中国城市金融生态环境评价报告样本Word格式文档下载.docx
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其二，它首次用数据告诉世人：
形成巨额不良资产和金融风险原因，不仅来自金融部门本身，还广泛地来自作为金融部门运行环境非金融部门，而且，用调查数据来衡量，来自后者原因可能占据主导地位。
基于人民银行调查和其后部分相关研究，大家清楚地看到，造成银行不良资产和金融风险原因，远比大家直观感受到要复杂得多。
在大约念上，这些原因能够分为金融部门本身和金融部门经营环境两大类。
前者既归因于金融部门本身治理结构不合理、内部管理不完善和风险管理制度不健全等等，也归因于金融监管当局监管不力乃至监管不妥。
后者包含范围更广。
举凡法治不完善、计划和行政不妥干预、各类不合金融规律政策性安排、地方政府参与和干预，和经济发展情况、社会信用环境、社会保障制度发展等等，全部可能对金融风险形成和发展带来或强或弱影响。
这意味着，在制订中国金融风险管理（或，如大家常说，防范和化解金融风险）战略时，我们不仅应强调加强金融部门本身建设，同时也应强调改善那些作为金融部门服务对象同时也组成其生存条件各类非金融环境。
分析深入到这一层面，金融生态概念实际上已经呼之欲出了——正像一切科学门类发展到成熟阶段时就需要找到合适数学表示方法一样，在分析金融风险成因过程中，当风险多种表现及其形成原因渐次被揭示出来，当各类原因之间错综复杂相互关联已经被初步认识以后，大家就迫切需要找到一个更为成熟、更为全方面、更为系统、更能刻划其本质科学范围来对之加以分类和描述。
经过近两年热烈讨论，理论界多数人全部倾向于认为：
金融生态正是这么科学范围。
二、金融生态界说
金融生态是个仿生概念。
在中国，周小川博士（）最早将生态学概念系统地引申到金融领域，并强调用生态学方法来考察金融发展问题。
她指出：
应注意经过完善法律制度等改善金融生态环境路径来支持和推进整个金融系统改革和发展。
徐诺金（）则试图在周小川基础上直接用生态学概念分析金融生态系统特征，并探讨了中国目前金融生态情况。
除此之外，叶德磊（）、魏革军（）也从不一样角度探讨过和金融生态相关问题。
既然是一个仿生概念，金融生态概念就能够从自然生态概念中引申出来。
根据生态学对于自然生态系统定义，生态系统（eco-system）指是由生物群落及其赖以生存物理环境共同组成动态平衡系统。
自然界中当然存在着多个多样生态系统，但各类生态系统基础上全部是由两大部分组成，即生物群落和物理环境，或称之为生命系统和环境系统；
其中，生物群落则由生产者、消费者和分解者（小型消费者）组成。
详见图2-1。
在自然界中，生物群落和物理环境是相互依存和相互影响，经过复杂营养关系，它们结合为统一大系统。
没有物理环境，生物得不到赖以生存多种物质，所以就失去了生存空间和条件；
失却生物，环境就是无生命物质堆积。
在一个健康、成熟生态系统中，生产者、消费者和还原者相互生成，它们共同组成生物群落；
作为生物群落，它们又同其赖以生存物理环境之间进行着永不止息物质循环和能量流动。
这种循环和流动保持着动态平衡，生态系统便得以存在和发展下去。
可见，分析并刻划生态系统标准有三。
其一，根据某一特征并依据分析需要，对纷繁复杂生态系统要素进行科学分类，集合出若干含有共同特征子系统，由以刻划生态系统结构特征；
其二，探寻各子系统之间依存、制约、生成和动态平衡关系，刻划生态系统功效特征；
其三，在把握生态系统结构特征和功效特征基础上，从总体上刻划生态系统维持、嬗变、演化动态平衡过程。
毫无疑问，我们在界说金融生态系统时，必需遵照上述标准。
参考生态学对生态系统分析，依据自然生态系统结构原理和自然生态系统长久演化结构特征和功效特征，我们能够把金融生态系统界说为由金融主体及其赖以存在和发展金融生态环境组成，二者之间相互依存、相互影响、共同发展动态平衡系统。
详见图2-2。
这里金融主体，指是金融产品和金融服务生产者。
它既包含金融机构和金融市场这些直接提供金融产品和金融服务主体，也包含那些以制订政策、确定规范、进行调控和实施监管为职能，从而直接影响金融机构和金融市场运行，同时也直接影响金融产品和金融服务供给之种类、规模、价格、质量、范围等金融决议机构和金融监管机构。
