金融数学和金融工程的区别范文篇1
关键词：区域金融；金融产业成长；量性指标；质性指标
中图分类号：F127.4文献标识码：A文章编号：1003-4161(2008)01-0133-04
金融产业是一种复合型的组织体系，是创造价值的实体，通过金融产业各部门的组织和运作，可以集合并优化要素使用，实现更高的合力效果。同时，金融产业是开放性的、具有推动力的产业，在与其他产业的相互关联中，促进和导向其他产业的革新与发展。本论文基于理论价值与实践意义的多重考虑，将金融产业成长的研究落实到西安区域，对西安金融产业成长的时序特征进行研究，希望对加快西安区域金融产业成长有所贡献。
1.区域金融产业的内涵
区域金融产业问题的研究还属于相对新颖的领域，其理论分析涉及区域经济理论，金融发展理论与金融结构理论，产业经济学、制度经济学、金融制度学等相关经济理论。
金融产业本身不仅内涵丰富而且外延广大。金融产业的内涵即行业，指生产同类产品或提供类似服务的经营单位的集合，涵盖了银行业、证券业、信托业、保险业、基金业等五大行业，以及其他未包括在内的金融组织，如典当、金融租赁、财务公司等。金融产业的外延指行业集合而成的经济部门，是强调相互联系的各业，加上衔接各行业的市场的集合，是由金融机构、金融商品、金融工具、金融制度、金融市场、金融中心等组成的开放系统［1］［8］。
金融产业成长的概念是金融成长概念在中观领域的延伸，是将金融研究落实到产业层次，对金融成长概念加以发展提出的。金融产业成长既表现为一种量的增长，量的增长就是金融资源（金融资源是金融价值体的总称，它是相对于实物资源而言的）存量与流量相对规模的扩展；也表现为一种质的发展，质的发展就是在注重技术进步、科学管理和人力资本全面开发的前提下，由金融体制变革带来金融产业本身结构升级优化，引起导向经济要素空间配置效率提高，二者融合具有生成、导向和支撑经济向高级化发展的趋势［3］。
2.金融产业成长的衡量指标
金融产业成长是金融产业量性成长与质性成长的有机统一体，其衡量指标由量性成长指标与质性成长指标构成。
2.1金融产业成长的量性指标
金融产业成长的量性指标即规模指标，主要表现为金融产业规模在以下三个方面的扩张［7］：一是金融产业生产能力的扩张，具体表现为金融资产总量、金融企业规模及数量、金融商品种类及交易额、金融市场发育程度等；二是金融产业的区域扩张，具体表现为金融企业及金融市场的空间扩散，即金融企业突破地域界限形成分支网络及金融市场融资的有效直径扩大；三是金融产业组织扩张，一方面表现在金融产业内企业向集团化、大型化、国际化发展，另一方面表现为金融产业组织的市场控制力即产业集中度提高，这可通过金融产业规模集中度指标来衡量。
2.2金融产业成长的质性指标即结构指标和效率指标
2.2.1金融产业成长的结构指标
结构指标包括产业结构指标与空间结构指标。产业结构指标主要包括：金融体系结构、金融市场结构、金融商品结构、金融产权结构、金融资产结构等。金融产业成长的空间结构是金融产业区域扩张和金融组织扩张的结果，可通过金融资产的空间分布和金融组织的空间结构来衡量。金融产业成长的空间结构指标不仅描述了区域金融产业成长的地域差异，而且指示了金融资源的地域流向。
2.2.2金融产业成长的效率指标
金融产业的效率可从宏观效率、微观效率和金融市场效率三个方面来衡量。(1)金融产业宏观效率是对金融产业宏观功能实现效果的考察。金融产业宏观功能表现在两方面，一是作为货币政策的主体，对宏观经济进行调控；二是金融产业对经济发展的支持。对前一方面可通过具体金融政策落实后政策目标的实现情况来表示，此外，货币乘数也是重要的衡量指标。而金融产业对经济发展的支持力度，可由金融产业对社会储蓄的动员效率、储蓄向投资转化效率及投资对实体经济的推动效率来反映。(2)金融产业微观效率指金融企业或金融机构的效率，包括经营效率和发展效率。其中经营效率指标主要通过业务能力和盈利能力表现出来。金融企业或金融机构的业务能力主要体现在所提供的金融商品和金融服务对社会需求的满足程度、资金的清算速度、资产的增长率等方面。金融产业的发展效率指金融企业或机构的潜在竞争能力，可通过金融产业创新能力、资本增长能力、设备的现代化配置及更新能力、人员素质和经营管理水平的提高能力等体现。
3.西安市金融产业的时序特征
3.1对西安市金融产业成长阶段的判断
根据以上金融产业成长衡量指标的分析，可以通过考察西安市金融产业产值在区域经济总量中所占的比重以及金融产业在区域产业系统中的地位，来确定金融产业成长所处的阶段。表1列示了2001~2006年西安市金融产业产值在经济总量中的比重。
根据所得数据，西安市自2001年以来，第三产业增加值在GDP中所占比重保持了平稳、小幅度增加的态势，同时，金融产业增加值在第三产业中的比重却呈现出了平稳、小幅度的下降趋势，这种趋势也同时出现在金融产业增加值占GDP的比重这一指标的变化上，见图1。如果以金融产业成长的阶段性来考察，则西安金融产业成长的整体水平在近几年来并没有什么太大的进展，甚至在某种程度上略有回退。这种情况的出现，应该是与我国以及西安金融体制改革进程有关，并且体现了我国金融产业成长区域差异程度较大这一客观因素的作用。因为，以2002年数据为参考，我国金融产业增加值占第三产业增加值比重为16.5%，占GDP比重为5.7%，均高于西安。而北京金融产业增加值占第三产业增加值比重为25.3%，占GDP比重为15.5%；上海金融产业增加值占第三产业增加值比重为21.1%，占GDP比重为11.6%，这两项的比重指标都远高于全国水平。
根据以上数据分析可以得出如下结论：西安金融产业成长尚处于低级阶段，金融产业产值占GDP的比重较小，而我国相对发达的地区目前已处于金融产业成长的中级阶段。但无论从国家宏观经济总体规划还是西安区域经济发展战略设计来看，金融产业成长都已被作为经济发展的核心力量，以及产业结构调整的优先部门和传导中枢，西安金融产业成长已经拥有和具备了良好的宏观发展环境。
3.2对西安市金融产业成长区间的判断
确定金融产业成长区间需要考察金融产业功能实现中量性成长与质性成长的贡献份额。首先考察西安市金融产业成长中两种成长形式的基本情况。限于资料收集的范围以及论文篇幅，本文只选取量性成长与质性成长的部分指标加以说明。
3.2.1西安市金融产业量性成长指标
金融产业量性成长指标即规模指标，主要体现为金融产业生产能力扩张、金融产业区域扩张和金融产业组织扩张。本文以代表生产能力扩张的规模指标――金融机构数量、资产规模等业务指标来说明西安区域金融产业的总体规模情况。
（1）银行业
2006年末金融机构各项存款余额4066.16亿元，比年初增长13.7%。年末金融机构各项贷款2344.77亿元，比年初增长9.9%。其中，中长期贷款增长28.7%，短期贷款下降2.0%。全年金融机构现金收入7085.54亿元，增长4.5%；现金支出6893.38亿元，增长5.0%；现金净回笼192.17亿元［9］。银行业经营效益提高，存款增速趋缓，储蓄存款出现多年少有的少增现象；贷款保持平稳增长；货币回笼减少；银行业改革继续深化。
（2）保险业
截止2006年末，全市有各类保险公司19家，保险机构297家；保险专业中介机构68家。全年保费收入52.51亿元，比上年增长16.8%。其中，财产险保费13.32亿元，增长19.4%；人身险保费收入39.19亿元，增长16.0%。全年各类保险赔款给付支出11.81亿元，比上年增长24.4%；其中财产险、人身险分别为6.41亿元和5.40亿元，分别比上年增长6.3%和56.0%［9］。2001年至2006年的保费收入、保险公司资产总额、保险密度、保险深度等指标可以充分反映西安保险业的长足发展，如图2所示。根据图2显而易见，2001~2006年，西安保险业保费收入和人身险收入增长速度很快，保费收入从2001年的16.5亿元增长到2006年的52.5亿元。西安市的保险业发展迅速，已经成为金融产业中的主要力量。
资料来源：根据西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］。
（3）证券业
2001年西安证券交易额为900亿元，而到2006年西安证券市场证券交易总量2730.5亿元，期货交易额1572.6亿元。2006年末全市有上市公司17家，上市总股本41.59亿元［9］。
从20世纪70年代开始，证券市场出现了高度繁荣的局面，不仅证券市场的规模更加扩大，而且交易日趋活跃。其重要标志是反映证券市场容量的重要指标――证券化率（证券市值/GDP）的提高。根据深圳证券交易所的一项研究，1995年末发达国家的平均证券化率为70.44%，其中美国为96.59%，英国为128.59%，日本为73.88%。而到了2003年，美英日三国证券化率分别提高至298.66%、296.54%、209.76%，韩国泰国马来西亚等新兴市场经济国家的该项比率也分别达到112.4%、119.83%和240.82%，而中国同期仅为36.49%，西安证券化率为21.61%，远低于全国平均水平。尽管我国及西安证券化率较低，但各种迹象表明，不论从占各类投资方式的比重看，还是从占金融资产的比重看，整个金融部门已经出现了证券化趋势。
3.2.2西安市金融产业质性成长指标
金融产业质性成长指标包括结构指标和效率指标，本文分别选取其中部分指标加以说明。
（1）西安市金融产业成长的结构指标
①企业融资结构
企业融资结构变化能够说明金融市场结构。融资方式可以分为直接融资和间接融资。直接融资主要通过股票、企业债券和基金等，间接融资则主要通过银行贷款。从增量考察我国企业融资结构的变化，以西安企业间接融资为例，如图3所示。
从增量看，我国融资结构变化中，贷款增量在2001~2006年期间表现为稳定增长。贷款余额由2001年的1186亿元增长到2006年的2344.8亿元，其中2001年到2002年增长最快为37.4%。2003年到2006年间接融资增长率有所下降，而直接融资增量则呈波动性上升。这种趋势符合国际融资方式变化的总趋势。
资料来源：根据西安统计局2001~2006年度统计报告数据整理［9］。
②证券筹资额与贷款余额的比例变化
证券市场筹资额与贷款余额的比值在一定程度上能够说明经济发展过程中资金来源结构的变化。表2列示了西安市这一指标在2001~2006年间的变化以及与全国平均水平、北京、上海水平的比较。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］。
根据表2，西安市证券市场融资与贷款余额的比值在2001~2006年间虽略有起伏，但总体趋势是上升的，说明西安证券业对经济的支持作用逐渐增强，证券业与银行业之间的对比关系略有改变，这种趋势与全国总体趋势相近。
③保费收入与存款余额的比例关系变化
保费收入与存款余额的比例关系在一定程度上能够反映保险业与银行业的相对结构。表3列示了西安保费收入与存款余额的比例关系及区域比较情况。
根据表3，2001~2006年间，西安市保费收入与存款余额的比例保持了上升态势，说明西安金融产业内部结构持续优化，社会闲置资金向保险市场的分流部分越来越多。从横向比较看，西安区域的这一指标值已经接近全国平均水平，并且超过北京、上海等发达城市。这说明西安虽然在金融资产规模上与发达地区有很大差距，但在结构方面并不落后。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］。
（2）西安市金融产业成长的效率指标
金融产业的效率可从宏观效率、微观效率和金融市场效率三个方面来衡量。由于篇幅所限，本文只选取经济增长的金融成本指标为代表。经济增长的金融成本指标相当于GDP增长率与贷款余额增长率的比值。
如表4所示，西安金融成本指标同全国金融成本指标的变化趋势基本相同，在2002年以前经历了下降阶段，自2003年开始出现上升趋势。这说明西安金融产业对经济的支持力度有所增强。另外，从横向比较看，西安各年的金融成本指标值都明显高于北京、上海等发达城市，虽然2003年这种差距已经减少至贴近。
资料来源：根据中国、北京、上海和西安统计局2001~2006年度统计报告数据计算整理［9］［10］［11］［12］
根据西安区域金融产业成长各项指标的整理与对比，可见西安区域金融产业成长水平不高，处于成长的低级阶段，尽管量性扩张已经取得一定的成绩，但质性调整仍存在较大欠缺。
4.基本结论
从上述对金融产业量性成长与质性成长指标的说明中可见，西安金融产业在近几年的时间中经历了规模的显著扩张和结构的不断调整，生产能力迅速扩张，产业结构日趋合理，金融创新日新月异，金融效率日渐提高。可以说，从量的层次考察，西安金融产业成长虽未取得一个较高的水平，但也取得了一定的成就。从质的层次考察，无论是金融体制的变革状况、金融结构创新程度还是金融市场的发育水平，都与量的扩张极不对称。这样，偏离效应的作用将在很大程度上支配金融产业成长过程。但从成长区间上来判断，西安金融产业成长尚处在量性成长阶段，同时质性成长在金融产业功能实现过程中的作用日益增强，对金融产业进行规范和寻求创新空间是西安金融产业进一步成长的主要目标。
参考文献：
［1］张杰.中国金融成长的经济分析［M］.北京:中国经济出版社，1995：17-27,32.
［2］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，1997：146-147,152．
［3］李木祥，钟子明，冯宗茂．中国金融结构与经济发展［M］．北京：中国金融出版社，2004：196-197,199-200,201-202,164．
［4］张凤超．金融产业成长及其规律探讨［J］．当代经济研究，2003,（10）：68-72．
［5］于尚艳.我国金融产业成长及衡量体系［J］.经济纵横・2005,(6):52.
［6］E.M.Hoover&F.Giarratam,AnIntroductiontoRegionalEconomics,NewYork:AlfredA.Knoplnc,1984.
［7］BencivengaValerieandBruceSmith.FinancialInter-mediationandEndogenousGrowth［J］．ReviewofEconomicStudies,1991,（58）：195-209．
［8］张作荣.金融产业成长与区域经济发展关系研究［D］.东北师范大学博士学位论文,1996：23.
［9］西安统计局网站xatj.省略［DB/OL］.
［10］北京统计信息网bjstats.省略［DB/OL］.
［11］上海统计网stats-sh.省略［DB/OL］.
［12］中国人民银行网http：//pbc.省略［DB/OL］.
