关键词：金融生态；面板数据；实证评估
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1003-4161(2008)01-0137-04
1.引言
金融作为现代经济的核心，对国民经济的长期稳定增长起着重要的“杠杆效应”和“中枢效应”。而金融市场量的扩张和质的改善离不开其所处环境的支持，所以，金融生态就成为金融市场存在和发展的基础和前提。就西部地区而言，金融生态的改善不仅可以优化西部金融体系的筹资用资功能、资产流动与重组功能、企业融资的风险约束功能[1]，而且可以很好地促进西部地区的资本形成，缓解西部地区发展的资金约束，改善西部产业结构，从而进一步提高西部企业在规模经济、产业结构、技术层次、内部运行机制等方面的发展水平。
本文首先拟对金融生态水平的衡量建立评估指标体系，然后对1997～2005年西部十二省区的金融生态状况进行面板数据分析，最后对西部地区金融生态水平进行实证分析，并提出针对性的政策建议。
2.文献回顾和研究目的
金融生态理论的形成与发展来自于金融现实的发展，随着全球范围内经济货币金融化的迅猛发展，国内外学术界对金融生态理论日益关注，在这一理论的形成过程中，产生了一系列有影响的成果。
2.1 西方学者对金融生态理论形成的贡献
金融生态是一个仿生概念,它的理论来源是生态经济学。英国生态学家A.G.Tansley于1935年生态系统学，极大地丰富了生态学的内容，为后来生态经济学的产生奠定了自然科学方面的理论基础. 20世纪20年代中期，美国科学家Mekenzie首次把首次把植物生态的概念与动物生态学的概念运用到人类群落和社会的研究，提出了经济生态学的名词，主张经济分析不能不考虑生态学过程。在此基础上，美国经济学家Kenneth.Boulding在其重要论文《一门科学―――生态经济学》中，正式提出了生态经济学的概念[2]。
1973年，美国经济学家Ronal McKinnon和Edward S・Shaw提出了金融深化理论[3]，其主导思想是取消政府对金融系统的一切干预和管制，让货币金融系统按照市场机制自发运行。金融深化理论纠正了传统经济理论中对货币金融因素的忽视，更加注重金融系统的内在机制运行，从而形成了金融生态学的萌芽。
20世纪末, 演化经济学获得了里程碑式的发展。演化经济学把经济系统的演化看作一个渐进的变化和发展过程, 认为选择机制是演化机制的一个关键性部分[4]。金融体系作为经济系统的一个重要组成部分,其发展也会经历一个由低级到高级不断优化的演进过程。不断深化的生态经济学为我们从生态角度透视金融环境问题奠定了理论基础。
2.2 国内学者对金融生态理论的研究成果
胡章宏（1998）采用系统论的研究方法, 将金融体系视为有机系统, 提出了金融质性发展和良性发展的概念。这些观点跳出了传统经济学对金融内生发展研究的理论范式, 开始用系统学的观点审视我国金融体系存在的问题, 并注意到金融业的可持续发展是多种因素综合作用的结果, 从而为金融生态环境理论的提出提供了较为明确的目标指引。白钦先教授（2001）较早注意到金融生态环境对金融业发展的约束作用, 首先提出 “金融生态环境”这一概念。他当时所刻画的金融生态环境, 是特定的金融生态环境以其环境容量和 “净化”能力对经济活动会产生的约束性影响。兰州大学高新才教授（2004）针对西部落后地区如何谋求经济发展，如何缩小与发达地区的差距的问题，提出营造良好金融生态环境的问题[5]。
2004年11月，央行行长周小川博士在经济学50 人论坛上将生态学概念系统地引申到金融领域，强调用生态学的方法来考察金融发展问题，通过完善法律制度等改进金融生态环境的途径来支持和推动整个金融系统的改革和发展[6]。随后，其他学者也进行了相应的研究，苏宁（2005）研究认为, 金融生态是一个比喻, 它不是指金融业内部的运作, 而是借用生态学的概念, 来比喻金融业运部环境。韩平（2005）认为, 金融生态是指影响金融业生存和发展的各种因素的总和。徐诺金（2005）把金融生态概括为各种金融组织为了生存和发展, 与其生存环境之间及内部金融组织之间在长期的密切联系和相互作用过程中, 通过分工、合作所形成的具有一定结构特征, 执行一定功能作用的动态平衡系统。
通过比较以上中外学者的研究成果，我们可以看出，由于研究者的学术背景差异和所考察对象空间纬度和时间跨度的不同，其对金融生态的研究侧重点也不尽相同。总体而言，笔者认为，目前的学术界对金融生态理论的研究还有以下三点不足之处：一是缺乏对金融生态水平的评估指标的研究；二是对金融生态的定量化实证研究不足；三是对金融生态的作进一步的区域化考察较少。正是本着弥补上述不足，本文试图结合西部十二省区的面板数据，对西部地区的金融生态水平进行定量化的实证研究。
3.金融生态水平评估指标体系的构建
金融生态是一个复杂而又庞大的系统，它由许多子系统构成。各个子系统均从不同方面对金融市场中的经济主体产生影响。一般而言，这些子系统包括经济发展水平、金融市场孕育水平、法制健全水平、信用体系建设水平、市场服务和监管水平等五大部分。
为了方便建立面板数据模型，我们将本着数据的可得性、易量化性和简洁性等原则来选取相关的评估指标。本文中，笔者选取金融生态系统内的五大部分共16个评估指标来衡量某一区域的金融生态水平。具体指标如下：
3.1 经济发展水平指标
①GDP增长率
②金融业投资比例＝金融业投资额／全行业固定资产投资额
3.2 金融市场孕育水平指标
①经济的货币化程度＝M2／GDP
②金融业内主要金融机构的资产总额
③金融从业率＝金融业从业人数／全部就业人数
④本地金融机构资金流入与流出状况
3.3 法制健全水平指标
①金融案件结案率＝金融案件结案数量／金融案件案发数量
②金融相关法律法规出台数量
③金融交易规范化程度
3.4 信用体系建设水平指标
①金融市场交易主体诚信意识、诚信文化的文明程度
②本地金融机构的不良贷款比例＝本地不良贷款额／全国不良贷款总额
③企业的资产负债率＝负债总额／资产总额
④本地间接融资比例＝本地贷款总额／全国国内贷款总额
3.5 市场服务和监管水平指标
①金融中介总数量（包括会计和律师事务所、仲裁机构、信用担保和资信评估机构）
②政府相关部门的行政效率和监管效率
③金融机构风险控制机制和市场退出机制的完善
当然，经济体系内还有其他指标对金融生态系统起着作用，但是考虑到建立模型的需要和指标的重要程度，其他因素不予考察。尽管上述各项指标可以很好的在总体上反映某一区域的金融生态水平，但是对其中的一些难以量化但是对金融生态有着重要影响的指标，如金融交易规范化程度、政府相关部门的行政效率和监管效率等，我们在建立模型时对其进行虚拟变量的等级量化。还有一些可以量化但是数据却很难获得的指标，如金融案件结案率、金融中介总数量等，我们将其进行剔除。这不会对整个评估体系产生根本上的影响。简化后的指标体系如图1所示：
