深圳金融产业集聚的区域效应研究

研究深圳金融产业集聚的区域效应

深圳是国内改革开放的一个重要的前沿阵地，汇聚了不少的关键金融创新，比如我国首家证券交易所、首家证券企业、首家企业持股的股份制商业银行以及首家风险投资试点等。然而，深圳在中国的战略意义今非昔比。它曾经与上海抢夺国家金融中心的宝座。以后，中央把上海界定成全球的金融中心，同时进一步地开发天津滨海新区，另外，还配套并转移了一系列金融范畴改革的先行与先试权。现在，深圳和广州一样被定位成地区的金融中心，同时一同支撑起香港全球金融中心的地位，可谓是势头锐减。为了能够让深圳于国内竞争激烈的金融中心城市环境中显现出来，同时完成区别性的协调发展，本论文正是据此展开了相关的课题研究。

本论文阐述了金融产业集聚的相关理论，总结了相关课题的研究背景与意义。对深圳金融产业集聚展开了统计性的描述，梳理了它的历史发展。将深圳金融产业集聚的情况和国内的一些城市进行了对比式的研究，基于静态对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集聚情况，江深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚研究。分析了深圳金融产业分行业集聚情况，主要选取了银行业、证券业与保险业展开分析。对金融产业集聚的理论效应进行了研究，分析金融产业集聚的形成原因，分析金融产业集聚的内涵与特点与金融产业集聚的形成原因，分析金融产业集聚对经济增长的作用机制，包括外部规模效应、金融知识溢出与知识学习效应、金融功能效应以及金融创新效应等。对深圳市金融产业集聚的区域效应进行实证研究。对深圳市地区的经济增长展开统计性的描述，对其规模进行构建，包括被解释参量、解释变量。对数据域变量加以说明，分析数据结果。得出实证研究的结果及结论。最后，分析深圳金融产业集聚所存在的危机与挑战。

关键词：深圳，金融产业，集聚，区域效应

摘要 (2)

Abstract ........................................................................................ 错误！未定义书签。目录. (3)

第一部分引言 (4)

（一）研究背景与选题意义 (4)

1、研究背景 (4)

2、选题意义 (5)

（二）研究内容 (5)

（三）研究方法与路径 (5)

1、研究方法 (5)

2、研究思路 (6)

第二部分金融产业集聚的理论效应研究 (8)

（一）金融产业集聚的形成原因 (8)

1、金融产业集聚的内涵与特点 (8)

2、金融产业集聚的形成原因 (10)

（二）金融产业集聚对经济增长的作用机制 (11)

1、外部规模效应 (11)

2、金融知识溢出与知识学习效应 (11)

3、金融功能效应 (12)

4、金融创新效应 (13)

第三部分深圳市金融产业集聚现状 (14)

（一）深圳金融产业集聚的统计性描述与历史发展 (14)

（二）深圳金融产业集聚的对比研究 (15)

1、基于静态对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集

聚 (16)

2、深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚研究

(20)

（三）深圳金融产业分行业集聚情况 (21)

1、银行业 (21)

2、证券业 (23)

3、保险业 (24)

（四）小结 (26)

第四章深圳市金融产业集聚的区域效应的实证研究 (27)

（一）深圳市区域经济增长的统计性描述 (27)

（二）模型构建 (27)

（三）数据域变量的说明 (29)

（四）数据分析结果 (29)

1、面板单位根检验 (29)

2、Hausman测试 (31)

（五）实证研究的结果及结论 (32)

参考文献 (34)

第一部分引言

（一）研究背景与选题意义

1、研究背景

各国工业化进程日益加速的今天，全球生产经营活动带来的地理集聚现象是值得引人注目的，而并非在地理分布上均衡化。这种新的企业生产经营组织形式“产业集聚”的产生为全球经济的高速发展起到了不容忽视的重要作用。诸如美国纽约、法国巴黎、德国柏林这些发达国家的城市，以及韩国首尔、马来西亚吉隆坡这些发展中国家，产业聚集现象也随着全球化发展而越发凸显。1970年开始，由此延伸到金融的研究面来说，金融产业置于经济产业的核心地位中，而金融产业聚集已经成为金融产业组成的基本构成形式，此现象引来中外越来越多的学者以及金融实践者的关注，同时引发的金融产业聚集与地方区域性经济增长的关系的思考，也是值得后人研究与实践创新的课题。

从中国南部边陲的小渔村到国际性的大都市，短短30余年间，深圳在一片仅有2000平方公里的土地上，从3万人发展到了1400多万人，经济规模名列中国第四创造了举世闻名的"深圳速度"。十八大之后，新任总书记习近平离京视察的"第一站"就来到了深圳，他评价深圳是中国最早实施改革开放的城市，也是影响最大、建设最好的经济特区，深圳的发展是中国改革的一个代表作，是一个中国奇迹，也是一个世界奇迹。

