嚴(yán) 紅 何三峰

(中共四川省委黨校區(qū)域經(jīng)濟教研部，四川成都 610072)

四川金融發(fā)展水平綜合評價

嚴(yán) 紅 何三峰

(中共四川省委黨校區(qū)域經(jīng)濟教研部，四川成都 610072)

區(qū)域金融；綜合評價；主成分分析；聚類分析；四川省

金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展起著非常重要的作用。金融發(fā)展水平包括金融發(fā)展的規(guī)模、廣度和深度等方面，文章通過建立區(qū)域金融發(fā)展水平綜合評價體系，并利用主成分分析法和聚類分析法對四川省21個地市州的金融發(fā)展水平進(jìn)行測評和分類，揭示四川省區(qū)域金融發(fā)展水平的差異。研究表明：成都市作為省會城市，其金融發(fā)展水平綜合排名第一，排在最后三名的分別是涼山州、阿壩州和甘孜州。根據(jù)實證分析結(jié)果文章提出了促進(jìn)四川區(qū)域金融發(fā)展的政策建議。

金融業(yè)越發(fā)達(dá)的區(qū)域，金融活動對區(qū)域經(jīng)濟的滲透力越強，區(qū)域經(jīng)濟增長越快，這是一個普遍的規(guī)律。改革開放以來，金融發(fā)展在促進(jìn)中國改革成功、支撐國民經(jīng)濟持續(xù)快速增長、支持國家發(fā)展戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)等方面發(fā)揮著重要的積極作用*世界銀行報告中把金融因素作為中國改革成功的重要條件來看待。參見世界銀行：《1996年世界發(fā)展報告：從計劃到市場》。。伴隨中國經(jīng)濟的快速增長，中國金融業(yè)也得到了快速發(fā)展，金融資產(chǎn)總量迅猛增長，金融資產(chǎn)質(zhì)量也得到大幅提升。由于中國經(jīng)濟空間結(jié)構(gòu)存在明顯的差異性，再加上改革開放以來中國針對不同地區(qū)實施的差異化金融政策，導(dǎo)致中國的金融資源在空間上表現(xiàn)出明顯的非均衡性，金融發(fā)展的區(qū)域差異明顯。以四川省為例，作為西部經(jīng)濟“龍頭”，2015年全省GDP突破3萬億，總量居全國第六，西部第一，人民幣存貸款規(guī)模達(dá)98822億元，居西部第一。然而，四川省區(qū)域經(jīng)濟和金融發(fā)展的非均衡性尤顯突出，2015年，成都市GDP總量占四川省GDP總量的1/3，成都市存貸款總量占四川省存貸款總量的1/2，成都上市公司達(dá)59家，而四川其他地市州的上市公司為44家?？梢?，在四川省經(jīng)濟和金融發(fā)展中成都呈現(xiàn)一家獨大的地位。四川區(qū)域金融發(fā)展的差異是中國區(qū)域金融發(fā)展差異的典型代表，因此，本文以四川省為例，對四川區(qū)域金融發(fā)展水平進(jìn)行測度分析，探索區(qū)域金融發(fā)展差異的原因，對中國協(xié)調(diào)區(qū)域金融發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域金融健康發(fā)展具有重要意義。

一、四川區(qū)域金融發(fā)展水平評價體系

(一)評價模型選取

為了科學(xué)全面地分析四川區(qū)域金融發(fā)展的水平，本文選取11個金融指標(biāo)變量。首先采用主成分分析法對各地區(qū)金融發(fā)展水平進(jìn)行測度評分，再對區(qū)域金融進(jìn)行聚類分析。主成分分析法，也叫主分量分析，旨在利用降維的思想把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)，它把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。信息的大小通常用離差平方或方差來衡量，在數(shù)學(xué)變換中保持變量的總方差不變，使第一變量具有最大方差，成為第一主成分；第二變量的方差次大，并且和第一變量不相關(guān)，稱為第二主成分。依次類推，I個變量就有I個主成分。[1]聚類分析法，聚類就是分類，聚類分析，就是根據(jù)某種方法及準(zhǔn)則對一組樣本或變量進(jìn)行分類的多元統(tǒng)計分析方法。在統(tǒng)計分析中，對樣本進(jìn)行分類被稱為Q型聚類，對變量進(jìn)行分類被稱為R型聚類。本文是對四川省21個地市州的金融發(fā)展水平進(jìn)行聚類，因此采用Q型聚類分析法。聚類分析發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了不同的分類方式，有層次聚類法(Hierarchical Cluster Procedures)、迭代聚類法(Iterative Cluster Procedures)、快速聚類法(K-Means Cluster Procedures)等。[2]其中，層次聚類分析法最常使用，本文也選取該種方法。

