趙雯 李華 田新

摘要：本文以我國25個(gè)省共68個(gè)市為研究對象，以68個(gè)城市從2003～2009年共七年面板數(shù)據(jù)作為分析根據(jù)，使用主成分分析法構(gòu)建了衡量城市金融集聚程度的指標(biāo)體系，并對各城市金融產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明：東部地區(qū)與中西部地區(qū)的城市金融集聚程度的差異顯著，而中部和西部地區(qū)的城市金融集聚程度沒有顯著差異;信息的可獲性等因素是影響城市金融產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素，這說明我們在加強(qiáng)城市金融建設(shè)的過程中，應(yīng)重點(diǎn)考慮信息基礎(chǔ)設(shè)施等影響金融集聚的相關(guān)因素。

關(guān)鍵詞：金融;產(chǎn)業(yè)集聚;面板數(shù)據(jù);主成分分析;信息

一、引言

改革開放三十年以來，國內(nèi)金融業(yè)隨著全國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也逐步得到了較快發(fā)展，從我國目前金融業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，仍然存在許多問題有待解決，一方面是如何進(jìn)一步提高我國金融的普遍發(fā)達(dá)程度，另一方面研究是什么原因促使了金融集聚以及建設(shè)金融中心的條件。而對于第二個(gè)方面，筆者在研究資料的整理中發(fā)現(xiàn)，在兩個(gè)或多個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相當(dāng)、人口規(guī)模大致相同的城市之間，它們的金融集聚程度仍然可能會(huì)呈現(xiàn)出較大差異。因而，在本文的研究中，筆者嘗試通過將影響金融集聚的各個(gè)因素綜合起來，分析究竟哪些因素是影響不同地區(qū)金融集聚水平出現(xiàn)差異的原因，尤其針對金融產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)密切相關(guān)的信息因素。

相關(guān)研究概述：

Porteous（1995，1999）等學(xué)者將金融業(yè)視為“高增值”的信息服務(wù)業(yè)，進(jìn)而認(rèn)為信息流是金融中心發(fā)展的先決條件，他認(rèn)為金融中心的形成和發(fā)展依賴于強(qiáng)大的背后力量，大致上為：“信息外在性”、“信息腹地”、“國際依附性”、“路徑依賴”和“不對稱信息”，這些力量是決定金融中心興盛或是衰落的關(guān)鍵因素[1]。韓國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Park（1989）在國際銀行業(yè)的發(fā)展和國際金融中心的成因分析中運(yùn)用了微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論，認(rèn)為在金融機(jī)構(gòu)的協(xié)作、基礎(chǔ)設(shè)施的共享以及信息傳遞中體現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng)[2]。EPDavis（1990）首次將企業(yè)選址理論運(yùn)用到金融中心的形成研究中，認(rèn)為影響金融企業(yè)進(jìn)入決策的主要因素是供給（資金）和需求（產(chǎn)品）以及所給定地點(diǎn)與可代換地點(diǎn)之間的外部經(jīng)濟(jì)性差異[3]。

我國學(xué)者趙曉斌（2002）將信息分為標(biāo)準(zhǔn)化信息和非標(biāo)準(zhǔn)化信息，金融部門需要準(zhǔn)確信息和市場動(dòng)向，因而在不對稱信息的條件下，需要更接近信息源，產(chǎn)生集聚現(xiàn)象[4]。黃解宇（2011）對國際金融中心形成的微觀理論基礎(chǔ)進(jìn)行了研究，提出金融集聚的基礎(chǔ)是集聚的空間外在性，不對稱信息和金融規(guī)模經(jīng)濟(jì)促使金融集聚的形成[5]。梁穎（2006） 認(rèn)為金融企業(yè)選址主要取決于地理位置因素、地區(qū)市場的供求因素、路徑依賴因素和政府的推動(dòng)因素[6]。

通過對金融集聚理論的梳理可以看出，以往研究早期大多是理論探索，在后期的實(shí)證研究中也絕大多數(shù)是采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)來研究一個(gè)省內(nèi)金融集聚的程度和影響因素，但現(xiàn)階段金融集聚大多是在市級(jí)范圍內(nèi)的集聚，例如全球各金融中心的形成，因而本文旨在從市級(jí)范圍來實(shí)證分析各城市的金融集聚程度以及影響金融集聚的因素。