深圳金融产业聚集对于促进港深合作，城市创新能力，促进多层次的资本市场，从而促进深圳经济增长有巨大的作用。首先，深圳与香港紧密的地理关系，深圳作为香港通向整个大陆的接入口，香港虽早已发展为亚太地区成熟的国际金融中心，但其小型经济体的天生弱势，需庞大经济母体支撑，产业互补性发展，才能维持长远正常的发展。金融资源利益互补优势与人缘优势充分良好的发展不仅有利于深圳区域经济的发展，更有利于全国经济发展的无限期望；其次，深圳证券交易所作为国内两大证券交易所之一，聚拢众多金融机构，深圳的证券、基金公司、私募业、创投业、担保公司等多层次的资本市场和金融机构的良性循环与不断发展积累，形成更为成熟的以主板为主体，创业板、中小企业为代表的多层次更具特色的资本市场结构体系，是全国其他大城市所不同的，且更具无线发展性；再次，深圳作为国内创业气氛最好的移民城市，金融产业的聚集为我国创业板市场所在地的深圳建筑更好的创新沃土。

但是，深圳虽然作为建设最好的经济特区，但是跟北京绝对的政治地位优势，上海发达的国际金融中心地位优势相比相对弱势，单从政治地位来讲可能还亚于

广州。金融产业在中国仍然处于政府主导和管制的环境下，市场力量相对较弱，沿着行政的渠道分配金融资源仍然是作为主导力量存在；其次，相比于国内知名的上海陆家嘴、北京金融街以及国际上知名的伦敦纽约金融一条街或者一个集中区块来讲，深圳的金融聚集区分布于罗湖、福田以及位于南山，2010年获国务院批准的“前海”深港服务合作区一座城市出现多个金融集聚区，很显然不利于规模经济的形成；再者，深圳建设好的产业聚集区缺乏向全国辐射的范围和强度等劣势。因此，如何集中深圳金融产业聚集程度，发挥深港合作优势，加强对全国辐射作用等，促进整个深圳的区域经济协调稳健发展，一直是深圳建设探索中的一个重大课题。基于上述，本文章对深圳金融产业集聚与经济增长关系的研究，归纳发现深圳金融产业集聚中问题，探索促进其稳健发展的可操作性建议。

2、选题意义

首先，本论文的主要理论意义在于，全面理论的阐述了金融产业聚集对促进经济增长的作用机制研究。介于学习借鉴国内学者对金融产业集聚的理论研究基础上，丰富相关金融产业集聚的理论研究成果。

其次，本论文关于深圳金融产业集聚与经济增长关系研究分析，对于促进深圳经济增长，归纳发现深圳金融产业集聚中的问题，促进其稳健发展的可操作性有一定的现实指导意义。通过对深圳与北京、上海等发达地区对比分析，论述深圳独有特色的发展路径的同时对深圳金融产业聚集对经济增长的关系进行实证研究。通过实证检测和对比分析的研究结果，提出相对可操作性的对策与意见，对于深圳经济协调稳健发展具有现实指导意义。

（二）研究内容

本论文主要研究的内容是以深圳为例，分析该地区金融产业集聚的区域效应。包括深圳地区的金融产业集聚现状，统计性地描述深圳地区的金融产业集聚性和历史发展情况，与国内的主要大城市与深圳地区的金融产业集聚展开对比式的研究，得出相应的结论，据此构建起相应的模型，提出相应的结论与建议。

（三）研究方法与路径

1、研究方法

（1）文献综述法。即对本课题的相关文献资料进行全方位的搜集，通过图书馆、知网、万方等途径搜集并整理出相关的学术论文，主要包括期刊论文以及学位论文（包括博士学位论文与硕士学位论文），对这些文献资料加以整理，从而为本论文的研究打下理论基础。

（3）模型建构法。即对深圳市金融产业集聚的区域效应展开实证研究，对深圳市区域经济增长加以统计性的描述，在此基础上构建相应的模型结构，对数据域的变量加以说明，分析数据结果，并实证研究。

2、研究思路

本论文通过概括提炼和借鉴国内外相关优秀文献的研究成果，从理论方面深入阐述金融产业集聚对促进经济增长的作用机制。运用相关指标进行对比统计分析，发现借鉴相对于北京、上海、广州的地区优势和发展深圳资深的产业集聚优势和特色。同时搭建面板数据模型，对深圳金融产业集聚与经济增长关系的研究进行实证分析，最后根据前述研究的结果，阐述促进深圳经济增长关系的对策与建议。

