摘要：針對(duì)金融生態(tài)評(píng)估常用的正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化、專家法、標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)、因子分析以及層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)等方法進(jìn)行比較研究，分析比較各種方法的優(yōu)勢(shì)和不足，為科學(xué)、有效開(kāi)展區(qū)域金融生態(tài)評(píng)估提供參考。

關(guān)鍵詞：金融生態(tài) 評(píng)估方法 比較

開(kāi)展金融生態(tài)評(píng)估是完善金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)長(zhǎng)效機(jī)制的重要推手。自金融生態(tài)概念提出以來(lái)，眾多專家學(xué)者對(duì)金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法進(jìn)行了深入研究，陜西、湖北、攀枝花、鶴壁等省市政府將區(qū)域金融生態(tài)評(píng)估納入日常工作，中國(guó)社科院金融研究所連續(xù)3次發(fā)布了中國(guó)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)報(bào)告，影響深遠(yuǎn)。本文結(jié)合實(shí)踐探索，對(duì)金融生態(tài)評(píng)估常用方法進(jìn)行研究比較，分析各種評(píng)估方法的優(yōu)勢(shì)和不足，期望為評(píng)估工作進(jìn)一步開(kāi)展提供有益的參考。

一、指標(biāo)體系與評(píng)估概述

金融生態(tài)指標(biāo)體系通常表現(xiàn)為分層樹(shù)形結(jié)構(gòu)，以某市縣域金融生態(tài)評(píng)估為例，采用三層指標(biāo)體系，由4個(gè)項(xiàng)目、12個(gè)子項(xiàng)目以及下級(jí)指標(biāo)組成，見(jiàn)表1：

評(píng)估是根據(jù)指標(biāo)體系對(duì)多個(gè)對(duì)象的狀況進(jìn)行綜合評(píng)判，依據(jù)結(jié)果進(jìn)行排序、分級(jí)，評(píng)估過(guò)程自下而上，依次進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)處理、子項(xiàng)目得分計(jì)算、項(xiàng)目計(jì)算以及項(xiàng)目到總目標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)?？傮w上看，金融生態(tài)評(píng)估思路有主觀、客觀之分，標(biāo)準(zhǔn)有動(dòng)態(tài)、靜態(tài)之別，評(píng)估結(jié)果又有絕對(duì)、相對(duì)的不同。

二、原始數(shù)據(jù)處理

金融生態(tài)評(píng)估指標(biāo)包括總量指標(biāo)、增長(zhǎng)速度指標(biāo)、結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)等不同類型，首先要將樣本的指標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)得分，這是一個(gè)去量綱化的過(guò)程，將各種量綱如億元、元/人、百分比等統(tǒng)一化為無(wú)單位的分值。

（一）分段線性法

根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)，將指標(biāo)可能的取值范圍劃分為若干個(gè)區(qū)間，每個(gè)區(qū)間內(nèi)按照線性公式計(jì)算指標(biāo)得分，如表2:

多區(qū)間線性化屬于主觀方法，采用靜態(tài)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算指標(biāo)得分，簡(jiǎn)單易行，且樣本相互獨(dú)立，難點(diǎn)在于如何劃分區(qū)間并確定各段的閥值和直線的斜率。該方法高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)和區(qū)域?qū)嶋H情況，準(zhǔn)確性難以保證，通用性差。

（二）功效系數(shù)法

對(duì)每一項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)確定一個(gè)滿意值和不允許值，以滿意值為上限，以不允許值為下限，計(jì)算各指標(biāo)實(shí)現(xiàn)滿意值的程度，以此確定各指標(biāo)的分?jǐn)?shù)。例如：

單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)估分值di= 40+55*(Zi-MinZ)/(MaxZ-MinZ)

式中40為指標(biāo)得分下限，55表示得分上限為95分（40+55），Zi為原始指標(biāo)值，MinZ、MaxZ分別為所有評(píng)級(jí)對(duì)象的最小、最大值。功效系數(shù)法為減少單一標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)而造成的評(píng)價(jià)結(jié)果偏差，設(shè)置了在相同條件下評(píng)價(jià)某指標(biāo)所參照的評(píng)價(jià)指標(biāo)值范圍，并根據(jù)指標(biāo)實(shí)際值在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)所處位置計(jì)算評(píng)價(jià)得分，既與評(píng)價(jià)多檔次的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)相適，也能在指標(biāo)值相差較大情況下減少誤差、客觀反映評(píng)級(jí)對(duì)象狀況。此外還可設(shè)置多個(gè)檔次，滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

（三）正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化和累積概率分布方法對(duì)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱分值。將各評(píng)估對(duì)象的考核指標(biāo)Xj視為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，即Xj~ N(μj，σj)，設(shè)第i個(gè)對(duì)象在第j個(gè)考核指標(biāo)Xj上的值為Xij，首先計(jì)算Xj的均值和標(biāo)準(zhǔn)差并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：

