區域金融業全要素生產率分解及其效率提升策略

馬正兵

(重慶第二師范學院經濟與工商管理系,重慶市400067)

區域金融業全要素生產率分解及其效率提升策略

馬正兵

(重慶第二師范學院經濟與工商管理系,重慶市400067)

基于中國大陸31個省區市1997－2012年金融業面板數據的隨機前沿估計發現,區域金融業資本存量具有總體合理的規模和積極的產出增長效應,而金融機構貸款產出效率較低.自2000年金融業扭轉要素生產率負增長態勢以來,各地金融業全要素生產率增長較快,其中技術進步是主要來源,而技術效率呈整體下降趨勢.其次,金融業全要素生產率變動呈現東部最高、西部追趕東部、中部技術效率下滑的區域分異特征.再者,政府的經濟干預是增加區域金融業技術無效率的最大影響因素.金融發展進程中充分發揮市場決定性作用和更好發揮政府作用在統籌區域金融發展上的政策意涵是,東部地區創新化“提質量”、中部地區市場化“調結構”和西部地區普惠化“增效率”.

全要素生產率;區域金融業;隨機前沿分析

金融是現代經濟的核心.現代經濟發展的各種生產要素均需要金融的聯合與推動方能產生聚合效應,而金融部門的效率提升和技術進步是其發揮正外溢效應的基礎.為此,考察金融部門的技術效率、技術進步及其全要素生產率具有重要的理論價值.其次,現實經濟生活中推動中國經濟發展從要素驅動向效率驅動甚至創新驅動轉變,需要提升中國金融部門的經濟效率,增強其服務實體經濟的系統功能.再者,在非均衡的中國區域經濟發展格局下,統籌區域金融發展是統籌區域發展的邏輯展開.為此,本文基于中國大陸31個省區市的面板數據考察金融業的技術效率和全要素生產率及其影響因素,為統籌區域金融經濟發展提供實證支持.

一、文獻評述

金融業全要素生產率作為其發展效率變化的源泉和行業核心競爭力的重要影響因素自20世紀90年代以來受到國內外學術界的深入關注.從研究主題來看,國內外關于金融業全要素生產率的研究大多與金融產業組織效率的研究交織在一起.Alhadeff[1]考察發現美國銀行業存在遞增的產出規模效率和遞減的成本規模效率.之后的研究主要包括規模效率的研究、生產效率的研究[2]和全要素生產率的測算[3].國內近些年的實證研究也主要是對銀行效率的研究,同時開始關注保險業效率和全要素生產率問題[4].從研究方法來看,主要包括基于隨機前沿生產函數的參數分析法和Malmquist生產率指數分析法、數據包絡分析法等非參數方法.這兩方面的文獻十分豐富,讀者可參閱Berger和Humphrey[5]的文獻.從研究領域來看,中國的實證研究開始向區域層面邏輯展開和深入擴展.如劉飛[6]運用數據包絡分析方法測度了我國30個省區市及東中西部三大地帶的金融效率、規模效率及金融業各項投入指標的相對有效性,實證揭示了金融效率的地區差異.金春雨等[7]采用Malmquist指數法測算了2001—2010年中國金融業全要素生產率后發現,各地區金融業效率差異顯著、區域特征明顯,且絕大部分地區金融效率遠低于技術前沿面.呂健[8]基于DEA-Malmquist和空間數據分析方法考察發現,1997－2011年間中國金融業全要素生產率總體呈下降態勢,并具有顯著的空間自相關;在2002－2006年期間,市場化并沒有促進金融業全要素生產率的提高;而在其它時期,市場化通過技術效率途徑明顯促進了金融業全要素生產率的提升.

本文在以下幾點有別于現有研究文獻:一是在金融業產值測度上,現有研究文獻一般用FIR、M2與GDP的比率、存貸和與GDP的比率等反映金融發展的指標作為金融業的產出,本文采用各地區金融業增加值作為金融業產出.二是在金融業的勞動投入上,一般研究文獻主要采用金融業從業人員數據的做法,本文采用金融業從業人員數乘以金融業職工平均工資近似作為金融業的勞動報酬,這更接近于勞動投入數據.三是在金融業資本投入數據上,本文測算了各地區金融業的資本存量,以準確反映金融業的資本積累狀況,一般研究文獻沒有測算.第四,本文同時考察了金融業技術無效率的影響因素,這也是一般文獻未考察的內容.

