收稿时间：2013-11-10；修回时间：2014-02-23
基金项目：国家社会科学基金青年项目（13CGL022）；国家自然科学基金项目（41371182）；湖南省自然科学基金项目（12JJ6071）；湖南省社会科学基金项目（12YBA045）；湖南城市经济研究基地资助项目；湖南省新型城镇化研究基地资助项目
作者简介：汤勇（1978—），男，湖南益阳人，博士研究生，副教授。主要研究方向为社会网络、创业管理。E-mail ：tyzyhtt@https://www.doczj.com/doc/a611907563.html, 。
在“中部崛起”战略实施过程中，中部地区严重的“三农”问题、产业结构及资源问题一直成为阻碍中部经济发展的主要因素［1］，特别是近年人口外迁造成区域内创业与就业群体的流失［2］，给中部地区持续经济增长提出了新的挑战。为促进区域经济持续增长，发掘适应区域经济发展的要素，相当多的研究从城镇化［3］、科技创新［4］、对外贸易［5］、人力资
本［6］、行政管理体制创新［7］、知识溢出［8］等角度提出了解决思路。与此同时，创业活动对于发掘市场机会、解决局部市场失灵、优化资源配置、提供就业机会、维持社会稳定等有重要的推动作用，引发了多个国家和地区政府出台政策鼓励创业活动，同时也
区域创业资本与经济增长关系
——基于中部地区面板数据的研究
汤勇1，2
，汤腊梅3
（１．中南大学商学院，中国湖南长沙４１００８６；２．湖南城市学院城市管理学院，中国湖南益阳４１３０００；
３．湖南城市学院商学院，中国湖南益阳４１３０００）
摘要：将区域创业资本作为新的经济增长要素纳入到经济增长模型，运用CPEA 指数测度创业资本在中部地区各
省的分布，并对1999—2011年中部地区省级面板数据进行回归分析，探讨中部地区区域创业资本与经济增长的关系。研究发现：创业资本在中部地区的分布处在较低水平，各省创业资本呈现不平衡性；虽然中部地区经济增长仍主要依靠实物资本和劳动数量的增加，中部地区的创业资本对中部地区经济增长的拉动较弱，还不足以支撑“创业型经济”模式，但创业资本已显著地影响中部地区经济增长；就各省情况而言，中部地区除山西与湖南外，其它各省创业资本与经济增长关系显著，且创业资本存量高的省份创业资本对经济增长的影响程度高。关键词：区域创业资本；经济增长；中部地区；CPEA 中图分类号：F127文献标志码：A 文章编号：1000-8462（2014）04-0033-07
Regional Entrepreneurial Capital and Economy Growth:
Based on Panel Data of Central China
TANG Yong 1，2
，TANG La -mei 3
（1.Business School ，Central South University ，Changsha 410086，Hunan ，China ；
2.Urban Management Department ，Hunan City University ，Yiyang 413000，Hunan ，China ；
3.Business School ，Hunan City University ，Yiyang 413000，Hunan ，China ）
Abstract:This paper introduces entrepreneurial capital as a factor to economy growth model,and uses CPEA index to
measure the distribution of entrepreneurial capital in the 6provinces of Central China (six provinces of Shanxi,Henan,Anhui,Hubei,Hunan and Jiangxi).Based on panel data of 1999-2011in this region,this paper empirically studies the relation between entrepreneurial capital and economy development.The results show that:in Central China,entrepreneurial capital stays at a low level,and the distribution is unbalanced among different provinces;Though the economy growth in this region is mainly pushed by inputs of material capital and human capital,and entrepreneurial capital shows weak strength in stimulating economy growth,the coefficient is significantly positive in influencing Central China ’s economy growth;As for the 6provinces,the relations of entrepreneurial capital and economic growth are significant except for Shanxi and Hunan,and high entrepreneurial capital deposits always lead to high influence of entrepreneurial capital on economic growth.
Key words:regional entrepreneurial capital;economy growth;Central China;CPEA
第34卷第4期经济地理Vol.34，No.42014年4月ECONOMIC GEOGRAPHY Apr.，2014
DOI:10.15957/https://www.doczj.com/doc/a611907563.html,ki.jjdl.2014.04.007
促使理论界思考将创业作为一种新要素引入经济体系。但要看到，创业长期以来被视为一种微观层面的活动，其内在形式与特征缺少研究视角上的统一，存在“生存型创业”与“风险型创业”、“非正规创业”与“正规经济”等视角上的差异［9］，如果将其视为经济增长的要素，则面临与其它要素建立起合适的结构关系的难度；另外在分析其宏观作用机制上还面临测量指标选择的难度。因此虽然当前实业界与政策层面对创业的呼声较高，但对于创业是否和其它要素一样能显著促进经济增长，不同区域创业资本对经济增长的影响是否存在差异还缺少理论上的论证。
基于上述问题，本文在经典经济增长模型基础上，将区域创业资本作为新的经济增长要素纳入到新构建的经济增长模型，并对中部地区面板数据进行面板回归分析，探讨中部地区区域创业资本与经济增长的关系，试图从创业的视角发掘中部崛起的新动力。
1文献回顾
在Robert Solow经典的经济增长模型中，实物资本是经济增长的重要源泉。随后，经济学家们结合理论与实证分析对该模型进行改进，试图引入更多的要素：Paul Romer构建了内生增长模型，将知识作为内生因素，探讨其促进经济增长的机理，并得到了经验分析的支持；Putnam受社会资本理论启发，认为可以通过发掘经济要素之间的关联特征，构造新的经济增长要素，由此将社会资本引入到经济增长模型［10］。但基于社会关系和结构的社会资本存在测度上的难度，Audretsch认为创业过程往往伴随着社会资本的充分运用，认为可以运用某一特定区域内的创业存量作为社会资本的测度指标，由此将创业资本引入到经济增长模型中来［11］。就其经济意义而言，创业资本能发掘区域内的主动性资源，通过新企业凝聚更多要素，因而区域内该类资本的丰富程度会直接影响区域经济增长。基于以上原因，Audretsch视创业资本为新的经济增长要素，并运用德国的数据进行了实证。另外，一些学者运用比较分析方法，也证实了创业数量丰富的区域就业水平和区域经济水平都得到显著提升［12］。
然而并非所有的结果都支持创业促进经济增长。Ferguson对硅谷创业水平与经济绩效展开研究，发现过多的小企业创业由于缺少结构性的指导，相互分割现象严重，知识溢出问题突出，知识产权不能得到保护，反而会阻碍经济发展［13］。Brenkert对创业伦理（entrepreneurial ethics）的研究发现，如果创业行为没有很好的规制及约束，创业者就可能超越伦理框架去追求利益而损害经济结构［14］。另外，
Van Stel等的研究发现，对于一些转型国家和发展中国家，反映创业水平的TEA（全员创业活动）指数与GDP无法建立简单的线性关系模型［15］，表明样本国家创业与经济增长的关系还受许多其它因素的影响。
