基于聚类分析和因子分析的长江经济带金融发展水平测度

第３３卷第４期２０１９年７月
兰州文理学院学报(自然科学版)
J o u r n a l o fL a n z h o uU n i v e r s i t y o
fA r t s a n dS c i e n c e (N a t u r a l S c i e n c e s )V o l ．３３N o ．４
J u l ．２０１９
收稿日期:２０１９Ｇ０４Ｇ２８基金项目:国家自然科学基金项目 ３Ｇ流猜想,F u l k e r s o n Ｇ覆盖及相关问题 (１１６０１００１);安徽财经大学科研创新基金项目(X S K Y １９５７
)作者简介:任森春(１９６５Ｇ),男,安徽宣州人,教授,博士,研究方向:金融学．E Ｇm a i l :z h e n g b e n １９９８＠１６３．c o m．∗通讯作者:
任森春㊀㊀文章编号:２０９５Ｇ６９９１(２０１９)０４Ｇ００２４Ｇ０６
基于聚类分析和因子分析的长江经济带
金融发展水平测度
戴正本,任森春∗
(安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠２３３０３０
)摘要:长江经济带属于我国重大战略发展区域,选取１２个金融发展相关指标构建评价体系,运用K 均值聚类分析法和因子分析法对长江经济带沿线１１个省市的金融发展水平综合评价,得出金融发展水平高低排名．研究发现东西部省市差距明显,中部地区虽差别较小,但绝大多数省市并未达到平均水平;江㊁浙㊁沪三省市遥遥领先于其他省市,偏西部地区的云南㊁贵州的金融发展水平比较低,存在严重的区域不平衡发展现状．最后对提高金融发展水平提出了合理的政策建议．关键词:长江经济带;金融发展;因子分析中图分类号:F ８３２．７㊀㊀㊀文献标志码:A
0㊀引言
长江经济带覆盖包括江㊁浙㊁沪在内的共１１
个沿线省市,是国家重大战略发展区域之一,政府高度重视长江经济带生态发展㊁协调发展㊁高质量发展．应中共中央要求,多次实施经济政策,意在推动长江经济带创新发展并以此推动我国经济高质量发展．
有关长江经济带的研究文献较多,评价金融
发展水平的维度意见不一,从经济发展的角度考
虑居多．杨丹丹等[１]
根据区域经济协调发展与长
江经济带市场一体化的关系,运用相对价格方差法研究得出长江经济带市场一体化程度日益上升
且受地区经济发展的影响．袁茜等[２]研究得出长
江经济带高新技术产业发展受一体化程度影响,两者之间存在双门槛效应,协调统一．在长江经济
带金融发展方面,李雪松等[３]运用长江经济带
１０８个城市的数据分别从生产率指标㊁
技术效率指标角度分析检验了金融与实体经济效率之间的相互作用,另外,构建了GMM 模型实证得出金
融发展水平对经济发展效率有正向促进作用[
４
],这与徐旭初等[５]
在研究金融发展对经济增长影响效应得出的结论一致．张建华等[６]测度长江经济
带协同发展成效发现,西部地区与东部地区相比,在收入和技术协同性上均表现较差．因子分析法在分析影响因素㊁成效评价㊁行业竞争力分析等方
面应用广泛[７Ｇ８]．
例如,丁柳等[９
]结合聚类分析和因子分析法对区域经济发展水平进行综合评价,对区域经济发展存在的问题提出了针对性措施．从对大量文献的梳理中知,大多文献从宏观上对长江经济带沿线城市的产业㊁生态效应㊁经济发展等方面进行研究,少有文献从微观层面选取合理指标评价金融发展水平．笔者首先通过融资规模㊁投资规模㊁金融市场规模３个维度共筛选出１２个评价指标,构建评价指标体系,然后运用聚类分析法将１１个省市的金融发展水平由高到低分为４类,从宏观上了解区域空间差异,接着结合因子分析法,对长江经济带沿线省市金融发展水平进行了综合评价,最后针对不同金融发展水平的省市,分析其存在的问题并提出了相关建议．
1㊀构建评价指标体系
1.1㊀研究思路
针对１１个省市的金融发展水平,从数据可获得性角度,剔除异常指标,选取１２个具有较强代表性的指标,将这些指标分为融资规模㊁投资规
模㊁金融市场规模３个维度,构建评价指标体系．结果如图１所示,x i表示评价指标体系中的第i 个指标．
图１㊀金融发展水平评价指标体系
