论文部分内容阅读
摘 要：在金融发展的过程中，无法避免的会发生地区的发展不均衡的现象。河南省是一个人口大省，金融资源分布不均，金融发展环境较为复杂，地区间金融差异明显。本文搜集整理了河南省各地市近几年金融发展的相关数据，并运用统计软件SPSS19.3对相关数据进行实证分析，在实证分析的结果的基础上进一步提出解决区域金融差异问题的一些对策和建议。
關键词：区域金融差异 金融分析 对策建议
一、引言
当前河南经济发展不均衡，而其中地区间金融差异尤其较为明显。河南省是一个人口大省，金融资源分布不均，金融发展环境较为复杂。省会城市郑州市因具有得天独厚的政治优势和地理优势，各大金融机构纷纷汇聚于此，推动了郑州地区金融业的快速发展，但其他地区金融资源匮乏，导致地区间金融发展差异明显。
二 、 实证分析
1.模型建立。本文搜集了郑州市、洛阳市、新乡市等河南十八个地市的相关金融数据，并计算整理了金融存贷款余额、存贷比、保险密度、保险深度等十个金融指标，建立因子分析模型。我们运用因子分析模型分析问题最常用的理论模式如下：
（j=1，2，3…，n，n为原始变量总数）
2.数据选取。本文选用金融机构存贷款余额、保费收入、证券市场交易额、证券市场交易额、金融相关率、存贷差、存贷比、保险深度、保险密度10个指标，对河南省18个地市进行因子分析，以期找出河南省区域金融差异的现状与原因。
3.实证分析。由于各指标变量的单位不统一，并且一些变量的方差较大，为避免对因子载荷产生过分影响或正、逆性指标不同所带来的不可公度性，这就需要对原始数据进行相关处理，本文运用统计软件SPSS19.3完成相关操作。为了使因子分析得以顺利进行，我们将金融机构存贷款余额、保费收入、证券市场交易额、证券市场交易额、金融相关率、存贷差、存贷比、保险深度、保险密度10个指标变量和郑州市、洛阳市等这18个城市数据建立一个评价矩阵，在此基础上分析该矩阵中变量的相关性，进而验证因子分析的显著性。
由SPSS19.3计量软件对这10个变量的相关性检验结果可以看出这10个指标的相关性均较强，说明反应金融差异的有关数据可以做因子分析。
从经过旋转后的结果可以看出，第一主成份所解释的方差占整个方差的比例高达84.005%，第二主成份所解释的方差占整个方差的11.679%，前两项主成份的累计方差贡献率己达到95.684%，超出了85%的临界值，因此可以将前二个公因子作为评价各地区金融发展的依据。然后在此基础上求出两个公因子得分 F1和F2，如下表：
根据上表数据把2个因子得分以其方差贡献率作为权重计算，得到综合因子得分F，即：F=（F1*84.005+F2*11.679）/95.684，根据综合因子得分，郑州、洛阳和南阳市得分为较高，其中郑州市综合得分高达3.4714，充分说明了郑州市、洛阳市和南阳市的金融发展整体水平相对较高。其余城市得分较低都为负值，表明这些城市的金融发展整体水平低下。从金融发展的内部结构来看，郑州作为河南省会城市，无论在金融发展的规模还是在金融发展的深度与广度方面都独树一帜，银行、证券与保险发展较为均衡；洛阳和南阳F2因子得分较低，意味着证券业和保险业不够发达，但由于其F1得分较高其排名也较靠前，表明洛阳和南阳金融发展有其特有的优势；而鹤壁、济源、许昌和焦作市F2因子得分相对较高，但由于其F1得分较低，整体排名较低，说明这些地市在某写指标上占有一定优势，但由于总体金融发展水平低下，银行业不够完善。总体而言，郑州市金融发展与其经济发展一样，遥遥领先于其他城市。郑州由于是省会城市，有着政策、资源、人才等等优势，金融发展领先于其他城市。
三、河南区域金融协调发展的建议
1.加强对经济欠发达地区的金融支持。由于资源的地域分布不均，各区域内部经济、金融、财政发展水平的差异使得各地市间区域金融差异明显，为了缩小区域间金融差异就要加强对经济欠发达地区的金融支持，首先要积极促进各地区政府之间的合作， 建立健全合理的区际金融协调发展机制，打破区域间政策障碍较多、金融资源的区际流动不顺畅的局面，为各地区提供一个金融信息、资源共享的平台，促进金融资源在地区间的合理流动。其次，提高经济发展相对落后地区人们的金融意识，政府出资建设高素质的金融人才队伍，鼓励民营金融发展 ，提高地区金融竞争力。第三，适时根据国家的产业政策和地方经济发展状况，因地制宜，及时调整金融布局，优化银行、证券、保险等金融机构，创造良好的金融发展环境。同时，制定出台支持金融业发展的优惠政策，支持金融业提高资产经营质量和经营效益。
