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    我國中心城市金融集聚水平與空間格局研究

    來源:UC論文網2018-08-06 08:26

    摘要:

      摘要:通過對2010年全國286個地級以上中心城市相關數據的因子分析,將金融集聚因子降維成規模因子、質量因子和活躍程度3個較穩定的可解釋因子,并與2005年相應數據進行比較。根據金融集聚指數,將我國中心城市金...

      摘要:通過對2010年全國286個地級以上中心城市相關數據的因子分析,將金融集聚因子降維成規模因子、質量因子和活躍程度3個較穩定的可解釋因子,并與2005年相應數據進行比較。根據金融集聚指數,將我國中心城市金融集聚水平劃分為全國性金融中心、全國性金融次中心、區域性金融中心、省域金融中心及地方金融中心。借助GIS空間分析技術對全國中心城市金融集聚的空間分布格局進行展現,結果顯示我國金融集聚最為顯著的區域集中在長三角、京津冀和珠三角地區,上海、北京—天津、廣州—深圳構成全國性金融集聚服務中心城市;金融集聚與城市規模有著極強相關性,200萬人以上的特大城市是金融活動的主要集聚地;各省區的金融集聚中心一般為其省會城市及其副中心城市。分析金融集聚指數2005—2010年的變化率,全國金融業集聚態勢有從全國金融中心向鄰近區域擴散的趨勢,并向中部和近西部地區的中心城市不斷傳播。


      關鍵詞:中心城市;金融集聚;空間格局;因子分析;GIS空間分析;


      作者簡介:茹樂峰(1975—),男,河南汝陽人,博士研究生。主要研究方向為區域發展與規劃。


      經濟活動在全球的不均衡分布是一種客觀現象,是經濟地理學及相關學科研究的一個重要議題。隨著全球化與國家管制的放松,更多的社會財富、國際資本及金融服務進一步向大城市和城市密集地區(城市群)集聚。金融集聚一旦形成,會持續帶來集聚地及周邊地區金融交易的增長、投資的繁榮和產業的擴張,創造大量的就業機會和財政收入,并通過資金融通和資本運作來促進資源在全國甚至全球范圍的配置。因此,一個城市或區域的金融業集聚水平與發育程度影響著其中心城市在全球、全國和區域城鎮體系中的功能和地位。自1990年代以來,有關金融集聚的理論與實證研究逐漸增多。國外學者主要從金融集聚的產生及其原因[1-5]、金融產業集聚的演化[6]、金融產業集聚競爭力[7]、金融中心與金融資源流動[8-9]等方面進行研究,并提出了金融地理學、區域金融等理論。以此為基礎,國內學者主要從金融資源論[10-13]、金融集聚與區域經濟發展[14-18]、金融集聚與金融監管[19-21]、金融中心體系與金融關系網絡[22-23]等方面展開研究。隨著我國金融改革的日趨深化,國內金融市場一體化建設進程加快,許多城市提出了促進金融產業集聚、建設金融中心城市的戰略構想。


      為科學認識我國不同規模和層級的中心城市在促進金融產業集聚、建設金融中心城市這一重大戰略的基礎、條件和可行性,本文選取我國大陸地區286個地級及以上中心城市為樣本,將因子分析與GIS空間分析相結合,通過2010年數據的計量分析,并與2005年相比較,綜合評價不同中心城市金融業的集聚水平與發育程度,劃分其等級與類別,并運用ArcGIS分析技術展現我國金融集聚的空間分布格局及其變動趨勢。


      1指標選取與數據來源


      由于金融資源稟賦存在顯著的空間差異,經濟發展水平、社會分工狀態在地域上也存在明顯的非均衡性和區域性特點,使得金融資源集中于條件優越的城市和地區,從而形成不同層次的金融產業集聚。為考察我國不同層級中心城市金融集聚水平及其空間格局,本研究把樣本集中在我國大陸在《中國城市統計年鑒》中有系列統計數據的286個地級及以上中心城市。由于西藏及部分地級中心城市缺乏數據,本研究不包括西藏及這些中心城市。數據口徑為中心城市的市轄區。


