对于自主创新能力提升主要依赖于其自身的功能和作用。首先,金融市场和金融机构可以发挥资金融通功能为自主创新提供资金支持,例如熊彼得[1]认为银行通过对具有创新性的企业提供贷款等方式进行支持以促进科技创新,波特和希克斯[2]同样认为金融体系通过为“大型项目”融资提供便利,这一功能加速了英格兰的工业化进程。其次,金融市场可以降低风险促进创新,例如希克斯[2]认为资本市场的发展,降低了资本的流动性风险,促成了英国的工业革命。再次,金融市场和金融体系可以发挥其功能优化资源的配置,例如本次唯加和史密斯[3]通过对金融与技术创新二者关系进行实证分析得出金融市场效率的高低将直接影响技术创新积极性,廖和赖斯[4]对澳大利亚的中小企业创新投入、市场契约及金融绩效之间的关系进行了探究,发现企业的金融绩效与创新相关的能力和市场扰动的有效配置关系密切,孙伍琴[5]、李后建[6]等学者发现我国金融发展促进技术创新的作用不断增强,金融发展促进技术创新的效率也不断提高。最后,金融结构也会影响到一个国家和地区的自主创新能力,如何安妮[7]、张一林[8]等具体研究了金融结构对于自主创新能力的影响,发现不论是股票市场还是信贷市场,均能通过有效地促进创新性项目或企业的成功而提升国家(地区)整体的自主创新能力,但其促进作用存在差异。

 

  处于社会主义初级阶段的中国,创新能力不足是当前国情的一个突出表现,在中国提升自主创新能力的道路上,政府的资金投入和直接支持对创新起着至关重要的作用。我国学者对政府财政支持自主创新也进行了相关研究,主要可以分为两类。一类是政府财政可以促进区域自主创新能力的提升,如刘津汝[9]、崔也光[10]、储德银[11]等通过对政府财政对区域自主创新支持的研究发现,政府R&D资助及政府补贴有利于克服市场失灵,对企业研发能够产生正向的激励作用;另一类是政府财政对提升自主创新能力存在挤出效应,具有一定的局限性,例如王明海等[12]学者研究发现,政府的干预,无论是财政补贴还是税收优惠对企业的创新绩效的影响并不显著,这与当前我国对战略新兴产业的支持政策相矛盾,政府需要适时地调整相关政策,以适应市场和企业的需要。

 

  综上所述,现有文献大都集中在讨论金融市场或政府财政各自对创新的支持作用,而将两者结合起来分析的文献较少;与此同时,现有文献的研究对象大多选择全国或某个地区,但以我国三大经济区(1)作为对象研究金融支持自主创新的文献较少,而从金融市场与政府财政关系对比视角研究我国三大经济区金融支持自主创新的文献尚未发现。基于此,本文从政府财政与金融市场关系的视角探讨三大经济区金融对区域自主创新能力的提升效应,以期为加快提高区域自主创新能力步伐、促进区域经济协调发展提供理论支持。

 

  二、金融市场与政府财政对自主创新能力影响的机理分析

 

  自主创新主要包括两方面含义,一种是国家层面较为宏观的需求,目的主要是摆脱对发达国家在技术上所形成的依赖,一种是企业层面较为微观的需求,目的在于依靠自身技术进步和知识产权的拥有,使自身逐渐摆脱劳动密集或资金密集的束缚[13]。借鉴我国和世界各国的发展经验,自主创新作为一种高风险、高投入、回报周期长的活动,金融市场和政府财政成为驱动自主创新的两个强大引擎,不断满足自主创新的需求。

 

  基于金融市场来说,首先自主创新作为一个高投入的活动,金融市场可以为区域自主创新提供资金支持。从历史来看,银行和资本市场的出现,为资本主义国家的工业化快速集聚了资本,加速了工业化进程,使得工业革命能够有持续的动力,带动了技术进步和创新。这表明金融市场具有资本积累的功能,可以将众多闲散的分散的社会资金快速集聚起来,形成一个较大的资金供给池,为具有良好前景的创新企业提供必要的资金支持,同时起到保障自主创新的连贯性和持续性的作用,为自主创新提供强有力的动力支持。其次,金融市场可以优化资源配置,具有低成本、高效率的特点。由于自主创新的复杂性、专业性,投资者往往会花费很高的成本去评价和筛选一个好的创新项目。其结果是高信息成本可能阻碍资本流向最有价值的自主创新项目。金融市场可以发挥其规模化和专业化的优势,较为高效地汇集企业和项目的相关信息,降低获取信息的难度,从而促使资金流向具有创新能力和良好前景的创新企业。同时众多投资者借助金融市场提供的平台,分析市场当中其他投资者的交易行为,金融市场当中的交易价格反映了投资者对项目的预测和评价,投资者可以借助金融市场更快地搜集相关企业的信息,从而将资金投资于那些具有良好前景的创新企业,提升配置效率,进一步优化资源配置。最后,金融市场提供了一个风险分散机制,可以降低自主创新的风险,提高自主创新的积极性。自主创新具有高风险性和项目回报周期较长特点,在科技转化的过程当中,企业往往承担着较高的风险,需要借助外部力量来分散自身的风险。在一个较为成熟的市场中,分散或分担风险的较优路径是通过金融市场的安排实现在不同主体之间的合理配置,进而共同承担风险,共同享受收益的最优状态。因此金融市场所特有的风险分散机制和风险转移机制可以降低企业在自主创新过程中面临的诸多风险,进一步提高自主创新的积极性。可见,金融市场与自主创新之间存在一种良性循环的机制,这种良性循环机制可以把金融与创新的高风险和高回报相结合,金融创新和技术创新相结合,从而实现金融市场对自主创新的长期支持。

