改革開放政策下我國金融發展與經濟增長的實證研究

吳成峯　冷凱君　郭金雨　戴旻

摘 要：本研究基于中國1960—2017 年的數據，采用Bootstrap ARDL方法，對我國金融發展與經濟增長間的關系進行實證分析。研究發現，改革開放前，金融發展負向影響經濟增長，經濟增長正向影響金融發展;改革開放后，金融發展正向影響經濟增長，經濟增長負向影響金融發展。改革開放政策讓金融發展更能貢獻于經濟發展。政府應重點關注金融機構與金融工具等有關資金流動問題，以及通過經濟需求拉動帶動金融發展，進一步完善金融體系與經濟增長間的正向互動反饋。

關鍵詞：Bootstrap ARDL;改革開放;金融發展;經濟增長

一、引言

在當今世界范圍內，國際經濟形勢不容樂觀。隨著經濟全球化的發展，金融風險大幅提升且影響呈加速暴露態勢，國際經濟危機頻發而波及范圍更廣，嚴重影響了世界各國的正常經濟秩序。相比之下，中國的經濟因其積極的財政政策和穩健的貨幣政策受經濟危機影響程度較小，但國內經濟仍受到一定程度沖擊，其影響不可忽視，因此國內的金融政策與金融發展應更為重視。自改革開放以來，中國的金融改革呈現出穩步推進的態勢，金融產業對國民經濟的服務能力得到大大增強。同時，國民經濟的繁榮發展也為深化金融改革與完善金融產業創造出良好的經濟環境。由此可見，經濟增長與金融行業發展息息相關。當前中國經濟發展正處于步入新常態的背景下，增長動力換擋升級、產業結構優化調整使得經濟發展面臨較大的下行壓力，同時面臨嚴峻而動蕩的國際經濟形勢中，因此金融作為產業發展的基石，其能推動國家經濟改革升級，保持穩步增長趨勢，在這一關鍵時期顯得尤為重要。中國政府十分重視金融增長與經濟成長之間的均衡協調發展，強調金融行業要更好地服務于中國實體經濟的發展，因而金融發展和經濟增長的關系近年來重新成為專家學者們探討的熱門話題，受到學界的普遍重視。

關于經濟發展的影響因素，長期以來國內外專家學者們的研究主要著重于國家政策、勞動力資源、居民消費需求等幾個方面。隨著金融行業發展在經濟增長中的作用日益凸顯，學者們在有關經濟成長的動態變化研究中，越來越重視金融發展這一重要因素所帶來的影響，關于兩者之間關系的研究歸納起來主要有以下3種觀點：（1）金融發展影響經濟成長;（2）經濟成長影響金融發展;（3）二者相互影響。

闡明我們對金融與經濟增長間關系之理解的研究將具有政策含義，并塑造未來政策的研究。有關金融與經濟增長關系的信息將影響決策者和顧問對改革金融部門政策的重視程度，起到重要警示作用。此外，金融系統與長期經濟增長間的關系研究具有實踐意義，基于促進經濟發展目的，本研究將有利于對金融發展相關法律、規章和制度等決定因素進行調整與改革。

本研究將透過McNown et al.（2017）提出的Bootstrap Autoregressive Distributed Lag （ARDL）模型，以1960—2017年間實際人均生產總值與國內金融機構貸款時間序列變化為研究范圍，探討并檢驗金融發展與經濟成長之間的長期與短期關系，并給予政策決策者建議。

二、文獻綜述

有關金融發展和經濟成長的關系一直是理論和實務界關注的焦點（Robert and Ross，1993），表一整理近年來國內學者對于金融發展與經濟長的研究，然而近幾十年來，研究學者對于金融發展與經濟增長之間的因果關系方向尚未得出一致的結論。對此，國內外眾多學者均做過許多有益的探索。梳理金融發展和經濟成長方面的相關研究文獻發現，兩者之間的關系可總結為如下三種觀點：

