2.3 金融生態(tài)理論

本文從我國學(xué)者著重研究的金融生態(tài)內(nèi)涵、金融生態(tài)評價指標(biāo)的構(gòu)建以及金融生態(tài)實證分析這幾個方面對我國金融生態(tài)相關(guān)文獻進行回顧。

2.3.1 金融生態(tài)內(nèi)涵研究

在學(xué)術(shù)界，關(guān)于金融生態(tài)的具體概念一直沒有統(tǒng)一的定義。

白欽先（2001）認(rèn)為，金融資源的開發(fā)利用可以擴大社會的資源基數(shù)，提高資源的利用效率，一國經(jīng)濟的金融生態(tài)環(huán)境則由金融資源的開發(fā)利用過程和效率狀態(tài)構(gòu)成[46]。

周小川（2004）將生態(tài)學(xué)方法引入金融學(xué)研究當(dāng)中，并強調(diào)了生態(tài)學(xué)方法對金融研究發(fā)展的重要性，他認(rèn)為金融生態(tài)主要是指國家法律制度、市場信用制度、社會中介制度、企業(yè)改革進度和銀企關(guān)系等等金融運行的環(huán)境體系[47]。

通過生態(tài)學(xué)概念來類比金融學(xué)的運行環(huán)境，蘇寧（2005）認(rèn)為外部環(huán)境主要包含經(jīng)濟、法制、信用以及市場環(huán)境等一系列影響金融運行的環(huán)境[48]。

從金融主體與金融生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系角度出發(fā)，李楊（2005）把金融生態(tài)定義為影響金融主體生存與發(fā)展的金融生態(tài)環(huán)境，并且金融主體與金融生態(tài)環(huán)境相互影響，相互依存[49]。

通過研究與類比金融學(xué)與生態(tài)學(xué)相關(guān)理論，徐諾金（2005）認(rèn)為生態(tài)金融是金融組織內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境之間的通過長期的分工合作、相互關(guān)聯(lián)而相乘的具有特點功能的動態(tài)平衡系統(tǒng)[50]。

謝太峰（2006）進一步完善了概念，他認(rèn)為金融生態(tài)是指金融活動主體在運行的過程中與其外部環(huán)境之間的相互作用與相互影響而形成的具有關(guān)聯(lián)性和適應(yīng)性的動態(tài)平衡系統(tǒng)[51]。

沈軍（2008）則是從系統(tǒng)與資源的視角去研究金融效率與金融生態(tài)之間的關(guān)系，他將金融生態(tài)定義為具有適應(yīng)性特征的金融主體在一定時期內(nèi)與金融環(huán)境之間在相關(guān)機制與資源循環(huán)的過程中，相互影響、相互作用和彼此關(guān)聯(lián)的動態(tài)平衡系統(tǒng)[52]。

2.3.2 金融生態(tài)系統(tǒng)指標(biāo)體系

通過分析研究國內(nèi)外相關(guān)文獻，尤其是研究金融生態(tài)指標(biāo)體系，我國學(xué)者通過分析和研究并結(jié)合我國實際情況提出了很多金融生態(tài)評價指數(shù)體系。其中最具影響力的應(yīng)當(dāng)是李楊等學(xué)者在2005年發(fā)表的《中國城市金融生態(tài)環(huán)境評價》[53]，這份評價報告對金融生態(tài)的分析主要是通過定性與定量分析相結(jié)合的方法，通過對金融生態(tài)產(chǎn)生影響的經(jīng)濟、金融、法制等環(huán)境因素分為9個維度，通過對我國三大區(qū)域、50多個重點城市的金融環(huán)境和我國291個城市的金融資產(chǎn)質(zhì)量進行了考察分析，將金融生態(tài)環(huán)境分為5個等級，并將這些城市進行了歸類。該評價體系在后來研究金融生態(tài)中得到了發(fā)展與完善，其中中國社科院金融研究所就李楊所提出的9個維度提出了改進，他們通過研究9個維度的內(nèi)在聯(lián)系并結(jié)合我國轉(zhuǎn)型時期的經(jīng)濟體制現(xiàn)實，提出了金融信用的建設(shè)、政府對經(jīng)濟的干預(yù)程度、經(jīng)濟運行質(zhì)量、地區(qū)金融發(fā)展4個方面指數(shù)和15個分項指數(shù)以及42個二級分項指數(shù)來評價地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境。

中國人民銀行洛陽中心支行課題組（2006）則選取了127項定量指數(shù)與37項定性指數(shù)，采取了包括經(jīng)濟基礎(chǔ)、社會信用及法制環(huán)境、金融資源3個目標(biāo)層和14個標(biāo)準(zhǔn)層的定量指數(shù)和金融法律法規(guī)的健全程度及執(zhí)行情況、信用機制的完善情況、金融活動的政策支持程度、政府支持及干預(yù)程度4個標(biāo)準(zhǔn)和37項指標(biāo)的定性分析，運用層次分析法對金融生態(tài)進行了量化分析[54]。其中定性評價主要是通過調(diào)查問卷的形式讓相關(guān)專家和機構(gòu)進行打分來獲取資料。

