鄭州區(qū)域性金融中心成熟度評(píng)價(jià)體系實(shí)證研究

1、<p>　　鄭州區(qū)域性金融中心成熟度評(píng)價(jià)體系實(shí)證研究</p><p>　　摘要：采用主成份分析法比較了包括鄭州市在內(nèi)的7個(gè)中西部省會(huì)城市的金融中心成熟度指標(biāo)，實(shí)證研究的結(jié)果表明，鄭州的金融聚集度在中西部地區(qū)位于榜首，然而金融人才、金融規(guī)模、金融環(huán)境和金融服務(wù)方面處于中游水平。為了加快鄭州區(qū)域金融中心建設(shè)的步伐，本文針對(duì)鄭州市區(qū)域金融中心方面存在的不足提出了相應(yīng)的建議和措施。 </p>&l

2、t;p>　　關(guān)鍵詞：區(qū)域性金融中心 金融成熟度 主成份分析 </p><p><b>　　1 概述 </b></p><p>　　金融中心是一個(gè)地區(qū)金融產(chǎn)品或金融工具進(jìn)行交易的聚集地。近年來，一些大中城市通過金融改革來促進(jìn)金融發(fā)展，充分發(fā)揮了金融業(yè)對(duì)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。因此，為實(shí)現(xiàn)鄭州市的區(qū)域樞紐地位，把鄭州建成在全國(guó)具有舉足輕重地位的區(qū)域金融中心，拉動(dòng)河南省

3、乃至全國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)中原崛起意義非常重大。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于區(qū)域性金融中心競(jìng)爭(zhēng)力的研究始于二十世紀(jì)七、八十年代，運(yùn)用定量的方法對(duì)區(qū)域金融中心競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行分析。其中，主要的計(jì)量方法包括成簇分析方法（Reed，1981），非線性加權(quán)最小方差回歸分析方法（Choi，1986）。上述學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)在于計(jì)量方法的運(yùn)用，而在后面的研究中更加側(cè)重評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。大部分學(xué)者主要從國(guó)際金融中心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的角度來設(shè)計(jì)指標(biāo)體系（Abraham等，1994；

4、陸紅軍，2007）。我國(guó)學(xué)者戚裔彬（2010）借鑒國(guó)際金融中心評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，設(shè)計(jì)了針對(duì)發(fā)展中國(guó)家的金融中心成熟度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其指標(biāo)體系涵蓋了金融競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、金融市場(chǎng)規(guī)模、金融業(yè)聚集度、金融服務(wù)水平和金融人才等五個(gè)方面。本文的主要貢獻(xiàn)就在于調(diào)整一些關(guān)鍵指標(biāo)，使評(píng)價(jià)體系更符合區(qū)域金融中心評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從而提高研究結(jié)論的可靠性。 </p><p>　　2 區(qū)域金融中心成熟度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立 </p><p

5、>　　本文設(shè)計(jì)的區(qū)域金融中心成熟度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括，金融競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、金融市場(chǎng)規(guī)模、金融業(yè)聚集度、金融服務(wù)水平和金融人才等五個(gè)方面。金融競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境是指金融機(jī)構(gòu)賴以存在和發(fā)展的各種制度經(jīng)濟(jì)環(huán)境。金融市場(chǎng)規(guī)模的大小取決于金融市場(chǎng)中金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量。金融業(yè)聚集度是指一個(gè)地區(qū)金融資源的分布情況和集中程度。金融服務(wù)水平意味著金融業(yè)的發(fā)展能夠帶動(dòng)交通、旅游、房地產(chǎn)等行業(yè)的快速發(fā)展。金融人才是指具有專業(yè)的金融理論和投資知識(shí)的專業(yè)人才。區(qū)域金融中心成熟度

6、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。 </p><p>　　3 實(shí)證結(jié)果及分析 </p><p>　　本文運(yùn)用主成份分析法來分析所選擇的指標(biāo)體系。首先利用因子分析來簡(jiǎn)化我們?cè)O(shè)計(jì)的指標(biāo)體系，將評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行合理縮減，縮減后的指標(biāo)將更有效地評(píng)價(jià)區(qū)域金融中心的成熟度和競(jìng)爭(zhēng)力。 </p><p>　　3.1 比較對(duì)象的確定 本文設(shè)定鄭州、武漢、西安、長(zhǎng)沙、合肥、太原和南昌這7座中西部省會(huì)

