我国商业银行体系稳定性的实证分析——基于影子银行业务视角

陈丽英 余志鸿

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

我国商业银行体系稳定性的实证分析
——基于影子银行业务视角

陈丽英 余志鸿

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

2007年由美国次贷危机引发的全球性金融危机暴露了影子银行对商业银行体系稳定性的巨大破坏力。我国影子银行作为金融管制下的金融创新产品与商业银行体系稳定性之间存在倒“U”型关系：一方面，影子银行业务有助于解决现阶段我国融资渠道窄、金融效率低下等问题，进一步推动传统商业银行的业务转型；另一方面，影子银行由于自身的期限错配、高杠杆率等特点也会对商业银行体系产生一定的负面影响。

影子银行； 银行体系； 稳定性； 倒“U”型关系

引言

2007年美国的次贷危机引发了全球性的金融危机。在讨论此次次贷危机爆发的原因时，人们普遍认为影子银行是危机爆发的主要诱因和系统性风险的重要来源。2012年以来，我国影子银行业务呈现爆发式的增长。中国社科院最新研究结果显示，2013年年底，我国广义影子银行业务规模为27万亿元左右，占2013年全年国内生产总值(56.88万亿元)的47.47%，占2013年年底银行业金融机构资产总额(151万亿元)的五分之一左右。近期由于媒体的大肆渲染以及一些学者对影子银行业务持否定态度，加上“影子”一词在汉语解释中常常带有阴暗的意思，因此人们纷纷产生一种“谈影色变”的心理。

一、影子银行与银行体系稳定性的文献综述

关于商业银行体系稳定性问题的研究最早可以追溯到1877年西方国家出现的大规模银行倒闭事件，为解释这一现象马克思首次提出了银行内在脆弱性假说。费雪对1837年和1873年两次金融危机以及1929-1933年间的大萧条进行深入研究，提出了债务-通货紧缩理论。[1]

1997年亚洲金融危机爆发以后，各国学术界从各个角度对传统商业银行体系的稳定性问题进行了研究。

(1)多因素影响角度。有些学者从多种因素综合角度出发解释我国商业银行体系稳定性问题。高新宇认为商业银行体系存在脆弱性的原因主要包括两个方面：一是银行业自身存在的问题；二是外部环境因素影响。他认为降低银行体系脆弱性的对策主要包括加强银行内部管理、充分发挥市场约束作用以及完善银行监管制度三个方面。[2]王曼舒和周娇对我国上市银行脆弱性问题进行研究发现，宏观经济变量、中观金融环境变量以及微观银行变量中各指标对银行脆弱性具有不同程度、不同方向的影响。[3]

(2)跨国效应角度。国际货币基金组织在《全球金融稳定报告》中指出，随着经济全球化的发展，跨国公司效应成为银行体系不稳定的一个重要原因。Thorsten Beck，Olivier De Jonghe等研究发现，在政府对金融活动限制较严格的国家，增加竞争将会对银行体系稳定性产生更大的影响。[4]Serpil Tomak根据15家土耳其商业银行(包括内资银行和外资银行)2002-2012年的季度数据，运用动态面板数据的分析方法研究了银行业竞争与稳定性之间的关系，实证结果表明银行竞争程度与银行体系稳定性之间的关系并不明确。[5]

(3)宏观政策及政府担保角度。胡祖六认为东亚银行体系不稳定的原因不单是银行业自身经营问题，同时也在一定程度上凸显出国家政策以及体制等深层次问题。[6]保罗·克鲁格曼认为金融机构债权人没有获得政府的明确保证是亚洲金融危机爆发的主要原因。相反，科塞蒂和佩森蒂等通过研究发现，政府为经营不善的商业银行提供过多的担保会导致市场预期政府未来财政赤字加重，以至于当银行体系出现不稳定时政府无法更好地进行救助，从而引发更严重的银行危机。[7]

(4)金融自由化角度。这部分观点的学者认为金融自由化可以促进金融发展，但也有可能加剧金融体系的脆弱性，导致商业银行体系的不稳定。[8][9][10]

(5)影子银行角度。在本次金融危机爆发原因的分析研究中，不少文献将矛头直接指向了影子银行体系。Burns认为，影子银行将成为现阶段一个新的金融风暴源头，对金融体系稳定性具有重大影响。[11]Roubini认为目前影子银行体系的资产规模与传统商业银行体系的资产规模不相上下，因此，影子银行体系风险爆发引起商业银行挤兑的事件也就在意料之中了。随着对金融危机研究的深入，国内学者也开始对影子银行业务与银行体系稳定性的关系进行研究。[12][13][14][15]

