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金融支持下的文化產(chǎn)業(yè)論文范文

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金融支持下的文化產(chǎn)業(yè)論文

一、相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)述

關(guān)于金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)證研究方面,陳濤(2010)、杜文中等(2012)、趙俊仙等(2012)分別分析了陜西、河北和山西文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展投融資現(xiàn)狀和存在的主要問題,提出了相關(guān)促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)投融資創(chuàng)新的政策建議。[7-9]此外一些學(xué)者還分析了我國區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展差異的原因,如袁海(2011)的研究認(rèn)為要素稟賦、集聚經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)政策是文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)域差異的主要影響因素。[10]綜合相關(guān)研究文獻(xiàn)我們發(fā)現(xiàn)國外金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的模式為我國提供了有益的借鑒,國內(nèi)現(xiàn)有研究主要是進(jìn)行文化產(chǎn)業(yè)投融資分析、文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展如何獲得金融支持等。關(guān)于我國省域金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究相對(duì)缺乏,考慮省域金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間因素的研究則更為鮮見,因此我們可嘗試構(gòu)建經(jīng)濟(jì)模型,運(yùn)用空間計(jì)量方法來實(shí)證分析各省域金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間影響。

二、文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融體系的探索性空間數(shù)據(jù)分析

我們用各省域文化產(chǎn)業(yè)增加值衡量文化產(chǎn)業(yè)(C)I的發(fā)展,用各省域的金融機(jī)構(gòu)存貸款余額、股票市價(jià)總值和保費(fèi)收入的合并值衡量金融體系(FS)的發(fā)展,進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析。

1.文化產(chǎn)業(yè)增加值與金融體系的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

(1)Moran指數(shù)檢驗(yàn)Moran指數(shù)主要用來檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)變量的空間集聚狀況,如果經(jīng)濟(jì)變量的Moran值為正且越接近1則說明空間正相關(guān)性越強(qiáng),越表現(xiàn)為空間集聚。從表1各省域文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Moran指數(shù)表我們可以看出,2005年到2011年各省域文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Moran指數(shù)均為正值,全部通過10%顯著性水平檢驗(yàn),說明了中國各省域文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在著顯著的空間正相關(guān)性,呈現(xiàn)空間集聚現(xiàn)象。從表2各省域金融體系的Moran指數(shù)我們可以看出,省域金融體系的Moran指數(shù)也均為正值,說明中國各省域金融體系同樣存在著顯著的空間正相關(guān)性,呈現(xiàn)空間集聚現(xiàn)象。(2)Moran指數(shù)散點(diǎn)圖檢驗(yàn)Moran指數(shù)散點(diǎn)圖(見圖1和圖2)將各省域的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚分為四個(gè)不同的空間關(guān)聯(lián)模式:第一象限HH模式為文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度高的省域被同樣文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度高的省域包圍;第二象限LH模式為文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度低的省域被文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度高的省域包圍;第三象限LL模式為文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度低的省域被同樣文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度低的省域包圍;第四象限HL模式為文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度高的省域被文化產(chǎn)業(yè)增加值集聚程度低的省域包圍;其中HH和LL空間關(guān)聯(lián)模式為正的空間相關(guān)性,LH和HL空間關(guān)聯(lián)模式為負(fù)的空間相關(guān)性。金融體系空間集聚的空間關(guān)聯(lián)模式也是如此。從表3可以看出2005年文化產(chǎn)業(yè)增加值HH空間關(guān)聯(lián)模式有12個(gè)省域,LL空間關(guān)聯(lián)模式有13個(gè)省域,到2011年HH空間關(guān)聯(lián)模式有11個(gè)省域,LL空間關(guān)聯(lián)模式有15個(gè)省域,說明文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)空間集聚趨勢(shì)。從表4可以看出2005年金融體系HH空間關(guān)聯(lián)模式有7個(gè)省域,LL空間關(guān)聯(lián)模式有15個(gè)省域,到2011年HH空間關(guān)聯(lián)模式有7個(gè)省域,LL空間關(guān)聯(lián)模式有17個(gè)省域,說明金融體系呈現(xiàn)空間集聚趨勢(shì)。

