緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇金融實證分析范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

篇（1）

黨的十提出了協調發展、互促共進的新型城鎮化建設道路。新型城鎮化建設堅持以人為本，是有中國特色的，將四化同步、優化布局、生態文明以及文化傳承相結合的城鎮化建設道路。相比較于以往的城鎮化，新型城鎮化把重點放在協調與可持續性上，更強調經濟發展而不是經濟增長。金融在我國當前的市場經濟體制中日漸成為其核心與樞紐，各個行業的發展離不開金融業的支持。城鎮化建設產生的基礎設施建設、產業結構優化升級等需求可通過提供金融支持來實現。

一、問題的提出

在合肥市的城鎮化進程中，非農業人口由2007年年的207.73萬人增加到2014年的270萬人；產業結構方面，2015年合肥市第三產業對GDP增長的貢獻率為40.2%，相比以前年份有較大的增長，但同時期全國平均水平為50.5%，合肥市仍有差距。合肥經濟年來發展迅速，金融業的發展也呈現出穩健的態勢。金融業資產增加值對全市GDP的貢獻率逐漸增大，對于實體經濟的支持作用日漸凸顯，可以推斷金融業對于合肥市的城鎮化建設存在著一定的促進作用。而具體這種作用體現在哪個方面，需要通過定性與定量分析得出結論，研究該問題將對推進合肥市城鎮化建設產生重大意義。

二、文獻綜述

關于金融支持對城鎮化建設的作用，我國有不少學者對其做出了分析。伍艷（2005）對我國城鎮化滯后于工業化率的現象進行了探究，分析其原因為城鎮化進程中金融抑制的存在；黃勇，謝朝華（2008）通過建設 VAR模型，得出促進城鎮化的直接原因是銀行貸款的增加的結論，但金融部門對城鎮化建設資金需求的興趣不濃，為了推進城鎮化的建設，金融支持是關鍵；陳元（2010）對開發性金融的發展是否推進城鎮化進行了探究，實證分析結果得出產業結構憂化以及基礎設施建設等城鎮化發展指標與開發性金融指標之間存在很強的相關性，并通過格蘭杰因果檢驗發現開發性金融發展與城鎮化推進之間存在一定的的因果關系；李舟（2014）著眼于農村城鎮化建設，研究了金融支持城鎮化建設中存在的問題以及其產生原因，認為金融創新在城鎮化建設中具有重要意義，同時提出了相應的創新路徑。各種實證結果均能證明金融支持能推動城鎮化建設，但具體到某個城市時，金融支持的影響機制會因該地區的經濟發展狀況不同，因此對于合肥市的研究是有意義的。

三、金融支持新型城鎮化實證分析

（一）指標選取與數據說明

1、衡量金融發展的指標

（1）金融規模：金融規模的大小直接體現為銀行金融資產的數額，可以使用金融相關率FIR來衡量。其中FIR為全年存貸總額占GDP的比重。

（2）金融結構：本文用直接融資額（包括股票籌資額以及債券發行額）占資產總額的比重FS來表示金融結構

（3）金融效率：金融效率的一個重要質變表現為儲蓄-投資轉化率，可以采用儲蓄轉化率DLR來衡量金融效率。

2、衡量城鎮化建設的指標

（1）城鎮化率：城鎮化率是衡量城鎮化建設最為直接的指標，采用合肥市非農人口數占總人口數的比值UR來表示。

（2）產業化率：城鎮化對地區產業的影響表現為產業結構的變動，采用第二、三產業生產總值占全市GDP的比重IR來反映產業化率。

3、數據來源及說明

以上衡量金融發展與城鎮化建設的指標所需要的數據均搜集于《合肥統計年鑒》、《中國金融年鑒》以及合肥市統計局網站、合肥統計信息公眾網。其中涉及到價格的數據，如全年存貸總額，第二、第三產業生產總值等指標數據，均已用以1978年為基期的價格指數進行了相應的調整。

（二）實證分析

1、灰色關聯分析模型

根據經驗以及對數據的觀測，城鎮化建設水平各項指標與金融支持各項指標之間存在一定的關聯。灰色關聯度是各指標間關系的量化，建立灰色關聯分析模型，更深層次探究金融支持對新型城鎮化進程的影響機制。

根據以上計算原理，運用MATLAB軟件得出城鎮化指標UR、IR分別與金融支持指標FIR、FS、DLR這三個指標之間的灰色關聯度，如表1所示：從得出的各項灰色關聯度數值可以看出，FIR、FS、DLR與UR、IR之間的關聯程度有所差異，為了得出金融支持對城鎮化建設影響的具體關系式，對時間序列數據進行回歸。

3、時間序列計量經濟模型

（1）單位根檢驗。數據平穩是建立時間序列計量模型的前提，目的是避免“偽回歸”致使結果失去意義。運用EVIEWS軟件對各項指標數據進行單位根檢驗，表2中為檢驗結果。各項指標數據在水平上均不呈現平穩狀態，但二階差分均通過檢驗，即二階差分均不存在單位根，呈現二階單整狀態。

（2）E-G兩步協整檢驗

在各個時間序列變量均平穩的基礎上，分別以城鎮化建設指標UR、IR為被解釋變量，金融支持指標FIR、FS、DLR為解釋變量進行OLS回歸，得到兩個多元回歸方程。對UR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進行單位根檢驗，得到的統計量值為-2.9658，小于1%置信水平臨界值-2.7057。

對IR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進行單位根檢驗，得到的統計量值為-3.2376，小于1%置信水平臨界值-2.7057。

以上兩方程各變量之間具有協整關系，在長期內趨于平衡狀態。

四、結論及政策建議

（一）模型結果分析

從灰色關聯度分析模型的結果中可以看出，合肥市金融規模、金融結構、金融效率與城鎮化率以及產業化率之間均存在著較強的關聯，尤其是金融結構對產業化率的影響，甚至達到了0.9以上。這是因為第二、第三產業的發展對資金投入的要求較高，在一定的金融規模條件下，合理的金融結構使得各產業能有效獲取資金，推動產業發展及結構升級。由于選取的衡量金融效率的指標為儲蓄轉化率DLR，則可得出DLR對產業化水平產生的影響為負向。關于城鎮化率，金融規模及效率相比較于其結構而言產生影響的更大，金融結構的影響主要體現在產業發展方面。

根據建立的城鎮化率、產業化率的回歸模型，金融支持各項指標與兩者間的關系均呈現長期均衡狀態，這說明金融支持確實能推動新型城鎮化建設，從金融支持指標的影響系數看，在長期內，金融規模與金融結構對城鎮化水平都存在較顯著的影響，金融效率的作用相對較小。同時，這一結果也驗證了灰色關聯度模型的分析結果的可靠性。

（二）政策建議

隨著社會發展水平的提高，金融已成為現代經濟運行的核心。新型城鎮化建設“以人為本”，旨在促進城鄉經濟協調穩定發展。將金融支持引入新型城鎮化建設將推動其進程，提高其質量?；谝陨辖⒌幕疑P聯度分析模型以及時間序列計量經濟模型得出的結論分析，提出以下對策。

1、擴大金融規模，加大基礎設施資金投入

基礎設施建設是城鎮化建設的一大動力。城鄉協調可持續作為新型城鎮化建設的本質，不僅要求大量信貸基金投入，同時要求妥善解決進程務工農民的崗位問題、醫保完善程度問題以及城鎮人口的教育問題等僅依靠國家財政支持與間接融資不能同步實現人口、產業以及空間城鎮化。擴大金融規模，如在農村地區實行優惠的信貸政策，打破農村信用社的壟斷，吸引城市金融資源向其延伸。實行聯合自然人貸款制度，鼓勵鄉鎮企業發展，避免農村資金外流，縮小城鄉差距。

2、調整金融支持結構，發展多元化融資模式

政策性銀行、國有商業銀行以及股份制商業銀行貸款是合肥市城鎮化建設的主要資金來源，資金調度的靈活性不足，而借助不同類型融資平臺的多元化融資模式，如信托、P2P、資產支持證券化等，市場機制引導下減少對銀行直接融資的依賴，避免融資渠道的單一性，在金融規模擴大的基礎上優化金融支持結構，推動新型城鎮化進程。

3、完善金融制度，加強金融監管，提高金融支持效率

金融制度的完善以及金融監管的加強是金融支持效率的保證。在制度方面，僅實現利率市場化仍有不足。合肥市農村及欠發達小城鎮的發展水平仍處于較低狀態，在合理的利率水平前提下實現貼息政策，對其發展具有重大意義。這些地區金融業規模較小，結構缺乏完善，穩定的金融環境對提高其金融支持效率尤為重要。因此在制度完善的同時，金融監管機構需要出臺相應的措施對抗潛在的金融風險。參考文獻：

[1]郭艷艷.安徽金融支持城鎮化建設績效的實證分析[J].淮北師范大學學報（哲學社會科學版），2015（04）：60-64.

[2]陳元.開發性金融與中國城市化發展[J].經濟研究，2010（07）：4-14.

篇（2）

關鍵詞：重慶；金融生態環境；對策建議 

中圖分類號：F8321 文獻標志碼：A 文章編號：1008-5831(2012)05-0042-07

一、金融生態界說

金融生態是個仿生概念。在國內，周小川博士最早將生態學概念系統地引申到金融領域，并強調用生態學的方法來考察金融發展問題。他指出：應注意通過完善法律制度等改進金融生態環境的途徑支持和推動整個金融系統的改革和發展。參照生態學對生態系統的分析，根據自然生態系統的構造原理以及自然生態系統長期演化的結構特征和功能特征，我們可以把金融生態系統界定為由金融主體及其賴以存在和發展的金融生態環境構成，兩者之間彼此依存、相互影響、共同發展的動態平衡系統。

在市場經濟條件下，金融無疑是現代經濟的核心，金融生態與經濟發展之間的良性互動是地區經濟可持續發展的關鍵所在，而優化地區的金融生態又是實現經濟金融良性互動的必然要求。中國西部地區金融生態環境建設的相對滯后性又是中國西部地區經濟發展長期落后的重要原因。重慶金融發展對西部地區的中心輻射作用日益顯現，對重慶的金融生態現狀進行剖析，并在此基礎上提出金融生態的優化路徑，對加強西部地區金融生態建設，促進西部經濟、金融的良性互動，實現西部經濟持續發展進而促進中國區域經濟協調發展具有重要的現實意義。

二、重慶市金融生態環境建設的實證檢驗

1997年重慶直轄以來，地區經濟得到快速發展，金融生態環境逐步優化。目前重慶市正在以總書記提出的314總體部署為契機，推動“加快”、“率先”發展，在全球化進程和中國現代化發展的新形勢下，把重慶建設成為西部地區的重要增長極、長江上游地區的經濟中心、城鄉統籌發展的直轄市，在西部地區率先實現全面建設小康社會。在此背景下，重慶市構建長江上游地區的金融中心無疑具有重要的戰略意義，它必將推進重慶市全國統籌城鄉綜合配套改革試驗區的建設，加快“1小時經濟圈”和“城鄉統籌”試驗區建設，促進生產要素積聚與經濟布局要求，并促進重慶市和長江上游地區經濟的進一步大發展。

筆者以重慶市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的相關數據指標為依據對重慶市金融生態環境作出了縱向的客觀評價，為相關部門制定金融政策和改善金融生態環境提供一定的現實參考。

（一）指標體系說明

在多方征求意見的基礎上，根據目前掌握的數據資料構建了重慶市金融生態環境評價指標體系，該體系由3個一級指標、13個二級指標、36個三級指標組成。每個指標從不同方面反映了重慶市金融生態環境在比較范圍內的相對發展情況（表1）。

（二）指標權重說明

本部分所采用的評價指標體系根據各指標權重在一級指標中所占比例的大小重新計算各個指標在新指標評價體系中的權重。具體步驟如下。

一級指標的選取和權重分配：在分析影響金融生態環境具體指標的基礎之上，將這些分散的指標重新進行分類和歸納，最終形成包括三方面的一級指標，即包括核心金融資源環境、實體金融資源環境、功能金融資源環境三方面。由于指標的選取數目和個體指標的具體內涵存在相互交叉等情況，在充分征求專家意見的基礎上，對一級指標權重的分配情況依次如下：核心金融資源環境為0.3；實體金融資源環境為0.3；功能金融資源環境為0.4。

具體指標的權重分配：具體指標個數較多，在每級指標內，根據各指標權重所占比例的大小重新計算各個指標在新指標評價體系中的權重，然后再與其一級指標權重相乘得到該二級指標最終權重（表2）。

（三）指標評分說明

進步指數評分：進步指數評分以時間序列為依據，通過重慶市2000年、2004年、2005年、2006年、2007年和2008年的數據進行比較，描述重慶市金融生態環境建設取得的進步。

