珠三角地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境實(shí)證研究

肖志源

（廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院，廣東 珠海 519090）

一、引言

金融生態(tài)環(huán)境是生態(tài)學(xué)概念的衍生，認(rèn)為金融并不僅僅只是金融各子系統(tǒng)作用的結(jié)果，同時(shí)還受與金融相關(guān)的外部環(huán)境條件的影響，是共同作用的結(jié)果。白欽先在2001年就對金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了描述，但“金融生態(tài)”的概念是2004年周小川首次提出，這對金融體制的改革提出了更多更高的要求。金融生態(tài)體系重要組成部分之一的“金融生態(tài)環(huán)境”作為一個(gè)全新的研究課題，受到政府決策部門和廣大學(xué)者的關(guān)注。最早的研究都集中在金融生態(tài)概念和內(nèi)涵探討方面，自周小川提出金融生態(tài)的概念后，不少學(xué)者對金融生態(tài)的概念、構(gòu)成和特點(diǎn)，以及金融生態(tài)環(huán)境的影響因素進(jìn)行了補(bǔ)充（高新才、易憲容，2004；李楊、楊子強(qiáng)，2005；皮天雷、徐諾金，2006）。

隨著理論上金融生態(tài)環(huán)境內(nèi)涵和外延的不斷完善，不少學(xué)者開始嘗試以特定地區(qū)為研究對象構(gòu)建金融生態(tài)環(huán)境評價(jià)指標(biāo)體系，而這些研究所采用的評價(jià)方法又大致可以分為層次分析法（中國人民銀行洛陽市中心支行課題組，2006；中國人民銀行長沙中心支行可以組，2009）、因子分析法（胡濱，2009；謝太峰、王子博，2009；周炯、魏佩佳，2012）和其他分析法三類（李楊，2005；人民銀行成都分行課題組，2006）。此外，“金融生態(tài)”具有明顯的中國特色，在國外的文獻(xiàn)中幾乎不存在這個(gè)概念。

上述理論上的探討和實(shí)證研究為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)，但同時(shí)也存在評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，而且由于區(qū)域的特點(diǎn)不同對指標(biāo)的賦權(quán)也存在改善的地方。這些問題都顯示金融生態(tài)環(huán)境評價(jià)體系研究尚不成熟，可操作性不強(qiáng)，為后續(xù)的研究留下了空間。因此，開展珠三角地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評價(jià)研究，不僅能豐富現(xiàn)有的研究成果，具有理論上的意義。重要的是通過分析珠三角地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境，期望能聚集該地區(qū)的金融資源，優(yōu)化金融生態(tài)整體環(huán)境，這也是本文的現(xiàn)實(shí)意義所在。

二、研究設(shè)計(jì)

珠三角地區(qū)的概念隨著該區(qū)域影響力的不斷提升而擴(kuò)展，狹義上的珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)包括廣州、深圳、佛山、東莞、惠州、中山、珠海、江門、肇慶9 個(gè)城市。

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文參考區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境相關(guān)文獻(xiàn)，并考慮珠三角金融生態(tài)環(huán)境的特點(diǎn)，在綜合考慮了指標(biāo)的性質(zhì)及獲取難易程度等因素后，選取了八個(gè)指標(biāo)，具體的指標(biāo)見表1。

表一 八個(gè)指標(biāo)

因子分析法是指從研究指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些信息重疊、具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低。它的基本目的是，用少數(shù)幾個(gè)因子F1、F2、Fm 去描述許多變量之間的關(guān)系。被描述的變量X1、X2、XP 是可以觀測的隨機(jī)變量，即顯在變量。而這些因子是不可觀測的潛在變量。因子分析是基于信息損失最小化而提出的一種非常有效的方法。

用矩陣表示為：X=AF+ε，其中A 為因子載荷矩陣，F(xiàn)為公共因子，ε稱為X的特殊因子，表示原有變量中不能被因子變量所解釋的部分。

2.2 數(shù)據(jù)來源

為分析珠三角9 城市的金融生態(tài)環(huán)境，本文設(shè)置了8個(gè)二級指標(biāo)，基于以上指標(biāo)的設(shè)置，筆者收集了9 個(gè)城市2010-2016年的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國泰安區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫以及廣東省和各市2010-2017年的統(tǒng)計(jì)年鑒。本文采用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

三、實(shí)證分析

（一）因子分析檢驗(yàn)

使用SPSS 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析首先要檢驗(yàn)搜集的數(shù)據(jù)是否適合因子分析法。根據(jù)相關(guān)性矩陣否定原假設(shè)，認(rèn)為大部分變量之間是相關(guān)的，有必要進(jìn)行因子分析，對變量進(jìn)行降維。由于數(shù)據(jù)過多受篇幅限制，本文并未列出相關(guān)性結(jié)果。

表2 KMO 和球形檢驗(yàn)結(jié)果

通常采用KMO 和Bartlett 來檢驗(yàn)因子分析法的適用性，KMO 檢驗(yàn)用于研究變量之間的偏相關(guān)性，計(jì)算偏相關(guān)時(shí)控制了其它因素的影響，KMO 值介于0 和1 之間。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO 值為0.704，適合進(jìn)行因子分析。Bartlett 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為522.549，顯著性為0.000，小于1%的顯著性水平，否定原假設(shè)認(rèn)為變量之間存在著顯著相關(guān)性。

（二）相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及方差貢獻(xiàn)率

確定了數(shù)據(jù)適用因子分析法后，接下來用SPSS 軟件對因子進(jìn)行提取，以最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，結(jié)果顯示如下表3所示。

