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学校代号：学号：密级：10532S11181091湖南大学硕士学位论文金融集聚空间溢出效应测度模型及其应用堂僮史请厶姓名；奎攫昱蚯蛙名壁驱整；堡墓堡副教援埴菱篁僮；金融皇筮盐堂暄童些刍鏊；统过堂诠室握童旦期；2Q13生!!旦至2日迨童签避旦期12Q!三生!!旦2窆旦簦鲎委员会圭匿；曼艳圈塾攫 ThespatialspillovereffectmeasurementmodelanditsapplicationoffinancialagglomerationbyB．E．(XiangnanUniVersity)201AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEconomicsStatisticsintheGraduateSchoolOfHunanUniversitySupervisorAssociateprofessorRENYinghuaNovember，2013 湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：鹰招日期：乒。7弓年}1月乃日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：甚彬别稚轹／f吁节日期：c)杉年日期：加J弓年lJFJ穆日I)月砷日 硕j}j学位论文摘要目前，我国金融产业集聚的现象已经初步显现，北京、上海、深圳已经发展成为全国性金融中心，其他区域性金融中心的集聚势头也越来越明显。金融集聚空间溢出效应除了能使集聚区的经济产生增长的效应，还有带动本市和区域周边城市经济发展的涓流效应和辐射效应，然而，由于我国区域城市之间的空间因素与经济发展具有差异性，因此金融集聚的空间溢出效应也不同。本文通过对我国金融集聚空间溢出效应的研究，建立空间滞后模型考证了金融集聚在其发展的过程中会引起区域城市之间经济的增长，并且存在空间溢出的效应。本文首先对金融集聚溢出效应的相关文献进行分类阐述，基于LS模型解释金融集聚对周边城市经济的增长效应和涓流效应；然后运用空间计量的方法，选取五个度量金融集聚溢出效应的指标，用其检测我国区域城市之间存在空间溢出效应的现象及测算出这种溢出效应的大小；最后通过构建时问序列模型研究不同城市之间金融集聚的空间传导效应，在此基础上探讨若某个城市的金融集聚由于某种原因提高1％，这种变化会对该区域或者周边城市的经济增长产生什么样的影响，这种影响作用有多大。文章通过实证研究得出结论：(1)通过空间计量Moran’I指数的测算结果分析，本文所选取的32个区域金融中心城市之间在地理上表现出一定的相关性，大部分区域城市之间存在金融集聚的空间溢出效应。尤以华东区域的上海、华北区域的北京和华南区域的深圳最为突出。(2)通过脉冲效应的冲击效果图得出，上海的金融集聚对其本市经济的增长作用很明显，但对其周边金融城市的涓流效应和辐射效应却不是很显著；北京的金融集聚溢出规模指标能对北京本市和其周边金融城市的经济增长产生效应，但其金融集聚溢出结构指标却未能实现对当地及其周边城市经济增长的辐射效应；深圳金融集聚溢出实现了对本市的增长效应及其对周边地区的福射效应，形成金融集聚溢出和经济增长的双向因果关系。而西南区域内的成都，只有金融集聚溢出规模的变化能对其本市的经济产生影响，金融集聚溢出的结构变化并不能对本市的经济增长和周边城市的经济增长的带动作用都不是很明显。因此，各金融中心城市在有效地促进本市金融集聚发展的同时，还需加强城市之间的经济金融合作，实现金融资源的合理优化配置。关键词：金融集聚空间溢出；区域经济增长；空间滞后模型；VAR模型 金融集聚审问溢：i；效j遍测度模型及l÷随用AbstractAtpresent，China’Sfinancialindustrygatheringhasbeeninitiallyapparently，Shanghai，Beijing，Shenzhenhasdevelopedintoanationalfinancialcenter，whilethegatheringmomentumofotherregionalfinancialcenterisalsoobvious．Thefinancialgatheringspacespilloversprovidingtheeffectsofgrowthoftheeconomiesofagglomerationarea，aswellasdrivingthecitytrickleeffectandradiationeffectsoftheeconomicdevelopmentaroundthecity，however，duetothespacebetweenthefactorsandeconomicdevelopmentinChina’Sregionalcitieshavedifferences，thefinancialgatheringspacespilloversalsodifferent．Inthispaper，throughthestudyofspacespillovereffectsonChina’Sfinancialgathering，createaspatiallagmodeltoresearchthefanaticalgatheringcangrowetheeconomicorexistaspaceoverfloweffectduringtheprocess．Firstly，thefinancialagglomerationspilloversliteratureweredescribed，BasedontheLSmodeltoexplainthefinancialagglomerationeffectofgrowthandtrickleeffectonthesurroundingurbaneconomy；Thenusingthespacemeasured，selectingfiveindicatorstomeasurethefinancialagglomerationspillovers，tomeasurethesizeofthespillovereffectsoftheexistenceofspaceanditsspillovereffectsbetweenChina’Sregionalcities；Finally，researchingthespaceconductioneffectbetweenthefinancialagglomerationindifferentcitiesthroughthetimeseiresmodel，andbasedonthisstudytOdiscussifthefinancialagglomerationinacityincreasedby1％forsomereason，thischangewillbeproducewhatkindofimpacttoeconomicsinthisregionoraroundthecities，andhowmuchdothisinfluence．Inthispaper，empiricalstudiesconcludedthat：(1)dependontheresultsofMoran’Iindexofspatialeconometric，Judgingfromtheselected32regionalfinancialcenterofthecity，China’Sfinancialagglomerationspilloversgeographicallyshowedacertaincorrelation，EspeciallyintheEastregionofShanghai，NorthChinaregionofBeijingandsouthernregionofShenzhenisthemostprominent：(2)throughtheimpactoftheimpulseresponse，Shanghai’Sfinancialgatheringitsroleofthecity’Seconomicgrowthisveryobvious，butitsfinancialcitiesaroundthetrickleeffectandradiationeffectisnotverysignificant；Beijing’Sfinancialagglomerationoverflowindicatorsofscalecanproduceeffectsoftheeconomicgrowthofthecityanditssurroundingfinancialcity，butfailedtoachieveitsfinancialagglomerationoverflowstructureIII 颀Jj学位论文indicatorsofradiationeffectsonthelocalandsurroundingcitieseconomicgrowth；ThefinancialagglomerationofShenzhenoverflowtOachievetheeffectofthegrowthofthecityanditssurroundingarea—radiationeffect，ledtotheeconomicgrowthoftheentireregionofsouthernChinacity，theformationoftwo-waycausalityofoverflowoffinancialagglomerationandeconomicgrowth．However，inthesouthwestregionofChengdu，onlytheoffinancialagglomerationoverflowscalechangetheircity’Seconomicimpact，Financialagglomerationoverflowstructuralchangeandeconomicgrowthintheleadingroleintheeconomicgrowthofthecityandsurroundingcitiescannotobvious．So，alloverthecitiesinourcountryshouldeffectivelypromotefinancialagglomerationdevelopment，strengtheningthecitiescooperationoneconomyandfinancial，promotefinancialresourcesflowingfreeincities，payattentiontothecultivationoffinancialtalents，improvethefinancialserviceefficiency，andthenimprovetheeconomicgrowthrate．KeyWords：Thefinancialgatheringspaceoverflow；regionaleconomicgrowth；Spatiallagmodel；VARmodelIV 金融集聚审问溢；I{效应测度模型及Je应用目录学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IIAbstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．III插图索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．VII附表索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．VIII第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1．1研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1．2研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．2国内外文献综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．1金融集聚内涵研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．2金融集聚机制研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．2．3金融集聚溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．2．4相关文献简评⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一71．3研究思路与内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一71．4研究特色与创新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9第2章金融集聚空间溢出效应相关理论概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．1金融集聚空间溢出效应形成机制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．112．1．1金融集聚空间溢出效应的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1l2．1．2金融集聚空间溢出效应基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122．1．3金融集聚空间溢出的来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142．1．4金融集聚空间溢出的路径与轨迹⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一l52．2金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．162．2．1增长效应：金融集聚对中心城市的经济效应⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162．2．2涓流效应：金融集聚对周边城市的经济效应⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18第3章金融集聚空间溢出效应的测度模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．1金融集聚空间溢出效应的空间计量测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．213．1．1空间相关性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．1．2空间滞后模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223．1．3空间误差模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．2金融集聚对区域经济增长溢出效应的空间测度模型构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯23～ 3．2．