空間與區(qū)域金融知識(shí)點(diǎn)全匯總

1、空間與區(qū)域金融知識(shí)點(diǎn)2. 區(qū)域差異指標(biāo)及其成因分解區(qū)域差異指標(biāo)主要有變異系數(shù)、基尼系數(shù)、錫爾指數(shù)、艾肯森指數(shù)J變異系數(shù)適合總體度量差異，適用于時(shí)序變化分析；基尼系數(shù)適用于區(qū)域差異形成的驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析；錫爾指數(shù)適用于區(qū)域差異原因分解分析。2.1變異系數(shù)：即離散系數(shù)2.2基尼系數(shù)： 20世紀(jì)初意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家 基尼，于1922年提出的定量測(cè)定收入分配差異程度的 指標(biāo)。它是根據(jù)洛倫茨曲線找出了判斷分配平等程度的 指標(biāo)（如下圖）。設(shè)實(shí)際收入分配曲線和收入分配絕對(duì)平等曲線之間的面積為A，實(shí)際收入分配曲線右下方的面積為B。并以A除以A+B的商表示不平等程度。這個(gè)數(shù)值被 稱為基尼系數(shù)或稱洛倫茨系數(shù)。如果 A為零

2、，基尼系數(shù)為零，表示收入分配完 全平等；如果B為零則系數(shù)為1,收入分配絕對(duì)不平等。該系數(shù)可在零和 1之間 取任何值。收入分配越是趨向平等，洛倫茨曲線的弧度越小，基尼系數(shù)也越小， 反之，收入分配越是趨向不平等，洛倫茨曲線的弧度越大，那么基尼系數(shù)也越大。 如果個(gè)人所得稅能使收入均等化，那么，基尼系數(shù)即會(huì)變小?；嵯禂?shù)的計(jì)算公式為:G=f &«+2亡尤（1 恥）一1i=li=l其中，X代表各組的人口比重，丫代表各組的收入比重，V代表各組累計(jì)的 收入比重，i=1，2，3，n，n代表分組的組數(shù)?；嵯禂?shù)的區(qū)段劃分1中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014年第2期，上面的中國城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平的時(shí)序變化與

3、地區(qū)差異 分析基尼系數(shù)，按照聯(lián)合國有關(guān)組織規(guī)定: ?若低于0.2表示收入絕對(duì)平均;?0.2-0.3表示比較平均；?0.3-0.4表示相對(duì)合理；?0.4-0.5表示收入差距較大；?0.5以上表示收入差距懸殊。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們通常用基尼指數(shù)來表現(xiàn)一個(gè)國家和地區(qū)的財(cái)富分配狀況。這個(gè)指數(shù)在零和一之間，數(shù)值越低，表明財(cái)富在社會(huì)成員之間的分配越均勻；反之亦然。通常把0.4作為收入分配差距的“警戒線”。一般發(fā)達(dá)國家的基尼指數(shù)在0.24到0.36之間，美國偏高，為 0.4。中國大陸和香港的基尼系數(shù)都超出0.4。此外洛倫茨曲線講的是市場(chǎng)總發(fā)貨值的百分比與市場(chǎng)中由小到大廠商的累積百分比之 間的關(guān)系。洛倫茨曲線的弧度越小

4、，基尼系數(shù)也越小?；嵯禂?shù)分解法1 n nG 二了丁s - Sj2 n s i =1 j=i2.3 Dagum基尼系數(shù)劉傳明，王卉彤，魏曉敏.中國八大城市群互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的區(qū)域差異分解及收斂性研究J.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2017(8):3-20.k k nj門山j(luò)=1 h=1 i=1 r=1Yji - Yhr2n2yG = Gw + Gnb + Gt2.4錫爾指數(shù)錫爾指數(shù)計(jì)算原理如下:設(shè)指標(biāo)Q的全國比重為:T,QitnQti=1四個(gè)地區(qū)的指數(shù)Q的全國比重:QbtnQiti=1Qdt； t = Qzt ； t， 1 zt n， 1 xtQitQiti=1i=1其中，n,d,z,x, b分別是全

5、國、東、中、西、東北地區(qū)的省份個(gè)數(shù)。則全國的錫爾指數(shù)為:nJt =Tit ln (nTit )i=1東、中、西、東北地區(qū)內(nèi)部差異的錫爾指數(shù)為:dJd =(Tt/Tdt)ln (dTt /Tdt)i=1zJz=(Tit/Tzt)ln(zTit /Tzt)i =1xJx=(Tit/Txt )l n(xTt/Txt)i =1bJb=(Tit/Tbt)ln(bTit /Tbt)i =1東、中、西、東北地區(qū)之間差異的錫爾指數(shù)為:Jj=Tdtln T町+TztlnnnTzt+Txt ln Txt+Tbt lnzx2.5 Shapley值(夏普里值)的回歸分解2.6泰爾指數(shù)分解法Theil熵指數(shù)Theil

