论文摘要：根据黑龙江省的实际情况，从金融市场环境和金融机构两方面的十个指标建立黑龙江城市金融竞争力评价指标体系，然后通过因子分析法来解决黑龙江省各城市金融竞争力排名，接着运用聚类分析法将黑龙江省的城市进行金融竞争力分档，最后根据研究结果给出提高黑龙江省城市金融竞争力的对策建议。
论文关键词：城市,金融竞争力,因子分析法,聚类分析
　　金融是现代经济的核心，已成为全国各城市提高城市档次、增强城市竞争力的重要因素。在一个开放的全球经济体系中，金融运行效率在很大程度上决定着经济的竞争力，关系到黑龙江省全面建设和谐社会和实现经济可持续发展目标的实现。黑龙江省要想全面提高自身的经济实力，其管辖的13个地级市及地区的持续健康发展的金融是必不可少的，这就需要进一步研究黑龙江省13个地级市及地区的金融竞争力情况，这样才能搞清楚黑龙江省各城市的金融竞争力的相对地位与相对差异，以及黑龙江省的金融发展的总体状况，为金融资源的合理流动提供参考依据，从而使各城市明确自己的合理定位，制定出正确的城市发展战略和建设规划。本文将采用因子分析法来解决黑龙江省城市金融竞争力排名问题，运用聚类分析解决城市金融竞争力分档问题。
　　一、城市金融竞争力评价指标体系
　　城市金融竞争力，它反映了一个城市配置资源的效率，是一个城市的金融综合实力的整体情况的表现，其规模和活跃度对提升城市竞争力构成最直接的推动力，因此，构建城市金融竞争力评价的指标体系，评估城市金融竞争力，对于推动城市综合竞争力的提高至关重要，其应包括评估城市的金融现状和未来金融发展潜力两个部分的优势。目前在国内缺少一个公认的像衡量一家银行那样容易的效率指标体系。针对我国以及黑龙江省的实际情况，本文将从金融市场环境竞争力和金融机构竞争力两部分进行研究。
　　金融市场环境竞争力反映了一个城市潜在的金融规模、经济的外向性程度和活跃程度、金融市场的效率高低，以及经济运行环境等多方面。GDP、固定资产投资、进出口总额，人口等指标均可以用来描述金融市场环境竞争力。金融机构竞争力表现为银行、保险、证券及其他金融机构的综合实力。金融机构年末存款和贷款余额可以反映银行的业务规模，保费收入可以反映城市保险实力，由于证券机构的属地行较弱，且没有任何统计年鉴能提供关于各个城市的证券机构业务规模的数据，金融业从业人数能够从另一方面反映出证券业的部分信息，根据实际情况，暂不将证券业指标进行评价指标体系中。
　　根据黑龙江实际情况，构建的城市金融竞争力评价指标体系如图1所示：
　　图1城市金融竞争力评价指标体系
　　指标具体说明：1.GDP：它能反映城市经济规模和实力；2.固定资产投资：反映储蓄转化成生产资本的能力力；3.进出口总额：反映了经济的外向性程度；4.外商直接投资：反映的是一个城市融通外来资金的能力；5.城市人口：描述金融区位力，反映城市在区域经济中的重要程度；6.职工平均工资：反映一定时期职工工资收入的高低程度，也反映地区经济发展水平的高低；7.金融机构贷款年末余额:反映城市资金的总量实力，特别是银行部门对该区经济发展的支持程度；8.金融机构存款年末余额:一个地区在一定时期能够提供的储蓄量越多，可用于投资的储蓄量也就越多，从而影响地区经济未来的发展潜力；9.保费收入:该指标反映保险市场的发展状况，衡量该城区保险业务发展规模的客观尺度；10．金融保险从业人员数:从就业方面反映金融发展水平。
　　二、黑龙江城市金融竞争力排名
　　在上部分构建的城市金融竞争力评价指标体系中，多个变量之间可能存在一定程度的相关性，可以通过因子分析法来减少解释变量，即用少数几个主因子来描述诸多因子之间的关系，在尽可能保持解释能力的前提下，将更容易掌握和测度解释变量。
　　黑龙江省13个地级市及地区的10个指标数据如表1所示：
　　表1黑龙江省城市金融竞争力指标数据
　　

