电子金融会计师目前全世界最新的金融形式，它产生于上个世纪70年代，1996年，MarkTwain银行是美国第一家提供电子金融业务的银行，自此，电子金融会计在国外应用的越来越广泛。我国的电子金融会计发展的较晚，开展的服务较少。大致可以分为三个阶段。(1)起步阶段：我国电子金融会计最早开始与上个实际70年代末，在1980年左右开始初步发展。在起步期间，大多数电子技术应用在会计报表的制作和会计核算业务方面。这时期由于计算机的限制，电子金融会计的系统大多数在DOS的计算机平台上运行，电子软件针对的是模拟手工核算，是为了减少会计工作的工作量与劳动强度，但这期间的电子金融会计缺乏较为完善的操作规范和管理制度。(2)发展阶段：在上个是个80年代的中后期，电子金融受到了各行各业的重视，特别是银行业系统，开始制定适合本银行的电子发展计划。为了促进银行业的电子发展，中国人民银行还制定了整个金融也的电子发展计划。这一时期，银行出现了城市通存通兑、同城清算网络等新的电子金融业务。(3)规范阶段：到了上世纪90年代，电子金融会计得到了规范化的再发展。在全国范围内，建立了金融系统的会计核算系统。金融电子逐渐向网络银行、电话银行转变。
二、电子金融会计对传统会计的冲击
1.传统会计的概述
过去传统的会计结算方式是物物交换、货币支付和银行转账支付三种结算方式。目前，生活中最常见的结算方式是银行转账支付的方式，它包括银行支付结算、支票支付结算、电子资金转账、资金汇兑等方式。
2.对传统会计的冲击
(1)冲击的优势：①方便快捷、效率高、成本低。首先，电子金融会计改变了传统的结算支付方式，方便了人们的生活。以前，跨地区跨银行的汇款非常麻烦，特别是经济欠发达的地区，银行较少，人们的转账变得更加困难。自电子金融业务发展起来之后，汇款转账变得十分的方便快捷，只要有计算机与网络，什么经济业务都可以办理。其次，电子金融会计提高了结算的效率。②促进会计工作的电子化与信息化。电子金融会计的发展，为会计结算方式注入了一股新气象，会计结算开始走向无纸化的操作，大大地提高了结算的操作水平与操作速度，进入了电子化与信息化的时代。在网络电子的前提下，网络交易的票据和凭证账簿等变成了电子形式，代替了手工记账，账务处理自动完成。电子金融会计突破了时间与空间的限制，将结算服务拓宽到任何时间任何地点。而且，随着电子技术特别是网络技术的发展，电子金融呈现出了强大的生命力，网络汇兑的方式使得会计结算瞬间即可完成，会计的电子化与信息化时代已经到来。(1)冲击的劣势：①电子凭证真实性的确定。无论是企业单位还是个人，在办理经济业务时，必须要填制一些原始的凭证。在电子金融环境下，形成的原始凭证一定是电子凭证。原始凭证是会计处理的源头，因此原始凭证的真实性与准确性就显得非常重要。在电子金融会计时，人们使用的是电子签名。在我国的《电子签名法》中，承认了电子签名的合法性，即承认了有电子签名的原始数据的效力。但是在我国的会计法律法规中，还没有关于电子原始凭证的法条说明与解释，而且人眼对于电子签名的识别远比分辨纸质签名的难度要高的多，这就给电子原始凭证真实性的确认带来了一定的难度。②高级会计人才的缺乏。现在，我国金融发展的环境变得越来越复杂，对于会计人才的需要也越来越多。虽然我国目前有很多的会计人员，但是有些会计人员没有接受过系统的培训，只具备一般的会计水平，无法满足现在金融机构的高层次人才的需要。因此，对于银行等金融机构来说，如何挑选合适的会计人才，培养有潜力的会计人才，留住高层次会计人才是现今的金融机构需要深层次考虑的问题
三、电子金融会计的发展新展望
1.加强电子商务的风险意识
在外部环境复杂的前提下，电子金融的风险也越来越大。因此，要加强电子商务的风险意识。首先，要加强操作的风险意识。操作的风险意识主要来源于银行的内部，在电子金融的日常操作中，可能存在一定的漏洞，会导致风险的发生。因此，应在银行等金融机构内部建立完善的电子信息系统，规范会计人员的操作步骤，严格建立内部管理机制，遵守不相容职务的分离原则。其次，要防范信用风险。在银行等金融机构中，信用风险有着不同的等级分类方法。银行要善加利用信用等级的分类制度，根据企业或个人的具体情况，严格信贷借用制度。在金融系统内建立全国范围内的客户信用管理系统，根据客户的过往信息，严格信用制度。在完善信息管理系统的基础上，统一银行的信用监督规范制度，强化与其他金融机构的合作，加强顾客的信用信息管理，在整个行业内形成信息共享，及时获取客户的信息分类信息，在客户源头上防范信用风险的发生。
2.完善信息化建设，确保电子交易的安全性
电子金融会计的发展必然对我国的电子信息化建设提出了更高的要求。但是目前，我国的电子信息建设的软件与硬件方面都较为落后。因此，金融机构必将要花费更多的精力在信息化建设方面，尽量减少网络交易的漏洞，保证电子交易的安全性。电子商务和远程交易的特性必然要求金融会计系统要进一步开放与更多的数据信息共享，这样就增加了数据信息不不安全性。开放的网络增加了控制的难度。在金融机构的现代化建设中，信息的安全、交易的安全、资金的安全都会成为金融机构管理的重中之重。安全的威胁来自很多方面，比如网络黑客、竞争对手、社会上的不法分子等等，这些复杂的原因都对金融机构的安全管理提出了更高的要求，产生了更大的挑战。金融机构要针对网络集成化管理的特点，建立科学合理的安全管理机制。不同的职能部门、不同职位的员工要根据相应的权限阅读会计信息，保证机密的会计信息不外露，严格保守金融机构的秘密。如果外部的人员要借阅本机构的会计信息，一定要经过金融机构领导者的批准与授权，不能直接借阅会计数据信息。对于网络犯罪，金融机构就要借助较为高端的技术手段，减少软件漏洞，增强网络交易的安全性。总之，金融机构要摒弃过去传统的管理模式与管理制度，建立各种现代化的安全控制手段与制度，以便更高程度的确保电子金融会计的安全性。
3.加强电子金融人才的培养
加法——上海住房面积的统计是否超乎想象地简单？
每年，上海政府部门都要公布上海的人均建筑面积、人均居住面积指标。其目的为说明人民住房水平在“节节高”、“年年高”，更为了彰示政府部门的业绩。那么，“人均建筑面积”、“人均居住面积”又是怎样得来的？得到那些数据又经过了怎样艰苦繁复的调查和计算过程？
笔者为了验证上海统计部门有关住房统计数据的准确性，曾经历过了艰苦繁复的计算，但计算结果总与政府公布的数据大相径庭。是一个突发的奇想，使笔者在半个小时内就算出了与统计部门数据基本吻合的上海十年来的“居民住房总建筑面积”以及相关的“人均建筑面积”。其计算结果，“居民住房总建筑面积”与各类统计年鉴公布的相应数据平均只相差3.6%，“人均建筑面积”与建设部近三年的《城镇房屋概况统计公报》中的相应数据百分之百相符。
是什么样的“突发奇想”有如此神奇的效果？笔者是这样“奇想”的：“吗要那么认真？”鬼使神差，笔者信手将1995年以来每上一个年度的住宅建筑面积与当年竣工的商品住宅建筑面积相加，结果就与统计部门“统计”的“居民住房建筑面积”基本相符，再将统计年鉴中公布的“非农人口”与“居民住房建筑面积”相除，就得到了与建设部《城镇房屋概况统计公报》数据一模一样的精确到小数点后两位的“上海人均住房建筑面积”！
当然，在1999年到2004年，笔者的计算结果与统计部门数据相比还略少些，多则少10个百分点，少则少5个百分点。于是，笔者再次“突发奇想”，“我如果把空置房、已拆迁房都拿来填空缺呢？”于是，“奇迹”再次出现——笔者“灵感”激发中计算得来的上海住房建筑面积就与政府部门的统计数据99%、100%地相符了！
难道政府统计部门是在如此搞笑的状态下工作的吗？
笔者不愿相信。
如果需要计算的是上海全部居住房屋总面积，那可以把上年的居住房屋面积加上当年的竣工住宅面积——竣工住宅面积指“报告期内房屋建筑按照设计要求已全部完工，达到住人和使用条件，经验收鉴定合格，可正式移交使用的房屋居住面积的总和”（此解释见由上海市房屋土地资源管理局和上海市统计局联合编辑出版的年鉴类刊物《上海市房地产市场》，下同），但必须减去已经拆迁了的住房面积。然而这样得出的全部居住房屋总面积数不能用作计算人均居住房屋面积的基数，因为当年和往年的竣工住宅中的没有实现销售的部分是不能按照已经移交使用的“人居房”来计算人均面积的。
如果需要计算的是上海已经实现了“人居”的全部住房面积，那么在每个当年度的竣工住宅中必须扣除还没有发生“人居”的面积，并减去已经拆迁了的住房面积。请注意，如果扣除了每个当年度竣工住宅中的没有发生“人居”的面积，在此就不发生“空置房”的概念——空置房指“销售物业报告年度内某类物业经初始登记一年后未售出的数量”，该面积已经包含在初始登记年的竣工住宅面积中。
笔者“第一次奇想”时的计算方法谬误在于：如果是计算全部居住房屋总面积，其没有减去已拆迁房的面积；如果是计算实现了“人居”的全部房屋总面积，其一没有减去已拆迁房的面积，其二没有减去以往年度积存的空置房面积，其三没有减去当年竣工住宅面积中没有实现销售的部分。
照笔者“第一次奇想”时的计算方法来计算“人均住房面积”，那是偷换了“人均住房面积”的概念——虽然统计部门没有对“人均住房面积”的计算方法作出定论，但是，作为体现住房条件改善的最重要指标，人们对“人均住房面积”的约定俗成的理解就是已经实现了“人居”的房屋的人均住房面积！
笔者“第二次奇想”时的计算方法谬误更是显而易见——那是明知故犯了——不但不将这些没有发生的、不存在的因素做减法，相反还把这些因素又做了一次加法！每一个按常规思维的人会为此感到不可思议。笔者同样不信政府部门工作人员会故意这么做。这么做的后果是严重的，这使得上海在2005年时的人均住房建筑面积平添了13.33平方米——在把2005年全部竣工住宅作为已经实现了“人居”的前提下！因为1999年到2004年，上海城市的拆迁面积总和加上每年空置住宅面积的累计数是5520万平方米，这些数字不扣除，就是多计算了5520万平方米未实现“人居”和已经灭失了的住房面积，这些数字还要再加一次，那就是在1999年到2004年，多计算了5520×2=11040万平方米未实现“人居”和已经灭失了的住房面积；同样，在1996年~1998年以及2005年的住房面积中，也因为没有扣除拆迁面积和空置住宅面积，导致多计算了4278万平方米的未实现“人居”和已经灭失了的住房面积，只不过没有再重复加一次而已。这样，1996年到2005年每年多计算的“人居”住房面积累计一共是11040万+4278万=15318万平方米——2005年竣工面积中的未实现销售部分还未计算在内，2005年上海的非农业人口是1148.94万，15318÷1148.94=13.33，这13.33就是按照笔者“搞笑计算法”计算出来的属于“多算”的人均建筑面积！
笔者相信政府工作人员不会这么搞笑，笔者也认为，计算结果一样不等于计算过程一样，但是，由于政府部门对住房面积的计算过程不见公布，作为上海市民，希望能看到政府统计部门对于上海住房面积的计算过程。
笔者的计算过程见表（一）、表（二）。
表（一）、上海居民“人居”住房面积计算过程表(与统计部门的统计结果相符)单位：万平方米
注：1.“统计部门提供的市区住宅建筑面积”中，97、98、99三年的数据来自《上海投资建设统计年鉴》，其他数据来自年鉴刊物《上海市房地产市场》。2.“当年商品住宅竣工面积”来自年鉴刊物《上海市房地产市场》。
