财政转移支付对经济发展影响的微观机制——基于企业、家户和县级财政数据的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71403278
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0305.宏观经济管理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

In order to balance regional economic development gap, the central government gives a lot of fiscal transfers to local government, especially counties in poor areas. Using large-sample county-level, firm-level and household-level datasets, this project aims to investigate the effects of fiscal transfers on economic development in poor areas and their microscopic mechanisms. From microscopic view, economic growth does not only come from the improvement of firm’s internal performance, but also more optimized resource reallocation between firms. In the theoretic framework, we will not only focus on the impacts of fiscal transfers on fiscal revenues and expenditures of local government, but also on institutional quality (governance), crowding-out effect and “Dutch Disease” effect. These channels will simultaneously affect intra-firm performance and the efficiency of between-firm resource allocation. Through using micro-level data, we can investigate the heterogeneous effects of fiscal transfers on different firms and households. As for the empirical methods, we will use Regression Discontinuity Design and Instrument Variables to address the endogeneity of fiscal transfers. We will also evaluate the impacts of several recent reforms, such as “increase general transfers and reduce earmarked transfers”, “incentives rather than subsidies”. Based on these studies, we will provide policy advice on improving the system of China’s intergovernmental fiscal transfers.
为了平衡地区间经济发展差距,中央对地方政府实施了大量的财政转移支付,尤其是向贫困地区的县域倾斜。本项目旨在利用大样本的县级财政数据和微观企业与家户数据,考察转移支付对贫困地区经济发展的影响及其在微观层面的作用机制。经济增长从微观层面看不仅取决于企业内部的绩效提升,还取决于资源在企业间的优化配置。在理论框架中,我们将关注,转移支付不仅影响地方财政收支行为,还可能会导致制度质量(政府治理)弱化、挤出效应和“荷兰病效应”等,这些渠道都会对企业绩效和企业间的资源配置效率产生影响。通过使用微观数据,我们还可以考察转移支付对不同企业和家户产生的异质性影响。在实证研究方法上,我们将尝试利用断点回归和工具变量等方法解决转移支付的内生性问题。在政策层面,我们还将评估近年来实施的“提高一般性转移支付、压缩专项转移支付”和“以奖代补”等改革的影响。在研究基础上,我们将为完善我国转移支付制度提供政策建议。

结项摘要

本项目利用大样本的县级财政数据和微观企业与家户数据,考察转移支付对贫困地区经济发展的影响及其在微观层面的作用机制。转移支付不仅影响地方财政收支行为,还会导致制度质量弱化、挤出效应和“荷兰病效应”等。通过使用微观数据,我们考察了转移支付对不同企业和家户产生的异质性影响。在实证研究方法上,我们利用断点回归和工具变量等方法解决转移支付的内生性问题。在政策层面,我们还评估了近年来实施的“提高一般性转移支付、压缩专项转移支付”等改革的影响。在研究基础上,我们为完善我国转移支付制度提供了政策建议。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
中小金融机构与中小企业贷款
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘畅;刘冲;马光荣
  • 通讯作者:
    马光荣
财政转移支付会产生“粘蝇纸效应”吗?——来自断点回归的新证据
  • DOI:
    10.16513/j.cnki.cje.2015.01.002
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    经济学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘畅;马光荣
  • 通讯作者:
    马光荣
新型农村养老保险对家庭储蓄的影响:基于CFPS数据的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马光荣;周广肃
  • 通讯作者:
    周广肃
理解中国2002~2008年的经常账户顺差扩大之谜
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    世界经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨盼盼;马光荣;徐建炜
  • 通讯作者:
    徐建炜
GOVERNMENT SIZE AND TAX EVASION: EVIDENCE FROM CHINA
政府规模与逃税:来自中国的证据
  • DOI:
    10.1111/1468-0106.12110
  • 发表时间:
    2015-05-01
  • 期刊:
    PACIFIC ECONOMIC REVIEW
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Li, Lixing;Ma, Guangrong
  • 通讯作者:
    Ma, Guangrong

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其他文献

分税与转移支付结构:专项转移支付为什么越来越多?
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    马光荣
地方政府融资平台挤出了中小企业贷款吗?
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘畅;曹光宇;马光荣
  • 通讯作者:
    马光荣
政府规模、地方治理与企业逃税
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    世界经济
  • 影响因子:
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  • 作者:
    马光荣;李力行
  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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