金融集聚視角下廣東省區域經濟協調發展研究

張小永

（湛江科技學院， 廣東 湛江 524003）

一、問題的提出

廣東是我國第一經濟大省，省域經濟綜合競爭力已連續32 年居全國第一，人均GDP 已達高收入國家水平。然而廣東也是全國發展最不平衡的省份，不同地區間經濟發展水平相差極為懸殊。以2020 年廣東全省各市GDP總量為例，最窮的是河源、潮州和云浮3 個地級市，GDP 分別為1102.74 億元、1096.98 億元和1002.18 億元；最富的三個市分別是深圳、廣州和佛山，GDP 分別為27670.24億元、25019.11 億元和10816.47 億元。最窮的云浮市與最富的深圳市的GDP 差距達到驚人的27.6 倍，與貴州倒數第一的安順市的經濟體量基本相當，河源和潮州甚至還比不上貴州倒數第二的黔東南。很難想象，如此之大的發展差距竟然發生在我國第一經濟大省的廣東省。

目前，粵東西北在經濟發展、公共服務、人才集聚等方面與珠三角地區存在較大差距，人均可支配收入也不到“珠三角”的一半。廣東東西兩翼的交通設施、營商環境、支柱產業等方面，相對處于一個弱勢地位，生態優勢也沒有得到很充分的發揮。區域經濟發展的巨大不均衡，已經成為制約廣東省進一步發展的障礙。如何有效縮小粵東西北與珠三角間的經濟差距，實現省域經濟均衡、協調發展，是擺在廣東省面前一道亟需解決的難題。

金融集聚體現了一個地方的金融發展程度，而金融發展程度的高低又會影響和制約地區經濟的發展。本文從金融集聚角度對廣東各區域進行實證分析，找出不同地區間金融集聚的差別以及這些差別對地區經濟發展的影響，進而給出具有實際意義的促進廣東區域經濟協調發展的相關建議。

二、廣東省金融集聚程度的實證分析

(一)數據及區域劃分說明

本文采用SPSS18.0 統計分析軟件，運用廣東省2020年的金融數據，采用主成分分析法對廣東省珠三角和粵東西北地區金融集聚程度進行評價分析。數據來源于廣東省以及各地市2021 年統計年鑒及2021 年《廣東省金融運行報告》。區域劃分按照廣東省統計局的劃分標準：珠三角包括廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶九市；粵西包括陽江、湛江、茂名三市；粵東包括汕頭、汕尾、潮州、揭陽四市；粵北包括韶關、河源、梅州、清遠、云浮五市。

(二)金融集聚程度實證評價體系的構建

金融集聚是指金融產品、金融機構、金融制度等在一定地域空間內聚集并有機結合起來，達到一定規模和密度的金融現象。金融集聚程度評價指標是一個綜合性指標，涉及到集聚規模、集聚水平、外部環境和經濟相關性等方面。本文根據科學性、可行性、穩定性、應用性的指標選擇原則，借鑒丁藝（2013）的做法，從金融業總規模角度來構建金融集聚評價指標體系。同時借鑒國內外已有的相關研究成果，本文將金融集聚程度評價體系劃分為一級指標、二級指標和三級指標三個層次。其中，一級指標為金融集聚，二級指標是金融業總規模，金融業總規模下包括7 個三級指標，詳見表1。

表1 金融集聚程度評價指標體系

(三)金融集聚程度的實證分析方法

關于金融集聚程度的評價方法，主要有單一指標法和綜合指標法兩大類。單一指標法如區位熵、空間基尼系數、行業集中度等，綜合指標法如主成分分析法、層次分析法、因子分析法等。雖然單一指標法具有簡潔明了、便于數據收集等特點，但是也因此降低了評價指標的科學性和全面性，忽略了影響因素的多元性和復雜性。因此，本文選擇綜合指標法來構建評價體系。在構建綜合指標評價體系時，首先要確定各評價指標所占的權重，指標權重的確定方法主要有兩種：主觀賦權法和客觀賦權法。在區域性評價系統的構建中，運用比較多的是德爾菲法和主成分分析法，前者屬于主觀賦權法，后者屬于客觀賦權法。具體采用哪種方法，在實際應用中，可根據實際情況選擇其中一個，也可以將兩者結合起來運用。