1.2㊀研究方法
１．２．１㊀数据来源㊀选取的１２个指标的面板数据分别来自１１个省市的统计年鉴㊁中国人民银行官网和中国经济信息统计数据库．数据来源真实可靠,利于进一步的研究．１．２．２㊀数据预处理㊀不同指标的观测数据单位不同,数量级也有差异,为了消除此影响,将数据进行常用的统计分析标准化处理,即无量纲化,最为简便的是将观测数据与同一指标１１条数据的均值之差和其标准差的比值作为具体处理方法,得到经过数据标准化处理的观测矩阵．
2㊀长江经济带金融发展水平K均值聚类分析
2.1㊀研究思路与方法㊀㊀在确立了评价指标体系并完成了数据的初始处理,在综合评价之前,利用K均值聚类分析法对长江经济带１１个省市进行聚类,以期能够从宏观上区分各省市的金融发展水平,将不同级别样本分类,方便后续的处理．所谓的K均值聚类就是将各省市聚集到评价指标的均值类中,初始类别为K,不断地划分类别,得到最终分类．2.2㊀结果分析
运用MA T L A B数据分析软件,基于１２个相关指标的评价体系,利用K均值聚类法对１１个省市进行聚类分析,最终聚类中心的评价指标值如表１所列．可以看出,在不同级别的省市共有４类发展状况,而且根据１２个指标值可知,４类省市的金融发展水平高低为Ⅰ类＞Ⅲ类＞Ⅱ类＞Ⅳ类．聚类分析图如图２所示,据此可以更加明显地看出分类情况,上海市为一类;江苏省和浙江省为一类;湖北省㊁四川省㊁湖南省为一类;江西省㊁重庆市㊁安徽省㊁云南省㊁贵州省为一类．聚类分析已经很明显地将江㊁浙㊁沪的金融发展水平与其他省市分开,有助于宏观上了解长江经济带的整体金融水平发展状况．
3㊀基于因子分析法对长江经济带金融发展水平评价
3.1㊀研究思路
通过因子分析法确定１２个指标中的主因子,然后算出得分系数矩阵,接着结合观测数据计算出长江经济带金融发展水平的综合得分,得分的高低表明了发展水平,因此对综合得分进行排名,
表１㊀最终聚类中心
评价指标１类Ⅱ类Ⅲ类Ⅳ类上市公司数２３９．００１１２．００３２７．００２３．００金融业增加值４７６２．５０２５９９．４５３０５０．６１６８９．０７保险业务保费收入１５２９．２６１７１２．０８１７８４．８８３２１．２８金融机构本外币各项贷款７５７００．００５７４３２．７９１０９５３７．９６２６００４．３１社会融资规模２３０５８．６４３２３４６．１２７７９９７．４８１６６７３．８０股票筹资额１４１．５２１７８９．７６４６０７．４１２１１．０２证券成交额１４５４３３３．９４３３５６４８．７３９０１７１１．１０４９２８５．４０债券成交额４７７１８８．６５１００５９０．５５１００６９４．３１２２０６８．６１基金成交额５２２０１．３１３００６．１４２５７８９．３０２４３．１０银行间同业拆借融入资金２２２６８０．２０１６４４８．９７１２８３４８．３４３９７９．０５居民人均可支配收入６４１８３．００２２４６１．００４５８４０．００１８４３０．００规模以上工业企业投资收益６９４．５０１００．５０４６４．６０１８．３０５２
第４期戴正本等:基于聚类分析和因子分析的长江经济带金融发展水平测度
图２㊀聚类分析图
综合分析主因子对金融发展水平的影响效应并提出合理建议．
3.2㊀KMO和Bartlett检验
为了确定因子分析法对变量数据组的适用性,需要对数据进行KMO检验和巴特利特(B a r t l e t t)球体检验．KMO检验是针对数组的相关性和偏相关性而言,数组间的相关性越强,构建因子分析模型得出的结果越准确,所以,KMO检验的结果离１越近,则因子分析模型的适用性越强,一般来说,KMO检验统计量大于０．７,即可运用因子分析法．巴特利特球体检验适用于对数据分布状态的检验,可以确定各指标变量间的独立性,若数据呈球形分布,检验的显著性小于０．０５,表明适用于因子分析法．检验结果如表２所列,结果表明,KMO和B a r t l e t t球体检验均拒绝原假设,均表明变量数组适合做因子分析法．
表２㊀KM O和B a r t l e t t检验结果
KMO取样适切性量数B a r t l e t t球体检验
统计量值自由度显著性０．７７６５６２．４８５２８０．０００3.3㊀提取主因子