图1 修正后的金融生态评估指标体系
4.基于面板数据的实证分析
4.1 计量经济模型的建立
我们对西部金融生态的研究使之所以选用Panel Data的分析方法,主要是因为影响金融生态的因素非常多,再加上数据的限制,我们无法将有关变量纳入到计量经济模型中来，而Panel Data可以很好的避免造成遗漏变量所导致的误差（omitted variable bias）[7]。
在模型中，我们把西部金融生态的状况作为模型的因变量，用Y表示，将其划分为三个等级：较差、一般和良好。同样，我们也把法制健全水平和市场服务监管水平两个虚拟变量指标划分为上面的三个等级。金融生态的各个评估指标：GDP增长率、金融业投资比、经济货币化程度、金融从业率法制健全水平、企业资产负债率、本地市场主体间接融资比、市场服务监管水平等分别用GDP、INVEST、MONEY、JOB、LAW、DEBT、LOAN、SERVICE来表示。从而，根据经济理论和Panel Data的分析方法，我们建立如下的初始计量经济模型：
其中，Y、LAW、SERVICE都是虚拟变量，它们的取值如下：
Y、LAW、SERVICE ＝ 1 较差2 一般3良好
4.2 模型框架的说明和数据的来源
模型(1)中μit表示随时间变化，不可观测到的因素对金融生态水平的影响，也即随即扰动项。αi 则表示在时间上恒定的条件下，不可观测到的因素对金融生态水平的影响。根据Panel Data的相关理论，αi假设的不同，初始模型(1)又可分为混合估计模型；固定效应模型和随机效应模型三种情况。如果各个截面的αi 都相等为α0，模型(1)为混合估计模型；如果αi 与其他自变量存在相关性，即Cov(Xitj, αi )≠0，t=1,2,...T,j=1,2,...K。则模型(1)为固定效应模型；反之，如果αi 与其他自变量不存在相关性，模型则为随机效应模型。由于不同的模型具有不同的估计方法和估计值，我们首先应用统计结果作Hausman检验，来确定应该选用固定效应模型还是随机效应模型。然后，再应用相关的F统计量检验，来分析混合估计模型和固定效应模型[8]。
数据来源：根据1997～2005各年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》测算得出。部分数据根据各省区国民经济和社会发展公报测算得出。
注：MONEY＝M2/GDP指标中的各省份的M2数据较难获得，这里用城乡居民储蓄存款余额来代替。为了保持统计口径的一致性，JOB指标中的金融从业人员数量用各年末金融业从业职工数量来表示。同时为了更好地衡量各地的信用状况，DEBT指标用“三资”企业的资产负债率来表示。
为了使模型更具一般性和代表性，也为了便于比较，我们在选取西部十二省数据的基础上，又选取了北京、上海、天津三个金融生态较好的东部地区作为样本数据。本文所选用的数据大部分来自《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》。为了保证各年省级层面数据统计口径的一致性和准确性，我们对相关指标数据作了变通处理，但这并不影响对评估指标的解释能力。对于模型中虚拟变量具体值的选取，我们是根据相关材料和各省份具体的经济表现而确定的。表1提供了样本中各省份的自变量平均值（mean）的时序变动情况。
4.3 估计结果和模型检验
我们对模型(1)分别进行了混合估计模型估计；固定效应模型估计和随机效应模型估计。具体估计结果见表2.
针对上表中的三个模型的分析结果，我们首先进行Hausman检验。利用Eviews5.1可以直接进行Hausman检验。检验结果Hausman统计量H＝34.758364 >x20.01(8)＝20.09。所以模型存在固定效应，应该建立固定效应模型。其实在Panel data分析中，随机效应模型是针对当个体成员单位是随机地抽自一个很大的总体时来考察总体的情况而设立的，由于本文是考察全部西部十二省的金融生态状况，所以固定效应模型更为合适。再来比较混合估计模型和固定效应模型的情况。我们根据F统计量的取值来分析：
F＝[(SSEr-SSEu)/(T+k-2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] （2）
其中，SSEr，SSEu分别表示混合估计模型和固定效应模型的残差平方和（Sum squared resid）。N为截面数，T为年数，K为解释变量。根据面板数据的分析结果知：SSEr＝14.0057，SSEu＝3.142874，带入（2）式可得，统计量F＝27.18983725 >F0.01(8,118)＝2.66。所以拒绝原假设，应该建立固定效应模型。从以上分析可以得出，我们最终选择固定效应模型作为我们分析的依据，着重用固定效应模型来测度西部各省份的金融生态水平。
5.西部地区金融生态水平的评估分析
随着我国经济的快速发展，西部地区的经济水平实现了大幅度的提高，同时在资本市场的建设与完善、金融制度的创新、金融环境的改善等方面也取得了可喜的成绩。但是，西部各省区的金融生态水平到底在什么样的水平上？与东部发达地区相比，西部地区金融生态建设的差距又在哪里？通过对这些问题的考察，可以得出西部地区未来进一步加强金融生态水平建设的着力点。本文将根据前文中论述的金融生态评估指标体系，利用西部各省区在1998～2006年的评估指标的平均值来，测度各省区的金融生态水平，然后我们再进行各省区的比较分析。
从上表可以看出，重庆、四川、陕西三省市的金融生态水平Y值介于2和3之间，说明这三个省份的金融生态状况比较良好。2007年第三届中国金融（专家）年会将西安评价为西部金融生态城市高速发展的引擎[9]。另外，2007年重庆市政府提出要用13年时间把重庆打造成西部金融中心[10]。本文的数据比较好的支持了这两种观点。甘肃、内蒙古、广西、新疆的金融生态水平Y介于1和2之间，但接近于2，说明金融生态状况正由一般向良好发展，具有很好的发展潜力。而宁夏、云南、贵州、青海、几省的金融生态指标值Y较接近于1。这些省份的金融生态状况不容乐观，必须予以重视，应大力加强金融生态水平的构建与优化。从固定效应模型的系数值和西部金融生态的差距来看，西部地区金融生态水平建设应该从以下两点加以考虑：一是要大力强化法制健全水平的建设，因为法制水平的作用在模型中表现特别突出，同时也是西部金融生态水平的软肋。二是要优化本地区的信用体系水平，加强金融市场的中介服务建设，以吸引金融人才和金融资本的大量进入。三是要着力培育金融在经济发展中的深化度，特别是要加强资本市场的建设，注意用金融的杠杆作用推动经济的快速发展。
参考文献：
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[10]重庆金融宏图：13年建成西部金融中心[N].第一财经日报,2007.4.9.
