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        我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平測(cè)度、空間格局及動(dòng)態(tài)演化

        2023-12-15 14:37:00耿成軒
        統(tǒng)計(jì)與決策 2023年22期
        關(guān)鍵詞:省份市場(chǎng)化要素

        耿成軒,吳 瑾,孫 雪

        (南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,南京 211106)

        0 引言

        隨著我國(guó)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài),經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡問(wèn)題不斷凸顯,已成為阻礙我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的首要障礙。而對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡的原因,要素市場(chǎng)改革的滯后提供了一個(gè)回答該問(wèn)題的切入點(diǎn)。學(xué)者們[1—3]也從多個(gè)角度,論述了要素市場(chǎng)化改革的滯后對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)扭曲的影響,并指出必須通過(guò)要素市場(chǎng)化改革,推動(dòng)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。黨的十九大報(bào)告提出“經(jīng)濟(jì)體制改革必須以完善要素市場(chǎng)化配置為重點(diǎn)”,2020 年3 月中共中央國(guó)務(wù)院《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》圍繞土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)和數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素,進(jìn)一步明確了要素市場(chǎng)化配置改革任務(wù)。其中,資本要素作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中最為活躍和最為基礎(chǔ)的要素,是社會(huì)化大生產(chǎn)條件下生產(chǎn)關(guān)系的主要物質(zhì)載體,通過(guò)與其他生產(chǎn)要素的有效結(jié)合來(lái)提升社會(huì)生產(chǎn)力水平。本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上[4—12],基于我國(guó)總體資本要素市場(chǎng)化指數(shù),進(jìn)一步探索構(gòu)建地區(qū)資本要素市場(chǎng)化進(jìn)程評(píng)價(jià)體系,并借助核密度估計(jì)、空間自相關(guān)、馬爾科夫鏈等方法分析其空間格局及演化趨勢(shì)。

        1 資本要素市場(chǎng)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

        1.1 指標(biāo)度量方法

        學(xué)者們對(duì)指標(biāo)的度量方法可分為賦值法和數(shù)據(jù)法兩種。賦值法的通常做法為對(duì)分項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)涉及的改革領(lǐng)域,按改革事件重要程度的強(qiáng)弱,給予2、1、0.5這3個(gè)不同的賦值,考慮資本要素市場(chǎng)化的漸進(jìn)性特點(diǎn),將每年賦值逐一累加,反映出各分項(xiàng)領(lǐng)域資本要素市場(chǎng)化改革的漸進(jìn)性特征,該種方法是測(cè)算我國(guó)總體資本要素市場(chǎng)化進(jìn)程時(shí)普遍采用的方法。數(shù)據(jù)法則指各分項(xiàng)指數(shù)所依據(jù)的指標(biāo)必須是可度量的,而且數(shù)據(jù)是能夠?qū)嶋H取得的。考慮到賦值法具有一定的主觀性,數(shù)據(jù)法能較為客觀地反映我國(guó)各地區(qū)的實(shí)際資本要素市場(chǎng)化進(jìn)程,因此本文采用數(shù)據(jù)法。

