一、证券市场资金吸纳因素分析（论文文献综述）
许嘉禾[1]（2021）在《我国体育产业高质量发展的金融支持研究》文中研究指明体育承载着国家强盛、民族振兴的梦想。体育强则中国强,国运兴则体育兴。体育要强、要兴,发展体育产业是主要途径。2019年,国务院办公厅发布《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》,高质量发展逐步成为体育产业发展的重要战略目标。金融是现代经济的血脉。体育产业要提质增效和持续高速发展,需要金融的有力支持。然而当下,金融体系在体育产业中的效用功能尚未能够充分发挥。因此,体育产业高质量发展所面临的金融支持问题,成为一个难以回避的命题。本研究立足于体育产业的经营实践,综合运用体育学、管理学、系统科学及金融学的相关研究方法及范式,以现代产业和金融发展的相关理论为指导,按照金融支持体育产业高质量发展的现状与问题、特征与机理、宏观效应、微观效率以及系统运行的次序,从理论分析到实证研究,展开工作。本研究的工作主要如下:一是梳理体育产业的金融支持现状,发现体育产业金融支持存在的不足。二是总结体育产业高质量发展的金融需求特征,剖析金融支持体育产业高质量发展的作用机理。三是在宏观产业层面,以耦合协调的视角,审视体育产业与金融体系的关联关系。通过建立序参量体系,引入耦合协调、剪刀差以及灰色关联等模型进行实证研究,分析二者的耦合协调发展效应及影响因素。四是从在微观企业的层面,以“黑箱”的视角,根据金融支持与体育产业的不同维度,测度金融支持体育产业高质量发展的效率水平。通过筛选体育企业样本,利用DEA、Malmquist指数及收敛性模型进行实证研究,分析金融支持体育产业高质量发展的效率水平及其演变特征。五是根据体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,构建金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型。分别从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行模拟仿真,分析不同策略对体育产业高质量发展所产生的影响。以期为优化体育产业金融支持,促进体育产业高质量发展提供理论依据和策略着力点。本研究的结论主要包括六个方面:（1）政府金融支持和市场金融支持均对体育产业高质量发展具有重要意义,在体育产业高质量发展的过程中扮演了不同的角色。随着体育产业金融需求的不断升级,政府部门对体育产业金融活动的认识持续深化,政策工具与国有资本逐步活跃。金融市场对体育产业的支持力度不断提升,各类体育产业金融市场蓬勃发展,风险投资市场异军突起。体育产业嵌入金融体系的程度不断加深。但同时,体育产业的金融支持仍存在一定问题:一是金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充;二是金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足;三是风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺;四是新兴金融工具利用不充分,体育金融复合人才供给不足。（2）我国体育产业具有快速成长的阶段性特征、业态丰富的结构性特征、高不确定性的风险性特征和消费供需的不平衡特征。在高质量发展的目标要求下,体育产业的发展特征进一步衍生出了独特的金融需求特征。体育产业高质量发展亟需的是政策引导下的规模化金融支持、层次多元化的系统性金融支持、风险偏好的针对性金融支持,以及科技赋能的普惠性金融支持。（3）资本形成、创新推动和消费刺激是金融支持体育产业高质量发展主要功能组成。金融体系一是可以扩大资本积累,促进资本形成,缓解体育产业融资约束;二是能够降低交易成本,优化资源配置,分散创新风险,推动体育产业技术、模式创新;三是可以实现跨期平滑、财富效应和风险保障,刺激体育产业消费发展。有效的金融支持作用于体育产业的投资和消费两端,通过平衡产值结构、改善融资结构、变革消费结构,促进产业的结构转型升级;通过扩大要素供给、加快要素流通、推动技术进步,提高产业的要素生产效率;通过加速企业成长、优化公司治理、形成循环激励,促进产业的价值增值,精准作用于体育产业的成长痛点,协助体育产业迈向高质量发展。（4）宏观产业效应的实证研究表明:金融体系与体育产业高质量发展之间存在内生耦合机理和外部耦合功能,具有双向耦合协调发展机制。二者不仅维持了长期、高度的耦合关联性,并且实现了耦合协调度的持续跃升,呈现出由低水平协调向高水平协调演化的动态趋势。金融体系对体育产业的短时间、爆发性增长起到了有效地支撑作用。且二者的耦合协调发展尚处于发展周期的前期,其交互胁迫作用远小于耦合协调发展所带来的正向效应。与此同时,二者的耦合协调效应受到多种内生因素和外部环境的共同影响。风险投资市场、消费金融、政府扶持和金融创新等内生动力型因素,以及居民消费结构、产业结构变动等外生环境型因素,均与二者的耦合协调发展存在密切关联。（5）微观企业效率的实证研究发现:第一,静态来看,体育产业高质量发展的总体金融支持效率尚可,多数样本企业接近最优生产前沿面,但同时具有明显的技术制约特征。扩大金融资源投入规模前,需要着重改善金融技术水平。在金融支持效率内部,债权效率较好,股权效率欠佳,且股权效率呈现规模制约特征。在体育产业内部,体育企业板块、行业业态和空间地域方面均存在不同程度的金融支持效率差异。第二,动态来看,金融支持体育产业的动态效率水平并未产生良性改观,反而出现小幅下降。主要原因是技术进步不足,产业金融技术创新水平难以支撑金融资源规模的快速增长。其中,股权动态效率下滑,技术进步水平下降明显,是导致整体金融效率下滑的主要原因。第三,动态效率的收敛性分析表明,效率落后企业对领先集团具有追赶效应,但收敛速度较慢,且收敛速度存在体育产业内部的结构性差异,达到产业金融支持效率的均衡仍需要较长时间。（6）系统建模与仿真的实证研究说明:金融支持体育产业高质量发展可以视为由政府金融支持、金融市场发展、宏观金融环境和体育产业发展所组成的动力学系统。第一,强化金融市场支持力度可以有效提升体育产业发展质量。相对而言,强化股权市场的效能略优于债权市场。股权市场更有利于体育产业规模扩张和要素生产率提升,债权市场则更有利于体育产业结构优化。第二,政府干预会对体育产业发展质量产生影响。弱化政府干预无益于体育产业发展质量,维持一定强度的政府金融支持具有必要性。适度增强政府干预有利提升体育产业发展质量。但当政府干预过度时,会造成规模增长与要素生产率下降并存,仅能“做大”而不利“做强”体育产业,最终无益于产业发展质量。第三,宏观金融风险能够对体育产业发展质量产生显着的负面冲击。随着体育产业深度嵌入金融体系,金融风险的损害力度可能进一步增大,需要审慎防范、积极应对金融风险。在结论的基础上,提出了完善金融政策体系,优化制度顶层设计;丰富金融服务市场,创新投融资渠道模式;推动金融技术创新,开发新型金融工具;优化企业金融管理,重视复合人才培养等策略建议。本文主要有以下创新点:（1）探讨了金融与体育产业高质量发展的关系。在现状梳理的基础上,总结体育产业高质量发展的金融需求特征,明确金融功能的作用支点,厘清金融支持体育产业高质量发展的作用机理。（2）结合体育产业高质量发展的宏观产业与微观企业视角进行实证研究。综合运用数理模型及相关评价方法,设计序参量体系,测度并分析金融支持体育产业高质量发展的耦合协调发展效应及其影响因素;构建投入、产出指标体系,从不同维度测度并评价金融支持体育产业高质量发展的效率特征及其变动规律。形成对体育产业高质量发展的金融支持问题的深层次认识,为优化体育产业的金融支持效能提供着力点。（3）构建了金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型,分析体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,设计模型变量及函数关系,并从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行仿真。探究不同策略对体育产业高质量发展产生的影响,为企业部门的金融决策和主管部门的政策制定提供更具现实意义的参考。
高锦杰[2]（2021）在《绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究》文中进行了进一步梳理如何推进绿色可持续发展和经济高质量增长是当代中国经济发展的重要课题。绿色金融通过绿色投资促进污染企业的绿色转型、产业结构生态化和绿色技术创新,从而对我国经济高质量增长产生重要影响。本文通过梳理国内外绿色金融与经济增长的相关文献,以绿色金融的外部性为前提,分析绿色金融的基本功能及其对经济增长影响的传导机制。在对绿色金融和经济增长的发展历程、现状及水平的测度分析的基础上,从微观机理、传导路径及区域异质性三个层面,分别运用相关模型对绿色金融对经济增长的影响进行了实证分析,在微观机理层面主要通过调节效应和中介效应模型分析绿色金融对企业经营绩效的影响;在传导路径层面主要运用中介效应模型分析绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新两条路径对经济增长的影响效果;在区域异质性层面主要通过空间杜宾模型和门限效应模型分析绿色金融影响各区域经济增长的异质性,以及不同绿色金融工具对各区域经济增长的异质性影响。本文把绿色金融影响经济增长的微观机理、传导路径及区域异质性有机结合,从理论与实证两方面系统解析绿色金融对企业经营绩效、对经济增长的传导路径及区域异质性的综合影响。在实证研究的基础上,分别从国家、地方政府、金融机构及企业等四个层面提出以绿色金融推动经济增长的对策建议。在绿色金融对微观企业经营的实证研究中,本文以融资约束和绿色技术创新作为调节变量,构建调节效应模型,实证比较分析绿色金融对绿色企业与污染企业经营绩效的影响效果,结果表明融资约束和绿色技术创新在绿色金融对绿色企业经营绩效的影响过程中均起到了正向调节作用,而融资约束在绿色金融对污染企业经营绩效的影响过程中起到了负向调节作用,而绿色技术创新则起到了正向调节作用。对比而言,绿色技术创新的调节效果要显着高于融资约束的调节效果。按照企业类型、产权属性以及企业规模等标准实证检验绿色金融对不同性质的企业的非对称影响,结果表明:对绿色企业而言,绿色金融对国有大规模环保企业的经营绩效具有更为显着的正向促进作用;而对非国有以及小规模的绿色生产企业和绿色能源企业经营绩效的影响并不显着。就污染企业而言,绿色金融对国有大规模的重污染企业的影响较为显着,且表现为正向促进作用;而对非国有小规模的中、轻度污染企业的影响并不显着。本文分别以融资约束及绿色技术创新作为中介变量,探讨绿色金融影响绿色企业和污染企业经营绩效的路径机制,结果表明,对环保企业而言,绿色金融通过改善企业融资约束、提高绿色技术创新水平两条路径进而促进企业的经营绩效的提升。而对污染企业而言,绿色金融通过恶化企业融资约束而提高绿色技术创新水平两条路径共同作用于企业经营绩效,而绿色技术创新水平的推动作用超过了融资约束的抑制作用。在绿色金融通过产业结构优化和绿色技术创新路径影响经济增长的研究中,本文根据环保产业和重污染产业占地区生产总值的比重及其增长率构建了产业结构生态化指标,并简要地分析了产业结构的生态化水平,结果表明,环保产业的快速发展与重污染产业的逐渐萎缩,提高了我国产业结构的生态化水平。与此同时,我国绿色技术创新水平也在不断提升。考虑到经济增长会受到政策制定、落实和发挥等方面的影响,需要一定时间进行调整,上一期的经济增长水平也会影响当期的经济增长,因此,通过构建动态面板数据模型来反映经济增长的动态变化和控制经济增长自身的内在冲击,以此检验绿色金融与经济增长之间的关系,结果表明,经济增长在时间上具有明显的持续性,且绿色金融对经济增长具有显着的促进作用。