3.此表中的已拆迁住宅面积和空置住宅面积不包括1976、1997、1998、2005年数据，这些数据见表三和表四。已拆迁住宅面积来源：见《上海市房地产市场》，空置住宅面积来源：2000年前数据见《上海统计年鉴》，2000年后数据散见于媒体报道的官方统计数据。
4．撤县改市增加的住房面积中，99年数据是指青浦、松江的住房面积，2002年数据是指南汇、奉贤的住房面积，2003年数据是指崇明的住房面积。数据来自《上海统计年鉴》。
表（二）、2003~2005年上海城镇人均住房建筑面积计算表(与统计部门的统计结果相符)
数据来源：《上海市房地产年鉴》，2005年数据见《上海统计年鉴（2006）》
2．搜集了自2000年到2005年由政府部门认定的每年的空置住宅面积数据。
之所以称为“搜集”，是从2000年开始，《上海统计年鉴》就不再公布每年的空置住宅面积，《上海市房地产年鉴》也不见公布。现在统计部门公布的居民居住房屋总面积中是把空置住宅也当作已居住的房屋面积计算的（年鉴刊物《上海市房地产市场》明确居住房屋面积中包括空置住宅面积），但是就常识而论，空置住宅面积是不能作为“居民人均建筑面积”来充数的。所以，笔者要把空置住宅面积剔除出人均居住面积指标体系。虽然统计部门关于空置量的计算自1999年以来都是“根据上市量与销售量的变化判断空置量的增减或升降趋势”，然而，有总胜于无。空置住宅面积见表（四）：
表（四）、商品住宅空置面积（95-2005），单位：万平方米
注：1.2005年空置住宅面积根据当年商品房空置面积536.56平方米的60%计算。
2.对于空置量的概念和计算方法，2000年到2005年的年鉴类刊物《上海市房地产市场》均这样注解：“空置量是销售物业报告年度内某物业经济竟初始登记一年后未售出的数量（建筑面积）。由于本市楼宇个数众多，目前根据上市量与销售量的变化判断空置量的增减或升降趋势”。
3．计算了不应该当作“居民居住水平提高”来展示的住房面积增加因素。
上海市区居住房屋面积增长由多种因素造成，并非所有的增长因素都是“住房改革的成果”，有些增长甚至还是住房改革导致的“后果”。因此，不论是住房总面积增加还是人均住房面积增加，并非都能为之歌颂的。
笔者先计算了从1993年浦东新区成立以来，在撤县改区过程中新增加的原县属城镇住房面积。
1991年浦东新区成立前，上海市区区域面积是745平方公里，九个郊县的面积是5590.5平方公里，到2005年，上海市区区域面积是5155平方公里，一个郊县（崇明县）的面积是1185.49平方公里；1991年时市区户口数是269万，郊县户口数是167万，当2005年，市区户口数是468.1万，郊县户口数28.6万。这样的变动当然会对市区住房总面积产生影响——光从1997年金山撤县改区起算，到2002年上海先后有松江、青浦、奉贤、南汇等整区建制的2000多万平方米的原县属城镇居民住宅面积并入了市区居民住宅面积，而崇明县的镇建制住房也有305万平方米在2003年并入市区住宅面积。上海2002年的居住房屋总面积比1997年多了12677万平方米，减去5434万平方米的空置住宅、拆迁住宅面积，余下的住宅增加面积是7243万平方米，这其中22%是原县属镇居民住房划并为城区居民住房所致。显然，这些因行政区划变动带来的城区住房面积增加不能视作“住房改革的成果”，不能视作“居民居住水平提高”的佐证。
笔者再根据第五次人口普查数据，计算了各社会层面拥有的房屋资源状况。这个计算揭示了“人均住房指标”已经对国计民生的真实情况产生了误导。在“住房商品化”前后拥有权力资源的家庭集中挤上了“单位分房末班车”，这是导致1998年到2001时上海居民住房面积激增的原因之一。在这个时期，商品住宅还轮不到普通市民来“商品化”——那时普通市民接受的“商品化”，不过是在1998年~2001年差价换房5000户、10694户、16941户、10888户，出售已购公有住宅10155套、19771套、43411套、69832套（见年鉴刊物《上海市房地产市场》）。最多是到1999年底，居民在出售已购公有住房后再购新房时“吸纳新建商品房总建筑面积达250平方米”（《上海房地产市场（2000）》。1999年以后不见有关统计数了，但根据2000年和2001年居民出售已购公有住房560万平方米的数据，那到2001年，全市居民在出售原有公房后再购置的新建商品房不过是10万套左右。这就是住房商品化开始前后上海普通市民消化商品化住房的能力——2001年，上海城市居民中等收入家庭的人均可支配收入是11155元，恩格尔系数是47！
这个时期内销商品房（包括住宅、办公楼、商业用房，住宅面积平均占95%）的出售情况是：1997年出售3.76万套，1998年7.46万套，1999年11.95万套，2000年16.16万套，2001年20.01万套，总共59.36万套。其中外地个人购买6.61万套，本地单位购买4.27万套，本地个人购买48万套（见年鉴刊物《上海市房地产市场》）。注意，1997年到2001年“本地个人”购买的商品房中购买的商品住宅是40万套，而“本地个人”购买的套数其实是有假的，因为从1999年“住房商品化”政策起步开始，就有不少有“实力”有“势力”的单位以事实上的单位出资来为少部分个人购置房产；而各级党政企事业单位负责人，也在此时加紧让自己的住房面积“达标”、“超标”，“达标”、“超标”的标准，是1995年颁布的沪房地改（1995）767号文件《职工家庭购买公有住房建筑面积控制标准》，在这个文件中，明确一般职工、干部和初级技术职称人员可购买公有住房面积的上限是75平方米，科级干部、中级技术职称人员、具有证书的高级工购买上限85平方米，县处级干部、副高级职称人员购买上限100平方米，副局级购买上限120平方米，正局级、正高级和享受正高级待遇的专业技术职称人员购买上限140平方米。购买公有住房面积的前提是要首先住房要达到这个面积标准，不少掌握权力资源者趁机将自己的住房面积大大地上了几个台阶，当他们将自己突击得来的房屋用“购买公用住宅的标准价”买下，他们就拥有了比普通市民多得多的住房资产——他们才是住房商品化的最大得益者。
根据第五次人口普查资料，到2000年为止，上海的中心城区和新建城区共有457.16万家庭户，其中15.5%家庭户（70.6万户）人均建筑面积40平方米以上，这部分家庭户拥有城区35.2%的房屋资源，这些家庭户以国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人为绝对主体；而人均建筑面积19平方米以下家庭几乎全都是底层社会普通劳动者家庭，这部分家庭占到城区家庭户总数的53.3%（244.1万户），他们拥有的房屋资源只占到24.8%，当时城区有80万户家庭、225.5万人居住在人均建筑面积8平方米以下的居所，65.2万户家庭、183.1万人居住在人均建筑面积9~12平方米的居所。
在以后的“住房商品化”过程中，“负责人”群体在家庭住房上占有的地段优势更是远远超出了其在2000年时单纯的面积优势，这种地段优势体现的商品化价值远不是面积优势体现的商品化价值所能比拟。因此，不分职别不分区域地段的笼统的全市性的人均住房指标已经失去了统计的意义、公布的意义。
需要指出，笔者曾经在有关投资建设统计年鉴（可能是《上海投资建设统计年鉴》？）中见过1994年~1999年的上海市区建筑面积、居住面积、市区人口统计数（见表五），不管数据是否准确，起码，此表将人均居住水平指标是如何产生的过程透明化了。而现在的统计数据对于公众来说，是从根本上缺乏透明度的。此次笔者能把上海的住宅建筑面积和人均住宅建筑面积算到与统计数据差不离，不过是“蒙”对了而已。
原表说明：人均居住面积一般以各类建筑房屋的实际建筑面积乘以各自平面K值折算成居住面积，与市公安局提供的年末长期人口数相除后求得。73年通过房屋普查，以实际测得居住面积计算。
但此表中的“市区人口数”在《上海统计年鉴中》中是找不到出处的。《上海统计年鉴中》提供的1994年到1999年的“非农业人口”与此表中的“市区人口”相比，少则相差4%，多则相差14%，“年末区人口”与此表中的“市区人口”相比，相差得就更多。
笔者丛观历年的住房统计数据，发现有的年份以“市区人口数”为人口计算基数（1994-1999），有的年份则以“非农业人口”为计算基数（2003~2005），而更多年份的人口计算基数还无从核对无从查找。这样，上海的人均住房统计指标光是因为“人口数的统计口径不同”，就已经没有可比性了。
还有必要认真对待“人均居住面积”、“人均建筑面积”吗？
“人均居住面积”、“人均建筑面积”还能反映绝大部分居民的真实居住状况吗？作为一个公民，笔者提请政府部门变更上海住房指标的统计方法。事实上，这并不是需要白手起家的作业——第五次人口普查已经提供了全国各地的非常详细的住房统计资料，上海当然不例外。一个疑点：第五次人口普查中有关住房的数据为何不见引用？
2000年的全国第五次人口普查提供了非常详细的住房统计资料。这个住房统计资料反映，在2000年，上海中心城区一共有627.92万人，人均建筑面积15.85平方米；新建城区有657.21万人，人均建筑面积27.45平方米，将城区人均建筑面积乘以人数，上海城区范围内的住房建筑面积应该是27993万平方米，比统计部门用因袭下来的统计方法计算出来的面积要多7128万平方米——统计年鉴公布的2000年上海各区的住房建筑面积统计数是20865万平方米。
第五次人口普查是“重大的国情国力调查，是和平时期最大的社会动员，涉及到社会的各个方面、每一个家庭和每一个人”，“对于全面实现我国现代化建设战略目标，研究下个世纪的社会、人口变化情况具有重要意义”（见《国务院关于进行第五次全国人口普查的通知》）。通过这样的调查得来的有根有据的数据却不见引用，这又是为什么？
不解決為什麼人的問題，住房改革不可能成功
近年来，有关住房改革是否成功的讨论进行得轰轰烈烈，笔者不讳言，笔者认为住房改革是失败的。即使这样，笔者还没有对上海的居民居住房屋总面积和人均住房面积提出过怀疑，笔者还是相信政府统计部门是在严肃认真的工作态度下科学地得出这些统计数据的。但因为笔者搞笑般地计算了一番上海住房数据竟意外地与政府统计部门的计算结果相同，而这样的计算结果是要让上海的人均建筑面积平添出13.33平方米的，这不由得笔者诚惶诚恐——即使笔者认定住房改革是失败的，也不希望以“统计部门多算人均建筑面积13.33平方米”来作为佐证呀！
笔者猜度，目前有关上海的住房数据可能是“数出多门”，却缺乏对这些数据的整体性的把关。国家对房地产宏观调控措施不能从根本上奏效，恐怕与我国的数目字管理的基础还相当薄弱有关。现代化管理的基础一是法治，二是“用数字说话”，从宏观而言，一个国家的基础数据管理情况和应用情况反映了一个国家现代化的水平。第五次人口普查得来的住房数据是基础数据，而怎样对这些基础数据有效管理和应用，则是一个庞大的课题——缺乏管理，数据就只是一堆令人头昏目旋眼花缭乱的阿拉伯数字。
关键词：人才培养创新 依据 措施
中图分类号：G652文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2014）02（b）-0000-00
为贯彻广东省教育教学改革的指示精神，深化高等教学模式和人才培养模式创新.提高高校学生专业素质和技能.我校于2011年开始开办金融统计双专业人才培养模式创新实验班，并于当年招收首届学生，现已招收两届学生入读.这在广东省高校乃至全国高校的金融专业的办学实践中都有开创性意义的事情.下面将我们的办学依据与做法做简要介绍.
