縣域金融發(fā)展影響因素的實(shí)證分析——以黑龍江省為例

莊 巖

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)金融學(xué)院，哈爾濱150028)

黑龍江省是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，轄區(qū)包括13個(gè)市，65個(gè)縣。黑龍江省縣域金融的發(fā)展水平是促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，它直接關(guān)系到全省工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的總體進(jìn)程，也決定了黑龍江省農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民問(wèn)題的解決。從理論上，約瑟夫·熊彼特早在1912年出版的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中就論證了貨幣，信貸和利息等金融變量對(duì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新和發(fā)展的作用。同理，縣域金融的發(fā)展水平關(guān)系到農(nóng)村信貸資金需求的融通，也直接影響到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。但是，黑龍江省縣域金融發(fā)展的水平和質(zhì)量不高，已經(jīng)影響和制約了黑龍江省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。利用實(shí)證分析的方法，更好的把握黑龍江省縣域金融發(fā)展中的制約因素，才能從根本上找到解決黑龍江省農(nóng)村金融的問(wèn)題所在，才能更好的發(fā)揮縣域金融對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的支持作用。

一、文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的關(guān)系研究一直是理論界關(guān)注的重點(diǎn)。20世紀(jì)60年代末至70年代，Goldsmith(1969)，Mckinnon(1973)，Shaws(1973)創(chuàng)立了金融發(fā)展理論，比較一致地認(rèn)為金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在相互影響。Goldsmith(1969)最早意識(shí)到金融和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系問(wèn)題的重要性，并運(yùn)用1860年到1963年期間35個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)定量分析了金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系。研究表明，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正相關(guān)關(guān)系。King和Levine(1993)繼承并擴(kuò)展了Goldsmith的研究，認(rèn)為各國(guó)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在著正相關(guān)關(guān)系。

近年來(lái)，縣域金融與縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系問(wèn)題受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。徐笑波和鄧英陶(1986)，最早計(jì)算了我國(guó)農(nóng)村金融相關(guān)率(FIR)指標(biāo)，并對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，但是在進(jìn)行最小二乘回歸時(shí)沒(méi)有注意到時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，因此模型存在著謬誤回歸的嫌疑。曾康霖等(2003)對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)縣域金融制度安排進(jìn)行了剖析，認(rèn)為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)制度與金融制度變遷的不對(duì)稱(chēng)，形成經(jīng)濟(jì)的多元性和民營(yíng)性與金融的單一性和“官營(yíng)性”的反差。姚耀軍，和丕禪(2004)在考慮到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性問(wèn)題后，利用我國(guó)1978—2001年的年度數(shù)據(jù)通過(guò)構(gòu)建VAR模型進(jìn)行研究，結(jié)果表明我國(guó)農(nóng)村正規(guī)金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有起到“供給主導(dǎo)”的作用，而處于“需求遵從”的地位。錢(qián)水土(2006)研究認(rèn)為，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致縣域金融需求展現(xiàn)出越來(lái)越明顯的內(nèi)生性，而縣域金融供給則仍由政府主導(dǎo)，是完全外生的。石全虎(2009)研究認(rèn)為，縣域金融發(fā)展對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支持作用體現(xiàn)為:籌集縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需的資本，調(diào)整縣域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，帶動(dòng)縣域其他生產(chǎn)要素的流動(dòng)。

二、因子分析模型的建立及評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

1.模型建立

因子分析一般用于處理多維隨機(jī)變量在線(xiàn)性變換下其分量相關(guān)問(wèn)題，它通過(guò)求協(xié)方差陣或相關(guān)關(guān)系陣的特征值和特征向量，按指定的貢獻(xiàn)率求出幾種原來(lái)隨機(jī)變量主要信息、相互無(wú)關(guān)的主因子。

其模型如下:設(shè)有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本有p個(gè)觀(guān)測(cè)變量，分別用 x1，x2，…，xp表示;F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)q，(q＜p)分別表示q個(gè)因子變量。如果:

1)X=(x1，x2，…，xp)T為p維可觀(guān)測(cè)變量，且均值向量E(X)=0，協(xié)方差陣cov(X)=∑X，且協(xié)方差陣與相關(guān)系數(shù)矩陣R相等;

2)F=(F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)q)T，(q ＜ p)是不可測(cè)的變量，且均值向量E(F)=0，協(xié)方差陣cov(F)=1，即向量F的各分量之間是相互獨(dú)立的;

