一、我国金融发展对经济增长的影响分析（论文文献综述）
王薇[1]（2021）在《我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究》文中研究说明2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论（RBC）存在显着缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控,往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济,同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能,另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景,本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上,进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析,最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下:首先,本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制,发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累,信贷供给对投资存在扩张性影响,但会对消费形成挤出效应,使得短期内经济增长主要依靠投资驱动,在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上,本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归（MS-GAS-TVTP）模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现,在经济衰退初期,信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征,经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩,但随着信贷扩张政策的逐步实施,信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现,我国信贷供给与产出之间同向动态联动,信贷扩张能够带动我国经济增长,信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度,信贷供给对产出的时变影响系数在长期基本趋于稳定,二者趋于长期均衡。其次,考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应,本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型展开探究。研究发现,在经济衰退期,可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长;在经济扩张期,信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱,并加剧通货膨胀;信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平,但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险,并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上,本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现,我国中长期信贷供给增加虽然能够显着拉动我国经济增长,但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用,非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势;相较于中长期信贷,我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势,我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响,并且不会引起强烈的通货膨胀效应,证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。随后,本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应,并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现,在经济衰退期,信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加,进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通,政策基本有效。在经济扩张期,我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高,存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象,因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响,第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻,极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。接下来,本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现,信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应,但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强,并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显着的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时,信贷风险累积水平应当控制在一定范围内,既不能为了追求低不良水平过分惜贷,也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时,应全力避免过度放贷和过度负债,同时加强贷款发放前后的审慎监管,尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘,尽可能降低银行资产中的不良资产规模,并加快不良资产的处置流程。最后,本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响,为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现,在经济下行期,流动性类的信贷监管政策能够显着增强数量型货币政策对经济增长的调控效果,但会形成通货膨胀问题,因此,需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期,价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果,但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显着影响,二者可以各自调控,能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期,价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”,二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果,两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标,并且在一定程度上“保增长”,是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外,货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势,维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
龚爱琳[2]（2021）在《金融科技对我国经济增长的影响研究》文中研究指明当前,基于中国经济由要素驱动转向创新驱动的时代背景,传统的金融领域生态已无法满足经济高质量发展的需求。提高金融服务经济的能力,转化增长动力成为当前金融改革的重心。随着科学技术与金融的深度融合,金融科技当前已成为金融领域的不可或缺的一部分,助推着金融体系的平衡发展和经济的持续增长。凭借着低成本、高创新的服务方式,金融科技为金融业注入了大量的新元素,优化了传统金融结构,革新金融格局。作为金融高质量发展的新引擎,国内学术界刚刚掀起一股对金融科技的研究热潮,从研究的诸多文献来看,目前的研究焦点更多集中于对金融科技的定性分析,涉及金融科技定义、金融科技带来的机遇与挑战、如何对金融科技进行监管等方面,很少有针对金融科技如何影响我国经济增长的相关定量分析研究。因此,构建相关指数衡量金融科技及用实证研究发现其对经济增长的影响,对指导金融科技更好地服务我国金融市场、投资市场、消费市场,助力金融科技成为经济增长新动能具有一定的理论与现实意义。本文围绕“理论-实证-结果与建议”的脉络主线展开,试图详实地分析金融科技对经济增长的影响。本文首先对于金融科技和经济增长相关概念进行界定,立足于金融科技的理论基础,从金融科技的发展现状出发,为后续构建金融科技指数打下基础。其次,本文从利率市场、消费市场等多个市场分析金融科技对经济增长的作用机理。再者,结合我国金融科技现状,利用网络爬虫法获取原始数据并利用主成分分析法合成金融科技指数。同时,基于构建的金融科技指数和前文的金融科技对经济增长的作用机理,重点分析金融科技对我国利率市场、投资市场、消费市场和进出口市场的冲击影响。金融科技影响经济增长的实证研究结果显示:金融科技使得利率下降,提高了融资效率,消费市场和投资市场由于利率机制的传导作用促进经济增长,进出口市场则呈相反的结果。从实证结果来看消费市场和投资市场对于经济增长的作用效果相较于进出口市场更为显着,因此最终表现为经济总产出的增长。最后,基于本文的研究结论,提出如下三点建议:一是保持拉动经济增长的各部门间协调发展,发挥金融引领经济增长的作用;二是用金融科技引领消费升级,促进消费市场发展;三是利用金融科技提升金融服务实体经济的效率。