1 金融统计双专业培养模式的理论依据是基于金融学与统计学的关系
经济、金融与数理统计学的密切联系是建立金融统计双专业人才培养模式的理论依据。 首先从经济学与统计学的关系谈起.经济学的研究内容就是稀缺资源的有效配置。而在市场经济条件下，价格是配置最有效工具。因此，如何准确评估资源的价格是经济学的主要内容。数学是在现有的学科中，唯一能够进行定量精确测量事物特征的科学工具。这就使得经济学的价格评估天然的选择数学为其工具。所以现代经济学以数量经济学为主要特征。 当代金融学与统计学相结合的研究成果也凸现了金融与统计学的密切关系.最能体现这种关系的是诺贝尔奖得主的分布.自1969年 瑞典办法诺贝尔经济学奖，首届诺贝尔经济学奖就颁给了弗瑞希和丁伯根，奖励他们创立计量经济学的贡献。1980和1989都是和计量经济学有关。1973的诺贝尔经济学奖都颁发给一个完全的数学家康托洛维奇，他在实变函数，泛函分析，计算数学等领域有开创性的贡献，获奖则是因为其线性规划的研究。至1970年代以来，诺贝尔经济学奖获得者其理论成就大多都是能够用数学方法描述其经济理论思想.
其次是金融学与统计学的关系.从理论上讲金融学是经济学的分支。金融学是一门研究人们在不确定环境下如何进行资源跨期配置的学科。因此如何评估金融资源的价格也是金融学的核心问题。金融资源是金融市场中交易的所有产品与服务，如货币、股票、债券、银行信用、基金、外汇等传统金融产品以及期权、期货、期指等衍生金融创新产品.而对这些产品与服务的价格确定就成为配置金融资源的关键，因此金融产品的定价机制与模型建立就成为现代金融学研究的主要对象，而用数学的方法特别是统计学的方法所建立的价格模型其准确性是其它方法所不能具备的.这样，数学的精确性就被现代金融学所采用
通过回顾金融理论的发展历程，我们发现金融学作为一门独立的学科站住了脚是通过两次华尔街的革命而实现的.第一次是1952年Markowitzd证券选择理论以及随后的资产定价模型（CAPM）的问世，第二次是1973年Fisher Black 和Myron Scholes （1973） 著名的期权定价理论 。而这两个理论模式都是借助数学工具得以表达.此后，每一个金融理论发展的背后也都有数学与统计学的” 影子” ，如跨期资产定价模型“套利定价理论”（APT）以及著名的开创行为金融学的前景理论等.
有人做过一次统计，1972―1976年在《美国经济评论》上发表的各类文章中，没有任何资料的数学模型要占到50.1%，而到了1977―1981年，这个数字上升到54.0%；相反，在同一时期，没有任何数学公式和资料的分析却从21.2%下降到11.6%。 这个倾向是十分引人注目。迄今为之，我们从周围发表文章所用的数理化公式或者学习中都可以感受到数学在经济学和金融学领域的渗透，已经达到了空前的状态，如果你拿出一个完全没有数学逻辑推到的论文，我相信结果就是没人愿意花时间去看你的文章，也许这不能代表你的文章没有价值，而在于作为一个当代经济学家或者金融学家，应该有严谨的分析工具，注重边界条件或者约束条件作为科学的研究方法。连马克思都使用数学来证明他的政治经济学，除非你是，邓小平，有一大推人来解释你的思想。
2 对金融统计复合性人才的巨大需
我国现代市场经济对于高素质复合型金融、贸易、保险精算和统计人才的迫切需求是立项的现实依据。据资料显示，仅上海一个地方，未来对于高端金融复合型人才的需求就达到100万之多。许多金融机构（如基金公司）对于具有金融和统计知识的高端复合型人才的需求更是达到求贤若渴的地步！
综上所述.金融理论与数理统计的密切联系，数理金融在当前金融研究领域的主流地位以及现实对金融-统计复合型人才的巨大需求是我们开办金融统计双专业的重要依据.
尽管社会上对金融统计复合型人才的需求很大，但我们在人才培养的理念与设计上并不想复制某些“ 热门”专业一哄而上，低端粗放，互相复制，千人一面的发展道路，我们的理念是以高端和差异化为核心，力争走高质量，高规格的人才培养新道路.该理念在金融-统计双专业的设立中具体体现在如下几个方面：
将金融学-统计学双专业的人才培养目标定位为培养具有良好的经济学和数学素养，掌握统计学和金融学的基本理论、方法与业务技能的应用型、复合型、创新性高级专门人才。通过跨专业的培养，为学生将来参加SOA（精算师）、CFA（注册金融分析师）和FMA（金融风险管理师）等中外金融专业资格考试，或者继续攻读研究生提供一个扎实的知识基础，并具备在各类政府管理部门或其他企事业单位从事分析和管理工作的基本技能。
精英教育，聚焦高端。双专业立足于培养经济金融领域的高级复合型专门人才。为达此目的，我们在教育中将采用区别于当前大班授课、良莠不分的大众化教育的精英教育，其特点是严格甄选，小班教学，封闭管理，优胜劣汰，宁缺毋滥；
双语教学，拓展视野。双语教学是国际商学部得以存在的基础之一，也是国际商学部的成功经验之一。我们的双专业班仍然秉承国际化、世界视野的理念，在教学中坚持用当今世界先进的原版教材、知识技能来教育和引导我们的学生，坚持双语教学的原则，让学生即能获得先进的知识，又能融会贯通。 学生出路设计. 希望超过二分之一的同学经过四年的学习，能够出国留学深造或考取国内研究生，余下的同学也能进入金融经济领域大的公司和机构重要部门服务。
3 金融统计双专业培养模式的实现措施
为了实现金融统计双专业的培养理念，学校采取了强有力的保障措施，除了单独设立教改项目，给以办学经费上的支持外.在教学层面，我们的措施主要体现在课程设计与教学管理上.
3.1 课程设计
结合统计学和金融学两个专业的特点以及获得两个专业学士的要求设置课程. 在规定的年限内，学生必须至少完成金融与统计两个专业课程的修读并获得足够学分，才能取得金融学专业本科毕业证书和理学专业毕业证书，符合学位授予条件者可以获得相应的学士学位.其中金融专业部分的主要课程包括：微积分、线性代数、概率统计、宏观经济学（双语）、微观经济学（双语）、财务会计（双语）、管理学、商务统计学、财务管理（双语）、国际经济学（双语）、金融市场与机构（双语）、管理信息系统（双语）、管理会计、合同法、商业法、市场营销学、保险学；统计学专业部分课程包括：运筹学、随机过程、计量经济学、多元统计分析、时间序列分析、抽样技术与应用、统计预测与决策、国民经济统计学、金融学、管理学、财政学、会计学。
上述课程中除了英语外，有7门课程采用双语教学，既教材与教辅材料都是英文原版，考试试卷是英文试卷.老师讲授时视学生英文程度采用一定的中文解释，以到达理解教学内容的目的.
在我们设计的人才培养方案中有更为详细的关于学制，学分以及课程教学安排表的规定表述.
3.2 教学管理
为实现双专业特定的人才培养模式，在教学管理中我们采用了“严格甄选，小班教学，封闭管理，优胜劣汰，宁缺毋滥”的管理原则，并制订了详细的实施细则.主要内容有：
3.2.1 严格控制人数，严格招生标准
我们的金融-统计双专业人才培养实验班每届招收不超过80人，分别有数学学院与商学部从各自当年招收的新生中选拔不超过40名组成独立行政班，各院派出一名老师担任配备专职辅导员，学生学籍仍然保留在各自学院.选拔的标准是高考数学成绩与英文成绩都超过105分.
3.2.2 奖励与淘汰机制并行
为了鼓励学生用功学习，力争优秀.除了参加学校学院两级的评优活动外，我们还从学校拨付的科研经费中拿出一定比例用于奖励当年学习优秀的学生.同时对一些经过确实不适应双专业这种大容量，超负荷专业学习的同学，且成绩很差的同学予以劝退出班级，回到原来各自的专业继续学习.
3.3 严格挑选任课教师
实现办学目标，老师是关键.金融统计双专业定位于精英教育，对老师的学识水平，师德水平要求很高.因此对于担任双专业教学班的任课老师，两个学院制订了严格的挑选标准.原则上是安排两个学院每年评教为优秀，讲师以上职称，教学经验丰富，学历高的老师担任.为了更新老师的专业知识，我们还每年选派一到两名老师到国内外著名高校进或访问.
