基于因子的贵州各地金融生态环境评价

点赞:18824 浏览:82575 近期更新时间:2024-02-12 作者:网友分享原创网站原创

从金融生态学的角度出发,选取经济基础、金融发展、政府行为、法律环境和科技教育五个方面十二个指标的相关数据,建立分析指标体系,运用因子分析的方法测算贵州省九个地市州的金融生态环境水平.结果显示,仅有两个地市综合得分高于平均水平,而其它七个地市州金融生态环境水平较差,地区发展不平衡.在此基础上,结合各地特点,提出了改善贵州金融生态环境的意见.

上个世纪末开始,随着我国社会主义市场经济体系的初步建立和深入发展,我国社会经济运行中的风险问题逐步引起人们的注意,其中,金融风险作为各类风险的集中体现,成为多数人关注的焦点之一.尤其是2008年席卷全球的金融危机对整个经济和社会的破坏超出人们的预料,反映了金融对经济的重要影响.面对如此之类的金融风险,逐渐开始研究寻找原因.最开始的研究是从金融部门本身开始的,然后随着研究的深入,逐渐扩大到金融部门本身和金融部门经营环境,最后人们认识到金融尤其自身的发展规律,它有其产生、发展、变化的规律,就像一个完整的生态体系.所以研究的领域扩大到金融生态环境,试图从全方位角度寻找金融环境改善,促进金融直至经济社会发展的路径.

金融生态是个仿生概念.在国内最早将生态学概念系统引入金融,强调用生态学的方法来考察金融发展的问题的是中国人民银行的行长周小川.2004年12月2日,周小川在“经济学50人论坛”上做了“影响我国金融生态环境的若干法律问题”的演讲中,正式提出了金融生态的概念,他强调应该通过完善法律制度等改进金融生态环境的途径来支持和推动整个金融系统的改革和发展.之后又有大量的学者从不同的角度探讨与金融生态的相关问题.

通过贵州辖内各地区金融行业的发展状况和经济发展水平等的基础数据可以看出,各地区存在明显的地域差异,比如贵阳市金融机构存贷款余额2011年为6616.51亿元,而安顺金融机构存贷款余额仅为696.6亿元,相差将近10倍,贵阳市GDP2011年为1383.07亿元,安顺市GDP2011年为285.64亿元,相差近5倍.因此基于这样的原因,本文就使用因子分析方法,对贵州省的9个地市州的金融生态环境指数进行测算,并确定影响各地金融生态环境的因素,从而提出改善各地金融生态环境的建议.

一、地区生态环境评价指标体系构建

(一)指标体系构建

学者前期对金融生态进行了大量的研究,在此研究基础上,根据贵州各地市州数据的不易得性,本文各地市州金融生态环境评价指标从经济基础、金融发展、政府行为、法律环境和科技教育五个方面13个指标来分析.其中经济基础通过地区生产总值、地区生产总值增速、人均地区生产总值、固定资产投资和海关进出口额五个指标来反映;金融发展通过金融机构存贷款总额和保费收入总额反映;政府行为通过财政收入和财政缺口反映;法律环境通过各级法院案件受理数量指标反映;科技教育通过高校数量、高校学生数量和专利授权数量指标体现.

(二)数据来源

这些指标数据反映的是贵州各地市州2011年经济社会发展情况,数据主要来自于《贵州统计年鉴2012》和贵州各地市州2011年国民经济和社会发展报告,每万人专利拥有量数据来自于贵州知识产权局《2011年贵州省专利申请授权量统计分析》,保费收入额来自于贵州保监会网站数据整理,法院案件受理来自各地市州中院信息整理,由于各中院数据公开度不高,贵阳和黔西南州采用2008年数据,六盘水市采用2009年数据,其余采用2010年数据.

二、贵州省各地区金融生态环境评价的因子分析

因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles spearmen等人关于智力测验的统计分析,目前己成功应用于心理学、医学、气象、地质、经济学等领域并因此促进了理论的不断丰富和完善.因子分析就是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子,如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法.

根据所需指标的已得数据,我们运用SPSS软件进行因子分析,为消除量纲影响,本文先对原始数据进行标准化处理,然后进行相关性分析做变量筛选,再采用主成分分析法提取公因子,得出相关系数矩阵的特征根、贡献率、累计贡献率、因子载荷矩阵,最后得到因子得分和综合得分并进行排序.

