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    固定资产投资增加的因素_**省固定资产投资的地区差异及其影响因素分析

    时间:2019-09-03 12:06:06来源:百花范文网本文已影响

    **省固定资产投资的地区差异及其影响因素分析 第1章 前言 投资是影响国家经济竞争力的关键因素。固定资产投资是投资中重要的一部分,可以促进生产规模增加从而推动经济增长。研究固定资产投资对推动经济快速发展意义重大,而研究固定资产投资的地区差异可以找出地区经济差异的部分原因,为解决区域经济差异提供一些政策建议。**省的经济发展迅速,但区域经济非均衡的问题也比较突出。东部地区发展十分迅速,而中西部的发展相对来说比较落后。现如今**省陆续提出“两区一圈一带”的经济发展战略,为实现**省经济的均衡发展提供优质条件,缩减地区间发展差距。通过对固定资产投资地区差异的研究分析,能够得出固定资产投资对**省各地市区域经济差异的影响,从而制定相应的政策来解决**省经济非均衡发展的问题。

    投资对于经济增长的作用不容置疑,哈罗德—多马模型以凯恩斯的有效需求理论为基础,其表达式是G=Sσ,由于假定σ不变,即资本的生产率不变,便可得出G取决于S的变化,经济增长率取决于资本积累率,投资的不断增长促进经济增长。索洛模型不仅考虑到资本和劳动增长率,还加入了技术进步因素,假定技术进步给定,模型简化后为sf(k)=(n+σ)k,s为储蓄率,n为人口增长率,f()是人均国内生产总值的函数,nk为资本增加量,即资本的广化,σk为人均资本的改变量,即资本的深化。从索洛模型中可以得出,投资的增加是经济增长的最主要原因,投资增加可以改变整体经济的技术水平和资本存量,也就是说经济的增长动力主要是来自于投资的增加。“乘数-加速数”模型则表明投资的变动会引起收入或消费若干倍的变动(乘数作用),而收入或消费的变动又会引起投资若干倍的变动(加速数作用),正是乘数和加速数的交互作用,造成了经济的周期性波动。由各模型的结论可得出共同结论:投资会影响经济增长,固定资产投资水平的变化会引起地区经济差异变化。

    国外从不同方面研究了有关固定资产投资或经济增长的地区差异。Belton M.Fleisher和Jian Chen(1997)认为投资分布的地区差异导致了中国区域经济的非均衡发展。通过分析沿海地区及内陆地区的相关数据,发现基础设施的投资回报率低于人力资本投资,沿海地区相关投资的回报率要高于内陆地区。Bin Li(2017)研究发现,限制河南省固定资产投资的主要因素是投资效率、融资渠道、投资结构等,建议改造融资机制、加强要素资源保障、鼓励和引导社会投资从而促进固定资产投资的健康发展。国内在固定资产投资的地区差异方面研究较为成熟,庞欢(2017)通过分析研究陕西省三大区域固定资产投资与经济发展的关系得出结论:各地区由于资源禀赋、环境、产业发展等条件的差异而导致固定资产投资供需差异。而本文将针对**省固定资产投资的差异进行分析和研究。

    第2章 **省固定资产投资现状 2.1**省固定资产投资情况 近几年,**省通过推进供给侧结构性改革等一系列政策措施,促进经济稳中有进的增长。2016年全省生产总值(GDP)67215.31亿,按可比价格计算,比上年增长7.6%。固定资产投资增长较快,固定资产投资(不含农户)49300.13亿元,比上年增长10.5%。新开工项目43760个,增长7.1%。其中,亿元以上新开工项目5157个,增长10.2%。

