許毓坤，陳文雄，張慶武

(泉州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 泉州 362000)

最早對(duì)區(qū)域金融集聚現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)研究的是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Charles Kindleberger（1974），他認(rèn)為，金融中心具備規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和顯著的聚集效應(yīng)，它提高了企業(yè)跨地區(qū)支付和金融資源配置的效率。本文以區(qū)域金融企業(yè)為研究對(duì)象，利用主成分和因子分析方法對(duì)各省市區(qū)域內(nèi)金融服務(wù)業(yè)集群的競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，并提出進(jìn)一步提升金融服務(wù)業(yè)集群競爭力的對(duì)策與建議。

0 文獻(xiàn)綜述

最近幾年，國內(nèi)一些學(xué)者對(duì)區(qū)域金融集聚進(jìn)行了研究。劉國宏（2007）構(gòu)建了中國區(qū)域金融中心綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用專家評(píng)分法、因子分析法、熵權(quán)法和平均加權(quán)法對(duì)國內(nèi)29個(gè)重點(diǎn)城市進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。鐘心桃等（2009）認(rèn)為金融集聚是金融發(fā)展到高級(jí)階段的必然產(chǎn)物，而金融CBD則是金融集聚的具體體現(xiàn)。他還從金融地理學(xué)的角度出發(fā)，分析了廣州金融機(jī)構(gòu)空間分布的演變情況，并結(jié)合金融業(yè)的發(fā)展現(xiàn)實(shí)，探討了廣州金融集聚與金融CBD的發(fā)展思路。任英華等（2010）構(gòu)建了金融集聚影響因素的空間計(jì)量模型，對(duì)我國28個(gè)省域金融集聚影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。他的研究結(jié)果表明，我國金融集聚在省域之間有較強(qiáng)的空間依賴性和正的空間溢出效應(yīng)；區(qū)域創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)金融集聚的促進(jìn)作用顯著；對(duì)外開放初期對(duì)金融集聚有顯著的正效應(yīng)，隨著時(shí)間推移，影響作用逐漸減弱；人力資本需要一個(gè)吸收和消化過程，才會(huì)對(duì)金融集聚發(fā)揮作用。石沛等（2011）利用Moran指數(shù)和地理加權(quán)回歸模型，從空間依賴性和空間異質(zhì)性兩個(gè)方面闡釋我國金融集聚程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間分布特征及兩者在地理空間上的關(guān)聯(lián)性。

1 對(duì)我國區(qū)域金融集聚發(fā)展現(xiàn)象的綜合評(píng)價(jià)

1．1 金融集聚發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

構(gòu)建科學(xué)、有效的金融集聚發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是客觀評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)金融集聚程度的關(guān)鍵。構(gòu)建金融集聚發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必須遵循一定的原則。一是系統(tǒng)性原則，要注重對(duì)各個(gè)集聚因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。金融集聚發(fā)展受各種因素的影響，不但受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，也受到區(qū)域金融發(fā)展水平的影響以及其他因素的影響。必須全面地評(píng)價(jià)各種因素對(duì)金融集聚的影響。二是科學(xué)性原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)必須能夠準(zhǔn)確地反映金融集聚發(fā)展的內(nèi)涵，符合客觀實(shí)際和科學(xué)理論。三是準(zhǔn)確性原則。要求評(píng)價(jià)需要的數(shù)據(jù)來源真實(shí)可靠，評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確無誤，以真實(shí)地反映金融集聚發(fā)展的實(shí)際情況。

根據(jù)構(gòu)建評(píng)價(jià)金融集聚發(fā)展指標(biāo)體系的原則以及我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，并結(jié)合中國人民銀行 《2010中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局《2010中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的指標(biāo)體系，確定了由15個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的金融集聚評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示 。

表1 影響中國金融集聚衡量指標(biāo)體系

其中，F(xiàn)IR稱為金融相關(guān)率 (Financial Interrelations Ratio)，由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Raymond.W.Goldsmith提出，是指某國全部金融資產(chǎn)價(jià)值與該國經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量兩者對(duì)比的比值，即FIR=M2/GDP，表示經(jīng)濟(jì)貨幣化的程度。由于無法獲得各省的M2，本研究中采用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額來代替M2。各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行 《2010年中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市的地方統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2 主成份分析的基本原理

主成分分析（Principal Component Analysis）是一種降維的數(shù)據(jù)挖掘方法，1933年由霍特林Hotelling首先提出這種分析方法。通過研究變量之間相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，找出能夠控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，這是主成分分析方法的基本思路。通過這種分析方法濃縮信息，降低指標(biāo)維度，簡化指標(biāo)結(jié)構(gòu)，在盡可能減少主要信息損失的前提下，避免出現(xiàn)變量間多重共線性問題，使指標(biāo)體系的分析更加簡單有效。

2 各省市金融集聚程度的主成分分析

采用spss18對(duì)各省市金融集聚數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，輸入各省市的金融集聚指標(biāo)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行因子分析，分析結(jié)果如表2所示。

表2 解釋總方差表

按照因子分析的原理，選取主成分的特征根值大于1或累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%。由表2可知，前4個(gè)主成分特征根值大于1，F(xiàn)actor過程提取4個(gè)主成分。圖1表示4個(gè)主成分的因子分析粹石圖。表3表示旋轉(zhuǎn)后主因子載荷矩陣。