［作者简介］宁文娟(1982- )，女，西北工业大学硕士研究生，主要研究领域：现代西方金融发展理论、西方金融结构理论。
韩占兵(1982- ), 男, 西北工业大学硕士研究生，主要研究领域：现代西方金融发展理论、西部产业发展研究、西方经济学。
关键词：数学知识；金融问题；应用
金融数学是数学学科基本知识方法，以及金融学基本理论相互结合背景下形成的，具备充分应用性特征的新兴边缘学科类型。金融数学借助对基本数学理论方法的应用，为金融学者完成具体金融研究问题的数学求解提供了充足的辅助工具。根据已经公开发表的学术研究资料，金融数学学科的发展将为我国现代金融研究活动的有序推进做出了不容忽视的贡献，有鉴于此，本文将针对数学知识在若干金融问题中的应用展开具体论述。
一、金融数学的基本信息
从广义分析视角阐述，金融数学是运用数学学科基本理论和方法，开展金融事业基本运行发展规律研究工作而形成的新兴边缘学科。而从狭义分析视角阐述，金融数学的研究内容主要集中于非确定性金融市场活动实践过程中的证券组合选择理论，以及资产定价理论，这些理论中最主要的内容表现在“套利”、“最优解”以及“均衡”三个街边金融学研究范畴。
金融数学的基本研究工作路径是：从某一具体的经济学或者是金融学假设条件出发，应用抽象化和逻辑化的数学学科知识方法，建构充分遵照金融理论发展机理的数理模型。
金融数学知识体系的主要组成内容是基础数学学科的基本理论和方法，以及来自其他自然科学学科的但是能够为解决现代金融学中的数理问题，提供辅助条件的应用性数学处理技巧。将金融数学学科基本理论知识内容引入并应用于现代金融学基本理论的研究应用过程中，其主要目的在于借助是数学逻辑语言的表达、演绎，以及确证，为现代金融学基本原理的验证以及基本问题的研究解决，提供充足的理论基础支持条件。
金融数学系现代金融学理论学科体系中的新兴边缘性分支，所以金融数学基本理论的主要背景是现代金融学基本理论，尽管金融数学学科具备上述的理论背景属性，但是却并未要求所有实际从事金融数学研究工作的都必须严格经历过现代金融学领域严格且正规的学术训练。尽管现代金融学凭借其在基本理论层次的专有特性而逐渐从经济学理论体系中脱离，并凭借自身特色鲜明的理论内容发展演进路径而获取了独立化的学术地位，但是金融学的本质还是经济学的分支，有鉴于此，金融数学在充分包含现代金融学基本理论内容的基础上，也必然要充分遵循经济学的基本原理和应用方法。金融学基本理论和经济学基本原理为金融数学学科的建立提供了学理基础，而现代数学和统计学理论，则为金融数学基本理论的建立提供了建构数理模型和解决具体数学分析问题的应用方法。
数学理论和统计学理论应用与金融学研究活动过程中的主要表现形式是数学统计建模，其主要工作任务就是从复杂化和动态化的金融事业运作环境中，筛选并确定关键性的影响因素，同时区分出所有金融事业运行活动中的相关因素、无关因素，以及随机自由因子，之后基于金融学、数理经济学，以及计量经济学提出并建构形成解决具体金融学问题的假设体系，运用基本数学运算处理分析方法，或者是借助以E views和Spss等为代表的计量统计分析软件，得到针对具体金融学问题的学理建模结果或者是计量统计分析结论，实现金融数学学科的最佳预期应用状态。金融数学学科具备着及其鲜明的应用性学科属性。
二、金融数学的基本理论框架
金融数学作为现代金融学理论体系中的新兴边缘学科，本身承载着金融学科和数理分析学的双重属性。金融数学最鲜明的学科特征就是应用数学学科的基本理论和知识内容，完成发掘和描述金融经济运行规律的任务。
从具体涉及的知识内容对象角度分析，金融数学学科在基本理论体系的建构的形成过程中，主要引入并运用了随机分析、随机控制、数学规划、微分对策、非线性分析、数理统计、泛函分析、鞅理论、倒向随机微分方程、分形几何等现代数学学科体系中的基本理论，以及应用性处理方法。
而金融数学研究工作涉及的主要问题则集中表现在如下几个具体方面：
第一，如何借助投资证券的最佳组合而最佳投资活动收益，并同时降低投资活动开展过程中的风险强度。
第二，非完备性金融市场有价证券（形如期货、期权等衍生性金融交易工具等）的资本性资产定价模型的建构，以及最优投资与消费行为理论。
第三，利率的期限结构问题，以及利率衍生产品的市场定价理论。
第四，非完备性金融市场的风险管理以及控制理论。
根据对近年来公开发表的金融数学研究文献展开系统的阅读归纳，我国已经有一定数量的金融领域学者在开展证券市场交易价格理论分析活动的过程中引入并应用了现代数学理论中新经济发展产生的非线性分析工具和理论，形如分形几何、混沌学、小波分析，以及模式识别等。在开展证券选择问题以及股票种类属性预测处理活动的过程中，有学者引入并应用了神经网络方法和人工智能方法；而在开展针对期货市场创新活动的仿真研究过程中，也有学者应用了模拟退火法以及遗传算法，这些在方法应用层次的扩展和探索活动，有效改善和提升了我国金融数学理论在实际应用层次的广度特征。
三、数学方法在金融投资活动风险和收益问题中的应用
金融投资活动中的风险，通常被认为是源于利率、汇率、商品价格水平，以及股票市场交易价格水平的波动现象所引致的，实际投资活动经济收益水平偏离期望收益值或者是平均收益值的可能性。有鉴于此，风险度量工作已经成为现代金融工程基本理论发展过程中的重要组成内容，从现有的理论发展阶段性特征角度展开分析，可以将金融风险的度量方法，划分为确定性方法和非确定性方法两个基本类型。
（一）确定性数学方法
这种方法借助对影响金融投资活动风险表现状态的各类构成因素，以及评估指标的系统归类分析，将上述因素和指标对象抽象处理成能够进行数理分析和计算处理的数学变量，并借助基础数学的分析处理方法定义，或者是描述上述数学变量之间的数学计算处理公式，函数表达式，或者是其他的数理分析模型，并借助数学公式、数学函数表达式，以及金融数理分析模型的计算分析处理，实际获取针对特定投资活动实践环境的风险计算度量结果，指导金融投资活动实施者，根据计算分析活动过程中获取到的数据结果，针对正在实施的以及将要进行的金融交易活动展开针对性的调整，并在此基础上实现抵御和防范金融投资风险的实践目的。
债券收益率、债券价格、股票价格以及股票指数是开展投资风险分析工作过程中的常见影响指标，这里笔者系统给出针对上述参数对象指标的常规性计算处理方法：
第一，设新发行债券的到期收益率指标是S，债券票面约定的年收益利率水平是r，债券票面面额是M，债券发行价格是N，债券的返还期限是T，则新发型债券的到期收益率解疑应用如下公式计算获取：
通过针对上述影响金融投资活动风险状态的数学指标展开计算分析，金融学研究人员能够实现对常见金融活动风险因素的准确认知，并在此基础上完成针对正在发展过程中的金融交易活动开展状态的准确认知，为制定形成针对现有金融活动实践行为的改良方案，选取和实施将要进行的金融投资组合，提供充足的前提准备条件。
（二）非确定性数学方法
从金融投资活动风险的定义界定表述可知，金融投资活动风险的主要引致原因在于各类不确定性因素的形成以及动态变化，有鉴于此，单纯运用确定性数学方法，往往不能实现对金融投资活动开展过程中的非确定性因素相互关系以及影响效应的精确描述与分析。在这样的研究工作背景下，非确定性数学方法，形如概率论、数理统计，以及随机过程等数学理论应用项目，必然被引入和应用于金融投资活动风险的研究和防范工作过程中，并通过对这些数学学科理论知识内容的引入和运用，促进我国金融投资活动风险问题研究与应用工作水平的有效提升。
非确定性数学理论应用于控制金融投资活动风险方面，最主要的表现方式，就是将投资人在实际开展金融投资活动过程中可能遭致的经济资金损失，以及收益率转化为随机数学变量，之后借助数理统计学科体系中的数学期望、方差，以及标准差等统计数据计算处理方法完成具体的数据对象计算分析处理过程。在金融投资活动一次涉及两项或者是多项投资产品对象的条件下，分析人员往往还需要引入和应用随机向量、协方差，以及相关系数等统计数学处理工具展开具体的数据度量处理活动。
四、结语
针对数学知识在若干金融问题中的应用，本文在梳理金融数学基本理论及其框架的基础基础上，重点针对数学方法在金融投资活动风险和收益问题中的应用展开了简要论述，预期为相关领域的研究人员提供借鉴。（作者单位：河南省巩义市第三中等专业学校）