2.文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融體系的LISA分析

我們可進(jìn)一步運(yùn)用局域空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)分析不同位置的空間關(guān)聯(lián)模式,檢驗(yàn)局部地區(qū)高值和低值的空間集聚狀況。由2005年、2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值和金融支持體系的LISA分析圖(見圖5至圖8)可以看出,文化產(chǎn)業(yè)與金融體系發(fā)展形成兩個(gè)不同的集聚區(qū)域:一個(gè)是以上海為中心包括江蘇、浙江在內(nèi)的長三角高值集聚區(qū);另一個(gè)是以新疆為中心包括周邊的西藏、青海等省域在內(nèi)的低值集聚區(qū),從2005年到2011年,文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持體系空間集聚趨勢(shì)在加強(qiáng)。我們還可發(fā)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)增加值高值集聚區(qū)域一般也是金融體系高值集聚區(qū)域,可以初步做出金融體系可能促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的判斷,這可以通過進(jìn)一步構(gòu)建經(jīng)濟(jì)模型,運(yùn)用空間計(jì)量方法來實(shí)證分析金融體系對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持作用。

三、省域金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間計(jì)量分析

1.實(shí)證模型的建立

借鑒柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):Y=LαKβ,其中Y表示文化產(chǎn)業(yè)增加值,L表示文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員,K表示文化產(chǎn)業(yè)資本投入,我們可以在此基礎(chǔ)上增加金融體系規(guī)模(金融體系又可分為銀行業(yè)金融BI和證券業(yè)金融S)I,兩邊取對(duì)數(shù)可以構(gòu)建以下模型:

2.度量指標(biāo)與數(shù)據(jù)說明

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Raymond提出用M2/GDP作為衡量一國金融發(fā)展的指標(biāo)。但相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)中國的M2/GDP自1990年以來明顯高于其他一些發(fā)展中國家,甚至高于美國等主要發(fā)達(dá)國家。按常識(shí)我國金融發(fā)展水平不可能高于美國等主要經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家,因此我們需選擇其他指標(biāo)衡量中國的金融發(fā)展水平。這里用存貸款余額、股票市價(jià)總值作為金融資產(chǎn)的變量,其與GDP的比值分別代表銀行業(yè)(B)I和證券業(yè)(S)I金融發(fā)展水平。由于統(tǒng)計(jì)口徑的不同,本文采用的數(shù)據(jù)樣本為2005-2011年的年度數(shù)據(jù),文化產(chǎn)業(yè)增加值、文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、文化產(chǎn)業(yè)資本投入的原始數(shù)據(jù)均來源于2006-2012年《中國文化文物統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》等,其中2010、2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來源于SPSS軟件的估計(jì)。3.省域金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間計(jì)量分析一個(gè)省域文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅取決于人員、資本投入,還需要金融體系的支持,同時(shí)還會(huì)受到周邊地區(qū)金融體系的影響。文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性,金融體系的空間集聚增強(qiáng)了文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間依賴性,因此分析文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持應(yīng)該引入空間因素。傳統(tǒng)OLS模型估計(jì)沒有考慮到空間因素,我們可以用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的SLM模型和SEM模型來分析金融體系支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間影響。(1)2011年當(dāng)期模型OLS分析選擇2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值(C)I為被解釋變量,2011年文化產(chǎn)業(yè)人員投入(L)、文化產(chǎn)業(yè)資本投入(K)、銀行業(yè)發(fā)展(B)I和證券業(yè)發(fā)展(S)I為解釋變量的當(dāng)期模型進(jìn)行分析。從表5的2011年當(dāng)期模型的OLS估計(jì)結(jié)果我們看到Moran指數(shù)為1.9042822,通過10%顯著性水平檢驗(yàn),說明未考慮空間因素的經(jīng)典OLS模型估計(jì)出現(xiàn)誤差,對(duì)于如何選擇具有空間因素的空間滯后模型還是空間誤差模型來進(jìn)行分析,我們可以利用LM和RobustLM的數(shù)值來進(jìn)行,我們看到LM(lag)和RobustLM(lag)比LM(erro)r和RobustLM(erro)r更顯著,因此2011年當(dāng)期模型應(yīng)該選擇SLM空間滯后模型進(jìn)行分析。由表6的2011年當(dāng)期模型的SLM估計(jì)結(jié)果,我們看到文化產(chǎn)業(yè)增加值的空間自回歸系數(shù)為0.0901,說明了我國省域之間的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在著顯著的正依賴性,省域之間呈現(xiàn)正的溢出效應(yīng),鄰近省域的文化產(chǎn)業(yè)增加值每增長1個(gè)百分點(diǎn)可以促進(jìn)本省域文化產(chǎn)業(yè)增加值增長0.09個(gè)百分點(diǎn);銀行業(yè)支持的回歸系數(shù)是3.5889,說明當(dāng)期銀行業(yè)發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)有顯著的支持作用,銀行業(yè)發(fā)展每增加1個(gè)百分點(diǎn),可提高文化產(chǎn)業(yè)增加值3.59個(gè)百分點(diǎn),證券業(yè)支持的回歸系數(shù)是-1.6132,表明證券業(yè)發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著顯著的抑制作用。我們還可以發(fā)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)人員投入、資本投入對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展有顯著的正向支持作用,2011年人員投入、資本投入每增長1個(gè)百分點(diǎn)可分別支持當(dāng)年文化產(chǎn)業(yè)增加值增長1.28和0.31個(gè)百分點(diǎn)。分析結(jié)果表明當(dāng)期模型中銀行業(yè)發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持效果最大,人員投入支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展效果高于資金投入,而證券業(yè)的發(fā)展則對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的抑制作用。(2)2005-2011年跨期模型分析選擇2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值(C)I為被解釋變量,2005年文化產(chǎn)業(yè)人員投入(L)、文化產(chǎn)業(yè)資金投入(K)、銀行業(yè)發(fā)展(B)I和證券業(yè)發(fā)展(S)I為解釋變量的跨期模型進(jìn)行分析。從表7跨期模型的OLS估計(jì)結(jié)果我們看到Moran指數(shù)為0.5778529,通過10%顯著性水平檢驗(yàn),說明未考慮空間因素的經(jīng)典OLS模型估計(jì)出現(xiàn)誤差,對(duì)于如何選擇具有空間因素的空間滯后模型還是空間誤差模型來進(jìn)行分析,我們可以利用LM和RobustLM的數(shù)值來進(jìn)行分析,我們看到LM(lag)和RobustLM(lag)比LM(erro)r和RobustLM(erro)r更顯著,因此2005-2011年跨期模型應(yīng)該選擇SLM空間滯后模型進(jìn)行分析。由表8SLM估計(jì)結(jié)果,我們看到文化產(chǎn)業(yè)增加值的空間自回歸系數(shù)為0.1110,說明我國省域之間的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在著顯著的正依賴性,省域之間呈現(xiàn)正的溢出效應(yīng),鄰近省域的文化產(chǎn)業(yè)增加值每增長1個(gè)百分點(diǎn)可以促進(jìn)本省域文化產(chǎn)業(yè)增加值增長0.11個(gè)百分點(diǎn);銀行業(yè)的回歸系數(shù)是1.7264,說明2005年銀行業(yè)發(fā)展對(duì)2011年文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展有顯著的支持作用,2005年銀行業(yè)發(fā)展每增加1個(gè)百分點(diǎn),可提高2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值1.72個(gè)百分點(diǎn),證券業(yè)的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明2005年證券業(yè)發(fā)展對(duì)2011年文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持作用難以確定。我們還可以發(fā)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)人員投入、資本投入對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展有顯著的正向支持作用,2005年人員投入、資金投入每增長1個(gè)百分點(diǎn)可分別支持2011年文化產(chǎn)業(yè)增加值增長1.26和0.38個(gè)百分點(diǎn)。分析結(jié)果表明跨期模型中銀行業(yè)金融發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持效果最大,人員投入支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展效果高于文化產(chǎn)業(yè)本身資本投入,而證券業(yè)金融發(fā)展則對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用難以確定。

