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區域金融研究范文1
中圖分類號：F830 文獻標識碼：A
20世紀50年代，赫希曼提出“極化”理論，基于假設區域資源稟賦空間分布的非均質性前提，最初用于研究經濟發展中出現的不平衡。這個假設前提結合歷史機遇的偶然性，導致特定區域對周邊資源吸附和聚集，率先形成增長極或極核（點）。作為一個區域化特征明顯的發展中大國，我國中西部經濟金融發展速度和水平明顯落后于東部地區，且有進一步拉大的趨勢，區域發展差距的擴大和非均衡問題已成為影響我國經濟社會和諧發展的重要因素。本文通過對區域金融的極化效應進行研究，以期為我國金融發展的戰略布局提供理論依據。
1 區域金融發展極化的度量模型、研究區域及數據選取
3 結論及政策建議
3.1用正確的視角對待金融極化
區域金融極化有其存在的必然性和合理性，對一個區域發展來說確定極化戰略很重要。尤其是中國這樣一個人均資源稀缺的大國，過分地追求區域金融資源的均衡分配，區域金融的均衡發展，將會加大資源使用的機會成本，一定程度上扭曲資源配置的市場機制，但是過度的區域金融極化必然也會影響地區的平衡機制，對區域金融和整體經濟造成不利影響。
3.2重視區域間金融協調發展，強化金融聯系
可以建立新的跨區域金融協調機構，例如在資本市場層面，可以考慮建立區域金融市場，滿足區域金融需求，加強區域間資本市場的聯系，促進區域協調發展。除了政策性層面，還可以發揮民間力量?？梢杂尚袠I協會牽頭，舉辦專業技能大賽、金融研討、高層論壇等活動，加強行業間的交流，建立區域間交流平臺，保持區域金融聯系。
3.3強化監管，建立動態監控和調節機制，對極化現象必要時進行干預
對金融極化現象進行動態監控，定期測算區域金融極化指數，預測未來發展趨勢，如若出現長期極化且較難回調的現象，政府便要出面引導地區金融與周邊地區的金融對話，分析需求，促進金融的跨區域流動。
參考文獻
[1] 鄧向榮，楊彩麗.極化理論視角下我國金融發展的區域比較[J].金融研究，2011（3）.
[2] 孫平軍，修春亮，董超.東北地區經濟空間極化及其驅動因子的定量研究[J].人文地理，2013（1）.
區域金融研究范文2
關鍵詞：金融資源配置效率；超效率DEA-Tobit模型；京津冀；Malmquist指數
一、引言
美國經濟學家Goldsmith開創的金融發展理論最早提到了金融資源的概念，但受到當時人們對金融本質認識的局限性，金融資源概念并未得到系統性發展。而隨著我國學者白欽先提出以金融資源學說為核心的金融可持續發展理論之后，越來越多的學者開始認識到金融的資源屬性，并逐漸改變以往把金融作為一種簡單工具的思路。以更全面的視角從資源配置角度來研究金融發展問題。國內外學者關于區域金融資源配置的理解一部分是對金融資源空間布局數量的認識，而在金融資源理論不斷發展的過程中，人們逐漸意識到金融資源配置的質量即金融效率對于經濟發展的重要性。并且在目前我國經濟發展減速的特殊階段，實體經濟萎縮與虛擬經濟繁榮的矛盾不斷加劇，金融快速發展所帶來的金融泡沫化和產業空心化等問題不容忽視。而我國傳統的資源消耗型和數量擴張型的發展模式在受到金融危機的影響后也已經無法支撐經濟的可持續發展。由此看來，金融與經濟之間已經不僅僅是簡單的數量關系，從效率角度研究金融發展是現階段需要重點關注的。
隨著改革的不斷深化，我國經濟在總量上不斷擴大。但與此相伴而生的地區非均衡性也成為目前經濟發展格局的顯著特征，而金融資源配置在地區間的差異正是非均衡性的重要體現。金融發展的這種非均衡性對于區域經濟發展差異化的影響作用已經為現代經濟增長的實踐所證明，區域金融資源配置水平的高低可以反映出金融影響經濟發展的效果好壞。同時，面對不斷變化的經濟形勢。各地區在金融業逐漸發展的同時也在積極探索新的發展模式，區域間金融合作程度和方式的不斷深化與多樣化使金融資源配置日益成為一個復雜的系統性問題。因此，深入研究區域金融資源配置效率及其影響因素，對提高區域的經濟和金融發展水平具有重要的現實意義。
二、相關文獻綜述
國內外學者近年來在金融資源配置領域進行了大量的研究，其研究主要集中在以下兩個方面：首先，關于金融資源配置效率的評價指標選取方面，Levine提出了將商業銀行信貸占比、私企信貸占比、國有銀行資產占比以及儲蓄投資轉化率等作為金融效率的評價指標來考察金融資源的配置水平。Wurgler認為，金融發展程度和市場運行效率可以用資本配置效率這一指標進行衡量，并根據65個國家1963-1995年的各行業數據研究了各國金融體系配置資源的程度。周國富和胡慧敏將金融效率分解為微觀和宏觀兩個層面，分別選取了儲蓄率、儲蓄投資轉化效率、投資投向效率等十多個指標來反映金融資源配置情況，構造了一個與我國國情更為相宜的金融效率評價指標體系。黎翠梅和曹建珍從農村儲蓄動員效能、儲蓄投資轉換效率和投資投向效率等方面構建了農村金融效率評價指標體系，并對我國農村金融效率的區域差異進行了分析。王鈺等認為，Wurgler模型只考慮到數量因素，存在一定的片面性，因而對其研究方法進行了拓展，從信貸數量和信貸價格兩方面來度量信貸資源配置效率。其次，關于金融資源配置效率的測算與分析方面，Ataullah等利用數據包絡分析（DEA）方法對比研究了印度和巴基斯坦金融業的技術效率和規模效率，發現兩國金融業的綜合技術效率在1988-1998年處于不斷增長的狀態。Asongu從存貸款轉化效率角度評價了28個非洲國家的金融配置效率，并利用猶面板數據模型研究了金融自由化、貿易自由化、制度自由化和政治自由化等因素對金融配置效率的影響程度。劉飛利用DEA方法測算了我國30個省市的金融效率、金融規模效率及金融業各類投入指標的相對有效性，并針對地區差異進行了分析。陸遠權和張德綱運用DEA方法對我國區域金融效率進行了測度。并用基尼系數和泰爾指數衡量了區域之間的差異，發現我國的整體效率水平不高，地區之間差異較小。徐曉光等基于DEA模型和Malmquist指數對我國香港和內地11個城市之間的金融效率進行了測算和對比。結果發現內地城市的金融資源配置水平與香港存在著較大的差異。馬正兵選擇我國31個省市1997-2012年的面板數據，運用隨機前沿分析對區域金融業的技術效率和全要素生產率進行了研究，并提出了一些建議。戴偉和張雪芳運用DEA方法和面板數據模型對我國29個地區的金融業效率和影響因子進行了實證研究，發現我國金融業效率水平整體低下，金融技術創新和市場化程度對金融業效率的提高具有正向作用。余霞民基于Wurgler的研究方法對我國長三角地區的金融配置效率進行了測度，然后從地方政府競爭角度出發。分析了產業同構問題對金融配置效率影響作用。
綜合以上文獻來看。國內外學者分別選取了不同方法從多種角度對國家和地區間的金融資源配置問題進行了研究，并取得了一定的成果。給筆者的研究提供了借鑒和啟示，但這些研究依然存在以下不足之處：一是已有成果對金融資源配置效率的測算大多采用傳統DEA方法，存在無法進一步對有效決策單元進行區分和比較的缺陷；二是對區域金融資源配置效率影響因素的研究較少。鑒于此，筆者以京津冀區域為研究對象，先選取超效率DEA模型和Malmquist指數模型分別從靜態和動態層面對金融資源配置效率進行評價。再采用Tobit回歸模型對其影響因素進行分析，進而對京津冀區域的發展提出建議。
