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第PAGE\*Arabic\*MERGEFORMAT6页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT6页商业性金融对产业发展影响高技术产业的技术含量和技术开发条件高于一般产业,具有能量消耗少、产品附加值高、研究开发投资大和创新性等特点。大力发展高技术产业可以提高我国的劳动生产率,减少资源消耗,迅速提高我国的综合国力。但是,高技术产业属于“外部融资依赖度较高”的产业。因此,需要大量的资金支持。金融,包括商业性金融与政策性金融两大类。商业性金融,强调市场行为对一国经济的重要影响;而政策性金融,则强调政府在经济增长中的作用。新古典经济学认为,在现代市场经济的基本结构中,市场机制和原则虽然构成社会经济资源配置和经济运行协调的基础,但却不能解决经济社会中的所有问题。这不仅因为市场机制本身有其作用的边界,而且若干非经济因素也使市场机制产生许多失效的现象,即所谓的“市场失灵”。这时,就需要政府运用经济手段对资源进行配置,实现社会资源配置的经济有效性和社会合理性的有机统一。因此,衡量金融对产业发展的影响,既要考虑商业性金融,也要考虑政策性金融。一、实证研究与结果分析1.样本选择、模型构建与指标设计(1)模型建立和指标设计。本文运用面板数据模型,选取商业银行贷款余额、股票市场总值、政策性银行贷款余额为解释变量,以高技术产业总产值为被解释变量。样本时间段选取1995~2010年。建立的模型如下:lngjs(i)=α0+β1lncb+β2lnsma(i)+β3lnpbc+γlnl(i)将高技术产业分为医药制造业、航空航天制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公室设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业五大行业。并以yy代表医药制造业,hh代表航空航天制造业,dt代表电子及通信设备制造业,db代表电子计算机及办公室设备制造业,yl代表医疗设备及仪器仪表制造业;以gjs代表高技术产业的总产值,cb代表商业银行信贷总额,sma代表股票市场总值,pbc代表政策性银行信贷总额,li表示i行业从业人员,模型β1、β2、γ分别代表商业性银行信贷总额、股票市场总值、政策性银行信贷总额和从业人员数量变化引起的高技术产业总产值变化的弹性系数。(2)模型数据说明。被解释变量———高技术产业中各个行业的总产值数据来源于1996~2010年《中国高技术产业统计年鉴》;各个行业的股票市场总值数据来源于《wind数据库》;商业银行信贷总额来源于《中国金融年鉴》1996~2010年数据。在商业银行中选取四大国有银行即中国银行、建设银行、工商银行、农业银行,以及股份制商业银行即交通银行、中信银行、华夏银行、招商银行、光大银行、浦东发展银行、深圳发展银行和广东发展银行。本文政策性银行信贷额数据来源于1996~2010年《中国金融年鉴》,各行业从业人员数据来源于1996~2010年《中国高技术产业统计年鉴》。2.计量结果基于高技术产业1995~2009年的面板数据,采用eviews7.0软件的混合数据模型进行分析。其中,被解释变量为第i个高技术产业的总产值,lnsma、lncb、lnpbc、lnl被设置为截面单元特定系数,表示这四者对5个高技术产业总产值的影响在不同产业之间是不同的。模型估计的结果见下表:上表中的结果表明,在1995~2009年,国内的商业性金融对高技术产业的影响大于政策性金融的影响。具体表述如下:(1)在10%的显著性水平下,股票市场总值对高技术产业3个行业的影响是显著的。其中,电子及通信设备制造业的影响系数最大,为0.418981。医疗设备及仪器仪表制造业股票市场总值与生产总值是不显著的负相关,可能是国家对药品相关调控政策的影响。如近年来,国家为了降低患者的医疗费用,先后出台了药品降价的政策。这些政策的出台,对医药制造企业造成较大的负面影响。另外,近年来人民币升值也是较大原因,使大部分原料药企业受到重创。从影响大小看,我国股票市场对高技术产业的影响较小,可能是我国股票市场发展比较滞后、市场不健全所致。(2)商业银行贷款对4个高技术产业行业的影响在统计上基本显著。同时,对他们有很高的正相关,其中最大的是医药制造业,为0.829701。医疗设备及仪器仪表制造业的商业银行贷款与其生产总值呈现负相关,即商业银行贷款增加一个百分点,其生产总值减少3.67053个百分点。原因可能是因为,医疗设备及仪器仪表制造业需要大规模的设备,资金投入较大,风险也较大。银行为了规避风险,提高其贷款利率,则使该行业成本增加,总产值降低。(3)政策性银行信贷对4个高技术产业行业的影响在统计上很显著。其中,医药制造业与其是显著的正向相关关系,为0.956182。说明对医药制造业的政策性支持方向正确,其余4个行业总产值与政策性银行信贷呈现负相关关系。其中最大的是医疗设备及仪