薛 瑞 张扬

摘 要:金融生态环境建设不仅是金融发展的重要环节,也是促进经济发展的重要因素。本文将金融生态环境和高质量经济发展通过建立指标评价体系进行量化研究,运用SPSS软件进行主成分分析得出两者的综合得分,对两者进行回归分析,在此基础上从金融生态环境角度提出促进天津市高质量经济发展的建议,促进天津市顺利转型。

关键词:金融生态环境 高质量经济发展 主成分分析 回归分析

一、引言

自2004年周小川首次提出金融生态环境以来,金融生态环境一直是金融学研究的重要内容。金融生态环境不仅关注金融市场本身,并且将经济基础、法律制度、行政管理体制、社会诚信状况和企业发展状况等方面内容囊括到一起,讨论其整体发展状况,涉及面更广,因此能更加全面反映金融发展的状况。多位学者已证实,金融生态环境与经济发展之间有着密切的联系,良好的金融生态环境将对经济发展起着巨大的推动作用,反过来经济的稳定健康发展又将带动金融生态环境的发展。近年来我国经济正处在高速增长向高质量发展的转型期,从片面追求数量增长的经济向注重综合协调发展的经济转变。国内多位学者通过建立金融生态环境指标体系来衡量金融生态环境的状况,将质性的研究量化之后其程度能更加明显地表现出来。本文通过建立高质量经济发展的评价指标体系,改变单从GDP考察经济发展现状带来的片面性,并且将金融生态环境和高质量经济发展两者结合起来研究,考察天津市金融生态环境对高质量经济发展的影响,具有很强的独创性。

二、金融生态环境指标体系

(一)指标体系结构

金融生态环境有广义与狭义之分,本文应用的是狭义的含义。金融生态环境的狭义的含义是指微观层面的金融环境,包括法律制度、行政管理体制、社会诚信状况、会计与审计准则、中介服务体系、企业的发展状况及银企关系等方面内容。因此,本文根据金融生态环境的含义,立足于天津市当前的金融生态环境的现状特点,设计了经济基础、制度环境、信用环境和法制环境4个指标作为准则层,共13个具体指标,对天津市金融生态环境的状况进行量化衡量,如表1所示。

(二)指标分析

经济基础:这一准则层一共选取了人均GDP、工业增加值、全社会固定资产投资、城镇化率和第三产业占GDP的比重5个指标进行衡量。这几个指标都与经济基础呈正向相关性,这是衡量金融生态环境最基础的指标。制度环境:这一准则层选取了一般公共预算收入占GDP的比重、市场化指数和对外开放度3个指标,这3个指标与制度环境是同方向变动的。信用环境:这一准则层选取了政府负债率和银行不良贷款率两个指标,这两个指标与信用环境是反向变动的关系。法律环境:这一大指标下选取了犯罪率、执业律师数和经济案件结案率进行衡量,其中犯罪率与法律环境反向相关,其余两者与法律环境正向相关,因此法律环境这一大指标与金融生态环境的关系不确定。

(三)实证分析

本文从国家统计局、天津年度统计公报、天津科技统计年鉴、天津市人民政府网站、天津市银行业协会网站、中国人民银行天津分行网站、中国环境统计年报、天津统计年鉴等数据统计网站,选取了天津市2011-2016年的各方面数据分析天津市金融生态环境状况和高质量经济发展状况。

由于各指标对应的原始数据在取值范围和度量单位上不同,以及指标体系中正向指标与逆向指标同时存在,因此需要对原始数据进行标准化处理,并在此基础上再对逆向指标进行正向化处理。本文处理数据首先利用SPSS软件中的Z标准化的方法对金融生态环境的13个指标对应的数据都进行标准化处理,再将标准化后需要正向化处理的指标进行正向化处理,使所有指标对金融生态环境影响的作用力同趋化,便于研究与分析。其中政府负债率、银行不良贷款率和犯罪率进行了正向化处理。

本文共有13个指标评价金融生态环境,采用主成分分析法,利用降维的思想,把13个指标转化为2个主成分,它们能够反映原始变量的大部分信息,且不重复,使复杂的问题简单化,表2为主成分分析结果。

