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大工22秋《公共政策分析》在线作业3【标准答案】
可做奥鹏全部院校作业论文！答案请添加qq：2865690116 或 微信：daydayup731 大工22秋《公共政策分析》在线作业3
共20道题 总分：100分
一、单选题(共10题，60分)
1.从评估组织活动形式上看，公共政策评估可分为（）。
A、正式评估和非正式评估
B、内部评估和外部评估
C、事前评估和事后评估
D、执行评估和非执行评估
2.政策评估的价值分析对象确定的总原则是（）。
A、实事求是
B、有利于提高政策方案的价值
C、便于操作
D、有利于政策实施
3.政策执行后对政策客体及环境所产生的影响称为（）。
A、政策输出
B、政策效果
C、政策目标
D、政策反馈
4.（）是政策评估基本方法。
A、前后对比法
B、成本收益法
C、抽样调查法
D、专家判断法
5.在政策执行中，“挂羊头、卖狗肉”，“上有政策，下有对策”是哪一种执行偏差？（）
A、象征性执行
B、附加性执行
C、残缺性执行
D、替代性政策执行
6.行政许可属于公共政策执行方式中的（）。
A、申请执行
B、自主执行
C、被动执行
D、间接执行
7.政策投入和绩效在不同利益群体之间的公平分配程度是指（）。
A、适当性
B、公平性
C、充分性
D、执行性
8.我国公共政策评估的现状可以概括为（）。
A、刚刚起步，问题重重
B、刚刚起步，问题较轻
C、起步较早，问题重重
D、起步较早，问题较轻
9.邓小平同志的“一国两制”构想是（）的范例。
A、政策变通
B、政策创新
C、理想化政策模型
D、政策执行再决策
10.政策之间关系不协调造成的浪费或损失是指（）。
A、衔接成本
B、摩擦成本
C、政策制定费用
D、操作费用
二、多选题(共5题，30分)
1.哪些可以成为我国公共政策的执行主体（）。
A、各级行政机构大工答案请进：opzy.net或请联系微信：1095258436
B、社区居委会和村民委员会
C、公民和企业
D、法院
2.多角度分析通常从下列哪些角度进行分析（）。
A、伦理角度
B、个人角度
C、组织角度
D、理论角度
E、技术角度
3.政策监控过程包括（）。
A、监督
B、控制
C、调整
D、修正
E、评估
4.公共政策评估的效果有哪些（）。
A、直接效果
B、附带效果
C、潜在效果
D、象征性效果
5.通常公共政策问题的提出主体主要有（）。
A、政治领袖
B、政党组织和利益集团
C、民意代表和大众传媒
D、各类政策研究组织
E、政府部门本身
三、判断题(共5题，10分)
1.公共政策评估是公共决策科学化、民主化的必由之路。
A、错误
B、正确
2.公共政策运行的逻辑流程中政策实施包括政策执行、政策结果、政策修正。
A、错误
B、正确
3.实践证明，执行差错是导致政策失败的原因之一。
A、错误
B、正确
4.可以认为，政策效果和政策产出、政策目标是等同的。
A、错误
B、正确
5.中国政策研究组织由：官方政策研究组织、半官方政策研究组织和民间政策研究组织构成。
A、错误
B、正确
一、 实证分析
（一）变量选取
（1）被解释变量：对商业银行的发展水平的评估可以通过其资产收益率指标变化来作为参考，能直接体现出银行的整体竞争力和发展水平。除此之外，净资产收益率也能衡量商业银行的经营绩效，但由于国内商业银行的业务经营主要侧重于信贷，利润收入对信贷利差依赖性强，而净资产收益率容易忽视财务风险，故采用总资产收益率。
（2）解释变量：绿色信贷比率（GCR）能够评估绿色信贷业务对商业银行发展产生的效应现状。当绿色信贷在金融体系中占比偏高时，商业银行会在原有的基础上提高该业务的运用频率，提高业务拓展的积极性。
（3）控制变量：本文选取3个因素作为控制变量：第一，资本充足率（CAR），这反映了商业银行的自有资本在储户和债户遭受损失后所能承受的损失，针对不同规模的商业银行，结合其发展特点评估其风险应对能力。第二，成本收入比（CIR），可以精确体现出银行内部体系是否标准化，从而保证业务办理效率。第三，不良贷款率（NPLR），通过控制变量的变化反映银行资产量的波动程度。
表1 各变量说明
变量类型
变量名称
变量符号
变量描述
被解释变量
总资产收益率
ROA
