第1章 导论<br>1.1 研究背景<br>1.1.1 实践背景<br>1.1.2 理论背景<br>1.1.3 实证方法与计算软件背景<br>1.2 选题意义、基本思路和内容安排<br>1.2.1 选题意义<br>1.2.2 基本思路<br>1.2.3 内容安排<br>1.3 基础理论概要与基本概念界定<br>1.4 研究的创新尝试<br>第2章 区域金融发展与经济增长关系研究进展和本书定位<br>2.1 国外金融发展与经济增长关系研究经典文献的回顾<br>2.1.1 金融发展与经济增长关系研究的历史渊源与理论积累<br>2.1.2 基于金融发展与经济增长关系的金融促进论的演变<br>2.2 国内金融发展与经济增长关系研究主要文献的回顾<br>2.2.1 中国金融发展与经济增长关系研究的启动与推进<br>2.2.2 中国区域金融发展与经济增长关系研究的拓展与深入<br>2.3 新兴古典经济学的基本思想与国内应用研究的兴起<br>2.3.1 新兴古典经济学的基本思想<br>2.3.2 国内基于分工理论视角经济金融领域应用研究的兴起<br>2.4 国内外金融发展与经济增长关系主流研究文献述评<br>2.4.1 主流文献的数据尺度、实证目标和分析方法<br>2.4.2 主流研究文献的局限性和本书研究的视角定位<br>2.5 小结<br>第3章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系的理论分析<br>3.1 劳动分工:从古典、新古典到新兴古典经济学<br>3.1.1 古典经济学对劳动分工的妙察洞见<br>3.1.2 新古典经济学对劳动分工的逐步回避<br>3.1.3 阿伦·杨格对劳动分工的拨云见日<br>3.1.4 新兴古典经济学对劳动分工的现代复兴<br>3.2 新兴古典经济学分析框架的直观描述与基本特点<br>3.2.1 新兴古典经济学分析框架的直观描述<br>3.2.2 新兴古典经济学分析框架的基本特点<br>3.2.3 新兴古典和新古典经济学分析框架的根本区别<br>3.3 新兴古典内生经济增长理论<br>3.3.1 交易效率改进、劳动分工演进与经济增长过程的直观描述<br>3.3.2 交易效率与劳动分工在经济增长理论中的忽略和回归<br>3.3.3 新兴古典经济学内生增长理论的基本理解<br>3.4 基于新兴古典经济学原理的金融发展分析.<br>3.4.1 经济与金融分工演进的动态机制<br>3.4.2 分工演进和金融产品创新与发展的动态机制<br>3.4.3 分工演进和金融组织创新与发展的动态机制<br>3.4.4 金融发展通过影响劳动分工从而促进经济增长的内在机制<br>3.5 中国多区域尺度金融成长与经济发展的基本图景<br>3.5.1 多区域尺度金融成长与经济发展基本图景的分析框架含义<br>3.5.2 多区域尺度金融成长与经济发展基本图景的启发性结论<br>3.6 中国区域金融发展与经济增长实证研究的假设、方法和内容<br>3.6.1 实证研究的基本假设<br>3.6.2 实证研究的主要方法<br>3.6.3 实证研究的重点内容<br>3.7 小结<br>第4章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系的实证方法分析<br>4.1 时间序列与面板数据的时间维度关联性分析方法<br>4.1.1 时间序列数据的时间维度关联性分析方法<br>4.1.2 面板数据的时间维度关联性分析方法<br>4.2 基于偏最小二乘回归的通径分析方法<br>4.2.1 偏最小二乘回归的基本原理<br>4.2.2 基于偏最小二乘回归的通径分析:静态模型<br>4.2.3 基于偏最小二乘回归的通径分析:动态模型<br>4.3 横截面与面板数据的空间统计计量分析<br>4.3.1 空间统计的基本思想、概念与方法<br>4.3.2 探索性空间数据分析的基本方法<br>4.3.3 横截面数据的空间线性回归分析<br>4.3.4 面板数据模型:基于时间与空间依赖性的单方向拓展<br>4.3.5 面板数据模型:时间依赖性和空间依赖性的整合分析<br>4.4 横截面与面板数据的分位数回归模型<br>4.4.1 横截面数据的条件分位数回归模型<br>4.4.2 纵向数据的条件分位数回归模型:Koenker惩罚估计<br>4.4.3 面板数据的条件分位数回归模型:Canay两步估计<br>4.5 横截面数据的分层线性回归方法<br>4.5.1 分层数据结构:现象、概念与方法<br>4.5.2 分层线性模型的基本形式:简单的两层模型<br>4.5.3 分层线性模型的应用:组织模型与成长模型<br>4.6 