摘要：良好的金融生態環境決定著乙個地區社會經濟生活的和諧與統一。近年來內蒙古**逐步意識到金融生態環境的重要性。
因此要想使內蒙古地區經濟快速的發展，必須加快該地區的金融發展，進而為我區經濟的發展奠定堅實的基礎。本文通過指標構建進行內蒙古地區金融生態環境的評價，並結合我區實際情況，給出相應的政策建議。
關鍵字：金融生態環境指標構建政策建議
金融是經濟的核心，對經濟發展有著十分重要的作用。良好的金融生態環境是吸引資金的前提條件，隨著我國經濟市場的對外開放，資金的流動方向和資金的分配都依賴於乙個地區的金融環境。但是我國目前很多地區的金融生態環境仍然比較惡劣，從而限制了這些地區的經濟發展。
對於內蒙古地區，其金融業保持了良好的發展態勢，但金融生態環境仍很複雜，會受到經濟、政策、信用、文化等很多因素的影響。所以對內蒙古地區進行金融生態環境評價十分必要。
一、金融生態環境評價指標構建
合理的選擇評價指標才能對內蒙古地區的金融生態環境進行正確的評價。目前有許多評價體系，綜合內蒙古地區的特點和收集資料的侷限性，本文主要從**對經濟的主導、經濟運**況、**信用三個方面對內蒙古金融生態環境進行評價
**干預最直接的體現了**對經濟具有主導作用，由於市場時常會面臨失效問題，**的適當干預不僅可以提高資源合理配置，防止造成大量資源的浪費，還可以調整經濟的發展平衡，促進經濟穩步提公升。**主要採取的手段就是有效調節財政收支，而**支出主要的指標就是**消費。本文主要從這兩個指標來評價**對金融生態環境的影響。
經濟與金融關係密切，兩者相互促進，相互影響，即經濟的好壞反應在金融環境的好壞。gdp是最常見的經濟反應指標，被認為是乙個國家或是地區經濟狀況的衡量標準。經濟穩定與否也會對金融行業的發展快慢產生影響，而其最直接的體現在物價水平上，這裡可以用消費者物價指數來代表。
全社會固定資產投資也反應了乙個地區經濟發展的趨勢與穩定程度，主要是對固定資產投資的規模進行考察。另外本文還對金融產業率和金融機構存貸款比率進行研究，對金融市場進行進一步評價。
信用是保障金融健康發展的基礎，而乙個地區的**信用最為重要。其主要表現在對各行業的支援力度和社會保障能力，**的社會保障支出具有穩定社會秩序、安定金融環境的作用，所以這裡也不能忽視。
表1 內蒙古金融生態環境評價指標體系
二、模型構建及分析過程
本文運用因子分析法對內蒙古金融生態環境進行評價。由於收集的資料之間一般存在很強的相關性，從而會使測量結果不準確。而因子分析法是一種把某些具有複雜相關關係的變數歸為幾個綜合因子的多變數統計方法，使這些綜合指標並不相關，這樣我們就稱其為公共因子。
（一）資料選取
本文通過 2000-2013 年的《中國統計年鑑》、《內蒙古統計年鑑》及《內蒙古金融執行報告》進行資料整理，選取財政收支比（x1）、**消費（x2）、gdp(x3)、居民消費**指數(x4)、全社會固定資產投資（x5）、金融從業率(x6)、金融機構存貸款比率(x7)、社會保障支出(x8)8個指標為研究物件，具體資料如表2所示。
表2 原始指標資料
資料**：2023年——2023年內蒙古統計年鑑中國統計年鑑
運用以上指標來建立模型和進行資料分析。在因子分析過程中，希望能夠提取因子，使其總方差貢獻率都可以達到80%以上，然後以每個因子的方差貢獻率乘以該因子的得分的和來構造綜合得分函式，公式如下：
y=α1f1+α2f2+……+α8f8
其中，y 為內蒙古金融生態環境評價綜合得分，α是因子的方差貢獻率，f 為因子得分。
（二）資料標準化處理
資料標準化的主要功能就是消除變數間的量綱關係，從而使資料具有可比性。對初始資料進行標準化處理，標準化處理的方式如下：設 xi為本文所選取的原始指標資料，指標 xi～n（，δ2），用來代替均值 ，用s 來代替標準差δ，其公式如為：
zxi=
式中 zxi即為標準化後的無量綱指標資料。表3是運用spss軟體對錶2中指標資料進行標準化處理，標準化指標資料如下：
表 3 標準化指標資料表
（三）分析過程
1.變數相關性分析
表4中給出了各個標準化後的資料的相關係數，一般情況下，如果大多數變數之間具有高度相關性，就表明必須要進行因子分析。相關係數相對高的變數，一般會構成同乙個主成分。從下表可以清楚的看到，大部分變數之間具有高度的相關關係，因此非常有必要進行因子分析。
表4 變數相關性分析表
檢驗和 bartlett 檢驗
kmo是檢驗變數間的相關性是否足夠小的統計量。其判斷準則是：在0.
9到1之間表示非常好，在0.8到0.9之間表示可獎勵的，在0.
7到0.8之間表示還好，在0.6到0.
7之間表示中等，在0.5到0.6之間表示不好，0.
5以下表示不能接受。bartlett檢驗是假設變數矩陣是單位陣，以此來對比實際相關矩陣與單位陣的差異性。若差異性大，則拒絕單位陣假設，則認為原變數間的相關性顯著，需要進行因子分析，否則不用作因子分析。
從表5可以看出，kmo 的取值0.644>0.6，表示可以進行因子分析。
bartlett球形檢驗用於檢測相關陣是不是為單位陣。該檢驗統計量服從χ2分布，該統計檢驗量的sig值為0.000<0.
05，說明資料屬於正態分佈，適合因子分析。
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