三、研究方法與數據說明
1.研究方法
（1）超效率DEA模型。DEA模型是近年來應用較普遍的一種效率評價方法，適合于評價多投入、多產出決策單元的相對有效性，它可以將決策單元分為有效和無效兩個類別。無效的決策單元可以根據其效率值的高低做出區分，但對于有效的決策單元，由于測算出的效率值均為1，因而無法做出進一步的評價和比較。為了彌補這一缺陷，Andersen和Petersen在1993年提出了能夠對有效決策單元進一步區分其有效程度的超效率DEA模型。其基本思想就是在對決策單元進行效率評價時，將被評價決策單元從參考集中剔除，從而使無效決策單元的生產有效前沿面保持在原來位置，效率值不會發生變化，而對于有效決策單元，其新的生產有效前沿面將向后推移，也就是說其效率值是參考其他決策單元構成的前沿面得出的，因而測算出的有效決策單元效率值一般會大于1，從而可以進一步比較。
（2）Malmquist指數模型。瑞典經濟學家Malmquist于1953年首次提出Malmquist指數，隨后很多學者對該指數進行了改進和擴展，后期研究者普遍采用Fare等構建的基于DEA模型的Malmquist指數，他們將其分解為兩個方面的變化：生產前沿面技術的變化，即技術變動和相對于前沿面技術效率的變化，即效率變動。由于DEA模型都是基于技術效率的概念，是針對某一時期的生產技術而言。無法對不同決策單元的不同時期的效率變動情況進行分析，具有靜態性，而生產一般是一個長期連續的動態過程，Malmquist指數可以彌補其不足。通過對面板數據的分析。是可以對生產率的變動情況以及技術效率和技術進步各自的影響作用進行研究。
（3）Tobit回歸模型。在對區域金融資源配置效率的影響因素進行分析時，由于超效率DEA模型測算出的效率值均大于0，如果使用效率值作為回歸模型的被解釋變量，則要面臨數據截斷的問題。在這種情況下，用普通最小二乘法（OLS）進行估計將會由于數據的不完整性導致結果出現偏差。為了避免OLS估計帶來的偏差，筆者采用美國經濟學家Tobin提出的Tobit模型進行回歸分析，可有效解決截斷數據的問題，并以此來判斷各因素對金融資源配置效率的影響程度。Tobit模型的一般形式如下：
2.指標選取與說明
金融資源配置的關鍵是在一定的前提下，通過有限的金融資源要素投入與合理配置，實現金融支持經濟的效果最佳。筆者在參考相關研究成果的基礎上，結合指標的代表性、科學性和數據的可得性，主要從兩個方面選取金融資源的投入指標。具體包括京津冀各地區金融機構各項貸款余額和金融業從業人數。其中金融機構各項貸款余額代表了各地區的金融信貸資源要素，它是金融機構開展各項金融活動和服務地區經濟的前提和基礎。而金融業從業人數則代表了各地區的金融人力資源要素，其數量和質量在一定程度上決定了地區金融的發展水平。對于金融資源的產出指標，我們選取的是京津冀各地區的金融業增加值，體現了金融業自身的發展與創造的價值。具體指標體系如表1所示。
筆者主要利用京津冀13個地級及以上城市2004-2013年的面板數據進行分析，其數據主要來源于2005-2014年的《河北經濟年鑒》《北京統計年鑒》《天津統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》。
四、結果與分析
1.金融資源配置效率靜態評價
為了對京津冀區域整體的金融Y源配置水平和各城市配置效率的高低有一個清晰的認識，筆者基于投入導向的超效率DEA模型，運用Max-DEA6.6軟件對2004-2013年京津冀各地區的金融資源配置超效率值進行了測算，結果如表2所示。
基于表2的測算結果，從整體來看，京津冀區域金融資源配置超效率在2004-2013年期間始終處于非有效狀態，每一年效率值均未超過0.500，說明金融資源配置整體水平較低，還存在很大的提升空間。從個體來看，區域內13個城市中只有兩個城市在這10年期間的均值達到了有效狀態。并且高效率的城市與低效率的城市差距很大，這也是導致區域金融資源配置整體水平較低的重要因素之一。根據各城市效率平均值的高低，北京和天津排在區域內的前兩位，效率值都大于1；其次是石家莊、唐山和秦皇島，效率值在0.400左右；其他城市的效率值較低。為了進一步了解京津冀地區間金融資源配置效率差異化的變動形態，筆者采用變異系數這一指標進行了分析，測算結果如圖1所示。
從圖1可以看出，2004-2013年各城市金融資源配置效率的變異系數波動幅度不大。地區間差異在擴大與縮小中有序變動。整體空間格局強度相對穩定。從2010年之后的數據來看，區域金融資源配置整體水平呈現不斷提升的趨勢。反映出近年來各城市在國家大力推動京津冀協同發展的趨勢下所做的努力和合作。但這一時期不斷增大的變異系數也說明地區間的差異程度在逐漸加深，城市之間的差距在拉大，這成為影響區域整體水平提升的關鍵。
2.金融資源配置效率動態評價
前文通過超效率DEA模型測算的結果是各城市各年份的相對效率，是基于截面數據的靜態評價，只能判斷決策單元是否有效，并不能分析金融資源配置有效率或無效率變化的原因?；诖?，筆者利用Malmquist指數分解模型對京津冀區域金融資源配置有效率或無效率的動態變化及其原因進行了分析，結果如表3和表4所示。
表3顯示了京津冀區域各年份金融資源配置效率的Malmquist指數及其分解結果，從中可知，2004-2013年，Malmquist指數總體呈現增長態勢，平均增長率為5.100%。從年均增長率的分解來看，技術進步為MMmquist指數的年均增長貢獻4.600個百分點，起著至關重要的作用，綜合技術效率的年均增長率僅為0.500%。促進作用很小，其中規模效率的下降造成了較大影響。分時期來看，2004-2008年。Malmquist指數增長較快，平均增長率保持在12.780%的高位，主要來自于技術進步的推動，綜合技術效率的作用較不穩定。2008-2009年，Malmquist指數出現負增長，下降了6.800%，這主要是技術進步增長率下滑所導致的。究其原因，可能是金融業在一定程度上受到2008年全球金融危機和宏觀經濟環境不景氣的影響。2009-2013年，Malmquist指數總體呈現緩慢增長的態勢，平均增長率僅為1.100%，2013年還出現了下降，主要是受到綜合技術效率不斷下降的影響，說明金融資源配置的整體規模和結構依然還存在很多問題。
Malmquist指數及其分解結果，綜合來看，2004-2013年，大部分城市的Malmquist指數都大于1，處于不斷增長的態勢。從指數構成來看，各城市的技術進步率均大于1，說明技術進步對各城市金融資源配置效率的提高起到了明顯的推動作用。從城市間排名來看，邯鄲、滄州、天津和保定排在區域內的前4位，平均增長率都超過了10%。并且只有這些地區在包括技術進步、綜合技術效率及其分解指標純技術效率和規模效率等各方面同時保持了增長趨勢，反映出這些地區近年來在金融改革創新、多種要素投人利用以及金融資源配置結構調整等方面所取得的積極效果。
3.金融資源配置效率影響因素經驗分析
為了進一步探究京津冀區域金融資源配置效率的影響因素及其影響程度，本部分以前面得到的各城市超效率值作為被解釋變量。綜合考慮地區間經濟、社會和政策環境的差異性，選取可能會影響金融資源配置效率的相關指標作為解釋變量建立Tobit模型進行回歸分析，具體指標如下：