二、模型設(shè)定

（一）構(gòu)建衡量金融集聚程度的指標(biāo)體系

關(guān)于如何選取反映金融集聚程度的指標(biāo)，相關(guān)學(xué)者提出了不同的衡量方法，其中最為簡潔的是采用區(qū)位熵直接作為某個(gè)區(qū)域的金融集聚程度。此外，在相關(guān)研究后期大多數(shù)學(xué)者普遍采用的是多指標(biāo)共同反映某地區(qū)金融集聚的程度。因而，為了能夠全面反映金融集聚程度，為接下來分析影響金融集聚的因素奠定穩(wěn)固基礎(chǔ)，本文決定采用多指標(biāo)來綜合構(gòu)建反映金融集聚程度的指標(biāo)體系。

主要考慮從以下三個(gè)方面來共同衡量該地區(qū)的金融集聚程度：

摘要：本文以我國25個(gè)省共68個(gè)市為研究對象，以68個(gè)城市從2003～2009年共七年面板數(shù)據(jù)作為分析根據(jù)，使用主成分分析法構(gòu)建了衡量城市金融集聚程度的指標(biāo)體系，并對各城市金融產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明：東部地區(qū)與中西部地區(qū)的城市金融集聚程度的差異顯著，而中部和西部地區(qū)的城市金融集聚程度沒有顯著差異;信息的可獲性等因素是影響城市金融產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素，這說明我們在加強(qiáng)城市金融建設(shè)的過程中，應(yīng)重點(diǎn)考慮信息基礎(chǔ)設(shè)施等影響金融集聚的相關(guān)因素。

關(guān)鍵詞：金融;產(chǎn)業(yè)集聚;面板數(shù)據(jù);主成分分析;信息

一、引言

改革開放三十年以來，國內(nèi)金融業(yè)隨著全國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也逐步得到了較快發(fā)展，從我國目前金融業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，仍然存在許多問題有待解決，一方面是如何進(jìn)一步提高我國金融的普遍發(fā)達(dá)程度，另一方面研究是什么原因促使了金融集聚以及建設(shè)金融中心的條件。而對于第二個(gè)方面，筆者在研究資料的整理中發(fā)現(xiàn)，在兩個(gè)或多個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相當(dāng)、人口規(guī)模大致相同的城市之間，它們的金融集聚程度仍然可能會(huì)呈現(xiàn)出較大差異。因而，在本文的研究中，筆者嘗試通過將影響金融集聚的各個(gè)因素綜合起來，分析究竟哪些因素是影響不同地區(qū)金融集聚水平出現(xiàn)差異的原因，尤其針對金融產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)密切相關(guān)的信息因素。

相關(guān)研究概述：

Porteous（1995，1999）等學(xué)者將金融業(yè)視為“高增值”的信息服務(wù)業(yè)，進(jìn)而認(rèn)為信息流是金融中心發(fā)展的先決條件，他認(rèn)為金融中心的形成和發(fā)展依賴于強(qiáng)大的背后力量，大致上為：“信息外在性”、“信息腹地”、“國際依附性”、“路徑依賴”和“不對稱信息”，這些力量是決定金融中心興盛或是衰落的關(guān)鍵因素[1]。韓國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Park（1989）在國際銀行業(yè)的發(fā)展和國際金融中心的成因分析中運(yùn)用了微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論，認(rèn)為在金融機(jī)構(gòu)的協(xié)作、基礎(chǔ)設(shè)施的共享以及信息傳遞中體現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng)[2]。EPDavis（1990）首次將企業(yè)選址理論運(yùn)用到金融中心的形成研究中，認(rèn)為影響金融企業(yè)進(jìn)入決策的主要因素是供給（資金）和需求（產(chǎn)品）以及所給定地點(diǎn)與可代換地點(diǎn)之間的外部經(jīng)濟(jì)性差異[3]。

我國學(xué)者趙曉斌（2002）將信息分為標(biāo)準(zhǔn)化信息和非標(biāo)準(zhǔn)化信息，金融部門需要準(zhǔn)確信息和市場動(dòng)向，因而在不對稱信息的條件下，需要更接近信息源，產(chǎn)生集聚現(xiàn)象[4]。黃解宇（2011）對國際金融中心形成的微觀理論基礎(chǔ)進(jìn)行了研究，提出金融集聚的基礎(chǔ)是集聚的空間外在性，不對稱信息和金融規(guī)模經(jīng)濟(jì)促使金融集聚的形成[5]。梁穎（2006） 認(rèn)為金融企業(yè)選址主要取決于地理位置因素、地區(qū)市場的供求因素、路徑依賴因素和政府的推動(dòng)因素[6]。

通過對金融集聚理論的梳理可以看出，以往研究早期大多是理論探索，在后期的實(shí)證研究中也絕大多數(shù)是采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)來研究一個(gè)省內(nèi)金融集聚的程度和影響因素，但現(xiàn)階段金融集聚大多是在市級(jí)范圍內(nèi)的集聚，例如全球各金融中心的形成，因而本文旨在從市級(jí)范圍來實(shí)證分析各城市的金融集聚程度以及影響金融集聚的因素。

