發(fā)布時(shí)間：2022-05-11 09:16:58
序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了1篇的因子分析論文樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
提要本文選取9個(gè)相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，以1990～2009年城鄉(xiāng)一體化數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，在因子分析的基礎(chǔ)上，對(duì)河南城鄉(xiāng)一體化水平發(fā)展演變和發(fā)展階段進(jìn)行綜合分析，并得出相關(guān)結(jié)論。
關(guān)鍵詞：河南??；城鄉(xiāng)一體化；因子分析
城鄉(xiāng)一體化是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，是在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，城市和鄉(xiāng)村在區(qū)域分工中的功能演變，人力、技術(shù)、資本和資源等要素相互融合，優(yōu)化配置，使產(chǎn)業(yè)間互相促進(jìn)，協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)等各個(gè)方面的非均衡發(fā)展及思想意識(shí)差距。通過(guò)以城帶鄉(xiāng)，以鄉(xiāng)促城，最終實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)之間的全面和諧發(fā)展。具體到河南，作為人口和農(nóng)業(yè)大省，城鄉(xiāng)一體化更是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，就是要在適宜的經(jīng)濟(jì)格局上，建成布局合理、功能齊全的城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展體系，使農(nóng)村的文化、衛(wèi)生、教育等公共設(shè)施和社會(huì)服務(wù)事業(yè)接近城市水平；建立有利于資源要素自由流動(dòng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制和公平合理的社會(huì)管理體制，徹底改變二元經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)。因此，正確認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)河南城鄉(xiāng)一體發(fā)展水平，對(duì)于制定適合的發(fā)展戰(zhàn)略，采取積極的政策措施，構(gòu)建平等和諧的城鄉(xiāng)關(guān)系都有著十分重要的意義。
一、指標(biāo)體系設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)選取
城鄉(xiāng)一體化涉及經(jīng)濟(jì)社會(huì)、人類生活、生態(tài)空間等相互影響的各個(gè)方面，一個(gè)綜合性的概念，它包括城鄉(xiāng)發(fā)展的諸多方面，包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人口、空間和生態(tài)環(huán)境等多方面的因素，考慮到研究條件和數(shù)據(jù)的可獲得性，根據(jù)科學(xué)、全面和目的性原則，以能夠反映城鄉(xiāng)一體化的真實(shí)水平，又能體現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化動(dòng)態(tài)進(jìn)程，結(jié)合河南的實(shí)際情況，本文選取1990年到2009年的數(shù)據(jù)，就河南城鄉(xiāng)一體化發(fā)展水平進(jìn)行研究。為保證指標(biāo)在時(shí)間或空間上的可比性，優(yōu)先選擇信息量大、特征敏感型的9個(gè)比值形式的結(jié)構(gòu)性指標(biāo)：非農(nóng)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比（x1）、城市就業(yè)人口與農(nóng)村就業(yè)人口比（x2）、人口城鎮(zhèn)化率（x3）、城鄉(xiāng)居民恩格爾系數(shù)比（x4）、城鄉(xiāng)人均收入差異度（x5）、城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出比（x6）、城鄉(xiāng)消費(fèi)品零售額差異度（x7）、城鄉(xiāng)人均固定資產(chǎn)投資比（x8）、二元對(duì)比系數(shù)（x9）。
二、河南城鄉(xiāng)一體化發(fā)展水平因子分析
借助統(tǒng)計(jì)分析軟件spss16.0對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行kmo檢驗(yàn)和巴特利球形檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，kmo值為0.725，巴特利球形檢驗(yàn)的顯著性水平為0，小于0.5，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為適宜于因子分析。
為了消除因數(shù)據(jù)類型不同而帶來(lái)的分析誤差，使數(shù)據(jù)無(wú)量綱化，利用軟件spss16.0將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用降維因子分析法得到因子特征值及其貢獻(xiàn)率。本文選擇前三個(gè)因子特征值大于1的主成分作為初始因子，其特征值分別為4.843、2.064和1.291，累積方差貢獻(xiàn)率為91.101%，說(shuō)明前三個(gè)因子基本包括了全部指標(biāo)絕大部分的信息，能夠較全面地反映所有指標(biāo)。因此，提取前三個(gè)因子就能較好地解釋全部變量信息。
三、河南省城鄉(xiāng)一體化發(fā)展水平基本判斷
（一）河南省城鄉(xiāng)一體化水平發(fā)展演變。根據(jù)河南省各年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出1990～2009年河南省城市化水平、二元對(duì)比系數(shù)，與上文中主成分分析得出的城鄉(xiāng)一體水平共同繪制圖1?？梢钥闯?，河南城市化水平一直呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，自1995年后，城市化速度加快，并在2004年城市化水平指標(biāo)達(dá)到28.9%以上，河南省開始從二元經(jīng)濟(jì)向一元經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換，城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程加速。城鄉(xiāng)二元對(duì)比系數(shù)和城鄉(xiāng)一體化水平系數(shù)波動(dòng)較大，說(shuō)明河南省二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)演變和城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程波動(dòng)較大。結(jié)合三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)演變和河南省經(jīng)濟(jì)社會(huì)的實(shí)際發(fā)展情況，本課題將河南省1990～2009年的城鄉(xiāng)一體化發(fā)展過(guò)程劃分為三個(gè)階段。（圖1）
1、第一階段，從1990年至1993年。二元對(duì)比系數(shù)從0.237降到0.168，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)大幅度惡化，但是由于城市化水平上升態(tài)勢(shì)略微加速，河南城鄉(xiāng)一體化水平處于一個(gè)快速上升階段，得分從-2.340升到0.173。在此階段，由于國(guó)家對(duì)“三農(nóng)”的優(yōu)惠政策對(duì)于農(nóng)業(yè)和農(nóng)民的促進(jìn)作用較小，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制沒有大的變動(dòng)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入徘徊階段，城市不能有效地吸納農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，人口城市化速度放緩，農(nóng)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率大幅下降。而各地工業(yè)迅速發(fā)展，在國(guó)家宏觀政策先抑后揚(yáng)的作用下，工業(yè)化率急劇上升。河南二元對(duì)比系數(shù)大幅上升在大幅變動(dòng)中惡化，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)明顯。但在這一階段，隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的推進(jìn)，工業(yè)的迅速發(fā)展，河南非農(nóng)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，工業(yè)化、城市化得到初期的發(fā)展，城市聚集和輻射作用大大促進(jìn)了城鄉(xiāng)一體化水平。
2、第二階段，從1994年到1998年。城市化進(jìn)程加劇，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度緩解，城鄉(xiāng)一體化形勢(shì)先急劇惡化后又有所好轉(zhuǎn)。隨著國(guó)家深化改革糧食購(gòu)銷體制，極大地促進(jìn)了農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性，農(nóng)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，城鄉(xiāng)二元對(duì)比系數(shù)從0.181升到0.231。但糧食的連年豐產(chǎn)，使其價(jià)格也迅速下降，“谷賤傷農(nóng)”。盡管隨后幾年內(nèi)，糧食價(jià)格有所回升，但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的增加，使農(nóng)民進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的利益并未獲得根本性的增加，城鄉(xiāng)一體化水平也降到1996年的-1.753。1996年以后進(jìn)入城市經(jīng)濟(jì)的新一輪高速擴(kuò)張期，農(nóng)村人口城市化速度加快，到1998年河南非農(nóng)業(yè)人口比重已經(jīng)達(dá)到17.6%，平均每年上升0.64個(gè)百分點(diǎn)。城市化與工業(yè)化呈現(xiàn)出良性互動(dòng)態(tài)勢(shì)，也使河南的城鄉(xiāng)一體水平在波動(dòng)中先下降后上升，但總體水平較低。
3、第三個(gè)階段，從1999年到2009年。城市化水平穩(wěn)中有升，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)呈波動(dòng)惡化的趨勢(shì)，二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)加劇轉(zhuǎn)換，二元對(duì)比系數(shù)從0.19降到2003年的0.14，又升到2009年0.191，表明河南一直處于二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)顯著時(shí)期。但在這期間，河南省城鄉(xiāng)一體化水平大幅提高，由1999年的-0.965上升到2009年1.833。由于國(guó)家提出的“工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)、城市支持農(nóng)村和多予少取放活”的方針政策，要求統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展，逐步消除城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，形成城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展一體化的新格局。對(duì)城鄉(xiāng)關(guān)系和發(fā)展的重新定位，極大地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)收益的提高；另一方面，戶籍制度的深化改革和就業(yè)市場(chǎng)機(jī)制的逐步完善，使得農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移速度加快，農(nóng)業(yè)就業(yè)比重迅速下降，農(nóng)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率有所上升。河南這一階段的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化加快，是市場(chǎng)機(jī)制發(fā)揮作用的結(jié)果，也是經(jīng)濟(jì)體制改革的必然結(jié)果，標(biāo)志著河南省進(jìn)入城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的重要階段。
（二）河南省城鄉(xiāng)一體化發(fā)展階段基本判斷。首先，按上述分析，河南從1999年以來(lái)，城鄉(xiāng)一體化水平總體呈上升趨勢(shì)，進(jìn)入了城鄉(xiāng)一體化的平穩(wěn)發(fā)展階段，但處于一體化發(fā)展的較早期階段。河南是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)從業(yè)人口眾多，2009年底達(dá)到2，765萬(wàn)人，農(nóng)民對(duì)土地的依賴性很強(qiáng)，城市對(duì)農(nóng)村、工業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)的帶動(dòng)和輻射作用較小?！笆晃濉逼陂g，河南省積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，但結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，工業(yè)大而不強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)承接能力不強(qiáng)，城鄉(xiāng)基礎(chǔ)建設(shè)和規(guī)劃統(tǒng)籌程度不高，各種資源在城鄉(xiāng)市場(chǎng)間不能合理有效地流動(dòng)，農(nóng)村勞動(dòng)力大多處于自發(fā)流動(dòng)狀態(tài)。雖然，在1995年河南提出了“加快以鄭州為中心的中原城市群的發(fā)展步伐”后，河南城鄉(xiāng)呈現(xiàn)出快速發(fā)展的新勢(shì)頭。但是在發(fā)展過(guò)程中也存在著城-鎮(zhèn)-鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不合理、輻射帶動(dòng)功能弱，資源利用率不高、各自為政發(fā)展、區(qū)域發(fā)展乏力等問題，還沒有形成城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的良性互動(dòng)和協(xié)調(diào)運(yùn)行；其次，河南城鎮(zhèn)化發(fā)展一直在全國(guó)平均水平之下，1990年城鎮(zhèn)化率15.5%，低于全國(guó)平均水平13.8個(gè)百分點(diǎn)，2002～2009年城鎮(zhèn)人口增速加快，年均增速為6.44%，高于全國(guó)年均增長(zhǎng)2.98%的速度，城鎮(zhèn)化率達(dá)到37.7%。9年間，城鎮(zhèn)化率年均增速為1.66%，與全國(guó)的平均水平的差距縮小為8.89個(gè)百分點(diǎn)。與中部其他省份相比，2009的城鎮(zhèn)化率與安徽省相差4.4個(gè)百分點(diǎn)，與湖北省相差高達(dá)8.3個(gè)百分點(diǎn)；最后，河南省二元經(jīng)濟(jì)結(jié)特征顯著。2.99的城鄉(xiāng)人均收入差異度和0.191的二元對(duì)比系數(shù)都表明河南省現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)部門和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門二元特征對(duì)立明顯，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)整體上仍是明顯的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。國(guó)際經(jīng)驗(yàn)表明，人均gdp在進(jìn)入1，000美元～3，000美元時(shí)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)會(huì)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)社會(huì)矛盾凸顯期，也是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期。人均gdp3，000美元標(biāo)志著達(dá)到中等國(guó)家的收入水平和初步實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，河南省2009年人均gdp為3，012美元，正處于二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，能否順利轉(zhuǎn)型跨越對(duì)于河南經(jīng)濟(jì)社會(huì)的長(zhǎng)期未來(lái)發(fā)展至關(guān)重要。