（1）經濟發展水平（ECO）：筆者采用各城市地區生產總值（GDP）占區域整體GDP的比重來反映各城市的經濟發展水平。
（2）產業結構（IND）：筆者采用各城市第二、第三產業產值之和占GDP的比重來衡量產業結構的優化水平。
（3）地方政府干預程度（GOV）：筆者采用地方政府當年財政支出占GDP的比重來衡量地方政府對地區金融資源配置效率的干預程度。
（4）消費效率（CON）：筆者采用地區最終消費率，即地區消費總額占GDP的比重來表示消費效率，以此來反映消費對于地區金融資源配置效率的影響程度。
（5）區位優勢變量（ZONE）：一個地區的區位優勢主要包括政治區位優勢、經濟區位優勢和地理區位優勢等，所處不同區位的城市的金融發展水平和配置效率也會存在一定差異?？紤]到區域內的北京和天津在經濟基礎、資源稟賦和政策支持等方面具有的優勢，將其區位優勢變量設定為1，其他城市的區位優勢變量設定為0，進而反映城市所處的不同地理區位對于金融資源配置的影響程度。
在指標選取的基礎上，筆者將金融資源配置效率影響因素的Tobit回歸模型設定為：
根據表5我們可以得出以下結論：
第一，經濟發展水平與金融資源配置效率呈顯著的正相關關系，估計系數為0.201，表明經濟發展水平對金融資源配置效率具有明顯的促進作用。第二，產業結構與金融資源配置效率具有顯著的正相關關系，從估計系數可以看出產業結構優化水平每提高1%。金融資源配置效率會增長0.102個百分點。第三，地方政府干預程度的估計系數為-0.991，在5%的水平上顯著，表明地方政府財政支出占地區生產總值的比重越高，金融資源配置效率所受到的負向影響越大。也就是說。地方政府對于經濟的干預行為對金融資源配置效率產生了顯著的抑制作用。第四，消費效率與金融資源配置效率呈顯著的正相關關系，估計系數為0.932。能夠看出，消費效率或消費水平的不斷提高可以保證區域金融資本的循環周轉利用，一定程度上降低或抵消金融機構的貸款投放風險，從而增加金融資源的供應規模和流動效率。第五，區位優勢變量的估計系數為0.731，在1%的水平上顯著，表明各城市所處地理區位不同對其金融資源配置效率的影響明顯。
五、結論與啟示
筆者利用超效率DEA模型和Malmquist指數對京津冀區域2004-2013年的金融資源配置效率進行了測算與分析，并在此基礎上運用Tobit回歸模型對區域金融資源配置效率的影響因素做了實證分析，得出如下結論與啟示。
1.結論
（1）從靜態層面看，京津冀區域的金融資源配置效率處于非有效狀態，整體的金融資源配置水平較低。各城市金融資源配置效率的不均衡狀況比較明顯，并且這種差異程度在2010年之后呈現不斷增大的趨勢，地區間較大的差異也是導致區域整體配置水平較低的重要因素之一。分城市來看，北京和天津在區域內的平均效率值最高，都達到了最優狀態，而其他城市的平均效率值較低，均未達到有效狀態?？梢钥闯?。金融資源利用率較高的城市大都是區域內經濟社會發展水平相對較高的地區，這些地區較好的經濟基礎和完善的市場環境能夠對金融業的發展和資源配置水平的提高起到積極的促進作用。
（2）從動態層面看，京津冀區域金融資源配置效率的Malmquist指數總體呈現增長態勢，個別年份存在短暫的波動現象。其中，指數在2008年之前的增長速度較快，而在2008-2009年出現負增長之后，指數總體增長速度大幅下降，這在很大程度上是受到國際金融危機所產生的不利影響。從指數的分解可以看出，技術進步這一因素對各城市金融資源配置效率的增長起到了明顯的推動作用，綜合技術效率下降則是抑制Malmquist指數增長速度的主要原因。而從引起綜合技術效率變動的影響因素來看，規模效率變動所造成的影響要大于純技術效率。
（3）通過Tobit模型分析影響金融資源配置效率的外在因素，可以看出，經濟發展水平、產業結構、消費效率和區位優勢等因素與京津冀區域金融資源配置效率均呈現顯著的正相關關系。說明這些因素自身發展水平的提升能夠有效提高配置效率，而地方政府對經濟的干預行為與金融資源配置效率存在顯著的負相關關系，反映出地方政府干預程度對效率的提高具有消極作用。
2.啟示
區域金融研究范文3
[關鍵詞] 農村金融； 區域差異； 泰爾指數； 新疆
[中圖分類號]F832.7 [文獻標識碼]A
隨著國家一系列促進新疆大發展政策的密集出臺，新疆農村經濟得到了飛速發展，農民生活水平顯著提高。據統計，至2012年末，新疆農民人均純收入達6500元，比2009年增長了1.69倍。新疆農村金融也進入了一個跨越式發展階段，截至2012年11月，新疆基本實現了空白鄉鎮100%農村金融服務覆蓋。但由于受新疆地區資源分布、經濟發展程度、技術水平等因素影響，農村金融發展區域差異顯著，不利于新疆跨越式發展規劃目標的實現。因此，本文試圖從實證角度分析新疆農村金融區域差異，并進一步分析其產生的原因，為自治區制定相關政策提供參考依據，對降低農村金融風險、促進農村經濟發展具有現實意義。
一、國內外研究現狀
國內外對金融與經濟關系研究已比較成熟，但有關農村金融差異的研究并不多見，基于新疆的研究更是較少。從研究內容方面可分為農村經濟金融相關性、區域金融差異和區域金融發展收斂性三類：
（一）農村金融與農村經濟關系研究
King和Levine（1993）利用77個國家數據研究顯示：金融發展和經濟增長之間存在穩定的、強正向關系；Luigi Guiso等（2002） 通過設計新金融發展指數，得出多數金融發達地區人均GDP增長速度比不發達地區快1%；Genevieve Boyreau-Debray（2003）運用GMM面板模型研究得出：銀行擴張信貸抑制經濟增長，但銀行分支機構越多經濟增長越快；趙洪丹（2011）基于1978-2009年樣本數據研究得出：農村金融規模對農村經濟發展有負效應，農村金融效率對農村經濟發展的正效應有滯后性。
（二）區域金融差異研究
錢水土等（2011）利用中國23個省1988-2008年面板數據，引入地區和時間兩個虛擬變量：發現中國農村金融的收入效應具有地區和時間差異；呂勇斌等（2012）通過空間計量模型，實證分析我國農村金融發展存在強烈區域不平衡性和空間依賴性，且空間依賴性逐年增強。
（三）金融發展收斂研究
張勝林等（2002）研究發現：農村民間借貸與金融服務優劣有顯著關系，在服務“三農”機構缺失、信貸服務不到位的區域，民間借貸機率較高。李敬（2004）研究中國區域金融發展差異表明，區域金融發展差異的長期動態路徑可能呈現草帽型特征；黃文等（2011）采用2006-2009年1875個縣（市）數據，得出我國農村地區金融發展不存在收斂性，但呈β絕對收斂的特征，即農村金融發展落后地區潛在發展速度更快。
二、新疆農村金融發展區域差異分析
（一）指標的選擇與處理
