论文部分内容阅读
摘 要：本文聚焦粤港澳大湾区的金融集聚及其影响因素，基于产业集群、金融中心、金融集聚相关理论，通过区位熵和主成分法测算大湾区城市的金融集聚程度，明确香港地区、深圳和广州的金融集聚现象和金融中心城市地位，并通过面板数据回归探究大湾区城市金融集聚的影响因素，结果表明：产业结构水平、对外开放程度、产业政策以及是否拥有交易所对金融集聚具有显著的正向影响，同时，粤港澳大湾区的金融集聚存在“洼地效应”，也更倾向于自然的市场过程。
关键词：粤港澳大湾区;金融集聚;区位熵;影响因素
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2020）08-0036-08
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.08.006
以泛珠三角区域为广阔发展腹地的粤港澳大湾区①是我国经济发展的重要增长极。2019年2月18日发布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》（以下简称《规划纲要》），明确粤港澳大湾区建设发展国际一流湾区和世界级城市群的核心目标，这份纲领性文件强调增强区域发展协调性，通过提升金融中心的集聚能力，辐射带动周边区域发展。
粤港澳大湾区坐拥中国香港、深圳、广州三大金融中心，设有港交所、深交所等金融交易机构，金融机构众多，金融产业集聚明显，集聚使得金融要素由边缘地区流向核心地区，并辐射周边城市区域。随着大湾区区域合作发展规划的推进，探讨大湾区城市的金融集聚效应，实施中心城市与周边地区的协调合作、错位发展，实现粤港澳对大湾区支撑、引领泛珠三角地区发展，辐射带动中南、西南地区乃至东南亚、南亚发展，具有深远的理论和实践意义。本文结合经济地理学，量化分析大湾区内城市的金融集聚水平，探究大湾区城市金融产业集聚的发展趋势，并实证检验大湾区城市金融集聚的影响因素。
一、文献综述
金融集聚受益于资本、人力、溢出等因素的影响，具有金融分散格局所不具备的独特集群经济优势。金融产业集聚是指具有总部职能的金融机构、监管部门等在地理上集聚，形成与大型实体企业总部之间合作密切的特殊产业空间结构。由于金融业是支持经济增长的高端服务产业，通常认为金融集聚是产业集聚的伴随物，受地区社会经济发展的影响较大，作用范围广泛，而一般的产业集聚更依赖于自然条件、规模经济、企业组织结构等各种偶然因素，只影响自身及关联产业。黄解宇等（2006）[1]认为，相较于其他产业，金融产业的集聚程度更高，集聚速度更快，但集聚过程中面临的风险因素也更多。
Kindle Berger（1974）[2]首次提出“金融集聚”概念，指出金融中心引导金融资源的地理集聚，提升金融资源在区域内的配置效率。从静态角度，金融中介机构在某一地区集中，其在数量上以及提供的金融服务效率上达到一定规模，金融配套设施、制度体系完善，此时已成为成熟的金融中心城市，具备一定的金融辐射影响力;从动态角度，反映了随着实体产业的空间地理集聚，金融资源不断向中心城市汇聚，与当地自然地理环境、人文社会环境相互融合，共同推动产业结构升级和社会经济发展。
关于金融集聚的形成机制，文献研究总结为信息沟通、规模经济、产业集聚等渠道。Park（1982）[3]以规模经济理论解释金融集聚动因，指出跨国金融机构规模和数量上的增加，是产生规模经济，进而形成金融中心的关键因素;Davis（1990）[4]通过跨境金融数据建立实证模型，发现影响跨国金融业集聚的关键因素是信息的地理空间分布;Porteous（1995）[5]认为，以银行业为代表的金融产业由于资源禀赋差异和未来发展潜力的地理空间分布等原因而趋于向某一地区集聚;Leyshon（1998）[6]从居民的角度出发，提出收入水平、专业金融知识储备等也是金融机构集聚必不可少的因素;Gehring（1998）[7]认为金融集聚与扩散同时存在，指出信息不对称是区域间经济发展呈现差异的重要原因;Porteous（1999）[8]进一步研究信息流在金融集聚过程中的作用，认为“信息腹地论”是金融集聚的直接形成原因;Taylor（2003）[9]深入分析伦敦的金融业，发现加强客户联系、提升信誉对金融机构空间集聚来说是必不可少的;Nader（2005）[10]通过研究金融集聚的经济效益发现，金融中心城市形成扩大周边地区居民的储蓄需求，能够鼓励储蓄向投资的转化;Xu Zhe（2015）[11]则详细阐释了集聚效應对金融产业的作用途径，认为金融集聚和金融辐射两者相互统一。
国内学者也进行了相关研究，陈俊等（2013）[12]实证检验区域资源禀赋和产业政策与我国金融集聚的关系;刘超和李大龙（2013）[13]认为，金融产业集群内部存在复杂的交互机制，并采用基于系统动力学理论的仿真模型，揭示金融集聚的成因;刘海飞和贺晓宇（2017）[14]检验金融集聚正向促进企业创新的渠道，并分析政府干预变量对作用渠道机制的削弱;郭文伟和王文启（2018）[15]从粤港澳大湾区科技创新和金融集聚关系的视角，发现仅保险业集聚水平与科技创新存在正相关关系;郑威和陆远权（2019）[16]运用LSDV和GMM模型，从地方金融发展和区域金融中心溢出两种金融空间结构的角度，发现金融集聚与产业结构升级的正相关关系。
关于金融集聚的影响因素，肖利平和洪艳（2017）[17]验证了东部和中西部地区金融集聚对居民消费水平的正向影响;陈启亮和王文涛（2017）[18]采用动态空间面板模型，发现外贸依存度、城市拥挤效应以及人力资本对于金融集聚的正向影响。初春和吴福象（2018）[19]应用空间杜宾模型，分析金融集聚与区域经济增长的空间相关关系，也发现从业人数、城镇化水平、投资水平的空间溢出效应;谢婷婷和潘宇（2018）[20]通过空间计量分析发现，金融集聚、产业结构水平、市场开放度、劳动力水平以及物质资本的投入因素对经济增长具有正向影响。 综上，研究文献对于金融集聚动因、作用机制 以及联系经济增长、产业结构升级、空间影响因素等方面的研究丰富，但相关研究仍需进一步具体、深入。一是现有研究大多选取长三角、京津冀、珠三角等地区为样本，针对粤港澳大湾区的研究不多，特别是忽略香港、澳门特别行政区在大湾区中的地位，而本文则纳入香港地区和澳门地区的数据进行大湾区的整体研究;二是现有文献对论题的量化方法较单一，本文综合不同测度方法的优势，并对结果进行稳健性检验，保证实证结果的客观性、合理性。由此，本研究聚焦大湾区城市的金融集聚效应以及金融集聚的影响因素，丰富和发展粤港澳大湾区的金融发展理论和实践。