牛淑豪[3]（2021）在《科技金融对区域经济增长的影响 ——基于长江经济带省级面板数据的实证检验》文中认为科技金融是“第一生产力”与“第一助推力”的有机结合,承担着带动区域经济高质量增长的重要使命。区域经济发展协调符合宏观经济战略要求,利用科技金融促进区域经济增长已成为重中之重。一段时间以来,科技金融存在产权不明晰、保护意识不足等问题,我国科技金融的发展亟需完成高质量、高效率转变,这需要良好的外部环境为基础。其中,营商环境是科技金融所在外部环境中的核心组成,而优化营商环境已成为科技金融推动区域经济增长的重要手段之一。理论上,营商环境优化对科技金融促进区域经济增长的影响主要体现在:简化审批程序,强化政府监督,创造良好的法治环境外部条件为地方创新企业的技术产权提供保障,加快科技金融发展。鉴于此,本文引入营商环境做为调节变量,构建科技金融和区域经济增长的框架模型,实证检验三者的关系。本文以长江经济带为研究对象,较为深入地分析科技金融、营商环境和区域经济增长三者之间关系的问题。首先对科技金融、营商环境和经济增长的概念界定以及理论基础进行总结后,以长江经济带为例,阐述长江经济带发展现状,并从市场和政府两方面介绍科技金融影响区域经济增长的作用机制和营商环境在科技金融和区域经济增长之间的调节作用。鉴于此,通过文献梳理找到衡量指标,构筑科技金融和长江经济带经济增长的概念模型,并将营商环境视为调节变量,对指标构建动态面板数据模型,进行实证分析。根据实证结果,得出:（1）科技金融对地区经济增长有促进作用,政府干预对这一促进作用有显着正向调节效应。（2）行政效率和法治环境在科技金融促进经济增长的影响中有负向效应调节作用。（3）科技金融对地区经济增长有促进作用,市场化水平对这一促进作用有显着正向调节效应。（4）营商环境总指数分析结果发现,长江经济带上、中、下游地区的科技金融都对地区经济增长有显着正效应,但这一正效应从地理位置的由西向东看,是呈现递增趋势的,上游地区科技金融对经济增长的影响最小,中游地区次之,下游地区最大。因此,长江经济带需要加强科技创新型人才投入,加大企业科研经费投入,完善政府干预和行政效率,建设竞争有序的市场环境,建设公平正义的法治环境,建设竞争有序的市场环境,推动长江经济带经济增长更加稳健发展。
高锦杰[4]（2021）在《绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究》文中指出如何推进绿色可持续发展和经济高质量增长是当代中国经济发展的重要课题。绿色金融通过绿色投资促进污染企业的绿色转型、产业结构生态化和绿色技术创新,从而对我国经济高质量增长产生重要影响。本文通过梳理国内外绿色金融与经济增长的相关文献,以绿色金融的外部性为前提,分析绿色金融的基本功能及其对经济增长影响的传导机制。在对绿色金融和经济增长的发展历程、现状及水平的测度分析的基础上,从微观机理、传导路径及区域异质性三个层面,分别运用相关模型对绿色金融对经济增长的影响进行了实证分析,在微观机理层面主要通过调节效应和中介效应模型分析绿色金融对企业经营绩效的影响;在传导路径层面主要运用中介效应模型分析绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新两条路径对经济增长的影响效果;在区域异质性层面主要通过空间杜宾模型和门限效应模型分析绿色金融影响各区域经济增长的异质性,以及不同绿色金融工具对各区域经济增长的异质性影响。本文把绿色金融影响经济增长的微观机理、传导路径及区域异质性有机结合,从理论与实证两方面系统解析绿色金融对企业经营绩效、对经济增长的传导路径及区域异质性的综合影响。在实证研究的基础上,分别从国家、地方政府、金融机构及企业等四个层面提出以绿色金融推动经济增长的对策建议。在绿色金融对微观企业经营的实证研究中,本文以融资约束和绿色技术创新作为调节变量,构建调节效应模型,实证比较分析绿色金融对绿色企业与污染企业经营绩效的影响效果,结果表明融资约束和绿色技术创新在绿色金融对绿色企业经营绩效的影响过程中均起到了正向调节作用,而融资约束在绿色金融对污染企业经营绩效的影响过程中起到了负向调节作用,而绿色技术创新则起到了正向调节作用。对比而言,绿色技术创新的调节效果要显着高于融资约束的调节效果。按照企业类型、产权属性以及企业规模等标准实证检验绿色金融对不同性质的企业的非对称影响,结果表明:对绿色企业而言,绿色金融对国有大规模环保企业的经营绩效具有更为显着的正向促进作用;而对非国有以及小规模的绿色生产企业和绿色能源企业经营绩效的影响并不显着。就污染企业而言,绿色金融对国有大规模的重污染企业的影响较为显着,且表现为正向促进作用;而对非国有小规模的中、轻度污染企业的影响并不显着。本文分别以融资约束及绿色技术创新作为中介变量,探讨绿色金融影响绿色企业和污染企业经营绩效的路径机制,结果表明,对环保企业而言,绿色金融通过改善企业融资约束、提高绿色技术创新水平两条路径进而促进企业的经营绩效的提升。而对污染企业而言,绿色金融通过恶化企业融资约束而提高绿色技术创新水平两条路径共同作用于企业经营绩效,而绿色技术创新水平的推动作用超过了融资约束的抑制作用。在绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新路径影响经济增长的研究中,本文根据环保产业和重污染产业占地区生产总值的比重及其增长率构建了产业结构生态化指标,并简要地分析了产业结构的生态化水平,结果表明,环保产业的快速发展与重污染产业的逐渐萎缩,提高了我国产业结构的生态化水平。与此同时,我国绿色技术创新水平也在不断提升。考虑到经济增长会受到政策制定、落实和发挥等方面的影响,需要一定时间进行调整,上一期的经济增长水平也会影响当期的经济增长,因此,通过构建动态面板数据模型来反映经济增长的动态变化和控制经济增长自身的内在冲击,以此检验绿色金融与经济增长之间的关系,结果表明,经济增长在时间上具有明显的持续性,且绿色金融对经济增长具有显着的促进作用。通过构建中介效应模型检验绿色金融影响经济增长的具体途径,结果表明,绿色金融确实能够通过提高产业结构生态化水平及绿色技术创新水平进而促进经济增长,且总效应中大约有22.96%是产业结构生态化的中介效应实现的,有55.38%是绿色技术创新的中介效应实现的。在绿色金融对区域经济增长影响的异质性分析中,通过构建静态面板数据模型分析绿色金融对经济增长的影响,结果表明,绿色金融发展水平的提高能够显着推动经济增长率及经济增长效率。通过分析绿色金融对经济增长的区域异质性及不同类型绿色金融工具对区域经济增长的影响,表明绿色金融对东部地区经济增长的影响效果要显着大于中西部地区,且证券类绿色金融工具对东部地区经济增长的影响更为显着,信贷类绿色金融工具对中西部地区经济增长的影响更加明显。本文以绿色金融作为门限变量,通过构建面板门限效应模型分析绿色金融通过产业结构生态化以及绿色技术创新对经济增长的非线性影响,结果表明,绿色金融通过产业结构生态化对经济增长的影响存在双门限效应;通过技术吸纳水平对经济增长的影响存在单门限效应。即当绿色金融发展水平较低（GF≤0.2518）时,产业结构生态化对经济增长的影响是不显着的,而随着绿色金融的进一步发展（0.2518<GF≤0.3294）,产业结构优化对经济增长的影响在5%的水平下显着为正,当绿色金融发展水平进一步提高（GF>0.3294）,产业结构优化影响经济增长的显着性明显提高（1%的水平下显着）,影响系数也进一步增强;当绿色金融发展水平较低（GF≤0.3051）时,技术吸纳水平对经济增长的影响虽然是显着的,但影响程度明显小于绿色金融发展水平较高时的影响程度。
林怡[5]（2021）在《中国金融发展质量对经济增长影响的实证研究》文中提出金融活,经济活;金融稳,经济稳。十九大报告指出:我国经济已经从高速增长阶段转向高质量发展阶段。而金融,位于现代经济最中心的位置,金融的发展将会成为经济持续发展的动力,从一定程度上直接决定了经济发展的质量。十九大报告也强调了区域协调发展战略,着重发展区域经济。基于此背景,本文分析中国内地31个省市（自治区）的金融发展质量情况,通过分析表明不同地区的金融发展质量不一致且其对经济增长的影响也是不一致的。研究的成果有助于各地的相关管理部门针对不同金融发展水平的省市（自治区）出台相对应的政策,推进实现新动能实施,实现各省市（自治区）的金融和经济高质量发展。本文选取了中国内地31个省市（自治区）2012—2019年的年度数据作为样本,首先构建金融发展质量的指标体系;然后利用CRITIC权重法对各个地区的金融发展质量进行综合评价,并进行排名;接下来按照金融发展质量水平的排名将各省市分为金融发展质量高、中、低三类,为了对上述三类地区金融发展质量和经济增长之间的关系进行实证研究,本文采用面板向量自回归（面板VAR）模型从横向和纵向两个角度对三类地区进行分析,总结不同的金融发展质量对经济增长影响的差异;最后,依据实证研究的结论,提出一些可实行的对策建议。通过研究发现:（1）金融发展质量高的省市多为东部沿海地区或者开放力度强的省市,这些地区的金融规模大,对外开放的程度较大,在金融创新方面,有着较高的投入产出比,从而对经济产生了较大的拉动作用;（2）金融发展质量中等的地区多为近年来正在崛起的中部地区和西南地区,这些地区的抗风险能力较强,金融效率较高,对外开放的程度也逐渐加大,对经济起到推动作用,但是这些地区的创新能力不足,绿色金融支持力度有待加强,金融规模的过度扩展会阻碍经济增长;（3）金融发展质量低的地区多为中西部地区以及西北地区,具有一定的抗风险能力,涉农贷款的发放对经济将起到一个拉动作用;但是这些地区受到地理和历史因素的限制,金融规模的过度扩张将会对经济产生反作用,对外开放程度低,创新能力不强,金融支持绿色发展力度不够强,也会对经济产生了反作用。根据上述结论,本文建议:政府的有关部门应当依据不同水平的金融发展质量,出台有针对性的政策,与此同时,鼓励金融机构因地制宜,对不同地区的经济发展开展多样化多方面的支持;另一方面,政府应总结金融发展质量良好的地区的成功经验,将成功的经验运用在亟待改变的地区,同时维持促进经济发展的金融发展因素,在此基础上开拓更多的金融手段促进经济发展。