(二)區(qū)域金融評價指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)收集

1.金融發(fā)展規(guī)模指標(biāo)

金融發(fā)展規(guī)模是反映金融發(fā)展水平的基礎(chǔ)性指標(biāo)，反映了金融發(fā)展的基礎(chǔ)與潛力，也是衡量金融發(fā)展實力的重要標(biāo)志。本文采用地區(qū)金融機構(gòu)年末存貸款總額反映銀行業(yè)金融資產(chǎn)規(guī)模，地區(qū)保費收入反映保險業(yè)資產(chǎn)規(guī)模，由于區(qū)域數(shù)據(jù)收集的限制，本文以地區(qū)上市公司總市值反映地區(qū)證券業(yè)資產(chǎn)規(guī)模；以地區(qū)上市公司數(shù)量和金融機構(gòu)數(shù)量反映該地區(qū)金融發(fā)展相關(guān)的數(shù)量規(guī)模*本文金融機構(gòu)數(shù)量指銀行業(yè)機構(gòu)數(shù)量、保險業(yè)機構(gòu)數(shù)量和證券期貨基金經(jīng)營機構(gòu)數(shù)量三者之和。；此外，將地區(qū)金融從業(yè)人數(shù)也納入反映金融發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)中，如表1所示。

2.金融發(fā)展的深度和廣度指標(biāo)

金融發(fā)展優(yōu)劣包括金融發(fā)展數(shù)量和質(zhì)量兩個方面，其中金融發(fā)展規(guī)模體現(xiàn)的是金融發(fā)展數(shù)量方面，而金融發(fā)展廣度與深度則體現(xiàn)的是金融發(fā)展質(zhì)量的優(yōu)劣。金融發(fā)展質(zhì)量也稱金融

發(fā)展效率，通常用金融相關(guān)比率、地區(qū)保險深度、地區(qū)證券化率、地區(qū)貸存比等指標(biāo)來衡量。金融相關(guān)比率(FIR)由Goldsmith(1969)提出，其定義為：全部金融資產(chǎn)價值除以全部有形資產(chǎn)價值(國民財富)所得的比率，它是用以衡量金融上層結(jié)構(gòu)規(guī)模的最廣泛的尺度[3]。溫濤等(2005)用貨幣存量和信貸存量與GDP的比率表示金融相關(guān)比率[4]，馮林等(2016)用銀行金融機構(gòu)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來反映金融相關(guān)比率[5]。根據(jù)區(qū)域金融數(shù)據(jù)的可得性，本文選取地區(qū)金融機構(gòu)存貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值代表地區(qū)金融相關(guān)比率；地區(qū)證券化率，指地區(qū)證券總市值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比，該比值衡量該地區(qū)證券市場直接融資的能力，也反映了證券市場的發(fā)展程度，本文選取地區(qū)上市公司市值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值代表地區(qū)證券化率；地區(qū)保險深度，指地區(qū)保費收入與地區(qū)生產(chǎn)總值之比，反映了該地區(qū)保險業(yè)的發(fā)展水平及發(fā)展程度；地區(qū)貸存比，指地區(qū)金融機構(gòu)貸款余額與存款余額的比率，反映了金融機構(gòu)對資金的利用效率，即存款轉(zhuǎn)化為投資的程度。

3.金融發(fā)展水平相關(guān)數(shù)據(jù)收集

由于數(shù)據(jù)獲取的限制，本文選取2015年四川省各地市州的相應(yīng)金融發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表2。

表1 金融發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)

表2 指標(biāo)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

數(shù)據(jù)來源：《2016四川統(tǒng)計年鑒》，中國保監(jiān)會四川監(jiān)管局網(wǎng)站，Wind數(shù)據(jù)庫。*各地區(qū)保費收入數(shù)據(jù)來源于中國保監(jiān)會四川監(jiān)管局，各地上市公司市值數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來源于《2016四川統(tǒng)計年鑒》。

