摘要：本文主要在假設(shè)宏觀經(jīng)濟#65380;金融#65380;制度及政策等經(jīng)濟變量不變的條件下，實證分析了1982—2003年22年間中國資本項目開放對經(jīng)濟增長的影響。實證結(jié)果證明：我國的資本項目開放與經(jīng)濟增長之間是相互影響#65380;相互促進的，我國的資本項目開放與經(jīng)濟增長存在著長期影響關(guān)系。中國資本流入變量與黑市外匯溢價即匯率變量對經(jīng)濟增長的影響更為顯著。但在資本項目開放的同時，要注意提高引資的質(zhì)量，避免外資流入對經(jīng)濟增長推動作用的邊際遞減效應(yīng)，使資本項目開放#65380;外資流入對中國經(jīng)濟長期持續(xù)地發(fā)揮推動作用。

關(guān)鍵詞：資本賬戶開放;經(jīng)濟增長

中圖分類號：F830文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1006-1428(2007)10-0010-05

一#65380;海外資本項目開放的測度方法比較

海外資本項目開放的測度方法主要沿著兩條思路進行發(fā)展，一條是約束式測度思路，另一條是開放式測度思路。

(一)約束式測度法

約束式測度法源自國際貨幣基金組織(IMF)每年發(fā)表的《匯率安排和外匯管制年度報告》(Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions，簡稱AREAER)，在海外文獻中，第一次用到該測度指標(biāo)體系的是Grilli和Milesi-Ferretti(1995)。不過首次把該測度指標(biāo)體系量化，是Cottarelli和Giannini，若一國資本項目處于開放狀態(tài)，他們就把該國取值為1，反之，則取值為0。Quinn(1997)進一步從資本項目流入和資本項目流出兩個角度分設(shè)兩項指標(biāo)，每個指標(biāo)從0到2以0.5為間隔，依次確定為0#65380;0.5#65380;l#65380;1.5#65380;2五個間隔點，反映管制程度的差異。指標(biāo)值越大開放程度越高。另外，OECD每隔一年編制一份含有資本流動自由化指標(biāo)的報表(Code of Liberalization of Capital Movements)，從11個方面評述成員國對各類投資管制的情況。在此基礎(chǔ)上，兩位經(jīng)濟學(xué)家Klein和Olivei構(gòu)建了一個新的衡量指標(biāo)：

(二)開放式測度法

開放式測度法運用某一種或幾種經(jīng)濟運行指標(biāo)，定量測度資本項目開放的程度。這類測度方法主要有三個：計算儲蓄率和投資率的關(guān)聯(lián)度#65380;計算利率差異和計算跨國資本流動規(guī)模。

1#65380;Feldstein-Horioka儲蓄率-投資率測度方法。

1980年，F(xiàn)eldstein和Horioka首次使用開放式方法衡量資本項目開放程度。他們認(rèn)為儲蓄率和投資率的相關(guān)程度是反映該國資本流動管制程度很好的指標(biāo)，如果在某一特定年份，一國儲蓄率和投資率相等，則該國實施嚴(yán)格的資本項目管制;反之，一國資本項目是開放的。但是這種方法屢遭非議，如Obstfeld(1986)曾指出即便一國未對資本項目實行任何形式的管制，儲蓄率和投資率也可能會存在高度相關(guān)關(guān)系，并且這種相關(guān)度在大國中更為明顯。

2#65380;基于利息率差異的測度方法。

根據(jù)利率平價理論，在資本可以自由流動的前提下，國內(nèi)利率與國際利率應(yīng)符合利率平價關(guān)系，即一國國內(nèi)利率加上該國預(yù)期的匯率變化率應(yīng)等于國外利率。定量測定一國國內(nèi)利率與世界利率的聯(lián)系程度的模型首先由Edwards和Khan(1985)提出，后來Helmut和Helene(1993)對模型進行了發(fā)展。在這一模型中，國內(nèi)名義的市場利率(i)是世界利率經(jīng)匯率調(diào)整后的值(i*)和資本項目完全封閉時國內(nèi)市場的利率(i*)的加權(quán)平均：

