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        金融發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響
        ——基于省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

        2018-10-15 09:21:12王承妍姬新龍
        時(shí)代金融 2018年26期
        關(guān)鍵詞:效應(yīng)金融模型

        王承妍 姬新龍

        (蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué),甘肅 蘭州 730000)

        一、引言

        文化產(chǎn)業(yè)是國(guó)家軟實(shí)力的重要體現(xiàn)。近年來(lái),我國(guó)積極推進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,文化產(chǎn)業(yè)的投入和產(chǎn)出均有較快的增長(zhǎng)。但是,與其他發(fā)達(dá)國(guó)家相比,中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平尚淺、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力低。因此本文通過(guò)定量考察我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外部驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)比分析各因素的影響效果。

        二、文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

        (一)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)增加值及GDP占比

        統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值從2005年的4216億元增至2016年的36762億元,具體見圖1。

        圖1 中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)增加值及其占GDP比重(億元)

        (二)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位增加值

        如表1所示,從文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位增加值來(lái)看,從2008年的7166億元到2016年的27235億元,增長(zhǎng)了近3倍。其中文化制造業(yè)和文化服務(wù)業(yè)所占的比重較高,合計(jì)可達(dá)90%以上。文化批發(fā)和零售業(yè)所占的比重較低,歷年比重均不超過(guò)10%。

        表1 2008-2015年中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位增加值及構(gòu)成

        (三)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)

        如表2所示,和文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位增加值不同的是,隨著法人單位數(shù)量的增長(zhǎng),文化服務(wù)業(yè)法人單位在數(shù)量上所占的比重始終是最高的,均在60%以上,而文化制造業(yè)和文化批發(fā)和零售業(yè)法人單位數(shù)量合計(jì)所占比重不超過(guò)40%。造成這種現(xiàn)象的原因主要是文化制造業(yè)企業(yè)的規(guī)模一般較大,而文化批發(fā)和零售及文化服務(wù)業(yè)企業(yè)的規(guī)模相對(duì)較小。

        表2 中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)及構(gòu)成

        三、文獻(xiàn)綜述

        關(guān)于金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究,劉孝斌(2014)驗(yàn)證了中國(guó)金融發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)有顯著的正向影響。熊正德等(2014)通過(guò)對(duì)29個(gè)省的面板數(shù)據(jù)分析,得出銀行貸款是促進(jìn)文化發(fā)展的主要因素,股票融資對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度較小。

        綜上所述,已有研究成果表明金融體系的直接金融和間接金融對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著重大影響,但以往的文獻(xiàn)是從文化產(chǎn)業(yè)增加值的變量因素去研究,數(shù)據(jù)年限較早不能及時(shí)反映目前文化產(chǎn)業(yè)的具體情況。2012年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于印發(fā)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)分類(2012)的通知》,進(jìn)一步規(guī)范了文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的口徑、范圍,在新的統(tǒng)計(jì)口徑下,各省的文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)增加值的數(shù)據(jù)沒有公布,因此我們選用替代指標(biāo),即文化類企業(yè)營(yíng)業(yè)收入。具體的數(shù)據(jù)選取2012年至2015年最新年限的數(shù)據(jù),為文化產(chǎn)業(yè)的快速優(yōu)質(zhì)發(fā)展提供一定的實(shí)證依據(jù)。

        四、實(shí)證研究

        (一)模型設(shè)定

        本文研究金融發(fā)展對(duì)文化類企業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用涉及我國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū))的2012-2015年4年的數(shù)據(jù),采用面板數(shù)據(jù)模型。

        該模型的一般表達(dá)式為:

        其中,i=1,2,3,…,31,表示 31 個(gè)?。ㄊ?、區(qū));t=1,2,3,4,表示已知的2012年-2015年的年份。αit表示截距項(xiàng),yit是被解釋變量對(duì)個(gè)體i在t時(shí)的觀測(cè)值;xkit是第k個(gè)非隨機(jī)解釋變量對(duì)于個(gè)體i在t時(shí)的觀測(cè)值;βkit是待估計(jì)參數(shù);μit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。用矩陣表示為:

        (二)指標(biāo)選取

        1.文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展指標(biāo)。以往,學(xué)術(shù)界主要用文化產(chǎn)業(yè)增加值作為衡量文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的指標(biāo),郭淑芬(2017)以文化制造業(yè)、文化批零業(yè)及文化服務(wù)業(yè)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入作為文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的替代指標(biāo)。2012年文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)口徑變化后各省沒有統(tǒng)一公布相關(guān)數(shù)據(jù),故本研究參照郭淑芬(2017)的做法,采用文化制造業(yè)、文化批零業(yè)及文化服務(wù)業(yè)行業(yè)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入衡量文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。(數(shù)據(jù)來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒)

        2.金融發(fā)展指標(biāo)。對(duì)于金融發(fā)展指標(biāo)的選取,主要檢測(cè)金融系統(tǒng)對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)的支持。本文用各省 (區(qū)、市)金融機(jī)構(gòu)貸款余額(BA)表示以信貸為主的間接金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模指標(biāo),用各省(區(qū)、市)股票市值(ST)表示以股票市場(chǎng)為主的直接金融支持文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模指標(biāo)。

        3.控制變量。除了金融行業(yè)支持因素,文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還受到其它非金融因素的影響,本文選取幾個(gè)控制變量來(lái)表示。一是當(dāng)前我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍在較大程度上依賴于政府政策支持和財(cái)政投入,因此本文將文化事業(yè)費(fèi)納入影響文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素之中,用文化事業(yè)費(fèi)(CF)表示政府部門對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)的投入影響。二是經(jīng)營(yíng)性文化產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)目(SL)也會(huì)影響文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,本文也將這一變量作為控制變量,表示文化市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。

        (三)模型檢驗(yàn)

        由于面板數(shù)據(jù)包括橫截面維度和時(shí)間維度,如果模型設(shè)定的不正確,即忽視了在橫截面或者時(shí)間上參數(shù)的本質(zhì)上的差異,可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)不是一致估計(jì)或估計(jì)出的參數(shù)值沒有意義,以致估計(jì)結(jié)果與實(shí)際將相差甚遠(yuǎn)。本文著重研究不同因素對(duì)文化企業(yè)發(fā)展的影響,因此不選擇變系數(shù)模型。

        為了確定該模型是否存在個(gè)體固定效應(yīng),首先做F檢驗(yàn)。

        1.F檢驗(yàn)。F統(tǒng)計(jì)量定義為:

        其中,N表示個(gè)體數(shù),N-1表示約束條件個(gè)數(shù),k表示解釋變量對(duì)應(yīng)參數(shù)的個(gè)數(shù)。

        給定顯著性水平,查F分布表,得到臨界值,并且與計(jì)算得到的F統(tǒng)計(jì)量數(shù)值進(jìn)行比較,如果大于臨界值,則拒絕原假設(shè)。

        F檢驗(yàn)的原假設(shè)與備假設(shè)分別為:

        H0:模型中不同個(gè)體的截距項(xiàng)相同(建立混合模型)

        H1:模型中不同個(gè)體的截距項(xiàng)不同(固定效應(yīng)模型)

        表3 F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的結(jié)果

        因?yàn)镕=38.049732>F0.05(30.89),所以推翻原假設(shè),在個(gè)體固定效應(yīng)模型和混合模型中選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型更為合理。

        2.Hausman檢驗(yàn)。Hausman檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)應(yīng)該建立的是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。

        H統(tǒng)計(jì)量定義為:

        Hausman檢驗(yàn)的原假設(shè)與備假設(shè)分別為:

        H0:個(gè)體效應(yīng)與回歸變量無(wú)關(guān)(隨機(jī)效應(yīng)模型)

