区域金融生态环境评价研究

邓瑜

六大国家战略在河南落地已成事实，后续战略的实施需要资金源源不断的注入。良好的金融生态环境对河南的金融供给及经济社会发展具有重要的促进作用。本文以河南省18个地市为研究对象，运用因子分析和聚类分析两种多元统计方法比较分析评价了上述区域的金融生态环境，描述了河南省18地市的金融生态环境的运行现状、总结了该区域存在的问题、提出了该区域金融生态环境的改进方向。

一、文献综述

2004年，周小川博士首次正式提出了“金融生态”概念。随后，两大主流观点“金融生态环境观”和“金融生态系统观”分别详细论述了金融生态的内涵和外延。关于区域金融生态的实证评价研究，具有较大影响力的是连续四期的《中国地区金融生态环境的评估报告》。目前，金融生态的研究范围已扩充到科技、互联网、供应链、社交等领域;同时很多学者将金融生态作为一个因素考察对政府、企业和家庭经济行为的影响。现有的金融生态研究成果为河南省金融生态的建设提供了一些方向和建议，但这些成果大多是以河南省金融生态整体的定性研究为主，缺乏河南省各地区金融生态的定量分析。本文将研究重点放到河南省省内各个行政区域，运用因子分析和聚类分析两种多元统计方法将河南省18个地市的金融生态环境进行分类比较分析，并针对不同地市的金融生态环境建设弱势，提出合理的发展建议改进方向，进而促进河南省整体金融生态的均衡发展。

二、河南省18地市金融生态环境指标体系构建

金融生态环境由多种环境因素共同构成。本文根据各因素对金融生态环境的影响程度和形式的不同，形成政府治理、经济基础、金融发展和信用及法制环境四个构成要素。随后，将这四个构成要素进一步细化，形成15个具体的评价指标，见表1。其中相关数据均来源于《2014年河南省统计年鉴》，《2013年国民经济和社会发展统计公报》（包含河南省18个地市）和《2013年中级人民法院工作报告》（包含河南省18个地市）。由于选取指标的经济社会意义及量纲不同，需要利用SPSS軟件将所得数据进行标准化处理，便于后续的实证分析。

三、河南省18地市金融生态环境评价的实证分析

（一）相关性检验

结合相关性检验的输出结果来看，指标体系中的15个指标相互之间的相关性数值绝大部分都在0.3以上，且多为正相关关系。然后对原始变量进行KMO检验和Barlett球形检验，从检验结果来看，KMO统计值为0.795，Barlett球形检验值为0，说明指标数据的统计学意义较好，适合进行因子分析。

（二）因子分析

1.因子提取

提取公因子时，我们采用主流的主成分分析法。具体做法为：在正交旋转时运用方差最大法，其中，以默认值25为旋转收敛的最大迭代系数，结合特征值和方差累积贡献率来选取公因子，标准为同时满足特征值大于1和主成份的方差累积贡献率大于85%两个条件。结合样本数据的结果，我们只需要提取3个公因子，方差累积贡献率即达到了91.304%，其中：因子1解释原有变量总方差的贡献率70.443%、因子2解释原有变量总方差的贡献率15.706%、因子3解释原有变量总方差的贡献率5.155%。再观察公因子的碎石图，由1至3个因子之间的变化非常明显，从第4个因子开始，变化开始趋于平缓，也就是说，提取前3个因子就基本可以对整个指标体系进行信息描述。

2.因子命名

将选取了的3个公因子分别命名为F1、F2和F3，对公因子进行方差最大化旋转，并使输出的载荷矩阵中各列按载荷系数大小排列，使在同一公因子上具有较高载荷的变量排在一起。从载荷系数大小结果看出，第一公因子（F1）在地区GDP、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资总额、法院审执结案件数、普通高校在校学生、金融业增加值/GDP、金融机构贷款总额/GDP、第三产业增加值、外贸进出口总额、科研经费支出、实际利用外资额等11个变量上具有较高的载荷，而这11个变量主要反映了区域经济规模、经济结构、经济金融化程度、对外贸易规模、政府对教育科技支持规模以及法制环境等，因此，可以认为F1是表征经济基础和制度信用文化的综合因子，可以命名为经济社会因子;财政支出/GDP、预算内财政收入/支出在第二公因子（F2）上具有较高的载荷，F2主要解释了这2个变量，反映了地区政府的主导及财政平衡能力，因此，可以认为F2是表征政府治理能力的综合因子，可以命名为财政因子;第三个公因子（F3）在辖内金融机构贷款总额/存款总额、保费收入/GDP上具有较高的载荷，这2个变量，主要反映了地区金融机构提供金融服务的能力，因此，可以认为F3是表征地区金融机构发展的综合因子，可以命名为金融因子。