通过构建中介效应模型检验绿色金融影响经济增长的具体途径,结果表明,绿色金融确实能够通过提高产业结构生态化水平及绿色技术创新水平进而促进经济增长,且总效应中大约有22.96%是产业结构生态化的中介效应实现的,有55.38%是绿色技术创新的中介效应实现的。在绿色金融对区域经济增长影响的异质性分析中,通过构建静态面板数据模型分析绿色金融对经济增长的影响,结果表明,绿色金融发展水平的提高能够显着推动经济增长率及经济增长效率。通过分析绿色金融对经济增长的区域异质性及不同类型绿色金融工具对区域经济增长的影响,表明绿色金融对东部地区经济增长的影响效果要显着大于中西部地区,且证券类绿色金融工具对东部地区经济增长的影响更为显着,信贷类绿色金融工具对中西部地区经济增长的影响更加明显。本文以绿色金融作为门限变量,通过构建面板门限效应模型分析绿色金融通过产业结构生态化以及绿色技术创新对经济增长的非线性影响,结果表明,绿色金融通过产业结构生态化对经济增长的影响存在双门限效应;通过技术吸纳水平对经济增长的影响存在单门限效应。即当绿色金融发展水平较低（GF≤0.2518）时,产业结构生态化对经济增长的影响是不显着的,而随着绿色金融的进一步发展（0.2518<GF≤0.3294）,产业结构优化对经济增长的影响在5%的水平下显着为正,当绿色金融发展水平进一步提高（GF>0.3294）,产业结构优化影响经济增长的显着性明显提高（1%的水平下显着）,影响系数也进一步增强;当绿色金融发展水平较低（GF≤0.3051）时,技术吸纳水平对经济增长的影响虽然是显着的,但影响程度明显小于绿色金融发展水平较高时的影响程度。
王永仓[3]（2021）在《数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应》文中认为数字经济是当前全球发展的主流趋势,数字金融是数字经济时代创新活动最为活跃的领域。数字金融以先进的底层技术为依托,以数字化的知识和信用作为关键生产要素,为实现普惠金融发展和社会经济包容性增长提供了新的途径。发展壮大农村经济,增加农民创业就业机会,拓宽农民增收渠道,促进农民收入增长是“三农”领域的热点议题,也是“三农”工作的中心任务。经过改革开放40余年的发展,我国农村居民收入水平有较大提高,但是相对于城镇居民,农村居民收入水平依然较低,城乡收入差距依然较大,城乡社会经济发展失衡已经成为我国社会经济发展的突出矛盾。随着我国经济发展进入新常态,经济增速逐年放缓,农村居民外出就业面临严峻挑战,在农业生产成本“地板”和农产品价格“天花板”的双重挤压下,农民收入持续增长面临较大的压力,突如其来的新冠疫情也对农民收入增长带来负面影响。金融是现代经济的核心,金融发展是促进农民收入增长的重要渠道,但是中国传统农村金融面临可持续性问题,对农村经济发展和农民收入增长支持乏力,需要寻求新的动力以促进农村居民持续增收。然而,数字金融快速发展可能为农民收入增长带来新机会。随着互联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等数字技术的快速发展以及在金融领域的广泛应用,人类社会逐步迈入数字金融时代。数字金融作为数字技术与金融服务高度融合的产物,具有低成本、广覆盖、可持续等优势,降低了信贷服务对财务报表、信贷记录、抵押担保等传统信贷技术的依赖,提高了金融服务的可得性,通过促进消费投资、激励创新创业、支持商业模式创新发展等途径提升了金融服务实体经济的能力,改善了农村居民创业就业环境,为促进农民收入增长带来更多的机会。数字金融有望通过金融组织与金融服务等方面的创新,不断缩小数字鸿沟,解决农村普惠金融发展长期面临的低收益、高成本、效率与安全难以兼顾等瓶颈问题,可以惠及被传统金融排斥的大量农村居民,有助于缓解他们的金融约束,获得便利低成本的支付、投资理财、融资、保险等金融服务,并改善他们的消费行为,促进他们的创业、投资、经营及就业活动,提高农村资金配置效率,促进农村经济发展,进而促使农民收入增长。鉴于此,本文以数字金融为切入视角,着重分析数字金融对农民收入增长的作用机制和影响效应。本文遵循提出问题、理论研究、实证研究与政策研究的逻辑思路,基于中国数字金融与农民收入增长的实际情况,采用规范研究和实证研究相结合的方法为促进农村数字金融有效普及、推动数字金融发展、促进农民收入增长提供政策依据。具体地,本文在深入分析中国农民收入增长的演变历程及结构变化、数字金融的特征事实及演变趋势的基础上,重点构建了数字金融影响农民收入增长的理论框架,并运用2011-2018年的省级面板数据和中国家庭金融调查（CHFS）数据,综合采用工具变量法、分位数回归法、中介效应模型、门槛估计法、面板半参数估计、空间计量、最小二乘法、倾向得分匹配法、Iv-probit等方法实证检验数字金融对农民收入增长的影响效应及作用机制,最后基于结论提出发展数字金融以促进农民增收的政策建议。本文的研究内容和研究结论归结如下:第一,中国数字金融发展取得了很大的成绩,省域间的数字金融差距日趋缩小,但是数字金融服务实体经济依然存在问题,带来了新的风险并产生新的金融排斥;改革开放以来,我国农民收入增长、收入结构表现出显着的时空差异,各省农民收入差距日渐缩小,农民收入来源呈现出多元化特征,省域间的农民收入增长具有显着的空间依赖性,呈现出分块集聚的特征;数字金融与农民收入具有普遍的正相关性,且具有非线性特征。加速数字技术与金融服务深度融合,推动金融发展提质增效已经成为全球共识。中国各类数字金融业务的应用与普及取得了很大的成绩。省域间的数字金融发展差距日渐缩小,金融服务的普惠性明显提升,服务实体经济的能力显着增强。但是数字金融发展本身及服务实体经济方面依然存在着问题。部分传统金融体系存在的问题并非因为数字金融而化解,有些问题在数字金融领域反而进一步强化。数字金融发展带来了新的问题和风险,并产生了新的金融排斥。中国数字金融在短期内将会强化监管,长期将会防范风险与鼓励创新并重,以促进普惠金融发展并提升服务实体经济的能力。改革开放以来,中国农民收入增长及收入结构表现出明显的时空差异,农民收入水平逐渐提高,收入形态已经高度货币化,收入来源逐渐多元化。工资性收入超越经营性收入成为农民收入增长最主要的来源,转移性收入成为近年农民收入增长的亮点,财产性收入水平依然较低。省域间的农民收入差距总体上表现出先扩大后缩小的特征,近年来农民收入差距的收敛速度正在放缓。各省份农民收入增长表现出显着的空间依赖性,农民收入较高的省份、农民收入较低的省份存在分块集聚的特征。伴随着数字金融的发展,农民收入水平也在不断提高。数字金融发展、数字金融各维度、数字金融的各项业务与农民收入具有正相关性,且具有非线性特征。数字金融与工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入均具有正相关性,且表现出非线性特征。数字金融与各区域农民收入之间具有正相关性,且存在非线性特征。第二,数字金融发展通过促进工资性收入、经营性收入等各项收入增长进而带动农民增收,处于不同收入分位数的群体均能从数字金融发展中获益,尤其是低收入群体获益较多,在不同区域数字金融发展的增收效应存在显着的差异。首先,无论是数字金融总指数还是各维度指数都与农民收入增长显着正相关,并具有显着的滞后效应。采用过度识别的工具变量GMM和LIML方法对内生性进行控制的估计结果表明上述结论具有稳健性。支付、信贷、保险等各类数字金融业务均能促进农民收入增长。其次,数字金融对经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入增长均有显着的正向促进作用。再次,数字金融对农民收入增长的影响存在显着的地区差异,其中数字金融对西部地区的增收效应最强。最后,各收入分位数上的人群均能从数字金融及各维度发展中获益,尤其是低收入群体获益更多。数字金融对农民收入增长的影响体现出包容性特征。第三,数字金融发展对农民收入增长的影响具有基于自身非线性特征,并存在人力资本门槛效应和正向的空间溢出效应。首先,数字金融及各维度发展对农民收入增长均存在双重门槛效应,表明数字金融影响农民收入增长具有非线性特征。随着数字金融及各维度发展水平越过相应的门槛值,对农民收入增长的促进作用逐渐增强,当前所有省份的数字金融发展均跨越了第二个门槛值。其次,总体上数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛效应不明显,但其各维度发展对农民收入增长的人力资本门槛效应存在结构性差异。覆盖广度存在双重人力资本门槛效应,随着人力资本跨越相应的门槛值,农民增收效应逐步增强。进一步分析表明,覆盖广度与农村人力资本的交互耦合有助于促进农民增收。使用深度的人力资本门槛效应不显着。数字化程度存在单一人力资本门槛效应,随着人力资本跨越门槛值,增收效应有所减弱。在样本期内大部分省份的人力资本仍然处在数字化程度增收效应较大的阈值范围内。再次,数字金融及各维度发展均存在显着的空间集聚特征。总体上数字金融的空间溢出效应不显着,数字金融各维度对农民收入增长的空间溢出效应存在差异。具体来看,覆盖广度不仅有利于本省的农民收入增长,还能提高邻接省份的农民收入增长。使用深度有利于提高本省农民收入增长,但对邻接省份农民收入增长的影响不显着。数字化程度对本省农民收入增长影响不显着,但是对邻接省份的农民收入增长具有显着的促进作用。第四,数字金融发展促进了宏观经济增长,并主要通过城市化进程进而有利于农民收入增长。在控制经济增长的情况下,产业结构和城市化本身也是数字金融影响农民收入增长的有效渠道。数字金融对农民收入增长除了通过中介变量传导之外,还能直接促进农民收入增长。首先,数字金融及各维度发展对经济增长具有显着而稳健的正面影响。进一步考虑到各省份社会经济条件的差异性,研究发现在中西部地区,以及在初始互联网普及率、居民高等教育比例相对较低省份,数字金融及各维度发展对经济增长的正向促进作用更强;在初始传统金融发展水平较低、私营企业比重较高的省份数字金融的经济增长效应受到一定程度的抑制。其次,数字金融及各维度发展可以通过经济增长进而促进农民增收。进一步的分析表明,在控制其他变量的情况下,经济增长对农民收入增长的影响主要通过城市化途径来实现,而产业结构的变迁和城市化也是数字金融影响农民收入的重要途径。再次,数字金融及各维度除了通过中介变量影响农民收入增长之外,还能直接促进农民收入增长。最后,数字金融及各维度影响农民收入增长的传递路径存在区域差异。第五,数字金融促进家庭创业,进而促进农民收入增长。数字金融使用通过促进农户家庭创业活动,提高创业绩效,从而促进农户增收,社区数字金融水平具有显着的正向溢出效应。此外,数字金融促进了农户家庭成员的非农就业,相对于创业家庭,数字金融对非创业家庭的非农就业水平影响更为显着。首先。数字金融使用有助于促进农户家庭收入增长,社区数字金融水平提高对农户家庭增收具有显着的正向溢出效应。具体来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用降低了农户的农业收入,提高了非农收入,即数字金融促进农户家庭增收并改变收入结构;社区数字金融水平的提高对所有农户的家庭增收均具有显着的正向溢出效应。对异质性农户,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应存在差异。总体上,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应随分位点的上升表现出先下降后缓慢增强的特征,对非贫困农户、东部地区的农户以及低社会资本和低金融知识农户的家庭增收效应更强,对贫困农户和中西部地区农户的增收效应较弱。