環(huán)渤海區(qū)域各金融行業(yè)成長(zhǎng)差異分析

[摘要] 本文運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法，如因子分析、聚類分析對(duì)環(huán)渤海區(qū)域各金融行業(yè)成長(zhǎng)的差異進(jìn)行定量化描述。通過(guò)分析可以看出，北京在環(huán)渤海區(qū)域的金融行業(yè)具有較大的優(yōu)勢(shì)，各項(xiàng)指標(biāo)排名第一；山東省的金融成長(zhǎng)水平也較好；河北省在該區(qū)域的發(fā)展較為滯后。

[關(guān)鍵詞] 環(huán)渤海區(qū)域 金融成長(zhǎng)差異 因子分析 聚類分析

一、區(qū)域銀行業(yè)成長(zhǎng)差異分析

1.研究方法

(1)因子分析

因子分析是利用降維的思想，由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。它的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而不同組的變量見的相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量表示，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子。于是，對(duì)于所研究的某一具體問(wèn)題，原始變量就可以分解為兩個(gè)部分之和的形式，一部分上一少數(shù)幾個(gè)不可測(cè)的公共因子的線形函數(shù)，另一部分是與公共因子無(wú)關(guān)的特殊因子。

在進(jìn)行因子分析時(shí)，首先要確保原始變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性，大多數(shù)變量間的相關(guān)系數(shù)應(yīng)該大于0.3。在確保原始變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性之后要進(jìn)行因子載荷，因子載荷主要通過(guò)主成分法來(lái)進(jìn)行。載荷矩陣確定后要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。建立因子分析模型的目的在于知道每個(gè)公因子的意義，但是剛才得到的初始因子解各主因子的典型代表變量不突出，因子意義含混，因此需要通過(guò)因子旋轉(zhuǎn)找到由于更明確，實(shí)際意義更明顯的公因子。當(dāng)因子模型建立起來(lái)后，就需要對(duì)因子進(jìn)行評(píng)分，從而用公因子的得分來(lái)描述原始變量的取值。

(2)聚類分析

這里的聚類分析主要用到的是K—均值法，它是一種特殊的非譜系過(guò)程，是麥克奎因(McQueen)于1967年提出的。它的基本思想是預(yù)先把樣品分類，之后進(jìn)行修改，逐個(gè)分派樣品到其最近均值的類中去。

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)

由于數(shù)據(jù)的可得性，本部分?jǐn)M采用存款總量、存款增長(zhǎng)率、貸款總量、貸款增長(zhǎng)率、外資銀行數(shù)量、票據(jù)貼現(xiàn)余額、盈利額、優(yōu)良貸款率 、銀行機(jī)構(gòu)與人口數(shù)量比、銀行資產(chǎn)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比這十個(gè)指標(biāo)對(duì)環(huán)渤海區(qū)域的銀行業(yè)進(jìn)行評(píng)估。這十個(gè)指標(biāo)中存貸款及票據(jù)貼現(xiàn)是銀行業(yè)務(wù)的基本反映，外資銀行數(shù)量在某種意義上體現(xiàn)了該區(qū)域的信用程度，盈利額體現(xiàn)了銀行的經(jīng)營(yíng)狀況，優(yōu)良貸款率體現(xiàn)了該區(qū)域的金融風(fēng)險(xiǎn)，銀行機(jī)構(gòu)與人口數(shù)量比和銀行資產(chǎn)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比則基本反映了該區(qū)域銀行業(yè)的結(jié)構(gòu)和規(guī)模。

評(píng)價(jià)指標(biāo)使用的數(shù)據(jù)年份為2005年，除存款增長(zhǎng)率和貸款增長(zhǎng)率外，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)人民銀行公布的各區(qū)域2005年的《區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》，存款增長(zhǎng)率和貸款增長(zhǎng)率則根據(jù)2004年及2005年的數(shù)據(jù)計(jì)算得出。增長(zhǎng)率=（本期平均余額/上期平均余額）-1。

3.因子及聚類分析

通過(guò)相關(guān)性的檢驗(yàn)，大多數(shù)變量的相關(guān)系數(shù)大于0.3，因此可以作因子分析。表1給出了指標(biāo)主成分的特征值及方差比重。