虽然我国政策层面鼓励创业的情况较多，但理论界对创业的研究多数集中在微观和中观层面上，能反映创业与经济增长的代表性成果较少，主要有：刘国新等较早认识到区域存在差异的创业能力，该能力是区域经济增长的潜力［16］；方世建等从理论上分析了创业促进经济增长的机理［17］，但没有实证的支持；李宏彬等利用中国1983—2003年省级面板数据，实证研究了企业家的创业和创新精神对经济增长的影响，发现企业家精神能显著地促进了经济增长［18］；李小建等对回乡创业者物质资本扩散效应进行了分析，从微观视角探讨了创业促进经济增长的机理［19］，但宋来胜等构建经济增长模型测度国内创新和创业对地区生产率的影响，发现创业只对高创新、高创业能力地区生产率存在显著的正效应［20］。
在政策建议方面，Drucker较早发现，由于创业的就业替代效应，当经济出现就业压力时，经济体系需要从“管理型经济”向“创业型经济”转型［21］。Bygrave的研究证实了Drucker的观点，他认为高水平创业活动构成了美国经济发展过程的重要驱动力量，并提出建立美国创业型经济模式的设想［22］。我国学者也提出通过建立“创业型经济”的建设思路，并分析了中国当前构建创业型经济的必要性、迫切性和必然性［23］。
从以上研究可以看出，理论界开始关注创业与经济增长关系，并提出了一系列政策建议，表明创业对于经济增长的重要性已经得到了广泛的认可。但既有理论对创业对经济增长作用的机制解析还不清楚，对创业测度指标选择不一致。特别是国内，理论界针对我国创业与经济增长关系的研究较少，研究结论也不统一，更缺少针对特定区域展开的研究，这与当前政策层面大量鼓励创业行为形成明显的反差。为此，本文构建了包含创业资本的经济增长模型，并利用中部地区的面板数据展开实证研究，以期为中部地区发掘新的经济增长要素、制定
34经济地理第34卷
和完善创业政策提供建议与参考。
2模型构建
2.1基础模型构建
为了反映创业与经济增长的关系，本文在Cobb-Douglas函数基础上，借鉴Audretsch［11］的思路，将创业资本加入到C-D模型中，形成如下的创业与经济增长模型。
(Y i/L i)=α(K i/L i)β1Rβ2i Eβ3i eεi（1）式中：Y代表经济产出；K代表投入的实物资本；L 代表投入的劳动力数量；R代表投入的知识资本；E代表投入的创业资本。下标i代表研究的各个区域。Y L反映的是单位劳动力经济贡献程度，也可以理解为劳动生产率水平，本文将其视为以人均反映的经济增长水平。
与Audretsch要分析区域劳动生产力水平（知识型劳动力和一般劳动力）以及创业资本对经济增长的影响不同，本文不考虑劳动力的差异，而是将知识型劳动力的知识水平通过创新指标反映出来，从而视劳动力为一般劳动；同时，由于GDP发展有很强的继往性，当期水平与前期水平有极为密切的关系，借鉴康继军等［24］的分析方法，本文在方程右侧增加GDP一期滞后值。在对方程取对数后，形成本文要分析的模型（2）：
ln(Y i/L i)=c+β1ln(K i/L i)+β2ln R i+
β3ln E i+β4ln((Y i-1/L i-1)（2）2.2测量指标选择与数据来源
根据本文的基础模型（2），需要测量的指标包括反映经济增长的指标Y（经济产出），K（实物资本），L（劳动力投入），R（知识）以及反映区域创业水平的指标E（创业资本）。
对于经济增长指标Y的测量，从宏观层面来看，创业活动主要是从产出总量上影响经济增长，国内生产总值即GDP是衡量一个国家或地区经济水平的通用指标，其年度变化直接表现为年度经济的增长。本文借鉴Audretsch［11］、康继军［24］等的研究，采用GDP来测量经济产出。既有研究认为衡量国民经济整体产出的指标应该是按可比价格计算GDP，因此对各省的GDP数据以1999年为基础进行平减。
对实物资本K的测量，本文采用全社会固定资产总值作为测度指标。由于固定资产投资是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称，是反映固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标，因而在测度经济增长时被广泛采用［25］。为使各年数据具有可比性，本文采用各年各省的固定资产投资价格指数进行转化。
劳动人口，即人力资本与劳动投入指标L。本文参考Wang［26］、康继军［24］等的方法，统计15—64岁年龄段的就业人口。由于2001、2006、2011年相关数据统计缺失，本文取2000和2002年均值、2005和
2007年均值及2009和2010年的移动平均值替代。
对于知识资本R的测量，由于知识是反映创新水平最具决定性的因素，已有研究较多采用反映区域创新水平的专利成果数量来测度知识资本［27］，本文借鉴该思路，采用各省发明专利、实用新型专利及外观设计专利授予数进行测度。
对创业资本E的测量，相关研究主要通过全球创业观察（GEM）提出的TEA指数（全员创业活动指数）和CPEA指数（中国私营企业创业指数）反映。作为对区域创业统计最权威的机构，GEM重点关注了不同国家和地区的创业活动水平存在的差异［28］，因此GEM提出的研究思路及方法对本文有重大的借鉴意义。全员创业活动（TEA）指数是根据区域参与创业活动的成年人数与区域成年人总数之比来测量创业水平，但国内统计数据较难把握区域内参与创业活动的人数。为此本文借鉴GEM项目的定义及GEM中国研究团队提出的CPEA指数测量方法，计算方法为区域3年内新创私营企业个数与区域劳动人口数量的比例。该指数直接将测量对象放在私人部门中的企业创建活动，即新增私营企业数，能较真实地反映中国创业活动活跃程度，也成为衡量中国不同地区创业活动水平的重要标准。
本文数据均来源于《中国统计年鉴》及各省统计年鉴1999—2011年共13年数据。
3数据分析
本文采用面板数据分析基于以下几点：首先本文样本容量较小，面板数据能有效改进模型估计有效性；其次，面板数据能较好地将截面特征和时间序列特征结合，使中部地区经济变量得到较全面反映。按照面板数据回归模型处理思路，首先运用CPEA变量进行中部地区各省份的创业资本测度，并进行描述，初步建立起各省创业资本时间序列分布情况及时间趋势；然后使用面板数据的单位根检验来检验面板数据的平稳性，以防止伪回归问题，在此过程中对面板数据进行协整关系检验，检验各变量的均衡关系，确定建立回归模型的条件；最后
第4期汤勇，汤腊梅：区域创业资本与经济增长关系35
采用面板数据多元回归方法，分析区域整体及区域不同省份创业资本与经济增长的关系。3.1中部地区创业资本测度
本文运用区域3年内新创私营企业个数与区域劳动人口数量的比例，即CPEA 指标反映中部地区创业资本的分布情况，各省的年度数据见表1。
表1中部地区各省CPEA 指数分布
Tab.1
The distribution of CPEA index in provinces of
Central China
年份1999200020012002200320042005200620072008200920102011
山西
2.801.341.32
3.947.7611.6515.6117.9520.9822.2219.6318.5920.02
河南
3.0319482.2540652.2220143.286291
4.9159597.68000710.313110.9843510.4012813.431731
5.1700518.3679628.67605安徽
5.006351
6.4805586.5016195.8225886.270039
7.29974810.8115312.8113913.0569915.718759.58673519.6491213.38488湖北
4.9664163.2794572.1544164.1606187.71534712.7458614.4306514.9369612.9237417.3433813.9029122.0104423.54761湖南
0.4436670.2201190.8649232.5497326.6930787.96928510.490499.2857319.93984410.987669.21858514.4684417.27043江西
1.4207730.355745
2.4679434.8921277.75085810.575811.2205812.1649712.516931
3.6431611.5847522.5898825.32088从表1可以看出，整体CPEA 水平较低。以2008年为例，全国平均为19.38，而中部地区各省大部分低于全国平均值。另外，中部区域总体创业水平也呈现不平衡性，河南、湖北、江西创业资本相对较高，而湖南和安徽一直处在较低水平。从时间序列数据可以看出，随着中部崛起战略的推进，在时间序列上区域创业资本呈现上升趋势，因而可以进一步考虑该趋势是否与经济增长存在关联。3.2单位根检验与协整检验
本文采用单位根检验方法对各变量时间序列
进行平稳性检验。由于基础模型中所有的数据都进行了对数化处理，本文直接对处理后的数据进行检验，具体结果见表2。
由表2可知，面板数据LLC 检验、IPS 检验及Fisher 检验p 值均接近1，表明均不能拒绝各变量存在单位根的假设，可以认为基础模型中各变量的时间序列为存在单位根的随机过程，属于非平稳序列。对上述变量进行一阶差分后再检验，发现除反映知识资本的专利数量面板数据外，其余面板数据相应的检验p 值均远小于0.05；即使对于专利数量面板数据，也在0.1水平下拒绝存在单位根的零假设，可以认为上述变量均属一阶平稳序列。
