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1、金融产业集聚对经济发展的影响以广东省为例金融产业集聚对经济发展的影响以广东省为例【摘要】现如今，中国的改革开放之路已经走过40年，在全球化经济浪潮下，无论是国际范围还是国内范围，企业、机构、政府部门、个人等每个角色间的合作、商贸等经济活动都离不开金融或者说金融机构，正是金融服务行业的存在，才能使得各种金融资源以高效率在经济社会中流动，支撑着社会、国家的发展，在当今社会金融已然是核心产业之一。同时人们的需求也不断促进金融行业的发展，于是因为各种驱动力的影响，金融要素渐渐集中，组成了一种规模庞大，专业化极强的集群，这就是金融产业的集聚。而金融的集聚则以更加强大的力量继续对经济产生影响，本文所研究的

2、内容就金融产业集聚对经济增长的影响。首先，本文是基于国内外已有的金融产业集聚有关研究成果上完成的。通过文献的收集和整理，阐释了金融产业集聚的概念和理论，金融产业集聚的测度方式和角度，金融产业集聚的模型构建和实证方法。然后以区位熵为指标对广东省目前各地级市的金融产业集聚情况进行统计性描述。在区位熵和其他指标的基础上构建了面板数据模型并进行单位根检验、Kao协整检验、Hausman检验以确定模型，最后进行回归分析。文章的最后则对基础上文的研究分析进行总结并结合广东省实际情况提出参考性意见。【关键词】金融产业集聚；区位熵；面板数据模型The Impact of Financial Industry

3、Agglomeration on Economic DevelopmentTaking Guangdong Province as an ExampleAbstract Nowadays, China has gone through 40 years of reform and opening up. Under the wave of globalization economy, whether it is international or domestic, enterprises, institutions, government departments, individuals an

4、d other roles of cooperation, business and other economic activities. It is the existence of the financial services industry that enables various financial resources to flow in the economy and society with high efficiency, supporting the development of society and the country. In today s social fina

5、nce, it is already a core industry One. Because of the influence of various driving forces, financial elements are gradually concentrated, forming a large-scale, highly specialized cluster, which is the concentration of the financial industry. The content of this article is about the impact of finan

6、cial industry agglomeration on economic growth.First of all, this article is based on the relevant research results of domestic and foreign financial industry agglomeration. Through the collection and arrangement of literature, the concept and theory of financial industry agglomeration, the measurem

7、ent method and angle of financial industry agglomeration, the model construction and empirical methods of financial industry agglomeration are explained. Then use the location entropy as an indicator to statistically describe the current situation of financial industry agglomeration in various citie

8、s in Guangdong Province. Based on the location entropy and other indicators, a panel data model is constructed and unit root test, Kao cointegration test, and Hausman test are performed to determine the model, and finally regression analysis is performed. At the end of the article, it summarizes the

9、 research and analysis based on the above and puts forward reference opinions based on the actual situation of Guangdong Province.Keywords Financial agglomeration Location entropy Panel data model1前言1.1研究背景现如今，第三产业对经济发展的作用越来越大，而金融服务业是现代第三产业中的的核心产业。金融行业的发展以及产业的规模效应在促进现代经济增长和社会发展方面发挥着重要作用。全球化,信息技术,金融资

10、本的趋势的发展,金融的全球化是不可避免的。地区金融资源的合并带来的集聚效应,促使金融机构和交易活动的更多地在部分地区集中,实现以城市为中心的金融集成的现象逐步产生。广东省地理位置在中国南部，是中国经济实力最强的省份之一。广东省GDP长期处于国家前沿，根据2019年出版的广东省统计年鉴和国家统计年鉴可以获知，广东省GDP已经达到9727.77亿元，占国家GDP的十分之一。广东省金融行业长期积累了雄厚的资本、人才、技术和其他资源，因此广东省金融行业具有雄厚的基础，还有很大的发展空间。1.2研究意义在过去40年的改革开放中，以广深两市为代表的广东省的发展速度是有目共睹的，得到了全世界的赞誉。今天，珠

