劉煥鵬，嚴(yán)太華

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶400044）

●中國(guó)經(jīng)濟(jì)

OFDI與企業(yè)R&D投入關(guān)系中的“門限效應(yīng)”分析
——基于政府干預(yù)視角

劉煥鵬，嚴(yán)太華

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶400044）

文章基于2003-2012年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建非線性面板門限回歸模型，實(shí)證分析了OFDI對(duì)各地區(qū)企業(yè)R&D投入的非線性影響及政府干預(yù)在OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入影響中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響顯著的存在基于政府干預(yù)的門限效應(yīng)：政府干預(yù)未跨越門限值時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響不顯著；政府干預(yù)跨越門限值后，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入具有顯著的抑制效應(yīng)。

政府干預(yù)；對(duì)外直接投資；企業(yè)R&D投入；門限效應(yīng)

近年來(lái)隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和企業(yè)實(shí)力增強(qiáng)，對(duì)外直接投資（OFDI）得到迅猛發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2011年中國(guó)對(duì)外直接投資凈額達(dá)到746.5億美元，實(shí)現(xiàn)了自2003年權(quán)威發(fā)布年度數(shù)據(jù)以來(lái)連續(xù)十年增長(zhǎng)。而企業(yè)R&D投入是提高技術(shù)創(chuàng)新能力的根本途徑，對(duì)于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有至關(guān)重要的作用［1］。因此，隨著對(duì)外直接投資的快速發(fā)展，對(duì)外直接投資對(duì)企業(yè)R&D投入的影響也引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要單純研究OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響，鮮有文獻(xiàn)考慮政府干預(yù)在其中的重要作用。在中國(guó)，政治上的業(yè)績(jī)激勵(lì)和經(jīng)濟(jì)上的財(cái)政利益激勵(lì)，使得地方政府具有了通過(guò)投資干預(yù)經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)烈意愿［2］。因此，我們認(rèn)為政府干預(yù)是影響OFDI與企業(yè)R&D投入關(guān)系的重要因素，忽略政府干預(yù)單純考慮OFDI與企業(yè)R&D投入之間的關(guān)系會(huì)導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)論。因此，政府干預(yù)在OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入影響中具有怎樣的作用，既是各地政府制定相關(guān)政策的重要依據(jù)，也必然會(huì)成為學(xué)術(shù)界研究的重點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)綜述

理論界關(guān)于OFDI對(duì)母國(guó)企業(yè)R&D投入影響的實(shí)證研究始于Kogut和Chang及Neven和Siotis對(duì)日本OFDI的研究，他們發(fā)現(xiàn)日本對(duì)美國(guó)和歐盟國(guó)家的投資顯著提高了日本國(guó)內(nèi)企業(yè)的R&D投入［3-4］。之后學(xué)術(shù)界對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了廣泛的研究。目前，國(guó)外現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)通常將跨國(guó)企業(yè)分為水平型跨國(guó)企業(yè)和垂直型跨國(guó)企業(yè)，并認(rèn)為OFDI可以影響母國(guó)企業(yè)的R&D投入［5］。Chuang和Lin使用1991年臺(tái)灣制造業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)OFDI降低了母公司的研發(fā)密度［6］。而Lin和Yeh使用西班牙數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)OFDI和母國(guó)企業(yè)R&D投入正相關(guān)［7］。Cuervo-Cazurra和Un則認(rèn)為在OFDI強(qiáng)化了區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化之后母國(guó)企業(yè)R&D投入、研發(fā)外包和外部R&D采購(gòu)均會(huì)得到增加［8］。Kumar和Aggarwal使用美國(guó)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)母國(guó)企業(yè)R&D投入與OFDI在東道國(guó)的盈利正相關(guān)［9］。Huang研究了臺(tái)灣對(duì)大陸的OFDI對(duì)臺(tái)灣信息技術(shù)企業(yè)R&D投入的影響，發(fā)現(xiàn)OFDI促進(jìn)了臺(tái)灣信息技術(shù)企業(yè)的R&D投入［10］。