在确定变量为同阶单整的情况下，接下来进行协整检验。根据Pedroni 的证明，小样本中，Panel ADF-Statistic 、Group ADF-Statistic 检验效果最好，Panel V-Statistic 、Group RHO-Statistic 检验效果最差。当检验结果不一致时，以前面两个统计量为标准。Kao 也提出对面板数据进行检验的统计量，本文采用ADF 值。表3为将四个变量（LOG(GDP/L)，LOG (E)，LOG(K/L)，LOG(R)）和三个变量（LOG(GDP/L)，LOG(E)，LOG(K/L)）进行检验的结果。
从协整检验结果看，Pedroni 的各统计量基本上在1%显著水平可以拒绝不存在协整关系的原假设，Kao 检验ADF 值结果也在1%的显著水平支持长期协整关系的存在，表明变量LOG(GDP/L)，LOG (E)，LOG(K/L)，LOG(R)之间存在着长期协整关系。3.3回归结果
为研究中部地区创业资本与经济增长的整体关系，本文首先用混合最小二乘法进行系数估计。考虑到研究对象的整体性，本文将截面设定为随机
36经济地理第34卷
表2面板数据单位根检验结果
Tab.2The results of panel unit root test
变量
Null:Unit root (assumes common unit root process)
Levin,Lin &Chu t*Null:Unit root (assumes individual unit root process)
Im,Pesaran and Shin W-stat
ADF -Fisher Chi-square PP -Fisher Chi-square
变量
Null:Unit root (assumes common unit root process)
Levin,Lin &Chu t*Null:Unit root (assumes individual unit root process)
Im,Pesaran and Shin W-stat ADF -Fisher Chi-square PP -Fisher Chi-square
LOG(GDP/L)Statistic 4.351886.706650.129380.08340LOG(R)Statistic 7.180048.151960.163450.00718Prob.**1.00001.00001.00001.0000Prob.**1.00001.00001.00001.0000Statistic -4.21081-2.7434227.479027.8917Statistic -3.17023-1.0852417.803817.7986DLOG(GDP/L)DLOG(R)Prob.**0.00000.00300.00660.0057Prob.**0.00080.08890.08180.0819Statistic 1.775164.358671.704231.49703Statistic -2.818470.2239611.32234.35588LOG(K/L)LOG(E)Prob.**
0.9621
1.00000.99970.9999
Prob.**
0.0024
0.58860.50150.9761
Statistic -3.64572
-3.1152830.114522.4564Statistic -6.48277-5.9329451.313147.6333
DLOG(K/L)DLOG(E)Prob.**0.0001
0.00090.00270.0327
Prob.**0.00000.00000.00000.0000
效用，并采用无个体影响的模型形式，假设各变量所有截面成员有相同系数，而各变量系数不同。回归结果见表4。
表4面板数据回归结果
Tab.4The results of panel regression
Variable
C
LOG(E) LOG(K/L) LOG(R) LOG(GDP/L)(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E.of regression F-statistic Prob(F-statistic)Coefficient
-0.079438
0.013341
0.045854
0.024810
0.875313
0.994261
0.993918
0.030259
2901.727
0.000000
Std.Error
0.090216
0.006673
0.019384
0.011231
0.051276
Mean dependent var
S.D.dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
t-Statistic
-0.880527
1.999357
2.365553
2.208990
17.07072
Prob.
0.3817
0.0496
0.0209
0.0306
0.0000
0.220746
0.388005
0.061347
2.001488
为检验模型中采用随机效用的正确性，本文对上述回归结果中的随机效应进行Hausman检验，发现检验Chi-Sq.Statistic值为7.170，p值为0.13，不能拒绝随机效应模型的原假设，可以采用随机效应模型；从表3可以看出，F值为2901.727，调整R2为
0.993918，DW统计量为2，表明模型设置合理；从具体的回归系数统计量看，各变量的系数均通过了5%水平下的检验。为进一步证实模型选择的有效性，本文设置面板数据变系数模型，仍运用面板回归分析方法，发现虽然调整R2为0.995635，DW值为2.364012，对于各具体省份其它要素对经济增长的影响检验也基本通过，但创业资本对经济增长的影响系数只对山西和湖北两省的经济增长影响显著（p值分别为0.0224和0.0474），对其它省份而言相关统计量均无法通过检验，说明本文选择的随机效应模型合理。
为进一步比较中部地区各省创业资本对经济增长影响的差异性，本文对面板数据进行各成员分别进行自回归的方法，发现各省份中创业资本回归系数除了山西和湖南在5%的水平上不显著外，其它各省均显著，其结果见表5。
对于回归结果，从各变量的系数可以看出，中部经济增长有很强的继往性，当期水平与前期水平关系极为密切（系数为0.875313，p=0.0000），该结论与康继军等的研究一致，表明中部地区当期的经济增长是下一期经济增长的重要基础，持续的经济增长对于稳定经济结构、提升经济发展潜力具有重要意义，从政策上也表明中部地区在相当长一段时间内仍需要维持较高的经济增长水平才能保证中部崛起；从要素投入情况看，中部地区当前主要依靠传统要素投入实现，实物资本数量和劳动数量仍然是影响经济增长的主要因素（系数为0.045854，p=
0.0209），知识的作用也越来越明显（系数为0.024810，p=0.0306），表明中部地区整体上还处在传统经济增长模式中，但技术创新等新兴因素已经在起作用，也从侧面反映中部崛起战略中提出的调整产业结构、转变经济增长方式的正确性，该研究结论与大多数研究我国欠发达区域经济增长影响因素的成果结论基本一致。
表5中部地区各省创业资本回归系数比较
Tab.5The entrepreneurial capital regression coefficient
of provinces in Central China Variable
SHANXI--LOG(ESHANXI)
HENAN--LOG(EHENAN)
ANHUI--LOG(EANHUI)
HUBEI--LOG(EHUBEI)
HUNAN--LOG(EHUNAN)
JIANGXI--LOG(EJIANGXI)
Coefficient
0.034660
0.029329
0.010053
0.017118
0.007415
0.018640
t-Statistic
1.428456
5.411031
10.00423
15.08287
17.56241
14.74443
Prob.
0.0581
0.0000
0.0000
0.0000
0.0723
0.0000
就本文所研究的创业资本而言，该类资本对中部地区经济增长影响显著（t=1.999357,p=0.0496），表明其促进经济增长的能力已经显现。不过从整个中部地区来看，创业对整体经济增长的促进作用还较弱。从回归结果看，区域创业资本每增长一个百分点，每个劳动力创造的GDP只能增长0.013341个百分点，该结果反映创业对整体经济的影响力较小，整个区域还不足以支撑“创业型经济”模式；从另一个角度，也反映创业对于个体（特别是劳动力个体）的支持作用不大。表明当前政策虽然提出“通过创业带动就业”，但创业资本还不足以驱动大规模劳动力群体将创业作为就业的替代方式。
第4期汤勇，汤腊梅：区域创业资本与经济增长关系37
表3面板数据协整检验结果
Tab.3The result of panel cointegration test
方法
Pedroni检验Kao检验Panel PP-Statistic
Panel ADF-Statistic
Group PP-Statistic
Group ADF-Statistic
ADF
四变量协整
Statistic
-3.046718
-3.191758
-7.168959
-4.192819
-5.208302
Prob.