參數(shù)λ即是一國資本項目的開放程度，當(dāng)λ=0時，外部因素不對本國的利率決定發(fā)生作用，國內(nèi)市場利率完全由國內(nèi)資本的供給和需求狀況決定;當(dāng)λ=1時，國內(nèi)市場的利率等于匯率因素調(diào)整后的世界利率，資本是完全自由流動的。王曉春(2001)利用該模型測算了中國1982年至1998年間中國資本項目開放度為0.25。

3#65380;資本流量指標(biāo)。

(1)資本總量流量指標(biāo)。資本項目開放包含兩層含義：①外國投資者對本國投資的自由程度②本國居民對外投資的自由程度。因此，可以用一國資本流入與流出的規(guī)模來對其資本賬戶開放程度進行測度。Kraay(1998)用跨國投資規(guī)模(資本流入和資本流出之和)衡量資本賬戶的開放度(用CAPFL表示)：CAPFL=(跨國資本流入+跨國資本流出量)/GDP。Edison(2002)進一步深化了這一方法，對資本流量指標(biāo)的兩個子項也分別加以衡量，即：CAPFL=FDI流量/GDP十證券投資流量/GDP(其中，證券投資=股票投資+債券投資)。

(2)資本流入流量指標(biāo)。由于國際資本流入對發(fā)展中國家經(jīng)濟有巨大影響，因此在測度資本賬戶開放度時，很有必要剔除資本流出因素，單獨測量資本流入對一國的影響。該指標(biāo)用CAPIFL來表示：CAPIFL=(FDI流入量十證券資本流入量)/GDP。

4#65380;資本存量指標(biāo)。

Lane和Milesi-Ferreti(2002)認(rèn)為僅用國際資本流量來衡量資本項目開放度是不夠的，比如在短期由于政策性因素導(dǎo)致資本的巨大波動問題，因此還需要用資本存量數(shù)據(jù)來測度。

(1)資本流入流出存量。Lane和Milesti-Ferrerri(2002)用FDI與證券投資流入和流出的累積總額(FDI與證券投資)與GDP之比來計算該指標(biāo)。

(2)資本流入存量。Lane和Milesti-Ferrerri(2002)用FDI和證券投資流入的累積量與GDP之比來計算該指標(biāo)。相對于發(fā)達國家來說，發(fā)展中國家的經(jīng)濟增長對外資流入的依賴性更強。

5#65380;實際匯率與官方匯率差。

除了上述4個國際上普遍使用的計量資本項目開放的數(shù)量指標(biāo)外，在實行固定匯率制的發(fā)展中國家實際匯率與官方匯率的差，即黑市匯率溢價也可以作為測度資本項目開放程度的指標(biāo)。因為黑市匯率溢價主要由兩方面因素決定：一國貨幣匯率高估的程度與國內(nèi)外資本管制和外匯管制的嚴(yán)格程度。嚴(yán)格的資本管制和外匯管制一方面會刺激資本外流，另一方面又會限制資本外流。如果實證檢驗結(jié)果表明黑市匯率溢價與資本外流正相關(guān)，那么說明匯率高估在黑市匯率溢價中起決定性作用，并且推動資本外流;反之則說明嚴(yán)格的外匯管制在黑市匯率溢價中起決定性作用，而且它對資本外流起到的限制性作用超過了它的推動性作用(李慶云，田曉霞，2000)。

(三)兩種測度方法的比較

約束式測度法指標(biāo)簡單直接，應(yīng)用方便。但是在測度資本管制規(guī)模與管制程度方面反映能力有限，無法準(zhǔn)確量度資本管制放開的漸進性;同時，由于約束式測度法指標(biāo)主要采用人為設(shè)定的虛擬變量來測度開放程度，主觀性很強。因此，以實際資本流動規(guī)模為基礎(chǔ)的開放式測度方法指標(biāo)的客觀性可能更強。開放式測度方法指標(biāo)則既從流量角度提供了一國在某個時點的管制程度，也從存量角度較好地測度了一國資本項目在一段時期內(nèi)開放的過程。但是，開放式測度方法指標(biāo)也存在內(nèi)生性的困擾，因為在長期開放型宏觀經(jīng)濟模型中，引起的資本流量變動的因素不僅包括資本管制政策，還與經(jīng)濟增長的一系列政策與環(huán)境因素密切相關(guān)，如一國貨幣政策#65380;財政政策#65380;經(jīng)濟增長態(tài)勢和全球經(jīng)濟#65380;金融#65380;政治環(huán)境等諸多方面。可見，兩種測度方法各有利弊，兩種方法分別從不同側(cè)面反映了一國資本項目開放的情況。因此同時采用多種方法來反映一國資本項目開放的情況會更加全面#65380;準(zhǔn)確。

