金欣雪，謝邦昌

（1.中央財經(jīng)大學 統(tǒng)計學院，北京100081；2.輔仁大學 統(tǒng)計資訊學系暨應用統(tǒng)計所,臺北 24205；3.阜陽師范學院 統(tǒng)計系，安徽 阜陽 236037）

1 問題的提出

金融生態(tài)中的“生態(tài)”概念是對生態(tài)學的生態(tài)概念的借用，整個“金融生態(tài)”是個仿生概念，它是社會科學概念的“金融”和自然科學概念的“生態(tài)”的結(jié)合。本文借鑒以上觀點，將金融生態(tài)定義為：金融主體與其生存和發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境之間所形成的相互依存、相互制約的動態(tài)平衡系統(tǒng)。如何對其進行評價，成為一個比較突出的問題。本文在借鑒上述研究成果的基礎上，構(gòu)建了兩岸十個省市金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系，并運用它對臺灣省2000～2010年時間序列上的金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況進行分析，同時對臺灣地區(qū)與我國其他代表省份的金融生態(tài)環(huán)境進行對比分析。

2 金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系的構(gòu)建

金融生態(tài)環(huán)境評價是一項十分復雜的工作,本著數(shù)據(jù)的科學性、可操作性、發(fā)展性等原則,考慮到兩岸金融生態(tài)環(huán)境的不同的特點，本文構(gòu)建了兩岸金融生態(tài)環(huán)境的評價指標體系。具體指標如表1所示。

表1 金融生態(tài)環(huán)境評價指標體系

本文用地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）和人均本地居民生產(chǎn)總值（X2）兩個指標衡量各省市的經(jīng)濟發(fā)展水平。用外貿(mào)進出口總額（X3）衡量各省市的經(jīng)濟增長潛力和對外開放程度。選取每萬人高等教育學生數(shù)（X7），科技人員數(shù)（X8）來衡量信用環(huán)境。同時，引用金融相關比率(FIR)作為測度各地金融深化程度的指標。由于地區(qū)層面上的統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺乏，所以本文僅以各省市的金融機構(gòu)存貸款總額與地區(qū)GDP的比值來衡量區(qū)域金融相關比率（X11）。

3 兩岸金融生態(tài)環(huán)境實證分析

本文將定量分析分為二個方面：一是先對臺灣地區(qū)2000～2010年時間序列上的金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況進行分析。二是對臺灣地區(qū)與其他代表省份的金融生態(tài)環(huán)境進行對比分析。在數(shù)據(jù)處理方面，本文采用主成分分析法和灰色關聯(lián)度法。本文數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計年鑒》（2001～2011）、《中國金融年鑒》（2001～2011）、各省市統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報、臺灣地區(qū)統(tǒng)計年鑒等相關統(tǒng)計資料。

3.1 臺灣省金融生態(tài)環(huán)境動態(tài)評價

選取臺灣地區(qū)2000～2010時間序列數(shù)據(jù)，從金融綜合環(huán)境和金融發(fā)展指標兩方面對臺灣省的金融生態(tài)環(huán)境進行動態(tài)分析，綜合環(huán)境指標有8個三級指標構(gòu)成，金融發(fā)展指標有5個三級指標構(gòu)成。同時，為了方便對這些變量進行比較，并消除由于觀測量綱的差異及數(shù)據(jù)級所造成的影響，有必要將原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，根據(jù)標準化后的數(shù)據(jù)進行后續(xù)分析。

3.1.1 臺灣地區(qū)綜合環(huán)境指標分析

首先選取臺灣地區(qū)2000～2010時間序列數(shù)據(jù)，利用SPSS對金融生態(tài)環(huán)境中的綜合環(huán)境指標進行分析，綜合環(huán)境指標有8個三級指標構(gòu)成。利用主成分分析方法提取因子后，得到的二個因子特征值分別為5.907和1.636，累計方差貢獻率達到94.293%。