 

  对于政府财政来讲,政府主要通过财政资金的投入,鼓励产、学、研的结合,促成技术进步和科技转化为生产力。由于市场固有的弊端,金融市场在很多情况下不能够有效地提供给投资者信息,企业和投资者之间会存在信息不对称的情况,使得投资者不能做出较为科学的决策,导致资金的配置效率变得低下,难以实现创新企业资金需求的有效供给,这就需要政府发挥“看得见的手”的作用,采取鼓励金融机构向自主创新企业贷款的税收政策、设立政府产业政策基金和政府采购等手段吸引更多的资金投向于创新型企业,为企业的发展提供一个良好的融资环境,降低企业的融资成本,鼓励企业自主创新。但是政府干预对于自主创新的影响同样也存在一定的局限性,从长期来看,在市场主导型的经济体系中,政府对经济的干预程度越低,对经济发展则越有利,在自主创新活动中,政府对经济的干预抑制了金融支持规模扩大对自主创新能力的提升作用。同时由于政府财政资金来源于纳税人的税收,而企业的自主创新行为又缺少产品的公共性,因此政府以财政资金长时间去支持补贴私人企业创新,会产生不公平的现象,不具有可持续性。所以政府支持往往是短期行为,缺少长期性。

 

  政府财政和金融市场在提升自主创新能力的过程当中具有合理的内在逻辑关系。由于目前我国金融市场不够完善和金融制度不够健全,金融市场不能够有效地分散自主创新给企业带来的巨大风险,从而导致金融市场和自主创新之间的良性循环被打破,市场化的金融支持在很大程度上需要行政化的金融支持即财政支持予以代替[14]。政府财政支持有利于弥补金融市场发展的欠缺,将成为金融市场的有效补充。政府财政通过政策扶持和税收优惠,在自主创新中具有较强的引导作用,可以激励金融机构加大对创新企业的投资,引导更多的资金进入到创新领域,加大对自主创新的支持力度。但政府财政对于自主创新的干预力度不能过大,长期内会抑制金融支持自主创新的规模,降低金融支持自主创新的效率。

 

  综合上述内容,本文提出以下三个有待检验的假设:

 

  假设1:金融市场对提升自主创新能力有显著的正向影响。

 

  假设2:政府财政对提升自主创新能力有显著影响。

 

  假设3:金融市场对于自主创新的支持作用受到政府干预的约束,在不同的政府干预程度下,金融市场对于提升自主创新能力的作用效果存在差异。

 

  三、变量选取、模型设定与数据来源

 

  (一)变量选取

 

  1.被解释变量

 

  关于衡量创新水平的指标,经济合作与发展组织欧盟统计署认为,“专利作为创新活动的一种中间产出指标,能提供有关企业创新能力的信息。如果一家企业已经申请了专利,那么就可以认为它有能力开发世界上新的创新”;《中国统计年鉴》对国内三种专利统计指标做出相应的解释,其中指出“发明”是对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案,同时也是国际通行的反映拥有自主知识产权技术的核心指标。吴丰华、刘瑞明等[15]认为在众多度量指标中,发明专利申请授权数是一个地区自主创新能力最核心、最直接的体现,但国内外大多学者更倾向于用专利申请量而不是专利授权量来衡量创新[16]。考虑到专利授权数量会受到政府专利机构人为因素等的影响,本文参考付明卫[17]、雷海[18]等学者的做法,最终选用发明专利申请受理量来度量区域自主创新能力,用PAT表示。

 

  2.解释变量

 

  金融市场对区域自主创新能力提升的支持主要体现在金融支持规模和金融支持效率两个方面。对于金融支持规模,以Goldsmith为代表的国外学者通常采取货币存量(M2)与国内生产总值(GDP)的比重即金融相关率来表示,然而刘降斌[19]等国内学者研究发现,自1990年以来中国的金融相关率指标远远高于许多金融高度发达的西方国家,存在一个畸形的发展过程,故用M2/GDP衡量中国金融的深化和改革程度并不适宜。相比于发达国家健全的金融体系,现阶段我国投融资活动的主要渠道还是以银行存贷款为主的间接融资体系,通常认为贷款规模的增加能够有效反映一个地区资金的利用程度,存款规模的增加可以表明该地区资金的主要来源方式,故本文将以银行存贷款规模和保险业规模为代表的金融资产总值替代M2,将其与GDP的比值作为金融相关率。金融总资产理应包括银行业、保险业和证券业三方面的数据,但由于股票市场数据不够全面,且数据时间长度的限制,本文最终选择银行和保险市场的数据来反映金融资产总值,且通过上述分析也表明该指标能够总体上代表我国金融市场的发展状况。

 

  同时,在其他因素保持不变的情况下,发放贷款比例越高,表明存款转化为投资的效率越高,银行的盈利能力越强,经营效果越好,故金融支持效率(FEF)的计算公式为:

 

  FEF=金融机构贷款余额/金融机构存款余额

 

  在中国发展的现阶段,在政府大力提倡建设创新型国家的背景下,政府需要加大对自主创新的直接支持力度,引导更多的资金进入创新领域,本文选取R&D经费政府资金来衡量政府对自主创新的直接支持力度,用GOV表示;此外,本文借鉴靳涛[20]的做法,选取财政支出与GDP的比值来体现政府对经济的干预程度,用以反映区域自主创新活动所处的大环境,用FIS表示。长期来看,在市场主导型的经济体系中,该指标越低,则对经济发展越有利。