综上所述，金融学与数理统计学科间的密切联系， 现实社会对兼具金融专业和统计知识与技能的复合型人才的需求，以及我们在巨大需求面前坚守高端与差异化的办学理念是我们创办金融统计双专业创新实验班的依据.为胃确保我们的办学质量，实现我们的办学理念，我们采取了独特而强有力的措施.
由于我们的创新型教育模式仍处于探索阶段，未来还可能遇到一些意想不到的困难与阻隔，但我们有信心有能力克服，因为我们的理念不变，学校与社会的支持不变.也希望更多的热心于教育创新，热心于人才培养模式创新的人们给我们的事业提出宝贵意见.
参考文献
关键词：金融学；本科生；统计学；思维训练
中图分类号：G71 文献标志码：A 文章编号：1000-8772（2013）12-0225-02
随着金融创新的不断加深、金融学学科体系及内容的不断发展和变革，金融学本科专业课程越来越多地涉及统计学的相关知识。但长期以来，大多数金融学专业在招生中文理兼收，学生的数学功底参差不齐，学习专业课的难度加大，在教学中注重加强金融学专业本科生的统计学思维训练无疑是改善金融学专业课程教学效果的重要手段。因此，为了适应经济发展对金融学专业人才的需求，推动金融学专业本科生学科建设的不断完善，本文专门就如何在教学中加强金融学专业本科生统计学思维训练的问题提供了以下几点有益的思考及具有可操作性的建议。
一、在教学中注重统计学与金融学知识的交叉融合
（一）注重体现统计学与金融学各自的地位和作用
当前金融学专业课程教学中存在的问题是，专业课程内容对统计学特别是数理统计有着越来越高的要求，但统计学与金融学各自的课程体系之间却缺乏足够的内在沟通，课程体系目标不够明确。造成的结果往往是，一些金融学专业的学生学了概率论与数理统计、统计学原理甚至金融统计等，却不懂得运用统计分析的方法去分析金融领域的实际问题，两者脱节现象较为严重。
因此，在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练，首先应注重统计学与金融学两门学科知识的交叉融合，在教学中引导学生认识两者各自的地位和作用。统计学是一门方法论和应用性学科，是一种定量认识问题的工具。统计学只有与实质性学科相结合，才能发挥强大的数据分析功效。在统计学与金融学的相互关系中，统计学为研究金融学服务，统计方法在这一应用过程中得以完善与发展；金融学为统计学的应用提供了基地，为统计学和自身的发展均提供了契机。
（二）注重统计学和金融学交叉融合的实践内容
注重统计学与金融学的交叉融合，反映在课程体系改革上，应适当调整课程设置和重新设计教学方案（特别是概率论与数理统计、统计学原理、金融统计等课程），使之与金融学专业的课程建设相适应；反映在教学实践过程中，教师的关键任务在于告诉学生如何运用统计知识，利用各种统计分析的工具（如统计应用软件）去分析现实中得到的数据，将培养统计思维习惯和训练统计应用能力有机结合。
在统计学和金融学专业课程的教学过程中，教师要善于把统计思维的基本思想与金融学的授课内容有机结合起来。在统计学相关课程的教学中大量运用金融学的案例；在金融学专业课程的教学中大量传输统计思维，使学生学到的不仅是统计和金融的专业知识，更重要的是学到如何用统计思维去观察、思考和处理金融问题的能力。
二、合理设计统计学相关课程的教学内容
统计思维的培养和训练与特定的教学内容紧密联系。加强金融学专业本科生的统计学思维训练需要改革金融学专业学生的统计学相关课程的教学内容，根据金融学专业学科发展的需要对金融学专业本科生开设的统计学相关课程的教学内容和教学方案进行调整和重新设计。
（一）统计学原理课程内容的调整
以统计学原理课程为例，建议调整的内容包括，一是简化统计指标理论，增加统计学数学理论基础的讲授内容。将原来统计学教学中重点讲授的时间数列分析、指数法等内容变为有选择的介绍；将概率论的有关内容纳入统计学课程，并在原有基础上充实参数估计和假设检验的教学内容。二是强化统计定量分析方法，向学生介绍多元线性回归分析、方差分析、因子分析等多种统计分析方法的基本思想和原理。同时，考虑到金融领域以时间序列数据为主，因此，在教学别要让学生对时间序列分析的基本模型有所把握和理解。这样一来，不但丰富和充实了统计学的教学内容，而且也会大大改善金融学专业课程的教学效果。
（二）关于金融统计学课程内容的调整
对于金融学专业开设的金融统计学，需要为金融统计建模做准备，所要掌握的内容更多、要求更高。这就要求在金融统计学课程教学中，结合金融建模思想适当调整教学内容，以提高学生统计思维下分析金融实际问题的能力。以连续性随机变量的分布为例，金融资产收益率序列的统计分布大多是非正态的。这就要求在教学中，一是要介绍非正态分布数据在模型应用中的常用的处理方法，如取对数等；二是要注意非正态分布的学习，可以向学生介绍t分布：贝塔分布、威布尔分布等非正态分布。
统计学相关课程的具体教学方案和内容确定以后，将会有利于统计思维与授课内容的有机结合，譬如概率论、随机过程知识就是用来描述事物发展过程中的不确定现象的，平均数、方差用来刻划现象的集中与波动程度，数字资料的搜集开发是为这些现象的过程控制提供决策依据，如此等等。让学生带着问题有针对性地学习，并把统计思维的基本思想贯穿于整个教学过程中。
三、注重培养学生灵活运用随机性思维的能力
（一）注重培养学生熟悉统计思维和随机性思维
统计思维是统计学中蕴含的一种思维和行为方式。良好的统计思维不仅是学习统计学的需要，也是统计学向其他学科嫁接的一条有效途径，会使学生终身受益。一般认为，统计思维就是人们自觉运用数字对客观事物的数量特征和发展规律进行描述、分析、判断和推理的思维方式。统计思维从内容上讲，包括了从资料收集到资料分析再到统计推断的整个过程，以认识和把握客观事物和现象的本质及其发展变化规律为其终极目的。其中，资料分析和统计推断的理论基础是随机性思维。
在教学中加强金融学专业本科生的统计学思维训练应注重培养学生灵活运用随机性思维的能力。所谓随机性思维，就是以随机性问题为载体和视角来发现问题和解决问题，达到对现实世界空间形式和数量关系的本质的一般性认识的思维过程。随机性思维是统计思维的思想内涵和本质内容，贯穿概率论和数理统计内容体系的始终。
（二）注重解读概率论与数理统计之间的联系与区别
培养灵活运用随机性思维的能力要求教师在教学中帮助学生清楚认识概率论与数理统计之间的区别与联系。虽然概率论和数理统计从严格意义上讲是不同的两门学科，他们研究的对象不同，思维方式也不同，但它们却是联系紧密、相辅相成的两个方面。前者偏重于基础理论，后者偏重于研究应用。随机性和不确定性是数理统计研究对象的最重要的特性。概率是对随机性的一种度量，基于概率的知识，将随机性归纳到可能的规律性中，这是随机性思维的基本特征。由于对随机现象的观察可以直接或间接地用数据来表现，因此对随机性进行描述的一个重要方式是拟合一个适当的分布。
（三）注重帮助学生深刻体会和应用随机性思维
灵活运用随机性思维的前提是能够深刻体会和认知随机性思维，因此，培养学生灵活运用随机性思维的能力还应当经常在课堂上联系现实世界中的随机现象，在教学过程中引导学生深刻理解和体会“随机性”的内涵，并激发学生自觉、自我培养随机性思维的意识。让学生的思维方式由“确定性”向“不确定性”过渡，认识到随机事件广泛地存在于客观世界之中，并且无处不在。
四、通过实验教学切实提高学生的理论水平和实践能力
（一）金融学专业本科生增设实验课的意义
在金融学的专业课程里增设实验课程是实践教学的重要方式，更是金融学专业课程建设的必然趋势。金融学学科建设中一个广泛存在的问题是不重视实践教学。在教学中，统计方法与金融建模、定量分析脱节，缺乏统计案例和统计软件的结合。没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。同时，对金融专业的本科生来讲，不掌握一门专业的统计软件，很难完成今后的进一步学习和研究工作。因此，在统计思维的训练和培养中，必须注重把统计知识应用于实践的训练，在实践中提高统计思维能力，使统计思维在金融学专业本科生在对金融学专业课的学习中发挥它应有的作用。笔者认为，统计学、金融统计学、计量经济学、金融工程等课程均可以考虑开设一定的实验课。
（二）有效率地上好实验课
处理金融数据所用的统计分析方法众多，每种分析方法都有各自的特点和适用对象，同时彼此联系。在实验课程的开设中，建议每种方法均遵循一现场演示二案例分析三鼓励学生自己动手处理实际金融数据的学习过程。譬如金融学专业本科生会接触到大量的金融时间序列数据，教师在实验教学过程中可以链接功能强大的统计分析软件，用统计软件进行处理金融时间序列数据的演示，并结合软件的输出结果进行讲解，帮助学生正确理解统计理论方法和统计软件输出结果的含义。通过实验课的教学，学生学会使用一种以上的统计应用软件进行统计整理和统计分析，不但提高了实际处理金融统计数据的能力以及金融统计的分析技能，产生比较具体的感性知识，而且加深了对金融统计规律性的认识，激发了对统计学和金融学专业课程的学习兴趣，为实现统计理论与金融实践的顺利结合奠定基础。
此外，将统计应用软件与案例教学有机结合已是国际统计教育的主流。金融统计的案例分析主要体现在统计分析方法的应用上。在案例教学中，应综合应用多种统计分析方法。同时，所选择的案例要与当前备受关注的金融问题、金融现象密切联系，难度也要适中，避免打击学生学习的积极性。在对案例分析过程有比较好的理解和掌握的基础上，学生开始自己动手处理实际金融数据就水到渠成了。
关键词:金融统计学;教学方法;改进
中图分类号:G642.0文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)27-0245-02
金融统计是适应国家经济管理和金融事业发展的需要而建立和发展起来的。金融统计是国家统计体系的重要组成部分,集金融信息、金融分析与政策咨询于一体,以货币信贷及金融运行的各种数量关系为研究对象,以金融与经济统计数据为依托,运用定性与定量分析相结合的方法,分析、判断、预测国民经济运行及金融的发展情况,是中央银行货币政策决策的支持系统,是国家进行宏观调控的重要工具[1]。作为金融专业、尤其是金融工程专业的本科生,对统计学的要求更高,对统计建模及运用要求比较熟练地掌握。
一、金融创新的深化对统计学原理和方法提出更高的要求
随着金融创新的不断加深,金融学与数学、尤其是统计学的结合越来越紧密,金融模型日趋复杂。金融的统计建模,出发点都是金融资产收益率序列的统计分布。对收益或损失序列的分布刻画,是金融产品的准确定价和风险管理的基础。随着金融创新的发展和研究的深入,金融模型对统计学提出更高的要求。
