时间：2022-10-31 21:44:21
关键词 金融服务外包专业；数据库系统；实验教学
中图分类号：G652 文献标识码：A 文章编号：1671-489X(2012)27-0131-03
Database System’s Experimental Teaching in Financial Services Outsourcing Professional//Wang Yanling, Lin Xiao
Abstract For the High personnel training issues in the current financial service outsourcing, this thesis studies the knowledge points of the database system required the outsourcing for financial services professionals and proposes a four-dimensional teaching system of database system. First, the status of financial services outsourcing and database system was analyzed; second, the database system experimental reform of outsourcing for financial services professionals was proposed.
Key words outsourcing of financial services professional; database system; experimental teaching
Author’s address Luoyang Normal College, Luoyang, Henan, China 471022
“如今，以数据中心、清算中心、银行卡中心、研发中心为主的金融后台服务与金融机构前台经营分离，正成为金融业未来发展的一大趋势，这也使金融业务进一步摆脱空间和地域的限制，为金融机构在全球范围内开展业务流程重组和实现服务外包提供了技术基础。”业内专家通过对信息科技在金融业深入应用趋势的分析，得出上述论断［1-2］。正如专家所言，随着金融后台服务产业的蓬勃兴起，在中国试水多年的金融服务外包有望迎来全新的发展契机。未来10年将是中国金融行业变革发展最集中的一段时期，金融服务外包业必将大有所为。
在金融服务外包业的快速发展中急需金融服务外包的人才。教育部、商务部于2009年联合下发《关于加强服务外包人才，培养促进高校毕业生就业工作的若干意见》，号召高校加快培养服务外包人才，提升我国服务外包产业人员素质，促进高校毕业生就业。在当前全球经济与金融一体化的背景下，培养金融IT服务外包人才对发展我国金融服务外包业务、改善对外贸易结构、加速与国际金融市场接轨及促进金融服务外包专业学生就业等方面都具有重要的战略与现实意义。
数据库系统课程在金融行业中占据主导地位，但是目前在金融外包服务专业中所开设的数据库系统课程为普通计算机科学与技术专业的专业课程，没有突出其为金融服务的特性，因此急需根据金融行业中数据库的实际应用来对数据库系统课程进行课程改革，从而更适合该专业的教学。本文先讨论金融外包服务的知识特点和发展趋势，后讨论数据库系统课程目前的实验体系，最后针对金融外包专业对数据库知识的要求重新进行数据库实验教学体系的构建。
1 金融服务外包
1.1 金融服务外包的知识特点
金融机构在业务流程中必须处理大量的信息，包括书面和电子形式，而且通常要为客户提供各种各样的相关服务，其数量巨大，覆盖范围宽，需要强大的信息技术服务作为支撑。金融业务与IT技术的融合是金融服务外包的特点。
1）除了计算机硬件和系统软件一般知识外，还需要网络技术，包括网络安全、数据处理（采集、备份、恢复等）、视频处理、系统开发和维护、IT项目管理等。
2）与金融和保险相关的知识，包括货币银行、保险、基金等的业务流程和管理也是十分重要的。
1.2 金融业务外包发展趋势
从目前业务发展情况看，金融业务流程外包越来越专业化，但主要是金融机构后台服务。金融后台服务作为金融服务外包发展最快的领域，正在细分市场上向更深、更专业化的领域拓展。
金融灾难恢复作为金融后台服务外包的重要组成部分，已经成为最引人注目的金融外包业务。
2 数据库系统课程
[关键词] 金融强省；评价指标体系；综合评价；主成份分析；结果
[中图分类号] F830 [文献标识码] B
一、引言
现代经济金融发展理论指出：“金融是现代经济发展的核心，是现代经济发展的动力和血液。”可见，金融业对于一个城市一个省份甚至一个国家来说都有着至关重要的作用。归纳起来，金融中心主要有以下几个方面的特征，分别为：集聚了足够数量的金融机构；金融设施先进、市场发达、信息灵敏；是区域资金的聚散地，具有良好的基础设施、法律制度以及文化环境；是金融体系的枢纽，在总体金融体系中占有重要地位，发挥着总体金融体系的功能。
本文通过对相关文献的梳理以及对搜集到的数据和指标体系的分析，用更为科学的指标评价体系对我国31个省市自治区的金融业进行评价，为金融强省问题的研究提供新的研究视角，并根据实证结果分析，对我国金融业的发展提出合理的政策建议。
二、关于金融强省的文献综述
（一）国外学者对金融体系的研究
国际上，部分学者用定性的手段对金融中心的建立进行了研究。例如，有些学者从金融中心的形成机制、功能角度对金融中心进行研究。经济学家Gras（1923）提出了都市发展阶段论。他指出了都市发展的四个阶段：第一阶段为商业；第二阶段为工业；第三阶段为运输业；第四阶段为金融业。金融业处在最高阶段，并且有着很大的集中度[1]。Jean-Paul（2000）根据相关指标资料对37个国际金融中心、金融城市的竞争力以及发展表现进行研究（不包括美国），他认为当金融业发展到一定程度时，赋税水平的高低往往是影响金融中心发展的最重要因素[2]。Reed（1988）在对76个城市的9个金融变量进行比较时利用聚类法进行分析，并将1900-1980年中指定年份的数据划分成均等的群，在确定主要变量之时运用了综合判别的方法，最后对金融中心进行排名，得出研究样本的金融中心具有明显的层级结构特征[3]。Choi（1999）在对全球最大的300家银行在金融中心办事处进行排名时，用到了非线性加权最小方差回归分析方法，这个排名成为了今后银行业改革发展的重要参考因素[4]。KittyYoung和Kin-ChokMun（2011）在比较亚洲地区的三个国际金融中心――新加坡、香港和东京时设计了一个以国际金融中心为要素的指标体系，该指标体系从金融环境、金融规模、金融聚集度、金融服务和金融人才等5个一级指标14个二级指标来对其进行衡量[5]。
（二）国内学者对金融体系的研究
国内关于金融中心的相关研究文献并不少，但大部分都是定性的研究，并且大多停留在构建金融中心的前提条件及其影响因素的研究上，而通过建立指标体系进行实证分析的并不多见。唐旭（2010）用相关条件指标得出金融中心形成的条件，并测定出我国的金融中心[6]。潘英丽（2007）则通过区位选择理论阐述了影响金融机构选址的重要因素，认为金融机构空间聚集可以在多个领域有所作为[7]。倪鹏飞（2008）则从全球化的视角对金融中心的竞争以及发展格局进行观察，认为金融中心评价指标体系可由4个一级指标（经济发展指标、金融发展总体指标、金融国际化指标、金融市场指标）34个二级指标组成，并运用空间经济学理论的框架构建了一个国际金融中心发展与竞争的解释框架[8]。陆红军（2007）在研究国际金融中心竞争力评估时建立了一套较为完善的指标体系，该体系由7个一级指标和58个二级指标组成[9]。高珊（2009）在金融中心竞争力评价指标体系构建过程中建立了3个一级指标和11个二级指标以及多个三级指标，并运用主成份分析法进行研究，得出在金融业的发展中金融主体起到了主导的作用，但金融客体以及金融环境也有重要的作用[10]。
总的来说，目前国内外关于金融中心的研究还存在两个明显的不足：第一，大部分研究都是应各地实际而谈，缺乏背景理论支撑，实证研究不足在一定程度上也制约了理论的深化；第二，大部分指标体系都定位于国际金融中心这个层次，缺乏对国内金融中心省市这一层次的研究。本文笔者期望通过对金融业相关文献的梳理以及对搜集数据的分析，为金融强省问题的研究提供创新的研究视角，对我国31个省市自治区的金融业进行评价，并根据实证结果分析，提出促进我国区域经济发展的政策建议。
三、指标体系的建立
本文在参考多篇具有代表性的金融指标评价体系文章后，根据中国实际情况以及实际可搜集到的数据，认为指标体系可由4个一级指标组成即：金融机构指标，金融人才指标，金融经济指标，金融环境指标。由于金融机构通常包括银行、证券、保险三类，这三类是城市金融产业的主体，有影响力的金融机构的聚集对于推动金融创新和城市金融业的发展能够起到支撑性作用。金融人才指标主要反映的是该地区居民的受教育程度以及金融从业人员数。一个城市的经济综合实力在很大程度反映了城市的竞争力，当然也包括了金融竞争力，因此金融经济指标进一步对GDP、财政收支、可支配收入进行了细分。而金融环境指标则进一步对基础设施、通讯、科技、对外开放度、投资消费水平进了了细分。
四、主成份分析
（一）数据来源
本文所采用的客观数据，以各省市公布的统计年鉴数据为基础，结合使用金融监管机构和金融机构的统计数据。具体的数据，详见附录“数据来源”。
（二）数据标准化
本文利用SPSS首先对32项指标进行标准化，再进行主成份分析。本文使用的是“Z-score标准化”。经过标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
（三）主成份分析法
1.简介：主成分分析试图在力保数据信息丢失最少的原则下，对这种多变量的截面数据表进行最佳的综合简化，也就是说，对高维变量空间进行降维处理。
2.数学模型几何解释：假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p个随机变量，记为X1，X2，…，XP，主成分分析就是要把这p个指标的问题，转变为讨论m个新的指标F1，F2，…，Fm（m
X=[X1 X2 … Xi … Xp]
其中Xi=[X1i X2i … Xni]T。这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。
■
其满足如下条件：每个主成分的系数平方和为1。即■
主成分之间相互独立，即无重叠的信息，即
■
主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即
■。
3.主成分个数的选取原则：根据累积贡献率的大小取前面m个（m
4.求解步骤
（1）求样本均值和样本协方差矩阵。
（2）求解特征方程■，其中I是单位矩阵，解得p个特征根■■。
（3）求λk所对应的单位特征向量■即需求解方程组■，其中■，
再加上单位向量的条件■。
（4）写出主成分的表达式
■
（5）计算得分
（四）金融指标主成分分析及得分排名
1.金融市场各指标主成分分析及排名
计算所得金融市场指标主成分分析及得分排名、金融人才指标主成分分析及得分排名、金融经济指标主成分分析及得分排名、金融环境指标主成分分析及得分排名等。
2.中国金融中心综合评价分析
该部分是对金融市场、金融人才、金融经济以及金融环境四个部分的主成份得分进行第二次的主成份分析。由于四部分第一次主成份得出的主成份变量之间存在着很强的相关关系，因此可以对四部分得出的主成份数据进行二次主成份，最终得出各指标得分和综合得分。
（五）数据结果分析
1.总体分析
金融市场得分前十名：北京、广东、上海、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、安徽。金融人才得分前十名：北京、上海、江苏、天津、广东、浙江、四川、湖北、山东、重庆。金融经济得分前十名：上海、广东、江苏、北京、浙江、山东、天津、辽宁、福建、重庆。金融环境得分前十名：上海、北京、江苏、广东、浙江、山东、天津、福建、河北、重庆。综合评价得分前十名：北京、上海、广东、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、四川。从结果显示，金融中心的综合竞争力与分项指标有良好的对应关系，说明了各个分项对综合指标具有良好的解释作用。从综合得分可以看出，三大全国性金融中心保持绝对领先地位。北京、上海、广东这三个省市得分高于其他省份，并对周边区域有较强的影响力和带动力，因而这三个金融中心是当之无愧的“全国性金融中心”。
2.区域分析
（1）东北三个省份综合竞争力排名分别为辽宁15、吉林18、黑龙江22。总体而言东北地区金融综合实力低于全国平均水平低于东部及中部地区，为-0.813。
（2）东部各省份综合竞争力排名分别为北京1、天津7、河北13、上海2、江苏4、浙江5、福建8、山东6、广东3、海南26。总体而言东部地区金融综合实力高于全国平均水平，为1.096。
（3）中部各省份综合竞争力排名分别为山西16、安徽12、江西20、河南19、湖北11、湖南14。总体而言，中部地区平均金融综合实力低于全国平均水平，但高于东北地区，为-0.574。
（4）西部各省综合竞争力排名分别为内蒙古24、广西21、重庆9、四川10、贵州28、云南23、31、陕西17、甘肃26、青海30、宁夏29、新疆27。总体而言西部地区金融综合实力低于全国平均水平，为-1.711，在四个区域中最低。
五、结论建议
在金融市场方面：我们应健全金融机构体系，完善金融市场功能，加快金融改革与创新，建设区域金融机构聚集省市。各个省市应努力构建地方易平台，促进地方企业产权之间股权流动。各地方政府也需大力发展金融要素市场，组建农村商业银行，支持本地商业银行跨地区经营和上市融资，以增强其资本实力和综合竞争力。
在金融人才方面：各地应充分发挥本区域的人力资源，加快金融人才培育的速度，加强与国内外金融研究部门、院校的合作与交流，引进、扩大金融人才的培养规模和层次。
在金融经济方面：地方政府应积极创造条件吸引外地金融机构，将金融中心提升到新高度，推进科技金融合作，开展对外经贸交流活动，建立中小企业绿色融资渠道，推进金融产业中心园区建设。
在金融环境方面：各地应优化金融环境建设，落实金融犯罪惩治工作，开展对外经贸交流活动，大力发展金融要素市场，推进金融后台服务中心，积极吸引社会资金参与市政基础设施建设。
[参 考 文 献]
[1]Gras. Cities and the Geography of Financial Centers[M]. Cambridge： Cambridge University press，2010：23-26.
[2]Jean Paul. The Competitiveness of International Financial Centers In Jack Revell[M].The Changing Face of European Banks and Securities Markets，2009：58-65.
[3]Reed，H.C.The Ascent of Tokyo as an International Financial Center [J]. Journal of International Business Studies，1980，11（3）：19-35.
[4]Choi，S- R， Tschoegl，A.E.and Yu， CM. Banks and the World's Major financial Centers， 1970-1980[J]. Weltwirtschaftliches Archly，1999，122（1）：48-64.
[5]European Commission Enterprise Directorate-General[R].Methodology Report on European Innovation Scoreboard，2011.