[摘要] 對(duì)外開放是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)融合程度的重要標(biāo)志。根據(jù)外貿(mào)依存度、實(shí)際利用外商直接投資占gdp比重、對(duì)外直接投資占gdp比重等8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行的因子分析表明：依據(jù)對(duì)外開放度可以將我國(guó)大陸31個(gè)省、市、自治區(qū)劃分為三個(gè)層次。挖掘東北三省的對(duì)外開放潛力、加強(qiáng)中西部地區(qū)對(duì)外開放的軟環(huán)境建設(shè)、加強(qiáng)各地區(qū)之間的合作與協(xié)調(diào)發(fā)展等措施，有利于我國(guó)對(duì)外開放水平的提升。
[關(guān)鍵詞] 對(duì)外開放度；外貿(mào)依存度；因子分析
對(duì)外開放度是指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放或?qū)?guó)際經(jīng)濟(jì)的依賴程度，它是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)融合程度的重要標(biāo)志。評(píng)價(jià)我國(guó)內(nèi)地的對(duì)外開放度對(duì)于了解各地區(qū)的開放水平、采取有針對(duì)性的對(duì)外開放措施、促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等有著重要意義。
一、區(qū)域開放度評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取
隨著我國(guó)對(duì)外開放的不斷深入，對(duì)外開放涉及的領(lǐng)域和內(nèi)容不斷擴(kuò)大，對(duì)外貿(mào)易、利用外資、國(guó)際勞務(wù)合作、涉外旅游等成為我國(guó)對(duì)外開放的基本形式。借鑒已有研究成果，并考慮數(shù)據(jù)的代表性和可得性，本文選擇以下因子作為區(qū)域開放度的測(cè)度指標(biāo)：
1.外貿(mào)依存度(x1)。即某地區(qū)進(jìn)出口總額占同期該區(qū)域gdp的比率，反映某區(qū)域通過(guò)國(guó)際貿(mào)易形式與世界經(jīng)濟(jì)相關(guān)聯(lián)的程度。
2.實(shí)際利用外商直接投資占gdp比重(x2)。利用外商直接投資是利用外資的主要形式之一，該指標(biāo)反映某區(qū)域在國(guó)際投資領(lǐng)域中通過(guò)資金的流入與世界經(jīng)濟(jì)相關(guān)聯(lián)的程度。
3.對(duì)外直接投資占gdp比重(x3)。該指標(biāo)反映某區(qū)域在國(guó)際投資領(lǐng)域中通過(guò)資金的流出與世界經(jīng)濟(jì)相關(guān)聯(lián)的程度。
4.社會(huì)固定資產(chǎn)投資中外資(含港、澳、臺(tái)資)比重(x4)。該指標(biāo)說(shuō)明外資在固定資產(chǎn)投資領(lǐng)域所起的作用，反映外資與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的融合程度。
5.外商投資企業(yè)年末從業(yè)人數(shù)占年末從業(yè)總?cè)藬?shù)比重(x5)。該指標(biāo)既反映外商投資企業(yè)融入當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的程度，也反映某區(qū)域在勞動(dòng)力資源領(lǐng)域的開放程度。
6.對(duì)外承包工程、勞務(wù)合作、設(shè)計(jì)咨詢業(yè)務(wù)完成營(yíng)業(yè)額占gdp比重(x6)。該指標(biāo)主要反映某區(qū)域在勞務(wù)合作領(lǐng)域的對(duì)外開放程度。
7.國(guó)際旅游外匯收入占gdp比重(x7)。該指標(biāo)從資金角度反映某區(qū)域涉外旅游領(lǐng)域的對(duì)外開放程度。
8.全年接待入境旅游者占國(guó)內(nèi)外旅游者比重(x8)。該指標(biāo)從數(shù)量結(jié)構(gòu)角度反映某區(qū)域涉外旅游領(lǐng)域的對(duì)外開放程度。
二、區(qū)域開放度評(píng)價(jià)方法的選擇
因子分析的基本思想是通過(guò)變量間相關(guān)關(guān)系的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，然后根據(jù)相關(guān)性把變量分組，使組內(nèi)變量相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。這樣，既可以消除在指標(biāo)選擇和權(quán)重確定時(shí)的主觀因素的影響，又可以消除指標(biāo)間相互重疊的信息的影響。
按照因子分析法的基本原理，我們采用統(tǒng)計(jì)分析軟件spss14.0對(duì)8項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了綜合分析。首先借助spss將2005年全國(guó)各省市的原始樣本數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2006》、商務(wù)部合作司和外資司)標(biāo)準(zhǔn)化，以消除指標(biāo)之間量綱不一致和數(shù)量級(jí)的差異大等現(xiàn)象(標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)從略)，并建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。從相關(guān)系數(shù)看，各變量之間的相關(guān)性較強(qiáng)，且kmo檢驗(yàn)值為0.799，接近0.8，所以原始變量比較適合進(jìn)行因子分析。
然后，根據(jù)總方差分解表，我們可以得到各公因子的特征值、方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。從累計(jì)方差貢獻(xiàn)率可知，前三個(gè)變量的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)87.025%，即前三個(gè)因子反映的信息量占總信息量的87.025%，作為綜合因子的損失只有12.975%，原始變量的大部分信息能夠被提取的三個(gè)公因子解釋。所以，提取三個(gè)公因子是合理的。
根據(jù)選出的三個(gè)主因子可得到因子載荷陣，使用方差極大正交旋轉(zhuǎn)后得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣(見表1)。從該表可以看出，第一主因子在x1、x2、x4、x5、x6上有較大載荷，這5個(gè)指標(biāo)反映了外貿(mào)、外資和勞務(wù)合作領(lǐng)域的對(duì)外開放度，它們是傳統(tǒng)上衡量對(duì)外開放度的最基本的指標(biāo)，我們可以將它們命名為傳統(tǒng)綜合因子；第二主因子在x7、x8上有較大載荷，這2個(gè)指標(biāo)反映了旅游業(yè)的興起與區(qū)域?qū)ν忾_放的關(guān)系，我們可以將這類因子命名為旅游因子；第三主因子在x3上有較大載荷，這個(gè)指標(biāo)反映了各地區(qū)對(duì)外投資的發(fā)展境況，我們可以將這類因子命名為對(duì)外直接投資因子。
三個(gè)主因子分別從不同側(cè)面反映了各省市對(duì)外開放的水平，但單獨(dú)使用某一主因子并不能做出總體的綜合評(píng)價(jià)。以各主因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)得出如下綜合因子得分公式：
z=(44.78*fac1_1 + 22.284*fac2_1 + 20.041* fac3_1)/87.025。
三、基于因子分析結(jié)果的我國(guó)內(nèi)地對(duì)外開放度評(píng)價(jià)
依據(jù)三個(gè)主因子得分，以及上述綜合因子得分公式，我們可以得到我國(guó)內(nèi)地綜合因子得分和排名(見表2)。從對(duì)外開放度的綜合因子得分和排名看，其對(duì)外開放度大致可以劃分為三個(gè)層次。
第一，上海、廣東、北京、天津4個(gè)省、直轄市的綜合因子得分位于最前列，不僅大于0，而且均大于1，對(duì)外開放度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)對(duì)外開放度的平均水平?？赡艿脑蚴沁@4個(gè)省、直轄市都有著特殊的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，在我國(guó)對(duì)外開放中具有舉足輕重的地位。上海和天津地處出?？冢哂刑烊涣几鄣膬?yōu)勢(shì)，其貿(mào)易量和外商直接投資比率都比較高；廣東對(duì)外經(jīng)濟(jì)活動(dòng)起步早且發(fā)展快，一直以來(lái)都是對(duì)外開放的前沿；而北京是全國(guó)政治、文化中心和國(guó)際交往樞紐，也是吸引外資和旅游的要地。所以，本層次中除天津的旅游因子得分相對(duì)較低，廣東的對(duì)外直接投資因子得分相對(duì)較低外，這4個(gè)省份的其他因子得分均比較高。
第二，江蘇、福建、浙江、山東、遼寧5個(gè)省份的綜合因子得分介于0和1之間，所以其開放度可以被列為第二個(gè)層次。這5省地處東部沿海地區(qū)，在地理位置和自然資源方面都具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。比如，江蘇和浙江地處長(zhǎng)江三角州，其水資源、礦產(chǎn)資源和旅游資源都十分豐富；福建海岸線長(zhǎng)度居全國(guó)第二，擁有許多天然良港；遼寧和山東都是環(huán)渤海省份，遼寧的14個(gè)市中有6個(gè)城市沿海，有5個(gè)市已建設(shè)了港口，兩省的海洋資源、水資源、動(dòng)植物資源、能源等都比較豐富。所以，這5個(gè)省份在外貿(mào)、利用外資、對(duì)外勞務(wù)合作領(lǐng)域的傳統(tǒng)綜合因子得分較高。
第三，其余各省的綜合因子得分均為負(fù)值。河南、內(nèi)蒙古、西藏、貴州、甘肅、新疆、山西、寧夏、青海分列倒數(shù)幾位?？赡艿脑蚴沁@些省、自治區(qū)多數(shù)位于我國(guó)中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)，對(duì)外開放起步較晚，融入國(guó)際經(jīng)濟(jì)的份額較小、層次較低。但西藏、內(nèi)蒙古和海南的旅游因子得分相對(duì)較高，黑龍江和云南的對(duì)外直接投資因子得分相對(duì)較高。
四、基于因子分析結(jié)果的對(duì)外開放水平提升措施
1.挖掘東北三省的對(duì)外開放潛力。在新全球化格局的發(fā)展中，發(fā)達(dá)國(guó)家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的后續(xù)重點(diǎn)將是重工產(chǎn)業(yè)，這將導(dǎo)致發(fā)展中國(guó)家承接國(guó)際投資和出口增長(zhǎng)向重工產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。對(duì)我國(guó)來(lái)說(shuō)，重工業(yè)基礎(chǔ)最發(fā)達(dá)，但目前利用程度最不充分的是東北三省。通過(guò)上述分析我們可以看到，目前東北三省中，只有遼寧的對(duì)外開放度稍稍靠前，列于全國(guó)第9位；吉林和黑龍江的對(duì)外開放度都處于全國(guó)平均水平之下，分列第11位和第21位。因此，要充分發(fā)揮東北三省的工業(yè)優(yōu)勢(shì)，利用遼寧沿海、黑龍江沿邊的地理優(yōu)勢(shì)，特別是要借助振興東北老工業(yè)基地的政策優(yōu)勢(shì)，提高東北地區(qū)對(duì)外開放水平，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
2.加強(qiáng)中西部地區(qū)對(duì)外開放的軟環(huán)境建設(shè)。目前困擾中西部地區(qū)對(duì)外開放水平不足的根源既有地理位置等客觀原因，也有政策方面的主觀原因；既有中國(guó)改革開放路徑等外在原因，也有省內(nèi)對(duì)外開放環(huán)境不健全等內(nèi)在原因。軟硬環(huán)境的有機(jī)結(jié)合是一地區(qū)是否具有對(duì)外開放優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。但作為硬環(huán)境的市場(chǎng)規(guī)模、勞動(dòng)力質(zhì)量、勞動(dòng)力成本、科研水平、經(jīng)濟(jì)總量、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、城市化水平、基礎(chǔ)設(shè)施狀況等難以在短期內(nèi)有重大改觀。因而，加強(qiáng)中西部地區(qū)對(duì)外開放的軟環(huán)境建設(shè)將為未來(lái)中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)崛起起到重要的鋪墊作用。深化行政管理體制改革和國(guó)企改革、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、優(yōu)化市場(chǎng)環(huán)境和法制環(huán)境等都是必不可少的措施。
3.加強(qiáng)各地區(qū)之間的合作與協(xié)調(diào)發(fā)展，共同促進(jìn)對(duì)外開放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展。不同區(qū)域在對(duì)外開放過(guò)程中分享到的利益往往是不均等的。東部沿海地區(qū)從內(nèi)陸地區(qū)得到了資源、能源和勞動(dòng)力等，從而促進(jìn)了沿海地區(qū)的對(duì)外開放，而開放中經(jīng)濟(jì)差距的擴(kuò)大，又在一定程度上加劇了內(nèi)陸地區(qū)的資本和勞動(dòng)力要素外流、生態(tài)環(huán)境的破壞加重等問題。不少發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)表明，開放進(jìn)程中的利益關(guān)系失衡(包括區(qū)域間利益關(guān)系失衡)會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的內(nèi)部不穩(wěn)定，進(jìn)而可能引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。所以，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，東部沿海地區(qū)也要為內(nèi)陸地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多的幫助，加強(qiáng)與內(nèi)陸地區(qū)的合作，通過(guò)與地區(qū)間合理的分工與協(xié)作，最終建立地區(qū)間的良性互動(dòng)機(jī)制。
［摘 要］影響產(chǎn)業(yè)區(qū)域間轉(zhuǎn)移的因素有很多，本文通過(guò)spss軟件，運(yùn)用因子分析方法來(lái)研究影響我國(guó)省際間制造業(yè)轉(zhuǎn)移的主要因素有哪些。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資是影響產(chǎn)業(yè)省際間轉(zhuǎn)移的最主要因素，其次兩個(gè)重要的影響因素是就業(yè)人員數(shù)和就業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬。勞動(dòng)力狀況也可以初步解釋我國(guó)制造業(yè)在省際區(qū)域之間轉(zhuǎn)移為什么存在粘性。
［關(guān)鍵詞］產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移 spss 因子分析 區(qū)域粘性 制造業(yè)
一、背景
中國(guó)目前已成為僅次于美國(guó)的全球第二大工業(yè)制造國(guó)。制造業(yè)的發(fā)展增強(qiáng)了中國(guó)在國(guó)際經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的話語(yǔ)權(quán)。但是我國(guó)的制造業(yè)發(fā)展水平存在著區(qū)域差異，制造業(yè)的區(qū)域內(nèi)轉(zhuǎn)移將對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)重大影響。決定產(chǎn)業(yè)在區(qū)域間轉(zhuǎn)移的根本因素是利益的驅(qū)動(dòng)，理性的企業(yè)經(jīng)營(yíng)者為了追求利潤(rùn)最大化和回避經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，使得企業(yè)在空間上進(jìn)行轉(zhuǎn)移，而同類型企業(yè)在區(qū)域間的大規(guī)模轉(zhuǎn)移，就形成了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移?？梢姰a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移又是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下的企業(yè)行為，雖然國(guó)家政策在某些方面，希望推動(dòng)一些產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，但是政府意志并不是決定產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的主要因素。所以，研究哪些因素影響制約著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
二、我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移面臨的問題
在分析哪些因素影響我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移之前，首先要分析清楚目前我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中出現(xiàn)的問題，有針對(duì)性的來(lái)研究影響我國(guó)制造業(yè)區(qū)域間轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因子。
1.我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移面臨的粗放型問題
