安徽省金融发展水平综合评价研究

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1、安徽省金融发展水平综合评价研究　　【摘要】文章构建了地区金融发展水平综合评价指标体系，利用2011年安徽省16个地市的统计数据，运用多元统计分析中的因子分析法，对安徽省金融发展水平进行综合评价。　　【关键词】安徽省金融发展水平因子分析综合评价　　一、引言　　近年来，安徽省银行业资产规模稳步扩大，2011年资产总额增长20.1%，达24663亿元。按2011年当年价格计算，安徽省各地市金融业产值总和达441.84亿元，只占GDP的2.89%，总量较小；另外，皖北六市（淮北、宿州、阜阳、亳州、淮南、蚌埠）金融业产值之和仅为83.61亿元，占总量的18.92%，而马鞍山、芜湖、铜陵三市金融业产值总

2、和为84.62亿元，已经超过皖北六市，安徽省南北差异明显。因此，本文探讨了安徽省内部各地市金融发展水平，并进一步对安徽省区域金融发展水平的相关因素进行综合评价。　　二、评价指标体系的构建　　评价指标是衡量金融业发展差异的参数，要客观地反映这种现状和差距，必须在指标选择上遵循系统性、重点性、可比性和可获得性的原则。基于此，本文选取了6个指标：X1：地区金融业产值与GDP之比；X2：地区股票筹资额与固定资产投资额之比；X3：地区保费收入与GDP之比；X4：地区保费收入与总人口之比；X5：地区存贷比率；X6：地区金融业在岗职工人数与总人口之比。　　三、实证研究　　（一）数据选取　　本文选取了201

3、1年安徽省16个地市的统计数据，原始数据来源于《安徽统计年鉴-2012》、中国保险监督管理委员会安徽监管局网站。　　（二）因子分析　　根据各项指标之间的相关系数矩阵，从中我们可以看出原始变量之间有较强的相关性，所以进行因子分析是恰当的。　　根据因子所包含的数据信息总量（即累积贡献率）不低于80%的原则，我们选取前3个因子来反映评价指标。由于公共因子在原始变量上的载荷值不太好解释，其实际意义不是很明显，故对其进行因子旋转，我们选用的是方差最大化正交旋转，得到载荷矩阵如表1所示。　　旋转前后的因子载荷矩阵比较可知，旋转后的因子载荷矩阵中公共因子在原始变量上的载荷值其实际意义较为明显，可以反映公共

4、因子与各变量之间的关系。由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公共因子F1在X2、X5上的载荷值很大，该类指标可以反映出地区的投资情况，故将第一个公共因子F1命名为金融市场利用效率因子。公共因子F?2在X1、X6上的载荷值很大，该类指标可以反映出地区金融发展的规模，故将第二个公共因子F?2命名为金融发展规模因子。公共因子F3在X4上的载荷值较大，该类指标可以反映出地区保险市场的发展情况，故将第三个公因子F3命名为保险密度因子。　　我们再用回归法估计出因子得分，以各因子的方差贡献率占因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总：　　F=（0.315×F?1+0.277×F?2+0.216×F?3）/0

5、.808　　这里的F?1、F?2、F?3表示三个公共因子在各地市上的得分。由上式我们得到安徽省各地市金融发展状况测评结果如表2所示。　　从综合得分的排名看，2011年安徽省金融发展水平综合实力排在前5位的是：合肥市、铜陵市、芜湖市、淮南市、马鞍山市；排在后5位的是：六安市、安庆市、亳州市、阜阳市、宿州市。综合排名前5位的地区主要分布在沿江，排名后5位主要位于皖北、皖西地区，显示出安徽省各地市金融发展很不平衡。从各金融发展因子来看，金融市场利用效率因子得分靠前的是：芜湖市、铜陵市、马鞍山市、合肥市，排在后几位的是：阜阳市、黄山市、安庆市、淮北市，这表明芜湖市金融市场利用效率高于其它地市，而阜阳

6、市金融市场利用效率最低。金融发展规模因子得分靠前的是：合肥市、黄山市、阜阳市、池州市，排在后几位的是：宿州市、亳州市、马鞍山市、安庆市，这表明合肥市金融发展规模因子最大，远超过其它地市，而宿州市金融发展规模最小。保险密度因子得分靠前的是：铜陵市、淮南市、黄山市、淮北市，排在后几位的是：六安市、滁州市、芜湖市、宿州市，这表明铜陵市保险密度全省最高，而六安市保险密度全省最低。　　由表2我们还可以看出，综合因子得分越高的地区总体金融发展情况越好，实力越强，得分低的地区总体金融发展情况较差，实力也就越弱。对于总体金融发展情况好与差的地区，并不代表该地区的金融发展每一方面都好或者差，例如：铜陵市综合得

7、分排名为第2名，但F2排名却只排第12名，这表明铜陵市总体金融发展情况很好，但是金融发展规模却不是很大；阜阳市综合得分排名第15名（全省倒数第2），而F2排名是第3名，这表明阜阳市总体金融发展规模较大。芜湖市虽在F1上排名第1，金融市场利用效率最高，但在F3上仅列第14位（全省排名倒数第3），说明其保险密度较低，人均保费收入较低，需积极拓宽保险市场。池州市各项得分在全省均排在中上，若能提高金融市场利用效率，拓