二#65380;變量與數(shù)據(jù)

被解釋變量GROWTH等于人均實際GDP增長率;測度資本項目開放程度的指標(biāo)(IFI)可以是第一部分介紹的任何一個。但由于第一類約束式測度法指標(biāo)對資本項目開放程度的描述過于簡單粗略，所以本文采用第二類開放式測度法指標(biāo)來分析資本項目開放與經(jīng)濟增長二者的關(guān)系。

具體來說，采用的計量資本項目開放程度的指標(biāo)有：資本流量總量指標(biāo)(包括資本流入流出流量TCF和資本流入流出存量TSCF)#65380;資本流入流量指標(biāo)(包括資本流入流量CI和資本流入存量SCI)#65380;中美利差(RRD)及人民幣黑市匯率溢價(PBM)六個指標(biāo)，六個指標(biāo)的計算方法如下：

1#65380;資本流入流出流量(TCF)。采用Edison(2002)計算CAPFL的方法，即：CAPFL=FDI流量/GDP十證券投資流量/GDP(其中，證券投資=股票投資+債券投資)。不同的是本文將CAPFL取對數(shù)作為TCF。

2#65380;資本流入流出存量(TSCF)。采用Lane和Milesti-Ferrem(2002)的方法，對其結(jié)果再取對數(shù)。

3#65380;資本流入流量(C1)。采用CAPFL的對數(shù)來表示，CAPIFL=(FDI流入量十證券資本流入量)/GDP。

4#65380;資本流入存量(SCI)。采用Lane和Milesti-Ferrerri(2002)的方法，對其結(jié)果再取對數(shù)。

5#65380;中美利率水平差(RRD)。國內(nèi)的名義利率為國內(nèi)居民一年期整存整取的儲蓄存款利率，對于當(dāng)年公布幾次利率的年份進行加權(quán)平均處理。國內(nèi)物價指數(shù)為居民消費價格指數(shù)(CPI)。名義利率減去通貨膨脹率即得國內(nèi)實際利率水平。同時選用美國3個月期的CDs年利率為美國名義利率，用美國的消費價格指數(shù)表示美國市場的物價水平并據(jù)此計算出國外通貨膨脹率，這樣就可以得出美國市場的實際利率水平。中美利率水平差(RRD)由國外實際利率減去國內(nèi)實際利率得出。由于中美兩國利差有負(fù)數(shù)，所以不能用對數(shù)形式的回歸模型，只能用半對數(shù)形式回歸模型。

6#65380;人民幣黑市匯率溢價(PBM)。主要是人民幣黑市匯率比官方匯率高估程度。根據(jù)World Currencv Yearb00k(1985#65380;1988#65380;1989)Ding(1998)，楊海珍，羅永立((2002)和楊勝剛(2003)有關(guān)數(shù)據(jù)計算得出。

除了上述選用的衡量資本項目開放的指標(biāo)外，還要控制其他對經(jīng)濟增長有潛在影響的變量，如特定的宏觀經(jīng)濟環(huán)境#65380;金融#65380;制度#65380;政策環(huán)境。控制的宏觀經(jīng)濟變量有：通貨膨脹(CPI)等于以1978年為基年的居民消費物價指數(shù)的增長率;政府的財政收支差額(GB)等于政府財政支出差額與GDP之比，正值表示政府收支盈余，負(fù)值表示政府收支出現(xiàn)赤字;國民受教育程度(EY)等于國民平均受教育年限的對數(shù)。本文還考慮了金融中介機構(gòu)的發(fā)展和國內(nèi)證券市場流動性對經(jīng)濟增長的影響，控制的金融變量有：私人部門信貸(PC)等于存款銀行和其他非銀行金融機構(gòu)發(fā)放給私人部門貸款與GDP之比的對數(shù);證券市場指標(biāo)(ST)等于國內(nèi)股票市場交易總量與GDP之比的對數(shù)?？刂频闹贫燃罢咦兞坑校焊瘮≈笖?shù)(E1)用全國查處腐敗案件數(shù)的對數(shù)來衡量政府的腐敗水平;資本外逃(CF)與GDP的比的對數(shù)表示資本項目管制政策的有效性。資本外逃采用的樣本區(qū)間為1982—2003年，其中1982—2002年的數(shù)據(jù)取自楊勝剛(2003)，2003和2004年數(shù)據(jù)根據(jù)楊勝剛(2003)所提供的方法估計得來。所測算出的資本外逃數(shù)額有正亦有負(fù)，所以只取資本外逃數(shù)額與GDP的比值，而不再取對數(shù)。