二、模型、變量與數據

(一)隨機前沿分析模型

國內目前關于區域金融業全要素生產率的實證研究多采用非參數分析法.非參數分析法假定沒有隨機誤差影響產出,因此隨機誤差的影響可能會包括到效率項的估計中,從而影響結論的正確性.為此本文采用隨機前沿生產函數的參數分析法.該分析法允許在技術無效假設下將全要素生產率的變化分解為生產可能性邊緣的移動和技術效率的變化,能夠將影響全要素生產率的因素從其變化中分離出來,以便更深入地分析生產率增長的根源.同時,隨機前沿分析模型從早期只適用于橫截面數據逐步發展為適用于面板數據分析,這特別適合用于研究區域金融業全要素生產率變化的區域特征.具體地,假設各省區市金融業有如下超越對數前沿生產函數:

式(1)中,Y、K和L分別為各地區金融業增加值、資本和勞動投入;趨勢變量t反映技術效率變化的結果;β為待估參數;隨機變量vit服從正態分布;uit為非負隨機變量,表示技術無效.在規模報酬不變假設下,生產函數為:

由于金融業的產出并不單純依靠固定資本投入,且中國總體上屬于銀行主導型金融體系以及貸款是銀行利潤的主要來源,僅以傳統的資本、勞動兩要素投入測算金融業產出可能存在偏差,為此我們同時將金融機構貸款余額作為要素投入,得到如下隨機前沿生產函數:

為更好分析技術無效的影響因素,我們假設有如下效率效應方程:

式(4)中,dj(j ＝1,2,3)表示東中西部三大地帶,djt j( ＝1,2,3)用來刻畫地域的時變特征, dss(＝4,5…,9)分別為用地區人均GDP表示的經濟發展水平、用高中以上文化程度人口占總人口的比率表示的人力資本、用工業部門就業人員占就業人員總量的比率表示的工業化水平、用進出口占GDP的比率表示的經濟開放度、用市場化指數表示的市場化程度和用財政支出占GDP的比率表示的政府經濟干預度.

(二)變量和數據說明

本文的樣本包含1996－2012年中國大陸31個省區市的數據,其中重慶市1996年相關數據資料缺失,則按照1997年重慶與四川相應指標同比率的方法從四川省的數據分解得到.

1.金融業增加值.根據《中國統計年鑒》、各地統計年鑒和《中國國內生產總值核算歷史資料》(1952－1995、1996－2002、1952－2004)等整理得到,并換算成1978年不變價數據.

2.金融業資本存量.金融業資本存量數據借用徐現祥等[9]的方法整理得到.

3.勞動投入.勞動投入為金融業從業人員乘以金融業城鎮職工平均工資表示的勞動報酬數據,并用1978年不變價居民消費價格指數進行調整.數據來自《中國統計年鑒》各期.

4.金融機構貸款.貸款數據為金融機構本外幣貸款余額,并以1978年不變價GDP縮減指數進行調整.數據來源于《中國金融年鑒》、《中國統計年鑒》各期和《新中國60年統計資料匯編》.

5.地區虛擬變量.東中西部三大地帶虛擬變量的取值規則:若該地區屬于東部地區取值為“1”,若該地區屬于中部地區取值為“2”,若該地區屬于西部地區取值為“3”;否則取值為“0”.

6.其他變量.地區人均GDP、高中以上文化程度人口占總人口的比率、工業部門就業人員占就業人員總量的比率和財政支出占GDP的比重的相關原始數據均來自《中國統計年鑒》各期.進出口占GDP的比率為進出口人民幣金額與GDP的比率,進出口美元金額折算人民幣金額的匯率為人民幣兌美元年度平均名義匯率.1997－2009年各地區市場化指數來源于樊綱、王小魯等[10]的研究報告,1996、2010、2011和2012年的數據和個別地區的缺失數據采用趨勢移動平均法整理得到.

三、實證結果與含義分析

應用軟件Frontier4.1的最大似然估計法,分別對式(2)、式(3)和式(4)進行估計,得到表1所示的參數估計結果.其中,式(3)中人均資本與人均貸款的交叉乘積項不顯著.事實上,也很難解釋這一交叉乘積項的經濟含義,故實證研究中不含該項.為更好地分析技術無效的影響因素,表1中模型1－6分別報告了考慮不同影響因素的參數估計結果,其含義在其后的分析中詳細闡釋.