6、=-XlinXitn i=i UitUit其中Xit是實(shí)際觀測(cè)值,UitX,i=1區(qū)域工業(yè)產(chǎn)值比重/份額2.7 E-G指數(shù)用來測(cè)度一個(gè)變量的差異化程度的指標(biāo)通常有四個(gè)：E-G指數(shù)、LQ指數(shù)、G指數(shù)（基尼系數(shù)）、HI指數(shù)（劉孝斌201469;邱國棟等,201370;李倩,201371;張麗華等,201072）?？紤] 到綜合性和全面性的優(yōu)勢(shì)，我們分別選用E-G指數(shù)和LG指數(shù)來衡量水資源消耗的行業(yè)異質(zhì)性的總體程度。根據(jù)Paulo（2004）【73、詹宇波等（2010）74等學(xué)者的研究成果，我們確定E-G指數(shù)的計(jì)算公式如下：2ni-Xii=1 ni=1 nEGXi1-丄(3)（3）式中，EG表示水資源

7、消耗的E-G指數(shù)，Xi=（ i行業(yè)的參數(shù)值）/（樣本參數(shù)值的總和）， 參數(shù)的類型包括總用水的直接用水系數(shù)和完全用水系數(shù)、新鮮用水的直接用水系數(shù)和完全用水系數(shù)。ni表示i行業(yè)的產(chǎn)值，n表示所有行業(yè)的產(chǎn)值之和。M表示行業(yè)的總數(shù)。2.8 LQ指數(shù)根據(jù)劉孝斌（2014）69、李倩（2013）71等學(xué)者的研究成果，我們確定衡量水資源消耗的 行業(yè)異質(zhì)性的LQ指數(shù)的計(jì)算公式如下：LQ = 1n i=1XlntXitt(4)（4）式中，Xit表示i行業(yè)在第t年的觀測(cè)值（總用水的直接用水系數(shù)和完全用水系數(shù)、新tnXitn i=1鮮用水的直接用水系數(shù)和完全用水系數(shù)），n表示行業(yè)數(shù),動(dòng)態(tài)度量:2.9 M指數(shù)及其分解

8、：轉(zhuǎn)移矩陣牛曉健、裘翔、王全，中國城鄉(xiāng)居民收入流動(dòng)性研究一一給予一個(gè)新的方法與視角，金融研究，2014(4)： 174-191.2.10 Fields指數(shù)及其分解：3. 產(chǎn)業(yè)集聚：產(chǎn)業(yè)集聚機(jī)制34產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)度方法傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)集聚測(cè)度方法傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)集聚測(cè)度方法，如Hoover地方化系數(shù)、區(qū)位熵、產(chǎn)業(yè)空間基尼系數(shù)、產(chǎn)業(yè)離差系數(shù)等，考慮行業(yè)的地區(qū)分布情況，但由于沒有考慮企業(yè)規(guī)模的差異，行業(yè)的產(chǎn)業(yè)組織及區(qū)域差異等情況，無法區(qū)分產(chǎn)業(yè)集聚是由少數(shù)大型企業(yè)集聚導(dǎo)致，還是由大量小型企業(yè)集聚所導(dǎo)致的，另外，更多反映的是地區(qū)專業(yè)化水平；而EG集聚指數(shù)充分考慮了企業(yè)規(guī)模、區(qū)域差異及產(chǎn)業(yè)組織等因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚帶來的影響

9、，可以區(qū)分集聚的類型，也可以跨行業(yè)、跨時(shí)間、跨國比較1王修華，黃明.金融資源空間分布規(guī)律：一個(gè)金融地理學(xué)的分析框架J.經(jīng)濟(jì)地理,2009,29(11):1808-1811+1815. ,劉鵬，于濤，安虎森，戚安邦.金融空間分布、異質(zhì)性與產(chǎn)業(yè)布局J.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2016,(12):40-57. 文東偉，洗國明.中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的程度及其演變趨勢(shì)：19982009年.世界經(jīng)濟(jì)，2014( 3)： 3-31。(1) Hoover地方化系數(shù)sr = Er / Ei xr Er/ En其中，xr =Er；E, E =Er ； sr = Er/Eir =1區(qū)位熵產(chǎn)業(yè)離差系數(shù)tCVi (t) = rj

10、(t)n i_t2r；(t)- rj(t) j=1產(chǎn)業(yè)基尼系數(shù)：1 n nGi =i2 i2n s k=1 j=1Hi為行業(yè)i的赫芬達(dá)爾指數(shù)，反映行業(yè)i的競(jìng)爭(zhēng)程度或企業(yè)規(guī)模的分布情況，計(jì)算公式為:m f 2Hi=(zi )f =ff iz = Ei / E地區(qū)r行業(yè)i的產(chǎn)業(yè)空間基尼系數(shù):nGi =r =10。行業(yè)越集中，產(chǎn)業(yè)空間基尼系數(shù)越趨近于1;各地區(qū)分布趨于相同，則趨近于(2) EG集聚指數(shù)"/2Gi - 1 -(xr ) H i_r=1i =n1-(Xr)2(1- Hi)r =1沒有考慮區(qū)域面積因素的空間集聚?DO指數(shù)考慮了地理單元的選擇:d- dj,jhn-1 nk (d)=

