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研究生论文:“一带一路”视域下金融业发展的区域差异及其成因

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  内容提要:“一带一路”沿线国家经济社会协同发展取决于我国“一带一路”所辖地区金融业发展水平。本文从劳动力和资本双要素投入视角探讨“一带一路”金融业发展的差异性现象及其成因,发现区域间金融业综合发展水平的差异性变化趋势与劳动生产率差异性一致,且区域间金融业综合发展水平的总体差异归因于区域间差异的贡献,区域内差异贡献較弱;劳动力投入、资本投资、劳动生产率、资本投资效率的总体差异归因于区域内差异,区域间差异的贡献较弱。 “21世纪海路”金融业要注重FDI的引进质量,发挥正向溢出效应,同时要积极学习FDI在人才吸引力方面的经验,提高人才的竞争能力;对“丝路经济带”而言,不仅要引进高质量FDI,还要将FDI的引进规模作为重要任务;减少FDI在投资政策、可投资领域的超国民待遇,提高FDI投资门槛,降低对“一带一路”金融业资本投资效率提升的挤出效应;对“一带一路”金融业劳动生产率和资本投资效率“低水平”地区而言,在提高地区教育水平的同时,要将留住人才作为地区软环境建设的重要任务。
  关键词:“一带一路”;金融业;差异性;劳动力投入;资本投入
  中图分类号:F8309 文献标识码:A 文章编号:1001-148X(2017)08-0041-14
  收稿日期:2017-03-02
  作者简介:车明好(1987-),男,山东烟台人,西安交通大学经济与金融学院博士研究生,研究方向:环境财政与产业经济。
  一、问题的提出
  随着国家“一带一路”战略的部署与实施,2015年我国对“一带一路”相关的49个国家进行了直接投资,投资额累计1482 亿美元,同比增长182%,占投资总额的126%①。“一带一路”战略的实施,不仅为我国资本输出提供了制度保障,也为国内企业提供了明确的对外投资方向。现阶段,金融业(银行、证券、保险、信托等)是我国非金融类企业最重要的融资平台,其发展水平将直接决定国内企业的融资规模与融资结构,并间接影响到对“一带一路”沿线国家的资本输出规模与效率。我国西部地区和东南沿海作为“一带一路”的起点,历史上曾与沿线国家在商贸流通业方面有着密切的联系。时至今日,在国家“一带一路”战略大框架下,仍然要继续保持商贸流通业持续繁荣发展,但未来更重要的任务是要加快人民币国际化进程,引导双方从传统的商贸流通、非金融投资转向金融类投资,真正达成我国与“一带一路”沿线国家经济社会协同发展,实现共赢的目标。然而,这一目标的实现最终取决于我国“一带一路”所辖西部地区、东南沿海地区的金融业发展水平。近年来,得益于西部大开发政策的有利推动,西部地区金融业得到了长足发展,但现阶段西部地区与东南沿海金融业发展依然存在较大差距。因此,协调“丝绸之路经济带”与“21世纪海上丝绸之路”区域金融业发展,降低由于竞争优势差异而导致某一区域被边缘化的可能,需要深入挖掘能够促进“21世纪海路”与“丝路经济带”金融业发展的内在动力及其差异,系统性分析能够转变两大区域金融业发展差异性的内在影响因素,制定相关制度与政策协调两大区域发展,控制区域发展差异性的趋势不断加剧所引发的“马太效应”。由图1可知,“丝路经济带”和“21世纪海路”金融业在2003-2014年增加值持续增长,并且均具有持续向上发展的趋势,但以2005年为分界点,两大区域的差距开始拉开。那么,究竟是什么因素导致二者之间发展的差距开始扩大?国内外学者并未给出统一的结论,但从不同视角分析了金融业和金融发展的具体影响因素。
  首先,在金融业发展影响因素的研究中,牟德胜(2000)[1]从历史视角进行研究,预期我国加入世贸组织后,将会对国内金融业发展产生积极影响,但也存在一定的负向冲击。Borut和Theodore E(2005)[2]研究认为金融业发展主要受社会监管的影响,包括政府对投资者保护、市场透明度、资本市场发展规则变化等外部监管因素的影响。韩廷春和雷颖絜(2008)[3]通过对金融生态环境进行研究,研究结果表明差异化的金融生态环境是导致区域金融业发展差异的重要影响因素。曹秋菊(2011)[4]应用协整分析法对房地产和金融业发展的关系进行研究,结果表明房地产的规模、效益对金融业发展具有较大的影响。刘纯彬和杨仁发(2013)[5]通过对生产性服务业展开研究,发现细分行业之一的金融业发展主要受社会工业化水平影响最大,而钱龙(2013)[6]、陆远权和夏月(2014)[7]的研究结论与刘纯彬相似,并且认为金融业发展不仅受工业发展水平的影响,还受其他实体经济的影响。金春雨等(2013)[8]通过对金融业发展影响因素建立面板VAR模型,研究发现固定资产投资对金融业发展具有正向推动作用。Huang(2015)[9]金融业聚集、结构、地区差异三个视角进行分析,实证结果表明该三个因素均对金融业发展具有正向影响。其次,在金融发展影响因素研究方面,李敬等(2007)[10]采用全国31个省份的面板数据对金融发展的影响因素进行了估计,结果表明经济地理条件、制度差异是形成区域金融发展差异的根源,而谷慎(2012)[11]的研究结论与李敬等人一致。郑志刚和邓贺斐(2010)[12]进一步将李敬等人提出的制度差异细化为法律环境差异,并在此基础上研究发现差异性的法律执行环境对金融发展具有较大的影响。皮天雷(2010)[13]与上述学者视角相似,研究认为社会法制水平提高能够有效提高金融发展水平。顾国达和钟晶晶(2008)[14]从对比视角进行分析,研究发现对外开放能够促进发达国家金融发展水平提高, 但对发展中国家却具有负面影响,张成思等(2013)[15]的研究也支持顾国达和钟晶晶的研究结论。方爱平和李虹(2011)[16]从产业结构视角分析对金融发展的影响,结果表明产业结构升级对我国中部地区金融发展具有正向作用,而石盛林(2011)[17]基于我国县域数据研究得出与之相似结论。
