金融地理學(xué)視角下中國(guó)農(nóng)村金融省際區(qū)別的統(tǒng)計(jì)分析
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1、金融地理學(xué)視角下中國(guó)農(nóng)村金融省際區(qū)別的統(tǒng)計(jì)分析 一、引言與文獻(xiàn)回顧 "十八大";報(bào)告提出:解決好農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問(wèn)題是全黨工作重中之重。發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵是提高農(nóng)村金融發(fā)展水平、縮小農(nóng)村金融發(fā)展差距,而探究農(nóng)村金融發(fā)展差異的影響因素乃是基本前提。 我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展差異研究一般包含在區(qū)域金融差異研究之中。宋宏謀等以農(nóng)村信用社為研究對(duì)象,實(shí)證分析了1979~2000年中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異問(wèn)題[1];伍艷等發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)村金融制度安排和金融供給的區(qū)域布局不均衡[2];黎翠梅分析我國(guó)在農(nóng)村金融相關(guān)率方面區(qū)域差
2、異明顯,且農(nóng)村金融對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響也存在明顯的區(qū)域差異[3];高新才等認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異、市場(chǎng)化進(jìn)程的區(qū)域差異以及政府行為的區(qū)域差異是造成這一問(wèn)題的主要原因[4]。 瑞托斯·勞拉詹南(2001)提出了金融地理學(xué)這一新興學(xué)科概念[5]。隨著金融地理學(xué)的發(fā)展,越來(lái)越多學(xué)者嘗試將這一理論運(yùn)用于區(qū)域金融發(fā)展差異研究中,如田霖(2005)將各種金融地理因素一起納入實(shí)證分析,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)、科技、文化、開(kāi)放、基礎(chǔ)設(shè)施、勞動(dòng)力等金融地理因素對(duì)區(qū)域金融綜合競(jìng)爭(zhēng)力有顯著影響[6];盧佳、金雪軍(2007)實(shí)證表明:地理位置等新經(jīng)濟(jì)地理因素對(duì)區(qū)域金融發(fā)展均有顯著影響[7]。但目前國(guó)內(nèi)從金融地
3、理學(xué)角度研究農(nóng)村金融的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)。 本文試圖將金融地理學(xué)理論創(chuàng)新性地運(yùn)用于我國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異研究之中。假定各金融地理因素均對(duì)農(nóng)村金融產(chǎn)生影響,且影響程度不同,并運(yùn)用模糊曲線法考察各金融地理因素對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻(xiàn)程度,以期拓寬金融地理學(xué)在農(nóng)村金融發(fā)展方面的應(yīng)用領(lǐng)域,為國(guó)家實(shí)施惠農(nóng)政策、縮小農(nóng)村金融發(fā)展差異提供理論指導(dǎo)。 二、指標(biāo)選取、數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法 (一)指標(biāo)體系的構(gòu)建 考察我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展差異影響因素的前提是衡量農(nóng)村金融發(fā)展水平。國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)村金融發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建的研究不多,本文借鑒區(qū)域金融研究中指標(biāo)構(gòu)建思路[6-8],進(jìn)行一定調(diào)整和整合,從金融
4、總量、金融結(jié)構(gòu)、金融效率、金融環(huán)境四個(gè)方面來(lái)構(gòu)建農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平指標(biāo)體系(見(jiàn)表1),運(yùn)用因子分析法得出量化的各省農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平。(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及處理 各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于2006~2010年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)金融年鑒、中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)財(cái)政年鑒、銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站農(nóng)村金融服務(wù)圖集。我國(guó)農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展是合作性金融機(jī)構(gòu)、商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)等相互依存,面向"三農(nóng)";的協(xié)同過(guò)程[9]。下面選取五大國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、郵政儲(chǔ)蓄銀行和農(nóng)村新型金融機(jī)構(gòu)的農(nóng)村地區(qū)金融數(shù)據(jù)。為了使數(shù)據(jù)平穩(wěn)可靠,取2006~2010年的平均值作
5、為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 ?。ㄈ┭芯糠椒? 1.因子分析法。 因子分析法是考察多個(gè)變量間相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)方法,利用因子得分可以對(duì)樣本進(jìn)行分類和綜合評(píng)價(jià)①。 2.模糊曲線法。 金融地理貢獻(xiàn)因子和農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的關(guān)系是復(fù)雜的非線性形式,模糊曲線法不需要建立數(shù)學(xué)模型就能識(shí)別最有效的輸入變量,比較適合解決金融地理因子的貢獻(xiàn)程度問(wèn)題②。 本文綜合考慮特征根值大于1、累積貢獻(xiàn)率大于85%兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)提取因子,由表2可以看出,前五個(gè)因子的特征值大于1,且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%,即前五個(gè)因子可以解釋原始變量90%左右的方差,已經(jīng)包含了14個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)絕大部分的信息。 由旋轉(zhuǎn)
