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会员注册摘要：货币政策可能通过影响不同区域金融总量的存量和流量结构，对不同区域之间产生出不对称的区域分配性政策效应。因此，有必要对中国货币政策基于区域金融总量差异的区域分配性效应进行实证考察，以便提出在操作目标和执行机制层面配合总量生货币政策的结构性货币金融政策建议。本文从区域金融总量差异的视角，建立了一个基于VAR模型的中国货币政策区域分配效应的实证研究框架，进行了脉冲响应分析和方差分解分析的实证分析，由此提出了相关的政策建议。
关键词：金融总量，货币政策，区域分配效应，VAR
作者简介：蒋冠，经济学博士，云南大学经济学院教授。黄合建，经济学硕士。叶子青，美国花旗银行中国总行信息化顾问，复旦大学兼职教授。
一、文献综述及理论框架
(一)文献综述
区域经济不均衡发展是大国经济发展的普遍特征。新世纪的中国宏观政策框架更加强调区域协调发展基础之上的宏观可持续发展。在影响区域经济发展的众多宏观调控政策中，货币政策通过影响不同区域金融总量的存量和流量结构，对不同区域之间产生出不对称的政策效应，使得不同区域之间在经济起飞过程中有可能产生由于货币金融要素而导致的非均衡发展的作用力。这一影响区域经济协调发展的内生性宏观政策因素以及其政策效应，使得我国货币政策传导机制存在着区域分配性效应，造成货币政策总量效应和结构效应在各区域之间存在显著差异，弱化稳健货币政策促进宏观增长和协调发展的实效性，并可能进一步加剧区域经济发展和金融发展的非均衡性，从而进一步加剧我国货币政策区域分配性效应。因此，系统研究中国货币政策的区域性分配效应，以便提出在操作目标和执行机制层面配合总量性货币政策的结构性货币金融政策建议，从而弱化货币政策区域分配性效应对区域经济和金融协调发展的影响。
自上世纪90年代以来，鉴于货币政策分配性效应在影响区域金融总量和区域真实经济方面的重要影响，一些经济学家对货币市场的不完善性在货币政策传导过程中的作用重新进行审视，并对单一货币政策在欧盟各成员国、美国和加拿大各区域等是否会产生不同效果进行了系列研究。Arnold和Vrugt(2002)提出了在EMU各成员国国内也可能存在货币政策区域效应。Carlino和DeFina(1999)对美国48个州的数据进行了分析，结果表明美联储的货币政策会产生区域效应，而利率渠道是导致货币政策区域效应的原因；Owyang和Wall(2004)对美国八大经济区的研究表明利率渠道和信贷渠道都对美国货币政策区域效应有一定的解释力。
国内学术界也对该主题进行了探讨。宋旺、钟正生(2006)基于最优货币区理论的分析框架，对我国货币政策区域效应的存在性及其原因进行了实证分析。卢盛荣(2006)基于最优货币区理论框架和货币政策传导机制理论分析框架，对如何测度货币政策的地区效应提出了一些有借鉴价值的相对指数方法。
上述研究，为该主题提供了有价值的参考文献。然而，由于该主题涉及特定金融结构条件下的货币政策传导机制的微观结构分析，结合我国银行体系的信用创造来研究我国货币政策区域分配性效应的有影响力的文献尚不多见。因此，本文从区域金融总量差异的视角，以区域层面的国民收入、银行贷款余额和物价水平为参数组合，建立了一个基于VAR模型(脉冲响应分析和方差分解分析)的中国货币政策区域分配效应的实证研究框架，从货币政策和区域银行体系信用创造方面实证考察了中国货币政策区域分配效应的现象。同时，基于实证结果所揭示的结构性观点，本文提出了一些关于中国货币政策区域结构优化的针对性建议。
(二)理论框架：金融总量的作用与货币传导机制
1.实证框架的思路
分配性效应的存在，使得货币政策难以兼顾政策的结构平衡和公平目标，并成为货币利益在不同企业、行业和区域之间进行分配的人为性干预因素。货币政策分配性效应可以归纳为两种形式：基于金融加速器机制的分配性效应，以及基于信用创造机制的分配性效应。前者可以存在于一般企业、金融企业和不同产业之间，后者主要存在于同一货币主权的不同经济和金融发展水平的区域之间。