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【关键词】金融统计；实践教学；改革；创新
伴随着经济的发展和中国市场化进程的推进，金融业取得了大的发展，社会对金融统计理论及实务知识的需求也愈来愈迫切。随着金融行业的飞速发展，金融专业受到了各大高校的重视，开办金融学专业的大学数量快速增加，同时各高校也加强了金融学专业的课程体系建设，在专业理论课程建设不断完善的同时，更加重视学生实践操作能力的培养。金融统计是为了适应我国经济管理和金融行业发展的需要，而建立和发展起来的一门新兴学科。金融统计是我国统计体系的重要组成部分之一，它以货币信贷和金融运行的各种数量关系为研究对象，运用统计学的原理和方法对金融运行数据和经济统计数据进行分析，从而反映金融业的发展情况和国民经济的运行情况，并预测金融及相关情况的变化趋势。最终为中央银行进行货币政策决策提供理论支持。本文就金融统计课程实践教学的创新原则及途径作一探讨。
一、国内外金融统计教学的现状、存在问题分析
1、侧重于理论教学，实践教学内容缺乏
当前的教学型本科院校中开展金融统计课程大多只注重于理论教学，实践教学进行的比较少，而发展成熟的金融统计实践教学体系更是寥寥无几。大多金融统计实践教学还只是流于形式。因为实验和实践性的操作随意性都很大，更多的是为了实验而实验，为了实践考核而实践，所以，这对学生的独立思考能力的提高、分析问题能力和动手解决问题能力等方面内容的设置明显不足。对于校外的实践活动而言，由于缺乏有序的、系统的实践设计安排，并且对于学生的管理大多都是松散式的管理模式，在校外实践的内容上也是规定不明确，导致校外实践的专业性不明确，实践效果不理想。
2、实践教学的条件有待提高
实践教学的顺利开展是以具备完善的实践教学条件为保证的。由于各大学的办学时间、办学质量还都存在一些缺陷，因此，大多数的院校存在这样的一些情况：一是对于理论教学团队建设而言，总体的教师水平都比较薄弱。通过走访调查，在各大院校中的金融统计专业中，具有高学历、丰富实践经验的教师比较少，所以金融统计实践教学开展的不太顺利。二是实验室资源有限，教学软件的研发和使用滞后，尤其是金融统计的实验软件研制滞后。
3、缺少独立的实践教学考核系统
目前，各大学为保障实践教学质量出台了一系列管理措施，通过设置实践课程、建立实践组织、完善实践教学保障体系等措施来不断提高实践教学质量，但是却忽略了对影响实践教学效果的重要指标——考核办法和考核标准的监控。长期以来，对实践教学效果的考核评价主要使用的依然是理论课程的考核方法和考核标准，以学习成绩作为考核的唯一指标，这种考核办法不能对千差万别的实践教学做出客观而公正的评价，对学生实际操作能力的养成是非常不利的。
二、金融统计创新实践教学的目的
1、让学生及时了解金融系统的新变化与金融市场的新发展
在过去20年里，金融系统发生巨大的变化，创新步伐的急剧加速已经极大地改变了国际金融体系。由国际化、市场化、信息化等多方面因素推动的金融创新最终都可以落实到金融工具的创新上。金融统计工作应如何应对这些新情况？让学生通过参加社会实践和实习以增强学生对于社会、国情和专业背景的了解，才能拓宽视野，为培养具有求是创新精神和国际竞争力的高层次优秀人才奠定良好基础。
2、培养适应地方经济发展需求的创新应用型人才
人才培养方案的优劣是能否培养出创新型应用人才的关键，所以，金融统计实践教学体系必须纳入到人才培养方案中来，并且按照金融行业的用人标准来构建金融统计的实践教学体系。因此，我们可以在金融统计实践教学体系构建的过程中有目的性地进行相关内容的实践，满足金融行业的需求，以求适应市场对创新应用型人才的需要。
3、以实践教学为主要途径培养学生的综合分析能力
金融统计是一门实践性很强的课程，通过实践教学把基础理论、统计方法和分析能力三者有机的结合起来，使学生能够举一反三。教师要在实践教学过程中引导学生充分发挥其主观能动性，帮助学生融会贯通相关金融知识，培养学生分析经济问题、金融问题的实际动手能力，达到理论知识和实践知识的有机统一。
三、金融统计实践教学体系的建立途径及措施
相对于理论教学体系而言，实践教学体系是由一系列实践教学活动构成的整体。大学金融统计实践教学体系的构建既是为了培养创新应用型人才，也是为了使得金融统计学科自身不断发展。培养创新型应用人才不仅要考虑金融行业的实际需求，而且不能脱离实践教学活动，又因为金融统计是应用性课程， 金融统计学科的自身特点决定了其必须注重实践的特性，通过实践去发现问题、认识问题、解决问题进而完善金融相关理论。因此本科院校应针对金融统计学科的这一特点，结合金融行业发展的需求，设置科学的、合理的实践教学体系。
1、加强实践教学内容，把理论和实际紧密结合
金融统计是融金融理论、金融数据、金融现实问题、金融统计指标和统计分析方法为一体的学科，与其他课程相比，该课程更加有利于提高学生分析和解决实际问题的综合能力。通过该门课程的学习，学生不仅清楚我国现行金融市场的数量特征，而且能够运用统计方法和统计分析技术对一些金融数据进行分析，从而能够为有关部门的决策提供有价值的参考。因此，教师在教学的过程中应该根据时代的发展，经常引进和补充新的教学内容，大胆吸收外国优秀教材的优点，适当增加应用前景良好的统计方法，结合常用的统计分析软件，并给出相应的数据，使学生不仅学习了统计理论和方法，而且培养了学生的实际动手能力。同时，教师在教学中，还应该尽可能的使用我国的真实数据作为案例，以激发学生的学习热情。例如金融统计学应将国际统计标准规则和中国实务相结合，以分析研究货币信贷及金融运行的各种数量关系为主要内容，因此，教学素材要定期更新，足够丰富，以满足学科教学需要；课程的实践环节可以采取科研型实践模式，即通过专题调研、论文写作、课堂讨论等实践教学形式，将课堂理论教学、金融业务实践、课外科研实践紧密结合在一起，以加深学生对所学内容的掌握和对金融现实问题的了解。
2、改进实践教学的条件
实践教学条件的改进可以从以下几个方面着手：一是建立校外实践基地。通过学校和企业合作共建的方式，建立比较稳定的校外实践基地，为学生的校外实践提供较好的机会和条件。比如，可以和银行机构、证券机构、保险企业建立合作关系，成立教学实践基地，使学生到这些相关部门参与实际工作，锻炼学生的实际工作能力。二是校内实验室建设的完善。校内实验室是模拟实际工作场景的而建的，它能为学生的专业实习提供仿真的实践平台，使学生就像在真实的环境中工作一样，会遇到现实中的各种各样的问题，让学生通过发现问题、分析问题到解决问题，从而达到提高和锻炼学生能力的目的。学校应改善实验条件，购买先进的信息管理技术。三是加强实践教学师资的建设，师资是实践教学完成的保障。目前，大多数大学的实践教学的任务都是由原来的理论教学老师来完成的，因此，实践教学师资的培养，应成为学校加强实践教学的重要举措。在提高现有实践教学人员的教学水平和业务能力的同时，还要鼓励高水平师资投入到实践教学中来，改善现有实验教师队伍结构，提高其业务能力。
3、建立新型的实践教学考核评价体系
创新型应用人才的培养离不开完善的实践教学质量评价体系。而对实践教学质量进行客观地公正地评价是比较困难的，因此，在对实践教学进行评价时既要注重课堂上的教学效果的评价，也要注重实践教学效果的评价；既要考核理论知识，也要考核实践能力（即分析问题和解决问题的能力）；既要重视实践结果的评价，又要关注对实践过程的评价。因此，为了培养学生的分析、解决问题的能力和学生的创造能力，在进行实践考核时，应该增加案例分析的数量、关注金融方面实际问题的探讨、统计分析指标体系的构造能力等方面的内容。同时在对学生的实践能力进行考核时，还应该考虑到知识竞赛活动的参加情况、社会调查活动的参与度、课外科研活动的参加情况以及科研课题的参与度等都应该根据其参与度的大小、工作质量的高低给予相应的学分。为使实践教学能够落到实处，还应加强实践教学的规范管理， 修订和出台一系列有关实践教学方面的管理制度和管理方法，制定相应的管理规范，比如课程体系中实践教学的设计、毕业论文的规范化要求及有关实践教学效果的评价标准等。总之，要建立一个有效的实践教学评价体系与考核标准， 以利于学校对学生的评价更客观、更全面、更切合实际。
【参考文献】
［1］喻淑兰.深化高校实践教学改革的思考.江苏高教，2003.4.