3.因子得分

采用回归法构建因子得分函数：

其中，公因子的权重为因子分析过中产生的各因子对应的方差贡献率。利用这一公式计算综合统计量，对河南省18个地区的金融生态环境进行分析和综合评价。各地市的综合得分及排名如表2所示。

说明：其中0为因子得分的均值，1为因子得分的标准差。大于0表示高于平均水平，小于0表示低于平均水平。因子得分的前三名的上标*进行显著性的表示。

通过因子分析，表2中，郑州市是河南省18个地区中综合得分最高的地区，洛阳、新乡、南阳紧随其后，这4个地市高于平均值，综合得分均为正值。其余14个地市低于平均水平，综合得分均为负值，其中排名后五位的依次为濮阳、三门峡、漯河、鹤壁和济源。

（三）聚类分析

根据本文研究的内容，我们选择用系统聚类分析中的Q型聚类。结合上文因子分析，我们得出的三个公因子量纲相同，可直接将这三个公因子作为样本变量进行计算，以地区名称作为分类标签。运用SPSS软件进行聚类分析，结合聚类谱系图将聚类结果整理如表3所示：

四、结语

第一类区域为郑州市。经济社会因子、财政因子和金融因子三个公因子所涵盖的15个指标，郑州市均处于河南省领先地位。由于郑州市是河南省的政治、经济、文化的中心，因此良好的经济硬实力、科教软实力以及公正有效的法律保证能够为郑州市区域金融生态环境的良好有序发展保驾护航。在全省18地市构成的大样本中，郑州市独树一帜的，独领风骚。当然，这也离不开郑州市政府努力打造郑州成为中部地区区域性金融中心的政策支持。

第二类区域为开封市、洛阳市、平顶山市、新乡市、焦作市、许昌市、三门峡市、济源市8个地区。该层次中包含了中原城市群中的绝大部分区域。这一区域内，开封市表现不佳，无论是经济社会因子、财政因子，还是金融因子都处于全省的中下游水平。其他7个地市的相似之处在于，三个公因子中最多有一个因子是处于河南省上等水平，但另外两个因子是处于河南省发展的中等水平，这典型的说明了金融生态环境运行中的各因素发展的非均衡性，而这种非均衡的发展又使得同一地区在不同方面的表现优劣差异明显。

第三类区域为安阳市、漯河市、濮阳市3个地区。这些地区相似之处在于，经济社会因子上，三个地区排名都属于河南省中下游水平;财政因子位于河南省省中上游水平;而金融因子方面，位于河南省的上游水平。也就是说，这两个地区，在金融生态环境的建设中所反映出的问题就是，经济发展硬实力、对外开放程度、科教水平以及法律公正有效方面有所欠缺，但是在这两个地区财政支持力度、经济市场化程度、金融发展对经济的支持程度还是值得其他落后地区借鉴学习的。

第四类区域为鹤壁。鹤壁地区在金融生态环境运行中的特点也是非常明显的，经济社会因子、财政因子和金融因子这三个方面都有所欠缺，表现在排名上就是处于河南省的下游水平，因此该地区应该全面优化金融生态环境。

第五类区域为南阳市、信阳市、周口市、商丘市和驻马店市5个地区。这一层次主要以河南省的黄淮地区为主。这一区域的主要特点为经济社会因子排名属于上游水平，但财政因子排名处于下游水平，两者表现天差地别，截然不同。在影响金融生态环境运行的因素中，发展的非均衡性尤为突出，结合因子的排名建议要特别注重减少政府对经济的干预，提高政府收入中的税收收入。

（作者单位：河南牧业经济学院金融与会计学院）