        H1:個(gè)體效應(yīng)與回歸變量相關(guān)(固定效應(yīng)模型)

        表4 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

        H=42.553815>χ20.05(4)=9.49,因此模型存在個(gè)體固定效應(yīng),應(yīng)當(dāng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

        為了使數(shù)據(jù)更加平滑,我們對(duì)原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù),建立如下模型:

        LOG(CUL)it=β0+β1LOG(BA)it+β2LOG(ST)it+β3LOG(CF)it+β4LOG(SL)it+μit,并用EVIEWS軟件,采用個(gè)體固體效應(yīng)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

        (四)回歸分析

        1.整體模型分析。

        表5 模型的其他檢驗(yàn)結(jié)果

        (1)R2判定系數(shù)為0.993204,說(shuō)明整體模型的擬合度較高;

        (2)F檢驗(yàn)是對(duì)回歸模型的整體做顯著性檢驗(yàn),其P值為0,通過(guò)顯著性檢驗(yàn);

        (3)對(duì)模型進(jìn)行Durbin-Watson檢驗(yàn),得出D.W值為2.168652,查表得dU值為1.65。當(dāng)DU<DW<4-DU時(shí),解釋變量之間不存在相關(guān)性。而檢驗(yàn)結(jié)果所得的為1.65<2.168652<2.35,即年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額、各省股票總市值、文化事業(yè)經(jīng)費(fèi)及文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)之間不存在相關(guān)性,因此他們之間也不存在多重共線性。

        2.各參數(shù)回歸結(jié)果。從以上模型回歸結(jié)果看,整體模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),擬合效果較好。通過(guò)對(duì)各參數(shù)做T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)貸款總額、金融機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)兩個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),而股票總市值、文化事業(yè)費(fèi)沒有通過(guò)檢驗(yàn)。具體結(jié)果如下:

        表6 模型的回歸結(jié)果

        (五)結(jié)果分析

        1.銀行貸款。從模型估計(jì)的回歸結(jié)果可以看出,T統(tǒng)計(jì)量的P值=0.0111,通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展金融支持效應(yīng)明顯,且呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。回歸系數(shù)為0.644203,表明銀行貸款每提高1個(gè)百分點(diǎn)能帶動(dòng)文化企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)0.644203個(gè)百分點(diǎn)。說(shuō)明現(xiàn)階段金融因素中銀行貸款是促進(jìn)文化發(fā)展的主要因素。

        2.股票市場(chǎng)。股票融資對(duì)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響不顯著,且回歸系數(shù)為負(fù)值,這主要是因?yàn)槲覈?guó)文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尚處于成長(zhǎng)階段,文化企業(yè)中大多為中小企業(yè)或民營(yíng)企業(yè),尚未達(dá)到上市規(guī)模,表現(xiàn)出資本市場(chǎng)的股票融資對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)還需要加強(qiáng),目前文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展還需進(jìn)一步擴(kuò)大上市融資規(guī)模。

        3.財(cái)政支持。各省份的財(cái)政投入與文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間存在正相關(guān)關(guān)系,由于本文中選取的數(shù)據(jù)年限有限,且各省政府對(duì)文化產(chǎn)業(yè)扶持力度各不相同,回歸結(jié)果中的影響效果并不顯著。一般來(lái)講財(cái)政投入也是影響文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推動(dòng)力,近年來(lái)政府對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的財(cái)政投入不斷加大,財(cái)政支出對(duì)于文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較大影響,但我國(guó)人口基數(shù)大人均文化事業(yè)費(fèi)比例仍很小,政府應(yīng)進(jìn)一步加大對(duì)文化事業(yè)發(fā)展的經(jīng)費(fèi)投入。

        4.文化產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量。經(jīng)營(yíng)性文化產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量與全國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明文化市場(chǎng)的發(fā)展已經(jīng)形成規(guī)模,并以一定的速度在擴(kuò)張。

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