二、四川區(qū)域金融發(fā)展水平的實證分析

(一)四川區(qū)域金融發(fā)展水平的主成分分析

1.數(shù)據(jù)適用性檢驗

利用SPSS 22.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球度檢驗，檢驗結(jié)果如表3，結(jié)果表明，KMO值為0.815，滿足主成分分析要求；Bartlett球度檢驗在0.00的顯著性水平上拒絕相關(guān)矩陣為單位矩陣的假設(shè)，且卡方值為521.427(P<0)，表明數(shù)據(jù)適合主成分分析。

2.主成分回歸分析

利用SPSS 22.0對表2中金融發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表4。

根據(jù)主成分提取的特征值必須是大于1的抽取原則，并結(jié)合碎石檢驗原則，利用碎石圖(即陡坡圖)，共抽取2個主要因子，前兩個特征值為7.862和1.316，其累計貢獻(xiàn)率為83.443%(>80%)，可以提出兩個主成分，且累計貢獻(xiàn)率高達(dá)83.443%，說明提取的主成分能夠很好涵蓋全部金融發(fā)展指標(biāo)的信息。

表3 KMO和Bartlett’s檢驗

表4 主成分提取分析表

由表5可得，第一主成分F1上具有較高載荷的變量有地區(qū)本外幣各項存款、本外幣各項貸款、上市公司總市值、保費收入、金融從業(yè)人員、上市公司數(shù)量、金融機構(gòu)數(shù)量以及金融相關(guān)比率，主要反映了金融發(fā)展的規(guī)模，其貢獻(xiàn)率達(dá)71.477%。地區(qū)保險深度、證券化率和存貸比在第二主成分F2有較高載荷，F(xiàn)2主要反映了金融發(fā)展的深度和廣度，可看做是金融發(fā)展的效率因子，其貢獻(xiàn)率達(dá)11.724%。

表5 初始因子載荷矩陣

由表4和表5數(shù)據(jù)計算可得各個樣本在各個因子上的得分，同時可得主成分F表達(dá)式：

F=0.86F1+0.14F2

根據(jù)各主成分F得分并對各區(qū)域金融發(fā)展綜合水平進(jìn)行排名，可得如表6所示的四川省區(qū)域金融發(fā)展水平的主成分得分及排名情況。

表6 四川區(qū)域金融發(fā)展水平的主成分得分及排名

表6中的綜合排名反映了四川各地區(qū)的金融發(fā)展差異。其中，成都、綿陽、宜賓、遂寧和樂山綜合得分是正值，表明這5個地區(qū)的金融發(fā)展水平整體高于四川省內(nèi)的金融發(fā)展平均水平，還有16個地區(qū)未達(dá)到全省平均水平，可見四川省區(qū)域金融發(fā)展水平差異化嚴(yán)重。從金融發(fā)展指標(biāo)結(jié)構(gòu)分析，全省金融發(fā)展的深度和廣度中的金融相關(guān)比率為3.29，保險深度為4.22%，證券化率為0.44，可見金融相關(guān)比率遠(yuǎn)大于證券化率和保險深度，反映出四川省金融發(fā)展是以間接投融資為主導(dǎo)的銀行金融機構(gòu)進(jìn)行金融資產(chǎn)的管理。從各個地區(qū)的金融發(fā)展內(nèi)部分析，金融發(fā)展水平最高的成都在主成分F1上得分12.03，排名第一，而在主成分F2上得分-0.28，排名13，由F表達(dá)式可看出，F(xiàn)1得分占F總得分的86%，而F2僅占14%，可見各地區(qū)凡在F1得分高者，總排名都在前列，金融發(fā)展綜合水平較高。F1主要反映的是金融發(fā)展規(guī)模，在反映四川金融發(fā)展水平的F表達(dá)式中F1占比高達(dá)86%，表明影響四川金融發(fā)展水平的主要因素是金融發(fā)展規(guī)模。F1得分排在最后三名的涼山、阿壩和甘孜，F(xiàn)值也倒數(shù)，其金融發(fā)展水平居全省最后三位。

(二)四川區(qū)域金融發(fā)展水平的聚類分析

為進(jìn)一步分析四川區(qū)域金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)差異，對21個地區(qū)金融發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性聚類分析。相似性測度方法主要包括相關(guān)性測度和距離測度兩類，距離側(cè)度衡量的是樣本之間綜合的距離遠(yuǎn)近程度，本文研究金融發(fā)展水平的綜合性測度與研究，所以選擇距離測度進(jìn)行聚類。數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后導(dǎo)入SPSS 22.0，聚類結(jié)果如圖1。

