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天津工业化与城镇化对金融发展的影响“kaiyun·开云(官方)app下载安装ios/安卓通用版/手机版”

本文摘要:运用1952年到2014年天津市工业化、城镇化与金融发展的涉及数据,通过创建VAR模型,使用一系列方法分析三者之间的内在关系,结果表明:金融发展对增进工业化有一定影响,而城镇化又对推展金融发展起着最重要起到;脉冲响应函数结果显示城镇化对金融发展起着相反起到,而工业化在初期时对城镇化起相反效应,但工业化在后期对城镇化起着胜向效应;由方差分解成得出结论金融发展对城镇化的贡献比工业化大。

运用1952年到2014年天津市工业化、城镇化与金融发展的涉及数据,通过创建VAR模型,使用一系列方法分析三者之间的内在关系,结果表明:金融发展对增进工业化有一定影响,而城镇化又对推展金融发展起着最重要起到;脉冲响应函数结果显示城镇化对金融发展起着相反起到,而工业化在初期时对城镇化起相反效应,但工业化在后期对城镇化起着胜向效应;由方差分解成得出结论金融发展对城镇化的贡献比工业化大。  自新中国正式成立以来,我国已完成了从计划经济到市场经济的改变过程,并且工业经济平均水平超过了工业化后期阶段。

因为金融是经济发展的核心,一个好的金融体系可以增加信息与交易成本,所以说道金融发展与工业化、城市化,是影响我国现代化建设发展的最重要因素。所以思维两者之间的关系,以及它们在金融发展中的起到,是我们的任务之一。

本文重点通过运用EVIEWS6.0创建关于金融发展、工业化以及城市化的VAR模型对现代科学展开分析,来理解工业化水平的提升否不会对城镇化产生正面的影响又或是负面的影响。  文献综述:郭克莎在《工业化与城市化关系的经济学分析》一文中认为工业化对城镇化的影响在国家发展的有所不同阶段是有所不同的。郭江山在《基于VAR 模型的城镇化、工业化与金融发展动态分析》中以河北省为事例说明了他们三者之间的关系。  一、研究变量的挑选和数据解释  本文挑选了工业化亲率,城市化亲率以及金融涉及率来解释工业化城镇化与金融发展的关系。

  (一)工业化亲率:(GY)  工业化亲率是第二产业增加值与国民生产总值的比率,是取决于一个国家或地区工业繁盛程度的最重要指标之一。天津从建国以来就是重工业基地,因此工业化程度不会比较较高。

  工业化亲率=工业增加值GDP  (二)城镇化率:(CZ)  城镇化率是城镇人口数与总人口数的比率,是一个国家或地区经济发展的最重要影响因素。同时是一个由农村传统自然经济转化成为城市社会化大生产的过程  城镇化率=城镇人口总人口  (三)金融发展指标(FIR)  所谓金融涉及亲率(Financial Interrelations Ratio,FIR),由美国经济学家雷蒙德.W.戈德史密斯明确提出,是指一定时期内社会金融活动总量与经济活动总量的比值。

金融活动总量一般用金融资产总额回应。这里我们用金融机构的存贷款总额回应金融资产总额,GDP回应经济活动总量。  金融涉及比率=金融资产总额GDP  二、现代科学研究  (一)单位根检验  是指时间序列中如果经常出现了单位根则解释这个时间序列是不稳定的,也就是时间序列具备趋势性,不会产生伪重返,无法研究。

检验序列的单位根有许多种方法,这里用于的是ADF检验。ADF检验是在DF 检验的基础上发展而来的,因为DF检验假设时间序列是由具备红噪声随机阻碍项的一阶自重返过程AR(1)分解的。

但在实际检验中,有可能无法符合这两个条件,不会造成DF检验违宪。为了确保DF检验中随机阻碍项的白噪声特性,迪基和福勒对DF检验展开了改进,已完成了ADF检验。  由结果由此可知通过对数化处置的序列不通过ADF检验,解释这个时间序列是不稳定的,因此对早已对数简化的序列再行展开一阶差分处置,处置过的序列通过了ADF检验解释这时的序列是稳定的,是一阶单整序列。  (二)协整检验  下面对多元变量来展开协整检验。