結(jié)果顯示，第一二個(gè)因子的特征值分別為5.353、1.140，均大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到72.154%，說明這兩個(gè)因子可以解釋原始數(shù)據(jù)72.154%的信息，因此本文選擇前兩個(gè)因子作為公共因子。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

（三）因子得分計(jì)算

為了更清晰的說明兩類公共因子在哪些變量上載荷更大，本文在設(shè)定顯示系數(shù)的時(shí)候選擇按大小排序，結(jié)果見表4。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

表4的結(jié)果顯示，第一類公共因子在經(jīng)濟(jì)總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)開放度以及金融總量規(guī)模上載荷較大，說明這四個(gè)指標(biāo)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，反映了城市的經(jīng)濟(jì)、金融發(fā)展水平；第二個(gè)公共因子在社會保障、城市建設(shè)以及教育文化上載荷較大，反映了城市的基礎(chǔ)設(shè)施和社會保障。因此，文章將第一個(gè)公共因子命名為“經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平”，第二個(gè)公共因子命名為“基礎(chǔ)設(shè)施和社會保障水平”。

表5 因子得分系數(shù)矩陣

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣（數(shù)據(jù)見表5）可以寫出因子得分表達(dá)式：

具體的數(shù)值軟件會自動算出，得到公共因子具體的數(shù)值后，接下來以各因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重計(jì)算綜合得分，上文選取了兩個(gè)公共因子，因此綜合得分的具體計(jì)算公式是：

其中，F(xiàn)為綜合得分，也即金融生態(tài)環(huán)境指數(shù)，wi 為權(quán)重，以因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，F(xiàn)m 為因子得分。

表3的結(jié)果顯示，兩個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率分別為0.40、0.32，對方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行歸一化處理后得到兩個(gè)公共因子的權(quán)重分別為0.56、0.44。

根據(jù)公式1，得到了珠三角地區(qū)7年的金融生態(tài)環(huán)境指數(shù)，再對指數(shù)取平均值得到了各市的金融生態(tài)環(huán)境指數(shù)，數(shù)值見表6。

表6 珠三角地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境指數(shù)得分表

將綜合因子得分排序，得到了上述的結(jié)論，得分最高也即金融生態(tài)環(huán)境最好的城市是廣州和深圳，分別是1.144 和1.121，東莞和珠海隨后，得分為0.147 和0.047，佛山和中山次之，得分最低的是惠州、江門和肇慶。

四、珠三角地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境結(jié)論及建議

（一）實(shí)證研究結(jié)論

從上述得分可以看出，主要城市金融生態(tài)環(huán)境表現(xiàn)較好，得分最高的廣州和深圳，一個(gè)為廣東省省會城市、一個(gè)是最早設(shè)立的經(jīng)濟(jì)特區(qū)，毗鄰香港既是全國經(jīng)濟(jì)中心也是國際科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心。這兩個(gè)城市不論是從經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還是金融發(fā)展，亦或是城市基礎(chǔ)設(shè)施、社會保障措施、城市文化等方面都排珠三角前列，因此這兩個(gè)城市的金融生態(tài)環(huán)境最好。

經(jīng)濟(jì)實(shí)力并不是反應(yīng)一個(gè)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的絕對指標(biāo)，這一結(jié)論可以從得分結(jié)果得出，這也就意味著不一定經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)就說明金融生態(tài)環(huán)境好，反之經(jīng)濟(jì)實(shí)力弱也并不意味著金融生態(tài)環(huán)境不好。從2016年GDP 的數(shù)據(jù)來看，珠三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名分別是廣州、深圳、佛山、東莞、惠州、中山、江門、珠海、肇慶。與上文金融生態(tài)環(huán)境的排名一比較就發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)的佛山和惠州金融生態(tài)環(huán)境得分并不高，而經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名較后的珠海卻顯示金融生態(tài)環(huán)境良好。

（二）優(yōu)化珠三角地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境政策建議

實(shí)證結(jié)果顯示，珠三角地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境不均衡，差異較大。基于上述分析，本文提出以下政策建議：

第一，加快區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐，逐步縮小與廣州、深圳的經(jīng)濟(jì)實(shí)力差距，雖然經(jīng)濟(jì)實(shí)力并非絕對指標(biāo)，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對一個(gè)城市的金融業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。珠三角內(nèi)部發(fā)展不均衡問題由來已久，要想實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的均衡發(fā)展，進(jìn)一步提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的優(yōu)勢互補(bǔ)，迫切需要政府層面加大合作，以合作來打破壁壘，為資源的流通建立制度上的保障，以合作、互補(bǔ)的發(fā)展方式實(shí)現(xiàn)共贏。以廣州市和深圳市為核心，形成珠三角區(qū)域內(nèi)優(yōu)勢互補(bǔ)發(fā)展的良性格局，通過提升經(jīng)濟(jì)水平來促進(jìn)金融發(fā)展，從而加強(qiáng)該區(qū)域的金融資源聚集能力以及輻射周邊地區(qū)的能力，優(yōu)化珠三角地區(qū)整體金融生態(tài)環(huán)境。

第二，完善基礎(chǔ)設(shè)施?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)一體化既是區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的突破點(diǎn)，也是區(qū)域內(nèi)各方開展合作的重要基本條件。珠三角地區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展不一致，但對外依賴程度較大且各市并沒有形成合理的錯(cuò)位發(fā)展格局，競爭依然大于合作。體現(xiàn)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上就是珠三角的交通網(wǎng)雖密，但單直通性欠缺。因此，需進(jìn)一步加強(qiáng)珠三角區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施的合作與銜接。