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基于因子分析的区域金融服务外包竞争力分析.doc

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文档介绍

文档介绍:基于因子分析的区域金融服务外包竞争力分析
官华平 周建农 摘要:目前,离岸金融服务外包发展非常迅速,很多国外大型金融机构为了提升自我竞争力将很多非核心业务外包给其他企业,国内很多大型金融机构也将部分业务外包出去为了促进当地经济发力角度对各个地区的金融服务外包业的竞争力进行分析。

国内对于金融服务外包业竞争力的研究较少,但有文献对我国第三产业、金融业、计算机和信息服务贸易的竞争力进行了分析。谢太峰、朱璐(2010)文章选择了与金融密切相关的经济指标对金融竞争力进行评价,建立金融竞争力的测度指标体系,收集了数据,运用了因子分析法进行分析,并针对金融业发展现状,提出我国区域金融发展和金融中心建设的相关政策建议。胡伟、肖传亮(2009)文章构造了一个多层次的竞争力评价体系,并用因子分析法建立了相应的综合评价模型,通过数据分析得出各地区第三产业竞争力评分和排序结果。赵书华、韩菲(2009)文章基于出口数据,对中国计算机与信息服务贸易的国际市场占有率、贸易竞争指数和显示性比较优势进行了国际比较。

金融服务外包产业竞争力可以从五个方面进行分析:一是产业集聚;二是政府支持力度;三是成本优势;四是环境优势;五是技术优势。产业集聚是指当地金融服务外包产业发展情况,产业集聚对当地金融服务外包具有明显的外部效应,一个地区有较多的金融服务外包企业将吸引更多的金融服务外包投资和金融服务外包业务。对于产业集聚,本文选择了金融机构数量、金融服务外包企业数量二个指标。金融服务外包产业发展离不开政府政策的支持,目前很多地方政府制定了很多优惠政策来吸引服务外包企业投资,不同地区在执行政策力度上又有差异,本文选择了一个指标,即政府支持力度。中国在吸引离岸服务外包时,在劳动力成本方面具有非常强的优势,当然成本优势也是在岸服务外包提供商要考虑的重要因素,一个地区劳动力成本和商业房租成本具有竞争优势,必然吸引服务外包企业的投资,本文选择两个指标,分别是工资成本竞争力和商业房租成本竞争力。四是环境优势,金融服务外包的发展与一个城市环境有关系,这个环境包括经济环境、人文环境以及城市硬件设施。本文选择了三个指标,即地区第三产业产值占GDP比重、大学毕业生人数和服务外包培训人数。五是技术优势,目前金融服务外包中,信息技术外包仍然占比较大的比重,所以一个地区在软件开发方面

具有优势也能促进当地金融服务外包产业的发展。本文选择二个指标,分别是件业产值和通过CMMI认证企业数量。

三、实证分析

(一)数据来源
本文选择了13个地区的数据为样本,分别是:北京、上海、天津、重庆、广东、江苏、山东、浙江、四川、湖北、湖南、辽宁和山西。数据来源于《中国统计年鉴(2009)》、《2009年中国区域金融运行报告》、《中国金融业服务外包报告(2009)》、《2009年全国软件产业统计公报》和《2008中国CMMI咨询机构年度评选调查报告》。部分指标数据直接来源于这些年鉴和报告,如大学生毕业生人数、通过CMMI认证企业数量、金融服务外包企业数量、政府政策支持力度、软件业产值和服务外包人才培训人数。部分指标数据则是经过加工整理得来,如第三产业占GDP比重、金融机构--数量、劳动力成本竞争力和商业房租成本竞争力其中,金融机构数量是该地区银行法人机构、基金公司、期货公司和保险公司数量总和;由于工资成本和商业房租成本时一个反向指标,这里对工资成本和商业房租成本进行了处理,处理的原则是工资成本和商业房租成本越高,竞争力越低,因此有了工资成本竞争力和商业房租成本竞争力指标。


(二)分析过程
本文实证分析采用因子分析方法,因子分析是采用降维的思想将众多的变量综合成较少的几个综合指标,这些综合指标称为因子。因子的个数远低于变量的数量,因子不但能够反映原始变量的大部分信息,同时也能有效地解释原变量。因子分析可以分为以下几个步骤:
1 分析变量之间的相关关系以及KMO和Bartlett检验。从表4可以看出,,自由度为45,,即相关矩阵不是一个单位阵,可以进行因子分析。KMO是一个是用于比较观测相关系数与偏相关系数值的一个指标,其值越接近1,表明对这些变量进行因子分析的效果越好。在本文的实证分析中,,因子分析的结果应可以接受。
2 提取公共因子并对因子进行解释。运用spss软件,选择方差最***经过多次旋转后,使因子载荷矩阵上每一列元素能够尽量极大,以便有利于解释公因子的实际意义。根据选取特征值大于1的原则提取了两个公因子,作为评价金融服务外包竞争力的综合变量。由表3可以看出,两个因子解释了方

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