此時(shí)指標(biāo)Xj轉(zhuǎn)化為均值為0、方差為1的隨機(jī)變量。

其次求出對(duì)象i在指標(biāo)Xj上的累計(jì)概率分布值Pij。由于第j個(gè)指標(biāo)Xj已轉(zhuǎn)化為均值為0、方差為1的隨機(jī)變量，則對(duì)應(yīng)的分布函數(shù)為：

據(jù)可求得Xij'對(duì)應(yīng)的累積概率分布值Pij，其含義為P(Xj

正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化屬于客觀性方法，每個(gè)樣本的指標(biāo)得分取決于它在全部樣本中所處的位置，具有顯著的相對(duì)性特點(diǎn)，是一種動(dòng)態(tài)比較方法，所有樣本值被視為正態(tài)分布，不同對(duì)象原始指標(biāo)的差距（如GDP增長(zhǎng)率）被充分放大。該方法依據(jù)指標(biāo)的絕對(duì)值，未考慮指標(biāo)值合理性問(wèn)題（如商業(yè)銀行資本充足率8%-12%最優(yōu)區(qū)間），此外為了保證相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的適應(yīng)性，樣本的個(gè)數(shù)應(yīng)達(dá)到一定的數(shù)量要求。

三、指標(biāo)權(quán)重的確定

由若干指標(biāo)計(jì)算上層得分的過(guò)程類似多屬性決策問(wèn)題的求解，指標(biāo)權(quán)重的確定具有非常重要的作用，關(guān)系到?jīng)Q策結(jié)果的可靠性與正確性。確定權(quán)重的方法主要分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主客觀綜合賦權(quán)法三大類。

（一）專家賦權(quán)法

指標(biāo)權(quán)重由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和對(duì)實(shí)際的判斷給出，此評(píng)價(jià)方式建立在對(duì)評(píng)估對(duì)象有較為全面把握的基礎(chǔ)之上，前提是對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的影響因素及這些因素的作用方向、力度等均有明確的定性判斷，反映了主觀意向，如表3：

主觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)是，專家可以根據(jù)實(shí)際的決策問(wèn)題和專家自身的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)合理地確定各屬性的權(quán)重，在一定程度從宏觀上體現(xiàn)決策目標(biāo)，有效地反映各指標(biāo)對(duì)目標(biāo)的影響程度，體現(xiàn)決策者的評(píng)價(jià)目的，能較好地遵循重要性原則，不至于出現(xiàn)屬性權(quán)重與屬性實(shí)際重要程度相悖的情況。缺點(diǎn)在于反映的是決策者的主觀意向，主觀隨意性大，客觀性較差，在評(píng)判時(shí)可能因指標(biāo)太多而無(wú)法綜合和分別考慮，所定權(quán)重存在粗糙、不準(zhǔn)確的弊端。

（二）標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)

客觀賦權(quán)法的特點(diǎn)是直接利用各項(xiàng)指標(biāo)（屬性）所包含的信息計(jì)算得到指標(biāo)權(quán)重，各屬性權(quán)重的大小應(yīng)根據(jù)屬性值差異的大小來(lái)確定，差異越大，則該屬性的權(quán)重越大，反之則越小。標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)法是其中的一種，采用標(biāo)準(zhǔn)差歸一化確定原始指標(biāo)層指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差較大的指標(biāo)賦予較高的權(quán)重，有利于充分提取原始指標(biāo)中體現(xiàn)差異的信息。例如，設(shè)經(jīng)濟(jì)案件結(jié)案率X111的標(biāo)準(zhǔn)差為σ1，金融案件結(jié)案率X112的標(biāo)準(zhǔn)差為σ2，即：

其中Xi、Xj分別為各評(píng)估對(duì)象在兩個(gè)指標(biāo)上的得分，進(jìn)行歸一化處理：

此時(shí)ω111、ω112分別為經(jīng)濟(jì)案件結(jié)案率和金融案件結(jié)案率在原始指標(biāo)層的權(quán)重。

客觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)是根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來(lái)確定權(quán)重，客觀性強(qiáng)，具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)，便于自動(dòng)化計(jì)算處理。缺點(diǎn)是沒(méi)有考慮決策者的主觀意向，確定的權(quán)重可能與實(shí)際脫節(jié)，因?yàn)樽钪匾膶傩圆灰欢ㄊ顾袥Q策方案的屬性值具有最大差異，而最不重要的屬性卻有可能使所有決策方案的屬性值具有較大差異。此方法采取動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，適合排序和與其他樣本橫向比較。

