張弘 趙彥 西安工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院

摘要：本文在國內外關于金融產(chǎn)業(yè)集聚作用的研究基礎上，運用因子分析法對西安市的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度進行分析，并通過與鄭州市、重慶市等五個城市的金融產(chǎn)業(yè)集聚狀況進行比較找出西安市在金融產(chǎn)業(yè)集聚方面的優(yōu)勢和劣勢，為將西安市建成西北金融中心提供政策建議。

關鍵詞：金融產(chǎn)業(yè)集聚；金融輻射；區(qū)域金融中心

一、引言

金融產(chǎn)業(yè)作為社會資金配置的中介者，在經(jīng)濟社會迅速發(fā)展的過程中，發(fā)展水平也在不斷提高。陜西省位于中國的西北地區(qū)，是中國西北五省經(jīng)濟和社會發(fā)展的領頭羊，西安市作為陜西省的省會城市，在陜西省經(jīng)濟社會發(fā)展中起著關鍵性的作用，西安市金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平直接影響著陜西省乃至整個西北地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2009年6月，《關中-天水經(jīng)濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》得到了國務院相關部門的批準，在將西安定位成國際化大都市的同時，提出了構建西安區(qū)域性金融中心的戰(zhàn)略目標。研究西安市金融服務業(yè)的集聚程度、輻射程度，對建立西安區(qū)域性金融中心，促進陜西省經(jīng)濟社會發(fā)展和西北地區(qū)金融服務業(yè)的發(fā)展升級有著非常重要的作用。

二、文獻綜述

對產(chǎn)業(yè)集聚的研究出現(xiàn)在十九世紀的末期，相比于產(chǎn)業(yè)集聚，金融產(chǎn)業(yè)集聚的研究起步較晚，到目前為止，理論界尚未對金融產(chǎn)業(yè)集聚給出較為明確的定義，金融產(chǎn)業(yè)集聚包括的內涵較廣，它是一個動態(tài)的過程也是一種靜態(tài)的結果。

Kindle Berger(1974)從功能的角度出發(fā)對金融中心進行了定義；王步芳（2006）指出，金融產(chǎn)業(yè)集聚是指金融產(chǎn)業(yè)的各種企業(yè)和機構根據(jù)縱向專業(yè)化的分工以及橫向競爭合作關系大量積聚于某一特定地區(qū)而形成的具有集聚經(jīng)濟性的產(chǎn)業(yè)組織；連建輝、孫煥民（2006）等人認為，金融企業(yè)集群能通過區(qū)域金融創(chuàng)新等優(yōu)勢為區(qū)域內的金融企業(yè)帶來租金，從而促進區(qū)域經(jīng)濟金融的發(fā)展。

在對金融產(chǎn)業(yè)集聚的內涵進行相關界定的同時，學者們也對金融產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的原因進行了理論和實證分析。Kindle berger(1974)認為，銀行和其他金融機構選擇特定的區(qū)位是為了獲得規(guī)模經(jīng)濟，而銀行和高度專業(yè)化的金融中介的集聚，促成了今天金融服務中心的形成。

金融產(chǎn)業(yè)集聚競爭力的研究主要集中在國際金融中心的研究方面，其中Sagaram(2004)對國際金融集聚區(qū)形成和發(fā)展的研究較為深入和廣泛，他通過對20世紀90年代相關數(shù)據(jù)、資料的分析，認為提高競爭力是促進金融資源集中的重要誘因。殷興山（2003）通過構建金融綜合競爭力的指標體系，指出金融綜合競爭力是由金融集聚力、金融區(qū)位力和金融資源力構成的。

三、金融產(chǎn)業(yè)集聚度和輻射域的實證分析

本文主要搜集了西安市、鄭州市、武漢市、重慶市、成都市和蘭州市的經(jīng)濟、金融和社會發(fā)展指標，確定除西安市的五個城市作為西安市金融集聚發(fā)展的對比因素，主要是因為鄭州市和武漢市是中部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達的城市，鄭州市是河南省的政治、經(jīng)濟、文化中心。武漢市是湖北省的省會城市，是華中地區(qū)的中心城市，金融機構總部設在武漢市的有六家，其銀行密度在中部地區(qū)名列前茅。重慶市和成都市是西部經(jīng)濟較為發(fā)達的城市，重慶市是長江上游的經(jīng)濟和金融中心，，它擁有的金融機構數(shù)量是西部城市中最多的，各類金融機構之間的服務互補功能已經(jīng)形成。成都市是西南地區(qū)的商貿中心、科技中心和交通樞紐，是西部地區(qū)金融機構種類最齊全、數(shù)量最多的城市之一。而蘭州市與西安市同屬于西北地區(qū)，是西北地區(qū)經(jīng)濟水平僅次于西安市的城市。這樣選擇可以從橫向和縱向來分析西安市金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，為西安建成區(qū)域經(jīng)濟中心提供好的借鑒意見。本文的數(shù)據(jù)主要來自于這六個城市2011年的統(tǒng)計年鑒。