1变量选取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．233．2．2样本选取与数据的来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243．2．3空间加权矩阵的设定和测度模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．3空间依赖检验及空间模型估计结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263．3．1空间依赖检验及Moran’I值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．263。3。2金融集聚溢出指标散点图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．3．3空间模型估计与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29第4章金融集聚对区域经济的增长溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3l4．1理论模型的设定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯314．1．1VAR模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4．1．2变量的选取和数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．324．2金融集聚对区域经济增长溢出效应的实证分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一334．2．1华东区域城市的金融集聚溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334．2．2华北区域城市的金融集聚溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯364．2．3华南区域城市的金融集聚溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．2．4西南区域城市的金融集聚溢出效应研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．404．3实证结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．424．4政策建议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．46参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯48致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．52附录A攻读硕士学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53附录B表B132个城市和七大区域金融中心城市⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．54附录B表B21995—2012年32个城市GDP(亿元)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．55附录B表B31995—2012年32个城市金融机构年末存款余额⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57附录B表B41995—2012年32个城市金融机构年末贷款余额⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59 金融集聚窄问溢⋯效J,"ZN度模型及儿J髓用插图索引图1．1本文技术流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图3。1fis2003年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28图3．2加2012年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．28图3．3)qt2003年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28图3．4，；f2012年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．28图3．5fie2003年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．28图3．6fie2012年空间集聚程度⋯⋯⋯⋯．?⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．28图4．1上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的脉冲响应图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯36图4．2北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的脉冲响应图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38图4．3深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的脉冲响应分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯40图4．4成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的脉冲响应图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42VIl 坝Ij学位论文表3．1表3。2表3．3表4．1表4．2表4．3表4．4表4．5表4．6表4．7表4．8表4．9表4．10表4．11表4．12附表索引我国32个金融集聚城市GDPP、fis、fit、fie的Moran’SI指数表⋯⋯26空问相关性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．29空I'nJ滞后面板数据模型估计结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．30上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的单位根检验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯33上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的．johansen检验结果⋯⋯⋯⋯34上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果⋯⋯⋯35北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的单位根检验结果⋯⋯⋯⋯⋯36北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的iohansen检验结果⋯⋯⋯⋯37北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果⋯⋯⋯37深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的单位根检验结果⋯⋯⋯⋯⋯．．38深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的johansen检验结果⋯⋯⋯⋯39深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果⋯⋯⋯39成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的单位根检验结果⋯⋯⋯⋯⋯40成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的johansen检验结果⋯⋯⋯⋯41成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果⋯⋯⋯41 硕l：学位论文1．1研究背景与意义第1章绪论1．1．1研究背景近年来，在经济全球化和信息技术的推动下，国际金融市场迅猛发展，金融资源在区域间的流动不断加快，各国政府更加关注金融业在本国和区域经济中的地位和作用。同时金融机构之间也逐渐采用组织交易和生产活动的协调方式，从最开始的几家大型银行的集聚发展到金融控股公司的设立，进而演变成各种不同种类的金融机构的空间集聚形式和业务外包功能，而这促使了金融产业集群成为现代金融业组织的基本形式之一。随着中国金融市场逐步走向国际舞台，经济发展较快的沿海城市已经出现了金融活动和金融机构的集聚现象。北京金融街是国内首个金融机构的集聚地，截至2012年末，金融街的金融资产总量占全国的60％以上，控制着全国90％以上的的信贷资金和65％以上的保险资金。而上海陆家嘴中心商务区同样聚集了国内外几百家金融企业，一批新兴的金融机构如全国性商业银行业务运营中心、基金管理公司以及保险资产管理公司纷纷落户上海，这使得上海的金融机构呈现出了综合的经营趋势。2012年末，深圳金融业总资产达到5．1l万亿，同比增长18．6％，全市金融机构总数达到278家，其金融机构集聚和辐射效应不断增强。国内近年来也新涌现出一些新的金融开发区，如天津滨海新区的开放为环渤海区域的金融集聚带来了新的机遇。我国经济之所以能长期稳定且飞速的发展主要依靠的是一些经济比较发达的核心区域的带动。如从1978年成为首批改革开放城市的深圳，继而以深圳为核心的珠江三角洲经济发展圈成为了我国经济发展的强力引擎，逐渐发展到以上海为代表的长江三角洲经济发展圈推动了我国经济的大力发展，到如今，环渤海经济发展圈的发展已经成为继珠江三角洲经济发展圈和长江三角洲经济发展圈之后的第三个区域经济增长极。尽管近几年金融业迅猛的发展，但区域金融之问的发展呈现出明显的差异性，沿海经济区域集中了我国五大国有商业银行和12家股份制商业银行的总部，拥有金融机构总数占全国比重的39．5％、金融从业人员占全国会融从业人员比重的44．3％以及金融资产总额占全国金融资产总额的59．5％；而西部地区的金融机构数量、金融从业人员和金融资产分别只占全国总量的27．7％、24．1％8N18．5％。如果仅从国家和总量的视角来研究金融发展问题，那么则忽视了金融运行的区域差异性，由此得出的金融改革和金融发展政策建议与区域经济和金融发展的现实不符甚至背离，这将不利于地方经济和金融的长期建设发展。因 金融集聚空问溢出效应测度模型及其应用此，要实现区域经济协调发展，提高中国经济金融体制改革和宏观政策的有效性与针对性，迫切需要深入对区域经济及产业发展影响的研究。目前，在传统的金融集聚溢出效应的研究中，涉及空间因素的研究较少，且大多数从空间的邻接性出发研究金融集聚对区域经济增长的溢出效应，从而忽视了所研究对象之间在空间地理直线距离和经济发展的差距，进而影响研究的结论和政策的科学性和可靠性。鉴于此，本文本文通过对我国金融集聚空间溢出效应的研究，建立空间滞后模型考证金融集聚能否在其发展的过程中能否引起区域城市之间经济的增长，是否存在一个空间溢出的效应，即区域城市A由于城市之间的地理空间性及其经济发展的差异性，能否引起其周边城市B的金融集聚发展及其经济的增长?如果这种空间溢出效应存在，那么区域城市的金融集聚溢出效应对其周边城市的经济增长的冲击作用有多大?本文希望通过对这些问题的研究，对我国区域城市之间的金融集聚溢出效应现状进行分析。1．1．2研究意义当前学者们对金融集聚的研究往往是以产业集聚或企业集群理论为基础的，并且重点分析金融集群中心形成的动因，所采用的研究方法和结论对后人研究金融集群现象及其特征很有借鉴价值。然而大部分学者基本上是基于一种静态的分析方法将所研究的重点放在金融集群中心的经济发展和形成因素等方面上，缺少对金融集群中心的演化机理的动态研究，进而不能揭示出金融集群的溢出效应特性。金融集聚空间溢出效应不仅包括明显的集聚效应，还包括扩散效应，外溢效应，对经济的增长效应以及对周边地区的经济辐射效应。学者们在不同的学科体系下采用不同的理论体系和方法，研究关于金融集聚现象的问题。各国政府都希望能利用金融集聚的空间溢出效应带动周边区域地区的发展，从而使整个经济朝均衡的、稳定的方向健康持续发展。同时国际金融中心在形成之前都经历了金融资源的整合、集聚，因此，国际金融中心的的经验，包括发展的路径和模式对于中国会融集群的发展有很高的借鉴价值。1．2国内外文献综述随着金融集聚在国际金融市场中扮演着越来越重要的角色，并为区域经济发展提供强劲的支撑力，其独特的集群优势吸引了众多国内外学者的关注，目前的研究成果主要集中在金融集聚内涵、形成机制、集聚效应等方面。1．2．1金融集聚内涵研究由于各个学者分别从不同的角度对金融集聚进行分析，因此国内外学者对金 坝lj学位论文融集聚的内涵并没有达成一致的认同。学者们普遍认为相对于静态的产业集聚而言，金融产业集聚有着更深层次的涵义，是～种动态的变化过程和静态的结果。Vernon(1966)认为产业集聚不仅能吸引需要面对面交流的产业，更能吸引像金融业一样需要对资源的迅速流动有着高要求的产业，而公司或金融机构的集中能够促进为熟悉复杂多变的市场需求而建立起来的客户关系【¨。Kindle(1974)从金融功能的角度给出了金融中心的定义：金融中心除了可以平衡私人企业之问投资储蓄额，将金融资源从资金持有者流向资金需求方，还可以通过一些影响因素影响区域之问的存款转移12J。Porter(1998)认为金融集群不仅仅是金融资源在时间和空间上的有序动态演变的结果，同时也是金融资源在不同区域之间，与当地区域经济环境、地理环境和他产业相互影响、相互协调的结果【31。Gehrig(2000)通过大量数据分析金融证券市场的流动性及其信息敏感程度，认为信息较为敏感的金融交易更可能活跃于金融资源丰富的中心地区【4J。Naresh(2001)指出金融产业总是以企业集群的方式出现并形成金融中心，反过来说，金融中心是金融机构高度集中的产物【5J。香港学者饶余庆(1997)将金融中心定义为：金融中心是银行与其他金融机构高度集中，各类金融市场能够自由生存和发展，并且金融活动与交易较其他地方更为有效率地进行的都市【6J。连建辉、孙焕民(2006)认为金融中心形成的微观基础是基于复合性金融产品生产与交易的中间网络组织。而它所具有的金融资源创新优势、金融风险控制优势以及金融经营高效率的优势，这些优势能为金融中心所在区域经济增长提供强大的金融支持，进而成为现代金融活动的基本组织形式和栖息地【71。滕春强(2006)认为金融产业集群能通过金融资源与地域条件在时间和空问上的协调、组合等一系列的动态变化，从而达到一定规模和集聚程度的中间金融网络组织f8l。