【摘 要】
:
改革开放以来,中国经济历经多年的持续高速增长,取得了举世瞩目的成就。然而,近年来,伴随着经济增速放缓,下行压力亦在不断加大,国民经济长期依赖于投资驱动的结构性矛盾与不可持续性日益凸显。在此情形下,如何转变经济发展方式,实现经济高质量发展,便成为学界和政界非常关注的一项重要议题。国家的创新发展,离不开金融资源的有效供给。这不仅是因为金融机构可为创新提供源源不断的资金支持,更为重要的是,其本身作为国家
论文部分内容阅读
改革开放以来,中国经济历经多年的持续高速增长,取得了举世瞩目的成就。然而,近年来,伴随着经济增速放缓,下行压力亦在不断加大,国民经济长期依赖于投资驱动的结构性矛盾与不可持续性日益凸显。在此情形下,如何转变经济发展方式,实现经济高质量发展,便成为学界和政界非常关注的一项重要议题。国家的创新发展,离不开金融资源的有效供给。这不仅是因为金融机构可为创新提供源源不断的资金支持,更为重要的是,其本身作为国家创新系统的重要组成部分,金融制度的合理安排和金融资源的有效配置均会对创新发展产生重要影响。近年来,中国金融业在改革的有序推进中得到了快速发展,中国金融产业增加值在GDP中的占比已经超过欧盟、美国等发达国家。但是,受资本市场改革相对滞后的影响,中国金融体系仍以银行为主导,并且存在着较为严重的所有制歧视,这不仅在一定程度上扭曲了资本供给的方向与价格,而且在一定程度上冲击了中国金融市场的平稳运行,给国家的创新发展带来了额外成本。在此情形下,本文从金融资源错配的视角出发,理论分析了金融资源错配影响企业技术创新的内在机理,并在此基础上采用中国大陆规模以上工业企业面板数据,构建动态面板模型,实证考察了金融资源错配对企业技术创新的影响。研究发现,结构性失衡金融资源错配对企业技术创新具有显著的负向影响,这表明以银行类金融机构为主导的金融资源供给结构不利于企业创新活动的有效开展,并且研究还发现,结构性失衡金融错配一定程度上制约了高技术企业的发展,从而在整体上抑制了企业技术创新能力的提升;所有制歧视金融错配对企业技术创新的影响亦显著为负,一定程度上表明以国有银行为主导的银行体系错置了金融资源在不同性质企业之间的分配,并且所有制歧视金融错配约束了创新动力较强的非国有企业发展,进而不利于企业技术创新能力的整体提升。在替换相关变量,处理内生性问题以及采用分位数回归重新估计以后,相关结果依然稳健。本文结论为进一步深化金融供给侧结构性改革,充分发挥金融服务创新的功效,进而促进中国经济高质量发展提供政策启示。因此,在中国金融供给侧结构性改革的过程中,需要充分关注当前金融体系结构性资源错配对企业技术创新所产生的不利影响,通过深化改革,逐步减弱银行的主导地位和所有制歧视,进一步释放金融体系活力。
其他文献
2019年是中国住房由分配到商品化改革的第21个年头,也标志着中国房地产行业走过了21年,即将从黄金时代进入白银时代。黄金时代只要地拿的好就能赚钱的日子将渐行渐远,行业内竞争加剧,房企们也纷纷走向多元化发展的道路。2019年,30家千亿阵营房企均在房地产上下游亦或者其他行业进行了产业布局。可以看出,房企们在过去十年比拼规模的战场之外,又找到了新的战场。而跨业态多元化发展的房企手中握有海量客户资源,
随着第五代(The Fifth-generation,5G)移动通信技术Release 16阶段标准化工作的完成,Release 17阶段工作全面展开,5G标准化工作已进入新的阶段。5G不仅仅满足于人与人之间的信息通信,而且更加注重无线通信技术在垂直行业领域的应用,即物与物之间的通信。在此背景下,早已备受关注的车联网(Vehicle to Everything,V2X)通信技术再次成为了学术界和工