通過(guò)表1可以看出，當(dāng)主成分的個(gè)數(shù)為3時(shí)，不僅特征根大于1，而且所選主成分保持信息總量的比重超過(guò)85%，達(dá)到98.607%。因此可以將前三個(gè)公因子作為評(píng)價(jià)區(qū)域銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的綜合指標(biāo)。再通過(guò)Promax方法 （斜交旋轉(zhuǎn)）進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到因子載荷矩陣（表2）。通過(guò)表2可以看出，第一個(gè)因子主要集中了貸款總量、存款總量、票據(jù)貼現(xiàn)余額和實(shí)現(xiàn)盈利這四個(gè)指標(biāo)，概括反映了區(qū)域銀行業(yè)的發(fā)展規(guī)模，因此可以稱為規(guī)模因子。第二個(gè)因子主要集中了銀行資產(chǎn)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比、外資銀行數(shù)量和銀行機(jī)構(gòu)與人口數(shù)量比這三個(gè)指標(biāo)，概括反映了區(qū)域銀行業(yè)的發(fā)展結(jié)構(gòu)，可稱為結(jié)構(gòu)因子。第三個(gè)因子主要集中了存款增長(zhǎng)率、貸款增長(zhǎng)率和優(yōu)良貸款率這三個(gè)指標(biāo)，概括反映了區(qū)域銀行業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γ煞Q為潛力因子。通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS可以得出這三個(gè)公因子的各自得分。綜合得分為將各因子得分以其方差貢獻(xiàn)率占三個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)之和。最終的結(jié)果表明，北京市銀行業(yè)發(fā)展的最好，而河北省在環(huán)渤海區(qū)域的銀行業(yè)中排名最后。從各個(gè)因子的得分看，北京市在規(guī)模因子和結(jié)構(gòu)因子上的得分最高，而天津市在潛力因子上的得分最高，但因?yàn)槠湟?guī)模因子得分最后，所以最后總得分只排在中間。河北省在結(jié)構(gòu)因子和潛力因子的得分最低，規(guī)模因子得分也很低，反映出河北省銀行業(yè)發(fā)展較為落后。

通過(guò)聚類分析，可以進(jìn)一步認(rèn)清環(huán)渤海區(qū)域銀行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的格局。從聚類結(jié)果看，北京位于第一梯隊(duì)，處于絕對(duì)領(lǐng)先；山東為第二梯隊(duì)；天津、遼寧和河北則位于第三梯隊(duì)，表明銀行業(yè)的發(fā)展相對(duì)滯后。

二、區(qū)域證券市場(chǎng)成長(zhǎng)差異分析

1.指標(biāo)建立及研究方法

根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性并且充分借鑒金融地理學(xué)的研究思想，本部分?jǐn)M采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、相對(duì)人均可支配收入、上市公司數(shù)量、證券營(yíng)業(yè)部數(shù)量、證券市場(chǎng)總交易量、滬深兩市A股開戶數(shù)量、上市公司與證券營(yíng)業(yè)部數(shù)量比、總交易量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比、人口與證券營(yíng)業(yè)部數(shù)量比和開戶數(shù)量與人口比共十二個(gè)指標(biāo)。這十二個(gè)指標(biāo)可以分為六個(gè)絕對(duì)指標(biāo)和六個(gè)相對(duì)指標(biāo)，每個(gè)絕對(duì)指標(biāo)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)相對(duì)指標(biāo)。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

為減少單年度數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響，本部分采用2004年到2005年的平均數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這些數(shù)據(jù)中，涉及上市公司數(shù)量、證券營(yíng)業(yè)部數(shù)量、證券市場(chǎng)交易額以及開戶數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)證券期貨統(tǒng)計(jì)年鑒2005》和《中國(guó)證券期貨統(tǒng)計(jì)年鑒2006》；人口數(shù)據(jù)、人均可支配收入數(shù)據(jù)以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2005》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006》。

3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果及得分

從表3中我們可以看出，北京市證券業(yè)發(fā)展的最好，無(wú)論是絕對(duì)指標(biāo)還是相對(duì)指標(biāo)都領(lǐng)先于其他省份。河北省證券業(yè)發(fā)展的最為落后，無(wú)論是絕對(duì)指標(biāo)還是相對(duì)指標(biāo)都排名最后。山東省的絕對(duì)指標(biāo)得分很高為404.76分，很接近于北京市的450.49分。天津市的相對(duì)指標(biāo)得分很高，僅次于北京市，但由于它的絕對(duì)指標(biāo)得分過(guò)低因此總得分靠后。

通過(guò)聚類分析，可以進(jìn)一步認(rèn)清環(huán)渤海區(qū)域證券業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的格局。從聚類結(jié)果看，北京位于第一梯隊(duì)，處于絕對(duì)領(lǐng)先；山東、遼寧省位于第二梯隊(duì)；天津市、河北省則位于第三梯隊(duì)，表明這兩個(gè)區(qū)域的證券業(yè)的發(fā)展相對(duì)滯后。

三、區(qū)域保險(xiǎn)市場(chǎng)成長(zhǎng)差異分析

在本部分對(duì)區(qū)域保險(xiǎn)市場(chǎng)成長(zhǎng)差異的研究中，將繼續(xù)延用分析銀行業(yè)成長(zhǎng)差異時(shí)所用到的因子分析方法和聚類方法，研究方法的具體內(nèi)容就不在贅述了。

