论文金融集聚和全要素生产率是大学硕士与本科全要素生产率毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写什么是全要素生产力方面论文范文。
摘 要：本文利用2003—2012年省际面板数据,运用空间面板计量方法研究了金融集聚和全要素生产率增长之间的关系,实证研究结果显示：中国地区间的全要素生产率在2003—2012年具有明显的空间相关性,金融集聚对中国的全要素生产率有着显著的影响；银行业集聚对全要素生产率有着显著的正向影响；保险业集聚对全要素生产率的增长有促进作用,但作用效果不显著；证券业集聚会抑制全要素生产率的增长,但抑制作用不明显.
关键词：金融集聚；全要素生产率；空间溢出效应
中图分类号：F224 文献标识码：A〓 文章编号：1003-9031（2015）05-0017-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.05.04
一、引言
自20世纪70年代,金融机构开始采用企业间协调的方式组织交易和生产.最初只是少数的几家银行集中,逐渐金融控股公司兴起,到今天发展为各种不同种类的金融机构的空间集聚.现在各国金融发展的一个普遍现象就是金融集聚,它已然成为区域经济增长的主要推动力和集中体现.新经济增长理论指出,要素投入和技术进步是构成经济增长的主要因素,本文全要素生产率的增长就成了经济增长的核心.人们都说,“科学技术是第一生产力”. 技术进步正在不断地推动经济的增长,并且发挥着越来越大的作用.而作为衡量科技进步的指标——全要素生产率,就成为了解释我国地区发展差异、收入差异、可持续发展能力差异等问题的重要因素.本文基于2003—2012 年全国省际经济数据,探讨金融集聚对全要素生产率的影响,以期构建出适应区域经济发展的区域金融结构体系.
二、文献综述
近年来,很多学者开始从多个角度对金融集聚问题进行了探讨,主要有对金融集聚影响因素的分析和金融集聚对区域经济发展、产业结构升级等的影响.李正辉、蒋赞（2012）从金融集聚驱动机制角度出发,分析结果表明影响因素主要包括信息不对称、规模经济和政府政策,特别是信息自由流动和规模经济对金融集聚的影响较为突出,作用方向均为正向效应,而且具有区域差异性[1].任英华、徐玲（2010）等从区域创新的角度分析,结果表明区域创新和经济基础对金融产业集聚有正向促进作用,对外开放在金融集聚初期影响较为显著,随着时间的推移,影响力逐渐减弱,人力资本则是初期影响不显著[2].孙晶、李涵硕（2012）、丁艺、李靖霞、李林（2010）等认为金融集聚对我国经济发展都具有明显的促进作用,并且呈逐年上升趋势,而且中西部地区经济增长对银行业支持的依赖程度更加明显[3-4].孙晶、蒋伏心（2013）、李林、丁艺、刘志华（2011）等认为金融集聚对经济的促进作用主要来自于银行业集聚,证券业和保险业并不突出,而且孙晶、蒋伏心（2013）认为保险业发展对产业结构升级存在“有益”的阻碍作用[5-6].
对全要素生产率的研究主要是全要素生产率的测度、影响因素和对我国地区发展差异、收入差异的影响等.孙琳琳、任若恩（2005）基于我国资本投入指数序列,估计了我国1981—2002年的全要素生产率[7].郭庆旺、贾俊雪（2005）通过比较全要素生产率的四种估算方法,估算出我国1979—2004 年间的全要素生产率增长率[8].对于TFP估算的不同研究的区别主要由于选择了不同的生产函数假设、不同的要素产出弹性的确定或者不同的资本投入和劳动投入.岳书敬、刘朝明（2006）将人力资本引入了生产前沿函数的分析中得出1996—2003 年区域全要素生产率的增长主要由于技术进步[9].毛其淋、盛斌（2011）认为对外经济开放和区域市场整合对中国省际全要素生产率都产生了显著的正向促进效应,而且二者具有替代关系[10].王志刚（2006）等通过对全要素生产率的测算和分解发现,我国全要素生产率差异和我国区域经济的发展差距相同,也有由东部到西部递减的特点[11].彭国华（2005）等指出全要素生产率差异是引起我国地区收入差异的重要因素[12],而傅晓霞、吴利学（2006）认为经济差异的主要因素是要素积累,而不是全要素生产率[13].
二、基本模型和数据选择
(一)主要变量
为便于研究,本文首先测算全国各省的全要素生产率（TFP）,同时将金融集聚水平按行业拆分为银行、保险、证券三大金融行业的集聚水平.
本文的TFP 测算采用2003—2012 年省级地区样本数据,产出变量由各地区的国内生产总值来表示,投入变量包括物质资本和从业人员两项,物质资本采用张军等（2004）提供的方法计算获得[14].国内生产总值和物质资本均已按2000 年为基期做了缩胀处理.本文对中国TFP 的核算将采用随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis,SFA）,生产函数设定为柯布—道格拉斯形式的随机前沿模型,具体形如：
lnYit等于β0+β1lnKit+β2lnLit+（vit-uit）
uit等于{uiexp[η（t-T）]}～iidN+（μ,σu2） （1）
式（1）中,Y、K、L 分别为国内生产总值、物质资本和劳动力数量；系数β1、β2为待估参数；i 为样本；t为样本的观察期,T 为样本的基期年度；vi为随机干扰项,服从标准正态分布；ui为技术无效率项,服从零点截断的半正态分布；μ 为非截断正态分布条件下的期望值；η 为技术效率水平的时变参数.我们在下面的计量过程中允许μ 和η 自由取值,因为LR 单边似然比检验表明,允许参数μ 和η 自由取值比对其施加0 约束更具适宜性.上述模型具体估计结果如表1 所示.
由表1 可知,所有参数的估计结果均在1%的高显著性水平下通过了检验.基于上述估计结果,各省级地区的TFP 可通过式（2）求得：
TFPit等于expβ0·TEit （2）
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参考文献：
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