0.0012
0.0007
0.0000
0.0000
0.0000
Statistic
-0.590012
-3.290445
-4.537567
-4.720164
-4.577075
三变量协整
Prob.
0.1776
0.0005
0.0000
0.0000
0.0000
针对具体省份的检验，发现各省创业资本基本上对经济增长的影响显著（除山西的p值为0.0581、湖南p值为0.0723外，其它省份均在p=0.0000水平），表明中部地区大部分省的创业资本均已经显著地进入了经济增长模型，当前中部地区较为广泛地采取创业支撑政策能有效提升经济增长水平。比较各具体省份，发现河南、江西回归系数较高，这些省正是创业资本存量较高的省份；湖北、安徽虽然回归系数不高，但创业资本已经对经济增长起到了显著的作用；而湖南、山西等创业资本存量较低的省份还不能说明存在创业对经济增长显著影响的证据。本文的研究结果部分验证了宋来胜等等提出创业只对高创新、高创业能力地区经济水平存在显著的正效应［19］，同时也表明针对中部地区的各具体省份，在进行创业支持活动时需要进行区分，优先支持具备良好创业基础的省份。
对于本文所研究的创业资本对经济增长影响小，各具体省份创业资本对经济增长影响差异性明显的原因，可能是中部地区存在较为严峻的创业基础设施不足问题，政府缺少具体创业的引导与激励，市场准入制度存在歧视，创业企业特别是小微创业企业的融资渠道狭窄［29］，使创业发掘市场、凝聚主动性资源的能力较低，以致从整体上看创业虽然已经显著地影响经济增长，但其作用力还较弱；另外，区域城市化差异也导致整体创业机会和创业能力存在很大差异，使得部分区域创业资本存量不足，促进经济增长的能力还没有得到充分体现。
4结论与建议
根据本文所建立的包含创业资本的经济增长模型，可以得到以下结论：首先，中部地区经济增长有很强的继往性，当期水平与前期水平有极为密切的关系，实物资本和劳动数量的增加是影响经济增长的主要因素；其次，虽然中部地区的创业资本对中部地区经济增长的拉动较弱，但系数已经显著地进入了模型，反映出创业资本已经在影响中部地区经济的增长；再次，创业资本对整体经济增长促进作用还较弱，还不足以支撑“创业型经济”模式；最后，通过对各省创业资本与经济增长关系比较，发现中部地区除山西与湖南外，其它各省创业资本与经济增长关系显著，且创业资本存量高的省份创业资本对经济增长的影响程度高。
根据本文的研究，主要的政策建议有：一是按照创业型经济模式建设的要求，中部地区在保持经济持续增长的基础上努力地将创业提到建设日程上来，政策制定部门通过制定创业激励政策，优化创业环境、引导创业氛围，形成良好的创业基础设施，提升区域内新建企业的数量。二是按照分区域治理的原则，对于创业资本已经显著影响经济增长的区域，如河南、江西等省份，要加大创业培养力度，实现创业广度的提升；对于创业资本已经显著影响经济增长但作用还有限的如湖北、安徽等省，要重视创业深度的建设，提升创业凝聚资源、弥补市场不足、创新经营模式的能力；对于创业资本影响还不显著的区域，如湖南、山西等省份，一方面要从区域管理层面分析引导创业者选择合适的创业项目，提升创新活动吸纳就业人口能力，增进创业绩效；另一方面要通过制定政策使创业者能在创业目标及创业伦理框架下持续有序地开展创业活动，减少创业的负外部性，实现创业广度与深度的提升。
值得注意的是，本文运用的CPEA指数中采用了3年内新创私营企业个数，但该指标没有完整反映一些规模小但普遍存在的如个体工商户等实体机构，同时该指标也只反映了新创企业数量而忽略了创业的质量，如何修正模型中创业资本的度量值得进一步深入研究。
参考文献：
［1］胡树华.中部崛起的战略与政策研究［J］.中国软科学，2005
(5)：101-105.
［2］刘玉，冯健.中国区域城镇化发展态势及战略选择［J］.地理研究，2008，27(1)：45-54.
［3］孙红玲.中心城市发育，城市群形成与中部崛起［J］.中国工业经济，2012(11)：31-43.
［4］郭国峰，温军伟，孙保营.技术创新能力的影响因素介析——基于中部六省面板数据的实证研究［J］.数量经济技术经济研
究，2007(9)：134-143.
［5］储祥好.对外开放与中部崛起［J］.国际贸易，2006(10)：4-8.［6］廖翼，唐玉凤.人力资本对湖南经济增长贡献的实证研究［J］.
经济地理，2012，32(1)：41-45，95.
［7］吴家庆，卿孟军.长株潭一体化行政管理体制的变革[J].湖南师范大学社会科学学报，2012(6)：37-41.
［8］李新平.长株潭城市集群经济增长的知识溢出研究[J].邵阳学院学报：社会科学版，2013(2)：52-56.
［9］朱华晟，刘兴.城市边缘区外来农民工非正规创业动力与地方嵌入［J］.经济地理，2013，33(12)：135-140，153.
［10］Putnam R D.Democracies in flux：The evolution of social cap-ital in contemporary society［M］.Oxford:Oxford University
Press，2002.
［11］Audretsch D B，Keilbach M.Entrepreneurship capital and re-gional growth［J］.The Annals of Regional Science，2005，39
(3)：457-469.
［12］Acs Z，Armington C.Employment Growth and Entrepreneur-
38经济地理第34卷
ial Activity in Cities［J］.Regional Studies，2004，38(8)：911-
927.
［13］Ferguson C H.From the people who brought you voodoo eco-nomics［J］.Harvard Business Review，1988，66(3)：55-62.［14］Brenkert G G.Entrepreneurship，ethics，and the good society ［J］.The Ruffin Series of the Society for Business Ethics，2010
(3)：5-43.
［15］Van Stel A，Carree M，Thurik R.The effect of entrepreneurial activity on national economic growth［J］.Small Business Eco-
nomics，2005，24(3)：311-321.
［16］刘国新，姚汉军，钟欲敏，等.中国区域创业能力评价［J］.决策与信息，2002(10)：13-15.
［17］方世建，桂玲.创业政策视角下创业和经济增长的关系［J］.
经济管理，2009，31(5)：161-166.
［18］李宏彬，李杏，姚先国，等.企业家的创业与创新精神对中国经济增长的影响［J］.经济研究，2009(10)：99-108.
［19］李小建，时慧娜.务工回乡创业的资本形成、扩散及区域效应［J］.经济地理，2009，29(2)：209-214.
［20］宋来胜，苏楠，付宏.创新创业能力的空间分布及其经济增长效应［J］.经济经纬，2013(1)：6-9.
［21］Drucker P F.Our entrepreneurial economy［J］.Harvard Busi-
ness Review，1984，62(1)：59-64.
［22］Bygrave B.Building an entrepreneurial economy：lessons from the United States［J］.Business Strategy Review，1998(9)：11-
18.
［23］李政.创业型经济：内在机理与发展策略［M］.北京：社会科学文献出版社，2010.
［24］康继军，张宗益，傅蕴英.开放经济下的经济增长模型：中国的经验［J］.数量经济技术经济研究，2007(1)：1-12.
［25］严成樑，崔小勇.资本投入，经济增长与地区差距［J］.经济科学，2012(2)：21-33.