 

  人力资本是提升区域自主创新能力的重要影响因素,在研究中如果忽视了人力资本的作用,研究结果的可靠性将会大打折扣[21],本文选取R&D人员全时当量来衡量人力资本在区域自主创新过程中的作用,用RDH表示。变量指标及其说明如表1所示。

 

  PAT表示发明专利申请受理量,用于衡量区域自主创新能力;RDH表示R&D人员全时当量,衡量在区域自主创新过程中人员投入作用;SCZC表示金融市场对区域自主创新能力提升的支持水平,具体包括金融支持规模(FSC)和金融支持效率(FEF)两个变量;ZFZC表示政府层面对区域自主创新能力提升的支持力度,具体由R&D政府资金(GOV)和政府干预经济的程度(FIS)两个变量来衡量。为了减弱异方差的影响,对(1)式两边取对数,构建基于政府与市场关系的金融支持区域自主创新能力提升的计量模型:

 

  (三)数据来源

 

  本文所用31个省(自治区、直辖市)2001—2017年共496个样本数据,相关数据均来自各省(自治区、直辖市)历年统计年鉴、历年《中国统计年鉴》和历年《中国科技统计年鉴》,有些指标数据是在原始数据的基础上经过相关计算整理得到。

 

  (四)描述性统计

 

  全国及各地区的变量的描述性统计结果见表2。由计算结果可知,东部地区自主创新能力(lnPAT)的均值和中值均高于全国平均水平和中、西部地区,说明在三大经济区中,东部地区的自主创新能力处于优势地位。在各解释变量中,东部地区人力资本投入力度(lnRDH)、金融支持规模(lnFSC)及政府财政支持自主创新的力度(lnGOV)等指标的均值和中值均高于全国水平及中、西部地区,但政府干预经济的程度(lnFIS)小于中西部地区及全国水平,这与现实情况基本吻合。中部地区各指标数值处于中间水平,西部地区各指标数值显著低于东中部地区,但政府干预经济程度要高于东中部地区,说明西部地区经济发展受到政府干预的程度要高于东中部地区,市场化程度处于劣势。另外,从标准差来看,西部地区相较于东中部地区各指标数值波动幅度大,表明西部地区各省份之间发展差异较大,内部存在着不协调状况。

 

  四、政府财政与金融市场支持自主创新的比较及区域差异

 

  (一)政府财政与金融市场支持自主创新的效果比较

 

  在面板模型当中,经F和Hausman检验得出,全国、中部及西部地区应设定为固定效应变截距模型,而东部地区应设定为随机效应变截距模型。此外对各变量进行平稳性和协整检验后发现,各变量均为不平稳序列,但各变量的一阶差分为平稳序列,同时Fisher联合迹统计量和Fisher联合λ-max统计量均显示各变量间至少存在四个协整向量,说明各变量间存在协整关系,即存在长期均衡关系。

 

  在上述检验基础上对模型(3)进行回归,得到各变量对全国层面及三大区域自主创新能力提升作用的估计结果(见表3)。

 

  从全国层面来看,影响自主创新能力提升的第一个重要因素是人力资本投入(lnRDH),当人力资本每投入1%,全国层面自主创新能力水平平均提升0.9955%,人力资本投入对于自主创新能力的提升效果明显。从金融市场与政府财政的支持效果来看,当R&D政府资金(lnGOV)投入每增加1%,全国自主创新水平会提升0.2518%,当财政支出增加即政府对经济的干预程度(lnFIS)每加深1%,自主创新能力平均会提升1.5196%;当金融支持规模(lnFSC)和金融支持效率(lnFEF)每增加1%,全国自主创新能力分别增加0.0605%和-0.1287%。通过比较发现,政府投入对自主创新能力提升的支持效果更明显,而金融市场对自主创新能力的提升作用不显著。这说明在全面建设创新型国家及我国自主创新能力快速提升的现阶段,由于市场资金的逐利性和高技术产业初创期的高风险性等特征,政府财政对自主创新的支持是必要的。

 

  (二)加入政府财政与金融市场交互项后的效果比较

 

  本文在模型中加入政府财政与金融市场的交互项,用以验证金融市场是否会通过政府这一中介对区域自主创新能力提升起到支持作用。为了减少内生性,模型对交互项做滞后一期处理,即对模型(4)进行回归,得到基于市场与政府关系的金融支持区域自主创新能力提升的结果。

 

  (三)三大经济区自主创新影响因素差异比较

 

  从三大经济区的比较来看,无论是否加入交互项,人力资本投入(lnRDH)对东部和中部地区自主创新能力均有显著的提升作用,当人力资本投入每增加1%,东部和中部地区自主创新能力分别平均提升1.0178%和1.6062%,但人力资本对西部地区自主创新能力的提升作用不显著,这主要是由于西部地区极度匮乏创新型人才,自主创新活动中人的作用不能完全显现出来。加入交互项前,金融市场即金融支持规模(lnFSC)和金融支持效率(lnFEF)对三大经济区自主创新能力提升的支持作用,除了金融支持规模对中部地区显著外,其他的均不显著;加入交互项后,金融支持规模指标和金融支持效率指标对三大经济区的自主创新作用变得均不显著,这与全国相比具有一致性,金融市场的不完善导致金融支持效率低下,支持规模作用也变得不显著。相较而言,R&D政府资金(lnGOV)投入对区域自主创新的支持力度则很显著,当R&D政府资金投入每增加1个百分点,东、中、西部的区域自主创新能力分别会提升0.258个百分点、0.2068个百分点和0.5381个百分点,政府资金对西部的自主创新活动支持效果最好;政府对经济的干预程度(lnFIS)对东部和西部的作用显著,当财政支出占GDP的比重每增加1%,东部和西部的自主创新水平分别提升1.1678%和1.0676%,但该指标对中部地区的作用不显著。在加入交互项后,R&D政府资金投入对中部地区提升自主创新作用不再显著,财政支出占GDP比重的增加对东部地区自主创新有提升作用,对中部和西部地区的支持作用也不再显著。