（一）金融產(chǎn)業(yè)集聚度的實證分析—因子分析法

本文借鑒多位學者的研究成果，根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的難易程度，構建了金融產(chǎn)業(yè)集聚衡量指標。該體系從內在因素和外在因素兩大方面出發(fā)，初步建立起了包含城市GDP、城市人均GDP、實際利用外資、金融業(yè)產(chǎn)值、存款和貸款數(shù)量、電信業(yè)務量、客貨運輸量、財政收入、高校在校人數(shù)等23個具體指標在內的衡量金融產(chǎn)業(yè)集聚的體系。

金融產(chǎn)業(yè)集聚衡量體系的建立

內在因素

經(jīng)濟實力

城市經(jīng)濟總量

該城市GDP

該城市人均GDP

該城市的GDP增長率

該城市的財政收入

該城市固定資產(chǎn)投資

經(jīng)濟的對外聯(lián)系

該城市實際利用外資

該城市進口額

該城市出口額

金融集散

金融資源集中程度

該城市金融業(yè)產(chǎn)值

該城市金融從業(yè)人員

該城市金融機構存款

該城市金融機構貸款

保險公司保費收入

金融資源擴散程度

金融從業(yè)人員區(qū)位商

金融增加值的區(qū)位商

外在因素

非經(jīng)濟因素

基礎設施狀況

該城市的移動電話數(shù)

該城市的互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)

該城市的電信業(yè)務總量

該城市的客運量

該城市的貨運量

該城市的道路公里數(shù)

政府和教育

該城市的財政預算支出

該城市高校的在校人數(shù)

文章利用STATA18.0軟件對數(shù)據(jù)進行計量分析。首先用“Z-score標準化方法”對數(shù)據(jù)進行標準化處理，然后進行KMO檢驗，KMO值為0.74，可以運用因子分析法進行分析。

（二）對經(jīng)濟實力因素進行分析

首先對城市GDP、城市人均GDP、城市GDP增長率、城市財政收入、城市固定資產(chǎn)投資和城市實際利用外資六個指標進行分析，得到方差貢獻分析表：

經(jīng)濟實力因子分析結果

成分

初始特征值

提取平方和載入

旋轉平方和載入

合計

方差的%

累積%

合計

方差的%

累積%

合計

方差的%

累積%

1

4.693

58.664

58.664

4.693

58.664

58.664

4.686

58.575

58.575

2

2.242

28.023

86.687

2.242

28.023

86.687

2.249

28.113

86.687

3

0.913

11.415

98.103

 

 

 

 

 

 

4

0.086

1.079

99.181

 

 

 

 

 

 

5

0.066

0.819

100.000

 

 

 

 

 

 

6

1.783E-16

2.229E-15

100.000

 

 

 

 

 

 

7

4.465E-17

5.582E-16

100.000

 

 

 

 

 

 

8

-1.126E-16

-1.1408E-15

 

 

 

 

 

 

 

從表中可以看出，只有前兩個公因子的特征值大于1，且前兩個公共因子的累積方差貢獻率已達到86.687%，能夠替代8個原始變量對經(jīng)濟實力進行說明。

對前兩個因子進行下一步的分析，得到旋轉后的因子載荷矩陣，得出兩個公因子與8個評價指標之間的內在關系，從中可以看出，出口額占比、財政收入占比、固定資產(chǎn)占比、實際利用外資占比、進口額占比和GDP增長率占比能夠較好的解釋成分1；人均GDP占比、GDP占比、進口額占比和GDP增長率占比能夠較好的解釋成分2。

