一、步入“增长衰退”的美国经济(论文文献综述)
徐杰[1](2021)在《基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究》文中进行了进一步梳理实现全面振兴、全方位振兴是现阶段东北地区经济发展的主要任务。步入新常态以来,东北地区经济增速再次放缓,明显低于首轮振兴期间增长水平,此次下滑暴露出东北经济发展存在更深层次的结构性矛盾,亟需加快产业结构调整。目前,东北地区依赖粗放式要素投入的经济增长模式尚未完全扭转,要素配置仍以政府投入为主导,市场在要素配置中的决定性作用还未能充分发挥,要素产业间流动仍存在制度性约束。缺乏完善的要素市场化配置体制机制是导致要素在产业部门间配置低效的原因之一,进而了引发供需结构不匹配、过度投资、产能过剩等一系列问题。“结构红利假说”观点认为产业结构调整能够引致要素配置效率变化,这种要素在产业部门间有效流动引发的生产效率变化对经济增长具有贡献作用。对此,研究以要素配置效率改进为目标进行产业结构优化,对于解决当前东北地区经济衰退问题具有一定实践意义。供给侧改革作为打通经济循环堵点、提升供给体系质量的关键,是当前构建“双循环”新发展格局的主线。结合供给侧改革内容,东北地区结构调整应从供给端入手,重视生产环节供给因素对产业结构优化的影响,从根本上解决阻碍结构调整的“卡脖子”问题。为此,本文对东北地区产业结构调整问题进行研究,以经济再次下滑为问题切入点,以产业结构优化为核心内容,通过对优化目标、影响因素进行理论分析与实证检验,最终提出相应的政策建议。基于“问题提出-理论研究-实证分析-政策研究”的思路设计,本文结合东北地区经济发展制度背景和现实阻碍,综合运用多种方法进行研究。本文主要研究内容与结论归纳如下:(1)分析了东北地区产业结构演进历程与现状。新中国成立以来,东北产业结构演进可分为四个阶段,各阶段具有明显制度性特征,且存在偏离一般规律现象。现阶段,东北工业增长乏力倒逼经济发展对一、三产业依赖程度加深,三大产业占全国份额均呈下降态势,亟待加速产业结构优化。(2)构建了基于要素配置效率改进的产业结构优化理论分析框架。要素在产业部门间有效流动与重置,即配置效率改进能够提升经济产出效率。面对深层次结构性矛盾,产业结构优化应以要素配置效率改进为目标,合理化有助于提升要素分布聚合质量,而高度化则能通过促进要素向高层次产业部门转移,实现配置效率改进目的。进一步结合供给侧改革内容,从生产环节入手,对影响产业结构优化的供给侧因素进行研究。(3)实证检验了东北地区产业结构优化对要素配置效率改进的影响效应。采用随机前沿分析对东北要素配置效率变化FAEC进行估算,结果表明FAEC大致经历了两次“先升后降”,其对TFP增长具有明显贡献,但程度在逐渐减弱。采用长面板数据模型,运用LSDV法、“OLS+PCSE”法、IV-GMM法等估计策略实证检验产业结构优化对FAEC的直接影响,结果表明合理化程度越高越有助于要素配置效率改进,而高度化与要素配置效率改进呈显着负相关,反映出东北工业增长乏力下的被动“去工业化”导致了产业结构“虚高度化”,不利于要素配置效率改进。(4)进一步对产业结构优化的供给侧影响因素进行实证分析。运用GPCA构建各项供给因素的综合评价指数。同样设定长面板数据模型进行回归分析,整体来看,高质量供给因素有利于推动产业结构向合理化及高度化方向演进。综合以上研究,提出东北地区产业结构优化政策建议。与既往文献相比,本文的创新体现在以下方面:(1)本文拓宽了东北经济衰退问题研究视角。结合当前东北经济形势与振兴发展要求,提出以产业结构优化为核心的结构调整方案,对调整方向及重点予以明确。通过全面剖析东北产业结构现状及存在的问题与障碍,本文提出应以要素配置效率改进为目标推动产业结构优化。在进一步研究中,结合供给侧改革内容,探讨了产业结构优化的供给侧影响因素,为东北地区经济发展提出结构调整新思路。(2)对以要素配置效率改进为目标推动产业结构优化进行理论分析与实证检验。以往文献不乏对“结构红利假说”的检验,但从合理化和高度化双重维度定性和定量分析产业结构优化对要素配置效率改进影响的研究成果相对缺乏。因此,本文将相关研究进行扩展,不仅对理论机制进行探讨,同时,采用实证方法对影响效应进行检验,得到更加全面的研究成果。另外,在测度要素配置效率时,对传统资本存量估算方法进行有益改进,充分结合并比较已公布数据,提出永续盘存法估算标准步骤,得到改革开放以来的省际三次产业资本存量数据。(3)运用GPCA构造了供给因素综合评价指数。结合供给侧改革内容考察供给因素给对产业结构优化的影响具有一定理论和现实意义。本文尝试从多角度构建以劳动力、资本、技术创新及制度创新为主的供给因素评价指标体系,运用GPCA得到各项供给因素综合评价指数及总指数,为进一步实证检验供给因素对产业结构优化的影响提供可靠的数据支撑。
朱翠明[2](2021)在《中国现代化进程中的人口老龄化问题与应对研究》文中进行了进一步梳理2016年2月23日,习近平总书记对老龄工作做出重要指示:“有效应对我国人口老龄化,事关国家发展全局,事关亿万百姓福祉。”人口老龄化问题,作为现代化进程中人与社会关系发展到一定程度后,新的阶段、新的矛盾、新的表现,是改革开放四十年多年来,我们再一次面对的新时代转折的关口,这个关口不仅将对中国社会产生一系列深远影响,作为普遍性的问题更是世界各国乃至人类社会发展的重大瓶颈,在现代化进程中“率先突破”人口老龄化问题的价值,不仅仅是将抓住“全面超越的历史机遇”,更是对人类社会未来发展起到前导与示范作用。老龄化是人口年龄结构老龄化的简称,本文将老龄化作为问题的研究出发点,将人口年龄结构变化与社会的发展过程,特别是工业革命以来的现代化进程相结合,研究在社会不同的阶段下,人口年龄结构呈现出不同变动特征的原因,只有找寻出不同的社会条件下人口年龄结构变动的规律,才能从根本上解释人口年龄结构老龄化形成的原因,进而对老龄化本身及其所产生的一系列社会问题做出应对,使之更具有针对性和准确性。我们应当认识到,人口老龄化问题是由于现代化进程中社会内部形态的连续转变,而使人与社会关系产生变化的结果。因此,需要将现代化与老龄化作为统一的整体进行研究,尤其需要运用马克思主义人口理论作为理论基础。本文的研究结构和研究侧重点与前期人口老龄化的相关研究有一定区别,虽然分析侧重的角度不同,但目的都是为客观认识和有效应对我国人口老龄化问题。在研究过程中发现,确实无法脱离现代化进程中社会内部形态所发生的连续转变,而孤立地探讨人口老龄化问题,应当立足于马克思主义基本原理中的社会与人对立统一关系角度进一步深度挖掘。认识到人口老龄化是现代化的必然结果,而现代化进程中社会内部形态的变化才是造成人口老龄化的原因。同时,在现代化进程中,努力探寻社会中的“人”随着社会发展变化而变化的规律,进而从“因”着手,找到最为准确和有效的应对人口老龄化问题的方向和方法,为早日实现现代化宏伟目标助力。第一章是绪论。首先,阐明了人口老龄化是中国现代化进程中遭遇到的社会现实问题,对此问题的研究不仅具有理论意义,更具有实践价值。其次,对国内外关于老龄化方面的研究进行了综述,并分析了老龄化的研究现状。老龄化问题得到了学者们的高度关注,研究成果颇多,但在老龄化的理论发展方面还比较薄弱。最后,指出了创新与不足之处。由于研究侧重角度的不同,得到了一些较为有新意的见解,提出了未来人口衡定论,推测出人口年龄结构呈铅笔型形态等。第二章是文章研究过程中涉及到主要的基础理论。主要为三部分内容,第一部分为马克思主义人口理论的主要内容;第二部分为中国对马克思主义人口理论的继承与发展;第三部分为介绍国外人口及人口老龄化的相关理论。第三章从世界人口年龄结构变化着手,通过分析现代化进程与人口转变的关系,分析世界人口老龄化的成因和共性影响的基础上,结合马克思主义人口理论总结了在不同人类社会阶段下体现出的不同人口特征,阐述了社会发展与人口老龄化二者之间的矛盾关系,并深层挖掘归纳出发达资本主义国家应对老龄化问题的经验教训。第四章在世界步入老龄化背景下,介绍了新中国成立70多年来中国社会发展与人口关系变动情况及老龄化形成历程,结合中国现代化建设进程,得出现代化进程与人口关系变动的原因,总结了中国人口老龄化的特殊性原因,以及老龄化产生的具体问题和对中国社会发展的影响,老龄化问题机遇与挑战并存。第五章基于马克思的“两种生产”理论,得到实际数据支撑,发现人口年龄结构变化的黄金分割规律,推论出现代化进程中未来人口结构形态的改变,并预测了中国至2050年各阶段人口老龄化发展趋势。同时,提出应对人口老龄化的目标和基本原则,在此基础上,探寻中国应对人口老龄化问题的方向。第六章基于对现代化进程中人口老龄化问题的深入剖析,提出优化人口政策、完善养老制度、经济与教育手段并重等具有一定可行性的应对老龄化问题的策略、措施。
董雪[3](2021)在《我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究》文中研究指明税收政策作为政府进行宏观调控的重要手段,在我国经济发展中扮演着重要的角色,有针对性的税收政策工具能够有效兼顾经济增长速度与质量。党的十九大报告指出,“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期”,并要“深化税收制度改革、健全地方税体系”。2019年、2020年中央经济工作会议中相继提出要实施大规模减税降费、结构性减税等积极的财政收入政策。可见,推进税收制度改革、优化现行税收结构是新时代背景下推动我国经济增长的必然选择。现阶段,在新冠疫情导致全球经济衰退的国际大环境下,我国经济面临着外部出口大幅下降、内部结构亟需调整的内外双重压力,合理有效的税收调控对于当前经济形势下推动我国经济高质量增长尤为重要,继续实施和完善大规模减税降费及结构性减税政策是必然之举。有鉴于此,探究我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制具有重要意义。本文通过对国内外研究现状和相关理论基础进行梳理,实证检验了我国税收政策对经济增长的动态影响效应与非对称影响效应,并从供给侧和需求侧两个层面探究了我国税收政策影响经济增长的传导机制。首先,本文在理论分析税收政策对经济增长作用机制的基础上,借助时变协整模型考察了税收政策与经济增长的动态协整关系,并运用分位数Granger因果关系检验方法对税收政策与经济增长的因果关系进行检验,随后构建了带有随机波动率的时变参数因子扩展向量自回归(SV-TVP-FAVAR)模型分别考察了宏观税负与税收结构对经济增长的动态冲击效应,结果发现:我国税收政策与经济增长之间存在着显着的时变协整关系与长期负向均衡关系,且二者之间不存在双向Granger因果关系,仅表现为税收政策是经济增长的Granger原因;从总量视角来看,宏观税负的增加对经济增长产生了显着的负向抑制效应;从结构视角来看,增加商品税主要对经济增长具有抑制效应,增加所得税能够显着促进经济增长,但增加财产税对经济增长具有负向抑制效应。其次,本文从短期视角出发,基于贝叶斯平滑迁移向量自回归(ST-BVAR)模型探究了不同经济周期下我国税收政策对经济增长的非对称效应,随后从长期视角出发,利用非线性自回归分布滞后(NARDL)模型检验了我国税收政策对经济增长的长期非对称效应,结果发现:从短期视角来看,在经济衰退期,税收政策对经济增长、消费水平和投资水平主要产生了微弱的正向冲击效应;在经济扩张期,税收政策对经济增长、消费水平和投资水平主要产生了负向冲击效应。从长期视角来看,我国税收政策与经济增长之间存在着显着的长期均衡关系与非对称效应,税收的负向波动对经济增长的正向拉动效应弱于其正向波动所带来的抑制效应。再次,本文在理论分析税收结构影响经济增长的要素驱动机制基础上,运用带有潜在门限变量的时变系数向量自回归(LT-TVP-VAR)模型考察了经济危机时期、经济复苏时期及经济新常态时期我国税收结构对资本、劳动、技术等要素供给的动态影响,试图厘清税收结构促进我国经济增长的内在动力机制,以探究不同时期促进我国经济增长的合理税收结构。结果发现:在经济危机时期、经济复苏时期和经济新常态时期,税收结构对物质资本、人力资本及劳动力水平均产生了显着的正向影响效应,而对技术进步则产生了显着的负向影响效应;除了劳动力水平,税收结构对其他三类要素供给的时变影响效应均在经济复苏时期和经济新常态时期较强,在经济危机时期较弱,而税收结构对劳动力水平的影响效应在三个时期内均较强;在响应的持续期方面,除劳动力水平外,税收结构对其他三个要素供给均具有短期影响效应,长期内影响效应基本不存在,而对劳动力水平在短期和长期内均具有显着的影响效应。最后,本文基于税收经济效应理论分析了税收政策影响经济增长的需求传导渠道,并采用一个Metropolis-Hastings(MH)抽样规则下带有随机波动率的时变系数结构向量自回归(SV-MH-TVP-SVAR)模型,实证分析了我国宏观税负与税收结构冲击对消费和投资的时变影响效应,随后基于时变方差分解思想探究了税收政策冲击对消费和投资变化的贡献程度。结果发现:宏观税负对消费产生了负向影响,税收结构中商品税和所得税对消费产生了负向影响,而财产税对消费产生了正向影响;宏观税负对投资产生了负向影响,税收结构中商品税对投资产生了正向影响,所得税和财产税对投资产生了负向影响;时变方差分解显示了不同时期我国税收政策对消费与投资变化的贡献程度存在着显着的异质性。本文从不同维度、不同视角对我国税收政策的经济增长效应及其传导机制进行了全面系统地分析,可以发现我国税收政策对经济增长产生了显着的时变性影响和非对称性影响,不同时期不同经济外部环境下我国税收政策对资本、劳动和技术进步要素供给、消费和投资需求的影响均具有明显的差异性特征。因此,总量驱动与结构优化的双轮调控税收政策更有利于推进我国经济高质量增长。根据不同经济目标适时调整税收结构,针对不同时期不同要素供给及经济内需侧重充分发挥结构性减税政策对经济增长的调控作用,对于促进我国经济高质量增长具有重要意义。