圖1 四川區(qū)域金融發(fā)展水平聚類分析圖

從四川區(qū)域金融發(fā)展水平聚類分析圖看，四川21個地區(qū)分成了三大類，將成都單獨分為第一類，其金融發(fā)展水平最高；綿陽、宜賓和遂寧分為第二類，它們的金融發(fā)展水平較之全省平均水平更為發(fā)達(dá)；其余17個地區(qū)分為第三類，它們的金融發(fā)展程度相對較低。

(三)結(jié)論分析

結(jié)合主成分與聚類分析，可得到如下結(jié)論：第一，影響四川地區(qū)金融發(fā)展水平的因素主要有金融發(fā)展規(guī)模和金融發(fā)展深度與廣度(即金融效率)，分別主要體現(xiàn)在主成分分析中的主成分F1和F2上。代表金融發(fā)展規(guī)模的F1和金融效率的F2二者對總體的解釋力度分別為86%和14%，由分析可知地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模與地區(qū)金融發(fā)展水平存在密切相關(guān)性，可以認(rèn)為四川區(qū)域金融發(fā)展規(guī)模水平在很大程度上影響著四川區(qū)域金融發(fā)展總體水平；第二，四川區(qū)域金融發(fā)展水平差異較大。成都作為四川乃至西部金融中心在綜合評價得分遠(yuǎn)高于排名第二的綿陽，所以在聚類結(jié)果中自成一類。成都在F1得分排名中居首，擁有最大的金融資源規(guī)模，具有最強的金融發(fā)展承載力和實力，遂寧、宜賓和攀枝花在F2得分排名前三，它們具有較高的金融發(fā)展質(zhì)量。除此之外，遂寧和宜賓在F1得分超過全省平均值，其金融發(fā)展總體水平排名前列，屬于四川區(qū)域金融發(fā)展中的第二梯隊。而排名最后的其他地區(qū)則在這兩方面都需要加強；第三，各地區(qū)對金融資源利用效率存在明顯差異。金融資源規(guī)模較大的地區(qū)金融發(fā)展效率較低，體現(xiàn)在金融發(fā)展的深度和廣度上，比如成都F2得分低于全省平均值，綿陽剛好為0。而金融發(fā)展質(zhì)量較高的地區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模較弱，比如第三梯隊的攀枝花、內(nèi)江、自貢、涼山等地區(qū)。這說明部分地區(qū)金融發(fā)展嚴(yán)重依賴傳統(tǒng)的金融規(guī)模的擴張，并未充分利用各種金融資源，屬于典型的規(guī)模型金融發(fā)展模式；第四，成都作為省會城市，由于其雄厚的經(jīng)濟實力、得天獨厚的戰(zhàn)略位置、國家的政策扶持等因素作用，使成都的綜合金融發(fā)展水平在四川各地區(qū)中處于絕對遙遙領(lǐng)先的位置，令其他地區(qū)望塵莫及。綿陽、遂寧、樂山等地區(qū)依靠其毗鄰成都的地緣優(yōu)勢其經(jīng)濟和金融發(fā)展較好。總體來說，地緣位置越靠近成都，其金融發(fā)展水平更高，全省綜合排名前五位的地區(qū)中，成都平原經(jīng)濟區(qū)城市群里有4個，可見作為金融中心的成都其金融發(fā)展的輻射能力較強。