        1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        在地區(qū)資本要素市場(chǎng)化的測(cè)度方面,影響較大的是樊綱等在《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》中構(gòu)建“金融業(yè)的市場(chǎng)化”指數(shù)一項(xiàng),該指數(shù)由兩個(gè)分項(xiàng)指數(shù)構(gòu)成,分別為“金融業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)”和“信貸資金分配的市場(chǎng)化”,主要側(cè)重于反映信貸市場(chǎng)的市場(chǎng)化水平,缺乏對(duì)金融結(jié)構(gòu)、資金對(duì)外開(kāi)放程度等市場(chǎng)化組成部分的考察,無(wú)法全面反映各地區(qū)市場(chǎng)化進(jìn)程。本文在文獻(xiàn)[5,11]的基礎(chǔ)上,對(duì)資本要素市場(chǎng)化評(píng)價(jià)指標(biāo)加以拓展,并借鑒王小魯?shù)龋?018)[10]的指標(biāo)構(gòu)建方法構(gòu)建本文的資本要素市場(chǎng)化指標(biāo)體系。本文構(gòu)建的指標(biāo)體系與其他學(xué)者構(gòu)建的中國(guó)總體資本要素市場(chǎng)化指標(biāo)體系的主要區(qū)別在于,在指標(biāo)選取時(shí)僅考慮能夠明確反映出地區(qū)間差異的指標(biāo),而一些盡管是資本要素市場(chǎng)化進(jìn)程的重要因素,但在市場(chǎng)化推進(jìn)中難以考察出地區(qū)差異的指標(biāo),則不納入作為分地區(qū)的指標(biāo),如對(duì)各地影響程度一致的利率、匯率等。本文所構(gòu)建的資本要素市場(chǎng)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見(jiàn)下頁(yè)表1。

        表1 資本要素市場(chǎng)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        1.3 資本要素市場(chǎng)化指標(biāo)測(cè)算方法

        為保證指數(shù)的跨年度可比性,本文借鑒《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》[10]的方法,采用算術(shù)平均法對(duì)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)進(jìn)行測(cè)算。此外,為避免某單項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值過(guò)大,而對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生影響,本文對(duì)得分差值超過(guò)30 的指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)后再計(jì)算得分的處理。計(jì)算指數(shù)的公式如下:

        其中,Vi是某個(gè)地區(qū)第i個(gè)指數(shù)的原始數(shù)據(jù),Vmax是與所有31個(gè)省份基年(2006年)第i個(gè)指數(shù)相對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)中數(shù)值最大的一個(gè),Vmin則是最小的一個(gè)。為了使各地區(qū)的指數(shù)可以同以前年份相比,從而反映市場(chǎng)化的進(jìn)展情況,對(duì)于基期以后年份的單項(xiàng)指數(shù)得分的計(jì)算,采用如下公式進(jìn)行計(jì)算:

        其中,t代表所計(jì)算的年份,下標(biāo)0代表基期年份。

        1.4 數(shù)據(jù)說(shuō)明

        結(jié)合我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的改革歷程以及數(shù)據(jù)的可得性,本文的指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是2006—2019 年。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年31 個(gè)省份(不含港澳臺(tái))的《金融運(yùn)行報(bào)告》、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)及國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

        2 資本要素市場(chǎng)化水平測(cè)算結(jié)果分析

        2.1 我國(guó)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)及四大方面指數(shù)的特征

        2006—2019 年我國(guó)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)及四個(gè)方面指數(shù)結(jié)果如圖1和表2所示。整體來(lái)看,2006—2019年我國(guó)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)及四個(gè)方面指數(shù)均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),金融開(kāi)放指數(shù)2008 年受金融危機(jī)影響數(shù)值略微下降,此后持續(xù)上升;金融組織市場(chǎng)化指數(shù)和金融結(jié)構(gòu)指數(shù)在波動(dòng)中上升,兩者均在2013 年和2018 年有所下降,這主要是因?yàn)?013 年與2018 年股票市場(chǎng)行情低迷,導(dǎo)致股票交易量萎縮、金融從業(yè)人數(shù)減少。從數(shù)值上看,金融組織市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)值最大且增長(zhǎng)率最高,說(shuō)明金融業(yè)進(jìn)入壁壘減少,金融機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)程度提升,各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)化水平顯著提高。但信貸資金分配市場(chǎng)化指數(shù)和金融開(kāi)放指數(shù)數(shù)值較低,說(shuō)明需要在這兩方面進(jìn)一步深化改革,推進(jìn)市場(chǎng)化進(jìn)程。

        圖1 2006—2019年資本要素市場(chǎng)化指數(shù)及四個(gè)方面指數(shù)變化趨勢(shì)