第一種觀點是金融發展影響經濟成長。Joseph Schumpeter（1911）將金融中介提供的服務—調動儲蓄、評估項目、管理風險、監控經理和促進交易等作為衡量金融發展的指標，指出其對于經濟發展至關重要，較早地表達了金融發展會影響經濟穩定增長的觀點;Law and Singh （2014）通過運用基于閾值效應概念的動態面板模型，對包括日本、印度在內的87個發達國家和發展中國家其1980年至2010年間的數據進行分析，指出金融發展與經濟增長之間的關系存在閾值效應，即金融發展水平達到一定的閾值對經濟增長的具有促進作用，超過該閾值水平，金融的進一步發展往往會對經濟增長產生不利影響。國內方面，彭俞超等（2017）利用META回歸分析，以國內的35篇實證研究247個估計進行了探究，并指出總體而言，中國的金融發展對其經濟增長存在較弱的正向影響，且該影響會由于時間、區域、融資方式和傳導機制的區別而存在多重結構效應。

第二種觀點是經濟成長影響金融發展。梁琪與滕建州（2006）采用多元Near-VAR方法，對中國金融發展和經濟增長間的因果關系進行了實證分析，表明中國在所研究的1952年至2003年樣本期內存在著由經濟增長到金融發展的單向因果關系，證實了“中國經濟增長引導金融發展”假說;Odhiambo（2010）采用ARDL Bounds檢驗方法，將投資納入了金融發展與經濟增長之間的二元模型，把M2/GDP、私人信貸占國內生產總值（Gross Domestic Product，GDP）的比例和流動負債占GDP的比例作為三個衡量金融發展指標的替代指標，以南非為例，提出從總體而言，經濟增長對金融業發展是有巨大的影響;

第三種觀點是金融發展與經濟成長二者之間相互影響。Demetriades and Hussein （1996）利用時間序列數據，對包括印度在內的16個國家的金融發展與實際GDP之間的因果關系進行了檢驗，結果顯示了金融發展與經濟增長之間是雙向關系的觀點;Yousif Y K（2002）利用格蘭杰因果檢驗法檢驗了1970年至1999年期間30個發展中國家金融發展與經濟增長之間的關系，提出金融發展與經濟增長之間存在雙向因果關系的觀點;姜梅（2018）借助斯坦伯格生產函數進行了實證分析研究，結果指出，中國各地金融發展與經濟增長具有雙向互補關系。表1整理過去文獻關于金融發展與經濟成長的關系。總和以上觀點，面板數據的結果將無法對于單一國家的現象做針對性的解釋與建議;而本研究數據類型為時間序列數據分析，對于過去時間序列數據分析有有著樣本數過少的缺點，將造成過去文獻滯后期長度選擇及結果說服性問題（虞文美等，2014）;另外，傳統ARDL方法檢定的嚴謹性不足等問題，上述內容都呈現了過去研究有著局限性以及缺點。

基于現有相關文獻，中文文獻中，不僅對于金融發展與經濟增長之間的關系，且其他議題也尚未有研究使用Bootstrap ARDL模型（McNown et al，2017）進行研究。以Bootstrap ARDL模型的前身ARDL模型進行的研究議題，其部分有跟金融相關并且相當多元，例如，金融發展、能源消費與對外貿易的影響（胡宗義與鄭瑤，2016）、財政政策與通貨膨脹間的影響（劉利，2016）、城鄉收入差距與農村金融發展間的影響（陳敏等，2017）、旅游人數與搜索指數的互動關系（梁宗經與曠蕓，2018）、財政政策與大宗商品價格的影響（王耀青與孫澤生，2018）、產品金融化與價格的影響（吳海霞等，2018）、金融對農民消費的關系（李明月，2018）等。然而傳統ARDL模型存在于過去背景的假設限制下，傳統方法尚有改善空間，并需要增加其驗證的嚴謹性，本研究使用的方法其對傳統方法改善的內容我們將在下一章節討論。因此本文將采用Bootstrap ARDL模型（McNown et al，2017），取代過去傳統ARDL模型，更嚴謹的進行驗證，使研究結果更客觀科學，更具有說服力，并且完善金融發展與經濟增長關系的相關研究。

表1：金融發展與經濟成長的關系

<F：＼倩倩＼湖北經濟學院學報·人文社科版201910＼人文1910＼圖1910-009.tif><F：＼倩倩＼湖北經濟學院學報·人文社科版201910＼人文1910＼圖1910-006.tif><F：＼倩倩＼湖北經濟學院學報·人文社科版201910＼人文1910＼圖1910-007.tif><F：＼倩倩＼湖北經濟學院學報·人文社科版201910＼人文1910＼圖1910-008.tif>

