我国国债规模的金融经济分析

近些年来,我国为应对短期之内财政收支不平衡的情况,国家发行规模不断扩张,虽然在一定程度上得到缓解,但不利于持续发展。因而国家应尽可能地提高国家财政收入、不断健全市场机制、解决银行各种不良贷款以及调整国债期限与结构等方式,提升国民经济和财政应付能力。本文就国债规模的金融经济进行分析,旨在与同行交流,促进经济不断增长、市场机制不断完善。     

金融对科技创新贡献的效率研究

研究了金融对科技创新贡献的效率。选取各省市的R&D投入经费、科学家与工程师人数、金融发展水平作为投入变量;各省市的授权发明专利数作为产出变量,运用数据包络法(DEA)结合Malmquist指数分析中国各省市金融对科技创新贡献的效率。研究表明:科技创新的总体效率逐年提升,技术进步的发展态势最为良好,纯技术效率次之,规模效率最差。其中规模效率存在明显的东、中、西部差异。从投入要素的利用效率来看,各要素的利用效率均处于稳步增长阶段,金融发展水平的利用效率最高,R&D投入经费、科学家与工程师人数的利用效率旗鼓相当。     

FDI、人力资本与经济增长关系实证分析——以广州市为例

利用广州市1983—2007年经济增长、外商直接投资(FDI)和人力资本数据建立向量自回归模型(VAR),使用协整和Granger因果检验方法对广州市人力资本、外商直接投资和经济增长之间的关系进行实证检验。通过计量分析发现经济增长促进了FDI和人力资本的增加,但是却没有发现广州市的FDI和人力资本促进经济增长的证据。进而提出,在全球金融危机环境下,在引入FDI时更应慎重考虑。     

国内投资、政府消费及居民消费对中国经济增长的影响研究——基于VAR模型的实证分析

基于VAR模型,定量研究我国国内投资、政府消费及居民消费对中国经济增长的影响及出口对经济增长的影响。研究结果表明：短期和中期内国内投资冲击对经济增长具有比较明显的影响：短期内政府消费冲击对经济增长具有明显的驱动作用;从长远看,居民消费是影响我国经济增长的首要因素,其次是国内投资。     

西部12省（市、区）金融竞争力的比较分析

本文运用主成分分析法,利用2010年相关数据,对我国西部12个省（市、区）的金融竞争力进行比较分析,发现金融规模、金融效率、经济法律环境和科技支持都与金融竞争力呈正相关关系,西南地区的金融竞争力整体高于西北地区,其中四川省金融竞争力最高。最后就如何提高西部各省（市、区）金融竞争力提出若干政策建议。     

不同规模下黄鳝养殖的经济效益评价分析——以湖北省仙桃市、公安县为例

在我国黄鳝的养殖技术还处在一个发展的阶段,我国的养殖户在面临着养殖技术的探索,增收压力以及金融支农力度不足和保险发展滞后的严峻挑战。如何在养殖过程中探索出最优的投资比例促进增收,分析影响增收的因素,最终实现鳝鱼养殖户的收入稳定、提高是一个很重要的研究课题。     

基于增长视角的政府R&D投资选择——基础研究或是应用研究

本文基于Romer创新驱动经济增长模型,引入政府基础研究与应用研究投资,通过求解一般均衡与数值模拟发现,政府投资基础研究比投资应用研究更有利于经济的持续性增长。在此基础上,采用1991-2015年中国时间序列数据,通过构建政府基础研究、应用研究投资与经济增长的VAR模型考察了三者之间的动态影响关系,研究发现：（1）政府投资应用研究虽在短期内可实现显著经济增长,但从长期看政府投资基础研究会获得更高水平的增长。（2）政府投资应用研究对经济增长的促进作用在第5个滞后期达到最大,政府投资基础研究对经济增长的促进作用在第8个滞后期达到最大,即充分发挥政府基础研究投资的经济增长效应需要相对更长的时间。（3）政府基础研究投资不仅可以直接促进经济增长,还可以带动政府应用研究投资从而间接促进经济增长,即政府基础研究投资是促进经济增长的源动力。本文研究结论为科学制定政府R&D政策提供了理论和经验依据。     

金融适度发展与经济增长——以泰国为例的非线性研究

亚洲金融危机和次贷危机,都在提醒我们应该关注金融的适度发展与经济增长的关系。本文使用泰国制造业生产指数作为经济增长的代理变量,使用银行私人部门贷款余额、SET市值及债券市场余额之和作为金融发展的代理变量,研究了泰国经济增长与金融发展的关系。研究表明：1.泰国金融发展是经济增长的原因;2.二者的关系是非线性的,适合使用LSTR1模型来拟合,其关系从一种状态转换到另一种状态的速度较快,转换变量是前二期的金融发展速度;3.当前二期的金融发展速度低于6.06%时,金融发展是促进经济增长的,当前二期的金融发展速度高于6.06%时,金融发展是阻碍经济增长的。     

关于投资对经济增长作用的事例分析——以呼和浩特市为例

固定资产投资与经济增长有着十分密切的联系。通过分析呼和浩特市投资形成的特点、投资对经济增长的推动作用及其具体表现,提出了通过改善投资结构,实现呼和浩特市经济社会可持续发展的对策建议。     

