金融产业集聚的区域效应研究分析.doc

深圳金融产业集聚的区域效应研究摘 要深圳是国内改革开放的一个重要的前沿阵地，汇聚了不少的关键金融创新，比如我国首家证券交易所、首家证券企业、首家企业持股的股份制商业银行以及首家风险投资试点等。然而，深圳在中国的战略意义今非昔比。它曾经与上海抢夺国家金融中心的宝座。以后，中央把上海界定成全球的金融中心，同时进一步地开发天津滨海新区，另外，还配套并转移了一系列金融范畴改革的先行与先试权。现在，深圳和广州一样被定位成地区的金融中心，同时一同支撑起香港全球金融中心的地位，可谓是势头锐减。为了能够让深圳于国内竞争激烈的金融中心城市环境中显现出来，同时完成区别性的协调发展，本论文正是据此展开了相关的课题研究。本论文阐述了金融产业集聚的相关理论，总结了相关课题的研究背景与意义。对深圳金融产业集聚展开了统计性的描述，梳理了它的历史发展。将深圳金融产业集聚的情况和国内的一些城市进行了对比式的研究，基于静态对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集聚情况，江深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚研究。分析了深圳金融产业分行业集聚情况，主要选取了银行业、证券业与保险业展开分析。对金融产业集聚的理论效应进行了研究，分析金融产业集聚的形成原因，分析金融产业集聚的内涵与特点与金融产业集聚的形成原因，分析金融产业集聚对经济增长的作用机制，包括外部规模效应、金融知识溢出与知识学习效应、金融功能效应以及金融创新效应等。对深圳市金融产业集聚的区域效应进行实证研究。对深圳市地区的经济增长展开统计性的描述，对其规模进行构建，包括被解释参量、解释变量。对数据域变量加以说明，分析数据结果。得出实证研究的结果及结论。最后，分析深圳金融产业集聚所存在的危机与挑战。关键词：深圳，金融产业，集聚，区域效应AbstractShenzhen is an important frontier in the domestic reform and opening up, the convergence of a lot of key financial innovation, such as Chinas first stock exchange, the first securities companies, the first joint-stock commercial banks and the first venture capital pilot, etc. However, in the past China Shenzhen strategic significance. It once and Shanghai to snatch the national financial center of the throne. Later, the central Shanghai defined as a global financial center, and further development of Tianjin Binhai New Area, in addition, also supporting the transfer and a series of financial reform and the first category of pilot power. Now, Shenzhen and Guangzhou are positioned as a regional financial center, while supporting the status of the global financial center in Hongkong, can be described as a sharp decline in momentum. In order to let Shenzhen in the fierce competition in the domestic financial center city environment emerged, and complete the coordinated development of difference, this thesis made a research on.This paper expounds the relevant theory of financial industry agglomeration, and summarizes the background and significance of the relevant issues. The financial industry agglomeration in Shenzhen has been described, and the historical development of the financial industry has been