为了在实证层面能深入研究货币政策的区域分配性效应，本文拟采取区域金融总量为参数，来考察货币政策对不同区域之间的可能存在的非对称性影响。在参数特征上，区域金融总量已经包含了货币政策分配性效应两种作用机制在区域层面上的传导结果，因此本文的实证模型逻辑是通过区域层面的金融总量作为代表货币政策结果的参数，来考察货币变量对区域国内生产总值、物价水平的实体经济影响。
2.区域金融总量的政策作用机制
关于金融总量，有各种不同的层次和定义。最广义地来看，金融总量可以包括金融体系中所有金融资产，包括货币、信贷、证券、衍生证券等所有金融资产的总和。①此处，为了强调对货币传导机制的分析，引用Gurley和Shaw对金融总量的定义：用借款人在不用削减当期和将来支出的条件下合理地负债吸收的能力，所形成的宏观层面的金融能力来衡量金融总量。②从信用关系链的产生过程来看，负债吸收能力有两个来源：一是经济主体之间在既定的流动性条件下相互形成的债权、债务；二是信用关系产生的流动性创造，并且流动性的保证是负债吸收能力的约束条件。从而，我们可以认为金融体系是经济体系中金融总量的总供给者，金融资产形成的信用放大机制就是金融总量的产生机制。在银行等金融中介提供信贷融资的环境中，一般以信贷总量表示金融总量，作为经济体系中的金融流动性。
在信用创造条件下，金融总量的形成有两种互动的途径：(1)银行体系的信用货币创造机制；(2)金融资产市场中的资产价格形成机制。这两种机制存在着一种互动的反馈关系，使得金融总量往往成倍大于实际经济中的资本形成，其根源是信用货币的放大机制。
在这样的金融总量产生和运动机制中，实体经济和虚拟经济中的货币传导机制也就产生了相互的作用。实体经济的货币传导关注的是以投、融资为根本目的的资本配置和流动性，而虚拟经济的货币传导关注的是纯粹的金融交易，两者根本的共同点在于货币金融运动的增值性，而且这种增值性最终是要以实体经济的物质和劳务价值作为支持的。因此，两者之间存在着一定条件下的转化。
在金融总量的产生机制中，我们可以看出银行体系的信用创造是金融总量产生的最终来源。银行的信用创造行为，与经济周期的变化存在着相互作用的机制。在金融总量产生机制周期性结构不对称的作用下，货币传导机制随着经济周期的波动呈现出明显的周期性效应。
区域金融总量作为货币运动在区域的存量和流量运动的结果，已经包含了货币政策分配性效应的区域性影响。因此，可以从区域金融总量角度去考察货币政策在不同的区域之间有可能形成的分配性效应。
二、模型选择、数据检验和计量模型建立
(一)计量模型选取和变量选择
本文将采用向量自回归(Vector Auto-Regressive，VAR)模型及其脉冲响应函数(Impulse Response Function)和方差分解(Variance Decomposition)的研究方法来考察我国货币政策的区域分配效应。
关于变量的选择，本文选取国内产生总值(GDP)作为全国和区域层面的产出指标，选取全国和区域层面的居民消费物价指数(CPI)作为物价指标，选取全国层面的金融机构贷款余额(DK)作为货币政策的指标。这些数据来源于中国经济信息网统计数据库和产业数据库、国家统计局和各省统计信息网的统计公报以及中国金融统计(1949—2008)和新中国五十年统计资料汇编。下面将重点介绍数据的处理过程。
●表1各变量ADF检验结果
说明：P值是ADF检验统计量的P值，可用于辅助决定是否接受拒绝)原假设。使用规则：如果P＜α，在α显著水平上拒绝原假设。反之，则接受原假设。
需要特别说明的是，在区域层面的数据指标构造过程中，我们使用区域内各省CPI的简单平均作为区域CPI，用区域各省贷款余额绝对量相加后计算出的增长率作为区域贷款增长率，用区域内各省GDP绝对量相加后计算出的增长率作为区域GDP增长率。
(二)数据处理和检验
1.平稳性检验(ADF检验)
以时间序列为研究对象，首先要确保该序列的平稳性，如果序列是不平稳的，则通过OLS估计出来的结果用于预测将不再准确。因此，首先要对数据进行平稳性检验(也称单位根检验)，这里使用的方法是ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验，检验结果如表1所示。