隨著中國(guó)“走出去”戰(zhàn)略的實(shí)施和OFDI的快速增長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)于中國(guó)OFDI進(jìn)行了豐富的研究。祁春凌研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)尋求是我國(guó)對(duì)高技術(shù)水平的發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行直接投資的主要?jiǎng)訖C(jī)，而且發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)技術(shù)轉(zhuǎn)讓和高技術(shù)產(chǎn)品出口的限制越多，我國(guó)對(duì)其進(jìn)行的技術(shù)尋求型OFDI就越多［11］。陳菲瓊等實(shí)證分析了OFDI對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升作用，發(fā)現(xiàn)OFDI促進(jìn)了我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新，而且東部的OFDI獲得了積極的逆向技術(shù)溢出，中部地區(qū)的OFDI對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力提升的影響并不顯著，西部地區(qū)OFDI對(duì)其技術(shù)創(chuàng)新能力則具有阻礙作用［12］。沙文兵則發(fā)現(xiàn)OFDI對(duì)東部地區(qū)的逆向溢出效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，而西部地區(qū)則沒(méi)有逆向溢出效應(yīng)［13］。而李梅則發(fā)現(xiàn)OFDI渠道的國(guó)外R＆D存量對(duì)國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用非常微弱［14］。蔡冬青和周經(jīng)發(fā)現(xiàn)我國(guó)OFDI具有顯著的逆向技術(shù)溢出，這種溢出受東道國(guó)研發(fā)投入、人力資本的正向影響［15］。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)OFDI對(duì)出口技術(shù)水平具有直接的促進(jìn)作用，這種促進(jìn)作用受到吸收能力的正向促進(jìn)，受到以地區(qū)稟賦狀況的制約［16-17］。

綜上所述，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注政府干預(yù)在OFDI與企業(yè)R&D投入關(guān)系中的作用。本文試圖以中國(guó)2003-2011年的省際面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，構(gòu)建非線性面板門限回歸模型，實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)各地區(qū)OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響是否存在政府干預(yù)門限效應(yīng)。

二、模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型設(shè)定

本文主要目的是分析政府干預(yù)在OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入影響中的作用，即隨著各地區(qū)政府干預(yù)程度的變化，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響是否會(huì)產(chǎn)生非線性的轉(zhuǎn)換特征。如果忽視這種特征，使用線性模型進(jìn)行研究，就不能正確刻畫OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響。而非線性面板門限回歸模型可以很好地捕捉經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)突變產(chǎn)生的非線性門限特征，而且可以通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的自動(dòng)識(shí)別來(lái)確定門限值，同時(shí)還具有一般面板數(shù)據(jù)模型所具有的良好特性。因此，本文采用Hansen的非線性面板門限回歸模型［17］分析OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響中的非線性金融發(fā)展門限效應(yīng)。非線性面板門限回歸模型設(shè)定如下：

式（1）中，政府干預(yù)govit為門限變量，η為門限值，I(?)為指示性函數(shù)；通過(guò)比較門限變量govit與門限值η的大小，可將樣本觀察值分成兩個(gè)樣本區(qū)域，兩樣本區(qū)域之間的差異主要表現(xiàn)為回歸系數(shù)α1與α2的取值不同。

當(dāng)govit＜η時(shí)，I(·)=1，否則I(·)=0?？蓪⑷我獾摩?作為初始值賦給η，采用最小二乘法（OLS）估計(jì)各回歸系數(shù)，同時(shí)，可以求出相應(yīng)的殘差平方和S1(η)。如果依次在η取值范圍內(nèi)從小到大選定η0，就可以得到多個(gè)不同的S1(η)，使得殘差平方和S1(η)最小的就是門限值η*，即η*=argm in S1(η)。在估計(jì)出門限值和斜率值的前提下，需要進(jìn)行兩個(gè)檢驗(yàn)：