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对原有13个变量标准化数据进行相关性分析后,我们得到原有变量的相关系数矩阵.通过矩阵表可以看出,除X9财政缺口相关系数较低,我们将X9变量去掉,其它大部分的相关系数都较高,各变量成较强的线性关系,能够从中提取公共因子,进行因子分析.KMO检验其值大于0.9表明变量间相关性很强,BARTLETT球度检验相伴概率为0.00,小于显著性水平0.05,拒绝零检测设,两个检验结果都也证明这12个因子适合因子分析.根据特征值超过1且累计方差贡献率超过80%的变量为主要成分的原则,我们确定两个主成分,并得到主成分特征值、贡献率表和因子载荷矩阵.

在因子解释原有变量总方差表第二组数据中,两个因子共解释了原有总方差的94.840%,总体上原有变量信息丢失较少,因子分析效果较理想.在第三组数据进行因子旋转的最终因子解中,累计方差比没有改变,没有影响原有变量的共同度,只是重新分配了各个因子解释原有变量的方差,改变了各因子的方差贡献,使得因子更易于解释.这个结论我们也可以从碎石图中看到,第一二个因子特征根值较高,对解释原有变量的贡献较大,第三个因子后的因子特征根值都较小,因此因子提取两个是合适的.根据因子得分协方差矩阵可以看出两个因子没有线性相关性,实现了因子分析的设计目标.


由旋转后的因子载荷矩阵表可以看出,地区生产总值、地区人均生产总值、固定资产投资额、海关进出口额、金融机构存贷款总额、保费收入、财政收入、普通高校数量、普通高校在校人数和每万人专利拥有量在第1个因子上有较高的载荷,第1个因子主要解释了这几个变量包括经济基础、金融资源、政府行为、教育科技四个方面.地区生产总值、地区生产总值增速、固定资产投资、财政收入、法院案件受理在第2个因子上有较高的载荷,第2个因子主要解释了这几个变量,可解释为经济基础、政府行为、法制环境三个方面. 根据主成分得分系数矩阵可以得出各主成分的因子得分,然后以贡献率为权重,计算各地区金融生态环境的综合得分,构造如下综合得分模型:F等于0.641×F1+0.359×F2.根据上述公式计算各地区主成分得分和综合得分如表所示.

表中的因子得分和综合得分显示了贵州各地金融生态环境差异,正值代表本地金融生态环境高于平均水平,负值则低于平均水平,分值越高说明金融生态环境越好,分值越低说明金融生态环境越差.从综合得分情况看,在贵州9个地市州中有2个高于平均水平,说明他们金融生态环境较好,而其他地市州金融生态环境较差.贵阳属于相对较强地区,遵义属于相对中等偏上,其它属于中等偏下并且差距不大.

三、结论和建议

从因子分析的结果看贵州省各地金融生态环境发展不平衡,并明确了影响各地金融生态环境的因素和改善的着力点.根据各地区特点对区域金融生态环境发展提出以下建议:

第一,大力发展经济建设,增强金融生态环境的基础.经济建设是金融生态环境的基础,经济基础是金融生态环境的重要影响因素.贵阳是全省经济政治和文化中心,原有经济基础相对较好,因此应在总量增加的前提下着重加强经济内涵发展进行产业结构的调整,其它地市州应结合本地支柱产业,大力招商引资提高资本投入,快速增加生产总值.

第二,优化金融资源.金融资源是金融生态的主体资源,优良的金融资源既是金融生态良好的表现也能极大的促进地区经济社会发展.贵阳集中了目前贵州省的绝大多数的金融资源,可以在此基础上继续深化,大力实施引银入黔,建设区域金融中心,怎么写作贵阳,辐射整个贵州.其它地市州金融资源相对不足,中小企业和居民的金融需求得不到满足,金融机构的怎么写作成本也相对较高,因此可以采取政府政策引导和金融机构合理定位相结合大力发展地区金融业务,怎么写作经济社会发展.

第三,加强政府财政能力.从因子载荷看,财政收入在两个因子上载荷都较高,财政对金融生态影响较大.一方面提高政府财政收入能力,有足够的资金支持各项事业发展,贵阳要进行产业结构调整,大力发展怎么写作业,承接东部产业转移工程,对于贵州各地州主要通过大力工业化、城镇化道路来实现,贵州地市州原有经济基础较差,工业化和城镇化主要靠大力招商引资.另一方面政府要减少对金融机构的行政干预保证金融机构的独立性.

第四,完善法治环境.从法院受理案件数量、法院结案率、企业债务纠纷量和商业银行不良贷款等都反应了贵州诚信法治环境较差,贵阳还是网评全国省会城市治安倒数第一的城市,而法治制环境在第二个因子载荷也较高.提高地区教育水平,加强诚信法治教育,提高诚信法治意识;完善立法,推进征信体系建设,加大惩戒力度;改进社会治安等.

贵州省教育厅2011年基地项目《贵州农村经济增长与金融发展的》阶段性成果.

(作者单位:贵州财经大学金融学院)