combed. The situation of financial industry agglomeration in Shenzhen and some cities in China are compared. Based on the static contrast analysis, the agglomeration of financial industry in Shenzhen and some major cities in China are concentrated in Shenzhen. The analysis of the agglomeration of the financial industry in Shenzhen, which mainly analyzes the banking, securities and insurance industry. The theoretical effects of financial industry agglomeration are studied. The reasons for the formation of financial industry agglomeration are analyzed. The connotation and characteristics of financial industry agglomeration and the formation causes of financial industry agglomeration are analyzed, and the mechanism of financial industry agglomeration to economic growth is analyzed. An empirical study on the regional effects of financial industry agglomeration in Shenzhen city. A statistical description of the economic growth of the Shenzhen region, the scale of its construction, including the interpretation of parameters, explanatory variables. The data field variables are described, and the results are analyzed. The results and conclusions of the empirical research are drawn. Finally, analyze the crisis and challenge of Shenzhen financial industry agglomeration.Key words: Shenzhen, financial industry, agglomeration, regional effect目 录摘 要2Abstract3目 录4第一部分 引言5（一）研究背景与选题意义51、研究背景52、选题意义6（二）研究内容6（三）研究方法与路径61、研究方法62、研究思路7第二部分 金融产业集聚的理论效应研究9（一）金融产业集聚的形成原因91、金融产业集聚的内涵与特点92、金融产业集聚的形成原因11（二）金融产业集聚对经济增长的作用机制121、外部规模效应122、金融知识溢出与知识学习效应123、金融功能效应134、金融创新效应14第三部分 深圳市金融产业集聚现状15（一）深圳金融产业集聚的统计性描述与历史发展15（二）深圳金融产业集聚的对比研究161、基于静态对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集聚172、深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚研究21（三）深圳金融产业分行业集聚情况221、银行业222、证券业243、保险业25（四）小结27第四章 深圳市金融产业集聚的区域效应的实证研究28（一）深圳市区域经济增长的统计性描述28（二）模型构建28（三）数据域变量的说明30（四）数据分析结果301、 面板单位根检验302、Hausman测试32（五）实证研究的结果及结论33参考文献35第一部分章 引言（一）研究背景与选题意义1、研究背景各国工业化进程日益加速的今天，全球生产经营活动带来的地理集聚现象是值得引人注目的，而并非在地理分布上均衡化。这种新的企业生产经营组织形式“产业集聚”的产生为全球经济的高速发展起到了不容忽视的重要作用。诸如美国纽约、法国巴黎、德国柏林这些发达国家的城市，以及韩国首尔、马来西亚吉隆坡这些发展中国家，产业聚集现象也随着全球化发展而越发凸显。