基于空间关联的广深金融服务业集群研究

基金项目：广州市哲学社会科学发展“十二五”规划资助课题《广 深金融服务业集群与产业结构的空间关联》（批准号11Q45）

中图分类号：F832.7 文献标识码：A

内容摘要：广州、深圳作为珠三角地区的核心城市，共同表征的金融服务业集群所呈现的空间关联成为研究的主要内容。本文基于珠三角经济区域内9大城市金融业集群的状况及关联性，扩展式运用引力模型分析广州、深圳两地金融服务业集群呈现的空间关联，研究结果表明：广州、深圳金融服务业集群与珠三角其他城市间的关联性呈现差异，但具体到二者集群的关联性上，却表征出互补关系。

关键词：广州 深圳 金融服务业 集群 空间关联 引力模型

在信息技术的迅猛发展并借此推进金融服务业突破地理空间限制，以更好的金融服务产品和功能满足区域经济联动需要的今天，金融服务业集群依然是一种不可忽视的经济现象，一度成为现代金融产业组织的基本形式之一。广州和深圳作为珠三角地区的核心城市，却同时表征出集群的特征和效应，不管是从两地吸纳集群的要素流向、金融企业集群的总数，还是发挥集群效应方面，两地都存在规模相当、效应凸显的金融服务业集群，并同时成为两大城市利用金融业集群的推进、促成现代服务业总体水平提升的产业结构调整的重要措施之一。问题在于，地理距离和经济水平都较接近的广州和深圳，共同表征的金融服务业集群能否成为两地调整产业结构的寄托、在吸引珠三角地区乃至整个广东地区的金融产业要素、资源集聚的过程中，各自的吸纳方向、空间关联如何，这成为本文重点探讨的内容之一。

笔者在分析广州、深圳两地金融服务业集群现存差异的基础上，在珠三角地区的大区域范围内探讨广州、深圳金融服务业集群的空间关联性，并以珠三角地区各大城市的数据为基础，运用引力模型对广州、深圳金融服务业集群的空间关联关系进行实证研究，进而提出加强两地金融服务业集群的经济联系、促成一体化的政策措施，以此增强珠三角地区整体的金融服务业实力，为其他区域金融发展提供一定的借鉴。

广深两地金融服务业集群现状

截止到2010年年末，广州共有各类商业性金融机构及代表处134家，其中银行性金融机构66家，保险机构54家，证券、期货、基金类机构14家，外资金融机构及代表处68家，2010年新增金融机构28家，新增上市公司11家。金融市场规模持续扩大，2010年金融机构共吸收本外币存款余额20944.19亿元，贷款余额13851.83亿元，同比增长分别为23.69％和25.88％，现金净投放405.58亿元。到目前为止共有37家金融机构总部或地区总部纷纷选址落户珠江新城金融商务区。

深圳作为改革开放前沿阵地，截止到2010年，共有银行、证券、基金、保险、期货等金融机构总部117家，2010年现金净投放1236.57亿元，存贷款余额分别达20210.75和13708.16亿元。福田区是深圳的金融机构主要聚集地，除深发展、中国平安、招商证券、国信证券、第一创业证券等深圳本土机构外，太平保险、中国保险、太平人寿保险、民安保险、鼎和财产保险等外来机构也纷纷在福田摆兵布阵。同时福田区也是本土创投机构的“总部基地”，全国1/3的创投机构集中在深圳，其中80%在福田，包括全国最大的创投机构――深圳创投集团。福田金融中心区、罗湖蔡屋围金融中心区、南山科技园金融创新服务基地、龙岗平湖金融后台服务基地以及南山后海金融商务区的规划建设，都为深圳金融服务业集群创造了良好的金融生态环境。

为更好地体现广深两地金融服务业呈现的集群趋势，本文选取两地金融服务业从业人员数量作为变量，通过计算区位熵指数来衡量两地金融服务业的集群状况。

区位熵指数又称区位专业化指数，该指数通过比率对比衡量要素的空间分布状况、产业的专业化程度和产业在区域的重要程度。实际应用中可以选择产业从业人员、产业增加值、产业企业数量分别计算。其计算公式如下：

Qi为区域i金融服务业的区位熵指数，取值广州和深圳，Eif为区域i的金融服务业的指标值，Elf为所有研究区域l金融服务业的指标值，考虑到广州和深圳同处珠三角经济区域及其在珠三角中的重要地位，本文选取珠三角经济区域作为变量l，El为区域l各行业的指标值，El为所有研究区域l各行业的指标值。熵指数越大，产业越具有比较优势，该区域的产业集群程度也就越高。

如果以金融服务业的就业人数为变量，测算的广州、深圳的区位熵指数Qi如表1所示。

可以看出，如果按照两地金融服务业从业人员来计算区位熵指数时，广州和深圳的区位熵指数都维持在较高水平，不过两大城市的发展趋势不一。广州金融服务业集群维持在稳定水平，保持着金融服务业对周边地区人员要素的吸引力；而深圳从2004年之后，集群程度得到了很大提升，区位熵指数平均以8.4%的速度上升，金融服务业集群的速度正在加快。