二、粤港澳大湾区的金融集聚水平测度
粤港澳大湾区是我国对外开放、经济活跃的前沿阵地，区位优势极大地促进金融业在大湾区内实现更高程度的集聚。《规划纲要》公布后，产业支持政策将引导大湾区金融资源流动，并不断吸引外部资源的集聚。2017年大湾区的整体城镇化水平达85%，与发达国家相差无几，香港地区、澳门地区和珠三角9市的经济总量为10.3万亿元，占据国民经济比重12.22%，金融产业增加值达10809.14亿元，占湾区经济总量的10.77%。大湾区的产业结构趋于完善，其中香港地区和澳门地区的主导产业服务业趋于成熟，尤其香港地区以金融服务业为支撑，珠三角9市的产业集群明显，战略新兴产业的发展得到重视，制造业、服务业成为主导，这为金融业在湾区的集聚奠定了基础。
金融发展水平通常使用金融相关率指标（FIR）进行衡量，即金融资产与实物资产之比，麦金农（1973）提出采用货币供应量（M2）与GDP之比反映货币化程度。考虑到目前国内金融资产多集中于银行体系，本文的金融相关率采用各城市金融机构存贷款总额与GDP的比值来衡量，具体见表1。
根据表1的计算结果，2017年香港地区金融相关率为8.72，处于绝对领先优势，深圳、珠海、广州紧随其后，4个城市均优于全国金融业的平均发展水平;而全国金融相关率为3.46，高于大湾区内的其他7个城市，表明大湾区内的金融化水平存在明显的地区差异，存在明显的金融集聚现象。
本文采用大湾区11个城市2012—2017年的数据进行实证研究，数据来源于珠三角9个城市的《城市统计年鉴》、香港统计处以及澳门统计暨普查局，并通过整理计算获得。
（一）基于区位熵的测度（Location Quotient， 简称LQ）
区位熵是评价某一产业专业化水平的方法，反映某产业特定区域比重与大区域比重之间的比值，本文采用区位熵法，选取大湾区11个城市的金融产业增加值与全国金融产业增加值指标，计算粤港澳大湾区各城市的区位熵数值，以此判断粤港澳大湾区城市的金融产业是否存在集聚及集聚水平，公式如下：
区位熵的计算结果见表2。根据区位熵的计算结果，参照判断标准（临界值1），大湾区的11个城市中中国香港、深圳、广州大于1，且高于全国平均发展水平，表明这三个城市存在金融产业的集聚效应，其中中国香港区位熵为2.20，金融集聚效应显著;珠海、澳门地区、东莞三地的区位熵数值虽然小于1，但金融集聚程度明显高于位列第四梯队的佛山、肇庆两地，属于第二梯队。
为了直观显示粤港澳大湾区金融业发展的空间格局，本文使用Adobe Illustrator软件，将2012年、2015年和2017年大湾区金融地理的集聚状况通过图1、图2 、图3进行比较。
在時间维度上比较2012、2015、2017年的金融产业集聚空间分布，粤港澳大湾区金融集聚呈现以中国香港、深圳为中心，并向相邻城市辐射的趋势。2017年广州从第二梯队升至第一梯队，珠海、东莞、中国澳门等城市通过制定政策，积极承接来自中国香港、深圳、广州的金融资源，使得城市金融集聚水平显著提升，惠州、江门和中山的金融集聚水平5年间也有一定的提升，表明地方政府在港深、澳珠合作以及广佛同城化建设上取得相应的金融成效，但肇庆、佛山两地的金融集聚水平较低，且没有明显的提升趋势。
为进一步探究粤港澳大湾区城市的金融集聚动态趋势，本文选取各城市2012—2017年代表金融产业集聚的变量，分别测算大湾区各城市的区位熵，汇总在图4。
从图4看出，大湾区各城市的金融产业集聚总体态势比较稳定，2015年出现小幅波动。中国香港、深圳两地远远领先于其他城市，两地均经历先降后升的过程，区位熵的变动具有较强相关性。广州金融集聚水平呈稳步上升趋势，逐步增长稳定至大于1，金融产业正不断发展，有追赶上深圳的趋势。对于其余的9个城市，整体趋势上表现出稳步增长态势，但还相对落后。
本文参考孙晶（2012）[21]的方法，测算金融产业各子行业的区位熵。区位熵的取值如下：[E]和[e]的取值不变，仍分别代表国内生产总值和地区生产总值;[ei]和[Ei]的取值各有侧重，银行业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区金融机构存贷款余额和全国金融机构存贷款余额;证券业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区股票市场筹资额和全国非金融企业境内股票融资规模;保险业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区保费收入和全国保费收入。上述测算结果汇总在表3。
由表3看出，大湾区各城市的证券业集聚特别明显，尤其是香港地区证券业区位熵达11.75，深圳证券业区位熵也高达7.29，这可能归结于香港交易所和深圳交易所在大湾区内的集聚效应，大湾区内各城市通过股票市场的融资力度大，但地区间的差异较大，东莞、江门和肇庆的证券业区位熵小于1;中国香港、深圳、珠海和广州的银行业区位熵大于1，高于全国银行业的平均发展水平;从保险业的集聚看，香港地区保险业的发达程度最高，保险业体系完备，东莞、中山、澳门地区、广州、江门的保险业区位熵大于1，高于全国平均水平。
（二）基于因子分析的测度 学术界尚未形成标准统一的金融集聚指标体系，但已有研究主要选取的是区域经济发展、金融发展等指标。本文就金融发展状况、经济发展水平、对外开放程度三大维度，综合10类代表性指标，计算金融集聚的综合得分因子，各指标说明见表4。
利用粤港澳大湾区2017年的数据，本文采用SPSS 21.0统计软件对10个指标进行降维。根据因子分析结果，特征值和方差累计贡献率达88.112%，说明提取的两个公因子效果理想。从因子旋转荷载矩阵观察，公因子FC1在金融机构年末存款余额、金融机构年末贷款余额、股票市场筹资额、保费收入、金融业增加值、固定资产投资总额、进出口总额等变量上的解释力度较强;公因子FC2在人均GDP、实际利用外商直接投资、境内上市公司数量上负荷较大，两个变量可以归为经济发展因子，反映大湾区11个城市的整体经济状况，综合因子得分结果汇总见表5。
