侯德鑫，姜婷鳳

（清華大學(xué)a.五道口金融學(xué)院，北京 100083;b.社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 100084）

中國(guó)上市銀行X利潤(rùn)效率的測(cè)度與分析

侯德鑫a，姜婷鳳b

（清華大學(xué)a.五道口金融學(xué)院，北京 100083;b.社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 100084）

文章通過SFA模型測(cè)度出中國(guó)14家上市銀行2004—2013年的X利潤(rùn)效率，并同時(shí)分析微觀、行業(yè)及宏觀因素的作用，研究發(fā)現(xiàn)：非國(guó)有上市銀行平均X利潤(rùn)效率高于國(guó)有上市銀行，但差距自2008年后在逐漸縮小；資本緩沖比例、凈息差、GDP增長(zhǎng)率及房地產(chǎn)景氣指數(shù)與X利潤(rùn)效率成正比，不良貸款率、赫芬達(dá)爾指數(shù)、直接融資比例及通貨膨脹率與X利潤(rùn)效率成反比，而市場(chǎng)份額和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)并不顯著。

上市銀行；X利潤(rùn)效率；SFA模型；影響因素

0 引言

在現(xiàn)階段，銀行業(yè)仍在中國(guó)的金融體系中占據(jù)著重要地位，但是進(jìn)步背后隱含的風(fēng)險(xiǎn)也在不斷積聚。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型、互聯(lián)網(wǎng)金融的蓬勃發(fā)展、利率市場(chǎng)化的推進(jìn)、《巴塞爾協(xié)議III》的實(shí)施、存款保險(xiǎn)制度的建立及銀行業(yè)對(duì)民營(yíng)資本控股銀行機(jī)構(gòu)的開放，中國(guó)銀行業(yè)面臨的形勢(shì)更加復(fù)雜。

在此時(shí)代背景下，研究中國(guó)商業(yè)銀行的效率具有重要意義，而效率包括規(guī)模效率、范圍效率和X效率。本文將重點(diǎn)研究X利潤(rùn)效率，結(jié)合中國(guó)14家上市銀行2004—2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用SFA模型，來測(cè)度中國(guó)上市銀行的X利潤(rùn)效率并進(jìn)一步分析微觀因素、行業(yè)因素和宏觀因素對(duì)X利潤(rùn)效率的影響，以期為提高中國(guó)商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率提出一些政策建議。

1 數(shù)據(jù)選取與模型介紹

1.1 樣本選取

本文基于研究數(shù)據(jù)的可獲得性，選取2004—2013年14家上市銀行作為樣本①樣本未選取南京銀行、寧波銀行，由于這兩家銀行2004—2007年數(shù)據(jù)缺失。此外，光大銀行2004年數(shù)據(jù)部分缺失，本文把非國(guó)有銀行2005年各項(xiàng)指標(biāo)的平均變化率作為光大銀行的變化率，從而推算出光大銀行2004年的數(shù)據(jù)。。選取2004年為起始年份，是因?yàn)榻刂沟?003年年底，銀監(jiān)會(huì)已經(jīng)成立，國(guó)有銀行先后經(jīng)歷了國(guó)家的不良資產(chǎn)剝離、政府注資，一些股份制銀行業(yè)先后上市，如民生銀行、招商銀行、浦發(fā)銀行等，商業(yè)銀行的改革不斷向深層次發(fā)展，向建立現(xiàn)代金融企業(yè)的方向邁進(jìn)。數(shù)據(jù)來源主要為全球銀行與金融機(jī)構(gòu)分析庫（Bankscope）、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒及各家銀行年報(bào)。