其次,数字金融使用有助于促进农户家庭创业和提高非农就业水平,社区数字金融水平对家庭创业和非农就业水平具有显着的正向溢出效应。从创业活动来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用能显着促进农户家庭创业,尤其是提高机会型创业的概率,并改善非创业家庭的创业意向;对于不使用数字金融的农户,社区数字金融水平提高对其创业活动具有溢出效应,对创业意向的影响则不显着。从创业绩效来看,数字金融使用能显着提高项目营业收入和经营利润,社区数字金融水平对营业收入和经营利润具有正向溢出效应。数字金融还能改善农户家庭非农就业水平,相对于创业家庭,数字金融使用和社区数字金融水平对非创业农户的非农就业促进作用更为显着。相较已有研究,本文创新在于:（1）研究视角方面。本文从宏观和微观两个层面分析数字金融对农民收入增长的作用机制并进行实证验证,现有研究通常从某一个方面的来展开。宏观层面,从赋能实体经济的角度讨论数字金融通过经济增长对农民增收的影响,并逐步检验经济增长对农民收入增长的传递路径。研究结果表明,在样本期内,经济增长主要通过吸收农村人口向城市转移来促进农民收入增长。微观层面从支持农户家庭创业的视角讨论数字金融对农户家庭增收的影响。研究结果表明数字金融促进了农户家庭创业活动,尤其是机会型创业,并提升了创业绩效,从而促进家庭增收。现有文献关注到数字经济对自雇型就业和受雇型就业的影响,但是很少从微观的角度考察,本文比较了数字金融对创业家庭和非创业家庭就业活动的影响。结果表明,数字金融对非创业家庭的非农就业影响力度更大。即是说,数字金融更有利于增加受雇型劳动者的非农就业机会。（2）研究内容方面。没有使用数字金融的家庭能否从数字金融发展中获得好处,这一点很少有文献进行考察。本文从社区层面考察了数字金融发展水平对不使用数字金融家庭的溢出效应。研究结果表明,社区数字金融水平对农户家庭收入、家庭创业及非农就业均有正向的溢出效应。关于数字金融对贫困户和非贫困户收入增长的影响,目前关注的文献也较少。本文比较了数字金融对贫困户和非贫困户的增收效应。结果表明,数字金融使用、社区数字金融水平促进了非贫困户的家庭增收,但是对贫困家庭的增收效应不显着。现有文献关注到数字金融对非农收入的影响,但是对农业收入的关注比较少。本文分析了数字金融对家庭农业收入和非农业收入的影响。结果表明,数字金融提高了农户家庭非农业收入,减少了农业收入。（3）研究方法方面。本文将面板门槛模型、二次项面板模型及面板半参数模型结合起来以研究数字金融影响农民收入增长的非线性效应,将面板门槛模型与交互耦合协调度模型结合起来研究数字金融的人力资本门槛效应,在研究数字金融农户增收效应时使用了OLS、2SLS及PSM方法。现有研究在处理同类问题时通常只考虑了其中的一种或两种方法,本文尽可能把这些方法结合起来,以增强研究结论的可靠性。
侯周梓[4]（2021）在《马克思虚拟资本理论及其当代价值研究》文中研究指明社会是一个处于不断变化之中的有机体,运动是社会的生命力所在。虚拟资本是资本主义社会资本的最终形态,是巅峰也是终结的开端。对马克思虚拟资本理论及其当代价值进行研究,既是掌握经济发展规律、树立正确的投资观、坚定理论自信的需要,也是对马克思虚拟资本理论指导中国特色社会主义市场经济实践的肯定。追根溯源,马克思虚拟资本理论不是凭空产生的,有其自身产生的经济条件和理论渊源。经济条件上,虚拟资本根源于商品经济的发展,是商品的使用价值和价值的矛盾作用的产物;货币资本为虚拟资本的产生奠定了基础;信用制度和股份公司的发展,加速了虚拟资本经营的迅猛发展;交易所和金融危机的出现,既预示着虚拟资本运行独立化,也彰显了其固有矛盾的不可避免,推动了马克思虚拟资本理论的诞生。理论渊源上,马克思从古典政治经济学中汲取营养,在对亚当·斯密、大卫·李嘉图、西斯蒙第等经济学家理论的分析及对威·里瑟姆等银行家着作的摘录中,提炼出“虚拟资本”这一概念并提出了虚拟资本理论。知行合一,马克思虚拟资本理论不是“无果之树”,有其自身的逻辑体系和现实要求。首先,通过对马克思《资本论》及其手稿的解读,系统梳理马克思虚拟资本理论主要内容,从整体上掌握虚拟资本的基本内涵、表现形式、主要特征、双重作用以及马克思关于虚拟资本对社会发展影响的预测。其次,深入探讨马克思虚拟资本理论与当代现实的联系,在马克思虚拟资本理论的视域下对国际货币虚拟化与我国证券市场实践进行分析,印证马克思虚拟资本理论的科学性、批判性以及辩证性,指出虚拟资本发展的新走向。最后,从理论意义和对当代中国的现实启迪两个层面,提炼出马克思虚拟资本理论的当代价值,以期指导中国特色社会主义市场经济实践。
薛洁[5]（2020）在《保障房建设和维护资金问题研究》文中提出论文在梳理保障房建设和维护资金相关理论、综述既有保障房建设和维护资金问题研究的基础上,首先对保障房建设和维护的历史及现状进行描述,在对现实的考察中发现,我国保障房建设和维护资金面临资金供求矛盾、资金层次性较低、资金筹措模式单一、资金循环路径不畅通、缺乏资金管理与支持、多重资金风险隐患的困境。其次分析造成保障房建设和维护资金困境的一般性成因与特殊性成因。对保障房属性认识不充分、惯性控制机制作用、利益表达驱动、有限的土地供应、缺乏资金运作环境、资金制度及相关法律法规不健全是保障房建设和维护资金问题的一般性成因。其中土地因素是保障房建设必备基础条件,土地出让净收益作为保障房主要资金来源之一,同时也是地方政府达成利益目标的主要手段,对保障房建设和维护资金问题的产生具有关键影响。因此通过构建静态面板模型及动态面板模型以验证地方政府利益表达与保障房支出行为的关系。结果表明,土地财政相对规模的扩大抑制了地方政府的保障房支出行为,保障房支出行为受限于地方政府的利益表达,并且在东部、中部地区更为显着。为增强保障房支出行为的效果,应注重对地方政府利益表达的协调,将土地财政相对规模控制在合理范围之内。保障房建设和维护资金问题成因的特殊性表现为,保障房建设资金缺乏对不同类型保障房融资方式的匹配,保障房维护资金忽视了对保障对象经济发展能力的提升以加快保障房项目资金回收。最后针对中国实际并参考国外经验,提出摆脱资金困境的建议。应基于不同地区、不同类型保障房、资金运作不同阶段的特点,重塑利益表达与协调,调动各方力量参与保障房建设和维护的积极性。加快完善保障房资金运作配套管理支持机构及制度、金融市场与法律法规建设,为保障房建设和维护资金的运作构建更为优化的外部环境。多举措助力、多方合力实现保障房建设和维护资金的良性循环,促进保障房事业的平稳健康有序发展。论文从保障房建设和维护两个视角、供求两个方面分析,揭示了我国保障房资金的困境及其原因,比较全面和客观的反映现实。提出以利益协调为突破口,促进形成我国保障房建设和维护资金的良性循环。基于保障房建设和维护资金问题的一般性成因及特殊性成因逐一提出对策建议,具有一定的针对性和现实意义。
郭轶舟[6]（2020）在《中国互联网产业安全问题研究》文中指出互联网产业蓬勃兴起已成为推动我国经济发展、实现产业结构升级与转型的新动能,对社会进步与经济增长起着越来越重要的作用。然而互联网产业自身还存在着结构失衡、产业布局不完整、无序竞争现象严重等诸多问题,中美贸易战更突显出我国互联网产业安全问题,引发国人担忧。因此如何维护我国的互联网产业安全成为一个亟待解决的重要理论和现实问题。但迄今为止,尚未有文献对互联网产业安全进行探讨。为此本文基于产业安全理论,提出互联网产业安全的概念,尝试建立互联网产业安全理论,考察中国互联网产业的产业安全状态,通过实证分析,探明影响中国互联网产业安全的主要因素,以期在理论上丰富相关领域的研究内容,在实践上为有关部门提供参考与借鉴。按照发现问题-理论准备-分析问题-解决问题的研究逻辑,在具体分析过程中聚焦于“中国互联网产业存在哪些产业安全问题”、“当前中国互联网产业安全处于何种状况”和“主要影响因素及相互关系是什么”三个具体问题,通过深入分析与论证形成了以下主要研究结论。（1）中国互联网产业目前在产业发展环境方面存在市场结构呈现寡头垄断趋势、市场绩效整体下降趋势、管理主体分散、资源供给不足、均衡产业布局加剧区域经济不平衡等安全问题;在产业竞争力方面存在缺乏配套区域专业化水平低、区域产业同构化和市场换技术政策失效等安全问题;在产业控制力方面存在企业发展所需资金依赖外国资本、关键技术依赖国外转移和利用外资政策偏差等安全问题;在网络安全方面存在免费定价方式影响产品策略趋向恶意、模仿抄袭促生不公平竞争行为等安全问题。（2）中国互联网产业安全状态目前处于基本安全,并且在2007-2017年间其安全度呈小幅上升态势,主因是互联网产业发展环境得到大幅改善所致,但由于受到网络安全环境日趋严重、外资对技术控制导致产业控制力下降、产业创新能力不足削弱竞争力三方面的安全威胁,因此我国互联网产业安全总体形势依然严峻。（3）影响中国互联网产业安全主要因素是自主创新能力、产业竞争力、产业特征、产业要素和国内企业竞争力。其中自主创新能力对互联网产业安全具有显着正向影响;产业竞争力对自主创新能力和互联网产业安全均有正向影响;产业特征对自主创新能力和互联网产业安全均有正向影响;要素环境对自主创新能力和互联网产业安全均有正向影响;国内企业竞争力对互联网产业安全具有正向影响。（4）提升中国互联网产业安全主要措施包括:通过优化管理体制、完善支持互联网产业发展的资本市场、加快人才队伍建设和坚持数字化战略扩大基础建设来改善互联网产业发展环境;通过建立完善互联网产业创新体系、提高互联网企业自主创新能力和强化知识产权保护和运用来提升互联网产业竞争力;通过建立并完善网络安全应急体系和提高网络安全技术水平来强化网络安全防范能力。本文的创新之处主要在于:第一,建立互联网产业安全分析的理论框架,首次提出互联网安全也是产业安全重要内容的论述,认为国际垄断资本通过占据网络中心节点并利用互联网技术来主导全球各产业链延伸是引发互联网安全问题的重要原因,对产业安全理论做出了有益尝试和拓展。第二,从互联网产业安全内涵实质、互联网产业特征和互联网产业要素环境的变化三个角度出发,提出互联网产业安全主要受到自主创新能力、产业竞争力、产业特征、产业要素和国内企业竞争力五大因素影响,通过实证发现自主创新能力对互联网产业安全具有显着正向影响,产业竞争力对自主创新能力和互联网产业安全具有正向影响,产业特征对自主创新能力和互联网产业安全有正向影响,要素环境对自主创新能力和互联网产业安全有正向影响,国内企业竞争力对互联网产业安全具有正向影响,这为政府、监管机构及相关从业者提供借鉴与参考。第三,建立以产业发展环境评价、产业竞争力评价、产业控制力评价和网络安全环境评价为主的互联网产业安全评价指标体系,并以此实证分析了中国互联网产业安全状态,得出我国互联网产业整体安全程度处于基本安全状态的结论,为以后进一步深入研究提供借鉴。