综合因子F值分别代表11个城市的金融集聚程度，F值为正，说明该地区具备金融产业集聚特征;F值为负，说明该地区不存在金融产业集聚现象。从金融集聚的两个公因子得分看，香港地区的两个公因子得分均为正，反映香港地区的金融集聚效应最强;从综合因子得分结果看，香港地区、深圳、广州为正值，分别为1.64、0.97、0.51，表明其具有金融集聚效应，而其他8个城市的金融集聚效应尚不明显。
综上，基于区位熵和因子分析法的结果表明，不同方法对大湾区城市的金融集聚程度的测算结果基本吻合，对于区域金融中心的确定也一致，虽然除3个中心城市外的其他金融竞争力相近的城市，综合因子得分和区位熵排序结果稍有不同，如佛山的区位熵数值排名第10名，而综合因子得分排在第4名，但由于本文测度金融业的集聚水平，排序偏差不影响主要结论。
一般认为，香港地区凭借国际化金融中心优势以及区位优势等，其金融集聚效应在粤港澳大湾区内占优势地位，深圳、广州则位列其后，这与本文的测算结果一致，在以金融产业为衡量指标的城市竞争力评价中，中国香港是核心城市，深圳和广州则发挥副金融中心的职能，其他8个城市金融集聚水平则相对较弱，这与《规划纲要》中的四大“中心城市”的定位相符。四大中心城市中的澳门地区以休闲旅游、商贸服务为主，香港地区、深圳和广州则发挥金融中心城市的职能。
三、粤港澳大湾区金融集聚的影响因素检验
根据新经济地理学和相关文献，本文进一步探讨粤港澳大湾区金融集聚的影响因素，结合数据的可得性、代表性，选取6个影响金融集聚的因素作为解释变量。
需求方面的因素包括：（1）产业结构水平。第三产业所占比重越高，对金融资源的需求也随之上升，金融业集聚水平也相应提高，记为IND。（2）对外开放程度。国际贸易往来需要金融业提供支持，总体经济开放水平越高，越有利于金融业吸引外资，吸收国外先进管理经验和技术，记为OPEN。（3）经济基础。理论上，某地区的经济实力越强大，金融业集聚水平就越高，记为ECO。
供给方面的因素包括：（1）产业政策。预期政府对产业的支持力度越大，越有利于金融产业集聚，本文选用地区金融机构贷款总额与地区经济总量的比值表示产业政策，记为POLICY。（2）金融从业人数。金融从业人员集聚有助于推动金融产业的集聚，本文选用地区金融业就业人数与广东省金融业就业人数的比值反映金融劳动力水平，记为LABOR。（3）政府作用。我国金融业具有政府主导的特征，金融监管机构的政策传导、倾斜等一定程度上影响金融业的发展，本文选用地区政府预算支出來反映政府在经济活动中的作用，记为GOV。
在确定面板计量模型时，金融行业集聚程度的代理变量为比值形式，考虑到平稳性和异方差性，本文的自变量均采取比值。数据来源于2012—2017年的《城市统计年鉴》②以及中经网统计数据库和万得数据库，金融集聚水平采用前述2012—2017年的区位熵值，变量和描述性统计见表6和表7。
本文设立平衡面板模型如下：
关于金融集聚水平代理变量的选取，本文采取前述计算的区位熵，即被解释变量为区位熵。[βi]为各项回归系数，[εit]为残差项，下标[i]和[t]分别表示城市和年份。
根据粤港澳大湾区的实际情况，考虑设立证券交易所对金融集聚的推动作用，本文引入是否有交易所的虚拟变量[D]，模型修正为：
本研究采用Stata13对数据进行估计， LM检验法和Hausman 检验结果均表明本文的面板数据适用于随机效应模型，考虑到模型中的虚拟变量，无法使用固定效应模型的组内估计和差分估计，因此，本文采用随机效应模型进行估计。此外，由于回归结果显示随机效应模型的最大似然估计（MLE）的拟合优度强于广义最小二乘法（FGLS），故本文采用最大似然估计法对随机效应模型进行估计，实证结果汇总见表8。
结果显示，产业结构水平变量在1%水平上显著，回归系数为1.4254，产业结构水平对金融集聚的影响最大，表明大湾区城市的产业结构优化以及第三产业的蓬勃发展对金融集聚产生极大的推动作用。
对外开放程度变量在10%水平上显著，回归系数为0.0623，表明国际贸易业务开展得越多，对于金融服务的需求越大，同时对外交流带来的国际先进知识和管理经验的溢出作用明显，均有利于提高金融资源的集聚。
经济基础变量在5%水平上显著，但回归系数为-0.0196，与预期符号相反，可能的解释是，粤港澳大湾区城市的金融集聚并不依赖人均GDP水平，具有一定的“洼地效应”。经济发达的中国香港、深圳等城市金融市场发展成熟，可能趋于饱和，竞争加剧导致成本攀升，金融资源将流向经济发展水平较低、金融业市场尚未饱和的周边地区，寻找新的市场空间，故该变量可能成为制约因素。
产业政策在1%水平上显著，回归系数为0.2353，金融机构贷款余额可以认为是衡量金融业发展的重要指标，金融产业政策越放松，金融服务的有效供给越多，越有利于金融集聚。 金融從业人数的回归系数不显著且符号为负，可能的原因是，一方面，金融业劳动力水平表现为规模报酬递减;另一方面，该变量本身对金融行业发展的影响不大，金融业真正稀缺的是高端、专业人才，因而金融从业人数推动金融集聚尚缺少足够的证据。
政府作用在5%水平上显著，但回归系数为-1.4047，与预期符号相反，地方政府财政支出对大湾区的金融集聚表现为制约作用。通过查看原始数据GOV，发现政府预算支出占比较高的除中国香港、深圳外，也包括惠州、江门、肇庆等基础设施建设较落后、金融业不太发达的城市，可能的解释是，粤港澳大湾区的市场经济特征突出，金融集聚更加倾向于一种市场化的自然过程，而政府越占主导的城市，经济活动受到的行政干预越多，金融集聚的自然过程越容易受到阻碍，从而金融集聚水平越低。
虚拟变量在1%水平上显著，回归系数为0.7382，影响程度较大，表明交易所（资本市场）对粤港澳大湾区的金融集聚具有不可忽视的影响。
为了验证回归结果的稳健性，本文参考张忠杰（2018）[22]的方法，选取地方政府财政收入占当地生产总值比重替换原经济基础变量，对回归模型进行重新估计，结果见表9，稳健性检验的系数符号与前述回归结果保持一致，且均统计显著，仅系数值稍有不同，表明各因素仍然具有影响力。
四、结论与建议