小结<br>第5章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系时间维度关联性实证分析——平稳性、协整性与因果性检验<br>5.1 基于国家级区域尺度时间序列数据的分析<br>5.1.1 中国金融发展与经济增长变量与数据<br>5.1.2 基于原始变量和各类主成分得分变量的单位根检验<br>5.1.3 基于主要变量的向量协整性检验和误差修正模型估计<br>5.1.4 基于主要变量的格兰杰因果关系和即时因果关系检验<br>5.1.5 基于主要变量的脉冲响应和方差分解分析<br>5.2 基于省级区域尺度面板数据的分析<br>5.2.1 省区金融发展与经济增长变量与数据<br>5.2.2 省区金融发展与经济增长重要原始变量面板单位根检验<br>5.2.3 省区金融发展与经济增长重要原始变量面板协整检验与估计<br>5.2.4 省区金融发展与分工演进的PVECM模型与格兰杰因果关系检验<br>5.3 小结<br>第6章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系时间维度关联性实证分析——静态和动态的通径分析<br>6.1 基于国家级区域尺度时间序列数据的分析<br>6.1.1 模型、变量、数据与计算软件选项的基本说明<br>6.1.2 多潜变量的静态通径分析<br>6.1.3 双潜变量的动态通径分析<br>6.2 基于省级区域尺度横截面与时间序列数据的分析<br>6.2.1 模型、变量、数据与计算软件选项的基本说明<br>6.2.2 省区“变量细分数据通径分析”的多潜变量静态模型<br>6.2.3 浙湘两省时间序列数据通径分析的静态与动态模型<br>6.3 小结<br>第7章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系空间维度关联性实证分析<br>7.1 省级区域分工演进、金融发展与经济增长关系空间统计分析<br>7.1.1 变量、数据与空间统计计算的基本说明<br>7.1.2 经济增长的单变量空间统计数据探索分析<br>7.1.3 金融发展的单变量空间统计数据探索分析<br>7.1.4 分工演进、金融发展与经济增长的双变量空间统计数据探索分析 <br>7.1.5 基于横截面数据的空间线性回归模型的估计与分析<br>7.2 地级区域分工演进、金融发展与经济增长关系空间统计分析<br>7.2.1 变量、数据与空间统计计算的基本说明<br>7.2.2 金融发展和经济增长的空间统计数据探索分析<br>7.2.3 金融发展与经济增长的空间线性回归模型分析<br>7.3 湖南省县级区域金融发展与经济增长关系的空间统计分析<br>7.3.1 变量、数据与空间统计计算的基本说明<br>7.3.2 金融发展和经济增长的空间统计数据探索分析<br>7.3.3 金融发展与经济增长的空间线性回归模型的估计与分析<br>7.4 小结<br>第8章 中国多区域尺度金融发展与经济增长关系时空整合关联性实证分析<br>8.1 区域金融发展与经济增长关系的空间面板数据模型分析<br>8.1.1 空间面板数据模型的基本设定与估计方法<br>8.1.2 区域金融发展与经济增长面板数据的空间相关性检验<br>8.1.3 省级区域金融发展与经济增长关系时空关联性的阶段差异分析<br>8.1.4 省级区域金融发展与经济增长关系时空关联性的行业差异分析<br>8.1.5 省级区域金融发展与经济增长时空关联性的静态整合分析<br>8.1.6 省级区域金融发展与经济增长时空关联性的动态整合分析<br>8.1.7 地级区域金融发展与经济增长时空关联性的地带性差异分析<br>8.2 区域金融发展与经济增长关系的分位数回归模型分析<br>8.2.1 模型设定、变量数据与估计计算的基本说明<br>8.2.2 基于地级区域混合数据的分位数回归模型分析<br>8.2.3 基于省级区域面板数据的分位数回归模型分析<br>8.2.4 基于地级区域面板数据的分位数回归模型分析<br>8.3 区域金融发展与经济增长关系的分层线性模型分析<br>8.3.1 模型设定、变量数据与估计计算的基本说明<br>8.3.2 省级区域金融发展(INSD)与经济增长分层线性模型分析<br>8.3.3 省地两级区域金融发展(FIR)与经济增长分层线性模型分析<br>8.4 小结<br>第9章 研究的基本结论和后续探索方向<br>9.1 研究的基本结论<br>9.2 研究的后续探索方向<br>9.3 研究的不足之处<br>参考文献<br>后记
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