2004-2016中国市场化指数
2016中国股市政策
2016中国股市政策推荐文章2017年中国股市政策热度: 2016影响股市的政策热度: 2016政策对股市影响热度:民族团结一家亲同心共筑中国梦中小学生演讲稿征文热度:民族团结一家亲同心共筑中国梦建国七十周演讲稿作文范文热度:2016年股市新规有哪些?2016年股市新政策是什么呢?以下是店铺精心整理的关于2016中国股市政策的相关文章,希望对你有帮助2016中国股市政策一、IPO新规实施:先上车再补票2016年的A股市场不仅将有熔断机制的全面保护,许多交易新规也会从今天开始实施。
首先变化的就是新股申购,2016年起申购新股将取消全额缴纳申购资金的规定,将预先缴款改为确定配售数量后再进行缴款。
但值得大家注意的是,新规定中指出如果投资者在连续12个月中,累计3次中签后不缴款,那在之后的6个月内将不能再参与新股申购。
二、交易规则改变:看盘可以“晚起”10分钟了!另一个值得我们注意的交易新规是,从今天开始,股指期货的开盘时间也发生了变化。
股指期货开、收市时间变为:上午9:30至11:30,下午13:00-15:00,这也就是说,股指期货与股票的交易时间从今天开始完全同步了。
三、股市重大新闻:证监会出台“减持新规”!为实现监管政策有效衔接,充分发挥市场自我调节作用,证监会制定了《上市公司大股东、董监高减持股份的若干规定》,自1月9日起施行。
《减持规定》:大股东在三个月内通过证券交易所集中竞价交易减持股份的总数,不得超过公司股份总数的百分之一。
1、出台《减持规定》的主要考虑《18号文》出台后,因及时暂停上市公司控股股东和持股5%以上股东(以下并称大股东)及董事、监事、高级管理人员(以下简称董监高)通过二级市场减持股份,有效缓解了集中抛售压力,对引导股票交易恢复供需平衡、重塑投资者信心产生了正面作用。
同时看到,《18号文》是为应对市场非理性下跌发布的临时性措施,随着市场由剧烈异常波动逐步趋向常态化波动,有必要总结经验,尽快出台监管大股东、董监高减持股份行为的长效机制。
2015-2021市场指数的历史收益率
2015-2021市场指数的历史收益率市场指数是衡量特定市场股票表现的工具,常见的市场指数包括道琼斯工业平均指数、纳斯达克综合指数和标普500指数。
历史收益率是指过去一段时间内市场指数的价格变化所带来的投资回报。
对于投资者来说,了解市场指数的历史收益率可以帮助他们评估股市表现,制定投资策略以及预测未来的市场走势。
本文将分析2015年至2021年间市场指数的历史收益率,并探讨影响其变化的因素。
一、2015年至2021年市场指数的历史收益率1.1 2015年2015年是一个波动较大的年份。
标普500指数在年初出现了下跌,但随后出现了强劲的上涨。
至年底,标普500指数的年度收益率为11.39%,而道琼斯工业平均指数和纳斯达克综合指数的年度收益率分别为2.33%和5.73%。
整体来看,2015年市场指数的收益率表现相对较好。
1.2 2016年2016年是一个充满不确定性的年份。
在这一年,英国脱欧公投结果和美国总统大选的不确定性给市场带来了较大的波动。
然而,尽管市场出现了较大波动,标普500指数的年度收益率仍然为9.54%,道琼斯工业平均指数的年度收益率为13.42%,纳斯达克综合指数的年度收益率为7.50%。
这表明尽管市场经历了波动,但整体来看投资者仍然获得了不错的回报。
1.3 2017年2017年是一个股市表现强劲的年份。
在这一年,全球经济复苏的迹象增多,美国政府实施了减税政策,对股市产生了积极影响。
标普500指数的年度收益率为19.42%,道琼斯工业平均指数的年度收益率为25.08%,纳斯达克综合指数的年度收益率为28.24%。
整体来看,2017年是一个投资者获得丰厚回报的年份。
1.4 2018年2018年是一个充满挑战的年份。
在这一年,全球经济增长乏力,美中贸易战的紧张局势加剧,以及美国联邦储备系统加息等因素给市场带来了不确定性。
因此,2018年是一个股市表现不佳的年份。
标普500指数的年度收益率为-6.24%,道琼斯工业平均指数的年度收益率为-5.63%,纳斯达克综合指数的年度收益率为-3.88%。
居民金融素养、市场化进程和商业保险参与——基于CHFS数据的实证分析
收稿日期:2021-04-26修回日期:2021-06-25居民金融素养、市场化进程和商业保险参与——基于CHFS 数据的实证分析张洪霞1赵砚1宋夏云2(1.浙江工业职业技术学院财经学院,浙江绍兴312000;2.浙江财经大学会计学院,浙江杭州310018)摘要:本文选择西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心(CHFS )2017年调查数据,运用Probit 模型和Tobit 模型,从市场化进程的角度,实证分析了金融素养对商业保险参与概率和参与程度的影响。
结果表明,居民金融素养越高,家庭参与商业保险的概率越大、参与程度越深,该结果在城镇和农村数据之间无显著差异。
研究还发现,市场化进程越快、市场化程度越高,居民金融素养的提升就越有可能增加家庭商业保险参与的可能性。
关键词:金融素养;市场化进程;商业保险参与中图分类号:F842.0文献标识码:A 文章编号:1674-2265(2021)10-0067-07DOI :10.19647/ki.37-1462/f.2021.10.010作者简介:张洪霞,女,四川巴中人,浙江工业职业技术学院,研究方向为家庭金融;赵砚,男,安徽安庆人,浙江工业职业技术学院副教授,研究方向为政府绩效与管理;宋夏云,男,江西奉新人,浙江财经大学会计学院教授,博士生导师,研究方向为审计、内部控制和风险管理。
一、引言国际经验表明,多层次社会保障体系建设需要政府与市场协同推进,需要保险业积极参与。
早在2014年8月,国务院就发布了《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》(国发〔2014〕29号),指出:使现代保险服务业成为完善金融体系的支柱力量、改善民生保障的有力支撑和促进经济提质增效升级的高效引擎,把商业保险建成社会保障体系的重要支柱。
2014年10月,国务院办公厅发布《关于加快发展商业健康保险的若干意见》(国办发〔2014〕50号),要求充分发挥市场机制作用和商业健康保险专业优势,扩大健康保险产品供给,丰富健康保险服务。
如何看待中国“市场经济地位”
