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    基于2008—2016年面板數(shù)據(jù)的安徽省金融成熟度評價(jià)研究

    2018-06-09 06:25:15霞何
    巢湖學(xué)院學(xué)報(bào) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:金融業(yè)成熟度貢獻(xiàn)率

    楊 霞何 濤

    (1 淮南師范學(xué)院,安徽 淮南 232038)

    (2 安徽理工大學(xué),安徽 淮南 232001)

    1 引言

    經(jīng)濟(jì)是金融發(fā)展的基礎(chǔ),金融是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的核心。隨著中國經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”,在確保金融總量穩(wěn)定的前提下,如何優(yōu)化金融結(jié)構(gòu)、提高金融效率、改善金融環(huán)境是當(dāng)今研究的一大熱點(diǎn)。近年來國內(nèi)外在金融發(fā)展測度和金融深化領(lǐng)域取得了豐碩成果。繼Humphrey[1]首先提出“軟件能力成熟度模型”(SW-CMM)后,“成熟度”正式進(jìn)入諸多學(xué)者的研究視野,Kerzner[2]構(gòu)建了“項(xiàng)目管理成熟度模型”,Curtis等[3]借助CMM模型提出了“人力資源管理成熟度模型”。部分學(xué)者更是將成熟度模型引入金融領(lǐng)域。劉云生等[4-5]對“金融成熟度”給出了詳細(xì)定義,形成了一套完整的理論分析框架,賈立等[6]基于CMM模型,對中國農(nóng)村金融成熟度展開測量和實(shí)證研究,徐玉蓮[7]提出“科技金融成熟度”概念。本文在借鑒劉云生提出的金融成熟度評價(jià)體系基礎(chǔ)上,構(gòu)造金融成熟度指標(biāo)體系,結(jié)合主成分分析法對安徽省金融成熟度指數(shù)進(jìn)行測算,并對新常態(tài)下安徽省金融業(yè)發(fā)展提出建議。

    2 研究方法與指標(biāo)體系

    2.1 研究方法

    金融成熟度是一個反映金融發(fā)展水平和金融運(yùn)營效率的綜合性指標(biāo),本文采用主成分分析法對金融成熟度進(jìn)行測算和評價(jià)。主成分分析方法旨在利用降維的思想,把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)。該方法與因子分析法相比,其權(quán)數(shù)是基于數(shù)據(jù)分析確定變量內(nèi)部關(guān)系,不受主觀因素影響,具有更客觀的結(jié)果評價(jià)性,且能夠反映原始變量的大部分信息(85%以上),所含信息互不重復(fù)。安徽省金融成熟度分析評價(jià)涉及金融成熟度的總量、結(jié)構(gòu)和效率三大特征12項(xiàng)指標(biāo),指標(biāo)體系內(nèi)每個變量復(fù)雜多變,存在一定的相關(guān)性。因此,采用主成分分析法,一是可以在盡可能保留原始信息的情況下,減少變量個數(shù);二是增強(qiáng)指標(biāo)測算過程中時間空間維度上的靈活性。

    本文中研究的問題涉及 m 個指標(biāo),總體為 X=(x1,x2,……,xm),其中 xj= (x1j,x2j,……,xvj)′。xvj表示第 v個樣本在第 j個(j=1,2,……,m)指標(biāo)上的觀測值(v>m)。由原始矩陣為:

    對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和同趨勢化處理,此步驟可將不同類型、不同單位的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布型,便于比較運(yùn)算。處理過后得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

    對矩陣 X 作正交變換,也就是令 Z = U′X,其中 U′為正交矩陣,那么 X=(x1,x2,……,xm)′的 m 個向量綜合成m個新向量,新的綜合變量和原來的變量之間存在如下線性關(guān)系:

    并且符合

    其中,系數(shù) uij由下列原則來確定:

    coc(zi,zj) = 0(i≠j且 i, j=1,2,...,m),即

    yi與yj不相關(guān);

    var(yi)> var(yj),(i> j且 i, j=1,2,…,m)。

    即保證:z1是 x1,x2,…,xm的一切線性組合中方差最大的,z2是與 z1不相關(guān)的,且是 x1,x2,…,xm的一切線性組合中方差最大的;以此類推,zm是與z1,z2,…,zm-1都不相關(guān),且是x1,x2,…,xm的一切線性組合中方差最大的。這樣的z1,z2,…,zm成為X的第一,第二,…,第m主成分。方差大小表示包含原有信息的多少,因此相應(yīng)主成分所包含的信息量依次遞減。在本文的分析中只選取前兩個主成分(包涵的信息>85%)。