計算方法：進步指數(Ri)=第N年重慶市指標值/第N-1年重慶市指標值

根據上述公式計算得出各指標進步指數得分情況（表3）。

總體進步評價指數。

計算方法： I=36[]i=1Wi×Ri（i=1，2，…，36）

其中：I為總體進步評價指數；Wi為第i個指標的權重；Ri為第N年重慶市第i個進步指數得分。

根據上述公式計算情況見表4。

（四）實證分析結果說明

由表4可知，重慶市整體金融生態環境表現良好，而且整體進步趨勢明顯。具體而言，從2006年開始各年總體進步評價指數明顯增加，2006年在2005年的基礎上進步24.7個百分點；2007年在2006年基礎之上進步57.8個百分點；2008年在2007年基礎之上進步15.1個百分點。從各單項指標來看，筆者以進步率來反映金融生態環境的具體進步程度，計算公式如下：

進步率=（進步評價指數－指標權重）×100%

計算結果見表5。

由以上計算結果可得到以下具體結論。

篇（3）

中圖分類號：F12 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）09-0001-04

金融發展與經濟增長的關系一直都是經濟學家研究的重點。金融發展理論認為，不管是從理論層面上還是從實證層面上都得出了金融在經濟增長中起著重要的作用（Levine， 1997）。Gupta（1987）認為，金融發展理論應劃分為金融結構論和金融抑制論兩個方面。金融結構論認為經濟增長受到金融變量的數量及結構影響，因此金融深化與金融資產結構的變化構成了經濟增長的重要因素。McKinnon（1973）和Shaw（1973）首先提出的金融壓抑論則側重于價格變量對經濟增長的影響，認為實際利率與實際匯率的自由化是推動經濟增長的重要因素，但是低于均衡的實際利率與高估的國內貨幣等形式的金融壓阻礙了經濟的增長。本文以貴州省為例，對貴州省金融發展對經濟增長的影響進行實證研究，并根據研究結果給出有效的政策建議。

一、影響經濟增長的金融因素

Levine（1997）提出，金融有五個基本功能：（1）便利風險的交易、規避、分散和聚集。（2）配置資源。（3）監督經理人，促進公司治理。（4）動員儲蓄。（5）便利商品與勞務的交換。他認為通過發揮這五個基本功能能夠有效解決市場中存在的高信息成本和高交易成本，通過促進資本積累和技術創新，從而影響經濟增長。金融的發展有效地降低了信息與交易費用，構建了資金盈余者和資金缺乏者之間的橋梁。投資者通過多元化的投資組合，降低了資金流動性風險的同時，提高了投資回報率。生產者則通過靈活的融資方式獲取足夠的資金，投資到技術創新領域，提高投資生產率，促進經濟增長。資本向著高效率方向流動（R增加），社會總收入增加，從而提高了儲蓄率（s增加），加速儲蓄的投資轉化（ β提高），投資增加，促進資本積累和技術創新，最后促進經濟增長（g提高）。金融發展促進經濟增長的作用機理（如下頁圖所示）：

資本利用效率的主要影響因素是技術創新，在貴州省這樣的西部省份，技術創新往往十分緩慢，所以本文假設資本積累是貴州省經濟增長的主要因素，則金融發展對經濟增長的作用主要體現在儲蓄率s和儲蓄的投資轉化率 β上。在此對影響儲蓄率和儲蓄的投資轉化率的因素進行分析。

第一，儲蓄率s的影響因素。周小川（2009）指出，儲蓄率受到富裕程度、匯率、金融媒介和資本市場的發育程度、民族傳統、人口結構、社會保障的優劣等因素的影響。同時，實際利率（名義利率—通貨膨脹率）、經濟貨幣化程度以及影響金融發展和金融效率因素都會對儲蓄率產生一定的影響。

第二，儲蓄的投資轉化率β的影響因素。居民儲蓄的投資轉化率是居民儲蓄中扣除消費后的居民可支配收入余額直接轉化或金融轉化為投資量的比率，在一定程度上顯示了金融發展水平和金融部門效率。一般的，我們用某一時點上現存金融資產的總額與國民財富的比率來衡量金融發展水平，通常簡化為金融資產總量與名義GDP之比。同時，金融效率指標FE用來衡量金融機構將儲蓄轉化為貸款的效率，FE一般用貸款和存款的比值來表示。

在這里，應該指出，金融發展不光在儲蓄率和儲蓄的投資轉化率方面影響經濟增長，在一定程度上也會從資本的利用效率上對經濟增長造成一定程度的影響。

二、金融發展對經濟增長影響的實證分析

（一）模型構建

其中，δi （i=0，1，2，3）是解釋變量的影響系數，u是隨機變量；RGDP是實際GDP增長率，表示經濟增長；FIR是金融規模指標，表示為M2/GDP；FE是金融效率指標，表示為貸款/存款；FSS是金融儲蓄結構，表示為居民儲蓄/全部存款，其中，貴州省的FSS從1993年起就穩定在0.5左右，說明存款中居民儲蓄占比較大。FIR， FE和FSS度量了金融發展水平和金融效率，他們通過影響儲蓄率s和儲蓄的投資轉化率β來影響經濟增長。

（二）實證分析

本文運用軟件Eviews5.0對貴州省1980—2011年的數據進行實證研究，數據來源于《2011貴州統計年鑒》、《貴州六十年》以及貴州統計局網站、中國人民銀行貴陽中心支行網站上公布的金融數據。

1.變量的平穩性檢驗

本文采用ADF單位根檢驗方法對變量的平穩性進行檢驗，檢驗結果（見表1）：

從表1中可以看出，變量RFDP、FIR、FE、FSS沒有拒絕原假設：序列存在單位根。他們為非平穩的時間序列，存在時間趨勢；進行一階差分后，變量DRGDP、DFIR、DFE、DFSS則都拒絕了原假設，說明他們是平穩的，可以運用一階差分后的數據進行協整檢驗。

2.協整檢驗

協整檢驗探求非平穩變量之間的長期均衡關系，本文采用Johansen法來檢驗貴州省金融發展變量和經濟增長之間的協整關系，檢驗結果（見下頁表2）：

根據表，在95%的置信水平下，變量DRGDP、DFIR、DFE和DFSS之間存在著長期的均衡關系，具有共同的隨機趨勢，他們之間存在著協整關系。

3.格蘭杰因果關系檢驗

經過研究發現，滯后4期和5期的貴州省RGDP、FIR、 FE、FSS之間的關系比滯后1期時發生了明顯的變化。在滯后4期，95%的置信水平下，只有貴州省的金融效率FE是GDP增長率的Granger原因；在滯后5期，95%的置信水平下，貴州省的金融相關比率FIR與貴州省的GDP增長率之間存在單向的Granger原因，并且貴州省GDP增長率和金融儲蓄結構FSS也存在單向的Granger原因。但是，貴州省GDP增長率與金融效率FE卻不存在Granger因果。

4.VAR模型的估計

（1）式中，三個因素中影響經濟增長率RGDP的主要因素是金融儲蓄結構FSS，而金融相關系數FIR和金融效率FE則與經濟增長呈現出負相關關系。但是滯后3期時我們卻可以從（2）式中發現，DFIR、DFE、DFSS同時促進經濟的增長，并且，影響系數分別為12.61、24.88和1.19，金融相關系數和金融效率對經濟增長的影響改變較大，金融儲蓄結構的影響力度明顯下降。這說明貴州省金融發展在長期內對經濟增長具有明顯的推動作用。

三、結論及政策建議

貴州省金融發展與經濟增長之間具有長期相互促進的協整關系，同時，通過Granger因果關系檢驗，當置信水平為95%時，在滯后4期的情況下，金融效率FE與GDP增長率之間存在單向Granger關系，滯后5期時，金融相關比率FIR與GDP增長率之間存在單向Granger關系，并且貴州省GDP增長率是金融儲蓄結構FSS的單向Granger原因。由此我們可以得到，貴州省的金融發展和經濟增長之間存在長期的相關關系。同時，通過VAR模型的估計我們也可明確，貴州省金融發展對經濟增長的促進作用更多地體現在長期發展上。苗馨允（2008）在對比江蘇、上海、寧夏金融發展對經濟增長的貢獻以后，得出，越發達地區金融深化程度對經濟增長貢獻越小。因為發達地區投資和籌資渠道豐富，金融機構的作用相比落后地區淡化。反方向看來，這也說明在發展落后的貴州，金融發展在經濟增長中具有重要作用，以實證分析為基礎，筆者提出以下政策建議。

第一，有效提高金融效率，注重資本市場發育質量的提高。從研究結果來看，在滯后2期的時候，金融深化指標FIR和金融效率FE對經濟增長產生了明顯的負影響，這個結果是出乎意料的。經過進一步的分析，發現這是由于貨幣政策的逆周期操作造成的。在經濟增長率較高的時候，貨幣當局往往選擇緊縮的貨幣政策以控制周期的波動，較低的M2和較高的GDP造成了金融深化指標FIR相對較低，反之，在經濟低迷時貨幣政策的逆周期操作也會造成FIR的提高。Harris的研究表明：在欠發達國家，股票市場發展對經濟增長大多是非常弱的，而在發達國家，股票市場的活動水平的確有助于解釋人均實際GDP的增長。所以，筆者認為這個結果是由于貴州省金融發展尚在初期，其不規范性和欠完善性都造成了金融發展對經濟增長負影響的原因。其次，貴州省的證券業、股票市場等發展不僅受到經濟不發達因素的影響，由于發展起步晚，還在一定程度上受到群眾心理、投資意識等因素的影響。另外，投資資金的使用效率不高也在一定程度上影響了經濟增長。但是在滯后3期時，模型結果發生了顯著的變化，三個影響因素均促進GDP增長率的提高，其中金融效率FE提升1%，可以帶來經濟增長24.88%，是模型中的三個因素中影響力最大的一項。貴州省金融發展程度低，但金融效率FE和金融相關比率FIR都是GDP增長率的Granger原因，從另外一個方面思考，特別是從長期發展上看，這說明了貴州省的金融發展潛力巨大，并且將會對經濟增長產生重要影響。貴州省的金融機構起步晚，資本市場發育慢，所以必須并且有必要從發展初期就汲取國內外先進的、適用的發展經驗，從政策和市場兩方面重視資本市場的發育質量，有效提高金融效率，以提高投資的數量和質量為有效手段，最終促進貴州省經濟的增長。

第二，以《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見》（國發2號文件）的出臺為契機，規劃具有貴州特色的金融發展戰略。貴州省的金融增加值貢獻率（金融增加值占GDP比重）近年來維持在3%～4%之間，而全國的金融增加值貢獻率是6%，貴州省與全國平均水平差距較大。從數據上看，金融業的增長值占貴州省GDP的比重不算很高，并且對經濟增長的直接貢獻不大，一方面是由于貴州省經濟發展落后，經濟對金融發展的帶動性不強；另一方面也是由于金融市場發展起步較晚，經驗不足，金融政策和發展機制都不夠完善和成熟。2012年度的《國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見》國發2號文件給貴州省的發展帶來了前所未有的機遇，金融發展也不例外。所以，貴州省應該緊緊抓住這個契機，制定具有貴州特色的金融發展策略，鞏固和擴大金融產業規模，提高金融服務于實體經濟的能力，先從政策導向、金融可持續發展、金融發展環境等方面進行規劃發展，最終落實到加強金融機構建設、拓寬社會融資渠道、優化金融資源配置、改進農村金融服務、擴大金融服務覆蓋面以及增強政策扶持力度等領域，進一步完善貴州省金融市場發展策略，以達到最終促進經濟增長的目的。

第三，從全局出發，規范和完善貴州省金融市場的發展。貴州的金融市場處于發展初期，金融機構單一，融資渠道缺乏多元化等問題都嚴重限制了金融市場競爭力的提升，根據實證結果分析，貴州省金融規模和金融效率都比較低。所以，要想通過金融發展有效促進經濟增長，必須規范和完善金融市場，做到以下幾點：首先，把金融機構建設放在重中之重。2012年，《貴州省人民政府關于貫徹落實國發2號文件精神促進金融加快發展的意見》中提出“引金入黔”，鼓勵和支持銀行、證券、保險、信托、期貨、基金等金融機構進駐貴州。在大力發展原有金融機構的同時，想方設法吸引更多有造血功能的外來金融機構加入貴州。以銀行業為例，近年來，貴州省的銀行業已經從國有銀行一枝獨秀的局面開始轉變，浦發銀行、興業銀行、花旗銀行、招商銀行等有實力的銀行在貴州設立分支機構，外資銀行、區域性銀行等多種銀行百花齊放。同時貴州省也在加快地方法人金融機構發展的步伐，貴州銀行于2012年掛牌成功，積極推動貴陽銀行上市，大力支持華創證券的發展。貴州省在鼓勵組建多種所有制體質形成的投資公司或者資產管理公司，建立多層次、多元化的金融結構取得一定成效的同時，必須要注重這些金融機構在貴州的長遠的發展，網點向城市和有基礎的鄉鎮全面延伸覆蓋。其次，支持金融機構的硬件發展，提高信息技術水平，完善信息發展網絡，有效促進金融發展。第三，建立相關的法律對貴州投資融資機制體制進行保障和監督，規范發展，創造良好的法制環境。長期看來，金融發展不管是在量的提高還是質的改變上，都能夠促進貴州經濟的增長。因此，從全局上看，貴州省金融業的總體發展將是貴州省未來發展和促進經濟增長的重要途徑。

參考文獻：

[1] 王廣謙.中國經濟增長新階段與金融發展[M].北京：中國發展出版社，2004.