如何看待中国“市场经济地位”魏婷【期刊名称】《科技中国》【年(卷),期】2017(000)002【总页数】7页(P30-36)【作者】魏婷【作者单位】北京第二外国语学院【正文语种】中文2016年12月11日,中国加入WTO(世界贸易组织)15年过渡期结束。
《中国加入世贸组织议定书》第15条明确规定,对华反倾销“替代国”做法于这一天终止,这将大幅降低中国商品在全球被征收的反倾销税。
然而还没等到庆祝,就听到棒喝消息:2016年5月,欧洲议会提出要拒绝同意中国在2016年自动获得市场经济地位;12月8日,日本首先公开不承认中国市场经济地位,在同一天特朗普也当众表示否认中国是市场经济国家。
2004年4月14日新西兰第一个承认我国市场经济地位,迄今世界上已有81个国家承认了我国的市场经济地位。
因此这“不承认”新闻一出,便有网友提问:中国的市场经济地位为什么还需要美国承认?难道美国是全世界其他国家市场经济地位的鉴定机构?被美国承认了又能怎样?什么是市场经济地位呢?一般来讲,如果一个国家实行市场经济,它自然就具有市场经济地位。
中国是从计划经济过渡到市场经济的国家,因此会有一个市场经济被认可程度的问题。
但此次提及的“市场经济地位”更多与如今国际贸易中反倾销案件有关。
中国为尽早加入WTO,2001年在谈判压力下签署《中国加入世贸组织议定书》,其中第15条规定:倾销判定中,如受调查的生产者不能明确证明生产该同类产品的产业在制造、生产和销售该产品方面具备“市场经济条件”,则该WTO进口成员可使用不依据与中国国内价格或成本进行严格比较的方法。
但是,一旦中国根据该WTO进口成员的国内法证实其是一个“市场经济体”,则该规定应终止,即:如果中国符合各成员国关于市场经济地位的标准,则在反倾销案件对于产品价值的判定中,可以依据中国国内价格或成本进行倾销产品的价值判定。
那目前WTO各成员国国内法中判断中国是否符合“市场经济地位”的标准是什么呢?从表1来看,这些标准都有较大的随意性,尤其是美国的第六条标准,因此能否满足这些标准,很多时候要看各国的官方态度。
我国中西部地区经济发展差距分析
收稿日期:2018-01-11 作者简介:聂倩(1994—),女,河南郑州人,中共中央党校研究生院硕士研究生,研究方向为马克思主义政治经济学。
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部地区之间只发生了部分相对产业转移,还未出现 绝对产业转移,我国东、中、西部地区间的产业转移 还不显著;在我国东、中、西部地区间的产业转移过 程中,一些技术密集型产业比劳动密集型产业更先 转移,以及部分产业忽略中部地区而直接转移到西 部地区。综上,学者们主要是在中、西部地区与东部 地区之间的差距做文章,还没有更多关于中部地区 和西部地区之间的具体差距分析,因此,本文将从八 个方面分析我国中、西部地区之间的差距及存在的 原因,为“一 带 一 路 ”倡 议 下 我 国 中、西 部 地 区 将 沿 着一条怎样的轨迹加快发展提出建议。
人均城镇道路面积 人均城镇住房面积 城镇公共供水普及率
燃气普及率 城市生活垃圾无公害处理率
城镇人口增长率 城镇人口占总人口的比重 第二、三产业就业人数所占比重 城镇就业人数占总就业人数比重 城镇常住人口基本养老保险覆盖率 城镇常住人口基本医疗保险覆盖率 城镇常住人口保障性住房覆盖率
城市污水处理率 人均公园绿地面积 建成区绿化覆盖率
二、中、西部地区经济发展现状及差距分析① 1.GDP差异分析 自 1978年以来,我国中部和西部地区的 GDP 逐年稳步增长,基本保持 10%的增速增长,大致可 分为三个阶段:第一阶段是 1978—1992年,西部地 区 GDP的增速略高于中部地区,且增速波动幅度 大,最 低 4%,最 高 15%;第 二 阶 段 是 1993—2008 年,中部地区 GDP的增长快于西部地区,在 1999年 达到低值 8%左右,之后回升到 13%左右;第三阶段 是 2009—2015年,中、西部地区的 GDP增速快速下 降至 7%左右,且西部地区 GDP增速高于中部地区, 形成赶超趋势。从趋势图可以看出,西部地区自西 部大开发以来,增长速度明显加快。
地方金融监管对区域金融发展的影响研究:促进抑或抑制?
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中国服务业全要素生产率的测度
DOI:10.13546/ki.t j y j c.2020.22.020 (----------—-------------------经济实证中国服务业全要素生产率的测度李晓慧,刘满成(淮阴工学院商学院,江苏淮安223001)摘要:基于2004—2017年服务业细分行业数据,运用Malmquist指数法对中国服务业全要素生产率进行测算分解,并对服务业T F P影响因素进行实证分析。
结果表明:中国服务业T F P呈持续上升趋势,但服务业TFP 增长主要源自技术进步,技术效率水平低下成为制约中国服务业发展的关键因素。
同时,服务业内部各行业全 要素生产率具有明显的异质性,而且生产性服务业和公共服务业TFP增长高于消费服务业。
从影响因素看,起 点因素、资本密集度等是促进服务业全要素生产率增长的重要因素。
关键词:服务业;全要素生产率;影响因素中图分类号:F224.9 文献标识码:A文章编号:1002-6487(2020)22-0091-04〇引言服务业是国民经济的重要组成部分。
近年来互联网 信息技术的广泛应用,推动了服务业领域取得一系列新进 展和新突破,新兴服务行业和业态不断涌现,服务业在优 化产业结构和推动经济增长中发挥着越来越重要的作用。
尽管中国服务业的发展已经取得显著成效,但就目前 而言,仍然存在着总量水平偏低、内部结构失衡、效率和生 产率低下等问题,如何推动服务业优质高效发展成为目前 和今后一段时期需要解决的重要现实问题。
在中国服务业 发展过程中,服务业内部各行业的增长和产出效率还存在 较明显的差异,行业增长的非均衡性是影响服务业持续健 康发展的重要因素。
因此,在新的时代发展背景下,如何真 实衡量中国服务业的发展效率,分析服务业内部各行业生 产率的差异,找出驱动服务业高质量发展的因素,具有重要 的现实意义。
现有研究对认识和理解中国服务业发展效率的特征和趋势,对于更好地促进中国服务业的发展具有 重要意义,也为本文提供了有益的借鉴1M21。
银行竞争能抑制公司避税吗?