  图1 “一带一路”金融业发展趋势

 从以上文献分析可知,现有国内外研究主要从实证方面探讨了金融发展的影响因素,但大部分研究所选取的指标仅能反应金融业的部分业务功能,并不能全面反映金融业发展的整体水平。对产业发展而言,不利于国家针对金融业(银行、保险、证券、信托等)的发展特征制定专项的产业推进政策。现有文献虽然对金融业发展的影响因素进行了研究,但主要集中于對外部影响因素的分析,忽视了金融业发展的内在影响因素才是决定金融业发展的根本原因。尽管部分学者针对金融业发展的区域差异性现象也进行了研究,但也仅限从外部约束条件进行分析,较少涉及内在影响因素。因此,从金融业内在影响因素探讨金融业发展的差异性至关重要。此外,现有关于“一带一路”的研究主要从贸易、教育文化、矿产资源、旅游等领域进行研究②,较少涉及金融业发展领域。鉴于此,本文主要从以下三个方面对现有国内外研究进行了扩展:(1)将“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”金融业发展作为研究对象,对国家两大战略地带金融业发展水平及其差异性的特征进行量化分析;(2)基于内生增长理论将资本和劳动力双要素投入作为内生驱动因素,深入分析“一带一路”金融业发展差异性的根源及其成因;(3)构建能够转变区域金融业发展差异性的路径机理,通过实证研究从深层次挖掘能够实现“一带一路”金融业协调发展的有效路径。
  二、“一带一路”金融业发展差异性变化趋势分析
  从2003-2014年期间我国“一带一路”金融业增加值数据观察,两大战略区域金融业发展确实存在较大的差异,而此种差异性发展趋势现阶段究竟是收敛还是发散还无从得知。本文从“一带一路”金融业综合发展水平、金融业发展规模、金融业发展效率三个指标进行分类研究,分别探讨“丝路经济带”和“21世纪海路”区域间以及区域内部发展的差异性变化。
  (一)指标选取及方法选择
  1.金融业综合发展水平(GDP)。本文选取2003-2014年期间我国“一带一路”所辖省份(直辖市和自治区)江苏、浙江、福建、广东、海南、上海、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、贵州、云南、西藏等地区的金融业增加值作为我国“一带一路”区域内金融业综合发展水平的测量指标。
  2.金融业发展规模(L、K)。本文选取我国“一带一路”所辖省份(直辖市和自治区)金融业劳动力就业人数以及资本投资规模作为金融业发展规模的替代指标。其中金融业就业人数的样本区间为2003-2014年。由于金融业资本投资的数据没有相关统计,本文采用永续盘存法对“一带一路”金融业资本存量进行估算,具体方法为选取2002-2015年金融业固定资产投资数额作为估算的基础数据,数据来源于于CEIC数据库③。资本形成额计算公式如下所示:
  kt=(1-σt)kt-1+It=(1-σt)tk0+∑tj=1Ij(1-σt)t-j(1)
  其中,kt和kt-1代表“一带一路”金融业在t年和t-1年的资本存量,k0表示基期资本存量,It和σt分别代表固定资本额和折旧率。本文运用Harberger提出的稳态方法,推导起点时刻物资资本的存量,该方法是基于“稳态时资本产出比不变或资本增长速度等于产出比增长速度”的假定,公式为:
  Kt=Itgt+σt(2)
  关于资本折旧率σt的计算,由于现有统计年鉴没有现成的金融业的资本折旧率数值,考虑到金融业属于典型的生产性服务业,因此本文参考(Wu)对生产性服务业的研究,将4%作为金融业资本折旧率。基于此计算获得金融业的资本投入数据。gt代表“一带一路”2003-2014年金融业实际增加值的年平均增长率。
  3.金融业发展效率(LV、KV)。本文采用金融业增加值与金融业就业人数及资本投资额作为“一带一路”金融业发展效率的测算指标。样本区间为2003-2014年。其中,对金融业劳动生产率测算主要采用金融业增加值与金融业劳动力投入比值进行计算,而金融业资本投资效率测算主要采用金融业增加值与金融业资本投入的比值进行计算。如下所示:
  LV=金融业增加值金融业劳动力投入, KV=金融业增加值金融业资本投入
  4.研究方法选择。在研究区域差异性的方法选择上,本文应用 δ-收敛模型进行分析。其中,δ-收敛模型计算方法如下:
  CV=∑(yi-2n/(3)
  其中,CV代表“一带一路”金融业发展差异性的收敛系数;yi分别代“一带一路”金融业综合发展水平、劳动力投入规模、劳动生产率、资本投资规模、资本投资效率。代表各地区这一指标值的平均值;n代表“一带路”所辖省份数量。
  为进一步测量“一带一路”金融业发展差异性形成的主要来源,本文还采用Theil指数分解法分别衡量“一带一路”金融业发展差异的组内差异与组间差异对总差异的贡献。具体计算方法如下所示:
  T=1n∑ni=1yilog(yi)(4)
  其中,T为“一带一路”金融发展发展总体差异性,yi与分别代表第i个体的金融业综合发展水平和所有个体的平均综合发展水平;代表第i个体的金融业劳动力投入规模和所有个体的平均劳动力投入规模;代表第i个体的资本投资规模和所有个体的平均资本投资规模;代表第i个体的金融业劳动生产率和所有个体的平均劳动生产率;代表第i个体的金融业资本投资效率和所有个体的平均资本投资效率。