11、三角经济区呈现稳步发展态势，但广东省各城市经济发展仍不均匀。广东省西部和广东省北部的经济比较落后，广东省东部和广东省南部的经济发展较好。一定程度的不同城市不均匀经济发展的这种现象，限制了广东省经济的进一步有序发展。像上面文中提到,金融产业对于经济发展来说是一个能产生重要影响的产业, 因此研究广东省地区金融产业集聚在整个省以及各个地级市的经济发展究竟发生了什么作用和效应，对于调整广东省金融产业结构、实现广东省经济多层次高质量发展具有非同一般的现实指导意义。本文选取并收集广东统计年鉴中的相关数据，整理成广东省各个地级市相关面板数据，通过计算区位熵的方式来分析广东省 21 个地级市 2010-201

12、8 年的金融产业集聚水平，并综合文献研究法，统计分析法，实证分析法等探讨广东省金融产业集聚水平以及对当地不同地区经济发展的效应和贡献度，在广东省金融产业结构的调整政策和探求经济新的突破点提供比较切合实际情况的参考性意见，缩小省内城市间区域差异，进而促进广东省区域经济的协调发展具有现实指导意义。1.3研究方法第一、文献检索法本文的研究内容需要大量的文献成果支撑，因此翻阅文献总结出目前该论题的国内外研究进展情况，找出以前研究的缺陷之处和避免研究内容的重复；在了解金融产业集聚的定义和概念，以及所需要的研究方法时，也需要借助文献检索法，通过各种资料的信息进行分析汇总。第二、比较分析法在论文中将对国内与

13、国外的金融产业集聚的研究现状进行分析，需要对两者的研究方向、研究特点、研究内容进行比较，总结出其中的关联和区别，找出国内与国外的研究差异，从而得出本次研究中金融产业集聚对经济发展影响的不足，进而根据不足提出对策。第三、定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研讨对象进行具体的认知，进一步精确化数量，以便可以更深刻地科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。本文中将会使用Eviews 11软件，通过该软件对所获取的面板数据进行回归计量分析并生成模型，以便进行实证分析。1.4文献综述当一个产业处于蓬勃发展的阶段，往往会在一个空间内产生集聚，以达到资源高度集中的目的，从而通过

14、规模经济所产生的外部性让产业更多地带动经济发展。目前互联网快速发展，经济全球化的浪潮已出现许久，但仍然以不可阻挡的态势进行发展，其中，以互联网为媒介，金融资源在金融机构中流动性也大大增加。这吸引了许多中外专家、学者关注，目前的研究成果已非常多，因此本章的主要对前人的研究进行整合，从金融产业集聚的定义、集聚的动因、集聚的测评以及集聚对经济发展的影响等方面的有关文献进行概括和梳理。1.4.1国外研究现状国外学者对于金融产业集聚的研究相对于国内起步比较早，金融产业集聚的内涵和概念也不断地提出和定义，这其中包括：Charles Poor Kindleberger（1973）1从功能的角度给出了“金融集

15、聚”的概念，他认为金融中心是一个媒介，不但能够跨越时间和空间进行个人和企业的储蓄和投资的结算，还能将资本从储蓄者转移到投资者手中，其过程中会对不同区域的资金配置产生影响，提高跨区域支付效率和资源效率的提高。Dufey，Gunter，Giddy等人（1978）2在对欧元市场的研究中认为一个金融中心的形成是由金融机构不断高度集中而形成的金融圈，是一个地区范围内金融交易的结算中心。Naresh，R.，Pandit等人（2002）3根据英国金融产业的研究证明了一个区域内的金融产业和高新产业会导致金融资源的流动和集聚，最终在这个区域内集群的集聚水平不断提高，从而形成金融中心。国外学者对于金融产业集聚的动

