中部六省省会城市金融集聚度测量及其与京、沪的对比
作为全世界普遍的经济现象，金融产业集聚现象为区域经济的发展提供了坚实的后盾和强有力的支撑。近年来，金融业在经济增长中的作用越来越凸显出来，已经成为了经济发展的主要驱动力。随着金融业的快速发展，建设金融集聚区，发挥金融集聚效应已经显得非常有必要。特别是将上海建设成为世界金融中心的规划出台后，人们对金融集聚效应的关注再次提高，对金融集聚效应的研究也成为当前国内外学术界的一个热点方向。
我国《金融业发展和改革十二五规划》提出要加大对薄弱领域的金融支持，加强区域金融合作。近几年来，中部六省经济快速发展，个别省会城市已初步具备了建设区域金融中心的基础性条件。这些城市不仅是各自区域内经济增长的龙头，而且金融设施逐渐齐全，金融市场日益活跃。然而，这些城市在建设区域金融中心上还存在一些限制条件，比如金融集聚程度偏低和金融集聚与经济发展不协调等。要实现“中部崛起”战略，并取得经济又好又快发展，就必须认真探讨这些城市的金融集聚程度，分析金融集聚与经济发展的协调性。这对于亟待发展的中国多层次的金融中心建设无疑具有重大的理论意义和现实意义。
文献综述
近几年来，随着金融业的快速发展，金融集聚现象越来越明显，这也成为了国内外学者的一个重点研究方向，许多学者开始对其集聚程度进行测算，用定量的方法分析金融集聚现象。刘蕾（2011）选取2004-2008年的金融数据，运用区位熵法对30个省的金融集聚程度进行了计算，并作了2008年各省金融产业集聚度的空间分布4分位图。在此基础上，进行了金融产业集聚度空间相关性检验，研究发现，2004年、2007年和2008年的金融产业具有显著的全域空间相关性。丁艺、李靖霞和李林（2010）采用区位熵原理，从银行、证券、保险三个方面分析了我国的金融集聚程度，发现东部地区的金融集聚程度要明显高于中西部地区。张芳（2011）选取1999-2008年我国14家商业银行的数据，运用赫芬达尔指数计算了商业银行的市场集中度，结果表明该市场的集中程度较高，然而从动态看该市场整体的垄断程度在稳步降低。张志元和季伟杰（2009）用区位熵的方法计算了我国31个省、自治区和直辖市的金融集聚程度，并建立空间计量模型，对金融产业的影响因素进行了分析，发现经济发展水平、工业化水平、人力资本和技术创新水平是影响金融产业集聚的主要因素。张晓燕（2012）从金融集中和扩散两个角度选择最有影响力和说服力的7个指标建立了金融产业集聚的衡量体系，并选取了面板数据，利用因子分析的方法进行降维，最终衡量了环渤海经济圈各个地区的金融集聚程度。经过分析得出，北京的金融资源集中程度较高，远高于其他城市，是环渤海经济圈的金融资源集散地。但是北京金融资源的辐射程度并不大，北京金融中心扮演了金融“黑洞”的角色，大量吸引了周边地区的金融资源，但没有对周边地区产生明显的“涓流”效应。与北京相比，其他城市的金融资源集中程度和发散程度都较低，但天津对周边地区有一定的“涓流”效应，济南的金融集聚也逐渐带动了周边的发展，沈阳市的金融集聚程度为负但比较稳定，然而青岛市出现了金融“黑洞”的情况。任英华和姚莉媛（2010）确定了知识要素、制度要素、资源要素、市场绩效4个一级指标以及10个相应的二级指标，从此作为金融集聚核心能力评价指标体系，并运用模糊综合评价法，对上海陆家嘴金融服务业集聚核心能力进行了实证分析，得出上海陆家嘴金融服务业的集聚核心能力总得分为82.728（满分为100分），由此看出其集聚核心能力“很强”，但是市场绩效相对较弱，影响了其核心能力的提高。
到目前为止，国内对金融集聚程度的测算研究不多，仅有的几个还主要是针对北京、上海、泛珠三角地区等区域的研究。国内学术界对中部六省金融集聚的研究较为缺乏。同时，中部六省金融发展对中部地区金融业乃至国民经济的发展起着极其重要的作用，是国家实现“中部崛起”战略和“十二五规划纲要”的关键环节。综上所述，研究中部六省金融集聚显得尤为重要，而其省会城市作为本省的经济金融中心，在很大程度上代表了本省的经济金融发展能力。因此，本文对中部六省省会城市金融集聚程度进行测算，并在此基础上通过与北京、上海等城市金融集聚水平的比较，深入研究六省省会城市与金融业发达城市金融集聚程度的差距。
中部六省省会城市金融集聚程度的测算
（一）样本选取
本文选取中部六省的省会城市为研究对象，即江西省的南昌市、湖南省的长沙市、湖北省的武汉市、山西省的太原市、河南省的郑州市和和安徽省的合肥市。它们是所在省区内金融业较发达的城市，也是金融产业集聚现象较为明显的城市。
（二）测度方法的选取