        2.2 我國(guó)四大區(qū)域資本要素市場(chǎng)化指數(shù)特征

        本文參照2011 年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)域劃分方法,將我國(guó)31 個(gè)省份劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū),并在此基礎(chǔ)上對(duì)我國(guó)區(qū)域資本要素市場(chǎng)化的發(fā)展情況展開(kāi)分析,為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。從圖2和下頁(yè)表3中可以看出,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平呈現(xiàn)出“東部>東北>中部>西部”的格局,增長(zhǎng)速度則呈現(xiàn)“東北>中部>西部>東部”的格局。樣本期內(nèi)資本要素市場(chǎng)化排名前8的省份均位于東部地區(qū),東部地區(qū)均值為5.73,遠(yuǎn)高于全國(guó)的4.58,總增長(zhǎng)率為61%,在增長(zhǎng)速度上顯著低于其他地區(qū)。東北地區(qū)均值為4.4,總增長(zhǎng)速率為113%,中部地區(qū)均值為4.29,總增長(zhǎng)率為89%,二者在資本要素市場(chǎng)化水平和增長(zhǎng)速度上不相上下,但是,東北地區(qū)在增長(zhǎng)勁頭上顯著優(yōu)于中部地區(qū),并且與東部地區(qū)的差距也在不斷縮小。西部地區(qū)在樣本期內(nèi)的均值為3.81,總增長(zhǎng)率為88%,資本要素市場(chǎng)化水平顯著低于全國(guó)平均水平,增長(zhǎng)速度也相對(duì)緩慢,說(shuō)明西部地區(qū)在資本要素市場(chǎng)化上仍有較大的改革空間。

        圖2 2006—2019年地區(qū)層面資本要素市場(chǎng)化指數(shù)變化趨勢(shì)

        表3 2006—2019年地區(qū)層面資本要素市場(chǎng)化指數(shù)

        下頁(yè)圖3和表4顯示了各地區(qū)的四個(gè)方面指數(shù)結(jié)果及變化趨勢(shì)。第一,從各地區(qū)的指數(shù)結(jié)果來(lái)看,東部地區(qū)各方面指數(shù)均處于領(lǐng)先水平,說(shuō)明東部地區(qū)資本要素市場(chǎng)化配置程度較高,發(fā)展較為均衡;東北地區(qū)在金融組織市場(chǎng)化指數(shù)與金融結(jié)構(gòu)指數(shù)上得分較高,且均在2019 年超過(guò)東部地區(qū),位列四大地區(qū)首位,但在信貸資金分配市場(chǎng)化指數(shù)上顯著低于東部和中部地區(qū),說(shuō)明信貸資金分配是東北地區(qū)資本要素市場(chǎng)化改革的薄弱環(huán)節(jié),東北地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化銀行信貸資金分配原則,強(qiáng)化市場(chǎng)在銀行信貸資金分配中發(fā)揮的作用,提高資本要素市場(chǎng)化水平。第二,從各地區(qū)的指數(shù)增長(zhǎng)率來(lái)看,四大地區(qū)均在金融組織市場(chǎng)化和信貸資金分配市場(chǎng)化方面提升顯著,但在金融結(jié)構(gòu)指數(shù)和金融開(kāi)放指數(shù)上增長(zhǎng)相對(duì)緩慢。

        圖3 各地區(qū)各指數(shù)結(jié)果及變化趨勢(shì)

