基于因子聚類分析的江蘇省農村金融業發展競爭力研究

楊雪晴

（河海大學企業管理學院，江蘇常州213022）

0 引言

江蘇省作為中國的經濟發展強省，擁有十分豐富的人力資源以及土地資源。在江蘇省的經濟發展過程中，農村經濟的發展發揮著十分重要的作用。在當前中國宏觀經濟發展的背景下，江蘇省的農業競爭力不升反降。很多農村的年輕勞動力外出務工，農村地區的金融機構由于自身的逐利性，也逐漸退出了農村市場舞臺，這對于江蘇省農村經濟的發展來說十分不利[1-2]。在這樣的發展背景下，促進農村金融業的發展顯得尤為重要。本研究將使用實證分析的方法分析和研究江蘇省農村金融業的發展競爭力，結合實證研究的結果，提出了促進江蘇省農村金融業發展的建議和對策，從而為江蘇省農村金融業的發展提供一些參考。

農村金融業競爭力屬于一個十分系統以及綜合的概念，簡單的羅列各種指標不能夠全面的反應農村金融業的競爭力狀況以及實際發展水平[3]。因此，在構建農村金融業競爭力指標體系的過程中，在參考借鑒已有研究的基礎之上，應該結合當地的實際特點，選取符合農村金融業特色的指標，從而全面的反應江蘇省農村金融業競爭力的實際情況[4-6]。本研究在借鑒國內外學術界以及理論界已有的研究成果以及評價指標體之后，結合《中國金融年鑒》以及《中國各省市競爭力報告》，建立了江蘇省農村金融業發展競爭類的評價指標體系，具體指標體系如表1所示[7]。

表1 江蘇省農村金融業競爭力評價指標體系

1 研究方法與數據來源

1.1 因子分析法

因子分析法是一種常見的實證分析方法。從因子分析的基本方法來看，其核心內容就是將許多的指標變量集合成為一部分少量的共性因子，通過使用這些公共因子能夠較好的表達出原始多個變量指標的含義，原有的信息不會出現缺失，使得實證研究的結果變得更加科學以及準確。

1.2 聚類分析法

在使用聚類分析方法的過程中，是要將一些原始的研究對象，根據一定的標準將其劃分為不同的組別。這些研究對象群組中的數據在一定程度上有一定的相似性。但是不同的群組之間，這些數據的差異性較大。因此，在使用這種實證分析方法的時候，應該這些變量屬性進行詳細的分析，從而找到各個研究群組對象之間的相同之處以及不同之處等。本研究使用聚類分析的方法對江蘇省農村金融業的發展競爭力進行聚類因子分析，能夠為江蘇省農村金融業的發展提供一些指導以及幫助[8]。

1.3 數據來源與標準化

本研究所使用的原始數據資料來源于《中國統計年鑒2016》、《江蘇省統計年鑒2016》和《中國金融年鑒2016》。同時還有部分實證數據是來源于中經網數據庫。使用SPSS22.0對原始數據進行實證演和分析。由于各個指標數據之間的單位存在差異性，為了消除這些差異性，在正式進行實證分析之前，需要對原始的數據進行無綱量化處理，從而使得實證分析的結果更加有說服力[9]。

2 結果與分析

2.1 因子分析結果

本研究首先利用KMO以及Bartlett球形檢驗來檢驗所選取的原始數據的效度（見表2），這樣才能得出所選取的原始數據是否能進行因子分析。檢驗結果可以看出，原始數據檢驗的KMO值為0.732，Barlett的球形檢驗值Sig.=0.000＜0.01，這個檢驗結果表明各個指標變量之間的相關性十分顯著，能夠幫助進行因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗

在因子分析的過程中，首先要對原始數據進行標準化處理，然后進行因子載荷矩陣的估計。本研究利用SPSS20.0的相關功能來對原始數據進行相關分析，最后可以得到表3～4的結果。

本研究所給出的表中分析了各個變量之間的共同度結果。從最后的實證分析結果可以看出，所提取的因子中，各個變量之間的共同度較高，這表明指標體系中所包含的變量信息能夠被這些因子所反映，分析結果是有效的。同時，從表中的數據可以看出，解釋的總方差中，只有前兩個因子的特征值是大于1的，同時前兩個因子的特征值之和占總特征值的87.45%。因此，提取的X1，X2作為主因子。

將所選取的9個指標按照高載荷來進行分類，其中X1、X2、X3、X4、X6在第一個因子上的載荷較大，因此可以將第一個因子命名為農村基礎經濟發展因子PC1，而X5、X7、X8以及X9在第二個因子上的載荷較大，因此將第二個因子命名為農村外延金融發展因子PC2。

