| （12）金融环境。金融业持续有效地发展还要依靠一个稳定和健康的环境，包括当地政府对教育、科技、社会保障、环境保护及基础设施建设等的财政支出。金融业地健康发展依靠各种因素，先进的科技手段、良好的环境都为金融业的稳定发展提供了坚持的基础。所以，本文采用全年地方财政支出增长率来评估该地区的金融环境是否健康、稳定。
（13）普通高等职业学校在校人数（含研究生）。金融业赖以生存的另一个重要因素是人才。我国金融业脚步，其发展需要大量的人才，特别是金融工具的创新更离不开人才。越来越多的金融机构重视人才的培养以为本企业的后续发展做准备。
三、样本城市金融能力分析与比较
本文选择杭州、苏州、南京、宁波四个金融发展水平相当的城市作为样本城市（表2），由于一些指标数据的不容易取得，对银行竞争力（X8）这一指标用虚拟变量表示，若该地区有本地银行“2009中国商业银行竞争力评价报告”有排名则记为1，否则为0。为了便于比较分析，消除量变的影响利用统计软件SPSS，首先对以上数据进行标准化变换（表3），然后利用主成分分析方法确定各因素权重论文格式模板。通过解释总方差表（表4），前三个因子对于总方差解释程度已达到100%，故用前三个因子代替所有因子。
表2 样本城市原始数据[⑧]
|
指标
|
杭州
|
苏州
|
南京
|
宁波
|
|
金融相关率FIR（X1）
|
5.37
|
2.77
|
4.85
|
3．79
|
|
金融机构存款余额
（亿元，X2)
|
14284.21
|
11450.54
|
11088.39
|
8241.4
|
|
金融机构贷款余额
(亿元，X3)
|
13113.3
|
9032.28
|
9444.48
|
7715.90
|
|
金融业从业人员数
（万，X4）
|
5.46
|
1.86
|
2.42
|
3.84
|
|
金融机构存贷款比率(X5)
|
1.09
|
1.27
|
1.17
|
1.07
|
|
上市公司数目（X6）
|
64
|
34[⑨]
|
47
|
32
|
|
保险深度（X7）
|
159.7
|
148
|
1.17
|
1.07
|
|
银行竞争力（X8）
|
1
|
0
|
1
|
1
|
|
GDP增长率（X9）
|
10.00%
|
11%
|
11.5%
|
8.6%
|
|
全年地方财政支出增长率
（亿元，X10）
|
490.40
|
681.04
|
461.31
|
506.1
|
|
普通高等学校在校人数
（含研究生，万人，X11）
|
42.98
|
18.77
|
77.34
|
13.7
|
（注：金融业从业人员数数据为2008年的数据）
表3 标准化后的样本城市数据
|
指标
|
杭州
|
苏州
|
南京
|
宁波
|
|
金融相关率FIR（ZX1）
|
1.01703
|
-1.23342
|
.56694
|
-.35055
|
|
金融机构存款余额
（亿元，ZX2)
|
1.22120
|
.07462
|
-.07192
|
-1.22390
|
|
金融机构贷款余额
(亿元主成分分析，ZX3)
|
1.42170
|
-.34353
|
-.16524
|
-.91293
|
|
金融业从业人员数
（万，ZX4）
|
1.28320
|
-.95386
|
-.60587
|
.27653
|
|
金融机构存贷款比率(ZX5)
|
1.33892
|
-.69488
|
.18643
|
-.83047
|
|
上市公司数目（ZX6）
|
-.65991
|
1.31982
|
.21997
|
-.87988
|
|
保险深度（ZX7）
|
.54211
|
-1.22073
|
1.04133
|
-.36271
|
|
银行竞争力（ZX8）
|
.50000
|
-1.50000
|
.50000
|
.50000
|
|
GDP增长率（ZX9）
|
-.21501
|
.56685
|
.95778
|
-1.30962
|
|
全年地方财政支出增长率
（亿元，ZX10）
|
-.44625
|
1.47358
|
-.73919
|
-.28814
|
|
普通高等学校在校人数
（含研究生，万人，ZX11）
|
.16460
|
-.66865
|
1.34719
|
-.84315
|
表4 解释总方差
|
Component
|
Initial Eigenvalues
|
Extraction Sums of Squared Loadings
|
| Total |
% of Variance
|
Cumulative %
|
Total
|
% of Variance
|
Cumulative %
|
|
1
|
6.138
|
55.802
|
55.802
|
6.138
|
55.802
|
55.802