第一，檢驗(yàn)門限效應(yīng)是否顯著。原假設(shè)為H0:θ1=θ2，備擇假設(shè)為H1:θ1≠θ2，相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量為：

其中，S0為在H0條件下的殘差平方和，S1(η?)表示在H1條件下的殘差平方和，σ?2表示在H1條件下的殘差方差。因?yàn)樵僭O(shè)條件下門限值η是不確定的，所以統(tǒng)計(jì)量F不滿足標(biāo)準(zhǔn)分布，Hansen指出可以通過(guò)采用“Bootstrap抽樣法”模擬其漸進(jìn)分布，進(jìn)而獲得漸進(jìn)有效的概率p值以檢驗(yàn)其顯著性［18］。

第二，檢驗(yàn)門限估計(jì)值是否等于真實(shí)值。原假設(shè)為H0:η?=η0，備擇假設(shè)是H1:η?≠η0，相應(yīng)的似然比統(tǒng)計(jì)量為：

雖然統(tǒng)計(jì)量LR也不滿足標(biāo)準(zhǔn)分布，但Hansen給出了一個(gè)簡(jiǎn)單計(jì)算拒絕域的公式，即在顯著性水平τ條件下，當(dāng)時(shí)拒絕原假設(shè)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

本文的數(shù)據(jù)類型為中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)。由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，未包括在樣本內(nèi)。為保證OFDI統(tǒng)計(jì)口徑一致，并考慮數(shù)據(jù)的可得性，僅選取了2003-2011年共9年的數(shù)據(jù)。且使用各地區(qū)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與工業(yè)總產(chǎn)值的百分比表示企業(yè)R&D投入，為了克服可能的樣本選擇及非正態(tài)分布問(wèn)題，對(duì)其進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理；使用各地區(qū)對(duì)外直接投資凈額與同期GDP的百分比表示OFDI；使用國(guó)有單位固定資產(chǎn)投資與同期GDP的百分比表示政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度?？刂谱兞恐型馍讨苯油顿Y使用外商直接投資額與同期GDP之比表示；金融發(fā)展水平使用存貸款總額與同期GDP之比表示；產(chǎn)出缺口使用相對(duì)產(chǎn)出缺口表示；在崗職工平均工資使用在崗職工實(shí)際平均工資表示。其中，企業(yè)R&D投入和專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)外直接投資凈額來(lái)源于商務(wù)部《2011年度對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》與《2012年度對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，計(jì)算外國(guó)直接投資額、相對(duì)產(chǎn)出缺口、金融發(fā)展水平和職工工資的原始等數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）估計(jì)結(jié)果

第一，進(jìn)行門限效應(yīng)的存在性檢驗(yàn)。表2給出了進(jìn)行門限效應(yīng)存在性檢驗(yàn)后所得到的F值和Bootstrap P值。從表中不難看出，以政府干預(yù)為門限變量時(shí)，單門限效應(yīng)通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，而雙門限效應(yīng)沒(méi)有通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明模型存在單門限效應(yīng)而不存在雙門限效應(yīng)。因此，后文選用單門限模型分析。

表2 門限效應(yīng)檢驗(yàn)

第二，對(duì)單門限模型的門限值進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。表3列舉了以政府干預(yù)為門限變量的門限估計(jì)值和95%及99%置信區(qū)間。由表3可知，單門限估計(jì)值為17.989，處于95%和99%的置信區(qū)間內(nèi)，表明似然比處于原假設(shè)的接受域內(nèi)，另外由圖1也可看出，似然比統(tǒng)計(jì)量為零值，說(shuō)明門限的估計(jì)值與實(shí)際值相等。

