中国金融服务业发展的实证分析与政策思路

中国金融服务业发展的实证分析与政策思路

一金融服务业及其产出核算的简单回顾

金融服务业作为一类为生产和生活服务的产业，实际上是一个描述性的总体概念。按照我国

1994年的《国民经济行业分类和代码》(GB/T4754-94),与金融服务业相对应的统计口径

是“金融保险业”这样一个门类；而按照2002年新颁布的《国民经济行业分类》标准

(GB/T4754-2002),相应的统计口径则为“金融业”这个门类。可以看出，与1994年的分

类标准相比，2002年的新标准在行业划分上显得更为细致，行业大类由2个增加至4个，

中类由8个增加至16个。⑴

金融服务作为一种服务产品，同样具有无形性、即时性、异质性等特点，其投入产出的分辨

也存在诸多困难。受此影响，金融服务业的产出核算无论在理论界还是对实际部门来说都是

一个难题。在理论研究中，有不少学者提出了各种方法来定义不同类型金融服务的产出，但

这些方法或多或少总还存在一些欠缺。在实践方面，联合国等国际组织1993年制定的国民

经济核算体系(SystemofNationalAccounts,SNA)为国民经济中各个产业产出的衡量提

供了基础的理论指导和具体的核算方法，其中对金融机构提供的不具有融资性质的中间服务

(如咨询服务、收费代缴等)和融资服务进行了区分，对于前者的衡量”无论在理论上还是

实践中都不存在特殊问题”；对于后者则提供了一种“间接计算的金融中介服务的产出”的

计量方法，并引进了“参考利率”的概念。

我国对金融服务业增加值的核算(包括现价核算和不变价核算)是分金融业和保险业两部分

进行的，这里需要特别指出的是对居民储蓄利息的处理。目前中国国内生产总值核算关于金

融媒介服务费用使用的处理方法既不同于1968年的SNA,也不同于1993年的SNA。由于把

各产业部门的利息净支出(贷款利息支出与存款利息收入的净额)作为相应产业部门关于金

融媒介服务的中间投入处理，但居民储蓄利息的存在使得在整体上各产业部门的增加值有所

减少。为了使整个国内生产总值不至于因此减少，中国国内生产总值核算在金融保险行业下

设置了“其他”这样一个子行业，该子行业的总产出等于零，增加值等于居民储蓄利息，中

间投入是一个在数量上与居民储蓄利息相等的负值。这样处理后尽管保证了金融媒介服务的

生产与使用基本一致，并旦国内生产总值不至于因特殊的处理方法而低估，但却使得金融保

险业的总增加值较实际增加值多出了居民储蓄利息这样一块，从而夸大了金融保险业的增加

值。121

J人类号中类号小类号金融业本类包括68~71人类。

银行业

指代表政府管理金融活动,并制定和执行货币政

6816810中央银行

策的特殊金融机构的活动。

68

指国有独资商业银行、股份制银行、城市商业银

6826820商业银行

行、城市信用社、农村信用社等的活动。

6896890其他银行指政策性银行的活动。

指对股票、债券、期货及其他有价证券的投资交易

证券业

活动。

6916910证券市场管理指证券、期货市场的管理和监督活动。

指证券、期货经纪代理人的代理交易活动；证券、

696926920证券经纪与交易

基金的管理等活动;证券营业部的管理活动。

指在证券市场从事股票、基金、债券、期货及其他

6936930证券投资

有价证券的投资等活动。

6946940证券分析与咨询

保险业

7017010人寿保险指主要提供养老等人寿保险和再保险的活动°

70

7027020非人寿保险指主要提供除人寿险以外的保险活动和再保险活动。

7037030保险辅助服务指保险代理、评估、监督、咨询等活动。

其他金融活动指银行、证券、保险以外的金融活动」

指代理资金、财产的信托、管理活动，以及基金的

7117110金融信托与管理

托管人活动。

7127120金融租赁

71

7137130财务公司指经人民银行批准，为企业融资服务的金融活动，

7147140邮政储蓄

7157150典当指以实物质押的放款活动C

7197190其他未列明的金融活动指上述未列明的金融活动。

资料来源：《国民经济行业分类》标准（CB/T4754-2002）

表1我国金融业的行业分类和内容

二我国金融服务业发展状况的概括性描述

（一）我国金融服务业的发展水平