梁颖(2006)将金融集聚定义定为金融集聚是指一国的金融监管部门、金融中介机构、金融辅助机构、国内金融企业等具有总部功能的机构在向某一特定区域集聚，并与其他国际性金融机构、跨国公司、国内企业总部之间存在密切的相互联系的特殊产业空间组织【9J。王步芳(2006)的研究认为金融产业集群是指根据金融横向竞争与纵向专业化分工的各种金融企业或金融辅助机构，集中于某一特定城市而形成具有聚集经济性的金融产业机构，金融产业集群的形成一般是通过市场长期竞争发展的结果，而不是通过政府政策等主导形成的[10】。黄解宇，杨再斌(2006)对金融集聚的研究从其动态过程和状态结果两方面入手，金融集聚的动态演变过程是指金融资源与地域条件在时问和空间上的协调、组合等一系列的动态变化，进而在一定地域空间生成金融系统的演变过程。后者则指经过上述过程，进而能达到一定规模程度的金融产品、会融机构、金融制度政策文化在一定地域的时空问有机组合的现象状态⋯j。 金融集聚空间溢出效应测度模型及其应用1．2．2金融集聚机制研究国内外对金融集聚及其影响因素的相关研究仍处于起步阶段，以理论研究为主，辅以大量的金融集聚案例分析。早期的研究基于经济的外在规模性理论研究金融集聚的动因，KindleBerger(1974)通过金融集聚案例分析得出影响金融集聚最重要的一个因素是规模经济，规模经济使得银行和其他金融机构选择一个特定的区位，当更多的金融部门在一个区域内定位，那么这些区域对于其他金融参与者来说更加具有吸引力12】。Arthur(1994)通过一个路径依赖模型来对金融集聚现象进行描述，即在有外部规模经济的产生的条件下，企业如何将自己的战略发展规划制定的比其他企业更具有比较优势¨2|。Arthur经过研究发现如果这种金融业务能符合金融市场的发展，这会使得这项业务对于其他银行来说更加具有吸引力，这些规模收益递增有利于一个区域空间上的“锁定”。Martin(1999)基于金融地理学理论研究金融机构的区位分布特征，最后认为银行在与外汇交易机构和证券交易机构的选址特征上还是存在～定的差异，将距离因素加入到银行贷款监督成本影响的模型中，从实证结果中得知，在不考虑价格竞争的的条件下，而且市场潜力的空间分布具有不均衡性，则会产生银行的集聚II3l。Zhao，SX，Zhang．L，Wang，T(2004)运用金融地理学解释外国金融服务空间上在某一城市的金融集聚，并以中国金融市场为例，文章体现金融地理的重要性，金融活动信息来源的必要性，通过先进的电信网络，对跨国公司地区总部的实际位置和原因进行实际调查，说明尽管以电子信息传输为主要的金融服务继续有空间集聚在特定地点的高度已大大减少摩擦的距离，但金融地理仍是形成金融中心的只要因素f14】。国内学者潘丽英(2002)基于区位理论来选取影响金融机构集聚选址的因素，结果显示区域金融成本的比较优势、金融人才的流动、金融基础设施的完善性以及金融系统的监管等都是影响金融机构选址的重要因素【15】。张凤超(2003)基于金融资源论，认为金融集聚资源在空问地域上的分别会表现出不均衡性或非连续性的特征，而金融资源之所以能引起地域的运动就是由于这种区域之间空间的分布差异性。同时区域金融资源运动的范围往往以金融中心城区为核心点，金融资源首先在此形成金融产业，随着金融业发展越来越具有差异性，各金融中心的金融职能也不再相同，进而形成了一个如同网络链的城市金融发展格局【16】。杨云(2009)从经济地理学基础出发，利用1998年一2007年的面板数据构建多元回归模型，分析新经济地理，经济政策对金融产业集聚形成的影响，并发现经济的开放、现代经济市场的容量、专业化的人爿’等都有利于金融产业集聚的生成【17】。宁钟、杨招辉(2006)采用动态产业集群模型与方法以及经济学原理，对金融服务业集聚形成的原因从金融市场的集中和分散两个角度进行分析。认为尽管市场的进入、寻租行为、政府的干预和信息地区导向等原因会导致命融服务市场中出现分散现象。但集中的支付机4 坝。lj学位论文制中的规模经济、信息溢出以及流动性和外部性使得产业集聚群内形成的供需条件优于分散的产业分布，这些因素会吸引新的投资者进入企业，提高产业的高生产率与创新能力，从而加强产业集群的力度，加速产业内德集群优势【l引。粱颖(2006)认为由于金融产业的特性以及从宏微观层面把握，金融机构逐渐看中“空间临近”的因素，加速了金融产业集聚的形成【1引。蒋三庚(2008)引用美国学者JohnRannets(1956)在“Thecoreofthecity”一书中对城市中心区内各种活动及其相互间的关联集聚经济与集聚的不经济进行分析，提出竞争的关联、补充性的关联、辅助性的关联都是城市服务业集中于中心区发展的动因12⋯。陈云桥(2009)通过对国内外不同学者研究成果的总结得出资本的流动性不仅是金融产业的生命力，也是形成金融产业集聚的核心因素，更是金融的本质12¨。黄解宇(2011)着重从空间经济学的相关视角来分析，认为集聚的空间外在性是金融集聚形成的基础，金融的规模经济，不对称信息与默示信息所要求的金融主体的空间邻近促使了金融集聚的形成，同时金融本身的高流动性也加速了金融集聚的形成{2引。1．2．3金融集聚溢出效应研究国外对金融集聚的空间地理溢出有两种较为著名的理论，一种是以区域金融集聚和扩散的“技术外部性”为理论依据，另一种则是以传统“货币外部性”来解释金融集聚的溢出效应。“技术外部性”主要强调金融技术对区域经济溢出的影响。较为成熟的理论来自克鲁格曼提出的金融地理方法。他指出了金融集聚和扩散的详尽路径并对地理因素的影响做了大量说明，其理论从金融信息产生、传播、发展、应用的不同视角论证了金融集聚和扩散的原因。但在其之前，己有学者对金融地理学做过尝试性的研究。Porteous(1995)Martin(1999)分别以克努格曼提出的金融地理学理论为基础，从各个不同的角度研究了地理位置上的信息流是金融集聚和扩散的必要条件‘231。Audretsch&Feldman(1996)的研究表明，知识技术的外溢效应随着空间距离的扩大而下降，因此集群所带来的知识溢出有利于经验共享和提高技术创新能力，这在一定程度上为研究金融集聚的外溢效应奠定了基础1241。Baldwi(1997)把研究和技术开发作为解释变量引入计量模型，通过实证得出要素的积累能促进金融的集聚。“技术外部性”对技术的特征做出了大量说明，但其对溢出效应的讨论不深，应更多的把关注焦点放在了金融集聚和扩散本身上口引。Oehrig(1998)年对大量国家和地区的金融集聚扩散情况做出了实证研究，他发现金融集聚和扩散是一个矛盾统一的过程，金融中心在集聚金融资源的同时也必然存在向周边进行金融资源的扩散，也就是说扩散和集聚是可以并存的126|。David(1998)分析了十四个国家的金融资本流动的情况，通过建构与微观资产组合相联系的宏观国际经济模型，他得出金融资本流动的决定性因素取决于金融信息的传播和交 金融集聚窄间溢出效应测度模型及其应用易技术的发展【2¨。“货币外部性”理论解释金融集聚和扩散的源泉主要来自于新经济地理学派的“收益递增”理论，他们认为两个联系在一起的核心区域和周边区域有产生集聚和扩散的可能。其主要思想与赫尔希曼的“涓流效应”和“极化效应”相似，只是加入了空间地理上的考虑。Kindleberger(1974)认为金融机构之所以能在金融中心区域产生聚集效应，是由于在金融资源跨地区支付效率和配置效率的提高。并且证明了相对于几个金融中心区域同时进行结算，将全部结算活动都集中在一个金融中心区域会更具有效率，这样原来的n(n一1)条通道会被n．1条交易通道所代替，从而降低成本并能提高结算效率【2引。Hirschman(1999)认为金融区域增长的动力来源于增长点内部的集聚效应，金融增长点通过不断积累而加强自身的发展，但当达到饱和后，该种力量就会作用于其它地区【291。Hirschman所定义的通过“涓流效应”而产生的作用，也等同于缪尔达尔的“扩散效应”。更具体的说，就是金融集聚区域的功能和影响范围有不断扩大的趋势。Naresh和Gary(20011着重分析了金融服务产业集聚的演化机理，若从供应的角度看，集聚会使金融服务企业更容易获得专业化的劳动力和企业之间的技术支持性服务；若从需求的角度看，如果金融服务企业将企业的选址定在比较著名的服务业集群的范围内，则企业的声誉会得到很快的提高，并且可以利用现有的环境金融资源来降低企业与客户之间的信息不对称性，从而有益于维持长期客户关系【30】。Marius&Nicole(2008)在考察欧洲地区劳动力密集所带来的集聚经济时，指出金融服务业较少依赖于临近的大市场，但金融部门集聚则会产生强大且积极的生产效益【311。潘英丽(2003)也指出金融机构空间聚集也可能有负的聚集效应，该种效应带来的不经济主要反映在四个方面，分别是信息成本的增加、时区的差别、昂贵的办公楼租金和市场供给能力过剩导致金融业的过度竞争和平均利润的下降【32】。刘军、黄解宇等(2007)认为金融集聚通过金融集聚效应、金融扩散效应以及金融功能促进实体经济增长，这种金融辐射效应主要通过“涓流效应”和“极化效应”来促进经济增长【331。刘红(2008)基于LS模型研究考证金融集聚是否会对本地区经济产生增长效应和金融集聚是否会对区域周边城市产生金融资源集中的福利效应或者是扩散的涓流效应，并以上海的金融集聚对上海和江苏以及浙江的经济增长的实证研究为佐证，分析是否存在上述现象，实证结果能证明上海金融集聚存在能使经济增长的效应，然而辐射效应却不是很明显13引。李伟军、徐鹏(2009)以长江三角洲经济圈内的16个金融城市为研究对象，分别运用主成分分析法、聚类分析法和空间相关性分析法对金融集聚进行研究，其结果表明长江三角洲经济圈形成以上海为金融中心的放射性金融集聚的空间演进格局，表现出较为明显的“中心一外围”形式，但是长江三角洲经济圈在金融集聚方面并没有明显的空间溢出效应收敛趋势【”】。任英华，徐玲(20l0)研究发现金融集聚现象在截面单元上具有空间自相关性，各省份之6 硕一I：学位论文问具有较强的空间依赖作用和正的空问溢出效应f361。夏冰娴(2011)对长三角的金融集聚及其外溢效用进行研究，运用数据比较得出长三角金融集群区域内上海金融中心的不断发展成熟必然会带来内部金融知识和技术的外溢，并对周边地区存在扩散效应1371。刘婷婷，吴东立(2012)理论上分析了金融集聚对区域经济发展的正负两方面的效应。正效应主要有外部规模经济效应、金融外溢效应、技术进步效应和自我强化效应，负效应则主要表现在金融资源分布不均、金融机构之间恶性竞争、机构之间的内部控制形势严峻三个方面【38】。李林，丁艺(2011)基于我国金融集聚的空间地理特征，运用空间计量分析方法研究金融集聚与区域经济增长的空间效应，通过Moran’I指数确定了我国金融集聚在省市之间存在空间相关性，同时检验了金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应【391。1．2．4相关文献简评通过对上述文献的梳理，学者们大都从不同的学科角度用不同的方法来研究金融产业集聚问题，对金融产业集聚的内涵、产生动因、溢出效应等方面得出了很多有价值的结论，这为进一步研究金融集聚对经济增长之间的作用关系打下了理论的基础。总体而言，相对于制造业集聚的分析研究，金融产业集聚的分析研究还显得比较单薄，还有很大的研究空间。第一，大多数学者在对金融集聚现象的研究分析中，基于理论分析较多，而实证研究较少，并且详细的计量分析结果相对比较缺乏，这样使得根掘实证结果提出的政策建议缺乏有效的针对性。第二，现有的研究直接以金融集聚空间溢出效应作为对象的研究较少，而深入到金融集聚空间溢出作用机制的系统理论分析则更少，并且缺乏详细的数据统计资料和实证计量分析，使得相关研究成果往往缺乏针对性。学者对金融集聚的理论研究分析大部分是基于产业集聚理论为研究的基础，这就使得研究方向更集中于金融资源的集中效应，从而忽视了金融资源具有集中和扩散的双重效应之外，还有对周边区域的辐射效应和涓流效应。同时大部分学者对金融集聚溢出效应的研究对象基本上基于省域为研究对象，对城市之间金融集聚的溢出效应研究较为稀少。1．3研究思路与内容文章拟先对已有关于金融集聚的相关文献从国内外两个方面进行梳理，引导出本文将要研究的内容。对金融集聚空问溢出效应的机制进行理论上的研究，在此基础上得出金融集聚空间溢出的定义。然后用理论分析方法解释金融集聚空间溢出效应，主要应用了经济学中的LS模型对其传导机制进行说明。其次运用空间计量的方法，测度我国32个金融城市之间是否存在金融集聚和空间溢出效应及7 金融集聚空间溢出效应测度模型及1e麻用其空间溢出效应的大小。最后选取我国四个金融集聚发展不同的具体区域城市做实证分析，从城市的角度测度金融集聚对区域经济的增长溢出效应，并且论证若某区域城市的金融集聚程度由于某种原因提高1％，这种变化会对该城市和其他地区的经济增长产生什么影响，这种影响有多大?并对其做出比较和评价，得出相应的政策建议。在研究方法上，本文主要采用了空间计量中的地理加权回归和经济加权回归模型衡量区域之间的溢出效应，然后通过建立VAR模型，利用其脉冲效应函数来对具体城市之f白J的空间溢出效应做出分析和测度。本文的研究内容主要包括以下几个方面：第1章，绪论。本章提出了本文的研究背景及意义，在对国内外的相关研究文献进行回顾的基础上提出本文的研究思路与方法及本文的创新之处。第2章，金融集聚空间溢出效应的基本理论分析。本章在介绍金融集聚内涵的基础上，阐述金融集聚空间溢出效应的理论模型的演化发展，其中涉及到增长极理论、循环累积理论和新经济地理学理论等，最后再对金融集聚对区域经济增长的空间溢出机制和效应吸收进行分析。第3章，金融集聚空间溢出效应的测度模型。本章首先在总结前人研究以及第二章的金融集聚空间溢出效应理论基础上完成了理论假说和变量的选取。其次，应用空问计量方法论证区域城市之间金融集聚空间溢出效应存在与否及其溢出的方向和大小，并通过选取具体的指标进行空间计量测度和分析。第4章，金融集聚对区域城市经济的增长效应理论模型的构建及其实证研究。本章基于我国32个区域金融中心城市，运用城市之间的数据做实证分析，论证我国各区域城市内部的金融集聚空间溢出效应，并且论证若某区域城市的金融集聚程度由于某种原因提高1％，这种变化会对该城市和其他地区的经济增长产生什么影响，这种影响有多大?最后对不同区域之间的具体情况展开评价和比较。最后本章基于前文提出的理论和实证研究结果，并切实结合我国实际情况，提出促进我国金融集聚空I’白J溢出效应的政策建议。其技术路线图见图1．1 硕士学位论文金融集聚空间}；；；i⋯内涵金融集聚对区域经济增长的空间金融集聚对区域经济增溢i{{机制长的空问效应吸收会融集聚空间溢出效应的测度模型I窄问汁量方法l变量选择及空间依赖检验及空，1j模型构建数据来源问模型估计结果1．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．会融集聚对区域城市经济的增长溢出效应研究变量选择及数据来源各区域城市经济增长溢f【{效应的实证分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯≯g-■⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯j结论i三◇：：i一、在大量研究前人研究成果的基础上，本文的主要创新在于：1．基于LS模型解释金融集聚对周边城市经济的增长效应和涓流效应，应用空间计量方法论证区域城市之间金融集聚空问溢出效应存在与否及其测算出溢出的方向和大小，并通过选取具体的指标进行空问计量测度和分析；2．不再局限于城市之I'BJ的邻接性，尝试从城市之I’自J的地理直线距离和经济发展的角度出发，将两者结合起来，并赋予一定的比例，进行加权分析，使得测度结果更为准确。3．