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        區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境與資金遷徙

        2015-12-01 06:01:41宋保慶黃曉宇
        金融理論探索 2015年2期
        關鍵詞:定量變量資金

        宋保慶,黃曉宇

        (1.中國人民銀行石家莊中心支行,石家莊 050000;2.中國人民銀行張家口中心支行,河北 張家口 075000)

        區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境與資金遷徙

        宋保慶1,黃曉宇2

        (1.中國人民銀行石家莊中心支行,石家莊 050000;2.中國人民銀行張家口中心支行,河北 張家口 075000)

        本文主要運用因子分析法來評價河北省11個市的區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境,以及區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境對資金遷徙的影響。實證研究表明,金融生態(tài)環(huán)境的資金“洼地”效應明顯,是資金遷徙的重要誘因,金融生態(tài)環(huán)境的改善,有助于提高區(qū)域資金吸引力。

        金融生態(tài)環(huán)境;資金遷徙;關系

        中國人民銀行行長周小川2004年首次提出金融生態(tài)環(huán)境的概念。[1]金融生態(tài)環(huán)境是指金融主體賴以生存和發(fā)展并與之相互作用、相互影響的各要素的總和,既包含宏觀經(jīng)濟環(huán)境,也包含影響金融主體實現(xiàn)經(jīng)營利益和規(guī)避風險的相關法律、監(jiān)管制度等軟環(huán)境。本文所指的區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境包括經(jīng)濟因素和制度因素兩個方面。經(jīng)濟因素是指重要的經(jīng)濟總量和結構,主要有地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、吸引外資情況、財政收支情況、居民生活情況、金融資產(chǎn)情況等。制度因素則是影響金融活動開展的交易規(guī)則和文化因素,包括該地區(qū)的法制情況、社會信用建設情況以及企業(yè)經(jīng)營基礎環(huán)境等。本文主要運用因子分析法來評價河北省11個市的區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境,以及區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境對資金遷徙的影響。

        一、研究模型及方法

        本文主要運用因子分析和面板數(shù)據(jù)模型進行相關研究分析。因子分析法是利用降維思想,從研究原始變量相關矩陣或協(xié)方差矩陣的內(nèi)部依賴關系出發(fā),把一些具有錯綜復雜關系的多個變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種多元統(tǒng)計分析方法。

        (一)因子分析模型

        設Xi有P個變量,表示為

        Xi=μi+ai1F1+……+aimFm+εi(m≤p)

        其中,F(xiàn)1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m為公共因子,是不可觀測變量,它們的系數(shù)稱之為因子載荷。εi是特殊因子,是沒有被前m個公共因子包含的信息部分。其中:

        (二)面板數(shù)據(jù)模型

        面板數(shù)據(jù)又稱平行數(shù)據(jù),含有指標的橫截面數(shù)據(jù)和時間序列兩維信息,與一維計量經(jīng)濟學模型分析相比,具有顯著優(yōu)勢:首先,擴大樣本容量,能夠有效地減少解釋變量出現(xiàn)的多重共線性;第二,能夠更好地解決計量模型中忽略變量與解釋變量的相關性,從而使得參數(shù)估計結果更為可信;第三,能夠控制個體的異質性。

        面板模型估計首先應確定模型的類型,是屬于隨機效應模型還是固定效應模型;其次需要確定模型的系數(shù)類型,通過構造F統(tǒng)計量來判定,F(xiàn)1和F2分別表示相應的統(tǒng)計量:

        如果F2小于臨界值,則接受固定系數(shù)模型的假設;否則須繼續(xù)對F1進行判斷。若F1小于臨界值,則接受變截距模型的假設,否則接受可變系數(shù)模型。

        二、金融生態(tài)環(huán)境評價研究文獻綜述

        如何構建合理的金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系、如何科學準確地評價金融生態(tài)環(huán)境、如何改善地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境提高資源配置效率,是地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境建設的關鍵。在評價指標體系建設方面,專家學者和科研機構進行了很多有益的探索和嘗試(見表1)。

        表1 部分研究文獻對金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系的構建

        在評價方法上,李揚(2005)運用數(shù)據(jù)包絡分析模型(DEA)構建了一個刻畫“金融生態(tài)環(huán)境邊界”的超曲面,進而得出綜合評價指標并分析各子要素對綜合評價指數(shù)的貢獻。徐諾金(2007)提出了包括狀態(tài)、主體、環(huán)境和監(jiān)管四類指標的金融生態(tài)指標評價體系,采用因子分析和層次分析(AHP)相結合的方法對廣東金融生態(tài)狀況進行了實證分析。張瑞懷(2006)引入BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型(ANN)建立了農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境構成要素與現(xiàn)實狀況的綜合評價模型。苗麗娜(2007)運用系統(tǒng)動力學的方法(SD)建立了金融生態(tài)環(huán)境的因果關系圖及系統(tǒng)動力學仿真模型。