研究思路图绘制如下：

文献资料法研究 查阅大量相关文献，

了解国内外研究现状 咨询导师拟定题目

确定研究课题：深圳金融

产业集聚的区域效应研究

检索、查阅相关文献 与导师商讨、反馈

制定写作计划

利用文献资料法、模型建

构法等对掌握的数据资料

进行梳理。

预期论文：通过资料查阅、分卷的

统计和整理，统计、比较、分析，

对相关资料总结，撰写文章。

第二部分金融产业集聚的理论效应研究

（一）金融产业集聚的形成原因

1、金融产业集聚的内涵与特点

当下，理论界对于金融产业的集聚概念的界定并未达成共识。普遍的学者指出，相比产业集聚而言，金融产业集聚定义所涵容的信息量更为丰富，也就是说它兼有动态的实效性与静态结果的双重性。基于金融服务业的相关调研可知，在大都市范围中，大、中与小型的金融服务产业均存在着集聚的走向。连建辉、孙焕民与钟惠波等学者指出，金融企业集群现象是复合性的金融产品在生产和交易过程中所出现的中间网络组织结构，此集群可以替区域中的金融机构产生一笔可观的租金，从而促进当地的金融与经济的发展。据此变为现代金融活动的主要模式与栖息地。学者梁颖认为，金融产业集聚被认为是一个国家中金融中介机构、国内金融企业、金融监管部门以及跨国金融企业等具备总部的相关功能，其机构就地域而言，趋向于特定化的地区集中，同时和其他的国内大型公司总部、全球性机构以及跨国企业内部间存在着紧密的往来社交关联性，是一种特殊化的产业空间构造。林江鹏与黄永明等学者通过深入的研究之后，总结出金融产业集聚所具有的性质，指出金融集聚涵盖了4层涵义：层次性、累积经济性、空间性以及递进性等。

黄解宇等学者平行地比对了产业集聚与金融产业集聚的情况，指出金融产业集聚既兼有传统产业集聚的部分共性与新的涵义特点。具体可参见下表3-17所示：

表3-17 金融集聚和产业集聚的比对表

产业集聚金融集聚集聚的主要内容几乎各个产业，诸如商业

与制造业

金融业与有关的服务业

集聚的速率较为迟缓金融的资源呈现出高度

流动的状态，加快集聚的

速度集聚的程度比较低比较高

集聚的动因空间的外部性、默示信息

以及非对称化信息等

除却产业集聚的普遍性原因之外，还涵盖了高流动性、核心与经济主导等

影响的因子自然条件、偶然性因子、除却产业集聚的普遍性

公司的组织构造、历史、规模经济和外部性以及

竞争和创新等因子之外，还受到经济发展时期、全球经济环境影

响等

集聚所依靠的社会发展

时期多种条件、各个阶段下均

会产生

较高的经济和社会条件

以及较高程度的社会发

展时期

效应传导的体制集聚效应、溢出效应以及

扩散效应集聚效应、溢出效应、拓展效应以及功能效应

影响的范畴集中在本行业与有关的

行业具有广泛性的影响，全局性，基本上关涉全部的行

业

监管情况行业监管比较地复杂化，具有综合

式的监管特点

风险传导行业风险综合性风险，较快的传导

以及广泛的传导，广泛性

的影响

政策指引政策作用机制比较地显

著化

政策所产生的机制比较地复杂化，作用的效果也

并不明确

资料出处：黄解宇等学者，《金融集聚论——金融中心形成的理论与实践解析》，2014年，中国社会科学出版社。

从上述表3-17可知，金融产业集聚的前提条件是传统产业集聚，具有发展的普遍化产业集聚相较而言，金融产业集聚所具有的集聚速度更为快捷化、集聚的程度更高、影响的范围更为广泛、影响的力度愈大以及集聚的风险也愈大，因而监管相应的必要性与难度自然也愈大。总而言之，以前的文献资料是把金融产业的集聚概念界定成金融工具、金融企业、金融监管部门、货币资金、金融机构、金融市场与跨国金融机构于某范围高度集中化，基于市场的联系与非市场的联系，构建起相互合作与竞争的产业化群体。具体而言，各个区域在研发、指引、传送、吸收、动员以及配备金融资源的过程具备多元化的最初条件与特征，在恰宜的范围或是空间环境中，金融中介与金融资源基于趋利性的特征，也许会向最初条件更加优越性的城市靠拢，从而构建起金融产业集聚的系统。当金融产业集聚形成之后，因为条件与要素在区域上存在着区别以及禀赋上的差异，流动性的金融资源仍旧会呈现并维持连续性的状态，金融机构的布局也会深入地集中在一起，金融机构、金融从业职员、金融资源以及金融市场等多方面的聚合与扩散现

象，最终构建起多种层次化的金融产业集聚情况。

2、金融产业集聚的形成原因

通过把集聚理论运用在金融产业，和金融产业集聚出现的缘故及其内在的体制问题，有关的理论和实证分析主要涵盖了如下的几个维度：

（1）确定区位。Kindleberger(1974)基于对比经济史的理论系统，就金融产业集聚产生的动因展开了较为细致的探究。在他看来，金融机构(主要包括保险公司、银行与证券公司等)集中性地挑选出某个确定的区位，其产生的原因为规模经济，同时外部规模经济存在着自我强化的特征。如此一来，愈来愈多的金融资源集聚于相同的一个地区，从而导致此地区更具有强烈的吸引力，从而吸引愈来愈多的金融机构加入其中。