    表2-1 2002年至2016年**省GDP和固定资产投资及资本化比率统计表 数据来源于山东省2016年统计年鉴及2016年山东省国民经济和社会发展统计公报 年份 GDP(亿元) 固定资产投资(亿元) 资本化比率 2002年 10275.5 3509.29 34.15% 2003年 12078.15 5328.44 44.12% 2004年 15021.84 7629.04 50.79% 2005年 18516.87 10541.9 56.93% 2006年 22077.36 11136.1 50.44% 2007年 26946.12 9491.35 35.22% 2008年 32157.01 12744.73 39.63% 2009年 34561.89 18521.03 53.59% 2010年 40184.22 23674.11 58.91% 2011年 46141.40 24227.16 52.51% 2012年 50883.80 26782.15 52.63% 2013年 55517.95 34073.19 61.37% 2014年 59765.11 40122.43 67.13% 2015年 63072.54 45738.70 72.52% 2016年 67215.31 49300.13 73.35% 2.2**省固定资产投资的发展状况 根据表2-1制作**省2002年至2016年**省GDP和固定资产投资及资本化比率综合图。根据表2-1和图2-1可以看出:**省在2002年至2016年的GDP一直处于快速增长阶段,15年内增长6-7倍。而固定资产投资从2002年的3509.29亿元增长至2016年的49300.13亿元,实现了14倍的增长。从资本化比率来看,**省固定资产投资额与GDP的比率,即投资率整体趋势为上升且上升幅度巨大,虽然在2005-2007年以及2011-2012年有小幅度的下降或持平,但整体投资率在2002年到2016年的15年时间实现了34.15%至73.35%的飞跃,这说明固定资产投资在促进经济增长方面发挥极其重要的作用。

    如图2-1所示, GDP和固定资产投资的增长趋势非常相似,但两者增长幅度不相同,GDP的总体涨幅小于固定资产投资的涨幅。十五年来,**省在维持生产总值稳定增长的前提下,加大固定资产投资投入,虽然在2006至2007年略有下降,但整体固定资产投入是逐渐增加的。

    图2-1 **省2002年至2016年**省GDP和固定资产投资及资本化比率数据来源于山东省2016年统计年鉴及2016年山东省国民经济和社会发展统计公报 **省在发展初期实施“梯度开发”的战略,东部沿海地区成为**省经济建设的重心。这种战略使得**省东部沿海地市充分发挥地区优势,经济发展迅速,但是在实现由东部带动中西部发展中,中西部与东部的差距不断扩大。近几年,“两区一圈一带”的经济发展战略,黄河三角洲高效生态经济区、**半岛蓝色经济区、省会城市群经济圈和西部经济隆起带的陆续成立,也是针对**省经济非均衡发展问题实行的一系列战略举措。

    由经济增长理论可以推测,固定资产投资的增加能带动GDP的增加,固定资产投资的地区差异可能就是各地市的经济发展差距较大的原因之一,研究该差异对实现**省均衡发展具有重要意义。

    第3章 **省固定资产投资地区差异分析 3.1数据来源 在时间区间选择上,本文选择了2002年至2016年**省15年GDP和固定资产投资的数据。在地区划分上,本文把**省17地市分为东中西三个区域进行研究,对东部、中部、西部的固定资产投资差异具体情况进行分析。地区划分的依据是依照“梯度推进”理论,东部地区包括青岛、潍坊、烟台、威海、日照5个城市,中部地区包括淄博、东营、济南、泰安、莱芜、临沂6个城市,西部地区包括德州、滨州、聊城、菏泽、济宁、枣庄6个城市。本文的数据来源于2002年至2016年**省统计局统计年鉴,对固定资产投资的地区差异进行研究,分析原因并提出相应的政策建议。