这里金融生态环境，则指是由居民、企业、政府和国外等部门组成金融产品和金融服务消费群体，和金融主体在其中生成、运行和发展经济、社会、法治、文化、习俗等体制、制度和传统环境。
同自然生态系统一样，在金融生态系统中，金融主体和金融生态环境也是相互依存和相互影响。
首先，金融生态环境组成金融主体服务对象和活动空间，它决定着金融主体生存条件、健康情况、运行方法和发展方向；
其次，金融主体则以其生产并分配信息、引导资源配置、提供管理风险之手段强大功效，对金融生态环境发展发挥着主动反作用。
然而，和通常自然生态系统不一样，金融生态系统各个要素和子系统全部是由活动着人群（居民、企业、政府、国外）或人群活动积淀（社会、经济、法治、文化、习俗等等）形成。
换言之，金融生态系统无所不在地带有些人印记，“人”是整个金融生态系统关键，所以，金融生态系统又有着不一样于自然生态系统特点。
首先，人是社会人，也就是说，人活动天然含有“社会性”或“外在性”。
所以，尽管我们能够效法自然生态系统，在概念上将金融生态系统分别为金融主体和金融生态环境两大类，不过，人经济交易和社会交往，和在这些交易和交往过程中“溢出”效果，却使得金融生态环境展现出比自然生态环境复杂得多情形。
比如，在自然生态系统中，“主体”和“环境”边界是清楚（生命和非生命），而在金融生态系统中，人活动既存在于提供金融产品和金融服务金融主体之中，又存在于消费这些产品和服务消费者之中，同时，还会强烈地影响作为金融主体活动之环境经济制度、社会制度、法制环境、文化传统等等。
所以，在金融生态体系中，金融主体和金融生态环境之间界限常常并不十分明晰，而且，她们之间互动关系是常常、立体和多样化，从而是更为复杂。
所以，改变人，改变人观念，改变人在其中活动多种多样制度，是优化金融生态体系关键内容。
其次，因为在本源意义上是经济和社会发展决定着金融业发展，所以，在金融主体和金融生态环境之间互动关系中，分析关键应该置于金融生态环境对金融主体行为及运行结果影响方面。
我们看到，不一样环境要素会对金融主体产生不一样约束并决定其选择空间，从而使得金融主体行为出现不一样特征。
良性金融生态环境能够有效预防金融主体机会主义行为，促进其将多种成本内在化到自己治理结构之中。
这就是一个金融运作成本低、效率高，对金融主体行为含有良好正向激励功效和约束功效制度结构。
所以，所谓改善金融生态环境问题，说到底是要对现存制度结构缺点进行改造、优化，形成正向激励机制，有效地抑制和根除金融主体产生机会主义行为基础，使之更有利于金融主体去追求降低金融运作成本和提升效率。
简言之，金融生态是一个很关键且含有发明力仿生学概念，它借用生态学理论，为我们了解金融体系运行及其同社会环境之间相互依存、相互影响动态关系，提供了新科学视角。
它以比较完整且科学分析结构告诉世人：
金融体系绝非独立地发明金融产品和金融服务系统，它运行更广泛地还包含其赖以活动之区域政治、经济、文化、法治等等基础环境要素，还包含这种环境组成及其改变，和它们造成主体行为异化对整个金融生态系统造成影响。
所以，管理金融风险，提升金融效率，应该成为一个全社会共同努力工作；
而且，从生态学见解来看，经过完善金融生态环境来提升金融效率和管理金融风险，可能含有更为根本意义。
三、本项研究技术路线
中国是一个幅员广阔国家。
因为经济发展水平、经济结构、对外开放程度、历史文化传统、社会习俗乃至地理环境存在很大差异，地域差异一向就是中国经济一个突出现象。
另外，更为值得关注是，中国经济市场化改革在相当程度上是由政府推进、关键依靠政策规范和法令来展开强制性制度变迁，多年实践表明，由此转轨经济格局而形成各地域经济、金融、社会、法治和其它制度环境差异是影响银行贷款质量乃至金融体系稳定关键系统性原因之一。
假如根据信贷资产质量来衡量，中国区域间存在着巨大差异。
最差地域和最好地域不良资产率竟然能相差10倍以上。
这种情况形成，当然不可能从宏观层面，而只能从各地域之间差异这种区域结构层面找到原因（相关中国金融生态研究理论立足点我们将在后续系列汇报中刊出）。
在我们看来，中国各地域之间金融生态环境存在着巨大差异正是其根本原因。