本文數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒#65380;中國金融統(tǒng)計年鑒#65380;IFM國際金融統(tǒng)計年鑒及中宏數(shù)據(jù)庫。統(tǒng)計時間從1982年至2003年，從1982年開始的原因是中國從1982才有正式對外公布的國際收支平衡表。需要特別說明的是：腐敗指數(shù)統(tǒng)計資料中缺1983和1987年的數(shù)據(jù)，用上年數(shù)據(jù)補齊;我國股票市場從1991年開始，所以證券市場指標(biāo)也自1991年起;國民平均受教育年限數(shù)據(jù)來源于《新中國50年(1949—1998)統(tǒng)計資料匯編》(1999)，《2003統(tǒng)計年鑒》和2003年統(tǒng)計公報。

三#65380;模型設(shè)定及計量方法

計量方法上本文主要采用最小二乘法，在控制了宏觀經(jīng)濟#65380;金融#65380;制度及政策等經(jīng)濟變量的條件下，實證分析了中國1982—2003年22年間中國資本項目開放對經(jīng)濟增長的影響。

GROWTH為被解釋變量經(jīng)濟增長等于實際人均GDP的增長率。IFI為測度資本項目開放程度的指標(biāo)。x是控制變量組，數(shù)據(jù)的時間跨度是1982—2003年共22年，其中股票市場指標(biāo)自1991年始。22年的數(shù)據(jù)可以剔除經(jīng)濟周期性及短期政策和金融波動的影響，得出資本項目開放對長期經(jīng)濟增長的影響。根據(jù)前文所述本文擬采用6個測度資本項目開放程度的指標(biāo)分別作為被解釋變量，因此基本模型又可寫為6個具體的回歸模型：

1#65380;GROWTH=α+βTCF+γX+εi

2#65380;GROWTH=α+βTSCF+γX+εi

3#65380;GROWTH=α+βCI+γX+εi

4#65380;GROWTH=α+βSCI+γX+εi

5#65380;GROWTH=α+βRRD+γX+εi

6#65380;GROWTH=α+βPBM+γX+εi

需要說明的是模型5中美利差采用的是實際利率差，已考慮了物價的影響，所以控制變量組X中就不在使用通脹率的指標(biāo)。腐敗指數(shù)=Ln(腐敗案件數(shù)/10000)

四#65380;結(jié)論

(一)各變量之間的相關(guān)系數(shù)

表1為模型中所含所有變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)表，通過該表可以初步看出變量之間的相關(guān)關(guān)系。

表中加粗部分是兩個指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)大于0.5，從該表中可以看出上述設(shè)立的六個模型中，各模型中的自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，因此模型不存在顯著共線性問題。其中SCI#65380;CI#65380;TCF和TSCF之間的相關(guān)系數(shù)大于50%，但因為它們作為資本項目開放程度的不同指標(biāo)分別用在不同的模型中，所以對整個模型的共線性問題不發(fā)生影響。還有CPI與RRD的相關(guān)系數(shù)達到0.9327，所以模型5中用RRD為解釋變量時不再選用CPI為控制變量。從相關(guān)系數(shù)表中我們還可以看出：

1#65380;資本外逃CF與消費物價指數(shù)增長率CPI財政收支差額GB#65380;私人貸款PC和實際存款利率之間相關(guān)系數(shù)都大于0.5，其與PC負(fù)相關(guān);私人貸款越多，資本外逃越少或反之，說明私人貸款不僅主要用于國內(nèi)的投資，而且還可以吸引其他資本投入國內(nèi)市場;與RRD正相關(guān)說明美國與中國的利差越大，資本外逃越多，這與資本是逐利的經(jīng)濟學(xué)一般解釋相符。