［2］洪燕云.谢忠秋应用型本科院校工商管理类专业实践教学体系的构建与实施.江苏技术师范学院学报，2006.10.
伴随着经济的发展和中国市场化进程的推进，金融业取得了大的发展，社会对金融统计理论及实务知识的需求也愈来愈迫切。随着金融行业的飞速发展，金融专业受到了各大高校的重视，开办金融学专业的大学数量快速增加，同时各高校也加强了金融学专业的课程体系建设，在专业理论课程建设不断完善的同时，更加重视学生实践操作能力的培养。金融统计是为了适应我国经济管理和金融行业发展的需要，而建立和发展起来的一门新兴学科。金融统计是我国统计体系的重要组成部分之一，它以货币信贷和金融运行的各种数量关系为研究对象，运用统计学的原理和方法对金融运行数据和经济统计数据进行分析，从而反映金融业的发展情况和国民经济的运行情况，并预测金融及相关情况的变化趋势。最终为中央银行进行货币政策决策提供理论支持。本文就金融统计课程实践教学的创新原则及途径作一探讨。
一、国内外金融统计教学的现状、存在问题分析
1、侧重于理论教学，实践教学内容缺乏
当前的教学型本科院校中开展金融统计课程大多只注重于理论教学，实践教学进行的比较少，而发展成熟的金融统计实践教学体系更是寥寥无几。大多金融统计实践教学还只是流于形式。因为实验和实践性的操作随意性都很本文由收集整理大，更多的是为了实验而实验，为了实践考核而实践，所以，这对学生的独立思考能力的提高、分析问题能力和动手解决问题能力等方面内容的设置明显不足。对于校外的实践活动而言，由于缺乏有序的、系统的实践设计安排，并且对于学生的管理大多都是松散式的管理模式，在校外实践的内容上也是规定不明确，导致校外实践的专业性不明确，实践效果不理想。
2、实践教学的条件有待提高
实践教学的顺利开展是以具备完善的实践教学条件为保证的。由于各大学的办学时间、办学质量还都存在一些缺陷，因此，大多数的院校存在这样的一些情况：一是对于理论教学团队建设而言，总体的教师水平都比较薄弱。通过走访调查，在各大院校中的金融统计专业中，具有高学历、丰富实践经验的教师比较少，所以金融统计实践教学开展的不太顺利。二是实验室资源有限，教学软件的研发和使用滞后，尤其是金融统计的实验软件研制滞后。
3、缺少独立的实践教学考核系统
目前，各大学为保障实践教学质量出台了一系列管理措施，通过设置实践课程、建立实践组织、完善实践教学保障体系等措施来不断提高实践教学质量，但是却忽略了对影响实践教学效果的重要指标——考核办法和考核标准的监控。长期以来，对实践教学效果的考核评价主要使用的依然是理论课程的考核方法和考核标准，以学习成绩作为考核的唯一指标，这种考核办法不能对千差万别的实践教学做出客观而公正的评价，对学生实际操作能力的养成是非常不利的。
二、金融统计创新实践教学的目的
1、让学生及时了解金融系统的新变化与金融市场的新发展
在过去20年里，金融系统发生巨大的变化，创新步伐的急剧加速已经极大地改变了国际金融体系。由国际化、市场化、信息化等多方面因素推动的金融创新最终都可以落实到金融工具的创新上。金融统计工作应如何应对这些新情况？让学生通过参加社会实践和实习以增强学生对于社会、国情和专业背景的了解，才能拓宽视野，为培养具有求是创新精神和国际竞争力的高层次优秀人才奠定良好基础。
2、培养适应地方经济发展需求的创新应用型人才
人才培养方案的优劣是能否培养出创新型应用人才的关键，所以，金融统计实践教学体系必须纳入到人才培养方案中来，并且按照金融行业的用人标准来构建金融统计的实践教学体系。因此，我们可以在金融统计实践教学体系构建的过程中有目的性地进行相关内容的实践，满足金融行业的需求，以求适应市场对创新应用型人才的需要。
3、以实践教学为主要途径培养学生的综合分析能力
金融统计是一门实践性很强的课程，通过实践教学把基础理论、统计方法和分析能力三者有机的结合起来，使学生能够举一反三。教师要在实践教学过程中引导学生充分发挥其主观能动性，帮助学生融会贯通相关金融知识，培养学生分析经济问题、金融问题的实际动手能力，达到理论知识和实践知识的有机统一。
三、金融统计实践教学体系的建立途径及措施
相对于理论教学体系而言，实践教学体系是由一系列实践教学活动构成的整体。大学金融统计实践教学体系的构建既是为了培养创新应用型人才，也是为了使得金融统计学科自身不断发展。培养创新型应用人才不仅要考虑金融行业的实际需求，而且不能脱离实践教学活动，又因为金融统计是应用性课程， 金融统计学科的自身特点决定了其必须注重实践的特性，通过实践去发现问题、认识问题、解决问题进而完善金融相关理论。因此本科院校应针对金融统计学科的这一特点，结合金融行业发展的需求，设置科学的、合理的实践教学体系。
1、加强实践教学内容，把理论和实际紧密结合
金融统计是融金融理论、金融数据、金融现实问题、金融统计指标和统计分析方法为一体的学科，与其他课程相比，该课程更加有利于提高学生分析和解决实际问题的综合能力。通过该门课程的学习，学生不仅清楚我国现行金融市场的数量特征，而且能够运用统计方法和统计分析技术对一些金融数据进行分析，从而能够为有关部门的决策提供有价值的参考。因此，教师在教学的过程中应该根据时代的发展，经常引进和补充新的教学内容，大胆吸收外国优秀教材的优点，适当增加应用前景良好的统计方法，结合常用的统计分析软件，并给出相应的数据，使学生不仅学习了统计理论和方法，而且培养了学生的实际动手能力。同时，教师在教学中，还应该尽可能的使用我国的真实数据作为案例，以激发学生的学习热情。例如金融统计学应将国际统计标准规则和中国实务相结合，以分析研究货币信贷及金融运行的各种数量关系为主要内容，因此，教学素材要定期更新，足够丰富，以满足学科教学需要；课程的实践环节可以采取科研型实践模式，即通过专题调研、论文写作、课堂讨论等实践教学形式，将课堂理论教学、金融业务实践、课外科研实践紧密结合在一起，以加深学生对所学内容的掌握和对金融现实问题的了解。
2、改进实践教学的条件
实践教学条件的改进可以从以下几个方面着手：一是建立校外实践基地。通过学校和企业合作共建的方式，建立比较稳定的校外实践基地，为学生的校外实践提供较好的机会和条件。比如，可以和银行机构、证券机构、保险企业建立合作关系，成立教学实践基地，使学生到这些相关部门参与实际工作，锻炼学生的实际工作能力。二是校内实验室建设的完善。校内实验室是模拟实际工作场景的而建的，它能为学生的专业实习提供仿真的实践平台，使学生就像在真实的环境中工作一样，会遇到现实中的各种各样的问题，让学生通过发现问题、分析问题到解决问题，从而达到提高和锻炼学生能力的目的。学校应改善实验条件，购买先进的信息管理技术。三是加强实践教学师资的建设，师资是实践教学完成的保障。目前，大多数大学的实践教学的任务都是由原来的理论教学老师来完成的，因此，实践教学师资的培养，应成为学校加强实践教学的重要举措。在提高现有实践教学人员的教学水平和业务能力的同时，还要鼓励高水平师资投入到实践教学中来，改善现有实验教师队伍结构，提高其业务能力。
以应用型人才培养为导向，独立学院金融专业学生定量分析能力培养的根本目标是提高学生分析和处理金融数据的能力，结合金融学科的特点，独立学院金融专业学生定量分析能力培养的具体目标可以确定为以下三个方面：第一，培养学生收集、描述和展示金融数据的能力。由于收集、描述和展示金融数据是进行金融定量分析的前提，因此这一目标强调建立金融专业学生定量分析能力的坚实基础，是定量分析能力培养的基本目标。第二，培养学生对金融横截面数据的分析能力。由于金融学科特别是现代公司金融领域有大量数据体现为横截面数据；同时，横截面数据也是本科生统计学和计量经济学课程的主要教学载体，因此，这一目标是定量分析能力培养的主要目标。第三，培养学生金融时间序列数据的分析能力。金融的资产定价和风险管理领域有大量数据体现为时间序列数据；但由于本科生统计学和计量经济学课程较少设计时间序列数据的分析教学，因此，这一目标是定量分析能力培养的补充目标。
2独立学院金融专业学生定量分析能力培养的教学设计