由于政績(jī)考核等原因，被轉(zhuǎn)移區(qū)域的政府官員只看經(jīng)濟(jì)利益，對(duì)于那些高污染、高耗能、低效率的產(chǎn)業(yè)一樣照單全收，只重視資金轉(zhuǎn)移和項(xiàng)目的數(shù)量，忽視了技術(shù)、管理能力和人才的引進(jìn)。這種只重視規(guī)模和數(shù)量，忽視本區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃需要，一味承接勞動(dòng)、資源密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的做法是一個(gè)誤區(qū)。
2.我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移面臨的勞動(dòng)力問題
我國(guó)存在著嚴(yán)重的勞動(dòng)力分布不均勻問題。不僅表現(xiàn)在勞動(dòng)力數(shù)量上，還表現(xiàn)在勞動(dòng)者素質(zhì)方面。目前大量的剩余勞動(dòng)力都涌向東部沿海等發(fā)達(dá)地區(qū)，而中西部地區(qū)勞動(dòng)力數(shù)量則不如東部沿海地區(qū)那么充足。另外一個(gè)最主要的問題是勞動(dòng)者素質(zhì)存在巨大差異。首先是由于東中西地區(qū)的基礎(chǔ)教育和職業(yè)教育水平存在差異，東中部地區(qū)的教育水平比西部地區(qū)普遍高一些，勞動(dòng)者素質(zhì)也相對(duì)高一些。加上中西部地區(qū)高素質(zhì)人才向東部沿海地區(qū)的流動(dòng)。使得東中西地區(qū)的人才分布存在巨大差異。
3.承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的中西部地區(qū)配套能力和市場(chǎng)化程度低
中西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)東部沿海地區(qū)要落后一些，交通運(yùn)輸能力也沒有東部地區(qū)發(fā)達(dá)。由于中西部地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，沒有形成產(chǎn)業(yè)集群。產(chǎn)業(yè)集群是指在特定區(qū)域中，具有競(jìng)爭(zhēng)與合作關(guān)系，且在地理上集中，有交互關(guān)聯(lián)性的企業(yè)、專業(yè)化供應(yīng)商、服務(wù)供應(yīng)商、金融機(jī)構(gòu)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)的廠商及其他相關(guān)機(jī)構(gòu)等組成的群體。許多產(chǎn)業(yè)集群還包括由于延伸而涉及到的銷售渠道、顧客、輔助產(chǎn)品制造商、專業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商等，政府及其他提供專業(yè)化培訓(xùn)、信息、研究開發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定等的機(jī)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)集群還具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)和外部性。而中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展有限，產(chǎn)業(yè)鏈缺損、斷裂嚴(yán)重，致使許多轉(zhuǎn)移來(lái)的企業(yè)在當(dāng)?shù)卣也坏脚涮椎钠髽I(yè)和相關(guān)服務(wù)機(jī)構(gòu)，獲得高品質(zhì)、低成本的原材料、中間產(chǎn)品、勞動(dòng)力以及相關(guān)的會(huì)計(jì)、金融服務(wù)等。中西部地區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)配套能力的落后，嚴(yán)重阻礙了東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)的轉(zhuǎn)移。
中西部地區(qū)的市場(chǎng)化程度低。由于政府的行政職能過(guò)強(qiáng)，非市場(chǎng)化運(yùn)作過(guò)多，市場(chǎng)發(fā)育不完善，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各種費(fèi)用偏高，經(jīng)營(yíng)手續(xù)繁瑣，使交易成本增加。另外市場(chǎng)化分工不足。中西部地區(qū)勞動(dòng)力大量東移，流動(dòng)人口較少，使得市場(chǎng)容量較低，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地的產(chǎn)品需求市場(chǎng)縮減。
4.我國(guó)存在著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移粘性
現(xiàn)行的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移理論說(shuō)明，只要不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)間存在比較優(yōu)勢(shì)，就會(huì)出現(xiàn)從高梯度地區(qū)向低梯度地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。我國(guó)東部沿海地區(qū)就屬于制造業(yè)的高梯度地區(qū)，中西部地區(qū)屬于低梯度地區(qū)。東部沿海地區(qū)的制造業(yè)相比中西部地區(qū)存在比較優(yōu)勢(shì)，但是實(shí)際上在我國(guó)并沒有出現(xiàn)理論預(yù)期的那種大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。主要就是由于我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移面臨的勞動(dòng)力問題，中西部地區(qū)配套能力和市場(chǎng)化程度低等問題，導(dǎo)致了我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移尤其是制造業(yè)轉(zhuǎn)移的粘性問題。
三、對(duì)我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵因子分析
本文將運(yùn)用spss軟件，對(duì)影響區(qū)域間制造業(yè)的各個(gè)因素做關(guān)鍵因子分析。首先是選取對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有影響的指標(biāo)?？紤]到對(duì)我國(guó)省際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移可能產(chǎn)生影響的因素有以下一些：固定資產(chǎn)投資、就業(yè)人員數(shù)、就業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬、居民消費(fèi)水平、煤炭?jī)?chǔ)量、公路長(zhǎng)度、土地面積、市場(chǎng)成交量、長(zhǎng)途通訊、資本規(guī)模、發(fā)電量和建設(shè)用地。這些數(shù)據(jù)選取的是我國(guó)31個(gè)省2010年數(shù)據(jù)，來(lái)自《2010中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。
將以上數(shù)據(jù)導(dǎo)入spss中，提取的因子個(gè)數(shù)是特征根大于1的。kmo檢驗(yàn)的值為0.723，巴特萊特球體檢驗(yàn)的值為0.000，變量之間的相關(guān)性滿足條件，可以用因子分析法，spss運(yùn)行結(jié)果如表格1所示。選取的前三個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率為80.640%，達(dá)到要求，spss運(yùn)行結(jié)果如表格2所示。
表格4是旋轉(zhuǎn)后的負(fù)載表。從表中可以看出因子1主要對(duì)固定資產(chǎn)投資、就業(yè)人員數(shù)、資本規(guī)模、發(fā)電量有較大影響。因此把因子1命名為“產(chǎn)業(yè)規(guī)?！币蜃?。因子2對(duì)就業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬和居民消費(fèi)水平有顯著影響。因此把因子2命名為“勞工福利”因子。因子3對(duì)煤炭?jī)?chǔ)量的影響顯著影響，因此把它命名為“資源”因子。
四、結(jié)果分析
由前面的因子分析可以看出，在選取的12個(gè)對(duì)省際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移可能產(chǎn)生影響的因素中，可以歸納出三個(gè)因子，它們分別是“產(chǎn)業(yè)規(guī)?！币蜃?，“勞工福利”因子和“資源”因子。一個(gè)省的自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模會(huì)產(chǎn)生一個(gè)極化效應(yīng)或者擴(kuò)散效應(yīng)，對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移產(chǎn)生影響。如果是自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模與其它兩個(gè)因子，即資源和勞動(dòng)力情況相適應(yīng)，那么就可能產(chǎn)生極化效應(yīng)，吸引其它省的產(chǎn)業(yè)向本省內(nèi)的轉(zhuǎn)移。如果自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模與資源和勞動(dòng)力情況不相適應(yīng)，那么就可能產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)，本省內(nèi)的產(chǎn)業(yè)向其它省轉(zhuǎn)移。而“勞工福利”對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移也有影響。當(dāng)勞工福利好的時(shí)候，如果是工資報(bào)酬高，那么會(huì)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)的成本，但是同時(shí)，如果消費(fèi)水平也高，就會(huì)增加市場(chǎng)需求，對(duì)居民日常消費(fèi)品的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，是轉(zhuǎn)移的動(dòng)力。另外一個(gè)因子是資源。一個(gè)地區(qū)的資源儲(chǔ)備量豐富與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入之間存在正相關(guān)關(guān)系。
摘要:本文選取了五大類26項(xiàng)指標(biāo),采用因子分析法和聚類分析法,對(duì)江蘇省13個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果符合實(shí)際情況。并針對(duì)各城市的特點(diǎn),提出相應(yīng)的政策建議。
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展 因子分析 綜合評(píng)價(jià)
一、引言
江蘇作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已取得了很大的成就,但是,由于傳統(tǒng)的生產(chǎn)力布局上的不同,以及在地域、資源、人文和政策上的差異,江蘇又是一個(gè)典型的地區(qū)發(fā)展不平衡的省份,各城市在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在著相大的差異。如何客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)江蘇各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)況,分析各城市的差異以及造成差異的主要原因,為各城市能針對(duì)性地制訂相應(yīng)的政策和措施提供理論依據(jù),進(jìn)而促進(jìn)江蘇各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展,具有重要的理論和實(shí)踐意義。
二、城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的實(shí)證分析
1.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)
對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì),既要考慮經(jīng)濟(jì)總量,更要考慮經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效能,還要考慮指標(biāo)的全面性、代表性和可操作性等原則。在借鑒了國(guó)內(nèi)外相關(guān)評(píng)價(jià)理論和評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上,本文選取了五大類26個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系。具體如下:
(1)經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo):總?cè)丝?x01)、土地總面積(x02)、總產(chǎn)值gdp(x03)、地方財(cái)政總收入(x04)、固定資產(chǎn)投資總額(x05)、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值(x06)、第三產(chǎn)業(yè)占gdp比重(x07)。
(2)經(jīng)濟(jì)效能指標(biāo):人均gdp(x08)、單位gdp能耗(x09)、單位gdp電耗(x10)。
(3)人民生活水平指標(biāo):在崗職工平均工資(x11)、農(nóng)村居民人均純收入(x12)、居民人均可支配收入(x13)、居民人均儲(chǔ)蓄余額(x14)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(x15)、保費(fèi)收入(x16)、財(cái)政支出中民生支出額(x17)。
(4)對(duì)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo):實(shí)際外商直接投資額(x18)、進(jìn)出口總額(x19)、進(jìn)出口差額(x20)。
(5)基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo):人均公路里程數(shù)(x21)、人均民用汽車擁有量(x22)、人均土地面積(x23)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(x24)、技術(shù)人員占從業(yè)人員的比重(x25)、中專以上學(xué)生人數(shù)(x26)。
2.數(shù)據(jù)樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源
本文選擇了江蘇省13個(gè)城市2007年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)取自《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2008》[1]和《2007年全省及各省轄市單位gdp能耗等指標(biāo)公報(bào)》[2]。
3.因子分析
因子分析方法是將具有相關(guān)性的多個(gè)原始指標(biāo)的評(píng)價(jià)問題轉(zhuǎn)換為較少的、新的綜合指標(biāo)的評(píng)價(jià)問題[3]的一種方法。新的綜合指標(biāo)稱為主成分或公因子,這些主成分不僅保留了原始指標(biāo)的絕大多數(shù)信息,并且彼此不相關(guān)。利用各主成分的因子得分計(jì)算出每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合得分,并以此作為綜合評(píng)價(jià)的依據(jù)。
本文運(yùn)用spss統(tǒng)計(jì)分析軟件,從26個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中選取了4個(gè)主成分,利用各主成分的因子得分計(jì)算出每個(gè)城市的綜合得分,并以綜合得分作為評(píng)價(jià)依據(jù)。計(jì)算結(jié)果如下:
(1)提取的主成分及主成分的特征根和貢獻(xiàn)率
從表1可知,根據(jù)特征根的選取原則,選取前4個(gè)主成分作為新的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),這4個(gè)主成分已反映了原始指標(biāo)中93.371%的信息。
(2)正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣
為了能更加明確地表示主成分與原始指標(biāo)間的關(guān)系,經(jīng)過(guò)對(duì)因子矩陣載荷矩陣7次方差最大正交旋轉(zhuǎn)得到正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(k),選取因子載荷矩陣各個(gè)主成分與原始指標(biāo)載荷系數(shù)較大的指標(biāo),構(gòu)成各個(gè)主成分的因子。從表可以看出(限于篇幅這里略去該表):
第一因子(f1)在x03、x04、x05、x06、x08、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x24上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù),表明第一因子是城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的反映。
第二因子(f2)在x07、x26上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù),表明第二因子是城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的反映。
第三因子(f3)在x01、x02、x25上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù),表明第三因子是城市的總?cè)萘磕芰Φ姆从场?