主觀賦權法是根據個人主觀經驗或咨詢專家的意見來確定綜合指標體系中各項指標的權重，具有簡單、實用、易于操作的特點。主觀賦權法受個人學識和經驗的影響巨大，不同人確定的權重可能相差很大。同時，該法也未考慮不同指標之間可能存在的相關性，使得評價的可靠性和可行性難以保證。基于上述原因，本文選取客觀賦權法里的主成分分析法來構建綜合指標評價體系。

主成分分析法也稱主分量分析法，是多元統計分析中常用的一種方法。該法利用降維的處理方法，使高維的指標數據得出最合理的簡化指標，既在指標的賦權上克服了主觀因素的影響，又最大程度上保證客觀地反映樣本間的原本關系。同時，主成分分析法具有便于計算和模式化的優點，可以很方便地進行程序化處理。

(四)金融集聚程度實證結果分析

1.金融業總規模評價

表1 中變量Y-Y的數據需要進行標準化處理，標準化后的數據分別用ZY-ZY來表示。運用SPSS 對標準化后的數據進行處理，可以得到主成分，并得到因子的數值，具體如表2、表3 所示。

表2 金融業總規模的因子特征值和因子載荷矩陣表

表3 金融業總規模的特征向量表

從表4 可以看出，珠三角地區綜合主成分值為3.122，在廣東四個區域中遙遙領先，粵東、粵西和粵北分別為-0.768、0.987 和-1.132，與珠三角存在巨大差距。上述數據說明在廣東省內，金融資源主要聚集在珠三角地區。

表4 金融業總規模綜合主成分值

2.金融集聚程度綜合評價

得到金融業總規模的主成分綜合值后，再次對其標準化處理，得到數據ZP1-ZP4。同樣運用SPSS 進行處理，得到表5、表6 中的結果。

表5 金融集聚水平的因子特征值和因子載荷矩陣表

從表7 可知，廣東省四個區域中，珠三角得分最高，其余由高到低分別是粵西、粵東和粵北，珠三角是廣東省金融集聚程度最高的地區。珠三角集聚了廣東省53.35%的人口，貢獻了全省79.67%的經濟總量，龐大的人口和經濟規模，吸引了國內外各種金融機構和金融人才在此匯集。反觀粵東、粵西和粵北地區，由于經濟發展滯后，導致金融集聚程度與珠三角存在較大差距，金融業無論是整體規模、發展水平還是對經濟的影響等方面都亟需提高。

表6 金融集聚程度的特征向量表

表7 金融集聚綜合主成分值

三、結論與建議

本文通過主成分分析法對廣東省各地區金融集聚程度進行了實證分析，發現廣東各區域金融集聚程度存在明顯的地區差異，金融集聚程度從珠三角向粵北地區依次遞減，珠三角是金融集聚程度最高的地區，金融集聚程度的差距基本反映了各區域間經濟發展水平的差距。金融資源分布的極端不均衡是造成廣東省各區域經濟差距的重要因素，粵東西北地區金融對經濟發展的促進作用有待提高。根據上述結論，提出如下建議：

(一)發揮政府主導作用，引導金融資源在區域間合理配置

區城金融集聚的產生和發展是各種因素長期綜合作用的結果，既有地理、歷史等客觀方面的原因，也受政府政策、發展戰略等主觀因素的影響。在虹吸效應下，如果不加任何干預，珠三角地區金融集聚程度只會愈來愈高，而其它地區與珠三角地區的金融發展差距則會進一步增大。金融集聚的形成主要有政府主導和市場主導兩種模式，廣東省在促進落后地區金融集聚過程中，可以主動發揮政府的主導作用，在政策制定、財政資金分配等方面引導金融資源向落后地區流動。

(二)完善金融市場與監管體系

金融集聚的形成和壯大需要一個完善的、高效的金融市場，地方政府應深入了解金融機構在經營活動中面臨的困難和訴求，持續完善金融市場和監管體系，積極打造具有競爭力和吸引力的金融市場環境，吸引國內外各種金融機構向本地區匯集，進而促進本地區金融資源的集聚發展。

(三)集聚金融人才，完善基礎設施

人才是金融發展的關鍵，金融落后地區要積極創造良好的人才引進環境，吸引各種高素質金融人才向本地區流動。研究制定有效的金融人才培養措施，培養一批專業知識扎實、業務素質高、具有國際視野的復合型金融人才。對于急需的高端金融人才，在落戶、看病、養老等方面提供便利，打造優良的金融人才集聚環境。讓人才不但能走進來，還要留得住。同時，發達金融市場的形成和發展離不開發達的基礎設施的支持，政府要在交通、通信、電力等方面科學規劃、大力投資，為金融業的發展提供良好的生存環境。