本文參照已往研究，同時考慮數據可得性、科學性和全面性等原則，最終選取的經濟金融指標如下：選取人均一產GDP體現農村經濟發展水平；為剔除地區人口差異對農村金融的影響，選取人均農業貸款余額（即農業貸款余額/農業人口總數）反映金融發展數量效應；農村金融發展效率指標，農村貸比率為農村貸款與農村存款的比率；金融相關度=農村金融資產總量/農村增加值，其中農村金融資產總量主要由農村存款和農村貸款構成。大多文獻采用人均農業增加值代表農村經濟發展情況，由于新疆未統計農業GDP數據，一產GDP中包括農業GDP，且兩者相關性較強。農業貸款包括農業貸款與農信社集體農業貸款、農戶貸款、個體經濟戶貸款之和；農村（業）存款為國家銀行除去信用社轉存款后農村存款與農信社鄉鎮企事業存款、承包及個體戶存款、其他存款之和。實際上農村金融資產包括農村存款、農村貸款、證券和保險等，考慮到證券和保險占比較小，且缺乏相關數據支持，因此用農村存貸款之和代表農村金融資產總量。
本文借鑒司正家（2004）將新疆15個地州市劃分為五個經濟區域：1.天山北坡包括烏魯木齊、克拉瑪依、石河子、昌吉；2.北疆西北部區主要包括伊犁、塔城、阿勒泰、博州四個地州；3.南疆東北部區包括巴州、阿克蘇兩地州；4.東疆部區，包括哈密和吐魯番地區；5.南疆西南部區，包括克州、喀什、和田三地州。
（二）差異衡量工具介紹——泰爾指數
泰爾指數，由泰爾（Theil，1967）利用熵概念計算收入不平等而得名，由于泰爾指數將差異分解為區域間和區域內差異，并測算各種差異對總差異的貢獻度，深入分析引起差異的原因。因此通常被用來對多組樣本差距分解，當區域分成k組時，泰爾指數T（0）可分解為：
（4）中， 表示區域內差距， 代表區域間差距，所以 代表區域內差異對總差異的貢獻率， 指區域間差異對總差異的貢獻率；泰爾指數是取值在0-1范圍的正向指標，指數值越大則農村金融區域差異越大，反之亦然。
（三） 新疆農村金融發展區域差異比較分析
1.新疆農村區域經濟差異情況
運用泰爾指數測算新疆農村金融發展的區域總差異、區域間和區域內差異貢獻率，詳見圖1。
新疆農村區域經濟差距呈波動式擴大。以泰爾指數衡量的新疆農村經濟差距波動呈兩個階段：2004-2006年區域經濟發展差異迅速擴大，是新疆實行“西部大開發戰略”以來初顯成效階段，支持政策是推動農村經濟發展的重要因素；2007-2010年，隨著市場機制不斷完善，經濟推動由政府拉動轉向投資拉動和消費拉動，新疆各區域農村經濟差異逐步回升，但增速明顯削弱。
區域間差異是農村經濟差異的主要來源。區域間差異貢獻率較大，新疆經濟區域內差距較?。ㄌ栔笖翟?%以內），且泰爾系數頻繁波動，呈現波動上漲趨勢。
2.農村金融區域差異情況
（1）農村金融發展差異分析
①2006-2009年新疆人均貸款總差距呈倒V形。從圖2看出，人均農村貸款總差距先擴大后縮小，區域間差距和總差距波動趨勢基本相似，區域內差距的變化是V型的趨勢，貸款總差異有明顯緩和。近年來，隨著新疆農村金融體系的不斷完善，機構功能不完備、扶持政策不到位的短板問題正逐步解決，推動主體由政府向農信社和農戶過渡，農村商業銀行、村鎮銀行、小額貸款公司等新型農村金融機構開始嶄露頭角，新疆農村金融地域性差距縮小。
②新疆農村金融區域差異主要來源于區域間金融差異。區域間差異對總差異貢獻率明顯超過區域內差異貢獻度，但新疆各區域農村金融差異仍逐年縮小，但因為北疆各地州間的貸款差異擴大，出現了“馬太效應”。
（2）農村金融發展效率分析
①新疆農村金融發展效率趨于平穩。從銀行盈利的角度來看，農村貸存比越高越好；但從風險角度分析，貸存比過高則資金的流動性風險越大。圖3顯示，五個區域中1992年南疆東北部農村貸存比達到最大值12.31， 1995-2009年新疆農村貸存比基本平穩，貸存比保持在2左右。
②新疆農村金融發展效率呈草帽型。1978-2009年新疆各經濟區農村貸存比大致分為三個階段：第一階段貸存比不斷上升，以天山北坡區域為代表的農村貸存比率先達到最高點，南疆東北的農村金融效率最低；第二階段農村貸存比迅速下降，貸存比從最高點迅速降至平衡水平；第三階段是農村貸存比基本平穩（1994-2009年），五個經濟區域的農村貸存比差距不大，波動明顯減弱。這與李敬（2004）研究中國區域金融發展差異的長期動態路徑可能呈“草帽型”特征基本相符。
③北疆西北及東疆區域農村金融貸存比率高于其他區域，但差距不斷削弱。從圖3可以看出，尤其是新疆實施西部大開發政策以來，天山北坡繼續保持農村金融良好發展勢頭，東疆把握政策先機，放大政策效應、順勢直追，貸存比不斷優化。
（3）農村金融相關度分析
①新疆農村金融相關度增強。1995年新疆天山北坡、北疆西北、南疆東北、東疆和南疆西南農村相關度分別為59.85%、14.37%、21.24%、35.24%和11%，至2009年各區域農村金融相關度達到118.08%、36.7%、77.08%、57.72%和47.79%，增長速度最快的是南疆西南地區，為11.06%。
②天山北坡區域經濟發展與金融相關度明顯較強。1995-2009年，天山北坡農村金融資產與一產GDP之比持續保持新疆五個區域前茅，農村金融相關度明顯強于其他四個區域，但金融相關度差異逐年縮小。
③北疆西北和南疆西南區域農村金融相關度偏低。樣本期間，新疆北疆西北和南疆西南區域農村金融相關度明顯低于其他區域，在2002年差距最大；北疆西北和南疆西南農村金融相關度最大，分別為36.7%和47.8%。
三、新疆農村金融區域差異原因分析
1.區域經濟差異
經濟發展水平的高低不僅導致農村人均收入的差距，而且在金融業發展、社會基礎設施、科技與管理人才等方面也存在較大差距。相比而言，經濟發達地區具有農村金融發展的有利條件。楊國中等（2004）研究發現資金流向是從農村到城市，從落后地區到發達地區，信貸資金的非均衡流動將導致資金的低效配置。近幾年，新型農村金融機構的成立，如村鎮銀行、貸款公司等大多集中在北疆和東疆地區，南疆的弱勢經濟難以獲得金融資源青睞，金融機構比較匱乏。
2.資源和地域優勢差異
天山北坡區域煤、石油及天然氣儲量豐富，新疆政治經濟中心（烏魯木齊）對農村金融發展起到了輻射作用；東疆屬于溫帶大陸性氣候，是新疆連接內地的交通要道，也具有豐富的礦產資源，依托交通樞紐的優勢及礦產開發，東疆的經濟基礎不斷得到鞏固，農村經濟也受益于本地自然資源和區位優勢。天山北坡和東疆地區交通便利、經濟基礎好，兩區域的農村金融得到優先發展，而南疆農村市場化程度低。
3.政策與信貸機制差異
汪興?。?000）認為資金區域配置失衡是導致區域金融差異的重要原因。金融監管部門對金融機構的市場準入條件嚴格，資本金要求高，而農村地區經濟發展水平偏低，在金融機構設立成本上處于劣勢；另外，商業銀行設立分支機構的標準是盈利能力，農村地區資源貧竭，新設機構實現盈利周期長，鑒于此，商業銀行新增機構會向發達地區傾斜，造成機構資源配置區域失衡；中央銀行實施無差異的貨幣政策，不能根據區域金融與經濟發展現狀進行調控，再加上貨幣政策傳遞效應在經濟落后地區不通暢，進一步加劇了農村金融發展的區域差異性。
四、結論及對策建議
（一）結論
1.區域間差距是農村區域金融總差異的主要來源。根據本文區域劃分，區域內各地區經濟基本相似，區域間經濟差異明顯，因此，區域間農村金融發展差異較大。
2.新疆農村金融發展效率呈草帽型。1995年以來，新疆農村金融貸存比基本保持在2左右；新疆農村金融區域間差異逐年縮小，區域內差異不斷擴大。
3.新疆北疆西北和東疆區域的農村金融效率高。究其原因，一方面是北疆西北和東疆地區依托地理優勢、豐富的煤炭資源和發展成熟的特色農牧業，促進了農業貸款總額快速發展；另一方面，由于新疆并未采取傾斜性金融政策，農村地區擁有相應的投資項目，因而農業存款的規模相對減少。