陈钰晓[4](2021)在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中研究表明住房资产是我国家庭资产的重要组成部分。根据《中国家庭金融调查》报告显示,中国居民将总资产的70%配置在了住房资产上。因此,房价成为我国居民最为关注的问题之一,房地产价格剧烈变化不仅会对居民生活造成影响,更会引起金融市场乃至整个经济体的波动。1998年中央政府确定了城镇住房的货币化、市场化、商品化改革方向之后,我国新的住房制度逐步构建起来,房地产市场自此开始走向蓬勃发展。自住房制度货币化改革以来,我国住房价格节节攀升,从1998年的1854元涨到了2019年的9287元,20年间房价上涨超过4倍。房价的过快上涨一方面造成居民买房难的社会问题,另一方面也加剧了整个金融市场的不确定性。中国的高房价已经成为严峻的社会经济问题,探究房价变化背后的原因有助于理解我国房地产市场的运行规律,并针对性地出台调控政策防范房地产市场风险。现有研究从土地财政、货币超发、居民收入提高、城市化等视角切入,解释房价变动的原因。但是这些因素在解释房价长期变动趋势方面存在一定的局限性。我国住房销售价格与销售面积变动步调十分一致,作为房地产市场的消费主体,居民的需求是影响房价的关键,人口因素会对住房价格产生直接深远的影响。从人口年龄结构的视角来看,第三次“婴儿潮”成年以及老年群体代际转移行为共同作用,导致房价进入上升通道。但是,我国人口年龄结构正在持续恶化,根据国家统计局公布的历年人口数据显示,0-14岁少儿比例从1953年的36.3%下降到2018年的16.9%;而65岁以上老年人口比例则从4.4%上升到11.9%,这些变化反映了我国少子老龄化问题日渐突出。在此背景下,人口年龄结构对房价的影响效果如何、人口年龄结构影响房价的微观机理以及随着人口年龄结构变化未来房价可能产生何种变动趋势等问题,是当前经济学领域十分重要的议题。围绕人口年龄结构对房价影响这一核心问题,全文通过逐层递进的三个部分依次展开。第一部分从宏观层面考察人口年龄结构对房价的影响。论文首先从理论溯源、现实描述和实证研究三个层面分析人口年龄结构对房价的影响。具体来讲,在理论分析层面,构建以世代交叠模型为基础的理论分析框架。从生命周期理论出发,老年群体自身住房需求降低,导致房价下跌,但从代际转移理论出发,老年群体的代际转移行为则会推动房价上涨,因此老年抚养比对房价的影响依赖于两种力量的共同作用。在现实描述层面,基于全国、省份、城市维度的历年数据,描述我国房地产价格、人口年龄结构变化情况以及两者之间的关系。结果发现,“婴儿潮”成年是推动房价在2003年之后结构性上涨的重要因素,少儿抚养比与房价之间呈现负相关关系,而老年抚养比与房价之间呈现正相关关系。在实证研究层面,第一步,基于中国1999-2018年省级面板数据,实证检验人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比对房价的影响。第二步,基于2000年第五次、2010年第六次全国人口普查数据,结合省份层面和城市层面相应年份数据,实证检验各个年龄段人口占比对房价的影响。第三步,通过2010年第六次全国人口普查获得的城市人口年龄结构数据,结合70个大中城市房价指数,分析人口年龄结构对房价未来走势的影响。无论是从省份还是城市一级宏观数据都得到一致结论,即少儿抚养比下降推动房价上涨,老年抚养比增加推动房价上涨但推动力量在减弱。第二部分从微观个体层面考察人口年龄结构对房价的影响。从不同年龄群体住房需求决策出发,基于微观视角探究人口年龄结构对房价产生上述影响的原因,这有助于更深刻的理解房地产价格运行规律。论文分别使用2005年全国人口抽样调查数据和2015年四川省人口抽样调查数据,通过M-W模型计算出年龄与住房需求之间呈现稳定的“倒U型”关系。进一步,利用中国家庭金融调查(CHFS)数据,在修正“群组效应”的基础上,提供老年人口代际转移行为变化的证据。结果发现,老年人口自身住房需求下降,但会通过代际转移行为推动房价上涨,同时代际转移的力量正在逐步减弱。伴随着代际转移力量的消减,老年抚养比增加对房价的推动作用正在减弱,未来将会呈现何种趋势?对这一问题的回答有必要汲取OECD等发达国家的经验启示。一方面,我国人口年龄结构的变化趋势正在与OECD国家趋同;另一方面,OECD国家房地产市场相对成熟、人口年龄结构变化时序长,使得研究其人口年龄结构对房价的影响具有优势。因此,论文利用1970-2018年OECD国家人口与房价数据,为本研究提供更多证据。实证结果显示,人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比与住房价格指数之间存在负相关关系。值得注意的是,老年抚养比对住房价格指数的负向影响会随着时间推移而增强。综合来看,随着人口老龄化进程的深入,我国老年抚养比增加将会从推动房价上涨转向抑制房价上涨。第三部分基于人口年龄结构变化预测未来房价趋势。由上两部分的论述可知,我国人口年龄结构是影响房价的重要因素,而且未来会呈现出新趋势。那么基于人口年龄结构变化的内在规律,我国房价未来将会如何变动?这是政府、居民和学界普遍关注的问题。因此,论文首先选取人口—发展—环境分析(Population-Development-Environment Analysis)模型,基于2010年第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测。其次,基于人口年龄结构变化来预测未来住房需求及价格趋势。住房总需求将在未来遭遇拐点,在低/中等生育率情况下,拐点出现在2030-2035年之间;在高生育率情况下,拐点出现在2035-2040年之间。由于城市人口和跨区域流动人口变动的一些特征趋势,会导致不同层级城市出现拐点的时间存在差异。一二线城市房价更稳定且拐点更靠后,三四线城市房价下跌风险更大且拐点更靠前。最后,通过对本文的研究结论进行归纳总结,结合我国房地产市场和人口年龄结构未来发展趋势,提出优化人口结构、强化住房居住功能、坚持“因城施策”、发展租购并举新体系、加强房地产调控等政策建议。本文的创新点包括:第一,通过生命周期理论与代际转移理论的统一,国内经验与国际经验的统一,最终得出老年人口占比与我国房价之间将呈现“倒U型”关系的结论。仅仅依靠生命周期理论很难解释我国人口老龄化推动房价上涨这一现象,因为根据生命周期理论老年人口对住房的需求会下降。为了解释这一悖论十分有必要引入代际转移理论,由于我国老年人口经历了房地产市场改革,获得了房改红利,加之我国金融市场缺乏有效的养老金融服务产品、社会养老制度并不健全、房屋交易成本较高等原因,老年人口具有较强的代际转移能力和意愿。因此,老龄化反而推动房价上涨,但这种代际转移行为难以持续。伴随储蓄释放过程的逐步减弱、养老金融服务产品的日益丰富、养老制度的逐步健全,代际转移的力量也将削弱,实证结果也证实了这一点。进一步,结合国际经验发现,人口老龄化对房价的影响具有阶段性特征。随着老龄化进程的加快,其对房价的抑制作用会越来越明显。综上,我国人口老龄化会先推动房价上涨,之后推动力量变得不显着,最终人口老龄化将抑制房价。第二,通过宏观视角和微观视角结合的方式,有机整合国家、地区层面以及微观个体层面的数据,全方位考察人口年龄结构对房价的影响及其机理。从宏观视角出发,选取历年《中国统计年鉴》中31个省、自治区、直辖市和35个大中城市的人口与房价数据,考察人口年龄结构对房价的影响。为了提供更为广阔的视角,论文进一步选取1970-2018年世界银行发布的OECD国家人口与房价数据展开分析。国家、省份、城市层面的房价数据,各有其优缺点,能够在不同维度上更好度量我国房价变化的时序特征和地区差异特征。从微观视角出发,选取2000年第五次全国人口普查数据、2010年第六次全国人口普查数据、2005年全国人口抽样调查数据(345个地区的2585481个样本)、2015年四川省人口抽样调查数据(907238个样本)以及2011、2013、2015、2017年四期中国家庭金融调查数据,为剖析人口年龄结构对房价的影响机理提供依据。人口普查数据和家庭微观调查数据,可以更好地度量了人口年龄结构的变化、住房资产变动情况。通过二者的有机结合,建立对应的计量模型,本文相对更加准确、全面的考察了人口年龄结构与房价的关系。第三,基于人口年龄结构变化更精准地预测了未来房价变动趋势。当前,预测房价变动趋势的方法主要分为三种:第一种,直接将人口普查得到的人口分布平移至未来,结合各年龄段对应的住房需求,预测未来住房需求及价格趋势;第二种,基于线性模型,将房价影响因素的预测值代入模型预测未来房价走势;第三种,基于时间序列模型,根据房价历史变动趋势特征预测未来房价走势。第一种直接平移人口分布预测未来人口年龄结构动态演变的方法存在明显缺陷,后两种方法则适用于预测短期房价变动,在预测房价长期变动时存在一定的局限性。因此,本文引入人口—发展—环境分析模型,基于第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测,并在此基础上预测未来房价变动趋势。同时,考虑城镇化率、人口跨区域流动等因素,对房价变动趋势进行分析。