D.E.P.Davis(1990)第一次将企业的选址理论运用在金融产业的集聚动因内。在他看来，金融企业的地址选择的核心目的在于获得自身最大化的净收益。因而，金融企业在挑选区位的过程中，核心的影响因子主要包括3部分，即需求条件、金融机构的外部规模经济因子依旧供给条件等。这便意味着利润存在着一个最大化的理论模型，也就是企业的选址理论，这也充分地表明了特定企业在选择特定的区位过程中是实质性问题。

Clark(2004)的分析也体现出金融资源内容就空间邻近维度上的关键性意义。在他看来，金融系统依赖于地理是无法基于信息和网络技术的发展而递减的，特别是当市场信息的地理区别极为明显时，金融机构内部所展开的面对面的交流势在必行。

（2）规模经济。学者Park(1989)在研究金融产业集聚形成原因的课题中，使用了规模经济效应理论来展开研究，借此分析国际金融中心的产生与银行业集聚深入发展的内在缘由。

Park学者指出，集聚效应和规模经济是产生金融中心的最为核心的因素。基于外部规模经济的相关理论，在行业的内部，银行之间能够展开相互的协调和合作。在金融资源集聚造成金融市场日益拓展之后，金融机构内部即可以更为便捷地分享基础性的设备、强化信息之间的沟通效率，并展开合作，进而强化生产的效率，深入地促进国际金融中心的逐渐形成。

Choietal等(2002)学者对国际的14个金融集聚区展开了实证检测，探讨了全球金融中心金融服务的格局改变情况，分析金融中心的吸引力原因。他根据14个金融中心300余个跨国银行网点的分布数据构建起14*14维度的关联矩阵，通过实证的结果表明，金融中心关键是因为如下的缘故而出现了强烈的吸引力：（1）地区经济的规模及其活动；（2）当下银行的全部数量；（3）银企的机密保护体制；（4）股票的市场规模及其交易头寸；（5）和其他的国家展开双边贸易的关联性，

诸如外商的直接投资(FDI)以及和全球资本的往来。就信息的外溢领域而言，Bossone等学者(2003)的研究证明，信息外溢是导致金融集聚的关键性成因，金融中介可以经由强化投资者和企业家(融资模式关键是银行贷款)内部的信息传送，进而强化了投资者和企业内部的彼此信任，达到提升投资和递增价值投资链利益的目的。证券市场与金融衍生产品对于信息存在着高度化的敏感度，投资者和券商主体就空间距离维度而言，如果能够接近即可以便捷地方便彼此，同时可以及时地获取精确的信息内容。金融产业集聚产生的主要因子为空间区位，公司挑选出相同区位之后，即能够产生新的另一个关键性因子。

（二）金融产业集聚对经济增长的作用机制

1、外部规模效应

金融产业集聚能够形成外部规模效应。首先，有效地减少了金融组织机构的交易成本。因为地理接近性的缘故，集群内的金融机构能够共同分享通讯以及网络等公共性的设备，从而省却彼此内部展开物质与信息传送的有关开支；另外，因为集群中的金融机构拥有一样的社会文化背景，从而能够产生一样的行为准则，提高彼此内在的信任合作关联性，因此，他们和集群之外的金融组织相比，更易形成一致的交易，同时充分地践履合约中的内容，削减由于搜寻有关交易方面的信息而导致开支与时间上的浪费，减少了金融的交易成本。

其次，规模效应体现在充分地利用各类的资源。集群指的是资金与技术的聚集地，因而能够吸引全国甚至是国际各个地区的金融领域的专业人才，在对金融人力资本进行定价时，充分地达到市场化的目的，集群内的金融机构能够便捷地获取相应的资源，确保自我快速地成长起来。集群中聚集了各类相异业务的金融机构与配套的服务机构，因此能够促进分工协作的展开。金融机构假设认定某种业务能够经由市场交易的途径而比自身的组织更加地经济实惠，那么能够把此项业务展开外包，如此即能够省却此金融机构所需的交易成本，同时亦可以最大程度地体现出资源效用的特点。而分工所产生的专业化模式，能够推动从事此项金融服务的机构趋向于更为宏观的规模发展。

最后，规模效应体现在便于金融机构进行协同式的销售模式。金融产业集群成型之后，能够借助于群体效应，集中地展开广告的宣传，构建起集群式的的“区位品牌”。如此即能够削减单一化的金融机构展开金融销售的开支，特别是中小型规模的金融机构，更凸显出显著的经济外部性推动效应。

2、金融知识溢出与知识学习效应

金融集聚会诱发知识的溢出机制。在多种企业技术知识程度，风险系数以及

收益系统等维度的决定作用下，整个地区的经济增长在多种集聚程度下出现多种影响。根据LS本地的溢出理论可知，金融集聚为从聚拢至扩散的流程。当下，国内的金融资源在分配上存在着并不均匀的现象，其核心原因在于资本所存在着逐利性与所有制的歧视现象，从而导致优势金融的资源出现了高度集中化的特点，尤其集中于比较发达的地区，未能把LS 模型内的积累循环因果效应辐射至集群区的四周，事实上，金融知识溢出主要被限制在集聚区域中，从而导致系统产生了稳定的封闭性后果。