王丽娜[7]（2020）在《我国长租公寓REITs模式融资风险评价研究》文中研究指明近年来,住房租赁市场得到快速发展,政府部门、各资本方以及相关企业积极探索新的发展模式和业务方向。长租公寓作为住房租赁市场的一种新型业态逐渐受到广泛关注,开始朝着品牌化和标准化方向发展。然而现阶段长租公寓的发展却因为融资渠道有限、资金投入量大且投资回收期长等问题面临层层阻碍。针对这一现状,借鉴国外先进的REITs融资经验,将REITs应用到长租公寓项目的融资中来,可以作为解决长租公寓融资瓶颈的有效途径。然而,我国REITs的发展尚不成熟且参与各方较多,必然存在很多复杂的风险因素,对REITs融资进行风险评价是保证REITs在长租公寓项目中的成功运用、促进国内长租公寓健康发展的关键。本文首先对现阶段我国长租公寓的发展现状进行了阐述,通过对比国内主要融资模式的优劣势,结合长租公寓融资的特点,对REITs应用于长租公寓融资的适用性进行了分析。根据长租公寓REITs整体运作流程,以工作分解结构和风险分解结构对融资风险因素进行了识别和归类。其次,对所建立的风险评价指标体系采用李克特5分量表进行问卷调查,并通过信度效度分析对所构建的评价指标进行了进一步检验。在此基础上,针对REITs融资项目可获样本数据有限、风险影响因素复杂的特点,选取支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为长租公寓REITs融资风险评价的基础模型;针对传统支持向量机模型参数的选取依赖于专家经验判断、主观性强的问题,采用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony algorithm,ABC）对模型的关键性参数进行优化,建立了基于ABC-SVM的长租公寓REITs融资风险评价模型;运用本文所建立的模型结合实际工程案例进行仿真分析,并与BP神经网络以及传统SVM模型的输出结果进行对比,对基于ABC-SVM的长租公寓REITs融资风险评价模型的适用性和优越性进行了验证。最后,基于上述模型分析,对提升企业融资风险评价能力提出相关建议,以期为我国长租公寓REITs融资的健康发展提供一定的参考作用。
黄晓雯[8]（2020）在《我国影子银行系统风险溢出效应研究》文中指出2008年,美国次贷危机的突然爆发引发的国际金融危机重创全球经济金融体系,作为元凶之一的影子银行迅速成为全球经济发展的关注焦点。当前,房地产泡沫、地方政府债务和影子银行等是我国金融体系存在的三大潜在的系统风险点,而近几年规模不断扩张的中国式影子银行业体系也逐渐映入人们的眼帘。中国式影子银行多作用于实体经济,但实际上有银行业务之名而无其实,游离于监管之外,所以在金融创新发展过程中给我国带来一定的风险,对监管者更是提出挑战。本论文以我国影子银行系统风险溢出效应为研究对象,运用规范分析和实证分析相结合的研究方法,在论述金融体系系统风险特征、产生原因、传染机制的基础上,主要选择三个潜在风险点中的影子银行进行重点探讨,分析影子银行可能引发金融体系系统风险的机制、中国影子银行成因与背景,并分别从社会融资规模角度和官方影子银行定义范围角度估算影子银行规模。从微观运用GARCH模型论证影子银行对传统商业银行的风险溢出效应,实证分析结果表明:当影子银行陷入困境,传统商业银行也将面临风险。影子银行的风险值通常大于传统银行,即影子银行更容易受到冲击,也就是说,防范金融体系系统风险的关键在于加强对影子银行的监管。从宏观角度上用VAR模型实证分析了影子银行规模变化对金融安全指数的影响,影子银行规模对金融稳定性具有负向溢出效应,影子银行规模的扩张威胁到金融系统的稳定。在短期内,影子银行规模的扩大在程度会促进经济的发展,有利于金融稳定,但长期来看,由于影子分行业务融资成本相对较高,运行过程中容易出现风险,影子银行规模的扩大对经济的负面效应就会凸显,如果得不到有效监管,金融风险就会集聚,进而影响金融系统稳定。这是因为银子银行的规模扩张会削弱国家宏观调控力度,增加金融机构之间的风险关联性等一系列问题直接影响金融稳定。最后,对影子银行系统金融风险防范提出相应的政策建议。本文创新点主要体现在以下三个方面:第一,在构建GARCH的基础上计算Va R和Co Va R,测算影子银行对传统银行的风险溢出效应。第二,运用VAR模型实证分析我国影子银行规模变动是否会给金融稳定性造成影响,实证结果可以显示规模变动对金融稳定指数的影响程度及影响持续时间跨度,从而为制定监管政策提供实证依据;分别从社会融资规模与官方影子银行界定范畴层面估算影子银行规模。第三,针对其引发系统风险的机制,以及具体到我国影子银行引发系统风险的关键环节进行了分析。
侯小攀[9]（2020）在《我国融资租赁公司经营效率及其影响因素研究》文中进行了进一步梳理融资租赁作为一种集融物、融资、贸易、服务于一体的新型融资方式,具有成本低、风险小和资金流动性强等优势,对盘活社会闲置资金、推动制造业升级转型有重要作用。目前融资租赁业在发达国家作为“朝阳产业”,成为继银行、证券、保险、信托之外的第五大金融支柱。经营效率衡量投入与产出之间的关系,可以反映融资租赁公司运作管理、资源统筹、技术革新等方面的能力。基于此,研究融资租赁公司经营效率及其影响因素,并据此有针对性地提出改善经营效率的建议,对融资租赁公司长远发展以及融资租赁业在资本市场中发挥更大作用具有重要的现实意义。本文参考国内外学者对银行等金融机构经营效率的研究,首次测度了中国融资租赁业的经营效率并分析其影响因素。首先,本文采用DEA-Malmquist模型测算了融资租赁公司的经营效率及其分解指标,通过以上指数分析企业通过扩大规模、改进管理方法、技术等提高经营效率的能力。其次,运用面板Tobit回归模型,实证分析经济增长速度、成本管理、负债水平、盈利水平、所有权性质及标准融资占比对融资租赁公司经营效率的影响。再次,介绍了QC融资租赁有限公司发展现状相关情况,测算其效率,并将其与行业综合效率对比分析。最后,针对所得结论,对如何提高我国融资租赁业经营效率提出若干建议。本文研究的主要结论有:（1）2015-2018年,我国融资租赁公司的经营效率逐年上升,纯技术效率指数、规模效率指数和技术进步指数有波动,但总体呈上升态势。其中,经营效率指数和技术效率指数的递增趋势和波动趋势大致相同,表明2015-2018年间我国融资租赁行业经营效率的增长更多依靠技术效率的改善。（2）按照股东背景不同对样本内融资租赁公司分类后,发现厂商系及独立第三方融资租赁公司经营效率的增长幅度显着高于金融租赁公司,主要原因可能在于相比金融租赁公司,厂商系融资租赁公司可以提供专业技术,并且客户群体一般较为稳定。而独立第三方租赁公司的优势在于独立性强,更容易得到承租人的信赖,并且业务灵活可以满足客户的多元化需求。（3）从影响因素来看,融资租赁公司所在地经济增长速度、公司成本管理、负债水平、盈利水平和标准融资占比对公司经营效率有显着影响,而所有权性质对经营效率的影响不显着。（4）对比QC公司与其他29家融资租赁公司的经营效率指数及相关构成指数变化情况发现,QC公司2015-2018年的经营效率指数高于其他融资租赁公司均值,但其纯技术效率处于不变状态,说明该公司在经营管理水平以及服务水平方面还有较大上升空间。
户琳琳[10]（2020）在《绿色投资基金绩效评价研究》文中认为应对经济发展和社会转型,需要大力推动包括绿色基金、绿色信贷等金融举措在内的绿色金融体系落地发展,绿色发展已成为现阶段应对环境和资源困境的必然选择。作为拥有广泛资金来源的绿色投资基金,能够有效推动绿色产业项目初期立项以及后续发展。为了准确评估我国绿色投资基金的发展状况,本文试图建立一个更加完善的绩效评价体系并对影响因素进行分析,探讨我国绿色投资基金绩效情况及其影响因素。本文首先对绿色投资基金的研究背景及意义进行了阐述,然后对国内外关于绿色投资基金绩效评价方面的研究文献进行总结和述评,在此基础上建立结合我国绿色投资基金现实情况的DEA的评价模型,将数据包络分析思想引入绿色投资基金绩效评价,建立一个包含费用成本、基金风险、管理人能力和责任投资指标等多方面因素在内的基金绩效评价体系。最后,对我国138支开放式绿色投资基金在2014年至2018年绩效表现进行实证分析,结合总体性分析、效率分析、投影分析等结果,利用多元回归模型探讨责任投资等因素对绿色投资基金绩效的影响以及改进方向。结论部分基于实证分析结果对绿色投资基金发展给出对策建议。
二、证券市场资金吸纳因素分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、证券市场资金吸纳因素分析（论文提纲范文）
（1）我国体育产业高质量发展的金融支持研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 体育产业高质量发展的现实需要 |
| 1.1.2 金融与实体经济关系的重新审视 |
| 1.1.3 体育产业高质量发展的金融诉求 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 主要内容与研究方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 体育产业 |
| 2.1.2 高质量发展 |
| 2.1.3 体育产业高质量发展 |
| 2.1.4 金融支持 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 经济高质量发展的金融支持研究 |
| 2.2.2 新兴产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.3 体育产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.4 体育产业高质量发展与金融支持的关系认识 |
| 2.2.5 文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 产业生命周期理论 |
| 2.3.2 产业结构理论 |
| 2.3.3 产业融合理论 |
| 2.3.4 Schumpeter金融促进理论 |
| 2.3.5 金融结构理论 |
| 2.3.6 金融深化、金融约束与金融内生理论 |
| 2.3.7 系统理论与经济效率理论 |
| 第3章 体育产业高质量发展的金融支持现状与不足 |
| 3.1 体育产业高质量发展的金融支持现状 |
| 3.1.1 政府金融支持现状 |
| 3.1.2 信贷市场支持现状 |
| 3.1.3 债券市场支持现状 |
| 3.1.4 股票市场支持现状 |
| 3.1.5 风险投资支持现状 |
| 3.1.6 其他金融市场支持现状 |
| 3.2 体育产业高质量发展的金融支持不足 |
| 3.2.1 金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充 |
| 3.2.2 金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足 |
| 3.2.3 风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺 |
| 3.2.4 新兴金融工具利用不尽充分,体育金融复合人才供给不足 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 体育产业高质量发展的金融支持特征与机理 |
| 4.1 体育产业高质量发展的金融需求特征 |
| 4.1.1 “支柱地位”与扩张趋势: 亟需政策引导的规模化金融支持 |
| 4.1.2 丰富业态与结构演进: 亟需层次多元的系统化金融支持 |
| 4.1.3 投资风险与不确定性: 亟需风险偏好的针对性金融支持 |
| 4.1.4 消费升级与供需优化: 亟需科技赋能的普惠性金融支持 |
| 4.2 体育产业高质量发展的金融支持机理 |
| 4.2.1 金融支持体育产业高质量发展的功能组成 |
| 4.2.2 金融支持体育产业高质量发展的作用机理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 体育产业高质量发展的宏观金融支持效应分析——基于耦合协调视角 |
| 5.1 研究方案设计 |
| 5.2 研究方法选择 |
| 5.2.1 金融支持体育产业高质量发展的复杂系统特征 |
| 5.2.2 耦合的应用 |
| 5.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.3.1 耦合机制的内涵 |
| 5.3.2 金融支持体育产业高质量发展的耦合机理 |