［作者简介］殷仲民（1955-），男，西安理工大学金融系主任、教授。研究方向：金融市场与投资。
秦华丽（1983-），女，西安理工大学研究生。研究方向：金融市场与投资。
金融数学和金融工程的区别范文篇2
在调查方法上，根据西南大学学生分布的特点，本次调研综合采用了分层抽样、分组抽样、随机抽样等抽样方法。涉及文史类、理工类、商科类专业的同学，共发放200份问卷，其中有效问卷194份，问卷有效率为97%。调查问卷采用客观题单选和多选的方式提问，主要包括大学生基本情况、生活费的来源及去向、金融投资现状、可能的影响因素等多方面的内容，从不同角度反映了大学生的金融投资行为。
二、结果与分析
1、大学生金融投资基本情况（1）样本总体情况。在参与调查的194人中，只有41人（21.13%）投资了金融产品，而有153人（78.87%）没有进行相应的投资。（2）未投资金融产品原因。统计数据显示，对金融产品不了解是西大学生未进行金融产品投资的最为重要的原因，占比约63.33%。其次是资金不足，34%的人认为资金不足是其未进行投资的原因，有超过59.79%的西大学生目前可支配存款余额低于3000元。金融产品的收益和风险对于他们是否进行投资的影响并不大，仅分别有9.33%、12%的学生选择此项。另外，在未进行投资的学生中，55.33%的学生有投资的意愿，可以发现大学生有很强的金融投资意愿，但受各种客观因素影响未能采取实际行动。（3）投资原因。在投资金融产品的大学生当中有超过52.08%的人属于接触过金融产品的宣传，想自己进行一些尝试的，也不乏拥有部分专业知识的大学生（27%），可以运用自己的专业知识赚钱，但真正熟练掌握专业知识与技巧的人最少，只有约4.17%，还有6.25%由于其他原因的，例如闲钱随意投资，看中其高收益，同时，仍有10.41%的大学生并无明确目的来投资金融产品，只是跟风行动。（4）投资品种类。参与基金投资的人数最多，占投资金融产品人数的73.17%，且基金的投资中，投资货币基金的人数占比最大为75.61%，反映出货币基金在大学生中普及程度较高。投资股票的人数占投资有投资金融产品的比重也较大为24.39%，仍然有一部分大学生热衷于高风险投资。由于大学生的保险意识低，银行理财产品投资门槛相对较高，投资保险、银行理财产品人数较少。投资外汇的仅一人，无人参与债券投资。
2、大学生金融投资情况影响因素分析（1）研究方法。本文采用二元logistic回归。Logistic模型是经济学中被广泛用于研究行为主体的选择过程的一类计量经济模型。许多不同因素的共同作用会导致一种行为结果的产生，而logistic回归分析模型是一种分析个体决策行为并广泛应用于影响因素分析的理想模型。logistic回归属于概率型非线性回归，假设在自变量的作用下，某社会现象的发生概率为P(0≤P≤1)，发生概率与不发生概率之比为P/(1-P)，则logistic回归模型为。（2）被解释变量：投资（1）/未投资（0）（3）假设：大学生是否进行金融投资取决于年级、地区、专业、性别、户籍类型、家庭理财情况、收入主要来源。以上因素共同作用决定了大学生的金融投资行为。（4）根据以上假设设定自变量①年级。2011级与研一的大学生参与金融投资的比例最高，分别为28.03%和23.08%，2010级的参与率为20.59%，2012级的参与率较之降低为16.36%，而2013级参与度最低，仅为6.67%。随着年级提高，知识积累，对金融知识了解加深；一部分大学生开始有独立收入，对理财需求提高，开始尝试金融投资的人也更多。②专业。文科和工科专业的大学生中参与金融投资的比例相当，分别为16.67%和12.09%，而商科专业的大学生的参与率高达44.12%，远远超过文科和工科专业。③地区。来自东部地区的大学生金融投资参与率最高，为28.57%，中部地区次之，西部地区大学生的参与率最低，仅14.56%。东中部地区经济较西部发达，金融投资氛围更浓，投资意愿更强，参与度更高。④性别。女性样本中金融投资参与率16.95%，而男性的参与率为26.32%，远高于女性。⑤可支配存款余额。可支配存款余额3000元以下的样本大学生金融投资参与率最低，仅为10.34%，随着可支配存款余额增多金融投资参与率也随之提高，当可支配存款余额达到8000以上，样本大学生的投资参与率达到75%。可支配存款余额越多意味着可用于投资的资金越多，投资理财的需求更大。⑥家庭理财状况。家庭成员无金融投资经历的大学生金融投资参与率10.22%，远低于家庭成员有金融投资经历的45.61%。家庭成员进行过金融投资的大学生对投资知识的了解多于相似条件下家庭成员未进行过金融投资的大学生，其投资动机更强。家庭成员的示范效应也会提高大学生的金融投资率。⑦收入主要来源。收入主要来源于亲人提供和奖、助学金的样本金融投资参与率最低，分别为15.63%和18.80%，勤工俭学的参与率为较高的30.77%，而来源于其他渠道的远远超过了其他方式，达66.67%，其中可能包括投资收入、课外收入等等。⑧月支出。月支出<600，其金融投资参与率为0最低，随着月支出提高金融投资参与率也随之提高，当月支出>2000时，所有样本都参与了金融投资。⑨月网购支出。金融投资参与率基本上满足与与网购支出同向变动，月支出小于100时为16.87%，500元到800元为100%，而当超过800时，参与率降到50%。由于余额宝等互联网理财产品与网上购物支付账户的连接，网购提高了大学生对互联网金融投资的关注，成为大学生进行金融投资的助推器。变量处理：将年级、地区、专业、性别、户籍类型、家庭理财情况、收入主要来源设为哑变量，其中年级、地区、专业、收入主要来源为多分类无序变量，因此引入需要亚元变量，见表4，变量可支配存款余额、月支出、月网购支出为多分类有序变量，可将其直接引入模型，无需引入亚元变量。（5）自变量相关性分析。通过变量的自相关性矩阵可以看出（图略），仅家庭成员投资理财情况与户籍所在地（农村/城市）之间的相关系数绝对值大于0.4，其他均小于0.4，自变量之间不存在严重多重共线。（6）回归模型模型解释：P表示进行金融投资概率，p/(1-p)表示大学生进行金融投资与未进行金融投资的概率之比。二元logistic的系数说明的是，在控制其他变量不变的情况下，某一自变量以单位的变化对某一类别相对参照类的对数发生比的影响，为误差项。用stata计算可得到如下计算结果。（7）回归结果①将所有解释变量加入回归模型回归结果分析：模型进行似然比检验的卡方值为75.79，Prob>chi2=0.0000，在95%的置信水平下回归模型显著。
在95%的置信水平下，自变量专业、性别、家庭理财情况、月支出对个人投资金融产品情况有显著影响，而年级、省份、地区、资金主要来源、月网购支出对投资金融产品情况无显著影响。②逐步回归（后退法）逐步去除不显著变量后的回归结果：结果分析：模型的卡方值为67.93，Prob>chi2=0.0000，在95%的置信水平下回归模型显著。在95%的置信水平下，自变量中，年级（研一）、专业、性别、家庭理财情况、可支配存款余额、月支出对个人投资金融产品情况有显著影响，作用方向与假设吻合。研一的被调查者投资金融产品发生比约为2013级的6倍（=6.04）。由于研一大学生知识储备较本科大学生更多，有投资经验的学生相比2013级更多，因此投资金融产品的比例更大。文科类、工科类大学生投资金融产品的发生比分别为商科类大学生的27%和22%，商科大学生投资理财的专业知识比其他专业的大学生更丰富，投资技能更强，投资意愿和投资观念也更强，因此金融投资发生比远高于工科和文科生。女性金融投资发生比为男性的32%(=0.32)。样本中有19%的男性属于风险爱好者，而女性中仅4%属于风险爱好者，男性的风险偏好程度远高于女性，而金融投资尤其是股票外汇投资风险大，大学生中更愿意冒风险的男性也更愿意参与金融投资。家庭成员未投资过金融产品的大学生投资金融产品的发生比远小于家庭成员投资过金融产品的大学生的投资发生比，仅为其0.175倍。月支出、可支配存款余额均与金融投资比例正相关。可支配余额的发生比为1.843，可支配存款余额每提高一个等级，投资率将变为原来的1.843倍；月支出发生比为2.515，月支出提高一个等级将使投资率增加1.5倍，说明月支出对大学生是否进行金融投资作用程度远大于可支配余额。
除研一外的其他年级学生与2013级相比，投资金融产品的比例并没有显著提高，本科阶段的是基础知识学习阶段，大学生对金融市场的了解并没有显著差异，而研究生学习的知识无论从广度还是深度上来说都有明显提高，因此，金融投资比例在本科阶段并没有明显差异，而研究生的投资比例远大于刚进校的大一学生。大学生是来自农村还是城市对是否参与金融投资也没有显著影响，另外，来自东部和中部的大学生与来自西部地区大学生相比其投资比例并没有显著提高。其原因可能是大学生主要以学校作为认识金融投资的渠道，接受同样的教育，投资信息也主要通过学校宣传、校园模拟投资活动以及同学间的交流投资经验等方式获得，与生源地并无太大关系。收入主要来源于勤工俭学、奖助学金和其他的大学生与收入主要来源于亲人提供的大学生相比其投资参与率也并没有显著提高。由于大学生通过勤工俭学和奖助学金所得收入甚微，其他收入不稳定，因此，这些独立、额外收入并不会显著提高大学生的金融投资参与率。最后，网购支出也并没有对大学生金融投资参与率产生假设中的显著正相关关系。随着科技进步，通过互联网进行转账更加方便、快捷、安全，互联网转账的普及使得那些即使是较少进行网上消费的大学生也愿意使用通过快捷安全的互联网转账技术购买金融产品。虽然各种互联网理财宝兴起于网上消费支付业务，但其已经以极快的速度在大学生普及开来。
三、小结与讨论
金融数学和金融工程的区别范文1篇3
关键词：冬奥会；京津冀；张家口；财经领域；数学素质
在2022年奥林匹克冬季奥运会的大机遇下，在京津冀一体化发展的大背景下，近几年来，随着经济的发展，张家口的财经领域发展势头也稳步上升，无论是金融业还是会计统计等其他财经行业人才需求也在增大，在一些财经岗位对人才的数学素质也提出更高的要求，因此在以后的财经人才培养中应注重数学素质的培养，才能满足社会的需求。下面以金融业为例阐述张家口财经领域的发展现状，金融业对张家口市的经济起到了强劲的支撑作用。2014年，全市金融企业完成营业收入187.3亿元，实现利润42.4亿元，分别较2011年增长39.6%和30.1%，年均增长8.7%和6.8%；2015年，全市金融业实现增加值77.7亿元，比上年增长12%，增速同比提高4个百分点；2016年全市银行业金融机构和各类保险公司的营业收入都比2015年大幅度提高，与之相对应的是各银行金融机构和保险机构及从业人员近几年都有不同程度增加。以下为2013年金融业金融机构和从业人员的数据：2013年末，全市共有金融业企业法人单位73个，从业人员17663人，分别比2008年末增长4.3%和15.1%（详见表1）。保险业不包括与保险机构和保险专业中介机构签订委托协议的保险业从业人员人数。而在近几年银行类金融机构逐步涌入市区和各县，全市现有中国银行、中国建设银行、中国人民银行、中国工商银行及张家口商业银行、农村信用社、村镇银行及各小型信贷机构多元化金融机构体系，全市保险机构也从2013年的27家到2016年的39家，从业人数需求量也随之大幅度提高。
随着经济的发展，会计、审计、税收行业等财经领域人才需求也有不同程度增加。在这些财经人才中，有一些岗位需要他们具备高的数学素质，有敏感的数学感知能力，有比较强的数学运算能力，有比较高的数据处理能力等。但通过调查发现，有一些人才已经不能满足岗位的需要，例如：保险精算，投资理财，会计核算，金融风险管理等岗位需要数学素质要求较高，虽然有些岗位对这些人才的需要量并不多，通过对部分财经领域人才和张家口地区中高职、本科财经专业学生的调查，发现现阶段张家口地区从事财经领域人才还处于数学能力较弱的阶段，张家口各院校对财经经济类专业的学生数学素养的培养也不够重视，因此针对这种情况，对于财经素质与数学素质综合人才还需要一定的培养策略。下面就不同岗位层次分三个层面分析财经人才数学素质培养策略，一是针对基本岗位的中高职财经领域人才数学素质培养，二是针对发展岗位的本科院校财经人才数学素质培养，三是针对高端科研岗位的研究生财经人才数学素质的培养。三类岗位，三个择业群体都需要具备不同程度的数学素质，他们都应该是同时具备数学素质与财经素质于一体的人才，才能满足岗位需要。对于中职财经类专业学生，将来面临的岗位基本是出纳会计、银行出纳、保险出纳、简单统计岗位等，此类岗位，只需要有基本的数学运算能力，和对数字的高度敏感感知力，因此在人才培养方案方面，课程设置等需要基本的中高职数学教材即可。对于中高职财经类专业学生来说，他们数学基础差，学习兴趣低，非智力因素影响也比较多。因此现阶段中高职财经专业的数学课程的定位低，导致培养出的财经人才数学素质普遍较低。在以后的教育中，应围绕专业特色与学生现状的综合情况，在教学内容和模式上加以改革：学校数学教师通过对本地区的人才目标需要对教材进行选择、开发、整合、拓展等，突出数学与专业的有机结合，突出数学运算功能的培养，转变教学方式、手段、教学观念，关注学生心理因素等。在教学过程中，要对现行课程的不足进行补充和完善，进行专项运算训练，培养学生的运算能力等，这样才能培养学生良好的数学素质和心理品质，才能满足财经岗位人才对数字的准确要求，才能培养出认真负责、严于律己、规范求实的工作态度，也能满足岗位素质要求。对于本科院校的财经类专业的学生，他们面对的是会计核算岗位、财务管理、理财师、银行后台数据库管理、统计数据处理、税务核算等发展岗位，要求学生掌握数学科学的基本理论与基本方法解决数学实际问题的能力及分析财务的能力，注重数学和统计学在财经领域的应用。本科院校培养人才应根据专业的侧重点，做好高等代数、数学分析、数学建模等数学课程与会计学、保险学、金融数学、金融学等专业课的课程有机结合，形成科学的课程体系。在本科类财经专业学生虽然学习到了专业知识、数学基础知识，但结合力度不够，数学建模应用不多。
在人才培养方面，应通过对学生数学计算和数学建模能力的培养，使学生具备数值计算、建模技巧及数据分析能力，通过个案研究对学生创新能力进行效能评价，通过和社会金融机构、财务公司、税务所等财经行业部门协作办学模式，促进学生在专业创新中，提高财经与数学的综合素质能力。对于财经专业研究生，他们就业面对的是保险精算、财务报表分析、金融风险管理、资产管理等研究型岗位，因此对他们的财经素养及数学素养的都非常高。研究生课程开设最优经济控制、金融证券、金融数学等理论课程，应抓好科研与教学的结合，重视金融数学的教学，用数学分析，帮助经济决策和金融衍生产品开发等。建立保险精算、金融工程、经济数学模拟、数学建模等实验室，重点研发金融数学、企业债券、保险精算等最优控制等方面的财经领域研究成果，培养高水平财经素质与数学素质的研究型人才。随着经济的发展，在京津冀协同发展的经济背景下，张家口市财经领域也在稳步发展，虽然数学不是万能的，但财经领域离开数学是万万不能的，数学工具是一种分析工具，张家口市财经领域需要数学素养高的财经人才，张家口市各中高职、本科院校、研究生学院都应该做好财经人才数学素质的培养方案，为张家口市，乃至京津冀圈培养出数学素质高的财经人才。
参考文献：
[1]刘永辉,沈春根,杨青冀.第六届全国金融数学与金融工程学科建设与学术研讨会"综述[J],上海金融学院学报,2013(3).
[2]李敏延,张力.财经院校金融数学高层次人才培养模式研究[J],吉林省教育学院学报.2015(1).
