金融實(shí)證分析范文

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第1篇

評(píng)估指標(biāo)體系歷來備受關(guān)注，人們普遍地把“輸入”、“過程”、“輸出”和“改進(jìn)”等4方面內(nèi)容作為專業(yè)評(píng)估指標(biāo)體系的基本框架。在選擇指標(biāo)時(shí)，既追求全面性和代表性，也兼顧可測性和客觀性。事實(shí)上，由于專業(yè)名稱、類型、辦學(xué)背景和省情的差異，以及定性指標(biāo)難以打分、現(xiàn)場考察不易深入等諸多局限性，專業(yè)評(píng)估很難做到高度的準(zhǔn)確客觀和排名比較。但基于量化的視角，對指標(biāo)體系的量化處理、指標(biāo)數(shù)據(jù)的量化統(tǒng)計(jì)、測算結(jié)果的量化打分、評(píng)估排名的橫縱向比較，將可以有效減少評(píng)估的誤差。本文以全國12所高職院校金融專業(yè)為例，通過主成分分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，著重進(jìn)行專業(yè)評(píng)估的橫向比較，為專業(yè)評(píng)估的跨省比較和整體提升提供實(shí)證參考。在借鑒和比較的基礎(chǔ)上，我們按照專業(yè)人才培養(yǎng)要素和流程，遵從量化和數(shù)據(jù)可得的原則，選擇了5個(gè)較具代表性的一級(jí)指標(biāo)：師資力量和實(shí)踐條件是專業(yè)建設(shè)的輸入指標(biāo)，培養(yǎng)模式和課程教學(xué)是過程指標(biāo)，就業(yè)與聲譽(yù)是輸出指標(biāo)，專業(yè)評(píng)估的改進(jìn)指標(biāo)則通過文章的第四部分?jǐn)?shù)據(jù)包絡(luò)分析給出。每個(gè)一級(jí)指標(biāo)又分解出2個(gè)二級(jí)指標(biāo)，其數(shù)據(jù)來源于“高等職業(yè)院校提升專業(yè)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力項(xiàng)目”2011年和2013年“專業(yè)建設(shè)狀態(tài)數(shù)據(jù)表”，包括重慶財(cái)經(jīng)、陜西財(cái)經(jīng)、成都職院、北京財(cái)貿(mào)、山西金融、山西財(cái)專、浙江經(jīng)濟(jì)、遼寧金融、邯鄲職院、長春金融、江蘇財(cái)經(jīng)、寧夏財(cái)經(jīng)等12所院校表1。