圖1 因子分析粹石圖

表3 旋轉(zhuǎn)后主因子載荷矩陣

從主因子載荷矩陣可以看出，第一主因子包括各省市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、各省市FIR、各省市金融增加值與全國的金融增加值的比例、各省市FIR與全國的FIR的比例、各省市人均GDP與全國人均GDP的比例、各省市存貸款余額與全國存貸款余額的比例、各省市上市公司數(shù)與全國上市公司數(shù)比例等指標(biāo)，主要刻畫各省市金融與全國金融的相關(guān)性。第二主因子包括各省市金融內(nèi)部效率、各省市金融外部效率等指標(biāo)，主要刻畫金融機(jī)構(gòu)作為資金的吸納和放貸部門轉(zhuǎn)化資本的能力。第三主因子和第四主因子反映固定資產(chǎn)投資和保險(xiǎn)深度。為了考察樣本單位的金融集聚狀況，并對(duì)其進(jìn)行分析和綜合評(píng)價(jià)，采用回歸法求出因子得分函數(shù)。以每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值λ占所提取主成分總的特征值之和∑λ的比例作為權(quán)重，計(jì)算主成分F的值。

根據(jù)計(jì)算的主成分值對(duì)其進(jìn)行排序，排序結(jié)果如表4所示。

表4 各省市金融集聚指標(biāo)主成份綜合評(píng)價(jià)

采用SPSS進(jìn)行因子分析，自動(dòng)地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。綜合評(píng)價(jià)得分F值有正值和負(fù)值，綜合得分F值的總和等于0。F分值大小反映各地區(qū)金融集聚程度的差異，F(xiàn)值大于0，說明綜合指數(shù)在平均水平之上；反之，綜合指數(shù)在平均水平之下。從表4可以發(fā)現(xiàn)，上海的主成分綜合評(píng)價(jià)得分最高，西藏得分最低。金融集聚水平較高的省市有上海、北京、廣東、浙江、江蘇、山東、天津、遼寧、福建、四川10個(gè)省市，它們主要分布在我國泛渤海經(jīng)濟(jì)圈、大長三角經(jīng)濟(jì)圈、海峽經(jīng)濟(jì)圈、大珠三角經(jīng)濟(jì)圈等，這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟，金融集聚程度較高。這說明區(qū)域金融集聚程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府產(chǎn)業(yè)政策、金融生態(tài)環(huán)境、城市化水平等因素密切相關(guān)。

圖2 2010年我國各省市金融業(yè)集聚發(fā)展比較圖

采用GEODE軟件把我國各省市金融業(yè)集聚程度反映在地圖上，如圖2所示。圖2更為直觀地表現(xiàn)了2010年各省市的金融集聚狀況，有利于進(jìn)一步分析金融業(yè)集聚的空間分布。圖2中將各省市（重慶和四川合并表示）的金融集聚發(fā)展綜合指數(shù)分為5類，用不同的顏色表明其所在的分類，顏色越深說明金融集聚發(fā)展綜合指數(shù)的數(shù)值越高，金融業(yè)的空間集聚程度越顯著。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，各省市2010年金融業(yè)發(fā)展確實(shí)存在較大的空間差異和發(fā)展不平衡的特點(diǎn)，空間異質(zhì)性趨勢明顯。從以北京為中心的泛渤海經(jīng)濟(jì)圈到以上海為中心的大長三角經(jīng)濟(jì)圈的金融業(yè)增長較快、產(chǎn)值較高，與毗鄰省市相比較，它們的產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平高和集聚能力強(qiáng)。東南沿海地區(qū)的金融集聚度也較強(qiáng)，從長三角到珠三角的江蘇、上海、浙江、福建、廣東5個(gè)省市，形成了東南部沿海金融集聚帶。

3 結(jié)論及政策建議

本文從產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的視角，對(duì)我國各省市金融業(yè)綜合發(fā)展能力進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)。從全國范圍來看，經(jīng)濟(jì)對(duì)金融集聚有正向的促進(jìn)作用，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展較快，金融集聚發(fā)展的綜合水平較高。通過比較各省市的發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)我國金融業(yè)發(fā)展極不平衡，表現(xiàn)為一定程度的空間集群現(xiàn)象，呈現(xiàn)由東部向西部逐漸遞減的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域不平衡與我國現(xiàn)階段的金融、經(jīng)濟(jì)體制有很大的關(guān)系。

區(qū)域金融集聚可以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，所以金融集聚中心的構(gòu)建與戰(zhàn)略選擇需要依托適合的經(jīng)濟(jì)載體和產(chǎn)業(yè)政策，并且還需要國家政策的大力扶持。根據(jù)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)和金融業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，政府應(yīng)實(shí)施有差別的經(jīng)濟(jì)政策，以促進(jìn)各區(qū)域的金融協(xié)調(diào)發(fā)展。政府應(yīng)依據(jù)各區(qū)域的實(shí)際情況，制定相應(yīng)的金融政策，提升區(qū)域金融市場的基礎(chǔ)能力，建立區(qū)域性的金融市場構(gòu)架。首先，結(jié)合國家西部大開發(fā)戰(zhàn)略，在政府主導(dǎo)下，建立和發(fā)展區(qū)域金融中心，通過發(fā)展金融業(yè)來推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。根據(jù)區(qū)域優(yōu)勢和特點(diǎn)，合理配置金融資源，引導(dǎo)資金流向相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)，形成特色產(chǎn)業(yè)集群。其次，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)，應(yīng)注重金融制度改革，整合區(qū)域金融資源，支持中小企業(yè)融資，發(fā)揮金融服務(wù)地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整的作用。最后，加快建立我國的國際金融中心。北京、上海、深圳等地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展水平高，具有建立國際金融中心的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。這些地區(qū)應(yīng)根據(jù)國際金融中心的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和發(fā)展模式，制定建設(shè)國際金融中心的發(fā)展路徑和戰(zhàn)略。

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