利用S P S S软件,对长江经济带沿线１１个省市金融发展水平的１２个评价指标进行因子分析,得到各因子的初始特征值和方差贡献率,结果如表３所列．根据因子分析模型,作为公共因子的条件是初始特征值大于１,累积方差贡献率一般要求大于８５％．据此,可选出３个主因子,其特征值分别为８．０５５㊁２．３００㊁１．３９８,３个主因子的累积贡献率达到９７．９３８％,近乎完全反映了原始数据的信息特征,因此选择前３个为主因子能够有效地评估长江经济带的金融发展水平．
表３㊀变量的特征值和方差贡献率
因子序号
初始特征值
特征值贡献率/％累积贡献率/％
选取主因子
特征值贡献率/％累积贡献率/％
１８．０５５６７．１２４６７．１２４８．０５５６７．１２４６７．１２４２２．３００１９．１６６８６．２９０２．３００１９．１６６８６．２９０３１．３９８１１．６４８９７．９３８１．３９８１１．６４８９７．９３８４０．０７７０．６３８９８．５７６
５０．０７２０．５９９９９．１７５
６０．０７００．５８５９９．７５９
７０．０１５０．１２９９９．８８９
８０．００９０．０７６９９．９６５
９０．００３０．０２２９９．９８７
１００．００１０．０１２９９．９９９
１１０．００００．０００１００．０００
１２０．００００．０００１００．０００
3.4㊀因子载荷矩阵旋转
因子载荷反映了主因子对最终综合得分的影响程度,因子载荷矩阵就是由各因子与个案之间的因子载荷组成的矩阵．确定因子载荷矩阵最常用的便是主成分法,即确定变量相关阵的主成分并由此确定初始因子载荷矩阵．由于初始因子载荷矩阵的形式并不唯一,而且主成分法具有一定的主观性,往往会造成主因子对所有变量的代表性不充分,其现实中的实际意义难以解释,因此,利用软件对初始载荷矩阵进行因子旋转,选择最
６２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀兰州文理学院学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３３卷
大方差正交旋转法,得出较为准确的主因子,通过不断迭代使因子载荷矩阵达到最优．结果如表４所列．
表４㊀旋转后因子载荷矩阵
指标变量
主因子
F１F２F３
x１０．４６２０．８４６０．２５４
x２０．１９６０．９７００．０２０
x３０．７７９０．８７０－０．０１８
x４０．５９２０．５４１０．５８７
x５０．９５６０．２５７０．０７４
x６０．８７９０．３６８０．１７９
x７０．７９４０．４８７０．１５６
x８０．００００．８７９０．９６２
x９０．１１９０．３４２０．８８２
x１００．５２９－０．０３００．５３９
x１１０．５４４０．３７８０．８２１
x１２０．３４９０．５６７０．６１７
由表４结果分析知,主因子F１在x４㊁x５㊁x６㊁x７上的因子载荷最大,主因子F２在x１㊁x２㊁x３上的因子载荷最大,主因子F３在x８㊁x９㊁x１０㊁x１１㊁x１２上的因子载荷最大,根据评价指标体系对x i 的定义,不难确定F１代表投资规模因子,F２代表融资规模因子,F３代表金融市场规模因子．3.5㊀计算主因子得分和综合得分
设β为因子得分系数矩阵,该矩阵可由S P S S 软件求得,根据下式可求出主因子得分
F１＝β１１x１＋β１２x２＋ ＋β１p x p,
F２＝β２１x１＋β２２x２＋ ＋β２p x p,
⋮
F m＝βm１x１＋βm２x２＋ ＋βm p x p,
结果如表５所列．在求得主因子得分之后,以各主因子的方差贡献率占三个主因子总方差贡献率比重为权重,可得因子分析综合评价模型
F＝
(０．６８５F１＋０．１９６F２＋０．１１９F３)
０．９７９．据此将数据带入计算得评价综合得分,如表５所列．得出长江经济带１１省市金融发展水平排名由高到低为:上海市＞浙江省＞江苏省＞湖北省＞四川省＞湖南省＞安徽省＞重庆市＞江西省＞云南省＞贵州省．
表５㊀１１个省市金融发展水平综合得分及排名结果
省市F１得分F１排名F２得分F２排名F３得分F３排名综合得分综合排名上海市２．７７６１－０．１６２５０．５７１３１．９３８１