1.金融资产收益或损失分布大多都是非正态分布。金融市场的一个典型事实(stylized fact)是:金融时间序列分布是尖峰、肥尾的。传统的金融建模,为了简化或得到解析表达式,通常假定时间序列是正态分布的,这个假定是金融模型受到较多诟病的主要方面。在风险管理中,正态假定导致低估金融产品的尾部风险。改进的方法之一就是用非正态分布来拟合数据,如t分布、贝塔分布、稳定分布等[2] 。这要求我们在教学中更加注重非正态分布的学习。
2.线性相关不能准确刻画金融时间序列的相关性,需要更复杂的统计技术。传统的多元金融时间序列建模都是假定时间序列服从多元正态分布,多元正态分布的前提边缘分布服从椭圆分布和只有线性相关。多元正态分布不能反映金融市场的实际情况。金融时间序列的相关性一般是非线性的,而且边缘分布也不服从椭圆分布。因此,我们需要求助于更复杂的统计技术――Copula技术。Copula技术提供了分别研究多元时间序列的边缘分布和相关性的方法,从而成为多元金融统计建模的必备知识[3] 。
3.风险管理模型要求我们更加关注金融时间序列的尾部分布。风险管理的主流模型是VaR(Value-at-Risk),VaR从统计学的角度来看,就是尾部的分位数。正态分布不能准确刻画金融资产损失分布的尾部特征,通常会导致VaR的低估,造成金融市场的巨大损失,即所谓的极值风险。EVT(extreme value theory)提供了准确刻画金融时间序列的尾部分布的方法而成为风险管理的基本工具[4] 。
虽然这些统计理论在金融中的运用不能构成本科金融统计学的核心内容,但我们在教学中必须指出这些发展的方向,成为金融工程专业本科生进一步学习或自学的指引。
二、当前金融统计学教学中存在的问题
1.教学内容陈旧,教学重点的处理存在偏差。教育部将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的必修课程之一。力图通过学习《统计学》,使学生掌握探索各种现象内在的数量规律性, 并用这种规律性的解释来研究各种现象内在的规律。但是金融统计学的内容没有随着金融市场日新月异的发展而发展,导致教学内容陈旧,不能满足金融统计建模的需要。
多数教师往往把统计学课程单纯地看做是专业基础理论课程,热衷于基础知识的讲授和烦琐公式的推导,严重忽略了统计学的工具性和应用性,削弱了学生思想方法和实践能力的培养,使教学流于空洞、枯燥和乏味,挫伤了学生学习兴趣和积极性,教学偏离了课程培养目标,教学效果和质量也不理想。而一些理论推导也只是对《概率论》相关内容的重复。
2.学生数学功底参差不齐,学习难度大。统计学是一门研究社会经济现象数量关系的方法论科学,其中涉及大量的高等数学、概率论及数理统计的基础知识, 现代统计学又借助于电子计算机来提高统计分析的质量和效率, 这就要求学生必须具备良好的数学基础、具备必要的计算机知识。金融学专业的招生基本上还是文理兼收,学生的数学功底参差不齐。而且金融学、尤其是金融工程究竟属于文科还是理科,在学生中存在模糊认识,导致对数学基础不是十分重视。这造成教师在教学过程中对教学内容的处理是一个很大的挑战。
3.不重视运用和实践教学。在教学中,统计方法与金融建模、定量分析脱节。第一,教师在讲授统计理论、统计方法时缺乏针对性。在实际的教学中,虽然强调统计的应用,但主要是从概念、公式、定理出发,而不是从现实经济管理工作需要出发。第二,采用的教学案例与实际脱节。现有的统计学教材中,统计案例很少,即使有也是过于简单的设例,或是“编写”的案例,与实际的经济、管理工作脱节,很难达到较好的效果。
4.缺乏统计案例和统计软件的结合。在实际教学过程中,由于多方面的原因,对学生动手能力的训练比较少。即使有一些训练,也是手工的操作与运算,与采用现代计算机技术为核心的教学不相适应。其次,很少采用统计分析软件和案例教学方式。这最终会导致学生在实际工作中不会用统计分析软件对统计数据进行处理、显示、分析和推断,使本来快速而简单的统计工作变得复杂而难于处理,使统计的功能得不到充分发挥,使科学研究难以与国际惯例接轨。一些老师的统计分析都是在Excel软件实现,Excel软件优点是比较简单,容易操作。但它毕竟不是专业的统计软件,尤其是对金融专业的学生来讲,不掌握一门专业的统计软件,很难完成今后的进一步学习和研究工作。
三、金融统计学教学的改进
1.丰富和充实金融统计学的教学内容。根据专业学科的需要对统计学的内容进行处理,以满足未来发展对统计学基础的需要。根据中国金融业发展和统计改革的需要,按照中国金融统计体系和金融统计工作的内容,重新构建了金融统计学的知识体系和方法体系。同时,对于金融统计建模的相关统计理论,要适当加于补充和扩充,以满足不同层次学生的需要。
2.选择合适的统计软件,注重学生的运用实践能力。依据统计分析软件结合统计学原理的基本理论调整教学内容。现在有很多专业的、功能强大的统计软件:如s-plus、R、SPASS以及Matlab等,不同软件各有所长。一般说来,学生可根据自己的爱好选择使用统计软件,无须统一规定。但R软件是免费软件,而且有很多资源免费获取,是可供选择的最优软件。
金融专业的学生学习统计学的主要目的是运用,把金融学与统计方法结合起来研究金融现象和问题就离不开数据收集和软件运用。只学理论不掌握运用,对金融系的学生来说统计学等于白学。
3.注重培养学生的自学能力。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用需要,大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业统计学教学过程中,除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容,如《统计学》的研究对象、方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等,同时也系统地充实了统计推断的内容,如统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。对于金融统计学,还需要为金融统计建模打下基础,所要掌握的内容更多。
关键词：经济与金融专业；课程体系
中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）09-0160-03
近年来，随着我国经济的发展和金融市场改革的深入，经济与金融行业对高学历人才的需求增加。金融的发展离不开经济的增长，金融是经济学研究领域应用性强的分支，融合经济学与金融学的学科理论有助于培养高素质的金融人才。在行业人才需求和学科融合发展的背景下，经济与金融本科专业的增设显得尤为重要。2007年，教育部在清华大学试点开办经济与金融专业。至2015年，我国已有18所高等院校正式开设了经济与金融专业。经济与金融专业的建设还处在初步发展阶段，相关研究还很少。课程体系的建设是专业建设的基础，也是专业人才培养的核心。经济与金融专业课程体系的构建是经济与金融专业发展中首要解决的问题。
一、我国经济与金融专业发展历程
2006年，清华大学经济管理学院获批试点招收经济与金融专业本科生，2007年正式_始招收第一批经济与金融专业学生，这标志着我国经济与金融专业建立并进入试点招生阶段。在建立之初，经济与金融专业的代码为020120S（S表示少数高校试点目录外专业），归属于经济学科（02）经济学类（0201）[1]。2011年，清华大学经济管理学院经济与金融专业第一届学生毕业。据统计，2011年，清华大学经济管理学院的本科生就业率达到了100%[2]。清华大学经济与金融专业试点的成功，加之国内其他高校也在积极探索创新经济学与金融学本科教学，教育部开始在各高校逐步推开设置经济与金融本科专业。与此同时，教育部对经济与金融学专业在本科专业目录中的位置也进行了调整。在2012年的新目录中，经济与金融专业进行了细微的调整，虽然还是属于经济学科门类，所授予学位还是经济学学士，但是从经济学类调整到了金融学类。这一调整，表明经济与金融专业的学生培养应偏重于应用型更强的金融学。
目前，我国虽然已有高校12所高校开设经济与金融专业，各高校正处于经济与金融专业建设的起步阶段，尚未在课程体系设置、培养方案等方面形成共识。因此，有必要参考清华大学试点办学的经验和国外经济与金融专业在课程设置上的成果，结合我国高校的实际情况来构建经济与金融专业的课程体系。
二、清华大学经济与金融专业课程体系的设置
清华大学是我国第一所设置经济与金融专业的高校，2007―2011年间，教育部未批设经济与金融专业。清华大学经济管理学院在我国经济与金融专业的设置与发展上处于先试先行的地位。因此，清华大学经济与金融专业的培养方案对探索我国经济与金融专业课程体系的建设具有重要的参考价值。
清华大学经济管理学院的经济与金融专业招生是文理科兼招，学制四年，授予经济学学士。在培养目标上，清华大学经济与金融专业培养“系统掌握经济与金融学理论和方法，具有国际视野，了解中国国情，能够解决现代经济，特别是金融领域实际问题，有较高的中英文沟通能力，未来能够从事高等院校和科研机构的教学与研究工作，金融机构、企业与政府部门的经济分析与管理工作的高素质创新型人才”。在清华大学经济管理学院的本科生培养方案中，采用“通识教育与个性发展”相结合的方式，学生在通识教育学习后，可以根据个人兴趣选择专业。在课程体系上，清华大学经济管理学院的本科培养方案课程分为三大课程模块人文社会科学基础课程、自然科学基础课程和专业相关课程。人文社会科学基础课程、自然科学基础课程为通识教育课程，大学第一、二学年，不分专业均需修读。第三学年，学生根据个人兴趣选择专业，进入专业课程学习阶段。经济与金融专业的专业课由专业基础课、专业必修课和专业选修课构成。专业基础课包括经济学原理（1）、经济学原理（2）、会计学原理、管理学原理、应用数理统计、金融学原理、信息管理导论；专业必修课一共8门，为中级微观经济学、政治经济学、中级宏观经济学、计量经济学（1）、公司财务、公共财政学、投资学和货币银行学。专业选修课需修够27学分，学生可以在经济统计学、国际经济学、经济思想史、博弈论、金融数据库、计量经济学（2）、发展经济学、经济控制论、中国宏观经济分析、经济学专题研究、经济学理论与实践、金融学专题研究等课程，或在经济学院其他专业、甚至其他学院的课程中选修。
2007级清华大学经济管理学院经济与金融专业的本科培养总学分不低于170学分，其中春、秋季学期课程总学分不低于140学分，夏季学期实践环节15学分，综合论文训练15学分。在学分的分配上，人文社会科学基础课程40学分，自然科学基础课程31学分，专业相关课程6分，其中专业相关课程又可以分为专业基础课（1分），专业必修课（23学分），专业选修课（27学分）。从学分的配比上，可以看出清华大学的课程设置强调通识课程和专业课程的均衡，专业基础课、必须课和选修课的学分占比也相差不大，这体现了清华大学经济管理学院对经济与金融专业学生通识教育与专业教育并重的培养原则。