对一国金融发展水平进行衡量的指标有很多，按照戈德史密斯（1994）认为金融发展就是金

融结构变化的观点，有五个需要考虑的数量指标：金融资产总额与实物资产总额的比重；金

融资产与负债在各金融机构间的分布；金融资产与负债在金融机构与非金融机构之间的分

布；各经济部门拥有的金融资产与负债总额；由金融机构发行、持有的金融工具总额。考虑

到统计资料的限制，研究资料中大多采用金融相关率（FIR）和货币化率两个指标。前者表

示金融资产占国内生产总值的比重，金融资产包括货币性金融资产、证券类金融资产和具有

各种用途的各类专项基金；而后者是指一定经济范围内通过货币进行商品与服务交换的价

1989年以来，我国金融服务业增加值对GDP的贡献呈现出下降趋势，这种下降主要发生在

1989〜1990年，20世纪90年代以来金融服务业增加值比重的名义值基本稳定在6机但从

图2中可以看出，金融服务业增加值对GDP的实际贡献却出现了较大的波动。1990〜1995

年间，这一比重表现出明显的下降趋势；而从1995〜2003年，金融服务业增加值的比重则

表现出明显的上升态势。对于造成这种变动的原因，我们认为主要是改革开放之前金融服务

业长期受抑制，因此第一阶段的快速增长是对以前受抑制的增长的补偿，到20世纪80年代

末期这种潜力已基本得到释放，与此同时其他产业（邮电通信、社会服务、教育文化、广播

电影电视等）的快速发展与金融服务业形成了此消彼长的态势。从1995年开始，随着我国

前期金融服务体制改革的不断推进和相关制度建设的日益完善，金融组织体系和金融市场都

得到了较为充分的发展，相应的，金融服务业增加值比重开始回升。

金融增加值储蓄存款定期存款利息估算GDP名义比重实际比重就业比重

年份

（亿元）（亿元）（亿元）（亿元）（亿元）（%）（%）（%）

19782.10.2

19853.60.3

19897.30.4

19901234.57119.85911.2631.418547.96.63.30.3

19911288.19241.67691.7653.721617.85.92.90.4

1992160111759.49425.2746.126638.163.20.4

1993205715203.5119711179.834634.45.92.50.4

19942767.221518.816838.72102.446759.45.91.40.4

19953482.829662.323778.22946.058478.160.90.4

19964017.438520.830873.43016.067884.65.91.50.4

19974534.646279.836226.72540.774462.66.12.70.4

19984672.653407.541791.62054.978345.263.30.4

19994847.359621.844955.11535.182067.55.94.00.5

2000521764332.446141.71218.389468.I5.84.50.5

20015585.973762.451434.91378.397314.85.74.30.5

20025948.986910.758788.91414.8105172.35.74.30.5

20036467.3103617.368498.61609.1117390.25.54.10.5

资料来源：1990年以前的金融服务业增加值占第三产业增加值比重和占GDP的比重来源于国家统

计局课题组：《加快发展我国第三产业的研究报告》，中国经济出版社，1994。其余数据根据历年《中

国统计年鉴》中相关数据计算。

表2中国金融服务业增加值加就业比重

图2金融服务业增加值比重：名义值与实际值比较

按照2002年新颁发的统计标准，在首次全国经济普查对国民收入核算数据进行调整之后，

《中国统计年鉴2007》中关于金融业以及国内生产总值的数据较调整前都有所变化。具体

来看，调整之后的金融业增加值数据较调整前有较大下降，而历年的GDP数据则有所提高。

这样，如果根据新的统计数据，我国金融服务业在国民经济中的比重将进一步降低，甚至还

要低于上而计算出来的实际值。比如2006年我国金融服务业在国民经济中的比重仅为

3.6%o

（二）我国金融服务业存在的主要问题

