后危機時代我國區域金融生態系統發展水平的比較分析

張帥

摘 要：良好的金融生態系統對區域經濟的發展有著重要意義。在立足于后危機的時代背景下，本文在相關研究基礎上，從金融生態主體、金融生態環境與金融生態調節三個方面構造全新的指標體系，采用2008-2012年的數據，利用因子分析對全國大部分省、市、自治區的金融生態進行對比分析。發現我國區域金融生態系統得到了明顯的改善，但是不同區域金融生態系統的發展水平呈現明顯的差異性，欠發達地區金融生態系統更加脆弱。

關鍵詞：后危機時代；金融生態系統；因子分析

金融生態的概念就是從生態學的角度來考察金融運行的質量，通過分析宏微觀環境對金融運行的影響、金融主體之間的相互作用以及金融機構的內外部調節能力來認識金融系統的整體發展現狀。金融生態系統是各類金融組織為了生存和發展，與其生存環境之間及內部金融組織相互之間在長期的密切聯系和相互作用過程中，通過分工、合作所形成的具有一定結構特征，執行一定功能作用的動態平衡系統。周小川在2004年12月的“中國經濟學50人論壇”上將生態學引申到金融領域，指出用生態學的分析方法來研究金融發展的相關問題，引起了學術界對金融生態理論的研究熱潮。

隨著全球化進程的加快，我國金融業發展所面臨的內外部因素越來越復雜，特別是2008年美國金融危機以及2009年開始的歐債危機都在不同程度上影響著我國金融業的發展，中國金融業的發展將會面臨越來越多的嚴峻考驗和挑戰，保持金融業發展的穩定性則顯得異常重要。然而，不同地區的區域經濟特征存在著明顯差異，影響著區域金融發展的因素也隨著區域性的不同而復雜多樣化，因此研究區域金融生態的整體現狀對于促進區域經濟增長具有重要的現實意義。

本文在已有研究成果的基礎上，立足于后危機時代的背景下，對2008年金融危機后，我國大部分省份金融生態系統的整體變化進行實際測評與比較。與以往大多數文獻不同，本文不僅包括不同省份間金融生態的橫向對比，還包括各個省份不同年份的縱向比較，通過多角度的對比分析，有助于從整體上把握不同區域金融生態的發展水平，為相關政策的制定和實施提供理論依據。

一、區域金融生態系統指標體系的構建

（一）國內外關于金融生態系統指標體系的構建

金融生態系統指標體系通常表現為分層樹形結構，通過將金融生態系統分為不同的項目層，每個項目層又包含不同的子項目層，子項目層有指標層來衡量。迄今為止，國內較為權威的指標評價體系分別為城市金融生態評價指標體系和地區金融生態評價指標體系兩類。

李楊（2005）在《中國城市金融生態環境評價》一書中將金融生態指標體系分為經濟基礎、金融發展、企業誠信、法制環境、地方政府公共服務、金融部門獨立性、社會誠信文化、社會中介服務以及社會保障程度9大一級指標，一級指標下面又有27個二級指標組成，二級指標下又細分為110個三級指標；徐諾金（2007）在《金融生態論》一書中在分析廣東區域金融生態環境的基礎上，構造了狀態指標、主體指標、環境指標和監管指標共3個層次40個子指標體系；地區金融生態評價指標體系則分為4個一級指標，即經濟基礎、金融發展、政府治理、制度與信用文化，一級指標下設立了16個二級指標，二級指標下又設立42個三級指標。

不同學者對于不同區域金融生態的研究所構造的指標體系也因各地的區域差異性而呈現不同的特點。胡濱（2009）在評價黑龍江13個地市金融生態環境質量的文章中建立了政府對經濟的主導、經濟運行的質量、地區金融發展、信用基礎與基礎制度建設4個一級指標，12個二級指標以及20個三級指標的指標體系；姚耀軍（2011）在分析浙江金融生態環境質量的區域差異性中構建了經濟基礎、政府干預、社會發展3個一級指標，9個二級指標層以及24個三級指標層；段福印（2011）在比較上海與北京、深圳在金融生態水平差異性中構建了經濟發展狀況、金融發展水平、誠信法制環境3個一級指標，15個二級指標以及19個三級指標；韓占兵（2011）在研究河南省18市的金融生態水平狀況中構建了金融生態主體、金融生態環境、金融生態作用鏈3個系統層以及9個指標層；鄧淇中（2012）通過建立經濟基礎、對外開放程度、企業金融誠信、地方政府服務、居民生活水平、社會生活保障7個系統層，36個指標層來評價中國29個省市的金融生態環境的競爭力；萬麗娟（2012）在重慶市金融生態環境的分析中構建了核心金融資源環境、實體金融資源環境、功能金融資源環境3個一級指標，13個二級指標，36個三級指標的指標評價體系；熊學萍（2013）在分析湖北省漢川市農村金融生態環境的評價中構建了經濟發展環境、地方政府公共服務、信用中介環境、法治環境、社會保障環境、金融信用環境、金融體系運行環境7個一級指標層，選擇34個可操作指標作為二級指標層。

