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数字普惠金融和数字创新对经济增长的影响——基于2011至2021年省级面板数据的实证分析

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简介:
本研究利用2011年至2021年中国省级面板数据,通过实证分析探讨了数字普惠金融及数字创新对经济增长的作用机制与影响效应。 参照陈啸(2023)的研究方法,本段落基于经济问题《数字普惠金融、数字创新与经济增长——基于省级面板数据的实证考察》中的基准回归部分进行了复刻研究。当前研究表明,数字普惠金融和数字创新已成为推动高质量经济发展的重要因素。通过使用全国范围内各省份从2011年至2021年的省级面板数据,并构建固定效应模型来探究数字普惠金融对区域经济增长的影响及其内在机制。 一、数据介绍 本段落所使用的数据集名称为《数字普惠金融、数字创新与经济增长—基于省级面板数据的实证考察》,涵盖的数据年份从2011年至2021年,研究范围包括全国31个省份。其中,关于数字普惠金融水平的相关信息来源于北大数字金融研究中心编制的“数字普惠金融指数”。 二、数据指标 本段落所采用的关键变量如下: - 经济增长:人均地区生产总值; - 数字普惠金融:使用北京大学发布的“数字普惠金融指数”作为衡量标准; - 政府干预程度:用一般公共预算支出占地方GDP比重表示; - 人力资本水平:以普通高等在校学生数与年末人口比例来体现; - 对外开放度:通过进出口总额占地区生产总值的比例反映; - 固定资产投资强度:固定资产投资额在本地生产总值中的占比。 三、参考文献 陈啸, 孙晓娇, 王国峰. 数字普惠金融、数字创新与经济增长——基于省级面板数据的实证考察[J]. 经济问题, 2023(06): 34-40。

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客服
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  • ——20112021
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    本研究利用2011年至2021年中国省级面板数据,通过实证分析探讨了数字普惠金融及数字创新对经济增长的作用机制与影响效应。 参照陈啸(2023)的研究方法,本段落基于经济问题《数字普惠金融、数字创新与经济增长——基于省级面板数据的实证考察》中的基准回归部分进行了复刻研究。当前研究表明,数字普惠金融和数字创新已成为推动高质量经济发展的重要因素。通过使用全国范围内各省份从2011年至2021年的省级面板数据,并构建固定效应模型来探究数字普惠金融对区域经济增长的影响及其内在机制。 一、数据介绍 本段落所使用的数据集名称为《数字普惠金融、数字创新与经济增长—基于省级面板数据的实证考察》,涵盖的数据年份从2011年至2021年,研究范围包括全国31个省份。其中,关于数字普惠金融水平的相关信息来源于北大数字金融研究中心编制的“数字普惠金融指数”。 二、数据指标 本段落所采用的关键变量如下: - 经济增长:人均地区生产总值; - 数字普惠金融:使用北京大学发布的“数字普惠金融指数”作为衡量标准; - 政府干预程度:用一般公共预算支出占地方GDP比重表示; - 人力资本水平:以普通高等在校学生数与年末人口比例来体现; - 对外开放度:通过进出口总额占地区生产总值的比例反映; - 固定资产投资强度:固定资产投资额在本地生产总值中的占比。 三、参考文献 陈啸, 孙晓娇, 王国峰. 数字普惠金融、数字创新与经济增长——基于省级面板数据的实证考察[J]. 经济问题, 2023(06): 34-40。
  • 20112023各地区
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    本研究对2011年至2023年间中国各地区级市的数字普惠金融发展状况进行了全面的数据分析,旨在揭示数字技术在推动金融服务普及方面的成效与挑战。 从2011年至2023年期间,《北大数字普惠金融指数》提供了涵盖全国330个地级市的详细数据。该指数包括综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务和信贷业务等多个指标,同时还有数字化程度这一评估维度。 根据《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》这篇文献的研究成果,数字普惠金融指数是一个多维且全面的评价体系。它通过具体的数据来衡量数字金融服务在满足人们日常金融需求方面的普及情况和可获取性,对于促进数字普惠金融的发展具有重要的作用。 该指数不仅可以帮助我们了解当前中国各地级市中数字普惠金融的实际状况及其空间分布特征,还可以协助识别发展过程中存在的问题与挑战,并为推动这一领域的健康发展提供有力支持。
  • 31个区域碳排放强度报告(2011-2021).zip