7、城市作為比較的范圍和對(duì)象。河南省面臨著中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的重要戰(zhàn)略規(guī)劃，而湖北、陜西、湖南、安徽、山西和江西六省也面臨著中部崛起的歷史使命。這7座城市對(duì)于中西部地區(qū)的發(fā)展至關(guān)重要，都意欲建成該區(qū)域的金融中心，所以成為合理的比較對(duì)象。 </p><p>　　3.2 數(shù)據(jù)采集與處理 區(qū)域金融中心成熟度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)，一部分來源于這些城市2012年公布的金融年鑒和統(tǒng)計(jì)年鑒，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)從政府的官方統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站上下載。本文

8、的數(shù)據(jù)分別來源于2009年的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和2012年各城市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》。利用臨近年份的平均值來代替缺失的數(shù)據(jù)值。由于這些城市在這些數(shù)據(jù)點(diǎn)并沒有發(fā)生重要事件，數(shù)據(jù)值應(yīng)該比較接近，因此這種替代具有有效性，不會(huì)影響實(shí)證結(jié)果。 </p><p>　　3.3 實(shí)證結(jié)果及分析 本文運(yùn)用主成份分析法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。依據(jù)主成份分析法的基本原理，主成份的個(gè)數(shù)通常由累計(jì)貢獻(xiàn)率來確定。對(duì)于該方法，

9、我們選取的累積貢獻(xiàn)率的臨界值為a≥0.85。如果前n個(gè)主成份的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%，即a≥0.85，我們就可以把主成份的個(gè)數(shù)確定為n個(gè)。這意味著前n個(gè)主成份的信息就包含了原 m個(gè)變量的信息。為了簡(jiǎn)化計(jì)算，在累積貢獻(xiàn)率達(dá)到a≥0.85的情況下，我們應(yīng)該選取盡可能少的主成份。主成份的數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果見表2。 </p><p><b>　　■ </b></p><p>　　由表

10、2可見，第一個(gè)主成份的貢獻(xiàn)率為59.13%，第二個(gè)主成份的貢獻(xiàn)率為19.61%，第三個(gè)主成份的貢獻(xiàn)率為11.22%，這三個(gè)主成份的累積貢獻(xiàn)率的和為89.96%，超過了85%。這說明這三個(gè)主成份所包含的信息量能涵蓋原來14變量的信息。從變量的共同度可以看出，我們選取的14個(gè)指標(biāo)的因子解釋方差的值均大于85%，也就意味著縮減后的指標(biāo)體系的信息量能夠反映原來的信息量。因此，我們可以對(duì)區(qū)域金融中心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行修改。運(yùn)用SAS

11、9.3軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，而后由Equamax（平均正交法）進(jìn)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表3所示： </p><p><b>　　■ </b></p><p>　　從表3的因子載荷矩陣可以看出，指標(biāo)金融機(jī)構(gòu)每年存款數(shù)量（A5）、金融機(jī)構(gòu)每年貸款數(shù)量（A6）、上市公司數(shù)量（A7）、城市中從事金融業(yè)的人數(shù)（A13）和大學(xué)中金融學(xué)教師數(shù)量（A14）的第一主成份的

12、數(shù)值均比較大，并且指標(biāo)A5、A6和A7屬于先前定義的金融市場(chǎng)規(guī)模，A13和A14則屬于前面定義的金融人才。因此，金融市場(chǎng)規(guī)模和金融人才這兩項(xiàng)準(zhǔn)則的相關(guān)程度較高，我們可以將其合并為一個(gè)準(zhǔn)則，重新定義第一主成份為金融市場(chǎng)人才與規(guī)模項(xiàng)。同時(shí)，指標(biāo)人均GDP（A1）、城市居民人均可支配收入（A2）、城市稅率（A3）、消費(fèi)物價(jià)指數(shù)（A4）、運(yùn)輸與信息業(yè)的工業(yè)增加值（A11）和外商企業(yè)的外資額使用值（A12）的第二主成份值較大，且指標(biāo)A1、A2、A