二、基于PCA方法的專業(yè)評(píng)估得分與排名

主成分分析（PCA）是一種對評(píng)價(jià)對象績效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與監(jiān)控的多元統(tǒng)計(jì)方法，其基本原理是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)（即主成分），用它們代替原始變量絕大部分信息，并保證彼此之間互不相關(guān)、互不重疊。PCA在研究指標(biāo)眾多、關(guān)系復(fù)雜的問題時(shí)，既不需要量綱一致，也不需要對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)或重要性排列，而是通過提取主成分這一關(guān)鍵方法來進(jìn)行得分計(jì)算。我們通過運(yùn)行IBMSPSS19.0，發(fā)現(xiàn)KMO=0.705，BartlettSig.=0.045，基本符合相關(guān)性和顯著性檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)一步的方差分解，得出累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過80%，主成分個(gè)數(shù)m=4。在成分矩陣的基礎(chǔ)上，我們得到了4個(gè)主成分的分值，通過計(jì)算表2給出了結(jié)果。從綜合評(píng)分F來看，2011年正分院校5所、負(fù)分院校7所，2013年維持同樣的格局，得分較差的學(xué)校比例偏高，意味著金融專業(yè)人才培養(yǎng)總體效果不樂觀，沒有隨著改革進(jìn)程的推進(jìn)產(chǎn)生整體性水平提升。同時(shí)，排名最后的山西金融得分還處于下降狀態(tài)，隱現(xiàn)了該校金融專業(yè)建設(shè)有繼續(xù)惡化的風(fēng)險(xiǎn)。與之相反，浙江經(jīng)濟(jì)、邯鄲職院和江蘇財(cái)經(jīng)則一直居前3名，專業(yè)發(fā)展?fàn)顩r良好而穩(wěn)定。從排名變化來看，進(jìn)步較快的學(xué)校有北京財(cái)貿(mào)和長春金融，分別上升4位和3位，退步明顯的則是遼寧金融和成都職院，分別下降6位和3位，后者變化的幅度高于前者，既凸顯了各院校間專業(yè)建設(shè)水平的不均衡，又警示我們需防范可能存在的“弱者羸弱”效應(yīng)[7]。從院校類型來看，分布在東部省份的學(xué)校得分靠前，西部的居中，中部的則暫處于靠后位置，專業(yè)建設(shè)效果呈區(qū)域非均衡特點(diǎn)，并與前文所述的專業(yè)分布情況、地區(qū)金融發(fā)展水平相一致。通過對各院校2011年和2013年得分和排名求均值，排行前50%強(qiáng)的為國家示范（骨干）建設(shè)單位，其次為省級(jí)示范（骨干）建設(shè)單位，最后是非示范（骨干）院校。一些以金融專業(yè)為龍頭的學(xué)校也沒有顯示出強(qiáng)大的競爭力，而是仍在追求生源規(guī)模的擴(kuò)大，如山西金融2013年在校生已達(dá)1027人，在樣本院校中排名第一，但F值卻排在最后。院校性質(zhì)類別方面，邯鄲職院和成都職院雖非財(cái)經(jīng)類院校，但F排名仍較靠前，表明現(xiàn)階段院校性質(zhì)對金融專業(yè)得分的影響有待提高。

三、基于DEA方法的專業(yè)評(píng)估改進(jìn)分析

前文對專業(yè)建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行了主成分分析，但缺乏深層次原因剖析和改進(jìn)方法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種基于線性規(guī)劃的用于評(píng)價(jià)同類型組織（或項(xiàng)目）工作績效相對有效性的工具手段，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)一組關(guān)于多輸入、多輸出的決策單元值來估計(jì)有效生產(chǎn)的前沿面，并據(jù)此進(jìn)行多目標(biāo)綜合效果評(píng)價(jià)。用DEA模型進(jìn)行分析前，要選擇輸入、輸出指標(biāo)，而根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，選擇指標(biāo)個(gè)數(shù)之和不能超過樣本量的1/2[8]，我們采用中介法，選擇了具有代表性和一般性的3個(gè)輸入指標(biāo)（兼職教師年承擔(dān)課時(shí)占比、生均校內(nèi)實(shí)訓(xùn)室設(shè)備價(jià)值和專業(yè)教研項(xiàng)目人均經(jīng)費(fèi)）和2個(gè)輸出指標(biāo)（初次就業(yè)率、新生報(bào)到率）。設(shè)定DEA模型為投入導(dǎo)向型、規(guī)模報(bào)酬可變（VRS），運(yùn)行DEAP2.1軟件可得到各院校專業(yè)綜合效率（也即技術(shù)效率）。綜合效率只是一種相對效率，當(dāng)它等于1，表明組織的生產(chǎn)是有效的，但實(shí)際效率并不一定非常高，有可能出現(xiàn)整體低效下的相對高效；當(dāng)它小于1，則說明組織的生產(chǎn)是低效的，或者說組織消耗了太多的投入，卻只獲得了較少的產(chǎn)出。重慶財(cái)經(jīng)、山西金融、邯鄲職院和寧夏財(cái)經(jīng)的綜合效率為1，達(dá)到了DEA相對有效水平，其他8所院校均為非DEA有效（表3）。對非DEA有效院校進(jìn)行投影分析，計(jì)算投入冗余率和產(chǎn)出不足率，投入冗余率是指優(yōu)化后的輸入指標(biāo)可節(jié)省的投入比例，產(chǎn)出不足率則是優(yōu)化后的輸出指標(biāo)可增加的產(chǎn)出比例。盡管成都職院、北京財(cái)貿(mào)、浙江經(jīng)濟(jì)3所院校非DEA有效，但并未出現(xiàn)投入冗余和產(chǎn)出不足現(xiàn)象，表明它們正努力趨向生產(chǎn)前沿面，綜合效率接近DEA相對有效。但陜西財(cái)經(jīng)、山西財(cái)專、遼寧金融、長春金融和江蘇財(cái)經(jīng)等5所院校，除“初次就業(yè)率”外，均存在投入冗余和產(chǎn)出不足現(xiàn)象，其中山西財(cái)專和陜西財(cái)經(jīng)等綜合效率得分僅0.427、0.518，明顯低于樣本院校的平均水平。從輸入指標(biāo)來看，山西財(cái)專和陜西財(cái)經(jīng)的投入冗余率高達(dá)56.5%和47.6%，溢出效應(yīng)明顯，一方面應(yīng)加大兼職教師、實(shí)訓(xùn)設(shè)備和教研經(jīng)費(fèi)的投入力度，另一方面切實(shí)提高它們的利用率，實(shí)行效率導(dǎo)向和目標(biāo)考核制，優(yōu)化專業(yè)建設(shè)的人力、物力和財(cái)力配置；江蘇財(cái)經(jīng)、長春金融和遼寧金融的投入冗余率有所下降，通過優(yōu)化管理，將分別節(jié)省三個(gè)輸入指標(biāo)的20%、13.1%和12.4%投入比例。從輸出指標(biāo)來看，遼寧金融、長春金融、山西財(cái)專、陜西財(cái)經(jīng)和江蘇財(cái)經(jīng)等5所院校的“新生報(bào)到率”產(chǎn)出不足，應(yīng)加大招生宣傳，注重特色凝練和品牌打造，提高專業(yè)社會(huì)滿意度和美譽(yù)度；長春金融則要進(jìn)一步重視學(xué)生的就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)，建設(shè)孵化平臺(tái)，通過一系列的措施改進(jìn)，將可提升初次就業(yè)率10.7%的比例增長。