分析金融集聚对区域经济的增长溢出效应，在32个区域金融中心城市中选择具有代表性的金融集聚溢出效应的区域城市一华东区域城市、华南区域城市、9 金融集聚空间溢}Jj效应测度模型及其应用华北区域城市和西南区域城市，通过建立VAR模型，利用Granger因果检验和脉冲效应函数验证金融集聚是否能通过本市的金融发展影响其他区域城市的经济增长，论证若某区域城市的金融集聚程度由于某种原因提高1％，这种变化会对该城市和其他地区的经济增长产生什么影响?结果发现上海、北京、深圳和成都对本地经济增长的溢出效应和对周边地区的辐射效应各有不同，并基于各个城市的实证研究结果，提出符合各个城市金融集聚空I'BJ溢出效应发展的政策建议。10 坝lj学位论文第2章金融集聚空间溢出效应相关理论概述金融集聚作为金融业演化和发展过程中的一种特殊经济现象，是生产要素流动和配置的一种必然现象，是在世界范围内均普遍存在的一种现象，因此，对金融集聚的相关理论进行研究至关重要。本章将对金融集聚的内涵、金融空间溢出效应的一般理论进行系统梳理，从而为金融集聚的空间溢出效应研究建立基本的理论框架。2．1金融集聚空间溢出效应形成机制2．1．1金融集聚空间溢出效应的定义金融集聚作为产业集聚的伴随物，尤其在初期阶段，往往随着其他产业的集群化发展而逐渐形成，而金融本身的高流动性加速了金融集聚的进程。产业集聚和金融的特性一起促成了金融集聚的初步形成，快速集聚，稳定发展和扩散阶段。当前阶段国内外学者大都基于不同的视角研究金融集聚的机制、演化过程等，因此在对金融集聚的内涵上，并未达成一致的认同。但是从众多学者们的研究中得出，金融集聚的内涵丰富而深刻，不仅包括了金融机构、金融资源在时间和空间两种角度的有序演化过程，而且是金融资源(金融系统)与当地地理环境及其经济环境问不断融合、影响、促进的一个动态过程或静态结果。前者是把金融集聚视为一个动态的演化过程，即指金融产业集聚能通过金融资源与地域条件在时间和空间上的协调、组合等一系列的动态变化，进而在某一特定区域空间形成具有一定规模和集中度的金融市场机构的有机演化过程。而这个动态过程也可以看作是金融机构选址、金融规模扩大和金融效率空间调整和提高的过程。后者是将金融集聚定义成是一种结果或者状态，即金融高度集聚并形成金融中心，主要是指在一定的区域内，呈现出金融产品、制度、机构、法规之间的有机结合并达到一定规模和集中度的现象，同时金融机构及相关的中介机构集聚会提供全面高效的金融服务。从前面的分析中可以看出，金融产业集聚不仅可以被定义为一个趋向或过程，也可以被定义为一种当前的状念或结果。本文研究的出发点与落脚点是金融集聚的现实发展路径、推进模式及其溢出效应。就此本文提出金融集聚的概念，涵盖上述金融集聚的两个特征，尝试在同一框架下分析动态和静态这两种现象，这对金融资源的空间流动性有着更为清楚的认识。因此本文中的金融集聚就是指通过金融资源与地域条件在时问和空l刨上的协调、组合等一系列的动态变化，进而在某一特定区域空间内形成具有一定规模和集中度的金融市场和金融机构的有机演 余融集聚窄问溢⋯效应测度模型及其应用化过程。溢出是指当某项经济活动在某一个中心区域的发展状况相对于其周边区域的发展水平而言，其发展较为成熟，产生的社会经济效应在这个区域已达到饱和状态，同时此项经济活动工F在向尚未成熟的周边区域传播资源的过程。尽管金融集聚溢出效应在国内外学者中成为一个研究的热点，但是迄今为止，学术界对金融集聚空间溢出尚未做出一个明确的定义，大部分学者将经济活动产生的集聚效应和扩散效应合为一起，将之称为溢出效应，也有部分学者将经济发展产生的外部性称之为溢出效应。而本文认为金融集聚溢出效应更多的是一个地区金融集聚发展的经济活动导致对另一个地区经济增长的正向溢出。文中的空间溢出效应指的是由于区域经济空间的相互作用强度随着空间距离的增大而减小，使得区域在经济发展上的溢出效应也相应地表现出显著的空间特征。这种溢出是金融集聚产生的外部性表现，通过溢出可以测度出某个核心区域的金融集聚对其周边区域经济增长的影响。区域间的金融集聚空间溢出效应主要是通过核心区域和周边区域之间的金融产品流动、资本流动、人才流动和知识溢出等方式加以实现，核心区域和周边区域之间的溢出效应可以是单纯的核心区域向周边区域的简单溢出，也可以是在蕴含集聚效应的情况下同时存在溢出。2．1．2金融集聚空间溢出效应基本理论2．1．2．1增长极理论法国经济学家佩鲁(Perrour)最早提出增长极的概念，他从资源的稀缺性出发，认为经济发展只能在限定条件下优先发展核心区域，再通过核心区域的增长极带动周边区域的发展【4¨。“增长并非同时出现在所有地方，它以不同的强度首先出现于一些增长点或增长极上，然后通过不同的渠道向外扩散”。其后，缪尔达尔(Myrdal)和弗里德曼(Friedman)从区域层面的角度对这一理论进行了拓展和深化，解释了中心一外围结构的形成【241。具体来说则是增长极具有两层含义：一是产业维度的推动型部门，二是空f,J维度上产生集聚的增长中心。增长极理论认为发展本身并不是均匀分布的，并且经济增长本身也不依赖于每一个部门或地区都按照同一速度平衡的增长，它通常集中在一个或数个部门或增长中心，对其他部门和地区产生吸引和辐射作用，即增长极的存在会对周边地区产生两种互斥的作用。首先是扩散效应，即增长极的增长通过产业关联等效应带动周边地区经济的发展。其二是回流效应，即增长极的发展对周边地区产生了消极的影响，如吸引了周边地区的资源和高技能劳动者，削弱了周边地区的创新和竞争能力。 坝_』j学位论义2．1．2．2循环累积因果理论经济学家冈纳·缪尔达尔(GMyrdal)于1944年在其《美国的两难处境：黑人问题和现代民主》中提出的了循环累积因果理论。他认为增长极理论并未说明核心区域与周边区域之间的溢出传播机制142】。因此他提出了区域问的“回流效应”和“扩散效应”，认为这两种效应可以解释区域经济增长的溢出效应。他指出：由于生产要素可以自由流动，社会生产发展的初期核，tl,区域比周边区域有更多的吸引力，大量的生产要素流入核心区，产生了地理上的分化效应。但是，当经济发展到一定程度后，核心区市场被瓜分完毕，各种要素价格上升以及城市化带来的各种诸如交通堵塞、空气污染、缺乏资源等城市病的盛行。这时，由于周边区域的各种生产成本相对较低，经济产业就会竞相从核心区转移到周边区域，从而产生“扩散效应”。到了1958年，赫尔希曼提出了著名的“涓流效应”，深化了区域经济溢出机制的研究。他建立了一个经济发展溢出的模型，他将一个封闭的经济体分为两个部分，一个部分是经济相对发达的“北方”，另一个是经济不发达的“南方”，北方和南方的经济发展程度差别太大，造成了北方对南方影响的两种效应。一种是有利的效应，称为“涓流效应”，另一种是不利的效应，称为“极化效应”。所谓“涓流效应”，是指因为北方对南方的投资和需求会在一定程度上促进南方的经济，另一方面，北方的经济发展对南方的劳动力需求日盛，从而提高了南方的劳动生产率和消费水平，加之北方先进的生产方式、制度、知识、技术、管理水平等向南方逐步流动，在不经意之问促进了南方社会经济的发展。反之，“极化效应”则是指北方大量吸收南方本来就有限的资本和大量劳动力特别是各种技术人才，这会导致经济发展产生的“马太效应”。但是赫尔希曼认为“涓流效应”较“极化效应”影响要大，因此，这种区域间经济的溢出是一种正向的溢出。但是，这种溢出对整个国家来看未必是好事，因为它具备帕累托改进的可能性，所以政府必须进行调控和干预。2．1．2．3新经济地理理论在传统经济理论呈，区域经济地理特征的不同是经济活动空间分布具有差异性形成的主要原因。然而在新古典分析早，比较优势理论则为了产业分布差异的最主要原因。以克鲁格曼(Krugman，1991)为代表的经济学家，将经济活动的空间聚集作为研究主题，借助新贸易理论和新增长理论“收益递增”的核心假定，把空问因素纳入西方主流经济学的分析框架，开始从经济活动的空间集聚角度研究产业集聚想象，建立了描述经济集聚的“中心-夕}、围”模型(Core—PeripheryModel)1431。通过对区域经济空问结构演化的深入研究，新经济地理学派的学者们强调采用规范的模型分析方法，比较重视空间区位、运输成本和国际经济学的关联，提出了用空间经济模型来模拟产业集聚的向，tl,力与离心力两者之问的相互作用。新经济地理研究的主要内容包括两个方面，一是关于经济活动空间集聚的内在机制；二是 金融集聚窄间溢出效应测发模型及l‘艇JI=}j关于区域长期增长与空间集聚的关系。新经济地理理论的主要内容都是从传导机制出发，加入地理因素，论证了空间金融经济产生集聚的可能性，这不仅说明了在发生集聚的同时，也证明了溢出效益的存在。这两种效应的相互作用使得金融活动在动态中达到均衡，是对传统方法的极大拓展。然而新经济地理学仍然有很多问题尚待解决，其中最主要的问题在于新经济地理学的计量方法上：空间计量是以相邻区域社会经济活动的相互影响为考察对象的，但空间计量既不能说明也不能量化不相邻区域的相互影响，而非相邻区域的影响和相邻区域的影响交织在一起时，即便是相邻区域的计量结果也是有偏差的。目前金融集聚现象越来越具有空间的特征，大部分学者研究金融集聚理论是基于产业集聚的外部性理论，分析金融集聚的演化机理，从而形成了一套较为系统的理论框架和研究方法。然而就本文所阐述的三个基本理论，其如何对集聚空间溢出效应产生作用都有各自的优缺点：增长极理论将经济增长对周边城市的溢出效应分为扩散和回流效应，经济的增长本身既会通过关联产业产生资源的扩散，带动周边城市的经济增长，又会削弱周边城市的创新和竞争能力。尽管增长极理论为其后新经济地理学的产生提供了思想启示，但并未就市场是如何运作给出清晰的描述，缺乏微观基础；循环累积理论也将经济增长的溢出效应划分为扩散效应和涓流效应，但缪尔达尔认为增长极理论并未将区域城市之间的溢出传播机制的核心内容阐述清楚，而赫尔希曼在缪尔达尔所研究的基础上进一步建立了经济发展溢出模型，并得出这种区域间的经济溢出是对经济发展具有正向作用的溢出效应，但该模型具有帕累托改进的可能性，因此政府须出面对市场进行指导；新经济地理理论则建立了中心-夕}、围模型，从国际经济学和空间区位角度出发，加入地理因素来阐述产业集聚的溢出效应，但其采用的空间计量方法主要运用于处于相邻的两区域，而对于不具有相邻的区域，其结果会产生误差。2．1．3金融集聚空间溢出的来源对于金融集聚而言，其完全满足传统一般产业的溢出形成机制。金融集聚之所以能产生溢出效应的主要原因有两个：一是由于在金融集聚经济活动的过程中会产生知识和技术的外溢。即在集聚过程中由于各区域间金融集聚发展水平的参差不齐，由此导致发展水平高的金融集聚区对发展水平低的金融集聚区的知识和技术的外溢。这种外溢随着会融人才‘的流动、金融管理制度的相互借鉴和金融机构之间的信息共享等方式实现。同时，金融集聚区域之间也存在相互学习先进知识和技术的必要性，金融企业家们为了在竞争中取得优势地位，必然重视对知识和技术的学习。金融地理学提出由于地理上的相互邻近，使得金融集聚的跨地区溢出成为可能。区域之间的金融知识和技术的溢出，更是扩大了金融集聚向不发达地区扩散的趋势，而不发达地区向发达地区的学习，又进一步推动了区域之问14 顺lj学位论文的金融集聚溢出效应。二是金融市场上的竞争效应。当区域问的金融集聚达到一定程度后，金融核心区域内的金融市场呈现出饱和的状态，金融同业之间有着愈演愈烈的竞争趋势，导致了各种如金融产品价格居高不下和金融从业员工工资成本不断上升的后果。而此时周边区域廉价的劳动力、较低的生产成本以及各种地方政策的优势开始吸引核心区域的金融机构，使得金融集聚机构开始从中心区域向周边区域溢出。从金融集聚经济活动资源的角度来看，金融集聚溢出的实质是金融集聚资源在跨区域流动时在市场配置过程中产生的结果，传统的金融集聚资源包括金融资本、金融人才、金融管理方法和金融创新产品等要素，这些要素始终在金融市场中保持着不I’刚断的流动状态，因此金融集聚资源的流动既会导致产业集聚效应又能产生溢出效应。当金融集聚的经济活动处于初级阶段的时候，金融产业集群的必要性使得金融资源逐步向某个区域集聚，但是当区域的金融集聚发展到一定程度时，具有较低利用水平的金融资源就会被排斥到落后地区。同时由于市场容量的问题，大量的金融资源必然会向周边溢出。即使在同一时间点上，也必然存在集聚和溢出，而这时发展潜力较大、具有比较优势的金融集聚资源会向发达地区集聚，但发展潜力不足、质量较低的金融集聚资源则会向落后的地区溢出。这种溢出导致了金融中心辐射作用的显现，客观上促进了金融核心区的中心地位。综上所述，区域金融集聚的快速发展必然会产生对其周边区域的溢出效应。这种溢出效应一般通过以下几个方面来实现：资产的流动、人才的转移、政策导向的产业转移以及知识、技术和创新成果的传递，而这种外溢又能够加速以上几个方面的进一步发展。2．1．4金融集聚空间溢出的路径与轨迹金融集聚区域向周边区域的溢出一般有三种路径方式：近邻溢出、等级溢出和跳跃溢出。所谓近邻溢出是指某项社会经济活动从核心的发达区域向与其相邻的周边不发达区域溢出，这种溢出的形式在时间上是连续不断的，其实质是原有金融集聚发展在地理上的扩张，但在空间上具备距离上的衰减性。而等级溢出是指某项社会经济活动从核心的发达区域向与其距离较远的周边不发达区域的溢出，这种溢出在时间上未必是连续的，但在空间上则按照区域之间的规模等级特征依次溢出。跳跃溢出是指某项社会经济活动引起的空间流动和散播的目的地是随机的，没有较为确定的规则，一般是由于新区域的丁f=发或者是某些偶发因素引起的。虽然这三种溢出的具体形式和特点不同，但是在实际的社会经济活动产生的溢出过程中，三种溢出却往往是相互交织在一起的。 金融集聚空问溢⋯效应测度模型及其应用2．2金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应2．2．1增长效应：金融集聚对中心城市的经济效应在空间经济学理论研究中很多模型是以产业集群和资本流动的经济效应为基础的。Baldwin和Martin(2001)经过大量的实证研究提出把资本的溢出效应引入到LS模型中，该模型假设的条件是资本溢出能创造出新的资本，但是这种资本溢出的创造作用存在较大空间差异性犯川。该模型不仅研究了溢出效应对内生经济增长率对经济活动空间布局的影响，还认为影响经济增长内生因素是由于资本在区域之间能自由地流动。这样的研究结果能对本文中金融集聚空间溢出效应的测度研究有着很大的借鉴意义。本节将运用LS模型对金融集聚空间溢出的增长效应是否存在及其具体内容展开分析。LS模型同时也被称为“本地溢出”模型，该模型认为空间距离会制约知识的溢出传播。即若空间距离远，则知识溢出效应就越小；若空间距离越近，则知识溢出效应就越大，因此知识溢出具有一定的本地化的特性。该模型假设一国内只分为南部区域和北部区域，产业部门只分为农业部门和工业部门，而生要素分为劳动和资本两种要素。农业部门将市场视为完全竞争市场并且具有规模报酬不变的特征，而且只能使用相同的单位劳动力生产单位同质的产品，这样单位劳动力就只生产单位农产品，同时农产品在区际和区内交易都无需受成本因素的影响；工业部门基于斯蒂格利茨提出的垄断性竞争和规模收益递增规律，而且资本只以固定成本的形式存在，这样只须使用一个单位资本的成本就能生产出具有差异化的工业产品。假设上述每个区域的劳动力在区域内不能任意流动，且其要素禀赋占全国总劳动力的50％，同时南部区域和北部区域的劳动力禀赋是保持长期不变的。两区域的资本需通过资本创造部门来创造，需考虑折1日因素(艿)的存在。每个时期资本品的万部分被折旧，同时资本不能在南北区域任意的流动。那么～个区域的资本区位能决定其研发的成本，若涉及到空间因素，则其空间因素会影响不同空间资本形成的成本。那么对于公共知识而言，用旯反映公共知识资本在空间传播的难易程度，若五越大，则知识资本的传播就越容易，而外地的知识资本传播到本地时知识资本溢出的衰减程度就越少，这样新资本形成的成本就会越小。模型一开始假设金融资源对称的分布在南部和北部两个区域，因此在长期内，南北两区域通过资本的生产与折旧，会导致区域资本存量和相对资本份额在变化。