	X	X	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10
哈	2868	10305543	298043	92412	990.1	33395116	23844594	25237	87.5528	37214
齐	666	1602955	26879	9692	569.2	5161137	3345495	22192	28.2359	10869
鸡	316	652445	36588	7185	190.8	3174914	1315958	20124	16.0335	4409
鹤	185	554848	3625	808	109.4	1749914	1302450	22796	10.5659	2732
双	260	1002826	73698	1265	150.5	2009239	1541775	22130	10.4172	3926
庆	2220	4859958	67907	15982	277.2	11179187	2511552	34153	35.0690	7431
伊	179	507179	13508	1868	127.6	1989059	738250	12115	7.2199	3432
佳	399	888148	169955	16987	251.7	3606653	1781020	19380	18.0778	5717
七	187	692752	2775	172	90.2	1403828	1019088	21748	5.4679	2304
牡	501	1562781	763857	9321	269.9	5287927	1803485	20699	24.3427	8370
黑	206	410115	236423	5791	173.9	2234528	940466	19841	11.2874	3835
绥	534	935936	4461	3543	577.2	3139441	2307483	15987	17.7695	7819
大	70	181018	1288	3153	52.9	1137939	200290	17857	5.2996	1729

指标说明：X~X分别为：GDP（亿元）、固定资产投资（万元）、进出口贸易总额（万美元）、外商直接投资（万美元）、人口（万人）、金融机构存款年末余额（万元）、金融机构贷款年末余额（万元）、职工平均工资（元）、保费收入（亿元）、金融保险从业人员数（万人）。哈、齐、鸡、鹤、双、庆、伊、佳、七、牡、黑、绥、大：哈尔滨、齐齐哈尔、鸡西、鹤岗、双鸭山、大庆、伊春、佳木斯、七台河、牡丹江、黑河、绥化地区、大兴安岭。
　　数据来源：GDP、进出口贸易总额、外商直接投资、人口、职工平均工资、金融保险从业人员数据摘自《中国统计年鉴》2009；固定资产投资、金融机构存款年末余额、金融机构贷款年末余额数据摘自《中国城市统计年鉴》2008；保费收入数据源自http://www.circ.gov.cn/web/site20/tab1185/i121152.htm（中国保监会网站）。
　　本文的因子分析通过运行SPSS11.5进行。首先进行检验，结果如表2所示，其中MKO达到0.589，而巴特莱特值为282.768，显著性概率为0.000，小于0.01，即相关阵不是一个单位阵，适合作因子分析。
　　表2KMO和BARTLETT检验结果
　　

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.589
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	282.768
	df	45
	Sig.	.000

一般说来，当综合因子的贡献率≥85%时，就表明公因子反映了大部分信息，而彼此间又不相关。经过Varimxa旋转后，结果如表3所示，第一主成分为71.536%，第二主成分为16.090%，前两项公因子的累计方差贡献率己达到87.625%，超出了85%的临界值，因此，可以将前两个公因子作为金融竞争力评价的综合指标。 表3给出了黑龙江省城市金融竞争力评价指标主成分的特征值及方差比重。
　　表3主成分的特征值及方差比重
　　

Total Variance Explained
Initial Eigenvalues			Rotation Sums of Squared Loadings
Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
7.709	77.095	77.095	7.154	71.536	71.536
1.053	10.531	87.625	1.609	16.090	87.625

载荷矩阵反映了主因子对每个原始指标的载荷量，即主因子与每个指标的相关系数，如表4所示，例如指标X在两个主因子上的相对重要程度分别为0.799，0.563。
　　表4旋转后的因子载荷矩阵
　　

Rotated Component Matrix(a)
	Component
	1	2
X	.799	.563
X	.904	.408
X	.428	-.323
X	.963	.160
X	.894	.047
X	.952	.282
X	.965	.131
X	.232	.902
X	.989	.103
X	.959	.270

通过对旋转后载荷矩阵的分析，我们可以将本文的10个指标依照其各自载荷的大小归入两个主因子中，如表5所示。
　　表5因子载荷分析
　　

主因子	方差贡献率	主因子解释力（载荷）较大的指标
1	71.536%	X、X、X、X、X、X、X、X、X、X
2	16.090%	X

进一步计算各因子得分，以其方差贡献率为权重计算综合因子得分，综合得分F=(F1*71.536%+F2*16.090%)/87.625%，然后以计算得到的综合因子得分的大小进行排名，因子得分越大表明其竞争力较强，反之则较弱，这样就计算出了黑龙江城市金融实力的综合排名，结果如表6所示。
　　表6因子得分及金融竞争力排名表
　　

城市	因子F1	排名	因子F2	排名	总因子F	排名
哈尔滨	3.14016	1	0.29482	4	2.617725	1
齐齐哈尔	0.12536	3	0.13255	6	0.126682	3
鸡西	-0.37108	9	-0.01838	7	-0.30632	7
鹤岗	-0.66100	12	0.45701	3	-0.45571	10
双鸭山	-0.51218	10	0.24068	5	-0.37394	9
大庆	-0.15950	6	2.78366	1	0.380931	2
伊春	-0.32536	8	-1.12670	12	-0.47251	11
佳木斯	-0.08455	5	-0.41218	9	-0.14471	6
七台河	-0.69125	13	0.33374	2	-0.50305	12
牡丹江	0.41286	2	-1.22242	13	0.112589	4
黑河	-0.30701	7	-0.44901	10	-0.33309	8
绥化	0.06699	4	-0.75090	11	-0.08319	5
大兴安岭	-0.63344	11	-0.26287	8	-0.5654	13