  泰尔指数作为衡量样本差距程度的测度指标具备良好的可分解性质,即将样本分为多个群组时,泰尔指数可以分别衡量组内差异与组间差异对总体差异的贡献。记Tb与Tw分别为群组间差距和群组内差距,则可将泰尔指数分解如下:
  T=Tb+Tw=∑Kk=1yklogyknk/n+∑Kk=1yk(∑i∈gkyiyklogyi/yk1/nk) (5)
  上式中区域间差异性Tb和区域内差异Tw分别有如下表达式:
  Tb=∑Kk=1yklogyknk/n(6)

  Tw=∑Kk=1yk(∑i∈gkyiyklogyi/yk1/nk)(7)
  (二)“一带一路”金融业发展的差异性分析
  1.“一带一路”金融业发展差异性的变化趋势分析。通过应用δ-收敛模型,本文对“一带一路”金融业综合发展水平的差异进行了数值计算,形成图2所示的变化趋势。由图2可以看出,“一带一路”区域间金融业综合发展水平的差异性在2003-2014年样本观测期间具有动态变化的特征。其中:2003-2007年“一带一路”区域间金融业发展的CV系数呈现不断扩大的趋势,表明在此期间两大区域金融业综合发展水平的差异性在持续扩大;2007-2014年期间的CV系数呈现出不断缩小的趋势,表明在此期间两大区域金融业综合发展水平的差异性持续缩小。由图3可以看出,“一带一路”区域间金融业生产要素投入及其效率的差异性在样本观测期间也存在动态变化过程。其中:“一带一路”金融业资本投资规模的CV收敛系数在2003-2009年期间一直处于下降趋势,表明在此期间“一带一路”两大区域资本投资规模的差异性在持续缩小;2010-2014年CV系数一直处于不断上升趋势,表明在此期间两大区域资本投资规模的差异性逐渐增强。而“一带一路”区域间劳动力投入规模在2003-2011年的CV系数基本持续处于上升趋势,表明两大区域在此期间劳动力投入规模的差异性不断增强;2012-2014年CV系数又处于不断下降趋势,表明在此期间两大区域劳动力投入规模的差异性又处于不断减缓趋势。在2003-2007年期间“一带一路”金融业劳动生产率的CV系数一直处于上升趋势,表明两大区域间劳动生产率的差异在此期间不断增强;2008-2014年期间CV系数又不断处于下降趋势,表明两大区域劳动生产率的差异在此期间得到有效的缓解。然而,“一带一路”资本投资效率的CV系数在2003-2014年期间却一直处于下降趋势,表明两大区域间金融业资本投资效率的差异在此期间不断缓解。
  图2 “一带一路”区域间金融业发展差异性变化趋势
  从总体上观察“一带一路”区域间金融业要素投入及其要素效率异质性的动态变化趋势,研究发现:在2003-2008年期间,资本投资效率的差异性>资本投资规模的差异性>劳动力投入规模的差异性>劳动生产率的差异性;2008-2011年期间,劳动力投入规模的差异性>资本投资规模的差异性>资本投资效率的差异性>劳动生产率的差异性;2012-2014年期间,资本投资规模的差异性>劳动力投入规模的差异性>资本投资效率的差异性>劳动生产率的差异性。且区域之间劳动生产率的差异性程度最低。
  2.“一带一路”金融业发展的总体差异分解。通过泰尔指数分解法将“一带一路”区域间金融业综合发展水平、生产要素投入、生产要素效率分解为区域内差异和区域间差异,并对两者对总体差异性的贡献进行计算。从“一带一路” 金融业区域间和区域内空间差距分解来看,“一带一路”区域间金融业综合发展水平的总体差异主要归因于区域间的差异(平均贡献率为5614%),而区域内差异的贡献较弱(平均贡献率为4386%),但是2007年之后区域间差异性的贡献明显处于下降趋势,而区域内差异处于上升趋势,表明现阶段降低区域间差异性的同时,仍要防止区域内差异的扩大化。“一带一路”区域间金融业劳动生产率的总体差异主要归因于区域内差异(平均贡献率为537%),而区域间差异的贡献较弱(平均贡献率463%),但2006年之前区域内差异贡献较高,2007-2011年期间,区域间差异贡献较高;2012-2014年区域内差异贡献较高。“一带一路”区域间金融业资本投资效率的总体差异主要归因于区域内差异(平均贡献率为789%),区域间差异的贡献较弱(平均贡献率为211%),并且区域内差异的贡献在2003-2014年期间持续上升,但区域间差异的贡献在持续减小。“一带一路”区域间金融业劳动力投入的总体差异主要归因于区域内差异(平均贡献率为6139%),而区域间差异的贡献较弱(平均贡献率为3861%),但是区域内差异贡献率总体趋势处于不断减小的过程,而区域间差异的贡献率却处于不断上升的趋势。“一带一路”区域间金融业资本投资规模的总体差异主要归因于区域内差异(平均贡献率为574%),区域间差异贡献较弱(平均贡献率为426%),但是2008年之前区域内差异的贡献率高于区域间差异,而2009-2014年区域间差异的贡献率高于区域内差异的贡献,并且从总体趋势观察,区域间差异的贡献处于持续上升的趋势,但区域内差异的贡献基本处于下降的趋势。
  三、“一带一路”金融业发展差异的内在成因分析
  (一)基于LMDI模型的数值分解分析
