廣西區域金融生態環境測度及聚類研究

黃曉東

【摘 要】進入經濟新常態后，需要關注區域金融生態環境對金融業發展的影響。文章從金融發展、經濟發展和基礎環境3個方面建立了指標體系后，以熵權法對廣西14個城市區域的金融生態環境進行全面測度，再將指標體系中各指標進行聚類，進一步探究各個區域間的差異與規律，最后得到結論。

【關鍵詞】廣西；金融生態環境；指標體系；熵權法；聚類分析

【中圖分類號】F832.7 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2016）01-0007-04

俗話說“金融是服務于經濟的”“金融是現代經濟的核心”，經濟常態的轉變對金融領域帶來了極大影響。從宏觀上看，必須轉變發展與當前經濟相適配的金融新常態，尤其國家轉要素驅動、投資驅動為創新驅動后，金融業的活力是推動市場創新的動力。從系統的角度看，任何事物的發展有賴于其所在環境，在討論金融業活力的同時必須關注金融生態環境。簡單地說，金融生態環境是影響金融業生存及發展的多種因素的總和，一個地區金融生態環境的好壞直接影響到該地區金融業發展的成敗。因此，衡量區域金融生態環境是助力某一地區金融乃至經濟發展的關鍵。本研究通過對廣西各個城市區域的金融生態環境進行評價，發現區域間的規律，提出建議。

1 文獻回顧

2004年，中國人民銀行行長周小川前瞻性地提出了“金融生態”的概念，這一概念強調了金融業發展和外部環境之間的關系，此后引起了眾多學者對它的研究。在定量研究中，如何量化金融生態環境成為研究熱點。通過文獻回顧可以看出，盡管眾多學者對如何測度金融生態環境有不同看法，但存在如下一致的看法：金融生態環境不是單一變量，它復雜內涵決定了評價必須由一系列的指標共評。歐陽宗旨（2009）[1]從經濟基礎、金融發展、社會環境3個方面，以16個指標對19個省市的金融環境進行評價。金欣雪（2014）[2]等人將11個指標分成綜合環境與金融發展兩大類，對兩岸10個省會城市進行區域金融生態環境評價。鄧淇中等人（2012）[3]選取36個指標，劃分為經濟基礎、對外開放程度、企業金融誠信、地方政府服務、居民生活、人文環境、社會生活保障7類評價了29個省區金融生態環境。張守志等人（2015）[4]選用了19個指標從金融深化程度、金融深化效率、金融發展程度、司法環境、經濟基礎環境等多方面進行評價。

通過文獻回顧也可以發現：各學者對金融生態環境的衡量除考慮金融發展指標外，不可避免地紛紛考慮了經濟發展指標；盡管名稱各異，但除金融和經濟指標外的指標往往可以概括為這一地區為金融發展提供的環境，通常為基礎環境；以省為單位的研究所選取的指標與以地區或市為單位的有明顯區別，這主要是由于研究數據的可獲取性造成的；現有的研究中，一級指標下的二級指標數量往往不一致，這在使用特定的分析方法時將產生干擾。

2 金融生態環境評價指標選取及研究設計

2.1 評價指標體系構建

本文構建了廣西區域金融生態環境的評價體系，體系下包括3個一級指標，分別反映了區域金融發展狀況、經濟發展狀況及基礎的制度環境。每個一級指標下又設置5個二級指標，以期更全面及均衡且可操作地反映一級指標，詳見表1。

2.1.1 金融發展狀況

本文參考此前學者的研究而選用了反映金融深化程度的4個指標，加上反映金融發展程度的金融業增加值占GDP比重，共5個指標[4]。保險密度反映了國民參加保險的程度；保險深度反映了該地區保險業在整個國民經濟中的地位；人均存款及人均貸款均反映了這個地區金融的活躍程度。

2.1.2 經濟發展狀況

2014年南寧GDP達到3 148億元，而GDP較低的賀州僅有448.97億元，南寧GDP是賀州的7倍。而相比之下，南寧人均GDP（45 735元）僅為賀州（22 374）的2倍。考慮到廣西各個地區間的人口分布差異，本文選取的5個經濟發展二級指標均為人均值，且分母為常住人口而非戶籍人口。

2.1.3 基礎環境狀況

基礎環境是一個較為綜合的概念，因此本文選取了反映法制環境的每百萬人律師數；反映社會保障制度的社會保障補助支出占財政支出的比重；反映人文環境的人均政府教育事業費用支出；反映政府干預（逆向指標）的稅收占財政收入的比重；反映地區金融業法制基礎的每百萬人金融機構從業人員數。