4.天山北坡區域經濟金融相關度明顯較強。位于天山北坡區域的昌吉、石河子、克拉瑪依，依托烏魯木齊金融資源的輻射，并且由于烏昌一體化的逐步展開、石河子兵團政策支持以及克拉瑪依石油資源優勢等原因，能夠在政策層面上獲得更多的金融資源。
（二）對策建議
1.促進經濟發展區域平衡。經濟發展差距很大程度上決定了金融發展差異，新疆各地州應加強區域間資金、人才和技術的互補與合作，努力實現新疆農村金融平衡發展。
2.實行差別化的金融政策，培育多元化農村金融服務市場。統一的貨幣政策在經濟發展水平不同地區的實施效果不同，亟需多層次、梯度化的農村金融制度和差異化的授信審批政策，培育多元化農村金融服務市場，增強金融機構服務農村的能力和效率。
3.加快發展農村保險與證券業。目前，新疆農村金融主要以銀行信貸為主，保險業與證券業發展相對滯后，但發展前景較好，因此，新疆應以發展農業保險業和農村證券業為突破，提升農村金融發展質量。
4.積極引導民間資本，有效發揮民間資本的作用。監管部門要積極引導民間資本的流向，增加農村金融服務供給，滿足多層次的農村融資需求，緩解銀行信貸不足的矛盾。
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區域金融研究范文4
關鍵詞:金融生態;組合賦權;BP神經網絡;層次分析法
金融生態,又可稱之為金融生態體系,是各種金融組織為了生存和發展,與其生存環境之間及內部金融組織相互之間在長期的密切聯系和相互作用過程中,通過分工、合作所形成的具有一定結構特征,執行一定功能作用的動態平衡系統。國內較早系統闡釋金融生態理論的是周小川(2004),他在深刻認識到我國金融改革的艱巨性和復雜性的前提下提出改善金融生態的思想。
本文結合目前區域金融生態評估方法研究的現狀和實際要求,在BP人工神經網絡的基礎上,采用一種基于組合賦權的輸入變量加權分層處理方法。改進后的方法根據層次型指標體系,通過組合賦權法確定原始指標層和子項目層中各元素的相對權重,并以子項目層法治環境、經濟基礎、信用環境、金融運行四個方面作為BP神經網絡的輸入節點,建立加權分層的BP神經網絡模型。
一、基于加權分層的BP神經網絡的區域金融生態組合評估模型的構建
徐諾金(2005)將金融生態概括為各種金融組織為了生存和發展,與其生存環境之間及內部金融組織相互之間在長期的密切聯系和相互作用過程中,通過分工、合作所形成的具有一定結構特征,執行一定功能作用的動態平衡系統。結合區域金融生態的復雜巨系統的特征和評估目的,本文在借鑒湖南省金融生態評價課題組對株洲所轄縣域金融生態評估時構建的金融生態評價指標體系的基礎上,考慮用組合評估方法進行區域金融生態評估。
1.加權分層BP人工神經網絡基本思想
1985年Rumelhart和McCelland等提出的誤差反向傳播(Back Propagation)算法,是目前人工神經網絡理論中最重要的一種學習算法,其學習過程是由信息正向傳播和誤差反向傳播兩個反復交替的過程所組成。在信息正向傳播過程中,輸入信息經隱含單元逐層處理轉向輸出層,可簡單地表征為ykj=fkj(∑n(k-1)i=1Wk-1ijyk-1i-θkj)
j=1,2,…nk, ;k=1,2,…,m
式中,Wk-1ij為第(k-1)層中第i個神經元到第j個神經元的連接權因子;θkj為該神經元的閾值。
如果輸出層不能得到所期望的輸出,則轉入反向傳播過程。將實際值與網絡輸出之間的誤差沿原來的連接通路返回,通過修改各層神經元的連接權重使誤差減少,然后再轉入正向傳播過程。如此反復計算,直至誤差小于設定值為止。該過程可描述為:
E=12∑pp=1∑kk=1(Tpk-Opk)2≤ε
式中Tpk,Opk分別表示輸入訓練樣本為P時輸出節點K的計算輸出和期望輸出;ε為允許的最大誤差。
由于標準化處理后的輸入變量沒有了量綱的區別,每個變量對輸出變量的影響所占比例均等,當各類變量的個數差別較大,變量多的幾類將削弱其它類變量對輸出結果的影響,導致模型評估誤差增大。且只能得到最終的評估值,無法看到金融生態各子系統的狀態分值。
如圖1所示,為提高模型的評估精度,根據層次性區域金融生態評估指標體系,以項目層的四個方面,分別是法治環境、經濟基礎、信用環境、金融運行,作為BP神經網絡的四個輸入節點,取代傳統的直接將48個原始指標作為輸入節點。
2.組合賦權方法的基本原理
指標賦權是評估過程中的重要環節,權重的確定方法主要有兩種:一種是主觀賦權法中,如綜合指數法、專家評價法、AHP法等;另一種是客觀賦權法,即根據各指標之間的相關關系或各項指標值的變異程度來確定權數,如主成分分析法、因子分析法、復相關系數法、熵值法等。為科學、合理地給每個指標賦權,使其具有較好的實際應用效果,本文采用組合賦權法,通過對不同的層次設計不同的賦權方法實現主觀賦權與客觀賦權相結合,具體為:原始指標層因指標個數較多,采用客觀賦權法,子項目層采用主觀賦權法;并且原始指標層的將熵值法和復相關系數法兩種客觀賦權法相結合,既考慮各指標之間的變異程度又考慮各指標的相關性以削減指標間信息重疊現象,以達到最大限度地提取并利用指標數據包含的相關信息。
熵(Entropy)的概念源于熱力學,后來香農(C.E.Shannon)引入信息論。在信息論中,熵是一種不確定性的度量,信息量越大,不確定性就越小,熵也越小;信息量越小,不確定性就越大,熵也越大。一般而言,指標的離散程度越強,熵值就越大;反之,熵值就越小?？梢愿鶕黜椫笜说淖儺惓潭?利用信息熵這個工具,計算出各項指標的權數,為多指標綜合評價提供依據。
復相關系數法認為如果某指標與其他指標重復的信息越多,在綜合評價中所起的作用就越小,應賦予較小的權數,反之則賦予較大的權數,即根據指標獨立性大小來分配權數;同時采用指標的復相關系數來衡量與其他指標的重復信息量大小。
層次分析法的基本原理是將所要研究的復雜問題看作一個大系統,根據系統所涉及的因素和所要達到的目標,通過對系統內的因素及其相互關系的分析,劃分出各因素格互聯系的有序層次結構體系,再對結構體系中的每一層次按某一給定的準則,根據專家對每一層次中的各因素所作的較客觀的逐對比較和判斷,相應地給出各因子相對重要性的定量表示,進而建立數學模型,并計算出每一層次全部的相對重要性的權重,并加以排序,最后,根據排序結果進行決策并選擇解決問題的方法。
3.實施步驟
基于加權分層的BP神經網絡模型的區域金融生態評估過程分為三個階段:原始指標同度量化,由原始指標層向項目層的逐層歸總,將項目層分值輸入BP人工神經網絡模型最終得到某區域的金融生態評估值。具體如下:
(1)原始指標數據同度量化
不同的指標是從不同的側面反映區域金融生態,指標之間無法進行比較,因此為了統一評價的有效性,需對各指標進行無量綱化處理。正態化變換(分布打分)是一種非線性變化,使得變換后的分數呈現標準正態分布。
(2)由原始指標層向項目層的逐層歸總
原始指標層采用熵值法與復相關系統數法的組合定權,組合的權重為熵值法和復相關系數法所定的權重的簡均,以此組合權重計算得到各子項目的相對分值;子項目層采用層次分析法定權,計算歸總得到各項目的相對分值。