表3 門限值估計(jì)及其置信區(qū)間

圖1 門限估計(jì)值及95%置信區(qū)間

第三，對(duì)單門限模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。估計(jì)結(jié)果如表4所示，當(dāng)政府干預(yù)小于門限值17.989時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響沒(méi)有通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明當(dāng)政府干預(yù)低于門限值時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入存在并不顯著的抑制效應(yīng)；當(dāng)政府干預(yù)大于門限值17.989時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響在1%顯著性水平上為負(fù)值，說(shuō)明當(dāng)政府干預(yù)高于門限值時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入會(huì)產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng)，此時(shí)的抑制效應(yīng)（-0.955 344 7）是政府干預(yù)低于門限值時(shí)對(duì)OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入抑制效應(yīng)（0.066 1341）的14.45倍。

表4 面板門限模型的估計(jì)結(jié)果

表5 政府干預(yù)省份區(qū)域及省份數(shù)

（二）結(jié)果分析

由上述實(shí)證結(jié)果可知，OFDI與企業(yè)R&D投入之間存在政府干預(yù)門限效應(yīng)。接下來(lái)就上述結(jié)果進(jìn)行分析。

第一，從時(shí)間角度分析。單門限將我國(guó)30個(gè)省份分成兩個(gè)區(qū)域，即低政府干預(yù)區(qū)域(govit＜17.989)和高政府干預(yù)區(qū)域(govit≥17.989)。由圖2和表5可知，2003-2012年間政府干預(yù)小于門限值的低政府干預(yù)地區(qū)數(shù)量共136個(gè)，占總數(shù)的45.33%；政府干預(yù)大于門限值的高政府干預(yù)地區(qū)數(shù)量共164個(gè)，占總數(shù)的54.67%。說(shuō)明總體而言，我國(guó)40%以上的地區(qū)政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度較低，推進(jìn)OFDI時(shí)不會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入造成顯著的負(fù)面影響，超過(guò)50%的地區(qū)政府干預(yù)程度高于門限值，推進(jìn)OFDI時(shí)會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng)。由圖2可知，在2003-2005年間，政府干預(yù)小于門限值的地區(qū)數(shù)量大于政府干預(yù)大于門限值的地區(qū)數(shù)量，但在2004年之后，政府干預(yù)大于門限值的地區(qū)數(shù)量開(kāi)始增加，在2005年之后政府干預(yù)大于門限值的省份數(shù)量超過(guò)政府干預(yù)小于門限值的省份數(shù)量，且在2009年和2010年差距達(dá)到最大，2010年之后開(kāi)始趨于收斂。這可能與我國(guó)政府啟動(dòng)的四萬(wàn)億投資密切相關(guān)。說(shuō)明在推進(jìn)OFDI時(shí)不會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生顯著影響的省份呈逐漸下降的趨勢(shì)；而推進(jìn)OFDI時(shí)對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生顯著抑制效應(yīng)的省份數(shù)量呈逐漸上升然后下降的趨勢(shì)。

圖2 高、低政府干預(yù)省份數(shù)量變化趨勢(shì)

第二，從地區(qū)角度分析。表5給出了2003-2012年位于高、低政府干預(yù)區(qū)域的具體省份。位于高政府干預(yù)區(qū)域的省份主要以經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展程度較低的西部地區(qū)省份為主，而經(jīng)濟(jì)和科技較發(fā)達(dá)廣東、上海、北京、江蘇、浙江和山東等地一直處于低政府干預(yù)區(qū)域，中部的地區(qū)省份則位于兩者之間。然而，天津似乎是一個(gè)特列，除2008年之外，其余年份天津一直位于高政府干預(yù)區(qū)域。但總體而言，上述結(jié)果說(shuō)明政府干預(yù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)不一定會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，但是會(huì)促使OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng)，從而會(huì)降低地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和持續(xù)性。

四、結(jié)束語(yǔ)

基于2003-2011年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建非線性面板門限回歸模型，實(shí)證分析了OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響及政府干預(yù)在OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入影響中的作用。

