劉園麗

（復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海200433）

基于區(qū)間分析的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)及其實(shí)證

劉園麗

（復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海200433）

文章提出一種基于區(qū)間分析的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)體系；根據(jù)新時(shí)期金融生態(tài)環(huán)境影響因素的改變，構(gòu)建了一套新的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并提出利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重；針對(duì)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)過程中存在的不確定性和單一決策者存在個(gè)人偏好的問題，提出基于群組專家共同評(píng)價(jià)的區(qū)間型評(píng)價(jià)標(biāo)度，并利用灰色關(guān)聯(lián)度改進(jìn)傳統(tǒng)理想解方法，給出一種新的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)方法。

金融生態(tài)環(huán)境；區(qū)間數(shù)；群決策；灰色關(guān)聯(lián)度；TOPSIS

0 引言

金融業(yè)的健康發(fā)展是保證國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要引擎，金融生態(tài)環(huán)境的好壞關(guān)系到地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度和企業(yè)的融資難度。因此，定期對(duì)區(qū)域內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，及時(shí)掌握區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境對(duì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，制定金融發(fā)展政策具有重要的決策參考意義。

學(xué)者們[1-5]從不同的方面構(gòu)建了金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并給出了評(píng)價(jià)方法，但是隨著金融衍生品的不斷提出，以及新的金融服務(wù)形式的提出，使得金融生態(tài)環(huán)境的影響因素不斷發(fā)生改變，因此，必須根據(jù)新的金融環(huán)境來對(duì)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行更新；與此同時(shí)，現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法均是基于確定性信息來評(píng)價(jià)，而實(shí)際金融生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)存在一定的不確定性，但基于不確定性信息的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)成果卻很少。因此，本文將基于公平公正的原則，提出群組專家共同參與下的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)方法，給出一種基于區(qū)間分析的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)方法。

1 金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及權(quán)重確定

1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是一個(gè)不斷完善和補(bǔ)充的過程，隨著金融業(yè)發(fā)展的深入和相關(guān)政策、法律的完善，金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的復(fù)雜度也逐漸提升。金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的完善過程可以用圖1表示：

圖1 金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的完善過程

本文按照?qǐng)D1的完善過程，利用聚類分析的方式，最終確定金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)集合為：

（1）法律基礎(chǔ)和法律建設(shè)：主要是指國(guó)家或區(qū)域內(nèi)金融產(chǎn)業(yè)相關(guān)法律的建立和完善狀況，要保證較好的金融生態(tài)環(huán)境，必須建立較為完善的金融法律和法規(guī)，地方政府部門要根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要和實(shí)際狀況，頒布和完善相關(guān)法規(guī)，以保障金融產(chǎn)業(yè)的有序發(fā)展。

（2）信用環(huán)境：信用是金融業(yè)發(fā)展的基石，銀行與企業(yè)及銀行與個(gè)人之間的借貸款均是在借貸雙方遵守信用的基礎(chǔ)上建立起來的，良好的信用環(huán)境使金融借貸和融資成為可能，使借貸資金鏈形成連續(xù)性，帶動(dòng)金融業(yè)與企業(yè)之間資金流的良性循環(huán)，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)金融業(yè)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（3）金融發(fā)展水平：一個(gè)區(qū)域內(nèi)的金融發(fā)展水平可以從該區(qū)域內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的分布情況和金融機(jī)構(gòu)的盈利能力來進(jìn)行分析。對(duì)應(yīng)金融業(yè)發(fā)展水平較高的地方，其金融從業(yè)機(jī)構(gòu)會(huì)集中的分布在相應(yīng)區(qū)域內(nèi)，且金融的資本和資產(chǎn)利潤(rùn)率相對(duì)較高，城鄉(xiāng)居民存款比例較高，在對(duì)外交易和外匯承兌方面的業(yè)務(wù)量也會(huì)較多。發(fā)達(dá)的金融發(fā)展水平，使金融交易相對(duì)頻繁，對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的良性發(fā)展起到重要的促進(jìn)作用。