［26］Wang Y，Yao Y.Sources of China's economic growth1952–1999：incorporating human capital accumulation［J］.China
Economic Review，2003，14(1)：32-52.
［27］Corrado C，Hulten C，Sichel D.Intangible capital and US eco-nomic growth［J］.Review of Income and Wealth，2009，55(3)：
661-685.
［28］姜彦福，高建，程源，等.全球创业观察2003年中国报告［M］.
北京：清华大学出版社，2004.
［29］买忆媛，甘智龙.我国典型地区创业环境对创业机会与创业能力实现的影响［J］.管理学报，2008(2)：274-278.
第4期汤勇，汤腊梅：区域创业资本与经济增长关系39
多，本研究所选因子具有一定的主观局限性，远未能充分说明经济区县域经济差异形成原因。因此建立多指标体系评价经济区县域经济综合实力、选取充分足够的因子进行影响因子分析、扩大研究时段将是本研究进一步关注的方向。
参考文献：
［1］吴殿廷，宋金平，孙久文，等.区域经济学（第二版）［M］.北京：科学出版社，2009：165-166.
［2］陆大道，刘毅，樊杰.我国区域政策实施效果与区域发展的基本态势［J］.地理学报，1999，54(6）：496-508.
［3］吴殿廷.中国三大地带经济增长差异的系统分析［J］.地域研究与开发，2001，20(2)：10-15.
［4］鲁凤，徐建华.基于二阶段嵌套锡尔系数分解方法的中国区域经济差异研究［J］.地理科学，2005，25(4)：401-407.
［5］吴殿廷.试论中国经济增长的南北差异［J］.地理研究，2001，20(2)：238-246.
［6］徐美，刘春腊.中国城乡统筹绩效评估与城乡统筹趋势的相关性分析［J］.自然资源学报，2012，27(5)：734-746.
［7］张锦宗，梁进社，朱瑜馨.新疆县域经济分异特征、原因及对策探讨［J］.地理科学，2010，30(4)：536-543.
［8］熊薇，徐逸伦，王迎英.江苏省县域经济差异时空演变［J］.地理科学进展，2011，30(2)：224-230.
［9］田修源，赵永涛.贵州省县域经济空间差异研究［J］.长江流域资源与环境，2013，22(1)：27-31.
［10］方叶林，黄震方，陈文娣，等.2001—2010年安徽省县域经济空间演化［J］.地理科学进展，2013，32(5)：831-839.［11］马国霞，徐勇，田玉军.京津冀都市圈经济增长收敛机制的空间分析［J］.地理研究，2007，26(3)：590-598.
［12］孙姗姗，朱传耿，李志江.淮海经济区经济发展差异研究［J］.
地理学报，2009，64(8)：924-934.
［13］胡毅，张京祥.基于县域尺度的长三角城市群经济空间演变特征研究［J］.经济地理，2010，30(7)：1112-1117.
［14］孙平军，修春亮，董超.东北地区经济空间极化及其驱动因子的定量研究［J］.人文地理，2013(1)：87-93.
［15］王振波，朱传耿，徐建刚.省际边界区域效应的测定——以淮海经济区为例［J］.经济地理，2008，28(5)：765-770.
［16］Schwarze J.How income inequality changed in Germany fol-lowing reunification：An empirical analysis using decompos-
able inequality measure［J］.Review of Income and Wealth，
1996，42(1)：1-11.
［17］Getis A，Ord J K.The analysis of spatial association by use of distance statistics［J］.Geographical Analysis，1992，24(3)：l89
-206.
［18］谢磊，李景保，何仁伟，等.环长株潭城市群区域经济时空差异演变［J］.城市问题，2013(11)：67-73，97.
［19］Anselin L.Local indicators of spatial association-LISA［J］.
Geographical Analysis，1995，27(2)：93-115.
［20］欧向军，顾朝林.江苏省区域经济极化及其动力机制定量分析［J］.地理学报，2004，59(5)：791-799.
［21］魏也华，马润潮.我国基本建设投资区域分布的变化［J］.地理科学，1994，14(1)：22-29.
［22］周民良.经济重心、区域差异与协调发展［J］.中国社会科学，2002(2)：42-53.
［23］刘伟.长江经济带区域经济差异分析［J］.长江流域资源与环境，2006，15(2)：131-135.
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货币市场与资本市场要协调发展 "> 我国货币市场和资本市场之间的沟通渠道已逐渐拓宽。但这两个市场目前都存在发展不均衡的现象 近年来我国货币市场和资本市场的沟通渠道增多,运行关系加强。随着货币市场和资本市场的进一步发展,这两个市场的联系将会更加密切。而加强货币市场和资本市场的联系,首先要以货币市场和资本市场的均衡发展为基础,即加快商业票据市场和企业债券市场的发展,使企业在货币市场和债券市场的活动,成为沟通货币市场和资本市场联系的基础。其次随着金融管制的放松,将来证券公司可以通过发行金融票据等进行流动性融资,以增加货币市场和股票市场之间的沟通方式。 一、货币市场与资本市场之间的联系趋于密切 近年来,随着证券公司和基金进入银行间同业拆借市场和债券回购市场,我国货币市场和资本市场之间的沟通渠道已初步建立并逐渐拓宽。但是目前我国货币市场和资本市场都存在市场发展不均衡的现象。从资本市场来看,我国债券市场规模太小。2002年末我国股票总市值为37526亿元,占GDP的比重为36.6%。国债(包括凭证式国债)、政策性金融债和企业债的未到期余额为34910亿元,占GDP的比重为34.1%。该比值在主要市场经济国家是106%,在亚洲市场经济国家是86%,相比之下我国债券市场规模很小。 从债券市场的结构来看,企业债券市场的规模太小,占比太低。在我国企业筹资渠道中,银行贷款是最主要的融资方式,其次是股票融资,企业发行债券筹资的相对规模最小见表1。1992至2001年,企业从资本市场累计筹资不到1万亿元,而向金融机构借款却增加了8.6万亿元,企业高度依赖银行贷款的状况没有根本改变。 国债市场上短期国债的比重太低。近年来我国国债发行规模逐年扩大,国债余额占GDP的比重已经由1997年的7.5%上升到2002年的18.9%。但是我国发行的国债基本都是中长期的,1997年以来发行的25711亿国债中,只有在2000年发行了200亿元1年期的短期国债,所占比例不到1%(见表2)。而西方发达国家短期国债一般占全部国债的40%至50%。 在金融市场发达的国家,货币市场和资本市场的区分是相对的,两个市场有着非常紧密的关系,表现在以下几个方面。(1)货币市场和资本市场有大量相同的金融工具。货币市场大量使用的工具,如债券,同时也是资本市场筹资和投资使用的主要工具。尽管资本市场上债券的发行期限比货币市场上债券的发行期限长,但是在二级市场流动性很高的情况下,两类市场的债券在一定条件下可互相转化。(2)货币市场和资本市场有大量相同的市场参与者。相同的市场参与者在两个市场上的投融资行为,也将货币市场和资本市场紧密联系在一起。(3)货币市场和资本市场上的资金经常互相流动。由于货币市场和资本市场有众多相同的市场参与者,市场主体可以根据自己的实际情况利用货币市场工具资金滚动来筹措长期资金,或利用资本市场进行短期融 资。货币市场和资本市场上的资金存量相互影响。(4)利率是货币市场和资本市场之间资金流动的纽带,利率的变动同时影响着两类市场的资金供求。在一个资金充分流动的均衡市场上,投资与货币市场工具和投资于资本市场工具的资金的风险回报是相等的。正是由于货币市场和资本市场之间存在紧密的联系,货币市场的利率和资本市场的收益率才形成了金融市场的收益率的风险结