从国际比较的角度来看，我国金融服务业的发展水平还比较低，与发达国家和一些新兴市场

经济国家相比，在行业规模、竞争能力、创新能力、市场开拓、基础设施建设等方面还存在

诸多不足。⑹

第一，金融服务业发展的总体水平比较低，增长速度过于缓慢，内部行业结构和区域发展结

构不够协调。⑺发达国家金融服务业增加值占GDP的比重一般在6%左右，2003年美国金融

服务业在国民经济中的比重已经达到了8.3%,而在扣除掉居民储蓄利息之后，2003年我国

金融服务业的实际比重大致为4.1%,仅相当于美国的一半。I.近年来我国金融服务业发展速

度过慢，低于（；计的平均增长速度，金砸发展对经济增长的支持乏力。金砸服务业内部结构

不均衡，银行业居绝对主导地位，而证券经纪与交易业、保险业、信托投资业的比重相对偏

低。金融服务业发展的地区差异显著，农村金融服务供给严重滞后，不能满足农村经济发展

和农民生活改善的需要。

第二，金融服务各行业竞争力比较弱，不能有效提供经济发展所需的金融服务产品。从

2004年全球1000家大银行的排名来看，排名第一的花旗银行的一级资本为744.15亿美

元，不良资产比率为2.06乐而国内排名最高的中国银行的一级资本为348.51亿美元，但

其不良资产比率却达到了5.12%,国内四大银行中中国工商银行的不良资产比率甚至高达

18.99机叼呆险业方面，根据瑞士再保险的统计，截至2004年底，我国保险业占全球保险

市场的份额排名虽位居第11,但保费收入规模仅521.71亿美元，相当于美国的4.75乐韩

国的76%；保险密度在全球排名第72,人均保险金额为40.2美元，相当于美国的1.07%,

韩国的2.8机保险深度排名第42,保费收入占GDP的比重为3.26%,低于美国的9.36%和韩

国的9.52%。⑼证券业方面表现更让人担忧，2004年底我国共有证券公司140家，总资产

3781亿元，总负债2765亿元，全年实现利润为-78亿元，整个行业是亏损的。

第三，国内金融机构的业务创新能力处于劣势，外资金融机构在金融业务创新上具有绝对优

势。一方面，国外金融工具种类繁多，能够为客户提供全方位的金融服务，而且对新型金融

产品的开发能力相当强；另一方面，目前中资金融机构的金融开发技术比较落后、电子化程

度较低、金融工具和品种单调、缺乏自主创新能力，在金融创新中处于被动模仿的地位，利

用金融创新获取利润和占领市场主动权的能力不足。当然必须承认的另•一个事实是，国内居

民的金融意识和接受新生金融产品的能力也还需要进一步提高。

第四，国内金融机构开展跨国业务的能力比较低。以银行业为例，目前我国国内银行除中国

银行外，其他银行海外业务的拓展尚在起步阶段，而外资银行在综合化经营模式下，通过大

规模的并购和重组，其分支机构早已遍及全球。业务开展方面，国内银行大都以传统的存贷

业务为主，而发达国家跨国银行已经把业务重点放在如利率互换、出口保理及福费廷等一些

新的金融衍生工具上，利用金融创新来获取利润和规避风险。

第五，金融基础设施建设还须加强，监管体制需要进一步完善。发达国家大都有支持金融发

展的现代化交通、通信、计算机网络以及其他配套服务设施，并且非常注重适时颁布和修订

有关法律法规对金融业加以规范，对新业务、新工具进行认可。相比之下，我国金融立法比

较滞后，专业性法律层次较低，法规操作性较差，在实践过程中还经常存在不能严格执行的

问题。监管体制方面，我国金融监管主要依靠“三会”，社会监管层次基本还处于欠缺状

态，而且监管内容大都以合规性监管为主，对预防性监管的关注不允分。

三我国金融服务业发展的地理分布

当金融作为一•种生产性服务时，其各项功能的充分发挥有赖于与其他一些生产性服务（如法

律、会计、审计、商业咨询等）的协同配合，即形成以金融服务为主导的产业集群。借助于

产业集群行为，在微观层面二，处于产业集群内的金融服务企业的增长率要明显高于平均水

平，并且较强的产业集群实力有助于吸引其他金融企业进入产业集群地区。”就整个行业而

言，金融服务产业集群所产生的创新环境和学习气氛，会推动默示知识（tacit

knowledge）这一关键知识资源在集群内部的共享和转移，.而由于默示知识对金融创新的决

定性意义，在很大程度上又可以认为金融创新的采纳与扩散首先是在产业集群内部进行的。