1.2 投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

在運(yùn)用SFA法來測(cè)定銀行的X利潤(rùn)效率時(shí)，投入產(chǎn)出變量的選取非常關(guān)鍵，投入及產(chǎn)出的定義方法大致可分為三種：生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法。本文在參考國(guó)內(nèi)外關(guān)于銀行投入產(chǎn)出變量選擇的同時(shí)，還結(jié)合了中國(guó)上市銀行的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)可得性和研究目的來選擇，最終采取了中介法。選取的變量及原因如下：稅前利潤(rùn)（π）作為因變量，因?yàn)樗苤苯拥胤从炽y行的經(jīng)營(yíng)成果、利潤(rùn)狀況；貸款（y1）、投資額度（y2）作為產(chǎn)出指標(biāo)，由于貸款是銀行資產(chǎn)的重要組成部分，其數(shù)量和結(jié)構(gòu)能反映銀行資金利用的有效程度，投資額度是銀行重要的盈利資產(chǎn)；固定資產(chǎn)價(jià)格（w1=營(yíng)業(yè)成本/固定資產(chǎn)）、存款價(jià)格（w2=利息支出/存款）及人力資本成本（w3=職工薪酬/員工人數(shù)）作為投入品價(jià)格，是因?yàn)楣潭ㄙY產(chǎn)、存款和員工是銀行最基本的投入，是銀行進(jìn)行經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)。以上六項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述見表1：

表1 銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì) （單位：億元）

1.3 影響因素變量選取

本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)銀行X效率影響因素的研究經(jīng)驗(yàn)及中國(guó)上市銀行的特點(diǎn)，從微觀、行業(yè)和宏觀三個(gè)方面選取變量，從而較為全面地分析影響銀行X利潤(rùn)效率的因素，變量名稱、變量符號(hào)、變量含義及其預(yù)期對(duì)銀行效率的影響見表2：

1.4 SFA模型

有較多文獻(xiàn)是采用二階段估計(jì)法來研究銀行效率，即先估計(jì)隨機(jī)邊界函數(shù)方程以計(jì)算出各個(gè)銀行的效率水平，然后用銀行的一些變量對(duì)效率值進(jìn)行回歸。但是該方法存在非效率因素獨(dú)立性不一致的問題，導(dǎo)致第一步估計(jì)存在“遺漏變量”的誤差，從而使銀行效率的估計(jì)存在偏誤。本文采用“一步法”SFA平衡面板模型，該模型可以估計(jì)出各個(gè)銀行的效率，同時(shí)還能分析效率的影響因素。

表2 變量定義表

設(shè)銀行利潤(rùn)函數(shù)的基本形式為：

其中π是利潤(rùn)，y是產(chǎn)出，w為投入品價(jià)格，v為隨機(jī)誤差項(xiàng)，u為無效率項(xiàng)，vit與uit相互獨(dú)立，二者都服從在0處截?cái)嗟恼龖B(tài)正半部分布，Z表示影響銀行效率的因素，δ表示待估參數(shù)。

定義λit=vit-uit，根據(jù)某一銀行的X利潤(rùn)效率等于該銀行的實(shí)際利潤(rùn)比上處于效率前沿面上最佳表現(xiàn)銀行的利潤(rùn)，則，進(jìn)一步可以得到：

本文模型具體設(shè)定方式為：把投入產(chǎn)出變量及影響因素代入基本模型（1），采用Translog形式，并加入時(shí)間趨勢(shì)變量T，即當(dāng)年度為2004，2005，2006，...，2013時(shí)，T=1，2，3，...，10，得到測(cè)算及分析銀行X利潤(rùn)效率的模型，模型為：

關(guān)于無效率影響因素模型為：

由對(duì)稱性和價(jià)格齊次性可以得到：

根據(jù)條件（5），可以減少待估計(jì)的參數(shù)，并且模型（3）和模型（4）是在一步估計(jì)中得出結(jié)果。

2 實(shí)證分析

2.1 X利潤(rùn)效率測(cè)度及分析

本文采用Frontier4.1軟件來處理數(shù)據(jù)，結(jié)果見表3至表5。表3是隨機(jī)前沿利潤(rùn)函數(shù)參數(shù)表，表4是14家上市銀行2004—2013年X利潤(rùn)效率表，表5是X利潤(rùn)效率影響因素的回歸結(jié)果。