1970年开始，由此延伸到金融的研究面来说，金融产业置于经济产业的核心地位中，而金融产业聚集已经成为金融产业组成的基本构成形式，此现象引来中外越来越多的学者以及金融实践者的关注，同时引发的金融产业聚集与地方区域性经济增长的关系的思考，也是值得后人研究与实践创新的课题。深圳金融产业聚集对于促进港深合作，城市创新能力，促进多层次的资本市场，从而促进深圳经济增长有巨大的作用。首先，深圳与香港紧密的地理关系，深圳作为香港通向整个大陆的接入口，香港虽早已发展为亚太地区成熟的国际金融中心，但其小型经济体的天生弱势，需庞大经济母体支撑，产业互补性发展，才能维持长远正常的发展。金融资源利益互补优势与人缘优势充分良好的发展不仅有利于深圳区域经济的发展，更有利于全国经济发展的无限期望；其次，深圳证券交易所作为国内两大证券交易所之一，聚拢众多金融机构，深圳的证券、基金公司、私募业、创投业、担保公司等多层次的资本市场和金融机构的良性循环与不断发展积累，形成更为成熟的以主板为主体，创业板、中小企业为代表的多层次更具特色的资本市场结构体系，是全国其他大城市所不同的，且更具无线发展性；再次，深圳作为国内创业气氛最好的移民城市，金融产业的聚集为我国创业板市场所在地的深圳建筑更好的创新沃土。但是，深圳虽然作为建设最好的经济特区，但是跟北京绝对的政治地位优势，上海发达的国际金融中心地位优势相比相对弱势，单从政治地位来讲可能还亚于广州。金融产业在中国仍然处于政府主导和管制的环境下，市场力量相对较弱，沿着行政的渠道分配金融资源仍然是作为主导力量存在；其次，相比于国内知名的上海陆家嘴、北京金融街以及国际上知名的伦敦纽约金融一条街或者一个集中区块来讲，深圳的金融聚集区分布于罗湖、福田以及位于南山，2010年获国务院批准的“前海”深港服务合作区一座城市出现多个金融集聚区，很显然不利于规模经济的形成；再者，深圳建设好的产业聚集区缺乏向全国辐射的范围和强度等劣势。因此，如何集中深圳金融产业聚集程度，发挥深港合作优势，加强对全国辐射作用等，促进整个深圳的区域经济协调稳健发展，一直是深圳建设探索中的一个重大课题。基于上述，本文章对深圳金融产业集聚与经济增长关系的研究，归纳发现深圳金融产业集聚中问题，探索促进其稳健发展的可操作性建议。2、选题意义首先，本论文的主要理论意义在于，全面理论的阐述了金融产业聚集对促进经济增长的作用机制研究。介于学习借鉴国内学者对金融产业集聚的理论研究基础上，丰富相关金融产业集聚的理论研究成果。其次，本论文关于深圳金融产业集聚与经济增长关系研究分析，对于促进深圳经济增长，归纳发现深圳金融产业集聚中的问题，促进其稳健发展的可操作性有一定的现实指导意义。通过对深圳与北京、上海等发达地区对比分析，论述深圳独有特色的发展路径的同时对深圳金融产业聚集对经济增长的关系进行实证研究。通过实证检测和对比分析的研究结果，提出相对可操作性的对策与意见，对于深圳经济协调稳健发展具有现实指导意义。（二）国内外研究现状1、有关深圳于全国范畴中金融产业集聚的定位分析 学者唐旭（2012）基于金融中心产生分析它的前提要求：完整和开放的货币市场和资本市场、较多的金融组织机构、精确迅捷的资金清算和调拨体系、便利的交通设备等，再基于资金布局密度与金融组织机构布局等指标测试国内金融中心，认为北京、上海与深圳等地区是最能够变为国内金融中心的城市。倪鹏飞与孙承平等学者（2013）借助于模糊曲线的关联性模型与样本城市的有关数据，量化地分析了城市金融功能的竞争力指数与它对整个城市综合竞争力所产生的影响权重，认为国际金融产业聚集、经济区位便利度、金融资本存量与科技竞争优势等是影响金融中心功能的核心因子，且认为上海与北京将会变成全国的金融中心，至于深圳与广州则定位成区域性的金融中心。深圳综合研发研究院（2011,2012,2013）所公布的国内金融中心指数（CFCI）可知，基于金融机构实力、金融生态环境、金融产业绩效与金融市场规模等4大指标的基础上，评估中国内地的30个GDP远超1200亿元的城市展开金融中心竞争力情况，认为深圳、上海与北京会成为全国性的金融中心，但是，深圳与北京、上海的差距比较地显著。2、 比对深圳与广州金融产业的集聚情况 学者罗继东（2014）指出，打造广东金融强省的轴心在于加速广东地区的金融产业化流程，应尽量地打造广州与深圳两大金融的产业群，提高二者的产业化进度与集中度，同时须于产业分布及其结构设置方面突出差异性与互补性，规避同质化竞争而产生的金融资源内耗后果。学者方茂扬（2009）基于城市金融营销环境、城市金融效益和深化以及城市金融规模等3大类指标展开研究，并从中确定了20项指标，且借助于威尔逊模型得出深圳的金融辐射半径为411.78km，广州则为212.42km，并指出深圳地区本身具有直接性的融资优势，而广州则具备间接的融资优势。学者程新华（2010）挑选出中外资金融机构本外币存贷款指标共计8项，借助于威尔逊模型计算出深圳的金融辐射半径为550.81km，广州则为548.17km；且指出深圳的金融产业集聚并不充分，须大力地发挥它临近香港且具备全国证券交易所的一个重要优势，大力地发展围绕资本市场为中心的金融市场系统，建设国内的创投融资中心与作为对香港国际金融中心功能的实效性延伸与关键补充的地区性金融中心。