财政状况、金融发展与城市基础设施水平——基于PVAR模型的实证研究

脉冲响应以及方差分解等方法，针对基础设施水平、经济基础设施水平、社会基础设施水平与财政收入规模以及金融相关率等相关变量间的动态关系分别进行分析，得出如下结论：（1）从财政状况、金融发展对基础设施水平的影响角度看，政府财政收入增加能够促进经济基础设施与社会基础设施水平的提升，长期以来，政府财政拨款是基础设施类项目资金的主要来源，加大政府财政投入依然是提高基础设施水平的重要手段。金融发展对经济基础设施水平与社会基础设施水平的影响效果类似，金融发展对两类基础设施的影响效应在长期与短期中存在差异，短期内金融发展规模对基础设施发展有促进作用，但从长期来看存在一定的抑制作用。

第三章 中国省域城市基础设施发展水平综合评价 ............................ 26
3.1 指标体系构建 ................................. 26
3.2 计算方法 .......................... 26
第四章  财政状况、金融发展与城市基础设施水平互动关系研究 ................................ 31
4.1  理论分析与变量说明 .................................... 31
4.1.1  理论机制分析 ......................... 31
4.1.2  变量与模型 ................................ 31
第五章 财政状况、金融发展与两类基础设施水平互动关系研究 .................................. 38
5.1  财政状况、金融发展与经济基础设施水平互动关系研究 ................................. 38
5.1.1 模型及变量 ............................... 38
5.1.2 数据来源 ............................ 38

第五章  财政状况、金融发展与两类基础设施水平互动关系研究

5.1  财政状况、金融发展与经济基础设施水平互动关系研究
本章将对中国 30 个省份的经济基础设施与社会基础设施展开实证分析，选取各自的基础设施测度值作为基础设施水平，利用面板向量自回归（PVAR）模型对基础设施水平、财政收入规模、金融相关率三者间的关系展开探究。
5.1.1数据来源
本部分实证研究数据包括 30 个省级城市（西藏除外）2010—2017 年的相关研究数据（由于采用基础指标过多，且大部分基础指标 2018 年的数据尚未更新，所以采用的最新数据为 2017 年数据），共计 240 个样本观测值。数据来源于《中国统计年鉴》（2011—2018 年）与《中国城市建设统计年鉴》（2011—2018 年），利用 state15.0软件进行分析，表 5.1 为变量的描述性统计结果。

.........................

第六章  结论及建议

6.1  主要结论
本文选取中国 30 个省份的面板数据构建面板向量自回归（PVAR）模型，使用广义矩（GMM）估计、脉冲响应以及方差分解等方法，针对基础设施水平、经济基础设施水平、社会基础设施水平与财政收入规模以及金融相关率等相关变量间的动态关系分别进行分析，得出如下结论：
（1）从财政状况、金融发展对基础设施水平的影响角度看，政府财政收入增加能够促进经济基础设施与社会基础设施水平的提升，长期以来，政府财政拨款是基础设施类项目资金的主要来源，加大政府财政投入依然是提高基础设施水平的重要手段。金融发展对经济基础设施水平与社会基础设施水平的影响效果类似，金融发展对两类基础设施的影响效应在长期与短期中存在差异，短期内金融发展规模对基础设施发展有促进作用，但从长期来看存在一定的抑制作用。其原因在于，金融机构为提升自身发展水平和规模，往往更倾向于项目周期短、盈利性高的行业，而基础设施项目建设周期长、盈利性偏低，与金融机构的“高效率趋向性”、“高风险规避性”的特点不一致，另外，我国大型基础设施项目落地率低且存在监督机制不健全、债务风险严重以及市场机制不成熟等问题，在一定程度上加大了中长期基础设施项目的风险性，从而降低了金融机构的长期投资意愿。