地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證研究
——基于2000～2011年廣西14地市面板數(shù)據(jù)

羅力強(qiáng)，李彥，李俊強(qiáng)

(1.廣西大學(xué)行健文理學(xué)院，廣西南寧530005；2.廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院金融與保險(xiǎn)學(xué)院，廣西南寧530003；3.南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院商學(xué)院，廣西南寧，530008)

地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證研究
——基于2000～2011年廣西14地市面板數(shù)據(jù)

羅力強(qiáng)1，李彥2，李俊強(qiáng)3

(1.廣西大學(xué)行健文理學(xué)院，廣西南寧530005；2.廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院金融與保險(xiǎn)學(xué)院，廣西南寧530003；3.南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院商學(xué)院，廣西南寧，530008)

從實(shí)證方面發(fā)掘廣西區(qū)域內(nèi)各經(jīng)濟(jì)板塊之間的規(guī)律信息，對(duì)于制定差異化的經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展政策具有重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)意義。實(shí)證研究顯示，由于桂北、桂東經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力相對(duì)低于桂南，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和收入水平高于桂西地區(qū)，所以經(jīng)濟(jì)發(fā)展的更多動(dòng)力來(lái)自于這些積累起來(lái)的金融資源，桂南和桂西在金融資源的投放效率上高于其他地區(qū)。各地市之間金融結(jié)構(gòu)同質(zhì)化程度較高，金融結(jié)構(gòu)的不合理對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響是全區(qū)普遍存在的現(xiàn)象。

金融發(fā)展；區(qū)域經(jīng)濟(jì)；面板數(shù)據(jù)

一、選題意義

2011年《廣西壯族自治區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》提出了“十二五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展目標(biāo)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要高效運(yùn)行的金融體系及金融資源的支持。但目前對(duì)于廣西區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)板塊的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究目前幾乎是空白，使得人們對(duì)金融資源在廣西區(qū)域內(nèi)的作用方式還難以形成數(shù)理關(guān)系上的證據(jù)支持。因此，從實(shí)證方面研究廣西區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)板塊的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，具有重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究

蘇梅對(duì)四川省的研究顯示，四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)烈地拉動(dòng)了金融發(fā)展，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不是很明顯[1]。陶春海的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)江西的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅存在正向促進(jìn)關(guān)系，而且存在格蘭杰意義上的因果關(guān)系[2]。孫文軍、黃倩的實(shí)證研究表明，云南省金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正相關(guān)關(guān)系，技術(shù)進(jìn)步是云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素，云南省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)主要來(lái)源于資本投入的增加[3]。吳昌盛對(duì)湛江金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究認(rèn)為，湛江金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用較小，經(jīng)濟(jì)金融僅為單向長(zhǎng)期因果關(guān)系[4]。

（二）關(guān)于廣西金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究

林元輝對(duì)1978～2008年廣西金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究表明，廣西人均地區(qū)生產(chǎn)總值與金融相關(guān)比率存在較強(qiáng)的因果關(guān)系，人均地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率與金融相關(guān)比率的關(guān)系不顯著，實(shí)際利率滯后變量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)不存在有統(tǒng)計(jì)意義的關(guān)系[5]。

綜上所述，在理論研究方面，不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間的金融發(fā)展程度確實(shí)會(huì)存在明顯的區(qū)域差異，這使得金融發(fā)展政策上的微調(diào)甚至根據(jù)金融發(fā)展階段進(jìn)行分段式調(diào)整變得必要和可行。為了反映廣西不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間的金融發(fā)展差異對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度，本文將在面板數(shù)據(jù)模型框架下，分析全區(qū)14個(gè)市的GDP與金融機(jī)構(gòu)存款余額、貸款余額和金融相關(guān)率之間的關(guān)系，為制定差異化的金融發(fā)展政策提供數(shù)理依據(jù)。

三、計(jì)量模型方法、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量選擇

（一）面板數(shù)據(jù)模型方法

面板數(shù)據(jù)（Panel Data）是指同時(shí)具有時(shí)間序列性質(zhì)和截面性質(zhì)的數(shù)據(jù)。一般的線性面板數(shù)據(jù)模型可以表示為：

i=1，2，……，N；t=1，2，……，T；uit相互獨(dú)立，且滿足零均值、等方差。k為外生變量的個(gè)數(shù)，T為時(shí)期總數(shù)，N為截面樣本容量。Xti=(x1it，x2it，…，xkit)為外生變量的向量形式；βit=(β1it，β2it，…，βkit)為參數(shù)向量；αit為時(shí)期個(gè)體恒量（Period Individual-invariant Variable），代表截面單元的個(gè)體特性，反映模型中被遺漏的體現(xiàn)個(gè)體差異變量的影響；隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)uit是個(gè)體時(shí)期變量（Individual Time-varying Variable），代表模型中被遺漏的體現(xiàn)隨截面與時(shí)序同時(shí)變化的因素的影響。