11、n(n- 1)h i=1 j=i+1i產(chǎn)業(yè)j就業(yè)人數(shù)計(jì)算的城(3) 產(chǎn)業(yè)集聚RS產(chǎn)業(yè)集聚程度的提高，其外部經(jīng)濟(jì)性越大，于是可以用城市市產(chǎn)業(yè)區(qū)位商或城市相對(duì)專業(yè)化系數(shù)反映產(chǎn)業(yè)集聚水平：1RS = _2LijLji=1Ljj=iLiji=1綜合集聚參照long和zhang ( 2011 )、盛丹、王永進(jìn)(2013)的方法用城市產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)、 份額與產(chǎn)出比重乘以就業(yè)人數(shù)、份額與產(chǎn)出的地理面積密集度，構(gòu)造相似度調(diào)整的城市平均產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)，以綜合地從經(jīng)濟(jì)往來密切程度、專業(yè)化程度與區(qū)域地理面積反映產(chǎn)業(yè)聚集程度。4. 經(jīng)濟(jì)密度7：規(guī)模經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)、專業(yè)化、擁擠效應(yīng)中國經(jīng)濟(jì)密度指標(biāo)體系盛丹、

12、王永進(jìn)，產(chǎn)業(yè)集聚、信貸資源配置效率與企業(yè)的融資成本一一來自世界銀行調(diào)查數(shù)據(jù)和中國工業(yè)企 業(yè)數(shù)據(jù)的證據(jù)，管理世界，2013年第6期 7李建軍，韓珣.金融密度的省際差異及其決定因素一一基于四層次三維度空間分布評(píng)價(jià)系統(tǒng)的構(gòu)建與實(shí)證 檢驗(yàn)J.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017,(07):28-44. 沈體雁、勞昕、張進(jìn)潔.中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中的經(jīng)濟(jì)密度研究空間建構(gòu)，華東經(jīng)濟(jì)管理,:人口經(jīng)濟(jì)密度、土地經(jīng)濟(jì)密度；GDP、產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)、就業(yè)、投資、消費(fèi)、FDI、2013（ 9）: 64-70.金融資源空間網(wǎng)絡(luò)分布/布局/區(qū)位選擇6.空間收斂性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?收斂性分析10收斂性收斂性俱樂部收斂7.融資引力與融資勢(shì)能資本市場(chǎng)融

13、資引力引力模型是廣泛用于分析空間相互作用能力的模型。在國際貿(mào)易學(xué)說中，引力模型是指兩個(gè)國家之間的單項(xiàng)貿(mào)易流量與其各自的經(jīng)濟(jì)規(guī)模（GDP）成正比，與兩個(gè)國家之間的距離成反比。區(qū)域資本市場(chǎng)的融資引力大小說明了其資本市場(chǎng)融資服務(wù)能力的高低。資本市場(chǎng)融資主要包括股票融資 S、債券融資金額 B與中長(zhǎng)期貸款融資金額 L。于是，借鑒國際貿(mào)易學(xué) 中的引力模型，構(gòu)建資本市場(chǎng)融資引力模型如下：IJD2其中，地理距離 D為省會(huì)城市之間的高速公路里程、高鐵里程與航空飛行里程的平均值。修正的資本市場(chǎng)融資引力資本市場(chǎng)之間的空間相互作用引力是不對(duì)稱的，因此本課題對(duì)經(jīng)典的引力模型進(jìn)一步做修正:一是引入空間相互作用的區(qū)域貢獻(xiàn)率

14、k,以反映作用貢獻(xiàn)的相對(duì)大?。欢且虢?jīng)濟(jì)距離，用區(qū)域之間的人均 GDP （即g）之差表示，以綜合考慮地理距離與經(jīng)濟(jì)距離。于是得到修正 的資本市場(chǎng)融資引力計(jì)算公式：3SiBiLi3SjB 丄 j2D ijK ij9趙崢，姜欣我國區(qū)域創(chuàng)新效率的差異及收斂性研究，區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2013,（3）: 72-7810劉傳明，王卉彤，魏曉敏.中國八大城市群互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的區(qū)域差異分解及收斂性研究J.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2017（8）:3-20.融資勢(shì)能定義資本市場(chǎng)融資勢(shì)能為某區(qū)域?qū)ζ渌麉^(qū)域的資本融資引力之和，反映該區(qū)域資本市場(chǎng)融資服務(wù)的總能力。區(qū)域資本市場(chǎng)融資勢(shì)能值越高，其對(duì)周邊區(qū)域資本的空間引力越大，

