人力资本与农业经济增长:基于中国农村的Panel data模型分析

本文根据1997—2004年我国30个省份的统计数据,建立PanelData模型,对我国农村人力资本在农业经济增长中的作用进行了实证研究。分析结果表明:农村人力资本是农业经济增长的重要源泉,对农业经济发展有显著的正向效应;各级教育程度对农业经济增长的作用不同,其中初中教育对农业经济发展有显著的正向影响,是农业经济增长的最主要人力资本源泉,高中和高等以上教育也有正向作用,但目前由于比重小且人员外流严重,对农业经济增长没有产生显著作用。

基于Panel Data模型的我国商业银行效率研究

从盈利能力、资产流动性和费用控制等方面研究我国商业银行效率,为消除原始变量之间的多重共线性,运用主成分分析方法对原始变量进行变换,得到盈利性因子和流动性及安全性因子作为解释变量。运用固定影响的变截距Panel Data模型对国内13家主要商业银行1999～2008年的效率进行实证分析表明:国有商业银行在盈利能力方面对效率的贡献要高于股份制商业银行,但在费用控制和资产质量等方面对效率的贡献要低于股份制商业银行。

中国各地区金融发展与经济增长——基于Panel Data模型的分析

金融发展与经济增长的关系是经济学的一个重要研究领域。本文试图从中观层面以我国各地区为研究对象,通过建立计量经济模型探讨在我国区域金融发展与经济增长之间的关系。通过实证研究,本文得出我国各地区金融发展对经济的增长有促进作用,因此各地区应继续深化金融改革、促进金融发展,从而推动经济增长。

基于Panel Data模型的中国土地市场发育区域差异及其对房价的影响

研究目的:分析中国土地市场发育的区域差异,以及这种差异对房价的影响。研究方法:面板数据模型。研究结果:(1)中国土地市场发育水平存在区域差异,区域内部的发育水平也不尽相同,东、中、西部的差异呈现先缩小后加大的趋势;(2)土地市场发育对房价的影响同样存在区域差异,东部、中部地区具有负向影响,且东部较中部显著,西部地区具有正向影响。研究结论:(1)提高土地市场发育水平可以促使房价达到合理水平;(2)在提高土地市场化水平的基础上不断完善市场经济环境,有利于这种作用的实现。

房价影响因素的空间非一致性与差异化调控手段——基于Panel Data模型的实证研究

房地产价格受多种宏观经济因素的综合影响,不同城市的房价决定因素可能存在差异。文章将全国城市划分为四种级别,并选择17个一、二、三线样本城市,以货币供应量、CPI、GDP、城镇居民家庭人均可支配收入和社会固定资产投资额为解释变量,选取2002-2012年的季度数据,构建Panel Data模型,研究房价影响因素的空间非一致性,研究结果证明了空间非一致性的存在。基于此,对一、二、三线城市分别提出了差异性调控手段建议。

产业结构变动对我国能源消费影响的Panel data模型

本文首先给出了1985年以来能源消费增长率与经济增长率的变化趋势,然后基于29个省(区)1985年～2004年的截面时间序列数据建立了能源消费、经济增长与产业结构之间的Paneldata模型,定量分析了不同时期内产业结构变动对能源消费的影响,最后根据研究结论,提出了政策建议。

基于Panel Data模型的新疆区域产业结构调整对环境污染的影响分析

文章选取2000年以来新疆区域经济与环境数据,建立产业结构调整与环境污染指标的计量模型,重点估算出产业结构调整对环境污染的区域特征。实证结果发现:第一,在工业废水排放量方面,固定效应系数最高为克拉玛依市,最低为和田地区。第二,在工业废气排放量方面,固定效应系数最高为克拉玛依市,数值最低的为克州。第三,新疆产业结构调整对工业固体废物排放量的固定效应系数最高的是乌鲁木齐市,数值最低的是塔城地区;第四,就新疆三大区域而言,北疆尤其天山北坡经济带的固定效应系数普遍高于东疆和南疆地区,区域分布差异非常显著。从实证分析结果来看,推动经济社会与资源环境协调发展的基础是抓好重点区域和领域的环保工作,要加强污染防治,积极推行排污许可和总量控制制度,落实重点流域、区域、城市、产业污染治理任务。