1.評(píng)價(jià)指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本部分?jǐn)M采用居民儲(chǔ)蓄余額、固定資產(chǎn)投資額、實(shí)際利用外資額、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、保費(fèi)收入、保險(xiǎn)市場(chǎng)主體數(shù)量及保險(xiǎn)密度 這八個(gè)指標(biāo)來(lái)對(duì)環(huán)渤海區(qū)域的保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估。這八個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)既考慮到了保險(xiǎn)市場(chǎng)所涉及的一些常見指標(biāo)如保費(fèi)收入等，又考慮到了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的一些重要的且會(huì)對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)帶來(lái)重要影響的指標(biāo)如人均可支配收入等，因此這八個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是合理的。

為減少單年度數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響，本部分采用2003年～2005年共三年指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值來(lái)進(jìn)行分析。這些數(shù)據(jù)中，除保險(xiǎn)市場(chǎng)主體數(shù)量及保險(xiǎn)密度這兩個(gè)指標(biāo)外，其余指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自于2003年～2005年的各地區(qū)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，保險(xiǎn)市場(chǎng)主體數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)自于2003年～2005年的各地區(qū)的保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒，保險(xiǎn)密度則是根據(jù)保費(fèi)收入和人口計(jì)算得出。

2.因子及聚類分析

通過(guò)相關(guān)性的檢驗(yàn)，大多數(shù)變量的相關(guān)系數(shù)大于0.3，因此可以作因子分析。表4給出了指標(biāo)主成分的特征值及方差比重。

通過(guò)表4可以看出，當(dāng)主成分的個(gè)數(shù)為2時(shí)，不僅特征根大于1，而且所選主成分保持信息總量的比重超過(guò)85%，達(dá)到90.799%。因此可以將前兩個(gè)公因子作為評(píng)價(jià)區(qū)域保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的綜合指標(biāo)。再通過(guò)Promax方法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到因子載荷矩陣（表5）。通過(guò)表5我們可以看出，第一個(gè)因子主要集中了保險(xiǎn)密度、人均可支配收入、保險(xiǎn)市場(chǎng)主體數(shù)量以及人均GDP這四個(gè)變量，概括的反映了保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展情況及潛力，因此可以稱為發(fā)展因子；第二個(gè)因子主要集中了居民儲(chǔ)蓄、固定資產(chǎn)投資額、實(shí)際利用外資額以及保費(fèi)收入這四個(gè)變量，概括的反映了該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，因此可以稱為規(guī)模因子。通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS，可以分別得到這兩個(gè)因子的得分情況，之后，將各因子得分以其方差貢獻(xiàn)率占兩個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重將兩個(gè)因子各自得分進(jìn)行加權(quán)之和從而得到總得分。

總得分的結(jié)果表明，北京市保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的最好，而天津市在環(huán)渤海區(qū)域的保險(xiǎn)業(yè)中排名最后。從各個(gè)因子的得分看，北京市在發(fā)展因子上的得分最高，而山東省在規(guī)模因子上的得分最高。天津市在兩個(gè)因子中的得分均為負(fù)數(shù)，尤其是因子2的得分在所有城市中排名最后，直接影響了最后的總分?jǐn)?shù)，這反映出天津市保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展較為落后。

通過(guò)聚類分析，可以進(jìn)一步認(rèn)清環(huán)渤海區(qū)域保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的格局。從聚類看，北京位于第一梯隊(duì)，處于絕對(duì)領(lǐng)先；山東、遼寧為第二梯隊(duì)；河北、天津則位于第三梯隊(duì)，表明這兩個(gè)區(qū)域的保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展相對(duì)滯后。

四、小結(jié)

通過(guò)對(duì)環(huán)渤海區(qū)域各金融行業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析，我們能夠看到，北京市無(wú)論在銀行業(yè)、證券業(yè)還是保險(xiǎn)業(yè)都處于絕對(duì)領(lǐng)先地位，表明其在這一區(qū)域的金融發(fā)展是最好的；山東省和遼寧省基本上在各金融行業(yè)的排名和聚類中位居中游，而山東省的發(fā)展情況還要相對(duì)更好一些，成為在這一區(qū)域僅次于北京市的金融發(fā)展強(qiáng)省；天津市和河北省基本上在各金融行業(yè)的排名和聚類中位居下游，尤其是河北省的發(fā)展最為滯后，在金融業(yè)的三大領(lǐng)域中，有兩個(gè)領(lǐng)域的排名都是最后，充分說(shuō)明河北省在環(huán)渤海區(qū)域金融業(yè)的發(fā)展中已落在其他省市的后面。

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