進(jìn)一步地，如果假定參數(shù)的數(shù)值不隨時(shí)間的不同而變化，則上述模型可以表示為：

其中，參數(shù)αi和βi相對(duì)于時(shí)間是常量，其取值只受截面單元不同的影響，稱為變系數(shù)模型。變系數(shù)模型又可分為確定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。確定效應(yīng)模型即把遺漏的個(gè)體（αit）或時(shí)期特性當(dāng)作未知的確定常數(shù)，而隨機(jī)效應(yīng)模型則把它們視為如同uit一樣的隨機(jī)變量[6]。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用的數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》，各項(xiàng)數(shù)據(jù)均以2000年為基期的廣西RPI（零售物價(jià)指數(shù)）調(diào)整為年度實(shí)際值。所有時(shí)間序列、變量符號(hào)及數(shù)據(jù)均指實(shí)際值。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文將樣本區(qū)間確定為2000～2011年。

（三）樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明、變量選擇和模型形式

本文采用GDP（變量符號(hào)為GDP）來(lái)代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，用金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額（變量符號(hào)為deposit）、金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額（變量符號(hào)為loan）來(lái)反映金融資源的規(guī)模，用金融相關(guān)率（各年金融機(jī)構(gòu)年末存、貸款余額之和/當(dāng)年GDP）（變量符號(hào)為FIR）來(lái)反映金融發(fā)展程度。為減少異方差的影響，本文對(duì)各時(shí)間序列均采用對(duì)數(shù)形式。

截止2012年7月，廣西上市公司總共只有28家，且在滬深主板市場(chǎng)上市的公司只有23家。截止2011年末，廣西累計(jì)從國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)募集資金280.434億元，2006～2011年累計(jì)發(fā)行國(guó)內(nèi)債券462.1億元，其中短期融資券234.1億元，中長(zhǎng)期債券只有228億元，相對(duì)于間接融資額的比例十分微弱，因此在計(jì)量分析中不考慮來(lái)自直接融資形成的金融資產(chǎn)對(duì)GDP的影響。另外，由于1990年以前的廣西保費(fèi)收入的數(shù)據(jù)缺失，無(wú)法取得同長(zhǎng)度的時(shí)間序列，在此不予考慮。

為進(jìn)行全區(qū)14個(gè)市的計(jì)量分析，本文分別在各變量之后增加后綴_01、_02、_03、_04、_05、_06、_07、_08、_09、_10、_11、_12、_13、_14，分別表示南寧、柳州、桂林、梧州、北海、防城港、欽州、貴港、玉林、百色、賀州、河池、來(lái)賓、崇左市的時(shí)間序列。由于行政區(qū)劃變更導(dǎo)致不同年份的市級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化，本文對(duì)部分縣的數(shù)據(jù)統(tǒng)一按2011年的行政區(qū)劃狀態(tài)進(jìn)行了調(diào)整，以保持樣本期內(nèi)各類數(shù)據(jù)的可比性。

在采用的模型形式上，本文用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)應(yīng)建立混合回歸模型還是個(gè)體確定效應(yīng)回歸模型。F統(tǒng)計(jì)量定義為：

原假設(shè)H0：不同個(gè)體的截距相同，真實(shí)模型是混合回歸模型[7]。在本文中，F(xiàn)值為4.74，大于F0.05（13，127），拒絕原假設(shè)，應(yīng)建立個(gè)體確定效應(yīng)模型。受數(shù)據(jù)條件的限制，本文無(wú)法進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)以最終判定應(yīng)選擇個(gè)體確定效應(yīng)模型還是個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型。但考慮到本文以廣西全區(qū)14個(gè)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生處于同一個(gè)系統(tǒng)中，體現(xiàn)了相同的系統(tǒng)特征，所以采用個(gè)體確定效應(yīng)模型。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

面板模型單位根檢驗(yàn)是避免出現(xiàn)偽回歸的前提條件。面板單位根檢驗(yàn)方法主要有LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、Hadri檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF、PP-Fisher檢驗(yàn)。前3種是相同根的檢驗(yàn)方法，后3種是不同根的檢驗(yàn)方法；LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)原假設(shè)是含有單位根；Hadri檢驗(yàn)原假設(shè)為不含有單位根[8]。本文采用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF和PP-Fisher檢驗(yàn)，14個(gè)GDP序列、FIR序列、loan序列和deposit序列的面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表1面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可見(jiàn)，14個(gè)GDP序列、loan序列、deposit序列都存在單位根，它們的一階差分序列以及FIR序列不存在單位根。