近年来,深度学习被应用于多种医学图像分析问题,为医学影像智能辅助诊断带来了巨大突破。然而深度学习医学图像分析仍存在高质量标注数据集的缺乏这一痛点,绝大多数研究过程首先需要构建标注数据集。经过前期调研与分析,当前高质量标注数据集构建过程中存在以下问题:(1)该过程的质量控制缺乏标准框架,且公开的图像标注工具缺少标注过程质量控制功能,不利于标注数据集的准确性。(2)当前大多数公开的标注工具仅提供全手工
近年来,企业的增长速度一直是国内外学者们不断争论的话题。大部分学者们认为,过高的增长速度会导致企业财务和资源无法均衡匹配,这样持续下去,企业会出现财务危机,甚至可能破产、倒闭;过低的增长速度导致企业资金一直闲置,机会成本不断增加,使得企业落后于整个行业发展的总体水平,最后同样可能会被市场淘汰。因此,要让企业健康持续地发展,保持一个合理的增长速度是至关重要的。希金斯认为,企业可持续增长率指的是企业财
近年来,深度学习网络成为解决计算机视觉和机器学习领域问题的热门选择。尽管现在已经有很多深度学习网络算法,但是这些方法常常假设数据来源于相同的领域。当这些方法应用于不同领域数据时,其效果会显著下降;而在现实生活中,某些域的样本难以采集或者根本无法采集,这时很难使用传统的深度学习算法进行学习,跨域学习方法随之应运而生。跨域学习也称迁移学习,通过将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域
近红外光谱分析技术可以对样品进行无损、快速实时的检测分析,使得其在石油化工、食品检测、药品监督等领域得到了广泛的应用。然而在实际的生产中,因测量环境、仪器差异而导致的模型通用性较差的问题,严重制约了近红外光谱分析技术的发展。本文针对此问题,分别在光谱预处理、主从仪器光谱波长点的最佳匹配、波长选择以及迁移学习等方面展开了模型传递的研究。(1)为解决因光谱存在噪声、基线漂移等现象而导致模型通用性较差的
随着市场经济的发展和户籍制度的改革,全国各地一大批青年人来到社会经济发展快的城市后,青年人会面对继续在都市拼搏和照顾下一代的矛盾。在中国传统家庭文化和为减轻子女负担等因素的影响下,城市中涌入外来长者,与中等收入的子女共同居住在城中村社区,进入到新的环境后,无论是生理和心理,都将面临着社区适应的挑战。对于这个特殊的群体,社会各界和社会工作领域已经关注和研究他们的社区适应现状和问题。本文实地研究对象是
近年来北极海冰消退使得人类利用海洋生物资源成为可能,中北冰洋公海区域不排除未来出现大规模商业捕鱼的可能性。一方面,北极生态系统复杂而脆弱,国际社会对中北冰洋公海海域的科学认知还很不充分,难以为可持续捕鱼提供科学数据支撑。另一方面,这片海域绝大部分还没有被国际法约束,尚属于国际法治理的空白。如何在北极渔业资源开发利用与生态环境保护之间平衡,是国际社会共同面对的难题。北冰洋沿岸国和北极利益攸关者经过十
目前,物联网相关技术在船舶行业中的应用仍处于发展阶段,船舶智能化是船舶工程的发展趋势。本文针对船用RFID信息监控系统进行了设计研究,对于提高船舶舱室内部信息化监控的效率,具有重要的研究意义和极大的实用价值。首先,船用RFID信息监控系统针对船舱内部实际环境的具体要求,设计并实现了一套基于RFID的智能监控硬件装置。该硬件装置以RFID标签——天线——读写器组成的RFID信息传输模块为基础,对船舱
规模庞大、并对发达地区和城市经济发展作出重要贡献的流动人口,是严峻的国内外形势下值得关注的消费群体。提升其消费水平与质量,不仅是民生保障与发展的基本内容,还可以充分发挥消费对经济增长的促进作用。而养老保险作为一种应对年老风险的保障措施,通过为退休后的老年人提供稳定的收入预期,能促使人们减少工作时期的储蓄,提高现期的消费水平。鉴于养老保险对消费的影响有争议和流动人口这一群体的特殊性,本文借助2016