能源、环境约束下的经济增长效率测评——以安阳市工业为例

在综合考虑能源和环境因素的条件下,采用基于方向性距离函数的DEA模型和经济增长的四元分解模型对安阳市各地区2004—2010年的工业效率进行测算和评价,同时利用面板数据模型对全要素生产率影响因素进行计量分析。研究发现,安阳市各地区平均绿色全要素生产率虽实现了增长,但总体低于其传统值,并且地区内部差距也较大。通过工业经济增长源泉的分解发现,安阳市工业增长总体上是粗放的"要素驱动型"增长,绿色全要素生产率对工业产出的贡献份额仅为5%。基于上述结论,结合绿色全要素生产率影响因素的计量结果提出促进安阳市工业可持续发展的对策建议。     

国有经济规模与经济效率——基于跨省数据的实证研究

本文运用随机前沿分析方法实证分析了中国国有经济规模对经济效率变化的具体影响。分析结果表明,无论政府是否对国有经济进行干预,国有经济规模与经济效率之间都是呈反向的关系,国有经济规模过大制约经济效率的提高。     

智慧政务互动平台效率评测研究——以安徽省为例

智慧政务互动平台作为智慧政务的重要组成部分,是政府连接与沟通民情民意的重要渠道。本文基于安徽省智慧政务互动平台调研数据,利用超效率DEA和Malmquist指数对其进行效率分析与评价,结果显示:智慧政务互动平台整体效率先升后降,呈S形波动明显,反映出智慧政务互动平台历经爆发式增长到小幅回落,目前呈现平稳发展的态势。前期的爆发式增长可能得益于政府的大力推动和投入,后期回落是因为政府投入减少,目前因为市民使用习惯逐渐养成开始呈现平稳发展的趋势。本文从管理和技术两个方面为政府提高智慧政务平台发展水平提供建议,以期为提升政府形象和推动智慧城市建设提供帮助。     

规模以上工业企业技术创新绩效评价研究——以佛山为例

作为全国制造业转型升级综合改革试点城市,佛山把创新驱动发展作为重要战略。通过构建技术创新绩效评价指标体系,通过因子分析消除投入产出指标间可能存在的强线性关系,采用超效率DEA模型对2016年、2017年佛山五区规模以上工业企业技术创新绩效进行评价。结果表明:实施创新驱动战略以来佛山创新绩效逐步提升;佛山规模以上工业企业技术创新绩效明显提升,相较而言,顺德需要进一步优化科技投入和产出。     

教育对江西经济增长贡献的计量分析

本文使用江西省历年相关统计数据，考察了教育在1980—1999年间对我省经济增长的贡献。首先，对教育的作用进行理论探讨；然后将其划分为直接作用和外溢作用，利用菲德模型建立计量经济模型进行回归分析；最后对回归结果进行分析并提出政策建议。     

基于DEA-Malmquist指数法的科技金融发展效率评价研究——以长江经济带为例

科学技术作为第一生产力在促进国民经济增长的过程中至关重要,随着以科技金融、科技咨询为代表的新兴科技服务不断发展,科技发展得以较快进行。在2014年国务院常务会议上,长江经济带战略被提升到国家战略层面,针对长江经济带区域科技金融发展效率评价意义重大。选取2009—2012年面板数据运用DEAMalmquist指数法对长江经济带11个省市样本科技金融效率进行综合评价,并据此提出相关发展建议,为长江经济带区域科技金融发展提供一定借鉴。     

实证分析不同来源科技投入对经济增长的贡献——基于中国与美国、日本研发数据的对比

本文通过建立长期均衡方程、误差修正模型、向量误差修正（VEC）模型和贝叶斯VAR模型,分析了中国不同来源科技投入对经济增长的影响,考察了不同来源科技投入间的动态关系,通过与美国、日本同类模型的对比,比较清晰地反映出中国各类科技投入对经济增长的实际贡献以及相互影响,从模型层面呈现并验证了中国科技投入中需要关注的问题,为政府科学决策和管理提供依据。     

研究与试验发展业对经济增长贡献的列结构分解分析——以江苏省为例

基于江苏省42个部门投入产出表,建立新的包括研究与试验发展业在内的12个部门投入产出表,从完全消耗系数、完全分配系数等指标对江苏研究与试验发展业对经济增长的影响进行了比较分析,并从投入产出表列方向推导出新的列结构分解分析模型,据此探讨了研究与试验发展业各生产要素对经济增长的贡献。分析结果表明:研究与试验发展业对经济增长的贡献较小;研究与实验发展业的资本、劳动、社会服务与企业管理等生产要素促进了经济增长,分配系数变动则阻碍了经济增长。     

西部地区高等教育综合效率评价研究——以陕西省为例

本文运用数据包络分析（DEA）方法从技术效率和规模效率两方面对陕西省32所高校的综合效率进行了评价,根据数据分析发现：陕西省高校整体综合效率不高,但省属院校的综合效率高于部属院校,远离中心城市的地市高校的综合效率高于中心城市高校,陕西省高校资源使用的技术效率和规模效率上均有提升空间。