上海市金融集聚水平的测度
一、文献综述
测度金融集聚水平的主要方法有单指标法与综合指标法，单指标法常用金融业区位熵、空间基尼系数等来衡量。但由于金融集聚涉及的范围广泛，单指标法的测度无法全面反映出金融集聚的水平，因而使用综合指标体系法能更好地体现出上海市金融集聚的情况。从现有的研究来看，虽然有众多学者尝试了使用综合指标体系来测算金融集聚水平，但是目前还没有建立起统一的科学指标体系，当前的综合指标体系的构建方式主要分为两类：第一类是从经济、金融以及其他因素等多个方面来构建综合指标体系，如张晓燕（2012）从经济实力、金融集散和非经济因素三个方面选取了23个指标对我国28个中心城市的金融产业集聚程度进行了测定。第二类主要从金融方面来构建综合指标体系，如刘红（2008）构建了包含金融集中程度和金融扩散程度两组指标的金融集聚衡量指标体系。丁艺（2010）则从金融总体规模、银行业、证券业和保险业四个方面，选取了23个指标建立了金融集聚程度评价指标体系，对我国31个省、市的金融集聚程度进行了评价。这两类指标体系的侧重点各有不同，第一类指标从金融发展的角度出发，构建指标时将经济、金融以及一些基础设施等因素考虑进来，不仅包含了当前的金融集聚水平，还隐含了未来金融集聚的潜力，是一种动态的指标体系；第二类指标主要从金融集聚的结果出发，主要衡量当前的金融集聚水平，是一种静态的指标。
二、金融集聚综合评价指标体系构建
本文认为金融集聚是各?金融机构以及金融市场在地理区域上的集中状态，因此对上海市的金融集聚水平进行综合评价时选择静态的指标体系，主要从金融效率、银行业、证券业和保险业四个方面构建金融集聚综合评价指标体系，如表1所示。
（一）金融效率
金融集聚程度高意味着金融活动和金融交易更加活跃，金融体系更加有效，因此金融效率是反映金融集聚程度的重要方面。本文主要通过该地区金融业增加值占全国的比重、该地区人均GDP、储蓄投资转化率、非金融机构部门融资、金融业从业人员和外资银行资产总额六个指标来衡量金融效率。该地区金融业增加值占全国金融业增加值的比重越高，说明该地区金融集聚度越高；金融体系的效率越高，资源就能得到更有效地配置，从而经济发展水平就会越高，地区人均GDP是衡量经济发展水平常用的指标，该地区人均GDP越高，可以反映出该地区金融效率越高。金融体系的主要功能是实现储蓄向投资的有效转化，从而实现资源的优化配置，储蓄投资转化率是衡量金融效率高低最直接的指标，计算公式为：储蓄投资转化率=投资/储蓄*100，储蓄投资转化率越高代表金融体系的效率越高；实体企业通过在金融市场上融资来实现自身的发展，金融效率高的地区，实体企业的融资通道也更加顺畅，能够筹集到更多的资金，因而非金融机构部门的融资规模能反映出金融体系的效率；金融业属于服务业，人力资源是金融业发展的关键因素，金融业从业人员越多，说明这个地区的金融集聚程度越高。外资银行资产总额规模越大表示该地区金融发展环境越好，对国外金融机构的吸引力越强，也意味着金融集聚程度越高。
（二）银行业
银行是金融发展过程中最重要的金融机构，银行作为中介将资金从资金盈余者手中转移到资金短缺者手中，使资源的配置更加有效，从而促进经济增长。作为最主要的金融机构，银行业的集聚程度无疑是测度金融集聚程度的重要方面。由于吸收存款和发放贷款是银行的核心业务，因此我们采用以下指标衡量银行业的集聚程度：银行类金融机构个数、银行类金融机构从业人数、银行类金融机构资产总额、金融机构存款余额和金融机构贷款余额，这些指标的数量越大，表示银行业的集聚程度越高，也就是金融集聚的程度越高。
（三）证券业