[2] 韓延春.金融發展與經濟增長：基于中國的實證分析[J].經濟科學，2001，（3）.

[3] 張志文.金融發展與經濟增長關系的國際經驗研究[M].北京：中國金融出版社，2008.

[4] 張曉峒.計量經濟學基礎：第3版[M].天津：南開大學出版社，2007.

[5] 苗馨允.江蘇、上海、寧夏金融發展對經濟增長貢獻比較[J].濟源職業技術學院學報，2008，（1）.

[6] 楊德勇，呂素香，汪增群，等.區域金融發展問題研究[M].北京：中國金融出版社，2006.

[7] 陳述云，劉帶春.貴州金融發展與經濟增長關系的實證研究[J].貴州社會科學，2006，（6）.

[8] 黃嵩.金融與經濟增長——來自中國的解釋[M].北京：中國發展出版社，2007.

[9] 王景武.中國區域金融發展與政府行為：理論與實證[M].北京：中國金融出版社，2007.

[10] 王?；?河南省金融發展與經濟增長關系的研究[D].成都：西南財經大學，2008.

篇（4）

引言

在我國科技創新戰略的實施中，科技金融日益受到社會各界的廣泛關注?？萍冀鹑谑侵鸽S著社會經濟的發展，技術與金融結合日益緊密，相互依存、相互促進、融合發展的客觀現象與動態過程。從廣義來看，科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統性、創新性安排，是為科學和技術創新活動提供金融資源的政府、企業、市場和社會中介機構等及其在科技創新融資過程中的行為活動共同組成的一個體系，是國家科技創新體系和金融創新系統的重要組成部分。本文認為，科技金融是促進科技創新和高技術產業發展的金融資源綜合配置與創新服務，是實現科技與金融緊密結合的一系列體制機制安排。

科技與金融融合發展的機制

從金融結構來看，科技金融合作機制由主業和環境兩部分構成，其中，主業包括科技財政資源、創業風險投資、科技資本市場、科技貸款和科技保險五大部分，環境包括人才、政策和配套服務，主業和環境緊密結合形成了循環機制。在科技金融合作機制中，科技財政資源是指國家通過財政預算和科技稅收政策，為科技活動提供金融支持，主要支持基礎性的研究和發展；創業風險投資是專業投資機構在承擔高風險的前提下，對處于種子期、初創期和擴張期的高成長性企業投入權益性金融資本；科技貸款是為科技開發、科技成果轉化等科技活動提供的債務性金融支持；科技資本市場是為高新技術企業提供直接融資的除創業風險投資之外的資本市場，主要包括：債券市場、技術產權交易所、新三板市場、創業板、主板和中小企業板；科技保險是針對科技活動風險、高新技術企業運營風險和科技金融工具風險進行保險，包括商業性科技保險和政策性科技保險；科技金融環境是指科技金融各種工具運行的經濟、社會、法律、文化等環境，是科技金融體系的重要組成部分。總之，科技金融的主業和環境緊密結合形成了循環機制，促進了區域經濟的發展。

數據選擇與方法

本文選取北京中關村2000-2010年的年度數據構建模型進行分析，以中關村科技企業總收入（y）來衡量科技產出，以負債性融資（x1）和股權性融資（x2）來衡量金融狀況，數據來源于中關村企業數據庫和中關村管委會數據統計。本文對以上數據取自然對數，減少時間序列異方差問題，易于得到平穩性序列，同時，在因果分析中，運用對數得到的彈性值比絕對值更有意義。按照平穩性檢驗、協整檢驗和Granger因果檢驗的步驟進行實證檢驗，基于檢驗結果，采用數據序列的對數形式得出回歸模型，進而分析變量間的數量關系。

實證檢驗與分析

（一）單位根檢驗（ADF）

在ADF檢驗中，根據赤池信息準則（AIC）確定給定時間序列的滯后階數，采用簡易有效的畫圖法確定常數項或時間趨勢項的選擇。如表1所示，由于各個原序列ADF檢驗的T統計量和P值顯示不能拒絕該序列有單位根的原假設，說明科技企業總收入、負債性融資和股權性融資的原序列都不是平穩的；而各一階差分序列ADF檢驗值顯示各差分序列均拒絕有單位根的原假設，說明一階差分序列是平穩的，所有變量序列均為一階單整序列。

（二）協整檢驗

用ADF協整方法檢驗變量之間的協整關系，也就是檢驗相應回歸方程的殘差序列是否平穩，即檢驗殘差序列是否存在單位根。檢驗結果顯示，殘差序列的T值為-2.514195，P值為0.0180，拒絕有單位根的原假設，殘差序列是平穩的 ，表明科技企業總收入與負債性融資、股權性融資存在顯著的協整關系，即科技產出與融資存在長期穩定的均衡關系。

（三）Granger因果檢驗

用格蘭杰因果關系檢驗來確定科技產出與融資之間的因果關系。由表2可知，在5%的顯著性水平下，不拒絕“X2不是X1的格蘭杰原因”的假設，拒絕“X1不是X2的格蘭杰原因”的假設，因此，負債性融資是股權性融資的格蘭杰原因；在9%的置信水平下，既拒絕“Y不是X1的格蘭杰原因”，又拒絕“X1不是Y的格蘭杰原因”，因此，科技產出與股權融資互為格蘭杰原因；在6%的置信水平下，拒絕“Y不是X2的格蘭杰原因”，不拒絕“X2不是Y的格蘭杰原因”，因此，科技產出是負債性融資的格蘭杰原因。可見，負債性融資與股權性融資存在單向因果關系，科技產出與股權性融資存在雙向因果關系，科技產出與負債性融資存在單向因果關系。

（四）回歸分析

基于以上檢驗可知，科技產出（Y）與負債性融資（X1）、股權性融資（X2）之間存在長期穩定的均衡關系和因果關系，進而，用回歸分析確定它們之間的數量關系。因為X1和X2兩個變量的相關系數為0.996583， 因此應舍去其中的一個變量來構建模型。

回歸結果1：

lnY=-0.074827+1.049852lnX1（1）

該模型的可決系數R2=0.997549，說明整體模擬效果較好，表明了科技產出與負債性融資之間的關系，即負債性融資上漲1%，科技產出上漲1.05%。

回歸結果2：

lnY=-0.786484+1.240156lnX1（2）

該模型的可決系數R2=0.990531，說明整體模擬效果較好，表明了科技產出與股權性融資之間的關系，即股權性融資上漲1%，科技產出上漲1.24%。

回歸結果3：

lnX2=-0.594919+0.840683lnX1 （3）

該模型的可決系數R2=0.993177，說明整體模擬效果較好，表明負債性融資和股權性融資之間存在較強的相關關系，即負債性融資上漲1%，股權性融資上漲0.84%。

回歸結果表明：

第一，負債性融資對于科技產出具有促進作用。當前，中關村科技企業的負債性融資渠道包括傳統貸款、擔保貸款、信用貸款、信用保險、貿易融資、國家專項貸款、小額貸款和企業債券，其中傳統貸款是融資渠道的主體，但是，由于中關村高新技術企業具有創新性強、風險收益水平高和抵押品少等特征，銀行不愿意向高新技術企業尤其是初創期和成長期的企業放貸，部分科技企業面臨融資困難，因此，必須完善信用體系并創新信貸產品，拓寬負債性融資渠道，為科技企業提供多元化的融資服務，從而促進科技產出的增長。

第二，相對于負債性融資，股權性融資對于科技產出具有更強的促進作用。中關村科技企業股權性融資渠道包括天使投資、風險投資、境內外上市、代辦股份轉讓和并購重組五類，其中，上市融資是最重要的融資來源，因此，應完善各個渠道的融資機制，為科技企業提供優越的股權性融資服務，從而促進科技產業的增長。

第三，負債性融資和股權性融資具有較強的互補性。中關村高新技術企業的生命周期包括五個階段，即種子期、初創期、成長期、發展期和成熟期。企業在每個階段的市場規模、成長模式和風險等級等方面明顯不同，這就導致其融資需求不同：種子期和初創期的企業傾向于天使投資和種子基金，成長期和發展期的企業傾向于風險投資基金、股權投資基金和信貸融資，成熟期的企業傾向于上市融資和銀行貸款，因此，整體上，負債性融資和股權性融資具有互補性，應構建全面的融資機制。

結論與政策建議

（一）結論

本文運用中關村科技企業的時間序列數據進行實證研究，并得出以下結論：負債性融資和股權性融資對科技產出都具有促進作用，其中，股權性融資的促進作用更強；負債性融資與股權性融資具有較強的互補性。

（二）政策建議

基于以上結論，本文從負債性融資渠道、股權性融資渠道、財政科技資金和科技金融發展環境四個角度，提出促進中關村科技金融發展的政策建議：

一是創新金融產品和服務，拓寬科技企業的負債性融資渠道?？梢詮囊韵聨讉€方面著手：完善科技信貸機構體系，鼓勵銀行設立科技金融事業部、特色支行等機構，增強對科技企業的服務功能；推進符合科技企業特點的金融產品和服務方式創新，完善政銀企合作機制和“投保貸”一體化機制；實施科技企業金融服務差異化管理，完善科技企業信貸政策導向效果評估制度；完善信用擔保支持體系，鼓勵企業設立信用擔保機構和再擔保機構，為科技企業提供以融資擔保為主的信用擔保；完善中小科技企業債務融資市場，為科技型中小企業直接融資創造條件?？傊?，要全面地推進針對科技企業的金融創新，拓寬科技企業的負債性融資渠道，從而增加科技產出，推動經濟發展。

二是完善多層次資本市場，拓寬科技企業股權性融資渠道。可以從以下幾個方面著手：積極參與建設統一的全國場外交易市場，完善制度，擴大規模；支持符合條件的科技企業發行上市，完善資本市場轉板制度，建立有機聯系的多層次資本市場體系；支持科技企業利用資本市場進行兼并重組；發展股權投資基金，引導基金投資于戰略性新興產業；完善非上市科技企業股權交易市場；研究出臺支持天使投資發展的政策，培育天使投資者隊伍，引導境內外個人開展天使投資業務；大力支持創業投資集聚發展，完善以政府資金為引導、社會資金為主體的創業資本籌集機制和市場化的資本運作機制；試點戰略性新興產業孵化器信托投資基金，投資發展長期持有型科技物業。

三是創新財政科技投入機制，有效緩解科技企業的融資負擔?？梢詮囊韵聨讉€方面著手：優化財政科技投入方向，發揮財政資金對重大基礎科學問題、產業共性技術和中試試驗發展的引領作用；創新財政科技投入方式，充分發揮財政資金的杠桿作用和引導功能，促進財政資金、產業資本、金融資本和民間投資的聯動，形成高效的創新資源利用模式；完善財政投資科技項目管理機制，建立市場化的項目發現機制，形成有效的項目后續跟蹤和評價機制。

四是完善配套服務體系，優化科技金融發展環境?？梢詮囊韵聨讉€方面著手：以中關村核心區為基礎建設國家科技金融功能區，加快聚集科技金融機構和中介服務組織，形成聚集效應；全面落實中關村國家自主創新示范區建設“人才特區”的政策措施，打造多元化的科技金融創新人才隊伍；加強科技金融創新文化建設，營造鼓勵創新、共擔風險和講求信用的投資文化環境；打造具有全球影響力的“中關村科技金融品牌”。

綜上所述，中關村在科技金融的發展過程中，要創新金融服務于科技產業的方式，加大金融對于科技產業的支持力度，實現金融與科技產業有機結合，形成科技金融發展的有效機制，從而促進科技金融的快速發展。

參考文獻：

1.高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：Eviews應用及實例[M].清華大學出版社，2009

2.李子奈，潘文卿.計量經濟學[M].高等教育出版社，2010

3.李穎.科技與金融結合的路徑和對策[M].經濟科學出版社，2011

4.談儒勇.中國金融發展和經濟增長關系的實證研究[J].經濟研究，1999（10）

篇（5）

一、問題提出與文獻綜述

在眾多經濟學重要課題中，金融進步和經濟發展存在的爭議問題，受到經濟學家的關注。在理論方面和實證層面上，都影響著對實體經濟與虛擬經濟的理解和處理。

從理論層面分析，早期的古典經濟學家與新古典宏觀學派認為金融發展與經濟增長之間沒有因果關系，貨幣金融變量對于實體經濟而言只是一層面紗。金融發展處于“供給主導”地位。