表3 隨機(jī)前沿利潤(rùn)函數(shù)參數(shù)表

從表3可以看出，本模型的LR值為135，變差率γ為0.9999，非常接近1，T值為29043，估計(jì)量很顯著，說明該SFA模型用ML法來估計(jì)是合適的，模型整體有較好的解釋力，而且銀行與效率前沿面的偏離主要是由無效率因素u引起的。

表4給出了14家樣本銀行在2004—2013年間具體的X利潤(rùn)效率值、各家銀行的平均值及排名情況、所有銀行平均值、國(guó)有銀行平均值和非國(guó)有銀行平均值。

從表4中可以看出：在五大國(guó)有銀行中，建設(shè)銀行效率最高，排名第一，平均值為0.8965，也最為穩(wěn)定；農(nóng)業(yè)銀行效率最低，平均值為0.5481，但是在2008年上市后效率上升幅度很大；工商銀行2005年上市后效率穩(wěn)步上升，在金融危機(jī)后上升得也較快，受金融危機(jī)的負(fù)面影響較小，這與它在全球銀行業(yè)中的地位不斷上升一致；交通銀行自2008年以來效率下降幅度較大，是國(guó)有銀行中下降幅度最大的，說明金融危機(jī)及2009年收緊信貸對(duì)其負(fù)面影響較大，表現(xiàn)出非常明顯的“順周期”特征；而中國(guó)銀行剛好相反，2009年效率有很大提高，說明中國(guó)銀行的海外業(yè)務(wù)受到國(guó)內(nèi)信貸緊縮的影響很小。

表4 上市銀行2004—2013年間X利潤(rùn)效率表

表5 X利潤(rùn)效率影響因素的回歸結(jié)果

在非國(guó)有上市銀行中，招商銀行X利潤(rùn)效率最高，其次是北京銀行，平均效率值分別為0.8666和0.8303，而華夏銀行和平安銀行效率較低，分別是0.5488和0.4139。招商銀行效率一直都較高，在2008年表現(xiàn)也很好，說明其改革很成功，資本市場(chǎng)化運(yùn)作體系相對(duì)比較成熟，經(jīng)營(yíng)能力很強(qiáng)。整體來看，我國(guó)銀行業(yè)的平均X利潤(rùn)效率在逐漸穩(wěn)步上升，這與銀行體制改革、上市、經(jīng)營(yíng)水平提高有密切關(guān)系，但是2008年國(guó)際金融危機(jī)對(duì)中國(guó)銀行業(yè)也產(chǎn)生了一定的沖擊，國(guó)有銀行下降幅度比非國(guó)有銀行要小，這說明國(guó)有銀行在面對(duì)金融危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)仍然具有一定的優(yōu)勢(shì)。2008年后整體效率都有所上升，但是2010年后較為緩慢，這可能是因?yàn)榻鹑诒O(jiān)管機(jī)構(gòu)緊縮信貸、不良貸款隱含的風(fēng)險(xiǎn)上升以及互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的沖擊，這均不利于銀行利潤(rùn)效率的提高。

2.2 X利潤(rùn)效率影響因素分析

在該模型中，影響因素的參數(shù)值是影響因素對(duì)無效率項(xiàng)的作用，與對(duì)X利潤(rùn)效率的作用相反，在結(jié)果分析中值得注意。根據(jù)表5可以看出，資本緩沖比例、凈息差、GDP增長(zhǎng)率及房地產(chǎn)景氣指數(shù)與X利潤(rùn)效率成正比，不良貸款率、赫芬達(dá)爾指數(shù)、通貨膨脹率、直接融資比例及貨幣增長(zhǎng)率與X利潤(rùn)效率成反比，而市場(chǎng)份額和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)并不顯著。微觀、行業(yè)和宏觀因素的影響具體分析如下：

