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[期刊] 经济研究
[作者]
李敬 冉光和 万广华
中国区域金融运行严重失衡,对中国经济金融发展造成了不利影响。本文建立了一个基于劳动分工理论的、涵盖教育和创新的金融发展模型,并运用1992—2004年的省际面板数据估计出区域金融发展的协整方程。然后以协整方程为基础运用夏普里值(Shapley value)分解法对中国区域金融发展差异进行分解。研究发现,区域金融发展水平和商品交易效率、金融交易效率、投资品的生产弹性系数、地区人均受教育年限、社会福利水平之间具有稳定的协整关系。分解结果显示,各省市区之间经济地理条件和国家制度倾斜等方面的差异是形成区域金融发展差异的主要原因,其平均贡献率为39.78%;由于先行优势和试点效应,在金融改革活跃时期,这...
[期刊] 产经评论
[作者]
李勇 王满仓 杨建飞
中国的生产性服务业发展呈现出明显的区域性特征,并对制造业的发展产生较强的阻碍作用。基于上述背景,本文将生产性服务业的发展定义为由于横向分工和纵向分工效应导致的生产性服务业的出现和发展。在此基础上,建立了一个涵盖教育和创新的生产性服务业发展模型,得出了促进生产性服务业发展的内生机制。另外,本文利用2001-2007年的面板数据估计出生产性服务业的面板协整方程,然后以协整方程为基础利用Shapleyvalue对生产性服务业的区域差异进行了分解。夏普里值的分解结果表明:省际地理固有因素、制造业市场的交易效率对于
关键词：
生产性服务业 区域发展差异 夏普里值
[期刊] 保险研究
[作者]
吴洪 赵桂芹
本文试图解释1998～2008年中国保险业发展的省际差异。研究发现,在1998～2008年的11年间,保险发展区域差距整体呈现逐步阶梯式收敛的过程。基于回归方程的不平等分解结果表明,区域禀赋,也即地区固有因素,是最主要的区域差异影响因素;其次是经济发展水平、教育发展水平、市场竞争程度、市场化程度。其中,市场化程度是诸因素中持续降低保险区域差异的因素。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
祝仲坤 聂文广 陶建平
基于2004—2012年的省际面板数据,利用基尼(Gini)系数测算农业保险的区域差异,并运用Shapley值分解方法对影响区域差异的因素进行分解并测度出各类因素对区域差异的贡献度。结果表明:1)2004—2012年,表征农业保险区域差异的Gini系数均值高达0.64,明显高于公认的警戒水平,但呈现收敛趋势,Gini系数最低的2012年已降至0.47。2)区域差异的50.59%来自地区农村经济发展差异的贡献,地区的社会环境及保险市场差异也是形成区域差异的重要动因,贡献率分别达到26.06%和20.78%,地区固有因素贡献最小仅为2.58%。因此,要将努力缩小地区农村经济发展差距作为破解区域差异...
[期刊] 中国土地科学
[作者]
吴静 白中科
研究目的:分析经济、社会、产业、空间、公共服务和生态环境6个方面的影响因素对资源型城市城镇化发展水平差异的贡献度。研究方法:固定效应模型、Shapley值分解法。研究结果:(1)第三产业增加值占GDP比重是形成各资源型城市城镇化差异的主要原因,其平均贡献率为97.79%,其次资源型城市城镇化水平差异化还受到财政支出占GDP比重的影响,平均贡献率为13.71%,人口密度、第三产业就业和人均拥有道路面积也是资源型城市城镇化水平差异化的原因,但贡献率较小,分别为0.51%、0.24%和0.03%;(2)工业二氧化硫排放量、人均GDP和第二产业增加值占GDP比重对资源型城市城镇化发展水平差异化的贡献率为负,是缩小资源型城市城镇化水平发展差异的因素。研究结论:随着经济增速的放缓及工业结构的调整,各影响因素对资源型城市城镇化的发展贡献度不同,即形成资源型城市城镇化水平差异化的主导因素具有动态性。
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
姚东
区域城镇化发展水平的差异受到诸多因素的影响,这些因素与区域城镇化发展水平相互作用,共同推动区域经济的发展。本文在对我国六大区域城镇化发展水平进行测算的基础上,利用空间对数模型的夏普里值分解方法对区域城镇化发展的影响因素进行排序,分析造成区域城镇化发展差异的主要因素,实证结果表明:房价是拉大我国区域城镇化发展差异的关键性因素;人均收入和人才竞争力对区域城镇化发展差异具有显著的影响,加快人才流动、提高人均收入水平是缩小区域城镇化发展差异的有效措施;国家在公共支出和税收方面的宏观政策优化可以有效平衡区域城镇化发展的不平衡。
[期刊] 资源科学
[作者]
李博 李清彬
能源作为现代社会发展的重要基础,与中国经济的发展息息相关。而由于资源禀赋、历史基础与自然环境等方面的地区差异性,中国的发展具有较为明显的区域性特征,这种存在于各地区之间的差异性显然也表现在了能源消费方面。本文使用1998年-2009年的中国省级面板数据测度人均能源消费水平的地区差距,考察决定地区人均能源消费水平的城市化水平、城镇居民消费、工业化程度、国有化程度、对外开放程度以及技术创新能力等因素的影响情况,然后运用基于回归的Shapley值分解技术,对中国地区人均能源消费水平差距进行分解研究。分解结果显示:地区固有因素是影响地区差距的最主要因素,接下来依次是城市化水平、城镇居民消费水平、工业化...