2.加大各地区金融发展与创新力度。首先，要重视地方金融机构的发展。在郑州洛阳等经济较为发达的地市，全国性金融机构在金融行业中都占有绝对的比重，地方性金融机构普遍居于劣势，一定程度上减弱金融业对地方经济发展的服务和支持力度。全国性金融机构资源的全国范围调控，往往导致资金外流。因此，为了实现区域金融协调发展，政府要采取因地制宜的措施，充分发挥地方特有优势摒弃劣势，各地区间要扬长避短，促进金融协调发展。其次，金融发展还需要银行、证券、保险三业之间的协同发展。要在继续保持银行业的规模发展的同时，着力发展证券业、保险业，在发展和增长过程中调整和优化比例结构，促进金融服务体系的多元化，以满足不同层次的金融需求。第三，要建立多层次的资本市场融资体系。扩大企业在股票市场的融资能力，提高现有上市公司的创新能力，同时培养和开发上市公司的后备军。
3.优化区域金融生态环境。和谐金融生态环境是维护金融稳定、应对金融危机的有力保障。河南省要实现区域金融协调发展，要实现经济金融的自由竞争，就要注重创造一个和谐的金融生态环境。首先，金融生态有序进行的前提是良好的社会信用环境，创造和谐金融生态环境需要建立社会信用体系建设。建立良好的信用环境的坚实基础是诚信理念， 因此要加强对全民的诚信教育。地方政机构应以身作则，培育和引进高层次的信用管理专门人才，引导居民、企业树立诚信观念。同时要健全信用信息披露机制，实现金融信息资源区域共享，加强信用惩戒制度的建设。其次，以改善银政、银企关系为基础，优化金融业经济运行环境，构建适应市场经济要求的新型政银企关系。政府、银行和企业要紧密协作，通过政银企畅通的信息沟通营造经济金融良性互动格局，确保稳定高效的金融业运行环境。第三，创造和谐金融生态环境需要加强法制建设，地方政府要重视金融工作，公正司法，着力优化金融司法环境，规范与金融业相关的中介服务，不断提高金融案件的立案率、结案率和执行率，支持和维护整个金融生态的建设和发展。
参考文献：
[1]梁微微. 我国金融集聚的区域差异及影响因素研究[D].西南大学，2014.
[2]韩哲. 中国区域金融业发展非均衡性研究[D].吉林大学，2014.
[3]陈斐. 我国区域金融发展差异及其影响因素研究[D].山东财经大学，2016.
[4]宋晓瑞. 关于对完善县域金融生态环境建设的思考[J]. 北方金融，2015，02：38-40.
[5]孙玲.区域金融差异内在形成机制和影响研究[D].南京师范大学，博士论文，2012.
[6]Luigi Guiso， Paola.Sapienza and Luigi Zingales， the Role of Capitation Financial Development， NBEK Working Perpar， 2000（1） .
[7]Carlin. W. and C. Mayer. Finance， Investment and Growth[J]， Journal of Financial Economics， 2003， （69）.
關键词：区域金融差异 金融分析 对策建议
一、引言
当前河南经济发展不均衡，而其中地区间金融差异尤其较为明显。河南省是一个人口大省，金融资源分布不均，金融发展环境较为复杂。省会城市郑州市因具有得天独厚的政治优势和地理优势，各大金融机构纷纷汇聚于此，推动了郑州地区金融业的快速发展，但其他地区金融资源匮乏，导致地区间金融发展差异明显。
二 、 实证分析
1.模型建立。本文搜集了郑州市、洛阳市、新乡市等河南十八个地市的相关金融数据，并计算整理了金融存贷款余额、存贷比、保险密度、保险深度等十个金融指标，建立因子分析模型。我们运用因子分析模型分析问题最常用的理论模式如下：
（j=1，2，3…，n，n为原始变量总数）
2.数据选取。本文选用金融机构存贷款余额、保费收入、证券市场交易额、证券市场交易额、金融相关率、存贷差、存贷比、保险深度、保险密度10个指标，对河南省18个地市进行因子分析，以期找出河南省区域金融差异的现状与原因。
3.实证分析。由于各指标变量的单位不统一，并且一些变量的方差较大，为避免对因子载荷产生过分影响或正、逆性指标不同所带来的不可公度性，这就需要对原始数据进行相关处理，本文运用统计软件SPSS19.3完成相关操作。为了使因子分析得以顺利进行，我们将金融机构存贷款余额、保费收入、证券市场交易额、证券市场交易额、金融相关率、存贷差、存贷比、保险深度、保险密度10个指标变量和郑州市、洛阳市等这18个城市数据建立一个评价矩阵，在此基础上分析该矩阵中变量的相关性，进而验证因子分析的显著性。
由SPSS19.3计量软件对这10个变量的相关性检验结果可以看出这10个指标的相关性均较强，说明反应金融差异的有关数据可以做因子分析。
从经过旋转后的结果可以看出，第一主成份所解释的方差占整个方差的比例高达84.005%，第二主成份所解释的方差占整个方差的11.679%，前两项主成份的累计方差贡献率己达到95.684%，超出了85%的临界值，因此可以将前二个公因子作为评价各地区金融发展的依据。然后在此基础上求出两个公因子得分 F1和F2，如下表：
