【其他相关论文】浅谈金融服务业支持制造业发展的评价模型研究

【其他相关论文】浅谈金融服务业支持制造业发展的评价模型研究 浅谈金融服务业支持制造业发展的评价模型研究 [摘要]本文通过2002-2006年全国制造业相关数据整理计算了各省市制造业新型化指数及各省市相应的金融服务业发展数据，构建了金融服务业支持制造业发展的两个指标。通过指数化的面板数据。研究各省市金融服务业支持制造业发展的情况，同时借助非连续回归模型寻找估计系数拐点的方法找到了金融服务业支持制造业发展效应强弱的新型化指数临界水平值。研究表明，金融服务业对制造业的支持效应在各省市存在着个体与结构上的差异，福建省制造业的新型化指数水平则是金融服务业支持制造业发展效应强弱的临界值拐点。 [关键词]新型制造业指数;金融支持;评价模型 一、引 言 金融服务业对一国制造业的发展有着显著的影响。研究金融服务业对制造业的发展问题，根据已有的文献可以归纳成两种基本的范式。首先，金融发展对经济增长关系的研究随着经济学理论的不断发展而深化。Goldsmith R最早对金融发展进行了系统研究。金融与经济增长之间的研究成果通常被称作“金融发展理论”，Khan认为金融发展是为了“金融体系规模或效率得到提高”。我国制造业高速增长的势头将持续相当长一段时期，制造业成为经济增长的支撑力量，因此研究金融服务业对制造业的支持可放到研究金融与经济增长的“金融发展理论”框架下进行。其次，制造业作为一个极其重要的产业，可以从产业理论角度 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 金融服务业对制造业的支持问题。从最早的Goldsmith R到Stiglitz Joseph E，再到Levine Ross，他们都认为金融发展在经济增长中起着重要作用，Levine的研究甚至认为“金融发展是因，经济增长是果”，但也有学者对此有过质疑。20世纪80年代后兴起的内生增长理论认为经济增长是经济体系内生性因素作用的结果，此外，Laporta从法律的视角进行研究，建立的模型在公司水平上获得了金融引起经济增长的证据。对于第二种范式，Kletzer和Bardhan根据规模经济理论进一步研究了金融发展与制造业竞争力的关系，研究发现金融部门相对发达国家在那些主要依靠外源融资的工业门类具有比较优势。Beck则建立了一个两部门模型来分析金融发展和制造业竞争力的关系，检验结果支持金融发展水平高的国家其制造业具有显性的比较优势，表现为较高的出口份额以及贸易收支。 林毅夫以制造业为例，从金融结构在经济增长中所起作用的角度借助对经验数据的分析证明一国的金融结构必须要和产业规模结构相匹配。李学峰从资本配置效率与经济增长角度以汽车制造业上市公司为例的实证表明我国股票市场的资本配置效率低下，其促进经济增长的功能微弱。此外，从区域、产业等不同角度的研究都普遍认为金融发展对经济增长以及制造业的发展具有正向的促进作用。 二、制造业发展需要金融服务业 支持的原因分析 制造业在我国具有极其重要的地位，表l的数据证明了这一点。制造业的发展是我国经济结构转型的基础，也是解决就业问题的重要部门;同时，制造业还是知识经济的载体， 高技术产业与制造业不可分割;制造业是信息化带动和加速工业化的主导产业，更是发挥后发优势、实施跨越战略的中坚力量，是富民强国之本。 金融服务业是一种典型的生产性服务业。“生产性服务业”最早是在1966年由美国经济学家H.Greenfield提出，此后Browning和SiIlgelman也是在对服务业进行功能性分类的时候提出了这个概念，并认为生产性服务业包括的服务内容主要涉及金融、保险、法律工商服务和经纪等方面。从总体上看，Mashall、饭盛信男、闫小培、徐国样和常宁等国内外学者对于生产性服务业是一种中间性需求服务业并具有专业性和知识性的特点方面达成了共识。罗默新经济增长理论一个重要的思想核心就是认为知识是一个重要的生产要索，这从经济发展理论的角度承认了知识对经济增长的作用。可以说，生产性服务业的产生和发展是正在发展中的知识经济的内在要求。表2为一些代表性发达国家(地区)和发展中国家(地区)服务业增加值数据比较，从总量和占GDP比重上来看，发达国家占据了绝对优势。 毕业 我国学者程大中曾指出:通过生产者服务业这一纽带，制造业可以逐渐“服务化”，服务业也可以逐渐“机械化、自动化”，两大产业相互融合、互动发展。