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    该研究涉及31个省级地区的数字经济发展与碳排放强度影响数据分析。研究团队对相关原始数据进行了系统性整理与处理工作,并基于《当代经济管理》期刊中谢云飞(2022)发表的一篇研究文章,在其基准回归模型计算方法上进行了深入复刻与拓展。 在研究方法论方面,本团队将数字经济定义为其涵盖广泛领域的一种新型经济模式,其核心特征在于以数据为核心生产要素,依托现代信息网络作为主要载体,并以信息通信技术的有效应用作为主要推动力,从而实现效率提升与经济结构优化等多重目标。值得注意的是,此处所指的数字经济并非虚拟经济范畴,而是具有高成长性特点的新经济形态,其显著表现在广泛覆盖性较强且具有高度渗透性的特性上。 本研究中所涉及的区域碳排放是指在特定空间范围内产生的温室气体排放总量,该范围可细分为国家层阶空间结构中的省份层面空间单元,亦可延伸至城市及具体建筑等微观空间维度。 在模型构建过程中,我们采用多维度指标体系进行综合考量:包括行政区划代码标识地理特征基础属性;年份变量反映时间维度变化特征;所属省份字段体现区域发展差异;地区层次维度则用于区分不同空间单元类型;长江经济带因子则用于捕捉沿江经济带发展特征;通过熵值法和主成分分析法分别构建两套衡量数字经济发展的指标体系;最终采用百万吨单位表示的碳排放总量指标来反映环境承载能力;同时选取亿元单位表示的地区生产总值作为经济发展水平的主要衡量标准;并基于万人口数量来刻画人口规模特征;最后通过百分比形式反映城镇居民占比情况。
  • 2011-2023中国各.xlsx
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    该Excel文件收录了2011年至2023年期间中国各省份在数字普惠金融领域的年度发展指数数据,涵盖账户、支付、借款等多个维度,旨在评估和分析我国普惠金融的发展状况与地区差异。 2011年至2023年期间的数据涵盖了中国31个省份的数字普惠金融指数、数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数以及普惠金融数字化程度指数等指标。其中,数字金融使用深度指数进一步细分为支付、保险、货币基金、信用服务、投资和信贷等多个分类。 这些数据旨在评估各个地区在推动和发展数字普惠金融服务方面的成就与进展,并通过具体的量化指标来衡量人们获取并利用各类数字金融服务的普及度及便利性。这不仅有助于了解当前我国各省份在数字金融领域的现状,也为未来相关政策制定提供了重要的参考依据。
  • 整理发布--(2011-2023).dta
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    这段数据集包含了从2011年到2023年中国各省份的数字普惠金融指数,为研究中国数字金融服务的发展提供了详实的数据支持。 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到。该文章详细介绍了如何进行某项任务,并提供了具体的示例行数据以帮助读者更好地理解和应用相关内容。
  • 北京大学2011-2021,地2011-2021,县域2014-2021)第4期
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    该报告为北京大学发布的第四版数字普惠金融指数系列,涵盖2011年至2021年省级及地市级数据(部分始于2014年的县级数据),全面评估中国各地区的数字普惠金融服务发展状况。 北京大学数字普惠金融指数是由北京大学数字金融研究中心与蚂蚁科技集团联合编制的。该课题组由北京大学数字金融研究中心主任黄益平及蚂蚁集团研究院院长李振华担任顾问,并获得北大和蚂蚁集团多位同事的技术支持。 第一期(2011-2015)课题组成员包括郭峰、孔涛、王靖一、张勋、程志云、阮方圆、孙涛和王芳。第二期与第三期指数(2016-2020)的团队则由郭峰、王靖一、王雪、程志云及李勇国组成,同样包括了成员王芳。 这套指数涵盖了数字普惠金融指数及其细分领域:数字金融覆盖广度和使用深度以及普惠金融数字化程度。其中,使用深度指数进一步细分为支付、信贷、保险、信用(2019年与2020年的数据未公开)、投资及货币基金等业务分类指数。 该指数的范围涉及中国内地31个省(直辖市或自治区)和约337个城市以及近2800个县域。然而,由于部分地区存在数据缺失问题,港澳台地区的相关数据暂时未能包含在内。
  • 2011-2022北大汇总(市县)
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    该资料汇集了2011年至2022年间北京大学发布的中国各省份、城市及县级单位的数字普惠金融发展情况,为研究者和政策制定者提供详实的数据支持。 这份资料包含了2011年至2022年北京大学数字金融研究中心发布的中国省级、地级市及区县级的数字普惠金融指数合集。数据经过审核,可以直接用于实证分析与论文写作。 一、声明 该数据已经过严格审查并确认其质量合格,适用于学术研究中的省市级数据分析工作。请确保资料仅限于学习和交流目的使用,请勿将其应用于其他用途,否则后果自负。 二、数据说明: 1. 数据名称:北大数字普惠金融指数合集(省市县) 2. 数据来源:北京大学数字金融研究中心 3. 统计对象: - 中国所有省份 - 大约330个地级市(包括地区、自治州和盟) - 约1755至2836个区县,其中从2016年开始数据量明显增加 4. 时间跨度:省级及市级统计数据涵盖自2011年至2022年;区县级统计则始于2014年。 5. 指标体系: - 总指数 - 覆盖广度(一级指标) - 使用深度(一级指标) * 支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务和信贷业务等二级子项 - 数字化程度(一级指标) 6. 参考文献:详见文件内 7. 文件格式:excel面板数据形式