独立学院金融专业学生定量分析能力的三个培养目标决定了相应的教学内容应围绕收集、描述和展示金融数据以及分析金融横截面和时间序列数据进行设计，具体地，教学内容可以相应地设计为以下三个方面：第一，通过统计学课程的教学培养学生收集、描述和展示金融数据的能力。由于收集、描述和展示数据属于统计学的描述统计范畴，因而这一能力的培养需要通过统计学的教学来实现，在教学中，以应用为导向，向学生介绍如何通过数据库获取金融数据、如何通过表格、图形和统计量来描述和展示数据；在教学别注意数据库（比如国泰安）和统计软件（比如SPSS）的运用，通过统计学课程的教学使学生建立扎实的数据分析基础，掌握常用数据库和统计软件的基本操作。第二，通过统计学与计量经济学课程的教学培养学生分析金融横截面数据的能力。在教学过程中，一方面通过统计学课程使学生掌握横截面数据分析的基本方法，例如区间估计、假设检验、方差分析、相关分析和线性回归分析；另一方面通过计量经济学课程加深这些方法的理解和运用，特别是拓展对于线性回归分析方法的假设、操作、可能出现的问题及其解决方案的理解。通过这两门课程的结合教学建立学生对金融横截面数据的定量分析能力。第三，通过增加传统计量经济学课程的教学内容或设立专门选修课的方法培养学生分析金融时间序列数据的能力。由于传统计量经济学课程涉及的实质金融时间序列分析的内容较少，而这一部分内容在金融实践中又较为重要，因此可在传统计量经济学课程的教学内容中增加一些金融时间序列分析的应用介绍，比如平稳性检验、协整分析、时间序列分析模型构建等内容，或是将这些内容通过独立设置的选修课进行介绍，以弥补传统教学的不足，完善学生定量分析能力的培养。
3金融专业学生定量分析能力培养的实施：以浙江大学城市学院为例
浙江大学城市学院是一所以培养应用型、复合型、创新型人才为目标的独立学院，也是我国建立最早、知名度较高的独立学院之一。浙江大学城市学院的金融学专业设立3门课程培养学生的定量分析能力：统计学必修课、计量经济学必修课以及金融计量学选修课。三门课程横跨从大二下学期到大三下学期的三个学期，三门课程均以提高学生定量分析能力作为教学的根本目标，并在教学中注重运用软件解决实际问题。因此，研究浙江大学城市学院金融专业学生的定量分析能力培养对研究独立学院金融专业学生定量分析能力培养具有借鉴意义。就教学内容而言，三门课程由同一老师授课以保证教学内容的连续性和教学风格的贯彻，教学内容注重原理解释与软件操作，淡化数学推导与证明。具体地，统计学课程侧重于建立学生定量分析的基本技能，内容主要包括：数据的图表展示与概括性度量、抽样分布与参数估计、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析和回归分析；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学基于SPSS软件，通过软件运用的教学与练习培养学生收集、描述和展示金融数据的能力，建立学生对金融横截面数据的分析能力基础。在统计学课程结束之后即进入计量经济学课程学习，教学内容从回归分析的假设展开，主要包括回归分析估计量的统计理论、回归可能产生的问题及解决方法、以及各类线性和非线性回归的操作；课程为三学分课程，每周两学时理论课结合两学时上机实验课，课程教学在SPSS软件的基础上引入更适合进行回归分析的EVIEWS软件，加强培养学生的金融横截面数据分析能力，并为金融时间序列数据分析能力培养打下基础。在计量经济学课程结束之后学生可以选修金融计量学课程，教学内容侧重金融时间序列分析，主要包括时间序列的平稳性、协整性分析以及金融时间序列模型构建；课程为两学分课程，通过EVIEWS软件时间序列分析模块的教学与实践培养学生的金融时间序列数据分析能力。浙江大学城市学院的金融学专业通过以上三门课程的结合教学培养学生的定量分析能力，掌握SPSS和EVIEWS软件的使用，为毕业论文和之后从事的金融工作打下基础。
4结论
一 课程体系设计和实践实训设计整体思路
1.遵照教育部对经济统计学专业的要求
严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学,其中核心课程为西方经济学(微观经济学、宏观经济学),计量经济学,财政学,货币金融学,会计学,经济统计学,国民经济统计学,概率论与数理统计,抽样技术与应用,应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等),社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等),科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实践等)。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。
2.参照其他院校的培养方案和课程设置
它山之石,可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校(如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院)和综合类院校(如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学)以及师范类院校(如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学)作为参照院校。通过比较分析得出,在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中,财经类院校主要突出经济学课程,招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类,招生偏重理科生。
综上所述,经济统计学专业应培养适应信息化社会需要,熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法,具有扎实的统计学、经济学和金融学基础,能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。
3.与学院培养方案形式统一
新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一,以便于教务人员管理工作的开展。
二 经济统计学培养方案专业课的设置
经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生,设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者,授予经济学学士学位。
由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高,我们提高了课程总学分和总学时,注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配,强化实训实践课程,实行理论和实践并行。
培养方案确定了5门学科基础课程,分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程,分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程,分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。
分设了三个专业方向,分别为保险精算(开设保险学、保险统计学、利息理论、寿险精算、非寿险精算5门课程)、金融统计(开设商业银行经营管理、金融市场、金融资产评估、金融工具与金融风险管理、投资组合分析 5门课程)和商务统计(开设信息检索与利用、企业经营统计学、投入产出分析、项目管理、质量控制统计方法5门课程)方向。