金融数学和金融工程的区别范文篇4
金融是现代经济的核心，金融与经济相互促进、共同发展。对于一个区域来说，大量改革实践及研究表明，区域经济越发达，越能聚集经济资源及人力资本，金融市场越成熟；反过来，区域金融发展水平越高，越能给该区域提供资金支持、优化资源配置、调控经济发展，则区域经济增长的推动力往往越大。如今，金融处在一个大资管时代背景下，金融行业在不断的转型与创新，金融对经济的直接或间接贡献比重也越来越大。一个区域的金融发展水平状况，能够在一定程度上反映出该区域经济的发展状况。因此，本文研究中国省际金融发展状况，是有现实意义的。
衡量金融发展水平的重要指标是金融效率。在经济学中，效率指的是投入与产出之间的关系，即用最少的投入来获取最大的效用。那么，顾名思义，金融效率反映的是金融部门投入与产出关系；从金融资源观的视角出发，也就是：将有限的金融资源进行有效配置，以实现帕累托最优。
在实际研究中，金融效率本身是一个极其综合、复杂的指标，且具有不同的分类标准。学者们基于不同的分类标准，选取合适的单一指标或多指标来衡量金融效率大小，如贷款与储蓄之比、金融资产总量与GDP之比等等。但是，金融系统是一个错综复杂的系统，金融市场信息具有不确定性、不对称性、非线性、非结构性等特征；若用单一指标来衡量金融效率大小，会由于金融市场信息的缺失从而导致评估结果出现系统性偏差；若用多指标加权计算来衡量金融效率大小时，会遇到权重设定问题。
基于上述考虑，本文不直接用指标来衡量金融效率大小，而是间接用指标来衡量。在金融系统中，作为金融中介的银行、券商、基金公司、信托公司、保险公司等，吸收社会闲置资金，通过金融市场运作，将闲置资金配置到资本边际效率最高的项目中去，以提高资本边际生产率，从而加速经济发展。可见，金融系统实际上是一个多投入、多产出系统。考虑到投入和产出这两个词，本文采用运筹学中的数据包络分析（dataenvelopmentanalysis，DEA）方法，来对金融效率进行客观分析。因此这里的“间接”之意为：确定金融投入指标和金融产出指标，运用DEA方法来计算金融效率。
测算金融效率的常用工具为经典DEA方法；但该方法本身存在一个缺陷，那就是：未考虑决策单元所处的外部环境因素对效率得分的影响。鉴于此，Fried等提出了四阶段DEA-Tobit方法，以剔除外部环境因素对效率测算所做造成的影响，使效率评估更为真实、准确、客观。目前，国内关于DEA效率测算的研究主要采用的是经典DEA方法；本文尝试运用四阶段DEA-Tobit方法对我国省际金融效率进行客观测算，从而进一步比较各省之间的金融发展状况。二、四阶段DEA-Tobit模型
DEA方法给出了三种信息：投入松弛量、产出松弛量、和效率得分。对于经典DEA方法来说，评估决策单元效率所使用的信息为效率得分，对松弛量信息却“视而不见”。而四阶段DEA-Tobit方法巧妙的把效率得分与松弛量信息相结合，通过Tobit回归模型来剔除外部环境因素对效率得分的影响。四阶段DEA-Tobit方法的基本步骤见下。
1.第一阶段：经典DEA模型。本文采用DEA-BCC模型，其基本形式如下，
其中，θ0为某个决策单元的效率值，si-为第i个投入松弛量，sr+为第r个产出松弛量，ε为非阿基米德无穷小，m为投入指标个数，s为产出指标个数。
2.第二阶段：Tobit回归模型。Tobit回归模型的建立主要分为两步。
第一步，构造一个新指标，将其命名为投入总松弛量，构造公式为：
其中，Sij为第j个决策单元第i个投入的总松弛量，θj和sij-分别为第一阶段经典DEA-BBC模型所计算出的效率得分和投入松弛量，xij为第j个决策单元第i个投入指标值。
第二步，构造Tobit回归模型。所构造的Tobit回归模型共有m个，对于第i个投入总松弛量，相对应的tobit回归模型分量形式如下
Sij=βiZpj+ui，p=1，2，…，k
其中，Zpj为第j个决策单元第p个外部环境指标，βi为第i个tobit回归模型的回归系数向量，ui为第i个tobit回归的误差项，k为外部环境指标个数。
3.第三阶段：投入指标调整。该阶段是对外部环境因素的剔除，剔除方法则为投入指标的调整，调整公式如下：
其中，xijadj为调整后的投入指标，Sij为第二阶段Tobit回归的拟合值。经过如上一番调整后，外部环境因素已被剔除，所有的决策单元均处于相同的外部环境中。
4.第四阶段：经典DEA-BBC模型。最后阶段再次回到经典DEA-BBC模型，根据调整后的投入指标xijadj来进行DEA效率测算。三、实证分析
1.指标选取。金融发展的投入指标有三个：金融机构数、固定资产投资总额和贷款余额，分别反映了各省为推动金融发展所投入的人力、物力和财力。
金融发展的产出指标有三个：人均GDP增加值、人均纯收入和人均消费支出。其中，人均GDP增加值指标反映了经济发展的速度和规模；人均纯收入指标反映了居民生活水平；人均消费支出反映了居民实际生活水平的改善。
金融发展的外部指标主要从居民受教育程度、工业机械化程度、产业结构及贸易进出口四个方面来选取，相应指标分别为大专以上文化程度人数、工业机械总动力、二三产业增加值占比、产品贸易逆差数量。
此外，本文采用2013年数据进行实证分析，数据均来自于《中国统计年鉴》、《中国区域金融运行报告》和《中国金融年鉴》。
2.第一阶段：经典DEA-BBC结果分析。根据第一阶段经典DEA-BBC的结果可知，全国省际金融发展的综合效率得分差距过大，仅有5个省份的金融综合效率得分为1，占比16.1%，分别为北京、天津、上海、西藏和青海。有4个省份的金融综合效率得分在0.6和0.8之间，占比12.9%，分别为宁夏、青海、内蒙古和安徽。剩下的22个省份的金融综合效率得分均低于0.5，占比71%。此外，各省的金融规模效率得分差距不大，但金融纯技术效率得分差距过大，有21个省份的金融纯技术效率得分低于0.5，占比77.4%。
从各省的金融效率得分来看，有几个省份的金融效率得分与实际情况相悖。西藏和青海的金融综合效率得分为1，但该两省地处偏远地区，经济不发达、金融不健全、高素质人才缺乏，其金融综合效率得分理应较低。相反，江苏、浙江、山东等东部省份，经济发展位居国内之首，金融市场健全成熟，但金融综合效率得分却很低，分别为0.23、0.19、0.15，排名分别为倒数第6、倒数第5和倒数第3。
基于上述分析可知，运用经典DEA方法所测算出的各省金融效率得分，存在不合理性，即全国省际金融综合效率得分相差悬殊，西藏和青海两省得分较高，而江苏、浙江、山东三省的得分较低。因此，对金融效率进行测算时，需要考虑外部环境因素的影响。
3.第二阶段：Tobit模型结果分析。Tobit回归模型的拟合结果见表1。可知，三个tobit模型均通过1%显著性检验。下面从四个外部环境指标出发，分析外部环境指标对金融机构数、贷款余额和固定资产投资总额这三个输入指标松弛量的影响程度。
（1）大专以上文化程度人数。该外部指标对金融机构数、贷款余额和固定资产投资总额的松弛量均有显著负影响；也就是说，大专以上文化程度人数或者说高学历人数的增加，会降低该三个输入指标的冗余度，从而提高了金融效率。可见，国民受教育程度的提升，有助于金融知识的大力宣传与普及，从而进一步促进金融发展。
（2）工业机械总动力。该外部指标只对固定资产投资总额松弛量有显著正影响；也就是说，工业机械总动力的增加，会提高固定资产投资总额松弛量的冗余度，从而降低了金融效率。可见，工业机械总动力并未得到高效利用，存在产能过剩，从而造成固定资产投资额的浪费，对金融发展未起到应有的促进作用。
（3）二三产业增加值占比。该外部指标对金融机构数、贷款余额和固定资产投资总额的松弛量均有显著负影响，也就是说，二三产业增加值比重的加大，会降低这三个输入指标的冗余度，从而提高了金融效率。可见，二三产业增加值占比的加大，反映了产业结构优化调整的成效性，对金融市场的发展起到促进作用。
（4）贸易逆差总额。该外部指标仅对两个输入指标（贷款余额、固定资产投资总额）松弛量具有显著正影响；也就是说，贸易逆差的扩大，会增加这两个输入指标的冗余度，从而降低了金融效率。可见，贸易逆差的扩大，会使贷款额度和固定资产投资额度得不到有效利用，从而对金融市场的发展起到负面效应。
基于上述分析可知，外部环境因素对金融效率得分的测算具有显著影响，因此用DEA方法进行省际金融效率测算时，需要考虑外部环境因素的影响，并对其剔除。
4.四阶段DEA-Tobit结果分析。在剔除外部环境因素之前，我国省际金融发展的综合效率得分差距过大，有22个省份的金融综合效率得分均低于0.5。剔除外部环境因素影响后，各省的金融综合效率得分有一定程度的提高，且分布均匀，见表2。可见，北京、天津、上海三个直辖市的金融环境处于较好的区域大环境，而其他省份的金融环境均受到外部环境因素的负面干扰，尤其是江苏、浙江和山东三省，从而造成金融效率的低下。因此，运用四阶段DEA-Tobit方法进行金融效率的测算是合理的，具有一定的意义。
由表2可知，金融综合效率得分为1的省份有六个，分别为北京、上海、天津、江苏、浙江和广东；这六个省市均处于东部沿海地区，经济发达、金融市场健全成熟，且北京、上海和广东聚集了优秀的金融人才以及全国80%的金融机构，大大促进了金融市场的发展，故金融综合效率最高是当之无愧的。金融综合效率得分较高的省份还有山东、辽宁、安徽、福建、山西和湖北，这六个省份也是我国的经济和人口大省，金融发展状况良好。金融综合效率较低的省份有新疆、西藏、云南、青海、甘肃和宁夏，其效率得分均在0.5以下，这六个省份均处于我国西部地区，经济发展水平滞后于东部和中部省份；虽然在国家西部大开发战略等政策的指引下，西部省份的金融发展支持力度相对较大，但由于受经济发展基础薄弱、金融体系结构不完善等因素的影响，西部省份的金融发展相对落后，故金融综合效率得分较低。
从东中西地区层面来看，我国东部、中部、西部地区省份的金融综合效率得分均值，分别为0.93、0.72和0.40；可见，我国东中西地区省份的金融综合效率得分呈阶梯式序列，东部省份得分最高，中部省份次之，西部省份的金融综合效率远远低于东部和中部省份。西部省份与东中部省份的金融综合效率的差别，主要在于西部省份的金融规模效率得分远远低于东中部省份，西部省份的金融规模效率得分为0.59，远远低于东中部省份的0.95、0.83；此外，西部省份的金融纯技术效率得分为0.68，也低于东中部省份（0.98、0.87），但悬殊不如金融规模效率得分大。四、结论及建议
本文基于金融效率评价指标，运用四阶段DEA-Tobit方法，对我国31个省级行政区的金融发展状况进行实证分析，得出的结论与建议如下：
1.效率测算方法。在对金融效率得分进行测算时，四阶段DEA-Tobit方法与经典DEA方法所测算出的结果相差很大。若不考虑外部环境因素对效率得分的影响，经典DEA方法所测算出的省际金融效率水平明显偏低，且不合理，与实际情况相违背；因此，考虑外部环境因素对效率测算所造成的影响非常有必要。四阶段DEA-Tobit方法通过Tobit模型来对外部环境因素进行剔除，所测算出的省际金融效率得分，与经典DEA方法相比，更为客观、真实、准确。
金融数学和金融工程的区别范文1篇5
关键词：经济增长金融发展泰尔指数互动关系
我国经济发展的实践中，明显形成了东、中、西三大经济区域，东部发展最快，中部次之，西部最差，且差距较大。伴随着中国经济的发展，差距也在扩大。区域经济发展不协调，不仅会影响国民经济的健康运行，还会影响社会和政治的稳定。因此，消除区域差异，统筹和实现区域的协调发展成了我国目前亟待解决的问题。这给西部地区经济发展带来了挑战，如何通过自我发展减小与东、中部地区的差距。20世纪80年代以来，西部地区经济呈现快速发展的趋势，但同时也表现出明显的区域内部的不平衡性。
经济是金融的基础，金融是现代经济的核心，经济的发展离不开金融的支撑。西部地区的经济存在较严重的不平衡，各地区的金融发展水平也存在较大差异，具体体现在各地区间不同的金融系统运行效率，金融要素流动规模，金融市场容量和金融结构以及金融资产的存量和质量的差别等方面。
近年来，学者对经济增长与金融发展的关系作了大量的研究，理论和实证的结果均表明金融发展促进经济增长，经济增长又反过来影响金融发展。区域经济差异与区域金融非均衡发展的格局密切相关。一方面，作为区域经济体系的组成部分，区域金融差异反映了区域经济体系的地域特点；另一方面，由于金融在区域经济发展中具有极其重要的资源引导功能，区域金融运行的地域差异是导致经济发展差距扩大的重要原因，值得关注的是，经济发展的差异和金融发展差异的变动趋势如何，到底是区域金融发展差异引起区域经济发展差异还是相反，他们之间是如何相互影响的？因此，研究西部地区经济金融发展差异的动态趋势及互动关系，对于促进西部经济金融协调发展具有重要意义。
西部地区经济发展差异和金融发展差异的动态趋势
（一）指标选取
经济发展用地区人均GDP来度量。针对西部地区金融体系中间接金融占优势，直接融资不发达，资本市场发展滞后，选取金融相关比率（地区存贷款余额之和/地区生产总值）来反映金融发展的程度。
（二）测度差异的方法――泰尔指数
Theil指数是由泰尔（1967）最早提出并用于收入不平等程度测度的一个指标，从信息量与熵的概念出发考察差异性，具有把整体差异性分解成组间差异与组内差异的特性。因此，为了准确反映西部区域之间、区域内部经济与金融的发展差异，以及区间、区内差异对总体差异的贡献度，采用泰尔指数度量西部地区经济金融的差异程度。即用人均GDP的泰尔指数（TG）来反映经济的差异程度，用金融相关比率的泰尔指数（TR）来反映金融发展的差异程度。
设Ii为第i地区的人均GDP、金融相关比率，I为西部地区的人均GDP和金融相关比率，Pi为第i地区的人口数，P为西部地区总人口数，则泰尔指数可定义为：
（1）
设TXN、TXB、THZ分别为西南、西北、黄河中游三个地区的泰尔指数，IXN、IXB、IHZ分别为三个地区的人均GDP的泰尔指数和进入相关比率的泰尔指数，PXN、PXB、PHZ分别为三个地区的人口，于是西南、西北、黄河中游区域内的的泰尔指数计算公式为：
西南、西北、黄河中游区域间的差异为：
（5）
根据泰尔指数的可分解性，可将总差异按照区域内差异和区域间差异进行分解，即总体差异等于区域内差异加上区域间差异：
（6）
（三）研究空间及数据来源
按照我国“十一五”规划纲要，全国可划分为东部地区、东北地区、中部地区和西部地区。西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、、陕西、甘肃、宁夏、青海和新疆。由于西部地区包括的区块较大，不便于深入分析经济、金融发展的区域差异，再结合国务院发展研究中心发展战略和区域经济研究部的课题报告《中国（大陆）区域社会经济发展特征分析》提出的划分中国（大陆）区域的一种新方法，将西部地区进一步细分为西南地区（包括广西、重庆、四川、贵州、云南）、西北地区（包括甘肃、宁夏、青海、新疆和）、黄河中游地区（包括内蒙古和陕西）。选择2000-2009年西部各地区的经济金融数据，所有涉及到的原始数据来源于《中国金融年鉴》、《新中国六十年统计资料》和相关年份西部各省区的《统计年鉴》。
（四）经济发展差异和金融发展差异的动态趋势
由图1、图2可看出，1990-2009西部地区经济和金融的发展差异都是逐渐增大的，只是经济发展的泰尔指数变动幅度大于金融相关比率的变动幅度，经济金融的发展差异主要都是由西南、西北和黄河中游地区间的差异引起的，但区域间差异的变动趋势很小，而区内差异对总差异的贡献较小但总体都呈现上升趋势。由以上分析可知，经济发展差异和金融发展差异有着相同的变动趋势。
西部地区金融发展差异与经济发展差异的互动关系
Patric.H.T研究了金融发展与经济增长之间的关系认为：金融在发展过程中存在“需求导向”和“供给导向”两种模式。“需求导向”是在市场不断发展的前提下，为了分散风险和控制交易成本，提出了对金融发展的需求，金融在经济发展中起了推动作用。“供给导向”是指金融发展先于对金融服务需求的提出，它对动员那些阻滞在传统部门的资源，使其向促进经济发展的现代部门转移。Patric.H.T实际是研究了经济增长和和金融发展的互动关系，那么，是否可以由此推断：经济发展差异和金融发展差异也存在着互动关系。我们选择TG（地区人均GDP的泰尔指数值）与TR（金融相关比率的泰尔指数值）两个指标，建立带滞后变量的方程组模型来考察西部地区的经济发展差异和金融发展差异之间的关系（用Eviews5.0估计模型）。
先用ADF（扩展的迪克-富勒）检验TG、TR的平稳性（见表1）。
检验结果表明TG、TR都是非平稳序列，但是取一阶差分后两个变量DTG、DTR都平稳，TG、TR～I(1)，TG和TR都是一阶单整的。
其次，构建带滞后变量的方程组模型来检验经济发展差异和金融发展差异关系：
对于上述模型，采用2SLS（两阶段最小二乘法）进行估计（见表2）。依据“从一般到简单”的建模理论,遵循一般到简单的原则,依据经济理论和经验，选择p=4，q=4作为“一般模型”。运用2SLS（两阶段最小二乘法）进行初步估计，然后逐次删去一个不显著的解释变量，进行重新估计，直至得到具备经济意义和统计意义的模型为：
由于检验模型的平稳性对变量做了差分处理之后用方程模型估计，这样虽避免了由于时间序列具有相同趋势造成的可决系数过高出现的伪回归现象，但却导致两个方程的可决系数都较低。
模型估计的结果是，金融差异对经济差异当期边际影响系数是0.4596，上年经济差异对当年经济差异的边际影响系数是0.1522。经济差异对金融差异的当期影响的边际系数是0.2198，滞后一期的金融差异对当期的金融差异影响的边际系数为0.145。表明：经济差异对金融差异的影响大于金融差异对经济差异的影响。
结论
通过1990-2009年西部地区人均GDP泰尔指数和金融相关比率泰尔指数的趋势图可以看出，西部地区的经济和金融发展的差异都呈现上升态势，且主要是区间差异引起。由带滞后变量的方程组模型检验可知,西部地区经济发展差异对金融发展差异的影响大于金融差异对经济差异的影响，金融差异只是经济发展差异的部分原因，经济发展差异会加剧金融发展差异。经济发展差异和金融发展差异的互动关系符和西部地区经济金融发展的实际。
缩小区域的发展差距是一个长期的问题,不管政府采取什么样的政策,区域发展差距必然会存在。任何一个国家的经济都是在非均衡中发展起来的,区域发展也同样如此。但是，这种差异长期的存在或扩大必然会影响经济和金融发展的整体效率,会对区域经济的稳定、协调发展带来不利的后果。因此，政府应在适度差异中逐步推进区域经济金融的协调发展。
参考文献：
1.AdolfoSachsida.Acausalitytestbetweenfinancialdeepeningandgrowth.WorkingpaperofSocialScienceNetworkElectronicPaperCollection,2001
2.张军洲.中国区域金融分析[M].中国经济出版社，1995
3.李敬.中国区域金融发展差异研究-基于劳动分工理论的视角[M].中国经济出版社，2008
4.周好文，钟永红.中国金融中介发展与地区经济增长分析：多变量VAR系统分析[J].金融研究，2004,6
5.周立，胡鞍钢.中国金融发展的地区差距分析：1978-1999[J].清华大学学报(社科版)，2002(2)
6.谈儒勇.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究，1999(10)
7.郑长德.中国金融发展地区差异的泰尔指数分解及其形成因素分析[J].财经论坛与实践，2008(7)
8.沈滨，刘大伟.西部金融发展与经济增长关系的实证研究[J].上海商学院学报，2009(5)
作者简介：
金融数学和金融工程的区别范文篇6
关键词：金融发展；高新技术产品；贸易竞争力；面板数据分析
中图分类号：F740
文献标识码：A
文章编号：1006－1096(2010)04－0062－05
收稿日期：2010－05－20
一、引言
有关金融发展与国际贸易关系的研究，国外以Keltzer(1987)，Beck(2002)、Do(2006)、JuJiandong(2008)等人为代表形成了理论研究前沿。在实证研究方面，Beck(2003)、Svaleryd(2001)、Becker(2005)等人大都通过跨国实证分析，不断寻求更合适的变量和数据来证明金融市场发展与贸易结构的关系。相关的理论和实证研究均发现了金融发展对一国贸易发展的比较优势和贸易结构产生正向影响。