四、結(jié)論與建議

第2篇

>> 微型金融機(jī)構(gòu)使命漂移的文獻(xiàn)綜述 經(jīng)營環(huán)境對微型金融機(jī)構(gòu)社會(huì)扶貧功能影響的實(shí)證分析 經(jīng)營能力對微型金融機(jī)構(gòu)社會(huì)扶貧功能影響的實(shí)證研究 基于財(cái)務(wù)視角的微型金融機(jī)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展分析 民族地區(qū)微型金融機(jī)構(gòu)社會(huì)扶貧功能的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 微型金融機(jī)構(gòu)（MFIs）發(fā)展的文獻(xiàn)綜述 農(nóng)村微型金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)度量與控制 微型金融機(jī)構(gòu)利率限制政策的社會(huì)效應(yīng) 基于MNL模型的農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信貸供給行為的實(shí)證分析 法人金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試的實(shí)證分析 從緊貨幣政策對地方法人金融機(jī)構(gòu)影響的實(shí)證分析 農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)收縮對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證分析 江蘇省中小金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的實(shí)證分析 簡析微型金融機(jī)構(gòu)的信用評(píng)級(jí)體系建設(shè) 淺析老撾微型金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)狀及發(fā)展方向 微型金融機(jī)構(gòu)營運(yùn)的成本、收入及監(jiān)管機(jī)制 微型金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的前提假設(shè)、創(chuàng)新與展望 農(nóng)村微型金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營績效的動(dòng)態(tài)關(guān)系 論微型金融機(jī)構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展策略 微型金融機(jī)構(gòu)信貸問題與對策研究 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

[2]Brette E.Coleman.2006.Microfinance in Northeast Thailand：Who Benefits and How Much？[J]， World Development，34（9）：1612-1638.

[3]Gaamaa Hishigsuren.2007.Evaluating Mission Drift in Microfinance：Lessons for Programs with Social Mission [EB /OL]，.

[5]Roy Mersland.2009.Microfinance Mission Drift？ [J].World Development，38（1）：28-36.

[6]Roy Mersland，R. ?ystein Str?m.2009.Performance and Governance in Microfinance Institutions[J]， Journal of Banking & Finance，33（4）： 662-669.