学者邵学言与朱昭瑜（2010）等则基于金融集聚的角度，采用城市流强度的模型，实证研究广东省各个城市的金融集聚和辐射能力等，并基于金融中心评价指标系统为研究的构架，比对了广州与深圳2个城市的金融集聚特点，从而提出了构建穗与深双核型的地区金融中心的设想，同时对它们加以科学合理的定位与布局，也针对政府的行为提出了相应的建议。 （三）研究内容本论文主要研究的内容是以深圳为例，分析该地区金融产业集聚的区域效应。包括深圳地区的金融产业集聚现状，统计性地描述深圳地区的金融产业集聚性和历史发展情况，与国内的主要大城市与深圳地区的金融产业集聚展开对比式的研究，得出相应的结论，据此构建起相应的模型，提出相应的结论与建议。（四）研究方法与路径1、研究方法 （1）文献综述法。即对本课题的相关文献资料进行全方位的搜集，通过图书馆、知网、万方等途径搜集并整理出相关的学术论文，主要包括期刊论文以及学位论文（包括博士学位论文与硕士学位论文），对这些文献资料加以整理，从而为本论文的研究打下理论基础。 （2）模型建构法。即采用面板数据方法对深圳市金融产业集聚的区域效应展开实证研究，对深圳市区域经济增长加以统计性的描述，在此基础上构建相应的模型结构，对数据域的变量加以说明，分析数据结果，并实证研究。2、研究思路本论文通过概括提炼和借鉴国内外相关优秀文献的研究成果，从理论方面深入阐述金融产业集聚对促进经济增长的作用机制。运用相关指标进行对比统计分析，发现借鉴相对于北京、上海、广州的地区优势和发展深圳资深的产业集聚优势和特色。同时搭建面板数据模型，对深圳金融产业集聚与经济增长关系的研究进行实证分析，最后根据前述研究的结果，阐述促进深圳经济增长关系的对策与建议。研究思路图绘制如下：文献资料法研究查阅大量相关文献，了解国内外研究现状咨询导师拟定题目确定研究课题：深圳金融产业集聚的区域效应研究检索、查阅相关文献与导师商讨、反馈制定写作计划利用文献资料法、模型建构法等对掌握的数据资料进行梳理。预期论文：通过资料查阅、分卷的统计和整理，统计、比较、分析，对相关资料总结，撰写文章。图1-1 研究思路3、 研究创新之处 （1）采用面板数据方法、产业集聚衡量方法对深圳地区的金融产业的集聚的区域效应展开了研究。 （2）采用了静态法对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集聚。同时采用此法来分析深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚情况。第二章 金融产业集聚区域效应的理论研究（一）金融产业集聚的形成原因1、金融产业集聚的内涵与特点当下，理论界对于金融产业的集聚概念的界定并未达成共识。普遍学者指出，相比产业集聚而言，该定义所涵容的信息量更为丰富，也就是说它兼有动态的实效性与静态结果的双重性。基于金融服务业的相关调研可知，在大都市中，不同规模的金融服务产业都有集聚的特质。钟惠波、连建辉以及孙焕民等学者指出，出现金融的集群是复合性金融产品在具体生产与交易时所产生的一种中间状态的网络形态组织体系，此集群的作用是能够取代区域中的金融组织机构带来不菲的租金，从而促进当地的金融与经济的发展。据此演变成当下金融的一种核心模式，也是主要的栖息之所。学者梁颖则认为，本课题和金融中介、企业、监管部门以及跨国企业等金融领域的内容相关，具备一定的总部式的功能特质。其机构就地域而言，趋向于特定化的地区集中，同时和其他的国内大型公司总部、全球性机构以及跨国企业内部间存在着紧密的往来社交关联性，是一种特殊化的产业空间构造。林江鹏与黄永明等学者通过深入的研究之后，总结出金融产业集聚所具有的性质，指出金融集聚涵盖了4层涵义：层次性、累积经济性、空间性以及递进性等。黄解宇等学者平行地比对了产业集聚以及金融产业集聚的异同之处，指出后者兼具传统式的产业集聚共同的优点以及新型的涵义特质。具体可参见下表2-1所示：表2-1 金融集聚和产业集聚的对比表产业集聚金融集聚集聚的主要内容几乎各个产业，诸如商业与制造业金融业与有关的服务业集聚的速率较为迟缓金融的资源呈现出高度流动的状态，加快集聚的速度集聚的程度比较低比较高集聚的动因空间的外部性、默示信息以及非对称化信息等除却产业集聚的普遍性原因之外，还涵盖了高流动性、核心与经济主导等影响的因子自然条件、偶然性因子、公司的组织构造、历史、规模经济和外部性以及竞争和创新等除却产业集聚的普遍性因子之外，还受到经济发展时期、全球经济环境影响等集聚所依靠的社会发展时期多种条件、各个阶段下均会产生较高的经济和社会条件以及较高程度的社会发展时期效应传导的体制集聚效应、溢出效应以及扩散效应集聚效应、溢出效应、拓展效应以及功能效应影响的范畴集中在本行业与有关的行业具有广泛性的影响，全局性，基本上关涉全部的行业监管情况行业监管比较地复杂化，具有综合式的监管特点风险传导行业风险综合性风险，较快的传导以及广泛的传导，广泛性的影响政策指引政策作用机制比较地显著化政策所产生的机制比较地复杂化，作用的效果也并不明确从上述表3-17可知，能够导致金融产业的集聚基础要求为传统产业集聚，具备发展的普遍化特点。