3)ε =(ε ，ε ，…，ε)T與F12p相互獨(dú)立，且E(ε)=0，協(xié)方差陣 cov(ε)是對(duì)角陣，即cov(ε)=∑ε，說(shuō)明ε各分量之間也是相互獨(dú)立的，則模型為:

式(1)是因子分析的數(shù)學(xué)模型，也可用矩陣的形式表示為X=AF+ε。其中F稱(chēng)為因子，由于它們出現(xiàn)在每個(gè)原有變量的線(xiàn)性表達(dá)式中，因此又稱(chēng)為公因子。因子可理解為多維空間中相互垂直的k個(gè)坐標(biāo)軸;A=(aij)p×q稱(chēng)為因子載荷矩陣，aij(i=1，2，3…，q)稱(chēng)為因子載荷，使第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷。如果把變量Xi看成q維因子空間中的一個(gè)向量，則aij表示Xi在坐標(biāo)軸Fj上的投影，相當(dāng)于多元線(xiàn)性回歸模型中的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。aij的絕對(duì)值越大，表明Xp×1與Fq×1的相依度越大，或稱(chēng)后者對(duì)前者的載荷量越大。ε稱(chēng)為特殊因子，表示原有變量不能被因子解釋的部分，其均值為0，相當(dāng)于多元線(xiàn)性回歸模型中的殘差。當(dāng)ε對(duì)Xp×1的影響不大時(shí)，式(1)可以近似的表示為Xp×1≈Ap×qFq×1(2)，于是可以在式(2)的基礎(chǔ)上分析變量之間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

2.黑龍江省縣域金融環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)

對(duì)縣域金融環(huán)境系統(tǒng)的評(píng)價(jià)的最終目的都是為管理者決策提供有效信息，因此選擇指標(biāo)體系一定要有利于對(duì)系統(tǒng)的分析、評(píng)價(jià)，有利于管理者的正確決策。同時(shí)要做到長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)和近期目標(biāo)的兼顧。所確定的指標(biāo)體系要能全面反映評(píng)價(jià)目的?？傊?，在指標(biāo)體系確定和選取時(shí)要有的放矢，做到有據(jù)可查，避免選擇指標(biāo)體系時(shí)的盲目性。

縣域金融環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)選取:主要由農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄余額，農(nóng)村居民人均貸款余額，農(nóng)村人均GDP、農(nóng)村居民人均純收入、農(nóng)村人均住房支出、農(nóng)村居民每百戶(hù)電話(huà)擁有量、農(nóng)村人均文教娛樂(lè)用品及服務(wù)支出、農(nóng)村居民平均每百個(gè)勞動(dòng)力中大專(zhuān)以上人數(shù)、農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋率、農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)覆蓋率、農(nóng)民對(duì)村政務(wù)公開(kāi)滿(mǎn)意度、每萬(wàn)戶(hù)擁有銀行個(gè)數(shù)、農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)不良貸款率11個(gè)指標(biāo)構(gòu)成。主要由總量增長(zhǎng)速度指標(biāo)、平均增長(zhǎng)速度指標(biāo)、結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)組成，這些指標(biāo)共同構(gòu)筑了縣域金融指標(biāo)體系的基本框架。數(shù)據(jù)來(lái)源于《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》及《黑龍江省金融統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得出。

表1 縣域金融環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

選取2000—2009年黑龍江省縣、鎮(zhèn)及農(nóng)村的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)利用SPSS16.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為了消除由于量綱的差異和數(shù)量級(jí)的不同可能帶來(lái)的一些不合理的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理結(jié)果見(jiàn)表2.標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均值和方差見(jiàn)表2。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的均值和方差

從表2可以看出，標(biāo)準(zhǔn)化后的變量的均值為0，方差為1。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)矩陣見(jiàn)表3.從表3可以看出，各個(gè)指標(biāo)之間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值在0.5以上，表明相關(guān)性較大。

表3 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)矩陣

對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其結(jié)果見(jiàn)表4。

從表4可以看出，經(jīng)過(guò)Bartlett檢驗(yàn)表明:Bartlett值 =415.089，p=0，即相關(guān)矩陣不是單位矩陣，故考慮使用因子分析;KMO抽樣適度檢驗(yàn)是用于比較觀(guān)測(cè)相關(guān)系數(shù)值與偏相關(guān)系數(shù)值的一個(gè)指標(biāo)，其值越逼近1表明對(duì)這些變量進(jìn)行因子分析效果越好。從表3可以看出KMO值為0.815，接近1，意味著因子分析的結(jié)果可以被接受。