马姆伯格与马斯克尔等学者认为，突出的该地区创新环境，除却强化创新行为之外，还可以诱导锁定的后果，也就是本地的结构日趋狭隘化，同时也会集中在特别种类的经济活动(市场行为、技术与组织)范畴中，最终导致无法转移至新型的发展轨道中。

结合甚至地区的实际现状而言，金融集聚会对地区经济产生递增的知识溢出体制，同时伴随知识学习效应的产生，且相应地，主要有正向与负向的2个维度，正向影响关键体现于集聚的核心地区中，至于负向影响则关键凸显于中心集聚地区和边缘地区内。

3、金融功能效应

首先，金融产业集群中不同机构内部开展长期性的紧密合作能够促进分散化的风险。一则由于彼此之间比较地熟悉，能够有效地甄别金融所需者或是金融供给者本身所具有的信用情况，削减了由于信息的非对称性而产生的逆向性选择，减少了信用风险；另一则，在信息外溢的效应影响下，集群中不同的参与者可以率先地感受到经济运作过程中所存在的以及也许出现的风险，此外，领先的风险管理技术及其预警体系也会迅捷地在集群内加以传播，同时被广泛地运用，这些都可以明显地强化集群中金融公司的分散与规避风险的功能。

其次，集群中汇聚了各类金融因素及其产品的供求主体双方，在竞争的作用下，能够促进各类因子与金融产品进行科学性的价位确定。精确的定价能够替金融机构展开有效性的管理风险的主要需求，特别是股票与金融衍生工具等价格波动大以及受到各类因子影响的相关金融资产。

最后，金融产业集群的功能体现在可以明显地强化集群中金融机构总体性地抵抗金融风险。原因在于集群中的金融机构因为存在着专业化分工的情况，担当着金融运作流程中各类环节所可能存在的金融风险义务，为了规避金融风险出现“多米诺骨牌”式的传递效应，不同的金融机构内部间须处于协调与互助的状态，同时，各个主体都须强化风险的掌控能力。此外，金融产业集群和单个金融机构相较而言，资金实力更加地雄厚，金融工具也日益多样性，可以有效地化解非系统所存在风险几率，从而强化应付金融危机的功能。

4、金融创新效应

金融集群内聚集了不少的金融机构及其中介服务机构，这些机构内部之间存在着紧密的关联性，能够频繁地展开跨行业式的业务合作，研发出种类更为繁多的合作项目，从而让原先根据资源禀赋的对比优势变成整个地区金融的创新优势。就集群环境中，不同的金融机构内部存在着竞争与相互学习的双向效应：一则，金融集群中的竞争压力会演变成金融机构持续性创新的主要原动力，从而加速金融的创新进度，强化服务市场的理念；另一则，因为知识存在着外溢效应，在集群内某个金融机构于某个领域完成创新的任务之后，此创新会迅速地被集群内其他的金融机构所模仿，并可以迅捷地被传播与分享，“知识乘数效应”确保金融产业集群可以获取金融创新的地区性对比优势。

第三部分深圳市金融产业集聚现状

（一）深圳金融产业集聚的统计性描述与历史发展

在改革开放的环境背景下，深圳地区的金融产业呈现出欣欣繁荣的发展态势。上个世纪的1979年，深圳当地只有农业银行深圳市支行、人民银行深圳市支行、建设银行深圳市支行以及中国银行深圳市办事处所属的8个城市网点，同时还有117家分散布局的农村信用社，同时，还有农村信用社等“背米袋”半工半农性质的职工在内的只有700余人的金融从业者，存款只有1亿余元；迄2015年6月，深圳金融业总部、一级分支机构总数达到350余家，其中的总部机构为104家，证券类法人机构则为59家；金融产业的全部资产高达6.14万亿；金融产业的递增值则约为1503.17亿元，位居全国第3名。本节基于关键性经济事件与深圳金融产业的现实发展状况，把该地区金融产业集聚的发展流程大体划分成如下的几个时期：

（1）第一时期（1980-1997）：创业发展时期

深圳特区在创办之初，正处于白手起家的格局。大范围的基础设施打造与工业建设等都是面对的一项项任务，市财政的收入并不高，资金的缺口比较地大，该时期的深圳金融产业规模也并不大，对于资源的支配力度亦较低，附属于其他的产业，是确保其他产业顺利前进的基础产业，尚未产生金融产业的集聚现象。虽然四大国有商业银行相应的支行升级成分行，同时引入了外资银行，建设起深圳证券交易所、平安保险、深圳外汇调剂中心以及招商银行等，然而它们的规模并不大，深圳金融产业也只归为创业时期。但是在该时期，深圳被当做国内改革开放的重要经济特区，极具活力，积极推广“先行先试”，获得了我国数量最为丰富的优惠政策，同时，深圳地区的金融获得了我国成百个的“第一”与“率先”，获得“金色辉煌”之称。

