东西部城市普惠金融深度发展分析
Analysis of the Deep Development of Inclusive Finance in Eastern and Western Cities
摘要: 基于6年的面板数据,本文通过建立倾向匹配得分模型对比分析了我国东西部城市的普惠金融使用深度以及其二级指标的各项数量效应。使用倾向匹配方法后,有效解决了东西部地区经济差异较大的问题,使对比效果更具有说服力。研究发现,政府应当注重普惠金融在支付、投资与信用这三方面的深度投入力度,鼓励可以促进普惠金融正向发展的指标的发展,以达到深度发展普惠金融,从而促进区域的经济增长。
Abstract: Based on six years of panel data, this article uses a propensity score matching model to analyze and compare the depth of inclusive finance usage and the quantity effects of its sub-indicators in the eastern and western cities of China. After using the propensity matching method, the problem of significant economic differences between the eastern and western regions is effectively solved, making the comparative results more persuasive. The study found that the government should focus on the depth of investment in inclusive finance in the areas of payment, investment, and credit, encourage the development of indicators that can promote the positive development of inclusive finance, and thus achieve the deep development of inclusive finance, and promote regional economic growth.
文章引用:杜奕蒙. 东西部城市普惠金融深度发展分析[J]. 统计学与应用, 2023, 12(3): 638-646. https://doi.org/10.12677/SA.2023.123068

参考文献

[1] 司慧琳. 数字普惠金融发展对农村居民消费水平的影响[D]: [硕士学位论文]. 成都: 西南财经大学, 2021.
[2] 董珍. 多重政策因果效应的评估方法及应用研究[D]: [博士学位论文]. 天津: 天津财经大学, 2019.
[3] 郭峰, 王靖一, 王芳, 孔涛, 张勋, 程志云. 测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征[J]. 经济学(季刊), 2020, 19(4): 1401-1418.
[4] 崔宝玉, 谢煜, 徐英婷. 土地征用的农户收入效应——基于倾向得分匹配(PSM)的反事实估计[J]. 中国人口∙资源与环境, 2016, 26(2): 111-118.
[5] 郭峰, 王靖一, 王芳, 孔涛, 张勋, 程志云. 测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征[J]. 经济学(季刊), 2020, 19(4): 1401-1418.
[6] Narita, K., Tena, J.D. and Detotto, C. (2023) Causal Inference with Observational Data: A Tutorial on Propensity Score Analysis. The Leadership Quarterly, 34, Article ID: 101678.
[Google Scholar] [CrossRef
[7] 张勋, 万广华, 张佳佳, 何宗樾. 数字经济、普惠金融与包容性增长[J]. 经济研究, 2019, 54(8): 71-86.
[8] 王瑛, 杨航, 张晓雯. 数字普惠金融、居民消费与共同富裕[J]. 统计与决策, 2023, 39(3): 148-153.
[9] 赵鑫, 张正河, 任金政. 农业生产性服务对农户收入有影响吗——基于800个行政村的倾向得分匹配模型实证分析[J]. 农业技术经济, 2021(1): 32-45.
[10] Yi, S. and Dan, L. (2022) Impact of Energy Enterprise Exports on Technological Innovation: PSM Analysis Based on Chinese Industrial Enterprise Database. Science, Technology and Society, 27, 524-542.
[Google Scholar] [CrossRef
[11] 刘凤芹, 马慧. 倾向得分匹配方法的敏感性分析[J]. 统计与信息论坛, 2009, 24(10): 7-13.
[12] 赵立雨, 葛蕊, 孙钰. 基于PSM-DID的科研经费“包干制”政策激励效应研究[J]. 科技进步与对策, 2022, 39(16): 142-152.
[13] 欧玉芳. 基于倾向得分匹配模型的“211工程”评价——兼谈对我国世界一流大学建设政策的启示[J]. 教育发展研究, 2018, 38(3): 8-17.
[14] 马先升. 自贸区设立对数字普惠金融发展的影响[D]: [硕士学位论文]. 济南: 山东财经大学, 2022.
[15] 杨晶, 邓大松, 吴海涛. 中国城乡居民养老保险制度的家庭收入效应——基于倾向得分匹配(PSM)的反事实估计[J]. 农业技术经济, 2018(10): 48-56.
[16] 高子宁. 数字普惠金融对老年人消费潜力的影响——基于中国家庭追踪调查的实证检验[J]. 兰州学刊, 2023(3): 143-160.
[17] 杨晓妹, 刘文龙. 财政R&D补贴、税收优惠激励制造业企业实质性创新了吗?——基于倾向得分匹配及样本分位数回归的研究[J]. 产经评论, 2019, 10(3): 115-130.