第3篇

城鎮(zhèn)化金融支持灰色關(guān)聯(lián)度分析模型時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

黨的十提出了協(xié)調(diào)發(fā)展、互促共進(jìn)的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)道路。新型城鎮(zhèn)化建設(shè)堅(jiān)持以人為本，是有中國特色的，將四化同步、優(yōu)化布局、生態(tài)文明以及文化傳承相結(jié)合的城鎮(zhèn)化建設(shè)道路。相比較于以往的城鎮(zhèn)化，新型城鎮(zhèn)化把重點(diǎn)放在協(xié)調(diào)與可持續(xù)性上，更強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而不是經(jīng)濟(jì)增長。金融在我國當(dāng)前的市場經(jīng)濟(jì)體制中日漸成為其核心與樞紐，各個(gè)行業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持。城鎮(zhèn)化建設(shè)產(chǎn)生的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)等需求可通過提供金融支持來實(shí)現(xiàn)。

一、問題的提出

在合肥市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，非農(nóng)業(yè)人口由2007年年的207.73萬人增加到2014年的270萬人；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，2015年合肥市第三產(chǎn)業(yè)對GDP增長的貢獻(xiàn)率為40.2%，相比以前年份有較大的增長，但同時(shí)期全國平均水平為50.5%，合肥市仍有差距。合肥經(jīng)濟(jì)年來發(fā)展迅速，金融業(yè)的發(fā)展也呈現(xiàn)出穩(wěn)健的態(tài)勢。金融業(yè)資產(chǎn)增加值對全市GDP的貢獻(xiàn)率逐漸增大，對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持作用日漸凸顯，可以推斷金融業(yè)對于合肥市的城鎮(zhèn)化建設(shè)存在著一定的促進(jìn)作用。而具體這種作用體現(xiàn)在哪個(gè)方面，需要通過定性與定量分析得出結(jié)論，研究該問題將對推進(jìn)合肥市城鎮(zhèn)化建設(shè)產(chǎn)生重大意義。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于金融支持對城鎮(zhèn)化建設(shè)的作用，我國有不少學(xué)者對其做出了分析。伍艷（2005）對我國城鎮(zhèn)化滯后于工業(yè)化率的現(xiàn)象進(jìn)行了探究，分析其原因?yàn)槌擎?zhèn)化進(jìn)程中金融抑制的存在；黃勇，謝朝華（2008）通過建設(shè) VAR模型，得出促進(jìn)城鎮(zhèn)化的直接原因是銀行貸款的增加的結(jié)論，但金融部門對城鎮(zhèn)化建設(shè)資金需求的興趣不濃，為了推進(jìn)城鎮(zhèn)化的建設(shè)，金融支持是關(guān)鍵；陳元（2010）對開發(fā)性金融的發(fā)展是否推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)行了探究，實(shí)證分析結(jié)果得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)憂化以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等城鎮(zhèn)化發(fā)展指標(biāo)與開發(fā)性金融指標(biāo)之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性，并通過格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)開發(fā)性金融發(fā)展與城鎮(zhèn)化推進(jìn)之間存在一定的的因果關(guān)系；李舟（2014）著眼于農(nóng)村城鎮(zhèn)化建設(shè)，研究了金融支持城鎮(zhèn)化建設(shè)中存在的問題以及其產(chǎn)生原因，認(rèn)為金融創(chuàng)新在城鎮(zhèn)化建設(shè)中具有重要意義，同時(shí)提出了相應(yīng)的創(chuàng)新路徑。各種實(shí)證結(jié)果均能證明金融支持能推動(dòng)城鎮(zhèn)化建設(shè)，但具體到某個(gè)城市時(shí)，金融支持的影響機(jī)制會(huì)因該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不同，因此對于合肥市的研究是有意義的。

三、金融支持新型城鎮(zhèn)化實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

1、衡量金融發(fā)展的指標(biāo)

（1）金融規(guī)模：金融規(guī)模的大小直接體現(xiàn)為銀行金融資產(chǎn)的數(shù)額，可以使用金融相關(guān)率FIR來衡量。其中FIR為全年存貸總額占GDP的比重。

