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摘 要 ：采用主成份分析法比较了包括郑州市在内的7个中西部省会城市的金融中心成熟度指标,实证研究的结果表明,郑州的金融聚集度在中西部地区位于榜首,然而金融人才、金融规模、金融环境和金融服务方面处于中游水平.为了加快郑州区域金融中心建设的步伐,本文针对郑州市区域金融中心方面存在的不足提出了相应的建议和措施.
关 键 词 ：区域性金融中心 金融成熟度 主成份分析
1.概述
金融中心是一个地区金融产品或金融工具进行交易的聚集地.近年来,一些大中城市通过金融改革来促进金融发展,充分发挥了金融业对该地区经济的促进作用.因此,为实现郑州市的区域枢纽地位,把郑州建成在全国具有举足轻重地位的区域金融中心,拉动河南省乃至全国的经济发展,实现中原崛起意义非常重大.国内外学者对于区域性金融中心竞争力的研究始于二十世纪七、八十年代,运用定量的方法对区域金融中心竞争力进行分析.其中,主要的计量方法包括成簇分析方法（Reed,1981）,非线性加权最小方差回归分析方法（Choi,1986）.上述学者关注的焦点在于计量方法的运用,而在后面的研究中更加侧重评价指标体系的构建.大部分学者主要从国际金融中心竞争力评价的角度来设计指标体系（Abraham等,1994；陆红军,2007）.我国学者戚裔彬（2010）借鉴国际金融中心评价准则,设计了针对发展中国家的金融中心成熟度评价指标体系,其指标体系涵盖了金融竞争环境、金融市场规模、金融业聚集度、金融服务水平和金融人才等五个方面.本文的主要贡献就在于调整一些关键指标,使评价体系更符合区域金融中心评价标准,从而提高研究结论的可靠性.
2.区域金融中心成熟度评价指标体系的建立
本文设计的区域金融中心成熟度评价指标体系包括,金融竞争环境、金融市场规模、金融业聚集度、金融服务水平和金融人才等五个方面.金融竞争环境是指金融机构赖以存在和发展的各种制度经济环境.金融市场规模的大小取决于金融市场中金融机构的数量.金融业聚集度是指一个地区金融资源的分布情况和集中程度.金融服务水平意味着金融业的发展能够带动交通、旅游、房地产等行业的快速发展.金融人才是指具有专业的金融理论和投资知识的专业人才.区域金融中心成熟度评价指标体系如表1所示.
3.实证结果及分析
本文运用主成份分析法来分析所选择的指标体系.首先利用因子分析来简化我们设计的指标体系,将评价指标进行合理缩减,缩减后的指标将更有效地评价区域金融中心的成熟度和竞争力.
3.1 比较对象的确定 本文设定郑州、武汉、西安、长沙、合肥、太原和南昌这7座中西部省会城市作为比较的范围和对象.河南省面临着中原经济区建设的重要战略规划,而湖北、陕西、湖南、安徽、山西和江西六省也面临着中部崛起的历史使命.这7座城市对于中西部地区的发展至关重要,都意欲建成该区域的金融中心,所以成为合理的比较对象.
3.2 数据采集与处理 区域金融中心成熟度评价指标体系中的数据,一部分来源于这些城市2012年公布的金融年鉴和统计年鉴,另一部分数据从政府的统计网站上下载.本文的数据分别来源于2009年的《国民经济和社会发展统计公报》和2012年各城市的《统计年鉴》.利用临近年份的平均值来代替缺失的数据值.由于这些城市在这些数据点并没有发生重要事件,数据值应该比较接近,因此这种替代具有有效性,不会影响实证结果.
3.3 实证结果及分析 本文运用主成份分析法对标准化处理后的数据进行数据分析.依据主成份分析法的基本原理,主成份的个数通常由累计贡献率来确定.对于该方法,我们选取的累积贡献率的临界值为a≥0.85.如果前n个主成份的累积贡献率达到85%,即a≥0.85,我们就可以把主成份的个数确定为n个.这意味着前n个主成份的信息就包含了原 m个变量的信息.为了简化计算,在累积贡献率达到a≥0.85的情况下,我们应该选取尽可能少的主成份.主成份的数据计算结果见表2.
由表2可见,第一个主成份的贡献率为59.13%,第二个主成份的贡献率为19.61%,第三个主成份的贡献率为11.22%,这三个主成份的累积贡献率的和为89.96%,超过了85%.这说明这三个主成份所包含的信息量能涵盖原来14变量的信息.从变量的共同度可以看出,我们选取的14个指标的因子解释方差的值均大于85%,也就意味着缩减后的指标体系的信息量能够反映原来的信息量.因此,我们可以对区域金融中心竞争力评价指标体系的一级指标进行修改.运用SAS9.3软件对标准化处理后的数据进行因子分析,而后由Equamax（平均正交法）进行相应的旋转,结果如表3所示：
从表3的因子载荷矩阵可以看出,指标金融机构每年存款数量（A5）、金融机构每年贷款数量（A6）、上市公司数量（A7）、城市中从事金融业的人数（A13）和大学中金融学教师数量（A14）的第一主成份的数值均比较大,并且指标A5、A6和A7属于先前定义的金融市场规模,A13和A14则属于前面定义的金融人才.因此,金融市场规模和金融人才这两项准则的相关程度较高,我们可以将其合并为一个准则,重新定义第一主成份为金融市场人才与规模项.同时,指标人均GDP（A1）、城市居民人均可支配收入（A2）、城市税率（A3）、消费物价指数（A4）、运输与信息业的工业增加值（A11）和外商企业的外资额使用值（A12）的第二主成份值较大,且指标A1、A2、A3和A4属于先前定义的金融环境,A11和A12属于前面定义的金融服务水平.我们将金融竞争环境和金融服务水平这两个准则合并成一个准则,源于这两个准则的相关性较高.最后,地区金融业GDP占比（A8）、金融机构数量（A9）和股票市场平均每日成交额（A10）的第三主成份值相对较大,这三个指标都属于金融业聚集度准则,不再需要进行相应的修改.仍然利用SAS9.3软件进行因子分析,并利用我们定义的三个准则对郑州、武汉、西安、长沙、合肥、太原和南昌这7座中西部省会城市进行排名,结果见表4：