近年来，在国外相关研究的基础上，对中国金融发展与国际贸易关系的实证研究开始得到国内学者的关注。目前对中国金融市场发展与国际贸易的相关实证研究大多遵循国外研究的分析框架，并主要集中在金融市场发展与贸易总量扩张和贸易开放的关系方面(白当伟，2004；沈能，2006；熊德平，2007)，也有部分学者考察了金融市场发展对贸易结构的影响，如陈建国(2005)、史龙祥(2008)、齐俊妍(2010)等基于中国各行业的实证分析，胡岩(2003)、包群(2008)等基于中国各地区的分析。但目前对中国各地区金融发展水平与高新技术产品比较优势的关系进行实证检验的分析并不多见。鉴于中国经济存在着显著的区域发展不平衡，金融发展和贸易发展在区域间也存在着明显差异的事实，本文主要在国外有关金融发展与贸易结构关系理论分析的基础上，基于Beck(2002)的实证分析模型，重点检验中国各地区金融发展水平的差异对其高新技术产品比较优势和贸易竞争力的影响，并同时检验其他传统要素禀赋变量(如物资资本、人力资本、研发投入、FDI等)对高新技术产品出口的影响，并在研究的基础上提出相关的政策建议。
二、金融发展对国际贸易比较优势的影响
主流的国际贸易理论指出，比较优势仍是国际贸易的基本动力，要素禀赋和技术差异是决定国际贸易分工方式和贸易结构的主要因素。但是主流的金融发展理论和贸易理论大都忽略了金融因素对比较优势和贸易结构的影响。在现实的国际贸易活动中，所涉及的不确定性、信息不对称和风险，不仅使得从事国际贸易的投资者或企业产生了与之相关的融资需求，还包括对潜在市场的调研、贸易伙伴的信用评估以及合同的监督执行等方面的金融服务需求。而且不同的产品，由于资本技术及规模的密集程度不同，其金融需求也存在着差异。通常资本技术及规模密集程度高的产品，在国际贸易中将面临更高的风险、不确定性和交易成本。
Keltzer(2002)是第一个探讨比较优势如何依赖于金融制度的学者。Keltzer通过引入风险下的国际信贷市场道德风险，以及在不完全信息条件下各国国内合同执行制度之间的差异，分析了一国的金融发展水平对比较优势的影响。此后分析该问题的学者大都受到了Keltzer和Bardhan的启发。Baldwin(1989)则首次从风险分散的功能方面，运用理论模型说明了各国资本市场的“质量”将导致各国比较优势的差异。Kalemli等人(1999)进一步从现实经济中的产品生产是有风险的前提出发，指出一国的金融发展会带来金融中介和资本市场的发展，使得更广范围内的风险分担成为可能，进而该国的专业化的程度较高。此后先后有XuBin(2001)、Beck(2002)、JuJiandong(2008)的分析。Obstfeld(1994)和Rajan(1998)的研究表明，如果某些产业可以从较高水平的金融发展中获利更多，这将影响到贸易结构。一些国家发展完善的金融市场可以构成一国外部金融依赖高的产业比较优势的来源。现实世界中存在的不确定性和信息不对称，的确使得一国生产某一产品的资本禀赋不仅取决于该国的资本存量，还取决于国内的资本存量通过金融中介转化为对这种产品投资的速度、规模和效率，而后者将受金融发展水平的显著影响。
根据上述学者对金融发展与贸易结构不同层面的分析，可以大致概括金融发展影响贸易结构的途径：金融发展具有动员储蓄、配置资源、风险管理、监督控制和便利交易等一系列功能，金融发展水平的不断提高，可以更好地发挥上述各项功能，不仅可以降低不确定性、信息不对称和风险，改善国际贸易的制度环境，还可以通过促进资本积累和技术进步，进而促进比较优势的升级和贸易结构的优化。更进一步地，我们还可以看到，既然国家间金融发展的差异可以影响一国的比较优势，那么中国各地区不同的金融发展水平，也必然会对各地区的贸易结构产生影响。如果我们把高新技术产品比较优势和贸易竞争力的提升看作是贸易结构优化的标志，则我们可以得到的预期结论是地区的金融发展水平越高，则该地区高新技术产品的比较优势及贸易竞争力越强，该地区的贸易结构越优化。
三、对中国各地区的面板数据分析
本文将根据理论分析和地区数据的可得性，以Beck的模型为基础，根据中国部分省份的面板数据，考察金融市场发展对高新技术产品出口的影响。分析中，主要选取高新技术产品的比较优势和贸易竞争力两类指标考察各地区贸易结构的优化，以得到相对稳健的估计结果。并通过选取不同的金融发展指标，衡量金融发展的规模和结构对贸易结构的差异性影响；并同时检验了其他传统要素禀赋变量(如物资资本、人力资本、研发投入、FDI等)对高新技术产品贸易竞争力的影响。
(一)估计模型及变量选取
目前国内的实证分析框架大多遵循Beck(2002)的思路，即在考察对贸易结构影响的变量中，在考虑传统的影响贸易结构因素的基础上，引入金融发展指标。本文的分析也是以此模型为基础，将其用于对中国各地区的实证检验。具体设定的估计方程如式(1)所示，其中i和t分别代表地区和时间。εi，为误差变量
HIEXi=a1FIANCE+a2OTHER+εi，(1)
其中HIEXi为衡量贸易结构的指标。本文主要选取了各地区高新技术产品的显示性比较优势指数RCA和贸易竞争力指数TC两个指标。用各地区高新技术产品的显示性比较优势指数RCA和贸易竞争力指数TC两个指标来衡量，可分别用HIRCA和HITC来表示。显示性比较优势指数RCA依据式(2)计算，贸易竞争力指数TC依据式(3)计算
RcAij=(Xij／Xij)／(Xij／Xim)(2)
其中Xih表示j国i类产品的出口额，Xij表示该国的出口总值，下标w代表世界的状况。该指数若小于1，说明该产品不具备显示性比较优势，若大于1，说明该产品具备显示性比较优势，该值越大，比较优势越强。
TCi=(Xi－Mi)／(XI+Mj)(3)
其中，TCj是一国j产品的贸易竞争力指数，Xj是一国某时期，产品的出口额，Mj，是该国同时期j产品的进口额。TC，的取值范围为[－1，1]，TC取值越大，说明行业的贸易竞争力越强。各地区高新技术产品的进出口数据、总出口数据以及全国高新技术产品出口数据和总出口数据均来自于中国海关统计资讯网和中国商务部网站。
FIANCEi为金融发展指标。金融市场的发展不仅体现为总量的扩张，还表现为结构的优化和金融效率的提高。因而根据数据情况，此处主要选取了两个指标，分别反映各地区的金融发展规模和金融结构，以便从不同层面分析金融市场发展对区域贸易结构优化的差异化影响。由于地区金融数据的限制，此处主要选取了两个指标：第一个是衡量各地区金融发展规模的指标，用各地区金融机构提供的贷款总额占GDP的比重来衡量，用REGDC表示，用于反映金融部门动员储蓄的功能对国民经济的影响，原始数据来源于历年《中国金融年鉴》；第二个是衡量各地区贷款期限结构的指标，用各地区提供的中长期贷款占总贷款的比重来衡量，用LFI-NANCE表示，对企业提供的中长期贷款有助于支持企业实现规模经济和较长周期的研发投入，从而应该对高新技术产品的出口有正面影响，原始数据来源于历年《中国金融年鉴》。
在本文的计量模型中，还考虑了其他影响高新技术产品贸易竞争力的因素。在估计方程中用0THER表示。按照主流的贸易理论分析，影响一国贸易结构的因素包括资本和劳动两种生产要素的相对丰裕程度以及人力资本和研发投入的情况。另外相关的理论表明，较高的经济发展水平和较大的内部市场规模有利于实现工业制成品的规模经济效益，这对高新技术产品来说更是如此。而且，FDI在中国高新技术产品出口中的贡献明显，非国有企业作为中国参与国际分工和出口的最有活力的主体，也会对贸易结构产生影响。此外，基于上述考虑，主要选取了以下指标：(1)要素禀赋状况，用人均固定资本形成PERFX衡量，该指标等于各地区固定资本形成总额／全部从业人数，原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。该指标可以反映该地区资本和劳动的相对丰裕状况，该指标越大说明，该地区资本相对丰裕。(2)人力资本情况，用人均受教育年限HM来衡量，单位为教育年／人，该值越大，说明人力资本越丰裕，原始数据来自于历年《中国统计年鉴》。(3)研发投入情况，用RD表示，按照理论分析，高技术产品的生产前期通常需要较为高额的研发投入，原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。(4)外商直接投资情况，用各地区实际利用外资金额来衡量，用FDI表示，原始数据来自于中国商务部网站。(5)经济发展水平与市场规模：用各地区人均GDP衡量，并以1997年为基期进行了价格调整，用PERGDP表示，原始数据来自于历年《中国统计年鉴》。(6)非国有部门比例：用各地区非国有单位从业人员数占从业人员的总数来衡量，用NSO表示，原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。
(二)中国各地区的金融发展水平与高新技术产品的贸易竞争力
为了更好地区别地区间的差异，我们将地区样本分为东部、中部和西部三个子样本分别分析。由各地区1997年～2005的年均值(表1)可以看到，东部地区的金融发展水平较高，同时高技术产品的比较优势指数和贸易竞争力指数也较高，而且各地区间的差异也较大。
四、实证检验结果分析
由于中国不同地区间存在着明显差异，我们分别对东、中、西部的相关数据进行面板分析。考虑到面板数据模型中残差的相关性，采用广义最小二乘法进行修正，并通过跨截面的white稳健标准差得到估计系数的t统计值，进而得到如下统计结果如表2所示。
首先考察金融发展水平对高技术产品比较优势的影响。在各地区中，金融发展的规模REGDC指标对各地区高技术产品比较优势HIRCA的影响有如下差异：东部地区的金融发展规模对高技术产品比较优势的影响显著为正，对中部地区的影响不显著，而对西部地区的影响显著为负。说明了东部地区相对较高的市场化程度，可以使金融市场发展影响高技术产品比较优势的机制相对顺畅。而金融发展的期限结构LFINANCE对各地区高技术产品比较优势的影响均显著为负，说明了中国高技术产品并不依赖中长期贷款这一融资结构。
接着看金融发展水平对高技术产品贸易竞争力的影响。在各地区中，无论是金融发展的规模指标还是期限指标，对高技术产品贸易竞争力的影响在东部地区显著为负，而在中部和西部地区则不显著。与RCA指标相比，TC指标同时考虑了高技术产品的进口和出口，东部地区的回归结果显著为负，这在一定程度上说明了，金融发展水平的提高，不仅有助于提高高技术产品的出口能力，还有利于更好地满足高技术产品进口的金融需求。而在中部和西部地区，这种效应则不明显。
其他影响高技术产品比较优势和竞争力的指标，在各地区表现出某些共同的特点：FDI在所有地区对高技术产品比较优势和贸易竞争力指数的影响均显著为正，这和中国的实际情况相符，表明中国对高技术产品出口更多来自于FDI的贡献。非国有部门比率NSO在东部和中部地区对高技术产品贸易结构指标的影响均显著为正，反映了非国有企业日益在国际贸易中的活力日益增强。而人力资本HM和研发支出R&D在各地区对高技术产品贸易结构的影响大多与理论预期的不符。按照理论分析，高技术产品需要更多的人力资本和研发投入，两者对高技术产品出口的影响是正向的，但是实证检验显示了相反的结果，一定程度上表明，中国的高技术产品由于从事更多的加工密集环节，因而人力资本与研发对高技术产品的影响并不显著。同时，研发投资要真正转化为生产高技术产品的现实生产力，还需要金融中介作用的充分发挥。另外其他指标如反映市场规模的人均GDP和反映资本禀赋的人均资本存量对高技术产品贸易结构的影响不确定。
五、结论及政策含义
金融数学和金融工程的区别范文篇7
金融发展和经济增长间的关系，不论是在理论分析还是在实证检验上，都已经取得了共识，即两者存在显著的正相关关系。但是，对于中国金融结构和产业结构间的关系的研究还比较少，且没有取得统一明确的结论。最早提出金融结构概念的是戈德史密斯（1969），他认为金融结构是指一定时期各种金融工具、金融市场和金融机构的形式、内容、相对规模和比例。他还提出衡量一国金融结构和金融发展水平的存量和流量指标，其中最主要的是金融相关比率（FIR），是指“某一时点上现存金融资产总额（含有重复计算部分）与国民财富――实物资产总额加上对外净资产--之比”。通常，人们将其简化为金融资产总量与GDP之比，以衡量一国的经济金融化程度。
产业结构是指在社会再生产过程中，国民经济各个产业之间的生产技术经济联系和数量比例关系，一般用三大产业占总产值的比重衡量。产业结构的优化和升级，是指通过产业结构调整，使产业结构效率、产业结构水平不断提高的过程，主要表现为第二产业和第三产业产值占GDP的比重逐渐上升。关于金融发展与产业结构升级的关系研究，王兆星(1991)对金融结构进行理论界定,分析金融结构对经济结构的作用,提出了我国金融结构的优化原则和目标模式。杨琳、李建伟(2002)曾对我国金融结构转变与实体经济结构升级的关联机制进行了理论探讨和实证研究。傅进、吴小平（2005）研究了金融影响产业结构调整的途径和机理，如资金形成和导向机制、信用催化机制等。但他们只是就金融发展与实体经济结构升级两者的关系进行简单研究,缺乏全面性。关于影响产业结构升级的因素，赵应宗(1996)认为教育、科技、外资对产业结构升级的影响较大，但他未作定量分析,仅停留在定性分析的层次上。张立军（2006）在此基础上进行了定量分析，但样本区间较短，仅为1996-2002，影响了实证结果的可信性。本文在原有研究成果的基础上，利用1990-2005的相关数据进行线性回归，检验金融结构、教育、科研和外资对产业结构升级的影响,并提出相应的政策建议。
二、中国的金融结构和产业结构
本文中的金融结构一方面指金融资产的规模，另一方面指金融资产的内部构成及其相互关系。金融资产是一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称。按照1993年公布的国民经济核算体系(SNA)，金融资产包括：(1)货币黄金和特别提款权；(2)通货和存款；(3)股票以外的证券(包括衍生金融工具)；(4)贷款；(5)股票和其他权益；(6)保险专门准备金；(7)其他应收／应付帐款。鉴于数据的可得性，金融资源包括流通中现金、银行存款、银行贷款、股票成交额、保费收入、债券发行额、基金成交额等。
资料来源：通过中国统计年鉴、中国金融年鉴、中国证券期货统计年鉴等的数据加总和整理得出。由图1可以看出，我国金融资产的规模得到了稳定、快速的发展。1990年以来，我国金融资产仅为34904亿元，到2005年，增长到584351亿元。图2则反映了我国金融资产结构的变化，总体来看，现金和银行存款贷款在金融资产中的比重呈下降的趋势，而包括债券、保险、保费和基金等的金融资产有更快的增长，这些金融资产的占有比率由1990年的1.62%增加到2005年的9.12%。我国的产业结构在90年代以来也发生了很大的变化。由图3可以看出，第一产业占国内生产总值的比重呈逐步下降的趋势，第二产业即工业占比则稳步上升，第三产业占比稍有波动但基本稳定在32%的水平。
三、关于金融结构和产业结构的实证分析
1、指标和模型。产业结构升级主要表现为工业和服务业的发展，推动其发展的首要动力是科学技术；其次，科技是由人才来掌握，人才靠教育来培养，因此提高人才素质，大力发展教育；再次，引进外资对实现产业结构升级具有重要作用，因为引进外资一方面带来先进的技术和管理理念，同时引入竞争机制，将对国内产业的发展产生激励作用；最后，金融发展也会影响产业结构升级，主要通过证券市场渠道、银行信贷渠道和民间资本市场渠道，这体现了符号经济对实物经济的影响。总之，影响产业结构升级的因素包括金融发展、教育、科技、外资，我们分别使用金融相关率（FIR，金融资产/GDP）、升学率指标（ER，即高中升高等教育的比率）、科研投入指标（SI，即科研支出/财政支出）和外资指标（FC，即实际利用外资/GDP）进行衡量，这些指标作为自变量。因变量我们选择为产业结构比例（ISR，即二、三产业产值占总产值的比重），以此衡量产业结构的调整和升级。
模型上，我们选择多元线性回归，建立了如下的计量模型：
2、计量分析和检验结果
我们使用eviews3.1得到如下回归结果，括号内的数值为自变量的系数的t值：
ISR=0.032427FIR+0.108760ER+2.232222SI+0.574447FC+0.533424
（3.458300）（3.674664）（2.732919）（4.281259）
R2=0.966920；AdjustedR2=0.954891；F=80.38247；rob（F）=0.0000
观察上面的回归方程，结果分析如下：①方程的R2和调整后的R2，都高于0.9，说明方程具有较好的拟和程度；方程的F值足够大，能够通过相应的F检验，说明方程能够较好的解释现实情况。②FIR、ER、FC系数的t值都很大，能够在1%的置信水平下通过显著性检验。具体来说：金融相关率每提高一个百分点，促使产业结构比例增长0.0324个百分点；高中升学率每提高一个百分点，促使产业结构比例增长0.1088个百分点；外资占GDP的比重每提高一个百分点，促使产业结构比例增长0.5744个百分点。究其原因：金融相关率衡量金融结构，而金融业本身属于第三产业，因此金融相关率和产业结构比例正相关；高中升学率衡量教育水平，关系着人才的培养和质量，因此较高的高中升学率会促进第二、三产业的发展；外资占比衡量我国的利用外资水平，而外资的投放重点是服务业，其次是工业和制造业，因此外资占比和产业结构比例正相关。③SI的系数的t值比较大，能够在5%的置信水平下通过显著性检验，具体来说科研支出占财政支出的比率每提高一个百分点，会使产业结构比例增长2.2322个百分点。这是因为二、三产业中，尤其是工业和制造业的发展离不开科技研发水平的提高。总之，方程对现实具有较强的解释力，金融结构的优化、教育水平、科研支出、利用外资等因素都对产业结构的调整和优化具有显著的、正向的推动作用。
四、结论和建议
调整和优化产业结构对于经济发展具有重要的作用，这就需要继续提高二、三产业产值占总产值的比重。通过文章的分析和实证可以看出，优化我国产业结构主要有两个途径：其一，完善金融结构，主要是提高金融资产的规模，特别是发展股票、债券、保费、基金等类金融资产，实现金融资产结构的优化和多样化；其二，大力发展教育和科研，增加教育支出和科研支出，吸引和利用外商投资，用以提高本国的技术水平和竞争强度，带动中国经济发展，特别是二、三产业的发展。为发展金融资产、完善金融结构，继而带动产业结构的升级，我们提出以下政策建议：
1、完善金融立法。我国的金融法律法规还远非完善，特别是中国加入WTO以来，外资银行纷纷进入，金融立法面临严峻的考验。其中，特别应当注意以下问题：金融自由化和政府宏观调控的协调；放款业务限制和加强金融监管的结合；参与国际竞争和保护民族金融业的兼顾；对金融租赁、保险中介、股指期货、电子银行等新业务进行规定和监管等等。
2、培育多元化的金融产业主体。我国原有的金融格局是单一的，四大国有银行几乎覆盖了全面的金融业务，这种单一组织形式的金融组织体系无法充分有效地满足各类经济部门多样化和多层次的金融服务需求。因此，一是加快国有银行的股份制改造和上市。目前我国的建设银行、中国银行、工商银行已先后完成了改制和上市工作，农业银行也将于2007年完成股改；二是壮大股份制银行的规模和实力，股份制银行成立时间较晚，不良资产率低、资本充足率高、体制灵活，应鼓励和扶持股份制银行的发展；三是大力发展城市商业银行和结构合理的中小金融机构，为具有比较优势的劳动密集型中小企业和民营经济提供金融服务；四是积极引进外资金融机构或成立中外合资金融机构，学习他们先进的金融技术和经营理念，同时加大竞争压力，带动国内金融机构发展和进步。总之，发挥国有银行、股份制银行、城市商业银行和外资银行等的各自优势，形成多元化的金融产业主体，完善金融产业结构。
金融数学和金融工程的区别范文
Abstract:TheXinjiangfinanceprofessionpresentdevelopmentconditionalsorestrainsthedevelopmentofXinjiangtoagreatextent,analyzingtheXinjiangregionfinancedevelopmentandtheeconomicalgrowthquestionhastheextremelyimportanttheoryandpracticalsignificance.Thisarticleutilizesthequantityeconomicmethod,onthebaseofCointegrationtest,andthewriterestablisheseconomicmodelsanduseserrorcorrectionmodel(EMC)toidentifythepositiverelationbetweenthefinancedevelopmentandeconomicgrowthofXinjiang.ThisarticlelinkstotheXinjiangrealityputforwardstherelevantpolicyproposaltothefinancialindustrydevelopmentofXinjiang.