吴金燕[6]（2021）在《中国经济金融化对实体经济的影响研究》文中进行了进一步梳理一段时期以来,我国经济发展表现出明显的“脱实向虚”现象,一方面,金融部门因具有收益高、资金回流快等优势吸引大量投机性资本而导致发展陷入自我循环,并且部门内部资产价格高、杠杆高等问题导致金融发展严重脱离服务实体经济;另一方面,由于产能过剩、产品缺乏创新、生产效率低下等问题不同程度存在,实体部门的发展动力不足使其在竞争中处于劣势。随着金融与实体经济的发展不断背离,我国开始注重二者之间的关系并通过推进金融业改革开放和实施供给侧结构性改革推动金融回归实体经济。自新冠肺炎疫情爆发以来,实体经济发展在承受原有负担的基础上又增加额外的成本。在统筹疫情防控的进程中,金融服务实体经济的重点是针对疫情中暴露出的问题补齐短板。我国需要进一步加大宏观政策实施的力度以有序推进复工复产,并把支持实体经济恢复发展放到更加突出的位置。基于此,本文着重分析经济金融化对实体经济的影响,主要的研究内容如下:第一,本文在梳理相关文献和总结相关理论的基础上,一方面,分别从促进和抑制的视角分析金融化影响实体经济和非金融企业金融化影响实业投资的机制;另一方面,构建精准衡量金融化的静态和动态权重综合指标,并应用MS-AR模型分析指标的波动特征发现,金融化和实体经济主要处在低水平区制且指标波动具有惯性。第二,本文利用Lasso回归筛选能够对实体经济产生影响的因素,并以2012年为节点分析金融化在不同阶段的影响效果。全样本的结果证实金融化抑制实体经济增长,而分阶段的结果表现为金融化的影响由负变为正,突出金融支持实体经济的政策已经取得成效。进一步对Lasso回归筛选出的变量构建MS-VAR模型分析发现,相比于低水平金融化,适度金融化对实体经济的促进力度更强且效果持续的时间更长;而过度金融化的影响在短期内（6个月）发挥抑制作用,并随时间延长在金融资源得到优化配置后才能够发挥促进作用。第三,金融化对实体经济的影响具有门槛效应,其中适度引进的外商投资能够融合本地金融资源共同发挥促进实体经济增长的作用;而不断增加的外商投资会因与本地资源形成竞争而产生挤占效果,并在资金总规模超过本地金融市场的吸纳能力后起到抑制作用。进一步将优选的时空权重矩阵纳入空间面板计量模型分析溢出效应发现,金融化对实体经济影响的直接、间接效应均为正,能够提高本地区和邻近地区的实体经济增长水平。第四,同时控制省份、时间和行业固定效应的高维面板模型结果表明非金融企业金融化抑制实业投资,而估计引入平方项的模型发现二者之间的关系主要位于“U型”曲线的左半支,以至于金融化的抑制影响占主导。进一步补充异质性分析发现,我国自2012年开始实施的金融支持实体经济相关政策能够有效降低金融化的抑制程度,并且第二产业相比于非第二产业、国有企业相比于非国有企业、大型企业相比于中小型企业金融化对实业投资的挤占程度更深。最后,对全文进行总结并据此提出便利非金融企业生产经营、促进区域协调发展和助推金融支持实体经济的政策建议。本研究的主要贡献如下:其一,由于已有研究通常使用不能准确、全面衡量金融化水平的单一指标,本文选取代表不同金融子市场的指标,并分别利用SVAR和TVP-VAR模型的脉冲响应结果计算静态和动态权重,进一步将权重赋予子指标得到对经济冲击、宏观政策的影响更敏感、测度精确性更高的金融化综合指标。其二,不同于已有研究利用逐步回归法确定纳入模型的影响因素,本文利用Lasso压缩估计不仅能够有效解决变量间存在共线性的问题,而且能够通过筛选变量起到精简模型的作用。交叉验证的方法通过对模型中的系数施加约束筛选出部分对实体经济影响小的因素,并将对应变量的系数压缩至零;而最小角解法能够对影响因素进行排序,并依据最优步长完成筛选以对交叉验证的结果进行检验。其三,由于传统的时间权重矩阵存在弊端,本文利用全局莫兰指数计算时间权重矩阵,既能够反映以前各期溢出效应对当期的影响,也能够反映影响程度随时间延长递减的趋势。不同于以往研究比较同一空间模型下不同类型时空权重的结果,本文选取时间权重矩阵与空间权重矩阵的克罗内克积作为时空权重矩阵,并通过比较时空权重矩阵与被解释变量矩阵的有效相关性以确定最优权重。其四,由于传统面板计量模型在应用中受到限制,本文构建同时控制年份、行业和省份固定效应的高维面板模型以分析金融化影响的异质性。为克服分组回归系数不具有可比性的弊端,本文添加对分组回归系数差异的检验,并通过在模型中引入交乘项以反映不同组别之间估计系数的差异。
王俏茹[7]（2021）在《中国经济增长收敛性的理论分析与计量研究》文中认为经济增长收敛（Economic Growth Convergence）的经典含义是指欠发达经济体的经济发展水平在长期内向发达经济体追赶与靠拢的过程。经济增长收敛假说始于Solow（1956）的新古典增长模型,其主要包含三个核心问题:第一,是否存在收敛,即对收敛的存在性进行判断;第二,为什么会出现收敛,即对收敛机制进行分析;第三,如何能促进收敛,即对收敛的影响因素进行探索。这是一个重要但又十分复杂的问题,首先,收敛性回答的是经济差距缩小的问题,这是任何一个经济体不得不重视的现实问题,在过去半个世纪,经济学家一直在试图剖析经济体间收入差距的形成及其背后的成因,而收敛性假说则成为了近二十年来在总量层面分析收入差距的主要工具。其次,经济增长收敛涉及不同的经济增长理论,且不同的理论对收敛结论会产生不同的影响,因此关于收敛性假说,学术界至今仍未给出一个放之四海而皆准的理论框架与实论结论,这正是收敛性研究的复杂之处。经济增长收敛理论对于理解收入差距的未来变动趋势具有很强的说服力,其为欠发达经济体与发达经济体经济差距的缩小,以及经济体内部区域之间经济差距的缩小,提供了一种形象的描述。与此同时,经济增长收敛理论还具有较强的政策含义,能够为政府的政策实施提供理论支撑与现实依据。事实上,关于经济增长收敛的研究一直以来都是学术界与政策制定者所关注的焦点问题。近年来,中国的国内外环境发生了深刻的变化,经济发展进入了转型的关键时期,中国在内部面临着“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”,在外则面临着从中等收入阶段向高收入水平跃升的考验,这两大挑战均对应了经济增长理论中的收敛性问题,前者是关于中国内部各区域之间的收敛性问题,而后者则是将中国作为一个个体考虑其与世界范围内其它国家之间收敛性的问题。基于此,本文重新审视了中国内部与外部的收敛性特征,并从“横向收敛”和“纵向收敛”两大角度展开了系统的研究。首先,“纵向收敛”主要研究一元经济体向自身稳态逼近的收敛过程;而“横向收敛”则研究多元经济体之间相互追赶,向共同的稳态收敛的过程。根据研究主体的差异,这一部分又可细分为两个层面。其中第一个层面主要研究中国内部各区域之间的横向收敛特征,本文从“数量”和“质量”两个角度对中国区域经济增长的收敛性展开了研究;而第二个层面则主要研究全球经济体之间的横向收敛特征,本文对“资本收敛机制”和“技术收敛机制”两大收敛机制进行了验证,在此基础上对中国经济增长的收敛性进行判断。首先,本文从全国整体层面分析中国经济增长收敛的阶段性特征。笔者首先通过经济增长收敛理论对中国经济增长的收敛路径进行识别,并借助门限回归模型判断中国当前的收敛阶段;随后进一步利用含潜在门限变量的时变系数向量自回归模型探索金融和技术两大驱动因素对于中国在实现收敛跃升过程中的作用,结果发现:中国目前的经济增长正处于中等收入的收敛曲线上,继续沿现有曲线收敛难以顺利向高收入阶段跃升,中国只有转变经济增长的驱动因素,才有可能顺利成为高收入国家,因此,为了顺利实现向高收入水平跃升,需要促进科技与金融的深入融合,继续挖掘两大因素的潜能。其次,本文对经济增长“数量”的收敛性进行研究,笔者首先将空间相关性加入到Mankiw-Romer-Weil收敛模型中,得到了空间收敛理论方程,随后运用空间杜宾模型对中国省际间的收敛性和空间溢出效应进行实证检验,在此基础上,本文还采用双区制空间杜宾模型对中国省际空间溢出效应的非对称性及其对经济增长收敛的影响进行探究,结果发现:中国省际之间存在显着的空间正相关关系,与此同时,中国的省际经济增长整体满足条件收敛规律,然而,中国省际之间的空间溢出无论在体量上还是方向上均具有非对称性特征,且这两大非对称性对区域经济收敛的影响不尽相同。现阶段中国正处于增速换挡期,增速下滑的弱势省份会在区域内其它类似弱势省份间形成明显的下拉溢出,而这一溢出对强势省份的影响相对有限,在这两种效应的耦合作用下,中国经济出现了阶段性的区域极化现象。再次,本文对经济增长“质量”的收敛性进行研究,笔者首先利用层级动态因子模型对中国的经济增长质量进行建模,以得到各区域以及各省份的因子;随后,借助格兰杰因果关系检验识别区域间经济增长质量的联动机制;最后通过计算C-M同步化指数分析了区域间的收敛特征,结果发现:现阶段中国四大区域经济发展出现了东部先行,中西部跟随和东北部相对独立的三元结构,而从区域内的同步化水平来看,东、中、西部三个区域内的省级经济增长质量已初具俱乐部收敛特征,呈整体一致向好态势,这在极大程度上缓和了个体异化引致的不平衡不充分发展的隐患。然而值得注意的是,近年来东北地区内部省份间均存在着独有的制约因素和增长桎梏,并未表现出收敛特征。