[6]唐旭.区域经济竞争力评价指标体系及其方法选择[J].上海应用技术学院报（自然科学版），2010（2）：33-35
[7]潘英丽.论金融中心形成的微观基础―金融机构的空间聚集[J].上海财经大学报，2007（1）：50-57
[8]倪鹏飞，孙承平.中国城市：金融中心的定位研究[J].财贸经济，2008（2）：11-14
经济货币化、经济金融化导致了金融经济时代的来临，金融越来越成为现代经济的核心。当今时代，离开了金融的经济，不再是现实的经济；离开了经济的金融，也不再是现实的金融。金融经济即金融成为运行核心的经济。金融是一种资源，是一种可以配置其他资源的核心资源，而金融配置则成为了资源配置的核心。金融资源配置效率的高低既决定着储蓄转化为投资的能力，也决定着产业发展方向与速度，影响一国科技创新的能力，进而决定着整个经济效率的高低和经济发展的速度。本文就海南省金融资源配置效率与其经济增长之间的关系进行研究与探讨，试图寻找二者之间存在某种可能的影响关系。
二、指标的设定与样本数据的采取
1.金融资源配置效率指标的设定
鉴于数据来源的局限性，本文仅选取了FCR（金融贡献率）、FAE（金融中介效率）对海南金融资源配置效率作一个简单的考量。
（1）金融贡献率（FCR）
本文仿照戈式指标，把每年实体经济从金融行业的融资总额统称为金融贡献额，将其与国内生产总值的比值定义为金融贡献率FCR，用这一指标来刻画金融发展规模和地区金融深化程度，反映金融增长对地区经济的贡献。根据金融贡献率的内涵，可得：
FCR=[股票筹资额+金融机构信贷余额+保费支出额]/国内生产总值
（2）金融中介效率（FAE）
国外学者主要用非国有经济的银行贷款占总贷款的比重来衡量金融中介效率，而国内学者则认为国有经济在我国地位较为特殊，以存贷款比来反映金融中介效率似乎更为合理。通过对上述国内外观点的综合和分析，本文将金融中介效率指标设定为金融机构贷款余额与其存款余额之比。
2.经济增长指标的设定
本文依照大多数学者的做法，将人均GDP作为考量海南省经济增长的指标。
3.样本数据的采取
本文所采用的数据均来自于《海南省统计年鉴》、中宏统计数据库、中国经济与社会发展统计数据库。样本数据年限为1991年―2012年，数据来源：笔者依据《海南省统计年鉴》、中宏统计数据库、中国经济与社会发展统计数据库资料整理所得。
三、实证分析过程
1.模型简介
本文的分析采用向量自回归模型（Vector Autoregressive Model，VAR），VAR模型不以严格的经济理论为依据，是一种非结构化的多方程模型。经济理论指导下建立的结构性经典计量模型存在不少问题，VAR模型是为解决这些问题而提出的一种非结构性方法建立各变量之间关系的模型，是当今世界上的主流模型之一。
VAR模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、IH负及持续的时间。可以用来描述若干变量间互相影响与作用的关系，从而将单方程模型加以改进、推广为由多方程的自回归模型。
2.实证结论分析
受篇幅限制，本文仅将实证结果展示如下，实证分析包括了平稳性检验、协整性检验、格兰杰因果检验、var模型的分析及后续的脉冲响应分析与方差分解。具体结论如下：
第一，单位根检验，变量原始序列都存在单位根，为非平稳序列，但经一次差分后可都转化平稳序列具备了协整性检验条件。
关键词：金融生态；经济增长；变系数模型
中图分类号：F8327文献标识码：A文章编号：2095-3283（2016）11-0096-03
[作者简介]刘强（1981-），男，汉族，山东临沂人，讲师，硕士，研究方向：区域金融；毛春元（1962-），男，汉族，江苏无锡人，副教授，硕士，研究方向：经济系统建模；黄萍（1977-），女，汉族，广西合浦人，讲师，硕士，研究方向：区域经济。
[基金项目]江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目“江苏沿海金融生态与经济增长的实证研究”（项目编号：2014SJB650）。
一、理论综述
自周小川提出金融生态的概念以来，越来越多的学者对金融生态内涵以及金融生态环境与经济增长的关系进行研究和分析。从现有的国内外文献看，经济学家对金融生态系统与经济增长的研究主要有以下三种结论：一类是认为金融生态系统在某种程度上极大地促进了经济增长；一类是金融中性论者；还有一类则认为金融生态系统对经济增长的促进作用不明显。更多的经济学家倾向于第一类结论，并用大量的实证研究证明了这一点。温智[1]以江西省为例，对区域金融生态环境与经济增长效率进行了实证研究，于平，逯进[2]等以我国省级面板数据为例，研究了金融生态与经济增长的关系，上述研究结果表明金融生态于经济增长之间存在双向格兰杰因果关系，金融生态对经济增长的影响存在较大差异；周琼[3]对江苏省金融生态系统与经济发展的关系进行了实证分析，结果表明江苏省金融生态环境是不断完善的，但二者之间有不完全的双向因果关系存在；张爱菊[4]等基于面板数据从生态足迹这一新的视角，通过对经济增长的分析来衡量中部六省经济的可持续发展能力，结论表明，每个省都应该依据各个省份的实际生态环境情况去制定相应的经济发展战略，不能盲目跟风。
作为中国的经济大省，江苏省的沿海城市与全国其他沿海城市经济差距很大，甚至与许多省内非沿海城市也存在较大差距。一个共同的经济体内部的经济发展应该是大致相同的，也就是一个统一的经济体内部的各个地区，他们的市场和赖以发展的经济环境不应该存在很明显的金融生态系统的差异。因此，及时地了解江苏沿海地区金融生态环境与经济增长之间的关系有助于找出以上问题的原因。
二、模型介绍
面板数据模型同时利用时间和截面两个维度的信息，反映出比单独使用截面数据或时间数序列数据更为真实的变量变化过程，能够更好地刻画出个体效应，避免因为信息遗漏造成的偏差，使估计结果更加真实。面板数据模型主要有以下三种类型：
第一：固定效应模型
该模型是将个体效应反映在模型截距项的差异上，模型回归形式如下：yit=xitβ+αi+εit，αi表示不同的截面个体截距是不同的，因此一种解决的方法就是引入个体虚拟变量，可以将其变成一般线性回归的形式，这样就可以运用普通最小二乘法估计参数了。
第二，随机效应模型
随机效应模型假定观察不到的个体效应存在，并与解释变量不相关。其形式可以表示如下：yit=xitβ+α+ui+εit，该随机效应模型设定为ui为一个随机元素。随机效应模型可以看成是一个拥有随机常数项的模型。
第三，变系数模型
变截距模型反映了解释变量外的其他因素对解释变量的影响，该影响对所有的截面可以是无差异的，也可以在时点或者截面个体上是有差异的。当存在差异影响时，变截距模型是无法反应的，此时，需要考虑用变系数模型。变系数模型的基本形式是：yit=xitβ+αi+εit，根据截距项与解释变量的相互关系，固定影响变异系数模型与随机影响变异系数模型也是变系数模型的一种。
三、实证研究
（一）指标的选择和数据说明
结合江苏省沿海三市的经济与金融发展情况，主要选取金融主体、经济基础、政策环境、社会保障和文化五个一级因子对金融生态环境影响进行研究。基于数据的可得性和指标的相关性，在一级因子下拓展几个相对比较有代表性的二级因子和三级因子，具体见表1。
反映经济增长的指标主要是选取人均GDP，人均GDP常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是了解一个地区宏观经济状况的有效工具。
本文原始数据来自江苏省统计局以及各地方性的统计信息网、统计年鉴和WIND数据库，使用的统计软件是Eviews60。考虑到数据的可获得性和数据的代表性，同时也为了消除指标间的量纲差异，将原始数据进行标准化处理。本文所选取的时间区间为2005―2015年。
（二）金融生态指数的测度
金融生态指数的测度主要分两步进行，一是对一级因子采用AHP方法来确定各项的指标权重，二是对二三级因子运用算数均值的方法进行加权求和。通过阅读大量的相关文献进行主观矩阵的判断，然后通过层析分析法确定的一级因子各项权重的计算方法如下：
构造主观判断矩阵：通过阅读大量的相关文献和综合分析，不难看出，金融主体、经济基础、政策环境、社会保障和文化对金融生态指标都有不同程度的影响，但是有主有次，结合二三级因子的数据可以初步建立起感觉判断矩阵如下：
135691/313571/51/31361/61/51/3151/91/71/61/51
计算客观判断矩阵。结合建立的感觉判断矩阵，可以得出此矩阵的5个特征值，选取最大的特征值λ=53841，从而可以得出其特征向量为x=（08514，04503，02306，01285，00509）。
计算归一化权重。由特征向量我们可以得到金融生态环境指标一级因子的权重值是：wx=（04974，02631，01347，00751，00297）。将标准化之后的数据与其权重进行逐级的加权求和，得到金融生态环境综合指数（X）与经济增长综合指数（Y）。
（三）Granger因果检验
为了进一步证明金融生态环境与经济增长是相互影响、相互作用的。通过Eviews60来判定两者的格兰杰因果关系，检验结果如下。
在5%的显著水平下，金融生态综合指标是经济增长综合指标的格兰杰原因，相反，经济增长综合指标也是金融生态综合指标的格兰杰原因。也就是说，金融生态和经济增长是相互影响、相互作用的。那么可以建立面板数据模型进一步去研究金融生态对经济增长的影响。
（四）面板数据模型的构建
首先为了确定面板模型的影响形式，对面板数据进行Hausman检验，从而选择是采用固定效应模型还是随机效应模型。
根据金融生态与经济增长综合指标的相关数据进行Hausman检验，检验的结果如表3：
从表3中的Hausman检验结果可以看出，P值小于005，所以应该拒绝原假设（随机效应模型），因此选择固定效应模型。
在确定选择固定效应模型后，通过F检验来确定面板模型形式；
H01：α1=α2=……=αn和β1=β2=……=βN
H02：β1=β2=……=βN
H01成立时的自由度为NT-1-k，所对应的回归模型的残差平方和为S1；
H02成立时的自由度为NT-N-k，所对应的回归模型的残差平方和为S2；
变系数模型的自由度为NT-N（k+1），所对应的回归模型的残差平方和为S3。
H01对应的统计量
F1=（S3-S1）/[（N-1）（k+1）]S1（NT-N（k+1））
～F[（N-1）（k+1），N（T-k-1）]
H02对应的统计量
F2=（S2-S1）/[（N-1）k]S1（NT-N（k+1））
～F[（N-1）k，N（T-k-1）]
若接受H01，则采用混合回归模型；若拒绝H01接受H02，那么则采用常系数回归模型；否则，采用变系数模型。
计算F1=325487，F2=167547，其中N=4，k=3，T=10，查F005（12，24）=218，F005（9，24）=230，因此在5%的显著性水平上应该同时拒绝假设H01和H02，所以应选择变系数模型。
（五）实证结果分析
以经济增长指数Y为因变量，以金融生态环境指数为自变量，为了更好地了解金融生态环境各指标对经济增长指数的影响，将金融生态环境分成金融主体x1，经济基础x2和社会环境x3（包含了政策环境、社会保障和文化）三部分，构建变系数模型，结果见表4。从模型中可以看出，R-squared=09885，值为0―1之间，而且比较接近于1，拟合度非常好。另外，D-W stat =16221。从SUR模型整体上来看是比较显著的，也就是说自变量在一定程度上可以解释因变量的波动。
由表4可以分析金融生态环境对经济增长的具体影响有以下几点：
1从模型估计结果可以看出，金融主体在整个金融生态综合指数中的影响是最大的，其次是经济基础和社会环境（政策环境、社会保障、文化）。从截距项来看，江苏沿海三市的取值都大于0，说明江苏省沿海金融生态对经济增长的效应是比较强的，其中影响最为突出的是南通，高达12238965，是盐城的15倍，是连云港的17倍。而影响经济发展的几个要素都可以归类到金融生态环境的各影响因子中，所以优化金融生态环境对促进江苏省沿海经济快速增长是非常可行的。
2从金融主体Lnx1来看，江苏沿海三市的取值都是正数，说明这三市金融主体的变化对经济增长影响显著，与经济增长都是正相关，值越大，对经济增长的贡献也就越大。金融主体主要从银行业、保险业、证券业的相关指标进行分析。金融主体所代表的金融生态指数对连云港的影响最大，金融生态指数每增加1%，对应的GDP会增加1349%。
3从经济基础Lnx2来看，和金融主体一样，指标都为正数。这说明一个城市的开放程度、产业结构、集约化程度在一定程度上都对经济增长产生正相关影响。
4从社会环境Lnx3上看，无论是政策环境、社会保障还是文化程度都对江苏省沿海三市经济增长有一定的影响，特别是对盐城的影响最大。
四、结论与建议
从实证分析结论可以看出，江苏省沿海的金融生态环境与经济增长呈正相关关系，并且二者相互影响、相互作用。从金融生态综合指标来看，金融主体对经济增长的影响最大，即在国内生产总值一定的基础上，如果金融体系越发达，那么金融资产价值也就越大，从而金融相关系数也会越高。这也很好地体现了金融机构对经济增长的资金支持力度。也正是因为金融机构对地区发展的不懈支持，江苏沿海三市经济才能持续稳定发展，也从侧面说明了除了银行外，保险业和证券业对经济的促进作用，也应该大力扶持这两个行业。
[参考文献]
[1]温智良区域金融生态环境与经济增长效率实证研究：以江西为例[J]武汉金融，2008（8）
[2]于平，逯进，陈希兰，卢佳瑛金融生态和经济增长的关系――基于我国省域面板数据的实证研究 [J]青岛大学学报，2013（11）
[3]周琼江苏金融生态与经济增长的关系研究[D]南京航空航天大学，2009
关键词：金融发展；政治经济学；利益集团
中图分类号：F830.2 文献标识码：A 文章编号：1000－176X(2007)08－0043－05
本文试图从政治经济学的角度来理解金融的发展。大量的文献表明，金融在经济发展中起着关键的作用。但是深一层的问题在于：为什么有的国家形成了有利于经济发展的金融体系，而有的国家则没有?虽然有的学者从法律制度、地理禀赋以及文化信用等方面给出了很多有力的解释，但是他们往往忽视金融发展的政治基础，特别是利益集团的力量在金融发展中的作用。本文所进行的跨国实证研究发现，金融利益集团的力量对金融发展有着显著而稳定的负面作用。同时我们的研究还发现，运用金融发展的政治经济学理论能够很好地揭示中国国有商业银行改革的逻辑。要实现中国金融的进一步发展，必须削弱既得金融利益集团的力量。
一、金融发展的政治经济学：一个文献回顾
金融在经济增长中的作用历来是经济学中最古老也是最重要的问题，许多经济学家都对此进行了深入的探讨。近年来经济学家开始关注各种制度因素在金融发展中的作用，La Porta、Lopez-de-Silanes、Shleifer和Vishny(以下简称LLSV)等提出了金融发展的法律理论，强调中小投资者权力和债权人权利的法律保护在金融发展中的作用；Beck、Demirguc-Kunt和Levine发展了由Acemoglu等提出的地理禀赋理论(endowment theory)，强调一国的地理禀赋(主要是指移民的死亡率)在金融发展中的作用；Stulz和WilliamsonE和Guiso、Sapienza和Zingales等提出金融发展的社会规范理论，开始强调文化与信用在金融发展中的作用。但是在现有的金融理论中，往往忽视金融发展的政治基础，特别是利益集团的力量在金融发展中的作用。实际上，利益集团对经济的影响很早就受到了经济学家的关注，甚至可以追溯到现代经济学之父亚当・斯密，他指出，“扩张市场，缩小竞争，无疑是一般商人的利益……因此，这一阶级所建议的任何新商业法规，都应当十分小心的加以考察……因为他们这般人的利益，从来不是和公众利益完全一致。一般地说，他们的利益，在于欺骗公众，甚至在于压迫公众”。在经济学上真正开始关注利益集团对社会活动影响的则始于OlsonL以及Stigler等，他们指出，小而集中的利益团体在社会经济活动中有着超常的权力，因为这些小规模的、有着共同利益的、容易组织的小利益团体，能够迅速采取一致的声音和行动来影响经济活动，而社会大众则由于人数众多、意见不一、利益分散而不能采取有效的行动，从而往往造成经济效率的低下。Rajan和Zingales开始关注利益集团力量对金融发展的影响，他们研究发现，金融发展往往会受到既得利益集团的影响，特别是在经济衰退的时候，既得利益集团常常利用贫困人群对自由市场的反对来抵制金融的创新和发展，利益集团理论能够很好地解释金融发展历史中的逆转。Beck、Demirguc-Kunt和Levine进一步研究还发现，一个分权、开放、竞争的政治结构比一个集权的政治结构更有利于削弱利益集团的影响，从而更有利于金融的长期发展。