    3.2泰尔指数分析 本文选择泰尔指数来衡量固定资产投资的区域差异。泰尔指数最初用于计算各国家的收入差异,后来用于研究不同层次区域的收入差异。泰尔指数将某指标的总体差异分解为组内差异和组间差异,从而分析组内差异和组间差异在总差异中的重要性及其影响,也为分析各自变动的方向和变动幅度提供了方便。泰尔指数取值范围为0~1,数值的大小对应地区差异的大小。本文借鉴Theil(1967)、Bourguignon(1979)、Cowell(1980)和Shorrocks(1980)对泰尔指数及其结构分解的方法论述,调整具体公式如下:
    ① **省固定资产投资的总体泰尔指数:
    (1) ② 地区内Theil指数表示固定资产投资地区内差距:
    (2) ③ 地区间Theil指数表示固定资产投资地区间差距:
    (3) ④ 总体地区差距等于地区内差距加上地区间差距。

    上述公式中,Y代表各城市固定资产投资,n是研究样本中城市总数,nk是地区k内城市总数。本文定义固定资产投资地区内与地区间贡献率:其中,地区内与总体Theil指数的比值为固定资产投资的地区内贡献率(Tb/T);
    地区间与总体Theil指数的比值为固定资产投资的地区间贡献率(Tw/T)。

    3.3泰尔指数计算结果与分析 1.**省区域间及区域内泰尔指数 将各地市固定资产投资的数据代入公式(1)(2)(3)中,得出**省总体泰尔指数以及区域内、区域间泰尔指数,如表3-1。

    表3-1 **省区域内与区域间泰尔指数 年份 总体泰尔指数 区域内泰尔指数 区域间泰尔指数 2002年 0.08051 0.05987 0.02064 2003年 0.06866 0.04838 0.02028 2004年 0.07577 0.05024 0.02553 2005年 0.11517 0.08063 0.03454 2006年 0.09362 0.06445 0.02917 2007年 0.07705 0.04638 0.03067 2008年 0.08553 0.03711 0.04842 2009年 0.05530 0.02951 0.02579 2010年 0.05208 0.03663 0.01545 2011年 0.05840 0.03421 0.02419 2012年 0.05429 0.03808 0.01621 2013年 0.05979 0.03867 0.02112 2014年 0.05500 0.03603 0.01896 2015年 0.05531 0.03651 0.01880 2016年 0.05581 0.03617 0.01963 将表3-1绘制成**省泰尔指数趋势图3-1,可以直观的看出**省泰尔指数2002年至2003年出现下降趋势,在2003至2009年迅速上升并呈波动状回落,此后以小幅度波动的趋势维持在一个相对稳定的范围内,整体趋势仍为下降。这表明**省固定资产投资的区域差异下降,**省的区域经济更均衡发展。而在区域内和区域间泰尔指数的趋势中,区域内泰尔指数的趋势与总体泰尔指数比较吻合,在2002年至2005年上升至顶峰后便以逐渐下降的趋势直至渐渐稳定于0.036的数值,区域间泰尔指数则是在2002至2008年持续上升,之后以波动下降的趋势之间稳定于0.019左右。

    图3-1 泰尔指数趋势图 如表3-1和图3-1所示,**省固定资产投资的地区差异在近5年基本维持在一个相对稳定的差异状态,而无论是区域内差异和区域间差异,都在经历了2005年至2009年的剧烈波动后逐渐稳定。

    2.**省区域间及区域内差异贡献率 通过计算区域间差异和区域内差异的贡献率,得出表3-2,并制作图3-2的贡献率趋势图。从表3-2中可以看出,区域内贡献率大多在60%以上,而区域间贡献率在30%以上。由此推断,**省固定资产投资的地区差异主要由区域内差异造成的,而由图3-2可以看出,区域内贡献率是波动上升趋势且逐渐趋于稳定,区域间贡献率呈波动下降趋势同样逐渐稳定。由此可以得出结论,随着**省的经济发展,固定资产投资的差异逐渐趋于稳定,区域内差异仍较为显著,为了实现**省的均衡发展,需要缩小三区域各区域内的固定资产投资差异。