三、模型構建

（一）計量方法

本研究采用新的研究方法-Bootstrap ARDL test （McNown et al.，2018），該方法是采用更嚴謹的方法檢驗時間序列變數之間的長期關系（協整）關系，更重要是本模型能進一步檢驗短期因果關系，國外文獻中已有許多研究利用新的檢驗方法重新檢驗變數間的協整關系，而國內尚未有任何研究領域使用Bootstrap ARDL方法文章進行研究。Pesaran et al. （2001）提出ARDL模型，在McNown et al.， （2018） 修正傳統ARDL模型后，提出bootstrap ARDL模型，并對比過去傳統ARDL模型，bootstrap ARDL更加嚴謹的對于協整進行檢驗。首先，傳統ARDL模型的假設前提是不允許兩個以上的變量互換為應變量與自變量，而bootstrap ARDL檢驗允許兩個或兩個以上的變量相互交換成為應變量與自變量。其次，bootstrap ARDL的協整測試的提出，是將bootstrap方法應用于ARDL協整測試來進行測試，這個方法的好處是具有合適的樣本規模與權力屬性 （proper size and power properties）即可進行測試。最后，bootstrap ARDL的提出，完善了傳統ARDL檢驗的嚴謹程度，新模型增加了落后期的解釋變量，因而補充了傳統ARDL協整測試的F和t檢驗。

基于Pesaran et al. （2001）的傳統ARDL模型，新的ARDL模型表示如下：

i，j是落后期指標;i=1，2…p;j=1，2…p;t表示時間周期，t=1，2…T;y是被解釋變量;x是解釋變量;Dt，j是一個虛擬變量;λ1，λ2，λ3，δ1和δ2是變量的落后系數。

根據Pesaran et al.（2001）所提出協整檢驗的假設，需要對以下參數進行假設檢驗，并進行F檢驗或t檢驗：

然而，McNown et al. （2018）認為，變量間要有協整的情況，應該要有更嚴檢驗，因此增加第三個測試。因此McNown et al. （2018）提出，要能有協整成立，以下三個虛無假設要能被拒絕，包含所有誤差修正項的F檢驗、落后期被解釋變量的t檢驗及落后期解釋變量的t檢驗。

基于這三個虛無假設下，McNown et al. （2018）定義了兩個退化類型，其中第二類退化類型是Pesaran et al. （2001）所進行的檢驗測試。第一類退化類型定義如下，誤差修正項的F檢驗與落后期解釋變量的t檢驗顯著，但落后期被解釋變量的t檢驗不顯著;第一類退化類型定義如下，誤差修正項的F檢驗與落后期被解釋變量的t檢驗顯著，而落后期解釋變量的t檢驗不顯著。

對于Pesaran等（2001）的模型進行假設檢驗，因假設被解釋變量不一定為一階單根，因此不會有第一類退化類型出現。然而，采用bootstrap方法進行ARDL檢驗后，McNown et al. （2018）得以提出對落后期解釋變量系數進行系數檢驗。

格蘭杰因果檢驗：基于bootstrap ARDL模型，我們可以檢驗代表金融發展的國內金融機構貸款變量和代表經濟發展的實質人均國內生產總值變量之間的短期因果關系。在經過長期關系的檢驗后，如果被解釋變量（y）和解釋變量（x）之間沒有協整關系， 我們就對x與y進行格蘭杰因果檢驗，即該檢驗x的落后期差，檢驗在方程（1）中是否λ2=0。然而，如果被解釋變量和解釋變量之間存在協整，就意味著它們之間存在一個穩定的線性組合。在這種情況下，短期的關系檢驗應該包括x的落后期差分和x落后期，也就是說，測試是否λ2=0和δ2=0

（二）變量選取和數據說明

我們的實證研究使用中國1960—2017年期間的時間序列數據，包含代表經濟發展的實際人均生產總值和代表金融發展的國內金融機構貸款。中國的人均生產總值、金融機構的人民幣貸款與國內生產總值來自中經網數據數據庫;GDP平減指數（2015年為基期）來自世界銀行數據庫。在本文中，國內金融機構貸款是用金融機構的人民幣貸款除以國內生產總值來表示。金融機構包括中國人民銀行、銀行業存款類金融機構、銀行業非存款類金融機構。其中銀行業存款類金融機構包括銀行、信用社和財務公司;銀行業非存款類金融機構包括信托投資公司、金融租賃公司、汽車金融公司和貸款公司等銀行業非存款類金融機構。實際人均生產總值（GDP）按2015年價格計算。中國的實際人均生產總值和國內金融機構貸款的歷史趨勢分別如圖1所示。