银行竞争能抑制公司避税吗?作者:曹瑜强刘鹏姜凌来源:《财经问题研究》2020年第07期摘要:本文选取2004—2016年沪深A股上市公司为样本,采用最小二乘法(OLS),实证检验了银行竞争是否以及如何影响公司避税;利用样本分组回归方法,检验了融资约束和银行监督对银行竞争与公司避税的影响;分别使用双重差分模型和工具变量法解决银行竞争与公司避税之间存在的内生性问题,并做稳健性检验。
研究发现,银行竞争对公司避税具有显著的抑制效应,且银行竞争通过缓解融资约束和加强银行监督抑制公司避税。
进一步研究发现,银行竞争对公司避税的抑制效应在市场化程度较低和规模较小的公司样本中更加显著,稳健性检验结果进一步验证了本文的结论。
本文的研究结论对于理解中国银行业市场化改革如何微观影响公司行为具有重要意义。
关键词:银行竞争;公司避税;融资约束;银行监督一、问题的提出金融是现代经济的核心,银行作为重要的金融机构之一,已成为整个国民经济活动的中枢。
但在研究银行竞争的经济后果方面,现有文献没有形成一致的结论。
一方面,张璇等[1]依据市场力量假说的研究表明,银行竞争会有效降低公司融资约束问题;另一方面,少部分研究根据信息假说,认为银行竞争的加剧会阻碍银企关系的建立,从而增强公司的融资约束。
公司避税一直以来都是监管部门关注的焦点问题,尤其是近年来,对多家大型跨国公司涉嫌避税的调查,使得避税再次成为监管部门监督防范的重点。
例如,美国参议院指责苹果公司通过众多的海外联营公司和境外业务,在美国避税高达125亿美元。
在此背景下,公司避税的影响因素成为公司金融领域的重点研究问题。
多数学者发现了公司治理、公司性质、政治关联和公司社会责任等因素会对公司避税产生影响。
然而,现有文献鲜有探究银行竞争与公司避税之间的关系。
从理论上来讲,银行竞争可以通过以下两个途径来影响公司避税:一是银行竞争可以通过缓解融资约束抑制公司避税。
陈作华和方红星[2]的研究表明,公司避税动机之一是为公司节省现金流,从而缓解融资约束,而张金清和阚细兵[3]认为,银行竞争能够缓解公司面临的融资约束程度。
2004年中国房地产市场形势报告
2004年中国房地产市场形势报告报告类别:分析报告行业分类:房产一、2003年房地产市场形势2003年是我国房地产市场发展较好的一年,《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》(以下简称“18号”文件)的发布,对于统一认识,增强房地产投资和消费信心,促进房地产市场持续健康发展起到了重要作用。
各地认真贯彻落实国务院“18号”文件精神,积极出台鼓励住房消费的有关政策,注重适时、适度调控房地产市场。
房地产投资和消费仍然保持了较快增长、供求基本平衡、结构基本合理、价格稳中有升,为扩大内需、拉动经济增长做出了贡献。
1.投资继续保持较快的增长速度全国房地产开发完成投资首次突破1万亿元,同比增长29.7%,高出同期固定资产投资增幅(26.7%)3个百分点。
东、中、西部地区房地产开发完成投资平均增幅分别为28.0%、40.2%、33.0%,增幅超过50%的省区主要集中在中、西部地区。
中、西部地区增幅明显高于东部,客观上有基数小的因素。
近几年房地产市场快速发展,主要得益于国民经济持续快速增长、居民实际收入的提高和住房消费观念的转变及城镇化进程的加快。
同时,住房供应市场化程度的提高、新建商品住房品质的改善、以“以房带路、以路养房”为特征的城镇基础设施建设力度加大等,也是房地产开发投资持续快速增长的重要原因。
如北京奥运会、上海世博会等带动的城市基础设施和公建设施建设,传导到房地产市场,促进了当地房地产开发投资的增长。
大多数地方近几年城镇住宅竣工量中单位自建房比重逐年下降,非商品住宅向商品住宅的转化明显加快。
上海精装修商品住房2001年仅3000套左右,2003年达10万多套,住宅品质的提升在一定程度上也带动了房地产开发投资增长。
2.供销总量基本平衡全国商品房竣工面积(含开发企业自用和出租,下同)3.95亿平方米,同比增长21.5%;销售面积3.2亿平方米,同比增长29.1%,增幅高出竣工面积增幅7.6个百分点。
其中,商品住宅竣工面积3.22亿平方米,同比增长21.0%;销售面积2.85亿平方米,同比增长28.9%,增幅高出竣工面积增幅7.9个百分点。
中国省域农村人力资本的空间格局及其影响因素——基于空间杜宾模型的实证考察
第37卷第1期2021年2月吉林工商学院学报JOURNAL OF JILIN BUSINESS AND TECHNOLOGY COLLEGEV ol.37,No.1Feb.2021中国省域农村人力资本的空间格局及其影响因素——基于空间杜宾模型的实证考察赵春艳a,毛腊梅a,谢国根b(铜陵学院a会计学院;b数学与计算机学院,安徽铜陵244000)[摘要]以我国30个省份为研究对象,实证分析了我国农村人力资本的整体差异、不平衡性以及空间格局演变,在此基础上采用空间杜宾模型实证检验了影响农村人力资本发展的主要因素。
结果显示:2000年以来我国农村人力资本总体上表现为稳步提升态势,在时间维度上,省际间农村人力资本差异有逐步向优化均衡方向发展的趋势。
随着时间推移,区域内差异对我国整体农村人力资本水平差异的影响越来越大。
我国农村人力资本分布存在显著的空间正相关性,其空间集聚特征非常明显。
农村居民收入、城镇化水平、产业结构、地区创新水平、对外开放水平与市场化进程均是影响我国农村人力资本发展的重要因素。
从加大农村地区人力资本投入、强化区域间农村人力资本发展的统筹协调机制、发展农村经济以及提高农村居民收入等方面提出了相应的政策建议。
[关键词]农村人力资本;空间格局;农村居民收入;城镇化水平[中图分类号]F323.6[文献标识码]A[文章编号]1674-3288(2021)01-0065-09[收稿日期]2020-10-20[基金项目]安徽省哲学社会科学规划项目“安徽省参与长三角区域创新共同体建设研究”(AHSKQ2019D115)[作者简介]赵春艳(1987-),女,安徽宣城人,铜陵学院会计学院讲师,研究方向为区域经济与公司治理;毛腊梅(1968-),男,安徽合肥人,铜陵学院会计学院教授,研究方向为公司治理;谢国根(1985-),男,江西抚州人,铜陵学院数学与计算机学院讲师,研究方向为经济统计。
一、引言党的十九大报告指出:“中国特色社会主义进入了新时代,这是我国发展新的历史方位。
中国分省份市场化指数2018版1997-2016
省份year市场化总指数上海市19970.97上海市19980.97上海市1999 1.1上海市2000 3.82上海市200110上海市200215.81上海市200318.58上海市20049.81上海市20058.97上海市20069.63上海市200710.27上海市20088.14上海市20098.41上海市20108.79上海市20118.89上海市20128.7上海市20138.94上海市20149.77上海市20159.73上海市20169.93云南省19970.34云南省19980.26云南省19990.27云南省20000.6云南省20010.55云南省20020.55云南省20030.71云南省2004 4.81云南省2005 4.88云南省2006 5.57云南省2007 5.82云南省2008 4.49云南省2009 4.46云南省2010 4.94云南省2011 5.08云南省2012 4.39云南省2013 4.45云南省2014 4.81云南省2015 4.43云南省2016 4.55内蒙古自治区19970.8内蒙古自治区19980.32内蒙古自治区19990.46内蒙古自治区20000.65内蒙古自治区20010.22内蒙古自治区20020.32内蒙古自治区20030.46内蒙古自治区2004 5.12内蒙古自治区2005 5.26内蒙古自治区2006 5.89内蒙古自治区2007 5.91内蒙古自治区2008 4.66内蒙古自治区2009 4.74内蒙古自治区2010 4.46内蒙古自治区2011 4.53内蒙古自治区2012 5.19内蒙古自治区2013 5.19内蒙古自治区2014 4.96内蒙古自治区2015 4.84内蒙古自治区2016 4.8北京市19977.14北京市1998 6.31北京市19990.42北京市20000.68北京市2001 5.43北京市2002 5.56北京市2003 6.88北京市20048.19北京市20058.2北京市20068.54北京市20079.02北京市20087.24北京市20097.36北京市20107.94北京市20118.1北京市20128.75北京市20139.12北京市20149.37北京市20158.89北京市20169.14吉林省1997 