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【摘 要】随着“一带一路”的推出,区域金融创新再次成为国家衡量经济发展水平的重要指标.本文在此背景及研究意义下,结合金融地理学和金融创新两个要素,采用经济基础、金融业总体情况和主要金融行业发展情况的相关数据,运用因子分析的方法测算了我国31个省市自治区的区域金融创新能力.结果表明,中国的区域金融创新能力呈现出梯形的发展现状.
【关键词】区域金融创新能力 因子分析 金融发展
一、引言
区域金融业的发展状况和创新能力,和一个国家或地区的总体经济发展水平、发展阶段密切相关,它是宏观经济发展状况“缩影”.区域金融是结合区域和金融两大板块,剖析其产生、发展、运动的规律,区域界定了金融创新的中观领域,区域体系内一切因素都成为金融主体活动、金融资源配置、金融结构协调、金融制度安排及金融效率提高的决定或影响因素.区域金融最大的特点便是将经济活动置于区域范围来探析.因此,本文将金融创新和区域范畴结合起来,利于数据分析正确、客观地评价和研究我国区域金融创新能力水平,这对促进我国金融业发展、激励区域金融创新和推进金融改革具有深远意义.
二、区域金融创新能力评价指标体系的构建
在我国区域经济发展不平衡的背景下,讨论金融业的发展,评价金融创新能力,必须从地区化的差别入手才能因地制宜.综合以往区域金融竞争力和金融创新能力的研究,本文提出经济发展基础、金融业总体发展水平、重点金融行业发展状况等14个影响金融创新能力的因素,具体指标见表1
三、基于因子分析法的中国区域金融创新能力评估
评价地区金融创新能力的方法有很多,因子分析法总体较好,因为它可以尽可能地去除指标之间的相关性对评价结果的影响,保证各因子对最终结果的作用独立.根据《中国统计年鉴2015》和《中国金融年鉴2015》以及winds数据库搜寻并计算以上各指标,运用SPSS软件采用主成分分析法进行因子分析,通过提取公因子,得出相关系数矩阵的特征值、方差贡献率、累计贡献率、因子载荷矩阵等,最终得到综合评价值并排序.
Bartlett球度检验统计量为845.356.检验的P值接近0.表明14个变量之间有较强的相关关系.而KMO统计量取值越接近1,变量间的偏相关性越强,因子分析的效果就会越好且该分析的KMO统计量为0.834,表明因子分析效果较好,适合作因子分析.
另外,由SPSS得出的公因子度量数据可知：所有变量的共同度量值都超越了80%,证明提取出的公因子对原始变量的解释能力是很强的.根据特征值超过1且累计方差贡献率80%的变量为主成分的原则,确定主成分为2个,可得主成分特征值和贡献率表、因子载荷矩阵表,如表2和表3所示.表2显示出前2个因子的特征值都大于1且其累计方差贡献率为90.760%,可见前2个因子能够反映绝大多数本文设定的指标信息.表3显示了两个主成分所代表的意义,根据载荷系数的大小可以看出主成分和原始指标的相关程度.第一主成分上X1、X2、X3、X4、X6的载荷系数较大,表明和第一主成分的相關程度很高,主要反映经济发展基础及金融业整体发展水平,这是金融创新的源泉.第二主成分上从X12、X8、X10、X7、X11、X5、X13、X14、X9指标的载荷系数较大,表明和第二主成分相关程度很高,主要反映主要重点金融行业即银行业、证券业、保险业的发展情况,是金融创新的潜力.
根据主成分得分系数矩阵可得出各主成分的因子得分,如表4.以贡献率为权重,计算各地区金融创新能力的综合得分,构造如下综合评价模型：
根据上述公式计算各地区主成分得分和综合得分如表5所示
由以上因子分析方法对31个省份区域创新能力进行打分及排序,显然,地区的因子得分和综合得分值清楚地显示了各地区金融创新能力的差别,即正值代表地区创新能力高于平均水平,负值则表示低于平均水平.分值越高说明金融创新能力越强.为了更能直接有效得出中国区域金融创新能力的水平,探究其金融创新能力究竟在哪些省份发展较好,又在哪些省份发展缓慢,以此来借鉴学习以达到“取其精华,弃其糟粕”的效果,根据其综合得分可进行分组比较,见表6.
由以上分组可以看出：从宏观层面来看,我国区域创新能力从东部沿海地区向内陆地区由高到低呈梯形分布.根据2015年相关数据分组显示：大致分为四个阶梯,广东、江苏、山东等这些沿海地区为第一阶梯,区域创新能力相对较强；四川、河南、河北等8个省份属于第二阶梯,区域创新能力相对中等偏上；陕西、江西、天津等10个省份属于第三阶梯,区域创新能力相对中等偏下；而新疆、贵州、甘肃等7个省份属于第四阶梯,区域创新能力相对较弱.从中观层面来看,从分组中我们可以看到全国31个省份中有18个省份的区域金融创新能力处于全国平均水平,其中中部地区中有六个省区处于相对中等偏下水平,四个省区则处于相对中等偏上水平；而区域金融能力最强的省份基本都分布在东部及沿海地区；区域金融能力相对较差的地区中西部地区省份占比较大.从微观层面上来着重分析,对于东部地区中有六个全部位居相对较强的梯度,结合指标来看,这六个省份中主成分F1的得分较高,其中主成分F1中包含着X1、X2、X3、X6、X7、X8、X10、X12、等指标,这些指标整体得分较高,这说明在东部地区区域金融创新能力较高主要是经济发展基础较好,虽然金融业整体发展水平和重点金融行业发展水平中有些指标得分较高,但我们也应注意到也有一些指标得分较低,比如说金融保险密度及深度和金融业增加值.这再次说明东部地区区域金融创新能力较强是因为经济基础的支撑,同时带动着金融业整体的发展水平提高,对于东部来说,提高重点金融金融行业的发展是提升区域金融创新能力的必要选择.而对于中部来说,平均处于中等水平,其主成分F1和主成分F2的得分差距最小,这说明在中部总体经济水平、金融业发展以及重点金融业发展都处于一条水平线发展,这就对中部地区的区域金融创新能力发展提出了较大挑战,意味着中部要紧抓总体经济发展和金融行业的发展两条发展方向.对于西部而言,其主成分F2比F1得分稍高,但二者相对东、中部来说都较低,这说明西部地区重点金融行业可能在政府及政策的支持下得到一些发展,但因为西部整体经济的落后和金融业发展的缓慢,以致重点金融行业在政策支持下虽有一定发展,但缺乏经济这一主动力,是无法跨越自身的“瓶颈”.因此,对于西部来说,提升区域金融创新能力最主要的是发展经济,只有经济基础的根基牢固,才能带动金融行业的发展、重点金融行业的突破创新.
参考文献
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（71362028）；云南省级立项支持新增一级学科博士点学科建设规划（应用经济学）；云南师范大学“十二五”学科建设项目（一层次应用经济学）.
作者简介：苏益莉（1991-）,女,汉,河南省漯河市人,云南师范大学经济和管理学院硕士研究生,研究方向：融资管理；胡晓辉（1981-）,通讯作者,女,汉,四川省自贡人,云南师范大学经济和管理学院助理研究员,研究方向：融资创新.
总结:关于免费因子论文范文在这里免费下载与阅读,为您的因子相关论文写作提供资料。
参考文献：
1、 基于因子分析法中国省际旅游行业竞争力实证分析 摘 要：根据2012年旅游统计数据，采用因子分析方法，分析各个省区市行政区域旅游行业竞争力，并提取出四类主要影响因子，按因子对旅游行业的重要程度。
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