(3)將項目層分值輸入BP人工神經網絡模型
以法治環境、經濟基礎、信用基礎、金融運行四個項目作為四個輸入節點建立三層BP人工神經網絡,隱層節點為1,輸出節點數為1,即某區域金融生態的最終評估值。利用MATLAB 7.0中的神經網絡工具箱編寫程序,得到各待評區域的金融生態評估值及相對排序。
二、實證分析與比較
以某省某五縣(分別是A縣、B縣、C縣、D縣、E縣)2007年數據為例,說明上述區域金融生態綜合評估方法,并與幾種典型組合方法進行比較,以分析該方法評價結果的準確性和合理性。
由表1知,由組合評價方法一得出的五縣金融生態排名與這五縣實際情況相符;得分上總體得分都不高,有很大改進空間,其中最高分A縣及最低分E縣差距較大,居于中間檔次的B縣、C縣和D縣得分較接近。
表1 六種組合方法結果比較
表2 六種方法結果的描述性分析
極差 最小值 最大值 均值 標準差
方法一24.08 41.28 65.36 53.50 8.54
方法二 22.11 39.87 61.98 51.72 8.67
方法三 25.13 40.98 66.11 52.81 9.02
方法四 22.71 41.70 64.41 54.07 8.39
方法五 24.45 38.22 62.67 51.09 9.32
方法六 19.78 41.52 61..30 52.34 8.074
考察比較所選的六種組合方法,從以下幾個方面:
(1)方法的區分度。由表2知,方法三和方法五的標準差較大,方法一和方法二次之,方法四和方法六的較小。這一差異的原因在于原始指標層的客觀賦權法不同:信息熵權法其本質是利用評價指標樣本集的分布特征確定權重,將指標數據的差異大小作為權重確定的依據,但沒有考慮指標的信息重疊和獨立性;復相關系數法則根據指標的獨立性大小分配權數,而對指標的變異程度沒有涉及。方法三和方法五的原始指標層的客觀賦權法采用信息熵權法,得出的最終分值的差異較大,而方法四和方法六采用復相關系數法,得出的最終分值差異較小,方法三和方法四是信息熵權和復相關系數的組合賦權,綜合考慮了指標的變異程度和獨立性,最終分值差異介于上述兩組之間。
(2)方法的一致性。對標化后的綜合評價值作組間一致性檢驗,檢驗方法采用組內相關系數(ICC)法。利用SPSS軟件Scale下的Reliability Analysis功能對六組得分值作一致性檢驗,ICC=0.9875,ICC的95%的可信區間為0.9645～0.9896,可認為這六組綜合評價值一致性很好,比較貼近五縣金融生態相對優劣的實際。
(3)方法的互補性。每種方法都有其自身的優點和缺點,它們的適用場合也并不完全相同。通過將具有同種性質綜合評價方法組合在―起,就能夠使各種方法的缺點得到彌補,而同時兼有各方法的優點?；诩訖喾謱拥腂P神經網絡模型通過對各種方法的組合,可以達到取長補短的效果。通過兩組比較,其一為方法一與方法三、方法四,其二為方法二與方法五、方法六,可發現,原始指標層采用組合賦權所得分值介于原始指標層采用熵值法和復相關系數法所得分值之間,更接近于實際。
對某省某五縣2007年度指標數據的實證結果表明,基于熵值法和復相關系數法的層次BP神經網絡模型在方法的區分度、一致性及互補性方面都有較好的表現,能夠有效地綜合各方法的優點,反映這五縣金融生態的真實情況。
三、結論
本文將組合賦權法和神經網絡模型綜合評價有機結合運用在區域金融生態的綜合評估中,不僅結合了區域金融生態影響因素的多層次和復雜性,將以往分別使用的層次分析法與神經網絡綜合評價法結合在一個分析模型中,而且將多層次與復雜性的分析模型首次應用于區域金融生態評估,以便為改善區域金融環境提供可靠的決策依據。
基于加權分層的BP神經網絡模型的區域金融生態評估方法能夠充分利用樣本指標的有關信息,通過高度的非線性映射,揭示區域金融生態狀況與其相關影響因素之間的內在作用機理,從根本上克服傳統線性加權的過于簡化和單一方法的顧此失彼。此方法具有自學習性、自適應性和很強的容錯性,而且整個評價過程和步驟非常容易實現編程并在計算機上進行運算分析,具有較高的合理性和適用性,使評估結果更有效、更客觀。但是樣本數據本身的真實性、層次分析法專家打分、BP神經網絡訓練樣本的選取等問題,也應當引起高度重視。只要能采取有效的措施和算法處理好這幾個問題,那么基于加權分層的BP神經網絡模型的區域金融生態評估方法不失為區域金融生態評估方法中較好的一種。
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區域金融研究范文5
關鍵詞：金融資源；配置；PANALDATA模型；區域金融
中圖分類號：F832文獻標識碼：B文章編號：1006-1428（2007）03-0079-03
一、模型設置及檢驗
本文選取江蘇省范圍內蘇南、蘇中、蘇北及其中心城市與縣域若干經濟、金融指標為樣本，采用Eviews311統計軟件的PANALDATA模型進行處理,對2003-2005年指標進行實證研究，分析南北、城鄉之間差異影響因素。
（一）南北融資差異研究
1．模型描述。
DKLit=αit+β1itRJGDPit+β2itCYJGit+β3itJJKFDit+β4itGDZCTZit+μit
DKLit為四大國有商業銀行貸款總額占GDP的百分數，下標i表示區域,取地市級為地域單元,下標t表示年份,以下皆同。DKLit越大,表明國有銀行在該地區的信貸總額越多,該地區的企業融資能力也就越強。
RJGDPi,t為人均GDP的對數值,代表該地區的經濟發展水平。如果RJGDPi,t的回歸系數β1it顯著為零或雖不為零但不具有統計學意義,表明國有銀行的信貸區域配置決策中,地區的經濟發展水平并不是其考慮的主要因素。如果β1it顯著大于零則表明國有商業銀行的信貸區域配置具有一定的市場化導向,經濟越發達的地區其企業越容易獲得信貸資金,如果βit顯著小于零則與此相反。
CYJGit表示第二產業產出與GDP的比率,這個指標代表該地區的產業結構狀況。在市場化的條件下,商業銀行的信貸應該向工業化程度較高、經濟增長較快的地區傾斜。因此,如果系數β2it顯著大于零,那么表明國有商業銀行的信貸區域配置至少在考慮地區的經濟產業結構和成長性方面遵循市場化原則。
JJKFDit表示各地區對外開放程度，主要用各地區的進出口總額占國內生產總值的比重來表示。如果其系數大于零，經濟越開放的地區，利用商業銀行的金融資源越多；反之，則相反。
GDZCTZit表示固定資產投資。固定資產投資越大需要金融資源就越多。
考慮到各市的經濟結構存在較大的差異,故采用變截距模型。由于模型僅就中國各省市數據資料進行研究,故宜選擇確定效應模型Cit為常數項,Fit為誤差項。
2．數據來源。
本文選取2003-2005年為樣本期,各市指標根據《江蘇統計年鑒》（2004-2006各卷）和《江蘇省金融統計資料》數據整理而成。
3．檢驗結果。
由于樣本既包括時間序列數又包括橫截面數據,本文采用了Eviews311統計軟件的PANALDATA模型進行處理,結果如下（略）。
從結果看，模型的F值通過t檢驗,說明模型呈線性關系。加權統計和未加權統計的樣本決定系數R2和修正的R2均大于0．99,說明回歸方程擬合效果良好。加權統計的DW檢驗值為2．621,而未加權統計結果中的DW檢驗值為2．416,證明殘差無序列相關。結果顯示：