金融产业集聚所具备的集聚速度和传统的相比，也更加快捷化，程度也更高，影响的范围更广、力度愈大，当然，相应的风险亦愈大，这也就对监管提出了更高的要求。以前的文献资料是把此概念界定成有关金融的公司、媒介、监管部门、组织结构、货币资金、市场以及跨国组织等多个指标的高度集中化，基于市场的联系与非市场的联系，构建起相互合作以及竞争的产业化群体。不同区域在涉及到有关金融方面的研发、引导、传递、动员以及资源配备时体现出多元化的特点，尤其是最初的条件及其特质，在适宜的范畴内，金融中介及其资源基于趋利性的特质，也许会倾向于最初化条件更为优越的城市，进而构建起相应的系统。由于条件和要素在区域上有先天性的区别，同时也存在着禀赋上的差异，流动性的金融资源仍旧会呈现并维持连续性的状态，金融组织机构的布局自然也会聚拢起来，相应的机构、从业者、资源以及金融市场等多方面的聚合与扩散现象，最终构建起多种层次化的金融产业集聚情况。2、金融产业集聚的形成原因 通过把集聚理论运用在金融产业，和金融产业集聚出现的缘故及其内在的体制问题，有关的理论和实证分析主要涵盖了如下的几个维度： （1）确定区位。Kindleberger(1974)基于对比经济史的理论系统，就金融产业集聚产生的动因展开了较为细致的探究。在他看来，金融机构(主要包括保险公司、银行与证券公司等)集中性地挑选出某个确定的区位，其产生的原因为规模经济，同时外部规模经济存在着自我强化的特征。如此一来，愈来愈多的金融资源集聚于相同的一个地区，从而导致此地区更具有强烈的吸引力，从而吸引愈来愈多的金融机构加入其中。D.E.P.Davis(1990)第一次将企业的选址理论运用在金融产业的集聚动因内。在他看来，金融企业的地址选择的核心目的在于获得自身最大化的净收益。因而，金融企业在挑选区位的过程中，核心的影响因子主要包括3部分，即需求条件、金融机构的外部规模经济因子依旧供给条件等。这便意味着利润存在着一个最大化的理论模型，也就是企业的选址理论，这也充分地表明了特定企业在选择特定的区位过程中是实质性问题。Clark(2004)的分析也体现出金融资源内容就空间邻近维度上的关键性意义。在他看来，金融系统依赖于地理是无法基于信息和网络技术的发展而递减的，特别是当市场信息的地理区别极为明显时，金融机构内部所展开的面对面的交流势在必行。（2）规模经济。学者Park(1989)在研究金融产业集聚形成原因的课题中，使用了规模经济效应理论来展开研究，借此分析国际金融中心的产生与银行业集聚深入发展的内在缘由。Park学者指出，集聚效应和规模经济是产生金融中心的最为核心的因素。基于外部规模经济的相关理论，在行业的内部，银行之间能够展开相互的协调和合作。在金融资源集聚造成金融市场日益拓展之后，金融机构内部即可以更为便捷地分享基础性的设备、强化信息之间的沟通效率，并展开合作，进而强化生产的效率，深入地促进国际金融中心的逐渐形成。Choietal等(2002)学者对国际的14个金融集聚区展开了实证检测，探讨了全球金融中心金融服务的格局改变情况，分析金融中心的吸引力原因。他根据14个金融中心300余个跨国银行网点的分布数据构建起14*14维度的关联矩阵，通过实证的结果表明，金融中心关键是因为如下的缘故而出现了强烈的吸引力：a、地区经济的规模及其活动；b、当下银行的全部数量；（3）银企的机密保护体制；（4）股票的市场规模及其交易头寸；（5）和其他的国家展开双边贸易的关联性，诸如外商的直接投资(FDI)以及和全球资本的往来。就信息的外溢领域而言，Bossone等学者(2003)的研究证明，信息外溢是导致金融集聚的关键性成因，金融中介可以经由强化投资者和企业家(融资模式关键是银行贷款)内部的信息传送，进而强化了投资者和企业内部的彼此信任，达到提升投资和递增价值投资链利益的目的。证券市场与金融衍生产品对于信息存在着高度化的敏感度，投资者和券商主体就空间距离维度而言，如果能够接近即可以便捷地方便彼此，同时可以及时地获取精确的信息内容。金融产业集聚产生的主要因子为空间区位，公司挑选出相同区位之后，即能够产生新的另一个关键性因子。（二）金融产业集聚的区域经济增长的作用机制效应分析1、外部规模效应 金融产业集聚能够形成外部规模效应。首先，有效地减少了金融组织机构的交易成本。因为地理接近性的缘故，集群内的金融机构能够共同分享通讯以及网络等公共性的设备，从而省却彼此内部展开物质与信息传送的有关开支；另外，因为集群中的金融机构拥有一样的社会文化背景，从而能够产生一样的行为准则，提高彼此内在的信任合作关联性，因此，他们和集群之外的金融组织相比，更易形成一致的交易，同时充分地践履合约中的内容，削减由于搜寻有关交易方面的信息而导致开支与时间上的浪费，减少了金融的交易成本。其次，规模效应体现在充分地利用各类的资源。集群指的是资金与技术的聚集地，因而能够吸引全国甚至是国际各个地区的金融领域的专业人才，在对金融人力资本进行定价时，充分地达到市场化的目的，集群内的金融机构能够便捷地获取相应的资源，确保自我快速地成长起来。