        在金融生態(tài)環(huán)境與資金遷徙分析方面,人民銀行哈爾濱中心支行(2006)、蕭安富(2005)、李揚(2011)、人民銀行洛陽市中心支行(2006)等對金融生態(tài)環(huán)境和資金遷徙進行了定性分析和理論討論。姚耀軍(2012、2013)采用空間計量模型對金融生態(tài)環(huán)境質量的資金“洼地”效應、信貸資金的跨區(qū)域配置效率進行了分析。

        從以往的研究文獻可以看出,大多數(shù)研究者在評價指標的選擇上比較籠統(tǒng);選擇的指標主要是總量指標,無法深入分析微觀主體對金融生態(tài)環(huán)境的反應。對區(qū)位因素、歷史因素以及部分區(qū)域出現(xiàn)的一些新情況、新問題考慮不夠全面。比如近年來,社會融資結構日益復雜、地方融資平臺異軍突起,影子銀行快速發(fā)展,信托、理財異常火爆等。對這些新情況、新問題,我們在構建評價指標體系和選擇評價方法時應充分考慮。

        三、河北省金融生態(tài)環(huán)境評價

        (一)評價體系的構建

        結合以往的研究成果和河北省的具體情況,根據(jù)數(shù)據(jù)的全面性、互補性、可得性、客觀性,本文構建了涵蓋經(jīng)濟、金融、法制、信用、經(jīng)營等方面的定量和定性兩類評價指標。定量指標的數(shù)據(jù)來源于歷年河北省經(jīng)濟年鑒、河北省統(tǒng)計公報,取值區(qū)間為2010~2013年;定性指標的數(shù)據(jù)采用調(diào)查問卷的形式獲得,我們對河北省各地市銀行家和企業(yè)家進行了調(diào)查,以期能通過定性分析考察微觀主體對金融生態(tài)環(huán)境的敏感程度,數(shù)據(jù)為2013年調(diào)查數(shù)據(jù)?;谏鲜鲈瓌t構建了河北省金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系,包括定量和定性指標各22個(見表2)。

        (二)具體評價

        1.定量指標的處理和計算

        我們采用多元統(tǒng)計的因子分析法作為區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境評價分析模型,對22個定量評價指標進行分析。因子分析是利用“降維”思想,通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關系,探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結構,并用少數(shù)幾個“抽象”變量來描述原有變量間的相互關系,將關系比較密切的幾個變量歸在同一類別中,每一類變量就成為一個因子。因子分析法的優(yōu)點首先在于指標間相關影響的消除,這是由于先將原有變量進行了數(shù)據(jù)變換(矩陣旋轉),使之相互獨立,而后才進行綜合評價;其次公共因子的權重取決于其對矩陣變化的貢獻率,這就克服了一些評價方法中人為確定權數(shù)的主觀偏頗,從而使評價結果更客觀合理。

        表2 金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系

        首先對各指標進行相關系數(shù)分析,結果顯示各指標之間的相關系數(shù)較大,初步判斷可以進行因子分析。將2013年11個城市的22個宏觀指標數(shù)據(jù)進行因子分析,得出了因子方差表(見表3)。

        表3 因子方差表

        按照特征值大于1的原則,提取前5個公因子,這5個公因子對樣本方差的累計貢獻率達到了89.8%,能夠反映原始數(shù)據(jù)的絕大多數(shù)信息,已經(jīng)足夠描述所選指標發(fā)展的總體水平。

        提取出5個公因子后,可以計算各變量的共同度。變量共同度表示各變量中所含原始信息能被提取出的公因子所表示的程度,結果顯示除了貸款對經(jīng)濟增長貢獻程度的共同度為64.2%外,其余變量的共同度都在80%以上。因此,5個公因子對各指標的解釋能力是比較強的,通過具有Kaiser標準化的正交旋轉法,得到旋轉因子成分矩陣和成分得分系數(shù)矩陣。采用主成分法計算因子載荷矩陣,據(jù)此可以說明各因子在變量上的載荷,即影響程度。由于初始的因子載荷矩陣系數(shù)不明顯,為了使因子載荷矩陣中的系數(shù)向0~1分化,對初始因子載荷矩陣進行方差最大旋轉,旋轉后的因子載荷矩陣如表4所示。

        結果顯示,因子1中地區(qū)生產(chǎn)總值、全部財政收入、全社會固定資產(chǎn)投資最為顯著,基本代表了經(jīng)濟基礎的影響。依此類推,因子2可以描述為金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展效率的影響,因子3描述為人民生活及保障,因子4可描述為信貸對經(jīng)濟的支持情況,因子5可描述為金融資產(chǎn)質量的影響。