本文应用区位熵方法，比较全面地刻画粤港澳大湾区的金融集聚程度。结果表明，中国香港、深圳和广州存在金融集聚现象，粤港澳大湾区存在以中国香港、深圳和广州为核心，向临近地区辐射的趋势;粤港澳大湾区金融集聚水平相对稳定，具有稳步增长的趋势;从金融细分行业的区位熵来看，香港地区作为国际金融中心的优势明显，在证券业、银行业、保险业等方面领先于其他城市，深圳、广州位列其后，同时大湾区内的各个城市金融集聚的差异较为显著，因子得分的结果印证了区位熵的结论。
产业结构水平、对外开放程度、产业政策以及是否拥有交易所对粤港澳大湾区城市的金融集聚有显著的正向促进作用，经济基础变量对金融集聚具有负向影响，表明大湾区的金融集聚可能存在“洼地效应”，而政府作用对金融集聚具有显著的负向影响，表明粤港澳大湾区的金融集聚更倾向于一种市场过程。
基于研究结论，本文认为，要进一步提升大湾区各城市的金融集聚水平，发挥大湾区城市金融集聚的效应，可以从以下三方面入手：
第一，在粤港澳大湾区建设过程中，明确对外开放对金融创新发展、扩大金融业需求的作用，发挥香港地区国际金融中心的优势，持续提升粤港澳大湾区其他9市的经济外向性，积极开展对外经贸合作，吸引外商直接投资，在金融集聚溢出效应的作用下，优化大湾区的金融发展格局。
第二，粤港澳三地政府应制定并运用合理的金融发展措施，通过自我反馈机制加强城市的金融集聚效应;积极发挥中国香港、深圳两地资本市场的融资优势，实现金融资源向中心城市的集聚，发挥集聚、辐射效应，服务粤港澳大湾区的中小企业、高新技术企业。
第三，在金融集聚过程中，政府的主要职责应是为金融机构、实体企业的发展营造宽松、稳定的市场环境，减少对于经济、金融活动的过度干预。
注：
①粤港澳大湾区：包括香港、澳门两个特别行政区和广东省广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市、肇庆市。
②截至2019年3月，东莞、肇庆统计局还未公布2018年统计数据，所以只能根据往年数据大致估算出东莞、肇庆2017年的相关数值。
参考文献：
[1]黄解宇，杨再斌.金融中心形成的理论与实践解析 [M].中国社会科学出版社，2006.
[2]KindleBerger C. P. 1974. The Formation of Financial Centers：A Study in Comparative Economic History [M].Princeton： Princeton University Press.
[3]Park. 1982. The Economics of Off-Shore Financial Centers [J].Columbia Journal of World Business，（17）.
[4]Davis EP. 1990. International Financial Centers：An industrial analysis. Bank of England Discussion Paper，（3）.
[5]Porteous. D. J. 1995. The Geography of Finance： Spatial Dimensions of Intermediary Behavior. Avebury，England.
[6]Leyshon. 1998. Geographies of Money and Finance [J]. Progress in Human Geography，（3）.
[7]Gehring Thomas. 1988. Cities & the Geography of Financial Centers [M].Centre for Economic Policy Research.
[8]Porteous. 1999. The Development of Financial Centers：Location，Information Externalization and Path Dependence [M].John Wiley&Sons.
[9]Taylor. 2003. Financial Services Clustering and Its Significance for London [M].Corporation of London Press. [10]Nader Nazmin. 2005. Deregulation，Financial Deepening and Economic Growth：The Case of Latin America [J]. Quarterly Review of Economics&Finance，45（2）.
[11]Xu Zhe. 2015. The Impact of Financial Agglomeration on Financial Industry： An Analysis of the Pathway sand Effects [J].Journal of Business Economics，（26）.
[12]陈俊，胡宗义，刘亦文.金融集聚的区域差异及影响因素的空间计量分析 [J].财经理论与实践，2013，34（6）.
[13]刘超，李大龙.基于复杂性理论的金融产业集聚演化动因研究 [J].当代经济研究，2013，（10）.
[14]刘海飞，贺晓宇.金融集聚、政府干预与企业创新行为——基于中国制造业企业的微观证据 [J].财经论丛，2017，（8）.
[15]郭文伟，王文启.粤港澳大湾区金融集聚对科技创新的空间溢出效应及行业异质性 [J].广东财经大学学报，2018，33（2）.
[16]郑威，陆远权.中国金融供给的空间结构与产业结构升级——基于地方金融发展与区域金融中心建设视角的研究 [J].国际金融研究，2019，（2）.
[17]肖利平，洪艳.金融集聚、区域异质性与居民消费——基于动态面板模型的实证分析 [J].软科学，2017，31（10）.
[18]陈启亮，王文涛.中国省域金融集聚的影响因素分析 [J].统计与决策，2017，（12）.
[19]初春，吴福象.金融集聚、空间溢出与区域经济增长——基于中国31个省域空间面板数据的研究 [J].经济问题探索，2018，（10）.
[20]谢婷婷，潘宇.金融集聚、产业结构升级与中国经济增长 [J].经济经纬，2018，35（4）.