（三）因子分析法

前面兩種方法都隱含了一個(gè)基本要求，即指標(biāo)之間相互獨(dú)立，在實(shí)際中做到這點(diǎn)較困難。通常多指標(biāo)如保險(xiǎn)收入、保險(xiǎn)深度、保險(xiǎn)密度等都有一定的相關(guān)性，為消除這一影響，可采用因子分析方法，在確定各指標(biāo)權(quán)重的同時(shí)也算出了子項(xiàng)目的得分。

因子分析的目的是用少數(shù)幾個(gè)因子描述多因素之間的聯(lián)系，將相關(guān)比較密切的幾個(gè)變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個(gè)因子，以較少的幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息。運(yùn)用這種研究技術(shù)，可以方便地找出影響項(xiàng)目的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權(quán)重）。因子分析的核心問(wèn)題有二，一是構(gòu)造因子變量，二是對(duì)因子變量進(jìn)行命名解釋，計(jì)算過(guò)程為：（1）將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，消除變量間在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同。（2）求標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣及其特征值、特征向量；（3）計(jì)算方差貢獻(xiàn)率與累積方差貢獻(xiàn)率；（4）確定因子：設(shè)共有p個(gè)因子，如果前m個(gè)因子包含的數(shù)據(jù)信息總量即累積貢獻(xiàn)率不低于80%時(shí)，可取前m個(gè)因子來(lái)反映原評(píng)價(jià)指標(biāo)；（5）因子旋轉(zhuǎn)：必要時(shí)將因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)以獲得較為明顯的實(shí)際含義。（6）用原指標(biāo)的線性組合來(lái)求各因子得分（7）綜合得分：以各因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，線性組合得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)函數(shù)。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm )， wi為旋轉(zhuǎn)前或旋轉(zhuǎn)后因子的方差貢獻(xiàn)率（8）最后利用綜合得分確定名次排序。

四、綜合分析方法

金融生態(tài)評(píng)估項(xiàng)目層與總目標(biāo)得分的計(jì)算具有因素個(gè)數(shù)少、重要程度高、影響大等特點(diǎn)，需引起特別重視。通常采用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)等綜合方法確定權(quán)重并進(jìn)行匯總。

（一）層次分析法

在指標(biāo)體系具有明顯的結(jié)構(gòu)層次特點(diǎn)情況下，適合用層次分析法進(jìn)行研究。層次分析法（AHP）由薩蒂于1980年提出，是一種定性與定量相結(jié)合，系統(tǒng)化、層次化的主客觀綜合分析方法，其思想是把復(fù)雜問(wèn)題分解成各個(gè)組成要素，并將這些要素按支配關(guān)系進(jìn)行分組以形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)兩兩對(duì)比判斷確定每一層次中各要素的相對(duì)重要性（主觀），然后綜合決策者的判斷確定決策方案相對(duì)重要性的總排序（客觀）?？煞譃?個(gè)步驟：

第一，建立遞階層次結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系。分析系統(tǒng)中各因素之間的關(guān)系，建立遞階層次結(jié)構(gòu)，即分為項(xiàng)目層、子項(xiàng)目層和原始指標(biāo)層，如前表1所示。

第二，根據(jù)上下層隸屬關(guān)系和同一層次中各指標(biāo)的相對(duì)重要性構(gòu)造判斷矩陣。兩兩比較同層次各指標(biāo)對(duì)上層某指標(biāo)的相對(duì)重要性，采用比較標(biāo)度法賦予矩陣元素分值，見(jiàn)表4。

由此構(gòu)成判斷矩陣A=(aij)nxm，aij為針對(duì)上層某指標(biāo)而言子指標(biāo)ai比較aj的相對(duì)重要性程度。

第三，計(jì)算各層次指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)判斷矩陣提供的信息，可用算術(shù)平均法、幾何平均法、特征根法或最小二乘法中的任何一種確定各層因素的權(quán)重。

第四，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。由于判斷矩陣是專家賦予的，所以需要評(píng)價(jià)判斷矩陣的可靠性。依次計(jì)算隨機(jī)一致性指標(biāo)CI和一致性比率CR，當(dāng)CR<0.1時(shí)，則認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受；當(dāng)CR>0.1時(shí)，應(yīng)對(duì)判斷矩陣作適當(dāng)修正。根據(jù)以上方法，在項(xiàng)目層和子項(xiàng)目層上分別構(gòu)造判斷矩陣，計(jì)算出相應(yīng)的權(quán)重。

（二）模糊綜合評(píng)價(jià)