（1）不良貸款率與銀行X利潤(rùn)效率之間存在負(fù)相關(guān)

NPLR系數(shù)為21.2171，對(duì)無效率項(xiàng)影響為正，對(duì)利潤(rùn)效率影響為負(fù)，而且絕對(duì)值是所有影響因素中最大的，表明負(fù)面影響最大，符合預(yù)期，說明銀行的利潤(rùn)效率隨著不良貸款率的增加而下降。貸款是銀行資產(chǎn)的重要組成部分，其數(shù)量和質(zhì)量會(huì)直接影響銀行的凈息差，從而影響利潤(rùn)。不良貸款余額和比例雙升，導(dǎo)致銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)及信用風(fēng)險(xiǎn)增加，進(jìn)一步增加銀行計(jì)提的不良貸款損失撥備，這又會(huì)減少銀行的利潤(rùn)來源，降低其利潤(rùn)效率。

（2）資本緩沖準(zhǔn)備的增加有利于提高銀行的X利潤(rùn)效率

RCB系數(shù)為-16.0351，對(duì)無效率項(xiàng)影響為負(fù)，對(duì)利潤(rùn)效率影響為正，與預(yù)期假設(shè)相符，說明銀行資本緩沖準(zhǔn)備越高，其利潤(rùn)效率越高。隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化的推進(jìn)和存款保險(xiǎn)制度的建立，銀行面臨的競(jìng)爭(zhēng)也更加激烈，政府的隱性擔(dān)保在逐漸減少，提高資本充足度，也是提高資本緩沖度，有利于增強(qiáng)銀行的安全性，降低其面臨的風(fēng)險(xiǎn)，特別是對(duì)于中小銀行，能提高其利潤(rùn)效率。

（3）凈息差對(duì)銀行X利潤(rùn)效率有顯著的正向作用，但作用在減弱

NIM系數(shù)為-10.2969，對(duì)無效率項(xiàng)影響為負(fù)，對(duì)利潤(rùn)效率影響顯著為正，符合預(yù)期，說明凈息差仍然是中國(guó)商業(yè)銀行的重要利潤(rùn)來源，而且對(duì)利潤(rùn)效率貢獻(xiàn)較大，但絕對(duì)值不是最大，表明依賴作用在減小。目前中國(guó)商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)和表外業(yè)務(wù)發(fā)展已經(jīng)取得較大的進(jìn)步，非利息收入增速較快，但是在總收入的占比仍然較低，并有待于進(jìn)一步提高，以應(yīng)對(duì)利率市場(chǎng)化和互聯(lián)網(wǎng)金融帶來凈息差下降的挑戰(zhàn)。

（4）產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)銀行X利潤(rùn)效率影響不顯著

S系數(shù)為2.8707，對(duì)無效率項(xiàng)影響為正，對(duì)利潤(rùn)效率影響為負(fù)，但影響不顯著，不符合預(yù)期，這與很多學(xué)者得出的結(jié)論不一樣，如王聰和譚政勛（2007）。本文選取的是2004—2013年數(shù)據(jù)，國(guó)有商業(yè)銀行經(jīng)過不良資產(chǎn)剝離的又先后上市，這段時(shí)間內(nèi)國(guó)有銀行效率有較大的提高，與股份制銀行差距在縮小，特別是在2008年的金融危機(jī)中，國(guó)有銀行應(yīng)對(duì)危機(jī)的能力比較強(qiáng)，其效率仍然較高，所以國(guó)有銀行效率并沒有顯著低于股份制銀行。