江苏省－０．０８８３１．８０９２１．９６７１０．５２８３浙江省０．７９８２２．０３０１－０．９４３１１０．８３３２安徽省－０．４６４８－０．１８４６－０．２１１６－０．３７９７江西省－０．４１０６－０．５３７８－０．３８１８－０．４３２９湖北省－０．１５４４－０．２７３７０．２２１４－０．１３３４湖南省－０．４３３７－０．０２５４－０．３９３９－０．３４８６重庆市－０．４０５５－０．６１６９－０．１４８５－０．４１５８四川省－０．６３４１１０．０９２３１．１１５２－０．２８３５云南省－０．４９３９－０．６１７１０－０．２３２７－０．４８６１０贵州省－０．４９４１０－０．７１９１１－０．５６６１０－０．５４７１１
3.6㊀结果分析
从综合得分来看,上海市综合得分为１．９３８,遥遥领先于其他省市,紧随其后的是浙江省和江苏省,两省金融发展水平相差不大,因此,上海㊁浙江和江苏的金融发展水平在长江经济带沿线省市中保持较高水平,就这三省市而言,浙江㊁江苏两省和上海市相比仍有不小的差距．偏西部地区的云南省和贵州省的金融发展水平较差．从整体空间格局来看,东部地区金融发展要好于西部地区,中部地区各省的发展状况差别不大．另一方面,经计算,长江经济带１１个省市金融发展水平综合得分平均值为０．０２５,就此看来,处于平均值之上的仅有上海㊁浙江以及江苏,这既反映了这三省市金融发展水平很高,更重要的是,表明了两极分化现象很严重,绝大多数省份的金融发展水平并不高,存在严重的区域不平衡发展现状．
７２
第４期戴正本等:基于聚类分析和因子分析的长江经济带金融发展水平测度
从投资规模来看,上海市得分为２．７７６,远高于其他省市,同样,江㊁浙两省紧跟其后,四川㊁云南㊁贵州则表现较差．分析可知,投资规模对综合水平的占比权重较高,因此,对于中西部各省扩大投资规模能够有效地提升金融发展水平．从融资规模来看,浙江㊁江苏㊁四川㊁湖南和上海都处于较高水平,云南㊁贵州则表现的差强人意,有很大的提升空间．从金融市场规模来看,水平较高的有上海㊁江苏㊁四川,然而浙江省在这一层面上有所欠缺,有待进一步提高．
通过上述分析,从个案角度,四川省的融资和金融市场规模均良好,但投资规模差;浙江省的金融市场规模急需提升;云南㊁贵州则需要整体把握,提升空间很大．因此,各省市均要采取针对性的措施进行改善,缩小长江经济带的金融发展水平差距,而金融发展水平的提高,必将促进经济的蓬勃发展．
4㊀结束语
通过对长江经济带沿线１１个省市的金融发展水平进行聚类分析和因子分析,表明东西部省市差距较为明显,中部省市虽差别较小,但绝大多数省市并未达到平均水平．江㊁浙㊁沪三省市遥遥领先于其他省市,偏西部地区的云南㊁贵州的金融发展水平比较低．对此,提出以下合理性政策建议．
政府要在一定程度上扶持中小企业的发展,解决融资难的问题;政府需要对金融市场的发展进行监督,但不可过度干预,建立完善的宏观调控监督机制;通过合理宣传引导鼓励人们进行金融投资,提高金融服务于实体经济的能力．金融机构应当创新业务发展,适应需求,提升高质量服务水平;优化信贷结构,防范风险,改善内部控制机制,不可过度追求盈利,要把安全性作为首要目标．企业要有合理的发展规划,制定可持续㊁高质量发展战略,大量引进人才,坚持创新发展,使自身在激烈的竞争中占据主动的优势．因此,政府㊁金融机构㊁企业应当协调统一,共同提高金融发展水平,促进国民经济的飞跃发展．参考文献:
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[责任编辑:赵慧霞] (下转第５７页)
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u i r e d f i l e s i s s t u d i e d ．K e y w
o r d s :W i n H e x ;d i s k ;u n f o r m a t t e d ;f i l e s y s t e m ;r e c o v e r y (上接第２８页)
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５第４期陈平等:探讨基于W i n H e x 的磁盘未格式化文件提取方法。