区域金融生态水平实证评估研究

1、 区域金融生态环境质量评估 基于云南省面板数据的分析摘要：自金融生态概念提出后，有部分学者就致力于研究区域金融生态环境评价指标体系的设计，但到面前为止还没有一套公认的评估体系且进行实证分析的很少。本文在借鉴相关学者研究的基础上设计出了评价区域金融生态环境质量的体系，并以云南省数据为例进行实证分析。希望能够为政府、银行等部门的决策、为构建高质量的金融生态环境质量提供有益的参考和借鉴。关键词：金融生态；金融生态环境质量；固定效应模型；评价指标体系；建设中国面向西南开放的桥头堡是胡锦涛总书记在2009年7月考察云南时提出的要求。它既是立足云南省的一个对外开放的国家重大战略，同时也是云南省建设发展和对

2、外开放的重大机遇，因此受到各方面的广泛关注。充分发挥云南省区位优势，加快与周边国家的经济合作，尤其是金融合作，加快建设昆明区域金融中心。对金融业而言，如何在支持边贸中发挥更大的作用，良好服务于云南经济发展，也是必须要深入研究的课题。据统计，截止到2010年底，全省金融机构人民币存款余额达13411.49亿元，比上年末增长20.6%，全省金融机构人民币各项贷款余额达10568.78亿元，增长20.4%。在看到成绩的同时，还必须看到云南省金融发展中的诸多问题，如信用体系不健全、大型金融机构的作用没有充分发挥出来、小额贷款风险难以回避、农村金融运行成本较高等。究其原因，不难发现上述问题产生的根源是云

3、南省金融生态建设相对滞后，金融生态系统运行环境欠佳。基于此，本文拟以新的金融生态研究视角，建立区域金融生态关系模型和区域金融生态评估指标体系，实现对云南省金融生态水平的评估，以期对完善云南省金融生态建设有所帮助。 一、理论基础“金融生态系统”这一全新概念是中国人民银行行长周小川在2004年11月“经济学50人论坛”所作的完善法律制度，改进金融生态报告中首次提出的，它是对金融业尤其是银行业和发展环境的高度概括。为了保持金融稳定、防范金融风险，实现金融业持续稳定较快发展，金融生态这一概念曾火爆一时。如今似乎有降温之感，但它提出时想要解决的问题仍远远没有消除。金融生态与金融改革存在着重大联系，在金融

4、改革尚完成的情况下，金融生态的后续研究仍有必要。学术界对金融生态内涵的理解上主要有两大类，即金融生态环境观和金融生态系统观。金融生态环境观主要从金融外部运行机制或基础条件等方面出发来探讨改善金融生态的相关运作机理；金融生态系统观认为金融生态是一种开放复杂巨大的系统。与此同时，也有一部分学者致力于研究金融生态环境评价指标体系的设计上，甚至从个案出发得出了一些金融生态系统调节的重要结论。通过设计合理的金融生态环境评价指标体系形成对区域金融环境的评价，从而发现区域间的差距，为政府的政策提出合理化的建议。结合金融生态提出的背景和意义，金融生态的科学定义是：金融生态是指对金融的生态特征和规律的系统性抽象

5、，本质反应金融内外部个因素之间相互依存、相互制约的有机的价值关系。开展生态评估是完善金融生态环境建设长效机制的重要推动力，自2004年底金融生态概念提出以来，众多学者对金融生态评价指标和方法进行了深入研究，相关学者还取得了突破性进展。目前国内对区域金融生态水平评估体系的设计各式各样，分别从不同角度构建指标体系，比较有代表性的研究主要有：2005年中国人民银行洛阳市中心支行课题组把金融生态环境评价指标体设计为定量指标和定性指标两个子体系，共127项指标。定量指标设计包括经济发展水平、金融资源水平、社会信用和法制环境3个目标层、14个准则层，计90项指标，通过对每一指标赋予一定的分数和权重，加总计