这样，产业集群一方面增加了创新的数量，另一方面乂加快了创新的传播速度。再综合考虑

到产业集群所导致的劳动生产率提高、灵活专业化以及合作竞争等效应，其最终结果是提高

了金融服务产业集群区内金融业的竞争优势和竞争力。对产业集群所在地区而言，这意味着

一批区域品牌的诞生，它们在全国乃至国际市场上具有很强的竞争力。在此基础二，产业集

群地区的声誉得到进一步提升，从而为更多企业进入该地区和当地经济社会的未来发展创造

有利条件。

从地理角度考察金融服务业的发展模式可以区分出集群式和分散式两种，前者主要以英国为

代表，后者则以美国和欧洲的某些国家（如德国和意大利）为代表。研究探讨了金融服务活

动在空间分布上的不均衡程度，表明英格兰南部的金融活动非常集中；而美国尽管拥有像纽

约这样的全球顶级金融中心，但在19世纪和20世纪早期其经济发展的地理隔绝状态阻碍了

全国市场的发展，使得其金融体系在全国范围内主要表现为分散化的特征（蒂克尔，

2005）o因此，金融服务产业集群分析的第一步是搞清金融服务业在全国的地理分布情况，

判断是否存在某个金融服务非常集中的地区，并且该地区金融服务业是否具有较为明显的比

较优势和较强的竞争力。

（-）地理集中度的评价指标

关于产业地理集中的衡量方法主要有标准差系数、区位商与集中率(concentration

ration)＞区位商与集中系数、集中指数(indexofconcentration)、地理联系率

(coefficientofgeographicalassociation)、区位基尼系数(locationalGini

coefficient)绝对集中率和相对集中率、空间分散度指数(spatialseparation

index)＞场指数(entropyindex)＞产业集聚指数等方法(魏后凯,2006)。考虑到统计

数据的可得性，在下面的研究中，本文将采用标准差系数、集中率以及区位商与集中系数的

方法来考察我国金融服务业的省(市、区)分布情况，其计算方法和原理分别介绍如下。

1.标准差系数

标准差系数表示各地区某产业所占份额对平均分布的偏离。采用各地区产业份额(S,)的标

准差除以平均份额1/川计算，这里"为地区个数。用公式表示为：

STDk

vcok=1/N

N£（S：）2-（2s：）2

S7U

N（N-1）

其中：力〃为标准差系数，S办为各地区产业份额的标准差，S,为地区产业在全国所占的份

额，黑为地区,产业4的总产值、增加值或就业数。

该指标反映了某产业的地区分布对平均分布的偏差，偏差值越大，说明产业分布越集中；偏

差值越小，说明产业分布越分散。该指标的优点是计算方便，指标含义比较直观；缺点是只

对某一个指标的分布偏差进行衡量，不能反映造成这种偏差的深层次的原因。

2.集中率

集中率表示规模最大的前几个地区某产业在全国所占的总份额，其计算公式为：

n

CR忌=

i=\

其中，〃为地区数，一般取1、3、5,或者10%和20%的地区。该指标是借用产业集中分析中

的市场集中率来分析地理集中现象。其最大特点是直接指出了规模最大的一个或几个地区所

占的比重，由此可以看出产业的地理集中程度。该指标的优点是计算简便，含义较直观，把

产业的集中度指向具体的地区；其缺点是没有考虑到影响产业集中的因素，而且当取不同值

时会得出不同的结论。

3.区位商

区位商的计算公式为：

其中：为区位商或专业化率；为了地区J部门的就业人数；心为了地区的总就业人

数：乙为全国,.部门的就业人数：£为全国的总就业人数。

一般认为，如果£Q>1,表明该部门的产品除区内消费外，还可以向外输出，属于专业化

部门；如果£Q-VL表明该部门的产品不能满足地区范围内的需要，需要从区外调入，属

于非专业化部门；如果£。尸1,表明该部门产品供需平衡。所以只有£口值大于1的部门才

能构成地区的专业化部门。值越大，说明该部门的专业化程度越高；反之亦然。上述判

断在一定程度上可以被用来作为产业集群的评估标准，即：£Q,值越大，说明地区部门的集

群程度越高。

（二）我国金融服务业发展的省、市、区分布

从金融服务业的产业增加值来看，在全国31个省（市、区）中，金融服务业增加值规模最

大的三个省市分别是北京、二海和广东，这三个省市贡献了全国金融服务业1/3的产出。规