15、資本市場(chǎng)發(fā)展的帶動(dòng)作用越強(qiáng)。資本市場(chǎng)融資勢(shì)能的計(jì)算式為：mFi = Gj (i j)j=i8.區(qū)域資本流動(dòng)區(qū)域資本流強(qiáng)度根據(jù)金融外向服務(wù)功能模型可知，資本市場(chǎng)的一體化會(huì)促使不同區(qū)域的商品、生產(chǎn)要素及信息等，在不同區(qū)域之間發(fā)生流動(dòng)，形成區(qū)域資本流。該區(qū)域資本流越大越頻繁，資本流強(qiáng)度就越大，該區(qū)域資本市場(chǎng)的外向服務(wù)能力就越強(qiáng)，在該區(qū)域資本市場(chǎng)一體化發(fā)展中的作用就越大。區(qū)域資本流強(qiáng)度 F稱之為“區(qū)域金融外向服務(wù)功能價(jià)值量”，其計(jì)算公式為：Fit=N. Eit其中，區(qū)域資本的功能效率 N用資本市場(chǎng)人均從業(yè)人員的資本行業(yè)產(chǎn)值表示，設(shè)P為區(qū)域的資本行業(yè)產(chǎn)值，資本市場(chǎng)行業(yè)產(chǎn)值=金融行業(yè)產(chǎn)值-銀行業(yè)產(chǎn)值；G為

16、資本行業(yè)從業(yè)人員，等于金融從業(yè)人員-銀行從業(yè)人員。則有：PtititE值即為金融中的“城市外向功能量”，為區(qū)域資本外向服務(wù)能量，即:Eit = Git-式中，L為本區(qū)域資本行業(yè)的人數(shù)-區(qū)位熵。資本跨區(qū)域流動(dòng)資本跨區(qū)域流動(dòng)的研究，大多數(shù)采用的是“跨期儲(chǔ)蓄一一投資模型”，即 F-H 模型：Iit/Y；t =+ S/Y +it（其中g(shù)/Yit為投資率,St/Yt為儲(chǔ)蓄率，分別表示地區(qū)總投資和總儲(chǔ)蓄占地區(qū)GDP勺比例）。他們認(rèn)為，對(duì)于一個(gè)經(jīng)濟(jì)體，如果其資本流動(dòng)能力很強(qiáng)，貝U其區(qū) 域內(nèi)資本需求就不會(huì)顯著依賴于內(nèi)部資本供給， 投資率與儲(chǔ)蓄率相關(guān)度也就不會(huì) 很高；相反，對(duì)于一個(gè)封閉的經(jīng)濟(jì)體，其內(nèi)部資本需求只

17、能來源于內(nèi)部資本供給， 投資率必然顯著依賴于儲(chǔ)蓄率。因此回歸的系數(shù)越高，表明地區(qū)資本市場(chǎng)一體化 程度越差。SMM模型倪鵬飛，劉偉，黃斯赫.證券市場(chǎng)、資本空間配置與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展一一基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究視角J.經(jīng)濟(jì)研究,2014（5）:121-132.9.輻射分析長(zhǎng)三角資本市場(chǎng)輻射效能的綜合評(píng)價(jià)為評(píng)價(jià)資本市場(chǎng)發(fā)展水平，本文從金融體系、間接融資、主體規(guī)模、直接融資、融資服務(wù)及 專業(yè)集聚及對(duì)外服務(wù)七個(gè)方面，選取32個(gè)二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系。如表4.1所示。表4.1資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系序號(hào)一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)1金融體系金融產(chǎn)業(yè)增加值（億元）金融機(jī)構(gòu)數(shù)（個(gè)）:金融（銀行）從業(yè)人數(shù)（人）金融

18、機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)（億兀）:各項(xiàng)貸款+有價(jià)證券+ 股權(quán)投資余額（億元）12間接融資銀行類金融機(jī)構(gòu)數(shù):銀行類金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)1銀行類金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人數(shù)銀行類金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額:存貸款余額總額（億元）貸款加權(quán)平均利率3主體規(guī)模證券公司數(shù)基金公司數(shù):期貨公司數(shù)上市公司數(shù)4直接融資:股票融資（億兀）上市公司-債券籌資（億元）:中長(zhǎng)期貸款余額（億元人民幣）”VC+PE風(fēng)險(xiǎn)投資（億元）5融資服務(wù)股票市場(chǎng)交易規(guī)模（萬億元）股票市場(chǎng)累計(jì)籌資（億元）商品期貨市場(chǎng)累計(jì)成交額（萬億元）金融期貨市場(chǎng)累計(jì)成交額（萬億元）黃金交易成交量（噸）:黃金交易成交金額（萬億元）并購產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)6專業(yè)集聚資產(chǎn)區(qū)位熵人數(shù)區(qū)位熵融資區(qū)位熵機(jī)構(gòu)區(qū)