随着越来越多的学者开始研究金融集聚，有关金融集聚程度的测度方法也不断发展与完善，先后出现了区位熵（Entropy index）、熵指数、集中度（Concentrion ration of industry）、赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hir-schman Index）、空间基尼系数（Space Gini coefficient）、空间集聚指数（concentration index of industrial space）等测量方法。除此之外，许多学者还尝试着建立不同的评价体系来定量地分析金融集聚的程度。 本文选取区位熵、赫芬达尔-赫希曼指数和空间基尼系数三种方法对中部六省省会城市金融集聚程度进行测度。
1.区位熵。区位熵又称专门化率，区位熵系数（ LQ）是指一个给定区域中产业占有的份额与整个经济中该产业占有的份额相比的值。所谓熵，就是比率的比率。它由哈盖特（P.Haggett）首先提出并运用于区位分析中。区位熵在衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面，是一个很有意义的指标。在产业结构研究中，运用区位熵指标主要是分析区域主导专业化部门的状况。
近年来，许多学者运用区位熵来测度产业集聚程度并判别产业集群存在的可能性，它是通过区位熵系数LQ （ location quotient）或者“雇员集中度系数”（employment concentration coefficient）来判断区域是否存在产业集聚现象。LQ系数也称为地方专业化指数，产业i的地区（j）专业化指数Eij定义为：
其中，qij表示省内城市j的产业i的产值， 表示省内城市j的国内生产总值， 表示产业i的全省总产值， 表示全省的国内生产总值。地区专业化指数E也可测度该地区的金融业内部结构与全国平均水平之间的差异，据此评价一个地区的金融集聚水平。当该值大于1 时，意味着给定区域的产业相对专业化。在大多辨认产业集群的研究中，LQ 大于1.12时表明高水平的专业化，特别是一个集群在区域经济的份额达到20% 时就被认为是“亮点”。但也有一些文献根据LQ大于1.25或者LQ大于3来判断是否存在产业集聚。专业化指数E越大，说明金融业的地方化程度越强，或者说地区的专业化水平越高。区位熵方法可以确认在国家、区域、地方（ 城市） 水平上可能存在的集聚。
2.赫芬达尔-赫希曼指数。HI指数即赫芬达尔-赫希曼指数，是指基于该行业中企业的总数和规模分布，即将相关市场上的所有企业的市场份额的平方后再相加的总和。这个指标最初由A?赫希曼提出，1950年由哥伦比亚大学的赫芬达尔在他的博士论文《钢铁业的集中》中做了进一步阐述。赫希曼指数具有数学上绝对法和相对法的优点，使它成为较理想的市场集中度计量指标，它可以衡量企业的市场份额对市场集中度产生的影响，综合反映市场力量的分化程度和市场垄断程度，成为政府审查企业并购的一个重要行政性标准。其计算公式为：
其中，X代表全省产业i的总产值，Xi代表省内城市j的产业i的总产值，代表本省每个市金融业产值占本省的占有率，N代表本省城市的个数。在实际分析中，经常运用HI指数的倒数作为产业多样化的测度。当某产业为完全垄断时，HI=1，当某产业处于完全竞争状态时，HI指数趋向于0。指数越大，表明该行业垄断程度越高。
3.空间基尼系数。洛伦茨在研究居民收入分配时，创造了解释社会分配平均程度的洛伦茨曲线。基尼根据洛伦茨曲线，提出了基尼系数，以计算收入分配的公平程度。克鲁格曼等（1991）以洛伦茨曲线和基尼系数为基础，构造了空间基尼系数，以测定行业在空间分布均衡程度。这个系数是Ellision和Glaeser的工业地理集聚指数的简化形式，其计算公式为：
其中，G为行业空间基尼系数，Si为省内i城市金融业总产值占本省金融业总产值的比重，xi为省内i城市国内生产总值占全省国内生产总值的比重。其值越大（最大值为1），表明行业在地理上的集聚程度越高。
（三）数据与时间段的选取
根据区位熵、赫芬达尔-赫希曼指数和空间基尼系数的需要，本文选取中部六省各市金融业总产值、中部六省各市GDP、中部六省各省区的GDP和金融业总产值。选取研究时间段为2000-2010年，时间跨度为11年。以上所需数据来源于《江西省统计年鉴》、《湖南省统计年鉴》、《湖北省统计年鉴》、《山西省统计年鉴》、《河南省统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国经济年鉴》。