一般情況下，只有基于單位根檢驗(yàn)的結(jié)果表明變量之間是同階單整的才可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。但是當(dāng)變量個(gè)數(shù)多于兩個(gè)，即解釋變量個(gè)數(shù)多于一個(gè)的時(shí)候，該標(biāo)準(zhǔn)可以適當(dāng)放寬。如果被解釋變量的單整階數(shù)不高于任何一個(gè)解釋變量的單整階數(shù)，或者當(dāng)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)時(shí)，則必須至少有兩個(gè)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)，才可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)[9]。因此，根據(jù)放寬的條件，可以對(duì)上述面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)。

（二）面板協(xié)整檢驗(yàn)

本文分別運(yùn)用Pedroni法和Kao法進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)4個(gè)序列之間是否存在一種長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系[10]，檢驗(yàn)結(jié)果分別見(jiàn)表2和表3。

表2 Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果

表3 Kao檢驗(yàn)結(jié)果

由于本文研究的數(shù)據(jù)只有14個(gè)市的10年的數(shù)據(jù)，樣本量較小，所以在Pedroni檢驗(yàn)中主要關(guān)注的是Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計(jì)量，因它們擁有很好的小樣本性質(zhì)。從表2和表3中可以看出，Pedroni檢驗(yàn)的Panel ADF和Group ADF兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量以及Kao檢驗(yàn)的ADF統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著水平下拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，可知4個(gè)變量間存在一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，即面板協(xié)整關(guān)系存在。

（三）面板協(xié)整系數(shù)估計(jì)

本文建立的確定效應(yīng)變系數(shù)模型形式如下：

模型的系數(shù)估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 確定效應(yīng)變系數(shù)模型系數(shù)估計(jì)結(jié)果

由表4可見(jiàn)，所有系數(shù)估計(jì)值均顯著。調(diào)整后的決定系數(shù)（Adjusted R2）為1，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度很高。D.W.檢驗(yàn)值為2.01，證明殘差無(wú)序列相關(guān)。綜合而言，模型整體效果較好。

將表4的結(jié)果從大到小排列，將變量符號(hào)轉(zhuǎn)換成其代表的地市名稱，可得表5。

表5 廣西14市模型系數(shù)估計(jì)值排序表（由大到?。?/p>

（四）結(jié)果分析

變量loan的系數(shù)估計(jì)值為正值，值越大，說(shuō)明金融資源運(yùn)用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)越大。廣西北部灣城市群（南寧、北海、欽州、防城港，簡(jiǎn)稱“南北欽防”）分別排名第二、第四、第六、第九，金融機(jī)構(gòu)貸款余額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用較大。以桂林、梧州、賀州為代表的桂東北經(jīng)濟(jì)區(qū)的系數(shù)估計(jì)值比較靠后，桂南經(jīng)濟(jì)區(qū)的玉林、貴港、崇左排名也較靠后，系數(shù)最大值和最小值差距約1倍，說(shuō)明在貸款資源的利用效率上，幾個(gè)主要的經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間存在一定程度的分化。廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)主要城市在信貸資源快速增加的同時(shí)，資金投放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用是很明顯的，仍處在資金對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率較高的階段。而獲得信貸資源較少的其他區(qū)域，如桂東、桂北和桂南區(qū)域明顯低于北部灣城市群。

變量deposit系數(shù)估計(jì)值為正值，值越大，說(shuō)明金融資源積聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)越大。桂北、桂東城市的金融資源積聚（金融機(jī)構(gòu)存款余額）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)總體好于桂南和桂西城市，且桂東、桂北和桂南經(jīng)濟(jì)區(qū)的系數(shù)估計(jì)值普遍大于南北欽防城市群。而在金融資源的投放效果上，基本呈現(xiàn)與上述情況相反的狀態(tài)。這表明，不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力來(lái)源是不同的，貸款資源較少的區(qū)域往往更傾向于依靠存款規(guī)模的擴(kuò)張來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力可能更多來(lái)自于企業(yè)的內(nèi)源融資或自籌資金，而南北欽防城市群的快速發(fā)展更多來(lái)自于快速增加的信貸刺激。可以進(jìn)一步認(rèn)為，由于桂北、桂東經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力相對(duì)低于桂南，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和收入水平高于桂西地區(qū)，所以經(jīng)濟(jì)發(fā)展的更多動(dòng)力來(lái)自于這些積累起來(lái)的金融資源，桂南和桂西在金融資源的投放效率上高于其他地區(qū)。