λ1和λ2分別為兩個因子的權數，則江蘇省農村最后的農村金融業競爭力綜合得分計算見公式(1)。

其中，λ1=3.807，λ2=3.109。

根據以上分析得出的結果，然后利用上述主成分分析來提取公因子見公式(2)。

表3 因子分析法結果1

表4 因子分析法結果2

圖1 特征值碎石圖

式中PCi表示第i個公因子，m(m≤9)表示提取公因子的個數，Xp是第p個指標的標準化數值，uip表示第i個因子在第p個指標上的因子載荷。

從特征向量矩陣可以得到主成分的計算公式為公式(3)～(4)。

最后得出江蘇省農村金融業競爭力的最后得分見公式(5)～(7)。

2.2 基于因子分析的農村金融業競爭力聚類分析

為了進一步的分析江蘇省各縣的金融業競爭力的層次分級情況，同時分析江蘇省各個縣市之間農村金融業發展的實際水平差異情況，在分析的過程中，使用聚類分析的方法來分析江蘇省區域農村金融業的競爭力情況，具體的聚類分析結果如下表4所示。

表4 江蘇省縣域聚類

3 結論

從對江蘇省30個縣的農村金融業競爭力發展情況來看，江蘇省農村競爭力的最后總體得分為0.316，這些數據間接的表明江蘇省的農村金融競爭力不強。江蘇省的農村金融業發展傾向于農村金融業外延因子PC2，但是江蘇省農村金融業的發展質量及效益還是依賴于綜合第一主成分PC2。通過以上分析，基本可以得出江蘇省農村金融業競爭發展的優勢以及劣勢，在后續的發展中，需要結合江蘇省的實際政策制度，提出有針對性的措施，從而能夠從根本上提升江蘇省農村金融業的競爭力[10-12]。

從聚類分析結果可以看出，第一類包括海安、如東、東臺、興化、沛縣、沭陽縣、高郵、新沂、揚中、句容、寶應、睢寧、建湖、射陽、儀征、東海、新沂這17個縣，這些縣基本是由一些經濟開發區所覆蓋，這些地區的農村金融發展有一定的競爭力，但是從總體發展情況來看，發展形勢不容樂觀，綜合得分一直徘徊在零界點，說明這些地區的農村金融業競爭力有待提升[13-14]。第二類包括如皋、啟東、靖江、泰興、溧陽、邳州等6個縣，這6個縣的農業基礎較好，地區農村經濟的發展一直在穩步前進，但是由于缺乏農業資源，這些地區的耕地面積位于全省的末尾[15]。在農林牧副漁的發展中，由于缺乏一定的資源，使得該地區的農村金融業競爭力發展較弱。第三類是包括張家港、常熟、宜興、太倉、丹陽、海門在內的6個縣，這些地區農村經濟的發展以林業以及畜牧業為主，由于當地的基礎設施不完善，農村金融投入不夠，使得這些地區的農村金融競爭力較弱[16]。第四類僅僅包括昆山，昆山的農村經濟發展十分發達。在農業技術投入方面有較大的力度，同時當地的農村經濟發展中，地區政策的大力支持促進了當地農村金融業的發展，有效的提升了當地的農村金融競爭力[17-18]。

4 討論

本研究基于因子分析法和聚類分析法分析了江蘇省農村金融業發展競爭力，從最后的分析結果來看，江蘇省的農村金融競爭力有待提升，在未來的發展中，江蘇省在提升農村金融業競爭力的時候，可以夯實農發行政策性銀行金融職能，促進農村信用社的金融創新發展[19]。促進電子化以及互聯網化的金融體制發展，逐漸延長農村金融機構的產業量。改革農信社管理體制，發揮創新商業性金融機構的支農手段以及渠道，建立健全農業擔保以及農業保險等一些非銀行的金融機構，并且逐漸規范農村非正規金融機構的運行體系，充分利用區域優勢，利用江蘇省自身所處的優越的經濟發展條件，鼓勵建設農村資金互助社，在利用當前的農村金融發展條件下，擴大農村金融機構的產品以及服務范圍[20]。加快發展薄弱區域的農村金融服務，并且建立一些新型的農村金融機構，如村鎮銀行等，按照各個地區的實際情況來提升農村金融業的競爭力[21]。同時，為了促進農村金融機構的發展，應該積極處理那些違規的金融貸款，加強對農村金融貸款的監管和管理，同時抑制農產品的炒作。這樣能在不哄抬物價的基礎之上，調整不良貸款的余額，并且加強對新增貸款的核查以及管理，有效的提高農村金融資金的使用有效率[22-23]。

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致謝：回顧寫作論文的收集材料、整理資料、艱苦思索、研究停滯、修改完善，直至最終完成的過程，我得到了許多的關心、關懷和幫助，在此，特別向他們表達我最誠摯的謝意和最衷心的祝福。