 

  总的来说,在R&D政府资金投入的引导下,金融市场支持规模的扩大对三大经济区的自主创新能力的提升都起到了积极的促进作用,当金融市场支持规模每扩大1%,东部、中部和西部地区的自主创新水平分别提升0.168%、0.3453%和0.2082%,对中部地区的提升力度最大,西部次之,东部最小。但是,同全国情况类似,当财政支出占GDP比重越大,即政府对经济的干预程度越强,金融市场支持规模对区域自主创新能力的提升起反向或抑制作用,这种抑制作用在中部地区表现最明显,东部次之,西部最弱;金融市场支持效率在政府中介机制下,中部和西部地区由于政府对经济的干预使得金融市场支持效率显著,这也从侧面反映了在经济不发达国家或区域,政府的引导和支持作用不可或缺,但在经济发达国家或区域,市场应该在资源配置中起决定作用这一客观规律。

 

  (四)区域自主创新能力提升的短期影响因素分析

 

  前文的协整检验表明区域自主创新各变量之间存在长期均衡关系,汤清、李晓霞[23]研究表明短期内经济运行存在着反向修正机制,这是长期均衡关系之所以能够维持的原因。究竟这种机制的作用如何,可通过建立误差修正模型来验证,由于(4)式较(3)式更为全面,故误差修正模型的建立依据(4)式。

 

  短期内,人力资本投入还是影响区域自主创新能力提升的主要因素,当人力资本投入每增加1%,其对全国层面、东部地区和中部地区自主创新能力的提升贡献分别为0.5976%、0.7688%和0.949%,但该指标在西部地区不显著;金融市场对区域自主创新能力的提升在短期内无论是全国层面还是各经济区均不显著。

 

  政府财政支持方面,短期内R&D政府资金投入增加从全国来看对自主创新能力有显著的提升作用,R&D政府资金投入对自主创新能力提升的贡献为0.1476个百分点,但分区域看,该指标仅对西部地区的自主创新有显著的提升作用,而东部和中部地区该指标作用不明显;政府对经济的干预指标只有东部地区是显著的,其他区域均不显著。当政府作为中介存在的条件下,金融市场对自主创新的支持无论是全国层面还是三大经济区,相关指标都是不显著的。从误差修正项ecmi,t-1来看,反向调整力度最大的是东部地区,为1.2823%且高于0.979%的全国平均水平,中部和西部地区的反向修正力度分别为0.8313%和0.9489%,总的来说全国层面及三大经济区的误差修正项均为负值,且非常显著,符合经济运行的反向修正机制,当金融市场与政府对区域自主创新能力的提升作用偏离长期均衡状态时,短期内会予以反向调整。

 

  五、结论与对策建议

 

  本文选取中国三大经济区2001—2017年的数据,运用面板数据模型系统分析了基于政府财政与金融市场关系的金融支持对提升区域自主创新能力的作用,得出结论如下:

 

  第一,协整检验结果表明,金融市场与区域自主创新能力提升之间存在长期均衡关系。长期来看,全国层面金融市场支持规模对自主创新能力提升的支持作用不显著,而政府财政对自主创新能力提升的支持效果则非常明显;三大经济区域比较分析,总体而言政府财政支持对区域自主创新的提升作用较金融市场支持更为显著,但三大经济区又有所差异。

 

  第二,金融支持对政府支持敏感性的估计结果表明,金融市场支持规模对区域自主创新能力的支持作用可以通过政府资金的引导得到很好地发挥,但政府对经济的干预又会抑制金融支持效率作用的发挥;全国层面的金融支持效率是低下的,但分区域来看,由于政府干预的存在,使得中部地区和西部地区的金融支持效率较高。

 

  第三,误差修正模型表明,短期内,区域自主创新能力提升的主要影响因素是自身前期自主创新能力水平,这说明自主创新能力的提升是一个不断积淀、逐步提高的过程;误差修正项也说明区域自主创新活动符合经济运行的反向修正机制。

 

  第四,三大模型估计结果均表明,无论是短期还是长期,人力资本的投入对区域自主创新能力的提升都起着至关重要的作用,人力资本对中部地区自主创新提升的贡献最大,东部地区次之,西部地区最小甚至不显著,这也印证了东部地区人力资本过于聚集,人力资本的边际产出处于降低阶段,而西部地区人力资本尤其是创新型人才匮乏,使得人力资本投入对自主创新的提升作用有限的现实情况。

 

  鉴于以上结论,本文提出如下对策建议:

 