1.52吉林省1998 1.77吉林省19990.69吉林省20000.95吉林省2001 1.06吉林省2002 1.7吉林省2003 2.39吉林省2004 5.49吉林省2005 5.76吉林省2006 6.2吉林省2007 6.55吉林省2008 5.72吉林省2009 5.8吉林省2010 5.42吉林省2011 5.55吉林省2012 6.06吉林省2013 6.11吉林省2014 6.27吉林省2015 6.47吉林省2016 6.7四川省19970.93四川省19980.88四川省19990.74四川省2000 1.12四川省2001 1.31四川省2002 1.73四川省2003 2.33四川省2004 6.38四川省2005 6.63四川省2006 6.95四川省20077.3四川省2008 5.78四川省2009 5.79四川省2010 5.75四川省2011 5.81四川省2012 6.03四川省2013 6.18四川省2014 6.52四川省20157.01四川省20167.08天津市1997 1.73天津市1998 1.41天津市19990.88天津市2000 1.42天津市2001 3.32天津市2002 6.66天津市20038.73天津市20047.86天津市20057.65天津市20068.28天津市20078.59天津市2008 6.59天津市2009 6.64天津市20107.06天津市20117.43天津市20129.02天津市20139.42天津市20149.29天津市20159.44天津市20169.78宁夏回族自治区19970.76宁夏回族自治区19980.63宁夏回族自治区19990.51宁夏回族自治区2000 1.05宁夏回族自治区20010.75宁夏回族自治区2002 1.08宁夏回族自治区20030.89宁夏回族自治区2004 4.56宁夏回族自治区2005 4.47宁夏回族自治区2006 5.1宁夏回族自治区2007 5.44宁夏回族自治区2008 4.14宁夏回族自治区2009 4.29宁夏回族自治区2010 3.83宁夏回族自治区2011 3.91宁夏回族自治区2012 4.28宁夏回族自治区2013 4.38宁夏回族自治区2014 5.15宁夏回族自治区2015 4.95宁夏回族自治区2016 5.14安徽省19970安徽省19980.01安徽省19990.79安徽省20000.89安徽省20010.49安徽省20020.65安徽省20030.93安徽省2004 5.99安徽省2005 6.56安徽省20067.15安徽省20077.48安徽省2008 5.92安徽省2009 6.04安徽省2010 6.12安徽省2011 6.42安徽省2012 6.25安徽省2013 6.5安徽省20147.4安徽省2015 6.98安徽省20167.09山东省1997 1.1山东省1998 1.29山东省1999 3.59山东省2000 4.26山东省2001 2.43山东省2002 2.85山东省2003 3.73山东省20047.52山东省20057.87山东省20068.24山东省20078.47山东省2008 6.89山东省2009 6.94山东省2010 6.75山东省2011 6.85山东省20127.24山东省20137.39山东省20147.76山东省20157.85山东省20167.94山西省19970.39山西省19980.34山西省19990.29山西省20000.6山西省20010.27山西省20020.38山西省20030.43山西省2004 5.13山西省2005 5.06山西省2006 5.56山西省2007 5.91山西省2008 4.29山西省2009 4.12山西省2010 4.51山西省2011 4.59山西省2012 4.79山西省2013 4.97山西省2014 5.15山西省2015 5.48山西省2016 5.66广东省1997 2.97广东省1998 2.83广东省19997.6广东省20009.88广东省20018.91广东省200210.78广东省200313.67广东省20049.36广东省20059.04广东省20069.72广东省200710.1广东省20087.52广东省20097.62广东省20107.73广东省20117.88广东省20128.33广东省20138.64广东省20149.3广东省20159.68广东省20169.86广西壮族自治区19970.38广西壮族自治区19980.4广西壮族自治区19990.93广西壮族自治区2000 1.15广西壮族自治区20010.52广西壮族自治区20020.59广西壮族自治区20030.82广西壮族自治区2004 5.42广西壮族自治区2005 5.4广西壮族自治区2006 5.17广西壮族自治区2007 5.9广西壮族自治区2008 5.68广西壮族自治区2009 5.69广西壮族自治区2010 5.13广西壮族自治区2011 5.31广西壮族自治区2012 6.19广西壮族自治区2013 6.31广西壮族自治区2014 6.48广西壮族自治区2015 6.26广西壮族自治区2016 6.43新疆维吾尔自治区19970.57新疆维吾尔自治区19980.84新疆维吾尔自治区19990.44新疆维吾尔自治区20000.71新疆维吾尔自治区20010.25新疆维吾尔自治区20020.38新疆维吾尔自治区20030.59新疆维吾尔自治区2004 4.76新疆维吾尔自治区2005 4.86新疆维吾尔自治区2006 4.87新疆维吾尔自治区2007 5.04新疆维吾尔自治区2008 3.51新疆维吾尔自治区2009 3.47新疆维吾尔自治区2010 2.81新疆维吾尔自治区2011 2.88新疆维吾尔自治区2012 2.87新疆维吾尔自治区2013 2.92新疆维吾尔自治区2014 3.45新疆维吾尔自治区2015 4.15新疆维吾尔自治区2016 4.1江苏省19970.66江苏省19980.68江苏省1999 1.93江苏省2000 2.36江苏省2001 3.31江苏省2002 4.47江苏省2003 6.59江苏省20048.63江苏省20058.6江苏省20069.39江苏省200710.14江苏省20087.84江苏省20098.21江苏省20108.59江苏省20119.18江苏省20129.94江苏省20139.86江苏省20149.64江苏省20159.3江苏省20169.26江西省19970.57江西省19980.37江西省19990.67江西省20000.9江西省20010.58江西省20020.8江西省2003 1.14江西省2004 5.76江西省2005 6.26江西省2006 6.64江西省20077.1江西省2008 5.45江西省2009 5.48江西省2010 5.61江西省2011 5.8江西省2012 5.68江西省2013 5.83江西省2014 6.74江西省2015 6.82江西省20167.04河北省19970.74河北省19980.6河北省1999 1.37河北省2000 1.67河北省2001 1.16河北省2002 1.44河北省2003 1.54河北省2004 6.05河北省2005 6.51河北省2006 6.84河北省2007 6.94河北省2008 5.5河北省2009 5.64河北省2010 4.98河北省2011 5.18河北省2012 5.44河北省2013 5.61河北省2014 6.03河北省2015 6.32河北省2016 6.42河南省19970.47河南省19980.48河南省19990.94河南省2000 1.11河南省2001 2.433河南省2002 2.85河南省2003 3.73河南省2004 5.64河南省2005 6.58河南省20067.11河南省20077.38河南省2008 5.89河南省2009 5.99河南省2010 6.08河南省2011 6.19河南省2012 6.34河南省2013 6.51河南省2014 6.85河南省20157.05河南省20167.1浙江省1997 1.99浙江省1998 2.15浙江省1999 5.39浙江省2000 6.89浙江省2001 6.97浙江省20029.49浙江省200311.65浙江省20049.77浙江省20059.57浙江省200610.37浙江省200710.92浙江省20087.78浙江省20098.03浙江省20108.18浙江省20118.31浙江省20129.28浙江省20139.37浙江省20149.73浙江省201510浙江省20169.97海南省19970.99海南省1998 