  本文将“21世纪海上丝绸之路”和“丝路经济带”金融业发展作为研究对象,所选取的样本时间为2003-2014年。基于模型计算的稳定性,将年末在岗劳动力作为金融业劳动要素投入指标。选取金融业增加值作为金融业发展替代指标。以上数据均来自CEIC数据库。选取金融业资本投资作为资本要素投入指标。LMDI研究方法最早被用于碳排放领域,随着研究领域的成熟,该方法被引入不同的研究对象。LMDI方法的核心思想是将要研究的对象总量从不同层面分解,将不同层面上发生的结构变化对对象总量的贡献定量化。因此该方法对金融业的研究也具有适用性。文本研究中,将金融业勞动力和资本要素投入的总量从不同层面进行分解,将不同层面的结构变化对金融业增加值总量变化的贡献进行量化,确定不同结构变化对金融业发展的驱动作用。首先,本文分别对“一带一路”金融业增加值作总量分解,把金融业劳动力和资本要素投入对金融业增加值变动的影响分解为劳动力、资本投资规模效应;劳动生产率、资本投资效应;劳动力、资本投资地区配置效应。本文构建的LMDI模型具体如下:
  (二)数据处理结果
  基于LMDI指数分解法,本文分别对“一带一路”劳动力和资本构建了数值分解模型,应用MTLAB软件进行数值计算④。由分解结果可知,劳动力投入对“丝路经济带”金融业发展的驱动效应为579025⑤,资本投资的累计驱动效应为3242952⑥,均为正向作用,并且劳动力投入的驱动作用明显高于资本投资的作用效果,表明现阶段“丝路经济带”金融业发展总体表现出依靠劳动力投入驱动的特征。进一步本文将劳动力投入的总效果分解为劳动规模、劳动生产率、劳动力地区配置效应后,分别观察其累计驱动效果,发现三个驱动因素对金融业发展的作用效果均为正向作用,表明劳动规模扩大、劳动生产率提升、劳动力地区配置优化均有效提升了“丝路经济带”金融业发展水平。也反映出现阶段“丝路经济带”区域内金融业劳动力地区配置较为合理,从而对区域内产业发展产生了正向促进作用。且“丝路经济带”金融业发展主要依靠劳动生产率的提升,表明“丝路经济带”金融业发展具有典型的集约型特征。此外,本文将资本投资的总驱动效果分解为资本投资规模、资本投资效率、资本投资地区配置效应后,三个主要驱动因素中只有资本投资规模、资本投资效率具有正向驱动作用,而资本地区配置的驱动效果具有负向作用,表明金融业资本配置在“丝路经济带”区域内配置不具有合理性。从2003-2014年历史数据观察,金融业地区资本投资主要集中于四川、陕西等地区,其他地区的配置比例均较小,从而加剧了区域内金融业发展的差异性,这也是导致“丝路经济带”资本地区配置具有负向驱动作用的根源。从资本投资分解后的效果观察,资本投资规模仍然是主要驱动因素,其次为资本投资效率,表明现阶段“丝路经济带”金融业发展依然依赖于资本投资规模的扩大,具有典型的粗放型特征。

 由“21世纪海上丝绸之路”的数值分解结果可知,劳动力投入对金融业发展的累计总驱动效果为1503353,资本的累计总驱动效果为8406632,两者均为正向驱动作用,并且劳动力投入的驱动效果显著高于资本要素的作用力,表明现阶段“21世纪海路”金融业发展总体也表现出依赖劳动力投入驱动的特征。而将劳动力投入的总效应分解后,劳动规模、劳动生产率、劳动力地区配置效应的累计驱动效果均为正值。反映出金融业劳动力在“21世纪海路”所辖区域内的配置较为合理,从而劳动力地区配置的驱动效果表现出正向作用。从驱动效果的数值观察,劳动生产率提升是“21世纪海路”金融业发展的主要驱动因素,表明现阶段“21世纪海路”金融业发展也跨越了靠劳动规模扩张的发展阶段,具有集约型特征。而将资本投资的总驱动效应分解后,仅有资本投资规模和资本投资地区配置效应的累积驱动作用均为正值,表明资本投资在“21世纪海路”区域内配置较为合理,从而产生了正向驱动作用。然而,资本投资效率的累计驱动效果为负值,主要原因可能在于东部地区政府对信贷分配干预程度较高,由于金融业垄断造成的各产业部门投资失衡和资本错配的现象出现,造成“21世纪海路”资本投资效率损失较大,从而产生了负向驱动作用。然而,资本投资规模的驱动效果显著较强,表明现阶段“21世纪海路”金融业发展也具有依赖于资本投资规模的扩大,具有典型的粗放型特征。从以上对“一带一路”金融业发展的驱动因素分析,发现“一带一路”金融业存在明显的产业发展方式矛盾现象,表现在一方面依靠劳动生产率提升驱动金融业发展,一方面又严重依赖于资本投资规模扩大的驱动,在发展方式上存在“双重属性矛盾”[18],并且“丝路经济带”双重属性矛盾明显高于“21世纪海路”⑦。
  此外,“丝路经济带”与“21世纪海路”金融业发展存在明显的差异性,主要表现在尽管劳动生产率提升均为二者金融业发展的主要驱动因素,但“21世纪海路”劳动生产率的驱动效果是“丝路经济带”的193倍;劳动规模驱动效果和劳动力地区配置作用是“丝路经济带”的362和3814倍;“21世纪海路”资本投资规模驱动效果是“丝路经济带”的519倍⑧。显然,“21世纪海路”金融业劳动生产率提高、劳动规模作用、劳动力配置合理性均较“丝路经济带”具有较大的优势。并且劳动生产率的提升是主要优势。而资本投资规模和资本地区配置合理性也较“丝路经济带”具有一定优势。然而“丝路经济带”资本投资效率提升所产生的优势明显高于“21世纪海路”。
  四、转变“一带一路”金融业发展差异性的路径
  依靠生产要素效率驱动产业发展是转变“一带一路”金融业发展“双重属性”矛盾的有效路径,也是“一带一路”金融业供给侧改革,走可持续发展的必由之路。因此,要转变“一带一路”区域间金融业发展的差异性,缩小区域间劳动生产率和资本投资效率的差异是有效路径。由于影响劳动生产率和资本投资效率变化的内外部政策、制度、区域经济发展等因素较多。本文主要选取以下变量对转变“一带一路”金融业发展差异性的路径进行分析。
  (一)变量选取