    2.2 指標(biāo)體系建立

    從金融的總量特征、結(jié)構(gòu)特征和效率特征三方面構(gòu)建一級指標(biāo)體系,提取出金融總量、金融結(jié)構(gòu)和金融效率指標(biāo)體系下,從業(yè)人數(shù)、存款規(guī)模、貸款規(guī)模、產(chǎn)業(yè)增加值、上市公司數(shù)、股票融資額、保險(xiǎn)收入額、保險(xiǎn)密度值、保險(xiǎn)深度值、貢獻(xiàn)率、存貸比和信貸使用效率等12項(xiàng)二級指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源取自《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒2008—2016年》。

    表1 安徽省2008至2015年金融成熟度原始指標(biāo)體系

    表2 成熟度指標(biāo)體系標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

    3 實(shí)證結(jié)果分析

    3.1 安徽省金融成熟度指數(shù)測算

    本文采用IBM SPSS Statistics 20.0和Excel2010進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。首先利用SPSS軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,后選取標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS軟件計(jì)算出各因子所對應(yīng)特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣。再利用因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)計(jì)算出各主成分的系數(shù),計(jì)算結(jié)果如表3。

    表3 各種成分方差貢獻(xiàn)率

    由各主成分方差貢獻(xiàn)率的結(jié)果可知,前兩個主成分特征值的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到總方差的89.623%,符合主成分選取規(guī)定(≥85%),說明前兩個主成分已經(jīng)可以很好地反應(yīng)數(shù)據(jù)的整體特征,故本文選取前兩個主成分構(gòu)造綜合指標(biāo)為新的特征值,見表4。

    表4 新特征值的選取

    接著利用因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分對應(yīng)特征值的平方根,可得到兩個主成分中每個指標(biāo)變量所對應(yīng)的系數(shù)(用符號C1和C2表示)。然后利用C1和C2計(jì)算出成熟度指數(shù)的總系數(shù)(用符號TC表示)。計(jì)算方程式及相應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)果如下:

    成熟度指數(shù)(M-Index)計(jì)算公式

    表5 因子載荷矩陣及調(diào)整后的主成分系數(shù)

    根據(jù)公式(5)計(jì)算出2008年至2015年安徽省金融成熟度數(shù)據(jù)。為使數(shù)據(jù)便于觀察比較,以2011年的成熟度數(shù)據(jù)為基期,現(xiàn)將金融成熟度進(jìn)行單位“1”化處理,得到表6成熟度指數(shù)。

    表6 金融成熟度指數(shù)表

    3.2 重要指標(biāo)評價(jià)

    3.2.1 總量指標(biāo)方面

    (1)金融業(yè)從業(yè)人數(shù)。安徽省第三產(chǎn)業(yè)和金融行業(yè)從業(yè)人數(shù)均逐年提高,但與發(fā)達(dá)省份之間的差距仍然很大,顯示出安徽省金融行業(yè)的發(fā)展前景依然廣闊。

    (2)存貸款規(guī)模。2012年安徽省人民幣存款首破兩萬億大關(guān),存款總值占地區(qū)生產(chǎn)總值比為133.49%。說明近年來隨著經(jīng)濟(jì)、金融的繁榮發(fā)展,存貸款總額連連攀升,資金瓶頸問題得到有效緩解。

    (3)金融增加值。2014年,安徽省金融業(yè)增加值達(dá)1046.7億元,首次超過千億元;比上年增長14.67%,增速比同期安徽省第三產(chǎn)業(yè)和GDP高出2.39和6.25個百分點(diǎn)。同時,全省金融業(yè)增加值占GDP的比重達(dá)5%,對GDP增長的貢獻(xiàn)率為6.1%,拉動GDP增幅0.6個百分點(diǎn)。銀行、證券、保險(xiǎn)等金融業(yè)快速發(fā)展。

    (4)上市公司數(shù)。2009年,安徽省合計(jì)有58所上市公司,其中在上交所上市的有28家,在深交所上市的有29家。A股、B股和H股均有發(fā)行,僅發(fā)行A股的上市公司占比最大,為51家。2012年,安徽省的上市公司總數(shù)達(dá)78家,為2000年上市公司數(shù)的三倍??梢?000年后上市公司發(fā)展迅速,但從橫向來看,安徽省上市公司數(shù)在全國仍屬較低水平。2013年全國共2489家上市公司,2014年為2613家,增速為4.9%;安徽省2013年上市公司數(shù)為78家,2014年新增兩家,增速僅為2.5%。

    (5)保費(fèi)收入。新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)增速放緩,但安徽省的保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展似乎未受其波及,一路蓬勃發(fā)展。2015年全年保費(fèi)收入689.919億元,同比增長22.13%,保費(fèi)規(guī)模居全國第13位,開拓了安徽保險(xiǎn)業(yè)新局面。2015年全省共有保險(xiǎn)法人機(jī)構(gòu)1家、省級保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)56家,其中財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)26家,人身險(xiǎn)31家,信用險(xiǎn)、健康險(xiǎn)、養(yǎng)老險(xiǎn)等專業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)8家,另有5家外資公司。財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)方面得益于政策支持和市場需求,非車險(xiǎn)業(yè)務(wù)增速飛快,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)收入也占全國總量的5.21%,排在第7位。人身險(xiǎn)方面,得益于費(fèi)率改革和市場利率下行等因素,普通壽險(xiǎn)同比增長66%,健康險(xiǎn)同比增長29.64%,占人身險(xiǎn)業(yè)務(wù)比重的56.7%。