但是在现有的文献中，还缺乏对金融发展政治经济学理论的系统实证检验，以及运用金融发展的政治经济学原理来理解中国的金融改革与发展。本文试图通过对这方面的努力来弥补以上研究的不足。
二、金融发展的政治经济学：实证检验
(一)定义、数据及描述
本文所使用的数据主要来自于世界银行的发展指标数据库、金融监管数据库以及Freedomhouse等数据库，下面我们将定义有关变量如下：
1．金融发展水平(FIND)。我们使用国内私人部门信贷占GDP的比例来表示，它是用来衡量金融发展水平一个有效指标，并且根据现有的研究成果，它与经济发展有着显著的相关关系。
2．利益集团的力量(INTE)。根据Olson的利益集团理论，利益集团的规模越小，它就越有动力采取措施影响政府的政策。从而一个国家的银行集中度越高，说明金融利益集团的力量越大(陆磊，2000)。因此，我们使用银行集中度来表示一国金融利益集团的力量。
3．经济发展水平(ECOD)。用人均GDP来表示。
4。政治制度(POLI)。我们用政治权利指数(POLI)来综合衡量一个国家政治体系的开放和竞争水平，数值从1～7，数值越高，说明一个国家的政治权利越大。
5．法律制度。它主要由以下两个指标构成：(1)债权人权利法律保护指数(CRED)，数值从0～4，数值越高，说明对债权人权利保护越好。(2)法律的执行质量，我们使用产权指数来衡量(PROP)，数值从1～5，数值越高，说明司法体系的效率越高以及私人财产的法律保护水平越好。
6．文化传统。用一国的来表示。文中的数据分别为一国人口中天主教徒的比重(CATH)和穆斯林教徒的比重(MUSL)。
7．地理禀赋。用纬度的绝对值(LATI)来表示一国地理禀赋的总体情况，数值是从0～1。
(二)计量分析和对检验结果的几点解释
在表2中我们分别给出有关变量的回归分析结果，从计量结果可以发现，金融利益集团的力量对金融发展有着显著稳定的负面作用，即使我们控制了一国的经济发展水平、政治制度、法律制度、文化传统以及地理禀赋等因素。结果仍然是显著而稳定的，它说明一国利益集团的力量越大，金融发展越差。
我们认为主要原因有以下几个方面：
1．金融利益集团的力量越大，它就越有能力和动力采取措施影响政府的金融政策，要求政府实行更为严格的进入管制措施来维护自己的既得利益，从而阻碍了市场的竞争。
2．金融利益集团的力量与它对金融资源的垄断程度往往是一致的。金融利益集团的力量越大，金融垄断程度越高，从而金融服务的质量就会越差，金融就会越不发达。
3．在存在强大金融利益集团力量的金融环境中，金融业务的核心不再是开发新的金融产品，促进实体经济的发展，而是如何维护既得利益，防止竞争，从而不利于金融的发展。
三、金融发展的政治经济学与中国国有商业银行改革的逻辑
中国经济发展的奇迹引起了世界的关注，但是中国的金融发展却严重滞后，其中国有商业银行改革的滞后已严重地制约了中国金融的进一步发展。在现有的研究中，许多学者主要从行业结构和规
模、国家能力和成本以及中央和地方银行等多元博弈的角度来理解中国国有商业银行改革的逻辑。但是在现有的研究中往往从少数金融机构的利益出发来研究问题，而很少从整个社会福利的角度来讨论银行改革。因此，现有的研究并不能解释中国的国有商业银行改革为什么严重地滞后于中国经济的发展，以及在国家控制金融的收益小于成本的条件下仍然保持对国有商业银行的控制。
笔者的研究认为，金融发展的政治经济学理论能够更好地解释中国国有商业银行改革的逻辑。理由主要有以下几个方面：第一，从市场结构来看，中国国有商业银行具有很强的市场势力，从而具备形成独立金融利益集团的条件。从表3中我们可以看出，虽然从20世纪90年代以来，四大国有商业银行的市场份额不断下降，但是不管从存款份额、贷款份额还是资产份额来看，它们仍基本占60％以上，已具备成为既得利益集团的必要条件。第二，从实际经济效果来看，通过政府对利率的管制，使四大国有商业银行获得了巨额租金。据估计，从1995年以来，国有商业银行获得的利差租金超过了1万亿元。第三，从政策效果来看，国有商业银行的行为对政府的金融政策具有很强的影响力，特别是20世纪90年代，中国政府所进行的几乎所有的改革措施都是为了维护国有商业银行的既得利益。从表4中我们可以看出，政府从1998年以来，花费巨资来拯救四大国有商业银行，但实际上很多政策无功而返，四大国有商业银行不良贷款“明降暗增”就是对此最好的注脚。
从上面的分析我们可以看出，金融利益集团的力量极大地影响了中国金融改革与发展的路径，并且从中获得了巨额的租金。但这些都以损害整个金融体系的稳定和效率为代价的，并且影响了整体经济质量的提高。实证研究表明，在中国以国有商业银行为主导的金融系统中，不仅不利于硬化对国有企业的市场约束，而且也不利于实现资本的合理流动及有效配置。
综上所述，可以发现，在中国过去的金融改革中，我们片面强调和追求四大国有商业银行的利益和稳定，而实际效果是带来整个金融系统的脆弱和低效率。因此，我们需要重新检讨中国国有商业银行的改革路径，并以新的理论视角来指导中国未来的金融发展。在今后的金融改革中，我们必须削弱既得金融利益集团的力量，以整个金融系统的稳定与效率为目的来推动中国金融的进一步发展。为此必须一方面，要积极打破国有商业银行的行政性垄断，建立竞争性银行业市场结构。在行政性垄断的行业中，往往追求本行业利益的最大化，而不是社会福利的最大化，并且容易导致经济腐败和政治腐败。在中国，由于长期实行计划经济和国有化，四大国有商业银行形成了行政性垄断的地位，造就了一个庞大的既得利益集团。中国银行业之间的竞争往往是一种低效率的竞争。因此，规范国有商业银行的行为，建立一个竞争性的银行业市场结构对于中国金融的良性发展具有重要的作用。在实践中，要进一步扩大外资银行持股比例，让外资银行真正成为“战略投资者”，积极推进中国民营银行的成立和发展，从而建立一个合意的竞争性的银行业市场结构。另一方面，要进一步加大开放力度，削弱金融利益集团对社会福利的侵蚀。进一步加大开放的力度有助于迫使金融利益集团放弃用政治手段来维护自己的市场地位。
关键词：收入不平等；消费需求；金融发展
中图分类号：F830
文献标识码：A
文章编号：1002―2848―2006(02)―0030―07
一、引 言
自从十九世纪七十年代以来，收入分配的变化 一直是传媒和学术界关注的焦点，学术界主要围绕 两个问题在讨论，其一是关于不平等的潜在来源有 激烈的争论，其次是围绕不平等的长期影响。本 文试图去考察不平等是否与消费需求短期变化的相 关性。
在不同的时期，经济个体的消费需求存在显著 的差异，具有时变性。本文的研究表明，当一个经济 个体获得信贷的能力依赖于收人时，收入分配能影 响该经济适应外来冲击的能力。如果信贷门槛较 低，只有低收入阶层被排除在信贷市场外，则不平等 越大，可能消费需求波动越大。相反，如果低收入和 中等收入阶层均排除在外，则收入分配不平等越大 可能不会导致总消费需求较剧烈的波动。
本文利用跨省横截面数据，发现当人均收入较 低时，收入不平等程度越大，消费需求的变化较小， 而当人均收入较高时，较大的收入不平等在大部分 时间均与较大的消费需求波动相联系。为解释本文 的研究结果，本文也考察了消费需求波动、收入分配 不平等与金融发展之间的关系。本文结论表明金融 发展水平与取得信贷的不同待遇(这两者通常与高 人均收入水平相联系)也许可以解释为什么收入分 配对高收入地区和低收入地区会导致消费需求发生 不同的短期波动。
本文关于收入分配对消费需求波动影响的研究 在以下几部分阐述。第二部分是相关文献的简单回 顾，并提出本文拟证的假说。第三部分实证方法的 介绍及其指标和数据的说明，第四部分表明结果，讨 论在改变估计方法、选择样本期时，验证这些结果的 强度，并作出解释，第五部分结论及政策建议。
二、文献回顾
最早对金融发展与收入分配关系进行正式研究 始于Creenwood和了ovanovic的《金融发展、增长与 收入分配》(1990)一文的发表，他们在一个动态模 型中讨论了经济增长、金融发展与收入分配三者之 间的关系，并认为享受金融服务和形成金融中介是 有成本的，在金融市场不发达的地方，穷人由于没有 能力支付成本而不能享受到金融服务，穷人和富人 因为财富的不同而导致投资收益率也不同，收入分 配差距因而扩大，在经济增长的成熟期，金融中介充 分发展，穷人也会逐渐积累财富超过门槛财富水平 获得充分的金融中介服务，人们都能获得同样的较 高投资受益，收入分配格局最终稳定在乎等水平，即 金融发展与收人分配差距呈“倒U”关系；Galor和 Zeim在《收入分配与宏观经济》(1993)一文中通过 一个两部门跨期模型分析了收入分配在宏观经济中 的作用，他们认为由于信贷市，场的不完善，初始财富 不同的人筹资的能力也不同，初始财富高的人能够 享受到信贷服务，初始财富少的人几乎借不到款，所 以富裕国家比低收人国家有更平等的工资差距和收 入分配；Baneliee和Newman研究认为在金融市 场不完善的情况下，信贷市场的发展会降低收入差 距；Clark、Xu和Zou运用全球数据分析金融发展 与收入分配之间的关系，得出：金融发展会显著降低 一国收入分配差距的结论，但“倒U”假说未得到支 持15J。总之，Galor和Zeira和Banerjee和Newman 模型均包含共同的思想，在金融市场不完善的条件 下，初始的财富分配差距未见得随着经济增长而减 少，反之，信贷市场的发展会降低收入分配差距。
与本文研究有关的还有，Kmsdl、Smith(1998) 表明，使用财富的中等水平就可以解释宏观经济行 为，然而，在他们的模型中，所有的个人均是面临同 样的信贷约束条件，与此相反，本文并不认为是这 样，本文假定每个人面临不同的信贷条件。因此，信 贷约束和不受约束的个人拥有不同的消费需求能 力，财富和收入的分配能影响总体波动。jappeUi (1990)研究美国数据也发现，并非所有的家庭面临 相同的约束条件，他估计只有19％的美国地区家庭 受信贷约束，此外，他还建立了信贷约束加强与收人 分配之间的联系，表明，信贷约束的最重要的决定因 素是当前的收入、财富和年龄。Zeldes(1989)经 过研究发现，财富较少的个人其消费行为是受到信 贷条件约束的。最后，Jappelli(1998)提供了更直 接的经验证据，即越是信贷受约束的个人越是有较 大的消费敏感性。
在国内，章奇等利用各省1978-1998年的数 据，对中国各省的银行信贷和城乡收入分配之间的 关系，控制其他因素后，研究结果发现金融中介发展 会显著拉大城乡收入差距；谈儒勇等运用中国数 据分析两者关系也得出此种结论。本文试图把 收入不平等、金融发展与总消费需求波动有机结合， 并考察他们之间的强相关性，本文的研究将与Ban－ erjee类似，不平等对总消费需求的影响在低收人地 区和高收入地区是不同的。
在以往研究的基础上，由于中国地区间发展的 不平衡性显著，对中国的研究不能停留在国家的层 面，必须深入到地区层面，才有可能把握到基本的现 实，从而得出符合实际的研究结论，根据本文的研究 目的，提出以下假说。
假说：当只有低收入阶层信贷受约束时，不平等 程度越大将导致总消费需求的波动也越大，当低收 入和中等收入阶层都受约束时，不平等程度越大可 能导致消费需求的波动越小。在较穷的地区，低收 入和中等收入阶层信贷可能受约束，而在较富裕的 地区，只有低收入阶层受约束，这样，在低收入地 区，不平等加剧引起总消费需求较小波动，在高收入 地区，不平等加剧将引起较大的总消费需求波动。 同时，如果金融部门的发展使得接受信贷的门槛更 低，那么总消费需求的变动有可能与金融发展是负 向相关的。
三、指标及数据说明
下面的部分主要从经验上讨论以上提到的影响 的存在性。但是关于收入不平等与消费需求波动之 间的关联性可能还涉及到很多方面的问题。
第一个问题便是地方政府政策、文化等与收入 分配有关联，而且可能也会影响消费需求变动，幸运 的是，中国的省级面板数据可以获取，本文能够通过 估计―个固定效应的模型来讨论这个问题。
第二个问题是很难割开不平等对消费变动的影 响和这些波动对收入不平等的影响。如果较高的消 费变动会产生较大的收入不平等，本文希望能找到 收入不平等与消费需求波动之间的正相关关系。本 文试图从两方面讨论这个问题。首先，为了把注意 力放在收入不平等与消费需求波动之间的联系上， 使用了不平等的滞后值来研究初始的收入不平等与 之后的总体消费需求变动之间的联系；然后，测量了 在相当长时期内消费需求变动以观察衰退期和扩张 期。如果认为扩张期增大了不平等、衰退期减少了 不平等，则在方法上应考虑：本文的结果是由消费需 求变动和收入不平等之间的联系引起的，因为样本 期应包括扩张期和衰退期，否则，以上提到的解决办 法都不能完全地解决这些内生性的问题，这些将在 结果分析部分提到。
第三个问题就是数据的获取。数据的获取对本 文应用面板估计和测量相当长时期内的消费需求变 动至关重要，但收入不平等数据集相当少而且可靠 性较低，当数据获取受到限制时，本文数据主要来源 于陈宗胜(1991)测算的相关数据，并借鉴他的“分 层加权法”测算各地区收入不平等程度即CINI系 数。同时我们也意识到本文相对小的样本可能对结 果的可靠性产生怀疑，因此本文后半部分进行几种 敏感性分析。
最后，收入不平等对消费需求波动的影响随着 人均收入水平而变动，因为是否能获得信贷是由收 入水平决定的，就因为这样，允许收入不平等对变动 的影响随后者而变动。
讨论了以上的问题之后，本文的实证研究是由 以下方程开始估计的：
当选择数据时，必须考虑到绝大多数地区收入 不平等程度变化较慢，所以对不平等的测量需要较 长的时期以观测到收入分配的显著变化，这样，在构 筑数据集时，本文需要权衡：观测期之内年数较多， 以观测到收入分配的显著变化，并且在较长时期内 计算出消费需求变动率，同时，它也会减少回归中的 时期数，降低固定效应估计的有效性。在权衡之中， 本文首先观察了一个三时期固定效应模型，之后，本 文又考虑了一个四时期模型。
本文采用的数据来源于《新中国五十年统计资 料汇编》(中国统计出版社，1999)、《中国统计年鉴》 (中国统计出版社，2001～2002)、《中国金融统计年 鉴》(中国统计出版社，1978～2002)以及各省市的 统计年鉴。我们的有效样本包括了28个省(直辖 市)从1978～2001的面板数据，并把它分割成均 等的三部分，计算了1981～1985、1989～1993及 1997～2001间年增长率的标准差，观察了1978～ 1980、1986～1988及1994～1996年之间收入不平等
我们的计量检验是分两步进行的，首先对全国 范围内的28个省(直辖市)的数据进行分析；第二 步是把数据按照东、中、西三个经济去进行分区域的 研究。
结果验证了本文先前的假说，即收入不平等与 数据，因此，本文观察到一个三年期的收入分配的特 征，并观察到之后5年消费需求的波动。
四、计量检验和结果分析
(一)初始估计结果
在这部分，本文采用计量软件Eview5．0并估计 了(1)式。
总消费需求波动是紧密相连。然而，如表2所示，这 种相连关系随着人均收入水平而变动，初始人均收 入较低时，较大的不平等通常与消费需求增长变动 较小相联系，如西部地区INCINEQ系数为负值且显 著，而当人均收入较高时，这种影响是相反的(1N- CINEQ系数为正值且显著)且较大的不平等伴随着 较高的总消费需求变动。