而资本在这时会创造新的均衡条件，即南北两个区域的资本存量通过不断增加或者减少，直到每个单位的资本回报率刚好等于所创造出来的新资本的成本，这会使经济系统达到长期的均衡。LS模型在长期均衡的条件下会呈现两种均衡的状态：第一是南北两区域内部的均衡，即若金融资源没有在南北两区域问自由的流动，则金融资源会对称的分布在南北两区域，同时南北两区域的资本增长率就会相同： 坝lj学位论文第二是核心．边缘区域结构的均衡，即若金融资源能在南北区域之间实现充分的流动，同时金融资源又全部集中在一个区域内，那么该区域则是唯一能创造出新的资本的核心区域，而金融资源没有得到集中的另一个区域则为边缘区域。接下来将详细地比较这两种均衡的状态：(1)．对称均衡下的经济增长此时，S，=1／2，根据LS模型的推导，有如下关系式：世界总支出(总收入)∥：竺堡I1SKr一1--SK1㈦。，1—6Lz·lJ：一1防一幽l1一b1+五由于南北两区域长期处于对称均衡状态，所以单位资本值v—』：}一，P+D+2SL=SK=SF=1／2，B=B+=1，％=1，因此：V万g2一F2—(p+5+—g)wLaLrcK∥ABbE∥Ab(1+A)E”P+万+g2(1+P+5+91(2．2)把E”导入，则q：垒!!±墨!一I∥一幽I：1(2．3)2—2—(1_=了i页ji_而IL一—-i百I一1、‘‘J7—6)(p+万+g)L1+五j从上式，可解出对称均衡下的长期增长率，把E”带入表达式，则可以得出长期总支出：g。Ⅲ：鱼鱼姜二尘LW一(1-b)p．万(2．4)Ew：∥+-兰生(2．5)(2)．核心．边缘均衡结构下的经济增长SK=1，公=1，A=1．B=1．q+≤1，根据LS模型公式可以得出核心在北部时的E”：∥一r‘一k+巧)“1．b日：!里兰：丝：垒!墨!!：二星二鱼2：1(2．6)，7=一=一=I＼厶．／。P+6+g(1—6)(p+5+g)所以：g。。=bU一0一b)p一万(2．7’由以上的公式推导可以得出：若所有资本都集中在一个北部，且存在长期的均衡增长率，那么知识资本的溢出效应也会全部集中在该区域，知识资本在传播17 金融集聚空间溢⋯效应测度模型及其应用中没有随着距离的长短得到衰减，而此时五为无关的参数。比较上述的内部均衡和核心．边缘扩散两种情况的增长率：g嘎。．：坐型一≥o(2．8)cp‘g』lⅧ2—2—二—2L2ULz·6，上述两式相减的值大于0，表明金融资源若集中在资源核心区，那么核，11,区的资源会使经济增长实现比集聚前更高的增长率，也就是说金融集聚对核心区域的经济产生了增长效应。2．2．2涓流效应：金融集聚对周边城市的经济效应罗斯·莱文(RossLevine)认为金融产业的集聚效应产生了金融核心区域和非核心区域的划分，当金融核心区的金融资源达到饱和程度后，则当地的金融市场份额将会被己有的金融集聚区域瓜分殆尽，而金融机构为了实现利润的最大化，就有可能向金融集聚区周边地区溢出，从而产生‘‘涓流效应’’【441。所谓“涓流效应’，是指所有处于金融集聚水平较低的区域，都会随着金融集聚中心地区的基础设施的改善等情况，从中心地区获得资本、人才等，从而促进本地区的金融发展，逐步赶上金融集聚中心城市。金融集聚的溢出机制可以用内生增长理论的AK模型加以说明，分析金融资源扩散到周边地区后产生的涓流效应。AK模型假设一个没有政府的封闭经济市场，整个社会只生产一种产品，它可被用于消费或者投资，当这个产品被用于投资时，每期以一定的比率万折旧，同时这个经济体的人口规模不变，因此，可以推导出产量和资本存量的线性关系如下：r=AK，(2．9)其中，】，为该地区GDP；A为资本的边际生产率；K为资本存量。如果该经济体仅生产一种产品且用于投资，同时每期都会进行资本的折旧，折旧率为万，则该期的投资额为，．，。=K，+l一(1—8)X，≥K『+1-K，=，，一dK，(2．10)，为投资；S为储蓄总量；S表示储蓄率，由S和】，的比例算出；g表示经济增长率。当经济呈现均衡状态时，总储蓄会与总投资相等，但储蓄在向投资转化的实际过程中，各种原因导致了其中的总储蓄额的耗费，假设储蓄一投资的转化比例为0，则当经济达到均衡时：，。=舔，(2．11)根据式(2．9)和(2．11)，可推出关于经济的产出增量和产出增长率△r+l=r+l—r=AK『+l—AK，=A(1，一dK，)=AI,-秽(2．12)g川=半=华=等机嘶万㈦⋯18 坝fj学位论文上述式中的g，+．的表达式反映了在经济增长过程中，经济产出增长率会受到边际资本生产率(A)、储蓄率(S)和储蓄向投资转化率(秒)的影响。基于此本文认为金融资源流入对周边地区的经济效应可归结为以下几点：(1)资本的积累效应随着金融资源在集聚区的不断累积，核心区域不断的扩张和补充，使得有限的空间会把在市场竞争中富余的资源向周边区域转移。在这个金融资源的扩散过程中，金融集聚促使了资本累积并向投资转化，从而降低融资成本，为本地区的金融机构提供了融资便利，满足了他们的资金需求。同时金融资源向核心区域周边溢出时必然导致金融机构数量的增加，这意味着金融交易的市场更为广阔，、因此金融信息也能在整体范围内实现充分的资源共享，从而节约金融主体的交易成本，提高储蓄主体的储蓄倾向，而集聚中心依据其信息获取能量和风险管理功能，通过技术、资金和产品等突进对边缘地区的扩散，使得资本在市场机制下向周边地区输出。金融集聚区域的扩大，使得金融产业可以获得规模效应，金融主体承担和处理流动性风险的能力也相应的提高，而这进一步降低了交易成本，又反过来促进了各类交易主体进行金融交易，使得储蓄额更为充足。(2)知识和技术溢出效应金融集聚的资源从核心区域流入周边地区时，必然夹带着金融知识、技术和各种先进生产经营机制的一同溢出。一般而占，金融集聚区域的发展核心地区往往就是区域知识中心和技术中心，汇集了大量的研发机构和具有创新能力的企业，蕴涵着丰富的知识库和各种创新资源。随着社会分工的深入和区域一体化进程的加快，核心区域的资源溢出极大的促进整个区域内技术进步和信息流动速度的加快，边缘区域的企业能迅速的接受新的科学技术，间接推进了边缘区域的技术创新和知识应用，使得产品的性能进一步提升。同时，金融集聚区拥有大量高素质的金融人才和高质量的技术信息，员工之间通过私人交流等非正式的渠道来实现有效的信息交流，促使区域内企业新技术的发明。而新技术的传导还会对流入地的企业在技术创新、技术选择以及生产决策上产生一个正的积累效应，从而促进流入地企业劳动生产率的提高，带动当地的经济增长。(3)储蓄投资转化效应随着金融资源从核心区域向其周围地区流动时，集聚水平较低地区的金融资源数量和质量也逐渐在竞争中增加或者提升。在这些地区，金融机构利用其金融专业技术，获取有利的金融投资信息，节约个人搜索信息的成本。也可以引入大量战略合作者，并采取多样化的投资手段降低和规避各种信用和市场风险，使得资本不断地向高风险、高收益的领域汇集。会融体系通过多样化投资工具的运用有效规避了各种金融风险，优化生产企业的公司治理机构，减少不必要的开支和生产流程的同时，鼓励企业向高风险又有高回报率的领域投资，加强资本的使用19 金融集聚空间溢}}{效应测度模型及其应用效率，从而促进了全社会的资产投资效率的提高。(4)金融制度溢出效应当金融空间集聚从核心区域向周边区域溢出时，在周边区域带来资本、技术、信息的同时，必然会带来金融集聚中心的相对先进的金融制度，金融集聚水平较低地区对制度的学习甚至原本照抄，都将在一定程度上导致周边地区的金融制度得到质的飞跃。这些制度包括：金融集聚区域的形成、运营、监督、激励制度，以及金融机构和其他行业以及政府的长期制度安排，这些制度的实施将促进边缘地区金融产业生产率的提高，并加速其经济的发展。但是也要注意到，金融制度的传播对处不同发展阶段的地区效果不尽相同，当边缘地区金融发展落后时，金融制度的溢出效应大，而这能促使落后地区快速赶超发达地区，但当落后地区金融发展逐渐成熟后，其效果则不一定显著，甚至还会阻碍经济金融的发展。20 坝l：学位论文第3章金融集聚空间溢出效应的测度模型3．1金融集聚空间溢出效应的空间计量测度在空间计量方法中，假定两个区域之间在地理上存在邻接性，经济的发展也存在一定的相互影响，那么其中一个区域的某项指标的变化发展，可能会对另一个区域的经济存在空间上的自相关。而自相关通常表现为两种形式：一种是空间误差模型，另一种是空间滞后模型。空间自相关的测度可以用于考察两个区域之问某项指标的溢出程度。但是在测度两个区域的空间自相关之前，需要证明两个区域存在空间上的依赖性，否则空I'nJ上的自相关就无从谈起。一般而言，测度区域之间依赖程度的指标是Moran’I散点图。本文即遵循这个思路，先通过测度我国金融集聚溢出指标的Moran’I散点图，观察我国金融集聚在区域城市之间的集聚度，然后再运用模型估计区域城市之间的自相关性，进而测度出金融集聚的溢出效应。3．1．1空间相关性检验学者在研究经济聚集问题空间相关性时，一般以空问依赖或空间相关理论为基础。空间经济学理论认为若所选取的数据具有与地理位置相关的空间性，那么所研究的对象则具有空间自相关的特性，即一个区域内的一种经济活动与其邻近的区域经济活动将会有密切的关系。在空间统计学中，有两种方法能分析经济活动是否具有全局空间相关性，一个是Moran’I指数，另一个是G统计量。Moran’I指数和G统计量计算方法相似，两者之间存在负相关关系，其中Moran’I更为常用，其反映的是具有空间邻接性的区域单元属性之间的相关程度145|。其计算公式为：Moran7I=以芝芝％G，一ik，一i)i=1J=l”"s2∑∑W。i=lJ=I(3．1)上式中Xi是观测值，S2=寺∑b，一；)2，一X=去∑一厶』，l，_IMoran·，的取值在．1至1之问，如果Moran’，<0表示空问具有负相关，即地理空问分布中不同的属性值趋向于聚集在一个区域；Moran’，=0表示不相关；Moran'J『>O表示『F相关，即地理空间分布具有相同的属性值趋向于聚集在一个区域内。对于Moran’，指数可以用标准化统计量Z来检验n个区域之问是否存在空间自相关，那么Z的计算公式为： z：型(3．2)4VAR(I)式(3．12)中，E(，)：_二七，VAR(1)：1"12w。．胛w：+3w。)，【w。G2．1)】．E2(，)其中，w。：窆窆w，，w。：i乙g／乙n∽．Ⅳ+w，J，w，：窆(w，+w，)2，Wi和w，分别为空间权重矩阵的第f行和第，列数值之和。若z值为正且具有显著性时，表明存在『F的空间自相关关系，即具有相似特征的观测值趋于空间聚集：当Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，即相似特征的观测值趋于分散分布：当Z值为零时则表明观测值不存在空间相关性。由于所选取的经济指标具有空间相关性和空间差异性，则在分析经济指标之间的空间作用关系时，空问性的因素在传统的回归模型中容易被忽略，由此得出的结果可能会导致OLS回归的偏差和不一致性，因此需要将空间性因素纳入模型中，则需建立空间面板数据计量分析模型。本文的研究对象为2003．2012年32个金融城市的面板数据，通过建立空间计量模型，分析金融集聚空间溢出增长效应。3．1．2空间滞后模型空间滞后模型(SLM)适用于研究区域城市对整个系统相邻城市的经济行为所产生效应的情况。其表达式为：Y=p嘶，+爿秒+占(3．3)其中，y为因变量，即为本文实证研究中的城市经济增长指标GDPP；P为空间自回归系数，反映的是样本观测值在空间依赖特征中的作用，即相邻区域的观测值彬对本地区观察值Y的影响程度和方向，可以揭示因变量在一定城市是否存在溢出效应。∥是11×／7阶的空间权重矩阵，也就是／7个地区之间相互关系结构的一个矩阵，彬为空间滞后因变量，为内生变量，反映了空间距离对区域城市的行为作用，而区域城市行为受到居民可支配收入水平的影响；Ⅳ为／7Xk的外生解释变量矩阵，在文章具体研究中指金融集聚溢出规模ns、金融集聚溢出结构nt等因素；参数／3反映自变量J对因变量Y的影响；F为随机误差项向量。空间滞后模型可用以解释金融集聚溢出促进经济增长效应的空间特征【461。3．1．3空间误差模型空间误差模型(SEM)适用于区域问因所处的相对位置不同而存在差异性，而区域之问的相互关系依靠模型中的误差项来体现。其具体形式为：J，2即+s(3．4)￡=2We’u式(3．4)中，s为随机误差项向量，五为／qx1的截面因变量向量的空问误差 烦Ij学位论文系数，主要衡量的是指标GD尸尸统计值的空问依赖性，即相邻城市的GDP尸对本市GDPP的影响方向和程度大小；∥为正态分布的随机误差向量。空间误差模型认为空间依赖作用存在于扰动误差项之中，而这正度量了邻近地区金融集聚溢出规模、金融集聚溢出结构和金融集聚溢出效率等变量关于经济增长水平GDPP向量的误差冲击对本区域GDPP统计值的影响程度。针对研究的目的及内容，可以具体设定用于空间滞后和空间误差模型检验的空间权重矩阵W，目前大部分学者对空间权重W的选定，只考虑单独的地理邻接性空间权重矩阵或者具有经济差距的“经济”空『白J权重矩阵。而在建立空问面板数据计量模型时，就关于选用空问滞后模型还是空间误差模型会更加符合所研究的内容，Anselin(2004)提出了的判别准则是：如果在空间依赖性的检验结果中显示，Lmlag在统计上比Lmerr显著，且R．Lmlag具有显著性而R．Lmerr不具有显著性，那么选用空问滞后模型比空间误差模型更符合客观实际；反之则可以断定空I'白J误差模型是恰当的模型【4。¨。常用的检验准则除了拟合优度R2检验以外，还有似然比率(LikelihoodRatio)，赤池信息准贝JJ(Akaikeinformationcriterion，AIC)，自然对数似然函数值(Loglikelihood)矛N施瓦茨准则(Schwartzcriterion，sc)。它们的对数似然值越大，AIC和SC值越小，则实证拟合效果越好。同时这些指标也用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM，其中似然值的自然对数最大的模型最好。3．2金融集聚对区域经济增长溢出效应的空间测度模型构建3．2．1变量选取(1)金融集聚溢出规模指标这一指标是研究金融集聚发展情况较为常用的指标，反映了一个区域金融集聚的规模。假设一个区域金融集聚的发展和其提供的广义货币之间存在J下比例的关系，通过规模指标则可以测度区域内．金融集聚的发展程度，从而了解一个区域通过金融集聚资本流通的广义货币供应量与经济产出的比例关系，得出金融集聚溢出规模的大小。因此本文将其定义为M，／GDP。由于本文研究的对象是我国7大区域城市之间的金融集聚空间溢出，无法得到全部城市的M，值，因此本文采用刘明志在2001年采用的方法【481，在金融机构年末贷款余额能够反映现实中流通的M，的条件下，即可用各区域城市的金融机构年末贷款余额代替M：数值。本文首先假定这个条件成立，故选取每年术金融机构贷款余额，用加表示。(21金融集聚溢出结构指标金融集聚溢出结构指标反映的是一个城市金融集聚的发展和区域总体金融发展的关系。这一指标可以衡量一个区域内城市之问的金融集聚发展是否均衡，结23 金融集聚空问溢出效应测度模型及其应用构是否合理，通过其变化还可以反映各城市之间金融集聚的相对排名变化。因此，这个指标更符合地理上的自相关研究，因此文章将其定义为城市年末贷款余额占区域年末贷款余额的比重，用加表示。(3)金融集聚溢出效率指标该指标反应的是金融集聚区域金融机构得到存款以后将其转化为贷款的能力，其实质是衡量金融集聚区域运行的效率。在某种程度上，同时也是测度金融集聚溢出能力的重要指标，因此文章用金融机构年末存款余额与金融机构年术贷款余额相比来表示金融集聚溢出效率指标，用fie表示。(4)金融集聚溢出资本发展指标金融集聚溢出资本发展指标以区域城市金融业固定资产投资额占全国会融业固定资产投资额比重衡量。这一指标反应的是金融集聚区域资本的运用能力及其对当地经济发展的贡献率，用K表示。