基于Panel Data模型的土地供应量对房价的影响研究

研究目的:定量反映土地供应量对房价的影响及其作用机制。研究方法:计量经济学方法。研究结果:一年前的土地供应量对房屋供应量的影响是正的,对房价的影响是负的,两者在统计上都是显著的,但土地供应量增加对降低房价的影响力非常小。两年前的土地供应量虽然影响房屋供应量,但却不影响房价。研究结论:影响中国当前房价的因素非常复杂,增减土地供应量对调控房价有一定作用,但必须同时有其他工具的辅助,否则其效果很可能不够显著。

高科技上市公司现金流量行业特征研究——基于Panel Data模型的分析

文章选择我国新型材料、生物制药和电子信息三个行业的高科技上市公司为研究对象,采用Panel Data模型对三个行业的不同现金流量进行相关分析,研究结果发现不同行业的现金流量有着明显差异,其中电子信息行业现金流稳定性较差。

云南省城乡居民消费差异的Panel Data模型

采用包含信息充分的面板数据（Panel Data）建立变系数和变截距模型对1993～2004年的云南省城乡消费的样本数据进行了分析，得出结论：样本期间云南省城乡居民的消费性支出差距小于收入差距。认为分析城乡差距时，如果直接采用收入比较就会夸大差距的水平而导致负面影响加强，不利于社会的稳定，应该考虑农村居民收入中的非货币化部分。采用城乡居民的消费性支出来测量这两个群体的差距，这样更具有客观性和合理性；云南省城乡消费存在着显著差异，具体为食品、家庭设备、医疗保健和文教娱乐的平均消费水平差异以及衣着、居住、交通通讯的边际消费倾向差异；城镇和农村居民新增消费支出排在前三位的分别为“食品-交通通讯-文教娱乐”和“食品-居住-文教娱乐”；城乡消费差距有扩大化趋势。认为这一切都是因为农民增收太慢造成的，对此提出具体的提高农民收入的措施。

对外开放、金融发展与海洋产业集聚——基于Panel Data模型的省际差异分析

在着力发展海洋产业的时代背景下,梳理出对外开放、金融发展与海洋产业集聚之间的作用机理,基于1997—2012年中国沿海11个省份的面板数据,运用Panel Data模型,实证了对外开放条件下,我国金融发展对海洋产业集聚作用的省际差异性。检验结果显示,金融发展水平与海洋产业集聚程度之间并非正相关,对外开放作为至关重要的条件因素,直接制约着金融要素作用的发挥。说明各省必须依照实际情况,三者协调发展,才能有效促进海洋产业的集聚。

地区农村公共产品对农民纯收入影响的Panel Data模型分析

以1995～2006年期间,全国30个省、区、市(不包括西藏自治区)的财政支农资金、农村教育经费投入、农村社会救济投入、农村自然灾害救济投入以及农村医疗点和农村用电量等数据,采用Panel Data模型,在分析地区农村公共产品对农民人均纯收入增长的平均影响和各省、区、市地区效应的同时,重点研究了各地区不同农村公共产品投入对本区农民人均纯收入的影响,并进行了全国比较。

后危机时代中小企业债务融资影响因素的实证研究——基于Panel Data模型分析

中小企业融资难主要体现为债务融资难,面临国际金融危机后国内外严峻的经济、金融环境,债务融资困境引发我国中小企业生存危机,成为制约中小企业发展的主要梗阻。基于西方资本结构理论和融资理论的分析,结合我国中小企业在后危机时代债务融资出现的新瓶颈,以我国中小企业板171家上市公司作为样本,考察其在2008—2011年的财务数据,建立Panel Data模型分析后危机时代中小企业的债务融资影响因素。通过likelihood ratio检验最终确定建立固定效应模型。实证研究发现,中小企业的盈利能力、成长性和偿债能力、资产抵押价值、内部积累水平与债务融资能力均呈正相关关系。