二、模型設(shè)定

（一）構(gòu)建衡量金融集聚程度的指標(biāo)體系

關(guān)于如何選取反映金融集聚程度的指標(biāo)，相關(guān)學(xué)者提出了不同的衡量方法，其中最為簡潔的是采用區(qū)位熵直接作為某個(gè)區(qū)域的金融集聚程度。此外，在相關(guān)研究后期大多數(shù)學(xué)者普遍采用的是多指標(biāo)共同反映某地區(qū)金融集聚的程度。因而，為了能夠全面反映金融集聚程度，為接下來分析影響金融集聚的因素奠定穩(wěn)固基礎(chǔ)，本文決定采用多指標(biāo)來綜合構(gòu)建反映金融集聚程度的指標(biāo)體系。

主要考慮從以下三個(gè)方面來共同衡量該地區(qū)的金融集聚程度：

從上表中可以看出，第一個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為08913，這個(gè)貢獻(xiàn)率說明第一個(gè)主成分可以很好的作為金融集聚程度指標(biāo)體系的衡量代表。主成分分析的結(jié)果通過了KMO和和SMC檢驗(yàn)。

使用Stata軟件對68個(gè)城市的金融集聚程度指標(biāo)特征值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)：

我們從城市金融集聚程度指標(biāo)特征值的平均值中可以看出，東部地帶的城市金融集聚綜合得分大多數(shù)為正值，只有位于海南省和河北省內(nèi)的城市綜合得分為負(fù)，說明位于東部地帶的樣本城市大多數(shù)都或多或少的產(chǎn)生了金融產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng);而處在中部和西部地帶的樣本城市絕大多數(shù)綜合得分為負(fù)，可見在中西部地帶金融產(chǎn)業(yè)的集聚還未普遍成型。此外，我們從金融集聚得分最小值和最大值可以看出，各個(gè)樣本城市的最低綜合得分大致相當(dāng)，但不同省份的城市最高綜合得分差異較大，各城市的金融集聚發(fā)展速度的差距可見一斑，尤其位于廣東省的樣本城市的金融集聚發(fā)展速度確實(shí)讓人驚嘆。

（二）金融集聚的影響因素體系

1反映信息因素的有關(guān)變量：

描述信息流通渠道發(fā)達(dá)指數(shù)的變量：本文選取的原始變量有五個(gè)：互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)（戶）、電信業(yè)務(wù)總量（萬元）、固定電話用戶數(shù)（萬戶）、移動(dòng)電話用戶數(shù)（萬戶）和郵政業(yè)務(wù)總量（萬元）。通過描述性統(tǒng)計(jì)可以看出這幾個(gè)變量之間存在普遍的正向關(guān)系，因而可以使用主成分分析法，提取信息流通渠道因素主成分，如下表所示：

從圖中可以看出第一個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為06565，第二個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為02002，因而取前兩個(gè)主成分代表信息可獲性指標(biāo)，即：Iit=06565*Comp1+02002*Comp2。這樣構(gòu)建的信息可獲性指標(biāo)可以解釋全部數(shù)據(jù)信息的8566%，已能夠很好的代表各城市的信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達(dá)程度。

2控制變量：作為控制變量的因素是影響金融集聚水平的一般因素，主要指該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模水平，包括地區(qū)居民的消費(fèi)能力、投資能力、政府購買力、教育科技實(shí)力和環(huán)境情況。具體來說，為了衡量一個(gè)地區(qū)居民的消費(fèi)能力，我們使用該地區(qū)的社會(huì)消費(fèi)品零售總額（百億元）和職工平均工資（千元）納入指標(biāo);衡量地區(qū)投資能力是將該地區(qū)的固定資產(chǎn)投資總額（百億元）納入指標(biāo);衡量地區(qū)政府購買力是將該地區(qū)地方財(cái)政支出總額（百億元）納入指標(biāo);考慮其他因素我們將各地區(qū)的教育、科技實(shí)力和環(huán)境情況分別使用該地區(qū)高等學(xué)校數(shù)（百所）和市轄區(qū)綠地面積（萬公頃）來表示。

綜上，我們建立回歸方程為：

Qit=α+γIit+λXit+εit （2）

上述回歸方程中，Qit作為被解釋變量，表示i地區(qū)t時(shí)期的金融集聚水平。

解釋變量中，Ii表示i地區(qū)t時(shí)期的信息流通渠道發(fā)達(dá)指數(shù)，構(gòu)造Iit的方法同樣是使用主成分分析法提取衡量該地區(qū)信息流通渠道發(fā)達(dá)程度的各指標(biāo)的主成分，其他影響金融集聚的一般因素我們把它們歸結(jié)到控制變量Xit來同一衡量。最后的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εit用來控制回歸方程中未考慮到的其他因素。