（2）金融結(jié)構(gòu)：本文用直接融資額（包括股票籌資額以及債券發(fā)行額）占資產(chǎn)總額的比重FS來表示金融結(jié)構(gòu)

（3）金融效率：金融效率的一個(gè)重要質(zhì)變表現(xiàn)為儲(chǔ)蓄-投資轉(zhuǎn)化率，可以采用儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率DLR來衡量金融效率。

2、衡量城鎮(zhèn)化建設(shè)的指標(biāo)

（1）城鎮(zhèn)化率：城鎮(zhèn)化率是衡量城鎮(zhèn)化建設(shè)最為直接的指標(biāo)，采用合肥市非農(nóng)人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比值UR來表示。

（2）產(chǎn)業(yè)化率：城鎮(zhèn)化對地區(qū)產(chǎn)業(yè)的影響表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，采用第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占全市GDP的比重IR來反映產(chǎn)業(yè)化率。

3、數(shù)據(jù)來源及說明

以上衡量金融發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)的指標(biāo)所需要的數(shù)據(jù)均搜集于《合肥統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融年鑒》以及合肥市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、合肥統(tǒng)計(jì)信息公眾網(wǎng)。其中涉及到價(jià)格的數(shù)據(jù)，如全年存貸總額，第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等指標(biāo)數(shù)據(jù)，均已用以1978年為基期的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整。

（二）實(shí)證分析

1、灰色關(guān)聯(lián)分析模型

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及對數(shù)據(jù)的觀測，城鎮(zhèn)化建設(shè)水平各項(xiàng)指標(biāo)與金融支持各項(xiàng)指標(biāo)之間存在一定的關(guān)聯(lián)。灰色關(guān)聯(lián)度是各指標(biāo)間關(guān)系的量化，建立灰色關(guān)聯(lián)分析模型，更深層次探究金融支持對新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程的影響機(jī)制。

根據(jù)以上計(jì)算原理，運(yùn)用MATLAB軟件得出城鎮(zhèn)化指標(biāo)UR、IR分別與金融支持指標(biāo)FIR、FS、DLR這三個(gè)指標(biāo)之間的灰色關(guān)聯(lián)度，如表1所示：從得出的各項(xiàng)灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值可以看出，F(xiàn)IR、FS、DLR與UR、IR之間的關(guān)聯(lián)程度有所差異，為了得出金融支持對城鎮(zhèn)化建設(shè)影響的具體關(guān)系式，對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。

3、時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

（1）單位根檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)平穩(wěn)是建立時(shí)間序列計(jì)量模型的前提，目的是避免“偽回歸”致使結(jié)果失去意義。運(yùn)用EVIEWS軟件對各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，表2中為檢驗(yàn)結(jié)果。各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)在水平上均不呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)，但二階差分均通過檢驗(yàn)，即二階差分均不存在單位根，呈現(xiàn)二階單整狀態(tài)。

（2）E-G兩步協(xié)整檢驗(yàn)

在各個(gè)時(shí)間序列變量均平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，分別以城鎮(zhèn)化建設(shè)指標(biāo)UR、IR為被解釋變量，金融支持指標(biāo)FIR、FS、DLR為解釋變量進(jìn)行OLS回歸，得到兩個(gè)多元回歸方程。對UR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得到的統(tǒng)計(jì)量值為-2.9658，小于1%置信水平臨界值-2.7057。

對IR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得到的統(tǒng)計(jì)量值為-3.2376，小于1%置信水平臨界值-2.7057。

以上兩方程各變量之間具有協(xié)整關(guān)系，在長期內(nèi)趨于平衡狀態(tài)。

四、結(jié)論及政策建議

（一）模型結(jié)果分析

從灰色關(guān)聯(lián)度分析模型的結(jié)果中可以看出，合肥市金融規(guī)模、金融結(jié)構(gòu)、金融效率與城鎮(zhèn)化率以及產(chǎn)業(yè)化率之間均存在著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，尤其是金融結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)化率的影響，甚至達(dá)到了0.9以上。這是因?yàn)榈诙⒌谌a(chǎn)業(yè)的發(fā)展對資金投入的要求較高，在一定的金融規(guī)模條件下，合理的金融結(jié)構(gòu)使得各產(chǎn)業(yè)能有效獲取資金，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及結(jié)構(gòu)升級(jí)。由于選取的衡量金融效率的指標(biāo)為儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化率DLR，則可得出DLR對產(chǎn)業(yè)化水平產(chǎn)生的影響為負(fù)向。關(guān)于城鎮(zhèn)化率，金融規(guī)模及效率相比較于其結(jié)構(gòu)而言產(chǎn)生影響的更大，金融結(jié)構(gòu)的影響主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面。

