我國(guó)西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)及分析

宋　策，朱家明

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠　233030)

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我國(guó)西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)及分析

宋策，朱家明

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠233030)

首先對(duì)我國(guó)西部地區(qū)12個(gè)省市的11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成份分析，提取影響金融生態(tài)環(huán)境的兩大因素：基礎(chǔ)因子(現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力)和推動(dòng)因子(潛在競(jìng)爭(zhēng)力)，分析結(jié)果表明西部地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境具有明顯的分層特征。接著采用聚類分析將西部12個(gè)省市的金融生態(tài)環(huán)境劃分為四個(gè)等級(jí)，并對(duì)每個(gè)等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，最后提出改善西部金融生態(tài)環(huán)境的對(duì)策。

金融生態(tài)環(huán)境；評(píng)價(jià)體系；主成份分析；聚類分析；SPSS

金融生態(tài)環(huán)境是借用生態(tài)學(xué)概念,將金融看做是由金融子系統(tǒng)以及與之相關(guān)的一定環(huán)境條件綜合作用的結(jié)果,是金融運(yùn)行規(guī)律和生態(tài)特征的系統(tǒng)性抽象。它包含了與金融息息相關(guān)的各個(gè)方面,是自然因素、政治因素、經(jīng)濟(jì)因素等相關(guān)外部因素的有機(jī)組合。西部地區(qū)作為當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體規(guī)劃中的重點(diǎn)支持地區(qū)，經(jīng)濟(jì)已得到快速發(fā)展，但在取得發(fā)展的同時(shí)，無論是發(fā)展數(shù)量還是質(zhì)量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于中東部地區(qū)。西部省份之間自然資源、生態(tài)環(huán)境資源差異較大，整體發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，導(dǎo)致了當(dāng)前西部地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境基礎(chǔ)較差，而相應(yīng)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)能力與支持力度又相對(duì)有限，這也就造成了西部地區(qū)金融發(fā)展落后的現(xiàn)狀。但與此同時(shí)，西部地區(qū)有以四川、陜西為代表的“金融高地”也有以重慶為代表的金融生態(tài)發(fā)展前景巨大的地區(qū)。其他省市則可以從中吸取經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)通過構(gòu)建西部金融中心不斷輻射周邊城市，借助我國(guó)西部大開發(fā)戰(zhàn)略這一有利條件優(yōu)化當(dāng)?shù)亟鹑谏鷳B(tài)環(huán)境。

本文針對(duì)西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行研究，部分指標(biāo)采用三年的平均增長(zhǎng)率，使指標(biāo)更具說服力，深入探析西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的影響因素，并對(duì)西部地區(qū)12個(gè)省市進(jìn)行聚類分析，對(duì)各省市的金融生態(tài)的實(shí)際情況進(jìn)行分類，同時(shí)指出當(dāng)前西部地區(qū)在金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)中所存在的問題，提出相應(yīng)建議。

一　文獻(xiàn)綜述

一個(gè)地區(qū)的金融生態(tài)關(guān)系到與金融發(fā)展有關(guān)的各個(gè)方面，是一系列因素綜合作用的結(jié)果。而影響金融生態(tài)環(huán)境的因子之間又存在相互作用，因此要想全面系統(tǒng)地評(píng)價(jià)西部地區(qū)的金融生態(tài)水平，就必須要構(gòu)建一系列包括金融發(fā)展因素的指標(biāo)體系。近年來，眾多學(xué)者使用不同方法對(duì)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了研究，張瑞懷(2006)以湖南省為例，通過BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)建立了現(xiàn)實(shí)狀況的綜合評(píng)價(jià)模型與農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境構(gòu)成要素對(duì)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行研究；[1]苗麗娜(2007)將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法運(yùn)用到金融生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)中，基于武漢市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行仿真模擬，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析；[2]在金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建方面，徐諾金(2007)將金融生態(tài)環(huán)境分為軟環(huán)境和硬環(huán)境兩大類，提出改善金融生態(tài)環(huán)境其根本是改善法制環(huán)境的觀點(diǎn)；[3]在金融生態(tài)機(jī)制運(yùn)行上，喬立娟(2012)采用不完全信息動(dòng)態(tài)博弈模型對(duì)對(duì)農(nóng)村金融生態(tài)主體的選擇進(jìn)行分析，并尋找政府、各類借款人和非正規(guī)金融機(jī)構(gòu)三者之間的均衡；[4]周炯，魏佩佳(2012)通過金融資源水平、政府財(cái)政能力、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和社會(huì)信用水平這四個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建；[5]張孟云(2015)結(jié)合時(shí)序全局主成分分析法和FAVAR模型對(duì)我國(guó)各省份的金融競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行測(cè)算和評(píng)價(jià)。[6]以上這些對(duì)金融生態(tài)水平的研究所選取的指標(biāo)通常為靜態(tài)指標(biāo)，這樣的指標(biāo)不能有效地反映一個(gè)地區(qū)金融生態(tài)發(fā)展的潛力與趨勢(shì)，同時(shí)評(píng)價(jià)方法的主觀性較強(qiáng)，不能反映客觀情況。