        表4 各地區(qū)各指數(shù)結(jié)果

        2.3 中國(guó)各省份要素市場(chǎng)化配置程度的特征

        我國(guó)31 個(gè)省份資本要素市場(chǎng)化指數(shù)結(jié)果如下頁(yè)表5所示??梢钥闯?,研究期內(nèi)我國(guó)31 個(gè)省份資本要素市場(chǎng)化水平均有所提高。按各省份資本要素市場(chǎng)化指數(shù)排序,2006 年資本要素市場(chǎng)化指數(shù)排名靠前的5 個(gè)省份由高到低分別為上海、浙江、北京、江蘇、廣東,2019 年排名靠前的5個(gè)省份分別為上海、北京、天津、浙江、遼寧,排名稍有變化。天津從第12位上升至第3位、遼寧從第8位上升到第5位,主要是因?yàn)椤敖鹑诮M織市場(chǎng)化”方面有大幅提升。2006年資本要素市場(chǎng)化指數(shù)排名靠后5個(gè)省份由低到高分別為:青海、貴州、海南、新疆、甘肅,2019年排名靠后的5個(gè)省份分別為西藏、青海、云南、湖北、甘肅。湖北從21 位下降至28 位,主要是因?yàn)榻鹑诮M織市場(chǎng)化指數(shù)和金融結(jié)構(gòu)指數(shù)排名下降較大;云南由16 位下降至29 位,主要是因?yàn)樵颇显诟鞣矫嬷笖?shù)上增速都較為緩慢,被其他省份超越,導(dǎo)致排名下降。

        表5 我國(guó)31個(gè)省份資本要素市場(chǎng)化指數(shù)

        從指標(biāo)增速上來(lái)看,黑龍江、海南、貴州、青海等省份資本要素市場(chǎng)化基礎(chǔ)較為薄弱,在樣本期間增長(zhǎng)速度處于全國(guó)領(lǐng)先水平。內(nèi)蒙古、湖南、新疆、天津等省份在資本要素市場(chǎng)化改革方面也取得了較為顯著的效果。上海、江蘇、浙江等資本要素市場(chǎng)化水平較高的省份,增長(zhǎng)速度則相對(duì)緩慢。此外,西藏、云南兩個(gè)省份處于低水平區(qū),在增長(zhǎng)速度上也相對(duì)落后。

        進(jìn)一步分析各分項(xiàng)指數(shù)情況(結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表6)發(fā)現(xiàn),各省份在資本要素市場(chǎng)化改革中的進(jìn)步、找出各省份的薄弱環(huán)節(jié),為各省份找準(zhǔn)資本要素市場(chǎng)化改革的切入點(diǎn)提供參考??梢钥闯觯海?)2006—2019 年大部分省份都在四個(gè)方面指數(shù)上取得一定的增長(zhǎng),但也有個(gè)別省份在某指數(shù)上出現(xiàn)了退步。如北京的信貸資金分配市場(chǎng)化指數(shù)由2006年的0.46 下降到2019 年的0.33,云南的信貸資金分配市場(chǎng)化指數(shù)由2006 年的2.37 下降到2019 年的2.14,且均存在先進(jìn)步又放緩?fù)瞬降默F(xiàn)象。針對(duì)該情況,北京和云南應(yīng)認(rèn)真研究總結(jié)阻礙資本要素市場(chǎng)化發(fā)展因素,進(jìn)一步深化改革,讓市場(chǎng)在資本要素配置中發(fā)揮更大作用。(2)各省份在四個(gè)方面指數(shù)上的發(fā)展是不均衡的,如2019年廣東信貸資金分配市場(chǎng)化指數(shù)和金融開(kāi)放指數(shù)的排名均為第3,處于上游水平,但金融組織市場(chǎng)化指數(shù)與金融結(jié)構(gòu)指數(shù)的排名分別為第20和地14,處于中下游水平,四個(gè)指數(shù)間存在較大差距。各省份應(yīng)找出短板,補(bǔ)齊差距,促進(jìn)資本要素的市場(chǎng)化配置。

        3 資本要素市場(chǎng)化空間格局及動(dòng)態(tài)演化特征分析

        3.1 空間格局及動(dòng)態(tài)演化分析方法

        3.1.1 空間自相關(guān)分析

        空間自相關(guān)是指空間單元和與其相鄰的空間單元在屬性上具有相似性??臻g自相關(guān)分析即檢驗(yàn)這種相似性是否存在??臻g自相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析。全局空間自相關(guān)分析用來(lái)研究整個(gè)空間范圍的某特定屬性值是否具有自相關(guān)性;局部空間自相關(guān)性用來(lái)研究整個(gè)空間范圍中的某個(gè)局部地點(diǎn)的特定屬性值是否具有自相關(guān)性[13]。