| 5.3.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.4 模型构建与数据处理 |
| 5.4.1 耦合测度模型 |
| 5.4.2 灰色关联模型 |
| 5.4.3 序参量体系与数据选取 |
| 5.4.4 熵值赋权处理 |
| 5.5 耦合协调效应分析 |
| 5.5.1 系统发展水平分析 |
| 5.5.2 耦合关联与耦合协调效应分析 |
| 5.5.3 基于剪刀差的进一步讨论 |
| 5.6 耦合协调效应的影响因素 |
| 5.6.1 影响因素识别 |
| 5.6.2 变量选取 |
| 5.6.3 影响因素分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 体育产业高质量发展的微观金融支持效率评价——以上市公司为例 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 研究方法选择 |
| 6.2.1 金融支持体育产业高质量发展的投入产出特征 |
| 6.2.2 方法思路与适用性 |
| 6.3 模型构建与数据处理 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 样本选取 |
| 6.3.3 指标测算与数据处理 |
| 6.4 静态效率矩阵分析 |
| 6.4.1 综合金融效率分析 |
| 6.4.2 股权静态效率分析 |
| 6.4.3 债权静态效率分析 |
| 6.5 动态效率演变分析 |
| 6.5.1 金融效率的动态演变 |
| 6.5.2 股权效率的动态演变 |
| 6.5.3 债权效率的动态演变 |
| 6.6 效率收敛性分析 |
| 6.6.1 金融效率的收敛性分析 |
| 6.6.2 股权效率的收敛性分析 |
| 6.6.3 债权效率的收敛性分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 体育产业高质量发展的金融支持系统建模与仿真 |
| 7.1 研究方案设计 |
| 7.2 研究方法选择 |
| 7.2.1 系统动力学原理 |
| 7.2.2 系统动力学组成模块—基于Vensim实现 |
| 7.2.3 系统动力学特点及适用性 |
| 7.3 建模准备 |
| 7.3.1 模型构建原则 |
| 7.3.2 系统边界确定 |
| 7.3.3 模型基本假设 |
| 7.4 模型与变量关系构建 |
| 7.4.1 子系统组成及因果关系 |
| 7.4.2 总系统组成及因果关系 |
| 7.4.3 系统流图设计及主要变量 |
| 7.4.4 变量函数关系确定 |
| 7.5 模型检验 |
| 7.5.1 外观检验 |
| 7.5.2 运行检验 |
| 7.5.3 稳定性检验 |
| 7.5.4 历史检验 |
| 7.5.5 灵敏度检验 |
| 7.6 策略仿真分析 |
| 7.6.1 基础仿真结果 |
| 7.6.2 市场金融策略仿真 |
| 7.6.3 政府金融干预仿真 |
| 7.6.4 金融风险情景仿真 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、建议与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 有关绿色金融内涵的相关文献 |
| 1.2.2 有关绿色金融影响企业绩效的相关文献 |
| 1.2.3 有关绿色金融影响产业结构的相关文献 |
| 1.2.4 有关绿色金融影响技术创新的相关文献 |
| 1.2.5 有关绿色金融影响经济增长的相关文献 |
| 1.2.6 文献述评 |
| 1.3 研究思路、内容及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 主要创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 绿色金融 |
| 2.1.2 绿色产业 |
| 2.1.3 污染产业 |
| 2.1.4 产业结构 |
| 2.1.5 经济增长 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 绿色金融理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 2.2.3 绿色发展理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 绿色金融影响经济增长的理论分析 |
| 3.1 绿色金融的基本功能 |
| 3.1.1 资本积聚功能 |
| 3.1.2 投资导向功能 |
| 3.1.3 信息传递功能 |
| 3.1.4 要素整合功能 |
| 3.2 绿色金融对企业生产决策的影响 |
| 3.2.1 成本—收益函数 |
| 3.2.2 图形解析 |
| 3.2.3 企业决策 |
| 3.3 绿色金融对经济增长的DSGE模型分析 |
| 3.3.1 模型简介 |
| 3.3.2 模型构建 |
| 3.3.3 模型校准 |
| 3.3.4 政策冲击 |
| 3.4 绿色金融对经济增长的影响机理 |
| 3.4.1 绿色金融、产业结构生态化与经济高质量增长 |
| 3.4.2 绿色金融、绿色技术创新与经济增长效率提升 |
| 3.4.3 绿色金融与经济增长的区域异质性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 绿色金融与经济增长的发展现状及测度 |
| 4.1 绿色金融的发展现状及测度 |
| 4.1.1 绿色金融的发展现状 |
| 4.1.2 绿色金融的水平测度 |
| 4.2 经济增长的发展现状及测度 |
| 4.2.1 经济增长的发展现状 |
| 4.2.2 经济增长的效率测度 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 绿色金融影响经济增长的微观机理分析 |
| 5.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 5.1.1 样本选择 |
| 5.1.2 特征事实 |
| 5.1.3 理论假设 |
| 5.2 模型设定、变量选取与数据来源 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 数据来源与统计性描述 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 全样本估计结果 |
| 5.3.2 企业类型视角 |
| 5.3.3 产权性质视角 |
| 5.3.4 企业规模视角 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.4.1 更换经营绩效指标 |
| 5.4.2 替换控制变量 |
| 5.5 绿色金融影响企业经营绩效的中介效应分析 |
| 5.5.1 绿色金融、融资约束与企业经营绩效 |
| 5.5.2 绿色金融、绿色技术创新与企业经营绩效 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 绿色金融影响经济增长的传导路径分析 |
| 6.1 样本选择、特征事实与理论假设 |
| 6.1.1 样本选择 |
| 6.1.2 特征事实 |
| 6.1.3 理论假设 |
| 6.2 模型设定、变量选取与数据说明 |
| 6.2.1 模型设定 |
| 6.2.2 计量方法 |
| 6.2.3 变量选取 |
| 6.2.4 数据说明 |
| 6.3 绿色金融对经济增长的中介效应检验 |
| 6.3.1 绿色金融对经济增长的总效应检验 |
| 6.3.2 绿色金融、产业结构生态化与经济增长 |
| 6.3.3 绿色金融、绿色技术创新与经济增长 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 更换计量方法 |
| 6.4.2 变更样本范围 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 绿色金融影响经济增长的区域异质性分析 |
| 7.1 特征事实与理论假设 |
| 7.1.1 特征事实 |
| 7.1.2 理论假设 |
| 7.2 模型构建、变量选取与数据来源 |
| 7.2.1 模型构建 |
| 7.2.2 变量选取 |
| 7.2.3 数据来源 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 基于全样本的估计 |
| 7.3.2 基于地区样本估计 |
| 7.3.3 基于绿色金融工具的估计 |
| 7.4 稳健性检验 |
| 7.4.1 剔除控制变量 |
| 7.4.2 指标的再度量 |
| 7.5 门限效应检验 |
| 7.5.1 面板门限模型设定 |
| 7.5.2 门限效应存在性检验 |
| 7.5.3 门限估计结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 主要结论与对策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.2.1 国家统筹设计与完善绿色金融体系 |
| 8.2.2 地方政府因地制宜发展绿色金融 |
| 8.2.3 发挥金融机构对绿色金融的引导作用 |
| 8.2.4 强化绿色金融对企业发展的促进作用 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
| 后记 |
（3）数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目标与意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献回顾与评述 |
| 1.3.1 农民收入增长的影响因素的相关文献 |
| 1.3.2 金融发展与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.3 数字金融与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.4 农民收入持续增长的模式及政策措施研究 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 数据来源 |
| 1.5 研究框架与路线 |
| 1.5.1 研究框架 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究创新与局限 |
| 1.6.1 研究的创新 |
| 1.6.2 存在的局限 |
| 第2章 理论回顾与借鉴 |
| 2.1 金融中介理论 |
| 2.1.1 交易成本理论 |
| 2.1.2 信息不对称论理论 |
| 2.1.3 风险管理理论 |
| 2.1.4 简要评述 |
| 2.2 金融发展理论 |
| 2.2.1 金融结构理论 |
| 2.2.2 金融深化理论 |
| 2.2.3 金融功能理论 |
| 2.2.4 普惠金融理论 |
| 2.2.5 简要评述 |
| 2.3 经济增长理论 |
| 2.3.1 新古典增长理论 |
| 2.3.2 内生增长理论 |
| 2.3.3 包容性增长理论 |
| 2.3.4 简要评述 |
| 2.4 网络经济理论 |
| 2.4.1 网络商品理论 |
| 2.4.2 双边市场理论 |
| 2.4.3 长尾理论 |
| 2.4.4 简要评述 |
| 第3章 数字金融与农民收入增长的理论框架及研究假说 |
| 3.1 核心概念界定与辨析 |
