薛玉春

摘 要：基于和諧發(fā)展的視角，提出一套檢驗(yàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)金融業(yè)是否和諧發(fā)展的指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分分析和聚類分析法對(duì)長(zhǎng)三角城市群和諧發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測(cè)定、評(píng)價(jià)和分類。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)三角城市群 金融業(yè) 和諧發(fā)展指數(shù)

中圖分類號(hào)：F832.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2009）01-188-02

一、長(zhǎng)三角城市群的界定

長(zhǎng)江三角洲是我國(guó)最大的河口三角洲，泛指鎮(zhèn)江、揚(yáng)州以東長(zhǎng)江泥沙積成的沖積平原，位于江蘇省東南部、上海市及浙江省杭嘉湖地區(qū)。本文所指的長(zhǎng)三角城市群包括上海市，江蘇省的南京、蘇州、無(wú)錫、常州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、南通、泰州，以及浙江省的杭州、寧波、湖州、嘉興、紹興、舟山、臺(tái)州，共16個(gè)城市。

二、長(zhǎng)三角金融業(yè)和諧發(fā)展的意義

“長(zhǎng)三角”金融協(xié)調(diào)發(fā)展有利于推動(dòng)金融創(chuàng)新，提高“長(zhǎng)三角”金融機(jī)構(gòu)的綜合實(shí)力?！伴L(zhǎng)三角”經(jīng)濟(jì)圈是我國(guó)改革開(kāi)放的前沿地帶，經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，金融基礎(chǔ)相對(duì)較好，風(fēng)險(xiǎn)承受能力較強(qiáng)，有能力、有條件在金融創(chuàng)新方面進(jìn)行探索。推動(dòng)“長(zhǎng)三角”金融協(xié)調(diào)發(fā)展為在“長(zhǎng)三角”地區(qū)開(kāi)展金融創(chuàng)新試點(diǎn)提供了契機(jī)，有利于積累成功經(jīng)驗(yàn)，并與“珠三角”、“京津冀”等經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)區(qū)域相互借鑒經(jīng)驗(yàn)與合作，共同推動(dòng)全國(guó)范圍內(nèi)的金融改革和創(chuàng)新。金融創(chuàng)新方面的不斷探索與發(fā)展也有助于“長(zhǎng)三角”金融機(jī)構(gòu)提高競(jìng)爭(zhēng)力，更好地參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

三、長(zhǎng)三角金融業(yè)和諧指數(shù)分析

1.長(zhǎng)三角金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)。和服務(wù)業(yè)指數(shù)類似，金融和諧發(fā)展程度本文用金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)來(lái)衡量。用什么指標(biāo)體系構(gòu)建一個(gè)金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)，學(xué)術(shù)界并沒(méi)有統(tǒng)一的結(jié)論。在前人研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用下列8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)的衡量。包括：（1）金融業(yè)增加值；（2）金融業(yè)從業(yè)人員；（3）金融業(yè)增加值增長(zhǎng)速度；（4）金融業(yè)增加值占服務(wù)業(yè)增加值比重；（5）金融業(yè)增加值占GDP比重；（6）金融業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率；（7）金融業(yè)區(qū)位熵；（8）金融業(yè)專門化率。

（數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2007，上海統(tǒng)計(jì)年鑒2007，江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒2007，浙江統(tǒng)計(jì)年鑒2007，長(zhǎng)三角16個(gè)城市統(tǒng)計(jì)年鑒，以及2007年各城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)）

2.長(zhǎng)三角金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)的計(jì)量分析。對(duì)和諧發(fā)展指數(shù)指標(biāo)的計(jì)量采用因子分析法中的主成分分析法，使用的是SPSS軟件。在作因子分析前，首先需要檢驗(yàn)指標(biāo)間的相關(guān)性。從表2可以看出，KMO＝0.592>0.5，因子分析的效度還行，可以進(jìn)行因子分析；另外，如果巴特利檢驗(yàn)的P＝0.000<0.001，說(shuō)明因子的相關(guān)系數(shù)矩陣非單位矩陣，能夠提取最少的因子同時(shí)又能解釋大部分的方差，即效度可以。故很適合作因子分析。因子分析中，采用4次最大旋轉(zhuǎn)后得到表3。

根據(jù)主成分分析法的基本原理，主成分的個(gè)數(shù)可以通過(guò)累積貢獻(xiàn)率來(lái)確定。通常以累積貢獻(xiàn)率α≥0.85為標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于選定的q個(gè)主成分，若其累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了85%，即α≥0.85，則主成分可確定為q個(gè)。它表示，所選定的q個(gè)主成分，基本保留了原來(lái)p個(gè)變量的信息。在決定主成分的個(gè)數(shù)時(shí)，應(yīng)在α≥0.85的條件下，盡量減少主成分的個(gè)數(shù)。

表3給出了SPSS軟件計(jì)算出的金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)指標(biāo)主成分的貢獻(xiàn)率，第三主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了92.437%，超過(guò)了85%，表明前3個(gè)主成分基本保留了原來(lái)8個(gè)變量的信息，故主成分確定為3個(gè)，以每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例,可求出每個(gè)主成分的權(quán)重（見(jiàn)表4）。

以每個(gè)主成分的權(quán)重乘以相應(yīng)主成分值，即可得到主成分綜合模型：F。根據(jù)主成分綜合模型即可計(jì)算綜合主成分值，并對(duì)其按綜合主成分值進(jìn)行排序，即可對(duì)各地區(qū)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)比較。

本例中，各個(gè)城市3個(gè)主成分值乘上相應(yīng)的權(quán)重即得到表4,3個(gè)主成分權(quán)重得分值加總得到各城市金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)1；因經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)以后的主成分值數(shù)據(jù)中有負(fù)數(shù)，故對(duì)各城市金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)1進(jìn)行指標(biāo)平移得到各城市金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)2，并不影響各城市金融業(yè)和諧發(fā)展指數(shù)排序，處理方法采用極差標(biāo)準(zhǔn)化公式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非負(fù)化處理，結(jié)果見(jiàn)表5。

從表5中數(shù)據(jù)可以看出，長(zhǎng)三角16城市間金融和諧指數(shù)相對(duì)不平衡。上海、杭州和寧波分別占前三位，其次為蘇州、無(wú)錫紹興。且在前6名當(dāng)中，上海數(shù)值與第二的杭州相差太大，而杭州、寧波又與第四的蘇州相距甚遠(yuǎn)。最后幾名的常州、揚(yáng)州和鎮(zhèn)江的和諧指數(shù)更是小的很。

四、長(zhǎng)江三角洲城市群經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展聚類分析

采用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件聚類分析方法，對(duì)長(zhǎng)江三角洲16城市金融和諧發(fā)展聚類分析，結(jié)果如表6。

從SPSS聚類結(jié)果來(lái)看，分類的標(biāo)準(zhǔn)很大程度上跟各城市的金融和諧指數(shù)相關(guān)。其中，值得注意的是金融和諧指數(shù)排名中第6位的紹興歸到第三類，而排在第7位的南京歸到第二類。

五、結(jié)論

1.長(zhǎng)三角城市群中各城市金融和諧指數(shù)相對(duì)不平衡，各城市間差別較大。

2.對(duì)16城市采取3類聚類分析中，較和諧的有上海；和諧的有杭州、寧波、蘇州、無(wú)錫和南京；其他10個(gè)城市和諧評(píng)價(jià)一般。

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（作者單位：上海大學(xué)國(guó)際工商與管理學(xué)院 上海 200444）

（責(zé)編：若佳）