分信息,运用前两个主成分就能代表最初的13个指标来分析天津市的金融生态环境状况。

根据主成分载荷矩阵,主成分F1在人均GDP、工业增加值、全社会固定资产投资、城镇化率、第三产业占GDP的比重、一般公共预算收入占GDP的比重、市场化指数、执业律师数量、经济案件结案率以及犯罪率这10个指标上载荷矩阵因子较大,这些指标是比较稳定的,是金融生态环境的核心部分,该成分所占权重最大,为78.403%,对金融生态环境的影响很大。

主成分F2在对外开放度、银行不良贷款率和政府负债率这3个指标上载荷矩阵因子较大,这几个指标是风险性指标,权重为16.052%,在经济发展过程中需要注重。

在此基础上可以得到主成分F1和F2的得分,并根据综合得分公式,求出每年金融生态环境的综合得分,图1展示的是主成分F1和F2的得分和综合得分。

在取值范围和度量单位上不同,以及指标体系中正向指标与逆向指标同时存在,因此需要对原始数据进行标准化处理,并在此基础上再对逆向指标进行正向化处理。本文处理数据首先利用SPSS软件中的Z标准化的方法对金融生态环境的13个指标对应的数据都进行标准化处理,再将标准化后需要正向化处理的指标进行正向化处理,使所有指标对金融生态环境影响的作用力同趋化,便于研究与分析。其中政府负债率、银行不良贷款率和犯罪率进行了正向化处理。

本文共有13个指标评价金融生态环境,采用主成分分析法,利用降维的思想,把13个指标转化为2个主成分,它们能够反映原始变量的大部分信息,且不重复,使复杂的问题简单化,表2为主成分分析结果。

由图1可以看出,主成分F1的得分与时间是同方向变动的,主成分F2的得分随时间的发展有一定波动。最后由两者计算出综合得分与时间同方向变动的,这是由于F1所占的权重较大,F2所占的权重较小,综合得分受F1的影响大于F2的影响。综合得分是金融生态环境的综合得分,基本能反映金融生态环境状况,综合得分越高,金融生态环境相对就越好,图中的综合得分一线越来越高,表明近年来天津市金融生态环境在逐年变好,这是经济基础、制度环境、信用环境和法律环境的不断改进的结果。

三、高质量经济发展评估指标体系

(一)指标体系结构

高质量经济发展是与经济发展的定义是比较符合的,它不仅是财富和经济机体的量的增长,并且意味着其质的方面的变化,包括经济结构、社会结构的创新、社会生活质量和投入产出效益的进步。高质量经济的衡量应包括用除GDP外的其他指标,因此,本文运用衡量金融生态环境同样的方法,构建了经济发展有效性、稳定性、协调性、持续性和创新性5大指标作为准则层对高质量经济发展状况进行衡量,共包括15个具体指标,如表3所示。

(二)指标分析

经济发展有效性:林小莉(2016)指出,经济发展有效性是产出效率的直观反映,是一个地区利用资本、人力和土地等生产要素进行财富创造的能力。本文根据在这个概念选取了劳

动生产率、资本形成总额对全市生产总值的贡献率和土地生产率衡量经济发展的有效性。总的来看,经济发展有效性这一指标与高质量经济发展正向相关。

经济发展稳定性:是指实现充分就业,物价稳定,国际收支平衡和经济稳定增长。因此选取失业率、通货膨胀率和GDP增长波动衡量经济发展稳定性这一指标,这几个指标与高质量经济发展大致是反向变动的关系。

经济发展协调性:是指地区之间的协调性以及人与人之间的协调性,比如城乡协调发展,区域协调发展。本文选择人均GDP,城乡收入比值两个指标衡量经济发展的协调性,其中人均GDP与高质量经济发展同向变动,城乡收入比值与高质量经济发展反向变动,因此这一项对高质量经济的发展影响效果不确定。

经济发展持续性:这一概念与可持续性发展的概念类似,是指既满足当代人的需求,又不损害后代人满足需要的能力的发展,在生产过程中要做到生产与环境保护相结合。因此选取了单位产值能源消耗、环境污染治理投资占GDP比重和一般工业固体废物综合利用率衡量经济发展的持续性。

经济发展创新性:表现为创新型经济,以知识和人才作为依托,以创新为主要驱动力。因此本文选取专利授权数、每万人中在校大学生数和R&D占GDP比重衡量经济发展的创新性,这几个指标都与高质量经济发展正向相关。

(三)实证分析

高质量经济发展的指标体系的数据处理方法与金融生态环境指标体系的数据处理方法相同,首先还是进行原始数据的标准化和正向化处理,其中,对单位产值能源消耗、失业率、恩格尔系数和城乡收入比值进行了正向化处理,接着在此基础上运用主成分分析法对其进行分析,表4是对高质量经济发展15个具体指标的数据通过主成分分析之后的结果。