首先一整检验必须确认合理的协整迟缓阶数,在VAR(p)模型条件下,根据运算结果确认拟合迟缓阶数所取2。在此基础上我们确认多元变量之间的协整关系。  结果显示(表格1),在5%的显著性水平下,工业化、城镇化和金融涉及亲率三个指标之间不存在一个协整关系,则指出各变量之间不存在长年平稳的平衡关系,因此可以创建VAR(2)模型。  VAR(2)模型的可决系数和调节后的可决系数都抵达了0.98以上解释模型数值较好。

  (三)脉冲响应函数分析  为了更进一步研究它们之间的关系,运用脉冲响应函数来分析。脉冲响应函数分析方法实地考察随机扰动项的一单位标准差冲击或变化对内生变量当期值和未来值的影响,并且追踪这种冲击在将来若时期里所起的影响,指出给定一个内生变量的随机扰动,是如何通过系统影响所有其他内生变量,最后又对系统到自身的动态过程。

  从图1中可以显现出每单位城镇化的冲击对金融发展的影响渐渐减小,解释城镇化的发展对金融发展有促进作用。图二中每单位城市化的冲击对工业化的影响再行下降后上升在第四期是变成负值,解释在工业化的初期工业对城镇化负值的影响是正的,但随着工业的发展,工业开始追不上城市的发展呈现出一种胜的趋势,展现出为工业妨碍了城市的发展。  (四)预测方差分解成结果分析  以上脉冲响应函数分析了每单位冲击对其他变量的影响,下面通过方差分解成来解释一个内生变量由其他内生变量说明的程度。

表四是天津市金融发展指数的方差分解成,其排序顺序为城镇化、工业化和金融发展。随着时间的流逝金融发展仍然是一个外生的变量,工业化和城镇化也可以说明金融发展的一部分原因。  在第一时期城镇化对金融发展说明了0.633,工业化说明了0.823,之后工业化对金融发展的说明水平仍然在1.7左右,而城镇化随着时间的流逝对金融发展的说明程度更加低,超过了24左右,是工业化的14倍。解释城镇化对金融发展说明的比工业化说明的要更加有说服力。

  三、结果分析以及政策建议  本文用于天津60年的涉及数据创建VAR模型,研究了工业化、城镇化对金融发展的影响。一下是得出结论的结论:  (一)通过单位根检验、迹检验得出结论三个变量之间不存在长年平衡关系,又经过格兰杰因果检验得出结论金融发展对增进工业化的发展有一定的影响,而城镇化又对推展金融发展起着最重要起到。  (二)从动态角度分析,通过创建脉冲响应函数获知天津市城镇的发展对金融的发展有相反的效应并且这种效应随着时间的流逝而大大提升。

还得出结论在工业发展的初期对城镇化的发展是起着相反的起到,但随着时间推移天津市转入工业化后期以后,工业化程度的每提升一单位城镇化就上升一单位,也就是经常出现了负向效应。预测方差分解成作见证每一单位的金融发展有相当大一部分都可以由城镇化来说明。也就是金融发展对城镇化水平的提高将起着更加最重要的起到,相对而言,工业化的贡献较小。

  根据对天津市作出的现代科学分析本文明确提出几点有关的政策建议:  1、逃跑京津冀协同发展这一最重要发展机会,超越行政区划,统合区域内资源,构建区域内公共服务的均等化以避免区域间的差异,加快城镇化建设,吸取农村的剩余劳动力。  2、在工业化早期阶段,金融本质上是通过增进工业专业化分工,优化要素配备效率,提升技术效率从而大幅提高工业生产率,因此该阶段金融发展是工业发展的必要条件。

但由于天津正处于工业化中后期阶段,城镇的较慢发展将引发城市的聚集效应,特别是在是金融中心效应,展现出为金融资源配置效率和缴纳效率获得提升,而金融业也渐渐在现代服务业中居住于主导地位,并起着基础起到,它将造就服务业增进城市发展。随着经济的大大发展,城镇化与金融发展的关系更加日益紧密。

  3、加快科技创新,提升对资源的利用率,通过高效率的利用资源来减轻资源短缺的压力,使得工业构建可持续发展。构建由较低技术含量、较低附加值产业链条环节向其上下游高技术、高附加值产业链环节扩展,已完成工业结构从劳动力和资源密集型产业到技术密集型产业的改变,使得天津金融发展更为很快。


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