（2）第二时期（1997-2003 年）：转型与调整时期

1997年席卷亚洲的金融危机对深圳造成了不小的冲击，同时我国也加大了对外开放的速度，金融业面临着深度开放的重压；同时，国家加大研发浦东的力度，中央颁行了一系列的优惠政策，也偏向于上海地区，至于原先深圳所拥有的政策优势慢慢地弱化。在这样的环境背景下，深圳经济的金融产业逐渐地陷入了重重困难的境地。此时，深圳金融发展处于曲折发展的阶段。

1998年，深圳建立了国内首家基金管理企业——南方基金管理企业，然后又接连地建成新的基金企业，同时在全国范围内发行愈来愈多的封闭式是或是开放式的基金项目。1年之后，朱镕基实施人民银行改革方案，人民银行深圳分行不再只是从属于中国人民银行的一级分支机构，而改变为人民银行深圳支行，此

便在很大程度上减少了深圳特区金融产业在国内的重要地位，从而加大了深圳特区得到政策主动权利的难度，也在一定程度上沉重地打击了当地金融业的深入的发展。新世纪之初，深圳特区的证券交易所停止发放主板以及停止发行新股，从而造成不少的证券企业、资金与人才等多种资源的流失后果，同时，随着南方证券与大鹏证券的相继倒闭，深圳特区的金融产业被边缘化，当地的融资能力也沦丧，不仅仅对当地的辐射力造成了一定的影响，同时也动摇了许多人对深圳金融业的发展前景信心，最终造成了2001年——2003年的深圳金融业最低潮后果。（3）第三时期（2003-至今）：深化与发展时期

就深圳特区金融产业出现的低潮情况，深圳特区政府特地颁行了产生深远影响的《深圳市支持金融业发展若干规定》（2003年）；香港又开办了人民币的相关业务（2004年），国内证监会批准深圳证券交易所于主板市场范围内开启中小型企业的业务，引入了8家外资商业银行；深圳创办黄金夜市（2005年）；2009年深圳又被当做首批试点城市正式地开启了跨境贸易人民币结算业务，同时正式开启了创业板的相关业务，深交所主板、创业板、中小企业板与非上市公司股份报价转让体系形成了协调性的多方发展，从而构建起立体化的资本市场系统结构。

2010年，当地政府与保监会共同签订了《深圳保险创新发展试验区建设的合作备忘录》，同时颁行了《关于深圳市促进股权投资基金业发展的若干规定》，目的在于鼓励当地保险业与私募股权投资基金业的前进发展。深圳特区金融产业集聚，关键是偏向于政策，同时形成率先闯劲的创新理念，形成较为自由化的市场经济环境，考虑到深圳地区的外向型经济发展特点而逐步地成型，当下，深圳特区已经构建起多元化的金融市场类型，主要包括债券市场、外汇市场、期货市场、货币市场、股票市场以及黄金市场等。

（二）深圳金融产业集聚的对比研究

通过数年的发展之后，金融产业已经变为深圳特区重要的一项四大支柱产业。迄2014年12月末，当地的17家证券企业公司无论就机构的数量还是总/净资产、营业性收入以及净利润等维度，均维持全国首屈一指的状态，同时，17家基金管理企业全部管理的基金数量为319只，且其基金份额与资产净值是全国的1/3，仅位于上海之后；深圳特区金融产业用不到1%的人口创下了15.8%的GDP，领跑全国。就2014年深圳特区的金融业递增值而言，它在全国的排名屈居第三，创值约为1301.31亿元，是上海地区的69.88%，北京地区的70.34%，是广州的3.91倍，天津地区的3.21倍，重庆地区的3.08倍，同比增长幅度是10.6%，超出上海约5.7个百分点，北京约2个百分点，广州约2.4个百分点，也从侧面体现出深圳特区不可小觑的金融产业集聚功能。

1、基于静态对比式分析深圳金融产业集聚和国内一些主要城市的绝对集聚

深圳特区的金融产业集聚主要有如下的3个维度：金融机构集聚、金融规模集聚与金融市场集聚等。第一，上述3个维度存在着相互关联的关系，为了规避不必要的干扰性，本论文采用金融规模集聚效应来表示北上广深等国内主要城市金融产业的集聚程度；第二，由于国内金融政策存在着一定的区别，从而造成不同城市之间的金融市场存在着差异性，同时还存在着数据的可等性等情况，本节在分析时主要挑选的是证券、基金、银行、保险与期货在2014年的资产规模的相关数据来表示有关金融的规模及其集聚效应。根据变量不少，同时存在着内在的关联性，本论文先使用的是主成分法来研究银行业与证券业不同的集聚度，然后考虑到不同城市地区的金融产业递增值，用保费收入表示保险产业的集聚度，再联系主成分法研究并演算不同城市的金融产业集聚情况。