从表1的数据平稳性检验结果可知，所有变量的原始序列都是不平稳的，而它们的一阶差分序列则全部平稳，说明它们都是一阶单整的。
2.Johansen协整检验
为了研究我国货币政策的区域分配效应，必须检验国家层面(GJ)和区域层面的贷款、GDP以及CPI是否存在长期均衡关系。为了配合VAR模型，本文采用Johansen协整检验。具体结果如表2至表5所示。
Johansen协整检验结果表明，不管是国家层面还是区域层面，贷款和GDP以及CPI之间都存在着长期均衡的关系，这为本文建立VAR模型奠定了基础。
3.Granger因果检验
Granger因果检验的主要目的是检验两个变量Xt和Yt之间的因果关系，判断它们之间是否存在因果关系。如果存在，则可以证明它们之间存在单向因果关系，或是双向因果关系(即互为因果)。虽然贷款、GDP和CPI之间存在着协整关系，但对它们之间的相互关系形式的准确认识，直接关系到货币政策的定位以及用货币政策调控国家或者区域经济的有效性。检验结果如表6至表9所示。
Granger因果检验显示，贷款是GDP的Granger原因部很显著(西部不太显著)，而GDP是贷款的Granger原因则都不显著(除了东部)。这就为我们在使用货币政策调控经济的合理性以及货币政策的独立性的判断方面提供了有力的实证依据。
(三)VAR模型建立和估计
本文使用1985—2008年24年的年度数据，建立以下全国层面和区域层面的四个VAR模型：(1)国家层面使用国家贷款(GJDK)、国家GDP(GJGDP)、国家CPI(GJCPI)建立了VAR(4)模型；(2)东部地区层面使用东部贷款(EDK)、东部GDP(EGDP)、东部CPI(ECPI)建立了VAR(4)模型；(3)中部地区层面使用中部贷款(MDK)、中部GDP(MGDP)、中部CPI(MCPI)建立了VAR(4)模型；(4)西部地区层面使用西部贷款(WDK)、西部GDP(WGDP)、西部CPI(WCPI)建立了VAR(4)模型。
上述模型滞后期选择是基于LR、FPE、AIC、SC和HQ准则的。由于篇幅有限，在此不给出具体的模型形式。③
●表2 GJDK、GJCPI、GJGDP之间协整关系检验结果
|
原假设 |
特征值 |
迹统计量 |
5%临界值 |
P值 |
|
不存在协整关系 |
0.856822 |
52.24927 |
29.79707 |
0.0000 |
|
至少存在1个协整关系 |
0.450816 |
15.31959 |
15.49471 |
0.0531 |
|
至少存在2个协整关系 |
0.186957 |
3.932461 |
3.841466 |
0.0474 |
●表3 EDK、EGDP、ECPI之间协整关系检验结果
|
原假设 |
特征值 |
迹统计量 |
5%临界值 |
P值 |
|
不存在协整关系 |
0.859102 |
51.11453 |
29.79707 |
0.0001 |
|
至少存在1个协整关系 |
0.410685 |
13.87989 |
15.49471 |
0.0863 |
|
至少存在2个协整关系 |
0.182681 |
3.832788 |
3.841466 |
0.0503 |
●表4 MDK、MGDP、MCPI之间协整关系检验结果
|
原假设 |
特征值 |
迹统计量 |
5%临界值 |
P值 |
|
不存在协整关系 |
0.858581 |
54.05355 |
29.79707 |
0.0000 |
|
至少存在1个协整关系 |
0.553742 |
16.88896 |
15.49471 |
0.0307 |
|
至少存在2个协整关系 |
0.078760 |
15.58666 |
3.841466 |
0.2119 |
●表5 WDK、WGDP WCPI之间协整关系检验结果
|
原假设 |
特征值 |
迹统计量 |
5%临界值 |
P值 |
|
不存在协整关系 |
0.628483 |
29.96106 |
29.79707 |
0.0479 |
|
至少存在1个协整关系 |
0.269998 |
9.167699 |