在實證分析上，Goldsmith在《金融結構與金融發展》中對金融發展與經濟增長的關系進行了跨國的比較分析，對這一領域進行了開創性的研究，結果表明金融進步和經濟擴大化之間存在著密不可分的關系。

因此，從目前的情況而言，關注金融進步和經濟增長之間的因果關系有著重要的政策意義，尤其是對于發展中國家。本文將基于國內專家的理論研究和實踐研究，對國內目前金融行業發展與經濟之間存在的辯證研究。

二、實證分析

（一）指標與數據

衡量金融發展，國際上通用的標準：麥氏指標（M2/GDP）和戈氏指標（全部金融資產/GDP）。戈氏指標別稱是金融相關比率（FIR）。許多學者選擇這兩個指標進行實證分析，這兩個指標局限性在于都僅僅測度的是金融規模，實際上并不能完全代表金融發展程度。馬正兵（2008）據此應用第一組數據與經濟增長向量開展典型相關分析，構建了一個金融發展指標=1.2015×M2/GDP―0.0465×PRIVATE―0.2248×SVT/GDP，應用路徑分析方法探討了我國金融發展作用經濟增長的效應和路徑。本文將應用馬正兵（2008）所構建的金融發展指標對金融發展與經濟增長進行協整分析與格蘭杰因果檢驗。

對于經濟增長指標的選取，回顧歷年文獻，之前的學者有選擇GDP、GDP的增長率或者人均GDP的。本文選擇人均實際GDP作為衡量經濟增長的指標變量。

考慮到我國證券市場發展較晚及部分稻2009年之后缺失，我們采用數據樣本區間為1992-2009年。數據來源于歷年《中國統計年鑒》及《中國金融年鑒》。為了實現除去不穩定的時間序列的不同方差情況，同時實現變量間的彈性系數，對人均實際GDP和金融發展指標進行自然對數變換，分別用LnARGDP和LnFD來表示。應用Eviews軟件對數據進行處理。

（二）單位根檢驗

如果變量之間的信息在產生中是不穩定的時候，我們需要對這兩個不平衡的時間程序做回歸分析，這樣對導致虛假回歸情況的存在。因此，在進行檢測以前，對這些時間程序進行是否平穩進行檢測。在這個過程中，我們采用ADF方法對lnARGDP與lnFD兩組變量進行單位根檢驗。經檢驗，lnARGDP和lnFD均為I（1）過程，符合協整檢驗的條件。

（三）協整檢驗

本文在這里采用E-G兩步法協整檢驗來分析人均實際GDP和金融發展之間是否存在著長期均衡的關系。

第一步，對同屬I（1）過程的lnARGDP和lnFD兩個變量的時間序列采取最小二乘估計（OLS），模型的估計結果為：lnARGDP=7.9594+0.8380lnFD

（87.9838）（4.0788）

R2=0.5097F=16.6362

第二步，對上述模型的殘差e進行單位根檢驗，仍采用ADF檢驗，人均實際GDP和金融發展之間存在著長期均衡的關系。方程回歸系數表明，金融發展對人均實際GDP的彈性為0.8380，即金融發展深化1個百分點，人均實際GDP可增長0.8380個百分點，這說明金融發展對經濟增長的促進作用顯著。

（四）格蘭杰因果檢驗

1988年格蘭杰提出的因果關系檢驗模型為：

[Yt=α+i=1mβiYt=i+j=1nγjXt-j+μt]

上式中：Xt，Yt分別代表兩組變量Xt-j為Xt的滯后值，Yt-i為Yt的滯后值，α是常數，βi，γj為回歸系數，μt為隨機誤差。

零假設檢驗為Ho：“X不是引起Y變化的原因”，如果系數γ1，γ2，…γn中至少有一個顯著不為零，則拒絕零假設，接受“X是引起Y變化的原因”。

對兩變量進行格蘭杰因果檢驗，發現lnARGDP和lnFD存在著單向因果關系，即金融發展是經濟增長的原因，但人均實際GDP的變化對金融發展的深化沒有統計意義上的因果關系。當前情況是金融進步和經濟發展之間相互聯系，維持長時間的相互平衡。金融發展幫助經濟發展，在另一方面經濟進步沒有給金融發展提供較為明顯的推動作用。

三、結論與建議

本文通過采用協整分析與格蘭杰因果檢驗研究了國內經濟發展和金融進步之間聯系，中國在上世紀末到本世紀初的近二十年期間存在從金融發展到經濟增長的單一因果關系。我們的結論支持了“供給主導”的理念，就是金融的進步幫助了經濟的發展，而不是經濟發展對金融服務的被動體現。

通過以上分析，金融進步應該得到政府的足夠重視，為了維持國內經濟的不斷進步，有必要進行金融行業的改革，保持金融行業規模的擴大，推動金融結構優化，改善金融效率，維護金融安全穩定，充分發揮金融發展促進經濟增長的重要作用。

參考文獻：

篇（6）

文章編號：1003－4625（2007）06－0039－03中圖分類號：F831文獻標識碼：A

一、文獻綜述

國際金融中心一般被定義為金融機構和金融市場聚集、有實質性的金融活動發生的城市。金融中心一般體現為金融機構高度集中的大都市區，聚集了主要的銀行、證券公司、證券交易所、大量的基金和保險公司。在這個核心功能的周圍又圍繞著大量的支持業，如會計、律師、信息出售商和出版商等。金融中心金融活動形式多樣，金融產業高度發展。

構建國際金融中心的評估指標體系對于度量和評估現有的國際金融中心,預測其發展潛力,以及判別新的國際金融中心的產生都是非常有用的。然而目前這方面的研究數量有限。80年代，H.C.Reed在《The preeminence of International Financial Markers》中采用層級分析法對金融中心分層次，并分別證明各層次的重要因素。之后，隨著計量方法與經濟理論的發展，許多外國學者也于此作出了有益的嘗試。國內，楊再斌等人的《上海國際金融中心建設條件的量化研究》從歷史角度出發，分析了國際金融中心形成的基本條件，提出建設國際金融中心應該具有城市微觀條件、 國家宏觀條件、周邊外邊環境等三大類。張澤慧總結了國際金融中心所普遍具有的特征，綜合了各家的研究成果，從而提出了包括金融機構數量，金融部門產值，金融市場規模等一系列評價金融中心的指標。胡堅等在《國際金融中心評估指標體系的構建》一文中選定了具體的金融中心評估指標，并且建立了相關的回歸模型，對于上海作出了實證的分析。

本文擬在已有的研究基礎上，對于一些比較重要的經濟指標、金融指標作出實證檢驗，驗證這些指標與國際金融中心的相關性，以及這些指標對國際金融中心的評估價值。

二、對幾個條件的實證分析

（一）國家的選擇

一般認為，全球的國際金融中心大致有40個之多。根據國際金融中心的功能，采用主流的標準始點法對這四十多個國際金融中心進行分類如下：

在國家數據可獲得性的前提下，本文盡量覆蓋到國際金融中心的各個類別，最終從以上國家中選用了18個金融中心：東京，倫敦，紐約，巴黎，法蘭克福，香港，新加坡，米蘭，多倫多，馬德里，墨西哥城，馬尼拉，墨爾本，漢城，阿姆斯特丹，開羅，雅加達，吉隆坡。為了比較的需要，同時隨機選取了6個非金融中心的國家：孟加拉國，印度，羅馬尼亞，俄羅斯聯邦，泰國，波蘭。

（二）評價指標的選擇

評價國際金融中心的指標很多,如國內金融機構數量，所在城市金融從業人數，金融部門產值，外匯市場交易量，國家的國際競爭力等等。從國際金融中心的歷史研究來看，國際金融中心通常具有這樣幾大特征：

1.大量聚集的金融機構。1994年2月,倫敦就擁有520家外國銀行和173家外國證券公司,全世界最大的200家銀行就有190多家在倫敦設有分支機構。香港在2003年4月時,就擁有本地銀行53家、外國銀行126家、保險公司191家、證券機構639家。新加坡在2001年12月時就擁有本國銀行8家、外國銀行125家、保險公司151家、證券機構81家。具體的評價指標有：所在城市外國銀行和金融機構數量，外資銀行占銀行總數的比率，外國銀行和金融機構在金融中心總部數量等等。

2.發達的金融市場。除記賬式的國際金融中心外,大部分國際金融中心都有完善的金融市場體系與較大的金融市場交易量。2003年初,倫敦的股票市場總市值為17000多億美元,紐約股票市場總市值超過了85400多億美元。具體的評價指標有市場交易規模，證券交易股票市值，國內上市公司數量等。

3.強大的經濟基礎。這點對金融中心形成具有決定性作用，從倫敦、紐約的發展歷史就可以看出。具體的評價指標有GDP值， GDP增長率，投資總額，投資比率= 投資額/GDP等。

4.良好的政治和法制環境。政治環境是否穩定，法律環境是否良好，影響著投資者的信心。良好的外部環境可以減少不確定性，維護投資者利益。瑞士和貝魯特的例子可以說明外部環境的作用。具體的評價指標有：健全的貨幣(用本幣發行的國際債權數量)， 國際競爭力GCR ，國家政治風險ICRG等。

5.人力資本。金融行業知識密度很高,人力資本是金融業的核心要素。例如，倫敦金融城占地面積略大于1平方英里,常住居民5000多人,白天人口卻有20多萬,其中一半以上直接從事金融業。具體的評價指標有：金融中心從業人員數量，金融從業人員的熟練程度(從業年限)， 從業人數占城市人口比重等。

6.有利的地理位置優勢。有利的地理位置比如說理想的時區，是客觀的國際金融中心條件。比如說當倫敦和紐約兩個較早并且重要的金融中心確定下來之后,東京、香港、新加坡等地正好填補倫敦和紐約之間的時區空白, 使得這三大地區的營業時間能首尾相接,形成全球不間斷的交易網絡。不過這個特點沒有找到很好的量化指標，更多的是一種定性的判斷。

7.良好的基礎設施建設。金融行業對電訊設施的依賴程度很高。特別是隨著電話銀行、網上銀行業務的興起，電訊服務的費用與質量和可靠性對于金融業的發展顯得尤為重要。另外,金融中心除了有巨大的信息流、資金流以外,通常還有巨大的人流和物流。因此,除了要有良好的電訊設施外,還必須有便利的交通。具體的評價指標有電訊服務業產值等。

8.金融信息高度集中。金融業對于信息的敏感度很高。如果一個地方靠近信息源，可以盡快獲得大量有用信息的話，這個地方就比較容易成為金融中心。這也是許多國家的首都成為金融中心的原因之一。評價指標有交易成本等，但是不好量化。

由上述國際金融中心的特征分析可見：評估國際金融中心是一個復雜的過程，許多因素都對此有影響和關系。更為復雜的是，許多指標不好量化，或者數據難以找到。胡堅等研究了國際金融中心指標評價體系，提出了以下22個可量化指標：(1)GDP增長率；(2)投資比率=投資額PGDP；(3)金融部門產值PGDP；(4)金融創新數量；(5)銀行等金融機構的資產總額；(6)銀行等金融機構的負債總額；(7)金融業的電子化程度；(8)金融的穩定性：主要相關國的短期利率變動；主要相關國的匯率變動；主要相關國與本地有關的貿易政策變動；主要相關國的股市股價變動；主要相關國對本地投資的變動；(9)金融從業人員占全部就業人員的比例；(10)外資銀行占銀行總數的比例；(11)銀行等金融機構外幣存款與本幣之比；(12)銀行等金融機構海外存款與存款之比；(13)外匯市場日均交易量；(14)外匯自由兌換程度；(15)國際資本流入量；(16)國際資本流出量；(17)金融市場的種類；(18)金融市場絕對容量；(18)金融市場相對容量。

本文暫且只考慮經濟因素與金融因素，本著易量化，數據易獲得，高度相關的原則，在胡堅等人的研究成果上，選擇了以下具體指標：（1）GDP增長率；（2）投資率；（3）金融部門產值貢獻率；（4）股票交易額／GDP。

（三）選定國家指標數據面板值

（四）圖形分析

選用幾個最發達的金融中心（東京，倫敦，紐約，巴黎，法蘭克福，香港，新加坡）與非金融中心作比較，得到以下結果：

GDP增長率與投資率表達的是一種經濟增長的潛力。從圖中可以看出，金融中心的GDP增長率與投資率比較接近，曲線比較平緩，同時其數值不太大；而非金融中心的GDP增長率與投資率各個國家間有較大差異，有些國家有較高的增長率，而一些國家增長率較低。這可以理解為，金融中心一般已有較大的經濟存量，因此GDP保持平穩增長，其增長速度并不快；非金融中心的經濟存量較小，其經濟發展速度因國而異。從圖中可以看出，中心與非中心在GDP增長速度與投資率上差別不大。