综上可以看出，目前对于商业银行体系稳定性影响因素问题的研究已经比较成熟。但是对于影子银行视角，相关的研究文献还较少。并且已有的研究都是将影子银行体系中所有业务作为一个研究对象，本文尝试将影子银行的业务进行分类，以不同类型的影子银行业务作为研究对象，使研究结果更加细化。

二、我国影子银行分类及其规模测算

2014年年初，国务院发布了《关于加强影子银行业务若干问题的通知》。根据该项通知的相关界定，我国影子银行业务可分为三类。

第一类影子银行业务规模(X1)包括P2P借贷规模、民间融资规模。阿里巴巴金融以及第三方理财机构由于出现时间较短、规模较小，并且第三方理财机构对传统商业银行的影响主要还是信誉方面，不易量化。因此，本文没有将阿里巴巴金融和第三方理财机构纳入第一类影子银行业务范围。民间融资规模由于官方并没有统计数据，具有很大的隐蔽性，因此本文借鉴李建军的做法[16]，站在信贷需求者的角度测算出未观测信贷规模替代民间融资规模，其计算公式如式1所示，同时由于计算出的未观测信贷规模包含第二类影子银行业务中的小额贷款公司，为避免重复计算，将其剔除。

其中：PF表示民间融资规模，单位为亿元；Yf、Ye分别表示农户、个体工商户和私营企业在一年内创造的GDP值；RGL、RGLf、RGLe分别表示全社会、农户、个体工商户和私营企业的单位GDP贷款系数。公式计算中所使用的所有数据均来源于2002-2013年的《中国金融年鉴》和《中国统计年鉴》。

第二类影子银行业务规模(X2)包括典当行公司、租赁公司、小额贷款企业，数据来源主要包括历年的《中国典当行业发展情况》、《中国融资租赁业发展报告》以及高华证券研报《影子银行分析：短期增长、长期风险是抑制银行股估值》。

第三类影子银行业务规模(X3)包括商业银行表外业务中的委托贷款和未贴现银行承兑汇票、资产证券化业务、信托公司的信托资产以及非保本型理财产品余额。目前，我国的资产证券化还处于探索阶段，并没有完全放开，参与主体有限，证券发行品种少，交易不活跃，与庞大的金融资产总额相比，其品种总额和市场规模显得微不足道，因此，本文计算第三类影子银行业务规模时未将其纳入其中。信托资产中包含的银信合作规模已经包括在银行理财产品中，为了避免重复计算，本文将银信合作规模从信托资产中剔除。委托贷款以及未贴现银行承兑汇票的数据来源于历年的《中国统计年鉴》，信托公司的信托资产数据来源于中国信托业协会和用益信托工作室，非保本型银行理财产品余额数据来源于Wind数据库。

根据以上关于各类影子银行业务的说明以及数据的来源，经过汇总整理得2002-2013年我国的影子银行业务规模如表1所示：

表1 2002-2013年我国各类影子银行规模及总规模 (单位：亿元)

从表1可以看出，近几年我国的影子银行业务规模呈现爆发式增长的原因主要是由于第三类影子银行业务的快速增长，包括信托资产以及银行理财产品的增长。

三、我国商业银行体系稳定性的综合测度

关于商业银行体系稳定性的测度方法大致分为两类：一类是定性分析方法；一类是定量分析方法。借鉴国内外学者关于银行体系稳定性的各种测度方法以及指标选取过程的经验，结合我国商业银行发展的实际情况，并考虑数据的可获取性，本文选取能够反映宏观经济状况、金融环境状况以及银行经营状况三大类别共10个指标构建稳定性指标体系，测度我国商业银行体系稳定性状况。

为了能够更加直观地表示商业银行体系稳定性情况，便于进行比较分析，本文将所构建的我国商业银行体系稳定性指标体系中所有指标的原始数值映射到[0，100]区间内，分数值越大表示商业银行体系稳定性状况越好，反之，则表示商业银行体系稳定性状况越差。进一步将商业银行体系稳定性状况细分为危险、关注、正常以及安全四种状态。具体指标临界值的设定，主要借鉴了国际上一些通用的标准以及国内外学者的研究成果，各类别指标及其临界值如表2所示：