关键词:区域金融发展区域经济增长误差修正模型(ECM)Granger检验
Keywords:regionalfinancedevelopmentregionaleconomicdevelopmentErrorcorrectionmodel(ECM)GrangerCausalitytest
经济与金融之间的关系历来是经济学家争论的一个焦点,早在上个世纪初J•A•Schumpeter(1912)就曾经指出,良好运行的银行部门,可以利用独特的甄别技术,将资金提供给最具有成功实施创新产品和生产工艺机会的企业家,从而通过鼓励技术进步,实现经济增长的目的。近年来,新疆金融业进入了一个全新的发展阶段。
不久前,东亚银行(中国)乌鲁木齐分行成立,这是首家进驻新疆的外资银行。外资银行对新疆感兴趣,主要是看中了新疆高速的经济增长,民众的生活消费理念,同时还有中亚国家强大的市场潜力。新疆在中国能源资源的重要基地和加工区地位已经明确,需要多方开展金融领域合作。那么,新疆区域金融发展与区域经济增长的关系如何?这不仅需要我们进行深入的理论研究,更需要我们对此进行科学的实证分析。本文拟运用数量经济方法,选取区域金融与区域经济的代表性指标,在单整和协整检验的基础上,利用误差修正模型(ECM)和Granger因果检验对新疆地区金融发展与经济增长的内在联系进行实证分析,并在此基础上提出新疆经济增长与金融发展的政策建议。
一、实证分析
对于经济金融问题,时间数列分析法能够更好地克服截面数据回归分析法侧重于简单化的一般结论的缺陷,可以更加精确地反映诸如金融系统结构、政策制度、政府管理等环境因素,尤其适合分析像我国这样的发展中国家的经济金融环境。正因为如此,本文运用时间数列分析法分析新疆区域金融发展与经济增长的关系问题,采用计量方法,主要使用单整、协整方法检验各变量之间的长期均衡关系,构建误差修正模型实证分析变量间的内在联系,并运用Granger因果检验确定各变量之间的因果关系。
考虑到数据的可得性,本文选取1980-2006年作为实证分析的考察期。选用新疆地区银行等金融机构贷款总额占新疆地区国内生产总值(GDP)的比例(Deepen)作为衡量新疆区域金融发展水平的指标,同时选取新疆地区人均GDP(Growth)作为衡量新疆区域经济发展水平的指标。根据统计学原理,本文对所选数据进行对数化处理,以剔除个别变量间存在的异常关系、平滑时间数列指数关系消除异方差。以下相关实证数据均来自《新疆辉煌50年》和《新疆统计年鉴07版》。
二、实证过程及结果
(一)单整检验
本文采用ADF方法进行单位根检验,依据原Deepen、Growth数列图形,确定两变量数列均含有常数项和时间趋势项,由SIC准则确定滞后阶数(p)分别为4和3,两数列的ADF检验结果如表2、3所示。
检验结果显示,两变量数列均不能拒绝原假设,因而可以认为是一个非平稳的序列。下面再对两变量的一阶差分数列进行ADF单位根检验,结果如表4、5所示。
结果显示二阶差分在给定的显著性水平下拒绝原假设,认为其一阶差分数列是平稳的,由此,数列Deepen和Growth为一阶单整数列。
(二)协整检验
由前述分析,一阶单整数列Deepen和Growth满足协整检验假设前提。首先分别以Deepen为自变量、Growth为因变量对新疆区域时间数列数据进行OLS回归,即对下面(1)式进行OLS估计。
Growtht=β0+β1Deepent+μt(1)
得到:Growtht=8.478875+3.295170Deepent+(2)
(61.663)(8.178)
R2=0.727891DW=0.209473由于变量已取对数,系数3.29517为弹性,表示金融增长1%会使经济增长3.295%.
接着对(2)式残差进行ADF单位根检验,根据计量经济原理选择不含常数项和时间趋势。即估计如下回归方程:Δμt=αμt-1+ξt得到:
=0.265488μt-1
t=(τ)=(-5.88686)
恩格尔和格兰杰计算的τ临界值为-2.5899(1%)、-1.9493(5%)、-1.6173(10%),t=-5.88686的绝对值远远大于临界的τ值,所以残差序列μt是平稳的。由(2)式可得:=Growtht-8.478875-3.295170Deepent(3)
综上,检验表明:Growth和Deepen之间存在协整关系,协整向量为(1,-3.295170)′。
(三)误差修正模型(EMC)
对Deepen、Growth作误差修正模型检验:Growtht=β0+β1Deepent+β2+ecmt-1+εt
其中,ecmt-1=,进行OLS估计得到:
Growtht=8.474214+3.269006Deepent+0.000170ecmt-1+εt
(345.5719)(45.48903)(27.60656)
R2=0.991693DW=1.165729F=1432.498上述误差修正模型表明:新疆地区金融发展对经济增长具有显著的促进作用,具体来讲,经济增长变动可以分为两部分:一是短期金融增长的影响,二是偏离长期均衡的影响,误差修正项ecmt-1的系数0.00170反映了对偏离长期均衡的调整力度,即短期波动偏离长期均衡时,将以0.00170的调整幅度将非均衡状态拉回到均衡状态。
(四)Granger因果检验
下面对新疆区域Deepen、Growth数列进行Granger因果检验。同时为考察金融发展指标Deepen的不同滞后期对区域经济增长的因果关系,分别是选取Deepen一阶差分的滞后1期、2期和3期与Growth一阶差分进行Granger因果检验,结果如表8所示。
根据检验结果,Growth的一阶差分的一期滞后变量统计量的P值为0.04703,在显著性水平5%的条件下成立,表明Growth的一阶差分的一期滞后变量是Deepen的Granger原因。Growth的一阶差分的二期滞后变量的统计量P值为0.0697小于0.1,表明Granger因果关系在10%水平下成立。Growth的一阶差分的三期滞后变量统计量的P值为0.08130,在10%的显著性水平下成立,即拒绝原假设,说明Growth对Deepen的影响显著,而Deepen的一阶差分的一、二、三期滞后变量的统计量的P值都大于0.1,接受原假设,说明金融发展对经济增长影响不显著。Deepen不是Growth的因果关系。
三、结论与原因分析
本文在对新疆地区经济增长与金融发展相关指标进行单整和协整检验的基础上,构造误差修正模型对其进行实证并进行因果检验,得出如下结论:
1、新疆地区金融发展对经济增长具有显著的促进作用,同时新疆地区的经济增长对金融发展也有明显的带动作用。
2、新疆地区金融发展与经济增长之间存在正向促进关系。但是,新疆地区金融发展对经济增长的影响不显著不存在Granger意义上的因果关系。
原因分析:笔者认为,新疆区域金融发展之所以不是经济增长的原因在于新疆区域金融结构的失衡,主要表现在以下几个方面:
首先,金融结构失衡在于疆内的金融机构分布密度过低。从金融发展角度看,金融机构的分布密度与金融资源的聚集、配置有较大的关系,一般来说,分布密度越高,资源配置效率越高。相关统计资料显示,新疆区域金融机构的分布密度与东、西部地区存在差距:东部以人行广州分行辖区为代表,到2003年底,辖区三省全部金融机构分布密度为2.23个/万人;西部以人行西安分行为代表,到2003年底,辖区五省区的分布密度为1.82个/万人;而新疆2007年仅为1.67个/万人。
其次,金融结构失衡在于中小存款金融机构数量偏少。所谓中小存款金融机构,主要包括城市商业银行、城市信用社和农村信用社。中小存款金融机构的贷款优势是在中小企业和农村,而这些地方恰恰是新疆经济发展潜力最大的领域。表9对比了2007年末新疆中小存款金融机构分别占比全国和西部地区中小存款金融机构总数的情况。从中可以发现,全疆城市商业银行总数占西部总数约为6%,城市信用社、农信社占西部总数约为6%和4%由此可见,新疆中小存款金融机构数量在西部地区相当少。(如表9所示)
再者,金融结构失衡在于国有大型金融机构的垄断地位。从全国范围来看,工、农、中、建四大银行掌控着全国的金融运行,这一点在新疆尤为明显。2007年底全疆共有1309家国有金融机构,从分支机构来看,中国工商银行302家、中国农业银行386家、中国农业银行兵团分行263家、中国银行161家、中国建设银行197家,农业银行全部分支机构占到全疆国有独资金融机构数的49.58%。四大商业银行不仅机构数总和占到了全疆金融机构数的37.47%,而且业务量同样处于垄断地位。2007年资料显示,四大商业银行占全疆金融机构存款和贷款份额分别是67.38%和48.72%,而当年全国平均水平仅为49.98%和55%,可见四大行的垄断地位。而四大国有商业银行的经营、管辖权又归属总行,总行往往出于自身利益考虑会在全国范围内调拨资金,使得大量新疆本地资金有可能外流至东部沿海省份,资本逐利的本性使得新疆产生了大规模资本“外逃”。
五、政策建议
1.完善新疆金融体系――完善和发展新疆金融体系是新疆金融可持续发展的基础和前提推动资本市场健康发展,加大证券等直接融资方式在金融业中的比重,完善债券发行和交易机制,优化债券品种结构,增强债券流动性。其次,对新疆国有商业银行精简机构,并使其业务重点向城市收缩,努力实现由粗放型、数量型经营向集约型、效率型经营转变。同时,积极吸引各股份制商业银行和外资银行来疆设立分支机构和办事处,完善新疆金融体系的发展。
2.鼓励新疆金融机构进行金融创新――积极进行金融创新是新疆金融可持续发展的动力和重要支柱
(1)目前,应该更新金融观念,创新金融工具,拓展金融业务范围,完善支付体系,推广和普及电子货币,促进票据市场发展等。
(2)在加快金融业电子化与网络化建设的同时,尽快推出金融期货、期权等市场业务,完善新疆金融衍生市场的发展。
(3)在经营理念上,要实现金融机构对企业的支持,由重视“有形资产”向“无形资产”转变;在金融服务上,由重视“一般性产品生产”向“高科技产品生产”转变;在金融工具上要立足于市场及顾客,依靠高新技术加强金融工程建设。只有依靠持续不断的金融创新,新疆金融业才能提高综合竞争力,实现可持续发展。
3.加强新疆金融监管――实施从严监管是促进新疆金融可持续发展的重要保证为此,一要突出金融监管的有效性,对国有金融机构、股份制金融机构要分别实施不同的监管政策,重点加强对市场准入和资本金方面的监管。二要督促各类金融机构加强自律,完善银行、证券、保险同业协会,适度授权于同业协会,充分发挥协会的自律作用。三要进一步改革金融监管体制,在分业监管的基础上,加强监管机构之间的配合协调,提高统一监管能力,防范金融风险。
参考文献:
[1]白钦先,等.金融可持续发展研究导论[M].北京:中国金融出版社,2001.1
[2]胡少维,刘青.中国金融发展与思考[J].金融与保险,2002(5)
[3]覃东海金融发展、金融自由化与经济增长[J].金融论坛,2002(4)
金融数学和金融工程的区别范文篇9
关键词：中国农村金融发展；金融发展指标；地区差距
基金项目：本研究受南京财经大学课题(C0706)资助。
作者简介：刘敏楼(1974-)，男，江苏泗阳人，南京大学经济学院博士研究生，南京财经大学金融学院教师，主要从事金融发展与金融改革研究；宗颖(1976-)，女，江台人，南京财经大学国际经贸学院讲师，主要从事流通经济学研究。
中图分类号：F323．9；F830．6文献标识码：A文章编号：1006-1096(2008)03-0095-04收稿日期：2008-03-02
一、引言
国内在农村金融发展对农村经济发展的重要性方面已积累了相当多的文献，其中对于农村金融改革的反思更是多有力作(谢平，2001；张杰，2004；周立，2007)。但是，关于农村金融的具体发展状况却缺少系统总结的文献。姚耀军(2006)对农村金融发展状况进行了比较全面的衡量，并从总体上总结了农村金融发展状况的四个特点：其一，农村货币化程度加深，同时，农村货币化程度区域差异明显；其二，金融机构财务状况不佳；其三，农村信贷市场已属于极高寡占型，而农村信用社处于垄断地位；其四，金融的储蓄运用的中介功能微弱，并且正规金融体系在中介功能上正逐渐被非正规金融所替代。且在农村经济相对发达地区，这种替代更加明显。但是对于中国这样一个区际、省际、甚至省内发展差距都极不平衡的大国，经济、金融发展也是不平衡的。周立、胡鞍钢(2002)认为，由于金融问题的外部性很强，其发展状况与经济、社会发展和稳定关系密切，从关注经济发展差距、社会发展差距甚至政治问题的角度考虑，我们都应当关注国内金融发展的地区差距。本文拟在已有研究的基础上，依照现代金融发展理论所提供的一套比较完善的指标体系，从省际层面上对中国农村金融发展的地区差别进行衡量和比较，以提供一个农村金融发展研究的新视角。
二、农村金融发展的衡量指标
(一)农村金融发展的规模指标
麦金农(1973)在研究发展中国家的金融抑制与金融深化问题时，提出用货币化指标来衡量一国的金融增长。他认为“货币负债对国民生产总值的比率――向政府和私人部门提供银行资金的镜子――看来是经济中货币体系的重要性和‘实际规模’的最简单标尺”。一般地，它被简化为M2与GDP之比，以衡量一国的经济货币化程度。由于金融发展首先是货币化程度的加深，并且经济货币化是金融深化的先决条件和基础，因此，金融发展的第一个也是基础性的衡量指标应该是货币化程度(彭兴韵，2002)。对于中国的农村经济来说，货币化可能更为重要，因为它可以同时衡量农村经济发展的商品化比率。但是，比较遗憾的是，农村M2的数据难以收集，也难以较为精确地衡量。
另一个衡量金融发展规模的指标是金融相关比率。戈德史密斯(1969)在研究金融发展和结构时，创造性地提出了一个衡量一国金融结构和金融发展水平的存量和流量指标，其中最主要的是金融相关比率(FIR)。金融相关比率是指“某一时点上现存金融资产总额(含有重复计算部分)与国民财富――实物资产总额加上对外净资产――之比”。一般地，它被简化为金融资产总量与GDP之比，以衡量一国的经济金融化程度。
在作金融地区差距的比较时，由于中国缺乏各地农村金融资产和M2的统计数据，无法直接使用戈氏和麦氏指标。因此，本文利用存贷款的数据作为金融资产的一个窄的衡量指标，去揭示中国农村金融发展的地区差距。因为我们知道，在农村地区，金融资产主要表现为金融中介的资产，其他工具并不多，所以利用存贷款的数据，基本可以揭示出中国农村金融发展的状况。
(二)农村金融发展的结构指标
对于金融资产的内部结构，我们参考周立、胡鞍钢(2002)的方法，通过收入比指标(IR)来揭示一个农村地区的相对储蓄能力。具体的比值，以该地区的存款占GDP的比率，反映单位国民收入形成的存款额数量，来考察该区域的储蓄动员力以及经济剩余。
第二个指标是存贷差(DLS)，是一定时期内一个农村地区内的存款额与贷款额的差额。它可以反映一定时期内该区域的信贷资金的净流出与流入情况。如果DLS为正，称之为存差；如果为负，称之为贷差。它反映该区域使用外来银行贷款或向外输出银行贷款的绝对数额。
第三个指标是存贷比(DLR)。存贷比是一个农村地区一定时期贷款额与存款额的比率。它反映该区域信贷资金的自给程度，是一个相对值。如果比值小于1，说明信贷资金完全来自于内部的积累，并且有余，可能对外输出资金；如果比值大于1，表示本地资金自给不足，需要来自外部的补给；如果正好等于1，说明本地的信贷正好等于本地的资金积累。
三、各地区农村金融发展现状
(一)以各地区农村存贷款为替代指标的1998年～2004年农村金融发展总体状况