从表4中可得,15个指标体系通过主成分分析后得到三个主成分F1,F2和F3,特征根b1=9.464,特征根b2=3.276,特征根b3=1.262,这三个主成分的方差贡献率高达93.346%,

涵盖了15个指标中的大部分信息,损失信息较少,运用前三个主成分就能代表最初的15个指标来分析天津市的高质量经济发展状况。

根据主成分载荷矩阵得出,主成分F1在劳动生产率、人均GDP、专利授权数、R&D占GDP比重、单位产值能耗、失业率和城乡收入比值这7个指标上具有较大的载荷因子,正向化后这几个指标都与高质量经济发展呈同方向变化,且主成分F1的方差贡献率最大,达63.091%,表明该成分是衡量高质量经济发展的重要部分。

主成分F2在土地生产率、通货膨胀率、GDP增长波动、一般工业固体废物综合利用率和恩格尔系数5个指标上有较大的载荷因子,方差贡献率21.843%,是次之于主成分F1的主成分,这几项指标都是较稳定的指标,变动不大,该主成分是偏中性的。

主成分F3在资本形成总额对全市生产总值的贡献率、环境污染治理投资占GDP比重和每万人中在校大学生数3个指标上有较大的载荷因子,方差贡献率为8.411%,相对较小,但也是不可忽视的重要部分。

再根据SPSS软件的分析,得出主成分F1,F2和F3的得分,由此再计算出综合得分,综合得分越高,表明天津市高质量经济发展状况更好。图2表示的是3个主成分的得分情况和综合得分的情况。

四、金融生态环境与高质量经济发展相关性分析

(一)残差检验

前文通过构建金融生态环境评价指标体系,运用主成分分析法提取了两个能够代表金融生态环境的主成分,并用加权法算出两个主成分的系数,进而得到天津市金融生态环境的综合得分。同时,使用相同方法提取了三个能够代表高质量经济发展的主成分并得到天津市高质量经济发展的综合得分。

在此结果上,令高质量经济发展综合得分为因变量、金融生态环境综合得分为自变量,运用一元线性回归法得出二者之间的关系,探究金融生态环境在多大程度上促进了高质量经济发展。

为使模型准确有效,所以在建立回归模型前,先对变量的

残差正态性和独立性进行检验。

如图3标准化残差直方图所示,左右两侧不完全对称;从图4标准化残差的P-P图来看,散点并没有全部靠近斜线但呈现线性趋势。因而,残差正态性结果并不完美,但接近或近似理想状态的正态,可考虑接受此结果。

(二)回归分析

根据以上残差正态性和残差独立性检验的结果,可以认为所选数据基本满足线性回归要求,所建立的模型可根据拟合质量进行预测。故对因变量与自变量进行一元线性回归,结果如表6所示。

据回归结果得,在置信区间为90%的假设检验中,P值为0.058,小于0.10,拒绝原假设,线性回归显着,即金融生态环境会促进高质量经济发展。标准化系数为0.797,常量为2.959E-17,因常量较小故忽略不计。根据模型Z=A·Y,可分析得出金融生态环境对高质量经济发展的促进作用达到了79%以上,影响较高。

五、结论与对策建议

(一)基本结论

本文对2011~2016年天津市金融生态与高质量经济发展综合指标的线性关系进行实证研究,得出以下结论:

天津市金融生态环境综合得分在逐年提高。其中经济基础得分逐年上升,说明天津市的经济总量不断增加、工业企业生产经营环境不断改善、城镇化率不断提高、第三产业占比不断增多,代表着天津市的经济规模呈扩大趋势,经济正在由工业主导型经济向服务主导型经济转变,这种趋势将对天津市的经济增长、就业以及各个方面带来深远而长久的影响。同时,天津市的制度环境和法治环境也在逐年改善,表现在市场化指数不断升高、对外开放度增加、犯罪率逐年下降。制度环境和法治环境的优化将会构建良好的投资环境和营商环境,进而带动经济增长。

从实证分析结果看,近几年来天津市的高质量经济发展在大体上保持向上趋势,但并不稳定,不确定因素较多,需要进一步提高经济发展的质量。其中,劳动生产率、人均GDP、专利授权数、R&D占GDP比重、单位产值能耗、失业率和城乡收入比值对高质量经济发展起较大推动作用,经济发展创新性较为突出,协调性有所不足。