在这一趋势下，经济效率会越来越取决于在不同生产活动之间建立起来的相互联系，而不仅仅取决于生产活动本身的生产率状况。对于正处于工业化发展中期阶段的我国来说，适时加快生产性服务业发展，形成与制造业发展的互动格局，是今后经济发展过程中一个不容忽视的重要问题。但是，黄少军和江小涓的研究均表明，人均GDP和服务业增加值之间尽管存在正相关关系，但同时也表现出相关关系的阶段性特征。刘培林和宋湛运用累积分布曲线经济普查数据发现，服务业和制造业企业法人相比，前者装备一个劳动力所需的资产量更多，进入者的投资门槛更高，财务和经济效益更差。 综合表2反映的实际情况以及国内外学者的研究成果，我们认为现阶段制造业依然是我国国民经济的重要支柱，也是我国经济增长的主导部门。迅速发展服务业取代制造业，尚缺乏金融基础和产业基础，制造业应该也必须大力提升和发展，金融服务业则应该支持制造业的发展。而制造业本身则应当积极借助金融服务，强化自主创新能力，依靠科技创新的支撑和引领发展。 三、金融服务业支持制造业发展的 评价模型及临界指数值的判定 1.模型和变量介绍及数据的选取 本文通过2002-2006年我国28个省市的新型化指数、金融发展指数、金融效率指数三大指标的面板数据建立回归模型，对各省市金融服务业支持制造业发展的状况进行评价，并借助非连续回归模型判定金融服务业支持制造业发展的新型制造业指数的临界水平值。鉴于我国制造业所受到的自然、经济、社会和生态等资源的约束，制造业的发展应当走可持续发展的新型制造业之路。仅仅用各省市当年的制造业增加值并不能反映这种丰富的内涵，而用新型制造业指数则能很好地体现制造业新型化发展的真实内涵。研究金融服务业支持制造业发展的机制，就是分析金融如何影响制造业增长，也即金融通过自身的哪些因素以何种途径作用于这种增长。当然，对这种增长的作用机制存在许多不同的解释。本文借鉴 MarcoPagano[37]的内生增长模型AK模型的思路。在AK模型中，总产出是总资本存量的线性函数:Yt,AKt。该模型暗含了以下假定，一是人口增长率为零，即规模不变;二是假定只生产用做消费品或者投资品的单一物品，若该物品被用作投资，每一周期以固定比率(δ)折旧。这样总投资就等于:It,Kt，1-(1-δ)Kt;三 是假定没有政府部门的封闭经济，资本市场要达到均衡，要求总储蓄等于总投资即St,Lt同时考虑到部分储蓄被用于组织金融运行，因此假定了一个漏损部分储蓄流量的比例为1,φ，稳态增长率最后表示为g,AI/Y-δ,Aφs,δ。从中可以看出金融体系影响经济增长的途径，首先金融发展提高φ促进增长，其次金融发展可以提高资本产出比A促进增长，最后金融发展通过提高储蓄率S促进增长。由此可以认为金融促进经济增长是通过作用于储蓄率、金融效率两种方式，当然需要注意的是以上结论是基于模型严格的诸多假设获得的。沿着这一思想，借鉴李京文和林毅夫等人的研究成果，制造业作为国民经济的重要支柱和我国工业的主体，通过金融发展与经济增长视角研究其金融服务业对制造业的支持效应在理论上可行。 模型中所做的一点改进体现在指标的设置上。本文所用的解释变量和被解释变量均为指数指标。对被解释变量，用制造业新型化指数代替各省市的总量指标。事实上，制造业新型化指数的构建与经济总量指标有着显著的正向关系，所不同的是其同时还纳入了科技和资源环境维度，它们在可持续发展的理论研究实践中在制造业领域具有很强的指导意义，其根本的涵义主题对经济科技环境资源的持续发展利用具有强有力的概括性、协调性和实践性。具体构造方法是设某年一级指标的综合指数。然后根据上一年混合赋权法计算出来的权重，我们可以算出新型制造业的一个综合评价指标值——中国制造业发展综合指标，中国制造业综合指标值代表了对应年度中国制造业新型化发展水平。 被解释变量包含金融发展指数和金融效率指数。金融发展指数是从金融服务业与制造业发展相关的角度构建的，体现了金融服务业“对外”的属性，从严格意义上来说，Goldsmith R的意图是找出决定一国金融结构、金融工具存量和金融交易量的主要经济因素，并阐明这些因素通过怎样的相互作用促进金融发展，为此他创造性地提出衡量一国金融结构和金融发展水平的存量和流量指标，最核心的是金融相关比率FIR(Financial Interrelations Ratio)，通常人们将其简化为金融资产总量与GDP之比来衡量一国金融发展。