集群中聚集了各类相异业务的金融机构与配套的服务机构，因此能够促进分工协作的展开。金融机构假设认定某种业务能够经由市场交易的途径而比自身的组织更加地经济实惠，那么能够把此项业务展开外包，如此即能够省却此金融机构所需的交易成本，同时亦可以最大程度地体现出资源效用的特点。而分工所产生的专业化模式，能够推动从事此项金融服务的机构趋向于更为宏观的规模发展。最后，规模效应体现在便于金融机构进行协同式的销售模式。金融产业集群成型之后，能够借助于群体效应，集中地展开广告的宣传，构建起集群式的的“区位品牌”。如此即能够削减单一化的金融机构展开金融销售的开支，特别是中小型规模的金融机构，更凸显出显著的经济外部性推动效应。2、金融知识溢出与知识学习效应金融集聚会诱发知识的溢出机制。在多种企业技术知识程度，风险系数以及收益系统等维度的决定作用下，整个地区的经济增长在多种集聚程度下出现多种影响。根据LS本地的溢出理论可知，金融集聚为从聚拢至扩散的流程。当下，国内的金融资源在分配上存在着并不均匀的现象，其核心原因在于资本所存在着逐利性与所有制的歧视现象，从而导致优势金融的资源出现了高度集中化的特点，尤其集中于比较发达的地区，未能把LS 模型内的积累循环因果效应辐射至集群区的四周，事实上，金融知识溢出主要被限制在集聚区域中，从而导致系统产生了稳定的封闭性后果。马姆伯格与马斯克尔等学者认为，突出的该地区创新环境，除却强化创新行为之外，还可以诱导锁定的后果，也就是本地的结构日趋狭隘化，同时也会集中在特别种类的经济活动(市场行为、技术与组织)范畴中，最终导致无法转移至新型的发展轨道中。结合甚至地区的实际现状而言，金融集聚会对地区经济产生递增的知识溢出体制，同时伴随知识学习效应的产生，且相应地，主要有正向与负向的2个维度，正向影响关键体现于集聚的核心地区中，至于负向影响则关键凸显于中心集聚地区和边缘地区内。 3、金融功能效应首先，金融产业集群中不同机构内部开展长期性的紧密合作能够促进分散化的风险。一则由于彼此之间比较地熟悉，能够有效地甄别金融所需者或是金融供给者本身所具有的信用情况，削减了由于信息的非对称性而产生的逆向性选择，减少了信用风险；另一则，在信息外溢的效应影响下，集群中不同的参与者可以率先地感受到经济运作过程中所存在的以及也许出现的风险，此外，领先的风险管理技术及其预警体系也会迅捷地在集群内加以传播，同时被广泛地运用，这些都可以明显地强化集群中金融公司的分散与规避风险的功能。其次，集群中汇聚了各类金融因素及其产品的供求主体双方，在竞争的作用下，能够促进各类因子与金融产品进行科学性的价位确定。精确的定价能够替金融机构展开有效性的管理风险的主要需求，特别是股票与金融衍生工具等价格波动大以及受到各类因子影响的相关金融资产。最后，金融产业集群的功能体现在可以明显地强化集群中金融机构总体性地抵抗金融风险。原因在于集群中的金融机构因为存在着专业化分工的情况，担当着金融运作流程中各类环节所可能存在的金融风险义务，为了规避金融风险出现“多米诺骨牌”式的传递效应，不同的金融机构内部间须处于协调与互助的状态，同时，各个主体都须强化风险的掌控能力。此外，金融产业集群和单个金融机构相较而言，资金实力更加地雄厚，金融工具也日益多样性，可以有效地化解非系统所存在风险几率，从而强化应付金融危机的功能。4、金融创新效应 金融集群内聚集了不少的金融机构及其中介服务机构，这些机构内部之间存在着紧密的关联性，能够频繁地展开跨行业式的业务合作，研发出种类更为繁多的合作项目，从而让原先根据资源禀赋的对比优势变成整个地区金融的创新优势。就集群环境中，不同的金融机构内部存在着竞争与相互学习的双向效应：一则，金融集群中的竞争压力会演变成金融机构持续性创新的主要原动力，从而加速金融的创新进度，强化服务市场的理念；另一则，因为知识存在着外溢效应，在集群内某个金融机构于某个领域完成创新的任务之后，此创新会迅速地被集群内其他的金融机构所模仿，并可以迅捷地被传播与分享，“知识乘数效应”确保金融产业集群可以获取金融创新的地区性对比优势。第三章 深圳市金融产业集聚的评价与比较研究（一）深圳金融产业集聚的历史发展 在改革开放的环境背景下，深圳地区的金融产业呈现出欣欣繁荣的发展态势。上个世纪的1979年，深圳当地只有8个城市网点，即中国银行深圳市办事处、人民银行深圳市支行、农业银行深圳市支行以及建设银行深圳市支行等，同时还有分散布局的农村信用社共计117家，同时，还包括农村信用社等属于“背米袋”半工半农性质的职工在内的只有700余人的金融从业者，存款只有1亿余元；迄2015年6月，深圳金融业总部（104家）以及一级分支机构的全部数目高达350余家，证券类法人机构的数量则攀至59家；而金融产业的所有资产数额近高达6.14万亿；金融产业的递增值则约为1503.17亿元，位居全国第3名。本节基于关键性经济事件与深圳金融产业的现实发展状况，把该地区金融产业集聚的发展流程大体划分成如下的几个时期： （1）第一时期（1980-1997）：创业发展时期深圳特区在创办之初，正处于白手起家的格局。