从图1可以看出，1998年我国农村金融相关比率为0.6972，1999年大幅增加到1.0012，其后直到2004年，基本稳定在1左右。如果按照Goldsmith(1969)以金融相关率为标准，把金融结构划分为三类的方法，即FIR在20％到50％之间的金融结构属于初级阶段，高级阶段的金融结构其FIR约在1左右，那么从1998年至2004年的情况来看，中国农村金融发展已经越过初级阶段，接近或达到高级阶段。
1998年，最高的北京的FIR高达2.81，比最低的内蒙古的0.23高出10倍多；除了三个直辖市(北京、上海、天津)之外，还有广东和山西的比值超过1；在全国均值与1之间的省区有河北、重庆、四川、陕西、甘肃、宁夏6个；而低于全国水平的则多达20个省区，其中，内蒙古、福建、湖北、湖南低于0.4。到2004年，全国平均的农村金融发展指标FIR达到0.9955，比1998年增长了143％；其中最高的北京的FIR为2.9273，最低的为0.3616，相差8倍，比1998年缩小了不少。如果不考虑的话，则北京的FIR与福建的差距仅为6倍多，不到1998年的一半。超过1的除了开始的3个直辖市、山西和广东外，加上了重庆和西部4省区陕西、甘肃、宁夏、青海，而新疆也达到了0.9921。低于0.6的有内蒙古、辽宁、江苏、福建、湖北、等6省区。
(二)结构指标
1．收入比(IR)
从表1可以看出，总体上，全国农村的收入比从1998年
的0.40上升到2004年的0.54，增加了14个百分点，经济剩余的动员能力有很大增加。其中超过0.5的仍然只有北京、上海、天津、山西、广东5省区。2004年，河北、黑龙江、重庆、云南以及西部5省区都超过了0.5，说明金融机构在组织和动员经济剩余的能力方面有所增强；同时，经济的发展提供了更多的剩余，资本的来源增加。但是，我们也注意到，收入比在地区之间的对比并不能完全说明问题。例如，江苏、浙江、福建等经济比较发达的地区，如FIR一样，并没有表现出比较高的或与其农村经济发展水平相适应的收入比。这里主要的原因可能是这些地方的农村经济发展水平比较高，私营与集体经济发展较快，农村居民的资金并不一定会存入金融机构，他们可能有更好的投资去向。因此，衡量机构角度的农村金融发展，还需要看下面的指标。
2．存贷差与存贷比
从表2可以看出，农村地区除了1999年至2001年表现贷差外，其他年份都是存差，农村资金仍然是净流出，不过在有些年份也表现为流入，波动比较大的原因在于农业银行农贷的变化比较剧烈。其中，历年中，河北、江苏、广东等，即使在全国净流入的年份，也表现为资金的净流出，主要原因可能是这些地区农村经济发达，经济的剩余比较多。从全国范围看，农村资金的自给率在1998、2002、2003、2004年在70％至80％之间，其余3年表现为超贷，但是与全国存贷比比较，并不严重，刚刚超过1。地区之间，1998年，存贷比的地区差距不明显，最高的海南为0.94，最低的北京为0.52，不超过1倍。1999年这种差距扩大，最高的青海3.49，比北京的0.73高出近5倍。其后，地区差距比较稳定，高值和低值之差保持在3倍多。
四、农村金融发展差距的地区比较分析
(一)农村金融发展差距的地区比较特征
1．金融发展的不平衡状况。代表农村金融发展的总体指标FIR从1998年的0.69到其后几年中稳定在1左右，虽然说明我国农村金融发展已经越过初级阶段，正在达到高级阶段，但从1999年之后，就没有多大的提升，与全国FIR水平相比，仍然有较大的差距。根据周立(2004)的计算，1998年，我国的FIR已经达到了1.70，东部的北京、深圳、海南、上海、广东5省市是全国金融相关比率最高的地区，1999年都高于300％。中部省区的金融相关比率最低，湖南、安徽、湖北、江西、河南5省区1999年金融相关比率还不足200％，西部省区多在200％～300％之间。
从地区差距指标看，FIR从1998年的0.6567变化到2004年的0.506，说明地区间的农村金融发展差距在缩小，与农村人均GDP的差距呈不同的变化。农村人均GDP的差异系数从1998年的0.64上升到2004年的0.88，差距有扩大的趋势。与全国金融发展显著不平衡，金融差距要大于经济差距和财政差距相比(周立等，2004)，这是农村金融发展好的方面。同时，人均存款和人均贷款的差异系数略有上升。
2．金融发展与农村地区人均GDP的关系。为了评价农村金融发展与农村经济发展之间的内在关系，我们以农村人均GDP为解释变量，分别对各年的金融发展指标进行回归，结果如表3。
可以看出，在所有各年中，人均存款和人均贷款都与人均GDP高度相关(都在1％的水平上显著)，这与经济理论相符合，即较高的经济发展水平会带来较多的经济剩余存款和较高的资金需求贷款。而金融发展相关比率与人均GDP的关系，在我们研究的区间内没有表现出明显的相关关系，分别在2000年和2001年表现为负相关关系，其余年份为正相关关系；但是无论相关程度的正负，在统计意义上都没有表现出显著性，这与理论不符。因为当地的农村经济发展较快，应该引起金融的增长，因为金融的发展首先要有经济的剩余，从而推进商品化的发展，才可能有金融供给和需求的产生。
而金融结构的指标存贷差与农村人均GDP的系数历年都比较稳定，处于0.01至0.02之间，并且统计上在5％以上的程度上显著，说明随着农村经济的增长，存贷差会逐渐增加，但数值比较小，在经济意义上不太显著。存贷比的数据则从另一个方面说明了这个问题，即随着农村经济发展水平的提高，存贷差有缩小的趋势。3．从上面的分析可以看出农村金融发展的另一个特点：非效率的配置原则。公认的农村经济发展比较快的江苏、浙江和福建地区，无论是FIR指标、收入比指标，还是存贷比指标的排名都比较靠后，而农村经济发展不尽人意的西北5省区。相关的指标却比较高，尤其是近年，如2004年，陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆的FIR和存贷比的指标分别为1.0948和0.9654、1.3564和0.8313、1.0861和1.1594、1.4943和1.8725、2.08194和1.1426、0.9921和0.7944，基本都高于全国平均水平。这也意味着资金在这些地区的配置从宏观上看不符合经济效率的原则。
(二)可能的原因解释
1．从农村金融发展的特点可以看出农村经济发展的部分特征。上海、北京、天津、重庆以及广东等直辖市和地区，总体金融发展水平比较高。直辖市由于行政区位特征，农村经济更容易受到城市的辐射。比如现在处于城市郊区的农村，一大批由快速的公共交通和市中心联系在一起的新农村正在崛起。许多居民白天在城市上班，晚上和休息日就在这种新农村中居住。随着更多大城市郊区捷运系统的出现，这种主要为大城市居民提供居住地服务的新农村会越来越多。这些交通便利的城市郊区，还有可能吸引一些年轻的大学毕业生进来，利用这里的低成本和接近自然的环境，雇佣本地劳动力，组建电讯服务中心、动漫游戏制作中心、网络公司等高科技企业。而珠江三角洲等地较早出现的工业新村，则以某几家企业或一个工业开发区为中心，为他们的企业和员工提供生产和生活上的服务。这些工业新村一般都靠近沿海港口和工业区，在交通、劳动力成本和工业配套方面，都能获得竞争优势(黄朝翰等，2006)，这使得金融发展与之相配。
2．对于农村经济发展水平比较高的省区，如江、浙、闽等地，农村金融发展指标比较低的问题，也可以认为与该地区经济发展较好有关。因为当地的民间金融比较活跃，资金的融通有很大一部分是通过非正规渠道进行的。同时，农村工业化特征比较明显和加快发展的情况下，金融的结构也比较合理，规模较大和发展较好的乡镇企业可以通过证券市场进行融资。例如，截止2007年底，江苏和浙江分别有29家和30家乡镇企业(以注册地址作为乡镇企业的标准)在上海和深圳证券交易所公开上市。这不仅可以募集到资金，对于企业治理水平也是一种推进。
3．金融的发展(FIR)与经济发展水平没有体现出明显的统计上的相关性和一致性。尤其是近年来，在农村经济发展比较落后的地区，农村金融发展指标却比较高。这是因为在我国农村，金融发展仍然处于抑制状态，正规金融的资金主要是按照政府的要求进行配置。另外，政府的西部大开发政策也是重要的影响因素。在2000年之后，西部各省区的金融发展指标增速比较明显，是因为受政府控制的正规金融加大了对西部的政策支持。
4・我们同时注意到，山西作为一个特别的地区，历年的金融发展指标都比较高。1998年至2004年分别为1.1150、1.3650、1.4725、1.6395、1.5257、1.5872、1.4644，比全国水平平均高50％以上。山西并不是西部开发列定的地区，而长期有着比较高的金融发展水平。这提醒我们，金融发展的影响因素不仅包括经济发展水平和政府意志，传统的习俗、社会资本等可能也对其有相当的解释能力，因为山西在历史上有比较浓厚的商业和金融文化传统。
五、基本结论
我们在文章中采用金融相关比率、收入比、存贷差和存贷比等金融发展变量对我国各地区的农村金融发展水平进行了衡量和分析，基本的结论可以总结如下。
第一，自1998年以来，农村金融发展总体处于越过初级阶段向高级阶段过渡的水平，但在1999年有比较大的增长后，总体水平在其后的几年中就没有大的变化。
第二，农村金融发展的地区不平衡虽然显著，但从几个金融发展指标的地区相对差异系数可以看出，与全国总体金融发展相比，地区差距要小得多。
第三，农村金融在资源配置上没有体现出效率的原则，说明农村金融的发展目前仍然处于比较明显的抑制状态，体现了政府的意志。
金融数学和金融工程的区别范文篇10
区域金融发展对区域经济增长的作用机制
一方面，金融对区域经济的主动性作用越来越明显；另一方面，区域经济的差异直接形成了区域金融活动的差异。在经济货币化金融化的进程中，金融的增长常常具有一定的超前性，在货币化金融化发展较早的地区，该区域的经济增长就能够获得更大的金融支持，从而发展就更快。因此，在许多情况下，金融相对地处于支配性的地位。区域经济的差异，常常与区域金融发展有着直接的关系。以下从四个方面来论述区域金融发展对区域经济增长的作用机制。
资本积累机制
资本的积累源于储蓄，形成于投资。区域经济发展能否动员足够的储蓄是资本积累的关键。金融体系通过部门扩张降低交易成本，使其能够动员大量的社会闲散资金，提高边际储蓄总量；其次，通过金融创新提供流动性强、安全性高、收益稳定的金融工具，改善储蓄结构，提高储蓄倾向，这是另一层次的动员储蓄；最后，金融部门风险管理水平的提高，降低流动性资产持有量，增加生产投资的比例。通过金融功能的发挥，将资金有效转化为投资，这一点对促进经济增长起着关键作用。
资金流导向机制
对区域经济增长，除要增加储蓄及投资总量外，还必须保证储蓄资源的优化配置及投资结构的协调。投资质量在某种程度上比投资数量更重要，减少低效率的投资和增加新投资在本质上一样重要。金融体系将分散的资金市场融为一体，使资金在整个社会实现重组和分配，同时金融体系利用自身信息优势及监督优势将资金引导向那些预期收益好、发展潜力大的区域、行业和企业，提高资金使用效率，从而起到以金融资源来实现区域经济资源优化配置。
区域一体化机制
金融发展对区域产业结构和组织形式的演化具有重要作用。金融发展意味着金融机构和金融工具的多样化，它可以为信用扩张提供完备手段。金融发展促进资本的转移和集中，推动企业集团化、产业区域化发展，加速区域产业结构调整，推动区域组织演化，促进区域经济快速增长和转型；金融发展还为企业集团提供内部控制手段，推动企业向跨地区向多元化方向发展，企业发展领域的拓宽和活动领域扩大促进区域融合。
促进技术进步、产业升级机制
区域经济的持续增长方式的转变，技术进步和产业结构升级是关键。技术进步是产业结构升级的基础。它不仅与科学研究状况有关，还与科技成果能否转化为现实生产有关。金融体系的存在和发展在满足融资能力的同时，通过风险分散管理影响资金对高新技术产业的供给，推动区域产业结构高度化，促进区域经济增长。
我国区域金融的非均衡现状
改革开放以来，在市场机制的作用下，基于市场基础、原始积累和区位优势等因素的不同，我国地区经济发展差距迅速扩大，形成了东部、中部、西部、东北等经济带，不同经济带之间的金融发展也存在很大差距。如不采取灵活的区域化金融调控措施消除这种逐渐扩大化的差距，将不利于宏观经济金融的协调发展，也不符合科学发展观的要求。我国区域金融发展的非均衡现状表现在以下几个方面：
金融发展水平不平衡
据统计，基于不平衡的经济格局，我国目前不同省区货币资金量的分布东、中、西部差异十分明显。根据中国人民银行2005年5月的《2004年中国区域金融运行报告》提供的数据，2004年末，东、中、西部外币存款余额占本外币存款余额的比重分别为6.1%、2.2%和1.4%，这突出反映了各地区外向型经济程度的差异。2004年金融机构贷款主要集中在东部地区。东、中、西部地区金融机构本外币各项贷款余额占全国贷款余额的比重分别为61.6%、19.1%和16.0%。总体看，中西部地区金融机构本外币余额存贷比明显高于东部。
固定资产投资也呈现明显的地区分布。2004年，我国完成全社会固定资产投资总额中，东部地区的投资总量超过了中西部的总和。从1990年到2003年，东部累计完成固定资产投资20万亿元，占全国比例为61.4%，中部和西部分别占全国比例为22%和16.6%。投资的差距对各地经济金融的非均衡发展将产生非常大的直接影响。
区域金融机构发展不均衡
西部地区金融机构组成结构相对较为单纯，主要是工、农、中、建四大国有商业银行，交通、民生、光大、华夏等全国性股份制商业银行仅在少数中心城市设有分支机构，除此之外便是一些规模较小的城市商业银行及城乡信用社。与之相比，东部地区金融机构组成结构明显丰富，除四大国有商业银行外，大部分新兴商业银行分支机构及绝大多数外资银行机构都设在东部地区，由此构成东部地区多样化的金融机构体系。
区域间金融市场发展不平衡
金融市场作为货币政策传导的载体，已经成为发达市场经济条件下投放货币、传导货币政策的重要渠道，但我国区域间金融市场的发展差距极为悬殊。就货币市场来看，东部地区发展很快，中西部地区在市场规模、交易工具、市场主体等方面都较落后。我国资本市场的发展也呈现明显的地域性特征。2004年末，东部地区上市公司数约占全国的60%，中西部分别约占20%。东、中、西部地区股票当年筹资额占全国的比重分别为61%、26%和13%。从保险业的发展来看，2004年东、中、西部保费收入分别占62%、22%和16%。各地区保险密度总体上呈东、中、西递减之势，北京、上海、天津分别以2490元、1763元和791元的保险密度位列全国前3位。
我国区域金融发展非均衡的原因分析
市场化改革进程的区域差异
率先改革的东部地区从市场化之初就努力构造金融活动与运行的市场经济基础，经济结构调整步伐较快，市场发育程度较高，拥有相当程度的创新金融工具，金融机构和企业有很强的拓展融资渠道的意识与能力，加上其自身利用金融资源的成本消化能力不断增强，效率不断提高，从而使该地区形成了较强的资本积聚能力。中西部地区的经济发展水平、经济市场化程度和投资主体对融资成本的承受能力都比较弱，对金融资源潜在的需求未能转化为现实的需求，金融资源只能产生较低的利用效率。由于东部与中西部区域间存在风险和收益的梯度差距，金融资源为获取较高的收益回报通过各种渠道从中西部市场转移到东部地区。而金融市场上的证券交易所、法人股市场和各种非银行金融机构在东部地区的积聚分布，也为金融资源的流动提供了强大的信息和技术上的支持。
一元化和二元化金融政策环境的矛盾
我国金融体制和政策呈现出明显的金融制度运行环境二元化的特征。其基本格局是：东部地区的金融发展依靠市场的成分较多，地区制定的发展战略往往是开拓型、创新型和开放型的；中西部地区的金融计划成分占主导地位，市场发育程度低，区域政策制订的发展战略往往是平衡型、保守型和封闭型的，其目的在于满足静态的平均化的边际收益。但金融调控则不是根据区域发展的差异因地制宜，而是更多以区域金融运行一体化为前提，强调金融政策的统一性。这种金融政策造成了事实上的政策不公，等同于对中西部这样不发达地区的政策歧视，进而容易诱发地区金融经济利益的摩擦，造成“抽瘦补肥”局面的出现。