集群引力模型的构建与实证分析

（一）引力模型及其构建

1.引力模型。引力模型（Gravity Model）源于牛顿物理学中的万有引力定律，由普林斯顿大学的天文学家Stewart首先提出，后经完善并成为地理科学和区位论中常使用的基本引力模型，其基本形式为：

其中，Iij为区域i和区域j间的引力系数，Mi、Mj分别为区域i和区域j的指标值，Dij为i、j两地的经济距离，通常用两地物理空间上的最短距离来衡量。引力模型的经济理论和实证研究运用主要集中在贸易领域和城市经济领域，W.Rerllyc（1929）年首次将引力模型运用到城市商业经济的分析上，提出了城市间零售市场受到的城市引力正比于城市人口数，反比于城市间距离的“赖利零售业引力法则”；Tinbergen（1962）和Poyhonen（1963）开启了引力模型在国际贸易问题研究中的运用，提出双边贸易流量的规模和两国经济总量成正比、与两国的贸易距离成反比的研究论断。

2.广深金融服务业集群引力模型构建与变量选取。结合广州和深圳金融服务业集群对其他城市以及相互之间关联程度的研究需要，在上述引力模型的框架下通过对变量的适当调整和引入新变量，得到扩展的集群关联程度的引力模型方程为：

其中，本文选取区域i和区域j金融服务业集群的区位熵来作为引力扩展模型中的指标值Mi和Mj，Yi为城市i的人均生产总值，Yj为城市j的人均生产总值。为更直观地从动态上观察广深两地金融服务业集群关联程度的变化和影响因素，也是基于数据的可获得性，本文选取珠三角9大城市2000-2009年的时间序列数据为样本，首先分析各城市分别与广州、深圳之间金融服务业集群存在的空间联系，其次分析广州和深圳金融服务业集群存在的空间关联。所有原始数据来源于珠三角9大城市的统计年鉴以及广东省统计年鉴，经整理和加工之后运用到模型分析中。

（二）实证分析

在进行参数估计时，本文分别以广州和深圳为中心，以2000-2009年度的珠三角各大城市数据进行复合回归，以考察珠三角各城市分别与广州、深圳金融业集群存在的关联性，分析结果如表2、表3所示。当分析广州和深圳之间的关联性及因素时，本文采用广州、深圳两城市2000-2009年的时间序列数据进行回归分析，由于两城市之间的距离为常数，因此在回归分析中去除该变量，分析结果如表4所示。

从表2的回归结果可以看出，广州集群引力系数与自身人均产值正向关联，与其他城市人均产值互向关联，彼此间的集群规模和程度相互排斥，尤其是在广州与东莞、惠州、中山之间的金融集群规模上，互斥性表现得更为突出。深圳金融业集群在与珠三角各大城市之间的关联上，更多的是一种互斥性。毗邻深圳的东莞和惠州，倾向于深圳的要素流动性促使这两城市集群规模逐步下降，流失的要素汇集于深圳促成集群。在与广州、珠海之间的集群关联上，深圳金融业集群也更多地表现出互斥性，这与深圳金融业集群的现状是相符的。表3的回归结果表明，深圳金融服务业集群总体上与自身的经济总量、人均收入正相关，集群的引力系数也与自身的集群规模正向关联。对比表2和表3的分析结果可以看出，广州和深圳金融服务业集群在与周边其他珠三角城市的空间关联时，广州显现出的空间关联性更强，与其他城市的空间距离对其集群有一定的影响程度；但在人均产值集群关联的因素上，各地区之间的集群因产值差异导致的引力系数变化，深圳更为明显。

广州和深圳金融服务业集群影响因素引力模型的参数估计结果如表4所示，模型的R2值为0.957405，调整的R2值为0.923328，拟合效果较好，接近于2的DW值也表明模型不存在序列自相关，模型整体效果较好。基于对数变量的模型分析结果表明，广州和深圳两地的金融服务业之间，因集群总规模增长弹性和人均收入变化弹性，将促使两地集群关联性的进一步加强。深圳在2004年之后，平均以8.4%的速度扩张金融服务业集群的规模，从而在一定程度上促使金融业各方面要素由广州流向深圳，促使两地金融业集群的空间联系加强，在这一点上，广州和深圳的金融服务业集群是互补的。

结论

综上所述，在珠三角其他城市与广州、深圳金融集群的关联上，广深两地金融服务业集群与其既存在正向关联，又存在互斥差异。广州与珠三角其他城市之间的空间关联性较深圳更强，金融服务业集群的引力系数受到城市之间距离的影响程度比深圳要高，深圳的金融服务业集群更多的是基于人员因素和产值因素的空间汇集，对于城市间距的集聚影响程度低于广州，与周边城市在集群的关联上更多地表征出互斥性。如果仅就两地金融服务业集群的空间关联来看，地理距离和经济水平都较接近的广州和深圳，其金融集群更多地体现出一种排斥中互补的空间关联关系。

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