| 3.1.1 数字金融 |
| 3.1.2 农民收入增长 |
| 3.2 数字金融影响农民收入增长的间接作用机理 |
| 3.2.1 农户创业 |
| 3.2.2 经济增长 |
| 3.3 数字金融影响农民收入增长的直接作用机理 |
| 3.4 数字金融影响农民收入增长的非线性作用与空间溢出机理 |
| 3.4.1 数字金融影响农民收入增长的非线性作用机理 |
| 3.4.2 数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛作用机理 |
| 3.4.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出机理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国数字金融的特征事实与农民收入增长分析 |
| 4.1 数字金融的业务形态 |
| 4.1.1 网络支付 |
| 4.1.2 网络融资 |
| 4.1.3 财富管理 |
| 4.1.4 网络保险 |
| 4.1.5 互联网征信 |
| 4.2 中国数字金融发展特征 |
| 4.2.1 中国数字金融发展脉络 |
| 4.2.2 中国数字金融指标体系 |
| 4.2.3 中国数字金融发展特征评价 |
| 4.3 中国数字金融发展问题及趋势 |
| 4.3.1 中国数字金融发展问题 |
| 4.3.2 中国数字金融发展趋势 |
| 4.4 中国农民收入增长的演变历程 |
| 4.4.1 超常规增长阶段(1978-1984 年) |
| 4.4.2 波动低速增长阶段(1985-2003 年) |
| 4.4.3 高速增长阶段(2004-2012 年) |
| 4.4.4 新常态增长阶段(2013-2019 年) |
| 4.5 农民收入增长的结构变化 |
| 4.5.1 农民收入结构变化 |
| 4.5.2 结构变动的收入增长贡献 |
| 4.5.3 农民收入的形态结构分析 |
| 4.6 农民收入增长的地区差异及空间分布特征 |
| 4.6.1 各地区农民收入增长时期差异 |
| 4.6.2 农民收入增长的变异系数分析 |
| 4.6.3 四大区域的农民收入增长差异 |
| 4.6.4 农民收入增长的空间分布特征 |
| 4.7 数字金融与农民收入的相关分析 |
| 4.7.1 数字金融与农民收入的相关性分析 |
| 4.7.2 数字金融与农民收入结构的相关性分析 |
| 4.7.3 数字金融与各区域农民收入的相关性分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 数字金融影响农民收入增长的总效应分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型构建、变量选取与估计策略 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 估计策略 |
| 5.3 计量结果分析 |
| 5.3.1 数字金融与农民收入增长 |
| 5.3.2 数字金融与农民收入结构 |
| 5.3.3 区域差异分析 |
| 5.3.4 分位数回归 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数字金融影响农民收入增长的非线性及空间溢出效应分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数字金融影响农民收入增长的非线性效应分析 |
| 6.2.1 模型与变量 |
| 6.2.2 数字金融门槛效应结果分析 |
| 6.2.3 人力资本门槛效应结果分析 |
| 6.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出效应分析 |
| 6.3.1 空间相关性检验 |
| 6.3.2 空间计量模型构建 |
| 6.3.3 空间计量结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:经济增长渠道 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 模型设定、变量选择与统计分析 |
| 7.2.1 模型设定 |
| 7.2.2 变量选择 |
| 7.2.3 统计分析 |
| 7.3 数字金融与经济增长的计量分析 |
| 7.3.1 基于总体样本的计量分析 |
| 7.3.2 基于细分样本的计量分析 |
| 7.4 数字金融、经济增长与农民收入增长的计量分析 |
| 7.4.1 数字金融、经济增长与农民收入增长 |
| 7.4.2 拓展性讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:农户创业渠道 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模型、变量与数据 |
| 8.2.1 模型设定 |
| 8.2.2 变量选择 |
| 8.2.3 数据来源 |
| 8.2.4 描述性统计 |
| 8.3 数字金融与农户家庭增收 |
| 8.3.1 数字金融使用与农户家庭增收 |
| 8.3.2 社区数字金融水平对农户家庭增收的溢出效应 |
| 8.3.3 农户家庭异质性分析 |
| 8.4 作用机制分析 |
| 8.4.1 数字金融与农户创业活动 |
| 8.4.2 数字金融与农户创业绩效 |
| 8.4.3 拓展性讨论:数字金融与农户非农就业 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 推进农村数字金融有效普及 |
| 9.2.2 加快数字金融发展 |
| 9.2.3 完善数字金融监管 |
| 9.2.4 加强消费权益保护 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
（4）马克思虚拟资本理论及其当代价值研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、选题的目的和意义 |
| (一)选题的目的 |
| (二)选题的意义 |
| 二、国内外研究综述 |
| (一)国内研究综述 |
| (二)国外研究综述 |
| 三、研究思路和方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 四、本文的创新性和不足 |
| (一)创新性 |
| (二)不足 |
| 第一章 马克思虚拟资本理论的生成背景 |
| 一、马克思虚拟资本理论生成的经济条件 |
| (一)商品经济的高度发展为虚拟资本的生成提供了一般可能性 |
| (二)货币资本的历史进程为虚拟资本的生成提供了社会现实性 |
| (三)信用制度和股份公司的发展 |
| (四)交易所和金融危机的推动 |
| 二、马克思虚拟资本理论形成的理论渊源 |
| (一)亚当·斯密的“借贷资本” |
| (二)大卫·李嘉图的“国家银行” |
| (三)西斯蒙第的“空想的资本” |
| (四)威·利瑟姆的“虚拟资本” |
| 第二章 马克思虚拟资本理论的主要内容 |
| 一、虚拟资本的基本内涵 |
| (一)狭义的虚拟资本和广义的虚拟资本 |
| (二)信用型虚拟资本和货币型虚拟资本 |
| (三)虚拟资本的双重属性:资本和商品 |
| 二、虚拟资本的主要表现形式 |
| (一)国债券 |
| (二)股票 |
| (三)商业汇票 |
| (四)银行券 |
| 三、虚拟资本的主要特征 |
| (一)虚拟性 |
| (二)高度流动性 |
| (三)价格的回归性 |
| (四)寄生性 |
| (五)高风险性 |
| 四、双重维度下对虚拟资本作用的考察 |
| (一)依附与独立:存在之维下对虚拟资本作用的考察 |
| (二)奴役与解放:主体之维下对虚拟资本作用的考察 |
| 五、马克思关于虚拟资本对社会发展影响的科学预测 |
| (一)资本主义金融危机不可避免 |
| (二)合作工厂是旧形式内对旧形式打开的第一个缺口 |
| 第三章 马克思虚拟资本理论的实践印证 |
| 一、马克思虚拟资本理论与国际货币虚拟化实践 |
| (一)国际货币虚拟化的发展历程 |
| (二)马克思虚拟资本理论视域下对国际货币虚拟化的分析 |
| 二、马克思虚拟资本理论与我国证券市场实践 |
| (一)我国证券市场的发展历程 |
| (二)马克思虚拟资本理论视域下对我国证券市场实践的分析 |
| 三、虚拟资本发展的历史轨迹 |
| (一)虚拟资本向金融资本的融入 |
| (二)虚拟资本向金融武器的转向 |
| (三)虚拟资本向虚拟经济的发展 |
| 第四章 马克思虚拟资本理论的当代价值 |
| 一、马克思虚拟资本理论的理论意义 |
| (一)系统梳理虚拟资本内容,奠定理论大厦基础 |
| (二)综合制定宏观经济政策,提供理论借鉴指导 |
| (三)理性对待虚拟资本利弊,树立正确的投资观 |
| (四)辩证分析西方金融理论,坚定自身理论自信 |
| 二、马克思虚拟资本理论对当代中国的现实启迪 |
| (一)坚持人民币国际化与地方性双重职能的转换相统一 |
| (二)坚持实体经济根本地位与虚拟经济适度发展相协调 |
| (三)坚持政府合法合理监管与市场优化资源配置共发展 |
| (四)坚持国内市场为主与国外市场为辅的双循环新格局 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）保障房建设和维护资金问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法与研究思路 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 贡献或特色及不足之处 |
| 1.4.1 主要贡献 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 国内外研究现状与评析 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.1.1 保障房多部门融资的研究 |
| 2.1.2 保障房资金可持续性的研究 |
| 2.1.3 优化保障房融资的研究 |
| 2.1.4 发展中国家保障房融资的研究 |
| 2.1.5 保障房后期管理的研究 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 保障房资金供给与需求的研究 |
| 2.2.2 保障房资金渠道、融资模式与金融支持的研究 |
| 2.2.3 保障房资金风险的研究 |
| 2.2.4 保障房后期管理的研究 |
| 2.2.5 国外保障房融资借鉴与我国改善建议的研究 |
| 2.3 总体评价 |
| 第3章 保障房建设和维护资金的相关理论 |
| 3.1 保障房的基本理论 |
| 3.1.1 保障房的类型 |
| 3.1.2 与保障房相关的基础理论 |
| 3.2 保障房建设和维护资金的基本理论 |
| 3.2.1 保障房建设和维护资金的来源渠道 |
| 3.2.2 保障房建设和维护资金的融资模式 |
| 3.2.3 与保障房建设和维护资金相关的基础理论 |
| 第4章 我国保障房建设和维护资金的历史与现状描述 |
| 4.1 我国保障房建设和维护的历史演进 |
| 4.1.1 新中国成立初期的探索:1949年-1957年 |
| 4.1.2 实物分配福利阶段:1958年-1980年 |
| 4.1.3 双轨运行的渐进过渡:1980年-1998年 |
| 4.1.4 货币化改革初期:1998年-2003年 |