15.49471 |
0.3501 |
|
至少存在2个协整关系 |
0.114719 |
2.558842 |
3.841466 |
0.1097 |
表6 GJDK、GJGDP之间Granger因果关系检验结果
|
原假设 |
样本值 |
F统计值 |
P值 |
|
GJGDP不是GJDK的Granger原因 |
17 |
29.79707 |
0.0479 |
|
GJDK不是GJGDP的Granger原因 |
3.841466 |
0.1097 |
●表7 EDK、EGDP之间Granger因果关系检验结果
|
原假设 |
样本值 |
F统计值 |
P值 |
|
EDK不是EGDP的Granger原因 |
22 |
5.26230 |
0.03336 |
|
EGDP不是EDK的Granger原因 |
3.36641 |
0.08225 |
●表8 MDK、MGDP之间Granger因果关系检验结果
|
原假设 |
样本值 |
F统计值 |
P值 |
|
MDK不是MGDP的Granger原因 |
18 |
6.09448 |
0.01729 |
|
MGDP不是MDK的Granger原因 |
0.91564 |
0.52189 |
●表9 WDK、WGDP之间Granger因果关系检验结果
|
原假设 |
样本值 |
F统计值 |
P值 |
|
WDK不是WGDP的Granger原因 |
22 |
2.34278 |
0.14234 |
|
WGDP不是WDK的Granger原因 |
1.02927 |
0.32308 |
三、中国货币政策区域分配效应的脉冲—响应分析和方差分解分析
(一)脉冲—响应分析
脉冲响应函数刻画了内生变量对误差变化大小的反应。具体地说，它刻画了当误差项上加一个标准差大小的冲击后，对内生变量值和未来值所带来的影响。通过VAR系统，又把该变化传递给其他内生变量。如此循环，整个VAR系统就产生了动态反馈。
本文对国家层面、区域层面的VAR模型进行了脉冲—响应分析。
在国家层面上，GDP对M2冲击响应值远远小于它对贷款冲击的响应。这说明国家如果要大幅刺激或者振兴经济的话，增加贷款将比增加M。更奏效；在区域层面上，同是扩张性货币政策，各区域层面GDP做出了完全不一样的响应。东部地区响应是最大的，货币政策效用持续时间是最短的，时滞也是最短的，说明扩张性货币政策对东部的经济刺激作用更明显；中部和西部经济对扩张性货币政策的响应完全不同于东部。中部基本上不会出现负的影响。西部则不同，负的影响要持续近两年，随后政策效果才会显现。
●图1 GJGDP对GJDK、M2一个Cholesky标准差新息的响应
由于各区域经济对货币政策响应的不同，客观上造成了货币政策的区域分配效应。脉冲响应示意效果如图1和图2所示。
以上从国家层面、区域层面实证分析了货币政策对经济的刺激作用，表明各区域、各省都有不同的响应现象。集中表现在：(1)货币政策的时滞不一样。有的省份长达3～5年，有的省份只有2年，有的省份时滞在一年之内；(2)货币政策发生时效的期限不一样。有的省份可以持续长达5～6年，有的省份4年，少数省份则在1～4年之间，不过大部分省份都在4年左右；(3)货币政策刺激经济的幅度不一样。有的省份的响应值相当大，有的则很小，负的影响也是类似的。④
国家层面、区域层面的GDP对贷款响应存在着响应差异。与此相对应，区域物价对货币政策的响应也存在很大的差异。
在国家层面上，同样是扩张性货币政策，国家CPI对两种政策工具(贷款、M2)响应完全不一样，国家CPI对国家贷款响应的程度是最激烈的，波动幅度最大。另外，政策发生正效用的时间期限完全不一样，M2显得时效更长一些，贷款冲击中间出现了很长的负效用期限；在区域层面上，扩张性货币政策对各区域造成的影响是完全不一样的。东部的波动幅度是最大的，不过是负的波动；西部相对小一点，政策时滞也是不一样的；中部的时滞最长，东部和西部次之，这就造成了货币政在区域间的影响非对称性。响应效应具体如图3、图4所示。
(二)方差分解分析
在方差分解时，由于不同的分解顺序对整个VAR系统造成的影响是不尽相同的。考虑到这一点，本文使用了两种不同的分解顺序：