19、位熵7對(duì)外服務(wù)資本市場(chǎng)勢(shì)能1資本流強(qiáng)度利用因子分析確定指標(biāo)權(quán)重。 按照特征根大于1優(yōu)選因子，得到五個(gè)因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率 為86.86%。使用方差最大法旋轉(zhuǎn)因子，得到因子權(quán)重矩陣，權(quán)重分別為0.4540、0.3545、0.0888、0.0520、0.0506、0.4540。禾U用加權(quán)平均計(jì)算得到總評(píng)分F后，以2010年安徽的綜合評(píng)分值為基準(zhǔn)，調(diào)整得到三省一市在2010-2015年的調(diào)整后總評(píng)分 F*。計(jì)算結(jié)果如表4.2所示。表4.2 2010-2015年長(zhǎng)三角三省一市的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力調(diào)整后綜合評(píng)分201020112012201320142015安徽0.1000 ().1395 0.1400 0

20、.1759 0.1991 0.3365江蘇0.3251 ().3491 0>1140 0.4460 0.5353 0.7280上海0.5009 ().5486 0.550 6 0.5942 0.7470 1.1000浙江0.3498 ().3693 0.：3503 0.4154 0.4802 0.5903由此可知，在2010-2015年長(zhǎng)三角三省一市中，上海的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力一直居于首位，在2010、2011年，浙江的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力處于第2位，但在2012年之后，江蘇的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力快速提升，超過浙江，始終處于第2位。安徽的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力始終處于最后一位。4.1所示。2010-2015年長(zhǎng)

21、三角三省一市的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力調(diào)整后綜合評(píng)分變化趨勢(shì)如圖圖4.1 2010-2015年長(zhǎng)三角三省一市的資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力調(diào)整后綜合評(píng)分變化趨勢(shì)區(qū)域輻射分析區(qū)域資本市場(chǎng)比較發(fā)達(dá)， 競(jìng)爭(zhēng)力較高，一個(gè)主要的表現(xiàn)就是輻射能力強(qiáng)，輻射半徑大。本課題這里再依據(jù)斷裂點(diǎn)理論，估算2010-2015年長(zhǎng)三角三省一市的區(qū)域資本市場(chǎng)的輻射能 力、輻射半徑。斷裂點(diǎn)理論認(rèn)為一個(gè)城市對(duì)周圍地區(qū)的吸引力與它的規(guī)模成正比，與距離的平方成反比，因而可得兩個(gè)城市相互影響區(qū)域的分界點(diǎn)，即斷裂點(diǎn)位置計(jì)算公式。對(duì)資本市場(chǎng)的區(qū)域輻射力而言，同樣假設(shè)有兩個(gè)城市，C點(diǎn)為斷裂點(diǎn)；Fa、Fb為A、B兩個(gè)城市的金融競(jìng)爭(zhēng)力；Fac、Fbc為兩個(gè)城市在斷裂

22、點(diǎn) C處的金融輻射力；Dac、Dbc分別為A、B兩個(gè)城市距離斷裂點(diǎn) C的距離；Dab為A、B兩個(gè)城市之間的距離。根據(jù)斷裂點(diǎn)理論， 則有：F AC = FBCDab = Dac + Dbc由上述四個(gè)式子，可得A城市相對(duì)B城市的資本市場(chǎng)輻射半徑計(jì)算式為:D =DabAC1+ Fb則A城市相對(duì)B城市的資本市場(chǎng)輻射能力計(jì)算式為:用簡(jiǎn)單平均計(jì)算了區(qū)域資本市場(chǎng)的平均輻射半徑；輻射能力不考慮距離因素，直接反映了資本市場(chǎng)輻射能力的大小?產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)投入產(chǎn)出表法2主要指標(biāo)（1 ）中間需求率：是某一產(chǎn)業(yè)中間需求占總需求的比重，反映了各產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品有多少 比例作為中間產(chǎn)品供其他部門使用，計(jì)算公式為：Xj 已=瀘(

23、i=1,2,., n)Xj +Yii=1( 1 )nXj公式中，i=1是表示國民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門對(duì)第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的中間需求量，Y表示國民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門對(duì)第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的最終需求量?？傂枨罅?=中間需求量+最終需求量，故中間需求率 +最終需求率=1。中間需求率越大表示該產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)品被中間使用的比例越大，一般把中 間需求率高于50%的服務(wù)業(yè)定義為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，即為其他產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)品生產(chǎn)提供中間需求 服務(wù)。（2）中間投入率：是指某一產(chǎn)業(yè)部門（如第 j產(chǎn)業(yè)部門）在特定時(shí)期內(nèi)，其在生產(chǎn)中的中 間投入占總投入的比重，計(jì)算公式為：nXjFj =嚴(yán) (j =1,2., n)Xj + Nji=1(2)nXj公式中i=