第四因子(f4)在x09上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù),表明第四因子是城市的的經(jīng)濟(jì)效率的反映。
(3)各城市的綜合因子得分
對(duì)每個(gè)城市的4個(gè)主成分的因子得分,以對(duì)應(yīng)主成分的貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)累加,計(jì)算得出每個(gè)城市的綜合得分(z),結(jié)果如表2所示。
4. 綜合因子得分的聚類分析
為了能客觀地對(duì)江蘇省13個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行分類,本文采用q型聚類分析方法,以每個(gè)城市的綜合得分為樣本進(jìn)行分類。利用spss軟件分析得到下列分類結(jié)果:
第一類:蘇州市。
第二類:無(wú)錫市、南京市、常州市、南通市。
第三類:揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市、宿遷市。
三、結(jié)果評(píng)價(jià)與分析
經(jīng)過(guò)對(duì)綜合得分進(jìn)行散點(diǎn)圖分析,發(fā)現(xiàn)除了蘇州市的綜合得分較高外,其余城市的綜合得分基本呈直線狀。結(jié)合綜合得分和聚類分析的結(jié)果看,將江蘇省13個(gè)城市按經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平可分成三個(gè)等級(jí):
第一級(jí):水平最好的城市。只有蘇州市1個(gè)城市。蘇州市以1.3505的綜合得分高居榜首,明顯高于其它城市,單獨(dú)成為一組,可稱為“一枝獨(dú)秀”。
蘇州市在f1方面最為突出,列該因子的第1位,它在生產(chǎn)總值、地方財(cái)政總收入、固定資產(chǎn)投資總額、實(shí)際外商直接投資額、進(jìn)出口總額和進(jìn)出口差額等九項(xiàng)原始指標(biāo)均列各市之首;它在f3方面也很突出,它的總?cè)丝谠贾笜?biāo)列第1位;但它在f4方面子得分偏低為-0.68350,低于平均分,原因是它的第三產(chǎn)業(yè)占gdp比重較低,列第10位。此外,蘇州市在單位gdp能耗和人均公路里程數(shù)兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后1位。
第二級(jí):水平較好的城市。有無(wú)錫市、南京市、常州市和南通市,這四個(gè)城市的綜合得分均在全省的平均之上。
無(wú)錫市在f1因子方面也很突出,列該因子的第2位,它在生產(chǎn)總值、人均gdp、在崗職工平均工資和居民人均儲(chǔ)蓄余額等四項(xiàng)原始指標(biāo)均列各市第二位,特別是它的人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)指標(biāo)列全省之首;但它在f3因子方面得分偏低為-0.24495,低于平均分,原因是它的人均土地面積指標(biāo)列全省末位。此外,它的土地總面積和單位gdp電耗兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后3位。
南京市作為江蘇省的省會(huì)城市,它在f2因子方面很突出,列該因子的第1位,它在第三產(chǎn)業(yè)占gdp比重和中專以上學(xué)生人數(shù)2項(xiàng)原始指標(biāo)列全省首位。它的在崗職工平均工資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、保費(fèi)收入和中專以上學(xué)生人數(shù)等四項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省之首;但它在f4方面子得分偏低為-0.53436,列全省倒數(shù)第三位,原因是它的人均土地面積原始指標(biāo)列全省最后第2位。此外,它的單位gdp能耗和技術(shù)人員占從業(yè)人員的比重兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后2位。
第三級(jí):水平較弱的城市。有揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市,這八個(gè)城市的綜合得分均在全省的平均之下。
鹽城市盡管總體發(fā)展水平低于省平均水平,但它在它在f4因子方面卻很突出,列該因子的第1位,它在土地總面積、單位gdp能耗、人均公路里程數(shù)和人均土地面積等四項(xiàng)原始指標(biāo)列全省首位。但它的人均民用汽車擁有量指標(biāo)列全省末位、在崗職工平均工資列全省倒數(shù)第二位。
宿遷市的綜合得分列全省的末位,它在總產(chǎn)值gdp和地方財(cái)政總收入等十一項(xiàng)原始指標(biāo)列全省末位。但它的單位gdp電耗指標(biāo)列全省第一位。
四、政策建議
綜上所述,根據(jù)江蘇省各城市在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展上存在的問題,各城市之間存在的差異,特別是蘇南、蘇中和蘇北三個(gè)地區(qū)間的差異更為明顯的特點(diǎn)。各個(gè)城市應(yīng)該根據(jù)自身薄弱環(huán)節(jié),制定出符合本市特點(diǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略,進(jìn)而制定出全省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一體化戰(zhàn)略。
蘇州市作為江蘇省最發(fā)達(dá)的一個(gè)城市,在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中,應(yīng)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),特別是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的比重,如大力發(fā)展物流業(yè)和服務(wù)外包業(yè)。此外,應(yīng)加大科技投入,進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,降低對(duì)電力和能源的需求,提高gdp產(chǎn)出效率,實(shí)現(xiàn)又好又快的發(fā)展目標(biāo)。
對(duì)于無(wú)錫市、南京市、常州市和南通市等四個(gè)城市,除加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展、盡快提高經(jīng)濟(jì)實(shí)力。以南京為例,應(yīng)充分利用省會(huì)城市的地理優(yōu)勢(shì),充分利用其科技教育優(yōu)勢(shì),培植以電子、生物工程、新材料、機(jī)電一體化為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
對(duì)于揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市等七個(gè)城市,特別是地處蘇北地區(qū)的徐淮鹽連等城市,由于其經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)比較薄弱,差距是全方位的,要實(shí)現(xiàn)全面趕超,首要的任務(wù)是加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、努力提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)實(shí)力。以連云港為例,作為新亞歐大陸橋的東橋頭堡,是我國(guó)海洋開發(fā)的三大特殊區(qū)域之一,其風(fēng)景秀美,氣候宜人,具有豐富的旅游資源,為其充分發(fā)展旅游業(yè)提供了十分有利條件。連云港應(yīng)充分利用優(yōu)越的地理位置和旅游資源,在力發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)和旅游業(yè),推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。
另外,省政府要加大省域內(nèi)各城市的合作政策力度,把蘇南地區(qū)的資金、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與蘇北地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,例如,正在建設(shè)中的“蘇州宿遷工業(yè)園區(qū)”?？傊?在繼續(xù)保持蘇南、蘇中地區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí),加快蘇北的開發(fā),最終以科學(xué)的發(fā)展觀推動(dòng)全省各城市的共同發(fā)展。
摘要：西方自gort（1962）最早對(duì) 企業(yè) 多元化進(jìn)行實(shí)證研究以來(lái)，在四十余年的時(shí)間里，關(guān)于多元化實(shí)證研究的 文獻(xiàn) 可謂汗牛充棟，涉及到管 理學(xué) 、產(chǎn)業(yè)組織學(xué)和公司 金融 學(xué)三個(gè)領(lǐng)域。期間經(jīng)歷了不同階段的 發(fā)展 。西方關(guān)于企業(yè)多元化的實(shí)證研究，從理論上和方式上，都給予
從20世紀(jì)60年代到80年代，西方關(guān)于企業(yè)多元化實(shí)證研究的文獻(xiàn)集中在管理學(xué)和產(chǎn)業(yè)組織學(xué)領(lǐng)域，管理學(xué)學(xué)者從經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略出發(fā)考察了不同的多元化戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)盈利能力的影響以及企業(yè)多元化的模式，其中最具代表性的研究為rumetl（1974，1982）。進(jìn)入20世紀(jì)90年代后，隨著mocrk等（1990）和matsuskaa（1993）關(guān)于市場(chǎng)對(duì)企業(yè)多元化購(gòu)并與非多元化購(gòu)并的不同反應(yīng)的研究，以及l(fā)nag等（1994）和begerr等（1995）分別提出了開創(chuàng)性的、具有廣泛影響的方法來(lái)重新度量多元化對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。之后，對(duì)多元化的實(shí)證研究就更多地集中在公司金融領(lǐng)域。
（一）企業(yè)多元化程度和經(jīng)營(yíng)績(jī)效的測(cè)度
1.企業(yè)多元化程度的測(cè)度
gollop和monahan（1991）指出，一個(gè)理想的多元化指標(biāo)應(yīng)該滿足如下五點(diǎn)性質(zhì)：第一，它應(yīng)該與企業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)品種類數(shù)正相關(guān)，即企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品種類越多，多元化水平就越高，稱為數(shù)字性（crtiiaclnumberpr叩eyrt）；第二，它應(yīng)該與不同種類產(chǎn)品產(chǎn)量分布的不均勻程度負(fù)相關(guān)，即企業(yè)生產(chǎn)的不同種類產(chǎn)品的產(chǎn)量分布越不均勻，多元化水平越高，稱為分布性（disrtibutinoporpeyrt）；第三，它應(yīng)該直接反映企業(yè)產(chǎn)品種類的異質(zhì)性，即同一企業(yè)生產(chǎn)的不同種類產(chǎn)品的差異越大，多元化水平越高，稱為異質(zhì)性（heetorgeneiytpropeyrt）；第四，它應(yīng)該既可以用來(lái)衡量企業(yè)的多元化水平，也可以用來(lái)衡量企業(yè)下屬的單個(gè)工廠（estbahhsmnet或p!nat）及某個(gè)行業(yè)的總體多元化狀況；第五，如果有可能，它的值域最好落在0一l的開區(qū)間。其中，前三個(gè)性質(zhì)最為重要。
2.企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的測(cè)度
幾乎所有對(duì)企業(yè)多元化和聯(lián)合企業(yè)提供解釋的理論研究，其最終落腳點(diǎn)都可以歸結(jié)到多元化對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)（imrperofmrnaec)的影響方面，或正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。為了驗(yàn)證觀點(diǎn)不同甚至相左的企業(yè)多元化理論，絕大部分有關(guān)企業(yè)多元化的實(shí)證研究都在考察多元化程度和企業(yè)業(yè)績(jī)之間的現(xiàn)實(shí)關(guān)系，以圖為有關(guān)企業(yè)多元化的理論研究提供佐證。而在多元化實(shí)證研究中，在企業(yè)業(yè)績(jī)的度量方法是一個(gè)至關(guān)重要的問題，在運(yùn)用不同的業(yè)績(jī)度量方法所得出的最終結(jié)論之間可能存在較大的偏差。總體而言，用來(lái)度量企業(yè)業(yè)績(jī)的指標(biāo)可以劃分為以下四類，盈利能力等 會(huì)計(jì) 指標(biāo)、股票收益、從托賓q角度和從總資本。早期的實(shí)證研究一般采用盈利能力和股票收益來(lái)度量企業(yè)業(yè)績(jī)。
（二）多元化對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的實(shí)證研究
其實(shí)，在現(xiàn)實(shí) 經(jīng)濟(jì) 中，有關(guān)企業(yè)多元化有許多問題值得實(shí)證研究來(lái)驗(yàn)證，比如具體某行業(yè)企業(yè)多元化與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系，多元化企業(yè)和非多元化企業(yè)的差別，企業(yè)多元化的動(dòng)機(jī)，企業(yè)多元化的模式等等。但是，進(jìn)入20世紀(jì)90年代中期以后，由于更多的研究放在了企業(yè)多元化與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的一般關(guān)系方面，對(duì)上述這些問題的實(shí)證驗(yàn)證做得并不夠。
【摘要】本文將因子分析與var方法相結(jié)合得到了債券風(fēng)險(xiǎn)管理的綜合因子分析法模型，并將該模型與方差－協(xié)方差模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)與比較，對(duì)我國(guó)的債券風(fēng)險(xiǎn)管理提供了一些思考。
【關(guān)鍵詞】債券 收益率曲線 綜合因子分析法 var
一、綜合因子分析法模型提出的背景
中國(guó)人民銀行決定，自2006年8月19日起上調(diào)金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款基準(zhǔn)利率。金融機(jī)構(gòu)一年期存款基準(zhǔn)利率上調(diào)0.27個(gè)百分點(diǎn)，由現(xiàn)行的2.25%提高到2.52%；一年期貸款基準(zhǔn)利率上調(diào)0.27個(gè)百分點(diǎn)，由現(xiàn)行的5.85%提高到6.12%；其他各檔次存貸款基準(zhǔn)利率也做出了相應(yīng)調(diào)整。這次加息是繼2004年10月29日加息以來(lái)的第二次加息，兩次加息的幅度雖然不太大，但加息給整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的影響也是不容忽視的，以下僅從債券投資的角度分析加息帶來(lái)的影響。
首先，它將對(duì)作為債券重要投資主體之一的銀行產(chǎn)生較大的影響。一方面，銀行自身作為債券投資主體，會(huì)增加銀行的機(jī)會(huì)成本；另一方面，銀行作為融資的中介機(jī)構(gòu)，存貸款利率的增加將會(huì)降低銀行融資的競(jìng)爭(zhēng)力。
其次，保險(xiǎn)公司也會(huì)面臨較大的利率風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)公司的資金來(lái)源以長(zhǎng)期資金為主，出于資產(chǎn)負(fù)債期限匹配的目的，主要投資于中長(zhǎng)期債券。由于上世紀(jì)上世紀(jì)90年代央行歷次降息，使保險(xiǎn)公司降息前承保的高息保單成為歷史包袱，而目前的加息無(wú)疑會(huì)給保險(xiǎn)公司雪上加霜。
最后，對(duì)基金管理公司等金融公司的債券投資也會(huì)帶來(lái)更大的不確定性。這類金融公司對(duì)債券也有較高的投資需求，而且往往具有增強(qiáng)整個(gè)市場(chǎng)的活躍程度的作用，因此，這種不確定性的影響將會(huì)波及到整個(gè)市場(chǎng)，從而加大整個(gè)市場(chǎng)的投資風(fēng)險(xiǎn)。
目前，與美國(guó)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)家相比，我國(guó)債券的風(fēng)險(xiǎn)管理水平是比較滯后的，基于上述背景，本文將因子分析應(yīng)用于國(guó)際上風(fēng)險(xiǎn)管理的主流分析方法--var方法中得到綜合因子分析法模型，希望能夠?qū)ξ覈?guó)的債券風(fēng)險(xiǎn)管理提供一些思考。
二、綜合因子分析法模型
1、因子分析實(shí)證
考慮到我國(guó)債券發(fā)行的歷史不長(zhǎng)，而國(guó)債市場(chǎng)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較成熟，因此，本文使用了2003年1月2日到2003年12月26日230個(gè)交易日上海證券交易所的國(guó)債交易數(shù)據(jù)作為對(duì)象進(jìn)行分析。在該時(shí)間段內(nèi)，上海證券交易所國(guó)債市場(chǎng)掛牌流通的附息國(guó)債由17只增加到22只，剔除0100112，010210兩個(gè)浮動(dòng)利率國(guó)債品種后，用于擬合收益率曲線的固定利率國(guó)債包括：000696、009704、000905、000896、009908、010004、0100010、010103、010107、010110、101112、010115、010213、010214、010215、010301、010303、010307、010308、010311。由于我國(guó)交易所的國(guó)債品種較少，因而本文使用nelson-siegel方法來(lái)估算。本文分別計(jì)算了1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國(guó)債即期收益率。