表2 我国商业银行体系稳定性指标及临界值

本文原始指标分数值映射的主要原理是：首先找到原始数据在所属区间的位置，然后根据同一比例映射到指标分数值区间内。具体数据处理的步骤为：按照指标所属的类别以及原始数据的大小找到对应所属的区间，用该指标的原始数值减去区间下限值，并除以该区间的区间长度，最后将所得的计算值乘以指标映射分数值区间的区间长度并加上指标映射分数值区间的下限值。例如，2013年GDP增长率为7.7%，因为7.7落在区间[6.5，9.5]内，并且该区间所对应的指标映射分数值区间为(80，100]，所以2013年GDP增长率的指标映射分数值=80+(100-80)×(7.7-6.5)÷(9.5-6.5)=88。各项指标评估值结果如表3所示：

表3 2002-2013年我国商业银行体系稳定性单项指标评估值

注：原始数据来源于历年《中国金融年鉴》、国泰安CSMAR经济数据库、Wind数据库、中国人民银行网站(http://www.pbc.gov.cn)以及中国银行业监督委员会网站(http://www.cbrc.gov.cn)。

将所有指标的原始数值映射到分数值区间中的具体分数值后，需要对分数值进行综合处理。首先根据已得到的所有指标赋值结果计算各个类别的综合指数，包括反映宏观经济状况的综合指数(A)、反映金融环境状况的综合指数(B)以及反映银行经营状况的综合指数(C)，计算的方法为简单算术平均法。最后，商业银行体系稳定性指数(BSI)具体数值由以上三类综合指数确定，即BSI是A、B、C的函数，表示为：

其中：α、β、γ分别表示反映宏观经济状况的综合指数的权重、反映金融环境状况的综合指数的权重以及反映银行经营状况的综合指数的权重。参考伍志文的研究结果[17]，本文将α、β、γ分别设定为20%、30%以及50%。表4列出各类综合指数及稳定性指数的结果：

表4 2002-2013年我国商业银行体系稳定性指数

续上表

根据表4绘制出商业银行体系稳定性综合指数曲线(见图1)。由图1可以看出，在样本区间内，我国商业银行体系稳定性指数BSI整体上是波动的，但总体上呈现出上升趋势。2002-2003年，我国商业银行体系稳定性指数BSI较低，主要是由于反映银行经营状况的综合指数C较低造成的，具体表现在较低的资产利润率和核心资本充足率以及居高不下的不良贷款率和存贷比。自2004年开始至2007年底，随着国有商业银行不良资产剥离程度的进一步加深，商业银行的不良贷款率开始大幅下降，银行业的盈利能力也逐渐加强，稳定性指数BSI处于较稳定状态。2007年底开始，商业银行体系稳定性指数BSI出现较大幅度的下降，主要是由于受到全球金融危机的影响，反映宏观经济状况的综合指数A以及反映金融环境状况的综合指数B的大幅下降所致。反映宏观经济状况的综合指数A早于商业银行体系稳定性指数BSI出现下降趋势，这在一定程度上体现了宏观经济指标的先行性特点。2010年开始，随着金融危机影响的逐渐减弱以及全球经济的复苏，反映宏观经济状况的综合指数A以及反映金融环境状况的综合指数B都开始增长，从而带动商业银行体系稳定性指数BSI的增长。

图1 2002-2013年我国商业银行体系稳定性指数BSI趋势

四、影子银行对商业银行体系稳定性影响的实证分析

本文拟采用Eviews6.0软件实证研究不同影子银行业务对商业银行体系稳定性的影响，其中因变量为商业银行体系稳定性指数BSI，自变量为第一类影子银行业务规模(X1)、第二类影子银行业务规模(X2)、第三类影子银行业务规模(X3)以及由三种类型影子银行业务加总的影子银行业务总规模(X)。

(一)平稳性检验与协整检验

对时间序列进行计量分析之前通常要先进行数据的平稳性检验，否则可能会出现伪回归现象。本文采用ADF单位根检验法，运用Eviews6.0软件分别对实证中的变量BSI、X、X1、X2、X3进行检验，检验结果如表5所示。观察检验结果可以发现，变量BSI、X、X1、X2、X3的P值均不能拒绝原假设，说明序列都是非平稳的。但是一阶差分序列的检验结果显示，所有变量的P值在10%的显著水平下均拒绝序列非平稳的原假设，即所有变量均是一阶单整。

