福建省城镇化与金融三大支柱性行业的灰色关联分析

2019-06-11 05:48王晓涵
财讯 2019年6期
关键词:城镇化金融

王晓涵

摘要:城镇化是社会经济发展的重要标志,金融业在城镇化的过程中发挥着举足轻重的作用。银行,证券和保险是金融业的三大支柱行业。本文基于福建省2008-2016年间的数据,运用灰色关联度模型分析了金融业在福建省城鎮化进程中的作用。结果发现,金融业对福建省城镇化发展的支持作用明显,其中,保险业作用最强,银行业次之,证券业最弱。基于此,提出了在城镇化进程中更加注重金融业创新发展,更好地发挥保险业对城镇化的推动作用等建议。

关键词:城镇化;金融;灰色关联模型

一、引言

金融的发展提高了资金配置的效率,一方面有利于为城镇化过程中的基础设施建设,产业转型等提供充分的资金支持,另一方面,金融的进步也在城镇化的过程中为市场提供大量有效管理风险的手段和渠道。近年来,不少学者对金融与城镇化发展之间的关系展开研究。Marton认为金融因素是城镇化存在差异的主要原因。李新光,胡日东,张彧泽发现金融功能的发挥对城镇化的发展有可持续性的作用。吴国培发现近10多年来福建省城镇人口的增加对社会融资的需求加速上升,社会融资对城镇化发展有带动作用,但存在时滞。银行,证券和保险是金融业的三大支柱性行业,这三大金融行业在福建省的发展存在差异,它们各自在与城镇化发展之间的关系也存在差异。从目前的研究情况来看,针对这三大行业与城镇化之间展开的研究相对较少。本文利用灰色关联度模型,分别对这三大金融行业与福建省城镇化发展之间的关联程度进行测算,从而为更好地发挥金融业对福建省城镇化发展的支持作用提供建议。

二、福建省城镇化与三大金融行业灰色关联模型的实证分析

(1)数据来源及说明

本文选取2008-2016年的数据进行分析,从人口,产业和土地三个维度研究福建省城镇化与三大金融行业之间的关联关系。其中,产业城镇化使用二三产业增加值之和占GDP的比重作为评价指标,土地城镇化使用建成区面积作为评价指标。另外,使用福建省银行业总资产作为衡量福建省银行业规模的指标,使用证券市场交易总额作为衡量证券行业规模的指标,使用保费总额作为衡量保险业规模的指标。数据来源于2008年-2016年《福建省统计年鉴》,《福建省金融运行发展报告》,《中国统计年鉴》。

(2)实证结果及分析

通过计算可以得出:在福建省的人口城镇化与银行,证券,保险三大金融行业的规模均有较强的关联性。其中,人口城镇化水平与保险业规模的灰色关联度为0.818334,表明福建省的人口城镇化水平与保险业规模高度相关,人口城镇化水平与银行业规模的灰色关联度为0.761841,人口城镇化水平与证券业规模的灰色关联度为0.658126,银行,证券业的规模均与福建省的人口城镇化水平中度相关。从三个行业的灰色关联度情况来看,保险业是三大金融行业里与人口城镇化灰色关联度最高的行业,表明在福建省实现人口城镇化的过程中,保险业的发展对推动城镇化发展发挥了很强的支持作用,银行业居中,相对而言,2008-2016年这一时间阶段证券业对人口城镇化发展的支持作用相较于其他两个行业相对较弱。

福建省的产业城镇化与银行,证券,保险三大金融行业的规模也有较强的关联性。其中,产业城镇化水平与保险业规模的灰色关联度为0.818435,表明福建省的产业城镇化水平与保险业规模高度相关,银行,证券业的规模均与福建省的产业城镇化水平呈现中度相关,其中,产业城镇化水平与银行业规模的灰色关联度为0.766074,产业城镇化水平与证券业规模的灰色关联度为0.69523。在福建省三大金融行业对产业城镇化的灰色关联度情况分析中可以看出,保险业与产业城镇化的灰色关联度最高,银行业居中,证券业最弱,表明在保险业的发展在福建省实现产业城镇化的过程中也发挥了很强的支持作用。

2008-2016年期间,与人口城镇化,产业城镇化.样,在金融的三大行业中,保险业的规模与土地城镇化的关联程度最高,灰色关联度为0.85588,属于高度相关,银行,证券业的规模则与福建省的土地城镇化水平呈现中度相关,其中,土地城镇化水平与银行业规模的灰色关联度为0.784367,土地城镇化水平与证券业规模的灰色关联度为0.666634。与银行业规模与人口城镇化和产业城镇化的关联程度相比,银行业规模与土地城镇化的关联程度更高。而证券业规模与土地城镇化的关联度则高于其与人口城镇化的关联度,低于其与产业城镇化的关联度。

三、政策与建议

(1)不断推动金融业改革创新发展,更好地推动福建省新型城镇化建设。

(2)提升保险业发展水平,更好地发挥保险业对支持作用。

参考文献

[1]Marton A M,LingeG.Chinas Spatial EconomicDevelopment:Result Landscapes in the Lower Yan-gziDelta[J].The China Journal,2002,8:203.

[2]李新光,胡日东,张彧泽.我国土地财政、金融发展对城镇化支持效应的实证研究——基于面板平滑转换模型[J].宏观经济研究,2015(04):132-141.

[3]吴国培,徐剑波,张奇斌,朱敢,陈福生.福建省新型城镇化的融资特征和动态预测[J].福建金融,2015(06):4-11.

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