基于主成分分析法的區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境評價研究

唐素微　高煜

摘要：文章根據金融生態(tài)環(huán)境理論的研究成果，首先建立了金融生態(tài)環(huán)境的評價指標體系，然后運用因子分析法對陜西省十市的金融生態(tài)環(huán)境進行實證分析，通過SPSS16.0軟件計算出各市的綜合得分，最后對各市的實證結論進行分析并提出相應的改善金融生態(tài)環(huán)境的對策建議。

關鍵詞：金融生態(tài) 環(huán)境評價體系 主成分分析法

一、 引言

金融生態(tài)一詞是中國人民銀行行長周小川在2004年12月的“經濟學50人論壇”上第一次提出來的，它是對金融的一種擬生化概括和比喻，是把金融的發(fā)展放到一定的環(huán)境條件下去觀察分析金融的運行情況，把金融看作是由一定的環(huán)境條件綜合作用的結果。金融生態(tài)環(huán)境是影響金融發(fā)展、運行的一切外部環(huán)境，包括政治、經濟、文化、法治以及傳統(tǒng)習慣等多種因素，營造優(yōu)質的金融生態(tài)環(huán)境有利于地區(qū)金融業(yè)的發(fā)展壯大，增強地區(qū)對金融資源的“洼地效應”。我國西部是典型的“金融高地”地區(qū)，而陜西省又是西部的中心省份之一，陜西省的金融生態(tài)環(huán)境直接關系著地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展。長期以來，陜西省約80%的金融資源集中于西安地區(qū)，而金融生態(tài)環(huán)境的差異正是造成這種金融資源配置高度集中的主要原因之一，對陜西省各個地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境進行合理有效的評估，既是對地區(qū)間金融資源配置和差異化的量化分析，也可以為政府有針對性的提出改善地區(qū)金融生態(tài)的政策、措施奠定基礎。

二、文獻回顧

一個地區(qū)金融生態(tài)的形成是一系列因素綜合作用的結果，涉及到與金融發(fā)展有關的各個方面。因此要全面系統(tǒng)的評價陜西省的金融生態(tài)水平，構建一個包括系列金融發(fā)展因素的指標體系是十分必要的。近年來，金融學者和金融部門在對金融生態(tài)環(huán)境的研究上存在不同的指標體系，如陳哲明（2006）從經濟發(fā)展水平、金融發(fā)展水平、社會信用水平和金融生態(tài)保障四個層面的43項指標來構建評價指標體系；張曉鋒（2007）從地區(qū)經濟基礎、地方金融發(fā)展、法制環(huán)境、金融部門獨立性、社會中介服務、社會誠信文化、政府公共服務、社會保障制度以及企業(yè)競爭力九個層面的62項分指標構建評價指標體系；歐陽宗旨、常慶（2009）從經濟發(fā)展水平、經濟增長潛力、金融業(yè)務總量、金融支持作用、信用環(huán)境、法律環(huán)境和政府行為7個層面的16個分指標構建評價指標體系；周炯、魏佩佳（2012）從經濟基礎、金融資源水平、政府財政能力和社會信用水平四個層面的16個分指標構建評價指標體系等等。本文根據各個分指標的選取頻度以及指標數據的可獲得性將金融生態(tài)系統(tǒng)的總體框架劃分為經濟發(fā)展水平、金融資源水平、政府財政能力和社會信用狀況四個一級指標以及與其相關的16個具體分指標來構建金融生態(tài)環(huán)境評價體系。

三、理論分析

金融生態(tài)環(huán)境是一個地區(qū)整體環(huán)境的重要組成部分，在形成過程中涉及到經濟、人文、資源等各個方面，雖然這一系列因素不是金融生態(tài)環(huán)境形成的決定性因素，但卻是其形成不可或缺的因素。對金融生態(tài)環(huán)境的影響因素進行合理的分解，是客觀評價金融環(huán)境的必要前提。通過分析金融活動自身的特點，并結合其他人評價金融生態(tài)環(huán)境影響因素的經驗，本文將金融生態(tài)環(huán)境分解成4大因素，如圖1所示：

（1）經濟發(fā)展水平

經濟是金融發(fā)展的物質基礎，一個地區(qū)經濟越發(fā)達，金融系統(tǒng)就會越優(yōu)越。地區(qū)的經濟發(fā)展水平直接決定了金融發(fā)展的方向、規(guī)模、結構和縱深度等，經濟發(fā)展水平是提升金融生態(tài)環(huán)境的核心因素。