从以上分析可以看出主因子1对变量X、X、X、X、X、X、X、X和X有较大的影响，通过观测可以发现这些变量反映的是全社会的经济金融总量上的影响，主因子2对变量X影响比较大，这表明城市职工工资水平的高低影响着固定资产投资额的大小，即城市居民的工资收入水平越高，则用于储蓄或者投资的资金就越多，在一定程度上刺激了经济金融的发展。由表6可知黑龙江省城市金融竞争力排名情况依次为：哈尔滨、大庆、齐齐哈尔、牡丹江、绥化、佳木斯、鸡西、黑河、双鸭山、鹤岗、伊春、七台河、大兴安岭。其中，哈尔滨、大庆、齐齐哈尔和牡丹江综合得分为正值，表明其金融竞争力高于全省的平均水平，其余城市为负值，达不到省内平均水平。哈尔滨作为省会城市，其金融竞争力远远高于其他城市。大庆在主因子1上得分为负，排名为全省第六，但是由于其主因子2得分远远高于其他城市，最终综合排名也为2，大庆职工平均工资在全省排第一，其固定资产投资全省第二，这些在一定程度上都对提高其金融竞争力起到积极作用。
　　因子分析法注重量的分析，但是其忽略了结构分析，排名有较大差异的城市之间也可能具有较为相似的竞争力结构，所以需要通过聚类分析对最终的排序结果给予一种补充说明。另外排名研究给出的是一种量化结果，决策部门可能更关心各城市在黑龙江省所处的金融竞争力层次等级，或者与哪些兄弟城市处在同一个层次等这些定性的结论上，而不会去关注具体的定量结果。
　　运用SPSS11.5进行计算，采用系统聚类，运用类平均法，选择欧氏距离平方法，最终得到聚类结果，从而将黑龙江的13个地级市及地区的金融竞争力区分为不同的梯度等级。结果如表7所示：
　　表7聚类分析结果
　　

	哈	齐	鸡	鹤	双	庆	伊	佳	七	牡	黑	绥	大
类	1	2	2	2	2	3	2	2	2	2	2	2	2
类	1	2	3	3	3	4	3	3	3	2	3	3	3

表7中第二行是分3层聚类的结果，第三行是分4层聚类的结果，数字表示每个城市金融竞争力所处的层次类别。可以观察到，第一类为哈尔滨，作为黑龙江省会，全国15个副省级城市之一，其金融竞争力优势是特别明显的；第二类为齐齐哈尔、牡丹江，这两个城市总体的金融竞争力比较强，从10个指标均可以看出其比剩余几个城市占有一定优势；第三类为鸡西、鹤岗、双鸭山、伊春、佳木斯、七台河、黑河、绥化、大兴安岭等，这些城市和地区的金融竞争力结构比较相同，相对金融实力较弱，在各个方面还有待进一步提高。第四类为大庆，是比特特殊的一个城市，单独分为一类，其金融竞争力结构不同于其他同类城市，10个指标中的GDP、固定资产投资、金融机构存款年末余额、金融保险从业人员等均排名全省第二，职工平均工资全省第一，而在进出口总额和人口总数上排名较后，其各指标的发展相对不平衡。
　　三、结论和建议
　　从黑龙江省城市的地理位置分布情况看，齐齐哈尔、大庆、哈尔滨、牡丹江都在T字形的铁路干线上，绥化也在干线附近，根据以上研究结果可知，这5个城市金融竞争力排名都在黑龙江省前几位，在经济金融发展方面相互之间存在着一定的影响。伊春、鹤岗、佳木斯、双鸭山、七台河、鸡西、大兴安岭等城市，以哈尔滨为圆心，呈半圆弧状分布，只有黑河地理位置处于核心经济圈之外。要提升黑龙江省的城市金融竞争力，从战略层面上来说，就是要结合“梯度发展理论”和“点——轴”发展模式，进一步健全和完善金融辐射体系和网络，壮大城市金融的规模，提高城市金融的质量和水平，以使所有的点和线都得到加强。黑龙江省应该建立以哈尔滨为金融中心，齐齐哈尔、大庆、牡丹江为省区次级金融中心的金融发展格局，充分发挥这些城市的金融优势，对其周围第三等级的城市产生辐射和带动作用，构成一个完整的金融辐射体系。
参考文献
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