吴媛媛[5](2020)在《中国人口老龄化的区域经济增长效应研究》文中研究表明人口老龄化是伴随着社会经济发展以及结构变化的一个复合过程,其对区域经济增长的效应是一个极其复杂的过程,涉及到多个层面、多个尺度和多种途径,具有中介性、动态性、开放性、空间性和反馈性的特征。20世纪70年代以来,在社会经济发展和计划生育政策的双重作用下,中国的人口抚养比开始下降,劳动年龄人口规模和比重不断上升,形成了一个对经济增长十分有利的人口年龄结构,并逐渐转化为推动改革开放以来经济高速增长的人口红利。随着人口转变的持续推进,当前中国人口已经进入了抚养比提高与人口老龄化的加速时期,面临着未富先老、劳动力成本上升、城乡关系矛盾升级以及养老资源供需矛盾突出等问题,对一些区域的经济增长产生深刻的影响。在此背景下,以人口结构性迁移所形成的人口老龄化地域差异和城乡分异为主要切入点,研究中国人口老龄化对区域经济增长的效应具有重要的理论与现实意义。论文以省级行政单元为研究对象,以人口经济相关理论、区域经济增长相关理论以及其它相关理论为理论基础,系统地研究了中国人口老龄化的区域经济增长效应,揭示了人口老龄化对区域经济增长效应的特征及存在的问题,以中介效应分析、非参数估计、门槛效应回归模型、空间计量模型等定量分析方法为研究手段,检验了中国人口老龄化对区域经济增长的门槛效应和空间溢出效应,并阐明了人口老龄化影响区域经济增长的作用路径与机制。研究得到如下基本结论:(1)中国人口老龄化整体处于加速发展状态,在空间上表现出明显的异质性和“城乡倒置”特征。这与大规模具有年龄选择性和方向性的人口迁移直接相关,而地区经济发展水平差异和城乡发展差异所形成的区域发展不平衡是这种人口大规模结构性迁移的主要动力,人口老龄化的区域差异会进一步拉大区域经济发展的差异,形成一系列的区域经济发展和社会问题。(2)中国人口老龄化对区域经济增长的“加速(正效应)”与“减速(负效应)”效应并存。人口老龄化对劳动力供给和居民消费水平产生了负向影响,对区域经济增长产生了“减速效应”,这种减速效应是随着人口老龄化的加剧而加强,长期看会对区域经济增长带来愈加严重的负面影响。同时,人口老龄化对居民储蓄水平、人力资本、科技创新和产业结构升级产生了正向影响,对区域经济增长产生了“加速效应”,但这种“加速效应”是短期的和特定的。(3)中国人口老龄化对区域经济增长存在门槛效应和空间溢出效应。一是人口老龄化对区域经济增长的影响存在门槛效应特征,二者之间的关系呈现出动态变化的过程,即随着人口老龄化系数的提高,超过特定的门槛值后,其对区域经济增长的正向影响有所下降。二是区域经济增长在空间上并非是相互独立的,而是存在明显的空间关联和空间依赖性,进而导致人口老龄化对区域经济增长影响的空间溢出效应显着,即人口老龄化在对本区域经济增长产生影响的同时,还会对周边区域经济增长产生影响。(4)中国人口老龄化的区域经济增长效应差异显着,老龄化越严重的区域,其对区域经济增长的正向影响的下降幅度越大,越容易产生负向空间溢出效应。即人口老龄化水平较高的东、中和东北地区的下降趋势较为突出,负向溢出效应显着,尤其是东北地区最为明显,而西部地区人口老龄化仍处于对地区经济增长正向影响的加速阶段,存在显着的正向空间溢出效应。农村地区人口老龄化对区域经济增长正向影响下降幅度较城镇地区更加明显,负向空间溢出效应更强。(5)人口老龄化的城乡差异对城乡发展不平衡具有正反馈效应。城乡地区发展的不平衡使农村剩余劳动力不断向城镇地区转移,一方面减缓了城镇地区老龄化、为城镇地区经济增长提供充足的劳动力和人力资本,另一方面,导致人口老龄化的“城乡倒置”愈发显着,进而减少了农村劳动力供给和人力资本存量,对农村经济增长产生“减速效应”,进一步扩大了城乡经济发展差异,在此过程中形成了人口老龄化城乡差异与城乡发展不平衡之间的正反馈效应。基于以上研究结论,提出相关政策建议:一是调节劳动力供给和消费水平,缓解老龄化的“减速效应”;二是加大科教和老龄产业支持力度,稳定老龄化的“加速效应”;三是搭建人才合作的良好平台,激发老龄化的“正向溢出”;四是实施差异化的人口和经济政策,推动地区经济协调发展;五是提高农村民生保障水平,促进城乡地区均衡发展。
张德园[6](2020)在《中国经济不确定性及其宏观经济效应研究》文中研究指明伴随着金融一体化和经济全球化的深入,世界各国经济发展联系日益紧密的同时,世界经济形势变幻莫测,不确定性因素形影相随。特别是,2008年全球金融危机爆发以来,全球不确定性因素明显增加,这使得本已就陷入2008金融危机泥潭而尚待恢复的世界经济一直延续低迷增长的态势。与此同时,中国作为世界第二大经济体,在经历30年高速增长后,中国经济活动的不确定性和复杂性近年来也有所增加。一方面,作为世界上最大的发展中国家,在全球化背景下中美贸易摩擦、美联储货币政策调整、全球经济尤其是新兴经济体经济放缓等外部因素势必对中国经济运行产生影响;另一方面,中国经济正处于深化供给侧改革的关键性时期,经济增长内生性动力依然不足,仍然面临着资本市场杠杆过高、地方政府债务风险和金融风险累积等问题,这些内外部不确定性因素相互叠加,加大了中国经济运行的压力和不确定性。在此背景下,本文在充分梳理和借鉴国内外研究的基础上,以中国经济不确定性测度为切入点,采用多种计量经济学模型按照递进式的行文逻辑对中国经济不确定性问题展开实证研究。首先,借鉴Jurado et al.(2015)的研究方法构建出中国经济不确定性指数,并进一步采用MS-AR模型和分位数格兰杰因果检验分析了中国经济不确定性的状态演变特征以及与中国经济周期的联动特征。结果表明,中国经济不确定性的最高峰出现在2008-2009年全球金融危机期间,次高峰出现在2015-2016年经济下行与“股灾”期间,其他的峰值较小,主要出现在政府频繁调控宏观经济期间。中国经济不确定性难以从低不确定性状态转移到高不确定性状态,但从高不确定性状态转移到低不确定性状态则相对比较容易,并且处于高不确定性区制的持续期仅为低不确定性区制持续期的35%;在2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”这两个时间段,中国经济处于高不确定性状态的持续时间较长,尤其是2008年全球金融危机期间。中国经济不确定性具有反周期特征,且与经济周期存在明显的先行滞后关系,虽然在整个分布上经济不确定性与经济周期存在显着的双向格兰杰因果关系,但格兰杰因果关系主要体现在低分位数和中上分位数水平上。然后,采用时变溢出指数模型考察了世界主要经济体经济不确定性和中国不同类型经济政策不确定性对中国经济不确定性的影响。结果表明,就国际层面而言,中国经济不确定性66.946%的变化是由国际经济不确定性影响引起的,且主要集中于美国、英国、法国和日本,而加拿大、德国和意大利的影响较小。国际经济不确定性对中国经济不确定性的溢出效应主要集中在2008年全球金融危机和后危机期间,尤其是在2007Q2-2010Q2期间美国、英国和法国经济不确定性对中国经济不确定性产生的溢出效应最为明显。就国内层面而言,中国经济不确定性32.233%的变化是由各类经济政策不确定性引起的,其中财政政策不确定性的影响最大,其次为汇率与资本账户政策不确定性,货币政策不确定性紧随其后,而贸易政策不确定性的影响最小。经济政策不确定性对中国经济不确定性的溢出效应主要集中于2008Q1-2011Q2期间,其中财政政策不确定性、货币政策不确定性和汇率与资本账户政策不确定性对经济不确定性的溢出效应在2007Q3-2008Q2期间尤为明显。其次,在理论分析经济不确定性影响宏观经济的基础上,运用MH-TVC-SVAR-SV模型实证分析了中国经济不确定性对宏观经济的时变影响,并对比了2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”两个典型时期的时点脉冲响应结果。结果表明:中国经济不确定性在短期内引致产出、价格和利率下降,并且随着时间的推移,产出、价格和利率下降的幅度大体上呈现出下降的趋势,特别是在2008年全球金融危机期间产出、价格和利率下降的幅度最为明显。短期内中国经济不确定性冲击在2008年全球金融危机时期和2015年“股灾”时期对产出、价格和利率均产生了负向影响,但对宏观经济的负向影响在2008年全球金融危机期间明显大于2015年“股灾”时期的负向影响。中国经济不确定性冲击对产出、价格和利率变化的贡献率呈现出明显的时变特征,且大致呈现出依时间递减的趋势特征,而在持续期上呈现出随期数增加而递增的趋势;经济不确定性冲击对产出、价格和利率变动的贡献率在2008年全球金融危机期间最大,其次为经济反弹时期,最后为新常态经济下行时期。再次,为进一步探究中国经济不确定性影响宏观经济的渠道,在理论分析金融市场影响不确定性宏观经济效应的基础上,利用C-SVAR模型实证考察了金融市场在经济不确定性冲击宏观经济中的传导作用,以厘清经济不确定性、金融市场和宏观经济之间的影响关系。结果表明:经济不确定性增加引致金融市场压力上升,而金融市场压力上升进一步扩大了经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应;金融市场压力上升并未增加经济不确定性冲击对宏观经济负向影响的持续期,而是通过快速增加其负向影响极值来增强这种负向效应。金融冲击虽然也引致经济不确定性水平有所上升,但是经济不确定性在金融市场冲击宏观经济中所起的作用比较小,即经济不确定性在放大金融冲击对宏观经济负面效应中的作用非常小。最后,利用SE-IVAR模型实证考察了价格型和数量型货币政策在经济不确定性冲击宏观经济中所发挥的作用,以厘清经济不确定性、货币政策和宏观经济之间的影响关系。结果表明:不论央行采取价格型还是数量型扩张性货币政策来应对经济不确定性冲击,扩张性货币政策均在一定程度上缓解了经济不确定性对宏观经济的负向效应。当央行采取价格型扩张性货币政策时,货币政策存在明显的时滞性,而当央行采取数量型扩张性货币政策时,货币政策的时滞性并不明显。当央行采取价格型扩张性货币政策时,货币政策通过降低经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响值和缩短负向影响的持续期来缓解经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应;而当央行采取数量型扩张性货币政策时,货币政策并未缩短经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响持续期,而是通过降低经济不确定性冲击对宏观经济的负向影响值来缓解经济不确定性冲击对宏观经济的负向效应。
王博[7](2020)在《战后日本技术创新与经济增长研究》文中研究指明改革开放以来,我国经济持续高速增长,但是长期依赖投资和出口驱动的粗放型增长方式所积累的矛盾日益凸显,尤其是2008年世界金融危机之后,我国经济发展进入了新常态,经济增长持续乏力。因此,转变经济增长方式是我国必然的选择。技术创新是经济长期稳定增长的核心动力,是促进经济增长方式转变的根本途径。党的十八届五中全特别强调,“创新是引领发展的第一动力,必须把创新摆在国家发展全局的核心位置,要逐步形成以创新为主要引领和支撑的经济体系。”习近平总书记更是提出了创新立国的战略方针,技术创新在我国引起了前所未有的重视。近年来,我国的技术创新水平也取得了快速的发展,但是相对于欧美日等发达国家来说在各方面还有很大的差距。在第二次世界大战后,日本意识到了技术创新是促进经济增长和提升国际竞争力的主要推动力,在“科技立国”基本方针的指引下,日本采取了一系列的技术创新模式:二战后到20世纪70年代末,日本的技术创新模式主要是以引进技术为导向,并加以消化、吸收,进行模仿创新。企业积极引进外国先进技术,政府进行有效干预,民间力量主导研究开发,产学官三者进行合作创新。20世纪80年代后,日本结束了模仿创新时代,开始重视基础研究,实行“科学技术立国”政策,并调整了产学官研究开发体制,向自主创新模式转变。日本的技术创新模式是在特定的历史背景下形成的,正是由于技术创新的机遇、环境、支撑体系和创新主体这几个要素的存在和相互作用才形成了其独特的技术创新模式。在这种技术创新模式的支撑下,日本企业的国际竞争力不断提升,经济快速发展,在短短的二三十年内就实现了对欧美发达国家经济的赶超。但是需要指出的是,20世纪80年代以前,日本的技术创新模式表现出了对应用技术的过度重视,而忽略了基础研究。因此,在战后相当长的一段时期内,日本的产品主要是依靠生产的规模优势和严格的质量把控在国际市场上取得竞争优势,而不是靠新产品的开发。新产品开发在很大程度上代表了科学发展的最新水平,在这一点上,二战后的日本是落后于美国和欧洲发达国家的,事实上,这也造成了后来日本技术创新发展的后劲不足。随着科技竞争格局以及经济全球化格局的改变,20世纪90年代之后,日本已经不能依靠过去的技术创新模式来拉动经济增长,这造成了日本经济长期的发展停滞。近年来,我国也开始重视技术创新对经济增长的重要作用,采取了一系列措施来促进技术创新的发展,我国的技术创新水平与过去相比得到了大幅提升。随着我国科技水平的上升,综合国力也不断增加,但是我国的科技水平与美国、日本等科技强国相比在各方面还有较大的差距,在技术创新的过程中还存在着很多亟待解决的问题。充分重视技术创新组织方式的合理运用、充分重视技术创新模式的合理选用、充分重视体制创新、充分发挥政府的组织和引导作用、把企业作为技术创新的主体,这些都是日本技术创新过程中积累的成功经验。我国应该借鉴日本技术创新的经验教训,在制定技术创新战略时要强化企业的主体地位;继续发挥政府的引导作用,强化政府的服务职能;推进建立以企业为主体,官产学园区四位一体的技术创新体系;选择合理的技术创新模式和组织方式;大力发展教育事业,促进技术创新人才培养;加强知识产权管理与服务。只有这样,才能充分发挥技术创新对经济增长的促进作用,保持我国经济的持续健康发展。