本文根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性以及各個(gè)分指標(biāo)的選取頻度，采取動(dòng)態(tài)指標(biāo)與靜態(tài)指標(biāo)相結(jié)合的方式將金融生態(tài)環(huán)境的總體框架劃分為金融生態(tài)環(huán)境基礎(chǔ)因子(現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力)、金融生態(tài)環(huán)境推動(dòng)因子(潛在競(jìng)爭(zhēng)力)兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)，通過主成份分析法與聚類分析法來構(gòu)建金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)體系，指標(biāo)體系見表1。綜合看來，評(píng)價(jià)方法的選擇直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果，比起單一使用某種方法，兩種評(píng)價(jià)方法結(jié)合能夠在一定程度上克服單一方法的弊端，使研究結(jié)果的合理性與科學(xué)性更高，能夠在數(shù)據(jù)搜集準(zhǔn)確有效的前提下，進(jìn)一步提升評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度，使之對(duì)改善區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的政策制定有實(shí)際的指導(dǎo)意義。

表1　金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)框架

二　模型的構(gòu)建與分析

1.主成分分析法。

(1)因子分析前提條件檢驗(yàn)。

利用巴特利特球度檢驗(yàn)，由結(jié)果可知，KMO統(tǒng)計(jì)量為0.628>0.500，符合因子分析要求。

(2)提取因子。

使用SPSS軟件對(duì)原有的11組變量指標(biāo)進(jìn)行提取，選用基于主成分模型的主成份分析法并提取特征值大于1的特征根。由結(jié)果可知，變量的共同度基本都在0.9以上表明提取的因子全體對(duì)每個(gè)變量都有較高的解釋程度，各變量丟失的信息較少，因子分析的效果較好。

(3)確定公因子數(shù)目。

當(dāng)提取特征值大于1時(shí)，兩個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了87.078%，基本上能夠涵蓋所選數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息，所以本次因子提取過程的效果較為理想。

(4)公因子成份分析。

對(duì)于上述提取出的兩個(gè)主成分，運(yùn)行SPSS得到11個(gè)指標(biāo)在這2個(gè)主成分上的旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，之后根據(jù)旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣對(duì)兩個(gè)主成分進(jìn)行命名。這里使用方差最大法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，結(jié)果見表2。

表2　旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

表2中第一個(gè)因子由人均GDP、居民人民幣儲(chǔ)蓄存款、一般公共預(yù)算支出、固定資產(chǎn)投資、普通高等學(xué)校教職工數(shù)、城鎮(zhèn)失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)、本專科畢業(yè)人數(shù)這7個(gè)指標(biāo)組成，其中人均GDP、居民人民幣儲(chǔ)蓄存款、一般公共預(yù)算支出、固定資產(chǎn)投資這4個(gè)指標(biāo)所反映的是當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)運(yùn)行體系，而普通高等學(xué)校教職工數(shù)、城鎮(zhèn)失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)、本?？飘厴I(yè)人數(shù)這3個(gè)指標(biāo)則表明了一個(gè)地區(qū)社會(huì)誠信及保障體系的情況，所以第一個(gè)因子是由一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系與社會(huì)誠信及保障體系所組成，故將它命名為金融生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)因子(現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力)；第二個(gè)因子是由消費(fèi)總支出增長(zhǎng)率、人均GDP增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)率、資本形成總額增長(zhǎng)率構(gòu)成，居民消費(fèi)總支出可以反映當(dāng)?shù)氐南M(fèi)狀況，資本形成總額和固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)率則反映了當(dāng)?shù)氐耐顿Y狀況，故可以將其命名為金融生態(tài)環(huán)境的推動(dòng)因子(潛在競(jìng)爭(zhēng)力)。

(5)計(jì)算因子得分。

為了得到因子得分系數(shù)，使用回歸法對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，得到因子得分系數(shù)矩陣。將各指標(biāo)因子得分?jǐn)?shù)值作為因子分析函數(shù)的系數(shù)，可得因子分析函數(shù)：

F1=0.109X1+0.192X2+0.179X3+0.092X4+0.163X5-0.184X6-0.124X7+0.196X8+0.182X9+0.128X10-0.134X11

F2=0.123X1-0.109X2+0.083X3+0.174X4-0.042X5+0.680X6+0.547X7-0.144X8+0.091X9+0.105X10-0.156X11

提取方差載荷值的各因子方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，由以上2個(gè)因子線性組合得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)為：