    图3-2 **省区域内和区域间贡献率趋势图 表3-2 **省区域内和区域间贡献率 年份 区域内贡献率(Tb/T) 区域间贡献率(Tw/T) 2002年 74.37% 34.46% 2003年 70.46% 41.93% 2004年 66.31% 50.82% 2005年 70.01% 42.84% 2006年 68.84% 45.27% 2007年 60.20% 39.80% 2008年 43.39% 56.61% 2009年 53.37% 46.63% 2010年 70.33% 29.67% 2011年 58.58% 41.42% 2012年 70.14% 29.86% 2013年 64.68% 35.32% 2014年 65.52% 34.48% 2015年 66.01% 34.00% 2016年 64.82% 35.18% 3.**省东中西部泰尔指数分解 将**省总体泰尔指数进行东部、中部、西部三区域分解,结果如表3-3,由表中数据可知,东部泰尔指数在2002年至2003年下降之后迅速上升,在之后的4年又急剧下降,最后上升至0.56左右又呈现缓慢下降趋势,并有稳定迹象。中部泰尔指数在2002至2005年与东部泰尔指数趋势大致相同,但之后以逐渐下降的趋势稳定于0.034,并有上升迹象。西部泰尔指数在2004年至2011年呈现剧烈的波动状态,之后以缓慢上升的趋势逐渐稳定于0.017。

    在东中西部的泰尔指数比较中,可以看出东部的固定资产投资增长相较于中部西部比较快速,也就是说,东部与中西部的固定资产投资差异较大。东部的固定资产投资高于中部和西部,**省一直重视对东部地区的发展,想让东部发展带动中部和西部的发展,也就造成了东部与中西部的固定资产投资的差异。

    表3-3 **省东中西部泰尔指数 年份 东部泰尔指数 中部泰尔指数 西部泰尔指数 2002年 0.06698 0.07002 0.02931 2003年 0.04892 0.05633 0.03528 2004年 0.05193 0.05772 0.03661 2005年 0.09341 0.07576 0.05990 2006年 0.08834 0.05287 0.03290 2007年 0.06454 0.04466 0.01185 2008年 0.03441 0.04711 0.02971 2009年 0.02990 0.04128 0.01384 2010年 0.03465 0.03861 0.03747 2011年 0.04575 0.03305 0.01451 2012年 0.05668 0.03342 0.01410 2013年 0.05444 0.03464 0.01625 2014年 0.04848 0.03439 0.01729 2015年 0.04944 0.03436 0.01765 2016年 0.04692 0.03749 0.01731 从对**省的固定资产投资的地区差异研究中表明,固定资产投资的差异已经逐渐趋于稳定,主要地区差异来源于地区内差异,在东中西部中东部的固定资产投资差异最大,中部固定资产投资差异次之,西部固定资产投资差异最小。

    图3-3 **省东中西部泰尔指数趋势图 第4章 **省固定资产投资影响因素分析 **省固定资产投资的地区差异主要体现在各地市固定资产投资水平上的差距,各种因素对于固定资产投资水平的影响造成了**省各地市之间的固定资产投资地区差异。为了更好的分析**省固定资产投资的地区差异情况,需要对影响**省固定资产投资的各因素进行实证分析。

    4.1影响因素 鉴于固定资产投资的影响因素比较多以及具体指标的数据可获得性,本文仅选取四个有代表性的指标进行分析。

    1.财政支出 财政支出指政府为了满足社会需求所提供的公共产品和服务支付的财政资金。萨日娜(2015)研究中表明地方财政支出与固定资产投资之间呈现显著的区间效应,财政支出促进固定资产投资增长。不同地区财政支出的差异会影响固定资产投资的情况,政府支出中用于政府主导固定资产投资占比很大,所以财政支出是影响固定资产投资的因素之一。