(一)模型統計檢驗分析

模型估計結果中,方差(σ2)和方差比(γ)統計檢驗均在1%水平上顯著.γ總體上較高,這意味總效率中由人為可控制的無效率所占的比率較高.例如模型1,γ＝0.907,這表示總效率中人為可識別的無效率因素的占比達到了90.7%,而統計誤差、非人為可控制的隨機無效率的占比為9.3%,因此各省區市金融業的技術無效率主要來自于人為無效率.模型2－6報告的γ具體數值顯示,在復合擾動項中技術無效的占比分別為90%、84.9%、91%、89.4%和85.7%,可見各省區市金融業的生產技術效率損失也是存在的.γ統計檢驗顯著且單項似然比檢驗(LR)在1%的水平上顯著,說明式(2)、(3)中的誤差項具有十分明顯的復合結構.因此運用隨機前沿分析模型比傳統計量模型能更好刻畫區域金融業的生產函數.此外,表1給出的參數估計結果中大多數變量的系數值都能通過T檢驗,表明運用該模型對經驗數據的擬合程度較為理想,可用來進一步探尋其經濟含義.

表1 隨機前沿生產函數和效率效應方程估計結果

(二)區域金融業要素投入與產出關系分析

1.資本投入與金融產出的關系

無論是考慮資本、勞動兩要素還是考慮資本、貸款、勞動三要素,人均資本的產出彈性(βK)均為正值且都通過了1%顯著性水平上的T檢驗.與此同時,模型1－3中資本與時間交叉項的彈性系數(βKT)未通過顯著性檢驗,加入了貸款變量后的模型4－6中資本與時間交叉項的彈性系數(βKT)都通過了1%顯著性水平上的T檢驗,但此時資本的產出彈性(βK)明顯降低了.此外,模型1－6中各地區金融業的資本產出彈性均值分別為0.503、0.510、0.543、0.465、0.472和0.483.由此看來,第一,各省區市金融業的資本投入水平較為合理,資本投入對金融業產出增長具有積極作用;第二,各省區市金融業的資本存量水平整體上是充分的,資本存量增加并不會隨著時間推移而使金融產出遞增;第三,合理把握金融業的資本存量與貸款余額之間的結構比率對于改進金融業的生產效率具有重要意義.

2.貸款與金融產出的關系

貸款的產出彈性系數(βB)在模型4－6中均未通過顯著性檢驗.貸款與時間交叉項的彈性系數(βBT)都通過了1%水平上的顯著性檢驗且為正值,但其數值均較小.此外,根據人均貸款產出彈性公式,可計算得到模型4－6中各地區金融業的貸款產出彈性均值分別為0.299、0.294和0.249.貸款的產出彈性明顯低于資本的產出彈性,特別是加入市場化程度和政府干預等生產無效率的影響因素后,貸款的產出彈性就更低了.這一方面證實了我國各地區金融業貸款產出效率不高的判斷,另一方面又進一步揭示了我國金融部門依靠貸款規模擴張和粗放性經營促進金融產出增長的發展路徑.

3.金融產出的時變特征

在6個實證模型中,時間變量的產出彈性系數(βT)均通過了顯著性檢驗,但其方向是不穩定的.βT在模型1－3中為負值,在模型4－6中為正值.與之相對應的是,在模型1－3中,時間變量的二次項(t2)均通過了顯著性檢驗且彈性系數(βTT)為正值.模型1－3中βT與βTT實證結果的方向交替性關系表明,地區金融業發展要注意持續穩健經營,合理處理當期增長和長期發展的關系.

(三)區域金融業全要素生產率分解

根據Kumbhakar[11]對TFP增長率的分解方法,在規模不變彈性假設下,TFP增長率可分解為技術效率變化率、技術進步率和配置效率變化率.表2報告的全要素生產率(均值)及其分解結果顯示,1997—2012年我國各地區金融業全要素生產率增長主要源于技術進步.近些年來,我國金融機構投入巨額資金進行技術改造和技術升級,金融信息網絡建設和現代技術的廣泛應用普遍提升了各地區金融業的技術進步率.配置效率提升也具有正向影響,特別是加入貸款變量后配置效率的影響更大一些.總體上看,技術效率的均值沒有超過85%,金融業生產函數位于技術前沿面之下,且技術效率呈下降趨勢.