麦金农则使用货币存量M2与国民生产总值作为标尺。但显然我们无法找到分省市的M2来衡量金融资产，所以不能直接使用上述两种指标。这样，我们只能近似地用2002-2006各省市统一统计口径的银行存贷款数据来反映金融资产，并将存贷款数据除以相应地区和年份的制造业增加值，构建了支持制造业发展中的金融发展指数。金融效率指数体现了金融服务业发展中的“对内”属性，因为仅凭支持制造业发展的金融发展指数是不够的，经济发展的实际告诉我们，一个地区的存款量大小并不能完全衡量该地区投入资金量的多少。而加入金融效率指标，可以有效地解决这个问题。因为在一定程度上，存款额是储蓄额的近似，贷款额是投资额的近似。所以一个地区的贷款量与存款量之比就构成了相应的金融效率指数，这一点在其他学者的相关研究中也有类似的认识。 本文所用的数据除有特殊说明之外，均来源于各年份省市的统计年鉴以及中国统计年鉴和中国工业经济统计年鉴。之所以用2002-2006五年的数据，是限于目前数据的可得性和统计口径的一致性，在研究过程中发现，这些年份的数据相对来说最完整、最权威、口径最一致。为了直观地认识被解释变量和两个解释变量数据序列，本文绘制了如图1所示的各省市三个指数的三维散点图。 图中的每个点代表的是各个省市，三个变量的静态数据由各省市5年相应变量的原始数据经过几何平均并经过0,1坐标空间的指数化处理后得到。鉴于加上省市名称标示之后严重影响视图，所以舍弃了各点的文字标示。但是从中我们依然可以看到其空间分布规律。 最明显的就是各省市的金融发展指数从总体上考察普遍不高，这与我国现阶段的金融发展水平的实际情况是吻合的。 2.实证分析结果 因使用面板数据，故涉及模型具体形式的设定问题。面板数据可以显示个体(包括个人、企业、地区或国家)之间存在差异，而单独的时间序列和横截面不能有效反映这种差异。如果只是简单使用时间序列和横截面分析就可能获得有偏结果。此外，面板数据分析能够控制在时间序列和横截面研究中不能控制的涉及地区和时间为常数的情况。高铁梅指出，当数据中包含的个体成员是所研究总体的所有单位时，即个体成员单位之间的差异可以被看作回归系数的参数变动时，固定影响模型是一个合理的面板数据模型。但是当个体成员单位是随机抽自一个大的总体时，固定效应模型便只适用于个体成员单位，而不适用于样本之外的单位。本文的横截面个体成员包含了全国内地各省市(数据残缺的三个省份除外)，显然应该采用固定效应模型。然后就是采用变截距模型还是变系数模型的问题。变截距模型中，横截面成员的个体影响是用变化的截距来反映的，即用变化的截距来反映模型中忽略的反映个体差异的变量的影响，然而现实中变化的经济结构和金融结构或各地区不同的社会经济背景因素有时会导致反映经济结构的参数随着横截面个体的变化而变化。因此，在具体设定模型的时候就要考虑到这两者的差别。经过计算，我们发现固定效应变系数模型计量结果的指标要普遍显著优于固定效应变截距模型，这也从侧面证明了本文研究对象的经济结构参数随着横截面变化而变化，与我国的现实情况更一致。因此，根据现实情况和理论分析以及计量检验结果，本文最终设定以下固定效应变系数模型:(IND)ijt,δij(DEV)ijt，γij(EFF)ijt，μ。其中，(TND)为新型制造业指数，(DEV)、(EFF)分别为金融发展指数和金融效率指数。i表示省市序号，i,1，2，3，…，28;j表示各自变量，j,1，2;t表示时间，t,2002，2003，…，2006。具体计量结果见表3。 作文 /zuowen/ 结果显示，模型的拟合优度为0.935389，比较理想，其他各项统计量均比较显著。表3中，各地区对应的两行数值中，上排为弹性系数，下排为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差。从金融发展指数的回归结果来看，有东部的北京、天津、上海;中部的安徽、湖南;西部的重庆、贵州、陕西和宁夏共9个省市的弹性系数为负值，从理论上来说意味着“金融发展”对制造业新型化的效用是反方向的，这种解释显然与常理违背。为了解释这种现象，我们回到金融发展指数的设计上，其实质是一个区域存贷款余额与区域制造业增加值的比值，前文述及，单纯的制造业增加值是无法全面衡量制造业发展中的科技维度和资源环境维度的。