资本主义发展促进了现代银行的出现,将货币经营与信用活动融为一体,虽然金融市场有所发展,但金融活动主要集中于存款货币银行为主体的金融机构,金融研究也主要集中于货币银行方面;20世纪30年代随着宏观经济学的出现,金融学建立起宏观货币经济学理论体系;50年代后各经济主体迅速增长的理财需求使得以金融衍生工具创新为核心的金融市场迅猛发展,金融学理论从宏观抽象理论分析转向了微观金融分析,运用投资组合理论、CAPM模型和MM定理对资产组合、衍生产品定价和风险管理进行研究等逐渐成为金融学的主流。改革开放前我国实行大一统的计划金融,不存在金融市场,金融只研究宏观的货币政策、理论和银行存贷款业务管理;改革开放后从大一统的计划金融转向了多元的市场金融,形成了多元化金融机构体系,建立了多层次金融市场,微观金融发展迅速,金融研究转变为注重研究微观个体的金融决策;尤其是近年来城市商业银行、农村城市信用合作社等地方性商业银行和证券、保险、基金和租赁公司以及财务公司等非银行金融机构在全国各个地区纷纷成立,主板市场包括中小企业板市场、创业板市场、代办股份转让系统的技术产权交易所以及债券市场等多层次金融市场迅速发展,投融资工具及其衍生工具等金融工具创新,如何防范化解金融风险成为突出问题,这就要求地方性应用型本科高校培养出具有比较宽厚扎实的经济金融理论基础和从事具体金融业务工作能力、能将宏观经济分析与微观业务操作与创新能力融为一体处理各类金融问题的复合应用型人才。而目前我国地方应用型本科高校金融学专业人才培养还不能适应各地区经济金融迅速发展对金融人才的需求,具体表现为一方面许多金融机构招不到所需的应用型专业人才;另一方面许多地方应用型本科高校毕业学生面临相当大的就业压力,主要原因是目前我国地方应用型本科高校金融学专业人才培养的质量和结构还适应不了经济金融部门对应用型金融人才的需要。因此我国金融学专业人才质量和结构的矛盾已成为我国地方应用型本科高校金融专业建设中必需解决的突出问题。
二、金融学专业人才培养存在的问题
(一)培养目标缺乏特色
地方应用型本科院校基本是由专科院校升格的新建本科院校,本科办学历史较短,其在学科专业建设、师资力量、生源层次等各方面与研究型、教学研究型大学存在较大差距,但目前应用型本科院校金融学人才培养目标却缺乏特色,和教学研究型、研究型大学基本没有什么差别;而且随着国家高等教育的发展和经济金融的发展,金融学专业培养的毕业生出现了较为严重的结构性失衡,再将地方应用型本科院校的金融人才培养目标笼统地定位为高级金融人才是适应不了我国经济金融迅速发展的需要。
(二)课程体系设置不合理
目前地方应用型本科高校金融学专业基本沿用研究型、教学研究型大学金融学专业的课程体系设置,按照公共基础课、专业基础课、专业方向课、选修课和实验室教学以及实践实习等设置课程体系,主要注重宏观金融基础理论、专门知识的传授和研究论文撰写的训练,新型微观金融理论和数理知识传授以及实际操作技能训练相对不足。虽然宏观金融部分教学可以使学生较好地理解金融政策,但如果缺乏微观金融基础使学生难以深入理解金融的内在本质与运行机制;数理知识的不足使得学生对现代微观金融三大核心理论CAPM模型、MM定理和B-S欧式期权定价模型的学习都可能感到困难,更不用说深刻理解和运用了[1]。虽开设了与会计从业人员资格证书、证券从业人员资格证书等相对应的《会计原理》、《证券投资学》等课程,但对加深学生对金融市场理论的理解、提高学生实际操作能力的实践性教学课程开设相对不足;只开设了商业银行业务模拟、证券实时行情分析与交易模拟、公司财务报表分析实验课程,还缺乏外汇行情分析与交易模拟、期货模拟交易与行情分析及保险实务模拟等方面的实验课程。
(三)实践性教学相对不足
地方应用型本科高校金融学专业虽然专门安排了实践性教学,但由于与本地区商业银行、证券公司、保险公司、信托公司和基金公司等金融机构缺乏深入的合作关系,有的学生找不到金融机构进行各种实习,即使到金融机构的各种实习业大都流于形式、无法真正在实际业务操作中深化对金融学基本理论的理解和强化技术技能培训。
(四)师资队伍建设相对滞后
目前地方性应用型本科高校的师资大部分是来自高校的博士硕士,虽然受过较为系统的经济金融学学术训练,具有较深厚的经济金融理论基础,具有一定的学术研究能力,但由于大多没有在金融机构工作过的经验,自身缺乏一定的实际操作能力和实践业务工作经验;虽然也从金融机构等实践部门聘请一些高管和业务人员来学校进行讲学,由于他们时间和精力有限,很难系统地进行课堂教学和实践指导。
三、应用型本科院校金融学专业人才培养创新路径探讨
(一)人才培养目标创新
由于和研究型、教学研究型大学各方面差异的实际存在,地方应用型本科高校生存发展必须要寻求错位发展,形成自己的培养特色。其培养目标是应该为本地区金融业发展培养应用性专门人才,在培养学生良好基本素质、掌握金融基础理论和专门知识的基础上,更应突出综合素质和能力培养的特色,强化宏观经济政策分析和微观专业技术技能的训练,使学生毕业就能从事银行、证券、保险、信托、基金等金融业工作。地方应用型本科院校金融学人才培养应该是服务本地方经济发展,以能力培养为核心的应用型金融人才培养,培养的学生应全面掌握金融学专业基本理论体系和和专门知识以及金融领域基本工作技能,形成良好的金融专业素养;主要应关注金融及相关领域的原理性知识与专业技能的系统训练,侧重学习掌握基本经济金融理论及其应用以及金融分析的基本工具和方法,要求学生掌握现代金融基础知识、基本技能和管理技术,能熟练运用计算机、外语和数学等现代金融活动所必须的工具以及良好的人文品德修养、职业道德和社会责任感;培养人才具备的应用型特色应该放在更加突出的位置,当然应用型人才与技能型人才是有差别的,不仅要求熟练掌握运用各种金融微观业务操作技能,更要求具有坚实的金融学基础理论和专门知识,具备创新能力和分析问题、解决问题的能力,如果培养的人才不具备宏观理论分析能力,那就是工具主义教育,不是应用型本科教育的题中之义了。[2]
(二)课程体系创新:构建能力本位的模块化课程体系
1.突出能力导向
应根据金融学专业对应的岗位所需的知识、能力和素质来构建模块化课程体系。应从学科本位转向能力本位,在坚持学科专业导向的基础上、强化能力导向,不必过分追求学科知识的专精深,而应关注专业知识的广度和交叉融合,在基本掌握经济金融学基本原理的基础上,突出对现代金融基本理论和专门知识的应用能力和实际操作能力的培养以及较为系统的基本技能和专业技能训练。
2.课程体系模块化
打破原有的按学科范畴设计教学内容的框架,以基本素质、经济学基本素养、分析工具、宏观抽象、微观分析、操作技能等能力培养进行金融学课程体系的模块化。课程体系可分为通识模块、基础模块、方法论模块、宏观模块、微观模块、实验模块等通识模块主要强调学生品德操守、人文修养、职业道德和社会责任感等方面能力的培养,包括思想道德修养与法律基础、马克思主义基本原理、政治经济学、毛泽东思想概论、邓小平理论等政治思想理论课程;基础模块要求学生掌握扎实的经济学理论知识,培养学生的经济学思维能力,为后续的金融学理论和专门知识学习打下坚实的基础,包括宏观经济学、微观经济学、国际经济学、金融学、财政学、会计学、经济法等;方法论模块主要体现金融学的数学、统计学和计算机等的金融分析工具支出,由于金融创新出于规避风险和管制的需要,金融衍生产品如期货、期权发展迅速,其定价对于数学、统计学和计算机等金融分析工具要求很高,这是现代金融人才所必须掌握分析能力,主要包括微积分、概率与数理统计、线性规划、统计学、计量经济学、程序设计等;宏观模块主要培养学生的宏观经济概念、宏观思维方法和抽象分析能力,使学生能深刻理解金融现象的本质,主要包括国际金融、中央银行学、金融监管学;微观模块主要体现金融学科的微观化、工程化的发展趋势,培养学生的实际应用能力以适应金融新发展对复合型金融人才的要求,主要包括投资模块(证券投资学、金融市场学、投资银行学、金融工程学、公司金融),银行模块(商业银行经营管理学、银行信贷管理、银行会计)、保险模块(保险学、个人风险与保险);实验模块主要是为了提高学生实际操作能力,缩短理论学习与实践差距,强化理论应用实际的能力,其关键在于开发设计有效的实验课程,要涵盖金融行业银行、证券、保险和基金等主要涉及的实务操作,当然可根据各个学校不同的情况有所侧重,主要包括银行实际业务操作模拟实验(如国际结算业务、银行会计业务等)、公司财务业务模拟实验、证券投资业务模拟(如外汇、期货)、保险业务模拟、金融工程实验、金融统计分析等等。由于各教学模块中教学内容存在着较多的内容交叉与重复,在实际教学过程中应根据本地区的经济金融发展实际,确定专业建设定位与特色,在各教学模块中教学内容中注意综合平衡,做到有所取舍有所侧重,这是一项艰巨的工作,课程体系模块化改革的关键就在此。