表2 金融業全要素生產率(均值)及其構成①

圖1和圖2分別報告的區域金融業技術效率均值和全要素生產率平均增長率走勢顯示,金融業技術效率總體上呈下降趨勢且存在著地區差異,東部地區技術效率最高,均值達到了84.2%,但均值并未呈現逐步提高趨勢.中部地區技術效率低于東部,且呈明顯下降趨勢.西部地區金融業的技術效率均值在三大地帶中最低,且樣本分析期間沒有得到有效提升.進一步看,正是中部地區金融業的技術效率較大幅度下降和西部地區極低的技術效率水平拉低了全國金融業技術效率.西部地區金融業超過中部地區的技術進步率使得其全要素生產率超過了中部地區而向東部地區“追趕”.此外,從全要素生產率的時間演變趨勢看,1997—1999年均為負增長,這客觀反映了當時中國金融業特別是四大國有獨資銀行的經營“困局”.2000年以后地區金融業全要素生產率的增長率呈逐年上升趨勢.這在一定程度上反映了中國金融體制改革和中國金融發展的成果.特別是20世紀90年代中后期我國銀行金融機構的商業化、市場化改革對于提升其全要素生產率具有重要意義.此外,從31個省區市的典型個案看,上海市金融業的技術效率最高,均值達到了91.29%;西藏金融業的技術效率最低,均值僅為4.49%.這一方面印證了我們對地區金融經營綜合環境的經驗性判斷,另一方面進一步表明實證結果具有較好的信度.

圖1 區域金融業技術效率(均值)

圖2 區域金融業全要素生產率平均增長率

(四)技術無效因素分析

表1中的效率效應方程揭示了區域金融業的技術無效性及其區域差異的影響因素.

1.金融業技術無效率的區域因素

為分析地域特征及其時變趨勢,6個模型均包含了3個地區虛擬變量及其與時間變量的交叉項.地區虛擬變量的估計結果顯示,虛擬變量d1、d2的估計參數均為負值,通過顯著性水平檢驗的虛擬變量d3的估計參數均為正值,說明東、中部地區總體上表現為技術無效的抵減效應,西部地區表現為技術無效的增加效應.這和前述東中部地區技術效率較高、西部地區技術效率較低的實證結論具有一致性.圖3和圖4進一步給出了模型3和模型6的情形下技術無效率與地區及其時變關系的綜合效應演變趨勢.①在6個模型的技術無效方程中,東中西三大地帶及其時間變量的估計參數均具有統計顯著性的只有模型3和模型6.不難看出,模型3情形下東部地區虛擬變量對應的技術無效率彈性系數始終為負,但逐步朝正向轉變,即東部地區技術無效率隨著時間在增長,地區優勢在消減;模型6情形下東部地區的技術無效率也有相似變化趨勢,且在2008年已轉變為正值.中部地區也有同樣的演變趨勢,且模型3和模型6中的地區綜合效應已分別于2006和2008年轉變為正向作用于技術無效率.楊勝剛、朱紅[12]認為其原因在于中部地區以國有銀行為主體的金融體系與實體經濟之間不存在良性互動,資金的使用未實現最優配置.張登國[13]認為中部地區地方政府的保護和發展偏好,扭曲了產業結構調整的市場機制,中部地區以重工業和大型企業為核心的工業化對區域金融發展產生了負面影響.概而言之,中部地區金融經濟結構不合理是金融業技術效率不斷下降的重要原因.西部地區對應的技術無效率彈性系數則由正值逐漸轉為負值,即西部地區的技術無效率呈下降趨勢,圖3和圖4顯示,西部地區虛擬變量對技術無效率的彈性已分別從2008年和2005年起超過中部地區.技術無效率的“西部因素”顯著降低了.

圖3 地區虛擬變量對無效率的彈性(模型3)

圖4 地區虛擬變量對無效率的彈性(模型6)

2.金融業技術效率的門檻效應

地區人均GDP(自然對數形式)反映的各地區經濟發展水平這一變量的估計參數δ7在6個模型中均為正值且通過了顯著性檢驗.這反映了金融發展的“門檻效應”:只有在經濟發展達到一定水平之后,金融發展才是高效率的.我國各地區經濟發展水平總體上仍然較低,制約了金融業的生產效率提升.需要指出的是,金融發展的門檻效應與其說是對地區經濟發展和收入水平的依賴,還不如說是對地區市場化制度質量和自由化環境的依賴,因為從國際上看,收入水平高的地區往往對應著更加自由平等和更高質量的競爭環境.本文后面的分析中加入市場化指數和政府經濟干預度這兩個指標后也能得到相應的證明.