(5)金融集聚溢出劳动力发展指标金融集聚溢出劳动力发展指标以区域城市金融业从业人员数占全国金融业从业人员数的比重衡量。该指标体现的是金融集聚区域劳动力对当地经济总体发展的一个重要因素，用￡表示。(6)GDPP用GDP反映一个区域的经济总量，可以反应各地区的实际经济增长状况，将其作为衡量模型的被解释变量。由于衡量金融集聚溢出的指标都是以相对数的比值形式存在，而GDP是绝对数形式并且数据偏大，为了便于建模和分析，选用以2003年不变价格衡量的实际GDP来反映各地区实际的经济增长状况，用GDPP表示。3．2．2样本选取与数据的来源从金融集聚发展史来看，金融产业通常选择城市作为空间集聚区域，即形成金融中心，因此本文从城市的角度进行金融集聚的空间溢出效应研究，这样使得研究的结果更具有现实意义。本文参照深圳综合开发研究院((2011年会融中心竞争力评价》的29个城市为基础，再结合近年来我国部分区域性金融中心城市的发展，选取32个城市作为样本，这些城市分别作为全国性金融中心以及分布在7大金融区域城市，包括东北区域、华北区域、‘华东区域、华中区域、华南区域、西南区域以及西北区域，如附表l所示。考虑金融集聚具有动态性，集聚的状态随时间变化而变化，因此选择面板数据，即32个城市2003—2012年的样本数据，对城市金融集聚水平进行深入分析。本文的原始数据主要来源于2003．2012年《中国城市统计年鉴》和《中国统计年鉴》，部分指标的原始数据来源于2003．2012年各样本城市的经济统计公报。由于24 坝Jj学位论文各项指标的数据具有不同质特性，进行空间计量研究时，首先需要进行无量纲化处理。本文选取运用比较广泛的正态标准化法方法对原始数据进行无量纲化处理。3．2．3空间加权矩阵的设定和测度模型的构建如何设定空间加权矩阵是进行空问计量回归模型最重要的考虑因素，正确的设定能够较为准确的衡量空间溢出效应，记w。为空间加权矩阵W中f城市和，城市之间的空间距离。从已有的运用空间计量经济学研究产业集聚溢出效应的文献中，大部分学者常用的设定方法就是将W，，定义为i城市和，城市的地理邻接性。还有些学者则将W，，设定为f城市和，城市之间的城市直线距离。考虑到本文研究的是区域之间的金融集聚空间溢出效应，区域之间城市之间的邻接性不强，因此将W。设定为f城市和．，城市之间的城市直线距离，采用城市之间的空间经纬度来衡量。同时考虑到实际情况，不同区域城市之间的金融集聚空间溢出效应的发挥并不仅仅取决于地理的空间距离和城市之间的邻接性，也受当地经济发展水平的影响【491。因此本文认为比较简单的地理空间距离，经济发展水平距离更能将空间权重设定的更为合理甚至将金融集聚空间溢出效应发挥到极致。将地理空间距离加权矩阵记为W．，其中第f行第．，列元素为WⅢ；，(即为f地区与／地区之间的空间距离)，WⅢ=1／s，，，，其中S，，表示f地区与，地区的城市之间的直线距离。把经济地理距离加权矩阵记为W，，其中第f行第／列元素为W：俨如果简单的将W，。理解为两个地区之间的经济总产出，那么空间加权矩阵W：与模型的被解释变量金融集聚溢出规模指标存在相关性，而这会影响到空间计量模型估计的精度。那么本文则将地区人均收入的差距来表示经济距离，这样做的好处是人均收入本身比人均GDP更能够说明经济发展的差距。因此w2，，=1／llncome，一IncDmP『|，其中Income，和IncomeJ分别表示f地区和歹地区的2003．2012年人均可支配收入。M幡口w，均为斜对角元素为零的对称矩阵，且进行了行和为1的正规化处理。这样，我们就得到了本文的空问加权矩阵。W：W=(1一口h嵋+a驯2(3．5)参数口的取值范围是0≤口≤1，而口的大小决定了在空问加权矩阵中，经济距离因素和地理空间距离因素的比重大小。口愈接近0，表明地理空间距离因素对金融集聚空间溢出效应的影响越大，口愈接近1，则表明经济距离因素的影响越大【50】。由此，可将本文的空1'8J溢出效应测度模型设定如下：空间滞后模型：lnGDPP=OIjr8I雾Sj广81孓l七8、垂e七0、K七8sL七／：M,InGDPP七芎03．6、)空间误差模型：lnGDPP=oc+pL扣s七p!扣t七p3尽e+p4K+p5L+21nw+芎03．7、) 会融集聚空间溢“I效应测度模型及其应用式(3．6)和(3．7)中，GDPP表示实际的经济总产出，‘／括表示金融集聚溢出效应规模指标，加表示金融集聚溢出结构指标，∥P表示金融集聚溢出效率指标，K表示金融资本，三表示金融业劳动力，W为空间加权权重。3．3空间依赖检验及空间模型估计结果3．3．1空间依赖检验及Moran’l值在进行空间自相关性检验之前，首先观察主要变量的空间四分位图。由国内生产总值2003年和2012年的空间四分位图，可以看出2003年国内生产总值较高的地区集中在华中的北京、华东的上海、华南的广东和西南区域的重庆城市。而2012年随着各个城市经济的发展，国内生产总值较高的除了以上三个之外还有西北的乌鲁木齐和华东的杭州。从万f图中可以看到，我国金融集聚溢出结构从2003年到2012年的变化不大，jot高的城市大部分集中在华东区域的城市和华北区域的城市，但2003年相对于’2012年的变化在于：各区域城市的．声，水平差距在逐步缩小，但东北地区的金融中’心城市却显示出了相反的特征，从2000年的第二方阵降到2009年的第四方阵。加图则显示了从2003年到2012年．肛高的城市正从华东向华中转移，这说明了随着我国区域城市的逐渐发展和内地城市大力发展金融的力度，使得我国金融集聚发展水平在逐步向均衡发展靠拢。表3．1我国32个金融集聚城市GDPP、fis、fit、fie的Moran’SI指数表沣：表中t¨，+{，+分别代表统计计量愉验结采的硅著性水，r为0．01，0．05，0．1利用2003．2012年我国32个区域金融中心城市的经济增长、金融集聚溢出规模指标、金融集聚溢出结构指标、金融集聚溢出效益指标的相关指标计算Moran’SI 硕士学位论文指数值，并且在权重的选取上，选择上述空间加权矩阵的选取，结果见3．1．其中GDPP、．加、．加、．加分别代表各地区的经济增长、金融集聚溢出规模、金融集聚溢出结构、金融集聚溢出水平。就总体而言，从2003．2012年，区域金融集聚空间溢出的四个指标在1％的水平下显著，它们之间存在正的自相关，金融集聚的发展在经济上是有相互影响的，而且还显示出一定的正相关性，这说明我国金融集聚的发展在区域金融城市之间存在溢出效应。3．3．2金融集聚溢出指标散点图为进一步分析区域城市的金融空间集聚的特征，本文给出了2003年和2012年三个金融集聚溢出指标的局域Moran指数散点图(见图3．6．图3．12)．图3．6．3．12展示了空间滞后Wns、Wfit、Wfie作为纵轴和加、，；f、加作为横轴的分布情况。其中，W矗s、Wnt、Wfie表示邻近值的加权平均值。根据散点图的原理，即通过把代表不同区域经济活动的点划分在四个象限来测度地理上的自相关。图的第一象限的点表示高集聚增长韵城市被高集聚的其他城市所包围，表示了正的空间自相关关系的城市集群，即这些城市存在经济活动的集聚现象；第二象限的点表示低集聚增长的城市被高集聚增长的其他城市所包围，代表负的空间自相关关系的城市集群，即这些城市不存在经济活动的集聚现象；第三象限的点表示低集聚增长的城市被低集聚增长的其他城市所包围，表示了正的空间自相关关系的城市集群；第四象限的点表示高集聚增长的城市被低集聚增长的其他城市所包围，表示了负的空间自相关关系的城市集群。因此第一、三象限的点，表示正的空间自相关关系揭示了区域城市的集聚和相似性，而二、四象限的点，表示负的空间自相关关系则揭示了区域城市的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限，那么表明地区之间不存在空间自相关性p¨。+～一一一一／一一一／一一、疆S：003图3．1加2003年空间集聚程度27}l～：f11：图3．2加2012年空间集聚程度 金融集聚窄问溢“；效应测度模型及其应用图3．3fit2003年空间集聚程度j■?拨；：∞：：：：：：一—¨“一■⋯。——”一|-F疆：馥8j图3．5fie2003年空间集聚程度；=f，．—√一一图3．4∥f2012年空间集聚程度§2辩技l：#：：ij§●，。—一∥--一。／一￥滋：0l：图3．6fie2012年空间集聚程度从上述6个图可以得出，区域城市的金融集聚溢出在地理上表现出一定的空间相关性，不管在．加、．历或．加图中，大部分的Moran’SI散点都集聚在第一、三象限，这说明区域城市之间的金融集聚存在空间效应。具体来说，以加为例：首先，2003年的散点图表示区域金融中，tl,32个城市有9个位于第一象限(HH)，16个位于第三象限(低一低区域)，两者之和共占全部区域城市的78．12％，说明我国金融集聚溢出效应在大部分城市是存在的。其次，分区域而言，不管是2003年图还是2012年图，第一象限中集聚程度最大的点都集中在一线金融发展城市，尤以上海、广州最为突出，华北区域的金融集聚扩散效应在北京和天津两大城市表现的相当突出，基本形成了以京津为核心向周边城市辐射的金融集聚区域。其原因，则是北京作为我国各大金融机构的首选总部所在地，集聚了全国优秀的金融资源。相对而言，广州的辐射力度较小，其原因在于广州作为南部国际金融中心，其在间接融资市场的作用上远远低于深圳。西南区域城市和华中区域城市大部分集中在第三象限，这与西部金融发展整体水平较低有直接联系，而成都和重庆在六个图中基本上位于二三象限交界处，这表明成都和重庆作为西部金融中心，其金融集聚的空问扩散作用并不如华东区域城市那么明显。第三，通过比较2003年的∥f图和2012年的．加图，可以看出我国金融集聚的空间扩散程度在增强，尤其是2011年的金融集聚程度，达到O．4142，究其原因可能在这一年中，各区域城市都大力发展金融经济，使得各区域城市的金融存贷款余额出现大幅度的增长。纵观2003年和2012年的．加图，可以看出区域金融城市的金融集聚空间扩散程度 坝lj学位论文在逐年增强，金融发展程度本身就比较高的区域，如北京，但某些金融发展水平居中的区域城市，特别是华中区域城市，其集聚扩散能力反而在减弱，这表明，我国金融集聚的发展尚处于初级阶段，金融集聚中心城市分布不合理，金融资源呈现出一定程度的条块分割。综上所述，我国金融集聚的发展呈现出一定的空间依赖特征，总体上存在空间的溢出效应，因此模型的估计应当考虑空间特征。3．3．3空间模型估计与分析为了减少异方差性，进行空间模型估计的数据均取自然对数。对空间计量模型进行空间相关性检验，检验结果如表3．2所示。由表可知各参数的统计检验值均大于相应的临界值，且Lmsar的检验值大于Lmerror的检验值。因而，空间滞后面板数据模型和空间误差模型均适合本文实证研究，但空间滞后面板数据相对空问误差面板数据更好一些【5引。表3．2空间相关性检验经过极大似然法，得到空间滞后面板数据模型的估计结果(表3．3)。由表3．2和表3．3可知，方程估计的对数似然函数值log．1ikelihood都比较大，模型调整后的拟合优度corr—squared的值相对有所降低，但最低的也接近了0．8，且考虑了空间维度差异性模型的corr—squared值明显大于没有考虑空间维度差异性的模型，空间固定效应和时空的空间面板模型下的corr．squared值均在0．9以上，这充分说明了考虑空间相关性的空间面板模型的拟合效果要优于没有考虑空间相关性的模犁。同时标志着空间依赖关系的空l’白：J自回归系数和误差空问相关系数，即W车dep．var．和spat．aut的系数估计值在四种情况下都通过了l％的显著性水平检验，这说明我国区域金融城市的经济金融活动在面板上具有空问相关性，相邻金融城市之间形成了较强的空间依赖作用和正的空问溢出效应。另外，从各解释变量在不同的固定效应模型下的估计结果来看，尽管同～变量的系数估计值在不同效应模型中的大小与方向略有变化，但分析结果表明所有解释变量与理论预期基本一致，实证模型较好地揭示了变量在时间、空fHJ和时空维度对区域城市的经济增长作用机制。29 金融集聚空问溢{ij效应测度模型及其应用注：}、¨、¨+分别通过10％、5％、l％水甲的硅著性检验城市的金融集聚水平在空间滞后模型中的无固定效应、空间固定效应和时空固定效应下对区域城市之间的经济增长水平均有显著的正向溢出作用。从时间维度上来说，随着区域城市金融业的不断聚集，其所产生的集聚效应确实对区域城市的经济增长产生了积极的促进作用。在空间维度上，各城市金融集聚差异促使金融规模扩展和资本积累加速，刺激了区域城市的经济增长。从回归结果来看，加(金融集聚溢出的规模指标)，．触(金融集聚溢出的效率指标)、廓(金融集聚溢出的结构指标)对区域经济增长的影响显著，这说明总体而言我国金融集聚溢出对区域经济增长是存在空间溢出效应的。其中．加(金融集聚溢出结构指标)系数最大，达到了0．8，这说明我国金融集聚溢出对经济增长最重要的影响因素是区域贷款余额占全国总贷款余额的比例，即信贷资本占比对区域经济增长影一晌效果最大，这与我国现阶段间接融资金融机构过于依赖信贷比值的现状是一致的，同时也反映出我国金融机构的发展尚处于初级阶段，各种利差仍是维持正常运转和产生利润的最重要手段，我国金融机构尚未进入以金融服务和金融产品为核心竞争力的高级阶段。辅助变量金融资本和金融劳动力的投入在模型中的四种固定效应模型下都通过了显著性的检验，且系数符号为正。说明区域城市的金融资本和金融业劳动力的投入强度对城市经济增长有显著的影响，现阶段，随着各地区金融资本投入的不断加大，区域城市的经济将实现进一步的增长。 坝上学位论文第4章金融集聚对区域经济的增长溢出效应研究本文第三章从实证上推导出32个金融城市的金融集聚对本城市和周边城市的经济增长有着正向的推动作用，认为金融集聚应对周边地区有增长效应和涓流效应，可以以某区域中心城市的金融集聚或金融发展来带动整个区域内的城市，甚至推动全国城市经济的共同增长。所选取的金融集聚溢出指标都通过了显著性水平的检验，这结果与预期的一致。并得出我国金融集聚最具有空间溢出效应的地区分别是华东区域的城市、华北区域城市、华南区域城市和西南区域城市，其他区域城市的金融集聚空间溢出效应则不怎么明显。因此，本章通过构建时间序列数据模型研究不同城市之间金融集聚的空间传导效应，揭示金融集聚发展程度不同城市的空间溢出效应和时间滞后效应的大小，并在此基础上探讨若某个城市的金融集聚度由于某种原因提高1％，这种变化会对该区域或者周边城市的经济增长产生什么样的影响?这种影响作用有多大?4．1理论模型的设定4．1．1VAR模型的构建由第三章的实证结果可知金融集聚对区域经济增长溢出效应的增长效应和涓流效应。因此本章在模型的构建上，选取VAR模型，对所选取的时间序列数列数据，如果这些数据变量存在差分平稳性，我们则在向量自回归(VAR)的基础上研究它的动态性质，并且利用VAR模型中的脉冲响应函数来分析系统内各个变量之间的影响方向及其程度大小。在向量自回归的方程系统中，每个变量都是自己滞后值和其它内生变量滞后值的函数，因此本节着重考察的是双变量的一阶向量自回归模型。r=7lo+a12Xr+屈lZ—l+∥12X，一l+孝lfrd1、X，=720+a21r+∥2lr—l+∥22X『-I+孝2，其中】，和X是回归模型中的内生变量，孝为扰动项，若当，的产生变化，则当前】，值也会改变，进而也会改变】，和x的将来值，这是因为】，的过去值在(4．1)式中为解释变量。因此把本节所采用的脉冲响应函数将所考虑的变量纳入一个系统，这样就能反映出系统内变量的全部信息，进而能够估计出政策作用效果的时滞区间及作用效果的相对大小，并把内生变量的决定因素分离成由特殊变量标识的修正项，然后追踪若使修正项发生一个标准扰动变化时是否会对内生变量现在值和将来值产生影响【491。 金融集聚空间溢出效应测度模型及≥￡心用4．1．