（1）银行业的集聚度分析

本论文所挑选出的指标主要是金融机构本外币贷款的余额、银行机构资产的全部金额以及金融机构本外币存款的余额等，搜集到的最初数据源自于各市2014的统计年鉴，据此来计算出我国主要的六大城市的银行领域的集聚度。银行业集聚指标内部的相关性测试，通过SPSS18.0工具展开KMO与Bartlett球度指标的测试。计算出的结果总结如下表2-1：

表2-1 KMO测试与Bartlett球度的测试

Olkin

-

eyer

-

aiser M

K Measure of Sampling dequacy

A0.761

Bartlett’s est

T of phericity

S Approx.quare

-

Chi S

df 15.631 Sig. 2.871

0.000

原始数据出处：《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《重庆统计年鉴》以及《广州统计年鉴》（2014）等。

从上表的数据分析可知，KMO的数值为0.761，因为指标的挑选与确定数量并不多，只有3个，因而，关键选择的是球形测试，由于最后的p数值为0.000，说明测试的结果比较地明显，因此，此变量适合展开因子方面的研究。

表2- 2 因子诠释原有变量的整体方差状况

Compone

nt

nitial

I Eigenvalues Extraction ums

S of quared

S Loadin

gs

Total % of Cumulati Total % of Cumulati

Variance ve% Variance ve%

1 2.801

2 93.564 93.567 2.82

3 93.569 93.172

2 0.232 7.124 98.987

3 0.007 0.278 99.981

大体而言，若综合性因子所提供的贡献率不低于85%，即意味着已超出了大多数信息，同时内部之间并不存在着内在的关联性。通过上述表2-2的统计可知，1个主要成分的累积贡献率已经为93.567%，因而，从中选取1个主成分即可以大体上体现出原变量的核心信息内容，且可以同步地达到减少维度的目的。

表2-3 因子载荷的矩阵统计表

Component 1

Zscore（银行机构的资产全部金额）0.931

Zscore（金融机构本外币存款的余额）0.991

Zscore（金融机构本外币贷款的余额）0.967

关键成分的表达函数式如下：F1=0.931*Z银行机构的资产全部金额+0.991*Z 金融机构本外币存款的余额+0.967*Z金融机构本外币贷款的余额。集聚度的表达函数式则为：Z1=0.9263*F1。（其中，Z1所表示的是集聚度参量，F1所表示的是关键的成分参量）

表2-4 中国六个主要城市的银行业集聚度统计表城市北京天津上海重庆广州深圳

集聚度 3.91 -2.11 2.41 -2.55 -0.41 -1.32 从上表的统计可知，北京地区的银行业集聚度在国内首屈一指，作为全国的政治文化中心，自然实至名归。它集聚了全国的四大国有商业银行的总部，包括中信银行与华夏银行等属于股份制性质的商业银行总部以及国内进出口银行等归属为政策银行的总部，其中，只有四大国有商业银行在整个国内银行业务中全部的数量超出了60%，而北京银行业的重要性不言而喻。目前，几乎每家银行均有集中化处理的统一数据库，目的在于更好地将所有银行中的资金集中于总部进行统一性地运作，这就预示着北京集中了国内银行业的大多数资金的全部数量。上海被视为华东地区的金融中心，正处于建设过程中的国际金融中心，被看做交通银行的总部之地，许多银行区域的总部之所，大型化的银行包括中国建行与中国银行的资金运作中心，同时还聚集了不少的外资银行的在华总部。广州地区的银行业集聚度超出深圳，其原因在于和全部华南地域的金融总部所在地存在着内在的关联性。深圳就银行业领域的集聚度和北京与上海相比，差距较大，当然，就其被视作招商银行的总部之所，也在全国银行业领域凸显出一定的地位优势，位列全国第四。

（2）证券业的集聚度

本文所挑选的证券业指标主要是整年积累的股票交易全部金额、整年累计期货代理交易额、证券公司总资产以及基金资产净值等，据此演算出不同市证券业的集聚度情况。证券业不同的集聚指标内部的相关性测试，通过SPSS18.0检测相关的数据KMO 以及Bartlett 球度。得出的演算结果归纳如下：

表2-5 KMO 测试与Bartlett 球度的测试 Olkin -eyer -aiser M K Measure of Sampling dequacy A 0.544

Bar tlett’s est T of Sphericity Approx.quare -Chi S 32.871

df 5.871

Sig.