鉴于此，在中国经济体内研究金融生态环境问题，分析立足点应该放在地域层面上。
中国地域又能够分为若干级次，所以，理论上说，省（地域、直辖市）、城市（地级）、县乃至乡镇均可作为分析对象。
本汇报选择城市作为基础分析对象。
我们理由是：
第一，依据对GDP贡献来衡量，中国经济活动关键部分是由城市承载，所以评价城市金融生态有着较大实践意义；
第二，从功效上看，城市总是组成某一区域经济活动中心，它和其周围地域形成了物资、人员、资本、信息相互交流有机整体；
第三，分析对象应该是一个有着清楚边界，本身形成能够识别并区分和其它地域整体功效经济体，而城市正是这么一类经济体。
相比起来，省（区）关键是一个地理和社会概念，它经济意义更多是一个松散若干地域经济活动简单加总；
而县域经济则或过小，或实际上被覆盖在相邻城市经济之下。
依据我们建立中国金融生态研究理论框架（见后续系列汇报），本汇报确定了以下9项用以评价城市金融生态环境原因，它们分别是：
（1）经济基础、
（2）企业诚信、（3）地方金融发展、（4）法治环境、（5）诚信文化、（6）社会中介发展、（7）社会保障程度、（8）地方政府公共服务、（9）金融部门独立性。
（一）方法论
在日常生活中，我们经过揭示并描绘某一事物多方面特征来对该事物进行全方面勾画。
同理，我们在对经济现象进行综合评价时，也要筛选出能够反应该经济现象多维度指标，并把这些指标经过某种方法集合起来。
假如将指标看成变量，而将被评价对象看成一个几何上高维空间上一个点，则该点位置是由这些变量共同决定。
换言之，从几何角度来看，综合评价对象就是高维空间中部分点，综合评价问题也就是确立一套评定基准，对这些点做出总体评价，确定它们具体位置，并对选定若干点进行排序。
传统评价方法是建立在对评定对象有较为全方面把握基础之上。
这种评价方法潜在前提，是对评价对象影响原因及这些原因作用方向、力度等全部有明确或大致明确定性判定。
故此，传统综合评价方法逻辑次序便是：
首先确立各维度权重，以后将各子维度简单线性加总，形成综合评价指标。
其中，权重之确定，或经过教授评定法（属于主观判定方法），或经过因子分析法（属于纯客观方法）。
通常说来，教授法在评判时可能因指标太多而无法综合和分别考虑，所定权重存在粗糙、不正确弊端；
而因子分析法则可能会遇上无法采集数据或数据瑕疵（异常数据关系）问题，从而使得评定结果和现实逻辑产生矛盾。
对于处于转轨阶段中国经济而言，各地域经济和金融发展水平极端不平衡，政治、法律、社会诚信状态和制度建设差异巨大。
在纷繁复杂不良贷款形成机制中，归因于生态环境原因到底应该包含哪些方面，和这些原因作用方向和力度尚不为我们所尽知，或说很模糊。
对一个陌生领域进行初始研究阶段，若简单采取传统含有统一形式结构化（参数化、线性）评定方法来评价，在理论上可能失之粗糙，在实践上则缺乏可操作性，尤其是，这么做极易陷入权重确定方法无谓争议，从而减损评价结果科学性。
鉴于此，本研究采取了非结构化（非参数化）评定方法——数据包络分析技术。
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）作为一个前沿分析工具，其要旨是依据一组相关输入－输出观察值来估量所谓“有效生产前沿面”。
理论上能够证实，DEA有效性和对应多目标计划问题Pareto有效解（或非支配解）是等价。
DEA能够度量一组多维输入变量（在以一组输出变量为基准情况下）在一个多维空间所能达成最优包络。
如此，假如我们能够确定影响金融生态环境各项原因，然后对它们进行有效组合，便能取得最大程度地解释不良贷款形成生态环境原因数据包络。
显然，利用数据包络分析法来研究金融生态环境问题，其科学性和合理性，首先取决于我们对组成金融生态环境诸原因把握。
换言之，我们对这些原因认知得越正确、越全方面，数据采集质量越高，最终取得综合结果就越靠近于事物本质。
这意味着，在最终确定金融生态环境各项组成原因并确定这些原因影响力和影响方向之前，我们研究必需经过一个经过“试错”来筛选原因过程。
这一过程任务能够被分解为三个阶段，第一阶段，将全部能够想得到可能影响原因输入模型，逐一检验它们对“产出”即城市金融资产质量是否存在影响和影响程度；