6、算综合得分。定性指标设计包括金融法制的完善程度和执行情况等四项标准，计37项指标，主要通过设计问卷来计算综合得分。最后给定量评价得分赋予0.6的权重，定性指标赋予0.4的权重，来评价区域金融生态环境质量。2005年汪祖杰、张轶峰认为区域金融生态环境质量可以从四个层次衡量：目标层、领域层、准则层、指标层。这四个层次的各类指标形成了一整套的评价区域金融生态环境的体系，通过对各指标进行正向化和无量纲化处理，并采用主成分法来确定每个准则层下指标层各指标的权重，采用坎蒂雷赋权法来确定各自系统中每个准则指标的权重。最后通过加总计算，得出评价区域金融生态环境质量的表达式。2008年中国人民银行长沙中心支行课

7、题组采用分层树结构，设计了三层指标体系，由4个项目、12个子项目以及下级指标组成。对原始数据的处理也与以前类似，经处理的数据根据每个指标赋予的权重进行加权求和，最终可以用来评价区域金融生态环境质量。2009年曾胜、廖林根据金融生态的四个基本特征，即开放性、闭路循环性、根植性和可持续性，并设定了测量每个基本特征的方程。通过对每个特性下的影响因素进行指标量化，从而获得金融生态系统的评价模型。2010年中国人民银行株洲市中心支行对区域金融生态评估方法进行总结，从原始数据的处理、指标权重的确定、综合分析方法、调查问卷处理等方面，把目前用于评估区域金融生态环境的方法和处理途径予以介绍，为后续研究提供了极

8、大的指导意义。综上可以看出，目前国内对区域金融生态环境质量的评估大都从设计指标体系的方面进行研究，而关于这些指标体系究竟能不能运用到实际问题中，能不能通过实际数据来验证这些指标体系的可行性呢？这些研究尚待进一步开展，所以用实际数据来检验体系的可行性、科学性成为研究的必要。本文拟以云南省的数据为例进行实证分析，参照相关学者的观点进行模型构建，为保证结果的准确性，本文所选的变量及数据的整理都是相当谨慎的。 二、区域金融生态评价指标体系的设计根据对区域金融生态的定义，并参考相关学者的思想，把影响区域金融生态环境质量的因素分为区域金融生态主体、区域金融生态作用链、区域金融生态环境三个方面。区域金融生态

9、主体的情况可以从区域金融机构、区域金融市场和区域金融监管机构三个因素进行评价；区域金融生态作用链的情况可以从银行、企业、政府三方关系以及区域金融生态调节机制两个方面进行评价；区域金融生态环境的情况可以从区域经济发展水平、区域政府管理水平、区域法制健全水平、区域社会诚信水平和区域中介服务水平等方面进行评价。尽管上述影响因素可以很好的在总体上反映某一区域的金融生态状况，但为了更精确的评估云南省的金融生态环境质量，将结合云南省的经济数据的可得性与可量化性，对上述影响因素做进一步的简化。参照相关文献，并按照科学性、系统性、可比性和可操作性原则进行设计。我们选取9个指标构建云南省金融生态环境质量评估体系

10、，总的指标体系按照目标层、准则层、指标层进行设计，这一体系由1个目标层、3个准则层和9个指标层组成。具体情况见表1。 表1 区域金融生态环境质量评估体系目标层准则层指标层区域金融生态环境质量评估体系金融生态作用链金融业投资比率（金融业投资额/全行业固定资产投资额） 金融生态主体区域金融生化程度（m2/gdp）区域金融从业率（金融从业人数/全部就业人数）区域直接融资比例（本地上市公司市值/gdp）金融生态环境政府行政效率（虚拟变量）区域金融法制健全水平（虚拟变量）区域gdp增长率金融案件结案率（金融案件结案数量/金融案件案发总量）区域企业资产负债率（负债总额/资产总额）在借鉴层次分析法模型和相关