由表5的结果可以看出，所有变量均具有一阶单整，因此可以对具有同阶单整的变量BSI、X、X1、X2、X3进行协整检验。因为本文拟建立的回归模型为单方程模型，故采用EG两步法协整检验，检验结果如表6所示。由检验结果可知，所提取的4个残差项在5%显著水平下均为平稳序列，即商业银行体系稳定性指数BSI与第一类影子银行业务规模X1、第二类影子银行业务规模X2、第三类影子银行业务规模X3以及影子银行业务总规模X之间均存在长期协整关系。

表5 变量ADF单位根检验结果

注：检验形式(C,T,K)中C表示截距项，T表示趋势项，K表示滞后阶数；滞后阶数的选择通过AIC准则确定；I(n)表示时间序列为n阶单整；*，**，***分别表示在1%，5%，10%的显著性水平下通过检验。

表6 残差项的平稳性检验结果

续表6

注：检验形式(C,T,K)中C表示截距项，T表示趋势项，K表示滞后阶数；滞后阶数的选择通过AIC准则确定；I(n)表示时间序列为n阶单整；*，**，***分别表示在1%，5%，10%的显著性水平下通过检验。

(二)格兰杰因果关系检验

为了进一步验证商业银行体系稳定性指数BSI与影子银行业务规模X1、X2、X3、X之间的因果关系，需对其进行格兰杰因果关系检验，检验结果如表7所示。

从表7的检验结果可知，在10%的显著性水平下，拒绝变量X、X2、X1、X12、X2、X22、X3、X32不是变量BSI的格兰杰原因，即各类影子银行业务规模和影子银行业务总规模以及它们的平方项均是商业银行体系稳定性指数的格兰杰原因，除了变量X与变量BSI是双向格兰杰原因外，其余均为单向的。

表7 Granger因果检验结果

注：Granger因果关系检验滞后阶数选择2阶。

(三)模型设立及实证结果

在设定模型之前，利用Excel2007软件分别模拟三类影子银行业务规模以及总规模与商业银行体系稳定性指数之间的关系，模拟结果如图2、图3、图4、图5所示：

图2 第一类影子银行业务规模与商业银行体系稳定性模拟

图3 第二类影子银行业务规模与商业银行体系稳定性模拟

图4 第三类影子银行业务规模与商业银行体系稳定性模拟

图5 影子银行业务总规模与商业银行体系稳定性模拟

结果表明，X1、X2、X3、X与BSI之间均存在非线性关系，趋势方程显示的结果是二者均存在二次函数关系。因此将实证模型设定为以下形式：

其中：α是常数项，β1、β2为系数项，εt为随机扰动项。

为了更客观、具体地分析影子银行业务中各个部分与商业银行体系稳定性之间关系，本文将影子银行业务分为三类，分别对各类影子银行业务规模以及影子银行业务总规模与商业银行体系稳定性指数进行OLS回归分析。采用多项式回归模型，回归结果如表8所示:

表8 模型估计结果

注：*，**，***分别表示在1%，5%，10%的显著水平下通过检验；为了便于估计系数的表达，影子银行 业务规模单位调整为万亿元。

(四)实证结果分析

本文通过数据的描述性分析初步得出各类影子银行业务规模X1、X2、X3以及影子银行业务总规模X与商业银行体系稳定性指数BSI之间存在着非线性关系，因此，将模型的形式设定为非线性模型。进而采用定量分析方法检验X1、X2、X3、X对BSI的影响情况，得出以下结论：

第一，通过平稳性检验发现，各变量的原始序列均不平稳，但经过一阶差分后得到的均为平稳序列，并且协整检验结果表明，商业银行体系稳定性指数BSI与各类影子银行业务规模X1、X2、X3以及影子银行业务总规模X之间均存在长期协整关系。同时，格兰杰因果关系检验结果也表明各类影子银行业务规模X1、X2、X3以及影子银行业务总规模X均是商业银行体系稳定性指数BSI的格兰杰原因。

第二，从回归方程的系数看，常数项的系数均为正值，表明商业银行体系自身存在一定的稳定性；一次项的系数均为正值，表明X1、X2、X3以及X均与BSI呈现正相关关系；二次项的系数均为负值，表明X12、X22、X32以及X2均与BSI呈现负相关关系。