實際人均生產總值和對國內金融機構貸款的敘述統計在表2。取完對數后的實際人均生產總值，介于6.93與10.95，平均數為8.73，標準偏差為1.25，屬于正偏態及尖峰態（leptokurtic）;國內金融機構貸款，介于0.38與1.45，平均數為0.8，標準偏差為0.29，屬于正偏態及尖峰態（leptokurtic）。Jarque-Bera檢驗下，對數后的實際人均生產總值其偏度和峰度的擬和為常態分布。

四、實證分析

（一）單位根檢驗

表3展示了在無差分和一階差分上的單根檢驗。穩定性檢驗采用ADF檢驗、PP檢驗、KPSS檢驗等單變量單根檢驗。我們發現，所有變量皆在一階差分下呈現穩定，因此我們利用時間序列分析變量的長期關系。由于bootstrap ARDL檢驗中列出的臨界值是基于所有變量必須在I（0）或I（1）處保持平穩，因此本研究的兩個變量，即實際人均生產總值和國內金融機構貸款，要能確保其不會再在I（2）以上平穩。

（二）Bootstrap ARDL檢驗—協整檢驗

在本節中，由兩變量的序列在一階差分平穩，因此我們可以通過bootstrap ARDL協整測試方法來檢查兩變量長期關系。在統計量估算之前，我們使用了Bai和Perron （2003）提出的多個斷點檢驗（multiple breakpoint tests），該檢驗會得出每個變量的結構性斷點，因此得以通過虛擬變量的設定于某一年表現的結構性斷點。并利用AIC（Akaike information criterion） 與SIC（Schwarz information criterion）方法得到最優落后長度。Bootstrap ARDL檢驗考察了包括F*、t*_dep和t*_indep在內的臨界值，并估計了包括F、t_dep和t_indep在內的統計值。如果所有統計值F、t_dep和t_indep都大于臨界值F*、t*_dep和t*_indep，則存在長期關系。表4展示了兩變量的長期的關系，結果發現中國在以實際人均生產總值為被解釋變數以國內金融機構貸款為解釋變數，兩變數之間不存在協整關系，也說明其不存在長期關系;然而在以國內金融機構貸款為被解釋變數以實際人均生產總值為解釋變數，兩變數之間存在協整關系，同時說明其存在長期關系。在某些文獻中，經濟增長與金融發展之間存在長期關系;本研究采用結構性斷點的bootstrap ARDL檢驗（McNown et al.， 2018），結果表明，當國內金融機構貸款為被解釋變數以實際人均生產總值為解釋變數下，有充分證據支持金融發展與經濟增長之間存在協整關系。此外，在改革開放前后之長期關系為，無論改革開放前及后，金融發展為被解釋變數以經濟發展為解釋變數下，有充分證據支持金融發展與經濟增長之間存在協整關系。本研究進一步利用Bootstrap ADRL 估計結果，分析實際人均生產總值與國內金融機構貸款之間的短期因果關系和影響，其估計結果采取格蘭杰因果性檢驗（Granger causality test）判定。

（三）格蘭杰因果檢驗

因果檢驗結果如表5所示。無論是國內金融機構貸款為被解釋變數及實際人均生產總值為解釋變數，或是實際人均生產總值為被解釋變數及國內金融機構貸款為解釋變數，格蘭杰因果性檢驗的結果顯示，在99%的信心水平下，國內金融機構貸款與實際人均生產總值存在正向的雙向因果關系，換句話說，經濟增長將正面挹注金融發展，而金融發展將會帶動經濟增長。此外，改革開放前，金融發展負向影響經濟增長，經濟增長正向影響金融發展;改革開放后，金融發展正向影響經濟增長，經濟增長負向影響金融發展。改革開放后確實讓金融發展更能貢獻于經濟發展。