        利用回歸法計算出因子得分,以各因子的方差貢獻率占5個因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總,得出各城市的綜合得分情況(見表5)。

        表4 變量共同度、旋轉后因子載荷矩陣

        表5 因子得分表

        F=(39.74F1+22.64F2+12.81F3+8.18F4+6.43F5)/ 89.8

        依照上述方法對2010~2013年4年數(shù)據(jù)進行評價分析,發(fā)現(xiàn)4年間各地市金融生態(tài)環(huán)境得分情況較為穩(wěn)定,綜合得分排名多數(shù)地區(qū)保持不變(見表6)。

        表6 2010~2013年河北省各地市金融生態(tài)環(huán)境變化

        2.對定性指標的處理和計算

        本文對不同問題選項賦以不同權重,根據(jù)實際調(diào)查結果計算每個指標得分,最終匯總綜合得分,然后對數(shù)據(jù)進行標準化處理,去除數(shù)據(jù)的單位限制,將其轉化為無量綱的純數(shù)值,便于不同單位或量級的指標能夠進行比較。

        表7 微觀評價指標標準化得分表

        3.綜合分析

        比較上述各市定量指標與定性指標的結果可見,二者對金融生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的判斷結果并不完全一致,甚至部分市出現(xiàn)較大差異。如2013年,衡水定量指標得分排第6位,定性指標得分排名第1位;石家莊和唐山定量指標得分排名第1、2位,定性指標得分排第10、11位。出現(xiàn)如此差異,探究原因,筆者認為:一是由于定性指標的數(shù)據(jù)是從微觀視角獲得的,被調(diào)查的企業(yè)家、銀行家作為金融活動的重要參與者,對金融生態(tài)環(huán)境有更直接的感受,而定量指標具有滯后性;二是由于定量指標難以反映微觀主體之間的差異,造成評價結果的不一致。

        從另一個角度分析,定量評價結果是各地市經(jīng)濟發(fā)展總量、金融規(guī)模等“硬指標”的體現(xiàn),而定量評價排名較為落后的地區(qū),比如衡水,在“硬指標”短時間內(nèi)難以改善的背景下,通過提升政府效能、健全信用體系、優(yōu)化司法環(huán)境、加大引資力度等“軟指標”來促進地方金融生態(tài)環(huán)境不斷提升。

        上述結果進一步佐證了對區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的評價,要在指標選取上與時俱進,不能僅根據(jù)經(jīng)濟金融等定量指標進行分析判斷。企業(yè)、民眾群體對金融生態(tài)環(huán)境的感受等也是衡量區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要依據(jù)。同時也說明,河北省各地市的金融生態(tài)環(huán)境,特別是定量與定性指標評價差異較大的地市,存在較大的改善和提升潛力。

        四、金融生態(tài)環(huán)境與資金遷徙的關系

        金融生態(tài)環(huán)境的改善能夠提高本地區(qū)對外部資金的吸引力,促進本地區(qū)的資本積累,從而形成資金“洼地”效應。本文從資金存量和資金流量兩個角度來衡量資金的地區(qū)遷徙情況。由于各地區(qū)存貸比在一定程度上可以反映信貸資金存量的使用效率,且信貸資金在社會資金存量中占比較大,因此選擇本外幣余額存貸比作為衡量資金存量遷徙情況的指標;社會融資總量是增量指標,可以反映區(qū)域在一定時間內(nèi)的社會融資總規(guī)模和結構,本文選擇當年社會融資規(guī)模作為衡量資金增量遷徙情況的指標。以下根據(jù)上述定量分析得到的各地區(qū)2010~2013年金融生態(tài)環(huán)境得分情況,進行分析。

        (一)計量模型選擇

        筆者采用面板數(shù)據(jù)模型進行實證分析,以驗證河北省各地市之間的資金遷徙情況。考慮到各經(jīng)濟變量之間大多存在著一定的相關性,且模型中包含解釋變量過多會影響到模型估計的效果,本文選取經(jīng)濟增長作為控制指標,建立如下的面板數(shù)據(jù)模型:

        EF=αi+β1AGit+β2FEit+εit

        SR=χi+φ1AGit+φ2FEit+ωit

        其中FE是金融生態(tài)環(huán)境得分;EF和SR分別為反映資金遷徙的存量指標和增量指標,分別用本外幣余額存貸比和社會融資總量表示;人均GDP為惟一控制指標,用AG表示;α、β和χ、φ分別表示相應的固定影響和各指標對資金遷徙的影響;ε、ω是隨機誤差項,服從經(jīng)典假設。