（1）RJGDP（人均GDP）的系數為-0．000618，在5%的顯著水平上小于零,說明國有銀行信貸區域配置與該地區的經濟發展水平呈微弱的負相關，即各地區的人均GDP對當地金融資源配置影響較小。
（2）CYJG（第二產業占GDP比值）的系數為-1．191239，在1%的顯著水平上小于零，說明國有銀行信貸區域配置與該地區的產業結構變化具有相關性,第二產業占GDP比值越高，吸引信貸資金的能力越小，這就意味著信貸資金逐步向一產、三產方向流動。
（3）JJKFD（對外開放程度）的系數為0．263846，1%水平下大于零，說明經濟越開放的地區向國有商業銀行融資能力越強。
（4）GDZCTZ（固定資產投資）的系數為37．99504，在1%水平下顯著大于零，說明固定資產投資對地區的融資能力影響較大，即地方固定資產投資越高吸納信貸資金能力越強。
（5）考慮到各市的經濟結構存在較大的差異,通過設置的變截距模型進行模擬，并通過檢驗，發現在不同的區域融資能力有明顯的差異，總體上蘇南地區除蘇州模擬系數為23．28071，其他四市系數均在50%左右，吸引信貸資金能力最強，蘇中三市一般在40%左右，融資能力僅次于蘇南地區；蘇北五市模擬系數在20%上下，融資能力最小。
（二）城鄉差別研究
商業銀行信貸效率逐步提高的同時，在不同區域甚至在中心城市與縣域之間也存在明顯的差異。我們繼續選擇江蘇省分縣區的相關指標進行實證研究，進一步研究中心城市與縣域之間融資能力差異的影響因素。
1．模型描述。
DKLCBit=αit+β1itJRFZCBit+β2itCYJGit+β3itJJKFDit+β4itLOG（GDZCTZit）+β5itRJGDPCBit+μit
DKLCBit為各地區的中心城市貸款率與縣域貸款率的比值,用來反映城鄉的融資能力的差異。下標i表示區域,取地市級為地域單元,下標t表示年份,以下皆同。
JRFZCBit為各地區城市與縣域金融發展水平的比值,代表該地區的金融發展水平。如果JRFZCBit的回歸系數β1it顯著為零或雖不為零但不具有統計學意義,表明城鄉融資能力的差距,地區的金融發展水平的不同并不是其考慮的主要因素。如果β1it顯著大于零則表明國有商業銀行的信貸城鄉配置是由地區金融發展水平的差異造成的。如果β1it顯著小于零則與此相反。
CYJGit表示第二產業產出與GDP的比率,這個指標代表該地區的產業結構狀況。在市場化的條件下,商業銀行的信貸應該向工業化程度較高，主要向城市傾斜。因此,如果β2it的系數顯著大于零,那么表明國有商業銀行的信貸區域差異是由地區的工業化程度不同而引起的。
GDZCTZit表示固定資產投資。固定資產投資也是影響城鄉貸款率差異的主要因素。
JJKFDit表示各地區對外開放程度，主要用各地區的進出口總額占國內生產總值的比重來表示。如果其系數大于零，經濟的開放度是影響城鄉融資能力的因素。
RJGDPCBit為各地區城市與縣域人均GDP的比值,代表該地區的經濟發展水平。如果RJGDPCBit的回歸系數β5it顯著為零或雖不為零但不具有統計學意義,表明城鄉融資能力的差距,地區的經濟發展水平的不同并不是其考慮的主要因素。如果β5it顯著大于零則表明國有商業銀行的信貸城鄉配置具有一定的市場化導向,城市里的企業越容易獲得信貸資金,如果β5it顯著小于零則與此相反。
2．檢驗結果。
由于樣本既包括時間序列數又包括橫截面數據,仍然采用了Eviews3．1統計軟件的PANALDATA模型進行處理,但在處理過程中我們發現地區經濟發展水平差異、經濟開放程度指標沒有通過檢驗，所以在結果中去除。調整后結果如下：（略）。
驗證結果顯示：
（1）GDZCTZ（固定資產投資）的系數為7．2092，在1%水平下大于零，說明固定資產投資對城鄉的融資的能力差異影響較大，是影響城鄉融資差異主要原因，固定資產投資越高吸引信貸資金能力越強。
（2）CYJG（第二產業產出與GDP比率）的系數為-10．116，在1%的顯著水平上小于零，說明國有銀行信貸區域配置與該地區的產業結構具有相關性,這就意味著工業化程度較高的地區對國有銀行的融資能力呈負向影響，即第二產業占GDP比值越高，吸引信貸資金的能力越小，這就意味著吸引信貸資金主要依靠一、三產業的帶動。
（3）JRFZCB（金融發展水平）的系數為-2．346，在5%的顯著水平上小于零,說明國有銀行信貸區域配置與該地區的金融發展水平呈微弱的負相關，即金融業發展越快的地區吸引當地信貸資金反而較少，通過其他途徑融資能力越強，也就是說往往大量吸引其他地區的信貸資金，金融業較弱地區對當地信貸配置依賴性越強，而通過其他途徑融資能力則越弱，也就進一步說明縣域的金融資源大量地流向中心城市。
二、結果分析
結合當前區域金融資源配置差異性的現狀及相關模型的實證檢驗的結果分析，目前制約蘇北等經濟欠發達地區信貸資金有效配置的原因主要是整體經濟水平不高、國有商業銀行信貸資源配置不合理、制度設計不完善、金融生態環境欠佳等。
1．經濟基礎薄弱，缺乏吸納金融資源的比較優勢。蘇北地區的縣域范圍內工業化、城市化水平較低，當前正處于由農業向工業化產業轉型時期，同蘇南發達地區相比表現為大企業、大項目少，產業競爭力不強，能夠吸引省一級國有商業銀行的項目偏少，區域財政收入水平低下、城鄉居民收入相對較少、產業結構調整進程緩慢、固定資產投資額總體不高等，影響了銀行信貸資源的配置。
2．金融服務發展滯后，缺乏金融資源引進配套的手段與方式。首先，欠發達地區金融機構單一，缺少多層次的金融服務體系，農村金融發展落后于城市，金融資源配置在城鄉分布上存在明顯不平衡。其次，信貸體制缺少有效配置資金的自主性，商業銀行加強風險管理以后，經濟越是不發達地區，信貸權限上收的越多，信貸自越小。第三，信貸準入門檻高，缺少創新的金融服務產品，欠發達地區中小企業普遍難以達到現行的信用評級標準要求。
3．信用意識不強，缺乏優良的金融生態環境。當前，經濟欠發達地區加快發展愿望較為迫切，但部分企業懸空或逃廢銀行債務現象依然存在，金融案件執結率低，執法環境欠佳，維護金融債權難度仍然較大；擔保公司擔?；鸩蛔悖\作不規范，評估收費高、效益低；企業財務管理不規范，信息失真，金融機構和中小企業之間存在著嚴重的信息不對稱現象，社會公眾對社會征信建設的認識不足，影響了金融生態環境建設，一定程度上制約了信貸投入增加。
三、相關建議
1．調整經濟結構，夯實經濟基礎，營造吸納金融資源的基本條件。
加快推進新型工業化進程，加強經濟結構調整，著力扶持特色經濟。積極鼓勵扶持民營企業發展，以增強經濟欠發達地區經濟實體的質態，承接和吸引金融機構的有效信貸投入；調整投資結構，加快開放型經濟發展。擴大高新技術產品和機電產品出口，提高出口產品的質量和附加值，優化利用外資和招商引資結構；加快縣域經濟的發展，積極調整農業產業結構，推行農業產業化。把民營經濟作為培育縣域經濟增長點的突破口，以民營經濟帶動縣域經濟，推動縣域金融業務的繁榮和發展。
2．創新金融方式，增強有效配置金融資源的能力。