然后,本文对经济增长的“资本收敛机制”进行分析,笔者首先对经济增长的俱乐部收敛特征进行了理论阐释,并通过技术差距的动态演变推导出金融发展与经济增长的非线性关系,随后通过动态面板门限模型对理论分析结论进行实证检验,具体得到以下结论:金融发展水平存在双门限效应,首先,金融水平较低的国家无法实现经济增长收敛,但其稳态增长率会随着金融水平的提高而提高;其次,随着金融发展水平的提高,一个国家向前沿增长率收敛的可能性将会增加;最后,对于已收敛于前沿增长率的国家,金融发展对该国稳态下的相对产出增长率存在正向影响但最终趋于消失。最后,本文对经济增长的“技术收敛机制”进行分析,笔者首先借助非线性时变因子模型分析各国的俱乐部收敛情况;随后进一步通过技术前沿收敛模型探索全要素生产率的提升路径,以对各国向高收入国家收敛的本质条件进行判断,结果发现:各国在向高收入水平收敛过程中所经历的“中等收入陷阱”在长期内是非稳定状态,但这种非稳定状态并不容易被打破,需要具备相应的收敛条件才能实现跃升,而全要素生产率的提升是各国向高收入水平收敛的关键,经济体在低收入水平阶段,可通过技术模仿提升TFP,在由低收入向中等收入水平跃升阶段,需在技术模仿的同时利用全球技术边界提升带来的技术溢出拉动TFP增长,在中等收入向高收入跃升阶段,需由外部驱动向自主创新驱动转型,提高自主创新能力。本文从不同的视角、不同的维度对中国经济增长的收敛性特征进行了全面系统地分析。从国内区域层面的收敛性分析来看,中国经济增长整体上满足条件收敛规律,但区域发展不平衡的格局仍未真正改变,差异化的发展战略仍需重视;而从国际层面的收敛性来看,当前中国正处于中等收入阶段,必然会经历经济增速的回落期与调整期,实现向高收入水平收敛需要坚定不移地实施创新驱动发展战略,以获得可持续的发展动力。
郭倍利[8]（2021）在《中国金融发展对经济高质量发展的影响研究》文中进行了进一步梳理当前,我国经济已进入高质量发展阶段,主要任务已经变成围绕满足人民美好生活需要而着力破解发展不平衡不充分的矛盾和问题。金融是现代经济的血脉,不断提高的金融发展水平能够为经济发展提供有力支撑。因此,研究我国各省金融和经济高质量发展现状,探究金融发展对经济高质量发展的影响机制,具有十分重要的理论和现实意义。本文基于对金融发展内涵和经济高质量发展内涵的深入理解,构建了衡量我国金融发展水平和经济高质量发展水平的评价指标体系,根据2013-2018年数据,测度我国大陆地区30个省市自治区（不含西藏）的金融发展水平和经济高质量发展水平,之后构建面板模型,分析金融发展水平对经济高质量发展水平的影响,探究金融发展水平对经济高质量发展的具体影响机制;最后,建立空间计量模型来研究我国金融发展水平对经济高质量发展水平的空间溢出效应。主要研究结论如下:第一,当前阶段,我国金融发展水平和经济高质量发展水平均存在着发展不平衡不充分的问题,区域发展差异较为明显,大部分地区的发展水平仍旧处于较低位置,整体表现出东高西低的格局分布;第二,金融发展水平对经济高质量发展水平的影响是一种倒U型关系,而非简单的线性关系,在发展初期,随着金融发展水平的提高,会促进经济高质量发展水平的提升,但一旦越过临界值,就会对经济高质量发展起到抑制作用。结合金融发展水平测度结果来看,各地区金融发展水平仍处于促进阶段。第三,金融发展水平对经济高质量发展的各个部分的作用也是倒U型影响,除北京地区的金融发展水平已经超过了生态、社会和居民三大领域的临界值外,其他各省的金融发展水平均低于各领域对应的临界值,金融发展水平仍需不断提高;第四,从空间聚集效应看,不论是金融发展水平还是经济高质量发展水平,都存在着明显的空间聚集效应,金融发展水平较高（较低）的地区或者是经济高质量发展水平较高（较低）的地区往往集聚在一起,具有代表性的是均呈现出高高聚集的京津地区和长三角地区,中西部地区往往表现出低低聚集的特征;第五,从金融发展水平的溢出效应看,各地区金融发展水平对相邻地区的高质量发展水平存在明显的溢出效应,这种效益具体表现为倒U型;第六,从控制变量对经济高质量发展五大方面的影响来看,城镇化率对经济高质量发展的各个部分均起到了显着的促进作用;其他各变量则主要是通过影响经济高质量发展的某个方面,并最终影响各省的高质量发展水平。最后,结合本文研究结论,对发展金融进而更好实现高质量发展提出了相关的对策建议。
丁力[9]（2021）在《金融发展、高技术企业创新与经济增长效率研究》文中指出自2011年银监会出台《中国银行业实施新监管标准的指导意见》以来,我国金融监管体系不断完善,该项政策也促使我国商业银行进行业务调整、优化经营环境。防止资金脱实向虚已成为新时代金融发展的必然要求,近几年颁布的宏观审慎政策也一直引导银行信贷资金服务于实体经济。那么,在宏观审慎政策背景下,银行信贷资金是否能流向高技术企业从而有效促进地区经济增长效率提高呢?内生经济增长模型表明,厂商部门研发创新可以促进经济的增长,本文在该模型基础上引入金融部门,在当前宏观审慎政策背景之下研究金融发展、高技术企业创新和经济增长效率的关系,厘清金融发展促进高技术企业创新从而促进地区经济增长效率提高的作用路径。当前,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,企业创新成为原动力,与此同时我国金融发展不断改革和深化,宏观审慎监管不断加强。因此,在当前背景下,本文以我国高技术企业为例,构造了2007年-2018年31个省份的平衡面板数据,利用固定效应面板回归和广义矩估计来研究金融发展能否促进银企高质量融合发展,从而推动高技术企业创新带动实体经济增长。首先分别对金融发展提高经济增长效率、金融发展促进高技术企业创新、高技术企业创新促进经济增长效率提高进行了实证分析,之后进一步探讨了宏观审慎政策的影响,最后进行了不同地区金融发展的异质性分析以及中介效应的检验。本文研究发现:第一,金融发展能够促进地区经济增长效率提高,并且强化宏观审慎金融监管可以促进高技术企业创新和提高地区经济增长效率。第二,在金融发展促进经济增长效率提高的传导过程中,高技术企业创新具有部分中介作用,金融发展能够促进高技术企业研发创新支出增加,企业创新提高企业生产效率,从而提升了经济增长效率。第三,我国东部和东北地区省份金融业的发展更有利于高技术企业的创新活动。本文的研究结合了当前金融业宏观审慎监管的要求,厘清了“金融发展-高技术企业创新-经济增长效率”的作用机制,从而为宏观审慎监管政策的制定以及金融支持实体经济发展的改革方向提供了一定的参考。
宋金凤[10]（2021）在《我国科技金融发展对区域经济增长的影响研究 ——基于动态面板数据模型的分析》文中进行了进一步梳理在当下经济全球化与信息技术迅速发展的重要时期,金融已发展成为促进经济增长的核心推动力,加之科技一直都被视作第一生产力,科技和金融已然成为经济新常态下最重要且最关键的生产力因素。随着经济社会的迅速发展与科学技术的不断进步,科技与金融的有机结合对经济增长的促进作用日益显现。科技创新与金融的融合便构成了科技金融范畴。发展科技金融的实质是有效发挥第一生产力与第一推动力相互赋能的作用,促进二者有机结合,以实现新常态下我国经济的平稳快速增长。当前,我国不同地区的经济增长情况存在较大差异,西部大开发、中部崛起、振兴东北,以及区域协调发展战略正持续推进。如何利用科技金融促进区域经济增长与区域协调发展已成为当前的重要课题。因此,研究科技金融对区域经济增长的影响具有重要意义。本文首先对科技金融的概念、测度,以及科技金融对经济增长影响的相关文献进行了系统梳理。其后,以金融发展理论、新古典经济增长理论、内生增长理论等相关理论为依据,阐述了科技金融影响区域经济增长的作用机理,并对我国科技金融发展与区域经济增长现状进行了分析,为下文相关研究提供了理论和数据支持。而后,采用熵值赋权法确定指标权重,并据此测算出我国30个省（市、自治区）2005至2018年的科技金融发展指数,发现各个地区的科技金融发展水平呈逐年上升之势,但地区之间差异明显。后以各地区国内生产总值为被解释变量,以科技金融指数及其与产业结构的交乘项为核心解释变量,以城镇化水平、固定资本投入、政府干预程度、金融效率、人力资本水平和对外开放水平为控制变量,构建了动态面板数据模型,并在此基础上分别采用GMM和纠偏LSDV估计方法对总体样本和区域样本下科技金融发展对经济增长的影响进行了实证研究。主要结论如下:第一,我国科技金融发展不平衡、不充分。第二,科技金融兼具直接增长效应与间接增长效应,对区域经济增长具有显着促进作用。第三,科技金融对经济增长的影响存在较大区域差异。最后,本文结合我国科技金融发的展实际提出以下政策建议:第一,持续推进科技金融发展。第二,因地制宜确定促增长、稳增长“着力点”。第三,加强区域联动与区域间良性互动。
二、我国金融发展对经济增长的影响分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国金融发展对经济增长的影响分析（论文提纲范文）
（1）我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 信贷供给总量的经济效应 |
| 1.2.2 信贷供给结构的经济效应 |
| 1.2.3 信贷供给价格的经济效应 |
| 1.2.4 信贷风险累积的经济效应 |
| 1.2.5 信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 |
| 1.3 主要研究目标、论文结构及主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 论文结构及主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要贡献 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 第2章 信贷供给宏观经济效应的理论基础 |
| 2.1 信贷供求理论 |
| 2.1.1 宏观信贷供求理论 |
| 2.1.2 微观信贷供求理论 |
| 2.2 信贷价格理论 |
| 2.2.1 可贷资金理论 |
| 2.2.2 金融抑制理论 |
| 2.3 信贷风险理论 |