  1.行政干预(Intervention)。从理论上讲,行政干预会导致要素市场的非竞争性[19],由于行政干预将导致市场对资源的基础配置能力损失,限制资本和劳动力要素的自由流动,最终导致要素效率损失。尽管行政干预在理论上具有危害性,但是从众多实践中发现此种危害性具有一定条件,例如取决于市场是具有充分竞争性,且市场能够对资源进行有效的配置以及生产要素等生产资源可以依托市场调节实现最优水平的配置。然而,现实情况总是由于市场存在信息反馈滞后的特征,导致市场“无形之手”并非总能够对资源进行优化配置。因此本文认为行政干预并非对市场总是处于不利处境,而取决于现有市场是否是存在充分竞争,如果市场存较强的垄断势力,打破市场竞争的均衡状态,将导致劳动力和资本错配,从而造成劳动生产率和资本投资效率损失,因此提升行政干预水平将能够促进产业生产要素效率提升,反之则会阻碍产业的生产要素效率提升。
  2.对外开放水平(FDI)。FDI水平是衡量一个地区对外开放的程度,从理论上分析,对外开放水平的提高,能够缓解东道国经济增長过程中的资本短缺现象,深化东道国的产业链国际化分工,同时FDI的具有较强的技术、管理外溢效应,使东道国的技术水平、组织效率不断提高,从而提高国民经济的综合要素生产率,提高资本投资质量[20],促进劳动生产率和资本投资效率的提高。与魏修建等(2016)的看法相同,本文也认为FDI的作用效果取决于FDI与本土行业之间的竞争究竟处于何种状态,如果本土行业发展相较处于竞争弱势,将会选择与FDI合作的策略,实现FDI对行业要素效率的提升产生正向溢出作用,而当双方之间竞争力相当时,FDI将对本土行业将产生挤压式逆向作用,降低其他产业发展过程中要素效率的提升。此外,除以上原因外,本文也认为当FDI规模较小时以及FDI规模质量较低时所产生的正向溢出效应有限。
  3.地区教育水平(EDU)。地区教育水平对产业发展的支撑主要从两个方面展开,其一,地区教育水平越高,为产业发展培养的人才就越充足,能有效满足产业发展的基础智力支撑;其二,地区教育水平越高,产业发展中为进一步提高劳动者素质,将会与高校合作,加强产学研活动,并依托高校促使产业人才“再回炉”,通过积累大量人力资本,提高产业发展的要素效率,能够有效促使产业结构升级,实现可持续发展之路。
  4.劳动生产率(LV)。劳动生产率提升主要由两个方面引起,其一,技术水平或管理水平提高,其二,劳动者素质提高。因此,一般而言,当企业劳动生产率提高时,将会提高企业的资本投资质量,提升资本投资效率。但上述过程发生也存在一定的限定条件,比如当通过劳动生产率提高正向促进资本投资效率过程中,不存在产业资本投资过度的现象出现,如果出现此种情况,可能会抵消由劳动生产率提高带来的正向作用,造成投资效率损失。

 5.调节变量的选取(EDU和Intervention)。杨晓明(2005)[21]研究认为地区教育水平是影响外商投资(FDI)的重要区位选择因素,通常而言FDI具有较为先进的技术知识及管理经验,但同时也需要优秀的人才来支撑FDI企业的正常运营,因而地区教育水平高低成为影响外商投资可能性的重要影响因素,从而EDU可以通过对FDI的规模调节来影响资本投资效率和劳动生产率的提升。此外,地区教育水平提升可以提高劳动者素质,而行业通过引入高素质劳动力,能够有效提高企业的劳动生产率。因此,EDU可以通过对劳动生产率的调节进而影响资本投资效率提升。而地区行政干预的调节作用具有两面性,当行业垄断势力较强时,将会造成劳动力错配,造成劳动生产率下降,通过地区行政对垄断势力的管理,能够优化劳动力配置,提升劳动生产率,因此通过行政干预的调节,劳动生产率与资本投资效率将产生正向关系,而当市场处于较为充分的竞争态势时,如果加入行政干预力量,将导致企业市场竞争禀赋出现差异,市场竞争均衡一旦被打破,总体劳动生产率将下降,此时通过行政干预的调节,劳动生产率与资本投资效率将产生负向关系。
  (二)指标测度与面板Tobit计量模型设定
  1.指标测度。(1)金融业资本投资效率(KV),对于“一带一路”金融业资本投资效率的测算,本文选择的基础数据为2003-2014年两大区域金融业固定资产投资额,经过永续盘存法形成金融业的资本形成额。并采用金融业增加值与资本形成额的比值作为资本投资效率的测量指标;(2)金融业劳动生产率(LV)。同样劳动生产率测量也选用金融业增加值与劳动力投入的比值作为测量指标;(3)行政干预(Intervention)。采用地区国有经济占GDP的比重作为测量指标。由于利税较高以及国有化程度较高的产业,地方保护更趋严重白重恩等(2004)[22]。因此,利用区域国有经济占GDP的比重指标测度地区性行政干预水平具有较强的说服力,样本区为2004-2014年;(4)对外开放水平(FDI)。本文采用FDI与GDP的比重作为地区开放水平的测量指标。由于FDI水平的原始统计数据单位为百万美元,通过将原始数据与2004-2014年历年中美汇率进行计算,折算成人民币单位,单位为亿元人民币。样本区间为2004-2014年;(5)地区教育水平(EDU)。选取普通高等院校(包括大专院校)在校学生规模与地区总人口比例作为地区教育水平的评价指标。以上基础数据来均来源于wind数据库。
  2.面板因变量受限模型(Tobit)形式设定。依据本文研究目标,分别将“一带一路”金融业资本投资效率和劳动生产率作为因变量,但由于要素效率值的取值范围处于大于0的区间,数据不具有连续性,采用OLS估计方法可能会对参数的估计值产生偏差[23]。而构建面板Tobit模型可以解决因变量受限的样本,降低回归中的参数偏差问题[24]。基于此本文构建的面板Tobit分层次回归模型如下:首先,本文分别设定潜在因变量回归模型如下:
  其中,Interventionit、 FDIit、EDUit、LVit分别代表“一带一路”两大区域金融业所辖地区中i个地区第t年的行政干预水平、地区开放水平、地区教育水平、劳动生产率水平。本文对模型(19-20)和模型(21-22)因变量受限模型进行系数估计。 Interventionit×LVit、EDUit×FDIit、EDUit×LVit分别代表交互项。
  3.实证结果分析。
  (1)总样本的实证分析结果。本文选择2004-2014年区间的“21世纪海上絲绸之路”和 “丝绸之路经济带”两大区域样本数据,按照因变量受限模型回归方法(Tobit),基于分层回归方法对模型进行回归。对于交互项的处理,由于直接引入交互项可能会导致共线性问题,从而本文对交互项进行了数据中心化处理,消除了交互项与主变量之间的共线性问题,形成交互变量c_ EDU×FDI、c_ EDU×LV、c_ Intervention×LV。回归结果如表1、表2所示。
  由表1中模型19和20的回归结果可知,LR检验结果Sigma=0强烈拒绝原假设H0,即不存在个体效应,因而回归过程均采用随机效应。从模型19中各变量估计系数值观察,影响“一带一路”金融业劳动生产率提升的主要影响因素为地区教育水平,且很明显“21世纪海路”地区教育水平提升对金融业劳动生产率的正向推动作用高于“丝路经济带”,主要原因在于“21世纪海路”位于我国经济发达的东部沿海地区,作为我国 经济发展、基础设施建设、就业、人才聚集等的高地,教育投资远高于“丝绸之路经济带”所在的西部地区,尽管“丝绸之路经济带”在上一个阶段西部大开发中受益良多,并且两大区域教育水平异差异性有所减小(图3所示),但由于“21海路”所辖地区长期以来形成的就业优势、机会优势、经济发展吸引力优势,“丝路经济带”所辖地区高校培养的人才流失仍然严重,造成地区教育水平提高金融业劳动生产率提升的推动作用仍然小于“21世纪海路”。从行政干预的估计系数观察,“一带一路”两大区域的估计系数均为正值,但仅有“丝路经济带”具有显著性,表明“丝路经济带”金融业在发展可能仍然存在国有垄断势力过强造成产业内严重的劳动力错配现象出现,从而导致劳动生产率损失。因此进一步加强政府对本地区的行政管理、监督,协调金融业劳动力在产业内合理配置,能够促进“丝路经济带”金融业劳动生产率提升。尽管“21世纪海路”金融业不存国有垄断势力过强而导致劳动力错配现象,但仍然要加强预防。从对外开放水平的估计系数观察,“丝路经济带”对外开放水平提升对金融业劳动生产率提升产生了负向抑制作用,表明通过扩大对外开放水平反而降低了“丝路经济带”金融业劳动生产率的提升,但对“21海路”金融业劳动生产率的负向抑制作用却不显著。主要原因在于“丝路经济带”金融业发展水平相对较低,在于FDI企业开展人才竞争中处于劣势地位,且相对而言“丝路经济带”所辖地区FDI规模存量较小,对本地区的正向溢出作用有限,从而对“丝路经济带”金融业劳动生产率提升产生了抑制作用。尽管“21世纪海路”所辖地区FDI规模存量高,但质量较高的FDI可能仍然有限,并且现有FDI行业发展水平与本地区金融业发展水平旗鼓相当,从而对外开放水平对“21世纪海路”金融业劳动生产率提升的作用不显著。从模型20中交互项的估计系数观察,“21世纪海路”通过地区教育水平的调节,FDI与劳动生产率提升产生了负向关系,而“丝路经济带”却产生了正向促进作用,表明现阶段FDI企业与“21世纪海路”金融业发展水平相似,因而FDI企业对金融业的正向溢出效应不明显,尽管地区教育水平提高,FDI仍然能够依托先天优势以及国内政策优势,对于本地区培养的高素质劳动力仍然有较强的吸引力,通过参与对市场中高素质或高端人力资本的争夺,降低国内相关行业的劳动效率提升[24]。但“丝路经济带”由于金融业发展水平低于FDI企业,通过地区教育水平的提升调节,满足FDI企业对高素质劳动力的需求,促进FDI的规模进一步扩张,提高了对本地区金融业劳动生产率提升的正向溢出效应。

 

 图3 “一带一路”地区教育水平动态变化趋势
  由表2可以看出,LR检验结果Sigma=0强烈拒绝原假设H0,即不存在个体效应,因而回归过程也采用随机效应。由模型21中的回归系数可知,“21世纪海路”行政干预水平提升对金融业资本投资效率提升的影响系数为负值,但不显著性,而模型22中却显著为负值。但“丝路经济带”在模型21和22中均显著为正值。表明加强对“21世纪海路”金融业的行政干预水平将不利于本地区资本投资效率提升,而“丝路经济”行政干预能够正向推动金融业资本投资效率的提升。从侧面反映出,“21世纪海路”金融业可能整体市场化水平较高,并且市场对金融业资本投资流向能够起到最基本的优化配置作用,降低了资本错配的可能性,但“丝路经济带”金融业由于垄断势力过强,产生了显著的资本错配现象,降低了资本投资效率的提升,因而加强行政干预、引导资本投資合理配置,能够促进本地区金融业资本投资效率的提升。从对外开放水平的估计系数观察,对外开放水平提升对“21世纪海路”金融业资本投资效率提升不具有显著性。然而,却对“丝路经济带”金融业资本投资效率提升具有明显负向抑制作用。主要原因很可能由于FDI在投资竞争中,受到超国民待遇,在投资政策、可投资领域优惠力度高于区域内金融业资本投资,从而对金融业资本投资产生了挤出效应,降低了金融业总体资本投资回报率,导致资本投资效率降低。而地区教育水平提升对“21世纪海路”金融业资本投资效率具有正向推动作用,但对“丝路经济带”不具有显著性。劳动生产率提升对“21世纪”海路金融业资本投资效率提升具有正向促进作用,且显然劳动生产率对“丝路经济带”金融业资本投资效率提升作用明显弱于“21世纪”海路。从交互项回归系数观察,通过地区教育水平提高可以调节对外开放水平、金融业劳动生产率,实现FDI与“一带一路”金融业资本投资效率提升的正向关系,且对“21世纪海路”金融业资本投资效率的提升作用明显高于“丝路经济带”。通过行政干预水平的调节,并不能实现“21世纪海路”金融业劳动生产率对资本投资效率提升的促进作用,而“丝路经济带”却能实现对资本投资效率提升的促进作用,表明加强政府对金融业的行政监管能够防止本地区金融业垄断势力过强,提高资本配置优化,促进本地区资本投资效率提升。