16、因研究角度和研究方式比较多样。Charles Poor Kindleberger（1973）1认为，外部规模经济效应是个重要的因素，在其作用下所有与金融产业有关的要素会定位在一个区域内，这个区域内的金融机构结构不断深化，分工逐渐明确，资源利用效率提高，竞争优势增强的同时也吸引了更多相关企业，最后形成金融产业集聚。Marshall（1920）4认为一个区域由于自然条件，或者因为自然条件的开采和利用，就会驱动资本的靠拢。Weber, Alfred（1929）5的进一步研究，将金融产业聚集的因素分为集聚与分散的互相作用，认为集聚从企业自身发展形成的优势会转化为企业间的联系，促进地方产业集群的产生，实

17、现成本降低和资源利用提高。从上个世纪中期，金融产业集聚的研究逐渐由静态性研究变为动态性研究。Yoon S. Park（1989）6通过微观经济学的规模经济理论阐述了银行等金融机构的协作形成的连锁反应，能够有效降低交易成本，达到获取相关信息时间的缩短和基础设施利用效率的提高，是推动该区域金融产业集聚的主要因素。目前的国外研究文献测量集聚程度的方法不断深入，产生了许多科学衡量的指标，包括区位熵值、EG指数、MS指数、赫芬达尔指数、空间基尼系数等。Paul Krugman（1991）7通过将规模经济、运输成本、制造业份额纳入DS垄断经济模型，建立了“中心一外围”模型，认为运输成本的降低，规模经济的扩

18、大和较高的份额是较低的运输成本、较大的规模经济和较高的份额是产业集聚维持的条件。Masahisa Fujita（1999）8在Krugman的“中心一外围”模型的基础上，指出一个区域距金融中心越近，其获得报酬就越高。其新经济地理学的核心观点是在有运输成本因素下，规模报酬会递增，厂商偏向潜在产能更大的市场，而市场也反过来对工资报酬水平的提高有促进作用。Reed, Howard Curtis（1981）9将美国的70多个城市的金融机构和银行分成均等的簇群，进行层次分化的辨别式分析，设定了主要变量，同时对这些金融产业集聚地区依据变量进行排名。对基尼系数进行改进，融合了赫芬达尔指数，构造出新的EG指数

19、，消除了企业规模差异或范围大小不同带来的指数偏差。Ellison, G，Glaeser, E.L（1994）10 对基尼系数进行改进，融合了赫芬达尔指数，构造出新的EG指数，消除了企业规模差异或范围大小不同带来的指数偏差。Ross Levine（1997）11 总结了金融对经济增长的影响，金融市场和中介机构通过促进储蓄，资源配置，监督企业治理，通过风险管理和促进交易来减少市场摩擦，并通过资本积累和技术创新提高经济增长速度。Robert Dekle, Jonathan Eaton（1999）12估算了日本制造业和金融服务业的集聚效应，研究发现，这两个行业的集聚对经济发展都具有重要影响，但金融服务

20、的地理溢出效应低于制造业。Thorsten Beck, Ross Levine（2004）13将广义矩估计方法添加到动态面板数据模型中，以研究银行业，证券市场与经济增长之间的关系，结果表明，金融市场中资本的快速流通可以加速其自身经济的快速发展。Rousseau（2002）14根据几十年来数十个国家的股票数据，对股票市场与经济增长之间的关系进行了实证研究，结果表明股票市场可以促进一个国家的经济增长。Nicholas Apergis（2007）15等人进行了一项以发达国家和发展中国家为对照的实证研究，发现在经济基础薄弱的国家中，金融服务业的集聚在促进经济方面的作用要大于发达国家。1.4.2国内研究

21、现状梁颖，罗霄（2006）16 认为，金融集聚是指国家金融中介服务机构、金融监管机构、大型国内金融企业、金融辅助机构以及其他在特定地区聚集的相关金融机构。并与其他跨国金融公司，国际金融机构和大型企业总部之间紧密互动而形成的工业空间组织等。王步芳（2006）17 认为金融行业集群是指金融行业的各种各样的企业和机构，基于垂直专业化分工和水平竞争与合作，多数企业会集中在某一区域，形成经济密集型产业组织，金融中心就是金融中心集群的具体化形式。李林，丁艺，刘志华（2010）18认为，金融产业集聚是金融组织、金融资源、特定区域的特定环境以及相关产业在时间维度和空间维度上的有机互动和有序演进而形成的最终状态