要加強機制創新，形成多層次的資金支持體系，加快地方性中小金融機構發展，加快推進農村信用社組建農村合作銀行步伐。金融機構要增強信貸營銷能力，準確把握地方經濟增長中的資金供求關系，確保新增貸款與地方經濟發展的有效需求相適應。進一步完善現行的中小企業信貸機制，簡化貸款審批程序，適當降低信貸準入“門檻”。增加欠發達地區國有商業銀行信貸權限，特別是中小企業增量貸款審批權。
3．加大政策引導力度，強化金融資源配置的支持體系。
一是要區別對待。欠發達地區與發達地區在企業評級、授信上，應采取區別對待原則，切忌一刀切。二是制訂支持中小企業融資的政策，出臺具體獎懲措施，鼓勵各類金融機構增加對中小企業的信貸支持。三是要健全信用擔保體系，按照支持發展與防范風險相結合、政府扶持與市場操作相結合的原則，增強現有擔保機構的服務功能，同時要整合信用評級體系，建立多種形式的信用評價體系，逐步統一信用等級評定標準，提高中小企業申貸效率。四是實施重點項目布點，以項目驅動帶動信貸資金注入。
4．加強金融生態建設，優化區域金融資源配置的環境。
參考文獻：
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[2]高曉紅．區域資金配置中的次優選擇.福建論壇.總第221期
[3]陳耘，王恕立．我國融資結構缺陷的系統分析與對策.經濟與管理研究.2003；2
區域金融研究范文6
【關鍵詞】金融生態 區域金融生態環境 區域金融產業成長
一、概念界定
（一）區域金融產業成長的內涵
金融產業是以經營貨幣資金及其衍生產品的經濟實體為主體，以金融商品和金融中介服務為產品，以貨幣和各類金融工具為交易媒介，由金融組織、金融產品生產和流通市場、金融監管機構等要素構成的復合型經濟組織系統。金融產業成長應該是量變和質變的統一，是金融規模的增長與擴張和金融結構的改進、金融功能的演進以及金融效率的優化綜合作用的結果。區域金融產業成長是指一個地區的金融產業成長。
（二）區域金融生態環境的內涵
金融生態是一個重要且具有創造力的仿生學概念。區域金融生態環境是指一個地區金融體系所依存的外部條件，主要是該地區金融系統所依賴生存的經濟、信用、法律、文化、風俗習慣等。金融生態環境主要包含經濟環境、法治環境、信用環境和政策環境。經濟環境是最為基本的環境，是金融系統存在的基礎，決定金融系統的發展程度。法律環境是一國金融主體面對的最基本的約束，決定了金融主體行為規范，從而決定金融體系的發展。信用環境和政策環境是兩個衡量金融生態環境的重要標準。
二、中國區域金融生態環境與金融產業成長關系
（一）指標體系構建
按照科學性和實用性、系統性與層次性、可比性與可靠性、全面性和代表性統一的原則，結合可操作性構建區域金融生態環境和區域金融產業成長指標體系，見表1，表2。
（二）模型構建
本文使用線性規劃建立模型。在進行運算前，需要對指標進行預處理，即指標的一致化和無量綱化，對數據預處理方法如下：
設需要量化m年的區域金融生態環境指標，形成第t年的原始指標數據表示為yijt，t=1，2，···，m，
（1）對原始數據采用標準化法進行無量級化，公式為
（2）熵值法確定權重
①計算第j項指標的特征比重，即
②計算第j項指標的熵值eij，即
若設k=1/ln（m），于是有0≤eij≤1。
③計算指標y'ij的差異系數gij，差異系數定義為gij=1-eij
④計算權重Wij=gij/ gij，fijt=Wij=y'ijt
其中，l為二級指標的數量，ni為第i個二級指標的三級指標的數量。
⑤其余指標量化值的確定
一級指標的量化確定方法與二級指標處理的方法、步驟相同，同理可得到一級指標y't表示為：
（三）實證分析
本文研究中國2002年至2011年金融產業成長狀況及金融生態環境，數據來源于《中國金融年鑒》、《中國經濟年鑒》及中國人民銀行等官方網站公布的統計數據。數據分析采用SPSS 17.0和EView6.0統計分析軟件。
（1）相關性分析
①中國金融產業成長狀態與中國金融生態環境各組成部分相關性分析，結果見表3。
由表4可知，金融生態環境指標與金融基本業務指標y2、風險狀況指標y4有正相關性，與金融基礎條件指標y1、流動性指標y3基本沒有相關性。
（2）回歸分析。
①建立回歸方程。設因變量yi為某年份中國金融產業成長指標，自變量xi為某年中國金融生態環境指標。若兩者相關性顯著，可設回歸模型為yi=β0+β1xi+ε
β0、β1是待確定常數，即回歸系數。β0+β1xi表示y隨x線性變換的部分，ε是隨機誤差，代表其它一切不確定因素影響的總和。
②確定回歸方程。根據SPSS17.0進行回歸分析，得回歸方程為：y=0.840+0.405x
③檢驗。
a.回歸方程的F檢驗
由回歸分析結果可知：F=9.607， F>F0.05（1，10-2）=5.32，說明回歸方程是有顯著性意義的。
b.相關系數檢驗
由回歸分析結果可知：R=0.739， |R|>R0.05（10-2）=0.632，說明回歸方程的線性相關水平是顯著的。
總之，中國金融生態環境與中國金融產業成長之間的線性相關關系顯著，建立的回歸方程有意義。
（3）Granger因果關系分析
①單位根檢驗
首先，為消除異方差性，數據都經過取自然對數處理，即中國金融生態環境指標對數記為Lnx，中國金融產業成長指標對數記為Lny。
采用ADF檢驗，金融產業及生態環境單位根檢驗結果見表5。
三、研究結論與建議
（一）結論
（1）中國金融生態環境可分為兩個層次：第一層次為經濟基礎水平、法治水平的提高；第二層次為信用水平的提高。中國金融產業成長分為三個層次：第一層次為提高風險管理能力，第二層次為提高金融業服務水平，第三層次為擴大基本規模并提高流動性水平。
（2）金融生態環境是金融產業成長的原因。加強中國金融生態環境建設，有利于推動中國金融產業成長，從而有利于中國經濟發展，促進綜合競爭力提升，是實現“中國夢”的必然要求。因此，一個國家要寄希望成為資金集聚的“凹地”，就必須重視金融生態建設。
（二）建議
（1）強化政府推動作用。政府公共服務是直接影響金融生態環境的重要因素。同時，經濟基礎、法治環境、社會發展等金融生態環境要素均會受到地方政府行為的影響。因此，要從體制上和機制上改善我國金融生態環境，必須強化地方政府對于金融生態建設的推動作用，用好區域金融生態建設政策，形成整體聯動的助推合力。
（2）加快法治建設，營造松緊適度的法制環境。首先，要完善金融產權制度，健全金融主體法律制度。其次，要完善金融監管法律制度。再者，要加快金融基本法律制度和相關法律制度建設；完善中介機構管理制度和行政制度，防止行政對金融非正常干預；堅持司法公正，提高執法效率。
（3）健全社會信用制度，完善社會信用體系。首先，建立完善信用評價機制、體系和方法，推進建設統一的個人、企業信用信息庫，實現相關部門資源共享，為社會提供詳盡的信息服務。其次，加快會計、審計、評估等中介市場體系建設，引入競爭機制，提高該行業的執業水平。最后，建立多層次的信用擔保體系，逐步增加信用擔保機構的數量和種類，并加強對擔保機構的信用評級管理和業務監管管理，促進擔保市場健康發展。
參考文獻：
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[2]汪祖杰，張軼峰.區域金融生態環境質量評估指標體系研究[J].金融研究，2006.
[3]張作榮.金融產業成長與區域經濟發展關系研究[J].東北師范大學.1996.