11、学者思想的基础上，以科学性、系统性、可比性和可操作性原则作为选择基本经济要素变量的主要依据，构建评价云南省金融生态环境质量的实证模型，通过处理基本要素解释变量的代理变量，计算相应代理变量的时间序列数据。(本文所用的计量分析软件为eviews6.0)（一）、变量的确定和数据的处理根据以上设计的评估区域金融生态环境质量的体系，在变量确定方面，选取云南省金融生态环境质量作为因变量，用y表示；选取云南省金融深化程度、云南省金融从业率、云南省直接融资比例、云南省金融业投资比例、云南省gdp增长率、云南省政府行政效率、云南省法制健全水平和云南省企业资产负债率作为自变量，分别用x1 、x2、x3、x4、x5

12、、x6、x7、x8代表。考虑到数据的完整性、可比性，在选取了云南省面板数据的基础上，又选取了北京、上海、浙江等三个金融生态较好的东部地区作为样本数据。所引用的数据来源于20072009年中国统计年鉴、云南省统计年鉴、中国统计局、云南省统计局和中国人民银行的官方网站。为了保证各年省级数据层面统计口径的一致性和准确性，对相关数据做了变通处理，但这并不影响对评估指标的解释能力。对于模型中虚拟变量具体值的选取，根据相关材料和各省的具体的经济表现而确定。经过处理过后的面板数据见表2. 表2 20072009年北京、上海、浙江和云南的各指标面板数据表地区年份x1（%）x2（%）x3（%）x4（%）x5（%

13、）x6（%）x7（%）x8（%）北京2007124.423.427.720.4215.323357.742008116.212.866.970.2314.613359.602009114.852.777.120.1915.093355.43上海200788.978.018.560.2517.123354.56200892.446.987.710.3615.873352.26200993.647.217.640.3316.113352.22浙江200792.436.747.200.3514.372250.42200891.145.986.990.3312.262248.86200989.316.

14、057.050.2913.112249.19云南200796.442.612.450.2112.301148.62200891.972.552.110.1911.001147.12200992.212.582.360.3212.101150.21 （二）、模型的建立由于云南省各区域经济发展水平差异很大，各地区的金融生态环境质量差别显著，考虑到各地区金融生态状况的差异性，本文主要运用面板数据的混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型，进行定量的实证分析和检验，建立的回归计量模型，如下所示： yit=0+x1+2 x2+3 x3+4 x4+5 x5+6 x6+7 x7+x8+it其中y、x6、x7

15、都是虚拟变量，令其取值如下：y012水平较低中档较高x6、x7123水平一般良好优秀其中变量下标i表示不同省市区域，下标t表示不同年份，0是随机变量，表示截距项，it为残差项。 （三）实证结果与检验在假定所研究的时间段内经济结构基本稳定的基础上，我们对于面板数据的混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型分别给予验证，来确定有效的面板数据模型的实证研究方法。运用eviews6.0对模型分别进行固定效应估计、混合估计和随机效应估计。具体估计结果见表3. 表3 三种模型下的面板数据分析结果表y混合估计模型固定效应模型随机效应模型x1 0.030439* 0.006126* 0.038432* (0.

16、024519) (0.005219) (0.023619)x2 0.031004 0.003218 0.021062* (0.048221) (0.008217) (0.031328)x3 0.032102 0.002361 0.003233 (0.003419) (0.004219) (0.003122)x4 0.009723 0.028311* 0.040211* (0.064281) (0.051219) (0.052171)x5 0.038281* 0.003428 0.0287141* (0.072218) (0.004933)* (0.035223)x6 0.310023* 0.0

17、00224* 0.002325 (0.003812) (0.001132) (0.004453)x7 0.840231* 0.971263* 0.890001* (0.062187) (0.021434) (0.059448)x8 0.005627* 0.042744* 0.292213* (0.056975) (0.035441) (0.062112)rsquared 0.881382* 0.964412* 0.883423adjusted rsquared 0.890231 0.959294 0.872103fstatistic 128.9723* 3421.662* 336.8842*n

