环渤海区域各金融行业成长差异分析
[摘要] 本文运用现代统计分析方法，如因子分析、聚类分析对环渤海区域各金融行业成长的差异进行定量化描述。通过分析可以看出，北京在环渤海区域的金融行业具有较大的优势，各项指标排名第一；山东省的金融成长水平也较好；河北省在该区域的发展较为滞后。
[关键词] 环渤海区域 金融成长差异 因子分析 聚类分析
一、区域银行业成长差异分析
1.研究方法
(1)因子分析
因子分析是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量见的相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构称为公共因子。于是，对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解为两个部分之和的形式，一部分上一少数几个不可测的公共因子的线形函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
在进行因子分析时，首先要确保原始变量之间有较强的相关性，大多数变量间的相关系数应该大于0.3。在确保原始变量之间有较强的相关性之后要进行因子载荷，因子载荷主要通过主成分法来进行。载荷矩阵确定后要进行因子旋转。建立因子分析模型的目的在于知道每个公因子的意义，但是刚才得到的初始因子解各主因子的典型代表变量不突出，因子意义含混，因此需要通过因子旋转找到由于更明确，实际意义更明显的公因子。当因子模型建立起来后，就需要对因子进行评分，从而用公因子的得分来描述原始变量的取值。
(2)聚类分析
这里的聚类分析主要用到的是K—均值法，它是一种特殊的非谱系过程，是麦克奎因(McQueen)于1967年提出的。它的基本思想是预先把样品分类，之后进行修改，逐个分派样品到其最近均值的类中去。
2.评价指标及原始数据
由于数据的可得性，本部分拟采用存款总量、存款增长率、贷款总量、贷款增长率、外资银行数量、票据贴现余额、盈利额、优良贷款率 、银行机构与人口数量比、银行资产与国内生产总值比这十个指标对环渤海区域的银行业进行评估。这十个指标中存贷款及票据贴现是银行业务的基本反映，外资银行数量在某种意义上体现了该区域的信用程度，盈利额体现了银行的经营状况，优良贷款率体现了该区域的金融风险，银行机构与人口数量比和银行资产与国内生产总值比则基本反映了该区域银行业的结构和规模。
评价指标使用的数据年份为2005年，除存款增长率和贷款增长率外，所有数据均来自中国人民银行公布的各区域2005年的《区域金融运行报告》，存款增长率和贷款增长率则根据2004年及2005年的数据计算得出。增长率=（本期平均余额/上期平均余额）-1。
3.因子及聚类分析
通过相关性的检验，大多数变量的相关系数大于0.3,因此可以作因子分析。表1给出了指标主成分的特征值及方差比重。
通过表1可以看出，当主成分的个数为3时，不仅特征根大于1，而且所选主成分保持信息总量的比重超过85%，达到98.607%。因此可以将前三个公因子作为评价区域银行业竞争力的综合指标。再通过Promax方法 （斜交旋转）进行因子旋转，得到因子载荷矩阵（表2）。通过表2可以看出，第一个因子主要集中了贷款总量、存款总量、票据贴现余额和实现盈利这四个指标，概括反映了区域银行业的发展规模，因此可以称为规模因子。第二个因子主要集中了银行资产与国内生产总值比、外资银行数量和银行机构与人口数量比这三个指标，概括反映了区域银行业的发展结构，可称为结构因子。第三个因子主要集中了存款增长率、贷款增长率和优良贷款率这三个指标，概括反映了区域银行业的发展潜力，可称为潜力因子。通过统计软件SPSS可以得出这三个公因子的各自得分。综合得分为将各因子得分以其方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权之和。最终的结果表明，北京市银行业发展的最好，而河北省在环渤海区域的银行业中排名最后。从各个因子的得分看，北京市在规模因子和结构因子上的得分最高，而天津市在潜力因子上的得分最高，但因为其规模因子得分最后，所以最后总得分只排在中间。河北省在结构因子和潜力因子的得分最低，规模因子得分也很低，反映出河北省银行业发展较为落后。
通过聚类分析，可以进一步认清环渤海区域银行业发展现状的格局。从聚类结果看，北京位于第一梯队，处于绝对领先；山东为第二梯队；天津、辽宁和河北则位于第三梯队，表明银行业的发展相对滞后。
二、区域证券市场成长差异分析
1.指标建立及研究方法
根据数据的可得性并且充分借鉴金融地理学的研究思想，本部分拟采用国内生产总值、人均国内生产总值、人均可支配收入、相对人均可支配收入、上市公司数量、证券营业部数量、证券市场总交易量、沪深两市A股开户数量、上市公司与证券营业部数量比、总交易量与国内生产总值比、人口与证券营业部数量比和开户数量与人口比共十二个指标。这十二个指标可以分为六个绝对指标和六个相对指标，每个绝对指标都对应着一个相对指标。