變量FIR的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)值，值越大，說(shuō)明金融結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的抑制作用越大。桂北、桂東經(jīng)濟(jì)區(qū)負(fù)效應(yīng)較小，桂南經(jīng)濟(jì)區(qū)的負(fù)效應(yīng)較大，南北欽防城市群的負(fù)效應(yīng)居中。說(shuō)明桂南經(jīng)濟(jì)區(qū)的金融結(jié)構(gòu)不合理程度更為突出，而這里恰好是近年來(lái)在貸款投放上受到傾斜的地區(qū)?？紤]到各地市之間的系數(shù)估計(jì)值差異程度都較小，最大值與最小值之間只有0.0674，表明金融結(jié)構(gòu)的不合理對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響是全區(qū)普遍存在的現(xiàn)象，各地市之間金融結(jié)構(gòu)同質(zhì)化程度較高。相對(duì)于另外兩個(gè)變量的系數(shù)估計(jì)值而言，F(xiàn)IR的系數(shù)值是最大的，說(shuō)明這種制約效應(yīng)是比較突出的。

除去以上三個(gè)因素,其他的差異（市場(chǎng)或非市場(chǎng)化因素）都體現(xiàn)在常數(shù)項(xiàng)中。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的四個(gè)要素分別是：人力資源（勞動(dòng)力的功績(jī)、教育、紀(jì)律、激勵(lì)）、自然資源（土地、礦產(chǎn)、燃料、環(huán)境質(zhì)量）、資本（機(jī)器、工廠、道路）、技術(shù)（科學(xué)、工程、管理、企業(yè)家才能）。四個(gè)要素的狀況越差，常數(shù)項(xiàng)的值越小。從排名靠前的幾個(gè)地市，如南寧、北海，在上述四個(gè)要素方面均具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)。南北欽防城市群受益于廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)開(kāi)發(fā)的快速推進(jìn)，基礎(chǔ)設(shè)施得到了極大的改善，從整體上看，常數(shù)項(xiàng)高于全區(qū)其他經(jīng)濟(jì)區(qū)域。桂東、桂北經(jīng)濟(jì)區(qū)域的整體狀況好于桂南經(jīng)濟(jì)區(qū)域，這與全區(qū)各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際狀況基本一致。

五、政策建議

為實(shí)現(xiàn)廣西“十二五”規(guī)劃綱要提出的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)，廣西應(yīng)當(dāng)針對(duì)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力來(lái)源呈現(xiàn)的不同特征，實(shí)施差異化的金融政策，順應(yīng)金融與經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在規(guī)律，在以下方面作出改進(jìn)。

第一，在信貸投放促進(jìn)效應(yīng)比較顯著的區(qū)域，如廣西北部灣城市群，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)實(shí)施傾斜性的信貸支持政策，發(fā)揮其金融資源投放效率較高的優(yōu)勢(shì)。在金融資源積聚效應(yīng)較好的區(qū)域，如桂北和桂東，應(yīng)當(dāng)著力改善全社會(huì)收入分配機(jī)制，適度向企業(yè)和居民傾斜，以進(jìn)一步提高全社會(huì)儲(chǔ)蓄積累水平。

第二，積極發(fā)展各類非銀行金融機(jī)構(gòu)實(shí)體，營(yíng)造區(qū)內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)有序競(jìng)爭(zhēng)、層次合理、種類豐富的金融生態(tài)環(huán)境。合理調(diào)控社會(huì)融資結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展直接融資方式，鼓勵(lì)企業(yè)通過(guò)提升自身經(jīng)營(yíng)水平，改善信用狀況，吸引社會(huì)資本的加入。政府應(yīng)出臺(tái)鼓勵(lì)企業(yè)直接融資的政策制度，積極為企業(yè)直接融資提供政策服務(wù)。

第三，實(shí)施差異化的社會(huì)融資結(jié)構(gòu)導(dǎo)向政策。在信貸投放總量較大的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，政府可通過(guò)搭建金融交易平臺(tái)，促進(jìn)非銀行金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)拓展，促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)與各類企業(yè)和項(xiàng)目的信息交流與對(duì)接，讓更多企業(yè)有機(jī)會(huì)接觸和選擇更多的金融產(chǎn)品，開(kāi)闊投融資視野的同時(shí)，也創(chuàng)造了更多對(duì)新型融資方式的需求。在信貸投放偏少的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，則應(yīng)以進(jìn)一步完善信貸投放渠道為主。

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F202

A

1673-8535（2013）05-0026-07

羅力強(qiáng)（1980-），男，壯族，廣西桂林人，廣西大學(xué)行健文理學(xué)院講師，碩士，研究方向：區(qū)域金融政策和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

李彥（1981-），女，廣西梧州人，廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院講師，碩士，研究方向：金融市場(chǎng)與投資。

（責(zé)任編輯：覃華巧）

2013-07-18

廣西壯族自治區(qū)教育廳科研資助項(xiàng)目（201012MS243）；廣西大學(xué)行健文理學(xué)院科研基金項(xiàng)目（2012RSLX10）

李俊強(qiáng)（1952-），男，廣西梧州人，南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院教授，學(xué)士，研究生學(xué)歷，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)。