2变量的选取和数据来源在第三章的实证结果分析中，可以得知华东区域等四区域城市的金融集聚程度相对其他区域城市有较高的金融集聚程度，因此本节选取集聚程度相对较高的上海，北京，深圳和成都作为研究的对象，选取它们的GDPP的对数值作为被解释变量，金融集聚溢出规模指标(fis)、金融集聚溢出结构指标(，；，)作为解释变量，通过构建时间序列VAR模型来解释金融集聚的发展是否对区域内城市的经济发展有溢出效应。一而金融集聚溢出效率指标(加)之所以没有被选择当做解释变量的原因在于，加被定义为存款余额和贷款余额的比值，它在一定程度上反映了金融集聚发展的效率。但是，鉴于我国2005．2009年货币政策的影响，大部分金融中心城市的金融贷款占存款余额的比例几乎达到了央行规定的临界值。同时加的数值对货币政策反应敏感，受非市场因素影响较大，故这个比值呈现出较大的非市场化性质，更多的体现出一种政策化影响。以上原因使得加在单独计算城市之间的溢出效应时效果不佳。而本文对数据的预处理结果也表明，触作为解释变量对解释变量影响很小，效果极不显著。因此本文只选取了金融集聚溢出规模指标(加)和金融集聚溢出结构指标(肺)两个变量作为模型的解释变量。而金融集聚溢出资本和劳动力发展指标由于数据的缺失，在本节中就不再作为研究的变量。本文的取1995．2012年期间32个具有代表性的区域金融中心城市的数据进行分析，大部分数据来源于《中国城市统计年鉴》及其各个城市的统计公报，部分数据取两年数据之问的平均值或者是由组合预测进行处理。而由于统计资料上的数据均为只记载了按当年价格计算的数据，因此根据国内生产总值指数和居民消费价格指数分别将国内生产总值和金融机构年末存贷款余额调整为以1995年为价格基期的数据。由此，可将本节的金融集聚对区域经济增长效应的理论模型设定如下：lnGDPPI=Ylo+口12Infis，+届1InG|D尸P—l+屈2In．fis，_1+孝l，／．．、1n．fis，=720+口21lnG咄+殷lInGDPt：',一1+∥22In．fis，一l+孝2，InGDPP,=yIo+口12In∥f，+届lInG咄一j+屈2In．∥，卜l+孝l，，．，'、ln．fit，=y20+口2IlnGD尸只+反llnG咄一l+殷2Infit卜I+f由第三章可知式(4．2)和(43)中，GD尸尸表示实际的经济总产出，瓜表示金融集聚溢出效应规模指标，．声，表示金融集聚溢出结构指标，∥为待估参数，s为随机误差项。 倾七学位论文4．2金融集聚对区域经济增长溢出效应的实证分析4。2．1华东区域城市的金融集聚溢出效应研究根据第3章的实证结果，上海的金融产业集聚空问溢出效应的特征较为明显，其金融辐射域延伸至了整个华东区域城市。因此，本文以上海金融集聚空间溢出规模指标(shfis)和金融集聚溢出结构指标(shfit)、上海经济增长(shgdpp)、南京经济增长(njgdpp)、杭州经济增长(hzgdpp)、温州经济增长(wzgdpp)为变量，通过1995．2012的时间序列数据进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验和脉冲响应分析，以验证上海的金融集聚由于某种原因提高1％，这种变化如何对当地经济增长及其周边城市经济的辐射产生影响。4．2．1．1单位根检验在VAR模型中，如果时间序列数据具有不平稳性，则会导致“伪回归”现象。若存在“伪回归”现象，在继续使用传统的计量模型进行估计，则会导致统计量不会满足计量经济模型的经典假设，从而产生有偏的不一致的估计。因此在建立模型之前要对所用的时间序列进行单位根检验，以确定个序列的平稳性和单整的阶数，一般使用ADF检验方法进行单位根检验。用shfis、shfit、lsgdpp、lnjgdpp、lhzgdpp、1wzgdpp分别表示上海金融集聚溢出规模、上海金融集聚溢出结构、上海gdpp、南京gdpp、杭州gdpp、温州gdpp的对数值。经检验，只有shfit是平稳变量，剩余的五个变量都是非平稳变量，经差分处理后，dllshgdpp等都实现了平稳，达到了协整检验的前提条件，其结果如表4．1所示。由于华东区域内‘其他城市的变量在超过2阶差分后还具有不平稳性，在此就不再分析上海的金融集聚是否能对其经济增长产生溢出效应。表4．1上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的单位根检验结果注：+表示在10％的置信水、li下拒绝1Hi稳似设，¨，表示在5％的置信水!fi下拒绝非ir稳假设，+··表求4：1％的置信水、r下拒绝非、Ii稳假设。 会融集聚窄间溢出效应测度模型及其应用4．2．1．2协整检验由上一小节得知，变量之间是实现了平稳性的条件，因此可以用johansen检验判断他们之间是否存在协整关系，用以说明shfis、shfit和各城市经济增长之间的长期均衡关系。根据表4．2所示，我们可以判断，上海金融集聚溢出规模和结构指标、上海经济增长、南京经济增长、杭州经济增长和温州经济增长之间存在协整关系，在短期内各变量之间可能会出现偏离，但是它们之间在长期内是趋于稳定的且有一个共同变化的趋势。但这种变化趋势是否能构成因果关系还需进一步的检验。表4．2上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的johansen检验结果4．2．1．3格兰杰因果检验表4．3是上海金融集聚溢出指标和上海经济增长、南京经济增长、杭州经济增长和温州经济增长之间的格兰杰因果检验的结果。从格兰杰因果检验结果可知，在最优滞后期2时，上海金融集聚溢出指标是上海经济增长的格兰杰，上海的经济增长也是上海金融集聚溢出规模的格兰杰，也就是说，上海的金融集聚和上海的经济增长之间存在双向因果关系；尽管金融集聚溢出规模和南京经济增长之间不存在格兰杰因果关系，但金融集聚溢出结构对南京的经济增长存在格兰杰因果关系；然dlshfis在1O％的显著性水平下是杭州和温州经济增长的格兰杰成因，shfit却不是杭州和温州经济增长的格兰杰成因。实证结果表明，上海金融集聚溢出的两个指标对南京、温州和杭州的影响明显，这说明了上海作为华东地区的金融中心对其周边省区存在金融集聚扩散效应。 表4．3上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果4．2．1．4脉冲响应函数分析在通过VAR模型的检验之后，运用脉冲响应函数对于上海金融集聚溢出和三个区域金融城市经济增长之间的相互关系进行动态分析。我们将金融集聚溢出程度对城市经济增长影响通过金融集聚溢出指标的一个标准冲击对其经济增长将来值的影响效应来体现金融集聚的溢出效应。而由于VAR模型中的变量具有内生性，因此金融集聚及其周边城市的经济增长相互影响也可以通过VAR模型的动态结构而传递，由此来体现金融集聚的“涓流效应”。从图4．1可以看出，短期内，shfis和shfit对各城市的经济增长分别有一个正的和负的冲击，从shfis指'标来看，其对各城市的经济增长冲击作用有较为明显的滞后，并且作用在t=2后才开始起作用，在t=4或5的时候达到顶峰。短期内，上海金融集聚溢出规模扩大后，上海作为华东区域的金融集聚中心，其集聚效应要大于扩散效应；同时，从shfit角度分析，短期内，上海金融集聚溢出结构的持续优化对周边区域城市的扩散作用不是怎么明显的，金融集聚溢出结构指标对周边城市经济增长的冲击在一开始就出现负的冲击，在t=4之后才出现正面的影响。但在长期内，shfis和shfit对区域内三个金融集聚中一tl,城市的经济增长的影响趋于平稳，其反应VAR是一个稳定的系统。 金融集聚空间溢出效应测度模型及其臆用⋯一⋯⋯一7一一一⋯⋯’⋯～～¨_⋯～图4．i上海金融集聚对华东区域城市经济溢出的脉冲响应图4．2．2华北区域城市的金融集聚溢出效应研究根据第三章实证分析结果，华北区域的金融集聚扩散效应在北京和天津两大城市表现的相当突出，但北京具有更显著的金融集聚特征，并且很多金融机构的总部都设在北京金融街，其金融集聚溢出程度相对高于天津，因此，本节主要针对北京进行研究，但是北京本身具有的金融集聚功能能否取其周边城市的经济或者金融产生增长效应或者辐射效应，这有待进一步的研究。4．2．2．1单位根检验在确定滞后阶数的基础上，对原时间序列进行单位根检验和差分处理。所选取的指标除了石家庄经济增长(1sjzgdpp)和天津经济增长(1tjgspp)是平稳序列之外，其他的都是非平稳序列，需对其进行差分。其他的如同华东区域内城市一样，所选用城市的经济增长超过2阶差分还是不平稳的，则不再分析北京的金融集聚是否能对其经济增长产生溢出效应，结果如表4．4所示。表4．4北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的单位根检验结果4．2．2．2协整检验根据表4．5协整检验的结果可知，北京和天津以及石家庄经济增长之间存在协整的关系，也许这种关系会在短期内出现暂时的偏离，但他们之间一定存在长期稳定的关系。36 表4．5北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的johansen检验结果4．2．2．3格兰杰因果检验表4．6反应了北京金融集聚对其周边金融城市经济增长之间的格兰杰因果检验。通过表4．6可以得知北京金融集聚溢出规模在1％和5％的水平下是北京、石家庄和天津经济增长的格兰杰成因，同时石家庄的经济增长是北京金融集聚的成因，即石家庄经济增长是北京金融集聚的成因之一。表4．6北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果4．2．2．4脉冲响应函数分析图4．2表示，北京金融集聚溢出规模和结构变化对北京经济增长的冲击作用不够稳定，虽然一开始表现为负面的效应，但是很快的上升到『F面效应，而后有快速的下降至负面效应，如此反复循环，并在t=5时达到最大。北京金融集聚对石家庄和天津经济增长在一开始就表现为负效应，并在第一年达到最小，此后开37 金融集聚窄问溢出效应测度模型及其应用始上升，并且在第二年达到最大，随后北京金融集聚溢出规模和结构对石家庄和天津经济增长的影响逐步下降并趋于稳定，但数值仍然不大。‰÷∞·辩∥=’色}!：：：一；。：：：：；；；*’特掣o：巨JF玎拓0．}．00蒂R器∞‘}}r0‘羔#堙嚣。射Ze0茸：，‘5●’#'ERi；硪％●耐D'；BJFtSre．。UG0}}图4．2北京金融集聚对华北区域城市经济溢出的脉冲响应图4．2．3华南区域城市的金融集聚溢出效应研究根据第三章实证结果，深圳的金融集聚溢出程度在区域性金融城市中居于前位。因此，本节以深圳金融集聚溢出指标(szfis、szfit)、深圳经济增长(1szgdpp)、广州经济增长(19zgdpp)、南宁经济增长(1nngdpp)为变量，通过对其单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验以及脉冲响应分析，以验证深圳金融集聚溢出对华南区域城市经济的增长效应。4．2．3．1单位根检验在确定滞后阶数的基础上，对原时间序列进行单位根检验和差分处理，发现为一阶单整序列，因此，对其进行差分。表4．7深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的单位根检验结果4．2．3．2协整检验由表4．7可知变量之问是一阶单整平稳的，因此可以用johansen检验判断他们之间是否存在协整关系。其结果如表4．8所示。38 坝二卜学位论文表4．8深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的johansen检验结果4．2．3．3格兰杰因果检验表4．8反映了深圳金融集聚溢出和深圳经济增长、广州和南宁经济增长之间的格兰杰因果检验结果。从检验的结果可以看出，在1％的显著性水平下，金融集聚溢出规模和结构都是深圳和广州经济增长的格兰杰成因，同时，深圳和广州的经济增长也是金融集聚溢出的格兰杰成因，说明在深圳和广州的金融集聚溢出和其经济增长之间存在双向因果关系。表4．9深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果4：2．3．4脉冲响应函数分析由图4．3可知，对于深圳金融集聚溢出和华南区域城市的经济增长之间的相互关系，可以通过脉冲响应来分析，如图所示深圳金融集聚溢出规模对深圳和广州经济增长在一丌始就表现出显著的正面影响，直到第十年才趋于稳定，其对南宁的经济增长在第一开始表现为负面影响，在第三年之后转为正面影响。而金融39 金融集聚空间溢出效应测度模型及其应用集聚溢出结构却在一开始表现出负面的影响，尽管第三年有所上升，但数值很小。／、＼、⋯⋯一’‘。‘’⋯／＼一一～Jr，，，～⋯．．，一一～⋯一』|⋯‘。、～～．／—————～．⋯⋯⋯一●，～⋯一⋯一’⋯+’，⋯⋯图4．3深圳金融集聚对华南区域城市经济溢出的脉冲响应图4．2．4西南区域城市的金融集聚溢出效应研究在第二章的实证研究中，成都的金融集聚程度要高于重庆和昆明，因此本节将研究成都的金融集聚溢出指标对重庆和昆明经济增长的效应。用cdfis、cdfit、dllcdgdpp、dllcqdpp、dllkmgdpp分别表示成都金融集聚溢出规模、成都金融集聚溢出结构、成都gdp、重庆gdp、昆明gdp的数值。4．2．4．1单位根检验经检验，除了解释变量cdfis和cdfit是平稳变量之外，剩余的3个变量都是非平稳变量，但其一阶差分序列是平稳的，是一阶单整序列I(1)，可进一步检验它们之间是否存在长期协整关系。表4．10成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的单位根检验结果4．2．4．2协整检验有上一小节得知，变量之间是一阶单整平稳的，因此可以用johansen检验判断他们之间是否存在协整关系，用以说明cdfis、cdfit和各城市经济增长之间的长期均衡关系。 坝jI：学位论文表4．11成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的johansen检验结果4．2．4．3格兰杰因果检验表4．3是成都金融集聚溢出指标和成都经济增长、重庆经济增长、昆明经济增长之间的格兰杰因果检验的结果。从格兰杰因果检验结果可知，在最优滞后期2时，成都金融集聚的规模指标在5％的水平上是成都经济增长的格兰杰成因，但金融集聚溢出结构指标却不是成都经济增长的格兰杰原因，然而成都的经济增长确实金融集聚发展的格兰杰成因。同样，成都的金融集聚溢出规模是重庆和昆明经济增长的格兰杰原因，但成都的金融集聚溢出结构变化却对重庆和昆明的经济没有明显的拉动作用，说明成都的金融集聚对重庆和成都的经济增长有一定程度的辐射作用。表4．12成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的格兰杰因果检验结果4l 金融集聚空间溢出效应测度模型及其应用4．2．4．4脉冲响应函数分析从图4．4的脉冲响应图可以看出，短期内成都金融集聚规模的变化会对本市和周边城市的经济增长的冲击作用在一开始表现出正的影响，并在F3或者4时达到顶峰，说明成都金融集聚规模扩大后，其集聚效应会大于溢出效应。而成都的金融集聚结构指标对重庆和昆明经济增长的冲击在1．4期内均为负值，在第4期之后逐渐为正但数值仍很小，这说明短期内金融集聚结构的持续优化对周边城市的金融溢出效应并不明显。i÷；：‘‘l÷?22．7；‘{二’-：：；二：：=÷；：j一；；?"2--：’·：二·．：：：=：：2；；：：‘；÷：’：：=；：：一：：；二：=。～●●●+j“。‘、～～／一——、。．-、，__-⋯⋯⋯⋯⋯一‘-●⋯●●‘●⋯●●●●+图4．4成都金融集聚对西南区域城市经济溢出的脉冲响应图4．