3.金融業技術效率的人力資本促進效應

各地區人力資本變量的估計參數δ8在6個模型中均為負值且通過了顯著性檢驗,即人力資本提升對降低金融業技術無效率的作用十分突出.加大教育投入、加強人力資本建設是技術進步的根本源泉.在市場經濟條件下,良好的教育是一個既能提高效率又可改善公平的優質品.一方面,教育有助于人力資本積累,提升經濟主體的技術效率;另一方面,教育有助于經濟主體增進市場競爭機會、提升公平競爭能力,這有助于改善公平.

4.金融業技術無效率的工業化路徑因素

工業化水平在模型1、模型2、模型4和模型5中的估計參數δ9為負值,而在模型3和模型6中由于加入了政府經濟干預這一變量,其估計參數為正值.換言之,不考慮政府干預的情況下,工業化具有一定的降低金融業技術無效率的作用.眾所周知,政府主導的工業化及其投資推動國民經濟增長一直是中國經濟發展的一條基本路徑,而這既體現在固定資產投資的財政撥款中,也反映在中國國有銀行貸款的所有制“歧視”和部門傾斜上.模型3和模型6中政府經濟干預度的估計參數δ12均為正值且具有統計顯著性,同時加入該變量后市場化水平變量的顯著性水平明顯降低,充分說明政府的經濟干預是微觀非中性的.

5.經濟開放度與金融業技術無效率的出口導向路徑因素

經濟開放度的估計參數δ10在模型2和模型5中為正值,在模型6中為負值.究其區別,前兩個模型中不含政府經濟干預變量.這里的含義為,政府主導下的出口導向型經濟發展模式和擴大對外開放的政策措施在一定程度上對提升地區金融效率具有促進作用.

6.市場化與政府干預對金融業技術效率的影響

市場化指數的估計參數δ11在模型2、模型5和模型6中均為負值且具有統計顯著性,市場化有助于降低金融業生產無效率,但其功效和其他變量相比還較弱,可能源于我國市場化水平較低,政府干預較多.如政府干預變量的估計參數在模型3和模型6中均為正值且十分顯著.

四、實證結論與策略探討

(一)實證結論

1.金融業資本、貸款等要素投入水平及其效率的總體判斷

從我國各地區金融業產出的要素投入水平看,金融業資本存量具有總體合理、整體充分的規模水平,且具有積極的產出增長效應,樣本分析期間中國金融體系不斷提升資本充足率的努力產生了積極的正效應.貸款的產出彈性低于資本的產出彈性,金融部門貸款規模擴張和粗放性經營這一金融產出增長的發展路徑依賴導致我國各地區金融體系的生產函數均處于隨機前沿面之下,金融部門的生產效率總體上還較低,這同時導致金融產出當期增長和長期發展不協調,投入產出波動性較大,市場化自由經營環境質量較低和政府的強勢主導進一步加劇了金融業的低效率問題.

2.金融業全要素生產率整體增長趨勢下的技術進步和效率下降現象并存

1997－1999年中國各地區金融業全要素生產率總體上為負增長.隨著各項改革措施的推進,金融業經營“困局”逐步破解,自2000年以來中國各地區金融業全要素生產率總體上呈快速增長態勢.其中,技術進步是金融業全要素生產率增長的主導因素,配置效率的改進也具有一定的正向影響,而技術效率總體上呈下降趨勢.由于金融產品的虛擬性而區別于實體經濟部門,依靠增加投入改進金融系統硬件技術水平提升金融全要素生產率并不能構成根本的發展之道,提升技術效率才是關鍵.包括東部較為發達地區在內,我國各地區金融業的效率總體上都較低,提升技術效率是改進我國金融發展的關鍵環節.

3.金融業技術效率的區域非均衡、收斂性及其區域統籌發展問題

中國各地區金融業技術效率的變化呈現較為明顯的區域特征.東部地區金融業具有較高的技術效率,但地區優勢在逐步消減,中部地區金融業技術效率從較高的初始水平不斷下降,西部地區技術效率總體上還較低,但技術進步率增長明顯.這一方面反映了西部地區金融業的“追趕”效應及其向中東部地區收斂的態勢,另一方面又折射中部地區金融“塌陷”問題.由此引申出統籌區域金融發展的三個側重點:東部地區要著眼于研究保持并進一步發揮地區金融業高技術效率優勢的創新舉措、中部地區要著眼于研究導致金融業技術效率下降的原因和改革對策、西部地區則需要研究金融業技術效率總體低下的制約因素及其破解對策.