净利润/平均资产总额
解释变量
绿色信贷比率
GCR
绿色信贷余额/总贷款余额
资本充足率
CAR
资本/风险资产
控制变量
不良贷款率
NPLR
贷款拨备率/拨备覆盖率
成本收入比
CIR
营业费用与营业收入之比
（二）数据来源
本文考虑到数据分析的波动性和不稳定性，选取多家商业银行作为主要研究对象的同时也建立了相关对比分析模型，选取此6家银行2012-2019年的年度数据进行分析。 其中原因如下：第一，中国于2007
年开始实施绿色信贷政策，起步初期由于普及度低、相关政策有待完善等原因，绿色信贷公开数据未披露或缺失。第二，中国邮政储蓄银行在2012年改制为股份有限公司，同时开始正式公开披露绿色信贷数据。第三，选取的案例均为上市银行，因此所得到的数据具有代表性，为保证实证研究结果的准确性，选取信息较为全面的6家银行。
模型建立中的变量数据均取自于国家官方网站公开的社会责任报告书等中，并使用Stata 15.0软件进行分析，样本容量为240，详细样本结构如下方表2所示。
表2 6家国有银行2012-2019年样本结构
银行
数据起始年份
数据截止年份
样本数量
中国银行
2012
2019
40
农业银行
2012
2019
40
工商银行
2012
2019
40
建设银行
2012
2019
40
交通银行
2012
2019
40
邮政储蓄银行
2012
2019
40
（三）变量描述性统计
对这几家商业银行近几年的内部数据和经营管理状况做出进一步详细的分析和对比，得出了如表三内容。总资产收益率（ROA）的平均值为1.03%，标准差是0.27%，最小值为0.51%，最大值为1.48%，这体现了近些年商业银行整体盈利态势较好，处于稳定发展状态。绿色信贷比率（GCR）的平均值为5.48%，最大值为8.94%，最小值是2.22%，这表明各个商业银行的绿色信贷比率普遍偏低，绿色信贷的实施力度不够，但整体发展潜力较大。银行资本充足率（CAR）平均值为13.8%，最小值为8.84%，达到国家要求的8%的标准，该数据说明商业银行在面对相关风险挑战时应变能力强。不良贷款率（NPLR）的平均值不高于1.5%，远未超过5%的临界值，标准差为0.4%，最小值低于0.5%，最大值为2.39%，表明商业银行总体不良贷款比率偏低，资产质量总体上处于良好的水平。成本收入比（CIR）的平均值为32.9%，
最小值为23.28%，说明我国商业银行存在经营中较高的运营成本，不利于企业内部的资金灵活流通，商业银行内部的运营成本有待缩减。
表3 变量描述性统计
变量名称
变量符号
观测值
平均值
标准差
最小值
最大值
总资产收益率
ROA
48
1.031746
0.271922
0.5112
1.4748
绿色信贷比率
GCR
48
5.481767
1.827332
2.220278
8.935038
资本充足率
CAR
48
13.80271
1.785372
8.84
17.52
不良贷款率
NPLR
48
1.279375
0.401637
0.36
2.39
成本收入比
CIR
48
32.90938
10.07608
23.28
66.47
（四） 面板数据模型回归分析
1. 模型建立与检验
本文采用了Hausman检验，通过对统计对象的数据核算，建立了初步的静态面板模型，具体内容如下:
ROAi，t=0+1GCRi，t+2CARi，t+3NPLRi，t+4CIRi，t+i，t
其中，i=1,2,…,6，表示国内6家大型商业银行；t=1,2,…,6，表示2012—2019的各个年份；0为常数项；i 是各解释变量的回归系数；i，t 是随机误差项。
首先，用F统计量检验得到的P值是0.0003，进一步选择最适宜当前国内发展现状的估计模型进行数据分析。其次，采用豪斯曼（Hausman）检验，p值为0.0112，排除了采用随机效应模型的可能。在多种评估和排除以后，决定选取固定效应模型来对商业银行的绩效进行评估。
2. 回归结果和分析
表4所示的内容为回归分析结果，其中y代表总资产收益率，回归方程的R2超过了 0.65，说明了当前国内绿色信贷业务给企业的绩效和盈利状况带来了一定的正面影响，然而若是超过了标准的界限范围，将会使盈利水平呈下降趋势。据表格中第一列数据所示的模型（1）显示，绿色信贷比率（GCR）