        3.1.2 核密度估計(jì)

        核密度估計(jì)是用來(lái)估計(jì)隨機(jī)變量密度函數(shù)的非參數(shù)估計(jì)方法,可用來(lái)分析資本要素市場(chǎng)化水平的發(fā)展差異、分布動(dòng)態(tài)和演進(jìn)規(guī)律,本文采用高斯核密度估計(jì)進(jìn)行分析,其計(jì)算公式為:

        3.1.3 馬爾科夫鏈

        (1)馬爾科夫鏈?zhǔn)前礂l件概率相互依賴的、并在一定條件下收斂于一組向量的隨機(jī)過(guò)程[14]。該方法首先將數(shù)據(jù)劃分為k種類型,然后研究各類型的轉(zhuǎn)移概率,反映類型轉(zhuǎn)移的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化。

        3.2 空間格局及動(dòng)態(tài)演化分析結(jié)果

        3.2.1 空間格局特征

        從各省份來(lái)看,各省份資本要素市場(chǎng)化水平提升顯著,但也出現(xiàn)較為明顯的區(qū)域差異。以2019 年為例,基于自然斷點(diǎn)法將31 個(gè)省份資本要素市場(chǎng)化水平劃分為低水平區(qū)、中低水平區(qū)、中高水平區(qū)和高水平區(qū)四類(如表7所示)??梢钥闯?,高水平和中高水平省份集中于東部和中部地區(qū),西部地區(qū)普遍為低水平和中低水平類型。

        表7 2019年我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平自然斷點(diǎn)法分類

        3.2.2 空間關(guān)聯(lián)特征

        (1)全域空間相關(guān)性分析。從下頁(yè)表8 可以看出,在不同的空間權(quán)重矩陣下的全局莫蘭指數(shù)都通過(guò)了1%水平的檢驗(yàn),說(shuō)明我國(guó)31 個(gè)省份的資本要素市場(chǎng)化水平具有顯著的空間相關(guān)性。樣本期內(nèi),資本要素市場(chǎng)化的全局莫蘭指數(shù)表現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì),表明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的空間相關(guān)性和趨同性呈現(xiàn)強(qiáng)化態(tài)勢(shì)。

        表8 資本要素市場(chǎng)化水平全局Moran's I

        (2)空間集聚性分析。下頁(yè)圖4 呈現(xiàn)了2006年、2010年、2014年和2019年我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的莫蘭散點(diǎn)圖(三種空間權(quán)重矩陣下的莫蘭散點(diǎn)圖基本一致,本文結(jié)合地理相鄰空間權(quán)重矩陣的莫蘭散點(diǎn)圖進(jìn)行分析)。從圖中可以看出,大部分省份位于第一象限和第三象限,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平在空間上呈現(xiàn)顯著的正向依賴性,即資本要素市場(chǎng)化水平高的省份往往與其他高水平省份集聚,而資本要素市場(chǎng)化水平低的省份往往也與低水平省份聚集。

        圖4 2006—2019年資本要素市場(chǎng)化水平空間聚類情況

        進(jìn)一步對(duì)比2006—2019 年莫蘭散點(diǎn)圖的變化,研究我國(guó)資本要素市場(chǎng)化空間集聚的演化特征??梢钥闯觯覈?guó)資本要素市場(chǎng)化的空間集聚相對(duì)穩(wěn)定,大部分省份并未脫離其原來(lái)的集聚范疇,呈現(xiàn)低流動(dòng)的空間穩(wěn)定性。