模较小的省区包括了海南、黑龙江、西藏、青海和宁夏，它们各自的金融服务业产出在全国

所占的比重都不到1虬可以说，金融服务业产出水平与区域生产总值表现出类似的趋势，

即东部地区要明显超过中、西部和东北地区。当然，这也是比较容易理解的，金融发展与经

济增长之间本来就存在非常显著的相关关系，而金融发展水平的高低无疑能够通过金融服务

业的产出规模体现出来。

基于增加值的分省（市、区）数据，还可以计算出一个地区金融服务业对本地区的相对重要

性（Relativeimportancetoregion）0这里规定：相对重要性二地区金融服务业增加值对

地区经济的贡献+全国金融服务业增加值对国内生产总值的贡献。该指标类似丁巴拉萨

(Balassa,1965)提出的显性比较优势(revealedcomparativeadvantage)指数，事实

上表明了一个地区某产业的竞争力。侬可以看出，北京和上海两地在全国各省(市、区)中

不仅有着最高的金融服务业增加值规模，而且有非常明显的比较优势和竞争力。相比之下，

尽管广东省金融服务业产出规模也很突出，但金融对当地地区生产总值的直接贡献要相对低

得多，导致对地区的相对重要性也处在一个并不甚高的水平上。

增加值规模在全国所占比重对地区经济的贡献对地区的

地区省（市、区）

（亿元）（%）（%）相对重要性

北京713.7912.717.34.22

天津136.972.410.42.54

河北209.103.77.41.80

上海612.4510.914.93.63

江苏440.507.98.52.07

东部地区

浙江523.499.311.42.78

福建171.003.07.81.90

山东343.376.17.21.?6

广东602.6810.77.21.76

海南11.560.23.40.83

辽宁188.043.46.71.63

东北地区吉林77.171.46.31.54

黑龙江32.20.61.90.46

山西110.32.08.01.95

［可南170.823.06.31.54

安徽94.101.74.81.17

中部地区

湖北118.862.15.21.27

湖南104.091.94.51.10

江西65.101.25.31.29

内蒙古55.891.04.41.07

广西74.001.35.41.32

重庆82.101.57.11.?3

四川236.504.29.42.29

贵州60.301.19.12.22

云南118.402.19.82.39

西部地区

西藏5.800.14.71.15

陕西90.101.67.21.76

甘市42.990.86.21.51

青海19.000.39.82.39

宁夏27.920.512.33.00

新疆70.301.38.32.02

全国5608.89100.04.I

注：2004年全国金融服务业增加值规模为各省的加总值，要略高于全国当年的统计数字，在计算

2004年全国金融服务业增加值比重时使用的GDP数据为经济普查调整前的数字。

资料来源：《第三产业统计年鉴2006》。

表3我国各省（市、区）金融服务业增加值及其比重（2004年）

根据就业人员数量来考察我国金融服务业的省、市.、区分布，考虑到重庆作为直辖市有独立

的统计数据是从1997年开始，我们选取了1997年和2005年的两组数据进行对比，并分别

计算了各地区金融服务业就业在当地和在全国所占的比重，即表4中的“占地方”和“占全

国”两栏。具体而言，“占地方”小）是指一个地区金融服务业就业人数在该地区总就业

人数中所占的比重；“占全国”（％）是指一个地区金融服务业就业人数在全国该产业总就

业人数中所占的比重。“占地方”（％）可以用来计算区位商：而“占全国”小）则是计算

标准差系数和集中率的根据。

金融业（万人）占地方（％）占全国（％）

地区省（市、区）

19972005增幅1997200519972005

北

京

7.515.8110.71.131.722.444.40

天

津

45.127.50.811.201.31.42

河

北

15.918.113.80.470.525.165.04

上

海

6.315.8150.80.821.852.054.41

江

苏

15.922.239.60.420.575.166.19