金融市场化差异对微观金融主体的刺激不同
新兴商业银行和其他商业性非银行机构遵循经济理性原则，追求规模经济效应，在配置分支机构时过多积聚在东部地区，一方面促使东部地区的国有商业银行体系受到冲击，被迫尽快转换经营机制、完善同业竞争机制和行业协作机制，并且较早建立的金融市场又形成了金融资产流动的极化效应，凭借这一效应引致大量区域外资金流入；另一方面，中西部地区的金融组织结构单一，大量存在的国有商业银行支持的重点对象往往是效益低下的国有经济，非国有经济处于被忽视的地位。而且银行无论是在资金计划，还是信贷方向上都受到上级行政的过多干预，很难切实顾及区域经济发展的实际需要，同时上级行政的宏观调控政策致使其在松与紧的狭小空间内顾此失彼，无法达到应有的经济效果。
区域金融与经济协调发展的建议
建立统一金融市场构建区域金融体系
针对目前金融市场发展水平的差异，有必要建立规范运行、健康发展、统一开放的区域金融市场，消除货币政策传导在各经济区域的阶段性差异，使利率机制在我国东西部地区都能发挥重要作用。在我国东部相对发达地区，对金融服务的要求比较高，应大力发展现代金融体系。而在相对落后的中西部地区，应大力发展规模不大的中小金融企业，并利用政策性金融手段，促进中西部地区发展与货币政策的有效传导。同时，要积极努力实现区域金融市场的联合，增加开放性，力争早日形成全国性的统一大市场。
促进区域金融组织机构发展
以国有商业银行股份制改革为契机，以市场化原则构建良好的公司治理机制和风险管理制度。改变以行政区划编设机构的做法，根据不同地区业务量的多少、地区的大小来确定机构网点的设置。要集中优势在大中城市和发达地区发展壮大势力，提高市场竞争能力。鼓励新兴商业银行到中西部大中城市设置分支机构。在引进资金的同时，也引进股份制商业银行先进的管理经验。
建立相适应的区域性商业银行
中西部落后地区银行机构较少、金融工具单调，应实行有差别的金融机构设置条件，适当降低在资本金、营运规模等方面的要求，大力促进中西部地区区域性商业银行的发展，提高金融机构密度与金融效率。
加快区域资本市场建设
调整目前的资本市场主要集中于东部沿海地区的格局，在稳步发展东部资本市场的同时，立足为中西部建设、开发筹资而积极培育中西部资本市场。为此，注重中西部地区产权交易市场的建设，推动国有资本的流动与重组，加快资本经营步伐；推进中西部地区股份制改革进程，以推动股票市场、债券市场的发展，积极筹建和完善不同层级的区域性、地方性的证券交易中心。在股票和债券发行总量控制的基础上，对发行者在区域分布上适当地向中西部地区倾斜，逐步扩大中西部地区每年的股票、债券发行量。大力扶持资源型企业上市。积极发展区域性的开发基金、产业投资基金及中外合资基金等。允许商业银行以不超过一定比例的资产入资基金，拓宽国有商业银行信贷投入渠道，增加基金的资金来源。
金融数学和金融工程的区别范文篇11
【关键词】新疆农村金融农村经济发展
1样本的确定、数据选取与实证方法
由于数据获取原因,本章将在相关理论的基础上,对新疆农村金融发展与农村经济增长之间关系进行实证分析,验证和衡量金融对我区农村经济增长的影响及其支持作用,进而通过新疆农村信用合作社在实际农贷投入中所占比重来证明其对农村经济的推动作用。
至今为止,国内关于金融与经济增长的关系的分析,大多从宏观层面出发,讨论金融结构,金融发展与金融深化程度等对经济增长的影响。通常认为,金融市场化程度,多元化程度越高,越有利于经济增长和发展。特别是在经济欠发达的农村地区,金融市场单一,信贷资金依然是经济实体一个重要的资金来源。金融对经济发展的支持,主要体现在信贷支持上。因此,农村金融机构信用发行量的多少将直接影响农村经济的增长。
为了分析目前新疆农村金融对农村经济增长的作用及影响,作者拟建立经济增长模型对农村金融对农村经济增长的支持作回归分析。
新疆自改革开放,特别是西部大开发以来,农村经济发展迅速,1980-2005年,农业生产总值由22.01亿元增至831.06亿元,增长了36.8倍,年均增长7.96%,农民人均纯收入也由200.77元提升到2482.15元,增长了11.4倍,年均增长10.6%。在新疆社会主义新农村建设中,金融业发挥着重要的资金支持和产业导向功能。2005年末,全疆全年各项农业类贷款642.52亿元,比上年增长32.3亿元,占金融机构全部贷款的28.3%,农业贷款余额达169.78亿元,比上年增长13.8%,高出各项贷款增幅7.8个百分点,是1980年的75倍,年均增长16.2%。新疆农村金融机构灵活运用信贷杠杆,加大优势农业信贷投入,支持开发式扶贫,新增贷款从支持传统农业到高产、优质、高效农业,从单纯支持农业生产转变为全面支持农村经济,并捐助大量资金支持农牧区建设发展。信贷结构的调整优化实现了农业战略性转变,促进了新疆农村经济增长。下面通过模型验证新疆农村金融发展对农村经济增长的支持。
2模型设定
2.1实证模型的建立
(1)理论依据:经济增长的原因、内在机制及其实现途径历来是经济理论研究中的核心问题。从20世纪30年代,harord一dmoar首先建立起研究经济增长的数学模型开始,经济增长理论经历了数次变革。80年代中期以来,以romer,lucas为代表的一批经济学家,致力于技术进步的内生化研究,探讨经济增长的内生机制,从而实现了经济增长理论与研究方法从外生均衡分析到内生机制分析的飞跃。一个国家在经历了主要依靠有形要素(资本和劳动力)的投入、结构的优化配置以及制度上的创新所实现的经济增长之后,都面临着如何能够保持经济持续稳定增长的问题。要实现经济的持续增长,则需要实现从主要依靠要素数量扩充的外延式增长方式,向依靠全要素生产率提高的内涵式增长方式的转变。这种经济增长方式转变的问题促使了内生增长理论的出现。
金融发展对资本积累与经济增长具有极其重要的作用,发育良好的金融市场有利于储蓄的增加以及储蓄向投资的有效转化,这己经得到了广泛的认同。自从1973年,美国斯坦福大学教授罗纳德·麦金农和他的同事肖几乎同时提出针对发展中国家的金融深化理论以来,金融市场和经济增长之间的关系已成为发展经济学领域一个重要的研究课题。尤其在20世纪80年代,墨西哥停止偿付外债而引发国际债务危机后,更加突出了动员国内金融资源的重要性,而不是大量依靠外部资金流入来为本国经济增长筹集资金。因此,越来越多的研究将金融部门的作用也纳入了传统的以研究实物部门为主的内生增长模型,致力于金融发展与经济增长的内生机制分析。国外学者对金融与经济增长的关系的普遍看法是金融中介在调动储蓄、评估项目、管理风险以及便利交易等方面的积极作用都有助于经济增长,即金融促进经济增长,同时金融随经济的发展而发展。大量的发达国家和发展中国家的实证研究证实了上述观点。国内学者于90年代初兴起了关于金融与经济发展的研究,谈儒勇(1999)、韩廷春(2001,2002)等学者的研究证明,我国金融中介和经济增长之间有显著的正相关关系:金融深化理论政策必须与经济发展过程相适应,现阶段不能单纯地追求金融机构与资本市场的数量扩张,而应该重视金融体系的效率与质量问题。国外学者在金融中介和经济增长关系上的普遍看法即金融中介和经济增长相互促进可能同样也适用于中国。而我们的问题是,国内外学者的上述看法是否也适用于新疆农村金融发展与农村经济增长。由于农村金融和农村经济增长相互促进必然意味着在两者之间存在显著的、强的正相关关系。所以,我们要对我区农村金融和农村经济增长之间的关系进行回归分析。
(2)模型推导:我们看到无论是在哈罗德-多马的经济增长模型还是内生经济增长模型中,均强调了储蓄率和资本一产出率对经济增长的影响。帕加诺模型(pagano,1993)是现代金融理论中说明金融中介促进经济增长机制的一个比较有代表性的理论模型。该模型是以内生经济增长模型理论为基础,假设生产率是总资本存量的增函数,物质资本与人力资本能够以相同的技术被再生产出来,也就是说,只要能够扩大资本存量,就一定能实现经济的增长。
假定农村经济是一个封闭的经济系统,根据该模型,可以假定农村经济总产出是总资本存量的线性函数,农村人口规模不变,农村经济中只生产一种产品,既可以用于农村投资,也可以用于农村消费,则有农村生产函数:
y=ak(1)
方程(1)中,y为农村总产出,a为农村资本资源的边际生产率(投资效率),k为总资本。根据kt+1-kt=it代入式(1),整理得:
δyt+1/yt+1=(ait/yt)-δ(2)
方程(2)中,i代表农村投资,δ代表折旧率。在t+1期的农村经济增长率δyt+1/yt+1等于第t期的农村资本资源生产率a与农村资本—产出率的乘积减去折旧率。
在一个没有政府的两部门封闭经济系统中,均衡条件下,总投资等于总储储:it=st。假定农村储蓄在向农村投资转化的过程中,一定比例的总储蓄作为成本被消耗掉了,设这一比例为(1-θ),则有:
θst=it(3)
将(3)代入(2)得ak模型为:
g=δyt+1/yt+1=a(θst/yt)-δ=asθ-δ(4)
方程(4)为内生经济增长理论中ak模型的表达式,它反映了均衡的农村经济增长率g取决于农村资本的边际生产力a、农村储蓄率s、农村总储蓄向农村投资的转化比例θ以及折旧率δ。考察农村金融资源影响农村经济增长率的机制,就是考察农村金融是如何影响a、s和θ的。首先,储蓄—资转化率θ反映的就是金融市场改进资源分配的效率,金融中介为投资动员足够的资源是经济增长的必要条件,而θ值越高说明金融市场的效率越高。第二,储蓄率s反映的是金融中介聚集金融资源的能力。金融市场和信用中介的存在降低了信息与交易费用,其对投资时机更良好的把握可以给储蓄者提供一个相对更高的收益,所以金融中介的存在可以通过更好地动员居民储蓄来聚集现有的金融资源,使投资可以在更高的水平上进行,能使资本生产率得到提高,相应的加速经济的增长。最后,金融中介通过发挥信息的作用,使投资组合多样化进而分散消费者流动性风险,这种生产者的专业化能够提高社会边际资本生产率,从而推动经济增长。而在a、s和θ三者中,尤其s和θ发挥的作用更主要。
(3)变量的选取:根据以上分析,结合我区农村经济运行的特点对经济增长的影响因素分析如下
1)储蓄—投资转化率(θ)
储蓄向投资的有效转化代表了金融发展的水平及金融部门的效率。金融发展水平和金融部门效率高可以促使储蓄更多更快的转化为投资。而债券市场和股票市场的收益变化也会影响金融部门将储蓄转化为投资的效率。我们知道金融发展水平和金融效率一般可以用一国全部资产价值与其gnp或gdp之比加以衡量,也可以用货币化比重(m2/gdp)来表示。因此,首先,我们选取我区农村金融资产总量与农业总产值之比来衡量我区整体上的金融发展水平。其次,我们选取农业贷款余额与农业总产值之比来衡量我区整体上的金融发展水平。原因是目前我区农村金融对农村经济发展的支持主要体现在信贷资金的供给上。从理论上分析,农村贷款作为一种货币资金,对农村的产出应当具有促进作用。即农村贷款投入的规模越大,农村社会产出的规模也应该越大,两者之间应呈正相关关系(周小斌,李秉龙,2003)。从我区1981一2005年农村贷款与农村社会总产值的数据来看,两者呈同步增长(见图1)。在这期间,我区农村金融资产总量对农业总产值和农村贷款对农业总产值的弹性系数分别为1.21和4.96,即农村金融资产总量、农业贷款每增长l元,农业总产值(当年价)将增长1.24元和4.96元。我们认为用以上两个指标来衡量我区农村金融发展水平,即每单位产出有多少金融资产支撑,每单位产出有多少贷款投放,这两项项指标可以反映农村金融对农村经济的支持力度。指标越大说明单位产出中金融中介的作用越大,反映金融机构将储蓄转化为投资,支持农村经济建设的效率越高。所以,农村金融市场中储蓄投资转化率的影响因素可以表示为:
rgdp=c+arfa(1)
rgdp=c+bal(2)
其中,rgdp为农村金融资产总量,rfa为农村金融资产总量,al为农业贷款余额,c常数项,a为农村金融资产总量对农业总产值的弹性系数,b为农业贷款余额对农业总产值的弹性系数。
2)储蓄率(s)
根据有关分析,影响储蓄水平的主要因素包括:居民的收入水平、实际利率水平、预期不确定性、经济货币化程度、资本市场发育程度、社会贫富差距等(韩廷春,2003)。考虑新疆农村的实际情况以及数据的可获得性,我们选取农村居民的收入水平。在1981一2005年期间,新疆农民人均纯收入与农村贷款之间也两者呈同步增长态势(见图1)。在这期间,新疆农村金融资产总量、农村贷款对农民人均纯收入的弹性系数分别为3.41和13.36,即农村金融资产总量、农业贷款每增长l元,农民人均纯收入将增长3.41元和13.36元。这两项指标越大说明农民人均纯收入中金融中介的作用越大,反映农民将收入转化为储蓄比例越高,支持农村经济建设的效率越高。所以农村金融市场中储蓄率的影响因素可以表示为:
fi=c+drfa(3)
fi=c+eal(4)
其中,fi为农民人均纯收入,rfa为农村金融资产总量,al为农业贷款余额,c常数项,d为农村金融资产总量对农民人均纯收入的弹性系数,e为农业贷款余额对农民人均纯收入的弹性系数。
2.2验证过程
根据以上(1)-(2)个方程以及1980~2005年的新疆农村金融资产总量(rfa)、农业贷款余额(al)、农业总产值(rgdp)、农民人均纯收入(fi)的数据,判断新疆农村金融发展与农村经济增长的数量关系。利用eviews3.1经济计量软件,经比较得到模型为:
rgdp=111.35+1.21×rfa(1)
s.e(26.296)(0.107)
t(4.234)(11.238)
r2=0.876,adrr2=0.868;f=126.28
rgdp=54.43+4.96×al(2)
s.e(18.666)(0.304)
t(2.916)(16.349)
r2=0.920,adrr2=0.917;f=267.276
fi=510.9+3.41×rfa(3)
s.e(59.862)(0.244)
t(8.535)(13.961)
r2=0.915,adrr2=0.911;f=194.92
fi=411+13.36×al(4)
s.e(52.084)(0.758)
t(7.891)(17.63)
r2=0.945,adrr2=0.942;f=310.82
3实证结果与分析
模型(1)-(4)在0.05的显著水平下均通过t检验与f检验,相关系数r2也在0.9上下,说明新疆农村金融发展与农村经济增长具有较强的相关性。农村金融资产与农业贷款每增加1元将分别拉动农业生产总值增长1.21和4.96元,分别带动农民人均纯收入提高3.41和13.36元。因此,推进新疆农村金融发展,加大农业和农村的信贷投入力度对新疆农村经济增长至关重要。
事实上,新疆政府一直坚持加大对农业的投入力度。2008年,自治区政府把贯彻落实中央“一号文件”和自治区农村工作会议精神与春耕备耕、灾后生产恢复工作紧密结合,引导人民银行、农业发展银行、农业银行(包括兵团农行)、农村信用合作社等涉农金融机构不断加大支农力度,全区农业贷款表现出强劲的增长走势。到2008年4月末,全区金融机构农业贷款余额286.3亿元,同比增长21%,增幅较上年同期提高13.3个百分点,达到近三年来最高水平;其中新增农业贷款99.4亿元,占全区各项贷款新增额的88.1%;全区累计发放农业贷款154.4亿元,同比多投放31.2亿元。
参考文献
[1]纪森,李宏瑾:《我国农村正规金融与农村经济增长的实证分析》[j],南方金融,2007.
[2]张玉红:《农村信用合作社内控建设:以稽核为视角》[j],河北金融,2008.
[3]朱斌:《从紧货币政策下农村信用合作社如何实施区域弹性调控》[j],西南金融,2008.