根據(jù)建立的城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)化率的回歸模型，金融支持各項(xiàng)指標(biāo)與兩者間的關(guān)系均呈現(xiàn)長期均衡狀態(tài)，這說明金融支持確實(shí)能推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，從金融支持指標(biāo)的影響系數(shù)看，在長期內(nèi)，金融規(guī)模與金融結(jié)構(gòu)對城鎮(zhèn)化水平都存在較顯著的影響，金融效率的作用相對較小。同時(shí)，這一結(jié)果也驗(yàn)證了灰色關(guān)聯(lián)度模型的分析結(jié)果的可靠性。

（二）政策建議

隨著社會(huì)發(fā)展水平的提高，金融已成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的核心。新型城鎮(zhèn)化建設(shè)“以人為本”，旨在促進(jìn)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展。將金融支持引入新型城鎮(zhèn)化建設(shè)將推動(dòng)其進(jìn)程，提高其質(zhì)量。基于以上建立的灰色關(guān)聯(lián)度分析模型以及時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型得出的結(jié)論分析，提出以下對策。

1、擴(kuò)大金融規(guī)模，加大基礎(chǔ)設(shè)施資金投入

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是城鎮(zhèn)化建設(shè)的一大動(dòng)力。城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)可持續(xù)作為新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的本質(zhì)，不僅要求大量信貸基金投入，同時(shí)要求妥善解決進(jìn)程務(wù)工農(nóng)民的崗位問題、醫(yī)保完善程度問題以及城鎮(zhèn)人口的教育問題等僅依靠國家財(cái)政支持與間接融資不能同步實(shí)現(xiàn)人口、產(chǎn)業(yè)以及空間城鎮(zhèn)化。擴(kuò)大金融規(guī)模，如在農(nóng)村地區(qū)實(shí)行優(yōu)惠的信貸政策，打破農(nóng)村信用社的壟斷，吸引城市金融資源向其延伸。實(shí)行聯(lián)合自然人貸款制度，鼓勵(lì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展，避免農(nóng)村資金外流，縮小城鄉(xiāng)差距。

2、調(diào)整金融支持結(jié)構(gòu)，發(fā)展多元化融資模式

政策性銀行、國有商業(yè)銀行以及股份制商業(yè)銀行貸款是合肥市城鎮(zhèn)化建設(shè)的主要資金來源，資金調(diào)度的靈活性不足，而借助不同類型融資平臺(tái)的多元化融資模式，如信托、P2P、資產(chǎn)支持證券化等，市場機(jī)制引導(dǎo)下減少對銀行直接融資的依賴，避免融資渠道的單一性，在金融規(guī)模擴(kuò)大的基礎(chǔ)上優(yōu)化金融支持結(jié)構(gòu)，推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程。

3、完善金融制度，加強(qiáng)金融監(jiān)管，提高金融支持效率

金融制度的完善以及金融監(jiān)管的加強(qiáng)是金融支持效率的保證。在制度方面，僅實(shí)現(xiàn)利率市場化仍有不足。合肥市農(nóng)村及欠發(fā)達(dá)小城鎮(zhèn)的發(fā)展水平仍處于較低狀態(tài)，在合理的利率水平前提下實(shí)現(xiàn)貼息政策，對其發(fā)展具有重大意義。這些地區(qū)金融業(yè)規(guī)模較小，結(jié)構(gòu)缺乏完善，穩(wěn)定的金融環(huán)境對提高其金融支持效率尤為重要。因此在制度完善的同時(shí)，金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要出臺(tái)相應(yīng)的措施對抗?jié)撛诘慕鹑陲L(fēng)險(xiǎn)。參考文獻(xiàn)：

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