2.2 研究設計

經過對原始數據標準化處理后，本研究以熵權法求出指標體系中指標的權值與綜合得分。再進一步以離差平方和計算區域間距離并聚類，結合廣西區域經濟的情況進行分析。

2.2.1 熵權法

信息論中，熵是對不確定性的一種度量，信息量大，不確定性小，則熵越小。求信息熵的公式如下：ej=-k/∑■■（Yij×lnYij），熵權公式如下：Wj=（1-ej）/∑■■（1-ej），其中，m=14為地區數量，n=15為二級指標數，Yij=Xij/∑■■Xij，而Xij表示第i個城市的第j個指標的標準化系數。

2.2.2 離差平方和法

離差平方和法也叫ward法，是聚類分析中一種主要的計算樣本間距離方法。它基于方差分析思想，若分類得當，同類樣本之間的離差平方和應較小。當類GK和GL合并成新的類GM時，GK和GL之間的平房距離公式如下：D■■=■（xK-xL）T（xK-xL），其中nK、nL、nM分別為GK、GL、GM的樣本個數，xK、xL分別為GK、GL的重心。

3 廣西金融生態環境的實證分析

3.1 權重分布

熵權法求出每一個指標的熵權（見表1），得到各個地區一級指標與綜合得分的排名（見表2）。從各個指標的權重看，大于0.1的指標有人均存款、人均貸款、金融業增加值占GDP比重三項，說明在排名上，這三項起到了更大的作用，也說明了廣西14個地區間在這三項的差異性更大。以人均貸款為例，南寧地區（10.26萬元）是貴港地區（1.29萬元）的近8倍，這足以顯示各地金融發展存在的不均狀況。

3.2 排名情況

從總體排名上，本研究對各個一級指標與綜合得分都進行了排名。從表2中可以看出，南寧、柳州、桂林、梧州、北海綜合得分比較靠前，表明這5個地區的金融生態環境較好；河池、百色、欽州的金融生態環境較差。從分指標排名上看，各指標間總體來說比較均衡。

3.3 聚類結果

本研究根據各項指標以離差平方和法對14個地區進行聚類分析，得到結果如圖1所示。當聚為4類時，河池、來賓、百色、崇左為一類；賀州、欽州、梧州、玉林、貴港被聚為一類；柳州、桂林、防城港、北海被劃為一類；南寧為單獨一類。當聚為3類時，南寧依然單獨為一類；當聚為2類時，柳州、桂林、防城港、北海方與南寧聚為一類，其余9個地區為一類。

4 結果與討論

（1）從一級指標的熵權分配結果看。金融發展占0.555 0，在評價金融生態環境中占55.5%的作用。熵權高說明金融發展指標的數值差異性較大，進一步說明廣西14個區域的金融發展不均衡問題。南寧的金融業領先發展，2012年，《南寧市人民政府關于加快金融業發展的實施意見》的頒布促進了南寧金融業的發展，廣西其他各地區應盡快出臺有關的實施意見，以制度保障金融業發展。

（2）從排名結果看。各地區的四個排名在總體上分布均衡。然而，賀州的金融發展排第7位，經濟發展排第7位，而基礎環境則排第13位。說明賀州地區應當加強其金融基礎環境的建設。

從聚類結果看。首先，南寧直到聚為3類時依然單獨為一類，這足以顯示南寧地位的特殊性。南寧作為廣西的首府城市，聚集了大量的金融資源，而從均衡的角度，區政府應該避免頂端效應，積極促進其他地區金融業的發展。其次，2008年北部灣經濟區建立后，北部灣4個城市經濟取得較大進步[5]，而在本研究中，欽州市無論金融發展、經濟發展或基礎環境都排名靠后，可見在今后，欽州市需在金融業工作中有所加強。最后，桂西資源富集區中百色、河池、崇左3市被聚為一類，從側面驗證了本研究聚類分析的有效性。桂西資源富集區以礦產、水能、旅游、農林生態和民族文化等資源富集而得名，但也面臨金融資本支撐不夠的困境[6]。在未來，桂西資源富集區需要健全金融投資體系，實現加速發展。

參 考 文 獻

[1]歐陽宗旨，常慶.區域金融生態環境評價：基于十九個省市的實證研究[J].時代金融，2009（7）：58-61.

[2]金欣雪，謝邦昌.區域金融生態環境評價與實證[J].統計與決策，2014（15）：160-162.

[3]鄧淇中，李鑫，陳瑞.區域金融生態環境指標體系構建及競爭力評價研究[J].湖南科技大學學報（社會科學版），2012（6）：75-80.

[4]張守志.廣西沿邊金融改革試驗區金融生態環境評價指標體系構建及實證研究[J].區域金融研究，2015（5）：59-67.

[5]李濤，陳彥樺，王嘉煒.廣西北部灣經濟效應及其演進動力研究——一種考察地方政府績效的方法[J].企業經濟，2014（9）：138-141.

[6]廖振民.加快桂西資源富集區發展的對策研究[J].廣西財經學院學報，2012（4）：41-44.

[責任編輯：鄧進利]