金融部門產值貢獻率與股票交易額/GDP這兩個指標反映的是金融產業的發展程度。從圖中可以看出，金融中心的指標值明顯高于非金融中心。這是否意味著這兩個指標對于評價金融中心具有明顯的意義呢？如果是的話，這兩個指標的相對重要性又是怎樣呢?為了解決這個問題，下面運用spss對以上四個指標進行logit 回歸。

（五）計量分析

將上文中選定的18個金融中心按功能類別分別回歸。Y為因變量，x1為GDP增長率，x2為投資率，x3為金融部門產值貢獻率，x4為股票交易額/GDP。

1.Y 對x1x2x3x4同時回歸。結果如下：

可見，同時考慮四個因素時，可以得到百分百的判別正確率，同時Nagelkerke Rsquare為1。所以這四個指標作為一個整體是有其指示作用的。

2.從上面每個類別中隨機選取一些國家。使Y對x1、x2、x3、x4分別回歸。結果如下：

Y對x1回歸的percentage correct 為54.5%，同時Nagelkerke Rsquare為0.01。這說明GDP增長率對于評估金融中心意義不大。Y對x2回歸的percentage correct 為54.5%，同時Nagelkerke Rsquare為0.02。這說明投資率與是否金融中心也沒有太大直接關系。Y對x3回歸的percentage correct 為87.9%，同時Nagelkerke Rsquare為0.61。這說明金融部門產值貢獻率與是否金融中心直接相關，而且相關度較高，是一個比較重要的指標。但是同時金融中心也不能完全憑借金融部門產值貢獻率來判斷。Y對x4回歸percentage correct 為100%，同時Nagelkerke Rsquare為1。這說明股票交易額/GDP的比值與是否金融中心高度相關。這也是與實際情況吻合的，金融產業發達的國家基本都有較發達的股票市場，股票交易額通常較大。

3.以上所有的回歸結果中，變量的wald檢驗都沒有通過，說明logY 對x1x2x3x4 不存在顯著的線性關系。因此，此模型只能用來檢驗x1x2x3x4對Y的判別作用，這可以用percentage correct是否改進來判別。

三、結論

金融中心的存在不僅在于其經濟體的強大程度，以及當地寬松的制度環境。 也許其重點更在于金融中心應該有能力提供金融的專業化服務,并且具有完備的金融市場，使金融機構在金融中心所在地可以獲取在其他地方不能獲取的利益。因此，一國要想擁有國際金融中心的地位，應當特別重視金融業的發展。一方面大力發展金融產業，提高金融部門產值的貢獻率；另一方面同時發展金融市場，完善股票市場，提高金融市場容量。

參考文獻：

[1]胡堅等.國際金融中心評估指標體系的構建［J］.北京大學學報,2003,(9).

篇（7）

一、中西部縣域金融需求的基本分析

從廣義的金融需求來說，中西部縣域的金融需求主要表現為以下幾個方面：一是銀行貸款需求，這是中西部縣域金融需求的主要部分。在舞陽縣當前的經濟發展階段，間接融資、銀行貸款是最主要的資金來源。它們又衍生出抵押、質押和中間業務等金融性需求。二是保險需求，可分為生活保險需求和生產保險需求。對于中西部的大多數縣域來說，農村的生產性保險需求顯得尤為普遍和強烈，但難度也很大。農村的生產性保險需求源于農業生產的市場風險和自然風險。農業保險業務的開展有助于農村經濟的產業化和規?；Ｈ茄苌鹑诜招枨?，這主要是由農業生產的高風險決定的。為了實現農民的增產增收，單靠市場+公司+農戶的農業產業化模式和發展農村保險業務是不夠的，還應開辟規避自然和市場風險的新渠道，這就是衍生品市場。衍生金融服務的需求主要集中在形成規模的大型農業龍頭企業和其他行業的大型企業上。四是直接融資需求。從市場經濟自身運行的規律和發達國家的情況來看，資金從縣域向城市、從落后地區向發達地區的聚集是必然的。

從地域來看，中西部縣域的金融需求可以分為農村金融需求和城鎮金融需求，農村轉型經濟中金融需求分為農戶需求、農村企業需求和農村公益性需求。農戶的金融需求主要包括自然型農戶需求（用于滿足應急性生活和維持簡單再生產需要）、轉型農戶需求（主要用于擴大再生產）、市場型農戶需求（主要滿足擴大再生產、農業產業化和防范農業經營風險的需要）。農戶需求主要表現為小額貸款需求和保險需求。由于絕大多數農村企業是利用當地廉價勞動力和自然資源興建起來的小型企業，它們主要是民間融資需求、銀行貸款需求和由此衍生出來的抵押、質押和擔保需求。對于非常突出的大型企業來說，則主要表現為銀行貸款需求、中間業務需求、衍生服務需求和直接融資需求，它們對農村保險的需求相對較小。農村金融的公益性需求主要滿足農村道路、水電、灌溉、防洪等基礎設施的建設需要，主要表現為政策性金融需求。城鎮金融需求則遍及城鎮經濟中的各行各業，按規模可分為個體工商戶的生活、創業并擴大規模的貸款、理財、保險需求；小型、中型和大型企業的融資、投資和保險需求；按性質可以分為銀行貸款需求、中間業務需求、生活和生產保險需求、衍生品服務需求和直接融資（包括融資和投資和引進外資）需求。從整體看，縣域經濟的綜合性金融服務需求越來越強，同時表現出明顯的二元性、季節性、風險性、長期性、分散性和靈活性，突出特點是非規范性、多層次性和轉型性。這也正是現代金融服務難以深入中西部縣域的重要原因。

二、中西部縣域金融需求的實證分析

金融需求源于經濟發展的需要。由于原始數據的缺乏，特別是缺乏農村保險、中間業務、衍生服務和直接融資（主要是資本市場融資和引進域外資金）等方面的數據，我們僅就商業貸款需求和舞陽縣GDP的關系建立回歸模型。

關于貸款需求指標的選取。本文采集了舞陽縣1990-2005年共16對商業貸款和GDP樣本數據，但在2000年之前（也就是國有商業銀行徹底商業化之前）的貸款余額基本上反映了貸款需求狀況，而此后的貸款余額則主要反映了商業銀行的貸款供給狀況，我們就把剝離核呆置換部分加進去來接近實際的貸款需求（即修正的貸款余額）。據此用Eviews5.0對貸款需求（Y）和GDP(X)的關系進行最小二乘分析,結果如下：

三、其他金融需求的簡單說明

首先，我們在對民間融資的需求狀況作一簡單說明。民間融資的滋生和繁榮源于現代金融服務在中西部縣域中的不足。現代商業銀行在貸款投放時，非常注重信息分析的規范性，通過一系列規范的財務分析來歸避貸款投放的道德風險和逆向選擇。而在中西部縣域中，符合貸款條件的經濟個體很有限，特別是在農村更是寥寥無幾，這就造成了中西部縣域中貸款需求和供給的相互不經濟。因此，無論是中西部的縣域經濟，還是存在二元經濟結構的其他國家，民間融資歷來都是二元金融的另外一元。但中國縣域經濟中的民間融資發展更為曲折，因為在傳統體制下，民間融資被視為計劃經濟的負面力量；在現在的市場經濟體制下，民間融資因為難以監管又被認為是滋生金融風險的土壤。所以長期以來民間融資的發展受到多次沖擊。如果傳統體制下通過貨幣投放的倒逼機制還能基本滿足縣域經濟的發展的話，那么，在市場經濟體制下，隨著倒逼機制的逐漸弱化，金融抑制的作用就越來越突出。但需求創造供給，這是市場經濟最基本的運行特征。1990年，舞陽縣民間融資額為2830萬元，到2005年，達到34514萬元，16年間，年均增長17%，特別是最近5年，更是達到30%以上。民間融資的快速增長不僅反映了二元經濟結構中傳統金融服務對中西部縣域的適應性，也在一定程度上減小了舞陽縣的資金需求缺口，緩解了中西部縣域的金融抑制。我們判斷，今后5年，國有商業銀行對舞陽縣的貸款可能會出現一定程度的恢復性增長，但不會改變目前商業貸款市場的基本格局。農村信用社信貸投放量已經達到最高界限，如果今后5年農信社沒有完成既定的體制改革目標，貸款不良率和連續巨額虧損沒有根本性改善，要維持最近10年的年均貸款增長率（9.6%）是困難的。郵政儲蓄銀行的當地貸款投放額度有待進一步觀察，這中間還有很多問題需要解決。引進域外資金取決于舞陽縣的資源型工業企業在總公司中的相對位置，要維持最近3年的引資勢頭還面臨太多制約因素。資本市場融資門檻太高，縣域經濟很難進入。這樣，舞陽縣大量的過剩資金需求可能會轉到民間融資市場上，從而進一步提高民間融資利率。但從整體上看，民間融資需求在今后5年還會有很大的成長空間。這種情況在中西部的大部分縣域經濟中應該是普遍存在的。

其次，關于政策性貸款的需求情況，受資料限制，我們只能做一簡單地預測性說明。現在，農業發展銀行貸款主要用于糧棉油等農副產品收購，而這些農副產品生產受自然條件的影響較大，使農發行的年度貸款余額也呈現一定的波動性（比如2003年，舞陽縣遭受洪災，農發行貸款余額較上年減少12%）。整體上講還是平穩發展的，1994-2005年間，農發行貸款余額年均增長11%。近幾年來，縣域經濟中農業產業結構的調整很快，區域性特征增強，種植大戶越來越多。根據我們的調查，現在農業貸款的需求重點正向市場型較強的農產品（如蔬菜、水果、菌類作物和養殖）種植大戶集中，需求量越來越大，但現在他們無法申請政策性貸款。這樣，現在的政策性貸款的支持范圍明顯偏小，而且著重于市場支持而不是生產加工支持。隨著農發行貸款范圍向農業產業化龍頭企業和種養大戶擴展，今后5年的政策性貸款需求的增長速度應該明顯快于11%，因為隨著縣域經濟工業化和城市化的加快，農業產業化龍頭企業和種植大戶的成長性更強。

作者單位：中原工學院

參考文獻：

[1]武勝利.我國西部欠發達地區金融發展中的幾個問題[J].陜西師范大學學報（哲學社會科學版），1997（1）:55-57.

[2]謝麗霜.西部開發中的金融支持與金融發展[J].大連:東北財經大學出版社，2003,46-48.

篇（8）

關鍵詞 金融市場 協同波動溢出效益 分析研究

在金融市場的強有效的機制下，與其市場有關的任何信息都會在第一時間被市場所吸收，所以從理論上講金融市場之間是不會存在任何波動溢出效應的。但是隨著金融工作者的不斷研究證實在實際情況下金融市場之間是存在溢出效應的。波動溢出效應是一種人們可以觀察到金融市場之間的信息傳導現象，是由一個市場的波動引起另個一市場波動。波動溢出效應只有大小之分，沒有正分之分，通過對以往波動溢出分析的文章的研究發現對于兩個市場之間的協同波動溢出現象的分析很少提及。本文著重對金融市場的協同波動溢出進行分析以及實證研究。

一、對波動溢出進行分析

在對金融市場的波動溢出進行分析時，通常會用GARCH模型來進行分析。金融市場得數據變化是隨著時間的變化而變化的，那么方差也就會隨之變化。在對波動溢出進行分析時要首先對數據的波動有一個大概描述，然會再用GARCH模型來進行數據的分析，最后通過分析結果來判斷金融市場的波動情況。

一般GARCH公式可以表示為

GARCH公式只能對數據的波動正相關現象進行分析，而不能對數據的負相關現象進行分析，這是該模型的缺陷，但是對波動溢出的分析是沒有影響的。

通過該公式對市場波動溢出效應分析的方法是通過對數據的方差變化的分析間接的對市場的波動進行分析，從實際情況來說方差的變化不一定就代表了市場之間存在溢出效應。其結果還會受到其他相關變量之間的影響。而且對于該種模型分析方法來說不能去直觀的分析出波動溢出發生的概率。對于一個金融市場來說，在實際情況中進行金融決策中，不能值針對與市場之間發生的波動溢出情況，還要對波動溢出發生的概率進行實際結合。