    2.财政收入 财政收入是指政府为了实现其自身职能以及提供公共产品、满足社会需要而筹集的资金总和。彭战旗和郭乾坤(2018)研究表明,地方财政收入对固定资产投资具有显著正相关关系,财政收入会间接影响政府财政支出,财政收入的一部分是用于地区固定资产投资的,地方财政收入的不同会导致固定资产投资在各地市之间的差异,另外政府的财政收入越高,吸引外部投资越多,从而增加固定资产投资。所以可以初步判断财政收入是造成**省各地市固定资产投资水平差距的原因之一。

    3.社会消费品零售总额 社会消费品零售总额指住宿、餐饮业及批发零售业等直接销售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。该指标反映了一定时期内人民物质文化水平情况以及社会购买力的实现程度,可以用来代表一个地市人民的消费水平,而消费是拉动经济增长的动力之一。一个地市的消费水平越高,会吸引更多经济主体选择其作为投资地,从而带动当地的固定资产投资增长。孟凡超(2010)研究表明社会消费品零售总额与固定资产投资由于各地市的产业结构不同具有不同的相关关系,所以该指标对**省固定资产投资地区具有一定影响。

    4.出口总额 外向型经济对**省各地市的经济发展影响很大,在外企直接投资、技术引进、市场扩大等方面发挥重要作用。出口总额作为外向型经济的代表指标之一在一定程度上就会影响地区固定资产投资的水平,**省有沿海城市例如青岛等以及内陆城市如聊城等地,不同的地理位置出口总额必然不同,而出口总额的水平差异在一定程度会导致各地市固定资产投资的地区差异。

    4.2实证分析 1.研究方法 本文选用面板数据进行**省固定资产投资影响因素的实证分析,面板数据同时综合了时间序列数据和截面数据,可以排除多重共线性干扰,面板数据模型兼顾了时间跨度和各地市的具体情况,能够提供更高的估计效率。

    2.数据来源及变量选取 本文选取了2002年至2016年的**省统计年鉴固定资产投资、财政支出、财政收入、社会消费品零售总额、出口总额的数据,本文对数据全部取对数处理,一是消除多重共线性及异方差的影响而不影响变量之间的长期稳定关系,二是将数据线性化以进行有效分析。研究变量的定义如表4-1所示。其中,Y表示取对数后固定资产投资的数值,单位为万元,X1、X2、X3、X4分别表示取对数后的财政支出、财政收入、社会消费品零售总额及出口总额的数值,单位均为万元。

    表4-1 研究变量一览表 类别 变量名称 变量符号 因变量 固定资产投资 Y 自变量 财政支出 X1 财政收入 X2 社会消费品零售总额 X3 出口总额 X4 3.模型建立 面板数据模型分析常用的三种方法为混合数据普通最小二乘法(OLS)、固定效应模型(fixed effect)和随机效应模型(random effect)。

    三种分析方法的回归方程如下: 混合数据OLS模型:
    Yit=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+εit (1) 固定效应模型:
    Yit=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Cit+εit (2) 随机效应模型:
    Yit=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+uit+εit (3) 模型中变量的下标i是表示不同地市,t表示不同年份。εit为残差项,Cit和uit分别代表其他未观测到的地区因素影响,uit服从随机分布,Cit是仅与地区相关的一个常数。

    4.回归分析及检验 本文选取2002年至2016年**统计年鉴各地市的面板数据分别进行回归分析,结果如表4-2。

    OLS模型假定所有地市是同质的,忽略各地市之间的差异性,无论对任何地市和截面数据,回归系数α和β均相同,但OLS模型不能发挥面板数据的优势。而固定效应模型和随机效应模型将地区间的差异纳入考虑范围,固定效应模型假定地区差异是不变的,其差异用常数表示,而随机效应模型假定地区差异服从某一随机分布,用随机变量来表示。因此,在分析结果前必须确定选取哪种模型。