6、后因子載荷矩陣可知,公因子F1在網(wǎng)點(diǎn)分布密度、金融從業(yè)、人均存款、人均貸款的載荷值較大,可代表農(nóng)村金融資源覆蓋水平;公因子F2在金融相關(guān)率、金融市場(chǎng)化率載荷值較大,代表農(nóng)村金融結(jié)構(gòu);公因子F3在儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率、農(nóng)村GDP、農(nóng)村財(cái)政支出載荷值較大,代表農(nóng)村金融環(huán)境;公因子F4在貸款增長(zhǎng)率、存款增長(zhǎng)率載荷值較大,代表金融增長(zhǎng)潛力;公因子F5在存貸比、貸款產(chǎn)出率和儲(chǔ)蓄動(dòng)員率有較大載荷值,代表農(nóng)村金融效率。綜合得分F=(43.351F1+15.954F2+14.059F3+10.197F4+7.144F5)/90.706。由此,可以計(jì)算出各省的農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平得分排名(見(jiàn)表3)。(二)因子分析結(jié)果
7、 從表3可以看到,農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平得分排名前10名的除了內(nèi)蒙古和四川以外都是東部沿海的省份,內(nèi)蒙古由于在金融資源覆蓋水平和金融增長(zhǎng)潛力方面表現(xiàn)突出,使得它的綜合得分較高,排名第三位。四川省在農(nóng)村金融環(huán)境和金融增長(zhǎng)潛力排名較好,綜合水平超出西部其他省份,排在第十位;河北、福建、海南的農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平落后于東部平均水平,其中海南省農(nóng)村金融發(fā)展滯后現(xiàn)象尤為突出,排在第30位;中部地區(qū)的江西、山西農(nóng)村金融綜合水平較低,均排在后10名;西部地區(qū)的陜西農(nóng)村金融綜合水平較好,排在18位。可見(jiàn)我國(guó)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平在各省之間存在差異,且和東中西部行政區(qū)域劃分不盡相同。 四、我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展差
8、異的金融地理因素分析 ?。ㄒ唬┙鹑诘乩硪蜃拥倪x取與計(jì)算 為了更好地解釋各?。▍^(qū)/市)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平差異的因素,依據(jù)金融地理學(xué)理論,引入經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、設(shè)施、勞動(dòng)、文化、科技、開(kāi)放、聚集八大金融地理學(xué)因子作為解釋性指標(biāo)(見(jiàn)表4)。環(huán)境因子包括了自然條件、地理區(qū)位和經(jīng)濟(jì)區(qū)位。自然資源是社會(huì)生產(chǎn)原料和能量的來(lái)源,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)尤其依賴陽(yáng)光、溫度、降水等自然條件,故以基礎(chǔ)能源資源儲(chǔ)量、受災(zāi)面積代表自然條件。從地理區(qū)位上看,距東部海岸遠(yuǎn)近是影響東部和中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要區(qū)位因素,與我國(guó)降水量分布規(guī)律大致相同,故以年均降水量代表各省農(nóng)村的地理區(qū)位。而所在省份GDP占全國(guó)GDP比重能一定程度上說(shuō)明農(nóng)村
9、所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力,能代表經(jīng)濟(jì)區(qū)位。 農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施是指為農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化發(fā)展及農(nóng)民生活提供公共服務(wù)的各種設(shè)施的總和,它能直接間接作用于農(nóng)村經(jīng)濟(jì),用發(fā)電裝機(jī)容量、人均擁有機(jī)械動(dòng)力、公路里程數(shù)來(lái)衡量農(nóng)村設(shè)施因子。勞動(dòng)力是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體,農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平和素質(zhì)高低也是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要影響因素,用農(nóng)村就業(yè)率、農(nóng)村金融從業(yè)比重、勞動(dòng)力文化水平來(lái)衡量。 文化觀念是包括風(fēng)俗、習(xí)慣、禁忌、價(jià)值觀念等在內(nèi)的社會(huì)意識(shí)。和諧豐富的文化生活有助于增進(jìn)農(nóng)村居民間的信任關(guān)系和社會(huì)資本的積累,有利于農(nóng)村互助金融的發(fā)展。選取農(nóng)村文化站數(shù)量和農(nóng)村文教娛樂(lè)支出比重來(lái)衡量文化因子。 科技進(jìn)步已成為推動(dòng)農(nóng)
10、村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的決定性力量,選取農(nóng)村固定投資投入信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和科學(xué)研究數(shù)量以及各省技術(shù)成交量來(lái)衡量科技因子。 改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略使得對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異影響較大,國(guó)內(nèi)很多學(xué)者均從實(shí)證角度證明了開(kāi)放對(duì)我國(guó)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異有顯著影響,選取農(nóng)村進(jìn)出口額和農(nóng)村外商投資總額來(lái)衡量開(kāi)放因子。 另外,借鑒田霖(2005)博士論文中聚集力指標(biāo),將人口密度和產(chǎn)業(yè)密度作為聚集因子來(lái)考察人口聚集程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻(xiàn)程度。 (二)各因子的貢獻(xiàn)程度 根據(jù)模糊曲線原理以及運(yùn)用Matlab編程計(jì)算③,輸入各個(gè)省份的樣本數(shù)據(jù),就可以得出每個(gè)因子