|
|
2
|
2.967
|
26.971
|
82.773
|
2.967
|
26.971
|
82.773
|
|
3
|
1.895
|
17.227
|
100.000
|
1.895
|
17.227
|
100.000
|
|
4
|
8.04E-016
|
7.31E-015
|
100.000
|
|
|
|
|
5
|
2.27E-016
|
2.07E-015
|
100.000
|
|
|
|
|
6
|
1.32E-016
|
1.20E-015
|
100.000
|
|
|
|
|
7
|
3.85E-018
|
3.50E-017
|
100.000
|
|
|
|
|
8
|
-4.46E-017
|
-4.06E-016
|
100.000
|
|
|
|
|
9
|
-1.40E-016
|
-1.27E-015
|
100.000
|
|
|
|
|
10
|
-3.61E-016
|
-3.29E-015
|
100.000
|
|
|
|
|
11
|
-1.04E-015
|
-9.46E-015
|
100.000
|
|
|
|
根据因子载荷矩阵（表5）计算各主成分的表达式：
F1=0.162ZX1+0.082ZX2+0.116ZX3+0.121ZX4+0.142ZX5-0.11ZX6
+0.145ZX7+0.136ZX8-0.009ZX9-0.14ZX10+0.1ZX11
F2=0.021ZX1+0.0235ZX2+0.15ZX3-0.125ZX4+0.128ZX5+0.246ZX6
+0.041ZX7-0.158ZX8+0.314ZX9+0.107ZX10+0.173ZX11
F3=-0.036ZX1+0.269ZX2+0.288ZX3+0.293ZX4+0.162ZX5-0.05ZX6
-0.23ZX7-0.152ZX8-0.19ZX9+0.211ZX10-0.317ZX11
表5 因子载荷矩阵
根据解释总方差表，用每个主成分上的特征根，可得金融实力得分表达式：Z=6.138F1+2.967F2+1.895F3
将四个城市对应的指标值代入，计算可得四个城市的金融实力得分分别为37776.66，27727.4，28015.92，21963.09，如下图所示：
图1 所选城市金融实力
（1，2，3，4分别代表杭州、苏州、南京、宁波）
根据得分，我们可以发现，杭州金融实力明显领先于其他三个城市，其次为南京、苏州和宁波；同时，南京和苏州得分较接近，说明这两个城市具有相当的竞争力。
四、结论
通过对上述各影响金融能力的因素分析及样本城市的最终得分研究中，我们可以发现，金融实力的强与弱不是由某个单因素决定，而是各类因素的共同作用的结果。
首先，较大的金融规模是一个地区强大金融实力的必要前提。只有在金融规模达到一定的程度后，该地区的金融实力才有可能提高，即只有量变才能达到质变。因此，提高金融实力必须扩大金融规模。
其次主成分分析，多层次的金融结构是金融实力提高的保障。金融业覆盖的领域方方面面，除了证券、银行、保险等虚拟经济外，还与实体经济有着紧密的联系。一旦金融市场出现资金链的锻炼就会影响整个城市的发展，从而又反作用于金融业的发展。发达的金融市场为资金的便利流通提供了保障，同时，也为经济发展提供了风险转移机制，降低金融业的风险。
第三，金融质量是金融实力强弱的具体表现。金融实力的强弱仅从金融规模和结构判断是不够的，金融质量才是真正金融实力的真正反映。较高的金融质量意味着该地区企业融资方式的便利程度、投资结构的合理及经济发展的稳定。
第四，金融可持续力的发展决定金融能力持久发展。金融业瞬息万变，金融业的可持续发展力为金融业的相对稳定提供了保障，有利于金融业在将来更好的发展。因此，对于金融可持续力的建设也是提高金融能力的有效手段。
城市金融能力取决于诸多因素，构建城市金融能力评价指标体系为城市金融发展提供了一个参考依据，对于提高城市金融能力具有导向作用，有利于金融实力的整体提升。
参考文献：
[1]胡坚，杨素兰.国际金融重心评估指标体系的构建[J].背景大学学报（哲学社会科学版） ,2003（09）.
[2]叶永刚，张培.中国金融监管指标体系构建研究[J].金融研究,2009（04）.
[3]姚洋，高印朝.金融中心评价指标体系研究[J].金融论坛，2007（05）.
[4]高珊，杜慧滨.金融中心竞争力评价指标体系构建及应用[J].商业时代,2009（20）.
[5]冯毓婷，蔡文彬.我国金融可持续发展力指标体系的构建[J].统计与决策，2008（09）
[6]王仁祥，邓平.创新性城市建设中金融支持度的评价与指标体系设计[J].海南金融,2008（02）.
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