        (二)模型估計

        鑒于本文選取了河北省所有地級市的樣本數(shù)據(jù),因此面板數(shù)據(jù)模型屬于固定效應影響,只需進行協(xié)方差檢驗以明確其為變系數(shù)模型還是變截距模型。基于EVIEWS6.0計算得出檢驗的兩個F統(tǒng)計量值,以及對應自由度F統(tǒng)計量的臨界值,如表8所示。

        表8 協(xié)方差檢驗結果

        協(xié)方差檢驗結果表明,模型的設定拒絕固定截距和不變系數(shù)的原假設,接受不變系數(shù)變截距的原假設。因此,模型設定為固定效應影響的變截距模型。

        基于截面加權的加權最小二乘估計(C-S GLS)可以消除面板數(shù)據(jù)回歸殘差中的截面異方差,EF(1)和EF(2)的被解釋變量為河北省11個地市的本外幣余額存貸比,解釋變量為相應地市的經(jīng)濟增長指標和金融生態(tài)環(huán)境得分,EF(1)的D-W值偏小,表明回歸殘差存在一定的相關性,因此EF(2)中加入自回歸項AR(1),整個模型的D-W值明顯改善;SR為各地市社會融資總量與經(jīng)濟增長、金融生態(tài)環(huán)境之間的關系模型,估計結果見表9。

        表9 面板模型估計結果

        結果顯示:無論資金存量還是資金增量方面,金融生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化對資金遷徙均存在顯著的正向影響,即金融生態(tài)環(huán)境質量優(yōu)化和改善具有明顯的資金“洼地”效應。一個地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境質量高,該地區(qū)能夠吸引的域外資金越多,融資渠道越豐富,反之亦然。

        五、相關結論及建議

        本文采用定量評價與定性評價相結合的辦法對河北省11個地市的金融生態(tài)環(huán)境進行評價?;痉椒ㄊ?,分別選擇了22個定量評價指標和22個定性評價指標;定量指標均根據(jù)權威發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算;定性指標根據(jù)對銀行家和企業(yè)家的調(diào)查意見進行匯總并做量化處理得出。兩類評價指標體系可分別得出對各地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的評價結果,但二者的結果并不完全一致,甚至有些地市差距很大,這說明,對一個地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的評價不僅要進行定量分析,也需要參考定性分析的結果,特別是站在微觀經(jīng)濟主體角度進行的定性分析結果,他們感受往往更接近真實。通過對河北省各地市金融生態(tài)環(huán)境和資金遷徙的關系進行了實證分析,得出以下結論:

        一是河北省各地市金融生態(tài)環(huán)境差異較大。從經(jīng)濟基礎、金融發(fā)展等定量指標的評價結果看,石家莊、唐山等經(jīng)濟金融總量較高地市的金融生態(tài)環(huán)境要優(yōu)于其他地區(qū)。從法制環(huán)境、信用環(huán)境、經(jīng)營環(huán)境等定性指標的評價結果看,衡水、廊坊、保定的金融生態(tài)環(huán)境最優(yōu)。因此不同地市提升金融生態(tài)環(huán)境的著力點也不同。石家莊、唐山等地應在優(yōu)化法制環(huán)境、提升政府效能、減少行政干預、完善企業(yè)經(jīng)營環(huán)境等方面下功夫;衡水、秦皇島應在自己的“短板”——經(jīng)濟發(fā)展、金融規(guī)模、金融資產(chǎn)質量等方面努力提高。通過觀察河北省各地2010~2013年金融生態(tài)環(huán)境的變化狀況可見,各地的金融生態(tài)環(huán)境均有不同程度的改善,但排名情況變化較小。

        二是金融生態(tài)環(huán)境的資金“洼地”效應明顯,是資金遷徙的重要誘因。通過對金融生態(tài)環(huán)境和資金遷徙的實證分析,可以明顯看出,無論是從資金存量方面,還是從資金增量方面,金融生態(tài)環(huán)境的改善,均有助于該地區(qū)資金吸引能力的提升。

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        [2]鄭志瑛.金融資源區(qū)域流動的原因與誘導[N].金融時報,2014-07-07.

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        [4]朱從玖.深化改革營造良好金融生態(tài)環(huán)境[J].中國金融,2013(13):15-17.

        [5]周學東.區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境建設探索[J].中國金融,2013(13):19-21.

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        (責任編輯:郄彥平;校對:龍會芳)

        F830.2

        A

        1006-3544(2015)02-0030-06

        2014-12-02

        宋保慶(1985-),男,河北邯鄲人,中國人民銀行石家莊中心支行經(jīng)濟師,研究方向為計量經(jīng)濟分析;黃曉宇,男,中國人民銀行張家口中心支行經(jīng)濟師,研究方向為貨幣政策。

        作者申明:本文僅代表作者個人觀點,與供職單位無關,文責自負。

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