從以上的研究中我們可以看出，對不同區域的金融生態系統的評價所選取的指標體系存在很大的差異性，這就使得不同區域的研究結果缺乏一定的可比性，由于指標層次選擇的主觀性，在某種程度上對研究結果的準確性也產生著一定的影響。

（二）區域金融生態系統指標體系的建立

本文主要是研究我國不同地區金融生態系統的發展水平，在文章中不僅有地區的縱向對比，還有地區之間的橫向比較。因此，在構建區域金融生態系統指標體系的過程中需要遵循以下幾個原則：一是指標體系的代表性原則，所選擇的指標要能夠綜合反映一個地區金融生態的整體水平；二是指標數據的可獲得性原則，數據要能夠通過統計年鑒、專業網站或者其他途徑得到；三是指標體系普遍適用性原則，由于涉及到不同地區之間的縱向比較，因此，指標體系要具有一定的普適性，以此來反應不同地區金融生態發展水平的差異性；四是指標數量的適量性原則，指標數量太少不足以反應金融生態的整體況，指標太多又容易造成子指標之間的相關性問題。

根據以上原則，并在相關研究的基礎上，對區域金融生態系統的考察將從金融生態主體、金融生態環境、金融生態調節三個層次建立指標體系來分析。其中，金融生態環境是指對金融生態主體的各種活動產生影響，決定主體的決策方向的一系列外界環境因素，包括經濟發展狀況、社會保障體系、教育科技文化、社會法制環境四個方面；金融生態主體是金融生態系統的核心，包括各種金融機構以及金融機構的經營活動，將從金融機構的數量、資金的來源、資金的運用三個方面來考察；金融生態調節是指當金融生態主體的活動出現異常波動時，或者外界生態環境發生突變對主體造成影響時，所采取的有效解決措施或者調節能力，將從內部調節和外部調節兩個方面來分析，具體的指標分類如表1所示。

二、區域金融生態指標體系的評價方法及數據來源

（一）評價方法

由于衡量金融生態系統發展水平高低的方法就是通過建立不同的指標體系，利用各種影響因子進行綜合評價，因此，因子分析方法是比較有效的分析方法，大部分學者都是通過利用因子分析的方法來研究區域金融生態的相關問題。

因子分析法是用少數有代表性的因子描述多指標因素之間的關系，將聯系比較緊密的幾個因子合并為同一類，合并后的同類變量就代表一個因子，通過較少的變量來反映所選數據的大部分信息。通過因子分析這種方法，可以方便有效的找出對研究對象有重要影響的主要變量，以及它們的貢獻度。

因子分析最常用的理論模式如下：

Z■=a■F■+a■F■+a■F■+…+a■F■+U■ （j=1，2，3…，n，n為原始變量總數）

可以用矩陣的形式表示為Z=AF+U。其中F稱為因子，由于它們出現在每個原始變量的線性表達式中（原始變量可以用X■表示，這里模型中實際上是以F線性表示各個原始變量的標準化分數Z■），因此又稱為公共因子。因子可理解為高維空間中互相垂直的m個坐標軸，A稱為因子載荷矩陣，a■（j=1，2，3…n，j=1，2，3…m）稱為因子載荷，是第j個原始變量在第i個因子上的負荷。如果把變量Z■看成m維因子空間中的一個向量，則a■表示Z■在坐標軸F■上的投影，相當于多元線性回歸模型中的標準化回歸系數；U稱為特殊因子，表示了原有變量不能被因子解釋的部分，其均值為0，相當于多元線性回歸模型中的殘差。