  (2)进一步分组的实证检验结果。本文按照中位数将“一带一路”金融业劳动生产率和资本投资效率划分为两组,一组代表劳动生产率和资本投资效率相对高水平的地区,一组代表相对低水平的地区。所采取的方法为系统聚类方法,聚类结果如表3、表4所示。
  依据系统聚类结果,本文对“一带一路”金融业劳动生产率和资本投资效率分别构建面板Tobit模型,回归结果如表5、表6所示。
  由表5中模型19和20中对“一带一路”金融业劳动生产率相对高水平地区的回归结果可知,行政干预水平提升对“高水平地区”劳动生产率提升具有负向抑制作用,而对“低水平”地区却不显著。对外开放水平提升对“高水平地区”劳动生产率提升不具有显著性,而对“低水平”地区却具有显著的负向抑制作用。地区教育水平提高对“高水平地区”劳动生产率提高产生了正向促进作用,但是对“低水平地区”却产生了负向抑制作用。从交互性回归系数可知,通过地区教育水平的调节,“高水平地区”FDI与劳动生产率提升产生了负向关系,而“低水平地区”并不显著。主要原因在于“低水平地区”绝大部分位于我国经济发展较为落后的地区,对于人才吸引力较弱,尽管地区教育水平提高对FDI具有吸引力,但是由于“低水平地区”人才流失严重,降低了对FDI的吸引力。因此,现阶段对于“低水平地区”而言,在加大地区教育水平的同时,仍然要将留住人才作为地区软环境建设的中要任务。
  由表6模型21和22回归结果可知,行政干预对“高水平地区”金融业资本投资效率提升具有负向抑制作用,但是对“低水平地区”资本投资效率具有正向促进作用。对外开放水平提升对“高水平地区”资本投资效率提升具有正向提升作用,而对“低水平地区”却不具有显著性。地区教育水平提升对“高水平地区”金融业资本投资效率提升具有正向促进作用,但对“低水平地区”却不具有显著性。劳动生产率提升对“高水平地区”资本投资效率具有显著促进作用,而对“低水平地区”却不具有显著性。从交互项回归系数观察:通过地区教育水平提升的调节,FDI、劳动生产率对“高水平地区”资本投资效率提升产生了正向促进作用,但是对“低水平地区”却不显著。然而,通过行政干预水平提高的调节,“低水平地区”劳动生产率提升对资本投资效率提升产生了正向促进作用,而“高水平地区”却并不显著。
  五、研究结论与启示
  本文从劳动力和资本投资双要素视角探讨了“一带一路”金融业发展差异性的动态变化趋势及其内在成因,并通过构建转变“一带一路”区域间金融业发展差异性的有效路径,从深层次分析了转变“一带一路”金融业发展差异性现象的有效路径及区域差异。
  (一)主要结论
  第一,“21世纪海上丝绸之路”和“新丝绸之路经济带”两大区域金融业劳动力、资本投资及其效率的区域差异均具有动态变化的特征,且“21世纪海路”和“丝路经济带”区域间金融业发展水平的差异性变化趋势与劳动生产率差异性变化趋势相互一致。在2003-2008年期间,资本投资效率的差异性>资本投资规模的差异性>劳动力投入规模的差异性>劳动生产率的差异性;2008-2011年期间,劳动力投入规模的差异性>资本投资规模的差异性>资本投资效率的差异性>劳动生产率的差异性;2012-2014年期间,资本投资规模的差异性>劳动力投入规模的差异性>资本投资效率的差异性>劳动生产率的差异性。且金融业劳动生产率的差异性程度最低。而“一带一路”区域间金融业综合发展水平的总体差异主要归因于区域间的差异,区域内差异的贡献较弱。然而,劳动力投入、资本投资、劳动生产率、资本投资效率的总体差异主要归因于区域内差异,而区域间差异的贡献较弱。

  第二,“一带一路”金融业发展的“双重属性矛盾”是两大区差异性发展的重要内在影响因素。具体表现在“丝路经济带”和“21世纪海路”金融业发展的共同特征在于劳动力投入对金融业发展的总驱动作用均高于资本投资的总驱动作用,而将劳动力和资本投资总驱动作用分解后却表现出一方面主要依靠劳动生产率驱动的集约型发展方式,一方面又依赖于资本投资规模驱动的粗放型发展方式,从发展方式上均存在“双重属性矛盾”,且“丝路经济带”双重属性矛盾明显高于“21世纪海路”。此外,由于“丝路经济带”金融业区域内所辖省份资本投资的配置不合理,导致资本地区配置效应对金融业发展的驱动作用为负值。
  第三,转变“一带一路”金融业发展差异性的路径具有区域差异。在提升金融业劳动生产率方面:影响“一带一路”金融业劳动生产率提升的主要影响因素为地区教育水平的高低,显然现阶段“21世纪海路”地区教育水平提升对金融业劳动生产率的正向推动作用高于“丝路经济带”。“丝路经济带”金融业在发展可能仍然存在国有垄断势力过强造成产业内严重的劳动力错配现象出现,从而导致劳动生产率损失,而“21世纪海路”区域此种现象并不显著。“丝路经济带”对外开放水平提升对金融业劳动生产率提升产生了负向抑制作用,但对“21海路”却并不显著。21世纪海路”通过地区教育水平提高的调节,FDI与劳动生产率提升产生了负向关系,但“丝路经济带”却产生了正向促进作用。在提升金融业资本投资效率方面:提升“21世纪海路”行政干预水平对金融业资本投资效率提升具有负向影响,但对丝路经济”而言,反而能够促进资本投资效率提升。对外开放水平提升对“21世纪海路”金融业资本投资效率提升不具有显著性,但是对“丝路经济带”具有明显负向抑制作用。金融业劳动生产率提升对“丝路经济带”金融业资本投资效率提升作用弱于“21世纪海路”。