浙

东部地区江

13.919.137.40.510.604.515.32

福

建

89.923.80.50.532.62.75

山

东

广

东20.824.618.30.440.486.756.85

海

南27.229.99.90.720.648.838.32

2.61.8-30.R0790.4R0.840.51

16.218.212.30.790.925.265.07

东北地区9.89.3-5.10.790.843.182.58

黑龙江11.811.5-2.50.710.703.833.19

山西

9.212.131.50.620.822.993.36

河南

20.520.920.410.376.665.82

安徽

9.811.214.30.30.323.183.12

中部地区湖北

14.913.1-12.10.550.494.843.65

湖南

14

江西13.7-2.10.390.374.553.81

8.18.77.40.390.412.632.42

内蒙古88.11.30.760.772.62.25

广西8.97.9-11.20.360.292.892.20

重庆4.97.246.90.290.421.591.99

四川14.917.215.40.320.374.844.78

贵州5.14.9-3.90.260.221.661.35

西部地区云南7.47.1-4.10.330.292.41.97

西藏0.60.600.50.430.190.17

陕西8.69.915.10.470.532.792.77

甘肃5.35.911.30.450.441.721.64

青海1.61.4-12.50.680.520.520.39

宁夏1.82.433.30.690.790.580.66

新W4.95.818.40.710.761.591.61

注：“增幅”一栏的计算公式为（2005年就业-1997年就业）♦1997年就业x100,

资料来源：1998年、2006年《中国统计年鉴》。

表4中国各省（市、区）金融服务业就业人员及比重（1997年与2005年）

简单来看，1997〜2005年间，各省区金融服务业就业人员规模都发生了一些变动。其中，

上海和北京的金融就业人数在9年的时间里翻了一番还多，在全国31个省（市:区）中唯

有这两地实现了在不到10年中翻番的目标。在其他省（市、IX）中，增长较快的有重庆、

江苏、浙江、宁史和山西，它们的增幅都超过了30%。另外，海南、吉林、黑龙江、湖南、

湖北、广西、贵州、云南、青海这些地区都出现了明显的负增长，特别是海南金融就业人员

的规模下降了30.8%。应该说，金融业就业人员绝对规模的下降无论对当地经济社会发展还

是对于经济结构优化调整来说，都会带来不利影响。

（三）与其他产业地理集中度的比较

要根据标准差系数、集中率和区位商指标考察我国金融服务业的地理分布情况，首先必须明

确各省（市、区）金融服务业的就业人员（⑶数量，以及在该地区和在全国所占的比重。根据

上面的数据，可以计算出我国金融业在地理分布上的标准差系数和集中率。按照同样的方

法，我们又计算了一些与金融服务业密切相关的代表性行业包括制造业，交通运输、仓储和

邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业以及租赁和商务服务业的标准差系数和

集中率（见表5）。可以看出，在这些行业中，金融业的标准差系数是相对较小的，仅高于

交通运输、仓储和邮政业。这意味着我国金融服务就业在地理布局上并没有呈现出高度集中

化的趋势，相对而言，其分布是比较分散的。2005年，金融业前三地和前五地的集中率分

别为21.36和32.5,这说明不存在某几个少数地区占有绝对优势的情形，从而进一步论证

了我国金融服务就业的相对分散局面。另外，对比1997年和2005年的数据能够发现，这两

年的数据之间没有发生大的变化，因此可以认为，近10年中我国金融服务就业的省、市、

区分布基本没有发生大的调整。

交通运输、仓储信息传输、计算机租赁和商务

金融业制造业房地产业

和邮政业服务和软件业服务业

标准差2005年62.3386.1255.8989.17108.86125.92