用成分矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分相對應的特征值開平方根，我們便可以得到兩個主成分中每個指標所對應的系數(shù)，將新得到的特征向量與標準化后的數(shù)據(jù)相乘，可得到主成分表達式，再根據(jù)主成分分析綜合評價模型進而得出綜合得分，具體結(jié)果見表2所示。通過2000～2010年臺灣地區(qū)金融綜合環(huán)境質(zhì)量的得分情況來看，臺灣地區(qū)各年得分基本是逐步遞增的，除了2009年總得分為1.6707，低于2008年，主要是由于國際金融危機對臺灣經(jīng)濟的影響持續(xù)發(fā)酵，在2008年臺灣經(jīng)濟零增長（0.06%）的基礎上，2009年出現(xiàn)嚴重衰退，全年負增長2.53%，同時外需嚴重不足，外貿(mào)出口大幅衰退，創(chuàng)下60年代來最大的一次衰退，但總體上來看，臺灣金融綜合環(huán)境質(zhì)量是逐年改善的。

表2 臺灣2000～2010綜合環(huán)境主成分得分

3.1.2 臺灣地區(qū)金融發(fā)展指標分析

依然選取臺灣地區(qū)2000～2010時間序列數(shù)據(jù)，利用SPSS對金融生態(tài)環(huán)境中的金融發(fā)展指標進行分析，金融發(fā)展指標有五個三級指標構(gòu)成，通過主成分分析方法提取因子后，得到的二個因子特征值3.631和0.932，累計方差貢獻率達到91.266%。采取和前文相同的計算方法，得出2000～2010年臺灣地區(qū)金融發(fā)展指標的主成分得分，從得分情況來看，臺灣地區(qū)各年得分也是逐步遞增的，也就是金融發(fā)展質(zhì)量也是逐年改善的，說明金融危機雖然影響了臺灣2009年綜合環(huán)境的發(fā)展，但對金融發(fā)展指標影響不大，金融存貸款余額，上市公司數(shù)量仍是逐年遞增的。

表3 臺灣2000～2010金融發(fā)展主成分得分

綜上，通過對臺灣地區(qū)2000～2010年時間序列上的金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況進行分析，臺灣地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境無論從金融發(fā)展指標上還是從綜合環(huán)境指標上來看，各年得分都是逐步遞增的，從整體上說明臺灣地區(qū)的整個金融生態(tài)環(huán)境是在逐步完善和發(fā)展的。

3.2 臺灣地區(qū)與其他代表省份金融生態(tài)環(huán)境的比較分析

在對臺灣地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境趨勢分析的基礎上，本文選擇包括北京、上海、浙江在內(nèi)的幾個金融生態(tài)環(huán)境較好的發(fā)達省份，江蘇、廣東、福建等中等省份，河南、重慶，河北等金融生態(tài)環(huán)境較差省份，進行地區(qū)間的對比分析，了解臺灣地區(qū)金融生態(tài)的相對發(fā)展狀況以及與其他省份相比存在的優(yōu)勢和不足，以便更加全面地評價兩岸金融生態(tài)環(huán)境，為構(gòu)建兩岸金融區(qū)域中心打下堅實的基礎。

首先選取包括臺灣地區(qū)在內(nèi)的10個省份2010年的橫截面數(shù)據(jù)，從金融綜合環(huán)境和金融發(fā)展指標兩方面對兩岸的金融生態(tài)環(huán)境進行對比分析，與前文類似，綜合環(huán)境指標仍有8個三級指標構(gòu)成，金融發(fā)展指標有5個三級指標構(gòu)成。同時，為了方便對這些變量進行比較，并消除由于觀測量綱的差異及數(shù)據(jù)級所造成的影響，也將原始數(shù)據(jù)先進行標準化處理。

3.2.1 綜合環(huán)境指標分析

根據(jù)前文的分析思路，選取包括臺灣地區(qū)在內(nèi)的10個省份2010年的橫截面數(shù)據(jù)，利用SPSS對金融生態(tài)環(huán)境中的綜合環(huán)境指標進行分析。利用主成分分析方法提取因子后，三個主成分對應的特征值分別為3.651，2.021和1.304，累計方差貢獻率達到87.201%，所以我們就可以通過這三個主成分較好的反映各省市的綜合環(huán)境指標情況。

進一步，我們通過計算得到2010年臺灣地區(qū)和各代表省份在綜合環(huán)境指標上的主成分得分，從得分情況來看，上海，臺灣，北京得分較高，臺灣在金融綜合環(huán)境指標上得分低于上海，可能是由于上海地方政府實力較強，科技能力集中，而且對進出口的依賴度也比臺灣要高。廣東，江蘇，浙江，河南，河北，福建，重慶總得分依次降低，可能是受各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，進出口總額等綜合因素的影響，如河北，重慶2010年人均本地居民生產(chǎn)總值分別為2.87和2.39萬元，進出口總額分別為420.80，124.27億美元，遠遠低于北京，上海等發(fā)達城市的同期水平?？傮w來看，排名基本和中國社科院金融研究所《中國城市金融生態(tài)環(huán)境評價報告(2008～2009))》中的地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境等級評定結(jié)果相符。