综上所述,有效、稳定、优质的经济发展会优化现有金融生态环境,金融生态环境在较大程度上促进了高质量经济发展,同时经济的高质量发展又可以促进金融生态环境的进一步改善。因而,为形成金融生态与高质量经济发展相辅相成的协调局面,须从两方面进行宏观调控,一方面要完善金融生态环境,另一方面要推动高质量经济发展。不仅要增加经济总量,更要提高发展质量,合理配置资源,引导可持续发展思想,实现均衡发展。

(二)主要建议

第一,从政府角度出发。首先,政府应制定合理、高效的宏观政策,充分利用“海河英才”计划中的机遇和自由贸易试验区的优势,积极对外开放以拉动外资。其次,应该把市场作为推动金融发展的主要力量。形成服务型政府和为金融企业提供帮助的思想,以提高政府在金融领域的服务水平。加强风险管理建设,明确各机构的监管职责,调节金融市场的健康高效发展。最后,天津市政府可以为中小企业制定优惠政策以鼓励企业创新与发展,并对绿色环保型企业提供各种财政补贴来促进高质量经济发展。

第二,从金融机构与金融体系角度出发。金融机构不良贷款率是评价金融机构信贷资产安全状况的重要指标之一,也是许多从业人员和专家学者关注的指标之一。为防范风险、化解风险,要加强对具有融资功能的非金融机构的风险状况的监测力度,健全风险监测评估和预警体系,提高金融监管机关的执法水平。区域金融环境的信用基础对金融业运行与发展有着显着影响,因此应进一步完善社会信用评价体系,根据信用等级分层次建立贷款政策来降低风险,强化信用意识。

第三,从企业角度出发。目前天津市第三产业占比正逐年上升、结构升级时期,企业应把握时机,重视人才培养、完善人才激励制度,提升人力资本利用率。同时,企业应重视产品创新、技术创新,优化生产过程,加强企业与企业之间的交流合作,防止行业垄断。更要求企业严格限制生产排污量,共同解决工业污染问题,从而提高经济发展质量。

参考文献:

[1]魏楠.兰州市金融生态环境指标体系的构建与实证分析[D].兰州财经大学,2018.

[2]刘干,郑思雨.我国区域经济高质量发展综合评价[J].生产力研究,2018(10).

[3]吉萍.基于VAR模型的金融生态与经济增长关系实证分析——以新疆为例[J].华北金融,2018(08).

[4]禹四明.中国经济增长质量的水平测度及提升路径研究[D].辽宁大学,2017.

[5]王澎波,于涛,王旺平.金融发展、金融结构与经济增长——基于省级面板数据的分析[J].经济问题探索,2017(01).

[6]林小莉.长江经济带经济发展质量评价与空间分异研究[D].重庆工商大学,2016.

[7]林欣.中国金融生态与经济增长关系研究[J].统计与决策,2016(1).

[8]辛波等.山东省金融生态环境与经济增长相关性分析[J].山东工商学院学报,2015.

[9]金欣雪,谢邦昌.区域金融生态环境评价与实证[J].统计与决策,2014(15).

[10]张永超.天津市区域金融生态环境的优化与对策建议[J].产业与科技论坛,2014.13(18).

[11]吴伟军,刘万晴,王怀军.金融生态环境评价指标体系设计与测度——基于江西的分析[J].科技广场,2014(11).

[12]Ahmed, V., Abbas, A. & Ahmed, S.,"Public infrastructure and economic growthin Pakistan: a dynamic CGE-microsimulation analysis", In Infrastructure andEconomic Growth in Asia, pp. 117-143. , 2013.

[13]崔健等.金融生态环境与区域经济发展的相关性分析——以津京冀为例[J].经济研究导刊,2012(07).

[14]李义,朱会义.河北省土地生产率的空间差异及其影响因素[J].地理科学进展,2011.

[15]刘建军,王吉培.天津滨海新区金融生态评估研究[J].华北金融,2011(6).

[16]段福印.城市金融生态比较与上海金融生态改善[J].上海金融,2011(05).

[17]李扬.中国城市金融生态环境评价[M].北京:人民出版社,2005.

[18]Harry Bloch and Sam Hak Kan Tang.The role of financial development in economic growth[J].Progress in Development studies,2003(3).