正如前面所讨论的，因为各地区金融发展水平 不同，所以可能信贷约束的条件存在差异，同时因为 金融发展和GDP均值高度相关，所以对金融发展指 标FINDEV的测量和金融发展与收入不平等之间的 相互影响的估计对我们的研究是非常必要的。正如 假说中所言，金融的高速发展能够降低信贷约束的 门槛让更多的人接受信贷，这样，各地区不同的金融 发展水平有可能影响收入不平等程度进而影响消费 需求波动。本文期望金融发展指标以及它与收入不 平等的相互影响能加强对假说的检验。
为了检验这个思想，最好是使用私人信贷与 GDP的比重来衡量金融发展水平，但受到我国统计 资料的限制，本文只好用金融发展规模(FINDEV) 的指标来代替。
衡量金融发展规模常用M2GDP的比重这 一指标(Mckinnon，1973)，简称为麦氏指标，然 而，麦氏指标受到了众多的质疑。Arestis等(2001) 考虑到在不发达国家国内信贷的作用，设计了银行 贷款占GDP的比重这一金融发展规模度量指 标。Allen等(2003)利用结构指数表明，中国银 行系统的规模远远地超过了金融市场的规模，尽管 中国股市确实比银行要有效得多，但银行在经济中 的作用要远大于股票市场，即中国存在一个明显的 银行导向型金融结构，所以用银行贷款占GDP的比 重这一指标来衡量中国金融发展程度也是比较合理 的。为了减轻通货膨胀带来的失真，在本文中对 GDP通过官方公布的全国零售价格指数(以1978 年为基年)加以调整。贷款余额这一存量指标剔除 价格影响的处理方法按照King和Levine (1993)，用名义值上年和本年的平均值来表示剔 除了价格影响后的实际值。
正如前面所提到的，在本文初始估计中， MEANGDP可能只是金融发展的一种代替，为了检 验这种观点的有效性，本文选取了INCINEQ和金融 发展指标的交互项(以下以INFINDEV表示)，以找 到MEANGDP或FINDEV哪一个是更好的解释变 量，在消费需求回归模型中，FINDEV以及INFINDEV的系数是显著的， 这也就验证了总消费需求的波动是受到金融发展规 模的影响的，本文相信以上的假说推断是合理的。
同时，我们注意到，在整体回归中，当INFIND。 EV和FINDEV的系数是显著时，INMEANGDP的系 数虽然显著性水平下降，但仍然显著，由此也说明金 融发展不能完全取代GDP，人均收入水平在解释消 费需求波动方面仍然时具有一定解释力的。表2 (b)的系数估计结果仍然表明，对本文样本中的绝 大多数地区，较高的不平等程度和消费需求的较低 变动相联系，此结果也间接地表明我国还是人均收 入水平较低的国家。
(二)敏感性分析
在前面部分，本文讨论了不平等与波动之间的 联系，如在贫穷和金融发展较落后的地区，高不平等 似乎与较低的消费需求波动相联系，但在富裕和金 融发展发达的地区却正好相反。
正如本文前面所讨论的，数据集较少，可能使本 文的结论引入怀疑，所以有必要修改回归的条件来 增强我们结论的强度。下面就是本文努力做的几点 尝试，以更进一步寻找收入不平等与消费需求波动 之间联系的证据。
首先，本文在三个地区重新估计包 含交互项――INMEANGDP和INFINDEV――的方 程(估计结果略)，估计结果表明，在这三个样本中， iNCINEQ的系数在低收入样本中是负值，在高收入 样本中是正值，这一结果确认了整个样本的结果，在 低收入和中等收入地区中，获得了负值且显著的收 入不平等的估计系数在高收入地区的较小样本中，本文获得了正值且在 10％水平下显著的系数估计。
其次，理论上，各个地区可能有不同的GDP增 长速度和消费需求的变动，因为他们面临不同大小 的冲击，且各地制度文化也有差异。为了解释这种 可能性是否影响本文的结论，把CDP增长的标准差 作为解释变量，结果发现，GDP增长变动较大的地区消费需求 变动也较大，试图采用这种方式来控制冲击的大小 并不能改变本文的初始结论。
最后，本文试图发现计量结果对不同的样本期 是否会产生不同的结果，于是选择在一个相当长时 期内计算总变动的标准差和观察收入不平等的细微 变化，采用另一种方法分割样本，即使用28个地区 3个时期的更小的面板数据，本文减少不平等观察 数据间的时间段并观察1978～1980、1984～1986、 1990～1992和1996～1998年间不平等的数据，再 计算1978～1983、1984～1989、1990～1995和1996 ～2001年间消费需求年增长的标准差，这个新的数 据集与原始数据集在两个方面不同，一个是不平等 的测量在两个时间段间的间隔较小，变化也就较小， 另一个是在不平等观测数据间有一个完全重叠的时 期，但在该时期本文计算消费需求的变动。
这样，在第三个数据集内，产生了内生性的问
基于敏感性分析证实了收入不平等、金融发展 和消费需求变动的关联是相对正确的，这些结果不 会随着估计方法以及样本的选择策略而改变。
五、结论及政策建议
本文检验了收入不平等与总消费需求变动之间 的关系，在低收入地区，高不平等水平与消费需求的 低波动相联系，在高收入地区，不平等程度越大，波 动越大，并且数据检验结果表明金融发展有助于解 释不平等与总消费需求变动间的联系。本文同时也 意味着低总消费需求波动并不必然意味着绝大多数 个人是富裕的，它只是意味着那些占总消费需求绝 大部分的那些个体是富裕的。
我们的研究具有很强的政策含义，基于本文的 政策建议可以总结为以下几点：
1．造成消费需求增长速度下降甚至萎缩的重要 原因是居民可支配收入下降和收入差别的拉大。我 国以当年价格计算的城镇家庭人均纯收入增长速度 在1994年达到35．6％峰值后，逐年下降，至1999年 才开始回升；实际收入的增长速度在1994年以后也 连续4年在低位徘徊，1999年才超过1994年的增 长速度，2000年又有所下降；全部职工工资总额 增长速度于1994年达到35，4％的峰值后，逐年下 题，因为如果经济周期的波动产生了不平等，则不平 等和总消费需求变动估计重叠的部分可能会产生一 个更引人怀疑的结果。
使用第三种样本进行的消费需求变动估计的结 果列在表3(只列出了几个主要变量)，正如表中所 显示的，先前的结论通常被保留了，其结果与先前的 结果一致。消费需求变动与不平等之间的联系在第 三个样本中得到支持，但显著性却减少了。 降，到1998年仅增长了0．2％，近年来职工工资总 额增长速度有所提高，远比1996年以前低。同时， 我国居民收入分配差别也呈扩大的趋势，基尼系数 由1967年的0．15上升到2000年的0．458，已处于 警戒线(美国为0．4左右)。正如实证分析中显 示，在我国这样一个低人均收入的国家，较大的不平 等并不能加快消费需求增长的速度，要实现这一目 标，必须发展经济，提高人均收入水平，尤其要促成 中等收入阶层的形成和扩大，使收入分配与总消费 协调、互动发展。
2．我国金融发展最突出的特点是金融总量的快 速增长。如M2与GDP比率在1991为0．9，2001年 该比率已达到1．63”，超过发达国家水平。但股 票债券市场和衍生金融市场还很不发达，市场结构 极不合理，信贷配给现象也严重存在，同西方发达国 家相比，我国消费信贷的覆盖范围及其在促进消费 中所起的作用还十分有限。消费信贷余额占全部贷 款余额的比重仅为6，22％，其中住房贷款余额占全 部贷款余额的比重为4．98％。据统计，美国全部商 业银行贷款中，消费信贷约占15％；全部金融机构 的贷款中，消费信贷约占50％，可以说我国的金融 总体发展水平仍很落后。
关键词：农村内部收入差距 农村金融发展 OLS模型
引言
十报告中指出，解决好“三农”问题是全党工作的重中之重，但自20世纪80年代以来，农村内部收入差距不断扩大的问题日趋严重，影响了“三农”问题的解决。据社科院公布的2012年《农村绿皮书》显示，2011年中国农村基尼系数比2010年有所增长，达到0.3897，即将超过0.4的国际警戒线。
农村经济的繁荣需要金融的助力，而农村金融对农村经济的助力应该包含两方面，既要有效率上的提高，促进经济增长，又要体现公平，缩小农村内部收入差距（刘纯彬、桑铁柱，2010）。科学合理的农村金融制度安排既可以助力当地经济繁荣，增加收入较低者的收入，又可以为中低收入群体提供资金支持，提高生产能力，促进经济发展。
文献回顾
国外对金融与收入差距关系的研究起步较晚，直到20世纪末，学者们才重视这一问题。麦金农和肖针发现发展中国家的经济与金融相互制约，处于恶性循环之中，因此政府应用金融深化政策促进金融发展。但是，Townsend等却认为高收入者在金融发展过程中更容易获得周全的服务，从而加剧了收入不平等。与此同时，而Li Squire等通过实证分析后认为，金融发展水平的提高会缓解收入分配不平等的状况。所以，整体来看，国外学者们大都认为金融发展状况与收入差距变化有一定相关性，但具体研究结论呈现多样化。
与国外研究不同，国内学者们更关心我国城乡收入差距与金融发展的关系。章奇等（2004）通过对两者关系进行实证分析，得出了两者之间呈正相关的结论；姚耀军（2005）等通过不同计量方法实证分析后认为金融发展规模与城乡收入差距呈正相关关系，而金融发展效率与其呈负相关。而刘敏楼的结论与以上研究差别很大，他通过分析后发现两者之间符合倒 U 型关系。
综上所述，国内外学者们的研究结论并不相同，且大多忽视了发展中国家二元结构的问题，更忽视了农村内部收入差距的问题。因此， 本文利用相关数据对这一问题进行实证分析，既弥补了相关研究的不足，为解决农村内部收入差距这一难题寻找途径，又可以为农村金融深化寻找更强有力的支撑。
研究设计
（一）模型构建
本文研究的是我国农村金融发展变化能否导致农村内部收入差距产生相应变动，因此在借鉴国内外学者的研究经验的基础上，从我国农村实际出发，构建如下模型：
NID=α+β1NFD +β2NFE+e
其中，NID为农村内部收入差距，NFD为农村金融规模，NFE代表了农村金融运行的效率，e为误差项，α、β1 、β2为待估参数，其中α表示在没有NFD和NFE影响下NID的固有值，而β1 和β2分别代表了当NFD和NFE变动一个单位时NID的变动程度，β1 和β2显示了农村金融规模和运行效率对农村内部收入差距的影响程度。
（二）指标选取
农村内部收入差距（NID），是指国家统计局抽样调查的农村居民按纯收入分组中纯收入最高的一组的比重与纯收入最低的一组的比重的比值，该指标的数值越高，表示农村居民之间的收入分配越不公平，差距也就越大，反之越小。
农村金融规模（NFD），是指我国农村金融机构吸收的存款总额与发放的贷款总额之和与当年农村GDO的，其数值越高，说明农村金融发展规模越大，反之越小。
农村金融运行效率（NFE），指的是农村贷款占农村存款的比重。在当前农村发展急需资金支持的背景下，该指标既可以评判农村金融机构将本区域储蓄转变成支持当地经济发展所需资金的能力的大小，又能反映农村资金外流情况。其数值越大，说明农村金融运行效率越高，越能助力农村经济发展，反之，表明该区域农村资金外流越严重。
（三） 数据处理
本文所使用的数据均为年度数据，其时间跨度为1994年至2009年。其中，农村GDP数据由农村国民生产总值在我国国民生产总值中所占的比重乘以全国GDP得出，农村存款为农户储蓄和农业存款之和，农村贷款为乡镇企业贷款与农业贷款之和。我国GDP数据、比重数据、农村存贷款数据、农村内部收入差距数分别来自《中国统计年鉴》、《中国农村经济绿皮书》、《中国金融统计年鉴》。
实证分析
（一）最小二乘估计（OLS模型）
首先对已整理的数据取对数，这样可以确保能够用线性模型实证分析。然后，把取相应的对数后的三组数据引入Eviews软件，做最小二乘估计（OLS模型）可得：
LNNID=1.688-1.748LNNFD-
（3.853） （-3.088）
1.667LNNFE （1）
（-3.057）
R2=0.6634 修正R2=0.6117
F=12.81353 D.W=1.607939
其中R2是可决系数，F与D.W是相关的两个检验统计量，而括号内的数值为相应参数的“t”的检验值。
据以上回归估计看，模型拟合程度较高。R2=0.6634，表明模型在整体上拟合良好。从截距项与斜率项的t检验看，β1与β2相应的t值均小于5%显著性水平下的自由度为n-3=13的临界值-t0.025（13）=-2.167，均没有违反经济意义。此结果表明我国在1994-2009年的16年时间里，农村金融规模的扩大、运行效率的提高会缓解农村内部的收入分配不平等。
（二）异方差检验
为确保模型的可靠性，本文对该模型进行怀特（White）检验以检验该模型是否存在异方差。检验后可得：
e2=3.102+3.607lnX1+0.168（lnX1）2+
（1.44） （1.07） （0.09）
8.228lnX2+4.078（lnX2）2+6.851lnX1lnX2
（1.65） （1.44） （1.59）
R2=0.5634
各参数的t检验都不显著，但：
nR2=16*0.5634=9.014
α=5%下，临界值 χ20.05（5）=11.07，很明显9.014
（三）序列相关性检验
为防止随机误差项之间存在某种相关性，增加模型可信度，本文将采用DW检验法 对模型进行序列相关性检验。由OLS模型可得：
D.W=1.607939
取α=5%，由于n=16，k=3（包含常数项），查表得：
dL=0.98， dU=1.54
由表1知，dU
结论与建议
通过上述分析，可得以下结论：我国农村金融规模和效率的变动会影响农村内部收入差距变化，且与之呈现负相关关系，即农村金融规模的扩大和运行效率的提高会缓解农村收入不平等程度。
基于上述结论，本文提出以下政策建议：
（一）增加农村金融的供给并扩大农村金融规模
本文实证分析后得出的一个重要结论便是农村金融规模与农村居民收入分配呈负相关关系，因而要加大当前农村紧缺的资本的供给。为此，一方面政府要在控制资金外流的同时，加大农村基础货币的投放；另一方面要在信贷政策上予以倾斜，鼓励金融组织对农村在资金支持上加大力度。与此同时，还要建立以服务“三农”为目的的农业保险体系，以降低农户借贷的风险，提高金融机构放贷积极性，增加正式借贷总量。
（二）提高农村金融中介效率
1.鼓励培育多种形式的农村金融组织，完善竞争机制。地方政府在加强监管的同时，应充分吸引民间资本，建立多种所有制的金融组织，发挥其农户信息掌握更完整，经营机制更灵活的优势，提高金融服务发展效率，直接为“三农”服务。
2.改善农村金融生态环境。当前农村金融生态环境存在包括农民法制意识淡薄、企业和农户缺乏有效资产抵押等问题，这是导致农村金融发展受到限制的一个重要原因。为此，可以采取如下措施：
第一，加强信用体系建设，通过政府倡导，金融机构和地方政府共同实施，建立针对农户的信用评级和档案制度等措施，从而规避金融机构提供贷款时给其自身带来的风险。第二，加强针对性宣传教育，增强农民与农村企业法律意识。第三，加快土地流转步伐，增加农户资产。政府应该加快农民的土地流转实现的步伐，让农民真正的拥有属于自己的资产，确保农民可以以土地作抵押，更及时的获得所需资金。
3.大力发展农村金融市场的信息服务中介组织。农村金融中介是独立于金融机构与农户之外的第三方，应承担起在两者之间搭建桥梁的职能，通过金融中介收集和供给各类金融市场信息，促成借贷双方达成交易，从而使金融运行效率得到提高。
（三）完善农村金融体系
1.明晰农村金融机构的职能。我国农村金融体系不健全，政策性、商业性和合作性三类金融组织职能划分不清，业务相互交叉，利益相互冲突，不能充分发挥三者的整体效应。因此，一方面政策性金融机构应立足长远，真正承担好政策融资的职能，重点是为农业基础设施、粮棉重点农产品以及扶贫等风险大、周期赢利水平低等特点的项目做好服务工作。另一方面，要在不断加强对农村商业性和合作性金融机构监管的同时，进一步明确其各自职责和业务范围，完善农村金融体系。