（四）计算结果与分析
用上述计算公式得到2000-2010年中部六省省会城市金融集聚程度的区位熵值、赫芬达尔-赫希曼指数和空间基尼系数，具体数值如表1所示。
1.中部六省省会城市金融集聚程度的分析。对于南昌市来说，其区位熵计算值在2000-2010年都远大于1，这说明南昌市的金融产业存在一定的集聚效应。即使参照Martin and Sunley于2003年提出的LQ大于1.25这个标准来判断，也存在着明显的集聚效应。在2004年和2007年，其值都超过3，按照Malmbeg and Maskell于2002年提出的大于3的标准来看，都是存在集聚效应的。从HI指数来看，其2000-2010年这11年间的最高值仅为0.356，这表明南昌市的金融产业虽然存在集聚效应，但不是非常明显。这11年间南昌市的Gini系数处在0.06-0.31之间，这也验证了集聚效应不是非常明显的结论。从区位熵和空间基尼系数来看，2002-2004年，一直处于上升趋势，而自2007年以后一直下降，这主要是受到金融危机的影响。而HI指数在2001-2004年间处于下降趋势，2004-2009年处于上升趋势，之后又出现了下降的趋势。
分析郑州市的LQ、HI和Gini系数，可以看出，2000-2010年其区位熵的值都大于2，甚至在2004年和2006年都大于3，这说明郑州市也存在着金融集聚效应。然而，其HI指数一直处于0.19-0.25之间，其Gini系数都在0.16以下，这说明郑州市的金融集聚效应也不明显，低于南昌市。2002-2010年，其LQ值和Gini系数存在着一定的下降趋势，而HI指数则存在着缓慢的上升趋势。
2000-2010年合肥市的LQ值主要处于1.4-2之间，仅在2006-2008年三年间大于2，这说明合肥市也存在着金融产业集聚现象，但比起南昌市和郑州市不太明显。进而分析HI指数和Gini系数，HI指数都位于0.19以下，其最高值接近郑州市的最低值，Gini系数最高值也仅为0.064，接近南昌市的最低值，这进一步验证了合肥市的金融产业集聚效应极其不明显。然而，这11年间，合肥市的LQ、HI、Gini系数都处于上升状态，HI指数一直稳步上升，LQ和Gini系数在2008年之间存在上升趋势，特别是2005-2008年上升非常快，2008年以后受金融危机的影响，出现了急剧下降。 2000-2010年，武汉市的LQ值都在1.75以上，这说明武汉市也存在着金融集聚效应。在2002-2008年间，其HI指数和Gini系数都处于上升状态，且HI指数都比较大，这说明武汉市的金融集聚效应比较明显。然而，分析Gini系数来看，集聚效应并不是特别明显，这是由于湖北省的17个地级市中，有一些地级市的数据无法获得，这就势必影响了HI指数和Gini系数的计算，特别是HI指数的真实性和可靠性。
分析长沙市的LQ可以看出，其值一直处于1.12-1.25之间，都大于1，说明存在一定的金融产业集聚效应，但是参照Martin and Sunley的LQ大于1.25这个标准来判断，就不存在明显的集聚效应。从HI指数来看，集聚效应较明显，但是从Gini系数来看，集聚效应不是非常明显，这也是由于无法获取全部地级市的数据所致。另外，LQ值和Gini系数都出现了下降趋势。
太原市的LQ值主要位于1.04-1.16之间，这说明太原市也存在着一定的金融产业集聚效应，且LQ值处于上升趋势。分析HI指数发现集聚效应比较明显，这和Gini系数较低有点矛盾，这也是由于无法获取全部地级市的数据所致。分析LQ值、HI指数和Gini指数的走势来看，都有升有降，且三个指数的升降趋势一致，具体为：在2005-2006年处于上升阶段，其后一年出现下降，2007-2008年又上升，其后又是一年的下降，2009-2010年又上升，上升和下降趋势相互交替，贯穿始终。
综上分析可以看出，中部六省省会城市都存在着金融产业集聚现象，但是这种集聚效应都不是非常明显。这说明中部六省的金融产业集聚有很大的发展空间。另外，2008年以后，许多城市的集聚程度出现下降趋势，这说明金融危机对金融集聚效应有较大的影响。
2.与北京和上海的对比分析。单纯研究中部六省省会城市的金融集聚程度还不够，要将中部省会城市与北京、上海等金融业发达城市的集聚程度进行比较分析。王曼怡（2010）用区位熵的方法计算得到了1992-2008年北京金融产业集聚的LQ值，熊颖和黄国安（2010）计算了1990-2007年上海金融集聚的区位熵指数，其计算结果整理如表2所示。