系数1997年62.8878.6162.29——89.0562.82

集中率（2005年）

前三21.3629.5312.1220.3519.5226.53

前五32.542.0917.9625.4121.3929.97

集中率（1997年）

前三22.2424.9721.05—28.9721.61

前五32.6638.6332.42—43.5732.28

注：1997年统计口径为各地区按产业分的从业人员，1997年的行业分类中没有“信息传输、计算

机服务和软件业”，最后一栏的租赁和商务服务业采用1997年社会服务业的统计数据计算。

资料来源：根据《中国统计年鉴》相关数据计算。

表5各行业的标准差系数和集中率比较（2005年与1997年）

如前所述，区位商指标表明了一个地区某个部门的专业化水平，某行业在一个地区的区位商

指标值越高，意味着该行业在该地区的重要性就越高。基于此，我们也可以判断某行业在一

个地区的集群发展程度。表6计算了1997年和2005年金融服务业等五个行业在我国31个

省（市、区）的区位商值。可以看出，2005年金融服务业区位商值大于1的共有20个地

区，其中上海和北京分别以3.94和3.66位居前两名；而在1997年，北京市金融业的区位

商还以2.57处于全国最高水平，当时的上海仅为1.86。如此来看，尽管两个地区都在发

展，但上海金融业的发展速度要明显高于北京。

与具他行业相比较，可以看出在各个地区金融业的区位商还是相对较低的，再次说明了金融

业与其他行业相比在地理布局上的分散特征。以北京市为例，2005年金融业在北京地区的

区位商值为3.66,仅高于制造业的水平。而相比之下，2005年北京地区租赁和商务服务业

的区位商高达17.48；房地产业达到13.37；信息传输、计算机服务和软件业达到12.41；

交通运输、仓储和邮政业达到4.98,意味着这些行业都具有相对较高的集群水平。

交通运输、仓储租赁和商务

金融业制造业信息.房地产业

省和邮政业服务业

（市、区）

2005年1997年2005年1997年2005年1997年2005年2005年1997年2005年1997年

北京3.662.572.631.874.981.5812.4113.378.6217.487.02

天津2.551.844.32.693.412.073.352.843.625.312.97

河北1.111.070.821.360.911.30.760.420.540.480.71

III西1.74L411.161.291.671.841.650.470.461.101.03

内蒙古1.641.731.000.831.891.311.410.680.770.91.58

辽宁1.961.801.801.832.061.661.531.632.851.662.32

吉林1.791.801.301.222.011.411.651.371.921.002.02

黑龙江1.491.611.491.252.111.451.471.371.850.972.36

上海3.941.863.282.954.731.522.945.057.316.004.30

江苏1.210.951.531.731.051.341.000.791.080.830.88

浙江1.281.161.51.80.741.190.881.001.001.520.97

安徽0.680.680.460.750.570.900.530.470.460.410.86

福建1.131.142.531.260.991.221.121.421.150.901.04

江西0.870.890.720.890.940.800.820.580.620.410.97

山东1.021.001.56I.160.720.360.650.890.690.720.72

河南0.790.930.650.880.721.010.530.530.620.620.66

湖北1.041.251.291.141.361.281.001.161.000.831.30

湖南0.790.890.520.810.750.890.650.790.460.410.91

广东1.361.641.811.441.251.201.762.322.081.721.50

广西0.620.820.50.50.790.