首先，本文使用了巴特利特球度（bartlett test of sphericity）和kmo (kaiser-meyer-olkin)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國(guó)債即期收益率這10個(gè)原有變量進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果顯著，說(shuō)明這10個(gè)原有變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，因而適合作因子分析。
其次，本文利用adf檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。從adf檢驗(yàn)結(jié)果看(見表1)，各種期限的收益率水平時(shí)間序列均未通過(guò)90%置信度，顯示出較明顯的非平穩(wěn)特征，；而所有一階差分時(shí)間序列均明顯呈現(xiàn)良好的穩(wěn)定狀態(tài)。綜合相關(guān)分析和平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，在下文主成分分析中采用一階差分(即收益率日變化量)作為分析對(duì)象。
最后，本文使用spss統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)國(guó)債即期收益率日變化量（一階差分）進(jìn)行主成分分析，結(jié)果（見表2）顯示，前三個(gè)主要因子對(duì)收益率的方差貢獻(xiàn)率分別為65.72%、29.07%、5.16%，對(duì)總體方差累計(jì)解釋能力達(dá)到99.95%，因此，前三個(gè)主要因子基本上已解釋了國(guó)債收益率曲線的變動(dòng)特征。這三個(gè)因子分別是水平、傾斜和曲率。由于水平和傾斜兩個(gè)因子的特征值均大于1，而且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了80％以上，根據(jù)確定共性變量的數(shù)量的原則，本文提取了這兩個(gè)因子對(duì)這兩個(gè)因子的綜合形式進(jìn)行建模。
2、綜合因子分析法模型概述
由于水平和傾斜這兩個(gè)綜合因子能夠解釋債券價(jià)值變化的絕大部分，而且債券收益率的變化可以表示為因子的線性組合，因此，債券收益率的變化可以表示為：
三、綜合因子分析法模型在我國(guó)債券風(fēng)險(xiǎn)管理中的運(yùn)用及建議
本文分別運(yùn)用綜合因子分析法和方差－協(xié)方差方法計(jì)算了2003年4月份由債券000696、000896、0009908、010010、10103、010215這六種債券構(gòu)成的9個(gè)債券組合的var值，結(jié)果見表3。
從表3兩種方法對(duì)債券var測(cè)量的結(jié)果中，我們可以得出以下結(jié)論：
1、和方差－協(xié)方差方法比較，綜合因子分析法對(duì)債券組合var的估計(jì)值偏低，只有對(duì)債券組合3兩綜合因子法的估計(jì)值要高于方差－協(xié)方差方法。另外，方差－協(xié)方差方法var的估計(jì)值波動(dòng)性比較大，而綜合因子分析法var的估計(jì)值波動(dòng)性則較小。由于國(guó)債的發(fā)行主體是國(guó)家，信譽(yù)度是最高的，基本上不存在違約風(fēng)險(xiǎn)；2003年我國(guó)的利率基本上處于一個(gè)穩(wěn)定的水平，在這樣的情況下，國(guó)債的風(fēng)險(xiǎn)基本上是買賣價(jià)差的風(fēng)險(xiǎn)，縱觀近幾年我國(guó)國(guó)債的開盤與收盤價(jià)差，也不存在很劇烈的波動(dòng)。而且，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、財(cái)務(wù)公司等金融機(jī)構(gòu)購(gòu)買國(guó)債主要是為了資產(chǎn)匹配的需要，投機(jī)動(dòng)機(jī)較少。因而，相對(duì)而言，國(guó)債的風(fēng)險(xiǎn)是比較低的，而且也不會(huì)有很大的波動(dòng)性。所以，從這個(gè)方面而言，綜合因子分析法對(duì)債券var的估計(jì)更為合理。
2、隨著到期日的臨近，綜合因子分析法對(duì)債券var的估計(jì)值是逐漸減少的，也就是說(shuō)債券組合的風(fēng)險(xiǎn)是逐漸變小的。從債券組合1到債券組合5，債券組合6到債券組合7，債券組合8到債券組合9，它們的剩余到期時(shí)間逐漸增加，此時(shí)，它們的var值也是逐漸增加的。也就是說(shuō)，債券組合的var值是與它們的剩余到期時(shí)間成正比的。例如，債券組合6的剩余到期時(shí)間介于債券組合2和3之間，而它的var值也是介于債券組合2和3的var之間。這是符合債券風(fēng)險(xiǎn)的“逼近面值和價(jià)格波動(dòng)性降低現(xiàn)象”的。而應(yīng)用方差－協(xié)方差方法計(jì)算的債券的var值則沒有這一特點(diǎn)，并且還出現(xiàn)了很多與理論和現(xiàn)實(shí)相悖的現(xiàn)象。例如，債券000896是一只快要到期的債券，剩余到期時(shí)間只有半年多，而債券000696還有3年多的剩余到期時(shí)間，不論從理論上，還是從現(xiàn)實(shí)中來(lái)說(shuō)，這兩只債券構(gòu)成的組合的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)高于單個(gè)債券000696的風(fēng)險(xiǎn)，但是方差－協(xié)方差方法計(jì)算的var值卻正好相反。類似這樣的情況還有很多。因而，綜合因子分析法對(duì)債券var的測(cè)量值更準(zhǔn)確一些，也更符合理論和現(xiàn)實(shí)。
摘要:改革開放以來(lái),中國(guó)的經(jīng)濟(jì)開放水平不斷提高。本文根據(jù)我國(guó)的實(shí)際情況,較全面地編制出一個(gè)衡量我國(guó)對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放度的指標(biāo)體系,利用因子分析方法計(jì)算我國(guó)總體的經(jīng)濟(jì)開放度,為我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放政策的制定和完善提供一些有價(jià)值的參考。
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)開放度 指標(biāo)體系 相關(guān)分析 因子分析
1.引言
盡管開放與保護(hù)一直是國(guó)內(nèi)外理論界爭(zhēng)論的重要話題,當(dāng)今世界完全封閉的經(jīng)濟(jì)體已經(jīng)不復(fù)存在。經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展,既要求參與者實(shí)行市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制,又要求其開放市場(chǎng)。各國(guó)都面臨著如何在開放的市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)展經(jīng)濟(jì)、積極參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)與合作、提高國(guó)家和產(chǎn)業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力的問題。我國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家已于2001年底正式加入世界貿(mào)易組織(wto)[1],因而也同樣面臨著在一個(gè)更寬松和自由的外部環(huán)境下發(fā)展經(jīng)濟(jì)、開放市場(chǎng)的問題。
2. 經(jīng)濟(jì)開放度的內(nèi)涵及其指標(biāo)的選取
2.1 經(jīng)濟(jì)開放度的內(nèi)涵
經(jīng)濟(jì)開放度是衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放程度的綜合性指標(biāo),指一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)社會(huì)化生產(chǎn)過(guò)程與國(guó)際社會(huì)再生產(chǎn)過(guò)程的聯(lián)系程度。一方面它表明一國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)或國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的吸收能力,即對(duì)外部市場(chǎng)的接納能力;另一方面表明它對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的參與及影響程度,也就是參與世界經(jīng)濟(jì)關(guān)系的程度。
2.2 經(jīng)濟(jì)開放度指標(biāo)的選取
傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)開放度是用這個(gè)國(guó)家或地區(qū)的外貿(mào)依存度來(lái)衡量的,通常用一國(guó)進(jìn)出口總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來(lái)表示,但僅用外貿(mào)依存度作為經(jīng)濟(jì)開放度的衡量指標(biāo)是不全面的,可能會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。
由于迄今為止還沒有形成一套公認(rèn)的指標(biāo)體系,因此在設(shè)計(jì)指標(biāo)時(shí)應(yīng)以科學(xué)的發(fā)展觀為導(dǎo)向,以該國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、貿(mào)易發(fā)展水平和對(duì)外開放的特點(diǎn)為理論依據(jù)和原則。筆者在大量參考國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)并結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況選取商品貿(mào)易開放度、服務(wù)貿(mào)易開放度、實(shí)際關(guān)稅率、金融開放度、投資開放度以及生產(chǎn)開放度六個(gè)具有代表性的指標(biāo)來(lái)衡量我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開放度[2]。
3. 我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度指標(biāo)的測(cè)算和分析
本節(jié)將對(duì)所選六個(gè)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算研究,數(shù)據(jù)來(lái)源于1985-2008年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家外匯管理局網(wǎng)站1985-2007年的“中國(guó)國(guó)際收支平衡表”。
3.1我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度指標(biāo)的計(jì)算
根據(jù)以上確定的我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度的測(cè)算指標(biāo)分別對(duì)每個(gè)指標(biāo)選定合適的計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算。
(1) 商品貿(mào)易開放度:即外貿(mào)依存度,通常用貨物進(jìn)出口總額除以該國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)表示。
(2) 服務(wù)貿(mào)易開度:這是反映一國(guó)服務(wù)業(yè)開放程度,通常用服務(wù)進(jìn)出口總額/gdp來(lái)表示。
(3) 實(shí)際關(guān)稅率:一國(guó)關(guān)稅率的高低反映了該國(guó)對(duì)國(guó)內(nèi)商品的保護(hù)程度,同時(shí)也反映了該國(guó)經(jīng)濟(jì)的開放程度。
(4) 金融開放度:通常用一個(gè)國(guó)家的資本流動(dòng)總額/gdp[5]表示。本文采用國(guó)際收支平衡表中的“資本和金融項(xiàng)目”(借方和貸方之和)再加上“經(jīng)常項(xiàng)目”中的“投資收益”(借方和貸方之和)來(lái)表示流動(dòng)資本總量。
(5)投資開放度:可以用外商直接投資總額/gdp和對(duì)外直接投資總額/gdp二者之和來(lái)表示。
(6)生產(chǎn)開放度:反映一國(guó)生產(chǎn)的國(guó)際化,一般用“三資企業(yè)”生產(chǎn)總值/工業(yè)總產(chǎn)值表示。
3.2 我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度指標(biāo)分析及比較
根據(jù)上文進(jìn)行計(jì)算并將各個(gè)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果繪制如圖3.1
可以得出:我國(guó)的商品貿(mào)易開放度、金融開放度和生產(chǎn)開放度整體上都呈上升趨勢(shì),而且貿(mào)易開放度與生產(chǎn)開放度增長(zhǎng)速度較快,金融開放度相對(duì)增長(zhǎng)地比較緩慢;投資開放度與服務(wù)開放度的的總體水平也在不斷提高,但是變化都比較平穩(wěn)。尤其是1998年以后我國(guó)的投資整體水平有所下降,說(shuō)明我國(guó)的直接投資水平并不是很高,需要進(jìn)一步增強(qiáng)投資開放程度;而我國(guó)的實(shí)際關(guān)稅率卻處于不斷下降的狀態(tài),由1985年的16.31%下降到2007年的1.95%,下降了14個(gè)百分點(diǎn),這表明我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開放程度在不斷擴(kuò)大。
4. 我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度研究
4.1 模型的選擇
本文應(yīng)用因子分析綜合評(píng)價(jià)法得到我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度的綜合得分來(lái)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度進(jìn)行分析和研究[3]。因子分析是通過(guò)研究多個(gè)指標(biāo)相關(guān)矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系,找出控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)公因子,將每個(gè)指標(biāo)變量表示成公因子的線性組合,以再現(xiàn)原始變量與公因子之間的相關(guān)關(guān)系的一種分析方法。
因子分析的前提條件是:原有變量(指標(biāo))之間應(yīng)存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。本文采用pearson相關(guān)關(guān)系方法來(lái)考察指標(biāo)變量的相關(guān)關(guān)系,分別用表示,通過(guò)spss 13.0計(jì)算六個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣為:
根據(jù)表4.1說(shuō)明指標(biāo)之間有很大重疊,符合因子分析的前提條件,故可進(jìn)行因子分析。
4.2 模型的建立
應(yīng)用spss 13.0對(duì)經(jīng)濟(jì)開放度的六個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析,得出因子解釋原有變量總方差的情況,如表4.2所示:
由此可以看出,變量相關(guān)關(guān)系矩陣的前兩個(gè)特征根的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已達(dá)到了90.415%,說(shuō)明前個(gè)公因子綜合了原始數(shù)據(jù)6個(gè)指標(biāo)所能表達(dá)的足夠信息。在旋轉(zhuǎn)后兩個(gè)公因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率沒有發(fā)生變化,和旋轉(zhuǎn)前完全相同,因此前兩個(gè)因子已足夠可以描述經(jīng)濟(jì)開放度。
同時(shí),通過(guò)進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)前后的載荷矩陣,如表4.3和4.4所示:
由表4.3和4.4可知,第一個(gè)公因子主要由商品貿(mào)易開放度、服務(wù)貿(mào)易開放度、金融開放度和生產(chǎn)開放度決定,主要表現(xiàn)的是除了實(shí)際關(guān)稅率和投資開放度的綜合影響;而第二個(gè)公因子卻在實(shí)際關(guān)稅率和投資開放度上都有很高的載荷,即它是反映實(shí)際關(guān)稅率和投資開放度水平的因子。
為了對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度進(jìn)行分析和綜合評(píng)價(jià),通過(guò)因子得因子的分函數(shù)為:
4.3 我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度的測(cè)算
根據(jù)上述因子分析綜合評(píng)價(jià)模型求得我國(guó)各年經(jīng)濟(jì)開放度的綜合得分表繪制成相應(yīng)的曲線圖如圖4.1所示:
從上圖可以看出,中國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度從1985年到2007年呈遞增的趨勢(shì),尤其是1997年以后經(jīng)濟(jì)開放度增長(zhǎng)較為迅速。隨著改革開放政策的推行,我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開放度逐漸遞增,從1985年的3.45%上升到2007年的23.55%,比1985年增長(zhǎng)了5.83倍。根據(jù)因子分析的結(jié)果,中國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度前期較低,是由于我國(guó)的關(guān)稅保護(hù)政策阻礙了我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放的進(jìn)程,而其他激勵(lì)經(jīng)濟(jì)開放的指標(biāo)卻沒能顯示出很大作用。但是,從1997年以后我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度增長(zhǎng)速度有所加快,一方面反映了我國(guó)加入世貿(mào)組織,進(jìn)一步增加了與世界經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系,另一方面亦表明我們對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的依賴程度有所增強(qiáng)。