第二阶段，经过对全部结果进行比较，舍去相对不关键原因，最终确定那些对金融生态环境产生确定且关键原因；
第三阶段，利用数据包络分析，得出全部分析结果。
要言之，本研究利用数据包络分析模型（DEA），以城市金融资产质量情况（由测评指标测度生成）为产出，以城市金融生态九个组成维度（由分析性指标体系生成）为投入，构建了一个刻画“金融生态环境边界”超曲面，进而得出了刻画城市金融生态环境综合指标。
在此基础上，我们还分析了组成金融生态环境各子要素对综合评价指数贡献。
我们认为，以上数据处理方法回避了传统评价方法很多争议，更关键是，在我们对金融生态环境诸组成要素尚不知晓所以确定这些要素成为全部研究之基础和起点初始研究阶段，采取这种方法无疑是科学且合理。
（二）数据采集
本项研究采取数据关键来自四个方面。
1、各地域经济、社会等方面客观指标，直接取自～《中国城市经济年鉴》、《中国统计年鉴》、国家相关部委专业年鉴、能够搜集到各省（市、自治区）和城市统计年鉴等。
这些数据全部属于国家标准统计数据。
2、在央行调查统计司、金融市场司及研究局等相关部门协调下所取得全国291个地级市信贷质量、结构和当地经济、金融发展数据。
这些数据组成了我们对城市金融生态现实表征测度基础。
3、中国部分研究单位先前从事相关研究部分数据和结果，诸如中国社科院财贸所《城市竞争力汇报》中相关城市经济、社会等方面相关评价结果，国民经济研究所《地域市场化进程汇报》，国家信息化教授咨询委员会对～中国城市政府电子政务情况评价结果等等。
4、问卷调查。
此次研究中，我们在央行调统系统调查通道内，对区域经济、金融、司法、制度和社会文化等等若干问题进行了问卷调查。
考虑到问卷调查实施现实可行条件，本汇报只选择了中国含有相当程度代表性和相对可比性50个大中城市进行问卷调查。
此次调查共发放了8000份问卷，累计回收6753份有效问卷。
（三）分析路径
本研究主旨是要回复城市金融生态环境“是什么”和“为何”两个相互关联问题，即，我们不仅要回复各被评价城市目前金融生态环境在某一期间内居于何种状态，更要经过一个因果分析过程往返复各该城市金融生态环境为何会处于这种状态。
毫无疑问，后者是我们分析关键，这就是说，本项研究根本出发点是为改善城市金融生态环境提供比较可靠政策依据。
为充足表现这一主旨，本项研究设计了以下递进三层分析架构。
1、第一层次：
城市金融资产质量等级测度
这一层次分析要旨是：
从经济产出角度设计一套表现指标，关键利用现有金融体系数据，形成“测评（显示性）指标体系”。
所谓测评指标，指是各区域业已形成金融资产质量指标（关键包含银行部门信贷资产、非信贷资产和表外业务质量）。
采取层次分析法对该指标体系进行处理，我们得到测度各城市金融资产质量综合情况分值。
很显然，这套指标最直接反应了各城市信用风险差异历史和现实状况，能够视为反应各城市金融生态环境现实情况指标体系。
利用这套测评指标体系，我们即可对各城市金融资产质量（或说是金融生态环境现实情况）做出评价并对应排出次序。
这个评价及其排序本身就有很强分析意义。
其一，它们综合且直观地显示了各城市金融资产质量情况及其表现形式、和在被评价城市中相对地位；
其二，它也组成了银行部门地域信用评级一个基础；
其三，作为本项目研究“产出”方，它组成我们深入分析中国城市金融生态环境基础之一。
不过，在使用这套评价指标时必需注意以下两点：
第一，城市金融资产质量好坏是受到多方面原因影响。
正如本研究自始至终所强调那样，其中现有金融部门本身运行中出现问题，即所谓金融生态主体原因，也有金融生态环境问题，即所谓体制性原因，如政府、法律、中介、诚信文化、地域经济基础差异等等。
在分析意义上，城市金融资产质量指标只能反应、但却不能解释那些造成不良资产形成金融生态环境原因。
而正如本汇报所指出，金融生态环境原因可能是影响中国金融资产质量最关键原因。
第二，金融资产质量指标比较全方面地反应出各个城市金融资产质量现实情况。
不过，一样因为这种质量是由多方面原因造成，所以在年度间它们表现出不稳定状态。
这一点，从附录B中和该指标排位波动中能够显著地看出。
说到根本上，造成各城市年度金融资产质量排名展现较大波动性，即带有显著偶发性事件特征原因能够归结为两点：