24、1代表第j產(chǎn)業(yè)部門的中間投入,NNj代表增加值。該指標(biāo)可以用來反映某一產(chǎn)業(yè)部門對(duì)上游產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)能力，且附加價(jià)值率+中間投入率=1,故該指標(biāo)也可以用來判斷某一產(chǎn)業(yè)部門是屬于高帶動(dòng)能力產(chǎn)業(yè)還是高附加值產(chǎn)業(yè)。（3）影響力系數(shù)：表示某一產(chǎn)業(yè)部門（如第 j產(chǎn)業(yè)部門）增加1個(gè)單位最終產(chǎn)品時(shí)，所產(chǎn) 生對(duì)國民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門的需求影響波及程度，又稱為“拉動(dòng)力系數(shù)”、“后向關(guān)聯(lián)系數(shù)”計(jì)算公式為：TjAijn i=i(i, j=1,2,n)12房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡研究_原鵬飛nTAj(3)n i=i j=iTa公式中l(wèi)j等于第j產(chǎn)業(yè)部門對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門的影響力系數(shù)值，Aij為里昂惕夫（lio ntief

25、）逆矩陣系數(shù)。不同產(chǎn)業(yè)部門需求的增加， 對(duì)社會(huì)生產(chǎn)規(guī)模的促進(jìn)作用大小是不一樣的，影響力又稱帶動(dòng)力或拉動(dòng)力，該數(shù)值越大，表示這一產(chǎn)業(yè)部門對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門的帶動(dòng)或拉動(dòng)越大。（4 ）感應(yīng)度系數(shù)：表示當(dāng)國民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門都增加一單位的最終使用量時(shí)，其中某一產(chǎn) 業(yè)部門因此所受到的需求感應(yīng)程度大小。感應(yīng)度系數(shù)公式如下：Aijj=1ni=1(i, j =1,2., n)Ajj=1(4)12房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡研究_原鵬飛n12房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡研究_原鵬飛n該系數(shù)大于1 ,說明該產(chǎn)業(yè)部門公式中Si表示第i產(chǎn)業(yè)部門對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門的感應(yīng)度系數(shù)。所提供的需求對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門的推動(dòng)作用越大，該

26、系數(shù)小于1則相反。宏觀資產(chǎn)負(fù)債表矩陣社會(huì)核算矩陣（SAM）的編制12RAS法：基于網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)分析的我國銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)研究有約束的最小交叉熵法（MCE）12房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡研究_原鵬飛11.空間網(wǎng)絡(luò)分析區(qū)域間空間網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法許忠好，李天奇基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的中國股票市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)特征分析J.山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版),2017,52(5):41-48.1社會(huì)屬性網(wǎng)絡(luò)2具體業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)：銀行間支付結(jié)算數(shù)據(jù)黃聰,賈彥東.金融網(wǎng)絡(luò)視角下的宏觀審慎管理一一基于銀行間支付結(jié)算數(shù)據(jù)的實(shí)證分析J.金融研究,2010,(04):1-14.Sij,t權(quán)重矩陣:3投資標(biāo)的關(guān)聯(lián)：持股相似性程度劉京軍，蘇楚林.傳染的資

27、金：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基金資金流量及業(yè)績(jī)影響研究J.管理世界，2016(1):54-65.Wij ,t =Sik,tk j4統(tǒng)計(jì)計(jì)量關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)引力模型中國區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)的空間關(guān)聯(lián)及其傳染效應(yīng)_基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法王營(yíng)VAR模型VECM模型DCC-MVGARCH模型相關(guān)分析+ 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)=> 有向含權(quán)圖 5構(gòu)建算法最小生成樹法(MST):相關(guān)系數(shù)轉(zhuǎn)換為指數(shù)距離平面最大過濾圖法(PMFG)閾值法 有向含權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖長(zhǎng)三角三省一市資本市場(chǎng)的有向含權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖構(gòu)建方法如下：用修正的資本市場(chǎng)融資引力模型度量溢出力度，由此列出引力矩陣，以引力矩陣中間年份引力平均值為臨界值，引力值高于該臨界值的，確定為溢出關(guān)

28、聯(lián)關(guān)系；低于臨界值，確定為受益關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此判斷結(jié)果構(gòu)建兩個(gè)區(qū)域之間的帶箭頭的關(guān)聯(lián)線段，用實(shí)心圓點(diǎn)表示區(qū)域節(jié)點(diǎn)， 用點(diǎn)出度和點(diǎn)入度反映方向，節(jié)點(diǎn)的大小、顏色表示中心性，把這些要素組合起來，就形成長(zhǎng)三角三省一市資本市場(chǎng)的有 向含權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖。網(wǎng)絡(luò)分析內(nèi)容:鄰接矩陣+距離矩陣指標(biāo)分析1718：指標(biāo)指標(biāo)意義中心性出度中心性入度中心性程度中心度接近中心度中間中心度特征向量中心性按重要性加權(quán)平均的 中心性網(wǎng)絡(luò)密度網(wǎng)絡(luò)總體關(guān)聯(lián)性關(guān)聯(lián)度網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián) 可達(dá)性平均集聚系數(shù)全局集聚系數(shù)關(guān)聯(lián)密度部門內(nèi)與部門之間的 關(guān)聯(lián)水平等級(jí)度網(wǎng)絡(luò)效率平均路徑長(zhǎng)度最短路徑長(zhǎng)度17李政，梁琪，涂曉楓.我國上市金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性研究一一