（5）赫芬達(dá)爾指數(shù)與銀行X利潤(rùn)效率顯著負(fù)相關(guān)，但市場(chǎng)份額與利潤(rùn)效率無顯著關(guān)系

HHI系數(shù)為7.6219，對(duì)無效率項(xiàng)影響為正，對(duì)利潤(rùn)效率影響顯著為負(fù)，與預(yù)期相符，支持SCP假說，說明銀行業(yè)壟斷程度越高，銀行利潤(rùn)效率越低；MS系數(shù)為-1.0795，對(duì)無效率項(xiàng)影響為負(fù)，對(duì)利潤(rùn)效率影響為正，但是不顯著，與預(yù)期不符，說明一家銀行的市場(chǎng)份額不能顯著影響銀行效率。當(dāng)市場(chǎng)壟斷程度高時(shí)，大銀行更容易串謀，進(jìn)一步提高市場(chǎng)份額和集中度來獲得市場(chǎng)支配力，從而獲取定價(jià)權(quán)和超額利潤(rùn)，而更少注意提高自身的管理效率和控制風(fēng)險(xiǎn)，不利于其效率提高。

（6）上市銀行表現(xiàn)出明顯的“順經(jīng)濟(jì)周期”現(xiàn)象，X利潤(rùn)效率與GDP增長(zhǎng)率同增同減

GGDP系數(shù)為-1.7582，對(duì)無效率項(xiàng)影響為負(fù)，對(duì)利潤(rùn)效率影響為正，符合預(yù)期。我國(guó)銀行業(yè)是一個(gè)親周期性行業(yè)，在我國(guó)融資體系中發(fā)揮著重要作用，其經(jīng)營(yíng)狀況與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況有緊密聯(lián)系。在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)時(shí)期，銀行的貸款增速較快，利息收入增加較快；在經(jīng)濟(jì)增速放緩時(shí)，銀行貸款增速也會(huì)相應(yīng)放緩，所以經(jīng)濟(jì)周期對(duì)銀行的利潤(rùn)效率有顯著影響。

（7）國(guó)房景氣指數(shù)與銀行X利潤(rùn)效率顯著正相關(guān)

REI系數(shù)為-6.0590，對(duì)無效率項(xiàng)影響為負(fù)，對(duì)利潤(rùn)效率影響顯著為正，符合預(yù)期，說明銀行業(yè)利潤(rùn)效率會(huì)隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)景氣程度的提高而上升。房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展需要從金融體系中獲得大量的資金支持，在我國(guó)，銀行是房地產(chǎn)資金的重要提供者。房?jī)r(jià)上漲通過財(cái)富預(yù)期效應(yīng)促進(jìn)信貸擴(kuò)張，信貸擴(kuò)張通過金融加速器效應(yīng)助長(zhǎng)房?jī)r(jià)攀升。2008年國(guó)際金融危機(jī)后，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展很繁榮，雖然政府頻繁出臺(tái)調(diào)控措施，但是房?jī)r(jià)依然不斷攀升，銀行很多信貸資金都投放到房地產(chǎn)市場(chǎng)，獲得較為豐厚的利潤(rùn)，銀行利潤(rùn)效率有較大的提高。

（8）貨幣供應(yīng)量增加及通貨膨脹率上升不利于提升銀行業(yè)X利潤(rùn)效率

GM2和CPI系數(shù)分別為4.1971和3.7597，對(duì)無效率項(xiàng)影響為正，對(duì)利潤(rùn)效率影響為負(fù)。貨幣供應(yīng)量增加會(huì)從兩方面影響銀行效率，一方面會(huì)增加銀行的可貸資金，有利于提高銀行貸款數(shù)量和利息收入，提高其效率；另一方面貨幣超發(fā)會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹壓力增大，降低實(shí)際存貸利差水平，而且信貸規(guī)模高速擴(kuò)大會(huì)淡化銀行的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，導(dǎo)致不良貸款額的增加，這兩者會(huì)使得銀行效率降低。樣本期間，中國(guó)通貨膨脹率較高，銀行不良貸款余額也在不斷上升，說明貨幣供應(yīng)量的增加對(duì)銀行效率的負(fù)面影響更大。