一、引言
金融体系与经济增长之间的关系，很早就受到学术界的关注并对进行了较为详细的研究。无论是早期的研究者如Goldsmith（1969）、McKinnon（1973）、Shaw（1969），还是近期的一些学者，如Stiglitz（1985）、Mayer（1990）、Levine和King（1993）、Levin（1997）等，一致认为金融体系在经济发展与增长中起着关键的作用。随着理论研究的深入，研究者不仅试图对金融发展和经济增长之间的关系进行重新演绎，而且开始关注金融体系内部结构的演变，在经济发展和经济增长中的作用。
金融结构在经济增长过程中之所以重要，是由于实体经济活动对金融服务的要求是多种多样的，而不同的金融中介及其代表的融资方式在金融服务方面具有各自的比较优势。因此，合理的金融结构可以更好地满足企业的融资需求，促进行业增长。本文通过金融体系与经济发展和增长之间相互关系的模型对我国工业1999―2010年的面板数据进行分析，初步证明了金融结构对工业增长的重要性。
二、理论分析和研究假设
金融体系对经济发展和增长的作用，需要通过它是否满足了实体经济的需要来判断。当行业的产业规模结构与本国的资源禀赋结构相适应，其产品竞争力较高，如果要更好地发挥资源禀赋这一比较优势，还需要更有效的融资渠道。由于不同的产业企业在规模等方面存在很大差异，同时，不同的金融机构和中介在提供不同的金融服务上各具比较优势，因此，相对于不同的产业结构就会形成不同的金融结构。
Demirguc-Kunt、Feyan和Levine（2011）运用了大规模的跨国界样本数据，探索金融结构与最优金融结构的偏离程度与经济发展之间的关系。计算出每年每个国家的最优金融结构和“金融结构缺口”，即实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数。并发现，在截然不同的经济发展阶段都有与之对应的最优金融结构，即使在设置了包括银行业和证券市场的发展水平的一些控制变量之后，金融结构缺口与经济活动仍显示出显著的负相关。另外，偏离最优金融结构对经济的影响很重要，偏离一个标准差将使经济产出下降6%。
根据上述观点，本文提出以下研究假设：
假设H1：若我国工业以大型工业为主（行业平均规模较大），则市场主导型金融结构更有利于行业增长。反之，若我国工业以中小企业为主，则银行主导型金融结构更有利于该行业的增长。
假设H2：金融结构缺口（实际金融结构和最优金融结构之差的绝对值的自然对数，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度）与工业增长负相关。
通过对我国31个省市1990―2010年金融结构和工业行业的面板数据进行协整检验和回归分析，检验上述理论假设。
三、实证分析
1.模型设定和数据说明
检验假设H1的计量模型为：
（1）
检验假设H2的计量模型为：
（2）
其中，αi γi是截距，βj ηj为待估计系数，αit ωit为误差项。下标i代表省市，t代表时间。模型中，Industry为1999―2010年各省市工业总产值，Finstr为由Levine（2000）定义的金融结构，即融资结构（股票市场总市值和银行各项贷款总额之比）。Strls为金融结构指标Finstr与工业企业平均规模LS的交叉乘积项。以工业企业全部从业人员平均人数代表工业企业平均规模的大小。Finstrgap为Demirguc-Kunt、Feyan和Levine（2011）定义的金融结构缺口，反映了实际金融结构和最优金融结构偏离程度。
需要关注的是β1、β2、η1的估计符号和统计显著性。如果假设H1是正确的，那么β2的符号应该为正且在统计上显著。Finstr反映的是金融结构对工业的影响。按照银行主导论，它的符号β1应该为负；按照市场主导论，它的符号应该为正；而金融服务论和法律金融论预期它的估计系数在统计上并不显著。Finstrgap的系数η1反映的是金融结构缺口对工业增长的影响，如果假设H2是正确的，η1的符号应该为负且在统计上显著。Control为控制变量，用来控制其他一系列可能会对工业增长产生影响的变量，包括TA：工业企业资产总额；TD：工业企业负债总额。
本文使用的数据来源于《中国工业经济发展年鉴》、《中国统计年鉴》和国泰安数据库。为消除通货膨胀的影响，所有数据（包括控制变量）均以1999年为基期，通过各省市CPI将价值型变量转化为实际型变量。表1列出了对主要变量的描述性统计结果。从表中可以看出，各省市的金融结构之间的差别还是很大的，这可顺利地考察金融结构对工业增长的影响。
2.单位根检验
由于面板数据综合了来自时间序列和横截面的信息，用非平稳时间序列建立回归模型极有可能产生“伪回归”问题。因此，在对面板数据进行实证分析前，需对数据进行单位根检验。本文单位根检验选用LLC和PP?Fisher这两种方法来判断数据的平稳性。检验结果如下：
3.协整检验
本文使用Pedroni协整检验方法对方程（1）和方程（2）进行协整检验。表3中对方程（1）协整检验的7个统计量中有4个拒绝原假设，对方程（2）协整检验的7个统计量中也有4个拒绝原假设，表明Industry和Finstr Strls TA TD之间存在协整关系，Industry和Finstrgap TA TD之间也存在协整关系，因此可以在原计量模型的基础上进行回归分析。
4.回归分析
回归结果（1）中列出了对方程（1）基本解释变量的估计结果。Finstr的估计系数显著为负，这符合银行主导论的观点。同时Strls的系数在5%的统计水平上显著为正，初步验证了假设1。回归结果（2）为方程（1）加入了控制变量TA和TD后的估计结果，Finstr的系数仍然显著为负，同时Strls的系数仍然显著为正，进一步验证了假设1。另外，资产总额的系数显著为正，说明较高的资产总额对工业增长有明显的正面的影响，负债总额的系数显著为负，说明较高的负债总额对工业增长有明显的负向影响。回归结果（3）列出了对方程（2）基本解释变量的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为正，与假设2不符合。回归结果（4）是方程（2）加入控制变量后的估计结果，Finstrgap的估计系数显著为负，验证了假设2，同时符合Levine（2011）的观点，即金融结构缺口与经济活动显著负相关。
变量12回归结果（1）12回归结果（2）12回归结果（3）12回归结果（4）12Finstr12-4820.76**12（-5.85）12-1475.213**12（-7.03）12Strls1247.34355**12（11.53）124.6421**12（4.00）12Finstrgap122061.457**12（2.64）12-666.0647**12（-3.83）12TA2.099203**12（12.16）1.971201**12（11.32）12TD-1.188907**12（-3.93）-0.8950758**12（-2.92）12常数项126245.499**12（13.66）12-2815.361**12（-15.95）1213201.84**12（6.74）12-5013.701**12（-10.42）说明：1.括号中的数值为t统计量；2.*、**、***代表估计系数在10%，5%，1%水平上显著；3.数据来源：统计软件stata12.0计算结果。
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