根据上表数据把2个因子得分以其方差贡献率作为权重计算，得到综合因子得分F，即：F=（F1*84.005+F2*11.679）/95.684，根据综合因子得分，郑州、洛阳和南阳市得分为较高，其中郑州市综合得分高达3.4714，充分说明了郑州市、洛阳市和南阳市的金融发展整体水平相对较高。其余城市得分较低都为负值，表明这些城市的金融发展整体水平低下。从金融发展的内部结构来看，郑州作为河南省会城市，无论在金融发展的规模还是在金融发展的深度与广度方面都独树一帜，银行、证券与保险发展较为均衡；洛阳和南阳F2因子得分较低，意味着证券业和保险业不够发达，但由于其F1得分较高其排名也较靠前，表明洛阳和南阳金融发展有其特有的优势；而鹤壁、济源、许昌和焦作市F2因子得分相对较高，但由于其F1得分较低，整体排名较低，说明这些地市在某写指标上占有一定优势，但由于总体金融发展水平低下，银行业不够完善。总体而言，郑州市金融发展与其经济发展一样，遥遥领先于其他城市。郑州由于是省会城市，有着政策、资源、人才等等优势，金融发展领先于其他城市。
三、河南区域金融协调发展的建议
1.加强对经济欠发达地区的金融支持。由于资源的地域分布不均，各区域内部经济、金融、财政发展水平的差异使得各地市间区域金融差异明显，为了缩小区域间金融差异就要加强对经济欠发达地区的金融支持，首先要积极促进各地区政府之间的合作， 建立健全合理的区际金融协调发展机制，打破区域间政策障碍较多、金融资源的区际流动不顺畅的局面，为各地区提供一个金融信息、资源共享的平台，促进金融资源在地区间的合理流动。其次，提高经济发展相对落后地区人们的金融意识，政府出资建设高素质的金融人才队伍，鼓励民营金融发展 ，提高地区金融竞争力。第三，适时根据国家的产业政策和地方经济发展状况，因地制宜，及时调整金融布局，优化银行、证券、保险等金融机构，创造良好的金融发展环境。同时，制定出台支持金融业发展的优惠政策，支持金融业提高资产经营质量和经营效益。
2.加大各地区金融发展与创新力度。首先，要重视地方金融机构的发展。在郑州洛阳等经济较为发达的地市，全国性金融机构在金融行业中都占有绝对的比重，地方性金融机构普遍居于劣势，一定程度上减弱金融业对地方经济发展的服务和支持力度。全国性金融机构资源的全国范围调控，往往导致资金外流。因此，为了实现区域金融协调发展，政府要采取因地制宜的措施，充分发挥地方特有优势摒弃劣势，各地区间要扬长避短，促进金融协调发展。其次，金融发展还需要银行、证券、保险三业之间的协同发展。要在继续保持银行业的规模发展的同时，着力发展证券业、保险业，在发展和增长过程中调整和优化比例结构，促进金融服务体系的多元化，以满足不同层次的金融需求。第三，要建立多层次的资本市场融资体系。扩大企业在股票市场的融资能力，提高现有上市公司的创新能力，同时培养和开发上市公司的后备军。
3.优化区域金融生态环境。和谐金融生态环境是维护金融稳定、应对金融危机的有力保障。河南省要实现区域金融协调发展，要实现经济金融的自由竞争，就要注重创造一个和谐的金融生态环境。首先，金融生态有序进行的前提是良好的社会信用环境，创造和谐金融生态环境需要建立社会信用体系建设。建立良好的信用环境的坚实基础是诚信理念， 因此要加强对全民的诚信教育。地方政机构应以身作则，培育和引进高层次的信用管理专门人才，引导居民、企业树立诚信观念。同时要健全信用信息披露机制，实现金融信息资源区域共享，加强信用惩戒制度的建设。其次，以改善银政、银企关系为基础，优化金融业经济运行环境，构建适应市场经济要求的新型政银企关系。政府、银行和企业要紧密协作，通过政银企畅通的信息沟通营造经济金融良性互动格局，确保稳定高效的金融业运行环境。第三，创造和谐金融生态环境需要加强法制建设，地方政府要重视金融工作，公正司法，着力优化金融司法环境，规范与金融业相关的中介服务，不断提高金融案件的立案率、结案率和执行率，支持和维护整个金融生态的建设和发展。
参考文献：
[1]梁微微. 我国金融集聚的区域差异及影响因素研究[D].西南大学，2014.
[2]韩哲. 中国区域金融业发展非均衡性研究[D].吉林大学，2014.
[3]陈斐. 我国区域金融发展差异及其影响因素研究[D].山东财经大学，2016.
[4]宋晓瑞. 关于对完善县域金融生态环境建设的思考[J]. 北方金融，2015，02：38-40.
[5]孙玲.区域金融差异内在形成机制和影响研究[D].南京师范大学，博士论文，2012.
[6]Luigi Guiso， Paola.Sapienza and Luigi Zingales， the Role of Capitation Financial Development， NBEK Working Perpar， 2000（1） .
[7]Carlin. W. and C. Mayer. Finance， Investment and Growth[J]， Journal of Financial Economics， 2003， （69）.