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摘 要：通过对国内外大量关于金融产业集聚文献的研究,从集聚的动因、机制、影响因素、评价体系及其对区域经济增长的影响等几个方面分类总结前人的研究成果.信息不对称、规模经济、政策影响等是形成产业集聚的原因,并且金融产业集聚对区域经济增长有极强的促进作用.
关 键 词 ：金融产业集聚；产业机构升级；区域经济
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）01-0129-02
纵观伦敦、纽约、等国际大都市,在它们的发展过程中,金融产业逐渐集聚,最终形成了国际金融中心.并且,金融中心的形成极大地带动了这些城市的经济发展.随着这一现象的出现,越来越多的国外学者开始研究形成金融中心的动因、机理及其对宏观经济的影响等.伴随着国内经济体制改革,以上海、北京、深圳为代表的沿海发达城市的金融产业也开始有逐渐集聚的态势.近几年来,国内学者密切关注这一发展现象,结合国外研究经验,掀起研究金融产业集聚现象的热潮.本文通过大量分析国内外的文献资料,梳理出对金融产业集聚研究的最新成果,从金融产业集聚动因、机制及影响因素、金融产业集聚程度评价和金融产业集聚与区域经济增长这三个方面来评述.
一、金融产业集聚动因、机制及影响因素
总体来说,影响金融产业集聚的主要因素包括信息不对称、信息技术的发展、人力资本、规模经济、国家政策等.
国外学者大多以研究某一特定金融中心的形成过程,从理论上来阐述集聚的动因和机制.其中,Martin Sokol[1],以爱尔兰为例试图以流动空间（space of flows）来解释不均衡的区域发展以及金融服务地理学.在分析了爱尔兰的银行机构的位置结构后,他认为新的信息和通讯技术和自动化是推进这些机构集聚成中心的原因.并且,他认为爱尔兰国内银行业的发展与经济的增长是互相促进的.银行业的发展促进经济的发展,同时,也受益于经济的发展.
而Zhao.X.B[2]等研究了北京、上海、深圳、广州、香港这五个中国的金融中心的发展.他们认为信息流动是现代金融中心发展的重要因素.信息外部性、信息不对称和信息腹地理论都能很好地解释为什么北京、上海、深圳、广州、香港会成为跨国公司、银行等金融机构的聚集.此外,他们通过对位于以上城市的各行业5 000多个公司总部的调查中发现,他们在选择总部城市时,国家政策制定地点是非常重要的因素.因此Zhao.X.B等人预计北京会是中国大陆的经济中心,上海会是工业和贸易的中心.
Porteous[3]从“信息外在性”、“信息腹地”、“路径依赖”和“不对称信息”等角度来解释金融中心形成和发展的原因.认为质量信息的不对称将导致大型金融机构和能提供优质信息服务的金融机构被驱逐出该地理空间,进而导致该地区金融集聚程度不高,对地区经济的增长产生阻滞作用.
国内学者大多通过面板数据的实证研究来探究金融产业集聚的印象因素.李大垒[4]在通过分析中国35个大中城市的数据后,发现工业总产值、金融业从业人员和地区生产总值这三个因素对金融产业集聚的形成具有明显的促进作用,而居民储蓄和园林绿地面积两个因素对其形成则具有显著的负面作用.
车欣薇、部慧等[5]通过建立金融集聚两区域模型来研究金融产业集聚的原因.他们的研究结果表明,在集聚尚未形成之前,地理位置的因素使得部分金融企业开始聚集在一起,而在集聚形成的过程中,较低的机会成本、较大的规模经济、较大的金融产品份额以及较大的金融信息量这四个因素更加地促进并维持集聚的形成.
李正辉、蒋赞[6]也是采用中国30个省市的面板数据,划分为东、中、西三个板块分别比较研究.从总体来说,信息不对称、规模经济和政府政策是促进金融产业集聚的重要因素.其中,信息自由流动和规模经济对金融集聚有更显著的影响,相对而言,政府政策的影响较小.说明在目前阶段,中国的金融机具主要是由市场力量来驱动的.但对比东、中、西三个板块的分析结果,不难发现东部地区对信息不对称的依赖程度较大,中部地区则比较依赖政府政策,而西部地区区域广阔,发展较为落后,经济基础相对薄弱,其金融产业的集聚主要是因为信息不对称.