    表4-2 经典计量模型回归结果 变量 OLS模型 固定效应模型 随机效应模型 Cons. 147420.9** (0.39) -1095442*** (-3.39) -918497.7** (-1.45) X1 3.728278*** (7.26) 3.452666*** (6.54) 3.603348*** (7.04) X2 1.938419*** (3.74) 1.144685*** (2.40) 1.245306*** (2.64) X3 0.3641765*** (4.32) 0.7118625*** (7.36) 0.6414911*** (6.95) X4 0.4743747*** (2.95) 0.3505822*** (2.75) 0.3682118*** (2.86) R2 0.9112 0.9335 0.9334 F 641.69 (0.0000) 821.45 (0.0000) — Hausman检验 53.39 (0.0000) Wald — — 3304.69 (0.0000) 注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著 首先,OLS模型的原假设为:模型中不同个体的截距相同(真实模型为混合回归模型);备择假设为:模型中不同个体的截距项αi不同(真实模型为个体固定效应回归模型)。在表4-2中,OLS模型的F统计量值为641.69,对应的概率P值为0.0000,拒绝了模型为混合回归模型的假设。之后进行Hausman检验,其原假设为:个体效应与回归变量无关(真实模型为个体随机效应回归模型);备择假设为:个体效应与回归变量相关(个体固定效应回归模型)。根据表4-2 的回归结果,F统计量值为821.45,对应的概率为0.0000,检验结果拒绝了随机效应模型原假设,则应选择固定效应模型。

    在固定效应模型下,估计模型为Y=-1095442+3.452666X1+1.144685X2+0.7118625 X3+0.3505822X4。可决系数R2为0.9335,这说明模型对样本的拟合很好。从各个变量的回归系数来看,财政支出、财政收入、社会消费品零售总额、出口总额三个变量的回归系数均通过了1%的显著性水平。这表示,财政支出每增加1万元,固定资产投资将增加3.452666万元,表明财政支出对固定资产投资具有促进作用,且相对其他因素其回归系数最大,是固定资产投资变化的最主要因素。同理,在显著性水平为1%时,财政收入、社会消费品零售总额和出口总额在显著性水平为1%时与固定资产投资具有显著正相关关系,具体来说,财政收入每增加1%,固定资产投资增加1.144685%;
    社会消费品零售总额每增加1个百分点,固定资产投资增加0.7118625个百分点;
    出口总额每增加1%,固定资产投资增加0.3505822%。

    第5章 缩小**省固定资产投资地区差异的政策建议 5.1加强**省东中西部联系,推动产业转移 首先,将**省东部固定资产投资适当转移到中西部地区。**省东部经济增长较快,但资本已接近饱和状态,固定资产投资的投资效率无法大幅度提高,而将东部的固定资产投资转移到中西部后,其投资效率高于东部,所带来的经济增长的效果会优于东部。所以适当将东部的固定资产投资转移到中西部,会缩小东中西部之间的固定资产投资的地区差异。

    其次,加强东中西部的沟通,促进生产要素的流动,推动产业转移。中部西部缺少投资资金,技术管理等相对于东部比较落后,但资源较充裕且价格较低,东部人才及管理技术等比较成熟,但由于快速发展,资源相对稀缺,所以东中西部的经济是可以相互补充的。东部地区将传统产业转移至中西部,带动中西部地区的经济,自身大力发展高新产业和服务业,而中西部借由东部地区的传统行业引入,加快自身行业发展,这样不仅可以带动中西部地区的发展,东部地区也会进一步提高自身实力。

    5.2 重视中西部发展,刺激消费,加大政府投资力度 首先,刺激中西部的消费以拉动固定资产投资。目前**省仍存在产能过剩的问题,消费水平低会抑制固定资产投资的增长速度,还会对经济增长产生负面影响。通过刺激**省中西部的消费来提高消费者需求,提高企业投资意愿,拉动固定资产投资增长。

    其次,重视中西部的基础设施建设,加大投资力度。完善的基础设施会吸引企业的资金投入,东部地区的基础设施较完善,吸引人才、资金、资源的流入,而中西部落后的基础设施导致人才流失,对优秀企业没有吸引力。所以政府应加大对中西部固定资产投资方面的投资力度,加强中西部的基础设施建设,吸引企业投资来发展中西部经济,从而使**省经济均衡发展。