18、o. of provinces 4 4 4no. of observations 12 12 12 注：*、*、*分别表示该估计值在1%、5%、10%的水平上显著。括号内为系数估计值的标准误差。上表的估计结果均是利用计量软件eviews6.0而得出。r为拟合优度，f代表模型的整体有效性。 针对上表中的三个模型的分析结果，首先进行hausman检验。利用eviews6.0可以直接进行hausman检验。检验结果hausman统计量 h =38.33241（8）=20.09，所以模型存在固定效应模型。通过面板数据本身，即根据固定效应模型和随机效应模型的残差平方和，并结合相关变量可求出f统计量，再与

19、f0.01（8，118）的数值进行比较，同理可以验证要选用固定效应模型。因此本文最终选定固定效应模型作为测度云南省的金融生态水平的工具。 （四）、云南省金融生态水平的测算依据20042010年云南省金融深化程度、金融从业率、直接融资比例、金融业投资比例、gdp增长率、政府行政效率、法制健全水平和企业资产负债率这八个方面的面板数据（如表4）的平均值对云南省的金融生态水平进行测算。 表4 20042010年云南省各项指标的面板数据年份x1（%）x2（%）x3（%）x4（%）x5（%）x6（%）x7（%）x8（%）200487.232.162.010.1311.501143.32200590.182

20、.022.240.119.001145.78200693.222.692.480.2411.901150.31200796.442.612.450.2112.301148.62200891.972.552.110.1911.001147.12200992.212.582.360.3212.101150.21201092.652.462.320.2812.301149.86均值91.992.442.280.2111.441147.898数据来源：根据国家统计局、云南统计局、中国统计年鉴、中国金融年鉴相关数据整理而得。把上表中的20042010年云南省x1 、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x

21、8相应指标的平均值带入下面的固定效应模型中：yit=0.006126x1+0.003218x2+0.002361x3+0.028311x4+0.003428x5+0.000224x6+ 0.971263x7 0.042744x80.1298230.002688d20070.038223d2009（i1，2，n；t=2007，2008，2009）t200720082009其他dt1110将相关数据代入上式得到y值约为1.2213，这个值介于1和2之间。由前面对虚拟变量y的定义可知：面前云南省的金融生态水平处于中档层次，离较高的金融生态水平还有一定的差距，但发展潜力很好。因此，云南省应该加强金融生

22、态方面的建设，通过完善金融生态主体，强化金融生态作用链和优化金融生态环境来提升本区域的金融生态水平。三、金融危机下云南金融生态建设的对策第一，在推动经济发展的同时，我们更要兼顾经济发展结构的调整，为加强金融生态建设提供经济基础。在工业经济大步发展的同时，要放宽对农业的扶持，加宽推进服务业的发展，充分发挥本省的特色，努力实现三大产业协调发展。经济结构的优化能够为金融生态建设提供支持，加宽金融生态环境的建设。第二，加快金融生态环境的建设，要特别重视企业尤其是中小企业融资困难的问题。中小企业已经成为云南省经济发展的中坚力量，它在促进经济体制改革和推动国民经济增长起到很大的作用。但中小企业融资难已经成为一个普遍的问题，社会信用的缺失、企业经营理念的扭曲致使金融生态环境恶化。所以必须放宽中小企业的市场准入门槛，制定各种优惠政策来解决中小企业融资难的问题。中小企业融资难问题的解决可以为整体经济金融的稳定发展提供保障，从而促进云南省金融生态环境的建设。第三，按市场化方向，以放松管制、防止垄断、扩大竞争为重点，尽快建立和完善有利于金融机构平等竞争的金融生态系统。在防止一家独大局面出现的同时，引入竞争机制，活跃市场氛围，使市场发挥对金融产品定价的能力，并鼓励金融产品创新。第四，大力发展商业性、可持续性的小额信贷机构，缩小贫富差距，加大对农村地区、贫困阶层的金融支持，构建和完善覆盖面广、功