1.3海南省19990.55海南省20000.98海南省20010.8海南省2002 1.3海南省20030.87海南省2004 5.41海南省2005 5.36海南省2006 5.66海南省2007 6.36海南省2008 4.43海南省2009 4.31海南省2010 4.68海南省2011 4.76海南省2012 5.46海南省2013 5.68海南省2014 5.87海南省2015 5.21海南省2016 5.28湖北省19970.32湖北省19980.44湖北省19990.55湖北省20000.78湖北省2001 1.71湖北省2002 2.15湖北省2003 2.53湖北省2004 6.11湖北省2005 6.42湖北省2006 6.85湖北省20077.05湖北省2008 5.4湖北省2009 5.57湖北省2010 5.5湖北省2011 5.7湖北省2012 6.21湖北省2013 6.58湖北省20147.16湖北省20157.35湖北省20167.47湖南省1997 1.21湖南省1998 1.15湖南省1999 1.31湖南省2000 1.67湖南省2001 1.5湖南省2002 1.68湖南省2003 2.31湖南省2004 6.11湖南省2005 6.25湖南省2006 6.74湖南省2007 6.86湖南省2008 5.35湖南省2009 5.33湖南省2010 5.47湖南省2011 5.68湖南省2012 5.7湖南省2013 5.84湖南省2014 6.78湖南省20157.09湖南省20167.07甘肃省19970.44甘肃省19980.39甘肃省19990.01甘肃省20000.25甘肃省20010.13甘肃省20020.19甘肃省20030.39甘肃省2004 3.95甘肃省2005 4.32甘肃省2006 4.58甘肃省2007 4.82甘肃省2008 3.72甘肃省2009 3.67甘肃省2010 3.28甘肃省2011 3.37甘肃省2012 3.26甘肃省2013 3.49甘肃省2014 3.86甘肃省2015 4.5甘肃省2016 4.54福建省1997 1.16福建省1998 1.19福建省1999 3.1福建省2000 4.16福建省2001 3.1福建省2002 4.27福建省2003 4.66福建省20048.33福建省20057.94福建省20068.42福建省20078.59福建省2008 6.79福建省2009 6.89福建省2010 6.72福建省2011 6.91福建省20127.33福建省20137.47福建省20148.09福建省20158.96福建省20169.15西藏自治区1997西藏自治区1998西藏自治区1999西藏自治区20000西藏自治区20010西藏自治区2002-0.57西藏自治区2003-0.41西藏自治区2004 1.55西藏自治区20050.3西藏自治区20060.29西藏自治区2007 1.63西藏自治区2008 1.27西藏自治区2009 1.06西藏自治区20100.39西藏自治区20110.01西藏自治区20120.02西藏自治区2013-0.23西藏自治区20140.71西藏自治区20151西藏自治区2016 1.02贵州省1997 1.12贵州省1998 1.02贵州省19990.61贵州省20000.91贵州省20010.27贵州省20020.56贵州省20030.51贵州省2004 4.17贵州省2005 4.61贵州省2006 4.94贵州省2007 5.4贵州省2008 4.44贵州省2009 4.35贵州省2010 3.53贵州省2011 3.59贵州省2012 4.33贵州省2013 4.49贵州省2014 4.81贵州省2015 4.52贵州省2016 4.85辽宁省1997 2.29辽宁省1998 2.24辽宁省1999 1.59辽宁省2000 2.12辽宁省2001 2.67辽宁省2002 3.87辽宁省2003 5.76辽宁省20047.36辽宁省2005 6.97辽宁省20067.56辽宁省20077.97辽宁省2008 6.32辽宁省2009 6.51辽宁省2010 6.24辽宁省2011 6.32辽宁省2012 6.53辽宁省2013 6.57辽宁省2014 6.88辽宁省2015 6.66辽宁省2016 6.75重庆市19970.43重庆市19980.85重庆市19990.3重庆市20000.6重庆市2001 1.47重庆市2002 2.65重庆市2003 4.11重庆市20047.2重庆市2005 6.64重庆市20067.26重庆市20077.4重庆市2008 6.04重庆市2009 6.1重庆市2010 6.22重庆市2011 6.32重庆市2012 6.94重庆市20137.22重庆市20147.8重庆市20157.69重庆市20168.15陕西省1997 2.03陕西省1998 1.74陕西省19990陕西省20000.17陕西省20010.75陕西省20020.88陕西省2003 1.42陕西省2004 4.46陕西省2005 4.37陕西省2006 4.71陕西省2007 4.82陕西省2008 4.33陕西省2009 4.25陕西省2010 3.92陕西省2011 4.31陕西省2012 5.11陕西省2013 5.62陕西省2014 6.29陕西省2015 6.21陕西省2016 6.57青海省19970.28青海省19980.23青海省19990.13青海省20000.14青海省20010青海省2002-0.09青海省20030.03青海省2004 3.1青海省2005 3.09青海省2006 3.29青海省2007 3.54青海省2008 2.95青海省2009 2.79青海省2010 2.37青海省2011 2.33青海省2012 2.55青海省2013 2.76青海省2014 2.53青海省2015 3.13青海省2016 3.37黑龙江省1997 1.08黑龙江省1998 1.03黑龙江省1999 1.12黑龙江省2000 1.45黑龙江省2001 1.32黑龙江省2002 1.68黑龙江省2003 2.04黑龙江省2004 5.05黑龙江省2005 5.33黑龙江省2006 5.61黑龙江省2007 5.76黑龙江省2008 4.84黑龙江省2009 4.88黑龙江省2010 4.78黑龙江省2011 4.94黑龙江省2012 5.94黑龙江省2013 6.12黑龙江省2014 6.16黑龙江省20156黑龙江省2016 6.14。
湖南省先进制造业与现代服务业融合发展的效应分析
[ 文章标识码 ] A
[ 文章编号 ] 2095-3283(2021)06-0035-03
Effect Analysis on the Integration and Development of Advanced Manufacturing Industry and Modern Service Industry in Hunan Province
lnLm 1.515***(6.208) 1.390***(6.47*(2.127)
lnQs 0.173**(2.570) 0.145***(1.592) lnQm 0.205***(4.266) 0.286***(4.026)
lnMar 0.214**(2.197) 0.209(2.238) lnMar -0.242**(-2.553) -0.289**(-2.900)
用市场化指数表示
现代服务业的产出水平 用现代服务业的增加值表示
现代服务业资本投入 用现代服务业的固定投资来表示
现代服务业的劳动投入 用现代服务业企业年末从业人 数表示
制度环境
用一般公共预算支出占地区生 产总值的比值表示
对外开放度
用外贸依存度表示
注:市场化指数采用樊纲、王小鲁等计算市场化指数的 方法,得出 2005-2018 年湖南的市场化指数。
选取 2005-2018 年湖南省的先进制造业和现代服务 业的相关数据为样本,数据来源于湖南各年度的统计年 鉴。为消除价格水平影响,以 2005 年为基期,对先进 制造业和现代服务业的增加值、固定投资额分别进行平 减处理。模型中各变量的统计描述如表 2 所示。
表 2 各变量统计描述
Variable Observation Mean
业融合发展的效应,有利于精准对接产业转型升级需 求,解决我省在先进制造业中面临的问题,形成“两业 融合”发展的新格局,推进湖南产业结构的进一步优 化、落实“智造强省”建设和“三高四新”战略。
利率市场化如何影响商业银行净息差?