根據(jù)綜合得分模型，可以計(jì)算出各城市的綜合得分值并進(jìn)行排名，得到各城市綜合得分表，得分結(jié)果見表3。

表3　各城市綜合得分表

(6)結(jié)果分析。

從綜合得分的結(jié)果來看，四川省的金融生態(tài)環(huán)境最好，陜西省緊隨其后，而西藏、青海、寧夏的金融生態(tài)環(huán)境綜合表現(xiàn)較差。對(duì)比兩個(gè)因子的得分可知各省的排名在基礎(chǔ)因子(現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力)方面與推動(dòng)因子(潛在競(jìng)爭(zhēng)力)有較大的差異。這是由于金融潛在競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù)使用的是各省三年間增長(zhǎng)率的平均值，而金融現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力是通過2014年的年度數(shù)據(jù)得到，這就解釋了很多我們印象中一些落后的省份反而排名卻很靠前：像四川、陜西這種現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力很強(qiáng)的省,之所以短期內(nèi)難以有很大幅度的提高，是因?yàn)楦黜?xiàng)指標(biāo)的基數(shù)相對(duì)較大；而西藏、內(nèi)蒙古這些省份,其指標(biāo)的基數(shù)比較小,因此增長(zhǎng)率可以比較大，這是與現(xiàn)實(shí)情況相符的。

2.聚類分析。

為了進(jìn)一步描述這12個(gè)地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境，對(duì)各個(gè)地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，聚類分析結(jié)果如圖1所示。根據(jù)聚類分析結(jié)果，將12個(gè)地區(qū)分為四類，可以發(fā)現(xiàn)其與因子分析法綜合排名的結(jié)果相吻合：第一類為四川、陜西，雖然這兩個(gè)城市在推動(dòng)因子上表現(xiàn)較差，但是其金融生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)相對(duì)其他省市較好，金融規(guī)模較大，故綜合能力最強(qiáng)；第二類為廣西、重慶和云南，這三個(gè)城市在兩項(xiàng)排名中的位置都相對(duì)靠前，發(fā)展?jié)摿^好。從結(jié)果來看，重慶是唯一一個(gè)在兩項(xiàng)排名中都處于靠前的地區(qū),說明重慶的金融生態(tài)環(huán)境具有很強(qiáng)的可塑性與發(fā)展?jié)撃?；第三類為?nèi)蒙古、甘肅、貴州和新疆，這四個(gè)省在兩項(xiàng)排名中的位置都相對(duì)居中，表明其無論從現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力來講,還是從潛在競(jìng)爭(zhēng)力來看在西部都處于中等位置；第四類為西藏、青海、寧夏，這三個(gè)省的潛在競(jìng)爭(zhēng)力排名靠前,說明其增長(zhǎng)潛力很大,在最近三年的發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。但由于其基數(shù)較小，仍屬于西部地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境相對(duì)較差的地區(qū),應(yīng)加大對(duì)這三個(gè)省的政策扶持。

圖1　西部地區(qū)12個(gè)省市聚類分析樹狀圖

三　結(jié)論與對(duì)策建議

從以上分析可以看出，潛在金融競(jìng)爭(zhēng)力和現(xiàn)實(shí)金融競(jìng)爭(zhēng)力的綜合排名與我們的經(jīng)驗(yàn)判斷基本吻合。但是從金融潛在競(jìng)爭(zhēng)力方面來看，某些省份存在只重規(guī)模而忽視效率的問題，其金融規(guī)模雖然很大，但金融效率卻不高。如果繼續(xù)這種發(fā)展模式，必然會(huì)由于缺乏發(fā)展?jié)摿?dǎo)致后續(xù)力量不足?；谏鲜鼋Y(jié)論，結(jié)合我國(guó)西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展情況，針對(duì)西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展現(xiàn)狀，給出以下四點(diǎn)對(duì)策建議：

第一，借助中央政策，構(gòu)建西部金融中心。通過構(gòu)建西部金融中心形成強(qiáng)大的資金集聚和輻射能力，吸引區(qū)域外資金不斷流向西部，發(fā)揮其內(nèi)向型金融中介的作用，促進(jìn)西部社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與金融生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化。通過構(gòu)建西部金融中心、打造西部經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)極”，解決西部大開發(fā)中的資金短缺問題。在將西部金融中心的建設(shè)納入西部大開發(fā)和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)總體規(guī)劃的同時(shí)，還需要配套政策的大力支持，才能從整體層次上提升整個(gè)西部地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境。