二、對協同波動溢出進行分析

波動溢出是指一個市場的變化對另一個市場帶來的影響，而協同波動溢出現象值得是有一個市場帶來的波動變化對與多個市場同時帶來的影響，由于市場影響因素復雜性是無法用對波動溢出分析的方法來對協同波動溢出現象進行分析，這也是目前金融市場分析手段的缺陷。由于對協同波動的分析設計到多組數據，所以GARCH模型的局限性限制了在波動溢出進行更深層次的分析。對于波動溢出分析我們通常用ICA方法進行相關分析。ICA是獨立分析的簡稱，在以往對協同波動分析時嘗試過用主成份分析的方法來對數據進行分析，該方法的核心是通過假設數據服從高斯分布，來找出數據的獨立成分。而在實際情況中數據往往是不符合高斯分布的，所以這種方法就不能去對所有波動情況來進行分析了。下面我們將主要來講述基于ICA模式下的SV模型的分析方法。

SV模型

基本的隨機波動模型

離散時間SV模型

在對協同波動進行數據分析時，先對SV進行估計分析。對于SV的分析方法有很多，在這里我們選用WINBUGS計算機軟件進行分析，這是一種非常簡便的分析方法，不需要太復雜的變成就可以實現對SV模型的參數估計。在得到參數估計之后我們需要對協同波動溢出進行判斷。我們要首先計算出市場日收益率t期波動Xt

通過對收益率的計算結果然后進行對SV模型的參數b的標準差進行計算，進而來判斷單個日收益率對整個金融市場的日收益存不存在溢出影響。

三、對金融市場波動溢出實證方法的研究

對于對上述的波動溢出分析方法的實證研究，我們可以以股市市場為例。我們可以去選取一段時間內的幾個股市指數來作為分析對象。在這里我們以上海綜合指數，深證成分指數，香港恒生指數，韓國綜合指數為分析研究對象。首先我們將各個股市的日收益率建模進行參數估計，我們可以用GARCH模型來建模分析，通過計算來得出股市各時期的日收益率參數。然后將這些日收益率參數帶入模型中的均值方程中進行均值分析。然后對這些均值我們進行比較分析，以均值參數是不是顯著為零來判斷各股市之間是否受到波動溢出影響。

四、結語

目前對金融市場的波動溢出的分析預測，對于從事金融行業的人來說是非常重要，因為它關聯著未來金融市場的動態變化，所以關乎著每一個金融決策。就目前來說，對于波動溢出的分析手段相對單一，而且每種方法都有缺陷存在。目前金融市場相對穩定，但是由于其影響因素較復雜，金融市場在未來的趨勢還是有一定的不確定性的。所以對與市場波動溢出的分析研究還需要我們進行下去，在現有分析模型的基礎上來進行更加深入的研究，填補現有的分析缺陷，增加對市場波動分析的精準性，把握金融市場的變化動態，做出高水平的金融決策減少投資帶來的風險。

篇（9）

一、 引言

本文從金融結構理論、新型城鎮化的內涵出發，探討金融發展與農村城鎮化、產業結構優化之間的互動關系，并指出金融體系支持城鎮化過程中可能存在的障礙。在理論分析的基礎上，從國家與農村兩個層面上對金融深化的相關作用進行實證檢驗，并重點檢驗了農村金融結構與城鎮化、產業結構調整之間的關系。最后，針對我國農村金融結構的特殊性與農村融資需求的異質性提出相關政策建議。

二、 金融發展與城鎮化相關理論分析

1. 新型城鎮化的內涵。2013年12月召開的中央城鎮化工作會議指出：“要以人為本，推進以人為核心的城鎮化，提高城鎮人口素質和居民生活質量，把促進有能力在城鎮穩定就業和生活的常住人口有序實現市民化作為首要任務”。同時，“要根據城市資源稟賦，發展各具特色的城市產業體系……增強中小城市產業承接能力”。這表明，新型城鎮化將聚焦于農村人口生產、生活模式的轉變，聚焦于相關產業結構的調整。

單純的將城鎮化理解為農民生活、生產空間意義上的轉移，易導致盲目、不可持續的城市空間擴張，也極易忽視農民群體的權利訴求與福利共享。就要素稟賦提升而論，農村城鎮化應表現為農業內部的產業轉型和結構升級，表現為勞動力就業結構從以第一產業為主向以第二、第三產業為主的轉變，并由此帶動人口、資源的空間結構從分散到集中的過渡。

2. 金融發展與城鎮化的相互作用。在宏觀層面上，國家的金融深化支持國民經濟增長與產業升級，而國民經濟的持續發展將為金融進一步深化提供相應的養料。農村產業結構及農民就業隨之轉變，城鎮容量得到擴充，為城鎮化的推進提供物理與產業上的空間；同時，農業生產的規模化、集成化、高效化得到資金、產業技術與人才的支撐，使大量農業人口的轉移成為可能。

一般認為，農村金融在農村城鎮化的過程中應扮演非常重要的角色，但根據“門檻效應”理論，農村金融體系運行需要一定的進入費用和交易成本，在發展的初期階段，農村的居民收入與社會財富都不足以支付這一成本，故對金融服務缺乏需求，金融機構也缺乏進入農村的動機。隨著農村經濟發展，金融需求逐漸提升，而金融機構的收益也逐漸超越門檻成本，逐漸形成經濟增長與金融發展相互促進的局面。

3. 異質性融資需求與系統性負投資。考察金融結構的適配性，不能忽視我國農村的實際情況。在農村城鎮化的過程中，大量的小微企業、鄉鎮企業、新設企業、合伙型企業成為產業結構調整的主要動力，他們亟需資金扶持，但因為在品牌、技術、資金、規模等方面的限制，難以得到大型商業金融機構的認可，同時又不符合以傳統農戶的生產、消費為扶助對象的政策農貸要求。從正規金融的視角來看，上述企業的融資需求存在著“異質性”，因而受到排斥；企業因為無法得到金融系統的輸血而缺乏發展動力，陷入惡性循環。

另一個值得關注的現象是，相對而言，農村投資項目往往存在著分散、信息不對稱、可預期收益不高等問題，故難以得到正規金融的青睞，由此引起系統性的負投資，即從該地區（或該領域）獲得儲蓄，卻未以相應比例向該地區（或該領域）發放貸款，致使農民群體及相關企業在城鎮化的進程中始終處于不利地位，產業升級舉步維艱，農民在社會財富積累、分配過程中難以擺脫弱勢地位。

三、 實證檢驗與結果分析

從上述分析出發，在國家層面上分析整體金融深化的作用，在農村層面上從金融深化、金融效率和金融體系內部結構三個方面考察農村金融結構的適配性，其中對于農村金融體系的內部結構使用定性方法進行分析。

1. 實證檢驗模型。采用格蘭杰（Granger）因果檢驗方法，其基本理念是：如需分析序列X是否會對序列Y產生因果影響，需估計X的滯后期是否會影響Y的現在值，如已經控制了Y的過去值，X的過去值仍能對Y有顯著的解釋能力，則認為X與Y具有格蘭杰因果關系。

使用Goldsmith（1969）提出的“金融相關率”概念衡量全國與農村的金融深化水平，該指標通常使用一國（或地區）金融資產在國內生產總值中的比重來表示，其中金融資產包括廣義貨幣存量、各類貸款及有價證券等，考慮到農村地區人均持有的有價證券量較小且數據難以統計，為統一口徑，在計算金融資產時僅考慮廣義貨幣存量M2與各類貸款。國內金融相關率（FIRd）使用全國廣義貨幣、各類貸款余額之和除以GDP計算；在計算農村地區金融相關率（FIRr）時，認為農村廣義貨幣存量包括農戶手持現金、農村存款，其中農戶手持現金按照流通中現金（M0）的80%計，農村地區生產總值使用第一產業增加值與鄉鎮企業增加值之和估計。使用農村存貸比指標（LD，農村貸款/農村存款）衡量農村金融體系效率，考察農村系統性負投資狀況。

從人口與產業結構兩方面衡量城鎮化推進效果：前者使用人口城鎮化率（PR，城鎮人口/總人口），城鎮人口是指居住于城市、集鎮且主要從事非農生產性產業的人口，是以居住地和所從事產業進行區分；考慮到農村從農業轉化為非農業的產值難以準確計算，后者使用非農產業比例（RI，第一、二產業產值之和/GDP）衡量整體產業結構的調整水平。

相關數據取自《中國統計年鑒》和《中國金融年鑒》，因為自2010年起相關貸款的統計指標全面調整，其后數據缺乏可比性，故樣本期從改革開放起（1978年）截至2009年。

圖1為國內金融相關率、農村金融相關率與農村存貸比的變化過程：全國的金融規模保持了較高的增速，相對而言，農村地區金融規模的增長明顯滯后，且在20世紀90年代初期及2004年以后都出現過明顯下滑。農村存貸比則從20世紀80年代末開始持續下滑。圖2對比了金融深化與城鎮化過程：城鎮化率與非農產業比重總體均呈上升趨勢，后者的增長速度要小于前者；兩者的增速都要明顯滯后于全國金融深化速度，而與農村金融深化速度大致持平。

2. 檢驗結果。圖1、圖2顯示，除農村存貸比（LD）外，各序列都具有較明顯的趨勢性，對各序列取自然對數后進行單位根檢驗，發現均不能通過平穩性檢驗，但各序列的一階差分序列在1%水平上均可拒絕原假設，認為不存在單位根。故對原序列進行一階差分后形成dFIRd、dFIRr、dLD、dRP及dRI序列，使用Eviews6.0軟件進行格蘭杰因果關系檢驗。對各組關系分別檢驗滯后1期～3期，滯后3期在10%的水平上均不能拒絕原假設，即認為序列之間不存在格蘭杰因果關系，表1～表3列出了滯后1期、2期的檢驗結果。

結果顯示，在5%的水平上，dFIRd到dRI序列的檢驗拒絕原假設，可認為dFIRd到dRI序列存在單向格蘭杰因果關系。而其他各組均不能在5%的水平上拒絕原假設，不能認為該各組序列之間存在格蘭杰因果關系。

3. 實證結果分析。首先，分析整體金融深化的相關影響（表1），國內金融規模的增長對產業結構的優化有單向的格蘭杰因果關系，這與相關研究的結論具有一致性；但金融發展與產業結構的優化尚缺乏互動關系（單向作用），觀察圖2可以推測，產業結構調整的速度、水平可能尚未達到對金融發展形成明顯帶動的程度。整體金融深化與人口城鎮化之間不存在格蘭杰因果關系：人口城鎮化是一個復雜而長期的過程，不僅意味著大量農民居住、生產空間的轉移，更重要的是其生產、生活模式的變化，涉及農村、小城鎮地區涉農產業的轉型以及戶籍、教育、醫療等各方面問題。農民群體在財富、教育水平、工作技能、社會關系、戶籍身份等方面的稟賦處于相對弱勢地位，在社會財富積累的過程中總是難以分享到相應的福利與果實，所以，農民向城鎮市民轉化的速度大大滯后于全國金融發展的速度，現階段金融的整體深化對于農民城鎮化的拉動作用相對有限。

然后，考察農村金融深化的相關作用。農村金融的發展與農民城鎮化、產業結構優化之間均無格蘭杰因果關系，我們從農村金融系統效率與內部結構兩個方面進行分析。

從效率方面看：1978年，農村金融機構的存、貸款額分別為174.86億元和181.81億元，總額不高但水平相當；2009年，存、貸款額分別為63 845.61億元和30 652億元，存款總額增長了三百六十多倍，但存貸比卻從100%以上縮減為不足50%。這表明農村地區的系統性負投資已相當嚴重，據測算，1994年～2005年，農村地區金融機構負投資額增長了近10倍，如果將財政渠道的負投資額計算在內，從1992年到2005年的13年間，農村地區的負投資規模擴大了116倍。

從農村金融的內部結構考察，正規金融與非正規金融并存的二元特征較為明顯。1997年全國金融工作會議召開后，國有商業銀行開始大規模撤離農村，農村信用社逐漸占據農村金融市場最大份額，2004年以后，除東部地區以外，其他地區農信社的市場份額都有不同程度提升，市場集中程度更甚從前。城鎮化過程中產生的大量小微企業，既難以得到大型商業金融機構的支持，又不符合傳統的農貸制度要求，對正規金融只能望而卻步，轉而求助于典當、民間信貸等非正規金融手段，據相關調查統計，我國農民來自非正規市場的貸款大約為來自正規機構的4倍，而某些地區高利息民間借貸的發生率高達85%。

不論從農村金融機構效率，還是從組成結構考察，均缺乏對于農村城鎮化的適配性，導致農村金融雖然規模有所增長，對于城鎮化的帶動作用卻比較有限。

四、 結論及相關建議

綜上，理論及實證分析表明，我國的金融深化過程對產業結構優化有明顯的推動作用，但對于人口城鎮化的作用有限；農村金融結構對于農村城鎮化的適配度不高。農村金融的二元結構及城鎮化過程中融資需求的異質性，使系統性負投資加劇，城鎮化推進、產業升級亟待金融支持。

針對提高農村金融結構的適配度，提出以下建議供參考：

（1）進一步明確金融支持城鎮化的重點所在，優先投入有限資源。研究顯示，推動城鎮化最重要的幾個因素依次是：農業部門生產效率的提高、產業結構調整、基礎設施建設與工業發展等，顯而易見的原因是，對于農業的投入與扶持相關產業升級，可直接惠及農民群體，有利于其生產模式的轉變、財富的積累。有理由相信，鄉鎮企業、農民創業企業、新型農業企業等涉農企業應為現階段資金、政策扶持的重點對象。

（2）針對農村金融結構適配度的不足進行優化。首先是進一步強化農業政策性金融的綜合服務功能，逐步建立功能互補、分工合理的農村政策性融資機制，增加政策性信貸業務種類，完善自然人聯合貸款制度，將發展高效農業、農村產業升級、農村基礎設施建設項目作為重點扶持對象，同時，建立以政策性的小額信貸擔保服務公司為主，基層鄉鎮政府、村委會支持的小額信貸擔保體系；其次是針對農村基層項目融資金額小、信息極端不對稱的特點，引導設立區域小型金融機構（如村鎮銀行），彌補大型金融機構不適配而非正規金融又缺乏監管的不足；在此基礎上，正視非正規金融的作用，逐步完善農村金融的監管體系。

（3）完善各項配套政策與制度。在頂層法律、政策設計的框架下進一步盤活集體所有土地的相關權利，使農民能夠享受土地權利流轉帶來的福利，并可使用相關用益物權作為擔保；加強對農民及相關企業的金融培訓，將相關工作列為基層政府及政策性金融機構的職責范疇，引導農民群體逐步增強使用各種金融資源的意識與能力。

參考文獻：

1. Goldsmith.Financial structure and develo- pment.New Haven： Yale University Press，1969.

2. 李潤平.基于需求視角我國農村金融排斥問題研究.現代管理科學，2012，（12）：40-42.