内蒙古区域经济发展现状及对策 摘要本文从各个角度分析内蒙古自治区区域经济发展现状、格局以及存在的主要问题，并且提出了相应的发展对策和建议，为内蒙古自治区区域经济的平衡发展提供了有正面意义的参考价值。 关键词内蒙古；区域经济发展；对策近年来，在我国一带一路发展战略和区域经济政策的引导下，内蒙古自治区经济突飞猛进发展，形成了区域发展新格局。 十八大以后，在新的北部丝绸之路规划之下，我国与俄罗斯、蒙古国的经贸关系进一步深化，西部大开发进入新的阶段，在国家支持少数民族地区区域经济发展的大好形势下，内蒙古自治区区域经济也面临着良好的发展机遇。 内蒙古自治区在区域经济发展上坚持适度收缩、相对集中的原则，首先实现呼包鄂地区发展，紧接着在国家振兴东北经济的规划下，发展内蒙古自治区东部地区，塑造东西互动、内外结合的区域发展新格局，增强了国内经济格局中的竞争力，为我国全面建成小康社会做出了重要贡献。 一、内蒙古自治区区域经济发展现状及地域差异内蒙古自治区各盟市之间的自然资源禀赋与区域经济发展基础各有不同优劣势，充分了解各地区之间的差异和发展前景有利于内蒙古区域经济的协调和区域要素的优化配置。 1各地区资源分布不均衡、产业结构存在差异内蒙古地处祖国北疆，是我国资源禀赋最好的地区之一，是我国重要粮食生产基地、能源原材料基地和综合交通枢纽，以行政区划为基础，分为蒙东、蒙中和蒙西地区。 蒙东地区包括呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市、锡林郭勒盟、赤峰市；蒙中地区包括呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市、乌兰察布市；蒙西地区包括巴彦淖尔市、乌海市、阿拉善盟。 近几年，各地区之间的区域经济有了明显的差异，其中经济增长最快的是蒙中地区呼包鄂，相比之下蒙东地区相对慢一些。 由于各地区间自然资源禀赋不同，每个地区都形成了优势特色产业。 比如，蒙中地区的包头市以钢铁产业为主，鄂尔多斯是以煤炭和羊绒产业为特色产业，为本地区区域经济的发展起到了重要的作用。 蒙东地区中呼伦贝尔地区形成了乳制品产业群，通辽、赤峰地区牛羊肉产品加工产业具有了一定的规模。 内蒙古自治区大型企业主要集中在呼包鄂地区，有27家，而蒙东地区总共
面板数据的F检验固定 效应检验 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
面板数据模型(P A N E L D A T A)F检验,固定效应检验1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y , i= 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T i t N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y , ( i i . = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 、、既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。
货币与资本市场习题参考答案 复习题和练习题： 一、判断下列命题是否正确： 1、对， 2、错， 3、对， 4、错， 5、错， 6、对， 7、错， 8、错， 9、对，10、错11、对，12、对，13、错，14、错，15、对，16、对，17、错，18、对，19、错20、对，21、错，22、错，23、错，24、错，25、对，26、错，27、对，28、错29、错，30、对，31、对，32、对，33、对，34、错，35、对，36、错，37、错38、对，39、错，40、错，41、错，42、错，43、错，44、错，45、错，46、错47、对，48、错，49、错，50、错，51、错，52、错，53、错，54、对，55、错 56、对，57、错，58、错，59、对，60、对 二、填空题： 1、以银行存款为对象的货币市场有（CDs市场）和（银行承兑汇票市场）。 2、工商企业可选择（银行借款）、（发行股票）和（发行债券）等融资方式来筹措所需的发展资金。 3、证券投资分析方法一般可分为（基本分析法）和（技术分析法）。 4、某股票市价为每股16元，该股票的每股净资产为4元，每股税后利润1元，其市盈率为（16倍），净资产收益率为（25% ）。 5、上市公司的最高权力机构是（股东大会）。 6、证券是一种对其发行者的未来收入或资产的要求权，包括（债券）和（股票）。 7、债券是一种承诺在某一特定时期内定期支付的（债务）性证券。 8、货币政策主要是对（货币）和（利率）进行规定。 9、（银行）是经济中最大的金融机构。 10、在没有货币的情况下，且如果经济中有10种商品，那么确定的交换比率有（ 45）种。 11、在有货币存在的情况下，如果经济中有10种商品，那么确定的交换比率有（ 10 ）种。 12、（货币）在所有的资产中流动性最高。 13、一个国家的货币能否成为国际货币，关键取决于它的（可兑换）性。 14、货币按形态分类，可分为（实物货币）和（金属货币）。 15、持有货币的机会成本，主要取决于（利率）和（通货膨胀率）。 16、金融市场按期限可分（货币市场）和（资本市场）。 17、证券发行方式可分为（公募发行）和（私募发行）。 18、到期收益率是（衡量债券利率最精确的指标）。 19、短期证券市场包括（短期债券市场）、（存单市场）、（票据贴现市场）和（银行同业拆借市场）。 20、优先股的特点是（公司清算时优先受偿）、（股息收入较稳定）和（无表决权）。 21、金融市场的基本要素包括（资金供求者）、（金融工具）和（金融中介）。 22、（道琼斯）指数是美国历史上最悠久的股票价格指数。 23、实际利率是指（从名义利率中减去预期通货膨胀率）。 24、债券的发行从定价上分，可分为（平价发行）、（折价发行）和（溢价发行）。 25、流通市场又称之为（二级）市场。
官网：https://www.doczj.com/doc/a611907563.html, 大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析 产业规划园区规划产业市场研究及运营战略一体化服务商 中机产城规划设计研究院 CHINA MACHINERY MARKETING ACADEMY 官方网站：产业规划https://www.doczj.com/doc/a611907563.html,/ 版权声明：该报告知识产权归中机产城规划设计研究院所有，未经允许，不得擅自篡改、挪用、从事盈利性宣传活动，违者将追究法律责任。
官网：https://www.doczj.com/doc/a611907563.html, 一、紧跟浪潮捕捉热点──"数据中 国"建设初探 中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称"十三五"规划（2016－2020年））中提出："实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略"，我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。 大数据的特征 大数据产业发展历程 目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。
官网：https://www.doczj.com/doc/a611907563.html, 在全球七大重点领域内（包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融），大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。 全球七大重点领域大数据应用潜在价值2011-2018年中国大数据产业营收规模及增速 大数据时代的挑战 二、高屋建瓴深入分析──大数据 领域深入剖析 产业链 大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。 时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。 截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面 数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1） 模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望 值。 2）样本数据的收集： 差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项 产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可 比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计 量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、 多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3） 值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。