机构投资者持股的绩效分析：来自日本上市公司Panel Data模型的证据

日本机构投资者的发展历程与我国情况基本相同,然而国内关于机构投资者的研究以欧美居多。本文利用Panel Data模型,实证检验了21世纪初日本800多家公司机构持股对公司绩效的影响。研究发现,机构持股对公司绩效有明显的正面影响,对大型、高收益率和高成长性企业的正面影响尤为显著,国内机构股东对公司绩效的积极影响超过了国外机构股东。本文最后提出培育我国机构投资者原则方面的政策建议。

运用Panel-data模型对河南省城镇居民消费行为的分析

本文运用Panel-data模型对2000-2004年河南省城镇居民消费行为进行研究,分析收入等级因素和时间因素对居民消费的影响,得到河南省收入等级差异对居民消费行为有较大的影响,同时随着时间的变化河南省城镇居民消费行为也发生较大的变化。

大小兴安岭地区森林生态城市带林业经济增长动力分析——基于Panel Data模型

大小兴安岭地区森林生态城市带具有大兴安岭地区、伊春市和黑河市3个核心发展区辐射周边区域,该城市带的建立有利于整合大兴安岭地区森林资源,发展区域林业经济优势产业。文章运用Panel Data模型对大小兴安岭地区林业经济增长动力进行分析,通过根据固定影响变系数模型计算,测试大小兴安岭地区林业经济增长的主动力,分别测算林业三次产业内部增长动力,根据大小兴安岭地区林业经济发展的实际情况,给出若干提升区域林业经济增长动力,促进林业经济发展的建议。

我国区域性保险边际消费倾向比较——基于Panel Data模型的研究

保险边际消费倾向反映了人们对待风险的态度和保险消费的意愿。论题利用Panel Data数据构造了我国29个省、市、自治区的保险消费函数,并据此对各地区保险边际消费倾向进行比较分析,结果表明,我国保险边际消费倾向总体上增长较快,但区域性差异也较大,而且区域性保险边际消费倾向与区域经济发展水平也不尽一致。

调控政策、住宅价格与居民住房支付能力——基于PanelData模型的区域差异分析

高房价是近年来我国政府关注的焦点,而与之相关的居民住房支付能力强弱则成为关键问题之一。本文以区域差异为视角,加入政策调控因素,引入虚拟变量,构建Panel Data模型以定量考察各因素对居民住房支付能力的影响程度。结果表明,住宅价格对西部地区的影响低于东、中部,而居民收入和消费支出水平对东部地区的影响高于中、西部;数量型货币政策工具对西部地区居民住房支付能力的影响最为显著,价格型货币政策工具对东部地区的影响最大。据此政府应该根据各地区居民住房支付能力的差异、影响因素的不同而制定相应的有效政策,提高居民住房支付能力。

我国旅游经济增长对星级饭店规模的弹性系数分析——基于Panel-Data模型

文章选取2001～2010年全国31个省域的数据,基于panel-data模型,采用空间面板回归和聚类分析方法,研究中国省域星级饭店规模与旅游经济增长的关系。按照旅游经济增长对星级饭店规模的弹性系数,将全国分为四类地区。研究发现:各类区域星级饭店对旅游经济的影响程度有很大差异,且存在一定的空间相关性。对于部分星级饭店规模已趋于饱和的省域,应注重星级酒店的市场营销,发展经济型酒店和家庭旅馆;而对于弹性系数较大的区域,则应加强发展星级酒店,扩大星级酒店的规模,提高接待水平。

基于Panel Data模型的生产者服务业区域发展影响因素

利用面板数据误差修正模型考察了制造业规模、投资、就业、区域经济水平、城市化水平等因素对我国东部、中部和西部的生产者服务业发展的长期和短期影响.结果发现,除了区域经济水平在长期和短期都对本区域生产者服务业具有显著的促进作用以外,其他影响因素在不同区域的影响方向和大小有所不同.从长期来看,东部地区制造业规模对生产者服务业具有挤出效应,而投资和就业能显著地促进行业发展;中部地区投资、就业和城市化水平都对生产者服务业产生了负向影响;西部地区除了制造业规模影响为负值之外,其他因素都能促进行业发展.从短期来看,东部除了投资、中部和西部除了城市化之外,其他因素基本上对行业发展具有正效应.