| 4.1.5 市场化调整时期:2003年-2006年 |
| 4.1.6 转型发展新起点:2007年至今 |
| 4.2 我国保障房建设和维护资金的现状 |
| 4.2.1 我国保障房的资金政策 |
| 4.2.2 我国保障房建设资金的现状 |
| 4.2.3 我国保障房维护资金的现状 |
| 第5章 保障房建设和维护资金的现实困境 |
| 5.1 非均衡性资金供给差异 |
| 5.1.1 区域性失衡 |
| 5.1.2 资金供给与资金需求缺口 |
| 5.1.3 资金供给主体单一 |
| 5.1.4 建设资金与维护资金的差异性供给 |
| 5.2 资金需求调节手段固化 |
| 5.2.1 层次设置模糊 |
| 5.2.2 目标选择偏误 |
| 5.3 资金筹措模式及渠道限制 |
| 5.3.1 资金来源渠道狭窄 |
| 5.3.2 资金筹措模式滞后 |
| 5.4 资金独立循环路径产生负效应 |
| 5.4.1 资金独立循环路径 |
| 5.4.2 效率损失和低收益 |
| 5.4.3 资金供给与资金需求脱节 |
| 5.5 资金管理支持机制的约束 |
| 5.5.1 资金管理机制的约束因素分析 |
| 5.5.2 资金支持机制的约束因素分析 |
| 5.6 多重资金风险隐患 |
| 5.6.1 系统性风险 |
| 5.6.2 财政风险 |
| 5.6.3 金融风险 |
| 5.6.4 不确定性风险 |
| 第6章 保障房建设和维护资金问题的原因分析 |
| 6.1 保障房建设和维护资金问题的一般性原因分析 |
| 6.1.1 保障房的属性 |
| 6.1.2 惯性控制机制作用 |
| 6.1.3 利益表达与协调 |
| 6.1.4 制度根源 |
| 6.1.5 土地供给基础 |
| 6.1.6 金融市场水平 |
| 6.1.7 法制建设程度 |
| 6.2 保障房建设和维护资金影响因素的实证检验 |
| 6.2.1 模型设定与指标选取 |
| 6.2.2 数据来源与描述性统计 |
| 6.2.3 基准回归分析 |
| 6.2.4 稳健性检验 |
| 6.2.5 总结 |
| 6.3 保障房建设资金问题的特殊性原因分析 |
| 6.3.1 公共租赁房PPP+REITs模式的适用性匹配 |
| 6.3.2 棚户区改造工程融资的运行与调整 |
| 6.3.3 商品类保障房的定价分析 |
| 6.4 保障房维护资金问题的特殊性原因分析 |
| 6.4.1 保障对象的负循环链 |
| 6.4.2 保障房资金的“重建设,轻维护” |
| 第7章 国外保障房建设和维护资金模式与经验借鉴 |
| 7.1 美国模式 |
| 7.1.1 美国保障房体系 |
| 7.1.2 美国保障房建设和维护资金的比较分析 |
| 7.1.3 美国模式的经验借鉴 |
| 7.2 英国模式 |
| 7.2.1 英国保障房体系 |
| 7.2.2 英国保障房建设和维护资金的比较分析 |
| 7.2.3 英国模式的经验借鉴 |
| 7.3 德国模式 |
| 7.3.1 德国保障房体系 |
| 7.3.2 德国保障房建设和维护资金的比较分析 |
| 7.3.3 德国模式的经验借鉴 |
| 7.4 荷兰模式 |
| 7.4.1 荷兰保障房体系 |
| 7.4.2 荷兰保障房建设和维护资金的比较分析 |
| 7.4.3 荷兰模式的经验借鉴 |
| 第8章 破解保障房建设和维护资金困境的对策 |
| 8.1 基本原则与具体目标 |
| 8.1.1 基本原则 |
| 8.1.2 具体目标 |
| 8.2 保障房建设和维护资金问题一般性成因的对策建议 |
| 8.2.1 全面分析、正确认识保障房 |
| 8.2.2 多主体共同承担保障房的建设和维护 |
| 8.2.3 重塑利益表达与协调 |
| 8.2.4 细化保障房机构和制度创新 |
| 8.2.5 夯实保障房土地供应 |
| 8.2.6 发展金融市场,探索保障房资金并行方式 |
| 8.2.7 建立并逐步完善保障房法律法规体系 |
| 8.3 保障房建设资金问题特殊性成因的对策建议 |
| 8.3.1 优势互补发挥政府资金纽带作用 |
| 8.3.2 重点配合加强保障房建设资金的债务融资支持 |
| 8.3.3 创造环境激发民间资本参与保障房建设的动力 |
| 8.4 保障房维护资金问题特殊性成因的对策建议 |
| 8.4.1 推动保障对象生活迈向高质量 |
| 8.4.2 动态跟踪融入保障房建设和维护全过程 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）中国互联网产业安全问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 互联网产业已是发展现代经济体系重要生力军 |
| 1.1.2 中美贸易战背景下互联网产业安全问题凸显 |
| 1.1.3 产业安全理论研究滞后于互联网产业发展实践 |
| 1.2 问题提出与研究意义 |
| 1.2.1 问题提出 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 产业保护论 |
| 2.1.2 产业控制论 |
| 2.1.3 产业国际竞争论 |
| 2.1.4 产业安全理论 |
| 2.2 产业安全的分类与评价体系 |
| 2.2.1 产业安全的分类 |
| 2.2.2 产业安全评价指标体系 |
| 2.3 互联网产业相关研究综述 |
| 2.3.1 网络经济和网络产业 |
| 2.3.2 互联网产业 |
| 2.3.3 互联网安全和互联网产业安全 |
| 2.4 文献评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 互联网产业安全理论 |
| 3.1 互联网产业相关概念 |
| 3.1.1 互联网产业概念界定 |
| 3.1.2 互联网产业经济特征 |
| 3.2 对产业安全的再思考 |
| 3.2.1 产业安全观的形成及演变 |
| 3.2.2 互联网安全观的形成 |
| 3.3 互联网产业安全界定 |
| 3.3.1 互联网产业安全概念提出 |
| 3.3.2 互联网产业安全特点 |
| 3.3.3 互联网产业安全类型 |
| 3.4 互联网产业安全评价范式 |
| 3.4.1 互联网产业安全形成的系统论分析 |
| 3.4.2 互联网产业安全评价范式 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国互联网产业安全现状分析 |
| 4.1 产业发展环境现状 |
| 4.1.1 垄断性市场结构影响可持续发展 |
| 4.1.2 市场绩效总体呈下降趋势 |
| 4.1.3 管理主体分散 |
| 4.1.4 资源供给不足 |
| 4.1.5 非均衡布局加剧区域经济不平衡 |
| 4.2 产业竞争力现状 |
| 4.2.1 缺乏配套区域专业化水平低 |
| 4.2.2 区域产业同构化 |
| 4.2.3 市场换技术政策失效 |
| 4.3 产业控制力现状 |
| 4.3.1 企业融资依赖外国资本 |
| 4.3.2 关键技术依赖国外转移 |
| 4.3.3 利用外资政策偏差 |
| 4.4 网络安全现状 |
| 4.4.1 免费定价方式影响产品策略趋向恶意 |
| 4.4.2 模仿抄袭促生不公平竞争行为 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 中国互联网产业安全影响因素研究 |
| 5.1 产业安全影响因素一般性分析 |
| 5.1.1 基于外部和内部影响因素分析 |
| 5.1.2 基于产业经济学框架的影响因素分析 |
| 5.2 互联网产业安全影响因素分析模型 |
| 5.2.1 对既有研究的再思考 |
| 5.2.2 互联网产业安全影响因素分析 |
| 5.2.3 互联网产业安全影响因素模型 |
| 5.3 互联网产业安全影响因素关联性分析 |
| 5.3.1 理论分析与研究假设 |
| 5.3.2 模型设定与数据 |
| 5.3.3 结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 中国互联网产业安全评价 |
| 6.1 评价方法及步骤 |
| 6.1.1 评价方法 |
| 6.1.2 评价步骤 |
| 6.2 评价指标体系设计 |
| 6.2.1 指标设计思路 |
| 6.2.2 指标体系建立 |
| 6.3 数据、权重及结果分析 |
| 6.3.1 数据说明 |
| 6.3.2 指标权重设置及计算方法 |
| 6.3.3 计算结果 |
| 6.3.4 评价结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 互联网产业安全国际经验借鉴与启示 |
| 7.1 维护互联网产业安全的国外经验 |
| 7.1.1 以技术竞争优势促进产业安全的美国经验 |
| 7.1.2 强化网络安全促进产业安全的英国经验 |
| 7.1.3 优化产业发展环境促进产业安全的德国经验 |
| 7.1.4 增强产业控制力促进产业安全的日本经验 |
| 7.2 对我国维护互联网产业安全的启示 |
| 7.2.1 建立保护互联网产业安全法律法规体系 |
| 7.2.2 完善互联网监管机制强化网络安全 |
| 7.2.3 加强互联网基础设施建设缩小数字鸿沟 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 提升中国互联网产业安全的对策建议 |
| 8.1 改善互联网产业发展环境 |
| 8.1.1 优化管理体制 |
| 8.1.2 完善支持互联网业发展的资本市场 |
| 8.1.3 加快人才队伍建设 |
| 8.1.4 坚持数字化战略扩大基础建设 |
| 8.2 提升互联网产业竞争力 |
| 8.2.1 建立并完善互联网产业创新体系 |
| 8.2.2 提高互联网企业自主创新能力 |
| 8.2.3 强化知识产权保护和运用 |
| 8.3 强化网络安全防范能力 |
| 8.3.1 建立并完善网络安全应急体系 |
| 8.3.2 提高网络安全技术水平 |
| 9 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）我国长租公寓REITs模式融资风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 长租公寓的相关理论基础 |
| 2.1.1 长租公寓的概念界定及分类 |
| 2.1.2 长租公寓的特点 |
| 2.1.3 长租公寓的发展现状 |
| 2.2 REITs的相关理论基础 |
| 2.2.1 REITs的基本概念 |
| 2.2.2 REITs的类型 |
| 2.2.3 REITs的功能特点 |
| 2.3 长租公寓REITs模式融资概述 |
| 2.3.1 我国长租公寓行业主要的融资模式分析 |
| 2.3.2 长租公寓融资特点 |
| 2.3.3 长租公寓REITs模式融资适用性分析 |
| 2.3.4 长租公寓REITs融资模式分析 |
| 第3章 长租公寓REITs模式融资风险评价指标体系的构建 |
| 3.1 评价指标体系的构建原则 |
| 3.2 长租公寓REITs模式融资风险因素识别 |
| 3.2.1 长租公寓REITs融资风险识别与归类 |
| 3.2.2 长租公寓REITs融资风险的影响因素 |
| 3.2.3 长租公寓REITs融资风险评价指标体系 |
| 3.3 长租公寓REITs模式融资风险指标体系的检验 |
| 3.3.1 效度分析 |
| 3.3.2 信度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 长租公寓REITs模式融资风险评价模型构建 |