      對于金融集聚水平的測度主要有單指標法與綜合指標法。單指標法常用金融業區位商、空間基尼系數、HI指數等來衡量,如任英華等[24]和李正輝等[25]分別利用區位商表征了全國各省金融集聚程度,并考察了影響金融集聚的因素;石沛等利用區位商研究了全國各省的金融集聚程度與產業結構的空間關聯機制[26];丁藝等利用金融業區位商計算了中國省級金融集聚與經濟增長的關系[27];徐沈利用空間基尼系數、HI指數和行業集中度對我國金融集聚進行了分析[28]。綜合指標法則主要涉及構建金融集聚的指標體系,如丁藝等分別從金融總體規模、銀行業、證券業、保險業4個方面選取了23個指標建立了金融集聚程度評價指標體系,對中國31個省及直轄市金融集聚程度進行了評價[29];馬丹從經濟規模、金融聚集程度、金融基礎設施等方面構建了金融產業集聚的評價指標體系[30];梁穎則建立了國際金融集聚地的宏觀評價指標體系[31]。此外,胡堅[32]、張澤慧[33],王仁祥、黃解宇[35]等分別從金融中心的角度構建了不同的評價指標體系;殷興山等[12]等分別構建了城市金融競爭力的評價指標體系。在借鑒上述文獻的基礎上,本文基于金融發展背景、金融活動規模、金融活動密度及金融服務活躍程度等四個方面構建金融集聚水平測度指標體系。其中,金融發展背景包括城市經濟總量、人口規模及人均經濟發展水平,反映城市總體經濟規模和發展水平;金融活動規模為城市的金融機構存貸款規模、居民儲蓄規模及金融行業從業人員規模;金融活動密度從人均金融活動水平和區域金融活動密度兩方面考察;金融服務活躍程度也即金融深度,為金融生產規模與地區生產總值的比值,反映城市經濟貨幣化程度和資本活躍程度(表1)。全部數據來源于相關年度的中國城市統計年鑒。


      2金融集聚水平因子分析


      研究選用2010、2005年的數據資料,運用SPSS軟件對全國286個中心城市的金融集聚水平進行因子分析。選擇這兩個年份,主要是考慮到我國各城市對金融業的普遍重視是從我國加入WTO后才開始的,2010年和2005年分別為我國五年計劃的結束年份,在時間上具有代表性。另外,這兩個年份中本研究所選指標數據具有較好的可獲得性與完整性。


      計算兩個年度上述10個指標的相關系數矩陣并進行統計檢驗,發現大部分指標相關系數較高,各變量呈現較強的線性關系,適合因子分析,可以從中提取公共因子。


      在進行KMO和Bartlett’s檢驗時發現,2010、2005年的Bartlett’s統計量觀測值分別為5210.310、5468.269,相應的概率P接近0。如果顯著性水平ɑ為0.05,由于概率P小于顯著性水平ɑ,應拒絕零假設,認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異。同時,兩個年度的KMO值分別為0.807、0.822,原有變量適合進行因子分析。


      采用回歸法計算2010年指標的因子得分系數,并用方差最大方法對因子載荷進行正交旋轉,使得因子更具有命名解釋性(表4)。可將評價指標體系中的10個指標降維為規模因子、質量因子和活躍程度等3個因子,這3因子解釋中心城市金融集聚水平的累積方差貢獻率達到91.937%。規模因子在年末金融機構貸款余額、年末金融機構存款余額、金融業從業人員總數、城鄉居民儲蓄年末余額、地區生產總值、年末總人口等6個指標上載荷較高,反映出城市的金融活動總量、經濟規模、人口規模及行業從業人員規模,該因子方差貢獻率達到56.292%,也說明金融集聚的最大影響因素是城市的經濟總量與人口規模。質量因子在人均地區生產總值、人均金融存貸款余額兩個指標上載荷較高,其因子方差貢獻率為19.554%,反映城市的經濟與金融發展水平與質量。活躍程度因子在金融深度、金融活動密度上載荷較高,其因子方差貢獻率為16.090%,反映城市的金融服務的活躍程度與金融活動密度。


      如果以每個因子的方差貢獻率為權數,對每個因子權數進行加權歸一化處理,就可以得到因子的綜合得分,計算公式為:


      式中:F為金融集聚水平;F1為金融集聚規模;F2為金融集聚質量;F3為金融集聚活躍程度。


      金融集聚指數各因子及綜合得分的均值為0,標準差為1,其潛在的含義為因子得分越高,金融集聚水平越高,因子得分越低,金融集聚水平越低。若金融集聚指數為正值,則表示高于所有樣本中心城市的平均水平,其金融活動影響力超出了所在的城市區域,具有省域乃至更大區域范圍的金融服務能力;若金融集聚指數為負值,則表示低于所有樣本中心城市的平均水平,其金融活動的影響力較小,并僅局限在城市所在區域。


      3全國中心城市金融集聚的等級與規模分布


      3.1中心城市金融集聚的空間分布


      計算并考察2010、2005年各中心城市金融集聚指數,用ArcGIS軟件對286個中心城市的金融集聚指數進行空間分布展現(圖1、圖2),可以發現,我國金融集聚最為顯著的區域主要集中在經濟發達的長三角、環渤海和珠三角地區,上海、北京、天津、廣州、深圳為全國性金融集聚服務中心城市。但值得注意的是,長三角地區只有上海一個中心,環渤海地區為北京、天津主副雙中心,珠三角則為廣州、深圳并列雙中心。其它區域如東北地區的沈陽,中部地區的武漢,西南地區的成都、重慶,西北地區的西安,是所在區域金融集聚指數較高的中心城市。東部沿海經濟發達省份中心城市金融集聚指數高于全國平均水平的城市較多,廣大中西部、東北地區往往只有省會或副中心城市的集聚指數較高,其它的地級城市金融集聚指數普遍低于全國平均水平。這說明在全國尺度上,我國金融活動傾向于向全國經濟中心、區域經濟中心及省會城市等規模等級較高的中心城市集聚,其金融服務能力相應地面向全國、大區及所在省域。而一般意義上的地級中心城市在接受其上一級中心城市金融輻射的同時,其金融服務則主要局限在城市所在的地市。


      3.2全國中心城市金融集聚等級分類


      根據全國中心城市金融集聚因子在2010年度綜合得分情況,可以將全國地級以上中心城市的金融集聚水平劃分為全國性金融中心、全國性金融次中心、區域性金融中心、省域金融中心及地方金融中心五種類型。2010年,上海、北京金融集聚指數分別高達5.91、5.76,遠遠高于其它地市,其金融集聚規模與影響力具有全國性乃至世界性金融中心的意義,兩者又是長三角、環渤海兩大經濟區的核心,其全國性金融中心地位無可爭議。深圳、廣州和天津的金融集聚指數分別為2.89、2.82、2.11,其金融集聚水平也明顯高于其它城市,深圳、廣州為珠三角經濟區的核心城市,天津為京津冀經濟區的副中心城市,可以將三城市列為全國性金融次中心。重慶、杭州、成都、武漢、南京、西安、沈陽等城市的金融集聚指數相對全國性金融中心較低,卻又明顯高于一般意義的省會中心城市,將其定為區域性金融中心城市,其金融影響力具有跨省域的大區意義,如重慶、成都為中國西南地區金融中心,武漢為中部地區金融中心,西安為西北地區金融中心、沈陽為東北地區的金融中心。佛山的金融集聚指數也明顯高于一般意義的省會中心城市,它雖然不是跨省域金融中心,但由于廣州、佛山一體化進程的加快,二者聯合將促使廣州向全國性金融中心城市邁進。其余省會城市如鄭州、長沙、濟南等,以及包括大連、寧波、東莞、青島、蘇州、無錫、溫州、廈門等在內的重要中心城市,金融集聚指數均高于全國平均水平,在其所屬省域具有較強的金融中心功能,可以定為省域中心城市。除了上述幾種類型,其余的地級以上中心城市如常州、唐山、紹興、晉城、珠海、中山、汕頭、南通、煙臺、鄂爾多斯、淄博、大慶等,其金融集聚指數基本上都低于全國平均水平,只具有屬地金融中心意義,可定為地方金融中心。