| 2.3.1 Fisher的“债务-通货紧缩”理论 |
| 2.3.2 金融脆弱性理论 |
| 2.4 信贷配给与信贷传导理论 |
| 2.4.1 均衡配给理论 |
| 2.4.2 银行信贷渠道传导理论 |
| 2.4.3 资产负债表渠道传导理论 |
| 第3章 我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 |
| 3.1 基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 模型均衡 |
| 3.1.3 参数校准与模拟分析 |
| 3.2 我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 |
| 3.2.1 MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 |
| 3.2.2 我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 |
| 3.2.3 动态关联性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.1 信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 |
| 4.2 我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 |
| 4.2.1 非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 |
| 4.2.2 变量选取、数据处理及平稳性检验 |
| 4.2.3 我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 |
| 4.2.4 我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 |
| 4.3 我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.3.1 SV-TVP-FAVAR模型原理 |
| 4.3.2 我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.3 我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.4 我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 |
| 5.1 信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 |
| 5.1.1 投资渠道传导机制分析 |
| 5.1.2 消费渠道传导机制分析 |
| 5.2 ST-BVAR模型原理 |
| 5.2.1 ST-BVAR模型设定 |
| 5.2.2 ST-BVAR模型的非线性检验 |
| 5.3 不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 |
| 5.3.1 变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 |
| 5.3.2 第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 |
| 5.3.3 第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析 |
| 6.1 多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 |
| 6.2 不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 |
| 6.2.1 理论机制分析 |
| 6.2.2 变量选取及数据处理 |
| 6.2.3 分位数脉冲响应分析 |
| 6.3 不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 |
| 6.3.1 变量选取及数据处理 |
| 6.3.2 分位数脉冲响应分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 |
| 7.1 理论背景与影响机制分析 |
| 7.2 信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 |
| 7.2.1 变量选取及数据说明 |
| 7.2.2 经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.3 物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.4 金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）金融科技对我国经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 金融科技相关研究 |
| 1.2.2 经济增长相关研究 |
| 1.2.3 金融科技对经济增长影响的相关研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 第2章 概念界定及理论分析 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 金融科技 |
| 2.1.2 经济增长 |
| 2.2 金融科技影响经济增长的理论基础 |
| 2.2.1 金融深化理论 |
| 2.2.2 金融结构理论 |
| 2.2.3 长尾理论 |
| 2.3 金融科技对经济增长影响的作用机理 |
| 2.3.1 金融科技对利率市场的影响 |
| 2.3.2 金融科技对消费市场的影响 |
| 2.3.3 金融科技对投资市场的影响 |
| 2.3.4 金融科技对进出口市场的影响 |
| 第3章 金融科技发展现状 |
| 3.1 金融科技发展动因 |
| 3.2 金融科技发展历程 |
| 3.3 金融科技现状分析 |
| 3.3.1 全球金融科技现状 |
| 3.3.2 我国金融科技现状 |
| 第4章 我国金融科技指数测算 |
| 4.1 金融科技指数构建 |
| 4.1.1 金融科技指数构建原则 |
| 4.1.2 金融科技指数构建方法 |
| 4.2 数据收集 |
| 4.3 数据检验 |
| 4.3.1 巴特利特球形检验和KMO检验 |
| 4.3.2 原始变量共同度检验 |
| 4.4 指数合成 |
| 4.4.1 数据因子分析 |
| 4.4.2 得分函数建立 |
| 4.4.3 金融科技指数测算结果 |
| 第5章 金融科技对我国经济增长影响的实证分析 |
| 5.1 研究假设与模型设定 |
| 5.1.1 研究假设 |
| 5.1.2 模型设定 |
| 5.2 数据来源与变量说明 |
| 5.3 基于VAR模型的实证检验 |
| 5.3.1 平稳性检验 |
| 5.3.2 金融科技对利率市场的冲击检验 |
| 5.3.3 金融科技对投资市场的冲击检验 |
| 5.3.4 金融科技对消费市场的冲击检验 |
| 5.3.5 金融科技对进出口市场的冲击检验 |
| 5.4 方差估计与实证结果 |
| 5.4.1 方差估计 |
| 5.4.2 实证结果 |
| 第6章 研究结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录A 爬虫代码 |
| 致谢 |
| 在学期间发表论文及参加课题情况 |
（3）科技金融对区域经济增长的影响 ——基于长江经济带省级面板数据的实证检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.5 创新与不足之处 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 概念界定和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 科技金融 |
| 2.1.2 经济增长 |
| 2.1.3 营商环境 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 经济增长理论 |
| 2.2.2 新古典经济增长理论 |
| 2.2.3 内生经济增长理论 |
| 2.2.4 产权理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 现状描述和影响机制分析 |
| 3.1 现状描述 |
| 3.1.1 长江经济带科技金融现状描述 |
| 3.1.2 长江经济带经济增长现状描述 |
| 3.2 科技金融对区域经济增长的影响机制分析 |
| 3.2.1 市场机制分析 |
| 3.2.2 政府机制分析 |
| 3.3 营商环境的调节作用分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 研究设计 |
| 4.1 研究假设 |
| 4.1.1 科技金融与区域经济增长 |
| 4.1.2 营商环境的调节作用 |
| 4.2 样本选择与数据来源 |
| 4.3 变量选取 |
| 4.3.1 被解释变量的选取 |
| 4.3.2 解释变量的选取 |
| 4.3.3 调节变量的选取 |
| 4.3.4 控制变量的选取 |
| 4.4 模型的设立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实证研究 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关性分析 |
| 5.3 回归分析 |
