三、实证分析

1.理论模型构建

对评价对象进行分析需通过由多层次的、多系统的、各类型的指标构成的指标体系来进行，而这些指标对评价对象的状况说明的程度各不相同,彼此间又难免有一定的相关性，使它们在信息上发生重叠，从而导致评估结果不清，甚至发生矛盾。主成分分析将原来众多指标转化为少数几个互相独立，并由原来各单项指标的线性组合来表示的综合指标，恰能弥补评价指标体系描述和评估的不足。具体操作步骤如下：

(1)对原始数据进行标准化处理

为了避免计算结果受指标量纲和数量级的影响，保证其客观性和科学性，在进行运算之前，必须对原始数据进行标准化处理。其标准化公式为：。式中，代表标准化后的数据;为原始数据;为第个指标的平均数;为标准差。

(2)计算标准化后的个指标的两两相关矩阵。

(3)计算相关矩阵R的特征根和特征向量

(4)计算各主成分的方差贡献率及累计贡献率

主成分的方差贡献率表示在总方差中的比重，即第j个主成分所得取的原个变量的信息在全部信息中的比重;累计贡献率则是前k个主成分提取信息累计量在信息总量中的比重。

(5)选取主成分个数

表示前k个主成分从原个变量中提取的信息量，若该信息量已达到全部信息量的绝大部分(通常大于85%)，可以认为，前k 个主成分已基本反映了原变量的主要信息。故取前k个主成分已足以说明问题，后个主成分可以省略掉。所得主成分为： 在这k个主成分中，是一切线性组合中方差最大者，反映原有指标的信息最多，故称之为第一主成分。它在评价研对象时所起的作用最大。作用递减，重要性依次减轻。

(6)计算主成分的得分并计算综合得分

将标准化的数据分别代入上式，可得各评价对象的各个主成分得分，然后在此基础上，根据下式计算综合得分：

在完成了对各子系统评价的基础上,计算评价对象的总体发展水平。其公式为：式中，F为评价对象的发展水平;为第i个子系统在评价对象发展过程中的重要程度，且要求;为第i个子系统的发展水平。

2.实证分析

本文选取青岛、烟台、威海、日照、潍坊、东营、滨州七个沿海城市为研究对象，使用SPSS16统计软件对指标数据进行分析，得到指标数据分析的碎石图，如图1：

将三个因子的代表含义做一下释义：主成分1主要代表了各城市金融市场和海洋经济的发展水平;主成分2主要代表了各个城市经济发展的总体实力，测度了城市金融外部环境的发展水平;主成分3是对各个城市金融外部环境中的社会信用水平和科技实力的反映。

根据各城市在每个主成分上的具体得分，可通过加权积方法，对每个主成分赋权重，求得各城市总得分，比较各城市的金融环境状态优劣。为了能充分反映各个主成分在总得分的地位，比较合理科学地制定主成分权重，本文使用各个主成分的贡献率作为权重制定的依据。权重计算公式为： 其中，为各主成分的方差贡献率，为各个主成分的权重。总因子得分计算公式为：

由此，得到各个城市的主成分得分表和总得分表，见表3：

在第一个因子得分中，青岛得分最高。开放的经济环境，频繁的贸易活动，强大的海洋经济发展势头，为青岛金融业造就了适宜的发展环境。近年来，随着我国金融市场开放力度的不断加大，青岛市已经引进了汇丰、渣打、新韩等众多外资银行，以中信万通、齐鲁证券等为代表的证券公司以及弘信期货、各大保险公司的入驻和营运，相关海洋产业的蓬勃发展，为岛城带来的浓厚金融氛围。

在第二个因子得分中，烟台市的得分最高。虽然谈到社会生产总值烟台市并不是所有评价对象里面发展水平最高的，但是正如和谐金融的理念中所证明的：金融环境的优劣并不是生产总值能够决定的，它是涵盖了社会、经济、法治、信用等多方面因素的综合体。近年来，烟台市凭借沿海的优越地理位置，大力发展海洋养殖业，利用多种手段增加对外交流合作，加大招商引资力度;加强社会基础信用的宣传和引导;不断强调高等教育的重要性，增加教育投资，有力地促进了社会经济的发展。

在第三个因子得分中，潍坊市得分最高。在蓝色经济区所辖的七个城市中，潍坊市近年来的表现的确令人刮目相看。潍坊市近年来在城市基础设施建设、农业现代化建设、社会信用水平建设以及人才培养等方面中，投入了大量精力。再加上，潍坊利用其临近青岛，位出蓝色经济区、黄色经济区的特殊地理位置，大力推进海洋经济发展、整合产业结构、扩大科研实力、吸引金融资源，为其金融外部环境的建设创造良好的条件。