而因变量“新型化指数”则是一个综合了经济、科技、资源环境三个维度的全面性指标。弹性系数为负，一定程度上反应了区域金融发展与新型制造业三大维度之间的结构性失衡 以及当地制造业的非均衡性，比如北京和上海的系数为负，显然更多的是因为其制造业与服务业在当地国民经济中的比重已经远远高于其他地区。当然，弹性系数为正的省市中，并不意味着其金融发展与新型制造业要求就是完全匹配的，因为“金融发展指数”是一个比率指标，无法排除金融发展和制造业发展均较低水平的情况，这也是本文指标设计上存在的无法避免的缺陷。结合上述两种情形和各个省市的实际水平，我们可以从中获得有益的启示，要维持高水平上的金融服务业支持新型制造业发展，系数为正的省市的做法可以作为借鉴。 再看金融效率指数的回归结果。可以发现只有福建、山东、广东、广西、陕西、贵州等六个省份的弹性系数为正。金融效率指数与新型制造业指数呈现普遍的逆向效应，这值得我们思考。金融效率指数是存贷款余额之间的比值，反映了一个地区储蓄和投资的相对性。有理由推测，在GDP政绩观下，投资往往被引导投向一些特定行业，而储蓄的居高不下进一步弱化了这个比值对新型化制造业的刻画作用，所以出现上述结果也是可以解释并寻找到现实依据的。综上所述，以上回归结果反映了各省市金融服务业对新型制造业发展的不同效应，结合现实进行分析理应可以得到更多的结论。 以上结果验证了我国金融服务业对制造业发展的各省市效应，接下来本文试图寻找到判别金融服务业支持制造业发展效应强弱的新型化指数水平临界值。据Moschos D和Quandt R.E提出的方法，我们可以借助非连续回归模型寻找系数的关键拐点来寻找这个指数水平。具体方法如下:在前文中提及的用以制作三维散点图的数据基础之上，对自变量和因变量进行简单的回归。设置一个虚拟变量DUM，设置的目的是为了判别新型化水平是否已经超过了我们假设的数值，超过这个数值，则金融服务业对制造业发展的支持作用会明显强化，而低于这个水平值，则作用体现得相对没有那么明显。首先，我们把28个省市的新型化指数从低到高进行排序，并假设最低水平的新型化指数就是该临界值，那么这时所有省市的DUM都取1，借助软件进行回归;然后假设倒数第二高的新型化指数值是临界值，这时刚才指数水平最低的省市DUM就取0，其他省市依然取1，再进行回归。以此类推，直到找到DUM项的t检验值最大的那个省市所对应的新型化指数值，则这个值就是决定金融服务业对制造业发展作用强弱的临界值。经过多次回归，得到具体结果如表4。 毕业论文 通过表4可知，福建省的新型制造业指数水平值对应的t检验值最大，为7.89，所以理论上来说，福建省的新型化指数值就是决定金融服务业对制造业发展支持作用强弱的临界值。也就是说，某省市新型制造业指数高于福建的水平，金融服务业对制造业发展的支持效应将较为显著，而低于时则相对弱化。这一结论对我们有诸多启示。首先，弹性系数为负的省市中，只有北京、天津、上海这三个地区的新型化指数高于福建，而这三个地区作为直辖市，地位和实际情况均比较特殊。其次，福建制造业的新型化指数在众多省份中排名第八，虽然这是一个静态数据，但从排名上看可以发现新型化指数较高的基本都是东部地区，这与现实情况比较一致。最后，金融服务业支持制造业发展的进程中，可以参考各个省市的弹性系数，从方向和强度两方面比较存在差异的省市中的具体做法，取长补短。 四、结论和建议 本文梳理了金融服务业支持制造业发展的相关研究成果，通过构建面板数据的回归模型实证分析了各省市金融与制造业发展的效应，并尝试研究了金融支持制造业发展效用强弱的临界值。结果发现，各个省市基于不同的现实经济和金融发展状况，其金融服务业支持新型制造业发展的效应不尽相同，福建省的新型化制造业指数可以视为一个临界水平，为了进一步发挥金融服务业的支持效用，可以继续大力发展新型制造业，提高新型化水平。 作文 /zuowen/ 本文的结果也同时证明了新型制造业的发展在我国还需要得到进一步的强化，在引导金融服务业支持制造业发展的过程中，要着力产业结构调整、科技创新和环境保护，这样才能促进金融服务业支持新型制造业健康发展。 作文 /zuowen/ 其他参考文献 thBaker, Sheridan. 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