        從下頁(yè)表9 中可以看出,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的空間演化類型共包括3 類。一是由“低低集聚”型演化為“高高集聚”型,代表省份包括黑龍江、吉林和內(nèi)蒙古,這3個(gè)省份地理位置鄰近,且均在金融組織市場(chǎng)化和金融結(jié)構(gòu)方面提升顯著,因而與周圍遼寧共同形成“高高集聚”型格局。二是由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型,代表省份包括山西、湖南。山西、湖南均位于中部地區(qū),山西在金融組織市場(chǎng)化和金融結(jié)構(gòu)兩方面取得了明顯的進(jìn)步,湖南在金融組織市場(chǎng)化和信貸資金分配市場(chǎng)化兩方面發(fā)展迅速,兩省資本要素市場(chǎng)化水平在中部地區(qū)處于前列,因此由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型。三是由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型,代表省份包括遼寧、廣東,遼寧因周邊吉林、內(nèi)蒙古,廣東因周邊湖南等省份的資本要素市場(chǎng)化改革的發(fā)展,與周圍省份間的差距不斷縮小,因而由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型。

        表9 我國(guó)資本要素市場(chǎng)化空間集聚演化路徑

        3.3 時(shí)空動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征

        3.3.1 核密度曲線

        為分析我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的時(shí)間演化趨勢(shì),本文選取2006 年、2008 年、2011 年、2014 年、2017 年、2019 年6 個(gè)代表性年份,繪制核密度曲線。由圖5 可以看出,2006—2019年,各地區(qū)資本要素市場(chǎng)化水平分布曲線不斷右移,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平不斷上升。在主峰分布態(tài)勢(shì)上,主峰高度不斷下降,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平呈現(xiàn)出較為明顯的空間差異和分散特征。在分布延展性上,各年份均存在較為明顯的右拖尾,但拖尾長(zhǎng)度持續(xù)縮短,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平極差下降,呈現(xiàn)收斂特征。

        圖5 我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平分布密度

        圖6展示了2006 年、2008 年、2011 年、2014 年、2017年、2019 年各構(gòu)成指數(shù)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)??梢钥闯觯海?)從分布位置上看,各構(gòu)成指數(shù)的核密度曲線均明顯右移,說(shuō)明不論是資本要素市場(chǎng)化水平還是各構(gòu)成指數(shù)水平不斷提高。其中,信貸資金分配市場(chǎng)化水平右移趨勢(shì)相對(duì)緩慢,說(shuō)明信貸資金分配市場(chǎng)化的改革動(dòng)力不足,有所滯緩。(2)從分布形態(tài)上看,除金融開(kāi)放指數(shù)外,其他三個(gè)指數(shù)的主峰高度都呈現(xiàn)均勻的下降趨勢(shì)。(3)從分布延展性看,金融組織市場(chǎng)化水平的延展性顯著增大,說(shuō)明省份間的差距不斷擴(kuò)大;其他三個(gè)指數(shù)的延展性有所縮短,說(shuō)明各省份的發(fā)展差距呈現(xiàn)出收斂趨勢(shì)。

        圖6 各指數(shù)分布密度

        3.3.2 馬爾科夫鏈

        馬爾科夫鏈的分析結(jié)果如下頁(yè)表10 所示,對(duì)角線上的元素反映了資本要素市場(chǎng)化水平未發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率,非對(duì)角線上的元素反映了不同類型之間發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率。從矩陣中可以看出:(1)對(duì)角線上的元素值顯著大于非對(duì)角線的概率值,對(duì)角線上的元素最小值為0.8,即在整個(gè)研究期間內(nèi),某省份資本要素市場(chǎng)化水平的類型在次年不發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率值至少為80%,表明各省份資本要素市場(chǎng)化水平類型具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。(2)資本要素市場(chǎng)化水平類型轉(zhuǎn)移集中在對(duì)角線兩側(cè),非對(duì)角線兩側(cè)的元素值幾乎全部為0,說(shuō)明在連續(xù)時(shí)間內(nèi),各省資本要素市場(chǎng)化水平類型轉(zhuǎn)移通常為逐級(jí)轉(zhuǎn)移,跨級(jí)轉(zhuǎn)移的可能性較小,反映出資本要素市場(chǎng)化改革是一個(gè)持續(xù)的、漸進(jìn)的過(guò)程。(3)對(duì)角線上方的數(shù)據(jù)普遍大于對(duì)角線下方的數(shù)據(jù),說(shuō)明類型向上轉(zhuǎn)移的概率大于類型向下轉(zhuǎn)移的概率。