序列Ⅰ：DK GDP CPI
序列Ⅱ：GDP DK CPI
两种分解顺序对应了货币政策的不同“角色”，即货币政策是内生的还是外生的？序列Ⅰ的逻辑是：贷款增长→GDP增长，这时对应的货币政策是外生的；序列Ⅱ的逻辑是：GDP增长→贷款需求上升→贷款增长，这时对应的货币政策是内生的。基于这样的逻辑思路，我们来检验全国层面、各区域层面各自GDP的结构。
在国家层面上，两种政策工具(贷款、M2)对经济的解释比例相差很大，这就为我们在选择货币政策工具时提供了理论指导。贷款手段适合于经济从复苏到繁荣中前期，而M2则适合用在繁荣后期。因为繁荣后期如果改用M2而减少贷款，那么贷款对经济增长的解释比例将大幅下降，这有利于国家控制经济过热。但为了预防经济硬着陆，适当地增加M2对经济有温和的刺激作用——抵消部分贷款减少带来的负面影响。
●图2区域GDP对区域贷款一个Cholesky标准差新息的响应
●图3 GJCPI对GJDK、M2一个Cholesky标准差新息的响应
●图4区域CPI对区域DK一个Cholesky标准差新息的响应
在区域层面上，区域经济对货币政策的内生性和外生性的敏感明显高于全国平均水平，并且自身变化本身就很大。其次，在相同条件下，各个区域货币政策对经济的解释比例也是不一样的。不管如何分解，贷款对西部经济的解释比例都是最高的。当货币政策是外生的时候，西部的经济属于典型的贷款拉动型的。这一实证依据符合我们对实际情况的经验感知，这也说明西部的经济发展水平(层次)是最低的。因此，如果用相同的货币政策来刺激经济，那么对各个区域形成的影响是完全不一样的，这和上面的脉冲响应函数分析所得出的结论是一致的，同时也说明中国货币政策区域分配性效应的客观存在性。
四、区域金融总量差异的现状分析
前面已经实证分析了货币政策对地区、各省经济的不同效果。此处我们结合上述的分析结构和分析结论，从区域金融总量差异的角度来理解相关的分析结论。
从贷款余额的增速来看，不管是地区还是省级层面都存在很大的差异。同时，不管是从区域贷款增速还是从区域贷款所占全国贷款比例的比重来看，东部区域都有明显的优势。贷款占全国比例方面，中部和西部很接近但略高于西部并且趋势趋同。
东部区域贷款比重一直呈上升趋势，而且远远大于中部、西部地区。从1996年以后，中部和西部比重有下降趋势，而东部且加速上升，前面的方差分解已经说明贷款所代表的货币政策对经济增长的解释权重很高，在这样的前提下，中国的货币政策在各区域之间无形中产生了对经济资源进行再分配的结果。
另外，从M2角度分析，各区域也是存在很大的差异的。由于M2是全国范围统计的，省级以及地区层面没有这个概念，因此本文以各区域内各省份存款近似替代。从而说明M2差异也是导致货币政策区域差异形成的原因之一。从图6、图7中，我们可以看到，从1996年以后，东部和中部、西部的M2差距加速拉大，中部地区和西部地区的差异不太大。
从图6、图7中可以看出，在区域金融总量上，不管是贷款余额还是存款余额，东部有绝对的优势，这也是符合实际的。并且从1997年以后，东部地区贷款余额和存款余额增速加快，和中部、西部的距离进一步拉大。
虽然东部贷款占全国大部分比率，但它的GDP也占全国最大比率。为了深入分析到底各区域不同的贷款的经济增长贡献效率如何，本文用单位GDP所耗费的贷款资源这一指标，来分析各个区域对贷款资金利用效率的差别。分析结果如图8所示。
从图8中可以看出，东部经济的贷款的依赖越来越大，而中部和西部则有下降的趋势。这是否说明如果给中部地区和西部地区更多的资金，那么会有更快的发展呢？这一点有待考证。⑤
●图5各区域贷款占全国贷款比重
注：此图根据中国金融统计年鉴计算而得。
然而，图8的分析揭示了另一种可能，就是东部经济发展遇到了瓶颈，使得它的单位GDP耗资远远高出中部和西部。结合我们在经验上了解的东部经济崛起过程中的技术模仿和国际产业转移承接的特征，我们可以合理地推测东部经济的结构性发展已然走到一个经济周期和产业周期的转折点。从而，按照本文的实证研究结论，东部经济以技术创新和产业结构升级的方式突破这一发展模式瓶颈将是很有必要的，而中西部经济在以投资为导向的技术模仿和国际产业转移承接模式中还具有一定的发展空间。⑥