[21]孙晶，李涵硕.金融集聚与产业结构升级——来自2003—2007年省际经济数据的实证分析 [J].经济学家，2012，（3）.
[22]张忠杰.金融產业集聚的空间动态演进与影响因素研究——基于空间面板数据 [J].农村金融研究，2018，（5）.
关键词：粤港澳大湾区;金融集聚;区位熵;影响因素
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2020）08-0036-08
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.08.006
以泛珠三角区域为广阔发展腹地的粤港澳大湾区①是我国经济发展的重要增长极。2019年2月18日发布的《粤港澳大湾区发展规划纲要》（以下简称《规划纲要》），明确粤港澳大湾区建设发展国际一流湾区和世界级城市群的核心目标，这份纲领性文件强调增强区域发展协调性，通过提升金融中心的集聚能力，辐射带动周边区域发展。
粤港澳大湾区坐拥中国香港、深圳、广州三大金融中心，设有港交所、深交所等金融交易机构，金融机构众多，金融产业集聚明显，集聚使得金融要素由边缘地区流向核心地区，并辐射周边城市区域。随着大湾区区域合作发展规划的推进，探讨大湾区城市的金融集聚效应，实施中心城市与周边地区的协调合作、错位发展，实现粤港澳对大湾区支撑、引领泛珠三角地区发展，辐射带动中南、西南地区乃至东南亚、南亚发展，具有深远的理论和实践意义。本文结合经济地理学，量化分析大湾区内城市的金融集聚水平，探究大湾区城市金融产业集聚的发展趋势，并实证检验大湾区城市金融集聚的影响因素。
一、文献综述
金融集聚受益于资本、人力、溢出等因素的影响，具有金融分散格局所不具备的独特集群经济优势。金融产业集聚是指具有总部职能的金融机构、监管部门等在地理上集聚，形成与大型实体企业总部之间合作密切的特殊产业空间结构。由于金融业是支持经济增长的高端服务产业，通常认为金融集聚是产业集聚的伴随物，受地区社会经济发展的影响较大，作用范围广泛，而一般的产业集聚更依赖于自然条件、规模经济、企业组织结构等各种偶然因素，只影响自身及关联产业。黄解宇等（2006）[1]认为，相较于其他产业，金融产业的集聚程度更高，集聚速度更快，但集聚过程中面临的风险因素也更多。
Kindle Berger（1974）[2]首次提出“金融集聚”概念，指出金融中心引导金融资源的地理集聚，提升金融资源在区域内的配置效率。从静态角度，金融中介机构在某一地区集中，其在数量上以及提供的金融服务效率上达到一定规模，金融配套设施、制度体系完善，此时已成为成熟的金融中心城市，具备一定的金融辐射影响力;从动态角度，反映了随着实体产业的空间地理集聚，金融资源不断向中心城市汇聚，与当地自然地理环境、人文社会环境相互融合，共同推动产业结构升级和社会经济发展。
关于金融集聚的形成机制，文献研究总结为信息沟通、规模经济、产业集聚等渠道。Park（1982）[3]以规模经济理论解释金融集聚动因，指出跨国金融机构规模和数量上的增加，是产生规模经济，进而形成金融中心的关键因素;Davis（1990）[4]通过跨境金融数据建立实证模型，发现影响跨国金融业集聚的关键因素是信息的地理空间分布;Porteous（1995）[5]认为，以银行业为代表的金融产业由于资源禀赋差异和未来发展潜力的地理空间分布等原因而趋于向某一地区集聚;Leyshon（1998）[6]从居民的角度出发，提出收入水平、专业金融知识储备等也是金融机构集聚必不可少的因素;Gehring（1998）[7]认为金融集聚与扩散同时存在，指出信息不对称是区域间经济发展呈现差异的重要原因;Porteous（1999）[8]进一步研究信息流在金融集聚过程中的作用，认为“信息腹地论”是金融集聚的直接形成原因;Taylor（2003）[9]深入分析伦敦的金融业，发现加强客户联系、提升信誉对金融机构空间集聚来说是必不可少的;Nader（2005）[10]通过研究金融集聚的经济效益发现，金融中心城市形成扩大周边地区居民的储蓄需求，能够鼓励储蓄向投资的转化;Xu Zhe（2015）[11]则详细阐释了集聚效應对金融产业的作用途径，认为金融集聚和金融辐射两者相互统一。
国内学者也进行了相关研究，陈俊等（2013）[12]实证检验区域资源禀赋和产业政策与我国金融集聚的关系;刘超和李大龙（2013）[13]认为，金融产业集群内部存在复杂的交互机制，并采用基于系统动力学理论的仿真模型，揭示金融集聚的成因;刘海飞和贺晓宇（2017）[14]检验金融集聚正向促进企业创新的渠道，并分析政府干预变量对作用渠道机制的削弱;郭文伟和王文启（2018）[15]从粤港澳大湾区科技创新和金融集聚关系的视角，发现仅保险业集聚水平与科技创新存在正相关关系;郑威和陆远权（2019）[16]运用LSDV和GMM模型，从地方金融发展和区域金融中心溢出两种金融空间结构的角度，发现金融集聚与产业结构升级的正相关关系。
关于金融集聚的影响因素，肖利平和洪艳（2017）[17]验证了东部和中西部地区金融集聚对居民消费水平的正向影响;陈启亮和王文涛（2017）[18]采用动态空间面板模型，发现外贸依存度、城市拥挤效应以及人力资本对于金融集聚的正向影响。初春和吴福象（2018）[19]应用空间杜宾模型，分析金融集聚与区域经济增长的空间相关关系，也发现从业人数、城镇化水平、投资水平的空间溢出效应;谢婷婷和潘宇（2018）[20]通过空间计量分析发现，金融集聚、产业结构水平、市场开放度、劳动力水平以及物质资本的投入因素对经济增长具有正向影响。 综上，研究文献对于金融集聚动因、作用机制 以及联系经济增长、产业结构升级、空间影响因素等方面的研究丰富，但相关研究仍需进一步具体、深入。一是现有研究大多选取长三角、京津冀、珠三角等地区为样本，针对粤港澳大湾区的研究不多，特别是忽略香港、澳门特别行政区在大湾区中的地位，而本文则纳入香港地区和澳门地区的数据进行大湾区的整体研究;二是现有文献对论题的量化方法较单一，本文综合不同测度方法的优势，并对结果进行稳健性检验，保证实证结果的客观性、合理性。由此，本研究聚焦大湾区城市的金融集聚效应以及金融集聚的影响因素，丰富和发展粤港澳大湾区的金融发展理论和实践。