        表10 各省份資本要素市場(chǎng)化水平的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

        4 結(jié)論

        本文基于我國(guó)總體資本要素市場(chǎng)化指數(shù)構(gòu)建思路,針對(duì)各地區(qū)資本要素市場(chǎng)化的特點(diǎn),構(gòu)建了我國(guó)各地區(qū)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)體系。參照樊綱指數(shù),采用算術(shù)平均法,計(jì)算了金融組織市場(chǎng)化、信貸資金分配市場(chǎng)化、金融結(jié)構(gòu)和金融開(kāi)放四個(gè)方面指數(shù)和我國(guó)各地區(qū)資本要素市場(chǎng)化指數(shù)。采用空間自相關(guān)分析、馬爾科夫鏈、核密度分析等方法,研究了我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的空間格局、時(shí)間變化趨勢(shì)與空間演化規(guī)律。得到如下結(jié)論:

        (1)總體來(lái)看,各省份資本要素市場(chǎng)化水平不斷提高,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化改革取得了一定的成效。分省來(lái)看,上海、北京、天津、浙江、遼寧、廣東、河北處于高水平區(qū),寧夏、山東、江蘇、湖南、福建、重慶、山西、黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、江西處于中高水平區(qū),廣西、四川、安徽、海南、陜西、河南、貴州、新疆、甘肅、湖北資本要素市場(chǎng)化改革相對(duì)緩慢,處于中低水平區(qū),云南、青海、西藏資本要素市場(chǎng)化改革滯后,位于全國(guó)尾部,處于低水平區(qū)。分地區(qū)來(lái)看,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平呈現(xiàn)東部>東北>中部>西部”的格局,增長(zhǎng)速度則呈現(xiàn)“東北>中部>西部>東部”的格局。

        (2)基于空間自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),在全局相關(guān)性方面,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化具有顯著的空間相關(guān)性,且這種相關(guān)性隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)出強(qiáng)化態(tài)勢(shì)。在局部相關(guān)性方面,位于第一象限和第三象限的省份共24 個(gè),占全部省份的77%,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平在空間上具有顯著的正向依賴性,即資本要素市場(chǎng)化水平高的省份往往與其他高水平省份集聚,而資本要素市場(chǎng)化水平低的省份往往也與低水平省份聚集。從演化規(guī)律來(lái)看,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的空間集聚相對(duì)穩(wěn)定,大部分省份并未脫離其原來(lái)的集聚范疇,呈現(xiàn)低流動(dòng)的空間穩(wěn)定性。我國(guó)資本要素市場(chǎng)化的空間演化類型共包括3類:一是由“低低集聚”型演化為“高高集聚”型,代表省份包括黑龍江、吉林和內(nèi)蒙古;二是由“低低集聚”型演化為“高低集聚”型,代表省份包括山西、湖南;三是由“高低集聚”型演化為“高高集聚”型,代表省份包括遼寧、廣東。

        (3)基于核密度分析發(fā)現(xiàn),分布曲線不斷右移,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平不斷上升;主峰高度不斷下降,說(shuō)明我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平呈現(xiàn)較為明顯的空間差異和分散特征;拖尾長(zhǎng)度持續(xù)縮短,我國(guó)資本要素市場(chǎng)化水平極差下降,呈現(xiàn)收斂特征。

        (4)基于馬爾科夫鏈分析發(fā)現(xiàn),各省份資本要素市場(chǎng)化水平類型具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,資本要素市場(chǎng)化改革是一個(gè)持續(xù)的、漸進(jìn)的過(guò)程。各省份類型向上轉(zhuǎn)移的概率大于類型向下轉(zhuǎn)移的概率。

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