四、結(jié)論與政策啟示

空間探索性分析研究結(jié)果表明金融體系和文化產(chǎn)業(yè)增加值在省域之間存在顯著的空間依賴性;金融體系的空間集聚有益于促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間集聚。無論是當(dāng)期模型的SLM估計(jì)結(jié)果,還是跨期模型的SLM估計(jì)結(jié)果都表明,我國省域之間的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在著顯著的正依賴性,省域之間呈現(xiàn)正的溢出效應(yīng),銀行業(yè)金融發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持效果最大,文化產(chǎn)業(yè)人員投入支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展效果高于其本身資本投入,而證券業(yè)金融發(fā)展則對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展在當(dāng)期模型中具有顯著的抑制作用。可能的政策建設(shè)是,根據(jù)我國省域金融體系和文化產(chǎn)業(yè)增加值均存在顯著的正相關(guān)性,各省域應(yīng)采取金融政策促進(jìn)各省域文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。注重與鄰近周邊省域的銀行業(yè)進(jìn)行金融合作,提高銀行業(yè)金融體系的支持質(zhì)量,繼續(xù)發(fā)揮銀行業(yè)金融對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)支持作用;發(fā)揮人員投入在文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的顯著作用,同時(shí)也不能忽略對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的資本投入。我國證券業(yè)金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有很大的空間,這是今后金融政策的努力方向。

作者:王認(rèn)真單位:合肥學(xué)院經(jīng)濟(jì)系

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