毕振豫[8](2020)在《中国金融周期的测度、传导机制及货币政策调控》文中指出传统的宏观经济学研究框架基本没有考虑金融因素在其中发挥的重要作用。不过,随着理论研究与政策实践的不断深入,特别是2008年金融危机的爆发使得研究者和政策制定者逐渐意识到,金融因素在经济体系当中扮演了重要的角色,不深入分析其在经济运行过程中发挥的重要作用,也就无法深刻理解宏观经济的运行规律。在这一背景下,金融周期这一概念应运而生。金融周期的核心内涵在于金融体系的周期性波动,这种波动并不是特定历史时期的特殊状态,而是繁荣与萧条交替出现的常态,其根本驱动力在于融资约束与风险认知之间的相互强化,而这也正是防范金融危机传染和爆发的关键所在。由于金融体系的周期性波动是各个金融子类周期叠加的结果,这也对测度和分析金融周期提出了更高的要求。有鉴于此,本文深入分析了中国金融周期运行的特征事实、金融周期影响实体经济的传导机制以及纳入金融周期的规则型货币政策。具体而言,本篇论文分为以下四个部分:第一部分为第一章和第二章,分别为绪论和文献综述。其中第一章绪论阐述了研究背景和研究意义,同时对金融周期的理论背景和现实内涵进行了介绍,从而引出本文的研究主题。第二章文献综述首先对本文研究金融周期的内涵进行解析,从而在后续的研究过程中能够做到有的放矢。随后,第二章系统性地梳理了将金融因素纳入宏观经济学分析框架的演化过程。同时,由于本文后续选取信贷、宏观杠杆率以及房地产价格衡量中国金融周期影响实体经济的作用机制。因此,第二章此后也按照这三个维度展开,分别对金融周期三个构成指标与实体经济关联机制的相关研究进行了全面的回顾。最后,就政策调控层面而言,第二章围绕货币政策这条主线对相关文献展开论述。第二部分至第四部分为本篇论文的实证章节。其中第二部分,即第三章的主要工作是测度中国的金融周期,并考察其和经济周期之间的关联关系,从而从整体上把握中国金融周期的运行特征。第三章选取了信贷、房地产价格以及宏观杠杆率三个指标,利用转折点法和带通滤波法合成了中国的金融周期。随后依托时变参数模型,利用溢出指数法考察了金融周期与经济周期之间的动态依存关系。研究结果发现,中国金融周期的运行呈现出“长扩张、短收缩”的形态,且扩张阶段波动幅度明显强于收缩阶段。而就金融周期与经济周期的动态关联而言,金融周期对经济周期的溢出效应显着强于经济周期对金融周期的溢出效应。即金融周期主要是溢出效应的发送者,而非溢出效应的接收者。同时,金融周期对实体经济的冲击效果并非是一成不变的,其对经济周期的溢出效应显示出了显着的时变特征。在辨析金融周期的内涵并对其进行合理的刻画之后,需要解决的第二个问题就是金融周期是如何影响宏观经济运行的。由此本文进入第三部分,第三部分为金融周期传导机制的分析专题,该部分的主要意图在于探寻金融周期作用于实体经济的具体渠道,从而更加深入理解金融周期和实体经济的关联关系。由于本文选取信贷、房地产价格以及宏观杠杆率合成中国金融周期,因此后文也按照这三个维度展开对问题进行研究。其中,第四章构建了一个包含多部门的动态随机一般均衡模型,将信贷摩擦以道德风险的形式引入研究框架,并利用方差分解分析以及反事实模拟等技术详细考察了信贷摩擦对经济周期产生的影响以及我国经济周期的驱动因素。结果发现,信贷渠道是金融周期影响实体经济的重要途径。由于信息不对称以及道德风险等市场不完美的存在,信贷摩擦在经济周期运行中起到了放大器的作用,从而导致“小冲击、大波动”这一经济后果。其次,反事实模拟显示,外生冲击驱动经济周期的具体机制存在显着的阶段性特征。在宏观经济运行的不同阶段,经济周期的主导驱动因素也会发生变化。最后,资本质量冲击在很大程度上影响了中国经济周期,无论是“软扩张”时期、“次贷危机及后危机”时期还是“新常态”时期,资本质量冲击都在其中发挥了关键的作用。近年来我国杠杆率水平不断攀升,“去杠杆”成为了学术界和政府部门关注的热点问题。“去杠杆”与“稳增长”之间是否存在两难也成为了理论界和实务界争论的焦点。第五章在非线性的视角下,以面板平滑迁移模型为技术基础,利用跨国面板数据验证了金融周期作用于宏观经济的杠杆率渠道,检验了杠杆率与经济增长之间的“门限效应”,并对相关理论的适用性进行了考察。综合第六章的实证结果,可以得到以下结论:首先,描述性统计结果显示,我国宏观杠杆率不仅在绝对水平上处于较高位置,同时其较快的增长速度也引人担忧。其次,宏观杠杆率与经济增长之间的依存关系并非是静态的线性关系,伴随着宏观杠杆率的变动,其对经济增长的作用机制也会不断变迁。具体而言,当杠杆率水平在门限值以下时,随着杠杆率水平的提高,经济增长速度也会不断加快。而当债务融资规模增大,宏观杠杆率跨过门限值之后,便会打破其与经济增长之间的良性循环,并对宏观经济产生负向影响。回溯过往世界各国的经济金融危机,房地产价格的剧烈波动往往在其中扮演了重要的角色。第六章在区制转移的视角下,通过马尔可夫区制转移模型逐步深入地研究了金融周期影响实体经济的房地产价格渠道以及货币政策对房地产市场的调控效果。研究结果表明,住房价格与实体经济之间并非是简单的线性关系,在房地产市场与信贷周期运行的不同阶段,房价对经济增长的影响会发生明显的结构性变化。只有当货币供给量和房价处于平稳发展状态时,房地产价格上涨才能够有效促进经济增长。而就货币政策对房地产价格的调控效果而言,数量型以及价格型两种货币政策工具并不存在明显的政策无效区间,其均能够有效调控房地产价格,二者在不同的区制下也能够形成有效互补。既然金融体系在实体经济运行的过程中扮演了如此重要的角色,那么,将金融因素纳入宏观调控和金融监管的框架就成为了货币当局自然的选择。本文第四部分,即第七章将关注点放在政策调控。第七章在动态的视角下,考察了纳入金融周期的规则型货币政策。研究结果表明,中央银行在调整名义利率时的确对金融周期有所关注,相比于传统泰勒规则,纳入金融周期的泰勒规则中通胀系数与产出缺口系数均有显着改善,其能够更好地拟合中央银行的实际政策操作。随后,为了进一步考察货币当局对名义利率调整的动态变化特征,第七章通过包含随机波动的时变参数向量自回归模型对拓展的时变参数泰勒规则进行了再估计。研究发现,货币政策在整体上能够有效调控金融周期。同时,随着经济周期和金融形势的更迭,中央银行也会不断动态调整其政策目标。其中,货币政策对通货膨胀的调控不存在明显的惰性区域,控制通胀始终是中央银行工作的重心。其次,中央银行存在规避经济收缩的偏好,在经济下行时期其对货币政策的调整会向产出缺口倾斜。最后,为了抑制金融机构的过度风险承担,货币当局在本次金融危机之后显着增强了对于金融周期的关注。
罗茜[9](2020)在《开放经济条件下系统性金融风险的测度、传染及预警研究》文中进行了进一步梳理随着经济全球化的加速发展,以及金融自由化趋势的不断增强,系统性金融风险问题引起了学术界的广泛关注。系统性金融风险极端的表现形式是金融危机,自2007年美国的次贷危机引发全球性金融危机以来,如何有效对系统性风险进行识别和预警,系统性金融风险如何在“传染源国家”国内传染,进而对其他经济体如何蔓延等方面,成为重要的理论问题和研究热点。系统性金融风险的已有研究存在三点局限性:首先,如何衡量系统性金融风险的研究较多,但关于传染机制的研究相对较少;其次,对系统性金融风险的国际传染研究大多数集中于资本市场层面,但反映国家宏观层面系统性金融风险跨境传染的定量研究较少;最后,已有研究大多或单独研究国内传染,或单独研究跨境传染,但结合国内外两个层面传染机制的研究较少,且跨境传染的微观机制研究较少。风险蔓延和传染是由市场微观主体一系列决策行为而推动的,有鉴于此,本文注重研究系统性金融风险背后的微观基础。按照从1990年至2019年是否是全球金融危机的起源国家为标准,将阿根廷、美国、德国、日本、泰国、希腊、中国七个开放经济国家,划分为两组,即泰国、阿根廷、美国、希腊为传染源国家,德国、日本、中国为被传染国家,从新视角围绕着系统性金融风险的测度、传染及预警开展研究。内容主要包括以下四个方面:第一,运用因子分析模型,构建系统性金融风险的综合指数。从累积、扩散、爆发的不同阶段出发,研究风险在不同阶段的微观决策行为表现,筛选出体现系统性风险高低的监测指标,完成有效识别系统性金融风险这一重要环节。进而,将识别出来的监测指标,纳入指标体系,从而构建综合指数,以反映宏观层面的系统性金融风险水平,并对综合指数呈现出高低风险阶段的背后原因,进行深入分析。第二,综合运用VAR模型、DAG模型和SVAR模型,将本文构建出的系统性金融风险综合指数作为变量,从三个层次研究系统性金融风险的传染效应。首先,以德国、日本、中国三个被传染国家为研究对象,考察尾部风险压力下金融子市场系统性风险的传染机制,结合金融脆弱性假说等理论,研究金融子行业之间通过业务联动及资金联动而产生的传染效应。其次,以泰国、阿根廷、美国、希腊四个传染源国家为研究对象,度量处在尾部风险压力时期金融系统对宏观经济的动态效应,并对不同国家体现出来的影响结果,探讨作用机制。最后,以上述七个国家为对象,研究系统性金融风险在短期及长期不同期限的国际传染机制。第三,运用二元Logistic模型,对阿根廷、美国、泰国和希腊四个传染源国家开展预警研究。根据系统性金融风险的特征及传染载体,筛选出与货币因素、信贷因素、主权债务因素三种风险爆发原因的金融指标,选用二元Logistic模型研究系统性金融风险的预警,并结合货币因素、银行因素、主权债务因素三种爆发原因,综合评价预警效果。第四,全面梳理应对系统性金融风险的国际历史实践和经验。各国应对系统性金融风险的理论源于国家干预经济理论,从传染源国家和被传染国家两个角度,研究阿根廷、美国、泰国、德国、日本、希腊六个国家在应对金融风险和危机所采取的各种有效措施,及积累的经验教训。本文从传染源国家和被传染国家的全新视角开展研究,创新主要有三点:第一,构建系统性金融风险的新综合指数。基于金融脆弱性、经济金融周期及安全边界说等理论,从金融资产规模和金融市场价格中选取能够反映系统性金融风险大小的指标,本文将信贷比率缺口(Credit-to-GDP gap)、非金融部门的信贷规模(Credit to Private non-financial sector)、政府部门负债杠杆率(Credit to General government from All sectors at Nominal value-Percentage of GDP)等引入指标体系,这三个指标在以往系统性金融风险测度研究中运用较少,本文以此构建出新的综合指数,全面反映国家层面系统性金融风险高低。第二,结合国内外两个层面研究系统性金融风险传染,积极探索国内外金融市场的联系和传染的微观机制。本文认为系统性金融风险的传染既是风险不断增加的过程,又是风险逐渐蔓延的过程,金融危机是系统性金融高风险阶段,从“累积—扩散—爆发”的演化路径阐述了系统性金融风险的生成、演化和传染机制。在研究国内风险传染效应时,从金融行业的内部传染,以及系统性金融风险对宏观经济的外部传染两个层次进行分析,引入消费者信心指数和领先景气指数等指标,研究心理因素在风险传染过程中的作用。在研究国际传染效应时,从长、短期,即对系统性金融风险发生的当月及6个月后,两个不同时间段的传染变化进行比较分析。第三,采用新指标实现系统性金融风险的预警。研究发现,“本国货币资金利率与10年期本国国债收益率之差”的预警效果良好,视不同国家的经济情况,货币资金利率可以选择不同隔夜拆借利率率、1年期利率等短期利率。这项预警指标在以往文献中很少使用。本文运用理论分析和计量模型的有机结合,充分论证,主要得出四个结论:第一,从近三十年的国际金融发展历史来看,七个国家的系统性金融风险低风险和高风险交错出现,相互之间可以转化,良好的经济社会运行状况能够有效降低系统性金融风险水平。系统性金融风险高低的影响因素包括利率水平、信贷扩张程度、股票市场波动率、实际有效汇率、政府负债情况等。