我国地区金融集聚水平的测度,这是一篇与测度论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
测度论文参考文献：
摘 要：由于我国经济发展的不平衡,金融集聚在各区域发展的速度和程度存在明显的差异.由于评价金融集聚的指标体系存在不足,不能真实反映金融集聚的真实情况.因此,从金融业的细分入手,选取具有代表性的指标构建金融集聚的衡量指标体系,运用因子分析方法计算各省市的分行业集聚度,进而得到全国各省市金融集聚度.最后根据实证的研究结果提出了改善金融集聚的政策建议.
关键词：金融集聚；指标体系；因子分析
作者简介：李静,女,经济学博士,吉林大学马克思主义学院教师,从事区域经济研究；白江,男,吉林大学东北亚研究院区域经济学博士研究生,吉林大学计算机科学与技术学院讲师,从事区域经济研究.
基金项目：吉林省社会科学基金项目“吉林省建设区域金融中心的实证研究”,项目编号：2014BS41
中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1000-7504（2014）04-0052-07
20世纪70年代以来,不同种类的金融机构在空间上集聚,在世界范围内逐渐形成了纽约、伦敦和等世界金融中心.随着金融全球化的发展,我国的金融机构在空间上的集聚趋势也日益明显,逐渐形成了北京、上海等全国性的金融中心以及区域性的金融中心,我国金融中心的综合实力在不断上升.但由于我国经济发展的不平衡,金融集聚在各区域发展的速度和程度必然存在明显的差异.那么各地区金融集聚的情况具体是怎样的呢?国内学者近年来对金融集聚的测度已经做过一些尝试.文献中采用的金融集聚的评价方法主要有下面四种：
一是因子分析法,吴聪、王聪构建了经济、金融和城市发展三方面的12项指标,运用因子分析方法对我国11个重要金融中心进行测度,并给出相应的排名.[1]黎平海和王雪选取8个指标,运用因子分析方法对广东省的金融集聚度进行测度.[2]管驰明和徐爱华、刘卫等均采用因子分析方法对特定地区的金融集聚进行测度,并得出了有价值的结论.[3][4]
二是主成分分析法,丁艺等分别从目标层、准则层和因子层等三个层面选取了23个指标构建金融集聚的衡量体系,并采用主成分分析法对31个省（直辖市和自治区）的金融集聚度进行分析.[5]
三是赫芬达尔指数法,姜冉采用赫芬达尔指数（HI指数）对泛珠三角地区的金融集聚进行衡量,结果表明泛珠三角地区存在金融集聚现象.[6]
四是区位熵法,刘红[7]采用区位熵方法分别对珠三角和上海市的金融集聚进行测度,结果均发现该地区存在明显的金融集聚现象.殷兴山采用金融集聚力、金融资源力和金融区位力三个方面的指标对我国长三角地区15个城市的金融竞争力进行评估,结果发现城市的金融竞争力与金融资源的分布有很大关系.[8]
上述研究取得了一定的成果,为本文提供了很好的借鉴作用,但是绝大多数研究选取的指标数量较少,不能完全涵盖金融业的各细分行业,选取的地区都是发达地区或者针对个别的一些城市进行的研究,针对全国所有省份进行的系统对比和研究较少.以此为背景,本文运用因子分析方法从保险市场、信托市场、证券市场、信贷市场四个主要的金融市场入手,对我国31个省（直辖市和自治区）金融集聚水平进行综合测度,以期能够提供更具实际意义的研究结论,从而为政策制定提供参考.
一、金融集聚评价方法及指标体系构建
1. 金融集聚评价方法
从上文可知,金融集聚的评价方法有很多,本文采用的方法主要是因子分析方法.因子分析的主要思想是从参与数据建模的许多变量中,通过找到具有代表性的能够表示多个变量之间相互关系的因子,在不造成统计信息丢失的情况下,用较少的变量反映原有变量的绝大部分信息.具体实施的主要步骤包括[9]：
（1）KMO检验和Bartlett球形检验
KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验能够对变量之间的相关性进行检验,从而确定变量之间的关系是否适合做因子分析.KMO统计量的取值在0—1之间.KMO统计量的值越接近1,表明变量越适合做因子分析；KMO统计量的值低于0.5,表明变量不适合做因子分析.
Bartlett球形检验主要是用于检验数据是否呈球形分布,相关系数矩阵是不是单位矩阵以及各变量的独立情况.如果Bartlett球形检验的值高于指定显著性水平下的临界值,表明变量之间存在相关性,适合做因子分析；如果低于临界值,则表明不适合做因子分析.
（2）计算变量的相关系数矩阵
在上述检验的基础上,进一步计量变量的相关系数矩阵,如果相关系数矩阵中的大部分值均高于0.3,表明变量之间的相关性较强,原则上这些变量可以进行因子分析.
（3）计算公因子方差
通过公因子方差的计算,可以得到提取公因子前后各个变量的共同度,能够反映提取公因子以后的信息损失程度.公因子提取的方法是主成分分析法.
（4）计算因子的累积方差贡献率确定因子个数
因子的累积方差贡献率是衡量因子是否具有公共性的重要指标.通常选取累积方差贡献率大于0.85时因子的特征根个数.
（5）计算因子旋转矩阵和因子得分系数
求因子旋转矩阵的目的主要是为了使因子载荷矩阵的结构更加简化,使每一个变量仅在一个公共因子上有较大载荷,在其他公共因子上的载荷较小.将较多的变量表示为公共因子的线性组合,这样就可以利用因子变量对研究目标进行评价,实现降维和简化,通过计算因子得分函数得到每个地区的因子得分（即金融集聚得分）,因子得分是因子分析的最终体现.
2. 评价指标体系的构建
（1）指标构建原则
本文根据相关性原则、可操作性原则、可比性原则和科学性原则,构建我国各地区金融集聚测度的指标体系.金融集聚是一个复杂的经济现象,由于政治、经济、社会等因素都有可能对金融集聚的形成产生较大影响,本文选取的指标信息同我国金融集聚的实际情况相互关联,是最直接的因素,以减少不必要的干扰.金融集聚评价指标体系的构建,既要考虑研究的需要,又要考虑到其他的客观条件,并不是要将所有的东西全部加以量化才够客观,而是要避免衡量时的主观臆断与测量的偏差.因此,所选取的各项指标要具有可操作性,都能进行量化,并且按照现行的数据统计和处理方法,对金融集聚评价指标数据进行一致化的处理,使得指标元素口径一致,以便于对不同区域进行比较分析.选取的金融集聚评价指标除了能够客观真实地反映影响金融集聚的各种因素外,还应该力求各项指标含义清晰、独立,以便于得出科学的结论.
结论：关于测度方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关测度论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
西部地区金融集聚水平对经济增长影响
摘要：基于区位熵方法从银行业、证券业及保险业三个方面对我国西部地区金融集聚水平进行测度，在此基础上，运用2006～2015年的省际金融集聚水平面。
我国各地区循环经济水平软聚类分析
摘要：在充分考虑经济增长、科技进步、资源利用和环境保护各因素的基础上，本文构建了循环经济发展水平评价指标体系，并以该指标体系为基础，运用遗传一迭。
发挥金融集聚优势提升金融服务水平
摘要：文章简述了宁波市江东区金融业发展的机遇和优势，分析了存在的不足，提出了相关建议。关键词：宁波市江东区 金融服务业 机遇优势 存在不足 相。
我国农村地区金融扶贫困境和
金融扶贫是我国精准扶贫的重要方式，在扶贫实践过程中，由于农村地区金融发展环境不成熟，给金融扶贫带来了很大的困扰。本文结合我国农村地区的发展现状，。