（二）數據來源

考慮到數據收集的可得性以及分析的代表性，本文選取2008年到2012年為時間段來研究后危機時代我國大部分省份金融生態系統的整體變化趨勢，其中數據來源于2009—2013各省份1歷年的《統計年鑒》和《中國統計年鑒》以及中國經濟社會發展統計數據庫、國泰君安數據庫，其中年平均法定存款準備金率2與年存款基準利率調整幅度的數據來源于中國經濟網。

三、實證分析過程

以新疆金融生態系統發展水平的計算為例，利用SPSS21.0軟件進行因子分析。

（一）新疆金融生態系統發展水平的分析過程

第一步：KMO和Bartlett檢驗：檢驗結果如表2所示。

從表2可以看出KMO值為0.820，適合做因子分析。

第二步：公因子的提取。從表3可以看出前5個主成分的累計貢獻率就達到了98.507%，即用5個公因子就能代表原始模型98%以上的信息，所以選取主成分個數為5是比較適合的，達到了簡化原始變量的目的。

另外在圖1的碎石圖中，也可以得到同樣的結論。圖1中，橫坐標代表的是公共因子，縱坐標代表的是特征值，在圖中我們看出，第一個因子的特征值非常大，對原數據的解釋信息量最大，第二、三、四、五個因子的特征值相對較小，對原數據的解釋信息量相對較少，但是第五個因子以后，圖形幾乎呈水平狀，因此我們選擇前五個主成分作為整體變量的反應。選f1為第一主成分，f2為第二主成分，f3為第三主成分，f4為第四主成分，f5為第五主成分，且這五個主成分的方差和占全部方差的98.507%，即基本上保留了原來指標的信息，這樣由原來的35個指標變為了5個指標。

第三步：因子成份矩陣的計算：本文利用最大方差法對公共因子進行旋轉，得到旋轉成份矩陣如表4所示。從表中可以看出，C9、C21、C16、C20、C25、C23、C11、C13、C17、C4、C22、C2、C28、C35、C32、C8、C33、C27、C18、C10、C6、C26這22個變量在第一個因子上有較高的負荷，意味著第一個因子主要解釋這22個變量；C5、C34、C3、C7、C19這5個變量在第二個因子上有較高的負荷，就是說第二因子主要解釋這5個變量；C30、C31、C15這3個變量在第三個因子上的負荷較高，意味著第三個因子主要解釋這3個變量；C29、C1、C12這3個變量在第四個因子上的負荷較高，說明可以用第四個因子來解釋這3個變量；C24、C14這兩個變量在第五個因子上的負荷較高，可以用第五個因子來解釋這2個變量。

第四步：計算綜合得分：以各個公共因子的方差貢獻率占累計方差貢獻率的比重作為權重進行加權平均，我們可以得到新疆2008—2012年金融生態系統發展水平的得分情況。綜合得分的計算公式如下：

f=（0.65896*f■+0.14479*f■+0.08952*f■+0.05028*f■+0.04152*f■）÷0.98507

其中，f■、f■、f■、f■、f■分別為5個公共因子的得分值，f為新疆金融生態系統的整體得分值，計算結果如表5所示：

（二）我國區域金融生態系統發展水平的分析結果

按照上面的計算過程，我們同樣可以得出其余省份2008—2012年的金融生態系統的整體得分情況，如表6所示：

四、主要結論

從2008年到2012年我國區域金融生態系統得到明顯的改善。除了個別省、市、自治區在某些年份出現反常的波動，全國大部分省份的區域金融生態系統是趨于良好的發展過程。金融危機對我國各個方面的發展造成了不同程度的影響，因此對區域金融生態系統也產生了一定的沖擊，但是隨著危機的消除，國家政策的調整以及地方政府的干預，這種消極影響逐漸得到解決，使得區域金融生態系統的穩定運行得到了保障。

區域金融生態系統的發展水平呈現明顯的區域差異性。一方面：北京、上海、廣東、山東等中東部地區的金融生態水平明顯高于寧夏、新疆、貴州、青海等欠發達地區。雖然區域金融生態系統都在明顯的改善，但是改善后的整體水平仍然存在很大的差異性。中東部地區和欠發達地區相比面臨著更多的發展機會、投資機遇，較好的經濟發展前景，而且金融發展程度較高，這就造成了金融生態發展水平的整體差異性。