      將2010年中心城市金融集聚指數按其市轄區人口規模進行分類匯總,得到各中心城市金融集聚水平的規模分布情況(表6、圖3)。可以發現中心城市金融集聚與其人口規模有著極強的相關性(圖4)。城市規模與等級越高,城市的金融集聚指數越高,其金融服務能力就越強。從全國尺度上考察,金融活動主要集聚在200萬人以上的特大城市,大于200萬人的中心城市其金融集聚指數大都為正值,反映了其金融服務能力具有區域乃至全國意義;小于200萬人的中心城市其金融指數基本上都為負值,其金融服務能力為地方意義。


      3.4中心城市金融集聚各因子的空間分布


      金融集聚3因子得分的空間分布情況如圖5—7。規模因子指數較高的中心城市主要集中在長三角、珠三角、京津、成渝等四大區域,反映這四個區域的經濟活動規模龐大,為全國金融活動最重要的四個經濟區。從金融集聚質量因子來看,除了長三角、珠三角、環渤海區域的重要中心城市,內陸地區人均經濟發展水平較高的一些省會中心城市及部分工業化城市,如大慶、鄂爾多斯、鞍山、包頭、克拉瑪依、馬鞍山、十堰、玉溪、銅陵等,金融集聚質量指數也相對較高,反映出專業化的工業活動對金融服務的較強需求。從金融集聚活躍程度及金融集聚深度指數的空間分布來看,指數較高的中心城市主要集中在京津冀、山西、長三角、珠三角等省區,反映出上述地區金融活動比較活躍,其各級中心城市的金融密度及金融機構存貸款金額相對當地地方生產總值比例較高。


      3.5主要城市金融集聚及省域集中度分析


      為分析金融活動在主要中心城市集聚的程度,將全部省會及計劃單列城市的金融集聚指數及其在所屬省份中的集中度進行匯總(表7)。集聚規模因子指數最高的為上海、北京,分別高達9.37和9.08,其次為深圳、廣州、天津和重慶,規模指數在3—5之間。集聚質量因子指數較高的有廣州、深圳、杭州、成都、大連、寧波等城市。集聚深度因子指數較高的有北京、杭州、成都、西安、鄭州、石家莊、太原、福州等綜合性中心城市。上海、深圳、廣州、天津、重慶等工業化程度比較高的城市,由于其GDP規模較大,金融活躍程度相對同等級別的城市偏低。


      東部沿海除了上海、北京、天津三個直轄市由于統計口徑的原因,集中度為100%,其它具有雙核心中心城市的省區,如廣東的廣州—深圳、浙江的杭州—寧波、山東的濟南—青島、福建的福州—廈門、遼寧的沈陽—大連等,雙中心在省域的集中度也相對較高,基本上占據了全省絕大部分的金融集聚份額。廣大中西部省份的省會中心城市則幾乎集中了全省的全部份額。這進一步說明,金融集聚具有強烈的向心性特征,表明一個省域的金融服務中心主要集中在其省會及副中心城市。


      4全國中心城市金融集聚的空間格局及變化


      匯總2010、2005年各省區地級以上中心城市金融集聚的綜合得分和正值得分,并進行其變化對比(表8、圖8),可以發現,從兩個年份得分大小看,金融集聚指數較高、金融服務能力強的區域依次集中在滬蘇浙、京津冀和廣東省,然后是成渝、遼寧和山東等省份,而中西部的其它省區金融集聚能力較弱。從2010年相對2005年的變化情況看,大部分省份金融集聚指數變化率都比較小,全國尺度上只有約年均1%的增幅,體現出金融業地理不平衡發展具有顯著的路徑依賴的特征。但盡管如此,金融業的空間重組過程仍會導致地理格局的一些明顯變化。其中,金融集聚指數增幅較大的省區依次有浙江、重慶、四川、河北、天津、內蒙、江蘇、山西、廣東、湖南、陜西、江西、福建、河南、安徽等省份,而上海、山東、北京及東北三省則出現減小。這反映出金融集聚有以上海、北京這兩大全國金融中心為核心,向鄰近區域擴散的趨勢,并進一步向中部和近西部地區經濟有活力的中心城市進行傳播,但遠西部地區的金融集聚水平則有相對下降趨勢。值得注意的是,2005年上海與北京、北京與天津在金融集聚指數得分上分別有0.34和3.97分差,但到2010年,分差分別縮小到0.15和3.65。在國家推進上海國際金融中心和北京世界城市建設的戰略背景下,上海和北京金融集聚水平的相對下降應該引起決策者的重視。同時,東北3省金融集聚水平的相對下降和中部6省以及成渝地區的整體上升形成了鮮明的對照;在環渤海地區,遼寧、山東金融集聚水平的相對下降與河北、天津的整體上升形成了鮮明的對比。