    3.2.2 結(jié)構(gòu)指標(biāo)方面

    (1)金融貢獻(xiàn)度。2008年以來,安徽省貢獻(xiàn)率一直處于上升趨勢,近八年安徽省金融行業(yè)貢獻(xiàn)率增速方面可分為四個階段。2008至2010年增速較為平緩;2010至2012年貢獻(xiàn)率增速穩(wěn)步攀升;2013年增速達(dá)幾年來最大值,2013至2015年增速雖放緩但仍很可觀。安徽金融對安徽的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的走勢也體現(xiàn)出了自2008年次貸危機(jī)后,安徽省內(nèi)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,回溫發(fā)展,再到現(xiàn)如今新常態(tài)階段的歷程。

    (2)保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度。保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度是衡量一個國家保險(xiǎn)業(yè)發(fā)達(dá)程度的兩個重要指標(biāo)。保險(xiǎn)深度指保險(xiǎn)收入占GDP比值大??;保險(xiǎn)密度指人均保費(fèi)額的高低,本文是以安徽省常住人口數(shù)作為保險(xiǎn)密度計(jì)算的除數(shù)。如表7所示:

    表7 安徽省保險(xiǎn)業(yè)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)

    表7顯示,目前安徽保費(fèi)收入占全國3%左右,在國內(nèi)處于較低水平。在保險(xiǎn)密度方面,2015年安徽省保險(xiǎn)密度為1137.56億元/人,是全國平均水平的64.39%,相較于2000年保險(xiǎn)密度只占全國平均水平的48%而言,雖有上漲但增速過慢。在保險(xiǎn)深度方面,安徽曾在2008至2010年趕超國內(nèi)平均水平,但從2011年保費(fèi)收入負(fù)增長開始,保險(xiǎn)深度便逐漸落后于國內(nèi)平均水平且增長緩慢。

    4 結(jié)論

    利用主成分分析法,對安徽省2008—2016年金融成熟度進(jìn)行實(shí)證研究,分析結(jié)論如下:

    4.1 安徽省金融成熟度總體走勢良好

    在對安徽省金融成熟度的分析中可知,自金融風(fēng)暴以來安徽省金融業(yè)發(fā)展曲折,2008—2010年,安徽省金融業(yè)順勢高速發(fā)展;2011—2012年,隨著金融業(yè)結(jié)構(gòu)化單一、中小企業(yè)融資難和擴(kuò)大內(nèi)需政策負(fù)面影響等問題的顯現(xiàn),安徽省金融業(yè)發(fā)展出現(xiàn)了短期的頹勢;2013—2015年,安徽省積極進(jìn)行金融改革和證券市場管理,對金融企業(yè)的扶持也不斷加深,使得安徽省金融業(yè)迎來又一個高速增長期。

    4.2 金融創(chuàng)新能力不足

    創(chuàng)新能力不足是安徽省金融活力不強(qiáng)、動力不足、吸引力不夠、潛力不高的內(nèi)在原因之一。金融創(chuàng)新不足在總量上抑制了人才和吸金的流入;在結(jié)構(gòu)上產(chǎn)生了嚴(yán)重的不平衡問題;在效率上也延緩了安徽金融效率的發(fā)展。

    4.3 金融生態(tài)環(huán)境不佳

    金融生態(tài)環(huán)境是指與金融業(yè)生存發(fā)展相關(guān)的因素總和,包括政治、經(jīng)濟(jì)、文化、資源、人口、教育水平、金融意識等因素,它是金融行業(yè)合理運(yùn)行的基礎(chǔ)。安徽省金融投資意識不強(qiáng),征信體制不夠完善,金融中介服務(wù)的專業(yè)化程度不高、覆蓋范圍不廣,金融防范風(fēng)險(xiǎn)體系不夠嚴(yán)密,金融產(chǎn)品質(zhì)量也有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

    4.4 運(yùn)行模式發(fā)展轉(zhuǎn)變

    從安徽省金融成熟度綜合指數(shù)曲線看,自2013年開始,安徽省金融成熟度以年均21%的增長速度迅猛發(fā)展,可見安徽省金融運(yùn)行情況出現(xiàn)了新的促進(jìn)因素,其上升迅速除了總量的推動和結(jié)構(gòu)改革的深化外,效率提升已成為新的主動力因素。

    [1]HUMPHREY W S.Characterizing the software process a maturity framework[R].Pittsburgh:Camegie Mellon Software Engineering Institute,1987.

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