我国西部地区经济发展现状研究 俞广霄 华东师范大学城市与区域经济系05级 摘 要： 除了台湾，我国领土在广义上可以分为四大板块，即西部12省（市，自治区），东北3省，中部6省和东部沿海10省。随着我国区域经济政策的不断演变，中、西部地区的发展与东部沿海地区相比还是相当滞后的。本文通过对西部地区经济发展的自身资源优势和存在的一些问题进行研究，从而为西部地区经济发展扬长避短，实施西部大开发战略提供一定的依据。 关键词：西部地区 人口 资源优势 问题 引 言 中国西部地区包括12个省市及自治区，即西南五省区市（四川、云南、贵州、西藏、重庆）、西北五省区（陕西、甘肃、青海、新疆、宁夏）和内蒙古、广西。[1]总面积约686万平方公里，约占全国总面积的72%。同时，西部地区与蒙古、俄罗斯、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、巴基斯坦、阿富汗、不丹、锡金、尼泊尔、印度、缅甸、老挝、越南等14个国家接壤，陆地边境线长达1.8万余公里，约占全国陆地边境线的91%；与东南亚许多国家隔海相望，有大陆海岸线1595公里，约占全国海岸线的1/10。 1. 西部地区人口 中国西部地区的人口总数约为3.8亿，占全国总人口的29%左右。该地区虽然地域相当辽阔，但是人口密度却相对稀疏。这是由于西部地区的地形条件和气候条件比较差，其中土地资源中平原，盆地面积不到10％，约有48％的土地资源是沙漠、戈壁、石山和海拔3000米以上的高寒地区，且年平均气温偏低，大部分省区市在10摄氏度以下，有近一半地区年降水量在200毫米以下，使得西部地区的平均人口密度每平方公里仅有50多人，远远低于全国每平方公里人数的平均水平，而这一规律与胡焕庸当年提出的黑河-腾冲人口分界理论相符。 除汉族以外，西部地区有44个少数民族，是中国少数民族分布最集中的地区。在西部地区的少数民族包括：蒙古、回、藏、维吾尔、苗、彝、壮、布依、满、侗、瑶、白、哈尼、哈萨克、傣、傈僳、佤、拉祜、水、东乡、纳西、景颇、柯尔克孜、土、达斡尔、羌、布朗、撒拉、仡佬 、锡伯族、裕固、保安、俄罗斯、塔塔尔、乌孜别克、普米、怒、阿昌、崩龙、
货币市场与资本市场之间的联系和区别 根据金融工具的到期期限长短，将金融市场分为货币市场和资本市场。 区别 从定义上 货币市场是短期资金市场，是指融资期限一年期以内的金融市场，是金融市场的重要组成部分。是短期金融工具交易所形成的供求关系及其运行机制总和。具有期限短、流动性强和风险小的特点，在货币供应量层次划分上被置于现金货币和存款货币之后，称之为“准货币”，所以将该市场称为“货币市场”。 资本市场是长期资金市场，是指期限在一年以上的资金融通活动的总和，包括期限在一年以上的证券市场以及期限在一年以上的银行信贷市场。可以将资本市场分为银行信贷市场（一般是指期限在1年以上的银行中长期信贷市场）、股票市场、债券市场和私人权益资本市场四个子系统。 从资金性质上 货币市场，侧重于其"货币性"。期限在一年之内的融资活动，通常只能形成企业的流动资金，被用于维持现有生产能力；它们对资本形成贡献很小。货币市场工具：政府短期债券、中央银行短期债券、商业票据、银行同业拆借、债券回购以及外汇远期交易或互换交易。 资本市场，侧重于其"资本性"。期限在一年以上，筹资者方能运用所筹资金进行诸如建造厂房、购置机器设备、更新技术等形成固定资产、扩大生产能力、提高经济效率的活动。资本市场工具：股票、中长期债券。 从功能上 借助货币市场，经济主体可以有效管理其流动性。这表现在：货币市场一方面可以满足资金需求者的短期资金需要，另一方面也为资金盈余者的暂时闲置资金提供能够获取赢利机会的出路。 资本市场具有促进风险的改善、信息收集和企业监控三大功能。 联系 资本市场和货币市场都是资金供求双方进行交易的场所，是经济体系中聚集、分配资金的”水库”和”分流站”。但两者有明确的分工。资金需求者通过资本市场筹集长期资金，通过货币市场筹集短期资金，国家经济部门则通过这两个市场来阔控金融和经济活动。 从历史上看，货币市场先于资本市场出现，货币市场是资本市场的基础。但资本市场的风险要远远大于货币市场。其原因主要是中长期内影响资金使用效果的不确定性增大，不确定因素增多，以及影响资本市场价格水平的因素较多。由于货币市场的投资功能越来越明显。金融机构来自于货币市场的收益占其总收益的份额已相当可观，而且这一收益表现出较大程度的稳定性。所以货币市场的流动性与资本市场的盈利性，也将逐渐的被融进一种金融工具。
我国大数据产业分布 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询
面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的
大数据在互联网经济发展中的应用 【摘要】我们处于一个信息爆炸的时代，我们获取信息的速度和数量都是惊人的。应运而生的大数据便是这个时代最鲜明的特点事物之一。本文首先说明了大数据的特点，然后分析了互联网经济发展的现状，最后详细阐述了大数据在互联网经济发展中的应用。 【关键词】大数据；互联网经济；交易成本；交易效率 一、大数据的特点 （一）数据的总量巨大 大数据中的大就集中体现了它的这一特点。我们其实也可以通过自我的感知了解到现如今的互联网时代中信息数 据的巨大程度。 （二）数据的类型繁多 这个特点也是不难理解的。现在的数据类型不仅是文本形式，有图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。 （三）数据时效性高 大数据要求快速处理，因为很多数据存在时效性。比如电商的数据，假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到，那么将会使电商很难做出类似补货这样的决策，从而导致这些数据失去了分析的意义。
（四）数据分析较为复杂 在互联网时代，企业的业务需求更新的频率加快了很多，那么大数据的分析和处理模型必须灵活适应新的业务需求，这同时也就导致了其复杂性。 二、互联网经济发展的现状 互联网经济指人们在互联网上的经济活动的总和。互联网经济是随着信息网络化的发展而逐渐产生的一种经济现象。在互联网经济中，生产、交换、分配、消费等经济环节，主体的经济行为，获取经济信息，进行预测、决策甚至包括交易过程都严重依赖互联网络。互联网经济的主要特点表现在以下几个方面： （一）效率高 互联网经济中的交易大部分依靠互联网来进行，买卖双方无需见面，业务处理速度更快，并且几笔交易可以同时进行，无需按顺序排队。知名商业模式如阿里小贷，依托信用数据库，客户从申请贷款到发放有时只需要几秒钟，提高了工作效率。 （二）成本低 互联网经济中，买卖双方通过相应的网络平台自行完成商品的定价和交易，买方可以在开放、透明的平台上寻找自己需要的商品，卖方则可以避免开设经营场所的资金投入，降低运营成本，既带来了便利，同时也降低交易成本。
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
第十七单元区域经济发展 模拟精选题 (依据高考命题大数据软件分析，重点关注第3、4、7题) 一、选择题 (2016·山东省实验中学高三第三次诊断)比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。读我国S省区比较劳动生产率变化及其2009年产业产值结构图，完成1～2题。 1．下列四幅图中，最有可能表示S省区2009年产业就业结构的是() 2．比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多。如果仅考虑比较劳动生产率，则S省区劳动力转移规模最大的方向可能是() A．第一产业－第二产业 B．第一产业－第三产业 D．第二产业－第三产业 D．第三产业－第二产业 解析第1题，由题文可知，比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。那么就业结构等于产业产值结构比比较劳动生产率，结合两图，可以看出2009年第一产业产值约占20%，比较劳动生产率约0.4，就业结构约为50%；第二产业产值占50%，比较劳动生产率为3，就业结构为20%；第三产业产值约占30%，比较劳动生产率约为1，就业结构约为30%，故选B。第2题，比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多，如果仅考虑比较劳动生产率，第一产业和第二产业比较劳动生产率的差异最大，所以S省区劳动力转移规模最大