本文研究發(fā)現(xiàn)：政府干預(yù)是影響OFDI與企業(yè)R&D投入關(guān)系的一個(gè)重要因素，OFDI與企業(yè)R&D投入之間存在政府干預(yù)門限效應(yīng)。當(dāng)政府干預(yù)低于門限值時(shí)，OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響并不顯著；當(dāng)政府干預(yù)高于門限值時(shí)，OF?DI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響具有顯著的抑制效應(yīng)。我國(guó)40%以上的地區(qū)政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度較低，推進(jìn)OFDI時(shí)不會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入造成顯著的負(fù)面影響，但超過(guò)50%的地區(qū)政府干預(yù)程度高于門限值，推進(jìn)OFDI時(shí)會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生顯著的抑制效應(yīng)。而且位于低政府干預(yù)區(qū)域的省份數(shù)量呈逐漸下降的趨勢(shì)；位于高政府干預(yù)地區(qū)的省份數(shù)量呈逐漸上升然后下降的趨勢(shì)。研究還發(fā)現(xiàn)，位于高政府干預(yù)區(qū)域的省份主要以西部省份為主，位于低政府干預(yù)區(qū)域的省份主要以東部地區(qū)為主，說(shuō)明政府干預(yù)不一定會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。

通過(guò)上述結(jié)論我們可以得到如下政策建議：政府為促進(jìn)企業(yè)R&D投入而推進(jìn)OFDI時(shí)，應(yīng)充分考慮自身對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)程度的影響。特別是對(duì)于高政府干預(yù)省份試圖促進(jìn)本地企業(yè)R&D投入時(shí)，應(yīng)首先降低政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的程度，把政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)控制在較低的水平，只有如此才能降低OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的抑制效應(yīng)。同時(shí)，政府干預(yù)不一定會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，而且會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投入產(chǎn)生抑制效應(yīng)，從而降低了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和持續(xù)性。因此，為了提高當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和持續(xù)性，也應(yīng)當(dāng)降低政府對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)干預(yù)。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：使用非線性面板門限模型，實(shí)證分析了各地區(qū)OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入影響政府干預(yù)門限效應(yīng)。本文OFDI對(duì)企業(yè)R&D投入的影響顯著的存在政府干預(yù)門限效應(yīng)的觀點(diǎn)是以往學(xué)者沒(méi)有發(fā)現(xiàn)的，這為以后研究OFDI與企業(yè)R&D投入的關(guān)系拓展了新的視角。

［1］孫曉華，辛夢(mèng)依.R&D投資越多越好嗎？［J］.科學(xué)學(xué)研究，2013，31（3）：377-385.

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［責(zé)任編輯：張青］

An Analysison the“Threshold Effect”in the Relationship between OFDIand Enterprise R&D Investment—Based on the Perspective ofGovernment Intervention

LIUHuan-peng，YAN Tai-hua
（Schoolof Economicsand BusinessAdm inistration，Chongqing University，Chongqing 400044，China）

Based on China’s provincial panel data during the year of 2003 to 2012 and building the nonlinear panel threshold regressionmodel，the papermakesan empiricalanalysison thenonlinear impactofOFDIon regionalenterprise R&D investment and the roleofgovernmentintervention in theeffectofOFDIon enterpriseR&D investment.The resultsshow thatthe impactofOFDI on enterpriseR&D investment isbased on the threshold effectofgovernment intervention.The impactofOFDIon enterprise R&D investment isnotsignificantwhen thegovernmentintervention doesnotgobeyond thescopeof the threshold.However，the inhibitory effectofOFDIon enterprise R&D investment is remarkableafter thegovernmentintervention exceeds the limitof the threshold.

government intervention；OFDI；enterprise R&D investment；threshold effect

F752.01

A

1007-5097（2014）11-0059-04

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.11.012

2014-07-01

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目（12CJY074）

劉煥鵬（1984-），男，山東濟(jì)南人，博士研究生，研究方向：金融發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新；

嚴(yán)太華（1964-），男，重慶人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：金融理論與政策。