（4）經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量：主要是指用當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)數(shù)量、企業(yè)利潤(rùn)率、區(qū)域居民人均GDP、居民收入與消費(fèi)比重來衡量當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量較高的地區(qū)，企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力和資本利潤(rùn)率相對(duì)較高，具有較大的可持續(xù)發(fā)展能力，人民可支配收入較多，居民的生活和保障水平較高，從而有更多的資金用于投資和金融活動(dòng)，促進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。

（5）政府主導(dǎo)作用：主要是政府在促進(jìn)區(qū)域金融業(yè)發(fā)展過程中所起到的作用。很多金融生態(tài)環(huán)境的保護(hù)需要相關(guān)行政部門通過出臺(tái)相關(guān)政策和法規(guī)來進(jìn)行規(guī)范和引導(dǎo)，同時(shí)對(duì)金融業(yè)發(fā)展中涉及到的多部門、多產(chǎn)業(yè)之間的交流、合作與沖突，均需要相關(guān)行政目標(biāo)來進(jìn)行協(xié)調(diào)。

1.2 指標(biāo)權(quán)重的確定

在確定影響金融生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)指標(biāo)后，考慮到每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的影響程度各不相同，為了更客觀地評(píng)價(jià)金融生態(tài)環(huán)境，應(yīng)該對(duì)每個(gè)指標(biāo)的影響重要性進(jìn)行區(qū)分，因此需要確定每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重?；趯哟畏治龇ù_定指標(biāo)權(quán)重的方法是被廣泛應(yīng)用的一種方法，該方法通過如表1所示的評(píng)價(jià)標(biāo)度，通過專家基于個(gè)人知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造出滿足一致性的互反判斷矩陣，再利用數(shù)據(jù)模型推導(dǎo)出最終的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。該賦權(quán)方法綜合了專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和客觀數(shù)據(jù)規(guī)律，所以利用層次分析法導(dǎo)出的指標(biāo)權(quán)重具有定性和定量雙重特性，從而被廣泛應(yīng)用。本文在確定金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)過程中，也采用層次分析法確定權(quán)重。

表1 互反判斷矩陣評(píng)價(jià)標(biāo)度

假設(shè)通過對(duì)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造滿足一致性的互反判斷矩陣為T=(tij)5×5，對(duì)互反判斷矩陣導(dǎo)出權(quán)重的計(jì)算有很多研究成果，本文采用文獻(xiàn)[6]的指標(biāo)權(quán)重導(dǎo)出計(jì)算公式為：

其中：

2 基于區(qū)間分析的評(píng)價(jià)方法

在給出金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)方法之前，先給出如下定義：

定義1[7]：記n稱cij為一個(gè)正區(qū)間數(shù)。

定義2[8]：設(shè)[a，b]為區(qū)間數(shù)，且：

為了解某區(qū)域內(nèi)各n個(gè)縣域內(nèi)的金融生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀，設(shè)聘請(qǐng)m位專家構(gòu)成群組專家，采用百分制的評(píng)分方式對(duì)各縣域的金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用落點(diǎn)法最終得到群組專家對(duì)n個(gè)縣域內(nèi)的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果為：

在對(duì)區(qū)域內(nèi)各縣域的金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行比較和擇優(yōu)過程中，一般對(duì)每個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果與理性狀態(tài)進(jìn)行比較，與理想狀態(tài)越貼近，對(duì)應(yīng)的縣域金融生態(tài)環(huán)境越優(yōu)秀，基于這樣的思想，下面給出一種基于灰關(guān)聯(lián)度[8]的理想解法（即TOPSIS法）?？紤]到群組專家對(duì)各縣域內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性，為便于比較，并有效集合評(píng)價(jià)信息中的不確定性，采用區(qū)間連續(xù)有序加權(quán)算子[8]（C-OWA）來對(duì)區(qū)間數(shù)進(jìn)行集結(jié)，則區(qū)間型評(píng)價(jià)矩陣X利用C-OWA算子進(jìn)行去不確定化后得到的評(píng)價(jià)矩陣為：