  首先,继续加大区域自主创新中政府资金的直接投入。由于当前我国自主创新能力整体处于较低水平,而市场资金本身所具有的逐利性和高技术产业初创期及成长期的高风险性等原因,现阶段必须加大政府财政对自主创新的投入力度。研究结果也表明,政府资金与金融支持规模的交叉项在各地区均较为显著,加大政府的自主创新投入资金不仅可以直接对自主创新能力的提升起到支持作用,而且在政府财政资金的引导下,金融市场资金也有了明确的投资方向和投资领域。但需要注意的是,为了避免自主创新活动中低成本资金被挪用的可能性,政府应以投资者的身份,将政府财政资金投入由直接投入转为间接投入,由免费投入转向有偿投入。

 

  其次,处理好政府干预与市场配置的关系。从分析结果来看,一方面,由于政府对经济干预的存在,金融市场支持规模指标对区域自主创新能力的提升起抑制作用,所以从长远来看,应尽可能地降低政府对经济的干预程度,在自主创新活动中,市场对资源应起基础性的配置作用;另一方面,由于政府干预的存在,中部地区和西部地区的金融支持效率得到了较大的提高,且提高的幅度远高于政府干预情况下金融支持规模指标对自主创新的抑制幅度。结合三大经济区的经济发展及自主创新能力的现实状况,政府应在三大经济区实施有差异的干预政策:在东部地区应降低政府的干预力度而由市场逐步处于主导地位,但在中部地区和西部地区,政府的干预则会在较长的时间内发挥主导作用。

 

  再次,加强区域间的交流与合作,分区域、分层次逐步提升自主创新能力。误差修正模型结果表明,自主创新能力的提升是一个不断积淀、逐步提升的过程,由于不同区域的区情存在较大差异,各经济区应立足于本区的实际状况,走符合区域实际的道路来提升其自主创新能力。具体来讲,东部地区具有较高的经济发展水平和较强的自主创新能力,因此本区应积极推进原始创新,着力实现在关键领域的突破,在此基础上形成一批有自有品牌的、拥有自主知识产权的创新成果;中西部地区由于经济发展水平较低,自主创新能力较弱,短期内则更适合走消化吸收再创造,进而提升本区域自主创新能力的道路。在立足于本区的基础之上,要积极推进中、西部地区与东部地区的交流与合作,进一步打破行政界限和市场分割,形成区域间良好分工和合作,实现有序承接东部地区高新技术产业向中、西部的转移,促进三大经济区通过“邻里模仿效应”和“示范效应”形成良性互动,实现共同创新发展。

 

  最后,大力培育创新型人才,完善人才区域流动机制。实证结果表明,人力资本的投入对区域自主创新能力的提升起着至关重要的作用,大力培育创新型人才,是建成创新型国家的重要环节,也是提升区域自主创新能力的关键所在。分析结果同时还表明,东部地区人力资本的自主创新边际产出处于下降阶段,而西部地区由于创新型人才匮乏,使得人力资本投入对自主创新能力的提升力度较低甚至不显著,为了改变这种状况,建议政府首先应实施教育资源配置的区域倾斜政策,加大对落后地区的教育援助和教育支出,提高中西部地区尤其是西部地区的教育水平,为培养创新型人才奠定基础,同时应完善区域间长效的人才流动机制,鼓励和引导东部地区富足的创新型人才向中西部地区转移,逐步实现三大经济区自主创新能力水平的同步提升。

 

  关于财政金融的毕业论文范文模板(二):财政金融协同支农耦合关系及其空间效应研究论文

 

  「摘要」论文运用耦合协调度模型测度我国各省的财政支农与金融支农耦合协调水平,并通过空间计量方法揭示耦合水平的空间相关性及其影响因素。结果显示,全国整体及东中西部均恰好处于高度耦合协调阶段,但耦合水平值仍然偏低,且存在显著的空间正向集聚关系;经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入及社会支持水平是耦合水平提升的显著促进因素。因此,论文认为,政府须结合各方资源推动全国整体均衡发展,并采取优惠政策促进财政金融支农体系相协同。

 

  「关键词」财政支农;金融支农;耦合协调度;空间计量

 

  引言

 

  2004~2019年的中央一号文件已连续16年锁定“三农”问题,指出解决我国农业财政资金使用效率长期偏低与农村金融发展长期滞后问题,是目前我国突破农民增收瓶颈的关键所在。各年的一号文件均强调将财政扶持与金融支持作为农业经济发展的核心工具,须通过将财政支出与金融机构贷款等资源进行协调配置,形成财政资金优先保障、金融重点倾斜、其他社会资金参与的多元投入格局。然而,多年来我国存在财政支农资金管理多头、投入分散且效益较低等问题,加上农村金融市场长期存在金融抑制、金融排斥现象,不仅削弱了财政支农与金融支农之间的耦合协同作用,也形成了现代农业生产企业融资难问题,阻碍了农业经济发展。在我国实施乡村振兴战略背景下,各地区如何推动财政支农与金融支农的可持续协调发展,践行乡村振兴战略,已成为当今备受关注的重大课题。

 

  文献综述

 

  多年来,学者们主要对财政支农与金融支农效果,以及财政金融协同支农作用进行了探讨。在财政支农与金融支农效果方面,陈义林(2008)基于VAR模型分析了我国财政支农与金融支农对农民收入的影响,发现金融支农的效果要明显优于财政支农,财政支农在促进农民增收过程中存在“渗漏”效应。焦方义(2010)运用索洛模型分析了财政、金融资金对农业经济的影响,指出财政、信贷资金在我国东部、中部和西部地区的支农效率不高,且财政金融投入对农业经济增长的影响存在明显的地区差异。胡宗义等(2014)基于PSTR模型,探讨了我国财政支农与金融支农的最优结构比重。茹玉、林万龙(2016)采用分位数回归及因素分解法,发现我国财政投入和金融支持对农业增收都有显著的积极影响,并且财政支农的贡献更大。以上研究主要对比了财政支出和金融支持二者的支农效率,但尚未涉及将财政金融作为整体系统来进行分析。