0.001 原始数据出处： 《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《重庆统计年鉴》以及《广州统计年鉴》（2014）等。

表2-6 因子诠释原有变量的整体方差状况统计表 Component nitial I Eigenvalues Extraction ums S of quared S Lo

adings

Total

% of Variance Cumulat ive% Total % of Variance Cumulat ive% Dimensi

on 0 1 3.621 89.889 89.889 3.621 89.889 89.889 2

.418 9.961 99.781 3

.051 1.031 98.887 4

.000 0.005 99.999

表2-7 因子载荷的矩阵的统计表

Component 1 Zscore （迄年底证券企业的全部资产（单

位：亿元））

0.981 Zscore （整年累计股票交易的全部金额

（单位：亿元））

0.991 Zscore （迄年底基金资产的全部净产值

（单位：亿元））

0.982 Zscore （迄年底整年累计期货代理的交

易金额（单位：亿元））

0.831

通过上表的分析可知，KMO 达到0.544，相类似地，因为指标数量并不多，关键看的是球形测试，通过相关的结果表明，适宜展开因子相关的研究。相类似

地，根据表2-3的相关数据，得出国内的主要城市证券业的集聚度如下：

表2-8 国内六大城市证券业的集聚度统计表

城市北京天津上海重庆广州深圳

集聚度 1.85 -3.41 3.26 -3.56 -1.31 3.18 通过上表的统计可知，深圳地区证券业的集聚度逊色于上海，体现出国内两大证券交易所主要城市对证券企业所形成的强大集聚力；因为上海是主板市场，同时处于建设中的全球金融中心，它的证券业集聚度则优于深圳。北京因为是诸多国企与跨国企业集团的总部，同时也是国内金融行业不同监管的总部之所，对交易信息等数据比较敏感的证券企业挑选并确定于北京处扎营，因此，证券业的集聚度位列国内第三；至于重庆、广州与天津等地没有资本相应的市场，无论是深圳还是上海地区，都已具备了证券业集聚性的先天优势以及路径依靠性所产生的“地理”式锁定效应，因为它的证券业集聚度整体排名并不在前，也就在理所当然之中。

（3）总集聚度的计算分析

本论文所选择并确定的是国内主要的几座城市在2014年的统计年鉴中所记录的金融产业递增值、银行业的集聚度、证券业的集聚度、保险收入（取代保险业的集聚度）等指标来展开主成分的研究。

先展开的是有关指标内部的相关性测试，借助于SPSS18.0来分析数据的KMO 与Bartlett 球度测试。最后的演算结果具体参见下表2-9所示。由于KMO测试的数值为0.691超出0.6，因而，能够展开因子的研究。

表2-9 KMO测试与Bartlett球度的测试

K Measure of Sampling dequacy

A0.691 aiser M

Olkin

-

eyer

-

Bartlett’s est

T of Sphericity Approx.quare

-

Chi S20.173

df 5.911

Sig. 0.002 原始数据出处：《北京统计年鉴》、《天津统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《重庆统计年鉴》以及《广州统计年鉴》（2014）等。

由上表2-9可知，1个关键成分的累积贡献率是88.331%，超出了85%，因此，须提取单个来体现出原变量的核心信息。

表2-10 因子诠释原有变量的整体方差状况统计表Component nitial

I Eigenvalues Extraction ums

S of quared

S Lo

adings

Total% of

Variance Cumulat

ive%

Total% of

Variance

Cumulat

ive%

Dimensi on 0 1 3.511 88.529 88.129 3.501 88.192 88.129

2 0.452 12.061 98.813

3 0.045 1.071 99.637

4 0.018 0.501 99.999

表2-11 因子载荷的矩阵的统计表

Component 1

Zscore（金融业递增值）0.982

Zscore（银行业）0.946

Zscore（证券业）0.858

Zscore（保险业）0.955

其中，相关的函数式如下所示：F1=0.982*Z金融业递增值+0.946*Z银行业+0.858*Z证券业+0.955*Z保险业。且有：Z1=0.88342*F1。

表2- 12 国内主要城市金融产业的集聚度统计表城市北京天津上海重庆广州深圳

集聚度 3.77 -3.08 3.55 -3.00 -1.35 0.14 基于演算出的结果而言，2014年深圳地区的金融产业集聚度就综合排名来看，位列国内第三。北京的金融业务集聚度独占鳌头，通过本论文的演算方法而言，关键是借助于银行业与保险业的优势，从而与其他的城市拉开了一定的间距。由于北京本身汇聚了国内不少的银行总部，因此，该地区的优势自然会凸显出来。而保险业领域，北京汇聚了中国再保险、中国人保与中国人寿等主要的保险公司总部，基本上国内至少70%的保险业资金亦由北京进行统一化的运营。此外，北京还为银河证券与中金企业等大规模化的证券公司的总部，因而，最后综合而言，北京更比上海有较大的优势，同时在金融产业方面也有最高程度的集聚度。

另外。还能够得出如下的结论，即深圳和北京、上海地区的金融产业集聚度都存在着不小的差距。原因在于银行业的集聚度存在着较大的差距。深圳不单单拥有北京与上海等大城市在国内金融体系中的枢纽与总部等地位，同时，大部分华南地区的银行业总部亦设置于广州地区，但是，深圳是国内的一个重要的资本市场，它拥有繁荣的证券业，而这又在一定程度上强化了深圳地区的金融产业的集聚度。

2、深圳地区金融产业的集聚与全球金融中心境遇中的静态绝对集聚研究

金融中心事实上即指的是金融产业集聚至一定程度的体现。本论文所援引的