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹薇 邱荣燕
中国区域技术创新能力存在较大差异,使得我国区域发展不平衡,在一定程度上抑制了经济的快速发展。文章利用1998—2014年29个省的面板数据,从省际以及东、中、西部视角出发,采用基尼系数、Theil指数以及对数离差均值对中国各省市的技术创新差距进行测算,发现各省市之间以及东、中、西三大区域之间技术创新存在明显差距。进一步,在构建C—D生产函数基础上,运用Shapley值法实证研究了中国区域技术创新差异的成因。
关键词：
区域技术创新 Shapley值 差异分解
[期刊] 价格月刊
[作者]
李婵娟
基于2005年2015年我国省级面板数据,采用Gini系数、Theil指数和MLD指数测算了物流业发展地区差异的演变,运用Shapley值分解法考察各影响因素对物流业省际差距的贡献程度。结果表明:物流业发展地区间的差距明显,且没有明显缩小趋势;推动省际差距扩大的影响因素依次为经济发展水平、地区固有因素、交通基础设施、产业结构和城镇化水平,劳动力成本因素成为促使省际差距缩小的力量。
关键词：
物流业 省际差距 Shapley值
[期刊] 价格月刊
[作者]
李婵娟
基于2005年~2015年我国省级面板数据,采用Gim系数、Theil指数和MLD指数测算了物流业发展地区差异的演变,运用Shapley值分解法考察各影响因素对物流业省际差距的贡献程度。结果表明:物流业发展地区间的差距明显,且没有明显缩小趋势;推动省际差距扩大的影响因素依次为经济发展水平、地区固有因素、交通基础设施、产业结构和城镇化水平,劳动力成本因素成为促使省际差距縮小的力量。
关键词：
物流业名际差距 Shapley值
[期刊] 价格月刊
[作者]
李婵娟
基于2005年~2015年我国省级面板数据,采用Gini系数、Theil指数和MLD指数测算了物流业发展地区差异的演变,运用Shapley值分解法考察各影响因素对物流业省际差距的贡献程度。结果表明:物流业发展地区间的差距明显,且没有明显缩小趋势;推动省际差距扩大的影响因素依次为经济发展水平、地区固有因素、交通基础设施、产业结构和城镇化水平,劳动力成本因素成为促使省际差距缩小的力量。
关键词：
物流业 省际差距 Shapley 值
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
万鹏 王绪瑾
运用2003—2012年的省际面板数据,建立了中国寿险业区域发展差异的回归方程。研究发现,教育水平和社会保障覆盖率的省际差异对于中国寿险业的区域发展差异不存在显著影响,中国寿险业区域发展的差距呈现缩小趋势。基于回归方程,对中国寿险业区域发展差异进行了不平等分解,结果显示,各地区经济发展水平和城镇化水平是其寿险业发展差异的关键因素;区域金融业的发展差异对区域寿险业的影响,随着各地寿险业的不断发展而愈发明显。最后针对研究结论提出了相应的对策建议。
[期刊] 金融研究
[作者]
崔光庆 王景武
改革开放以来,我国区域金融差异显著扩大。事实上,决定区域金融差异的因素有两个：一是区域经济发展差异；二是政府制度安排。就转轨经济而言,我国区域金融差异的形成特别是在改革开放初期具有很强的外生性,即区域金融差异的形成主要根植于中央政府的制度安排和地方政府的政策选择。基于我国区域金融发展存在明显的“量性扩张”而“质性发展不足”的现实,政府就应为区域金融发展提供更多的符合市场化规则的外部制度安排,从而为区域经济发展构筑有效的金融环境。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
朱喜安 李文静
以中国2001-2015年31个省份的面板数据为样本,构建实体经济发展的半对数模型,并利用夏普利值分解法对影响实体经济区域差异的各因素进行分解。研究结果表明:无论是全国范围,还是东中西部地区,金融发展对地区实体经济发展具有明显的促进作用,但金融发展对不同区域实体经济的促进作用具有明显的地区差异表现出马太效应;从夏普利值分解结果来看,金融发展对实体经济发展区域差异的平均贡献度为11. 59%,说明金融发展水平差异是影响实体经济区域差异的重要原因之一。本文的研究结论对深化金融供给侧改革和缩小地区经济差距有一定的参考意义。
[期刊] 资源科学
[作者]
王佳 杨俊
中国地区碳排放强度的较大差异,将增加CO2减排目标实现的难度。本文通过将化石能源细分为17种估算了1997-2010年中国各省的CO2排放强度,从省际、东中西部和八大经济区域3个视角,运用Shapley值分解方法实证研究了中国地区CO2排放强度差异的成因。分解结果显示,经济发展水平、城市化水平和能源结构可以解释70%左右的地区CO2排放强度差异。其中各地区间经济发展水平不均衡是形成地区CO2排放强度差异的主要原因,省际、东中西部和八大经济区域视角的平均贡献率依次为30.78%、28.54%和26.23%;城市化水平和能源结构是地区CO2排放强度差异的第二大贡献因素,其平均贡献率依次为21.40...
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