29、基于網(wǎng)絡(luò)分析法J.金融研究，2016(8):95-110.J.金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研18王營(yíng)，曹廷求.中國區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)的空間關(guān)聯(lián)及其傳染效應(yīng)一一基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法 究,2017(3):46-55.中心性(centrality)是研究網(wǎng)絡(luò)中各區(qū)域在網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用的指標(biāo)。一個(gè)區(qū)域在網(wǎng)絡(luò) 中越處于中心位置，其在網(wǎng)絡(luò)中的"影響力”越大，越能影響其它區(qū)域。中心度(DegreeCentrality )是在網(wǎng)絡(luò)分析中刻畫節(jié)點(diǎn)中心性(Centrality)的最直接度量指標(biāo)。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心度越大，就意味著這個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性越高，該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中就越重要。其常見刻畫指標(biāo)有兩個(gè)，分別是絕對(duì)點(diǎn)度中心度、相對(duì)點(diǎn)度中

30、心度(degree cen trality)、中介中心度(betweenness centrality)和接近中心度。1.絕對(duì)點(diǎn)度中心度與相對(duì)度數(shù)中心度絕對(duì)點(diǎn)度中心度:是在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖中與某一個(gè)點(diǎn)直接相連的其他點(diǎn)的個(gè)數(shù)，個(gè)數(shù)多說明與他人的聯(lián)系緊密，反映這個(gè)點(diǎn)在該網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位。絕對(duì)點(diǎn)度中心度體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)利地位及影響分布，中心度越高的節(jié)點(diǎn)越處于核心地位，能夠有效控制及影響網(wǎng)絡(luò)中其他行動(dòng)者之間的活動(dòng)；相反，中心度越低的節(jié)點(diǎn)越處于邊緣地位，很少參與互動(dòng)交流， 對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的影響很小。相對(duì)點(diǎn)度中心度，指在網(wǎng)絡(luò)中與某區(qū)域直接相關(guān)聯(lián)的區(qū)域數(shù)目(用n表示)和最大可能直接相連的區(qū)域數(shù)目(用N表示)之

31、比。D代表相對(duì)度數(shù)中心度，對(duì)于有向網(wǎng)絡(luò)，我們有 ：De=點(diǎn)出度+點(diǎn)入度2N2中介中心度中介中心度是由Freema n(1979)提出的。該指標(biāo)測(cè)度的是一個(gè)區(qū)域在多大程度上處于其 他區(qū)域的“中間”。他認(rèn)為，如果一個(gè)區(qū)域處于多對(duì)區(qū)域的最短路徑上，這個(gè)區(qū)域很可能在 網(wǎng)絡(luò)中起著重要的“中介”或“橋梁”作用，因而處于網(wǎng)絡(luò)的中心。假設(shè)區(qū)域j和k之間存在的捷徑數(shù)目為gjk ,j和k之間存在的經(jīng)過i的捷徑數(shù)目為gjk (i)，第三個(gè)區(qū)域i控制j和k關(guān)聯(lián)的能力為bjk (i )(即i處于j和k之間捷徑上的概率)，那么，g jk (i)bjk (i)=- 。將i相應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中所有的點(diǎn)對(duì)的中間度相加，便得到區(qū)域i的絕

32、對(duì)中間中g(shù) jk心度。即：N nCi =bjk (i)其中，j k i，且j<kj=1 k=1絕對(duì)中間中心度標(biāo)準(zhǔn)化便得到相對(duì)中間中心度，其計(jì)算公式為N n2bjk (i)_ j = 1 k=1Cb其中，j k i,且j<k一 2N2 - 3N +23接近中心度接近中心度(cioneseness centrality )是指某結(jié)點(diǎn)到其他結(jié)點(diǎn)最短距離之和。接近中心度越小，表示該點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中越處于核心地位，表示該結(jié)點(diǎn)不受其他結(jié)點(diǎn)控制的能力越強(qiáng)。在實(shí)際分析過程中，網(wǎng)絡(luò)必須是完全相連的， 因?yàn)槿裟硞€(gè)結(jié)點(diǎn)與其他結(jié)點(diǎn)沒有連接，那么這個(gè)結(jié)點(diǎn)的接近中心性最小，網(wǎng)絡(luò)密度(density)是反映網(wǎng)絡(luò)中各區(qū)