2.提升农村金融机构经营能力。以农信社为代表的农村正规金融机构作为为农村提供金融服务的主力军，应抓住客户需求，不断提升自身经营能力，在借贷制度和产品服务上创新。一方面，进行借贷制度创新，在保证金融安全的情况下，放宽限制，简化借贷手续，使农户贷款特别是农户的生产性贷款方便、快捷、及时；另一方面要开发新业务，围绕客户需求研发新的金融产品和新的金融服务，增加盈利渠道，把提高服务水平作为竞争的有力手段。
3.引导和规范民间金融的发展。目前，民间金融是我国农村金融市场中不容忽略的一部分，其对解决农民融资难的问题有积极的作用。因此我们一方面要大力发展农村资金互助社、小额贷款组织等非正规金融机构，另一方面也要大力规范其运行机制，确保其健康高效发展。
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关键词：全球化经济金融化非金融企业
美国次贷危机爆发前后，作为可能导致危机的重要因素——经济的金融化现象，成为西方经济学者热议的焦点（john bellamy foster，2008，2007；格莱塔·r克里普纳，2008；william milberg，2008）。经济金融化描述了近四十年来资本主义的经济特征从以生产为重心逐渐转移到以金融为重心这一事实（john bellamy foster，2007）。与传统金融发展与经济增长理论不同的是，经济金融化不仅反映在银行、经纪人事务所、金融公司等机构的扩张上，金融业利润占利润总额的百分比的增长上，也同样反映在非金融企业的利润积累和利润使用上的“金融化”倾向上（milberg，2008）milberg认为非金融部门的金融化是指：生产性企业越来越多地成为金融控股集团，其利润越来越多地被用于股东分红、购买金融资产（例如股票回购），甚至兼并收购等。。尽管过度的金融创新与资本的金融化最终体现为越来越大的资产价格泡沫并导致危机爆发，经济金融化的过程也并非对经济毫无裨益。paul sweezy（1997）曾认为资本积累过程中的金融化是支撑20世纪70年代以来经济增长的主要力量，并由此带来了资本主义经济体系的转型。不仅如此，在全球化背景下，跨国企业通过控制价值链、获得利润积累而产生的金融化趋势促使以美国为代表的经济体实现了：低投资与企业核心竞争力提高并存，高利润、高股东价值与低投资率并存，低生产、低物价与高消费并存的优质增长（milberg，2008；张慕濒，2010）。
20世纪90年代以来，中国加速融入世界经济体系，成为全球价值链体系中最大的制造中心。金融危机之后国内制造业迫切需要转型升级，然而“实业金融化”的趋势却愈演愈烈。有数据表明，国资委下属的117家央企中76%涉足金融业，这些非金融央企实际已经控制了24家信托公司、20家证券公司、14家财产保险公司以及23家寿险公司，分别占到受调查该种类金融机构的462%、410%、370%以及531%。此外，上市公司抱团参与私募股权投资以及各地陆续爆发的民间借贷危机，均验证了上述事实。这是否说明在全球经济一体化、经济金融化趋势的推动下，中国实体经济也出现了金融化现象？与控制全球价值链的美国相比有何不同？如何证明和评价我国的实业金融化现象？
基于上述思考，本文从梳理西方金融化评价的定量指标入手，以中国的宏观金融状况与制造业的金融活动为研究对象，实证检验中国的经济金融化现象，判断目前金融化的状态、阶段，分析其成因，为如何看待实体经济与虚拟经济的协调发展提供借鉴。本文的结构安排如下：第一部分文献综述，梳理金融化研究的不同方面，区分金融化与金融发展，厘清全球化与金融化的关系；第二部分是借鉴西方评价体系设计中国经济金融化的量化标准；第三部分全球化下经济金融化趋势在中国的验证。第四部分是总结与启示。
经济金融化的相关研究回顾
1金融化的定义与成因
自goldsmith（1969）和mckinnon（1973）提出金融发展与经济增长关系的经典理论以来，“金融化”一词被随意地等同于金融深化或金融自由化，尤其当mckinnon和shaw（1973）以发展中国家作为研究样本的“金融抑制论”传入我国后，国内学者对金融发展理论的关注主要落脚于宏观层面、金融机构和制度的发展层面。从近期最新的观点来看，“金融化”是对一国宏观、中观和微观层面金融发展状况的客观描述，它既表达了金融部门对国民经济的贡献程度达到一定的水平，也反映了传统金融发展理论一直忽视的非金融企业的金融活动，而后者是“金融化”理论更注重的方面。“金融化”现象或者金融化水平的提高并不一定代表金融发展有助于经济增长，反之，在金融抑制的发展中国家，企业等非金融部门仍然可以通过某种方式的利润累积和利润使用
实现向金融类控股公司转变的可能。因此，本文首先对20世纪70年代以来有关金融化的研究加以综述，其目的是厘清金融化的涵义。
当前国外研究文献对“金融化”的定义比较随意。最早提出金融化术语的可以追溯到20世纪初，hobson（1902）、hilferding（1910）、 lenin（1916）认为金融化反映了食利者阶层享有越来越大的政治和经济力量此处文献转引自：格·r克里普纳美国经济的金融化（上）丁为民等译国外理论动态，2008（6）。70年代之后，学者普遍赞同把金融部门的发展、金融利润占利润总额的比重增加以及金融交易的扩大和新的金融工具的创造（ felix，1998；henwood，1997；sassen，2001；tickell，1999）作为金融化的证明，phillips（2002）认为金融化代表了资本市场相对于银行而言其支配作用日益增长。然而这种笼统的归纳模糊了金融化与传统金融发展理论的差异。随着股份公司的进一步发展和经济全球化的推进，学者们将关注的重点逐渐微观化：①从公司治理的角度，认为金融化是“股东革命”的结果，即股东为了实现其价值要求更多地分红、股票回购等，由此带来公司金融活动的增长（froud et al， 2000；lazonick and o’sullivan， 2000；williams， 2000）。②从投资回报的角度，认为金融化是因为产业投资的回报率与金融资产投资回报率之间的差距越来越大所致（dumenil& levy，2005；crotty，2005）。
而在定量描述金融化上，近期文献形成了三种观点：①工业国金融部门的产出占gdp或净收入的比重较大（epstein & jayadev，2005）；②总的国际资本流动量比世界总产出和产品与服务的贸易量增长更快（eatwell& taylor，2002）；③非金融部门越来越倚重于金融而非产品作为他们资金的来源与用途（stockhammer，2004；crotty，2005）。
2全球化与金融化
次贷危机催生了国外学术界对实体经济金融化成因的进一步关注，2008年发表的多篇文章都将视角转向全球化对非金融企业的影响之上。比如格·r.克里普纳认为金融化的研究视角应该从“以活动为中心”转向“以积累为中心”，他在《美国经济的金融化》一文中明确提出应观察美国经济中“利润从何处产生”的问题，以此作为“金融化”存在的证据。此外，他认为对金融化问题的研究可以说明全球化对国家主权的影响已经到了怎样的程度内容出处同前。。无独有偶，milberg（2008）撰文进一步研究了以美国跨国公司为代表的非金融企业“金融化”的成因。他将非金融企业的金融活动分成两块：一是从利润来源的角度，认为借助于控制全球价值链，跨国公司以降低进口成本而非提高国内产品价格的方式实现了利润积累，并由于生产碎片化和外包，主导厂商可以在不提高固定投资的情况下快速积累利润，使其资金的积累速度大于其生产投资速度；二是从利润使用的角度，既然控制价值链的一方已经不需要生产制造，则利润使用则更多地用于金融活动，例如分红、股票回购用以期权激励，或者是对外收购。由此，全球价值链使主导厂商维持了较高水平的金融化，并反过来促使价值链管理强化，最终形成持续的金融化现象。
3国内研究现状
与国外文献不同，国内研究基本忽略了金融化与金融深化、金融自由化的差异。在理论研究方面，大多延续了金融促进论和金融抑制论（谈儒勇，1999；史永东等，1999；韩廷春，2002、2003；王志强、孙刚，2003；沈坤荣、张成，2004；王洪斌、柳欣，2008），重在实证分析代表金融发展或经济金融化的指标与代表经济增长或结构调整指标的相互关系。2008年以后的一些研究则注意到微观层面证据的重要性：易纲、宋旺（2008）跳出传统只研究金融部门的做法，以住户、非金融企业部门、金融机构三个主体的金融资产结构为对象，重新度量了中国金融资产总量及结构，研究了中国金融资产结构是否改善，以及目前的结构是否适应经济发展需要的问题；吴晓辉等（2008）设计了一个涵盖政府支出、城镇家庭财产性收入和非国有企业融资额等一系列指标在内的金融发展变量，尝试探索金融与经济增长的微观作用机理；鲁晓东（2008）也将金融发展指标扩大到私人信贷、上市公司市值等微观层面；孙天琦（2008）认为企业的ipo行为在致使股权资本扩大的同时也增加了其负债能力，导致资产规模扩大，进而影响到m2，为微观层面的金融化与宏观的金融发展构建了联系；祝丹涛（200
08）认为金融体系效率的高低会体现在家庭和企业资金的可获得性、储蓄转化为投资的效率以及财政收支上，并以美国为例论述了上述机制对经常项目盈余的影响，建立了一个全球化和微观相结合的视角。然而站在全球化背景下考虑非金融企业金融化问题的文献少之又少，赵玉敏（2008）分析了发达国家通过全球化的制造业产业转移实现金融资产价格上涨和消费过度，以及在金融技术创新的推动下的过度金融化对中国制造业的影响，但作者所指的金融化主要指金融脱媒、虚拟经济和实体经济发展背离，还是一种偏宏观的看法。
综上所述，要刻画全球化背景下中国经济的金融化特征，除了要考虑金融深化的程度以及金融体系的效率，更应关注在全球价值链分工体系下中国制造业的金融活动。制造业出现了高ipo、负债扩张（从而资产规模扩大）、高投资、高企业储蓄的现象，整个金融市场的体量也在增加，并且由于加工贸易本身的模式和中国投资机会的涌现，又出现双顺差现象，这在宏观上促使金融深化和金融体系效率的提高。然而在微观上，还必须考虑制造业在这一金融深化过程中，是否出现了利润的累积总量高于利润使用总量，是否投资的增长带来利润的累积等等。也就是说，金融深化或者金融体系效率的提高必须建立在对微观经济主体利润累积有正面作用的基础上，而不是一个空泛的总量概念。因此，本文将以全球化为背景，从宏观、中观和微观三个层次实证检验中国经济金融化的存在性，其中微观数据将取自制造业上市公司层面，这些公司在中国制造业嵌入全球价值链的过程中发挥着主导作用。
中国经济金融化的量化评价设计
国内有关经济金融化的量化评价方法的文献较少，宋仁霞（2007）建立了一个囊括金融机构资产规模、金融资产结构、上市公司产业分布数、三次产业增加值中金融资产占比、金融企业利润占社会企业利润总额比率等在内的24个指标，检验中国的经济金融化状态，指标设计上尽管顾及到微观层面，但指向不明确，体系略显陈旧，也忽略了非金融企业金融化这个重要因素。其他与金融化相关的主要是金融市场化指数的设计（黄金老，2001；刘毅，2002；庄晓玖，2007）。
本文参考了格莱塔r克里普纳（2008）和milberg（2008）对于金融化的量化分析框架，采集来自宏观、部门和行业三个层次的数据，主要从规模、结构的角度进行统计分析。鉴于有关中国经济金融化评价体系的国内文献尚未充分，本文的研究并未实现指标体系构建，但可为未来经济金融化指标体系的设计提供前期成果。
（1）宏观层面。根据格莱塔·r克里普纳（2008）的总结，评价经济长期结构性变化的方法主要有两种，“以活动为中心”的观点主要关注不同行业的就业份额占总就业人数的比重、产出占gdp的比重等，而“以积累为中心”的观点则关注利润从何处产生，比如各产业公司利润的相对比重。格文研究表明：“以活动为中心”的经济变化观不适合金融部门金融部门不是劳动密集型部门，它的“产品”在国民经济统计中并不是以透明的方式表现出来的。，并且忽略了非金融企业的金融活动对实体经济的影响作者认为20世纪70年代困扰美国企业活力能力的危机中就能看到金融化的起源：面对国内劳工的战斗性和海外与日俱增的国际竞争力，非金融企业对不断下降的投资回报的反应，就是将资本从生产领域抽走，将其转移到金融市场。因此一个完整的金融化概念就必须既包含金融企业，也包含非金融企业的活动。那种单纯进行部门分析的方法只关注金融业，丧失了大量的对考察美国经济金融化非常重要的资料。，实证发现：就业与产出指标无法揭示经济金融化特征，但利润数据却可以做到。在本文的研究中，宏观数据包括两类：第一类反映就业、产出部门构成，由于无法获取各产业公司利润的相对份额，有关论据将采用部门和行业数据。第二类反映全球化与金融化的关系。在此，我们借鉴了milberg（2008）的观点，他认为美国非金融企业的金融化其中一个重要原因是利润来源发生了变化：通常企业的利润来源于提高产品售价、降低成本或扩大产量，然而在控制了全球价值链分工体系后，美国跨国企业用外包的方式取代了在本国进行生产性投资，然后再通过贸易的方式进口中间品或最终品，长期则形成了国内cpi涨幅低于货币供应量m2涨幅和企业利润增长的趋势，这为非金融企业的
金融化打下了基础。因此，我们也选取国内相关数据查看上述状况在中国的表现。
（2）部门层面。主要以非金融企业作为研究对象，考虑其利润的来源与使用情况。①关于利润来源：按照格文，金融化的一个标志是非金融企业源于金融投资的收入高于源于生产活动的收入，或者在一定的基础比例下前者的增幅大于后者。由于格文的研究时期跨越1950—2001年，二战后美国采取刺激投资的税收与折旧政策，企业利润被严重低估，因而格文选择了证券收入与公司现金流量的比率来衡量利润的来源。再者，因为经济金融化还应考虑金融业的利润增长情况，增加了一个考虑金融利润（现金流）与非金融利润（现金流）对比的指标。鉴于中国公开的统计年鉴未公布非金融企业的证券收入与现金流量数据，我们用制造业和firefire是金融、保险、房地产业的总称。上市公司数据验证这一状况。②关于利润使用：根据milberg（2008）的观点，非金融部门将利润更多地用于分红、股份回购、兼并收购等金融行为，也是金融化的一个表现。由于国内统计部门并无相关口径数据，我们从与金融行为相对的固定资产投资行为加以反证：如果公司利润中用于固定资产投资的比例较高或者这一比例增速加大，则可以说明非金融企业的金融行为并不居主流。此类指标包括：制造业和fire固定资产投资占gdp的比例等。
（3）行业比较。为了进一步探究全球价值链分工对我国制造业资金运用的影响，我们按照参与价值链的程度不同在鉴定这一概念时，我们借鉴了milberg（2008）文中的一个方法：他使用美国制造业的相对进口价格（relative import price）来反观生产（服务）外包的程度，相对进口价格越低的，说明生产碎片化程度越高，美国跨国公司作为价值链中心的控制力越强。其中电脑和办公机器、通信设备、饮料、电子产品、服装和家具等行业都处于相对进口价格下降较快的行业。，选择了若干行业观察：不同行业证券收入占利润的比例，不同行业利润中用于固定资产投资的比例。
（4）样本数据的来源与时期。依照西方学者的研究，虽然全球化从上世纪70年代就已经开始，但发展中国家加入全球化体系加速了发达国家非金融企业金融化的形成，因此本文选取的数据时间跨度为2000年至2011年。数据主要来源于：①中国统计局各年度统计年鉴数据；②国泰君安（csmar）数据库的上市公司数据。
三个层次的数据可见下表：
数据分类序号含义宏观层面（1）fire就业人数占比（2）fire产值/gdp（3）cpi、m2的增幅对比部门层面（4）制造业上市公司证券收入/公司利润*（5）fire上市公司证券收入/公司利润（6）fire上市公司证券收入/制造业上市公司证券收入（7）fire上市公司利润/制造业上市公司利润（8）制造业固定资产投资/gdp（9）fire固定资产投资/gdp行业层面（10）分行业制造业上市公司证券收入/公司利润（11）分行业制造业上市公司固定资产投资/公司利润注：*我们最终使用了公司利润而非现金流量作为分母，是因为现金流量余额经常出现负数，影响了数据质量。
中国经济金融化的经验分析
1来自宏观层面的证据
宏观数据展示了非金融部门的发展及其与金融部门的相对发展速度。