11、對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻(xiàn)程度(見(jiàn)表6)。表中顯示:各因子對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平均產(chǎn)生正向貢獻(xiàn),依其重要程度依次為科技因子、經(jīng)濟(jì)因子、文化因子、設(shè)施因子、開(kāi)放因子、環(huán)境因子、勞動(dòng)因子、聚集因子。 科技因子對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平的貢獻(xiàn)程度為0.3863,在所有因子中貢獻(xiàn)程度最大,說(shuō)明農(nóng)村科技水平成為我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展最重要的影響因素。經(jīng)濟(jì)因子作為農(nóng)村金融發(fā)展的基礎(chǔ)因素,其貢獻(xiàn)程度為0.2115,排名第二位。文化因子貢獻(xiàn)程度達(dá)到0.178,排名第三位,說(shuō)明農(nóng)村文化建設(shè)對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展有著重要促進(jìn)作用。設(shè)施因子、開(kāi)放因子和環(huán)境因子的貢獻(xiàn)程度比較相近,均在0.16左右,說(shuō)明這三個(gè)因素對(duì)農(nóng)村金融綜合
12、發(fā)展重要程度相近。聚集因子的貢獻(xiàn)程度只有0.08,對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展作用較小,人口密度和產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)農(nóng)村金融綜合發(fā)展水平影響不大。 五、相關(guān)政策建議 縮小農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展差異,實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融協(xié)調(diào)發(fā)展才能充分發(fā)揮金融資源扶貧功能,幫助縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差距,推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程。根據(jù)金融地理因素分析結(jié)果來(lái)看,農(nóng)村金融發(fā)展依靠的是各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化的協(xié)同作用,我們不能忽視各地農(nóng)村中除經(jīng)濟(jì)以外的科技、文化、設(shè)施、地理環(huán)境、勞動(dòng)力等影響因素,要依據(jù)客觀規(guī)律和各地自身情況,抓住關(guān)鍵金融發(fā)展因子。 1.繼續(xù)貫徹"科技興農(nóng)";方針,深化農(nóng)村科技體制改革。增加對(duì)農(nóng)村信息、計(jì)算機(jī)和科研的資金投入,促進(jìn)金融
13、資本與科技創(chuàng)新的結(jié)合,提高農(nóng)村金融有機(jī)構(gòu)成,從而發(fā)揮科技與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、金融的良性互動(dòng)作用,提高農(nóng)村金融的發(fā)展實(shí)力。 2.開(kāi)展豐富多彩的文化活動(dòng),培育良好信用環(huán)境。增設(shè)農(nóng)村文化站點(diǎn),豐富農(nóng)民精神生活,增強(qiáng)農(nóng)民間情感交流和溝通,增進(jìn)社會(huì)信任,提高守法意識(shí)、信用意識(shí),為農(nóng)村金融發(fā)展創(chuàng)造良好的信用環(huán)境。 3.順應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整要求,夯實(shí)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。政府應(yīng)抓好農(nóng)村農(nóng)田水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),改善農(nóng)村交通運(yùn)輸條件,構(gòu)建和完善農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村城鎮(zhèn)化建設(shè)的制度框架,夯實(shí)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。 4.適當(dāng)鼓勵(lì)農(nóng)民工返鄉(xiāng)就業(yè),拓寬農(nóng)民創(chuàng)業(yè)融資渠道。政府應(yīng)積極為返鄉(xiāng)農(nóng)民工提供創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)、融資指導(dǎo)服務(wù);農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)
14、加大對(duì)農(nóng)戶和農(nóng)村小微企業(yè)的信貸支持力度,擴(kuò)大農(nóng)村金融服務(wù)覆蓋面,充分發(fā)揮農(nóng)村金融的杠杠效應(yīng)。 注釋: ?、俦疚慕⒌霓r(nóng)村金融綜合發(fā)展水平指標(biāo)體系指標(biāo)數(shù)量較多,且指標(biāo)間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,使用因子分析法比較合適。 參考文獻(xiàn): [1]宋宏謀,陳鴻泉,劉勇.中國(guó)農(nóng)村金融區(qū)域發(fā)展程度實(shí)證分析[J].金融研究,2002,(8):111-119. [2]伍艷,余兼勝.中國(guó)農(nóng)村金融的區(qū)域差異性研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2009,(1):63-66. [3]黎翠梅,伍薔薇.我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域比較分析[J].財(cái)經(jīng)論叢,2010,(11):42-49. [4]高才新,李陽(yáng).我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異與政策分析[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討,2008,(3):45-48. [5]勞拉詹南.金融地理學(xué)金融家的視角[M].北京:商務(wù)印書(shū)館,2001. [6]田霖.區(qū)域金融綜合競(jìng)爭(zhēng)力差異比較與模糊曲線分析[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究,2005,(6):8-15. [7]盧佳,金雪軍.中國(guó)區(qū)域金融發(fā)展:地理環(huán)境與經(jīng)濟(jì)政策基于金融地理學(xué)視角的實(shí)證分析[J].金融理論與實(shí)踐,2007,(4):7-9. [8]史躍峰,葛紅玲,彭博.中國(guó)區(qū)域金融和諧指標(biāo)構(gòu)建及和諧程度評(píng)價(jià)[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2012,(1):13-17.
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