利率市场化如何影响商业银行净息差?作者:黎梦瑶廉永辉来源:《金融发展研究》2020年第02期摘要:本文在我国利率市场化逐步深化的背景下系统考察了利率市场化对商业银行净息差的影响。
在构造连续的利率市场化指数的基础上,对2007—2017年38家商业银行非平衡面板数据建立固定效应回归模型,实证结果表明:(1)利率市场化对商业银行净息差具有倒U形影响;(2)利率市场化对净息差的倒U形影响显著存在于股份制、城市及农村商业银行组,但在国有银行组中不显著;(3)价格效应是利率市场化对净息差产生影响的主要机制。
本文研究有助于明确利率市场化的经济后果,对我国商业银行在利率市场化背景下实现转型发展具有一定的启示意义。
关键词:利率市场化;商业银行;净息差中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:1674-2265(2020)02-0075-10DOI:10.19647/ki.37-1462/f.2020.02.010一、引言利率市场化是中国金融市场改革的重大举措。
随着2013年贷款利率管制的全面放开及2015年存款利率管制的全面放开,利率市场化改革基本完成。
利率市场化引起宏观层面金融体系的深度变革,优化金融资源配置效率,促进实体经济健康发展。
然而,国际实践表明,利率市场化改革启动及完成后,商业银行的盈利能力面临巨大挑战,银行破产数目在改革初期急剧上升,有些国家甚至发生了系统性危机。
我国商业银行存在依赖传统业务、风险管理能力较弱以及粗放式发展等问题,利率市场化会如何影响我国商业银行净息差这一重要盈利指标呢?一方面,利率市场化进程的推进可能意味着净息差缩窄。
肖欣荣和伍永刚(2011)对20世纪80年代美国利率市场化改革背景和过程的分析表明,利率市场化导致存贷利差呈缩窄趋势,但由于贷款占资产比重的提升,改革完成初期对银行净息差冲击较小,但随着利率市场化改革的完善和金融脱媒的深化,净息差仍呈现下降趋势。
朱琰等(2012)通过分析美国、日本、中国香港、拉美及东南亚各国利率自由化进程,认为利率市场化短期会造成净息差收窄。
基于VAR模型的我国房地产价格影响因素研究
2020年第20期总第545DOI:10.16653/ki.32-1034/f.2020.020.005一、背景意义2019年,我国房地产投资额为132194亿元。
多年来,其对GDP增长的贡献度一直维持在10%以上。
房地产市场由于与居民生活紧密相关,现已成为衡量我国宏观经济状况的重要晴雨表之一。
然而,房地产市场在促进经济发展的同时也带来了诸多问题。
特别是高房价与人民工资极度不匹配的尴尬状况、房地产投资过热与房屋空置率不断增长的矛盾、高房价拉大了贫富差距等引发了诸多的社会问题。
因此,分析影响商品房价格因素,从宏观层面探讨相关政策,现已成为一个具有现实意义的研究课题。
二、文献综述房地产价格的影响因素一直是国内外学者共同关注的热点话题。
Carlos Vargas-Silva通过向量自回归模型研究了货币政策对美国房价市场的冲击。
结果表明,房地产价格受开发投资额的变动以及紧缩性货币政策影响较小。
[1]Adam Elbourn分析了英国房地产市场在货币政策传导过程中所起的作用,并运用宏观经济中的8个因素构建向量自回归模型。
研究发现,房地产价格对消费、物价以及利率都存在一定的双向冲击。
[2]Nadia Benbouzida、Sushanta Mallick与Keith Pilbeam运用VAR模型探讨了房地产市场与英国银行业信用互换违约之间的关系。
研究表明,在房价指数受到正面冲击后,CDS溢价在中期内大幅上升,反映出房价持续升值可能隐藏基于VAR模型的我国房地产价格影响因素研究王思予摘要:2008年金融危机以来,我国各地房价都出现了大幅度上涨。
此后,房地产行业成为与中国经济发展紧密相关的行业之一。
文章以全国房地产价格作为研究对象,选取对其产生影响的8个宏观因素,运用向量自回归模型(VAR)进行分析。
数据采用2004—2019年的季节数据,定量描述了8个宏观因素对房地产价格的不同影响程度,包含了影响时滞、持续时间、影响强度3个方面。
中国股市发展分析报告(完整版)
中国股市发展历程(以上证综指走势为例)分上中下三篇发至经济观察木泉投资原创文章上证综指于1991年7月15日首次发布,其样本股是全部上市股票,因此其对中国股票市场有非常好的代表性。
下面以上证综指自发布以来的收盘价为载体,对中国股票市场的发展进行分析。
(1)1990-1992年10月:初步实验,股市第一次起落邓小平南方讲话,提出坚持改革开主、发展市场经济(含股票市场)的观点,国内开始进行股票市场试点开放,国内掀起一轮投资热,股票价格的逐渐上涨也使得上证综指从90多点涨至400多点。
1992年5月21日,上海股市交易价格限制全部取消,在这一利好消息刺激下,大盘从616.99点直接跳空高开在1260.32点,较前一天涨幅高达104.27%,这也是上证指数首次突破千点大关。
此后仅仅3天时间,各只股票价格都呈现一飞冲天的走势,平均涨幅为570%。
其中,5只新股更狂升2500%至3000%。
最终上证指数暴涨至1300多点。
但由于这一年有30多只新股票上市,比1991年增长了3.88倍,对投资者的心理冲击和资金面压力巨大,股指一路下滑,深圳“810事件”也加速了上证综指的下跌。
“1992股票认购证”第四次摇号。
当时预发认购表500万张,每人凭身份证可购表1张,时称有“百万人争购”,不到半天的时间,抽签表全部售完,人们难以置信。
秩序就在人们的质疑中开始混乱,并发生冲突。
这天傍晚,数千名没有买到抽签表的股民在深南中路打出反腐败和要求公正的标语,并形成对深圳市政府和人民银行围攻的局面,酿成“8·10事件”。
上海股市受深圳“8·10”风波影响,上证指数从8月10日的964点暴跌到8月12日的781点,跌幅达19%。
暴跌五个月后,1992年11月16日,上证指数回落至398点,几乎打回原形。
(2)1992年10月-1994年6月:股市第二次起落从1992年底到1993年初,我国新兴的投资基金开始得到政府支持,上市投资基金数量急剧增加。
金融科技、信贷增长与信贷风险兼论市场化程度的调节效应
总36卷 第4期兰州财经大学学报Vol.36 No.42020年8月JournalofLanzhouUniversityofFinanceandEconomicsAug.,欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟2020金融科技、信贷增长与信贷风险:兼论市场化程度的调节效应● 李 泉1,王彦龙1,高 雅2(1.兰州大学经济学院,甘肃兰州730000;2.对外经济贸易大学金融学院,北京100000)摘 要:基于2013—2018年70家银行的数据,分别采用固定效应模型和动态模型实证检验了金融科技发展对银行信贷风险的影响及传导机制,进一步探讨了市场化程度对两者关系的调节作用。
研究发现:(1)金融科技发展对银行信贷风险的影响呈“倒U型”;(2)信贷增长在金融科技发展与银行信贷风险的关系中起部分中介作用;(3)市场化程度负向调节金融科技发展与银行信贷风险的“倒U型”关系。