二、粤港澳大湾区的金融集聚水平测度
粤港澳大湾区是我国对外开放、经济活跃的前沿阵地，区位优势极大地促进金融业在大湾区内实现更高程度的集聚。《规划纲要》公布后，产业支持政策将引导大湾区金融资源流动，并不断吸引外部资源的集聚。2017年大湾区的整体城镇化水平达85%，与发达国家相差无几，香港地区、澳门地区和珠三角9市的经济总量为10.3万亿元，占据国民经济比重12.22%，金融产业增加值达10809.14亿元，占湾区经济总量的10.77%。大湾区的产业结构趋于完善，其中香港地区和澳门地区的主导产业服务业趋于成熟，尤其香港地区以金融服务业为支撑，珠三角9市的产业集群明显，战略新兴产业的发展得到重视，制造业、服务业成为主导，这为金融业在湾区的集聚奠定了基础。
金融发展水平通常使用金融相关率指标（FIR）进行衡量，即金融资产与实物资产之比，麦金农（1973）提出采用货币供应量（M2）与GDP之比反映货币化程度。考虑到目前国内金融资产多集中于银行体系，本文的金融相关率采用各城市金融机构存贷款总额与GDP的比值来衡量，具体见表1。
根据表1的计算结果，2017年香港地区金融相关率为8.72，处于绝对领先优势，深圳、珠海、广州紧随其后，4个城市均优于全国金融业的平均发展水平;而全国金融相关率为3.46，高于大湾区内的其他7个城市，表明大湾区内的金融化水平存在明显的地区差异，存在明显的金融集聚现象。
本文采用大湾区11个城市2012—2017年的数据进行实证研究，数据来源于珠三角9个城市的《城市统计年鉴》、香港统计处以及澳门统计暨普查局，并通过整理计算获得。
（一）基于区位熵的测度（Location Quotient， 简称LQ）
区位熵是评价某一产业专业化水平的方法，反映某产业特定区域比重与大区域比重之间的比值，本文采用区位熵法，选取大湾区11个城市的金融产业增加值与全国金融产业增加值指标，计算粤港澳大湾区各城市的区位熵数值，以此判断粤港澳大湾区城市的金融产业是否存在集聚及集聚水平，公式如下：
区位熵的计算结果见表2。根据区位熵的计算结果，参照判断标准（临界值1），大湾区的11个城市中中国香港、深圳、广州大于1，且高于全国平均发展水平，表明这三个城市存在金融产业的集聚效应，其中中国香港区位熵为2.20，金融集聚效应显著;珠海、澳门地区、东莞三地的区位熵数值虽然小于1，但金融集聚程度明显高于位列第四梯队的佛山、肇庆两地，属于第二梯队。
为了直观显示粤港澳大湾区金融业发展的空间格局，本文使用Adobe Illustrator软件，将2012年、2015年和2017年大湾区金融地理的集聚状况通过图1、图2 、图3进行比较。
在時间维度上比较2012、2015、2017年的金融产业集聚空间分布，粤港澳大湾区金融集聚呈现以中国香港、深圳为中心，并向相邻城市辐射的趋势。2017年广州从第二梯队升至第一梯队，珠海、东莞、中国澳门等城市通过制定政策，积极承接来自中国香港、深圳、广州的金融资源，使得城市金融集聚水平显著提升，惠州、江门和中山的金融集聚水平5年间也有一定的提升，表明地方政府在港深、澳珠合作以及广佛同城化建设上取得相应的金融成效，但肇庆、佛山两地的金融集聚水平较低，且没有明显的提升趋势。
为进一步探究粤港澳大湾区城市的金融集聚动态趋势，本文选取各城市2012—2017年代表金融产业集聚的变量，分别测算大湾区各城市的区位熵，汇总在图4。
从图4看出，大湾区各城市的金融产业集聚总体态势比较稳定，2015年出现小幅波动。中国香港、深圳两地远远领先于其他城市，两地均经历先降后升的过程，区位熵的变动具有较强相关性。广州金融集聚水平呈稳步上升趋势，逐步增长稳定至大于1，金融产业正不断发展，有追赶上深圳的趋势。对于其余的9个城市，整体趋势上表现出稳步增长态势，但还相对落后。
本文参考孙晶（2012）[21]的方法，测算金融产业各子行业的区位熵。区位熵的取值如下：[E]和[e]的取值不变，仍分别代表国内生产总值和地区生产总值;[ei]和[Ei]的取值各有侧重，银行业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区金融机构存贷款余额和全国金融机构存贷款余额;证券业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区股票市场筹资额和全国非金融企业境内股票融资规模;保险业区位熵的计算中，[ei]和[Ei]分别选取地区保费收入和全国保费收入。上述测算结果汇总在表3。
由表3看出，大湾区各城市的证券业集聚特别明显，尤其是香港地区证券业区位熵达11.75，深圳证券业区位熵也高达7.29，这可能归结于香港交易所和深圳交易所在大湾区内的集聚效应，大湾区内各城市通过股票市场的融资力度大，但地区间的差异较大，东莞、江门和肇庆的证券业区位熵小于1;中国香港、深圳、珠海和广州的银行业区位熵大于1，高于全国银行业的平均发展水平;从保险业的集聚看，香港地区保险业的发达程度最高，保险业体系完备，东莞、中山、澳门地区、广州、江门的保险业区位熵大于1，高于全国平均水平。
（二）基于因子分析的测度 学术界尚未形成标准统一的金融集聚指标体系，但已有研究主要选取的是区域经济发展、金融发展等指标。本文就金融发展状况、经济发展水平、对外开放程度三大维度，综合10类代表性指标，计算金融集聚的综合得分因子，各指标说明见表4。
利用粤港澳大湾区2017年的数据，本文采用SPSS 21.0统计软件对10个指标进行降维。根据因子分析结果，特征值和方差累计贡献率达88.112%，说明提取的两个公因子效果理想。从因子旋转荷载矩阵观察，公因子FC1在金融机构年末存款余额、金融机构年末贷款余额、股票市场筹资额、保费收入、金融业增加值、固定资产投资总额、进出口总额等变量上的解释力度较强;公因子FC2在人均GDP、实际利用外商直接投资、境内上市公司数量上负荷较大，两个变量可以归为经济发展因子，反映大湾区11个城市的整体经济状况，综合因子得分结果汇总见表5。
综合因子F值分别代表11个城市的金融集聚程度，F值为正，说明该地区具备金融产业集聚特征;F值为负，说明该地区不存在金融产业集聚现象。从金融集聚的两个公因子得分看，香港地区的两个公因子得分均为正，反映香港地区的金融集聚效应最强;从综合因子得分结果看，香港地区、深圳、广州为正值，分别为1.64、0.97、0.51，表明其具有金融集聚效应，而其他8个城市的金融集聚效应尚不明显。