实体经济运行状态与综合指数动态变化相互印证,说明本文运用因子分析模型构建的系统性金融风险综合指数,较好地反映了宏观金融风险水平。第二,由于各国金融市场结构和经济结构不同,系统性金融风险在金融行业内部以及对宏观经济,这两个层面的传染机制,不同国家存在差异。对于德国、日本、中国三个被传染国家,处于风险传染核心地位的分别为外汇市场、债券市场及政府负债杠杆率,一旦受到外界波动,则风险将通过核心指标迅速蔓延到其他金融行业,最终传递到整个金融系统。对于泰国、阿根廷、美国、希腊四个传染源国家,系统性金融风险对物价水平、工业生产指数、经济景气指数、领先指数等宏观经济指标的传染途径和传染大小存在差异,但共同之处在于,在风险传染过程中,金融市场参与者的心理状态形成羊群效应,起到了不可忽视的推波助澜作用,结果形成恶性循环,需求匮乏,投资下降,商品价格暴跌,经济加速衰退。第三,通过经常项目、资本项目和心理因素三种渠道,系统性金融风险在各国之间实现跨境传染,股票市场风险的传染速度更快、范围更广,心理因素对股票市场风险传染的作用显着;风险蔓延过程中物理空间小于经济制度空间的作用力,即两个相邻国家之间的风险跨境传染能力,弱于政治经济关系紧密及经济结构相似、社会文化背景接近的两个国家。从同期传染效应来看,阿根廷、泰国和中国三个国家既受其他经济体系统性金融风险的同期传染不显着,也对其他经济体不产生显着的系统性金融风险同期传染影响;美国和日本两国之间,以及德国和希腊两国之间的系统性金融风险存在同期传染关系。从长期传染效应来看,美国、德国、日本三国在系统重要性排在前列,其中美国是全球金融危机最重要的传染源;中国不受其他经济体金融风险的同期传染,但美国、德国、日本系统性金融风险在发生后的6个月内对中国产生传染,长期传染效应显着;阿根廷系统性金融风险产生根源在于自身政治经济问题,而非其他经济体传染所致。第四,Logistic模型对系统性金融高风险的预警效果良好。推动系统性金融风险不断向高位积累的因素包括货币因素、信贷因素和主权债务因素,高风险爆发往往是一种因素起主导作用,其他因素相互交织在一起,预警指标的选择与预警准确率密切相关。实证结果表明,四个传染源国家的预测准确率高于80%,预测结果大致与宏观经济运行相吻合。基于充分的论证及结论,针对中国应对系统性金融风险,本文提出以下三个政策建议:第一,经济稳定是应对系统性风险的基础和关键。不论对于何种类型的国家,不论应对自身产生的系统性金融风险,还是跨境传染输入的系统性金融风险,首要任务都是保障经济稳定。现阶段,中国要围绕着成功跨越中等收入陷阱,更加依赖内需驱动经济发展,重视消费和技术创新,有效进行宏观调控,治理市场经济失灵,化解经济增长和社会稳定之间的矛盾和冲突。第二,严格防范国内自身系统性金融风险。持续去杠杆,深入开展结构性去杠杆,规范地方政府融资机制,密切关注中小银行、影子银行及互联网银行等金融系统薄弱环节,加强货币政策与金融监管的协调,强化不同监管机构之间的沟通,优化金融统一监管的机制,统一行为、机构和功能的监管。第三,密切控制系统性金融风险的跨境输入。目前中国资本账户可兑换改革尚未完成,中国防范输入性金融风险具有重要的政策及制度空间,有效管控跨境资本异常波动,努力提升人民币国际货币地位的提升也有助于金融的稳定,合理处理国外投资和国内投资的关系。
张昊[10](2020)在《基于专利分析的我国新能源汽车技术预测研究》文中认为随着世界经济的高速发展,各国之间的竞争也在不断加强,如何能在技术领域取得领先地位对各国而言越来越重要。新能源汽车是一种适应时代而生的新兴能源产业,其涉及技术范围较广,新能源汽车行业作为国家发展的重要推动力量,行业的技术进步可以用于衡量国家技术创新水平的高低,我国的新能源汽车行业起步相较于国外发达国家稍晚,虽然经过几十年的发展,我国新能源汽车行业也取得了一定的成效,但距离赶超发达国家还有很长的一段路要走。这就需要我国提高技术创新能力,开展行业内技术预测活动,积极把握新能源汽车领域未来发展方向,这对提升我国国际竞争力也有着十分重要的现实意义。技术预测探究未来技术发展方向和重点领域的关键手段,技术预测手段能够打破现有技术发展的瓶颈,提高国家和企业技术创新能力,也可以帮助国家和企业了解行业发展态势,制定相关战略目标,提前在具有前景良好的技术领域进行布局,进而在国际竞争中占据有利地位。专利资料蕴含着技术发展的特征,通过对专利资料进行分析探究,可以帮助行业把控技术发展的方向。现有的技术预测手段通常只能预测出技术创新过程中的一个局部特征,不能全面整体地反映领域内技术发展的情况。本研究通过对我国新能源汽车行业的技术发展成熟度进行分析探究,从技术发展的三个维度着手,结合多种技术分析手段的组合应用,提出一个基于专利数据分析的三维一体的技术预测模型,再针对这一模型在新能源汽车技术领域进行实证分析,然后结合专利测算法和技术生命周期理论的阶段性特征对我国新能源汽车发展阶段进行判别,最后探究出未来这一行业内的技术发展重点领域和热门方向,对我国新能源汽车行业进一步发展提出本研究的一些建议,进而有规划地指导我国新能源汽车行业技术创新活动。
二、步入“增长衰退”的美国经济(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、步入“增长衰退”的美国经济(论文提纲范文)
(1)基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 研究思路与框架 |
1.2.1 研究思路 |
1.2.2 研究框架 |
1.3 主要研究方法 |
1.4 创新与不足 |
1.4.1 创新之处 |
1.4.2 存在的不足 |
第2章 相关理论与文献综述 |
2.1 概念界定 |
2.1.1 要素、要素配置及效率内涵 |
2.1.2 产业及产业结构优化内涵 |
2.2 相关理论基础 |
2.2.1 要素配置相关理论 |
2.2.2 产业结构演进理论 |
2.2.3 产业结构优化理论 |
2.3 文献综述 |
2.3.1 要素配置及其效率研究 |
2.3.2 产业结构演进及优化方向研究 |
2.3.3 产业结构优化与要素配置效率的关联性研究 |
2.3.4 供给侧改革与产业结构优化影响因素研究 |
2.3.5 东北地区产业结构调整与经济发展相关研究 |
2.3.6 文献评述 |
第3章 东北地区产业结构演进历程及现状 |
3.1 东北地区产业结构演进历程 |
3.1.1 计划经济体制与改革过渡时期 |
3.1.2 市场经济体制确立初期 |
3.1.3 东北振兴“黄金十年” |
3.1.4 经济新常态时期 |
3.2 东北地区产业结构现状 |
3.2.1 地区生产总值变动趋势 |
3.2.2 第一产业 |
3.2.3 第二产业 |
3.2.4 第三产业 |
3.3 东北地区要素配置低效与产业结构调整动因 |
3.3.1 结构性产能过剩与短缺并存 |
3.3.2 资源型城市转型负担沉重 |
3.3.3 国企改革与民企发展缺乏动力 |
3.3.4 被动“去工业化”引发结构失序 |
3.3.5 沉没成本效应阻碍衰退行业退出 |
3.4 东北地区产业结构优化的障碍 |
3.4.1 要素市场化改革起步较晚 |
3.4.2 劳动力转移存在制度约束 |
3.4.3 高技术产业规模扩张缓慢 |
3.4.4 服务型政府职能转变滞后 |
3.5 本章小结 |
第4章 基于要素配置效率改进的产业结构优化理论框架 |
4.1 总体思路 |
4.2 要素流动与产业间再配置的效率改进机理 |
4.2.1 要素产业间流动的理论基础 |
4.2.2 要素产业间流动的前提条件 |
4.2.3 要素配置效率改进机理分析 |
4.3 产业结构优化影响要素配置效率改进的理论机制 |
4.3.1 产业结构优化的两个维度指标构建 |
4.3.2 产业结构合理化影响要素配置效率改进的机制 |
4.3.3 产业结构高度化影响要素配置效率改进的机制 |
4.4 供给侧改革下产业结构优化的影响因素理论分析 |
4.4.1 供给侧改革的提出背景与理论逻辑 |
4.4.2 产业结构优化的供给侧影响因素类别 |
4.4.3 供给因素影响产业结构优化的机理分析 |
4.5 本章小结 |
第5章 基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化效应实证分析 |
5.1 东北地区要素分布结构 |
5.1.1 劳动力要素分布 |
5.1.2 资本存量估计与资本要素分布 |
5.2 东北地区要素配置效率测度 |
5.2.1 随机前沿分析与模型设定 |
5.2.2 初始回归结果与模型修正 |
5.2.3 估算过程与结果分析 |
5.3 东北地区产业结构优化指标衡量 |
5.3.1 产业结构合理化 |
5.3.2 产业结构高度化 |
5.4 研究设计与实证检验 |
5.4.1 变量选取与描述性统计 |
5.4.2 数据检验 |
5.4.3 模型设定与实证结果分析 |
5.4.4 内生性问题讨论 |
5.4.5 稳健性检验 |
5.5 本章小结 |
第6章 进一步分析:东北地区产业结构优化的供给侧影响因素实证检验 |
6.1 供给因素综合评价指标体系构建 |
6.1.1 指标体系构建原则 |
6.1.2 主要评价指标分析与说明 |
6.1.3 综合评价指标体系 |
6.2 供给因素综合评价指数构造与分析 |
6.2.1 全局主成分分析 |
6.2.2 数据有效性检验 |
6.2.3 提取主成分及确定指标权重 |
6.2.4 东北地区供给因素综合评价指数分析 |
6.3 研究设计与实证检验 |
6.3.1 变量选取与描述性统计 |
6.3.2 数据检验 |
6.3.3 模型设定与实证结果分析 |
6.3.4 内生性问题讨论 |
6.3.5 稳健性检验 |
6.4 本章小结 |
第7章 基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化政策建议 |
7.1 加强人力资本培育与积累 |
7.1.1 着力提升教育体系水平 |
7.1.2 推进新型城镇化发展 |
7.1.3 完善薪酬激励机制 |
7.2 优化投资结构与存量资本布局 |
7.2.1 加大战略性新兴产业投资力度 |
7.2.2 稳固推进存量资本调整 |
7.2.3 积极探索金融产品与服务创新 |
7.3 推动产业技术进步与科技成果转化 |
7.3.1 促进产业发展与科技深入融合 |
7.3.2 加强企业自主创新与科研协作能力 |
7.3.3 完善科技成果转化机制 |
7.4 充分发挥政府职能与政策引领作用 |
7.4.1 加快转变政府职能 |
7.4.2 精准制定减税降费措施 |
7.4.3 释放产业政策引领作用 |
7.5 本章小结 |
第8章 结论与未来展望 |
8.1 结论 |
8.2 未来展望 |
参考文献 |
攻读博士学位期间的科研成果 |
致谢 |
(2)中国现代化进程中的人口老龄化问题与应对研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 研究现状与趋势 |
1.2.1 国外研究综述 |
1.2.2 国内研究综述 |
1.3 研究思路与方法 |
1.3.1 研究思路 |
1.3.2 研究方法 |
1.4 研究创新与不足 |
1.4.1 创新之处 |
1.4.2 不足之处 |
第2章 现代化与人口老龄化基础理论 |
2.1 基本概念 |
2.1.1 现代化概述 |
2.1.2 人口老龄化 |
2.2 马克思主义人口理论主要内容 |
2.2.1 “两种生产”理论 |
2.2.2 生产方式决定人口发展理论 |
2.2.3 人口再生产理论 |
2.2.4 人与社会关系理论 |
2.3 中国对马克思主义人口理论的继承和发展 |
2.3.1 中国领导人关于人口与社会发展的理论 |
2.3.2 国内学者关于人口与社会发展的理论 |
2.4 国外关于人口及人口老龄化的理论 |
2.4.1 马尔萨斯的人口理论 |
2.4.2 保罗·埃里奇的人口爆炸论 |
2.4.3 兰德里的人口转变理论 |
第3章 世界现代化进程与人口老龄化 |
3.1 工业革命促成人口年龄结构向老龄化转变 |
3.1.1 第一次工业革命资本主义国家的人口变化 |