| 5.4 调节效应检验 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.6 结果讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 加大科技金融投入 |
| 6.2.2 打造优质的营商环境 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 有关绿色金融内涵的相关文献 |
| 1.2.2 有关绿色金融影响企业绩效的相关文献 |
| 1.2.3 有关绿色金融影响产业结构的相关文献 |
| 1.2.4 有关绿色金融影响技术创新的相关文献 |
| 1.2.5 有关绿色金融影响经济增长的相关文献 |
| 1.2.6 文献述评 |
| 1.3 研究思路、内容及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 主要创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 绿色金融 |
| 2.1.2 绿色产业 |
| 2.1.3 污染产业 |
| 2.1.4 产业结构 |
| 2.1.5 经济增长 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 绿色金融理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 2.2.3 绿色发展理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 绿色金融影响经济增长的理论分析 |
| 3.1 绿色金融的基本功能 |
| 3.1.1 资本积聚功能 |
| 3.1.2 投资导向功能 |
| 3.1.3 信息传递功能 |
| 3.1.4 要素整合功能 |
| 3.2 绿色金融对企业生产决策的影响 |
| 3.2.1 成本—收益函数 |
| 3.2.2 图形解析 |
| 3.2.3 企业决策 |
| 3.3 绿色金融对经济增长的DSGE模型分析 |
| 3.3.1 模型简介 |
| 3.3.2 模型构建 |
| 3.3.3 模型校准 |
| 3.3.4 政策冲击 |
| 3.4 绿色金融对经济增长的影响机理 |
| 3.4.1 绿色金融、产业结构生态化与经济高质量增长 |
| 3.4.2 绿色金融、绿色技术创新与经济增长效率提升 |
| 3.4.3 绿色金融与经济增长的区域异质性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 绿色金融与经济增长的发展现状及测度 |
| 4.1 绿色金融的发展现状及测度 |
| 4.1.1 绿色金融的发展现状 |
| 4.1.2 绿色金融的水平测度 |
| 4.2 经济增长的发展现状及测度 |
| 4.2.1 经济增长的发展现状 |
| 4.2.2 经济增长的效率测度 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 绿色金融影响经济增长的微观机理分析 |
| 5.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 5.1.1 样本选择 |
| 5.1.2 特征事实 |
| 5.1.3 理论假设 |
| 5.2 模型设定、变量选取与数据来源 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 数据来源与统计性描述 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 全样本估计结果 |
| 5.3.2 企业类型视角 |
| 5.3.3 产权性质视角 |
| 5.3.4 企业规模视角 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.4.1 更换经营绩效指标 |
| 5.4.2 替换控制变量 |
| 5.5 绿色金融影响企业经营绩效的中介效应分析 |
| 5.5.1 绿色金融、融资约束与企业经营绩效 |
| 5.5.2 绿色金融、绿色技术创新与企业经营绩效 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 绿色金融影响经济增长的传导路径分析 |
| 6.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 6.1.1 样本选择 |
| 6.1.2 特征事实 |
| 6.1.3 理论假设 |
| 6.2 模型设定、变量选取与数据说明 |
| 6.2.1 模型设定 |
| 6.2.2 计量方法 |
| 6.2.3 变量选取 |
| 6.2.4 数据说明 |
| 6.3 绿色金融对经济增长的中介效应检验 |
| 6.3.1 绿色金融对经济增长的总效应检验 |
| 6.3.2 绿色金融、产业结构生态化与经济增长 |
| 6.3.3 绿色金融、绿色技术创新与经济增长 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 更换计量方法 |
| 6.4.2 变更样本范围 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 绿色金融影响经济增长的区域异质性分析 |
| 7.1 特征事实与理论假设 |
| 7.1.1 特征事实 |
| 7.1.2 理论假设 |
| 7.2 模型构建、变量选取与数据来源 |
| 7.2.1 模型构建 |
| 7.2.2 变量选取 |
| 7.2.3 数据来源 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 基于全样本的估计 |
| 7.3.2 基于地区样本估计 |
| 7.3.3 基于绿色金融工具的估计 |
| 7.4 稳健性检验 |
| 7.4.1 剔除控制变量 |
| 7.4.2 指标的再度量 |
| 7.5 门限效应检验 |
| 7.5.1 面板门限模型设定 |
| 7.5.2 门限效应存在性检验 |
| 7.5.3 门限估计结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 主要结论与对策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.2.1 国家统筹设计与完善绿色金融体系 |
| 8.2.2 地方政府因地制宜发展绿色金融 |
| 8.2.3 发挥金融机构对绿色金融的引导作用 |
| 8.2.4 强化绿色金融对企业发展的促进作用 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
| 后记 |
（5）中国金融发展质量对经济增长影响的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 金融发展质量界定以及评价指标 |
| 1.2.2 我国经济增长的影响因素 |
| 1.2.3 金融发展对经济的影响 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究思路及内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 解决的主要问题 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 金融与经济发展概念界定和现状分析 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 金融发展质量内涵 |
| 2.1.2 金融发展质量特点 |
| 2.1.3 经济增长的内涵与特点 |
| 2.2 现状分析 |
| 2.2.1 中国金融行业发展现状分析 |
| 2.2.2 中国各省市经济增长的发展现状分析 |
| 2.3 金融发展对经济增长的影响机制 |
| 第3章 各省市金融发展质量评价 |
| 3.1 金融发展质量评价指标体系构建 |
| 3.1.1 指标选取 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.1.3 金融发展质量指标体系构建 |
| 3.2 中国各省市金融发展质量的测算 |
| 3.2.1 CRITIC权重法 |
| 3.2.2 金融发展质量评价的实证分析 |
| 3.2.3 金融发展质量分类 |
| 第4章 中国各省市金融发展质量对经济增长影响实证分析 |
| 4.1 经济增长指标的选取 |
| 4.2 面板VAR模型的构建 |
| 4.3 各省市金融高质量发展对经济增长的影响 |
| 4.3.1 平稳性与协整检验 |
| 4.3.2 面板VAR分析 |
| 4.4 各省市金融中等质量发展对经济增长的影响 |
| 4.4.1 平稳性与协整检验 |
| 4.4.2 面板VAR分析 |
| 4.5 各省市金融低质量发展对经济增长的影响 |
| 4.5.1 平稳性与协整检验 |
| 4.5.2 面板VAR分析 |
| 4.6 不同水平的金融发展质量对经济增长影响的比较 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.1.1 纵向角度 |
| 5.1.2 横向角度 |
| 5.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）中国经济金融化对实体经济的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、背景及意义 |
| 二、内容和方法 |
| 三、研究思路及框架 |
| 四、研究创新与不足 |
| 第一章 理论基础及文献综述 |
| 第一节 概念界定及相关理论基础 |
| 一、概念界定 |
| 二、相关理论基础 |
| 第二节 相关文献综述 |
| 一、非空间维度下金融化影响经济增长的相关研究 |
| 二、空间维度下金融化影响经济增长的相关研究 |
| 三、非金融企业金融化影响实业投资的相关研究 |
| 本章小结 |
| 第二章 金融化与实体经济的发展现状及问题 |