22、。赵晓斌，王坦，张晋熹（2002）19 以中国作为代表，运用“信息腹地”和“信息不对称”理论并进行了相关的研究应用，把研究焦点放在了“信息不对称”在企业选址决策中的必要性和地区影响，探讨了影响金融中心开发的决定因素。滕春强（2006）20认为，金融产业集群中的企事业单位具有空间地理邻近性、产业邻近性和社会邻近性，依靠财政资源等外部环境的变化，已经达到一定的规模和强度。殷兴山，贺绎奋（2003）21利用统计理论与方法，建立了描述一个城市的金融优势指标体系,对长江三角洲进行金融优势评估,并发现长江三角洲金融竞争力的城市在长江三角洲与资源分布存在一定的关联。陈文锋，平瑛（2008）22的文章采用区位

23、熵的方法对1990年至2006年的形势进行了分析，以研究其将来会怎样发展。文章作者将模型进行向量自回归后，分析了金融产业集聚与经济发展之间的关系，实证结果表明，金融产业集聚与经济发展之间存在均衡关系，金融产业集聚可以长期稳定的推动经济增长。2广东省金融集聚现状与经济发展现状2.1广东经济发展水平广东省是中国南部的经济大省和经济强省。截止2018年，广东省区域内生产总值达到9727.77亿元，连续30余年位居全国头名。广东省下辖21个地级城市，也是中国地级市最多的省份。根据2018年省内生产总值和人均省内生产总值的数据来看，广东省下面的21个城市的发展可以划分为四个梯级。第一梯级是位于珠江三角洲

24、的广州和深圳。这两个城市作为中国的一线城市，经济水平相对高度发达，两个城市的GDP都超过2万亿元，排名全国第三和第四。第二梯级是稍微靠北的佛山和东莞。它们的地区生产总值在8000亿到10000亿元之间。它们在全国城市的排名能达到前25位，也远远领先于除了广深以外的其他地级市。而以上四个地级市的地区生产总值，甚至高于中国第四大经济体浙江省。第三梯级是惠州、湛江、中山、珠海、江门、茂名、汕头这七个城市。它们的地区生产总值都在2000亿到5000亿元之间，同时都在全国百强城市中名列前茅。第四梯级是剩下的分布在珠三角地区以外的肇庆、汕尾、清远、阳江、韶关、揭阳、梅州、潮州、云浮、河源。它们的地区生产总

25、值基本在2000亿元以下。从经济发展水平(人均地区GDP)来看，则可以分为三个梯级。第一梯级是深圳、广州、珠海，人均地区生产总值超过16万元，位居全国前十名以内。第二梯级是中山、东莞、惠州、佛山。它们的人均地区生产总值都是在全省平均值以上。第三个梯级是剩下的十四个城市。这些城市的人均地区生产总值不但低于省级平均水平，而且部分还低于全国平均水平。总体上看，广东经济发达，经济实力基础雄厚，但地区间经济发展不平衡的问题依然突出。整体而言，珠江三角洲区域的9个城市经济发展最为发达，经济实力也最强，占整个省生产总值的近80%。广东省剩下的12个地级市和西部、北部地区发展水平较低，人均地区生产总值低于省平

26、均水平，部分相对于全国水平来说也有些偏低。随着粤港澳大湾区的启动，由沿海珠三角城市辐射到内陆粤北城市这种经济方式将会使得广东省经济提升到一个新的水平，但同时，粤港澳大湾区有可能更多覆盖珠江三角洲地区，是否还会加大不平衡的问题还需要进一步的探讨。2.2广东金融集聚测度本文将会根据实际来运用区位熵法对金融产业聚集程度进行测算。区位熵是Haggett在上世纪末首次提出的，在当时是分析金融产业集聚的关键要素。首先，它假设了所有行业都处于一个水平；其次，它假定消费、生产和消费模式也处于同一水平。具体模型为:LQij=(Eij/Ej)/(Ei/E)其中，广东省的总产值或就业总人数等总额值用E表示;第i个行