3.1.2 第二次工业革命资本主义国家的人口变化 |
3.1.3 第三次工业革命世界人口向老龄化转变 |
3.2 现代化进程中人口老龄化的成因 |
3.2.1 死亡率和出生率变化是表层原因 |
3.2.2 人与社会关系变化是深层原因 |
3.3 现代化进程中老龄化问题的共性影响 |
3.3.1 导致人口生育率降低 |
3.3.2 使人与社会矛盾尖锐 |
3.3.3 阻碍了生产力的发展 |
3.3.4 将促使生产关系调整 |
3.4 资本主义国家应对老龄化问题的不足 |
3.4.1 使人的生产屈从于物质资料生产 |
3.4.2 强调老龄化措施作用忽略根本矛盾 |
3.4.3 忽视中产阶层对人口结构调整作用 |
3.4.4 社会资源过于集中造成生育率低迷 |
第4章 中国现代化进程与人口老龄化 |
4.1 中国现代化建设进程与老龄化的形成历程 |
4.1.1 1950-1970 年:农业经济形态人口进入爆发增长期 |
4.1.2 1971-1980 年:工业经济形态人口与社会发展协调 |
4.1.3 1981-2010 年:人口增速下降并向老龄化趋势过渡 |
4.1.4 2011-2020 年:服务经济形态促使老龄化程度加深 |
4.2 中国人口老龄化形成的特殊性原因 |
4.2.1 50-60 年代人口自然增长率较高 |
4.2.2 计划生育加速人口年龄结构转化 |
4.2.3 可支配收入低造成生育欲望下降 |
4.2.4 主体经济结构变化促老龄化形成 |
4.3 中国人口老龄化产生的具体问题 |
4.3.1 人口红利将逐渐消失 |
4.3.2 社会与家庭负担加重 |
4.3.3 加速社会养老保险枯竭 |
4.3.4 社会经济产业结构分化 |
4.3.5 社会文化逐渐趋于保守 |
4.4 现代化进程中人口老龄化对社会发展的影响 |
4.4.1 将对传统经济增长依存点产生强烈消极影响 |
4.4.2 促使区域间发展失衡加速贫富两极分化程度 |
4.4.3 长期看有利于加速经济发展内生动力的蝶变 |
第5章 人口结构隐含规律与中国老龄化走势及展望 |
5.1 基于“两种生产”理论发现人口年龄结构的人口黄金分割 |
5.1.1 “两种生产”理论决定了人口黄金分割的必然 |
5.1.2 人口黄金分割揭示了死亡率与出生率博弈关系 |
5.1.3 人口黄金分割解释了现代化国家的繁荣与衰退 |
5.1.4 人口黄金分割失衡对“两种生产”产生反作用 |
5.2 以人口黄金分割推论人口结构形态的改变 |
5.2.1 过去-人口扩张型的金字塔形态 |
5.2.2 现在-出生率收缩型的菱形形态 |
5.2.3 未来-人口衡定型的铅笔形形态 |
5.3 中国人口老龄化发展趋势预测 |
5.3.1 2021-2025 年老龄人超过0-14 岁人口 |
5.3.2 2026-2035 年将出现人口负增长 |
5.3.3 2036-2050 年进入重度老龄社会阶段 |
5.4 中国老龄化问题应对的目标和原则 |
5.4.1 老龄化问题解决的阶段性目标 |
5.4.2 解决老龄化问题的基本原则 |
第6章 中国现代化进程中人口老龄化问题的应对措施 |
6.1 优化人口政策 |
6.1.1 提倡适度放开生育政策 |
6.1.2 以人口黄金分割结构平衡为调整基准 |
6.1.3 政策需考虑与社会各因素的动态匹配 |
6.1.4 追求合理的人口年龄结构和素质结构 |
6.2 完善养老保障制度 |
6.2.1 统筹推进养老保障“三支柱”互补 |
6.2.2 改进养老保险制度实现多渠道增值 |
6.2.3 健全企业年金制度以降低运营风险 |
6.2.4 完善医疗保险制度拓宽保障覆盖面 |
6.3 经济与教育手段并重 |
6.3.1 改变生养抚育造成的财富挤出效应 |
6.3.2 提升人口素质以弥补人力资源缺口 |
6.3.3 扶持“成人二次教育”推动多维就业 |
6.3.4 建立就业公共信息体系提供引流服务 |
6.4 养老事业和养老产业协同发展 |
6.4.1 推动以信息科技化为载体O2O老年服务体系建设 |
6.4.2 建立含医疗、教娱、关爱及监控的综合服务中心 |
6.4.3 建立社区互助体系鼓励适龄老年人发挥就业余热 |
6.4.4 发展以基层社区为主干线的普惠型养老服务体系 |
6.5 深化社会养老服务 |
6.5.1 多渠道扶持与支撑家庭养老模式 |
6.5.2 建立居家养老“三级”服务体系 |
6.5.3 注重综合性福利养老服务体建设 |
6.5.4 培育和推动民间组织的养老作用 |
结论 |
参考文献 |
作者简介及在读期间所取得的科研成果 |
后记 |
(3)我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 选题背景与研究意义 |
1.1.1 选题背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状及文献综述 |
1.2.1 税收政策的经济增长效应研究 |
1.2.2 税收政策的消费效应研究 |
1.2.3 税收政策的投资效应研究 |
1.3 相关概念、研究目标与主要研究内容 |
1.3.1 相关概念 |
1.3.2 研究目标 |
1.3.3 主要研究内容 |
1.4 研究方法与主要创新 |
1.4.1 研究方法 |
1.4.2 主要创新 |
第2章 税收政策影响经济增长的相关理论 |
2.1 基于税收的经济增长理论 |
2.1.1 索洛-斯旺模型 |
2.1.2 卡斯-库普曼斯模型 |
2.1.3 AK模型 |
2.1.4 人力资本模型 |
2.1.5 生产性公共资本增长模型 |
2.2 最优税收理论 |
2.2.1 最优商品税理论 |
2.2.2 最优所得税理论 |
2.3 税收乘数效应理论 |
2.3.1 定量税税收乘数效应 |
2.3.2 比例税税收乘数效应 |
2.4 本章小结 |
第3章 我国税收政策对经济增长的动态效应检验 |
3.1 税收政策对经济增长的作用机制分析 |
3.1.1 宏观税负对经济增长的作用机制 |
3.1.2 税收结构对经济增长的作用机制 |
3.2 税收政策与经济增长的时变协整关系检验 |
3.2.1 时变协整模型 |
3.2.2 时变协整关系检验 |
3.2.3 分位数Granger因果关系检验 |
3.3 不同时期宏观税负与税收结构对经济增长的动态冲击效应 |
3.3.1 SV-TVP-FAVAR模型设定 |
3.3.2 变量选取与共同因子提取 |
3.3.3 宏观税负对经济增长的时变效应分析 |
3.3.4 税收结构对经济增长的时变效应分析 |
3.4 本章小结 |
第4章 我国税收政策对经济增长的非对称效应检验 |
4.1 非对称计量模型设定 |
4.1.1 ST-BVAR模型原理 |
4.1.2 NARDL模型原理 |
4.2 不同经济周期下税收政策对经济增长的短期非对称冲击效应 |
4.2.1 变量选取与数据处理 |
4.2.2 经济波动区制识别 |
4.2.3 非对称冲击效应分析 |
4.2.4 稳健性检验 |
4.3 税收政策的正负向累积波动对经济增长的长期非对称效应 |
4.3.1 变量选取与模型参数估计 |
4.3.2 累积动态乘数效应分析 |
4.4 本章小结 |
第5章 我国税收政策影响经济增长的要素驱动机制分析 |
5.1 税收结构影响经济增长的要素供给驱动机理 |
5.1.1 基本分析框架 |
5.1.2 税收结构影响经济增长的内在作用机理 |
5.2 LT-TVP-VAR模型原理 |
5.3 税收结构对要素供给的时变影响效应分析 |
5.3.1 变量选取与平稳性检验 |
5.3.2 脉冲响应分析 |
5.3.3 稳健性检验 |
5.4 本章小结 |
第6章 我国税收政策影响经济增长的内需拉动机制分析 |
6.1 税收政策影响经济增长的内需拉动机理 |
6.2 SV-MH-TVP-SVAR模型原理 |
6.3 税收政策对消费的动态冲击效应 |
6.3.1 变量选取、模型设定与参数估计 |
6.3.2 脉冲响应分析 |
6.3.3 时变方差分解 |
6.3.4 稳健性检验 |
6.3.5 税收政策对消费结构的影响效应分析 |
6.4 税收政策对投资的动态冲击效应 |
6.4.1 变量选取与数据处理 |
6.4.2 滞后阶数选择、先验设定与参数估计 |
6.4.3 脉冲响应分析 |
6.4.4 时变方差分解 |
6.5 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读学位期间取得的科研成果及所获奖项 |
致谢 |
(4)人口年龄结构对房地产价格的影响研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 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 文献综述 |
1.2.1 房地产价格的影响因素 |
1.2.2 人口因素对房地产需求及价格的影响 |
1.2.3 文献述评 |
1.3 概念界定 |
1.3.1 房地产市场 |
1.3.2 人口年龄结构 |
1.4 研究路线、内容与方法 |
1.4.1 研究路线 |
1.4.2 研究内容 |
1.4.3 研究方法 |
1.5 创新点与不足之处 |
1.5.1 创新点 |
1.5.2 不足之处 |
2 人口年龄结构影响房价的理论基础 |
2.1 人口年龄结构影响房价的相关理论 |
2.1.1 房地产市场供求理论 |
2.1.2 人口转变理论 |
2.1.3 生命周期理论 |
2.1.4 代际转移理论 |
2.2 人口年龄结构影响房价的理论分析 |
2.2.1 理论分析框架 |
2.2.2 世代交叠模型 |
2.3 本章小结 |
3 中国房价与人口年龄结构的变动情况 |
3.1 房价变动情况 |
3.1.1 房价变动趋势 |
3.1.2 房价变动特征 |
3.2 人口年龄结构变动情况 |
3.2.1 人口年龄结构变动趋势 |
3.2.2 人口年龄结构变动特征 |
3.2.3 人口年龄结构预测 |
3.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
3.3.1 婴儿潮与房价的相关性 |
3.3.2 老龄化与房价的相关性 |
3.3.3 人口抚养比与房价的相关性 |
3.4 本章小结 |
4 中国人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
4.1 问题的提出 |
4.2 人口年龄结构对房价的影响——宏观视角 |
4.2.1 人口抚养比对房价的影响 |
4.2.2 各年龄段人口占比对房价的影响 |
4.2.3 各年龄段人口占比对未来房价增速的影响 |
4.3 人口年龄结构对房价的影响——微观视角 |
4.3.1 年龄与住房需求——基于人口普查数据 |
4.3.2 年龄与住房需求——基于中国家庭金融调查数据 |
4.4 本章小结 |
5 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究与经验启示 |
5.1 OECD国家房地产市场与人口年龄结构的情况 |
5.1.1 房地产市场情况 |
5.1.2 人口年龄结构情况 |
5.1.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
5.2 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
5.2.1 模型设定 |
5.2.2 数据与描述性统计 |
5.2.3 人口抚养比对房价的影响 |
5.3 来自OECD国家的经验启示 |
5.3.1 人口转变的内在规律 |
5.3.2 婴儿潮对房价的影响 |
5.3.3 老龄化对房价的影响 |
5.3.4 不同层级城市房价的变动特征 |
5.4 本章小结 |
6 基于中国人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
6.1 人口年龄结构预测 |
6.1.1 人口年龄结构预测模型选择 |
6.1.2 人口年龄结构预测参数设定 |
6.1.3 人口年龄结构预测结果 |