（1）从就业份额来看，图1表明，从2000年到2011年，尽管外向型经济特征明显，但按城镇就业口径统计的各部门的相对就业份额在10年间并无大的变化。2011年fire部门的就业比例比10年前有了显著提高，制造业和服务业的这一比例还有所下降，但幅度均不大。这个结论从一定程度上印证了格文（2008）对于“以活动为中心”视角的判断，说明就业比例大概无法很好地表达经济金融化现象。
（2）图2显示了各行业增加值占gdp增加值的比重2010年中国统计年鉴并未公布制造业增加值数据，此处数据来源于世界银行wdi数据库，原为1906186亿美元，此处换算为人民币，换算汇率取2009年12月31日与2010年12月31日人民币兑美元中间价的平均值。。可见，制造业、fire部门和服务业增加值占比均有所提高，制造业从2000年开始这一比例快速增长，并一直持续到2004年，之后一直维持30%以上的占比，但2008年后开始明显下降。与制造业的发展趋势有所不同的是：2007年之后fire的增加值占比开始突破10%的区域，并呈现稳态上升之势。然而总体而言，与就业数据相似，近10年来部门发展的差距并未像美国那样出现显
著的拉大。
（3）图3是用cpi、m2等宏观数据的变动关系验证金融化的后果。将图3与表1比较可见：根据milberg（2008）的研究，自1986年开始cpi处于逐级下降，进口商品的价格也在逐步下降，而货币供应量m2尽管在1991—1995年间紧缩，长期增势不改，1996—2006年均增幅6%以上，是cpi增幅的2倍多。弗里德曼关于“通货膨胀自始至终是一种货币现象”的论断在新的以价值链为主导的国际分工体系下被打破了。与此相对应，处于价值链低端制造环节的中国，却出现了cpi、m2与企业利润齐升的状况，其中m2的增长幅度明显高于cpi。尽管这一宏观数据的形成有更为复杂的微观因素，我们也不能仅据此判断其与金融化的关系，但这一结果说明在中国参与价值链分工之后，尽管企业利润上升，但低附加值的特点要求更大的投资和产能加以维系，使得企业的货币需求始终维持在高水平。投资——制造——出口——利润积累——再投资的循环造成是制造业的利润累积难以持续进行，也就难以展开相关金融化活动。
2来自部门层面的证据
西方学者对美国经济金融化的研究形成了几点结论：①非金融部门证券收入占现金流入或企业利润的比重在提高，并且高于非金融部门来自业务经营的收入；②除了非金融企业在增加收入流量的过程中不断增强金融活动外，金融业自身也变成一个在经济活动中越发具有特权的积累机构[美]格·r克里普纳美国经济的金融化（上）丁为民等译国外理论动态，2008（6）。然而在数据处理上，格文将金融和非金融部门合并，取出它们共同的金融业务利润对比它们共同的非金融业务利润，而且并未比较金融与非金融部门相比到底谁的金融利润增长更快，本文对此做了区分。图4表明：从利润来源的角度，fire上市公司的证券收入占企业利润的比例大大超过制造业上市公司，两者的增长趋势也相差迥异。fire上市公司在2005年之后证券收入占比激增，制造业却一直在低位徘徊。
图5描述了fire上市公司与制造业上市公司证券收入的对比，从年度数据看，2003年之后fire上市公司证券收入激增，其增幅大大超过制造业并持续到2004年，然而2004年之后这一比例又开始急剧下降，随后在2005—2009年间，这一比例呈现出有规则的波动，波峰之间相距两年左右。进一步观察发现，两个行业证券收入比的变化与股市牛熊交替正好相反，牛市时fire上市公司证券收入与制造业上市公司证券收入的比值下降了，熊市时反而有所上升。这是否意味着牛市带动了实业投资机会增加，金融机构资金流向实业投资的体量大于流向金融资产领域，而在熊市时由于实业投资机会缺失，无论金融业还是实体经济部门，资金只有流向金融资产领域寻求盈利机会。把这一比例进行三年、五年移动平均发现比值变化趋缓，但近几年依然保持高位。
两个行业利润的对比见图6，无论是年度数据还是三年、五年移动平均都可看出，2003年之后fire上市公司的利润远高于制造业上市公司，近几年保持在4倍左右的幅度，远远高于2003年之前的1倍多。
图7有关利润使用的数据表明，制造业固定资产投资占gdp的比例高于fire的这一比例，并且从2002年以后一直呈现上升趋势，直至2009年回落。fire部门则一直维持稳定的固定投资比例，这尽管与该行业特殊的盈利模式相关，但其收入来源与支出的反向变动，恰好说明也许fire部门才是主导中国“经济金融化”的力量，但fire部门的过度繁荣并未辐射到实体经济，它成为一个自我发展、凌驾于实体经济之上的主体，完全背离了“温和小帮手”的目标，这种“金融化”正是实体经济发展的噩梦，也是另一些西方学者批判金融化导致金融危机的缘由。由此，我们从实体经济与虚拟经济协调发展的角度证明了：一个有积极作用的经济金融化之路应该是夯实微观经济主体的金融能力，而不能仅根据传统金融理论的看法，计算金融机构的发展程度或金融利润的积累程度。
上述分析表明，制造业的金融化现象并不显著，那么是否利润积累之后又用于资本形成和扩大再生产了？考虑到参与价值链分工的行业在过去的十几年间获得的投资机会和财富积累速度大大高于其他行业，按理它们应该有更大的金融活动能力，因此，下文进一步通过行业间比较来探究全球化对发展中国家经济金融化的影响。
3来自行业比较的证据
我们根据嵌入价值链深度的不同选择了五个排名靠前的上市行业，按程度
低分别是：通信及相关设备制造业和计算机及相关设备制造业、饮料、仪器仪表及办公机器制造业、服装、交通运输设备制造业。从利润来源的角度，图6显示五个行业的差异非常奇特。证券收入占企业利润比例一直上升的只有通信和计算机行业；服装与仪器仪表及办公机器制造业是两个大起大落的行业，其证券收入占比与宏观经济呈现反向关系，2007年之前两个行业这一比例极低，而金融危机之后，两个行业的该比例上升到很高的水平；交通运输设备制造业的证券收入占比一直处于较高的位置，然而也有与经济增长相背的规律；饮料行业在参与价值链深度方面排名第二，但其证券收入占比一直处于最低位置，并且平稳变化并不受宏观经济的影响。
进一步地，我们分析这五个行业利润使用的特点。图7显示自2000年以来五个行业均出现了固定资产投资占利润的比例下降的趋势，其中下降幅度最小、最为平缓的是之前“金融化”程度最高的通信与计算机行业；服装与仪器仪表及办公机器制造业依然是变动最为剧烈的两个行业，2007年、2008年之后两个行业从五个行业中最高的固定投资占大幅回落，截至2011年底，虽然在衰落之后仪器仪表行业的固定投资占比依然最高，但服装行业的指标排名已经到了第三位。交通运输设备制造业的固定资产投资占比排名第四，其下降幅度略高于通信及计算机行业，高于饮料行业；饮料行业的固定资产投资占比在五个行业中最低，也出现了平缓下降的趋势。
总结来看：①劳动密集型、处于价值链较低位置、容易受外需影响而产能过剩的行业，其金融投资和产业投资显示出明显的替代性，而金融投资更像是一种被动的选择，尤其是金融危机之后投资机会稀缺，这些行业只好将闲置资金用于购买金融资产；②资本密集型以及具有一定技术性的行业处于价值链的较高位置，更易于进行金融利润积累；③以国内市场为主要需求对象的行业既不用遭受外需市场的瞬息万变，也不用遭受太多来自价值链主导方的利润剥夺，因此有更大的余地在金融投资和产业投资之间进行权衡。
结论与启示
综上所述，在全球价值链分工体系下，中国并未在实体经济部门出现显著、持续的类似美国企业的金融化现象。在美国等跨国企业主导的价值链控制下，我国企业的资本积累活动更多的还是用于固定资产投资和扩大再生产。尽管企业的金融利润有所增长，并且某些行业在某些年份上升明显，但更多的是经济低迷时的一种投资替代。这从另一个角度验证了milberg（2008）关于美国经济金融化成因的论断，即：美国正是由于借助外包剥离了生产过程解放了固定资产投资，借助压低进口价格赢得利润，两相结合实现了初步的利润累积，然后再通过股权投资、并购等金融活动更好地控制价值链，实现了持续的金融化。
我们的研究并未在非金融企业中获得正向支持，却发现金融部门本身日益显示出特权阶层的财富积累能力。由于金融制度的垄断性和利率等要素价格尚未放开，金融部门的定位从原本为企业提供金融服务收取“佣金”，变成了与企业争利，并导致金融利润率与实业利润率的大幅差异。这又引导现金流丰沛的诸如国有控股公司倾向于投资控股金融业，而不是将利润用于产业类的股权投资、并购和股东分红。这种名义上的“金融化”背后映射出实体经济与虚拟经济发展的不协调，金融凌驾于实体经济之上，它不仅没有带来微观经济主体金融能力的改善，反而可能恶化其融资状况，因而并不可取。
本文弥补了国内有关金融化研究的不足，与国外经济金融化相关研究形成对比。研究表明：未来有关金融化或金融发展问题的研究应从关注金融体量的变化深入到结构优化，必须考虑微观主体的效率，探索非金融企业金融化的成因和后果。本文对中国经济金融化现状的检验，可为新形势下加强金融监管提供启示：实业金融化是产业升级的另一种形式，对企业而言可以多元投资、分散风险，对整体经济而言可以优化资源配置，摆脱原有行业格局的限制，但要避免实业金融化走向极端的产业空心化，造成过度的资产价格泡沫。金融仍然要为实体经济的转型、发展服务。
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一、金融集聚度的研究方法
金融集聚度是一个具有较高综合性的的概念，在实证研究中，不同学者对金融集聚度概念界定的不同，研究方法、模型选择也不同，其中比较常用的观点方法主要有：王广谦（1997）将金融效率界定为金融机构效率（经营效率、发展效率）、金融市场效率（金融市场运作能力、金融市场对经济发展的作用力）和宏观金融效率；杨德勇（1999）将金融效率界定为宏观效率、微观效率和市场效率；王振山（2000）从微观、宏观进行金融集聚度的界定，微观即个人、企业、政府和银行部门进行考察，宏观即从社会全局角度进行分析。楼蔚（2011）从金融集聚地区金融产业的技术效率及其分解所衍生出得纯技术效率和规模效率。
金融集聚度的研究方法主要有：丁艺（2010）利用因子分析方法，为全国各省直辖市从银行业、保险业、证劵业三个层次进行排名；楼蔚利用数据包络法，从配置效率、技术效率、纯技术效率和规模效率分析全国各省和直辖市金融集聚度并排名。秦泰、徐沈（2012）利用空间基尼系数、HI指数测算上海、山东等地区金融集聚度的动态变化。
二、地区经济发展现状比较
经过改革开放和20年市场经济的健康运行，经济保持快速的增长，四川省、重庆市人均GDP比2000年分别增加16226元、21322元，增长了327.4%、339.8%；四川省常住人口大约是重庆常住人口的2.79倍，而四川省金融业增加值的增长速度低于重庆市，2000年，四川省金融增加值是重庆市金融业增加值的1.438倍上升到2004年的1.62倍，再下降到2010年的1.3倍（见表1）。
三、金融业发展现状比较
根据四川省和重庆市的金融业发展现状，本文将银行、证劵、保险作为金融业的主体进行分析。利用区位熵指数，来测度重庆市和四川省金融集聚状况和趋势。
Ii表示i省份保费收入，Pi表示i省份人口数，P表示全国总人数，I表示全国保费收入总额。
根据公式可得：区位熵值越大，表示该区域该产业具有较好的集聚力，当区位熵等于1时，表示该区域该产业的集聚能力与全国水平持平；当区位熵小于1时，表示该区域该产业低于全国平均水平。数据来源于《国民经济和社会发展统计公报》，通过计算得到以下结果，如表2。
从表2可以看出，重庆市银行业区位熵，保险业区位熵均高于四川省。四川省和重庆市证劵业区位熵波动较大，因为我国证劵业比较发达的城市主要是深圳、上海等城市，西部证劵业整体发展滞后，规模小、不稳定，证劵业相比银行业更加趋于金融集聚度高，较发达城市。
四、地区金融集聚实证分析
本文在阅读大量参考文献，结合四川省和重庆市的金融发展现状，数据的容易获取性、连续性及有代表性的原则，选取金融业增加值x1、服务业增加值x2、金融机构现金收入x3、金融机构现金支出x4、金融业就业人数x5、金融机构贷款余额x6、保险深度x7、保费收入x8、人均GDPx9、财政收入x10。10个指标利用因子分析方法来综合评价四川省和重庆市的金融集聚水平。
数据的计量单位和数值变化大，因此首先利用SPSS软件对数据进行标准化处理，再对数据进行因子分析的可行性进行判断。利用巴特利特球度检验，其零假设是相关系数矩阵是单位阵，经检验均适合做因子分析。
由表4可知，四川省和重庆市的累计方差贡献率在99%以上，说明提取出的因子包含了原始数据的绝大多数信息，均提取三个因子。
本部分实证分析的目的主要想得到从1998年到2010年，四川省和重庆市金融集聚综合得分，所以略去研究单个因子的分析研究，重点分析金融集聚的时序数据的变化趋势。在计算各因子得分基础上，可建模金融集聚度综合评价指标：
是旋转后的第i个因子方差贡献率，是第i个因子的得分，经计算可得以下数据。
五、结语
国家明确定位重庆为长江上游地区金融中心，重庆建设金融中心上升为国家战略。国发〔2009〕3号文件提出了促进重庆金融业发展的一系列重要政策措施。国务院定位两江新区建设长江上游地区金融中心和创新中心，赋予其比照浦东新区、滨海新区的优惠政策，两江新区成为重庆金融中心建设核心平台。更为重要的是，国家给予重庆金融“试验权”，允许各项创新在渝先行先试，为重庆金融业实现加快率先发展提供了重要政策条件。《四川省人民政府关于印发西部金融中心建设规划的通知》明确提出到2012年初步把成都建设成为西部地区的金融机构中心、金融市场和交易中心、金融服务中心。通过以上分析可得，四川省、重庆金融集聚度近几年发展迅速，原因有可能是前几年的结构调整为近几年的金融业发展打下了坚实的基础，且在最近几年重庆金融集聚度超过四川省，但四川和重庆证劵业发展滞后，通过直接融资比例不高，重庆和四川省均应下大力气发展证劵行业。
参考文献：
[1]王广谦.经济发展中金融的贡献与效率[M].北京：中国人民大学出版社，1997.
[2]杨德勇.金融效率论[M].北京：中国金融出版社，1999.
[3]王振山.金融效率论—金融资源优化配置的理论与实践[M].北京：经济管理出版社，2000.
[4]楼蔚.金融集聚效率研究[D].浙江大学硕士学位论文，2011.
[5]丁艺.金融集聚与区域经济增长的理论与实务研究[D].湖南大学博士论文，2010.
关键词：人才培养创新 依据 措施
中图分类号：G652文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2014）02（b）-0000-00
为贯彻广东省教育教学改革的指示精神，深化高等教学模式和人才培养模式创新.提高高校学生专业素质和技能.我校于2011年开始开办金融统计双专业人才培养模式创新实验班，并于当年招收首届学生，现已招收两届学生入读.这在广东省高校乃至全国高校的金融专业的办学实践中都有开创性意义的事情.下面将我们的办学依据与做法做简要介绍.
1 金融统计双专业培养模式的理论依据是基于金融学与统计学的关系
经济、金融与数理统计学的密切联系是建立金融统计双专业人才培养模式的理论依据。 首先从经济学与统计学的关系谈起.经济学的研究内容就是稀缺资源的有效配置。而在市场经济条件下，价格是配置最有效工具。因此，如何准确评估资源的价格是经济学的主要内容。数学是在现有的学科中，唯一能够进行定量精确测量事物特征的科学工具。这就使得经济学的价格评估天然的选择数学为其工具。所以现代经济学以数量经济学为主要特征。 当代金融学与统计学相结合的研究成果也凸现了金融与统计学的密切关系.最能体现这种关系的是诺贝尔奖得主的分布.自1969年 瑞典办法诺贝尔经济学奖，首届诺贝尔经济学奖就颁给了弗瑞希和丁伯根，奖励他们创立计量经济学的贡献。1980和1989都是和计量经济学有关。1973的诺贝尔经济学奖都颁发给一个完全的数学家康托洛维奇，他在实变函数，泛函分析，计算数学等领域有开创性的贡献，获奖则是因为其线性规划的研究。至1970年代以来，诺贝尔经济学奖获得者其理论成就大多都是能够用数学方法描述其经济理论思想.