金融数学和金融工程的区别范文
［关键词］金融扭曲差异；外资进入；融资约束
［基金项目］：本文得到教育部人文社会重点研究基地（南开大学跨国公司研究中心）重大项目“后危机时代的跨国公司投资、国际资本流动趋势与我国外资政策”的资助。2000）
作者简介：周申(1970―)，男，南开大学经济学院(天津，300071)，教授。研究方向：国际贸易理论与政策、要素市场。
张亮(1986―)，男，南开大学经济学院(天津，300071)，博士生。研究方向：国际金融市场、国际经济学。
漆鑫(1983―)，男，中国银行间市场交易商协会(北京，100033)，博士。研究方向：金融发展、国际经济学。
一、引言
改革开放以来外商直接投资大量流入我国。PrasadandWei（2005）［1］指出，自1994年以来我国吸引了流入新兴市场经济体FDI的三分之一，流入亚洲新兴市场经济体FDI的60%。2010年非金融领域新批外商直接投资企业27406家，同比增长1694%；实际使用外资金额105735亿美元，同比增长1744%。中国国际投资头寸表①(2011)显示，截至2009年底，FDI累计余额已经达到9974亿美元，接近1万亿美元。
是什么原因使我国对FDI具有如此大的吸引力呢？根据大量研究FDI区位分布的文献可以看出：FDI倾向于流入具有较低劳动力成本（Sunetal2002；）、［2］(79-113)较高市场潜力（Fungetal，2005）、［3］(408-416)较好基础设施（Berthelemy，
［4］(140-155)以及稳定的宏观经济环境(Benassy,2007)［5］(764-782)的地区。然而，FDI上述相关理论仅仅从FDI供给方――跨国公司视角出发，研究分析跨国公司选择某一国家或地区进行投资的原因，缺乏对FDI需求方东道国相关因素的考虑，对FDI大量流入某一国家或地区的原因并不能提供完整的解释，如与我国市场潜力、劳动力成本、基础设施等方面都较为相似的印度，外商投资流入却要远远低于我国。那么从FDI的需求方东道国视角，具体分析到我国有哪些特殊情况对外资流入有着显著的影响呢？
二、地区金融扭曲影响外资进入的机制分析
由于我国金融体系存在严重的扭曲现象，国有商业银行在进行资金配置时更多的依据政策指令而非经济利益，导致长期以来国有商业银行信贷资源基本为国有企业所占据，而非国有企业很难从国有商业银行获得融资（ParkandSehrt，2001)；［6］(608-644)(Allenetal，2006）。［7］Huang（2003）［8］指出，外资大量进入中国不仅是因为中国巨大的市场潜力、低廉的劳动力成本，还是因为我国金融体系存在严重扭曲的结果。在融资领域，由于我国是银行占主导的金融体系，并且国有商业银行在我国银行体系中占据主导地位，国有商业银行在配置金融资源方面往往按照政治性主从次序将金融资源大量投向国有经济部门，而非国有企业难以从国有金融体系中获得融资。这就导致非国有企业为了满足其融资需求，存在寻找外国投资者以获得投资的动机。Huang（2003）［8］认为是中国金融部门扭曲导致FDI的大量流入，中国私营企业面临来自银行和证券市场的歧视（信贷歧视和上市批准复杂）而被迫寻求外国投资者，将合资作为扩张投资的方式，而与外资企业合资还可以减少中国私营企业面临的不对称信息，从而使其容易获得银行贷款。GuarigliaandPoncet（2008）［9］运用1989-2003年中国30个省份面板数据分析发现FDI降低了银行部门低效率产生的成本,并提供资金给那些由于银行部门扭曲而造成借贷能力不足的公司。（Galina,H.andC.Long,2000）［10］指出若东道国金融市场不完善、缺乏效率，则更倾向于以外商直接投资的形式进入市场，此时外商直接投资的实质上起到了对东道国不完善的金融市场的替代作用。在我国，FDI并未充分的起到弥补资金不足和技术溢出的作用，更多的只是为我国在存在扭曲的金融体系中无法获得融资的非国有企业提供替代性资金来源，企业为获得外部融资有着强烈的引入外国投资者因而获得投资的动机，因此本文提出假说：我国地区间金融扭曲差异是影响外资流入的重要原因。
三、估计模型和指标说明
（一）估计模型
根据EzeohaandCattaneo(2011)、［11］NasserandGomez(2009)［12］(61-74)的研究建立以下基础估计模型：
InFDIi,t=αFinanceInFinancei,t+∑βControlsInControlsi,t+γi+ηt+εi,t（1）
其中FDIi,t表示i省份t年的外商直接投资指标，Financei,t表示i省份t年的金融扭曲差异指标，Controlsi,t是i省份t年的宏观经济控制变量。γi表示省份虚拟变量，ηt表示时间虚拟变量，εi,t是随机扰动项。对估计模型进一步细化后可得：
Infdii,t=αdloanIndloani,t+βlfdiInlfdii,t-1+βwageInwagei,t+βmpInmpi,t+βmrInmri,t+βinfrasIninfrasi,t+βinduInindui,t+βopenInopeni,t+γi+ηt+εi,t（2）
Infdii,t=αdprivIndprivi,t+βlfdiInlfdii,t-1+βwageInwagei,t+βmpInmpi,t+βmrInmri,t+βinfrasIninfrasi,t+βinduInindui,t+βopenInopeni,t+γi+ηt+εi,t（3）
Infdii,t=αdbdlIndfirgi,t+βlfdiInlfdii,t-1+βwageInwagei,t+βmpInmpi,t+βmrInmri,t+βinfrasIninfrasi,t+βinduInindui,t+βopenInopeni,t+γi+ηt+εi,t（4）
模型中所有变量的具体定义详见表2。为控制可能存在截面异方差的影响，本文将所有变量均取对数并计算稳健标准误差。
（二）指标选取
1非国有经济部门信贷比重
本文借鉴张军、金煜（2005）［13］研究思路，非国有经济部门信贷比重的估计方程可以表达如下：
firi,t=α+βsoei,t+θi,t+μi,t（5）
μi,t=ρμi,t-1+δi,t（6）
其中，firi,t代表银行信贷/地区总产值比重，soei,t代表国有企业工业总产值/地区工业总产值比重。根据计量结果βsoei,t,可以用来度量银行信贷中配给到国有经济部门部分，而银行信贷中配给到非国有经济部门部分则可以用常数项α，地区虚拟变量θi,t和误差项μi,t之和表示。表1是对我国非国有经济部门信贷份额估计的结果。
2贷款比重、存贷款余额比重
在金融市场资源配置效率未得到改善时，金融市场规模扭曲能提高金融市场中实际可利用的资金总量，从而也能在一定程度上解决非国有经济部门的融资难问题，推动非国有经济部门竞争力的提高，减少非国有经济部门向外国投资者寻找投资的动机。因此本文还将地区金融机构贷款比重（loan）、金融机构存贷款余额比重（firg）作为金融扭曲的反向指标，即金融机构贷款比重、金融机构存贷款余额比重数值越大，表示该地区的金融扭曲程度越小。
3金融扭曲差异指标的计算
地区金融扭曲差异指标是指i地区在t年的金融扭曲程度与t年度全国总体平均金融扭曲的差值，可通过以下公式计算得到：
dloani,t=loani,t-loani,t（7）
dprivi,t=privi,t-privi,t（8）
dfirgi,t=firgi,t-firgi,t（9）
由于银行贷款比重差异（dloan）、非国有部门信贷比重差异（dpriv）、银行存贷款余额比重差异（dfirg）3个金融扭曲变量均为反映地区金融扭曲差异程度的反向指标，即当银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异指标数值为正时，表示i地区t年的金融扭曲程度比t年的全国平均要低，地区的金融水平高；而数值为负时，表示i地区t年的金融扭曲程度比t年的全国平均要高，地区的金融水平低。由于三个金融变量是反映地区金融扭曲差异程度的反向指标，因此数值越大时，表示地区金融扭曲程度越低、金融越发达。
（三）变量说明
本文研究的时间为1998-2007年我国28个省、自治区(、海南数据缺失，重庆的数据并入四川省)。
四、实证检验与分析
（一）变量的统计分析
表3和表4分别是变量的统计性描述和Spearman相关系数矩阵。由表4得知：银行贷款比重差异、存贷款余额比重差异与外商直接投资流量、外商直接投资存量均显著的负相关，初步表明地区金融扭曲差异会使外商直接投资的流量、存量减少。外商直接投资流量和外商直接投资存量与地区劳动力成本，市场化程度显著负相关，与地区市场潜力、基础设施、工业化程度以及开放程度均显著正相关，基本与我们前面的理论预期相一致。当然，更为严谨的结论还有待于下文的计量分析。
（二）实证检验
1．基本估计分析。地区金融扭曲差异与外商投资之间存在反向因果关系，②金融扭曲差异的内生性问题会导致OLS估计参数有偏和非一致，因此本文采用系统广义距模型Sys-GMM（SystemGeneralizedModelofMoments）估计方法来估计，同时将固定效应模型（Fixed-effect）的估计结果作为对照组列入估计结果表格中，但本文分析依然基于系统广义距模型的估计结果。表5是以外商直接投资流量（fdi）作为被解释变量得出的基本估计结果，A1、A2、A3列的wald检验均是显著的（概率值均为000），而B1、B2、B3列的F检验均是显著的（概率值均为000），说明所有估计方程总体上均是显著的。
由表5可知：B1、B2、B3列采用固定效应模型估计结果显著性较差，可能是没有有效地克服变量的内生性问题，故本文分析采用有效地克服了解释变量的内生性的System-GMM估计结果，将固定效应模型估计作为比较组。A1、A2、A3列的银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异3个金融扭曲差异指标均在5%的检验水平下显著地为负，说明地区金融扭曲差异的减小会抑制FDI的流入。控制变量对FDI的影响基本与理论分析相符：外商直接投资流量的滞后一期（Lfdi）系数在1%的检验水平下显著为正，说明FDI的流入有很强的集聚效应和示范作用；劳动力成本估计系数在1%的检验水平下显著为负，说明FDI选择相对劳动成本较低的地区投资；地区市场潜力、市场化程度为负，但不显著；基础设施、工业化程度、开放程度均显著地为正，随着我国经济开放的逐渐深入，巨大的市场潜力以及近些年来基础设施的大量建设为外商投资企业提供较完善的扭曲条件，为产品的生产、运输、销售提供了有力地保障，显著地促进了FDI流入我国。
表6是外商直接投资存量为被解释变量的估计结果。由表6可知：C1、C2、C3列的3个金融扭曲差异指标均显著地为负，且发现银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异对外商直接投资存量的影响程度（影响系数分别为-0194、-0168、-0109）要小于外商直接投资流量（影响系数分别为-0840、-0725、-0490），因为外商直接投资存量是FDI流量的累积量，与外商直接投资流量相比有一定的稳定性，当期金融扭曲差异是对当期流量FDI作用，从而影响了存量FDI。外商直接投资存量的滞后一期（Lafdi）系数在1%的检验水平下显著为正，且对存量FDI影响（系数分别为0856、0869、0890）要比对流量FDI影响（系数分别为0302、0320、0333）要大，由于总体FDI存量基数较大，与流量FDI相比变化小，因此上期FDI存量对当期FDI存量的影响要大。其他控制变量对FDI的影响与理论预期相一致：劳动力成本、市场化程度估计系数为负，地区市场潜力系数为正，但均不显著；基础设施、工业化程度、开放程度显著为正，显著地促进了我国FDI存量的增长。上述分析说明金融扭曲差异影响FDI流入的观点不受变量选取的影响，具有很强的稳健性。
2分地区估计分析。表7是按照东部、中西部分组，③外商直接投资流量作为被解释变量的估计结果。由E、F列可知：我国东部与中西部地区在金融扭曲差异对FDI流入的影响方面存在显著差异：东部的银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异指标均为负，但不显著；而中西部的金融扭曲差异指标均在1%的检验水平下显著为负，且金融扭曲差异变量对中西部外商直接投资流量的抑制程度（影响系数分别为-1442、-0844、-0707）要明显的大于东部（影响系数分别为-0062、-0195、-0158）。
这与我国东部经济开放程度高于中西部，而中西部地区金融扭曲程度却比东部地区严重的现状相符合的。由于我国中西部地区金融扭曲程度高于东部地区，因此中西部地区金融扭曲导致FDI作为国内不完善的金融体系的替代和弥补而流入的效应要比东部地区更加显著，中西部地区金融扭曲对FDI流入有着比在东部地区更大的影响，进一步证实了上文金融扭曲影响FDI流入的机制分析中阐述的观点。外商直接投资流量的滞后一期（Lfdi）在1%的检验水平下显著为正，而外资流量的滞后一期代表的是FDI的示范效应，东部外商直接投资流量的示范效应（影响系数分别为0518、0507、0524）要大于中西部（影响系数分别为0415、0446、0470）。劳动力成本在5%的检验水平下显著为负，工业化程度在1%的检验水平下显著为正，地区市场潜力、基础设施、市场化程度、开放程度等控制变量对FDI的影响基本与上文结论一致。
表8是按照东部、中西部分组，外商直接投资存量作为被解释变量的估计结果。由G、H列可知：与表7外商直接投资流量为被解释变量的估计结果基本一致：我国东部的银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异变量均为正，但不太显著；而中西部的金融扭曲差异指标均在5%的检验水平下显著地为负，且金融扭曲差异变量对中西部外商直接投资流量（fdi）的抑制程度（影响系数分别为-0298、-0145、-0150）要明显的大于东部（影响系数分别为0060、0021、0041）。外商直接投资存量的滞后一期（Lafdi）在1%的检验水平下显著为正，且东部外商直接投资存量的示范效应（影响系数分别为0937、0929、0937）要大于中西部（影响系数分别为0881、0905、0915）。
因此，无论是外商直接投资流量还是存量，金融扭曲差异对FDI流入我国的影响效果均一致，具有很强的稳健性。我国东部金融扭曲差异对FDI流入没有显著作用；而中西部金融扭曲差异显著地抑制了FDI流入，且中西部金融扭曲差异对外商直接投资流、存量的抑制程度要明显的大于东部。
五、结论与政策建议
随着我国外商直接投资量的逐年大幅增加，现有金融体系是否能适应外商直接投资的大量流入，已日益成为国内外学者关注的焦点。本文的分析发现：银行贷款比重差异、非国有部门信贷比重差异、银行存贷款余额比重差异指标会促进外资流入，且区域金融扭曲差异对外商直接投资存量的影响程度要小于外商直接投资流量。接着分地区研究发现：我国东部金融扭曲差异对外资流入没有显著作用；而中西部金融扭曲差异显著地抑制了外资流入，且中西部金融扭曲差异对外商直接投资流、存量的抑制程度要明显的大于东部。这与我国东部经济开放程度高于中西部，而中西部地区金融扭曲程度却比东部地区严重的现状相符合的，中西部金融扭曲程度高于东部地区，因此中西部金融扭曲导致外资作为国内不完善的金融体系的替代和弥补而流入的效应要比东部更加显著。外商直接投资存量的示范效应要大于外商直接投资流量，而东部外商直接投资流、存量的示范效应要大于中西部。
因此，对于现阶段我国金融水平不高、金融服务仍然不太完善的情况，需要着力加强地区金融体系建设，大力发展中小型金融机构，改善我国银行业产业结构，更有效地发挥银行业的杠杆支持作用。调整金融市场和信贷结构，完善货币市场、资本市场和保险市场在内的多层次金融市场体系。在政府金融开放政策的大力支持和引导下，逐渐摆脱金融发展水平低下的情况，让我国金融体系更好地促进外商直接投资的流入，使二者互为有效地为经济健康发展做出贡献。
注释：
①2011年4月1日，国家外汇管理局了新口径之下的2010年国际收支平衡表。
②由于FDI流入对本国不完善的金融体系起到一定的替代和弥补作用，减轻非国有企业面临的融资约束，因此FDI流入可能会降低东道国对本国不完善金融体系进行改革的动力。从这个角度出发，FDI流入对金融扭曲存在反向因果关系。
③东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东共10个省、市，中西部地区包括黑龙江、吉林、河南、安徽、湖北、湖南、江西、内蒙古、山西、陕西、甘肃、宁夏、广西、四川、贵州、云南、青海、新疆共18个省、自治区。主要参考文献：
［1］Prasad,E.andWei,SJ.TheChineseApproachtoCapitalinflows:PatternandPossibleExplanations［J］.2005,IMFWorkingPaperNo.79.
［2］Sun,Q.Tong,W.andYu,Q.DeterminantsofForeignDirectInvestmentacrossChina［J］.JournalofInternationalMoneyandFinance,2002,21(1).
［3］Fung,K.C.GarciaHerrero,A.Iizaka,H.andSiu,A.HardorSoft?InstitutionalReformsandInfrastructureSpendingasDeterminantsofForeignDirectInvestmentinChina［J］.JapaneseEconomicReview,2005,56(4).
［4］Berthelemy,JC.andS.Demurger,ForeignDirectInvestmentandEconomicGrowth:TheoryandApplicationtoChina［J］.ReviewofDevelopmentEconomics,2000,4(2).
［5］Benassy,A.M.Coupet.andT.Mayer.InstitutionalDeterminantsofForeignDirectInvestment［J］.WorldEconomy,2007,30(5).
［6］Park,A.andK.Sehrt.TestsofFinancialIntermediationandBankReforminChina［J］.JournalofComparativeEconomics,2001,29(4).
［7］Allen,F.,J.Qian.andM.Qian.China'sFinancialSystem:Past,PresentandFuture［M］.EditedbyT.RawskiandL.Brandt,2007,CambridgeUniversityPress.
［8］Huang,Y.SellingChina:ForeignDirectInvestmentDuringtheReformEra.2003,NewYork:CambridgeUniversityPress.
［9］Guariglia,AlessandraandSantosPaulino,AmeliaU.,ExportProductivity,Finance,andEconomicGrowth:AretheSouthernEnginesofGrowthDifferent?,2008.WorkingPapersRP2008/27,WorldInstituteforDevelopmentEconomicResearch(UNU-WIDER).
［10］Galina,H.andC.Long.WhatDeterminesTechnologicalSpilloversofForeignDirectInvestment:EvidencefromChina.2007,FederalReserveBankofSanFranciscoWorkingPaperSeries,No.2006-13.
［11］EzeohaA.andN.Cattaneo,FDIFlowstoSub～SaharanAfricaTheImpactofFinance,InstitutionandNaturalResourceEndowment.CSAEConference2011:EconomicDevelopmentinAfrica.2011
［12］Nasser.O,X.Gomes.DoWellFunctioningFinancialSystemsAffecttheFDIFlowstoLatinAmerica?.InternationalResearchJournalofFinanceandEconomics,2009,(2).
［13］张军，金煜.我国的金融深入与生产率关系的再检验：1987-2001［J］.经济研究，2005（11）．
InfluencesofRegionalFinancialDistortionDisparityonForeignCapitalEntrance
ZhouShen1ZhangLiang2QiXin3Abstract:WiththeannualincreaseofourFDIinflow,attentionhasbeenfocusedonwhethercurrentfinancialsystemwillaccommodatetosubstantialinflowofforeigncapital.Thispaperusesthepaneldataof28provincesfrom1998to2007toanalyzetheinfluencesoffinancialdistortiondisparityonFDIinflow.ThefindingsshowthatregionalfinancialdistortiondisparityaffectsFDIinflow,buttheimpactsoffinancialdistortiondisparityonFDIinventoryarelessthanonFDIflow.RegionalstudyshowsthatfinancialdistortiondisparityineasternareahasinsignificantimpactsonFDIinflow,butfinancialdistortiondisparityinmid-westernareassignificantlynegativelyimpactsFDIinflowandthenegativeimpactsonFDIflowandinventoryaregreaterthaneasternareas.