6.2 基于人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
6.2.1 不同生育率方案下的房价趋势预测 |
6.2.2 考虑城镇化率的房价趋势预测 |
6.2.3 考虑跨区域流动人口的房价趋势预测 |
6.3 本章小结 |
7 结论与政策建议 |
7.1 结论 |
7.2 政策建议 |
7.2.1 优化人口年龄结构,促进房价平稳运行 |
7.2.2 强化住房居住功能,防范楼市投机行为 |
7.2.3 坚持“因城施策”,实现差异化引导 |
7.2.4 发展租购并举新体系,满足流动人口住房需求 |
7.2.5 加强房地产调控,保障市场健康发展 |
参考文献 |
在校期间的科研成果 |
致谢 |
(5)中国人口老龄化的区域经济增长效应研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
第一节 研究背景及意义 |
一、研究背景 |
二、研究意义 |
第二节 研究思路、内容与方法 |
一、研究思路 |
二、研究内容 |
三、研究方法 |
第三节 创新之处 |
第二章 相关理论与文献综述 |
第一节 相关理论 |
一、人口经济相关理论 |
二、区域经济增长相关理论 |
三、其它相关理论 |
第二节 研究综述 |
一、人口老龄化空间问题及影响因素研究 |
二、人口老龄化对区域经济增长的影响研究 |
三、研究述评 |
第三章 人口老龄化的区域经济增长效应理论构建 |
第一节 相关概念及内涵 |
一、人口老龄化 |
二、区域经济增长 |
第二节 人口老龄化影响经济增长的作用机理 |
一、经济增长过程中的人口因素 |
二、人口老龄化影响经济增长的传导路径 |
三、人口老龄化影响经济增长的理论模型 |
第三节 人口老龄化的区域经济增长效应理论分析 |
一、门槛效应 |
二、空间溢出效应 |
本章小结 |
第四章 区域经济增长及人口老龄化的演变特征分析 |
第一节 区域经济增长的演变特征 |
一、经济增长阶段性明显 |
二、区域经济增长差异显着 |
第二节 人口老龄化的演变特征 |
一、人口年龄结构老化迅速 |
二、人口老龄化空间差异明显 |
三、人口老龄化“城乡倒置”显着 |
第三节 人口老龄化的影响因素分析 |
一、理论分析与现实依据 |
二、模型构建与数据说明 |
三、模型估计与结果分析 |
本章小结 |
第五章 人口老龄化影响区域经济增长的路径分析 |
第一节 分析流程与模型构建 |
一、中介效应分析流程 |
二、中介效应模型构建 |
第二节 变量选取与数据来源 |
一、变量解释与指标选取 |
二、数据来源与说明 |
第三节 模型估计结果分析 |
一、劳动力供给 |
二、居民消费水平 |
三、居民储蓄水平 |
四、人力资本积累 |
五、科技创新能力 |
六、产业结构升级 |
本章小结 |
第六章 人口老龄化对区域经济增长的门槛效应 |
第一节 模型构建与数据说明 |
一、模型构建 |
二、数据说明 |
第二节 非线性关系拟合 |
一、全国层面结果分析 |
二、地区层面结果分析 |
三、城乡层面结果分析 |
第三节 门槛效应结果分析 |
一、全国层面结果分析 |
二、地区层面结果分析 |
三、城乡层面结果分析 |
本章小结 |
第七章 人口老龄化对区域经济增长的空间溢出效应 |
第一节 空间相关性检验 |
一、空间自相关分析方法 |
二、空间自相关结果分析 |
第二节 模型构建与数据说明 |
一、空间计量模型简介 |
二、空间计量模型构建 |
三、变量选取与数据来源 |
第三节 模型估计结果分析 |
一、全国层面结果分析 |
二、地区层面结果分析 |
三、城乡层面结果分析 |
本章小结 |
第八章 人口老龄化的区域经济增长效应问题剖析与政策建议 |
第一节 人口老龄化的区域经济增长效应特征分析 |
一、中介性 |
二、动态性 |
三、开放性 |
四、空间性 |
五、反馈性 |
第二节 人口老龄化的区域经济增长效应问题剖析 |
一、人口老龄化对区域经济增长具有“减速效应” |
二、人口老龄化对区域经济增长的“加速效应”不稳定 |
三、人口老龄化的区域经济增长负向空间溢出效应显着 |
四、人口老龄化的区域经济增长效应地区差异明显 |
五、农村人口老龄化的“减速效应”不利于城乡融合发展 |
第三节 政策建议 |
一、调节劳动力供给和消费水平,缓解老龄化的“减速效应” |
二、加大科教和老龄产业支持力度,稳定老龄化的“加速效应” |
三、搭建人才合作的良好平台,激发老龄化的“正向溢出” |
四、实施差异化的人口和经济政策,推动地区经济协调发展 |
五、提高农村民生保障水平,促进城乡地区均衡发展 |
本章小结 |
结论与展望 |
一、主要结论 |
二、不足与展望 |
参考文献 |
后记 |
在学期间公开发表论文及着作情况 |
(6)中国经济不确定性及其宏观经济效应研究(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 国内外研究现状 |
1.2.1 不确定性的度量 |
1.2.2 不确定性的来源因素分析 |
1.2.3 不确定性的宏观经济效应 |
1.2.4 金融市场在不确定性冲击宏观经济中的作用 |
1.2.5 不确定性与宏观经济政策相互作用 |
1.3 主要研究目标、结构安排和主要内容 |
1.3.1 主要研究目标 |
1.3.2 结构安排与主要内容 |
1.4 研究方法、主要创新与不足之处 |
1.4.1 研究方法 |
1.4.2 主要创新 |
1.4.3 不足之处 |
第2章 经济不确定性理论基础 |
2.1 实物期权效应 |
2.2 预防储蓄效应 |
2.3 Oi-Hartman-Abel效应 |
2.4 不确定性商业周期理论 |
2.5 不确定性金融摩擦理论 |
第3章 中国经济不确定性测度与典型事实分析 |
3.1 中国经济不确定性指数构建原理 |
3.2 中国经济不确定性测度与结果分析 |
3.2.1 变量选取与数据处理 |
3.2.2 中国经济不确定性结果分析 |
3.3 中国经济不确定性的典型事实特征分析 |
3.3.1 基于MS-AR的中国经济不确定性状态演变特征分析 |
3.3.2 基于分位数格兰杰因果检验的中国经济不确定性与经济周期关联特征分析 |
3.4 本章小节 |
第4章 国际经济与国内经济政策不确定性对中国经济不确定性的时变溢出效应分析 |
4.1 时变溢出指数模型基本原理 |
4.2 国际经济不确定性对中国经济不确定性的时变溢出分析 |
4.2.1 变量选取与数据处理 |
4.2.2 格兰杰因果检验 |
4.2.3 时变溢出效应分析 |
4.3 国内经济政策不确定性对中国经济不确定性的时变溢出分析 |
4.3.1 变量选取与数据处理 |
4.3.2 格兰杰因果检验 |
4.3.3 时变溢出效应分析 |
4.4 本章小结 |
第5章 中国经济不确定性对宏观经济的时变冲击效应分析 |
5.1 经济不确定性影响宏观经济的理论分析 |
5.2 MH-TVC-SVAR-SV模型原理 |
5.3 基于MH-TVC-SVAR-SV模型的经济不确定性对宏观经济的冲击效应分析 |
5.3.1 变量选取与数据处理 |
5.3.2 模型设定与先验信息 |
5.3.3 脉冲响应分析 |
5.3.4 时变方差分解 |
5.4 稳健性检验 |
5.5 本章小结 |
第6章 中国经济不确定性影响宏观经济的金融渠道分析 |
6.1 金融市场影响不确定性宏观经济效应的理论分析 |
6.2 C-SVAR模型基本原理 |
6.3 基于C-SVAR模型的金融渠道分析 |
6.3.1 数据选取与变量处理 |
6.3.2 模型设定 |
6.3.3 脉冲响应分析 |
6.4 稳健性分析 |
6.5 本章小结 |
第7章 货币政策在中国经济不确定性冲击宏观经济中的作用分析 |
7.1 SE-IVAR模型基本原理 |
7.2 基于SE-IVAR模型的货币政策作用分析 |
7.2.1 变量选取与数据处理 |
7.2.2 模型设定与非线性检验 |
7.2.3 广义脉冲响应分析 |
7.3 稳健性分析 |
7.4 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
附录 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
致谢 |
(7)战后日本技术创新与经济增长研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1. 问题的提出 |
1.2. 研究的意义 |
1.2.1. 理论意义 |
1.2.2. 现实意义 |
1.3. 研究的方法 |
1.3.1. 文献研究法 |
1.3.2. 比较分析法 |
1.3.3. 实证研究法 |
1.4. 主要内容 |
1.5. 主要创新点与不足 |
1.5.1. 主要的创新 |
1.5.2. 不足之处 |
第2章 相关理论演化概述与回顾 |
2.1. 技术创新相关概念的界定 |
2.1.1. 技术创新概念的界定 |
2.1.2. 技术创新的分类 |
2.1.3. 技术创新过程模型的演变 |
2.2. 技术创新理论的演化 |
2.2.1. 熊彼特学派的技术创新理论 |
2.2.2. 熊彼特后技术创新学派相关理论的演进 |
2.2.3. 制度创新学派的技术创新理论 |
2.3. 基于技术创新的经济增长理论回顾 |
2.3.1. 假定不存在技术进步的稳定经济增长理论 |
2.3.2. 作为外生因素的新古典经济增长理论 |
2.3.3. 技术进步作为内生因素的新经济增长理论 |
第3章 日本技术创新的发展演进与政策框架 |
3.1. 日本技术创新的发展阶段 |
3.1.1. 引进技术为主的发展阶段(二战后至20世纪50年代) |
3.1.2. 改良技术发展阶段(20 世纪60 年代) |
3.1.3. 引进技术与自主开发技术相结合的发展阶段(20 世纪70-90 年代中期) |
3.1.4. 自主技术主导的发展阶段(20 世纪90 年代后期至今) |
3.2. 日本技术创新的发展模式分析 |
3.2.1. 技术创新模式 |
3.2.2. 日本的技术创新模式 |
3.2.3. 日本技术创新模式的要素系统分析 |
3.3. 日本技术创新政策的基本框架 |
3.3.1. 在引进技术的基础上重点支持产业技术创新和企业技术研发 |
3.3.2. 以国家为主导促进大型技术革新和革命性技术创新 |
3.3.3. 以自主创新为导向建立以基础研究为核心的更为先进的工业创新体系 |
第4章 技术创新与日本经济的赶超发展 |
4.1. 技术创新与经济增长的竞争动态分析 |
4.1.1. 技术领先国和技术追赶国的动态竞争分析 |
4.1.2. 技术创新与康德拉季耶夫长波周期 |
4.1.3. 技术创新引致宏观经济长波的四个阶段 |
4.1.4. 技术创新与宏观经济增长的因果关系 |
4.2. 日本技术创新的经济赶超路径 |
4.2.1. 技术引进与倾斜生产方式相结合确保经济恢复的技术需求 |
4.2.2. 技术引进与技术创新相结合确保战后日本经济高速的技术升级需要 |
4.2.3. 技术自主创新与产业结构转型相结合确保稳定增长的技术与产业升级需要 |
第5章 技术创新与日本经济的停滞发展 |
5.1. 日本“泡沫经济”到“失去的十年” |
5.1.1. 经济发展约束条件的改变 |
5.1.2. 泡沫经济的崩溃与“失去的十年” |
5.2. 日本经济的停滞与日本技术创新的局限性 |
5.2.1. 日本技术创新的局限性 |
5.2.2. 技术创新的劣化对日本经济的影响 |
第6章 日本技术创新的经济增长效应 |
6.1. 技术创新与日本经济增长的相关性分析 |
6.1.1. 日本技术创新能力的测度 |
6.1.2. 日本技术创新与经济增长的散点图 |
6.1.3. 日本技术创新能力和经济增长的灰色关联度分析 |
6.2. 日本技术创新的经济增长效应 |
6.2.1. 索罗余值法 |
6.2.2. 日本全要素生产率的计算 |
第7章 日本技术创新及其经济增长效应对中国的启示 |
7.1. 日本技术创新的经验 |
7.1.1. 充分重视技术创新组织方式的合理运用 |
7.1.2. 充分重视技术创新模式的合理选用 |