進一步分析得出6個城市經(jīng)濟實力的公因子得分和綜合得分：

公因子和綜合得分

城市

因子1

因子2

綜合得分

鄭州市

-0.54913

0.38984

-0.212057178

武漢市

-0.18416

1.29821

0.257094057

重慶市

1.29934

-1.27994

0.401258873

成都市

1.13762

-0.77403

0.448757861

西安市

-0.51212

-0.25447

-0.371513441

蘭州市

-1.19155

-0.92776

-0.958771581

上表顯示，武漢市、重慶市、成都市的經(jīng)濟實力綜合因子得分為正數(shù)，說明這三個城市經(jīng)濟發(fā)展水平與其他三個城市相比較高，是區(qū)域型經(jīng)濟中心，而鄭州市、西安市和蘭州市的經(jīng)濟實力綜合因子得分為負數(shù)，表明其經(jīng)濟優(yōu)勢不明顯。

（三）對各城市金融集聚的分析

在這一部分，本文選擇了金融業(yè)產(chǎn)值、金融業(yè)從業(yè)人員、金融機構存貸款金額、保險公司保費收入、金融從業(yè)人員區(qū)位商和金融業(yè)產(chǎn)值區(qū)位商這七個指標進行因子分析。

先對指標進行KMO檢驗，顯示該組原始數(shù)據(jù)適合進行因子分析，經(jīng)過運算處理得出方差貢獻分析表：

金融集聚因子分析結果

成分

初始特征值

提取平方和載入

旋轉平方和載入

合計

方差的%

累積%

合計

方差的%

累積%

合計

方差的%

累積%

1

3.963

56.610

56.610

3.963

56.610

56.610

3.107

44.379

44.379

2

1.719

24.552

81.162

1.719

24.552

81.162

2.575

36.784

81.162

3

0.920

13.137

94.299

 

 

 

 

 

 

4

0.399

5.701

100.000

 

 

 

 

 

 

5

2.496E-16

3.566E-15

100.000

 

 

 

 

 

 

6

-5.091E-17

-7.272E-16

100.000

 

 

 

 

 

 

7

-1.979E-16

-2.827E-15

100.000

 

 

 

 

 

 

數(shù)據(jù)顯示，僅有兩個公共因子的特征值大于1，且這兩個公共因子的累積方差貢獻率達到81.162%，能夠替代全部7個原始變量對金融集散能力進行說明。

對兩個因子的載荷矩陣進行方差最大化正交旋轉，得出兩個公因子與7個評價指標之間的內在關系，保費收入占比、金融業(yè)從業(yè)人員占比、金融業(yè)產(chǎn)值占比、金融業(yè)產(chǎn)值區(qū)位商占比能夠較好的解釋成分1；金融機構貸款額占比、金融機構存款額占比能夠較好的解釋成分2。其中金融從業(yè)人員區(qū)位商的解釋力不夠顯著，搜集的數(shù)據(jù)顯示，這六個城市在這一指標上的差距不是很明顯。進一步得出這六個城市金融集散的公因子得分和綜合得分（由于個別數(shù)據(jù)缺失的原因，蘭州市的金融集散公因子得分和綜合得分沒有得到）。

公因子和綜合得分

城市

因子1

因子2

綜合得分

鄭州市

-0.10036

-1.14010

-0.46391

武漢市

-0.41632

0.37657

-0.04624

重慶市

1.74204

0.33168

0.895105

成都市

-0.73749

1.30107

0.151295

西安市

-0.48787

-0.86923

-0.53625

蘭州市

 

 

 

 上表表明，重慶市的金融集散綜合得分最高，值為正數(shù)且接近1，說明重慶市的金融資源較為豐富，相比于其他五個城市金融機構數(shù)量較多，金融市場較為完善，并對周邊地區(qū)金融業(yè)和經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生了一定的擴散作用和影響；成都市的金融集散綜合得分雖然為正，但是數(shù)值較小，接近0，說明成都市的金融資源相對豐富，但是其發(fā)展水平仍較低；鄭州市、武漢市和西安市的金融集散綜合得分為負值，說明其金融發(fā)展水平比較低，金融業(yè)還不夠發(fā)達，金融集散的特征還沒有明顯的呈現(xiàn)出來，有待進一步提高。

 （四）對各城市非經(jīng)濟因素影響的分析

在這一部分的測定中，本文選擇了反映基礎設施狀況的6個指標和反映教育狀況和政府作用2個指標作為衡量城市金融集聚能力的非經(jīng)濟因素。這8個指標的KMO檢驗結果是0.6211，該組數(shù)據(jù)適合進行因子分析，前三個公因子的特征值分別為4.341、1.538、1.114，均大于值1。其他因子的特征值都較小，前三個公因子的累積貢獻率達到了87.419%，表明這三個公因子能夠代表所選的8個指標對非經(jīng)濟因素進行說明。