5. 結(jié)論與建議
隨著中國(guó)加入wto和經(jīng)濟(jì)開放步伐的進(jìn)一步加快,中國(guó)經(jīng)濟(jì)將全面融入到世界經(jīng)濟(jì)體系之中。研究中國(guó)經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)開放度狀況,對(duì)于加快我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[4]。
改革開放以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度有了明顯提高,為了進(jìn)一步加強(qiáng)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開放度,應(yīng)該從反映經(jīng)濟(jì)開放度的各指標(biāo)上著手,即要降低實(shí)際關(guān)稅率來(lái)鼓勵(lì)進(jìn)口,加強(qiáng)商品、服務(wù)和生產(chǎn)的對(duì)外開放程度,繼續(xù)提高外資利用率和對(duì)外投資率以提高我國(guó)的投資開放度,加強(qiáng)資金在世界范圍內(nèi)的流動(dòng)從而增強(qiáng)我國(guó)的金融開放度。
經(jīng)濟(jì)開放度既是衡量經(jīng)濟(jì)竟?fàn)幜Φ闹匾笜?biāo),也是體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要表征,經(jīng)濟(jì)開放程度的提高有利于我國(guó)對(duì)外貿(mào)易的發(fā)展,從而促進(jìn)我國(guó)對(duì)內(nèi)改革,提高自身在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力,從而促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
論文 關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行 效率 風(fēng)險(xiǎn) 因子分析法
論文摘要：商業(yè)銀行的效率與風(fēng)險(xiǎn)問題是近年來(lái)學(xué)術(shù)界和銀行界關(guān)注的焦點(diǎn)。證明了將商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)與效率放在統(tǒng)一框架下進(jìn)行研究的重要性。另外，通過(guò)采用因子分析法實(shí)現(xiàn)了將更多反映商業(yè)銀行效率狀況的投入和產(chǎn)出指標(biāo)納入到dea模型中，以更全面準(zhǔn)確地對(duì)商業(yè)銀行的效率水平進(jìn)行評(píng)估。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)商業(yè)銀行中，一些銀行通過(guò)承擔(dān)比較高的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)提高自身的效率水平。因此，將風(fēng)險(xiǎn)因素納入到效率研究的分析框架中對(duì)于效率評(píng)估的準(zhǔn)確性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
l引言
對(duì)于“效率”內(nèi)涵的界定， 經(jīng)濟(jì) 學(xué)術(shù)界對(duì)此仍然爭(zhēng)論不休。薩繆爾森認(rèn)為，效率意味著盡可能有效地運(yùn)用經(jīng)濟(jì)資源以滿足人們的需要或不存在浪費(fèi)，即當(dāng)“經(jīng)濟(jì)在不減少一種物品生產(chǎn)的情況下，就不能增加另一種物品的生產(chǎn)時(shí)，它的運(yùn)行便是有效率的”。這時(shí)經(jīng)濟(jì)處于生產(chǎn)可能性邊界之上。最常見意義上的“效率”是指現(xiàn)有生產(chǎn)資源與它們?yōu)槿祟愃峁┑男в弥g的對(duì)比關(guān)系。當(dāng)效率概念用于某個(gè) 企業(yè) 時(shí)，“有效率”的涵義是指該企業(yè)在投入一定生產(chǎn)資源的條件下是否使產(chǎn)出最大，反過(guò)來(lái)講，就是在生產(chǎn)一定產(chǎn)出量時(shí)企業(yè)是否實(shí)現(xiàn)了“成本最小”，這也是我們常講的“微觀效率”。
對(duì)于商業(yè)銀行而言，作為經(jīng)營(yíng)貨幣資金的特殊 金融 企業(yè)，為了實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化這一目標(biāo)，商業(yè)銀行必須投入資源，生產(chǎn)產(chǎn)品，并以一定價(jià)格出售產(chǎn)品。在這一過(guò)程中，商業(yè)銀行通過(guò)實(shí)行有效的管理，盡可能地節(jié)省投入或擴(kuò)大產(chǎn)出，以實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。但是，投入的最小化或產(chǎn)出的最大化并不一定能夠?qū)崿F(xiàn)，銀行效率衡量的就是銀行追求投入最小化或產(chǎn)出最大化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度。就具體含義而言，銀行效率是指銀行在業(yè)務(wù)活動(dòng)中投入與產(chǎn)出或成本與收益之間的對(duì)比關(guān)系。
另外，在當(dāng)前的銀行業(yè)中，行業(yè)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大，這就為企業(yè)提高效率提供了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力。但是，與此同時(shí)也加大了銀行可能采取高風(fēng)險(xiǎn)行為的傾向，促使一些銀行可能轉(zhuǎn)向高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)、做出風(fēng)險(xiǎn)較大的組織安排，并吸納高風(fēng)險(xiǎn)的客戶。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，銀行以其特殊的經(jīng)營(yíng)對(duì)象與經(jīng)濟(jì)實(shí)體產(chǎn)生廣泛的聯(lián)系并對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)體具有強(qiáng)大而深遠(yuǎn)的影響，銀行體系的安全和穩(wěn)定與社會(huì)和公眾的利益之間密切相關(guān)。因此，在研究銀行效率問題時(shí)，勢(shì)必要將一些主要的風(fēng)險(xiǎn)因素考慮在內(nèi)，才有可能更客觀地反映銀行的現(xiàn)實(shí)效率狀況。
基于此，本文將把反映銀行風(fēng)險(xiǎn)問題的指標(biāo)納入到效率研究之中，把風(fēng)險(xiǎn)控制作為銀行的一個(gè)產(chǎn)出目標(biāo)，即在保持投入不變時(shí)，銀行的目標(biāo)應(yīng)是在實(shí)現(xiàn)其它產(chǎn)出最大化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)最小，或者在相同風(fēng)險(xiǎn)的情況下實(shí)現(xiàn)其它產(chǎn)出最大。同時(shí)，對(duì)商業(yè)銀行效率進(jìn)行研究的 文獻(xiàn) 中較多使用了dea方法，dea能較好地解決多投入多產(chǎn)出的問題。
而其評(píng)價(jià)結(jié)果依賴于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，在投入產(chǎn)出指標(biāo)硬約束的限制下，全面準(zhǔn)確選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)體系是取得銀行效率客觀評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，而相關(guān)文獻(xiàn)中研究者往往是從其研究所考慮的角度出發(fā)來(lái)選擇投入與產(chǎn)出變量，這就會(huì)造成投入產(chǎn)出變量不能全面的反映銀行效率狀況，得出的效率評(píng)價(jià)結(jié)果僅僅是銀行在某一方面的效率水平。為了解決這一問題，本文在研究中采用了因子分析方法，從眾多的投入和產(chǎn)出變量中抽取出最重要的投入因子和產(chǎn)出因子，通過(guò)提練的投入因子和產(chǎn)出因子來(lái)衡量我國(guó)銀行的效率水平。本文以下部分是這樣安排的：第二部分是對(duì)dea分析方法與因子分析法進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹；第三部分是實(shí)證部分，利用我國(guó)家商業(yè)銀行2006年的公開數(shù)據(jù)對(duì)其效率進(jìn)行全面的評(píng)估；最后一部分是對(duì)全文的 總結(jié) 。
2投入產(chǎn)出變量的選取
在經(jīng)濟(jì)學(xué)界，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家r．w．shephard在研究生產(chǎn)成本時(shí)，曾引進(jìn)被稱為“距離函數(shù)”的公式。隨后。farrell開創(chuàng)性的從微觀視角對(duì)企業(yè)效率問題進(jìn)行研究，其對(duì)于效率的衡量是基于前沿函數(shù)或邊界函數(shù)來(lái)表示的。他指出在經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中。所有生產(chǎn)可能最佳解的點(diǎn)的連線組成一條效率前沿，該效率前沿將所有的生產(chǎn)可能的觀測(cè)值都包絡(luò)于生產(chǎn)前沿曲線之內(nèi)，所以被稱為包絡(luò)線。farrell指出廠商在產(chǎn)出量固定的情況下，有潛在的投入成本最小所組成的生產(chǎn)前沿，此前沿為具有完全效率的生產(chǎn)前沿，而任何一個(gè)生產(chǎn)點(diǎn)與生產(chǎn)前沿之間的差距，就是此生產(chǎn)點(diǎn)的無(wú)效率程度。按照f(shuō)arre11的思想，以非預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形態(tài)取代通常的預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形態(tài)的方法來(lái)評(píng)估效率問題，這也是非參數(shù)方法的最大優(yōu)點(diǎn)之一。
在此之后，charnes，cooper和rhodes將farrell的思想進(jìn)一步的推廣，建立一般化的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，即ccr模型，在規(guī)模報(bào)酬固定的假設(shè)前提下，評(píng)估多項(xiàng)投入和多項(xiàng)產(chǎn)出的生產(chǎn)決定單元的相對(duì)技術(shù)效率水平。后來(lái)，banker，chanes和cooper放開規(guī)模報(bào)酬固定的假設(shè)，建立了bcc模型，進(jìn)一步的將ccr模型中評(píng)估得到的技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。fare建立了malmquist生產(chǎn)力變化指數(shù)，用來(lái)考察兩個(gè)相鄰時(shí)期生產(chǎn)率的變化。
dea方法測(cè)度商業(yè)銀行效率的關(guān)鍵在十選擇合適的投入產(chǎn)出項(xiàng)目。對(duì)商業(yè)銀行投入及產(chǎn)出進(jìn)行定義的常用方法有：(1)生產(chǎn)法。銀行被認(rèn)為是存款賬戶和貸款服務(wù)的生產(chǎn)者，能產(chǎn)生利潤(rùn)的即為產(chǎn)出項(xiàng)目，若該項(xiàng)目需要凈支出(費(fèi)用)時(shí)即為投入項(xiàng)目。因此，銀行產(chǎn)出項(xiàng)目為開設(shè)的各類存款賬戶的數(shù)量、通過(guò)存款賬戶所提供服務(wù)的數(shù)量(如開支票的次數(shù))和提供的貸款業(yè)務(wù)的項(xiàng)數(shù)；銀行投入項(xiàng)目為資本、勞動(dòng)力及營(yíng)運(yùn)成本；(2)中介法。銀行從資金有剩余的居民和企業(yè)手中獲得資金，然后把它提供給需要資金和企業(yè)的居民，銀行是這一過(guò)程的中介者，銀行的產(chǎn)出項(xiàng)目是存款和貸款的金額，運(yùn)作成本和利息成本構(gòu)成了銀行投入項(xiàng)目。
(3)資產(chǎn)法。銀行產(chǎn)出項(xiàng)目嚴(yán)格定義為銀行資產(chǎn)負(fù)債表中資產(chǎn)方的項(xiàng)目，主要是貸款和證券投資的金額，銀行投入項(xiàng)目定義為資產(chǎn)負(fù)債表中負(fù)債方項(xiàng)目。在具體的研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇差別非常顯著，研究思路和研究結(jié)果存在兩個(gè)方面的問題：一是使用的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)不一致。dea模型是通過(guò)線性規(guī)劃的方法比較產(chǎn)出和投入的值，而投入產(chǎn)出指標(biāo)的差異必然造成每個(gè)評(píng)價(jià)單位效率值的差異，為了能準(zhǔn)確地對(duì)銀行效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，我們需要全面準(zhǔn)確地選取指標(biāo)對(duì)銀行特征進(jìn)行描述。二是沒有考慮銀行的風(fēng)險(xiǎn)問題。商業(yè)銀行是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的特殊企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)控制能力是銀行競(jìng)爭(zhēng)能力的體現(xiàn)。根據(jù)金融學(xué)理論中的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償原則，風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)之間是對(duì)稱的，即高回報(bào)必然伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，高回報(bào)是對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償。因此，如果不把風(fēng)險(xiǎn)作為產(chǎn)出，或作為影響產(chǎn)出的因素進(jìn)行考慮，僅僅考察銀行的投入與其它產(chǎn)出之間的關(guān)系來(lái)度量銀行的效率。這必然會(huì)造成效率的評(píng)價(jià)結(jié)果與我們的目標(biāo)背道而馳。
商業(yè)銀行的效率目標(biāo)必須服務(wù)于商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。作為一個(gè)企業(yè)，追求利潤(rùn)無(wú)疑是其目標(biāo)中最具有本質(zhì)意義的一個(gè)，但商業(yè)銀行同時(shí)作為一個(gè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的特殊企業(yè)，以及商業(yè)銀行在整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)體系中的特殊位置，在追求利潤(rùn)最大化的同時(shí)，保持必要的流動(dòng)性和安全性也應(yīng)該納入到其經(jīng)營(yíng)的目標(biāo)體系之中。
因此，為了更全面的度量商業(yè)銀行的效率，本文將把反映商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)中各個(gè)不同方面特征的指標(biāo)納入到dea模型中。具體地，本文選取了職工總?cè)藬?shù)、機(jī)構(gòu)總數(shù)、固定資產(chǎn)凈值、總資產(chǎn)、所有者權(quán)益、存款、利息支出和營(yíng)業(yè)費(fèi)用八個(gè)不同方面指標(biāo)作為投入變量，選取投資、貸款、利息收入、非利息收入、稅前利潤(rùn)、資本充足性和流動(dòng)性指標(biāo)作為產(chǎn)出變量。這里僅對(duì)資本充足性和流動(dòng)性兩個(gè)度量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)水平的指標(biāo)作一個(gè)說(shuō)明，其它指標(biāo)由于在其他作者的文獻(xiàn)中都有出現(xiàn)，這里不再累贅。
(1)資本充足性。資本充足性反映了銀行的規(guī)模、優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)水平、利潤(rùn)積累水平、資產(chǎn)配置合理星級(jí)資本的質(zhì)量?？疾焐虡I(yè)銀行資本充足性常用的指標(biāo)有資本充足率、核心資本率、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)準(zhǔn)備金率、資本杠桿率、核心資本長(zhǎng)期債務(wù)率及權(quán)益與未分配利潤(rùn)比率等。我們?cè)诰C合考慮各項(xiàng)指標(biāo)的情況下選擇了權(quán)益與未分配利潤(rùn)比率作為衡量資本充足性的指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)反映了權(quán)益與未分配利潤(rùn)在總資產(chǎn)中所占的比重，從一個(gè)側(cè)面反映了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況。