总体而言，清华大学2007级经济与金融专业在课程体系设置上，体现出在宽广的知识面基础上鼓励学生个性发展的培养理念。在专业课程设置上，也充分体现了这一点，专业基础课和必修课中包括了经济学、金融学、管理学、会计学的核心课程，在选修课中，不仅开设了众多的经济管理类课程，学生还可以跨专业和跨学院选课。清华大学经济管理学院在我国经济与金融专业的建设和课程体系开发上作出了重要的贡献，也为其他高校进一步结合学校特色建设经济与金融专业，设置课程体系提供了借鉴样本。
三、国外高校经济与金融专业课程体系设置
（一）曼彻斯特大学（The University of Manchester）
曼彻斯特大学是英国会计与金融学研究和教学最好的大学之一。该校的社会科学学院和商学院联合开设经济与金融专业，学制为三年。课程教学采用讲座、教程和研讨会相结合的形式。课程的考核方式多样，包括考试、完成课题项目以及论文报告。第一年的课程是关于社会科学的通识性教育，同时开设会计和金融学的基础课程，为学生开展第二、三年的学习和研究做准备。通过第一年的学习，学生可以根据个人兴趣选择专业方向，金融经济或会计金融。第二年的课程主要是金融学与经济学的专业课程，难度和深度都有所增加。主要课程包括金融学基础、中级管理会计、金融市场与机构、管理信息系统概论等。第三年开设公共部门会计、审计、公司财务、信息系统案例研究等。从曼彻斯特大学经济与金融学的专业课程设置来看，在突出培养学生国际化的商业思维和视角下，该专业更偏向于金融学理论知识，尤其注重会计学相关理论与实务能力的培养。
（二）布里斯托大学（University of Bristol）
布里斯托大学的经济与金融学专业培养期为三年。该校经济与金融学专业的培养注重数理统计分析在经济和金融学中的运用。该专业要求学生在第一、二学年修读至少一门经济学课程，第三学年至少修两门经济学的课程。从该校经济与金融专业的课程设置来看，该校在以微观经济学、宏观经济学、金融学、会计学等核心课程的基础上，特别注重培养学生运用数理统计分析方法来解决经济和金融实务中的问}。
（三）南安普顿大学（University of Southampton）
南安普顿大学经济与金融学专业注重培养学生综合掌握经济学的原理与分析方法，强调经济学的分析方法在金融领域的运用。南安普顿大学的经济与金融学专业学制为三年。在第一、二学年开设课程，每学期四个课程模块，一年共八个模块。第一学年的课程均为必修专业课，包括微观经济学、宏观经济学、经济数学、经济统计分析、财务会计和管理会计。第二学年的课程由必修课和选修课程构成。必修课程为微观应用经济学、投资组合理论与金融市场，选修课包括计量经济学概论、统计学理论等。第三年，学生自选课题独立完成学位论文，相当于两个课程模块。从该校的专业课程开设情况来看，在第一学年注重教授学生经济学基本原理和经济学分析手段的训练，第二学年则促使学生通过计量经济学的深入学习，掌握经济学和金融学的数学分析工具。在此基础上再开设投资组合与金融市场，从而培养学生运用经济学原理和分析工具来认识和解决金融学问题的能力。
（四）兰卡斯特大学（Lancaster University）
兰卡斯特大学开设有金融与经济专业（Finance and Economics），学制为三年。兰卡斯特大学该专业的学生可以从第二学年开始，转入会计与金融专业学习。课程教授采用讲座、团队合作、个别指导、讨论等多种方式。该校在专业课程开设上，第一年必修课包括会计和金融学概论、经济学原理、经济定量方法，注重为学生打下会计学、金融学、经济学的学科基础。第二年的课程以金融学和会计学的课程为核心，必修课包括金融学原理、高级金融学原理、财务报表分析与企业估值、管理经济学、商业和国际宏观经济学、经济数学、经济学概论，学生还需在会计审计信息系统、金融会计原理、商业决策管理会计三门选修课中选修一门。
第三年的必修专业课程包括企业融资、投资学、国际金融管理、计量金融学，这些课程是是对金融学理论和知识的进一步深化。学生还需在高级宏观经济学、高级微观经济学、宏观货币经济学、人力资源经济学、广告经济学、数理经济学、计量经济学、工业组织学、发展经济学、国际经济学、国际商业学中选修4门。从课程设置可以看出，兰卡斯特大学对经济与金融专业人才的培养以金融学的课程为核心，经济学的课程作为铺垫或拓展，始终贯穿了经济数学和定量分析方法的训练。
国外开设经济与金融专业的曼彻斯特大学、布里斯托大学、南安普顿大学、兰卡斯特大学在专业课程设置上各有特色，但总体而言，又有共同之处。在这些学校的经济与金融专业的课程体系中，都是以金融类和会计类的课程作为核心，辅之以经济学的课程，用经济数学或计量经济学的课程将这些课程加以贯通。在培养学生掌握基本经济学原理的基础上，注重教授金融学理论，强调提高学生运用计量经济学的方法分析和解决金融问题的能力。
四、我国经济与金融专业课程体系的构建
当前我国高校的经济与金融专业还处于初步建设阶段，亟需建立经济与金融专业的课程体系。我国高等学校经济与金融专业培养的是具备广泛经济学知识和金融学理论，并能够熟练运用经济学和金融学方法来分析和解决现实经济和金融问题的高级应用型专门人才。从这一人才培养目标出发，参考清华大学和国外高校经济与金融专业课程体系设置经验，在通识教育与专业教育相结合的原则下，建议采用“经济为基，金融为核，计量为法”的基本思路来构建经济与金融专业的课程体系。
“经济为基”是指以经济学的核心课程作为专业基础，培养学生理解和掌握经济学的基本理论。经济与金融专业属于经济学科，是在经济学与金融学不断融合发展的背景下产生的。金融学是从经济学中分化出来的应用性学科，经济学的基本理论也是金融学发展的源泉。因此，培养经济与金融专业的人才，首先应该使其具备经济学的基本理论。在课程体系构建中设立经济类课程作为专业基础课，具体设置课程上，可以在不同学期开设经济学的核心课程，如经济学原理、宏观经济学、微观经济学等。
“金融为核”是指在专业课程的体系中以金融类的课程作为核心课程，旨在培养学生深入理解和掌握金融学的理论和方法，具备分析和解决现实金融问题的能力。经济与金融专业从开设之初归属于“经济学科（02）经济学类（0201）”到2012年调整到“经济学科（02）金融学类（0203）”的这一变化，也表明经济与金融专业应以金融学的课程为核心。因此，在课程体系构建中，根据教育部规定的金融学专业核心课程设置金融类课程作为专业核心课。
“计量为法”是通过开设计量经济类的课程，使学生能熟练运用数学工具来解决经济与金融问题。现代经济学和金融学的发展，越来越注重数学工具的运用。掌握了计量经济学的分析技能，才能更为科学的认识和分析经济与金融问题，在投资实践中发现规律，进行决策。同时，计量经济学也是将经济学与金融学理论融会贯通的重要途径。而计量经济学相关课程的学习，需要以高等数学为基础。因此，在课程设置时，要根据学生的数学水平开设相应的计量经济学课程，如经济数学、初级计量经济学、中级计量经济学等。
在通识教育与专业教育相结合的原则下，依据“经济为基，金融为核，计量为法”的基本思路，可以构建由公共基础课程模块、专业课程模块和专业方向课程模块三大课程模块组成的经济与金融专业的课程体系。公共基础课程模块是为通识教育服务，注重培养学生基本的人文社会和自然科学素质，包括政治理论课、数学、英语、体育等课程。专业课程模块是培养学生专业理论知识和能力的课程，由专业基础课、专业核心课和专业技能课组成。专业基础课包括经济学类的基础课程，如经济学原理、微观经济学、宏^经济学、会计学等。专业核心课以金融类课程为主，如货币银行学、金融市场、国际金融、保险学等。专业技能课以经济计量类课程和金融实务训练为主，如计量经济学、经济数学、金融数学、商业银行实务、投资理财实务等。商业，专业方向课程是根据学生兴趣和结合社会需求，来细分的专业方向，如会计金融、金融经济、证券投资等，根据不同专业方向开设理论和实践课程，提升学生的职业竞争力，为学生就业做好准备。
参考文献：
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Study on Curriculum System of Economics and Finance Specialty in Chinese Universities
TAN Guang-wan，ZHUANG Ping，YU Tao
（College of Economics & Management，Dalian Ocean University，Dalian，Liaoning 116023，China）
［关键词］应用统计学;金融;教学
伴随着高校办学竞争的加剧和社会对于人才需求的迫切，部分地方院校专业的发展也进入了调整组合的新时期。目前部分地方高校依托传统的学科优势，结合日新月异的新学科发展，开设了一些具有交叉学科性质的新专业，确立了新的研究方向，诸如高校应用统计学(金融统计方向)专业。本文结合笔者的教学和思考，围绕当前国内高校该专业的发展现状，关于应用统计学(金融统计方向)专业的前景形成了一些粗浅的认识，以求教于学界和同行。
1应用统计学开设的必要性
应用统计学发展的广袤前景。当前大数据时代的到来，引发了不同学科的重构。这同样让传统统计学也开始走入到了“寻常百姓家”。从2014年11月29日至30日，在中国人民大学召开的首届“大数据与应用统计国际会议”上可以看出，大数据的到来引发了传统统计学的一次革命。目前在天文学、基因学、宇宙学、流行病学、经济金融学、生命科学和工程学等领域中均得到了广泛的应用［1］。同时当前依托网络的金融创新工具也异军突起。而金融统计侧重于以货币信贷及金融运行为研究对象，综合运用统计学、计量经济学、金融学等相互交叉的一门学科。从该定义可以看出，金融统计更强调实践性和应用性。放在应用统计学的语境下，其特殊性是不言自明的。寻求二者之间的差异化，填补地方高校办学中的“红海”困境，构建高校办学的“蓝海”战略，是当前地方高校实现跨越发展的题中之义。从当前的发展来看，应用统计专业(金融统计方向)的毕业生也得到了人才市场的认可，同时人才市场也反馈出了渴求的信号。据财经网“阿里云联合8高校开新专业3年培养5万数据工作者”报道，LinkedIn网站在全球调查得知，统计分析和数据挖掘技能是2014年最受雇主喜欢的项技。［2］为此在目前高校办学竞争日趋加剧的环境下，部分地方院校结合自身的学科特点，整合资源，办好应用统计学(金融统计方向)专业，就显得尤为必要和迫切。
2现实场域中的尴尬
1、跨学科教学的尴尬。担忧两层皮教学，顾此失彼。现实场景下，从教师维度来看，由于部分教师，在授课过程中，要不来自于纯粹数学领域，要不来自于金融学学科，在教学中，缺乏跨学科、重实践的丰盈厚重的教学经验。授课过程中，较容易出现教学的顾此失彼现象。即要不过于偏重数学理论，而忽视了金融学领域;要不过于倚重或者强调金融知识，而弱化了统计学。从学生维度，研究显示，该专业的学生兴趣点偏向于金融方面，将统计和其他知识视为了金融的辅助。［3］在选取该专业的动机上，也体现出了一定的世俗色彩与功利性动机。显然，这与该专业的人才培养目标定位是不吻合的。