汪祖杰、張軼峰（2006）則是通過構(gòu)建一套4個不同層次的指數(shù)體系來評價金融生態(tài)環(huán)境，豐富了金融生態(tài)量化研究的成果[55]。具體而言，這套系統(tǒng)自上而下具有4個層次，第一層是通過對下層所得結(jié)果進行定量分析來表示金融生態(tài)環(huán)境綜合性指標(biāo)的目標(biāo)層；第二層是包括微觀和宏觀金融生態(tài)環(huán)境及其子系統(tǒng)的領(lǐng)域?qū)樱坏谌龑觿t為標(biāo)準(zhǔn)層，主要是將第三層各個系統(tǒng)具體細(xì)化；第四層為具體指數(shù)層。以第四層指數(shù)為基礎(chǔ)，測算出目標(biāo)層的綜合指標(biāo)以期對金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行定量評價。

唐賽（2010）[56]對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境的績效進行了實證分析，認(rèn)為農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境絕大部分是獨立信息，并通過因子分析方法的運用和計算得以充分表現(xiàn)出來。由15個金融生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)構(gòu)成的評價指標(biāo)體系，反映了我國各省、自治區(qū)、直轄市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境的總體得分和排序情況。結(jié)果顯示：農(nóng)村地區(qū)金融發(fā)展?fàn)顩r、法制環(huán)境完善程度、經(jīng)濟基礎(chǔ)、社會保障普及程度以及平均道德水平高低對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境具有重要影響。

很多學(xué)者在論文中分別提出各自的指標(biāo)體系，解釋自己研究方向中所涉及的問題，主要有學(xué)者張曉鋒（2007）[57]、趙連飛（2008）[58]、王穎（2011）[59]、段福印（2011）[60]等。

2.3.3 金融生態(tài)實證研究

隨著金融生態(tài)研究的不斷深化與拓展以及評價方法的不斷發(fā)展，我國學(xué)者對于金融生態(tài)的實證研究方法也在不斷更新，其中以主成分分析法（PCA）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次分析法（AHP）、面板數(shù)據(jù)模型等最為常用。

（1）基于DEA的實證研究

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法又稱為DEA，主要是通過運用輸入與輸出數(shù)據(jù)，建立起相關(guān)模型來進行效率評價。李楊（2005）首先運用了DEA對金融生態(tài)的效率展開了分析[53]。他通過大量的數(shù)據(jù)收集，以城市作為決策單元，以生態(tài)金融的經(jīng)濟基礎(chǔ)等9個要素作為投入指標(biāo)，并對我國50個大中城市的金融生態(tài)質(zhì)量進行了考察，評價了我國291個城市的金融資產(chǎn)質(zhì)量情況。通過分析得出：在9個投入要素中，地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)、地區(qū)金融發(fā)展情況、金融部門的獨立程度、金融誠信問題與金融發(fā)展5項要素對于城市金融生態(tài)環(huán)境的發(fā)展起主導(dǎo)作用，其影響比例高達3/4以上。該分析結(jié)果為后來金融生態(tài)的實證研究起到了良好的借鑒作用，后來國內(nèi)很多學(xué)者遵循這一思路通過DEA方法對生態(tài)金融進行了分析，生態(tài)金融在各區(qū)域間的發(fā)展是不平衡的。張世曉（2009）在參考李楊生態(tài)效率評價的基礎(chǔ)上，運用DEA模型對武漢城市圈的金融生態(tài)進行了分析，結(jié)果表明，在武漢城市圈內(nèi)各地區(qū)具金融生態(tài)效率差異較大[61]。朱順君、周蕙民、逯進（2012）通過大量的數(shù)據(jù)收集，以山東省2003—2010年8年各市區(qū)的面板數(shù)據(jù)作為樣本，利用DEA模型對各市區(qū)金融生態(tài)效率進行了分析[62]。分析結(jié)果表明，盡管山東省全省生態(tài)金融效率較高，但是各市區(qū)之間還是存在著較大的金融生態(tài)效率差異。