（9）直接融資比例上升導(dǎo)致銀行X利潤(rùn)效率下降

BAS系數(shù)為12.3659，對(duì)無效率項(xiàng)影響為正，對(duì)利潤(rùn)效率影響顯著為負(fù)，與預(yù)期相符，說明直接融資比例越大，銀行X效率越低。隨著直接融資比例提高，銀行業(yè)在整個(gè)融資體系中的壟斷地位會(huì)逐漸下降，銀行業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)更為激烈。而當(dāng)前階段我國(guó)銀行業(yè)對(duì)凈息差仍然較為依賴，創(chuàng)新能力依然不足，所以在面臨更為激烈的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，銀行利潤(rùn)增速會(huì)放緩，利潤(rùn)效率會(huì)下降。

3 政策建議

本文通過SFA模型測(cè)度出中國(guó)14家上市銀行2004—2013年的X利潤(rùn)效率，對(duì)比分析國(guó)有上市銀行和非國(guó)有上市銀行X利潤(rùn)效率的變化情況，并研究微觀因素、行業(yè)因素和宏觀因素對(duì)銀行X利潤(rùn)效率的影響，得出了一些有意義的結(jié)論，據(jù)此對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行提出如下政策建議：

（1）控制不良貸款余額與不良貸款率，重視風(fēng)險(xiǎn)管控與成本定價(jià)。商業(yè)銀行應(yīng)該抓好風(fēng)險(xiǎn)防控與內(nèi)控相結(jié)合，通過開展全面風(fēng)險(xiǎn)排查、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和退出、拓寬不良資產(chǎn)處置渠道、嚴(yán)格資產(chǎn)分類管理等措施，狠抓資產(chǎn)質(zhì)量管理。商業(yè)銀行應(yīng)該注意不良貸款的“區(qū)域性”和“行業(yè)性”特征；要警惕隱匿的不良貸款風(fēng)險(xiǎn)，繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)能過剩、地方政府融資平臺(tái)、房地產(chǎn)等領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)防控，充分估計(jì)隱性不良貸款的規(guī)模，做好防范準(zhǔn)備。

（2）基于互聯(lián)網(wǎng)金融與大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景，進(jìn)行經(jīng)營(yíng)管理模式的變革。適應(yīng)消費(fèi)金融和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)，構(gòu)建信息化銀行體系，從戰(zhàn)略層面重塑銀行服務(wù)模式，加大金融產(chǎn)品的創(chuàng)新力度，充分滿足客戶需求，減少對(duì)凈息差的依賴。隨著存款保險(xiǎn)制度的建立，銀行要注意優(yōu)化負(fù)債端的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，進(jìn)行積極主動(dòng)的負(fù)債管理。

（3）關(guān)注經(jīng)濟(jì)周期變化對(duì)銀行利潤(rùn)效率的影響，動(dòng)態(tài)調(diào)整資本充足率。隨著存款保險(xiǎn)制度的推出，銀行需要靈活調(diào)整其業(yè)務(wù)范圍，改變對(duì)房地產(chǎn)和投資刺激的依賴，重視消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)和小微企業(yè)業(yè)務(wù)的拓展，培養(yǎng)新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

（4）重視住房抵押貸款業(yè)務(wù)與銀行效率的辯證關(guān)系，警惕房地產(chǎn)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)該關(guān)注房地產(chǎn)市場(chǎng)的差異特征，實(shí)施差異化的房地產(chǎn)信貸政策；根據(jù)客戶資信狀況，積極調(diào)整房地產(chǎn)貸款結(jié)構(gòu)；強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，建立商業(yè)銀行內(nèi)部房地產(chǎn)貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體制。

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（責(zé)任編輯/劉柳青）

F830.3

A

1002-6487（2016）21-0162-04

侯德鑫（1992—），男，黑龍江哈爾濱人，博士研究生，研究方向：金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)量金融學(xué)。

（通訊作者）姜婷鳳（1992—），女，江西撫州人，博士研究生，研究方向：貨幣銀行學(xué)、宏觀金融學(xué)。