2、职称评审中的尴尬。对于高校教师而言，研究方向的聚焦，便于科研成果的涌现和爆发，也有助于个体教师的专业发展。而一些高校该专业的教学就存在如下的尴尬。由于跨学科的专业设置，在授课老师的选取上，受到了一定局限。目前的授课教师，主要还是依托于传统数学学科的教师，该学科的教师在职称走向上，主要是数学领域。而金融学教师讲授该专业课程，就略微显得尴尬了。尤其在金融经济类职称的申报上就无形中受到了弱化边缘。现实情境造成了目前该专业教师队伍的单一或者“近亲化”现象，部分一线教师存在边讲边学的处境。这对于该专业的整体把握、优化发展是不利的。
3、学生未来发展的尴尬。担心就业力的下降，也构成了教学中的一个尴尬。优质的学科专业未必是市场所需要的。但是市场所需求的学科专业，高校的人才培养应该给予积极回应。由于应用统计学(金融统计方向)，对于全国大多数高校而言，都是新专业。毕业生的届数不多，总体人数不多，就业前景有待进一步观察。这一定程度上，造成了该专业的学生对于该专业缺乏信心。
3现实场域困境的化解对策
1、凝练专业方向。其一，围绕该专业，应该进一步凝练研究方向，形成研究的梯队。以科研成果带动专业发展，两者之间形成良性的互动。在“校内与校外相结合、引进与培养相结合”的方针的指导下，建设数学与金融相融合、学缘结构层次合理的教师队伍。高校应设置合理的评聘标准与要求，打通应用统计学(金融统计方向)教师的上升通道。采取引进海内外优秀金融统计人才和输送优秀青年教师外出进修等方式，拓宽学科教师的视野，筑牢学科教师的金融统计基础知识、基础理论与基本技能，以科学合理的评聘为牵引，留住专业人才，争取走在金融统计教育教学的前列。其二，整合资源，创新教学方法。一是可以引进案例分析法、讨论式参与法、科研项目的教学方式。应用统计学(金融统计方向)，是一门实践应用性较强的新学科，对学生的培育应着眼于业界发展的实践问题。基于此背景下，应用统计学(金融统计方向)的学生培育要通过典型案例的展示与深入分析，契合实践中的应用问题，如强化金融统计理论和微观金融统计业务的结合，运用Eviews，SPSS，Matlab等各种统计软件进行数据统计分析，凸显金融的实践性，引导学生开展讨论与交流，或者以应用统计学(金融统计方向)的相关联科研项目有针对性地开展教学及实践活动。三是也可以试行多导师制联合指导。应用统计学(金融统计方向)是一门交叉学科，既要有数学学科背景，也要有金融的学科基础，理论与实践契合紧密，关涉多个学科，单一的学科背景的教师指导难以统摄教学与实践，可以探索以数学教师为主导，金融学科背景的教师参与，“采用多导师制或导师组联合培养的方式，解决学生学习中所遇到的各种理论或实践问题”。［4］多个导师共同指导学生在统计建模、数据挖掘等基础上，开展金融统计应用的实践，提升教学与实践的效果，提升学生学习的效果，从而提高学生学习的积极性及主动性。
2、搭建交流平台。教师要积极参与实践，提高专业素养。交流平台的搭建意在形成开放的教学环境，形成与外界教学资源对接融合的生态格局。高校教师最好能够在相应公司学习实践，而相应的公司人员(比如电子商务与大数据分析机构等)可以走向教师讲台。这样该专业的传统视野下的封闭性，就有望得到解决。这旨在打通与外界交流渠道的阻滞，让高校一线教学与社会的具体应用尤其相应的公司机构有效衔接起来。笔者今年三月份学校组织参加了河南省金融工程学会会议，感受颇深。参会的人员有金融机构，也有咨询公司，同时高校应用统计学专业教师的参与度也很高。
3、规划学生的职业发展与推出个性化的培育方案。学生的期待就是高校办学的动力之源。学生一入校，应该对于该专业的发展前景和四年的专业培养目标有一个明晰的理解。可以以当前知名企业对于数据分析工程师的要求作为参照系。同时在职业发展的同时，引导学生参与到数学建模的研究中来。尤其金融统计方向的学生，要充分运用统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等理论知识，运用建模思维，来解析金融问题，构成学生四年专业发展的主线。应用统计学(金融统计方向)专业有必要在依托“数学统计学”和“金融统计”基础性专业知识的基础上，借助本专业的科研与教学实力，“引入学科前沿及互联网融合背景下的应用实例，督促学生计算机实现和蒙特卡洛模拟分析(Monte?Carlo?method)，养成统计与计算机融合的意识”。［5］打造与构建数学统计与金融统计想融通的优势学科，以推出更具个性化的金融统计方向的人才培养模式。
4、教学相长，激活学生的主体性。当前勃兴的慕课或者翻转课堂，其实都给我们的教学带来了不少的启示。这些崭新教学形式的背后，体现出了移动互联网时代，高校办学的挑战，昭示着传统和现代的转换。这激活了学生的主体性，激发了学生参与课堂教学的活力，不应局限在人文社会科学领域，在自然科学领域同样也应有所呈现。应用统计学(金融统计方向)的特色一在跨界，二在应用。教学相长，学以致用，就构成了课堂教学的办学宗旨。首先要培育学生的自学意识与自学能力。随着大统计的思想深入人心，应用统计学(金融统计方向)在实践中运用日益广泛，部分高校及老师在财经类专业的专科、本专业统计学教育教学中，仍保留与延续了社会经济统计学原理中有现实与实践意义的内容，譬如统计学的研究对象、方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等，同时也系统地充实了统计推断的内容，如统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。
对于统计学(金融统计方向)，必需为金融统计建模做好基础，其需要学习及掌握的内容将会更多。依托统计实验室，让学生自主的参与到学科的认知和体悟中来，让纯粹的数学技巧转换为具有极强应用性的教学范式上来。同时对金融现象和问题的分析测量离不开数据收集和软件运用。应用统计学(金融统计方向)的学生必须结合自身喜好选择性学习s－plus、R、SPASS以及Matlab等，其中R软件是免费软件，而且有很多资源免费获取，是可供选择的最优软件。显然，这些都离不开教学相长和对学生主体性的激发。
4结语
高校开办应用统计学(金融统计方向)，在教学实践中会遇到一定的阻力和困惑。但是当前国家的战略发展和长久愿景已经为该专业的发展提供了可具参考的坐标。同时一个专业的发展、成熟和壮大，也需要几个、十几个的办学周期的滋养。为此，当下教学实践中，不能出现因噎废食的现象和错觉。高校要立足自身的教学实际，以服务学生成才为核心，重构应用统计学(金融统计方向)专业教育理念，加快专业教师梯队队伍的建设，创新人才培养模式，重视金融统计课程建设，必然能加快推进具有校本特色的应用统计(金融统计方向)专业的构建。
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[关健词]金融服务业产业内贸易 市场开放度 规模经济
一、引言
近年来,产业内贸易一直是贸易界的热门话题，它在两国经济交往中扮演着重要的角色。产业内贸易是指一个国家在出口的某种产品的同时又进口同类产品，它与产业间贸易有着显著的不同。产业间贸易是指一个国家专门从事某种商品或服务的生产并进行出口，用以交换它不具备比较优势的其他商品或服务。
产业内贸易理论基于新贸易理论，换而言之，它的诞生基于规模报酬递增条件下的垄断竞争市场，而非传统的赫克歇尔俄林模型中的规模报酬不变条件下的完全竞争市场。产业内贸易理论的发展可以分为两个阶段。第一阶段是对统计现象的直观推断。20世纪年代中期以前，Vordoom对“比荷卢经济同盟”的集团内贸易格局变化的研究，Michaely对三十六个国家5大类商品的进出口差异指数的计算，Balassa对欧共体制成品贸易增长和Kojima对发达国家之间贸易格局的一系列的实证研究，构成了产业内贸易理论发展的第一阶段。与此同时，对二战后贸易新格局所进行的大量的理论研究推进了实证性研究的进展，并为产业内贸易步入第二阶段对统计现象的理论解释，提供了基础。70年代中期，Grubel和Lloyd 《产业内贸易》一书所作的开创性、系统性的研究使产业内贸易理论的发展上升到第二阶段。随后，许多西方学者对产业内贸易现象做了大量的理论性研究，使这一理论日渐丰富。Krugman (1981) 提出的理论基于垄断竞争的情况，认为“规模经济”和“产品差异”是将现代贸易理论和传统贸易理论区分开的评判标准，他认为这两个因素是影响各国产业内贸易的重要因素。Falvey(1981)、Falvey和Kierzkowski (1985)的研究基于赫克歇尔俄林贸易理论中的假想，分析了贸易伙伴国家的要素禀赋在产业内贸易中发挥的作用。Leamer (1988)提出市场开放度在产业内贸易中扮演了重要的角色。新近的关于产业内贸易的研究中，Davis (1995)的研究基于不同国家的技术发展差异，以强调要素禀赋作为比较优势的传统贸易理论作为理论基础。Harrigan(1994， 1996) 也同样强调了市场开放对贸易的贡献，以及市场开放对特定国家的产业内贸易增长做出的贡献。
基于新贸易理论和前人对产业内贸易的研究，本文将以下三个因素作为解释变量来检验这些因素对中国金融服务业的产业内贸易所造成的影响：（1）要素禀赋；（2）规模经济效应； （3）市场开放度。 下面的章节将对这三个要素建立模型并进行分析。
二、建立计量模型
1.因素的选择
（1）产业内贸易。Grubel和Lloyd(1975)创造了产业内贸易指数以衡量产业内贸易。Aquino (1978)、Tharakan (1983) 都通过Grubel和Lloyd(1975)的方法对产业内贸易进行了实证分析和数理分析。近年来，Vona (1991) 和Cooper等人(1993) 同样印证了Grubel和Lloyd指数的正确性。因此本文同样使用Grubel和Lloyd指数进行分析金融服务业的产业内贸易。在文中以IIT表示。
（2）要素禀赋。Falvey (1981) 、Falvey和Kierzkowski (1985)，在其产业内贸易模型中都将贸易伙伴国家的要素禀赋作为影响产业内贸易的因素。Moshirian (1994b) 的实证研究显示人力资源和物理资源是一些国家在金融服务业取得比较优势的两大决定因素。Davis (1995)在对产业内贸易进行理论研究时折中了传统的赫克歇尔―俄林贸易理论中的要素禀赋理论。在银行服务业这一领域，对各国比较优势和金融服务业产业内贸易影响最大的要素禀赋是人力资源，它反映为接受过高等教育培训的人数占总人口的比例。本文根据要素禀赋理论，将中国的教育发展程度用于评估人力资源对中国金融服务业产业内贸易的影响。在文中以EDU表示。假设教育发展程度越高，中国金融服务业的产业内贸易指数就越高。