五、研究结论及政策建议
(一)研究结论
从脉冲响应分析到方差分解，本文的实证研究表明了货币政策(不论是扩张性货币政策还是紧缩性货币政策)对各区域经济有不同的作用，小到各个产业，大到整个经济体，对货币政策都有不同的响应形态。由于各地区经济结构的差异以及金融总量(不管是贷款余额还是存款余额)的差异，客观上导致了货币政策在实施过程中对各区域的经济资源进行了分配，这便是货币政策的区域分配效应。
从国家到地区再到各省，它们的金融总量都是不同的。这一点可以从两个方面表现出来：一个方面是各区域(省)存贷款余额的绝对数量差异，另一方面则表现在各区域(省)的存贷款的增长速度差异，这便是区域金融总量差异。前文已经分析了各区域经济对贷款冲击脉冲响应的差异，这种差异表现在两个方面，横向上表现为同一区域内各经济变量(GDP、CPI、各产业产值)对贷款所代表的货币政策冲击的响应是有差异的，纵向上表现为同一经济变量(GDP、CPI)对贷款冲击的响应是不一样的。从上面的分析可以看出，货币政策对各区域经济具有分配效应。
(二)政策建议
在本文的实证研究基础上，我们可以总结一下合理的政策建议：
1.货币政策对转轨过程中的中国宏观经济调控及其效应达成具有重要作用，因此有必要进一步研究最优化的结构性货币政策框架；
2.货币政策的贷款数量调控手段，在中国国家层面和区域层面部是一种效果明显的政策手段，但是基于东中西各区域的Granger因果显著性差别，有必要考虑更为优化的区域贷款规模和引导规划；
●图6东、中、西各地区M2存量变化情况
●图7东、中、西各地区M2所占比率变化趋势
3.基于GDP对贷款和M2的冲击响应分析，贷款是比M2更有效率的扩张性货币政策工具；M2是比贷款更合适的非扩张性货币政策工具；基于方差分解分析结论，贷款手段适合于经济从复苏到繁荣中前期，而M2则适合用在繁荣后期；
4.由于各区域之间存在着不同的货币政策响应，有必要考虑一种结构优化的补充性区域货币政策框架。具体而言，就是统一货币政策框架下的西部贷款定向增加(比如政策性金融)的补充，东部结合产业结构升级需求的贷款引导政策，以及介于两者之间的中部货币政策取向；
5.由于分配性效应的存在，统一的货币政策难以在各区域间兼顾政策的结构平衡和公平目标。因此，在统一货币政策基础上的区域性金融措施发展就成为必要。具体而言，就是西部和中部需要更大力度政策支持的金融提升，在区域金融措施方面加大金融创新和融资服务方面的功能性建设，促使区域资本形成机制的效率提升。
●图8东、中、西各地区单位GDP(1%)耗费贷款(%)情况
注：此图根据历年金融年鉴整理计算而得。
本文系国家社科基金课题(项目编号：07CJY061)，以及云南大学金融学省级重点学科建设的专题研究成果之一。
注释：
①狭义地看，金融总量可以只定义在货币的层次，然而即使货币的定义也是具有不同的层次的。此处的金融总量概念含义，和央行在2011年初提出的“社会融资总量”概念层次类似，都是区别于M2的融资总量指标。为了便于实证指标数据的获得并强调银行体系的作用，本文用银行贷款余额作为跟踪指标。
②这里，借款人是指所有债权、债务关系中的经济主体，包括企业和金融机构，这些借款人合理的负债容量就是金融总量的体现。然而，负债吸收能力本身也是一个需要明确定义的概念。
③有兴趣的读者请参看我们的课题研究成果报告以及相关出版物。
④省级层面的脉冲响应函数图在此不再给出，有兴趣的读者可以参考本项目的其他出版材料。
⑤经济增长的贷款依赖说明这样一个简单的事实，就是贷款越多经济增长越大，反过来经济增长其实是依赖于内生性和外生性方式所达成的贷款投入的结果。
⑥这种可能性还是大的，资源分布差异就是一个佐证。
参考文献：
[1]樊明太.金融结构与货币传导机制[M].北京：中国社会科学出版社，2005.
[2]Chris Brooks著，邹宏元主译.金融计量经济学导论[M].成都：西南财经大学出版社，2005.
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责任编辑：夏雨