从表2可以看出，北京金融产业集聚的LQ最低值1.89出现在1992年，其后一直呈现稳步上升趋势，只有个别年份（1998、2002和2006年）出现了暂时的下降，到2008年LQ值达到了3.96，为1992年的2倍多。从这些数据可以看到，北京的金融产业具有明显的集聚效应，在很多年份，即使按照Malmbeg and Maskell于2002年提出的大于3的标准来看，都是存在明显集聚效应的。上海金融产业集聚的LQ值在大多数年份都大于2，在1998-2001年还大于3，这说明上海存在着明显的金融集聚效应。从LQ值的走势来看，2000年之前，其值稳步上升，但之后其值呈现出下降趋势。
对比表1和表2，可以看出，北京和上海金融产业集聚区位熵值远远高于中部六省省会城市金融产业集聚区位熵值，这说明北京和上海的金融集聚效应比中部六省省会城市的要明显的多，中部六省省会城市要采取措施，加强金融集聚程度，以充分利用各种资源，建设金融集聚区。
结论与政策建议
（一）结论
本文运用区位熵法、赫芬达尔-赫希曼指数和空间基尼系数法测算中部六省省会城市的金融产业集聚程度，对六个省会城市的金融集聚状况进行了分析。在此基础上，借鉴其他学者对北京和上海金融集聚程度的研究，将中部六省省会城市的金融集聚状况与北京和上海进行了对比分析。本文的主要结论如下：
第一，中部六省省会城市都存在着金融产业集聚现象，但是这种集聚效应不是很明显，没有形成金融产业集聚规模效益；第二，中部六省省会城市金融产业集聚程度在2008年以后出现下降趋势，这充分说明了金融危机对金融产业集聚造成的负面效应；第三，通过中部六省省会城市金融集聚状况与北京和上海金融集聚状况的对比分析发现，北京和上海的金融集聚程度非常高，已经形成了集聚规模效益，且这种集聚效应逐年快速上升。这两个城市的金融集聚效应远远高于中部六省省会城市的金融集聚效应。这说明，中部六省省会城市金融集聚效应还有很大的发展空间，中部六省省会城市要采取措施，加强金融集聚程度，以充分利用各种资源，建设金融集聚区。
（二）政策建议
根据实证研究结果，为提高中部六省省会城市金融集聚程度，更大程度地发挥其金融集聚效应，本文提出以下政策建议：
第一，中部六省之间应该加强交流合作，打破行业及行政区域壁垒，促进金融资源的区域流动。各省应积极合作，建立区域银行联动机制和整体营销机制，建立多层次的金融市场，完善区域资金清算体系，促进信贷资金、投资资金在中部六省区域内部的合理流动，满足企业多元化的金融服务需求。除此之外，要进一步推进以武汉―长沙为核心的区域金融中心建设，发挥金融集聚区的辐射带动作用，促进区域经济协调共进。
第二，中部六省省会城市应继续加强对外开放，积极融入长三角。长三角地区作为我国目前经济发展速度最快、经济总量规模最大、最具有发展潜力的经济板块，其金融资源充沛，金融实力雄厚，金融设施完善，金融人才较多。特别是上海国际金融中心的建设和上海自贸区的发展，使其金融集聚效应和金融辐射作用进一步增强。中部六省省会城市政府应该扩大金融对外交流与合作，制定完善吸引国内外金融机构进驻的优惠政策，积极做好招商引资工作，并加强金融发展环境建设，促进金融制度创新，构建多渠道金融人才市场，培养和引进高级金融人才，充分利用长三角金融辐射带动作用，促进中部地区金融与经济的共同发展。
第三，中部六省省会城市要加快基础设施和通讯网络建设，完善接受长三角金融辐射的配套设施。中部地区经济发展相对落后，金融资源的进入成本较高、经济和产业基础较为薄弱，且人力、信息、技术配套等条件较差，严重削弱了其接受长三角金融辐射效应的能力。因此，各省要加快基础设施和通讯网络建设，消除行政壁垒，加强地区间金融合作，减少对金融资源的恶性争夺，促进金融业的协调发展。 第四，建立沟通协调机制和资源共享、风险共担机制，消除制度障碍，更好地发挥政府的引导作用。首先，建立与周边省市的沟通协调机制，发展与周边省市金融办（局）联席会议制度，加强交流，沟通信息，并成立金融纠纷协调委员会和金融服务委员会，协调金融机构间利益，解决金融纠纷，强化金融机构服务意识，推动地区间金融业的协调发展。其次，积极建立与周边省市政府间信息、资源、利益的共享以及风险共担的机制，各地区可以创立“联地、联政、联资、联利”条件，一方面可以推动中部六省省会城市金融集聚的加强，另一方面也能使得六省省会城市反哺周边地区，最终实现区域金融联动发展。
诚然，本文的研究也存在一些不足，这主要是在计算赫芬达尔-赫希曼指数等指标的时候，要用到本省其他地级市的相关数据，而山西省、湖南省和湖北省的有些地级市的数据无法获取，这势必会影响到这三个省省会城市金融集聚程度计算值的精确性和合理性。