二、对金融产业集聚程度的评价方法
经过对国内外大量文献的分析发现,各学者大多通过计算区位熵来判断金融产业集聚程度.如陈文锋、平瑛[7]通过分析计算上海的银行业、保险业、证券业的区位熵,发现上海金融业的区位熵大于1,证明上海金融业却是存在集聚的现象.但银行业的区位熵小于1,保险业和证券业的区位熵均大于1,说明银行业暂未形成产业集聚而保险业和证券业已经形成.笔者认为此结果与实际经济现实有一定出入.李大垒[4]也运用区位熵作为聚集程度的指标且当做被解释变量来分析对它有显著影响的因素.
除此以外,丁艺、李树丞等[8]从金融总体规模、银行业、证券业和保险业四个方面来建立评价指标体系,并运用主成分分析法分别对以上四个方面的数据进行了分析,认为中国金融资源在向长三角、珠三角及环渤海地区集中.银行业聚集程度最高的是广东省,东部地区大量集中了各类政策性银行的总部.证券业集中程度最高的是上海,其次是北京和广东.而保险业的集中趋势较为平均.
任英华、姚莉媛等[9]利用模糊数学原理,建立了金融集聚核心能力模糊综合评价模型,根据上海陆家嘴金融集聚情况邀请相关专家按照金融集聚核心能力模糊综合评价体系指标打分,并以此样本利用层次分析法分析出一级及二级指标权重,在此基础上建立隶属度集,进行模糊综合评判,并得出结论：陆家嘴金融产业的集聚核心能力的处于“很强”等级.
三、金融产业集聚与区域经济增长
国内大多文献是使用不同区域的经济数据,建立面板数据模型来分析区域内金融集聚对区域经济增长的影响.结果均显示出金融集聚对区域经济增长有很强的促进作用.
丁艺、李靖霞[10]等研究了全国31个省市的经济数据,对银行业、保险业、证券业三方面的区位熵分别进行了分析发现：就银行业而言,东部地区的集聚程度显著高于中西部地区,而中西部的集聚程度相差无几；就证券业而言,东部地区集聚程度大大高于中西部地区,而中西部差异不大；就保险业而言,东部地区的聚集程度同样高于中西部地区.然后他们利用以上区位熵作为被解释变量,构建对各省市GDP之间的面板数据回归模型,研究结果表明金融集聚对经济增长有较大的促进作用,这种促进作用主要是来自于银行业的辐射作用,而证券业和保险业的作用并不是很显著. 施卫东[11]分析了上海三次产业结构的比例及变动情况,运用存款和贷款与三次产业的比值来建立面板数据回归模型以分析金融产业集聚对三次产业结构的影响.他认为上海第一产业和第二产业增加值已经在下降,而第三产业产值增加明显,其中,金融产业的集聚对这一产业结构变化起了积极的作用,促进了产业结构升级.
黄永兴、徐鹏等[12]以长三角城市群为对象探究基础设施和经济规模对金融产业集聚的影响情况,并通过建立空间面板滞后因变量模型（SarPanel）和空间面板误差自相关模型（SemPanel）来讨论金融产业集聚的溢出效应.他们认为基础设施和经济规模都极大地促进了金融产业的集聚,而基础设施的贡献度要略强于经济规模的贡献度；长三角城市群金融集聚中区域外溢作用并不明显,一个城市的金融集聚水平更多的是依赖于此地区的基础设施和经济基础,跟其他城市的金融集聚程度并没有太大的关联.
四、总结
本文通过对国内外大量关于金融产业集聚文献的研究,从集聚的动因、机制、影响因素、评价体系及其对区域经济增长的影响等几个方面分类总结前人的研究成果,认为信息不对称、规模经济、政策影响、人力资本、基础设施等是形成产业集聚的原因,并且金融产业集聚对区域经济增长有极强的促进作用.
但是国内对于金融产业集聚的研究,主要集中在了实证研究方面,理论研究相对较少.如果实证研究完全脱离了理论来源和支持,就只能成为孤立的点,成为一种表面的研究,而不能加深对国内金融产业集聚的动因、机制及其与区域经济发展之间关系的探索.建议更加关注国外相关理论研究的动向,联系国内实际情况分析,结合国家区域发展的方针政策和金融产业的特点,发展金融产业独特的集群理论.