大范围的基础设施打造与工业建设等都是面对的一项项任务，市财政的收入并不高，资金的缺口较为地显著，该时期当地的金融产业在规模方面也尚未成型，难以很好地支配资源的力度，且是其他产业的重要组成部分，也是确保其他产业顺利前进的一项基础性的产业，还没有出现相应的集聚情况。四大国有商业银行所配置的支行升级为分行了，同时引入了外资银行，建设起深圳证券交易所、平安保险、深圳外汇调剂中心以及招商银行等，然而它们的规模并不大，深圳金融产业也只归为创业时期。但是在该时期，深圳被当做国内改革开放的重要经济特区，极具活力，积极地推行“先行先试”的方案，赢得了国内数量首屈一指的优惠政策，也获取了国内不少的“第一”以及“率先”，拥有良好的社会口碑。（2）第二时期（1997-2003年）：调整和转型时期1997年席卷亚洲的金融危机也对深圳产生了不可小觑的影响，国内也有意识地推进开放的进程，这就给金融业带来了相应的压力与任务；同时，国家加大研发浦东的力度，中央颁行了一系列的优惠政策，也偏向于上海地区，至于原先深圳所拥有的政策优势慢慢地弱化。在这样的环境背景下，深圳经济的金融产业逐渐地陷入了重重困难的境地。此时，深圳金融的发展并不是一帆风顺的。近上个世纪末，深圳地区成立了国内首家有关基金管理方面的企业南方基金管理企业，然后又接连地建成新的基金企业，同时也发行了不少的封闭式或开放式的基金种类。1年之后，又对人民银行进行改革，人民银行深圳分行也相应地改变为人民银行深圳支行，此便在很大程度上减少了深圳特区金融产业在国内的重要地位，从而加大了深圳特区得到政策主动权利的难度，也在一定程度上沉重地制约了当地金融业的深入发展。在新世纪之初，当地的证券交易所终止了主板与新股的发行工作，从而导致不少的证券公司、资金以及相应人才的流失，而南方证券以及大鹏证券也陆续地出现倒闭的现象，当地的金融产业出现了边缘化的后果，逐渐地失却了一定的融资能力，不仅仅对当地的辐射力造成了一定的影响，同时也动摇了许多人对当地金融业深入发展的信心，最终导致了新世纪之后的首次低潮期（2001年2003年）。 （3）第三时期（2003-至今）：强化和推进就深圳地区金融产业所产生的低潮期现实，当地政府相应地颁行了在社会上产生不小影响的规定，即深圳市支持金融业发展若干规定（2003年）；一年之后，香港又开办了有关人民币方面的项目，深圳证券交易也可以于主板市场的范围环境下打开中小型规模的企业项目，引进了8家外资商业银行；当地在2005年同时创办了黄金夜市；4年之后，当地又被批准为首批试点城市，从而正式地设置了跨境贸易人民币的结算业务以及创业板等有关的项目内容，构建起比较完整而又多元化的体系，内部形成相互协调与制约的结构模式。2010年，当地政府颁行了深圳保险创新发展试验区建设的合作备忘录以及关于深圳市促进股权投资基金业发展的若干规定，它的目的主要在于鼓励当地的保险业以及私募股权在基金业维度的投资以及前进与深入发展。当地金融产业能够出现集聚的关键性原因在偏向政策，同时形成率先闯劲的创新理念，形成较为自由化的市场经济环境，顾及到当地外向型经济的发展特征进而逐步地形成一定的特点。当下，深圳特区已构建起多元化的金融市场类型，主要包括外汇市场以及股票市场债券市场等。（二）深圳金融产业集聚的对比研究 通过数年的发展之后，金融产业已经变为深圳特区重要的一项四大支柱产业。迄2014年12月末，当地区的17家证券公司无论是机构的数量、总收入、纯利润收入等维度，均在全国首屈一指，同时，17家基金管理企业全部管理的基金数量为319只，且其基金份额与资产净值是全国的1/3，仅位于上海之后；深圳特区金融产业用不到1%的人口创下了15.8%的GDP，领跑全国。就2014年深圳特区的金融业递增值而言，它在全国的排名屈居第三，创值约为1301.31亿元，是上海地区的69.88%，北京地区的70.34%，是广州的3.91倍，天津地区的3.21倍，重庆地区的3.08倍，递增的幅度是10.6%，超出上海、北京、广州等地区（依次约有5.6个、2个以及2.4个百分点），也从侧面体现出深圳特区不可小觑的金融产业集聚功能。 1、深圳金融产业集聚与国内主要城市的比较分析 金融产业集聚主要有如下3个维度：金融机构、金融规模与金融市场。第一，上述3个维度存在着相互关联的关系，为了规避不必要的介入性影响，本论文所采用的是金融规模集聚效应指标来展开研究；第二，由于国内金融政策存在着一定的区别，从而造成不同城市之间的金融市场存在着差异性，同时还存在着数据的可等性等情况，本节在分析时主要挑选的是证券、基金、银行、保险与期货在2014年的资产规模的相关数据来呈现出有关金融的规模及其集聚的效应情况。由于相关的变量及其存在着的内在关联性，本论文所运用的是主成分法来分析银行业和证券业的多种集聚度现象，再分析不同城市区域的金融产业递增值数据，借助于保费收入指标来表示保险产业的集聚度，再联系主成分法研究并演算不同城市的金融产业集聚情况。（1）银行业的集聚度分析本论文所挑选出的指标主要是金融机构本外币贷款的余额、银行机构资产的全部金额以及金融机构本外币存款的余额等，搜集到的最初数据源自于各市2014的统计年鉴，据此来计算出我国主要的六大城市的银行领域的集聚度。