    5.5合理调整东部各地市投资分配 首先,减小东部各地市固定资产投资的内部分化。在对泰尔指数的分解中可以看到,东部地区相对于中西部的泰尔指数较大,且整体泰尔指数以区域内差异为主,所以东部地区的区域内差异成为固定资产投资地区差异的重中之重。合理分配东部地区的投资,在黄河三角洲高效生态经济区、**半岛蓝色经济区等两区的建设中,注重均衡区域内的投资均衡,减小东部的固定资产投资区域内差异,从而促进东部地区协调发展。

    其次,注重东部地区的人口等与当地固定资产投资相配套。在人口、社会消费等方面固定资产投资要与其适应,从而提高政府的财政收入,刺激当地社会消费品的增长,可以循环促进固定资产投资的投资额度,进而拉动消费增长,使东部地区固定资产投资的内部结构优化,加快东部地区的经济发展。

    5.4 刺激**省的出口,吸引外商直接投资 首先,发挥东部沿海优势,带动中西部地区促进出口。东部沿海地区城市,如青岛、威海、烟台等,出口规模比较大,外企数量相较于中西部城市比较多,所以东部城市可以利用这样的地理优势和经济优势,通过产业转移等方式 带动中西部地市发展出口贸易,刺激**省出口,从而提高中西部地区的固定资产投资水平来减小**省固定资产投资的地区差异。

    其次,适度扩大固定资产投资的规模。适当扩大固定资产投资的规模,积极促进**省投资主体多样化,加大招商引资的力度,吸引外商直接投资,使投资渠道多元化,密切与金融部门的沟通与协调,进而保障其对固定资产投资的支持力度。

    参考文献 [1]彭战旗,郭乾坤.一带一路背景下社会固定资产投资影响因素的实证研究——基于西安市经济发展2000-2016年的面板数据[J].企业改革与管理,2018(02):157-158. [2]王绩. 中国固定资产投资的影响因素分析[D].暨南大学,2017. [3]庞欢.陕西省固定资产投资和经济发展的地区差异分析[J].时代融,2017(03):53+71. [4]萨日娜.不同财政收入规模下地方财政支出与固定资产投资关系研究——基于2000~2012年省际面板数据的实证分析[J].经济研究参考,2015(16):33-39. [5]龙慎峰. **省区域经济协调发展研究[D].齐鲁工业大学,2014. [6]谢恒,单海鹏.城市市政公用设施固定资产投资影响因素及地区差异研究——基于河北省2001~2010年省际面板数据[J].经济问题,2013(10):109-113. [7]孔令帅. 固定资产投资对区域经济差异的影响研究[D].**大学,2013. [8]王璇.我国固定资产投资的地区性差异研究[J].内蒙古农业大学学报(社会科学版)2012,14(06):73-75. [9]李欣先.基于泰尔指数的**区域经济差异分析[J].**轻工业学院学报(自然科学版),2012,26(03):74-76. [10]杜振波. **省区域经济差异及其协调发展问题研究[D].**大学,2011. [11]孟凡超. 基于投资环境角度的区域固定资产投资影响因素分析[D].**大学,2010. [12]刘晓霞.我国固定资产投资变动的特点及影响因素[J].统计与决策,2005(17):81-82. [13]刘蓉.东西部地区固定资产投资的差异与政策建议[J].重庆工商大学学报.西部经济论坛,2003(06):11-13. 致 谢 本论文是在***老师的悉心指导下完成的。***老师渊博的专业知识,严谨的治学态度,精益求精的工作作风,严以律己、宽以待人的崇高风范,朴实无华、平易近人的人格魅力对我影响深远。

    中国石油大学(华东)现代远程教育 指导教师 :
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