深圳国际金融中心建设发展程度研究报告

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1、深圳国际金融中心建设与发展程度研究雎岚郑传续陈斌一、研究背景在我国国际金融中心的建设过程中，目前，香港、上海走在了前列。在国家发改委于2012年1月30日发布的《“十二五”时期上海国际金融中心建设规划》中，更是明确了建设上海国际金融中心的基调。而深圳紧邻香港，又是改革开放的先锋城市，在地理、政策上均有其独特的优势。近些年，《珠江三角洲地区改革发展规划纲要》、《深圳市综合配套改革总体方案》以及《前海深港现代服务业合作区总体发展规划》的相继出台，标志着深圳积极探索资本项目对外开放和人民币国际化新路径的决心。在人民币国际化背景之下，深圳如何借鉴国内国际经验，结合自身特点进行金

2、融中心的建设，实现自我功能的提升，已成为深圳当前面临和需要解决的重点课题之一。在此时代背景下，本研究在构建金融中心指标体系的基础之上，通过与香港、上海和北京的比较，就深圳发展国际金融中心的现状，总结优势与不足，从而为深圳国际金融中心的进一步建设、发展厘清脉络，提供建议。二、金融中心评价实证研究为更好地判断与衡量深圳建设金融中心的成熟程度，本研究选取北京、上海和香港三座城市与深圳进行比较。根据以往文献的研究成果，并考虑数据的可行性与权威性，选取了城市国内生产总值(GDP)、GDP增速、金融业GDP、金融业GDP占比、金融业从业人口、城市就业人口、金融从业人口占比、高等教育

3、人数、常住人口、高等教育人数占比、进出口总额、人均GDP、股票交易量、股票交易量/GDP和金融机构存款这15项基本指标作为衡量标准。并以各城市年鉴为基本参考，搜集了2001-2009年深圳、北京、上海与香港四个城市的相应数据，再依据世界银行提供的有效汇率将各数据量纲统一。选择合适的指标运算方法对于衡量金融中心的发展成熟程度至关重要。运用最小二乘法等回归方法虽可以构建出基本的判断模型，但由于有效数据有限，且模型构建过程中掺入有研究者的主观判断；加之研究者并不能很好地对经济变量系数做出合理的经济学解释，因此回归分析的方法并不是一种理想的计算方法。而运用统计学上的聚类分析、因

4、子分析等方法，可以更为客观地反映现状。本文在指标运算的具体过程中使用了主成份分析法。通过对上述指标的主成份的选取分析，并借助主成份得分与贡献度的大小可以对各城市的金融中心发展现状进行打分排名，从而获得更为客观的结果。运用主成份分析的基本步骤如下：1、对选取的相应指标做标准化处理；2、得到上述指标的相关系数矩阵（或方差-协方差矩阵）；3、对该矩阵进行主成份分析，得到各成份的表达式及贡献率；4、给定标准，选择有效主成份计算得分，并计算出加权平均得分进行排名。具体数值结果如下表所示：15表1：金融中心建设评价指标主成份特征值与贡献度主成份特征值贡献率累积贡献率17.42945

5、0.49530.495324.227120.28180.777131.426420.09510.872241.016420.06780.9450.534490.03560.975660.181060.01210.987770.055990.00370.991480.050900.00340.994890.042290.00280.9976100.017190.00110.9988110.009900.00070.9994120.005660.00040.9998130.001580.00010.9999140.001040.00011150.0004801数据来源：深圳

6、、北京、上海统计年鉴及香港统计年刊数据，运用Stata计算得出。从表1可以注意到，前三个主成份的贡献度达到87.22%，即超过85%的标准。这表明前三个主成份基本保留了15个指标的基本信息。与此同时，依据结果，我们也得到各主成份的负荷因子，其中前三个主成份的负荷因子结果如下表2：评价指标前三主成份负荷因子主成份1主成份2主成份3城市国内生产总值(GDP)0.33620.1395-0.0199GDP增速-0.24570.10050.1982金融业GDP0.34470.13400.0792金融业GDP占比0.17200.09650.2264金融业从业人口0.25260.28

7、89-0.2387城市就业人口-0.15360.41200.1812金融从业人口占比0.3248-0.0846-0.3323高等教育人数-0.05340.4737-0.1054常住人口-0.10630.43830.0311高等教育人数占比0.02820.4286-0.2181进出口总额0.3456-0.1102-0.031015人均GDP0.3373-0.1642-0.1320股票交易量0.28450.07550.4713股票交易量/GDP0.22960.00940.6258金融机构存款0.32170.1942-0.1040数据来源：深圳