(2)流動(dòng)性。流動(dòng)性反映商業(yè)銀行在面對(duì)現(xiàn)在和將來(lái)資金需求時(shí)，對(duì)短期不穩(wěn)定資金的依賴性和應(yīng)對(duì)資金變現(xiàn)需求時(shí)資產(chǎn)可能發(fā)生的損失。流動(dòng)性相關(guān)指標(biāo)主要有對(duì)流動(dòng)負(fù)債依存度、短期流動(dòng)資產(chǎn)比率、存貸款比例、中長(zhǎng)期貸款比率、備付金比率和拆入資金比率等。我國(guó)國(guó)情具有特殊性，雖然沒有像西方國(guó)家那樣存在存款保險(xiǎn)制度，但我們國(guó)家的信用是商業(yè)銀行無(wú)形的存款保險(xiǎn)，客戶儲(chǔ)蓄存款更多的是出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)，發(fā)生流動(dòng)性危機(jī)造成銀行恐慌的概率很小，因此，我們無(wú)論從資產(chǎn)管理還是負(fù)債管理或者是資產(chǎn)負(fù)債和理哪一個(gè)角度出發(fā)都可以。我們吸收資產(chǎn)負(fù)債管理理論的思想選擇存貸款比率來(lái)衡量商業(yè)銀行的資產(chǎn)的流動(dòng)性。最后，由于受到dea模型中投入產(chǎn)出指標(biāo)硬約束的限制，我們將采用因子分析法來(lái)分別對(duì)產(chǎn)出和投入指標(biāo)進(jìn)行提練，尋找出最本質(zhì)的投入和產(chǎn)出變量。
3實(shí)證結(jié)果及其分析
利用我國(guó)12家商業(yè)銀行2006年的數(shù)據(jù)， 計(jì)算 過(guò)程借助于spss11．5軟件操作完成。由附表1可知，根據(jù)特征值大于1的原則，投入變量我們選人了2個(gè)公共因子，產(chǎn)出變量選人了3個(gè)公共因子。從累計(jì)貢獻(xiàn)率來(lái)看，投入變量的2個(gè)公共因子反映了原有信息的99．69，產(chǎn)出變量的3個(gè)公共因子反映了原有信息的96．99。
接著，本文將根據(jù)各因子的方差貢獻(xiàn)率占各因子總方差貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，可以分別求得各銀行投入和產(chǎn)出變量的綜合得分(附表2)。計(jì)算公式分別為：
從表1中可知，四大國(guó)有商業(yè)銀行的效率得分明顯偏低，從技術(shù)效率來(lái)看，僅建設(shè)銀行和
最后，為了判斷我國(guó)商業(yè)銀行中是否存在為了追求高效率而采取了高風(fēng)險(xiǎn)的行為，本文還 計(jì)算 了未考慮風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)各樣本商業(yè)銀行的技術(shù)效率得分(見表2)。另外，表5中還包含了考慮風(fēng)險(xiǎn)因素后各樣本商業(yè)銀行的技術(shù)效率得分，考慮風(fēng)險(xiǎn)因索前后技術(shù)效率得分之差以及反映各商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的度量指標(biāo)(資本充足性和流動(dòng)性)。從技術(shù)效率值的變化情況來(lái)看，考慮風(fēng)險(xiǎn)因素前后變化最大的是深發(fā)展，其效率差值為0．579，與此同時(shí)，我們可以觀察到，深發(fā)展的兩l、瓜喻度龜指標(biāo)也表明其風(fēng)險(xiǎn)程度是最高的。
在樣本商業(yè)銀行中，深發(fā)展的資本充足性是最低的(2．5)，其流動(dòng)性也是最差的(1．092)。為了更準(zhǔn)確地判斷我國(guó)商業(yè)銀行中存在的效率與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，我們計(jì)算了考慮風(fēng)險(xiǎn)因素前后效率差與風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)資本充足性和流動(dòng)性的相關(guān)系數(shù)，它們分別為一o．42和一o．72。這表明。在我國(guó)商業(yè)銀行中，存在著為了追求高效率而采取高風(fēng)險(xiǎn)的行為這樣一種現(xiàn)象，即一些商業(yè)銀行的高效率是通過(guò)犧牲其風(fēng)險(xiǎn)水平(降低資本充足性和流動(dòng)性)為代價(jià)而獲得的。在圖1中，我們可以清晰地觀察效率與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。很明顯，一些銀行通過(guò)降低其流動(dòng)性而獲得效率水平的提升。
4結(jié)論
本文通過(guò)采用因子分析法，從眾多的投入和產(chǎn)出變量中抽取出最重要的投入因子和產(chǎn)出因子，通過(guò)提練的投入因子和產(chǎn)出因子來(lái)衡量我國(guó)商業(yè)銀行的效率水平。同時(shí)，將風(fēng)險(xiǎn)問題納入到商業(yè)銀行的效率分析框架，將效率分為未經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的效率和經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的效率，通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，一些商業(yè)銀行通過(guò)承擔(dān)過(guò)高的風(fēng)險(xiǎn)，而獲得未經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的效率水平的提高。為此，可以看出，將風(fēng)險(xiǎn)因素納入效率的分析框架中對(duì)于效率評(píng)估的準(zhǔn)確性和客觀性都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
另外，本文的不足之處在于對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的衡量時(shí)采取了比較單一的指標(biāo)，未來(lái)的研究方向應(yīng)是引入綜合的模型指標(biāo)對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更 科學(xué) 的計(jì)量，并將其納入效率的評(píng)估模型中。當(dāng)然，本文的目的在于探討在對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)納入風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性。而實(shí)證只是對(duì)此觀點(diǎn)所進(jìn)行的初步驗(yàn)證，深層次的問題還有待于進(jìn)一步的研究。
摘要：對(duì)水稻（oryza sativa l.）金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，變異系數(shù)由大到小依次為每穗實(shí)粒數(shù)、有效穗數(shù)、結(jié)實(shí)率、產(chǎn)量、穗長(zhǎng)、千粒重；千粒重、每穗實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)性均達(dá)顯著水平；3個(gè)主導(dǎo)因子千粒重、每穗實(shí)粒數(shù)、有效穗數(shù)對(duì)產(chǎn)量的直接通徑系數(shù)分別是0.603 5、0.446 7、0.415 6。綜合各分析結(jié)果，在金優(yōu)38栽培過(guò)程中應(yīng)主攻每穗實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)，以達(dá)到增產(chǎn)的目的。
關(guān)鍵詞：水稻（oryza sativa l.）；金優(yōu)38；產(chǎn)量構(gòu)成因子；分析
水稻（oryza sativa l.）金優(yōu)38是湖北省黃岡市農(nóng)業(yè)科學(xué)院選育的高產(chǎn)水稻新品種，2002～2003年參加湖北省晚稻區(qū)試，2004年通過(guò)了湖北省農(nóng)作物品種審定委員會(huì)的審定，2006～2007年參加國(guó)家區(qū)試，2008年參加國(guó)家生產(chǎn)試驗(yàn)，2009年通過(guò)了全國(guó)農(nóng)作物品種審定委員會(huì)的審定，審定編號(hào)為國(guó)審稻2009025。本研究通過(guò)對(duì)金優(yōu)38產(chǎn)量構(gòu)成因子進(jìn)行分析，明確了其高產(chǎn)栽培的最佳途徑，優(yōu)化了生產(chǎn)管理模式，為進(jìn)一步提高其產(chǎn)量提供理論依據(jù)。
1 材料與方法
利用金優(yōu)38在2002～2003年省區(qū)試和2006～2007年國(guó)家區(qū)試匯總中的32個(gè)點(diǎn)次的產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行變異系數(shù)分析，研究金優(yōu)38的穩(wěn)產(chǎn)性；并對(duì)匯總的32點(diǎn)次產(chǎn)量構(gòu)成因子進(jìn)行偏相關(guān)、回歸和通徑分析，研究金優(yōu)38產(chǎn)量構(gòu)成因子及其對(duì)產(chǎn)量的作用[1]。
2 結(jié)果與分析
2.1 金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的變異系數(shù)
栽培因素對(duì)水稻產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的影響是由外界環(huán)境因素與作物自身基因共同決定的，其表現(xiàn)型的變化差異直接反映出栽培因素的影響，變異系數(shù)小的遺傳力高，不易受環(huán)境條件的影響，利用栽培條件改良該性狀的潛力小；反之，變異系數(shù)大的遺傳力低，容易受外在環(huán)境條件的影響，可以通過(guò)改變外在的栽培條件而獲得理想性狀，提高產(chǎn)量的潛力也較大。對(duì)金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的變異系數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)果見表1。從表1可以看出，5個(gè)產(chǎn)量構(gòu)成因子中變異系數(shù)由大到小依次為每穗實(shí)粒數(shù)（23.10%）、有效穗數(shù)（21.40%）、結(jié)實(shí)率（12.05%）、穗長(zhǎng)（6.78%）、千粒重（4.15%）；產(chǎn)量變異居中，變異系數(shù)為11.51%。表明每穗實(shí)粒數(shù)、有效穗數(shù)受環(huán)境影響變化較大，通過(guò)改善栽培措施、改進(jìn)水肥等條件可以提高金優(yōu)38的實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)；而穗長(zhǎng)和千粒重的變異系數(shù)較小，表明控制兩性狀的基因的遺傳力較高，性狀相對(duì)穩(wěn)定，促變的空間較小。因此在生產(chǎn)實(shí)踐中應(yīng)主攻實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)以達(dá)到增產(chǎn)、增效的目的。
2.2 金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的偏相關(guān)關(guān)系
在產(chǎn)量與各產(chǎn)量構(gòu)成因子的偏相關(guān)關(guān)系中，千粒重與產(chǎn)量極顯著相關(guān)，每穗實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)與產(chǎn)量顯著相關(guān)，而穗長(zhǎng)和結(jié)實(shí)率與產(chǎn)量相關(guān)性不顯著（表2）。
各產(chǎn)量構(gòu)成因子之間的偏相關(guān)關(guān)系中，有效穗數(shù)、每穗實(shí)粒數(shù)、千粒重3因子兩兩之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，穗長(zhǎng)與結(jié)實(shí)率之間呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明這些產(chǎn)量構(gòu)成因子之間存在著相互制約關(guān)系，即隨著有效穗數(shù)的增加，每穗實(shí)粒數(shù)減少、千粒重降低；隨著穗長(zhǎng)增加，結(jié)實(shí)率下降。穗長(zhǎng)與每穗實(shí)粒數(shù)之間呈正相關(guān)關(guān)系，表明穗子越長(zhǎng)，每穗實(shí)粒數(shù)越多。
2.3 金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的數(shù)量關(guān)系
對(duì)金優(yōu)38產(chǎn)量及其構(gòu)成因子的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析，以有效穗數(shù)（x1）、穗長(zhǎng)（x2）、每穗實(shí)粒數(shù)（x3）、結(jié)實(shí)率（x4）、千粒重（x5）為自變量，產(chǎn)量（y）為因變量，進(jìn)行多元回歸分析，多元回歸方程為：
y=-5 072.522 34+7.153 63x1-276.760 50x2+38.459 37x3-17.129 39x4+499.759 73x5（f=5.430 0**>f0.01=0.001 5）；
最優(yōu)回歸方程：
y=-7 966.827 90+ 5.790 60x1+ 15.771 37x3+ 412.553 40x5（f=7.420 0**>f0.01=0.000 8）
結(jié)果顯示，多元回歸方程及最優(yōu)回歸方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)均達(dá)極顯著水平，表明金優(yōu)38產(chǎn)量與其產(chǎn)量構(gòu)成因子之間存在密切的線性關(guān)系。在3個(gè)產(chǎn)量主要構(gòu)成因子中，任1個(gè)因子在其他2個(gè)因子保持固定時(shí)對(duì)產(chǎn)量的效應(yīng)為：有效穗每增減10 000穗/hm2，產(chǎn)量增減57 906.0 kg/hm2；每穗實(shí)粒數(shù)每增減1粒，產(chǎn)量增減15.771 37 kg/hm2；千粒重每增減1 g，產(chǎn)量增減412.553 40 kg/hm2。
2.4 金優(yōu)38產(chǎn)量構(gòu)成因子對(duì)產(chǎn)量的作用
為明確金優(yōu)38的3個(gè)產(chǎn)量主導(dǎo)因子對(duì)產(chǎn)量的直接影響力，對(duì)其進(jìn)行通徑分析，結(jié)果（表3）表明，3個(gè)主因子中，千粒重對(duì)產(chǎn)量的影響最大，其通徑系數(shù)為p5y=0.603 5，達(dá)極顯著水平，但由于受到有效穗和每穗實(shí)粒數(shù)的影響，其最后凈效應(yīng)為0.568 0。每穗實(shí)粒數(shù)（p3y=0.446 7）對(duì)產(chǎn)量的影響次之，有效穗數(shù)（p1y=0.415 6）對(duì)產(chǎn)量的影響最小，但均達(dá)顯著水平。有效穗數(shù)對(duì)產(chǎn)量的凈效應(yīng)受到每穗實(shí)粒數(shù)的負(fù)效應(yīng)影響較大；每穗實(shí)粒數(shù)受到有效穗數(shù)和千粒重的雙重負(fù)效應(yīng)影響。因此，在金優(yōu)38栽培過(guò)程中，應(yīng)考慮到各產(chǎn)量構(gòu)成因子之間的相互制約作用。
3 小結(jié)與討論
不同的栽培制度對(duì)水稻產(chǎn)量及其構(gòu)成因子有較大影響。符家安等[2]通過(guò)對(duì)廣兩優(yōu)476的研究認(rèn)為，通過(guò)施用氮肥影響有效穗數(shù)和結(jié)實(shí)率，可提高其產(chǎn)量。楊生龍等[3]對(duì)57個(gè)水稻品種研究表明，水稻在極度節(jié)水灌溉栽培條件下有效穗數(shù)減少，每穗實(shí)粒數(shù)下降，而結(jié)實(shí)率和千粒重提高，對(duì)穗長(zhǎng)影響不大。本研究分析結(jié)果表明，在金優(yōu)38的5個(gè)產(chǎn)量構(gòu)成因子中，有效穗數(shù)、每穗實(shí)粒數(shù)、結(jié)實(shí)率這3個(gè)因子受栽培制度影響變化較大，而千粒重和穗長(zhǎng)受環(huán)境影響較小，這與楊生龍等[3]研究的結(jié)果有所差異。
不同水稻品種，其產(chǎn)量構(gòu)成因子與產(chǎn)量之間的相關(guān)性存在差異。袁小樂等[4]對(duì)超級(jí)早稻與晚稻的研究表明，早稻產(chǎn)量與每穗粒數(shù)和結(jié)實(shí)率的關(guān)系密切，而晚稻產(chǎn)量與有效穗數(shù)和每穗粒數(shù)關(guān)系密切。新稻19號(hào)每穗總粒數(shù)、有效穗數(shù)與產(chǎn)量達(dá)顯著正相關(guān)，有效穗數(shù)與每穗總粒數(shù)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)[5]。本研究結(jié)果表明，在金優(yōu)38各產(chǎn)量構(gòu)成因子與產(chǎn)量的偏相關(guān)關(guān)系中，與產(chǎn)量的相關(guān)性從大到小依次是：千粒重、每穗實(shí)粒數(shù)、有效穗數(shù)，而穗長(zhǎng)和結(jié)實(shí)率與產(chǎn)量之間的相關(guān)性未達(dá)到顯著水平。
通過(guò)對(duì)金優(yōu)38產(chǎn)量構(gòu)成因子及產(chǎn)量進(jìn)行變異系數(shù)分析、偏相關(guān)分析、回歸分析和通徑分析，確定了影響其產(chǎn)量的主要因子為千粒重、每穗實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)，且環(huán)境條件對(duì)每穗實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)影響較大，所以在栽培過(guò)程中應(yīng)主攻實(shí)粒數(shù)和有效穗數(shù)，從而達(dá)到增加產(chǎn)量的目的。
摘要：通過(guò)因子分析對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)規(guī)模因子、安全性因子、經(jīng)營(yíng)效益因子、贏利性因子進(jìn)行排名和評(píng)價(jià)，可以看出我國(guó)傳統(tǒng)的四大國(guó)有商業(yè)銀行的排名靠前，而新成立的商業(yè)銀行雖然排名靠后，但是其贏利能力比較強(qiáng)，發(fā)展勢(shì)頭很好。
關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；績(jī)效；因子分析