金融生態(tài)評(píng)估中經(jīng)常遇到這種情況：不能精確地判定指標(biāo)值的得分，但可大致將評(píng)價(jià)結(jié)果劃分為若干個(gè)等級(jí)，而指標(biāo)值可能同時(shí)被計(jì)入多個(gè)等級(jí)。此外，基于客觀數(shù)據(jù)的評(píng)估方法側(cè)重于某時(shí)點(diǎn)各樣本間的橫向排序比較，評(píng)估得到是動(dòng)態(tài)的相對(duì)值，而要使樣本數(shù)據(jù)縱向跨年度可比較，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果必須為絕對(duì)值。對(duì)以上非線性、模糊性等限制和要求，采用模糊綜合評(píng)判法是較好的選擇。

模糊綜合評(píng)價(jià)模型應(yīng)用模糊變換原理和最大隸屬度原則，綜合考慮被評(píng)事物或其屬性的相關(guān)因素，從多個(gè)指標(biāo)對(duì)被評(píng)價(jià)事物隸屬等級(jí)狀況進(jìn)行綜合性評(píng)判。它把被評(píng)判事物的變化區(qū)間做出劃分，一方面顧及對(duì)象的層次性，使得評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、影響因素的模糊性得以體現(xiàn)；另一方面又可以充分發(fā)揮人的經(jīng)驗(yàn)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際情況。模糊綜合評(píng)判結(jié)合定性和定量因素，擴(kuò)大了信息量，使評(píng)價(jià)結(jié)論更加可信。構(gòu)建指標(biāo)體系后，建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型，設(shè)評(píng)判對(duì)象為P：其因素集U={u1，u2，…，um}，評(píng)判等級(jí)集V={ v1，v2，…，vm}，，對(duì)U中每一因素根據(jù)評(píng)判集中的等級(jí)指標(biāo)進(jìn)行模糊評(píng)判，定性指標(biāo)可以由專家打分得出，定量指標(biāo)根據(jù)指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)建立分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)表，計(jì)算出相應(yīng)的隸屬度，得到評(píng)判矩陣：

其中，rij表示ui關(guān)于vj的隸屬程度，每行代表一個(gè)因素（評(píng)估指標(biāo)）對(duì)應(yīng)各等級(jí)的隸屬程度，(U，V，R)構(gòu)成了一個(gè)模糊綜合評(píng)判模型。確定各因素重要性指標(biāo)（權(quán)數(shù)），經(jīng)歸一化得B={b1，b2，…，bn} ，確定了對(duì)象P的綜合評(píng)判等級(jí)。如果給每個(gè)等級(jí)賦予標(biāo)準(zhǔn)分值，即可求得樣本絕對(duì)分值。

五、結(jié)論

（一）達(dá)標(biāo)考核。達(dá)標(biāo)考核評(píng)估應(yīng)采用靜態(tài)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)評(píng)估對(duì)象某個(gè)時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。指標(biāo)數(shù)據(jù)處理采用分段線性化，權(quán)重確定建議用專家判定或?qū)哟畏治龇?，主觀性較強(qiáng)，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為絕對(duì)得分，超過(guò)達(dá)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)即為合格。由于達(dá)標(biāo)考核的特點(diǎn)，有些指標(biāo)超過(guò)一定的值就得滿分，低于一定的值均不得分，因而不能完全體現(xiàn)各評(píng)估對(duì)象的差異，不大適合做橫向或縱向比較。

（二）評(píng)比排序。最常見(jiàn)的一種評(píng)估，目標(biāo)是充分體現(xiàn)出各評(píng)估對(duì)象的差異并能夠指出差距在何處。評(píng)估基本上完全依據(jù)樣本數(shù)據(jù)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義，評(píng)價(jià)過(guò)程是動(dòng)態(tài)的，樣本各項(xiàng)得分取決于數(shù)據(jù)在所有樣本中的相對(duì)位置，互為參照標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估結(jié)果是相對(duì)的，適合于樣本間進(jìn)行橫向比較。單個(gè)評(píng)估對(duì)象的歷史縱向比較沒(méi)有意義，例如今年85分與上年80分相比并不一定是金融生態(tài)絕對(duì)狀況得到改善，只能說(shuō)明在所有樣本中的今年排名更加靠前，原因有可能是其他評(píng)估對(duì)象的絕對(duì)指標(biāo)“惡化”所致。

（三）比較分析。連續(xù)對(duì)若干時(shí)點(diǎn)全部樣本的狀況進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)結(jié)果對(duì)樣本進(jìn)行分級(jí)。結(jié)合主觀法和客觀法的優(yōu)點(diǎn)，采用靜態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，指標(biāo)數(shù)據(jù)處理采用模糊綜合評(píng)判，項(xiàng)目的權(quán)重采用層次分析法計(jì)算得到，實(shí)際意義和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義明顯，綜合評(píng)價(jià)得分為絕對(duì)數(shù)值，既可用于樣本間的橫向比較，又可進(jìn)行樣本自身的歷史縱向比較分析，還便于對(duì)樣本進(jìn)行分級(jí)。

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