表4 KMO檢驗(yàn)與巴特利特檢驗(yàn)

三、實(shí)證結(jié)果分析

從表5中的因子特征值，方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的數(shù)值，按照特征根大于1的原則，選入2個(gè)公共因子，其累計(jì)方程貢獻(xiàn)率為96.285%，這說(shuō)明所選的2個(gè)因子中已經(jīng)包含了原先13個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的96.285%的信息，能夠很好的替代這些指標(biāo)對(duì)黑龍江省縣域金融環(huán)境進(jìn)行描述。

表5 各因子對(duì)總體指標(biāo)的累計(jì)貢獻(xiàn)率及其特征值

為了使因子更好地解釋變量，我們進(jìn)一步將因子旋轉(zhuǎn)，采用方差最大化旋轉(zhuǎn)，公因子與原有變量指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度由因子載荷值表征。因子載荷值越高，說(shuō)明該因子包含該指標(biāo)的信息量越多。表6給出了采用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)后得到的因子載荷矩陣。

表6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

利用主成分分析法可以求出各主成分，表達(dá)式為分別為綜合因子F以各因子的方差貢獻(xiàn)率占兩個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重對(duì)F1，F(xiàn)2進(jìn)行加權(quán)匯總得到:F=0.8896×F1+0.1107×F2。從各主成分的構(gòu)成來(lái)看，除了在第一主成分中影響較小以外，其余指標(biāo)在第一主成分中的影響都很大，而第二主成分中僅有X11影響很大。所以，黑龍江省縣域金融環(huán)境指標(biāo)可以由第一主成分來(lái)表示。因此，可得成分得分值表7。

表7 因子分析的主因子結(jié)果

根據(jù)因子得分表，描述信用度綜合指標(biāo)，見(jiàn)圖1。

圖1 黑龍江省縣域金融綜合指標(biāo)

從圖1見(jiàn)，在2000—2010年十年間，黑龍江省的縣域金融呈不斷上升，逐漸完善的良好態(tài)勢(shì)。

結(jié)論

運(yùn)用因子分析，我們看到對(duì)黑龍江省縣域金融環(huán)境貢獻(xiàn)指標(biāo)依次為:金融狀況、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、社會(huì)保障程度、法制環(huán)境和誠(chéng)信文化。其中，影響因素最為重要的是金融狀況、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。其中村鎮(zhèn)居民人均存款余額和村鎮(zhèn)居民人均貸款余額是貢獻(xiàn)率最高的指標(biāo)。然而，要想提高村鎮(zhèn)居民的存貸款余額，必須以提高縣域居民人均純收入和投資消費(fèi)水平為前提。因此要使黑龍江省縣域金融服務(wù)質(zhì)量得以提高是要以農(nóng)村地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及農(nóng)村地區(qū)金融體系環(huán)境為前提。為此，要繼續(xù)加大對(duì)農(nóng)業(yè)投入，提高農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼水平。同時(shí)要繼續(xù)深化農(nóng)村地區(qū)金融體制改革，擴(kuò)大金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋面、拓寬信用渠道、降低市場(chǎng)交易成本。

從因子分析結(jié)果可見(jiàn)，法制環(huán)境，社會(huì)服務(wù)和誠(chéng)信文化方面在實(shí)證結(jié)果中表現(xiàn)出的貢獻(xiàn)率較小。主要是因?yàn)檫@些指標(biāo)固然重要，但由于其無(wú)法量化，通過(guò)有限的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法全面準(zhǔn)確的反映這些方面的實(shí)質(zhì)內(nèi)容，因此貢獻(xiàn)率相對(duì)較小。但這并不能說(shuō)明這些方面在優(yōu)化黑龍江省縣域金融環(huán)境和提高縣域金融服務(wù)質(zhì)量中的作用不重要。相反，我們更應(yīng)該要重視完善黑龍江省縣域金融軟環(huán)境的建設(shè)。

從因子分析的總體結(jié)果看，黑龍江省縣域金融的水平在逐年提高，從2005年開(kāi)始縣域金融的發(fā)展呈現(xiàn)出良好的勢(shì)頭。隨著黑龍江省縣域金融的不斷完善，會(huì)對(duì)黑龍江省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到越來(lái)越大的支持作用。

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