表4 綜合環(huán)境主成分得分及排名

3.2.2 金融發(fā)展指標分析

依然選取10個省份2010年的橫截面數(shù)據(jù)，利用SPSS對金融生態(tài)環(huán)境中的金融發(fā)展指標進行分析，通過主成分分析方法提取因子后，二個主成分對應的特征值分別為3.334和1.023，累計方差貢獻率達到87.141%，所以我們就可以通過這二個主成分較好的反映各省金融發(fā)展指標情況。

同樣，通過計算得到2010年臺灣地區(qū)和各代表省份在金融發(fā)展指標上的主成分得分，從得分情況來看，北京，臺灣，上海依然得分較高，臺灣在金融發(fā)展指標上得分低于北京，可能是由于臺灣金融市場一直受到美國金融自有化思想影響，金融市場秩序混亂，金融機構(gòu)存在較高不良貸款率。而廣東，浙江，江蘇，河南，福建，河北，重慶總得分依次降低，可能是受到金融發(fā)展活躍度，融資支持功能，證券市場規(guī)模等因素的限制，如河北，重慶兩地2010年金融機構(gòu)存款余額分別為26099億元和13614億元，上市公司數(shù)量分別為44家和34家，低于其他發(fā)達地區(qū)同期水平。總體得分情況和前文關于各省市金融綜合環(huán)境的排名順序大致相似，上下浮動不大。

表5 金融發(fā)展主成分得分及排名

3.3 各省市金融生態(tài)環(huán)境的灰色關聯(lián)法分析

前文的分析都是從金融綜合環(huán)境指標和金融發(fā)展指標兩個方面對各省市的金融生態(tài)環(huán)境進行評價，本部分采用灰色關聯(lián)法對各地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境進行總體驗證，進行對比分析。依然選取包括臺灣地區(qū)在內(nèi)的共10個省份2010年的橫截面數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)消除量綱，使各序列基本處于同一數(shù)量級，同時對各指標取等權(quán)重，具體的評價結(jié)果如表6所示。

表6 各省市主成分得分及排名

從評價的結(jié)果可以看出，排名的前三位依然分別為北京，上海和臺灣，這三個地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在樣本中最優(yōu)，對金融生態(tài)環(huán)境進行總體評價時，北京和上海得分均高于臺灣地區(qū)，可能是由于北京，上海從財政收入，存貸款金額，進出口，科技能力等綜合考慮，總體實力要高于臺灣。而其余省份基本排名跟前文相差不大，江蘇，浙江，廣東依然處于中間水平，福建，河南，重慶，河北得分相對較低。

4 結(jié)論

本文對兩岸十個省市的金融生態(tài)環(huán)境進行了分析。第一部分是對臺灣省金融生態(tài)環(huán)境的趨勢分析，選擇了從2000～2010年共11年的數(shù)據(jù)，通過分析可以發(fā)現(xiàn)，無論是從金融綜合環(huán)境指標上還是從金融發(fā)展指標上分析，臺灣省的金融生態(tài)環(huán)境整體上都是呈現(xiàn)上升趨勢的，說明臺灣省的總體金融生態(tài)環(huán)境在不斷的得到改善。第二部分是臺灣省和九個大陸代表省份進行對比分析，臺灣省無論在金融綜合環(huán)境指標，還是在金融發(fā)展指標上排名都比較靠前，說明臺灣省的綜合金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展良好。其次，通過對比分析可以看出，北京，上海作為中國的金融中心，證券市場比較發(fā)達，同時，經(jīng)濟，政治，科技，教育等綜合實力突出，因此，可以直接通過和臺灣在金融市場上的互通開放，建立區(qū)域性金融中心。而中國其他省份特別是地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境等級較低的省份，無論在金融發(fā)展指標上還是在綜合環(huán)境指標上都和臺灣，上海，北京有一定的差距，因此，需要各級政府采取相關措施進一步提升金融實力，改善金融生態(tài)環(huán)境，為構(gòu)建兩岸區(qū)域性金融中心做好準備。

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