  然而,通过“一带一路”地区教育水平提高可以调节FDI、勞动生产率,实现FDI、劳动生产率与金融业资本投资效率提升的正向关系,且对“21世纪海路”金融业资本投资效率的提升作用明显高于“丝路经济带”。通过行政干预水平的调节,“21世纪海路”金融业劳动生产率对资本投资效率提升的促进作用不显著,而“丝路经济带”却具有促进作用。
  第四,“一带一路”金融业劳动生产率和资本投资效率按照水平差异划分,影响两者提升的主要路径具有区域差异。在劳动生产率提升层面,行政干预水平提升对“一带一路”“高水平地区”劳动生产率提升具有负向抑制作用,而对“低水平”地区却不显著。对外开放水平提升对“高水平地区”劳动生产率提升不具有显著性,而对“低水平”地区却具有显著的负向抑制作用。地区教育水平提高对“高水平地区”劳动生产率提高产生了正向促进作用,但是对“低水平地区”却产生了负向抑制作用。但是通过地区教育水平的调节,“高水平地区”FDI与劳动生产率提升产生了负向关系,而“低水平地区”并不显著。在资本投资效率提升层面,行政干预对“高水平地区”金融业资本投资效率提升具有负向抑制作用,但是对“低水平地区”资本投资效率具有正向促进作用。对外开放水平提升对“高水平地区”资本投资效率提升具有正向提升作用,而对“低水平地区”却不具有显著性。地区教育水平提升对“高水平地区”金融业资本投资效率提升具有正向促进作用,但对“低水平地区”却不具有显著性。劳动生产率提升对“高水平地区”资本投资效率具有显著的促进作用,而对“低水平地区”却不具有显著性。然而,通过地区教育水平提升的调节,FDI、劳动生产率对“高水平地区”资本投资效率提升产生了正向促进作用,但是“低水平地区”却不显著。通过行政干预水平提高的调节,“低水平地区”劳动生产率提升对资本投资效率提升产生了正向促进作用,而“高水平地区”却并不显著。
  (二)主要启示
  第一,由于“21世纪海路”与“丝路经济带”两大区域金融业综合发展水平的差异主要来源于区域间差异的贡献。但是考虑到区域内差异的贡献呈现上升区域,因此在制定“一带一路”金融业总体发展规划中,仍然要将降低区域间金融业发展水平差异作为重要任务,但也要注重改善“21世纪海路”和“丝路经济带”所辖区域内金融业发展的差异性。针对两大区域金融业劳动生产率、资本投资效率、劳动力投入、资本投资规模的总体差异主要解决区域内差异较为突出的矛盾。
  第二,对“一带一路”金融业发展而言,当前主要任务在于解决产业发展中存在的“双重属性矛盾”,促进金融业可持续发展。对“一带一路”所辖区域而言,均要将提升投资质量、提升资本投资效率作为重要任务,只有转变产业发展中存在的“双重属性矛盾”才能从总体跨域粗放型的发展特征,步入可持续发展的集约型发展方式。对“丝路经济带”而言,要积极制定有效政策引导资本投资在区域内合理流动、优化资本区域配置结构,减小对资本投资规模扩张的依赖,加快资本投资效率的提升,降低产业发展中存在的“双重属性矛盾”,从而缩小与“21世纪海路”金融业的发展差距。
  第三,进一步加强政府对本地区的行政管理、监督,协调金融业劳动力在产业内合理配置,能够促进“丝路经济带”金融业劳动生产率提升。尽管“21世纪海路”金融业不存国有垄断势力过强而导致劳动力错配现象,但仍然要加强预防。“21世纪海路”金融业仍然要加大开放水平,但更要注重FDI的质量而非规模,从而发挥高质量的FDI对金融业发展的正向溢出效应,同时本地区金融业仍然要积极学习FDI在人才吸引力方面的优势经验,提高对人才的竞争能力。对“丝路经济带”而言,在积极引进高质量的FDI时,仍然要将FDI的引进规模作为重要任务。“丝路经济带”金融业由于垄断势力过强,产生了显著的资本错配现象,因此加强科学的行政干预、引导资本投资合理配置,要加快促进金融业资本投资效率提升。减少FDI在投资竞争中,在投资政策、可投资领域优惠力度受到超国民待遇,提高FDI投资门槛,降低对“一带一路”金融业资本投资的挤出效应,从而提高金融业的资本投资效率。现阶段对于劳动生产率和资本投资效率“低水平地区”而言,在加大地区教育水平的同时,仍然要将留住人才作为地区软环境建设的重要任务。

  注釋:
  ① 搜狐财经:2015年中国对外投资73508亿元 同比增长147%。
  ② 相关文献由于篇幅问题,不在文中罗列。
  ③ 由于篇幅问题,“一带一路”金融业资本形成额不在列出,如读者有兴趣可以向作者索取。
  ④ 具体计算结果由于篇幅问题,不在文本中显示,如有需要可向作者索取。
  ⑤ 通过将劳动力投入分解后的三个累积驱动效应加总后得到劳动力总驱动作用。
  ⑥ 通过将资本投入分解后的三个累积驱动效应加总后得到资本总驱动作用。
  ⑦ 通过对比资本投资规模与劳动生产率之间的比值。
  ⑧ 由于“丝路经济带”资本地区配置的作用为负向作用,在此文中不在进行比较。
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  The Regional Differences in Financial Industry Development and Its Causes under
  “Belt and Road”:An Analysis based on Labor and Capital Input
  CHE Ming-hao


  

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