| 第一节 金融化与实体经济的发展现状 |
| 一、金融化的发展现状 |
| 二、实体经济的发展现状 |
| 第二节 金融支持实体经济的现状及问题 |
| 一、金融支持实体经济的现状 |
| 二、金融支持实体经济存在的问题 |
| 本章小结 |
| 第三章 金融化影响实体经济的机制分析 |
| 第一节 金融化在不同部门之间传导的机制分析 |
| 一、政府部门的金融化表现 |
| 二、家庭部门的金融化表现 |
| 三、非金融企业的金融化表现 |
| 第二节 宏观视角下金融化影响实体经济的机制 |
| 一、金融化影响实体经济的促进机制分析 |
| 二、金融化影响实体经济的抑制机制分析 |
| 第三节 微观视角下非金融企业金融化影响实业投资的机制 |
| 一、非金融企业金融化促进实业投资的机制分析 |
| 二、非金融企业金融化抑制实业投资的机制分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 金融化与实体经济测度及波动特征分析 |
| 第一节 模型简介 |
| 一、结构向量自回归(SVAR)模型简介 |
| 二、时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型简介 |
| 第二节 金融化测度 |
| 一、金融化综合指标的构建基础 |
| 二、金融化综合指标的权重确定 |
| 三、金融化综合指标的比较 |
| 第三节 金融化与实体经济的波动特征分析 |
| 一、金融化的波动特征分析 |
| 二、实体经济的波动特征分析 |
| 三、金融化与实体经济的分区制发展路径 |
| 本章小结 |
| 第五章 金融化影响实体经济的研究:基于宏观视角 |
| 第一节 金融化影响实体经济的分阶段研究 |
| 一、Lasso回归简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 四、稳健性检验 |
| 第二节 金融化影响实体经济的分区制研究 |
| 一、马尔科夫区制转换向量自回归(MS-VAR)模型简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 金融化影响实体经济的区域差异研究:基于中观视角 |
| 第一节 金融化影响实体经济的门槛效应分析 |
| 一、研究设计 |
| 二、门槛效应检验与门槛值确定 |
| 三、全样本的实证分析 |
| 四、分区域样本的实证分析 |
| 第二节 金融化影响实体经济的空间溢出效应分析 |
| 一、研究设计 |
| 二、空间面板计量模型的权重确定 |
| 三、空间面板计量模型的筛选 |
| 四、空间面板计量模型的实证分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 非金融企业金融化影响实业投资的研究:基于微观视角 |
| 第一节 非金融企业金融化影响实业投资的实证分析 |
| 一、高维面板固定效应模型简介 |
| 二、研究设计 |
| 三、实证分析 |
| 第二节 非金融企业金融化抑制实业投资的补充研究 |
| 一、宏观经济政策的结构化影响分析 |
| 二、行业异质性的影响分析 |
| 三、产权性质异质性的影响分析 |
| 四、企业规模异质性的影响分析 |
| 本章小结 |
| 第八章 结论、政策建议与研究展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 一、金融化与实体经济的测度及波动特征 |
| 二、金融化影响实体经济的结论 |
| 三、金融化影响实体经济的区域差异结论 |
| 四、非金融企业金融化影响实业投资的结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、旨在便利非金融企业融资的政策建议 |
| 二、旨在促进区域协调发展的政策建议 |
| 三、旨在助推金融支持实体经济的政策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（7）中国经济增长收敛性的理论分析与计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 经济增长收敛性研究的相关文献综述 |
| 1.2.1 经济增长收敛性研究的发展脉络 |
| 1.2.2 经济增长收敛与“中等收入陷阱”的关系 |
| 1.2.3 经济收敛机制 |
| 1.3 全文章节安排与内容简介 |
| 1.4 论文研究的创新点 |
| 第2章 经济增长收敛性分析的理论基础与量化描述 |
| 2.1 经济增长收敛性分析的理论基础 |
| 2.1.1 新古典经济增长理论 |
| 2.1.2 内生增长理论 |
| 2.1.3 经济增长收敛性的其它相关理论 |
| 2.2 经济收敛性的基本类型与判别条件 |
| 2.2.1 β收敛 |
| 2.2.2 σ收敛 |
| 2.2.3 时间序列收敛 |
| 2.3 经济增长收敛类别的概念梳理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国经济增长收敛性的阶段识别与“双轮驱动”检验 |
| 3.1 索洛收敛模型的理论扩展 |
| 3.2 中国经济增长收敛路径的识别与检验 |
| 3.2.1 门限回归模型的建立与数据处理 |
| 3.2.2 门限回归模型的检验与估计 |
| 3.2.3 经济增长收敛路径的识别结果 |
| 3.3 中国经济增长收敛驱动因素的时变特征分析 |
| 3.3.1 LT-TVP-VAR模型结构设定 |
| 3.3.2 数据处理与参数估计 |
| 3.3.3 “双轮驱动”因素的时变特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国省级经济增长的收敛特征与空间溢出效应检验 |
| 4.1 MRW收敛模型的理论扩展 |
| 4.2 经济增长空间收敛方程的实证分析 |
| 4.2.1 经验分析方程与变量说明 |
| 4.2.2 无空间效应的估计结果 |
| 4.2.3 空间相关性检验 |
| 4.2.4 空间杜宾模型的估计结果 |
| 4.3 空间溢出效应的非对称性及其对经济收敛的影响 |
| 4.3.1 双区制空间杜宾模型的建立与估计 |
| 4.3.2 双区制空间杜宾模型的估计结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国省级经济增长质量的收敛特征分析 |
| 5.1 中国省级经济增长质量的层次分解 |
| 5.1.1 因子模型的演进概述 |
| 5.1.2 样本选取与数据处理 |
| 5.1.3 层级动态因子模型的建立与估计 |
| 5.1.4 层级动态因子特征分析 |
| 5.2 中国省级经济增长质量波动的结构还原 |
| 5.3 中国区域经济增长质量的联动机制识别 |
| 5.3.1 非参数格兰杰检验的原理 |
| 5.3.2 非参数格兰杰检验的估计结果 |
| 5.4 中国区域经济增长质量的收敛特征 |
| 5.4.1 修正C-M同步化指数的原理 |
| 5.4.2 修正C-M同步化指数的估计结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 经济增长俱乐部收敛中的金融门限效应 |
| 6.1 经济增长俱乐部收敛的理论分析 |
| 6.2 动态面板门限模型的建立与估计 |
| 6.2.1 经验收敛方程 |
| 6.2.2 数据的选取与说明 |
| 6.2.3 动态面板门限回归模型的设定 |
| 6.2.4 动态面板门限回归模型的估计 |
| 6.3 经济增长俱乐部收敛中的金融门限效应检验 |
| 6.3.1 变量内生性检验 |
| 6.3.2 模型非线性检验 |
| 6.3.3 动态面板门限模型的估计结果分析 |
| 6.3.4 稳健性检验 |
| 6.3.5 对中国现状的考虑 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 经济增长俱乐部收敛的识别与TFP的提升路径分析 |
| 7.1 非线性时变因子模型介绍 |
| 7.1.1 相对过渡曲线 |
| 7.1.2 logt收敛性检验 |
| 7.1.3 聚类分析 |
| 7.2 收敛俱乐部的形成及其决定因素分析 |
| 7.2.1 聚类分析结果 |
| 7.2.2 俱乐部间的过渡行为 |
| 7.2.3 影响俱乐部形成的关键因素 |
| 7.3 收敛俱乐部的差异比较与TFP的提升路径分析 |
| 7.3.1 技术前沿收敛模型的构建 |
| 7.3.2 样本选取与数据说明 |
| 7.3.3 技术前沿收敛模型的实证检验结果 |
| 7.3.4 对中国现状的考虑 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）中国金融发展对经济高质量发展的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、引言 |
| (一)研究背景及意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)国内外文献综述 |
| 1.金融发展的内涵及测度研究 |
| 2.经济高质量发展的内涵及测度研究 |
| 3.金融发展与经济高质量发展的关系研究 |
| 4.文献评述 |
| (三)研究内容和方法 |
| 1.研究内容 |
| 2.研究方法 |
| (四)创新之处 |
| 二、理论分析与模型介绍 |
| (一)理论分析 |
| 1.金融发展的相关理论 |
| 2.经济高质量发展的相关理论 |
| 3.金融与经济高质量发展关系的相关理论 |
| (二)面板模型理论介绍 |
| 1.面板模型分类介绍 |
| 2.面板模型的识别 |
| (三)空间计量模型理论介绍 |
| 1.空间相关性分析 |
| 2.空间计量模型 |
| 3.空间权重矩阵的构造 |
| 三、中国金融与经济高质量发展水平的测度与分析 |
| (一)中国金融发展水平测度与分析 |
| 1.中国金融发展水平评价指标体系构建 |