三、實(shí)證結(jié)果分析

我們將使用主成分分析法得出的金融集聚程度衡量指標(biāo)的主成分作為被解釋變量，解釋變量由提取的各城市信息流通渠道發(fā)達(dá)水平的主成分和其他影響地區(qū)金融集聚水平的一般因素。

本文分別使用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型對回歸模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果以P值為0通過了Hausman檢驗(yàn)，因而選用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。而后得到表4所示的回歸分析結(jié)果：

本文進(jìn)行了兩次回歸分析，第一個(gè)回歸模型中僅僅考慮城市金融集聚的影響因素，第二個(gè)回歸模型中將樣本城市按照所在地帶劃分為三大地帶：東部地帶、中部地帶和西部地帶。整體回歸的結(jié)果中，兩次回歸的整體Wald chi2值分別為738578和762750，說明我們構(gòu)建的回歸方程是可信的。除高等學(xué)校數(shù)量以外，其他解釋變量都通過了顯著性檢驗(yàn)，說明這些因素都是影響城市金融集聚程度的重要因素。其中，信息可獲性指標(biāo)的參數(shù)估計(jì)在1%水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，說明信息可獲性對城市金融集聚程度有相當(dāng)?shù)挠绊?。其他的自變量代表城市的居民消費(fèi)力、投資能力、政府購買力對城市金融集聚程度有正向影響，符合經(jīng)濟(jì)理論。需要解釋的是，城市所擁有的高等學(xué)校數(shù)量因素對金融集聚程度未能通過顯著性檢驗(yàn)，其原因在于我國高等教育在全國范圍普遍得到重視和發(fā)展，而在我國金融發(fā)展初級(jí)階段人力資本對金融發(fā)展的貢獻(xiàn)尚未明顯顯現(xiàn)。另外，代表城市環(huán)境的自變量也通過了顯著性檢驗(yàn)，說明金融業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展不但需要良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，同樣需要綠色環(huán)保舒適的城市環(huán)境。這對于建設(shè)新型現(xiàn)代化金融城市具有一定啟發(fā)。

在第二個(gè)回歸模型中，本文把位于中部地帶的樣本城市設(shè)為對比的基點(diǎn)，使位于東部地帶和西部地帶的樣本城市分別于中部地帶的樣本城市對比，結(jié)果表明：位于東部地帶的樣本城市與位于中部地帶的樣本城市之間的金融集聚程度有顯著差異，而位于西部地帶的樣本城市與位于中部地帶的樣本城市之間的金融集聚程度沒有顯著差異。這是由于位于東部地帶的城市更具備區(qū)位優(yōu)勢，更加有利于形成和發(fā)展金融產(chǎn)業(yè)集聚。這些區(qū)位優(yōu)勢來自于政策導(dǎo)向、區(qū)域的歷史因素、航運(yùn)便利程度等等方面。值得一提的是，在加入地帶劃分之后并未對回歸模型其他自變量的系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)造成明顯影響，由此可見模型的設(shè)定是相當(dāng)穩(wěn)定和可信的。

四、結(jié)論及啟示

本文總結(jié)實(shí)證分析的結(jié)果，得出以下結(jié)論：（1）城市信息基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)達(dá)情況對其金融集聚的形成和發(fā)展具有重要影響。城市在發(fā)展自己的金融業(yè)的過程中，不僅僅需要政策優(yōu)惠和扶持，還需要加強(qiáng)對與其發(fā)展息息相關(guān)的信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，這樣可以為其自身業(yè)務(wù)、盈利能力的發(fā)展消除障礙。（2）我國東部地帶城市的金融集聚水平顯著高于我國中、西部地帶的城市金融集聚水平，這與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑依賴是密不可分的，區(qū)位因素目前仍是影響城市金融集聚程度的重要因素。（3）人力資本對金融集聚尚未形成顯著影響，但由于人力資本相較其他資本收益的特殊性，并不能認(rèn)為人力資本對金融發(fā)展沒有推動(dòng)作用，而只是在現(xiàn)階段我國金融集聚尚處于初級(jí)程度，人力資本對其的影響尚未明顯顯現(xiàn)。（4）城市環(huán)境情況是金融集聚程度的又一影響因素，這為只顧經(jīng)濟(jì)增長忽略環(huán)境問題的城市提了個(gè)醒，金融業(yè)的發(fā)展離不開綠色舒適的城市環(huán)境，這也符合未來城市發(fā)展的規(guī)律。

參考文獻(xiàn)：

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