2024年农村金融的区域差异及影响因素分析VIP免费

农村金融的区域差异及影响因素分析我国农村金融服务现状的区域差异分析1、指标选择本文选择三类8项具体指标来对20XX年我国农村金融服务水平进行评价。农村金融基础设施建设方面的指标是为农村经济主体（农户和中小企业）提供金融服务的网点和人员数。金融服务包括基础性金融服务（存款、贷款和保险服务）的覆盖状况，用人均数反映各省的农村金融服务覆盖状况。农村金融服务覆盖范围理论上应包括存款、贷款和保险服务的覆盖范围，但因数据的可得性和贷款业务对农村经济主体（农户和中小企业）的生产具有最重要影响的作用，所以本文选择农村地区获得贷款的农户占比和获得贷款中小企业占比两项指标代表农村金融服务覆盖范围。2、数据来源。本文以20XX年全国30个省、市、自治区（不含港澳台地区和数据不全的XX省）的相关数据进行分析，农村金融机构主要包括为农村地区提供金融服务的银行（商业银行和政策性银行）类金融机构和新型农村金融机构（指村镇银行、资金互助社和贷款公司）；数据来源于中国统计年鉴、中国保险年鉴、中国金融年鉴、中国银监会网站和中国农业信息网。主要变量的描述性统计见表2。主成分分析法是研究多变量族的少数线性组合（新的变量族）来解释全部变量的协方差结构，挑选最佳变量子集，简化数据，提取变量间关系的一种多元统计分析法，新变量之间不相关，新变量方差尽可能大，但新旧变量方差和保持不变。主成分析分法的分析步骤比较规范，各原始指标的权重确定不带人为主观意识，比较客观科学，便于提高评估结果的可靠性和准确性。其步骤如下：1、指标标准化采用如下公式：标准化公式：x=xi-xminxmax-xmin（1）2、计算标准化后变量的相关系数矩阵r，求特征方程λi-r=0的非负特征根和特征向量。3、通过λi计算各主成分的贡献率，gi=λi/mi=1Σλi，gi为第i个主成分的贡献率，该值越大，则说明该主成分概括各指标数据的能力越强，m为全部主成分的个数。ki=1Σgi表示前k个主成分的累计贡献率，k的选择一般是主成分的累计贡第1页共5页献率大于85%或特征根大于1，就认为前k个主成分已基本反映了原始变量的主要信息。4、将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，得主成分fi（i=1，2，3……k）表达式和分值。5、计算主成分综合评价结果。f综=mi=1Σλiλ1+λ2+…+λm×fi（2）其中λi表示第i主成分因子的特征值。应用spss16.0软件进行主成分的选取和用excel计算主成分分值。根据主成分分析方法，对我国农村金融服务水平进行评价，得到主成分矩阵、特征根、方差贡献率，见表3。本文主成分的选择以累积方差贡献率达到81.3%和特征根大于0.8作为标准，通过分析，本文认为选择4个主成分能够反映原始数据的主要信息。综合计算出我国农村金融服务水平评价得分并进行了分类，见表4和表5。从表4和表5可以看出，我国农村金融服务水平存在区域差异。具体划分为三类。第一类地区（分值在0.4-1.0之间），包括浙江、XX省、北京、天津、江苏和陕西。第一类地区农村金融服务的基础设施、人员配备、服务开展和服务的覆盖面等方面都优于其他地区；这类地区一是经济发展地区，如浙江、北京、天津和江苏。二是在某类农村金融服务业务表现突出的地区，如XX省自治区和XX省，XX省因获得贷款的企业占比指标突出，而XX省自治区因获得贷款的企业占比和人均农业保险费收入两项金融服务业绩突出，所以综合得分排在第一类区域。第二类地区（分值在0.15-0.4之间），包括新疆、辽宁、吉林、山西、福建、湖南、广东、海南、西藏、黑龙江、四川、山东、青海、河北、宁夏和XX省，第二类区域的农村金融服务水平介于第一类和第三类之间。第三类地区（分值在0-0.15之间）。包括重庆、湖北、甘肃、云南、河南、安徽、贵州和广西。第三类区域在农村金融机构网点、人员配备和业务覆盖面等方面农村金融服务相对较差的区域。我国农村金融服务水平区域差异的影响因素分析1、农村地区百元gdp贷款贡献率（lgdp）。农村地区百元gdp贷款贡献率是指农村地区各项贷款与农村地区gdp的比值再乘以100。这个指标能够反映金融机构贷款服务投入在某地区能够带动其经济增长的程度，表明该地区金融对经济的支持力第2页共5页度，代...