其次是金融学与统计学的关系.从理论上讲金融学是经济学的分支。金融学是一门研究人们在不确定环境下如何进行资源跨期配置的学科。因此如何评估金融资源的价格也是金融学的核心问题。金融资源是金融市场中交易的所有产品与服务，如货币、股票、债券、银行信用、基金、外汇等传统金融产品以及期权、期货、期指等衍生金融创新产品.而对这些产品与服务的价格确定就成为配置金融资源的关键，因此金融产品的定价机制与模型建立就成为现代金融学研究的主要对象，而用数学的方法特别是统计学的方法所建立的价格模型其准确性是其它方法所不能具备的.这样，数学的精确性就被现代金融学所采用
通过回顾金融理论的发展历程，我们发现金融学作为一门独立的学科站住了脚是通过两次华尔街的革命而实现的.第一次是1952年Markowitzd证券选择理论以及随后的资产定价模型（CAPM）的问世，第二次是1973年Fisher Black 和Myron Scholes （1973） 著名的期权定价理论 。而这两个理论模式都是借助数学工具得以表达.此后，每一个金融理论发展的背后也都有数学与统计学的” 影子” ，如跨期资产定价模型“套利定价理论”（APT）以及著名的开创行为金融学的前景理论等.
有人做过一次统计，1972―1976年在《美国经济评论》上发表的各类文章中，没有任何资料的数学模型要占到50.1%，而到了1977―1981年，这个数字上升到54.0%；相反，在同一时期，没有任何数学公式和资料的分析却从21.2%下降到11.6%。 这个倾向是十分引人注目。迄今为之，我们从周围发表文章所用的数理化公式或者学习中都可以感受到数学在经济学和金融学领域的渗透，已经达到了空前的状态，如果你拿出一个完全没有数学逻辑推到的论文，我相信结果就是没人愿意花时间去看你的文章，也许这不能代表你的文章没有价值，而在于作为一个当代经济学家或者金融学家，应该有严谨的分析工具，注重边界条件或者约束条件作为科学的研究方法。连马克思都使用数学来证明他的政治经济学，除非你是，邓小平，有一大推人来解释你的思想。
2 对金融统计复合性人才的巨大需
我国现代市场经济对于高素质复合型金融、贸易、保险精算和统计人才的迫切需求是立项的现实依据。据资料显示，仅上海一个地方，未来对于高端金融复合型人才的需求就达到100万之多。许多金融机构（如基金公司）对于具有金融和统计知识的高端复合型人才的需求更是达到求贤若渴的地步！
综上所述.金融理论与数理统计的密切联系，数理金融在当前金融研究领域的主流地位以及现实对金融-统计复合型人才的巨大需求是我们开办金融统计双专业的重要依据.
尽管社会上对金融统计复合型人才的需求很大，但我们在人才培养的理念与设计上并不想复制某些“ 热门”专业一哄而上，低端粗放，互相复制，千人一面的发展道路，我们的理念是以高端和差异化为核心，力争走高质量，高规格的人才培养新道路.该理念在金融-统计双专业的设立中具体体现在如下几个方面：
将金融学-统计学双专业的人才培养目标定位为培养具有良好的经济学和数学素养，掌握统计学和金融学的基本理论、方法与业务技能的应用型、复合型、创新性高级专门人才。通过跨专业的培养，为学生将来参加SOA（精算师）、CFA（注册金融分析师）和FMA（金融风险管理师）等中外金融专业资格考试，或者继续攻读研究生提供一个扎实的知识基础，并具备在各类政府管理部门或其他企事业单位从事分析和管理工作的基本技能。
精英教育，聚焦高端。双专业立足于培养经济金融领域的高级复合型专门人才。为达此目的，我们在教育中将采用区别于当前大班授课、良莠不分的大众化教育的精英教育，其特点是严格甄选，小班教学，封闭管理，优胜劣汰，宁缺毋滥；
双语教学，拓展视野。双语教学是国际商学部得以存在的基础之一，也是国际商学部的成功经验之一。我们的双专业班仍然秉承国际化、世界视野的理念，在教学中坚持用当今世界先进的原版教材、知识技能来教育和引导我们的学生，坚持双语教学的原则，让学生即能获得先进的知识，又能融会贯通。 学生出路设计. 希望超过二分之一的同学经过四年的学习，能够出国留学深造或考取国内研究生，余下的同学也能进入金融经济领域大的公司和机构重要部门服务。
3 金融统计双专业培养模式的实现措施
为了实现金融统计双专业的培养理念，学校采取了强有力的保障措施，除了单独设立教改项目，给以办学经费上的支持外.在教学层面，我们的措施主要体现在课程设计与教学管理上.
3.1 课程设计
结合统计学和金融学两个专业的特点以及获得两个专业学士的要求设置课程. 在规定的年限内，学生必须至少完成金融与统计两个专业课程的修读并获得足够学分，才能取得金融学专业本科毕业证书和理学专业毕业证书，符合学位授予条件者可以获得相应的学士学位.其中金融专业部分的主要课程包括：微积分、线性代数、概率统计、宏观经济学（双语）、微观经济学（双语）、财务会计（双语）、管理学、商务统计学、财务管理（双语）、国际经济学（双语）、金融市场与机构（双语）、管理信息系统（双语）、管理会计、合同法、商业法、市场营销学、保险学；统计学专业部分课程包括：运筹学、随机过程、计量经济学、多元统计分析、时间序列分析、抽样技术与应用、统计预测与决策、国民经济统计学、金融学、管理学、财政学、会计学。
上述课程中除了英语外，有7门课程采用双语教学，既教材与教辅材料都是英文原版，考试试卷是英文试卷.老师讲授时视学生英文程度采用一定的中文解释，以到达理解教学内容的目的.
在我们设计的人才培养方案中有更为详细的关于学制，学分以及课程教学安排表的规定表述.
3.2 教学管理
为实现双专业特定的人才培养模式，在教学管理中我们采用了“严格甄选，小班教学，封闭管理，优胜劣汰，宁缺毋滥”的管理原则，并制订了详细的实施细则.主要内容有：
3.2.1 严格控制人数，严格招生标准
我们的金融-统计双专业人才培养实验班每届招收不超过80人，分别有数学学院与商学部从各自当年招收的新生中选拔不超过40名组成独立行政班，各院派出一名老师担任配备专职辅导员，学生学籍仍然保留在各自学院.选拔的标准是高考数学成绩与英文成绩都超过105分.
3.2.2 奖励与淘汰机制并行
为了鼓励学生用功学习，力争优秀.除了参加学校学院两级的评优活动外，我们还从学校拨付的科研经费中拿出一定比例用于奖励当年学习优秀的学生.同时对一些经过确实不适应双专业这种大容量，超负荷专业学习的同学，且成绩很差的同学予以劝退出班级，回到原来各自的专业继续学习.
3.3 严格挑选任课教师
实现办学目标，老师是关键.金融统计双专业定位于精英教育，对老师的学识水平，师德水平要求很高.因此对于担任双专业教学班的任课老师，两个学院制订了严格的挑选标准.原则上是安排两个学院每年评教为优秀，讲师以上职称，教学经验丰富，学历高的老师担任.为了更新老师的专业知识，我们还每年选派一到两名老师到国内外著名高校进或访问.
综上所述，金融学与数理统计学科间的密切联系， 现实社会对兼具金融专业和统计知识与技能的复合型人才的需求，以及我们在巨大需求面前坚守高端与差异化的办学理念是我们创办金融统计双专业创新实验班的依据.为胃确保我们的办学质量，实现我们的办学理念，我们采取了独特而强有力的措施.
由于我们的创新型教育模式仍处于探索阶段，未来还可能遇到一些意想不到的困难与阻隔，但我们有信心有能力克服，因为我们的理念不变，学校与社会的支持不变.也希望更多的热心于教育创新，热心于人才培养模式创新的人们给我们的事业提出宝贵意见.
参考文献
关键词： 农村金融；金融地理学；金融发展水平；省际差异
中图分类号：F833/837文献标识码：A文章编号：1003-7217（2013）05-0015-05
一、引言与文献回顾
“十”报告提出：解决好农业、农村、农民问题是全党工作重中之重。发展农村经济的关键是提高农村金融发展水平、缩小农村金融发展差距，而探究农村金融发展差异的影响因素乃是基本前提。
我国农村金融发展差异研究一般包含在区域金融差异研究之中。宋宏谋等以农村信用社为研究对象，实证分析了1979～2000年中国农村金融发展的区域差异问题[1]；伍艳等发现我国农村金融制度安排和金融供给的区域布局不均衡[2]；黎翠梅分析我国在农村金融相关率方面区域差异明显，且农村金融对农村经济的影响也存在明显的区域差异[3]；高新才等认为经济发展水平的区域差异、市场化进程的区域差异以及政府行为的区域差异是造成这一问题的主要原因[4]。
瑞托斯·劳拉詹南（2001）提出了金融地理学这一新兴学科概念[5]。随着金融地理学的发展，越来越多学者尝试将这一理论运用于区域金融发展差异研究中，如田霖（2005）将各种金融地理因素一起纳入实证分析，认为经济、科技、文化、开放、基础设施、劳动力等金融地理因素对区域金融综合竞争力有显著影响[6]；卢佳、金雪军（2007）实证表明：地理位置等新经济地理因素对区域金融发展均有显著影响[7]。但目前国内从金融地理学角度研究农村金融的文献并不多见。
本文试图将金融地理学理论创新性地运用于我国农村金融区域发展差异研究之中。假定各金融地理因素均对农村金融产生影响，且影响程度不同，并运用模糊曲线法考察各金融地理因素对农村金融综合发展水平的贡献程度，以期拓宽金融地理学在农村金融发展方面的应用领域，为国家实施惠农政策、缩小农村金融发展差异提供理论指导。
二、指标选取、数据来源及研究方法
（一）指标体系的构建
考察我国农村金融发展差异影响因素的前提是衡量农村金融发展水平。国内关于农村金融发展水平指标体系构建的研究不多，本文借鉴区域金融研究中指标构建思路[6-8]，进行一定调整和整合，从金融总量、金融结构、金融效率、金融环境四个方面来构建农村金融综合发展水平指标体系（见表1），运用因子分析法得出量化的各省农村金融综合发展水平。（二）数据来源及处理
各指标数据均来源于2006～2010年中国统计年鉴、中国金融年鉴、中国农村统计年鉴、农业统计年鉴、中国财政年鉴、银监会网站农村金融服务图集。我国农村金融协调发展是合作性金融机构、商业性金融机构等相互依存，面向“三农”的协同过程[9]。下面选取五大国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村信用社、农村合作银行、农村商业银行、邮政储蓄银行和农村新型金融机构的农村地区金融数据。为了使数据平稳可靠，取2006～2010年的平均值作为基础数据。
（三）研究方法
1.因子分析法。
因子分析法是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，利用因子得分可以对样本进行分类和综合评价①。
2.模糊曲线法。
金融地理贡献因子和农村金融综合发展水平的关系是复杂的非线性形式，模糊曲线法不需要建立数学模型就能识别最有效的输入变量，比较适合解决金融地理因子的贡献程度问题②。
本文综合考虑特征根值大于1、累积贡献率大于85%两个标准来提取因子，由表2可以看出，前五个因子的特征值大于1，且累计方差贡献率大于85%，即前五个因子可以解释原始变量90%左右的方差，已经包含了14个统计指标绝大部分的信息。
由旋转后因子载荷矩阵可知，公因子F1在网点分布密度、金融从业、人均存款、人均贷款的载荷值较大，可代表农村金融资源覆盖水平；公因子F2在金融相关率、金融市场化率载荷值较大，代表农村金融结构；公因子F3在储蓄投资转化率、农村GDP、农村财政支出载荷值较大，代表农村金融环境；公因子F4在贷款增长率、存款增长率载荷值较大，代表金融增长潜力；公因子F5在存贷比、贷款产出率和储蓄动员率有较大载荷值，代表农村金融效率。综合得分F=（43.351F1+15.954F2+14.059F3+10.197F4+7.144F5）/90.706。由此，可以计算出各省的农村金融综合发展水平得分排名（见表3）。（二）因子分析结果
从表3可以看到，农村金融综合发展水平得分排名前10名的除了内蒙古和四川以外都是东部沿海的省份，内蒙古由于在金融资源覆盖水平和金融增长潜力方面表现突出，使得它的综合得分较高，排名第三位。四川省在农村金融环境和金融增长潜力排名较好，综合水平超出西部其他省份，排在第十位；河北、福建、海南的农村金融综合发展水平落后于东部平均水平，其中海南省农村金融发展滞后现象尤为突出，排在第30位；中部地区的江西、山西农村金融综合水平较低，均排在后10名；西部地区的陕西农村金融综合水平较好，排在18位。可见我国农村金融综合发展水平在各省之间存在差异，且和东中西部行政区域划分不尽相同。
四、我国农村金融发展差异的金融地理因素分析
（一）金融地理因子的选取与计算
为了更好地解释各省（区/市）农村金融综合发展水平差异的因素，依据金融地理学理论，引入经济、环境、设施、劳动、文化、科技、开放、聚集金融地理学因子作为解释性指标（见表4）。环境因子包括了自然条件、地理区位和经济区位。自然资源是社会生产原料和能量的来源，农业生产尤其依赖阳光、温度、降水等自然条件，故以基础能源资源储量、受灾面积代表自然条件。从地理区位上看，距东部海岸远近是影响东部和中西部经济发展的重要区位因素，与我国降水量分布规律大致相同，故以年均降水量代表各省农村的地理区位。而所在省份GDP占全国GDP比重能一定程度上说明农村所在地区经济实力，能代表经济区位。
农村基础设施是指为农村的经济、社会、文化发展及农民生活提供公共服务的各种设施的总和，它能直接间接作用于农村经济，用发电装机容量、人均拥有机械动力、公路里程数来衡量农村设施因子。劳动力是从事农业生产的主体，农村劳动力文化水平和素质高低也是农村经济发展重要影响因素，用农村就业率、农村金融从业比重、劳动力文化水平来衡量。
文化观念是包括风俗、习惯、禁忌、价值观念等在内的社会意识。和谐丰富的文化生活有助于增进农村居民间的信任关系和社会资本的积累，有利于农村互助金融的发展。选取农村文化站数量和农村文教娱乐支出比重来衡量文化因子。
科技进步已成为推动农村经济发展的决定性力量，选取农村固定投资投入信息传输、计算机服务和科学研究数量以及各省技术成交量来衡量科技因子。
改革开放以来我国出口导向型经济发展策略使得对外开放水平对地区经济发展差异影响较大，国内很多学者均从实证角度证明了开放对我国地区的经济增长差异有显著影响，选取农村进出口额和农村外商投资总额来衡量开放因子。
另外，借鉴田霖（2005）博士论文中聚集力指标，将人口密度和产业密度作为聚集因子来考察人口聚集程度和产业结构对农村金融综合发展水平的贡献程度。
（二）各因子的贡献程度
根据模糊曲线原理以及运用Matlab编程计算③，输入各个省份的样本数据，就可以得出每个因子对农村金融综合发展水平的贡献程度（见表6）。表中显示：各因子对农村金融综合发展水平均产生正向贡献，依其重要程度依次为科技因子、经济因子、文化因子、设施因子、开放因子、环境因子、劳动因子、聚集因子。
科技因子对农村金融综合发展水平的贡献程度为0.3863，在所有因子中贡献程度最大，说明农村科技水平成为我国农村金融发展最重要的影响因素。经济因子作为农村金融发展的基础因素，其贡献程度为0.2115，排名第二位。文化因子贡献程度达到0.178，排名第三位，说明农村文化建设对农村金融发展有着重要促进作用。设施因子、开放因子和环境因子的贡献程度比较相近，均在0.16左右，说明这三个因素对农村金融综合发展重要程度相近。聚集因子的贡献程度只有0.08，对农村金融综合发展作用较小，人口密度和产业集中度对农村金融综合发展水平影响不大。
五、相关政策建议
缩小农村金融区域发展差异，实现农村金融协调发展才能充分发挥金融资源扶贫功能，帮助缩小城乡经济差距，推进城乡一体化进程。根据金融地理因素分析结果来看，农村金融发展依靠的是各种社会经济文化的协同作用，我们不能忽视各地农村中除经济以外的科技、文化、设施、地理环境、劳动力等影响因素，要依据客观规律和各地自身情况，抓住关键金融发展因子。
1.继续贯彻“科技兴农”方针，深化农村科技体制改革。增加对农村信息、计算机和科研的资金投入，促进金融资本与科技创新的结合，提高农村金融有机构成，从而发挥科技与农村经济、金融的良性互动作用，提高农村金融的发展实力。
2.开展丰富多彩的文化活动，培育良好信用环境。增设农村文化站点，丰富农民精神生活，增强农民间情感交流和沟通，增进社会信任，提高守法意识、信用意识，为农村金融发展创造良好的信用环境。
3.顺应产业结构调整要求，夯实农村经济基础。政府应抓好农村农田水利等基础设施建设，改善农村交通运输条件，构建和完善农业现代化和农村城镇化建设的制度框架，夯实农村经济基础。