2#65380;資本流入量CI與PBM#65380;PC和ST相關(guān)系數(shù)大于0.5。其中與PC的相關(guān)系數(shù)為0.538，說明在中國的對外經(jīng)濟往來特別是資本往來中私人投資的作用是顯著的;與ST的相關(guān)系數(shù)為0.7186表明資本流入與證券市場有很高的相關(guān)性，這說明了盡管現(xiàn)階段中國的資本市場存在管制，但管制的有效性較低，外國資本可以通過各種方式繞過管制進入中國國內(nèi)的證券市場。

3#65380;雖然腐敗指數(shù)EI與各變量之間的相關(guān)系數(shù)均沒超過0.5，但比較EI與其他變量的相關(guān)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)EI與GB的相關(guān)系數(shù)相對最大為0.4487，說明腐敗與政府財政收支相關(guān)性最高。這也與經(jīng)濟理論與現(xiàn)實相符。EI與GROWTH的相關(guān)系數(shù)為負(fù)說明EI不利于經(jīng)濟增長;EI與PC的相關(guān)系數(shù)變?yōu)樨?fù)，說明腐敗也不利于私人獲得貸款，而經(jīng)濟理論認(rèn)為私人投資是最有效率的投資，因此腐敗也會使經(jīng)濟效率相對下降。

4#65380;外匯黑市溢價PBM與PC#65380;SCI#65380;ST#65380;TCF和TSCF的相關(guān)系數(shù)大于0.5，其中PBM與SCI#65380;CI#65380;TCF和TSCF說明PBM至少與這三個變量一樣是度量資本項目開放程度有效的變量，甚至比SCI#65380;TCF和TSCF還要好，因為它的變化可以綜合反映這四個變量的變化。表中PBM與ST相關(guān)系數(shù)為-0.9073，表明在實際外匯市場上人民幣貶值，中國國內(nèi)證券市場交易總量相應(yīng)下降，說明人民幣貶值會使資本流出國內(nèi)證券市場。這是由于人民幣貶值使外資進入國內(nèi)證券市場不僅會面臨證券市場本身的風(fēng)險，還會面臨人民幣貶值的匯率風(fēng)險，所以撤出國內(nèi)證券市場。PBM與PC相關(guān)系數(shù)為負(fù)，它們之間的深層關(guān)系還有待進一步研究。

5#65380;私人貸款PC與RRD#65380;ST和TCF相關(guān)系數(shù)均大于0.5，其中PC與SI與TCF相關(guān)系數(shù)分別為0.5956#65380;0.7021，與PC與CI相關(guān)系數(shù)大于O.5一樣說明說明在中國的對外經(jīng)濟往來特別是資本往來中私人投資的作用是顯著的。

表2為6個模型用簡單最小二乘法回歸的結(jié)果，可以看出：

1#65380;在6個模型中擬合較好的是模型3#65380;4和6，說明在6個度量資本項目開放程度的指標(biāo)中CI#65380;SCI和PBM模型對經(jīng)濟增長解釋的較好，其中從整體擬合程度上看SCI模型最好，從各個變量的顯著性上看CI模型似合最好。說明外國資本流入對中國經(jīng)濟增長的影響比資本流出(TCF與TSCF)對經(jīng)濟增長的影響更顯著。因此，本文以下的分析就選取這三個模型，而舍棄1#65380;2和5三個擬合不好的模型。

2#65380;PBM模型顯著說明中國的外匯匯率政策與制度對經(jīng)濟增長的影響很大，PBM每增加1個點就能使經(jīng)濟增長1.48956個點。黑市外匯溢價反映的是實際市場匯率與官方匯率的著額，差額的擴大說明實際外匯市場上本幣貶值，本幣貶值可以促進出口抑制進口，進而推動經(jīng)濟增長。由于在樣本期間我國大部分時間實際實行的是管制的固定匯率制度，因此匯率這種對經(jīng)濟增長的調(diào)節(jié)作用受到了很大的制約，只能通過黑市這種非正規(guī)的渠道來發(fā)揮部分作用。