五、結論與政策建議

本文采用bootstrap ARDL模型，根據我國1960—2017年的時間序列數據，分析了我國金融發展與經濟成長之間的關系。得到如下研究結論：無論是全時期、改革開放前時期或是改革開后時期，長期下，當國內金融機構貸款為被解釋變數，以實際人均生產總值為解釋變數下，有充分證據支持金融發展與經濟增長之間存在協整關系;短期下，國內金融機構貸款與實際人均生產總值存在正向的雙向因果關系;改革開放前，金融發展負向影響經濟增長，經濟增長正向影響金融發展，而改革開放后，金融發展正向影響經濟增長，經濟增長負向影響金融發展。換句話說，整個中國的發展，經濟增長將正面影響金融發展，而金融發展將會帶動經濟增長，并且改革開放政策確實讓金融發展更能貢獻于經濟發展。本文認為，存在這種現象的原因可能是： 自改革開放以來，國家大力發展第三產業，第三產業在我國國民經濟中的地位逐漸上升，而銀行業、信托業、證券業、保險業等金融行業在我國第三產業中占據著重要地位。且我國金融體系所具有的清算、支付、融資等功能，對確保我國經濟交易活動的有序開展與社會資源的聚集有重大意義。同時，改革開放后我國經濟的飛速發展也大大提升了金融資源的配置效率，形成良性循環。

基于以上研究結論，對我國的金融發展與經濟增長提出了以下政策建議：（1）政府應當加強對金融機構貸款使用的監控，保障金融貸款使用的合法性、合理性，使其成為促進經濟增長的重要動力;同時，也應當不斷深化金融體制改革，使金融發展更好地服務于我國的實體經濟發展，從而帶動經濟增長，促進經濟社會不斷發展。（2）政府也要加強經濟增長方式的轉變。在轉變GDP增長方式的同時，注重自主創新和技術進步，增強可持續發展，為金融發展提供持續動力。

參考文獻：

[1] Al-Yousif Y K. Financial development and economic growth： another look at the evidence from developing countries[J].Review of Financial Economics，2002，11（2）：131-150.

[2] Bai J， Perron P. Computation and analysis of multiple structural change models[J].Journal of applied econometrics， 2003，18（1）：1-22.

[3] 陳敏，王亭，劉磊.農村金融發展對城鄉收入差距影響的實證研究——基于ARDL-ECM模型[J].哈爾濱商業大學學報（社會科學版），2017，（2）：3-12.

[4] 陳清，張海軍.極化理論視角下金融發展與經濟發展關系研究——“金融窖藏”說法的新回應[J].經濟與管理評論，2018，34（5）：114-129.

[5] 陳志剛，關威.金融發展、技術進步與經濟增長[J].科技管理研究，2017，37（24）：39-44.

[6] 程靖翔.我國金融發展對經濟增長的影響——基于我國三大區域面板數據的分析[J].時代金融，2017，（35）：42-43.

[7] 常京京.中國金融發展與經濟增長的動態關系研究[J].黑龍江工程學院學報，2015，29（6）：52-56.

[8] Demetriades， P. and K.A. Hussein，‘Does Financial Development Cause Economic Growth’， Journal of Development Economies，1996，51（2）：387-411.

[9] 鞏鑫，唐文琳，穆軍.金融發展、要素積累和經濟增長關系的實證分析[J].統計與決策，2018，34（19）：146-149.

[10] 胡宗義，鄭瑤.金融發展、對外貿易與能源消費——基于ARDL模型的實證研究[J].湖南大學學報（社會科學版），2016，30（04）：107-113.

[11] 姜雪梅.中國各地金融發展與經濟增長實證分析[J].經貿實踐，2018，（4）：160.

[12] Law S H， Singh N. Does too much finance harm economic growth[J].Journal of Banking & Finance，2014，41： 36-44.

[13] 劉利.基于ARDL模型的我國財政赤字對通貨膨脹的影響研究[J].湖北文理學院學報，2016，37（08）：45-50.

[14] 梁宗經，曠蕓.基于搜索大數據的旅游需求自回歸分布滯后模型預測研究[J].生產力研究，2018（02）：15-22.

[15] 梁琪，滕建州.我國金融發展與經濟增長之因果關系研究[J].財貿經濟，2006（07）：34-38+96-97.

[16] 李蕊，韓晶.我國區域金融結構轉變與區域經濟發展的實證分析[J].特區經濟，2006（01）：273-274.

[17] 李明月.農村正規與非正規金融對農民消費的影響——基于ARDL模型的實證研究[J].荊楚學刊，2018，19（01）：40-46.

[18] 呂鵬娟.我國金融發展與經濟增長之間因果關系的再檢驗[J].吉林工商學院學報，2018，34（04）：63-68.

[19] 李健，張蘭，王樂.金融發展、實體部門與中國經濟增長[J].經濟體制改革，2018（05）：26-32.