4.我國區域金融業技術效率的制約因素及其破解路徑

從影響金融業技術無效率的主要因素看,政府經濟干預的非中性是增加區域金融業技術無效率的最大影響因素;人力資本積累是降低區域金融業技術無效率的最大影響因素.前者引發的核心問題是如何拿捏金融發展中的政府規制和市場開放問題,后者延伸出的核心問題是如何處理金融發展中的要素擴張和效率增進問題.

(二)策略探討

1.協同發揮金融發展中的市場作用和政府功能

金融發展進程中協同發揮市場配置資源的決定性作用和更好發揮政府作用是金融經濟體制改革的核心問題.一個高效的金融體系需要自由有序的競爭環境、高效有力的服務支持和公平合理的制度安排.

(1)構建自由有序的競爭環境.強化市場結構的競爭性原則,建立優化的金融市場結構.一是引導發展多層次、多元化金融體系,構建統一開放、競爭有序的金融市場體系;二是要支持發展中小金融機構,保持合理的金融機構數量;三是清理阻礙金融創新的不合理規制,為金融產品創新、保持適度產品差異創造條件;四是優化市場準入管理,消除金融市場準入的不合理門檻,特別是要研究民間資本進入金融市場、開辦民營金融機構的準入條件.確保市場行為的合法性,一是進一步完善金融監管體系,加強金融市場監管;二是充分發揮金融行業協會在自律、協調方面的作用,更好地維護市場公平競爭環境;三是培育金融中介組織,發揮其作為市場、政府間第三方力量維護市場競爭秩序的功能.

(2)提供高效有力的服務支持.一是地方政府的公共服務,包括加強城鄉公共設施建設,發展教科文衛等公共事業,為社會公眾參與金融活動等提供基礎條件;二是金融公共服務平臺建設,如票據交換、銀行拆借、最后貸款服務支持等.

(3)提供公平合理的制度安排.一是加強法制,特別是加強保護私有產權的法制建設;二是培育鼓勵自由試驗、推陳出新的共同價值取向;三是提供統籌區域發展的制度安排.

2.統籌兼顧金融發展中的競爭效率與普惠公平

我國區域經濟發展不均衡,區域金融差距更大.統籌區域發展邏輯地包括統籌區域金融發展.一方面,金融發展要充分發揮市場在資源配置中的決定性作用,即金融發展必須堅持競爭、高效原則.另一方面,由于金融發展存在門檻效應,政府需適當按照均衡、普惠的原則布局區域金融體系.

(1)對于東部地區而言,推進金融發展的重點是“提質量”,即進一步提升金融發展的質量.其基本抓手一是積極支持區域內各種金融創新的試驗;二是積極引導區域金融合作,充分發揮上海、北京、天津等金融中心的帶動輻射作用.

(2)對于中部地區而言,推進金融發展的重點是“調結構”,即優化金融結構.其基本抓手一是積極支持金融開放,加強非國有金融機構和多層次金融市場建設,優化市場結構;二是國家層面合理規劃建設中部地區的區域性金融中心.

(3)對于西部地區而言,推進金融發展的重點是“增效率”,即增進金融部門的生產效率.其基本抓手一是更多賦予西部地區的地方政府建設普惠城鄉的中小微型金融機構的權責利;二是在政府運用政策手段消除金融空白地區基礎上,進一步在金融發展十分薄弱的地區適當運用金融約束策略,通過創設租金機會的方式向民間部門開放創設和運行金融組織的權利,破解金融市場化發展的門檻約束,達到縮小西部地區內部金融差距的目的.

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責任編輯 張穎超

F83

A

1673-9841(2015)05-0062-09

10.13718/j.cnki.xdsk.2015.05.009

2015-03-10

馬正兵,經濟學博士,重慶第二師范學院經濟與工商管理系,副教授.

教育部人文社會科學研究青年項目“中國普惠性金融發展的福利效應及改革對策研究”(13YJC790109),項目負責人:馬正兵;重慶市教委科技項目“福利分享視角下重慶普惠性金融發展研究”(KJ131509),項目負責人:馬正兵.