金融集聚对区域经济增长溢出作用空间计量分析.doc

金融集聚对区域经济增长溢出作用空间计量分析 　　 摘要：我国的金融集聚具有明显的空间地理特征，在针对金融集聚对区域经济增长溢出作用进行分析时，可以应用空间计量分析，本次研究中就主要应用计量经济方法-空间计量分析方法对金融集聚与区域经济增长的空间效应予以简单分析研究，这对金融集聚在区域经济增长中的作用的提升具有积极的作用。 　　 关键词：金融集聚;区域经济增长;溢出作用;空间计量 　　 随着社会市场经济及信息化技术的不断进步与发展，金融产业空间集中的区域越来越明显，金融集聚已经逐渐发展成为金融产业组织中的一种基本形式，以伦敦、东京、纽约为代表的三大国际金融集聚区是目前世界上最主要的几大金融集聚区，另外，一些国家的中心城市中，金融产业的聚集现象已经非常明显，在我国金融产业集聚的发展虽然相较于世界发达国家的发展较为缓慢，但是其发展趋势也已经逐步显现，制造业是目前对金融集聚研究最多的行业，其已经逐渐成为金融行业研究的一个重要方向，目前，我国的金融产业集聚研究已经取得了一系列的研究成果，但是总的来说，其集聚程度较低，集聚的层次不高，并且在相关的理论研究工作中，没有对空间因素、金融运动的分布规律等有一个深入的研究，这就难以提升其相关理论的指导性与解释力，另一方面，我国的金融集聚地域不平衡的特点非常明显，加大其相关的理论研究非常必要，这对于金融资源空间分布分析框架的构建具有非常重要的指导意义与战略意义，从目前我国的金融深化改革现状来看，对我国区域金融的空间分布格局进行完善与改革是非常必要的。 　　 一、金融集聚发展在中国的空间相关性分析 　　 随着社会市场经济的发展，我国的金融行业的发展速度也非常高，其中金融产业集聚最为明显的地区有：上海、深圳、北京等，并且有大量的金融资源快速流向这几个城市，在证券业及保险业两方面，上海两种机构的数量集聚程度远远超出深圳与北京，并且其数量高于这两个城市的总和，对其金融业务的集聚程度进行简单分析，上海与北京银行金融机构的存贷款余额要远远高于深圳，但是对证券业务进行分析，北京的证券筹资额要明显的高于深圳和上海。 　　 对于我国经济比较发达的东部地区，由于其经济部门对资金具有较大的需求，使得其区域性的收益规模以较快的速度增长，并且各种金融资源向东部地区流动现象明显，对我国四大经济区金融产业的集聚情况进行简单分析，到2008年底，我国东部地区银行业金融机构的个数、从业人员以及资产的总额所占比例最高，并且其证券业上市公司的数量在全国所占的比重也是最大的，保险业务的保费收入东部、中部、西部及东北地区所占的比例分别为：54.4%、19.2%、17.7%、8.7%。 　　 整体上来讲，我国的金融产业集聚趋势已经初步显现，但是区域金融集聚之间的差异还是比较大，上海、北京、深圳等一些金融产业集聚发展比较快的城市因为受到市场导向、地域优势、政策等方面的引导，使得其在发展过程中，逐渐显现出全国金融中心或者是国际化的良好发展前景，但是其发展与国外一些发达国家相比，还存在比较大的差距，其发展潜力还是非常的大的，尤其是在保险市场与一些国际业务的发展过程中，还存在一定的风险性，这就需要相关的政府部门在重视金融产业集聚发展的同时，对金融集聚的辐射效应予以足够的重视，防止出现空吸作用，导致周边地区经济的发展受到影响。 　　 二、金融集聚发展在我国地理溢出程度的空间计量分析 　　 （一）空间计量理论模型 　　 由以上分析可以看出，我国的金融集聚存在着明显的空间相关性，所以在对金融集聚与区域经济增长之间的关系实施研究时，可以应用空间计量模型来进行分析，在区域经济的研究工作中，一项非常重要的研究内容就是空间依存性，可以将空间依存性理解为：地理物体之间具有相互关联的联系，对于两个空间接近的地物，其关联程度会比较高，依据其空间计量经济学中的相关理论，对于空间依存性的研究，可以将其设置为两种形式的模型结构，也就是空间误差模型与空间滞后模型，下面对两种模型进行简单分析。 　　 空间之后模型主要应用于各个变量在一个地区中是否存在溢出效应的研究工作中，其表达式的形式为：空间自回归模型（SAR）：y=ρWy+Xβ+ε，式中，ε表示的是随机误差序列向量，β表示的含义是k×1阶回归系数向量，X表示的含义是k个外生变量观察值的n×k阶矩阵;ρ表示的含义是空间自回归参数，其表明了相邻区域之间的影响程度;W表示的含义是n×n的空间权数矩阵，y表示的含义是n×1列的决策变量观察值向量。 　　 空间误差模型中假设企业以及区域之间的相互联系可以应用误差项来进行体现，企业与地区之间的相互作用是因为其所在的相对地理空间不同存在差异时，常应用该模型，空间误差构成（SEA）模型表示为：y=Xβ+ε，式中ε=λwψ+ξ，其中λ表示的含义是区域变量变化对于相邻区域