 

  然而,财政与金融是促进农业经济发展的两把“利剑”,各自发挥作用又能相互协调配置资源,因此财政金融协同支农作用也受到学者们的关注。Ahmad&Abdul(2009)与IonicaApostu(2012)指出,财政资金、金融信贷投入均对农业经济发展和农民增收具有积极作用,而财政与金融协同支农的效果并不理想。黄寿峰(2016)基于空间面板分位数模型,考察了财政支农、金融支农及其协作效应对农民增收的影响,也认为我国财政支农、金融支农在一定的分位点上对农民增收具有正影响,但财政与金融支农的协作效应在不同分位点上均不显著。究其原因,正如刘孝红、巴曙松(2009)认为,财政支农与金融支农各有分工,二者在支农过程中起到相互补充的作用,但是目前我国绝大部分省份的财政支农资金规模、金融支农资金配置结构均未达到最优,现阶段财政金融协同支农对农村经济的促进作用还存在较大的提升空间。董晓林等(2016)和蒋例利等(2018)也认为未来必须创新财政引导金融支农的路径,以此来创新金融制度和降低信贷风险。为了进一步考察财政金融协同支农效率,姜松等(2013)运用DEAMalmquist指数模型,研究发现自我国建立社会主义市场经济体制以来,财政金融支农协同效率逐年显著提高,但在演化过程中存在明显的“集簇性”时空差异。韩占兵(2014)运用两系统耦合度模型,发现我国东中西部三大区域财政与金融协调支农水平依次递减,各省市的财政资金与金融信贷彼此之间缺乏配合;石丹、严高(2015)也构建了财政与金融支农二元系统协同模型,认为二者之间尚未形成良好的协同发展机制,彼此还处于相对割裂式的单干支农状态。可见,金融支持与农业财政资金协同支农作用对农业经济发展、农民增收的影响巨大,但二者尚未形成良好的协同效果,未来需要深入研究是何种因素影响了财政金融支农协同作用的发挥,进而提出有效对策。

 

  通过分析现有文献,发现当前有关财政金融协同支农的研究仍有待改善:一是学者们大多研究了财政支农与金融支农对农业经济、农民增收的作用和影响,也评价了财政与金融协同支农相关效率,但缺乏影响二者耦合关系的因素分析。二是由于财政与金融协同支农效率存在明显的地区性差异,学者们对财政与金融支农协同关系的研究忽视了各省市之间的空间溢出效应。

 

  基于此,本文运用2010~2017年我国31个省市的面板数据,构建财政支农和金融支农二元系统的耦合关系评价体系,对二元系统耦合协调水平的空间集聚与地理差异进行实证研究,同时利用空间计量模型研究耦合协调水平的影响因素,为各地区更好地实现乡村振兴战略提供建议。

 

  研究方法与评价模型

 

  (一)评价指标的测算

 

  本文分别从规模、结构、收益三个维度确定财政支农和金融支农评价指标,因各个维度发挥的作用各不相同,所以需要对每个维度的权重进行测算,测算方法借鉴章穗(2010)等人采用客观赋权法中的熵值法,因为通过客观赋权法,可在确定财政支农和金融支农指标权重系数时避免人为因素干扰造成的偏差,熵值大小能客观反映各维度指标在综合指数中的大部分原始信息。因此,通过熵值法计算综合评价得分,即可得到财政支农综合指数和金融支农综合指数,具体测算的步骤参考章穗(2010)等人的研究。

 

  (二)耦合协调评价模型

 

  本文首先从系统耦合角度研究财政支农和金融支农的关系。通过参考刘耀彬(2005)两系统耦合度模型,构建测度2010~2017年我国31个省份财政支农和金融支农二元系统耦合协调模型。

 

  pagenumber_ebook=62,pagenumber_book=60

 

  其中,C(0<C<1)是耦合度,D(0<C<1)是耦合协调度,T是反映财政支农和金融支农系统综合协调的指数,X,Y分别表示财政支农、金融支农的综合指数,其系数α,β分别表示两个系统的权重,且α+β=1。本文根据二元系统权重选择思路,将两个系统的作用视为同等重要,取α=β=1/2。通过运用以上模型可计算出各地区财政支农和金融支农系统耦合协调度。

 

  (三)空间计量模型

 

  1.空间自相关分析

 

  空间自相关包括全局自相关和局部空间自相关。全局自相关采用Moran’sI指数检验沿线省市耦合协调度是否存在交互作用,计算式为:

 

  pagenumber_ebook=62,pagenumber_book=60

 

  其中n为沿线31个省市,xi,xj分别为i省市和j省市的耦合协调度,pagenumber_ebook=62,pagenumber_book=60为平均值,ωij为空间权重矩阵,Moran’sI∈[-1,1]。局部空间自相关计算式为:

 

  pagenumber_ebook=62,pagenumber_book=60

 

  2.空间回归模型

 

  空间回归模型主要包括空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)。SEM模型表达式为:

 

  其中,Wy为空间滞后算子,ρ反映周边省市对于本省市观测值的影响程度。

 

  (四)指标体系与数据来源

 

