我国货币政策的行业非对称性研究

来源 :天津财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kwzheng
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
我国经济自改革开放以来在经历一段时期的高速增长以后,经济总量已经相当可观,但是经济结构失衡的问题却逐渐凸显出来。货币政策作为我国最主要的宏观经济调控手段,承担着推进供给侧改革进程和促进经济结构转型升级的重任。然而我国长期以来“一刀切”的总量货币政策对经济各行业造成的影响不尽相同,阻碍了货币政策对经济结构的调整进程。因此,本文以制造业为例,对货币政策的行业非对称性进行深入探究,可以摸清货币政策实施效果与我国制造业行业特征之间的关系,为货币政策的制定和实施提供一些理论建议。本文首先从关于货币政策行业非对称性存在性和造成货币政策行业非对称性的因素两个方面对现有相关文献做了梳理,然后基于货币非中性理论和货币供给的外生性理论两个角度说明了货币政策是有效的,在此基础上推导了货币政策行业非对称性的理论模型,并对货币政策造成行业非对称效应的理论机制做了深入探究。接下来对我国2003年至2018年间货币政策的实施情况进行回顾和梳理,并概括了我国制造业的发展现状,为实证提供定性证据。然后运用面板模型证实了我国货币政策存在行业层面非对称效应,并对造成这种非对称性的影响因素进行研究,在此基础上进一步探讨了货币政策的实施与制造业结构的关系。最后针对实证得出的结论从宏观和微观两个层面给出了对策建议。本文的研究结论是:货币政策在行业层面存在非对称效应,并且这种非对称性与各行业经济特征有关,行业杠杆率越低、流动比率越高、财务费用率越高、平均资产规模越小、资本密集度越大,货币政策对该行业的影响就越大,货币政策的实施并未能显著提高技术密集型制造业在制造业总产值所占比值,因此未能促进制造业结构改善,最后针对实证分析结果从微观和宏观两个角度提出了相关的对策建议。
其他文献
本文主要研究在Rn空间中的一类线性常微分方程的时间最优控制问题,其控制约束集为矩形型控制约束集.首先建立时间最优控制问题和范数最优控制问题的等价性定理.其次得到最优时间和时间最优控制的充分必要条件.最后给出一种计算最优时间和时间最优控制的数值方法.在已有的结论中线性常微分方程的目标集是原点,然而本文考虑的控制系统的目标集是包含原点的闭球.本文共包括五章:第一章为绪论,主要阐述本文的研究背景和研究内
生物序列是指DNA序列或蛋白质氨基酸序列。多序列比对是指三条以上类似长度的生物序列的比对。所谓序列比对是指具有两序列最优相似性的对准排列。由于高通量测序等生化技术
进入20世纪以来,人类社会经济以大量消耗化石能源为代价取得了突飞猛进的发展。依靠石油裂解生产的低碳烯烃的需求日益广泛,不仅造成世界各国都将面临石油短缺的严峻问题,还
禽白血病(Avian Leukosis,AL)是由禽白血病病毒(Avian leukosis virus,ALV)引起的鸡良性或恶性肿瘤性疾病。自报道以来,AL给世界各地养禽业造成了较大的经济损失。至今,尚无有效
儈层语义是非语言信息逐步积累的结果,表现为物理和机械世界的难以用语言表达的知识。儈层语义特征是数据本身所具有的,有利于提升网络性能的信息。目前主流的深度神经网络是
溶剂冰冻模板法方法简单、可制备孔结构高度可调的多孔材料,近年来受到了学者们的广泛关注。所得多孔材料广泛应用于吸附分离、细胞培养支架、仿生结构等方面。但是,使用这种
多金属氧簇(POMs)是具有特殊三维结构的过渡金属-氧纳米簇,主要是由高氧化态(通常为d_0或d_1)的第V A和第VI A金属(以V,Mo和W为主,Nb和Ta较少见)制成的纳米级金属氧化物,其尺寸在0.8 nm至6 nm之间。POMs具有良好的水溶性、氧化还原性和热稳定性,这些性质使得它们在催化、分子磁性、生命科学、可持续能源、电子、传感器、放射性核素捕获等领域具有许多实际和潜在的应用。含钼多金
两亲性嵌段共聚物自组装可以形成各种丰富的形貌,如囊泡、胶束等。这些自组装结构可广泛应用于生物医学、涂层材料、传感器、纳米印刷等领域。传统的自组装技术通常要求先通过聚合反应合成两亲性嵌段共聚物,然后,由于不同嵌段间亲疏溶剂性质的差异,嵌段共聚物可以自发地形成各种形态,以达到热力学稳定状态。然而,整个加工工艺不仅复杂,而且聚合后还需要产物的纯化过程。而且,这种传统的自组装技术只在稀溶液中进行,而在实际
钛酸钡材料(BaTiO_3,BTO)沉积到Si基板之后形成的BTO/Si异质结构在MOS晶体管、太阳能电池等领域表现出了巨大的应用潜力。对于这种氧化物/Si结构来说,界面处形成可控的且强度够高的内建电场至关重要。然而,对于传统的晶态氧化物,受到材料固溶度的限制,通过掺杂的方法难以在不改变材料性能的同时获得满足器件要求的载流子浓度。因而探索一种新的方法来控制材料中产生足量且可控的可参与形成内建电场的
随着油田开采的不断深入,开采环境变得更加复杂,抽油泵在数百米井下工作,极易导致卡泵故障发生。目前卡泵故障的诊断主要依靠监测人员利用已有经验知识对示功图进行分析,这导致卡泵故障诊断效率较低,工作人员任务繁重。传统的卡泵故障诊断方法已经不能满足油田智能化的发展,因此实现卡泵故障的智能诊断具有十分重要的意义。近年来,计算机通信和人工智能技术不断发展,为机采井卡泵故障诊断提供了一种新的解决办法。本文以机采