（2）基于主成分分析的實證研究

主成分分析法（PCA）是利用降維的思想把相關(guān)聯(lián)的多指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種分析方法，并且其優(yōu)點是無須確定各指數(shù)權(quán)重。汪祖杰、張軼峰（2006）首次在國內(nèi)運用PCA構(gòu)建了安徽省的金融生態(tài)評價指數(shù)，同時用坎蒂雷賦權(quán)法對準(zhǔn)側(cè)層各指數(shù)確定權(quán)重[55]。通過對安徽省1999—2003年15年的數(shù)據(jù)分析，自上而下對4層指數(shù)展開分析，并最終算出了目標(biāo)層的綜合指數(shù)，結(jié)果表明：在安徽省1999—2003年15年間金融生態(tài)環(huán)境穩(wěn)中上升。更進一步將金融生態(tài)環(huán)境由高到低分為優(yōu)秀、良好、普通、不佳和極差5個層次。在前面學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，蔣滿霖、王彪（2008）對安徽省2002—2006年5年金融生態(tài)質(zhì)量進行了評價，并且在評價上更進一步對安徽農(nóng)村金融生態(tài)發(fā)展情況進行了動態(tài)預(yù)測[63]。陳晨（2012）在采用主成分分析法的基礎(chǔ)上，通過建立合理的指標(biāo)體系，以皖江城市帶示范區(qū)為研究對象，通過對示范區(qū)10個城市金融生態(tài)質(zhì)量的評價，最終得出了在示范區(qū)中各城市之間金融生態(tài)環(huán)境的差異化情況[64]。

（3）基于AHP的實證研究

層次分析法又稱為AHP，主要適用于對難以完全用定量方法來分析的多目標(biāo)問題，采用定性與定量分析相結(jié)合的處理方法。中國人民銀行長沙中心支行課題組（2008）在結(jié)合專家調(diào)查與層次分析法的基礎(chǔ)上對2007年株洲市5個市縣的數(shù)據(jù)，通過建立的金融生態(tài)指標(biāo)體系進行了分析并最終對模型進行了驗證[65]。鄭孝肖（2010）通過層次分析法定量化相關(guān)定性指標(biāo)，對于9項指數(shù)賦予不同的權(quán)重并進行了評價。其中，他運用的指數(shù)主要來自于中國社科院金融研究所的《中國城市金融生態(tài)環(huán)境評價報告》中提出的反映金融生態(tài)質(zhì)量的9個指標(biāo)[66]。常相全、張守風(fēng)（2008）首先對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境進行了分析，在分析農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境特點的基礎(chǔ)上結(jié)合層次分析法和其他方法對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境進行了研究，以山東省農(nóng)村金融生態(tài)為樣本，借鑒了AHP/DEA的最新成果進行了實證分析與案例研究[67]。呂俊（2010）以前人的金融生態(tài)研究為參考，以安徽省2000—2007年8年的金融生態(tài)為樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合安徽省具體特點，采用了因子分析和層次分析法，最終測算出金融生態(tài)最終得分，分析結(jié)果為安徽省金融生態(tài)發(fā)展提供了借鑒與幫助[68]。

（4）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實證研究

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在處理多因素、多條件下模糊信息問題的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。張瑞懷（2006）以湖南省86個市縣的金融生態(tài)為樣本，采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并通過把相關(guān)定性因素定量化來描述，最終對湖南省農(nóng)村市縣的金融生態(tài)問題做出了差異化分析，并以結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)進行了排序[69]。王明等（2009）則是在采用BP神經(jīng)系統(tǒng)對5個縣城2007年度的金融生態(tài)數(shù)據(jù)為樣本，更深層次地采用了嫡值法及復(fù)相關(guān)系數(shù)法對數(shù)據(jù)模型進行了分析，證明了結(jié)合嫡值法及復(fù)相關(guān)系數(shù)法的層次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效反映5個縣城的真實金融生態(tài)情況，并且在方法上具有很好的互補性和區(qū)分度[70]。

（5）基于面板數(shù)據(jù)模型的實證研究

面板數(shù)據(jù)回歸方法也是我國學(xué)者在研究金融生態(tài)問題時采用的重要方法，其中就包括：寧文娟、韓占兵（2008）運用三種不同面板數(shù)據(jù)模型對于我國西部金融狀況做了分析并解釋了存在的問題[71]。向琳等（2009）則是將研究的方向指向農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境，他通過將農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境與地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增長聯(lián)系起來并建立模型，通過分析得出影響我國農(nóng)村金融生態(tài)發(fā)展的主要因素是地區(qū)經(jīng)濟狀況、地方人民生活水平和當(dāng)時居民受教育程度[72]。鄧淇中（2012）則采用了DEA模型和Malmqusit指數(shù)方法，就我國29個省區(qū)金融發(fā)展效率問題，從動態(tài)和靜態(tài)兩個方面進行研究并分析各省份金融生態(tài)發(fā)展差異與變化軌跡，并為協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展提供了科學(xué)依據(jù)[73]。張帥（2015）研究我國31個省份之間生態(tài)效率差異問題，采用了超效率DEA和空間計量模型，就我國31個省份2008—2012年5年的金融生態(tài)進行了測算[74]。