33、域之間關(guān)聯(lián)關(guān)系疏密情況的指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)中關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)量越多，則網(wǎng)絡(luò)密度越大。網(wǎng)絡(luò)的密度可定義為實(shí)際擁有的連線數(shù)與整個(gè)網(wǎng)絡(luò)(complete network)中最多可能擁有的連線數(shù)之比 (Scott ,2007)。該測(cè)度的取值范圍為0,1。 設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)域數(shù)量為 N，則網(wǎng)絡(luò)中最大可能存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)量為N (N- 1)。如網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際擁有的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)量為 L，則網(wǎng)絡(luò)密度Dn可表示為：Dn=NL板塊角色分析:主受損板塊；凈溢出板塊；雙向溢出板塊；經(jīng)紀(jì)人板塊區(qū)域資本市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)分為溢出關(guān)聯(lián)關(guān)系和受益關(guān)聯(lián)關(guān)系兩種。根據(jù)塊模型理論，可以區(qū)域資本市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系組合，對(duì)各個(gè)位置(塊)在資本市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)中的角色進(jìn)行分

34、析。這里具有四種資本市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的角色位置 ：一是凈受益板塊。此位置上的資本市場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)主體在板塊內(nèi)部服務(wù)關(guān)系比例多，而外部溢出服務(wù)關(guān)系比例少，對(duì)其他板塊的溢出效應(yīng)較少，但接受其他板塊資本市場(chǎng)溢出的受益關(guān)系 較多。極端情況下，只對(duì)內(nèi)部發(fā)出關(guān)系， 而不對(duì)外部發(fā)出關(guān)系，但接受來自其他板塊發(fā)出的 關(guān)系，在此情況下可稱為主受益板塊。二是凈溢出板塊。其成員向其他板塊成員發(fā)出較多的溢出服務(wù)關(guān)系，而對(duì)板塊內(nèi)部較少發(fā)出服務(wù)關(guān)系，并且較少接收到外來溢出服務(wù)關(guān)系，此板塊上的經(jīng)濟(jì)主體對(duì)其他區(qū)域的資本市場(chǎng)發(fā)展產(chǎn)生凈溢出效應(yīng)。三是雙向溢出板塊。 其成員向其他板塊成員發(fā)出較多的溢出服務(wù)關(guān)系，同時(shí)對(duì)板塊內(nèi)部也發(fā)出較多的服務(wù)關(guān)系，但

35、沒有接收到多少外來的溢出服務(wù)關(guān)系， 此板塊上的經(jīng)濟(jì)主體對(duì)板 塊內(nèi)部和其他板塊資本市場(chǎng)發(fā)展產(chǎn)生雙向溢出效應(yīng)。四是經(jīng)紀(jì)人板塊。其成員既發(fā)送又接受外部溢出服務(wù)的關(guān)系，其內(nèi)部成員之間的聯(lián)系比較少，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出中發(fā)揮橋梁作用。12空間權(quán)重矩陣:空間權(quán)重矩陣反映不同省域經(jīng)濟(jì)之間的相互關(guān)聯(lián)程度，其元素取值包括鄰接標(biāo)準(zhǔn)與距離標(biāo)準(zhǔn)。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中鄰接標(biāo)準(zhǔn)不符合實(shí)際，所以本文選用距離標(biāo)準(zhǔn)的空間權(quán)重矩陣。地理學(xué)第一定理告訴我們，任何事物之間都存在聯(lián)系，而距離較近的事物之間比距離較遠(yuǎn)的事物之間 的聯(lián)系要更加緊密。而根據(jù)上述理論分析可知， 技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是金融順周期效應(yīng)的主 要作用因素，所以，本文選用地理

36、距離、經(jīng)濟(jì)距離、技術(shù)距離、產(chǎn)業(yè)距離的倒數(shù)分別作為空 間權(quán)重矩陣的元素。單一距離：地理距離用各省、直轄市的地理中心之間的直線距離表示。以地理距離的倒數(shù)作為權(quán)重元素構(gòu)建地理距離空間權(quán)重矩陣 Wd，各省域中心的經(jīng)緯度坐標(biāo)取自國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)。即 第i行第j列元素取值為：Wij=1/ d0(18)其中，d為兩地區(qū)地理中心之間的直線距離。技術(shù)距離等于兩個(gè)省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重之差的絕對(duì)值。以技術(shù)距離的倒數(shù)作為權(quán)重元素構(gòu)建得到技術(shù)距離空間權(quán)重矩陣WT ；產(chǎn)業(yè)距離為產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)的錯(cuò)位程度（即相似指數(shù)的倒數(shù)），其計(jì)算式為：式中，Iik是第i省市第k個(gè)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值。 以產(chǎn)業(yè)距離的倒數(shù)作為權(quán)重元素構(gòu)建得 到產(chǎn)業(yè)距離空間權(quán)重矩陣 WI。其中計(jì)算技術(shù)距離、產(chǎn)業(yè)距離所用到高新技術(shù)產(chǎn)值、工業(yè)