3. 梅世文.小城鎮發展的國際經驗與模式――兼論開發性金融對小城鎮發展的支持.社會科學輯刊，2006，（3）：111-115.

4. 劉芬華.適配農村城鎮化進程的最優金融結構理論研究.金融教育研究，2011，24（2）.

5. 愛德華?S?肖.經濟發展中的金融深化.上海：三聯書店，2006.

6. 劉政科.我國農村金融發展與農村經濟社會發展關系的實證研究.中南大學碩士學位論文，2012.

7. 張子夜.我國農村金融發展與農民收入增長關系的統計分析.河北大學碩士學位論文，2012.

8. 解運亮，劉磊.中國農村金融發展的區域差異及其成因分析.經濟問題探索，2013，（6）：79-85.

篇（10）

無論從世界經濟的發展史來看，還是從產業結構升級調整的本質特征分析，以及從目前我國金融在經濟發展中的客觀地位來考察，金融對產業結構的升級調整都具有重要的影響力。金融是現代經濟的核心，產業結構升級是經濟發展的重要標志和客觀反映，是影響金融進一步發展的重要因素。在廣東省提出“產業轉型、金融先行”的發展思路，全面建設金融強省、推進區域金融中心建設的大背景下，優化產業結構、推動產業升級，是廣東實現經濟健康發展、提升競爭力的必經之路。

1.廣東金融發展現狀分析

1.1廣東省銀行類金融機構發展狀況

近年來銀行類金融機構在廣東得到了快速發展，保持良好發展勢頭，資產規模與質量同步提高。截至2013年1月24日，廣東已有5家證券公司、5家基金管理公司的香港子公司取得RQFII（人民幣合格境外機構投資者）資格，合計獲批365億元人民幣投資額度，粵港境外市場互動加強。

1.2廣東省非銀行類金融機構發展狀況

證券市場交易穩定，2012 年末，廣東法人證券公司22家、期貨公司24家；法人基金公司21家；證券業總資產同比增長10.3%，基金規模同比增長16.9%。在資本市場震蕩下行背景下，廣東省證券公司股票基金交易金額同比下降32.9%，上市公司融資總額同比下降1.1%。期貨公司交易快速增加，全年交易額同比增長34.6%。

保險公司保費收入持續高增長，保險業發展良好伴，隨著經濟增長和保險意識的提高，2012年廣東省保險業務繼續呈現良好發展態勢，廣東保險業實現保費收入同比增長7.2%；

承保利潤31.0 億元，總資產4684.9 億元，同比增長17.1%。保險業務結構不斷改善。財產險成為業務增長的主要動力，占總體業務的33.8%，同比提高1.6個百分點。經濟社會發展的風險保障體系進一步健全。

2.廣東產業結構現狀分析

經過多年的發展，廣東省經濟保持快速發展。2012年廣東實現地區生產總值5.71萬億元，按可比價計算，同比增長8.2%。其中第一、二、三產業增長分別增長15.23%、14.15%和18.24%。產業結構進一步優化，廣東三大產業GDP結構由1990年的24.7：39.5：35.8調整為2000年的9.2：46.5：44.3，后又調整到2012年的5.0：48.8：46.2。

2.1工業內部結構變化

目前，廣東省已步入以新材料、新工藝、新技術應用特色的轉型升級階段，初步建立了以紡織服裝、食品飲料、建筑材料、家具制造、家用電器、金屬制品、輕工造紙及中成藥制造8個行業為支柱的優勢產業體系。2012年廣東輕工業增幅比重工業高出1.3個百分點，其中，規模以上輕工業實現增加值8383.36億元，增長9.2%，對工業增長的貢獻率達40.8%，拉動工業增長3.4個百分點；重工業實現增加值13604.70億元，增長7.9%，對工業增長貢獻率達59.2%，拉動工業增長5.0個百分點，廣東規模以上工業生產仍然是以重工業拉動為主要增長點，這也是產業結構優化升級歷經的重要階段。

2.2服務業及內部結構變化

隨著廣東經濟的迅速發展，服務業產值在國民經濟的比重不斷上升，其內部結構也發生了巨大的變化。2012年，交通運輸倉儲和郵政業、金融業增加值的增速分別高于整體服務業3.3個、1.7個百分點。金融保險、現代物流、信息服務、研發設計等生產業也基本實現又好又快發展。而且在交通運輸、金融等產業較快發展的帶動下，2012年廣東第三產業增速快于第二產業1.6 個百分點，對經濟增長的貢獻率為50.7%，比第二產業高3.6個百分點。但是由于交通運輸倉儲郵電業、批發零售業等傳統服務業仍然是服務業的重要支柱，國民經濟發展所亟需金融保險、現代物流、信息服務、科技服務、商務會展、總部經濟等面向生產的服務業比重仍然偏低，不能適應經濟的可持續發展。

3. 廣東省金融發展與產業結構轉型升級的實證分析

3.1指標選取與數據選取

3.1.1.金融發展指標。近年來，國內學術界在計算金融相關比率時，一般采用存貸款額與GDP的比值來表示，其中金融機構存款余額與GDP的比值反映金融體系提高儲蓄對產業產值的影響作用，金融機構貸款余額與GDP的比值表示金融機構將儲蓄轉化為投資的能力.

3.1.2.產業結構升級指標。產業結構升級是指三次產業之間和每次產業內部從既有的均衡與協調出發通過技術進步、產業和產品創新形成從量到質的突破實現新的均衡與協調。本文采用三次產業產值變化來表示產業結構升級。

3.1.3.數據選取。本文收集了1990―2013年廣東省國內生產總值、三次產業的產值數據以及金融機構存貸款數據。通過一系列計算得到相應指標。本文所得數據具體來源于《廣東省統計年鑒>（1988―2013年）。

3.2.研究方法和實證模型

本文選取第一產業產值、第二產業產值、第三產業產值作為被解釋變量，金融機構存款余額于GDP的比值和金融機構貸款余額與GDP的比值作為解釋變量，運用時間序列分析法，建立回歸方程：

式中，Yi 表示三次產業的產值，β、β1、β2、為待估系數，X1、X2為分別為存貸款余額與GDP的比值，μ為隨機誤差項。

3.3.實證分析

由上可知，β1的符號為正，β2符號為負。t 檢驗和F值都通過檢驗，R和調整的R都比較大。在10%水平上，金融機構存款占G D P的比重與產業結構的變動呈正相關，說明金融機構存款余額占G D P比重每增加一個百分點，第一產業的產值增加 2.4631個百分點，第二產業的產值增加4.9893個百分點，第三產業產值增加4.7927個百分點。由此可見，1990年到2012年，廣東金融機構儲蓄提高對第二、三產業產值的貢獻度基本相當，對第一產業的貢獻度比較小。而金融機構貸款占G D P的比重與產業結構的變動呈負相關，說明金融機構儲蓄轉變為投資的能力不足，導致信貸減少抑制了一、二、三產業的發展。這與大多數學者對中國金融發展與經濟 增長影響的實證研究結果相符合，主要是貨幣當局運用貨幣政策工具逆經濟周期操作以熨平經濟波動的結果。即經濟高漲時.貨幣當局實施緊縮性貨幣政策以減少信貸；經濟蕭條時，實施擴張性貨幣政策以增加信貸。

3.4.結論

以上實證分析結果表明：廣東省金融發展程度越高.第三產業產值和第二產業產值在地區生產總值中的比重就會隨之提高。第二產業產值比重增加又略快于第三產業，而第一產業產值在地區生產總值中的比重不斷下降。可以說金融的發展使廣東在產業結構調整和升級方面的資金來源有了可靠地保障，所以，廣東金融發展促進了區域產業結構的優化升級。

4.政策建議

本節在考察廣東產業結構現狀和金融發展狀況的基礎上，結合理論和實證分析，就加快金融業發展，充分發揮對產業結構升級的推動作用，提出以下相關建議：

4.1.提高廣東金融產業的綜合實力，促進金融結構與產業結構協調發展。

由分析可知，金融發展能夠促進產業結構的優化升級，但目前廣東與北京、上海、浙江等地區相比，在存貸款指標和人均指標上都有很大的差距，2013年廣東人均存款、人均貸款、人均儲蓄都遠低于上述三個省市，特別是人均貸款僅為北京的30.13%、上海的36.35%、浙江的53.10%。這在一定程度上限制了資源的有效配置，束縛了經濟總量的提高，也制約了產業結構的優化升級。所以，要進一步建立健全金融體系，盡快形成全方位、多層次、立體化的金融發展服務體系，尤其是要進一步推動中小金融機構發展。目前，廣東省中小金融機構所占存貸款市場份額處于較低的發展水平。因此，應當采取完善中小金融機構的市場進入與退出機制、完善激勵機制等措施，進一步促進中小金融機構發展。

4.2.配合產業結構升級，調整信貸結構，優化資金投向。

一是信貸支持第二產業內部結構升級。引導信貸資金流向大企業和高新技術產業。要做大做強一批行業龍頭企業，增強其核心競爭力，形成廣東本土的跨國集團，然后以這些大企業為中心，輻射帶動廣大中小企業，提高第二產業內部高新技術產業的比重。二是重點支持現代服務業發展。加快信貸資金向現代服務業集中，支持科技、物流、咨詢、文化體育、教育等新興產業發展，提升其在地區GDP中的比重，推動服務業結構優化升級。三是引導信貸資金流向優勢產業集群。目前，全省已經形成的產業集群有135個。全省產業集群升級示范區中，以優勢傳統產業為主導的產業集群達51家，占總數的72.8%。四是引導資金支持創新發展，支持企業的研發投入和技術改造。在明確各個地方產業發展方向的基礎上，積極運用信貸和稅收等支持手段，引導資金流向重點產業，支持支持小微企業特別是科技型小微企業發展另外，各地方可引導設立創新投資基金，以支持企業的創新發展。

4.3.推動資本市場發展，服務廣東產業轉型。

首先要進一步擴大直接融資比重，為實體經濟提供強有力的資金支持。要積極推進多層次資本市場建設，大力推動優質企業改制上市和拓展公司債券、中小企業私募債等多元化融資渠道，支持企業利用資本市場開展并購重組。二是持續推進廣州控股、粵電力、廣州藥業等重點公司實現整體上市。要繼續積極發揮資本市場并購重組功能，推動上市公司做優做強和產業優化升級，鼓勵上市公司創新并購重組手段迅速發展壯大，加快產業升級，培育一批有國際影響力的大型跨國企業集群和推動打造“順德家電”、“古鎮燈飾”、“虎門服裝”、“潮州陶瓷”等優勢傳統產業區域品牌，選擇有前景的企業為實施主體，做強一批龍頭企業。三是維護資本市場的健康發展，著力提升資本市場服務實體經濟的能力。

4.4.加速粵港澳三地金融融合，促進產業結構的進一步提升。

廣東有毗鄰香港國際金融中心的地緣優勢，再加上南沙自貿區的獲批，使區域金融合作的需求不斷增強。廣東要繼續推進泛珠三角區域合作，鞏固與拓展產業優化升級的內陸腹地；進一步深化粵港澳更緊密的金融融合，，以香港為龍頭，以廣州、深圳為支點共同打造大珠三角金融圈，聯手搶占產業國際競爭戰略制高點，這些都將為廣東產業結構的進一步優化升級奠定了良好的金融支撐。