一、引言
績(jī)效分析的目的在于確定和測(cè)量期望績(jī)效與當(dāng)前績(jī)效之間的差距?？?jī)效分析是整個(gè)績(jī)效改進(jìn)系統(tǒng)的重要一環(huán)。商業(yè)銀行通過(guò)績(jī)效分析可以實(shí)現(xiàn)有效的內(nèi)部管理，提高經(jīng)營(yíng)效率和核心競(jìng)爭(zhēng)力，有助于我國(guó)商業(yè)銀行在面對(duì)外資銀行時(shí)提高生存競(jìng)爭(zhēng)能力。
隨著中國(guó)加入WTO后過(guò)渡時(shí)期的結(jié)束，商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力問題越來(lái)越成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。對(duì)于商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及如何提高等等問題，學(xué)者們從不同角度，得出了不同結(jié)論。本文試圖通過(guò)對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的研究，分析商業(yè)銀行現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵影響因素，并對(duì)中國(guó)現(xiàn)有商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)和排名。
二、文獻(xiàn)綜述
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效的分析研究不斷深入，從不同角度給出一系列商業(yè)銀行績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)和政策建議。 蔣滿霖、周國(guó)霞(2007)采用因子分析對(duì)2001年至2005年間中國(guó)五家上市銀行的現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，嘗試設(shè)計(jì)上市銀行現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并就提高上市銀行的現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力給出政策性建議。
孫繼國(guó)、伍海華(2004)針對(duì)入世后中外銀行的競(jìng)爭(zhēng)體現(xiàn)為績(jī)效的競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)2002年我國(guó)12家商業(yè)銀行之間的差距，認(rèn)為上市可以提高商業(yè)銀行的績(jī)效。
De Mirgue Kunt和Huizinga(2000)對(duì)80個(gè)國(guó)家5000多個(gè)觀測(cè)值計(jì)量檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與金融結(jié)構(gòu)的變遷對(duì)銀行績(jī)效有顯著的影響，隨著金融發(fā)展程度的提高。銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加強(qiáng)、效率改善，銀行績(jī)效卻呈下降趨勢(shì)。
三、因子分析指標(biāo)
商業(yè)銀行的績(jī)效分析是通過(guò)對(duì)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的定量和定性分析來(lái)考核商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況，判斷銀行的生存能力和發(fā)展?jié)摿Γb別銀行的整體運(yùn)作是否健康的一種分析方法。
對(duì)銀行績(jī)效進(jìn)行因子分析，應(yīng)采用以經(jīng)濟(jì)增加值為核心的財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，另外還包括了從員工、客戶、內(nèi)部流程角度出發(fā)設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而形成對(duì)所以部門所以員工的覆蓋。
從科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性和可操作性等基本指標(biāo)設(shè)計(jì)原則考慮，本文選取四個(gè)方面的分析指標(biāo)：銀行規(guī)模、盈利增長(zhǎng)性、安全性和流動(dòng)性。
銀行規(guī)模是指商業(yè)銀行的市場(chǎng)規(guī)模，選取反映銀行規(guī)模的指標(biāo)有主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(億元)、資本總額(億元)、存款總額(億元)、貸款總額(億元)、職工人數(shù)(人)。
贏利增長(zhǎng)性指標(biāo)是指對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中獲得利潤(rùn)的衡量和經(jīng)營(yíng)效益水平的衡量，反映盈利性的指標(biāo)選取了利潤(rùn)增長(zhǎng)率(％)、資本增長(zhǎng)率(％)、存款增長(zhǎng)率(％)、貸款增長(zhǎng)率(％)、資產(chǎn)利潤(rùn)率(％)和人均利潤(rùn)(百萬(wàn)／人)。
安全性是指商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)中使資產(chǎn)避免遭受風(fēng)險(xiǎn)的能力，選取了資產(chǎn)負(fù)債率(％)、貸款損失準(zhǔn)備率(％)、不良貸款率(％)、核心資本充足率(％)和資本充足率(％)。
流動(dòng)性是銀行及時(shí)滿足各種資金需求或者回收資金的能力。適度的流動(dòng)性是銀行經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵，指標(biāo)有存貸比率(％)、存貸比率是貸款額與存款額的比率。
四、因子分析數(shù)據(jù)結(jié)果
選取我國(guó)14家商業(yè)銀行2008年的數(shù)據(jù)，基本數(shù)據(jù)來(lái)自各銀行的年報(bào)，并經(jīng)過(guò)財(cái)務(wù)處理得到的。
使用SPSS運(yùn)用因子分析的方法得到相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值及貢獻(xiàn)率，如表1所示。
從表中可以得到，變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R有4大特征根，即7.02、4.72、2.08和1.55。根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率大于或者等于85％的原則，我們選取前4個(gè)主成分就能基本完全代表原始變量的所有信息。同時(shí)基于過(guò)程內(nèi)特征根大于1的原則，相應(yīng)提取4個(gè)主成分量F1、F2、F3、F4。第一個(gè)因子在主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、資本總額、存款總額、貸款總額和職工人數(shù)有較大的載荷，我們稱其為銀行規(guī)模因子；第二個(gè)因子在資產(chǎn)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、不良貸款率、資本充足率和核心資本充足率有較大的載荷，稱其為銀行安全性因子；第三個(gè)因子在利潤(rùn)增長(zhǎng)率、存款增長(zhǎng)率、貸款增長(zhǎng)率、人均利潤(rùn)和貸款損失準(zhǔn)備金率上有較大的因子載荷，我們稱為銀行經(jīng)營(yíng)效益因子；第四個(gè)因子在資本增長(zhǎng)率和存貸比上有較大載荷，稱其為銀行贏利性因子。
根據(jù)各主成分與指標(biāo)的關(guān)系式計(jì)算F1、F2、F3、F4的值，然后結(jié)合表1，按照貢獻(xiàn)率加權(quán)計(jì)算出各家銀行的因子得分：F=0.413*F1+0.2777*F2+0.1221*F3+0.0911*F4
將各家銀行的因子得分進(jìn)行排序后得到表2。
從表2看出，根據(jù)銀行規(guī)模因子(F1)，四大國(guó)有銀行位居前4名，這4家銀行起步較早，受政府扶持較大，并且由于國(guó)家控股具有品牌規(guī)模優(yōu)勢(shì)；在銀行安全性因子(F2)方面，中信銀行得分最高，而農(nóng)行因?yàn)槎嗄陮?duì)農(nóng)業(yè)和國(guó)有企業(yè)進(jìn)行扶持，背上很多包袱，其不良貸款率較高，資本充足率非常低，由于還沒上市，所以還沒有通過(guò)國(guó)家補(bǔ)貼解決不良貸款的問題；根據(jù)銀行經(jīng)營(yíng)效益因子(F3)，恒豐銀行、中信銀行這些起步較晚的小型商業(yè)銀行，其經(jīng)營(yíng)效益最好；在銀行贏利性因子(F4)方面，恒豐銀行、工行、建行和中行居前4位，恒豐銀行作為起步最晚的商業(yè)銀行，發(fā)展勢(shì)頭很好，盈利能力比較強(qiáng)。
綜合排名前4位的是工商銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行和農(nóng)業(yè)銀行。后四位是光大銀行、深圳發(fā)展銀行、華夏銀行和浦發(fā)銀行。從商業(yè)銀行發(fā)展歷史看，四大國(guó)有商業(yè)銀行的地位目前來(lái)看不可動(dòng)搖，其規(guī)模優(yōu)勢(shì)是其他商業(yè)銀行無(wú)法比擬的。
1高校大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的影響因素分析
1.1試驗(yàn)過(guò)程
1.1.1T檢驗(yàn)與信度分析
進(jìn)行因子分析前必須對(duì)問卷進(jìn)行穩(wěn)定性和可靠性檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)單個(gè)樣本檢驗(yàn)，可得Sig=0.00，當(dāng)Sig＜0.05，就可說(shuō)明12個(gè)題項(xiàng)具有較好的區(qū)分度，即能夠區(qū)分出不同題項(xiàng)被測(cè)試的反應(yīng)程度，故皆可保留應(yīng)用。根據(jù)信度系數(shù)劃分，當(dāng)信度系數(shù)＞0.9，表示信度好;信度系數(shù)＞0.8，表示信度可接受;信度系數(shù)＞0.7，表示應(yīng)重新修訂量表。驗(yàn)證所得信度系數(shù)為0.894，說(shuō)明問卷信度較好，可轉(zhuǎn)入因子分析步驟。
1.1.2因子分析
選擇變量并設(shè)定因子參數(shù)或分析方法，如進(jìn)行描述、抽取、旋轉(zhuǎn)等步驟(操作過(guò)程略)。在進(jìn)行因子分析前，必須進(jìn)行KMO與球形測(cè)試，用于判斷是否適合進(jìn)行因素分析。KMO值為0.846(＞0.6)，適合進(jìn)行因素分析。同時(shí)Bartlett''''sTestX2值為846.109，Sig＜0.05，達(dá)到顯著，亦說(shuō)明適合進(jìn)行因素分析。根據(jù)荷載值可知:第一個(gè)新因子主要支配著a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二個(gè)新因子主要支配a1、a3、a12;第三個(gè)新因子主要支配著a2、a7、a10。每個(gè)新公因子互不交叉，且至少支配2個(gè)及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，滿足問卷分析內(nèi)容效度的要求。以特征值≥1為提取標(biāo)準(zhǔn)，共提取3個(gè)因素，累積貢獻(xiàn)率為70.726%，已經(jīng)達(dá)到因子分析要求。因子分析過(guò)程自動(dòng)根據(jù)特征值大小對(duì)新因子進(jìn)行排列?？闯鲆蕴卣髦怠?為標(biāo)準(zhǔn)，共可提取3個(gè)新公因子。這從另一角度證明了因子分析的有效性。
1.2結(jié)果分析
將新提取的3個(gè)公因子分別命名為F1、F2、F3。F1主要反映出a4(實(shí)習(xí)意愿)、a5(獨(dú)自實(shí)習(xí)傾向)、a6(參與實(shí)習(xí)主動(dòng)性)、a8(工作環(huán)境適應(yīng)性)、a9(人際關(guān)系影響)、a11(個(gè)人重要性)中的信息。以上6項(xiàng)可歸結(jié)為大學(xué)生個(gè)人的認(rèn)知與行為在實(shí)習(xí)成效中的影響作用，可將F1稱為實(shí)習(xí)個(gè)體成熟度。F2主要反映出a1(實(shí)習(xí)必要性認(rèn)識(shí))、a3(實(shí)習(xí)安排服從度)、a12(他人影響)的信息。這3項(xiàng)涉及個(gè)體認(rèn)知、過(guò)程有關(guān)，可將F2命名為實(shí)習(xí)適應(yīng)能力。F3主要反映出a2(對(duì)實(shí)習(xí)的期望)、a7(對(duì)實(shí)習(xí)內(nèi)容的滿意)的信息。這2項(xiàng)可以解讀為與實(shí)習(xí)目標(biāo)層次和實(shí)際實(shí)習(xí)內(nèi)容等有關(guān)，故命名為實(shí)習(xí)匹配程度。經(jīng)過(guò)因子分析后，可以歸納出影響高校大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的主要因素是:實(shí)習(xí)個(gè)體成熟度、實(shí)習(xí)適應(yīng)能力、實(shí)習(xí)匹配程度。
2提升高校大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的管理建議
總體而言，本次問卷設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是成功的，所得結(jié)果亦較符合實(shí)際情況。本文所提煉的新因子基本表達(dá)了原有信息，較好地反映了目前高校大學(xué)生實(shí)習(xí)過(guò)程中的影響因素以及高校組織實(shí)習(xí)所面臨的困難?；谝蜃臃治鼋Y(jié)果，提出高校和大學(xué)生應(yīng)從以下幾方面來(lái)共同提高實(shí)習(xí)效果。
2.1提前培育大學(xué)生對(duì)實(shí)習(xí)認(rèn)知與接納的態(tài)度
實(shí)習(xí)是以學(xué)生為主體、學(xué)?；蚱髽I(yè)為主導(dǎo)的一項(xiàng)相互配合的活動(dòng)。大學(xué)生是否清楚地意識(shí)到實(shí)習(xí)對(duì)自身的作用、能否從心理接納實(shí)習(xí)并將意識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)習(xí)行動(dòng)，這是決定大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的首要因素。因此，高校必須將實(shí)習(xí)所要達(dá)到的目的、實(shí)習(xí)過(guò)程與方法、實(shí)習(xí)與理論如何結(jié)合等問題，在實(shí)習(xí)前及時(shí)進(jìn)行教導(dǎo)，讓大學(xué)生在思想上樹立起強(qiáng)烈的實(shí)習(xí)意識(shí)和對(duì)實(shí)習(xí)活動(dòng)的接納意愿。同時(shí)，應(yīng)培養(yǎng)大學(xué)生的獨(dú)立自主意識(shí)和獨(dú)立工作能力，形成正確的實(shí)習(xí)價(jià)值觀和自主實(shí)習(xí)心態(tài)。此外，大學(xué)生亦應(yīng)在實(shí)習(xí)期間初步學(xué)會(huì)自行化解工作難題或困擾的能力，以獨(dú)立自主的勢(shì)態(tài)迎接實(shí)習(xí)挑戰(zhàn)。
2.2注重培養(yǎng)大學(xué)生實(shí)習(xí)協(xié)調(diào)與適應(yīng)能力
大學(xué)生開展實(shí)習(xí)必須基于實(shí)習(xí)單位的業(yè)務(wù)及統(tǒng)籌安排，僅僅認(rèn)識(shí)到實(shí)習(xí)的重要性并不能取得預(yù)期的實(shí)習(xí)成效。因此，只有將實(shí)習(xí)必要性的認(rèn)知融入到實(shí)習(xí)過(guò)程和行為活動(dòng)中，并將實(shí)習(xí)內(nèi)容與實(shí)習(xí)單位的任務(wù)安排結(jié)合起來(lái)，同時(shí)，也應(yīng)注重培養(yǎng)并提高大學(xué)生處理人際關(guān)系的能力，注意與實(shí)習(xí)單位的員工進(jìn)行有效協(xié)作，充分學(xué)習(xí)或利用他人的知識(shí)技能，這樣，才能更好地完成實(shí)習(xí)任務(wù)并取得預(yù)期的實(shí)習(xí)效果，最終提高大學(xué)生對(duì)實(shí)習(xí)單位的適應(yīng)能力和實(shí)習(xí)效果。
2.3因人而異提高實(shí)習(xí)雙向匹配程度
當(dāng)代大學(xué)生個(gè)性迥異，興趣愛好不同，職業(yè)規(guī)劃不一，高校已無(wú)法施行“一刀切”的實(shí)習(xí)管理模式。盡管已經(jīng)在大學(xué)生思想中樹立了實(shí)習(xí)意識(shí)，但并不等于在大學(xué)生中統(tǒng)一了實(shí)習(xí)理念和看法。因此，要盡量了解大學(xué)生對(duì)專業(yè)知識(shí)的把握程度、對(duì)專業(yè)的興趣愛好程度以及對(duì)實(shí)習(xí)所持的心態(tài)與期望;要合理地調(diào)節(jié)大學(xué)生對(duì)實(shí)習(xí)的期望值，與學(xué)生共同確定實(shí)習(xí)目標(biāo)，避免出現(xiàn)實(shí)習(xí)心理落差。同時(shí)，應(yīng)根據(jù)不同專業(yè)難度和興趣方向，調(diào)整實(shí)習(xí)內(nèi)容，做到實(shí)習(xí)者與實(shí)習(xí)內(nèi)容的雙向匹配，以提高實(shí)習(xí)的積極性和實(shí)習(xí)成效?？傊肴〉猛昝赖膶?shí)習(xí)效果，既要高校與學(xué)生一起達(dá)成實(shí)習(xí)共識(shí)，明確實(shí)習(xí)目標(biāo)，又要時(shí)時(shí)跟蹤實(shí)習(xí)發(fā)展動(dòng)態(tài)，分析實(shí)習(xí)期間出現(xiàn)的現(xiàn)象并發(fā)掘其產(chǎn)生根源。要因人而異、有的放矢地解決大學(xué)生實(shí)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生的各種問題，并有效地改進(jìn)實(shí)習(xí)管理。
作者：吳丹丹單位：福州大學(xué)