第三，进一步探析发现，各类影子银行业务规模以及影子银行业务总规模和银行体系稳定性指数之间均存在一种倒“U”型关系。当影子银行业务规模小于阈值时，其规模的扩大会提升商业银行体系稳定性；当影子银行业务规模超过阈值时，其规模的扩大会导致商业银行体系稳定性的下降。各类影子银行业务规模及影子银行业务总规模的阈值计算结果如表9所示:

表9 阈值计算结果

注:二次函数y=ax2+bx+c(a≠0) 。当a>0时，存在最小值；当a<0时，存在最大值。其极值的计算公式为：x*=-b/2a。

对比2002-2013年各类影子银行业务规模测算值和各类影子银行业务规模的阈值计算结果，可以发现各类影子银行业务规模对商业银行体系稳定性的影响结果各不相同。

第一类影子银行业务规模在2012年以及2013年均已超过其阈值，造成其超过阈值的可能原因是：第一，当前的新型网络金融公司、民间融资等第一类影子银行业务受到较少的金融监管机构的监管或者几乎处于零监管地带；第二，P2P借贷平台往往无法获得足够的征信记录并且没有资产抵押，风险控制能力较低，导致近两年频频出现P2P借贷平台倒闭事件；第三，民间融资的利率高、门槛低等特点容易使众多投资者陷入“庞氏骗局”，进一步放大了社会融资风险，扰乱了正常的金融秩序。尤其是近两年，我国经济处于下行周期，市场资金短缺，民间融资的风险正通过各种方式和渠道向商业银行体系传递扩散。

第二类影子银行业务规模远低于其阈值，表明目前第二类影子银行业务对商业银行体系稳定性具有积极的促进作用。虽然第二类影子银行不拥有金融牌照，但其受到中国人民银行、发改委、商务部以及地方政府等的监管，其在社会资金融通、帮助中小微企业发展、解决个体工商户资金急需以及为部分居民个人提供燃眉之需等诸多方面起到越来越大的作用。这在一定程度上会促使传统商业银行针对中小企业进行业务创新，增加中小企业的融资产品，从而提高商业银行的创新能力，促进商业银行体系的稳定发展。

第三类影子银行业务规模在2013年已超过其阈值，表明其规模的继续扩大将会对商业银行体系稳定性产生一定的负面影响。2013年，第三类影子银行业务规模的大幅增加主要是由商业银行非保本型理财产品以及信托资产的大幅增加造成的。银行理财产品中大多数均不受中央银行存款准备金制度的约束，因此商业银行可借助短期银行理财产品的发行数量调整银行存款规模，从而降低银行的法定准备金要求，但是这将导致商业银行存放中央银行的准备金金额与该银行存款规模并不完全对应，加大了银行经营风险。在现有监管体系下，信托业可横跨资本、货币以及产业市场，制度上的优势促使了信托资产的大幅增长，但其“刚性兑付”特点所蕴含的风险也容易向各个市场传递，尤其是商业银行体系。

2013年影子银行业务总规模为33.42万亿元，略微超过其阈值(33.17万亿元)，表明现阶段我国影子银行业务规模的扩大将会对商业银行体系稳定性产生不利影响。因此，监管当局有必要规范影子银行业务，在积极发挥影子银行促进作用的同时，防止影子银行风险向商业银行体系扩散。

五、结论与政策建议

由上文的实证结果可知，影子银行体系中不同业务对商业银行体系稳定性的影响不同，近两年第一类影子银行业务以及第三类影子银行业务的规模均已超过其各自的阈值，而第二类影子银行业务的规模远小于其阈值。因此，不能片面地认为影子银行业务都是降低商业银行体系稳定性的，或者都是可以增强商业银行体系稳定性的。本文结合前文的分析对我国影子银行的发展提出以下几个方面的建议。

第一，合理引导及规范第一类影子银行业务的发展。民间借贷和P2P借贷作为我国正规金融的补充，填补了正规金融因风险太大而不愿涉足或者供给不足造成的资金缺口，在很大程度上解决了中小微企业融资困难的问题，它们的存在具有一定的合理性。第一类影子银行业务由于其存在的合理性以及客观性，不能简单地对其进行打击，而应该正确、合理引导及规范。首先，加快规范民间借贷、P2P借贷的立法，及时出台规范民间借贷及P2P借贷等相关法律法规。其次，逐步降低资本市场的准入门槛，鼓励更多民间资本进入金融市场，成立村镇银行、民营银行等，丰富金融体系机构。最后，培养民间借贷及P2P借贷的行业自律并发挥社会公众的监督作用。

