中国农村金融生态环境绩效实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,生态环境论文,中国论文,绩效论文,农村金融论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、农村金融生态环境综合评价指标体系的建立
1.农村金融生态环境评价指标体系的设计原则
为了建立一个可行的农村金融生态环境评价指标体系，首先要明确设计原则，之后依据这一设计原则合理地设计农村金融生态环境评价指标体系的框架结构和指标内容，最后根据这一框架结构和指标内容确定具体数据的获取方式和指标计算方法。农村金融生态环境评价指标体系不是一些指标的简单堆积和随意组合，而是根据某些原则建立起来，并能反映中国农村金融发展状况的指标集合。设计农村金融生态环境评价指标体系应遵循以下原则：
一是完备性和科学性原则。完备性是指指标体系作为一个整体，应当基本上能够反映中国农村金融生态环境的主要方面或主要特征。同时，评价指标体系还应具有清晰的结构层次，即清晰直观、又有主有次，从多角度、多层面反映农村金融生态环境的现状，并能够预测未来发展趋势，得出有关金融生态环境的直观结论。要做到科学性和完整性，就要在指标设计、选取时以现代统计理论为基础，利用现有统计数据和调查数据进行缜密筛选、甄别，选择具有代表性、准确性以及可核实的数据作为评价指标体系的基础。
二是系统性原则。应把农村社会经济发展、金融资源、信用环境和法制体系视为一个整体的大系统来考察，而不是单纯考察农村的金融发展状况。所设计的评价指标体系应该能够客观地反映中国农村社会经济与金融、金融主体与金融生态环境之间的内在联系；体现中国农村金融生态环境的影响因素和各因素之间的关系。
三是可测性和可比性原则。定性指标也应有一定的量化手段与之相对应。另外，各类指标的计算方法应当明确，不要过于复杂，计算所需数据也应比较容易获得和比较可靠。指标体系中的指标数量不宜过大，在相对比较完备的情况下，指标的数目应尽可能地压缩，以易于操作为限。指标数目过大将会使人们难以把握和采用。中国农村金融生态环境评价指标体系的设计应该便于进行纵向比较和横向比较。所谓纵向比较，即与历史数据相比，区域金融生态环境评价指标应相对稳定；所谓横向比较，即每个结构层次之间即应相互关联，又具有相对独立性，能够体现出变化趋势为好。
四是稳定性。指标内容在一定的时期内应保持相对稳定，这样可以比较和分析农村金融生态环境的发展过程并预测其未来发展趋势。当然，绝对不变的指标体系是不可能的，指标体系将随着时间的推移和情况的变化而有所改变。
五是定性与定量相结合原则。金融生态环境评价是一项十分复杂的工作，如果对指标都逐一量化，缺乏科学依据，因此在实际操作中必须充分结合定性分析。对于一些难于量化的指标采用专家问卷等调查方式。当然，鉴于专家调查方式存在一些困难及可能产生的随意性，在设计指标体系时，应尽可能减少难于量化或定性指标的数量。在最终评价结果中形成一个明确的量化结果，以排除定性分析中主观因素或其他不确定因素的影响。国外通用的做法是把定性分析与定量分析的比例确定为4∶6[1]。
2.建立农村金融生态环境评价指标体系
对中国农村金融生态环境系统的评价的最终目的都是为管理者决策提供有效信息，因此选择指标体系一定要有利于对系统的分析、评价，有利于管理者的正确决策。同时要做到长远目标和近期目标的兼顾。所确定的指标体系要能全面反映评价目的。总之，在指标体系确定和选取时要有的放矢，做到有据可查，避免选择指标体系时的盲目性。
农村金融生态环境评价指标选取：金融生态环境评价指标体系主要由农村人均GDP、农村人均住房支出、农村居民人均住房面积、乡村人均最终消费支出、农村居民人均纯收入、农村居民储蓄余额、农村居民每百户电话拥有量、农村工资性收入占纯收入的比重、农村人均文教娱乐用品及服务支出、农村居民平均每百个劳动力中大专以上人数、农村合作医疗覆盖率、农村养老保险覆盖率、农民对村政务公开满意度、每万户拥有银行个数、各省农业贷款总额15个指标构成。主要由总量增长速度指标、平均增长速度指标、结构相对指标组成，这些指标共同构筑了农村金融生态指标体系的基本框架。
为了更好地了解当前中国农村金融生态环境的现状，评价近年中国农村金融生态系统改革的效果，特组织了哈尔滨工业大学和东北农业大学2006级本科生及研究生于2007年11月～2008年2月，对中国农村金融生态环境状况做了深入、细致、广泛的调查。此次调查覆盖全国除新疆、西藏、海南以外的全部省（市、自治区），发放了5800份调查问卷，每个省要求调查两个基本村，分别为富裕村和贫困村。每个村发放调查问卷100份，即每个省200份调查问卷。回收调查问卷3 892份，占全部问卷的67%，其中有效问卷数量为2 386份，占全部样本的61%。调查方法上采用了简单随机抽样与典型调查结合的方式，在一定程度上弥补了调查的缺陷。由于在大规模调查开展之前，对学生进行了细致的培训和动员，合格样本数量、质量基本符合预期。所得数据配合统计年鉴和各种官方公布数据构成了本文因子分析的来源。
二、农村金融生态环境绩效的实证分析
1.因子分析
因子分析(Factor Analysis)是从多个变量指标中选择出少数几个综合变量指标的一种降维多元统计方法。因子分析的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。用数学模型表示为：设原有p个变量