3#65380;從表2可以看出，經(jīng)濟增長GROWTH與四個資本流動性指標(biāo)TCF#65380;TSCF CI和SCI的系數(shù)均為負(fù)，因為與之相對應(yīng)的模型1—4為對數(shù)模型，模型系數(shù)為兩變量之間的彈性系數(shù)，所以系數(shù)為負(fù)表明白變量的變動每增加1%，因變量的變動就減少相應(yīng)系數(shù)個百分?jǐn)?shù)。這也說明資本流動對經(jīng)濟增長的影響會隨著資本流動絕對量的積累而逐漸變小，也就是說，外資資本對中國經(jīng)濟增長的推動作用是邊際遞減的。因此我國今后吸引外資的工作重點應(yīng)該從片面追求絕對量的增加轉(zhuǎn)為提高對吸引外資的質(zhì)量和利用效率提高上來。

4#65380;在控制變量中對中國經(jīng)濟增長影響最顯著的是CPI，在三個較好的模型3#65380;4和6中都顯著，說明在中國適度的通貨膨脹對經(jīng)濟增長有利。PC在模型3和模型4中顯著，在模型6中雖然不顯著但t值也達到了1.836670，說明隨著中國改革的深入#65380;非公有經(jīng)濟的發(fā)展，非公有經(jīng)濟對中國經(jīng)濟增長的推動作用越來越顯著。雖然GB在模型3顯著，模型4和6中不顯著，但3個模型中GB系數(shù)均為正說明政府財政收支對經(jīng)濟增長確實有推動作用。ST在模型4中顯著，在模型3和6中不顯著，但3個模型中系數(shù)均為正，說明無論作用大小國內(nèi)證券市場的發(fā)展對經(jīng)濟也確實有推動作用。EI在3個模型中均不顯著，說明雖然腐敗對國內(nèi)經(jīng)濟與政治發(fā)展起到不利的影響，但現(xiàn)階段腐敗在總體上并沒有嚴(yán)重到絕對使經(jīng)濟發(fā)展倒退的程度，因此政府應(yīng)該借助經(jīng)濟發(fā)展的大好時機嚴(yán)懲腐敗，以促進中國經(jīng)濟持續(xù)而健康地發(fā)展。EY和CF在3個模型中或顯著或不顯著#65380;系數(shù)或正或負(fù)，說明國民受教育程度及資本外逃對中國經(jīng)濟增長的總體影響存在著不確定性。

綜上所述，我國的資本項目開放與經(jīng)濟增長之間是相互影響#65380;相互促進的，我國的資本項目開放與經(jīng)濟增長存在著長期影響關(guān)系。在中國資本流入變量與黑市外匯溢價即匯率變量對經(jīng)濟增長的影響更為顯著。但在資本項目開放的同時，要注意提高引資的質(zhì)量，避免外資流入對經(jīng)濟增長推動作用的邊際遞減效應(yīng)，使資本項目開放#65380;外資流入對中國經(jīng)濟長期持續(xù)地發(fā)揮推動作用。

參考文獻：

[1]Hali J.Edison，Ross Levine，Luca Ricci，and Torsten Slock. 2002. International Financial Integration and Economic Growth. MF Working Paper，WP/02/145

[2]Ding J.P. 1998. China’s Foreign Exchange Black Market and Exchange Flight： Analysis of Exchange Rate Policy. The Developing Economics，March

[3]Grilli and Milesi-ferretti，1995. “Economic Effects and Structural Determinants of Capital Controls. IMF Staff Papers，42(3)517-51

[4]Cottarelli，C. and Giannini，C.，1997. Credibility without Rules？ Monetary frameworks in the post-Breton Woods ear. IMF Occasional Paper No.154

[5]Quinn，Dennis，1997. The Correlates of Change in International Financial Regulation. American Political Science Review，Vol. 91，No.3，(September)，pp.531-51

[6]Feldstein，Martin，and Charles Horioka，1980. Domestic Saving and International Capital Flows. The Economic Journal. Vol.90，NO.358，pp.314-29

[7]Obstfeld，Maurice，1986. Capital Mobility in the World Economy： Theory and Measurement. in Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy，Vol.24，ed.by K.Brunner and A.Meltzer，(Spring)

[8]王曉春.中國資本項目開放度淺析.統(tǒng)計研究，2001；6

[9]楊海珍，羅立永.中國資本外逃影響因素的計量分析［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理， 2002；11

［10］楊勝剛.資本外逃與中國的對策［B］.湖南大學(xué)出版社，2003

(責(zé)任編輯：姜天鷹)

“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”