的方向是第一产业向第二产业。故选A。 答案 1.B 2.A (2017·河北唐山统考)下图为京津冀城市一体化示意图。读图完成3～4题。 3．在一体化背景下，天津应成为() A．知识型区域B．加工型区域 C．资源型区域D．贸易型区域 4．同京津相比，河北承接产业转移的优势区位条件是() A．人才密集B．交通便利C．地价便宜D．市场广大 解析第3题，根据图中信息判断，天津市从河北获取资源、劳动力和初级产品，从北京获得产业与技术支持，进行产品加工，工业最终产品与高端技术产品输往北京，故天津应为加工型区域。第4题，与北京和天津相比，河北省的经济发展水平较低，但土地面积、劳动力数量大，用工、用地的成本低廉，能够吸引对劳动力需求较大的产业落户。 答案 3.B 4.C (2016·宁夏银川一中期末)枸杞是宁夏五宝之一，宁夏境内的中宁县是我国著名的枸杞之乡，已经有600多年的种植历史。中宁地区土壤碱性重，昼夜温差大，这样的自然条件适合枸杞的生长。回答5～6题。5．该地区枸杞品质优良的自然原因有() ①科技创新，培育优质品种②日照时间长，光照充足③水源充足，黑土肥沃④昼夜温差大，养分积累多 A．①②B．②③C．①④D．②④ 6．该地区农业发展过程中存在的生态问题有() ①坡地开荒导致水蚀严重②过度开垦导致土地荒漠化 ③不合理灌溉导致土壤盐碱化④农业结构调整导致酸雨增加 A．①②B．①④C．②③D．②④ 解析第5题，题干所问为自然原因，而“科技创新，培育优质品种”属于社会经济原因，可以排除；根据材料所给信息“土壤碱性重”可以排除“黑土肥沃”；宁夏位于我国西北地区，气候干旱，日照时间长，光照充足，昼夜温差大，有利于枸杞的生长。第6题，宁夏气候干旱，降水稀少，所以坡地开荒不会导致水蚀严重而是会导致土地荒漠化：该地区气候干燥，蒸发旺盛，不合理的灌溉会导致土壤盐碱化；酸雨主要和工业生产排放的酸性气体有关，与农业结构调整无关。 答案 5.D 6.C 二、非选择题
贵州区域经济发展状况及发展方略 摘要：贵州省是西南地区一个落后的省份，其经济水平始终处于全国最低层。其独特的自然条件与地理状况，使当地的经济格局具有地域特色，经济发展同时面临机遇与困难。本文根据区域经济学的相关理论，分析了贵州经济水平落后的原因，并提出了几点解决问题的建议与办法。 关键词: 贵州区域经济地理条件发展方略 1.贵州经济现状 贵州省是中国西南地区的一个省份，位于云贵高原东部，省会是贵阳，东毗湖南、南邻广西、西连云南、北接四川和重庆。面积约万平方千米，占中国国土面积的%，共有9个地级行政区划单位，88个县级行政区划单位。贵州是一个多民族共居的省份，少数民族人口占全省人口的%[1,2]。 大多数人对贵州的认识是“天无三日晴，地无三里平，人无三分银”。改革开放以来，贵州充分利用其资源优势大力发展能源、原材料加工业等重化工业，极大促进了地区经济的增长，改善了地区人民的生活，贵州的经济面貌也因而发生了巨大变化。但与周边省区乃至西部省区的平均水平相比，贵州经济的发展水平和综合实力的差距却在不断拉大。与此同时，贵州当前经济发展所面临的矛盾与问题却更加突出，如：收入分配秩序问题，“三农”问题，基础设施建设问题，工业化、城镇化、市场化水平低，经济结构不合理，粗放型增长方式尚未根本转变，经济社会发展与人口、资源、环境的矛盾加剧等等[3-5]。 总体来说，贵州一直处于一个经济欠发达、欠开发的状态。主要表现为，经济总量小，人均水平低；社会发展滞后，人均水平低；二三产业不发达，结构产业低；区域发展不平衡[6,7]。但是经过多年的摸索与发展，贵州特渐渐形成了自己的区域经济特色，即，以贵阳为中心的“中心——外围”的空间结构型式。
中国大数据产业主要分布地 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成
了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询
计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172
分析中国经济发展对中国股票市场的影响本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value），成交金额(turnover)，GDP现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 10000 15000 20000 25000 2000200120022003200420052006 GDP 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006 SAVING 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 turnover 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006 value 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析
回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。
货币市场与资本市场关系 在美国金融史早期,“货币市场”一词通常狭义的指贷款给证券交易商和经纪商的市场。在年代大危机后的金融改革中，建立了严格监管的金融体系：对商业银行的业务范围做出了严格详尽的规定，将商业银行、投资银行和保险公司的业务进行了严格划分；条例禁止商业银行对活期存款付息，并规定了定期存款和储蓄存款的利率上限；建立了联邦存款保险公司等等。尽管受到了种种的法规束缚，但商业银行也仍然得到了较大的发展，尤其是二战以后，银行的分支机构增加、规模扩大。与受到严格管理的商业银行相比，美国的非银行金融机构的发展速度更快。年代，商业银行资产的平均年增长率只有，而非银行存款金融机构的平均年增长率高达，主要有储蓄贷款社、互助储蓄银行、信用社等。 在这种金融背景下，美国形成了以商业银行、中央银行、大公司、大机构为主体的货币市场，具体有以下几个子市场： （）国库券市场：由财政部发行的国库券是联储实施货币政策的重要手段，成为联接财政政策与货币政策的一座桥梁。 （）票据市场：根据《年联邦储备法》，各银行开始办理承兑业务，银行承兑票据作为一种金融工具开始在货币市场上流通。而这一时期的商业票据市场还不很发达。 （）回购协议市场：经营国债、银行承兑票据等的回购业务。 ．——的金融创新浪潮促进了货币市场的大发展
从年代开始，金融市场发生了巨大的变化：通货膨胀率和利率的急剧上升大大改变了金融市场的需求状况，计算机技术的飞速发展改变了供给状况。与此同时，严格的金融法规越来越束缚银行的手脚。金融机构发现旧的经营方式不再有利可图，传统的金融工具已不再能吸取资金，为了顺应需求和供给的变化，以及规避管理，商业银行和非银行金融机构各自在竞争中寻求出路，掀起了金融创新的浪潮。毫无疑问，这次浪潮也反映在货币市场上，使货币市场出现许多新的工具，出现了新的子市场，主要有： （）商业票据市场：商业票据出现在世纪，但直至后才得到迅速的发展。发行票据的公司年为多家，年增至约家。年代市场未清偿商业票据的年递增率为。许多一向从银行借取短期资金的公司改为在商业票据市场上筹集短期资金。从——年，商业票据未清偿余额增加了以上（从亿美元增加到亿美元，见表）。 （）可转让存单（）市场：年以前，是不可转让的，所以也就不成为能在货币市场流通的一种金融工具。自从年花旗银行发行第一张大额可转让，这种金融工具迅速成长为商业银行的一种主要筹资手段。 （）联邦基金市场：即银行间同业拆借市场，始创于年代，原来是商业银行在联储账户上的超额储备和不足储备之间的余额借贷，现在已不限于联邦基金的借贷，而成为商业银行、储蓄机构、联储、外国银行的分支机构相互之间拆借短期资金的市场。中国公务网货币市场的大发展为美国资本市场的发展提供了强有力的支撑，
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.doczj.com/doc/a611907563.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。 第一部分多元线性回归 1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据： 家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 家庭书 刊年消 费支出 （元）Y 家庭月平 均收入 （元）X 户主受教 育年数 （年）T 450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20 (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数； （3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示： 年份人均耐用消费 品支出 Y（元）人均年可支配 收入 X1（元） 耐用消费品价 格指数 X2（1990年 =100） 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 137.16 124.56 107.91 102.96 125.24 162.45 217.43 253.42 251.07 285.85 327.26 1181.4 1375.7 1501.2 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 115.96 133.35 128.21 124.85 122.49 129.86 139.52 140.44 139.12 133.35 126.39 利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。