银行业集聚指标内部的相关性测试，通过SPSS18.0工具展开KMO与Bartlett球度指标的测试。计算出的结果总结如下表2-1：表2-1 KMO测试与Bartlett球度的测试MeasureSampling0.761Bartlettsof Approx.df15.631Sig.2.8710.000原始数据出处：北京统计年鉴、天津统计年鉴、上海统计年鉴、重庆统计年鉴以及广州统计年鉴（2014）等。从上表的数据分析可知，KMO的数值为0.761，因为指标的挑选与确定数量并不多，只有3个，因而，关键选择的是球形测试，由于最后的p数值为0.000，说明测试的结果比较地明显显著，因此，此变量适合展开做因子方面的研究分析。表2- 2 因子诠释原有变量的整体方差状况ComponentEigenvaluesExtractionofLoadingsTotal% of VarianceCumulative%Total % of VarianceCumulative%12.801293.56493.5672.82393.56993.17220.2327.12498.98730.0070.27899.981大体而言，若综合性因子所提供的贡献率不低于85%，即意味着已超出了大多数信息，同时内部之间并不存在着内在的关联性。通过上述表2-2的统计可知，1个主要成分的累积贡献率已经为93.567%，因而，从中选取1个主成分即可以大体上体现出原变量的核心信息内容，且可以同步地达到减少维度的目的。表2-3 因子载荷的矩阵统计表Component 1Zscore（银行机构的资产全部金额） 0.931Zscore（金融机构本外币存款的余额）0.991Zscore（金融机构本外币贷款的余额）0.967 关键成分的表达函数式如下：F1=0.931*Z银行机构的资产全部金额+0.991*Z金融机构本外币存款的余额+0.967*Z金融机构本外币贷款的余额。集聚度的表达函数式则为：Z1=0.9263*F1。（其中，Z1所表示的是集聚度参量，F1所表示的是关键的成分参量）表2-4 中国六个主要城市的银行业集聚度统计表城市北京天津上海重庆广州深圳集聚度3.91-2.112.41-2.55-0.41-1.32 从上表的统计可知，北京地区的银行业集聚度在国内首屈一指，作为全国的政治文化中心，名副其实。当地拥有国内四大国有商业银行的统部，以及中信银行与华夏银行等总部，只是四大国有商业银行在整个国内银行业务中全部的数量超出了60%，而北京银行业的重要性不言而喻。当下，几乎每家银行都配置有集中统一化处理的数据库，从而更好地集中并配置、运作所有银行的资金，自然也就说明北京拥有国内大部分银行业的资金数额。上海则是华东的金融中心，也是建设流程中的一个国际金融中心，是交通银行的总部以及诸多银行的总部之所。规模较大的银行中心（中国建行和中国银行），也拥有不少在华的外资银行总部。就银行业的集聚度而言，广州要优于深圳，其原因为广州是华南地域金融的总部。同时，深圳又远落后于北京与上海，当然，和全国其他地区相比，还是有一定的优势的，名列中国第四，原因在于该地区是招商银行总部。（2）证券业相关的集聚度 本论文所挑选的证券业指标主要是整年积累的股票交易全部金额、整年累计期货代理交易额、证券公司总资产以及基金资产净值等，据此演算出不同市证券业的集聚度。对其多元化的集聚指标内部展开相关的检测，借助于SPSS18.0工具测试相关的数据KMO以及Bartlett球度。归纳出的结果可参见如下：表2-5 KMO测试与Bartlett球度的测试MeasureSampling0.544BartlettsofApprox.32.871df5.871Sig.0.001 原始数据出处： 北京统计年鉴、天津统计年鉴、上海统计年鉴、重庆统计年鉴以及广州统计年鉴（2014）等。 表2-6 因子诠释原有变量的整体方差状况统计表ComponentEigenvaluesExtractionofLoadingsTotal% of VarianceCumulative%Total% of VarianceCumulative%Dimension 013.62189.88989.8893.62189.88989.8892.4189.96199.7813.0511.03198.8874.0000.00599.999表2-7 因子载荷的矩阵的统计表Component 1Zscore（迄年底证券企业的全部资产（单位：亿元）0.981Zscore（整年累计股票交易的全部金额（单位：亿元）0.991Zscore（迄年底基金资产的全部净产值（单位：亿元）0.982Zscore（迄年底整年累计期货代理的交易金额（单位：亿元）0.831 通过上表的分析可知，KMO达到0.544，相类似地，因为指标数量并不多，关键看的是球形测试，通过相关的结果表明，适宜展开因子相关的研究。相类似地，根据表2-3的相关数据，得出国内的主要城市证券业的集聚度如下： 表2-8 国内六大城市证券业的集聚度统计表城市北京天津上海重庆广州深圳集聚度1.85-3.413.26-3.56-1.313.18 通过上表的统计可