      整體上來看中國中心城市金融業集聚的空間格局,其與全國經濟發展的總體格局是高度吻合的,較好體現了經濟活動集聚與擴散的等級規模分布特征。中心城市是各類服務業集聚的區域中心,作為高端服務業的金融業,其空間集聚特性更加明顯,尤其是全國性經濟中心城市的金融集聚程度特別高。國家層面上,加快金融服務向全國或大區域經濟中心如上海、北京、深圳、廣州、天津等特大城市集聚的政策導向,將會進一步提升這些城市的金融中心地位。但是,在各地都普遍支持金融業發展的新的政策背景下,在省域層面,努力提高金融業向省會及區域中心城市的集聚規模與水平,建立與省域經濟發展水平相適應的區域金融服務中心,對促進區域經濟發展和省區之間的協調發展也十分重要。在全國經濟轉型大背景與金融業改革深入發展的新時期,由于我國存在著經濟結構與發展水平的巨大區域差異,金融業服務能力在向東部沿海三大經濟區空間集聚的同時,中西部地區部分經濟發展水平較高、經濟發展活力較強的地區,如中部6省以及成渝地區,也集聚了相對較強的金融服務能力。這一方面是上海、北京等沿海金融中心的近域擴散與等級擴散的結果,另一方面也是這些地區發揮經濟、人口、資源、區位等區域特色,自我發展與主動吸納東部產業轉移的結果。


      5結論


      發展金融產業、促進金融產業集聚、建設金融中心城市,是現階段我國眾多省區和城市普遍實施的一項重大戰略。但金融業與制造業和傳統的服務相比,在空間上具有更為明顯的集聚特征。本文通過對我國286個地級以上中心城市金融業集聚水平的因子分析和GIS分析,揭示了我國金融業集聚的空間格局及其變化特征。研究得到如下結論:


      第一,通過兩個年度金融集聚水平相關指標的因子分析,可以將中心城市金融集聚的因子降維成規模因子、質量因子和活躍程度3個因子。兩個年度的因子分析結果有著高度的一致性,顯示了本研究所采用因子分析方法的適用性,也表明計算結果有著良好的穩定性。


      第二,研究構造的金融集聚指數各因子得分及其綜合得分的均值為0,標準差為1,因子得分的高低代表著金融集聚水平的高低。金融集聚指數表征了中心城市金融業對外服務能力的大小。如果金融集聚指數為正值,則表示高于全國中心城市的平均水平,其金融活動影響力超出了所在的城市區域,具有省域乃至更大區域范圍的金融服務能力;若金融集聚指數為負值,則表示低于全國中心城市的平均水平,其金融活動的影響力較小,并僅局限在城市所在區域。


      第三,根據金融集聚因子的差異,可以將全國地級以上中心城市的金融集聚水平劃分為全國性金融中心、全國性金融次中心、區域性金融中心、省域金融中心及地方金融中心五種類型。前兩種類型目前僅有上海、北京、深圳、廣州、天津5個城市,體現出金融集聚在國家層面高度集中在長三角、環渤海和珠三角地區,但三地區具有明顯不同的等級結構特征。長三角地區只有上海一個中心,而環渤海地區為北京—天津主副雙中心結構,珠三角地區為廣州—深圳并列雙中心結構。


      第四,金融集聚與其城市規模有著極強的相關性,全國金融活動主要集聚在200萬人以上的特大城市。各省區的金融集聚中心一般為其省會城市及其副中心城市,并且集聚了省域絕大部分的金融服務功能。


      第五,2010年與2005年相比,各中心城市金融集聚指數變化幅度相對較小,全國尺度上只有約年均1%的增幅,體現出金融業集聚的空間格局具有顯著路徑依賴的特征。但伴隨著金融業的地理重組過程,也出現了由全國金融中心向鄰近區域擴散的趨勢,并向中部和近西部地區的中心城市不斷傳播。但上海、北京、東北地區、山東和遠西部地區金融集聚水平的相對下降需要引起關注。


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