，且每个变量（或经标准化处理后）的均值为0，标准差均为1。现将每个原有变量用k(k＜p)个因子
的线形组合来表示，即有：
表1 农村金融生态环境评价综合指标的相关性矩阵
式(1)是因子分析的数学模型，也可用矩阵的形式表示为X=AF+ε。其中F称为因子，由于它们出现在每个原有变量的线性表达式中，因此又称为公因子。因子可理解为高维空间中互相垂直的k个坐标轴；A称为因子载荷矩阵，
(i=1,2,3…,p;j=1,2,…,k)称为因子载荷，使第i个原有变量在第i个因子上的负荷。如果把变量
看成k维因子空间中的一个向量，则表示在坐标轴
上的投影，相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数；ε称为特殊因子，表示了原有变量不能被因子解释的部分，其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差[2]。
2.农村金融生态环境绩效的计算
运用SPSS12.0，输入原始数据进行计算获得统计结果如下：
一是农村金融生态环境评价综合指标值的标准化处理。为了消除由于量纲的差异和数量级的不同可能带来的一些不合理的影响，在进行因子分析前，需先对数据进行标准化处理，使标准化后的变量的均值为0，方差为1。
二是农村金融生态环境评价综合指标矩阵的相关性检验。结果如表1所示。大部分相关系数值大于0.3，具有相关性。从巴特利特球度检验和KMO检验结果，由表2可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为559.425，相应的概率p接近0。如果显著性水平。为0.05，由于概率p小于显著性水平α，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KMO值为0.793，根据Kaiser给出了KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。
根据相关系数矩阵和巴特利特球度检验和KMO检验可知，原有变量适合进行因子分析。
三是互相关矩阵的特征值、对应因子的方差贡献率以及累计方差贡献率，按照特征根大于1的原则，选入2个公共因子，其累计方差贡献率为76.504%，这说明，所选的2个因子已经包含了原先15个绩效指标76.504%的信息，能够很好地替代这些指标对绩效进行描述。对每个公共因子进行了因子旋转处理，表3是运用最大方差法旋转后得到的因子载荷矩阵。
四是运用回归方法得到因子得分系数矩阵，如表4所示，各因子得分值见表5。其中，
依据得分系数矩阵和原始绩效指标值得到，其数学表达式为：
综合因子F以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重对
进行加权汇总得到：
在表5的农村金融生态环境绩效得分中，有许多省份得分是负数，但这并不表示这些省份的农村金融生态环境绩效为负。这里的正负仅表示该省份绩效与平均水平的位置关系，农村金融生态环境绩效的平均水平算作零点，这是整个过程中将数据标准化的结果。
表2 巴特利特球度检验和KMO检验
表3 旋转后的因子载荷矩阵
三、结论
综上所述，根据因子分析结果，对农村金融生态环境绩效贡献指标依次为：经济基础、金融状况、社会保障程度、法制环境和诚信文化。其中农村人均GDP、农村居民人均存收入、农村居民储蓄余额、农村人均住房支出、乡村人均最终消费支出是贡献率最高的指标。从表1可以看出，排在前列的地区上述指标数值明显高于其他地区。这说明，要完善农村金融生态环境，必须以提高农村地区整体经济环境以及农村地区金融体系环境为前提。为此，要继续加大对农业投入，提高农业补贴水平，充分利用世界贸易组织农业规则，顺应国际化趋势，如充分利用绿箱政策、用足微量允许的黄箱政策、试用蓝箱政策等；同时要继续深化农村地区金融体制改革，扩大金融机构网点覆盖面、拓宽信用渠道、降低市场交易成本；从分析结果可见，法制环境指标固然重要，但由于其无法量化，分析过程中多采用定性分析和专家打分的办法，因此贡献率相对较小。但这并不能削弱法制环境在农村金融生态环境中的重要作用。相反，要重视完善农村金融生态法制环境。如完善与银行债权保护密切相关的《破产法》和《担保法》，加大执法、司法力度等；诚信文化方面，建议通过农户信用档案管理信息系统的建设和“一证通”的推广，培养诚信文化氛围，解决农户融资信息不对称、缓解农民贷款难的问题[3]。贵州、新疆、甘肃等地农村金融生态环境排在全国各地区的末位，金融生态环境质量差，主要受农村经济发展水平和金融发展水平低的影响。如排名靠后的贵州省，2007年贵州农民人均纯收入占城镇居民人均可支配收入的22.23%，是全国平均水平的57.3%[4]。而金融发展水平低主要变现为农村信用渠道匮乏和来自供给与需求两方面的金融抑制。金融机构为了保障有效的盈利水平，包括农业银行在内的各家商业银行纷纷从农村地区撤出，农村信用社几乎成了唯一为农村地区提供金融服务的机构，这是典型的供给抑制。农民面临较高的利率以及缺乏抵押等原因造成农村金融需求抑制。如贵州省农村信用社93.9%的贷款执行了上浮利率。因子分析的结果较好地向我们呈现了农村金融生态环境的现状以及成因。这是制定农村金融政策、发展农村金融的基础和前提。
表4 因子得分系数矩阵
表5 因子得分值
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