  本文借鉴财政支农和金融支农体系的相关研究(韩占兵,2014;胡宗义,2014;王谦等,2017),从规模、结构和效益三个维度构建财政支农和金融支农系统评价指标体系,并将其评价指标进行拓展,以更好地体现财政与金融协同支农效应。本文考虑到数据的代表性和可得性,构建以下指标来综合分析各省市之间二元系统耦合协同效果。具体指标见表1。数据来源于《中国农村统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国金融年鉴》《中国保险年鉴》及各省市的统计年鉴。

 

  我国财政金融支农耦合关系分析

 

  (一)耦合协调水平评价标准

 

  通过熵值法计算得到各子系统的综合指数后,利用耦合协调评价模型测算出各省市财政支农和金融支农耦合协调度,其分类等级参考刘耀彬等(2005)给出的取值范围:0≤D≤0.4、0.4<D≤0.5、0.5<D≤0.8、0.8<D≤1分别为低度、中度、高度、极度耦合协调阶段。二系统耦合协调度测算结果如表2。

 

  (二)耦合协调水平测算结果分析

 

  1.全国整体分析

 

  从全国整体看,财政与金融协同支农耦合水平恰好达到高度耦合协调阶段,平均值为0.560,且历年来整体呈逐步上升趋势,从2010年的平均值0.421上升到2017年的0.637,耦合协调水平上升幅度约为51%。然而耦合水平值还比较低,与极度协调水平值0.8相差较大,说明我国财政与金融协同支农效率尚存在较大提升空间。

 

  2.东中西部区域分析

 

  从各区域看,中西部财政与金融协同支农耦合协调水平呈现逐年上升趋势,但东部地区是先上升至2014年达到最大,后出现下降趋势,同时三个地区的耦合协调水平差异显著,平均值分别为0.599、0.563和0.522,均恰好达到高度耦合协调阶段,特别地,西部地区平均值在全国整体水平之下,说明西部的财政与金融协调支农耦合水平较差。由此可知,东部地区耦合协调水平最高,中部次之,西部最低,即财政金融协同支农效率存在明显的地区性差异。

 

  3.省际分析

 

  从表2中的排名情况看,排名前十的省份中有8个省份分布在东部地区,该地区各省市的经济较发达,占据我国主要的经济、社会资源,因此无论是财政支农还是金融支农效果均是最优的,也最有利于二者的耦合协调作用的发挥。相反地,排名后十位的省份大多分布在西部地区,其中,西藏与新疆两省的财政与金融协同支农耦合协调水平最低,其历年平均值分别为0.468和0.439,尚处在中度耦合协调阶段;此外,甘肃、宁夏、贵州等省份的耦合协调水平均值约为0.515,仅跨过高度耦合标准值约0.15,说明历年来西部地区近一半省份的财政与金融协同支农耦合协调水平偏低,尚未形成良好的财政金融协同支农效果。

 

  此外,由各省市历年的耦合协调水平值可知,2010~2013年,我国大部分省份的耦合水平值小于0.5,尚处于中度耦合协调阶段,自2014年以来才有所改善,除了西藏、新疆两省的耦合水平分别为0.427和0.429之外,其他省份均大于0.5,处于高度耦合协调阶段。此后,大多数省份的耦合水平值上升到0.6以上,直到2016年,北京、上海两省达到0.7以上,接近极度耦合,但截至2017年,我国所有省份均未达到极度耦合协调状态。

 

  我国财政金融支农耦合协调水平的空间效应分析

 

  (一)耦合协调水平的空间相关性分析

 

  运用Stata15对财政与金融支农耦合协调水平的空间相关性进行分析,其结果如表3所示。

 

  从表3可以看出,多数年份下全局Moran’sI指数是显著的,故财政支农与金融支农耦合协调水平通过了空间自相关检验,表明我国各省市财政与金融支农耦合协调水平存在显著的空间依赖性,且多数全局Moran’sI指数值显著为正,说明该耦合协调水平具有空间正向集聚性,因此,有必要将空间效应纳入到财政与金融协同支农的溢出性分析之中。

 

  (二)耦合协调水平影响因素的空间回归分析

 

  1.指标变量选取

 

  由于财政支农与金融支农耦合协调水平存在显著的空间依赖性,本部分将利用空间计量模型研究我国各省市财政与金融支农耦合水平的影响因素。所选取的被解释变量为财政与金融支农耦合水平,解释变量为各影响因素指标:(1)经济发展质量(地区农业GDP);(2)政府重视力度(农林水支出与财政支出总额之比);(3)农村信贷投入(涉农贷款占农业总产值之比);(4)社会支持水平(人均农村固定资产投资);(5)农业产业升级(第二、第三产业总产值占GDP的比重)。

 

  2.实证结果分析

 

  通过对我国财政与金融支农耦合水平的影响因素进行空间计量分析,其回归结果如表4所示。

 

  当R2和似然估计值越大,AIC值和SC值越小时,回归模型估计效果越好,因此由表4可知,本文应选择空间滞后模型SLM中的固定效应估计最合适。由该模型的估计结果可知,各影响因素的系数均为正数,且仅除了农业产业升级,其他影响因素的系数均显著,说明经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入、社会支持水平均能在一定程度上对财政与金融支农耦合水平有显著正向影响。具体而言:

 

  (1)政府重视力度对耦合水平的影响系数高达0.828,是促进我国各省市财政与金融支农耦合协调水平提升的最大因素。农业财政支出的增加,有利于各级政府实施财政贴息、信贷担保等优惠政策,引导更多的金融资源投向农业领域,增加农业开发资金的投入规模,促进农业生产,进而提升财政与金融协同支农效率(黄寿峰,2016)。

 