通過最大化正交旋轉得到的因子載荷矩陣顯示三個公因子與八個指標之間的內在關系，其中城市道路面積占比、財政預算支出占比、城市貨運量和客運量占比比較好地解釋了成分1；城市客運量占比、電信業(yè)務量占比和移動電話數(shù)占比較好地解釋了成分2；而高校在校人數(shù)占比、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)占比和移動電話數(shù)占比則較好地解釋了成分3。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，得出六個城市非經(jīng)濟因素綜合得分：

公因子和綜合得分

城市

因子1

因子2

因子3

綜合得分

鄭州市

-0.25101

-0.54204

1.07224

-0.02662

武漢市

-0.45699

-0.12742

0.80793

-0.08296

重慶市

2.02782

-0.01293

-0.18994

0.899465

成都市

-0.42580

1.91478

-0.44240

0.13375

西安市

-0.31439

-0.25289

0.42184

-0.11895

蘭州市

-0.57962

-0.97951

-1.66967

-0.80468

從非經(jīng)濟因素綜合得分可以看出，重慶市和成都市的綜合得分為正值，并且重慶市的值接近1，說明這兩個城市的基礎設施建設、交通運輸條件、政府的政策支持以及教育條件等都較好，金融產(chǎn)業(yè)集聚和金融中心的形成提供了支持；而其他幾個城市的綜合得分值小于0，說明這幾個城市的非經(jīng)濟因素還不突出和顯著，在金融產(chǎn)業(yè)集聚和金融中心的形成過程中起到的促進作用較小，有待進一步的提高。

四、結論和建議

從對金融產(chǎn)業(yè)集聚度的分析結果可以看出，在經(jīng)濟實力綜合得分、金融集散程度綜合得分和非經(jīng)濟因素綜合得分的比較中，重慶市和成都市的得分較高，說明這兩個城市在經(jīng)濟發(fā)展水平、金融資源豐富度和基礎設施建設、運輸條件、教育條件等方面的水平都比較高，為區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域金融中心的形成提供了較好的經(jīng)濟基礎和其他方面的支持。相比較而言，西安市在經(jīng)濟實力、金融集散度和非經(jīng)濟因素方面的得分都要低于重慶市和成都市，這說明西安市尚未為區(qū)域金融產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域金融中心的形成做好經(jīng)濟和基礎設施、教育等方面的準備。在與中部的鄭州市和武漢市的比較中，西安市的經(jīng)濟因素綜合得分、金融集散程度綜合得分和非經(jīng)濟因素綜合得分與這兩個城市較為接近，顯示出位于西北地區(qū)的西安市的發(fā)展速度較快，正在向中部地區(qū)靠近。與同位于西北地區(qū)的蘭州市相比，西安市在這幾方面的得分均高于蘭州市，西北地區(qū)蘭州市的經(jīng)濟發(fā)展水平僅次于西安市，說明西安市作為西北地區(qū)經(jīng)濟和金融中心的地位無可替代，其在西北地區(qū)經(jīng)濟和金融發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用，因此如何提高西安市的金融產(chǎn)業(yè)集聚度，將西安市建成區(qū)域金融中心，是我們必須重視和解決的問題。

1、大力夯實經(jīng)濟基礎。金融業(yè)的發(fā)展是在經(jīng)濟發(fā)展的基礎上進行的，區(qū)域金融的發(fā)展必須有強大的區(qū)域經(jīng)濟作為基礎。

2、加快建立多元化金融組織體系。吸引國內外金融機構入駐西安，發(fā)展地方性金融機構，滿足不同主體的融資需求。

3、積極完善金融服務體系。為西安區(qū)域金融中心的建立創(chuàng)建良好的信用環(huán)境，加大金融創(chuàng)新力度，研發(fā)適合不同客戶群體的金融產(chǎn)品。

4、推進政府效能建設，彌補區(qū)位劣勢。政府應健全金融產(chǎn)業(yè)政策，擴大對外開放，掃清金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的硬件障礙為金融產(chǎn)業(yè)提供良好的投資和發(fā)展環(huán)境。

5、大力培養(yǎng)金融人才，充分利用西安市的教育資源，在培養(yǎng)本土金融人才的同時要積極引進境外金融人才，促進西安市金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

6、完善信用法律體制建設，強化風險管理。

參考文獻

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本文編號：17045