第二，积极发挥第二类影子银行业务的促进作用。实证结果显示，第二类影子银行业务的阈值为10.61万亿元，而2013年我国第二类影子银行业务规模的测算值为5.19万亿元，远小于其阈值。因此，政府应积极支持第二类影子银行业务的发展，使其充分发挥缓解间接融资压力以及促进商业银行体系稳定性提高的作用。但同时也需要规范的监管制度以及更加全面的风险控制法规的出台，以防止风险的爆发。

第三，适度限制第三类影子银行业务的发展规模。2013年，第三类影子银行业务规模的测算结果已经超过其阈值，表明其庞大的规模开始对商业银行体系稳定性产生负面影响。因此，现阶段监管部门应加强对第三类影子银行业务的监管、规范，同时，适度地提高门槛以限制第三类影子银行业务规模的过快增长。首先，对于商业银行的表外业务要规范其发展，严格监管产品的设计、销售及资金投向等，从而降低影子银行业务的聚集风险，进一步规范商业银行的资产负债表结构。其次，对于规模庞大的银行理财产品，要加强顶层设计，逐步形成具有前瞻性的业务监管体系，完善银行理财监管制度建设。最后，对于信托公司的监管，应积极引导信托公司向本业转移，恢复信托“受人之托、代人理财”的本质。

注释：

[1] Irving Fisher,TheDebtDeflationTheoryofGreatDepressions. Martino Fine Books, 1933, pp. 337-357.

[2] 高新宇：《我国银行体系脆弱性分析》，《辽宁大学学报》(哲学社会科学版)2003年第5期。

[3] 王曼舒、周 娇：《后危机时代我国银行业上市公司脆弱性影响因素研究》，《经济问题探索》2013年第4期。

[4] Thorsten B. and Olivier D.J., “Bank Competition and Stability: Cross Country Heterogeneity”,JournalofFinancialIntermediation, vol. 22, no. 2 (2013), pp. 218-244.

[5] Serpil T., “Competition and Stability: An Analysis of the Turkish Banking System”,InternationalJournalofEconomics&FinancialIssues(IJEFI), vol. 3, no. 3 (2013), pp. 752-762.

[6] 胡祖六：《东亚的银行体系与金融危机》，《国际经济评论》1998年第6期。

[7] Corsetti,Pesenti and Roubini, “A Moder of the East Asian Crises”,EuropeanEconomicReview, vol. 17, no. 5 (1999), pp. 1211-1236.

[8] 张 旭：《金融深化、经济转轨与银行稳定》，北京：经济科学出版社，2004年，第125页。

[9] 张 荔：《论过度的金融自由化对金融体系的助推作用》，《经济评论》2001年第1期。

[10] 张 磊：《刍议WTO框架下的中国金融自由化》，《邵阳学院学报》(社会科学版)2014年第3期。

[11] Burns T., “The Shadow Banking System as a New Source of Financial Turmoil”,CommonwealthParliamentaryAssociationConference, vol. 23, no. 4. (2009), pp. 98-100.

[12] 巴曙松、李胜利：《末日博士鲁比尼的金融预言》，沈阳：万卷出版公司，2010年，第56页。

[13] 李 扬：《影子银行体系发展与金融创新》，《中国金融》2011年第12期。

[14] 易宪容：《“影子银行体系”信贷危机的金融分析》，《江海学刊》2009年第3期。

[15] 毛泽盛、万亚兰：《中国影子银行与银行体系稳定性阈值效应研究》，《国际金融研究》2012年第11期。

[16] 李建军：《中国未观测信贷规模的变化：1978-2008年》，《金融研究》2010年第4期。

[17] 伍志文：《中国银行体系脆弱性状况及其成因实证分析(1979-2000)》，《金融研究》2002年第12期。

[责任编辑：黄艳林]

2015-01-02

福建省社科重点项目“资本账户开放下人民币国际化问题研究” (2014A027)

陈丽英， 女， 福建福州人， 福州大学经济与管理学院副教授、 硕士生导师; 余志鸿， 男， 福建漳州人， 福州大学经济与管理学院硕士研究生。

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1002-3321(2015)03-0027-09