將金融生態(tài)環(huán)境的正理想狀態(tài)作為參考系列，一般正理想狀態(tài)為每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的指標(biāo)加權(quán)最優(yōu)值，即z0=，其中，。

則將第i個(gè)縣域的指標(biāo)加權(quán)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)向量Zi=(zi1，zi2，…，zi5)看作比較序列，采用灰色關(guān)聯(lián)度來描述第i個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境與理想狀態(tài)之間的灰色關(guān)聯(lián)度，一般關(guān)聯(lián)度越大，說明該縣域的金融生態(tài)環(huán)境越好，因此，在對(duì)該區(qū)域內(nèi)各縣域的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)過程中，可以通過計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度來實(shí)現(xiàn)對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)和排序。其中第i個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境灰關(guān)聯(lián)度為：

其中：

3 評(píng)價(jià)實(shí)證

金融生態(tài)環(huán)境的好壞關(guān)系到區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，及時(shí)地評(píng)價(jià)區(qū)域內(nèi)金融生態(tài)環(huán)境，對(duì)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)督，能有效地防范金融風(fēng)險(xiǎn)。為對(duì)某地區(qū)6個(gè)區(qū)縣B1，B2，…，B6的金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)價(jià)，聘請(qǐng)專家組對(duì)該區(qū)域的金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行考察和分析，并分別從法律基礎(chǔ)和法律建設(shè)、信用環(huán)境、金融發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量、政府主導(dǎo)作用五個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)矩陣為：

采用層次分析法對(duì)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性進(jìn)行比較，得到互反判斷矩陣為：

采用權(quán)重確定方法得到金融生態(tài)環(huán)境五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重向量為：

采用C-OWA算子對(duì)區(qū)間型金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果去不確定性，取r=3，得到去不確定性的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)矩陣為：

對(duì)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行指標(biāo)加權(quán)得到

則參考序列為：

計(jì)算6個(gè)縣域內(nèi)的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)向量與參考序列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為：

則6個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境與理想狀態(tài)的灰色關(guān)度為：

對(duì)6個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境與理想狀態(tài)下的灰色關(guān)聯(lián)度作圖，通過灰色關(guān)聯(lián)度可以看出，6個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境排序結(jié)果為：

即總體來說，在該地區(qū)內(nèi)6 個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境中，縣域標(biāo)號(hào)為B2 的金融生態(tài)環(huán)境最好，其次是B6 ，最差的是B5 。但是通過對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度的分析可以看出，6 個(gè)縣域的金融生態(tài)環(huán)境與理想狀態(tài)之間的相關(guān)度均很好，均超過0.73 的關(guān)聯(lián)度，說明該地區(qū)的整體金融生態(tài)環(huán)境也是比較好的。

4 結(jié)束語(yǔ)

作為金融業(yè)賴以運(yùn)行的外部環(huán)境的金融業(yè)生態(tài)環(huán)境，制約著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度，定期對(duì)金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)掌握金融生態(tài)環(huán)境具有重要的意義。本文根據(jù)新時(shí)期金融生態(tài)環(huán)境的變化，提出了新的金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并根據(jù)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)過程中存在的不確定性，給出一種基于區(qū)間數(shù)的評(píng)價(jià)體系，有效提升了金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和可信度，同時(shí)該方法也豐富了金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的理論體系。

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（責(zé)任編輯/劉柳青）

F830.9

A

1002-6487（2017）11-0166-03

劉園麗（1986—），男，湖南岳陽(yáng)人，碩士，研究方向：微觀金融、風(fēng)險(xiǎn)管理。