[20] 馬軼群，史安娜.金融發展對中國經濟增長質量的影響研究——基于VAR模型的實證分析[J].國際金融研究，2012（11）：30-39.

[21] McNown et al. 2017. Bootstrapping the autoregressive distributed lag test for cointegration. Applied Economics， 50（13）， 1509-1521.

[22] McNown R， Sam C Y， Goh S K. Bootstrapping the autoregressive distributed lag test for cointegration[J]. Applied Economics， 2018， 50（13）： 1509-1521.

[23] Odhiambo N M. Finance-investment-growth nexus in South Africa： an ARDL-bounds testing procedure[J]. Economic Change and Restructuring， 2010， 43（3）： 205-219.

[24] Pesaran M H， Shin Y， Smith R J. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships[J]. Journal of applied econometrics， 2001， 16（3）： 289-326.

[25] 彭俞超，朱映惠，顧雷雷.金融發展對經濟增長影響的結構效應——基于META回歸分析方法[J].南開經濟研究，2017（05）：20-36.

[26] Robert & Ross. Finance and Growth： Schumpeter Might be Right. The Quarterly Journal of Economics， Vol. 108， No. 3. （Aug.， 1993）， pp. 717-737.

[27] Schumpeter， Joseph A.， The Theory of Economic Development （Cambridge， MA：Harvard Uniyyrsity Press， 1911）.

[28] 王耀青，孫澤生.利率、貨幣流動與大宗商品價格[J].浙江社會科學，2018（07）：46-56+156-157.

[29] 吳海霞，葛巖，史恒通.玉米金融化、價格形成機制及政策選擇[J].管理評論，2018，30（11）：35-45.

[30] 汪宗俊，吳敏.我國金融產業結構與經濟增長關系實證分析[J].市場周刊（理論研究），2011（12）：75-77

[31] 武志.金融發展與經濟增長：來自中國的經驗分析[J].金融研究，2010（05）：58-68.

[32] 吳新生.金融發展與經濟增長——基于面板數據的協整及因果關系檢驗[J].蘭州商學院學報，2009，25（06）：100-104.

[33] 謝佳.中國金融發展與經濟增長的VAR系統實證分析[J].重慶科技學院學報（社會科學版），2010（22）：61-62+68

[34] 虞文美，杜亞斌，曹強.金融發展與經濟增長研究述評與未來展望[J].北京工商大學學報（社會科學版），2014，29（03）：98-107.

[35] 葉佳寧.我國金融發展與經濟增長關系分析[J].法制與經濟，2015（11）：108-109.

[36] 楊靈，薛鳳，安琪.技術創新、金融發展與經濟增長關系研究——基于省級面板數據VAR模型[J].沈陽工業大學學報（社會科學版），2018，11（03）：227-232.

[37] 于同申，陳慧慧，侯金莉.中國金融發展與經濟增長的關系分析[J].生產力研究，2012（07）：39-40+51+261.

[38] 朱蕓蕓.金融發展與經濟增長關系的再檢驗——基于2003～2015年省級面板數據的實證研究[J].時代金融，2018（08）：39.

[39] 張鵬.金融發展對經濟增長的非線性影響研究——基于門檻模型[J].中國商論，2018，（4）：35-37.

[40] 周圓圓，范秀榮.中國金融發展與經濟增長關系的協整及因果關系檢驗[J].內蒙古科技與經濟，2009，（9）：39-41.

[41] 許傳華，徐慧玲，周文.互聯網金融發展與金融監管問題研究[M].中國金融出版社，2015.

作者簡介：吳成峯（1986- ），商學博士，臺灣大學商學研究所博士，現就職于湖北經濟學院工商管理學院、湖北物流發展研究中心、海峽兩岸中小企業發展研究院，研究方向為供應風險（supply risks）、供應鏈金融（supply chain financing）、中小企業（Small and medium-sized enterprises）、激勵理論（incentive theory）、病人安全文化（patient? safety）、實證研究（Empirical Economics/Studies）、能源（Energy）;冷凱君（本文通訊作者）（1981- ），華中科技大學管理科學與工程專業博士，教授，現就職于湖北經濟學院工商管理學院、湖北物流發展研究中心，冷鏈、供應鏈管理;郭金雨（1999- ），湖北經濟學院在讀;戴旻（1997- ），湖北經濟學院在讀。