研究启示在于面对金融科技的广泛应用,银行仍然需要重视信贷风险管理,监管部门有必要加强对银行信贷变动的监测。
关键词:金融科技;信贷风险;中介效应;调节效应;系统GMM中图分类号:F832.4 文献标识码:A 文章编号:1004 5465(2020)04 016 14 一、问题提出金融科技是金融发展领域的前沿问题和热点研究领域。
在防范化解重大金融风险的要求下,做好商业银行的信贷风险防控仍是金融发展的重点工作之一。
2019年8月,中国人民银行发布的《金融科技(Fin Tech)发展规划(2019—2021年)》指出,金融科技快速发展给金融市场稳定和金融监管带来新挑战。
如果我们将这一挑战聚焦于金融科技发展与商业银行信贷风险究竟存在怎样的作用机制和影响关系,那么深入探讨市场化程度对金融科技与银行信贷风险关系的影响机制问题就显得尤为重要。
同时,商业银行在我国金融体系中占据重要地位,对该问题的回答也有助于商业银行信贷风险管理和监管。
财政分权背景下的经济增长质量地区差异r——基于系统GMM及门槛效应的检验
财政分权背景下的经济增长质量地区差异r——基于系统GMM及门槛效应的检验林春;孙英杰【摘要】财政分权在中国经济向高质量发展阶段扮演着重要的角色.基于此背景下,本文选择我国29个省(市、自治区)2000~2015年的面板数据,构建动态面板和门槛面板模型,对财政分权与我国经济增长质量进行实证检验,结果发现:一是财政分权对我国经济增长质量具有显著的促进作用,并且会因地区发展的差异性而表现出不同的促进效果;二是财政分权对我国经济增长质量存在显著的门槛效应.最后,针对上面结论,得出继续强化地区财政分权力度是实现我国经济增长质量提升的重要启示.【期刊名称】《财经论丛》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】10页(P33-42)【关键词】财政分权;经济增长质量;地区差异;系统矩估计;门槛效应【作者】林春;孙英杰【作者单位】辽宁大学经济学院,辽宁沈阳 110036;辽宁大学经济学院,辽宁沈阳110036【正文语种】中文【中图分类】F810.4党的十九大报告指出,中国经济已由高速增长阶段向高质量发展阶段方向过渡,而作为发挥国家重要职能的财政分权体系必然会助推这种阶段的过渡,其对经济增长质量的影响便备受关注。
国外有关财政分权理论较早可追溯到Tiebout(1956)的“以脚投票”理论,他通过用脚投票模型检验了地方政府根据居民偏好提高供给公共产品的效率,从而提高社会福利水平[1]。
这点与Musgrave(1959)认为地方政府利用居民偏好进行资源合理配置来稳定经济增长的结论[2]和Oates(1972)在分权定理中提出地方政府比中央政府提供的公共产品更有效率的结论不谋而合[3]。
同样,Brennan & Buchanan(1980)论证了收入约束角度下不同级别政府的竞争会提高公共物品的生产效率,以此来促进经济增长[4]。
随着经济发展过程的不断演进,催生以Weingast(1995)、Qian & Weingast(1997)为代表的第二代财政分权理论,他们认为财政分权能够促进经济激励机制和地方政府竞争机制的产生,并以此来推进地方经济的增长[5][6]。
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sf year score安徽省2004 5.99安徽省2005 6.56安徽省20067.15安徽省20077.48安徽省20086安徽省2009 6.1安徽省2010 6.18安徽省2011 6.53安徽省2012 6.36安徽省2013 6.61安徽省20147.46安徽省20157.26安徽省20167.46北京市20048.19北京市20058.2北京市20068.54北京市20079.02北京市20087.23北京市20097.34北京市20107.66北京市20117.83北京市20128.31北京市20138.7北京市20149.08北京市20159.3北京市20169.61福建省20048.33福建省20057.94福建省20068.42福建省20078.59福建省2008 6.67福建省2009 6.77福建省2010 6.63福建省2011 6.84福建省20127.27福建省20137.44福建省20148.07福建省2015 6.54福建省2016 6.72甘肃省2004 3.95甘肃省2005 4.32甘肃省2006 4.58甘肃省2007 4.82甘肃省2008 3.86甘肃省2009 3.81甘肃省2010 3.43甘肃省2011 3.48甘肃省2012 3.38甘肃省2014 4.04甘肃省2015 3.68甘肃省2016 3.69广东省20049.36广东省20059.04广东省20069.72广东省200710.1广东省20087.51广东省20097.62广东省20107.73广东省20117.91广东省20128.37广东省20138.69广东省20149.35广东省20159.35广东省20169.65广西壮族自治2004 5.42广西壮族自治2005 5.4广西壮族自治2006 5.17广西壮族自治2007 5.9广西壮族自治2008 5.67广西壮族自治2009 5.64广西壮族自治2010 5.11广西壮族自治2011 5.3广西壮族自治2012 6.19广西壮族自治2013 6.34广西壮族自治2014 6.51广西壮族自治2015 6.54广西壮族自治2016 6.72贵州省2004 4.17贵州省2005 4.61贵州省2006 4.94贵州省2007 5.4贵州省2008 4.47贵州省2009 4.39贵州省2010 3.55贵州省2011 3.63贵州省2012 4.36贵州省2013 4.52贵州省2014 4.85贵州省2015 4.57贵州省2016 4.65海南省2004 5.41海南省2005 5.36海南省2006 5.66海南省2007 6.36海南省2008 4.31海南省2009 4.23海南省2010 4.59海南省2014 5.94海南省2015 6.22海南省2016 6.52河北省2004 6.05河北省2005 6.51河北省2006 6.84河北省2007 6.94河北省2008 5.58河北省2009 5.72河北省2010 5.07河北省2011 5.3河北省2012 5.58河北省2013 5.77河北省2014 6.19河北省2015 5.95河北省2016 6.04河南省2004 5.64河南省2005 6.58河南省20067.11河南省20077.38河南省2008 5.99河南省2009 6.09河南省2010 6.19河南省2011 6.34河南省2012 6.48河南省2013 6.67河南省20147河南省20157.03河南省20167.19黑龙江省2004 5.05黑龙江省2005 5.33黑龙江省2006 5.61黑龙江省2007 5.76黑龙江省2008 4.92黑龙江省2009 4.95黑龙江省2010 4.84黑龙江省2011 5.02黑龙江省2012 6.01黑龙江省2013 6.2黑龙江省2014 