（3）规模经济效应。Krugman (1981)认为在特定的某些国家中，垄断竞争条件下的规模经济效应无论对于贸易总量还是产业内贸易而言都是一个重要的影响因素。Greenaway和Milner 也认为规模经济是影响产业内贸易的重要因素。Lee (1989)， Hughes (1993) 和Somma(1991) 发现规模经济的存在对制造业的产业内贸易有重大影响。在银行业领域，20世纪80年代到90年代有许多文献试图证明在美国的银行业中是否存在规模经济。Berger等人(1999) 的文章综述了那些试图评估银行效率，量化银行业规模经济的研究文献。他们发现在20世纪80年代，那些总资产高于100亿美元的银行中才存在规模经济。然而，在90年代，资产超过250亿美元的银行才体现出规模经济。本文选取中国所有银行的总资产来衡量规模经济效应对中国金融服务业产业内贸易的影响。在文中以SCA表示。假设规模经济的存在对金融服务业的产业内贸易增长有促进作用。
（4）市场开放度。在某些国家，由于国家对金融市场的开放，到20世纪80年代许多金融服务业的贸易壁垒已经消失了。乌拉圭回合贸易谈判更促进了金融服务业的扩展，加速了金融服务业的产品多样化。尽管Leamer (1988) 和Harrigan(1994，1996)强调市场开放度是促进贸易量增加的重要因素，Hughes (1993)， Greenaway 等人(1994) 和Bernhofen (1999) 对制造业产业内贸易的研究都没把市场开放度作为影响产业内贸易的因素进行考虑。虽然中国金融市场的开放度相对不高，但本文仍把市场开放度纳入考虑。本文以中国金融服务业的FDI来衡量中国金融服务业的市场开放度。在文中以FDI表示。假设市场开放度越大，中国金融服务业的产业内贸易量就越大。
2.模型的建立
本文运用Eviews3.1软件将要素禀赋、规模经济效应以及市场开放度三个影响因素与中国金融服务产业内贸易的关系进行计量分析,从而得出结论。
本文的数据样本区间选择1997到2004年。计算产业内贸易指数的数据来源于中国统计网。计算要素禀赋、规模经济效应和市场开放度的数据均来源于中国统计年鉴。
（1）计量分析。首先，我们对要素禀赋、规模经济效应以及市场开放度三个因素与金融服务业产业内贸易的关系进行计量分析，建立模型：
IIT=eC1×EDUC2×SCAC3×FDIC4×eu
因为经济时间序列经常存在异方差，为了消除所选数据中可能存在的异方差，对所有变量取对数得：
LnIIT=C1+C2×LnEDU+C3×LnSCA +C4×LnFDI +u
其中IIT表示产业内贸易指数，EDU表示接受过高等教育的人口占总人口的比例，SCA表示金融服务业的规模经济效应，FDI表示金融服务业的外商直接投资；C1代表常数项，C2是回归系数，代表要素禀赋对我国金融服务业产业内贸易的影响力度，C3是回归系数，代表规模经济效应对我国金融服务业产业内贸易的影响力度，C4是回归系数，代表市场开放度对我国金融服务业产业内贸易的影响力度；u表示干扰因素的影响。回归结果见表1：
表1：中国金融服务业IIT影响因素计量分析结果
该回归方程的各变量均通过了5%的显著性水平检验，拟合优度达到了88%，调整后的拟合优度系数也达到了79%，且不存在相关状况。
(2)实证结果分析。对要素禀赋的统计结果如预期的具备正显著性，表明要素禀赋与中国金融服务业的IIT指数存在着正相关，而且要素禀赋对产业内贸易的增长有促进作用。这一结果是符合Falvey、Falvey、Kierzkowski以及Walter等人的研究结果的。这是因为一些金融工程或者风险投资管理都需要大量的高素质金融人才。例如为兼并、收购行为提供顾问， 房地产业顾问，公司财务管理等。风险资本融资、项目融资、房地产融资也都需要高素质的人力资本来产出多样化的金融产品。而金融产品的高度多样化则能促进金融服务业的产业内贸易增长。
对中国金融业规模经济效应的统计结果显示，中国金融服务业的行业内贸易的确是与规模经济相关联的。实证结果显示那些规模较大、更便于向国内外客户提供服务的大型金融机构确实获益于规模经济，与小型的金融机构相比，这些大型的金融机构在国外提供金融产品的边际成本是很低的。同时这些金融机构也提供了更多品种的金融产品，有利于金融服务业产业内贸易的增长。研究结果与Hughes 等人(2001) 的结论相一致：规模经济在金融服务业中存在，尤其是对大型金融机构而言。
对市场开放度的统计如假设的一样，具备正显著性。金融服务业市场的市场开放度越大，金融服务业的行业内贸易就越为发达。国外的研究成果均显示一个国家对国外贸易与投资的开放度越大，在金融服务业的产业内贸易量就越大。贸易壁垒和国家限制政策都将影响金融服务业的贸易量。这与Harrigan (1994， 1996) 的研究结果一致：市场开放度将增加贸易量，因此也会增加产业内贸易量。
三、总结
本文基于Helpman (1981) 、Markusen和Venables(1998，2000)及其他众人发展的现代贸易理论，对影响金融服务业的产业内贸易的重要影响因素进行了一系列的假设，并建立了模型对中国金融服务业的产业内贸易进行分析。实证结果显示要素禀赋、金融服务业的规模经济效应以及金融服务业的市场开放度都促进了中国金融服务业的产业内贸易增长。
由此可以看出，为了促进中国金融服务业的产业内贸易增长，我们可以从以下三个方面着手：(1)提高金融服务市场的开放度，积极参与区域经济一体化进程，以此促进产业内贸易的发展。我国与亚太经济合作组织成员国、东盟成员国之间的贸易往来都大大提升了中国的产业内贸易指数。充分利用我国与这些国家之间的日益兴旺的经济贸易，加快金融服务市场的开放与相互交流，有助于提高我国金融服务业的产业内贸易水平。(2)提高产业集中度，实现规模化经营，由此发挥金融行业的规模经济效应。严格规范市场准入条件，对外资向我国金融行业的进入做出相应的规定；制定相应的产业政策，对国内的金融服务业进行合理保护；规范扰乱金融服务业市场秩序的行为，培育有利于规模经济发展的市场结构。(3)重视教育事业对金融服务业的影响，重视对金融专业人才的教育培养。为金融服务业提供急需的高素质金融人才。
参考文献：
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关键词 金融服务外包专业；数据库系统；实验教学
中图分类号：G652 文献标识码：A 文章编号：1671-489X(2012)27-0131-03
Database System’s Experimental Teaching in Financial Services Outsourcing Professional//Wang Yanling, Lin Xiao
Abstract For the High personnel training issues in the current financial service outsourcing, this thesis studies the knowledge points of the database system required the outsourcing for financial services professionals and proposes a four-dimensional teaching system of database system. First, the status of financial services outsourcing and database system was analyzed; second, the database system experimental reform of outsourcing for financial services professionals was proposed.
Key words outsourcing of financial services professional; database system; experimental teaching
Author’s address Luoyang Normal College, Luoyang, Henan, China 471022
“如今，以数据中心、清算中心、银行卡中心、研发中心为主的金融后台服务与金融机构前台经营分离，正成为金融业未来发展的一大趋势，这也使金融业务进一步摆脱空间和地域的限制，为金融机构在全球范围内开展业务流程重组和实现服务外包提供了技术基础。”业内专家通过对信息科技在金融业深入应用趋势的分析，得出上述论断［1-2］。正如专家所言，随着金融后台服务产业的蓬勃兴起，在中国试水多年的金融服务外包有望迎来全新的发展契机。未来10年将是中国金融行业变革发展最集中的一段时期，金融服务外包业必将大有所为。
在金融服务外包业的快速发展中急需金融服务外包的人才。教育部、商务部于2009年联合下发《关于加强服务外包人才，培养促进高校毕业生就业工作的若干意见》，号召高校加快培养服务外包人才，提升我国服务外包产业人员素质，促进高校毕业生就业。在当前全球经济与金融一体化的背景下，培养金融IT服务外包人才对发展我国金融服务外包业务、改善对外贸易结构、加速与国际金融市场接轨及促进金融服务外包专业学生就业等方面都具有重要的战略与现实意义。
数据库系统课程在金融行业中占据主导地位，但是目前在金融外包服务专业中所开设的数据库系统课程为普通计算机科学与技术专业的专业课程，没有突出其为金融服务的特性，因此急需根据金融行业中数据库的实际应用来对数据库系统课程进行课程改革，从而更适合该专业的教学。本文先讨论金融外包服务的知识特点和发展趋势，后讨论数据库系统课程目前的实验体系，最后针对金融外包专业对数据库知识的要求重新进行数据库实验教学体系的构建。
1 金融服务外包
1.1 金融服务外包的知识特点
金融机构在业务流程中必须处理大量的信息，包括书面和电子形式，而且通常要为客户提供各种各样的相关服务，其数量巨大，覆盖范围宽，需要强大的信息技术服务作为支撑。金融业务与IT技术的融合是金融服务外包的特点。
1）除了计算机硬件和系统软件一般知识外，还需要网络技术，包括网络安全、数据处理（采集、备份、恢复等）、视频处理、系统开发和维护、IT项目管理等。
2）与金融和保险相关的知识，包括货币银行、保险、基金等的业务流程和管理也是十分重要的。
1.2 金融业务外包发展趋势
从目前业务发展情况看，金融业务流程外包越来越专业化，但主要是金融机构后台服务。金融后台服务作为金融服务外包发展最快的领域，正在细分市场上向更深、更专业化的领域拓展。
金融灾难恢复作为金融后台服务外包的重要组成部分，已经成为最引人注目的金融外包业务。
2 数据库系统课程