7.1.3. 充分重视体制创新 |
7.1.4. 充分发挥政府的组织和引导作用 |
7.1.5. 企业是日本技术创新的主体 |
7.2. 中国技术创新的现状及存在的主要问题 |
7.2.1. 中国科技发展及技术创新回顾 |
7.2.2. 中国科技创新存在的主要问题 |
7.3. 日本技术创新对中国的启示 |
7.3.1. 强化企业的主体地位 |
7.3.2. 继续发挥政府的引导作用,强化政府的服务职能 |
7.3.3. 推进建立以企业为主体官产学园区四位一体的技术创新 |
7.3.4. 选择合理的技术创新模式和组织方式 |
7.3.5. 大力发展教育事业,促进人才培养 |
7.3.6. 加强知识产权管理与服务 |
参考文献 |
研究成果 |
致谢 |
(8)中国金融周期的测度、传导机制及货币政策调控(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景与选题意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 选题意义 |
1.2 论文结构框架与主要创新 |
1.2.1 研究内容与论文框架 |
1.2.2 论文可能的创新之处和未来研究展望 |
第2章 文献综述 |
2.1 金融周期的内涵与测度 |
2.1.1 金融周期的内涵解析 |
2.1.2 金融周期的度量方法 |
2.2 金融周期及其与经济周期动态关联的研究进展 |
2.2.1 传统经济周期研究方法 |
2.2.2 金融因素与实体经济 |
2.2.3 金融周期与经济周期的关联关系 |
2.3 信贷周期、信贷摩擦及其与经济周期的关联机制研究 |
2.3.1 信贷周期与经济周期 |
2.3.2 金融加速器与经济周期 |
2.3.3 引入银行资本机制的DSGE模型 |
2.4 杠杆率与宏观经济之间非线性作用机制的研究进展 |
2.4.1 金融发展与金融深化 |
2.4.2 杠杆率与金融风险 |
2.4.3 将杠杆率纳入统一研究框架 |
2.5 房地产周期、抵押约束机制与经济周期 |
2.5.1 房地产周期与经济周期 |
2.5.2 抵押约束机制与资产负债表渠道 |
2.6 含有金融因素的货币政策规则及其应用的文献回顾 |
2.6.1 次级贷款危机之后对金融稳定及传统货币政策的反思 |
2.6.2 金融周期与规则型货币政策关联机制的研究 |
2.6.3 规则型货币政策的估计方法及其演变过程 |
2.7 本章小结 |
第3章 中国金融周期的测度及其与经济周期的动态关联 |
3.1 中国金融周期的测度 |
3.1.1 金融周期指标选取 |
3.1.2 研究方法介绍 |
3.1.3 金融周期单变量分析结果 |
3.1.4 中国金融周期的合成 |
3.2 中国金融周期的动态特征 |
3.3 中国金融周期与经济周期的动态关联 |
3.3.1 动态溢出指数法介绍 |
3.3.2 中国金融周期与经济周期之间的交互影响 |
3.4 本章小结 |
第4章 金融周期的传导机制:信贷渠道 |
4.1 多部门DSGE模型介绍 |
4.1.1 包含消费习惯偏好的家庭部门 |
4.1.2 金融摩擦与内生信贷约束 |
4.1.3 生产部门 |
4.1.4 包含双重目标的货币政策 |
4.1.5 市场出清 |
4.2 数据选取与实证分析 |
4.2.1 模型数据选取与预处理 |
4.2.2 参数校准 |
4.2.3 参数贝叶斯估计 |
4.2.4 方差分解分析 |
4.2.5 反事实模拟 |
4.3 本章小结 |
第5章 金融周期的传导机制:杠杆率渠道 |
5.1 研究假设 |
5.2 方法介绍与模型设定 |
5.3 杠杆率与宏观经济之间非线性关系的实证研究 |
5.3.1 数据选取与说明 |
5.3.2 中国杠杆率的静态水平、动态特征以及国际比较 |
5.3.3 PSTR模型估计结果 |
5.4 本章小结 |
第6章 金融周期的传导机制:房地产价格渠道 |
6.1 房地产周期、实体经济与货币政策调控 |
6.2 MS-VAR模型介绍与数据选取 |
6.2.1 MS-VAR模型介绍 |
6.2.2 数据选取与处理 |
6.3 基于三区制MS-VAR模型的实证分析 |
6.3.1 模型参数设定 |
6.3.2 模型区制划分 |
6.3.3 脉冲响应函数分析 |
6.3.4 模型估计有效性分析 |
6.4 本章小结 |
第7章 纳入金融周期的规则型货币政策研究 |
7.1 金融周期与货币政策调控 |
7.2 基于金融周期的货币政策框架 |
7.2.1 加入金融周期的泰勒规则模型 |
7.2.2 数据选取与预处理 |
7.2.3 包含金融周期泰勒规则的再估计 |
7.3 引入金融周期货币政策的时变反应机制分析 |
7.3.1 非线性检验 |
7.3.2 金融周期视角下时变参数模型的构建与模型参数估计 |
7.3.3 时变系数泰勒规则的动态反应机制分析 |
7.4 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
致谢 |
(9)开放经济条件下系统性金融风险的测度、传染及预警研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
第一节 研究背景及意义 |
一、研究背景 |
二、研究意义 |
第二节 核心概念的界定 |
一、系统性金融风险 |
二、系统性金融风险传染 |
第三节 研究思路与研究框架 |
一、研究思路与方法 |
二、研究内容与创新点 |
第二章 理论基础与文献综述 |
第一节 系统性金融风险的理论基础 |
一、金融脆弱理论 |
二、金融经济周期理论 |
三、行为金融学理论 |
四、金融风险传染理论 |
第二节 系统性金融风险测度及风险传染计量的研究现状 |
一、系统性金融风险测度 |
二、系统性金融风险传染计量 |
第三节 系统性金融风险预警的研究现状 |
一、信号法 |
二、模型法 |
第四节 文献评述 |
第三章 系统性金融风险综合指数的构建 |
第一节 模型设定 |
一、综合指数的构建方法 |
二、因子分析模型 |
第二节 数据说明 |
一、指标选取 |
二、数据预处理 |
第三节 构建美国等七个国家的综合指数 |
一、数据检验 |
二、美国等七个国家的综合指数结果 |
第四节 本章小结 |
第四章 系统性金融风险的国内传染效应 |
第一节 理论分析 |
一、传染机制 |
二、传染载体 |
三、模型设定 |
第二节 金融行业内部的风险传染效应 |
一、数据说明 |
二、德国等三个国家的实证结果 |
第三节 系统性金融风险的动态宏观经济效应 |
一、VAR模型—脉冲响应函数 |
二、基于阿根廷等四国的实证结果 |
第四节 本章小结 |
第五章 系统性金融风险的国际传染效应 |
第一节 国际传染机制 |
一、经常项目传染途径 |
二、资本项目传染途径 |
三、心理因素传染途径 |
第二节 模型设定与数据说明 |
一、模型设定 |
二、数据说明 |
第三节 国际同期传染效应 |
一、阿根廷、泰国和中国不受同期风险传染 |
二、美国和日本存在同期传染效应 |
三、德国和希腊存在同期传染效应 |
第四节 国际长期传染效应 |
一、模型设定 |
二、长期传染效应的实证结果 |
三、长短期国际传染效应的比较 |
第五节 本章小结 |
第六章 系统性金融风险的预警研究 |
第一节 模型设定及数据说明 |
一、模型设定 |
二、数据说明 |
第二节 预警效果的实证分析 |
一、阿根廷 |
二、美国 |
三、泰国 |
四、希腊 |
第三节 阿根廷等四个国家预警效果的综合分析 |
一、货币因素 |
二、信贷因素 |
三、主权债务因素 |
第四节 本章小结 |
第七章 应对系统性金融风险的国际经验借鉴 |
第一节 应对国内风险的发生及传染的做法和经验 |
一、稳定金融体系的救助措施 |
二、寻求国际合作 |
三、经济刺激政策 |
第二节 应对国际风险传染的做法和经验 |
一、稳定金融市场应急性措施 |
二、经济刺激政策 |
第三节 本章小结 |
第八章 结论与政策建议 |
第一节 结论 |
第二节 政策建议 |
第三节 研究不足与展望 |
参考文献 |
(10)基于专利分析的我国新能源汽车技术预测研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
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 新能源汽车技术创新国内外研究现状 |
1.2.2 技术预测国内外研究现状 |
1.3 研究内容与框架 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 技术路线 |
1.4 研究方法 |
1.5 研究创新点 |
2 相关理论与方法 |
2.1 技术生命周期理论 |
2.1.1 技术生命周期理论的概念 |
2.1.2 技术生命周期的阶段特征 |
2.1.3 技术生命周期的判别方法 |
2.2 技术预测方法概述 |
2.2.1 技术预测的定义 |
2.2.2 技术预测的实施流程 |
2.2.3 技术预测的四阶段模型 |
2.2.4 技术预测的方法 |
2.3 本章小结 |
3 基于专利数据分析的我国新能源汽车技术预测模型构建 |
3.1 技术预测的主要模型和方法 |
3.2 基于专利分析的技术预测概念模型构建 |
3.2.1 技术预测模型构建基础 |
3.2.2 技术预测概念模型构建 |
3.3 基于专利分析的方法研究 |
3.3.1 基于专利分析的技术预测方法选择 |
3.3.2 基于专利数据分析的技术预测三维模型的实现步骤 |
3.4 本章小结 |
4 基于专利数据分析的新能源汽车技术预测实证分析 |
4.1 数据来源 |
4.2 我国新能源汽车技术研发总体分析 |
4.2.1 我国新能源汽车年度分布分析 |
4.2.2 我国新能源汽车重点申请主体分析 |
4.3 基于文本聚类和IPC分布的我国新能源汽车领域技术发展方向预测 |
4.3.1 专利文献的关键词聚类 |
4.3.2 我国新能源汽车专利的IPC技术分布 |
4.4 基于专利测算法和生命周期理论的我国新能源汽车技术发展水平预测 |
4.4.1 基于专利测算法的我国新能源汽车技术发展水平预测 |
4.4.2 基于技术生命周期的我国新能源汽车技术发展水平预测 |
4.5 基于专利组合分析的我国新能源汽车技术发展潜力预测 |
4.5.1 基于专利组合分析的我国新能源汽车及其主要子技术发展潜力预测 |
4.5.2 我国新能源汽车及其主要子技术发展潜力预测结果分析 |
4.6 本章小结 |
5 结论与展望 |
5.1 研究结论与建议 |
5.2 研究展望 |
参考文献 |
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
致谢 |
四、步入“增长衰退”的美国经济(论文参考文献)
- [1]基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究[D]. 徐杰. 吉林大学, 2021(01)
- [2]中国现代化进程中的人口老龄化问题与应对研究[D]. 朱翠明. 吉林大学, 2021(01)
- [3]我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究[D]. 董雪. 吉林大学, 2021(01)
- [4]人口年龄结构对房地产价格的影响研究[D]. 陈钰晓. 四川大学, 2021(12)
- [5]中国人口老龄化的区域经济增长效应研究[D]. 吴媛媛. 东北师范大学, 2020(06)
- [6]中国经济不确定性及其宏观经济效应研究[D]. 张德园. 吉林大学, 2020(08)
- [7]战后日本技术创新与经济增长研究[D]. 王博. 吉林大学, 2020(08)
- [8]中国金融周期的测度、传导机制及货币政策调控[D]. 毕振豫. 吉林大学, 2020(08)
- [9]开放经济条件下系统性金融风险的测度、传染及预警研究[D]. 罗茜. 中央财经大学, 2020(02)
- [10]基于专利分析的我国新能源汽车技术预测研究[D]. 张昊. 中北大学, 2020(09)