4.适当鼓励农民工返乡就业，拓宽农民创业融资渠道。政府应积极为返乡农民工提供创业培训、融资指导服务；农村金融机构应加大对农户和农村小微企业的信贷支持力度，扩大农村金融服务覆盖面，充分发挥农村金融的杠杠效应。
注释：
①本文建立的农村金融综合发展水平指标体系指标数量较多，且指标间存在较强的相关性，使用因子分析法比较合适。
参考文献：
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[关键词]金融中心;航运中心;Granger因果关系
[中图分类号]F832 [文献标识码] A [文章编号] 1673-0461(2010)05-0079-05
一、引言
在2009年3月25日召开的国务院常务会议上审议并原则通过了关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业、建设国际金融中心和国际航运中心的意见,并在4月14日以正式文件形式,决定“推进上海加快发展现代服务业和先进制造业,加快建设国际金融中心、国际航运中心和现代国际大都市”。国际金融中心与国际航运中心之间存在密切的关系。但是,在世界为数不多的国际金融中心城市中,有的是世界航运中心,但有的却不是。例如,2006年的全球金融中心指数①显示前十位的国际金融中心依次是:伦敦、纽约、香港、新加坡、苏黎世、法兰克福、悉尼、芝加哥、东京和日内瓦;2006年世界航运中心,按照港口集装箱吞吐量排前十位的依次为新加坡、香港、上海、深圳、釜山、高雄、鹿特丹、迪拜、汉堡、洛杉矶,而伦敦、纽约和东京②是公认的国际航运中心,可见,伦敦、纽约、东京、香港和新加坡即是国际金融中心,又是国际航运中心,而其他一些城市并没有发展为兼具两个中心的角色。那么,在诸如伦敦、纽约和东京等城市中,是国际航运中心推动了它们发展为国际金融中心吗?还是国际金融中心推动了它们发展为国际航运中心?上海已经是国际航运中心,该如何发展为国际金融中心呢?这些问题值得进一步研究。
我国上海已确立了建设国际金融中心和国际航运中心的战略目标。上海在中国历史上一直扮]着重要的航运集散中心的角色,金融业也有所发展(除个别时期的禁运等政策影响)。那么,在上海金融业和航运业发展过程中,是金融业推动了航运业的发展,还是航运业的发展推动了金融业的发展?金融业和航运业同属服务业,当代服务业的融合趋势促进了二者之间的紧密交织,如果能够进一步廓清金融业与航运业之间的关系,可以对制定二者的未来发展政策提供理论支持。本文试图通过改革开放以来上海市金融和航运两个行业的产值数据实证分析上海金融业和航运业的发展关系,力图挖掘二者之间的联系,为上海实现建设国际金融中心和国际航运中心战略目标提供一些有益的建议。本文其他部分安排如下:第二部分是对国际金融中心和国际航运中心发展及其相互关系的研究回顾;第三部分是对上海市1978年至2007年以来金融业和航运业发展关系的实证检验;第四部分是结果分析和研究结论。
二、国际金融中心、国际航运中心的发展及其相互关系
(一)国际金融中心的产生及其发展
早期对国际金融中心的研究以城市经济学者的观点为主。后来,规模经济理论和产业集群理论的发展为研究国际金融中心提供了新的基础。郗文泽(2008)[1]的博士论文对金融服务产业集聚进行了深入研究,并对金融中心的相关研究文献进行了总结。Gehrig(1998)[2] 将金融中心的集聚效应总结为支付机制的规模经济效应、信息外溢、良好的市场流动性。Kaufman(2001)[3]指出,金融中心城市或地区的兴起、衰落,在一定程度上与这些地区作为主要经济贸易中心、交通枢纽、首都或中央银行总部所在地点的地位变迁及战争的影响有关。薛波(2007)[4]、樊鸿伟(2007)[5]也对金融中心和金融产业集聚研究文献进行了总结。文献[6][7][8][9][10] 针对金融集聚、金融中心及上海航运金融业进行了动因、模式、现状总结和问题分析。
(二)国际航运中心的产生及其发展
国际航运中心的研究资料丰富,交织于对航运产业集群的研究中。屠启宇(1996)[11]总结了国际航运中心形成条件、发展轨迹、模式]化。高汝熹、宋炳良(2000)[12]分析了伦敦、鹿特丹等国际航运中心发展模式的]变。从国际航运中心的发展来看,段志强(2006)[13]认为世界国际航运中心的基本模式主要有三种:第一,以市场交易和提供航运服务为主,靠悠久的历史传统和人文条件而形成,如伦敦。第二,以为腹地货物集散服务为主,即腹地型国际航运中心,如鹿特丹、香港和纽约;第三,以中转为主,即中转型国际航运中心,如新加坡。国际航运中心发展过程中,航运服务业尤其是航运高端服务业开始逐渐显现其重要价值,如王营济(2006)[14]认为,可以从上游、中游和下游的服务业链条观察现代航运服务业,徐杏(2003)[15]针对上海国际航运中心竞争优势相关问题进行了系统研究,任声策和宋炳良(2009)[16]研究了航运高端服务业的产生机理,认为服务业融合是高端航运服务业产生和发展的重要动因。
(三)国际金融中心与国际航运中心的关系
国际金融中心的资本角色与航运中心密切相关。航运业是一个资本密集型产业,具有所需投资额巨大、投资回收期限长等特点。这些特点决定了港航企业,尤其是船公司和港口很难依靠自有资金满足企业全部资金需求,需要从诸多的融资渠道中选择最有利的筹集资金方式。而金融业发展能够发挥金融在航运投资和融资方面的作用,为航运业发展提供资本保障。另一方面,航运企业通过金融业募集到的资金,或者吸引的境内外投资,反过来也为金融中心注入了新鲜血液。航运业的投融资项目一般都数额巨大,这些大量的资本注入能够帮助金融中心不断壮大。国际金融中心的保险角色与航运中心密切相关。航运业是高风险的行业,因此也特别需要保险服务。航运业对各类航运保险的巨大需求,催生了航运类保险的快速增长。国际金融中心的结算角色也与航运中心密切相关。目前,全球航运结算呈现欧美三大结算所鼎立而立的态势,即挪威期货期权结算所、纽约商品交易所和伦敦结算所平分天下。巨额资金的结算也为航运中心所在地的金融业带来了巨大的业务量,促使金融业的快速发展。现代服务业的融合趋势使得金融业和航运业两大服务业之间的关系更为紧密。金融业的发展促进了航运业金融衍生产品的产生,如航运价格指数、运价期货、运价远期期权等金融工具的大量应用等。[17]
从伦敦和纽约国际航运中心也是国际金融中心的发展历程可以看出,两者首先都是以港口而取得初步的发展,此后,因为经济贸易中心的角色,使得二者金融中心的地位得以确定。在不考虑其它因素的情况下,可以得到的初步假设是:国际航运中心催生了国际金融中心。朱慧(2008)[18]分别创建了国际航运中心和国际金融中心的评价指标,运用典型相关模型,以上海为实例进行研究国际航运中心与国际金融中心的关联度。结果显示,两个中心之间的确存在关联性。
三、实证研究
(一)样本数据和分析方法
为了验证变量之间的相关关系,一般的做法是根据现有的样本资料建立比较合适的回归方程。但在进行传统的回归分析时,要求所用的时间序列必须是平稳的,否则会产生“伪回归”问题。然而,现实中的经济时间序列通常都是非平稳的(带有明显的变化趋势),破坏了平稳性的假定。为了使回归有意义,可以对其实行平稳化。常用的方法是对水平序列进行差分,然后用差分序列进行回归,但这样做的结果忽视了水平序列所包含的有用信息,而这些信息对分析问题来说既是必要的又是重要的。协整理论则提供了一种处理非平稳数据的方法。协整理论(cointegration)是20世纪80年代中后期以来数量经济学领域应用较为广泛的一种建模理论。按照经济理论观点,协整可理解为经济时序变量间存在着一种均衡力量,即存在着一种机制的作用,使非平稳的不同变量在长期内一起运动,即如果变量之间存在长期稳定关系(协整关系),变量的增长率表现共同的增长趋势。
样本数据为上海市金融业国民生产总值(亿元)和上海市港口货物吞吐量(万吨),数据来源于上海市统计年鉴,时间跨度为1978年到2007年,每年一对数据。
(二)实证分析
1.样本数据的描述性分析
本文所取两组数据分别为1978年到2007年间历年年度数据,各30个观察值,如图1和图2所示,上海航运业快速增长发生在2000年前后,而金融业快速增长发生在1995年前后。下表1列出是两组数据的描述性统计结果。表1.上海1978年～2007年金融业(FIN)和航运业(SHIPPING)数据的描述性统计结果。
由于两组数据具有明显的时间趋势,且具有不通的量纲,为便于进一步分析,将两组数据分别取对数得到趋势图如图3所示,再将对数进行差分,结果如图4所示。
图4、对数差分图
通过log(fin)和log(shipping)趋势图,可见序列具有明显的时间趋势,是非平稳序列。对序列进行一阶差分,作一阶差分后的趋势图(D(log(fin))和D(log(shipping)),其时间趋势基本消除,可看出是平稳序列。
2.单位根检验和协整检验
由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系,并能使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象。我们对两组变量对数值的一阶差分作ADF单位根检验,分别选用无常数项和趋势项、有常数项、有常数项和趋势项的单位根检验,得到结果如下表2所示。可见,序列D(Log(FIN))在检验形式 (c,0,0)和(c,t,0)下不存在单位根,为平稳时间序列;序列D(Log)(SHIPPING)在检验形式 (0,0,0)下均不存在单位根,为平稳时间序列;即Log(FIN)和 Log(SHIPPING)分别为I(1)序列,其均值和方差不随时间改变,满足协整检验的前提。
注:检验形式(C ,T ,L) 中,C、T、L 分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。表示在5%显著水平上拒绝零假设。
若对FIN和SHIPPING进行单位根检验,可以发现,(c,0,1)情况下:FIN序列的二阶差分的ADF单位根检验t值为-5.609,718,p值为0.000,1;(SHIPPING)序列的二阶差分的ADF单位根检验t值为-3.972,220,p值为0.005,4,均在1%的显著性水平下为平稳序列,即FIN和SHIPPING序列属于I(2)序列。
根据单位根检验结果,我们发现Log(FIN)和 Log(SHIPPING)分别为I(1)序列,但他们组成的线性组合是否稳定则需要进一步验证,即两组变量是否具有长期稳定的均衡关系,需要进行协整检验。如果它们的线性组合是平稳的,则表明这些变量序列之间存在着协整关系。对服从过程的变量进行协整检验,依据检验手段的不同可分为两种:一种是基于回归残差的EG( Engle & Granger,1987) 两步法协整检验;另一种是在VAR 系统下基于回归系数的Johansen( 1988) 协整检验。EG 两步法在有限样本条件下,估计量是有偏的,且样本容量越小偏差越大。由于本文分析中的有效样本数目相对较小,为了克服小样本条件下EG 两步法参数估计的不足,我们采用Johansen检验进行协整分析,分析结果如下表3所示,数据表明,在5%的显著性水平下,两者不存在协整关系。
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values.
4.因果关系检验
虽然Log(FIN)和Log(SHIPPING)两组数据不存在协整关系,但是由于两组数据是平稳的(即不存在单位根),仍然可以进一步考察两组变量的因果联系,进行格兰杰因果检验,以判断两组变量之间是否存在因果关系。Granger因果关系检验结果如下表4所示。
Granger因果关系检验结果显示,在滞后期为1的情况下,Log(FIN)和 Log(SHIPPING)均不是各自的Granger原因,原假设均得以接受;在滞后期为2时,拒绝原假设“Log(FIN)不是Log(SHIPPING)的Granger原因”,但依然接受原假设“Log(SHIPPING)不是Log(FIN)的Granger原因”,表明Log(FIN)是Log(SHIPPING)的Granger原因;当滞后期为3、4时,结果依然与滞后期为2时相似;不过,在滞后期为4情况下,若显著性水平为10%,那么拒绝原假设“Log(SHIPPING)不是Log(FIN)的Granger原因”,这时,Log(FIN)和 Log(SHIPPING)互为各自的Granger原因。
另外,由于在上文的ADF单位根检验中,我们发现FIN和SHIPPING序列属于I(2)序列。因此,我们可以对FIN和SHIPPING、D(SHIPPING)和D(FIN)两个序列直接进行GRANGER因果关系检验,检验结果如下表5所示。
Granger因果关系检验结果表明,在5%的显著性水平下,在滞后期为1的情况下,拒绝原假设“SHIPPING不是FIN的格兰杰原因”,这表明,SHIPPING是FIN的格兰杰原因;但不能拒绝原假设“FIN不是SHIPPING的格兰杰原因”;滞后期为2时,拒绝了原假设,SHIPPING和FIN互为格兰杰原因。对于D(SHIPPING)和D(FIN)两个序列进行Granger因果关系检验结果表明,在滞后期为1、2的情况下,均拒绝原假设“D(SHIPPING)不是D(FIN)格兰杰原因”、“D(FIN)不是D(SHIPPING)格兰杰原因”,这表明D(SHIPPING)和D(FIN)互为Granger原因。
四、总结
国务院在2009年4月14日了2009年19号文件《国务院关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业建设国际金融中心和国际航运中心的意见》,决定“推进上海加快发展现代服务业和先进制造业,加快建设国际金融中心、国际航运中心和现代国际大都市”。国际航运中心和国际金融中心在全球经济发展中扮]重要角色,国际航运中心和国际金融中心之间具有密切的相互关系。
但是,国际金融中心和国际航运中心两者间的因果关系并没有数量上的充分验证,是金融中心推动了航运中心的发展,还是航运中心推动了金融中心的发展?抑或是两者之间相互推动对方进一步发展?目前还没有针对上海实际情况的研究。上海要建设国际航运中心和国际金融中心,必需重视两者之间的相互关系具有哪些特征,据此可以对未来的建设提供决策支持,本文对改革开放30年来上海金融和航运业相关数据进行了计量分析。Granger因果关系检验认为,在5%的显著性水平下,Log(FIN)和 Log(SHIPPING)两个序列中,滞后期为2时,Log(SHIPPING)不是Log(FIN)的Granger原因,Log(FIN)是Log(SHIPPING)的Granger原因。FIN和SHIPPING、D(SHIPPING)和D(FIN)两个序列直接进行GRANGER因果关系检验表明,在5%的显著性水平下,在滞后期为1的情况下,SHIPPING是FIN的格兰杰原因;但FIN不是SHIPPING的格兰杰原因;滞后期为2时,SHIPPING和FIN互为格兰杰原因。对于D(SHIPPING)和D(FIN)两个序列进行Granger因果关系检验结果表明,在滞后期为1、2的情况下,D(SHIPPING)和D(FIN)互为Granger原因。
上述结果表明,航运和金融业之间存在相互影响。从短期来看,航运是金融的Granger原因的程度更大,而从长期来看,金融是航运的Granger原因的程度更大。因此,在短期内的航运业促进促使可以推进金融业的发展,而金融业的长期稳定发展能进一步推进航运业的发展,从而形成良性循环。鉴于篇幅,我们认识到金融业和航运业发展的系统性,例如国民经济、国际贸易的发展的影响,但我们未在本文予以进一步地探究,更深入地分析有待后续的研究。
[注释]
①全球金融中心指数(GFCI)是由英国伦敦金融城(City of London)
首次推出的,该指数由英国的Z/Yen调查公司为伦敦金融城统
计制作,每两年公布一次。
②根据日本政府提出的“京滨港”港口重组计划,实为东京港和横滨
港两者结合的组合港。
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