综上，基于区位熵和因子分析法的结果表明，不同方法对大湾区城市的金融集聚程度的测算结果基本吻合，对于区域金融中心的确定也一致，虽然除3个中心城市外的其他金融竞争力相近的城市，综合因子得分和区位熵排序结果稍有不同，如佛山的区位熵数值排名第10名，而综合因子得分排在第4名，但由于本文测度金融业的集聚水平，排序偏差不影响主要结论。
一般认为，香港地区凭借国际化金融中心优势以及区位优势等，其金融集聚效应在粤港澳大湾区内占优势地位，深圳、广州则位列其后，这与本文的测算结果一致，在以金融产业为衡量指标的城市竞争力评价中，中国香港是核心城市，深圳和广州则发挥副金融中心的职能，其他8个城市金融集聚水平则相对较弱，这与《规划纲要》中的四大“中心城市”的定位相符。四大中心城市中的澳门地区以休闲旅游、商贸服务为主，香港地区、深圳和广州则发挥金融中心城市的职能。
三、粤港澳大湾区金融集聚的影响因素检验
根据新经济地理学和相关文献，本文进一步探讨粤港澳大湾区金融集聚的影响因素，结合数据的可得性、代表性，选取6个影响金融集聚的因素作为解释变量。
需求方面的因素包括：（1）产业结构水平。第三产业所占比重越高，对金融资源的需求也随之上升，金融业集聚水平也相应提高，记为IND。（2）对外开放程度。国际贸易往来需要金融业提供支持，总体经济开放水平越高，越有利于金融业吸引外资，吸收国外先进管理经验和技术，记为OPEN。（3）经济基础。理论上，某地区的经济实力越强大，金融业集聚水平就越高，记为ECO。
供给方面的因素包括：（1）产业政策。预期政府对产业的支持力度越大，越有利于金融产业集聚，本文选用地区金融机构贷款总额与地区经济总量的比值表示产业政策，记为POLICY。（2）金融从业人数。金融从业人员集聚有助于推动金融产业的集聚，本文选用地区金融业就业人数与广东省金融业就业人数的比值反映金融劳动力水平，记为LABOR。（3）政府作用。我国金融业具有政府主导的特征，金融监管机构的政策传导、倾斜等一定程度上影响金融业的发展，本文选用地区政府预算支出來反映政府在经济活动中的作用，记为GOV。
在确定面板计量模型时，金融行业集聚程度的代理变量为比值形式，考虑到平稳性和异方差性，本文的自变量均采取比值。数据来源于2012—2017年的《城市统计年鉴》②以及中经网统计数据库和万得数据库，金融集聚水平采用前述2012—2017年的区位熵值，变量和描述性统计见表6和表7。
本文设立平衡面板模型如下：
关于金融集聚水平代理变量的选取，本文采取前述计算的区位熵，即被解释变量为区位熵。[βi]为各项回归系数，[εit]为残差项，下标[i]和[t]分别表示城市和年份。
根据粤港澳大湾区的实际情况，考虑设立证券交易所对金融集聚的推动作用，本文引入是否有交易所的虚拟变量[D]，模型修正为：
本研究采用Stata13对数据进行估计， LM检验法和Hausman 检验结果均表明本文的面板数据适用于随机效应模型，考虑到模型中的虚拟变量，无法使用固定效应模型的组内估计和差分估计，因此，本文采用随机效应模型进行估计。此外，由于回归结果显示随机效应模型的最大似然估计（MLE）的拟合优度强于广义最小二乘法（FGLS），故本文采用最大似然估计法对随机效应模型进行估计，实证结果汇总见表8。
结果显示，产业结构水平变量在1%水平上显著，回归系数为1.4254，产业结构水平对金融集聚的影响最大，表明大湾区城市的产业结构优化以及第三产业的蓬勃发展对金融集聚产生极大的推动作用。
对外开放程度变量在10%水平上显著，回归系数为0.0623，表明国际贸易业务开展得越多，对于金融服务的需求越大，同时对外交流带来的国际先进知识和管理经验的溢出作用明显，均有利于提高金融资源的集聚。
经济基础变量在5%水平上显著，但回归系数为-0.0196，与预期符号相反，可能的解释是，粤港澳大湾区城市的金融集聚并不依赖人均GDP水平，具有一定的“洼地效应”。经济发达的中国香港、深圳等城市金融市场发展成熟，可能趋于饱和，竞争加剧导致成本攀升，金融资源将流向经济发展水平较低、金融业市场尚未饱和的周边地区，寻找新的市场空间，故该变量可能成为制约因素。
产业政策在1%水平上显著，回归系数为0.2353，金融机构贷款余额可以认为是衡量金融业发展的重要指标，金融产业政策越放松，金融服务的有效供给越多，越有利于金融集聚。 金融從业人数的回归系数不显著且符号为负，可能的原因是，一方面，金融业劳动力水平表现为规模报酬递减;另一方面，该变量本身对金融行业发展的影响不大，金融业真正稀缺的是高端、专业人才，因而金融从业人数推动金融集聚尚缺少足够的证据。
政府作用在5%水平上显著，但回归系数为-1.4047，与预期符号相反，地方政府财政支出对大湾区的金融集聚表现为制约作用。通过查看原始数据GOV，发现政府预算支出占比较高的除中国香港、深圳外，也包括惠州、江门、肇庆等基础设施建设较落后、金融业不太发达的城市，可能的解释是，粤港澳大湾区的市场经济特征突出，金融集聚更加倾向于一种市场化的自然过程，而政府越占主导的城市，经济活动受到的行政干预越多，金融集聚的自然过程越容易受到阻碍，从而金融集聚水平越低。
虚拟变量在1%水平上显著，回归系数为0.7382，影响程度较大，表明交易所（资本市场）对粤港澳大湾区的金融集聚具有不可忽视的影响。
为了验证回归结果的稳健性，本文参考张忠杰（2018）[22]的方法，选取地方政府财政收入占当地生产总值比重替换原经济基础变量，对回归模型进行重新估计，结果见表9，稳健性检验的系数符号与前述回归结果保持一致，且均统计显著，仅系数值稍有不同，表明各因素仍然具有影响力。
四、结论与建议
本文应用区位熵方法，比较全面地刻画粤港澳大湾区的金融集聚程度。结果表明，中国香港、深圳和广州存在金融集聚现象，粤港澳大湾区存在以中国香港、深圳和广州为核心，向临近地区辐射的趋势;粤港澳大湾区金融集聚水平相对稳定，具有稳步增长的趋势;从金融细分行业的区位熵来看，香港地区作为国际金融中心的优势明显，在证券业、银行业、保险业等方面领先于其他城市，深圳、广州位列其后，同时大湾区内的各个城市金融集聚的差异较为显著，因子得分的结果印证了区位熵的结论。