2.数据来源
为减少单年度数据波动的影响，本部分采用2004年到2005年的平均数据进行分析，这些数据中，涉及上市公司数量、证券营业部数量、证券市场交易额以及开户数量的数据来自《中国证券期货统计年鉴2005》和《中国证券期货统计年鉴2006》；人口数据、人均可支配收入数据以及国内生产总值数据来自《中国统计年鉴2005》和《中国统计年鉴2006》。
3.数据标准化结果及得分
从表3中我们可以看出，北京市证券业发展的最好，无论是绝对指标还是相对指标都领先于其他省份。河北省证券业发展的最为落后，无论是绝对指标还是相对指标都排名最后。山东省的绝对指标得分很高为404.76分，很接近于北京市的450.49分。天津市的相对指标得分很高，仅次于北京市，但由于它的绝对指标得分过低因此总得分靠后。
通过聚类分析，可以进一步认清环渤海区域证券业发展现状的格局。从聚类结果看，北京位于第一梯队，处于绝对领先；山东、辽宁省位于第二梯队；天津市、河北省则位于第三梯队，表明这两个区域的证券业的发展相对滞后。
三、区域保险市场成长差异分析
在本部分对区域保险市场成长差异的研究中，将继续延用分析银行业成长差异时所用到的因子分析方法和聚类方法，研究方法的具体内容就不在赘述了。
1.评价指标及原始数据
考虑到数据的可得性，本部分拟采用居民储蓄余额、固定资产投资额、实际利用外资额、人均地区生产总值、人均可支配收入、保费收入、保险市场主体数量及保险密度 这八个指标来对环渤海区域的保险市场发展现状进行评估。这八个评价指标既考虑到了保险市场所涉及的一些常见指标如保费收入等，又考虑到了实体经济的一些重要的且会对保险市场带来重要影响的指标如人均可支配收入等，因此这八个评价指标的选取是合理的。
为减少单年度数据波动的影响，本部分采用2003年～2005年共三年指标数据的平均值来进行分析。这些数据中，除保险市场主体数量及保险密度这两个指标外，其余指标数据来自于2003年～2005年的各地区的国民经济和社会发展统计公报，保险市场主体数量的数据来自于2003年～2005年的各地区的保险统计年鉴，保险密度则是根据保费收入和人口计算得出。
2.因子及聚类分析
通过相关性的检验，大多数变量的相关系数大于0.3,因此可以作因子分析。表4给出了指标主成分的特征值及方差比重。
通过表4可以看出，当主成分的个数为2时，不仅特征根大于1，而且所选主成分保持信息总量的比重超过85%，达到90.799%。因此可以将前两个公因子作为评价区域保险业发展现状的综合指标。再通过Promax方法进行因子旋转，得到因子载荷矩阵（表5）。通过表5我们可以看出，第一个因子主要集中了保险密度、人均可支配收入、保险市场主体数量以及人均GDP这四个变量，概括的反映了保险业发展情况及潜力，因此可以称为发展因子；第二个因子主要集中了居民储蓄、固定资产投资额、实际利用外资额以及保费收入这四个变量，概括的反映了该区域的经济规模，因此可以称为规模因子。通过统计软件SPSS，可以分别得到这两个因子的得分情况，之后，将各因子得分以其方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比重作为权重将两个因子各自得分进行加权之和从而得到总得分。
总得分的结果表明，北京市保险业发展的最好，而天津市在环渤海区域的保险业中排名最后。从各个因子的得分看，北京市在发展因子上的得分最高，而山东省在规模因子上的得分最高。天津市在两个因子中的得分均为负数，尤其是因子2的得分在所有城市中排名最后，直接影响了最后的总分数，这反映出天津市保险业发展较为落后。
通过聚类分析，可以进一步认清环渤海区域保险业发展现状的格局。从聚类看，北京位于第一梯队，处于绝对领先；山东、辽宁为第二梯队；河北、天津则位于第三梯队，表明这两个区域的保险业的发展相对滞后。
四、小结
通过对环渤海区域各金融行业的统计分析，我们能够看到，北京市无论在银行业、证券业还是保险业都处于绝对领先地位，表明其在这一区域的金融发展是最好的；山东省和辽宁省基本上在各金融行业的排名和聚类中位居中游，而山东省的发展情况还要相对更好一些，成为在这一区域仅次于北京市的金融发展强省；天津市和河北省基本上在各金融行业的排名和聚类中位居下游，尤其是河北省的发展最为滞后，在金融业的三大领域中，有两个领域的排名都是最后，充分说明河北省在环渤海区域金融业的发展中已落在其他省市的后面。
参考文献:
[1]金学军田霖:《金融地理学视角下的区域金融成长差异研究》，浙江大学博士论文，2004
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