另一方面：雖然欠發達地區金融生態系統的發展水平低于中東部地區，但是改善程度明顯高于中東部地區。例如新疆、寧夏、貴州、青海等欠發達地區明顯高于北京、上海，廣東、山東等中東部地區。這在一定程度反應了欠發達地區的金融生態更容易受到外界因素的影響，金融危機對欠發達地區的沖擊更大，隨著危機的消退，這些地區的金融生態逐漸恢復，改善程度自然比中東部地區高。這也表明了欠發達地區金融生態系統的脆弱性。

參考文獻

[1]鄧淇中，李鑫.區域金融生態環境指標體系構建及競爭力評價研究[J].湖南科技大學學報，2012，（6）：75-80。

[2]段福印，李方.城市金融生態比較與上海金融生態改善[J].上海金融，2011，（5）：16-21。

[3]郭暉，李景躍.基于AHP-FCF法的新疆農村金融生態質量評價與分析[J].陜西農業科學，2011，（6）：176-179。

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[12]熊學萍，何勁等.農村金融生態環境評價與影響因素分析[J].統計與決策，2013，（2）：100-103。

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[14]姚耀軍，黃林中.浙江金融生態環境質量的區域差異：基于地級市數據的經驗分析[J].經營管理，2011，（10）：35—38。

[15]趙軍.新疆金融生態環境建設面臨的困境及對策研究[J].新疆大學學報，2007，（3）：19-21。

[16]周炯，魏佩佳.省域金融生態環境評價研究[J].西北大學學報，2012，（1）：123-126。

[17]周妮笛.基于AHP—DEA模型的農村金融生態環境評價[J].中國農村觀察，2010，（4）：10-19。

The Comparative Analysis on the Development Level of Regional Financial Ecosystem in China in the Post-crisis Era

ZHANG Shuai

（Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi Xinjiang 830012）

Abstract：The good financial ecosystem has important significance to the development of regional economy. Under the background of the post-crisis era， on the basis of related research， the paper constructs the new index system from three aspects such as the financial ecological body， environment and adjustment， and makes a comparative analysis on the financial ecology of most Chinas provinces， cites and autonomous regions using the data from 2008 to 2012 and the method of the factor analysis. The conclusion is reached that Chinas regional financial ecosystem has been greatly improved， but the development level of the financial ecosystem in different regions is quite different， the financial ecosystem in less developed areas is more vulnerable.

Keywords： post-crisis era； financial ecosystem； factor analysis

責任編輯、校對：李東旭

另一方面：雖然欠發達地區金融生態系統的發展水平低于中東部地區，但是改善程度明顯高于中東部地區。例如新疆、寧夏、貴州、青海等欠發達地區明顯高于北京、上海，廣東、山東等中東部地區。這在一定程度反應了欠發達地區的金融生態更容易受到外界因素的影響，金融危機對欠發達地區的沖擊更大，隨著危機的消退，這些地區的金融生態逐漸恢復，改善程度自然比中東部地區高。這也表明了欠發達地區金融生態系統的脆弱性。

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The Comparative Analysis on the Development Level of Regional Financial Ecosystem in China in the Post-crisis Era

ZHANG Shuai

（Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi Xinjiang 830012）

Abstract：The good financial ecosystem has important significance to the development of regional economy. Under the background of the post-crisis era， on the basis of related research， the paper constructs the new index system from three aspects such as the financial ecological body， environment and adjustment， and makes a comparative analysis on the financial ecology of most Chinas provinces， cites and autonomous regions using the data from 2008 to 2012 and the method of the factor analysis. The conclusion is reached that Chinas regional financial ecosystem has been greatly improved， but the development level of the financial ecosystem in different regions is quite different， the financial ecosystem in less developed areas is more vulnerable.

Keywords： post-crisis era； financial ecosystem； factor analysis

責任編輯、校對：李東旭

另一方面：雖然欠發達地區金融生態系統的發展水平低于中東部地區，但是改善程度明顯高于中東部地區。例如新疆、寧夏、貴州、青海等欠發達地區明顯高于北京、上海，廣東、山東等中東部地區。這在一定程度反應了欠發達地區的金融生態更容易受到外界因素的影響，金融危機對欠發達地區的沖擊更大，隨著危機的消退，這些地區的金融生態逐漸恢復，改善程度自然比中東部地區高。這也表明了欠發達地區金融生態系統的脆弱性。

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[17]周妮笛.基于AHP—DEA模型的農村金融生態環境評價[J].中國農村觀察，2010，（4）：10-19。

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Keywords： post-crisis era； financial ecosystem； factor analysis

責任編輯、校對：李東旭