（1）该指标存在一定滞后性，而且，经济周期原因对其影响较大。
举例来说，在经济景气周期上升阶段，很多潜在风险性原因可能被临时掩盖；
而当经济景气周期发生改变，这些潜在风险原因就可能立即显现，并立即改变各城市金融资产质量。
这意味着，单一时期金融资产质量并不能完全、立即、正确地反应城市金融生态环境存在关键问题；
（2）该指标易受偶发性原因冲击。
诸如原油、有色金属等大宗商品价格波动等国际原因冲击，全部会显著改变部分资源型城市资产质量；
而国家多种差异性政策出台，也会大大改变受政策影响各城市金融资产情况。
在这种偶然且比较猛烈波动中，城市金融生态环境这种稳定制度原因影响，往往会被掩盖。
比如，在金融资产质量评价指标中，石油城克拉玛依不良率极低，但我们并不能所以就简单地推断该城市金融生态环境就优于上海；
再如，国家西部开发和东北振兴战略实施，多种优惠和倾斜政策采取，可能使这些地域金融资产质量在短期内取得较大改善，但我们一样也不能就此推断这些地域金融生态环境已经得到改善。
诚如周小川行长所说，地域金融生态改善是一个“化学改变”，这种化学改变不会发生得很快，而是要经过较长时间努力才能实现。
总而言之，对于本汇报而言，城市金融资产质量评价只是评价城市金融生态环境第一个步骤，它全方面地告诉了我们部分“果”，但却短于分析其中“因”。
为了全方面揭示影响城市金融资产质量金融生态环境原因，我们分析还须深入深入。
这就有了本项研究第二个层次分析。
2、第二层次：
城市金融生态环境评价解释性指标
在这个层次研究中，我们关键是从要素投入角度设计了一套解释性指标，从而形成了评价城市金融生态环境“分析（解释性）指标体系”。
分析（解释性）指标表现反应是组成城市金融生态环境关键决定原因。
所以，第二层次研究实际上是对第一层次形成之“果”进行“因”解析过程。
经过反复“试错”和筛选，我们最终确定了九大类原因（维度），分别从经济基础、法制环境、地方政府诚信、社会诚信文化、社会中介服务、社会保障、企业诚信、地方金融发展、金融部门独立性等角度刻划了这些影响金融资产质量金融生态环境之“因”。
这里需要说明是，上述九大类原因每一类全部是由一系列基层指标生成，而每一基层指标又全部是从一个具体侧面来刻画同一类原因。
因为这类基层指标甚多且关系杂乱，我们使用了主成份分析法对它们进行了处理。
我们首先采取主成份法来提取共同因子，然后以共同因子结构新综合变量。
在这个过程中，经济意义不明确部分特定原因在主成份分析中被有效剔除了。
建立这一指标体系目标，在于对各地域组成金融生态环境各类原因做出评价和分析。
这套指标是本研究关键内容，它既组成了我们对地域金融生态环境进行综合评价前提，也为未来对市政债券发行等地域融资活动做深入信用评级提供了基础。
3、第三个层次：
评价指标合成
在第二层次分析基础上，我们深入合成了反应城市金融生态环境综合指数。
具体而言，我们利用数据包络分析模型（DEA），以金融资产质量情况（测评指标）为产出，以城市金融生态九个组成维度（分析性指标）为投入，构建了一个刻画“金融生态环境边界”超曲面，得出反应城市金融生态环境综合指标。
同时，我们还分析了金融生态环境组成各类子要素对综合评价指数贡献。
（四）和相关结果映证
上述分析显示，在中国，城市金融生态环境确实是影响金融资产质量高低最为关键原因。
经过对和数据分析，我们发觉：
金融生态环境原因大致能够解释70%以上不良资产形成原因，其中，为73%，为77%（详见图5－1、图5－2）。
这和央行所做一次相关中国金融不良资产形成之原因分析结论基础上吻合（在那次调查中，得出结论是，中国金融业不良资产有80%是由银行体系之外原因造成）[1]。
不过，除了选择原因更为全方面之外，本项研究和央行调查还存在着重大方法论区分：
其一，央行调查基础上是一项诸原因分类归纳，属于抽样统计分析范围，而本研究所采取则是技术上居于前沿数据包络分析方法；
其二，央行调查关键依据银行体系数据，侧重从“果”方面来归纳中国不良资产形成原因；
而本研究则以金融数据为评价起点，关键采取银行体系之外数据，而
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