第二，注意個(gè)中差異，采取針對(duì)性措施。四川、陜西兩省的金融現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力排在最前，而潛在競(jìng)爭(zhēng)力卻排在最后，其發(fā)展的潛力差是一個(gè)不可忽視的問題。其中固然有基數(shù)大、增長(zhǎng)率短期難以和基數(shù)較小的省份相比的原因，但如果想保持西部大省的地位，并建設(shè)為西部地區(qū)的金融中心，就應(yīng)在金融方面加大投入并不斷地改革創(chuàng)新。而對(duì)于西藏、青海、寧夏此類城市，應(yīng)當(dāng)改變其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、交通不發(fā)達(dá)等制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素，不斷健全其金融發(fā)展體系。

第三，解決融資難問題，完善注冊(cè)制的實(shí)施。通過融資渠道的不斷拓寬以解決中小企業(yè)融資難問題，并強(qiáng)化小額信貸公司的作用，加大銀行等金融機(jī)構(gòu)的建立。完善證券市場(chǎng)，擴(kuò)大中小企業(yè)融資空間，同時(shí)擴(kuò)大企業(yè)債券發(fā)行規(guī)模，減少企業(yè)發(fā)行債券限制，放開股票一級(jí)市場(chǎng)，實(shí)行真正的注冊(cè)制，促進(jìn)證券市場(chǎng)成為大中型企業(yè)融資的主渠道，增強(qiáng)大型銀行對(duì)中小企業(yè)信貸支持能力。

第四，健全征信體系，完善地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境。當(dāng)前西部地區(qū)居民、企業(yè)的金融意識(shí)不高、征信體系不健全、征信市場(chǎng)監(jiān)管缺位以及征信法律缺失必然會(huì)阻礙金融生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建，故應(yīng)努力健全征信體系，通過完善個(gè)人征信、企業(yè)征信和政府信息平臺(tái)，爭(zhēng)取建立一套較為完善和科學(xué)的社會(huì)征信體系。同時(shí)，制訂切實(shí)可行的金融人才引進(jìn)策略，為西部地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境提供可持續(xù)的人才建設(shè)隊(duì)伍，引進(jìn)和培育扎根西部的金融人才。

[1]張瑞懷.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)[J]. 金融理論與實(shí)踐，2006(10):29- 31.

[2]苗麗娜.基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)研究[D].武漢理工大學(xué)，2007.

[3]徐諾金.論我國(guó)金融生態(tài)環(huán)境問題[J].金融研究，2005(11):31- 38.

[4]喬立娟，趙桂玲，王文青，杜英娜. 農(nóng)村非正規(guī)金融存續(xù)與發(fā)展的博弈分析—基于金融生態(tài)主體發(fā)展失衡的視角[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011(29):199- 203.

[5]周炯，魏佩佳.省域金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)研究[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2012(1):123- 126.

[6]張夢(mèng)云.省域金融競(jìng)爭(zhēng)力的綜合評(píng)價(jià)研究[D].上海師范大學(xué)，2015.

[7]鄧淇中.區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行效率及協(xié)調(diào)發(fā)展研究[D].武漢大學(xué)，2011.

[8]張志元，雷良海，楊藝. 區(qū)域金融可持續(xù)發(fā)展的城市金融生態(tài)研究[J]. 金融研究，2006(6):159- 169.

[9]汪祖杰，張軼峰.區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系研究[J].金融研究，2006(5):150- 158.

[10]李強(qiáng). 重慶市金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)及對(duì)策研究[D].西南大學(xué)，2007.

[11]王玉芳.西部金融生態(tài)問題研究[D].西北民族大學(xué)，2012.

Class No.:F832.7Document Mark：A

(責(zé)任編輯：蔡雪嵐)

Evaluation and Analysis of Financial Ecological Environment in Western Region of China

Song Ce，Zhu Jiaming

(Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233030，China)

We analyzed the 11 indexes of 12 provinces and cities in the western region of China and the two major factors that affected the financial ecological environment . The results show that the financial ecological environment in the western regions have an obvious layered structure. The western 12 provinces and cities of financial ecological environment can be divided into four levels. The paper puts forward some suggestions to improve the financial ecological environment in the western region of China.

financial ecological environment; evaluation system; principal component analysis; cluster analysis; SPSS

宋策，學(xué)生，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院。研究方向：區(qū)域投資學(xué)。

國(guó)家自然科學(xué)基金(11301001)；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)教研項(xiàng)目(acjyzd201429)。

1672-6758(2016)09-0069-4

F832.7

A

朱家明，碩士，副教授，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院。研究方向: 應(yīng)用數(shù)學(xué)與數(shù)學(xué)建模。