參考文獻：

篇（11）

互聯網金融在國內是近期快速興起的一個領域，而在國外其發展則早于我國較長時間，研究成果也較豐富。在如何保持網上銀行客戶忠誠度的研究中，有學者考慮了信任、網站質量、服務質量、滿意度等因素構建的分析框架。另有學者則基于信任和滿意度建立了電子商務客戶忠誠度模型。

國內學者借鑒國外模型進行了改進，喬均等（2007）在研究商業銀行個人客戶忠誠度時構建了滿意度、關系信任、轉換成本與客戶忠誠度的關系模型。鄧朝華等（2010）在對移動即時通訊服務的研究基礎上則構建了滿意度、信任和轉移成本與用戶忠誠度的關聯模型。

本文將在已有文獻的基礎之上，把忠誠度模型應用到互聯網金融消費領域，研究互聯網金融消費者的忠誠度，并對影響忠誠度的因素進行分析。本次調研采用問卷調查法，對消費群體進行調查。問卷的發放采用網上問卷和紙質問卷相結合的方式進行。通過問卷調查獲取數據后，可采用信度分析和效度分析檢驗數據可靠性，進而采用結構方程模型擬對潛在內生變量忠誠度、滿意度、信任和潛在外生變量感知有用性和服務質量等進行路徑分析，探討其相互作用關系。

二、互聯網金融消費忠誠度相關理論概述

1、消費者忠誠度的相關理論

早期對于顧客忠誠度的理解主要是對產品或服務的重復購買。20世紀90年代初，態度忠誠理論被提出。該理論認為忠誠的消費者不僅長期接受企業的產品或服務，同時有向他人推薦該產品或服務的強烈意愿。之后，有較多的學者進行了進一步的研究。

學術界對于忠誠度的研究主要涉及行為忠誠和態度忠誠。行為忠誠表現為顧客的重復購買行為，態度忠誠來源于顧客對產品的喜愛和依賴，表現于口碑宣傳、推薦意向和未來持續購買意向。本文中互聯網金融消費者的行為忠誠是指用戶的重復使用行為和優先選擇，態度忠誠指用戶的未來持續使用意愿、口碑宣傳和向他人推薦的意向。

用戶忠誠度的驅動模型歸納起來主要有三種：顧客滿意驅動模型，具有代表性的此類模型有ACSI模型、McDougall模型等；價值―滿意雙因素驅動模型，具有代表性的模型有Ryan模型；多因素驅動復雜模型，適用于不同行業的忠誠度影響因素及其作用機制解釋。

結合對互聯網金融消費相關領域（如電子商務、網上銀行、手機銀行）忠誠度的研究，本文所構建的忠誠度模型是基于滿意和信任兩個維度，認為滿意度和信任對忠誠度有直接的影響，而感知有用性、網絡服務質量通過對滿意度和信任的影響來間接影響忠誠度。

2、互聯網金融消費用戶忠誠度的決定因素分析

（1）滿意度。顧客滿意度指顧客在使用某種產品或享受某種服務后，形成的滿意或不滿意的態度，態度的形成通常取決于顧客在某一消費過程中的實際經歷是否與期望相符。如果顧客的需求得到滿足，其產品和服務讓人滿意，并且顧客銘記了積極的消費體驗，顧客就會滿意。本文基于上述意義上使用滿意度。

（2）信任。研究表明，缺乏信任是客戶不在網上購買物品的主要原因。不同學者對于信任有不同的定義。本文將信任定義為用戶對互聯網金融可靠性的信心，包括對互聯網金融企業可靠性、誠實、企業能力以及對網絡與軟件技術安全性的信任。

（3）感知有用性。感知有用性是技術接受模型（TAM）中的一個變量。本文中互聯網金融消費感知有用性指的是互聯網金融消費能夠提升用戶交易效率的程度，如節省時間、適時完成交易等。

（4）服務質量。互聯網金融的服務質量主要體現在網站質量及其響應性上。網站質量（或網站設計）是衡量網絡服務質量的一個維度，涵蓋網站的美觀和內容清晰度。網站質量實際上是一種技術因素，包括系統、硬件和軟件的特點和能力。本文用網頁界面是否清晰美觀，功能是否容易找到，操作是否簡便，運行是否穩定等來衡量網站質量的好壞。

服務質量評價還包括網絡技術與專門軟件的響應性，體現了企業旨在幫助顧客快速實現目標，進而迅速提升其服務水平的意愿。由于互聯網金融消費的間接性和自，本文中的響應性更強調了解用戶需求，并及時解答用戶的問題。

三、研究設計、分析模型及假設

1、研究設計

本文研究的目標是構建互聯網金融消費忠誠度分析模型，探索影響互聯網金融消費忠誠度的因素，以及影響因素與忠誠度之間的相互關系，為提升消費者忠誠度提供建議。

在大量相關文獻研究的基礎之上，本文構建了一個基于滿意度、信任、感知有用性、服務質量四維分析框架的忠誠度模型。問卷內容包括了被調查者個人基本信息、互聯網金融消費情況和互聯網金融消費忠誠度量表。其中，互聯網金融消費忠誠度量表采用5分李克特量表。

考慮到調研經費的限制和調查的便利性，本次調研選擇的抽樣方案為非隨機抽樣法，抽樣方法為滾雪球抽樣和網上調查相結合。本次調查對象為具有金融產品消費能力的中國公民。通過回收調查問卷采集相關數據。在問卷設計、修改、發放和回收的各環節都做好控制數據質量的工作。

2、互聯網金融消費忠誠度模型選擇――SEM

忠誠度模型常采用結構方程模型。本文根據相關文獻和理論基礎構建的潛變量關系模型如圖1所示。

其中，感知有用性（ξ1）和服務質量（ξ2）是外生潛變量，即在模型中，它們只起解釋作用。滿意度（η1）、信任（η2）和忠誠度（η3）是內生潛變量，即在模型中，它們會受到其他變量的影響。圖中單向直線箭頭表示假定變量之間有因果關系，箭頭由原因變量指向結果變量，雙向弧形箭頭表示兩個變量之間有相關關系。

結構方程模型包括結構模型和測量模型兩部分，用方程表示：

結構模型：？濁=B？濁+？祝？孜+？灼

測量模型：X=？撰x？孜+？著 Y=？撰y？濁+？著

其中，？濁是指滿意度、信任和忠誠度三個內生潛變量， ？濁=？濁1？濁2？濁3；？孜是感知有用性和服務質量兩個外生潛變量，？孜=？孜1？孜2。

B是內生潛變量系數陣，描述內生潛變量？濁間的相互影響。

B=0 ？茁12 00 0 0？茁31 ？茁32 0

？茁ij表示？濁j到？濁i的路徑系數，兩個下標中的第一個下標表示所指向的結果變量，第二個下標表示原因變量。

？祝是外生潛變量系數陣，描述外生潛變量？孜對內生潛變量？濁的影響。

？祝=？酌11 ？酌12？酌21 ？酌22 0 0

？酌ij表示由？孜j到？濁i的路徑系數，？濁i是結果變量，？孜j是原因變量。

？灼是隨機干擾項，反映了結構模型中未能被解釋的部分。

X是？孜的觀測指標，？撰x是X在？孜上的因子載荷矩陣， ？啄是X的測量誤差。Y是？濁的觀測指標，？撰y是Y在？濁上的因子載荷矩陣，？著是Y的測量誤差。X和Y是顯變量，？孜和？濁是潛變量。

X=x1x2…x9，？撰x=？姿1 0？姿2 0？姿3 0？姿4 00 ？姿50 ？姿60 ？姿70 ？姿80 ？姿9 ；Y=y1y2…y12，？撰y=？姿10 0 0？姿11 0 0？姿12 0 00 ？姿13 00 ？姿14 00 ？姿15 00 ？姿16 00 ？姿17 00 0 ？姿180 0 ？姿190 0 ？姿200 0 ？姿21

3、研究假設

根據理論分析滿意度與忠誠度的關系，信任與忠誠度、滿意度的關系，感知有用性與滿意度、信任的關系，服務質量與滿意度和信任的關系，得到以下需要檢驗的7個假設。

H1：互聯網金融消費滿意度對忠誠度有直接的正向的影響；

H2：互聯網金融消費者的信任對忠誠度有直接正向的影響；

H3：互聯網金融消費者的信任對滿意度有直接的正向的影響；

H4：互聯網金融消費用戶感知有用性對滿意度有直接的正向的影響；

H5：互聯網金融消費用戶感知有用性對信任有直接的正向的影響；

H6：互聯網金融消費服務質量對滿意度有直接的正向的影響；

H7：互聯網金融消費服務質量對信任有直接的正向的影響。

四、基于調查數據的互聯網金融消費特征分析

1、數據信度與可靠性分析

本次調研共發放了440份問卷，回收有效問卷388份。通過直接問卷調查得到的調查數據能否說明調查的結論，則需要對數據的可信程度、有效程度進行分析。

（1）信度檢驗。本文采用Cronbach’s ？琢系數來測量問卷的內部一致性。正式調查問卷中的量表共包括21個題項，Cronbach's ？琢值為0.928，表明量表整體信度好。各個分量表的Cronbach's ？琢值見表1。由表1可以看出，各個分量表信度都較好。

（2）效度檢驗。本文首先對問卷的內容效度進行評估，在參閱多人研究成果的基礎上設計出問卷，然后請擅長問卷調查的專家對問卷內容進行評估并提出修改意見。同時，采用主成分分析法來評估結構效度，并運用SPSS19.0得到各個潛變量第一主成分的方差貢獻率，由表2可以看出，各潛變量第一主成分方差貢獻率都在0.6以上，說明問卷的結構效度較好。

表3給出了各潛變量的平均方差抽取量都在0.5以上，表明問卷具有較好的聚合效度。

綜上所述，本問卷的內容效度、結構效度、收斂效度都較好，可以做進一步的分析。

2、互聯網金融消費者特征分析

（1）受訪者基本特征分析。本次調查的受訪者分布情況見表4。受訪者男性占51.8%。受訪者平均年齡為31.8歲，主要分布在19～30歲之間，占比達到58.0%。受訪者受教育程度以本科為主，占比為51.8%。受訪者居住地主要分布在城市，占比達到74%。受訪者職業分布中，學生占比最大，達到45.4%。熟悉金融專業知識的受訪者占比不到15%。

（2）互聯網金融消費使用情況分析?；ヂ摼W金融消費使用情況主要包括使用的互聯網金融模式和通過互聯網交易的資金比例兩個方面。表5表明受訪者主要參與的互聯網金融模式為金融業務電子化和第三方支付，比重高達80%以上，其次為大數據金融，新興的P2P信貸和眾籌模式也有一定的參與比例。受訪者通過互聯網交易的資金比例達到50%以上的不到10%，但是參與過互聯網交易的受訪者達到90%以上。

五、互聯網金融消費忠誠度影響因素分析

1、模型擬合

本文使用Amos軟件，采用極大似然法估計模型參數。經過初次估計和模型修正，得到結果見圖2和表6。

修正后的模型，路徑系數的P值均小于0.05，在0.05的顯著性水平下通過檢驗。

從表6可以看到，各項擬合指數基本達到了擬合標準，表明模型修正后擬合效果較好。

2、模型結果解釋

綜上分析，在最終得到的模型中刪掉了“感知有用性信任”和“服務質量滿意度”兩條路徑，即假設5、假設6在本調查群體中不成立，其他5條假設都成立。表明對于互聯網業務而言，有用的感知并不需要信任通道，而服務質量必須建立在信任通道上才會形成滿意。

圖2給出了修正后結構方程的標準路徑系數，由這些路徑系數可以得到各個影響因素對忠誠度的直接效應、間接效應以及總效應（見表7）。

表7表明，“滿意度”對忠誠度的影響最大，總效應為0.788；其次是“感知有用性”和“信任”，總效應分別為0.474和0.438，其中“信任”對忠誠度的直接效應為0.142，間接效應為0.296，“感知有用性”對忠誠度只有間接效應；“服務質量”對忠誠度也只有間接效應，為0.206。

六、結論與建議

1、結論

本文根據調查數據，檢驗了影響互聯網金融消費用戶忠誠度的四維因素分析框架。得到的結論：一是四個因素對忠誠度的影響大小有別。滿意度對忠誠度的影響最大，其次是感知有用性、信任，最后是服務質量。二是四個因素間的作用關系不同。滿意度直接作用于忠誠度；信任通過直接作用和通過滿意度的間接作用從兩條路徑影響忠誠度，且間接影響程度高于直接影響程度；感知有用性通過提升滿意度間接影響忠誠度；服務質量通過信任通道間接影響忠誠度。