证券市场承载着储蓄者与投资者的直接交易，是直接融资的渠道，由于其融资成本相对较低以及融资更加灵活，证券业近年来发展非常迅速，在金融体系中的地位越来越突出，证券业的集聚程度是衡量金融集聚程度的重要方面。证券业主要包括证券、期货和基金三个方面，通过股票和债券实现直接融资，因此采用以下的指标来测度证券业的集聚程度：总部设在辖内的证券公司数、总部设在辖内的基金公司数、总部设在辖内的期货公司数、股票（A股）筹资、当年发行H股筹资、国内债券筹资、上市公司数量，这些指标的值越大，表示证券业的集聚程度越高，即金融集聚程度越高。
（四）保险业
保险业具有集中储蓄和保障人民生活稳定的功能，是金融体系必不可少的一部分，本文主要从总部设在辖内的保险公司数、保险密度、保险深度和保费收入四个指标来衡量保险业的集聚程度，其中总部设在辖内的保险公司数反映了该地区保险机构的数量规模；保险密度是指人均保费收入，反映了该地区国民参加保险的程度；保险深度是指该地区保费收入占该地区国内生产总值之比，反映了该地保险业在该地区国民经济中的地位；保费收入包括寿险保费收入和财产保险保费收入，反映了该地区保险业的业务经营规模，这些指标的值越大，金融集聚的程度越高。
三、上海金融集聚水平测度的实证分析
（一）数据来源及处理
根据上文所构建的金融集聚综合指标评价体系，本文主要选取上海市2003年到2016年22个金融指标的数据来测度上海市的金融集聚程度，数据均来源于2003～2016年的《上海统计年鉴》和《上海金融运行报告》，数据的处理采用了SPSS17.0统计分析软件。为了消除数据的量纲和数量级，需要对指标的原始数据进行标准化处理。本文采用最常用的“Z-score标准化”，公式如下：、 公式中的xij表示指标的原始数据，xi是原始数据的均值，si是标准差，zij是标准化以后的指标值，标准化以后的指标值（zij）围绕零上下波动，数值大于零说明高于平均水平，数值低于零则表示低于平均水平。
（二）实证结果分析
提取方法：主成分分析。
表2表示的是每个主成分的特征值以及方差贡献率，主成分的特征值表示可以解释平均多少原始变量的信息，选取主成分时一般将特征值大于1作为标准。主成分的方差贡献率表示该主成份的方差在全部方差中的比重，这个值越大，表明该主成分综合信息的能力越强，累积方差贡献率表示前面几个主成分累积提取了多少原始信息，一般说来，如果前几个主成分的累计方差贡献率达到了85%，则说明前几个主成分基本包含了所有指标的信息。从表2中可以看出，前三个主成分的特征值都大于1，其他主成分的特征值均小于1，并且前三??主成分的累积方差贡献率达到了90.128%，可以很好地解释原有的信息，因此选取前三个主成分来代替原来的22个变量。
表3为主成分载荷矩阵，表示每个主成分在各个变量上的载荷量，每个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数，从表3中可以看出，第一个主成分F1反映了大多数指标的信息；第二个主成分F2与X3储蓄投资转化率、X15股票（A股）筹资和X21保险深度这三个指标的相关性较强，第三个主成分F3主要反映了发行H股筹资的信息。
提取方法：主成分分析法，已提取了3个成分。
表4是2003年到2016年各个主成分的得分以及上海市金融集聚程度的综合得分。本文采用标准化后的数据计算得分，所得到的数据的正负只是表明分值的大小，而不表明方向，得分为正数（负数）表示该年的得分高于（低于）各年的平均水平。从表4可以看出，从2003年到2016年，上海市的金融集聚程度呈上升趋势，2016年上海市的金融集聚程度最高。
四、结论
本文从金融效率、银行业、证券业和保险业四个方面构建了金融集聚综合指标评价体系，并且运用主成分分析法对2003年到2016年上海市的金融集聚程度进行了定量计算，结果表明上海市的金融集聚水平一直处于加强状态，这说明国家近年来致力于将上海建设成国际金融中心的战略效果显著。