27、业的总产值或就业人数等、第j个地区的总产值或从业人数等分别用Ei和Ej表示;由Eij和LQij分别代表j市i产业的总量和区位熵。在本次研究中，金融业的增加值或金融机构数为i;省份的不同城市(j = 1,2，(1,4)和其他城市使用j区域进行表示。区域金融行业的深度和集中度可以用区位熵来说明。区位熵的优势在于，和测量广东省整体金融业集中度和地级市金融业集中度的其他方法相比，其数据获取途径简便，数据获取容易。当LQ大于1时，我们认为该地级市的金融业的金融集聚程度是较高的，当LQ大于1时，该地级市的金融业的金融集聚程度是较低的。本文采取了就业人员、机构数量、金融业增加值作为研究指标，数据来源于广东省

28、统计年鉴。表2-1 广东省金融行业从业人员区位熵201020172018广 州1.8673111.9526751.975098深 圳0.6660910.5796940.5402珠 海1.3595921.5980561.659112汕 头0.5354130.4848180.504468佛 山1.4615011.5557211.520986韶 关0.640920.5382710.536286河 源0.7705410.8317840.841016梅 州1.0650790.9988071.014216惠 州1.1380521.3006861.295919汕 尾0.7141170.6260090.621

29、144东 莞1.2445361.4018721.399987中 山1.4042641.4743671.465144江 门1.0314430.9739440.967448阳 江0.6459870.6457760.656791湛 江1.1138141.0268740.971821茂 名0.8699150.8270380.871008肇 庆1.1491351.2710171.250664清 远0.8884080.8799280.906309潮 州1.0548361.102971.111227揭 阳0.7560490.7461830.745397云 浮1.2234911.0894561.064911注

30、：数据整理自广东省统计年鉴。从表2.1可以看出：横向对比分析，2010、2017、2018这三年间，广州、珠海、佛山、梅州、惠州、东莞、中山、江门、湛江、肇庆、潮州、云浮市共12市的区位熵数值的平均数是大于 1的，而区位熵也是大于 1 的城市常年也是大于1的，小于1的则也是维持在一个水平线，因此，两个地区的金融行业集聚能力的差异非常大且没有太多的变化。这个结果跟搭建金融产业集聚时估计的计算结果一样，这就从另一个方面证明了，目前广东省的金融差距的根本还没有解决，依然存在贫富差距大的问题，很多地方的金融行业发展极其不均衡。在中国，广东是沿海省，经济发展突出，广州市属于该省的省会都市，其所在的珠三角

31、位置具备了很多政府扶持的优惠政策，越来越便利快捷的交通条件。其地理位置优越，与澳门、香港交接，同时具备充裕的海洋资源，由于经济行业发展水准非常强，进而产生的金融贸易行业的集聚影响力就极为突出；广东省北部和广东省西部等经济水平相对较低的靠山地带，由于难以对其开发，导致无法对许多产业的发展给予贡献，缺乏大量资金的投入，所以其金融产业集聚的影响不够。同时，规模经济的外部性、驱动金融集聚的要素、良好的政策方针等因素，也是城市和地区金融集聚的主要推动力。表2-2 广东省金融行业机构数量区位熵2005201020172018广 州3.2092273.856283.9455673.944683深 圳13.1493112.953815.4206416.0036珠 海8.9901697.6163516.898726.567353汕 头37.8937137.5537232.1824432.59036佛 山70.4588567.7552867.6437666.72326韶 关5.1200355.4501435.3855565.461454河 源20.7377319.5524419.9392120.13284梅 州43.8945139.2675840.6532840.48512惠 州25.2264629.64