（2）金融資源水平

金融資源是金融發(fā)展的直接物質基礎，金融生態(tài)環(huán)境與金融資源水平之間是相互依賴、相互促進的關系，金融資源越豐富，金融機構可以向經濟行為主體提供充足的資金，對經濟的支持作用就越大，即金融生態(tài)環(huán)境就越好。

（3）政府財政能力

金融生態(tài)環(huán)境的構建需要政府的強力支持，政府的行為對轄區(qū)內經濟和金融發(fā)展的影響巨大，對金融生態(tài)環(huán)境的改善也起到調節(jié)作用。本文的政府行為側重于財政的收支，因為財政投入的增加會強化社會基礎設施對金融生態(tài)環(huán)境的支撐作用，提升金融主體消化和抵御風險的能力。

（4）社會信用狀況

金融行業(yè)所經營的是貨幣資金，在一定程度上，它是以社會良好的信用狀況為前提的，地區(qū)金融資源的配置與信用環(huán)境的關系緊密，社會經濟活動主體的信用狀況直接關系著金融資源的流動與有效配置，并最終影響著金融業(yè)經營的資產質量和經濟效益。

四、參數設計與測度方法

（一）參數設計

在前面的分析中，本文把金融生態(tài)環(huán)境細分為經濟發(fā)展水平、金融資源水平、政府財政能力、社會信用狀況，在此基礎上進一步細化二級參數，如表1所示。

表1 評價金融生態(tài)環(huán)境的參數

根據表1可知，本文把經濟發(fā)展水平分為5項參數指標、金融資源水平為6項、政府財政能力為2項、社會信用狀況為3項。后文的主成分分析就是基于這16項參數指標展開的。

（二）測度方法

本文中的評價指標是根據指標間的相關性和對金融生態(tài)的影響度來劃分的，依據每個層次因素的累計方差和貢獻率來確定相應的權重。關于權重的確定方法主要有層次分析方法、主成分分析方法、因子分析方法以及專家賦值法等，基于分析的客觀性，本文擬采用主成分分析方法將原有指標變量中的信息重疊部分提取和綜合成幾個主成分，實現對指標體系的處理。具體步驟為：

1.對原始數據進行標準化處理。由于指標數據量綱的不同會影響分析的結果，所以采用Z分數將原始數據進行標準化處理，即：，其中u為所有十個地區(qū)中第j個指標xj的均值，σij為第i個地區(qū)第j個指標的標準差。

2.使用標準化后的數據計算相關系數矩陣R，并求出R的前m個特征值（λ1λ2 …λm）和對應的特征向量。

3.確定主成分個數。通過SPSS18.0軟件求得數據的累計方差貢獻率，并求得變量的載荷矩陣，計算各個主成分的得分。

五、實證分析

（一）變量的相關系數矩陣檢驗

在將原始數據標準化后所得的變量間的相關系數矩陣，相關系數都較高，多數都在0.5以上，近九成的相關系數處于80%以上，可知各個變量呈較強的線性關系，能夠從中提取公共的主成分，適合進行主成分分析。

（二）主成分分析

利用SPSS16.0軟件，對標準化后的數據進行主成分分析，提取出兩個主成分。由表2可知，主成分的累計方差貢獻率達到93.207%，基本上包含了各指標的信息，可以對陜西省地區(qū)間的金融生態(tài)進行解釋。

表2 主成分特征值、貢獻率及方差的總體解釋

通過對變量共同度的測量顯示出的所有變量的共同度系數，得知 x2、x3、x4等變量的大部分信息都可以被主成分解釋，達到0.95以上，變量的信息丟失較少，即使是較小的x5和X10，共同度也達到了0.745和0.793，僅有20%的信息丟失，因此，主成分提取的總體效果較理想。

針對提取出的兩個主成分，計算16個指標在這2個主成分上的旋轉因子載荷矩陣，以便對兩個主成分進行命名，由表3可知，第一主成分在指標x11、x4、x16、x14以及x7、x8、x9、x6、x2上的系數較大： x7、x8、x2、x6和x9等指標的變化，反映的是金融發(fā)展程度，而x14與x16指標的變化從教育層面反映誠信發(fā)展程度，因此將第一主成分命名為金融及社會誠信因子。第二主成分在指標x1、x15、x10、x3、x13以及x12、x5上的系數較大： x1、x3和x5指標的變化，反映的是經濟發(fā)展水平，而x15、x12和x13指標的變化反映的是政府行為對經濟的影響水平，因此將第二主成分命名為經濟及政府干預因子。