6.22黑龙江省2015 6.53黑龙江省2016 6.8湖北省2004 6.11湖北省2005 6.42湖北省2006 6.85湖北省20077.05湖北省2008 5.49湖北省2012 6.32湖北省2013 6.71湖北省20147.28湖北省20157.3湖北省20167.59湖南省2004 6.11湖南省2005 6.25湖南省2006 6.74湖南省2007 6.86湖南省2008 5.36湖南省2009 5.34湖南省2010 5.49湖南省2011 5.49湖南省2012 5.74湖南省2013 5.87湖南省2014 6.79湖南省2015 6.56湖南省2016 6.76吉林省2004 5.49吉林省2005 5.76吉林省2006 6.2吉林省2007 6.55吉林省2008 5.81吉林省2009 5.87吉林省2010 5.49吉林省2011 5.64吉林省2012 6.15吉林省2013 6.23吉林省2014 6.42吉林省2015 6.4吉林省2016 6.52江苏省20048.63江苏省20058.6江苏省20069.39江苏省200710.14江苏省20087.8江苏省20098.17江苏省20108.85江苏省20119.18江苏省20129.95江苏省20139.88江苏省20149.63江苏省20159.95江苏省20169.86江西省2004 5.76江西省2005 6.26江西省2006 6.64江西省2009 5.53江西省2010 5.66江西省2011 5.87江西省2012 5.74江西省2013 5.9江西省2014 6.79江西省2015 6.53江西省2016 6.7辽宁省20047.36辽宁省2005 6.97辽宁省20067.56辽宁省20077.97辽宁省2008 6.42辽宁省2009 6.61辽宁省2010 6.36辽宁省2011 6.36辽宁省2012 6.65辽宁省2013 6.7辽宁省20147辽宁省2015 6.91辽宁省2016 6.99内蒙古自治区2004 5.12内蒙古自治区2005 5.26内蒙古自治区2006 5.89内蒙古自治区2007 5.91内蒙古自治区2008 4.79内蒙古自治区2009 4.82内蒙古自治区2010 4.56内蒙古自治区2011 4.68内蒙古自治区2012 5.34内蒙古自治区2013 5.33内蒙古自治区2014 5.1内蒙古自治区2015 5.34内蒙古自治区2016 5.43宁夏回族自治2004 4.56宁夏回族自治2005 4.47宁夏回族自治2006 5.1宁夏回族自治2007 5.44宁夏回族自治2008 4.26宁夏回族自治2009 4.36宁夏回族自治2010 3.92宁夏回族自治2011 3.99宁夏回族自治2012 4.37宁夏回族自治2013 4.5宁夏回族自治2014 5.26宁夏回族自治2015 4.91宁夏回族自治2016 5.05青海省2004 3.1青海省2006 3.29青海省2007 3.54青海省2008 2.94青海省2009 2.79青海省2010 2.53青海省2011 2.54青海省2012 2.64青海省2013 2.84青海省2014 2.53青海省2015 2.54青海省2016 2.64山东省20047.52山东省20057.87山东省20068.24山东省20078.47山东省2008 6.98山东省20097.04山东省2010 6.87山东省20117.02山东省20127.41山东省20137.55山东省20147.93山东省20157.89山东省20168.04山西省2004 5.13山西省2005 5.06山西省2006 5.56山西省2007 5.91山西省2008 4.37山西省2009 4.23山西省2010 4.6山西省2011 4.7山西省2012 4.89山西省2013 5.08山西省2014 5.27山西省2015 5.4山西省2016 5.57陕西省2004 4.46陕西省2005 4.37陕西省2006 4.71陕西省2007 4.82陕西省2008 4.36陕西省2009 4.28陕西省2010 3.95陕西省2011 4.37陕西省2012 5.18陕西省2013 5.71陕西省2014 6.36陕西省2015 6.33上海市20049.81上海市20058.97上海市20069.63上海市200710.27上海市20088.01上海市20098.33上海市20108.74上海市20118.83上海市20128.67上海市20138.89上海市20149.77上海市20159.65上海市20169.88四川省2004 6.38四川省2005 6.63四川省2006 6.95四川省20077.3四川省2008 5.85四川省2009 5.86四川省2010 5.8四川省2011 5.86四川省2012 6.1四川省2013 6.26四川省2014 6.62四川省2015 6.54四川省2016 6.66天津市20047.86天津市20057.65天津市20068.28天津市20078.59天津市2008 6.53天津市2009 6.55天津市2010 6.98天津市20117.29天津市20128.87天津市20139.3天津市20149.17天津市20159.43天津市20169.65西藏自治区2004 1.55西藏自治区20050.3西藏自治区20060.29西藏自治区2007 1.63西藏自治区2008 1.36西藏自治区2009 1.15西藏自治区20100.44西藏自治区20110.06西藏自治区20120西藏自治区2013-0.3西藏自治区20150.8西藏自治区20161新疆维吾尔自2004 4.76新疆维吾尔自2005 4.86新疆维吾尔自2006 4.87新疆维吾尔自2007 5.04新疆维吾尔自2008 3.59新疆维吾尔自2009 3.55新疆维吾尔自2010 2.87新疆维吾尔自2011 2.95新疆维吾尔自2012 2.94新疆维吾尔自2013 2.98新疆维吾尔自2014 3.49新疆维吾尔自20153新疆维吾尔自2016 2.95云南省2004 4.81云南省2005 4.88云南省2006 5.57云南省2007 5.82云南省2008 4.54云南省2009 4.52云南省2010 5.01云南省2011 5.18云南省2012 4.49云南省2013 4.57云南省2014 4.94云南省2015 4.86云南省2016 4.89浙江省20049.77浙江省20059.57浙江省200610.37浙江省200710.92浙江省20087.81浙江省20098.06浙江省20108.23浙江省20118.38浙江省20129.33浙江省20139.44浙江省20149.78浙江省20159.65浙江省20169.91重庆市20047.2重庆市2005 6.64重庆市20067.26重庆市20077.4重庆市2008 5.96重庆市2009 6.02重庆市2010 6.14重庆市2011 6.28重庆市20137.17重庆市20147.78重庆市20157.82重庆市20168.13。