  (2)经济发展质量对耦合水平的影响系数为0.072,说明地方经济发展水平的提升,能为财政与金融协同支农政策提供良好的外部经济环境。该结果符合预期,因为相对于经济欠发达地区而言,经济发达地区的财力、人力、物力资源较丰富,技术管理水平与资源配置效率也比较高,有利于相关职能部门发挥支农作用,提高支农服务水平。

 

  (3)社会支持水平也是提升耦合协调水平的重要因素,其估计系数达到0.030。一直以来,农业综合开发、农业生产过程均需要消耗大量资金,也需要农业基础设施的支撑,农村固定资产投资能够为农村再生产活动提供非农户投资和农户投资资金,以进行农村固定资产建造等经济活动,固定资产投资增加会扩大农业开发项目经营规模,进而提升农业生产综合效益(赵勇智,2019)。随着农业综合开发项目投资不断步入成熟阶段,财政资金与金融信贷的协调配置作用得以有效发挥。

 

  (4)农村信贷投入作为金融支农的核心工具,其估计系数仅为0.021,即现阶段信贷投入对耦合协调水平的促进作用较低,表明目前农村金融支持“三农”所带来的经济效益有限。究其原因,除了政府部门与金融部门的协调配合度不高,使财政资金与金融信贷资金的配置效率受阻之外,更主要的是因为农村地区存在不同程度的金融排斥现象,农户等弱势经营主体被金融机构排斥在外而不能获得所需的金融产品和服务,涉农企业和农民融资难问题日益严重(董晓林、徐虹,2012)。因此,如何缓解农村金融排斥现象,协调配置信贷资金,进而突破金融支农效率瓶颈,成为提升我国各省市财政与金融支农耦合协调水平的关键。

 

  (5)农业产业升级的估计系数没有通过显著性检验,表明各省市农业产业化发展还处于初级阶段,这一阶段缺乏关键性创新技术的支持,各投入要素的利用效率偏低,导致第二、第三产业总产值占GDP的比重尚未达到最佳标准。当前我国产业结构存在缺陷,未能明显促进财政与金融支农耦合协调水平的提升(胡宗义,2014),未来仍需改善产业结构,加大技术与资金的扶持力度,进一步推动农业产业升级。

 

  结论与政策启示

 

  本文运用耦合协调度模型及空间计量方法,对我国财政支农与金融支农耦合协调水平及其空间效应进行了实证分析。研究发现:1.我国整体耦合协调水平恰好处于高度耦合协调阶段,但其均值大小仅为0.560,说明耦合协调水平仍然偏低;同时,我国耦合协调水平存在明显的地区性差异,表现为东部地区最高,中部次之,西部最低。2.对省际而言,近年来各省市耦合协调水平呈逐步上升趋势,已逐渐处于高度耦合协调阶段,但各省市发展不均衡。3.耦合协调水平整体呈显著的空间正相关关系,高度耦合协调水平极的省份不断增加。4.通过空间计量分析,揭示了经济发展质量、政府重视力度、农村信贷投入、社会支持水平是显著提升耦合水平的因素,而农业产业升级尚未发挥显著促进耦合水平的作用。特别地,政府重视力度即农业财政支出对耦合水平的正向影响作用较大,相反,农村信贷投入的促进作用较低。

 

  基于以上结论,本文提出几点对策建议:

 

  一是发挥财政支农与金融支农高度耦合协调水平极的优势,利用空间依赖性提升低耦合协调水平极区域的耦合水平,促使全国整体均衡发展。东部地区的耦合协调水平最高,可利用优越的地理优势、社会资源优势,建立辐射范围面更广的财政金融协同支农发展中心。中部地区可利用中心区位优势,借助东部高度耦合协调水平的集聚效应和溢出效应补足自身缺陷,同时协调西部地区毗邻省份的资源,实现协同发展,进一步提高本地区的耦合水平。西部地区应重点关注处于中度与高度耦合边缘的西藏、新疆、甘肃、宁夏、贵州等省份,增加财政支出与金融信贷资金配置效率,通过利用周边地区较为发达的经贸市场,整合农业生产资源,发展农业产业,从而提高西部地区以农业为主的综合效益。

 

  二是加强各省市财政金融协同支农的投入力度,发挥好财政资金撬动金融资源的杠杆作用,促进财政投融资体系与金融支农体系相协同。各部门应抓紧国家大力扶持农业现代化建设的机遇,结合各方资源,充分利用政策红利发展本地区的农村金融市场。增加农村信贷投入和社会支持水平,从而拓宽农业开发项目的资金来源渠道,形成可持续的财政金融供给体系,在政府越发重视财政投入的同时,提升各省市的金融支农服务水平,促进财政支农与金融支农协同发展。

 

  三是运用税收优惠、财政贴息、信贷担保、风险补偿等优惠政策引导金融机构加大农村信贷支持,解决涉农企业和农户面临的融资难问题。农业综合开发是推动农业产业化升级的基础,但因土地治理项目等属于农业基础设施建设,具有较强的公益性目的,金融机构对该类项目投资缺乏积极性,并且近年来由于农村金融排斥现象的存在,导致银行信贷资金对农业生产项目的投资力度日益下降。因此,政府应继续推进财政支持信用担保制度建设,减少金融机构信贷风险,同时增加对涉农企业的财政利息补贴,降低企业经营成本,提高金融机构信贷投入和涉农企业参与农业生产积极性,有利于财政金融支农资金使用效率的提升。

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  • 发表日期:2021年02月08日 编辑:zx