三、促進(jìn)四川區(qū)域金融發(fā)展的對策建議

為進(jìn)一步提高四川金融發(fā)展水平，協(xié)調(diào)四川各區(qū)域經(jīng)濟金融發(fā)展，本文結(jié)合實證分析結(jié)果提出如下政策建議：第一，合理優(yōu)化區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。通過有效的產(chǎn)業(yè)機制，使金融產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)間建立合理的比例關(guān)系，以保證金融資源的合理配置。針對不同地區(qū)以及各地區(qū)在不同的經(jīng)濟發(fā)展時期，建立合理的直接與間接金融的比例關(guān)系。比如經(jīng)濟基礎(chǔ)雄厚的成都，應(yīng)提高直接金融在金融發(fā)展中的比例。而相對落后的甘孜、阿壩等地應(yīng)更加注重提升銀行金融機構(gòu)在地區(qū)金融發(fā)展中的作用；第二，加強金融深化，提高金融機構(gòu)的效率。目前四川發(fā)展金融的主要思想仍然停留在做大規(guī)模的層面上，一定程度上忽略了金融效率的提升。比如成都、綿陽、德陽等地區(qū)的金融規(guī)模在四川省內(nèi)排名前列，但其金融發(fā)展深度和廣度排名卻不佳。應(yīng)堅持金融效率優(yōu)先的原則，打破規(guī)模型金融發(fā)展模式的傳統(tǒng)思維，充分利用金融體系中的各種金融資源，加強金融創(chuàng)新，為各種經(jīng)濟主體提供更多的金融產(chǎn)品和金融服務(wù)方式，提高各類金融機構(gòu)服務(wù)實體經(jīng)濟的效率；第三，打造金融中心，提高金融中心的輻射帶動能力。根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟增長極理論打造金融中心，使之在區(qū)域內(nèi)有直接的腹地、金融機構(gòu)聚集、金融市場發(fā)達(dá)、金融交易活動頻繁并且能對區(qū)域經(jīng)濟產(chǎn)生極化和擴散效應(yīng)的中心城市[6]。作為經(jīng)濟、政治、文化中心的省會城市——成都，擁有地理、經(jīng)濟和行政區(qū)位優(yōu)勢，應(yīng)加強其作為金融中心的輻射效應(yīng)，使其擴散效應(yīng)不僅能傳導(dǎo)至成都平原經(jīng)濟區(qū)的城市群，更應(yīng)該覆蓋更廣的區(qū)域；第四，發(fā)展資源型區(qū)域金融，增強金融支撐區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展能力。探索能夠促進(jìn)各地區(qū)發(fā)展的金融工具和金融市場，培育多元化金融發(fā)展方式，例如擁有白酒業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)的宜賓和瀘州、擁有自然礦產(chǎn)資源的攀枝花和旅游資源的川西，應(yīng)充分利用自身特色發(fā)展資源型區(qū)域金融，使金融發(fā)展為經(jīng)濟發(fā)展注入更多活力；第五，改善金融環(huán)境，營造更加有利于金融發(fā)展的市場氛圍。在金融發(fā)展進(jìn)程中，應(yīng)加強金融法規(guī)建設(shè)，增強金融監(jiān)管的有效性，為區(qū)域金融健康持續(xù)發(fā)展提供良好的環(huán)境。同時，充分考慮地區(qū)因素，多方制定有差異的金融管理政策，營造適宜各區(qū)域金融發(fā)展的環(huán)境。根據(jù)市場經(jīng)濟中資本逐利的本質(zhì)特征，甘孜、阿壩、涼山等相對落后地區(qū)普遍存在資金外流的現(xiàn)象，國家和地方政府應(yīng)針對這些地區(qū)制定特殊的傾斜性政策，引導(dǎo)這些區(qū)域金融逐步實現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展，縮小與其他區(qū)域金融發(fā)展的差距。

[1] 彭云飛，沈 曦. 經(jīng)濟管理中常用數(shù)量方法[M]. 經(jīng)濟管理出版社，2011：107-138.

[2] 侯景新，尹衛(wèi)紅. 區(qū)域經(jīng)濟分析方法[M]. 商務(wù)印書館，2005:122-154.

[3] 戈德史密斯. 金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展[M]. 中國社會科學(xué)出版社，1993:33-81.

[4] 溫濤，冉光和，熊德平．中國金融發(fā)展與農(nóng)民收入增長[J]. 經(jīng)濟研究，2005(9):30-40.

[5] 馮林，李維邦. 政府干預(yù)、空間溢出與縣域金融發(fā)展[J]. 財經(jīng)科學(xué)，2016(12): 11-22.

[6] 支大林，于尚艷. 區(qū)域金融理論與實證研究[M]. 商務(wù)印書館，2008:237-254.

(責(zé)任編輯：周建瑜)

2017-05-05

國家社科基金項目《培育西部民族地區(qū)內(nèi)生增長能力的制度安排與路徑選擇》(項目編號：11xmz059)；中共四川省委黨校學(xué)位委員會資助項目《區(qū)域協(xié)同發(fā)展理論與成都平原經(jīng)濟區(qū)協(xié)同發(fā)展研究》(項目編號16scswdxxw03)。

嚴(yán) 紅(1976-)，女，四川渠縣人，中共四川省委黨校區(qū)域經(jīng)濟教研部副教授、博士、碩士生導(dǎo)師，研究方向：區(qū)域金融；何三峰(1991-)，男，貴州遵義人，中共四川省委黨校金融學(xué)專業(yè)碩士研究生，研究方向：區(qū)域金融。

F832

A

1008-5955(2017)02-0060-05