产业结构水平、对外开放程度、产业政策以及是否拥有交易所对粤港澳大湾区城市的金融集聚有显著的正向促进作用，经济基础变量对金融集聚具有负向影响，表明大湾区的金融集聚可能存在“洼地效应”，而政府作用对金融集聚具有显著的负向影响，表明粤港澳大湾区的金融集聚更倾向于一种市场过程。
基于研究结论，本文认为，要进一步提升大湾区各城市的金融集聚水平，发挥大湾区城市金融集聚的效应，可以从以下三方面入手：
第一，在粤港澳大湾区建设过程中，明确对外开放对金融创新发展、扩大金融业需求的作用，发挥香港地区国际金融中心的优势，持续提升粤港澳大湾区其他9市的经济外向性，积极开展对外经贸合作，吸引外商直接投资，在金融集聚溢出效应的作用下，优化大湾区的金融发展格局。
第二，粤港澳三地政府应制定并运用合理的金融发展措施，通过自我反馈机制加强城市的金融集聚效应;积极发挥中国香港、深圳两地资本市场的融资优势，实现金融资源向中心城市的集聚，发挥集聚、辐射效应，服务粤港澳大湾区的中小企业、高新技术企业。
第三，在金融集聚过程中，政府的主要职责应是为金融机构、实体企业的发展营造宽松、稳定的市场环境，减少对于经济、金融活动的过度干预。
注：
①粤港澳大湾区：包括香港、澳门两个特别行政区和广东省广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市、肇庆市。
②截至2019年3月，东莞、肇庆统计局还未公布2018年统计数据，所以只能根据往年数据大致估算出东莞、肇庆2017年的相关数值。
参考文献：
[1]黄解宇，杨再斌.金融中心形成的理论与实践解析 [M].中国社会科学出版社，2006.
[2]KindleBerger C. P. 1974. The Formation of Financial Centers：A Study in Comparative Economic History [M].Princeton： Princeton University Press.
[3]Park. 1982. The Economics of Off-Shore Financial Centers [J].Columbia Journal of World Business，（17）.
[4]Davis EP. 1990. International Financial Centers：An industrial analysis. Bank of England Discussion Paper，（3）.
[5]Porteous. D. J. 1995. The Geography of Finance： Spatial Dimensions of Intermediary Behavior. Avebury，England.
[6]Leyshon. 1998. Geographies of Money and Finance [J]. Progress in Human Geography，（3）.
[7]Gehring Thomas. 1988. Cities & the Geography of Financial Centers [M].Centre for Economic Policy Research.
[8]Porteous. 1999. The Development of Financial Centers：Location，Information Externalization and Path Dependence [M].John Wiley&Sons.
[9]Taylor. 2003. Financial Services Clustering and Its Significance for London [M].Corporation of London Press. [10]Nader Nazmin. 2005. Deregulation，Financial Deepening and Economic Growth：The Case of Latin America [J]. Quarterly Review of Economics&Finance，45（2）.
[11]Xu Zhe. 2015. The Impact of Financial Agglomeration on Financial Industry： An Analysis of the Pathway sand Effects [J].Journal of Business Economics，（26）.
[12]陈俊，胡宗义，刘亦文.金融集聚的区域差异及影响因素的空间计量分析 [J].财经理论与实践，2013，34（6）.
[13]刘超，李大龙.基于复杂性理论的金融产业集聚演化动因研究 [J].当代经济研究，2013，（10）.
[14]刘海飞，贺晓宇.金融集聚、政府干预与企业创新行为——基于中国制造业企业的微观证据 [J].财经论丛，2017，（8）.
[15]郭文伟，王文启.粤港澳大湾区金融集聚对科技创新的空间溢出效应及行业异质性 [J].广东财经大学学报，2018，33（2）.
[16]郑威，陆远权.中国金融供给的空间结构与产业结构升级——基于地方金融发展与区域金融中心建设视角的研究 [J].国际金融研究，2019，（2）.
[17]肖利平，洪艳.金融集聚、区域异质性与居民消费——基于动态面板模型的实证分析 [J].软科学，2017，31（10）.
[18]陈启亮，王文涛.中国省域金融集聚的影响因素分析 [J].统计与决策，2017，（12）.
[19]初春，吴福象.金融集聚、空间溢出与区域经济增长——基于中国31个省域空间面板数据的研究 [J].经济问题探索，2018，（10）.
[20]谢婷婷，潘宇.金融集聚、产业结构升级与中国经济增长 [J].经济经纬，2018，35（4）.
[21]孙晶，李涵硕.金融集聚与产业结构升级——来自2003—2007年省际经济数据的实证分析 [J].经济学家，2012，（3）.
[22]张忠杰.金融產业集聚的空间动态演进与影响因素研究——基于空间面板数据 [J].农村金融研究，2018，（5）.