中國金融產業集聚水平測度

摘 要：本文利用區位基尼系數、區位熵指數、CR5 指數對中國金融產業2001—2010年的集聚水平進行了測度。結果表明，金融業具有較為明顯的集聚特征，且總體集聚程度不斷增強，金融資源主要集中于東部地區，其中北京、上海的金融集聚程度最高，而中西部地區金融集聚程度較低，在今后的發展過程中應注重金融中心的輻射效應。

關鍵詞：金融集聚；區位基尼系數；區位熵指數；CR5 指數

Abstract：The paper measures financial concentration level from 2001 to 2010 in China by using location Gini coefficient， location entropy index and CR5 index. Results show that there is very obvious character of financial concentration and the trend is becoming more serious. The financial concentration level of east part is higher than the middle and west parts，and Beijing and Shanghai city have the highest financial concentration level. We should pay more attention to the radiation effect of financial centre.

Key Words：financial concentration，location Gini coefficient，location entropy index，CR5 index

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2012）12-0016-04

一、引言

產業集聚是金融集聚問題研究的基礎，馬歇爾最早在其著作《經濟學原理》中就對集聚作過深入的探討，認為外部性經濟在集聚中扮演著極其重要的角色。波特（1998）則從“菱形體系”的國家競爭占優勢出發，討論了產業集聚問題，他的主要目的是闡述產業集聚如何影響國家競爭優勢，而對產業集聚如何形成并沒有給予更多解釋。而新經濟地理學家克魯格曼（l999）通過建立經濟模型闡述了產業集聚，他認為集聚形成主要來自于三個方面的原因：需求、外部經濟和產業地方化，其理論對于金融地理學的發展方向以及金融集聚問題的研究產生了巨大的影響。金融地理學者格里希（Gehrig，2000）利用市場摩擦理論進行了大量的實證研究，證明了一個區域金融活動在地理上的集聚與相鄰區域內金融活動在地理上的分散趨勢并存。

國內也有一些學者對金融集聚問題進行了研究，如梁穎（2006）從宏觀角度分析了金融產業集聚產生的原因，認為現代服務業的發展、國際大都市經濟結構的轉型、有效的空間載體和重要的政策平臺以及專業人才集聚是金融集聚產生的宏觀背景。林江鵬和黃永明（2008）基于金融集聚內涵的拓展對我國金融產業集聚特征及如何推進金融產業集聚進行了考證和分析，但缺乏相應的實證檢驗。

這些研究極大地豐富了金融集聚理論的研究成果，但主要圍繞金融集聚的形成機理開展理論研究，缺乏相應的實證分析和數據論證。本文擬采用區位熵指數方法測度中國金融產業的集聚程度。

二、產業集聚度測度指標

（一）區位基尼系數

基布爾等（Keeble等，1986）最早將基尼系數用于衡量產業的空間分布。克魯格曼（Krugman，1991）采用該系數來研究產業地理集中問題，提出了區位基尼系數的概念。計算方法為：首先計算地區i產業k的就業（或者區域總產值、產業增加值）占全國的比重 和地區i總就業（或者區域總產值、產業增加值）占全國的比重 ；再計算各個地區這兩個比重的比值，即 ；然后對該比值進行從大到小的排序，按照排序的結果計算累積的產業k就業比重和累積的總就業比重，畫出基尼曲線，計算區位基尼系數。用公式表示為：

（1）

其中，k代表所要測算的區位基尼系數的產業，Gk為區位基尼系數， 、 分別表示地區i和地區j的產業k在全國所占的份額；n為地區的數量； 為全國產業k的平均份額。

區位基尼系數值在0—1之間變化，若越接近于0，說明產業k的空間分布越均等；反之，若區位基尼系數值越接近于1，說明產業k可能集中在一個或幾個地區，而在其他地區分布很少，或者說產業k的集聚程度較高。因此，產業k的空間基尼系數越大，說明該產業的集聚水平越高。

（二）區位熵指數

區位熵又稱地方專業化指數，用LQ表示，實際上是根據上述基尼系數構造的衡量地方產業專業化程度的指標，可用于具體比較各地區產業集聚程度差異，即如果一個地區的某產業集聚程度較高，那么相對于其他地區以及該地區的其他產業而言，集聚化發展的產業規模應該較大，在全國同一產業中占有較大的比例，而且其規模也要大于該地區的其他產業。因而，集聚化程度高的產業也表現出較高的地方專業化程度。其計算公式如下：

（2）

LQ指數值超出1越多，說明該地區產業k的集聚化水平越高；小于1越多，說明該地區產業k的集聚化程度越低。

（三）集聚率

集聚率可以用來反映規模最大的前幾個地區某產業在全國所占的總份額，也稱CRn指數。其計算公式為：

（3）

其中， 表示某產業在i地區的就業人數（或產業增加值、總產值等），N表示全部地區數。

三、中國金融產業集聚特征及變化趨勢

利用2001—2010年中國大陸各省域金融產業發展數據，根據公式（1）、公式（3）測算金融產業區位基尼系數和集聚率，并列出所占份額排名前五位和后五位的地區，如表1所示。

從表1看出，2001—2010年，中國金融產業區位基尼系數值在0.341—0.357范圍內變動，與劉志堅和侯春峰（2008）計算的6個典型制造業的區位基尼系數相比較，說明中國金融業具有較為明顯的集聚特征。而且，除了2002年以外，整體來看，自2001年以來中國金融產業集聚度呈逐年擴大趨勢，說明中國金融業集中于某地區的程度越來越高。

分析CR5 指數值，2001—2010年，CR5 指數值均在30%以上。觀察金融業所占份額排名前五位的省域發現，金融業主要集聚在東部地區，包括廣東、浙江、江蘇、北京、山東等地（因為本文各項指標的測度選擇的是就業人數而非產業增加值，因此，就業人口占優勢的中部省份河南省集聚率排名比較靠前）。尤其是自2008年以來，浙江、北京、上海的排名均逐步提高，基本符合我們的預期。而排名后五位的省域十年來沒有變化，分別是貴州、寧夏、海南、青海和西藏，均是來自于西部省份。

為進一步觀察各地區金融產業集聚程度的差異，根據公式（2）計算區位熵指數LQ，并按LQ>3、2

從表2看出，2001—2010年，總體來看，北京、上海是金融產業集聚程度最高的地區，其LQ指數值均大于3，且指數值逐年增高，尤其是自2007年以來，上海LQ指數值均超過了4。而LQ指數值小于1的地區即金融集聚度較低的地區基本屬于中西部省份。需要注意的是，屬于該類型的省份個數從2001年的6個增加到2010年的16個，而吉林和新疆自2002年開始已經從2

四、結論

本文利用區位基尼系數、區位熵指數、CR5 指數對中國金融產業2001—2010年集聚水平進行了測度。結果表明，金融業具有較為明顯的集聚特征，且總體集聚程度不斷提高，金融業集中于某地區的程度越來越強。

從金融業集聚的地域來看，金融業主要集聚在東部地區，包括廣東、浙江、江蘇、北京、山東等地，而中西部地區尤其是西部地區金融產業占全國的份額較低。

比較各省域金融業集聚程度差異，北京、上海的金融業集聚程度最高，且十年來集聚度呈持續擴大趨勢，說明北京、上海全國性金融中心的地位越來越凸顯，應注重發揮其輻射效應，帶動周邊地區甚至全國經濟的發展。

金融集聚本身是一種地理現象，具有空間特性，本文后續的研究擬進一步考慮空間效應，分析金融集聚的形成機理，并驗證金融集聚對經濟增長的支持作用。

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（責任編輯 耿 欣；校對 GX）