| 4.1 融资风险评价方法的选取 |
| 4.1.1 常用的融资风险评价方法分析 |
| 4.1.2 长租公寓REITs融资模式风险评价方法的选择 |
| 4.2 支持向量机理论分析 |
| 4.2.1 机器学习问题 |
| 4.2.2 统计学习理论 |
| 4.3 基于支持向量机SVM评价模型的构建 |
| 4.3.1 样本数据库的建立 |
| 4.3.2 模型的训练与测试 |
| 4.3.3 核函数的选取依据 |
| 4.4 人工蜂群算法ABC对支持向量机SVM的优化分析 |
| 4.4.1 参数优化的必要性分析 |
| 4.4.2 人工蜂群算法的适用性 |
| 4.4.3 基于人工蜂群算法的模型参数优化步骤 |
| 4.5 长租公寓REITs模式融资风险评价流程设置 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实证研究 |
| 5.1 样本数据的收集与处理 |
| 5.2 基于ABC-SVM的长租公寓REITs模式融资风险评价 |
| 5.2.1 模型的实现环境 |
| 5.2.2 模型的参数设置 |
| 5.2.3 模型的训练与仿真 |
| 5.3 ABC-SVM与BP神经网络预测结果对比分析 |
| 5.4 风险评价的相关建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
| 附录一 长租公寓REITs融资项目风险评估指标体系调查问卷 |
| 附录二 长租公寓REITs模式融资风险评估问卷 |
（8）我国影子银行系统风险溢出效应研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 论文技术路线 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 2 相关理论及国内外研究综述 |
| 2.1 金融体系系统风险基本理论 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 金融体系系统风险形成机制相关理论 |
| 2.2 金融体系系统风险测量 |
| 2.3 影子银行及影子银行系统风险 |
| 2.3.1 影子银行的概念 |
| 2.3.2 影子银行系统风险文献综述 |
| 3 影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.1 国外影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.1.1 国外影子银行发展机制 |
| 3.1.2 国外影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.2 中国影子银行系统风险形成机理及传染途径 |
| 3.2.1 中国影子银行成因 |
| 3.2.2 中国影子银行的发展历程 |
| 3.2.3 中国影子银行风险传染路径分析 |
| 3.3 我国影子银行系统风险的表现形式 |
| 3.3.1 我国影子银行系统风险的主要特征 |
| 3.3.2 我国影子银行系统风险的关键环节 |
| 4 我国影子银行系统风险的潜在影响分析 |
| 4.1 影子银行系统风险的基础规模估算 |
| 4.1.1 基于社会融资估算影子银行规模 |
| 4.1.2 基于官方口径估算影子银行规模 |
| 4.2 我国影子银行系统风险溢出案例分析 |
| 4.2.1 安信信托业绩暴雷与项目违约 |
| 4.2.2 安信信托风险溢出效应显现 |
| 4.2.3 安信信托风险溢出的原因分析 |
| 4.2.4 信托行业影子银行业务内在风险分析 |
| 5 基于GARCH模型影子银行系统风险溢出效应的实证分析 |
| 5.1 实证方法及适用模型选择 |
| 5.1.1 Var及 Co Va R概念及计算方法 |
| 5.1.2 ARCH模型 |
| 5.1.3 GARCH(1,1)模型 |
| 5.1.4 GARCH—M(GARCH-in-Mean)模型 |
| 5.1.5 基于GARCH—M模型的VaR计算 |
| 5.1.6 基于GARCH—M模型的CoVaR计算 |
| 5.1.7 计算风险溢出值 |
| 5.2 基于GARCH模型的实证分析 |
| 5.2.1 建模指标选择 |
| 5.2.2 数据来源和说明 |
| 5.2.3 数据检验 |
| 5.2.4 模型建立及回归结果 |
| 6 基于SVAR模型的影子银行与金融稳定相关性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模型构建和数据说明 |
| 6.2.1 影子银行对金融稳定影响的SVAR模型建立 |
| 6.2.2 数据说明 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 数据的平稳性检验 |
| 6.3.2 滞后阶数的选择 |
| 6.3.3 格兰杰因果检验 |
| 6.3.4 模型的建立及其检验 |
| 6.3.5 脉冲响应分析 |
| 7 结论及政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 调整金融监管模式:从分业监管向综合监管过渡 |
| 7.2.2 完善影子银行法律体系,规范影子银行业务 |
| 7.2.3 完善影子银行内控机制,降低内在系统风险 |
| 7.2.4 监控非传统信用创造机制,减少风险传染途径 |
| 7.2.5 我国影子银行风险溢出监管具体举措 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 一、作者简历 |
| 二、发表论文 |
| 学位论文数据集 |
（9）我国融资租赁公司经营效率及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外金融机构效率的研究现状 |
| 1.3.2 融资租赁及融资租赁经营效率的研究现状 |
| 1.4 本文的创新点与不足 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足 |
| 1.5 研究内容和方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 融资租赁的基本理论 |
| 2.1.1 融资租赁的概念 |
| 2.1.2 融资租赁的基本特征 |
| 2.2 效率的基本理论 |
| 2.2.1 融资租赁公司效率的概念与内涵 |
| 2.2.2 效率的测算与评估 |
| 2.3 DEA基本模型 |
| 2.4 MALMQUIST指数模型 |
| 3 我国融资租赁业的发展 |
| 3.1 融资租赁业的发展历程 |
| 3.1.1 融资租赁在世界的发展历程 |
| 3.1.2 融资租赁在中国的发展历程 |
| 3.2 中国融资租赁业发展现状 |
| 3.2.1 融资租赁行业公司分类 |
| 3.2.2 融资租赁行业业务模式 |
| 3.2.3 融资租赁公司地域分布 |
| 3.2.4 融资租赁公司发展主要问题 |
| 4 我国融资租赁公司经营效率综合评价 |
| 4.1 样本及投入、产出指标选择 |
| 4.2 融资租赁公司MALMQUIST指数测算及分析 |
| 4.2.1 融资租赁公司综合经营效率分析 |
| 4.2.2 融资租赁公司各分解指数分析 |
| 5 融资租赁公司经营效率的影响因素 |
| 5.1 影响因素的理论分析 |
| 5.1.1 宏观影响因素 |
| 5.1.2 微观影响因素 |
| 5.2 影响因素的实证分析 |
| 5.2.1 模型确定与指标选取 |
| 5.2.2 融资租赁公司效率影响因素的实证结果以及分析 |
| 6 QC融资租赁公司及其经营效率评价 |
| 6.1 QC融资租赁公司发展历程 |
| 6.2 QC融资租赁公司效率评价 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
（10）绿色投资基金绩效评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法及技术路线 |
| 1.2.3 本文创新点 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 绿色投资基金绩效研究 |
| 1.3.2 责任投资研究 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 2 绿色投资基金理论基础及模型 |
| 2.1 绿色投资基金概述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 现代投资组合理论 |
| 2.3 传统基金绩效评价模型 |
| 2.3.1 基金收益评价指标 |
| 2.3.2 基金风险评价指标 |
| 2.3.3 基金绩效整体评价指标 |
| 2.4 数据包络分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 绿色投资基金影响因素分析 |
| 3.1 结构因素 |
| 3.2 技术因素 |
| 3.3 成本因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实证研究 |
| 4.1 样本选取及数据处理 |
| 4.1.1 样本选取 |
| 4.1.2 数据来源及处理工具 |
| 4.1.3 投入/产出指标选取 |
| 4.2 超效率DEA模型基金绩效分析 |
| 4.2.1 总体性分析 |
| 4.2.2 综合效率分析 |
| 4.2.3 规模收益分析 |
| 4.2.4 投影分析 |
| 4.2.5 基金绩效分析小结 |
| 4.3 影响因素回归分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 138支基金投入/产出指标数据 |
| 附录 B 2014年至2018年期间138支绿色投资基金超效率DEA有效性评价 |
| 附录 C 2014年至2018年138支绿色投资基金综合效率汇总 |
| 附录 D 2014年至2018年期间86支无效绿色投资基金投入冗余率 |
| 附录 E 2014年至2018年期间86支无效绿色投资基金产出不足率 |
| 学位论文数据集 |
四、证券市场资金吸纳因素分析（论文参考文献）
- [1]我国体育产业高质量发展的金融支持研究[D]. 许嘉禾. 山东大学, 2021(11)
- [2]绿色金融对中国经济增长的影响及其区域异质性研究[D]. 高锦杰. 吉林大学, 2021(01)
- [3]数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应[D]. 王永仓. 西南大学, 2021(01)
- [4]马克思虚拟资本理论及其当代价值研究[D]. 侯周梓. 兰州大学, 2021(02)
- [5]保障房建设和维护资金问题研究[D]. 薛洁. 山东大学, 2020(05)
- [6]中国互联网产业安全问题研究[D]. 郭轶舟. 北京交通大学, 2020(06)
- [7]我国长租公寓REITs模式融资风险评价研究[D]. 王丽娜. 青岛理工大学, 2020(01)
- [8]我国影子银行系统风险溢出效应研究[D]. 黄晓雯. 北京交通大学, 2020(06)
- [9]我国融资租赁公司经营效率及其影响因素研究[D]. 侯小攀. 浙江大学, 2020(02)
- [10]绿色投资基金绩效评价研究[D]. 户琳琳. 北京交通大学, 2020(04)