3实证结果分析本节利用格兰杰因果检验和脉冲响应函数对华东区域、华南区域和西南区域城市的金融集聚溢出和当地及其周边城市经济增长的关系进行可实证分析，结果发现：(1)在第三章的空间计量的分析中，上海已经是高集聚溢出的城市，而本章的实证进一步说明，上海的金融集聚已经对本区域内的金融中心城市的经济增长产生了明显的冲击作用，这也证实了前文所述的金融集聚应该存在对本区域城市的经济增长效应。然而上海的作为金融中心发挥其金融辐射和涓流效应的作用却不是很明显，相比而言，杭州和温州受到上海的金融辐射远远低于南京所受到的辐射，其原因有可能是上海作为国际金融中心，它的直接融资市场上的作用远大于其在间接融资市场上的作用，而使得辐射力度较小。(2)北京的金融集聚溢出规模指标能对北京本市和其周边金融城市的经济增长产生效应，但其金融集聚溢出结构指标却未能实现对当地及其周边城市经济增长的辐射效应。尽管北京同样具有“总部效应”，但其经济增长的主要原因更大程度上得益于其政治上的优势而非金融集聚的发展，而华北区域城市地域广阔，且与北京的经济和金融实力悬殊，使得北京很难对其周边城市产生较大的辐射效应。(3)深圳金融集聚溢出实现了对本市的增长效应及其对周边地区的福射效42 硕：lj学位论文应，带动了整个华南区域城市的经济增长，形成金融集聚溢出和经济增长的双向因果关系。(4)西南区域城市存在较高的金融集聚溢出效应，然而通过模型的估计，其对周边城市经济的增长效应却不是很理想，成都的金融集聚对区域内周边城市的溢出效应不是很显著。究其原因很有可能是西南区域的经济基础相对沿海区域来说比较薄弱，金融基础建设不健全，同时金融人才严重匮乏等因素使得西南区域的金融集聚溢出效应远不如华东区域显著。4．4政策建议分析前两章的实证估计结果，我国区域城市的金融集聚发展对区域城市的经济是具有增长效应的，这种溢出效应体现出了我国特有的地理特性和我国金融的发展还处于初级阶段的特征，即华东区域城市、华中区域城市和华南区域城市的金融集聚溢出效应明显，但华中区域城市和西北区域城市的溢出效应更多的表现出与其处于中部和边疆地区的地理位置相对应的特性。从区域城市来看，华东区域城市的上海和华南区域的深圳在金融集聚溢出效应上很明显，而西南区域城市相对较差。我国区域城市的金融集聚发展程度具有差异性，金融资源分布不均匀，大部分沿海金融城市具有“总部效应”，西南和西北以及东北区域则刚好缺乏这种“总部效应”而使得整体的金融实力相对较弱。为了使我国区域城市的金融集聚溢出效应能平衡的发展，从而促进城市经济的增长效应，从实际的金融集聚发展概况出发，提出以下几方面的政策建议：首先，制定符合区域城市金融集聚空间溢出现状的发展战略。区域城市的金融集聚发展战略的制定是每个城市金融发展的总体规划，这关系着每个城市金融的发展方向。而由于我国城市金融集聚基础设施和外部经济条件的分布具有差异性，且城市之问的金融功能及其经济地位有着较大的差异。依据前文对我国区域城市的金融集聚溢出效应与区域城市经济的增长效应之间关系的实证研究结果，我国区域城市应该充分发挥城市之间的比较优势，明确城市的金融定位，制定符合金融集聚城市发展的创新政策，建立具有多个层级的金融中心、金融增长极城市等。(1)对于金融集聚空问溢出效应较高的区域城市，如北京、上海、深圳、成都等城市，需要强调金融集聚要素供给能力的提高和人文与自然环境的建设，因此，可以优先推行如积极引进金融人才，建设现代化信息技术等方面的政策，以及城市文化和环境保护政策。(2)对于金融集聚空问溢出效应处于中等水平的城市，如武汉、杭州、宁波、南京等，在推进金融集聚要素供给的同时，则需要继续对金融市场进行开发。因此，从策略上可以偏重人才、信息技术和区域创新的建设，以及金融市场主体的 会融集聚窄间溢出效应测度模型及其J通用产品和服务需求的扩大。(3)对于金融集聚空问溢出效应水平发展较为初期的城市，如，合肥、南昌等城市，更主要注重发挥政府能动优势，积极扩大金融市场的需求，以需求作为推动金融集聚的原始动力。因此，在政策选择上需要侧重扩宽企业融资渠道，加快对外开放的脚步、积极引进外资，让本土金融市场更加活跃、金融需求持续扩大，进而成为城市金融集聚的动力。其次，加强区域城市问的合作，强化金融集聚空间溢出的辐射效应。由实证分析可知，金融集聚空间溢出规模指标和结构指标对不同的区域对本城市及其周边城市的溢出效应程度不同，因此对金融集聚空间溢出较小的区域城市，比如西南区域城市：重庆和成都。因扩大其金融机构年末贷款余额和经济总量在区域内的占有率，提高区域内的金融集聚信贷规模，完善其信贷结构。同时，加强相邻间的区域城市金融合作，充分发挥经济金融活动在城市之间所产生的涓流效应和辐射效应，适度平衡区域城市之间金融集聚之间的发展，促进金融资源的区域城市之间的自由流动，使金融资源在更大范围内实现对自然资源和经济资源的优化配置，从而扩大金融集聚空间溢出对经济的增长效应的冲击作用。对于金融集聚空间溢出效应较高的北京和天津，根据自身金融特色建立多层次的金融中心格局。尽管北京的金融街汇聚了大量的金融资源，但实证结果显示，金融集聚结构指标并未实现对北京周边城市的“涓流效应”，同时区域范围内在建立各自独立的金融中心城市则会引起资源的重复建设与浪费，因此北京、天津的金融发展应该以环渤海地区经济发展和对外贸易的需要为基础，积极整合经济和金融资源，建设与环渤海区域经济发展相适应的金融中心，实现两地资源优势的互补。而多层次的金融中心格局，能使各个城市发挥自身具有比较优势的金融产业环节，促进区域内金融的合理分工，充分利用金融集聚度较高城市的金融管理和信息中心的优势资源。实证结果表明上海对南京的辐射效应远大于近距离的杭州，也没有实现其金融的辐射功能。究其原因可能在于我国金融管制的政策和区域内金融资源的有限性，使得上海的金融集聚力会削弱其周边城市的金融资源，而南京做为我国人民银行大区行的所在地，金融体系同趋完善，金融也逐渐成为现代服务业发展的热点，再吸收辐射资源和对周边城市的辐射能力也逐步的增强，杭州也正在将金融中心定位为全国中小企业创新创业的先行区。因此华东区域在发展金融的同时，应该认识到各自的发展现状和比较优势，处理好和上海金融中心之间的分工和合作，实现整个区域金融功能的互补发展。而最为最核心金融集聚的上海则承担起“区域|’白j的纽带”作用，为其他城市提供金融服务，同时南京和杭州尽量避免在金融功能上与上海产生竞争关系，借助处于上海经济腹地的区位优势逐步成为区域性的二级金融中心城市，形成长三角城市发展圈的互补关系，使得上海充分发 硕l：学位论文挥金融集聚空间溢出的辐射作用。深圳在自身发展与辐射华南区域城市的同时也应在区域范围内建立“泛珠三角”区域金融合作的运行机制，实现华南区域城市金融产业全方位的联动发展。可以说，深圳是我国建设国际金融中心的最优城市。因此，我国中央政府应放宽金融管制，避免对金融市场的过分干预，大力支持深圳国际金融中心的建设。深圳市政府也应丌阔视野、放眼国际，不争国内有限的金融资源，努力争取国际金融机构落户深圳，在金融市场和发展环境的国际化方面下功夫，加大吸引国外金融机构的力度，以此来促进深圳国际金融中心的建设。同时加强“泛珠三角”区域问的政府和行业协会中合作，发挥深圳和广州两地的“增长效应”与“涓流效应”。最后，提高政府在金融集聚空间溢出政策上的扶持力度。政府部门应明确区域经济发展阶段，合理引导金融集聚发展模式。区域金融集聚的空间溢出是在各种金融资源经过长期演变的结果，在市场的主导作用下，金融资源会形成累积循环效应，从而使得东部金融集聚程度越来越高，拉大与中西部区域的金融发展差距，所以政府应该根据区域城市的金融发展现状，引导金融资源在区域城市间的合理配置。重庆和成都等地方政府应采取金融优惠政策大力培育本地的区位优势，吸引国内外知名金融机构在此设立分支机构，打造完整的金融产业链，扩大金融集聚空间溢出效应的规模指标和结构指标，提高金融机构年末存贷款规模，优化其信贷机构，使得储蓄能够转化为投资，构建具有不同特色的金融市场构架，从而提升区域金融发展的整体水平和竞争力。政府部门应加大教育投入，大力培养金融人才。华东区域城市和华北区域城市能有这么强的金融集聚空间溢出效应，在一定程度上取决于其科学完善的人力资源管理机制。在金融集聚活动的日趋复杂化和信息化，社会经济发展对金融从业人员提出了更高的要求，同时现代金融业也正逐渐演变成知识密集和人力资本密集的产业，在现代金融企业创造价值的能力和发展前景在很大程度上取决于人力资本的密集程度和接收信息资源的能力。因此，西部地区对引进金融人才战略的实施至关重要，建立一个培养、发现、吸引和留住人才的环境，有利于区域城市金融集聚的发展。政府部门应加强相邻区域城市间的区域金融合作，促进金融集聚空间溢出效应对区域城市经济的“增长效应”。在未来的金融政策制定与调整中，各区域城市应消除地区性的贸易壁垒和地方保护的限制，注重促进相邻区域城市间的经济金融合作，充分发挥经济金融活动在区域城市之I、自』所产生的空间溢出效应，促进东中西部区域城市之间的协调发展，缩小区域经济差异，进一步发挥金融在资源配置中的导向作用。45 金融集聚空间溢出效应测度模型及其应用结论本文以1995．2012年我国32个区域金融中心城市的面板数据为研究对象，基于空间经济学的经济模型一LS模型和内生经济增长模型，从理论上揭示了金融集聚对区域内城市经济增长溢出效应的效果，并且建立金融集聚空间溢出效应的空间滞后模型和区域城市VAR模型的脉冲效应，进而对我国区域城市的金融集聚对城市经济的增长效应的冲击进行研究，进而提出促进我国区域城市金融集聚发展的政策建议，得到以下结论：(1)金融集聚溢出可以通过“循环累积因果关系”促进中心区的经济增长，从而获得“增长效应”。在LS模型框架下，通过对集聚前后经济增长的比较，得出金融资源集中于经济发达的核心城市，这使得核心城市能够利用金融集聚的发展来刺激经济增长效应的发挥。(2)由于本文研究的是城市金融集聚的空间溢出效应，受到数据收集的影响，因此在指标的选择上，只选取了金融集聚的规模指标(fis)、金融集聚结构指标()qt)、金融集聚效率指标(加)、金融集聚资本效率(K)和金融集聚劳动效率(L)，通过五个指标重点测度金融集聚对周边城市经济的增长效应影响。考虑到城市之间的空间性，在权重的选择上，不再局限于邻接权重的选取，而是根据城市之间的地理坐标和经济影响来确定权重的选取，经过Moran’I指数的计算，得出华东区域城市和华北区域城市的金融集聚程度相对于其他5个区域城市的金融集聚程度高，同时西南区域城市的金融集聚度比华中的金融集聚度要高，可能是国家西部大开发的政策以及成渝经济圈的设立使得西南区域的经济金融发展水平有了大力的提高。(3)本文再利用空间Moran’I指数考察金融集聚空间溢出程度的同时，还从经济增长的角度考察了金融集聚溢出指标对经济增长的主要影响因素，通过对各城市的金融集聚溢出规模、金融集聚溢出结构、金融集聚溢出效率、金融集聚溢出资本和劳动力发展指标构建无固定效应模型、空间固定效应模型、时间固定效应模型和时空固定效应模型，实证研究结果显示：四种模型的估计结果表明金融集聚溢出规模和结构指标对区域城市经济的增长效应有显著的影响，四种模型都通过了1％的置信水平，只不过金融集聚溢出规模指标的固定效应和时空固定效应的影响程度相对与无固定效应和时间固定效应模型较高，而金融集聚溢出结构却刚好相反，其固定效应和时空固定效应的影响程度相对与无固定效应和时问固定效应模型较弱；其中固定效应模型、空间效应模型和时间固定效应模型的估计结果表明金融集聚溢出资本和劳动力对经济的增长效应存在一定的影响，而时空 硕：}j学位论文固定效应模型的实证结果表明金融资本和劳动力对经济的增长效应不存在显著的影响。在空间固定效应模型中W权重矩阵相对与其他三个模型是显著，这表明区域城市的经济增长存在明显的空问依赖性。(4)通过对华东区域城市、西南区域城市、华南区域城市和华北区域城市的金融集聚对其区域内周边城市的经济增长效应的协整检验、格兰杰因果检验及脉冲效应分析，得出金融集聚溢出效应较为显著的城市主要集中在我国经济发达的区域。结果发现，尽管北京市的金融集聚溢出规模指标能对周边城市的经济增长产生辐射效应，但其辐射的规律却很不稳定；上海的金融集聚对其本市的经济增长产生了明显的溢出效应，但对周边杭州和温州等金融城市的辐射效应却不是那么的明显，并且低于其对南京经济增长的溢出效应；深圳市的金融集聚则实现了对当地经济的增长效应以及对周边城市的的辐射效应，且形成了金融产业集聚和经济增长的双向因果关系；而西南区域内的成都，只有金融集聚溢出规模的变化能对其本市的经济产生影响，金融集聚溢出的结构变化并不能对本市的经济增长和周边城市的经济增长的带动作用都不是很明显。(5)我国区域城市的金融集聚扩散程度逐年在增强，尤其是金融集聚程度本身就较高的城市，如深圳和北京。但华中区域内的金融中心城市的金融集聚扩散能力却在减弱，这表明，我国区域金融集聚还处在初级阶段，金融资源的分布呈现一定程度的差异性。基于以上的研究结论，本文存在的不足之处：尽管本文在所研究内容上有其理论上和现实上的意义，然而受制于主观上的能力和局限以及客观上的资料约束，使得研究的局限是很明显存在的，主要表现在以下几点：(1)在选择金融集聚溢出的指标时，显得比较单一，受到数据的限制不能完整地反映出金融集聚对经济的增长溢出效应，样本数据也不多，进而不能很好的体现金融集聚的空问溢出程度。(2)本文在第四章节只探讨了VAR模型的脉冲效应，在模型建立之初考虑到了城市之间的空间性，并尝试测度出城市之间金融集聚溢出的空问脉冲效应，但由于作者的学术水平和认识能力，其实证结果不是很理想，是本文的一大缺陷。(3)在案例的选择以及实证中，由于史料和数据的缺乏，分析的不够透彻，应该还能就所研究的内容更为深入的研究。47 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硕Ij学位论文[52】刘满凤，唐厚兴．基于空间Dubin模型的区域知识溢出效应实证研究[J]．科技进步与对策，2010，11(9)：28-33 金融集聚窄问溢⋯效应测度模型及≥e应用致谢人生如白驹过隙，两年的研究生生活即将结束，硕士阶段的学习在紧张、快乐、艰苦和坚守中即将画上句点。回首这两年走过的路，美丽的湖大留给我的不仅仅是时问的流逝和青春的印证，更是一份人生中珍贵的礼物和美好的回忆。首先我要感谢自己的研究生导师任英华老师，向她表示最诚挚的谢意。在这两年里，无论是在课题项目研究中，还是在生活上，任老师都给予我最有力的支持和关怀，研究生的学习期间能有这么一位导师是件多么令人骄傲的事情。此外，此外，我还要特别感谢李正辉教授，在论文的写作过程中，李老师给予了我一定的指导和帮助。在此谨向任老师和李老师表示我最诚挚的敬意!然后，我要感谢同窗好友王婷婷、傅珊、王红云、庞敏、刘春霞、李丽媛、许新星、李自光等，他们在生活和学业上都给予了我无私的帮助，因为有了他们，我度过了两年快乐而充实的研究生学生生活。最后，我要感谢我的父母及亲人。亲人的爱是最无私的，感谢他们这么多年对我的关心和支持。不论是过去、现在还是将来，亲情都是我努力奋斗的最大动力。我将怀着一颗感恩的心，坚强的心，执着的心去迎接未来。2013年11月 硕。l：学位论文附录A攻读硕士学位期间发表的论文[1】任英华，李彬．金融集聚竞争力综合评价研究及其应用——基于珠三角经济圈的实证研究．湖南大学学报(自科版)，2013，40(8)：119．124 金融集聚空间溢⋯效应测度模型及Je应用附录B表B132个城市和七大区域金融中心城市长春市哈尔滨市东北区域金融中心城市沈刚市大连市北京市天津市华北区域金融中心城市青岛市彳i家庄市太原市上海市宁波市福州市济南市华东区域金融中心城市杭州市温州市南京市厦门市南昌市合肥市华中区域金融中心城市武汉市郑州市长沙市深圳市华南区域金融中心城市广州市南!}市昆明市西南区域金融中心城市重庆市成都市乌鲁木齐市呼和浩特市两北区域金融中心城市两安市兰州市 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