| 2.中国金融发展水平的测度与分析 |
| (二)中国经济高质量发展水平测度与分析 |
| 1.中国经济高质量发展水平评价指标体系构建 |
| 2.中国经济高质量发展水平的测度与分析 |
| (三)中国金融与经济高质量发展水平的综合对比分析 |
| 四、中国金融发展对经济高质量发展影响的实证分析 |
| (一)变量选取及平稳性检验 |
| 1.变量选取与数据来源 |
| 2.变量平稳性检验 |
| (二)中国金融发展对经济高质量发展的影响分析 |
| 1.面板模型的识别 |
| 2.面板模型的实证结果分析 |
| (三)中国金融发展对经济高质量发展的影响机制分析 |
| 1.面板模型的识别 |
| 2.面板模型的实证结果分析 |
| 五、中国金融发展对经济高质量发展的空间效应分析 |
| (一)中国金融发展与经济高质量发展的空间相关性分析 |
| 1.全局空间相关性分析 |
| 2.局部空间相关性分析 |
| (二)中国金融发展对高质量发展的空间溢出效应分析 |
| 1.变量选取与空间计量模型的识别 |
| 2.空间计量模型的实证结果分析 |
| 六、中国金融发展促进经济高质量发展的对策建议 |
| (一)营造良好金融发展环境,突破区域间发展不平衡不充分瓶颈 |
| (二)锚定金融发展短板,利用好上升空间稳步提升金融发展质量 |
| (三)提升金融发展水平,以点带面促进区域间协调联动发展 |
| (四)形成全面发展合力,助力金融发展推动经济高质量发展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 |
（9）金融发展、高技术企业创新与经济增长效率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 技术路线图 |
| 1.4 研究思路与框架 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新点和不足之处 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 宏观审慎金融监管政策 |
| 2.2 金融发展与高技术企业创新 |
| 2.2.1 金融发展对高技术企业创新的推动作用 |
| 2.2.2 金融发展影响高技术企业创新的作用渠道 |
| 2.2.3 金融发展影响高技术企业创新的作用特征 |
| 2.3 高技术企业创新与经济增长效率 |
| 2.3.1 高技术企业创新对经济增长效率的促进作用 |
| 2.3.2 高技术企业创新对经济增长效率的影响形式 |
| 2.4 金融发展与经济增长效率 |
| 2.4.1 金融发展对经济增长效率的影响作用 |
| 2.4.2 金融发展推动经济增长效率的渠道 |
| 2.5 文献评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 理论分析和研究假设 |
| 3.1 金融结构理论 |
| 3.2 企业优序融资理论 |
| 3.3 内生增长理论 |
| 3.3.1 家庭部门 |
| 3.3.2 厂商部门 |
| 3.3.3 银行部门 |
| 3.3.4 研发部门 |
| 3.3.5 竞争性均衡 |
| 3.4 机制分析与研究假设 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 现状与问题分析 |
| 4.1 我国金融发展现状与问题分析 |
| 4.2 我国高新技术企业发展现状与问题分析 |
| 4.3 我国经济增长现状与问题分析 |
| 4.4 我国宏观审慎政策发展现状与问题分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 数据介绍 |
| 5.2 变量设计 |
| 5.3 实证模型设定 |
| 5.4 描述统计 |
| 5.5 回归分析 |
| 5.5.1 金融发展对经济增长效率的回归 |
| 5.5.2 金融发展对高技术企业创新的回归 |
| 5.5.3 高技术企业创新对经济增长效率的回归 |
| 5.5.4 宏观审慎政策背景下金融发展对高技术企业创新的回归 |
| 5.5.5 宏观审慎政策背景下高技术企业创新对经济增长效率的回归 |
| 5.6 稳健性检验 |
| 5.6.1 内生性检验 |
| 5.6.2 基准回归 |
| 5.6.3 子样本回归 |
| 5.6.4 替换代理变量 |
| 5.7 异质性分析 |
| 5.8 中介效应检验 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 研究结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 建议 |
| 6.2.1 加强宏观审慎监管 |
| 6.2.2 加快商业银行数字化转型升级 |
| 6.2.3 提高中西部地区金融发展水平 |
| 6.2.4 构建多层次资本市场 |
| 6.2.5 鼓励企业技术创新 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）我国科技金融发展对区域经济增长的影响研究 ——基于动态面板数据模型的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 关于科技金融概念的研究 |
| 1.2.2 关于科技金融测度的研究 |
| 1.2.3 关于科技金融对经济增长的影响研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与研究框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新点与不足 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 理论基础与影响机制 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 科技金融 |
| 2.1.2 区域经济 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 金融发展理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 2.3 科技金融影响区域经济增长的作用机制 |
| 2.3.1 科技金融—技术创新—区域经济增长 |
| 2.3.2 科技金融—产业升级—区域经济增长 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 我国科技金融发展与区域经济增长现状 |
| 3.1 我国科技金融发展情况分析 |
| 3.1.1 我国科技金融的发展历程 |
| 3.1.2 我国科技金融的发展现状 |
| 3.2 我国经济增长的现状分析 |
| 3.2.1 全国经济增长现状 |
| 3.2.2 区域经济增长现状 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 科技金融发展指数的测算 |
| 4.1 指标选取与数据来源 |
| 4.1.1 指标选取 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.2 熵值赋权法的基本原理 |
| 4.3 指数测算结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 科技金融发展对区域经济增长影响的实证分析 |
| 5.1 变量选取与数据来源 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 变量平稳性检验 |
| 5.2.3 模型回归结果分析 |
| 5.2.4 模型稳健性检验 |
| 5.2.5 影响机制检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 我国科技金融发展不平衡、不充分 |
| 6.1.2 科技金融兼具直接增长效应与间接增长效应 |
| 6.1.3 科技金融对经济增长的影响存在较大区域差异 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 持续推进科技金融发展 |
| 6.2.2 因地制宜确定促增长、稳增长“着力点” |
| 6.2.3 加强区域联动与区域间良性互动 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、我国金融发展对经济增长的影响分析（论文参考文献）
- [1]我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究[D]. 王薇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]金融科技对我国经济增长的影响研究[D]. 龚爱琳. 重庆工商大学, 2021(09)
- [3]科技金融对区域经济增长的影响 ——基于长江经济带省级面板数据的实证检验[D]. 牛淑豪. 重庆工商大学, 2021(09)
- [4]绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究[D]. 高锦杰. 吉林大学, 2021(01)
- [5]中国金融发展质量对经济增长影响的实证研究[D]. 林怡. 江西财经大学, 2021(10)
- [6]中国经济金融化对实体经济的影响研究[D]. 吴金燕. 东北师范大学, 2021(09)
- [7]中国经济增长收敛性的理论分析与计量研究[D]. 王俏茹. 吉林大学, 2021(01)
- [8]中国金融发展对经济高质量发展的影响研究[D]. 郭倍利. 河北师范大学, 2021(12)
- [9]金融发展、高技术企业创新与经济增长效率研究[D]. 丁力. 山东财经大学, 2021(12)
- [10]我国科技金融发展对区域经济增长的影响研究 ——基于动态面板数据模型的分析[D]. 宋金凤. 山东财经大学, 2021(12)