表3 旋轉后主成分載荷矩陣

（三）主成分得分及各地區(qū)綜合得分

采用回歸法估計主成分得分系數，并輸出得分系數矩陣，如表4所示：

表4 主成分得分系數矩陣

根據上表得出主成分的分析函數以及各個地區(qū)主成分得分，然后取方差貢獻率為權數，對兩個主成分的得分進行加權求和，即可得到各地區(qū)的綜合得分，如表5所示：

金融及社會誠信因子：

由上表可以清晰地看出陜西省各個市金融生態(tài)環(huán)境水平存在很大的差距，區(qū)縣金融生態(tài)的差別導致金融業(yè)發(fā)展很不平衡。一般來說，經濟發(fā)達區(qū)縣的金融生態(tài)環(huán)境要優(yōu)越，綜合得分靠后的市，基本都是經濟基礎薄弱，產業(yè)結構初級化，交通不便利的市，但是，由F1 、F2可知，一些經濟落后的市在兩個主成分上的得分并不是都低，這說明它們在某些因素上存在優(yōu)勢。如西安市和榆林市，西安市綜合得分大于1，處于最高位置，表明西安市的金融生態(tài)環(huán)境水平最高，這也和西安市作為陜西省的政治、經濟、文化中心是分不開的，所以在兩個主成分上的得分都較高，但西安在F2上的得分遠小于榆林市，卻在F1 上的得分遠大于榆林市，由此可以看出，西安市的金融資源和社會信用度高于榆林市，而在經濟上不及榆林市（與榆林市的煤炭經濟相關）；商洛和銅川總分處于最后兩位，然而在F1 上兩者的得分并不是很低，甚至高于第二名和第四名的榆林與延安地區(qū)；漢中市總體排名第七，主要歸因于經濟的發(fā)展水平和政府對經濟的干預成分F2，而延安市在F1 上的得分也證明，延安市的金融資源并沒有伴隨著經濟的高速發(fā)展而發(fā)展。

六、結論與對策建議

本文對區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的評價問題展開了研究，通過分解環(huán)境因素、細化指標體系確定衡量金融生態(tài)環(huán)境的參數，采用主成分分析法對陜西省十市相關數據進行實證分析，結果發(fā)現：金融生態(tài)環(huán)境對于金融工作的發(fā)展影響越來越明顯，同時不同地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的主要影響因素也呈現出不同特點。

針對以上結論，為了進一步做好陜西省的金融工作，為其建立更有利的金融生態(tài)環(huán)境，本文提出以下建議：

第一， 進一步夯實金融發(fā)展的經濟基礎。經濟是金融產業(yè)發(fā)展的前提和基礎，因此，地區(qū)要通過優(yōu)化產業(yè)結構來營造穩(wěn)定增長的經濟環(huán)境，在產業(yè)政策的制定上要實現與金融發(fā)展的協(xié)調，提高金融資源在經濟中的優(yōu)化配置。在挖掘地區(qū)經濟比較優(yōu)勢的基礎上，盤活金融資源的集聚與配置。最終，以經濟促進金融發(fā)展的方式來改善陜西各市的金融生態(tài)環(huán)境。

第二， 健全金融體系，加快金融業(yè)發(fā)展。陜西省部分區(qū)縣經濟發(fā)展水平與金融資源缺口較大，金融業(yè)結構體系不完善，要改善金融資源問題，一方面，地方首先應加大金融機構物理網點的建設，通過廣納社會閑置資金來實現金融資源的集聚；另一方面，改善政府服務管理功能，通過實施優(yōu)惠政策來引進金融人才，以此鼓勵金融產品的創(chuàng)新和金融資源的集聚，改善地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境。

第三， 加強社會信用體系建設。企業(yè)和居民要加強自身的誠信建設：企業(yè)在深化改革發(fā)展的同時要重塑企業(yè)形象，以降低銀行的放貸風險；居民應努力學習金融知識，增強法律意識，在提高自我保護能力的前提下降低個人信貸的難度。總之，通過提高整個社會的信用水平來降低金融業(yè)的糾紛。

參考文獻：

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